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GUI没有死，App在后退，Benchmark失去解释力。 作者｜王博 寇雨然 北京时间9月4日凌晨，OpenAI发布GPT-6 Astra。 GPT-6 Astra的演示视频里，没有复杂的技术讲解。工作人员先让Astra画了一个黄色圆圈，随后把它改成火箭舷窗。几轮调整后，这枚火箭进入Blender，变成3D模型，再被拿去开发小游戏，最后输出STL文件交给3D打印机。之后，Astra又为其他人设计了一件雨衣，把一张旧桌子挂到eBay出售，期间顺手完成了订餐、寻找网球场等任务。 GPT-6 Astra演示，图片来源：OpenAI 对于习惯了模型竞赛的人来说，视频中任何一项能力都谈不上陌生。AI会画图，会写代码，会使用浏览器，会调用工具，也早已能够操作电脑。但这次OpenAI有意把这些能力串成了一件事：给AI一个目标，让它自己决定使用什么工具、进入哪个软件、采取什么操作，直到把结果交回来。 OpenAI把GPT-6 Astra定义为全球智能水平最高且对齐性最强的模型（the world’s most intelligent and aligned model），并把Computer Use、浏览、软件工程、网络安全、科学研究和专业工作列为核心能力。尤其是Computer Use方面，GPT‑6 Astra的速度、准确性和安全性方面开创了新的前沿。 OpenAI总裁Greg Brockman甚至直接喊出了：“欢迎来到通用人工智能时代（Welcome to the AGI era）。” 但Astra究竟算不算AGI，可能不会因为OpenAI的一句话就有答案。至少从目前公开的第三方测试看，GPT-6 Astra也没有在所有维度上呈现出一次无可争议的代际碾压。如果只围绕“GPT-6到底聪明了多少”讨论这次发布，很容易错过一些更重要的变化。 关于GPT-6 Astra，“甲子光年”有三条

马斯克讲了十年的故事，终于有了一辆符合叙事的车。 作者｜张麟 编辑｜栗子 北京时间9月4日清晨5点43分，和很多人一样，我们守在电脑前，等着看特斯拉发布Cybercab。 然后，什么也没有发生。 没有全球直播，没有马斯克演讲，没有熟悉的倒计时和舞台灯光。几个小时里，甚至有人开始怀疑：特斯拉真的发布Cybercab了吗？ 答案是，发布了。 只不过，这可能是特斯拉近年来最低调的一次重要产品发布。 活动在得克萨斯州奥斯汀举行，现场没有向公众开放直播，部分媒体也很难进入。Cybercab首席工程师Eric Early承担了主要讲解工作。与过去Model 3、Cybertruck乃至Optimus亮相时的声势相比，这场发布会安静得有些反常。 但另一边，Cybercab已经真正开上了路。 这辆只有两个座位的金色小车没有方向盘、没有踏板，也没有传统后视镜。它从设计之初，就没有考虑过让人类驾驶。特斯拉官方对它的定义非常直接：一辆专门为Robotaxi打造的全自动驾驶汽车。今天，首批Cybercab已经开始进入奥斯汀的Robotaxi运营体系。 Cybercab本身参数早已不是秘密：采用前驱动布局，这也是特斯拉的第一款前驱车；电机最大功率163kW（约219马力），整备质量仅约1.4吨。 “头等舱的体验，经济舱的价格。”特斯拉的工程师现场这样形容Cybercab，并在发布会上宣布Cybercab已完成100万英里无监督无人出租车运营。 某种意义上，马斯克讲了十年的故事，终于有了一辆符合叙事的车，虽然特斯拉在得克萨斯州仅注册了45辆Cybercab。 Cybercab的极简内饰，图片来源：特斯拉 但也正因为如此，一个问题变得越来越值得追问：特斯拉为什么非要造Cybercab？ 毕竟，如果目标只是实现无人出租车，Model 3、Model Y都可以搭载FSD。事实上，在Cybercab出现之前，

具身智能正处在这股“激流”的中心。 2026年8月20日，由科技产业智库“甲子光年”举办的“激流——2026甲子引力X·科技产业投资大会”举行。大会聚焦人工智能、具身智能、半导体、智能制造等硬科技方向，讨论资金、技术、产业资源和退出通道正在发生的结构性变化，并现场发布“2025-2026年度中国科技产业投资榜”。 “激流”是今年大会的关键词。相比一年前一级市场仍在讨论募资难、退出难，进入2026年，资金活跃度开始修复，AI和硬科技项目供给重新加速，IPO、并购、S交易等退出路径也再次受到关注。市场变热的同时，另一个问题变得更具体：钱重新流起来之后，什么才是真正值得下注的价值？ 具身智能正处在这股“激流”的中心。过去两年，行业的关键词还是技术路线、Demo和融资。到了2026年，讨论开始明显转向另一套指标：订单能不能持续，产品能不能稳定交付，机器人进入工厂之后成本算不算得过来，以及一个场景验证完成以后，能不能复制到第二家、第二十家客户。 资本端的变化来得更直接。就在大会前一天，8月19日，宇树科技正式登陆科创板。发行价150.8元/股，上市首日收于845元，上涨460.34%，市值超过3400亿元。具身智能第一次有了一家可以被公开市场定价的头部公司。 而到了8月20日大会当天，宇树股价又下跌18.7%，总市值回落至约2779亿元。两天之间的剧烈波动，本身也把一个过去主要发生在一级市场内部的问题摆到了台前：具身智能到底应该值多少钱？ 在这样的背景下，“激流——2026甲子引力X·科技产业投资大会”设置了圆桌论坛——《从技术突破到规模兑现：具身智能的产业化加速度》。 圆桌由弘晖基金合伙人肖立主持，参与讨论的五位投资人分别是：顺创产投基金合伙人栾沂铭、创世伙伴创投合伙人刘一昂、商汤国香资本合伙人余俊、东方富海合伙人王兵、清智资本创始合伙人张煜。 他们过去几年都在具身智能产业链上持续

还想开放更多。 作者｜栗子 9月2日，腾讯WorkBuddy在深圳举办生态发布会，开放平台open.workbuddy.cn正式上线，首批引入超百家生态伙伴，把底层Agent能力开放给智能硬件、行业应用与开发者。9款联名智能硬件首发，30余个行业应用同步接入，覆盖20多个领域。 这是WorkBuddy今年3月上线以来，第一次完整披露开放生态战略。 WorkBuddy的这次发布，在当下的AI办公赛道是个很特别的动作。8月下旬，巨头们刚完成一轮密集卡位，所有人还在拼谁更好用，腾讯直接把竞争逻辑从产品拉到了新的维度。 但三个问题随之而来：当其他AI办公产品都希望通过更好的使用体验来留住用户，为什么WorkBuddy却在此时选择开放？为何是WorkBuddy？开放是腾讯的基因，但这次开放，最终能换来一个繁荣的生态吗？ 1.WorkBuddy开放了Agent底座 过去3个月，AI办公赛道在WorkBuddy的增长下迎来了集中爆发。 易观6月的桌面端访问量数据，WorkBuddy以2097万断层第一；AI产品榜7月月活，WorkBuddy以1115万居首，行业总盘约3000万月活。 WorkBuddy的增长，让大厂们看到了AI办公的巨大市场潜力。8月下旬，AI办公密集落子。阿里7月把QoderWork、悟空、MuleRun合并为千问办公，8月升格为事业部；字节8月25日发布豆包工作，与飞书深度打通；百度也把文库此前的GenFlow升级成了库库AI产品，剑指通用办公Agent。 市场在爆发，同质化的问题也随之而来。 乍看上去，这些产品的能力每个都不差。但问题在于，无论从产品形态、模型能力等方面都高度趋同，甚至UI都大同小异，“好用”已无法再构成此类产品的竞争壁垒。 作为赛道领跑者，WorkBuddy宣布开放生态，率先迈出了下一步。 值得一提的是，这是国内AI Agent赛道首个同时打通硬

六位投资人共话脑机接口的临床、支付与商业化三道门。 今年，脑机接口拿到了第一张侵入式三类医疗器械注册证。政策、审批、支付在一年里密集落地，行业关心的问题，也从“能不能做出来”，变成了“能否获批、谁来买单、账怎么算”。 在“甲子引力X科技产业投资大会”《脑机接口迈入医疗器械时代：临床、支付与商业化的三道门》圆桌对话环节，澳银资本主管合伙人、总经理吕梦可担任主持，与高榕创投董事总经理乐贝林、协立投资合伙人吕毅、海愿资本创始合伙人李芳丽、高特佳投资董事总经理、研究部负责人匡瑶、国科嘉和合伙人张伟，围绕临床、支付、商业化三道门展开探讨。 对于临床需求，嘉宾们各有判断。李芳丽看好非侵入式——"普通人不会为了改善睡眠去开颅"；匡瑶认为第一批能落地的场景是高位脊髓损伤、难治性癫痫和脑卒中康复；吕毅则更看好精神类疾病。 商业化上，乐贝林强调项目不能只是一个概念，要真正给患者带来获益，同时提醒脑电和神经数据的归属、隐私与伦理边界需要提前布局。 谈到支付，张伟的判断是，初期以自费为主，叠加商保和医保，大规模商业化要到三年之后。 在圆桌的最后，几位嘉宾也畅想了脑机接口走进生活后的样子：有人期待不用再背单词，有人期待两个人用意念无声交流，有人期待瘫痪患者重新站起来行走，还有人期待脑机接口像植发一样平常、在日常里照看人的情绪。 以下为本场圆桌的对话实录，由“甲子光年”整理发布。 吕梦可：欢迎各位嘉宾来到“甲子引力X”，请大家简单介绍一下自己和所在的机构。 吕梦可：我先自我介绍一下。我是澳银资本的吕梦可。澳银资本成立于2009年，专注早期，主投医疗和硬科技。在脑机接口方向，我们很早投了一家神经脑科学器械企业，它锁定了药物难治性癫痫这个明确的临床痛点，商业化落地和注册的通道都比较畅通。 澳银资本主管合伙人、总经理吕梦可 来源：甲子光年 乐贝林：我是高榕创投乐贝林。高榕创投定位是投早、投小、投新，过去十年

传统硬件从拆箱开始折旧，Violoop希望让交付成为成长的起点。 作者｜周悦 编辑｜栗子 大多数消费硬件，在拆箱的一刻达到能力峰值。此后伴随使用时间增加，它只会变旧、变慢，直到被下一代产品取代。 Violoop想把这个关系倒过来。 在创始人何佳霖的设想中，一台AI设备放在用户桌面上30天后，理应比第1天更懂这个人：记住更多工作关系，学会更多任务路径，并逐渐知道哪些事情可以提前准备，哪些决定必须停下来等待确认。 资本已经先为这个判断投了一票。 “甲子光年”获悉，Violoop近期完成亿元级天使轮及Pre-A轮融资，联想创投、中金保时捷、蓝驰创投、元生资本、启赋资本和清科控股共同投资，向阳资本担任长期独家财务顾问。 目前，Violoop已经获得来自全球约1.2万人的订金预订，产品计划于美国时间9月15日、北京时间9月16日登陆全球众筹平台Kickstarter。 Violoop的两位创始人堪称黄金搭档。 何佳霖毕业于加州大学圣迭戈分校软件工程专业，长期生活和创业于美国，此前入选YC W19，并创办房地产科技交易平台，将业务GMV从0做到超过1亿美元。计算机背景之外，他更熟悉海外用户习惯、消费市场和产品传播，这也成为Violoop从第一天面向海外市场的重要基础。 联合创始人兼CTO朱贤桢则有着典型的技术履历：三年半完成MIT EECS本硕，此前先后在微软Xbox、HoloLens、Surface团队及ADI工作，横跨芯片、嵌入式系统和消费电子软硬件研发。 Violoop目前约有30名员工，其中研发人员占比超过六成。 过去五个月，Violoop将已经试产的V3推倒重来，完成V4量产版本的开发，并进入正式上市前的量产与交付准备。 这次升级改变的不只是算力和硬件。 五个月前，Violoop初次亮相时，正值OpenClaw风头无两，外界顺势给它贴上了一个极具辨识度的标签——“硬件龙虾”。

三节点EC硬件配置覆盖多类训练与Checkpoint负载，兼顾性能与硬件成本效率。 9月1日，MLCommons正式发布MLPerf® Storage Benchmark 3.0（简称MLPerf Storage）基准测试结果。XSKY星辰天合旗下MeshFS首次参赛，在并行文件存储赛道获得九项第一。 MLPerf Storage是由MLCommons组织的全球AI存储基准测试，用于验证存储系统对训练数据读取和模型状态读写的支撑能力。3.0版本覆盖Unet3D大文件训练、RetinaNet海量小文件训练，以及Llama3 8B至405B Checkpoint读写。三项负载具有不同的I/O形态，可从多个维度衡量存储系统性能。 本届测试共有来自全球的19家厂商、23款产品参评，其中并行文件系统赛道有14家厂商参与，包括Pure Storage、WEKA、浪潮存储、Alluxio等国内外厂商，相关结果可为AI存储选型提供参考。 MeshFS是XSKY设计的高性能并行文件系统，面向AI大模型训练、推理及高性能大规模数据处理场景。据XSKY公开资料，MeshFS采用其自研的Shared-Everything全闪存架构，利用NVMe与RDMA硬件能力，产品指标包括微秒级I/O延迟和TB/s级聚合带宽。 1.九项第一：多项性能与硬件成本效率指标居首 XSKY MeshFS获得的九项第一分布在小文件训练吞吐、Unet3D、RetinaNet与405B Checkpoint等测试项，涉及每客户端读带宽、训练场景单位性能成本和容量效率等指标。结果显示，MeshFS可支撑多训练客户端并发访问，并在三节点硬件配置下提供较高训练带宽；Checkpoint读写性能也有助于缩短模型状态保存与故障恢复时间。 图：XSKY MeshFS九项第一总览 2.三节点EC配置，覆盖全部参测场景 从Training到

推动高性能材料研发从“经验试错”走向“智能设计”。 AI新材料研发公司鼎犀智创（Rhinovate™）近日完成数亿元Pre-A轮融资，本轮融资由鼎晖百孚领投，九合创投、彬复资本、**创投、顺禧基金、中关村资本跟投。这是继此前昆仲资本、元生创投、上海未来产业基金、晶泰科技等投资后一年内完成的第三轮融资。本轮资金将重点用于RhinoMat材料科学基础大模型及底层技术研发、多场景可编排AI智能体与自主进化实验室体系建设、碳基高性能材料放大验证，持续沉淀核心技术与实验数据。 鼎犀智创成立于2025年，依托北京大学科研力量孵化，核心团队成员来自北京大学、清华大学、剑桥大学、斯坦福大学、麻省理工学院等，是一家由Physical AI驱动的新材料研发公司，致力于将复杂、依赖经验的材料研发转化为可计算、可验证、可规模化的工程体系。公司以“RhinoAI智能研发平台”为核心，整合AI Scientist、自主实验系统与中试放大能力，构建覆盖“设计—执行—表征—反馈—优化”的端到端研发闭环，让模型、数据、配方与工艺在真实实验中持续进化，推动高性能材料研发从“经验试错”走向“智能设计”。 1.RhinoAI智能研发平台： 从“干湿闭环”迈向“自主进化” 新材料是一切硬科技的物理基础，但其研发模式长期停留在经验试错：从设计到量产通常需要五到十年，计算、实验与放大彼此割裂，模型难落到工艺、数据难回流，性能也可能在放大中失效。 鼎犀智创以跨尺度物质编译为底层统一理论框架，让材料研发成为一个能持续学习、验证的自主进化平台。其自研系统Rhino以AI Scientist和Self-Driving Lab为核心，构建贯通科研认知、实验执行与反馈进化的Physical AI平台。平台不只自主迭代模型、设计材料配方、推荐设备参数，还能自主规划实验方案、调度执行流程，最终在真实物理世界中完成材料的制备和验证。 R

“AI芯片公司的创业，一定要发生在泡沫期才有可能成功。” 中国半导体投资正在经历一场久违的燥热。 2026年上半年，存储合约价一路走高，HBM、先进封装产能被长协订单层层锁定；国产GPU公司密集叩响资本市场大门，摩尔线程、沐曦之后，排队的队伍还在加长。 国家数据局《全国数据资源调查报告（2025年）》显示，2025年我国推理数据量首次超过训练数据量。算力的消耗方式，正从少数大模型训练的一次性投入，变成千行百业每一次调用都在发生的日常开支。 热度背后是老问题的新一轮提问：这一轮由AI驱动的半导体周期，与互联网、5G时代的周期有什么本质不同？确定性藏在哪些环节，泡沫又堆在哪里？大厂拆分的芯片公司、设备材料的国产化、国产GPU的竞逐，各自面临怎样的机会与隐忧？ 在“甲子光年”主办的“激流——2026甲子引力X科技产业投资大会”上，鼎晖百孚合伙人王超凡担任主持人，与千山资本合伙人郑云飞、华登国际合伙人苏东、盛世投资管理合伙人兼盛世智达董事长陈立志、新鼎资本创始合伙人王自超、阳光融汇资本董事总经理郑焱，围绕这些问题展开了一场讨论。 以下为圆桌实录，经“甲子光年”编辑整理。 1.需求指数级增长，创新走向系统级 王超凡：我是鼎晖百孚合伙人王超凡，今天很荣幸作为半导体圆桌的主持人，与各位投资人共同探讨半导体的投资机会。 大模型、具身智能是这两年才兴起的赛道，半导体更像常青树，是各个行业都需要的基础。大模型的训练推理需要算力，机器人需要大脑芯片。目前机器人用的还是智驾芯片，专门用于机器人大脑的芯片仍然空缺，这也是我们在投资中重点关注的方向。 按照黄仁勋的“五层蛋糕”理论，AI产业链的很多环节，比如能源、基础设施，中国并不弱；模型算法层面，Kimi、智谱等也已接近国际领先水平。差距最大的正是芯片——从设计到制程到工艺，落后还比较多。 过去十年，这个行业发生了很大变化。鼎晖百孚2015年投资了国

浪潮之下，重估机器人智能价值。 作者｜田思奇 编辑｜栗子 9月1日，梅卡曼德正式登陆港交所，市值超120亿港元。 从2016年在北京成立至今，这家具身智能公司始终没有制造自己的机器人整机。它选择的路线更靠近智能本身：围绕机器人如何认识环境、理解任务并最终完成行动，逐渐形成以3D视觉、具身智能大模型和灵巧手为核心的“眼脑手”产品体系，将感知、决策与操作能力做成可以适配不同机器人形态的通用组件。 如今，这套能力可以进入机械臂、移动机器人和人形机器人等不同载体，也能够随着物体、任务与使用环境变化继续工作。截至今年8月，梅卡曼德产品累计部署超过2.9万台，进入全球近50个国家和地区。 2025年，按灼识咨询统计口径，公司在全球AI+3D视觉引导通用智能机器人组件市场的收入份额为22.1%，出货量份额超过27%，均位列全球第一。同年，海外收入占比首次超过一半。 梅卡曼德“眼脑手”产品 这些数字背后，是机器人产业正在发生的重心转移。 过去几年，本体始终站在聚光灯中央。机器人的运动能力和灵活度持续提升，价格也一路下探。随着这些能力逐渐成熟，判断一台机器人价值的尺度已经开始变化。它真正进入开放环境后，需要面对的不是一段提前编排好的动作，而是不断变化的人和物。 这使得机器人的未来很难收敛成一种身体。不同空间会留下不同的约束，承担不同任务的机器人也不会长成同一个样子。梅卡曼德从创业之初押注的，恰好是身体之外那一层更容易延续的东西：机器人理解现实世界并采取行动的能力。 上市更像一次十年对账。邵天兰后来回看创业时承认，他没有预见到人形机器人会在八九年后成为今天的热潮。但公司一直追问的问题没有变。很多事情做得足够久，最初的选择才会慢慢显出它真正的含义。 1.AlphaGo之后，把AI带进物理世界 邵天兰对机器人智能最早的认识，来自德国。 2012年从清华大学软件学院本科毕业后，他前往慕尼黑工业大学学