新浪专栏-创事记

雷军投资宇树科技，大赚110亿

Wed, 19 Aug 2026 10:12:03 GMT

（来源：科技头版）

出品 | 科技头版作者 | 刘峰

就在今天，宇树科技正式登陆科创板。

开盘即暴涨629.44%，股价报1100元/股，总市值一度冲上4449亿元。以150.80元/股的发行价计算，中一签可赚47.46万元。

敲钟现场，媒体拍到宇树科技创始人王兴兴表情十分平静，站在上交所的敲钟台上和嘉宾们合影，甚至有点像来上班的普通工程师，没有太多上市公司创始人敲钟时的兴奋。

而对于宇树上市后的讨论，比起散户忙着算一签能赚多少，媒体更关心像雷军的顺为资本等这些大户赚了多少。

据了解，顺为资本关联方Astrend IV持有宇树科技1610.6万股，持股比例4.42%，位列第五大股东。

按开盘价估算，这笔投资的市值超过177亿元，扣除成本后浮盈超152亿元。如果是按今天的收盘价845元估算，这笔投资扣除成本后浮盈仍接近112亿元。

五年时间，一笔投资，换来超百亿账面回报。

一笔等了五年的投资

雷军和宇树的缘分，要追溯到五年前。

五年前的宇树没有今天这么抢手。彼时宇树还是一家刚刚起步的四足机器人公司，创始人王兴兴1990年出生，连30岁都不到。

人形机器人这个词在当时还远没有今天的热度，赛道冷清，敢于下注的机构并不多。

在那之前，宇树科技刚刚经历了一场生死劫。

2018年，公司首笔200万元融资即将耗尽，后续投资方撤资，账上只剩约十万元。王兴兴停发自己的工资，又拿出个人积蓄维持员工薪酬。直到2018年变量资本等机构进入，宇树才渡过了第一次资金危机。

2019年7月，29岁的王兴兴给一位投资人发去商业计划书，对方只回了四个字：“有点太早期了哈”。

顺为进场时，宇树已经能靠四足机器人产品挣钱，但人形机器人能不能大规模卖出去，当时并没有答案。

可顺为不仅投了A轮，2022年4月还在宇树科技的B+轮融资中继续领投。五年来一路加仓，一直拿到上市。

1610.6万股，按发行价150.80元计算，成本约24.3亿元。上市当天开盘价1100元，不到五年翻了7倍多。顺为资本在宇树这笔投资上赚到的钱，足以覆盖几十个失败项目的全部亏损。

今年3月，王兴兴坐在小米新品发布会台下。雷军说到宇树，向他道了声谢。“谢谢你五年前给了我们一个投资宇树的机会。”

美团赚超290亿，梁文锋顺手赚8亿

152亿的浮盈放在任何一笔投资里都足够耀眼。但如果放到宇树整个股东名单里看，雷军还不是赚得最多的。

美团系才是最大赢家。通过汉海信息、成都龙珠、Galaxy Z三家主体合计持股约3512.36万股，浮盈超过333亿元。

美团系是宇树科技持股比例最高的外部股东，发行前合计持股约9.65%。按收盘价计算，持股市值约297亿元，浮盈超过290亿元。

美团同样是在2021年宇树B2轮就领投进场，当时公司估值才10亿元。

王兴愿意下重注，看中的是末端配送场景。美团覆盖全国2800多个市县的即时配送网络，骑手把餐送到楼下，爬楼梯、过门槛、敲门交付这些最后几十米，未来都可能由机器人完成。

王兴自己说过，美团对AI的策略是进攻，与其烧钱打价格战，不如用技术重构成本结构。

红杉中国是另一大赢家。2019年12月，红杉中国种子基金以1500万元领投宇树科技，后续又多次跟投，累计投资1.02亿元，发行后合计持股2589.96万股。

按收盘价计算，持股市值约219亿元，浮盈超过210亿元。今天，红杉还公开了当年的一页纸投资意见书。

最让人意外的是另一个名字，梁文锋。

DeepSeek创始人梁文锋通过旗下深度求索、幻方量化和九章资产，通过战略配售和网下打新合计获配约119.16万股。

其中，深度求索（DeepSeek）作为战略投资者获配93.34万股，获配金额1.41亿元，限售期36个月。按收盘价计算，浮盈约8亿元。

根据宇树科技与DeepSeek签署的《战略合作备忘录》，双方将在“面向通用人工智能开展合作研发”“高性能通用机器人方面深度合作”“AI大模型方面开展深度合作”三方面展开合作。

宇树科技董事长王兴兴表示：“双方以探索通用人工智能、推动人类社会进步为共同目标，联合开展AI大模型与具身智能相关技术的合作研发与产品开发，形成人工智能领域的强强联合。”

11亿，对于梁文锋来说可能不算什么大钱。但考虑到这只是“打新”，也就是参与新股申购，不是长期持股，这个收益已经相当惊人。

而另一边，有人欢喜有人愁。

大疆在2018年曾有机会参与宇树科技增资，但最终没有落地。有分析估算，若以预计投资金额1012万元且该笔投资完整保留至宇树上市，按开盘价1100元计算，大疆错失的潜在市值高达逾250亿元。

一笔投资，顶小米集团近两个季度净利润

顺为的这笔投资之所以备受关注，除了雷军这两个字以外，还离不开小米最近的财报表现。

就在宇树上市前一天，小米集团披露了2026年第二季度财报。当期集团总收入1089亿元，经调整净利润62亿元。智能电动汽车及AI等创新业务分部实现收入249亿元，经营亏损26亿元。

112亿的浮盈，相当于小米集团近两个季度的净利润。

一级市场的逻辑就是这样，投100个项目可能99个亏，只要押中一个百倍回报的，整支基金都能回本。顺为在宇树最缺钱的时候连续下注，中间扛过了人形机器人行业的低谷，五年没减持，这份耐心在今天的一级市场并不多见。

而王兴兴本人的身家也随上市水涨船高。

据了解，他直接持股8671.5万股，占发行后总股本21.44%，通过员工持股平台上海宇翼间接持股约9.54%，合计约31%。

按收盘价计算，持股市值约1058亿元，成为新晋90后首富。

通过AB股架构，王兴兴实际控制公司68.78%的表决权，上市后依然牢牢掌握公司方向。和他一起创业的核心团队，十年间几乎没人离开。

多家机构事后复盘，当年投宇树很大程度上是投王兴兴这个人，技术偏执，能压住成本，团队稳。

此外，宇树能撑到上市，靠的也是实打实的业务。

招股书显示，2023到2025年，宇树营收分别为1.59亿、3.93亿、16.99亿元，两年翻了十倍。2025年归母净利润2.78亿元，扣非净利润5.91亿元，是目前人形机器人赛道里少数真正赚钱的公司。

并且，公司发展速度惊人。

2023年人形机器人收入只有296万元，占比不到2%；2025年涨到8.68亿元，占比51.78%，首次超过四足机器人成为第一大收入来源。

同时，四足机器人2023到2025年累计销量超过3万台，连续多年全球第一。海外收入占比约四成，产品卖到上百个国家。

宇树最狠的是成本控制。伺服电机、减速器、控制器这些核心零部件九成以上自研自产，四足机器人最低卖到几千元，人形机器人G1起售价不到10万元。同行同级别产品的成本，普遍是宇树的三到四倍。

这次IPO实际募资60.99亿元，比原计划的42亿超募了近19亿。其中20.22亿元投给具身智能大模型研发，占了近一半，11.1亿元投机器人本体迭代，6亿元建制造基地，剩下的投新产品开发。

看得出来，宇树也知道自己的短板在"大脑"，运动能力已经是全球第一梯队，但具身智能水平和特斯拉、华为这些大厂比还有差距。

还有一个很现实的问题是，现在人形机器人的平均售价还在十几万到几十万一台，对工厂来说投资回报周期太长。

宇树把G1价格打到10万以内，已经是行业最低价，但距离大规模替代人工还有距离。成本还需要继续下降，可靠性还需要在真实场景里跑几年，这不是光靠上市融资就能解决的。

王兴兴本人曾说过，“希望投资者是认同公司价值才买股票，而不是为了炒作。”

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

Robotaxi营收暴涨691%，小马智行开始谈盈利了

Wed, 19 Aug 2026 09:08:41 GMT

贾浩楠发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

小马智行正在狂奔——

二季度Robotaxi收入暴涨691%，乘客车费收入更是飙涨849.3%；二季度总营收2.46亿元，同比增长68.8%。

如果只看数据，很容易得出这样的结论。

但小马智行CFO王皓俊说了一句让所有人冷静下来的话：

“累计投放4万至5万辆Robotaxi才有望实现自由现金流转正。”

截至6月30日，小马智行的全球车队是1,975辆，差了20倍。

所以从这个角度看，小马智行2026 H1业绩其实是理解Robotaxi赛道现状最直接的案例：

从1,975辆到4-5万辆，Robotaxi玩家正在发生怎样的变化？哪些是量变，哪些已经是质变？

基本经营业绩数据

二季度总营收2.46亿元，同比增长68.8%，而上半年累计4.78亿元，接近翻倍。

如果把时间拉长到整个上半年，总收入从去年同期的3544万美元跃升至7047万美元，98.9%的增速放在任何一家科技公司身上都算得上亮眼。

但更值得关注的，是结构的变化。

Robotaxi收入8192万元，同比暴增691%，首次贡献近三分之一的总营收。

一年前，这个比例只有9.2%。从“配角”到“主角”的切换，只用了一年。

拆解一下，乘客车费收入的增速——第一季度同比增长456.5%，第二季度进一步飙升至849.3%：

这个加速趋势说明，增长不是靠一次性合作项目堆出来的，而是真实用户在持续付费。

毛利率从16.3%微升至16.9%，幅度不大，但在收入翻倍的同时毛利率不降反升，本身就说明规模效应开始在成本端发挥作用。

经营亏损率从331.1%骤降至176.1%，收窄了155个百分点。净亏损率从255.8%降至140.3%，收窄了115个百分点。

现金储备94.35亿元。车队规模1975辆，全年目标是3500辆以上。

增长背后，这半年小马智行到底发生了什么变化？

2026小马的量变与质变

先说量变。

车队在扩大——从去年底的约1400辆增至1975辆。

增长在加速，但距离CFO口中那个4-5万辆的门槛，还有数量级的差距。

收入在翻倍，但上半年净亏损从9064万美元扩大至9886万美元。

“增收不增利”的叙事还没结束。

以及研发投入从9652万美元增至1.04亿美元，公司在持续“烧钱”为未来铺路。

这些都是量变——规模在放大，但逻辑没变。

真正值得关注的是质变。

第一个质变：Robotaxi从“配角”变成了“主角”。

这不仅是收入占比从9.2%跃升至近三分之一的问题，更重要的是增长的质量——849%的乘客车费增速说明，用户在为这项服务掏钱。

不是B端合作的一次性收入确认，不是政府的示范项目补贴，是普通人在手机上叫车、付钱、坐车。

小马智行App注册用户在8月突破了150万，“Robotaxi本身的商业闭环正在逐渐形成”。

第二个质变：共建车队从“概念”变成了“收入”。

2026年之前，共建模式更多是一个战略构想。但二季度，这个模式的收入贡献已经开始环比增长。海外锁定了超过4000辆的部署计划，其中仅与Uber一家就签约了欧洲五城超过2000辆。

轻资产扩张的逻辑正在被验证。

但这里有一个容易被忽略的细节。

二季度资本开支大幅上升，同比增幅不小。

王皓俊的解释很直白：“共建模式本身有一定的滞后效应，首先车要生产出来，车要运到合作伙伴当地，当地接收之后才能把车辆投入运营。”

翻译一下：当前的资本开支是为未来共建车辆提前备料和下订单，这些钱未来会通过合作伙伴回收，不是资产沉淀。这解释了为什么共建占比还小但CAPEX先涨了。

最后是第三个质变：单车经济模型在核心城市已经跑通，这在一季度首次实现。

小马智行的Robotaxi在广州在2025年11月实现城市范围单车盈利转正，深圳在2026年2月跟进。

两座一线城市的验证，为共建模式提供了基础背书。

——没有人会因为一个“故事”去掏钱买车，但UE摆在那里，账算得过来，合作伙伴就来了。

小马第一次谈盈利——说了什么？依据是什么？

几乎所有AI公司财报沟通会上，“何时盈利”都是最敏感的问题。大多数CFO会选择模糊处理，给出一些“有信心”“稳步推进”之类的表述。

但王皓俊给出的是具体数字：

“累计投放4万至5万辆Robotaxi才有望实现自由现金流转正。”

不是“哪一年”，是“什么条件”。这是一个可验证的、基于规模的判断标准。不承诺时间，只承诺条件。这种表达方式在CFO中很少见。

它传递的信号是：我们对模型有足够的信心，不需要用模糊的时间表来安抚市场。

他的依据是什么？

第一，UE已经在一线城市得到验证。广州和深圳的单车经济模型已经转正。

日均收入覆盖成本这个事，在小马智行的账本上已经是事实，不再是假设，单车的商业逻辑成立，问题只剩下规模。

第二，成本曲线还在持续下降。第七代Robotaxi刚刚量产，但王皓俊已经透露：“2027款的第七代Robotaxi会有更多的成本下降，它的整车BOM成本会比今年的第七代车有几万块钱的下降。”

这意味着达到4-5万辆时，单车的利润空间比今天更大，而不是更小。

第三，共建模式正在改变资本效率。4-5万辆听起来是一个沉重的资本负担——按一辆车几十万算，这就是上百亿的投入。

但共建模式下，车辆资产由合作伙伴承担，小马智行提供技术和服务获取分成。这意味着达到4-5万辆时，小马智行自己可能不需要承担全部车辆资产。资本压力比纯自营模式小得多。

第四，海外市场不会改变总量判断，但会改善单车利润。就比如，欧洲2000辆是不是意味着4-5万辆的门槛可以下调？

王皓俊的回答很干脆：“海外市场如果说可以规模化投放，单车利润，尤其是在欧洲的一些重点城市，本身它的利润会比国内投放更高。……但如果看总量是4-5万辆，这2000辆，也包括其他市场的一共4000辆，今天还没有能够让4-5万这一块判断产生一个特别大的变化。”

——海外是增量，但不改变基本面。

Robotaxi暴增近7倍，小马智行交出了上市以来最亮眼的季报。

但4-5万辆的门槛，主动回归冷静，而从1975到40000，差距是20倍。

但换个角度看：UE已跑通、杠杆在显现、共建模式打开海外、下一代成本还在降——小马智行正从“验证商业模式”走向“规模化复制”的临界点。

量变在加速，质变已发生。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

招聘丨汽车及机器人方向

Wed, 19 Aug 2026 09:07:11 GMT

图片为AI生成

岗位二：视频编导/视觉主创（机器人与智能汽车方向）

🎯 职位定位：

你将是量子位视频内容的视觉主创。

我们希望你围绕智能汽车与具身智能机器人，把硬核的技术亮点与用户价值，转化为高信息密度、高专业度、且兼具极客趣味的视觉内容。

用最具冲击力的视频语言，帮助更多人看懂产品、解析技术。

📋 岗位职责：

选题策划与脚本创作：围绕智能汽车（如自动驾驶、新能源、车联网）及机器人领域策划选题，撰写兼具专业性与趣味性的视频脚本；结合车企新品发布、技术专利动态等热点，设计对比评测、场景化演示或深度解读。

全流程视频制作：独立或带领团队完成拍摄、剪辑、特效及音效处理，熟练使用PR、Final Cut Pro、AE等工具，确保成片节奏紧凑、视觉冲击力强；积极探索AI辅助剪辑与特效技术，提升制作效率。

出镜主持与现场执行：作为量子位的出镜面孔之一，清晰、自然、有亲和力地传达技术概念；负责车企活动、路试等高强度外景拍摄；协调摄影、汽车工程师等团队，确保内容准确与画面表现力。

数据分析与优化：跟踪视频播放量、互动率等底层数据，结合用户反馈持续优化内容策略，提升渠道影响力。

🛠️ 我们希望你具备：

3年以上视频制作经验：有智能汽车、数码评测或科技类硬核内容的创作案例（请务必随简历附带作品链接）。
扎实的硬核常识：具备基础汽车与硬件知识，了解智能座舱、辅助驾驶、机器人等系统的基本原理。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

小米汽车财报拆解：销量增长、毛利承压，但仍未走出亏损

Wed, 19 Aug 2026 04:47:52 GMT

杰西卡发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

规模不断扩大的同时，小米汽车进入新的考验期。

小米二季度财报，呈现这样一副复杂数据：

从交付规模来看，小米汽车仍在快速爬坡，第二季度，小米汽车单季交付104199辆，首次跨过10万辆门槛。

但另一面，小米二季度汽车收入增长慢于交付增长，创新业务毛利率继续承压，包含汽车和AI业务在内的板块仍然处于投入期，经营亏损26亿元。

这背后，一方面是新车型结构变化带来的影响，另一方面也是小米正在同时投入两条长期路线：汽车产品扩张，以及AI基础能力建设。

而财报电话会上，小米也首次更加系统地解释了SU7、YU7、澎程之间的定位差异，以及汽车业务未来与AI、大模型的结合路径。要点总结如下：

小米Q2财报要点如下：

1、小米二季度营收、利润同比双降，汽车仍是少数保持增长的主要业务之一。

2026年第二季度，小米集团总收入1089亿元，同比下降6.1%；经调整净利润62亿元，同比下降42.6%，集团整体毛利率降至19.8%。手机和IoT业务都受到零部件成本、需求和高基数等因素影响。

相比之下，小米的汽车业务仍在扩张，智能电动汽车、AI及其他创新业务占集团收入的比例已经达到约23%，一年前为18.3%。

2、二季度小米汽车交付同环比上涨，单季交付破10万辆。

小米一季度交付80856辆，二季度明显恢复增长，上半年合计交付18.51万辆。

二季度单季交付量已经首次跨过10万辆。截至8月17日，小米SU7系列累计交付已经超过50万辆。

3、汽车收入增速明显低于交付增速，车型结构正在影响单车收入。

小米二季度智能电动汽车销售收入达到239亿元，智能电动汽车、AI及其他创新业务整体收入为249亿元，同比增长17.1%，另外约10亿元来自AI等其他相关业务。

交付增长28.2%，汽车收入只增长15.9%。按汽车销售收入除以交付量粗略计算，二季度单车收入约22.94万元；2025年同期约为25.34万元，相当于同比下降约9.5%。这一变化主要来自车型结构，而非单纯的降价，电话会上管理层对此也作了进一步解释。

4、汽车、AI等创新业务毛利率继续回落。

小米该分部2026年一季度毛利率为20.1%，二季度降至19.2%。

作为对比，2025年二季度该分部毛利率曾达到26.4%，当时主要受SU7 Ultra交付、关键零部件成本下降和规模效应推动。

因此，小米汽车目前最值得关注的变化之一，是交付规模继续扩大，但此前达到较高水平的毛利率已经明显回落。

5、创新业务二季度经营亏损环比收窄，但较去年同期明显扩大。

小米二季度智能电动汽车、AI及其他创新业务经营亏损26亿元，一季度为31亿元，环比收窄约5亿元；上半年两个季度合计经营亏损约57亿元。

小米官方一季度财报显示，一季度该分部收入199亿元、毛利率20.1%、经营亏损31亿元。不过这里需要特别注意：26亿元不是简单的“小米汽车亏损26亿元”。

小米目前已经把汽车、AI和其他创新业务合并披露，而今年AI正处于明显加大投入阶段，电话会上也确认大模型收入已经计入这一分部。因此这一亏损数字，已经越来越难单独反映汽车业务本身的盈亏。

6、交付量增加、分部亏损环比收窄，但与2025年相比，利润表现反而明显承压。

2025年二季度，该分部毛利率曾达到26.4%，经营亏损仅约3亿元；2026年二季度毛利率降至19.2%，经营亏损扩大至26亿元。

除了车型结构和汽车成本变化，小米已经进入新一轮AI投入期。因此，如果观察小米汽车经营质量，更适合同时看交付量、汽车收入、产品ASP和分部毛利率，不能只用整个创新业务分部的经营亏损判断汽车是否赚钱。

7、小米对汽车和AI的资本投入仍在明显加码。

二季度小米研发费用达到92亿元，同比增长18.9%；上半年研发费用达到182亿元，同比增长25.6%，其中AI相关投入占比接近30%。

小米二季度资本开支为36亿元，其中智能电动汽车、AI等创新业务占到65.8%。

也就是说，二季度汽车交付恢复增长的同时，小米并没有进入明显收缩投入、追求短期利润的阶段，汽车和AI依然是集团资本投入最集中的方向之一。

小米财报电话会议要点如下：

1、澎程和SU7、YU7的目标用户差异明显，小米希望通过增程SUV进一步扩大用户范围。

卢伟冰表示，SU7、YU7更强调驾驶者体验，而澎程系列重点转向空间体验和家庭使用场景。从目前的小订用户分析来看，家庭用户、多乘员家庭预计会成为主要购买群体，用户年龄也比SU7用户大几岁，与现有车型用户的重叠较小。

这一表态意味着，澎程的作用不仅是增加一款动力形式不同的新车，更重要的是补充小米此前相对缺少的家庭、多乘员和大空间用户。

2、管理层对澎程订单表现“乐观”，但没有公布具体订单数字，也没有给出最终售价。

小米表示，目前澎程小订反馈较好，尤其是灵活空间获得较高关注，但电话会上没有披露具体小订数量。N70 Max和N90 Max将在9月正式上市，目前公布的仍是预售价。

目前可以确认的是用户反馈积极，但尚不能依据电话会判断其最终销量规模。

3、澎程最终定价，将直接影响三、四季度汽车业务毛利率。

对于分析师询问下半年毛利率走势，小米没有直接给出目标值。管理层表示，N70 Max和N90 Max目前尚未确定最终价格，因此澎程对三、四季度毛利率的影响，将取决于最终售价。

换句话说，随着小米进入增程和家庭SUV市场，接下来需要同时观察销量规模和定价策略，两者之间的取舍，会直接反映到财务表现上。

4、二季度毛利率下降，管理层给出了三个主要原因：SU7 Ultra占比下降、新一代SU7占比提高，以及大模型业务开始产生收入。

同比来看，2025年二季度SU7 Ultra交付占比较高，贡献了更高毛利率；环比来看，2026年二季度新一代SU7交付占比提高，而新SU7成本有所增加，因此拉低了整体毛利率。

小米管理层透露，大模型收入开始计入创新业务分部，目前实际会对整个分部毛利率产生负面影响。

也就是说，目前这部分AI商业化规模仍小，算力、研发等投入较高，因此AI收入增加暂时没有起到提高分部利润率的作用。

5、小米明确表示，汽车ASP是“结果”，不是经营目标，当前波动主要取决于车型结构。

管理层解释，一季度YU7交付占比较高，二季度SU7交付增加，而SU7价格低于YU7，因此ASP出现变化；同时，2025年二季度SU7 Ultra占比明显高于今年，也造成同比基数较高。

小米强调，ASP高低与毛利率并不存在简单的一一对应关系。

这基本解释了二季度交付量增长28.2%、汽车收入只增长15.9%的差异，主要变量来自产品组合变化。

6、AI投入已经开始显著影响汽车所在分部的财务表现，因此后续不能再简单把“创新业务亏损”等同于汽车亏损。

小米表示，MiMo目前刚刚开始商业化，API和Token已经产生收入，但金额还不大，暂时不会单独披露，而是计入智能电动汽车、AI及其他创新业务中的约10亿元“其他相关业务收入”。

管理层同时强调，目前AI仍处于大规模投入阶段，并不急于追求货币化。这意味着未来几个季度，这一分部的营收、毛利率和经营亏损会越来越同时受到汽车和AI两条业务线影响。

7、小米汽车智能驾驶已经被放进集团统一的AI布局中。

卢伟冰将小米AI后续落地归纳为手机、家庭、汽车和机器人几条线，其中汽车对应智能驾驶，几条业务线最终都将与MiMo大模型深度整合。

对于汽车业务来说，这意味着小米后续的智能驾驶投入和集团大模型投入之间，会出现更明显的技术和成本交叉。

8、小米汽车仍计划在2027年下半年正式出海，目前重点是渠道和市场准入准备。

管理层再次确认，汽车全球化按计划推进，计划2027年下半年进入海外市场。小米称，目前已经走访多个国家，与海外经销商和合作伙伴沟通，部分头部经销商主动寻求合作。

值得注意的是，分析师同时询问了小米是否会在海外拿地、建设工厂，但管理层此次没有明确给出海外建厂计划。因此目前能够确认的仍然是出海时间和渠道准备，暂时还不能确定小米已经决定海外本地化生产。

9、从二季度财报看，小米汽车眼下形成了一个比较清晰的状态：规模重新提速，但利润率承压，新车型和AI投入又将增加新的变量。

交付量已经从一季度8.09万辆升至二季度10.42万辆，汽车收入同步扩大；另一方面，创新业务毛利率由20.1%进一步降至19.2%。

进入三季度以后，澎程将带来新的车型和用户结构，而AI投入也开始实质性进入这一分部的收入和成本。

因此，下一份财报值得重点观察的指标，可以收敛到三个：

澎程上市后的车型结构变化、汽车ASP及毛利率能否企稳，以及在AI投入继续增加的情况下，创新业务经营亏损是否继续环比收窄。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

招聘丨汽车及机器人方向

Tue, 18 Aug 2026 08:07:36 GMT

图片为AI生成

岗位二：视频编导/视觉主创（机器人与智能汽车方向）

🎯 职位定位：

你将是量子位视频内容的视觉主创。

我们希望你围绕智能汽车与具身智能机器人，把硬核的技术亮点与用户价值，转化为高信息密度、高专业度、且兼具极客趣味的视觉内容。

用最具冲击力的视频语言，帮助更多人看懂产品、解析技术。

📋 岗位职责：

数据分析与优化：跟踪视频播放量、互动率等底层数据，结合用户反馈持续优化内容策略，提升渠道影响力。

🛠️ 我们希望你具备：

3年以上视频制作经验：有智能汽车、数码评测或科技类硬核内容的创作案例（请务必随简历附带作品链接）。
扎实的硬核常识：具备基础汽车与硬件知识，了解智能座舱、辅助驾驶、机器人等系统的基本原理。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

吉利汽车业绩高点，李书福激流勇退

Tue, 18 Aug 2026 05:47:24 GMT

杰西卡发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

吉利官宣了成立以来最重要的一次管理层交接——

李书福不再担任吉利汽车董事会主席，由安聪慧接任；桂生悦也不再担任CEO，由淦家阅接棒。

但奇怪的是，这次调整并非发生在业绩承压阶段。相反，同期发布的吉利2026年半年报显示：

集团上半年销量、收入和利润均创同期新高；总销量超过142万辆，总收入达到1736亿元，核心归母净利润达到96.8亿元，同比增长46%。

最高管理层在业绩持续改善之际交接，实际在汽车行业内并不常见，更不用说吉利还是一家创始人色彩浓厚、过去二十年重大转折几乎都与李书福有关的企业。

是什么原因，让吉利决定此刻把经营权交给新的管理团队？

在两小时有余的财报电话会里，吉利一众管理层回应了一切。

李书福交棒，吉利进入新治理阶段

在最新公告中，吉利汽车宣布：

自2026年8月18日起，李书福卸任公司董事会主席，由安聪慧接任；桂生悦卸任公司行政总裁（CEO），由淦家阅担任新CEO。

不过卸任的两人也没有真正离开吉利，李书福仍担任浙江吉利控股集团董事长，并出任吉利汽车终身荣誉主席；桂生悦则继续担任吉利汽车执行董事、副主席。

也就是说，吉利依然保持战略连续性，只是上市公司的经营管理职责，开始向新的团队集中。

自2005年上市以来，这是吉利分量最重的一次管理层调动。

特别是李书福，早年从台州几间作坊起家，做冰箱配件、装潢材料、摩托车，又顶着质疑一头扎进轿车，才有后来的吉利汽车。

2005年吉利汽车登陆港交所时，股价约0.4港元，公司市值约16亿港元；如今8月17日收盘，吉利股价已达到18.67港元，市值2014亿港元。

二十年间，吉利上市之后的几次重要转型几乎都由李书福推动：

包括2010年收购沃尔沃，让吉利第一次进入全球汽车产业体系；之后布局路特斯、宝腾等海外资产，进一步扩大国际化版图；新能源时代到来后，吉利又推出极氪、银河等多品牌，进入了不同价格区间的新能源汽车市场……

安聪慧坦言，没有这些战略选择，实际上也没有今天吉利汽车集团的基础。

而另一位卸任高管桂生悦，则长期站在上市公司经营和资本市场的一线。

桂生悦2005年加入吉利集团，次年开始担任吉利汽车CEO，参与公司上市后的规模扩张、经营体系建设和资本市场沟通。

那时民营车企赴港上市毫无先例，也是他带着香港资本圈经验入局。此后二十年，沃尔沃并购谈判桌上有他，伦敦出租车收购、极氪私有化这类跨境资本手术他主刀，中小股东权益和合规底线他守门。

可以说，李书福和桂生悦几乎贯穿了吉利汽车整个上市公司的发展阶段。

而接下来接过经营权的两个人，则都是吉利内部成长起来的管理者。

刚刚提到的新董事长安聪慧，在吉利工作已经整整30年，从早期参与技术体系建设，到担任吉利汽车集团CEO，再到负责极氪发展，安聪慧经历了吉利新能源转型和高端化探索的重要阶段。

极氪成立后，安聪慧长期负责这个吉利最重要的新高端品牌之一。从SEA浩瀚架构，到极氪001、009，再到极氪与领克整合，他经历了吉利新能源、高端化以及品牌整合最剧烈的一轮变化。

此次他同时担任浙江吉利控股集团CEO和吉利汽车董事会主席，也意味着控股集团资源和上市公司经营之间，将进一步加强连接。

相比安聪慧更偏产业和产品，淦家阅的经验更多来自经营管理体系，包括成本、供应链、质量和组织效率。

2003年加入吉利后，他先后经历财务、采购、经营管理等多个岗位，2021年担任吉利汽车集团CEO。

2021年他接吉利汽车集团CEO时，银河还是一张白纸；到2026上半年，银河半年卖出52万辆，已经成全球新能源主流市场最快起量的中国品牌之一。

“一个吉利”整合——极氪回并、领克协同、品牌矩阵收口——他就是主要的执行者。

从汽车集团CEO到上市公司CEO，淦家阅需要解决的是如何把战略目标进一步转化为经营结果。

这也是此次管理层变化背后的重要逻辑，吉利需要的并非重新寻找方向，而是在已有产业基础上，提高组织运行效率。

在电话会上，桂生悦表示这代表着企业从创始人驱动，逐步走向制度和团队驱动；外界也将其理解为，吉利治理结构正在进一步向职业经理人体系演进。

如果不看财报，这次调整或许会归因为吉利的业绩出现了问题，但事实却恰恰相反。

吉利年中交卷：销量增长1%，利润大涨46%

2026年上半年，吉利汽车交出了一份近年来表现突出的半年报。

集团上半年总销量超过142万辆，同比增长约1%，以4.6%的份额排名全球车企上半年销量第七。

其中，国内市场销量为94.9万辆，在国内乘用车市场份额提升至11.4%；新能源汽车销量约79.9万辆，同比增长10%。

更亮眼的是，上半年吉利海外出口47.4万辆，同比暴增158%，超2025年全年出口总量；新能源产品出口同比激增585%，占出口总量近六成。

比销量增速更快的是财务指标。先看营收，今年上半年，吉利总收入达到1736亿元，同比增长15%。

上半年单车平均收入达到11.2万元，同比增长16%。

再看利润，上半年吉利毛利为311.5亿元，同比增长25.7%；毛利率为17.9%，同比提升1.5个百分点。

公司上半年的归母净利润为90.9亿元，同比下滑1.8%，据吉利透露，主因是是汇兑损失和资产减值两项非经营性因素拖累。

这一点在吉利一季报里已有预演，公司当时就明确解释，主要由于本期间与去年同期相比，外汇波动所产生的影响有所不同。

剔除相关因素影响后，吉利上半年的核心归母净利润达到96.8亿元，同比增长46%。

现金层面，吉利上半年经营活动净现金流199亿元，自由现金流178亿元，造血能力扎实，为后续的海外扩张和智能化投入留足了弹药。

透过财报数据可以发现，吉利的收入和利润增速明显高于销量增速。

这意味着，上半年吉利增长的核心变化，并非简单扩大销量规模，而是销售结构和盈利结构发生改善：

首先是高价值车型比例提升，极氪是其中最明显的变量。

上半年，极氪销量同比增长97%，销量占吉利总销量比例达到12.5%，但收入贡献比例达到31.7%。极氪虽然不是销量最大的品牌，但对收入和利润结构产生了明显影响。

二季度，这一变化进一步体现。吉利汽车CFO戴勇表示，二季度综合毛利率达到18.4%，高于一季度的17.5%，其中一个主要原因，就是极氪销量提升。

其次，海外市场也贡献了收入和利润的增速加快。

管理层在电话会上透露，出口业务综合毛利率通常比国内高约10个百分点。如果国内综合毛利率约15%，出口业务可能达到22%-25%。

一季度吉利海外销量约20.3万辆，二季度进一步提升至约27.1万辆，海外业务占比提高，也推动毛利率改善。

第三，吉利的组织效率改善开始体现。

“一个吉利”战略推进后，吉利已经完成大采购体系、大研发体系整合，今年又成立吉利汽车集团销售总公司。

财报显示，上半年公司行政费用率从1.9%下降至1.7%，研发投入比下降至5.2%。不过研发投入金额仍同比增长8%，达到90.6亿元。

而接下来的半年，吉利给出的信号很明确：守国内、攻海外、押注AI。全年销量目标也定为345万辆，较2025年的实际销量增长约14%。

因此，这份财报背后的逻辑比较清晰，就是高端车型提升盈利水平，海外业务改善收入结构，组织整合降低重复成本。

但透过这份财报，吉利也开始暴露出下一阶段必须解决的问题。

吉利新班子，下一步怎么做？

在电话中，吉利面对提问，承认了当下存在的问题：

其一是品牌众多但爆款产品不足，品牌体系仍需要进一步调整。

其二是纯电产品节奏推出节奏相对较慢，纯电市场出现短期份额压力。

两方面问题说明，吉利目前需要改变的核心，并不是盈利能力，而是如何让现有体系能力转化为更多具有规模效应的产品。

这也成为新管理团队接下来需要推进的方向。从电话会释放的信息来看，吉利下一阶段的工作，可以归纳为四条主线：

第一，继续整合，深化“一个吉利”。

2024年发布《台州宣言》后，吉利开始推进战略整合，包括大采购体系整合、大研发体系整合，以及今年成立吉利汽车集团销售总公司。

接下来，公司还会继续减少内部重复建设，并推动具有战略价值的业务进入上市公司体系。

安聪慧在电话会上提到，金砖电池、电驱系统、杭州吉电等业务，都将进一步发挥对吉利汽车上市平台的支持作用。

第二，重新调整产品结构。

吉利已经明确，未来需要重点解决“腰部力量不足”的问题，不会继续简单增加车型数量。

银河TT、战舰700、领克20等新车型，意义就是帮助吉利重新完善产品梯队。

未来几个品牌的定位会进一步清晰，银河继续承担主流市场，领克向运动和个性化方向拓展，极氪承担科技豪华定位。

吉利接下来真正的目标，是形成更多具有规模效应的产品，也就是打造“爆款”。

第三，把海外市场提升为新的增长曲线。

今年上半年海外销量突破47万辆后，吉利正在进一步提高目标，今年将挑战100万辆出口，长期目标是实现2/3销量来自海外市场。

不过，吉利选择的方式并不是大规模新建海外工厂。安聪慧表示，未来海外本地化布局会更多利用现有资源，包括沃尔沃欧洲工厂、宝腾体系、福特西班牙工厂，以及与雷诺合作的相关项目，通过共享产能、供应链和渠道降低扩张风险。

第四，重新明确能源和智能化路线。

吉利在电话会上首次明确表示，未来不会再研发传统燃油汽车，现有燃油车产品将逐步向i-HEV混动转型；与此同时，吉利的纯电产品会继续加强高电压、超快充、大电池等方向。

在智能化方面，吉利正在把AI能力应用到动力管理、数字底盘和补能体系。公司计划，在9月底发布第五代补能生态技术，通过AI大模型、智能温控和车桩云协同，提高快充过程中的安全性。

从以上动作来看，新管理团队接手后的吉利，方向已经确定，就是把过去几年形成的品牌、技术和产业资源，进一步组织成更高效率的经营体系。

其实这可能也是整个中国汽车行业未来都会面对的趋势。

汽车集团规模不断扩大，品牌数量持续增加，技术投入持续加重。新能源、高端化、全球化同时推进，单纯增加品牌、平台和车型，已经很难持续换来同等规模的增长。

接下来决定企业竞争力的因素，可能会越来越集中到组织效率，以及把技术、资产和人才转化为产品和市场结果的能力上了。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

港股最新机器人IPO，来自雄安！

Tue, 18 Aug 2026 00:29:15 GMT

杰西卡发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

雄安第一家独角兽公司，走到港交所门口。

由清华团队打造的梅卡曼德（雄安）机器人，目前以63.7亿估值通过港交所聆讯，拟发行不超过2747.985万股境外上市普通股。

不同于这一轮更受关注的人形机器人公司，梅卡曼德目前形成规模收入的产品，是工业级3D相机和配套软件。

简单来说，就是让机械臂能够看见物体、判断位置，再规划下一步动作的套件。

三年来，通过组件产品交付的增长，公司营收从1.81亿元增长到3.89亿元，毛利率从39.1%飙到64.6%；不过梅卡曼德也仍未走出亏损，2025年净亏3.6亿元。

宁德时代、比亚迪、大众汽车、宝马、大陆，以及富士康、美的等头部企业都是其客户。

而随着梅卡曼德上市进入最后的关键环节，港股也即将迎来“具身智能眼脑手”第一股。

从“眼睛”起家的机器人公司

梅卡曼德（雄安）机器人，成立于2016年，当时总部位于北京，直到2024年总部迁至雄安。

准确来说，这是一家智能机器人组件供应商，核心产品主要建立在3D视觉和AI技术之上。

目前梅卡曼德的已有业务分为两条线：

一条是绝对的核心——智能机器人引导产品。

工业机器人大家并不陌生，汽车工厂里的机械臂早已可以完成焊接、装配、搬运等任务。

但很多传统自动化设备，依赖固定工位和预设程序，一旦零件的摆放位置、姿态发生变化，识别和抓取的难度就会明显增加。

梅卡曼德最早切入的就是这类需求，在2017年就推出了第一代Mech-Eye、Mech-Vision和Mech-Viz产品：

其Mech-Eye工业级3D相机，负责获得物体深度、形状和位置信息，Mech-Vision软件进一步识别物体和分析场景，Mech-Viz则负责运动规划和机器人控制。

比如一箱零部件随机堆放在料框里，3D相机先确定每个零件的位置和姿态，软件再计算适合抓取的目标和路径，最终由机械臂执行。

类似技术已经被应用到汽车、新能源、消费电子和通用制造领域的料筐抓取、码垛、搬运和柔性上料。

到2025年，公司智能机器人引导产品的销量已经达到8268套，较2023年的3654套增长超过一倍；加上智能检测与测量产品，公司全年共销售8669套产品。

据灼识咨询数据，2025年，梅卡曼德以约3.89亿元收入，占据全球“AI+3D视觉引导通用智能机器人组件”市场约22.1%的份额，按收入和出货量均排名第一。

梅卡曼德的另一条业务线是智能检测测量产品，由3D测量设备和软件组成，为质量控制和精确测量提供微米级的精度，包括Mech-Eye 3D线激光轮廓测量仪，以及Mech-MSR软件。

沿着现有的3D视觉能力，梅卡曼德又开始向新的机器人组件拓展。

2023年，公司推出Mech-GPT多模态大模型；2025年又推出Mech-Hand五指灵巧手，并将现有产品体系整合为机器人“眼-脑-手”组件。

不过，这两项新产品还没有发展到和3D视觉相同的商业化阶段。

招股书将新产品归入“早期创收产品”，预计2026年第四季度实现量产或大规模推出，到2027年下半年形成具有实际商业规模的收入。

梅卡曼德还有一个比较明显的特点，是销售模式比较偏上游。

其商业模式是标准产品+系统集成商，也就是通常先和终端客户共同开发新的应用场景，方案趋于成熟以后，再把产品和标准应用交给系统集成商，由后者整合进完整的自动化产线。

换句话说，公司主要提供3D相机、软件等标准组件，最终的整线自动化项目更多由下游合作伙伴完成。

截至今年3月底，梅卡曼德在国内合作633家系统集成商，海外则有736家；2025年，经系统集成商产生的收入占总收入81.5%，今年一季度这一比例又达到94.6%。

这样一种模式，也让梅卡曼德的产品进入了越来越多大型企业。

据梅卡曼德介绍，公司已经服务约50个国家和地区的900多家海外客户，包括全球100多家《财富》500强企业。

截至目前，其客户包括宁德时代、比亚迪、上汽、蔚来、小鹏、理想、丰田、美的、格力、富士康等，应用覆盖汽车、物流、家电、3C、锂电、光伏等行业。

其中，公司2025年的最大客户尤其值得注意。

这家客户与梅卡曼德2024年才开始合作，到2025年便采购了5832万元视觉相机，成为公司第一大客户，占全年总收入15%。

招股书没有公开公司名称，只描述其为一家“在美国成立的上市公司”，业务包括电动汽车、发电及储能系统，以及相关产品和服务的设计、开发、制造和销售。

结合描述和客户名单看，与福特汽车的业务构成高度相似，不过由于缺少公司名称等进一步信息，目前也只能停留在推测层面。

随着服务范围不断扩大，梅卡曼德的财务水平也随之出现了变化。

梅卡曼德财务现状：三年营收翻倍，仍未止亏

从营收来看，梅卡曼德在过去三年增长明显。

2023年、2024年和2025年，梅卡曼德的营业收入分别为1.81亿元、2.69亿元和3.89亿元，两年时间增长超过一倍。

今年一季度，公司收入进一步达到1.07亿元，较上年同期的6177万元增长约73%。

拆开收入结构，前面提到的智能机器人引导产品占据绝对大头。

2025年，这部分业务产生3.61亿元收入，占公司总收入的93%；智能检测与测量产品收入2307万元，占比5.9%；剩余425.6万元来自培训、技术支持、维护等服务。

和收入一同增长的，还有梅卡曼德的毛利率。

2023年至2025年，公司毛利率分别为39.1%、51.1%和64.6%，今年一季度进一步达到64.8%。

其中，海外业务的影响比较明显。2023年，梅卡曼德海外收入只有5859万元，占总收入32.4%；到2025年已经增至1.96亿元，占比达到50.3%，首次超过中国内地。

海外市场的毛利率也明显更高，2025年，公司中国内地业务毛利率为49.8%，海外则达到79.2%。

同期，梅卡曼德产品在中国内地的平均售价约2.93万元，海外达到9.43万元。

招股书解释，公司在不同地区采取差异化定价，同时海外销售的高性能、较新型号产品占比更高，相关销售、人力、物流等成本也会计入当地价格；中国内地部分成熟标准化型号，则进行了主动降价，以提高竞争力和扩大销量。

不过毛利水平提升以后，梅卡曼德目前仍没有盈利。

2023年、2024年和2025年，公司净亏损分别为4.01亿元、2.83亿元和3.60亿元。也就是说，2025年收入增加了约45%，账面净亏损却重新扩大。

不过细看会发现，其中有一项比较大的会计因素——2025年，公司因投资者赎回权等产生的“赎回负债账面金额变动”达到2.09亿元，高于2024年的6000万元，这部分直接计入当期损益。

剔除赎回负债变动、股份支付等项目以后，公司的经调整亏损实际在持续收窄：

2023年为3.34亿元，2024年降至2.14亿元，2025年进一步降至1.09亿元；今年一季度则由上年同期3918万元降至3347万元。

研发层面，公司的投入则基本保持稳定，2023年至2025年，公司研发开支分别为1.19亿元、1.09亿元和1.13亿元。

不过随着营收扩大，研发开支占收入比例已经从约65.6%降至29.0%。今年一季度，公司研发开支为3846万元。

现金流同样有所改善，2023年至2025年，公司经营活动现金净流出从2.74亿元收窄到2.06亿元，再降至1.07亿元。

不过今年一季度，公司经营活动现金净流出又扩大至5288万元，高于上年同期的2581万元；截至一季度末，公司现金及现金等价物为3.45亿元。

所以从目前的财务数据看，梅卡曼德已经出现收入扩大、毛利率提升、经调整亏损收窄的趋势，但整体仍处于亏损和现金消耗状态。

而接下来还要继续投入Mech-GPT、灵巧手等新产品，招股书中也提到了公司此次上市的募资用途：

资金主要用于产品研发、丰富产品组合及拓宽应用场景、扩大全球影响力并加速商业化、扩大产能及提高运营效率，剩余部分将用于正常运营。

那么这家公司是如何做到这一规模和地位的呢？这还要从公司背后的团队说起。

清华海归创业10年，红杉美团启明投了

梅卡曼德源自一支清华系团队。

公司创始人、董事长兼CEO邵天兰，今年37岁，2012年从清华大学取得计算机软件学士学位，随后赴德国慕尼黑工业大学读完了机器人学硕士。

毕业以后，邵天兰曾在德国机器人公司KBee AG担任工程师，从事机器人研发，直到2016年回国创业。

相比于一开始就把目标放在人形机器人整机上，他选择的切入口更加具体——工业机器人的感知和决策。

早期报道显示，创办梅卡曼德之前，几位创始人曾走访大量工厂和物流园区寻找实际需求。此后邵天兰也长期在工业现场寻找应用场景，他曾透露，自己从2016年创业开始跑过三四百家工厂。

最终，他们把方向定在3D视觉识别、定位和运动引导上。

和邵天兰一起创业的付翱，则更偏工程应用，目前主要负责推动公司产品的应用和部署。

付翱本科就读于清华大学微机电系统工程专业，随后继续在清华攻读机电一体化工程硕士。

加入梅卡曼德之前，他还曾在工业机器人“四大家族”之一的ABB中国工作。

另一位联合创始人丁有爽，今年34岁。

本科毕业于哈尔滨工业大学电气工程专业，随后进入清华大学攻读电气工程博士，并于2019年取得博士学位。目前担任梅卡曼德执行董事兼研发管理副总裁，主要负责产品研发。

三位核心创始人的分工至今仍然比较清晰：

邵天兰负责整体战略、经营和财务，付翱主要负责产品应用及部署，丁有爽负责技术研发。招股书也明确将三人共同列入公司的单一最大股东集团。

也正是这样一支团队，成立10年来，已累计获得11轮融资，估值也从早期的1600万元一路提高，到2025年7月Pre-IPO轮已经达到63.67亿元。

在胡润研究院最新发布的《2026全球独角兽榜》中，梅卡曼德以68亿元的估值跻身全球独角兽行列。

目前的主要机构股东中，红杉投资工具瀚辰持股13.63%，是第一大外部机构股东；美团间接全资持有的北京酷讯科技持股8.52%；启明融科持股7.38%，英特尔亚太持股3.83%。

雄安也在这家公司后期的资本和发展轨迹中出现。

2024年9月，梅卡曼德注册地迁入雄安；11月，公司全球总部正式揭牌，成为第一家落户雄安新区的独角兽企业。

当地的雄安重大科技成果转化基金，还曾投资1亿元支持公司研发和成果转化，目前雄安基金持有梅卡曼德约1.57%的股份。

其实整体看今年的市场，会从整机到零部件，从人形机器人到工业机器人，越来越多机器人玩家正在大批进入二级市场。

珞石机器人、仙工智能、翼菲科技、乐动机器人已经先后登陆港股。不完全统计，今年截至目前，仅港交所在审企业中，具身智能相关公司就已经超过50家。

更早上市的优必选、越疆也已经在港股交易。与此同时，行业内关注度最高的一批公司正在继续跟进。

宇树科技已经完成科创板发行即将上市，智元机器人则在上个月正式启动香港IPO流程。

这也会给机器人行业带来一个很实际的变化——

融资阶段可以更多讨论技术路线、产品规划和未来市场，进入公开市场以后，营收、毛利率、亏损、现金流、客户结构和量产进展，都要按照固定周期披露。

一套围绕具身智能的公开、连续的财务数据和市场估值体系，可能也将就此成型。

招股书传送门：

https://www1.hkexnews.hk/app/sehk/2026/108796/documents/sehk26081600029_c.pdf

— 联系作者

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

支付宝突然联手华为，马云预言成真

Mon, 17 Aug 2026 09:52:21 GMT

（来源：科技头版）

马老师眼光毒辣，这次又走在行业前沿。

出品 | 科技头版作者 | 李响

两年前，马云在阿里内网写道，AI时代刚刚到来，一切才刚开始。

他当时还提到，几年后的电商会换一种模样，企业得多想想怎样改善消费体验。

两年转瞬即逝，当初的预判正在一步步变成现实。

打开手机，AI已经随处可见，写文案、做图、答疑，早已成为日常。

大厂也在顺着这个方向，快速推进落地。

支付宝和华为的联手，就是一个现成的例子。日前，支付宝AI版阿宝开始向鸿蒙用户分批开放测试，用户把支付宝升级至最新鸿蒙版本，回到首页向右一划，就能进入阿宝的对话页面。

想寄快递、查公积金、找优惠或者订服务，不用在菜单里来回翻找，说出需求，阿宝会负责理解和匹配。

只是碰到登录、授权和支付，仍要由用户本人确认。

支付宝还透露，阿宝接下来会与华为系统级智能体小艺打通。合作落地后，鸿蒙用户可能不必先打开支付宝，唤醒小艺也有机会调用阿宝背后的生活服务。

两个AI接到一起，服务到达用户手里的路线也会跟着变。支付宝希望更早接触消费需求，华为希望小艺能办更多实事，双方一拍即合，就促成了这次合作。

支付宝手里有商家、账户和支付网络，华为掌握手机系统与终端入口，双方的需求正好碰到了一起，达成合作不过是水到渠成的事情。

支付宝已经有庞大的用户基础。2025年一项消费调查显示，消费者购物时选择微信支付的比例为46.96%，使用支付宝的比例为43.24%，两者差距不大。

眼下，支付宝需要的是，给用户增加打开理由。

微信与聊天、红包、小程序连在一起，用户每天都会反复打开，支付也就自然夹在其中。

支付宝的支付能力很强，但在许多消费场景中，它出现得更晚，用户挑好商品，比较完价格，走到付款这一步才会打开支付宝，付款只有几秒，很难带来更长的停留时间。

因此，支付宝需要在付款之外，增加更多能够留住用户的使用场景。

阿宝在做的正是这件事。

以前想买一把雨伞，得先点开购物软件，搜商品、比价格，再找优惠券、填收货地址，最后才下单付款。

换成 AI 助手，整套流程靠一段对话就能搞定。用户直接说清楚预算、用来干嘛、什么时候要送到，AI 就会帮你挑好合适的商品，整理好服务选项，并弹出确认页面。

付钱只是最后一步，真正的买卖，其实早就已经在前面完成了。

在李响看来，阿宝把支付宝接触用户的时间往前挪了一段，它开始参与需求表达、服务筛选和优惠匹配，用户在支付宝里的停留，也有机会从一次付款，变成一段完整的办事过程。

今年6月，支付宝推出AI版阿宝。7月2日，阿宝向苹果和安卓用户开放公测，首批列出72项办事技能，覆盖居家、出行、购物、缴费等场景。

支付宝原有的上万项服务，也给后续扩充留下了空间。而鸿蒙版上线，补上了一个重要终端。

与小艺打通，作用会更直接。用户未必每次都主动打开支付宝，支付宝仍有机会参与服务和交易，它可以把账户、支付和风控能力送到手机系统里，让小艺来接住用户的第一句话。

支付宝既想增加使用时长，也愿意把服务送出App。只要用户还在调用支付宝的能力，支付宝与手机厂商之间，就多了一种入口合作的可能。

客观来讲，这种合作不是单方面一厢情愿，背后各有各的诉求。支付宝想进入手机系统，华为也需要外部服务补充小艺。合作能够谈到一起，是因为双方都有现实需求。

截至2026年7月2日，HarmonyOS 6终端设备数已经突破7000万，华为应用市场可以获取的鸿蒙应用和服务超过40万，注册开发者突破1100万。

按照华为的说法，鸿蒙已经成为中国第二大智能手机操作系统。

应用数量增加以后，鸿蒙还得让这些服务被频繁用到。用户更关心的，是小艺能不能在需要时把事情办完。

小艺可以理解语音、图片和使用场景，也能调用部分系统功能。可用户要买电影票、点外卖、交水电费，后面还需要商品、账户、支付和履约。

手机厂商很难把这些服务全部从头做一遍，支付宝却能接住这段流程。

众所周知，它已经连接大量小程序、商家和公共服务，手里还有账户、支付、身份核验与风控。

阿宝接入小艺后，小艺能调用的服务会更多，也能更靠近真实交易。

合作落地后，服务体验会更直接，找服务、买东西的整个流程也会变得更省事。

支付宝与OPPO已经跑过一遍相似的路线。7月，OPPO系统智能体小布与阿宝实现跨端互联，小布可以调用阿宝近200项生活服务，范围包括观影、餐饮、缴费、政务查询和本地生活。

而小艺接入高频生活服务，鸿蒙用户多了一个留在系统里办事的理由。华为也能借助支付宝的商家和支付网络，补充服务能力。

支付宝和华为的合作，对商家同样会产生不小影响。

小艺和阿宝打通后，一部分电商流量的流转路径会发生改变。

传统电商的逻辑大家都很熟悉。用户点开购物 App，搜关键词，浏览搜索和推荐页，逛店铺对比商品，再领券、下单、完成支付。

在这套模式里，页面的展示位置就是流量。排名越靠前，曝光就越高，商家也愿意花钱去抢这些流量位。

但 AI 智能体把这套流程给缩短了。

用户直接跟 AI 说清楚需求，预算多少、什么时候要货，AI 就自动筛选合适商品，顺带帮用户领券、整理订单、安排发货。

以前用户面前会跳出几十款商品供挑选，经过 AI 过滤之后，最后给到用户手里的就只剩寥寥几件。

那些被筛掉的曝光机会，对商家来说就是实实在在的流量损失。

这就倒逼商家做好几件事。商品信息要写得清楚准确，库存、价格要实时更新，各种优惠活动规则，得让 AI 能够识别读懂。

支付宝已经在布局这套AI生意。支付宝AI开放平台正在邀请商家和服务商参与测试，帮助他们把现有服务改成智能体可以调用的能力。

过去商家想入驻支付宝，重点是做好小程序店铺，争取平台内的曝光。但往后，他们还要考虑一个更具体的问题：当阿宝收到需求以后，为什么会调用这家商户的商品和服务。

它可以帮商家分发服务，也可以向开发者提供支付、身份核验和风控工具。阿宝进入手机、车机和其他智能设备后，支付宝参与交易的机会会跟着增加。

支付宝官方透露，其AI支付能力已经覆盖订阅、按量计费和Agent支付。截至目前，平台披露的Agent支付笔数超过3亿，服务用户超过1亿。

支付宝一方面可以帮商家分发服务，另一方面也给开发者开放支付、身份核验、风控这些底层工具。

等到阿宝落地到手机、车机以及各类智能硬件上，支付宝能参与的交易场景自然也会变多。

此前，支付宝对外透露，AI 支付能力已经支持订阅、按量计费、Agent 智能体支付，同时，Agent 支付笔数已经突破 3 亿，服务用户超 1 亿。

图源：支付宝

华为这边的逻辑则不太一样。小艺能落地的实用功能越多，鸿蒙系统的体验就越好，用户更愿意留在鸿蒙生态，开发者也会更积极过来接入。

各类服务变丰富之后，华为手机以及其他鸿蒙设备，就会多出一大竞争优势。

但这套模式还有不少现实问题要解决。接口调用得稳定，AI 推荐不能乱，一旦交易出状况，退款、售后该谁负责，用户得一目了然。

商家也会关心推荐排序公不公平，接入进来到底能拿到多少实实在在的订单。这套合作行不行，最终要看订单量和用户复购。

小艺和阿宝打通之后，到底有多少用户愿意用，多少需求可以真正落地办成，用完之后又有多少人会再来，才是此次合作的真实价值。

当初，马云说一切才刚刚开始。现在看来的确如此，大厂们还在探索 AI 落地的各种方式方法，几年后的电商行业会是什么模样，还需要时间慢慢给出答案。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

宇树发布“超人”机器人，行业震动

Mon, 17 Aug 2026 09:51:56 GMT

（来源：科技头版）

人类的纪录被一台机器踩在脚下。

出品 | 科技头版作者 | 刘峰

就在今天，宇树科技突然在官方微博上扔出了一段30秒的视频。

画面里，一台人形机器人站在地上，没有助跑，直接原地起跳两米高。然后它开始奔跑，步频快得几乎看不清腿的交替。

这台机器人叫“超人”。

宇树给的数据是：原地跳高2米，极限速度12.66米/秒，腿长只有0.85米。作为参照，人类原地跳高的世界纪录大约是1.8米，博尔特的峰值速度是12.42米/秒。

一台身高远低于人类的机器，在跳跃和奔跑两个维度上，同时超过了全人类的极限。

更让人意外的是，这台“超人”机器人从立项到亮相，只用了三个多月。宇树自己也承认，这台机器远不是最终形态，“未来几个月还有很大的完善空间”。

三个多月做出来的“超人”

你有没有想过，腿长0.85米，原地跳2米是个什么概念？

相当于用一个不到一米长的杠杆，把自己弹到两倍于身高的高度。这背后涉及的不是简单的肌肉模拟，而是电机瞬时爆发力、关节刚度、轻量化结构、空中姿态控制等一系列问题的协同解决。

今天的人形机器人，能跳起来已经不再稀奇，难处在于跳得高、落得住，还能继续运动。

起跳的一瞬间，电机要在很短时间内释放足够扭矩，减速器、轴承和结构件要扛住冲击，电池与驱动器还得及时送出功率。

机器人离地以后，各关节继续调整姿态。脚底重新接触地面，控制系统要吸收冲击、修正重心，避免一次漂亮腾空换来一地零件。

而高速奔跑对整套系统的挤压更狠。速度越快，单脚触地时间越短，控制器留给落地缓冲、重心转移和下一次蹬地的时间也越少。

12.66米/秒的奔跑速度，意味着每一步的触地时间和腾空时间都被压缩到了极限。在这么短的时间里，机器人需要完成落地缓冲、姿态调整、重心转移、下一次发力，每一步都是毫秒级的闭环控制。

而以上种种，很明显体现出宇树已掌握了关键控制技术。

况且宇树并不是第一次在速度上突破自己。今年4月，宇树H1机器人就已经跑出了10米/秒的成绩，逼近博尔特的速度极限。

四个月过去，速度从10米提升到12.66米，涨了26%。而且“超人”的腿长只有0.85米，比H1的0.8米还短，物理上更吃亏，反而跑得更快，说明宇树的运动控制算法和高功率密度关节技术，在短短几个月内经历了一次质的迭代。

更夸张的是这台机器的研发周期。三个多—从立项到出整机，中间还包括概念验证、结构设计、零部件选型、组装调试、算法适配、实地测试。

这个速度放在手机行业都算快，更别说人形机器人这种复杂度堪比汽车的产品。

有分析认为，“超人”的推出进一步扩充了宇树的产品矩阵。

截至目前，宇树已经发布了6款人形相关产品，从H系列的H1、H2，到G系列的G1，到R系列的R1和R1-Air，再到载人变形机甲GD01。

而“超人”则代表了宇树在高速奔跑、极限跳跃这个方向上的最新探索。

但问题在于，跑得最快、跳得最高的机器人，到底有什么用？

一台跑赢博尔特的机器人，到底能干什么

“超人”发布后，网上的反应很分裂。有人惊叹于机器人的运动能力，也有人直言“越来越像大玩具了”。

每次人形机器人做出高难度动作，评论区都会冒出一个很朴素的问题，这东西到底有什么用。

宇树目前走着两条线。

一条，现在你花钱就能买到的，R1-Air起售价2.99万元，G1基础版降到了8.5万元左右。前者是1米2高的小尺寸人形，主打科研教学和入门开发；后者是科研圈的标配，能跑能跳能做二次开发。

原本价格动辄几十万元甚至更高的人形机器人，如今已经被宇树压到了普通机构和小型开发团队也能考虑的区间。

另一条线负责试探身体的上限。跑步、格斗、翻跟头，再到“超人”的冲刺和跳跃，都属于这一类。

它们未必能马上变成量产技术，却能把关节强度、结构重量、落地缓冲和高速平衡里的问题提前压出来。测试中暴露的一次抖动、过热或失控，可能会变成下一代量产机的结构改动和控制更新。

而最后研究出来的运动能力就有了明确的去处。

在火灾、地震、化工厂和矿区，路面不会像实验室地板那样平整，机器人要跨过障碍，快速抵达危险区域，受到撞击以后还能重新站起来。

高功率关节和全身平衡等能力在这些场景里直接关系到机器人能不能进去，也关系到它能不能出来。

宇树从创立之初就死磕伺服电机、驱动器、减速器等核心零部件的自研自产。目前已经形成了H1和G1的高低搭配：H1面向工业大客户，G1覆盖商用服务和科研机构。

截至2026年7月，宇树纯双足人形机器人累计生产下线已达18000台。这个数字在国内人形机器人赛道是断层第一。

但量产能力强，不代表商业化路径已经走通。

宇树招股书里写得很清楚，2025年前三季度，人形机器人收入里73.6%来自科研教育场景，商业展示占17.39%，真正的工业行业应用只占9.01%。

“超人”能不能打破这个结构，取决于它验证的技术能不能转化出新的应用场景，比如特种作业、紧急救援、高危环境巡检。

目前来看，这台机器还远没有走到那一步。

610亿市值，宇树需要回答下一个问题

不过，“超人”机器人发布的节点，可不是随便选的。

8月10日，宇树科技启动科创板IPO申购，发行价150.80元/股，发行市盈率219倍，上市市值约610亿元。

按计划，宇树再过几天就要正式挂牌上市。

结果，宇树8月12日发18000台量产海报，8月17日发“超人”破纪录视频，上市前的技术肌肉秀，踩点踩得非常准。

资本市场愿意给219倍市盈率，买的不是宇树现在卖了多少机器人、赚了多少钱，是它“人形机器人第一股”的未来。

战略配售名单也足够醒目。全国社保基金、深度求索、中石油昆仑资本、南方电网产融、中国电信旗下天翼资本、腾讯关联公司上海启善，以及宇树员工资管计划都在其中。

长期资金、算法公司、能源企业、通信运营商和互联网巨头，同时把筹码放到了人形机器人身上。这些资金看中的，显然不会只有一台跑得很快的机器。

宇树已经形成了自研核心零部件、整机开发、供应链组织和规模生产的完整能力，又用较低价格扩大了开发者与客户基础。

1.8万台累计下线量，是这家公司与许多概念型机器人企业拉开距离的地方。

但量产只是及格线。真正的考验是，这些机器人能不能从实验室、展厅、科研机构，走进工厂、仓库、家庭。

同样的，219.23倍的发行市盈率，也把未来很多年的增长提前放进了价格里。

市场的期待已经被拉到了顶点。但期待是一回事，兑现是另一回事。

宇树下一阶段最有说服力的成绩，不会只写在速度表上。行业应用收入占比上升，企业导览以外出现稳定的制造订单，老客户开始复购，机器人在真实现场连续工作几个月，这些变化都会让610亿元的定价多一层支撑。

“超人”的30秒视频已经完成了它的任务。它让人看到，机器人的身体上限还在迅速向前推，也让外界记住了宇树这家公司。

跑赢博尔特很酷。

但能拧螺丝、能搬货、能巡逻，出了故障还能尽快恢复的机器人，或许才值610个亿。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

招聘丨汽车及机器人方向

Mon, 17 Aug 2026 06:27:19 GMT

图片为AI生成

岗位二：视频编导/视觉主创（机器人与智能汽车方向）

🎯 职位定位：

你将是量子位视频内容的视觉主创。

我们希望你围绕智能汽车与具身智能机器人，把硬核的技术亮点与用户价值，转化为高信息密度、高专业度、且兼具极客趣味的视觉内容。

用最具冲击力的视频语言，帮助更多人看懂产品、解析技术。

📋 岗位职责：

数据分析与优化：跟踪视频播放量、互动率等底层数据，结合用户反馈持续优化内容策略，提升渠道影响力。

🛠️ 我们希望你具备：

3年以上视频制作经验：有智能汽车、数码评测或科技类硬核内容的创作案例（请务必随简历附带作品链接）。
扎实的硬核常识：具备基础汽车与硬件知识，了解智能座舱、辅助驾驶、机器人等系统的基本原理。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

马斯克日均收入曝光

Fri, 14 Aug 2026 15:11:30 GMT

（来源：科技头版）

富可敌国终于具象化了。

出品 | 科技头版作者 | 青云

今年最离谱的财富大戏，全都在一份榜单里面了。

就在最近，BestBrokers出炉的年度财富报告，直接把全球科技圈的贫富差距、财富套路扒得底朝天。

有人一年赚出一个国家的GDP，有人短短十几天亏掉普通人几辈子都不敢想的数字，而这场大戏的绝对主角，还是那个男人马斯克。

先看最炸裂的年度财富数据。

统计周期从去年7月到今年7月，马斯克的净资产从4056亿美元干到7251亿美元，一年狂赚3195亿美元。

摊开算一下：日均入账8.75亿美元，折合59.11亿人民币。

像是瑙鲁、汤加、帕劳、图瓦卢、基里巴斯、多米尼克、马绍尔群岛这些国家，举国全年创收都比不上他一日的财富增量。

而他的年收入，更是直接超过了全球大多数国家全年的GDP。

你早上刷个牙、吃个早饭，他账户多几千万；你摸鱼吃完一顿午饭，他被动进账两个亿。

很多上市公司辛苦一整年的净利润，甚至都不如马斯克一天的零头，这就是顶级科技资本的残酷真相。

哪怕经历了史诗级暴跌，截至目前来说，他身家依旧回弹到8230亿美元，甩开第二名近5000亿，全球首富的位置依旧坐得稳如泰山。

全球

富豪榜图源：best brokers

但这份榜单最有意思的地方，根本不是马斯克有多富，而是新旧富豪的财富逻辑彻底换血。

老牌科技大佬，全是存量资产重估，靠公司估值、资本市场抬轿赚钱；

新晋AI新贵，是真正的从零到一爆炸式暴富。

今年增速之王直接把马斯克碾压了，他就是DeepSeek创始人梁文锋。

一年时间，身家从10亿美元飙升到395亿美元，涨幅恐怖的3850%，直接冲进全球富豪前50。

增速最快的亿万富翁榜单

图源：best brokers

紧随其后的第二名到第八名，全是Anthropic创始团队。然而，中际旭创、江波龙等一众中国科技老板集体上榜，硬生生霸占增速榜的半壁江山。

由此也可以看出，美国大佬吃老本重估，中国AI、硬科技新贵在疯狂超车。

亿万富翁全球分布图

图源：best brokers

整体全球富豪格局也曝光了出来：全球3356位亿万富翁，美国990人、中国511人，张一鸣以693亿美元坐稳中国首富位置。

但所有富豪的故事加起来，都不如马斯克这一场万亿财富过山车刺激。

短短八个月，他从5000亿身家冲到1.4万亿人类历史巅峰，不到半个月又跌下神坛，万亿富翁头衔说没就没，离谱到魔幻。

SpaceX

纳斯达克上市敲钟图源：纳斯达克官网

一切的起点，就是今年万众瞩目的SpaceX史诗级IPO。

6月12日，SpaceX正式登陆纳斯达克，发行价135美元，募资750亿美元，刷新美股史上最大IPO纪录，上市直接干出1.77万亿美元估值，碾压亚马逊。

上市当天市场彻底疯了：开盘160美元，收盘暴涨19%，IPO四倍超额认购。大量资金从加密货币、高波动科技股出逃，all in SpaceX。

上市仅四天，SpaceX股价冲高到225美元历史高点。

这一刻，马斯克身家突破了1万亿美元，成为人类史上第一个万亿富翁诞生。

当时有多夸张？他一个人的财富，超过比特币总市值，吊打佩奇、布林、贝索斯、埃里森四大顶级富豪身家总和，真正做到“富可敌国”。

但资本市场永远不变的真理：狂热之后，必是崩盘。

泡沫破裂来得猝不及防。

六个交易日，SpaceX从225美元高位直接砸落。

马斯克身家从1.4万亿火速跌到9570亿，万亿富翁的头衔，只戴了不到半个月。

本该是人生巅峰的巨额收益，还没来得及兑现，就被SpaceX的暴跌直接吞掉，白忙活一场。

进入7月，行情彻底崩盘。

SpaceX一路阴跌，直接跌破135美元发行价，创下上市新低。特斯拉也爆大雷，二季度财报全方位拉胯：毛利率、运营利润全部不及预期，自由现金流两年首次转负。

SpaceX股票走势图源：万得

整个7月，马斯克单月账面暴跌3630亿美元，相当于亏掉两个黄仁勋的全部身家，缩水幅度碾压富豪榜2-10名所有人的总资产。

8月，其身家跌到6900亿，创下近8个月最低点。

马斯克本人也彻底摆烂，在X发了一句经典自嘲：“我是（前）万亿富翁”。

马斯克自嘲是前万亿富翁

图源：X

回看这一轮财富暴涨暴跌的时间线，只能说离谱到极致：

八个月，四次刷新个人纪录，从5000亿到1.4万亿，再快速腰斩回调，资本泡沫的疯狂体现得淋漓尽致。

为什么崩得这么快？说白了：故事吹得太大，基本面根本撑不住。

SpaceX上市没两周，就火速发行债券融资，五大投行联合承销，赤裸裸暴露“极度缺钱、持续烧钱”的真相。

招股书数据更是打脸：2025年净亏超过40亿美元，2026年一季度再亏42.8亿。全公司只有星链赚钱，火箭、太空AI全是无底洞烧钱。

图源：微博

各路大佬、机构纷纷下场唱空。

券商直言估值严重虚高，目标价远低于现价；孙正义更是泼冷水，太空数据中心商业化至少等十年，根本撑不起当下的炒作热度。

最犀利的批判来自诺奖经济学家克鲁格曼，上市当天直接发文痛批：马斯克就是真人版庞氏骗局。

诺奖得主批判马斯克

图源：Substack

市场疯狂神话马斯克、无脑接盘他的公司，股价上涨又反过来强化天才人设，形成自我洗脑的资本闭环。1万亿往上的估值，对应几百亿营收、几十亿亏损，完全是靠故事堆出来的泡沫。

更离谱的是，指数机构破例缩短纳入周期，让千万普通散户被动接盘，把精英投机变成了全民买单。外媒更是扒出黑料：马斯克15年立下600多个目标，按时完成的不到20%，超三分之一全部烂尾。

说白了，这一轮万亿行情，七分靠叙事，三分靠资产。

当然，泡沫归泡沫，马斯克的硬底盘依旧扎实。

他的身家依旧断层全球第一，核心就靠两大核心资产撑着。

第一，SpaceX和xAI的太空AI闭环，独一份的市场叙事。

2月，SpaceX全资收购xAI，合并估值1.25万亿。火箭技术+星链全球网络+Grok大模型，打造出独一无二的“太空算力”概念，资本市场愿意给超高溢价。

第二，特斯拉锁定的天价长期收益。

折腾数年的2018年天价期权终于落地，行权后账面收益1160亿美元，创下全球股权激励天花板。虽然2028年才解禁、有任职绑定，但彻底锁定了他的基础财富盘。同时新的万亿薪酬方案落地，目标直指8.5万亿市值、2000万年产、百万台机器人，把长期想象空间拉满。

最后说句大实话：马斯克90%以上财富都是股权，几乎没有现金。

他的万亿起落，从来不是真实落袋的财富，而是市场情绪和资本叙事的价格波动。

克鲁格曼说他是庞氏骗局，有点极端，但没说错本质：高度依赖市场信仰。

可普通人又不得不承认，星链用户、回收火箭技术、成熟AI大模型都是真的硬壁垒。

泡沫和实力交织，叙事和实体共存。

这场一年翻三倍、十几天跌没万亿的财富大戏，到底是史诗级传奇，还是超大资本泡沫？

或许，时间才是唯一的答案。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

比亚迪王炸新车来了，630km续航，9.99万元起

Fri, 14 Aug 2026 10:52:50 GMT

（来源：科技头版）

出品 | 科技头版作者 | 刘峰

就在昨晚，比亚迪在深圳坪山总部搞了一场发布会，主题叫“大有不同，尽秦MAX”。

王朝网总经理路天站在台上，用三“大”五“不同”概括了这台车。并且还有一个让人很难不关注的价格。

9.99万元起。

一台车长4866mm、轴距2820mm的标准B级轿车，比亚迪把起售价再次压到了10万以内。

放到以前，就相当于一台尺寸跟凯美瑞差不多的车，卖出了卡罗拉的价格。用路天自己的话说，这是“秦家族闪充超大杯”。

秦家族累计销量已经突破290万辆。如今，这个IP又多了一个新的坐标。

尺寸、续航、充电、性能，四个维度“越级”

秦MAX长宽高4866×1880×1495mm，轴距2820mm。比秦L长了36mm，轴距多了30mm。

空间利用率也很到位。EV版全车27处储物空间，前备箱115L、后备箱523L。后备箱可拓展至1450L。DM-i版后备箱更大，557L。

前后分仓的设计让运动装备和日常行李互不干扰。座椅方面，仅卓越版标配云感舒压座椅，主副驾均支持10点式按摩、通风和加热。

虽然只有卓越版，但这个配置在10-15万级里也还算优秀。

再说续航和补能，这是秦MAX真正的杀手锏。

秦MAX EV全系搭载第二代刀片电池，CLTC纯电续航最高630公里，闪充能力对齐大汉、大唐等旗舰车型。

常温环境下，5分钟可从10%充到70%，9分钟可从10%充到97%。哪怕在零下30度的极寒环境，充电时长也仅多3分钟。

比亚迪方面强调，第二代刀片电池已通过“500次闪充循环+边充边针刺”极端测试，安全性和循环寿命远超国标，闪充不以牺牲电池耐久为代价。

与此同时，充电网络也在同步跟进。截至发布会当天，全国已建成7018座比亚迪闪充站，覆盖325座城市。从黑龙江双鸭山到新疆喀什，从海南三亚到内蒙古呼伦贝尔，都能找到闪充桩。

路天在发布会上还宣布：比亚迪已与中国石化签署战略合作协议，要把闪充站铺进全国3万多座中石化加能站。“油车能去的地方，秦MAX都能去。”

性能方面也不含糊。EV高功率版搭载240kW电机，零百加速5.9秒。这个功率已经超过了Model 3长续航后驱版。

底盘采用前双球头麦弗逊、后五连杆独立悬架，结构上与宝马M系列车型同源。高配车型还搭载了云辇-C智能阻尼车身控制系统和TBC高速爆胎稳行系统。

当然，毕竟10万级别的车，你要想让它的底盘爆杀那些几十万的车肯定不太现实。

智能座舱方面，秦MAX搭载了比亚迪AI超级智能体“迪迪虾”。支持口语化、碎片化的语音指令，还能做影视、音乐的模糊搜索，一些以前刷到过的突然记不清名字的也能找到。

智能驾驶方面，除了入门版，标配天神之眼C，可选装天神之眼B辅助驾驶激光版，搭载天神之眼5.0系统。支持城市领航、高速领航和全场景自动泊车。比亚迪依旧承诺为城市领航安全兜底。

除了纯电版本，秦MAX还有一款DM-i插混版。纯电续航320公里，综合续航2370公里，NEDC百公里亏电油耗2.59L。三项指标均位列同级插混车型第一。

日常通勤当纯电开，长途出行满油满电跑，两头都占。

具体的价格主要分为纯电版和插混版，纯电版最低10.99万最高14.39万元，插混版最低9.99万最高12.99万元。

价格战不能打，王传福想了新招

自从去年比亚迪不打价格战以来，我们很难再看到7万元秦Plus的神话。

但这并不代表比亚迪怂了。你不让我降价是吧，好那我就去堆配置，走雷总当年的路。

因此就像开头说的，秦MAX的定价逻辑并不复杂，就一句话：用B级车的尺寸和配置，去打A+级车的价格区间。

10万到15万是中国轿车市场最核心的走量区间。这个价位段在过去长期被合资A级车和自主A+级车占据。

只是在国产新能源崛起的近两年，才开始出现越来越多B级车的身影。

废话不多说，直接对比一下竞品，秦MAX轴距2820mm，优于广汽AION S的2750mm和吉利银河L6的2752mm；

纯电630公里续航超过了AION S Plus的610公里；900V闪充平台领先于主流400V车型；DM-i版320公里纯电续航甚至显著高于自家的秦L120公里。

因此，比亚迪王朝网的产品线也开始变得更加完整。

之前秦PLUS和秦L主攻A+级市场，汉定位中大型豪华轿车，现在秦MAX正好填补了秦L和汉之间的空白。

还有件挺有意思的事，网上不是一直说比亚迪秦是网约车的代表吗？虽然看起来比亚迪好像不在乎这个说法，但是他们也在试图转变年轻人的看法。

就比如，在秦MAX发布当天，比亚迪还官宣了95后演员张婧仪出任代言人。

发布会还并联动脉动电解质做了“人车双补”的跨界营销。从产品配色到营销方式，全面向Z世代靠拢。

此次推出的新车甚至有云初粉、星月紫、森野绿等六种车身颜色，晨曦紫这种秦家族首次出现的内饰配色，都在告诉年轻人：这台车是给你们造的。

心动不如行动？先别急

看到这里，有的朋友可能很心动，忍不住要从钱包里掏钱了。

别急，老规矩，咱们介绍车肯定不是只介绍优点。

9.99万元起的秦MAX到底值不值得买？建议你看完再下结论。

先说配置差异，比亚迪还是那么的刀法精准，一共9款车型，入门款和顶配款的差异还是挺大的。

9.99万元的入门款如果简单总结，就是量大管饱四个字，空间大、续航大、充电快，相较于次顶配630km有3万块钱的差价，入门款的530km续航也显得眉清目秀，但也仅此而已了。其他前面提到的智驾、云辇底盘想要都还要加钱。

此外，9分钟闪充的体验，很多朋友可能短期内比较难享受到。

7018座闪充站听起来不少，但平均到全国325个城市，每个城市也就20多座，且大多集中在一线城市和核心高速服务区。三四线城市、县城的用户，日常大概率还是用普通公共快充桩，“喝杯咖啡充满电”的体验暂时和他们没关系。

和中石化的合作也刚签约，3万座加能站的闪充桩铺设完成，至少需要一两年时间。

最后一点反而不是最关键的，秦MAX还要面对自家兄弟的竞争。前不久刚上市的海豹06EV与秦MAX同属10万到15万级纯电赛道，硬件、定价体系高度一致，刚兴趣的朋友可以去把那台车也再了解了解。

再有就是，很多业内人士推测，接下来半年，大概率还会看到一波合资燃油车降价潮，10到15万价位的新能源车也会越来越卷，只要不是刚需，都建议大家再看看。

价格战也不一定全是好事。车企利润被压到极致后，难免会在消费者看不见的地方压缩成本，比如降低车身钢材强度、减少隔音材料、缩减售后网点。之前几轮价格战中，已经出现过品牌为了控本减配的情况。

消费者当然愿意买更便宜的车，但如果价格战最终导致全行业降低品质标准，吃亏的还是普通用户。

总的来说，秦MAX不一定是完美的车，入门版可能车源紧张，闪充网络覆盖还需要时间，内饰质感、长期可靠性这些，也要等首批车主反馈出来才能下结论。

但它确实把10万级家用车的标准，又往上提了一大截。

对普通消费者来说，市场竞争更充分、能选的便宜好车更多，总归是好事。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

招聘丨汽车及机器人方向

Fri, 14 Aug 2026 07:27:23 GMT

图片为AI生成

岗位二：视频编导/视觉主创（机器人与智能汽车方向）

🎯 职位定位：

你将是量子位视频内容的视觉主创。

我们希望你围绕智能汽车与具身智能机器人，把硬核的技术亮点与用户价值，转化为高信息密度、高专业度、且兼具极客趣味的视觉内容。

用最具冲击力的视频语言，帮助更多人看懂产品、解析技术。

📋 岗位职责：

数据分析与优化：跟踪视频播放量、互动率等底层数据，结合用户反馈持续优化内容策略，提升渠道影响力。

🛠️ 我们希望你具备：

3年以上视频制作经验：有智能汽车、数码评测或科技类硬核内容的创作案例（请务必随简历附带作品链接）。
扎实的硬核常识：具备基础汽车与硬件知识，了解智能座舱、辅助驾驶、机器人等系统的基本原理。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

马斯克慌了，梁文锋突然发布新模型，不给人留活路

Thu, 13 Aug 2026 09:32:02 GMT

（来源：科技头版）

梁文锋要卷死在座的各位。

出品 | 科技头版作者 | 刘峰

今天一早，各大AI测试榜单上突然出现一个新名字：DeepSeek-V4-Pro-0813。

没有发布会，没有热搜，梁文锋甚至连个正经公告都没发，打磨了近两个月的DeepSeeV4Pro正式版就这么上线了。

这股不管不顾的狂劲儿，直接把马斯克干性情了。仅12小时不到，Grok 4.6直接上线，跑分、定价、接入Cursor的消息一股脑全放了出来，连一点缓冲都不带留的。

等开发者们测试后才反应过来，两家大模型好像又把行业斩杀线往前提了提。

更巧的是，阿里也赶在同一天，开放了刚发布10天的2.4万亿参数旗舰Qwen3.8的模型权重。

三家顶流厂商挤在同一天亮底牌，说不是故意的，你信吗？

猛攻世界第一，差距缩小到0.1分

先说DeepSeek。还是老样子，一个月黑风高的夜晚，DeepSeek官网API文档悄然换版，模型版本从V4-Pro预览版切换为“DeepSeek-V4-Pro-0813”。

自从R1模型收获前所未有的关注度之后，DeepSeek似乎很喜欢只用实力说话。

而后续一张DeepSeek官方群流出的评测对比表，证实了这个说法。

Terminal-Bench 2.1，一项衡量AI智能体在真实终端环境中完成复杂任务能力的测试，V4 Pro正式版拿到87.9分。距离全球第一Anthropic Fable 5的88.0分，差距只剩0.1。

而在其他两项测试中，DeepSeek V4 Pro则是直接反杀了Fable 5。

分别是网络安全智能体测试CyberGym拿到83.3分，超过Fable 5的83.1分；自动化任务AutomationBench拿到31.8分，压过Fable 5的29.1分。

就连此前最薄弱的软件工程智能体DeepSWE，也从预览版的12.8分暴涨到62.7分，接近原来的4.9倍！

而在带工具的“人类最后考试”（HLE），DeepSeek也拿到了60.0分，反超Opus 4.8的57.9分。

再看马斯克这边，Grok 4.6的进攻同样猛烈。

综合智能指数上拿到61分，距离Fable 5的62分只差1分。CursorBench上拿到69.9%，超过GPT-5.6的67.2%。FrontierCode上拿到61.3%，压过GPT-5.6的60.6%。

到了更接近真实职场交付的知识工作中，Grok 4.6直接翻身反杀，在三项评测中全部拿下第一。专业法律任务Harvey LAB中拿到15.8%，Fable 5只有11.3%，GPT-5.6更是只有2.5%。

两家同时把矛头指向了同一个对手——Anthropic Fable 5。

但他们之间并非互相没有竞争，毕竟这场对决真正残酷的地方，不是性能，是价格。

官网最新数据显示，DeepSeek V4 Pro每百万输出Token收费0.87美元，Grok 4.6要6美元。

GPT-5.6 Sol要30美元，Claude Opus 5要25美元，Fable 5要50美元！

DeepSeek的价格约为Grok 4.6的七分之一、GPT-5.6 Sol的三十五分之一。

而对于一些只考虑用国外大模型的人来说，4.6的出现，也让Grok重新变得眉清目秀，性价比十足。

过去那种“性能、价格和速度”不能兼顾的三角定律，正在被这两家公司联手拆掉。或者用网友很喜欢的一种说法，AI行业又开始缩圈了。

两个疯子，正在把智能推向过剩

事实上，DeepSeek的发布外界早有预料，毕竟8月初V4 Flash刚把AI圈大搅一通，很难不让人对V4 Pro正式版有所预料。

但马斯克突然的这一手，才是真令人意想不到。

梁文锋一直在算一笔很细的账。

从V3开始，DeepSeek的论文便反复讨论MoE、MLA、低精度训练和推理效率。外界喜欢讲它用了多少芯片，DeepSeek更在意的是另一件事，同样一批芯片，能不能多训练一些，推理时能不能少花一点。

到了V4 Pro，这种偏执直接写在价格表上。每百万输出Token 0.87美元，约为Grok 4.6的七分之一、Fable 5的五十七分之一。

这已经超出了普通价格战的范围。

聊天机器人贵一点，用户未必有感觉。问十句话，用不了多少Token。

但Agent会自己读文件、调用工具、改代码、跑测试，一项任务来回几十轮，甚至连续工作几个小时。调用量上去以后，每百万Token差几美元，月底就是两张完全不同的账单。

价格足够低，还会出现一个过去很少有人认真讨论的变化。

那些价值不高、步骤很多、以前不值得交给AI的杂活，也可以尝试自动化。整理一批旧文件，给几百段代码补测试，把散落的资料重新分类。这些任务单次省不了多少钱，数量却很大。

梁文锋赌的就是这个市场。

DeepSeek还提供Anthropic和OpenAI格式的接口。官方文档甚至直接教用户修改环境变量，让Claude Code调用V4 Pro。工具照旧，工作习惯照旧，里面那颗价格更高的模型可以先换下来试试。

而马斯克的想法则粗暴得多。

他先造出Colossus，把20万块H100接进同一个集群。此前xAI披露，Colossus I和II到2025年末已有超过100万块H100等效算力。

SpaceX收购xAI以后，算力、Grok、X和企业产品又被装进了一家公司。

Grok 4.6就是这套机器推出的新结果。它强调长周期Agent、软件工程、知识工作和交互式项目。发布当天，模型直接进入Cursor和Grok Build。SpaceXAI还把它放进Business与Enterprise方案，连接企业的文档、邮箱和办公软件。

梁文锋想把一次调用变得足够便宜。马斯克想让一次调用持续得足够久，再让几亿用户和企业客户随时找到入口。

两家公司争的是同一批开发者，0.87美元和6美元也在争夺同一笔预算。竞争越直接，两种近乎极端的做法反而越容易把行业推向同一个结果。

智能开始从稀缺走向过剩。

过去，一个人使用一个AI，在聊天框里问问题。接下来，一个人可能同时开着几个Agent。有人让它们改代码，有人让它们查资料，还有人让它们盯着一项任务不断重试。模型不需要休息，只要价格和稳定性允许，调用便可以一直继续。

到那时，AI公司卖的依然是Token，用户购买的却是一段可以反复调用的工作能力。每百万Token多少钱会逐渐退到后面，一个任务最终花了多少钱、有没有按时完成，会成为更直接的标准。

当智能不再稀缺，很多今天算不过账的事情，才会有人认真考虑交给AI。

阿里也干了

但故事到这里还没完。

几乎是在同一时间，阿里巴巴开源了8月3号刚发布的Qwen3.8-Max。

2.4万亿参数的旗舰模型，说免费就免费，企业下载下来就能私有化部署，不用给阿里交一分授权费。

不过，该模型采用稀疏混合专家架构，单次激活约950亿参数，开放权重版的BF16文件接近4.9TB，普通电脑连存下它都费劲。阿里显然没有指望每个人都把模型搬回家。

它面对的是拥有GPU、工程团队和大量内部数据的企业。以前，这些公司想使用最强一档模型，往往只能通过外部API。Qwen第一次开放Max级权重以后，它们多了一个选择。模型可以放在自己的服务器里，数据也可以留在自己的环境中。

小团队继续调用云端API，大公司自行部署，普通用户直接使用产品。DeepSeek、SpaceXAI和阿里在十天之内，把三条路全铺了出来。

这也是硅谷高价模型接下来最难应付的地方。

单项评测领先0.1分，已经很难支撑几十倍的价差。企业还会继续比较任务完成率、返工次数和服务稳定性，但它们终于有资格追问一句，同样一项工作，为什么非要用最贵的模型。

DeepSeek V4 Pro打脚踝，Grok 4.6打腰部，Qwen3.8-Max打命根，三家在同一夜，用不同的价格点位，从三个方向同时合围Anthropic和OpenAI等闭源模型的高价堡垒。

AI行业过去一直担心算力不够、模型不够强。现在，另一种问题已经出现。

当最顶级的智能开始降价、延长工作时间，甚至可以被企业搬回自己的服务器，人类会把这么多突然多出来的智能用到哪里？

梁文锋和马斯克都没有给出答案。他们只是在同一个夜晚，把这个问题提前摆到了所有人面前。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

阿里千问开始收费，比豆包便宜好几倍

Thu, 13 Aug 2026 09:31:56 GMT

（来源：科技头版）

定价是一门艺术，定好了吓死对手，定不好吓跑用户。

出品 | 科技头版作者 | 小孟

阿里的AI商业化进程正在轰然提速。

今年春节，阿里砸下30亿元请全国人民喝奶茶、点外卖，单日订单暴涨十倍，瞬间登顶App Store免费榜。

在那场疯狂的春节AI混战中，阿里用真金白银为千问杀出一条血路。

后来，千问APP的月活用户一度涨到全球第三。

图源：AI产品榜

然而半年后，阿里开始向千问用户收会员费，走完这条从砸钱请用户再到宣布收费的路径，千问仅用了不到一年。

日前，千问APP面向专业用户推出付费方案，办公助理会员分为高级、精英、旗舰三档，连续包月价格分别为19元、49元和128元，连续包年价格则为200元、568元和1499元。

图源：千问APP

相较于豆包最低档68元/月，最高5088元/年的费用，千问的收费价格较低。

没有开通会员的用户依然可以免费使用，只是付费后，三档套餐的使用额度会分别提高到免费版的2倍、5倍和20倍。

与此同时，AI视频被单独拿出来售卖额度。10个视频额度卖26元，50个卖116元，100个卖228元，200个卖438元，500个卖968元。用户每天仍有10个免费额度，超出后需要自行充值，购买的额度三个月内有效。

一款亿级用户的APP收费，影响注定是巨大的。

据QuestMobile数据，2026年6月，千问月活跃用户达到1.67亿，仅次于豆包。

QuestMobile

假设其中只有1%的用户愿意付费，也有167万人。哪怕这些人全部购买最低档的19元会员，每月也能带来约3173万元流水，一年就是3.8亿。

此前5月，豆包也传出收费的消息，标准版68元一个月、加强版200元、专业版500元。

消息传开后，“豆包付费”迅速冲上微博热搜第一，“豆包笨还收费”也登上热搜。

图源：微博

有人担心免费版会逐渐缩水，有人抱怨产品还会产生错误，不值得付费，也有网友直接表示了明显的抵触情绪。

不过，豆包收费后的用户表现，并没有像热搜情绪看起来那么悲观。

QuestMobile数据显示，2026年6月，豆包月活达到3.82亿，继续排在国内AI原生应用第一位；豆包App端较5月新增1378万用户。

也就是说，嘴上喊着卸载的人很多，但用户并未大规模离开。但这并不能证明豆包的付费模式已经跑通。

截至目前，字节没有公开豆包专业版的付费人数、付费率、续费率和订阅收入。此前接近豆包的人士透露，2026年不会把付费用户渗透率作为重点考核指标。

因此，豆包目前验证的可能只是增加付费层不会破坏用户基本盘，还不能证明C端AI商业化的巨大价值。

这或许也是千问把起步价定在19元的原因。

千问三档价格大约只有豆包对应档位的四分之一。先把价格压到一顿工作餐的水平，降低用户第一次给国产AI开会员的心理压力。

短短三个月，国内AI榜单上的两大巨头纷纷收费，宣告“免费午餐时代”的终结。

这背后，既是产品升级的需求，也是算力账单倒逼的结果。面对海量的免费需求，C端的变现速度远远追不上烧钱速度。AI已然沦为名副其实的吞金兽，流量越大，亏损窟窿越深。

商业化的紧迫感已经被写进了阿里的财报。

截至2026年3月底的季度，阿里收入同比增长3%，但调整后EBITA同比下降84%，自由现金流从上年同期净流入37.43亿元，变成净流出173亿元。

阿里在财报中明确提到，自由现金流下降与即时零售投入、千问APP用户获取以及云基础设施资本开支有关。

这并不意味着173亿元都花在了千问身上，却足以说明，千问早已不是实验室里一个只需要证明模型能力的项目。

它开始真金白银地影响集团成本、现金流和资源分配。

过去半年，阿里一连串看似分散的组织变化，也都指向同一个方向。AI不仅要做出声量，还要尽快形成收入。

今年3月，千问技术负责人林俊旸离开，一度引发外界对Qwen开源路线、团队资源和商业化方向的讨论。

图源：X

紧接着，吴泳铭亲自挂帅成立Alibaba Token Hub，也就是ATH事业群，将通义实验室、百炼MaaS、千问、悟空和AI创新事业部收进同一个组织，统一围绕“创造Token、输送Token、应用Token”运转。

吴泳铭

随后，阿里又成立集团技术委员会，重新调整通义大模型、阿里云技术和AI推理平台的负责人。

模型、算力、应用和商业化的决策权，进一步向集团最高层集中。

另一边，阿里在办公Agent上也走过弯路。

3月，悟空以企业级AI原生工作平台的身份高调亮相；6月，钉钉创始人陈航因“小作文风波”卸任CEO，陈宇森接棒；到了7月，阿里又将QoderWork、悟空和MuleRun三款智能体产品整合，准备打造统一的“千问办公”。

从技术人物离开，到内部资源重新分配；从ATH成立，到集团收拢AI决策权；从悟空高调发布，到三款办公智能体重新合并。

阿里的战略回归聚焦，集中火力把AI押注在最能产生回报和协同效应的核心战场。

与此同时，豆包的商业化探索，也早已超出会员订阅，开始向酒店订单抽佣。

近日，有用户在豆包搜索酒店相关问题后，AI推荐结果中可以直接出现酒店入口，点击后无需进入第三方OTA平台，而是跳转至抖音来客完成预订。

根据抖音来客商家后台通知和酒店行业人士披露，从豆包入口成交的部分酒店订单，开始执行11.4%的软件服务费加0.6%的支付手续费，综合费率约12%。

抖音生活服务学习中心

此前，豆包也已接入抖音电商。6月，晚点曾披露，豆包的日入不足百万，主要途径便是电商佣金。

阿里的思路其实也有与此类似的地方。

千问已经接入淘宝、淘宝闪购、飞猪、高德、支付宝等服务。与豆包一样，千问也可以通过推荐商品、订酒店、点外卖，把一次AI对话变成阿里生态中的真实订单。

只不过，暂未有消息证实千问会在下单后收取佣金。目前它所承担的，仍是一个影响消费决策的入口。

所以，千问APP会员只是阿里AI商业化的一条线，而不是全部。

C端会员和交易入口试水之外，阿里和字节真正成熟的AI收入，依然来自B端。

最近，阿里千问还拿下了与苹果的合作，参与开发Apple智能。据彭博行业研究预判，这场合作可能推动阿里云收入从2026财年起每年增长11%。

阿里的AI商业化已形成完整链条：平头哥提供芯片与算力底座，阿里云出售计算资源，通义千问生产模型，百炼平台向企业输送模型和Token，而钉钉与千问办公则承担了B端办公场景的核心落地任务。

字节的路径也类似。

火山引擎负责向企业出售模型和Token，豆包大模型以海量调用抢占市场。在B端办公场景，飞书与豆包深度绑定，将AI能力嵌入文档、会议和协同流程中，让办公成为Token消耗和商业变现的关键阵地。

显然，B端的企业市场正在成为AI从烧钱走向变现的更快路径。

CNNIC数据显示，截至2025年末，中国生成式AI用户已经达到6.02亿，普及率42.8%；用户规模足够大，但长期免费和低价竞争也把价格预期压得更低。

从这个角度看，千问和豆包的C端商业化试水虽然艰难，但也是不得不做的决定。

免费是手段，收费是归宿，只是这一天来得比预想更快。这个节骨眼还能完全免费的AI助手，大家且用且珍惜吧。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

招聘丨汽车及机器人方向

Thu, 13 Aug 2026 05:47:19 GMT

图片为AI生成

岗位二：视频编导/视觉主创（机器人与智能汽车方向）

🎯 职位定位：

你将是量子位视频内容的视觉主创。

我们希望你围绕智能汽车与具身智能机器人，把硬核的技术亮点与用户价值，转化为高信息密度、高专业度、且兼具极客趣味的视觉内容。

用最具冲击力的视频语言，帮助更多人看懂产品、解析技术。

📋 岗位职责：

数据分析与优化：跟踪视频播放量、互动率等底层数据，结合用户反馈持续优化内容策略，提升渠道影响力。

🛠️ 我们希望你具备：

3年以上视频制作经验：有智能汽车、数码评测或科技类硬核内容的创作案例（请务必随简历附带作品链接）。
扎实的硬核常识：具备基础汽车与硬件知识，了解智能座舱、辅助驾驶、机器人等系统的基本原理。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

智元机器人干翻宇树科技，拿下全球第一

Wed, 12 Aug 2026 09:52:31 GMT

（来源：科技头版）

智元闷声发大财。

出品 | 科技头版作者 | 刘峰

全世界每出货100台人形机器人，超过97台来自中国厂商。

最近，市场研究机构Smart Analytics Global给出统计数据，2026年上半年，全球人形机器人出货约1.91万台，是上年同期5100台的三倍多。

其中，智元一家出货8400台，占全球44%，排名第一；宇树出货5900台，排在第二。

今年4月，SAG还把宇树列为2025年全球人形机器人出货第一，份额34%，智元以约33%紧随其后。

仅仅几个月后，两家的差距从约1个百分点扩大到2500台，领先者也换了位置。

智元只用半年完成赶超

智元登顶，背后是整个市场突然变快了。

2025年，全球人形机器人还处在万台级市场，各家研究机构给出的总量从1.3万台到1.8万台不等。到了2026年上半年，仅SAG统计的出货量就达到1.91万台，比去年同期多出1.4万台。

智元吃到了最大的一份增量。8400台相当于全球每出货不到两台机器人，就有一台来自智元。宇树的5900台同样增长很快，已经超过其2025年全年实际交付的5500多台。

事实上，宇树不是不行了，只是智元跑得更快。

把时间线拉开看，智元的提速更明显。

2025年12月8日，智元宣布第5000台量产机器人下线。2026年3月30日，第10000台下线。6月28日，第15000台下线。从5000台到10000台用了大约三个月，从10000台到15000台又用了大约三个月。

微博

智元官方称，从5000台增长到10000台的阶段，生产速度较此前提升四倍以上。公司还把第15000台安排为面向工业任务的G2机器人，以此强调量产正在向实际场景延伸。

不过，人形机器人行业至今还没有一张所有人都认可的榜单。

按照宇树科技此前公告强调，宇树强调，行业对双足、轮足、双臂轮式和其他类人形态的划分并不统一，下线量、发货量和终端交付量也经常并列出现。

因此在SAG上的第一，未必是行业公认的第一。

智元三条产品线同时出货，宇树继续主打双足

但无论怎样，智元机器人出货量的快速增长是事实。而他们能把产量迅速推高，从产品结构就可见一斑。

第5000台机器人下线时，智元公布过一次产品构成：全尺寸A系列量产1742台，半尺寸X系列1846台，面向制造、物流和服务任务的G系列1412台。

A、X、G面对的任务并不相同。

A3身高173厘米、重55公斤，是一台全尺寸双足机器人。智元官网列出的场景包括商业表演、互动娱乐、科研和教育，还特别强调百台级集群定位和动作编排能力。对活动公司来说，重点是机器人能否快速运输、统一走位，并连续完成一场演出。

X2身高约1.31米，体重约35至39公斤，支持双足行走、舞蹈、语音和视觉交互，也能自主导航、避障和补能。较小的体形更容易进入展馆、学校和互动活动，但官网列出的能力与场景定位，不能代替实际销量和长期运行数据。

G2采用轮式底盘和双臂结构，目标是精密操作和工业任务。轮子省去了双足行走时复杂的动态平衡，在平整厂房里也更稳定；相应的代价是越台阶和跨越复杂地面的能力受到限制。

此外，量产体系也在同步扩建。

智元在第15000台下线公告中称，公司已把质量控制延伸到核心部件、整机组装、测试和交付协调。TrendForce今年4月的报告也把标准化供应链、订单驱动生产和协同开发列为智元扩产的支撑条件。

智元在2025年12月列出的落地范围共有八类，包括导览接待、娱乐表演、智能制造、物流分拣、安防巡检、商业清洁、数据采集训练和科研教育。产品从“能走的人”扩展到“有双臂的轮式操作平台”，可以接触更多类型的采购需求。

不过，SAG没有公开8400台的型号构成。现有资料无法证明A、X、G三条线各自贡献了多少，也无法证明轮式机器人直接决定了榜单胜负。

多产品线带来了更多订单入口，这是可以确认的产品事实；各条线对反超贡献多大，目前仍是空白。

相比之下，宇树的产品逻辑则比较统一，资源几乎都投在双足人形的运动性能上。

从最早的H1到爆火的G1，宇树的知名产品全是纯双足路线，核心卖点就是跑得快、跳得高、运动控制能力强，价格还压得低。G1最低配卖到2.99万元，是普通消费者能买到的最便宜的全尺寸双足人形机器人。

这条路让宇树成了全球知名度最高的人形机器人公司，但也让客户群体变得相对集中。

SAG报告明确提到，智元上半年的增长主要来自工业和商业场景的多品类部署，宇树的增长则基本依靠G1单一爆品拉动。

当然，这也侧面体现出了宇树G1的产品力有多强大。

机器人去了哪里，决定第一能坐多久

智元的核心客户，是此前行业普遍认为人形机器人短期内很难进入的制造业工厂。

据界面新闻和公开招投标信息，智元已经拿到龙旗科技近千台年度框架订单，机器人在3C产线上承担上下料工作。

在富临精工的汽车零部件车间，智元的机器人单班可以完成近万次搬箱动作，已经进入常态化运行。

均胜电子、上汽通用奥特能、比亚迪供应链、京东物流等企业，都和智元签订了批量采购协议。

工业订单的特点是单批量大，一单就是几十台上百台，而且设备真的放在产线上使用，后续还有复购和扩产需求。前面也提到，官方还披露了七个落地场景，覆盖商业导览、政务服务、安防巡检、文娱互动等其他商业场景。

相当于智元把当前人形机器人能卖的场景全占了：工厂买轮式机型干活，展馆买全尺寸机型接待，高校买小尺寸开源机型做研究，演出公司买双足机型做表演。

宇树的客户结构则要单一很多。

据36氪对公开招标数据的统计，宇树中标的人形机器人项目中，超过七成买家是高校、职业院校和科研院所，采购的基本是G1教育版，用于二次开发和教学实验。

剩下的客户里，一部分是文旅公司采购用于演出和展览，一部分是消防、应急部门采购用于特种场景测试，真正进入工厂产线批量作业的订单占比很低。

宇树并非没有意识到工业场景的重要性，2026年也在推进工业版机型。但工业场景需要的不只是运动能力，还有长期运行的稳定性、足够的负载能力、针对产线的定制化改造。

工厂采购机器人，不会看机器人会不会后空翻，只会看设备能不能连续工作几千小时不出错，能不能适配现有产线。这些恰恰是宇树此前投入较少的方向。

据SAG报告统计，2026年上半年全球出货的人形机器人中，工业和商业场景占比超过70%，2025年同期这个数字还只有50%。

当行业增长的引擎从实验室转向工厂，客户结构的差异，直接变成了出货量的差距。

不过，对于工厂应用场景，市场也破了一盆冷水。

据美联社今年6月公布的行业人士观点，人形机器人能够稳定工作的场景依然有限，很多任务依赖规则明确、环境稳定的空间。

工厂本来就有大量机械臂和专用设备，人形机器人需要在换线频繁、任务变化较大的工位证明投入回报。

话虽如此，但下半年的行业竞争很可能会更加激烈。

宇树正在补工业场景的短板，工业级双足机器人预计下半年交付。宇树积累多年的运动控制技术是实打实的优势，只要解决稳定性和负载问题，未必不能抢回工业订单。

特斯拉Optimus三季度启动正式量产，虽然首批产品主要供应自有工厂，也会分流一部分供应链资源和行业关注度。

优必选、银河通用等厂商也都在推进工业款产品，部分厂商已经打出更低的价格，行业价格战已有苗头。

更重要的是，出货量第一不等于商业化成功。

需要明确的是，SAG统计的是厂商出货给渠道和客户的数量，不是设备实际在产线运行的数量。据高工机器人产业研究所调研，当前已出货的人形机器人中，真正在工厂产线24小时常态化作业的比例仍然很低，大部分设备用于科研、展示、试点测试。

续航短、关节寿命不足、复杂场景成功率低、投资回报周期长这些行业共性问题，没有任何一家企业彻底解决。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

雷军挖走字节一员大将

Wed, 12 Aug 2026 09:52:19 GMT

（来源：科技头版）

雷军：我找人不是三顾茅庐，而是三十顾茅庐。

出品 | 科技头版作者 | 宋辉

五年前，周受资从小米跳去字节。

五年后，孔涛从字节离开前往小米。

一进一出之间，雷军和张一鸣打了个平手。

近日，多方消息称，原字节跳动机器人团队负责人孔涛加盟小米。

图源：微博

早在去年6月，市场就传出消息，孔涛从字节离职。当时的说法是，他准备创业，项目已经获得多家投资机构关注。

1年过去，故事出现了反转。孔涛并没有走上融资创业的道路，而是被曝加入了小米。

不过，截至目前，小米和字节都没有对此做出官方回应。

从履历来看，孔涛的起点是非常高的。

2019年，他从清华大学计算机系博士毕业，导师是孙富春教授，博士论文拿过中国人工智能学会优秀博士论文提名。

毕业当年，他以应届博士身份加入字节跳动，那时候字节内部还没有机器人方向，而他一个人发起了立项，成为公司内部第一位专职做机器人研究的员工。

最初，团队只有他和一名实习生，但随着成绩的不断产出，到了2023年，这支队伍已经扩充到50多人。

2023年，孔涛带领团队推出第一代通用机器人模型。2024年，孔涛团队继续推出第二代模型GR-2。

GR-2模型在超过100项机器人任务中的平均成功率达到97.7%，成为字节在具身智能领域一张非常拿得出手的牌。

消息称，张一鸣后来甚至亲自出面，和梁汝波、杨震原一起参加了机器人团队的内部讨论，拍板要增加投入。

转折似乎发生在2025年。

4月，字节AI Lab整体收归Seed团队，机器人、科学智能和人工智能安全等研究方向也被重新纳入统一体系，组织架构大调整，此后6月传出了孔涛要离职的消息。

当然，孔涛方面，并没有公开解释过离开字节的原因。

孔涛离职后，字节开始同时招聘机器人产品负责人、机器人工程技术负责人和具身智能大模型负责人。

到了2026年6月，字节Seed完成架构调整，Seed Robotics由多模态业务负责人周畅统一接管，团队资源、算力、数据全面倾斜，机器人业务从实验室研究升级为集团核心赛道。

今年以来，字节还把世界模型列为重点技术方向，把具身智能底座当作下一个十年的战略筹码，在这条赛道上，它显然不打算退让。

孔涛这边，和老东家别过后，他转身投入了雷军的麾下，雷军对这位新来的将领也不薄。

8月初，小米机器人事业部内部新成立具身智能与应用部，由孔涛挂帅，把陈龙的VLA团队、蔡锐的机器人具身部一并收拢。

总之，小米给孔涛提供了足够的空间伸展拳脚，至于他能创造出怎样的成绩，我们拭目以待。

聊到小米和字节之间的人才流动，还有一个绕不开的人物，就是周受资。

2015年时，周受资还是俄罗斯投资机构DST中国区合伙人，DST在2010年前后狂扫中国互联网，用5亿美元买下小米7%的股份，周受资就是这笔交易的操盘人之一。

此后，雷军看中了这个小伙子，下重注把32岁的周受资挖入了小米，出任首席财务官。

那几年，雷军对周受资偏爱到什么程度？不仅给出极高评价：他有一种对世界复仇一般的勤奋。

周受资呢，也没有辜负雷军的期待。

2018年，小米在香港上市，成为当时港股规模最大的IPO之一，周受资是其中至关重要的一道力量。2020年，他晋升为了小米最年轻的集团合伙人，外界一度把他看作雷军的接班人。

但故事总有告一段落的那天。

2021年3月，周受资从小米离职，宣布自己将加入字节跳动。周受资到字节后，很快兼任TikTok CEO，在海外听证会上舌战近5小时，成了全球华人圈都认识的名字。

这笔账，雷军记了多久？2024年7月的年度演讲里，雷军专门提到了周受资，说“培养多年寄予厚望的年轻高管离职了，给我当头一棒，他就是周受资。”

如今，孔涛又从字节跳往小米，一进一出五年时间，雷军和张一鸣各自赢了一局。

说回具身智能，小米并不是今年突然开始搞机器人，为此，雷军已经铺了五年的路。

2021年，小米就推出了第一代仿生四足机器人“铁蛋”，能够完成行走、奔跑、导航、人脸识别和语音交互等任务，项目后来获得小米内部年度百万美元技术大奖。

2022年，小米又发布全尺寸人形机器人“铁大”，比特斯拉Optimus原型机亮相早了近两个月。铁大身高177厘米、体重52公斤，拥有21个关节自由度，肢体峰值扭矩达到300牛米，不过由于技术原因，并未进入大规模销售。

高调开场之后，小米机器人进入四年沉默期，这期间赛道从零星几家变成百团大战，铁大几乎从大众视野消失。

不过，沉默中，小米仍在稳定地布局。

2023年4月，北京小米机器人技术有限公司成立；2024年6月，公司乔迁至北京亦庄小米汽车工厂，业务重心转向工业制造。

2026年，小米开始密集出招。

4月，新一代CyberOne V2在投资者大会亮相，身高178厘米、体重52公斤。

6月，小米机器人团队拿下CVPR 2026和ICRA 2026双料冠军，CVPR赛场上匿名模型以40.89%的成功率位列总榜第一，是本届唯一突破40%的模型，ICRA全身控制赛道综合得分99.2分，整体成功率94%，领先第二名10个百分点。

模型层面，7月15日，小米发布380亿参数的Xiaomi-Robotics-U0，在WorldArena评测拿到全球126个模型的总分第一；7月16日，小米又发布Robotics-1，在RoboCasa365基准以57.4%的平均成功率登顶。

捷报频传中，雷军也按捺不住分享欲，在微博晒出了小米工厂的机器人。

如今，小米又请来了孔涛助阵，势必是要在机器人领域大干一场。

当然，从现实角度看，小米自研机器人真正成为一门生意还有不短的距离。

一方面，至今小米还没有传出机器人量产的消息，很多成绩都只停留在数字层面。

另一方面，竞争对手已经开始抢占出货窗口。

集邦咨询预计，2026年中国人形机器人产量将同比增长94%，宇树科技和智元机器人两家公司可能占据近80%的出货份额，头部效应明显。

不过，机器人行业的未来值得想象，是板上钉钉的事。

这几天，伴随着宇树科技正式启动网上网下申购，市场热情有目共睹。

数据显示，宇树科技发行价150.8元一股，对应市值约609.93亿元，预计募资60.99亿元，比招股书披露的42.02亿元原计划超出约45%，成为2026年以来科创板第二大IPO。

2025年，全球人形机器人出货量已经接近1.8万台，同比增长约508%；行业机构预计，2026年中国人形机器人产量还将增长94%。

资本、人才和产业资源正在同时涌入，汽车工厂、物流仓库、商场门店和家庭服务，也开始为机器人提供真实的训练与应用场景。

从字节、小米到特斯拉、比亚迪、小鹏，越来越多科技和汽车公司开始亲自下场。谁也不愿意把这张下一代智能终端的入场券拱手让人。

正如宇树科技董事长王兴兴在路演上所说：具身智能行业整体仍处在发展早期，类似于早年家用电脑的起步阶段。

那就让我们期待，机器人行业的未来，会走向何方。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

为什么越来越多中产家庭，开始在家里搭建“儿童健身房”？

Wed, 12 Aug 2026 07:25:11 GMT

导语

晚上八点，北京一位90后妈妈把客厅里的茶几推到墙边，原本放绿植的位置，立着一套模块化攀爬架，地面铺满了软垫，两岁的孩子正踩着平衡板慢慢向上爬。几年前，这样的场景还更多出现在早教中心或高端亲子乐园里，如今，它却越来越频繁地进入普通家庭。过去几年，从QUADRO模块化攀爬架，到Pikler三角架、蒙氏学习塔，再到感统平衡板、儿童吊环和室内障碍系统，一类围绕“大运动”展开的儿童产品正在快速流行。小红书上，“家庭儿童运动区”“客厅游乐场”“儿童健身房”等内容持续增长；母婴消费市场中，与儿童运动、感统训练、自主探索相关的产品价格不断抬升，但依然有大量家长愿意买单。

表面上看，这像是一轮新的中产育儿消费升级，但更深层看，它其实折射出中国家庭对于“儿童成长”理解方式的变化。越来越多家长开始意识到，孩子的成长并不只发生在书桌前，也发生在身体里。孩子如何爬、如何跳、如何控制身体、如何建立空间感和秩序感，开始被视为与识字、英语、数学同样重要的事情。当越来越多家庭开始把客厅改造成“儿童健身房”，改变的其实不只是家居布局，而是整个家庭对于儿童发展的底层认知。

从“别摔着”到“让他爬”：

中国家庭的育儿观正在反转

很长一段时间里，中国家庭对于儿童运动的态度核心都是“保护”。孩子刚学会站立，大人习惯性扶着；孩子往高处爬，第一反应是“危险”；孩子跑得太快，也总会被提醒“别摔了”。在传统育儿逻辑里，“安静”“听话”“别乱动”往往是被高度鼓励的行为。尤其在独生子女时代之后，高密度城市生活和“不能出事”的家庭心理，让儿童运动长期被放在相对次要的位置。

但过去几年，新一代父母开始逐渐接受另一套观念：儿童并不是在“被保护”中成长的，而是在不断尝试、碰撞、调整和探索中建立能力的。蒙台梭利教育强调“为儿童准备环境”，匈牙利儿科医生Emmi Pikler提出“自由运动”理论，感觉统合训练则不断强化身体经验与儿童发展的关系。过去这些理念更多停留在专业早教和康复体系中，但随着社交媒体传播，它们开始快速进入普通家庭。越来越多年轻父母开始关注前庭觉、本体觉、核心力量、身体协调和情绪稳定等概念，即便很多人并不完全理解这些专业术语，也已经形成了一个新的共识：孩子需要的不只是知识输入，还需要大量真实的身体经验。

于是，中国家庭对于儿童运动的态度开始发生明显变化。过去家长担心“孩子爬高会摔”，现在更多家长开始认为，“他总要学会控制自己的身体”。过去“别动”是安全逻辑，现在“让他动”开始变成发展逻辑。而攀爬架进入家庭，本质上正是这种育儿观变化最直观的物化结果。

“大运动”为什么突然变成

中产育儿的新刚需？

如果把时间拉回十年前，中国家庭最热衷的育儿消费，主要还是识字、英语、早教和智力开发，“不能输在起跑线”更多指向认知竞争。但如今，一个非常明显的变化是，越来越多家长开始把注意力前移到更底层的能力上：平衡能力、核心力量、身体协调、情绪稳定、注意力和自主探索能力，而这些能力几乎都与“大运动”高度相关。

这种变化首先来自城市儿童运动机会的减少。过去的孩子有院子、有空地、有长时间户外活动，也有大量自然玩耍的同龄人；而现在，高层住宅成为主流，小区公共空间有限，户外时间被压缩，电子屏幕占据大量注意力，很多孩子真正自由活动的时间远低于理想状态。国家体育总局、教育部近年来也多次提到儿童青少年运动不足、肥胖率上升以及身体活动减少的问题。在这样的背景下，“家庭运动补偿”开始出现。越来越多家长意识到，仅靠幼儿园或周末游乐场，已经无法满足孩子日常运动需求。相比一周一次的体适能课，孩子每天在家里的高频运动反而更重要，于是家庭开始承担部分“运动训练场”的功能。

与此同时，AI时代的到来，也在某种程度上重新强化了家长对于“身体能力”的重视。过去很长时间里，中国家庭默认“学习能力”是最重要的竞争力，但随着AI对知识获取和信息处理能力的快速替代，越来越多父母开始重新思考：未来真正难被替代的能力是什么？很多人的答案开始落到身体控制、情绪稳定、主动探索、空间感知和真实互动上，而这些东西都高度依赖儿童早期的大运动发展。于是，一个过去常被忽视的问题开始重新被讨论：孩子会不会“动”，可能比会不会“提前学”更重要。

QUADRO、Pikler与蒙氏学习塔：

儿童运动消费正在“教育化”

值得注意的是，攀爬架热潮并不是简单的“玩具升级”，它背后其实是儿童运动消费的教育化。过去儿童运动产品卖的是娱乐、放电和消耗体力，现在卖的则是感统发展、专注力、空间认知、自主能力和成长环境。这也是为什么QUADRO、Pikler三角架、蒙氏学习塔等产品能够卖出远高于普通儿童玩具的价格。

QUADRO本质上是一套模块化拼搭系统，可以不断重组为攀爬架、滑梯、平衡结构甚至障碍路线，很多家长购买它，并不是因为“孩子喜欢玩”，而是因为它被赋予了“长期成长价值”。Pikler三角架则更典型，它强调儿童通过自主攀爬建立身体控制能力，没有复杂声光效果，却恰恰因为“简单”，被认为更符合儿童自主发展的逻辑。蒙氏学习塔则进一步把儿童运动和生活能力结合起来，它让孩子参与厨房、洗漱等真实场景，强调的不是知识学习，而是身体参与和生活秩序感。

这些产品虽然形态不同，但背后的逻辑却高度一致：不是替孩子安排活动，而是为孩子创造一个能够主动探索的环境。这也是它们越来越像“教育产品”的原因。过去母婴行业卖的是奶粉、尿布、推车和安全，而现在越来越多产品开始卖成长、能力、教育理念和发展方案。某种意义上，儿童运动消费正在被重新“课程化”和“教育化”。很多品牌不断强调感统训练、前庭刺激、自主探索和儿童发展关键期，因为对于今天的中产家庭来说，他们购买的已经不是一个架子，而是一种“我正在认真养育孩子”的确定感。

客厅为什么会变成“儿童健身房”？

比产品本身更值得关注的，其实是家庭空间的变化。过去中国家庭的客厅更多承担的是会客、休闲和展示功能，它本质上是一个“成人空间”；但现在，越来越多年轻父母开始主动让出客厅。很多家庭撤掉茶几、缩小电视区域、减少装饰家具，把最大的一块空间留给孩子活动。攀爬架、软垫、绘本架、平衡木和感统器械，开始成为新的家庭中心。

这意味着，家庭空间正在被重新教育化。而这种变化，并不只发生在运动场景。越来越多家庭开始出现绘本角、STEM区、感统区、儿童开放厨房和AI学习区，家庭越来越像一个微型成长系统。这背后其实反映出一个更大的变化：学校和机构已经无法完全满足中产家庭对儿童成长的期待，越来越多教育功能开始被重新搬回家庭。尤其对于0—6岁阶段的孩子来说，真正高频发生的成长场景并不是课堂，而是家庭本身。相比一周几次的课程，孩子每天在家里的爬行、站立、跳跃、翻滚、参与家务和自由探索，反而更能影响其长期发展。

于是，中产家庭开始越来越重视“空间是否支持孩子成长”。儿童运动产品也因此越来越强调家庭融合、长期陪伴和成长环境，它们已经不只是儿童用品，而是在重新定义一种家庭生活方式。

热潮背后：

儿童成长也正在被重新“消费化”

当然，这股热潮也存在另一面。随着“感统”“自主探索”“大运动”等概念不断被商业化包装，儿童运动市场正在迅速形成新的育儿消费逻辑。在社交平台上，“不爬影响统合”“前庭觉不好会影响学习”“孩子胆小是因为运动不足”等内容正在大量传播。很多说法并非完全没有依据，但也很容易被无限放大。

于是，越来越多家长开始陷入一种新的焦虑：没有攀爬架是不是不行？不做感统是不是落后？不买QUADRO会不会耽误孩子？这也是当前儿童运动消费最值得警惕的问题。真正决定儿童发展的，从来不是某一个产品，而是整体成长环境。再贵的攀爬架，也无法替代户外活动、同伴互动、自然探索和真实生活经验。如果儿童运动被彻底“产品化”，很容易再次走向另一种内卷。

因此，今天的“儿童健身房”热潮，既是一种育儿观念的进步，也是一场新的育儿商业化。当越来越多品牌开始把“成长焦虑”转化为销售语言时，家庭也会不断被卷入新的消费循环。

结语

越来越多中产家庭开始在家里搭建“儿童健身房”，看上去只是一次母婴消费升级，但更深层看，它其实是中国家庭对于儿童成长理解方式的一次转向。过去几十年，中国家庭太强调“学什么”；而现在，越来越多人开始重新关注孩子如何感受身体、如何建立秩序、如何与空间互动，以及如何在运动中形成勇气与控制感。

这意味着，儿童的身体终于重新被看见。

当然，真正重要的并不是家里有没有昂贵的攀爬架，也不是是否拥有最流行的蒙氏器械，而是孩子有没有足够自由、安全、丰富的探索空间。因为孩子从来不是坐着长大的，他们是在一次次爬行、跌倒、翻滚、站稳和重新出发中，慢慢长大的。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

零跑把智能车卖到6万出头，难怪五菱神车崩了

Tue, 11 Aug 2026 14:08:45 GMT

杰西卡发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

超越零跑的依然是零跑！

纯电小车零跑A05开卖，激光雷达的价格门槛被打到了8.59万元，比A10激光雷达版又低了900元。

车长只有4.2米，却给到了最高510公里CLTC续航；还有高通8650智驾芯片、激光雷达、车位到车位领航辅助，再加上高通8295座舱芯片……

这些配置放在一台起售价只有6万出头的小车上，多少有点“大车配置硬塞进小车”的意思。

发布会上，零跑自己用了一个更简单粗暴的词——“大材小用”。

这场发布会本身也很有意思。

受台风影响，原定8月10日举行的发布会临时延期一天，最终现场的核心产品讲解甚至不到20分钟。

现场也没有漫长的技术铺垫，也没有逐项拆解配置和演示，零跑很快把续航、智驾、空间、安全的重点讲完，可能算得上今年车圈节奏最快的一场新车发布会。

但这个价格这个配置，足够爆了。

激光雷达，再次打进8万级小车

要说零跑A05最大的看点，当属智能化。

最高配的主力智驾版本，搭载一颗激光雷达和高通8650辅助驾驶芯片，可以支持车位到车位领航辅助。

车辆可以从家中停车位出发，经过城市道路，再进入目的地停车场，覆盖城市行驶和泊车等连续场景。

主动安全功能也随之增加，AEB自动紧急制动最高支持120km/h速度范围，同时提供IES紧急转向辅助，以及针对低速误踩加速踏板场景的MAI误加速抑制。

座舱则使用高通8295芯片，A05车内配备8.88英寸液晶仪表和14.6英寸中控屏。

车机支持AI语音、第三方应用和桌面卡片自定义，并提供手机互联。

这些智能化配置，本身不算新能源汽车市场的新鲜事，真正有看头的是价格。

城市领航、高速领航和自动泊车等功能，一路从30万元级车型向下普及，十几万元已经成为高阶辅助驾驶竞争最激烈的区间。

但在最近一年，这些配置的价格门槛继续迅速下移，到现在已经被零跑打到8.59万元。

同样，8295也已经不是什么新鲜芯片了，这颗芯片从2023年前后开始大规模上车，此后逐渐从二三十万元车型一路向下普及。

不过放进几万元小车，而且全系标配，依然很有代表性。

此前市场内的A0级纯电车，核心任务一直很明确，就是尽量把车做小，价格压低，保证续航够用，再尽量多留一点乘坐和储物空间。

但成本就这么多，导致摄像头、雷达、智驾芯片往往很容易排在后面。

现在A05配置堆到这里，一个很自然的问题也来了：

钱花在芯片、屏幕和激光雷达上，其他地方怎么办？

510公里续航，小车该有的也没省

整体来看，A05并没有在其他方面减配多少，“零跑经济学”又发力了。

先看续航和补能，新车提供405公里、510公里两种CLTC续航，对应39.8kWh和53kWh两套磷酸铁锂电池。

405公里版本使用70kW前置电机，510公里版本则提升至90kW，最大功率约122马力。

其中510公里版本支持2.5C快充，电量从30%充至80%最快16分钟。

小型纯电车过去主要围绕电池容量和标称续航竞争，补能速度受成本和电池热管理限制，通常没有中高端车型激进。

A05的510公里版本，把53kWh电池和2.5C快充组合在了一起，7.59万元就已经可以获得这套三电配置。

相比单纯增加几十公里续航，更高充电倍率带来的变化也更直观——

高速服务区或者跨城补能时，停车时间能够进一步缩短。

动力规格反倒比较克制，70kW和90kW换算下来大约95马力和122马力，没有往“小钢炮”的方向硬凑。

A05的目标场景仍然非常明确，就是承担城市通勤、家庭第二辆车，以及年轻用户首购需求的小型纯电车。

其实从外观看，就能感觉到这款车明显在往年轻化方向走，悬浮式车顶、半隐藏式门把手，再配上被零跑称为“嘻嘻哈哈”的灯组。

底盘也是这个级别很常见的前麦弗逊、后扭力梁结构，以城市铺装路面和轻松驾驶为主要调校方向。

但空间这块，零跑花的心思更多。

A05长宽高分别为4200/1800/1560mm，轴距2605mm，采用五门五座布局。

4.2米依然属于非常标准的城市小车尺寸，开进老城区、机械车位和拥挤地库都没有太大心理压力。

1800mm的车宽以及超过2.6米的轴距，又给车内横向和纵向空间留出了余地。

电动车没有发动机和变速箱占用大量前舱空间，本来就更适合在有限车长里“偷”轴距。

零跑又把这种优势继续往储物上挖——

A05全车设计了33处储物空间，常规后备厢容积达到474L，后排座椅放倒后可以扩展至1308L，底部还藏着一个91L下沉式储物舱。

91L单独拿出来，已经接近一个大型行李箱的容量，而且这个储物舱可以直接冲洗。

平时不想直接放进行李厢的脏鞋、雨伞、洗车用品，或者宠物用品，都可以往下面塞。

座椅也专门针对小车空间做了不少组合，零跑公布的模式包括小憩躺卧、大床、冲浪板、宠物搬家、隐私收纳等，后排座椅可以进行翻折。

主驾靠背最大可以向后放倒149度，用于停车午休；副驾可以向前折叠90度。

二排靠背放倒后形成更大的装载空间，二排坐垫还能向上翻折，方便放置宠物或者较高物品。

前排靠背还带有小桌板，停车以后临时吃饭、放电脑或者给后排乘客使用都更方便。

最后看价格，零跑A05共推出5个版本：

405舒享版6.39万元、405悦享版6.79万元、510悦享版7.59万元、510激光雷达版8.59万元，以及510 S特别版9.09万元。

5个版本之间的分工比较明确，这套定价也让A05几乎正面进入目前竞争最激烈的小型纯电车市场。

零跑开抢“国民车”基本盘

零跑A05，是零跑A系列的第二款车型。

前一款A10上市以后，用135天完成第10万辆下线，已经初步证明零跑可以在更低价格区间复制规模。

而零跑本身的销量规模也已经来到新的阶段。

今年7月，零跑单月交付首次突破10万辆，也是中国新势力品牌首次实现单月交付超过10万辆。

而零跑今年给自己定下的目标是100万辆。

今年上半年，零跑累计销量已经超过35万辆；继续向百万辆年度目标推进，需要的不只是已有C系列、B系列继续增长，也需要新的走量车型——

A系列，就是新的增量来源。

A05选择进入的价格带中，吉利星愿、比亚迪海鸥、五菱缤果都已经各自形成规模。

这是一个已经被充分验证的大市场，也是中国汽车最大众、也是最残酷的一块市场。

One More Thing

有多残酷呢？

曾经一车难求、月销数万辆的五菱宏光MINIEV，现在开始卖不动了。

今年上半年，宏光MINIEV零售约7.28万辆，同比下降57.4%；其中6月销量仍有16263辆，不过同比下滑超过四成，和巅峰时期已不可同日而语。

如今看来，零跑性价比卷到这个程度，曾经的“国民神车”下滑也是情理之中。

曾经靠性价比颠覆市场的车型，现在也开始被更极致的性价比反过来冲击了。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

招聘丨汽车及机器人方向

Tue, 11 Aug 2026 14:07:16 GMT

图片为AI生成

岗位二：视频编导/视觉主创（机器人与智能汽车方向）

🎯 职位定位：

你将是量子位视频内容的视觉主创。

我们希望你围绕智能汽车与具身智能机器人，把硬核的技术亮点与用户价值，转化为高信息密度、高专业度、且兼具极客趣味的视觉内容。

用最具冲击力的视频语言，帮助更多人看懂产品、解析技术。

📋 岗位职责：

数据分析与优化：跟踪视频播放量、互动率等底层数据，结合用户反馈持续优化内容策略，提升渠道影响力。

🛠️ 我们希望你具备：

3年以上视频制作经验：有智能汽车、数码评测或科技类硬核内容的创作案例（请务必随简历附带作品链接）。
扎实的硬核常识：具备基础汽车与硬件知识，了解智能座舱、辅助驾驶、机器人等系统的基本原理。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

小鹏汽车离职高管，扎堆去往同一家机器人公司

Mon, 10 Aug 2026 09:28:15 GMT

李力耘去了，陈永海也去了。

一个是小鹏自动驾驶“一号位”、前副总裁；一个是小鹏产品副总裁、何小鹏相识15年的老部下——一个管“大脑”，一个管“产品”。

小鹏这两个核心高管，前后脚扎进同一家机器人公司：众擎机器人。

而翻翻众擎的创始团队，满满都是“小鹏系”的底色，甚至创始人本身，当年都跟何小鹏有过各种分分合合。

机器人公司众擎，怎么就让小鹏汽车高管们实现“退休”再聚首了呢？

小鹏离职高管，重聚这家机器人公司

先捋一下时间线。

8月6号，前小鹏集团产品副总裁陈永海，被曝加盟众擎机器人，担任运营总裁。

陈永海是2022年加入的小鹏，负责产品中心建设及未来三年产品规划。

今年1月离职后，一度考虑自主创业做机器人，也有其他机器人公司向他发出邀请，最终被赵同阳请进了众擎。

再往前，今年4月，前小鹏汽车副总裁、自动驾驶“一号位”李力耘正式加入众擎，出任首席技术官（CTO），全面统筹具身智能技术的全生命周期管理。

他曾主导小鹏自动驾驶团队“产品+技术”的AI化转型与组织升级，管理过超1000人的软硬件综合研发团队，是横跨自动驾驶、AI大模型研发及工业规模化量产落地的复合型科学家。

当然也是去年何小鹏内部“大模型双线赛马”策略下，没有胜出的那一条路线负责人。

再加上创始人赵同阳本人，和小鹏的渊源更深。

2020年，何小鹏刚开着他新发布的P7，从广州专程跑到深圳西乡一个工业园区去见赵同阳，说了这样一句话：

“你现在只是小作坊，能赚点钱，但干不大。要不要考虑放弃小作坊、搞大事？”

何小鹏所谓“大事”，是最终用1亿美元收购了赵同阳的多够机器人（Dogotix），双方共同成立鹏行智能。

赵同阳，也就成为了小鹏第一代机器人负责人，主导了小鹏第一代人形机器人PX5的研发：

以及曾经亮过相，但后来何小鹏明言放弃的四足机器人小白龙：

从技术、产品、运营、创始，四个核心维度，众擎核心管理层全部由小鹏背景的人占据。

已然成了小鹏离职前高管最密集的具身公司。

众擎到底是谁？

赵同阳对机器人的执念不是一天形成的。

2012年大学毕业后，他就想做机器人，但当时国内仿生机器人行业技术、资本支持几乎为零。他选择曲线救国，先创办物联网公司安信可，四年做到营收过亿，然后把公司转让，拿着钱一头扎进机器人领域。

2016到2018年，他连续创办两家机器人公司，都因资金短缺失败。2019年，第三家公司多够机器人成立，推出的四足机器狗售价不到波士顿动力的十分之一，终于在市场站稳脚跟——

刚刚讲过的1亿美元故事。

2022年10月，特斯拉第一代Optimus人形机器人亮相，赵同阳看完坐不住了，力荐何小鹏立刻转向人形机器人研发。

但鹏行智能内部团队分析后认为，双足人形机器人仍要多年才能实现本体和智能化应用，何小鹏也认同这个判断——时机未到。

分歧从这里开始。

按照赵同阳离开小鹏后公开的描述，二人分歧本质，是汽车、机器人两条赛道的性质不同。

何小鹏认为机器人应该依托汽车供应链的规模效应快速量产。

而赵同阳觉得汽车行业对错误容忍度太低，而机器人行业需要不停地试错、不停地验证。

“汽车和机器人所处赛道不同，方法论不同，节奏不同，大公司流程繁复，初创公司相对灵活。”

于是2023年下半年，小鹏汽车又用了近一亿美元，收购了鹏行智能所有股份，将这家公司完全变成了小鹏内部的团队。

其中赵同阳持有鹏行智能15%的股份，但最终结果，是他没从这笔收购案中获利一分线——用放弃股权换来了竞业自由。

2023年10月，众擎机器人注册成立。身边的朋友都说他“疯了”。他在朋友圈写下一句话：要么认输，要么站起来。

起初七个月是最难的，没钱，没人，没资源。创业初期算上朋友资助一共才一两百万元。

据说最困难时，赵同阳手头只留了20万元现金给孩子付学费。

好在风口来得比想象中快——众擎两年半融资10轮，做到百亿估值，今年6月，众擎被曝以保密方式申请香港IPO。

投资方中，有一个星航资本值得特别关注，这是小鹏汽车作为基石出资人发起设立，可视为小鹏系资本。

百亿估值、秘密递表——两年半时间，众擎完成了一家机器人独角兽在一级市场所需的全部动作。

但众擎的交付量现在还追不上估值。

根据Omdia数据，2025年众擎人形机器人出货量约400台，同期智元出货5168台，宇树超过5500台，十倍以上的规模差距。

不过，销量差距背后，反映的是战略选择的差异。

智元和宇树走的是“快速铺量、抢占市场”路线，而众擎选择了一条更慢、更重的路——全栈自研硬件、用格斗赛验证极限性能。

众擎现在在做什么？

众擎今年最出圈的事，是7月那场机器人格斗赛：

深圳南山文体中心，两台T800在擂台上拳拳到肉——钢铁碰撞、电机轰鸣，真打，不是表演。

诞生了出圈名场面：头被踢掉了～

全球200多支队伍报名，32支晋级，总奖金池1400万，冠军拿一条10公斤的纯金腰带——单这条腰带就价值1000多万，据说资金主要来源于众擎机器人自身，同时也有外部商业赞助作为补充。

虽说众擎前前后后融了有好几个billion吧，但这样花投资人的钱，是不是也有点太……

营销出圈当然是重要目的之一，但容易被忽视的是，格斗是具身智能机器人很聪明的测试、验货、自证方式：

格斗是具身智能极其高效的“综合大考”，它的技术验证价值容易被低估，主要体现在四个层面：

动作复杂度：面对真正的不确定性,即时感知、即时决策、即时响应，其运动控制的复杂度远超任何预设表演。
大脑能力：要求高动态、强对抗、非结构化的环境中做出实时判断。这正是机器人在工厂、家庭等真实场景中必备的能力。

以及本体可靠性，和硬件、小脑、大脑全栈耦合能力。

格斗的主角T800，是众擎产品线里最贵的一款。身高1.73米，75公斤，航空级铝合金一体压铸，关节峰值扭矩450N·m——被它踢一脚，约等于被一辆车撞上，赵同阳去年年底体验过：

定价18万起，四个版本。

T800之外，还有两款机型。SE01，全球第一个能直膝走路的人形机器人，告别了传统机器人弯腿小碎步的”猥琐步态”。PM01，身高1.38米，40公斤，8.8万起，2025年2月完成了全球首个前空翻——前空翻比后空翻难，重心控制更复杂。

从SE01到PM01再到T800，逻辑很清楚：先在运动控制上炫技，再堆参数，最后推向市场。

赵同阳把人形机器人技术分成四块：本体、运动控制（小脑）、具身智能、通用大脑。众擎过去两年多主要搞前两块——把身体和运动做到极致。

李力耘来了之后，才开始补后两块。

先说本体，众擎诞生之初是典型的”本体派”，电机、减速器、运动控制器，100%自研。全球少数几家同时掌握三种关节技术——行星关节（大腿，承重）、谐波关节（手臂，精控）、直线关节（小腿，爆发）——的公司。相关专利占整机硬件成本的60%到70%。

再说小脑。小脑管运动控制——走路、跑步、跳跃、保持平衡。

行业通用的做法是用传统模型控制。众擎另走了一条路：放弃传统模型，改用强化学习和模仿学习。团队上街采集了两三千人的走路数据，用光学动捕抓人体动作，让机器人在仿真环境里不断试错、进化。

SE01的直膝走路、PM01的前空翻，都是这套方法跑出来的。好处是动作更自然、更拟人；坏处是训练成本高，而且仿真里练得再好，到了真实世界还是可能翻车——“Sim2Real”的差距是行业共同的头疼问题。

最后是大脑，负责高层认知，理解环境、规划任务、做判断。这是众擎起步较晚的一块，也是李力耘加入后正在补的。

李力耘的打法，是把自动驾驶那套”工业化AI”搬过来。核心就三件事：数据飞轮（机器人干活产生数据→数据训练模型→模型升级机器人）、模型工厂（持续生产AI模型，像汽车工厂造车一样）、原生多模态架构（大脑、小脑、传感器协同工作，而不是各干各的）。

这套方法论的优势是经过自动驾驶验证的，李力耘既懂模型又懂量产。

不过也有现实问题，机器人的大脑远没成熟，甚至底层多模态大模型的基础架构，仍然在沿用大语言模型的Transformer架构，这也就引出了一个本质问题：

预测世界的下一个状态，和预测文本的下一个token，是一回事吗——机器人到底是理解世界，还是巧合“猜对”了世界。

这也是行业正在形成的共识：本体和大脑很难二选一，是地基和屋顶的关系。

这个角度，也能理解众擎机器人格斗赛的另一层动机。

一种焦虑，两个答案

具身智能机器人现阶段商业化落地，其实蛮“尴尬期”：

有明确需求的场景，比如工厂劳动，比如个人陪护，机器人能力达不到；能做到的，比如舞台表演，需求又太小，形式太单一。

而竞技体育，是一条极其巧妙，又适配现阶段具身智能技术水平的商业化路径。

尤其是拳击搏斗类——比机器人马拉松精彩得多，场地成本还低得多，又能披着科技、AI的外衣，避免真人格斗残酷血腥，受众有限。

赵同阳找到了一条捷径。

众擎自己的设想，机器人搏斗赛不是一期一会，而是持续全年的联赛，构建覆盖 “赛事IP+城市合作+品牌赞助+机甲商用+技术转化” 的完整商业模型。

换句话直白说——电竞打法，参赛方可以是机器人公司“厂队”，也可以是第三方俱乐部，各个机器人公司在背后卖本体、卖软件，打赢了有奖金，打输了也有话题。

确实有搞头，但也不是那么容易。

参考人类顶级格斗赛（如UFC），商业逻辑非常清晰，主要收入支柱包括媒体版权（45%）、PPV分成（15%）、商业赞助（20%）、门票及现场收入（15%）、IP授权与博彩（5%）。

电竞、人类拳击搏斗类体育赛事，商业闭环核心在于高水平竞技的基础，培养出风格各异的明星选手，从而进一步保证赛事的观赏性、话题性。

一切的基础，是高水平竞技基础。

对应到机器人，就是极致的大脑、小脑、本体全栈能力。

机器人搞竞技体育，只做到“L2”类人程度，观众很快就会失去新鲜感，沦为晚会表演一样的鸡肋项目。

和人类相当的动作协调、流畅还远远不够，只有超越人类生理极限，作出不可思议的战术动作、展现闻所未闻的竞技策略，才能源源不断吸引用户。

参考《铁甲钢拳》，显然包括众擎在内，整个联赛观赏性、对抗强度还远比不上人类格斗，现阶段最大卖点还是新鲜感：

的确，众擎机器人想通过现有、和以后可预见的机器人技术进展，挖掘一个四两拨千斤的赚钱路子——体育竞技，来反哺具身智能的研发。

但机器人搏斗的观赏性、商业化持续性，又需要强技术投入。

与此同时，众擎也大概率不会放弃其他To B、To C场景的探索投入。

所以众擎到底是找到了一条其他人都没发现的具身智能商业化捷径，还是背了一个更沉重的包袱、未来的沉没成本，还未可知……

最后，把众擎和小鹏放一起看，挺有意思的。

今年6月，何小鹏发内部信，亲自兼任机器人业务CEO，抓量产落地，机器人明年无论如何要进店当导购。

这是想要靠汽车成熟供应链的规模效应，和小鹏的生产、销售场景需求，把具身机器人成本降下来。

其实吧，聪明人一眼就看出来了：

何小鹏亲自抓机器人规模落地，和赵同阳在众擎搞机器人搏斗，本质上是同一回事，都是对具身智能成本、商业模式的高度焦虑。

分别快3年，二人殊途同归。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

效率狂飙！IFA26出发在即，千问办公帮我整了一份超全报道规划

Fri, 07 Aug 2026 13:48:37 GMT

原创 | 作者：罗超

9月上旬，全球AI家电与消费电子风向标IFA26将在德国柏林开启。专注AI硬科技的雷科技MCN（雷科技/罗超Pro/小雷哔哔/电车通/雷科技AGI）将派出由我本人带队的史上规模最大、规格最高报道团奔赴柏林现场，给用户带来一手、专业、系统化的现场报道，呈现AI硬科技尤其是AI家电最新趋势。

现在，我们团队围绕IFA26报道的相关筹备工作正在紧锣密鼓进行中，其中就涉及对历年IFA相关报道内容的收集整理。我在想，既然现在AI都在强调Work场景，巨头都在狂卷Work Agent，那我能不能让Agent完成IFA相关筹备工作呢？

恰好，最近阿里上线了千问办公，作为一款整合了QoderWork、悟空、MuleRun三款Agent的“三合一”新品，外界对这款产品关注度相当高。我也第一时间报名参与了官方体验活动，深度体验了一波这款阿里Work场景集大成者的新款Agent。

我选择了千问办公内置最强的模型Qwen3.8-Max并输入要求：

帮我抓取一下https://www.leikeji.com所有关于 IFA 会展报道的文章链接，并根据他们的主题进行汇总划分，比如哪些文章是写整个主题的，哪些文章是单产品线的。

它立刻读懂了我的想法，并且把这项任务进行了拆解，分成了抓取IFA文章链接、获取完整文章数据、按主题分类、输出结果文档四个步骤。

大概22分钟后，千问办公就把这个任务完成了，输出了一份文档。在文档中，我们看到，它成功抓取到了雷科技2023、2024和2025三年去现场报道IFA的内容（特别说明一下：雷科技在疫情前就已开始到现场报道IFA，后因众所周知的原因中断了几年现场报道，23年正式恢复。），并且完成了精确分类和统计，前瞻、总结、不同家电的品类，都划分得明明白白。

接着我可以从中检索筛选想要的内容，非常方便。而且，它把每篇文章的官网链接、标题都以表格的形式呈现出来，一目了然，要查看就很简单。

在这项任务中，千问办公最大程度地帮我简化了工作量。过去，我要么需要靠自己或者让助理去查找和收集每篇IFA报道文章，并且把标题和链接一一汇总成表格；要么要向我们的技术团队提需求导出表格。不论什么方式，20分钟是绝对得不到这样的内容明细的。不管是技术导出还是人工整理，我要拿到这份表至少要等半天。AI不只是帮我省了人，而且还能即时满足需求，让做项目这事儿变得更简单。

每年IFA都会呈现出家电和消费电子行业的新趋势，前些年全屋智能概念很火热，去年起AI明显成了IFA的主角，同时中国品牌的存在感越来越强。2026年行业出现了“Agent上家电”、“人车家2.0”、“机器人到家”、“新能源家电”等等新趋势。我决定让千问办公来帮忙想想IFA有哪些推荐的选题内容可以做，毕竟它已经收集汇总了这么多往年的内容，同时可以对全网内容搜索，挖掘CES2026、AWE2026等等展会的相关信息。我在千问办公中输入了新的需求：

你基于这些总结，然后结合目前 IFA 2026 的新闻，为雷科技推荐一些今年需要做的 IFA 报道选题。

大概7分钟后，千问AI就输出了一份报道选题推荐，内容非常翔实，不仅给了推荐选题的标题，还提供了报道方向，并且标注了差异化的点。

千问办公还根据对往年雷科技IFA报道的总结分析，给出了保留和强化哪些内容类型的建议。同时它还按照IFA26的展会时间，给出了细致排期，计划得相当合理。

整体用下来，我个人的感觉是千问办公在日常工作中相当靠谱，综合能力非常强劲，具备网页抓取、信息收集归类等等超预期的能力，而且给到的文档，排版也做得很好，支持直接编辑。

更关键的千问有很强的需求理解、任务拆解和项目执行能力，我在输入需求时不用构思复杂的提示词，基本上用自然语言把要求输进去，它就能准确理解并执行。

我觉得相比市面上很多花里胡哨、功能繁复的Work Agent来说，千问办公的使用门槛很低，不需要部署、买课、学习，没有Skills、Coding、Loop、Claw、Harness之类的复杂概念，即便是不怎么熟悉AI的职场人，也能快速掌握，切实提升日常的工作效率，它在AI时代很有机会成为“办公三件套”一样的存在：工作必备、必会，甚至都不需要写在简历上强调。

如果你想要在AI时代用好Agent、跟上所有人的节奏，我建议你可以理解下载体验千问办公，并在日常工作中全面、深度用起来。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

宇树科技上市前夜：天使投资人尹方鸣陪跑10年 200万投资撬动回报超145倍

新浪证券 — Fri, 07 Aug 2026 10:18:43 GMT

登录新浪财经APP 搜索【信披】查看更多考评等级

　　出品：新浪财经创投Plus

　　作者：木予

　　8月6日盘后，宇树科技正式刊登发行公告，每股定价150.80元。公司本次将公开发行新股4044.6434万股，占发行后总股本的10.0%，发行市值高达609.93亿元；预计募资60.99亿元，扣除发行费用后募资净额约为59.17亿元，主要用于智能机器人模型研发、机器人本体研发、新型机器人产品开发和智能机器人制造基地建设。

　　值得关注的是，本次发行共有9家投资者参与战略配售，获配股数为808.9286万股，约占发行总量20.0%。其中，全国社保基金和DeepSeek母公司深度求索分别出资1.41亿元，获配股数均占发行总量2.3%。中石油昆仑资本、南方电网、中国电信投资和腾讯投资各参投1.36亿元，持股比例约为2.2%。中信投资作为独家保荐人跟投1.22亿元，获配股数占比2.0%。

　　回顾宇树科技的上市进程，堪称教科书级的“闪电战”。2026年3月20日，上交所受理其IPO申请。6月1日，公司顺利通过上市委审议，一个月后获证监会注册批复。即便在4月初被抽中接受中国证券业协会现场检查，宇树科技的上市速度也丝毫没有放缓。从受理到过会仅用了73天，刷新科创板“预先审阅”机制落地以来的最快审核纪录。

　　结合招股书和审计报告来看，2016年11月，宇树科技完成第一笔天使轮融资之际，投后估值只有1333.33万元。而2025年6月的股权增资后，公司估值已达到133.65亿元，九年间涨超千倍。如今即将以近610亿市值登陆A股市场，宇树科技背后的投资机构，终于迎来一场资本盛宴。

　　招股书显示，宇树科技前身杭州宇树科技有限公司成立于2016年8月。同年11月，公司获得了首笔200万元股权融资，来自天使投资人尹方鸣。

　　据公开信息披露，尹方鸣曾供职于联发科、搜狐、奇虎360等公司，担任过产品经理、产品总监等职务。2014年，他联合创办了ROOBO智能管家基金，是一家专注于智能硬件的发行平台和早期投资基金。

　　2018年4月，尹方鸣以131.06万元向安创科技投资转让0.3318万元注册资本，约占比18.8%，持股比例由15.0%降至11.4%。2020年8月，尹方鸣向天津君万弘毅企业管理咨询合伙企业（有限合伙）（简称：君万弘毅）转让所持注册资本，彻底退出股东之列，转让对价仅为1.43万元。

　　以超低价转让，并非尹方鸣不看好宇树科技。天眼查公开信息显示，君万弘毅成立于2020年3月，出资方列表中除了峰毅远达基金、IDG资本等市场化机构，还有尹方鸣自己的身影，持股比例约为16.6%。换言之，尹方鸣从宇树科技的天使投资人，转变为间接持股的机构投资者LP。

（来源：天眼查）

　　2025年5月，君万弘毅向博睿智联转让2.5942万股股份，约占所持股份22.6%，总对价为5800万元。若按尹方鸣所持君万弘毅的比例简单推算，他可以从该笔交易中分得964.05万元。

　　截至上市前，君万弘毅仍持有宇树科技1117.49万股股份，以发行价计算，对应发行市值约为16.85亿元。其中，尹方鸣账面浮盈约2.80亿元，若加上之前实现的共计1096.54万元收益，在不考虑分红的情况下，10年前的那笔天使投资回报超145倍。

责任编辑：杨舒

宇树科技上市前夜：江苏国资借深创投基金入股北京机器人基金投资规模最高回报垫底

新浪证券 — Fri, 07 Aug 2026 10:14:46 GMT

　　出品：新浪财经创投Plus

　　作者：木予

　　招股书显示，宇树科技的发行前股东列表中共有5家国资机构。

　　最早入股的是深创投，2022年2月通过基金江苏疌泉红士智能创业投资基金（有限合伙）（简称：江苏疌泉）和机构主体深圳市创新投资集团有限公司分别向宇树科技注资1000万元、500万元。2024年1月，深创投旗下基金深创投中小企业发展基金（新疆）有限合伙企业（简称：新疆深创投）和机构主体深圳市创新资本投资有限公司（简称：创新资本）再次参投，出资额分别为4000万元、1000万元，彼时深创投整体持股比例合计2.7%。

　　2024年8月和2025年6月，新疆深创投和创新资本两轮累计追加投资2681.87万元，总持股比例稳定在2.6%。截至上市前，深创投共持有宇树科技929.69万股股份，对应发行市值14.02亿元，在不考虑分红的情况下（下同），账面回报约为15.27倍。

　　进一步向上穿透股权分析，江苏疌泉的出资方LP以江苏（尤其南京市）国资为主，包括江苏省政府投资基金、南京高新创投、江北产投等。新疆深创投的LP中，江苏国资同样占比不低，包括东吴证券的另类子公司东吴创新资本、锡创投、毅达资本、昆高新集团、新城投资、平陵集团等在内的江苏市级和县级出资平台，基金持股比例合计15.6%。

　　在国资机构中，北京机器人产业投资基金投资规模最高，达1.86亿元。2024年8月，北京机器人产业投资基金以1.5亿元认缴10.2817万元注册资本，持股比例约为4.0%。2025年6月最后一轮融资中，北京机器人产业投资基金以3572.40万元持续加码。截至上市前，机构累计获得1392.80万股股份，以发行价计算市值约为21.00亿元，远超其他国资机构。不过，其投资回报却“垫底”，约为11.31倍。

　　而账面回报最佳的当属中网投。2022年8月，中网投斥资2000万元认购宇树科技3.4288万元注册资本，彼时持股比例约为1.7%。2024年1月和2025年6月，中网投分别出资3000万元、1583.83万元，两轮增资完成后持股比例提升至2.1%。目前，中网投共持股767.67万股，市值约为11.58亿元，以此推算回报约为17.58倍。

责任编辑：杨舒

宇树科技上市前夜：美团斥资4.2亿回报12.6倍大疆早年撤资错失良机

新浪证券 — Fri, 07 Aug 2026 10:14:06 GMT

　　出品：新浪财经创投Plus

　　作者：木予

　　结合招股书和审计报告来看，2016年11月，宇树科技完成第一笔天使轮融资之际，投后估值只有1333.33万元。而2025年6月的股权增资后，公司估值已达到133.65亿元，九年间涨超千倍。如今即将以近610亿市值登陆A股市场，宇树科技背后的投资机构们，终于迎来一场资本盛宴。

　　招股书显示，宇树科技的发行前股东列表中共有8家产业投资方。

　　最早入股的是瑞典的测量技术与信息技术公司海克斯康（Hexagon），2021年12月以2000万元认购了公司0.4807万元注册资本，彼时持股比例约为2.2%。截至上市前，海克斯康持有宇树科技约484.55万股股份，对应发行市值7.31亿元，在不考虑分红的情况下（下同），账面回报倍数约为36.53倍，是表现最佳的产业投资方。

　　就投资规模而言，美团不仅在产业投资方中排名第一，也远超其他机构投资者，投资总额累计达4.20亿元。

　　2024年1月，美团战略投资部斥资2.48亿元参投宇树科技，彼时持股比例约为8.0%。2024年6月至8月，美团龙珠以1000万美元总价受让了顺为资本所持的5.1376万元注册资本，随后又以609.69万元认购0.4180万元注册资本，美团战略投资部则追加2277.59万元，认缴注册资本1.5612万元。两轮交易完成后，美团系持股比例合计10.1%。

　　2025年6月，美团龙珠和美团战略投资部再次增资共7246.10万元，投后持股比例分别为7.6%、2.0%。上市发行新股稀释后，美团系预计持有宇树科技8.7%的股权，基于发行价推算，所持股份对应市值共52.97亿元，账面回报约为12.60倍。

　　上市公司深信服的CVC机构琥珀资本同样实现超10倍投资回报。除了2024年6月至8月以2455.70万元向变量资本受让了约1.63万元注册资本，琥珀资本在2025年6月的最后一轮融资中，还加注了448.69万元。截至上市前，琥珀资本持有宇树科技217.46万股股份，对应市值3.28亿元，投资回报约为11.29倍。

　　令人唏嘘的是，宇树科技创始人王兴兴的前东家大疆，曾于2018年4月计划通过美元基金DJI New China PE Fund-1 L.P．出资153万美元（折合人民币1012.86万元），对应持股比例约为17.0%，是当时仅次于王兴兴的第二大股东。然而，2019年4月该基金突然全额撤资，公开报道显示或与内部反腐行动有关。

责任编辑：杨舒

宇树科技上市前夜：变量资本账面回报近250倍德迅投资、顺为资本已提前回本

新浪证券 — Fri, 07 Aug 2026 10:13:34 GMT

登录新浪财经APP 搜索【信披】查看更多考评等级

　　出品：新浪财经创投Plus

　　作者：木予

　　值得关注的是，本次发行共有9家投资者参与战略配售，获配股数为808.9286万股，约占发行总量20.0%。其中，全国社保基金和DeepSeek母公司深度求索分别出资1.41亿元，获配股数均占发行总量2.3%。中石油昆仑资本、南方电网、中国电信投资和腾讯投资各参投1.36亿元，持股比例约为2.2%。中信证券作为独家保荐人跟投1.22亿元，获配股数占比2.0%。

　　招股书显示，宇树科技的发行前股东列表中共有17家市场化VC机构。

　　最早入股的是安创科技投资，2018年4月通过基金深圳安创科技股权投资合伙企业（有限合伙），以131.06万元受让了公司0.3318万元注册资本，同时以89.37万元认购0.2263万元注册资本，彼时持股比例约为4.5%。2024年9月及2025年5月，安创科技投资先后以5000万元、1462.50万元向光合创投和天津算力无尽企业管理咨询合伙企业（有限合伙）（简称：天津算力）转让了全部股份，提前实现账面回报29.32倍。

　　据天眼查公开信息披露，安创科技投资的法人代表为吴雄昂，曾是软银旗下芯片设计公司Arm的中国董事长。天津算力也是安创科技投资旗下的出资平台，以高价承接份额通常是为了让前期基金的LP顺利退出。天津算力在宇树科技2025年6月的最后一次融资中，追投209.08万元，上市前约持有101.30万股，以发行价估算，对应市值约为1.53亿元，在不考虑分红的情况下（下同），投资回报倍数约为9.14倍。

　　在市场化VC中，投资规模最高的是中信证券，共计1.69亿元。2024年1月，中信证券的私募子公司金石投资，以1.55亿元认购了宇树科技约12万元注册资本，持股比例约为5.0%。同年8月，中信证券旗下的另类子公司中证投资跟投1423.46万元，持股比例约为0.4%。若以发行价计算，金石投资和中证投资所持股份对应市值分别为22.79亿元、1.85亿元，投资回报倍数为14.70倍、13.02倍。

　　此外，源码资本、经纬创投、红杉中国对宇树科技的投资总额也都在亿元以上，分别为1.47亿元、1.29亿元、1.02亿元。三家机构所持股份对应市值14.29亿元、29.93亿元、39.06亿元，以此简单推算，账面回报倍数分别为9.75倍、23.25倍、38.21倍。

　　就投资回报而言，极客公园发起的变量资本是最大赢家，参投宇树科技的回报倍数高达248.16倍。2018年4月，变量资本以208.53万元认购公司约2.5641万元注册资本，持股约4.2%。2024年6月，变量资本向上市公司深信服的CVC机构琥珀资本转让了38.6%注册资本，转让对价为2455.6987万元。截至上市前，变量资本仍持有公司326.88万股股份，对应发行市值4.93亿元。

　　另一家账面回报超百倍的机构是德迅投资。2019年7月及12月，德迅投资通过2笔增资共向宇树科技投入462.55万元。2024年6月，德迅投资以3000万元向源码资本转让了近一半所持注册资本，仅该笔股转交易便实现回报6.49倍。目前德迅投资持有宇树科技315.30万股股份，对应发行市值4.75亿元，综合投资回报倍数约为109.28倍。

　　同样通过股权转让提前回本的还有顺为资本。

　　2021年1月和2022年2月，顺为资本分别对宇树科技出资595.60万美元（折合人民币3870.11万元）、等值2343万元人民币的美元。2024年6月至8月，顺为资本向美团龙珠和上海科创基金合计转让了32.7%的注册资本，总对价折合人民币8593.70万元。截至上市前，顺为资本持股数约为1610.60万股，对应市值24.29亿元，账面回报约为40.47倍。

责任编辑：杨舒

招聘丨汽车及机器人方向

Fri, 07 Aug 2026 05:27:12 GMT

图片为AI生成

岗位二：视频编导/视觉主创（机器人与智能汽车方向）

🎯 职位定位：

你将是量子位视频内容的视觉主创。

我们希望你围绕智能汽车与具身智能机器人，把硬核的技术亮点与用户价值，转化为高信息密度、高专业度、且兼具极客趣味的视觉内容。

用最具冲击力的视频语言，帮助更多人看懂产品、解析技术。

📋 岗位职责：

数据分析与优化：跟踪视频播放量、互动率等底层数据，结合用户反馈持续优化内容策略，提升渠道影响力。

🛠️ 我们希望你具备：

3年以上视频制作经验：有智能汽车、数码评测或科技类硬核内容的创作案例（请务必随简历附带作品链接）。
扎实的硬核常识：具备基础汽车与硬件知识，了解智能座舱、辅助驾驶、机器人等系统的基本原理。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

物理AI改写追觅的成长逻辑

Thu, 06 Aug 2026 11:41:34 GMT

来源：懂懂笔记

撰文 | 懂懂

编辑 | 秦言

2014年，GoPro创始人尼克·伍德曼戴着自家的运动相机，在纳斯达克敲钟上市。那台巴掌大小的运动相机，改变了普通人记录世界的方式。资本市场迅速为这项创造力定价，公司的市值一度超过110亿美元。

GoPro代表了旧时代最令人向往的估值逻辑：发明一个品类或者打造一件爆款，再借助品牌和供应链占领全球市场。资本市场愿意为这种创造力支付科技公司的溢价。

现在AI正在改变这套估值逻辑。

随着摄像头、传感器、算法和大模型进入越来越多的物理设备，产品开始拥有感知环境、理解需求和自主决策的能力。过去高度依附于单一硬件的技术能力，正在被抽象成算法、数据和系统能力，在不同产品之间迁移，并作用于物理世界。

作为AI时代的公司代表，追觅正在验证这套逻辑。这家从扫地机起步的公司，通过与AI的深度融合，已将智能化从清洁领域延伸至家电厨电等全屋生态，打破单纯依靠产品迭代的估值天花板。

AI重构科技公司估值逻辑

近期结束的世界人工智能大会（WAIC）上，一个明显的变化正在发生：人形机器人、车载全域智能、端侧AI手机、工业全链路智能产线成为最受关注的展示载体。越来越多企业开始把AI能力从实验室推向真实场景，从单点技术展示转向系统整合和商业化落地。

这一变化也正在影响资本市场对科技企业的判断，早期，市场潮流是比拼算法，看谁能研发更强的模型。如今，竞争开始进入另一个阶段：各家企业都在试图把AI真正装进产品，进入真实世界。

单纯拥有某项算法能力，并不意味着能够创造长期价值。真正具有想象空间的企业，需要同时具备技术研发、产品定义、制造能力和应用场景，把AI能力转化为持续产生商业价值的产品。

家庭智能是这场变化最早发生的领域之一，扫地机器人则提供了最直观的样本。十多年前，它更多是一台按照固定程序移动的清洁设备。今天，一台高端扫地机器人已经需要完成一系列复杂任务：识别空间环境，判断障碍物类型，规划清洁路径，并根据不同情况调整运行策略，成为AI进入物理世界最成熟的消费级载体之一。

追觅扫地机通过行业首创的超广角双目灵动导航避障技术，实现了行业领先的智能识别能力。该技术结合双 RGB AI摄像头与3D深度感知能力，可精准识别280+类物体，其中线束识别率可达100%，宠物本体识别率99%。同时，双目依托AI算法可精准识别液体污渍、宠物毛发等，即便在暗光、弱纹理等复杂场景下依旧稳定可靠。

同时搭载的全球范围内首创的20万转/分钟高速数字马达，以及同样为首创的仿生机械臂，让扫地机在精准感知之后，能够给出合适的清洁方案，并完成任务。

这种软硬件协同的系统能力，让追觅构成了一套完整的智能系统，在这套系统中，算法的价值不会随着某一代产品退出市场而消失，而是通过不断对家庭空间的理解，迭代其运动控制、语音交互和环境感知等能力，同时出现在各种形态的产品上，不管是扫地机器人，还是下一代具身智能，最终都会落位在家庭真实场景中，解决用户痛点，实现商业化落地。

平台化降低边际成本

对于当下的资本市场来说，人工智能的政策窗口仍在，产业资本开支也没有退潮，但投资人正在追问一个过去被增长掩盖的问题：收入在扩张，但算力成本和客户交付成本也在同步上升，庞大的资本投入，最后究竟能够沉淀多少利润、现金流和股东回报。

平台化能力则能够改变了一家公司投入资本、分摊成本和形成利润的方式。

2017年成立时，追觅最重要的技术标签是高速数字马达。以此为突破口，追觅建立了电磁、气动、驱动、材料、散热和降噪能力。而随着扫地机器人智能化应用，追觅又积累了另一套算法能力：传感、视觉、定位、路径规划和运动控制。

这些技术正是当下物理AI的趋势——让机器理解周围发生了什么，并自主完成任务，而追觅将底层能力抽象出来，让不同产品品类之间形成联动，就构成了平台化技术，只要一台设备能够感知环境、进行决策，并通过控制系统改变物理世界，它就具备机器人的基本逻辑。

追觅已经成熟的视觉识别、定位导航和运动控制算法，可以同时服务于扫地机器人、庭院机器人和泳池机器人；马达、机械臂技术也可以被洗地机、吸尘器调用。而AI平台形成后，同一套算法、数据工具、云服务和控制框架可以支持多条产品线。在此基础上，一次研发投入对应更多收入来源，追觅没有减少研发投入总额，但单位产品承担的研发成本会下降，研发投入的产出效率随之提高。

同时，平台化还可能缩短新产品从立项到上市的周期，利用已有模型和真实场景数据完成训练，在成熟的软件架构上开发产品，减少重复验证和技术探索。研发周期缩短，意味着前期资金占用减少、收入确认提前，新产品达到盈亏平衡所需的时间也可能缩短。

这是一种不同于单纯削减预算的成本优化。平台型企业仍可能维持较高研发投入，但AI时代最终比拼的是底层能力的复用效率，从而支撑更多收入、更高毛利以及更快的资本周转。

产品、数据、算法的正向循环

平台化能力解决了创新的成本与效率问题，但真正改变一家公司长期价值的是技术复用能否形成持续的增长循环。

在平台化能力之上，追觅建立起了一个由产品、数据和算法构成的循环：产品进入更多家庭和场景，在用户授权和隐私保护的前提下形成反馈；数据用于优化物体识别、路径规划和运动控制等算法逻辑；算法升级再提升产品体验，并沉淀为可以迁移至其他品类的能力。

这一循环与传统公司的增长方式不同。传统产品售出后，其技术能力基本固定，企业需要依靠下一代产品升级重新刺激需求。AI时代，旧的产品也可以通过OTA实现不断进化，同时，产品运行中一次识别、一次调整，经过归纳和训练，都成为后续产品解决同类问题的经验。即便一款产品退出市场，其背后的数据、模型和工程能力仍可留在平台上。

而当产品从扫地机器人扩展至不同场景中的终端，数据的价值也开始面向家庭全场景的理解。不同设备面对不同环境，却可以共同完善企业对空间、用户需求和机器行为的认知。这些认知再被转化为新的产品功能和技术模块，推动产品体验继续改善。

由此，一套增长飞轮开始形成：产品规模扩大带来更丰富的场景反馈，反馈推动算法进步，算法提升产品竞争力，并降低新品类开发成本；新品类进入市场后，又为系统增加新的数据和收入来源。由此，追觅的物理AI能力以螺旋式的方式不断循环增长。

回顾前三次工业革命的历程，都是在不断优化、修正、迭代中螺旋式上升，提升生产效率、降低生产成本，最后改写了经济增长引擎。人工智能行业遵循着同样的范式，能否解决现实世界的一系列痛点，能否降低人工智能生产要素的成本，能否跑通规模化的创新与赋能，既是洞见人工智能价值的底层逻辑，也是丈量人工智能企业的终极参考。

冷眼旁观麻辣点评深入分析

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

创投月报 | 中科创星：一核多翼、软硬结合联手投出具身智能“独角兽”墨奇智能

新浪证券 — Thu, 06 Aug 2026 05:16:37 GMT

　　国内一级市场目前在募资与投资端均展现出极强的“硬科技导向”与“头部聚集效应”，整体呈现出“量价齐升、结构优化”态势。基于公开数据不完全统计，2026年7月新增登记私募股权、创业投资基金管理人4家，同比下降75.0%、环比翻番；新增备案私募股权投资基金152只，同比增长16.9%，环比微降1.3%；新增创业投资基金686只，同比激增180.0%，环比小幅增长14.7%。

　　投资端热度在二级市场的科技叙事带动下持续走高，且向头部大额交易集中。7月国内共发生股权投资事件892起，同比增长61.6%，环比增长17.2%；披露投资总额达1179.78亿元，继6月后再次突破千亿规模，约为2025年7月的1.64倍；平均单笔投资金额同比基本持平，达到1.32亿元，环比降幅约为14.8%。

　　创投Plus本月聚焦市场活跃度较高的3家机构，围绕其投资节奏、阶段、行业偏好以及被投项目等方面展开解读。

　　7月投资同、环比双升投早、投小、投硬科技深化

　　结合中国证券投资基金业协会和天眼查公开披露的信息显示，中科创星由中科院西安光机所联合社会资本发起创办，围绕光电芯片、人工智能、航空航天、智能制造等硬科技领域投资，旗下管理的西科天使基金、秦创原硬科技基金、陕西光电子集成基金、北京硬科技创投基金等累计资金规模超110亿元。

　　2026年截至7月末，中科创星共登记备案了6只基金，注册出资额合计14.78亿元。其中，西安创星未来创业投资合伙企业（有限合伙）已募规模达6.10亿元，基金出资方LP除了陕西省科创母基金、国资机构西科控股和凤凰天宇，还有券商系东证资本及上市公司视源股份。该基金目前已对外投资了6家企业，持股比例最高的是成立于2026年6月的原子级精密制造装备研发公司「卓微原子制造」，约为4.93%。

　　统计区间内，中科创星公开披露的股权投资事件共13起，同比增长116.7%，环比增长30.0%。往期数据显示，近13个月内其投资节奏波动较大，2025年9月达到9起小高峰后，10月迅速回落至全年最低点2起。自2026年初开始反弹，1月恢复至9起，并在2月达到峰值14起。3月和4月虽然保持在6起的稳定水平，但5月再次探底至3起。然而，这种低迷并未持续，6月和7月的连续大幅增长，说明中科创星作为专注于硬科技的投资机构，活跃度正显著提升。

　　从投资阶段来看，本月中科创星展现出鲜明的“投早、投小”特征，天使轮和Pre-A轮投资事件数各占比38.5%，合计高达77.0%。这说明机构愿意承担较高的技术风险，在企业商业模式尚未完全验证的阶段参投，与其依托中科院背景，旨在转化前沿科技成果的定位吻合。而成长期的A轮、B轮和C轮事件皆只有1起，中科创星虽然具备全周期覆盖能力，但点位稀疏，出手相对谨慎。

　　从行业分布来看，本月先进制造是中科创星的核心基本盘，获投项目数约占比30.8%，位居第一。其中，集成电路企业约占四分之三，商业航天零部件企业「御风翱翔」完成千万元天使轮融资。新能源和人工智能并列第二，占比均为 23.1%。两者合计占比达到 46.2%，接近“半壁江山”，前者主要投向核能和氢能技术，后者则覆盖AI通用应用和智能机器人领域。新材料往往与先进制造和新能源紧密相关，投资组合中约15.4%配置在该赛道，显示出中科创星的全产业链投资视野，致力于通过投资上游材料来巩固其在制造和能源领域的优势。

　　就投资区域分布而言，中科创星立足京沪、深耕西部、辐射长三角与大湾区。其7月参投的项目中，位于北京和上海的企业最多，均占比23.1%。北京拥有全国最密集的科研院所和高校资源，尤其光电芯片、空天信息等源自中科院体系的领域具备科研成果转化的天然优势。而上海在集成电路、生物医药和人工智能领域的产业集群效应和独特的国际化视野，为被投企业提供了极佳的市场对接和后续融资环境。值得关注的是，中科创星在陕西的布局紧随其后，本月项目数占比达15.4%，尤其西安拥有众多军工、航天、材料类研究所，是机构在硬科技赛道重要的战略后方和项目来源地。

　　参投墨奇智能超10亿天使轮目标打造家用机器人

　　具身智能企业「墨奇智能」（Morphi）近日完成超10亿元天使轮融资，投后估值已超过70亿元。本轮投资方阵容包括阿里、腾讯、蓝驰创投、君联资本、华业天成、高榕资本、中科创星、源码资本、光合创投、柏睿资本、58产业基金。

　　墨奇智能成立于2025年，CTO黄青虬为前华为智驾大模型负责人，CEO高文礼曾是跨境物流公司iMile的联合创始人。公司定位全栈自研通用人形机器人企业，重点研发具身基座大模型、世界模型、VLA视觉-语言-动作模型、双足人形机器人本体及运动控制系统，打造可自我进化的技术迭代体系。其技术路线是以“原生视觉动作模型+世界模型”为核心，构建能看懂场景、理解意图、精准操作的具身基座大模型。目前墨奇智能的首款具身智能机器人原型机已经推出，计划先从酒店客房服务、末端物流配送等商业场景切入，积累数据后再推向家庭。‌‌

责任编辑：杨舒

创投月报 | 东方富海：7月投资数量同环比双升先进制造项目占据“半壁江山”

新浪证券 — Thu, 06 Aug 2026 05:16:11 GMT

　　创投Plus本月聚焦市场活跃度较高的3家机构，围绕其投资节奏、阶段、行业偏好以及被投项目等方面展开解读。

　　10只新基金合募超21亿四分之一项目位于深圳“大本营”

　　中国证券投资基金业协会和天眼查公开披露的信息显示，东方富海成立于2006年，侧重于A轮和B轮，投资领域包括信息技术、节能环保、健康医疗、新材料、文化消费。机构自成立以来累计管理基金规模超过350亿元人民币，在管基金60多只，目前已投资项目超过600个，150多个项目通过上市、并购等方式退出。

　　2026年截至7月末，东方富海共登记备案了10只新基金，注册出资额合计21.32亿元。其中，东方富海精选三号（苏州）创业投资合伙企业（有限合伙）规模达6.65亿元，基金出资方LP包括常德开源、湖南财鑫集团、津市城发集团等国资机构。目前该基金已对外投资7家企业，持股比例最高的是超声装备研发公司「青鼎装备」，约为2.69%。

　　统计区间内，东方富海公开披露的股权投资事件共12起，约为2025年同期的2.4倍，与6月相比翻番，创下近13个月新高。往期数据显示，机构进入2026年后投资活跃度经历了“W”型的修复过程，从2月的最低点反弹至3月的8起，4-6月在5起上下的温和区间，直至7月打破僵局。

　　从投资阶段来看，本月东方富海投资阶段显著前移，三分之一项目集中在天使轮，A轮获投企业约占三分之一。这说明在估值体系重构的环境下，机构正在捕捉“从0到1”或“从1到10”的早期机会，致力于以较低的价格参投，从而获得更高的倍数回报。在剩下的三分之一投资配置中，处于B轮和C轮的项目各占一半，说明东方富海倾向于投资商业模式已经验证、但尚未完全成熟、仍有较大增长空间的“腰部”企业。

　　从行业分布来看，东方富海7月的投资高度集中在先进制造和人工智能两大核心领域，二者合计占比超过80%。先进制造作为“压舱石”，占据了其投资组合的“半壁江山”，覆盖电子设备、集成电路、智能装备、航空航天等多个细分领域，这说明机构紧跟国家“新质生产力”的政策导向，押注中国制造业的高端化转型。而随着AI应用落地和垂直模型爆发，东方富海将三分之一资金投向人工智能赛道，旨在捕捉技术变革红利。

　　就投资区域分布而言，东方富海呈现“一超多强、广泛撒网”的格局。深圳作为其“大本营”，在信息渠道、投后管理等方面具有本地化优势，7月获投项目数量约占四分之一。北京AI和硬科技人才密集，上海是国际金融中心和集成电路重镇，与机构重点布局的先进制造和人工智能赛道吻合。此外，东方富海在江苏、浙江、安徽、四川、河北均有落子。其中，江苏和浙江一直是制造业腹地，安徽尤其是合肥近年来在新能源和显示屏领域异军突起，机构深入长三角产业链集群，有助于找到“隐形冠军”。

　　时隔3个月加码智象未来

　　视觉多模态基础模型及应用研发公司「智象未来」（HiDream.ai）宣布完成15亿元的C轮融资，由工银资本、弘颐资管、敦鸿资本联合领投，厦门国贸资本、上影新视野基金、湖北长江产业投资集团、华策影视、航源资本、创云海资本、华福投资、余杭金控股份、交银资本、若松基金等多家机构跟投，老股东合肥产投、东方富海、金浦投资、金华金投、中哲创、财鑫资本持续加注。本轮投后估值超过10亿美元，公司正式跻身AI独角兽行列。

　　值得关注的是，这已是智象未来近三个月内完成的第三轮融资。4月的B轮融资，公司引入东方富海、合肥产投、安徽人工智能产投等机构；5月的B+轮融资，深创投、金浦投资、湖南财鑫集团等“国家队”入场。基于公开信息不完全统计，三轮融资总额超过20亿元。

　　智象未来成立于2023年，专注自研原生全模态世界模型。其自主研发的HiDream-O1系列模型基于原创UiT架构，实现了对文本、图像、视频、3D等多种模态的原生融合与生成。近期推出的全球首个具备无限时长视频生成与编辑能力的多模态创作智能体vivago R1，使得内容的有效可用成功率提升至85%。公司目前产品服务已覆盖全球100多个国家和地区的5000多万专业用户及超过4万家企业客户。

责任编辑：杨舒

创投月报 | HongShan红杉中国：风险偏好前移天使轮占近四成重仓人工智能京沪双核领跑

新浪证券 — Thu, 06 Aug 2026 05:15:33 GMT

　　创投Plus本月聚焦市场活跃度较高的3家机构，围绕其投资节奏、阶段、行业偏好以及被投项目等方面展开解读。

　　未在境内登记备案新基金投资活跃度稳定高位区间

　　结合中国证券投资基金业协会、美国证券交易委员会（SEC）和天眼查公开披露的信息显示，红杉中国成立于2005年，专注于投资科技、医疗健康和消费三大领域。2023年，红杉中国启用新品牌“HongShan”独立运营，随后完成90亿美元募资，包括一支种子基金、一支风险投资基金、一支成长期基金和一支扩张基金。截至目前，其管理资产规模超过550亿美元，累计参投超1500家企业，旗下被投上市公司已超过160家，独角兽企业超过140家。

　　2026年截至7月末，红杉中国未在国内登记备案任何基金。回顾2025年，机构全年仅备案了珠海横琴红杉见远创业投资基金合伙企业（有限合伙）1只基金，注册出资额为12.35亿元。基金主要出资方LP为美国卫浴品牌科勒的CVC科勒投资和腾讯投资，前者通过两个平台合计持股81.1%，后者约持股1.13%。

　　统计区间内，红杉中国公开披露的股权投资事件共16起，约为2025年同期的4倍，与2026年6月基本持平。往期数据显示，机构近13个月内呈先抑后扬、高位震荡态势。2025年7-10月，红杉中国的投资相对低频，月均投资事件数仅为4起，8月甚至一度触底至2起。随后，其投资数量稳步回升，2026年3月达到历史高点17起。4-7月，机构活跃度基本稳定在14-16起的高位区间，显示出头部机构资金储备充足、“马太效应”加剧的特征。

　　从投资阶段来看，本月红杉中国投资策略展现出明显的“风险偏好前移”特征，早期阶段（天使轮和Pre-A轮）合计占比高达62.5%，仅天使轮就占比接近四成。机构致力于将核心资源向产业链的最前端倾斜，在技术萌芽期和商业验证期锁定优质标的。而在其投资组合中，成长期的A轮、B轮和C轮均匀分布，以漏斗型结构平衡整体风险收益比。

　　从行业分布来看，人工智能赛道占据红杉中国7月投资的绝对主导地位，占比达到56.3%。其中，AI通用应用和智能机器人近乎平分秋色。这种压倒性的配置表明，红杉中国已将AI视为未来3-5年最确定的超级周期，并正在通过密集的资本投入来构建其在AI领域的全产业链护城河。先进制造和医疗健康紧随其后，投资数量分别占比18.8%、12.5%，前者主要投向集成电路领域，后者则覆盖医疗器械和医疗技术。

　　就投资区域分布而言，红杉中国锁定最具创新活力、资本密集度最高的北京和上海，两大城市获投企业数量各占近三分之一，形成稳固的“双核”格局，这与其聚焦早期、前沿科技赛道的投资策略高度吻合。北京拥有全国顶尖的高校资源和基础研究实力，是基础大模型和硬科技创业的首选地；而上海是国际化程度最高、金融资本最活跃、且拥有完善集成电路和生物医药产业链基础的城市。与此同时，四川以12.5%的占比成为第三大重仓地区，显示出中西部科创高地的崛起正在获得顶级资本的实质性认可。

　　连续三轮参投Meshy AI 估值已突破百亿规模

　　AI 3D内容生成工具研发公司「Meshy AI」近日宣布完成近4亿美元B轮融资，投后估值超过100亿元，刷新AI 3D赛道单轮融资规模与估值双项纪录。本轮由 IDG 资本、经纬中国、Monolith 砺思资本等投资方共同投资，Granite Asia、HongShan红杉中国、BAI 资本、源码资本等老股东跟投加注。公开信息显示，这是红杉中国第三轮参投Meshy AI。

　　Meshy AI成立于2021年，致力于通过直观、轻松的内容创建方式，改变当前3D内容制作生态系统。目前，公司提供三种使用方式，包括文本转3D、图像转3D以及文本转纹理，三种模式均可在 60 秒内输出结果。据公开报道披露，Meshy AI注册用户已超过1200万，平台累计生成的模型超过1亿个，4月ARR（年度经常性收入）达到4000万美元以上。公司合作客户包括Nexon、网易游戏、三七互娱等游戏公司，拓竹、创想三维、xTool等3D打印公司，以及Hugo Boss、瑞典艺术与设计博物馆等品牌和文化机构。

责任编辑：杨舒

创投月报 | 7月募资、投资活跃度再创新高月之暗面、可灵AI贡献近四成融资额

新浪证券 — Thu, 06 Aug 2026 05:15:13 GMT

　　2026年7月，国内一级市场在募资与投资端均展现出极强的“硬科技导向”与“头部聚集效应”，整体呈现出“量价齐升、结构优化”态势。

　　以“国家队”与产业资本为主的耐心资本，正注入前沿科技与未来产业，人工智能与先进制造是绝对的双核心引擎。AIGC及具身智能等持续吸金，半导体、商业航天、量子计算等赛道获国资与产业资本的长线支持。长三角地区凭借密集的产业集群效应成为投资活跃度最高的区域，而北京依托其在人工智能与航天领域的深厚积累，成为大额投资聚集地，单笔融资规模显著领先。

　　据中国基金业协会数据显示，7月新增登记私募股权、创业投资基金管理人4家，同比下降75.0%、环比翻番；已注销的私募股权、创业投资基金管理人共90家，近四分之一为主动注销。月内新增备案私募股权投资基金152只，同比增长16.9%，环比微降1.3%；新增创业投资基金686只，同比激增180.0%，环比小幅增长14.7%。从基金类型合计来看，单月新增基金总数838只，同比、环比分别增长123.5%、11.4%。由此可见，虽然随着监管趋严，新管理机构的准入门槛提高，但存续机构仍在密集设立新基金，尤其针对早期项目的资金供给显著改善。

　　投资端热度在二级市场的科技叙事带动下持续走高，且向头部大额交易集中。基于公开数据不完全统计，7月国内共发生股权投资事件892起，同比增长61.6%，环比增长17.2%；披露投资总额达1179.78亿元，继6月后再次突破千亿规模，约为2025年7月的1.64倍；平均单笔投资金额同比基本持平，达到1.32亿元，环比降幅约为14.8%。

　　大部分资金流向人工智能、先进制造等特定高估值赛道。基础大模型Kimi母公司「月之暗面」完成新一轮35亿美元融资，折合人民币236.19亿元，投后估值高达350亿元。快手孵化的视频生成式大模型公司「可灵AI」获近30亿美元融资，投资方包括腾讯、阿里云、百度、华策影视、厚为资本以及多家国资产业基金和头部投资机构，投后估值接近180亿美元。两笔百亿融资合计约占本月披露投资总额的37.2%。

　　从阶段分布来看，A轮作为连接早期孵化与成长期扩张的关键环节，投资事件数继续占据首位，7月共发生287起，披露金额432.23亿元；紧随其后的是天使轮，事件数达260起，金额为74.47亿元。F轮在「月之暗面」单笔大额融资影响下，披露金额超过230亿元。

　　“投早、投小”策略不断深化。7月，早期投资（包含种子轮、天使轮、Pre-A轮）事件数合计达357起，占总投资事件数的40.0%；投资金额共130.69亿元，占比约11.1%，是一级市场流动性的主要承载区。从投资事件数占比来看，早期投资稳中有进，同比、环比分别上涨7.1个百分点、2.6个百分点。这表明在当前的市场环境下，投资机构依然倾向于在产业链上游和初创期进行布局，挖掘高成长潜力的“独角兽”。

　　结合往期数据分析，A轮作为企业发展的关键里程碑，此前长期“量稳价低”。7月其投资事件数共计287起，活跃度创下近13个月新高，同比、环比分别增长58.6%、10.0%；披露总金额录得432.23亿元，虽然较6月回落32.9%，但接近2025年同期的7倍，金额井喷且维持高位，说明资本对于具备初步商业模式验证的成长期企业保持极高的配置意愿。值得关注的是，本月A轮的平均单笔投资额约为1.51亿元，远高于往期均值，「蚂蚁国际」、「星辰技术」等多个明星项目备受资金追逐。

　　从行业分布来看，先进制造与人工智能占据“半壁江山”，两大赛道投资事件数合计贡献52.5%，披露金额更是合计占比75.9%。在先进制造赛道内部，集成电路领域的投资事件数共计114起，投资金额约为123.92亿元，分别占比46.9%、62.7%。航空航天领域表现亮眼，53起事件共获66.11亿元投资额。其中，商业遥感卫星公司「长光卫星」完成近50亿元股权融资，由长发集团、陆石投资联合领投，诚通基金、东方资产等参投，海通创新、深创投等老股东持续跟投。

　　而在人工智能赛道内部，AI通用应用领域首次超过智能机器人，投资数量和金额分别占比42.7%、41.5%。AIGC在「月之暗面」单笔大额融资的推动下，披露投资额高达300.12亿元，约占赛道投资总额的43.0%。通用人形机器人公司「逐际动力」完成近2亿美元的Pre-IPO轮融资，投后估值达150亿元，目前已完成股改，预计将赴港上市。

　　结合往期数据分析，先进制造投资深受宏观政策、行业技术突破以及资本情绪周期的剧烈影响，2025年9 -10月以及2026年2-3月实现“量价齐升”。7月赛道共发生投资事件246起，披露投资总额约为197.75亿元，双双突破近一年纪录。与2025年同期相比，两项指标分别激增127.8%、386.5%；相较2026年6月高位亦保持增长趋势，增幅分别为30.9%、155.6%；平均单笔投资额回升至8038.73万元，集成电路、航空航天、智能装备等高估值细分领域本身需要重金投入，推高了交易均值。

　　从地域分布来看，投资热度呈现出明显的“头部聚集”效应，且区域分化特征显著。长三角地区是市场活跃度的绝对主力，上海、江苏和浙江的投资事件合计411起，约占比46.1%。北京尽管以109起事件排名第五，但披露金额高达惊人的594.36亿元，约为第二名上海的3.54倍。福建首次跻身前十，投资事件数和披露金额同比分别增长142.9%、113.0%，环比增幅均超过240%。

　　结合往期数据分析，作为长三角龙头，上海在经历短暂调整后，迎来了强势反弹。就投资频次而言，2025年下半年震荡上行，进入2026年后月均投资事件数基本保持在80起以上。7月达到153起历史峰值，同比、环比分别显著增长91.3%、71.9%。就披露投资金额而言，2025年下半年至2026年初，上海企业的获投资金总额波动较大，一度低至38.68亿元。2026年3月至5月，受「游宝阁」、「阶跃星辰」等大额融资事件影响，整体金额稳步攀升至272.21亿元。6月虽然短暂冷却，7月在「蚂蚁国际」12亿美元A轮融资带动下重回百亿规模，同比、环比分别增长117.7%、127.5%。

　　活跃机构

　　本月投资活跃度排名前三的机构为HongShan红杉中国、中科创星和东方富海，参投事件数分别为16起、13起、12起。投资总量在10起以上的机构共有11家，其中国资背景机构占近四成。从被投企业的行业分布来看，活跃机构的配置策略以人工智能和先进制造为主，量子科技正逐渐成为新宠。

　　募资端由“国家队”主导，联手产业资本精准投向“硬科技”赛道。中核产业基金旗下的战新基金近日实现关账，注册出资额高达27亿元。该基金由中国核工业集团有限公司、中国核工业集团资本控股有限公司、诚通科创江苏基金、江苏南京新型电力产业专项母基金等共同出资，重点围绕核电、核技术应用、新能源、新材料、新一代信息技术、电力、高端装备等产业链领域展开投资。

　　长石资本宣布其四川长石硬科技三期基金完成最终关账，募集规模达12.75亿元。本轮募资的基石投资方LP包括策源资本、成都交子、上海科创，新晋LP则包含东莞产业链发展母基金、中金横琴、中信私募、浙江金控、衢州金控等机构及母基金，产业投资方由上市公司卓胜微、迈为股份、实朴检测、蓝海华腾组成。

　　公开报道显示，该基金将以AI驱动的硬科技全产业链为核心，投资覆盖从底层能源基座到上层智能应用的关键环节，主要聚焦六大核心硬科技支柱产业：终极能源（可控核聚变）、终极算法（量子计算）、基础设施（AI Infra）、交互执行（具身智能）、智能终端（AI硬件）及智能应用（AI Agent）。

　　此外，深圳市深科创种子创业投资基金合伙企业（有限合伙）同样完成终关。基金由深圳科创学院、深圳天使母基金、松禾资本、汇通金控四方共同发起设立，松禾资本被委派担任管理人，注册出资额已超过2亿元。依托深圳科创学院在硬科技领域的人才与项目孵化体系，该基金重点聚焦智能终端与人工智能两大核心领域，覆盖海洋科技、智能装备、具身智能、运动科技等前沿方向。

　　大额投资

　　本月共有7起规模超过20亿元人民币的大额投资事件，披露投资总额合计670.35亿元，约占披露投资总额56.8%。

　　统计区间内，大额投资事件呈现出明显的赛道集中度和资金来源结构化特征。人工智能依然是吸金能力最强的赛道，大额事件约占比近六成，且以“人民币+美元”双轮模式驱动。除了「月之暗面」和「可灵AI」，「Meshy」B轮融资近4亿美元，专注于3D内容生成AI工具；「生数科技」B+轮融资5亿美元，深耕视频大模型和物理世界动作模型研发，这说明AI投资已从基础模型向具体应用场景扩散。

　　先进制造领域则迎来了Pre-IPO级别的成熟项目与早期半导体项目的双重爆发。「长光卫星」上市前完成了一轮50亿元融资，意味着商业航天或将进入资本市场收割期。半导体封装和中试公司「星辰技术」A轮获得40亿元融资，反映了资本市场对解决“卡脖子”问题的迫切需求和高溢价支付意愿。航空航天和半导体都是重资产、长周期赛道，需要通过懂产业、有资源的“耐心资本”和国家队来推动。

　　新兴赛道

　　本月量子科技表现突出，共有13家企业完成10.50亿元融资。其中，量子密码研究商「问天量子」宣布完成6亿元B轮融资，由合凡资产联合上市公司证通电子（维权）、泸州老窖旗下的金舵投资、中天汇富共同出资。

　　问天量子成立于2009年，依托中国科学院量子信息重点实验室，公司已构建起具有自主知识产权的量子保密通信核心技术体系。其自主研发的系列化产品涵盖量子密码通信终端设备、网络交换/路由设备、核心光电子设备与模块、开放式实验系统、科学仪器以及网络化安全管控和应用软件等，并提供量子信息安全系统整体解决方案，广泛应用于政务、国防、电力、金融、通信及科研教育等关键领域。

责任编辑：杨舒

这届AI办公，名字比产品还难用

Thu, 06 Aug 2026 01:41:17 GMT

来源：盒饭财经

不是Work，就是Cowork。

作者 | 姚赟

头图及封面来源 | GPT

ChatGPT Work、Claude Cowork、Microsoft 365 Copilot Cowork、WorkBuddy、纳米Work、Kimi Work、TRAE Work、QClaw……

看完这堆名字，有什么感受？

对于在多邻国已拥有两百多天打卡成就的我来说，大概是这样的：

每个单词都认识。连起来，还是得想一想。而在试着准确、快速想打出其中几个名字时，是这样的：

好多年没见这么反常的事了。

过去，跨国公司进入中国市场，通常要做一次翻译。BMW翻译成了“宝马”，Mercedes-Benz翻译成了“奔驰”，Procter & Gamble翻译成了“宝洁”，还有Microsoft的微软。

中国互联网公司更少给普通用户出英文阅读理解。淘宝，当时也没冲着Amazon直接叫“taomazon”；百度，也不是叫“Boogle”。

产品的名字“翻译”不能只换一种语言，重点是换一种理解方式。2003年5月上线的淘宝，名字本身就有“淘到宝贝”的意思；2011年1月上线的微信，也没有把“即时通信”写进产品名里。用户顺口就能说出来，才有机会慢慢知道它能做什么。

但在最近火热的“AI办公”领域，这套常识像是暂时失效了。

1月12日，Anthropic推出Claude Cowork研究预览。2月12日，阿里云Qoder系的QoderWork开放公测。3月9日，腾讯WorkBuddy公开上线；同一天，微软公布Microsoft 365 Copilot Cowork。6月3日，Kimi Work上线并进入Beta测试。6月9日，字节把TRAE SOLO改名为TRAE Work。6月16日，Microsoft 365 Copilot Cowork全球正式商用。7月9日，OpenAI又上线ChatGPT Work。

半年时间，一批大公司像商量好了一样，直接把Work和Cowork变成一道“阅读理解”，贴在产品门口。

而这道阅读理解，恰好暴露了现在AI办公产品问题：技术已经从Coding走向Work，名字却还停在工程师的屏幕上。大家知道AI办公的市场不全是程序员的，却还没有学会如何用产品和大众沟通。

一套来自程序员的Coding语言，正在接管办公

1月12日，Anthropic推出Cowork研究预览，试图将开发者工具的核心能力带给普通用户。

推出后，Anthropic自己也讲过这段产品的来历。当时公司内部的市场、数据等非程序员团队，使用中开始绕过Claude类的聊天框产品，使用Claude Code处理复杂的非编程任务。

Claude Code是Anthropic的终端AI编程助手，在能力外溢后，Cowork诞生。

Cowork继承了Claude Code处理长任务、操作文件和调用工具的能力，同时针对非技术用户重做了交互、授权和安全边界：用户不必进入终端，可以直接选择工作文件夹、查看进度并在关键节点接管任务。

从产品关系看，Cowork可以被理解为Claude Code面向非技术用户的“低门槛普及版”。诞生之初，Cowork承担的使命就是打破普通职员与软件工程师间的“代码高墙”。

7月，Anthropic公布了一组使用数据。研究团队按设定上限抽样了5月11日至31日之间约120万次匿名汇总的Claude Cowork会话。最大的一类是“业务流程与运营”，占33.4%；其次是内容创作与文案，占16.4%。两类合计49.8%，Anthropic将其概括为大量“围绕工作的工作”：汇总进展、制作材料、整理信息和维护流程。

这个无心插柳的故事，同样发生在字节身上。

6月9日，TRAE在官方博客中宣布：TRAE SOLO更名为TRAE Work。TRAE最初的定位就是服务开发者。但过程中团队发现，用户已经在用它写产品需求、处理数据集、做营销计划和研究。于是产品增加Work与Code两种模式，把原来围绕代码库工作的Agent，推向更广的专业人群。

TRAE在公告中把两款产品的分工概括得很直接：TRAE IDE继续深入软件工程，TRAE Work则横向进入更广泛的专业工作。

阿里的Qoder在公告中，也用了几乎同样的句子。2月12日，QoderWork发布时，它在其官网的官方文档中的定义是：把Qoder的Agent能力从编码带到日常工作。

擅长内部跑马的腾讯，也没有另起炉灶。

3月9日公开上线的WorkBuddy，由CodeBuddy团队推出，并与CodeBuddy共用账号体系和Credits。一套已经在Coding场景中得到验证的Agent能力，被推向了两个群体：一个面向程序员，一个面向知识工作者。

6月5日，在发布企业版时，腾讯又把两款产品并列放进“Buddy家族”。腾讯在官方公告中，将两款产品并列放进了“Buddy家族”。CodeBuddy负责开发场景，WorkBuddy面向更广泛的知识工作者。Code没有消失，只是Work开始走到大众视野中。

这不是巧合。

Coding Agent较早集中解决了一组难题：读取项目文件，自主拆解任务，调用终端和工具，持续运行较长时间，展示改动，并在条件允许时运行测试、提供回滚或恢复机制。溢出后，把“代码仓库”替换成“工作文件夹”，把“提交代码”替换成“交付PPT、Word和Excel”，一套新的办公产品骨架就出现了。

从技术和工程角度看，这条路非常合理——成熟能力当然应该复用。第一轮流量数据，也为这条路径提供了初步信号。

7月22日，易观分析公布2026年6月桌面端AI原生办公智能体数据。纳入统计的17款产品，单月访问量合计超过6000万次。其中，与CodeBuddy同源的WorkBuddy达到2097万次；从Qoder编码产品延伸而来的QoderWork达到788万次。QuestMobile在7月14日发布的AI应用市场半年报中还提到，WorkBuddy近三个月的活跃用户规模增长了115.3%。

复用技术没有问题。但，照搬命名结构语法，这种惯性却可能会是问题。

制作：盒饭财经

以上不完全统计中，不难发现名字难念还只是表象。更核心的问题是，这些名字像是套了一个模板：“母品牌+能力标签”。

Work负责告诉用户：这一次不是聊天，是干活。

Cowork负责告诉用户：这一次不是一个按钮，是一个能和你一起干活的角色。

Agent则更进一步。它描述的是技术结构：模型能够规划、调用工具并采取行动。

除此，还有一套语言来自OpenClaw生态。4月21日，腾讯在《腾讯推出QClaw海外版，降低AI智能体部署门槛》一文中就强调：这款产品基于开源OpenClaw构建，希望让非技术用户在三分钟内完成部署。

产品把部署时间压缩到了三分钟，但“Claw”这个名字仍要求普通用户先理解一层来自开源社区的技术隐喻。

与Code不同，办公不是一个纯专业市场。

写周报的人、整理报销的人、做销售复盘的人，不需要先判断产品属于哪一种Agent架构。Coding产品面对的是主动寻找新工具的人，而大众办公面对的，却是大量没有迁移意愿、也没有术语耐心的人。

同一套名字，在前一个市场是身份标签，在后一个市场就是使用成本。更麻烦的是，Work已经从解释品类的词，变成了一条拥挤的街。

现在AI办公产品的名字，更像是一个未翻译完的半成品。

所谓翻译，不是把产品名的英文换成中文。它至少包含四件事：把技术语言翻成用户语言，把抽象能力翻成具体场景，把全球通行的概念翻成本地文化里的表达，再把一种新交互翻成用户熟悉的经验。

好产品，更要配好“翻译”

太阳底下没什么新鲜事。

1981年，Al Ries和Jack Trout在《定位》中把名字视为挂进用户心智的“钩子”。该书20周年版连续用了四章，来讨论名字的力量、无名陷阱、搭便车和品牌延伸。

名字不能只说明产品属于什么，还要帮助用户把它单独挂在一个位置上。放到面向大众的消费产品中，这个“钩子”的作用尤其明显。

商业中，这样的案例更多。

1979年10月21日，《人民日报》第六版在介绍戴姆勒—奔驰时，专门解释了一次改名。

“戴姆勒—奔驰”公司是世界上历史最悠久的汽车公司。1886年，戴姆勒与本茨两人各自制造了一辆汽车，据说，这就是世界汽车的雏型。通常这一年被认为是汽车诞生的年代。之后，两人又各自设立了汽车制造公司。1926年，两公司合并成戴姆勒—奔驰公司，产品牌名叫“默赛得斯—奔驰”。

文中还写道：“在中国，人们过去习惯简称它为‘本茨’，去年（1978）起改译为‘奔驰’。”

这篇报道至少说明，1978年前后，《人民日报》已经开始使用“奔驰”这一译名。而这个名字，从中文阅读效果看，它兼有对Benz的声音联想，又直接给出汽车飞驰的画面。

品牌跨过市场边界，需要一场具体的语言工程。

1988年8月18日，P&G在广州参与成立其在华第一家企业，注册名称就是“广州宝洁有限公司”。广州宝洁是P&G在华成立的第一家企业。英文缩写P&G一直没有消失，但大众首先记住的是“宝洁”。

中国互联网行业，也是如此。

2000年1月，百度在北京中关村起步。2002年2月，百度的官网发布了一篇名为《李彦宏众里寻她“千百度”》的文章。文中，解释了“百度”的名字来源。

搜索，让李彦宏想起辛弃疾词中的名句“众里寻她千百度”，和突破“事情做到九十九度就是做到头”的说法。百度就是要力争做事做到一百度，做到顶上开花的境界。

那时的百度，在C端的知名度不高。自我介绍是“百度，是一家立足于自主掌握并提供互联网核心技术的技术型公司”。为了更好让大众理解，甚至补充解释，是为sina、sohu、263等门户网站提供搜索引擎服务的。

如果按照现在“母品牌+能力标签”的结构，或者借势海外对标产品，对那时的百度来说可以叫“xxx Search”或者Google变体。但它却选择把“反复寻找”的动作变成了一个可以拥有的品牌词。

2003年5月，淘宝上线。阿里官网中，则把Taobao直译为“search for treasures”。它既让人猜得到和购物有关，又没有把自己锁死在“在线商城”四个字里。

2003年10月，淘宝推出支付宝担保交易服务；2004年12月，支付宝正式成立。它最初解决的是网上交易中买卖双方缺乏信任的问题。而“支付宝”这个名字，几乎是一句功能承诺。可当它后来扩展到转账、缴费、理财和线下服务时，这个名字并没有立刻失效。

2011年1月，微信上线。腾讯在官网的公司简介中记录了这一时间点。那时，它没有叫Mobile IM，也没有把通讯、朋友圈、支付、小程序都塞进名字。先是两个常用汉字，能力再一点点长进去。

这些名字没有统一模板。

百度有文化出处，淘宝有动作和画面，支付宝接近功能直译，微信则由两个常用汉字组成，读写门槛很低。它们共同完成的，是把一个新产品变成当地用户能说、能记、能转述的东西。

而当下的AI办公，缺的恰恰是这层新增的形象。

Work、Cowork、Agent都准确，却只准确到了行业内部。它们说明了产品团队怎么理解自己，没有完成普通用户怎么理解产品。

名字没有答案，因为产品还没有答案

清楚，只是其中一环。

2008年，Yeqing Bao、Alan T. Shao和Drew Rivers在《广告研究杂志》发表研究，通过一项现场研究和一项实验室研究考察新品牌名。结果显示，名字与品类是否相关、联想是否正面、是否容易发音，都会影响人们对新品牌名的偏好。这虽不能证明“顺口就会成功”，但说明发音与品类联想会参与消费者对新品牌名的判断。

Kevin Lane Keller在2013年第4版《战略品牌管理》中给品牌要素列了六项标准：容易记忆、有意义、令人喜欢，同时还要能迁移、能适应、能受到保护。多本相关教材也保留了“选择品牌要素”和“为新产品命名”的专门章节。

结合这些研究，再针对AI办公产品的命名问题，可以将其中与用户理解最相关的部分改写成四个更直观的问题：说得出吗？记得住吗？猜得到吗？长得大吗？

制作：盒饭财经

说得出，意味着容易发音、输入和转述；记得住，意味着与竞品有差异，形成独立心智位置；猜得到，意味着让目标用户能形成基本品类联想；长得大，代表着不被眼前功能锁死，具有容纳未来的能力。

真正的翻译，也不是把Work机械地替换为“工作”，把Agent替换为“智能体”。如果一款产品最后叫“千问智能体办公工作台”，它可能每个词都准确，整体却更难用。

问题是，为什么花了大量人力、精力和财力要做AI的互联网大厂，明明过去可以取出那么多好名字，最后仍然选择Work和Cowork？

AI办公这个新出的品类很神奇：它像工具，用户下命令，完成任务；它又像同事，会自己规划，长时间运行，中途回来问问题；它也像操作系统，连接文件、浏览器、邮件、日历和企业软件，试图成为所有工作的上层入口。

AI办公产品至少在四种定位之间摇摆。它可以按使用场景命名，也可以按人机关系命名；可以强调技术机制，也可以模拟组织角色。

ChatGPT Work选择的是场景，Claude Cowork选择的是关系，Agent选择的是技术机制，“数字员工”选择的则是组织角色。

这也是当下AI办公的产品债务。名字越宽，产品越需要在每一次传播中重新解释：能读本地文件，能操作浏览器，能做PPT，能跑定时任务，还能连接企业应用。

现在的AI办公产品，有些像智能手机普及前的“掌上电脑”，也像短视频形成稳定产品心智前的“移动视频”。它们需要的除了更强的能力，还有一次类似iPhone从概念走向大众、抖音把短视频变成日常表达方式的产品化跃迁。

或许，当AI产品找到自己的“iPhone时刻”后，好名字就来了。

参考资料：

1.《Claude Cowork，The work behind your best work》，Claude官网

2.《Get started with Claude Cowork》，Claude官网

3.《Anthropic发布Claude Cowork：“AI通用代理”来了？“无需编程”的Claude Code！》，华尔街见闻

4.《Introducing TRAE Work》，TRAE官方公告

5.《QoderWork：不只是聊天，帮你把事情做完的AI工作助手》，Qoder官网

6.workbuddy产品介绍，workbuddy官网

7.《腾讯云首发效率智能体工具集，构建面向多元人群的AI生产力入口》，腾讯官方公告

8.《腾讯推出QClaw海外版，降低AI智能体部署门槛》，腾讯官网

9.“Creating New Brand Names: Effects of Relevance, Connotation, and Pronunciation,” Journal of Advertising Research, Yeqing Bao, Alan T. Shao & Drew Rivers

10.Al Ries & Jack Trout, Positioning: The Battle for Your Mind, 20th Anniversary Edition, McGraw-Hill, 2001.

11.《全球驰名的“奔驰”汽车》，人民日报

12.宝马公司简介，BMW中国香港官网

13.《世界500强跨国企业总裁专访活动（2021年总第19场）》

14.《宝洁在华20年以可持续发展战略为风向标》，中国日报网

15.《李彦宏众里寻她“千百度”》，百度官网

16.《TaoBao：A consumer lifestyle platform loved by Chinese consumers》,阿里官网

17.蚂蚁集团的公司沿革，蚂蚁官网

18.腾讯公司简介，腾讯官网

19.《Strategic brand management : building, measuring, and managing brand equity》，Kevin Lane Keller

20.《QuestMobile 2026年AI应用市场发展半年报》，QuestMobile研究院

21.《How people are using Claude Cowork》，Claude官网

22.《2026年6月中国桌面端AI原生办公智能体平台访问量出炉》，易观分析

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

“抽象营销”扎堆：一笑过后，品牌能留下什么？

Wed, 05 Aug 2026 02:03:38 GMT

来源：深响

“搞抽象”似乎成了品牌营销的必修课。

前有“雪王”公交巡游，昭告天下自己要上2026河南春晚，甚至专门拍了一段彩排vlog，秀起了倒立打鼓才艺；后有世界杯期间“哈兰德哈王老吉”、“姆巴佩补水啦” 这些洗脑广告词刷屏全网，各路赛场杀神秒变互联网“梗王”；瑞幸与多邻国更是把抽象玩成连续剧，从官宣 “联姻” 到上演离婚又复婚、连下11蛋等荒诞戏码，不断整出新的活儿……

哈兰德 × 王老吉、蜜雪冰城、瑞幸 × 多邻国

图源：微博

在注意力极度稀缺、舆论环境愈发敏感的当下，传统的单向输出式传播越来越难打动用户，品牌急需找到一套大众能快速理解、愿意参与互动的沟通方式。而 “抽象” ，恰好踩中了当代人共有的情绪点——不讲大道理、不用端着架子，品牌只需要一个热梗、一段反差剧情，就能和用户对上信号、达成情绪同频。

但必须看清的是，抽象营销只是一条高效的破圈捷径，绝非品牌建设的终极答案。

当所有品牌都挤上抽象赛道时，更值得思考的问题随之而来：抽象的边界到底在哪里？一场热闹的营销过后，除了博消费者一笑，品牌还能留下什么？愈发抽象的营销画风，又能否和品牌调性长期兼容？

抽象营销“三板斧”：

找喜剧人、蹭热门梗、造反差感

梳理近年的出圈案例不难发现，绝大多数抽象营销都遵循三套主流玩法：合作自带国民度和抽象基因的喜剧明星、借力全网流行的热门梗、用反差剧情制造记忆点。这“三板斧”各有侧重，共同构成了抽象营销的高效操作模板。

首先，合作高国民度的喜剧人是风险最低、最有确定性的安全牌。

因为喜剧人本身就是自带辨识度的“抽象符号”：有稳固的受众基础和清晰的人设标签，品牌不需要从零搭建用户认知，只需要把产品特质和喜剧人的个人标签做绑定，就能快速放大抽象效果、让观众代入剧情，并充分发挥明星的魅力。

比如RIO今年的春节短片，以“新年出逃记”为主线剧情、致敬电影《芭比》，让“绑匪”张兴朝带着“人质”闫妮一路躲过烦人的亲戚、抛掉日常琐事，过上一个人的“自在春节”。除了摆脱“过年焦虑”的主题深得人心之外，张兴朝和闫妮的出演也加分不少：前者有自成一派的无厘头风格，后者更是内娱公认的 “微醺代言人”，二人的气质都和RIO的产品、营销场景高度契合，被网友夸赞“选角封神”。

RIO × 张兴朝、闫妮春节短片

图源：视频号

乐堡啤酒和王勉合作的短片，则利用了后者“打工人嘴替”的人设，以“反向述职”为主题，借王勉的口来大肆吐槽老板画饼、天天早八、狂改PPT等职场痛点，自然带出乐堡啤酒解压放松的卖点，把喜剧人的人设价值转化成了品牌的传播筹码。

喜剧明星没有太多偶像包袱，亲民、接地气的形象自带舆论包容度。所以哪怕玩梗的尺度稍大、吐槽狠一些，网友也大多会觉得 “这确实是TA能做出来的事”，不容易引起反感。

乐堡 × 王勉“反向述职报告”

图源：视频号

其次，蹭互联网热梗也是一个高效率、自带传播优势的玩法，能帮品牌搭上“流量顺风车”。

谐音梗、剧情梗、角色梗等等，都是现成的营销切入点，品牌能直接套用。而且梗本身就来自用户的集体创造，是全网最熟悉的共同语境，品牌只要融合得当，用户一眼就能看懂，是打进圈层“内部”的低成本捷径。

比如中国移动和王耀庆的合作，把角色梗用到了极致。借助王耀庆 “国民舅舅” 的标签，量身打造 “一个好网‘舅’选移动” slogan，并在广告片里融入了王耀庆标志性的“摇摇舞”，主打简单好记又自带笑点。

中国移动 × 王耀庆

图源：视频号

麦当劳和向佐的合作，则充分发挥融梗的作用：借世界杯的赛事热点，让向佐扮演守门员守卫“金拱门”，配搭上“向左踢，向右踢，踢上金拱门”的魔性台词，扑救后还不忘加上经典“扶鼻”耍帅动作……在一条广告里把谐音梗、赛事热点、演员个人梗全融到一起，每一个点都能戳中对应的受众。

当品牌学会用用户熟悉的梗对话，便会让用户产生“它居然也懂这个”的亲近感，也更容易激发用户的自发讨论和二次创作，实现流量的叠加效应。

麦当劳 × 向佐

图源：视频号

如果说前两种玩法的关键在于借势，那么反差式抽象就是用“预期违背”来制造冲击力。

打破固有预期一直是最经典的喜剧创作逻辑之一，它既可以第一时间抓住观众注意力，也可以利用反差带来的错愕感形成更强的记忆点。而且不同于联动喜剧人、融梗只能围绕现有资源进行开发，制造反差感的形式更多样，创作自由度更高，给品牌留足了发挥空间。

最常见的有自嘲式反差，用轻松诙谐的口吻来解构严肃主题。

多邻国是这方面的资深玩家，除了前面提到的瑞幸“联姻”事件之外，还曾官宣“账号去世”，紧接着又“原地复活”，其实是在调侃用户打卡总是半途而废，用自嘲的方式消解枯燥乏味的学习；为了换新logo，多邻国还给前logo“猫头鹰”举办了“风光大葬”，难怪有粉丝调侃“多邻国永远在各种去世的路上，就像学习中的我一样”。

多邻国为前logo办“葬礼”

叙事反差也很常见——“一本正经地胡说八道”，永远能给人带来意料之外的惊喜和触动。

比如蒙牛和马宁合作的广告《马宁的软肋》，套用谍战片的故事外壳，让马宁带着“神秘行李箱”出征世界杯，“特工”们大费周章想换走箱里的红黄牌，结果发现里面装着的竟是蒙牛软牛奶。严肃的叙事外壳和无厘头的内核形成反差，还呼应了“马宁没有软肋”、“卡牌大师”这些热梗，自然能给人留下深刻印象。

蒙牛 × 马宁

图源：视频号

再就是人设上的认知反差：老艺术家玩梗、猛男卖萌、爆改文艺女神都是品牌的经典操作。

韩束和马思纯的春节TVC，用神奇的黏土画风配搭上“马黏马思纯”的洗脑广告词、双马尾造型，彻底颠覆马思纯过往的文艺形象；优酸乳则让以“忧郁小生”形象示人的蒋奇明扮演一颗柠檬，围绕 “柠檬到底算水果还是调料” 展开辩论，用看似抽象的剧情解构“偏见与标签”的主题，并传递出 “嚼着吃柠檬” 的产品卖点。

韩束 × 马思纯、优酸乳 × 蒋奇明

图源：微博

整体看下来，抽象营销这“三板斧”能奏效，归根结底是精准击中了当下品牌传播的痛点。

一是消解了传统广告的“爹味”。年轻人最反感说教，当品牌不再试图站在高处教育用户，而是放下身段和用户玩到一起，用共通的语言拉近关系，才能获得用户由衷的认同。

二是降低了试错风险。喜剧人的路人盘、热梗自带的流量，已经奠定了传播基础。而且抽象营销传递着轻松、松弛的氛围，留足情绪缓冲空间——所谓“伸手不打笑脸人”，即便内容质量略有参差，用户也不会太过苛刻。

三是天然适配碎片化的传播环境——不管是夸张的造型、反差拉满的情节还是简单好记的slogan，都是典型的 “记忆锚点”，用户刷到几秒就能抓住核心，完全符合当下的传播逻辑和用户信息接收习惯。

热闹过后，

抽象营销还能留下什么？

然而，抽象营销虽然自带“泼天流量”，但本质上还是一把收益与风险的并存的“双刃剑”：玩好了是神作，玩砸了很可能变成灾难。

尤其是当全行业都将 “搞抽象” 奉为营销标准答案，一窝蜂涌入同一条赛道之后，同质化审美疲劳、尺度失当、流量与留存难兼顾等副作用也开始集中暴露。

首先是严重的同质化内卷。

一个明星走红后被大批品牌扎堆合作，一个热梗被反复套用，都是行业常态。

比如《喜人奇妙夜》（简称《喜人》）火了以后，节目里的人气选手商务合作激增。张兴朝、李嘉诚这对大热CP就先后出现在瑞幸、安慕希、爱玛电动车、舒肤佳等品牌广告中，反复致敬“又唱又跳”、“梆梆不梆梆”、“脑子火辣辣的疼”等节目名场面。

当相似的内容在短时间内被“批发式”量产、推向市场，不仅会加剧用户审美疲劳、抬高笑点阈值，也彻底消解了反差感带来的记忆点，越来越难掀起用户的讨论热情。

张兴朝、李嘉诚 × 安慕希、瑞幸、爱玛

图源：微博

正因如此，很多品牌开始剑走偏锋——不断放大内容尺度，以搏取出圈机会，这就激化了尺度失衡的问题。

玩梗玩翻车的现象，在近几年愈发常见。要么发力过猛，文案、广告剧情抽象过了头，滑向了低俗恶搞；要么代入视角错误，本意想讨好年轻人，结果变成了冒犯。

像古茗让门店员工脖子挂着手写的 “谢罪牌”、用杯托做成手铐道具向消费者 “谢罪”的闹剧，就精准踩中了这些雷点，被痛批 “拿打工人的尊严博流量”，逼得品牌下场“真·谢罪”。奈雪也曾因为“鉴于天气炎热用水量增加，希望各位市民能喝奶茶就不要喝水”的“节约用水”文案遭到群嘲，甚至有网友吐槽“发通知的人一定是喝奶茶喝坏了脑子”。

古茗“谢罪”视频、奈雪“节水通知”遭吐槽

图源：小红书

品牌之所以频频在用户的雷区里来回蹦跶，说到底还是因为普通的抽象营销已经卷无可卷——当常规的安全牌不再保险，就只能靠更大的尺度赌一把流量。这就不难理解，为什么竞争极为惨烈的茶咖品牌，翻车也最频繁。

然而，抽象不是万能的“免死金牌”，很多事情不是一句“开个玩笑”就能糊弄过去。相反，网络舆论的红线始终是动态变化的，不同群体的情绪边界在反复切换，试探舆论红线就像在钢丝上跳舞。

如果品牌只看到梗的热度，却忽略了梗背后的负面含义和尺度边界，本质上还是带着功利思维在套公式，无形中放大了翻车风险。

而比翻车更普遍的问题，则是营销流于表面，赚了吆喝却留不下心智。

从传播学的角度来看，自带话题属性的梗，永远比产品卖点、品牌价值这些抽象内容更有穿透力，也更容易被用户记住。这就很可能导致焦点偏移：一场营销活动办下来，洗脑的广告词火了，梗被网友玩坏了，但用户根本没记住产品核心卖点、品牌的理念到底是什么。

要知道，网络热梗的生命周期极短，很多时候只有一两周的热度。靠玩抽象吸引来的受众，也大多是凑热闹的 “乐子人”，很难直接转化成品牌的长期用户。如果一场热闹的营销过后，既没有建立清晰的心智认知，也没有形成用户的长期信任，那本质上还是逃不过 “赚了热度没赚到人心” 的流量陷阱。

而解决这个问题的关键，在于跳出单次营销思维，把 “抽象” 从一种营销技巧，塑造成统一、完整的品牌人格。

蜜雪冰城就是把抽象刻到骨子里的典型。从最早打造 “雪王”IP、推出魔性洗脑的主题曲，到近年来接连策划“雪王下江南”、“雪王互殴”、“雪王cos唐僧师徒四人”等一系列整活内容，其所有动作都围绕着 “雪王” 这个统一的抽象人格展开，并且始终和品牌亲民、接地气的调性保持一致。

久而久之，用户记住的不再是某一个单独的抽象场景或者流行梗，而是 “雪王”这个鲜明的IP，抽象也就成了品牌基因的一部分，最终沉淀下长期且稳固的心智资产。

蜜雪冰城整活内容

图源：B站

可以看到，抽象营销成功与否，并非用单纯的热度来衡量，也不是所有品牌都适合玩抽象。

抽象营销确实是当下品牌快速撬开流量大门的捷径，能用更平等的姿态、更贴近用户的语言，降低品牌和用户之间的沟通门槛。但如果把玩梗、搞抽象当成了营销的全部，那热闹过后，大概率除了一时的笑声，留不下太多有价值的东西。

说到底，抽象从来不是目的，只是一种沟通方式。真正有价值的抽象营销，不是为了抽象而抽象，而是用轻松的表达做外壳，向用户传递清晰的品牌内核。只有当抽象的画风和品牌的内在气质形成统一认知，一时的流量才有可能转化成长久的心智。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

小马L4卡车突然出王炸：80%复用Robotaxi，干线城市园区全打通

Tue, 04 Aug 2026 03:08:24 GMT

贾浩楠发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

2024年底登陆美股、2025年完成港股上市，小马智行在过去两年资本市场上的动作足够“性感”、足够吸引人：

Robotaxi业务在一线城市早晚高峰大规模全无人运营，千台量产车陆续下线——这些故事被反复讲述。

但在Robotaxi的热闹之外，你是不是感觉到这家公司好像缺点什么？

——小马智行两条腿走路战略的另一个重要业务自动驾驶卡车，近几年几乎不被主动提及，即使在财报里卡车业务贡献了大部分营收。

面对追问，官方似乎也低调处之。

直到2026年中，小马智行卡车业务，终于有了新的消息和进展。

低调多年，小马智卡做到什么程度了？

最新的进展，最重要的是产品方案——第四代重卡：

基于三一重卡纯电动平台打造，面向千台量级规模量产开发，现在的状态是已经成功量产，正在产能爬坡，即将大规模部署。

400度电以上，覆盖一两百公里的中短途往返。

全车六大冗余——制动、转向、供电、通信、感知、计算——任何一个系统出问题，车能自己安全靠边。设计寿命2万小时，全部车规级零部件。

重中之重，第四代重卡的自动驾驶套件，和小马智行第七代Robotaxi高度复用——底层都是OrinX算力配置，域控、传感器共用供应链。

算法侧，共用后端小马世界模型2.0作为基础能力，再根据场景需求进行适配。

软硬件的质变，让第四代小马智行重卡具备了从测试走向商业化的前提。

传统重卡TCO = 购车成本 + 司机工资 + 油费/电费 + 保费 + 维保 + 路桥费。

而小马L4重卡TCO = 购车成本（第四代套件降70%）+ 电费（新能源） + 保费（远低于行业） + 维保（车规级、2万小时设计寿命） + 路桥费（可选高速，因24小时可跑时效性更强）。

其中最大变量是人力成本，同时资产利用率从“一天跑8-10小时”变为“24小时可跑”。

小马智行原话是：“L4作为劳动力短缺情况下的劳动力补充，光算账就可以发挥很大价值。”

L4轻卡则是一个全新的品类：

和宁德时代合作打造的，本身可换电，适用场景是重卡无法通行的城市内部中短程货运。

18立方米的货箱，续航最高450公里，城市道路能跑70km/h，快速路能到100km/h，单公里运营成本比传统货运降40%到50%。

目前也进入量产阶段，目标2030年前达到10万辆。

同样的关键点，是L4轻卡几乎完全和Robotaxi共用自动驾驶套件。

而从轻卡，可以看出小马智行在产品方案变化背后的商业模式扩张——

从以前单一的长途干线物流，变成全链条打通：

高速干线（中国外运已经在跑）、西北大宗专线（格尔木那种拉煤拉矿的地方）、港口水平运输（中标了深圳妈湾港），以及L4轻卡即将落地的城市内部货运。

背后，是依托小马智行世界模型2.0的同一个AI司机。

货运全场景，小马怎么拉通？

理解世界模型2.0，先要理解小马智行对自动驾驶的基本判断：模型的训练目标不应该是“像人开得一样好”，而是“比人开得好”。

这意味着范式上要从模仿学习切换到强化学习。小马智行从2020年开始搭建这套体系，花了几年时间打造了一套贯穿云端与车端的完整强化学习训练系统。

不是简单的虚拟仿真环境，而是一所为AI司机建的“虚拟驾校”，让AI在里面反复练习开车，尤其是打磨真实道路上最关键也最难的能力——与其他交通参与者的博弈与交互。

世界模型1.0解决了“AI能在这个虚拟环境里学开车”的问题。到了2.0，核心变化是系统具备了自我诊断和定向进化的能力。

具体来说，2.0有三个层面的能力升级：

第一，决策理解层。引入了与车端模型联动的Intention（意图）语义层。每一次驾驶行为都会被结构化解析，系统不仅能复盘“发生了什么”，还能判断“问题出在哪里”，并把诊断结果直接反馈到后续训练流程中。

第二，数据生产层。基于自我诊断结果，系统能自动识别模型精度不足的具体场景，生成定向数据采集任务。比如系统可以自动推送指令：“请于特定时段在指定路口重点采集逆光条件下非机动车与行人混行场景数据”。

第三，训练优化层。系统能围绕车端模型的薄弱环节，在世界模型里自动生成针对性训练场景，过滤掉大量无效训练数据，让每一轮迭代都聚焦在真正的难点上。

这三层能力加在一起，本质上是把模型迭代的主导权从工程师手里交给了AI自己。

当然世界模型2.0还依赖一个自我强化的精度飞轮：大规模L4车队商业运营产生真实世界的高价值数据→世界模型提升精度→车端模型持续增强→支撑更大规模L4部署→产生更多高精度数据。

当AI驾驶能力超越人类之后，普通人类驾驶数据对模型迭代的价值已经趋近于零。

小马智行积累的是千万公里级、多城市复杂场景的纯无人驾驶数据，覆盖城区、高速、园区、停车场等全场景。这种数据规模和质量的壁垒，很难短期追上。

回到“一套系统开所有车”这个原则。

世界模型2.0是整个技术体系的底座，上面跑的是“虚拟司机”。虚拟司机不是一个针对某种车型的专用模型，而是一个可以同时学习如何开车、驾驶意图、决策和其他隐变量的通用驾驶模型。

具体到不同车型的复用程度，有一套量化拆解。

轻卡跟Robotaxi的协同度超过90%——城市ODD高度重叠、传感器方案一致、政策路径相同。

重卡的协同度在80%以上，超车、变道、跟人类司机博弈这些核心算法能力全部共享，差异主要在控制调校——重卡块头大、机械执行精度不如乘用车，需要单独调校。

这个共享逻辑的直接结果体现在成本上。小马做卡车不是从零投入。传感器、计算平台、车规级供应链全部跟Robotaxi共享。

同样花一块钱，别人是只做卡车一个业务，小马智行则是花一块钱同时推三条业务线，甚至这一块钱，都不完全是为卡车而花的。

怎么赚钱，凭什么竞争？

先看商业模式。

小马智卡当前走的是两条腿并行的路径：自己持有资产做运营服务（TaaS），以及向合作伙伴输出技术方案（ADaaS）。

TaaS这条线，2021年跟中国外运合资成立的青骓物流是典型代表。小马提供车辆和技术，中国外运提供场景和货源，双方共同承担运营成本和风险。

这个阶段的核心目标不是盈利，而是把无人驾驶卡车放到真实的物流链条里跑通、跑出数据、跑出流程。

ADaaS这条线，是从TaaS跑出一定体量和认知度之后自然延伸出来的。小马把自动驾驶方案卖给或授权给物流运营商和车队，收技术使用费。

港口场景已经有这种模式的合作落地。目前两种模式并行，随着市场对L4认知的成熟，后者的比例会逐渐提高。

愿意自己掏钱买车、自己承担运营亏损，说明它对这套系统的可靠性有足够信心，也说明这套账它在实践层面验证过能算得过来。这对吸引物流行业那些极度务实、极度厌恶风险的决策者来说，比任何技术白皮书都有说服力。

合作伙伴的布局上，逻辑也很清楚。

车厂端目前是三一重卡、广汽领程两家家。选多家有两个原因：一是让技术方案适配不同底盘；二是配合物流公司已有的品牌偏好——有些车队习惯用解放，有些用东风，你得能兼容。

再说竞争。

自动驾驶卡车行业所有玩家都在讲同一套故事：世界模型、前装量产、编队落地。概念高度趋同，技术路线也高度相似。那接下来的竞争拼什么？

小马的回应是：“不看广告看疗效。”

翻译一下：概念没有壁垒，跑出来的数据有。

具体来说，小马智行卡车业务竞争维度的差异体现在三个层面。

这三个层面的竞争，说到底是在回答同一个问题：当概念和技术路线高度趋同之后，谁先完成从“技术公司”到“运营公司”的转换。

第一，运营规模本身就是壁垒。千台级别运营遇到的corner case、积累的系统故障处置经验、运维流程迭代速度，跟小规模测试车队不在一个量级。

举个例子，小马认为只有把车放到真实的港口、真实的干线、真实的西北矿区去跑，才会遇到传感器被泥浆遮挡、车辆在弱网环境下失联、跟人类司机发生无法预期的交互——这些问题的解决方案，不是靠代码就能提前写出来的，只能在实践中摸索和验证。

这套经验体系一旦建立起来，就成了一个无法通过挖人、买技术就能复制的系统能力。

官方提到一个数据，小马智行卡车初进港口，运营效率就比同一个港口的其他自动驾驶卡车高30%左右，也就是别人20分钟跑完一趟的流程，小马智行15分左右就能跑完。

第二，冗余设计是跑出来的功夫，不是写出来的代码。比如小马自研的重卡前向传感器遮挡处置方案，说明无人驾驶的安全能力不是“有没有冗余”，而是在真实故障场景下的逻辑。

第三，资金效率。本质依然是小马智行的技术逻辑：小马做卡车不是从零投入。传感器、计算平台、车规级供应链全部跟Robotaxi共享。

技术层面的竞争优势，还体现在小马用AI对整个工作研发流程的重构，极大提升效率，也能够真正实现从“人教AI开车”到“AI自己探索”，真正有了超越人类的潜力。

L4自动驾驶行玩家过去流行一个词叫“降维打击”——用高阶技术降维做低阶场景，用L4能力降维做L2场景。

小马智卡正在上演的其实是另一个版本的故事：不单是技术降维，更是规模降维、AI体系化能力降维。

Robotaxi率先跑通了千台量产，率先打通了车规级供应链，率先把自动驾驶套件成本砍掉了70%。这些成果不是卡车团队单独奋斗出来的，而是整个公司的“基础设施”。

卡车团队直接复用——传感器、计算平台、冗余设计、世界模型——全是现成的。

卡车业务不是小马的副业，它是一个站在Robotaxi“巨人”肩膀上的业务板块，也是一个最大程度由AI本身推动主导研发的业务。

这种结构性的起点，跟任何一家独立的自动驾驶卡车公司都不一样。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

招聘丨汽车及机器人方向

Mon, 03 Aug 2026 08:07:26 GMT

图片为AI生成

岗位二：视频编导/视觉主创（机器人与智能汽车方向）

🎯 职位定位：

你将是量子位视频内容的视觉主创。

我们希望你围绕智能汽车与具身智能机器人，把硬核的技术亮点与用户价值，转化为高信息密度、高专业度、且兼具极客趣味的视觉内容。

用最具冲击力的视频语言，帮助更多人看懂产品、解析技术。

📋 岗位职责：

数据分析与优化：跟踪视频播放量、互动率等底层数据，结合用户反馈持续优化内容策略，提升渠道影响力。

🛠️ 我们希望你具备：

3年以上视频制作经验：有智能汽车、数码评测或科技类硬核内容的创作案例（请务必随简历附带作品链接）。
扎实的硬核常识：具备基础汽车与硬件知识，了解智能座舱、辅助驾驶、机器人等系统的基本原理。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

幼儿园在减少，大学还在扩张：中国教育进入结构调整期

Fri, 31 Jul 2026 07:44:15 GMT

导语

2025年，全国共有各级各类学校44.07万所，各级各类学历教育在校生28040.43万人，专任教师1870.10万人。

这依然是一个规模庞大的教育体系。但在《2025年全国教育事业发展统计公报》中，比总量更值得关注的，是总量内部正在发生的变化。

一方面，学前教育毛入园率达到92.90%，九年义务教育巩固率达到96.10%，高中阶段毛入学率达到92.00%，高等教育毛入学率达到61.30%。从学前到高等教育，中国已经建立起覆盖各主要学段的教育普及体系。

另一方面，学校、学生和教师数量开始同步回落。与2024年相比，全国各级各类学校由47万所下降至44.07万所，学历教育在校生由28646.50万人下降至28040.43万人，专任教师由1885.10万人下降至1870.10万人。

但这种下降并没有均匀地发生在所有学段。幼儿园和小学率先承受人口变化的压力，普通高中、高等教育和研究生教育仍保持较大规模，职业本科等新类型教育继续扩张。

这意味着，2025年的教育公报并不是一份简单的“教育收缩报告”。它更像是一个清晰的分界点：中国教育在基本完成普及化任务之后，正在从以扩学校、增学位、扩大招生为主要特征的发展阶段，转向由人口变化、需求升级和资源重组共同驱动的结构调整期。

普及化基本完成，

教育发展的任务正在改变

过去几十年，中国教育发展的主线相对清晰：增加学校、扩大招生、补充教师，让更多人能够进入教育体系。

在这一阶段，教育发展往往可以用增量来衡量。新建了多少所学校，新增了多少个学位，又有多少学生获得继续升学的机会，构成了教育发展的主要指标。

2025年的数据表明，这一基础性任务已经基本完成。

学前教育毛入园率和高中阶段毛入学率均超过90%，九年义务教育巩固率达到96.10%，高等教育毛入学率达到61.30%。从学前、义务教育到高中和大学，教育机会已经从稀缺资源逐步转变为广泛覆盖的公共服务。

这并不意味着教育问题已经解决，而是意味着问题的性质发生了变化。

当“有没有学上”不再是主要矛盾，教育发展的重点就会转向“资源是否匹配”“质量是否均衡”“培养是否有效”。学校数量多，并不等于资源配置合理；教师总量充足，也不代表不同地区和学科之间不存在短缺；大学在校生规模扩大，也不能直接证明高等教育与产业需求之间实现了匹配。

从2022年到2025年，全国各级各类学校由51.85万所下降至44.07万所，在校生由约2.93亿人下降至2.804亿人。学校数量和学生规模都在下降，但主要学段的普及指标仍维持在较高水平。

这说明，学校和学生数量已经不能单独代表教育发展水平。中国教育正在从追求“覆盖更多人”，转向思考“如何配置好现有资源”。

少子化向小学传导，

基础教育率先进入调整期

人口变化，是这一轮教育结构调整最直接的起点。

在整个教育体系中，学前教育最早感受到压力。

2025年，全国共有幼儿园23.19万所，在园幼儿3225.52万人，学前教育专任教师261.26万人。相比2024年，幼儿园减少约2.14万所，在园幼儿减少约358万人，专任教师减少约22万人。

如果把时间拉长，变化更加明显。2023年，全国在园幼儿还有4092.98万人，到2025年已经减少超过860万人。

学前教育由此进入园所、幼儿和教师同步收缩的阶段。过去行业面对的是“入园难”“园位不足”，现在越来越多园所面对的则是生源减少、班额缩小和运营压力上升。

普惠性幼儿园仍占幼儿园总数的87.57%，普惠园在园幼儿占比达到91.49%，说明学前教育普惠化的主体格局已经形成。但普惠化主要解决的是收费和可及性问题，并不能自动化解人口下降带来的经营压力。

尤其是民办幼儿园。2025年，民办幼儿园占全国幼儿园总数的52.10%，但在园幼儿占比只有40.63%。这意味着民办园平均承载规模相对较小，在生源下降、收费受限和人力成本刚性的情况下，面临的调整压力更加集中。

更值得注意的是，少子化已经开始从幼儿园向小学传导。

2025年，全国小学招生1461.74万人，毕业生1860.51万人，两者相差近399万人。招生与毕业生对应不同年龄群体，不能简单理解为一年减少了近400万名小学生，但这一差距清楚地反映出小学低年级与高年级之间的人口规模变化。

当前小学高年级仍承接此前规模相对较大的出生人口，而进入一年级的新生已经明显减少。随着较小年龄队列逐步进入学校，小学在校生、班级数量和师资需求都将继续变化。

初中阶段暂时仍保持较大规模。2025年，初中招生1852.81万人，在校生5509.34万人。但这并不意味着初中可以长期置身于少子化之外，而是说明人口影响存在明显的传导时差。今天小学招生的下降，将在数年后继续传导至初中和高中。

因此，基础教育资源规划不能只看当前在校生数量，还必须根据不同年龄人口的变化提前判断。否则，一些地区可能出现学校刚建成，生源高峰已经过去；另一些人口持续流入的城区，却仍然面临学位不足。

2025年，义务教育阶段随迁子女达到1274.17万人，其中小学阶段861.75万人，初中阶段412.42万人。超过1200万名随迁子女说明，全国学生总量减少与人口向城市、都市圈和经济活跃地区集中，是同时发生的。

未来基础教育更可能出现的，不是全国统一收缩，而是明显的区域分化：人口流出地区学校撤并、班额缩小，人口流入地区仍需新建学校、补充学位；部分县域教师出现富余，部分中心城市教师招聘需求依旧存在。

这也意味着，学校调整不能只追求规模效率。撤并一所乡村学校，可能提高资源利用率，却也可能增加学生通学距离、寄宿成本和家庭陪读负担。教育资源的重新布局，既要考虑人口变化，也要守住教育公平和公共服务可及性的底线。

基础教育收缩，

教育需求却在向上迁移

如果只看幼儿园和小学，2025年的教育图景很容易被概括为“学生变少了”。

但从高中和高等教育看，另一条趋势同样清晰：进入教育体系的人口开始下降，更多人却在教育体系中停留得更久。

2025年，高中阶段毛入学率达到92.00%，普通高中招生1074.93万人，在校生3039.50万人。继续接受高中阶段教育，已经成为绝大多数学生的普遍选择。

高等教育仍在扩张。全国各种形式的高等教育在学总规模达到4872.57万人，高等教育毛入学率达到61.30%；普通、职业本专科在校生3953.96万人，在学研究生429.95万人。

基础教育学生减少，高等教育规模仍然维持增长，并不矛盾。

出生人口决定进入教育体系的人数，而高中和高等教育入学率决定一个年龄群体在教育体系中停留多久。即使年轻人口总量下降，只要继续升学的比例提高，普通高中、本专科和研究生教育仍可以在一段时间内保持较大规模。

这也解释了中国教育当前最鲜明的一组反差：幼儿园在减少，大学仍在扩张；低龄教育首先收缩，教育链条却继续向上延伸。

需求上移也在改变普通教育和职业教育的关系。

2025年，普通高中招生1074.93万人，中等职业教育招生369.93万人，普通高中招生规模接近中职的2.9倍。中职毕业生404.92万人，高于当年招生人数，意味着如果招生端继续承压，中职在校生规模还可能进一步下降。

这背后反映的是家庭教育选择的变化。当高等教育机会更加普及，越来越多家庭希望孩子先进入普通高中，再通过高考争取本科教育。即使进入职业教育，学生和家长也越来越重视升学通道，而不是中职毕业后直接就业。

中等职业教育的功能因此正在发生变化。部分中职学校会进一步强化职业高考和对口升学，部分学校可能向综合高中、职普融通方向转型，真正坚持就业导向的学校，则需要与区域产业形成更紧密的联系。

与此同时，职业教育的重心正在向高等教育阶段上移。2025年，全国已有本科层次职业学校87所，职业本科招生15.41万人，在校生51.83万人。

职业本科规模还不算大，但其意义在于，职业教育开始突破长期以专科为主体的层次结构。未来职业本科需要回答的，不只是能否提供本科学历，更是能否在培养模式、师资结构、实践教学和产业合作上形成真正区别于普通本科的类型特征。

高等教育普及化也带来了新的压力。

2025年，普通、职业本专科毕业生达到1105.10万人，毕业研究生116.65万人，两者合计超过1220万人。当大学学历从相对稀缺的资源变成越来越普遍的经历，社会关注的重点自然会从“能否上大学”，转向“大学教育能带来什么”。

高校专业设置能否匹配产业需求，普通本科、职业本科和高职专科能否形成清晰分工，研究生扩张能否真正提升人才培养质量，都会成为下一阶段高等教育必须面对的问题。

因此，基础教育的矛盾是学生减少后资源如何调整，高等教育的矛盾则是规模扩大后教育价值如何体现。两者方向不同，本质上都是教育体系从数量增长转向结构适配的表现。

从增量扩张到存量重组，

教育治理进入更复杂阶段

进入结构调整期后，教育面临的主要问题已经不再是绝对资源不足，而是资源与人口、区域和需求之间出现错配。

教师是其中最典型的例子。

2025年，全国专任教师1870.10万人。其中，小学教师645.82万人，初中教师423.95万人，普通高中教师237.20万人，高等教育教师222.36万人。

从全国平均生师比看，小学为15.76∶1，初中为13.00∶1，普通高中为12.81∶1。教师总量并不紧张，但全国平均值掩盖了区域、学段和学科之间的差异。

随着幼儿园和小学学生减少，部分地区的学前和小学教师可能出现富余；与此同时，人口流入地区、科学教育、心理健康、特殊教育以及职业教育实践型教师仍可能存在缺口。

未来教师政策的重点，不会只是增加或削减总量，而是如何推动教师跨学校、跨区域、跨学段和跨学科流动。教师培训的重点，也会从普遍性的学历提升和教学培训，转向转岗培训、学科转换和新型教学能力建设。

民办教育同样进入分化阶段。

2025年，全国共有民办学校13.79万所，占学校总数的31.29%；在校生4344.49万人，占学生总数的15.49%。学校占比接近三分之一，学生占比却只有约六分之一，说明民办学校整体平均规模较小，也更容易受到生源变化影响。

但不同学段的民办教育已经走向不同方向。

民办幼儿园承受人口下降和普惠化后的运营压力；民办义务教育在规范发展过程中，越来越多承担公共学位补充功能；民办高中仍受益于普高需求；民办中职需要应对生源和定位双重压力；民办高校则要在专业、就业和办学特色上展开竞争。

2025年，民办义务教育在校生1024.52万人，其中政府购买学位463.33万人，占比接近45%。这意味着，相当一部分民办义务教育学校已经不再是独立于公共体系之外的市场化供给，而是成为地方公共教育服务的补充。

特殊教育则揭示出教育普及化之后更深层次的质量要求。

2025年，全国特殊教育在校生92.70万人，其中特殊教育学校就读学生34.99万人，占37.75%。超过六成特殊教育学生通过普通学校随班就读、附设特教班或送教上门等形式接受教育。

这意味着，特殊教育已经不只是特教学校的工作，而是普通学校必须具备的基本能力。普通教师是否具备融合教育能力，学校能否提供个别化支持，教育、康复、医疗和家庭之间能否形成协同，都会直接影响教育公平的实际质量。

从学校布局、教师流动到民办教育和特殊教育，2025年公报反复指向同一个问题：教育资源并非简单过剩或不足，而是需要重新组合。

过去，教育系统最擅长的是做增量。缺学校就建学校，缺学位就扩招生，缺教师就增加招聘。进入存量阶段后，教育治理需要面对的是更加复杂的选择：哪些学校需要保留，哪些资源可以共享，哪些教师需要转岗，哪些地区仍需增加供给，哪些教育需求需要引入政府、学校和社会力量共同承担。

这比单纯扩张更考验治理能力。

结语

2025年全国教育事业发展统计公报记录的，并不是中国教育简单走向收缩。

在这份公报中，基础教育开始承受人口下降的直接影响，高中和高等教育仍在延长教育链条；学校总量下降，人口流入地区依然可能缺少学位；教师数量开始回落，部分专业和区域仍然存在结构性短缺；民办教育扩张放缓，却仍在公共教育供给中承担重要功能。

这些变化共同表明，中国教育正在告别以数量增长为主要特征的发展阶段。

过去几十年，出生人口增长、入学率提高和教育资源扩张构成了教育发展的主要动力。如今，其中一部分动力正在减弱，另一部分动力仍在延续。少子化推动基础教育收缩，教育普及和需求升级又推动高中、高校和研究生教育继续延伸。

下一阶段，衡量教育发展的标准，不再只是新建了多少学校、增加了多少学位、招收了多少学生，而是现有资源能否与人口变化相匹配，不同教育类型能否形成清晰分工，教育供给能否回应个体和社会的真实需求。

从这个意义上说，2025年公报记录的不是教育衰退，而是一个超大规模教育体系在完成普及化之后，开始从规模扩张转向结构调整。

未来若干年，中国教育最重要的关键词，或许不再是“增加”，而是“重组”。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

激光雷达“国家德比”，在小米增程新车上演

Fri, 31 Jul 2026 06:27:46 GMT

贾浩楠发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

“Only Sky Nomad can do！”——

雷军这句话确实不假，但可能不是什么“50万以内最好增程”。

而是小米增程新车，创造了智能车前无古人的新纪录：同一辆车同时搭载来自禾赛、速腾的激光雷达。

大概可以理解成皇马、巴萨合并成一支球队去踢球了。

Lidar双巨头会师小米，打破车圈独占惯例

在智能汽车行业，激光雷达供应商之间的竞争，一直都非常激烈。

禾赛、速腾——车规方案淘汰赛后仅剩的G2，长期处于竞争状态，在车载激光雷达市场争夺份额。过去别说同一款车型，就连同一个车企、同一个技术平台同时采用两家方案都非常少见。

因为车企选择激光雷达供应商时，基本遵循一个原则：一辆车或一个平台、一套方案，尽量绑定一家供应商。

随着合作深入，这家车企也就成了这个供应商的独占。

因为对于车企研发团队来说，同时适配两套激光雷达方案，意味着额外的工程投入。

所以，小米Sky Nomad前无古人的突破就在这里。

前向主激光雷达来自禾赛，爆款AT系列，小米之前的SU7、YU7搭载的是AT128。

不过AT128是上一代产品，Sky Nomad上用的是新款的ATX，真实最高线数256线：

后向补盲激光雷达，采用的速腾聚创的E平台全固态产品，承担后方车辆、变道、泊车、环视补盲，更强调广角、小型化、纯固态可靠性。

速腾E平台现在有3款产品，其中E1R明确面向机器人，而E2是E1的下一代，共享VCSEL、SPAD、全固态、数字化架构等等。

但是E2的性能更强更全面，更加像是空间智能感知雷达，更准确的定位可能是机器人的眼睛。

所以结合Sky Nomad售价区间，用的有可能是E1。

当然，Sky Nomad不是简单地“用了两个雷达”，而是打破了过去车企与激光雷达供应商之间相对固定的合作模式。

从技术逻辑来看，激光雷达虽然看起来只是车顶上的一个“小盒子”，但对于智能驾驶系统来说，它并不是一个买回来插上就能用的标准零件。

它产生的是海量三维环境数据，而这些数据最终要进入自动驾驶系统的感知、融合和决策环节。

不同厂商的激光雷达，在点云输出格式、扫描方式、数据接口、驱动软件、标定流程等方面都存在差异。

小米在一辆车上实现“六经注我，为我所用”，行业第一家，至少在智能化系统架构层面，是领先的。

从产业逻辑看，这背后反映的是汽车智能化竞争正在发生变化。

过去，车企更多依赖供应商提供完整方案，自己负责车型集成。但随着自动驾驶逐渐成为整车核心能力，车企开始希望掌握更多底层能力，包括传感器选择、数据体系、算法融合以及智能驾驶架构。

换句话说，供应商正在从“提供答案”，变成“提供组件”。

当然，这对于禾赛和速腾来说，也是一次特殊的市场信号。

两家公司能够同时进入同一车型，也说明当前激光雷达行业已经从早期争夺“谁能进入车企供应链”，进入到比拼“谁能在复杂量产体系中持续交付”的阶段。

激光雷达G2格局

禾赛、速腾在小米雷总面前鞍前马后，当然是雷军的加分项，技术和商业都是。

但也是激光雷达G2竞争趋势的直观反映。

过去几年，激光雷达经历了一轮高速发展。

从最初昂贵的机械式激光雷达，到半固态，再到如今车载市场主流的高性能固态方案，整个行业完成了一次快速迭代。

早期车企关注的问题很简单：有没有激光雷达？线数够不够高？探测距离够不够远？

但到了今天，行业竞争逻辑已经发生变化。

首先是自动驾驶技术本身正在快速收敛——广义数据驱动，也就是云端世界模型方策训练+车端蒸馏多模态大模型+后期强化学习。

这个范式本身，实际上精髓不在视觉还是融合，而是“数据”——哪种感知方法，本质上都需要更加准确、更高质量的环境数据。

这也是为什么高性能千线激光雷达逐渐成为行业主流。

所谓“千线”，简单理解，就是激光雷达能够发射和接收更多垂直方向的扫描信息，在单位时间内生成更加密集的三维点云。

背后的技术升级，来自整个链路的提升。

首先是发射端VCSEL激光器（Vertical Cavity Surface Emitting Laser，垂直腔面发射激光器）。

简单理解，传统激光器更像“一把激光枪”，一次发射一束光；而VCSEL更像“激光阵列”，可以在一块芯片上集成大量微型激光发射单元，同时向不同方向发射光信号。

它最大的优势有三个：

第一，容易阵列化。第二，体积更小、功耗更低。第三，可靠性更高。

但光发出去只是第一步，更难的是如何接收到返回信号。

这就是激光雷达的接收端SPAD探测器。SPAD（Single Photon Avalanche Diode，单光子雪崩二极管），可以理解成一种极其敏感的“光子探测器”。

激光雷达工作时，发射出去的光经过物体反射回来，能量已经非常微弱。传统探测器需要更强的回波信号才能识别，而SPAD可以捕捉单个甚至极少量光子的变化。

它的工作原理类似：一个光子撞击探测器后，会触发内部雪崩效应，把非常微弱的光信号放大成可以检测的电信号。

这样激光雷达就能够看到更远、更暗、更小的目标。

更重要的是，SPAD天然适合阵列化。拥有成千上万个微型感光单元，可以同时接收大量返回光信号。

这也是为什么新一代激光雷达能够从几十线、128线发展到千线级。

VCSEL、SPAD的普及，本身也是激光雷达从过去分立器件处理，走向芯片化的体现——也就是俗称的“全固态”。

所以，所谓“千线时代”，本质不是简单增加激光束数量，而是整个产业链完成了一次升级。

最终结果，就是激光雷达能够以更小体积、更低成本，输出更高密度、更稳定的三维环境数据。

而随着这些技术逐渐成熟，激光雷达之间最核心的性能差距正在缩小。

这意味着，从2026年开始，激光雷达行业可能进入一个更加内卷的阶段。

今天行业竞争已经不是“有没有激光雷达”，却越来越像传统汽车零部件行业。

普及时代跑马圈地的态势正在结束。

现在是一招一式，一车一点位的“纤毫之争”——技术、制造、成本、商务…..哪个能力都不能有短板。

小米的激光雷达新纪录，对普通用户的最大意义是——

激光雷达价格还没到底，赛马趋势下，智能车价格还能更加普及入门。

伴随着这个过程，激光雷达也正在经历一次身份变化。

未来，它甚至可能像ABS、安全带、安全气囊一样，成为车辆安全体系的一部分。

甚至，有可能激光雷达会成为一个彻彻底底的安全件随车标配，数量不止一个，但对自动驾驶、AI的辅助会越来越轻，更多回归安全冗余本身。

当然，这要看那个男人——马斯克的纯视觉路线进展了。

而说到马斯克…….

One more thing

几乎和小米同时，沃尔沃也创造激光雷达历史了，还引来马斯克回应。

相比中国激光雷达G2的“交火”从车企、平台扩张到单一车型，沃尔沃的纪录则是美国激光雷达溃败的故事：

沃尔沃的激光雷达供应商Luminar倒闭，提供不了服务了。

于是已经交付的车，沃尔沃把激光雷达的钱给车主主动退了，并告知：永远用不了！

技术角度出发，沃尔沃现行的L2+系统，也基本瘸腿，毕竟一开始就不是纯视觉导向研发的：短暂拥有过高阶NOA，然后又失去了……这比“背刺”还要残酷，沃尔沃用户车主的惨，不敢想。

但激光雷达也没法拆下来，导致用户每天只能头顶没用的废品跑来跑去，假装是个智能车，这还有点似曾相识：

中国队套上皇马巴萨球衣，假装自己是豪门劲旅去踢球。

沃尔沃本想低调处理，但马斯克一句回应，天下皆知：

主动退钱，商誉是保住了。

但对智能汽车的理解，对AI行业的认知、对智能化供应商的考察筛选、对智能化方案的整合，沃尔沃暴露了“外行”水平——供应商说啥就信啥，给啥就用啥。

导致对交付给用户的智能体验，沃尔沃没有多少把握、可控能力。

AI驱动汽车的时代，传统大厂豪门非但不是保障，反而可能是体验、价值的负资产。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

招聘丨汽车及机器人方向

Fri, 31 Jul 2026 06:26:27 GMT

图片为AI生成

岗位二：视频编导/视觉主创（机器人与智能汽车方向）

🎯 职位定位：

你将是量子位视频内容的视觉主创。

我们希望你围绕智能汽车与具身智能机器人，把硬核的技术亮点与用户价值，转化为高信息密度、高专业度、且兼具极客趣味的视觉内容。

用最具冲击力的视频语言，帮助更多人看懂产品、解析技术。

📋 岗位职责：

数据分析与优化：跟踪视频播放量、互动率等底层数据，结合用户反馈持续优化内容策略，提升渠道影响力。

🛠️ 我们希望你具备：

3年以上视频制作经验：有智能汽车、数码评测或科技类硬核内容的创作案例（请务必随简历附带作品链接）。
扎实的硬核常识：具备基础汽车与硬件知识，了解智能座舱、辅助驾驶、机器人等系统的基本原理。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

还得是雷军！30万卖的不是小米增程SUV是「移动大平层」

Thu, 30 Jul 2026 14:27:27 GMT

杰西卡发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

小米这是造了个“房车”？？“户型图”都搬到发布会上了：

其实这不是传统意义上带厨房、卫生间的房车，而是一台外形、驾驶和通过性都属于SUV，但可以自由更换车内布局的大七座增程车。

刚刚，小米澎程Skynomad技术发布会，首款车型N90 Max正式亮相，同时发布的还有小一号的N70 Max，定位大五座增程SUV。两款车目前都是各自系列的最高配版本。

上一次技术发布会还是2023年末，小米汽车首次公开亮相，面对外界漫天质疑，雷军承认当时“非常紧张和忐忑”。

但两年多过去，今天站在台上的雷军看起来从容、有信心得多，甚至连喊两遍“Only Skynomad can do.”

和上次一样的是，今天发布会小米依然是先秀技术肌肉，再谈产品，把大部分时间留给了澎程的技术架构——昆仑“三件套”上。

这是小米第一次推出增程车型，也是首次进入大五座、大七座SUV市场。

增程以往卷的冰箱、彩电和大沙发，本来就是做家电的小米的强项。今晚之后，小米汽车正式进入家庭用车主战场。

打磨三年半的技术架构，长什么样？

支撑两款新车的，是小米全新发布的昆仑技术架构。

整套架构包含三部分：小米昆仑平台、小米昆仑超级增程，以及小米昆仑全域安全。

其中最核心的技术起点，是一块从驾驶舱贯穿至后备厢的纯平地板。

当前不少大型三排SUV看起来尺寸很大，内部实际存在两层台阶。第二排座椅只能在有限范围里移动，第三排又受到地板高度、轮包和后备厢空间限制，位置几乎完全固定。

车长和轴距不断增加，内部“格局”却没有本质变化。小米昆仑平台要解决的第一个问题，就是把这两层台阶消灭。

但纯平地板放在增程SUV上，并不好做。

地板下方要同时塞入电池包、油箱、排气系统、后电驱、悬架和车身横梁，还要保留SUV的通过性，满足碰撞安全、车身刚度等要求。任何一个部件向上多占几厘米，都可能重新形成台阶。

小米首先采用高集成同轴后电驱，并把电控系统前置，使电驱位置的地板厚度降低145毫米，压平第三排台阶。

随后又把原本位于电池包上方的控制模块，分别转移至电池包前后两端，使第二排位置的地板厚度降低180毫米。

在如此紧凑的空间里，昆仑平台还塞进了一个60升油箱。

最终，地板与下方结构的总厚度被控制在298毫米，相比同尺寸SUV减少约200毫米。整块纯平地板长度达到2.9米，从驾驶舱延伸至后备厢，倾斜角度仅2.95度。

只把地板压平还不够。小米又通过簧减分离、重新设计减振器角度、压缩空调风道等方式，缩小后轮包对车内宽度的侵占，最终将舱内可用地板面积扩展至4.4平方米。

纯平地板上方，布置了6根超长滑轨，最长达到1.9米。

这些滑轨并非普通座椅导轨，座椅、中岛、桌板甚至双人床组件，都可以安装在上面。滑轨采用7系加强航空铝，经过1.5万次循环测试后无松动，锁止强度达到5.4万牛。

过去大尺寸SUV的空间竞争，主要靠增加车长和轴距。

昆仑平台的思路则是，先把车厢还原成一块完整、方正的空间，再决定座椅和其他设施如何摆放。

所以往后一台车出厂时，可能不再只有一种固定布局了。

昆仑技术架构的第二部分，是超级增程。

小米进入增程市场的时间不算早，因此直接跳过了小电池阶段，开发了52kWh磷酸铁锂和76kWh三元锂两种增程专用电池包。

两款首发的Max车型均搭载76kWh电池。其中，N70 Max的CLTC纯电续航达到505公里，N90 Max也达到464公里——这已经接近不少纯电车型的电池容量和续航水平。

小米给出的用户调研显示，70%的车主一周行驶里程不超过400公里，75%的车主5个工作日行驶里程不超过300公里。

所以昆仑超级增程的逻辑很明确：日常通勤尽量按照纯电车使用，跨城长途再让燃油兜底。

动力上，两款Max车型都采用双电机四驱，前后电机最大功率分别为210kW和100kW。前电驱应用碳化硅模块、0.2毫米超薄硅钢片等技术，最高效率达到95.77%，整车最低电耗做到15.85kWh/100km。

增程器则是一台由东安动力根据小米需求定制的1.5T机型。

小米并未直接采购一套公版方案，而是重点开发了7个核心部件，在200多个零件中重新设计57个，将整机热效率提高到42%，百公里油耗降低0.2升。

N90 Max的亏电油耗为6.26L/100km，CLTC综合续航达到1705公里；N70 Max亏电油耗为6.1L/100km，综合续航1461公里。

首保完成后，车辆每3年或者增程器运行3万公里保养一次，并且支持添加92号汽油。

支持92号汽油，意味着这套增程器对燃油标号的要求更低。

除了单次加油成本更便宜，在县城、高速服务区和偏远地区，92号汽油的覆盖也更广，长途出行不必专门寻找高标号燃油，更符合增程车型“随时用油兜底”的逻辑。

第三部分，是昆仑全域安全。

车身采用铠甲笼式结构，高强度钢和铝合金占比达到90.4%，16处关键位置使用2200MPa超强钢；从A柱延伸至C柱的内嵌式防滚架长2.5米，车顶最大承压接近14吨。

侧面一体式热成型门环长3.3米、高1.5米，并在4处关键区域加入2200MPa超强钢，配合超过3米的侧气帘，将保护范围完整覆盖到第三排。

电池则使用小米主导开发的“龙甲电池体系”。

小米负责产品定义、电池包设计、参与电芯开发和全流程质量管理。

电池包底部采用九层复合防护结构，可承受500焦冲击，新国标要求为150焦。

在55℃高温满电状态下触发单电芯热失控，仍要求不发生热蔓延、不起火、不爆炸。

由此，这套技术架构的逻辑基本清晰起来：

小米先尽量压缩底盘，再把释放出来的空间留给乘员；用大电池保证城市纯电体验，再用增程器拓展长途半径；最后围绕三排乘员和大容量电池，重新加强安全结构。

当然了，说到底，技术架构最终服务的，还是具体车型。

小米澎程首推两款车，SUV里装“房子”

率先登场的N90 Max，是澎程系列的大七座旗舰，轴距达到3.08米，采用2+2+3座椅布局。

设计思路和SU7、YU7完全不同，不再先追求低趴、运动的车身比例，而是先确定内部需要多少空间，再由车内向外“撑”出造型。

车身采用短前悬、长后悬设计，车顶保持微弧曲线，以兼顾第三排头部空间和后备厢高度。全车标配21英寸轮毂和普利斯通静音轮胎，风阻系数为0.255。

真正的重点在内部，N90 Max舱内高度达到1.23米，学龄前儿童可以站立行走。

第二排乘坐空间950毫米，通往第三排的中央过道宽180毫米，无需移动第二排座椅就能直接进入最后一排。

第三排乘坐空间达到890毫米，头部空间962毫米，而且可以同时乘坐3人。

满载7人时，N90 Max后备厢容积仍有577升，可以放下7个20英寸行李箱。

昆仑平台的可变能力，也首先集中在N90 Max上展示。

前排座椅支持电动旋转，驻车以后可以转向第二排。此时一二排之间的空间达到1.76米，4名成年人对坐，也不需要交叉双腿。

中央岛台可以沿滑轨从第一排移动到第二排，台面提供4个杯托、两个手机充电位、后排控制屏和充电接口，下方还集成了一台9升独立压缩机冰箱。

再插入一张60厘米×42厘米桌板，车内就能变成4人咖啡馆或者会客室。

小米还开发了一张安装在滑轨上的办公桌，支持前后移动和高度调节，可以容纳16英寸笔记本。

需要休息时，第三排放倒、第二排前移，再铺上床垫，二三排可以组成一张双人床，并且不影响前排使用。

4个人出行时，二三排还能同时极致后移，乘坐空间达到1.55米。

需要装货时，座椅整体前移，后备厢容积可以超过1800升，两辆不拆车轮的公路自行车能够直接放进去。

这些场景本身并非行业首创。旋转座椅、车载床垫、桌板和帐篷，其他车型上都出现过。

N90 Max的不同在于，把它们都安装在了同一套纯平地板和电动滑轨上，再接入整车控制。

车门、座椅、中岛和方向盘均支持电动调节，也能通过小爱同学语音控制。

只需说一句“调整成对坐模式”，车辆便会自动完成座椅旋转和位置移动，整个过程用时约52秒。

车内为此设置了39处防夹设计，并通过倒计时和多重提醒，保证调整过程安全。

过去需要改装才能实现的场景，现在被做成了一个可以一键调用的整车功能。

内饰配置部分，则延续了当前大型新能源SUV熟悉的路线。

一二排座椅均标配通风、加热和16点按摩，前排可在标准按摩座椅、旋转按摩座椅和零重力座椅之间选择，全车最多可以选装4张零重力座椅。

后排还配备21.4英寸3K娱乐屏，支持90—110度无级调节。车内还提供12个生态接口、14个电源接口、220V供电和6.6kW对外放电。

76kWh电池加上增程器发电，N90 Max确实比普通SUV更接近一套可以长时间停留的移动空间。

N90 Max双电机四驱系统最大功率310kW，零百加速5.9秒；充电15分钟可增加285公里续航，电量从20%充至80%需要18分钟。

底盘采用前双叉臂、后HB多连杆悬架，标配五档可调空气悬架和连续阻尼可变减振器。

这台轴距3.08米的全尺寸SUV，最小转弯半径只有5.95米，且没有使用后轮转向。

辅助驾驶方面，N90 Max搭载英伟达Thor芯片，算力为700TOPS，全系标配小米HAD。除车顶激光雷达、4D毫米波雷达和高清摄像头外，车尾还增加了一颗固态激光雷达。

这颗雷达主要服务大型SUV的泊车场景，可以识别车尾附近的深沟、低矮消防栓，以及地库顶部管线等视觉较难判断的障碍物。

另一款N70 Max，则把相同的技术收进了更主流的大五座车身：

车长接近5米、轴距接近3米，同样搭载310kW双电机四驱系统，零百加速5.5秒，CLTC纯电续航505公里。

由于取消了第三排，N70 Max的第二排极致后移后，乘坐空间达到1.4米；座椅极致前移，后备厢最大容积达到2425升。

底盘同样标配空气悬架和连续阻尼可变减振器，并保留纯平地板、超长滑轨、对坐、办公和大床模式。

N90 Max解决的是7个人和7个人的行李如何同时装下；N70 Max则用更小的车身，换来了更加宽裕的两排乘坐和储物空间。

最后来看价格：N90 Max预售价29.99万元，N70 Max预售价25.99万元。

两款车目前都是各自系列的最高配，后续还将推出标准版和Pro版，新车预计9月正式发布，现已开启小定。

小米汽车，正式开始双线造车

距离小米第一次举办汽车技术发布会，已经过去将近三年。

那场发布会上，小米完整介绍了摩德纳技术架构，以及电驱、电池、压铸、智能驾驶和智能座舱五项核心技术。后来的SU7和YU7，都从这套技术架构中诞生。

而这次技术发布会，对小米而言，是一次比车型扩张更大的跨越。

澎程作为独立产品系列，面对的是SU7、YU7外的另一批消费者。

家庭用户更在意后排、第三排、储物和长途体验；增程车型还会增加发动机、油箱、保养和能源管理等新课题；更大、更重的车身，也对制造、质量控制和售后服务提出了新的要求。

小米接下来要同时运营两套平台、两种动力路线和两类产品体系。

第一套架构，帮助小米汽车完成从零到一，SU7和YU7证明了小米能把车做得好开。

第二套架构，需要帮助它从一家拥有爆款的汽车公司，走向一家覆盖更多主流市场的汽车公司。

所以你觉得，小米在纯电市场创造的传奇，会在遍地竞品的增程“红海”里复刻吗？

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

大厂狂卷办公Agent，体验灵犀专业版后我发现了AI干活的真相

Wed, 29 Jul 2026 06:47:51 GMT

原创 | 作者：罗超

如果说Agent是AI的新重点，那么办公就是Agent落地场景的重中之重。

今年上半年，OpenClaw、Hermes引爆Agent潮流，基础大模型纷纷强化Agent能力，人们对AI的要求从“给答案”升级到“做任务”。到了下半年，更强调“干活”的办公Agent成了新热点，各路巨头纷纷加码：

7月27日，阿里新款AI Agent产品“千问办公”开启小范围测试，这款产品将阿里旗下多款Agent产品 QoderWork、悟空、MuleRun进行深度整合，由钉钉新任CEO陈宇森负责。
同一时期，腾讯整合Workbuddy与QClaw团队，有媒体报道称腾讯已将Workbuddy作为“超级项目”推进，马化腾在发布腾讯Q1财报时也着重提了WorkBuddy的内容，并表示相信其目前是中国使用最广的效率AI智能体服务。
7月WAIC期间，AI办公专业玩家金山办公推出并展示了面向个人用户的办公Agent灵犀专业版，其目标是让AI不止于对话，而是真正完成任务、交付可用的成果。

此外，字节、百度等等互联网巨头均在重点布局办公Agent。

事实上，作为AI风向标的WAIC展示的一个重要趋势正是“AI 开始为结果负责”。过去几年，模型比拼谁回答得更快、更长、更像人；WAIC上行业聚焦的问题是：Agent能不能跨应用把任务做完。于是我们看到的演示是Agent上手机、上车、上眼镜，还有AC（Agent Computer）这样的概念产品。而最能体现出Agent“完成任务”能力的就是人们每天“干活”的办公场景。

Agent都说能替人干活，

但能交付工作成果的不多

“百模大战”结束后，AI应用如雨后春笋涌现，市场上AI以及Agent产品让人眼花缭乱，但普遍存在的问题是：发布即巅峰。发布会视频演示功能强大、benchmark毫不逊色，但最后给到用户的往往还是聊天、搜索，或者写一段话、画一张图，顶多能做一个粗糙的PPT或者表格。

每个办公Agent都说要做工作搭子，但我在体验一波后发现，大都存在着如下痛点：

第一，很难与现有工作流打通。比如用workbuddy最好用腾讯文档，用豆包任务模式最好用飞书，用悟空最好用钉钉。为了用好一个办公Agent我需要改变办公IM甚至工作流程，这对于大多数个体来说并不现实——如果企业组织层面自上而下推动是另一回事。对于个人来说，不挑IM、能适应现有工作流的办公Agent才是真能落地的办公Agent。

第二，“千文一面”的AI通病。AIGC最大的问题就是“AI风”，不论是文章还是PPT，AI输出的文字或者图片都很AI，而且同质化。在真实工作场景“一眼AI风”简直就是灾难，周报用AI写并且一眼AI味领导会觉得你不认真，开会用AI做的PPT会让参会者觉得会议不重要……不是说不能用AI做文档，而是不能有明显的AI味儿，输出的内容要有“活人感”，要有真人印记。

第三，存在记不住上下文的“AI健忘症”。Agent不知道我的偏好、习惯、风格，每一次使用被调教一阵子后逐步好用，但却只有“金鱼记忆”，过一阵子再用，或者开一个新对话又要“推倒重来”，效率极低，每次从0开始会给人一种徒劳感。

第四，不能直接交付常规格式的文档。我觉得这是办公Agent现在最普遍的问题。Agent最初给出的是Markdown结果，后来输出内容的信息量越来越大，纯文字Markdown已很难承载，到了今年Claude的Thariq振臂一呼说大家都用HTML吧，因为HTML能制作表格、绘制图表、创建交互式界面，并且信息量大、读起来很舒服，还可以使你再次回到工作中来。

问题来了：为什么不直接用Office文档？相较于HTML这样的面向程序员的文件格式而言，Office文件普及率更高，人人简历都写“精通办公三件套”，而且文档可适配更复杂的信息处理、展示与协同需求，比如表格善于海量结构化信息展示、分析与统计；Word拥有强大的图文排版能力；PPT适合信息图等会议演示场景。

Agent很难输出Office文档不是不想，而是很难做好。Office文档解析比HTML要复杂得多，AI经常会出现漏表格公式，将文档页码页眉当正文，错误百出，生成结果还很难二次编辑……

在拿到邀请码体验一阵子灵犀专业版后，我发现它一定程度上解决了办公Agent的一些共性问题，官方说能“直接交付成果”并非夸大其词。

能交付高质量结果，

灵犀专业版是真能干活儿

作为雷科技总编辑，同时也是自媒体“罗超Pro”、“罗超说商业”主理人，我每天都需要处理大量的文档：通过Word写稿、审稿、改稿；通过Excel管理编辑部的选题、评测产品库、活动邀约、重大展会；每周例行选题会、日常分享会则会用到PPT。我们团队的协作也是基于在线文档进行的。使用灵犀专业版，我的日常办公会发生哪些改变呢？

灵犀专业版的主界面跟大多数Agent没什么区别，一个简洁的对话框伴随着最常见的提示语“Hi，今天可以帮你做些什么”。它的一个特色能力是“项目”，我关心的是：当我把一个展会相关的资料放进同一个项目里，灵犀能不能帮我持续推进展会这事儿？

这几年雷科技报道了不少展会，上半年小伙伴们忙活完CES、AWE，下半年紧接着就是WAIC、ChinaJoy、IFA，每次出发报道展会前，我们团队都要去展会官网收集资料、分析历史报道、整理品牌名单开筹备会；展会开始后，前方报道团输出的几十篇稿件、几十个视频脚本将由我和主编们一起审核；项目结束了，我们又要一起开会复盘。

过去为了处理这些流程化工作，我经常要在微信、浏览器和WPS之间来回切换，光是将展会参展商信息找齐可能就要占掉项目团队大半天时间。

支持“记忆”是灵犀专业版的一大特色，它可以项目为单位管理上下文，沉淀写作风格与数据偏好。所以在使用前，我先进入记忆设置，把我的身份和工作习惯交代清楚，我告诉它自己负责科技媒体雷科技的内容和团队管理，内部开会的方案要简明扼要，说清目标，少写空泛背景；文字内容要保持个人的评论风格，但涉及数据和行业判断时必须要尽可能地严谨。

随后，我通过指定文件夹的方式喂给灵犀一堆近期文章，让它学习我的文风。做完这套流程之后，灵犀就拥有了关于“我”是谁的记忆，它会在后续对话中自动带入我的职业身份、沟通风格和内容偏好，只要我提一句：“灵犀，请按照我的文风续写XX”，它就会自动应用相应的文风，不用每开一个新对话都重新解释。

接着，我创建了“雷科技ChinaJoy探展团”项目，把这个即将开幕的展会官方介绍、参展品牌表格、往届报道和内部选题资料一股脑全部放了进去。

过去做展会筹备，我要新建文件夹，然后创建若干表格和文档，有的是本地的，有的是在线的，材料越多，就越容易混乱，往往需要花很多时间整理。而灵犀的项目更像是一个持续更新的工作空间，资料、对话、生成结果都留在同一个项目里，隔几天要让它接着做项目后续的事儿，比如查询参展品牌、做开会的PPT，不用每次都重新上传背景资料。

我给它的第一个活儿，是参考我的习惯，制作内部沟通会PPT，要求涵盖“今年ChinaJoy值得关注的变化”、“雷科技的重点报道方向”，以及“编辑和视频团队的前期筹备事项”等重点信息。

灵犀思考了一会，给出了三个不同的设计方案供我选择，我选择了简洁清新风（方案3），再等个四分钟左右，一份PPT就出来了。

从结果来看，灵犀对我提供的Word/PPT/Excel等不同类型材料进行了解析、理解、筛选和组织，同时基于我的需求进行了扩展，例如这一页展示的重点品牌来自于我的资料梳理，但是各品牌的看点解说，则是自行调用雷科技编辑们写的ChinaJoy前瞻选题和ChinaJoy官网信息进行的补充。

在此基础上，灵犀给出的重点方向、任务安排等也很到位，等于说是从多份零散的本地资料和网页信息中提取出关键信息，输出了一套结构完整、信息有效、排版精美的内部沟通会PPT，我简单编辑一下就能拿来开会了。

仔细看的话，这份PPT里还是有些瑕疵的，例如这一页的“五大变化”其实有六个项目，还有一些格式没对齐这样的小问题。

好在这些都是可以调整的：灵犀专业版深度调用WPS原生能力，生成的Office文档可编辑、可审阅和可继续流转，引用材料可回查来源，即便数据发生了变化也不必整页重新制作，更无需每次都等待AI“抽卡”消耗Token。正如前文所言，大多数办公Agent给出的是MarkDown或者HTML格式的内容，在Office文档处理上存在明显短板，而这恰好是金山办公擅长的，所以灵犀专业版可交付每个人都能用得着的「办公成果」。

内部沟通会PPT只能算是展会筹备的起点。接下来，我给灵犀专业版安排了一个更复杂的任务：访问ChinaJoy官网，读取参展商页面，整理品牌名称、业务方向和展位信息。表格很快就做好了，几乎囊括了所有值得关注的参展厂商，就连展出亮点也都备注在上面了。

名单生成后，我又让它打开浏览器，检索雷科技过去几年对这些品牌的报道，让它根据相关报道，判断这届展会是否要持续关注这个品牌，以及关注重点。这项工作以前由我带着项目团队一起弄，需要逐个搜索，再凭经验决定不同品牌的报道优先级，费时费力。

灵犀跑去调用浏览器搜索了雷科技相关内容后，将网页内容和项目资料放在一起分析后，直接交付了一张值得关注的品牌名单，不只是有展位号，还有建议优先级、关注理由和建议报道方向，以及留下了一列由项目组成员负责补充的跟进状态。

灵犀专业版生成的是在线文档，所以我直接共享到展会报道项目群里就能使用了。

继续上强度。我让灵犀结合展馆位置安排逛展路线，看看它的综合决策能力如何。

灵犀会优先放入已有邀约和必须采访的品牌，再尽量减少跨馆折返，以此实现绿色（P0）品牌和蓝色（P1）品牌的深度探展和沟通，而黄色（P2）品牌被注明打卡即可，无色（P3）品牌则无需重点关注。

当然，实际探展要复杂得多，计划赶不上变化，这个规划无法完全覆盖所有情况，发布会时间可能会调整、嘉宾采访可能会超时……但它至少把一张杂乱的展会名单变成了可执行的初步动线规划。

到这里，今年ChinaJoy的展前筹备就差不多就能告一段落了。然后我这几天还有一件大活儿要整，那就是给刚刚结束的WAIC活动做收尾。每次展会报道结束后，雷科技都会进行一次复盘，为了能更好地进行下一次展会报道做准备。

这一次，我切回“雷科技WAIC 2026探展团”项目，把往年这一展会相关的总结内容上传给灵犀学习。我要求它根据事先规划，搜集今年WAIC期间雷科技创作的所有内容，然后，根据往年表格的格式，先统一字段，再计算不同编辑的贡献，并把视频、资讯稿和深度图文的占比做成图表，以此分析整个项目的完成情况。

结果，灵犀给出的结果比我想象中还要更好一些。除了事先要求的信息点外，它还能自主地把视频和文章联系起来，给出“视频+图文联动不足”的反馈，而这确实是我一直未曾关注到的问题。

第一版的表格看着有点太素，于是我又给了一波新的需求：

“为WAIC专题内容表格增加分类规则（笔名、内容类型、发布时间可分别筛选，排序），数据来源（把编辑贡献统计里的资讯和深度和前一页的专题内容关联上，前一页更新贡献统计自动更新）。”

新的结果就堪称完美了：这个表格不仅允许我进行常规的筛选排序，而且还能核对、调整某项数据的统计过程。我再次深刻感受到，过去Agent吐出的缺少公式、后续编辑空间小的表格，确实很难进入真实工作流。

在这个表格基础上，灵犀进一步给出了WAIC展会报道的分析：既有好的方面，比如“主题覆盖全面，热点抓得准”、“编辑分工明确，专业度在线”；也有值得改善的地方，比如”视频出镜人集中，一人包揽所有出镜，风险较高”、“部分编辑承担了过多深度稿，资源分配存在偏差”等，实际上这些都是我们复盘会上提到的重点问题。

这些分析我也没有照单全收，比如稿件价值当然不能只看文字数量和传播数据，它们的行业价值、独家性、增长信息甚至写作方式突破，都需要由我这个总编辑来判断。不过灵犀先把事实整理清楚并指出值得讨论的地方，就给我省却了不少琐碎工作，我可以更加专注于内容和项目分析本身。

最后我还让它根据复盘结果给出下一届WAIC报道建议，并写进在线表格，要做哪些方向选题、什么时候开始关注，哪个编辑更可能胜任，需要有哪些关键动作，全都安排得明明白白，基本能用。

体验下来，灵犀专业版给我的最大印象就是“能轻松融入我的工作流，真能干活，真能交付结果”。

在同一个项目里，它可以记住我个人的风格偏好和工作方式，比如参照我们过去展会的对应文档去输出新的规划表、复盘表、动线表，根据我处理内容的方式顺着项目周期推进工作。同时，它可以读取各种格式的本地文档和网页信息，并且将不同信息汇聚整理，再生成到Word/Excel/PPT等原生Office文件，并且支持深度编辑和在线协作。对一个长期围绕文档运转的内容创作团队来说，这种基于文档的项目推进能力，比单次生成一份漂亮文件要有价值得多。

群雄逐鹿办公Agent，

金山办公的底牌是什么？

全球AI巨头都想要拿下办公场景。作为办公鼻祖级玩家，微软、金山办公不会将市场拱手让人，它们都在加速拥抱AI。微软在AI赛道上的核心筹码是“Office + Copilot”，金山办公手里握着同样的牌——WPS的用户基数、文档数据、组织服务经验，再加上灵犀专业版和WPS Comate这两款产品，已经形成了一个从个人到组织的完整AI办公产品矩阵。再结合灵犀专业版体验和金山办公近年持续的AI升级动作来看，我认为金山办公将是中国AI办公牌桌上不可忽视的关键玩家。

金山办公最大优势无疑是文档处理。从1988年求伯君在深圳开发出WPS1.0开始，文档就成了这家公司的基因。与微软缠斗30多年没有倒下，金山办公靠的不是情怀，而是死磕办公场景，做好文档、表格、演示文件数据处理这事儿。截至2025年9月30日，WPS Office全球月度活跃设备数为6.69亿，同比增长8.83%。其中WPS Office PC版月度活跃设备数3.16亿，同比增长14.05%。

因为更懂文档处理，所以灵犀专业版能做到其他办公Agent未能做好的原生Office文档支持，更能读好文档、用好文档、理好文档、编好文档，进而更好地融入到真实工作流。

但文档处理只是金山办公的优势能力之一。在深耕办公场景时，金山办公团队成天与客户混在一起，深刻理解了办公背后的组织，更懂办公协作工作流，更懂企业组织协作流程。金山办公副总裁王冬说：“企业不缺大模型，缺的是把模型能力融入业务流程、沉淀为组织能力的管理体系。”这句话翻译一下就是：大模型遍地都有，但能让AI真正在企业里跑起来的，几乎没有。

所以金山办公还推出了面向企业的WPS Comate，立志成为企业办公的“超级大脑”，通过构建统一的企业级AI入口，将个人能力转化为组织能力。升级后的WPS 365提供三大核心模块：员工可创建和分享“技能”，让一线经验在全公司流转；“专家”模块整合历史知识与系统接口，降低复杂任务门槛；“应用”模块提供安全可用的内部发布环境。这背后则是一套AI落地企业组织的“三二一”体系——三通（通知识、通数据、通能力）、两管（管成本、管安全）、一平（统一平台）。这套体系正是当前企业AI落地最紧缺的东西。

通用大模型能看懂世界，但不懂组织内部的员工差旅标准、合同审核流程、工单协作流程、项目成本构成。金山办公过去几十年服务超18000家头部政企客户，包括九成世界500强中国企业。在一单单项目中磨出来了对组织、流程、协作的理解，所以才有“三二一”体系的积累，才能基于AI文档能力打造企业“超级大脑”。过去金山办公是企业办公信息化、数智化的升级助理，现在则是企业AI应用落地的送水人。

懂数据，懂文档、懂组织、懂办公，所以金山办公AI升级比预期要顺利得多。2026年7月，WPS AI表格Agent以98.25%登顶SpreadsheetBench Verified 400专家精标榜单，6月又以73.46%登顶Full 912全量榜单，首次超越人类专家基线。榜单长期由谷歌、微软、OpenAI占据前列。金山办公能在表格这个细分赛道上连续登顶，靠的正是三十多年对文档处理这件事的底层理解。

日前在接受媒体采访时，金山办公CEO章庆元在接受《证券日报》记者采访时坦言，AI正在重构办公软件的底层逻辑，金山办公的战略抉择是“不做模型做应用”，他的逻辑很直白：训练大模型对算力要求极高，金山办公自己做最多做出七八流模型，没有意义。“模型是发动机，但决定车能否跑起来的，是数据是否打通、系统是否连接、成本是否可控、权限是否可管。”模型会走向“平权”，金山办公要做的是造车，不是造发动机。

这个方向对不对？体验灵犀专业版后，我觉得这家公司正走在正确的道路上。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

比亚迪AI团队首次曝光！哈工大机器人基因亮眼，大模型首发即SOTA

Wed, 29 Jul 2026 04:46:44 GMT

贾浩楠发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

连比亚迪都开始发AI论文了！

而且不是成果平平的灌水文章。

最新公开的一篇HyWorldVLA，来自比亚迪汽车新技术研究院，瞄准的是当前自动驾驶最热门的方向——Vision-Language-Action（VLA）+ World Model（世界模型）。

HyWorldVLA在自动驾驶公开基准NAVSIM v1上取得SOTA成绩，PDMS达到 90.59。

太反差了！

过去几年，外界提到比亚迪智能化，更多想到的是“天神之眼”、供应链整合、规模化落地，当然还有今年的“兜底”。

但要让你具体callback一下，迪子有啥具体到“代码级自研”的AI技术、学术成果......一片空白。

甚至有传言比亚迪智能发布会的PPT，都是供应商帮忙做的。

但这篇论文一出，让所有人看到一个基因都完全不一样的比亚迪：

不但有自动驾驶成果，还有一支长期投入物理AI基础模型的研发团队。

HyWorldVLA想解决什么？

先说这篇论文到底在研究什么。

HyWorldVLA瞄准的是当前自动驾驶领域最前沿的一条路线：

让AI从“识别道路”走向“理解世界”。

因此，近几年行业开始探索端到端自动驾驶模型，模型直接从传感器输入，输出车辆控制或轨迹，而进一步的发展，就是加入世界模型（World Model）。

简单理解，世界模型希望让AI拥有一个“内部模拟器”。它不仅知道现在发生了什么，还能预测未来：几秒后道路会如何变化？其他交通参与者可能如何行动？车辆应该采取什么策略？

这也是Tesla FSD、Waymo以及NVIDIA等玩家正在探索的方向。

但问题是，目前的自动驾驶世界模型仍然面临一个核心矛盾：

既想让模型理解真实世界的细节，又希望模型能够高效推理。

一种方式是Pixel-level World Model，也就是直接预测未来视频画面。优势是直观，模型可以生成未来道路、车辆、环境变化。但缺点也明显：计算成本高，而且容易受到视觉噪声影响。

另一种方式是Latent World Model，也就是在压缩后的隐藏空间中预测未来。这种方法效率更高，更适合大规模模型训练。但问题是：模型可能理解了抽象关系，却丢失了真实世界细节。

HyWorldVLA提出的，就是一种混合世界模型（Hybrid World Modeling），留视觉世界模型对于环境细节的理解能力，又利用隐空间模型提升推理效率。

在此基础上，论文进一步引入Vision-Language-Action（VLA）模型，让系统不仅能够理解视觉环境，还能够结合语义信息生成驾驶动作。

把两条路的好处都拿到，同时把各自的短板规避掉，最终形成：看见环境、理解环境、预测未来、采取行动的端到端流程。

效果如何？

HyWorldVLA选择的测试平台，是当前自动驾驶研究领域较受关注的公开基准：NAVSIM v1。

和传统视觉任务测试并不一样，它更关注：如果车辆真的按照AI规划路线行驶，会不会安全、高效完成驾驶任务。

因此，它采用了更接近实际驾驶质量的综合指标PDMS（Predictive Driver Model Score）。其中包括是否发生责任碰撞；是否保持在可行驶区域；是否保持合理安全距离；是否完成驾驶目标；车辆运动是否平顺舒适。

也就是说，一个模型不能靠“慢慢开”获得高分，也不能只追求速度而忽略安全，需要同时做到：安全、效率、舒适。

HyWorldVLA在NAVSIM v1测试中取得PDMS 90.59的成绩，达到公开结果中的领先水平。

这说明：至少在公开数据集和仿真驾驶环境中，比亚迪这套基础模型具备当前自动驾驶研究前沿能力。

但需要客观看待：benchmark领先，不等于已经完成量产自动驾驶。

所以，比亚迪自动驾驶大模型SOTA，更准确的意义是：

比亚迪证明了自己具备多模态、物理AI基础模型研究能力。

怎么做到的？

HyWorldVLA的混合不是简单地把两条路线拼接在一起，而是在不同训练阶段让像素级和隐空间表征各司其职。整个流程分为三步。

第一步：训练一个视频压缩器。

先用视频VAE把连续的视频帧压缩成紧凑的隐特征，后续模型在这个压缩空间里做预测，而不是在原始像素空间里硬扛噪声。为了提升压缩质量，编码过程中引入了文本信息作为语义指引——用文字描述辅助模型理解画面中哪些是重要结构、哪些是可以忽略的细节，显著改善了重构画面的清晰度。

第二步：预训练。把图像、动作、语言和隐特征全部转成统一的离散token，拼成一个长序列，用自回归的方式让模型学会预测下一个token是什么。

这个阶段的关键设计是“两条腿走路”——模型同时做两件事：预测未来画面的token，以及预测未来隐特征。画面token预测相当于一个“监工”，逼迫隐空间必须保留足够的信息才能还原出清晰的画面，防止表征在学习过程中变得空洞无用。

第三步：联合微调。到了这一步，模型不再预测画面，只输出隐特征。动作生成模块把这些隐特征和历史信息融合在一起产出最终轨迹。

论文验证了两种动作模块——一种是从候选轨迹里打分选最优，一种是用生成模型直接输出连续轨迹——两者都有提升，说明这套方法的增益不依赖特定的动作设计。

那SOTA到底靠什么赢的？消融实验给出了答案。

最大的贡献来自“混合”本身。去掉画面预测、只保留隐空间，PDMS从90.59掉到87.50——这是所有消融里跌幅最大的，说明像素级的精细监督对整体表现至关重要。反过来，去掉隐空间、只保留像素级模型，PDMS也掉到89.91。两条路线谁都不能少，单靠一条都到不了90.59。

隐特征监督的权重也很有讲究。联合微调时完全不约束隐特征（λ₃=0），PDMS只有90.17；给一个适中的权重（λ₃=0.1），达到最优90.59；权重继续加大反而掉到89.75。这说明：适度约束能防止预训练学到的语义在微调中被冲掉，但约束太强又会束缚模型自己去发现对开车最有用的表征。

噪声鲁棒性则是隐空间带来的“额外红利”。论文专门收集了655个雨雾场景做测试。纯像素方法WoTE只有60.65，DriveVLA-W0也只有61.18；HyWorldVLA达到86.87。这个差距说明：在恶劣天气下，在压缩空间里做推理远比在像素空间里死磕要可靠得多。

一句话总结：这套方案赢在“分阶段干活”——预训练时用像素重建把隐空间“喂饱”，让它保留足够的环境信息；微调时切换到纯隐空间推理，自动获得了对雨雾光照的免疫力。

两个阶段分工明确，互不干扰，而不是让一个模型同时扛两项任务。

HyWorldVLA代表的是自动驾驶基础模型探索方向，与Tesla FSD、Waymo、NVIDIA Cosmos等路线处于同一技术趋势，但选择了VLA与混合世界模型结合的具体技术路径，有自己的差异化侧重。

但距离真正大规模量产部署，仍需面对真实数据闭环、车端算力约束、长尾场景覆盖等一系列工程化挑战。

重新认识比亚迪AI：论文背后是一支什么样的团队？

HyWorldVLA这篇论文完全由比亚迪汽车新技术研究院（也就是原来的规划院，杨东生领导）独立完成，没有外部高校或研究机构合作署名，这在车企AI论文中不算常见。

顺着“新技术研究院”这条线，再把范围扩大到整个比亚迪关联去扩大检索，可以发现一些更完整的信息。

HyWorldVLA是比亚迪第一篇多模态基础模型论文，但不是第一篇AI论文。

至少还有一篇EMoE-Planner（基于混合专家的自动驾驶规划模型），发表于2025年。

其他的论文还包括赛车轨迹优化（Global minimum time trajectory planning considering curvature and distance for track racing）、胎噪判断地形（Road Terrain Recognition Based on Tire Noise for Autonomous Vehicle）。

但这些领域跟自动驾驶以及更前沿的物理AI基础研究关联不深。

而再往前，公开渠道几乎查阅不到比亚迪的AI学术论文。

这在一定程度上证明，比亚迪对于核心的AI基础模型研究，是近几年才开始做的。

几个高频出现的名字，也印证了这种判断。

Liulong Ma，资料不多，github上极其低调，也没有个人主页和Google学术主页，但比亚迪汽车新技术研究院几篇公开AI论文中都有署名，而且是通讯作者。

第一次出现的时间点，是2025年。

再往前，Liulong Ma在学术界的露出轨迹涵盖自动驾驶规划、机器人导航、多模态感知、世界模型等多个方向，与当前Physical AI技术趋势高度重合——

他出身哈工大，而且是著名的哈工大机器人技术与系统国家重点实验室，以及哈工大机电系。

从他的研究方向上推断，指导老师有可能是哈工大的赵杰教授，哈工大机器人研究所所长。

再从哈工大这条线索入手，还能够发现比亚迪AI团队更鲜明的哈工大基因。

Hongbiao Zhu，前面提到的EMoE-Planner第一作者，2025年论文发表时，也隶属比亚迪汽车新技术研究院，但是他的过往履历，同样紧密关联哈工大，以及CMU。

说明BYD新技术研究院的AI团队，不是单纯招聘汽车算法工程师，而是在吸收顶尖名校的计算机、机器人人才，包括哈工大、CMU，形成一个“机器人AI派”的团队。

最后，总结一下比亚迪自研AI团队的构成呈现几个鲜明特征。

第一，时间线指向从2024年甚至更早启动的真正自研——2025年有EMoE-Planner，2026年有HyWorldVLA，中间还有多篇合作论文发表在ICLR、CVPR、NeurIPS等顶会。

这表明比亚迪内部有一个稳定运转的基础AI研究小组，而非项目制的阶段性投入。

第二，学术圈露出的团队成员背景高度集中，鲜明的哈工大和CMU背景。

第三，这与比亚迪同时在推进的自研机器人项目形成了呼应。

据公开信息，比亚迪自研机器人即将亮相。HyWorldVLA所代表的VLA+世界模型路线，本质上是机器人领域“感知-推理-行动”闭环的自动驾驶版本——两者共享同一套技术栈和人才基因。

比亚迪这个AI团队，和其他车企最大的不同在于，不是从汽车电子或ADAS工程延伸过来的研发路线，某种程度上更接近Tesla AI“机器人+自动驾驶”一体化的组织逻辑。

这是物理AI从技术出发的第一性原理，在组织架构上的反应。

所以，比亚迪发布HyWorldVLA的意义，不只是多了一篇论文。

它让外界第一次看到：这家年销量全球领先的新能源车企，正在展示过去并不显性的能力——物理AI的基础模型研发。

自动驾驶竞争正在从“功能堆叠”进入“物理AI能力竞争”，比亚迪显然已经认识到这一点，不过HyWorldVLA是否代表比亚迪已经进入第一梯队，还有待验证。

但至少，比亚迪是所有老牌车企中，率先摆脱“就事论事”搞智能辅助驾驶，按照AI系统能力建设团队，把研究向机器人和基础大模型推近的玩家。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

AI游戏陪玩，是个伪需求吗？

Wed, 29 Jul 2026 03:44:47 GMT

来源：深响

作者｜吕玥

摘下“降本增效”的工牌，如今AI也进入了一种更轻松、私人的场景——陪人类玩游戏。

近两年，「AI游戏伙伴」从新奇的极客玩具，变成了普通玩家的日常。逗逗AI、OBeeBee悬浮在电脑屏幕边缘，夸你操作、接你段子；Hakko AI在你遭遇卡关瓶颈时，语音给出具体战术指引。与此同时，联想将AI游戏助手集成进平板系统，索尼则把AI玩伴直接做进游戏手柄。

游戏内变化同样激进。《和平精英》的AI队友引入明星与电竞选手的形象和声音，既能执行战术指令，也能做情绪疏导；还有《逆水寒》《诛仙世界》在游戏中设置的AI NPC，能记住玩家过去的行为与选择，持续和玩家互动。

不难发现，表面上它们都能发挥“游戏伙伴”的作用，但实际上产品形态不同。围绕这一赛道展开竞争的，也不仅是游戏厂商，还包括科技巨头、硬件公司以及大量第三方创业团队。

值得关注的是，这个正处于爆发期的“新物种”，其角色边界究竟该如何界定？不同方向，对应怎样的产品逻辑、用户人群和商业算盘？目前又存在着哪些挑战？

都是AI游戏伙伴

但并非一类产品

市面上的“AI游戏伙伴”形态繁多，但如果从它与游戏本体的关系来划分，基本可以归纳为三大类别：

第一类走的是“内生原住民”路线。

这类AI游戏伙伴由游戏厂商原生开发，深度嵌入某一款游戏的世界观和玩法体系，无法脱离游戏独立存在。作为游戏世界的一部分，它拥有完整的“世界观记忆”。它知道自己的身份、立场和所属阵营，也能够持续记住玩家做过什么、帮助过谁，并感知玩家在游戏中的攻击、移动、交易等行为，进而触发新的剧情、隐藏任务和角色关系。

例如《和平精英》的AI明星队友能够记住玩家的称呼方式和战斗习惯，并跨局延续互动；AI战犬“布鲁斯”支持语音指令，可以警戒、运送物资、救援队友，甚至完成真实宠物式互动。《逆水寒》的AI门客能够陪玩家同游、约拍，还可以接受语音指令完成跑腿、学习战斗技能等任务。据《逆水寒》官方公布的数据，截至2026年7月游戏中AI门客数量已突破4000万，成为游戏内容生态的重要组成。

《和平精英》AI明星队友

第二类AI游戏伙伴则站在游戏外面。

它们并不属于任何一款游戏，而是通过悬浮在桌面的形式，读取屏幕内容来参与整个游戏过程，像坐在玩家身边的真人朋友或是随行教练，可以横跨多款游戏陪玩。

这条路线内部，其实又分成了两种完全不同的方向。

一种是追求竞技效率。例如Hakko AI更强调应对的是玩家在独自游戏时查阅攻略被打断等实际痛点，适合需要高频获取精准游戏决策支持的重度核心玩家，以及遇到瓶颈期想快速提升胜率和段位的冲刺型玩家。与此同时，硬件厂商也集中在这一类中，例如联想的AI平板、索尼的游戏手柄中都加入了AI游戏助手，从名称也能看出其核心更多是在于提供指引和攻略帮助。

Hakko AI

另一种则更强调陪伴。对绝大多数玩家来说，玩游戏并不是为了成为职业选手，他们更需要的是有人一起分享高光、吐槽翻车，或者在卡关时顺手给一句攻略。于是，逗逗AI、OBeeBee等产品开始出现，他们会主动接话、报点、夸奖甚至吐槽，并且都设计了非常可爱的二次元卡通形象，和丰富的动作反馈，更像是有真人感的游戏搭子。

逗逗AI

第三类其实是把“伙伴”本身做成了一款游戏。

与前两类相比，这类产品已经脱离了传统游戏框架，不再依赖打怪、升级或竞技，而是把与虚拟角色建立长期关系本身变成了玩法。

米哈游的《BSide: Olivia Lin》、米哈游联合创始人蔡浩宇所建海外团队推出的《Whispers from the Star》都属于这一方向。玩家不用完成复杂任务，而是在日常生活中与桌面角色聊天、写信、倾诉、听音乐，互动的重点变成了情感陪伴。

米哈游《BSide: Olivia Lin》

游戏厂商希望借AI重塑游戏体验，第三方创业公司试图通过跨游戏争夺玩家时间，而伙伴类AI游戏，则试图把陪伴从游戏中独立出来，延伸到玩家的日常生活。同一个大概念下，大家竞争的重点其实并不相同。

不同领域玩家，

为什么都挤进一个赛道

“AI游戏伙伴”形态各不相同，也是因为这背后站着的是不同背景、不同诉求的玩家。

对于游戏厂商而言，做AI游戏伙伴的核心还是丰富游戏内容，延长游戏生命周期。

过去一款游戏想要提升新鲜感和可玩性，更多是不断堆内容：更多NPC、更多剧情、更复杂的支线任务。所有内容都依赖人工制作，每增加一条剧情树、一个角色，都意味着更高的开发成本。而玩家一旦体验完固定内容，其价值也随之消耗。

相比不断做更多内容，AI队友、AI NPC都在尝试让同一套内容持续生长新故事。玩家的每一次选择、每一段对话、每一段关系，都能够成为后续体验的一部分，让游戏世界不断产生新的互动，而不是依赖开发者提前写好每一种可能性。腾讯的《和平精英》、网易的《逆水寒》都是如此。

《逆水寒》AI门客通缉NPC“高衙内”

背靠互联网大厂的游戏之所以能够快速推出多种AI伙伴形态，很大程度上得益于集团内部持续投入大模型研发，具备从模型到产品的一体化能力；而更多游戏厂商，则选择与科技公司合作，把成熟的AI能力快速引入游戏，实现产品落地。

近期正式上线的《绝地求生》AI同伴系统PUBG Ally，就是由游戏开发商Krafton与英伟达共同打造，游戏开发商负责定义AI在《绝地求生》里的角色定位和玩法设计，而NVIDIA ACE则提供底层智能角色能力。

《绝地求生》AI同伴系统PUBG Ally

不只是英伟达，今年GDC2026期间，高通也推出了Snapdragon Game AI SDK，希望帮助开发者快速将设备端AI能力引入手机和PC游戏，实现智能NPC、自适应AI队友、个性化AI陪伴以及实时AI教练等能力。英特尔也在今年发起了“AI游戏助手生态开放计划”，希望联合独立软件开发商合作伙伴，共同探索AI技术在游戏优化、玩家辅助、智能交互等维度的应用创新。

英伟达、高通、英特尔，本质上都在做AI+游戏领域的“卖铲子”生意。它们并不直接面向玩家打造AI游戏伙伴，而是希望成为所有AI伙伴背后的技术提供者。未来，无论是哪家游戏厂商推出AI NPC、AI队友还是AI教练，都有可能建立在它们提供的模型、推理能力和开发框架之上。

与游戏厂商、科技公司希望把AI留在游戏世界不同，做“桌宠”型AI游戏伙伴的团队其实更希望借游戏建立一段能够延续到现实生活中的陪伴关系。

大多数创业公司的产品都会选择悬浮窗、桌宠等独立于游戏之外的形态，是因为游戏本质上是一个切入口，它天然具备高频、长时长、强情绪的特点，是年轻人与AI最容易建立信任和使用习惯的场景。

今年GDC 2026上，雷蛇展示的智能体桌面助手Razer AVA就是这一思路的延伸。它既可以在游戏中提供实时协助，也可以作为桌面AI管理日程、处理日常事务，游戏只是其中一个使用场景。逗逗AI的创始人刘斌新也曾在采访中明确提到，下一阶段将陪伴从游戏拓展到看剧、购物、上网课等更广泛的数字生活场景。

雷蛇智能体桌面助手Razer AVA

对于硬件厂商而言，AI游戏伙伴的意义，也并不只是增加新功能，而是在更新游戏终端设备本身。

过去，无论是游戏PC、游戏平板还是游戏手柄，它们竞争的核心更多是性能：更高的帧率、更低的延迟、更强的散热。但随着AI逐渐进入游戏过程，硬件开始承担新的角色——不仅负责运行游戏，也负责实时理解玩家行为、推理游戏局势，并与玩家持续交互。

联想将AI游戏助手直接集成进拯救者系统底层，索尼尝试让AI进入手柄形态，对于它们而言，AI游戏伙伴并不是一个可以下载安装的软件，而是下一代游戏终端的基础能力。游戏设备竞争的重点，也将逐步从性能参数转向智能体验。

索尼游戏手柄AI Ghost Player

热闹背后的挑战与风险

随着底层大模型、多模态理解、端侧推理等技术日渐成熟，可以预见，即便目前一些AI游戏伙伴可以会存在卡顿延时问题，但后续会越来越聪明，也越来越像真正的“伙伴”。不同类型的AI游戏伙伴真正面临的挑战，其实是产品体验、场景拓展和合规边界等一系列现实问题。

对于游戏厂商来说，最大的挑战依然来自游戏体验本身。

不论是做AI队友和AI NPC，AI真正进入游戏后，需要融入的是一套高度复杂且实时变化的玩法机制，而不是完成一轮简单的对话。例如在射击、动作等强调团队协作和即时反应的游戏中，AI队友若无法准确理解玩家不断变化的战术意图，就可能出现卡位、抢怪、挡子弹、误判战术等情况，反而影响游戏体验。反过来，如果AI NPC或AI队友拥有过高的自主能力，玩家又可能找到利用AI规避游戏机制、刷资源或优化收益的方法，从而破坏游戏数值平衡和长线生态。

相比之下，独立于游戏、在桌面悬浮的这类AI游戏伙伴面临的挑战，则更多来自场景的局限。

他们目前几乎都汇聚在PC端，而移动端无论iOS还是安卓，都有更加严格的权限管理，很难实现类似的系统级能力。如果无法突破移动端的限制，这类创业开发者所期待的将陪伴关系进一步延伸到看剧、购物等更多生活场景、做“全天候数字伙伴”的设想就很难实现。

此外值得关注的是，整个AI游戏伙伴赛道，还将面对越来越明确的监管要求。

今年7月正式施行的《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》，首次针对拟人化互动服务划定了清晰边界。办法明确提出，拟人化AI不得将替代社会交往、诱导情感依赖、控制用户心理等作为服务目标；对于连续使用超过两小时的用户，需要主动提醒使用时长；同时，不得生成过度迎合用户、诱导沉迷或损害真实人际关系的内容。

这一政策出台，对AI游戏伙伴提出了更高的要求。很多产品将处于两难的“灰色地带”：若为了提升粘性而加入过多的拟人化情感吐槽、恋爱养成元素，就会存在风险；若是为了规避风险而走向纯功能性的战术辅助，又会失去情感陪伴的差异化护城河，面临严重的同质化问题。

对于整个AI游戏伙伴赛道而言，这或许也是未来几年最值得关注的问题——如何既保留AI陪伴带来的情绪价值，又始终守住人与AI之间应有的边界。

归根结底，AI游戏伙伴真正解决的，是那些长期存在、却始终没有被很好满足的玩家需求。有人希望游戏世界能够不断产生新的故事，而不是体验完预设剧情后便失去新鲜感；有人希望不用硬着头皮社交，也能体验多人玩法；也有人只是希望在漫长的跑图、刷本和排位过程中，有一个能够理解自己、随时回应自己的伙伴。过去，这些需求要么依赖真人，成本高且不稳定，要么只能被忽略，而AI第一次让它们有被规模化满足的可能。

AI游戏伙伴的想象空间，或许远不止今天看到的AI队友、AI NPC或桌面陪伴。它真正指向的变化是：游戏正在从一套写好的剧本，变成一种能够持续回应每个玩家的动态体验。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

一百万Token之外，Kimi K3开始学习“暂停”

Wed, 29 Jul 2026 02:01:07 GMT

来源：盒饭财经

让Agent停下来，再接着做

作者 | 许有阳

头图及封面来源 | codex

月之暗面兑现了11天前留下的欠条。

7月16日，月之暗面发布Kimi K3时，模型已经进入Kimi.com、Kimi Work、Kimi Code和API。当时，其官方表示，完整模型权重不晚于2026年7月27日落地。

上周，盒饭财经在《最像DeepSeek的Kimi K3，没有复制关键一击》一文中，讨论了长线程为什么正在成为前沿模型的新战场。而这是月之暗面第一次系统披露，K3面向超长Agent任务的训练和运行机制。

27日晚，在DDL前，月之暗面踩点正式开放权重。这一次，完整模型权重正式上线Hugging Face，47页技术报告、模型配置与Kimi K3 License也同步出现在GitHub模型仓库中。另外，MoonEP与AgentENV也随之开放，4月已经开源的FlashKDA也被纳入完整技术栈。

然而，在这次公开的内容中，最能解释K3的数字，并不是最显眼的参数量和上下文窗口。

技术报告称，训练与评测期间一共创建了51,219,741个沙箱，涉及1,505,678种镜像。同时，沙箱可能将高达98%的生命周期花在等待模型推理，月之暗面因此让它暂停时释放CPU和内存，再在最低49毫秒内恢复。

什么意思？

训练一个能使用工具的Agent，不只是让模型在GPU里生成答案。每当Agent需要安装软件、修改文件或者运行测试，系统都要为它准备一台相互隔离的“临时电脑”。技术报告中的“沙箱”，就是这样的工作环境；而“镜像”则相当于预装了不同操作系统和软件组合的环境模板。

5122万个沙箱是K3训练和评测期间累计创建的工作环境。150多万个镜像，也从侧面反映出这些任务涉及的软件环境和依赖组合极为多样。

于是，问题来了，沙箱最高有98%的时间是在等待模型给出下一步指令，如果这些环境一直开着，就会持续占用CPU和内存。AgentENV的办法是把等待中的环境暂时冻结并释放资源，等模型返回后，再恢复原来的文件、内存和运行状态。月之暗面官方公布的最低恢复时间为49毫秒。

换句话说，K3处理的不只是“模型能思考多久”，还有模型暂停思考时，那间已经工作了一半的“办公室”能不能先关灯，醒来后又保持原样。

这指向了Agent时代的新问题。

上下文窗口解决的是，模型一次能带着多少资料工作，而长线程解决的是，这项工作怎样不断线。这些意味着，任务运行十几个小时后，模型还要记得最初目标；意味着等待测试或人工审批时，系统不能一直占着算力；还意味着，机器或网络中断后，已经修改的文件和正在运行的进程也不能消失。

100万Token，也只是把“桌面”变大。

100万Token，仍然装不下一项工作

从7月16日的产品发布到7月27日的正式开放，K3补齐了一条从模型到基础设施的链条。

这里需要先区分“开放权重”和“完整开源”分别意味着什么。K3官方将其定义为开放权重模型：外部开发者可以下载和部署模型，但训练数据、奖励模型和完整训练流水线并未全部公开。

开放权重意味着外部开发者可以下载训练完成的模型，自己部署或继续微调。但，它不代表训练数据、奖励系统和全部训练代码都已公开。

根据Kimi K3 License，许可证设置了两类商业条件。对于符合定义的MaaS经营者，如果关联主体连续12个月合计收入超过2000万美元，需要另行取得商业协议；如果搭载K3的商业产品月活超过1亿，或月收入超过2000万美元，则需要在产品中显著展示“Kimi K3”。

MoonEP、FlashKDA和AgentENV则采用限制更少的MIT许可证，社区可以较自由地使用和修改这些基础设施。

据了解，MoonEP、FlashKDA和AgentENV对应的是K3运行链条上的不同环节。MoonEP处理MoE训练中的专家并行通信与负载均衡，FlashKDA提供Kimi Delta Attention的高性能计算算子，AgentENV则负责创建、隔离和恢复Agent使用的沙箱。

换句话说，月之暗面这次公开的不只是“大脑”，还包括让它训练、计算和工作的部分基础设施。

也就是说，K3完成了开放权重，并把相当一部分关键基础设施送进开源生态。权重落地后，外界可以进一步核验模型文件、架构配置，并尝试独立部署和复现。

K3共有2.78万亿参数，但每次处理一个Token时只调用其中约1042亿参数。同时，它拥有1,048,576 Token上下文，并从训练早期就同时学习文本与视觉信息。

这100万Token也不是在训练最后把上下文窗口直接拧到最大。

K3先在8K、64K等较短文本上训练，进入后期后再从256K扩到1M。而月之暗面还合成了一批需要在百万Token中寻找分散线索的任务。技术报告同时提醒，窗口变长不等于模型自然学会处理长任务。

K3首发时展示的芯片设计任务，提供了一个更直观的时间刻度。一个早期版本在一次48小时自主运行中，使用开源EDA工具和Nangate 45nm工艺库，完成并仿真验证了一套用于其自身架构微型模型的芯片设计。

这并不意味着模型连续生成了48小时文本。技术报告确认，它在Kimi Code中使用EDA工具，依次完成设计、优化和验证；从系统结构看，整个过程由模型推理、工具执行和结果回传交替组成。一条任务就这样在模型、工具和环境之间持续了两个昼夜。

这也是100万Token解决不了全部问题的原因。

窗口可以保存模型看过的信息，却不会自动保存正在运行的测试、已经安装的依赖和被修改的文件。参数决定模型有多大，窗口决定它一次能看见多少，而那5122万个沙箱提出的是另一个问题：任务停下之后，现场还在不在？

同一项工作，四种“接着做”

晚上十点，你把代码仓库和问题单交给一个编程Agent。它先阅读文件、安装依赖并复现问题，随后修改代码、运行测试。第一次测试失败后，它继续读取日志，准备第二轮修改。

如果任务半小时内结束，这些动作或许都能留在同一轮对话里。但时间继续向后走，新的问题会依次出现：凌晨一点，上下文即将写满；凌晨两点，Agent改坏了代码；凌晨三点，运行节点突然故障；第二天上午，流程又停在等待人工批准的步骤。

这时需要保存的，已经不只是聊天记录。

面对这个问题，OpenAI的解题思路是，首先处理上下文写满的问题。

GPT-5.1-Codex-Max接近窗口上限时，会启动一种名为“上下文压缩”的机制。在这套机制中，系统整理此前的交互，留下它判断重要的内容，再把这份精简历史交给一个新窗口。

于是，可能就会出现这样的情况。当你凌晨一点上下文用尽时，Agent不必结束任务，它可以带着整理后的进度继续读代码、调用工具。OpenAI称，这是公司第一个被原生训练来跨多个上下文窗口工作的模型，内部评估中观察到过超过24小时的任务。

这条路线解决了“对话装不下”。但它的代价也发生在整理过程里：压缩并非随机删除，但系统必须判断什么重要。从目前公开机制看，被保留和被舍弃的内容主要由系统判断。对用户来说，压缩提高了任务长度，却也带来一个难以直接检查的问题：系统究竟忘掉了什么？

Anthropic的思路是，先解决Agent改错代码怎么办？

Claude Code会在Claude每次修改代码前自动保存一个“检查点”，也就是当时的代码版本和对话位置。如果Agent凌晨两点改坏了支付逻辑，用户可以回到凌晨一点半的代码状态，也可以同时恢复当时的对话，再从另一个方向尝试。

但这个“撤销键”只覆盖Claude的编辑，不覆盖用户自己修改的文件，也不覆盖模型通过终端命令造成的变化。也因此，Anthropic仍建议配合Git等版本控制工具。

代码回到了正确版本，不代表整个任务现场都回来了。安装到一半的依赖、终端里运行的服务和外部工具已经产生的副作用，仍需其他系统处理。

Google处理的则是进程和连接随时可能中断的问题。

快照的概念早就有了。早在1985年，Mani Chandy与Leslie Lamport就提出了分布式快照，研究如何在一套系统继续运行时，记录各个组件处于什么状态。

Google Agent Executor使用事件日志和快照保存可恢复状态。节点故障后，系统可以恢复未完成的任务；客户端断线重连时，也能根据最后收到的序号补回遗漏事件。

打个比方，凌晨三点，运行这个Agent的节点突然故障。借助事件日志和快照，系统可以恢复未完成的执行；如果只是用户电脑断网，客户端重新连接后，还能从上次收到结果的位置补回遗漏事件。

为了避免两个执行器同时更新文件或会话、把状态改乱，同一会话在同一时刻只允许一个执行器写入。Google把这项规则称为“单写入者”（single-writer）机制。

这让任务不会因为机器或网络故障消失，却没有让模型本身更会记忆，也不会替模型发现目标已经漂移。Google保存的是“发生过什么”，而不是训练模型如何跨过一次中断。

微软面对的，则是一项工作本来就需要停下来。

打个比方。

在报销、采购或跨部门流程中，Agent做到某一步后可能要等经理批准。结果或许几分钟后到，也可能几天后才到。Durable Agents会把对话、流程步骤、审批状态和计时器写入长期存储，等待期间释放计算资源。等到批准到达后，系统从下一步继续，这就不用让模型几天不关机。

它可以等待数小时、数天甚至数周，但保存每个会话的记录并不是无限大。微软文档同时提示，在Durable Task Scheduler后端中，单个Agent会话对应的持久化实体状态存在1MB容量上限。随着对话和步骤不断增长，开发者仍需主动压缩或开启新会话。

至此，同一问题的四种不同解法真正显现：OpenAI让对话跨过窗口，Claude让代码跨过错误，Google让运行过程跨过故障，微软让业务流程跨过等待。它们都在帮助Agent“回来”，只是分别保留了不同部分。

当然，多Agent也不能代替这些状态。把任务拆给几个Agent可以提高速度，但协调者仍要知道每个Agent改过什么、文件是否冲突，以及失败后从哪里恢复。并行解决的是同时做，检查点解决的是接着做。

前述四条路线主要回答Agent在实际运行时怎样不断线，其中OpenAI还把跨窗口压缩纳入模型训练。K3的增量则落在Agent强化学习：如果一条工具调用轨迹长到跨过一次训练迭代，未完成的部分是丢掉，还是带着模型缓存和沙箱状态进入下一轮？

“暂停”任务，月之暗面押注工作流

我们把刚才那项“跨夜改代码”场景假设的任务，放大到K3的训练集群里。

现在面对的，是一批任务同时生成多条执行记录。在强化学习中，模型从接到任务、采取行动到获得结果的完整过程，被称为一条“轨迹”；系统根据任务是否完成、结果是否正确，为轨迹计算分数，再用这些结果更新模型。

不同轨迹需要的时间并不相同。有的任务几分钟就完成，有的仍在搜索资料，有的正在编译代码，还有的反复修改后仍未通过测试。

传统同步流程中，本轮轨迹生成通常要等整批结果结束，才能整体进入后续的策略优化。只要最后几条轨迹仍未完成，整个训练流程就可能被长尾拖住。

K3改变了这个顺序。

当完成轨迹达到预设比例后，训练系统就暂停剩余的长尾轨迹，让后续优化先向前推进。被暂停的轨迹不会被判定失败，它会进入队列，在下一轮优先恢复。月之暗面把这套机制称为partial rollout，即“部分轨迹生成”。

严格来说，决定暂停的是训练调度器。所谓K3“学会暂停”，不是模型主动休息，而是训练系统保留未完成轨迹，随后让模型在原有状态上继续生成。

问题随之而来：一条任务到底要保存什么，才能真正回来？

假设被暂停的Agent已经读过大量代码，安装了依赖，修改了三个文件，测试进程仍在运行。此时只保存聊天摘要，Agent知道自己要修Bug，却会回到一台没有依赖、没有改动的干净机器。如果只保存虚拟机，文件和进程都在，模型却未必记得为什么这样修改。如果只保存全部文字，恢复时又要重新处理几十万甚至上百万Token的历史。

结合K3技术报告和模型卡，可以把它为了“暂停后续跑”所保留的状态，大致归纳为三类。

第一类是任务记录。多轮对话和工具调用时，Agent框架需要把模型此前返回的完整消息再次传回，包括接口此前返回的推理内容和工具调用记录。最先要接上的是任务历史：目标是什么，工具做过什么，模型为什么修改这些文件。

第二类是已经算过的中间结果。模型处理长上下文时，会缓存前文的计算结果，避免生成每个新Token时都从头阅读。文字历史之外，K3还保留已经算过的模型缓存。否则，上百万Token需要重新计算。

第三类是实际工作环境。普通软件容器里的多个任务通常共享宿主机内核。如果Agent执行危险命令，一个任务可能影响整台机器。AgentENV因此没有只用普通容器，而是选择一种更轻量、同时能为每个沙箱提供独立内核的微型虚拟机。

从整个系统看，要让一条轨迹在下一轮继续，训练系统需要接上此前的任务历史，复用仍然有效的模型缓存，并在再次调用工具时恢复相应的微型虚拟机环境。此前安装的依赖、修改的文件和等待中的测试进程状态仍被保留，Agent可以从中断处继续。

等待模型时，系统先记录沙箱的内存和文件变化，再释放CPU和内存；新指令到达后，系统恢复微型虚拟机。此前安装的依赖、修改的文件和测试进程可以从保存下来的状态恢复。发生错误时还可以回到此前快照，需要验证结果时则可以从当前状态复制一个独立环境。

这才是K3所说的“暂停”。

这条路线并非突然出现，它与杨植麟长期关注的长序列问题存在一条清晰的研究脉络。三项工作处理的边界并不相同：Transformer-XL面对文本片段的边界，Kimi k1.5面对输出预算和训练迭代的边界，K3面对的则是长时间Agent轨迹及其运行环境。它们的共同点是，越过边界时尽量不要从头开始。

2019年，杨植麟、戴梓航等人提交Transformer-XL论文。它处理的是阅读边界：模型读完一段文字后，不把此前计算出的内部状态全部清空，而是带着它继续理解下一段。2025年1月，Kimi k1.5把“保留未完成部分”带进强化学习：一条尚未生成完的长回答，可以留下已经完成的内容，下一轮从断点接着生成。

过去，月之暗面试图让模型读完更长的文本，现在，它尝试让模型做完更长的工作。

开放权重之后

这也解释了7月27日正式开放的另一层价值。

7月17日，也就是K3发布的第二天、完整权重尚未落地时，Arena联合创始人兼CEO Anastasios Angelopoulos对媒体称，这“可能是今年最大的一次发布”。而杨植麟在卡内基梅隆大学的导师、曾任苹果AI研究主管的Ruslan Salakhutdinov则把它称为开放模型社区的一次巨大胜利。

当时，外界能够直接观察的主要还是在线产品、API价格和榜单表现。如今权重真正公开，讨论才从“它表现怎样”进入“别人能否运行和改造它”。

K3正式开放，让外界第一次能把模型能力、基础设施与许可证放在一起判断。这一系列的事件，回看后不难发现，月之暗面的技术取向也逐渐清晰：同时保存训练轨迹、模型计算状态和运行现场。

大模型时代争的是一次能读多少。而Agent时代争的或许是，停下来之后，谁还能回到原来的工作里。

参考资料：

1.《月之暗面Kimi K3正式开源》，界面新闻

2.《Kimi K3: Open Frontier Intelligence》，Kimi官方

3.K3模型仓库，https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K3

4.K3技术报告，https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K3/blob/main/k3_tech_report.pdf

5.《Distributed Snapshots: Determining Global States of Distributed Systems》，

6.K3 Hugging Face权重页，https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3

7.K3模型卡，https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K3/blob/main/README.md

8.《Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context》

9.《Transformer-XL: Unleashing the Potential of Attention Models》，Google官方

10.Kimi k1.5论文与仓库，https://github.com/MoonshotAI/Kimi-k1.5

11.《Introducing Agent Executor, Google’s distributed Agent Runtime》，谷歌官方

12.《构建更多可能：GPT‑5.1‑Codex‑Max 简介》，OpenAI官方

13.《Enabling Claude Code to work more autonomously》，Anthropic官方

14.《Kimi K3 Is Here: Efficient Day-0 Support on vLLM》，vLLM官方

15.《Durable Task extension for Microsoft Agent Framework》，Microsoft官方

16.Kimi K3 License、MoonEP与FlashKDA，MoonshotAI GitHub

17.AgentENV，kvcache-ai GitHub；K3技术报告称其由团队与合作伙伴共同开发

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

招聘丨汽车及机器人方向

Tue, 28 Jul 2026 06:07:01 GMT

AI司机发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

在量子位，我们一直盯着AI如何重构物理世界。

而当下最性感的两个硬核载体，无疑是机器人（具身智能）与智能汽车。

△

图片为AI生成

岗位二：视频编导/视觉主创（机器人与智能汽车方向）

🎯 职位定位：

你将是量子位视频内容的视觉主创。

我们希望你围绕智能汽车与具身智能机器人，把硬核的技术亮点与用户价值，转化为高信息密度、高专业度、且兼具极客趣味的视觉内容。

用最具冲击力的视频语言，帮助更多人看懂产品、解析技术。

📋 岗位职责：

数据分析与优化：跟踪视频播放量、互动率等底层数据，结合用户反馈持续优化内容策略，提升渠道影响力。

🛠️ 我们希望你具备：

3年以上视频制作经验：有智能汽车、数码评测或科技类硬核内容的创作案例（请务必随简历附带作品链接）。
扎实的硬核常识：具备基础汽车与硬件知识，了解智能座舱、辅助驾驶、机器人等系统的基本原理。
硬性基础条件：持有C1/C2驾照，能独立熟练驾驶完成拍摄任务；抗压能力强，能适应频繁外景出差（年均出差时长占比约40%）。

✨ 加分项：

有数码产品评测经验，擅长通过精准的对比测试展现产品特性。
掌握无人机航拍、360°环景拍摄等特殊摄制技术。

简历投递说明：

1、请将个人简历发送至zhaopin@qbitai.com，邮件主题请注明“XX方向应聘 - [你的姓名]”；

2、随简历附上你的科技行业代表作品，或者能展现个人写作水平和风格的作品。

关于量子位：

截至2025年，通过及时追踪AI及前沿科技进展，量子位在微信公众号已经有超260万订阅用户，全网用户超700万，日均阅读量200万+。

在新榜和清博等第三方数据平台，量子位已是AI以及前沿科技行业TOP1新媒体。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

「大疆教父」李泽湘，出海AI挖矿

Mon, 27 Jul 2026 05:07:42 GMT

贾浩楠发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

教父李泽湘，挖矿挖到海外了。

纯字面意思。

因为李泽湘旗下的是希迪智驾（CiDi）——“无人矿卡第一股”——正在拓展到全球。

李泽湘广为人知的光环是大疆教父、早期孵化者，但由他真正躬身入局的AI公司，是希迪智驾：

2017年亲手创办，担任董事会主席，负责监督整体业务战略及方向、制定管理架构与发展目标，也是公司的控股股东。

刚刚，希迪首次释放了出海进展：澳大利亚已落地，中东、南美、欧洲跟进中。

AI时代，重型工业设备的故事也要换个写法了。

招聘丨汽车及机器人方向

Mon, 27 Jul 2026 05:07:30 GMT

AI司机发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

在量子位，我们一直盯着AI如何重构物理世界。

而当下最性感的两个硬核载体，无疑是机器人（具身智能）与智能汽车。

△

图片为AI生成

岗位二：视频编导/视觉主创（机器人与智能汽车方向）

🎯 职位定位：

你将是量子位视频内容的视觉主创。

我们希望你围绕智能汽车与具身智能机器人，把硬核的技术亮点与用户价值，转化为高信息密度、高专业度、且兼具极客趣味的视觉内容。

用最具冲击力的视频语言，帮助更多人看懂产品、解析技术。

📋 岗位职责：

数据分析与优化：跟踪视频播放量、互动率等底层数据，结合用户反馈持续优化内容策略，提升渠道影响力。

🛠️ 我们希望你具备：

3年以上视频制作经验：有智能汽车、数码评测或科技类硬核内容的创作案例（请务必随简历附带作品链接）。
扎实的硬核常识：具备基础汽车与硬件知识，了解智能座舱、辅助驾驶、机器人等系统的基本原理。
硬性基础条件：持有C1/C2驾照，能独立熟练驾驶完成拍摄任务；抗压能力强，能适应频繁外景出差（年均出差时长占比约40%）。

✨ 加分项：

有数码产品评测经验，擅长通过精准的对比测试展现产品特性。
掌握无人机航拍、360°环景拍摄等特殊摄制技术。

简历投递说明：

1、请将个人简历发送至zhaopin@qbitai.com，邮件主题请注明“XX方向应聘 - [你的姓名]”；

2、随简历附上你的科技行业代表作品，或者能展现个人写作水平和风格的作品。

关于量子位：

截至2025年，通过及时追踪AI及前沿科技进展，量子位在微信公众号已经有超260万订阅用户，全网用户超700万，日均阅读量200万+。

在新榜和清博等第三方数据平台，量子位已是AI以及前沿科技行业TOP1新媒体。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

海尔连续上榜出海品牌50强背后的变化

Sat, 25 Jul 2026 13:17:21 GMT

原创 | 作者：罗超

一个品牌偶尔冲进榜单前列，可能赶上了风口，也可能靠一款爆品打开了市场。但连续十年留在前十，靠运气显然解释不通。

7 月 24 日，Google 与凯度 BrandZ 发布《2026 年中国全球化品牌 50 强》榜单，海尔位列总榜第 6，蝉联家电行业第一。这也是海尔连续第十年进入前十。

BrandZ 中国全球化品牌榜评估的是海外消费者对中国品牌的感知，核心观察「有意义、差异化、活跃度」三个维度。换言之，榜单关注的是海外用户需要某类产品时会不会想到你，了解之后愿不愿意选你，以及你提供的东西和其他品牌到底有什么不同。

所以，海尔为什么能做到十年稳定上榜？或者换个说法，海尔凭什么一直被全球用户看见和选择？

答案当然包括产品质量、渠道和服务。但如果把时间线拉长，会发现海尔这十年真正发生的变化，是一家传统家电企业逐渐长出了科技平台的能力。我们依然会看到海尔的冰箱、洗衣机和空调，但背后不再只是送进家里的一台台电器，更是一种生活方式以及幕后持续十年的技术创新。

AI 理解你我，家电替人「操心」

过去十多年，智能家电走过了一条清晰的迭代路线：先联网，再接入手机 App，随后加入语音控制和自动化场景。用户可以在回家前打开空调，也可以对着音箱说一句「关闭客厅灯光」。这些功能确实方便，但多数时候只是把遥控器换成了手机和语音，设备越多，要设置的规则、记住的入口反而越多。

大模型和多模态 AI 的出现，让家电企业终于有机会把这套逻辑往前推一步，海尔 Seeker 就是最好的代表。按照家电智能分级新国标，智能水平从 L1 到 L5 逐级进阶，海尔 Seeker 套系达到了行业最高的 L4 级智能水准，可以感知环境、预测需求并主动决策。

听起来有点像自动驾驶，但落到家里其实没有那么玄乎。冰箱通过视觉识别食材，自动记录存放时间并匹配保鲜程序。洗衣机识别衣物颜色、数量和污渍，发现串色风险或衣物漏取会主动提醒。烟灶看到沸腾状态后自动调节火力，降低溢锅、干烧的风险。

一言以蔽之，家电从执行固定程序，进化到能够感知、思考和主动服务。不过让洗衣机陪人聊天并不难，难的是让它在洗涤过程中发现异常，自己调整程序。

AI 只有落到这些细节上，才能真正改变我们的生活方式。再进一步，这也是海尔智家想提供的——从 AI 产品、AI 场景到 AI 生活的一站式美好生活解决方案。

作为行业首个搭载家庭空间知识图谱的 AI Agent 系统，海尔小优 Agent 可以理解家庭空间布局、物品位置和用户习惯，再统一调度冰箱、烟灶、洗衣机、空调和热水器，在美食、洗护、空气、用水等场景中主动规划、自主决策和自动执行。比如说一句“打开沙发旁的灯”，它知道你在哪、要开哪盏；把证件放进书柜抽屉后它能记住位置，再找的时候不用翻箱倒柜。

用户不必逐台发号施令，家电开始围绕同一个生活任务协同工作，这比传统依赖用户提前设置条件预设「回家模式」，显然更无感、智能。

同时以 AI Agent 为核心，海尔智家把智慧体验从屋内延伸到「人—车—家—社区」。用户出门时，一键启动离家模式。开车返程后，车辆驶入小区，地库、电梯和家中设备可以依次联动，空调、灯光和其他场景提前进入合适状态。原本在不同空间、需要打开多个 App 才能完成的事情，被简化成了更无感的生活体验。

当然，这不代表「无人家务」已经完全实现。跨品牌互联、识别准确率、隐私安全和长期使用成本，仍然是所有智慧家庭方案绕不开的门槛。

但方向已经很明确。家电竞争正在离开单纯比参数、比容量的阶段，进入感知、判断和协同能力的竞争。对海外用户来说，这些可以感知的使用差异，也对应了中国全球化品牌榜单强调的「有意义」和「差异化」。

不只是产品和体验，

AI 也在改造海尔自己

不过，产品端的领先并不能完全解释，海尔为什么能连续十年稳定留在全球化品牌榜前列。

对于一家业务分布在全球多个市场的企业，真正棘手的问题往往是能不能更快发现需求、做出产品，再稳定地生产和交付。组织层级、区域差异和供应链长度，都会让一家大公司变慢。

海尔现在做的，是用垂域大模型和统一技术底座，把 AI 引入研发、制造、供应链、服务和经营管理的流程。研发人员可以直接分析全网用户反馈和仿真数据，寻找产品机会。供应链 AI 超级智能体则参与需求预测、排产、检测、物流和能源管理。

按照海尔披露的数据，AI 参与后，新产品研发周期缩短 30%；质检环节面板的 AI 视觉检测时间从 30 多秒降到 0.1 秒；服务端用户体验改善 40%。这些数字仍然需要放在具体业务和统计口径中理解，但毫无疑问，AI 在海尔内部不只是一个面向消费者的新功能，也开始成为企业的生产工具。

这对全球化尤其重要。不同区域的生活习惯和市场反馈，可以更快进入研发系统。过去需要依靠大量会议、表格和人工协调的全球协作，开始变成可以被数据理解、被模型辅助的流程。

从家电企业到「平台服务型科技生态企业」，海尔的转型乍听有点抽象，但落到实际至少包含三件事：产品主动服务，家庭设备协同，AI 加速企业内部研发和供应链。而随着这些能力连起来，海尔卖出的不只有硬件，还包括持续更新的服务、场景和一套全球运营能力。

成为全球品牌，

海尔的出海「质变」

今天很多中国企业都在谈出海，但「把产品卖到海外」和「成为全球品牌」中间，其实隔着很远。前者可以依靠跨境渠道和价格优势快速起量，后者则要求品牌真正进入当地人的生活：产品要适应本地住宅和使用习惯，供应链要扛住关税、汇率和物流波动，售后服务也不能永远从中国远程解决。

海尔的全球化起步很早。通过整合日本三洋白电、新西兰斐雪派克、美国通用家电和意大利 Candy 等企业，海尔逐渐形成了覆盖不同区域和人群的品牌矩阵。但收购只是开始，真正难的是如何让日本的工艺能力、新西兰的核心零部件、美国的算法和欧洲的设计经验协同起来，同时保留每个品牌对当地市场的理解。

举个例子，海尔要推出一款面向欧洲的节能洗衣机，它的系统设计、驱动模块、算法和能效方案可以由不同国家的团队共同完成，最后服务的却是欧洲家庭最具体的需求：住宅空间有限、能源价格高、嵌入式安装普遍。

全球研发如果只停在「十大研发中心」的数字上，用户很难感知。当它变成一台更薄、更省电、又能放进当地厨房的洗衣机，体系能力才真正转化成了产品竞争力。

海尔目前已在全球布局 35 个工业园、173 个制造中心，并累计建成 14 座世界经济论坛「灯塔工厂」。不只是产能更大，这套体系面对关税变化、区域保护和国际物流的不确定性，产品可以就近研发、就近生产、快速交付，也让海尔在海外市场能够走得更稳、走得更远。

2025 年，海尔智家海外收入约 1558 亿元，同比增长 8.3%，已经超过总收入的一半。其中欧洲收入增长 19.9%，日本、东南亚、南亚和中东非也保持增长。放在全球家电需求偏弱、贸易环境反复变化的背景下，这份成绩也直接说明了海尔的全球化成果。

写在最后

根据权威调研机构欧睿国际的报告，海尔连续 17 年位居全球大型家用电器品牌零售量第一，2025 年还获得了全球智慧家庭销售额第一，海尔智家营业收入达到 3023.47 亿元，海外市场持续增长。

但「家电第一」和「智慧家庭第一」之间，并不是多了一个「第一」那么简单。前者主要建立在产品、渠道和供应链上，后者还要求企业具备软件、AI、场景协同与长期服务能力。而海尔的成功跨越，也带来品牌全球化的真正启示：

品牌价值从来不只是知名度，更不是企业给自己贴了多少个新标签，海外消费者愿意持续选择一个品牌，往往是因为它既足够值得信赖，又一直能提供新的体验和生活方式。

而对一家已经走过四十多年的中国品牌来说，连续十年进入全球化品牌前十只是结果。过去十年，海尔最重要的变化在于没有丢掉家电这门基本功，同时又把 AI、智慧家庭和全球运营能力一层层叠了上去。今天我们仍然可以把海尔叫作家电企业，但这个称呼已经很难装下它正在做的全部事情。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

招聘丨汽车及机器人方向

Fri, 24 Jul 2026 08:26:29 GMT

AI司机发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

在量子位，我们一直盯着AI如何重构物理世界。

而当下最性感的两个硬核载体，无疑是机器人（具身智能）与智能汽车。

△

图片为AI生成

岗位二：视频编导/视觉主创（机器人与智能汽车方向）

🎯 职位定位：

你将是量子位视频内容的视觉主创。

我们希望你围绕智能汽车与具身智能机器人，把硬核的技术亮点与用户价值，转化为高信息密度、高专业度、且兼具极客趣味的视觉内容。

用最具冲击力的视频语言，帮助更多人看懂产品、解析技术。

📋 岗位职责：

数据分析与优化：跟踪视频播放量、互动率等底层数据，结合用户反馈持续优化内容策略，提升渠道影响力。

🛠️ 我们希望你具备：

3年以上视频制作经验：有智能汽车、数码评测或科技类硬核内容的创作案例（请务必随简历附带作品链接）。
扎实的硬核常识：具备基础汽车与硬件知识，了解智能座舱、辅助驾驶、机器人等系统的基本原理。
硬性基础条件：持有C1/C2驾照，能独立熟练驾驶完成拍摄任务；抗压能力强，能适应频繁外景出差（年均出差时长占比约40%）。

✨ 加分项：

有数码产品评测经验，擅长通过精准的对比测试展现产品特性。
掌握无人机航拍、360°环景拍摄等特殊摄制技术。

简历投递说明：

1、请将个人简历发送至zhaopin@qbitai.com，邮件主题请注明“XX方向应聘 - [你的姓名]”；

2、随简历附上你的科技行业代表作品，或者能展现个人写作水平和风格的作品。

关于量子位：

截至2025年，通过及时追踪AI及前沿科技进展，量子位在微信公众号已经有超260万订阅用户，全网用户超700万，日均阅读量200万+。

在新榜和清博等第三方数据平台，量子位已是AI以及前沿科技行业TOP1新媒体。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

新浪专栏-创事记

雷军投资宇树科技，大赚110亿

Robotaxi营收暴涨691%，小马智行开始谈盈利了

招聘丨汽车及机器人方向

小米汽车财报拆解：销量增长、毛利承压，但仍未走出亏损

招聘丨汽车及机器人方向

吉利汽车业绩高点，李书福激流勇退

港股最新机器人IPO，来自雄安！

支付宝突然联手华为，马云预言成真

宇树发布“超人”机器人，行业震动

招聘丨汽车及机器人方向

马斯克日均收入曝光

比亚迪王炸新车来了，630km续航，9.99万元起

招聘丨汽车及机器人方向

马斯克慌了，梁文锋突然发布新模型，不给人留活路

阿里千问开始收费，比豆包便宜好几倍

招聘丨汽车及机器人方向

智元机器人干翻宇树科技，拿下全球第一

雷军挖走字节一员大将

为什么越来越多中产家庭，开始在家里搭建“儿童健身房”？

零跑把智能车卖到6万出头，难怪五菱神车崩了

招聘丨汽车及机器人方向

小鹏汽车离职高管，扎堆去往同一家机器人公司

效率狂飙！IFA26出发在即，千问办公帮我整了一份超全报道规划

宇树科技上市前夜：天使投资人尹方鸣陪跑10年 200万投资撬动回报超145倍

宇树科技上市前夜：江苏国资借深创投基金入股 北京机器人基金投资规模最高回报垫底

宇树科技上市前夜：美团斥资4.2亿回报12.6倍 大疆早年撤资错失良机

宇树科技上市前夜：变量资本账面回报近250倍 德迅投资、顺为资本已提前回本

招聘丨汽车及机器人方向

物理AI改写追觅的成长逻辑

创投月报 | 中科创星：一核多翼、软硬结合 联手投出具身智能“独角兽”墨奇智能

创投月报 | 东方富海：7月投资数量同环比双升 先进制造项目占据“半壁江山”

创投月报 | HongShan红杉中国：风险偏好前移天使轮占近四成 重仓人工智能京沪双核领跑

创投月报 | 7月募资、投资活跃度再创新高 月之暗面、可灵AI贡献近四成融资额

这届AI办公，名字比产品还难用

“抽象营销”扎堆：一笑过后，品牌能留下什么？

小马L4卡车突然出王炸：80%复用Robotaxi，干线城市园区全打通

招聘丨汽车及机器人方向

幼儿园在减少，大学还在扩张：中国教育进入结构调整期

激光雷达“国家德比”，在小米增程新车上演

招聘丨汽车及机器人方向

还得是雷军！30万卖的不是小米增程SUV是「移动大平层」

大厂狂卷办公Agent，体验灵犀专业版后我发现了AI干活的真相

比亚迪AI团队首次曝光！哈工大机器人基因亮眼，大模型首发即SOTA

AI游戏陪玩，是个伪需求吗？

一百万Token之外，Kimi K3开始学习“暂停”

招聘丨汽车及机器人方向

「大疆教父」李泽湘，出海AI挖矿

招聘丨汽车及机器人方向

海尔连续上榜出海品牌50强背后的变化

招聘丨汽车及机器人方向

宇树科技上市前夜：江苏国资借深创投基金入股北京机器人基金投资规模最高回报垫底

宇树科技上市前夜：美团斥资4.2亿回报12.6倍大疆早年撤资错失良机

宇树科技上市前夜：变量资本账面回报近250倍德迅投资、顺为资本已提前回本

创投月报 | 中科创星：一核多翼、软硬结合联手投出具身智能“独角兽”墨奇智能

创投月报 | 东方富海：7月投资数量同环比双升先进制造项目占据“半壁江山”

创投月报 | HongShan红杉中国：风险偏好前移天使轮占近四成重仓人工智能京沪双核领跑

创投月报 | 7月募资、投资活跃度再创新高月之暗面、可灵AI贡献近四成融资额