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重载具身智能，希迪智驾的新故事 文｜白   鸽 编｜王一粟 AI 在物理世界中真正实用，到底还需要多久？ Agent（智能体）在数字世界中，它的能力已经开始迈入能办事儿的阶段。尽管具身智能等物理AI赛道同样火热，但仍处于技术迭代早期，很多产品依然是以demo的形式展现。 那么，真正能办事、解决场景问题的物理AI，长什么样？ 在2026年亚洲物流双年展上，希迪智驾CEO胡斯博扔出一个新词：重载具身智能，并给出了一个公式，即重载具身智能＝物理AI × 重型机器 × 高危作业。 “重载具身智能做的不是替代人的工作。”胡斯博说道，“而是把人从矿山驾驶室里、从爆破现场里、从千米井下解放出来，用机器人抵达每一处人力难以抵达的作业场景。” 事实上，了解希迪智驾的人应该都知道，九年前，希迪智驾刚起步时，是典型的商用车智驾公司画像，做无人矿卡、无人重卡、V2X车路协同，啃的是封闭场景L4那块“能先赚钱”的硬骨头。 但运输仅仅只是矿山这一封闭场景中的一个环节，采矿作业中60%—70%的工作在生产环节，钻孔、爆破、挖掘、装载，这些工序长期以来依赖人工作业，安全风险极高。 因此，在物理AI时代，如果只做运输无人化，其智能化价值其实非常有限的，只有将所有工序全部无人化，并实现集群协同，智能化的价值才将会翻数倍。 这是此次希迪智驾喊出重载具身智能这一新口号的底层逻辑，即要在封闭的矿山场景中，从解决怎么运，到解决怎么采、怎么挖、怎么装、怎么协同等问题。 显然，这不是一个自动驾驶公司顺手加个机器人SKU的小迭代，而是一个本质转向，即从让车自己跑走到让重型机器自己干活，从解决运输这一个环节，走到覆盖钻—爆—挖—运全链条。 那么，重载具身智能，到底是真赛道还是新瓶装旧酒？希迪智驾的矿山“具身”，到底怎么做？ 不做人形机器人 押注重载具身智能 希迪智驾的起点不算性感，但很李泽湘。李泽湘是谁？

定价超过地平线，能被资本市场接受吗？文｜罗镇昊编｜刘俊宏 近日，Momenta转以“物理AI”的身份，终于要在港交所主板挂牌了。 本次上市，Momenta计划全球发售约1993.8万股，每股定价为295.6港元；基石投资者认购约996万股，占发行后总股本的4.23%，由此可推算，对应上市后的市值大约为695亿港元，86亿美元。 截至今日，地平线总市值为75.8亿美元，小马智行为30.17亿美元，均低于Momenta的定价。 这份定价背后，有多少“物理AI”的加持不得而知，但可以肯定的是，绝大部分应该来自招股书的数据基本盘。 招股书显示，截至2025年底，公司账上现金及现金等价物超过100亿元；过去三年，营收从7.43亿元增长至24.13亿元，年均复合增长率超过80%，毛利率从17.5%提升至71.6%，城市NOA第三方市场份额达到65%，全球十大车企中已有九家成为其客户。 这是Momenta从Tier1供应商的“苦活”起步，用高强度量产交付换来的成果。MomentaCEO曹旭东回忆，当年为了完成上汽智己的首个量产项目，他带着副总裁及员工直接住在客户公司旁边，每天一两点下班，熬了一年半。 Momenta不仅特别卷客户，也非常卷自己，由此在业内也得到了一个“卷王”的名声。 如今，Momenta终于迎来了自己的收获期，但智驾的窗口却开始收窄了。 随着城市NOA快速普及，智驾正从一项能够拉开产品差异的能力，变成汽车行业的基础配置。与此同时，头部车企纷纷加码自研，“越高端越自研”已经成为高阶智驾产品的共识。在这样的背景下，标榜高阶智驾市占率的Momenta，正在面临“稀缺性”和出货空间的双重挤压。 或许是意识到“智驾已经不再值钱”，2026年Momenta的标签悄然切换到了“物理AI”。公司IPO顺利进行的消息传出后，市场和各路媒体多以“物理AI第一股”称之。 一家用十年时间做到“全

Seedance的B端生意，到底是如何做的？ 文｜白   鸽 编｜王一粟 “我们单纯卖基础模型版本其实不赚钱，甚至都会亏钱。”字节跳动旗下AI智能体开发平台扣子相关业务负责人对光锥智能如此说道。 开发者使用扣子产生的Token消耗，主要分为文生文、文生图以及文生视频，这其中，“生视频的消耗量最大。” 因此，为了让客户在扣子上产生更多模型消耗，扣子也开始做起了AI视频生成的生意。据该负责人介绍，目前试用客户已有几百个，真正购买并部署的大几十个，月模型消耗量已达百万级。 但他也反复强调，这只是一个“场景方案”，扣子真正想卖的并非AI视频生成本身，而是让企业客户在其平台上持续产生消耗Token的能力。 这其实也从侧面反映出，在字节当前的AI版图里，真正跑出Token消耗的，是AI生视频。而撑起这块的，就是Seedance。 自Seedance2.0发布后，就直接爆火，字节跳动也完成了对快手可灵的反超，成为该赛道第一。也是自此之后，Seedance商业化能力，备受行业关注。短短半年时间，其已经被外界视为字节跳动内部第一个真正赚到钱的AI业务。 据媒体报道，Seedance当前年化收入（ARR）已达20亿美元（约143亿元），单月营收超10亿元，且绝大部分收入来自企业客户。但火山引擎总裁谭待对此数据进行了否认：“外面所有传的Seedance收入数据都是错的，而且偏高。” 但裸卖API、比拼Token单价，确实是一门苦生意，而当AI大模型能力被嵌入到企业的具体工作流中，大模型就变成了“抽水机”，每一次调用都直接对应企业的生产需求和商业回报。 此前有媒体也报道称，两个月前，有字节高层到访Anthropic，回来不久，字节开始调整AI资源分配，重心从豆包这类面向大众的产品，转向服务企业的产品。 而Anthropic用事实证明，靠为企业提供付费服务，每天只有3000万人用的Anth

AI眼镜大战之前，还是先让开发者玩会吧。 文｜刘俊宏 编｜王一粟 Rokid Open Day 2026上，祝铭明带着自家智能头盔骑着一辆摩托车开上主舞台。 现场观众都在讨论，为什么一家做AI眼镜公司要做头盔？为什么一款头盔要配备4K录制、组队定位、反向给眼镜补电功能？ 但在这些现象之外，或许更应该注意的是眼镜和头盔之间的相似之处——Rokid头盔本身并没有重新发明一套系统，它只是把Rokid眼镜已有的显示、算力和AI能力重新包装了一次。 当硬件可以不断长出新的形态，真正值得被重视的是能被复用、被扩展、被开发者调用的软件和生态。 本次大会上Rokid发布了YodaOS——业内首个以智能体（Agent）为核心、彻底去掉APP架构的AIOS。伴随AI UI开发框架推出，一个不需要画UI界面、不需要纠结机型适配的开发范式正式落地。便捷的开发模式，一时间让Rokid根本来不及审核上架的应用。AI对整个眼镜软件生态的改变，祝铭明把当下发生的事情定义为“AIOS元年”的信号。 从2025年来，AI眼镜行业出现了太多所谓“元年”的称呼。但大半年过去了，AI眼镜行业还是没有一个清晰的回答——AI眼镜要走向爆发，到底应该向消费者卖什么？ 祝铭明认为，AI眼镜应该卖的是“场景”。 根据Rokid的观察，用户端的购买逻辑已经发生了迁移。618数据显示，有人为看世界杯买眼镜，有人为辅导作业买眼镜，有人为实时粤语翻译买眼镜。种种购买意向代表着硬件参数不再是决策首位。AI眼镜的竞争，已从参数和形态之争，进入谁能更快把真实场景能力变现的阶段。 消费者根据场景购买，意味着需要大量原生应用支撑。或许是借鉴了iPhone生态崛起于APP Store的经验，当下AI眼镜生态的经营策略，祝铭明给出了一个to D（to Developer，开发者）的答案。 这一策略背后的底层逻辑，是因为当前阶段硬件成本仍高，C端体

是时候重估高通了  文｜罗镇昊  编｜刘俊宏  纽约时间6月24日下午，高通总裁兼CEO安蒙（Cristiano Amon）站在2026年投资者日的舞台上，开场第一句话就定下了整场会议的基调： “ 高通正在发起十年间又一次重要的 业务转型 。”  这或许不是一场常规的IR活动。会后，高通股价应声涨超15%，投资者用真金白银认可了安蒙描绘的这一新图景。而背后的核心判断就是：高通公司的身份叙事和运营主线正在发生实质性转变。  这一转型的背景在于，智能体时代的到来正在重塑计算架构。当计算从云端扩散至各处，每个端点都在推理中成为智能体本身，具备独立思考和行动能力。因此，一套能让AI在云端、边缘和终端之间自由流传的“计算连续体”，成为行业急需的底层基础设施。  如果对一年前的高通来说， 这只是 一个战略框架的预判。而这一次，它用具体的产品、客户订单和财务目标，真正把这个框架落到了地上。  这场会议可提炼为三个核心看点：  第一，高通数据中心业务正式“亮相”，高通飞龙（Dragonfly）产品落地，走HBC技术差异化路线，Meta和微软两大超级客户为其背书；  第二，跨度极大的新 收入计划 ，非手机业务目标收入从220亿上调至400亿美元，手机收入占比将从50%降到三分一；  第三，也是最关键的一点，高通正在从一家“手机芯片公司”切换为一家覆盖全功耗段的AI解决方案公司。  安蒙在台上说得 很直 接：“我们正在向全栈解决方案提供商转型。”  高通用公司身份转换的叙事，找到了新的增长。  从“试水”到核心战略数据中心业务正式登场 本次投资者大会最重要的环节，是高通终于将酝酿已久的数据中心业务带到台前。 此前市场对高通数据中心的印象，主要停留在AI200和AI2

买西班牙赔的，用智谱赚回来？AI比足球更疯狂。 文｜魏琳华 刘俊宏 编｜刘俊宏 我们正在见证一个AI造富的时代。 6月22日，刚上市不到半年的智谱开盘暴涨13%，总市值站上1万亿港元。虽然“市值体验卡”仅仅一天就到期了，但要知道，智谱这家企业去年初估值才200亿，相当于一年走完传统企业二十年的路。 时间线拉回到10天前，作为“全球大模型第一股”登陆港股的智谱，市值还在5000亿左右。但仅仅七个交易日之后，它的市值翻了一番，相当于两个京东或是三个百度的市值。这简直是中国AI史上的“大奇迹周”。 但这场狂欢里最离谱的不是市值数字，而是人。 根据招股书披露的员工持股信息，以员工持股平台之一慧惠持有9.8%股份、426人持股的数据计算，达到了人均近2亿元人民币的水平。这些“亿万富豪们”，可能大多数是90后、95后。 疯狂的七天里，智谱接连打出了两张提振市值的底牌： 模型层面，GLM-5.2正式发布，作为编程跑分超过Claude Opus 4.8的“最强可用模型”，这几天已经被捧为“第二个DeepSeek时刻”，社交媒体到处都能刷到诸如“核爆”、“大招”的评价。 图源：小红书 资本层面，智谱推动A股上市的脚步已经加速。6月17日，智谱科创板IPO辅导状态已正式变更为“辅导验收”。这意味着，智谱距离正式递交A股招股申报材料仅剩一步之遥。 5个月前以“全球大模型第一股”的身份登陆港股时，智谱的发行价不过118港元。如今股价突破2380港元，涨幅超过1900%。 半年时间里，实现了“万亿市值”成就的智谱，到底做了什么？ 选择和幸运 打造了万亿市值？ 智谱半年内的市值蹿升，本质上并不是因为综合实力有多强，而是选择和运气的结果。 在Coding赛道全面成熟、商业化叙事跑通的背景下，智谱靠方向的选择，成功抢占了Coding市场的一席之地。 “从2025初开始，我们几乎投入全部力量攻关C

做自己擅长的，大脑交给别人。  文｜罗镇昊  编｜刘俊宏 6月15日，重庆龙兴赛力斯超级工厂，机器人“小赛”系列集体亮相。这是赛力斯自去年宣布推动具身智能落地以来，首次公开展示其研发成果。 一台具备多模态感知能力的人形机器人“小赛”，全程进行导览。其他成员则以“上岗”的形式一一亮相：负责底盘装配检测的小赛01，用于整车外观检测的小赛02，产线两侧的协同机械臂，搬运货物的AGV，以及空中物流无人机。 在这座高度自动化的工厂里，已有1600多台智能化设备和3000多台工业机器人同步工作，小赛们的加入，主要是承载传统工业机器人无法实现的柔性作业。 可以看见，在机器人设计上，赛力斯并没有执着通用和全员人形，而是根据特定任务决定机器人的形态和能力。有的是轮足，有的手部是检测枪，有的本体是机械臂，这种从工业场景反向定义机器人的思路，也许能为行业提供一种新范式。 值得注意的是，和行业主流的全栈自研或智驾技术迁移路径不同，在机器人研发上，赛力斯选择把大脑交给火山。 2025年10月，赛力斯子公司凤凰智创与火山引擎签署了《具身智能业务合作框架协议》，双方围绕多模态云边协同、控制与人机增强技术项目协同攻关。简单说就是，本体由赛力斯自研，大脑由火山承接。不难看出，这套模式和之前做问界时有相似之处。 这次“战略合纵”能否复刻“问界式”的成功，还得看小赛们能不能触达制造业的神经。 塞力斯机器人把“大脑”交给火山？ 具身智能浪潮席卷之下，工业落地是今年行业里最关键的命题。 2026年6月，工信部、国资委联合启动“人形机器人与具身智能实景实训专项行动”，明确年底开启人形机器人与具身智能“作业模式”，将工业制造列入首要落地场景。 为了实现这一目标，目前行业内主要存在两类实现方式： 一种是全栈自研，将智驾技术延申到机器人上。最典型的是特斯拉Optimus，原本为自动驾驶研发的AI5芯片，

需求和技术的错配，才是最大的遗憾。 ​文｜白   鸽 编｜王一粟 “小棉花吗？她让我觉得我不是一台机器。” 今年5月，一位科技博主对着自家装了AI功能的普通纸巾盒问：“为什么我觉得你喜欢一个人？”沉默几秒后，它给出了这样的回答。视频弹幕瞬间被“爆哭”淹没，播放量突破百万。 可以看到，博主的个人实验，无意中点破了一个正在发生的产业趋势，即人们渴望身边熟悉的东西“活”过来，不是因为它能解答多么复杂的问题，而是因为它开始具备一种“在场感”：能理解情绪、回应日常，甚至在没有明确指令时也做出恰到好处的反应。 事实上，过去两年，AI+硬件赛道被讲述为一个“造物”故事：谁的参数更大、谁的端侧部署更强、谁的旗舰新品能塞进多少TOPS算力等等。 然而，在家居场景中，这条叙事线的盲点在于，强行造新习惯比造新硬件难得多。用户需要的不只是一台更聪明的机器，而是一个更懂生活的伙伴。 那么，当AI大模型技术走向成熟，它究竟应该以什么样的姿态走进千家万户？ 于是，一种新的路径悄悄成熟：不去造新硬件，而是让已经存在于生活中的无处不在的硬件“活”起来。 给空调装耳朵，给马桶装嘴巴，给台灯装记忆，给玩具装性格，不是把AI塞进一个你没见过的盒子，而是让你已经拥有的盒子开始回应你。 或许，面向未来AI在物理世界的竞争，真正的分水岭或许从来不是技术有多炫，而是谁能把AI以最低成本、最快速度、最大规模运转起来。 三类玩家、三条路线 物理AI的落地之争 AI批量进入物理世界，但这场比赛的赛道不在模型排行榜上，而在客厅、厨房、卧室和卫生间里——那些嘈杂、潮湿、低毛利、没人想花心思深度调试的地方。 在这场赛场中，大致有三类玩家： 其一，是数字原生派。 以豆包、DeepSeek为代表的这些玩家，核心资产是通用大模型能力，其AI落地的路径也非常清晰，基于自身大模型能力，为开发者提供API调用接口，最终由开发

AI时代，人类需要给AI一个更大的舞台。 文｜刘俊宏 “今天的智能汽车不是智能，而是功能驱动。”理想汽车创始人、CEO李想在发布会开场就语出惊人。 李想的逻辑其实很简单，一直以来行业定义的智能汽车是基于软件定义硬件、实时联网、可持续升级的三件套。这本质还是一堆被调用的功能，根本没法体现智能。 作为对标，李想用之前的智驾来证明了这一点。例如在安全上，传统智驾在遇到不会的问题就“撒手不管”，等着人来介入。在效率上，智驾在复杂区域开得太慢，让人着急。在能力上，传统智驾本质上都是驾驶指令的组合，不能真正思考驾驶策略。 对于什么是真正的智能汽车，李想给出了一个定义：是一辆电动车、一位职业司机、一台 AI 计算机、一位生活助手。它要保护人类安全，能独立完成任务，并且比人类更高效。 为了更深入了解理想汽车智能化的细节，光锥智能也采访到了理想汽车CTO谢炎、理想汽车基座模型负责人詹锟。从技术细节，到落地实践，我们看到了理想再次走进了全新的智能化“无人区”。 座舱、智驾再进化，理想要汽车AI超越人类？ 理想的智能化升级，主要体现在两个方面：马赫VLA（智驾）和理想同学Agent（智舱）。 在座舱里，Agent能将一个“大任务”拆解，并自行调用工具，再整合结果再输出。理想现场演示了一个极其复杂的语音命令：用户要求规划燕京八景的路线。 看起来，这像是需要AI分别对8个景点的路线进行“连线”，但实际输出结果非常震撼。AI在自行搜索中看到了一些景点暂时关闭，也看到了一些景点因为时间问题来不及去，所以生成了现实更可执行的游览方案。 这背后体现的就是Agent的“代位思考”能力，因为按照传统的AI座舱执行的话，根本不会考虑方案可行性。 随后，理想还展示了一个更符合家庭场景的演示：先给车机介绍了几个地点，然后打乱顺序指定先后到达顺序，最后再去一个指定地点。可以看到，理想汽车能够正确理解，并且成功规划出了一

智驾平权时代，供应商如何保住身位。 文｜刘俊宏 今年重庆车展期间，卓驭完成了智驾在重庆8D立体路网的“打卡”。 这次测试，是卓驭原生多模态基础模型在山城的首次公开实测。整体表现，卓驭智驾全程流畅丝滑，能够充分证明智驾背后的模型能力。但从自动驾驶行业发展的视角看，在重庆验证智驾能力上限，是行业一直“流行”的事了。 从2025年智驾平权开始，到时代窗口关闭，中国智能汽车只用了一年多。 在这一年的时间里，光锥智能见证了高速NOA和城市NOA这些高阶智驾被打进十万元级车型，端到端技术方案成为行业标配。芯片算力持续攀升，传感器成本逐年下探，智驾“含模量”越来越高，曾经昂贵的智驾，已经变成了“萝卜白菜”。 智驾进展迅速，最重要的原因是端到端技术系统性降低了智驾的开发门槛。过去需要数千名工程师手写规则代码的系统，如今可以被一个数据驱动的神经网络模型替代，而且体验更好。 但随着行业技术普及，一个根本性的问题也随之浮现—— 当智驾门槛因技术普及而系统性下降，当“把高阶智驾做便宜”逐渐从差异化能力变成行业基本功，那些曾依靠工程化能力和成本控制打开市场的供应商，如何进一步拓展自己的价值边界？ 这曾是卓驭在上一阶段发展中必须回答的问题。 它从大疆车载部门分拆而来，在端到端浪潮到来之前一度经营困难；它凭借果断的技术转型和强悍的工程落地能力赢得了主流车企的合作。但与此同时，它也深陷在一个结构性悖论之中。 在过往的发展中，卓驭的核心叙事一直是推动高阶智驾普及，并在有限算力和成本约束下实现量产落地。但现在，随着端到端方案和大算力平台逐渐成为主流，算力本身已不再像过去那样“昂贵”，低算力压榨能力的相对溢价也在下降。 或许，卓驭的故事，是整个智驾供应链在平权时代生存状态的缩影。 删库重练 “端到端”给卓驭续了命 2016年，刚开始寻找第二增长曲线的大疆，在内部以预研的形式成立了卓驭的前身——车载事业