智东西 编译 | 刘煜 编辑 | 陈骏达 智东西6月17日消息，据英国《金融时报》今日报道，亚马逊创始人、董事会执行主席杰夫・贝索斯（Jeff Bezos）向英国AI新材料初创公司CuspAI注资，参与其4亿美元（约合人民币27.02亿元）规模的融资。 据知情人士透露，此轮融资的投资方包括硅谷风险投资机构KPCB和贝索斯旗下的家族办公室Bezos Expeditions。目前相关投资条款文件已签署，但交易尚未最终完成。 该轮融资落地后，CuspAI的估值将从去年9月的5.2亿美元（约合人民币35.13亿元）飙升至26亿美元（约合人民币175.67亿元），不到一年的时间增长400%。此前，CuspAI已累计融资超过2.2亿美元（约合人民币14.86亿元）。 CuspAI和KPCB均拒绝置评，Bezos Expeditions亦未回应置评请求。 CuspAI成立于2024年4月，主要从事于运用生成式AI进行材料“逆向设计”，主打AI驱动新材料研发（AI4Materials）。逆向设计指从目标材料所需具备的性能出发，反向推导材料结构，并通过数字化仿真快速验证其性能和可制造性。 投资者认为，该技术可广泛应用于半导体、航空航天等多个领域。 该公司联合创始人是前微软副总裁、微软杰出科学家马克斯・韦林（Max Welling）和CQC（剑桥量子计算）商业联合创始人查德・爱德华兹（Chad Edwards）。其顾问团队包括图灵奖得主、AI教父杰弗里・辛顿（Geoffrey Hinton）以及图灵奖得主、前Meta首席科学家杨立昆（Yann LeCun）等。而辛顿曾是韦林博士后学习期间的导师。 韦林拥有荷兰乌得勒支大学的理论物理学博士学位。就读博士期间，他的导师是诺贝尔物理学奖得主杰拉德·特·胡夫特（Gerardus ’t Hooft）。博士毕业后他分别于美国加州理工大学、英国伦敦大学学院以及加拿大多伦多大学攻读博士后，逐步向机器学习领域转型。 现阶段，他是阿姆斯特丹大学讲席正教授以及CIFAR加拿大高等研究院高级研究员，也是加州理工大学的杰出访问教授。 ▲马克斯・韦林（Max Welling）的学历（图源：领英） 2017年8月中旬，韦林联合创办的AI公司Scyfer被高通收购。收购完成后，他随即加入高通，出任该公司的技术副总裁，任职了大约4年的时间。2021年9月开始，他在微软阿姆斯特丹研究院任职约2年，主要负责前沿机器学习项目。 离职大概半年后，韦林和爱德华兹联合创立了CuspAI。前者主要负责搭建CuspAI的整套面向材料科学的专属AI大模型体系，爱德华兹则主要统筹CuspAI的全盘运营。 ▲马克斯・韦林（Max Welling）的履历（图源：领英） 爱德华兹是英国曼彻斯特大学的化学以及MBA硕士，同时拥有曼切斯特大学和德国卡尔斯鲁厄理工学院的核裂变与计算量子化学双博士学位。 ▲查德・爱德华兹（Chad Edwards）的学历（图源：领英） 创立CuspAI之前，爱德华兹曾作为核心牵头人之一，全程参与CQC公司与霍尼韦尔量子业务板块并购整合，双方最终合并为量子公司Quantinuum。 ▲查德・爱德华兹（Chad Edwards）的履历（图源：领英） CuspAI目前的客户包括ASML、Meta以及现代汽车集团。这类客户利用CuspAI平台设计和模拟具备特定性能的新材料，以支持客户自身的新产品研发，从而把原本动辄数年的研发周期缩短至几个月。 例如，今年5月，芬兰水处理化学品巨头Kemira透露，其与CuspAI合作的PFAS（全氟和多氟烷基物质）去除材料项目已取得阶段性突破。双方利用生成式AI从约300万亿种潜在材料中筛选出约20个优先候选材料，并进入了下一阶段开发。 整个项目筛选过程只用了6个月，而传统方法通常需要数年的时间。 除CuspAI外，布局以 AI 赋能基础科学、推动科研效率突破的初创企业不在少数。 例如，贝索斯参与创办的physical AI公司Prometheus与CuspAI同属落地实体工业研发的AI企业，双方的技术路线各有侧重，前者的目标是打造通用工程师AI，从而缩短产品设计和制造周期。 同时，Prometheus的估值也非常亮眼，达到了410亿美元（约合人民币2792.1亿元），并且已经融资了120亿美元（约合人民币817.2亿元）。 不过，即使贝索斯在上述两家企业都有注资，但知情人士称，此次投资CuspAI属于个人行为，与其担任Prometheus联席CEO的身份无关。 结语：产业降本增效需求凸显，资本押注AI新材料公司 当下AI与材料科学、工业研发的融合赛道正持续吸引资本与行业学者入场，CuspAI本轮融资背后，一定程度上体现出资本对AI逆向材料设计技术落地价值的认可，同时也折射出产业端对缩短新材料研发周期、降低试错成本的需求。 未来，随着CuspAI持续推进技术研发、扩大规模化交付，AI介入传统材料研发带来的效率提升，以及各类技术落地、规模化应用的实际成效，或许会是行业关注的重点之一。 来源：英国《金融时报》

一说到脑机接口，大伙儿第一时间想到的，也许还是马斯克科学怪人一样的 Neuralink。 但你可能没注意到，就在今年三月，脑机接口有医保编码了。 差评君去各大医院挂号平台翻了翻，北京协和、武汉协和、上海精神卫生中心等等，真有不少三甲开设了脑机接口的门诊，一般由专业对口的专家团队组成。 然而，当这项技术真的走进医院，最先引起大家注意的，却不是它能治什么病。 在脑机接口的评论区，从来不缺各种科幻评论，还有不少带着莫名的阴谋论色彩。 有的人说装了脑机接口就要长期付费，不给钱就让患者停机催缴费；还有人用各种夸张的词汇来形容脑机接口，疯癫，恐怖；一些评论起手就是朋友、亲戚、认识的人那里听说，实际上自己从来也没见过。。。 可在离谱的发言背后，真实的脑机接口又在默默地做什么呢？ 差评君想找正在用它治疗的人问问，却发现这事儿并不容易。因为很多使用脑机接口进行康复的患者，连说话打字都成问题。 最终，我们遇到了大 K。 大 K 今年 37 岁，曾是一名程序员，这是他患病的第 16 个月。高血压引发的右侧基底节脑出血，让他最开始只能卧倒在床。 这种病出院并不意味着结束，受损的神经功能需要漫长的时间去恢复，同时带来了左侧手脚无力，行动不便的后遗症。 大 K 也在普通的康复医院做过一年的康复训练，相比起来，他接触脑机接口的时间倒是不长。可只用了一个多月，非侵入式脑机接口居然成功恢复了他一年都没做到的两个重要功能 —— 手腕的腕背伸，以及脚踝的踝背屈。 “ 我每天去医院一趟，每次治疗 30 分钟。戴上一个脑电帽就能开始，治疗过程中没有什么特别的感觉。” 尽管大 K 说话时隐约还有生病留下的痕迹，但他看起来精神头很足，非常乐观。 行业内专家告诉差评君，脑机接口目前可以用在高位脊髓损伤、严重肢体瘫痪、部分卒中后运动障碍的恢复上，最适合大 K 这种意识清楚，能理解配合训练，只是运动输出通路受损的患者。 现在接受脑机接口治疗的患者还不算多，但数量正在明显增加。 能在这个时间节点用上脑机接口，大 K 无疑是幸运的。 从专家的视角来看，脑机接口这几年正进入临床转化和产品化早期。大伙儿印象里关于脑控机械手之类的研究，已经是上个阶段的事儿了。现在的重点，是让它安全、稳定、长期地帮助人们康复。 而作为患者，大 K 看起来甚至比专家更有信心。他说，在用脑机接口的时候，能感觉到它的技术已经成熟了。 “ 至少从现在来看，它非常有用，效率明显比传统的康复训练高，而且非侵入式脑机接口的安全性是没有任何问题的。” 脑机接口可以分成三类：非侵入式，半侵入式，和侵入式。 侵入式是最凶险的，要把电极植入脑组织附近，插进大脑皮层；半侵入式相对好一些，但也要通过手术把电极放到大脑硬膜外；非侵入式则风险可忽略，只要在头上戴一个泳帽一样的电极帽，就可以进行治疗。 虽然形式不一样，但它们的原理很类似。更让差评君惊讶的是，或许是久病成医，对脑机接口技术了解深入的，不只有专家，还有大 K 本人。 一个健康的人要怎么动起来呢？ 大脑发出运动指令，信号经过脊髓和神经传到肌肉，人就动了。 脑出血后的患者，大脑往往还有想动的意识，只是神经通路某处中断了，指令传不下去，手脚才动不了。 “ 当我在想象动作的时候，比如手腕抬起来，脑机接口会识别这个过程中产生的脑电信号，判断它是不是正确。如果正确，系统就会给身体一个反馈，可以是外骨骼带着手动，也可以是电刺激让肌肉产生反应，我都试过。” 通过大脑想动作，设备识别神经断点前信号，身体得到反馈这样的循环，脑机接口就能渐渐恢复大脑与身体的对话。 所以，什么脑机接口能读心，操控夺舍之类的猜想，纯属科幻片看多了。即使是大众眼里最最恐怖的侵入式脑机接口，能做到的也仅仅是读到更强的脑信号，给身体更及时准确的反馈。 侵入式无疑风险更高，但大 K 曾碰到过做侵入式脑机接口的病友，只接受了一天的脑机训练，就恢复到了能手用筷子的程度，这是他直到现在也做不到的。 不过，脑机接口也不是戴上就能立刻满血的神药。专家和差评君说，他见到患者和家属最常问的就是，脑机接口装上就能恢复吗？ 很遗憾并不是这样。即使装上脑机接口，康复也是一个长期配合的过程，要专业团队来辅助评估校准训练，效果也因人而异。 有研究调查了 56 名使用脑机接口进行康复治疗的慢性脑卒中患者，其中有人 6 周内就有明显改善，有人要坚持到 12 周甚至更久才看到变化，也有人短期内反应不明显。最终，约 70% 的患者，在长期使用后有了一定程度的功能改善。 对于大 K 来说，他能恢复更快更好的秘诀是，除了持续通过脑机治疗来激发功能，常规的康复训练也不能停，坚持锻炼躯体力量和灵活度。 从大 K 最近发布的视频里能看到，如今的他已经能够脱离搀扶，慢慢独立行走了。 可以说，现在脑机接口辅助患者康复的速度，是以前根本想不到的。 而当大 K 发现脑机接口真的有效，作为受益人之一，他也希望这项技术能得到推广，让更多患者知道，更多人来尝试。 “ 我现在对恢复充满了信心。脑机接口的康复效率确实很高，而且我在短期内看到了成效。” 相关统计显示，我国每年新发脑出血患者有数百万人，其中超过 70% 的幸存者会留下不同程度的后遗症，失去自理能力的同时，也在为家庭带来沉重的压力。 在一线的医生和专家们，即使看到患者重新完成一些日常小事，抓握拿取东西，独自进食，都足以让他们激动。 对长期瘫痪的人而言，脑机接口同样带来了康复的希望，这意味着他们有机会重新获得一点生活的尊严与主动性。 在最后，大 K 想和大家说，一项新技术出来，需要大家在保证安全的情况下勇于尝试。但在这之前，分辨有效和垃圾信息的能力非常重要。 很多人害怕脑机接口，是因为未知带来恐惧。但真正坐在治疗室里的人，不能让未知决定命运。 技术可以被讨论，风险也应该被审慎评估。 不过，别让一句无端猜忌，阻拦住千千万万患者的康复之路。 撰文：莫莫莫甜甜 编辑：江江 & 面线 美编：素描

凤凰网科技讯 6月17日，九章云极在北京发布“AI工厂”战略，提出以DCU为度量衡、以专业Token为产出单元的智能规模化交付体系。创始人方磊表示，AI产业竞争已从打造单点大模型转向能否建立规模化、低成本、高稳定的工业化交付体系。 该战略由训练工厂和Token工厂两大引擎构成：训练工厂以强化学习为核心，将通用智能“冶炼”为多场景专业模型；Token工厂则将专业模型封装为标准化、可精确度量的专业Token，实现规模化交付。 九章云极同步披露三大战略目标：建成10万P智能算力集群、实现单日10万亿Token流转承载力、依托全栈自研技术实现千倍级综合降本。公司表示，千倍降本“是底层工程体系效率之战”，业务本质是运营算力投入转化为Token产出的工业化交付体系。 技术层面，九章云极副总裁胡宗星称，传统算力架构面临异构硬件低效堆叠、静态调度资源浪费、被动供能能效偏低三大瓶颈。公司通过三大范式重构突破：系统架构重构（PD算力调度分离、KV Fabric高速显存互联，端到端推理性能提升10倍）；计算调度重构（持久化执行流机制，消除任务切换算力空耗）；能效架构重构（算电协同调度，实现Token能耗全程量化溯源）。首席科学家缪旭提出，Token工厂将向AI基础设施编译器演进，实现反向定义芯片适配标准。 公司同步启动智算开放计划，按能力、资源、生态三层架构与芯片、大模型、能源等产业链伙伴合作，现场完成多项签约，并与中关村环保落地绿色智算合作。 易观分析报告显示，九章云极在全国第三方普惠智算云市场中位居前列，华东、华南、华北等核心区域领先，行业竞争重心正从“算力持有规模”转向“跨区域多算力集群统一纳管调度”。国内已在山东、安徽、宁夏、浙江、青海、云南、湖北、广东等省完成智算中心布局，海外已在印尼实现节点运营。

快科技6月17日消息，MLCommons发布了MLPerf Training 6.0基准测试最新结果，英伟达Blackwell平台在全部7项基准测试中拿下最快训练成绩，并成为唯一覆盖全部测试项目的平台。 MLPerf Training是业界广泛使用的AI训练基准测试体系，用于比较不同硬件在模型训练任务中的速度和效率。 英伟达提交了GB200 NVL72和GB300 NVL72两套机架级系统，每套NVL72内部通过第5代NVLink Switch连接72块GPU，将算力和内存整合成统一资源池。 在性能层面，GB300 NVL72较GB200 NVL72在同等规模下最高可带来1.6倍训练速度提升，关键驱动力包括NVFP4带来的更高计算密度、更大内存容量以及更高的功耗上限。 在规模层面，英伟达将Blackwell训练集群扩展至8192块GPU，在DeepSeek-V3 671B任务上完成大规模提交，成为MLPerf Training迄今规模最大的Blackwell成绩。 CoreWeave借助采用Spectrum-X以太网的GB300 NVL72系统，在8192块GPU规模上将DeepSeek-V3 671B训练到目标质量，耗时仅2.02分钟。 微软Azure用GB200 NVL72将Llama 3.1 405B扩展到8192块GPU，7.07分钟达成参考质量目标。 本次测试共24家机构提交了95份结果，英伟达平台在性能、规模和可靠性三项指标上均处于领先。 值得一提的是，MLPerf Training 6.0新增了DeepSeek-V3 671B和GPT-OSS-20B两个混合专家模型预训练工作负载，反映MoE架构在AI领域的日益重要。

智东西 作者 | 李水青 编辑 | 心缘 智东西6月17日报道，昨日，深圳市智慧城市科技发展集团有限公司公布“基于国产大模型的全球科创分析服务项目”的候选人，第一中标候选人为北京智谱华章科技股份有限公司（简称：智谱），中标价为9390万元。 此前5月29日，该项目招标公告发布，采购控制价：9395万元。此次招标范围为：1、全球科创要素感知与洞察引擎。2、多维知识图谱与情报中台。3、科研协同治理与专题运营平台。4、认知智能与大模型赋能基座。 可以看到，该项目主要采购内容为大模型及相关软件服务，而非大量算力硬件资源。在纯软件类项目中，近亿元的项目金额已属高位。 今年，智谱已拿下多个政企服务大单。此前6月2日，其中标了979万元中国联通“2026年广东产互中试基地深圳AI+眼镜新建工程项目”；2月11日，其曾中标1090万元的中国气象局公共气象服务中心“智慧短临气象闪信预警信息发布平台建设项目-智慧短临预警气象服务大语言模型”大单。 以政企业务为基本盘，智谱是目前公开信息可知的国内收入规模最大的独立大模型厂商。由该公司3月31日发布的上市后首份财报可知，该公司2025年全年收入7.24亿元，同比增长132%。其中本地化私有化部署是其政企核心业务，年收入达5.34亿元，占总营收73.7%；云端MaaS/API标准化企业服务全年收入为1.90亿元，占总营收26.3%。

智东西 作者 | 杨京丽 编辑 | 李水青 智东西6月17日报道，今日，九章云极DataCanvas发布“AI工厂”战略，并推出基于该战略的新一代智算云Alaya NeW Cloud3.0，其AI工厂基于“训练工厂+Token工厂”的双工厂模式。 九章云极2013年成立于北京，是一家聚焦AI基础软件、机器学习平台和智能算力基础设施的企业，长期围绕数据科学、机器学习、模型开发与部署等环节提供产品和服务。 发布会上，九章云极提出了四个颇具野心的目标：计划建成10万P智能算力集群，实现10万亿Token/日的流转承载力，汇集1000+模型，并依托基础架构、算电协同、异构算力、全局调度和模型优化五条工程路径，推动Token综合降本1000倍。 九章云极创始人兼董事长方磊称，AI产业竞争正在从单点大模型能力比拼，转向规模化、低成本、高稳定交付标准化智能能力的体系竞争。围绕这一判断，九章云极提出以DCU（九章云极提出的一度算力计量体系）度量投入、以专业Token度量产出的智能规模化交付体系。 一、方磊发布“AI工厂”战略：用DCU度量投入，以专业Token度量产出 开场演讲中，方磊发布九章云极“AI工厂”战略，同时推出基于该战略的“新一代智算云”Alaya NeW Cloud 3.0。 他提出，AI产业正在从技术探索阶段走向规模化生产阶段，下一代智算基础设施的核心问题，是能否像现代化工厂一样，规模化、低成本、高稳定地“生产”和“交付”智能。 方磊称，九章云极“AI工厂”由训练工厂和Token工厂两大引擎构成。其中，训练工厂以DCU等算力资源作为输入，支撑大规模模型并行训练；Token工厂则负责把专业模型封装为标准化Token，让智能能力能够被即取即用、规模流通。两者之间通过训练、交付和反馈形成闭环，让模型在真实任务中持续迭代。 他认为，Token正在从大模型调用单位，变成面向产业、可衡量ROI的新型生产力组件。九章云极认为，Token可进一步分为消费级、专业级和前沿级三类，分别对应不同复杂度和价值密度的智能能力交付场景。 发布会上，方磊展示了九章云极多项战略目标，包括训练工厂计划建成10万P智能算力集群，Token工厂目标实现10万亿Token/日的流转承载力，并依托全栈自研技术实现Token综合降本1000倍，最终汇集1000+模型，建立全球优质模型体系。针对Token千倍级综合降本，方磊称：“这绝非低价内卷的价格战，本质是底层工程体系效率之战。” 二、Alaya NeW Cloud3.0亮相，AI双工厂支撑智能规模化落地 随后，九章云极DataCanvas副总裁胡宗星围绕Alaya NeW Cloud3.0继续展开分享，剖析AI工厂背后的技术底座。Alaya NeW Cloud3.0以AI双工厂为核心，包括训练工厂和Token工厂两部分，并由全栈智算底座支撑。 其中，训练工厂定位为专业模型生成引擎，覆盖强化学习训练栈、领域精调与评测闭环，以及从通用智能到专业智能的转化；Token工厂定位为专业智能流通网络，重点覆盖上下文管理、Inference OS（推理操作系统）、推理优化、PD分离、KV重用，以及分层分档的专业Token输出。 胡宗星提到，进入Agent原生时代后，推理状态空间快速膨胀，传统算力架构普遍面临异构硬件低效堆叠、静态调度资源浪费、被动供能能效偏低三大发展瓶颈。围绕这些问题，九章云极依托Alaya NeW智算底座进行系统架构、计算调度范式和能效架构三大重构。 系统架构上，Alaya NeW Cloud3.0通过PD算力调度分离、KV Fabric高速显存互联、全链路零拷贝传输等技术，实现算、存、传一体化协同。该方案可实现端到端推理TPS性能10倍提升。 计算调度上，九章云极落地持久化执行流机制，通过Persistent Kernel（持久化内核）内核复用、智能复用执行计划等方式，减少任务切换间隙带来的算力空耗。在能效架构上，平台升级为能源定义计算架构，推动算电实时协同调度，实现专业Token能耗的全程量化、溯源和管控。 胡宗星还进一步解释了千倍级综合降本的实现路径，这一目标由基础架构、算电协同、异构算力、全局调度和模型优化五条工程路径相乘实现，最终可直接转化为客户成本和产能曲线的改善。 三、缪旭：Token工厂将走向可学习、可编译、自我进化 九章云极DataCanvas AI首席科学家缪旭进一步提出“可进化的Token工厂”的愿景。他认为，未来Token工厂要把Token、模型、系统、能耗与芯片反馈统一到一个可学习、可编译、可自我进化的优化闭环中。 缪旭称，这一体系的核心是AI基础设施编译器。其目标是把复杂任务转化为可改写的执行图，把底层基础设施变成可学习的优化器。系统可通过Token/Task IR统一描述任务、资源、约束与执行意图，再通过Optimizer Passes（优化Pass）、Agentic RL Runtime（智能体强化学习运行时）和Serving & Resource Layer（服务与资源层）完成路由、压缩、缓存、能耗、执行轨迹、策略更新和资源调度等环节。 在缪旭看来，Token工厂的关键壁垒包括统一Token/Task IR，让推理过程可观测、可重写；引入Agentic RL Runtime，形成计划、执行、评估、学习、灰度发布的自我进化飞轮；同时通过模型资源操作系统，统一模型调用、度量和优化策略。 基于以上的几项关键壁垒，缪旭给出了AI基础设施编译器的三阶段建设路径：第一阶段是可观测化，建立Token质量、延迟、能耗、Cache等指标；第二阶段是可编译化，建立Token/Task IR与优化Pass库，支持回放评估和策略回滚；第三阶段是自我进化，由Agentic RL自动发现和部署优化策略，并向系统架构和芯片协同设计反馈。 四、从Token经济到开放生态，九章云极推进普惠智算布局 产业视角部分，中国银河证券研究所所长助理、计算机行业首席分析师吴砚靖分享了Token经济对智能算力投资框架的影响。她认为，AI商业化的统一计量尺度正在从流量经济转向Token经济，单位Token成本下降并不会压缩市场规模，反而会推动调用门槛降低、应用场景扩张和总Token消耗提升；同时，中国Token词元经济未来增速有望超过海外，Token市场空间、场景ROI和产业链价值重估将成为后续观察重点。 此外，易观合伙人张澄宇也在现场解读《2026年中国第三方普惠智算云市场专题研究报告（华北篇）》。报告显示，九章云极在全国第三方普惠智算云市场中位居前列，并在华东、华南、华北等核心区域处于领先地位。报告认为，智算云竞争正在从算力持有规模，转向跨区域、多算力集群统一纳管和调度能力。 现场，九章云极与多家芯片、服务器、大模型、能源类企业及行业应用企业完成生态战略合作签约，并与中关村环保落地EOD绿色智算全域合作。九章云极联合创始人、COO尚明栋称，九章云极希望专注做好AI工厂这一智能生产底座，推动形成开放、中立、共赢的普惠算力共同体。 九章云极还同步披露全球化算力网络布局：国内已在山东、安徽、宁夏、浙江、青海、云南、湖北、广东等地完成智算中心布局，海外已在印度尼西亚实现节点运营，并在多个国家和地区推进布局。圆桌环节中，多位嘉宾也提到，普惠算力不是单一企业能独立完成的事情，需要产业、资本、研究机构和政策等多方协同。 结语：千倍降本的目标，考验的是产业协同能力 从AI工厂战略到Alaya NeW Cloud3.0，九章云极此次发布的核心指向，是将AI基础设施从资源供给进一步推向工业化交付。10万P算力集群、10万亿Token/日流转承载力、Token千倍级综合降本等目标，也让这场发布会有了更强的产业关注度。 不过，AI基础设施要真正实现大规模降本和稳定交付，难度并不低。这不仅取决于单一平台的工程能力，还涉及芯片、服务器、能源、网络、模型、应用和产业客户之间的协同。如果这套体系能够跑通，最终受益的不只是模型开发者和企业客户，也包括大量需要调用AI能力的应用厂商、行业用户以及终端消费者。AI能力的使用成本下降，才可能推动更多Agent、行业应用和智能服务真正进入规模化落地阶段。

快科技6月17日消息，谷歌向Pixel设备推送安卓17正式版更新，本次适配一共覆盖21款Pixel机型，包括Pixel 6到Pixel 10的全系列手机产品，同时也覆盖了Pixel Tablet平板和Pixel Fold折叠屏设备，符合条件的用户已经收到了官方推送的更新通知。 值得一提的是，除了谷歌自家之外，多家主流手机品牌也启动了安卓17测试版的尝鲜工作，参与适配计划的品牌包括荣耀、iQOO、联想、一加、OPPO、真我、夏普、vivo和小米，这些品牌中有8家是国产品牌，国产厂商跟进新版安卓系统的速度已经走在全球行业前列。 首批开放安卓17测试版尝鲜资格的设备，绝大多数都是各家的高端旗舰机型，具体包括荣耀Magic8 Pro、iQOO 15、联想YOGA Tab Plus、一加15、OPPO Find X9 Pro、真我GT8 Pro、夏普AQUOS sense10、vivo X300 Pro、小米17系列和小米15T系列等等。 在所有参与本次适配计划的品牌中，小米是开放测试机型最多的品牌，一共有四款设备支持安卓17测试版尝鲜，分别是小米17、小米17 Ultra、小米17 Ultra徕卡版以及小米15T Pro，其余品牌都仅开放了单款主力旗舰的测试资格。 需要注意的是，目前放出的安卓17测试版核心定位是供开发者做应用适配调试，系统本身还存在不少尚未修复的兼容性bug，并不适合安装到日常使用的主力机上。 等到下半年，各大手机品牌都会陆续发布基于安卓17深度定制的本土化OS，适配符合国内用户使用习惯的专属功能，整体表现非常值得期待。

6 月 17 日消息，智谱今日宣布上线并开源 GLM-5.2。在全球百万用户参与盲测的前端开发评估系统 Code Arena 上，GLM-5.2 取得全球可用模型第一的表现。摩尔线程今日宣布在 AI 训推一体全功能 GPU 智算卡 MTT S5000 上，完成对智谱新一代开源旗舰模型 GLM-5.2 的 Day-0 极速适配。 据介绍，摩尔线程技术团队基于 SGLang-MUSA 推理引擎及 TileLang-MUSA 算子编程语言，完成了模型结构适配、关键算子优化、框架拉起与部署验证，在 MTT S5000 上实现 GLM-5.2 的高效、高精度推理。摩尔线程还表示，MTT S5000 从硬件算力、软件栈到开源框架进行了全链路适配与深度优化： 支撑超长上下文 GLM-5.2 的 Solid 1M 上下文与长程任务能力，使长 Prompt 编码、上下文读入与 KV Cache 生成成为推理链路中的关键环节。长输入请求在进入生成阶段前，需要先完成大规模 Prefill 计算；这一阶段高度依赖并行矩阵计算、Attention 算子效率、显存容量与访存带宽。 MTT S5000 凭借硬件级原生 FP8 加速，单卡稠密算力高达 1000 TFLOPS，配备 80GB 大容量显存与 1.6TB/s 超高带宽，可在长输入 Prefill 阶段集中释放高吞吐优势，为百万 token 级上下文处理提供充足缓存空间和稳定数据吞吐。依托 MUSA C++、Triton-MUSA 与 TileLang-MUSA 等工具链，GLM-5.2 相关算子结构可快速迁移并针对长序列场景持续优化，帮助降低长上下文请求的首 Token 等待时间（TTFT），提升 AI Coding、RAG 和长文档分析等场景的在线推理效率。 赋能前沿 Coding 与 Agent 能力 面向 GLM-5.2 重点强化的编程、智能体和长程任务场景，摩尔线程基于 GLM 家族多代模型的适配与优化经验，将模型结构适配、算子优化、框架拉起和部署验证能力快速迁移至 GLM-5.2。通过原生算子定制、TileLang-MUSA 编程优化和 SGLang-MUSA 推理框架协同，MTT S5000 能够在保障模型精度的前提下提升推理吞吐、降低响应延迟，为客户提供面向 AI Coding、Agent 工作流和长文档分析的高效推理服务。 IT之家附开源链接如下： GitHub：https://github.com/zai-org/GLM-5 Hugging Face：https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.2 ModelScope：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/GLM-5.2

快科技6月17日消息，据媒体报道，法拉第未来（FF）正式举办“全形态FF EAI机器人世界”上半场发布会，集中推出六大系列机器人产品，并首次公开亮相Futurist（2027款）全尺寸人形机器人、FX Navi四足机器人，以及FF Master Mini与FF Nova共四款EAI教育机器人。 同时，FF宣布启动“FF Robotics PAR（合作伙伴）计划”，向全球生态伙伴敞开大门，并同步推进面向教育机构与家庭场景的机器人教育生态建设。 FF创始人兼全球CEO贾跃亭表示：“法拉第未来正加速迈向全球机器人C端市场的开创者、奠基者与普及者。” 他指出，FF与教育合作伙伴携手打造的双轨制教育生态——既覆盖ToB教育机构，也面向ToC家庭教育——正在从蓝图快速落地，为不同场景提供完整的机器人学习与体验闭环。 全新发布的Futurist是全美首个原生搭载NVIDIA Sonic全尺寸人形机器人全身运控系统的本体产品。未来将推出的Ultra版更将配备Jetson Thor大算力芯片，进一步释放运动潜能。 在硬件参数上，Futurist身高约173cm（5'8"），整机重量仅55kg（约121磅），较上一代减重14%。全新T型架构设计显著提升了整机稳定性，步态更接近自然人体。 全身拥有31个自由度（不含手部），膝关节峰值扭矩达320 N·m，不仅能够稳定行走，更可实现真正奔跑，最高速度约5m/s（11mph）。 续航方面，其搭载1152 Wh双电池系统并支持自主充电，单次续航可达6小时，是上一代产品的3倍。 FX Navi则定位于家庭与教育场景，是全美首款专为启蒙阶段设计的EAI四足机器人。其配套全美首个EAISTEM课程体系，构建起从学习、编程到动手创造的全流程创客闭环，帮助孩子从EAI使用者逐步成长为驾驭者与创造者。 Navi配备12个关节电机，可轻松跨越门槛、地毯和走廊等常见家居障碍。机身尺寸为46.5 x 20×51.5cm，重量仅8kg，便于携带进出课堂或客厅。 内置教育生态支持持续OTA升级，图形化编程平台、官方课程与Skill Store三层体系并行，伴随孩子从启蒙到进阶开发，实现“越用越聪明”的成长体验。 贾跃亭强调，上述产品的背后是FF独有的“一脑多形”战略。与众多聚焦单一通用人形机器人的企业不同，FF从一开始便构建通用泛化大脑与多形态本体组合，并搭配差异化EAI Agent/Skills，旨在加速机器人在专业、职业和规模化场景中的实际落地。 FF计划于6月22日在美国芝加哥Automate展会上继续发布“全形态FF EAI机器人世界”的更多产品，包括FF轮臂机器人等新品，届时还将展示更丰富的真实场景应用案例及生态合作进展，持续拓展机器人的应用边界。

凤凰网科技讯 6月17日，荣耀MagicOS官方发布视频，介绍了MagicOS 11系统的全新液态玻璃设计理念。 据介绍，MagicOS 11的全新液态玻璃设计，安卓首创动态全屏通透，并支持通透自定义。荣耀MagicOS设计总监王倩表示，首创的流光通透设计可以将流光质感与液态玻璃相融合，模拟动态光影变化。 另外，荣耀MagicOS 11还支持用户自定义三种材质效果，包括液态、磨砂和全彩。

知情人士透露，苹果计划调整其付费订阅服务 iCloud+ 中的“隐藏我的邮件”（Hide My Email）隐私功能，此举可能让网站和应用更容易识别并封锁使用匿名邮箱注册的用户。 “隐藏我的邮件”功能目前会在 @icloud.com 域名下生成随机邮箱地址，用于替代用户真实邮箱，用来注册网站或应用账号，所有来自这些匿名地址的邮件最终都会被转发到用户的真实邮箱。 这一设计之所以有效，是因为从技术上看，这些匿名地址与普通苹果用户的 @icloud.com 邮箱并无明显区别，服务提供方难以区分其真实程度。 根据苹果本周一向开发者发布的通知，在未来数周内，公司将把通过“隐藏我的邮件”生成的匿名邮箱地址，统一迁移至 @private.icloud.com 域名。 这意味着，应用和网站在收到这一新域名的邮箱地址时，将更容易判断其为“匿名邮箱”，从而选择拒绝注册或施加额外限制。 苹果在说明中强调，现有已生成的匿名邮箱地址将继续保持可用，邮件转发不会中断。 不过，公司提示应用和邮件服务提供方，需要及时更新其过滤和投递规则，以确保依赖该功能的用户仍能正常收取邮件。 这一调整已经在部分苹果用户中引发不满。多名用户在 Reddit 上发帖批评称，将匿名地址迁移到新域名，将让使用该服务变得更加困难，因为网站一眼就能看出哪些是“隐藏邮件地址”。 针对这一变更，苹果尚未向媒体做出公开解释。 今年早些时候，在一起涉及美国联邦调查局局长卡什·帕特尔（Kash Patel）女友的威胁邮件案件中，苹果在执法部门的要求下，交出了通过“隐藏我的邮件”功能生成匿名地址的用户真实账号信息。 该事件显示，即便用户在应用和网站面前实现了邮箱匿名，面对警方调查时，服务提供方仍然可以将线索回溯到真实身份。 与此同时，特朗普政府在过去一年中持续推进“去匿名化”行动，通过发出传票等方式，要求多家科技公司交出用户数据，其中包括批评特朗普的匿名账号信息。 分析人士认为，在这样的政治与执法环境下，苹果此次对“隐藏我的邮件”域名的调整，难免会被隐私倡导者视作又一次削弱用户匿名空间的信号。

凤凰网科技讯 6月17日，荣耀手机官方宣布，荣耀X80 Pro Max将行业首发万级高亮屏，屏幕峰值亮度突破10000nits。该机搭载1.5K（2788×1280）分辨率120Hz OLED直屏，黑边仅为1.3mm，官方称亮度较前代提升67%。屏幕支持3840Hz PWM调光。 此外，荣耀X80 Pro Max适配全新荣耀蜂鸟架构2.0，刷短视频流畅性至高提升40%，支持智能清理内存空间碎片。该机将于6月22日19:00发布。 此外，这台新机适配全新荣耀蜂鸟架构 2.0，官方宣称刷短视频流畅性至高提升 40%，支持智能清理内存空间碎片。

大折叠手机市场进入 2025-2026 时间段之后，它的市场格局基本上定型了。 此时如果一家新品牌想要进入，知名折叠屏评测博主 MrMobile 提出了一段很精辟的理论： 2026 年的安卓大折叠想要成功，要么比竞品更好用、要么比竞品更便宜，要么就得比竞品更早——但至少得符合其中的两项。 这正是摩托罗拉 Razr Fold 面临的问题。 5 月 19 日，在 CES 官宣过去四个月之后，Razr Fold 迎来了国行发布，三种存储规格的售价分别为 9999 元、10999 元和 14999 元—— 这个数字虽然比欧版动辄 2000 欧元的雷霆定价合理，但无论如何，跟竞品相比也称不上便宜，更称不上早。 但即便如此，Razr Fold 依然是一台摩托罗拉味十足的大折叠手机。 关联阅读：想做好大折叠，先抛弃性价比 影像：折叠领先，赶英超美 虽然影像不是折叠屏的核心卖点，但作为一台售价过万的大旗舰，我们还是要重点考量一下 Razr Fold 的影像能力。 或许是为了给定价正名，摩托罗拉在 Razr Fold 上堆砌了很多相机硬件，想要复刻旗舰系列 Signature 的配置逻辑。 这样的做的结果，先不论成片如何，就是一个放在折叠屏上相当「硕大」的镜头模组： 硬件规格上，Razr Fold 延续了一套常见的三摄 5000 万像素组合： 1/1.28 英寸、23mm 的主摄，1/1.95 英寸、71mm 的 3× 潜望长焦，以及 1/2.76 英寸的超广角，支持微距。 拆开三颗镜头来看，Razr Fold 的主摄无疑是优势最明显的那个—— 1/1.28 英寸、f1.6 的规格，在今年的大折叠里属于第一梯队靠前，甚至已经能够和一些次旗舰掰掰手腕了。 这个传感器面积不仅超过了 vivo X Fold5、荣耀 Magic V6 和 Pixel 10 Pro Fold，和同样堆料影像的华为 Mate X7 基本同级。 只是体验下来，摩托罗拉在高像素裁切上，还是不如三星 Z Fold7 和 OPPO Find N6 之类的 2 亿像素选手的。 左右滑动查看样片 长焦同样是 Razr Fold 的亮点——毕竟想要在折叠屏里找到一个「够用」的长焦，还真不是个容易的事。 这颗潜望长焦虽然原生倍率只有 3× ，但也足以甩开 Z Fold7 和 Pixel 10 Pro Fold 的 1000 万像素小底了，整体表现比较接近 vivo X Fold5。 不过，这个 3× 的原生倍率的覆盖依然不如 Mate X7 的 3.5×，更比不上部分 5× 长焦机型，优势场景肯定不如直板机那么突出。 左右滑动查看样片 当然，Razr Fold 也为主摄与长焦准备了 ISZ，支持「类光学变焦」至 2× 与 6×（等效 48 与 142mm）。 美中不足是，摩托罗拉只设计了 ISZ，却没对其他常用焦段进行优化，比如 1.2×、1.5×（等效 28 和 35mm）这样的习惯焦段，只能手动拖拽。 值得一提的是，Razr Fold 的主摄和长焦反而有着不错的微距能力，下午茶拍吃的出片成功率很高： 左右滑动查看样片 但手机焦段并没有绝对的高下之分，更多还是取决于使用习惯和个人偏好——在这个维度上，Razr Fold 交出了一份「及格」的答卷。 客观上讲，Razr Fold 的主要对手其实不在国内，而是国际市场上的三星 Z Fold 7 和谷歌 Pixel 10 Pro Fold。 从硬件配置来说，它已经算是「赶英超美」了——如无意外的话，这套配置也会比折叠屏的 iPhone 更好一些。 不过摄像头参数优势并不等于领先，算法质量、影调调校、成像风格，都会显著影响最终观感。 Razr Fold 的最终成像画质还算扎实，但画面调校上与这两年国内「以影调和质感为主」的风潮不太一样，它的数码感比较强、锐化痕迹更容易被察觉。 同时，Razr Fold 的色彩系统相对主流机型来说比较匮乏，只有预设的滤镜库，不支持导入或者微调。 Razr Fold 相机甚至不支持调整滤镜强度，也没有其他手动调节画面风格的入口，偶尔会出现用力过猛但无可奈何的情况： 在拍摄样片的过程中，我们发现了一个值得夸奖的小细节—— Razr Fold（包括其他 moto 机型）是国内为数不多的，保留了 Android 原生规范中「双击电源键启动相机」的品牌，并在此基础上构建了其他丰富的快捷功能。 系统：原生 AI，细中有粗 除了放在万元档大折叠中「很有个性」的影像能力之外，Razr Fold 最大的特点——或者说卖点，就是它的系统了。 作为国内市场中硕果仅存的类原生选项，我们过去对摩托罗拉/联想的 MyUI 给予了相当高的评价。 相比 Pixel 的「Gemini 风味」系统，摩托罗拉其实更接近传统意义上的「原生安卓」一些，至今仍然坚持着以 Material You 设计为主的 2D 风格： 与此同时，摩托罗拉作为联想旗下的品牌，在类原生的基础上又提供了一套基本全面的本地化功能：钱包卡包、红外遥控、云服务、跨品牌互联等等。 因此对想要尝试「纯净」的类原生系统的用户来说，摩托罗拉的确可以作为 Pixel 在国内最好的平替—— 至少选择摩托罗拉，不会因为类原生而损失基本功能。 然而，类原生也意味着它继承了很多原生安卓的毛病，比如繁杂的菜单、不直观的引导和不搭配的 UI 风格等等。 以上种种优势和问题，放在 2000 元左右的 moto X70 Air 上，不仅不是缺点，甚至是它的独特卖点。 然而对于一台 10000 元起步的大折叠来说，这套主打轻快的「类原生」方案就显得有些不够用了。 而这也是我们在评测期间对于 Razr Fold 感到最遗憾的地方。 就拿系统动画来说： 在折叠屏的大屏幕上，如何设计系统动画让各种内容有序移动、通过巧妙的过渡来弱化等待时间、用底层动画衔接不同功能的展示，都是优秀的「折叠屏系统」必须照顾到的。 然而上述那些需要抠细节的东西，Razr Fold 全都没有。 打个比方，Razr Fold 就像一辆外部选配到极致的劳斯莱斯，激光大灯、镀银格栅、手工腰线统统都有。 但打开车门却发现，里面只有个纯碳板的赛道桶椅，方向盘还得自己装。 使用 AI 生成 这种组合放在赛道车上没什么问题，但不能放在一辆劳斯莱斯上，尤其劳斯莱斯的价格还摆在那。 甚至相比同为类原生的 Pixel 10 Pro Fold，你会发现 Pixel 上细腻的回弹动画、分层图标、渐变光效、缩放遮罩等等，在 MyUI 中要么被改成硬邦邦非线性动画，要么直接消失不见了。 作为折叠屏最常用的功能，dock 栏没有动画是最无法接受的 但如果把体验上的细节放到一边，单纯从 Razr Fold 的使用角度去看的话，那它还是足够有特色的。 比如摩托的标志性功能应用多开，在 Razr Fold 大屏幕上不仅有了更多用武之地，更是可以把 6 开的应用全部陈列在一起，日理万机： Razr Fold 还是 2026 年硕果仅存的支持手写笔的折叠屏手机之一。 这支「联想 moto AI 手写笔」虽然单买要 599 块钱，但附赠一个质感优秀的织物充电盒，蓝牙快门、敲击截屏、笔记绘画之类的功能统统都支持： 说到 AI，联想的 AI 助手小天依然是我们熟悉的那个多模态助手，搭配大屏和分屏让各种并行工作更有效率了。 而爱范儿之前评测过的天禧 Claw，也在 Razr Fold 上正式上线，可以远程执行自动化任务、操作同账户下的联想电脑和手机等等： 可惜作为一台 14999 元的手机，这类服务没有开箱即用的免费体验，未免显得有些不够「尊贵」。 关联阅读：联想天禧 Claw 产品体验：大家都能吃的龙虾才是好龙虾 在 Razr Fold 上我们明显感觉到，摩托罗拉搭上了联想 AI 的便车，最主要的优势是获得了一套足够强大的电脑端生态，成为了目前手机上可用度最高的类 OpenClaw 服务。 在手机厂商笔记本线逐渐沉寂、电脑厂商苦于微软 Copilot 捆绑的当下，联想和摩托或许真就是目前「手机-平板-电脑 AI」联合最好的厂商之一。 摩托罗拉风味的大折叠 在下半年整个折叠市场都将「迎来阔变」的节骨眼上，Razr Fold 作为品牌第一款大折叠旗舰手机，多少有些姗姗来迟。 但对于摩托罗拉和联想自己来说，Razr Fold 虽然是个迟到的答卷，但整体水平是不差的。 只是对于有意向的消费者来说，豪掷万金选择 Razr Fold，就必须要接受它是个细节欠打磨的小众品牌的事实。 Razr Fold 依然是一台标志性的摩托罗拉手机—— 它的气质独树一帜，它的体验也独此一家，但最重要的是，它的主战场不在国内，而是要去国际市场上，掀三星和谷歌大折叠的桌子。 作者｜马扶摇，周奕旨 编辑｜肖钦鹏

6 月 17 日消息，科技媒体 9to5Mac 昨日（6 月 16 日）发布博文，盘点了在苹果 iPadOS 27 系统中，用户最值得尝试的 5 项功能，可以减少操作步骤，提升多任务与日常使用效率。 整体体验上，该媒体认为在 iPadOS 27 上，苹果公司把重心放在提升体验、优化效率、完善搜索、推进自动化等方面，让 iPad 更聪明、更快，也更接近一台可高效工作的电脑。IT之家附上相关视频如下： 一、为妙控键盘添加自动化触发条件 该媒体认为 iPadOS 27 最亮眼的变化，在于为妙控键盘（Magic Keyboard）添加自动化触发条件。用户现在可以把“连接键盘”或“移开键盘”设为快捷指令触发点，再按自己的使用习惯安排动作。 比如接上键盘后自动分屏打开 YouTube 和 Safari，移开后关闭应用、返回主屏并退出窗口模式，用户可以根据日常场景，设定更贴近使用习惯的操作。 二、使用自然语言创建快捷指令 针对快捷指令以往门槛较高的痛点，苹果在 iPadOS 27 系统中优化快捷指令，如今只需输入一句描述，系统就能自动生成对应流程，还能查看底层步骤。 三、Safari 智能标签页组织 Safari 现在可以基于网页主题自动整理标签页，把同类内容归入不同话题组。对经常同时打开 15 个以上标签页的用户，这项功能能明显减轻信息堆积问题。 四、桌面化体验 苹果在 iPadOS 27 中，提升了窗口切换、关闭操作、菜单栏访问等速度，以及更快的文件传输与浏览。该媒体认为这些功能单独来看并不惊艳，但组合起来却能真正改变你日常使用 iPad 的体验。 五、Siri AI 搜索 系统升级后会经历持续数天甚至数周的索引阶段，索引完成后，用户只需下拉搜索，用自然语言输入需求，系统就能在文件、信息、应用、邮件和设置中查找内容，并给出带来源的上下文结果。

快科技6月17日消息，在历经四个Beta版的测试之后，谷歌今天正式向Pixel设备推送安卓17正式版系统，覆盖21款Pixel机型。 具体包括Pixel 6、Pixel 6 Pro、Pixel 6a、Pixel 7、Pixel 7 Pro、Pixel 7a、Pixel Tablet、Pixel Fold、Pixel 8、Pixel 8 Pro、Pixel 8a、Pixel 9、Pixel 9 Pro、Pixel 9 Pro XL、Pixel 9 Pro Fold、Pixel 9a、Pixel 10、Pixel 10 Pro、Pixel 10 Pro XL、Pixel 10 Pro Fold以及Pixel 10a。 据悉，安卓17调整了UI界面，并带来了多项功能。首先最明显的变化是气泡显示，你长按主屏幕上的任意应用，相关菜单就会以气泡的形式显示，整个界面设计更加轻盈活泼。 与此同时，安卓17引入了应用内存限制机制，以确保应用程序不会占用过多内存，从而提升性能并有助于延长电池续航。 在隐私保护方面，安卓17调整了定位权限，提供精确和大致地理位置两种选项，用户可以赋予应用单次精确定位或者大致定位的权限，保护个人隐私。 值得一提的是，如果你的手机不慎丢失，你可以在Find Hub上将手机标记为“遗失”状态，此时即便是有人捡到并解锁了手机也无法关闭追踪功能，方便你通过云端进行定位查找。 最后提醒，如果你是安卓17 Beta 4测试版用户，必须先推出谷歌测试计划，然后就能获得正式版的更新。

6 月 17 日消息，据科技媒体 Android Authority 今天报道，三星电子在 VivaTech 大会上宣布与初创公司 Lifet 达成合作，未来将为 Galaxy 系列手机推出 AI 宠物护理解决方案。 IT之家从原报道获悉，Lifet 公司开发的服务允许用户使用手机为宠物拍摄照片，随后使用 AI 分析图像检测健康问题。三星表示，这项服务可以识别宠物的牙齿健康问题、白内障和髌骨脱位。 同时，三星 Galaxy 用户未来可以在手机上安装 SmartThings 应用和 Pet Care 服务，直接使用 AI 宠物健康检测功能。 值得注意的是，Lifet 已经在公司官网提供类似服务，检测准确率号称可达 97%。

机器人前瞻（公众号：robot_pro） 作者 | 许丽思 编辑 | 漠影 过去半年，具身智能行业几乎是在一种亢奋情绪中向前狂奔，企业拼命想证明机器人已经跨过了Demo阶段，具有了商业价值。 从Figure机器人200小时不间断分拣快递、特斯拉擎天柱进厂做质检、搬零件，到国内企业隔三岔五宣布在订单、交付、试点、量产计划等方面的新动态，机器人干活这件事看起来好像只剩临门一脚。 这种商业价值的预期，很大程度上被寄托在模型上。从市场融资情况看，绝大部分的资金也源源不断流向了VLA、世界模型。 但越接近真实场景，就会发现，很多演示看起来不错，一进入真机部署就暴露各种短板。 卡住落地进度的，除了模型本身，还有高质量的物理交互数据。机器人要学会精细操作，需要在真实接触中获得力、滑移、抓握调整等连续反馈。而这些数据的稳定产生，离不开一只足够好用的灵巧手。 那么一款真正适配具身大脑的，更懂大脑的灵巧手，应该是什么样子的？ 今天，星动纪元发布了新一代科研级灵巧手XHAND 1 PRO，采用全直驱设计，还实现了从指尖、指腹到掌心的整手触觉。 据了解，星动纪元是全球首创并落地全直驱五指灵巧手的具身智能企业，也是最早商业化的产品，因市场认可度高，在该公司早期阶段，外界甚至一度将其看作一家灵巧手公司，资本市场对其估值逻辑也曾围绕灵巧手展开。 但这种外部认知，更像是星动纪元全栈路线中一项能力的率先显性化。从成立之初，星动纪元就走的是AI NATIVE【数据–大脑–灵巧手–本体–场景】具身全栈自研战略路线，灵巧手从来不是一个单点硬件产品，而是连接大脑算法、真实物理数据和场景落地的末端接口。 一、从AI NATIVE出发，打造一只更懂大脑的手 过去，很多灵巧手的开发更偏向于传统机器人的工程习惯，先把机械结构做出来，再让算法去适配硬件。 但具身智能正在改变这件事。今天的灵巧手是串联机器人全栈能力的关键执行载体，评价标准已经不再停留于能不能抓取、自由度有多少，它还要回答一个更核心的问题：这只手能不能利好大脑？ 星动纪元的特殊性在于，它不是纯粹的硬件厂商，而是从成立之初就同时做大脑和灵巧手了。 早在2023年，星动纪元创始人陈建宇就判断，GPT这类大语言模型的出现能够极大推动机器人大脑的进化，但机器人归根到底是要在物理环境中进行交互的，末端执行器会成为具身智能落地的卡点，必须和大脑有更深的协同。 因此，星动纪元最早开始就确立了对大脑最友好的全直驱路线，这主要是从操作数据上进行考虑。 当时行业主流方案仍以绳驱、腱驱为主，以绳驱为例，它传动链路长，受绳索蠕变、迟滞、路径摩擦、多关节耦合干扰，原始数据噪声大、时滞明显、必须做复杂补偿预处理才能用于算法训练。 相比之下，全直驱虽然集成难度更高，但是能让电机输出直接作用于关节，无传动间隙、弹性、摩擦损耗，数据原生高精度、低延迟、可复现。 如今，多家头部厂商也开始采用全直驱路线，某种程度上验证了星动纪元早期判断的前瞻引领性。 相比纯硬件厂商，星动纪元是最早整机企业开始做五指灵巧手，并最早开启了以手强脑的探索，作为全栈自研企业具备了协同设计能力，天然更懂做灵巧手的Know-How，更容易从模型训练、数据闭环、控制执行的角度反向定义灵巧手。 最新亮相的XHAND 1 PRO，作为一只更懂大脑的五指灵巧手，主要在5个方面实现了突破： 1、巧：21自由度全直驱设计，可抓握多种大尺寸物体 XHAND 1 PRO采用21自由度全直驱设计，侧掌搭载独立自由度，可以提升小拇指对指精度和整手抓握能力，可实现Feix 33 类人手抓取。 相比简单夹爪，五指结构侧摆范围广，更加通用。XHAND 1 PRO五指最大展开角度135°，最大包络抓握直径超160mm，可轻松抓取啤酒杯、篮球等各类大尺寸物体。 2、灵：实现整手触觉感知 操作的本质，是力与物体的交互。只有触觉才能感知力，告诉机器人手指接触到了没有、抓得稳不稳、会不会滑、会不会压坏，辅助进行各种精细操作，提升任务成功率。 所以，XHAND 1 PRO整手搭载18个分布式触觉传感器，覆盖指尖、指腹与掌心，能够感知X、Y、Z方向三维力；还搭载电容式压力传感器，测力区间在0.1–25N，提供高信噪比的触觉数据；支持厘米级非接触预检测，实现柔顺控制和优化抓取轨迹。 3、准：高精度稳定输出 XHAND 1 PRO关节背隙小于±0.25mm，重复定位精度达到±0.1mm，并通过双编码器+混合算法动态补偿齿轮背隙与传动空程误差。 即便在长期高频使用后，机械磨损导致背隙增大，也能通过双编码器+混合算法来减小误差，持续提升数据采集保真度与模型执行精度。 它还具备4kHz带宽电流环力控能力，可支撑高精度力控算法研发；大于5次/秒的高频开合能力，也为强化学习、高频控制策略和快速抓放任务提供硬件基础。 4、稳：可承受长期高频使用 科研级灵巧手很容易陷入一个误区，一次演示做得漂亮，却无法承受长期高频使用。真实场景中，手指难免会会遇到碰撞、挤压等情况，如果关节过于刚性，冲击很容易传导到传动系统，影响寿命和稳定性。 而XHAND1 Pro关节柔顺性强，具备反驱能力，能有效抵御冲击,避免硬碰硬带来的损伤；负载工况下循环测试超20万次，可靠耐用。 5、全：配齐一站式全链路开发套件 XHAND1 Pro支持24V-72V宽压输入，能够更方便地接入不同机器人整机系统，降低整机集成和调试难度。与此同时，它兼容RS-485、EtherCAT、CAN FD等通信协议，支持Ubuntu操作系统，也支持C、Python、ROS 1和ROS 2，适配x86和ARM架构。 它还支持VR头显、动捕、外骨骼手套等多种遥操作方案，可实现人手到XHAND系列灵巧手的动作重定向，快速完成远程操作测试和高质量数据采集。 真正能为大脑所用的灵巧手，不是某一性能做到极致，而是结构、感知、稳定性、开发生态等的系统性胜利。 二、「以手强脑」，承接大脑算法迭代 VLA、世界模型各种技术路线五花八门，但归根到底，烧的还是数据。 相比普通视觉、动作数据等，触觉数据非常稀缺，并且还难以被仿真环境准确替代，只能在真实物理环境中采集。 触觉是具身智能大模型走向物理世界时必不可少的稀缺燃料，视觉能告诉机器人东西在哪里，但只有触觉数据额，才能训练VLA和世界模型理解真实的物理定律，懂得物体的软硬、重心的变化、材质的滑移等。 所以，星动纪元布局五指灵巧手的本质，其实是在具身大脑进化的长跑中，率先抢占高质量物理交互数据的核心入口。 依托其AI NATIVE全栈自研技术底座，星动纪元打通了“灵巧手采集高质量数据 → 数据反哺大脑迭代 → 进化大脑驱动场景落地”的完整价值闭环：全直驱五指灵巧手采集真实场景中的高质量交互数据，数据反哺大脑模型迭代；模型能力提升后，可以驱动机器人进入更复杂的场景；新场景继续产生新数据，推动下一轮迭代。 这种“以手强脑”的路线，也意味着灵巧手正在从机器人本体零部件，升级为具身智能时代的数据基础设施和模型验证入口。 三、搭建“感知-动作”闭环，解决机器人干活的“最后一厘米” 在应用层，触觉感知的升级，能够解决机器人“最后一厘米”的精细操作难题。 当机器人的手指接近物体后，视线经常被遮挡，而XHAND 1 PRO整手触觉的升级，让机器人有机会真正形成“感知—动作”的闭环。 这种闭环能力还是机器人泛化能力的底层支撑。有了高精度的触觉反馈，机器人在面对从未见过的材质、奇形怪状的未知物体时，不用再依赖固定的轨迹，而是可以通过触觉特征实时调整抓取动作、力度。 除了技术上的跨越，商业落地也绕不开成本。在人形机器人的整机BOM 成本中，灵巧手这一末端执行器的造价极高，通常占整机成本的15%-20%。 对机器人整机公司来说，自研灵巧手不仅关乎性能，也关乎成本、供应链和交付节奏。只有把灵巧手的成本打下来，具身智能才有机会从少量试点走向大规模部署。 更重要的是，星动纪元坚持全栈系统在产业场景中的应用，更清楚从具身大脑到产业场景之间真正需要什么，明白哪些高性能必须保留，哪些设计可以围绕真实作业做取舍，进而把科研级能力转化为成本可控、稳定耐用、真正能进场景干活的“干活手”。 所以，在落地策略上，星动纪元选择“双手出击”： “干活手”XHAND1：注重性价比，一边依托全直驱高性能及自研带来的成本优势，推进产业规模化应用，一边还能再在真实作业中回流场景数据，进一步反哺模型进化。 “大脑手”XHAND 1 PRO：主打高性能，此次全手触觉升级后，能进一步提升大脑对物理规律、物理交互的理解，承担数据采集、算法验证等任务。它既为自研大脑迭代进一步输送高质量数据，也赋能生态伙伴成为新一代AI基础设施； 这一路线的精明之处在于，没有把科研能力和商业落地割裂开来，而是让两手互相借力，高性能手负责提升模型上限，让干活手负责验证规模化下限，并针对物流、工业等真实场景进行优化。 据了解，星动纪元已在物流场景完成了PMF验证，证明了其技术向商业变现转化的可行性。 通过一套AI NATIVE技术底座同时打通科研与产业，星动纪元正在率先构建起具身智能领域「数据-技术-商业」的正向循环 。 结语：具身智能下半场，手成为大脑进化的关键变量 XHAND1 Pro的发布提醒行业，具身大模型的上限并不只由算法决定，灵巧手产生的高质量触觉数据，也是反向决定大模型上限的关键变量。 具身智能下半场的竞争，表面看是模型能力之争，底层会越来越接近物理世界数据之争。 随着物理世界数据争夺战的白热化，以星动纪元为代表的AI Native软硬件全栈自研企业，将凭借「以手强脑」的数据飞轮，或将率先迎来产业爆发的奇点时刻。

智东西 作者 | 三北 编辑 | 漠影 2026年高考落下帷幕，但围绕高考的“AI时刻”才刚刚开始。 从考前备考到考后志愿填报，今年高考季，AI几乎出现在每一个关键环节。越来越多考生把大模型当成学习助手、答疑老师和志愿顾问，高考也成为检验AI能力最集中、最真实的场景之一。 变化背后，随着AI Agent（智能体）能力快速成熟，AI正在从“回答问题”走向“完成任务”，从单纯提供信息走向辅助决策。 而高考，恰好构成了一条完整的观察主线。 在考试阶段，AI需要展现知识储备、逻辑推理和语言表达能力；在志愿填报阶段，AI则需要整合海量院校数据、理解个人偏好，并给出个性化决策建议。前者考验模型“会不会做题”，后者考验模型“能不能帮人解决问题”。 那么，当大模型开始参与高考全流程，它们的能力究竟走到了哪一步？ 为了回答这个问题，智东西实测了元宝等大模型助手在2026年全国卷Ⅰ语文、数学和英语三科的表现，并结合专家点评与多模型横向对比结果，对AI的高考表现进行了全面复盘。同时，我们也进一步体验了AI Agent在志愿填报场景中的实际能力，观察大模型是否正在从“会做题”迈向“会决策”。 答案或许比想象中更值得关注：高考考场上，国产大模型已经开始逼近全球第一梯队；而在考场之外，它们正在尝试完成更难的一件事，那就是帮助人做人生选择。 一、2026高考AI实测：作文写得催泪，数学拿下150满分 首先来看看AI在高考测试中的表现，元宝在数学测试中拿到150分满分，语文和英语也都逼近了满分水平。 可以说，大模型已经开始全面逼近人类“优等生”的水平，在数学推理、英语阅读等标准化任务上，部分头部模型甚至开始接近满分表现，不过在复杂证明、细节规范性和长链推理稳定性上仍能看到一些能力层次的区分。 而在作文、续写等开放性任务中，AI已经能够写出流畅且富有情感的文本，但距离真正的人类创造力与个体经验表达，依然存在值得观察的空间。 1、写作感情细腻：从“审题准”到“写哭人” AI正在逼近语文高分区 从测试结果来看，元宝在语文客观题与标准化主观题上的能力已经相当成熟。 语文试卷总分150分，元宝得142分。其在阅读理解、文言文、诗歌鉴赏和语言运用等板块表现稳定，主要失分仍集中在作文等开放性表达题目上。 ▲元宝在2026年全国新课标语文1卷测试中的得分分布情况 我们来着重看下作文情况，元宝的作文以《平凡：从“无声”到“有声”》为题，文章围绕少年到青年对 “平凡” 一词的认知转变展开行文，记叙了初中阶段排斥平凡、后来读懂平凡人亦有不凡价值的心理变化，结尾升华不否定进取、只求内心沉稳。 ▲元宝生成的答案 申怡老师是前人大附中语文名师、曾任高考作文阅卷组组长，拥有近30年一线教学经验，她评价这篇作文“风格踏实、行文务实”。她认为这篇作文文风扎实规范，贴合考场评分标准：文章审题准、结构顺，考生以自身认知转变叙事，写作框架稳妥；但新意不足，需以真情实感为底色，融入个人对生命、时代的独立思考，跳出模板套路，强化真情与文字深度。 这符合大家对一众AI写作能力的固有印象：擅长套用考场模板搭建规整文章、堆砌通用优美语句，但缺少真实私人经历与独一无二的自主思辨。 不过，元宝的另一篇类似主题作文打破循规蹈矩的桎梏，被申怡老师评价为“眼前一亮”，像人一样带有了“独特观察和情感体验”。这篇以《那个叫“普通”的词，终于学会读它》为题的作文，文章层层递进拆解 “普通” 的内涵：年少时将普通视作失败，青春期将普通视作不甘，长大后读懂普通即是来路归途。认知层层迭代、通透深刻，更暗藏深层思考。 ▲元宝生成的答案 申怡老师评价这篇作文称：“这是一篇让人眼前一亮、心生暖意、读后舒展从容的优质佳作，整体水准放在高考里大概率能冲满分或接近满分……全文细节真挚动人，孩童为挣脱平庸奋力奔忙的执念、父母朴素深沉的温情、时代洪流中的个人迷茫与内心笃定，皆源自真实生活，细腻共情，让文字拥有直击人心的可信力量。” 这表明元宝能突破模板写作局限，构建递进式成长思辨，生成饱含生活化细节、独特私人情感的文字，摆脱标准化套路。 从审题准到写哭人，AI正在逼近语文高分区。 2、难上热搜的数学：拿下150满分，压轴题拉开差距 今年数学高考被很多考生反馈称很难，一度因此登上微博热搜，AI应对如何？数学考验AI的逻辑推理与符号计算能力，对AI的抽象思维与形式化推理提出了更高挑战。 从实测结果来看，元宝在2026年全国新课标数学1卷和2卷都拿下150分成绩。如下图所示，以1卷为例，为了深入了解难题分布，我们对比了其他几家匿名头部模型成绩，作为参照系。 ▲2026年全国新课标数学1卷AI考试情况 在卷1中，多家国产模型主要失分集中在第9题、第11题、第14题以及压轴第19题。这些题目共同特点是计算量大、推理链长、分类讨论复杂，极容易诱发模型出现循环论证、公式错误、边界条件遗漏等问题。 数学和语文考试最大的差异在于，数学题目有标准答案但解法不唯一，因此分数一样≠水平一样。元宝的150分含金量如何？ 我们来看几道具有代表性的题目： 第7题（单选）：本题给出了12行塔数a1=1，a2=a3=3， a4=a5=5，a6，…，a12 为首项7、公差2的等差数列。将这12个数分成6组（每组2个），使各组之和构成公差d>0的6项等差数列，求d。选项：A. 2 B. 4 C. 6 D. 8。这一题主要考察等差数列求和公式。 ▲题干（网络回忆版） 元宝没有完整推导证明过程，而是采用高考考生常用的应试技巧，代入选项验证，展现出成熟高效的选择题速解思路。 具体来看，元宝的做法是列出12个数、求和108、建立2u1+5d=36后，结合给出的四个选项对d=2,4,6,8 逐项代入检验：d=4时给出正确构造 (3,5),(1,11),(3,13),(5,15),(7,17),(9,19)；d=6 时u1=3<4矛盾、d=8时u1=−2<0，排除均正确。 ▲元宝生成的答案 11题（多选题）：圆C1:(x+1)2+y2=1、C2:(x−1)2+y2=1、C3:x2+(y−3)2=1，直线l:y=kx+b与三圆均有两个交点，弦长分别为s1,s2,s3。让考生判断下面四个选项哪个正确。 ▲题干（网络回忆版） 元宝的思路全对、计算过硬，但整个过程也存在一些行文推理措辞上不够严谨，但不影响结论正确。 具体来看，A选项的验证上，元宝选取了k等于三分之根号三带入计算，算出三个正确的B区间，反例选取正确，但“前两个范围无公共交集”指错对象，真正为空的是该交集与第三个区间的交，论述有一些小瑕疵，但结论正确，A排除； B选项的验证上，元宝采用了kb=0分类、验证合法性，结论恰有3条，过程无误，得出正确答案，B正确； C选项的验证上，元宝解方程找出第4、5条直线，清楚具体地证明了“多于3条线”，得出正确答案，C正确。但“共5条”的说法略欠严谨，实际满足条件的直线不止 5 条（例如水平族中还存在 y=b0，b0≈0.745 的一条），应表述为“至少5 条”。但元宝的推导足以证明满足条件的直线数量超过3条，支撑选项成立，不影响最终答题判断。 D选项的验证上，推导与数值全部正确，D正确。小瑕疵在于：写t≥0，但t=0对应d3=1（相切，不满足“两个交点”），应为 t>0；且“唯一极值点即最大值”未交代G′的符号变化，有一些小跳步，不过单选题考试，小跳步可以接受。 ▲元宝生成的答案 14题（填空题）：存在下图题干中所示的数列使对任意n∈N∗，满足图中所示的几个条件，求q的最大值。网友回忆版题面“设实数a满足”应为“设实数q满足”之笔误。 ▲题干（网络回忆版） 这是一道典型的数列压轴填空题，涉及数列前n项和与等比数列性质综合考察。元宝的解答过程分类清晰好懂，采取三步式：1、作差得分组和公式（n=1单独验证，处理好）；2、分别按k=3m+1、k=3m、k=3m+2三种情况讨论。3、比较得出最终答案，全部数值计算均正确，且每种情况都标注了完整块对应等比数列的第几项，定位直观。 ▲元宝生成的答案 可追溯的漏洞在于两式相除的合法性没有交代，分母应该不等于0；以及在第二步讨论情况2、情况3时存在性验证不完整；未点明原条件与“块和为2n、块内自由”的等价性。不过这些错误主要是严谨性缺口，不影响结论，在填空题中可以接受。 最后来看看压轴题19题，这是真正拉开差距的一题。本题给出已知负区间解析式的抽象函数，分三问求对应集合、证子集关系、推零点下界与正区间单调性，考察函数性质与严谨逻辑证明，是典型为极少数顶尖考生准备的题目。在真实高考环境中，能够完整做出这道题的学生并不多。 ▲题干（网络回忆版） 令人意外的是，元宝不仅全部做对，而且论述过程几乎挑不出毛病。 第一问，两端开区间正确（t=−1即d=0、t=1/2即d=3/2处只取等不满足严格大于）。这一问本就直接，无太大难度可言。为了让大家将元宝生成的答案看得更清楚，我们截取了下图滑动查看版本。 ▲元宝生成的答案 第二问，元宝采用同一套“先求显式 ，再分情形验证”的方法，关键结果均正确。4种情形穷尽且互斥，每个包含关系成立，端点开闭正确。常见误区是误以为f在R上“整体递减”，从而把 D(x0)算成(−∞,0)，元宝没犯这个方向错误。 ▲元宝生成的答案 第三问第一小问，元宝采用“反证 + 显式构造见证点”的初等做法，正确。元宝所选取的验证点取值均采用严格不等关系，推导简洁清晰。 ▲元宝生成的答案 第三问第二小问，元宝采用同一套“三步法”，先建立(0,+∞)上f≤0，再一次性比较，均正确。每一处用条件1时“值小者的D更大”的方向都用对；每个D集合成员关系都用了严格不等号且严格性成立；第三步对第一小问给出的严格不等式引用正确。 ▲元宝生成的答案（扫码看完整答案） 可以看到，对于高考数学最顶层难度的问题，元宝已经具备接近顶尖考生的能力。当然，这并不意味着所有模型都达到这一水平。在横向比较中，我们仍然看到一些模型出现：分类讨论漏情况、公式推导中断、符号系统崩溃、循环论证无法收敛、边界条件遗漏等问题。这意味着数学能力依然是拉开大模型差距的重要战场。 但至少从此次测试来看，国产模型已经展现出接近人类优秀学生甚至竞赛级选手的数学推理能力。在标准化考试场景下，中国大模型与全球最前沿模型之间的差距正在迅速缩小。不过，这种能力仍主要体现在题目求解层面，对于更开放、更复杂的数学创造性问题，其仍有较大的提升空间。 3、英语火力全开：阅读作文都满分，善于联系上下文 最后来看看英语1卷，满分150分，元宝无听力部分得分114分（总分120分），换算为150分制后总分142.5分，其中阅读题、七选五、完形填空都是满分，语篇填空失3分，两篇写作分别失2分、1分。 ▲元宝在2026年全国新课标英语1卷中的得分分布情况 以阅读题27题为例，在处理 “作者经与儿子对话后对学习产生的新理解” 这一题目时，元宝首先定位答案对应的原文尾段，对段落内容完成翻译与深度解读；再逐一拆解每一个选项，清晰指出错误选项的逻辑漏洞；最后推导出唯一正确答案，整套解题逻辑清晰，作答格式规范完整。 ▲元宝生成的答案解析 元宝在上下文考察中显示出优势。比如某知名国内模型在56题语篇填空题中，未结合前文分析出此处it代指daji，与题干所给词汇hold之间为被动关系，因此填写了“to hold”，但此处正确答案是“to be held”。 ▲某国产头部模型生成的答案 而后，我们来看看写作题。在下面这篇续写作文题目中，元宝完美衔接前文暴风雪被困的情节设定与题目给出的段首句，从改签红眼列车、驱车送站到后续协助拖车、晚餐答谢，完整闭环了 “陌生人善意传递、困境逆转” 的核心主题。 ▲元宝生成的答案 可以看到，文章细节设计真实饱满，两小时车程、公路巡逻队拖车、暴风雪平息等设定贴合现实，同时用 “引擎轰鸣象征新生、噩梦旅程变温暖回忆” 完成情感升华；语言地道流畅，red-eye train、subsided、overwhelmed with gratitude 等表达精准高级，人物从绝望到感动再到感恩的情感转变自然连贯，完全满足高考续写 “情节连贯、情感真挚、主题明确、语言优质” 的高分要求。 从分析过程来看，元宝会把两段续写内容拆开来一步步分析，每一步都明确标注情节内容、写作作用与主题关联，形成了可直接落地的写作框架，细节设计兼顾逻辑合理性与得分亮点。和另一款国产知名模型比起来，元宝写得故事细节更足，高级句式和好词用得也更多、更出彩。 ▲某国产模型生成的答案 从阅读到续写，从语法到语篇，大模型正在逐步建立起接近人类的语言理解体系。 二、高考结束，AI开始帮考生填志愿 高考结束后，真正的硬仗其实才刚刚开始——填志愿。 相比有标准答案的试卷，志愿填报更像一道开放题。考生需要在短短几天时间里，面对院校、专业、地域、就业、兴趣等大量信息做出选择。每年这个阶段，搜索引擎、志愿填报机构和高考咨询服务都会迎来流量高峰。而今年，一个新的参与者正在快速进入这个市场：AI Agent。 目前，元宝、千问等产品都已推出高考相关服务，希望帮助考生完成从查分、查学校到志愿规划的全流程决策。与过去主要提供信息检索不同，新一代大模型开始尝试扮演“志愿咨询师”的角色，不仅给出答案，还能够根据考生情况持续追问和动态调整方案。 以元宝与QQ浏览器联合推出的“元宝高考通”为例，其定位是行业首个高考咨询师Agent。在用户输入分数、选科情况、地域偏好以及专业倾向后，元宝高考通系统会自动生成“冲、稳、保”三档志愿方案，并能够结合后续对话不断优化推荐结果，所有服务免费。 ▲元宝可输出志愿表和志愿报告 智东西也体验了相关的功能，从元宝App首页点击对话框旁的+号进入，就能进入元宝高考通（在QQ浏览器搜索“元宝高考通” 也能进入）。我快速输入考生所在地、选科组合与高考分数后，系统会自动匹配往年同位次数据，为志愿推荐提供位次依据。 ▲从元宝App进入元宝高考通 紧接着，进入推荐后，我通过点选院校地点及特色类型、就业偏好、性格偏好等多个选项，向元宝提供更具体的筛选条件。地域、专业、就业、性格等繁杂模糊的报考考量，都拆解为清晰可勾选的选项，整套偏好筛选流程仅需三分钟左右即可完成。 ▲元宝高考通支持偏好勾选 很快，元宝形成了我的多面体画像并基于此给我报考建议，推荐我主攻同济和北理工，冲刺北京航空航天大学，同时将北邮、上海大学作为保底，并提供了符合兴趣的理工科方向专业。 可以看到，元宝高考通不只是问答，而是完整志愿规划。不同于传统“一问一答”工具，它能够理解用户整体需求，自动调用高考相关的skill组合拳来完成位次换算、院校筛选、专业匹配和志愿生成等多个环节。 ▲元宝高考通会做相对完整的志愿规划 当智东西继续告诉元宝：“可以调整下专业，优先学校，去浙大”，元宝随即给我推荐了浙大工科试验班、应用生物科学等专业，并向我详细解读了专业选择的具体提醒，比如该专业组要必选化学、会在舟山校区上课等。这些信息以往可能要跳转多个网站、花费大量时间才能查到，现在一个AI助手就触达了最关键信息。 背后，元宝高考通覆盖了全国院校数据。据悉，其底层数据来自教育在线·掌上高考，覆盖全国31个省市、近3000所院校及近12年录取数据。高考出分后同步更新分数线和一分一段表，为志愿填报提供数据支撑。 ▲通过对话在元宝高考通获取更多建议 值得一提的是，元宝高考通还支持越聊越精准的个性化推荐。当智东西继续问元宝：“这些专业好就业吗？如果毕业后想从事科技公司工作，或者考公，该选什么专业？”元宝直接告诉我之前推荐的应用生物科学对标“科技大厂”不匹配，并给我推荐了计算机类/软件工程、统计/数据科学等专业。 元宝具备完整对话上下文记忆能力，给出专业推荐时，会同步对照前文提到的 INTP 性格、偏好力学相关学科等需求进行匹配校验。在这样的对话补充中，我可选的学校和专业范围就更加收敛精准了。 ▲元宝高考通支持越聊越精准的个性化推荐 可以看到，与传统高考工具侧重信息查询不同，元宝高考通更强调全流程决策辅助。背后，由元宝官方介绍可知，元宝高考通从固定Workflow转向真正的Agent架构，结合技能调用、上下文记忆和RAG检索增强能力，最终实现对用户需求的自主理解、个性化推荐以及权威高考信息的精准获取。 某种程度上，这也体现了国产大模型能力发展的新阶段。相比高考做题时展现的知识和推理能力，志愿填报更考验信息整合和决策辅助能力。当AI开始从“会做题”走向“帮决策”，其应用场景也正在从考场延伸到现实生活。 结语：从2026年高考，看到国产AI能力迈上新台阶 AI高考背后，是国产大模型过去一年的集体跃升。无论是数学中的复杂推理与证明，还是语文、英语中的阅读理解与写作表达，国产头部模型已经进入高考高分区，并在高考考生志愿填报中充当更重要的辅助决策角色。 过去一年，从DeepSeek推动推理模型普及，到千问持续刷新开源模型能力上限，中国大模型正在全面追赶全球第一梯队。而元宝背后，腾讯混元3系列模型自今年4月底以来已连续七周位居OpenRouter模型调用量前列。在过去，这样的位置长期被Claude、GPT等海外模型占据，如今国产模型正越来越频繁地出现在全球开发者生态的核心舞台上。 如果把时间拨回一年前，许多今天被认为理所当然的能力，当时还远未成熟。当然，差距依然存在，主要体现在长链推理稳定性、复杂证明严谨性，以及开放任务中的创造力和真实体验感上，但这些短板正在被快速补齐。透过高考这面镜子，我们得以清晰地窥见：那个曾无数次讨论、憧憬的AI时代，正以肉眼可见的速度，大步走入现实。

凤凰网科技讯 6月17日，比亚迪全尺寸闪充旗舰SUV大唐EV在西安正式上市，推出800KM后驱激光雷达尊荣型、950KM后驱激光雷达旗舰型、850KM四驱激光雷达旗舰型及大唐盛世版四款车型，售价区间23.99万元至30.99万元。上市期间购车可享一年免费闪充、金融礼、置换补贴等十三重大唐礼遇。 新车搭载第二代刀片电池，CLTC纯电续航最高950公里，据官方实测市区工况续航达成率99.61%，快速路工况达成率97%。闪充技术可实现5分钟从10%充至70%，9分钟10%充至97%，零下30℃极寒环境下补能时间仅多3分钟。目前比亚迪在全国321个城市已布局6682座闪充站。 全系标配天神之眼B辅助驾驶激光版及天神之眼5.0，比亚迪承诺为城市领航安全兜底1年。座舱搭载AI超级智能体“迪迪虾”及DiLink AI智能座舱，支持口语化指令交互与比亚迪数字形象。 车身尺寸方面，车长近5.3米，轴距超3.1米，采用首创“2+2+3”七座布局，得房率89.3%，满员状态下前后备箱可容纳10个20寸登机箱，全车47处储物空间及252L前备箱。 底盘搭载后轮转向系统（正负7度），转弯半径5.2米，支持智能蟹行模式；配备云辇-A智能空气车身控制系统（双腔空悬）及道路预瞄功能，四驱版零百加速3.9秒，全系标配全席位多维防晕车模式。 安全方面，车身高强度钢和铝合金使用率84%，核心防撞部位采用2000兆帕以上钢材，标配11安全气囊、TBC高速爆胎稳行系统（最高200km/h直线爆胎稳行）、超新国标半隐藏机械门把手，并以超越国标6倍通过中汽中心“0甲醛”健康座舱认证。 舒适配置方面，前排双零重力座椅与二排独立零压航空座椅均标配通风、加热及10点式按摩，二排靠背最大可调至146度；配备天空之镜中空夹层天幕、27扬声器帝瓦雷音响及魔方全景声2.0、四门静音电吸门、前排电动腿托等50余项豪华配置。 外观方面，提供赤帝红银、千山翠银、洒金米黑三款双拼车色及五款单色方案，车头配备2.41米贯穿式日行灯及发光篆书“唐”标。