社区

AI产品目标用户的使用现状、类型细分、画像特征与消费偏好分析。 1.报告定位 人工智能技术的持续演进，正在改变用户获取信息、生产内容与完成任务的方式，也为人机协作、产品选择和消费决策带来新的变化。面对不同用户在使用强度、任务委托、信任授权和付费倾向上的差异，有必要开展系统研究，识别AI产品的目标人群及其真实需求，为产品发展与商业化探索提供依据。 甲子光年智库基于本次AI产品用户需求调研采集的数据，开展系列用户研究。本期报告聚焦927名自主选择AI产品的个人用户，通过六大维度、十九项指标识别四类用户画像，并围绕人口特征、使用场景、协作方式、厂商选择与购买决策开展交叉分析，呈现不同群体的行为特征与消费偏好。 希望通过本轮用户研究，向AI从业者全面展示目标用户的使用现状、类型差异与价值期待，为AI产品的客群选择、功能规划、市场推广及定价提供参考。 2.本期观点   目标用户界定与使用特征 目标用户界定：将正在使用、且自主选择AI产品的个人用户界定为目标用户，本次调研共覆盖927名目标用户。 使用意愿与频次：97.3%的目标用户愿意使用AI辅助工作与生活，72.6%每天使用AI，AI使用已进入日常。 多产品使用：94.5%的目标用户同时使用两款及以上产品，多工具并用较为普遍，产品需要围绕具体任务建立持续使用价值。   目标用户的产品偏好与核心场景 产品类型偏好：通用AI对话助手的选择率最高，为83.4%；AI办公类、AI搜索／答案引擎分别为43.5%和27.0%，通用交互、办公提效与信息获取是主要需求。 核心使用场景：知识查询、文档写作和数据分析的选择率分别为53.5%、52.1%和45.7%，信息处理与内容生产是覆盖最广的应用场景。 最常用厂商选择：前三家厂商的合计选择比例为68.2%，前六家为88.0%，样本中的最常用选择较为集中，但不等

让水下机器人长出一个海豚的脑子。 作者｜田思奇 编辑｜栗子 能见度不足一米。 潜水员钻进庞大的海底生产设施，在狭窄复杂的结构之间寻找位置，完成一两项精细操作。为了这几个动作，海面上需要配备一整套专业船舶、人员和生命保障系统。 这不是什么特殊任务。人类已经在海上建起大量油气平台、风电场，在海底铺设管线。这些设施需要定期维护，清理海洋生物、检查防腐装置、检测焊缝，都是常规工作。但受到船期、天气、潜水资源等条件限制，许多任务难以频繁开展。 对于仍在寻找商业场景的具身智能公司，水下运维提供了值得关注的方向：客户已经在为这些工作付费，而且花费不菲。 “水下算的是一整套系统的价格，而不是一个人的人工替代价格。” 卫澜深海创始人、CEO张大禹告诉“甲子光年”。即使机器人只掌握一两项具体能力，只要能够稳定完成任务，就有可能改变客户的成本结构。 1998年出生的张大禹是西安交通大学博士、助理教授，长期从事水下无人系统研发。过去9个月，卫澜深海已完成5轮融资，投资方包括深创投、元禾原点、国策资本等机构。公司致力于让具身智能在水下自主完成过去高度依赖人工的作业。 但水下机器人并非新鲜事物。几十年来，人类已经能够利用机器人进入深海观察和操作设备，只是许多任务仍然需要人在船上实时控制。随着AI、端侧算力和机器人技术的发展，机器人开始有机会独立完成更多判断和操作。 严苛的水下环境也给这种自主能力提出了更高要求。海水限制视觉和通信，复杂的洋流环境又增加了精细作业的难度。张大禹希望，未来的机器人能像海洋生物一样适应水下环境，进入人类难以长期停留的深远海区域，拓展海洋生产活动的范围。 “我们在水下想做的，不仅仅替代潜水员的能力、潜水员的脑子。我们想做一个海豚的脑子，” 张大禹表示。 尽管海洋拥有矿产、能源等更具想象空间的开发机会，卫澜深海的第一步却落在结构检测、清洗、巡检等看起来并不起眼的工作上。 以下是“

**和赛力斯，重新划分问界。 作者｜张麟 编辑｜王博 **和赛力斯之间的关系已经变得微妙。 9月15日，**与赛力斯宣布调整问界合作模式，产品定义、设计、品牌营销、渠道零售和服务体系由赛力斯主导，**终端负责赋能。9月30日，鸿蒙智行问界业务升级战略合作签约仪式在深圳举行，赛力斯与**达成新五年合作。 这半个月的风波被外界称为一场“分手闹剧”，不过这似乎没有对双方造成什么影响。10月2日，巴黎车展开幕，问界高调参展，共展出M9、M8、M7、M6四款车型。车展现场，赛力斯集团董事、副总裁康波宣布了问界的欧洲市场规划，很出风头。 “甲子光年”从赛力斯内部了解到，问界海外业务并没有受到近期赛力斯与**合作模式变化的影响，一切都在照常进行。 问界参加巴黎车展，图片来源：赛力斯集团 表面上看，问界依旧是鸿蒙智行体系中市场表现最强的品牌，双方也已经用一份新的五年协议确认继续合作。但在续约之前，这段关系并非毫无波澜。 “甲子光年”从知情人士处了解到，由于后续合作能否延续一度并不明确，**鸿蒙智行曾将一部分团队精力转向智界、享界等品牌，赛力斯内部负责对接**的团队也出现了人员调整。 这些变化说明，双方都曾为合作可能生变做过准备。 现在双方合作延续了，权力边界却发生了变化。问界接下来由谁定义产品、谁掌握渠道和用户、双方如何分配收益，才是这轮调整真正留下的问题。 1.两个五年合作，不一样的合作心态 就目前“甲子光年”掌握的资料来看，**是被“分手”的那一个。 事情回到五年前，2021年的赛力斯还叫“小康股份”，但已经开始和**合作。虽然没有明确证据表明当时赛力斯和**签订了一个具体期限的合作协议，但多方线索表明双方的合作关系确实存在一个5年期限的框架。 2026年9月，合作协议到期了，是否续签、条款是否更改时赛力斯和**面临的新问题。 9月15日，**和赛力斯同步发布说明，宣布问界的产品定义、

AI视频的下一门生意，未必是拍电影，也可能是接下普通人的制作订单。 9月，海内外AI圈的新品发布接连不断。 一边，GPT-6 Astra发布没多久，Claude就推出Opus 5.5，将编程和复杂任务处理能力推到新高度；另一边，Meta推出个人Agent Muse，Manus也紧随推出个人Agent应用Cue，拉开一场全新的较量：谁能成为那个真正接得住工作的AI助理。 这轮热潮里，一个值得注意的变化是，Agent开始走出代码任务，海外X上用Opus 5.5制作视频的演示获得大量关注；9月28日上线的Manus 2.0，也将视频编辑列为重要更新。从Coding到Content，内容创作似乎正在成为Agent的新战场。 而在这轮由巨头占据版面的新品潮中，一款来自中国的视频Agent也挤进了海外用户的视野。 它叫Pexo，相关话题两天内五次登上X Trending热搜榜，霸榜热搜前三，热度甚至一度超过Opus5.5、Muse等产品。 配图：Pexo相关创作话题登上X News页面，三条话题一度同时位列页面前三 Pexo背后是一家来自中国的创业公司——极致上下文。创始人廖谦曾任生数科技产品副总裁、Vidu产品负责人，期间带领百余人团队，不到一年时间将业务收入做到数千万美元规模。 更早之前，他曾任职于腾讯、字节跳动，参与搭建火山引擎智能创作云，并在剪映CapCut发起海外AI内容平台Pippit。去年10月，极致上下文获得HT Investment与BV百度风投数百万美元投资。 在Personal Agent成为热门话题之前，这个团队就已经在探索类似的方向。今年3月，Pexo内测版上线时便提出：用户需要的，不只是一个随时调用的生成工具，而是一个了解自己的业务、品牌和创作习惯，能够长期合作的视频伙伴。用户负责表达需求、判断结果，AI负责制作与修改。 当不少AI视频产品聚焦短剧、影视等专

机器人既要学会完成任务，还要进一步学会把任务做得更好。 作者｜王博 张麟 2026中国国际工业博览会（简称“工博会”）现场，一台红黑相间的单臂机器人面对一堆大小、姿态各不相同的纸箱，完成了一次又一次多品类箱体混合码垛作业。 但是仔细看，“甲子光年”发现这个现场演示和其它同类的演示有些不太一样。机器人没有沿固定轨迹依次抓取纸箱：判断时，机械臂已经伸向面前的纸箱，又改变方向，转而拿走高处的箱子；抓取时，它会调整吸盘与箱体的相对姿态；放置时，还会绕开已经码好的货物。 通常来说，展会场景对机器人操作会存在一定的限制，比如展区面积、灯光、周围人员和设备干扰，有些在实验室中能完成的Demo，现场可能会出现问题。但是完成这个演示的团队只用了大约三天采集数据、两天进行强化学习，剩下的一天检查和调整。 多品类箱体混合码垛作业 这台在工博会上新发布的单臂机器人叫Sculptor，这家具身智能企业是深诣机器人。深诣机器人将Sculptor定义为“全球首款端到端模型驱动的智能装卸货机器人”。 深诣机器人是一家成立还不到9个月的清华系创企，创始人兼CEO刘凯、联合创始人兼大模型负责人罗宇、联合创始人兼具身系统负责人黄康尧均毕业于清华大学计算机系。 除此之外，深诣机器人还首次对外发布了自研具身基础模型SEEN·E SE-1，以及面向工业精细操作的双臂机器人Edge。 Edge现场展示了0.1mm级精密插接与交互式糖果分装两项任务，这分别对应具身智能的两类关键能力：精细物理操作，以及复杂任务的理解与执行，展示了具身智能面向工业柔性作业的更多可能。 0.1mm级精密插接 交互式糖果分装（可随机指定某几种糖果让机器人分装） 这三个演示，机器人形态和任务不同，但背后指向同一个问题：机器人能否缩短进入新任务的“实习期”，并在真实工作中继续积累经验。 在今年的WAIC、WRC上，具身智能行业已经展示了大量抓取、搬

人们因为绳驱认识星尘。但今天资本重新定价的，已经不只是一副身体。 作者｜周悦 编辑｜王博 “我们通过后视镜观察当下，倒退着走向未来。” 加拿大传播学家马歇尔·麦克卢汉曾用这句话形容一种认知惯性：人们总是习惯用过去的经验，理解正在发生的变化。科技产业也不例外。一家公司的技术标签过于鲜明，以至于外界很容易忽略它在其它方向上的进展。 星尘智能（下称“星尘”）就是一个典型的例子。 很长一段时间里，提到星尘，人们首先想到的是“绳驱”。2024年，星尘发布首款全尺寸绳驱人形机器人S1，这条与主流路线不同的技术路径，让它迅速建立起行业辨识度。 但星尘发生的变化，远不止绳驱。早在S1正式发布前，星尘已经组建模型研发团队。随后推出Lumo系列基模、并继续布局世界模型、强化学习和具身OS。 今年9月21日的星尘OS黑客松北京站上，这些能力第一次被集中交给外部开发者使用。 一台机器人坐上麻将桌，摸牌、出牌，输了还会抱头“痛哭”。另一边，机器人当起护工，送水、送药、收垃圾。 这是9月21日星尘智能OS黑客松北京站的现场。36小时内，15支队伍借助星尘封装好的Skill和Meta包，在真机上跑通了10余个应用。其中，麻将机器人出自三名大学生之手。 原本需要专业团队完成的机器人应用开发，正在变得越来越简单。 北京理工大学麻将机器人“momo” 这场黑客松释放了一个信号：机器人应用开发的门槛正在降低，而让技术能力以更低成本复制到更多场景，正是资本看重的商业化潜力。 资本对星尘的判断也在发生变化。 “甲子光年”获悉，星尘智能已完成新一轮B+轮融资。这也是其近半年内完成的第4轮融资。 公开信息显示，自今年3月以来，星尘先后完成A+轮、A++轮、B轮及本轮融资。其中，今年6月完成的B轮系列融资总额超过10亿元，公司披露估值首次突破100亿元。三个月后，星尘披露的估值达到150亿元。 具身智能赛道正从“抢项目”

共建AITV智能解决方案，让电视Agent从真实任务中持续学习。 智能电视里的内容和应用越来越多，用户完成一次搜片和播放，仍要打开应用、进入搜索、输入片名、选择结果，再逐步移动遥控器焦点。Agent可以将用户意图转化为界面操作：系统读取当前界面，规划后续步骤并执行。但每一次按键都会改变界面，模型需要根据新的状态继续判断，直到整个任务完成。 欢网科技与Pyromind围绕这一场景共建AITV智能解决方案，将任务执行、场景后训练、效果评估和模型更新纳入同一套技术链路。Pyromind针对电视遥控器操作任务，对Qwen3-VL-4B进行场景后训练，依次训练当前焦点识别、目标元素识别和按键路径输出。训练后，模型的焦点识别准确率由45%提升至99.6%；在业务任务中，“可见即可说”成功率达到99%，“搜播”成功率超过90%。 这套方案落地于欢网旗下“小柚投屏・搜影片”。搜片、投屏、跨屏接续和多端资源投放由欢网的产品与业务链路承载；Pyromind负责将通用视觉语言模型训练为可在电视界面中连续执行遥控器操作的动作执行模型。用户通过语音提出需求后（可见即可说），Agent可以完成当前界面的控件定位，也可以跨页面完成影视内容的搜索与播放（搜播）。 小柚投屏实际效果展示 下面两段动图展示了真机遥控器搜播的完整轨迹。同一套“焦点→目标→按键路径”能力，需要适应不同的首页布局、搜索键盘和结果页设计。当前验证已覆盖云视听极光、奇异果、芒果、优酷、B站等多款主流电视视频App。文中选取其中两个场景进行展示。   演示1-云视听极光搜播《独行月球》 云视听极光搜播《独行月球》：Agent从应用首页进入搜索，在虚拟键盘上依次输入拼音首字母D、X、Y、Q，再从“猜你想搜”或结果列表定位目标影片并完成后续起播步骤。   演示2-多平台搜播《太平年》 在其他视频类应用，

一层触觉薄膜背后的高密度电极、自研触觉芯片与制造积累。 作者｜七月 编辑｜栗子 10月8日，美国专利商标局公开了特斯拉一份人形机器人专利申请，题为《THREE-DIMENSIONAL SOFT COMPLIANT ARRAY TACTILE SENSOR WITH MULTI-MODAL SENSING AND SCALABLE MANUFACTURING METHODS》（具备多模态感知与可扩展制造方法的三维柔性触觉传感器阵列）。在这份专利的首页有一张图——一只机器人手上，拇指、食指和掌心各贴着一片传感贴片，贴片顺着手的轮廓弯过去，像给手套了一层皮。 特斯拉专利首页中的机器人手部触觉贴片示意图（局部），图源：US 2026/0310299 A1 但更值得关注的细节，是标题的后半句“可扩展制造方法”。 一项传感器专利，把“怎么造”和“怎么感知”写进同一个标题。放到Optimus这两年的处境里看，就能理解。马斯克多次讲过，人类级别的灵巧手是Optimus最难的部分，难度“介于Model X和Starship之间”。The Information也曾报道，Optimus的手面临手工组装困难和触觉传感器耐用性问题。 特斯拉触觉专利涉及的制造问题，与中国一批柔性电子企业这些年反复处理的问题有相通之处。 DeepSkin是变格科技旗下、由无锡深界科技运营的柔性触觉品牌，也是解决这一问题的积极布局者之一。其母公司成立于2015年，过去十年积累了高密度电极和柔性电子产品的研发制造能力，拥有200多项相关专利，积累了车载电子产品开发和质量管理经验，其高精度薄膜电极产品累计出货金额超10亿元。 如今，DeepSkin将这些积累带进机器人触觉，主攻灵巧手全掌触觉和机器人身体大面积电子皮肤两个方向。产品技术层面，DeepSkin依托高密度薄膜触觉阵列与自研触觉芯片，已形成高空间分辨率、高刷新率的

“做存储的企业不能只想着数据怎么存，还要理解计算是怎么算的。” 作者｜王博 9月22日，在2026骁龙峰会期间，高通技术公司宣布携手江波龙等合作伙伴开展合作，基于第六代骁龙8超级至尊版移动平台，将30B-MoE混合专家模型面向端侧进行深度适配与推理优化，成功打造具备自主服务和个性化能力的端侧智能体助手。 图片来源：“甲子光年”拍摄 “终端侧AI的创新速度相当惊人。”高通技术公司高级副总裁兼手机业务总经理Chris Patrick说，“如今，携手合作伙伴和模型厂商，骁龙已经可以直接从闪存运行超30B参数的混合专家模型。” 简单来说，高通与江波龙等合作伙伴共同将一个30B的模型完整部署进了手机里。“甲子光年”在2026骁龙峰会现场看到，一封包含出行信息的邮件进入手机后，智能体开始理解邮件内容，随后完成行程规划、日历同步、航班酒店推荐和邮件草拟。整个过程在本地完成，没有调用云端模型。 但是，“从闪存运行”是这句话里更值得注意的部分。 UFS（通用闪存存储）是手机常用的高速本地存储，通常用来保存照片、视频、应用和系统文件。而“从闪存运行30B模型”意味着，手机开始把UFS纳入大模型的实时推理过程。 不过，这并不意味着在UFS中直接完成计算，完整模型权重保存在UFS中，所需专家按推理进程加载至DRAM（动态随机存取存储器，内存），再交由NPU、GPU等计算单元执行。 在这套合作方案中，高通提供移动计算平台，江波龙则负责模型数据如何从闪存进入计算链路。数据显示，在这套方案下，模型运行内存需求较行业常规方案降低超过50%，预填充吞吐超过330 Token/s，解码吞吐超过28 Token/s。得益于NPU与GPU双引擎协同，其预填充性能较仅使用NPU的通用推理方案提升超过30%。 江波龙出现在高通（Qualcomm）端侧AI合作伙伴名单中，是端侧AI领域一个很有趣的变化。 过去，存储厂商

我们走过很远，但只站在开头。 作者｜甲小姐 今天，甲子光年九岁了。照例，每年今日，我会写一篇周年纪念文章，并定下年底甲子引力年终盛典的主题。 2026年，很多人经历过“恍惚”的感觉。我想先分享两个数字： 第一个数字：3小时。 2026年10月6日，OpenAI公开了一批由内部前沿模型生成的数学研究成果，首批包含722篇研究手稿，触及多个数学界长期悬而未决的难题。其中一项与准黎曼猜想相关结果，被数学家Alex Kontorovich评价为：如果由人类完成，足以获菲尔兹奖。尽管这些研究仍需学界进一步审查，但一个变化已经显现：AI不只是对人类已有知识进行检索、重组，而开始尝试将人类数学知识的“凸包”边界向外推。 这则新闻已铺天盖地，值得注意的是一个细节：OpenAI披露，平均每项结果消耗的计算资源，约相当于3小时ChatGPT Pro思考计算量。这当然不代表解决数学难题的全部成本，却将两个过去相隔甚远的概念放到了一起：推动人类知识边界向前一步，需要多少算力？ AI摸高至人类知识的“桂冠”，而“桂冠”变成了一门成本账，成为了工业流水线上的计量单位。 第二个数字：从不足1%，到26%。 2026年9月，Anthropic披露，按照其内部“研发自动化指数”，Claude达到“主导”级别的AI研发工作占比，从2月的不足1%升至8月的26%。AI for AI已经开始了——虽然AI还不能独立研发下一代模型，但它已成为研发下一代AI的生产力，已进入头部实验室的日常研发流程。 之所以选择这两组数字，第一个关乎“知识”；第二个关乎“智力”。 知识、智力，人类智能的两个根本维度——前者，是我们已经知道什么；后者，是我们怎样在未知中找到办法。 今天，“知识”与“智力”换了一种计量标准——探索知识，核算成本与规模；衡量智力，核算加速度而非绝对值。 从这两个维度看，2026是足以载入人类文明史册的一年。