做整合和减法，集中精力推一个用户入口。 文｜白   鸽 编｜王一粟 过去两个月，字节旗下AI工具豆包的产品迭代节奏明显加快。 6月，字节首次在豆包付费专业版中推出工作任务模式，而这一模式的核心变化，就是将AI从一个对话工具，变成能够真正干活儿的产品。 但彼时的“工作任务”还只是豆包APP内的一个工具模式切换。 8月，事情则开始加速，17日豆包上线手机远程控制电脑功能；18日，“豆包虚拟桌面”在Windows版本上线，AI可以像人一样查看屏幕、移动鼠标、点击按钮、敲键盘；21日，“技能·连接器·工作伙伴”功能上线，平台已上架超过200个技能和连接器。 8月25日，豆包工作上线，这是一个独立于豆包App、专门面向生产力场景的AI Agent产品。而就在前一天，字节刚刚完成一轮重要团队整合：TRAE、扣子（Coze）团队整体并入豆包体系。 这些动作用一个核心逻辑串联起来看，字节正在把所有AI生产力能力收拢到“豆包”这一个核心产品上。 实际看下来，豆包工作这款产品在整体功能设计、页面UI设计上，跟当前市场主流的AI办公产品区别并不是很明显，核心差异化最主要还在于其与飞书能力的深度打通。 不过豆包工作并不是飞书的AI增强包，它与飞书深度打通获取企业上下文，但在产品地位上，则是平行的，飞书管“人协作”，豆包工作则管“人机协作”。 可以看到，豆包工作的发布，并不是一次简单的功能更新，而是一次明确的战略整合：字节把过去几个月散落在不同产品里的办公AI能力，全部收拢到一个统一的品牌之下。 产品层面上，它也意味着字节第一次把AI从生成内容到完成工作的产品思路，封装成了一个独立、完整、可交付的产品形态。 更值得关注的是，这不是字节一家的动作。过去两个月，腾讯、阿里、百度几乎在同一时间窗口内，完成了各自AI办公产品线的收拢与品牌独立。 显然，AI办公赛道正从百团大战式的功能竞赛，快速切换

PixVerse R2要解决的问题是，能不能做得更好、更稳、更通用？ 文｜魏琳华 编｜刘俊宏 实时互动，今年成了视频厂商们“拔尖”的一致选择。 从爱诗、生数到字节，几家头部视频生成团队都在押注自己的世界模型。爱诗科技在今年1月发布了通用实时世界模型 Pixverse R1，让AI视频迈入实时动态生成；生数科技7月发布了面向实时交互场景的 Vidu S1 模型，支持实时视频通话和语音控制视频走向。 虽然两家不同的世界模型落地目标各有侧重——爱诗瞄准互动娱乐，生数押注实时视频通话。但大家都在回答同一个问题：怎么能够让实时互动真正进入到工业场景中，比如AI游戏、数字人等可能的方向。 不过，作为首批交卷的产品，这些模型暴露的问题也一目了然。 最典型的是“遗忘”，模型生成视频时会忘记用户最初的指令要求，上一秒还是古风世界，角色穿着长袍在竹林里漫步，下一秒画面突然跳到了现代街道；另一个普遍问题是指令遵循效果不理想，比如用户要角色站起来继续探索，角色却仍然纹丝不动。 归根结底，模型每生成一段新内容，都在用自己之前生成的、带误差的历史作为条件，偏差像滚雪球一样越滚越大，最终导致场景漂移、角色失忆、控制失灵。为了解决这些问题，模型厂商还在迭代中。 昨天，爱诗科技发布了新一代视觉模型Pixverse R2，它目前还没办法直接体验，官方只放出了少量demo和技术报告。 和上一代模型R1相比，R2要解决的问题是：能不能做得更好、更稳、更通用？ 能不能让实时互动的质量、长度、可控性持续提升，而不是单单停留在“能跑”的demo阶段？ 和R1比，R2好在哪？ 由于Pixverse R2目前还没有正式上线体验，只有官方放出的demo。光锥智能的测试以过往使用Pixverse R1的体验和后者演示效果做对比，来评估后者的表现。 先从场景稳定性来对比，Pixverse R2上了一个台阶。 我们要求Pixver

AI负责开门，供应链负责收钱。 文｜魏琳华 编｜刘俊宏 问一句“最近总头晕怎么办”，各种AI医疗咨询产品已经能够“稳稳地接住你”：它会顺着你的需求追问具体症状，再根据个人情况贴心地给出治疗意见。在这个过程中，AI可能会把你导向在线问诊、到家快检，或是药品的服务页，从而解决从咨询建议到履约的过程。 这个动作，几乎就是京东健康整盘AI棋的缩影：用AI承接用户的需求，让他们留下来，再将各类医疗服务融入到线上诊疗的过程里，最终靠供应链优势实现商业价值。 以零售医药为基本盘的京东健康，需要一个新业务带来的增长点。当下，AI撑起了这部分想象空间： 京东健康在AI医疗这件事上，正在全面尝试，且多数都和已有的优势紧密关联。C端，“大为”和“小康”两个AI智能体坐镇京东App和京东健康App，一边拉新留存，一边盘活已有医疗服务的转化；B端，面向医生的“知医”想做中国版的医疗搜索引擎和医疗工作台；H端，面向医院的解决方案“京东卓医”则在找寻自己切入医院细分场景的可能性。 三端齐发，京东健康能如愿找到自己的第二增长曲线吗？ C端：两个AI医生 一个服务逻辑 在C端的打法上，京东健康偏向于用AI承接问询服务，为自己已有的医疗服务（买药、上门快检等）提升转化。 目前，京东健康有两个承接AI健康服务的入口——京东App内置的AI医生“大为”，和京东健康App内置的AI健康助手“小康”。 京东健康AI助手“小康” 这两个产品的定位还有一定的区别：上线于2025年的AI医生大为负责的是更偏向于严肃医疗和专业医生式的服务，发布时间更早（2024年）的小康则更像一个结合了京东服务体系的AI健康助手，它解决的问题更简单，同时更多地链接了京东买药、检测等服务，针对京东健康已有的服务做建议。 上线一年，大为已经成为京东体系内AI医疗智能体的总入口。目前它的界面里还内置了多款AI医疗的垂类智能体，比如AI营

从传统办公软件迈向“组织级AI办公智能体”的关键一步。  文｜白   鸽  编｜王一粟 2026年的夏天，AI办公赛道的火药味前所未有地浓烈。 先是腾讯的WorkBuddy成为行业一匹黑马，后字节跳动突然宣布组织架构大调整，飞书产品团队并入豆包，GTM体系合并至火山引擎，剑指企业级AI办公赛道。 字节组织架构调整仅4天后，阿里巴巴就宣布旗下企业级AI办公产品千问办公正式开启公测，而其是由阿里内部三款产品QoderWork、MuleRun、悟空全面整合而来。 可以看到，在AI办公这条赛道上，互联网大厂们的动作一个比一个急，竞争也日趋激烈。 大厂们忙着合并产品线、抢占入口，金山办公则把仗直接打到了组织的工作流里。8月21日，“WPS Comate百城AI智能体赋能计划”在北京启动，联合各地国资委、大数据局、经信局等机构，面向企业数字化及AI业务负责人开展专项培训，推动组织级AI从标杆客户走向规模化复制。 “这回的 AI 冲击，力度之大史无前例。金山办公只有两种选择：要么死掉，要么痛苦转型，把自己变成一家 AI 化的公司。”金山办公CEO章庆元说。 金山办公CEO章庆元 在竞争白热化的表象之下，一个更本质的问题正在浮现：当所有人都在卷AI，企业真正需要的，到底是一个更聪明的模型，还是一套能真正跑起来的产品？ “未来AI大模型将像基础云服务一样随时可获得，性能差距仅有‘百分之个位数’，国产模型也做得足够好，而且追赶速度也越来越快。”章庆元如此判断。 因此，在其看来，企业AI落地难背后，根源问题并不在于模型不够聪明，而是缺乏统一的管理。 所以，金山办公在如此激烈的市场竞争中，赌注也非常明确： 即当模型平权时代来临后，胜负手在于谁能依托足够深的工作上下文，构建出从个人到企业、从生成到交付的完整办公闭环。 为此，金山办公为WPS 365增加了组织级AI智能体

具身智能的下半场，拼的是交付。 文｜罗镇昊 编｜刘俊宏 逛完今年的WRC，兴奋的同时，又有一些揪心。 没人再怀疑机器人到底能不能干活了。分拣台上，机器人抓着一件件包裹，翻过面单，送上传送带；咖啡吧里，机械臂取杯、萃取、递杯一气呵成；家庭展区，机器人在叠衣服、收拾桌面、给垃圾桶套塑料袋，全程自主完成。 干活几乎成了展台标配，而且大部分任务，完成得都还不错。 从另一个角度说，这些演示又多少带着点“欺骗性”。毕竟，人类善于根据眼前的事物产生联想。看到机器人在叠衣服，或许会觉得它也能做收纳，能叠T恤，那也能叠大衣、裙子，在现场能干，搬到任何一个家庭，也可以直接上手。 但这份想象，机器人目前还很难接住。 光锥智能在展会了解到，很多演示比较流畅的任务，其实是根据固定的场景和流程，特调出来的。一旦换上没见过的物料，或者打乱流程，甚至干扰光影，表现就会不如人意。有展台工作人员向我们坦言，演示前在现场临时采了数据，或表示做了“微调”。 演示中的干活，和真正的干活，仍隔着一些距离。 这段距离有多远，取决于模型的泛化能力，精准度和反应速度如何，数据能否供应得上，采集方式有哪些新的解法…… 但时间不等人，机器人行业已经来到了关键转折点。 在过去大半年间里，机器人行业涌入了太多资源。几乎每两周就有融资事件，IPO的门口排着一长串人，机器人这个还处于早期的行业被资本、客户、产业链们共同推到了史无前例的高位。尤其是当宇树上市首日达成4千亿市值，标杆效应打开了机器人行业的天花板，同时也让那些试图在公司低估时期入局的投资人，少了“捡漏”的可能。 但热闹终将散场，筹码总会兑现成价值。当行业融资通道收窄，随之而来的就是靠硬实力的长跑。从这个角度看，今年的WRC可能会变成很多玩家的最后一舞。 那么，当机器人会干活已经不再是新故事，行业的下半场，到底比什么？ 面对这个问题，众擎机器人创始人兼CEO赵同阳给了光锥智能

​AI订单涨疯了，利润还在路上 文｜白    鸽 编｜王一粟 AI带火的算力卡，到底放在哪儿了？ 答案指向了数据中心运营商，它们不造算力，只盖机房、供电力、搞运维，把机柜租给云厂商和互联网公司。 万国数据，就是这其中最老牌、也最“重”的一个。 8月13日，万国数据发布了2026年第二季度未经审计的财务业绩。财报发布后，市场迅速给出积极回应，次日港股盘中最高触及35.16港元，最大涨幅达13.3%。 这家中国第三方数据中心运营商，再次成为资本市场关注的焦点。 市场情绪的高涨并非没有依据。 从财报表面数据看，万国数据交出了一份相当亮眼的成绩单：上半年净利润约34.90亿元，同比实现扭亏为盈；第二季度单季净利润8.38亿元，成功扭亏。 与此同时，运营端的表现更为惊人，上半年新增签约量达470兆瓦，仅用半年时间便超过了2025年全年总和，管理层更是直接将全年销售目标翻番至1吉瓦。 在AI算力需求井喷的当下，万国数据作为“卖铲人”的角色正在迎来前所未有的历史机遇，也正在被市场重新定价。 但数字需要拆开看。利润暴增的背后，有多少是正经经营赚的？订单涨疯了，钱什么时候才能真正落袋？这家中国领先的第三方数据中心运营商，在AI时代究竟处于怎样的真实状态？ 一门老生意 正在被AI重写 万国数据的生意，本质上就是数字时代的“包租公”，只不过包的是机房，即把建好的机房、稳定电力、制冷和网络带宽，按机柜或功耗租出去。 客户把服务器往里一放，供电、散热、安保、运维全归它管。 所以一般来说，其客户都是吃算力的大户：云服务商、大型互联网公司，以及银行、保险、券商的灾备和核心系统等等，合同一签5到10年，客户黏性极强，收入高度可预期。 重资产、长周期、高杠杆，这套模式在其2000年成立时就定型了。但AI来了之后，给这一门老生意，带来了巨大的变化。 从财报数据上来看，万国数据当前

具身智能到了体系化竞争阶段。 文｜刘俊宏 编｜王一粟 8月的北京亦庄，2026世界机器人大会（WRC）的现场，具身智能行业的风向已经变了。 往年最抓眼球的表演，已经变成基本操作。今年各家比的是“干活”——模拟产线上搬运、汽车产线柔性插拔、货架前自主递送。比的不再是动作多炫，而是能不能稳定完成特定任务。 但热闹之下，行业真实处境并不轻松。据新战略咨询数据，2025年全球人形机器人出货量约1.8万台，85%以上集中在文娱表演、教育科研、数据采集这类需求，真正进入工业制造、仓储物流的，只有4%。换句话说，每卖出10台机器人，能进工厂和仓库的不到半台。 具身智能产业化最大的卡点，在于能不能长期、稳定、低成本、规模化地进入真实场景。 也正是在这个意义上，云深处的展台值得多看几眼，因为它带来的不是某一个爆款，而是一整套已经跑通的解法。 首先是一套产品矩阵。人形机器人DR02、轮足机器人山猫M20S、四足机器人绝影X30，“一人一猫一狗”三种形态，是为了让不同环境、不同任务都有最适配的身体。 其次是应对不同行业碎片化需求的能力。云深处的答案是扎进1200多个真实场景里反复打磨，再把经验沉淀成覆盖能源电力、应急消防、安防巡逻、民生服务、教育科研六大行业的标准化解决方案。 最后，也是最难的一步，就是把标准化产品转化成实实在在的规模化落地。 支撑这一切的，是云深处多年全栈自研的技术底座，是在真实工况里反复挨打、迭代出来的场景经验，也是在产业一线用持续落地换来的系统能力。 在大多数同行还在回答“机器人能做什么”的时候，云深处已经率先跑通了从真实场景验证、标准化交付到规模复制的产业化路径。 这不只是一家企业趟出的模式，也为整个行业提供了一个值得拆解的样本。 每个场景 都要有一个适合的本体 为了在寒冷的北极生活，北极狐进化出厚实的皮毛；为了在漫天风沙的沙漠中生存，骆驼进化出了驼峰和双重睫毛

短期做补贴，长期拿用户。 文｜魏琳华 编｜刘俊宏 8月5日，彭博社报道称，演语科技（Evoken）已启动香港IPO筹备工作，新一轮融资估值达30亿美元。就在三个月前，这家公司刚刚完成近3亿美元B+轮融资，投后估值超过20亿美元，刷新了中国AI应用层单轮融资最高纪录。 这家公司的名字或许对大众来说还比较陌生，但它的产品正在AI创作领域攻城略地。从产品的更新迭代上，它在大厂们的边界之中游走，找到细分领域里的空白机会，然后快速跟进。 三年里，他们发布了五款产品：图像模型社区Liblib、设计Agent产品Lovart（中文版星流）、AI视频创作平台LibTV和对标Sora的AI视频应用造次。截至2026年5月，公司ARR（年度经常性收入）已突破3亿美元，他们和投资人同步的信息是，年底ARR至多可达7亿美元。 按照7亿美元ARR做对比，高盛预测可灵AI年底将达到10亿美元ARR，这意味着靠AI应用，演语科技已经做到可以和模型厂商媲美的营收水平。 产品虽然定位五花八门，但在设计思路上却出奇一致：它不造模型，而是卖“怎么用模型的能力”。 “我们的价值就是在模型上叠了一层——对齐。”用演语科技创始人陈冕来说，这一系列产品的核心，都是解决模型能力和用户使用之间的gap。 演语科技创始人陈冕 陈冕曾担任剪映与CapCut全球商业化负责人，也是字节跳动最年轻的产品4-1（高级管理层）之一。这段经历解释了演语科技的开局逻辑：看到AI工具的机遇，从模型社区切入，然后在一个更垂直的领域一头扎下去。 但劣势也很明显。 作为互联网时代出来的人，陈冕深知AI应用的护城河是个问题。大厂手握对模型的定价权，也能快速复制产品矩阵。即使是在AI应用的新领域，他们也不得不面对互联网时代的老问题：怎么在大厂纷纷跟进的情况下，维护好自己的垂类生意？ 演语科技的故事，是一个从大模型“中间商”起家的AI应用公司与时间赛跑的

最近，移动云全新MobileCloud门户正式上线，号称“一个入口打通全系AI”，还推出云主机/云电脑首月1元等优惠活动，超低价格让利。 把模型、算力、智能体等收进同一个网页入口，放在今天已经不算新鲜事。而云服务商做AI门户，还是比较少见，但回顾移动云过去一两年的动作，这个动作其实非常合理。 从去年的“云智算”新概念到今年的“Token运营”新体系，移动云无疑是在下一盘有关AI算力的大棋。这个AI新门户，就是关键一步。 产品硬核 一再拉高含金量 1.MoMA管模型，量大管饱 门户“模型”板块的背后其实是移动模型服务平台（MoMA），它接入的主流模型超300款，最新款的MiniMax H3、Kimi K3、Qwen 3.7等都有，上新非常快。  了解一下才知道，MoMA与火山引擎、阿里千问、智谱、MiniMax、Kimi等头部模型厂商建立深度合作，厂商的旗舰模型在移动云拥有“0Day”首发。而且，MoMA内置智能路由引擎，按成本、效果、均衡三策略动态匹配模型调度，能有效降低百万Token成本。 2.移动引擎，Seedance 2.0×MobileClaw 门户里有一个特殊的能力专区——“移动引擎”，它把大模型推理放进机密执行环境，端到端加密、可用不可见、明文不出域。 移动引擎搭载了 Seedance 2.0，很适合用来做商业视频。就我自己而言，做视频的时候最怕客户素材泄露，用这个比丢进普通云端更踏实。而且它是零硬件投入、开箱即用；再叠上现在门户开张把算力价格压到很低，比之前划算多了。  最新推出的MobileClaw内容创作版就是在移动引擎基础上打造的一款开箱即用的产品，它和那些纯第三方Agent不同，是移动云自己研的桌面级AI智能体。比起OpenClaw得自己折腾部署、操心数据安全，MobileClaw是直接下载就能用，核心数据都存本地、保护敏

Agent越多，数据库的生意越值钱。 文｜白   鸽 编｜王一粟 刚刚过去的这半年多，大模型赛道依然火热，行业里各种各样的Agent真是满天飞。 以蚂蚁灵光为例，其用户说一句话，30秒就能手搓出一个闪应用：一个记账本，一个报名页面，一个打卡工具。上线四个月，这样的应用已经积累了3000万个。 然而，落到企业级市场中，真正能够跑到核心系统的却没几个。“大模型学了全人类知识，但可能读不懂公司的一张表。” OceanBase CTO杨传辉此前说道。 AI落地的滞后，一定程度上是企业级的“准备工作”还没做好。这其中非常重要的一块儿，就是数据底座。 毕竟，数据是AI大模型的燃料，而当模型能力开始趋于收敛后，真正能拉开差距的，是数据底座的质量，如果数据没管理好就喂给Agent，就很难开发出真正的智能应用。 同时，当用户持续生成Agent后，规模问题就不再只是单个数据库有多大，而是千万级Agent能否各自拥有独立、可计算的数据与记忆空间，并在同一套基础设施上低成本、可控地长期运行。 换句话说，Agent的上限从来不取决于模型参数有多大，而取决于数据底座能不能给它提供可信的上下文、独立的记忆空间和长期运行的确定性。 OceanBase CEO杨冰此前也提到过：过去两年跟CIO们的沟通主题在快速变化，两年前聊的是 GPU，去年聊的是模型，今年上半年聊的是Agent。但最近三个月，大家都在聊数据。 无疑，AI大模型赛道的持续爆发，也给数据库这个“老古董”带来了新机遇，而Agent越多，数据库的生意也就越值钱。 因此，当Agent开始倒逼企业把数据库从“业务记录系统”重做成“智能上下文底座”时，分布式数据库市场的座次就不能只按旧式事务处理份额看了。 而且机遇从来不是平均分配的，它正快速向那些提前完成技术储备和产品卡位的厂商集中。 近日，赛迪顾问《2025-2026 中国平台软件市场研究

冲刺 IPO 的智平方，被产业链催熟。 文｜刘俊宏 编｜王一粟 二级市场的门槛，快被具身智能公司踩塌了。 8月5日，彭博社放风说智平方已聘请投行顾问筹备港股IPO，最快2027年启动。紧接着，有媒体透露自变量已经秘密向港交所交表。几乎同一时期，宇树开启科创板询价，在上市的“大长龙”里，还排着一个智元。 对于上市相关消息，智平方对光锥智能回应称：“公司当前的核心重心始终聚焦在技术研发与商业化场景落地，持续打磨核心技术壁垒与产品落地能力。资本市场相关的长期规划，我们会根据业务发展节奏、行业环境稳步推进，若有重大相关信息，公司会通过官方渠道适时对外披露。” 这个答复没有肯定或否定的信息。但结合上市信息与公司情况，无论是从上市进度的准确性，还是收入可公开、可检验层面看，智平方夹在这几家公司里面，本身就是个对照。 从公开资料上看，智平方确实漂亮。 在组织层面，智平方创始人郭彦东曾任微软AI团队核心研究员，回国后历任小鹏汽车、OPPO首席科学家，从纯AI技术到智能硬件再到交互——“三吃”。业务标签上，智平方给自己的定位是“生产力型通用智能机器人公司”，尽力追求实际，不做表演，专注干活。形态上不追双足，采用轮式双臂。技术上，智平方最重要的主张是以VLA技术为基底构建“类人大脑”思考。 智平方的落地也不算慢。在重视量产的2026年，智平方与惠科签下3年1000台订单；公司称在自建产线当年实现单月百台交付，今年规划万台产能。不过如何在单月百台交付的情况下，实现万台产能，还是一个未知数。 按照目前的交付算，智平方距离第一梯队的宇树和智元还差得远。根据Smart Analytics Global数据，全球上半年人形机器人出货约19100台，是去年同期5100台的三倍多。智元以8400台、44%的份额居首，杭州宇树科技以5900台位列第二。 基于技术和落地的情况，智平方在资本方面，一口气冲进了“2

具身智能200亿俱乐部，一文看懂5家公司。 文｜罗镇昊 编｜刘俊宏 智平方和自变量又掐起来了。 前几天，彭博社刚曝出智平方准备明年赴港IPO的消息，紧接着，就传出自变量已经向港交所秘密提交了上市申请。  这不是巧合。就在一个月多前的6月29日，两家公司在同一天宣布完成新一轮融资，投后估值均超过200亿元。 200亿，这个数字放到往年还难以想象。如今已经变成了具身智能头部公司的新门槛。 按照公开口径披露，除去灵巧手类零部件厂商，跻身具身智能“200亿俱乐部”的企业至少有五家：智平方、自变量、星海图、千寻智能和银河通用。 要知道，这200亿俱乐部可是在收缩中被选出来的。 据烯牛数据《2026年H1中国私募股权市场深度解析报告》 ，截止2026年7月5日，LP（私募基金出资人）出资降了32.65%，政府类LP直接腰斩，单笔均值五年缩水44.8%。同时报告还指出，具身智能融资事件却同比增长107%，并在新晋独角兽企业TOP10中独占4席。 在商业化路径还未被验证时，五家公司通过高密度融资迅速越过200亿估值线。这是目前一级市场能给到的最高一档价格。 再往上，就只能借助IPO了，比如宇树和智元。 专注本体的宇树拥有业界顶尖的运控技术和控本能力，2025年，宇树的人形机器人出货达5500台，营收约17亿；智元出货量不相上下，超5000台，营收则超10.5亿。 最近，宇树的发行价刚刚出炉，上市估值为609亿元。智元进入IPO阶段后的目标估值是363到433亿元。 和上面两家巨头相比，200亿俱乐部里的成员有所不同，出货量基本还刚摸到顶流的门槛。那凭什么撑起这个估值？ 参考市场上“确定性的定价”。宇树610亿的发行价和智元的目标估值，根据营收算下来的市销率都是35-40倍这个区间。拿这把尺子去量“200亿俱乐部”，算下来就是要有5亿上下年收入。收入达不到，只能证明溢价客观存在。

创造从看见开始。  文｜白   鸽  编｜王一粟  “我爷爷吃药不是很规律。他要吃好几种药，但是经常会忘记，或者吃错。”  最近，在位于杭州蚂蚁A空间的路演台上，一位少年一边讲述产品的出发点，一边展示他和队友里做出的“药小宝”产品原型：拍照就能识别药品信息，语音提醒按时用药，界面采用适老化大字设计，甚至还能用子女提前录制的声音提醒老人服药。  这是蚂蚁数科与杭州数字技能人才培训产业联盟共同发起的AI少年 OPC 创客营的结营现场。  这个夏天，21名平均年龄14岁的少年，在不到5天的时间里，从零开始做出了回应真实需求的产品原型：除了智能用药提醒外，还有为残障人士提供无障碍行动指南的互助平台，把垃圾分类变成养成游戏的智能垃圾桶，还有让非遗皮影在屏幕上“动”起来的交互游戏。  在此之前，这些少年基本没有编程经验。  “以前，我只是把 AI 当成聊天工具，现在我可以用 AI 真正创造出产品了。”一名 12 岁的少年说。从“聊天”到“创造”，这句折射出当下AI正在带来的变化：当 AI 持续降低创造的门槛，做产品、做应用，就不再只是少数专业开发者的专属，而成为人人都可以尝试动手参与的现实。  一个全民Builder的时代正在到来。  5天4个作品“创造”从“看见”开始 这些少年创客最打动人的地方，不在于他们掌握了多么酷炫的技术，而在于他们看见了生活中真实细碎的裂缝。  比如药小宝这个项目，来源于一个再具体不过的生活切片。  有个少年的爷爷，每天要吃五种药，有的饭前、有的饭后，有的隔一天一次。老人把药盒排成一排，用放大镜看说明书，最后还是会搞混。  漏服、重复服、混淆服药，这是无数多病共存老人的日常。  “我们一开始想做很酷的AI。”这位

暂时跑赢半个身位的WorkBuddy，能不能守住下半场。 文｜魏琳华 编｜刘俊宏 Work类产品是一场酣畅淋漓的生态融合。 在火热的AI办公赛道，大厂们已经开始码生态、砸资源，打得不亦乐乎： 放到最近的字节、腾讯和阿里身上，拆分和融合，都是为了成就自家的AI办公产品：字节把飞书的产品团队整合到豆包，给豆包企业版找了专业的To B团队助阵；阿里把QoderWork、悟空和MuleRun三款Agent融合成“千问办公”，不赛马分流量，集中到一款产品中；腾讯则把腾讯文档的能力整合到了WorkBuddy中，打通了人和AI在Office里协作编辑的功能。 大厂对AI办公赛道的看好已无需多言，但在赛道热度持续走高的同时，市场对各类办公智能体的真实能力和使用体验出现了诸多争议——AI办公赛道的智能体，和其他智能体到底有什么区别？ 相比于通用智能体，AI办公已经限定好了使用场景。对比AI Coding，它需要真正融入各种职业的办公流程，找到智能体目前能做的任务。 要做到这点，AI办公智能体需要做好两件事——生态和能力展示：打通生态是为了让AI跨应用获取数据、权限，比如接飞书、钉钉才能方便AI获取资料，将AI结果直接交付到业务中；工作流是为了和真实岗位的流程咬合，比如财务的合同、发票；法务的文书、立案；HR 的简历筛选等等，都是具体的办公场景。 但要做好上述能力积累，厂商需要的不仅是自家生态的优势，还有大量打磨产品能力的时间。 现在的办公智能体，究竟做到了哪一步？它们能够在办公场景做最简单的活，还是真的能深入到工作流里省时间？ 为此，光锥智能测试了最近更新频繁的WorkBuddy。 测评下来，WorkBuddy在能力执行上处于及格的水平，但它现在更关注的不是能力，而是降低用户的使用门槛，让用户真的能用起来。 在Agent真正成为普及品之前，巩固用户的使用习惯，是AI办公竞争的第一道线。 人机

钉钉之后，阿里又甩出一张办公王牌。 文｜白   鸽 编｜王一粟 中国AI大模型的参数竞赛，已经进入到万亿规模时代。 8月3日，阿里巴巴正式发布新一代基座大模型Qwen3.8，核心旗舰模型为Qwen3.8-Max，总参数达2.4万亿、单次激活95B、1M上下文长度、支持视觉理解。 就在Qwen3.8发布的同一周，Kimi K3以2.8万亿参数强势开源，MiniMax的M3 Pro也达到2万亿参数级别，并传出即将开源的消息。 此外，包括DeepSeek V4 Pro、文心5.0、MiMo-V2.5-Pro、LongCat-2.0等国产AI大模型也都达到万亿参数级别。 可以看到，2026年的中国AI江湖，万亿参数正从技术里程碑变成头部玩家的入场券。 但参数往往是表象，大模型能否真正“干活儿”，正成为当前行业更加关注的焦点。 而在此次阿里最新的消息中，真正值得关注的，不是阿里又发了一个更大的模型，而是它正在把模型能力一步步翻译成平台能力，再翻译成产业能力，并真正融入到企业工作流程当中。 几乎同一时间，阿里也官宣其旗下企业级Agent产品千问办公开启公测，Qwen3.8也被接入其中，用户可在千问办公对该模型进行体验。 把底座能力交给Qwen3.8，应用入**给千问办公，两者在钉钉生态中完成合龙。可以看到，阿里正在把大模型能力真正用到场景当中，将其变为真正的生产力。 而在AI办公赛道中，阿里的战略意图也很清晰，不跟腾讯WorkBuddy在C端个人工具赛道硬碰，而是把钉钉和阿里云积累的百万级企业客户作为护城河，做面向企业组织的AI生产力平台。 显然，当底座模型、钉钉入口、企业工作流三者被Qwen3.8与千问办公焊在一起，大模型从参数竞赛到工位扎根的最后一公里，或许也正在被阿里逐渐打通。 超大杯的Qwen3.8 不只是一次参数的跃迁 先看基座大模型的能力。 据阿里披露，

智元急着上市，买的不是钱，是时间。 文｜罗镇昊 编｜刘俊宏 这是个创业公司？早期很多科技投资人表示看不懂智元。 成立三年，智元已经成了“航母战斗集群”，孵化5家子公司，直接投资20多家行业相关企业，成立至少17家合资公司，并拥有一座市值513亿的A股平台。 7月底，智元又传出上市的消息。有投资人透露，公司最快在今年8月挂牌。基石投资人给出的目标估值约363亿到433亿元。这个价格，基本和宇树的价格（420亿元）看齐。 放眼整个具身智能行业，智元就像是个特立独行的小孩。别人做单点，它全线铺开；别人抢融资，它去敲钟。 这不是智元第一次给自己定价。2025年7月，智元收购科创板上市公司上纬新材控股权。此后，上纬新材股价暴涨，市值从30亿元左右最高冲到891亿元。即便回落到今天的513亿元，也比智元港股IPO的目标估值高。 手握A股平台再闯港股，是智元缺钱吗？智元CTO彭志辉曾在4月的媒体群访中说的很明确，不缺。 “公司已经实现自我造血，不是很缺钱，对外部一级市场的资金需求没那么迫切”，彭志辉说。同一场合，董事长兼CEO邓泰华也提到，智元商业化非常顺利，2025年公司营收突破10.5亿，同比增长20倍。 或许，智元当下最缺的不是钱，而是时间。拆解智元这三年的所有动作，主线只有一条——在每一轮洗牌到来之前，确保自己手里还有牌。 就像智元CTO彭志辉说的：“我们也没想过短期就做成这件事……短期市场上会有各种正负反馈，但对一家初创公司，最重要的是留在牌桌上。” 把四分之三的资源 换成不下牌桌的底气 外界看到的是智元四处出击，看不到的是这家公司在内部的极度集中。 邓泰华透露，智元约3/4的研发人力和超过3/4的研发费用，集中在大小脑AI上。这意味着，在母公司层面，绝大多数资源压在了最需要长期攻坚的方向上。 这种选择本身就是一种判断——在具身智能这个刚起步的赛道，本体可寻求合作、应

字节面向AI ToB时代，打出的一张全新底牌。 文｜白   鸽 编｜王一粟 字节跳动的ToB业务，正迎来一场史诗级调整。 7月30日，字节跳动发布了一封内部邮件，主要涉及到飞书、豆包和火山引擎团队的整合： 一是，飞书产品团队将与豆包团队整合，成立新的豆包产品团队，由豆包负责人赵祺统筹，飞书负责人谢欣向其汇报。 二是，飞书的GTM（市场、销售、客户服务）团队则与火山引擎团队合并，成立名为“创造力服务平台”的全新To B GTM组织，由火山引擎负责人谭待掌舵，飞书销售负责人林婵、战略及市场负责人史志隽均向谭待汇报。 而这，是字节跳动2021年成立6个BU（业务单元）后，针对To B业务规模最大的一次组织调整。此前，飞书与抖音、TikTok、火山引擎等是并列的BU，谢欣向字节跳动CEO梁汝波汇报。 表面上看，这是一次汇报线的重排。 但拨开迷雾，真正发生的一件更具战略分量的事，是字节正在把豆包从一个C端的聊天机器人，改造成一个嵌入企业工作流的B端AI助手，而飞书，就是这个改造过程中最关键的桥梁。 字节在内部信中把这次调整的初衷说得相当直白：AI将深刻影响B端企业的生产力和每个人的工作方式，整合是为了更好地打造面向办公与生产力场景的优质产品，更好地服务B端客户。 换句话说，这是字节在AI优先的战略下，把原本各自为战的卖软件的（飞书）、卖算力的（火山引擎）、做模型的（豆包）三块业务，重新编组为一个面向企业客户的统一作战单元。 截至2026年6月，豆包大模型日均Token调用量已突破180万亿。调用量爆发的背后，是企业级调用正在成为豆包最重要的增长引擎。 字节试图争夺的，也不只是大模型的市场份额，而是AI时代个人和企业调用数字世界的入口。 在当前大厂们都在整合AI ToB业务线的档口，这或许也是字节跳动面向AI ToB时代，打出的一张全新底牌。 字节AI ToB变阵 

西门子Eigen工程智能体，把AI从对话框拉到产线业 文｜白   鸽 编｜王一粟 在AI大模型落地赛中，工业+AI是一个非常特殊的赛道。 过去三年，AI的故事几乎都在同一个剧场里上演：参数竞赛、模态扩展、benchmark刷新。消费级的Agent更是遍地开花，各行各业都在上演Agent落地赛。 但当视角转入真正的一座汽车焊装车间、一座铜冶炼厂的高温炉前、或是食品工厂的打粉工段，会发现另一个平行世界。 绝大多数的工业AI项目，至今仍停留在PPT、Demo和试点阶段，真正能够嵌入产线、自主执行、创造可量化价值的落地案例，屈指可数。 这种差异背后，其实是对工业AI本质的两种截然不同的理解。 消费级AI的逻辑是创造可能性，所以它能够容忍幻觉、鼓励探索、接受试错，而工业级AI的逻辑是创造可信性，它要求零容错、可追溯、可验证。 毕竟，工厂不是聊天室，一条错误的控制指令可能导致百万级的停机损失，甚至安全事故。 因此，工业AI的终极考验从来不是算力多大、参数多牛，而是它能不能在复杂的物理世界里，赢得工程师和产线操作员那份近乎苛刻的“信任”。 这也是过往工业AI更多停留在demo阶段的关键原因之一。 但今年，工业+AI赛道迎来关键性突破。 在7月份举办的世界人工智能大会（WAIC）上，西门子正式面向中国市场全面发售Eigen工程智能体，这款智能体是全球首批正式商用、可自主规划执行工业自动化工程任务的AI系统，目前已在全球19个国家、逾百家企业进行部署。 而此产品的推出，也让工业AI的产品形态，从辅助决策的Copilot，进化到自主执行的Agent，从在对话框里给出建议，到嵌入自动化工程工作流，完成PLC编程、HMI可视化开发和设备配置等工程任务。。 可以看到，西门子这家已经拥有超过175年历史的工业老炮，正在积极迎战AI时代给传统行业带来的巨大变革，并在这其中，走出了一条很“重”，

地平线打地基，大众起高楼。 文｜刘俊宏 编｜王一粟 当AI模型公司忙着卖Coding Plan的时候，中国的智驾公司开始“卖模型”。 7月22日，地平线做了一笔以前没做过的生意。地平线把AI基座大模型，授权给了它与大众CARIAD的合资公司酷睿程(CARIZON)。接下来，大众将在这套底座上，自己开发从高阶智驾到L4的能力。 从智驾领域看，这场合作却有点“不同寻常”。因为之前行业落地智驾的方案更偏向于智驾供应商“项目制交付”，但这次酷睿程拿到的不是一套现成方案，而是可以自己在上面开发模型的底层能力。 那么，这套基于基座模型的智驾能力，多久能落地？ 今年第三季度起陆续搭载于大众汽车集团在华三家合资企业的七款全新电动化车型，并将自明年起逐步拓展至更广泛的CEA序列产品矩阵。按照规划，大众汽车集团L3级自动驾驶能力最快将于2027年下半年启动交付。 此外，知情人士还向光锥智能透露称，这笔合作规模超过十亿人民币，未来数年将持续贡献收入。这差不多意味着，大众拿到这套方案很快就能用上了。 还记得，去年12月，地平线发布HSD Together合作模式。当时外界只能看到地平线的开放姿态和一串伙伴名单。没想到仅仅七个月后，大众选择接受AI基座大模型授权模式，为技术买了单。 新的合作模式，不仅意味着地平线“让车企自己做智驾”的平台化路径，开始产生可规模化的回报。更代表着中国智驾供应商的基座大模型，已经有了给国际车企发展L4自动驾驶的底气。 地平线把智驾生意 从“项目制”改到“平台制” 要理解这笔合作，先看地平线去年推出的HSD Together的生意模式。 2025年12月，地平线推出HSD Together模式。这一合作模式的目标很明确，地平线出模型、数据服务和算法工程支持，合作伙伴负责系统集成、车型适配和差异化开发。两边合作，把智驾落地在技术打磨、适配调试这些耗时、耗力的投入“