社区

  具身智能需要多少感知能力？  文｜罗镇昊  编｜刘俊宏 人形机器人还没爆发，做传感器的已经抢着上市了。 9月20日，帕西尼人工智能科技（北京）股份有限公司在北京证监局完成IPO辅导备案登记，正式启动A股上市辅导。第二天，同样押注机器人触觉感知的他山科技，完成股改，正式冲刺IPO。 两家公司在同一时段准备上市，足以证明触觉感知正从具身智能产业链中的一个细分环节，变成独立的商业赛道。 具身智能对触觉的需求是真实的吗？是，也不是。 在今年的WRC（世界机器人大会）上，光锥智能观察到，无论是采集手套还是灵巧手，几乎都增加了触觉这一模态。但触觉到底能做什么，面对一台没进行任何操作演示的人形机器人，光锥智能问为什么要装上带触觉的灵巧手时，工作人员直接回答：“领导让的。” 不论触觉有什么用，数据采集设备的边界已经开始扩展。 过去，采集人类操作或机器人动作数据，通常只有视觉画面、关节位置和运动轨迹。如今，压力、摩擦、滑移以及接触状态，也开始成为数据采集的重要维度。 以多维触觉传感器起家的帕西尼，也正在沿着这个路线展开。帕西尼成立五年来，累计融资超40亿元，2026年3月，公司完成超10亿元B轮融资，投后估值破100亿元。这个估值在整个机器人赛道并不算高，但在触觉感知领域，已经是最高的企业之一。 但热度和市场空间之间，仍存在落差。 据中商产业研发院数据，2025年全球机器人触觉传感器市场规模约为2.9亿美元，预计2026年达到3.3亿美元。这意味着，这家估值超百亿的公司，此刻正站在一个全球不到3亿美元的市场上。 触觉的产业价值已经得到认同，但技术路线却远未收敛。 对于具身智能公司来说，触觉首先是一种需要引入训练流程的模态。眼下，各类传感器输出的数据格式、物理维度和稳定性差异明显，算法团队仍然需要花费大量精力处理数据对齐。模型研发也在尝试借助大规模人类视频恢复

告别车载内卷，禾赛押注三维数据  文｜罗镇昊  编｜刘俊宏 智能汽车行业成就了激光雷达，但在激光雷达迈入了一个成熟的工业化量产时代后，价格大幅下降。2024年经历爆发式增长后，行业装机增速于2025年明显回落。 一方面是因为激光雷达不再是智能汽车的必选项，另外一方面，智能汽车市场今年也面临着低迷的增长。 因此，激光雷达公司也在追寻着自己的新出路。 10月5日，皮克斯RenderMan官网发布了一份特殊的技术教程。教程展示了如何将一处真实场景转换成三维数据，再通过Houdini和RenderMan进行处理与渲染。场景来自皮克斯总部广场，由禾赛科技的Kosmo空间相机扫描完成：125万余个高斯泼溅点，还原了广场上的台灯、小球、植被，以及阳光和阴影。皮克斯将完整工程文件开放给全球创作者下载。 在好莱坞顶级影视制作工具的工作流里，一家中国激光雷达公司的产品，找到了新的应用位置。 10月14日，禾赛科技正式发布三维世界数据引擎Kosmo，同步推出AI空间相机Kosmo One AI云平台Kosmo World，并宣布与银河通用机器人、原力灵机达成战略合作。 禾赛希望通过这套产品，把真实世界转化为AI能够理解、编辑和训练的三维资产。 新增的全套产品线，显示出禾赛正在进行一次重新定位：从激光雷达公司，转向物理AI基础设施公司。为此，它提出了两条业务主线，一条是三维世界数据引擎，另一条是机器人运动引擎。 “过去十年，禾赛做的是让机器看见世界；下一个十年，我们要做的是让机器人理解并改变世界”。禾赛联合创始人及 CEO 李一帆说。 这条新路线有现实基础。禾赛已经通过激光雷达积累了芯片研发、光机电一体化设计和规模化制造能力。这恰恰好对应了机器人行业两样最缺的部分——可靠的硬件与高质量数据。 但这并不意味着转型路径已经清晰。 Kosmo的商业模式，很大程度上取决于三维数据资产能

图片 AI算力中间层调度商，到底会变成基础设施，还是被上下游挤压消失的中间商？ 文｜白   鸽 编｜王一粟 过去三年，中国AI算力产业经历了一场前所未有的碎片化。 从2022年禁售A100、H100，到2023年连“特供版”A800、H800也被彻底堵死，不断升级的出口管制把中国市场逼入了一个十余种国产芯片与英伟达合规版长期并存的碎片化格局。 这也使得新的问题随之而来，这些芯片架构各异、算子库互不相通、通信协议各说各话，行业普遍陷入“有算力、却用不好”的尴尬。 彼时，谁能把散落全国、互不兼容的算力拼成一张网，谁就站上了这个行业最关键的位置。 成立于2023年的无问芯穹，是少数在早期就押注异构混训的玩家之一，2024年7月，无问芯穹发布全球首个千卡异构混训平台时，市场上能做这件事的玩家屈指可数。 这也使得其成功卡位市场缺口，成为在AI算力调度这个细分市场的头部玩家之一。 无问芯穹最特别的地方，就是它不生产芯片，也不拥有数据中心，而是站在所有芯片和算力中心之上，做“中间层”，也就是把异构算力编排成可用的算力服务。 这个定位，让它在过去的三年中吃尽红利。 最新消息显示，有媒体从知情人士处获悉，无问芯穹稍早前已完成23亿元C轮融资，并已全部交割，创下中国AI原生基础设施赛道最高单笔融资纪录。 至此，无问芯穹成立以来累计融资规模达43亿元，同样位居行业之首。 而在今年10月初，彭博社曝出消息，无问芯穹以保密形式向港交所递交了IPO申请，计划募资数亿美元，中信证券、海通国际、瑞银组成的保荐团已经就位，最早可能在2027年上半年敲钟。 但作为只做算力调度的中间商而言，这也为其即将到来的IPO埋下了一个根本性的追问。 今年6月递表港交所的硅基流动，与无问芯穹做的是几乎相同的生意，其2025年营收5533万元，同比暴增653%，净亏损却同步扩大到3.45亿元，毛利率从39.4%一路

图片 协议是体面的，但利益是赤裸的。 文｜魏琳华 编｜刘俊宏 继豆包手机用户曾被王者荣耀直接踢出游戏后，更多应用齐齐出来拦路了。 10月14日，豆包手机助手官网更新了一份新名单。这份名为《屏幕自动化操作声明协议》（SAEP，Screen Automation Execution Protocol）公示期结束的“战报”，列出了明确拒绝被AI代操作的155款应用。微信、QQ、淘宝、支付宝、美团、快手、DeepSeek、Kimi、拼多多、小红书、WPS，以及多家银行和运营商应用悉数在列。 盘点这份名单，其中腾讯及关联生态应用66款，占了这份名单超过四成的位置。阿里巴巴及关联生态23款，紧随其后。快手系14款、美团系11款，萤石系7款，独立App和AI产品也有几十款。整张清单覆盖社交、电商、本地生活、出行、金融、游戏、AI工具——也就是一个普通中国用户手机里最高频的那批场景。 有意思的是大厂阵营的对照。在腾讯、阿里、快手、美团齐齐拒绝的同时，京东系全系应用不在名单里。百度也只见到百度地图一项声明拒绝，其他产品按兵不动。 不拒绝的大厂，背后又有什么考量？据《财经》报道，一位百度人士的回应是，豆包手机出货量还不算大，对百度而言，不是当下要处理的问题。 翻译一下，不是不报，时候未到。 这一连串拒绝名单出来，豆包手机本身受到的冲击也不小，看看满朝文武，豆包手机还有几员大将能用？ 那么，豆包手机助手这个SAEP协议到底是什么？为什么能惹得半个互联网行业集体说“不”？这场拒绝的背后，又藏着智能体时代怎样的结构性矛盾？ SAEP协议，字节想给GUI Agent立规矩 SAEP协议的名字听起来很陌生，它其实是字节自己建立的一个行业标准。 简单来说，字节想和一群App一起商量一下怎么用GUI这件事。 GUI（图形用户界面），就是你每天在手机屏幕上看到的一切——图标、按钮、文字、图片。而GUI Age

  西门子下场做具身，不造本体，要做地基。  文｜白   鸽  编｜王一粟 当AI长出身体，真正的考验并不是机器人会不会走路，而是能不能够真正在工厂里稳定地干活。 过去几年，行业的注意力大多集中在具身智能的本体能力以及大脑能力上，比如关节性能、运动控制、灵巧手、大模型能力，谁走得稳，谁抓得准，谁更像人。 但对于制造业的工厂而言，所遵循的却是另一套评价体系，比如这些机器人是否能够按节拍持续工作，出现异常后能否被接管，能否与设备和系统协同，投入产出又是否算得过账等等。 前者考验的是技术想象力，后者考验的则是工业化能力。而这两者之间的距离，也成为具身智能从热点走向产业必须要跨过的门槛之一。 2026年工博会现场，老牌工业巨头西门子把这个抽象的问题变成了一个可以直观看到的现场：一台轮式具身智能本体接到指令后，从料盒中抓取一个样件，移动到数控机床前，机床门自动打开，它完成模拟上料，短暂停留，再按指令返回、放料。 外界所看到的，仅仅是机器人一次简单的抓取、放置的动作，但背后却是西门子提供的一整套系统级能力，它将本体、调度软件、数据通信与机床设备，真正地放进了同一个生产工作流里。 事实上，过去提到西门子，业界更多地想到的往往是PLC、变频器、数控系统、工业软件等等，它是工业自动化的“地基”供应商。 今年工博会上，西门子则首次完整地展示了其面向具身智能赛道的端到端解决方案，覆盖研发设计、生产制造、总装集成与工业现场应用，并开放六类具身智能“进厂”场景。 不过，面向具身智能热潮，西门子的选择很克制。 “我们不生产人形机器人本体，而是帮助所有的机器人企业融入工业体系。”西门子数字化工业集团自动化业务执行副总裁、西门子数字化工业大中华区负责人裴安咨如此说道。 这句话划清了边界，也揭示了西门子的真正角色，不是成为赛道里的又一家本体厂商，而是帮助具身智能被设计

视频模型的DeepSeek时刻，本质不是低价，而是物美价廉。 9月28日，快手可灵AI的Kling 4.0开启内测，把单次原生视频时长拉到了30秒，画质干到4K，同时首个“轻量版”模型Kling 4.0 Flash上线，主打出视频速度快，价格也要往下走，不过目前其API定价尚未公布。 10月8日，生数科技Vidu Q4 Preview发布，支持15张参考图、3段参考音频、同样4K直出，同时延续了以往“又好又快”的优势——他们把首发价格打到了最低0.09元每秒。 不妨把AI视频比作赛车比赛，现在发动机够劲了，于是，大家开始比谁的车更省油。 降成本之外，随着产能持续爬坡、AI短剧开始从小成本试水走向精品化、AI漫剧、短剧新品类快速起量。 如今，内容端的需求爆发吸引了大量厂商入场，同时也倒逼行业开始卷“标准”：人物情绪够不够细腻、叙事能不能抓住人、整体质感能不能撑住成片。 随着模型能力的提升，原来看到的内容还被吐槽“AI味”，现在我们很难分辨出是真人手搓还是AI生成： 原来动辄需要一个动画团队手搓几个月的视频，交给AI，它能把脚本故事完美地讲出来：一张张飞舞的日历垒起高楼，再缓缓向着主人公的方向倒塌......时间的紧迫感扑面而来。看完不由得“震惊瘫坐”了。 还有古早新闻报道风格的搞笑题材，画面过噪的雪花点、特摄效果的打斗场景，都已经变成了AI视频的“舒适区”。 从7月MiniMax H3打出“地板价”开始，价格普惠的浪潮一浪高过一浪。越来越多的创作者终于有底气大量尝试用AI视频的形式完成表达。于是，从可灵到生数，成本优化成了最新一轮模型角力的关键项。 但在工业应用里，比起一味卷低价，行业更需要的还是追求帕累托前沿——即在最强和最便宜的矛盾需求中，找到一个合适的边界。 简单来说，行业所有人都在追求又便宜又好。 这样的拐点，大模型行业经历过一次。去年年初，DeepSeek用逼近第

公路的自动化流水线时刻。 文｜刘俊宏 编｜王一粟 一个时代的科技大爆炸，最重要的不是涌现了什么技术，而是技术有没有重构人类的生产体系。 电力时代对蒸汽时代生产力最重要的颠覆，在于工厂上提供动力的天轴。蒸汽时代的工位只能沿轴排布，生产工艺跟流程只能按照动力分配设计。后来，电机落到了每台机器上。从这一刻起，工序才第一次按照合理性排布，流水线由此成为可能。 去掉了限制物资流转的“轴”，人类才迎来了大制造时代。在AI时代，这场变革正在高速公路上演。 需要承认，在Robotaxi和高阶智驾的迅猛发展中，自动驾驶已经不再新鲜。“汽车从A到B”的概念，当下似乎任何一个城市NOA级的智驾就能搞定。在乘用车这一侧，自动驾驶早已进入到规模化落地的一步。 在过去的几年间，自动驾驶技术+卡车也分出了几条完全不同的路线，每条路上都站不同的玩家。 L2+渐进路线上，目前国内巨头是嬴彻科技，高速网络覆盖率达97%，用户涵盖快递快运、零担专线、冷链、百货、奶罐等多元领域。 在L4这条路线里，矿区、港口这些特定场景，易控、希迪、主线、友道智途等行业玩家正在推进普及落地。而且钱也挣得不少，希迪智驾2025年度自动驾驶业务实现8.43亿元营收。在公开道路上，小马智行也给出过规模化落地目标。 但现在，夹在两条线路中间的编队模式正在走向台前。 9月22日，光锥智能在内蒙古鄂尔多斯棋盘井镇参与体验了卡尔动力的无人重卡。在全程100多公里的路线上，卡车实现全程0接管。这显示出，无人重卡领域又有一条技术路线跑通。 那么自动驾驶落到卡车上，最终的目的是什么？其实就是要解除公路货运的“轴”。 在之前，运一车货需要跟司机对齐班次、交接和找车。一车货什么时候发，常常不取决于电厂什么时候要煤，而取决于司机什么时候到岗、下一班谁来接。无人重卡如果成立，那货就能按生产计划走，而不是按司机的工时走。工业和资源，终于可以完全对齐。 这意味

  OpenAI想摘走Meta的“大结果”  文｜魏琳华  编｜刘俊宏 智能体又迎来了史诗级更新。 当你还在睡梦中时，你的AI已经替你看完了邮箱里的几十封未读邮件，把紧急的事项总结出来告知你；吃饭的时候，AI告诉你今天汇报要用的PPT数据已经自动更新好了，交给你审阅...... 这个场景，来自OpenAI展示的个人智能体Dots的宣传片。但它让人不由得想起最近爆火的Muse——Meta前不久刚发布的个人智能体。同样是主动能力出圈，同样是C端定位，同样以云端虚拟机实现7×24小时运转。 此前，Muse的爆火，向全世界展示了个人Agent的价值所在：它不是一个“抽鞭子才动”的助手，而是一个跟真人媲美的管家。 但Meta还没蹦跶几天，就碰上了更强大对手“摘桃”。 9月30日凌晨，OpenAI开发者大会正式开幕，OpenAI CEO Sam Altman带来了超过20项更新。用他本人的话来说，“这是迄今为止最好的一届开发者大会。” 其中，个人Agent Dots成为了当之无愧的主角，这一产品直接对标Muse。Dots拥有自己的云端电脑和浏览器，7×24小时在后台自主推进任务；配套的ChatGPT Space把同事、ChatGPT和Agent拉进同一份文档协作，@一下就能派活。 不难看出，借着开发者大会，OpenAI高调宣布切入个人智能体赛道，着急在新赛道里抢占身位。 为什么这么看重它？是因为个人智能体跑出了一个成功案例，也让大家看到了C端Agent能爆发的希望。 这背后，是Agent发生了一次代际性的变化——如果说第一代Agent的爆发代表是“龙虾”，那么第二代，就是这次的个人智能体。 跟上一代智能体“龙虾”和以Codex为代表的工具性智能体不同，新一代智能体最大的不同就在于主动——它自己会判断该干什么，然后主动问用户，再动手处理。 之前的智能体就像一

  管电脑的需求还在，只是旧版本不够用了。  文｜魏琳华  编｜刘俊宏 AI时代，模型每一次跃升，可能吞掉的就是一个行业的“饭碗”： Claude系列模型靠代码能力，让程序员已经体验到了“一行代码不敲就能出成果”的快乐；视频生成模型迭代，把后期影视的制作费用直接打下来。 现在，我们又看到了AI取代电脑管家的可能性。360、火绒一类工具箱淡出主流装机清单，但现在AI工具越装越多、电脑越用越卡，管好“房子”本身，反而成了新的刚需。 所以，现在的人为什么需要电脑管家？一方面，清理空间、修改配置等需求依然存在，但过往的电脑管家能处理，却不能解释出来为什么这么做，也没办法帮你主动找到其他问题。 事实上，从市场表现来看，更多用户仍然需要靠电脑管家来清理电脑、修复断网等一系列问题。以360安全卫士为例，它在2025年上半年MAU仍然高达4.3亿。 另一方面，Agent时代到来让每个人桌面上或多或少都安装了一些AI工具。但它们制造出来的种种麻烦却让用户难以收场，比如AI生成了大量冗余的文件和操作设置，但是用户却很难想起来清理，或者把AI调过的设置自己手动恢复。 腾讯Marvis的选择是把自己和热闹的AI办公岔开，专注普通用户，住进操作系统层去管一台具体的电脑：装软件、清C盘、修故障。 9月20日，它把定位从个人AI助手正式升级为个人AI管家。上线四个月，人均Token消耗从约100万涨到590万，每天有四五万用户用它装软件、清理磁盘——小切口里，藏着刚需场景。 和上一代电脑管家相比，交给AI能有哪些改变？抱着这个疑问，我们针对大家平常使用电脑的高频场景测试了Marvis的表现。 实测Marvis 在“电脑管家”的基础上多想一步 9月20日的新版Marvis，把功能整合成了四个“管家”：电脑管家管硬件和系统，负责清理、修复、性能调优；文件管家管数据，负责搜索、聚

文｜晓   峰 编｜刘俊宏 继9月17日ODC 2026 OPPO开发者大会发布ColorOS 17后，9月22日，OPPO正式发布Find X10系列。 本次发布会一次带来Find X10 E、Find X10和Find X10 Pro Max三款机型，起售价分别为4999元、5499元和6799元，于9月24日开售。 这场年度旗舰发布会的重点，除了影像卖点、超长续航外，还包括ColorOS 17在影像链路、系统调度与AI服务上的落地。 在AI手机内卷时代，OPPO选择回归硬件与基础体验——这种与行业节奏看似“错位”的选择，引出一个值得深究的行业命题。 时下，AIOS赛道竞赛已经全面打响。手握7.7亿全球活跃用户的ColorOS，能否帮Find系列撕开高端市场缺口，硬件、系统、AI三者该如何平衡？ 这些都是摆在OPPO等国产高端厂商面前一道现实考题。 当所有发布会都在证明AI能做什么，OPPO想证明的是另一件事：AI可以先不说话，把手机还给人。 结影像归真、系统求稳 OPPO AI“做减法” 9月22日正式登场的OPPO Find X10系列，三款机型最大区别在于价格与配置。其中，Find X10 E起售价4999元，标准版Find X10起售价5499元，Pro Max版本起售价6799元。 在存储、芯片等成本上涨的背景下，今年Find X10标准版5499元的售价较上一代Find X9标准版上涨1100元。 但OPPO没有让整个Find X系列的起步价直接跨过5000元，而是选择新增Find X10 E，以更低的价格保留一个入门旗舰的位置。这个新增的版本，本质是成本上涨周期里的卡位：门槛不升、配置向上，先守住高端旗舰的货架入口。 三款机型的另一大差异是核心配置的不同。其中，Find X10 E搭载天玑9500s，而OPPO Find X10标准版则升级至天玑