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过去一年，中国人工智能产业在技术与资本的共振中完成关键跃迁。以DeepSeek、Manus为代表的创新势力，凭借开源大模型与垂直场景的突破，掀起继移动互联网之后最猛烈的资本虹吸效应。 据IDC数据显示，中国将继续引领亚太地区人工智能市场发展，2024年中国生成式AI占AI市场投资总规模的18.9%。随着生成式AI技术的快速发展，2028年生成式AI投资占比将达到30.6%，投资规模超300亿美元，五年复合增长率为51.5%。这场由万亿级参数模型驱动的产业变革，成为所有人的共识。 同时，也催生出更深层的战略思考，未来，初创企业的路在何方？价值锚点在哪里？ 在中关村论坛《AI未来论坛》之上，启明创投邝子平、金沙江创投朱啸虎、高成资本洪婧三位投资界重量级人物，谈论了他们关于AI的预判和畅想。 以下为钛媒体创投家整理的分享精华： 启明创投 创始主管合伙人 邝子平： 1、AI1.0时代，中国人工智能的落地场景，可能是在全世界最领先、最丰富、最能够达到商业的目的的。所谓的 1.0 指的是当年的深度学习人工智能。 2、 作为一家早期创业投资机构，最恰当、最适合进入的一个时点就是要“早半步”，早一步风险太大，可能就牺牲了，而慢了半步，可能只能做锦上添花的事情。 所谓的“早半步”，就是在技术的突破点已经相对的稳妥，即这项技术已经有一定的突破，是时候写论文了，但是还远远没到市场的引爆点，甚至还没进入一个真正的示范期。 3、DeepSeek的推出以及在全球的成功，证明它的成本已经到了一个可用的地步了。 4、AI与教育的结合应用，非常值得期待。其强大的交互能力能够在与学生的互动过程中催生全新的知识体系和教案，这一点是以往的人工智能技术以及其他工具所无法实现的。 5、 这一代的人工智能的出现，能为自动驾驶技术落地提供重要支撑，尤其能够解决很多长尾场景问题。 6、中国做智能硬件消费品的能力是很强的，在AI和智能硬件的结合方面，很快能够推出很多很有意思的新的智能硬件出来。 7、人工智能的基础设施的投资，在中国还有很多的机会。过去几年，我们作为投资人，做得更多的是针对基础设施的投资。基础设施的投资和应用，总是互相促进的，到了今天，这些基础设施的投资已经到了能够完全支撑应用真正落地的水平，所以我们现在更多是在关注应用层面的投资。 金沙江创投 主管合伙人 朱啸虎： 1、早年的长视频、打车、外卖、共享单车等商业模式，曾一度被质疑如何盈利，但今天它们都证明了各自模式的可行性。进入科技时代后，元宇宙、SaaS软件以及当前的基础模型领域，在短短两三年内经历了泡沫期与快速“证伪”的过程。任何一项创新都必然要经历一个周期：泡沫期之后是“死亡谷”阶段，而后才会逐步迎来稳健的成长期。 2、美国的 VC 不再投大模型了，而是将很多钱砸向 AI 应用，在每个垂直赛道中，往往都有十几家公司获得风险投资。 3、今年积极拥抱AI、DeepSeek 的软件企业会迎来高速增长，如果我们能保持这样的增长速度到今年年底，中国软件行业的春天或将到来。但那些在高峰期大量融资、烧钱的软件企业，可能就看不到春天了。 4、创业公司不要浪费一分钱去训练底层模型，而应全力拥抱开源模型。随着底层模型趋于成熟，相关应用公司的收入将迎来爆发性增长。以美国企业为例，过去六个月内，其收入实现了每周超过10%的环比增长、每月超过20%的环比增长，而且这些公司不需要很多人，十几个人在6 -12 个月内就能实现千万美元级别的收入。 5、技术路线不重要，重要的是商业场景和产品。你是否真正了解自己的客户？是否明确他们的需求？能否开发出对方迫切需要的产品，并实现试用后即付费？只有真正贴近市场需求的场景，才会实现快速增长。 6、任何技术壁垒都是忽悠人的。底层模型固然提供了能力，但更核心的是对用户需求和产品属性的深刻理解。所有应用本质上都是沟通的桥梁，但企业可以在AI之外的环节（例如对繁琐、复杂工作的把控）构建真正的壁垒。 7、所有的 AI 应用的壁垒都不在 AI 本身，而在 AI 之外，对商业的深刻理解以及国际化战略。要想在未来赢得市场，必须更懂商业，更积极出海。 8、在未来五年内，基于文本生成视频的技术不可能实现100%自动交付，仍然需要借助人工编辑。这正为创业公司提供了机遇：通过整合上百种各类原生视频模型，根据用户风格需求（例如中东市场对视频规范、画面构图、露肤程度等方面有特定要求）生成初步内容，再由中国二三线城市的工作室进行后期编辑，最终直接交付企业成品。这样的模式正是中国AI赋能的软件企业有望超越美国同行的机会所在，我们不仅卖软件，更用AI直接交付成果。 9、我们给中国创业者的建议是：在国内磨炼好产品和团队后，要尽早出海。国内市场的价格竞争往往处于白菜价阶段，而海外市场的盈利空间更大。 我们的观察显示，中国团队在拓展日本、东南亚、中东市场时，几乎没有竞争对手。无论是在AI落地能力上，还是在商业执行上，中国和美国均处于全球领先地位——甚至在美国，约有一半团队由中国人主导。因此，中国在AI应用落地方面具有显著优势。 高成投资 创始合伙人 洪婧 1、市场对 AI 的潜力预期很高，但技术成熟和商业化落地仍需耐心，通常需要经历创新狂飙突进阶段、过热期、低谷期，最终才走向成熟期。 2、AI 对现有软件产品的影响可以大致分为三类：被颠覆、受益以及催生 AI 服务的新产品类。 3、未来不会有不拥抱 AI 的软件企业。无论是 AI+ToC 软件、AI+ToP（professional专业人员软件），还是AI+ToB 软件，都将有大量落地应用。例如，ToC 领域中涉及信息搜索、推理和生活化情感陪伴等应用层出不穷；ToP 领域内，内容生成工具正迅速发展；而在 ToB 领域，通用软件企业通过 AI 实现了从工具型向赋能型的转型，垂直应用软件公司则借助 AI，从传统 SaaS 模型转变为直接交付成果的企业平台。这一过程令人振奋，每个软件公司都将因此被重新塑造。 4、技术本身不足以在企业的长远发展和商业化过程中形成竞争壁垒，必须嵌入企业工作流、深度融入客户经营场景，并持续沉淀高质量数据，以AI 赋能新功能，辅助企业做出深度决策。越是深入企业的决策链、数据链和专业服务环节，越能创造更大价值。此时，各种垂直行业的解决方案（如销售、培训、研发等）都需要借助 AI 进行全面重构。 5、客户并不在乎你采用的是哪种技术，他们更关心你是否能够真正帮助他们实现预期的交付效果。相比传统软件市场，切入运营和服务市场往往能拥有更丰厚的利润池。 6、生成式AI 在商业化应用中仍面临诸多挑战，如幻觉问题、可解释性、可溯源性是否能满足大企业需求，以及数据风险控制等问题。作为成长阶段的投资人，我们的任务是协助被投企业实现商业化，同时提醒创业者，新技术同样会遇到传统问题。 7、在AI 创新过程中，必须理清价值创造的各个维度，避免陷入自娱自乐式的创新。从客户预算的优先级来看：首先应帮助客户增收，其次是确保合规（对大国企尤为重要），然后是降本，最后是提升效率。如果仅仅侧重提升效率，管理层可能难以直观感受到成效，预算也难以保障，从而难以培养出大企业，也难以确立新一代业务模式。 8、建议AI 创业者不要试图为整个大市场构建所有产品，而应聚焦于为首个目标市场开发最小可行产品，同时理清长期的护城河策略，在第一个市场实现规模化后，再逐步拓展到下一个产品和市场。 9、中国必将经历“Copy to China”到“Innovation from China”，再到“Copy from China”的演变过程，最终成为这场巨大历史机遇中的创新领潮者。

4月7日消息，OpenAI正在测试为GPT-4o图像生成模型加入水印。 这是一款最初只对ChatGPT Plus用户开放的ImageGen模型，能够生成带有文字的图片和逼真的视觉作品。OpenAI表示，该模型通过大量图像与文本的联合训练，展现出惊艳的视觉表现力和良好的上下文理解能力。 一周前的愚人节，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼刚刚宣布，ChatGPT图像生成功能将向所有免费用户推出。很快，吉卜力风格的 AI 图迅速全网刷屏。 紧随其后，Midjourney发布AI图片生成模型Midjourney V7版本并开启alpha测试。全新的“草图模式”，支持对话式交互界面、实时编辑、语音识别生成功能。作为OpenAI的“同款”，Midjourney不甘示弱，和OpenAI暗暗较劲。 “吉卜力”（Ghibli）是宫崎骏的动画工作室和美术馆的名称，其含义指的是撒哈拉沙漠上吹过的热风。风格特点主要是水粉与水彩的结合，动画的核心多与自然相关，又在自然中注入了高级灰，呈现出轻盈温柔、舒适幽静的视觉效果。 不仅如此，这种风格擅长通过同类色的色彩滤镜传达画面情绪，在同类色比重较高的画面中，又通过笔触和细微配色差异性来调度画面层次，运用暖光加强深浅层次。人物设计上则强调简约与绘本风格，使用干练的简笔线条勾勒形象。 OpenAI正在为免费用户生成的图像测试水印，而ChatGPT Plus用户则可保存无水印图像。 今天就一起来看看ChatGPT的魔法，测评一下OpenAI的吉卜力实力。 prompt1：没有圆柏的北京 春天 阳光明媚 周末的马路上 人群穿梭 中景 吉卜力风格 prompt2：九又四分之三站台 有人在抽烟 旁边有人斜视 近景 吉卜力风格 prompt3：自由女神在电脑面前办公 戴着防蓝光眼镜 脸上流露出牛马的苦恼 特写 吉卜力风格 参与测评的玩家则有即梦、可灵和ChatGPT，也看看各家所长。 即梦AI 即梦的文生图，速度很快，平均10秒。 不仅如此，支持图片比例的调整，在完成图片生成后，可以挑选图片进行编辑，支持高清、细节修复、局部重绘、生成视频、扩图、消除笔等功能。 最终生成图如下。 prompt1：没有圆柏的北京 春天 阳光明媚 周末的马路上 人群穿梭 中景 吉卜力风格 prompt2：九又四分之三站台 有人在抽烟 旁边有人斜视 近景 吉卜力风格 prompt3：自由女神在电脑面前办公 戴着防蓝光眼镜 脸上流露出牛马的苦恼 特写 吉卜力风格 可灵AI 可灵的等待时间略长于即梦，大约30秒生成完毕。 不过，可灵有着较好的生态组合，prompt输入框的右上角就有着DeepSeek的提示词优化入口，图片生成完成后，又可以一键点击生成视频。也就是说，从文到图、再从图到视频，可灵给安排得明明白白。 最终生成效果如下。 prompt1：没有圆柏的北京 春天 阳光明媚 周末的马路上 人群穿梭 中景 吉卜力风格 prompt2：九又四分之三站台 有人在抽烟 旁边有人斜视 近景 吉卜力风格 prompt3：自由女神在电脑面前办公 戴着防蓝光眼镜 脸上流露出牛马的苦恼 特写 吉卜力风格 ChatGPT 根据OpenAI在官网的介绍，它的文生图模型DALL·E 3 是基于 ChatGPT 原生构建的，它适用于利用 ChatGPT 做头脑风暴创意，只需要询问 ChatGPT 想在从简单句子到详细段落的任何内容中看到什么即可。 和可灵借助DeepSeek一样，ChatGPT会自动为DALL·E 3生成量身定制的详细提示。 同时支持对图片的微调，即如果对某张图片大致满意，但又有不太合适的地方，可以要求ChatGPT用几句话进行调整。 点开右边的更多，可以看到创建图片的选项。选择创建图片，输入prompt即可。 整体来说，操作简单，流程丝滑，30秒左右的时候已经产生基本色调，但整个过程的平均等待时长达到了150秒。 下面是成果。 prompt1：没有圆柏的北京 春天 阳光明媚 周末的马路上 人群穿梭 中景 吉卜力风格 prompt2：九又四分之三站台 有人在抽烟 旁边有人斜视 近景 吉卜力风格 prompt3：自由女神在电脑面前办公 戴着防蓝光眼镜 脸上流露出牛马的苦恼 特写 吉卜力风格 总结 即梦以平均10秒的生成速度脱颖而出，这种即时性对于需要快速迭代创意的用户来说是巨大的优势。然而，速度的提升往往伴随着细节把控的妥协。从生成效果来看，即梦的图像虽然能够快速呈现吉卜力风格的基调，但在情绪传达和层次调度上稍显不足。尤其是prompt1中“没有圆柏的北京”这一复杂场景，即梦的生成结果未能完全捕捉到“高级灰”与“自然氛围”的微妙平衡。 相比之下，可灵虽然生成速度稍慢（约30秒），但通过DeepSeek的提示词优化和视频生成能力，构建了一个从文到图再到视频的完整生态。这种生态整合能力，尤其适合需要多模态输出的用户，比如动画创作者或短视频制作者。 从生成图片的质量上看，ChatGPT对吉卜力风格有着更好的理解，色调和情绪的把控都相对准确。例如，在prompt3“自由女神在电脑前办公”这一脑洞场景中，ChatGPT成功捕捉到了“防蓝光眼镜”与“牛马的苦恼”之间的微妙情绪张力，同时保持了吉卜力风格的轻盈与温柔。 这种优势源于ChatGPT的提示词优化机制。它能够根据用户输入的prompt，自动生成更详细的描述，从而提升生成图像的精准度。此外，ChatGPT支持对图像的微调功能，允许用户通过简单的语言描述调整细节，这种灵活性进一步增强了其在创意表达上的竞争力。 官网的展示中，ChatGPT所生成的图片风格并不限于吉卜力，还有如下的细节图、脑洞图和创意图。 而对于图片版权问题，大方开源，使用DALL·E 3创建的图像归属用户，无需获得OpenAI许可即可重印、出售或销售。 不仅如此，OpenAI确认正在开发ImageGen API，未来开发者可利用该API构建应用产品，拓展图像生成模型的应用场景。开发者可以利用该API构建自己的应用产品，比如教育工具、设计辅助平台等。这种开放生态的构建，将推动AI生成图像技术的普及与创新。 ChatGPT这次换了个思路。似乎显示着，大语言模型一枝独秀还不够，集成多种生态的多元赛道势头正好。用产品cue着中国的大模型：该你出牌了。

IT之家 4月9日消息，参考外媒Wccftech、台媒Anue钜亨网两方面报道，美国投资银行KeyBanc Capital Markets的分析师John Vinh在报告中认为，英特尔的Intel 18A制程进展积极。 John Vinh表示Intel 18A在良率、缺陷密度等KPI关键指标上正朝着正确的方向前进，并处于可以接受的水平，有望如期在今年下半年用于Panther Lake处理器的CPU模块量产。 这位分析师还称其相信英特尔赢得了Intel 18A节点的任天堂Switch 3游戏机GPU代工订单。 IT之家注： 考虑到任天堂的设备迭代节奏，假设这笔传闻中的订单确实存在，实际为英特尔代工贡献营收也要等到2030年后，届时Intel 18A节点将相对成熟而平价。 在产品方面，报告指出英特尔正对其处理器采取积极的价格策略，以更低的定价同AMD争夺市场占有，但这对该企业今年的毛利率恢复有着负面效应。

“在与美国的人形机器人角力中，中国占了上风，并表现得游刃有余。” 4月8日，英国《金融时报》以此为题刊文指出，得益于成熟的供应链、快节奏的创新，以及来自政府的政策支持，中国在人形机器人领域已经占据优势，将复制中国在电动汽车领域的主导地位。 在文中，该报记者谈到了参观中国机器人先驱制造商宇树科技位于杭州总部的经历。当时，参观者被邀请推和踢人形机器人G1，以测试其平衡能力。 文章称，宇树科技正在展示其改造新兴行业、打造人形机器人努力。这些机器人由开源软件驱动，买家可以对它们进行编程，让它们奔跑、跳舞或表演功夫回旋踢。而宇树科技只是中国众多人形机器人初创企业之一。近几个月以来，宇树、优必选、傅利叶等企业在社交媒体吸引了众多关注。 宇树机器人亮相春晚 视频截图 “这是中国人形机器人硬件能力的有力例证，而该领域可能成为中美科技竞争的新前沿。”文章提到，投资银行分析师预测，该行业可能生产出继智能手机、电动汽车之后的，下一个广泛采用的设备。 宇树科技首席执行官兼创始人王兴兴认为，该行业将在五年内迎来突破性的“iPhone时刻”，即行业迎来出货量暴增节点、工业或服务业能真正有终端产品出现的时刻。 各机构均预测，人形机器人行业发展前景巨大。高盛预计，到2035年，全球人形机器人市场规模将高达2050亿美元。花旗银行预测，到2040年，人形机器人销量将达到6.48亿台。美国银行则预计，到2060年，人形机器人销量将达到30亿台。 在人形机器人领域，中国企业面临来自美国的竞争对手，包括特斯拉、谷歌和Meta等大型科技公司，以及波士顿动力、敏捷（Agility Robotics）在内的机器人初创公司。同时，来自日本和欧洲的机器人制造商专注于制造与人类一起工作的协作机器人。 不过，研究人员表示，尽管竞争激烈，但中企已凭借着深厚的供应链占据了领先地位。文章提到，人形机器人的许多部件已被用于电动汽车，包括将能量转化为运动的执行器、电池和激光雷达等视觉系统。 首先，中国制造的零部件价格比美国便宜得多。美国银行分析师估计，如果使用中国零部件，特斯拉第二代擎天柱机器人的成本将降低约三分之一。 据《金融时报》统计，有25家中国公司为人形机器人的手部提供零部件，而美国只有7家。在人形机器人的腿部线性执行器方面，中国有30家供应商，美国只有6家。此外，除人工智能（AI）芯片外的所有部件，中国供应商的数量都多过美国供应商。 按人形机器人各部件区分，中国、美国及其他供应商数量对比 《金融时报》制图 西方学者指出，中国制造的低价部件，有益于整个行业的迅速发展。英国曼彻斯特大学机器人学者布鲁诺·阿多诺表示：“人形机器人研究正在蓬勃兴起。在宇树出现之前，这是不可能的。” 阿多诺还说，他的团队已将采购可编程H1型号人形机器人的成本，从高达100万美元降低至约10万美元。宇树还向他们免费提供负责操纵和控制电机和传感器的代码，以便后续开发。 他表示：“我们正在开发新技术，通过接入宇树的（应用程序编程接口），来改善机器人的行为和解锁功能。” 同时，中国国内完善的产业政策引擎，助力了中企的迅速成长。除了中央政策和资金支持外，杭州、深圳等地方政府也加入其中，竞相吸引企业，提供补贴以建立产业供应链。此外，人形机器人已经出现在中国商店、街头、工厂和研究机构等各个角落。 文章提到，也有分析人士表示，美国在移动部件方面拥有领先技术，而英伟达AI处理器仍然是大多数人形机器人的大脑。杰富瑞投资银行工业分析师约翰逊·万（Johnson Wan）称：“中国在硬件方面非常擅长，但在创新和软件方面，美国仍然具有优势。” 但伯恩斯坦分析师却认为，中国在人形机器人领域取得的进展，与其在电动汽车市场的主导地位已经不相上下。该机构在最近的一份报告中表示：“中国在产品和用例的多样化方面行动非常迅速。美国企业似乎在追求终极解决方案，但中国采用‘自然选择’的方法，产品模式多种多样。” 当前，人形机器人领域仍有很大的发展空间。德国技术咨询公司Exxeta的机器人专家马库斯·菲舍尔表示，控制人形机器人所需的编程工作仍然很繁重。他说，他花了大约10天时间对G1进行编程，使其能够在办公室内自由行走，通过头部的激光雷达（一种使用光的传感器）进行导航，而不是通过遥控器。 菲舍尔预计，通过人形机器人盘点库存或在超市货架上摆放食品将成为可能，但同时挑战依然存在。 “人类抓取东西非常容易。”他举例说，“我们看到一个玻璃杯，可以轻易地抓住它。我们知道如果用力过猛，可能会把它打碎。但机器人必须学习，才能做到这一点。”

凤凰网科技讯 4月9日 天桥脑科学研究院旗下短视频品牌“大圆镜科普”近期在主流短视频平台表现亮眼，上线数月即获超2000万播放量，点赞与评论超200万，持续位列中国科技互联网视频日榜前30名，最高排名达第五位。 据了解，“大圆镜科普”系列视频以日常生活现象为切入点，运用AI技术制作精美画面，深入浅出地解析脑科学、认知与意识等前沿科学话题。知情人士透露，该科普项目由天桥脑科学研究院创始人陈天桥、雒芊芊夫妇亲自策划推动，陈天桥甚至为多个爆款视频撰写脚本，其中《意识的新纪元》、《灵溪》等单条视频播放量均突破200万。 天桥脑科学研究院选择AIGC技术作为科普创新路径，主要考虑到传统科普形式难以有效触达青少年群体，而AI生成技术能够将抽象科学概念直观呈现，同时大幅提升制作效率。雒芊芊表示，研究院未来将推出AI加持的高端科学专访视频，并筹备国际科普奖项以鼓励个人创作者利用AI进行科普创作。 值得一提的是，“大圆镜科普”已借助AI翻译配音技术推出英语、西班牙语版本内容，短短两个月在国际平台吸引数万海外粉丝，展现中国科普内容的全球影响力。 作为全球知名私人脑科学研究机构，天桥脑科学研究院近年来持续推进前沿脑科学知识的公众普及工作，先后出品了获国际大奖的科普纪录片《打开思想的大门》、动画片《什么是人类认知》等多种形式内容，并在上海图书馆东馆设立脑科学科普展厅，举办近百场科普活动与讲座。研究院旗下中文科学媒体"追问nextquestion"已跻身中国头部脑科学媒体行列。

IT之家 4月9日消息，谷歌于周二在温哥华的TED大会上展示了其AR眼镜原型，这款眼镜将微型显示屏与谷歌的Gemini人工智能助手相结合。 谷歌此次展示的原型眼镜，外观类似普通眼镜，却具备强大功能。安卓XR负责人沙赫拉姆・伊扎迪（Shahram Izadi）及其同事向观众演示了这款眼镜的多种用途，包括将波斯语实时翻译成英语、扫描书籍等。伊扎迪表示：“这些眼镜与你的手机配合使用，数据在两者之间来回传输，使得眼镜本身可以保持轻巧，并且能够访问手机上的所有应用程序。” IT之家注意到，谷歌还展示了一款与三星合作开发的混合现实头显，其外观与苹果的Vision Pro极为相似。该头显利用视频透视技术，将现实世界与数字世界无缝融合。在演示中，用户可以看到多个叠加的窗口，沉浸式地欣赏南非开普敦的全景，还能观看360度的滑雪视频。 然而，尽管技术已经取得了显著进步，但成本仍然是将这类设备推向大众市场的重大障碍。目前，这些高科技设备的生产成本较高，限制了其普及程度。谷歌和三星等公司需要在降低成本的同时，进一步提升设备的电池续航能力，以满足消费者对便携性和实用性的需求。 此前，Meta也在去年展示了类似的Orion眼镜概念。谷歌和Meta的这些演示表明，增强现实技术已经足够成熟，可以在眼镜等小型设备中实现。未来的关键在于如何进一步优化电池续航、降低生产成本，从而推动这些设备的广泛应用。

有一个对车来说评价很高的词叫做「有性格」。 这个词赋予了车某种「人」的特质，让它不仅仅是在作为代步工具而存在，而是能够表达某种态度、气质、甚至代表了某种生活方式。 车的性格，有时候是人的性格在车上面的倒影，或者是他们想成为的那种人。 最近新亮相的东风纳米 06 就多少有点自己的「性格」。 第一次看到这辆车是在国家地理的一张广告页上，这个场景多少让我有点想起某位大学期间的朋友——那种充满活力、热情洋溢、喜欢探索未知的朋友。 而纳米06，似乎也想成为这样的「朋友」。 纳米06的外观设计，乍一看很精致的，但细看又带着几分稳重。 4.3m 的车长，1.86m 的车宽，1.6m 的车高，同时拥有 2715mm 的轴距，整辆车并不算小。 但是设计师用大量的几何线条修饰车身，避免了传统 SUV 的笨重感，同时通过前脸的T型光轨前大灯、三角晶塔尾灯、几何拼色后视镜以及隐藏式的门把手等等设计，让整车的科技感和未来感都强了不少。 更有趣的是，这次的纳米 06 有五种颜色，分别是「踏浪白」、「扶光橙」、「漫野绿」、「油彩黄」、「星砂银」，每一种颜色都像是从山川湖海中提取而来，很有清新活力的味道。 为了营造更精致的座舱质感，纳米 06 这次除了中控大屏之外，在中控台和侧门音响的位置都加上了 LED 的动态氛围灯，这在同级车型中确实不多见。 针对户外场景的优化是纳米 06 的灵魂所在。 后尾箱采用天地门设计，地门打开后能承重 150 公斤，既可以放露营装备，也能坐两个人看星空。想象一下，在郊外的草地上，打开地门，摆上咖啡机和投影仪，确实还挺有感觉的。 同时纳米 06 的前后排座椅都能实现完全放平，组成一张 2 米长的沙发床。无论是露营时的临时休息，还是长途旅行中的小憩，都挺实用的。 后备箱的基础容积是500L，后排座椅放倒后能拓展到 1040L，装下全家的行李或露营装备都不在话下。 在周边配置上，纳米 06 更多的是服务于日常使用。 搭载的 CTP 直冷电池包，支持 154kW 的峰值充电功率，常温下 30%-80% SOC 快充仅需 18 分钟，5 分钟补能就能支持 114 公里续航。对于城市通勤和短途出行用户来说，这种效率已经足够了。 智驾系统的功能也很实在。高快领航辅助驾驶、城市记忆领航辅助驾驶、循迹倒车、端到端跨层泊车等功能，覆盖了从高速到城市的全场景需求。 作为一款 10 万元左右的 SUV，纳米06的「性格」，其实并不复杂，它更像是一个懂你的朋友，在找到自己的目标人群和出行场景后，它用设计、空间和技术的协同，最大化了自己的价值。 我们猜测，在正式的发布会上，和纳米 06 「交朋友」的价格，或许能降到 10 万以内。

具身智能机器人创业赛道，来了一位特斯拉擎天柱团队90后才俊。 杨硕，大疆创始人汪滔的同门师弟，早年曾在大疆担任技术总监。7年前从大疆离职，赴美深造，完成学业后加入特斯拉，成为擎天柱(Optimus)项目的团队成员。 △左一为杨硕，图源：杨硕 现在，他以妙动科技(Mondo Tech)创始人身份对外官宣，与他携手的还有另一位原大疆高管——高建荣。大疆创新用来带动机器人产业的机器人赛事机甲大师，当年就是两人一同负责的。 不过，妙动科技目前尚未披露投融资方面的进展，但从杨硕和高建荣的履历，应该不愁钱路无知己。 而且杨硕还是特斯拉擎天柱团队目前最知名的离职创业中国人。 特斯拉机器人中国工程师创业 杨硕最近在社交平台官宣了离职的消息，同时透露了创业项目： 妙动科技(Mondo Tech)，主营消费级机器人。 据杨硕透露，妙动科技在硅谷和深圳都设立了办公室。此外有消息称，妙动也在筹建上海分公司。 公开工商信息显示，妙动科技实际上成立于今年1月，此时杨硕尚未离职，妙动科技目前的实控人名为高建荣。 高建荣毕业于武汉大学，是杨硕在大疆时期的同事，曾任大疆总经理助理、高级总监、供应链负责人等，和杨硕一同负责过大疆的机器人赛事机甲大师。 △高建荣（左）和杨硕（右）在大疆时期，图源：机器之心 在高建荣注册妙动三个月后，杨硕正式入局，担任妙动科技联合创始人兼CTO。 对于离开特斯拉，杨硕解释称并不是因为对特斯拉的机器人项目感到悲观，恰恰相反，擎天柱正稳步实现今年的量产目标。 他之所以此时离职，是因为希望能有更大的自由度主导尺寸更小、更贴近普通消费者的机器人产品，让人们获得快乐、成长，甚至情感联系。 怎么实现呢？ 据杨硕介绍，妙动的产品支持运行近年来主流的机器学习算法，全套自研嵌入式和机电系统，妙动已经开始为此招募研发人员。 在招聘网站上可以看到，妙动目前在招多个技术岗位，技术栈包括嵌入式、电控电驱算法、相机算法等等，工作地点位于深圳南山，这里也是大疆总部所在地。 杨硕的职业生涯便是始于大疆，他在这里培养了设计机器人的能力，开始思考如何在火星使用无人机。 幼时生根发芽的兴趣，在这里开始成长为参天大树。 机器人与火星 杨硕从小便对机器人产生了兴趣，不过成年前很少离开山西，临汾生，太原长，只能通过百科全书了解世界和机器人。 直到2008年，杨硕考入了香港科技大学，开始学到大量机器人的基础知识，2012年本科毕业后留在学校攻读电气与电子工程硕士学位，师从李泽湘。李泽湘，江湖尊称“大疆教父”，是大疆创始人汪滔的研究生导师，还曾担任过大疆的董事长。 △左为汪滔，右为李泽湘 和很多李泽湘的学生一样，杨硕在2013年还没毕业就到师兄的公司实习，杨硕后来回忆称当年在大疆“有改变世界的强烈使命感”，“有点像现在的特斯拉”。 2014年，杨硕硕士毕业，继续留在大疆工作，后来产生了读博的想法，希望探索一些更有挑战性的机器人问题。 原本杨硕计划去伯克利，已经收到了录取Offer，两相比较之下，最终又在2018年经由李泽湘推荐，加入了李泽湘的本科母校卡内基梅隆大学，这里是机器人和自动驾驶人才的摇篮。 △左二为杨硕，左三为李泽湘，图源：杨硕 读博期间，杨硕产出了许多成果，也多了一重身份。 先说科研成果。 杨硕认为，一众成果中最具代表性的是这篇论文： 杨硕在这篇论文中提出了一种方法，让四足机器人使用少量资源自主实现超长距离定位，最好的结果是不借助GPS稳定行走500米甚至更长距离，误差小于距离的0.5%。这篇论文后来入选了机器人顶会ICRA 2023。 那这项成果能干什么呢？ 据杨硕介绍，“有助于把机器人送到火星”。 杨硕认为，未来中美要想派足式机器人登陆火星，那定位工作一定是基于该算法或是其变体。 但2022年4月，杨硕透露生活发生了重要变化——他当爸爸了。 为带娃拒绝VC塞钱创业 成为奶爸后，杨硕的生活重心开始转移。 2022年5月，杨硕结束了在英伟达的远程实习，全身心投入到学业和照顾孩子当中，为了能多陪儿子玩耍，曾多次拒绝投资人的创业邀请。 刚出生的小婴儿作息都比较混乱，头4个月里杨硕经常半夜哄孩子睡觉，自己只睡两三个钟头，然后早上起床灌两杯咖啡就去学校做机器人实验了。 直到太阳落山前回家，带儿子散散步，日复一日，好在孩子5个月大时，小朋友的睡眠终于稳定了。 此时杨硕的导师通知他准备开题，争取第二年博士毕业。杨硕权衡之下，决定毕业可以再缓缓，不过倒不是因为科研成果。 他抽空学习育儿知识后，发现两岁以下的男孩最好天天和父母待一块，所以他担心如果1年内博士顺利毕业了，可能生活环境的变动会影响到照顾儿子，所幸拖一阵再毕业。顺便还能给儿子调个安全的机器狗玩儿。 2023年12月，杨硕的儿子20个月大时，杨硕从卡内基梅隆大学毕业，正式加入特斯拉人形机器人团队，担任高级机器人软件工程师和机器学习工程师，期间多次向马斯克当面汇报。 在特斯拉工作时，杨硕常常晚上回家讲故事哄儿子。故事都是他自己编的，主角是一个小男孩和机器人，不过故事中的机器人和擎天柱不大一样，不进厂打螺丝，主打陪伴。 讲完故事，哄孩子睡着了，他再开车回特斯拉加班。许多个夜晚里，杨硕常常在工位上透过家中的摄像头看着睡梦中的儿子。 直到有一天，他对儿子说： 爸爸给你做个能天天陪着你的机器人吧。 他儿子只回了一个字，“好”。 于是具身智能机器人创业江湖，迎来了这位奶爸玩家。 他冲着家用消费级机器人而来，目标就是“硅基家人”。

2025年春节至今，科技圈集体为机器人着迷，这股风逐渐吹到了清洁家电赛道。在前段时间刚结束的2025年国际消费电子展上，追觅、石头科技等扫地机器人巨头纷纷推出长着机械手臂的新产品。 遥想过去几年，扫地机器人的扁平的机身和单调的清洁路径，似乎注定了它们只能在地面做一些简单的“二维运动”，也由此引发了一众消费者吐槽。扫地机器人究竟什么时候能进一步智能化？答案似乎开始浮现。 事实上，早在2023年，追觅就曾在一场洗地机发布会上，带来一款能手冲咖啡的机器人。2025年，当整个机器人赛道在沸腾，扫地机器人终于有了要进化的迹象。 2024年中国清洁电器行业销售额达到423亿元，同比增长24.4%，零售量为3035万台，同比增长22.8%，在整个家电市场都属于第一增长梯队。而长出“机械手”的，不仅能扫拖地面，还能识别、抓取障碍物，甚至自主整理物品。 智能清洁家电的竞争规则又要改写了吗？这一点值得深入探究。 清洁家电赛道需要一条“手臂”？ 1996年，瑞典一家家电公司生产出了全球第一款扫地机器人“三叶虫”，彼时它的售价一度是美国中产家庭月收入的一半，高达2000美元。但即便如此，三叶虫还是掀起了第一股智能清洁“风暴”。 可惜，后来就因为机体过于厚重，无法清洁死角，反应速度过慢而被消费者厌弃。大概三叶虫的厂商不会想到，近三十年后，扫地机器人还未完全跳出技术短板。在社交平台上，有关吐槽扫地机器人的帖子总是常看常新，但偏偏每一回行业技术演进都能刺激消费者的热情。 这两年，激光导航、AI避障、自动集尘、宠物应用、热风烘干……都曾成为扫地机器人市场增长的核心动力。可同时也出现一个问题：市面上的扫地机器人大同小异，根据奥维云网的数据，到2023年，市场上具备自清洁和自动集尘功能的全能款扫地机器人的普及率已高达73.3%。 往后的产品发布会上，功能创新的空间基本越来越小。2025年，主流厂商的卖点依旧集中在吸力升级（如科沃斯T80的3700Pa对地压强）、拖布形态变化（滚筒替代圆盘）上。当然，扫地机器人市场也在复刻整个科技圈的通病：当技术更新停滞，那就开始“机海战术”。 不完全统计，2024年以来，科沃斯、小米、云鲸、石头科技等推新的速度都高于往年。石头科技仅前三季度就推出了8款全新扫地机器人以及4款洗地机产品。双11前，其还发布了包括智能洗地机、扫拖机器人在内的多款新品。 或者简单粗暴地在新品上堆砌物料。细看当前的几大扫地机器人品牌，摄像头搭载、AI语音已经成了基本操作，而这似乎也是这个行业一贯的作风。以戴森旗下一款扫地机器人为例，其阵仗一度堪比造车，机身上共搭载90个传感器、60颗电池、3块处理器。 时至今日，扫地机器人需要长出一条手臂吗？ 或许是需要的。根据Statista的数据，2024年全球清洁机器人市场规模已达150亿美元，预计到2030年将以12%的年复合增长率持续增长。扫地机器人企业急需一款长着手臂的新秀产品来凸出自己的“肌肉”，以待来日。 但另一方面，消费市场需要吗？就目前来看，绝大部分消费者对于扫地机器人的要求还没有企业想象得那么复杂，光就产品形态来看，基站款的市场销量远远少于单机款，AVC数据显示，2023年清洁家电单机款产品销量占比仍超过80%，复合款为12.7%，基站款为3.4%。 再者，在不少消费者的意识里，扫地机器人基础技术还迟迟没有完善，如碰撞事故。调查显示，约40%的扫地机器人碰撞事故是由传感器对特定物体感知失效导致的。或许，传感器技术升级与清洁系统革新才是消费者更为关心的。 手臂会不会是鸡肋功能，目前谁也无法断定。 另外，扫地机器人在这几年开始呈下沉状态，奥维云网的数据显示，2024年第一季度，线上洗地机的平均价格为2092元，同比下降19.5%，线下的平均价格为3084元，同比下降7.3%。《2024中国清洁电器产业与消费者洞察白皮书》显示，未来清洁电器的渠道机会之一在于下沉。 消费者买得起长有手臂的扫地机器人吗？这是一个值得思考的问题。可无论消费市场的想法如何，扫地机器人厂商似乎已经将“手臂”视为行业的下一个出口了。 当“科技溢价”撞上消费寒冬 一个有趣的趋势是，尽管这届消费者在本能地消费下沉，但架不住扫地机器人依旧越卖越贵。 奥维云网数据显示，扫地机器人行业2000元以下的低端机占比一度从79%缩减到45%，同时，3000元以上的高端机占比则从2%攀升到29%。时至今日，一些头部品牌的售价甚至能高达近6000元。 同时，这也是整个AI家电赛道的普遍特征。当前与AI结合几乎成了所有家电企业在行业不景气时的主要“自救”手段，截至2025年2月，海尔、海信、TCL、长虹、老板电器、美的、追觅科技、创维等众多家电企业均已接入Deepseek大模型。 一场家电高端升级大戏正在上演。 当然，与AI升级相对应的还是价格，极目新闻有一项调查显示，一般拥有华丽功能的智能家电比普通家电至少贵30%以上，这直接劝退了大波原本追求品质生活的年轻人。就目前来看，AI家电距离下沉市场十分遥远，更多出现在五环内家庭。 数据显示，一般月收入超过3万的家庭对品质生活背后的技术付费意愿最强，一度高达93.8%。并且智能家电本身对空间就有极高的要求，在智能家居市场，居住面积在160方以上的大户型消费者对AI家电的需求尤为显著，其中，生活电器类为81.8%、家居控制类为77.3%、安防监控类为50.0%。 至于下沉市场， 看似美好的“科技改变生活”却在钱包面前被现实击得粉碎。需要注意的是，年轻人对 AI 家电的抵触，除了价格，其实还有一个不可忽略的本质原因：大部分家电正深陷“伪智能”陷阱，无形中加剧了年轻人的消费焦虑。 不可否认，AI家电有成为消费主义的苦果的危险。 数据显示，2024年智能家电市场的规模突破万亿，但是超过60%的用户表示，“AI功能华而不实”。红网家居频道针对智能家居产品发起的一项调查显示，高达87.5%的网友表示，在使用智能家居产品时遇到过感觉不太实用或多余的功能。 更让下沉市场里的年轻人不能接受的是，一些小家电也在跟进AI，甚至不惜把基本功能复杂化。比如烤箱里加芯片、某咖啡机品牌推出了一款搭载摄像头的咖啡机，其智能功能是能识别咖啡豆品种，但这还不如一个蒸煮煎烤一体的早餐机更实用。 坦白来说，有些家电看似牺牲了智能性，却精准迎合了下沉市场年轻人少花钱、省空间、易收纳的核心诉求。实测显示，集成化小家电在25-35岁用户中的购买意愿比智能单品要高出47%。 当“科技溢价”撞上消费寒冬，或许也不全是消费市场的责任。毕竟整个市场正沉迷于为冰箱嵌入屏幕、给音箱强加语音指令，反而对路径规划混乱的扫地机器人、逻辑混乱的智能厨房视而不见。 所谓的“智能”一旦透支消费者对科技的信任，果真如此的话，想利用AI再度翻身的家电巨头们就要望洋兴叹了。 AI家电，怎样摆脱噱头？ 2025年，整个人工智能赛道都在忙着场景落地，家电市场自然也不例外。环顾各大家电巨头，几乎让人以为科幻片终于要走入现实：冰箱是可以生成菜单的、空调是可以知冷知热的、扫地机器人的手臂不仅捡垃圾，还能收拾房间…… 很明显，巨头名利双收。 证券时报统计，A股家电行业上市公司中，布局智能家居的共有25股，3月以来普遍上涨，平均涨幅达到2.1%；科沃斯、飞科电器、欧普照明累计涨幅居前，分别为11.66%、7.67%、7.14%。 反观消费市场，相比于前两年，AI家电并没有因为日益成熟的大模型而出现消费口碑好转，甚至还在延续从前的“旧习”，3月份，AWE 2025开幕之际，蓝鲸财经还曾报道，某品牌4K电视因加装AI影像芯片提价2000元，但专业评测显示画质提升不足10%。 已经2025年了，AI家电，究竟要怎样才能摆脱科技噱头？或许，参考整个AI市场能得出一些蛛丝马迹。 首先，消费者不是不喜欢智能生活，早在新能源汽车发展时代，这届年轻人对于AI的接受程度就不容小觑。但当前AI家电企业隐约有迷失用户真正需求的意思，坦白来看，消费者对于未来AI家居的要求到底有哪些？ 奥维云网数据显示，2024 年中国约有 1940 万套房子需装修，其中改善型需求占主流，健康、节能成为家电升级的核心方向。GfK的报告也显示，2025年销量增长最快的是基础功能升级的AI产品，如节能空调、净味冰箱。 其实不难看出，时至今日，节能、健康仍然是年轻人智能生活的两大主流需求。企业与其热衷生产那些功能冗杂的“新物种”，不如静下心来好好思考市场。 其次，AI家电需要回归产品本质。今年以来，售价3万的AI床垫、内含芯片的智能烤箱……在市场上层出不穷。可拆解一下细节，AI床垫背后的慕思股份2024年的单位成本仅 872 元，直营渠道售价却达 5803 元，毛利率飙升至 57.23%，远超喜临门（32%）、顾家家居（28%）。 AI床垫背后又有多少含金量？这个问题似乎不言而喻。 技术泡沫掩盖产品本质是家电企业追逐AI化时的集体失格。当然，也不是所有AI家电都失去了产品本质，今年家电展会上，海尔、三星、海信、TCL、长虹等厂家展出搭载自研AI技术的智能电视，在图像处理、画质显示方面均有提升。 最后，AI家电应该降低技术溢价，让智能触达大众。 现阶段，“贵”始终是AI家电最大的特色，据悉，卡萨帝AI冰箱售价为69999元，还有一款售价为10万元整。搜狐财经报道，同类型冰箱价格大约2万到3万，由此计算，AI冰箱的溢价能达到2至5倍左右。 总而言之，场景化需求、产品力提升、性价比……这些在AI家电未来的市场上缺一不可，至少在真正的价值时代来临之前，这个行业的生存法则里一定会有上述前提。

作者｜陈骏达 编辑｜心缘 智东西4月9日消息，昨日晚间，北京市经济和信息化局印发《北京市关于支持信息软件企业加强人工智能应用服务能力行动方案（2025年）》（后简称“方案”），拿出真金白银支持AI应用的发展和落地。 方案介绍，北京市将对行业大模型解决方案中非硬件部分、首次上线的通用智能体产品、信息软件企业智能技改项目给予最高3000万元的奖励。 北京市还将发放一系列算力券、数据券、服务券，支持AI应用服务企业发展。具体来看，达到一定服务规模的MaaS平台可获得最高3000万元算力券支持；首次向社会开放的AI大模型训练数据集可获得最高50万元数据券支持；中小企业使用智能产品最高20万元服务券。 开源AI也获得北京市的大力支持。方案称，北京市将打造AI国际开源社区，对符合条件的AI共享开源项目给予最高200万元奖励。 此外，北京市数字经济标准化技术委员会还将启动大模型上下文协议（MCP）、多智能体协议框架等标准草案制定。 作为国内多家知名AI企业与主要AI科研人才的聚集地，北京市此番出台的新政有望加速AI产业生态聚集，推动行业智能化转型，助力大模型走通商业化闭环。 以下是《北京市关于支持信息软件企业加强人工智能应用服务能力行动方案（2025年）》全文： 为深入贯彻落实国家关于“人工智能+”战略部署，充分发挥北京信息软件业技术和应用场景优势，把信息软件企业作为人工智能应用的主渠道、主服务商，协同行业用户、大模型厂商等各方力量，加快大模型的行业深度应用，全面提升人工智能服务实体经济能力，特制定本行动方案。 一、支持MaaS企业在京集聚发展。支持云服务和大模型厂商等搭建全栈式MaaS平台，提升规模化服务能力。建立可量化的MaaS平台动态指标跟踪和评价机制，对达到一定服务规模的MaaS平台给予算力券支持，降低MaaS平台在算力匹配、大模型调用、数据治理等方面成本，对算力部署成本给予最高不超过3000万元支持。利用全球数字经济大会、中国国际服务贸易交易会和中关村论坛等科技创新交流合作平台，发布MaaS平台实践案例，加大推广力度。 二、推动信息软件企业发展行业模型能力。深化北京市通用人工智能产业创新合作伙伴机制，组织信息软件企业、大模型厂商与金融、能源、交通、安防、教育、医疗等行业龙头用户结成伙伴，合作形成行业大模型落地的标杆示范典型案例，通过“首方案”支持，对解决方案中非硬件部分采购额给予最高不超过3000万元奖励。 三、支持通用智能体发展。支持创新主体开发跨领域、多任务、自规划的通用智能体，对已取得生成式人工智能产品服务上线批号、首次在各类应用商店上架的通用智能体，优先协调算力保障，并对运营服务中调用算力和模型成本给予最高不超过3000万元支持。举办“创客北京”AI智能体专题赛，对获奖产品给予资金奖励，并向市区两级政府产业投资引导基金重点推荐。推动北京市数字经济标准化技术委员会启动大模型上下文协议、多智能体协议框架等标准草案制定，为智能体在异构系统环境中的零障碍部署提供标准指导。 四、实施信息软件企业智能技改工程。支持信息软件企业通过算力构建、大模型部署、数据治理等方式提升软件研发效率，并对基础软件、工业软件、事务处理软件、新型安全软件等进行智能化技改，根据项目可纳入支持范围的投资给予最高不超过3000万元奖励。 五、提升数据治理能力。发挥信息软件企业的行业知识优势，瞄准人工智能应用需求，支持信息软件企业开展DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）贯标评估，推动信息软件企业牵头创建行业数据采集实验室，开展智能化标注平台、数据治理平台、数据合规流通平台等建设，形成并发布一批行业语料库。对首次向社会开放的人工智能大模型训练数据集，符合条件的给予数据券支持，单个企业或机构最高50万元。 六、加速构建开源生态新体系。利用开源软件已形成的资源优势，建设服务全国的人工智能开源平台，并给予配套支持。打造人工智能国际开源社区，支持基于开源平台开展大模型商业化应用，吸引人工智能开源组织落地并实施共享开源项目，建立基于人工智能开源贡献的评价和激励机制，对符合条件的人工智能共享开源项目给予最高不超过200万元奖励。 七、提升面向中小企业的人工智能服务能力。面向中小企业智能应用需求，征集一批具备大模型部署、大模型精调、开发工具链、数据治理或辅助软件开发等功能的智能产品，以及DCMM评估等服务，符合条件的纳入中小企业服务券支持范围，对中小企业使用相关产品给予最高不超过20万元补贴。 八、加强人工智能应用能力培训。支持行业协会、学会、联盟，联合信息软件企业、行业用户、新型研发机构及相关院校，共同开发大模型部署优化、AI+产业融合创新、智能体构建、人才资格认证等模块化培训课程，组织“首席数据官”培训、区域巡回讲座、专题研讨会等活动，年度培训1万人次，培养具备产业落地经验的人工智能工程师、跨领域解决方案专家及复合型技术管理人才。

此前，荣耀在其官微已经官宣了荣耀Power全新手机，并且将于4月15日正式发布，这款全新机型主要针对户外体验进行优化。官方透露，该机将支持卫星通信技术，保证用户在户外远行时始终保持联系，虽然目前尚不明确采用的是北斗系统还是天通系统。此外，荣耀还强调，在城市角落的网络覆盖也有优化，预计会搭载强力的信号技术。 荣耀Power的最大亮点之一就是其超强续航能力。该机将搭载8000mAh的大容量电池，成为业内首款采用8000mAh电池的智能手机，预计发布后将刷新续航纪录，成为市场上续航最强的机型。对于户外使用者来说，这样的电池容量将提供更持久的使用体验，基本可以做到三天一充。 手机市场首款8000mAh超大电池续航怪兽 除了大电池，荣耀Power还将支持80W快充，进一步提升了充电效率。对于超大电池的手机来说，快速充电至关重要，80W快充将大大缩短充电时间，使得用户无需长时间等待，快速恢复电量，提升使用体验。 在外观设计上，荣耀Power延续了荣耀家族式的“药丸”双挖孔屏幕，黑边控制方面也做得较为出色。虽然这款手机并不以性能和拍照为主打，采用的是入门级芯片，但与大电池的配合，能够实现更长的续航时间，满足用户在户外活动中的基本需求。

编者按 过去一个世纪，消费电子是创造力最为旺盛的行业。每隔几年，我们就会见证一个新品类的诞生，而许多足以定义时代的「明日产品」便从中而来。明日产品的诞生，并非一蹴而就。第一批明日产品怎么样了？ 时至今日，他们未必是市场的引领者，却是时代的探索者。我们试图打捞这些被遗忘的技术标本，从中寻找明日产品演进的脉络，为你提供一个新的视角。 转眼间，Apple Watch 已经十岁。智能手表这个品类，也从问世时略带科幻感的「明日产品」，成为和耳机一样常见的可穿戴设备。 而如果对比市面上的智能手表，会发现它们虽然有圆有方，但都大同小异：触控屏幕、数字表冠构成了基本的交互逻辑，与智能手机协作以及健康监测功能则是手表的核心功能。 Apple Watch 无疑是智能手表拓荒的胜利者，但在十年前可不是这样。 第一批智能手表怎么样了？ 2013 年，搭载墨水屏的智能手表 Pebble 曾经风靡一时，又很快被市场抛弃。沉寂近十年，他们宣布重新计划推出新的手表。 只是不再智能了。 十年前的墨水屏手表，到现在也没有过时 2013 年，距离初代 Apple Watch 诞生还有 2 年，第一台 Pebble 手表伴随着众筹金额打破纪录的傲人成绩正式问世。 不管是当时，还是现在，初代 Pebble 的设计还算独树一帜：彩色的方形表盘设计非常有活力，虽然体型和普通手表相当，但外观很有玩具感。 和现在的智能手表不一样，Pebble 采用的是一块黑白电子墨水显示屏，而且不支持触控，所有交互靠表盘旁的按钮完成，倒是很像功能手机。 ▲ 图源：LaptopMag 和 Pebble 配套的是一个手机 App，支持 Android 和 iOS，能用来显示手机上的通知，或者控制音乐播放。 更进阶的玩法是，Pebble 提供了一个应用商店，里面有大量可以安装到手表的 App，为手表带去更丰富的功能，当年很火的 Flappy Bird 游戏就和操作简单的 Pebble 有不错的配合。 ▲ 图源：YouTube@iDB 至于手表显示时间的本职工作，Pebble 也完成得很好：商店里有上千款表盘可供下载，虽然手表显示素质一般，从现在的眼光看不少盘面都颇有一种 Lo-Fi（低保真）美学。 上面这些功能是不是有种很熟悉的感觉？夸张地说，现在的智能手表，都在用 Pebble 玩剩下的模式。 但 Pebble 只风光了三年。2015 年，距离 Pebble 被低价收购还剩一年，苹果发布了初代 Apple Watch。 如果只是一些功能和数值上的比拼，Pebble 未必落后 Apple Watch 多少：墨水屏虽然老旧，但能提供 7 天续航，还能常亮显示时间，Apple Watch 只能抬腕亮屏，还只勉强够用一天；闭着眼睛都能用实体按键切歌的 Pebble，比主要靠点小屏幕的 Apple Watch 要更加方便。 但正如前文所说的，Pebble 像手表上的功能机，而 Apple Watch 的形态，更像是手表上的 iPhone。 Apple Watch 虽然一开始走歪成时尚奢侈品的路线，但在二代开始悬崖勒马，开始注重时尚和健康功能，在第四代完成转型，最终真正成为改变我们生活的明日产品。 Pebble 其实也在 2016 年的第三代上加入了健康追踪功能，但这个功能更现代、更丰富的 Pebble 2（没错，第三代叫 Pebble 2），看起来不再是引领者，更像是一个步履沉重的追赶者。 ▲ 图源：CNET Pebble 创始人 Eric Migicovsky 在采访中表示，其实公司早就知道要朝运动的方向转型，但当产品终于面世时，一切都太晚了。 作为一家初创公司，市场没有给 Pebble 太多追赶的机会，Pebble 2 的备货还没发完，公司市值一落千丈，从最高估值 7 亿美元，最后申请破产，被健康可穿戴大厂 Fitbit 以 2300 万美元收购，黯淡收场。 Pebble 不再智能了，但它战胜了时间 2018 年 6 月，Pebble 的在线服务正式停止服务；2021 年，Pebble 的手机配对 App 也正式下架，原本的智能手表，成为了几天就要冲一次电的普通的电子表。 Pebble 手表从大众的视野中淡出，但却没有从这个世界上完全灭绝，甚至直到今天，全世界可能还有几百名用户在使用这个手表。 给 Pebble 续命的是一个民间的爱好者组织「Rebble」——名字结合了组织发源地，网络论坛「Reddit」。 Rebble 提供了一个在线工具，可以刷入爱好者自己开发的商店和在线功能，可以安装老 App，调用天气和语音听写。虽然过程并不算简单，但确实能够让手表「复活」。 甚至 Pebble 的创始人 Eric Migicovsky 自己，也加入了 Rebble 论坛，至今还在用 Pebble 手表。 ▲ Eric Migicovsky，手腕上戴着的是 Pebble Time Round 这不仅仅是一种对自己作品的怀念，Migicovsky 表示，Pebble 能提供当前市面智能手表所没有的体验：低调的墨水屏，不仅阳光下可以读，还不会分散用户注意力；很长的电池寿命，不用经常充电；方便可盲操作的按钮；以及最重要的，很强的社区开放性。 Migicovsky 不是一个人。美国一位护士 Raymond Forte 表示，Pebble 刚好卡在电子手表和智能手表之间的形态，非常适合自己的工作：长续航满足长时间的值班，一种低调的提醒方式来让他接收 911 通知，并快速回复同事，还能用应用程序连接 Google 地图为他开救护车提供简单的导航。 还有一些科技爱好者或者说极客单纯觉得，不管是彩色的初代 Pebble，还圆形的 Pebble Time Round 和金属外壳的 Pebble Steel 这个有点复古感的外观，以及 Pebble 现存一千多个表盘上那种低保真设计，都提供了一种当下智能手表所没有的美学价值。 Pebble 早已谈不上智能，但它还是一块手表，因此能经受住时间的考验，并不奇怪。 智能手表的答案不止一种，还可以更酷 我认为，（Apple Watch）并不是要去解决什么特定问题。更多地，它是一种优化，是一个机遇。 出自苹果前首席设计师 Jony Ive 的这段话，可以说用高情商的说法概括了智能手表探索初期的一个尴尬处境，那就是形式先于用途存在。 ▲ 戴着 Apple Watch 的 Jony Ive 当行业和技术已经进步到能够将智能设备的尺寸缩小到手腕级别，行业反而因为不知道该用这小小方寸去实现什么功能，而陷入迷茫。 从上世纪用来「看电视」，到 Pebble 用来看天气看通知，厂商们都在不断摸索，但产品只能说都是隔靴搔痒，毕竟这些功能，手机能干得更好，说服不了消费者掏钱。 ▲ 精工于上世纪 80 年代推出能看电视的 TV Watch 「并不是要解决什么问题」的 Apple Watch 问世，自然也没能回答行业和消费者的疑惑，一直到苹果找准了健康量化的路子，才定下了智能手表的模版。 运动健康虽然是智能手表的标准答案，但不是所有人心中的答案，至少对于 Pebble 死忠粉而言如此。 沉寂八年后，Eric Migicovsky 在年初成功说服 Google 将 Pebble 的软件开源，然后宣布成立一家新公司推出新的手表。虽然因为商标归属权原因，Migicovsky 的新手表不会被称为 Pebble，但会是那些经典产品的「精神续作」。 Migicovsky 表示，用户们对 Pebble 的长情给他带来了很多启示，让他意识到产品更新不需要抱着「改变世界」的想法，也不需要频繁推出，可以完善和维护当前的产品。 这种模式和当下科技行业的趋势大相径庭，但 Migicovsky 相信这就是 Pebble 续作的决定性特征。 Pebble 不会过时，因为它已经过时了。 也就是说，Pebble 的对手不再是 Apple Watch 等智能手表，而是卡西欧这种电子表。 ▲ 卡西欧 CA53WB 第一批明日产品，在今天成为了「昨日产品」，但消息一出，外网的媒体和粉丝都在欢呼，他们对 Pebble 的回归，已经等了太久。 手表确实是一种非常神奇的品类，智能手表和传统手表之间虽然存在竞争，但不是一种你死我活的互相替代关系。因为戴手表除了功能，还有一层文化和审美的价值在其中。 即使成为了 Apple Watch 的忠实用户，我还是时不时有一股冲动，想把它换成一块设计精美的 Swatch。 Apple Watch 虽然很强大，但我们真的需要它上面的这么多功能吗？对我来说，最主要的还是运动记录和睡眠追踪功能，以及和苹果生态的高度集成，其他 App 偶有用到，但更多时候还是下意识掏出手机。 Migicovsky 在三年前也重新思考了 Pebble 失败的原因，最后他认为，并不是没能及时紧跟趋势为手表配备健身功能，反而是因为想要更多大而全的功能，加入太多生产力和健身的功能，导致产品定位偏移。 迭代了十年，智能手表似乎也到了一个瓶颈期，只能往上不断累加更多健康功能，路越走越窄。 可以预想的是，Pebble 再次出山不会掀起太大波澜，但它能提醒我们，智能手表，明明可以还可以更酷。

作者 | 陈骏达 编辑 | 心缘 智东西4月9日报道，今天，阿里云在AI势能大会上分享了阿里云过去1年的成绩单，以及阿里云对AI趋势的最新见解和未来规划。 阿里云智能集团资深副总裁、公共云事业部总裁刘伟光称，过去1年，阿里云上的API调用量和接入大模型企业数量都迎来近百倍的增长，千问衍生模型成为全球最大大模型家族。 展望未来趋势，阿里云认为AI基础模型、推理服务与开发工具都将迎来巨大变化，推理和全模态融合将是基础模型的重要发展路径。 会上，阿里云正式宣布支持由Anthropic发布的MCP协议，已预置20家云端服务、50家本地服务。未来，阿里旗下的所有服务将会Agent化。 一、阿里云大模型API调用量增长近100倍，服务90%互联网公司 近一年多来，通义大模型技术加速迭代，阿里云也获得了更多企业的采用。刘伟光在现场分享了多组数据：过去1年，阿里云上的大模型API调用量增长接近100倍，接入大模型企业的数量也从百余家增长至近万家，增幅同样近100倍。 阿里云旗下的开源模型总量已超过200款，同时在开源社区衍生千问模型已经突破10万，千问成为全球最大大模型家族。阿里云正通过开源获得开发者和企业级的用户支持和反馈，不断收到更多需求，从而验证每一款开源模型的可行性和正确性，实现快速迭代。 截至2025年1月底，阿里云百炼平台中调用通义API的企业和开发者已超过29万，应用场景包括代码开发、硬件制造、智能座舱、金融服务、药物研发、太空探索。 目前，通义大模型服务的企业客户包括国内90%的互联网公司，如微博、携程、智联招聘、新东方等；90%的上市商业银行，如招商银行、南京银行等；90%的汽车品牌，如宝马、小鹏、极氪等。 值得一提的是，阿里云旗下的AI智能编码助手通义灵码，下载量已超1300万，累计生成超20亿行代码，能自主执行任务拆解、代码编写、缺陷修复、测试等开发全过程任务，已成为国内最受欢迎的辅助编程工具之一。 二、基模、推理与工具全速演变，推理与全模态成重要趋势 刘伟光也分享了阿里云对AI基础模型、推理服务与开发工具发展趋势的见解。 阿里云认为，未来新模型开发将沿着推理（Reasoning）与全模态融合（Omni）两条路径发展。 推理路径上，阿里云已经发现，2025年市场上出现新趋势，许多企业在利用基础大模型做基于强化学习的后训练，强化学习后训练也为推理提供重要能力补充，未来会有更多企业在这一方向开发出有价值的AI原生应用。 未来，阿里云会进一步提升推理模型的泛化能力，并使其具备自行选择快慢思考的能力，让计算资源使用更合理，降低资源消耗。同时，阿里云也会为模型配备更强大的任务规划和工具调度能力。 全模态融合方面，音频、视频、声音和文字的融合，能为解决复杂问题提供强有力的支撑，让模型更像人，有望创造更多崭新的商业模式。 阿里云已发布多款开源多模态大模型，未来阿里云会提升模型的多模态感知和协同能力，并降低反应延迟，解锁更逼真的交互体验。 推理方面，企业客户需要的是低延迟、高性能、高弹性的服务。 阿里云已推出全新模型权重服务，将大模型从0—100节点冷启动速度提升21倍，将50—100节点扩容速度提升12倍。 针对MoE优化，阿里云推出分布式推理调度引擎Llumnix，提高了集群的资源利用率，降低了推理延迟，使得首Token延迟下降92%。 阿里云今年还实现流量感知的PD分离与高性能的KV存储，通过技术优化，端到端的服务吞吐提升接近91%。在千万级的活跃用户场景，KV Cache命中率就可以提升10倍。 工具层面，阿里云希望为企业AI应用开发者提供“最后一公里”的技术保障，包括记忆类工具、RAG工具、模型路由工具、工作流编排工具、工具调用能力、全链路观察能力。 这些工具已经在荣耀、库迪咖啡、蓝领招聘平台鱼泡招聘等企业中应用，带来显著提升：荣耀手机在图片细分场景的识别率提升接近40%，整体延迟率降低30%；库迪咖啡质检准确率提升95%，事件准确率提升80%；鱼泡招聘的AI业务开发速度从一两周缩短至一两天。 三、正式支持MCP协议，阿里旗下所有服务Agent化 开年来AI Agent赛道的热度提升让Anthropic发布的MCP协议爆火，作为大语言模型和外部工具交互的重要一环，MCP协议已成为业内标准，连Anthropic竞争对手OpenAI也宣布支持。 大会现场，刘伟光宣布阿里云从4月9日开始在百炼平台上全面支持MCP服务部署与调用，预置20家云端服务、50家本地服务，并且支持RemoteAI服务。 在MCP管理方面，阿里云提供自主开发的MCP服务，基于函数计算提供MCP弹性调度能力。 在MCP调用上，阿里云将在智能体和工作流当中配置MCP服务，提供全模型的MCP服务调用兼容，可在百炼平台实现一键部署免运维的多类型服务的供给，以及全链路工具兼容和更低成本的托管。 阿里云百炼高级产品专家徐志远进一步介绍，阿里云相信MCP带来的核心改变是：过去的软件都是为人设计的，MCP的发展将让为AI设计的软件成为重要趋势。 徐志远认为，MCP生态的发展最终可以促进Agent的繁荣和平权，Agent的繁荣和爆发的关键，更重要的是从业者对领域、行业和真实需求的洞察和理解。 这一发展路径与5G或HTTP等技术的演进高度相似。在互联网和移动互联网时代，4G/5G技术的普及催生了上层应用的爆发式增长。 同理，当前大模型与MCP技术的标准化和普惠化，将成为推动AI应用大规模落地的关键基础设施，为上层生态的繁荣奠定基础。 会上，刘伟光还称，未来阿里旗下所有服务会走向AI Agent化，开放在AI Agent Store（智能体市场）上，并不断丰富其功能与服务内容。 结语：中国AI迎应用爆发元年，阿里云继续发力企业市场 大会上，刘伟光称：“阿里云大模型的战略就是服务企业市场、创造社会价值，AI正在推动各行各业的生产力变革，通义大模型将深耕企业市场。” 作为国内主要云厂商和全球知名的开源大模型贡献者，阿里云承诺将继续投资AI技术，坚持开源开放，在中国AI迎来“应用爆发元年”之际，为AI应用提速。

作者 | 许丽思 编辑 | 漠影 当朱啸虎炮轰具身智能充斥着泡沫、难以给客户带来真正价值时，同一周，国内智元机器人、它石智航等多家具身智能企业接连完成数亿元级融资，融资记录不断被刷新，资本市场呈现出冰火两重天的奇观。 尽管关于具身智能商业化的分歧愈演愈烈，但技术落地的现实路径却在争议声中悄然铺开。不同于大多数厂商造出一个机器人并让它去工厂、商场等场景中进行实践，有的厂商则选择在公众习以为常的家居产品中融入具身智能技术，展现出了不错的应用潜力。 在年初的CES 2025上，就有这样一台AI洗护机器人吸引了我们的目光。这台产品不仅把机械臂、灵巧手和洗衣机相结合，使其能够抓取各种柔性物品，还配备了专用于衣物洗护识别的AI多模态模型。该产品已经在稳步推进量产中，未来有望实现全程无需人工干预的衣物分拣、洗涤、脱水、晾晒等全流程。 这台AI洗护机器人来自一家位于南京的企业——一目科技，李智强是这家公司的创始人兼CEO。2015年，从美国卡内基梅隆大学博士后，他在硅谷投身创业浪潮，决心要将感知能力产业化，后来因为国内硬件优势显著而将研发中心迁移回国。 他带领着团队，用了十年时间，打造出了以微光谱AI芯片和流体识别传感器为核心的“多模态感知+AI计算解决方案”，能够将物理世界信号转化为数字世界信号，传送给目标用户。这一方案已广泛应用于智慧水务、智慧家居、生命科学等领域，还进入了TCL、惠而浦、松下等头部白电厂商的供应链。 正是在这套技术方案应用落地的过程中，李智强又把目光投向了具身智能领域。他觉得，具身智能会让AI智能体走向爆发、通用。 自成立以来，一目科技已经完成了六轮融资，投资方包括了顺为资本、投控东海、TCL、盈峰投资、兆易投资、赛富投资等家电、芯片企业背景的投资机构。最近的一轮在今年1月初，该公司完成了数亿元D轮融资。 关于如何让洗衣机“长”出机械臂和灵巧手，以及为什么认为人类家电的尽头会是人形机器人，机器人前瞻与李智强进行了一场深入对话。 ▲一目科技创始人兼CEO 李智强 一、从硅谷到南京，教会机器感知物理世界 2015年，硅谷正处在技术突破与创业活跃的前夜，席卷全球的AI浪潮还在酝酿之中。攻读完美国卡内基梅隆大学博士学位的李智强，怀揣着将传感器芯片与AI结合的构想，在硅谷创立了一目科技，开启了将感知能力产业化的旅途。 硅谷创业之路进展顺利，团队也拿到了一些融资，但大概一年后，李智强觉得，虽然硅谷在软件创新上有巨大的优势，但是在硬件上不及国内——比如给传感器打样，在硅谷可能需要花费半年多的时间，而在中国，这一过程仅需一到两周。 硬件产业链上的巨大差异让李智强意识到，回国会有更好的发展。2016年，一目科技将研发中心迁到了南京。 在他看来，南京这座城市汇聚了多所985、211高校，形成了一个智力密度极高的科研生态。更重要的是南京的科研资源覆盖了从基础学科到应用技术的全链条，而不仅仅只有AI、机械工程之类的。这种多学科融合能力，与一目科技的技术布局高度契合。 从将公司迁至南京开始，团队开始了漫长的技术突破期：攻克了传感器、芯片的量产难题，实现了高良率、高水平的产品化，逐渐打磨出了一套以微光谱AI 芯片和流体识别传感器为核心的“多模态感知+AI计算解决方案”。 依托这套技术底座，一目科技将业务范围拓展到智慧水务、智慧家居、生命科学等领域，应用场景快速增长。 例如，在创新药的研发和设计过程中，经常需要对蛋白质分子或者化合物进行检测分析。一目科技就研发出了高通量光谱检测仪，通过微流控芯片实现高通量采样，通过微光谱技术进行精准的紫外或可见光量化识别，实现样本的高效分析。再结合其打造的AI药物分析大模型，可以加快高通量分析效率，缩短临床前研究周期。 2023年底到2024年初，李智强形容“好像打通了任督二脉了”，随着团队规模的扩大，公司在多场景生态布局中，发现了实现千亿级甚至万亿级美金市场的机会，那就是人形机器人。人形机器人增长快、壁垒高，且在触觉感知能力上还有巨大的机遇。 正是在这个时期，他也意识到，具身智能会是AI智能体走向通用、爆发的极佳承载体，能够实现AI与物理世界的无缝连接。“只有先教会机器感受世界，它才能学会改变世界。” 李智强解释道，一目科技近十年来所沉淀的技术研发、应用落地经验，都可以迁移到具身智能领域。 针对具身智能的多模态感知方面，该公司在光学、材料学、电学和精细化操作等方面积累了深厚的技术储备，可以很好地进行技术复用。具体来说，其拥有自主研发的光谱成像芯片和算法，通过材料学研究不断提升了触觉灵敏度，实现了微米级精度的空间分辨率，且在产品端、应用端验证了技术的可行性、稳定性。 另外，在多模态算法上，区别于纯硬件感知企业，一目可以能够提供整套算法，已积累了4类算法，包括光谱算法、光谱库、AI算法（包括卷积模型等）及专有数据，在此基础上形成多模态算法能力。花了9年时间，研发团队才将多模态感知能力与多模态算法能力融合到了一起。 李智强还提到，团队一直在做的就是打造通用AI智能体，并且从第一天起就致力于实现端到端的类人操作。 目前，一目科技的团队规模在150人左右，研发人员占比60%。公司还正在与几家全球顶尖的高校共同创建联合实验室，进一步强化研发能力。 二、给洗衣机装多模态大模型、灵巧手 在CES 2025，一目科技与TCL联合开发的AI洗护机器人亮相了。 这款产品搭载了一目科技研发的专用于衣物洗护识别的AI多模态模型，融合视觉感知与光谱感知技术，实现衣物的材质、颜色、数量、污渍等识别，从而智能地设定及调节洗涤程序。 这是行业内首次为洗护场景构建的专有多模态模型，基于对超过100万样本数据的学习和分析，可以准确识别光电数据信号。 ▲专有多模态大模型可以实现衣物材质、颜色、数量及污渍识别 更特别的是，一目科技还在CES现场用一台迷你洗衣机演示了其最新探索和研发的双机械臂，不仅可以精准抓取各种柔性物体，还具有自主避障能力。 未来，用户将衣物放入收纳篮后，机器人自动完成分拣、洗涤、脱水、晾晒，全程无需人工干预。 ▲一目科技在CES2025所展出的具有双机械臂的迷你洗衣机 李智强回忆，从2020年开始，公司便开始思考如何用机器人的思路，重新造一遍洗衣机，不断打磨传感器等硬件以及算法、模型等，以实现洗衣机AI能力的泛化。 比较大的挑战是在数据采集和模型训练这两大方面。由于洗护行业数据封闭，基本不存在公有数据，且对数据多样性的要求极高，且多样性不足，就需要研发团队自行收集大量专有数据，并保障数据的全面性。另外，还需要训练专用的多模态模型，并使其能力可以和自身的数据进行匹配。 为了让AI洗护机器人装上灵巧手后能够实现自主夹取晾晒，研发团队需要攻克两大难题——不仅要实现对衣服这类柔性物体的精准、灵活抓取，针对不同材质的衣物能够控制不同的抓取力度，还需要在洗衣机这样高温高湿环境中稳定工作。 对此，研发团队在技术突破过程中，划分了三大层面：感知层通过光谱与视觉融合识别衣物材质及定位，为算法提供支持；决策层规划转动与夹取动作，减少衣物损伤；执行层即灵巧手，会结合视觉与触觉反馈，实现亚毫米级抓取精度。 这款机器人不仅是传统洗衣机的升级版，也是机器人在家庭场景中的一次全新应用尝试。未来，灵巧手的抓取精度将提升至0.01毫米级，力度控制达0.01N以下，这样就可以让机器人温柔地抓取像丝绸这样材质的衣物，避免褶皱。 在CES 2025发布后，产品的市场反馈有点让李智强出乎意料。不仅有数百家国内外媒体报道了这一产品，传播覆盖四五亿人次，还给公司带来了新的合作机会，几家全球顶尖家电品牌找到他，希望后续能够开展深入合作。这成了他创业以来极具成就感的瞬间。 目前，AI洗护机器人的量产计划已经在稳步推进，预计今年就能够实现大批量生产。 三、人形机器人，是家电产品的尽头 在李智强看来，家电产品的核心目的是代替人类完成繁琐的任务、让人类的生活更加方便，目前家电产品的形态设计是解决问题的方法之一，但如果再往前进一步发展，家电会从功能自动化向智能化、自主化演进，并且能够真正像人类一样去完成洗衣服等家务活动。而要实现这样的场景，家电产品终极形态就会变得像人形机器人一样。 “真正的智慧家居必须像人一样具备感知、决策和执行的能力，才能帮助用户从繁琐的人机交互中解脱出来。”李智强说。 不过，家电产品要真正走向AI化与机器人化，难就难在思维方式的转换上。比如，当前许多智能家居产品依旧沿袭着在原有产品基础上叠加AI模块的思维，缺乏从底层逻辑上重新设计产品的创新尝试。就像有的洗衣机产品，加上WI FI功能以实现远程操作，就可以被称为“+AI”，李智强觉得，这并不是真正的AI化。 “借用小米说过的一句话‘所有的家用产品都能够重新做一遍’”，李智强说，“如果所有的家电产品要通过AI来处理的话，底层逻辑应该是‘AI+家电’，而不是‘家电+AI’。” 例如要重新造一遍洗衣机，那就要先忘记洗衣机应该有的形态是什么样子的，反推人类自身洗衣服的时候需要什么样的能力。所以，研发团队才会萌生出把灵巧手、专有的洗护大模型“装”进洗衣机里面的想法，让产品能够像人一样在具备感知能力、操作能力的基础上，完成洗护的全流程。 这种类人的操作能力，能够让家电产品实现从“工具”到“助手”的转变。不仅是在家电领域，其也将催生众多应用场景，在医疗领域、科学研究、高端工业制造等高价值且对精细化操作需求高的场景中，都有巨大的应用潜力。 ▲在CES 2025现场的AI洗护机器人 目前，一目科技正在重点打造以光学技术和芯片技术为基础的触觉感知能力，计划今年推出人形机器人的触觉传感器模组和整体算法解决方案。李智强还提到，在触觉传感器方面，目前市面上是Meta做得最好，但一目准备推出的这款触觉传感器模组有望超越Meta，成为全球精度最高的触觉传感器。 在他看来，接下来，具身智能行业将会在行动力、智力和精细化操作三个方面取得重大突破。具体来说，以宇树为代表的一批企业会不断在机器人的行动能力上“卷”出高度，更多的具身智能模型公司将会出现，并且在操作能力的感知技术和精准度等方面会有更大的提升。从第一性原理来看，具身智能机器人的各方面都会跟人更加匹配。 结语：具身智能会不会改写中美科技竞速格局？ 在过去很长一段时间里，美国在软件和AI算法等领域一直占据着无可争议的领先地位，而中国则凭借其在硬件供应链和生产效率方面的显著优势，在全球科技版图中占据了一席之地，这也是李智强最初决定回国创业的原因。 然而，随着以DeepSeek为代表的一批中国企业的迅速崛起，中美两国在AI软件领域的差距正在逐步缩小。这样的变化让他觉得，未来，中国在具身智能领域也可能具备更大的发展潜力，做好软硬结合的创新，中国有望实现对美国的超越。 正如DeepSeek的出现让他看到了中国在AI领域的转机一样，他也在期待能够创造出一个具身智能“DeepSeek 时刻”。

快科技4月9日消息，根据洛图科技（RUNTO）线上监测数据表明，2024年智能手环在传统主流电商的销售成绩斐然，销量高达934.3万台，销售额达26.9亿元，市场均价为287元。 线上市场呈现出“双寡头”格局，小米和华为两大品牌独占鳌头，占据了84.7%的销量份额。 在竞争激烈的市场中，小米脱颖而出，成为TOP5品牌中唯一实现增长的品牌。 2024年 中国智能手环TOP5品牌线上市场表现 其于7月推出的小米手环9系列，凭借精准的产品策略实现了逆势上扬。该系列产品在保持上一代价格稳定的同时，于材质、硬件、续航等关键方面实现了重大升级。 同时，小米手环9系列全面接入苹果手机生态，以其极致性价比吸引了众多苹果手表用户的目光，成功抢占了部分市场份额。 此外，小米还推出了丰富多样的产品原装配饰，使得产品在用户心中的形象逐渐从单一的功能导向产品转变为兼具科技感与时尚感的潮流单品，进一步提升了产品的附加值与市场竞争力。

作者 | 陈骏达 编辑 | 漠影 从ChatGPT问世到今天的两年多时间，全球AI发展速度远超想象。仅过去三个月，DeepSeek凭借V3、R1模型开启开源热潮，不断刷新开源大模型的性能与成本边界；阿里通义千问的QwQ-32B等多款开源大模型也获得用户好评。 海外厂商也密集升级，OpenAI发布GPT-4.5，马斯克的xAI推出Grok-3，Meta也在近日放出外界期待已久的Llama 4。 数据显示，中国使用生成式AI的人数已突破3亿，平均每5个人就有1个接触过AI工具。企业端的需求更呈井喷态势，从云端API调用到专用一体机部署，开源技术的普及让中小企业和个人开发者也能用上顶尖大模型。 但在技术普惠的背后，开发者们正面临多重困境。首先是算力瓶颈：国外高端芯片获取困难，国内算力资源仍在建设中，而训练优质模型往往需要数千张显卡协同工作。 更现实的问题是开发环境：现在主流AI框架都基于Linux系统开发，多数开发者使用的电脑需要借助虚拟机运行Linux，存在驱动、依赖库、框架版本等许多变量，不同系统间的兼容性问题更是频繁出现。 当算法迭代按天计算，开源社区每天都在诞生新成果，开发者需要的可能不仅是更强的芯片，而是一个能彻底释放生产力的设备形态。 一、开发环境繁琐、算力受限，AI开发者如何破局？ 当下的AI开发者究竟需要什么样的设备？ 在国内的开发者社区进行搜索，我们便能看到许多AI开发者都谈到部署开发环境时流程复杂，且容易出现兼容性问题。 此外，在Linux虚拟化环境下，指令翻译与模拟、内存管理开销、I/O瓶颈等带来的性能损耗，使得硬件的潜能难以充分释放。 社区中普遍认为，Linux系统因其开源性和高度的可定制性，能够很好地适配各种模型和开发框架。 例如，TensorFlow、PyTorch等许多主流的AI开发框架都对Linux系统有良好的支持，Linux系统在服务器端的广泛应用也使得其性能优化和资源管理更加成熟。 通过合理配置和优化，Linux系统可以有效减少性能损耗，显著提高系统的性能表现，使得开发环境更加高效。 算力也是摆在诸多开发者面前的一座大山。端侧虽然能够提供即时的计算能力，但其算力有限，难以处理复杂任务。云端计算虽然算力强大，但在时延上有一定劣势。 在这一背景下，端云协同方案能够有效解决端侧算力局限性和云端时延问题。通过端云协同，可以在终端设备上进行实时数据处理，降低响应时间。同时，将部分复杂计算任务分配到云端，充分利用云端的强大算力。端云协同还能够优化带宽使用，减少数据传输量。 能有效整合上述特点的设备，便有望成为下一代更适合AI开发者的平台。 二、“算力本”新品类出现，开箱即用的个人AI开发中心 近日，国内新锐创企爱簿智能发布了AIBOOK算力本，该产品配备50TOPS端侧算力、32GB统一内存，搭载Linux原生环境及开箱即用的AI开发工具套件，通过端云一体架构实现“AI实训”能力。 AIBOOK算力本并不等同于AI PC，后者是具备AI功能的个人电脑，更多地被看作是传统PC的升级迭代，用于满足一般消费者对轻量级AI应用的需求。 爱簿智能将AIBOOK算力本界定为“AI学习与开发工具”，希望帮助用户实现“开发自由”，并解决AI开发中的效率问题。 AIBOOK算力本搭载了爱簿智能自研SoC芯片AB100，提供端侧训练与推理的算力支持，最高支持32B参数量模型的推理，在INT8精度下，流畅支持百亿参数大模型离线运行。 操作系统方面，这款AI算力本使用基于Linux内核的MT AIOS操作系统，专为AI开发优化，开发者无需繁琐配置。 同时，AIBOOK算力本还预置完整的AI开发环境，包括Python 3.10、VS Code、Jupyter Notebook等主流开发工具，以及PyTorch、MTT、vLLM、Pandas、Matplotlib、NumPy、Seaborn等常用库，覆盖数据科学、机器学习与深度学习领域。实现开箱即用，帮助开发者绕过了“配置地狱”， 通过“端云一体”协同方案，AIBOOK算力本将与摩尔线程夸娥云整合。用户可一键连接云端算力，调用更大规模的大模型进行推理或训练，也可自由切换本地或云端模型，既保护私有数据，又充分利用云端资源。 在爱簿智能提供的实训案例中，我们看到了这款算力本面向AI开发者提供的诸多实用功能。 AIBOOK算力本采用的Linux系统提供了强大的命令行工具，帮助开发者快速完成复杂的任务，如文本处理、文件操作和自动化脚本编写等。 自动播放 在编程场景中，AIBOOK算力本在与辅助编程工具结合后，可以轻松帮助编程新手魔改小游戏、快速搭建AI Agent，其端云算力配置能即时呈现开发项目效果，帮助开发者迅速迭代。 下方案例中，AI算力本帮助用户开发了三维隧道电缆特效，无需图形渲染基础或Web编程经验，仅依靠AI辅助和少量修改。这些视觉效果均依靠AI算力本的本地算力实时渲染，用户还可以根据自己的需求调整视觉效果，在复杂度进一步提升后，AI算力本依然能够确保渲染效果的流畅。 用户还可以利用AI算力本内置的RAG系统，打造个人知识库，将数字资源有效整合，在需要使用时通过自然语言查询即可，使用时可在云端大模型和本地部署的DeepSeek蒸馏模型间切换，后者不连网也可以使用，更有效的保护个人数据安全。 三、个人AI开发者时代来临，AIBOOK算力本恰逢其时 AIBOOK算力本的发布，恰逢个人AI开发者时代的到来。大模型在编程领域性能的提升推动了AI Coding工具的普及，代码自动补全、全流程开发辅助，甚至“无代码开发”的出现，极大降低了编程技能门槛，让更多原本不熟悉编程的开发者开始试水。 2025年，开源大模型在推理效率和多模态能力上取得突破，显著降低了个人开发者的经济门槛，也拓宽了AI工具的使用场景。开发者现在能通过API以极低的成本使用部署在云端的大模型，也可以选用厂商开源发布的蒸馏模型实现本地部署。 已有不少企业捕捉到了个人AI开发这一趋势，并进一步完善相关工具链。例如，Anthropic等公司提供的标准化接口（如Model Context Protocol, MCP）及开源工具简化了Agent开发流程，开发者仅需调用预置工具（如搜索、文件处理），即可快速构建功能型AI应用。 而在设备层，英伟达面向研究人员、数据科学家、个人开发者、学生群体推出桌面超算DGX Spark，预装了基于Linux的操作系统，其算力配置可满足端侧开发，也可以与云端协同。 本次爱簿智能发布的AIBOOK算力本，也正是这样一款能拉低技术门槛、推动算力普惠，满足灵活AI开发需求的产品。 除了适用于开发场景的诸多配套，这款AI算力本还搭载了摩语精灵、摩音笔记、摩笔马良等AI创作与生产力工具，并支持云电脑应用，可在基于Linux的定制化操作系统上，流畅运行基于x86架构的Windows云电脑，进行数据的实时交互，用户既可以享受Linux在开发场景强大能力，也能享受Windows系统的用户界面和生态系统。 结语：端侧AI成大势所趋，AI算力本展现独特价值 随着更小、更具能效比的AI模型出现，AI已逐渐从少数企业的特权，向更多中小企业和个人开发者渗透。其中，端侧AI为更多用户提供即时、高效且更具隐私性的AI体验；开发本身也日渐个性化，灵活、高效的工具才能满足多样化的开发需求。 随着个人AI开发者时代的到来，AIBOOK算力本这类具备强大端侧算力、高度灵活性的产品，正显现出独特价值。

作者 | 程茜 编辑 | 心缘 超4300亿元融资“砸”向AI行业！ 智东西4月9日报道，根据全球市研机构Crunchbase的数据，今年第一季度全球创企融资总额创下新高，全球AI相关融资总额达到596亿美元（折合人民币约4358亿元）。 第一季度全球初创公司融资总额达到1130亿美元（折合人民币约8263亿元），同比增长54%，其中，全球AI相关融资总额占全球风险投资活动的53%。 据智东西不完全统计，截至4月7日，全球AI领域共有24家创企在今年第一季度拿下过亿美元融资，总融资额达到485亿美元（折合人民币约3546亿元）。今年第一季度共有22家创企拿下过亿美元融资，总融资额为81.92亿美元（折合人民币约599亿元）。 超过10亿美元的融资有两起，OpenAI以400亿美元（折合人民币约2925亿元）巨额融资一骑绝尘，投后估值达到3000亿美元（折合人民币约2.2万亿元），Anthropic拿下35亿美元（折合人民币约254亿元）融资，估值超600亿美元（折合人民币约4387亿元）。 从地域分布来看，美国获得过亿美元融资的企业最多共16家，英国次之有4家，中国排名第三有2家，瑞典、加拿大各一家。在国内，智谱3月共获得超18亿元融资，成都、珠海、杭州国资入股；具身智能创企它石智航获得1.2亿美元融资，创下中国具身智能行业天使轮最大融资额纪录。 对比昨天斯坦福大学以人为本AI研究院（HAI）《AI指数报告2025》中提到的数据，2024年全球AI投资达到2523亿美元，其中美国AI投资额达到1091亿美元，几乎是中国大陆投资额93亿美元（折合人民币约682亿元）的12倍。 从获得融资企业的分类来看，大模型深入垂直赛道应用落地的企业数量最多，有11家，涵盖医疗、法律、营销领域，AI基础设施相关有6家。 这些融资事件的投资方中出现了英伟达、OpenAI、Salesforce、谷歌、Alphabet、三星等科技巨头以及红杉资本、a16z等知名风投的身影。 全球获得过亿美元融资AI创企统计情况： 除了这些已经官宣的融资外，还有三家创企被曝正在洽谈巨额融资。AI编程神器Cursor母公司Anysphere正洽谈以近100亿美元估值融资，OpenAI前首席技术官Mira Murati的Thinking Machines Lab将以90亿美元估值筹集10亿美元，AI搜索创企Perplexity正进行早期谈判筹集高达10亿美元资金。 种种迹象表明，全球AI投资事件的规模正呈现出持续攀升的态势。 一、6家大模型创企：中美龙头巨额融资狂飙，OpenAI领跑、Anthropic紧随其后，智谱超18亿国资加持 大模型无疑是AI投资圈的热门赛道，中美龙头企业竞争激烈。OpenAI以400亿美元融资一骑绝尘，第二名是另一家独角兽Anthropic，智谱是第一季度国内获融资最高的企业。多模态大模型领域同样火热，视频、音频生成模型创企获得英伟达、软银集团、Salesforce青睐。 1、中美大模型龙头狂吸金：OpenAI近3000亿领跑、智谱超18亿国资入局 4月1日，OpenAI宣布完成400亿美元（约合人民币2905亿元）新融资，投后估值达3000亿美元（约合人民币21787亿元），由软银集团领投，微软等参投。成立于2015年的OpenAI，OpenAI在博客中透露，ChatGPT的用户数量已经达到5亿人，较2月底的4亿人有明显增长。OpenAI成立于2015年，官宣融资的同一天，OpenAI还宣布将会在未来数月内发布一款开放权重的大语言模型，这是自2019年OpenAI开源GPT-2之后的首款开源模型。 3月，国内大模型独角兽智谱连获成都、杭州、珠海国资超18亿元押注。3月3日，智谱宣布完成杭州城投产业基金参投的超10亿元战略融资，3月13日，珠海市国资委控股的华发集团宣布战略投资智谱金额5亿元，3月19日，成都高新区宣布以3亿元战略投资智谱。成立于2019年的智谱，脱胎于清华知识工程实验室，自2024年第三季度智谱清言上线付费功能以来，“智谱清言”预计年度经常性收入将突破千万元大关。 3月3日，美国大模型独角兽Anthropic官宣已筹集35亿美元，投后估值达到615亿美元（折合人民币约4454亿元），Salesforce等参投。去年11月至今年1月，Anthropic连续拿下亚马逊投资的40亿美元（折合人民币约290亿元）和谷歌投资的10亿美元（折合人民币约724亿元）。目前，这家创企的Claude系列模型已经集成至亚马逊的智能语音助手Alexa+、AI编程神器Cursor、视频会议软件Zoom等公司的业务体系或产品中。据彭博社援引知情人士称，去年年底，Anthropic的年度经常性收入约为10亿美元。 2、多模态大模型：视频生成创企拿下3亿美元，软银、英伟达参投 4月3日，美国视频生成创企Runway在D轮融资中筹集了3.08亿美元（折合人民币约23亿元），参投方包括软银集团、英伟达等。Runway成立于2018年，就在官宣融资前不久，该创企推出了最新的视频生成模型Gen-4，其号称这是迄今为止最高保真度的AI视频生成模型，用户输入一张参考图片和文字指令就能生成10秒的视频片段。 1月30日，美国AI音频生成独角兽ElevenLabs完成1.8亿美元（折合人民币约13亿元）的C轮融资，投后估值超过30亿美元（折合人民币约217亿元）。本轮融资投资方包括a16z、红杉资本、Salesforce等。ElevenLabs成立于2022年，创始人是谷歌前机器学习工程师Piotr Dombkowski。其博客透露，成立至今，ElevenLabs的数百万用户已经生成累计1000年的音频内容时长，总融资2.81亿美元（折合人民币约20亿元）。 ▲ElevenLabs音频生成平台 3、代码服务：为大模型训练提供代码，服务400万名程序员 3月6日，美国AI代码供应商Turing宣布获得1.11亿美元（折合人民币约8.04亿元）的E轮融资，估值达到22亿美元（折合人民币约159亿元）。该公司成立于2018年，其业务主要是为OpenAI等企业构建大语言模型、AI应用等贡献代码，目前年度经常性收入在大约3亿美元。这家创企已经与全球约400万名程序员合作，其公司员工仅在数百人左右。 二、6家AI基建创企：最高拿下4.8亿美元，获英伟达、三星、AMD、Salesforce青睐 有6家AI基础设施相关创企拿下了过亿美元融资，融资额最高的是拿到4.8亿美元的AI开发云平台独角兽Lambda，这家公司的创始人兼CEO Stephen Balaban曾透露，该公司在DeepSeek等开源模型的部署方面取得了长足增长。 3月25日，AI基础设施提供商Nexthop AI筹集了1.1亿美元（折合人民币约8亿元），为超大规模企业构建定制网络解决方案。Nexthop AI成立于2024年，主要为大规模云计算公司和超大规模数据中心提供定制化的网络解决方案。 3月11日，美国光学互连创企Celestial AI完成2.5亿美元（折合人民币约18亿元）C1轮融资，投后估值达到25亿美元（折合人民币约181亿元）。参投方中有AMD、保时捷等知名企业，以及英特尔新任CEO陈立武作为个人投资方参投。Celestial AI成立于2020年，现已筹集超过5.15亿美元，该公司的光子结构有助于解决生成式AI的最大问题之一，即解开计算能力和内存的纠缠，以提高该技术的效率。 3月5日，瑞典环保数据中心构建商EcoDataCenter（EDC）宣布完成4.5亿欧元（折合人民币约35亿元）融资，本轮融资的投资者未披露。EcoDataCenter于2019年开设首个数据中心，其业务是构建环保数据中心，主要客户是与英伟达、微软关系紧密的美国云计算新秀CoreWeave，EDC现已筹集了9.1亿欧元（折合人民币约72亿元）。 2月20日，美国AI云平台独角兽Together AI宣布完成3.05亿美元（折合人民币约22亿元）B轮融资，估值达到33亿美元（折合人民币约239亿元）。Salesforce、英伟达等参投。Together AI成立于2022年6月，联合创始人Prakash曾是苹果高级总监。其平台目前支持Meta、DeepSeek等公司的200多个开源模型。Together AI的产品已服务45万AI开发者以及Salesforce、Zoom等公司，年度经常性收入已超过1亿美元（折合人民币约7.2亿元）。 ▲Together AI主要客户 2月19日，美国AI开发云平台独角兽Lambda官宣完成4.8亿美元（折合人民币约35亿元）的D轮融资，估值接近25亿美元（折合人民币约181亿元）。参投方包括英伟达等企业，AI大神Andrej Karpathy作为个人投资者，以及和硕、超微、纬创、纬颖等企业的战略投资。 Lambda成立于2012年，为AI模型微调、训练和推理提供基础设施、云服务和软件，迄今累计融资达到8.63亿美元（折合人民币约63亿元）。Lambda联合创始人兼CEO Stephen Balaban曾透露，Lambda非常适合利用DeepSeek-R1等开源AI模型，因为其云平台上有超过25000块GPU，可以随时重新用于托管这些开源模型。 ▲Lambda云平台上的开源模型 2月13日，美国AI推理芯片创企EnCharge AI宣布筹集了1亿美元（折合人民币约7.2亿元）B轮融资，该公司未透露投后估值。本轮融资参投方包括三星旗下基金和HH-CTBC（鸿海精密与中国信托银行的合资基金）等参投。EnCharge AI成立于2022年，该公司称已开发出一种用于AI推理的新型内存计算架构，与GPU等相比每瓦性能提高20倍。EnCharge AI预计今年晚些时候推出第一批此类芯片。 三、12家AI应用创企：医疗创企占比最多，法律、营销、诈骗检测创企热度爆表 大模型深入垂直细分场景，已经落地到企业的具体业务中，其余12家获得过亿美元融资的创企就是医疗、法律、营销、诈骗检测领域相关的。 1、医疗：6家创企拿下大额融资，产品已落地上百个医疗系统 3月31日，谷歌母公司Alphabet旗下AI药物发现平台Isomorphic Labs筹集了6亿美元（折合人民币约44亿元），本轮融资由Thrive Capital领投，谷歌风投和Alphabet参投。Isomorphic Labs是2021年从谷歌DeepMind分离出来的AI药物发现平台。今年1月，这家创企宣布与两家制药巨头Eli Lilly和Novartis合作应用AI来发现治疗疾病的新药，这笔交易总计约为30亿美元。 2月17日，美国临床对话式AI平台Abridge宣布完成2.5亿美元（折合人民币约18亿元）D轮融资，估值达到27.5亿美元（折合人民币约199亿元），英伟达等参投。Abridge成立于2018年，其AI平台可帮助临床医生生成全面、可计费的临床记录、通过音频系统记录和总结相关的对话，已部署在100多个卫生系统中。 ▲Abridge产品 1月13日，美国AI医疗保健自动化软件创企Qventus获得1.05亿美元（折合人民币约7.6亿元）融资，估值达到4亿美元（折合人民币约29亿元）。Qventus成立于2012年，总融资额超过2亿美元，其平台可使用生成式AI技术解决住院和门诊环境的运营效率低下问题。 1月12日，英国AI医疗软件提供商Cera筹集了1.5亿美元（折合人民币约11亿元）。Cera成立于2008年，产品使用了基于谷歌Gemini AI平台以及OpenAI ChatGPT的能力，能帮助护理人员快速记录患者的症状。 1月9日，美国医疗云平台Innovaccer宣布获得2.75亿美元（折合人民币约19.9亿元）F轮融资，参投方包括B Capital Group、Banner Health等。Innovaccer成立于2014年，该公司提供利用率管理、事先授权、临床决策支持、临床文档等智能体。其客户包含美国前10大医疗保健系统中的6个，过去五年收入同比增长50%，今年年度经常性收入或将达到2.5亿美元。 1月9日，美国AI医疗解决方案独角兽Hippocratic AI宣布获得1.41亿美元（折合人民币约10.2亿元）B轮融资，投后估值达到16.4亿美元（折合人民币约119亿元）。a16z、英伟达等参投。Hippocratic AI成立于2023年，融资总额达到2.78亿美元（折合人民币约20亿元），其产品可以通过创建Agent解决医疗保健专业人员的短缺问题。截至2024年，Hippocratic AI已与23个卫生系统和保险公司签署合同。 2、法律：财富500强公司是客户，年度经常性收入将超1亿美元 2月13日，美国AI法律创企Eudia宣布在A轮融资中筹集了1.05亿美元（折合人民币约76亿元），本轮融资由General Catalyst领投，Floodgate、Defy Ventures和Everywhere Ventures等参投。Eudia成立于2023年，该公司构建了为企业法律部门提供帮助的AI Agent。这家创企的客户包括财富500强公司的首席法务官及其内部法律部门。 2月12日，美国AI法律科技公司Harvey宣布筹集了3亿美元（折合人民币约22亿元）的D轮融资，估值达到30亿美元（折合人民币约217亿元）。本轮融资由红杉资本领投，谷歌风投、OpenAI创业基金等参投。Harvey成立于2022年，其联合创始人兼总裁Gabe Pereyra曾是Google DeepMind研究科学家，公司主要业务是使用大模型帮助律师事务所分析合同和起草文档，其年度经常性收入已超过5000万美元（折合人民币约3.6亿元），并估计将在大约8个月内超过1亿美元（折合人民币约7.2亿元）。 ▲Harvey产品演示 3、营销：AI+培训、数字人，总融资额超4亿美元 2月10日，加拿大AI营销创企StackAdapt宣布筹集了2.35亿美元（折合人民币约17亿元）增长轮融资，该轮融资由Teachers’ Venture Growth领投。该公司成立于2014年，其主要产品是多渠道程序化广告平台，使用AI和自动化来增强功能和用户体验。其总融资额已经超过5亿美元。 1月14日，英国AI虚拟形象创企Synthesia宣布完成1.8亿美元（折合人民币约13亿元）D轮融资，投后估值达到21亿美元（折合人民币约152亿元）。本轮融资由NEA领投，谷歌风投、Atlassian Ventures等参投。这家创企成立于2017年，主要产品是构建高度逼真的AI虚拟形象，其客户中目前约有6万名企业利用这项技术构建基于虚拟形象的视频用于销售、培训等。迄今为止，Synthesia已经筹集了3.3亿美元。 4、具身智能：成立不到2月，拿下国内垂直赛道最大天使轮融资 3月26日，具身智能初创公司它石智航完成1.2亿美元（折合人民币约8.8亿元）天使轮融资，创下中国具身智能行业天使轮最大融资额纪录。它石智航成立于今年2月，同时具备具身智能大模型能力、本体研发能力和软硬一体产品量产能力。 5、诈骗检测：用AI打击洗钱欺诈，800名员工创企有数千家客户 3月4日，英国AI诈骗检测创企Quantexa宣布已筹集1.75亿美元（折合人民币约13亿元），投后估值达到26亿美元（折合人民币约188亿元），本轮融资由Teachers’ Venture Growth（TVG）领投。该平台采用AI和数据分析来打击洗钱和欺诈。根据PitchBook的数据，这家初创公司迄今已筹集了近5.5亿美元。Quantexa的平台上已有数千家合作伙伴。去年，该公司许可证收入增长40%，现在在全球拥有16个办事处，拥有约800名员工。 结语：AI融资浪潮：规模暴涨、地域广泛、巨头风投助推 2025年第一季度，全球初创公司融资市场呈现出强劲的复苏态势，凸显出AI行业在当下全球经济格局中愈发关键的地位。从地域分布来看，美国、英国、中国在AI融资领域的创企正逐渐得到资本的认可和青睐，展现出了绝对的优势地位。 与此同时，2025年AI应用落地加速，这也从近半数相关企业获得过亿美元看出来，企业正在将大模型技术与医疗、法律、营销等传统行业深度融合，随之而来的是对AI基础设施的需求也在持续增长。 从融资规模的大幅增长、大额融资案例的涌现，到地域分布的广泛以及企业类型的多元，再到投资方的强大阵容，这一系列因素为全球AI行业的发展注入了强大的活力和动力。 值得一提的是，这也会增加AI相关的后期交易，Crunchbase的数据显示，全球第一季度交易额达到810亿美元（折合人民币约5923亿元）同比增长147%。 这一系列数据清晰表明，在全球投资领域中，创企所占份额日益增大，尤其是AI相关创企，正源源不断地吸纳着巨额投资，成为资本竞相追逐的焦点 。

快科技4月9日消息，今晚，小米手机部总裁卢伟冰发文称：“小米15 Ultra平销期销量比较稳定，跟上代比增长很大，感谢大家对产品的认可。” 卢伟冰还转发了数码博主的第13周高端手机销量榜单，其中在4千-5千价位，小米拿下第一名。 而在5千-6千以及6千以上价位段，小米拿下了第三名。 小米15 Ultra于3月3日正式发售，起售价为6499元，首销日销量较上一代同期增长了超过50%。 卢伟冰一个月前曾表示，小米15 Ultra在中国市场的平销期表现异常出色，销量约为上一代的两倍，而在海外市场也呈现出了同样的增长势头。

众所周知，自从华为手机在2023年王者归来之后，大家就认为接下来国内手机市场，会经历不断的洗牌，原有的排名格局，会大改变。 事实上也确实是如此，随着华为回归，其它手机品牌就不得不老老实实的让道，所以我们看到国内手机市场的排行榜，是一变再变。 而近日，有人发布了2025年一季度国内手机市场销量排名情况，我们发现这次又洗牌了，特别是与去年同期相比，变化特别大。 如下图所示，前六名分别是华为、小米、VIVO、OPPO、苹果、荣耀。 而去年同期是VIVO、荣耀、苹果、华为、OPPO、小米。 这么一对比，就能够看出来，今年的手机排名，和去年的排名，确实是洗牌剧烈。 主要表现就是2点可以概括： 1、荣耀、苹果下滑厉害。 2、华为、小米增长迅速。 为什么荣耀、苹果下滑厉害，这个并不难理解。荣耀之前表现很棒，我个人觉得，主要还是因为华为手机受影响后，很多原来的华为用户转向了荣耀，毕竟曾经荣耀就是华为旗下的，大家的情感基础还是在的，用荣耀替代华为嘛。 而华为回归之后，这部分人当然还是回归了华为的怀抱，选择放弃荣耀了，这个很容易理解。 苹果下滑，也是如此，以前国内高端手机市场，就是华为、苹果在竞争，如今华为被打压，自然就选了苹果，如今华为回归，苹果自然就不给力了。 为什么华为、小米增长迅速呢？上面已经提到了华为增长，主要是荣耀、苹果的用户，挤向华为了，所以华为销量大增。 小米自从造车之后，品牌声誉度大增，大家越来越认可小米，再加上小米这几年冲高端效果显著，而中低端本来就有红米的撑场，所以小米销量能够上来。