IT之家 3 月 17 日消息，据“微信支付生活通”公众号今日发文，韩国首尔市内地铁自助售票机现已接入微信支付，中国游客无需携带现金即可购买单程票。 据悉，首尔地铁 1-8 号线全站现已安装新型灰色自助售票机，旅客朋友们可以在这些机器上用微信支付购票，付款时把二维码对准左侧的扫码摄像头就行，听到“哔”的一声就能拿到单程票。 同时，自助售票机除了单程票以外，还可以购买气候同行卡（限定时间内无限乘车）、T-money 实体卡（储值交通卡）以及定期券（30 日内定期通勤），旅客可根据自身需求选择合适的票种，还能够用中文操作机器。 目前，微信支付已覆盖韩国仁川机场大巴、AREX 机场快线、釜山 / 首尔地铁、首尔 & 济州出租车、济州大巴以及 T-money 交通卡手机充值平台“Deam Deam”等韩国交通工具。 据IT之家此前报道，韩国首尔地铁现已支持使用海外信用卡购买单程票乘车，不过需要额外收取 3.7% 手续费。

前阵子瑞幸交出Q4财报，账面营收和实际利润走向两个极端：营收冲到了127.8亿再创新高，净利润反而掉头向下到5.18亿，同比下降39% [1]。 数据一出，研究员们纷纷叛变。麦格理第一时间落井下石，隔天就下调目标价格到42美元，比25年9月的预期下降19%[2]。去年对着瑞幸大吹特吹的摩根大通，也微降目标价到44美元。 遥想二季度外卖大战刚开打，瑞幸的业绩可谓炸晕华尔街，营收利润双双刷新历史新高，外卖补贴全进了瑞幸的口袋。 两个季度过去，外卖大战还在打，怎么当年的挂不好使了？ 不怪配送费 瑞幸的利润下滑，普遍被解释为被外卖配送成本拖累。但从财报看，真不能算外卖的锅。 已上市的现制饮品公司里，瑞幸是唯一一家逐季披露配送成本的公司，可以直观的衡量瑞幸外卖订单量的变动情况。 去年二季度，瑞幸配送成本爆炸式增长，单季配送成本16.7亿元，同比增长175%，与外卖大战开打时间吻合。 三季度，配送成本继续上涨，但四季度掉头向下，虽然也高达16.3亿元，同比增长95%，但环比却下降了44%，比二季度还少了4000万元[1]。 而在配送成本降低的情况下，四季度5.18亿元的净利润，还不到二季度的一半。利润被侵蚀的原因，恐怕还得从别的地方找。 瑞幸配送成本变化情况（单位：亿元） 瑞幸2025年营收、净利润变化情况（单位：亿元） 从财报的各项指标看，真正的利润刺客还是出在了单店盈利能力上。 二季度外卖大战开打，瑞幸客单价小幅下滑，但是订单量增速飞快，完全覆盖了配送费和客单价的下降，瑞幸净利润同比上涨43.6%，经营利润率高达21%。 但到了三季度，增收不增利的情况已经初见端倪。 当季，瑞幸直营门店的单店平均营收虽然涨了11%，但在客单价下滑与成本攀升的双重挤压下，单店经营利润率从24年同期的23.5%跌至17.5%。 瑞幸直营门店营收、经营利润情况（单位：万元） 这直接导致瑞幸单店平均利润同比缩水17%；到了四季度，跌幅进一步扩大到了27%[1]。 除了整体利润承压，作为盈利基本盘的成熟门店也略显疲态。二季度时，同店销售额尚能维持14.4%的增速，至四季度只剩1.2%，单店创收的引擎也有点扛不住了。 瑞幸自营门店同店销售额增减比例 为什么单店不赚钱了？简单来说，有两个原因：一是用于买量、营销的销售费用增加；二是门店密度增加后，单店效率自然会被稀释。 先看对外的买量成本。二季度时，瑞幸月均交易用户数为9169万人，其中新用户超2870万人，占比接近32%。同期，瑞幸销售费用压在5.92亿元，销售费用率不升反降。 也就是说，在二季度，外卖大战为瑞幸带来了大量的低成本的新用户。 到了三季度，瑞幸月均交易用户冲上1.12亿，同比大增40.6%[1]。四季度是现制饮品行业的传统淡季，月均交易用户回落到1亿以下。但这两个季度，瑞幸的销售营销费用分别上升了27.5%和31.9%。 说明外卖大战创造了大量新用户在瑞幸下单，但其中大量用户可能尝鲜完就走人。因此在三、四季度，瑞幸又得重新掏出销售费用拉新促活。 瑞幸在财报中也明确提到，这笔钱主要花在了第三方外卖平台和直播平台的佣金上。 瑞幸月均交易客户数与销售营销费用 对平台来说，咖啡、奶茶等现制饮品可以快速做大订单量。毕竟大部分人一天只吃三顿饭，但可以喝十杯奶茶，从早喝到晚。 平台的单量目标完成了，组合拳和颗粒度也对齐在周报里了，自然也没理由继续大力补贴了。 内耗的账本 从经营层面看，瑞幸已经意识到了门店数量增长和单店经营效率的问题。 过去几年，瑞幸的开店速度一直在加快。2025年，瑞幸新增门店8708家，作为对比，星巴克国内门店数一共只有8011家[4]，相当于瑞幸一年开出了星巴克20年的店。 瑞幸门店数情况（单位：家门店） 门店的快速增长一定会稀释单店的效率，不过，整体规模和单个效率之间会存在一个彼此兼顾的区间，这个区间没办法算出来，只能在不断的调整中摸索。 过去几年，现制饮品市场的重点在市场覆盖，各个品牌都会过饱和地开店，瑞幸如今的统治地位，也是因为开店开得猛。 但如今，写字楼里一个星巴克、一个库迪、两个瑞幸已经是标准配置。全楼的白领加起来，也未必能消化掉这么密集的门店。 高线城市的商圈容量早已见顶，为了寻找新的生存空间，大家纷纷开始下沉。咖啡鼻祖星巴克的CEO倪睿安在交易公告中表示，博裕将助力星巴克“在中小城市及新兴区域加快拓展”。 连星巴克都去县城找增量，可见行业的扩张焦虑有多严重。 连锁咖啡城市开店分布 当所有品牌都把精力花在扩张上，谁也没心思去研究到底卖多少钱最合适，但可以肯定的是，这个价格不会是9.9元。 连锁咖啡平均客单价情况（单位：元） 今年年初，库迪取消了全场9.9元的活动。身为开了3万家门店的行业头牌，瑞幸实际上也在想办法提高客单价，增强单个门店的经营效率。 总的来说，瑞幸的方法主要是下面两种： 一是借助数字化手段提高单杯均价。说白了就是微操优惠券，比如削减9.9元券的品类，推出“超大杯”或加浓等增值选项，侧面提高均价。 虽然外界对瑞幸的印象还停留在9.9元，但按照机构测算，2025年瑞幸的实际平均客单价已经提到了14元左右。 二是通过高单价SKU拉高均价。比如，通过强调咖啡豆产地的不同，推出了SOE系列，单品均价拉到了20元以上。作为咖啡领域的爆款仙人，产品开发是瑞幸绝对的舒适区。 连锁咖单店UE模型预估 按照弗若斯特沙利文的测算，2022年到2027年，咖啡外卖市场的渗透率每年只能增长2个百分点[3]，实在没什么油水了。 因此在门店之外，瑞幸也在其他市场继续寻找增长。 一条路是向奶茶靠拢，去拉拢不喝咖啡的消费者。比如鲜萃轻轻茉莉系列，单日最高卖出167万杯。这款产品到手价13-15元，表面上是在抢茶饮的生意，实际上也在提高均价。 另一条路是增加新的品类。有爆料称，瑞幸打算推出9.9元即饮咖啡（RTD）系列，实际上进入了瓶装饮料行业。在这之前，瑞幸已经开始卖咖啡液和咖啡豆了。 唯一可以确定的是，9块9的咖啡肯定是越来越少了。

北京时间3月17日凌晨，英伟达GTC 2026大会在美国圣何塞正式开幕。公司创始人兼CEO黄仁勋身穿标志性皮夹克，发表了长达两个半小时的主题演讲。 黄仁勋不仅给出了到2027年AI芯片营收至少达到1万亿美元的激进预测，还一口气发布了七款新芯片、抛出了“Token工厂经济学”新概念，并表示发布NemoClaw用于支持OpenClaw（“龙虾”）。 资本市场对此反应积极，英伟达股价在盘中一度上涨超过4%，尽管收盘时涨幅回落至1.6%，但这依然反映出市场对此次演讲内容的高度关注。 然而，A股算力板块在3月17日早盘遭遇大跌，光模块、光通信等赛道领跌市场，天孚通信、长光华芯等龙头股跌幅超过10%，显示出“利好兑现”后的短期回调压力与资金对未来技术路径不确定性的担忧。 将创造万亿收入 就在市场对AI算力需求天花板存在普遍疑虑之际，黄仁勋用一组极具冲击力的数字打破了沉默。 他预测，英伟达新一代AI加速芯片架构Blackwell与下一代Rubin产品，到2027年底将创造至少1万亿美元收入。 这一数字相较于他在2025年10月给出的5000亿美元销售预测直接翻倍。 黄仁勋解释称，这一预期的提升源于计算需求的爆炸式增长：“我相信，在过去两年里，计算需求增长了一百万倍。” 针对这一远超预期的财务指引，高盛在当地时间16日发布的研报中表示，这一明确的长期收入可见度“大幅超出了华尔街的普遍预期”，直接缓解了投资者对人工智能资本支出可能在2026年触及顶峰的担忧。 支撑这一万亿美元营收预期的核心，是英伟达有史以来最复杂的AI计算系统Vera Rubin的全面亮相。 英伟达方面强调，Vera Rubin不是单一芯片，而是由7种芯片+5种机架系统组成的完整AI超级计算机平台。这七款芯片包括：NVIDIA Vera CPU、NVIDIA Rubin GPU、NVIDIA NVLink 6交换机、NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC、NVIDIA BlueField-4 DPU、NVIDIA Spectrum-6以太网交换机，以及新纳入的NVIDIA Groq 3 LPU。这一组合清晰地展示了英伟达从GPU供应商向全栈AI基础设施平台的彻底转型。 黄仁勋将Vera Rubin描述为“一次划时代的飞跃”，称其“旨在为AI的每个阶段提供澎湃动力”，并宣告“代理式AI的拐点已经到来”。其中，Vera CPU作为全球首款专为智能体AI和强化学习打造的处理器，效率是传统机架级CPU的两倍，速度提升50%，目前已确定将部署于阿里巴巴、字节跳动、Meta等云服务提供商。 “Token工厂经济学” 为了解释为何市场需要容纳万亿美元级的AI芯片需求，黄仁勋向全球企业展示了一套全新的商业思维框架——“Token工厂经济学”。 Token是人工智能大模型理解和生成语言的最小语义单元，也被称为“词元”。 黄仁勋指出，未来的数据中心将不再是存储文件的电子仓库，而是不间断生产Token的巨型工厂。“每一座数据中心、每一座工厂，从定义上来说都是受电力限制的。一座1GW的工厂永远不会变成2GW，这是物理和原子的定律”。 黄仁勋强调，在固定的功率下，谁的每瓦Token吞吐量最高，谁的生产成本就最低。他将未来的AI服务分层为从免费层到超高速层的五个商业层级，并直言在这个Token工厂里，吞吐量和Token生成速度将直接转化为企业明年的精确收入。 瑞银在看好英伟达基本面的同时曾指出，要依靠GTC的言论触发“改变投资逻辑”式的股价飙升“难以预见”，但Token工厂理论无疑为投资者提供了一个全新的估值坐标系——从销售芯片转向衡量AI工厂的生产效率。 这场软件变革同样将重塑职场形态，黄仁勋在现场描述了这样一个场景：未来公司的每一位工程师都需要一个年度Token预算，基础年薪之外，公司会拿出大约一半的金额作为Token额度配给员工，帮助他们实现10倍效率提升。“你的offer里带多少Token”已经成为硅谷新的招聘筹码。 进军“龙虾”界 在软件和生态层面，黄仁勋用大量篇幅解读了近期硅谷爆火的“龙虾”现象，并将其提升至战略高度。 他将开源项目OpenClaw形容为“人类历史上最受欢迎的开源项目”，称其仅用几周时间就超越了Linux在过去30年取得的成就。 黄仁勋表示，OpenClaw之于AI的意义，堪比Windows之于个人计算的变革。具体来说，OpenClaw像当年Windows普及个人电脑一样，把AI智能体普及到每一个普通人手中。 “它让整个行业能够抓住这个开源技术栈，拿它去创造价值。”黄仁勋说。 为此，英伟达推出了“一键养虾”平台NemoClaw，这是一款专为OpenClaw深度优化的部署工具链，仅需两行命令即可完成安装。 这份极简并非偶然，而是英伟达的精心设计：让每一台GPU服务器都能无缝接入OpenClaw生态，真正实现算力与Agent框架深度绑定。

IT之家 3 月 17 日消息，近年来，深圳全力推进鸿蒙生态建设、率先打造“鸿蒙之城”。深高速集团今日宣布，其联合深圳开鸿数字产业发展有限公司等合作方共同打造全国首个基于开源鸿蒙 + RISC-V 的立体复合智慧高速公路方案。 目前，该方案取得了关键进展 —— 作为该方案的落地载体，沈阳至海口国家高速公路荷坳至深圳机场段（简称“机荷高速”）改扩建项目智慧高速（简称“智慧机荷”）已顺利完成施工图设计。智慧机荷施工图设计顺利完成，标志着项目全面由前期工作阶段转入实质性施工筹备阶段。 据介绍，本次联手合作方打造的智慧机荷方案，核心亮点在于从智慧高速设计阶段就开始构建基于开源鸿蒙的一体化架构，以 KaihongOS+RISC-V 为核心，实现了高速公路全智能、少人化、无线化的运营管理新模式，将为智慧交通领域提供可复制、可推广的技术范式。 IT之家附该方案的优势如下： 全智能赋能 方案以 KaihongOS 为核心，实现机电终端设备鸿蒙化，统一系统架构与数据体系，打通设备互联、消除信息孤岛。依托 AI 智能体技术，实现设备自组运行、自主协同，构建“100% 全面感知、20% 人工决策、80% 智能执行”的智慧运营模式。系统可自主完成路况监测、设备运维、交通调度等全流程业务，推动高速运营从“指令式”向“意图式”转变，填补开源鸿蒙 +RISC-V 在智慧高速领域的应用空白。 少人化运维 针对传统人工巡检效率低、风险高等问题，方案融合机器人、无人机、手持终端等智能设备，依托 KaihongOS 软总线实现自主组网与数据采集，构建全场景智能巡检体系。可对隧道、桥梁、边坡等区域实现全天候隐患排查与状态监测，支持数据实时上传、异常快速上报与远程处置，推动运维从“人海战术”转向“智能值守”，提升安全水平、降低运维成本。 无线化部署 方案利用 KaihongOS 的长距组网技术，在隧道、桥梁等复杂场景中，实现所有设备的无线数据接入与远程控制，彻底改变传统高速机电系统依赖大量线缆铺设的模式。此举大幅减少线缆施工工程量，缩短施工周期，有效降低施工建设成本与后期维护成本，为智慧高速规模化推广提供经济可行的技术路径。

快科技3月17日消息，今日，在AI钉钉2.0年度新品发布会上，钉钉创始人、CEO陈航公布了OpenClaw的安全风险问题。 经扫描18000个暴露的OpenClaw实例发现，其15%的社区技能包含恶意指令，这类恶意技能被安装后，可实现窃取密钥或部署木马的操作，存在越权执行、数据泄露等安全隐患。 同时有数据显示，超39万的Claw站点资产处于裸奔状态，导致相关数据信息完全暴露，将个人及企业数据安全置于风险之中。 陈航还表示，OpenClaw若被随意部署在个人或公司电脑中，会带来木马、病毒等多重安全威胁。 为解决企业AI应用的安全问题，阿里巴巴在本次发布会上推出全球首个企业级AI原生工作平台“悟空”，该平台即日起开启邀测，并直接内置于超2000万企业组织的钉钉中。 钉钉完成底层代码重写实现CLI化改造，让悟空Agent可原生调用钉钉千项能力，支持企业账号、权限及系统的安全接入。 昨天，阿里巴巴集团已宣布正式成立ATH事业群，原悟空事业部被纳入其组织架构。 调整后，悟空的战略重心将聚焦于成为企业级（B端）AI应用的统一入口。 与此同时，悟空平台全新推出了AI能力市场，致力于构建一个开放、兼容的toB Skill（技能）生态系统。 该平台发布了名为“OPT”的十大行业解决方案，精准覆盖电商、智能制造、法律服务等十个核心领域，为企业用户提供深度场景化的Skill套件。 企业用户可实现一键部署，快速启用专属的AI智能体（Agent）团队协同服务。

快科技3月17日消息，据媒体报道，随着人工智能（AI）需求的持续飙升，一场前所未有的存储器供应危机自去年下半年从DRAM领域开始蔓延，随后逐渐波及NAND闪存市场。 到今年初，这场供应危机已对电子消费领域产生广泛影响，不少终端产品纷纷涨价或减少供应，部分新品也选择延后发布。 过去一段时间里，存储器制造商收到了来自全球厂商的大量订单。SK海力士、美光和三星纷纷加大生产设备采购力度，扩张生产线以满足客户对HBM、DDR和GDDR存储的迫切需求。 据ASML估计，基于当前订单信息和需求预测，2027年将交付56台EUV光刻机，其中SK海力士和三星分别占据20台和7台。 然而，考虑到DRAM和NAND闪存这类产品固有的供应与价格周期性，存储器制造商始终保持着高度警惕。 过度扩张可能因产能规模过大而付出高昂代价——订购机器、建设厂房、实现量产，整个过程需要数年时间，之后才能享受到扩产带来的红利。如果恰逢行业下行周期甚至低谷，存储器制造商将陷入困境。 三星内部的预测显示，存储器需求将在未来几个季度内达到峰值，供应短缺将持续到2028年末，届时将恢复供需平衡。 考虑到新建生产线的建设周期，三星正在重新审视原有的扩张计划，以确保需求降温后不会出现过度投资新产能的情况。 不过，SK海力士持有不同看法，认为当前人工智能驱动的需求将持续超过供应，供不应求的状况可能延续到2030年。

机器人能在80%陌生场景完成80%任务，就是“ChatGPT时刻”。 机器人前瞻3月17日报道，刚刚，宇树科技创始人兼CEO、CTO王兴兴在GTC2026上，介绍了宇树科技最近在具身智能方面的关键技术进展，以及对具身智能在任务泛化、数据效率与强化学习规模效应方面面临的核心瓶颈的看法。 王兴兴认为，具身智能虽然已经成为近两年全球最受关注的技术赛道之一，但行业距离真正跨过“ChatGPT时刻”仍有明显距离。当前最大的难题在于，还没有出现一个真正具备强泛化能力、能够在陌生场景中稳定执行任务的具身智能模型。 他预测这一临界点最快未来1-2年或2-3年可实现。 王兴兴强调，运动能力和干活能力必须同步推进，但前者仍然是后者的前提。没有足够丰富的动作表达、没有足够高的稳定性，机器人就很难真正走进工厂、家庭和更多真实场景。 但在他看来，真正制约行业跨越临界点的，已经不只是单一产品或单项动作表现，而是模型层面的系统性能力。王兴兴提出，要迈过具身智能的“ChatGPT时刻”，行业至少还要解决三件事： 一是提升模型对任务和动作的表达能力，突破泛化瓶颈；二是提高对视频、仿真和真机等多元数据的利用效率，减少对大规模真机采集的依赖；三是让强化学习形成可复用、可积累的规模效应。 在技术路线判断上，他看好世界模型和视频生成模型，认为这条路线天花板更高，也更有机会利用互联网海量视频和文本数据。 王兴兴觉得，如果未来机器人能够在80%的陌生场景中，仅通过语言或文字指令完成80%的任务，那才意味着具身智能真正迎来了属于自己的“ChatGPT时刻”。 以下是王兴兴本次演讲内容的整理（机器人前瞻在不改变原意的前提下，进行了一定程度的增删修改）： 01. 二十年后看，G1也依旧是一款经典产品 宇树成立于2016年。更早的时候，我大概从2013年开始做四足机器人；人形机器人其实更早，2009年我还在读大学的时候，就做过一个小型人形机器人。 这几年，我们公司陆续做了好几款人形机器人。目前比较经典的一款，是2024年5月发布的小尺寸人形机器人G1。某种意义上，它已经成为全球范围内非常经典的一款机型。很多国内外用户都在使用它，甚至不少别的公司也在研究、借鉴这款机器人的设计方案。 这款机器人的最大特点，是小巧、紧凑、性价比高。它大概一米三左右，重量几十千克，腿部和手部的自由度都很高，传感器配置也比较完整，整机的紧凑度非常高。所以它的易用性、外观美观性，在全球范围内都表现得很好。即使再过十年、二十年回头看，这款机器人也会是很经典的一代产品。 去年，我们又发布了一款中型工业级机器狗，各项性能指标都很强，可以做室内外的巡检等工作。 同时，我们还发布了一款身高1.8米的大尺寸人形机器人H1。这款机器人的整机比例做得更好，更像人，灵活度也很好。当然，它的尺寸更大，现阶段更适合做一些体力型工作，比如工厂场景、农业场景等。 前段时间，我们还发布了一款小型机器狗As2。它有基本的防水能力，负载能力也很强，可以承载十几千克的负重，而且续航时间比较长。从硬指标来看，这款产品目前在全球也属于领先水平。我们希望它未来能真正帮助人做一些实际的事情。比如徒步、旅行的时候，大家不需要自己背包裹，有它帮忙，过程会轻松方便很多。 我们之所以继续做更大尺寸的人形机器人，是因为小尺寸机器人在支撑能力、负载能力、手臂力量等方面，天然还是会受到限制。 如果真的要进入工厂、家庭，尤其是做更偏体力型的工作，那么机器人的尺寸、力量和结构都必须更进一步。也正因为如此，大尺寸机器人在能力更强的同时，也会带来更高的安全要求。 目前，这类大尺寸人形机器人已经可以学习和完成一些相对复杂的工程作业。但因为整机更重，力量也更大，所以近距离接触时必须保持足够的安全距离。至少两到三米会更安全一些，否则被手臂或者腿部碰到，确实是可能受伤的。 02. 机器人想要大规模应用， 稳定性必须足够好 在运动性能方面，我们这些年做了很多工作。 我们的人形机器人H1，在运动能力上已经拿到了很多有代表性的成绩。比如长跑1500米，大概能跑到六分多钟，一般人可能已经跟不上它了。当然，短跑方面，现在还没有那么强，还需要继续提升。 除了硬件，我们去年也做了很多软件升级。比如自动化控制、任意动作下的抗冲击能力、摔倒之后自主起身等。这些技术都非常有用。 因为我们相信，机器人未来想大规模应用，最重要的一点就是稳定性必须足够好。哪怕出现极端情况，它也要能自己恢复、自己站起来。 从目前来看，我们机器人的算法对硬件的适配能力比较强，所以在不同机型上的泛化表现也相对更好。理论上，现在人可以做的很多动作，机器人其实都已经可以尝试去完成。 当然，一些特别复杂的动作，还是会遇到问题。比如动作里有很大的侧向力，或者地面比较滑，这些都会带来挑战。但总体上，我们还是希望不断把运动能力做到更强。 去年，我们在RL控制模型上做了很多升级，包括基础跑步、舞蹈动作、武术动作，以及机器人在任意动作下受到干扰后的快速恢复和稳定控制。去年下半年，我们也做了比较完整的全身遥操作。 我觉得，在全身深度强化学习上，很多核心问题其实已经基本被解决了，接下来更多是继续完善。 03. 春晚背后，不是单个动作训练， 而是整套系统能力 今年2月，我们参与的春晚节目在国内外都得到了非常热烈的反馈。为了做这个节目，我当时几乎把能找到的中国传统功夫动作都梳理了一遍。最初大概找了上百个动作，再从里面筛选出更有表现力、更适合机器人的动作，最后留下了几十个，包括醉拳、双截棍、舞棍、舞剑等比较经典的内容。 同时，我们也挑战了一些高难度动作。比如原地连续空翻之类的动作，对电机和腿部的负载压力都非常大。再比如上墙动作，我们也希望挑战更高难度，不只是单步，而是做更高、更有视觉冲击力的动作。 在节目中的舞棍部分，我们还用到了灵巧手，这样机器人就能抓握棍子。除此之外，更大尺寸的人形机器人也在分会场做了特别的造型和展示，整体都很有趣，也很有意义。 在节目里，我们对机器人稍微进行了一些改装。 比如把头部激光雷达换成了128线的3D激光雷达，并调整了朝向，让它能够看到周围更多的信息。因为激光雷达只看下方或者侧面，在多人、多机密集场景里很容易被遮挡。 另外，，我们使用的是一个预训练的全身RL模型，而不是单独训练一个RL模型。这样做的好处是，它的复合能力更强，训练和调试更方便，也更利于快速走位、复杂动作组合，以及不同硬件之间的兼容。 简单来说，我们现在做复杂动作时，理论上可以让机器人瞬间停下来，停稳之后再瞬间切到下一个动作。如果用更早期的技术路线，很多单动作策略是没法这样中途暂停和切换的，一停就可能摔倒。现在可以做到稳定停住，再切换动作，这对调试和组合各种复杂动作帮助非常大。 另外，我们还开发了全身状态感知模型，让机器人在动作过程中更好地完成感知和决策；同时也做了集群控制系统，可以调动几十台、甚至上百台机器人完成复杂走位和编队。 04. 运动和干活，必须同步推进 我们一直认为，运动能力和干活能力都非常重要，而且必须同步推进。某种意义上，运动能力还是干活能力的前提。 因为机器人要干活，先要满足几个条件。第一，它的动作表达必须足够丰富，能够做出各种各样的动作；第二，它在做这些动作的时候必须足够稳定。如果连这两点都做不到，就很难谈真正的干活能力。 这有点像动物。比如蚂蚁、老鼠、狗，它们的大脑未必非常发达，但运动能力照样很强。所以我觉得，运动智能某种程度上反而是一个相对更容易实现、也是必然要先做好的能力。先把身体能力做出来，再把“大脑”和“干活模型”做得更好，这是必要路径。 过去几年，我们也一直在推动机器人干活这件事，但客观来说，这件事在全球范围内依然都很难。 我们一直希望机器人真正去生产机器人，所以前段时间，我们也在开发相关模型，并尝试把它们用到人形机器人上，让人形机器人进入工厂，去生产人形机器人。这件事我觉得非常有趣，也有意义。 当然，现阶段如果是特别复杂的工位，比如装配关节模组，因为零部件多、工序复杂，它的成功率还不是特别高。但如果是抓取单个零部件，或者一两个零部件组成的相对简单动作，在训练完成后，基本可以做到接近百分之百的成功率。 从全球范围来看，多工序、长任务链、而且还涉及小零部件的复杂操作，依然是非常有挑战的事。 另外，我们去年下半年做得比较好的一项技术，是全身遥操作。这项能力非常实用，尤其适合大规模数据采集。 当然，目前这种遥操作方案在全世界范围内都还有一些共性问题。比如真正动起来以后，动作完成度和真人相比还有差距；在一些复杂动作里，脚会抖，身体也会抖，这会影响整体操作体验。这些地方还需要继续完善。 但从稳定性来看，这套方案已经做得比较好了。我们公开展示的视频也没有加速，都是一比一的真实速度。 05. 迈过“ChatGPT时刻”， 当前还有三个关键问题要解决 如果要讨论具身智能怎么迈过“ChatGPT时刻”，我觉得首至少有几个关键问题。 第一，提高模型对任务的表达能力，突破泛化瓶颈。 现在很多模型，连“表达”本身都还不够强。它可能只能做一些基础动作，但如果要让它做任意动作、实时生成动作，或者更高级、更复杂的动作，模型本身还很难完整表达出来。 如果模型连动作都表达不出来，就更不可能让它真正高质量地执行出来。所以，模型的运动表达能力一定要更强。这里面，多模态模型、感知能力、模型本身的编码器和解码器，都还需要继续改进。 第二，是提升模型对多元数据的利用率。 机器人和语言模型不一样，机器人数据目前仍然很稀缺。在真实机器人数据非常少的情况下，如果必须依赖海量真机数据才能把模型训练出来，我觉得这个数据利用率还是偏低了。 所以我们应该尽可能在预训练阶段，多使用视频数据、互联网数据、仿真数据，先把基础模型训练出来，再提高对真实机器人数据的利用效率。这样，真机数据可以更少，但系统依然能够跑起来。 哪怕你真的有一万台机器人，也派一万人去采数据，最后效果也不一定好。因为这里面还有数据质量、硬件差异、传感器差异等很多问题。不是说机器数量多了，数据效果就一定会线性提升。所以我一直觉得，大家需要进一步提高数据利用率，尽可能多利用视频数据和仿真数据，尽可能减少对真机大规模采集的依赖。 第三，提高强化学习的规模效应。 现在很多情况下，一个机器人的运动策略训练好了，数据就丢掉了。下次做新动作，又要重新训练。理想状态应该是把这些数据收集起来，重新放进一个统一模型里二次利用，不断复用、不断累积，让强化学习也能出现类似“越训练越强”的规模效应。如果这件事能做好，强化学习的收益会非常明显。 06. 世界模型或视频生成模型， 是未来发展方向 最近几年，具身智能领域出现了很多路线，比如比较经典的VLA模型，也有基于视频生成的模型、视频世界模型等。 我个人认为，未来更有希望的方向，还是世界模型或者基于视频生成的模型。因为这条路线的天花板更高，甚至某种意义上，大家现在还看不到它的天花板在哪里。 原因也很简单：如果走这条路线，机器人模型可以更充分地利用互联网已有的大规模视频数据、文本数据，而不是只依赖自己采集的真机数据。它的数据基础天然更大，想象空间也更大。 去年到今年，我们也开源了一个基于视频生成的世界模型。简单说，就是机器人先在“想象”里生成未来要做的动作，然后再把这个想象过程和真实机械动作对齐，最后再去执行。从展示效果来看，视频生成部分已经做得很好。 当然，这个方向也有明显难点。最大的问题是：视频模态和真机模态很难完全对齐。 在视频生成里，误差可能非常小，甚至几乎为零；但真正落到机器人执行时，哪怕只差一毫米，效果都可能完全不一样。所以未来可能还是要把视频生成和强化学习结合起来，才更有机会真正跑通。 我们前段时间也开源了自己的VLA模型和训练架构，但就我个人的判断来看，现阶段VLA模型的天花板，相对还是低一些。它确实有价值，但它在很多方面还存在瓶颈，尤其是泛化能力，目前还没有看到特别理想的结果。 07. 80%陌生场景里任务完成率能达80%， 就是具身智能“ChatGPT时刻” 如果未来某一天，在80%左右的陌生场景里，只通过语言或者文字指令，机器人就能完成80%左右的任务，那我觉得，具身智能就真正迈过了它的“ChatGPT时刻”。 这里面最核心的点，是陌生场景。也就是说，你必须把机器人直接带到一个它从来没见过、训练集中也没出现过的环境里去，不需要重新训练，不需要重新采数据，不需要提前扫描地图，不需要复杂部署，直接把机器带过去，它就能开始干活。 从概率上讲，AI这件事多少还是带点运气成分。也许哪一天，突然有一家公司，或者某个非常厉害的团队、某个天才，就把这个模型真正做出来了。 但我觉得，无论是谁做出来，这对整个行业都会是巨大利好。它会真正点燃行业的热情，让具身智能成为一个全球性的、历史性的时刻。 所以，为了解决刚才提到的这些问题，我觉得最重要的还是全球共同合作。机器人、AI、具身智能，都不是一两家公司，甚至也不是一个国家就能独自完成的事。更多时候，它需要全球共同努力。 无论最后是谁率先做成，对整个行业都是好事。这个行业本来就是一个新兴行业，我一直觉得，大家好，才是真的好。我们也希望有更多人进入这个行业，把东西真正做出来，而且做得更好。谢谢大家。

快科技3月17日消息，科沃斯在2026中国家电及消费电子博览会上，正式发布旗下首款AI仿生陪伴宠物机器人“毛团儿”。 “毛团儿”以马尔济斯犬为原型打造，通体覆盖蓬松柔软的仿真白色绒毛，搭配动态恒温设计，高度还原真实宠物的治愈质感。 产品打破传统智能设备的交互局限，实现“看、听、摸”多感官通感交互。 鼻部高清广角摄像头可识别人物动作与场景，耳部3麦环形阵列支持声源定位和自然语音交互，全身触摸传感器则能触发摇尾巴、眨眼睛、蹭手等细腻反馈，抚摸、互动时的反应逼真自然，极具“生命感”。 作为科沃斯核心具身智能产品，“毛团儿”搭载云端+本地组合AI系统，拥有可成长的情绪与性格机制。产品初始配备5种性格底色、7类情绪及21级细腻表达阶梯。 它能深度理解用户意图与情绪，在长期互动中学习适配用户习惯，用户的相处方式还会反向塑造其性格，实现越用越懂你的个性化陪伴，摆脱机械回应的冰冷感。 科沃斯相关人士表示，“毛团儿”的推出，精准解决了人们想养宠物却顾虑喂养、遛宠、毛发过敏等问题，提供了轻负担的温暖陪伴新方式。

IT之家 3 月 17 日消息，Razer 雷蛇当地时间本月 12 日宣布与前沿 AI 公司 Luma AI 达成合作：Luma AI 的图像生成模型将作为 AXON CREATE 工具的基础集成到雷蛇的 Axon Wallpaper Engine 雷幻桌面壁纸应用程序中。 IT之家注意到，雷蛇表示 AI 生成的壁纸需要代币。注册 Razer ID 后，可在应用内直接免费领取代币；如有需要，也可购买。代币的可用性和可领取数量可能有所不同，每当你生成 AI 壁纸时都需要使用代币。 雷蛇称通过 AXON CREATE 生成的壁纸可与 Razer Chroma 幻彩 RGB 灯光效果无缝同步，让用户将自定义艺术作品延伸至整个设备配置，打造出沉浸式的全景灯光秀。

IT之家 3 月 17 日消息，今日马斯克在 X 平台上公开表示，如果在对 OpenAI 的诉讼中获胜，所有由此获得的法律收益将会全部捐赠给慈善机构，而他个人将不从中获取任何收益。此前，马斯克已经起诉 OpenAI 和微软，并发起高达 1340 亿美元（IT之家注：现汇率约合 9243.67 亿元人民币）的索赔。该案目前已经进入激烈的庭前博弈阶段。 据IT之家了解，这场法律纠纷的根源可以追溯到 OpenAI 的公司结构转型。OpenAI 于 2015 年以非营利组织身份成立，但在 2019 年转变为“限制利润”结构，并计划再次重组为公共利益公司。作为前联合创始人，马斯克指责该公司背弃了其开源、非营利的初衷，未能确保其人工智能研究造福全人类。 马斯克寻求初步禁令以阻止 OpenAI 向营利性公司转型，但相关请求在去年 3 月被一位联邦法官拒绝。法官允许该案件在 2026 年春季由陪审团进行审判。马斯克在诉讼中声称，自己在向公司投资了约 4500 万至 5000 万美元后被“背叛”。

好家伙……我真的是直接好家伙！ 3月17日，楽天（乐天）集团正式发布了Rakuten AI 3.0模型，号称是“日本国内最大规模的高性能AI模型”。官方宣传的参数量为约7000亿，并且日语特化，Apache 2.0开源许可，还拿了日本经产省和NEDO的GENIAC项目补助。 然而就是这样一个日本国民级的AI模型，不到12小时，爆出惊天大雷。 当天下午，有人打开了Rakuten AI 3.0在Hugging Face上的config.json。 第一行配置，architectures（架构）字段，赫然写着一个在中国家喻户晓的模型：DeepseekV3ForCausalLM. 而model_type字段为deepseek_v3。 也就是说，这个日本“国内最大规模的高性能AI模型”，正是DeepSeek V3。 01 事情的发现过程没有任何技术门槛。 Rakuten AI 3.0发布后，模型权重按惯例上传到了Hugging Face的楽天官方仓库。 任何人点进去，切到“Files and versions”标签页，打开config.json就能看到。 这个config.json是每个大模型都有的配置文件，记录着模型的架构信息。 architectures字段写的“DeepseekV3ForCausalLM”，意思是这个模型使用的是DeepSeek V3的因果语言模型架构。 不是“参考”，不是“借鉴”，是直接声明了模型类别。 往下看，hidden_size是7168，intermediate_size是18432，num_hidden_layers是61，n_routed_experts是256，vocab_size是129280。 这些数字和DeepSeek V3的原版配置一模一样。 说实话，真的是演都不演了。而且现在DeepSeek已经更新到V3.2了，V3幻觉太高，其实不怎么好用的。 难怪楽天的Rakuten AI 3.0号称“参数量约7000亿”，因为DeepSeek V3的参数量就是6810亿。 Hugging Face的模型页面上，标签栏里甚至直接挂着“deepseek_v3”的标签。这不是网友后加的，是模型上传时系统根据config自动生成的。 楽天自己的说法是基于开源社区最优秀的模型开发。 这句话写在官方新闻稿里，还写在Hugging Face的模型卡片里，也写在楽天集团的PR Times新闻通稿里。从技术角度讲，这句话没有说谎。 改了个名字确实也算是开发。 DeepSeek V3是开源模型，许可证也允许这么做。楽天在此基础上用自己的日语双语数据做了微调和优化，这个流程在业界很常见。 但问题在于，楽天在所有对外宣传中，从未提及“DeepSeek”这三个字。 新闻稿里没有，模型卡片的描述里没有，接受媒体采访时也没有。 所以当有人把config.json的截图贴到 X（原Twitter）上时，评论区的反应可想而知。 02 最先传播开来的是一张截图：Hugging Face上Rakuten AI 3.0的config.json 页面，architectures字段里的“DeepseekV3ForCausalLM”被蓝框高亮圈出。 截图下面，有人只写了两个词加一个问号：“deepseek V3?” 这条帖子被迅速转发到Impress Watch的报道推文下面。 Impress Watch是最早报道 Rakuten AI 3.0 的日本科技媒体之一，它的推文本来是一条普通的新闻转发，评论区却变成了另一番景象。 一个叫Ryu的用户写道：“日本终于到了用中国AI冒充日本产AI的时代了吗？” 底下的日语评论普遍都是骂街的，中文评论都是看乐子的，在这里我也就不放出来了，大家自行想象一下那个场景就好了。 诚然，严格来说，楽天没有违反任何规则。DeepSeek V3的开源许可允许商业使用和二次开发，在开源模型基础上做微调也是行业通行做法。 可是这事并没有那么体面。 2025年DeepSeek爆火的时候，日本媒体给它起了个名字，叫“AI界的黑船事件”。 黑船是 1853 年美国海军准将佩里率舰队强行叩开日本国门的历史事件，在日语里专门用来形容外来力量对日本造成的巨大冲击。 把一个中国的AI产品比作黑船，这个措辞本身就说明了很多。 日本政府的反应很快。2025年2月初，日本数字大臣平将明公开表态，称在安全疑虑消除之前，日本公务员应避免使用DeepSeek，或者在使用时格外谨慎。 他特别提到了个人信息保护的问题。随后，日本政府向各省厅发出警告，要求不要在政府设备上使用DeepSeek。 企业层面的动作更直接。 丰田汽车明确禁止员工使用DeepSeek，官方理由是“出于信息安全的考虑”。三菱重工同样实施禁令，即便员工提交内部申请也不会被批准。 软银则限制了公司内部对 DeepSeek 的访问，并禁止员工在工作设备上下载和使用。 可是现在……你怎么让我忍得住不笑啊！

快科技3月18日消息，据新浪云服务团队官方公告，由于业务调整，新浪云服务将于2026年9月16日24时起下线并永久终止服务。 即日起新浪云将停止新用户注册、新服务开通及云豆充值服务，在服务下线完成后，将永久删除用户全部数据。 以下为官方公告： 1、即日起至2026年9月16日，新浪云服务停止新用户注册、新服务开通及云豆充值服务。在此期间，用户账户内已充值云豆及积分可正常使用。 2、已开通服务的用户，请您务必于2026年9月16日前完成业务迁出、数据导出、备份及账户相关信息清理工作。自2026年9月16日起，所有服务将不再可用，敬请用户提前做好业务迁移等准备。 3、为确保用户数据安全，新浪云服务下线完成后，将永久删除用户全部数据，请您务必于关停服务前完成数据迁出、备份等工作。 4、因用户未在规定时间内完成数据迁移、备份或未及时处理账户事宜而导致的任何数据丢失或业务中断，新浪云不承担相关责任，敬请用户提前做好安排。 官网页面显示，新浪云对外的主要产品包括应用云平台Sina App Engine（SAE）、企业云服务、MAE私有云解决方案、云虚拟主机、容器云等。 新浪云项目于09年8月立项，同年11月发布Alpha版，是国内第一个PaaS云计算平台。

IT之家 3 月 18 日消息，今天晚间，据新华社报道，中国移动近期发布公告称，因产品运营策略调整，和生活、农信通、Mobile Market、12590 (语音杂志)、梦网全网短彩业务 5 款产品，将于 2026 年 4 月 30 日 24:00 正式下线并停止相关服务。据了解，公告中提到的梦网全网短彩业务，隶属于中国移动在 2000 年推出的移动数据业务品牌“移动梦网”。 IT之家注：移动梦网（Monternet）意为“Mobile+Internet”，是中国移动向客户提供的移动数据业务的统一品牌，囊括了短信、彩信、手机上网（WAP），手机游戏等多种信息服务。 至 2009 年，移动梦网用户规模达到每月 9000 万。然而随着智能手机和 4G 网络的普及，传统 WAP 门户逐渐被原生 App 取代。2019 年 12 月 20 日，移动梦网热点资讯服务正式停止运营。2025 年 8 月 31 日起，部分 SP 公司提供的移动梦网短彩信业务服务停止。

IT之家 3 月 18 日消息，OpenAI 公司昨日（3 月 17 日）发布公告，宣布推出迄今最强大的小型模型 GPT-5.4 mini 与 GPT-5.4 nano，专为高频且对延迟敏感的任务设计。 IT之家援引博文介绍，官方强调，在代码助手、系统截图解析以及实时图像推理等对延迟要求极高的场景中，响应迅速且能可靠调用工具的小型模型往往比大型模型更具优势。 这两款模型不仅继承了 GPT-5.4 的诸多优势，还专门针对高频工作负载优化，目的通过更快的响应速度和更高的效率，来提升产品体验。 GPT-5.4 mini 在编写代码、逻辑推理、多模态理解以及工具调用方面的表现远超 GPT-5 mini，同时运行速度提升了 2 倍以上。 此外，它在 SWE-Bench Pro 和 OSWorld-Verified 等多项基准测试中，成绩已经逼近体积更大的 GPT-5.4 模型。 凭借极低的延迟，GPT-5.4 mini 特别适合需要快速迭代的代码工作流，能够高效处理精准编辑、代码库导航及前端生成等任务。在多模态领域，它也能迅速解析密集的电脑用户界面截图，出色完成各类计算机操作任务。 GPT-5.4 nano 则是目前体积最小、价格最亲民的版本。作为 GPT-5 nano 的重大升级版，它专为将速度和成本视为首要考量的任务而生。开发者可以将其广泛应用于文本分类、数据提取、内容排序，以及处理简单辅助任务的代码子代理（Subagents）中。 两款模型目前已正式开放使用。GPT-5.4 mini 已全面接入 API、Codex 及 ChatGPT。 其 API 版本支持 400k 上下文窗口，输入与输出成本分别为每百万 Token 0.75 美元和 4.50 美元；在 Codex 中调用仅消耗 GPT-5.4 额度的 30%；在 ChatGPT 中，Free 和 Go 用户可通过“思考（Thinking）”功能体验。 相比之下，GPT-5.4 nano 目前仅通过 API 提供，其输入与输出成本极低，分别为每百万 Token 0.20 美元和 1.25 美元。

快科技3月18日消息，今日，针对美国考虑是否保留腾讯在当地游戏投资的市场传言，腾讯公司总裁刘炽平作出回应。 他表示，腾讯在过去很长一段时间都在同美国的监管进行建设性沟通，整体情况朝正向发展，整体风险相对可控。 刘炽平指出，一个原因是相比社交媒体，游戏业务所谓的敏感性少很多。同时，腾讯在美国投资的公司还是由创始人管理和推动，且独立运营。 在海外，腾讯游戏在美国有一些流程需要走，海外其他地方也欢迎腾讯对当地游戏公司进行投资。 此前有消息称，美国白宫方面正在讨论，是否允许腾讯继续持有美国热门游戏厂商股份。 据知情人士透露，美方高层已召开会议，评估腾讯对美国及芬兰游戏企业的投资是否存在所谓 “安全风险”。 据了解，腾讯持有美国《堡垒之夜》开发商 Epic Games 28% 股份；同时全资拥有《英雄联盟》《无畏契约》开发商拳头游戏（Riot Games），以及芬兰《部落冲突》《荒野乱斗》开发商 Supercell。 美方部分官员认为，腾讯上述投资存在较高风险，理由是游戏企业会收集大量用户数据，包括财务信息、个人隐私及游戏聊天内容等。

移动通信技术以十年一代的节律迭代。 面向2030年的第六代移动通信技术（6G），已进入关键窗口期—— 截至2026年，全球6G的关键技术在验证、标准在立项、原型样机在测试。这些都意味着，6G已不再是白皮书上的技术愿景，而是正走向工程现实。 围绕6G的技术、标准、产业的全球竞赛，已经全面展开。 作为《星船知造》“现代通信与智能网技术展望”系列栏目的第四辑，我们邀请通信行业教授级高级工程师钱鸿生博士为我们撰写了《6G从概念蓝图到工程试验跨越式演进的研究》。 本文为上篇，主要聚焦两个问题： 1，5G仍在深耕落地，我们为何必须向6G迈进？ 5G的边界在哪里？6G能解锁哪些5G做不到的事？ 2，全球通信竞赛中，中国此刻站在哪里？ 5G的边界，挡不住未来的需求 大家经常听到的“1G、2G……5G、6G”，其实是“1G标准、2G 标准……6G标准”，指的都是无线通信技术标准。 比如5G，就是第五代移动通信技术——5th Generation Mobile Communication Technology，简称5G。 这些移动通信技术标准的更迭，从来不是技术人员的自娱自乐，而是每一代都在解锁新的可能、新的场景。当然，每一代也都有自己的边界，有自己的生命周期。 从个人感知看，每代标准都对应着一个时代的记忆—— 1G让我们挣脱了电话线的束缚，笨重的“大哥大”握在手里，是身份的象征，也是移动时代的开始。 2G聊QQ，第一次知道了“在线”是什么感觉。 3G刷微博，叩开了移动互联网的大门，催生出早期的移动应用生态。 4G支撑起了短视频、直播、移动支付，一部手机装下了整个生活。 5G呢？一定程度上，它没有像4G时代那样出现多款国民级应用。但这不是5G的问题。作为一项技术、一个标准，5G解决的是技术侧、网络侧的问题。C端使用感知不强烈则包含了相关应用、产品太少等多个原因。但5G已经构建起了人、机、物全面互联的基础。 更多5G阅读：星船知造《华为之外，1998—2023：芯片背后的持久战》 到了标准主导权的牌桌上，故事又要复杂得多。 1G时代，欧洲制定规则，中国连上桌的资格都没有。整个移动通信市场被七个国家的八种制式瓜分，史称“七国八制”。 2G时代，欧洲的GSM与美国的CDMA分庭抗礼，中国依然是旁观者。 3G时代，格局终于松动。中国的TD-SCDMA、欧洲的WCDMA、美国的CDMA2000，首次并列为三大国际标准。 从1992年引进第一个GSM商用系统算起，我国用了十年时间，发展了2.8亿移动用户，成为全球最大的移动经营网络——也有了自己的底牌。 4G时代，欧洲出局，全球就中美两家标准。同时针对中国企业的“实体清单”出现。 5G时代，可以简单理解为大家共用一套标准，各国分别加入自己的技术：比如华为、中兴、美国高通各自拥有多项专利。整体上看的话，美国5G落后于中国，也因此制裁手段多措并举。 和4G颇为不同的是，5G时代大家不再把5G作为单个通信技术来探讨，而是作为国家发展的基础设施来看待。 移动通信技术每十年迭代一次。 6G的演进，也和此前每一代移动通信技术一样，将历经以下6个阶段👇 1，标准提出 2，标准制定 3，厂商根据标准研发设备 4，电信运营商采购先进设备 5，网络部署 6，业务运营等全过程 目前全球6G正进入标准立项制定与原型样机测试的关键窗口期。 2026年1月，国新办官宣：我国6G研发完成第一阶段关键技术试验，形成超300项关键技术储备，正式启动第二阶段技术方案试验。这标志着我国6G已完成概念验证与技术体系构建，全面进入工程化落地试验时期。 预计2030年前，中国6G将实现规模化组网商用。 中国6G实施时间表，见下图👇 中国6G关键技术试验三阶段实施图，见下图👇 为什么全球大国都必须向6G迈进？ 因为5G的10Gbps峰值、1ms时延、地面基站组网模式，在面对全息通信、远程精密操控、海洋沙漠盲区覆盖等未来场景时，显得力不从心：主要是不够快、不够广、不够聪明。 不够快——从性能指标来看，5G峰值速率为10Gbps级别，面对未来的全息通信、超高清三维影像传输、元宇宙沉浸式交互等场景的超大带宽需求就会显得速度不够。 比如，空口时延最低仍需1ms，对于远程精密工业操控、无人系统实时响应、高阶自动驾驶等场景而言，这一时延差距足以影响操作安全与实际体验。 不够广——5G是以地面基站为主的组网模式，存在天然的覆盖局限👇 在海洋、沙漠、高空、极地等区域形成大量通信盲区，无法满足远洋作业、极地科考、应急救援等场景的连续通信需求。 而人类的活动范围正不断向高空、远海、深空延伸，低空经济、卫星互联网、海洋经济的蓬勃发展，迫切需要一张无死角、全覆盖的全域通信网络。 不够聪明——5G的核心能力集中在“通信连接”，缺乏环境感知、分布式计算、智能推理的融合能力。而未来的智能工业、智慧城市、智能交通，需要网络不仅能承担“数据传输管道”的角色，更能成为“智慧感知终端”“智能决策大脑”，实现通信、感知、计算、智能的一体化融合。 在此背景下，6G的核心目标是—— 从“地面覆盖”到“空天地海全域覆盖”：它将突破地面的限制，把信号送上天空，送入深海，送入那些5G无法抵达的角落。 从“单一通信”到“通感算智一体化”：将不再是单纯的连接，而是连接与感知的融合。基站不仅能通信，还能“看见”环境；网络不仅能传输数据，还能计算智能。 总之，5G的使命，是“万物互联”。而6G的愿景，是“万物智联”👇 图说：6G设想启用新的使用场景，包括沉浸式通信、超可靠和低延迟通信、超大规模通信、无处不在的泛在连接等。 6G相比5G，一要“性能跃升”。二要“场景升级”。 先看性能。 根据ITU与IMT-2030推进组2025年发布的最新指标，6G的性能指标相较于5G实现了十倍甚至百倍的提升。将带来七个维度的极致突破。点击下图可放大👇 图：6G网络性能参数估计目标值 上图中有“七大极致性能”： 一是超高速率。 6G峰值速率可达1Tbps~10Tbps级，是5G的10到100倍，体验速率达10至100Gbps。 一部8K超高清电影，1秒下载完成。全息内容、元宇宙交互，不再受带宽束缚。 二是亚毫秒时延。 端到端时延降至0.1毫秒以下，比5G提升10倍。物理世界与数字世界，第一次可以实时同步。远程精密手术、工业机器人协同、高阶自动驾驶，真正实现“零延迟”操作。 三是超密连接：千机同组网，全域皆互联。 连接密度达1000万台/平方公里，是5G的10倍。大规模物联网设备、海量传感器、无人机群，可以同时在线、并发接入。城市级物联，不再有拥堵。 四是超高移动性：极速仍在线，连接不中断。 支持1000公里/小时以上的移动速度。高速列车、民航客机、低轨卫星，在极速移动中依然保持稳定连接。 五是全域无缝覆盖。 深海、沙漠、极地、高空——这些5G无法触及的盲区，6G将一一覆盖。远洋作业、极地科考、应急救援，从此拥有连续稳定的通信保障。 六是感知精度。 厘米级甚至毫米级感知，成像分辨率1至3毫米。网络不仅能传输数据，还能完成环境成像、目标追踪、行为识别，成为真正的“智能感知系统”。 七是绿色高效节能。 网络能效提升100倍，终端感知电池寿命可达20年。5G基站高能耗的痛点，在6G时代有望彻底解决。 当然，这些指标目前仍是目标值。随着标准制定推进，部分参数可能调整，有些极致性能可能无法同时满足。但这不影响6G整体技术方向的确定性。 source：pixabay 再看场景。 下面这些场景并非《星船知造》的概念设想，而是已经在我国6G试验网中得到验证的现实，具备规模化落地基础👇 全息通信与元宇宙交互：跨城市开会，对方坐在你对面。远程全息教学，老师在你身边走动——依托超高速率、低时延与原生AI能力，让人与场景的全息实时互动成为日常。 低空经济与无人机自主调度：大规模无人机群，在空天地海一体化网络中精准定位、实时调度。物流配送、电力巡检、应急救援、农业植保——低空产业的价值被进一步激活。 智能网联汽车与“车路云一体化”：亚毫秒时延、厘米级定位，让车与车、车与路、车与云实现全方位实时交互。L4级以上高阶自动驾驶，有了可以落地的通信底座。 工业数字孪生与无人制造：物理工厂的每一台设备，在数字世界都有一个同步的孪生体。实现柔性生产、预测性维护，推动工业生产智能化革命。 远程沉浸式诊疗与手术：基层医院的复杂手术，由顶级专家远程指导。超高清、低时延、高可靠的6G网络，让优质医疗资源跨越地理阻隔。 空天地海一体化应急通信：地震、洪水、台风之后，地面基站可能瘫痪。6G可以在极端场景下快速构建全域通信网络，为救援指挥提供稳定保障。 智慧能源与全域物联网：风电、光伏、电网，在6G网络上实现源网荷储的智能交互。实时监测、智能调度、故障预警——能源利用效率被推向新高度。 城市级数字孪生与智慧城市：一座城市，在数字世界有一个完全同步的孪生体。交通信号智能调控，安防事件自动预警，市政设施预测性运维。城市治理，从“被动响应”走向“主动感知”。 总之，如果说5G的核心是“实现万物互联”，让世间万物建立起数字化连接，那么6G的核心，便是“实现万物智联”，让所有连接都具备智能感知、智能决策的能力。 五强同台，中国站在哪里？ 6G标准话语权的争夺战，几年前就已悄然打响。 2024年，美国、澳大利亚、加拿大、捷克、芬兰、法国、日本、韩国、瑞典、英国——十个国家发布联合声明，拉起一个名为“6G”的联盟。他们要用抱团的方式，完成一次弯道超车。 同一年，英伟达、亚马逊网络服务公司、ARM、爱立信、微软、诺基亚、三星电子、软银，这些欧美日韩的科技巨头，成立了“AI-RAN联盟”。目的也很明确：在6G研发领域抢占关键位置。 很明显，6G正在成为全球科技大国竞争的新疆域。 source：北京香山酒店。1998年，一场在北京香山酒店召开的会议，决定了中国通信产业的命运与走向 今天全球6G的牌桌上，五强同台：中国、欧盟、美国、日本、韩国。各有所长👇 欧盟聚焦网络架构与绿色通信：通过Hexa-X-Ⅱ等项目，联合爱立信、诺基亚开展技术攻关。他们在绿色节能、隐私保护方面积累了一定优势——这很“欧洲”，用规则和标准说话的老派打法。 美国依托半导体优势，布局底层芯片：主要依托Next G联盟，重点布局底层芯片、卫星互联网、AI算法——美国试图用硅谷的基因，在6G的底层筑起一道技术壁垒。半导体是它的长板，也是它最趁手的武器。 韩国在终端器件制造上发力：三星、LG撑起整个阵营。主攻终端器件、射频芯片制造、小型化模组等——韩国人把在消费电子领域练就的制造能力，聚焦到了6G终端产业链研发上。 日本在高频材料与光通信上做积累：日本在高频材料、光通信技术、精密器件上拥有传统制造业优势，通过B5G/6G论坛开展相关研发，试图在核心器件领域卡住一个关键位置。 那么，五强同台，中国站在哪里？ 答案是：暂时领先，而且领先不止一个身位。 我国是全球首个完成第一阶段关键技术试验并启动第二阶段试验的国家——2025~2026年是6G发展的历史转折点，我国6G相关专利规模、试验基础设施等均达到全球领先水平👇 一是技术研发进度领先。作为全球首个完成第一阶段关键技术试验的国家，也是首个启动第二阶段试验的国家，核心技术成熟度高。 二是专利布局优势明显。我国6G核心专利占比35%位居世界第一，覆盖6G全核心领域，掌握标准制定核心话语权。 三是产业链体系完善。6G全系列原型样机已经完成开发。核心芯片国产化覆盖率达到85%以上，部分性能达到国际领先水平。 四是试验基础设施完备。多场景、多技术融合的试验环境已经建成。联合各行业开展的示范应用，正在加速6G与实体经济的深度融合。 预计2030年前，中国6G将实现规模化组网商用。 source：unsplash 我国目前已在空天地融合等领域形成一定的技术壁垒，华为、中兴等企业构建起完整的6G产业链体系。 《星船知造》梳理了我国6G关键技术的六大突破性进展👇 它们像六束光，照亮了6G从地面伸向天空的路径。 首先是空天地海一体化网络。 6G要做的第一件事，是让信号抵达那些5G永远无法到达的地方。做到真正的“全球无死角”。 这需要一张立体的网👇 空天地海一体化网络，顾名思义就是——“空”，有低轨卫星星座。“天”，有高空平台站（HAPS）。“地”，有地面宏基站、微基站、室内接入点。三层嵌套，无缝切换，用户穿行其间，却感觉不到信号经历过切换。 2026年，我国成功完成星地协同传输、跨域干扰协调等关键技术验证，突破多普勒频移补偿、星地精准同步等难题，同步精度达纳秒级。 实测显示，我国星地融合网络可在机载、舰载、偏远地区提供Gbps级稳定连接，端到端时延控制在5ms以内，完全具备工程化部署条件。 更关键的是，中国自主研发的低轨卫星通信载荷，已经实现了与地面5G/6G网络的无缝对接。星地接口协议完成了标准化验证、高空平台站技术也同步突破——这意味着，可在20公里高空实现偏远地区、海岛、山区的低成本宽带覆盖。 source：unsplash 二是通感算智一体化。 6G与5G的本质区别之一，就是“通感算智一体化”。 5G只管通信。6G不一样——不仅能通信，还能感知、能计算、能推理。 在6G 移动通信系统中，更高的频段（毫米波和太赫兹应用）、更宽的带宽、更大规模天线阵列使高精度、高分辨感知成为可能，从而可以在一个6G系统中实现通信感知一体化（Integrated Sensing and Communication）ISAC。 通感算智一体化是6G最核心的技术特征，也是6G区别于前代技术的标志性能力。 它将通信、感知、计算、智能四大能力深度融合，实现“一频多用、一网多能”，通信信号不再仅用于数据传输，同时承担环境感知、目标检测、定位追踪的功能。网络边缘节点集成计算与AI能力，无需依赖云端即可完成实时决策与推理。 2026年，我国基于原生AI的6G基站原型完成外场测试，可自主优化资源分配、实现故障自愈，相比传统基站能效提升30%以上，频谱效率提升40%。通感一体化技术实现车辆、行人的厘米级定位与轨迹追踪，结合AI算法可完成行为预测、环境建模，真正实现“通信为基、感知赋能、智能驱动”。 原生AI网络让6G具备“自感知、自决策、自优化”能力，大幅提升网络运行效率与可靠性，降低运维成本。 三是太赫兹、可见光与超宽带通信——突破了超高速瓶颈。 太赫兹频段超高速通信是一种新型的无线传送方式，也是6G实现Tbps级超高速率的核心技术。 与传统的无线网络不同的是它工作在太赫兹频段。 太赫兹（缩写为THz），太赫兹频段是指介于毫米波和红外线之间的频谱范围，其频率范围在0.1THz至10THz之间，频率一般为300-3000GHz范围之内。 这里的频谱资源极其丰富，足以支撑Tbps级的超高速率。点击下图👇 图：传统通信频率与太赫兹（THZ）频率分布图 2026年，我国科研团队在0.3 THz频段实现100 Gbps稳定连续传输，短距离速率突破200 Gbps，传输距离200米，完成室外非视距传输验证，突破技术瓶颈。 核心器件的国产化是另一大重要突破。高速砷化镓功放、高线性度混频器、超窄带滤波器、太赫兹天线阵列——这些曾经依赖进口的关键部件，已经完成国产流片验证，性能达到国际先进水平。 华为研发的ISAC-THz室外通信样机，实现500米240Gbps业界最高速率，正在推进太赫兹通感一体化技术的小型化、组网研究。 此外，可见光通信和超宽带技术也在同步演进。我国可见光通信单灯速率达1 Gbps，支持亚米级室内定位，适用于医院、矿井、核电站等电磁受限场景。超宽带技术实现厘米级定位。技术互为补充，共同构筑6G的“空口超高速接入”体系。 四是光无线融合通信系统。能优化接入覆盖，提升网络体验。 光无线融合（OWC）结合光纤高带宽与无线灵活接入优势，是6G“最后100米”高速接入的关键方案。 2026年，我国基于智能反射面的光无线全双工系统实现单用户10Gbps峰值速率、整网100 Gbps吞吐量，端到端时延低于1ms。 可支撑家庭全息娱乐、工业高密设备接入、人员密集场景高速上网，彻底解决带宽不足、信号覆盖不均问题。 五是新型多址与无蜂窝大规模MIMO。能优化接入覆盖，提升网络体验。 传统基站是“蜂窝”结构——每个基站覆盖一片区域，用户在不同蜂窝间移动，信号在不同基站间切换。切换就会有中断，边缘就会有弱区。 无蜂窝大规模MIMO打破了这种结构。 MIMO多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Out-put），简称 MIMO技术，其原理是在发射端和接收端，分别采用多个发射天线和接收天线，能够区分发往或来自不同空中方位的无线信号，在不增加带宽与发射功率的情况下，提高系统的覆盖范围、容量和信噪比，从而改善无线信号的传送质量。 该技术将传统基站的集中式天线拆解为大量分布式天线，通过云化集中处理，实现全网天线协同调度，让用户始终处于最优信号覆盖中——无论你在哪里，都像是被一群天线共同服务。 目前我国已完成该技术在密集城区、工业园区的外场测试。结果显示：小区边缘速率提升50%以上，系统容量翻倍。这意味着，即使在人口密集的场景中，海量物联网设备也能同时并发接入而不拥堵。 六是6G网络内生安全与可信体系：筑牢安全屏障，守护数字安全。 5G时代，发现了漏洞，打补丁；遭遇了攻击，再防御。 6G的思路完全不同——把安全能力嵌入网络架构本身，实现安全与网络的同步设计、同步部署、同步运行。这就是“内生安全”。 中国构建的6G内生安全与可信体系，融合了零信任架构、区块链、量子安全加密算法。每一次数据传输都可追溯，每一条通信链路都经过加密。它可以有效抵御AI对抗攻击、数据篡改、非法入侵等新型网络风险。 2026年，我国建成全球首个6G内生安全试验验证网。完成金融、电力、政务、轨道交通等关键领域安全测试，实现终端身份、数据传输、网络行为全可信——为6G规模化商用筑牢安全屏障。 没有这道屏障，万物智联的时代就始终悬着一把剑。 尾声 从1G到5G，中国移动通信走过了一条漫长的路。 1G时代，我们是观众。2G时代，我们是追随者。3G时代，我们第一次拥有了自己的声音。4G时代，坐稳了牌桌。5G时代我国实现技术、标准、产业全面领先。 今天，6G的赛道已经开启。我国提前布局、主动出击，凭借完善的产学研用协同创新体系、强大的产业链配套能力、扎实的技术积累，迈出了坚实的探索步伐👇 ●我国已完成6G宏基站、小基站、有源天线单元、核心网设备、卫星终端、车载模组、行业终端等全系列原型样机的开发，形成了完整的系统设备与终端产品体系。 ●在核心芯片领域，太赫兹芯片、相控阵芯片、基带芯片、射频芯片、AI算力芯片均实现关键突破，国产芯片覆盖率达85%以上，部分芯片性能达到国际领先水平。 ●截至2026年，全球6G核心专利数量排名中，我国以占比35%位居第一，在通感算智一体化、空天地融合、智能网络、高频通信、内生安全等领域形成优势技术壁垒，为我国6G产业发展奠定了坚实的知识产权基础。 ●华为、中兴、大唐等企业的专利布局覆盖3GPP标准关键接口、核心算法、系统架构等核心环节，掌握了标准制定的核心话语权，能够有效保障我国产业利益。 但我们也清醒地认识到，6G的发展从来不是单一企业、单一行业的独角戏，而是需要政府、科研机构、设备厂商、运营商、行业企业等多方协同发力的系统工程，更是需要全球各国开展技术合作、标准协调的“全球大合唱”。 6G技术突破需要产学研用深度融合，集中力量突破核心芯片、高频器件等“卡脖子”技术。 全球发展需要各国秉持开放、合作、共赢的理念，摒弃零和博弈思维，共同制定全球统一的技术标准与规则，推动6G网络全球互联互通，让6G的价值惠及全人类。 未来，科幻作品中畅想的全息通信、元宇宙交互、无人化工厂，都将一步步从想象走进现实，为人类社会发展注入全新动力。

快科技3月18日消息，王自如通过社交平台发布招聘信息，面向全行业招募01号全栈前端工程师，共同打造面向未来的AI应用产品。 此次招聘的岗位为全栈前端工程师，主力技术方向为Node.js + TypeScript + Web，要求候选人能覆盖前端页面、后端API、数据库与基础运维，同时具备 iOS/WKWebView交互经验，有AI应用工程经验者将被优先考虑。 岗位对AI工具使用提出了明确要求，候选人需长期订阅并使用Claude、Gemini、ChatGPT等AI工具，将其作为常态化工作工具，同时要有真实AI应用经验，理解结构化输出、工具调用、上下文管理等核心能力。 技术层面，要求候选人具备扎实的TypeScript/Node.js/React项目经验，熟悉Next.js或Vite等现代前端工程体系，掌握PostgreSQL等数据库与Docker环境搭建，能独立处理线上服务问题。 此外，岗位鼓励具备混合式App开发、Swift代码阅读修改、云服务运维等能力的候选人投递，参与过SAAS系统建设、效率工具开发等经历将作为加分项。 此次招聘01号员工，意味着王自如的新创业项目已进入核心团队搭建阶段。

IT之家 3 月 18 日消息，OPPO、vivo 等品牌已官宣对部分产品建议零售价进行调整。这标志着因内存涨价潮，手机全面进入涨价时代。 业内人士指出，现在行业境况是新机发的越晚，物料（内存）价格越高。但如果提前发布，前代旗舰的生命周期又被压缩。IT之家注意到，今日宜休科技公司创始人王腾（原小米中国区市场部总经理、REDMI 品牌总经理）给出了自己的建议： 建议不发，主要手机硬件也很难有大的革新，维持原有的迭代模式很低效。可以投更多资源在老产品维护和升级，留住老用户，开发好手机版 OpenClaw，手机厂商主要靠移动互联网收入为利润，有很多商业价值可以挖掘。 据IT之家今日早些时候报道，内存涨价潮致存储行业迎“黄金期”，消息称三星电子到明年的全部存储芯片产量预计即将售罄。当下为确保供应，客户企业越来越倾向与三星签署长期采购协议，甚至有公司提出签订直至 2030 年的五年合约。 另外，在 MWC 2026 世界移动通信大会上，小米集团合伙人、总裁、手机部总裁、小米品牌总经理卢伟冰也谈到了存储涨价问题，并表示本轮存储涨价是一个长周期，他判断大约会涨到 2027 年底，从 2025 年二季度到 2027 年底接近三年时间，这是在以前的历史上从来没有过的。

黄仁勋接受采访 凤凰网科技讯 北京时间3月18日，据CNBC报道，英伟达CEO黄仁勋(Jensen Huang)周二指出，开源智能体OpenClaw的快速兴起，是人类与AI互动方式上的一大进步。OpenClaw因其标志为红色龙虾，被俗称“龙虾”。 黄仁勋周二在英伟达GTC大会间隙接受CNBC采访时表示：“这是人类历史上规模最大、最受欢迎、最成功的开源项目。它绝对是下一个ChatGPT。” OpenClaw是一个开源AI智能体平台，其功能超越了传统的聊天机器人。与传统机器人仅能回答问题不同，这类智能体能够在仅需用户极少输入的情况下，完成任务、做出决策并采取行动。 英伟达已迅速行动，围绕着OpenClaw引发的热潮进行布局。该公司在周一宣布推出NemoClaw，这是一个企业级的OpenClaw版本，将英伟达的软件栈和工具集成在该平台之上。英伟达的目标是让这些强大的AI智能体安全运行、可扩展，并为实际应用做好准备。 黄仁勋将这项技术描述为一种根本性变革，可能会极大地拓展个人运用AI所能实现的边界。“只需一行代码，你就可以为自己创建一个专属智能体。然后，你只需吩咐这个智能体去做你想做的任何事情。”他表示。 他用一个现实案例阐释了这一概念：设计厨房。通过一个简短的提示，OpenClaw智能体就能自主研究图像、学习设计工具、迭代构思并优化其输出成果。“它会自行去学习如何设计一个厨房，然后带着设计方案回来，并进行自我反思和改进。”黄仁勋在描述该系统如何优化自身工作时这样表示。 黄仁勋补充说，这项技术更深层的意义在于促进个人专业能力的提升。“每个木匠现在都可以成为建筑师，每个水管工也能成为建筑师。我们将提升每个人的能力。”他说道。 不过，以OpenClaw为代表的AI智能体的迅速崛起，也引发了人们对其安全性、隐私性和可控性的担忧，尤其是在这些系统获得独立行动能力之后。 这正是英伟达看到的商机。借助NemoClaw，英伟达正在构建包含隐私保护、监控工具和企业级安全机制在内的防护措施，以确保这些智能体能够安全地大规模部署。化解这些风险，对于开启下一波AI应用浪潮—至关重要。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。