移动互联网浪潮的袭来， 一度让WiFi成了家庭成员聚在一起的“隐形纽带”。 但在过去两年里，出现了一个有趣的“回流”现象：4K高清看春晚成了新常态、3A游戏大作开始占领客厅……电视重新成为家庭场景下的“社交广场”。 当“大屏”再次成为消费共识，市场却充满了“陷阱”：一场场卷参数、卷价格的文字游戏随处可见。 正是在这种背景下，三星让我们看到了显示巨头应有的清醒：没有盲目堆砌硬件，没有豪赌单一技术路线，屏幕尺寸的每一次跃升，都是对画质的极限施压，最终对不同人群的需求进行了“全域覆盖”。 接下来，让我们拨开参数的迷雾，一起看清三星的“大屏修养”。 $三星电子(SSNLF)$ 01 Micro RGB：金字塔尖的“未来折叠” 在显示技术的演进历程中，每一次画质的越级，都离不开光学材料与芯片算法的双重军备竞赛。直接的例子就是115英寸的三星Micro RGB电视。 在光学材料上，不同于常见的“白光LED+滤光片”，三星Micro RGB采用了微型RGB彩色背光源技术，LED灯珠的尺寸小于100微米，可直接发出红、绿、蓝三原色，为屏幕图像注入了前所未有的生命力：色彩还原的精度更高，大幅减少了串色与光晕现象，就连能耗都比传统背光技术降低很多。 在芯片算法上，三星Micro RGB搭载了Micro RGB AI芯片引擎，在128个AI神经元网络的驱动下，可将低分辨率画质内容提升至接近4K水准；81Bit色彩映射技术，进一步确保画面色彩的真实还原，实现了100%覆盖BT.2020广色域，并凭借卓越色彩表现，获得了德国电气工程认证机构VDE“Micro RGB精准色彩”认证。 Micro RGB精准控色技术和Micro RGB AI芯片引擎的组合，呈现在屏幕上的，不再是被算法“调”出来的数码味儿，而是无限逼近人眼

回望刚刚过去的2025年，无疑是科技产业“脱虚向实”的转折点。 当全球产业链深度重构，互联网流量红利彻底见顶，曾经被奉为圭臬的“模式创新”开始失效，一股潜流正在快速涌动：人工智能不再局限于对话框，与千行万业发生了剧烈的“化学反应”。 福布斯中国发布的“2025福布斯中国新时代颠覆力创始人”的评选结果，清晰地勾勒出了时代的变化。 和往年最大的不同，入选者的平均年龄仅有38.6岁，硕士及博士研究生占比高达64%，硬科技（AI/芯片/机器人/半导体）和高端制造与工业的占比合计超过了55%……用数据诠释了潮水的方向。 特别是几位来自人工智能行业的领军者，鲜少出现在聚光灯下的“名利场”上，却是读懂产业深层巨变的关键。 01 DeepSeek梁文锋：智能平权的“布道者” 时间回到2025年1月27日，纳斯达克经历了“至暗时刻”：英伟达的股价跌了17%、博通跌了17.4%、阿斯麦跌了5.75%、台积电跌了13.33%……纳斯达克综合指数下跌3.07%，合计蒸发了上万亿美元。 导火索源自一家来自中国的创业团队。 $DeepSeek概念股(BK4607)$ 深度求索开源了DeepSeek R1和DeepSeek-V3模型，在性能上逼近OpenAI的主流模型，但训练成本不足600万美元，以一己之力击碎了硅谷长期信奉的“算力暴力美学”。 一时间，“梁文锋”的名字开始见诸报端。 早在2016年，梁文锋创办的幻方量化就在尝试将深度学习引入交易策略，利用神经网络挖掘股票与期货市场的微观结构特征。短短三年时间，幻方量化便跻身中国“量化四大天王”之列。 这段经历让梁文锋坚信“AI会改变世界”，表现出了一种近乎偏执的“技术原教旨主义”，并驱动DeepSeek通过软硬件协同设计的极致优化，走出了一条“反直觉”的创新之路。 有媒

当万亿参数的多模态大模型成为一种常态，AI行业的“军备竞赛”早已转向：不再只是卷模型参数、堆叠服务器，而是深入底层计算架构，开启了一场“系统级对决”。 “超节点”由此成为计算产业的“新宠”。 截止到目前，国内已经有十多家企业推出了“超节点”，动作上却出现了“变形”：似乎只要把几十台服务器塞进一个机柜，用光纤连接在一起，就能贴上“超节点”标签，对外宣称打破了摩尔定律。 在对比多款“超节点”的技术逻辑后，我们发现了一个残酷的技术真相：倘若无法实现“内存统一编址”，所谓的“超节点”多少有些“李鬼冒充李逵”的嫌疑，本质上还是传统服务器的堆叠架构。 01 为什么需要超节点？根源在于“通信墙” 让我们先回到原点：为什么在互联网时代用了二十多年的Scale Out集群架构，在大模型时代却行不通了？ 中国信通院在几个月前发布的《超节点发展报告》中已经给出了答案，将原因形象地归纳为“三堵墙”： 第一个是通信墙，在大模型训练场景中，通信频次随模型层数和并行度呈指数级增长，微秒级的协议栈延迟在万亿次迭代中累积，将导致计算单元长时间处于等待状态，直接限制算力利用率。 第二个是功耗与散热墙，为了解决延迟和等待，工程师们不得不绞尽脑汁提升算力密度，尽可能在一个机柜里塞更多的计算单元，代价则是恐怖的散热压力和供电挑战。 第三个是复杂度墙，“大力出奇迹”的硬件堆砌，让集群规模从千卡推向万卡乃至十万卡，但运维复杂度同步提升。在大模型训练过程中，每隔几个小时就要处理一次故障。 摆在面前的现实挑战是，大模型正从单模态走向全模态融合，上下文长度达到了兆级、训练数据高达100TB、金融风控等场景的时延要求小于20毫秒……传统计算架构已经是肉眼可见的瓶颈。 想要满足新的算力需求，打破“通信墙”注定是绕不过的一环。除了堆叠服务器，是否还有其他路径呢？ 先来梳理下产生“通信墙”的技术原理。 在传统集群架构中，遵循的是“存

AI的价值在哪里？ 许多人脱口而出的答案可能是“对话”，写作、编程、翻译、画图……AI就像一个无所不能的伙伴，一次次给出让人惊艳的结果。 其实还有另外一种答案：在矿山、港口、化工等产业一线，AI正在重构产业的运行逻辑，从依赖人力和经验的传统作业，进入到了数据和算法驱动的智能化生产——更精准、更高效、也更安全。 回看2025年央视重磅上线的《新智中国说》第二期，深入地下1000米的煤矿深处，揭示了**与山东能源集团联合打造的全球首个矿山行业大模型，怎么让“脏苦累险”的煤矿焕发出新的生机。 如果说消费级AI是知识的延展，工业级AI就是生产力的重塑。譬如山东能源与**的合作，提供了“新质”时代的“智慧矿山方案”，向外界示范了从一个场景复制到整个行业的“AI出圈启示录”。 01 从“脏苦累险”到“安全智控”，矿山安全范式转变 在煤矿行业，安全始终是最核心的问题。 被提及最多的制度正是“敲帮问顶”，即利用钢钎、撬棍等工具敲击巷道顶板及侧帮岩体，根据回声判断是否存在松动岩石或离层现象，但高度依赖人员的经验和状态。 早在2020年2月，国务院八部委就联合下发了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，要求将人工智能、云计算、大数据等新技术与现代煤炭开发利用深度融合。山东能源迅速组建了一支AI团队，并在2022年初携手**成立了联合创新中心，寻求人工智能大模型的行业应用。 时间来到2023年7月，山东能源和**联合发布了全球首个矿山行业大模型，首批的应用场景就涵盖了采煤、掘进、主运、辅运、提升、安监、防冲、洗选、焦化9个专业的21个场景应用，为AI大规模下矿山打下了坚实基础。 在《新智中国说》的镜头里，我们看到了AI在煤矿行业的新图景，不单单“会说话”，还做到了“会管事”。 比如行为识别预警。 过去煤矿的体系管理靠“人盯人”，不仅增加了管理成本，还可能在作业过程中产生不信任或争执的情况。 山东

爱你老己，成为年末最热的一个词。 爱你老己的前提，是要先读懂“老己”，而年度报告绝对是个品读“老己”的好方式。 年底，各类互联网年度报告扎堆抢先发布，回顾“老己”这一年里刷了几条笔记、听了哪些歌、开黑到凌晨几点、喝了几杯奶茶......都在试图帮助用户更理解自己，但模板化的统计和AI味让“年报”失去了温度，叫人只愿“匆匆一瞥”，更别谈分享。 但 $网易云音乐(09899)$ 年度听歌报告，却再次成为了那个例外。 发布前，就有大量网友求上线，调侃“你最好有巧思”。12月29日清晨八点钟发布后，＃网易云年度报告用心＃等多个相关词条迅速登上热搜。从美学设计到情绪洞察，都令网友直呼“受了高人指点”“杀死了比赛”。 有人的年度听歌关键词是“一直”，回忆起学生时代给TA写的信“要一直一直做最好的朋友”。 有人因为那句“今年，你爱的TA变成了星星”在工位对着歌手方大同的界面悄然“破防”。 也有人发现，自己在《魔兽世界》里的年度英雄“法师”，竟与年度曲风“另类摇滚”意外挺搭。 当“年度报告”几乎已成平台标配，用户画像正被模板化、数据化的当下，为何 $网易(NTES)$ 云音乐的这份报告，依然能持续唤起广泛的真实用户情绪共鸣与社交讨论？ 01 当“年报”沦为形式，谁来定义其价值？ 行业的普遍困境在于，多数年度报告已沦为平台的“数据报告”。 一些报告维度相似、设计趋同，仅仅是对用户时长、消费数据的简单罗列，缺乏个性化洞察，还带着很浓的AI味，网友很容易发现报告的“不用心”，随便翻翻就没了，本应是一整年的个性化回顾，却在泛泛中迅速丧失其核心意义。 在此疲态下，网易云音乐又一次成为那个“例外”。 一方面，音乐作为最直接的情绪载体，与内心世

回顾汽车工业的百年历史，车灯与风挡玻璃的角色长期被锁定在物理功能层面。 可当智能化的序幕拉开，曾经只负责照明、遮风挡雨的“零部件”，正经历一场前所未有的数字化觉醒。 不久前举办的第三届智能车载光峰会上，行业领袖与技术专家分享的两组数据给我们留下了深刻印象： 在HUD领域，**乾昆带动AR-HUD快速普及，正在以每年30%的复合增长率迅速崛起； 在智能车灯领域，作为汽车与环境交互的核心视觉接口，2025年的搭载量同比翻倍增长。 把两组数据放到同一个价值曲线上，可以看到一个清晰的态势：涵盖HUD、智能车灯、光场屏等技术的车载光，已经从“边缘配置”跃迁为智能汽车的核心系统，成为汽车产业潜在的第二增长曲线。 01 AR-HUD：夺取“辅助驾驶第一屏” HUD并不是什么“新物种”。 早在上世纪80年代，通用就将HUD概念引入到了乘用车，用来显示车速、转速等基础信息。 进入1990年代后，HUD技术逐步成熟，信息可以“悬浮”在前挡玻璃上，让司机不低头也能看到。 2015年以后的电动化浪潮，“软件定义汽车”渐渐成为行业共识，HUD的价值不再被局限于替代仪表盘…… 过去40年里，HUD在很长时间里都是“概念演示”，迟迟没有进入到大众市场。为何在2025年的时候，HUD开始爆发式增长？曾经只属于高端豪华车型的“黑科技”，开始飞入寻常百姓家？ 答案可以归纳为两个相辅相成的创新。 一是AR-HUD的出现。 HUD技术在上世纪90年代后逐步成熟，当时的主流技术是W-HUD，信息悬浮在前挡玻璃上，但和真实道路没有空间关系，司机通过半低头的方式查看形式拓展展示导航等内容。 AR-HUD引入了增强现实技术，实现了信息和真实世界的“对齐”：不再悬浮在“空气里”，而是嵌入现实世界。其中**乾昆与泽景科技、 $水晶光电(002273)

过去几年，AI产业的叙事重心始终围绕两个关键词打转——算力和模型，前者决定了规模上限，后者决定了智能上限。 但在实际的工程落地中，影响模型“能否跑得动、跑得稳、跑得久”的因素，不只有算力性能和模型参数。位于底层硬件和模型框架之间的计算架构，扮演了不可或缺的角色。 在 $英伟达(NVDA)$ 的体系里，主要由CUDA担纲，把GPU的复杂性封装成了一套可调用、可复用、可规模化的计算体系，几乎成了事实上的并行计算产业标准，形成了一个封闭、单一厂商主导的技术生态。 在****的体系里，对标CUDA的是CANN，同样是一个承上启下的计算架构：向上对接升思MindSpore、PyTorch、TensorFlow等主流AI框架，对下使能NPU为核心的**系列硬件产品。 有别于CUDA的封闭，CANN的主张是开源开放。特别是在8月份宣布全面开源开放后，每个月都有新的组件开源。 9月30日，算子库、CATLASS算子模板库等项目全面开源； 10月30日，领域加速库、单边通信库等项目开源； 11月30日，Ascend C编程语言全面开源； 12月30日，运行时、图引擎、集合通信库等项目开源，按计划实现CANN 匹配A2/A3版本的全面开源开放。 由此产生的一个问题是：走封闭路线的CUDA，被视为英伟达最强大的“护城河”，CANN为何做出了反向战略选择？ 01 从“能用”到“敢用”，破解产业落地的信任天花板 答案藏在产业一线的“焦虑”中。 在和CTO、开发者的交流中，每次谈到AI在产业中落地的话题时，普遍会涉及两个问题： 一是对“黑盒”的恐惧。 传统的AI开发过程中，硬件底层对于上层应用往往是一个“黑盒”，只能通过有限的接口进行交互，就像一辆无法打开引擎盖的汽车，可以踩油门、打方向盘，但对引擎的内部结构一无所知。 切

时间来到2025年末，几乎没人不知道“AI会做PPT”了吧。 不管是排名靠前的智能助手、耳熟能详的大模型厂商，还是创业团队的AIGC产品，纷纷将PPT生成作为主打功能。 当下的问题已经不是“AI能不能做PPT”，而是“敢不敢拿去用”。 在真实的工作场景里，PPT从来不是“生成完就结束”的产物，而是一个高度协作、反复打磨的交付过程：既要把模糊需求拆成结构化表达，围绕结论组织叙事顺序，还要在数据、图表、视觉之间不断取舍，最后必须经得起同事、老板、客户的一轮轮修改。 所以，我们换了一个视角，不再讨论哪些工具可以生成PPT，而是企业级的客户在用什么AI作为生产力工具？ $商汤-W(00020)$ 科技推出的“办公小浣熊”进入了我们的视野。 作为国内增速最快的AI办公工具，“办公小浣熊”已经在中国移动、上海电信、金山办公、联想、360、零跑科技等1000+企业中落地。由此产生的问题是：为什么“办公小浣熊”能够征服“挑剔”的企业级客户？ 三组测试告诉你答案。 01 测试一：一句话生成“热点拆解型PPT” “一句话生成”可以说是AI企业最喜欢用的宣传口号，降低的不是技术门槛，而是心理门槛：言简意赅地暗示了学习成本足够低，让每个人都想试一试，同时也是“翻车”最严重的AI使用场景。 “办公小浣熊”能否挑战成功呢？ 先讲清楚我们对PPT的验证标准：是否自动给出合理页结构，而不是“万能模板八股”；每页标题是否像“演讲稿的骨架”，而非胡乱拼凑缺少逻辑；是否自带结论页或观点页，可以直接拿来去讲。 理清了要求，我们在对话框中输入了一句话提示词：“做一份8页PPT，讲清楚L3自动驾驶，包含背景—拐点—竞争格局—商业化—风险—结论”，并按要求设置了角色、使用场景、风格等选项。 整个过程持续了30分钟，按照思维链显示的进度，“

站在2025年的尾声，如果要用一个词来形容人形机器人，“活人感”可以说是最具代表性的年度热词。 过去一年里，人形机器人悄然成了无数人茶余饭后的谈资：跑步摔倒时流露出的“笨拙的可爱”，后空翻、跳街舞、打拳击时展现的稳定和灵活，以及被怀疑是“真人套壳”的惊艳“猫步”…… 帮我们洗手作羹汤的“全能家庭保姆”，也许还停留在精心剪辑的视频里。人形机器人在2025年的“飞跃”，也是不争的事实，可能是人形机器人走出实验室、走进千家万户的“分水岭”。 回顾这一年，我们看到了三个鲜明的信号。 01 一个积极的信号：人形机器人已成流量密码 和以往最大的不同，2025年的人形机器人不再是科技圈的“自嗨”，渐渐成为社交媒体上吸睛的“顶流”。 标志性事件莫过于2025年央视蛇年春晚。 当大幕拉开，16台身着东北大花袄的人形机器人，和人类舞者共同演绎了创意舞蹈《秧BOT》，上演了高难度的“转手绢”绝活：手绢在指尖飞速旋转而不掉落，队形变换整齐划一。 赛博朋克和中国民俗的巧妙融合，迅速点燃了社交媒体的热度，人形机器人第一次拥有了“文化符号”级的传播力。 这种现象级热度，几乎贯穿了全年。 4月在北京亦庄举办的半程马拉松上，20支参赛的人形机器人队伍可谓“出尽洋相”：有的在起跑线上一动不动，最后被工作人员抬下了场；有的刚离开起跑线十米，就失控撞向了护栏；2.5公里的机器人补给点，实际抵达的“选手”不到一半；有的人形机器人“头都掉了”，还在坚持跑…… 恰恰是“不怕丢脸”的技术实战演练，进一步凸显了比赛的真实性，连续多天霸屏微博、抖音等社交平台。 而在人形机器人成为流量“代名词”后，吸引了越来越多博主参与，创作了人形机器人优雅弹奏钢琴、在拳击台上激烈对垒以及模仿迈克尔·杰克逊太空步的滑稽视频，在短视频平台上获得了亿级播放量。 其中不乏人形机器人厂商的营销暗战，衍生出了时装周走秀、电商带货、格斗综艺、直播竞走、赞

12月4日晚，影翎Antigravity A1正式开售。 作为 $影石创新(688775)$ 与第三方共同孵化的首款全景无人机，影翎Antigravity A1曾被寄予厚望——既是影石加速构建“第二增长曲线”的起点，也是从全景相机走向工程硬科技的一次战略跃迁。 但首销72小时的市场反馈，为影石的跃迁蒙上了一层阴影。 按照京东、淘宝、抖音等电商平台的数据，影翎Antigravity A1官方旗舰店的累计销量在3000台左右。 即使按照影石创始人刘靖康在朋友圈澄清的数据，48小时的销售额为3000多万元。折合6799元到8499元的产品定价，影翎Antigravity A1的首发销量依然不到5000台。 同一时间，闲鱼上还出现了不少影翎Antigravity A1的“全新未拆封”产品，价格比首发价低了400–1000元。这种“上市即破发”的情况，在数码消费品中并不罕见，但通常只出现在定价明显偏离市场的情况下。 一切不寻常的背后，隐藏着深层次的结构性矛盾：想要在无人机市场分一杯羹的影石，是否有些操之过急？ 01 影石为什么非要做无人机？ 在极客公园创新大会2026上，影石创始人刘靖康在40分钟的长谈中道出了答案，可以说是回答影石为何要做无人机的一手资料。 1、不是跨赛道，而是延续使命。 在刘靖康的理解里：相机是工具，但用户要的是“自然记录人生”“无需学习”“不被打断”的体验；影像的终极形态不是设备，而是“记录、分享、创作”；无人机只是承载下一代影像体验的一种更自然的“身体延伸”。 因此，他把影翎Antigravity A1比作是“马车时代的汽车”，不是在传统无人机市场里卷参数，而是创造一个“非共识的新物种”。 2、无人机是“非共识机会”，不是巨头盘踞的红海。 在这场对谈中，刘靖康提出一个颇具争议的

云计算产业正在被AI重新定义。 随着行业应用从“试点验证”迈向“规模化部署”，算力需求呈现出了指数级攀升，云计算加速从“资源驱动”转向“场景驱动”，不再是“拼资源规模”，而是能否兑现产业价值。 就在产业走向深水区的当口，**云进行了一次关键的组织调整：**数据存储产品线总裁周跃峰被任命为**云CEO，**云研发组织切换到ICT组织下，进一步明确了**云作为“黑土地”的定位。 过去一个礼拜里，围绕**云组织调整的讨论不断升温，其中关注度比较高的一个话题是：在新的行业周期里，**云为何要将方向盘交给这位技术派的“掌门人”？ 答案藏在周跃峰过往的“胜利”中。 01 以细节捕趋势，周跃峰是一位擅长翻盘的“破局者” 回顾周跃峰在**的履历，多次扮演了“破局者”的角色，特别是两次“临危受命”，均创下了从“不可能”到“行业标杆”的奇迹。 第一次是无线小蜂窝的“起死回生”。 2013年以前，小蜂窝在全球范围内都属于“不温不火”的技术，成本高、价值不清晰、运营商态度谨慎，业内普遍认为“没有多少未来”。 时任**Small Cell产品线总裁周跃峰，精准捕捉到了两个不那么显眼却关键的信号：移动流量正在迅猛增长，室内正成为移动网络的主战场，由此判断移动网络室内覆盖的方式即将迎来一次结构性转折。 正是因为周跃峰主导了无线小蜂窝的技术革新与市场开拓，一度被边缘化的业务，渐渐成了**的增长引擎，一举奠定了**在5G室内覆盖领域的领先优势。其中周跃峰提出的“室内覆盖数字化”理念，成为移动互联网时代的行业标准，推动全球无线网络向高效、智能化演进。 从一个需要被拯救的业务，到行业主流的技术路线，周跃峰的打法非常清晰，即战略上敢赌、技术上敢投入、产品能力要硬。 第二次是数据存储的“逆袭突围”。 当时**的存储业务并不占优势，国内竞争激烈，海外市场长期被国外厂商垄断，怎么突围是摆在面前的难题。 周跃峰在2019

美国西部时间12月2日的2025 亚马逊云科技re:Invent上， $亚马逊(AMZN)$ 云科技首席执行官Matt Garman在开场演讲中抛出了一个观点：AI Agent时代已来，未来将出现数十亿AI Agent，为企业提效10倍以上！ 现场兴奋和焦灼情绪交织，数万名开发者和企业高管都在等一个答案。 因为在很多人的印象里，AI Agent的现实体感并不乐观：开发门槛高、编排逻辑复杂、安全治理缺位、上下文记忆像金鱼……导致了一个尴尬的行业现状——90%的Agent项目停留在概念验证阶段。 想要从概念验证走向生产可用，中间隔着的不仅仅是代码行数，而是一道道深不见底的“工程鸿沟”。 悬念并未持续太久。 亚马逊云科技 Agentic AI副总裁Swami Sivasubramanian，在12月3日的主论坛上，用严谨且务实的演讲给出了答案——怎么把AI Agent从概念验证推向生产环境。 01 对症下药，解决POC到生产环境的五大顽疾 为什么不少企业的Agent“看起来很美，用起来很废”？ 剥开光鲜的Demo外衣，在生产环境中面临着五个棘手的痛点： 1、部署难、扩展难，一上生产就不稳定； 2、记忆缺失，Agent 无法跨任务学习，无法持续执行大型流程； 3、身份、权限、凭证管理太难，易出安全事故； 4、工具、数据、系统碎片化，集成成本极高； 5、无法观测、无法调试，Agent成为黑箱。 Swami在演讲中一针见血地指出：“大多数实验和PoC并未按生产就绪的标准来设计。我们需要弥合这一差距，打破PoC的桎梏。”相对应的，亚马逊云科技对Agent在生产环境中遇到的顽疾，通过Amazon Bedrock AgentCore进行了对症下药。 AgentCore Runtime提供了一个无服务器、强隔离、长

时间拨回到2025年初，DeepSeek掀起的“破圈”热潮，悄然搅动了中国城市间关于“AI第一城”的争夺战。 过去大半年时间里，我们见证了杭州“六小龙”在应用层的狂奔，见证了北京在模型层的大开大合，就连相对偏远的中西部城市，也纷纷在落子智能算力基础设施，生怕错过通往未来的“船票”。 被誉为创新之城的深圳，是怎么布局的呢？ 半个月前的第27届“高交会”，光明实验室携手**组织的“基于**的国产AI生态特展”上，**384超节点在深圳首秀，以硬核算力基座展示了国之重器“硬实力”，诠释了AI生态布局的“深圳答案”：当其他城市争夺“AI应用之都”时，深圳默默修筑了一条更宽、更深的“护城河”。 01 算力是“新石油”，深圳造了座“炼油厂” 早上起床后刷脸解锁手机、中午点外卖时APP精准推送的“川菜”、睡前刷视频时“猜中”喜好的催眠内容……每一个寻常的数字生活场景，都离不开算力。 就像石油在第二次和第三次工业革命中的地位，算力常常被比作第四次工业革命的“石油”，不直接被用户感知，而是以基础资源的方式，为内容生成、智能驾驶、具身智能等应用“供能”。 在石油经济的产业体系里，卡住脖子的不只是“原油”，还包括高效的“炼油工艺”。同样的道理，制约国内AI产业进程的，除了GPU、CPU、NPU等算力，左右算力利用率的软件栈与生态，同样是不可或缺的一环。 所以在AI产业的布局上，深圳没有盲目“找油”，将注意力集中到了周期更长、技术含金量更高的基础工程——“炼油厂”。 故事还要从2025年3月说起。 在大湾区**算力应用创新研究院启动大会上，深圳市科技创新局有关负责同志在现场说了一句极具穿透力的话：“打造 $英伟达(NVDA)$ 生态以外的算力生态体系，为全球AI开发者创造新生长空间。” 为什么深圳要打造算力生态？答案在

可能**也没想到，Mate80系列发布会带火的第一个产品，居然是一个只有巴掌大小的“憨态小玩偶”。 11月28日10:08开售后，“智能憨憨“瞬间秒光，多次补货仍然几分钟内售罄。虽然**商城没有公布销量，但供应链侧传来的消息显示，备货量远超一般限定款周边。 一个AI玩具，为何能在**的旗舰发布会中夺走主角光环？真的只是“好玩”吗？ 01 AI玩具的破局点：情感陪伴 理解AI玩具爆火的内在逻辑，似乎有必要先复盘下过去十年家庭智能硬件市场最遗憾的产品——智能音箱。 亚马逊、谷歌、阿里、 $百度(BIDU)$ 等科技大厂，烧了几百亿补贴，试图把智能音箱做成家庭入口。结果呢？大多沦为了“高端闹钟”、“蓝牙音箱”或者一个纯粹的“IoT语音开关”。 为什么智能音箱没能粘住用户？抛去技术因素，几乎所有品牌都陷入了“极度理性的工具”的定位陷阱。 智能音箱的底层逻辑是“助手”，设计初衷是“高效执行指令”——“打开窗帘”、“播放周杰伦”、“倒计时五分钟”。 这种命令式交互虽然精准，但极其冰冷。用户对工具没有情感投射，只有利用价值。当用户不需要服务时，音箱就是隐形的，甚至因为误唤醒而被嫌弃。只有“功能属性”，没有“存在属性”。 而AI玩具的底层逻辑是“伙伴”。大模型技术的突破，带来的最大变量不是算力，而是“人格构建成本”的极速降低。当一个设备不再是冷冰冰的圆柱体，拥有了五官、肢体动作，甚至会撒娇、有记忆、有“小脾气”时，自然而然地触发了人类基因里的“拟人化”本能。 最终，彻底改变了交互的性质： 从低频到高频： 你不会没事找智能音箱聊天，因为你知道那是机器；但你会忍不住逗弄一个有性格的 AI 玩具，因为它能提供“情绪反馈”。 从服务到陪伴： 智能音箱在等待命令，而 AI 玩具在提供陪伴。智能音箱的天花板，是“功能”；A

当千行万业全面迈向智能化，AI从试点一步步扩展到生产系统，出现了一个无法回避的现实挑战： 大模型的参数量从千亿级跃升至万亿级，推理时延却要从50ms压缩到15ms。在“越大越快”的悖论下，传统服务器集群的堆卡模式，已无法满足算力的线性增长，对算力、通信和存储的协同提出了前所未有的挑战。 相对应的是“超节点”概念的走红，**、百度、中科曙光等先后发布了“超节点服务器”：在超大带宽、超低时延、内存统一编址等技术的赋能下，打破了算力协同瓶颈，让计算集群像一台计算机一样高效工作。 物理上的“硬件孤岛”被打破后，还需要一个匹配的“神经中枢”。对下承接硬件、对上承载应用的操作系统，被推向舞台中央。 比如在11月14号的操作系统大会2025上，openEuler协同数十家产业伙伴向外界释放了一个积极信号：共筑面向智能时代的超节点操作系统，让AI能力深度融入系统底层，加速AI的创新落地。 01 面向超节点的操作系统，需要有哪些能力？ 在算力基础设施的拼图里，操作系统历来是承上启下的“中枢层”，扮演了底层硬件和上层应用沟通的桥梁。 正如中国工程院院士倪光南在操作系统大会2025的主题演讲中所提到的：“超节点已成为算力基础设施建设和部署的主流形态。智能时代的操作系统将衔接智能时代的硬件和应用，成为释放算力潜能的核心基石。” 由此产生的一个问题是：当超节点成为下一代算力基础设施的主流形态，操作系统需要具备哪些能力？ **公司董事、ICT BG CEO杨超斌在致辞中列出了来自产业端的“需求清单”：操作系统需要使能超节点硬件，向上层应用提供大带宽、低时延、内存统一编址和池化等核心能力，例如在大模型训练和推理、搜推广等场景中，让计算不再等待通信，从而释放超节点集群的算力潜能。 我们来翻译下这段“行话”。 大模型训练、实时推理、搜推广等极度依赖时延的场景下，通信延迟可能占到任务耗时的60%以上，计算单元

如果说2024年的汽车行业还在纠结“是否要搭载智驾功能”，2025年的答案已经写进了销量里。 11月18日晚，13.29万元起售的深蓝L06正式上市。短短一个小时后，深蓝汽车就在微博上宣布“累计订单突破20000辆！”除了“杀疯了”的定价，深蓝L06让人印象最深的标签无疑是“智驾黑马”。 诸如激光雷达、一段式端到端智能驾驶辅助算法、城市领航辅助等原先20万元以上车型才会搭载的智驾能力，被长安下放到了15万元级的新车上，把“高阶智驾”从高端配置拉回到了主流市场。 选择将“智驾”放在C位的，不只有深蓝汽车。 按照 $小鹏汽车-W(09868)$ 在Q3财报中披露的数据：MONA M03单季度累计交付4.54万辆，占到总交付量的39.14%。作为小鹏的销量担当，MONA M03主打的同样是智驾能力，一度被称为A级纯电市场的“学霸”。 就连定位高端MPV的岚图梦想家，上市18小时的大定量即突破1万辆，智驾版本的订单占比超50%…… 似乎不难得出这样一个结论：高阶智驾对销量的撬动，已经从“锦上添花”升格为“核心卖点”。在一匹匹“智驾黑马”的带领下，2025年注定是“智驾平民化”的分水岭。 01 渗透率S型跃升，智驾已成“准入门槛” 比案例更能说明问题的，是工信部公布的一组宏观数据。 2025年1至7月，我国具备组合驾驶辅助功能(L2级)的乘用车新车累计销量775.99万辆，渗透率达到62.58%，同比增长21.31%。意味着每卖出10辆新车，就有超过6辆具备了相当程度的智驾能力。 把时间轴稍微拉长，就会发现——智驾功能的普及已经呈现出了典型的“S型曲线”：当一项新技术的渗透率超过15%时，开始进入到早期的大众尝鲜期；渗透率达到50%乃至60%时，将成为行业的“准入门槛”。 为什么会出现这样一幕？答案指向