新华社北京5月31日电 述评：陪伴孩子一生的最好礼物   新华社记者岳冉冉、焦子琦   “六一”国际儿童节到了，神州大地处处涌动着蓬勃朝气。在这个属于孩子们的节日，该给他们送上一份怎样的礼物？   “现在生活条件好了，孩子们不是要吃得胖胖的，而是要长得壮壮的、练得棒棒的。”习近平总书记的殷殷期盼，为这份礼物做了最好的定义。当“健康第一”从理念变为行动，当操场成为最热闹的地方，人们欣喜地看到：一副强健的体魄、一双明亮的眼睛、一项终身热爱的运动，正成为新时代给予孩子最硬核、最珍贵的馈赠。   云南省普洱市孟连傣族拉祜族佤族自治县腊福小学学生课间在操场进行奔跑接力比赛。新华社记者 陈欣波 摄   一副健康茁壮的身板，是挺起未来的山。   “文明其精神，野蛮其体魄”。习近平总书记多次强调“健康第一”，健康对孩子成长成才的重要性不言而喻。   “第一”意味着不是“并列”，不是“之一”，而是排在所有目标之前、之上的优先项。身心健康，不只是体检单上的指标，更是跌倒后的爬起、承压时的挺拔。   今年教育部“新春第一会”锚定“健康第一”育人导向，不仅强调刚性落实每天综合体育活动2小时、课间15分钟，更是明确严防“阴阳课表”、严查挤占体育课。   这是动员令，也是督查令。江苏将“2·15专项行动”列为省政府民生实事；江西鼓励中小学校利用楼顶、走廊、地下空间见缝插针建设“微操场”；重庆两江新区橡树湾小学，有体育课的班级单日总运动时间达到160分钟。   身上有汗，让学生壮起来；眼里有光，让心理强起来；健康第一，让效果立起来。从理念宣示到动真碰硬，孩子们挺直的不只是身子骨，更有精气神。   3月5日，北京师范大学南湖附属学校的学生们在参加开学第一课足球训练。新华社记者 徐昱 摄   一双目光炯炯的明眸，是看见世界的窗。   “现在孩子普遍眼镜化，这是我的隐忧。”习近平总书记在陕西平利县老县镇中心小学的叮嘱引发强烈共鸣，一场“视力保卫战”正在广大中小学校园蓬勃开展。   在云南，三所小学给出了“零近视”的答案——红河州屏边县湾塘小学，500多名学生无一近视，普洱市孟连县腊福小学和戈的小学，323名孩子视力全部在5.0及以上。   没有昂贵设备，没有专家团队，三校“零近视”的核心秘诀就一条——每天3小时户外运动。晨跑、大课间、体育课、课外活动，环环相扣；孩子们在阳光下奔跑，眼睛沐浴在自然光中。   依托三校经验，云南从今年3月起，在全省推进“零近视”中小学建设，以“防近视”的小切口，推动孩子的“大健康”。正如腊福小学校长所言，视力好是看见美好世界的基础。同理，唯有身心健康的少年，才有能力担负起民族复兴的重任。   5月28日，嘉兴市南湖区秀城实验教育集团吉水小学学生在操场上踢足球。新华社记者 徐昱 摄   一项陪伴一生的运动，是点燃生命的火。   在北京五棵松体育中心，习近平总书记俯身与冰球小将“撞肩”互动，叮嘱他“块头要再长大一点”。   这一冰球运动员特有的问候方式，传递出体育独有的温度与力量：真正的“撞肩”，是在对抗中学会尊重对手，在协作中懂得团队责任。掌握运动技能的核心价值不在于考级，而在于将运动中的勇气与默契，转化为终身受用的品格。   令人欣喜的是，多地正在打破体育课“放羊”“不出汗”的陋习，技能学习正在从被动的应试打卡，转变为主动的锻炼自觉。   1月13日，在吉林省四平市六马路小学，学生们在冰场上滑行。新华社记者 张楠 摄   东北师大附中在体育课上开设武术、击剑、射箭等项目，推行体育课走班选项教学；北京启动中小学班超联赛，全年将有40万场次赛事；海南开展30多项全学段赛事，年度参与学生将超百万人次……可以预见，这些埋进青春的火种，将是孩子未来消解压力、抵御风浪、汲取力量的铠甲。   众擎易举，独木难支。想让孩子动起来，除了教育部门的努力，还需家庭与社会的支持。当家长走出家门，与孩子一起奔跑的身影，将是最好的护眼仪；当社区敞开场馆，孩子们触手可及的设施，会是最好的运动场。   “少年强则国强。”孩子身心健康，是万家所盼，是国之大者。   这个“六一”，请少一分对分数的执念，多一分到户外运动的时间。让我们以成年人之诺，许孩子一项伴其一生的体育运动——这才是跨越岁月、永不褪色的无价之礼。

这一案例可能是智驾历史上第一起由主机厂负责智驾事故的事件。它显然值得各方审视与观察。 文丨智驾网 雨来 编辑丨浪浪山与明知山 比亚迪是打开了一个风险莫测的潘多拉魔盒，还是为智驾普及深度助推了一把正引发业内的高度关注。 在5月28日王传福宣布比亚迪「为城市领航无上限兜底一年」之后次日，第一起 比亚迪负责 兜底的智驾事故已经发生。 智驾网第一时间联系了事故当事人，结合各方描述完整地复盘了此次事故、赔偿流程， 这一案例可能是智驾历史上第一起由主机厂负责智驾事故的事件，它显然值得各方审视与观察。 01. 智驾事故车企担责第一案 比亚迪腾势（参数丨图片）Z9GT车主陈女士、小红书博主「娜妮可真星」发文表示，5月29日晚，在「智驾兜底第一天，我们撞车了」。 而比亚 迪的反应同样迅速， 陈女士在小红书表示，仅在一天之后，即在5月30日下午， 比亚迪「 已完成技术勘察，比亚迪确认兜底赔付」。 ▶ 截图来自《 迪粉之家》 陈女士向智驾网表示，「 整个过程很顺畅，完全不扯皮」。 陈女士表示，她的车也就是这次发生事故的车辆是在今年3月刚刚上市的腾势新Z9GT，不是老车型。 她和男友一起在一个多月前购买了该车，并为自己的车贴了一款黑武士风格的车衣。 该车的智驾系统在此次事故发生前已升级至天神之眼B 5.0，同时其已在事故发生前领取了CNOA城市领航的兜底权益，符合比亚迪为智驾兜底的前置条件。 而在此次事故之前，她驾驶该车已经出过一次智驾事故，不过陈表示那起事故责任在自己： 「智驾进了小路，对着一辆占道临停的车开，我紧张想赶紧退出智驾，踩刹车没刹住，脑子一糊涂踩到油门去了。」 陈称自己为「一名驾驶经验严重匮乏的新手司机」。 对于发生在5月29日晚上的那起事故，陈回忆称，「车辆发生碰撞以后并没有停止，所以人为踩了刹车避免更大损失，此时才触发的override，也就是说，事故发生节点时依然在智驾。」 在事故发生后，其在第一时间进行了报险，并随后通过视频分享了智驾理赔流程与一般事故处理的差异点： 处理流程是一种双通道报案的保险，还同时需要在App或者致电BYD去做权益备案，也就是关于智驾事故的备案。 在报保险之后，我们需要去跟保险（公司）强调： 暂时不要去做理赔，如果存在第三方的车损，他们可以正常的正损，但是先不要去支付相关的费用，在权益立案之后，我们需要把车辆带回4S店，去提交一些必要的材料。 之后就是技术勘察的流程，（整个流程的时间）大概会在24小时到48小时之内。 这一步就可以把真正的事故责任方确定出来： 如果责任方是驾驶人，就会按照常规的保险流程进行一个赔付，如果确定是智驾导致，会由比亚 迪 兜底，可以致电保险（公司）去做一个撤案，后续的流程则由 比亚迪全权负责。 从陈女士介绍的流程来看，比亚迪通过「双通道报案」和技术勘察最终确定事故由保险公司来赔付还是由比亚迪自己进行赔付。 关于无上限赔付，陈女士对于网友问及「新装的车衣赔不赔」回答说：目测是会赔偿的，目前已提交了车衣的质保卡。 这一案例，据智驾网了解，大概率是智驾历史上第一起由主机厂承担智驾事故经济责任的事件。 它的流程以及定责过程显然值得众多智驾供应商和有意争夺L3落地牌照的企业认真学习和观摩。 02. 当事人对兜底的反思 同时，这一案例迅速为比亚迪旗下的《迪粉之家》作为宣传比亚 迪「 为城市领航兜底」的 实操案例， 介绍在发生智驾事故后如何进行材料准备、备案获取赔偿。 只是这一事故发生后，网间的争论显然不在比亚迪的控制之中，这起赔偿事故迅速在社交媒体引发了两种角度的争论： 其一，是对比亚迪的正面、积极评价：言出法随，有担当，行事风格干脆利落。而 比亚迪利用这一事故迅速向外界证明了 比亚迪 的「兜底」比智驾验外延更广、更能保障车主的利益，让车主更有信心地开启城市领航。 另一种看法则是比亚迪并未因为此次果断赔付而让外界增强对比亚迪城市领航功能的信任。在如此短的时间内发生事故，反而证明一味鼓励车主不顾条件的开启城市NOA会大大增加智驾事故的发生概率。 客观而言，这两种角度的争论并不冲突，比亚 迪承诺「为城市领航兜底」并非是简单的营销策略，而是进行了充分的准备，从这起事故的反应速度到宣发过程，这是一项不打折扣的战略举措。 而外界担忧因为有车企 兜底， 车主不顾条件的开启城市NOA会大大增加智驾事故的发生概率并非杞人忧天。 一个值得关注的数据是比亚迪官方复盘智能泊车兜底 承诺发布之后近一年来的数据： 「去年 7月智能泊车安全兜底推出后，天神之眼智能泊车功能的使用率从最开始的21%，提升至现在的93%，并且智能泊车事故率几乎为零。」 也就是比亚迪几乎没有为智能泊车兜底承诺付出任何经济赔偿。 而此次赔付发生在承诺发出之后仅仅一天。从概率上看，城市领航相比智能泊车引发事故的概率要大的多。 而智驾网在第一时间询问陈女士，在发生这起事故之后，是对比亚迪的智驾更有信心还是会更谨慎地使用城市领航功能？ 陈回复说： 目前我提车已经一个多月了，我和我男朋友从两个不同驾驶经验的视角充分体验了Z9GT的智能驾驶功能，我的观点是： 1. 我作为一名驾驶经验严重匮乏的新手司机：我大概率不会再开启智驾，因为我没有预判风险、干预风险的能力，而直接经济兜底没有办法解决我真正的风险。 2. 而我对象作为一名15年驾驶经验的司机：他依然会保持使用智驾，但一定不会完全托管(本身也只是L2级别)，只能说持续地去探寻智能驾驶的能力边界，尽量和它找到人车之间的互动平衡——按人话就是：偷懒时候用一用，但是要很清楚它哪里容易出问题，提前干预。 补充说明：我对象说他后续应该不会开启城市领航，但是应该还是会用高快领航。 而她关于「比亚迪为城市领航兜底」的个人评价则更值得比亚迪和有意跟随的主机厂重视： 首先需要澄清的是：比亚迪是否发布城市领航兜底、以及本次事故本身，并不会直接影响我们后续是否开启智驾的决策，主要原因是： 1. 兜底策略上线了，智驾体验本身我没有体会到本质的变化，约等于和兜底开启之前的能力是一样的。 2. 比亚迪只能承担直接经济责任，而一些更加严峻的法律责任、人文与道德责任、间接经济责任以及对生活的不便，是没有人可以兜底的。 是的，关于可能发生的各种汽车事故当前没有一种政策可以实现真正的无上限兜底，这与主机厂对自己的智驾技术是否信任无关。 03. 友商的误角与评论 相比各家主机厂静等L3国家强制标准落地和牌照发放，比亚 迪的兜底策略可谓主动打破了竞争平衡，这一度让其竞争对手也未能在第一时间理解这一政策。 奕境品牌总经理曾清林在微博发文称，「华为乾崑智驾和比亚迪都推出免费赠送一年智驾险这件事都应该值得肯定。」 而他在团队指出误解了比亚迪的「为城市领航兜底」政策之后表示： 友商这种兜底承诺的模式确实比较无边界，突破传统模式，独一无二，点赞。 比亚迪这种兜底承诺的模式「确实无边界，突破传统模式」应该是最客观的评价。它会产生何等涟渏效应，也许会超出 比亚迪自身的评估。 ▶迪粉之家做的调查（截至本文发稿） 而在这一事件的同一是时间，另一起发生去去年的智驾事故也引发了广泛关注。 5月21日，江西省赣州市应急管理局公布了《赣州瑞金济广高速“10·2”较大道路交通事故调查报告》。 报告显示，2025年10月2日4时许，在江西赣州瑞金市境内济广高速公路1408km+721m处，一辆小型轿车撞上一辆重型货车，造成一起死亡3人的较大道路交通事故。 经事故调查组调查认定，赣州瑞金济广高速“10·2”较大道路交通事故是一起由粤SDH6395号小型轿车驾驶员分心驾驶，撞上因故障停于行车道内的重型半挂牵引车所引发的生产安全责任事故。 ▶事故车辆接触照片 而所谓驾驶员分心驾驶正是驾驶人张X主动激活智能驾驶辅助模式，并双手脱离方向盘。他因未能及时发现前方路况并采取有效避让措施，被认定是造成此次交通事故的重要原因之一。 而死亡的3人正是张X和他的两位家人。 这起发生于去年的智驾事故车辆并非来自比亚迪，而比亚迪承诺的为城市领航兜底场景也并不包括高速NOA，但这起事故说明了一点，无上限兜底无法为生命兜底。 正如陈女士所言：「一些更加严峻的法律责任、人文与道德责任、间接经济责任以及对生活的不便，是没有人可以兜底的。」 主机厂如何为智驾事故担责，比亚迪迈出了第一步，那就是从经济责任入手，无上限兜底，而对于更为复杂的法律责任与社会责任，显然是比亚迪作为主机厂无力承担和可以独立界定的。 L3的落地之难也正在此处吧。

凤凰网科技讯 6月1日，在美团一季度财报电话会上，美团创始人、董事长兼CEO王兴透露，美团AI助手“小美”与腾讯元宝的深度合作将于近期上线。届时，用户在腾讯元宝中提交本地生活服务需求后，系统将无缝连接至美团的外卖点餐、配送等服务生态，实现一站式交易体验。 王兴表示，未来除了服务消费者（To C）和商家（To B），服务AI Agent（To A）正变得越来越重要。他认为，美团的结构性数据优势——覆盖全品类的本地服务、经过核实的实时信息、真实用户评价及强大的履约基础设施——与AI叠加后，将成为真正的护城河。 目前，美团已在主App中将AI助手“小团”置于底部导航栏核心位置，并在医疗健康等垂直领域深度嵌入AI能力。王兴称，美团坚持“进攻性”AI策略，视AI为解锁新价值的重要机遇，并持续自研大模型与提升Agent能力。

　　在“六一”国际儿童节到来之际，习近平总书记给中共一大纪念馆、南湖革命纪念馆少先队红领巾讲解员回信，对他们予以亲切勉励，并祝他们和全国的少年儿童节日快乐。  　　党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视少年儿童工作，关心少年儿童成长成才。每一次暖心互动、每一句殷殷嘱托，都饱含着对下一代的深情期许。 　　以梦为马，不负韶华。广大少年儿童当牢记殷殷嘱托，以少年意气承时代使命，以蓬勃朝气赴复兴之约，在祖国的沃土上茁壮成长、逐梦远航。 　　总监制丨申勇 　　监制丨龚雪辉 　　策划丨史伟 王鹏飞 彭汉明 　　编导丨卢心雨 黄茜 　　制作丨郭鹏 　　统筹丨晏琴 柏杨 薄亚楠 王丰 傅蕾 温超 邓丽娟 卜晓菲 杨海灵 白廷俊

　　5月31日，为期3天的第23届香格里拉对话会在新加坡闭幕。  　　在本届对话会上，来自40多个国家和地区的代表，在多场主题会上阐述了对当前国际热点议题的立场。与会代表认为，各国需要加强沟通协调，坚持通过对话合作管控分歧、凝聚共识。 　　中国为国际社会应对世界变局提供中国方案 　　应邀出席对话会的中国人民解放军专家学者代表团团长孟祥青会议期间表示，当前国际社会面临多重安全挑战，各国应警惕任何借机颠覆二战成果及战后国际秩序行径。中方提出全球安全倡议和全球治理倡议，为国际社会应对世界变局提供了中国智慧和中国方案。 　　中美元首会晤受到国际社会高度关注 　　总台记者 薛璟：在本届香格里拉对话会上，中美两国元首会晤及达成的重要共识受到国际社会高度关注，充分体现了中美关系对地区稳定和世界和平的重要意义。中美关系是否稳定，不仅关系到两国人民，更关系到地区稳定和世界和平。 　　东盟秘书长 高金洪：构建“中美建设性战略稳定关系”是两国重要共识，即双方的战略竞争不应排斥在共同利益领域开展合作，也绝不能演变为冲突或关系破裂。对于东盟而言，这一点至关重要。 　　新加坡国防部长 陈振声：中美官员在按照两国领导人所确定的基调开展工作，我认为这为推动中美关系进一步向前发展，奠定了良好基础。 　　与会代表主张构建更加公正合理国际秩序 　　中东局势也是此次对话会关注的热点议题。面对地区紧张局势，各方普遍呼吁坚持通过对话协商化解分歧，在联合国框架下推动政治解决方案。 　　在谈及地区安全合作时，与会代表主张构建更加公正合理的国际秩序，推动地区实现持久和平与共同发展。

6月1日，英伟达首席执行官黄仁勋宣布，英伟达已与宇树科技合作，推出新一代人形机器人参考设计H2+，也被称为Isaac GR00T系统，以加速全球人形机器人行业创新。 宇树H2人形机器人图源：宇树科技 据悉，这套系统将面向高等教育机构和大学研究人员开放，客户范围包括斯坦福大学、苏黎世联邦理工学院等科研机构。在这套系统中，宇树科技提供约1.8米高的H2人形机器人本体，英伟达则提供AI计算平台、机器人基础模型和仿真系统支持，机器人还搭载了总部位于新加坡的Sharpa公司制造的五指机械手。 黄仁勋在演讲中表示，这套系统已经完成整体集成。机器人本体拥有31个自由度，每只机械手拥有25个自由度，整机身高约1.8米、重量约68公斤。他还开玩笑称，这个身高和体重“就和我差不多”。 这套新系统进一步扩大了英伟达在机器人软件开发领域的布局。此前，英伟达已凭借广泛使用的CUDA软件平台，在AI计算领域建立起优势。如今，随着人形机器人和“物理AI”升温，英伟达正试图把这种优势延伸到机器人产业链中。 图源：央视新闻客户端 黄仁勋还表示：“对于智能体系统、机器人系统和物理AI来说，数据是最难解决的问题。”他指出，为AI机器人生成数据时，数据必须来自机器人的视角；但目前全球大多数视频数据都是第三人称视角，而不是第一人称视角。 除H2+外，英伟达还发布了Cosmos 3世界基础模型。该模型被称为“物理AI模型的前沿”，能够从第三人称和第一人称视角理解物理世界。 据悉，宇树科技是多家采用英伟达技术的机器人制造商之一。除宇树外，智元机器人、银河通用和优必选等中国企业，也已使用英伟达Jetson AGX Thor量产模块，为其最新机器人硬件产品提供算力支持。 摩根士丹利分析师在今年5月的一份报告中指出，中国今年人形机器人年销量预计将增长1倍以上，达到约2.8万台，为全球最高水平。该行业有望成为“支撑中国制造业和出口体系A的下一个重要产业”。

摘要： AI训练师，或许是人类历史上第一批系统性向机器转移判断力的人。 凤凰网科技 出品 作者｜梁键强、赵子坤 编辑｜赵子坤 林知夏每天都在做同一件事：教AI更像人。 她反复听模型生成的粤语语音，判断哪里不够自然，哪里带着机器味，哪里不像一个真正的粤语母语者。有时候，一个字的鼻音偏差，她能听出来；一个细微的吞音错误，她也能发现。 过去两年，她把这些经验一点点交给AI。而她也亲眼看着AI越来越“像人”。 到2025年底，她负责训练的语音模型已经能够流畅完成大部分粤语场景的表达。曾经需要反复修正的问题，越来越少出现。 模型进步的同时，一种微妙的情绪也开始出现。因为她越来越难判断：究竟是在训练AI，还是在训练一个未来可能替代自己的东西。 这种矛盾并不只属于林知夏。从互联网大厂的数据策略师，到兼职写Rubric（评分标准）的博士生；从商品图片审核员，到语音模型测评师，一群新的劳动者正在做着同一件事——把自己的知识、经验和判断力拆解成机器能够学习的形式。 他们是AI训练师。而他们或许也是第一批亲手参与制造自己替代者的人。 如果把时间拉长来看，这甚至不只是一个职业变迁的故事，而更像是人类历史上第一次大规模向机器移交判断力的过程。 从给猫打框，到教AI思考 AI训练师并不是ChatGPT时代才出现的新职业。 早在2010年前后，随着深度学习兴起，大量数据标注员就已经出现在人工智能产业链中。他们给图片里的汽车和红绿灯画框，为语音数据标记发音，为地图数据补充路况信息。 那时行业普遍相信：“数据是新时代的石油。” 2012年ImageNet竞赛成为深度学习发展的关键节点。此后十余年间，全球科技公司开始疯狂收集数据。中国也诞生了一批专门的数据标注企业，在贵州、河南、山西等地形成了庞大的数据标注产业。 那时候的标注员更像流水线工人。模型不会识别猫，人类就告诉它什么是猫；模型不会识别汽车，人类就一张张把汽车框出来。 AI训练师的任务，是给机器提供答案。 林知夏刚进入科大讯飞AI研究院时，做的很多工作也带着这种“流水线色彩”。 她每天要从B站、喜马拉雅等平台寻找语料，筛选纯人声、无背景音、单一声线的视频素材，再整理成训练所需的数据集。“最开始其实没那么高深。”她说，“更多是在做数据准备工作。” 图｜受访者供图 但很快，她发现事情正在发生变化。2024年她刚接手项目时，团队训练的粤语语音模型仍然显得笨拙。机器说话会卡顿，语速忽快忽慢，声调不够稳定，很多句子听起来依然带着浓重的机械感。“你一听就知道是机器。” 那时国内不少语音模型仍处于追赶阶段。“美国做了二十年的东西，你想五六年追上，肯定不现实。”林知夏说。 但AI进步的速度远超很多人的预期。一年多后，当她离开项目时，同一个模型已经能够流畅完成大部分粤语表达。语调、停连、节奏都越来越接近真人，甚至能够模仿不同地区的口音特征。“真的越来越像人了。” 类似的变化也发生在京东。陈若宁2025年进入京东，负责商品图片生成相关标注工作。刚入职时，团队对AI生图的要求并不高。“能把商品抠出来，再换一个背景，我们就觉得已经不错了。” 但仅仅过去半年，情况完全不同了。Google的Nano Banana模型让一切变了样。过去需要大量人工设计和后期处理的场景，如今模型已经能够自动生成。给它一台洗衣机，它可以生成一个用户打开洗衣机门的动作场景；给它一件服装，它可以自动匹配模特、灯光和展示环境。 更重要的是，模型开始理解图片背后的含义。过去，大模型处理中文能力很差，商品图中的文字经常生成乱码。许多电商团队甚至默认“不要让模型写字”。 如今，模型不仅能识别商品图上的文字，还能理解商品信息背后的卖点。识别出搪瓷杯后，它会生成“耐用”“不易碎”等描述；识别出婴儿用品后，也会自动调整文案风格。 变化发生得如此之快，以至于很多训练规则都在不断失效。 外包标注员孟霖对此感受深刻。2025年刚入行时，他负责大量选择题训练任务。当时设定规则时，有一条几乎每次都要写：“回答不得超出给定选项范围。”因为模型经常会在三个选项之外，自己创造第四个答案。 但到了2026年初，这条规则被取消了。“质检直接告诉我们，不用写了。”他说，“因为现在模型已经不会犯这种低级错误了。” 模型正在跨过越来越多曾经需要人工纠正的错误。而这也意味着，训练师必须寻找新的问题。问题开始从“什么是正确答案”，变成“什么是更好的答案”。 这一变化背后，是整个大模型产业正在经历的一次转向。 向大模型交出自己的判断力 如果说预训练时代教会AI的是知识，那么后训练时代教会AI的，则是如何使用知识。 在这条让AI变得更“聪明”的生产链上，关键节点是两类人：一类是直接面对任务的“做题人”，他们按照规则生产数据；另一类，则负责设计任务的“出题人”，负责拆字段、写规则、定标准。 两类人协力完成的，是同一件事：把人类的判断力结构化。 周以恒在字节负责数据策略工作，就是链条中的“出题人”。在他看来，很多普通用户看到的是AI越来越会聊天、越来越会写文章，但真正发生变化的是模型内部能力结构。 “基模其实只是预测下一个词。”他说，“它学到了很多知识，但并不知道知识之间应该怎么连接。” 换句话说，模型知道很多事实，却不知道什么时候该调用这些事实。后训练要解决的，恰恰是这个问题。 例如，一个用户如果询问：“现在12点半了，我还没吃午饭，请给我推荐一家附近人均40元以内的日料店。”对于人来说，这是一个简单需求。 但对模型而言，需要完成一连串复杂动作。它首先要理解用户真正想表达什么；然后调用地理位置工具获取坐标；把坐标转换成商圈信息；再调用本地生活工具筛选符合条件的餐厅；最后把结果组织成自然语言反馈给用户。 整个过程中，模型不仅要理解语言，还要学会规划、推理和决策。这些能力，并不能直接从互联网网页中学到。 过去十年，AI行业一直相信规模扩张，需要更多参数，更丰富数据，更大的算力。但到了2024年前后，一个越来越明显的问题开始出现——高质量互联网数据正在接近天花板。 公开网页、论坛、百科和新闻里的优质内容并不是无限的。当几乎所有大模型公司都在使用相似的数据进行训练时，仅靠扩大规模已经越来越难获得能力突破。 行业开始寻找新的资源。这一次，不再是网页，而是人脑中难以被提取的“判断力”。医生如何诊断疾病、律师如何构建论证、研究员如何阅读论文、母语者如何识别语感……这些原本只存在于经验中的知识，开始成为后训练时代最重要的训练材料。 AI需要学习的不再是知识本身，而是人为什么这样思考。过去，AI训练师的工作是告诉模型答案是什么；现在，他们要告诉模型为什么是这个答案。 这种变化，让整个职业开始从“数据工人”变成“知识工人”。 “做题人”孟霖对此感受颇深。这名人文社科方向的博士生，从2025年开始兼职参与大模型训练项目。刚入行时，他接触的大多是相对标准化的任务：判断回答是否正确、比较两个答案哪个更好、补充引用来源。 但很快，任务难度开始迅速提升。如今，他需要围绕一个人文社科问题写出数百字回答，同时附上二十多条Rubric。 所谓Rubric，本质上是一套评分标准。每一条标准都需要写清楚：引用了哪篇论文、为什么引用这篇论文、这篇论文如何支撑当前观点、引用逻辑是否充分，以及最终应该给予怎样的评分。 这意味着，他不仅要给出答案，还要把自己的思考过程完整拆解出来。 “以前可能十条引用就够了，现在要二十多条。”他说，“而且每条都要解释为什么。” 现在，他写一条要花费三四个小时间。 为了保证数据质量，平台会要求所有引用来自论文、官方文件或权威机构网站，甚至会通过录屏和多模型交叉比对来防止直接使用AI生成内容。“如果你提交的东西跟某个AI的回答逻辑相似，就会被查出来。”孟霖说。 某种程度上，平台购买的不是答案，而是人类形成答案的过程。 孟霖逐渐意识到，自己真正提供给模型的，不是知识本身。而是知识之间的关联。为什么这篇论文比另一篇论文更重要？为什么这个观点能够支撑当前结论？为什么两个看似无关的研究结果可以建立联系？ 这些“为什么”，恰恰是大模型最缺乏的部分，也是人类最昂贵的部分。 同样的事情，也发生在林知夏身上。随着模型能力不断提高，她的工作重点开始从寻找语料转向测听。所谓测听，并不是简单判断声音是否正确，而是判断它是否足够像一个真实的人。 一个字的边音和鼻音是否准确，一句话的重音位置是否自然，一个地区的粤语和另一个地区的粤语之间是否存在细微差异……这些问题很难写成标准答案，甚至很多母语者自己都说不清楚。 “香港粤语和广州粤语的差别，很多人听不出来。”林知夏说，“但项目里必须有人能听出来。” 这种能力并不来自课本，而是来自长期浸泡在语言环境中的经验，它更接近一种直觉。 而AI训练师的工作，就是把这种直觉拆解出来。拆成规则，拆成标签，拆成评分标准，最终变成模型能够学习的数据。 离职后，林知夏偶尔还会被原项目组找回去参与测评。“有时候他们开会对线，还会把我拉进去。”她笑说，因为只有自己能听出来。 但她也知道，这种不可替代性正在不断缩小。每一次测评，每一次修正，每一次反馈，本质上都在帮助模型缩短与自己的距离。 另一边，陈若宁也在经历类似的变化。她负责的是商品图片生成。过去，团队只需要判断图片是否违规、是否出现明显错误。如今，模型已经能够生成足够完整的商品场景。新的问题变成：它够好吗？ 这看似简单，却比判断对错困难得多。什么样的背景算高级？什么样的灯光更符合品牌调性？什么样的模特姿态更自然？什么样的构图更容易促进成交？这些问题没有标准答案。 于是，训练师们不得不把模糊的审美感受转化成具体规则。业务方说希望图片更有“高级感”。训练团队就要拆解：高级感来自留白还是色彩？来自光影还是材质？来自场景设计还是人物状态？ 原本存在于经验中的判断，被一步步翻译成机器能够理解的语言。“出题人”们需要把标准抽象出来，写成规则文档，再下发给外包标注团队。 在这个过程中，无论是“出题人”还是“做题人”，链条两端的AI训练师们共享同一身份：认知的搬运工。他们搬运的，是人脑中的更为抽象的“人类经验”。 事实上，如果把时间拉长来看，人类技术发展的历史，本质上就是一部不断外包自身能力的历史。 工业革命时期，蒸汽机帮助人类摆脱肌肉劳动。流水线帮助人类摆脱重复劳动。计算机帮助人类摆脱大量机械计算。互联网帮助人类完成信息处理。 而今天，大模型正在推动另一场新的外包。过去被认为只能存在于人脑中的能力——经验、直觉、判断、推理——开始被系统性转移给机器。 AI训练师恰恰站在这个过程的最前线。他们每天做的事就是：把原本无法描述的，变成可以描述的；把原本无法量化，抽象成可以量化的；把原本只属于人的能力，变成机器能够学习的能力。 从这个意义上说，他们并不是在训练AI。他们是在拆解自己。 这种转变，其实早已在全球AI产业链中出现。数据标注公司Scale AI在硅谷的崛起，让资本市场意识到：高质量的人类反馈，本身就是AI时代最稀缺的生产资料。 当大模型进入后训练时代后，这种需求进一步爆发。企业争夺的已经不只是数据，而是能够提供专业判断的人。 模型可以自己生成内容，却无法定义什么内容更好，它可以学会模仿人，却无法天然理解人的偏好。而后训练时代最重要的竞争力，恰恰建立在这些偏好之上。 于是，一个有些矛盾的局面出现了：模型越聪明，对人贡献的能力纬度要求越高。 但与此同时，人所提供的能力也正在被模型一点点吸收。而这群训练师们，既是AI成长的养料，也是AI成长后最直接被取代的人。 越成功，越快被替代 在今天的大模型竞赛里，很少有人知道，一条训练数据的生命周期究竟有多短。 孟霖所在的项目群经常同时聚集上百名标注员。教育、文学、体育、法律、历史等不同领域的人都有不同的任务，但都在为模型提供更精准的训练数据。 在他看来，大厂对于数据训练的投入近乎不计成本。“一个项目群大概百人规模，单月成本不会低的。”他说，“而这样的项目，同时可能有很多个。” 这种投入背后，是整个行业对于“大模型落后”的焦虑。过去几年里，参数、算力和人才成为各家公司争夺的核心资源。而当行业进入后训练时代之后，能够提供高质量反馈的人，也被纳入争夺范围。 越来越多企业开始提高招聘门槛。硕士成为基础要求，博士越来越常见。法律、医学、语言学、金融等专业背景开始受到追捧。 林知夏所在的项目组里，985本科只是入场券；孟霖参与的平台项目，哪怕是外包兼职也要提供简历、学信网证明，通过理论考试和试标题才能入群。“就招募要求来讲，去年只要人文社科硕士及以上就可以，今年就得211博士生及以上了。” 看起来，这是一个正在快速升值的新职业。但吊诡的是，它的终点恰恰建立在自己的成功之上。 周以恒见过太多这样的项目，一个能力缺口出现，训练师设计任务，标注员生产数据，模型完成学习，然后，项目结束。 “同一个场景，前期标注比较简单，后期越来越难。”他说，“但当任务越来越难的时候，恰恰说明模型已经越来越强了。” 模型学会了简单问题，人就必须寻找更复杂的问题。模型学会了复杂问题，人又要继续寻找新的边界。每一次能力提升，都会带走一部分原本属于人的工作。 从这个角度看，AI训练师并不是在攀登一座固定的高山，更像是在为AII修一条通往更高处的阶梯。每迈上一个台阶，脚下的阶梯就不再需要。而那些经过数月反复打磨的数据，在模型能力提升的那一刻，便和它的提供者们一起，完成了历史使命。 孟霖自嘲现在做的工作是“自掘坟墓”，“慢的话3年，快的话2年之内，标注员就不需要了。”他也知道，自己只是整个庞杂训练体系外的一颗螺丝钉，“只不过是专业知识更丰富点的那种，实际上对AI还是一无所知。” 林知夏离职之后，原项目组偶尔还会联系她，希望她帮忙参与一些测评工作。因为很多细微问题，仍然需要她这样的母语者判断。但她知道，这种需求正在减少。过去必须依靠人工判断的内容，正在逐渐被模型掌握。“模型每迭代一次，人的不可替代性就削弱一点。” 事实上，这种逻辑正在越来越多公司内部上演。 过去一年，一个频繁出现的要求是“个体AI化”。越来越多企业要求员工梳理自己的工作流，沉淀自己的经验，建立属于自己的Skill。 简单来说，就是把原本依赖个人完成的工作，拆解成标准化流程。什么情况下该做什么决策，什么情况下该调用什么工具，什么情况下应该向谁沟通。 这些过去存在于个人经验中的知识，开始被要求记录下来、结构化、模块化。 进一步的发展，则被一些从业者称为“蒸馏自己”。员工把自己的工作方式、判断逻辑、沟通习惯输入系统，训练出一个能够模拟自己工作的数字分身。 即便离开岗位，这个分身依然能够按照过去的逻辑回答问题。对于企业而言，这意味着知识沉淀。对于个体而言，则是一种复杂的情绪。 陈若宁感到恐慌与疲惫，她最近每天晚上10点，一边开着需求商品会，一边还要额外去构思、调试Skill，把自己一点点“蒸馏”给公司。她很清楚，自己在把原本属于自己的独特经验“上贡”给系统。 “工作可能会没有。”她打趣道，“技能可是赛博永生了。” 工业时代，人们把体力交给机器；信息时代，人们把重复劳动交给软件；而AI时代，人们开始把判断力交给模型。 不同技术革命之间看似差异巨大，却遵循着相似的规律。 19世纪，工匠帮助机械织布机走向成熟，最终被机器改变命运；20世纪，流水线工人推动自动化生产普及，最终让工厂越来越少依赖人工；过去二十年，程序员不断把经验写进软件，让越来越多工作实现自动化。 而今天，AI训练师正在做着类似的事情。只是这一次，他们交出去的不再是体力，也不只是技能，而是思考本身。 林知夏的语言直觉、孟霖的学术判断、陈若宁的审美经验、周以恒的决策逻辑……这些原本只存在于大脑中的能力，正在被一点点拆解、记录、结构化，然后输入模型。 从给图片框出一只猫，到教会大模型如何思考，人类用了十几年时间，把机器一步步推向更聪明的方向。 AI训练师或许是这个时代最特殊的一群劳动者。他们工作的全部意义，就是让自己贡献的能力最终不再稀缺。 他们把经验变成规则，把直觉变成数据，把判断变成算法。每一次标注、每一次反馈、每一次修正，都是在人类与AI之间架设新的桥梁。机器之所以越来越“像人”，是因为有人不断把自己拆给机器。他们教会机器理解世界，也在教会机器越来越像自己。 而当桥梁最终修通时，最先离开桥上的，或许正是那些修桥的人。

凤凰网科技讯 6月1日，据《商业内幕》报道，电影《大空头》原型人物迈克尔·伯里(Michael Burry)表示，他对SpaceX和Anthropic的高估值存有重大疑虑。 伯里 伯里近日在内容平台Substack的讨论帖中质疑了马斯克旗下SpaceX，以及热门AI模型Claude开发商Anthropic的真实价值，认为SpaceX提交的招股书无法证明该公司值1万亿美元。 “任何股价上涨都将建立在市场炒作和技术面因素之上。SpaceX提交的那份S-1文件里，没有任何内容能证明它值1万亿美元，更不用说2万亿美元了。” 伯里在上周六发起的一场订阅用户聊天中谈到SpaceX股票时写道。 SpaceX在5月20日提交的S-1招股书显示，该公司去年实现收入187亿美元，并录得净亏损49亿美元。彭博社此前报道称，SpaceX曾将目标估值设定为2万亿美元，但现在降至了1.8万亿美元。 另外，Anthropic在上周四宣布，已经以9650亿美元估值完成了一轮融资。该公司在未来上市时可能会获得更高估值。 但是，伯里对于Anthropic的估值也提出了质疑。“Anthropic最终长期价值能够接近1万亿美元这件事没有任何保证，甚至连很有可能都谈不上。”他表示。(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”。

成立20多年的天涯社区在停服3年多后，正式于2026年6月1日回归，这意味着天涯社区在2026年2月6日发布的回归宣言并没有放网友们鸽子，天涯社区真的回来了。不过，天涯社区重启第一天，网站就打不开，导致“天涯社区回归首日就崩”、“天涯社区新域名打不开”话题被推上热搜，截至稿前，天涯社区的新网站仍处于网络不稳定状态。 据郭静的互联网圈观察，仅公众号平台上，“天涯社区恢复访问/回归”的消息，就出现10篇阅读量10万+的作品，天涯社区的影响力可见一斑。作为00后、10后网民，对于天涯社区可能比较陌生，甚至都没听过，但对于70后、80后网民来说，天涯社区就是当时最火的互联网产品之一，有许多网民都受到过天涯社区的影响。然而，到移动互联网时代，天涯社区影响力逐渐下滑，直至停服，而它的回归又引发了一次70后、80后网民的“青春回忆杀”。 1.是否外界过于苛刻？ 不少70后、80后网民们对于“天涯社区重启首日崩了”并没有太多的感情，他们是真的对天涯社区有情怀，所以，哪怕天涯社区重启第一天，网站出现打不开的情况，他们也能坦然接受。 然而，对于更大基数的网友而言，一家古早互联网网站，重启第一天就打不开，自然心理上就有揶揄和看笑话的意味。 或许是因为天涯社区重启的新闻过热，导致各种各样的报道都在出现，让天涯社区感到不舒服，因此，它在《关于天涯社区访问进展的情况说明》一文的文末中提到：“我们关注到今天部分媒体不完全准确的报道......” 对于天涯社区的老用户和天涯社区的新工作组来说，一个如此庞大的网站，如此多的数据要想完成迁移，当然不是一蹴而就的事情，而且，上线第一天访问人数肯定多，网站崩溃实在太正常了，类似的情况在互联网行业并不罕见，很多热门游戏都在上线第一天出现用户量暴增，导致用户卡顿进不去的情况，天涯社区的数据比这些热门游戏要复杂得多，因此，首日出现访问故障实属常见，是不是外界对于天涯社区过于苛刻？ 显然不是。 首先，天涯社区既然“答应”在6月1日正式重启上线，就应该做足准备，而不是仓促向外推出，甚至在5月31日晚，天涯社区都有机会向外界透露，其并没有完全准备好，而将上线的时间推迟，比如，其提到的6月10日。既然它默认了6月1日能正式访问，那就应该拿出一个完整的作品，一个至少能够让绝大多数人打开访问的结果。 试想一下，腾讯、阿里巴巴、字节跳动等互联网巨头，它们要推出一款新产品，推出首日，就出现网站打不开，你们觉得外界对这些互联网巨头会是什么反应？今天是“六一儿童节”，但我们都是成年人，成年人就应该对自己做的事情负责，至少，在推出自己新作品的时候，应该拿出像模像样的方案，而不是“无法访问此页面”这种结果。 其次，外界的评价是中性的，只有当现实摆在用户面前的时候，外界才会对现实有各种各样的评价，有说好的，也有说不好的。但说到底，向用户提供一个正常能够访问的网站，难道不是常规操作吗？用户并没有多高的要求，网站不能访问，几乎直接锁死了用户看一看的机会，如果反过来嫌用户过于苛刻，那就更奇怪了，用户凭什么要忍受一个打不开或网络不稳定的古早网站？对于70后、80后网民们尚能接受，对于00后、10后网民则会显得莫名其妙。 2.靠产品说话 外界对产品本身的冷静，并不只限于天涯社区，任何互联网产品推出外界都是冷静的，哪怕是腾讯、字节跳动、阿里巴巴等互联网巨头，它们推出新产品的时候，外界的要求其实也很高，甚至更高，天涯社区显然不能因为古早就可以搞“特殊”。 天涯社区在《关于天涯社区访问进展的情况说明》中提到称：“坚守一个开放、多元、包容且有深度的原创内容平台。”按照它这个描述，天涯社区显然想走的是深度路线，但问题在于，互联网内容行业早已天翻地覆。 一方面，短视频已渗透到所有内容行业，包括社交网络、新闻客户端、浏览器、网络小说等，几乎所有内容产品，都有短视频，如果接入短视频内容，那么，天涯社区还是原先的论坛产品吗？如果不接入短视频内容，那么，它就无法吸引年轻人群体。 纯图文类产品，究竟还能否吸引用户的青睐，这是个大大的问题，很有可能，用户嘴上说着希望看到图文类内容产品，但真到要用的时候，就会嫌纯图文类内容无聊。 另一方面，用户体系。现在的互联网产品，包括抖音、小红书、视频号等用户体系都非常成熟，而天涯作为一款内容社区产品，就需要建立一套新的用户体系，这套用户体系的建成非一日之功。 对于天涯社区而言，它最大的资产就是过去多年来积累的“帖子”，天涯的帖子近年来一直在网上被传得神乎其神，甚至某电商平台上都有“天涯论坛帖子合集”专卖，售价为15.8元的一个页面显示，收货人数达300人，在视频号、抖音、小红书等平台上，出自天涯社区的帖子内容，也有多篇爆款内容。 但问题在于，天涯社区过去的帖子，究竟有哪些适合被放出来，这是个问题，毕竟，现在的互联网内容行业跟过去完全不同。 天涯社区面临的另一个问题是，互联网内容行业的泛化，天涯社区最辉煌的时候是2006/2007年左右，根据CNNIC的数据显示，2006年底，中国网民规模为1.37亿；到2007年底，中国网民规模为2.1亿，而互联网行业的网民规模后续迅速扩张，数据显示，截至2025年12月，我国网民规模达11.25亿人，互联网普及率达80.1%。 互联网行业这波网民的扩张，吸引了更多互联网行业古早的网络精英，这种泛化的冲击，在知乎上也出现过这个问题，即，随着越来越多普通网民的加入，整个内容变得越来越泛化，深度内容越来越少，或者说，深度内容越来越难以被看见。 “开放、多元、包容且有深度的原创内容平台”这个命题，拿到当前的互联网行业来说，是一个既要、又要、还要的问题，暂时还没有平台能做到这一点。面对11.25亿网民规模，一条内容，很难同时满足各个领域的用户需求，要么，内容比较浅，大众喜闻乐见，流量很高；要么，内容很深，少部分用户喜欢，流量一般。几乎所有内容创作者都想做到，内容有深度的同时，又能保证流量高，更别提开放、多元、包容且有深度，当前每个内容平台都包含一定的冲突，还没有哪个平台能在如此丰富的领域里做好平衡。 其实，说到底，天涯社区重启的问题还是，如果做好产品本身，可惜的是，目前受到网站服务器等因素，还看不到它在产品上有什么亮点和优势，更别提，在移动互联网占优势的情况下，它的App还没上线，而提到App，那就涉及到下载量、留存率、用户活跃度等数据，这些，全是靠钱砸出来的，毕竟，腾讯、阿里巴巴、字节跳动等互联网巨头都这么干，所有的互联网巨头都在交“过路费”，天涯社区交还是不交？ 又或者，天涯社区也没必要搭理外界的各种信息噪音，包括我这篇也是如此，最重要的还是： 第一，它的产品形态是什么？ 第二，它的盈利模式是什么？靠什么赚钱？ 第三，如何处理过去的资产/包袱？究竟是完全重新开始，还是搭着过去大量的帖子负重前行？ 第四，什么时候能把App搞出来？到底能不能把App的原始启动做到“一炮而红”？ 国内重启的互联网产品并不少，但目前还没有重启成功的，不知道天涯社区会不会成为第一个，时间会验出一切。

5月31日晚，天涯社区发布恢复访问进展说明。自2023年4月1日起，因电信IDC欠费暂停访问的天涯社区，在重启团队三年自救及新天涯联合工作组支持下，确定2026年6月1日前恢复访问的方案。 目前，新天涯联合工作组已落实数据迁移、平台优化及恢复访问所需的专项资金和专业团队。天涯社区与中国电信通过海南国际仲裁院形成具有法律效力的数据迁移仲裁裁决，历史数据完整存续取得关键进展，天涯社区回归已成定局。 6月1日零时起，www.tianya.net正式开放访问，将首先实现部分精华帖子浏览功能。由于tianya.cn域名暂时无法使用，成都天涯客网络科技有限公司、天涯好东西(海南)电子商务有限公司作为数据受托运营方，仅以tianya.net域名支持逐步恢复访问，但天涯社区品牌及历史数据等核心资产所有权仍归天涯社区公司所有。 根据《个人信息保护法》，历史数据向tianya.net迁移涉及用户个人信息处理，需依法取得用户授权。未来用户首次登陆tianya.net时，平台将以显著方式进行隐私提示。 由于天涯社区已停止访问长达三年，历史系统架构陈旧、底层数据结构复杂，仍需时间梳理与重构，但这不会对重启构成根本性影响。随着数据迁移审批完成及系统架构重构优化，天涯社区争取在6月份逐步恢复互动功能。 天涯社区表示，回归不是简单复古，而是面向新时代的进化。未来新天涯将在传承传统精髓基础上，以新技术架构、新页面结构、更温润的人文精神以及由“天涯重启者”共同守护的社区生态，坚守开放、多元、包容且有深度的原创内容平台。同时，天涯发出技术及AI人才征集令，诚邀技术开发、产品设计、系统运维及人工智能领域人才加入。 天涯社区强调，部分媒体报道不完全准确，相关进展将通过官方渠道及时通报，下一阶段具体进展将于6月10日通报。 三言测试发现，天涯社区新网站确实已能访问，但是并不稳定，经常出现“无法访问”相关提示，需进行多次尝试才能进入。

文丨吕哲彤 如果说，过去两年的AI叙事更多围绕大模型、算力和应用入口展开，那么在BEYOND Expo 2026开幕式上，我们注意到，AI正一步步从数字世界走向物理世界；从屏幕、文本和云端模型，走向机器人、智能眼镜、空间计算，在现实世界中执行具体任务。 5月27日，亿邦AI受邀参加了在澳门举行的2026 BEYOND国际创新科技博览会（BEYOND Expo）。本届博览会以“AI：数实共生”为主题，聚焦人工智能从数字系统走向物理世界的产业进程，围绕具身智能、机器人、空间计算、AI Agent、开放生态和全球资本等方向展开讨论。 开幕式在澳门巴黎人酒店·巴黎人剧场举行，1000余位来自多个国家和地区的嘉宾参与，参会嘉宾涵盖企业高管、创业领袖、投资机构代表、地方政府代表、国际合作伙伴及媒体等。 开幕式的几场演讲与对谈共同指向一个问题：当AI不再只是“回答问题”，开始理解环境、调用工具并执行任务，产业需要怎样的硬件、生态和全球化能力，实现AI在真实物理世界的落地？ BEYOND Expo联合创始人贺建东表示，BEYOND Expo 2026展区将汇聚近800家参展企业，既包括大型科技企业，也首次引入OPC（一人公司）等更小型的创新主体，让独立创业者和个人创作者与头部品牌同场展示。 贺建东谈到，亚洲不仅拥有AI软件和模型创新，也拥有先进制造、硬件创新和基础设施能力，能够为AI进入物理世界提供重要支撑。从芯片、硬件到物理AI，数字智能要真正走向现实世界，需要能够承载和制造它的物理基础。 ▎英伟达：物理AI需要“三台计算机”，99%的准确率还不够 英伟达机器人与边缘AI副总裁Deepu Talla发表了主题演讲。他认为，将AI应用于机器人领域是一项艰难的挑战，因为物理AI对精度的要求极高。 “对于数字AI，例如 ChatGPT或Gemini，如果模型能在总结摘要、撰写邮件等任务中达到99%的准确率，人类可以补足最后的1%；但在物理世界，机器人完成任务的整个过程中，通常没有人类来为它兜底。这对物理AI的准确率提出了极高的要求。” 在他看来，要解决这一问题，需要“三台计算机”：第一台计算机用于训练机器人大脑，承担高强度计算；第二台计算机用于在仿真环境中测试机器人大脑，这种方式更安全、更快速，也更经济；第三台计算机则部署在机器人本体的内部，作为机器人的大脑，实时处理任务。 ▎张涛：B端机器人是一场“多轮博弈” 普渡机器人创始人兼CEO张涛分享了自己的创业经历、普渡的战略选择、全球化路径，以及对具身智能和人形机器人的判断。 “普渡之前我做的机器人偏C端，而普渡我们选了B端。做C端产品如果第一款产品没有赢，后面很难再有机会；做B端有点像多轮博弈，哪怕刚开始产品不那么成功，也可以通过后续打磨，让产品越来越符合客户需求，用时间换空间。” “同时，B端竞争需要公司成为六边形战士，需要很强的技术、产品、商业化、战略和组织能力，我觉得我们在这些综合维度上赢的概率会更高。” ▎Mark Nicholas Cutis：中国企业出海，不能只靠技术 阿布扎比投资委员会（ADIC）董事总经理兼首席执行官办公室战略项目高级顾问Mark Nicholas Cutis的对谈提及了如何看待亚洲科技创新，AI对投资机构和企业的影响，以及亚洲科技公司在全球化过程中面对的机会与挑战。 Mark表示，ADIC最近梳理了112家中国机器人公司，并试图从中筛选出最值得关注的前10家。作为投资人，他们评估公司时不仅看技术是否优秀，更关注CEO是否灵活、是否真正具备商业判断和适应能力。他认为，许多中国创业者技术能力很强，但在品牌出海方面经验不足。 ”你不能因为一套打法在深圳有效，就把它原封不动地照搬到斯图加特。这是思维方式的问题。”他强调，企业出海时应尊重文化差异，与当地的合作伙伴建立信任。真正的执行力不只体现在技术层面，而是围绕愿景组织团队、坚守商业伦理，最终实现全球化落地。 ▎徐驰：智能眼镜的杀手级应用，是全天候个人AI助手 AR眼镜品牌XREAL创始人兼CEO徐驰分享的核心主题是：智能眼镜是否会成为AI融入物理现实的最终入口，并迎来类似iPhone的历史性时刻。 “我认为眼镜只需要一个杀手级应用，那就是全天候的个人智能助手。随着大模型的多模态能力和智能体变得越来越强，你未来真正需要的不是一个个天气、导航、翻译的独立App，而是眼镜里住着一个全天候陪伴你的AI助理。它用你的第一视角去洞察世界，在最懂你的基础上，主动给你提供建议。” 针对智能胸针、戒指、项链等设备也可能成为AI Agent入口的观点，徐驰认为眼镜有两大优势： 1 眼镜适合全天候佩戴，是Always-on（随时在线）设备；而手机和电脑更多是Instant-on（需要用时才会打开）。 2 眼镜能够获取用户的第一视角和注视点信息。相比胸针等设备，眼镜更能判断用户真正关注什么，从而帮助AI更准确理解用户意图。 ▎Matt White：AI行业将走向“意图工程” Linux基金会全球AI首席技术官Matt White主要谈及了开源AI、AI Agent 的系统架构、安全风险，以及中国AI生态在全球创新中的角色。 谈到开源与闭源之争，Matt认为，学术界长期以来就有开源的科学传统。虽然现在全球AI论文数量不断增加，但出于商业考虑，一些闭源机构论文中的技术细节反而越来越少。 不过，他指出，开源模型与闭源商业API之间的差距正在快速缩小。闭源和开源会像Windows与Linux一样长期共存。由于开源社区复制和迭代非常快，许多AI领域的创新很难长期保持封闭。 他还提出，行业正在从“提示词工程”（prompt engineering）走向“上下文工程”（context engineering），未来还会走向“意图工程”（intent engineering）。也就是说，人类需要更清晰地表达意图，而系统会自动处理更多上下文和执行细节。 以开幕式为起点，BEYOND Expo 2026在5月28日至30日围绕七大舞台推进多项议程，汇聚近800家国际企业参展。大会设置了BGlobal峰会、国际投融资峰会、物理AI峰会、数字AI峰会、日本科技论坛、韩国科技论坛、亚洲-欧洲科技论坛、亚洲-拉丁美洲科技论坛、SheTech女性科技峰会、Web2+3峰会、AI Beauty & Health峰会以及商务对接会、BEYOND Awards、极限速投和BEYOND HACK DAY等板块，覆盖技术展示、产业交流、跨区域合作、投融资对接、开发者生态和创新项目展示等方向。 从物理AI的技术演进，到具身智能的产业落地，再到空间计算、AI Agent、全球资本、开发者生态和跨区域合作的参与，BEYOND Expo 2026将以多个维度呈现AI从数字系统走向物理世界的产业路径。 人工智能正在从屏幕、文本和云端模型，进一步走向机器人、可穿戴设备、空间计算、产业系统和现实世界执行，这也将成为本届大会接下来多项议程持续展开的核心主线。

凤凰网科技讯 6月1日，上交所上市审核委员会召开2026年第31次上市审核委员会审议会议，审议结果显示，宇树科技股份有限公司首发符合发行条件、上市条件和信息披露要求。 招股书披露，本次发行前宇树科技总股本3.64亿股，拟公开发行不低于4044.64万股，新股发行比例不低于10%。拟募资42.02亿元，用于智能机器人模型研发等项目。 宇树科技前十大股东合计持股71.50%。董事长王兴兴直接持股23.82%，为第一大股东；股权激励平台上海宇翼持股10.94%；美团系汉海信息持股7.61%，为第三大股东，美团还通过Galaxy Z、成都龙珠分别持股1.02%、1.02%，合计持股9.65%。 宁波红杉持股6.21%，为第四大股东；红杉中国旗下厦门雅恒持股0.90%，合计持股7.11%。顺为资本关联公司Astrend IV持股4.42%，为第五大股东。经纬创投通过经纬壹号、经纬叁号合计持股5.45%。 本次IPO保荐人中信证券，通过金石成长、中证投资合计持股4.49%。北京机器人产业发展投资基金、嘉兴骅茂、天津君万弘毅分别持股3.83%、3.19%、3.07%。 此外，腾讯、阿里、蚂蚁亦现身股东名单，其中，腾讯通过腾讯科技（上海）有限公司持股0.60%；阿里通过杭州灏月企业管理有限公司持股0.45%；蚂蚁通过上海云玚企业管理咨询有限公司持股0.22%。 招股书显示，在表决权差异安排下，王兴兴直接持股部分表决权比例为63.55，结合控制的上海宇翼，合计控制表决权比例为68.78%，为控股股东、实际控制人。本次发行后，其合计控制表决权比例将降至不超过65.31%。 业绩方面，2023年至2025年，营业收入从1.59亿元增至16.99亿元，复合增长率226.78%；扣非归母净利润从-1801.91万元增至5.91亿元；主营业务毛利率从44.22%升至60.13%。 公司最新披露，2026年一季度实现营业收入4.23亿元，同比增幅回落至68.49%；受研发费用、销售费用等大幅增加影响，扣非后净利润由上年同期的8483.65万元降至4025.36万元，同比下降52.55%。

在大模型时代，AI产业的竞争主要集中在算法和算力上，但一旦AI从软件走向硬件，需要的产业能力就不同了：造机器人需要精密制造和成熟的零部件供应链，做AI眼镜需要光学、声学、芯片和轻量化工艺的协同。 作者：郑晨烨 封图：图虫创意 在BEYOND Expo 2026开幕式上，英伟达公司的机器人与边缘计算副总裁Deepu Talla谈及AI（人工智能）从软件走向硬件的门槛时表示，在数字世界里，AI犯错的代价很低，因为一封写错的邮件可以重写一次，一张不满意的图片也可以重新生成，但在机器人和自动驾驶这样的物理AI场景中，犯错的后果可能会很严重：机器人的一次抓取失误可能就会摔坏产品甚至对人造成伤害，一辆自动驾驶汽车判断失误一次就可能会酿成交通事故。 或者说，在物理AI场景中，由于没有“人”的兜底，准确率必须接近100%。这也是过去几年AI在文本、图像和代码领域进展很快，但在工厂、医院和道路上的落地远比预期慢的主要原因。 BEYOND Expo是亚洲规模最大的国际科技博览会之一，由澳门科技总会创办，每年在澳门举办，至今已连续举办六届，今年这一届有近800家企业参展。 经济观察报记者在展会现场注意到，今年参展密度最高的品类是机器人和AI眼镜，其中人形机器人相关参展企业超过18家，AI眼镜相关参展企业至少6家。过去一年多来，AI开始从屏幕和对话框走进机器人、眼镜这类硬件设备，不过从记者在展会现场的体验来看，大多数产品的成熟度仍有不小的提升空间。 产业趋势在变，资本的流向也在调整。阿布扎比投资委员会（ADIC，一家中东主权财富基金）董事总经理Mark Nicholas Cutis也在展会开幕式上说，ADIC已经梳理了112家中国机器人公司，正在从中筛选10家作为投资目标。另外，英伟达也在加大对AI硬件创业公司的投入，并在本届展会上带来了超过50家合作伙伴和初创企业参展。 信号很清晰，过去两年高度集中在大模型和算力上的行业资源，正在向AI硬件方向转移。 机器人和AI眼镜 每天工作10小时，制作数百杯咖啡，单杯耗时约100秒，至今没有出过一次操作失误——在北京、上海、广东、浙江等全国10余个省市，这件事正在由一台人形机器人日常完成。并且，这台机器人操作的咖啡机不是定制的，网上能买到的普通商用咖啡机都可以。 智平方在展位上展出的“爱宝智魔方”，就是完成上述工作的系统。它把一台人形机器人放进标准化的服务空间里，面对面给顾客做咖啡和冰淇淋。智平方品牌负责人戈振伟在展会现场告诉经济观察报记者，该公司计划三年内在全国部署1000台爱宝智魔方。 除了商业服务，智平方的机器人也在半导体制造、汽车制造和机场行李车回收等领域落地，并与全球第三大面板厂惠科达成了近5亿元的人形机器人订单。智平方成立于2023年，三年时间能拿到这个体量的订单，从侧面说明下游市场对人形机器人的采购需求增长很快。 AI眼镜是展会上另一个参展密度很高的品类。科大讯飞、XREAL和阿里千问都同时在这届展会上展出了AI眼镜。而在三年前，AI眼镜还是一个小众方向，参加国际科技展的通常只有Meta和几家创业公司。 眼镜能成为AI载体的核心原因是它可以全天候架在鼻梁上。由于前置的摄像头和麦克风能持续获取用户看到和听到的信息，AI可以直接在视野里给出响应，不需要用户掏手机或打开APP。对于跨语言沟通、会议记录、商务出行这类需要实时辅助的场景，AI眼镜的这个交互方式比手机更自然。 5月28日，科大讯飞在展会现场全球首发了讯飞AI眼镜：整机40克，比同类产品轻约20%；支持122种语言实时翻译，字幕直接投射在镜片上。同时，它搭载的“唇动识别降噪”功能，可以通过前置摄像头捕捉说话人的唇部动作，在多人嘈杂的环境中锁定目标声音。 科大讯飞研究院语音翻译条线总监孔常青告诉经济观察报记者，这项技术在嘈杂场景下把识别准确率提升了30%到40%。 记者在现场看到，这款眼镜内置的AI助理GlassClaw在发布会上完成了一套完整的演示——佩戴者用语音指令让它采集展会商务信息、全网搜索合作案例、生成合作方案，最后通过邮件发送给指定的人，全程没有用手机或电脑。这意味着，如果这个能力在日常使用中稳定可靠，AI眼镜就升级成了能独立执行多步骤任务的随身助手。 对此，科大讯飞穿戴设备业务部总经理林会杰在接受经济观察报记者采访时表示，AI眼镜品类正从科技发烧友向早期大众市场过渡，“未来1到2年会迎来爆发”。 但XREAL创始人徐驰的判断略有不同。他在展会开幕式上表示，AI眼镜行业尚处在初级阶段，还没迎来自己的“iPhone时刻”。他同时也表示，2007年iPhone发布时，规则由美国公司书写，中国企业只能远远看着；而在AI眼镜领域，目前已经有大量中国公司深度参与。XREAL产品覆盖40多个国家和地区，海外收入占比超过七成，和Google在AR眼镜领域的合作已持续两年多。 阿里旗下的千问AI眼镜也在展区呈现。接入千问大模型之后，该款眼镜不用等用户下达指令，AI自己即能感知环境并主动推送建议。 讯飞眼镜擅长语言翻译，XREAL擅长AR空间显示，千问眼镜则要做AI智能体入口——三者主攻方向不同，但赌的是同一件事：下一代AI随身助手的载体，大概率是一副眼镜而不是手机。 相比已经商业运营的服务机器人和即将上市的AI眼镜，人形机器人在展会上围观人数最多，但离大规模进入日常使用的距离也最远。 普渡机器人创始人张涛在展会开幕式上说，具身智能的“ChatGPT时刻”至少还要3到5年。他的逻辑是，自动驾驶车辆可以看作一个自由度较低的机器人，做好算法通常需要超过1000万小时的真机数据；人形机器人的自由度远高于汽车，需要几千万到上亿小时的数据积累，大多数公司才刚开始搭建数据体系。 张涛认为，技术指标达标只是必要条件，除此之外，具身智能还需要出现一款让普通消费者能低成本、无门槛使用的产品。他举例称，OpenAI的大模型能力在ChatGPT发布之前就很强，但直到它以聊天机器人的形式面向公众，才有了大规模用户的涌入；机器人也需要一个类似的产品形态，像买手机、买家电一样自然地进入消费者生活。 目前展会上的人形机器人，大多面向工业场景和商业展示，离这个标准还有相当距离。 亚洲的新位置 在大模型时代，AI产业的竞争主要集中在算法和算力上，但一旦AI从软件走向硬件，需要的产业能力就不同了：造机器人需要精密制造和成熟的零部件供应链，做AI眼镜需要光学、声学、芯片和轻量化工艺的协同。 半导体制造、电子元器件供应链、精密机械加工、电池技术，这些AI硬件必需的产业环节，高度集中在中国、日本和韩国。Linux基金会全球AI首席技术官Matt White在展会开幕式上也说，全球顶级AI研究者大约30万人，其中约一半在中国。 BEYOND Expo联合创始人贺建东亦表示，亚洲不只有AI软件和模型创新，还有先进制造、硬件创新和基础设施，AI要进入现实世界，需要能制造它的地方。大模型时代，竞争优势在算法和算力最强的一方，但当AI需要大规模硬件载体时，拥有制造能力和供应链密度的一方，优势会更大。 亚洲在制造端有优势，但中国AI硬件公司要把产品卖到全球，仍然面临不小的挑战。 阿布扎比投资委员会董事总经理Mark Nicholas Cutis在开幕式上说，他评估中国机器人公司时最关注的不是技术本身，而是“创始人是不是真正懂商业的人”。他认为，在高度竞争的国内市场里成长起来的中国企业家竞争力很强，但这并不意味着可以把“在深圳做事的方式直接搬到海外”。 以德国汽车工业重镇斯图加特为例，他表示，那里是奔驰和保时捷的总部所在地，商业文化和深圳截然不同，到了那样的市场必须调整节奏、尊重文化差异，并和本地伙伴建立关系。 XREAL创始人徐驰在展会开幕式上亦表示，中国企业出海做生意像打网球，如果三局全打6:0，打完收拍子走人，对方以后就不会再邀请你。他认为，全球化不能是零和博弈，必须让利和协同，让对方觉得合作有回报。他说，XREAL花了三年在硅谷、首尔、东京建本地化团队，到现在全球媒体提到XREAL不再加“Chinese”前缀，“当一个品牌不再被刻意加上国家前缀的时候，才算真正的国际化”。 普渡机器人的张涛认为，在出海策略上，企业应该“广度优先”——不是先做透某一个国家的市场，而是通过海外渠道商在全球市场并行铺开，几年下来自然会筛选出增长快、利润高的重点市场，然后再加大投入。据其介绍，从2021年起，该公司在美国、日本、韩国、德国等地建了本地办公室和本地员工团队。 张涛同时强调，参加海外展会必须连续几年都去，如果今年去了明年没去，客户就会怀疑公司出了问题。换句话说就是，在海外B端市场，信任要用时间来换。 另外，在张涛看来，未来机器人行业的生存者还必须是“六边形战士”：硬件本体、基座模型、AI智能体、商业化能力等等，每一项都不能有短板。 对于机器人产业的发展趋势，Deepu Talla认为，一旦“准确率”的问题得以解决，规模化的速度就会非常快，未来10到20年，全球可能会出现数百亿台机器人。

凤凰网科技讯 6月1日，据每日经济新闻从知情人士处确认，理想汽车基座模型部门近期完成新一轮组织调整，新增具身工程、具身交互、具身行为三个具身智能相关二级部门，同时自动驾驶升级为独立二级部门。这是理想汽车今年第二次调整智能驾驶与具身智能相关组织。 理想汽车董事长李想曾多次强调公司向AI转型，称自动驾驶是机器人上半场，人形机器人为下半场。他近期在一季度财报电话会上表示，从长远看，无论是工厂、门店还是用户都需要人形机器人，人形机器人是标准的劳动力，“任何希望在该领域有所作为的公司都会做的产品”。但他也坦言，人形机器人实现规模化商业和工业化落地，至少还需三年以上甚至更久。

“计算就是收入、瓦特就是收入、每一个token都是收入！” 以上言论，均出自黄仁勋在GTC 2026上的演讲。其内容堪称AI时代的“时间就是金钱”。 黄仁勋表示，每瓦特产生的token越多，收入就越多。 他展示了一组数据，GitHub上的代码提交量在2026年前几个月增加了近三倍，全球3000万软件开发者创造的3万亿美元薪酬价值正在产生接近9万亿美元的生产力。 在这场GTC大会上，黄仁勋带来了许多新玩意。 最重磅的无疑是英伟达与微软联手设计的AI PC，第二样是为Agent时代打造的Vera及其完整生态，第三样是开源大模型Nemotron 3 Ultra，第四样是物理AI Cosmos 3以及基于它而诞生的参考人形机器人Isaac。 这些东西串起来，拼成了黄仁勋对未来十年计算模式的完整判断。 01 重新定义AI PC 黄仁勋说，微软与英伟达的合作将会重新定义AI PC这个概念。 黄仁勋在台上展示了RTX Spark。 RTX Spark是一台笔记本电脑，芯片叫N1X，英伟达和联发科一起做的。里面有Blackwell RTX GPU，6144个CUDA核心，第五代Tensor Core，支持FP4精度。还有定制的20核Grace CPU，通过NVLink-C2C芯片互联连接。配128GB统一内存，台积电3nm工艺，700亿个晶体管。 数字生物学、地震处理、天体物理等应用都可以运行。所有与CUDA相关的物理、生物学、基因组学、AI、计算机图形应用，以及Windows的应用，都可以运行。 这台电脑和传统笔记本最大的区别是，它能在本地跑Agent。黄仁勋说的Agent，就是能理解你说的话、能看屏幕、能读文件、能帮你干活的AI助手。以前这些AI都要连到云端才能用，现在可以直接在你的笔记本上跑。 黄仁勋说，过去40年你用电脑是启动应用、点击、输入。现在有了RTX Spark和Windows，你只需要问，电脑就会帮你完成工作。RTX Spark把英伟达 30年积累的所有技术，CUDA、RTX、AI平台，都放进了一颗芯片。本地Agent、前沿模型、创意工作流、RTX游戏，全都能在一台笔记本上跑。 这就是黄仁勋手中的个人AI电脑。 微软为RTX Spark做了深度平台优化。 实现了工作负载配置文件调度，让Windows调度器更高效地在所有20个核心上扩展工作负载。无论你是在查看邮件还是在本地运行Agent调试代码，Windows调度器都会确保你从CPU获得最佳性能和效率。 他们还启用了微软电源和热管理框架，在保持凉爽的同时最大化性能和功率。 为了实现RTX Spark上高达128GB的内存，微软提高了GPU可访问的系统内存上限，让高内存系统上的GPU可用内存增加，从而能够加载更大的本地AI模型或渲染更复杂的项目。 他们还增强了Windows在统一内存系统上管理共享内存区域页面大小的方式，确保在重负载工作负载下有更大的内存页面可用，同时让开发者能够灵活优化CPU和GPU之间的内存工作负载需求。 微软CEO萨提亚·纳德拉说，他们的目标是用Windows把无限的智能送到每个家庭、每张办公桌。。 OpenClaw和Hermes Agent这些开源Agent项目在GitHub和OpenRouter上的数据已经创了纪录，但一直没能大规模普及，原因是没法在用户的主力电脑上安全、私密地跑Agent。 英伟达和微软合作解决了这个问题。他们做了新的Windows安全原语和英伟达 OpenShell运行时，确保Agent在用户完全掌控下安全运行。 新的Windows提供身份、隔离、策略和端到端安全能力，用来原生构建和运行Agent。 英伟达OpenShell提供了一些自定义功能，比如让用户限制Agent能做什么，以及不能做什么，根据用户的隐私策略智能地把查询路由到本地模型，在发送到云端模型的查询中隐藏个人信息。 Hermes Agent和OpenClaw在他们的新Windows应用里用了这套安全和隐私层。这些应用让用户可以轻松安全地访问设备端Agent，这些Agent能在Windows应用里执行任务，推理跨应用工作流，生成图像和视频，写插件和应用代码，语义搜索本地文件。 黄仁勋现场演示了一个在RTX Spark上本地运行的Agent怎么帮他设计房子。Agent运行Open Shell沙盒，连接Hermes编排系统和云端Claude Sonnet。 它选地点，读概念草图、风格情绪板、文字需求和设计意图。Agent用笔记本上的工具，打开Rhino为场地建模，塑造地形、退界和建筑外壳，提出建筑形式，针对成本、舒适性和质量优化。 形式定好后，Agent生成内部布局、墙体和流线，房间成形。它随时调整，自动放置门窗和结构元素，自己发现和修正错误。批准后，Agent从Rhino导出模型，导入Blender，材质和对象属性完整转移。 它调材质，选镜头，Blender渲染房子。Agent用Flux模型生成多个视角和光照条件。 整个过程全部都由Agent自己完成。 这就是黄仁勋说的“新的PC”。以前你用电脑是打开软件、点鼠标、敲键盘。现在你可以直接告诉Agent你要干什么，它自己去操作各种软件完成任务。 RTX Spark不只是为Agent设计的，它也是一台完整的创作和游戏电脑。 你可以在上面通过OptiX和DLSS渲染超大的90GB 3D场景，用Blackwell解码器编辑12K 4:2:2视频，跑1200亿参数、100万token上下文的大语言模型，玩1440p分辨率、超过100帧的AAA游戏，支持光线追踪、DLSS和Reflex。 RTX Spark还会支持新的RTX能力，包括DLSS 4.5光线重建，用第二代transformer模型，会出现在Blender 5.3和几十款游戏里。还有RTX Video 4倍帧生成，会出现在ComfyUI里。 RTX Spark是笔记本。不过黄仁勋也宣布推出桌面和工作站版本DGX Spark。 768GB内存，可以跑万亿参数的大模型，20 petaflops算力，每秒8TB内存带宽，放在办公桌上。如果你是大语言模型开发者或Agent开发者，可以在本地训练和测试模型，需要部署时再把模型放到云端。 黄仁勋说，想想15到20年前的电话。今天的手机，打电话不是最常用的功能。手机的意义完全不同了。PC也会经历类似变化。十年后的PC不会只是用来打开软件、点鼠标的工具。 ASUS、Dell、HP、Lenovo、微软Surface和MSI今年秋季会推出RTX Spark驱动的超薄Windows笔记本和紧凑型台式PC，全天候电池续航和优质显示屏。Acer和GIGABYTE的型号随后推出。黄仁勋没说具体价格。 02 Vera Rubin和AI工厂 随后，黄仁勋宣布，Vera Rubin已经全面投入生产。 Vera Rubin是是一套五机架规模的AI超级计算机系统，专门为跑Agent设计。 第一种是Vera Rubin NVL72，负责提示理解、上下文处理、推理和规划，这是Agent的“大脑”。 第二种是Vera CPU机架，单个液冷机架里装256颗Vera CPU，负责协调模型、管理内存、调用工具。 第三种是Groq 3 LPX机架，256个 Groq 3 LPU横跨16个托架，每秒40PB的SRAM 带宽，提供超低延迟的 Token 生成。NVL72负责高吞吐，Groq LPU负责低延迟。 第四种是Vera BlueField-4 STX 存储机架，这是Agent保存记忆的地方，负责存储处理、加速和片上安全。 第五种是 NVIDIA Spectrum-X Ethernet CPO 网络机架，配备共封装光学技术的以太网交换机，200Gb/s SerDes，和台积电合作做芯片级封装和超高功率磷化铟激光模块。 Vera Rubin由七颗新芯片组成。台积电3nm制程，CoWoS-L封装技术，HBM内存来自Micron、SK hynix和Samsung。一块Vera Rubin计算板上有万亿级晶体管和超过18000个元件。 整个机架包含18个计算托盘、9个热插拔NVLink交换托盘、高效液冷歧管和汇流排。液冷汇流排可以承载超过5000安培电流，相当于20台电动汽车全速加速时的电流。总共130万个元件构成第三代MGX机架设计。 和上一代Grace Blackwell相比，Vera Rubin在处理Agent任务时的吞吐量提升了10倍。 黄仁勋说，他们为Vera Rubin创造的供应链规模是Grace Blackwell的两倍。 以前组装一个Grace Blackwell机架需要两小时，现在Vera Rubin只需要五分钟。原因是设计改了。过去机架里有很多线缆和软管，现在用PCB中板直接连接两侧，不再需要线缆、软管和风扇。全部液冷，模块化设计，热插拔。 黄仁勋说，以前做Hopper时，最重要的工作是预训练。到Grace Blackwell，重点是推理。 “很多人说推理很简单，但推理就是钱。” 模型越来越复杂，要在高响应速度、快速交互和高吞吐下同时完成推理很困难。这就是NVLink 72的意义。 黄仁勋说，今天英伟达的token成本比竞争对手低一个数量级，因为他们做了协同设计，理解了推理的计算模式。 现在到了Agent时代，Agent不只是生成答案，它要观察、推理、规划、用工具，管理大量上下文，处理工作记忆和长期记忆，衍生出专家子Agent。Vera Rubin就是为这种工作才诞生的。 Vera Rubin平台引入了英伟达 Spectrum-X以太网光子学，这是世界上第一个基于共封装光学技术的交换机，有200Gb/s SerDes，如今已经投产。 共封装光学是什么？ 传统网络交换机用可插拔收发器，收发器插在交换机外面，需要额外的功率、散热和空间。共封装光学把光学模块直接封装在交换机芯片上，和台积电合作做芯片级封装。 这带来三个好处。第一是能效提升5倍，因为光学模块和芯片之间的距离缩短了，信号损耗更小。第二是AI正常运行时间延长5倍，因为减少了可插拔部件的故障点。第三是部署时间缩短三分之一，因为简化了设计，为计算释放了更多功率。 CoreWeave、Lambda和Oracle Cloud Infrastructure是首批采用共封装光学网络的合作伙伴。Lambda在博客中展示了英伟达首批共封装光学样品的开箱。黄仁勋说，通过简化设计为计算释放更多功率，英伟达共封装光学网络为百万GPU AI工厂提供了基础架构。 Vera Rubin平台还集成了英伟达BlueField-4 DPU。 BlueField-4有高达800Gb/s速度的软件定义网络和内置多租户隔离。借助英伟达 BlueField-4 Advanced Secure Trusted Resource Architecture，客户可以简化网络操作，改善租户隔离，在百万GPU AI集群中获得更大控制。 AI工厂越来越多地在Agent工作流中处理专有数据、受监管内容和关键任务模型。这需要针对共享或云环境中自主Agent定制的基础设施安全性，因为基础设施不能被隐式信任。 Vera Rubin平台设计了全栈英伟达机密计算，用于机架规模的可信执行环境。Vera Rubin NVL72把Vera CPU、Rubin GPU、英伟达 NVLink网络和安全功能结合到统一平台中，在高速互连之间加密数据。这提供硬件级认证，确保系统防篡改。 在POD规模提供这种级别的保护还需要可编程软件层，能在整个系统中执行、编排和调整安全策略。英伟达DOCA软件平台在每个Vera Rubin平台机架和AI工厂层提供安全性，通过直接在BlueField-4硅中执行的能力保护数据、Agent、上下文内存和AI推理。 DOCA能做什么。它实现多租户网络隔离、零信任策略执行、运行时威胁检测和高达800Gb/s速度的端到端加密，这些都不占用主机CPU资源，所以企业可以放心扩展AI工厂。 英伟达DSX平台为Vera Rubin AI工厂提供完整的设计和运营基础。DSX统一了参考设计、仿真、基础设施软件、设施和生态系统技术，帮助构建和运营针对最低token成本优化的节能AI工厂。 DSX是什么。黄仁勋说，全球在建设AI工厂，这是大规模基础设施建设。AI工厂复杂度高，芯片、机架、网络、电力、冷却、电网，每一层都必须从端到端一起设计，因为计算就是收入。英伟达 DSX就是蓝图，是建设和运营AI工厂的参考设计，目标是高效率和高盈利能力。 DSX为Vera Rubin POD架构构建，对齐堆栈的每一层，从硅和系统到生命周期管理和多租户操作，加快部署，提高规模运营可靠性和弹性。 Dell Technologies、HPE、Lenovo和Supermicro以及ASUS、Foxconn、GIGABYTE、Pegatron、Quanta Cloud Technology、Wistron和Wiwynn在采用英伟达 DSX来加速Vera Rubin的AI工厂建设。 DSX包含三个部分。第一是DSX Sim。Omniverse Blueprint合作伙伴可以在第一台机架到场前就设计并验证一座英伟达 Rubin AI工厂。他们可以规划布局，模拟电力和冷却，设计网络，在数字孪生中验证每次集成测试和每次变更。第二是DSX OS。工厂通电后，DSX OS接管运营，提供监控和修复基础设施，把已安装系统变成多租户、弹性、AI就绪容量。第三是DSX Max-Q。 DSX Max-Q是什么。今天的AI工厂常常把电力过度配置40%，因为担心峰值负载。DSX Max-Q可以让运营商在相同电力预算下部署更多GPU。它有几个技术。温液冷却可以在45摄氏度下运行，用更少的水和能源，把更多能源留给计算。动态电力分配可以把机架电力导向需要工作的地方，回收闲置瓦特。机架内部的电力平滑机制可以削平峰值电流和电涌。 贯穿整座工厂，AIAgent工作团队会通过DSX Max-Q持续协调，平衡冷却、电力和工作负载需求。DSX AI工厂还是弹性能量资产，可以和电网协同工作。DSX Flex能读实时电网信号，在电网需要缓解压力时动态调整工厂电力。 黄仁勋说，到本十年结束前会有100GW的AI工厂上线。由英伟达 DSX运营的AI工厂会以最高效率生产最低成本的token。 Vera Rubin什么时候可以买到。生产出货从今年秋季开始。 黄仁勋说，过去英伟达是一家GPU公司。这些年来他们演进成系统公司。现在看到的是英伟达最复杂的系统。 最终客户和合作伙伴不是想买一台计算机，他们想建设AI工厂。 正因如此英伟达在再次转型。技术现在延伸到基础设施尺度。 合作伙伴包括发电、冷却、电网供应商和工业基础设施公司。他们在努力构建完整的堆栈，就像为GPU、Grace Blackwell、NVLink 72做的那样。现在他们在构建完整的基础设施系统，让客户可以建设AI基础设施。 每个千兆瓦级AI工厂投入都从200亿、300亿美元开始，很快会达到每千兆瓦800亿到1000亿美元。1000亿美元投入AI工厂，它必须第一次就能工作，而且必须立刻成功。 资本成本高，复杂度也高。就像设计芯片时会先在计算机里模拟芯片、再模拟整个系统一样，现在也把AI工厂建在Omniverse里。可以在数字世界里建造这些系统，在现实世界动工前就完成验证。 RTX是GPU，DGX是系统，现在DSX是基础设施。 它包括系统和软件，让英伟达能和公司合作，把它们变成AI云。比如CoreWeave，最近它的价值已经达到数百亿美元，在增长。 这些公司服务各自区域，也服务全球客户。AI会无处不在，每家公司都会由AI驱动，每个地区都会建设自己的AI能力。它们需要完整的计算栈，硬件、软件、库，还有和第三方生态、第三方开发者连接的能力。 帮客户建设和部署AI工厂很重要。原因是计算就是收入，现在计算就是利润。没有收入、没有利润就会变成亏损。黄仁勋说，这就是为什么英伟达是重要伙伴。他们创造完整基础设施，把每件东西连接起来，进行了验证，确保正常运转。 time to first token更快，推理启动更快，从推理转向训练也更快。每瓦产生的token比较多。因为把一切都整合起来，从头设计、模拟整个系统，进行协同设计。可靠性也很重要。大型数据中心有数百万条电缆和无数活动部件，要让这些计算机和谐工作很困难。英伟达长期运行超大规模系统，这些经验很重要。 最后是产品寿命。 几年前Hopper时代的AI已经和今天完全不同。六年前Ampere时代还在谈CNN，后来谈Transformer，再后来谈专家混合，现在谈Agent系统。每隔几个月软件行业就会出现新技术。 如果架构不灵活，生态系统不丰富，资产寿命就不会长。因为全球软件开发者都在用英伟达 CUDA，所以英伟达 CUDA生态的资产寿命会更长。也可以从成本的另一面理解，如果资产寿命长，总拥有成本就低。这就是差异。 黄仁勋说，买得越多，赚得越多。 全球的工厂和员工都在拼命工作，因为全世界都想赚钱。大家已经意识到，有用的AI到来了，可盈利的AI到来了，计算需求高得惊人，需求本身就是限制。 03 各种大模型 黄仁勋今天还发布了开源大模型Nemotron 3 Ultra。 Nemotron是 英伟达为世界构建的专用开源模型，专门为Agent工作负载设计。 和其他开源模型不同，Nemotron不只给你模型，还给你训练模型所用的数据。 Nemotron针对长时间推理、长时间运行的工具任务、工具使用和任务解决进行训练，是世界上最大的长时程推理模型之一。模型、训练脚本和数据都对你开源。黄仁勋说，这是开源模型的最佳形态，让你可以拿走它，继续添加数据，让它变得更好，并成为你自己的模型。 Nemotron 3 Ultra主要有三个优势，第一是速度快近五倍。 它是世界上第一批基于混合架构的模型之一，结合了状态空间模型SSM与专家混合MoE。这种架构速度极快。黄仁勋说，更快意味着你能用相同成本思考更久。 第二是降低约30%运行成本。 第三是完全开源，包括模型、训练脚本和数据。 那么Nemotron 3 Ultra到底是干嘛用的呢？黄仁勋说了这么一个案例。 他说英伟达现在做芯片太复杂了，要靠工程师一行行查、一轮轮跑验证，太慢也太贵。 因为每颗AI芯片里有海量的晶体管，每条线路、每个逻辑门都必须严丝合缝，只要一个小错误，就可能让整颗芯片延期几个月。 所以英伟达和Cadence做了一个“芯片设计AI助手团队”。 这个团队是一组会干活的Agent。 它能读芯片设计规格，写或修改RTL代码，自动生成测试用例，调用Cadence的仿真工具Xcelium跑模拟，再用Jasper做形式化验证。发现Bug后，它还能定位问题、改代码、再跑一遍验证。 这里面大概是这样分工： Codex像项目经理，负责调度整个流程。 Nemotron像技术大脑，负责推理、判断、推进验证循环。 Cadence工具栈像专业仪器，负责真正跑芯片仿真和验证。 Open Shell像安全沙箱，确保Agent在受控环境里工作，不乱改、不乱跑。 一堆专家子Agent则分别负责写RTL、建测试平台、跑回归测试、调试Bug。 以前芯片验证要工程师手动反复做，周期可能是几周；现在英伟达想让AI Agent自动接管一部分流程，把“写代码、跑仿真、找Bug、修Bug、再验证”变成自动循环，把芯片设计验证从几周压到几小时。 与此同时，黄仁勋搬出了英伟达最前沿的物理AI Cosmos 3。 黄仁勋说，语言模型领域有很多人在做，而在物理AI方面，我们绝对是全球最强之一。“我为我们的团队感到骄傲。” 黄仁勋说：“对于语言模型，我们可以使用互联网上的英语和各种语言文本训练，因为这些内容来自人类写作和阅读。但要为机器人构建数据，数据必须来自感知，来自机器人的视角。而世界上大多数视频数据都是第三人称视角，不是第一人称视角。因此，对Agent系统、机器人系统、物理AI来说，数据是最难解决的问题。” 英伟达想解决一个问题：机器人太缺训练数据了。 训练语言模型，可以用互联网上的文字；但训练机器人不一样。机器人要学会走路、抓东西、开车、避障、在工厂里干活，它需要理解真实世界里的空间、动作、物体和物理规律。 可问题是，真实世界的数据很难收集。你不可能让机器人在现实里无限试错，因为太慢、太贵，也可能有危险。 所以黄仁勋的思路是，先让人远程操控机器人，给它做示范。 再用Omniverse做仿真，在虚拟世界里生成更多训练场景。 再把普通视频里的第三人称视角，转换成机器人自己的第一人称视角。 最后，用Cosmos这种世界模型，让AI自己理解和生成物理世界的数据。 Cosmos可以理解视频里发生了什么，也可以根据文字、图片、视频生成符合物理规律的新视频。比如你给它一个场景，它可以预测下一秒会发生什么；你让它模拟机器人抓杯子，它可以生成这个动作过程；你让它训练自动驾驶，它可以制造各种道路情况。 所以黄仁勋才说“计算就是数据”，以前数据只能从现实世界采集，现在可以用计算生成。只要模型足够强，计算机就能模拟真实世界，给机器人制造大量训练材料。 这对物理AI很重要，因为机器人需要的不是会聊天的AI，而是懂现实世界怎么运转的AI。 基于此，英伟达做了一个“人形机器人标准套件”，叫Isaac GR00T。 为什么要做这个？因为做人形机器人太难了。一个机器人身上有很多电机、传感器、控制系统，还要有训练数据、仿真环境、操作系统、AI模型和部署工具。以前每个研究团队都要从零开始拼这些东西，光搭环境就可能花几个月，真正研究还没开始，人已经累半死。 所以英伟达说：我们直接给大家做一个参考平台。 这个平台不只是一个机器人硬件，而是一整套东西： 有机器人本体；有运行机器人的Jetson Thor计算平台；有AI模型；有仿真工具Isaac Lab；有远程操作工具Isaac Teleop；有Omniverse和Cosmos来生成合成数据；有训练和评估环境；有Isaac ROS负责部署到真实机器人上。 你可以把它理解成机器人界的“开发样机+操作系统+训练工具包”。 研究者拿到GR00T之后，不用从零开始造机器人、搭仿真、接传感器、写底层系统，而是可以直接开始训练机器人做任务。比如让机器人学会抓东西、搬运、走路、在工厂里工作。你可以用英伟达的全套组件，也可以只用其中一部分，把自己的模型、传感器或控制系统换进去。 黄仁勋说它有25个身体自由度，每只手31个自由度，身高大约6英尺，体重150磅，就是想说明它是一个接近真人尺寸、能做复杂动作的人形机器人参考设计。

快科技6月1日消息，今日，小红书正式发布专项治理公告，在赛事周期内集中整治平台内各类非法赌球行为，明确所有违规账号将被从严处置。 此次整治旨在净化社区环境，守护用户财产安全，引导大家文明理性观赛，平台共划定了四大重点整治方向： 1.发布或展示赌球引流信息 在笔记、评论、直播等内容场景及账号资料中，直接发布或通过截图、水印、黑话、谐音等隐蔽方式，展示赌博网站、平台链接及邀请码，诱导用户站外参赌； 2.借世界杯话题诱导参与赌球或非法竞猜 以比分预测、赔率分析、教授技巧等为包装，或打着“带单”“包赔”“内部消息”等旗号，诱导用户通过私信、加群、添加站外联系方式或线下参与非法竞猜活动； 3.寻求、宣扬或传播非法赌球渠道 发布寻求赌球平台或竞猜群组的信息；通过晒盈利截图、分享投注经历、宣扬“上岸回血”等方式，刺激或诱导他人参与赌博。 4.线上售卖彩票或提供出票服务 在平台内发布线上售彩、代打代购、合买出票等信息，或引导用户转账购彩。任何形式的网络赌博、非法竞猜及相关引流行为均涉嫌违法违规，平台将依据规则对相关内容和账号进行处置，包括但不限于下架违规内容，限制使用私信、群聊等功能，封禁传播违法赌球信息的账号等。 数据显示，小红书平台的足球兴趣用户规模已突破1亿，近一年来，足球相关内容的互动量同比实现翻倍增长。

原标题：闲鱼二手平台惊现陕西历史博物馆镇馆之宝，回应称AI误识别图片、不会自动上传用户照片 IT之家 6 月 1 日消息，二手交易平台闲鱼因将用户手机内照片“自动上架”一事在近日引发广泛关注。有江苏网友发现其闲鱼账号的待售主页被自动挂出了一件陕西历史博物馆的镇馆之宝“唐鎏金舞马衔杯纹皮囊式银壶”的照片，并标价 6000 元。 6 月 1 日，据新黄河大鱼财经报道，针对上述情况，闲鱼方面有关负责人回应记者称，经核查，相关商品系 AI 将图片识别为普通文玩商品，并生成建议标题、描述等信息，目前相关链接已由用户主动下架。 闲鱼方面表示，平台将始终严守法律底线，坚决反对并积极配合国家机关打击文物违法交易。目前，闲鱼已接入国家文物局“中国被盗（丢失）文物信息发布平台”，可对 820 条国家级被盗文物数据进行智能比对；同时已对收藏领域 72 个高敏类目提升发布门槛，要求卖家明确勾选是否具备来源凭证。 对于相关产品体验问题给大家带来的困扰，闲鱼方面深表歉意。后续将尽快加强商品上架提醒和用户确认，避免类似误会再次发生。 据上游新闻此前报道，5 月 30 日，江苏网友顾女士的闲鱼 App 账号的待售主页上，赫然挂着一件陕西历史博物馆的镇馆之宝：唐鎏金舞马衔杯纹皮囊式银壶，标价 6000 元。更令顾女士震惊的是，这场售卖全程由平台 AI 自动配文、定价并发布，作为账号主人的她毫不知情。 顾女士最初怀疑是闲鱼私自读取了手机相册，将照片“偷”去上架。询问平台客服后，对方告知，或是因为这张照片曾被上传至“闲鱼空间”，从而触发了商品上架功能。 另据界面新闻报道，闲鱼客服人员表示：“闲鱼空间是您个人的专属区域，存放通过闲鱼相机发布的照片和商品信息。您可以在闲鱼号中找到‘空间’tab，空间商品上传时默认为宝贝公开可见，照片可能会被推荐到首页或搜索结果中，供其他用户浏览，买家可直接购买。” 该人士表示，照片需要用户主动上传，不操作不会自动上传。后续可在“我发布的”的页面中统一管理。“当其他用户对您的公开照片点赞或评论时，会收到通知。可以在消息 tab‘互动消息’中查看和回复。” 上游新闻报道称，从识别图片到商品正式挂卖的整个链条中，平台未弹出任何明确的“即将上架售卖”等二次确认弹窗，也未有功能验证该件物品是否真实存在于卖家手中。 IT之家最新测试发现，打开闲鱼空间后，只有一个“添加照片”按钮，点击之后会弹出上传照片或拍照功能，用户拍照之后 AI 会自动识别商品，智能生成商品描述并给出参考价格。 如果是选择相册里的照片，目前闲鱼 App 底部会明确提示“发布宝贝”。用户也可以选择“只晒不卖”“仅自己可见”。

所有科技展会都在谈 AI，但在很多时候，AI 仍然停留在大模型、App、办公软件、智能体和云服务里。它足够热闹，也足够抽象，离普通人的真实生活仍然隔着一层屏幕。 5 月 27 日，BEYOND Expo 2026 在澳门正式开幕。 对大家来说，BEYOND Expo 的名声可能还不像 CES、MWC 那样如雷贯耳，但过去几年，它已经成了一个对于亚洲科技产业越来越难绕开的观察窗口。 澳门街头，图片来源：雷科技 本届 BEYOND Expo 2026 在 5 月 27 日至 30 日举行，主题是「AI: Digital to Physical（AI：数实共生）」，覆盖人工智能、机器人、AR/VR/XR、智能出行、医疗健康、消费科技等方向，超过 1200 家科技企业。 比起某一类产品，Beyond Expo 2026 实际上更关心的是这一轮 AI 技术如何从模型、软件、云端，继续进入终端、产业和真实世界，更冷静和理性。 这也是雷科技今年受邀作为官方合作媒体来到现场报道的重要原因。过去几年，我们持续关注 AI 眼镜、机器人、智能硬件、云计算和大模型应用的变化，而 BEYOND Expo 2026 刚好把这些线索放在了同一个展场里。 科大讯飞、乐奇 Rokid、智元机器人、清闲、阿里云、字节、zdeer 左点等，会在这里展示各自围绕 AI 和智能硬件的最新进展。更确切地说，今年 BEYOND Expo 也把议题推到了更具体的问题上，这一点从首日的开幕式和媒体日活动也能看到。 XREAL、普渡畅谈「物理AI」： iPhone 时刻还要等等 开幕式上，两场创始人对话很能代表这届 BEYOND Expo 的气质。一场来自 XREAL 创始人徐驰，另一场来自普渡机器人创始人张涛。一个讲 AI 眼镜，一个讲机器人，看起来是两条不同赛道，底层问题却高度一致：AI 进入物理世界之后，真正的门槛到底在哪里？ 徐驰提到了 XREAL 与 Google 的合作。 右为徐驰，图片来源：雷科技 2024 年 Apple Vision Pro 发布之后，整个行业都看到一个现实问题：头显确实代表了一种未来，但它太贵，也太重。于是行业开始寻找一种更轻、更便宜的替代方案，用更低成本实现接近 Vision Pro 的核心体验。XREAL 在轻量化 AR 眼镜上积累多年，正是在这样的背景下进入 Google 的合作视野。 按照徐驰的说法，演示前谷歌的软件原型一度出现问题，排练时间也不够。XREAL 直接派工程师飞到美国，周一一起解决问题，周二彻底搞定，周三排练，周四 Demo 成功。 全球化不是把产品卖到海外那么简单，也不是把发布会开到国外那么简单。真正进入全球顶级科技公司的合作链条，靠的是技术积累、工程响应、产品交付和一次次现场解决问题的能力。 徐驰对 AI 眼镜的判断也很直接。他认为眼镜就是 AI 最好的载体，虽然手机、电脑、戒指、耳机都可以接入 AI，但眼镜有两个独特优势：它可以全天候陪伴，也可以通过第一视角，甚至是注视点理解用户正在关注什么。 简单来说，眼镜里的 AI 不只是听见用户说了什么，还能看见用户看见了什么，甚至理解用户为什么看向那里，这也是今天 AI 眼镜最大的想象力。 不过徐驰也没有把话说满。如果把 iPhone 诞生看作 1.0，他认为今天智能眼镜行业还在 0.x 的阶段。AI 眼镜确实可能成为下一代终端，但它现在依然要先解决佩戴、续航、发热、显示、交互和内容生态这些非常硬的问题。 另一边，普渡机器人创始人张涛的对话，则更像是给当前机器人热潮泼了一盆冷水。过去一年，人形机器人、具身智能、机器人跳舞、机器人跑步几乎占满了科技展会的聚光灯。但张涛的判断很明确： 人形机器人或者说具身智能的 ChatGPT 时刻还没有到。 右为张涛，图片来源：雷科技 理由是数据。 自动驾驶要做好算法，往往需要 1000 万小时以上的真机数据，而机器人比自动驾驶复杂得多。机器人面对的是更多自由度、更复杂环境和更多长尾任务，可能需要大几千万到上亿小时真机数据，再叠加合成数据、互联网数据和人类视频数据。 而现在，很多机器人公司才刚开始搭建自己的数据基础设施，距离真正的泛化能力还有距离。 更重要的是，他对 ChatGPT 时刻的定义不是实验室效果，而是用户能不能无心理负担地用起来。ChatGPT 之所以成为现象级产品，不只是模型足够强，还因为它用一个聊天工具把大模型交到了普通人手里。 机器人也一样，真正的节点不会来自舞台表演，而是出现一类普通客户能低成本部署、普通用户能自然使用的产品。 热闹和可用之间有一段很长的路。张涛提到，普渡从送餐机器人起步，后来扩展到清洁、配送、工业仓储搬运、人形和四足机器人。它做人形机器人，也不是因为人形更性感，而是因为在一些长尾场景里，专用机器人很难覆盖所有复杂任务。 比如一栋楼或一个仓库的清洁，地面可以交给专用清洁机器人，但台面、立面、栏杆和刁钻角落，可能需要更通用的人形机器人去处理。 从这个角度看，XREAL 和普渡其实在讲同一件事：AI 进入物理世界之后，拼的不是概念，而是产品定义、工程能力和真实场景。眼镜要先戴得住，机器人要先干得动。只有这两件事成立，后面的 AI 才有意义。 AI 硬件爆发的真正门槛不在技术， 在产品力 相比开幕式上的演讲和对话，媒体日更像是 BEYOND Expo 的另一面。这里没有那么多行业的判断，更多是一个个具体产品摆在眼前。它们有些还很早期，有些已经进入量产和销售阶段，但这些产品的共同点是都在试图把 AI、传感器、算法和硬件结合起来，塞进一个更具体的场景里。 VOCCI AI 戒指就把 AI 硬件做得更「轻」。 图片来源：雷科技 现在提到智能戒指，很多人第一反应是 Oura 或 Galaxy Ring 这类健康监测设备，记录睡眠、心率和运动数据。但 VOCCI 的重点更偏 AI 笔记，核心是语音记录、转写和总结。它想解决的是人在会议、采访、商务沟通或突然产生灵感时，能不能不用掏出手机，也能完成一次记录。 这个方向很有想象力，因为它把 AI 的入口变得很自然。戒指始终戴在手上，比手机更近，比录音笔更轻，也比眼镜更不挑人，续航也能做到更长。 造物时代 MAKERA 的消费级桌面 CNC，则是另一种方向。它看起来没有飞行相机那么容易出片，也不像机器人那么自带话题，但它的价值非常清楚：把过去属于工厂、工程师和专业创客的精密加工能力，放到普通人的桌面上。 图片来源：雷科技 过去几年，以拓竹为代表的消费级 3D 打印已经让很多人理解了什么叫桌面制造。但 3D 打印更像是加法制造，一层层把材料堆起来。桌面 CNC 则是减法制造，把一块材料切削、雕刻、加工成想要的形状。MAKERA 想做的事情，就是用更自动化的软件、更友好的流程和更小型化的设备，降低 CNC 的使用门槛。 GEMO AI 智能水光仪代表的是另一个正在升温的方向：AI 美容设备。过去家用美容仪最大的问题是用户不知道怎么用、适不适合自己用、不同肤质该用什么方案。GEMO 的思路，是用 AI 识别、方案推荐和参数调节，把部分专业护理流程转化为家庭设备里的可执行方案。 图片来源：雷科技 这个方向天然有吸引力，事实上现场就有很多女性被它吸引。一方面，很多消费者希望把更多美容护理搬回家；另一方面，AI 可以把复杂流程「封装」成更简单的交互。 不过，美容和医美相关设备不能只看宣传里的智能推荐，真正要看的，是识别是否准确，参数是否安全，耗材和方案是否有验证，普通用户在家误用时有没有保护机制。AI 在这里可以降低门槛，但不能替代安全边界。 还有一款还在开发中的 AI 银龄眼镜，也值得单独一提。相比面向年轻人的 AI 眼镜，面向老年人的 AI 银龄眼镜的需求可能更现实，老人需要看清、听清、记住、导航、提醒、求助，也需要和家人保持连接。 甚至，这一款还与腾讯混元有合作。 图片来源：雷科技 AI 眼镜在这里，更多的定位是一种辅助生活的工具。当然，这个方向也更难。老年用户对复杂交互的容忍度更低，对佩戴舒适度、续航、误识别、售后和价格更敏感。对他们来说，一个 AI 功能偶尔炫酷没有太大意义，关键是紧急时刻能不能可靠工作，日常使用会不会添麻烦。 但 AI 银龄眼镜能不能成立，不取决于它接入了哪个大模型，而取决于它能不能把模型能力收敛成老人真正用得上的几个场景。 同样的，在 Beyond Expo 正式发布的讯飞 AI 眼镜，是一款 40g 全功能 AI 显示眼镜，核心聚焦多场景 AI 翻译、智能提词、会议记录、AI 智能助手。 图片来源：雷科技 讯飞没有先把故事讲到遥远的空间计算，也没有急着替代手机，而是把第一代产品压在了最熟悉也最刚需的商务场景上，满足翻译、会议记录、办公等需求。 这很关键。因为今天不管是 AI 眼镜还是其他 AI 硬件，最重要的问题就是回答它们要解决什么？ 从现场体验来看，讯飞 AI 有一条相对清晰的产品思路：用轻量化解决佩戴门槛，用显示解决低头问题，用多模态降噪解决真实沟通噪声，用翻译解决刚需，再用 GlassClaw 解决办公场景的各种痛点、痒点。 而从 AI 戒指到 AI 眼镜，更多 AI 硬件创业者或许都想明白了 AI 硬件不是简单的「AI + 硬件」，仍然需要「以终为始」，以用户需求为目标，AI 则是实现目标的「时代利器」。 当然，我们也能看到一些产品，比如洗鞋机、按摩放松棒、电刺激眼罩、桌面二次元养成箱、游戏音效外置声卡、智能烹饪调味箱、智能儿童桌面游戏化绘本、氮气咖啡机、亲密关系智能伴侣硬件、模块化灵巧手……要么只是 Demo，要么还没想清楚真正的用户。 图片来源：雷科技 写在最后 AI 离开屏幕之后，到底能为现实世界做什么？这个答案现在还远远称不上清晰。AI 眼镜还没到 iPhone 时刻，具身智能还没有迎来 ChatGPT 时刻，很多 AI 硬件也仍然处在早期探索阶段。它们有想象力，有新奇感，也有短板和现实的体验门槛。 但这也正是 BEYOND Expo 的价值。它不是只把成熟答案摆出来，而是把一批正在寻找答案的人和产品放到一起。创始人在台上谈终局，创业团队在展台上交出样机，媒体和观众则在现场判断这些东西到底有没有必要存在。 AI 从 Digital 走向 Physical，不会因为一句主题口号就自然发生。它需要更好的硬件、更低的门槛、更明确的场景，也需要一次次不那么完美但足够真实的产品试错。至少在澳门的第一天，我们已经看到了这些试错正在发生。

人形机器人终于要闯进A股了。 6月1日消息，上交所上市审核委员会召开2026年第31次上市审核委员会审议会议，审议结果显示，宇树科技股份有限公司首发符合发行条件、上市条件和信息披露要求。这意味着，宇树距离上市更进一步了。 根据宇树招股书（上会稿），本次宇树IPO拟募资42.02亿元。若按不低于10%公开募股比例，其初始发行市值将达到420亿元。募资资金将用于智能机器人模型研发、机器人本体研发等4个项目，其中一半用于机器人模型研发。 作为备受关注的人形机器人公司，宇树科技IPO进程相当高效，今年3月20日宇树IPO获受理，6月1日过会，从获受理到顺利过会仅用时73天，相较长鑫科技的148天缩短了一半时间。 若后续上市进程顺利，宇树将成为A股第一家人形机器人公司。根据王兴兴直接及间接持股33.36%，王兴兴个人身家或超140亿元。 1 今年是宇树成立第十年，也是王兴兴在机器人赛道走过的第十年。选择这条路，既是王兴兴的兴趣爱好，也离不开他的商业远见。 1990年，王兴兴出生于浙江余姚的一个普通家庭，从小就梦想成为一个科学家，读书时的偶像是牛顿、爱因斯坦。初中时他就尝试自制微型涡轮喷气式发动机，大一时用200元造出了一个小型人形机器人。 2016年，从上海大学硕士毕业的王兴兴入职了大疆，不过几个月后，王兴兴就辞职创业，成立了宇树科技。 浙江宁波人历来会做生意，后来王兴兴在接受《扬声》采访时也提到过这一点：“浙江宁波这边做生意的思想，还是更加深入一些。” 王兴兴看得很清楚，像汽车这种更为成熟的行业，一个学生想去做完全不可能。一个新兴领域，是年轻人值得尝试的一个领域，成熟度没那么高，竞争没那么激烈。 四足机器人就这样成了王兴兴创业的首选。早在研究生期间，王兴兴便凭借四足机器人原型机XDog，在上海一场赛事中获得二等奖及8万元奖金。后来，XDog成为宇树机器狗的雏形，这8万元也成了王兴兴创业的启动资金。 然而，刚创业时，王兴兴极为焦虑，刚把工作给辞了，投资人的钱还没到位，手头上没有资金。公司成立两三个月后，才跟家里人说。 为了拿到投资，王兴兴在深圳待了一个月，最后才谈下了尹方鸣200万元的投资。在之后的几年里，尹方鸣陆续将自己的股权转让了出去。 创业之路当然不易，尤其是拉投资这件事。2017年乌镇世界互联网大会上，王兴兴带着四足机器狗原型Laikago，在雷军、王兴等互联网企业家面前表演。结果机器狗在门槛边被绊倒，当场死机，场面一度尴尬。 王兴兴自然没能拿到在场互联网企业家的投资。直到四年后，宇树才拿到了雷军的顺为资本的投资。2021年，顺为资本领投宇树机器人的A轮融资，之后又跟投一轮。 2026年3月，雷军还在小米发布会上现场感谢王兴兴，“谢谢你在五年前给了我们一个投资宇树的机会。” 虽然雷军是第一个投资王兴兴的互联网企业家，但是背后的最大赢家却是美团创始人王兴。过去几年，雷军将持有的部分股份陆续转让，其中一部分转让给了美团，最终美团成了宇树最大的外部股东，持股9.6488%，而雷军关联公司Astrend IV持股4.4245%。 从四足到人形，宇树的每一步都踏在了关键节点上。 很早之前，王兴兴就意识到人形机器人赛道还不成熟，所以聚焦于四足机器人，在四足机器人领域有近70%的全球市场份额。直到2023年AI技术的快速发展，王兴兴才下场做人形机器人。 当时下场做人形机器人的创业者并不少，比如彭志辉在2023年初创立智元。宇树和智元发布各自第一款人形机器人的时间仅相差三天。 但王兴兴却走得比其他人都快，一是因为有四足机器人的经验，再者他遇到了自己的贵人张艺谋。 2024年年中，张艺谋团队找到王兴兴，合作项目《澳门2049》，要求人形机器人全自动跳舞。这次合作让央视春晚导演组注意到他，最终才有了2025年春晚上由张艺谋执导的《秧bot》，宇树机器人转手绢的名场面传遍全国。 这一年春晚让宇树迅速出圈。2025年，宇树人形机器人出货量超过5500台，营收达16.99亿元，同比增长333.42%；净利润为2.78亿元，同比增长192.63%。 春晚过后，王兴兴还和任正非、王传福、雷军等企业家一起出席了2月份的民营企业座谈会，成为那场座谈会上最年轻的企业家。 宇树的发展也被按下了加速键。在融资方面，引入了腾讯、阿里等互联网巨头。同时也加速了科创板上市步伐，2025年7月，宇树启动上市辅导，四个月后辅导完成；2026年3月，宇树IPO申请获得受理。5月25日，宇树向上交所递交科创板IPO上会稿，于6月1日过会。 2 在人形机器人赛道，宇树毫无疑问是佼佼者。首先，它实现了大规模量产，2025年出货量为全球第一；其次，宇树实现了盈利，2025年净利润达2.78亿元。 但是要知道，人形机器人赛道竞争正变得激烈，生意已经没有那么好做了。正如王兴兴当初的判断：如果一个行业有很强的竞争对手，你再去做，成功率肯定低很多。 即便宇树已经是领军者，这条赛道也还远未成熟，但是他的竞争对手已经不少了。《2025年人形机器人市场研究报告》显示，2025年，中国人形机器人整机企业数量超过140家。 如今的赛道里挤满了各行各业的翘楚：有来自智能驾驶领域的人，有来自互联网大厂的人，还有高校教授下场创业。他们带着昔日光环，拿到数亿元大额融资。目前，行业内已有十数家估值破百亿的独角兽。此外，理想、小鹏、小米等车企也带着资金、技术和资源下场造人形机器人。 2026年的春晚，宇树不再是唯一亮相的机器人，与它同台演出的还有另外三家。这一年，宇树从春晚获得的红利已不如去年那样明显。 宇树招股书显示，2026年一季度，宇树营收为4.2亿元，同比增长68.49%，而上年同期同比增长为332.64%；净利润为5001万元，相较上年同期的9560万元，同比下降47.69%。 图源：宇树招股书 也就是说，通过春晚，宇树的机器人确实卖出去很多，但增量已不及2025年一季度。对于营收增速放缓，宇树在招股书中解释称，是由于营收基数已大幅提升、行业热度逐步缓和及市场竞争日趋激烈。 而这份“增收不增利”的背后，则是销售费用大增导致。宇树解释，利润指标的下滑主要系一季度研发费用、销售费用等期间费用同比增幅较大所致。其中，研发费用同比增加3832万元，销售费用也因为登上央视春晚等平台而明显增加。 作为一家机器人公司，研发投入增长实属正常。真正值得关注的是上春晚等销售费用的增长，这意味着宇树虽然获得了满堂彩，但是付出的代价也更大了。而随着未来更多人形机器人走向大众视野，这种趋势可能会持续加重。 以智元机器人为例，2026年3月底，智元已经实现第10000台机器人量产下线。这意味着，智元从5000台到10000台量产，仅用了3个多月。其创始人邓泰华甚至喊出今年要实现数万台量产，以及明年实现百亿营收的计划。 此外，还有来自海外同行的竞争。要知道，宇树有四成营收来自于海外。以特斯拉为例，特斯拉的第三代人形机器人Optimus将在2026年夏季启动生产。这将是一个不容忽视的对手。 这些都是宇树不得不去面对的问题。 放在整个行业中来看，宇树也还有很长的路要走。目前，全球最大的人形机器人公司Figure AI估值约为390亿美元，若按照宇树420亿元人民币估值来看，宇树估值尚不及前者1/6。 原因之一自然有市场因素；另一方面则是技术的投入，Figure AI自研具身智能大模型，机器人已经实现自主决策来干活，而非依赖摇操，这一点宇树并没有做到很好。 过去几年，宇树的研发投入并不高。2023年至2025年，宇树研发费用累计约2.6亿元。仅2025年这一费用约为1.4亿元，占营收8.53%。和同行相比，这一研发费用率明显偏低。2025年，优必选、越疆、云深处等企业研发费用率在23%至26%之间，是宇树费用率的3倍。 王兴兴也曾说过，“我们公司对AI的投入还是比较克制的，因为确实太烧钱了，我们还是相对来说克制一些。” 但是，具身智能的核心竞争力是具身智能模型。行业内，一些尚未大规模量产的公司，之所以估值破百亿、两百亿，正是因为在“大脑”层面取得了突破。因此，具身智能模型的进展，也是未来估值能否被进一步拉高的关键因素。 3 王兴兴显然已经意识到了这一点。最近一年，在多个场合，王兴兴都表达了具身智能的重要性。 今年1月《扬声》的访谈中，王兴兴就说：“谁能把机器人用的大模型做出来，谁就是全世界最厉害的 AI 公司和机器人公司，我觉得完全足够拿诺贝尔奖。” 宇树也已经开始加大在具身智能模型上的投入。在WMA模型与VLA模型上，去年9和今年1月，宇树开源发布了通用WMA模型“UnifoLM-WMA-0”与通用VLA模型“UnifoLM-VLA-0”。 就在一周前，宇树又发布了WVLA2.0具身智能大模型，在外部干扰环境下，机器人无需远程操控，全自主运行完成了物品归置、分类收纳等操作。 未来，宇树对具身智能大模型的投入也将会加大。招股书显示，宇树拟募资42亿元，其中一半将用于具身智能大模型的研发。 显然，偏“硬件”的宇树，正在加速补上“具身智能”这块短板。 不过，要实现真正的通用智能，还需要时间。让人形机器人真正走进人类生活，仍有很长一段距离，这是宇树无法绕过的关卡，也是宇树的终极目标。 过去十年，宇树一路走来，我们发现王兴兴始终遵循一条重要的原则：在合适的时机做合适的事情。 创业之初，他选择了一个国内尚处空白的新兴领域四足机器人，带着宇树做到了全球市场份额的第一。有了基本盘后，时机也成熟了，王兴兴切入人形机器人赛道，将产品卖给高校、科研机构等，通过量产撑起了营收。如今，人形机器人已是宇树的第一收入来源；更重要的是，宇树也赚钱了，人形机器人的毛利率高达62.91%。 或许，这一切源于一个浙江人的创业观。王兴兴曾在采访时直言：创业本身就是个生意，不能只靠烧投资人的钱，生意跑起来，公司基本不会死掉。 如今，王兴兴让宇树的生意跑起来了，甚至即将敲响上交所的锣声。但是IPO不是终点，接下来，宇树要面临的新考验是：如何在真实环境中解决一个真实问题？ 这也是王兴兴的梦想。在招股书《致投资者的声明》结尾处，王兴兴写道：“让我们一起实现人类最终极的梦想AGI！”