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湖北科投:聚创新生态 筑先导之城

从实验室里一项“埋藏”多年的超声检测技术,到落地光谷科学岛芯光产业园、估值超2亿元的硬科技企业,填补国内相关领域技术空白,武汉思波微智能科技有限公司(以下简称思波微)仅用了两年多时间。 “正是湖北科投参与构建的光谷一流创新生态,有力地助推我们快速完成从‘雏鹰’到‘展翅’的关键一跃!”思波微创始人、总经理陈培成感慨地说。 打造“具有全球竞争力的开放创新生态”,高水平建设武汉区域科技创新中心。面对湖北省、武汉市部署的这一重大时代命题,湖北省科技投资集团有限公司(以下简称湖北科投)在东湖高新区管委会的指导下,牢记使命,担当作为,成为坚定的践行者。 “创新生态的关键要素就如同自然生态系统中的阳光、空气、水分、土壤。”湖北科投负责人表示,打造具有创新活力的世界级产业集群,需要适配大中小企业协同发展的创新创业生态。 近年来,湖北科投锚定服务“世界光谷”的核心功能,持续参与一流创新生态建设,通过构建培育科技产业发展需要的“科技金融+科技园区+科技服务”三维生态体系,以资本活水精准灌溉产业森林,以园区土壤厚植创新主体,以服务阳光温暖滋养产业生态,努力让每一颗创新的种子,都能在这里生根、发芽、茁壮成长,最终共同长成一片茂密的森林。 一路参与并见证光谷向全国创新高地发展,湖北科投自身也取得长足发展,实现发展模式由“资产驱动型”向“产业培育型”转变。截至今年8月,集团合并资产超3800亿元,连续8年获评中诚信AAA评级,海外评级保持投资级。 ■ 资本赋能 助力技术转化,初创企业估值超2亿元 9月9日,在深圳开幕的第27届中国国际光电博览会上,思波微参展的晶圆级高频超声检测设备受到关注,该设备是半导体先进封装核心工艺——晶圆键合界面缺陷检测的“利器”,部分指标达到国际先进水平。 而在两年多前,这款设备中的关键技术还躺在实验室。2023年底,陈培成根据一位客户反馈的信息,意识到华中科技大学廖广兰教授团队研发的高频超声超扫检测技术将大有用场。 “创新技术不能‘烂’在实验室里。”陈培成当即决定回汉创业,于2023年11月在光谷成立思波微。在产业化起步阶段,湖北科投旗下光谷产投对思波微进行天使轮投资。随后,九峰山实验室为其提供技术验证服务,武汉智能装备工业技术研究院(以下简称智装院)负责孵化。去年,思波微签约落户湖北科投光谷科学岛芯光产业园,并入驻E-LAKE联创中心,迈入系统化加速新阶段。目前,思波微相关产品已成功应用于九峰山实验室、高校和知名企业,公司估值超2亿元。 思波微的成长案例,是湖北科投不断强化科技金融核心引擎,为创新生态赋能的缩影。目前,湖北科投已构建起覆盖企业全生命周期的科技金融赋能体系,围绕企业成长全维度搭建“天使投资—风险投资—产业投资”全维度投资矩阵。 在创新“最初一公里”,湖北科投参与设立武汉首批概念验证基金群,与九峰山实验室、江城实验室等6家高水平创新平台合作共建,首期总规模6750万元。这一机制填补了实验室成果与种子企业之间的关键支持空白。 在天使投资阶段,湖北科投设立10亿元超大规模天使基金。在产业加速阶段,湖北科投联合九峰山实验室及龙头产业方共同发起成立E-LAKE联创中心。该中心独创“场景验证+技术支撑+资本加速”孵化模式。自2025年7月启航以来,该中心已筛选2000余项高校早期成果,锁定50余个高潜力项目,多项已进入加速流程。 今年6月,光谷一口气揭牌4只产业专项母基金,总规模达180亿元。其中,湖北科投设立50亿元光电子信息产业母基金。依托规模化资本,光谷科技金融生态持续健全。 “科技金融是创新生态里最核心的板块,金融活水就是创新的血液。”该负责人表示,科技创新往往周期长、风险高,需要早期投资和耐心资本——这正是湖北科投深耕的方向。 截至8月底,湖北科投在科技及产业投资领域累计投资金额超620亿元,带动产业资本落地超7000亿元。集团旗下自主管理基金19只,总规模超340亿元;与小米、联想等龙头企业合作设立产业投资基金33只,总规模近760亿元;基金投资项目超4200个,已上市企业超220家。 ■ 园区聚能 厚植创新沃土,打造创新资源“强磁场” 在金融活水的浇灌、浸润之下,一颗颗创新的种子生根、发芽、成苗,进入一个个特色科技园区,在更大的空间里开枝散叶,蓬勃生长。 科技园区也因此成为聚集承载创新主体和创新资源的“强磁场”、成果转化的“加速器”,成为城市创新生态不可或缺的“土壤”。 9月9日,生物创新园二期,光谷国际脑机接口创新中心内,静新世医疗科技的几位研发人员正在讨论一款脊髓微创植入电极刺激器的外观设计。这家刚入驻中心不久的初创企业,正在研发一款世界首创的设备——用于治疗顽固性耳鸣的植入式脑机接口。公司联合创始人、总经理骆晓鸣说,选择落户光谷,是因为这里不只是给一块场地,而是给了从临床需求、概念验证、检验检测,到产品注册、临床应用等一站式全链条支撑,医疗器械创新成果在这里能够实现高效转化。 “这里办公环境好,而且帮我们省去了办公室装修的时间,我们只需要‘拎包入驻’,带电脑来就可以立即开展工作了。”骆晓鸣说,公司还计划在这里建洁净车间、实验室和运营总部,于是向园区运营方武汉光谷科技园集团有限公司(以下简称光谷科技园公司)提出预留1000余平方米办公空间,“他们响应速度很快,公司负责人专门过来商议协调,第二天就把这个事办好了”。 该中心相关负责人胡龙丹介绍,中心现已吸引省内外近10家脑机接口领域企业入驻,致力于打造“上下楼就是上下游”的医工交叉协同创新产业生态,还成立湖北脑机接口产业创新发展联盟,已吸引全国近150家医疗机构、高校院所、骨干企业参与,发挥核心枢纽作用。 在数智经济产业园等湖北科投旗下产业园区,创新主体同样也可以“拎包入住”,这些现代化的科技园区,提供的远非楼宇、工位租用那么简单,而是一整套创新生态的厚积薄发。 据介绍,截至目前,湖北科投共持有园区载体总面积约785万平方米。2025年,湖北科投整合组建光谷科技园公司,推动园区板块向“一体化的产业生态运营商”战略升级,专业化管理运营光谷软件园、生物创新园、数智经济产业园等26个园区,服务企业超3000家,其中培育上市企业37家,带动就业超3万人,产业集聚效应持续凸显。 “如果只建园区,不建生态,就会出现物理空间容易复制,但创新网络缺失、创新动能不足等问题。”针对这一痛点,湖北科投充分发挥科创资源聚集、产业资源配置等生态优势,正将一座座科技园区打造成承载梦想的“沃土”,在这里,创新不再是一个人的孤军奋战,而是一片生态的共生共荣。 ■ 开放融合 科技产业布局,建聚合智能强链支点 新兴产业和未来产业等生态竞争型产业的创新发展,很难靠单个企业、单项技术、单个场景点状突破,更需要开放融合的创新生态来支撑。湖北科投认识到,当前,AI智能时代的到来已不可逆转,湖北科投须主动转变战略定位,从城市配套商向基于数据、设备、场景、算力等智能时代关键生产要素的智能产业运营商迭代升级,参与产业生态构建,加快培育新质生产力。 7月24日,首届具身智能成果展暨聚合智能全域场景生态共建大会在湖北人形机器人创新中心举行。会上,全省首家AI全生态综合运营商——武汉启元智域科技发展有限公司(以下简称启元智域)揭牌成立。 作为湖北科投全资子公司,启元智域的诞生,标志着湖北科投在参与构建一流创新生态的“科技产业实体布局”板块迈出关键一步,这是集团面向未来产业领域聚合创新链、产业链、资金链、人才链、数据链、场景链资源的重要运营平台。 启元智域定位面向人工智能时代,全面布局机器人、无人机、无人船、无人车等全域智能终端产品,聚焦具身智能、脑机接口、算力设施、低空飞行等前沿领域,以场景应用驱动AI产品开发和落地运营。 公司整合集团旗下算力、人形机器人、低空智能、脑机接口等全链条核心资产和公共服务平台,全面运营武汉人工智能计算中心与武汉超算中心,总算力规模达500P,累计服务企业、高校、科研院所超700家;运营1.2万平方米人形机器人载体空间,保有机器人超100台,打造全国首个人形机器人7S商业化服务店。 更具突破性的是,启元智域创新提出“集中采购+设备租赁+数据平台运营”商业模式,打通“资产—场景—数据”商业闭环,有效破解行业“投入重、适配难、迭代快”三大痛点,为具身智能技术规模化商用提供全新解决方案。 大会现场,启元智域围绕具身智能、场景合作、算力设施、人才培养、金融服务五大领域,与中国邮政、工业和信息化部人才交流中心、国家开发银行等40余家单位集中签约。北京极佳、诚芯智联、电鹰科技、万勋科技、康养集团、格蓝若、中冶南方等企业发布场景解决方案及行业应用案例。 在武汉,光谷部分园区的上班族有望今年率先亲历这样一幕:无人机在园区室外进行全域低空巡逻巡检,机器狗在楼内进行全楼层自主避障巡逻,无人车在园区食堂、超市、接驳柜自动取货送货……未来,作为湖北科投布局人工智能产业的核心平台,启元智域将加速无人化装备规模化商业落地,推动具身智能从“样机展示”走向“商用普及”,助力光谷建设国家人工智能创新应用先导区、全国领先的具身智能产业高地。 ■ 科技服务 像阳光空气,滋养创新的“无形之力” “我们通常用热带雨林来形容充满活力的创新生态——一个能够自循环的系统,各个创新要素聚集,其中的参与者,既在系统中吸引养分,也对系统做出贡献,互动互享,野蛮生长。”光谷产投副总经理李佳说。 为做好科技创新服务,以国有资本为纽带,湖北科投携手华中科技大学、武汉大学、中国地质大学(武汉)等高校,设立6家工业技术研究院,并打造了4家国家级孵化器,聚焦前沿领域,肩负起“架桥拓路”的服务使命——一头连接实验室的原始创新,一头通向产业化的星辰大海。截至今年8月底,累计孵化创新型中小企业超600家,其中培育高新技术企业135家、上市后备企业28家。 在创新生态中,科技相关服务通常以润物无声的方式,为企业与人才提供从初创到规模化、从生产到生活的全维度支撑,让创新主体在光谷安心发展、舒心生活。 一个月前,世界机器人大会在北京举行,湖北人形机器人创新中心第二次以组团形式亮相,21家武汉具身智能产业链企业集中参展;9月6日,湖北省脑机接口技术创新中心(同济医院)等联合举办第五期脑机接口技术培训班,汇聚国内神经临床、康复、护理、脑机算法、产业研发等多领域专家,采用理论与实操相结合的多元化教学模式,加快脑机接口前沿技术落地临床…… 湖北科投旗下光谷文化公司“文教体展”多业态协同发力:9月1日,光谷星辰幼儿园8所分园同步开学,1747名幼儿如期返园;公司运营的光谷文化中心光谷图书馆、美术馆、青少年美育空间近期举办系列文化活动;光谷国际网球中心承办国际赛事与演唱会活动;光谷科技会展中心接连承办光博会、中国5G+工业互联网大会、东湖论坛、九峰山论坛等国际性高规格活动,2025年累计吸引参展企业超2000家、接待观众超40万人次,完成从“流量枢纽”向“产业地标”的转变。 科投物业则围绕“科技园区+智慧社区+城市服务”发展方向,利用自身一线服务触点丰富的优势,打造“物业服务中心+企业服务中心”的多合一园区企业服务新模式,企业只需对接一个团队即可跟踪解决成长需求。同时,物业团队积极推动人工智能在多类型业态场景的开放应用,探索包括无人化智能巡检、清扫与无人机空中接驳协同作业,打通无人物流及餐饮配送的“最后一公里”闭环。 从投融资对接到创业培训,从人形机器人中试平台到算力支撑,从文教配套到科技会展,从人才安居到生活服务,从园区物业到AI场景开放——湖北科投正以“科技服务”为纽带,将创新链、产业链、资金链、人才链深度融合,为光谷建设世界一流创新生态提供坚实支撑。 “服务其实是最难做的,需要长期去做,服务做好了,企业就愿意留下来;企业留下来了,创新生态就有了生命力;创新生态有了生命力,世界光谷就有了更加美好的未来。”湖北科投负责人说。 ——长江网

万卡国产训推之后,科大讯飞开始让AI反哺算力

编辑|Clio 最近几个月,国产 AI 算力开始密集跨过一个新的数量级。 7 月,全国产十万卡 AI 超集群落成;9 月初,无锡国产万卡级智算中心一期 2000 张摩尔线程 MTT S5000 GPU 智算卡已全部投入运行,集群算力需求基本达到满载;国产卡正在进一步向万卡乃至十万卡级训练基础设施迈进。 集群规模越来越大,新的问题也随之而来:这些芯片究竟能发挥出多少实际训练能力? 大模型训练里,卡数增加的同时,系统复杂度也会跟着上升。一块芯片上的算子效率差异,放到数万块芯片上会不断被放大;小规模训练里不太显眼的通信等待,到了万卡集群会变得很可观;节点数量增加、训练周期拉长之后,软硬件故障也会更频繁地进入日常运维。 因此,评价一套算力系统,除了看芯片数量和单卡性能,还要看算子、通信、并行调度、故障恢复以及软件栈之间能不能配合起来。 最近一个新发布的模型引起了我们的注意。 9 月 7 日,科大讯飞正式发布星火 X2.5。该模型采用 MoE 架构,参数规模为 293B-A30B,重点提升代码和智能体能力,同时覆盖 200 余种语言,在语言理解、答题、推理等通用任务上保持优异效果。 其中,万卡规模国产 910B 集群承担了模型的预训练和后训练,线上推理基于国产平台,并配合多步投机解码提升推理效率。值得一提的是,随着代码和工具调用能力增强,星火 X2.5 也开始参与 NPU 算子优化,AI 开始反过来参与底层算力的优化。 通过这次真实的大模型训练,也可以进一步探讨万卡国产算力面临的几个具体工程问题:算子效率、长上下文处理、万卡通信和长周期训练稳定性,以及模型与底层算力之间正在形成怎样的反馈关系。 这次星火 X2.5 的训练优化,也基本围绕这些问题展开。 万卡国产芯片,怎么真正干活? 可以把大模型训练想象成一座超大型工厂。 万卡集群里的芯片,是成千上万名「工人」;显存是存放模型参数、上下文和中间数据的「仓库」;通信网络则是芯片之间交换数据的「运输通道」。当规模扩大到万卡级,计算速度、显存容量、通信效率和系统稳定性,都会直接影响整座「工厂」的效率。 而推理和训练,对这座「工厂」的要求并不相同,这也是「推理适配」和「全国产训推」的关键区别。 推理适配主要解决模型能否在国产芯片上高效部署运行;完整训练还涉及参数持续更新、跨卡同步、数值稳定和长周期故障恢复,因此对整套系统协同提出了更高要求。 科大讯飞技术人员把万卡训练的核心挑战概括为:算得快、装得下、传得顺,以及跑得稳。 先看「算得快」。 对这座工厂来说,芯片数量决定了有多少「工人」,算子效率则影响每个「工人」实际能干多少活。模型训练中的 Attention 等核心计算,最终都要通过算子落到芯片上执行。算子效率高不高,会直接影响芯片真正能够发挥出多少计算能力。 针对星火 X2.5,团队围绕国产关键算子进行了定向优化。科大讯飞相关技术人员表示,其中 Attention 计算算子效率相比基础实现提升 2 倍以上。 单颗芯片算得快还不够。到了万卡规模,另一个问题是「怎么分工」。 训练任务会被拆分到大量计算单元上,如果不同芯片承担的任务量不均衡,就可能出现一部分已经算完、另一部分还在继续运行的情况。规模越大,这种等待越容易被放大,最终拖慢整个训练过程。 针对长序列训练,星火 X2.5 采用结合动态负载均衡的长序列并行方案,让不同计算单元承担的任务更加均衡。科大讯飞相关技术人员表示,该方案使长文本训练效率相对提升 30% 以上。 第二个问题是「装得下」。 模型越大、上下文越长,无论训练还是推理,需要处理和暂存的数据都会增加,「仓库」压力也会随之上升。这里比拼的并不只是显存容量,还包括如何减少长上下文带来的计算和资源开销。 在模型结构层面,为提高长程任务的推理效率,星火 X2.5 引入稀疏注意力机制和跨层共享稀疏注意力索引,进一步减少资源开销。 稀疏注意力的思路,是把更多计算集中到真正需要关注的信息上,减少不必要的计算;跨层共享索引,则让不同计算层复用已经建立的索引,减少重复开销。简单说,就是尽量少做无效计算,也少做重复工作。 第三个问题是「传得顺」。 到了万卡规模,「运输」也会成为瓶颈。大模型训练不是每张卡各算各的,不同芯片之间需要持续交换训练数据和状态。集群越大,通信关系越复杂,一旦数据传输跟不上,前面的计算能力就会被等待时间吃掉。 尤其在超长序列训练中,序列被拆分到更多计算单元之后,跨卡通信还会进一步增加。 针对这一问题,星火 X2.5 在通用通信优化之外,还针对超长序列带来的通信开销,引入通信压缩、分层通信和计算并行等方式。科大讯飞相关技术人员表示,相关训练效率提升 10%。 其中,通信压缩可以减少需要交换的数据,分层通信则根据不同层级的互联关系组织数据交换;再结合通信掩藏等机制,目的都是尽量降低超长序列训练中的通信开销和等待时间。 最后是「跑得稳」。 工厂规模越大、运行时间越长,设备故障越难完全避免。对于万卡训练来说,真正重要的是能不能尽快发现问题、隔离问题,并把受影响的训练任务恢复起来。 科大讯飞相关技术人员表示,在训练稳定性保障方面,星火 X2.5 结合国产芯片提供的全域异常检测能力,基于对数十万训练任务的问题分析,实现了任务配置训前校验、训中卡死自动检测、失败任务自动重提、历史固定报错节点自动剔除,以及故障时进程级快速恢复和取消任务时的临终 checkpoint 保存,机器有效训练时长超过 97%。 checkpoint 即训练过程中的「存档」。训练运行到一定阶段后保存当前状态,一旦后续出现故障,就可以从较近的状态继续恢复,而不必重新开始。 所以,万卡集群的价值并不只由芯片数量决定,还需要整套训练系统能否长期稳定运行并高效协同。 模型训出来之后,还能做什么? 星火 X2.5 这次重点提升的,是代码和智能体能力。 训练阶段,模型围绕数学、编程、智能体工具调用和指令遵循等任务开展大规模强化学习,并训练不同领域的教师模型,再通过多教师在线策略蒸馏(MOPD),利用学生模型在线生成的轨迹构建针对不同能力的训练信号,将多个教师模型的优势有效整合到统一的发布模型中。 简单说,就是让各有所长的「老师」分别指导,再把这些能力汇总到一个模型中。这些能力在代码任务上的体现比较直观。 此次披露的测试覆盖 Terminal Bench、SWE Pro、SWE Verified、SWE Multilingual、NL2Repo 和 SciCode 等任务。它们关注的内容已经延伸到终端操作、真实代码仓库修改、多语言软件工程和科学编程等场景。 我们来看几个实际演示。 在 Web 前端生成案例中,用户只需要给出自然语言需求,模型就可以结合图像生成等工具完成一个完整网页,从页面布局、视觉设计到滚动动画和交互效果,都包含在同一个任务里。 视频链接:https://mp.weixin.qq.com/s/2azmEAjY-RQdbbBt-eJHUw 视频链接:https://mp.weixin.qq.com/s/2azmEAjY-RQdbbBt-eJHUw 而在人机交互案例中,模型还需要将视觉识别与角色反馈结合起来。比如,用户要求制作一个可以通过手势与像素风猫咪互动的网页,模型需要完成摄像头调用、视频流处理、手势识别,并将不同动作映射为猫咪的相应反馈,如靠近、击掌、安抚等,同时完成角色动画、交互逻辑和页面调试,最终生成一个可以直接运行的趣味互动 Web 应用。 视频链接:https://mp.weixin.qq.com/s/2azmEAjY-RQdbbBt-eJHUw 这些案例的意义不仅在于模型能否生成一个网页,更在于代码能力和智能体能力正在合流:模型先理解任务及约束,再把复杂目标拆解为多个步骤,调用工具执行代码,并根据错误信息或运行结果持续修正。 当这一闭环从网页开发迁移到底层软件领域,模型处理的问题也会从「代码能否正确运行」,延伸到「在保证正确性的前提下,代码能否在真实硬件上跑得更快、更高效」。算子优化正是这类任务的代表。 那么,当模型具备这种「理解—拆解—执行—反馈—修正」的闭环能力后,它能否进一步参与自己所依赖的底层算子和软件栈优化? 这就涉及 NPU 算子优化。 算子优化本身是一项门槛很高的工作。工程师需要理解硬件架构、编程接口、访存方式和性能分析工具。代码能够正确运行之后,还要继续做性能剖测,判断时间主要花在计算、访存还是数据搬运上,哪些实现没有充分利用芯片能力,又应该怎样调整。 为了让星火 X2.5 具备这类能力,科大讯飞在无监督训练阶段,基于 GitCode 上的优质昇腾算子仓库,构建包含 CANN 编程规范和典型高性能实现模式的训练语料,让模型学习昇腾硬件体系下的编程知识;进入后训练阶段,又围绕真实开发场景构建大规模、可验证的算子效率优化任务,让模型直接在真实 NPU 环境中进行开发设计、性能剖测和迭代优化。 可以把这个过程理解成给模型增加了一间「实验室」。 模型先写出一版代码,在真实芯片上运行,拿到性能结果,再根据结果继续修改。下一轮重新编译、重新测试,直到找到更合适的实现方式。不过,这并不意味着模型可以在没有任何条件的情况下独立完成底层系统开发。在当前实践中,任务目标、初始代码、硬件环境和评估脚本仍然需要预先设置。模型的作用,是在这些条件下进行多轮工具调用和方案探索,提高部分算子开发与优化环节的自动化程度。 DSA 细粒度稀疏注意力算子,是这次披露的一个具体例子。 DSA 面向长上下文场景,通过集中计算关键部分来减少计算量。不过,稀疏计算也会带来更零散的数据访问,数据搬运效率会成为新的影响因素。 在仅提供基础版 Ascend C 实现、任务描述和评估脚本的情况下,星火 X2.5 在昇腾 910B 设备上进行了多轮自主优化。科大讯飞相关技术人员表示,模型通过约 1600 次工具调用探索不同性能方案,最终相比 torch_npu 实现获得 3.5 倍加速。 一次万卡训练,能留下什么? 大模型训练结束后,最直观的产物是一组模型参数。 但从星火 X2.5 这次训练可以看到,国产训推的价值正在向多个层面延伸:训练经验可以进一步沉淀为平台能力,既有优化方法正在向不同国产硬件环境迁移,模型本身也开始参与底层算子调优。这些变化共同影响着万卡集群能否从基础设施投入,转化为持续产出模型能力的训练系统。 大模型持续更新,Attention、MoE、长上下文和智能体强化学习不断对算子性能、显存带宽、集群通信、并行调度和故障恢复提出新要求。每一次完整训练,实际上也是对底层软硬件体系的一次压力测试。 如果优化后的算子、通信策略和恢复机制能够被固化进训练平台,后续模型就不必重复完成相同的适配工作。工程团队也可以把更多资源投入新的模型结构、训练方法和应用任务。 这种积累的价值会随着训练次数增加而放大:一次项目中的临时优化,有机会逐步转化为能够被后续模型复用的平台能力。 进一步的问题,是这些能力能否从单一硬件环境迁移到更多国产平台。 不同国产 AI 芯片在计算架构、编程接口、通信方式和性能分析工具上存在差异,迁移时仍需要重新处理算子实现、并行策略和工具链衔接。科大讯飞表示,除昇腾外,团队也在寒武纪 MLU590、中科海光 BW1000 等国产芯片上开展大模型训练效率的适配和优化。 因此,可以进一步关注更换硬件后需要调整多少代码、既有并行策略能够保留到什么程度,以及迁移后的性能表现。迁移成本越低,既有训练能力覆盖更多国产平台的难度就越小,针对单个项目形成的优化经验也更容易沉淀为可复用的通用方法。 与此同时,模型本身也开始进入这套工程循环。 星火 X2.5 已具备在真实 NPU 环境中进行开发设计、性能剖测和迭代优化的能力。前文提到的 DSA 案例,也体现了这种「生成—运行—反馈—优化」闭环在算子性能调优中的实际效果。 这说明,模型已经能够在真实 NPU 环境中通过多轮工具调用持续探索更优实现,能力边界也由代码生成进一步延伸到了实际性能调优。随着这一过程逐步成熟,模型在底层软硬件优化中的参与程度正在进一步加深。 于是,一条反馈链逐渐清晰:国产算力训练大模型 → 模型获得代码和工具调用能力 → 模型参与 NPU 算子优化 → 优化经验进一步沉淀为工程能力 → 反哺后续模型训推。 这套循环既影响当前训练效率,也影响后续迭代速度。算子、通信和调度优化可以减少计算与等待时间,故障恢复机制可以提高有效训练时长;经过验证的代码、性能数据和优化方法,也可以进一步沉淀为后续训练可复用的工程资产。 结语 回到科大讯飞这家公司,星火 X2.5 展示的不只是一次模型训练,而是训练、推理和底层算力适配之间正在形成更紧密的技术联系。完成国产算力万卡训练是其中一个重要节点,而这些环节正在逐渐形成一套彼此衔接的技术体系。 随着这些优化不断被验证和固化,这套体系也有望沉淀出一套可复用的工程能力。算子优化、分布式训练、故障恢复、软硬件适配和工具链建设,都可以继续服务后续模型迭代。随着工程体系逐步成熟,新模型的训练、迁移和部署成本,也有望进一步下降。 科大讯飞的另一个特点,在于教育、医疗、企业服务等长期积累的行业场景能够持续提供真实需求和反馈。业务提出新的问题,模型随之迭代,底层系统再根据训练和推理结果持续优化,由此形成从应用需求到模型升级、再回到业务落地的循环。 当这一循环稳定运转时,全国产训推对科大讯飞而言,就不只是一次技术路线选择,而会逐步沉淀为长期的工程优势。 ——网易

【BT财报瞬析】科大讯飞半年净亏6.37亿:大模型转型的豪赌与隐忧

净利润连续多年保持不亏损的纪录,在2026年中期被一道陡峭的成本曲线无情打破。 科大讯飞上半年交出的成绩单呈现出一种强烈的撕裂感:营业收入达到116.23亿元,同比增长6.52%,看似依然维持着稳健的增长盘口;然而,剔除政府补助等非常规损益后的扣非净利润,却实实在在地亏损了6.37亿元。相较于去年同期的3.97亿元亏损幅度,这一数字不仅基数庞大,更同比扩大了惊人的75%。 曾经依托语音技术红利和政企市场(G端)深耕构建的盈利神话,正撞上人工智能大模型时代最昂贵的一道“高墙”。为了填补与国内乃至国际顶尖水平的代际差距,这家老牌AI龙头选择了一条近乎孤注一掷的路线——以牺牲短期现金流和报表美观度为代价,全力投入全国产算力基础设施与超大规模参数模型的攻坚。 算力的隐形税:坚持国产化背后的效率代价 这道高墙,首先体现在物理硬件层面上。 在国内外科技巨头纷纷拥抱国际先进计算芯片的背景下,科大讯飞在底层设施上采取了激进的全面国产化策略,要求全流程使用国产自主可控芯片进行大模型训练。这一顺应国家政策导向的选择,直接带来了不容忽视的效率折损。 根据公开披露的信息,公司负责人刘庆峰曾对外量化指出,现阶段国产算力集群的训练效率较英伟达H200芯片落后约5倍。这并非简单的数字游戏,而是意味着算法迭代速度的迟滞。在大模型技术军备竞赛中,速度往往等同于生存权。 事实摆在眼前:今年6月份发布的“星火X2-300B”模型,其综合性能表现大致停留在竞品智谱AI于同年4月推出GLM-5.1版本的水平。若放眼当下市场,主流领先产品已迭代至更高版本,且在代码生成、智能体(Agent)等前沿热点能力上,科大讯飞至少存在着一个季度的“技术代差”。 这种技术上的暂时性落后,本质上是由于被迫承担高昂算力试错成本而被稀释的研发进度。当对手能以较低的边际成本快速完成模型更新时,讯飞必须承受因生态圈层重构带来的巨额隐性税收。这也解释了为何营收端依旧有六成以上的增长动能,但核心的商业变现能力却在加速失血。 补贴托底的营收游戏:传统业务造血不足 如果不看研发投入的无底洞,单看营收结构的内在变化同样发人深省。 上半年116亿元的基本盘主要由三大支柱撑住:智能办公硬件、面向消费者的语音交互产品,以及针对政府与企业服务的To B/G业务。然而,在这微增的6.52%增长背后,暗流涌动。 受整体宏观消费环境与终端设备更新周期下行的双重挤压,公司旗下的智能学习机、录音笔等核心硬件产品销量出现了16%的显著下滑。这不仅仅是单一品牌的市场份额争夺战失利,更是整个智能硬件赛道在缺乏颠覆性应用刺激下所面临的系统性寒意。 更为致命的风险隐藏在基本盘之中。作为讯飞多年来利润压舱石的G端业务,其增长的天花板已肉眼可见。随着地方财政紧平衡状态成为常态,各级政府在智慧城市、教育信息化及公检法系统的开支面临着极其严格的审核与缩减压力。过去高度依赖G端大额订单回款的商业闭环,如今正遭遇续约周期拉长、预付款比例锐减甚至部分项目搁置的现实冲击。 在这种内生性造血乏力的窘境下,上半年计入当期损益的政府补助高达3.06亿元。这笔庞大的外部输血在报表上抹平了部分亏损缺口,却也从一个残酷的侧面印证了公司自身主业在去泡沫化过程中的艰难。若无这笔可观的财政资金兜底,最终的财务窟窿恐怕会更加难以缝合。 下半年百亿豪赌:独立融资的求生欲与不确定性 面对上半年的阵痛与流血,管理层并未选择收缩防线,反而祭出了更具进攻性的战略反击。 根据公司既定规划,下半年的研发投入将突破60亿元的大关。这一数额是上半年研发支出总额的两倍有余。在这笔天文数字般的预算划拨中,约50%的资金即30亿元将被专项锁定用于大模型领域的深度攻坚。管理层的表决心切:必须在10月24日如期发布新一代主力商用模型,誓要重新把丢失的市场话语权抢回来。 同时,在组织架构层面,科大讯飞提出了将星火大模型业务独立公司化运营的重大设想。意图通过引入外部市场化融资机制与扁平化的敏捷管理,让大模型研发团队摆脱上市公司整体庞杂体系的掣肘,以更纯粹的互联网打法直击To C端红海。 试图通过切割优质资产进行独立融资来续命,这在当前资本寒冬中对任何一家企业都是极限操作。参照此前互联网大厂陆续关停或重组旗下云与智能业务部门的现实路径来看,星火大模型能否顺利找到差异化的收费模式并吸引新一轮增量资金,将直接决定讯飞未来三年的生死边界。 值得留意的观察指标 从语音识别时代的执牛耳者,到大模型浪潮中的奋力追赶者,科大讯飞的困境是中国通用人工智能产业深度调整期的缩影。技术演进呈现指数级爆发,背后则是资本与算力的线性甚至指数级燃烧。 在接下来的半年里,除了关注财报本身的修复情况,市场和产业观察者可重点追踪以下三项硬核指标: 其一,国产算力集群的软件适配效率能否取得突破性进展,切实缩小那5倍的核心算力鸿沟;其二,在剔除季节性政府补贴后,其To B及消费者硬件业务的综合毛利率能否止跌企稳;其三,星火大模型独立运营实体在商业化授权及对外融资方面,能否拿出真实落地的现金流。唯有在这三条生命线完成实质性反转,所有的豪言壮语才算真正落地生根。 ——证券之星

AI办公生态合作,离真正的「双赢」还有多远?

AI办公大战硝烟再起:大厂不仅亲自下场,还跟生态伙伴联起手。 此前雷峰网在《大厂AI To B大战,这回战场为什么是办公?》一文中曾提到,各家手里的牌不同,打法也各有侧重: 腾讯C端基因重,做大WorkBuddy个人用户规模的同时,也在向企业端渗透;阿里手握大批企业客户,千问办公从B端直接切入;字节则把拥有庞大C端用户基数的豆包作为核心抓手,推出豆包工作。 过去两个月,内部整合是三家大厂AI办公大战的主线;如今,收拢战线、押注一个核心办公产品之后,如何调动外部生态形成合力,成为新的主攻方向。 在C端已积累明显优势的WorkBuddy,开始将触角伸向了生态建设。 9月初的WorkBuddy生态发布会上,雷峰网在现场观察,这位AI办公玩家与软硬件生态伙伴之间,正在形成怎样的合作模式? 软件能力如何向AI办公开放? 与Chatbot时代不同,Agent真正嵌入企业工作流,并非简单增加一个聊天窗口,而是尽可能调用企业原有的业务系统和数据。 过去十年,企业软件已形成相对成熟的生态连接关系:企业微信、飞书、钉钉等办公平台作为协同入口,通过开放平台连接北森、帆软等垂直SaaS,用户在统一工作台调用不同业务能力。 AI办公时代,Agent改变了“人找软件”的连接方式,转而变为“能力调用”——用户只需告诉Agent想完成什么,Agent便会根据任务需求,自动调用对应的Skill、专家或连接器。 这也形成了WorkBuddy与软件厂商之间的新分工:前者负责理解用户要完成什么任务,后者则提供完成这项任务的专业能力。 以帆软为例,如果用户想做商品、电商或库存分析,直接在WorkBuddy里就能调用对应专家,由专家通过连接器从BI系统取数,再完成分析,最终在WorkBuddy里交付一份完整报告。 对软件厂商来说,WorkBuddy既是新的入口,也是新的能力分发方式。但眼下面临的挑战是:传统SaaS软件和AI办公产品,究竟能打通到什么程度? 据雷峰网观察,从技术难题和双方磨合的角度来看,这种打通并非一步到位,需要一个过渡的过程。 北森副总裁、华南区域总经理王瑶提到,目前北森对WorkBuddy开放的能力,根据场景不同有所区分: 对于助手类场景,WorkBuddy作为“超级入口”,查询HR数据等基础能力已经能够实现;但对于承载know-how护城河的专家类产品,部署在本地可能面临“被蒸馏”的风险,现阶段考虑将其放在云端。云端环境下的安全、数据及迭代效率,是双方下一步合作的场景。 “这是行业的痛点,放在本地可能会被‘反爬’。”腾讯WorkBuddy生态产品经理翁祺表示,这是WorkBuddy在安全侧下一步重点发力的方向。 由此可见,WorkBuddy更像一个任务入口和能力调度层。双方磨合的不只是技术接口,还有能力开放的边界。 随着新分工逐渐成熟,改变的不只是软件使用方式,还会影响SaaS的价值逻辑。过去,SaaS软件更多按坐席、账号或功能出售;Agent时代,软件能力可以被拆解成一个个可调用的Skill,并按照调用量甚至最终交付的结果计价。 云帐房COO王倩认为,WorkBuddy正在改变“一个坐席或者一个功能多少钱”的商业模式,转向按照Skill或Token消耗的付费逻辑,“相当于把软件的交付模式变成结果的交付模式”。 硬件只能成为AI办公输入端? AI办公产品与硬件的生态打通,则带来另一种可能性。 WorkBuddy的首批生态伙伴中,语音采集设备占比尤为突出,包括耳机、眼镜、录音设备等。这并不难理解,随着大模型越来越擅长理解自然语言,语音将成为人与Agent之间更为自然的交互方式。 与硬件的打通,让WorkBuddy不再局限于电脑屏幕,而是将触角延伸到真实的工作场景;硬件接入WorkBuddy,也并非只是多了一个设备入口。双方正在形成不同于上述软件协作的分工:硬件负责把现实世界的信息采集进来,Agent负责理解这些信息,并完成任务。 Plaud是一个值得观察的样本。 Plaud合伙人、亚太区业务负责人孙弛提到,用户最终需要的并不是一份会议纪要,而是可以直接交付的执行结果,这成为Plaud与WorkBuddy这类办公产品结合的重要契合点。 过去,通过录音完成信息采集、提取和整理,再生成会议纪要,能够解决大部分需求。但在Agent时代,用户的期待向前迈进了一步:从“把会议记录下来”,变成“根据会议内容把事情做完”,这意味着需要生成任务、提炼结论,甚至输出最终的工作结果。 WorkBuddy对硬件的意义也在于此:让硬件采集的信息进入更完整的工作上下文。 雷峰网注意到,WorkBuddy在这场发布会上释放出一个愿景:“一个账号,一个数据资产,换设备不用换Buddy”,其背后对应的正是WorkBuddy的AI记忆能力——用户通过不同设备产生的工作信息,可以沉淀到同一个账号,让不同硬件产生的数据汇聚到同一个Agent体系,形成更完整的工作上下文。 另一方面,则是能力的结合。 以科大讯飞为例,科大讯飞本身具备AI硬件和端侧模型能力,WorkBuddy承担更上层的Agent任务。耳机、眼镜等设备具备语音采集、翻译等能力,再通过Skill与WorkBuddy连接;WorkBuddy调用这些能力,将其与其他工作数据结合起来。 观察,目前硬件与AI办公产品的结合,主要集中在“输入端”。 腾讯WorkBuddy开放生态负责人林佐露提到,硬件终端与WorkBuddy的合作,一种方式是把设备作为WorkBuddy的外设输入,另一种则是尝试让WorkBuddy上的Cloud Agent调用、管理甚至操作终端能力。 华为手表与WorkBuddy的合作,体现出这种变化:硬件不只是帮Agent采集信息,也开始成为用户调用Agent能力的终端。 9月7日,腾讯WorkBuddy上线鸿蒙手表端,围绕腕上场景提供语音记事、会议要点提炼、灵感记录等能力,并支持与手机、电脑等终端同步。也就是说,用户不必回到电脑前,抬腕就能记录、查看和调用WorkBuddy。 由此可见,硬件未来的想象空间不止于此:不仅是AI办公的感知末端,还可能成为Agent的执行终端。 联手合作能否实现“双赢”? WorkBuddy接入软硬件生态,本质上是在拓展自身能力边界,尤其是B端场景能力: 软件厂商带来了WorkBuddy自身难以覆盖的垂直专业能力,让通用办公Agent能够“扎进”金融、财税、HR、数据分析等具体企业场景;硬件厂商则把WorkBuddy从电脑屏幕前带向了更多真实工作场景,让WorkBuddy在企业用户中的产品心智,逐步从办公工具转化为工作Agent。 生态伙伴则借助WorkBuddy触达更多用户,获得更多应用场景。 对软件厂商而言,接入WorkBuddy,能够在AI办公刚起步阶段,多一个获取真实用户使用反馈的窗口。 帆软战略副总裁沈涛提到,帆软已有9个专家接入WorkBuddy,并产生了上万次调用。据其观察,WorkBuddy调用量靠前的产品中,数据分析占了相当一部分,“企业最大的场景之一,就是办公人员如何完成日常的报表和数据分析”。 在广发证券副总经理、首席信息官辛治运看来,用户通过WorkBuddy调用Skill或专家服务产生的数据和反馈,能够形成发布—应用—反馈—再迭代的循环,帮助软件厂商完善模型和Skill。 而硬件厂商则拓展了应用场景。“接入WorkBuddy,AI眼镜能帮助员工不在工位时,一样轻松自如地处理工作——简单来讲,动动嘴就可以把活干了。”Rokid联合创始人、副总裁蔡国祥表示。 但要说“双赢”,目前还为时尚早,关键在于B2B的收入分成机制尚未确定。 雷峰网了解到,目前WorkBuddy和硬件厂商伙伴依然是“各赚各的钱”:硬件厂商获得硬件销售收入,WorkBuddy则采用订阅制,按照套餐内的积分额度计费;软件侧也仍处在探索阶段,如沈涛所言,WorkBuddy以及其他AI办公产品目前还处于用户教育期,现阶段更重要的是让用户先用起来,付费是下一阶段考虑的问题。 从WorkBuddy生态发布会看,AI办公的生态合作至少已经迈出了第一步,让更多软硬件能力接进来,先验证连接的价值;下一步,再验证商业模式——当这些能力真正产生商业价值之后,谁获得新增价值、如何分配,才是必须面对的问题。 到了那一步,才真正谈得上“双赢”。 雷峰网原创文章,未经授权禁止转载。详情见转载须知。 ——雷锋网

聚合智能产业发展大会(2026)成功召开推动AI时代三大产业加速融合

聚合智能产业发展大会(2026)成功召开 推动AI时代三大产业加速融合 唐洛 2026-09-10 11:23:02 汽车加速走向具身智能。 9月9日,聚合智能产业发展大会(2026)在光谷召开。大会由聚合智能产业创新中心、湖北科投主办,以“构建创新、开放、融合的聚合智能产业生态”为主题,设置4场论坛与1场展览展示,多维展现聚合智能领域的前沿技术、创新成果及产业落地实践。 大会邀请到政府有关部门领导,国家邮政局政策法规司原一级巡视员、副司长(司局正职)靳兵,清华大学、北京理工大学、北京智源人工智能研究院、武汉人工智能研究院、中金研究院、湖北人形机器人创新中心等高校及机构代表,以及东风汽车集团、长江产业集团、长城汽车、小鹏汽车、墨甲机器人、普华基础软件、法雷奥、德赛西威、黑芝麻智能、新石器无人车、兆威灵巧手、图达通、金发科技、科大讯飞、火山引擎、联通智网、斑马智能、中兴通讯、百度云、Solidigm思得、极豆科技、面壁智能、保隆科技、大晓机器人、云深处、维他动力、章鱼动力、梅卡曼德、华威科、东方算芯、千诀科技、途见科技、光庭信息、恺望数据、锐泰微等整车、具身智能、低空飞行及生态链企业共百余位专家和企业家代表与会交流。 汽车加速走向具身智能 亟须共建产业技术底座 9月9日上午,在聚合智能产业生态论坛上,车百会研究院理事长张永伟提出,汽车与具身智能一体化发展已是必然趋势。对于汽车企业而言,放弃具身智能赛道,将错失产业能力延伸的重大机遇;对于具身智能产业而言,若不与汽车产业技术链深度融合,产业化进程将被拖慢,发展周期大幅拉长。如何实现融合发展?具体可从六方面推进:一是加速共建以AI为基础的技术底座,推动汽车大模型等技术向具身智能延伸落地;二是攻坚存储、算力、连接、感知“存算连感”底层硬科技,夯实聚合智能产业硬件基础;三是打通材料-零部件-执行器的机械链条,推动成熟汽车级供应链能力向具身智能领域迁移复用;四是释放汽车工业丰富多元的场景价值,以场景牵引具身智能实现规模化落地;五是参照汽车国际化发展经验,实现具身领域“生而国际化”,同步布局全球市场;六是依托汽车行业成熟能力加快搭建聚合智能领域的标准、检测、认证体系。 国家邮政局政策法规司原一级巡视员、副司长(司局正职)靳兵在大会上提出,当前行业正站在“小批量试点期”向“规模化渗透期”跨越的关键节点。2025-2026年是量产元年,“谁能在这两年把产品做稳、把场景跑通、把成本降下来,谁就能在2027—2028年的批量采购浪潮中占据主导地位。”他强调,中国优势在量产与场景,短板在高端零部件、仿真生态与极端环境验证,制胜路径是“以场景换技术、以量产降成本、以体系补单点”——用全球最大的应用市场和最完整的供应链,撬动高端零部件和基础软件的突破。 聚合智能产业生态论坛由车百会研究院副理事长、车百智库研究院院长师建华主持。 大会期间,东湖高新区正式发布《东湖高新区建设城市级聚合智能中试平台实施方案》,将加快推动城市治理现代化与产业融合升级,到2028年,建成全国领先的聚合智能产业发展高地和综合应用先行地。 相关负责人介绍,光谷将全域开放城市公共应用场景,为企业提供技术迭代、市场拓展、模式创新的成长空间;统筹建设共性基础设施,如路侧感知、低空地面站、电子围栏等,一套设施、多终端共用,降低企业成本;配套全周期精准企业服务,吸引产业链优质市场主体加速集聚;推进产学研用技术共研攻关,加速创新成果场景转化。未来三年,光谷将开放八大融合场景。 东风汽车集团有限公司副总经理、党委常委尤峥表示,智能汽车是当前商业化规模最大、落地条件最成熟的轮式具身智能体,是聚合智能产业的母体产业,最佳试验场与规模化的压测平台。站在“十五五”新起点,产业正在发生三个根本性变化:智能形态之变、产业边界之变、竞争范式之变。博弈从“单点技术突破”升级为“全链生态制胜”。聚合智能的链条长、跨度大、投入高,没有一家主体能够“包打天下”,必须遵循共性技术共建、标准共立、供应链共守,这是决定产业成败的关键因素。东风将躬身笃行,争当聚合智能产业的先行军。 长江产业集团党委委员、副总经理杜胜国表示,聚合智能不仅仅是算法、大模型的技术聚合,更是技术供应链、资本、场景多方要素的深度融合。产业要真正走向商业化落地,不能只追求单点技术突破,必须筑牢“三电”系统、感知器件、芯片、关键材料、存算连感这一套共性供应链底座。同时要看到,单纯依靠企业个体很难补齐全链条的短板,因此迫切需要构建开放、共生的产业生态。 大会现场,多位嘉宾从不同视角呼吁加快建设共性技术底座。普华基础软件总经理刘宏倩从软件层面提出,在智能汽车上成长的操作系统,具备向机器人、低空飞行器复用的条件。聚合智能产业的新一代操作系统能力建设不必从零开始,完全可以站在汽车这个“先行者”的肩膀上。建议推动底层技术产业共建,把企业从重复研发中解放出来,实现降本增效,让资源真正流向差异化创新。黑芝麻智能应用工程副总裁邓堃认为,具身智能与智能汽车技术同根同源,智能驾驶软件、硬件、算法、模型及传感器和供应链,基本可以无缝迁移至具身智能产业,有助于提升具身智能的供应链落地能力与产业适配水平。章鱼动力联合创始人樊庆元表示,只有把模型、灵巧手等构建成极致通用的基础设施,全行业生产力才能从“重复造轮”中得到极大释放。斑马智能首席战略官邢悦提出,无论是机器人、汽车还是低空,断网可用的端侧智能必须是主流,期待端模型能够成为未来支撑聚合智能发展的基础设施。 维他动力联合创始人兼产品总裁赵哲伦提出,汽车产业是具身智能的母生态,自动驾驶领域积累的算法、OTA、量产经验可以迁移至机器人领域;兆威机电副总经理兼兆威灵巧手总经理陈毅东介绍,兆威机电正通过聚合的方式,将汽车领域技术赋能具身智能产业发展。图达通联合创始人兼CEO鲍君威表示,愿意扮演“眼睛”和“桥梁”角色,把车载打磨出的产品、点云、软件和量产经验开放给所有伙伴,联合芯片、算法、系统集成等产业链伙伴,补齐物理AI版图的最后一块。 数据层面,多位嘉宾均提到行业面临真实物理交互数据匮乏的痛点。华威科CEO朱晓辉提出,触觉数据硬件不统一、末端不统一、材质不同,目前在推行统一建模、统一接口、统一数据格式、多元统一的触觉Token,马上会推出触觉表征体系。大晓机器人CMO张若棠认为,具身智能行业非常缺乏数据,语言大模型仅能提供对世界的基础理解,机器人真正的挑战在于和物理世界交互,需要推行以人为中心的环境式数据采集。新石器无人车联合创始人、总设计师杨哲表示,新石器在物流场景当中积累了大量真实的数据,这类数据对具身智能发展具备重要价值,愿与产业链各方开展交流与合作。 三场平行论坛 聚焦跨领域技术与产业融合 9月9日下午,三场主题论坛同时开启,分别聚焦AI与汽车融合发展、具身智能与汽车产业协同发展、“存算连感”与聚合产业协同发展,从多维度深挖跨领域技术融合路径,直面产业落地过程中的现实难题。 “存算连感”与聚合产业协同发展论坛由车百会研究院副理事长刘小诗主持。北京理工大学深圳汽车研究院执行院长王文伟在会上提出,车载光通信不仅服务汽车,也可为机器人提供重要参考,只有实现数据以光速流动,车与机器人才能够真正达成“存算连感”深度融合。保隆科技副总裁兼汽车传感器单元总经理、智感机器人总经理周良杰表示,公司积累的本体+力学+触觉的多模态感知技术,最初是服务于车载行业,目前正在迁移至具身智能领域。东风汽车、中兴通讯、Solidigm思得、联通智网、东方算芯、锐泰微、途见科技等嘉宾也从不同维度和视角,带来“存算连感”融合创新的前沿洞察与实践思考。 具身智能与汽车产业协同发展论坛由车百会研究院副理事长、车百智库研究院院长师建华主持。与会嘉宾一致认为,汽车产业已成为具身智能技术商业化落地的最佳试验场和规模化应用的主阵地,是牵引具身智能产业链完善、助推技术迭代升级的核心链主产业。 针对当前主流VLA、世界模型技术路线仅依靠视觉感知的局限,清华大学研究员、机器人控制实验室主任赵明国提出了人形机器人依靠多模态感知实现鲁棒操作和多任务并行操作的脑启发路线,借鉴人脑背侧神经网络DAN的Top‑Down自上而下注意力机制,依据任务动态筛选、调配视觉、力觉、听觉等多传感器信息,只将任务相关感知信息向上传递,实现多模态训练-多模态部署,提升人形机器人任务操作的抗干扰能力和多任务并行能力。东风汽车、小鹏汽车、梅卡曼德、恺望数据、金发科技等企业嘉宾也分别从不同维度分享实战经验、拆解产业难题、提出创新思路。 圆桌讨论环节由中金研究院执行总经理周子彭主持,法雷奥集团中国区CTO顾剑民、墨甲智创机器人平台研究院副院长张海涛、德赛西威高级副总裁、具身业务负责人黄力、千诀科技联席CTO苏鑫、云深处政企行业总监王烜围绕“加强具身与汽车产业协同 加速产业化落地”主题展开深入交流讨论。 AI与汽车融合发展论坛由清华大学碳中和研究院零碳交通研究中心主任、车百智库首席专家王贺武主持。北京智源人工智能研究院汽车智能研究主任张凡提出,AI重构汽车产业,本身是一场复杂度极高的系统性变革。开源生态不会直接完成变革,但它降低技术门槛、优化协作模式、减少行业重复投入,让AI驱动的产品变革、研发变革、供应链变革能够更快、更大范围地发生,成为AI与汽车融合发展的重要助推力量。长城汽车智能化产品副总经理佘士东表示,车载智能体尚处于起步阶段,交互打磨、拟人化主动服务、模型训练仍有大量工作。类比十年前安卓上车,AI 智能体将成为汽车行业下一轮变革驱动力,会对整车功能、用户体验、服务体系完成全面重构。武汉人工智能研究院、东风研发总院、科大讯飞、百度云、极豆科技、光庭信息、火山引擎、面壁智能等嘉宾也围绕AI与汽车深度融合面临的现实挑战展开讨论,达成多项共识。 与会嘉宾一致认为,汽车进入模型定义软件、整车智能体新阶段。汽车智能化告别简单功能堆叠,大模型/智能Agent成为核心大脑,座舱不再只是语音助手,目标是完成真实可落地的任务闭环。从产业趋势来看,语言智能将走向行动智能,打通座舱、智驾、车身控制,整车一体化智能是未来方向;同时必须重视车规安全、隐私、国产自主底座建设。 多类展品同台亮相 展现聚合新力量 大会同期举办“聚合智能产业产品展”,集中展示聚合智能产业前沿创新成果。展区既有机器人整机展示,也有灵巧手、激光雷达、芯片、智能座舱、数据采集座椅、计算平台开发套件、实时操作系统解决方案等核心零部件的实物呈现,观众可在现场直观感受“车—机器人—飞行器”技术同源、生态互通的聚合智能图景。 以展览展示为载体,大会还打通了成果展示、技术交流、商务洽谈的全链路,组织参会嘉宾开展定向观摩与一对一洽谈,推动政产学研用资各方在现场高效匹配需求,为产业链上下游搭建起精准对接与深度合作的桥梁,切实将“大会流量”转化为“合作增量”。 作为大会举办地,光谷在持续推进聚合智能产业发展。近年来,围绕上下游产业链,光谷建成全国规模最大、场景最为丰富的人形机器人创新中心,集聚人工智能企业超800家,人工智能产业规模加快迈向千亿级,下一步将抢抓人工智能产业变革风口,聚力发展聚合智能产业,塑造发展新优势。 本次大会是“打造智能经济新形态”首次写入政府工作报告以来,国内首个跨行业、跨领域、跨国别联动,打破产业边界与技术壁垒的智能产业盛会。从高端对话到产品展示、成果对接,本次大会让产业链上下游实现了高效“握手”,也为光谷智能产业发展注入新活力。站在具身智能量产元年的窗口期,聚合智能产业正以“创新、开放、融合”之姿,向协同融合、互补共赢的高质量发展新阶段加速迈进。 ——时代在线

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