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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。

凤凰网科技讯（作者/于雷）4月9日，vivo通信科技有限公司产品经理韩伯啸公开展示了备受期待的vivo X200 Ultra影像套装官方图片，为即将发布的这款“能打电话的口袋智能相机”增添了更多亮点。 据韩伯啸介绍，这款全新影像套装亮点颇多：首先采用Type-C连接方式，有效解决了延迟问题；其次，内置容量达2300mAh的电池，显著提升户外拍摄的续航能力；第三，套装设计中集成了支架功能，用户可轻松实现竖立稳定的拍摄机位；第四，新增专门的视频按钮，一键切换至录制模式；第五，整体外观采用复古相机设计风格，官方暗示可能会推出更多配色选择；第六，随附专业时尚设计的肩带，提升携带便捷性。值得注意的是，韩伯啸还神秘透露“第七点最厉害，还不能说”。 此前，vivo产品副总裁黄韬已经公布了vivo X200 Ultra手机的三款配色外观，分别为灰色、红色和黑色。新机采用薄而微弧的机身设计，搭配经典纹理拼接工艺，彰显高端质感。 黄韬特别介绍，vivo X200 Ultra将成为一款“能打电话的口袋智能相机”，并赋予其“V单”的称号，暗示其在影像性能方面的卓越表现。 据悉，vivo X200 Ultra将于2025年4月21日正式发布。

凤凰网科技讯 （作者/杨睿琪）4月9日，OPPO与上汽集团今日共同宣布，双方将进一步深化战略合作关系，推动创新技术的深层次融合与产品组合的全方位互融，为全球用户打造全面领先的用车智能体验。 据介绍，基于深化后的战略合作，OPPO车机互融产品将覆盖上汽集团MG名爵、荣威等自主品牌，以及上汽大众、上汽奥迪等合资品牌；双方智能终端的合作将从OPPO手机拓展至IoT生态产品，包括但不限于手表、平板等；双方的合作区域也将从中国市场逐步扩展到全球市场，包括但不限于欧洲、东南亚等。

快科技4月9日消息，今晚，比亚迪召开了汉L、唐L的上市发布会。 比亚迪王朝网销售事业部总经理路天在介绍新车外观时强调：“只有原创出来的设计，才有自己的灵魂。” 这次的汉L、唐L就采用了全新的原创设计，“Dragon Face”升级为“LOONG FACE”，加深中国文化。 车头灯组抽象出“龙须”造型，立体线条从车头延伸至侧面，强化视觉宽度；灯组设计灵感源自中国文化中的“方瞳”，赋予前脸生命力。 车身侧面C柱装饰条取自书法笔锋的“撇捺”，车尾灯组则融合中国结、凤凰羽翼及竹编工艺，命名为“凤之翎”与“竹之韵”，实现传统文化与现代工艺的无缝衔接。 内饰设计灵感源自中国传统建筑庑殿顶，以“屋脊”之型与“脊梁”之意贯通空间概念。 中控台采用3D竹木饰板，通过15道工序雕刻出天然纹理，搭配皮革针织工艺与植绒处理。 整体来说，比亚迪如今的设计在全球汽车领域都独一无二，辨识度十足，而且深度融合了中国传统文化。

IT之家 4 月 9 日消息，此前有报道称，三星最薄的 Galaxy 手机 ——Galaxy S25 Edge 有望于 4 月 16 日在韩国发售，欧洲则提前一天。然而，最新消息显示，该手机的发售可能不会在本月进行，原因是三星 MX（移动体验）部门领导层的变动。 据博主 @i冰宇宙 爆料，三星 Galaxy S25 Edge 会在 5 月底发售，最初仅在韩国和中国上市。 还有传闻称，三星可能会放弃为 Galaxy S25 Edge 举办单独的 Unpacked 发布会，而是采用类似 Galaxy Z Fold6 特别版的策略，通过发布预告视频并在网上正式推出。 在价格方面，Galaxy S25 Edge 可能介于 Galaxy S25+ 和 Galaxy S25 Ultra 之间。早前的报告显示，256GB 版本的起售价可能为 150 万韩元（IT之家注：现汇率约合 7490 元人民币）。该手机重量约为 162 克，与普通版 Galaxy S25 相似，但厚度仅为 5.84 毫米。 此外，Galaxy S25 Edge 可能推出三种钛金属颜色，分别是钛黑色、钛银色和钛冰蓝色。目前，一些据称是该设备的上手视频也已流出，从各个角度展示了这款手机。

IT之家 4 月 9 日消息，市场调查机构 CounterPoint Research 昨日（4 月 8 日）发布博文，报告 2024 年第 4 季度全球智能手机出货量，市场整体表现平稳，出货量达 3.23 亿台。 尽管市场需求未见大幅波动，但主要得益于消费者对高端机型的青睐，高端化趋势成为推动收入增长的主要因素。数据显示，全球智能手机收入同比增长 5%，平均售价（ASP）也上涨了 2%。 苹果在 2024 年第四季度继续领跑全球智能手机市场，占据 23% 的市场份额。同时，苹果创下了季度最高 ASP，并凭借这一优势拿下了全球智能手机总收入的 54%。 三星紧随其后，以 16% 的市场份额位居第二。值得注意的是，vivo 和小米分别实现了 20% 和 11% 的同比收入增长，成为前五名中仅有的两家显著增长的企业。 整体来看，高端智能手机的需求稳定，推动了市场收入的增长。尽管出货量未见显著提升，但消费者对高价位机型的偏好为市场注入了新的活力。未来，随着 5G 技术和创新功能的不断普及，高端市场或将继续成为全球智能手机行业的重要驱动力。

凤凰网科技讯 （作者/彭坤苹）4月9日，比亚迪在社交媒体平台公开了比亚迪e7官方预告图，官方介绍称，e7是比亚迪推出的一款全新中级纯电轿车，2820mm超长轴距，标志性的微笑昂扬前脸，整体设计大气昂扬、从容灵动。 比亚迪e7的车身侧面轮廓线条顺滑流畅，充电接口安置在右侧前翼子板部位，搭配的是16英寸的熏黑样式轮辋。车尾部分，其采用了当下流行的贯穿式尾灯组设计，后包围的设计风格与车头相互映衬，尾门右侧带有醒目的“e7”标识。 在车身尺寸方面，比亚迪e7的长、宽、高分别为4780毫米、1900毫米、1515毫米，轴距为2820毫米。据悉，比亚迪e7会按照不同的车款，配备电动天窗、后摄像头、造型各异的16英寸轮辋以及车载ET等一系列配置。

快科技4月9日消息，乘联会最新数据，3月全国乘用车厂商批发241.2万辆创当月历史新高，同比增长8.9%，环比增长36.4%。 3月乘用车批发销量超两万辆的车型有20个，其中销量前9位全是新能源汽车。 其中，比亚迪宋系列依然是王者，9.6万辆几乎是第二名特斯拉Model Y的两倍，这也是比亚迪的当家花旦，是比亚迪销量最高的家族。 尤其是插混版本，十几万就能买个插混SUV，市区纯电、高速用油，怎么开都爽。 特斯拉Model Y排名第二，3月销量4.9万辆，五菱宏光MINI EV冲至第三，销量4.2万辆。 值得一提的是，以往月销量2万辆的小米SU7最近产能暴增，月销量来到了近3万辆，冲至榜单第8位置。

2月底，特斯拉FSD入华了，国内全体智驾企业绷紧了脊背。 3月，特斯拉FSD“翻车”和“丝滑”同时出现，大佬们的笑容虽然回到了脸上，但心里的焦虑就不得而知了。 回顾特斯拉FSD入华后的表现，有一种将《智驾迷惑行为大赏》和《智驾优秀生演示稿》放在一起排排坐的割裂感。一方面在上海陆家嘴，FSD把公交车道当超车道狂飙；广州塔底下，导航明明显示绿灯，车子却因为把“前方施工”的警示牌看成了广告牌突然来了个急刹。一方面，它在常规驾驶中，展现出了老司机的水准，能够准确避让非机动车，毫不迟疑地完成掉头、转弯等动作，给到用户熟练丝滑的体验。 FSD在常规驾驶中表现丝滑 造成这样场面的理由也很简单，特斯拉的底层AI技术积累雄厚，可以支撑智能驾驶在常规使用过程中的丝滑体感，但由于搭载了端到端模型（对比传统模块化的智能驾驶模型，端到端模型虽然在感知、决策、控制等过程不会产生信息的损耗，但本质上仍是依照指令实施相应的操作，不能理解潮汐车道等特殊路况的行驶规则）缺乏中国数据训练系统，导致FSD并不了解中国复杂的人车博弈场景，看不懂特殊道路的行驶规则，这也演变出了特斯拉的“智驾迷惑行为大赏”。 而大佬们的集体焦虑症结也在于此，因为其强大的底层逻辑能力，特斯拉一旦补齐了国内短板，势必会给国内车企造就一片“乌云”。 在这时候，VLA出现了。 一个好消息和一个坏消息 好消息是，VLA模型可以解决端到端的“短板”，融合了看、想、做三个动作，分别使用摄像头+激光雷达收集路况信息，相当于给车装上了24k大眼睛；大语言模型通过解决交通标志、行人意图等分析接下来的路况，不夸张的说连“行人要闯红灯”都get到，潮汐车道、公交车道也应付得了；根据看到的和思考的，VLA可以为车辆做出最优路线并控制车辆，还能贴心解释决策逻辑，如“减速是因为前方有儿童突然冲出”...... 简单来说就是VLA融合了视觉、语言和动作，给车辆赋予了“类人思维链”，从端到端的“看图说话”演变成了“阅读理解”。 既然VLA可以解决端到端的技术短板，那为什么国内车企对特斯拉FSD进入中国还会感到焦虑？其实很容易理解，特斯拉FSD的基础能力与学习能力是强大的，仅靠在互联网上寻找中国道路的视频片段来训练，就能让系统展现出老司机的一面，一旦特斯拉补齐在中国的数据，克服在中国遇到的“水土不服”，它或许将成为中国市场最好的智驾之一。 在前几天的百人会上元戎启行CEO周光与博世中国区总裁吴永桥也直言，FSD V13在端到端智驾技术上领先国内高阶智驾系统一个代差。 那么，底层技术的参差是国内VLA可以跨越的吗？FSD V13跟VLA在业界都被视为智驾大模型阶段的产物。在周光看来，VLA的能力使其成为“通才系统”，即在垂直领域内具备广泛的场景适应性。 “VLA则能补齐端到端模型的短板，是一位驾驶通才，看得懂语义信息，能理解特殊车道的驾驶规则。只有先成为驾驶通才，才能成为驾驶领域的专家，即实现完全自动驾驶。”周光将VLA架构视为走向L5的转折点，他认为VLA的本质是构建时空统一的认知框架，这为实现L5级自动驾驶提供了底层支撑。 简而言之，周光认为元戎启行推的VLA是在保留核心AI能力的基础上，向L5进发的较优方案，既满足了技术追求也能满足商业化。 好消息足够令人振奋，坏消息就让人多少有些不安了——那就是目前还没有完全VLA车型落地。但是先别急，已经在做了。 四条路线的“逆袭”之路 现在国内市面上明确布局VLA的玩家有四个，分别是数据“狂魔”理想、“合资”大户奇瑞、“买买买专业户”吉利以及激进派选手元戎启行。 理想用的是“MindVLA”，融合了3D高斯编码、MoE混合专家架构这些高大上的技术，复杂路况决策准确率确实领先同行。但关键问题是他们得同时养着端到端和VLM两套系统，虽然数据（底气）充足——动态数据湖覆盖密度全行业第一，豪言要在2025年实现“数据自由”，但研发成本直线上升，马上覆盖一个造车新势力的成本了。 合资大户奇瑞的诀窍是朋友多，拉上华为、英伟达做出一个猎鹰智驾，计划VLA模型在猎鹰900上实现，但它的世界模型（WM）预测能力还没有达标，落地时间也定在了2027年。 “买家专业户”吉利则是以“千里浩瀚”智驾系统为矛头，祭出“全域AI+天地一体”的组合拳，试图用生态碾压单一技术。 激进派的元戎启行则和前三者有着本质的区别，它不仅是极少数投入研发VLA的智驾方案供应商，而且已经把前者甩在身后走进了量产阶段。不出意外，年中就可以看到搭载元戎VLA的车型上路。 别人刚开始研究，元戎已经在量产了？其实仔细看看元戎启行的发展路线，就能发现其实TA一直在默默处于前列。2020年元戎启行提出“无图”智驾，到了2024年无图的风才刮起来；2024年车企大肆谈论端到端的时候，元戎启行的端到端已经落地量产；2025年都在抢占端到端市场份额的时候，元戎的下一代VLA已经量产进行中了。 周光曾直言自己是国内智能驾驶技术的“启蒙老师”，现在再来看，确实也不必惊讶。 在任何行业里，落后就要挨打都是一个共识，智能驾驶行业不外乎。车企都想自己是“最”领先，这个时候，选择一个“成熟稳重”第三方的优势就体现了。 已经实现量产的企业先一步建成了技术护城河：凭借VLA技术所支持的长时间推理与全局决策能力，将显著提升城区NOA的实际使用频率，进而为企业积累更大规模、更高质量的真实场景数据；基于Scaling Law（规模律），数据规模的提升将反哺算法性能迭代，进一步提升用户体验。 譬如元戎启行，不但已经进行到了量产阶段，而且还已经跟高通达成了合作。通过在算子开发层面的深研，未来有机会把VLA模型释放到更多芯片平台，支持纯视觉和激光雷达版本，这意味着作为一个第三方元戎已经生动演绎了什么叫“活儿好，事儿少，跟谁都搭。” 当然，后来者想居上也不是没可能。但这意味着不仅要耗费大量的资金和资金，最怕的就是，废了九牛二虎之力做成了的时候，别人可能迭代到第3代甚至第4代了，白白错失最佳发展的“黄金窗口期”。 总结一句，出力不讨好。就像文学家张岱说的“不能为了喝一口奶去养一头牛”。因为已经有了成熟的牧场，养殖（底层逻辑）-护理（AI技术的延展能力）-出品（量产能力）都已经成熟，实在没必要。 当2023年宣布FSD BetaV12（完全自动驾驶测试版）全面转向端到端架构时，在一定程度上颠覆了行业的认知。当特斯拉将未满血版的V13同步到中国时，国内智驾行业再起波澜，车企高管们时刻警惕着自己的心脏能否承担起特斯拉的数据量补齐后对自家产品带来的冲击。 当下，国内智驾领域的头部企业都已实现量产，各家的工程化能力都处于同一水平段。 智能驾驶的竞争也由工程化能力切换为AI模型的底层能力。可以预料的是，当今年国内搭载VLA技术的车型逐步上路时，或许特斯拉FSD和国内VLA孰强孰弱将有一个新的答案。

快科技4月9日消息，据媒体爆料，iPhone 17 Pro系列相机后置三颗4800万像素，分别是4800万主摄、4800万超广角和4800万潜望长焦，前置升级为2400万像素。 该机将支持双景录像，能同时调用前摄和后摄进行视频录制，其界面跟iPhone上的FaceTime界面相似，用户可以同时记录前后镜头下的画面。 据悉，该功能已在部分安卓机型上普及，早在2013年，三星在Galaxy S4上就提供了双景录像功能，其取景框同时显示两个画面，一个画面展示前置摄像头景物，一个画面展示后置摄像头景物。 值得注意的是，App Store上已有第三方应用提供类似的功能体验，比如Snapchat，用户授予相机权限后就能同时使用前摄和后摄进行双景录像。 众所周知，iPhone一直以视频录制优秀著称，这次17 Pro系列加入双景录像后将会解锁更多玩法，值得期待。 责任编辑：振亭

凤凰网科技讯 （作者/彭坤苹）4月9日，在比亚迪“划时代旗舰”发布会上，比亚迪唐L系列车型正式宣告上市。其EV纯电版官方指导价为23.98万元起，DM插混版为22.98万元起售。 据介绍，外观方面，唐L采用了“Loong Face”设计语言，带来了多款源自中国瓷器的独特配色，尽显东方美学韵味。车辆配备20英寸低风阻轮毂，同时消费者还可选择更具个性的21英寸轮毂。 车身尺寸上，唐L长宽高分别为5040/1996/1760mm，轴距达2950mm。该车型基于比亚迪超级e平台打造，此平台具备1000V高充电电压以及兆瓦闪充电池等先进技术，能够实现5分钟补能400km，极大缓解用户的里程焦虑。 车内采用2+3+2的7座布局，充分满足家庭出行需求。前排座椅提供加热、通风、按摩功能，而后两排座椅可完全放平，形成一个平坦的空间，方便装载大件物品。内饰大量运用软性材质包裹，提升了车内的质感与舒适度，同时还搭载了“迪声”音响，带来出色的听觉体验。 动力性能上，新车搭载全新刀片电池。单电机版本最大功率可达500kW，双电机的功率分别为230kW和580kW，综合最大功率高达1102匹马力，零百加速最快仅需3.6秒，为用户带来极致的速度与激情。