凤凰网科技讯 6月12日，金山云官网发布公告：因全球AI算力需求攀升，硬件成本上涨，将对部分产品价格进行调整。AI算力相关产品服务价格上调约15%-50%，文件存储相关产品服务价格上调约30%-50%，具体规格及价格以控制台计费说明为准。 官方称，调整将于北京时间2026年7月12日00:00:00起生效。存量订单在当前计费周期内不受影响，新价格在下一个计费周期开始时适用。 据了解，金山云今年Q1营收27.0亿元，同比增长37.2%；季度内，公有云实现收入20.0亿元，同比增长47.5%。

凤凰网科技讯 6月12日，立讯精密(002475.SZ)公告称，公司发行境外上市外资股(H股)并在香港联交所主板上市的申请已获中国证监会备案。根据备案通知书，公司拟发行不超过4.41亿股境外上市普通股。该事项尚需取得香港相关监管机构批准，存在不确定性。

马斯克远程敲钟 凤凰网科技讯 北京时间6月12日，美国当地时间周五，SpaceX正式在纳斯达克上市，股票代码“SPCX”。由于这笔IPO创下了融资纪录，是史上全球最大上市交易，因此全球瞩目。 SpaceX此次IPO发行价为每股135美元，发行5.556亿股股票，募资750亿美元，是此前2019年沙特阿美公司294亿美元上市融资纪录的两倍多，估值达到1.77万亿美元。SpaceX还授予承销商超额配售权，允许其按IPO发行价额外购买8330万股股票。若超额配售权被全部行使，此次IPO融资总额将增至约860亿美元。 马斯克并未前往纽约，而是留在得州总部。在SpaceX股票开始交易前，埃隆·马斯克(Elon Musk)先是发表了一段讲话，随后进行了远程敲钟。 SpaceX上市首日开盘大涨29%。 此前，马斯克的母亲梅耶·马斯克(Maye Musk)率先现身纳斯达克，成为首位被媒体拍到抵达现场的马斯克家族成员。这个家族与马斯克关系密切，他的弟弟金巴尔·马斯克(Kimbal Musk)是特斯拉董事会成员。 据《华尔街日报》报道，敲钟仪式结束后，SpaceX的股票不会立即开始交易，通常要到当天晚些时候才会开始交易，因为牵头IPO的承销商通常希望在开盘前为约10%的发行股份撮合买卖双方，以抑制波动。对于SpaceX来说，这大约是5500万股股票，价值约75亿美元。 由于IPO前入股的投资者在一段时间内受到锁定期限制，因此在需求旺盛的IPO中，要从认购了股票的投资者中找到愿意抛售的人可能需要时间。知情人士透露，即便订单撮合比例低于常规水平，SpaceX的承销商可能也会提前启动交易，以确保该股在上市首日有数小时的交易时间。(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”。

凤凰网科技讯 6月12日，继京东之后，淘宝闪购今天傍晚通过官微回应某公司雇佣小笨文化等机构长期造谣抹黑同行企业被公安机关破获一事。 淘宝闪购称，一段时间以来，某公司雇佣成都小笨文化等机构，通过炮制虚假信息，对淘宝闪购、京东外卖等企业进行了有组织、系统化、全方位的抹黑与造谣攻击。“这种做法扭曲了市场竞争的本来面目，更触及了法律的红线，相信法律一定会给予制裁。抹黑、谣言，伤害的从来不只是一家公司，而是商业生态的健康、行业创新的勇气，最终受损的，是整个社会赖以运行的信任基石与法治秩序。” 本月8日，京东官方称，京东外卖等业务及京东创始人长期遭受大量有组织、有预谋的恶意抹黑和造谣攻击。某幕后抹黑公司雇佣小笨文化等机构，对京东进行了长时间、全方位、系统性的造谣攻击，经公安机关依法侦办，小笨文化等造谣抹黑者已受到法律惩处。

凤凰网科技讯 6月12日，沐曦集成电路（上海）股份有限公司今晚发布公告，称其第一届董事会第二十五次会议审议通过了《关于公司首次公开发行H股股票并在香港联合交易所有限公司主板上市的议案》及相关方案。 公告中确认，为满足业务发展的需要，进一步提升治理水平和核心竞争力，深入推进全球化战略，拟发行境外上市外资股（H股）股票并申请在香港联交所主板挂牌上市。 沐曦股份表示，募集资金扣除发行费用后，将用于新一代通用GPU产品研发和商业化、MXMACA软件生态建设、产业链投资及并购、营销及销售体系建设、补充日常经营所需的营运资金及其他一般公司用途等。 公开资料显示，沐曦股份于2025年12月17日在上海证券交易所科创板上市，是一家国产高性能通用GPU芯片企业，产品覆盖智算推理、训推一体和通用计算、图形渲染及科学计算等多个领域。 据了解，沐曦股份2025年实现营业收入16.44 亿元，同比增长121.26%；截至2025年末，GPU产品累计销量超过5.5万颗，产品已部署于10余个智算集群。进入2026年，公司增长势头延续，一季度实现营业收入5.62亿元，同比增长75.37%。

凤凰网科技讯 6月12日，月之暗面Kimi发布并开源Kimi K2.7 Code编程模型。官方表示，内外部基准评估显示，Kimi K2.7 Code相比K2.6模型显著提升了长上下文编程场景的指令遵循能力、长程编程任务的性能表现，并且大幅改善了在长程任务中的过度思考倾向，平均token消耗减少30%。 在评估代码能力的内外部基准测试中，K2.7 Code相比K2.6性能显著提升：Kimi Code Bench v2提升21.8%、Program-Bench提升11%、MLS Bench Lite提升31.5%。 在评估Agent自主化执行能力的Kimi Claw 24/7 Bench、MCP Atlas和MCP Mark Verified基准测试中，性能提升10%左右。 K2.7 Code即日起通过Kimi API开放平台和Kimi Code Plan提供服务。1M token标准输入和输出价格与K2.6一致（6.5元和27元），缓存输入价为1.3元。此外，6月15日将推出K2.7 Code高速版，输出速度约为普通版5-6倍（常规场景约180 token/s，短上下文达260 token/s），定价为普通版的2倍。

IT之家 6 月 12 日消息，小米 MiMo 开放平台发布公告，宣布将于 2026 年 6 月对 MiMo-V2 系列的部分模型进行正式下线处理，并推动开发者向性能更强的 V2.5 系列迁移。 IT之家注意到，此次调整涉及 mimo-v2-pro、mimo-v2-omni、mimo-v2-flash 以及 mimo-v2-tts 共四款模型，相关的时间安排与替换规则已通过官网进行公示。 根据公告内容，上述模型的最终下线时间统一设定为北京时间 2026 年 6 月 30 日零时。届时，旧版本模型名称将彻底失效，继续调用旧模型 API 的请求将收到报错信息，开发者须在此之前完成模型名称的替换与业务适配。 在此之前，平台还设置了“系统替换时间”作为过渡缓冲：自该时间点起，对旧版本模型的调用请求将被自动路由至对应的新版模型，并按新版定价体系计费。 具体来看，mimo-v2-pro 与 mimo-v2-omni 的系统替换时间均为北京时间 2026 年 6 月 1 日零时，前者将被自动路由至 mimo-v2.5-pro，后者则将切换至 mimo-v2.5。官方表示，这两款模型的 API 参数可完全适配，迁移过程基本无需额外调整。 mimo-v2-flash 与 mimo-v2-tts 系统替换时间均为北京时间 2026 年 6 月 18 日零时，届时调用 mimo-v2-flash 的请求将自动指向 mimo-v2.5，调用 mimo-v2-tts 的请求则路由至 mimo-v2.5-tts。 在语音模型方面，mimo-v2-tts 切换至 mimo-v2.5-tts 时涉及音色的重新映射。新模型不再沿用原有的音色体系，而是根据集群地域进行差异化映射 —— 在中国集群中，mimo_default 被映射为“冰糖”；在其他集群中，则映射为“mia”。

IT之家 6 月 12 日消息，全球 PC 零组件供应链的紧张局势仍在持续，而大家普遍关心的内存涨价现象迟迟不见缓解。 据中国台湾《经济日报》今日报道，微星董事长徐祥 6 月 11 日在股东会后接受采访时表示，内存原厂当前仅按月告知供货数量与价格，导致品牌厂商的供货能见度仅一个月，但 CPU 缺货问题有机会在第 2~3 季度缓解。 徐祥指出，内存价格在 2026 年第一季度大幅攀升，已深刻扰动 PC 产业链的正常运行。受内存短缺波及，英伟达向 OEM 合作伙伴供应的游戏 GPU 芯片数量在第一季度下降了约 30%，使得行业内“价格战”压力有所缓解。同时，渠道商因预期内存持续上涨而提前拉货，使得上半年品牌电脑出货量下滑幅度有限，叠加第二季度以来终端产品单价回升，部分品牌的营收与净利润反而逆势上涨。 徐祥指出，第二季度市场存在明显的过渡期特征。他表示，市场上仍有部分在涨价前备货的库存产品作为支撑，消费市场客户对涨价后的新品普遍持观望态度，尤其在电竞领域，客户并未迅速接受新的价格。 徐祥预期这一状况将在进入第三季度后发生变化，届时随着库存产品消化完毕，终端消费者对新价格的真实接受度才会完全显现。微星总经理黄金请此前已表示，2026 年可能是 PC 行业“最严峻的一年”，电竞产品线将面临 15% 至 30% 的价格上调压力。 内存供应的不确定性是当前行业面临的核心挑战。徐祥透露，目前内存原厂的供货模式为逐月更新，厂商无法预知下个月的供货情况及价格，品牌厂商因而无法精准掌控供货量与成本，业务接单需随时与客户重新议价，客户也需要较长时间评估是否接受新报价。 他举例称，一条 16GB 消费级内存的价格已从过去的 40 多美元暴涨至 200 美元（IT之家注：现汇率约合 1358 元人民币）以上，而且即便高价也难以保证足量采购。服务器领域受影响更为严重，一台服务器需搭载数十条内存，若单条价格上涨数百至上千美元，整机成本将大幅攀升，客户必须重新评估预算。 除内存外，CPU 的供应也在过去半年经历了紧张周期。徐祥解释称，AMD 此前因全力投入服务器业务，导致 PC 端的 CPU 供应受到一定影响，目前正逐步提升 PC 产品的供货优先级，相关状况在第二季度已有改善成效。英特尔方面则预计其 CPU 供应量将在第三季度显著拉升，有望降低对传统旺季的冲击。 从整体市场看，微星专注的 DIY 市场受多种因素综合影响，2026 年预估下滑幅度超 20%，消费类 PC 市场的下滑幅度约在 10% 至 20% 之间。不过，徐祥也指出，虽然销量萎缩，但产品单价的提升有助于稳住毛利率，同业也多以严控毛利率的策略应对，避免陷入价格内卷。 微星 2026 年第一季度财报显示，其营收结构已出现明显变化，单季 EPS 达 4.04 元，毛利率回升至 15%。展望后续市场走向，徐祥给出了一个清晰的时间窗口：PC 行业是否会因涨价而抑制需求，答案将在第三季度逐步揭晓。

马斯克 凤凰网科技讯 北京时间6月12日，SpaceX在周五正式登陆纳斯达克，CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)在敲钟仪式前对员工表示，他最初以为SpaceX成功的概率不到10%。 马斯克周五并未前往纽约，而是留在了SpaceX得州总部进行了远程敲钟。在敲钟仪式前，他先向员工发表了一段讲话。 “很难相信，这家最初在埃尔塞贡多一个仓库里起步的小公司，如今竟要以史上最大IPO的规模上市，”他对聚集在办公室的员工说，“如果当年有人告诉我会发生这种事，我一定会说：SpaceX能成功的可能性连10%都不到。” “我们希望，无论谁想去月球、火星，或太阳系中的任何地方，甚至未来某一天去到太阳系以外，我们都能带你过去。这绝非少数专业宇航员的专属特权，我是说你，真的就是你，无论是谁正在看我讲话，SpaceX都希望把你送上月球、火星，最终甚至更远的地方。”他表示。 以下为马斯克演讲全文： 坦白讲，这确实令人难以置信。这家最初在埃尔塞贡多一间仓库里起步的小公司，如今即将完成史上规模最大的IPO，正式挂牌上市。 回首过往，如果当初有人告诉我公司能取得今天的成就，我一定会觉得那是异想天开。我当时甚至认为这家公司注定会失败。实不相瞒，我曾预估SpaceX成功的概率不足10%。我也曾向旁人坦言：我们大概率会失败，但即便如此，依然要放手一搏。因为如果没有新兴企业投身航天领域，人类将永远无法真正迈向星际文明。尽管其他航空航天企业也能制造出优质的火箭，却鲜少去深耕那些能让人类实现多星球生存、让《星际迷航》中的科幻愿景照进现实的核心技术。 我们致力于将书中那些精彩纷呈的科幻未来化为现实。这正是SpaceX的初心所在：褪去科幻的虚幻滤镜，为全人类构筑一个璀璨且充满希望的未来。 我们期许，未来每一个心怀向往的人，都能登陆月球、奔赴火星，畅游整个太阳系，甚至探索更深远的星际空间。这绝非少数专业宇航员的专属特权。此刻正在观看这场直播的每一个人，未来都有机会踏足月球、登陆火星，最终飞向更广袤无垠的宇宙深处。依托SpaceX这支顶尖的优秀团队，我坚信这一目标必将实现。 我时常在思考：地球上永远存在着各式各样的难题，总有诸多亟待改善和解决的困境，这些固然是我们理应全力以赴去攻克的任务。但与此同时，人类同样需要那些能够寄托未来憧憬的事物，它能让我们在每个清晨都满怀期待地醒来，迫切地想要见证下一段精彩。而这，正是SpaceX渴望带给全人类的未来。(作者/箫雨、于雷) 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”。

凤凰网科技讯 6月12日，华尔街名嘴、美国CNBC知名财经主持人吉姆·克莱默(Jim Cramer)周四表示，他担心SpaceX的股价在上市后涨得太高、太快。 克莱默 “明天(周五)这个时候，如果情况真的失控，我们或许会迎来新的冠军、新的全球市值最高股票：SpaceX。”克莱默表示，他是CNBC《疯狂金钱》节目主持人。 SpaceX将在美国当地时间周五正式登陆纳斯达克。该公司已在周四确定IPO发行价为每股135美元，创纪录融资750亿美元，估值达到1.77万亿美元。 此次IPO需求极其旺盛，据称获得了四倍超额认购。尽管这种火爆需求通常被视为利好，但克莱默警告称，过高的需求本身也可能带来问题。 在他看来，最理想的IPO通常是在发行价基础上温和上涨开盘，随后以较为有序的方式交易。而SpaceX面临着一种特殊局面：机构投资者的强劲需求、散户投资者的狂热追捧，以及未来指数基金被动买入。这些因素叠加在一起，可能推动SpaceX股价在开盘后迅速大幅上涨。 克莱默指出，他尤其担心的是，大量缺乏经验的投资者会使用市价单而非限价单进行交易，这可能将股价推至不可持续的水平。“这些就像是新型的、无制导的导弹，根本无法控制。”克莱默说道。 克莱默表示，如果足够多的买家同时涌入，SpaceX的市值可能在短时间内达到甚至超过全球最大上市公司的水平。但他警告称，这类行情往往难以善终。 “4万亿至5万亿美元市值真的有可能出现吗？或许会有那么几分钟，就像用鱼叉钩住一条大马林鱼所需的时间一样短，”他表示，“那当然是一条了不起的大鱼，但如果不能迅速把它制成标本挂起来，它很快就会臭气熏天。” 克莱默还提到了2025年7月上市的Figma以及今年5月上市的Cerebras。他表示，这些IPO在上市初期都曾一路上涨，但随后进入了“漫长的下跌过程”。 克莱默总结道，IPO目标不应该是首日暴涨的惊艳表现，而应是一次受控上市，让股票能够随着时间逐步积累价值。“我们希望交易是可控的，否则可能会是灾难性的。”他说。(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”。

IT之家 6 月 12 日消息，商汤科技今日宣布开源商汤日日新 SenseNova U1 系列新成员 —— U1-8B-MoT-Interleaved图文交错增强版模型。 官方表示，该模型面向图文交错创作与生成（Interleaved Generation）场景进行了专项强化，更好地支持绘本、故事书、多页 PPT、图文教程等连续内容创作，解决传统多模态模型“多轮生成后角色形象飘移、画风断裂、图文脱节”等痛点。 据介绍，该模型核心升级主要体现在四个方面： 叙事一致性与角色连贯性大幅提升：模型显著提升了长周期创作中的叙事连贯性、角色一致性与画风统一性。故事线在整个生成过程中被严格遵循，人物形象从第一页到最后一页均保持高度一致； 图文对应关系增强，告别“图文脱节”：经过专项训练，模型大幅改善了图像内容与文字描述之间的语义对齐能力。生成的画面能更准确地呈现文本所描述的复杂场景、动态动作与物体间的空间关系； 视觉质量与 Artifact 明显改善：针对人物结构、文字渲染、页面排版等高频高难区域进行了定向优化，显著降低了生成物中的视觉瑕疵（Artifact）； 全新能力：多页 PPT 自动生成：新版本首次支持了多页 PPT 自动生成能力。模型能够智能从输入内容中提取要点，自行完成排版设计与文字渲染。

智东西 作者 | 陈骏达 编辑 | 云鹏 史上最大IPO，终于尘埃落定。 智东西6月13日报道，就在刚刚，马斯克旗下的商业航天、通信与AI巨头SpaceX成功登陆纳斯达克并正式开始交易，代码为“SPCX”。SpaceX发行价为每股135美元（约合人民币913元），开盘价报174美元（约合人民币1176.83亿元），较发行价上涨29%。 截至美东时间6月12日上午11点56分，其最新股价为167.59美元（约合人民币1133.48元），总市值为21939亿美元（约合人民币14.84万亿元），空降美股市值排行榜第7位，位于台积电和博通之间。 本次SpaceX发行约5.556亿股，募资总额750亿美元，超额配售权若全额行使，其募资总额或达862亿美元。 SpaceX是马斯克的第二家上市公司，马斯克没有选择前往纳斯达克敲钟，而是在SpaceX总部Starbase与员工一起庆祝这一时刻。马斯克在总部员工面前发表了简短而激昂的讲话： 其他商业航天公司虽然也能建造不错的火箭，但他们并没有以实现多行星生活的技术作为终极目标，创造像《星球大战》电影里那样的未来，让那些令人兴奋的、科幻小说般的未来成为现实。 而这正是SpaceX的使命所在——将科幻变为现实，为每一个人创造激动人心、充满启发的未来。我们希望能把任何想去月球的人、想去火星的人、想去太阳系任何地方的人，甚至未来某一天想去太阳系以外的人，都送到那里。不只是少数宇航员，而是你，真真切切的你。 地球上总会有问题，总会有我们希望改善的地方，也总会有需要我们去解决的难题。我们应该去解决它们。但同时，我们也需要有让人对未来充满期待的事物，让你清晨醒来感到欣喜，让你迫不及待想看到接下来会发生什么。而这就是SpaceX希望带给你的未来。 彭博亿万富豪实时排行榜的数据显示，马斯克目前身价已经来到9710亿美元（约合人民币6.56万亿元），已接近成为全球首位资产达到万亿美元的富翁。其身价相当于5.7个黄仁勋，或者4.8个扎克伯格，在该榜单排名第二的谷歌创始人Larry Page，离马斯克还有6670亿美元的差距。 与国家的GDP相比，马斯克的身价大致相当于南非2025年GDP（4263.8亿美元）的两倍。南非也是马斯克的出生地。 成立于2002年的SpaceX，是全球唯一一家在航天、通信和AI领域打造软硬件一体化基础设施的企业，也是轨道发射服务的全球龙头企业。 ▲SpaceX总部Starbase SpaceX以商业航天业务起家，美国联邦政府是其最大客户，2025年与美国政府的订单占SpaceX总营收的20.9%。自2023年以来，SpaceX每年为全球发射的入轨质量（火箭发射时成功送入预定轨道的有效载荷重量）占比超过80%，其Falcon系列火箭的任务成功率超过99%。 通信方面，SpaceX正运营约9600颗低轨卫星，占全球可控卫星的75%。其网络服务Starlink（星链）的用户达1030万人，并在2025年为SpaceX带来113.87亿美元（约合人民币xxxx亿元）的营收，占该公司当年总营收的60.9%，是其最大的“现金牛”。 AI方面，SpaceX今年年初收购了马斯克旗下的xAI，目前拥有自研大模型家族Grok，并对外提供AI算力基础设施服务。Anthropic、谷歌等均为其客户，这两家企业与SpaceX签订了每月合计超20亿美元的算力大单。 一、成立已满24年，营收猛增但巨亏 SpaceX已经成立超24年。2010年，该公司在商业航天领域取得重大进展，实现Falcon 9火箭的商业首飞。此后，SpaceX拿下国际空间站货运与载人大单，并逐步研发轨道级火箭助推器复用技术，逐步确立了其在商业航天赛道的头把交椅地位。 2019年，SpaceX开始部署大规模低轨宽带卫星星座Starlink，相关业务增长迅猛。2024年，SpaceX还开始部署具备卫星直连手机功能的Starlink Mobile卫星群，能让普通手机在没有地面信号的区域直接连接卫星，实现短信、通话和上网等通信功能。 2026年初，SpaceX于2月2日正式收购xAI，将AI整合为公司的三大核心部门之一。目前，SpaceX的AI业务拥有超1GW的算力，而其拥有的社交媒体平台X（原推特）拥有5.5亿的月活用户。 财务方面，SpaceX在2023年至2026年第一季度的业绩呈现出营收持续扩张，但盈利状况剧烈波动的特征。 SpaceX营收从2023年的103.87亿美元逐年攀升，2024年增长至140.15亿美元，并在2025年达到峰值186.74亿美元；2026年第一季度实现营收46.94亿美元。 然而，净利润并未与营收同步增长，除2024年实现7.91亿美元的短暂盈利外，其余报告期均处于大幅亏损状态，2023年净亏损46.28亿美元，2025年亏损扩大至49.37亿美元，2026年第一季度录得亏损42.76亿美元。 ▲SpaceX 2023年-26Q1营收、净利润、研发开支变动（智东西制表） 这种亏损与同期研发开支的显著增长密切相关，研发投入从2023年的21.05亿美元，增加至2024年的34.64亿美元，并在2025年大幅跃升至86.43亿美元；2026年第一季度研发开支为35.14亿美元。 具体到业务层面，2023年-2026年第一季度，通信部门的爆发式增长最为抢眼。其营收从2023年的38.69亿美元（占总营收37.2%）猛增至2025年的113.87亿美元（占比高达60.9%）。到了2026年第一季度，该部门的营收占比更是进一步扩张至69.4%。 在通信部门的内部构成中，“消费者”业务线是增长主力，从2023年的28.17亿美元大幅增长至2025年的72.08亿美元；“企业与政府”板块也同步实现了稳健扩张。 ▲SpaceX 2023年-26Q1各业务部门营收构成（智东西制表） 相比之下，太空部门虽然保持着稳定的业务体量，但其占总营收的比例呈现出持续萎缩的态势，从2023年的34.2%一路下滑至2026年第一季度的13.2%。 与此同时，作为新兴业务的AI部门在2025年实现32.01亿美元的营收，并在2026年Q1实现了8.18亿美元的收入，占SpaceX总营收比例稳定在17%至18%左右，其中“AI解决方案与基建（xAI）”的份额呈现出稳步提升的趋势。 从现金流量表来看，SpaceX投资活动现金流远超经营活动现金流，前者在2025年达到195.75亿美元，2026年一季度单季就达到167.24亿美元，远超经营流入现金流。为弥补缺口，SpaceX在2025年全年进行了263.50亿美元的融资，2026年一季度为71.25亿美元，公司主要依靠外部融资支撑激进扩张。 SpaceX资本支出数据印证了这一趋势：总资本支出从2023年的44.15亿美元激增至2025年的207.37亿美元，2026年一季度已达101.07亿美元。 SpaceX AI业务的资本支出增长最猛，从2023年的4.63亿美元飙升至2025年的127.27亿美元，2026年一季度单季就达到77.23亿美元，占据总支出的大部分。 总体来看，SpaceX正处于以AI为核心的巨额投资扩张阶段。 二、构建太空-通信-AI技术闭环，客户涵盖美国政府、谷歌、Anthropic 截至2026年3月31日，SpaceX全球拥有超过22000名全职员工。SpaceX对技术人才的筛选标准极为严苛，2025年该公司工程师职位的录取率低于2%。 核心技术方面，SpaceX在太空运输领域依然保持商业航天行业绝对的领先地位。SpaceX于2015年首次实现轨道级火箭助推器的垂直着陆，2017年实现重复飞行，截至目前，Falcon 9助推器已展示出单枚飞行34次的能力。 ▲Falcon 9 SpaceX自研的猛禽发动机则是支撑其未来深空任务的核心动力，主要应用于SpaceX的星舰。 ▲星舰 在通信领域，Starlink星座拥有超过23000条激光链路，形成空间动态网格网络，使数据能够绕过地面基站直接在卫星间路由，大幅降低延迟并提高全球覆盖能力。 SpaceX还实现了消费级电子束指向天线的大规模量产，自2022年以来，相控阵用户终端的套件成本已降低了约59%，为消费者市场的渗透降低了成本障碍。 ▲StarLink终端 在AI领域，xAI与X平台的业务融合正在形成强大的计算与模型能力。SpaceX建立了COLOSSUS和COLOSSUS II两大AI训练中心，成为全球首个部署一致性吉瓦级训练集群的公司。通过与特斯拉及英特尔合作，SpaceX计划实现逻辑与存储芯片的自主设计、制造与封装垂直整合，目标年产1太瓦计算硬件。 ▲COLOSSUS SpaceX在此前公开的招股书中披露了部分客户与供应商情况。 在客户方面，美国联邦政府（客户A）是SpaceX最重要的客户，2025年贡献了约20.9%的总营收，主要包括NASA的国际空间站货运与载人任务，以及国防部的相关合作。 在商业领域，SpaceX的客户分布于航空航海、电信和企业等多个行业。 在AI领域，SpaceX主要依托原xAI的AI算力基础设施对外提供算力服务。Anthropic目前已与SpaceX签署每月12.5亿美元的算力服务合约，而谷歌也与SpaceX签订了每月9.2亿美元的算力大单，主要用于支持Gemini企业AI平台的算力需求。 供应商与合作方面，特斯拉为SpaceX供应Megapack电池系统与Cybertruck，并在Terafab芯片工厂与Macrohard项目上深度合作；英特尔则参与Terafab芯片制造计划，贡献芯片设计与封装专业技术；Valor Equity Partners为SpaceX提供大规模AI算力设备的租赁服务。 三、马斯克“绝对掌控”，天价薪酬与火星对赌 股权结构方面，SpaceX设有四类普通股：Class A（每股1票）、Class B（每股10票）、Class C（无投票权）及Class D，此外还有多个系列的可转换优先股。 创始人、首席执行官兼首席技术官马斯克通过持有绝大多数Class B股票，在IPO前拥有约85.1%的综合投票权，能够控制股东大会的所有决议。 SpaceX的其他知名股东包括谷歌、特斯拉以及Valor Equity Partners、DFJ Growth。 核心高管方面，马斯克于2002年创立SpaceX，同时担任Tesla的Technoking、Neuralink与The Boring Company的创始人。 Gwynne Shotwell于2002年加入，2008年起担任总裁兼首席运营官，2009年加入董事会，负责公司的日常运营与业务发展。 Bret Johnsen于2011年加入担任首席财务官，负责全球财务战略，Johnsen此前曾任半导体公司Mindspeed的首席财务官。 2025财年的高管薪酬显示，马斯克的基本薪资为54080美元，当年未获授任何股票奖励，但公司于2026年1月授予其10亿股绩效限制股，前提是达成极高市值目标及“火星殖民地一百万居民”等条件方可领取。 Gwynne Shotwell的总薪酬约为8580万美元，包含基本薪资108万美元、期权奖励8297万美元、股票奖励173万美元及约3万美元的个人安保费用。 Bret Johnsen的总薪酬约为984万美元，包含基本薪资82.5万美元及期权奖励901万美元。此外，2025年度非雇员董事并未领取任何现金或股权补偿。 结语：AI业务前景扑朔迷离，SpaceX的大饼能实现吗？ 从整体来看，SpaceX当前高昂的市值，有一定基本面支撑。其构建的太空运输、全球通信与AI算力三大业务闭环确实构成了独特的护城河，星链已展现出强大的现金创造能力，AI基础设施的规模也在业内领先。 然而，依赖外部输血的扩张模式与高度集中的治理结构也不免让外界产生担忧。公司正以惊人的速度吞噬资本，研发与扩张几乎完全依赖融资驱动，尚未走出“巨额投入—巨额亏损”的循环。与此同时，SpaceX被马斯克一人绝对掌控，存在治理风险。 归根结底，SpaceX真正的挑战并非上市本身，而是在获得资本加持后，能否尽快走出“巨额投入—巨额亏损”的循环，将技术领先和用户规模转化为可持续的商业模式。否则，再宏大的叙事也终将面临现实的检验。

快科技6月12日消息，华为开发者大会（HDC 2026）上，华为常务董事、终端BG董事长余承东在大会主题演讲中宣布，推出昇腾亲和大模型，覆盖算法架构到训练推理全流程。 昇腾亲和大模型是业界首个DSA+SWA独立分层混合架构。针对MoE（混合专家）模型专家路由问题进行了专项优化。 昇腾原生训练实现双重性能提升，训练效率提升30%，512K长序列训练吞吐提升50%，训推一致性可达99%以上，能确保训练结果的高精度再现。 昇腾亲和架构通过mHC、Muon、ModAttn等技术，实现高精度。针对大稀疏比方面，对专家路由进行了专项优化，算力分配更精准，适配超大规模混合专家模型。 推理端实现高吞吐、低时延优化，支持128K+1K超长序列处理，昇腾亲和大模型在处理长上下文任务时具备显著优势，可支撑实时交互类AI应用的大规模部署。 值得一提的是，昇腾亲和大模型推出了全方位开源计划，本次开源计划将于6月30日正式启动。 届时，模型结构、模型权重、技术报告、推理代码、预训练代码、后训练代码、训推算子等7大核心组件将分批次上线，面向全球开发者开放全部能力。

IT之家 6 月 12 日消息，商汤科技今日宣布开源商汤日日新 SenseNova U1 系列新成员 —— U1-8B-MoT-Interleaved 图文交错增强版模型。 官方表示，该模型面向图文交错创作与生成（Interleaved Generation）场景进行了专项强化，更好地支持绘本、故事书、多页 PPT、图文教程等连续内容创作，解决传统多模态模型“多轮生成后角色形象飘移、画风断裂、图文脱节”等痛点。 据介绍，该模型核心升级主要体现在四个方面： 叙事一致性与角色连贯性大幅提升：模型显著提升了长周期创作中的叙事连贯性、角色一致性与画风统一性。故事线在整个生成过程中被严格遵循，人物形象从第一页到最后一页均保持高度一致； 图文对应关系增强，告别“图文脱节”：经过专项训练，模型大幅改善了图像内容与文字描述之间的语义对齐能力。生成的画面能更准确地呈现文本所描述的复杂场景、动态动作与物体间的空间关系； 视觉质量与 Artifact 明显改善：针对人物结构、文字渲染、页面排版等高频高难区域进行了定向优化，显著降低了生成物中的视觉瑕疵（Artifact）； 全新能力：多页 PPT 自动生成：新版本首次支持了多页 PPT 自动生成能力。模型能够智能从输入内容中提取要点，自行完成排版设计与文字渲染。 IT之家附开源链接如下： https://huggingface.co/sensenova/SenseNova-U1-8B-MoT-Interleaved

快科技6月12日消息，AI技术迭代越来越快，它会不会抢走普通人的工作，造成大规模失业，正从行业猜想变成需要认真应对的现实问题。 近日，AI公司Anthropic发布首个完整经济政策框架，针对不同严重程度的AI失业冲击设计了分级应对方案，同时承诺投入3.5亿美元推动相关研究与落地。资金分为两部分，2亿美元用于政策研究与试点评估，1.5亿美元用于基层人才项目，推动AI红利向普通社区渗透。 这套方案虽以美国为蓝本设计，但官方表示底层逻辑全球通用，希望能纳入G7与日内瓦AI峰会的议事日程。 这套方案并非凭空设想。官方数据已经显示，在美国，最容易被AI替代的入门级岗位，就业增长已出现明显放缓。经济学家对未来的判断跨度极大，有人认为AI只会带动温和的效率增长，也有人预测经济总量会翻倍但普通人工资会大幅下跌。 正因无法精准预判冲击规模，这套方案采用了分级响应，逐步升级的思路，失业到什么程度，就启动对应等级的托底政策。 第一级对应5%左右的温和失业，核心是提前给普通人攒抗风险家底。官方计划推广全民预分配资本账户，简单说就是国家给每个人开一个专属的资产账户，出生时就注入启动资金，再逐步覆盖刚入职的年轻人、容易被AI替代的在岗职工，最终覆盖所有劳动年龄人口。 账户里的钱不仅能买普通指数基金，还能投资AI企业股权，让普通人也能跟着AI行业的增长赚钱。需要转行、学技能、换城市工作的时候，也能提取这笔钱当过渡资金。同时配套职业培训补贴，放宽职业资格限制，鼓励企业用AI增效而不是直接裁员。 第二级对应10%左右的衰退级失业，核心是民生托底。失业保险会自动延长领取时间，不用等临时立法审批，给受冲击最严重的行业做定向帮扶，给长期找不到工作的人发基本生活费，保障吃饭、住房、看病等刚需。这一级还会管控AI商业化落地的节奏，避免企业集中裁员造成社会震荡，且要求全行业统一执行，防止放慢节奏的企业被市场淘汰。 第三级对应失业率突破历史峰值的极端场景（对标大萧条时期25%失业率），核心是打破“只有上班才能赚钱”的固有逻辑。除了扩容现有福利体系外，还将探索开辟AI专项税、数字产业税等新税源，再通过全民基本收入、AI主权财富基金、企业员工持股等多种方式，把AI创造的巨额收益分摊给全社会。 当然，Anthropic也表示，这种情况属于全新的经济领域，因此对正确的答案尚无定论。他们将继续通过人类学研究所，与政策制定者和外部研究人员合作，进一步完善观点。

智东西 编译 | 田忠婷 编辑 | 程茜 智东西6月12日消息，据《华尔街日报》6月11日报道，越来越多的企业和初创公司正转向更便宜的AI模型，包括来自中国的DeepSeek、智谱AI的GLM等开源模型。部分企业认为，使用开源模型可以在特定场景下将部分AI任务的成本降低95%。这一现象给行业巨头OpenAI和Anthropic带来了巨大的降价压力。 OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）在最近一次内部活动中坦言，成本已经突然成为“一个大问题”。据《华尔街日报》此前报道，OpenAI正在考虑大幅降价，预计Anthropic也可能跟进。 一、企业纷纷“弃贵选廉”，特定场景下成本下降95% 美国AI识别Bug公司Detail创始人丹·罗宾逊（Dan Robinson）称，他已将公司约90%的工作负载从Anthropic的Claude和谷歌的Gemini转移到了自家定制模型以及中国的GLM模型上。 罗宾逊说：“一旦找到运行良好且工程师喜欢的模型，我们就会想办法让它成本可控。目前开源模型的资源非常丰富。” 另一家AI助手初创公司Lindy两个月前开始测试DeepSeek的V4模型，其创始人Flo Crivello称，DeepSeek在处理收件箱、日历管理、邮件草拟和会议转录等任务上，表现与Anthropic的Sonnet相当，但成本仅约为后者的十分之一，仅此一项就为公司节省了数百万美元。 据使用智能路由工具的企业高管称，通过动态切换不同模型，某些AI辅助工作的成本在特定场景下可降低高达95%。 二、开源模型份额快速增长，Deepseek份额增长16% 中国开源模型在美国部分企业中的受欢迎程度持续上升。AI开发平台Vercel的数据显示，DeepSeek在该平台上的AI使用份额从4月的不足1%增至5月的17%。 ▲Deepseek份额增长（图源：Vercel） 在AI路由平台OpenRouter上，自5月中旬以来，DeepSeek的市场份额一直占据第一。 ▲Deepseek斤一个月保持市场份额第一（图源：OpenRouter） OpenRouter还指出，从2025年秋到2026年春，其高消费客户群中开源模型token使用量增长速度是闭源模型的4倍，已有超过500家机构从专有模型切换到开源模型。 美国科技巨头也在尝试低成本AI模型。微软上周推出了一系列小型AI模型，称其运行效率更高。英伟达也推出了较便宜的Nemotron模型系列，并投资了开源AI初创公司Reflection。 三、闭源模型在复杂任务上仍领先开源竞品4-6个月 据《华尔街日报》报道，若按token计价，不同模型之间的价格会相差悬殊，Anthropic 6月9日发布的新模型Claude Fable 5每token价格是DeepSeek V4 Pro的50倍以上。在简单任务中，使用DeepSeek成本仅约为闭源模型的2%。 不过，研究人员指出，OpenAI、Anthropic或谷歌的顶级闭源模型在复杂任务上仍领先开源竞品约4-6个月。在某些情况下，闭源模型可以用更少token完成任务，这样也可以平衡综合使用成本。 Anthropic发言人称：“企业越来越多地按‘每任务价格’评估模型——即完成整项任务的总成本，而非单个token成本。”并补充称，Anthropic也提供价格更低的模型版本。 哥伦比亚大学工程学院副院长Vishal Misra指出：“你不需要一个懂量子引力的模型。开源模型能力已经非常强，高额AI溢价的空间将减小。” 四、OpenAI与Anthropic面临价格压力，IPO前景受考验 价格战直接威胁到OpenAI和Anthropic的盈利能力。两家企业每年在算力上投入数十亿美元，以维持模型运转。目前，两家企业均已向美国SEC秘密提交潜在IPO文件，如果被迫大幅降价，OpenAI和Anthropic亏损可能会扩大，实现盈利的时间将推迟。 Citadel Securities本周报告显示AI支出指数近期出现下降，该报告认为，即使最先进的技术，也必须经历成本曲线、产能限制和边际收益的考验。 值得注意的是，OpenAI认为自己仍有优势：过去一年投入巨资锁定了远低于市场的算力资源，这或许能支撑其在价格战中坚持更久。 结语：企业选择“混合模式”，闭源模型能否维持优势？ 企业正通过“混合模式”优化成本，即日常任务使用开源模型，复杂任务留给闭源旗舰模型。智能路由工具的普及，让这种方式更易实施。 前谷歌云AI负责人Andrew Moore说：“如今我们的AI变得非常‘节约’和‘精打细算’，它们完全知道如何用最便宜的模型完成任务，只有遇到难题时，才会临时切换到价格更高、能力更强的模型。” 随着开源模型能力提升，闭源模型能否依靠性能优势维持溢价，将是未来一年较大的悬念。可以确定的是，AI价格战才刚刚开始。 来源：《华尔街日报》

在智能体技术浪潮的推动下，Skills生态正经历着前所未有的爆发式增长，应用与服务的分发逻辑也正在被重构。传统的人找应用模式正加速向智能体交互演进，Design for Agent已成为应用开发的核心趋势。 这意味着应用需要具备被智能体“发现、读懂、信任”的能力：通过标准化的语义接口实现被发现，通过结构化的数据与逻辑描述实现被读懂，通过安全可靠的服务质量与隐私保护机制实现被信任，才能抢占新流量入口。 然而现实是，传统开发模式下，开发者要自己搞定协议对接、UI适配、跨端通信、安全合规等等，每个环节都在重复造轮子，投入大、产出慢。当行业都在谈Agent，开发者却还在为这些基础的问题疲于奔命。 在HDC2026上，华为给出了新解法：升级鸿蒙智能体框架（HMAF）、升级小艺开放平台，同时开放AI能力，从底层接入到上层分发，让开发这件事变得更简单。 鸿蒙智能体框架（HMAF）：接入方式更灵活，开发效率更高 鸿蒙智能体框架升级A2A协议，支持头部伙伴端侧、云侧A2A对接，将应用间能力调用标准化，开发一次接入，多应用协同；小艺作为系统级智能体自动调度，开发者不用再操心谁来调、怎么调。 而A2UI协议则让开发者告别跨端UI适配的苦活，可基于协议实现低门槛对接、跨设备渲染，UI由框架动态生成，开发者专注业务逻辑，真正实现一次开发、多端部署。 框架搭好了，开发体验也得跟上。小艺开放平台全新升级，把开发者最头疼的环节一个个接了过去。小艺开放平台支持VibeCoding沉浸式编程，让开发者用自然语言描述需求，AI自动生成核心代码框架，开发者审核反馈、AI持续优化，开发完成后一键发布到小艺入口，开发重心从如何实现转移到实现什么。 做UI？生成式UI根据用户指令复杂度动态调整交互形式，简单查询展示轻量卡片，复杂需求自动扩展为详细视图，不用为每种场景单独做界面。 搞登录和跨端同步？一个华为账号多设备通用，用户一次授权即可在手机、平板、车机同步使用已安装的Skill，开发者无需深究跨设备通信协议，轻松打造全场景连贯体验。 意图即服务：小艺把Skill精准推送到用户面前 Skill开发完了，怎么让用户用上？这是开发者最关心的问题，鸿蒙的答案是意图即服务，用户用自然语言表达需求，小艺精准识别意图、调用合适的鸿蒙智能体/Skill交付结果。 比如用户说“帮我制定本周跑步计划”，小艺直接调用运动健康类Skill生成个性化方案；用户说“周末去杭州玩两天”，小艺联动出行、酒店、景点Skill一站式规划。开发者只需做好Skill，小艺负责精准匹配用户意图并分发。 但要让这套系统真正跑起来，小艺本身得够强。在HDC2026上，小艺基于Agentic自演进架构重构底层能力，通过双循环架构实现自演进，内循环负责实时工具调度与经验沉淀，外循环构建“快慢自适应—记忆自学习—执行自动化—反思自迭代”的持续演进，让小艺越用越聪明懂你。 与HarmonyOS深度融合后，小艺成为系统智慧大脑。在用户授权下，小艺可调用200+项系统级数据，让其更懂用户；鸿蒙系统应用全面Skill化，开放了2100多项系统能力给到小艺，方便小艺调用，让其有了手脚；500+伙伴精选Skills、2000+鸿蒙智能体上架，生态愈发繁荣。 与此同时，鸿蒙持续引入业界优质大模型，让小艺的理解力、意图识别和复杂任务规划能力不断跃升，带来更精准的意图理解、更高效的任务拆解、更自然的交互体验。 有问题找小艺已成为1.8亿用户的日常、日均唤醒30亿次、过去一年日均Agent分发量同比增长4.5倍，小艺已成为用户与鸿蒙智能体交互的核心入口、鸿蒙生态服务分发的智能中枢。从人找应用到服务随需而至，分发逻辑的变革，正在为开发者打开全新的流量入口。 安全底座：AI时代安全是基础，不是可选项 当AI从语音助手走向能执行、会调度的智能体，安全就成为了决定其能否真正融入用户日常生活的核心。HDC2026上，华为发布《鸿蒙智能安全白皮书》，从源头守护用户隐私与数据安全。 同时小艺采用HarmonyOS 个人智能计算系统（HarmonyOS Personal Intelligent Computing）将设备上的隐私保护延伸到云端，在云上建立独属于用户的个人计算空间，让云侧AI的数据处理，和端侧一样安全。近期 HPIC经中国泰尔实验室（中国信通院）权威测评，全面通过端侧隐私框架安全、云侧隐私框架安全、端云数据传输隐私3大安全检验，达到行业高标准的增强级要求。 入口之争 鸿蒙志在必得 每一轮技术转移，都会重新洗牌入口。PC时代是浏览器，移动时代是应用商店和超级App，而Agent时代，入口之争的规则变了：谁理解了意图，谁就是入口。用户不再需要打开应用，只需要表达需求，智能体会把服务送到面前。 当小艺成为一句话就能办事的系统智慧大脑，当开发者的Skill通过意图分发精准触达目标用户，一个以“意图即服务”为核心的新生态正在成型。

智东西 作者 | 陈骏达 编辑 | 云鹏 智东西6月12日报道，今天，月之暗面发布并开源Kimi K2.7 Code编程模型，参数量达1.1万亿，提供256K上下文窗口。这一模型重点提升了长上下文编程场景的指令遵循能力、长程编程任务的性能表现，并且大幅改善了在长程任务中的过度思考倾向，平均token消耗减少30%。 月之暗面公布的基准测试结果显示，K2.7 Code在多项编程和Agent基准测试中较K2.6实现大幅度提升，提升比例从10%-31.5%不等，不过距离GPT-5.5（xhigh）、Opus 4.8（xhigh）等模型还有一定差距。 目前，这一模型已经上线Kimi API 开放平台（platform.kimi.com），其每百万个token的标准输入和输出价格与K2.6模型一致，分别为6.5元和27元；命中缓存的输入价格小幅度上调0.2元至1.3元。 同时，Kimi Code Plan的默认模型已同步升级为Kimi K2.7 Code。需要注意的是，使用K2.7 Code模型须打开思考模式以发挥最佳性能。Kimi API和Kmi Code均默认开启思考，如果手动关闭思考模式，API会报错，Kimi Code会回退到K2.6模型。 下周一，月之暗面还在Kimi API开放平台推出Kimi K2.7 Code高速版，并逐步面向“抢鲜体验计划”成员和Kimi会员开放。这一模型的输出速度约为普通版的5-6倍，价格为2倍，常规编程场景下输出速度约180 Token/s，短上下文场景可达260 Token/s。高速版模型在Kimi Code Plan中的用量消耗是普通版模型的3倍。 K2.7 Code上线后，智东西第一时间对其进行了初步体验，实测案例以编程类为主，测试环境为VS Code+Kimi Code插件。 我们的首个实测案例，是让K2.7 Code做一个轻量级的任务：在单个html文件的维度下，复刻一个mac OS风味的操作系统demo。这一任务主要考察K2.7 Code的前端能力。 实测过程中，能明显感受到这代Kimi模型更加果断了：由于项目不是很复杂，它没有在思考上花太多无谓的时间，迅速进入了开发工作。由于其每次生成的耗时也较短，我可以快速迭代。 最终，K2.7 Code打造的前端代码效果如下。可以看到，在逐步迭代后，这个demo的完成度不错，拥有完整的开机动画和基本功能，像是便签、浏览器都可以正常使用。 美中不足的是，我多次让K2.7 Code修改它生成的SVG开机动画图，但是最终的效果看起来还是和苹果公司的logo没有太大关系。 我们的下一个任务，是用K2.7 Code开发一个“智能体小镇”复刻版。智能体小镇其实是斯坦福大学与谷歌合作推出的一个多智能体交互实验项目，通过大语言模型驱动虚拟小镇中的智能体，模拟人类日常行为、社交互动及社会现象，探索AI在模拟人类行为方面的可能性。 不过，在正式开发前，我先让K2.7 Code写了份简易的PRD文档。可以看到，它的文档中既有对产品的一句话形象概述，也有对市场背景、功能架构、非功能需求和技术方案等细节的界定，能对开发工作起到指导作用。 随后，我要求K2.7 Code在PRD文档的指导下开发一个最小可行版本（MVP）。K2.7 Code one-shot生成结果还是存在一些bug，画面无法正常渲染，于是我让它继续改进，要求它K2.7 Code进一步优化这一智能体小镇的美术设计，并将其改造为一个可以本地部署的方案。 最终，在连续开发30多分钟后，K2.7 Code终于交付了完整可用的项目。虽然看上去有些简陋，但基本功能都实现了，接入大模型后也可以正常和智能体对话。如果后续进行更多迭代，最终效果应该还会改进。 到项目文件夹检查后，可以看到K2.7 Code打造的项目文件架构清晰，分工合理。 结语：编程场景，速度同样决定体验 初步体验下来，K2.7 Code给人一种更为果断的感受，过去那种在简单任务上反复自我质疑、长篇大论地思考，然后再动手的问题少了很多。 在生成速度方面，K2.7 Code的优化也比较贴合当下的行业趋势。近期国内不少大模型厂商都在推高速模型，Kimi此次也同步预告了5到6倍速的高速版。 这种提速不是偶然的，在编程这一高频交互的场景里看，速度本身就是一种关键的用户体验。

机器人前瞻（公众号：robot_pro） 作者｜江宇 编辑｜漠影 2024年中，一场关于未来十年技术趋势的讨论，让这对清华师兄弟再次站到了同一个起点。 一位是张涛，清华大学车辆工程博士，曾创业、后加入高德，在自动驾驶感知定位领域深耕近十年；另一位是清华大学车辆与运载学院教授李升波，长期从事自动驾驶与智能系统研究，是国内最早推动端到端自动驾驶研究的学者之一。 两人师出同门，却走上了不同的道路。 一个长期扎根产业一线，在互联网和智能汽车行业经历产品、工程和商业化的完整周期；一个坚守科研前沿，持续探索下一代智能技术的方向。 当ChatGPT引发大模型浪潮、特斯拉FSD展现出端到端智能的巨大潜力后，他们共同意识到，一个新的技术周期已经到来。 在经历了关于技术路线、商业场景等问题的长时间讨论后，他们最终将目光投向具身智能，并围绕同一个问题展开：机器人究竟应该如何真正进入真实世界，成为生产力的一部分？ 2025年4月，由清华大学车辆与运载学院和人工智能学院联合孵化的具身智能公司光象科技正式成立。 2026年6月10日，这个问题也迎来了一个阶段性答案——光象科技正式发布工业级自进化具身智能机器人Phi-Bot X1。同时，这家成立仅一年的公司已将机器人带入蔚来等头部车企的真实制造场景。 在与机器人前瞻等媒体的交流中，光象科技创始人兼CEO张涛也首次系统分享了其创业思考、技术路线选择，以及对具身智能产业落地的判断。 一、清华师兄弟携手创业，瞄准具身智能下一个十年 在决定创业之前，张涛和李升波其实讨论了很长时间，先要回答“为什么做”这个问题。 张涛提到，2024年中，行业发生的两件事对他们触动很大。一件是大模型的发展。另一件则是特斯拉FSD所展现出的端到端能力。 在他们看来，这背后反映的是一种新的技术范式：通过数据规模、模型规模以及数据驱动的方法获得智能能力，并进一步将这种能力扩展到物理世界。而具身智能则将成为AI能力进入物理世界的重要载体。 在创业筹备阶段，摆在张涛和李升波面前的问题并不少：做自动驾驶还是机器人？做大脑还是本体？To B还是To C？工业还是家庭？ 最终，光象科技团队决定进入具身智能赛道。 在张涛看来，如果希望机器人真正形成数据闭环，仅仅做大脑或者仅仅做本体都不够。机器人只有进入真实场景工作，才能持续产生数据；而只有形成数据回流，模型能力才有机会不断提升。 因此，光象科技选择了软硬一体化路线，希望通过机器人部署、数据积累和模型迭代形成持续循环。 二、为什么是工业场景？又为什么是汽车制造？ 对于许多具身智能公司来说，家庭场景往往被视为终极目标。但光象科技没有从这里出发，而是选择了选择了一条看似“吃力”，实则“更接近落地”的路。 张涛将具身智能场景拆解为两个维度：环境和任务。环境可以分为标准环境和非标环境；任务则可以分为移动类任务和操作类任务。在这一框架下，自动驾驶、扫地机器人更多属于标准环境下的移动任务；家庭机器人则同时面临复杂环境理解和复杂操作能力两项挑战。 光象科技团队认为，以当前技术发展阶段来看，同时解决两类问题难度过高。相比之下，工业场景拥有更成熟的标准化基础，可以让团队把更多研发资源集中在操作能力突破上。 最终，汽车制造成为第一个切入点。 原因之一在于规模。 汽车是目前全球规模最大的工业产品之一，同时也是复杂度最高、标准化程度最高的制造场景之一。经过长期生产优化，汽车工厂已经形成较成熟的工艺流程和工位体系，这为机器人部署创造了条件。 另一方面，汽车制造对于机器人也提出了更高要求。 无论是生产节拍、作业精度还是稳定性，都远高于许多普通工业场景。张涛将其形容为具身智能的“练兵场”，也是验证和打磨通用能力的重要起点。 目前，除了汽车制造之外，光象科技也已与其他工业企业开展合作探索。 三、首款产品亮相，打造工业级自进化具身智能机器人 围绕真实工业场景需求，光象科技交出了首款产品答卷——Phi-Bot X1。 从硬件配置来看，Phi-Bot X1搭载由3D激光雷达、RGBD深度相机、双目相机和超声波雷达组成的感知系统，定位精度达到10毫米，末端重复定位精度达到0.05毫米。 移动部分采用四舵轮全向底盘，可实现横移、斜向移动和原地转向等动作。为了覆盖更多工位，其升降腰结构可将作业范围扩展至0至2.5米。机器人拥有27个自由度和全关节力控双臂，并支持1分钟快速换电。 在任务层面，依托可更换末端执行器、泛化技能库和高效真机后训练能力，Phi-Bot X1能够完成质检、上料、分拣、拧紧、粘贴、插接等多种工业任务。 相比传统工业自动化方案动辄数月的集成周期，该机器人部署周期可缩短至周级甚至天级。 目前，团队已经在多个汽车制造场景进行验证。 在移动质检场景中，机器人能够完成覆盖式车身表面检测，实现100%检测覆盖率。相比非协同检测方式，整体效率提升51%；相较人工工位，节拍可缩短25%至45%。 在焊接上料场景中，机器人能够完成抓取、移动、翻转、精准对孔和放置等工序。在双孔同时对准任务中，其动态位置精度达到毫米级，角度控制精度达到0.3°以内。 今年4月完成整机集成后，Phi-Bot X1很快进入真实产线工位场景验证。在2026 ATC展会现场，机器人连续完成21.5小时上下料作业，期间未出现中断，成功率100%。 目前，光象科技已与蔚来等多家头部车企开展合作探索，并持续推进机器人进入真实汽车工位。与展示型机器人不同，Phi-Bot X1从设计之初便围绕真实工业任务展开，目标是直接进入产线创造价值。 四、强化学习、自进化与产业共建，一家工业具身创企的长期布局 除了机器人本体，光象科技对技术路线的选择也比较明确：机器人进入工厂只是第一步，真正重要的是如何持续成长。 当前具身智能行业主流方案大多基于模仿学习，通过大量示范数据训练模型。而光象科技则将强化学习视为未来的重要方向。 张涛认为，如果具身智能最终需要覆盖数百甚至上千种任务，仅依靠人工采集示范数据，很难支撑模型持续扩展。相比之下，强化学习能够通过试错和反馈不断优化策略，更有机会提升泛化能力。 围绕这一思路，光象科技围绕仿真强化学习、真机强化学习和世界模型强化学习持续布局。 为此，光象科技构建了三位一体的技术体系： Phi-RL Matrix：覆盖DSAC、DACER等自研强化学习算法矩阵。 Phi-Space：基于3D空间物理资产建模和高保真仿真的高效数据体系。 Phi-Arch：覆盖从数据生成到模型部署全流程的物理智能开发平台。 在团队看来，机器人进入工厂并不是终点。更重要的是让机器人持续工作，并从真实任务中不断积累数据。这些数据会被用于模型训练，再反过来提升机器人能力，并扩展到更多场景和任务。 同时，光象科技将车企等客户视为场景合作伙伴。张涛称，合作通常分为几个阶段：首先，共同筛选高价值、易规模化的工位需求；其次，在实验室和真实产线进行迭代验证；最后，在正式产线上协同作业，评估效果。 对于未来的工业现场，张涛的判断是：自动化设备、具身智能机器人和人工将协同工作，三者的比例可能是60%-70%的自动化设备，30%的具身智能机器人，再加10%的人。机器人的价值在于其在复杂操作、柔性生产和泛化能力上的独特优势。 结语：当机器人真正走进产线之后 过去两年，具身智能行业展示了越来越多令人印象深刻的能力。本体越来越灵活，运动能力持续提升，模型能力也在快速进步。 与此同时，行业也在寻找另一个问题的答案：机器人什么时候能够真正成为生产力。 对于这个问题，不同企业给出了不同选择。有人从家庭切入，有人从服务场景切入，也有人选择进入工业现场。 光象科技选择的是后一条路。从汽车制造出发，让机器人先在真实工位完成真实任务，再通过持续的数据积累和模型迭代不断提升能力。 这条路并不轻松，却能够让技术、场景与商业价值形成更紧密的连接。而这，或许正是具身智能迈向规模化落地的重要一步。