GPT-6 Astra 展现物理 AI 潜力；便宜和快更重要了；Anthropic 招股书信息流出。 文丨程曼祺 实习生王小淳 《晚点聊》26 年 Q3 的 AI 季报继续邀请 MoE Capital 的创始合伙人 Henry Yin 来和我们一起讨论对这个季度 AI 进展的观察。MoE Capital 的 LP 和顾问网络中有多位来自 Anthropic、OpenAI 等前沿模型公司的研究员。Henry 毕业于清华姚班，曾是 Merico 联创。我们的访谈会侧重研究和一级市场视角。 季报围绕两条脉络展开，在 “推进智能前沿” 这条线中，我们聊了： 模型竞赛：OpenAI 的最新模型 GPT-6 Astra 和 Anthropic 的 Claude Opus 5.5 方向选择：coding 之外，前沿公司在探索哪些模型场景？本季重点聊了前沿数学领域和 Astra 在 robotics（机器人学）与物理 AI 领域的潜力。 失控危机：OpenAI 的多 agent 系统协作攻击了 Hugging Face。它们在发现跨 agent 沟通方式时惊呼 “我的天，我找到了另一个 agent”，给自己的群体取了名字，还发展出了某种 “牺牲” 行为，整个过程中，没有任何一个 agent 去向 OpenAI 里的人类报告这起重大越狱事件。团结。 增长和 IPO 竞速：在从 8 月中旬到 9 月底的 1 个半月里，综合彭博社和路透社的报道，OpenAI 的 ARR 迅速从超 400 亿美元来到近 700 亿美元，涨幅约 70%；已超过 Anthropic 截至 7 月底的超 650 亿美元。我们在今年前两次季报中反复讨论的 “OpenAI 反扑” 已在眼前。 第二条脉络是 “智能的扩散”： 一系列 Flash 模型密集更新：我们总结了各核心模型厂商发布的 13 个 Flash 模型。Op

“没人承认机器已经失控。年复一年，人们侍奉它的效率越来越高，对它的理解却越来越少。”——E. M. 福斯特《机器停转》 文丨王子伊 编辑丨黄俊杰 程曼祺 2023 年底，知名密码学家布鲁斯·施奈尔（Bruce Schneier）撰文警告：大互联网公司已经收集了海量隐私数据，但没人力去理解每一个用户，只能打标签；大模型将让大公司第一次知道上亿用户具体在想什么。 当时最先进的模型还是 GPT-4，又贵又慢，他的警告只是推演。不到三年，同等性能的大模型成本只有 GPT-4 的几百分之一，还学会了调用工具、读电脑上的数据、接入用户的互联网服务。风险成形了。 本周，智谱再次为 ZCode 编程工具上传用户软件项目数据道歉，承诺已删除数据，并补偿 Token。两个月前，xAI 的编程工具 Grok Build 干过类似的事，马斯克也道歉、删数据。 编程工具影响的主要是开发者。ZCode 用户约 200 万，一位接近智谱的人士称，这次事件只涉及其中 5% 的用户。但普通人跟大模型的对话也可能被公司读取，有时被人看。 腾讯、阿里、字节正在打 AI 办公助理大战，争夺上亿用户。而消费级 AI 个人助理（personal agent）有望覆盖更多人，吸纳更海量的信息。Meta 偏向消费的个人助理 Muse 已在美国 App Store 免费榜首停了一周多。几个月内，这也会成为国内科技大公司对未来的 “新洞察”。 AI 助理有效工作的前提是拿到足够的数据，更懂用户。但能看懂用户的，将不只是大模型。 发现编程软件上传数据，纯粹靠运气 “我不是网传的神秘黑客、逆向大佬。” 林峰（化名）对《晚点 LatePost》说，“我发现漏洞，纯属因为电脑硬盘小。” 9 月 18 日早上，林峰照例清理那台 256GB 硬盘的 MacBook Air。他发现 .zcode 目录占了 700 多 MB，而 ZCod

黄坚亲历了广汽丰田新能源转型的整个过程。 文丨郭瑞婵 编辑丨龚方毅 我们从多个信息来源获悉，传祺 BU 总裁黄坚今日正式回归广汽丰田，担任执行副总经理。针对该信息，我们已向广汽集团求证，广汽方面表示，本次是根据集团经营发展与组织能力建设需要作出的正常人事调整，黄坚兼具集团战略规划以及合资和自主品牌多领域管理经验，期待其后续助力广汽丰田夯实经营基本盘、开拓新局面。 作为合资公司， $广汽集团(601238)$ 广汽丰田由中日两方管理团队共同经营，总经理一般由丰田指派日本籍高管出任，执行副总经理则通常由中国籍高管担任，被认为是中方团队的主要负责人。 黄坚在广汽工作了 28 年，曾担任广汽集团规划发展部部长，2020 年调任广汽丰田分管采购、财务、生产及工厂管理等多个领域，亲历了广汽丰田新能源转型的整个过程，2026 年 1 月出任传祺 BU 总裁。这是此前我们与他的的独家专访。 据《第一财经》报道，在广汽 9 月 14 日停牌前，相关岗位已空缺。 最终，双方交易拟以广汽收购一汽持有的一汽丰田所有股权落地，南北丰田将协同运营。广汽称，一汽丰田还将作为独立法人持续经营，南北丰田在研发、供应链、生产基地、市场拓展等领域开展整合，减少重复投入、分摊成本。 广汽丰田的新能源转型成绩在合资车企中较突出，去年 3 月上市的铂智 3X 是它推出的第一款由中方团队主导产品定义、开发的新能源车型，用时 14 个月实现销量破 10 万台，是合资新能源中最快达成该纪录的车型。今年，广汽丰田继续推出第二款由自主定义、开发的新车型铂智 7。今年 1-8 月，广汽丰田铂智 3X、7 两款车型销量合计超 7 万台。 黄坚擅长协调由多方主体参与的合作项目，今年 4 月他接受我们访谈时曾提

国企改革研究员谈交易时机、方式和行业整合趋势。 文丨郭瑞婵 编辑丨龚方毅 9 月 28 日， $广汽集团(601238)$ 披露重组预案：广汽将发行股份，收购一汽持有的一汽丰田 50% 股权，南北丰田协同运营；交易完成后，广汽的实际控制人仍是广州市国资委，一汽则是广汽 “第二大和具有战略影响力的股东”。 交易前，广汽的最大股东广州汽车工业集团有限公司的持股比例为 54.02%、广州市国资委是实控人，名义上持股第二多的 HKSCC 是港股托管机构，其余股东的持股比例均在 5% 以下了。 交易完成后，依照 “谁履行出资人职责，谁监管对应的国有资本” 的惯例，广州市国资委依旧是广汽集团实控人。而一汽虽然是战略股东，但没有对广汽集团人事任免、考核激励等方面的决定性决策权；一汽的实控人国务院国资委也只管一汽集团，不直接监管广汽集团。 而在广汽披露交易预案前后，我们与中国企业改革与发展研究会研究员周丽莎在线交流，她解释了这次交易背后的逻辑、股东权责，也谈到了汽车国企接下来可能采取的整合方式。 周丽莎认为，汽车行业的竞争已激烈到前所未有的程度，且未来还可能进一步加剧，仅靠研、产、销等常规化经营手段已不足以应对，“这时，巧妙的股权重组就更显重要”。以本次广汽和一汽的交易为例，她认为一方面能推动南北丰田的整合，但由于类似的战略参股属于 “轻整合” 模式，不能适用于行业里的所有企业。因为协同红利释放依赖多方股东持续协同，它很难推动组织、软件架构等方面的深度整合。 广汽有改善盈利的需要。2026 年上半年，公司归母净亏损 44.67 亿元。一汽丰田同期仍有 10.09 亿元净利润。广汽在预案中表示，希望通过收购增加投资收益，并推动南北丰田共享研发、供应链、生产基地和销售资源，减少重复投入。 过去，丰田通过在一汽

恩戈罗机器人 2027 会率先进入真实家庭，首批部署 2000 台。 文丨江思远 过去 11 年，沈亚楠是理想汽车的联合创始人、栖息地智能住宅的创始人。他在两家公司投入地做同一件事：用科技让真实的家庭生活变得更好。 到去年，他开始寻觅一款适合家庭生活的机器人。花了大半年时间，他调研了市面上绝大多数有些名头的具身产品，有头、有脖子的，“为什么需要头呢？装传感器？没必要还把结构搞复杂”；长两只脚的，“不够安全还很吵”；身高超过 1.8 米的，“总低头看人不太舒服”。看了一圈，“太大、太傻、太丑”，出现在家里都显得突兀。智能水平也大都是实验室水平，尽管模型能力加速提升，但相比智能驾驶的规模化表现，差距还不小。 春节后，他决定再次创业，自己做一家具身公司。公司命名为 “恩戈罗（NGORO）”，取自通常被称为 “智人摇篮” 的恩戈罗恩戈罗火山口（Ngorongoro Crater）。 沈亚楠决定，恩戈罗机器人第一步就要进家庭。有人劝他谨慎，中国已经至少有 700 家具身创业公司，热度已经下降，“这会儿才造机器人，晚了”。也有熟悉的企业家让他再等等，等技术和供应链更成熟时下场。他之前创立的公司已经在行业里长成头部，造机器人，还得再吃苦。 AI 的发展让新一代创业者感受到属于他们的时代机遇——如同改变一切的互联网技术，数字 AI 和物理 AI 将是下一代基础设施，能培育出如 Apple 的巨无霸公司。所有具身创业者都说，他们确信未来每个人都会有自己的物理 AI，最终会走入千家万户。 一位具身创业者感慨，行业现状是每个人都说自己在第一梯队，但很少有人在真实场景中落地，也难以评判真实水平，“就像在澡堂子里比跑步”。 即便是机器人专门训练过的案例，用户有时也会感受到落差：8 月，世界人形机器人运动会第一次设家庭场景赛，有机器人划破了衣柜和洗衣机外壳，一些机器人拽掉了门把手。尽管在演示视频中，

每一块钱成本，究竟能买到多少智能？ 文丨申远 编辑丨刘梓元 9 月 22 日，OpenAI 和 Anthropic 前后脚发布了新模型。先是 Anthropic 的 Claude Opus 5.5 拿下 Artificial Analysis 智能指数第一，紧接着 OpenAI 发布 GPT-6 Sol 和 Luna，它们是旗舰 GPT-6 Astra 的中档和入门档版本。 其中更惹人注目的是价格。Claude Opus 5.5 比上一代降了两成，缓存读取价降了六成，OpenAI 的两款新模型在 GPT-5.6 价格的基础上再砍一半，官方的说法是 “成本减半，错误减半”。 几乎是同时，小米发布了预热许久的 MiMo V2.6 系列。其中 MiMo V2.6 Pro 的 AA 智能指数是 46 分，较前代接近翻倍，位列国产模型和开源模型双第一，价格则和四个月前一样，每百万 token 输入 3 元、输出 6 元。 二十四小时之内，三家公司的新模型都指向的是同一个方向：用更少的钱提供更多的智能。这条从初夏延续至今的大模型斩杀线叙事，迎来了新的节点。 斩杀线叙事如何兴起 把所有模型按智能水平和单位任务成本放到一张图上，连出最外面的一条线，落在线上的模型，要么在同样的价格下最聪明，要么在同样的智能下最便宜，这就是大模型的 “斩杀线”。经济学更喜欢用 “帕累托前沿” 来描述这种没有浪费的状态，在大模型的语境里，落在斩杀线内的模型从效率的角度看没有存在的理由，因为总有一个模型比它便宜，性能还比它强。 这个词借自游戏，血量低于某条线就会被一击处决。它之所以也适用于大模型市场，是因为换模型可以发生在一瞬间，很多时候只是把配置文件里的一个名字改掉，一个模型落到线内，就像游戏里血量掉到线下一样，会被一击毙命。 4 月 24 日 DeepSeek 放出 V4 预览版，Flash 版每百万 to

实时生成视频技术路线为什么是一门好生意？ 文丨申远 “选择的方向比努力重要得多。” 在采访里，类似这样笃定的句子张金涛说了很多，对他而言，实时生成视频是一个毋庸置疑的好方向。 大多数人熟悉的视频生成，仍然是输入一段描述，等待模型交付一段视频。实时视频想做的事情有所不同：画面持续生成，用户可以随时开口、输入指令，改变接下来发生的内容，张金涛把这种体验称为 “使用即消费”，意味着每个人拥有属于自己的独立会话，在张金涛看来，人一天里除了看电影、刷短视频，其余时间其实都在进行某种实时的视觉交互，因此这个市场 “最终是能完全超越语言模型”。 作为清华大学计算机系朱军教授的 00 后博士生，张金涛是注意力加速算子 SageAttention 和视频生成加速框架 TurboDiffusion 的作者，目前在生数科技负责 S 系列实时生成视频模型的研发和所有模型的推理工作。 在实时生成视频模型 S1 发布两个月后，生数推出了升级版的 S2。这次升级包含两个模型：S2-Avatar 可以让数字角色更清晰、更能跟随指令，也支持在交互过程中加入新的参考图；S2-Editing 则可以实时修改输入的视频流，换衣服、换角色、换背景，或者改变画面风格。在 S2 的技术报告里，生数团队还在探索通过 VR 眼镜观看实时空间视频。 张金涛对这个方向很有信心。不仅因为海量需求，还因为成本可控。视频模型的参数规模只有主流大语言模型的几十分之一甚至更小，推理所需的算力相应低得多，而推理，恰恰是张金涛的老本行。 当然，他也不回避眼下的问题，最难的还是竞争。大厂在离线视频模型上已经很强，生数在实时生成视频上的领先身位不是一条不可撼动的竞争护城河。张金涛自己也说，一家数据和训练基础扎实的公司只要 “好好去做”，几个月就能追到不错的水平，生数眼下的优势，很大程度上源于对技术的前瞻性理解，但商业竞争仅仅靠前瞻性还不够。

从一汽广汽重组的 4 个约束，到国内汽车整合的更大约束。 文丨胡昊 2026 年 9 月中旬， $广汽集团(601238)$ 一纸公告，让沉寂了一段时间的国企汽车整合重新回到聚光灯下：公司拟通过发行股份的方式，购买一汽股份持有的某整车合资公司部分股权，并募集配套资金；交易完成后，一汽股份将成为广汽集团第二大股东，且 “具有战略影响力”。 无论最终预案如何落款，交易结构已经清楚：广汽几乎不动用现金，用自身新发股份去换一汽手里一块仍具备资产价值和意义的合资整车权益；一汽则把一块非上市合资股权变成了 “A+H” 上市平台的股份。 虽然公告没有点名具体标的，只说涉及境外上市公司，但市场普遍推测这就是一汽丰田，其股权结构由一汽与丰田五五开。因此，目前该交易尚处于筹划阶段，仍存在不确定性。 回看一年前东风与长安在集团层面历时 116 天的重组过程，最后双方均以 “暂不实施” 告一段落，也阶段性暂停了舆论口中关于国内汽车整合的讨论。 一般而言，行业整合往往来自两个层面、两种机制， - 一套是自由市场经济层面的竞争机制，通过充分的价格竞争来确定价格锚，从而实现优胜劣汰； - 另一套是宏观政策调控带来的供给侧优化，通过准入、重组、产能预警等干预措施来调整供给结构； - 多数情况下是市场机制先行，失效后再实施政策调控，目的是试图恢复市场的正常机能，或者强力直接使市场达到 “均衡”； 之所以讨论会暂停，很重要的原因在于：汽车价格战已经打得很充分，但过剩产能却清不干净；重组文件已经写得很坚决，但集团之间控制权却谈不拢。 价格信号并没有把成本和亏损传导为车企的退出信号，亏损的车企不停产、不退市、不注销更多是因为地方国资、是就业与税收、是 “不能倒” 的隐性约束。 东风与长安的重组，本该是一次整合进入深水区的示范案例

“一个 DAU 2 亿的 ‘边缘’ 产品” 文丨董慧 陈佳惠 编辑丨高洪浩 《晚点 LatePost》独家了解到，豆包通用 Session 团队正在进行组织调整，部分职能和人员将拆到豆包商业化、豆包工作等团队，其余人员将被裁撤，规模预计将缩减约三分之一。该团队此前约有50人，一度是豆包内规模最大的团队，主要负责豆包的对话(Chat)产品能力，包括策略、评测等工作。 人员调整由豆包负责人赵祺推动。赵祺加入字节十余年，先后负责增长中台、穿山甲（字节旗下广告平台），后转岗至集团人力资源部门，为字节的 AI 业务搭建人才体系。2025 年 9 月，赵祺转岗至豆包。今年 7 月，飞书产品与豆包产品团队整合，他成为新产品团队负责人。 赵祺到豆包后同样看重人效。据了解，此前豆包有一个独立的评测团队，今年赵祺将其拆散，分到了各业务组。 负责对话方向的产品后训练团队（Product Posttrain-Chat）也在调整。 该团队由朱文佳负责，隶属于大模型部门 Seed，与豆包产品团队协作，基于 Seed 的基础模型进行后训练，产出供豆包直接调用的小模型。由于业务需求减少，部分员工已转岗至 Horizon RL、产品后训练-办公（Product Posttrain-Work）等其他部门。另据了解，对话模型合版负责人在一个月内换了两次。 豆包目前是国内日活跃用户数最高的 AI 应用，DAU 已超过 2 亿，但它过去的成功，本质上仍是对话产品的成功。 今年以来，对话产品的商业化瓶颈逐渐显现。每天 2 亿用户带来的成本不只有文字对话，还有图片、语音、视频等多模态功能。豆包向每位用户免费提供每天 5 条 Seedance 视频生成额度，需与火山引擎单独结算。一些漫剧制作者甚至通过批量注册账号搭建 “号池”，集中使用免费额度，进一步推高豆包成本。 与此同时，Anthropic 在企业市场的收入快速增

把复杂的一餐做成规模生意。 文丨韩松阳 几乎全球所有大型餐饮公司都是在尝试做好同一件事的过程中做大的：把普通的一餐稳定供应给更多人。 在美国，收入增长、郊区扩张和汽车普及，为连锁快餐提供了发展空间。麦当劳在扩张的几十年间把餐厅的要求延伸到整条生产链：在上游对土豆的品种、大小、形状乃至耐储存性提出要求；在后厨将操作细节变成标准化流程，通过精简菜品和操作提高出餐效率。 中国的城市化和经济发展，也带来了同样的供餐需求。但家常中餐的规模化，还要兼顾顾客搭配着吃、轮换着吃的日常习惯。连锁企业需要在提供丰富选择的同时，保持不同门店的出品稳定，这让生产和供应的组织变得更加复杂。 据老乡鸡招股书引用的灼识咨询资料，按 2024 年交易总额计，老乡鸡位列中国中式快餐行业第一。截至 2026 年 9 月，老乡鸡门店数突破 2000 家，包括海外首店吉隆坡店。公司还计划进入新加坡。 在这一规模上，老乡鸡仍在把投入延伸到门店之外。它自建养殖场、农场和中央厨房，也与外部供应商合作，把一张家常菜单对原料、加工和配送的要求，逐步落实到不同的生产环节。 这些投入已经持续多年。据老乡鸡资料，2009 年，老乡鸡肥西老母鸡食品有限公司成立，小庙中央厨房总投资超过 3 亿元；2021 年，投资超过 2 亿元的炎刘养殖场投产；2024 年，面积 1.8 万亩的自有农场开工建设。 在中式快餐的规模化进程中，老乡鸡已经走在前列。对于一家按 2024 年交易总额计已位居行业首位的中式快餐公司，这些投入关系到它如何支撑现有规模，以及怎样为继续扩张做准备。9 月，我们走访老乡鸡的养殖场、农场和中央厨房，观察它在原料生产、食材加工和供应链管理中，已经积累了哪些可以用于更多门店的经验。 从养鸡到种毛豆，把原料要求变成生产标准 现代食品业的发展，改变了农业生产的方向。1945 年，美国连锁零售商 A&P 与农业机构合作

不管做手机还是做平板，都得找到存在的意义。 文丨赵梓昕 管艺雯 郭海惟 编辑丨黄俊杰 《晚点 LatePost》独家了解到，阿里云旗下无影团队正在研发一款名叫 QwenBook 的 AI 设备，定位是原生智能体电脑，但产品形态更接近一台 “千问平板”，产品定义和硬件部分由团队自研，无影过去做云电脑积累的系统和端云能力，也被带进了这个项目。 过去两年，大模型公司最重要的产品，大多是手机和电脑里的一个 App。用户打开它，输入问题，再拿走答案。 Agent 改变了这件事。模型开始替用户执行任务后，它不仅要知道用户说了什么，还要知道用户正在看什么、设备上有哪些信息，以及哪些应用和服务可以调用。 但这些上下文和执行权限并不掌握在模型手中，它们分散在操作系统、硬件和不同应用里。千问平板的思路和豆包手机类似，都希望把模型从独立应用，推向系统更底层的位置。 一位阿里云人士说，QwenBook 是一款仍处于早期的试水产品，主打办公，目前，产品接入的模型包括 Qwen3.8-Max 和 Qwen3.8-Flash。 不管做手机还是做平板，都得找到存在的意义 我们了解到，QwenBook 团队目前约 150 人，系统团队主要基于无影和阿里云 OS 团队重新组建，硬件团队招聘了不少头部手机厂商的人。 一位阿里云人士告诉我们，QwenBook 在今年 4 月份左右启动，晚于第一代豆包手机的发布。 QwenBook 目前展示的系统级能力，首先建立在一套自有应用上。团队做了一套自己可控的工具，用户能直接使用，包括系统级听记、Wiki、智能文件夹、自研邮箱，以及知识库 MyNote 和记忆管理应用 MyZone。 此外，据我们了解，QwenBook 在和金山深度合作，将会打通 WPS，目前还在开发阶段。 这套设计的好处是， $阿里

改完关系，携手进入新阶段。 文丨李赓 9 月 15 号， $赛力斯(601127)$ 与鸿蒙智行的合作模式突然发生调整：问界仍是鸿蒙智行大家庭的核心成员，但产品定义、产品设计、品牌营销、渠道零售、服务体系五项改由赛力斯主导，**终端转为参与赋能——这五项此前全部由**主导，问界同时转为专属专营，用户既有权益与后续服务不受影响。鸿蒙智行在公告里划清了边界，调整不涉及其他品牌，尊界、享界、智界、尚界仍采用**全流程主导的模式。 市场甚至没有 “等” 到下午的官方公告，当日 A 股午后直线跳水，收跌 5.09%，盘中触底 43.61 元；H 股同日创下 32.78 港元的上市以来新低。相比赛力斯两市的股价高点，分别累积下跌了 74.9% 和 70.8%，倒回了 3 年前的水平。 消息落地后股价没有崩多少，第二天就开始小反弹，不是市场认可这个变化，而是过去一年的大幅回撤已经提前开始质疑赛力斯的定价，关系的突然转变，在连续一年的市值下行中甚至掀不起波澜。 花旗近一年来的态度是个参考，其赛力斯 A 股目标价前前后后下调了四轮：从 2025 年 11 月 5 日的 165.5 元，到 11 月 6 日的 129.1 元，2026 年 2 月降到 88.1 元，6 月再下调到 55.4 元，7 月中报后变成 37.4 元，累计降幅总计高达 77%。 花旗四轮调价的理由一轮比一轮重：一开始质疑官方的毛利率预测，然后预测问界无法抵抗国内市场销量下行的趋势，再到直接预判赛力斯利润率与份额即将下滑，最后一轮将估值方法从 PEG（市盈率相对盈利增长比率） 降级为 P/S（市销率），相当于把赛力斯归类为了 “陷入盈利困境的企业”。 资本市场的远见钝化了反应，但消费端的影响还在发酵。根据多家媒体报道，9 月 15 日消

AI 推理需求增长推动融资，也有助提振士气。 文丨李安琪 编辑丨龚方毅 我们独家获悉， $理想汽车(LI)$ 芯片子公司正推进首轮外部融资，投前估值约 150 亿元，计划融资数十亿元。 工商信息显示，一家名为 Mach Intelligent Cores Limited（下称 “Mach 香港”）的公司于 7 月 14 日在香港成立。8 月 4 日，Mach 香港全资持有的上海马赫智芯智能科技有限公司成立，理想 CTO 谢炎担任法定代表人。数日后，上海马赫智芯又全资设立上海马赫心科技有限公司，法定代表人为理想联席公司秘书王扬。 据我们了解，理想自研芯片团队约 200 人，主要从事 AI 算力架构、芯片设计和相关软件开发。目前，理想正同时推进车端、云端两类自研芯片项目。一位员工告诉我们，理想人事部门已与芯片部门员工沟通调整劳动关系的事宜。 谢炎是理想汽车 CTO、系统与计算群组负责人，也是马赫 M100 自研芯片项目的关键推动者。2022 年他加入理想时，芯片团队仍处于早期阶段。相较从小芯片试水，他主张首颗芯片直接对标同期英伟达最高水平；技术路线上，没有选择主流 GPGPU 架构，而是采用数据流架构。 2026 年 6 月，理想汽车向谢炎、总裁马东辉、CFO 李铁合计授出 3500 万份购股权，作为公司核心管理层长期股权激励的一部分，其中谢炎获授 1000 万份；该批购股权与公司市值挂钩，理想港股市值达到 1 万亿港元时可全部行权。 汽车业内类似的芯片业务外部融资有参考案例。蔚来芯片子公司安徽神玑今年 2 月完成 22.57 亿元首轮融资，投后估值近百亿元。融资后，蔚来持股 62.7%，外部投资者持股 27.3%，其余 10% 股权由面向核心团队和员工的股权激励实体持有；推理芯片公司曦望 2024

从一个个具体的现实困难出发，连点成线，走到了一片更开阔的地方。 文丨陈然 2016 年，AI 教父 Geoffrey Hinton 作出预言：该立即停止培养影像科医生了，他们在 5 年内就会被 AI 超越。 10 年过去了，影像科医生还在，但 2016 年前后纷纷入局的影像 AI 企业，纷纷折戟沉沙，只有少数幸存者还在挣扎。 Hinton 低估了医疗的难度。 医疗对模型精度的要求近乎苛刻，对错误和幻觉的容忍度极低，也许是 AI 的终极测试场。它曾把影像 AI 困在专病模型里，也困住了 AI 企业。 9 月 18 日，国际顶级学术期刊 Science 罕见刊发一篇医疗影像 AI 论文，引发对 Hinton 预言的 “回旋镖” 讨论。论文介绍了一款达到专家水平的通用医疗影像模型 DAMO RADAR，针对腹部增强 CT，它突破 “一病一模” 的限制，同一个模型可以识别 18 个腹部器官上的 146 种病症。 研发模型的是阿里巴巴达摩院。过去几年，他们还连续发布了平扫 CT 上的胰腺癌、胃癌、肠癌筛查模型，以及主动脉夹层预警模型等多款突破性的专病模型。 主流视线之外，达摩院医疗 AI 已悄然走过十年，他们就像在玩一个拼图游戏：从单病模型、到多病联筛，再到通用模型，用一次 CT，去发现包括癌症在内的多种重大疾病隐患，完成 “超级检查”。医疗影像 AI 也第一次从单点的技术创新，变成可规模化的超级产品。 AI 行业（也包括具身智能）常常困惑于 “拿着锤子到处找钉子”，找不到合适的应用和落地。达摩院的医疗 AI 之路，某种程度上从一开始就避开了这个问题——他们从一个个具体的现实困难出发，连点成线，也逐渐穿越传统医疗 AI 的周期，走到了一片更开阔的地方。 从一张平扫 CT 里，看到人眼看不到的风险 2017 年，达摩院伴着改变世界的愿景成立，医疗也在其布局之内。有多年医疗影像 AI

一辆车、四个人、一个大脑：豆包座舱助手实测。 文丨曾兴 9 月 17 日，豆包与火山引擎联合发布豆包座舱助手。首款搭载车型荣威家越 07 计划于 9 月 21 日开启预售。发布前夕，我们在一辆仍处于测试阶段的家越 07 里，让豆包找拍照好看的地方，随后改成文艺街区，又接着问停车和吃饭。车内豆包随我们需求变化调整推荐地点，最后启动了去餐厅的导航。 整个过程没有一条完整的指令。目的地是在几个人的否定、补充和改变主意中逐渐形成的。几次插话之后，它仍然记得目的地、被否定过的选项，以及还有哪件事没有处理完。之所以能做到这些，是因为豆包座舱助手是基于大模型 “理解、执行、反馈” 的闭环而不是基于规则去调用车辆功能。 大模型上车已经两年多。多数车企先让它聊天、搜索、画画，车机更博学，也更像人。但人在车里更多需要的是控制车辆、到达目的地，这就需要有调动起全车功能的能力。此前理想、特斯拉等车企较早开始借助大模型让用户用自然语言调用车内功能。比如理想 i8 上市搭载的那一版本理想同学听到用户说 “肩膀冷”“胸口热” 就能调节电动出风口。 “根据我们的规划，到年底时，豆包座舱助手会像人一样思考、基于目标持续地办事。” 火山引擎副总裁杨立伟说今年北京车展期间对我们说。现在目标兑现，火山引擎希望把对话、记忆和执行结合起来，让豆包座舱助手开启大模型上车的下一步：让汽车开始适应人的表达、习惯和不断变化的需求。 从理解一句话，到持续完成任务 汽车装上大屏，功能的复杂性并没有随之消失。空调风向、座椅腰托、驾驶模式……上千个功能从实体按键进入触摸菜单，语音成为与触屏并列的主要入口，智能座舱越来越像一台移动终端。但它的核心交互原则没有变：用户需要精确发出功能指令。 这些也是车载助手最常处理的事情。今年 4 月，杨立伟向我们介绍，当时汽车端豆包大模型的日常调用中，车控占 53%，导航占 29%。 单一动能比如启

公司、技术、壁垒，甚至一个人最相信的能力，都在被重新定价。 晚点专栏作者丨五源资本合伙人 孟醒 8 月的一个下午，我从旧金山机场出来，上 101 高速往南开。 湾区的夏天几乎没有云，阳光把路面晒得发白。机场附近还是仓库和低矮的办公楼，再往南，风景慢慢被广告牌接管。 这条路的广告牌，一直是硅谷最诚实的风向标。两年前挤满 SaaS，去年还能看到一点消费品牌，今年清一色全是 AI 公司。 图一：Kimi 也加入了旧金山 “AI 广告牌” 大战；图二：Codex 的广告牌在旧金山越来越多，花了血本与 Claude Code 竞争 没有任何迹象表明 AI 慢下来了，钱、卡、人还在往这里涌。真正超出我预料的是，一些过去很难听到的判断，开始出现在最核心的人群里。 几位 OpenAI 的朋友，花了很长时间复盘过去一年押错的方向，也认真拆解中国模型公司到底强在哪；Google 的 researcher 聊到多模态，很直接地说：“打不过国内。” 这当然不能概括今天中美 AI 的整体位置，但几年前，很难想象这样的判断会从硅谷一线的 researcher 嘴里说出来。 大家开始重新估计中美之间的差距到底有多大，不过这个问题也已经没有一个统一判断：在预训练、后训练和多模态上，答案可能完全不同。 另一种变化，发生在过去两年最贵的那批 Neo lab 身上。 Thinking Machines Lab 的 researcher 告诉我，他们今天经历的痛苦，其他 Neo lab 迟早还会再经历一遍。而我越来越怀疑，下一家真正跑出来的 Neo lab，不会长成今天这个样子。 这可能是我这次在硅谷最强烈的感受：过去两年形成的很多边界和共识，并没有想象中那么牢固： 最顶尖的 researcher 聚在一起，是不是就能再造一家 OpenAI？美国最好的 Lab，是不是在每一个战场上都能领先？模型、数据、应用

AIOS 的下一步，不止是更强的 Agent。 文丨唐健博 2024 年 2 月 18 日，OPPO 创始人陈明永发出内部信，提出 2024 年会是 AI 手机元年。四个月后，苹果发布 Apple Intelligence。手机厂商开始重新讨论，AI 会怎样改变这台每天被用户反复拿起的设备。 OPPO 从手机的本质出发，认为 AI 不只是提供几个功能，而是要长期服务一个具体的人。2024 年初，OPPO 还发布了《AI 手机白皮书》，这家企业希望打造 “随心和专属的智慧 OS”。实现这个目标的前提，是记住用户、理解用户。 2024 年 10 月，长期以大模型记忆与长文本为研究路线的姜昱辰，从创业者转变为 OPPO 公司的一员。她的加入，让 OPPO 此前围绕 “记忆” 展开的 AI 系统探索逐渐进入更系统的产品化阶段。 2026 年 9 月 17 日，OPPO 在珠海发布了 ColorOS 17。这是行业首个主动式服务的 AIOS，每一位用户都能构建属于自己的个性化手机智能体，获得独一份的主动服务。 今年 8 月，我采访了姜昱辰及 OPPO AI 背后的团队，试图理解这家公司如何从记忆出发，把对用户的理解变成系统级的主动服务，以及这些选择如何一步步形成。 研究记忆的人，为人建立记忆 2024 年 2 月 18 日，春节假期后的第一个工作日，陈明永在内部信中提出，未来五年 AI 对手机行业的影响可以比肩智能手机替代功能机。OPPO 随后对外宣布成立 AI 中心，将资源向 AI 集中。 将时间指针往回拨，会发现 OPPO 对 AI 手机的判断，绝不是一次 “顺应行业” 的临时起意，其内部 AI 的研究起步远比外界看到的更早。 在正式提出 “AI 手机元年” 之前，OPPO 已经开始投入 AI 的研发，这一阶段更多是基础研究的积累，包括基础模型、AI 安全、智能体等。 但关于

商业逻辑比技术逻辑更重要。 文丨王子伊 编辑丨程曼祺 2026 年 9 月 10 日，Anthropic 发布了一份 154 页的报告，称它识别并阻断了 7 家中国 AI 实验室针对 Claude 的大规模蒸馏。 蒸馏本是一种常见的模型训练方法：开发者用更强模型生成数据，再用这些数据训练自己的模型去模仿领先模型。Anthropic 将未经授权、大规模、隐蔽提取模型能力的行为称为 “不正当蒸馏”（illicit distillation）。 Anthropic 称，相关机构在提取前沿模型的输出时，使用了一些明显违规的手段：如利用被盗的信用卡、登录凭证和 API 密钥批量建立虚假账号。 报告还称，一些中国模型公司把用户请求转发给 Claude，或从第三方路由服务购买用户对话，用这些数据训练模型。部分对话包含姓名、企业数据和有效的访问凭证。 这不是 Anthropic 第一次指控 “蒸馏攻击”。2026 年 2 月，它称 DeepSeek、月之暗面和 MiniMax 通过约 2.4 万个虚假账号，与 Claude 进行了超 1600 万次交互。此后，Anthropic 加高了防线。OpenAI 和 Google 也在持续识别和应对蒸馏攻击。 这些措施能防住蒸馏吗？ 澳大利亚格里菲斯大学助理教授刘艺表示怀疑。他长期研究人工智能与网络安全，曾任 Quantstamp 人工智能研究科学家。他参与的 2023 年提示词注入研究，被全球性安全组织 OWASP 的 LLM 01 条目列为参考文献。他还曾两次获得 Anthropic 的安全漏洞赏金，并研究过顶尖商用模型的思维链窃取攻击。 刘艺分享了他的核心判断： 以 Anthropic 为例，美国前沿模型公司目前主要设置了三层蒸馏防线： （1）利用专门用于检测对抗性数据提取的分类器，让模型内生地拒绝可疑请求； （2）在架构设计上隐藏或压缩思

“我说的事，多半会发生；或许不准时，但终会发生。” 特约作者丨周恒星 2024 年 10 月的一个深夜，洛杉矶华纳兄弟影城的外景地被改造成了一座微缩的未来之城。人工降下的薄雾弥漫在仿造的纽约与好莱坞街区之间，霓虹光晕打在几辆流线型的双座小车上。车门像蝴蝶翅膀一样向上展开，车厢里没有方向盘和踏板，也看不到传统后视镜和充电口。 马斯克乘车缓缓来到舞台，走出车厢，拿起麦克风，向现场和屏幕前的观众介绍他的计划： “你可以买一辆，成本会低于 3 万美元。” 他说，这台车长期的运营成本会降到每英里 20 美分——“你可以把它理解成个性化的公共交通”。他还给出了一幅更具体的图景：今天开优步或来福车的司机，未来可以 “管理一支车队，十辆二十辆，像牧羊人照看羊群那样照看它们”。 现场响起欢呼声。网络上，不少人开始讨论，买一辆这样的车，能否给自己带来一份稳定收入，甚至实现 “财务自由”。 马斯克常用未来的收入前景吸引买家。2019 年 4 月的 “自动驾驶日” 上，他宣称由于具备自动驾驶硬件，每辆 $特斯拉(TSLA)$ 都是 “升值资产”，车主每年可以靠 Robotaxi 净赚 3 万美元；到了 Cybercab，他直接取消了方向盘，把这辆车设计成专门用于无人驾驶出行的车型。 喜欢《孙子兵法》的马斯克曾在一次访谈里说，这本书也许还应该增加一个关于 “技术” 的章节——“如果你拥有决定性的技术优势，你就能以极小的伤亡赢得胜利”。 在无人出租车上，技术优势对应着一笔直接的成本节省：车辆自主驾驶，可以省去车内司机的人力费用。 这套设想听起来很有吸引力。落实到车队经营，省下的司机费用能留下多少，还需要把收入和其他开支逐项算清。 将近两年后，Cybercab 来到了得州首府奥斯汀的街头。 2026 年 9 月 3 日，奥