社区

7月15日，网信办公布了最新一批大模型备案审批通过名单。名单上，清一色是手机厂商及其深度绑定的模型合作伙伴。小米、OPPO、vivo、苹果……每一家后面跟着的，都是目前耳熟能详的大厂模型团队。 巨头牵手巨头，大厂配对大厂，看起来像一场门当户对的“联姻”。 而“新AI六小虎”之一的面壁智能，是名单中唯一专注做端侧模型的公司，这也是国产端侧大模型首次进入国际头部手机厂商的全球旗舰产品线。 官方介绍，此次面壁智能为三星Galaxy AI提供了强大的端侧模型能力，支持文本理解与多模态感知。 三星在中国市场Galaxy AI本地化落地中，深度绑定了面壁智能端侧大模型“MiniCPM”系列，针对9大场景助力三星手机打造智能化体验。其中，1.2B文本模型支持智能语音回复、通话摘要、录音摘要、短信回复建议、个性化健康建议和即时简报等场景；1.6B多模态模型支持自然语言相册检索、图片描述、即圈即搜等场景。 据可靠消息称，搭载面壁智能端侧模型的三星手机即将上市，首批机型为Galaxy Z Fold8和Galaxy Z Fold8 Ultra。 IDC数据显示，2026年Q2三星出货量约6270万台，市场份额约22.6%，稳居全球第一，主要得益于Galaxy S26系列的热销。 在此背景下，三星选择合作伙伴关乎的不止是一纸技术合同，更决定了中国AI手机市场未来发展格局。这意味着，谁能在“手机+AI”这个万亿级赛道上掌握话语权，谁就能在端侧建立起真正的技术壁垒。 三星为什么选择面壁？ 手机厂商在选择端侧AI模型时，首要就是在功耗、算力和内存这个“不可能三角”中做出权衡。 上述三个维度彼此牵制，构成了一个物理层面的“跷跷板”结构：功耗受限于手机散热与电池容量，算力取决于芯片的峰值处理能力，内存则被硬件成本与主板空间锁死。 面壁智能的解法始于认知革命。2024年当行业内奉行Scaling Law，追求

叉子的角度偏了。 机器人捏着它往筷子筒里送，连续尝试了几次，叉尖始终卡在筒沿。 这样的训练，稀松平常，可这次似乎有些不一样——它没有继续向下硬塞，也没有退回原点从头再来，而是将叉子靠在筒沿，轻轻借力，待角度转正，再重新抬起，让叉子落了进去。 整套动作没有表演性，甚至有些迟缓。 但围在旁边的研发人员看到的，却是另一件事——第一次失败后，机器人没有重复过去的路径，而是根据眼前的情况，临时想到了一种新的解法。 随后，旁边的碗被蹭了一下，水洒出来一点。机器人先是一愣，再停下手里的整理动作，去擦拭水渍。 可擦桌子是单独训练过的任务，在此前的训练场景里，没有人专门教过它：水洒了，要先停手。 黎曼动力机器人在厨房收纳任务的真机表现 一名同事跑来告诉刘扬：“这个模型，我感觉有一点泛化性了。” 他心里很清楚，这句话意味着什么。 过去三年，他带领的团队，曾创造过比这绚烂得多的世界，他们让人走进梵高的《星月夜》，亦让牛仔在西部小镇里，一路向前。 那或许才是人们想象中AI该有的样子，瑰丽、陌生，带着凭空造物的神性。相比之下，厨房里的叉子与水渍，难免有些琐碎。 可物理世界的智能，偏偏藏在这些琐碎里。 从生成一个虚拟世界，到驱动一台真实的机器人，这支团队蛰伏近三年。期间，他们也曾像那把卡在筒沿的叉子，尝试着不同的可能性，始终未崭露头角。脚下的路充满了坎坷，但在经历了一路的“过关斩将”后，他们终于开始兑现自己的野心。这背后，是一群顶尖技术信仰者的奋斗故事。 20人顶尖战队，搭起一个新世界 加入昆仑万维时，刘扬绝不会想到，自己最后会去做机器人。 彼时，Agent是整个AI世界的热点，公司内部的2050研究院选择跟上浪潮，孵化新方向。一通讨论下来，分出了两条线：一拨人做数字世界的Office Agent；另一拨人去做物理世界Agent，从世界模型做起。 后者被命名为Matrix，矩阵。 Matrix最初的设

1947年赫伯特·西蒙在《管理行为》一书中提到，组织首先是一个决策的过程，管理的第一要义是决策。 在复杂多变的商业世界中，人类理性是有限的，而AI进入到决策环节，则将增强进一步增强理性。 当业界将目光聚焦于能“干活”的AI应用时，无时无刻不在发生的决策环节却并没有得到相应的重视。从生产线的微观调度到企业的宏观战略，每一次选择不仅关乎到真金白银，甚至关系到是非成败。 海外，Palantir凭借FDE（前沿部署工程师）模式在决策领域崭露头角，证明了决策AI的巨大价值，但其高昂的定制化成本与规模化落地之间有着巨大的成本沟壑。 AI的下一站，不会步于内容生成、流程上的提效，还因为走进工厂、车间、办公室，深入到企业运作与管理等更多环节，拥有了上下文支撑的AI，具备了直接参与企业微观、中观，乃至宏观决策的可能。 AI应用落地加速，但真正嵌入到流程中的并不多，痛点主要包括可信数据处理不充分；业务知识与大模型之间存在割裂；流程与工程脱节导致业务流程难以实现闭环；诸多问题难以形成决策推演的能力。 7月18日，在世界人工智能大会（WAIC）上，作为国内决策智能的代表企业之一，中科闻歌发布了业界首个完整的AI决策产品体系。这套体系包括“基、枢、核、脑、端”五层架构，试图打通从数据治理、业务建模到智能体执行的全链路，为企业构建一个能够模拟推演、预测变化、辅助判断的“决策大脑”。 海汇TokSea Token平台是整个体系的“基”。作为企业的智能基础设施，统一管理、调度算力与模型资源。企业不需要操心底层复杂的资源分配，通过它就能安全、高效地大规模使用AI能力，就像用水用电一样方便。 DIP本体数据平台是体系中的“枢”。企业在实际场景中散落着各种杂乱的数据，DIP平台将零散的数据重新编排为逻辑清晰的业务网络，让AI能够真正读懂企业的实际运作情况。 通用大模型“雅意YAYI”与科学基础大模型“磐石Sci

WAIC 2026，一半人挤在具身智能展台，一半人在聊AI终端，大模型俨然已是上个周期的叙事。 7月18日，WAIC 2026期间，商汤却反其道而行，掷出了一枚重磅炸弹：正式发布下一代旗舰多模态基座模型——商汤日日新SenseNova-U1 Pro（以下简称U1 Pro）。 作为“日日新 SenseNova U”系列的旗舰版本，U1 Pro定位为面向长程任务的交付级原生多模态智能体基座，实现理解、生成和行动的深度统一。换言之，U1 Pro并非又一个升级参数的文生图模型，其本质上是把多模态AI从过往的单点内容生成，推向闭环完成复杂、长程任务的系统交付阶段。 据悉，U1 Pro由商汤科技联合创始人、首席科学家林达华牵头负责，旨在对标OpenAI旗下GPT-Image-2。而在对话环节，林达华指出U1 Pro在设计感和文字准确率等维度都实现了关键突破。 这句话分量不轻。毕竟，GPT-Image-2作为图像生成领域的SOTA模型，发布至今三个月过去，严格的实测下来，国内能摸到其尾灯的模型都没几家。 林达华的底气，来自对模型本身的判断。 在他看来，U1 Pro不是又一个传统的文生图模型，是一个创作模型。 传统文生图的逻辑是一步到位，prompt输进去，一张图直接出来，中间是黑箱。用户能做的无非是调参数、换prompt、反复“抽卡”，本质上还是素材生成工具。 U1 Pro则不是。据悉，作为旗舰版图片创作模型，U1 Pro基于统一基座内生的理解、生成和行动能力，支持长程图文交错思维，能够围绕复杂目标进行数十轮的Agentic Generation Loop（智能体生成循环）。 换言之，其可以像一个真正的设计师那样工作，有思考、有自我修正，以及从草图到成稿的完整链路，支持8K原生分辨率输出，输出质量达到“交付级”。 过去很长一段时间的文生图竞赛，评测维度众多，却有一个最本质的问题始终没解决

2026年，面壁智能开启加速模式。 WAIC期间，面壁智能进军具身智能领域，发布并开源了首个具身智能系列模型成果。 面壁智能联合创始人、董事长、首席执行官李大海透露，今年1月份正式组建具身智能团队，结合自身在多模态、全模态的优势，迅速在具身智能领域开花结果。 用一句话总结下来就是：两个模型（MiniCPM-RobotManip、MiniCPM-RobotTrack）和一个AGI物理方向。 MiniCPM-RobotManip定位为通用VLA模型，参数规模为1.5B，基于此前的多模态模型MiniCPM-V 4.6训练完成。 官方介绍，MiniCPM-RobotManip目前可完成做三明治等长程复杂任务。性能测试方面，其与Qwen-VLA、π0.5等VLA模型性能相近；在考验VLA模型上下文记忆的RMBench上，MiniCPM-RobotManip得分53，远远超越主流π0.5的10分。 MiniCPM-RobotTrack定位为一款跟踪导航模型，基于MiniCPM4-0.5B训练完成。仅用0.9B参数规模，且未进行下游强化学习优化的情况下，该模型在三项任务的追踪率（TR）上分别达到89.8、73.4和80.4，均取得开源方案中最优结果。同时，MiniCPM-RobotTrack也是业内首个，提供真实本地纯无网部署的跟踪模型。 真机测试下，可实现在开放环境零样本指令跟随，抗各类人物穿梭干扰，同时还可在电梯、停车场等断网或弱网环境下流畅跟随。 该模型原生适配宇树Go2 Edu，通过对模型与系统进行协同优化，当前方案能够在机器狗原生本地算力条件下稳定达到5+FPS，端到端响应时延约180毫秒。 行业正在走向从语言智能到多模态智能，再到物理智能的AGI之路。在这其中，具身智能成为了重要的抓手，但为了实现通用具身智能，至少还需要迈过通用、效率和记忆三道门槛。 通用具身智能路线 在具身

2026年被誉为“国产超节点元年”。 今年的WAIC尤其明显，国产超节点不再是PPT，而是以真机、集群的形态集中展示。 ****Atlas 950 SuperPoD作为“镇馆之宝”真机亮相，现场展出1024张**卡；壁仞科技正式推出NPO光互连、分布式解耦架构、最大1024卡超节点方案；中科曙光首发scaleX十万卡超智融合集群系统；燧原科技展出“云燧”系列超节点及NPO光互连原型；沐曦股份首发“曦景”S系列超节点。 壁仞科技AI框架架构副总裁丁云帆告诉我们，在这背后有两条明显的趋势：一是随着模型参数不断扩大到数万亿，主流电互连超节点面临规模扩展的物理天花板，NPO（近封装光学）光互连路线越来越被厂商青睐；二是国产算力竞争维度，将逐渐从单颗芯片性能转向系统级方案。 壁仞科技很早就有前瞻性地押注了光互连路线，经历了以“光跃”系列为试验田，从“电互连”迭代至“NPO光互连”，最终实现从“电”到“光”、从“整机柜”到“分布式解耦”的架构跃迁。 近期，很多国内大厂出于未来市场竞争考量，陆续拿出了NPO光互连超节点方案，但总体上当前还处于技术攻关和样机开发阶段。 壁仞科技表示，预计2027年NPO光互连超节点开始商用落地。届时，NPO光互连超节点将进入小规模商业化验证阶段，光互连超节点的产业化将实现从0到1的跨越。 丁云帆预计，“到2028年，NPO光互连超节点可能实现规模化部署”。 华泰证券测算，2028年国产超节点市场空间有望达到3414亿元，2026年至2028年CAGR（复合年均增长率）为194%。 大模型撞上了“墙” 超大参数、超长文本、超大集群，是超节点诞生的根本驱动力。 在参数规模上，模型正在从千亿级迈向数万亿级。Kimi K3的参数量在2.8万亿，业内普遍推测Fable 5的参数在5T-10T之间。丁云帆预测，“明年国内很有可能出现5万亿参数模型”。 在文本长度上，A

上海世博展览馆，宇树机器人在展台中摆了一个擂台，自家机器人的零部件被打得七零八落；展台正后面的是魔法原子，一位工作人员在听到访客提到银河通用时，抬高了音量说“他们挺拉的”。 物理世界拳打脚踢，语言世界唾沫横飞，叠加38°C的高温，今年的WAIC与去年一样充满着故事，也有着许多不同。 比如，WAIC今年首次将展馆安排由往年的世博展览馆一个区域变成了今年三个不同的区域，很多往年在世博参展的企业，今年被分配到了西岸或张江，就会抱怨这样的安排很不方便，很多参会者近一半的时间都花在不同场地的接驳车上了。 最直观的反映来参展增量。尽管有少部分厂商如特斯拉没有参展，但参展厂商却从800+增加到了1100+，展馆规模增长接近50%，大部分增量来源于具身智能赛道。一大批刚成立不久的具身智能厂商，如星动纪元、灵初智能、松延动力等，首次参加WAIC，他们迫切地希望借助展会，为自己打造一套专属的“妆容”。 此外，相较于去年，今年不止有整机厂商，产业链上的灵巧手、谐波减速器、VLA具身大模型、仿真平台、轴承都有相关厂商参展。 去年的主题是大模型和Agent概念样机，而今年具身智能与终端的场馆前，络绎不绝。整机+零部件配套企业将展示重点放在了场景之中，如物流分拣、厂区物料搬运、特殊地形运动等等。 具身智能行业夺走了原本属于AI大模型的C位，但在实际的场景展示中，动作是否丝滑、持续完成任务是否可靠，人机交互是否流畅，都折射出各家的数据反馈与模型迭代能力。 千篇一律的本体，等待突破的量产 几位coplayer牵着四足机器狗绕场巡游，吸引了众人目光，如果不是看到机器人身上的LOGO，一时间很难让人分清楚各家厂商的产品。加之这些多为刚成立不久的创企，需要给自己打上烙印，才能在一众厂商中被人们记住。 银河通用Galbot G1与魔法原子Magicbot B1，打眼看上去都是上半身人形双臂，下半身轮式底盘。趋同的

游戏UGC 赛道的竞争逻辑，正在发生变化。 行业早期，UGC解决的是“让更多玩家参与创作”的问题，通过降低编辑器门槛，让用户能够制作地图、自定义玩法。但随着创作者规模扩大，行业长期存在的矛盾逐渐显现：轻量化工具易上手，却难以支撑复杂内容和长线运营；专业开发工具自由度更高，却又将大量普通创作者挡在门外。 长期以来，UGC始终在“易用性”和“专业性”之间寻找平衡，竞争也更多停留在内容数量和玩法创新层面。而如何让不同阶段的创作者在同一平台获得匹配自身能力的开发工具，成为UGC生态发展的关键问题。 近日，《蛋仔派对》第四届创作者大会推出“双子星”编辑器，给出了新的解决路径。依托帧同步与状态同步两套底层技术架构，《蛋仔派对》构建了业内首个同时覆盖两种同步模式的UGC创作体系：原点编辑器服务轻量化创作，世界编辑器进一步支持RPG、大型开放世界等长线内容开发。 这意味着，UGC正在从“制作一张地图”走向“构建一个持续运行的世界”。 “双子星”的意义并不只是一次编辑器升级，而是释放出一个行业信号：UGC竞争正在从内容供给竞争，进入开发能力竞争阶段。未来平台的核心壁垒，将从爆款内容数量转向技术底座、创作工具和创作者生态的综合能力。 从“剧场”到“乐园”：UGC的竞争规则变了 回看游戏UGC的发展路径，编辑器能力的迭代始终围绕一个核心命题：如何让玩家获得越来越接近专业水准的创作能力。 早期UGC解决的是“玩家能不能创造内容”的问题。以《魔兽争霸3》的地图编辑器为代表，游戏厂商开始向玩家开放单位、技能、地图等基础资源，让玩家能够基于游戏框架设计新的玩法。DOTA等经典内容，正是在这种开放生态中诞生。 这一阶段，UGC最大的价值在于释放玩家创造力。玩家不再只是体验游戏，而开始参与游戏内容生产。但与此同时，这类UGC也存在明显限制：由于服务器架构、同步逻辑等底层能力仍由厂商掌控，创作者更多是在既有规

喧嚣的国内AI赛道，阶跃星辰一直是相对低调的那一家。可随着智谱、MiniMax首批限售股解禁，月之暗面连拿融资，估值逼近300亿美元，这家自诩“静水深流”的公司，似乎也已按捺不住心中的浪涌。 7月13日，阶跃星辰一口气打出了三张牌：大模型原生AI终端品牌STEPX、智能体原生操作系统Step AOS，以及个人智能体阶跃Amoo。 作为STEPX的首款产品，搭载Step AOS、内置Amoo的全球首款大模型原生智能体手机STEPX Neo亦随之亮相。这一手，也算是直接抢了隔壁努比亚的风头。 而此次发布会，也意味着在B端商业化胡同里转了一整圈后的阶跃，亲手推开了另一扇门。门的另一端，是苹果、三星、华米OV厮杀了十几年，早已杀成红海的智能手机赛道。 明知山有虎，偏向虎山行，既是阶跃的另一重“阶跃”，亦是一家大模型创业公司在叙事承压之下，押上重量级筹码的关键一搏。 退可守B端基本盘，进可争夺下一代终端的定义权。这场赌注的两端，分量截然不同。 温和的颠覆 国内大模型公司里，亲自下场做自有品牌手机，阶跃是第一家。 为什么选择智能手机作为智能体终端，阶跃星辰董事长印奇给出了三个标准：高频交互、有屏幕，以及足够强的端侧算力。三个条件卡下来，智能手机是当下唯一的最优解。 将首款产品命名为Neo，也藏着几层心思——明面是“新生”，暗里是《黑客帝国》的主角尼奥，同时也是“One”的重新拼写。相对务实的选择，配上足够“性感”的命名，可以看出阶跃的姿态很明确，即从最成熟的终端切入，但目标远不止做又一款手机。 同属AI手机大框架下的产物，STEPX Neo与市面上绝大多数AI手机，走的不是同一条路。 市面上绝大多数AI手机的“智能”，本质上是AI相关功能的叠加，比如AI修图、AI通话摘要，这类功能模块大多嵌入现有手机OS，并不改变底层的交互逻辑。AI智能体手机，则试图用智能体重构手机的交互范式。 在阶

7月8日至9日，智谱与MiniMax迎来了港股上市后的首次限售股解禁。 与AI 1.0时代“解禁即暴跌、股价腰斩”的血雨腥风不同，此番解禁倒显得波澜不惊，市场反应相对平稳，甚至透出一丝暖意。 7月8日，智谱股价经历了过山车般的惊险。1563港元开盘低开近3%，几分钟内急速下探至1450港元，跌幅扩大至10%。就在市场以为要重演上个时代的老剧本时，买盘突然涌入，股价掉头向上，一度触及1689港元高点。 随着更多投资者确认基石股东锁仓意愿，国资背景长期资金没有离场迹象后，市场情绪进一步回暖。最终，智谱以1825港元报收，解禁当天涨幅定格在13.35%，总市值约8137亿港元。 受股东结构和解禁比例影响，MiniMax股价波动更大一些。7月8日，收盘涨幅接近12%；到7月9日，盘中股价一度跌超20%，创近半年新低。但总体上，没有引发大地震。 智谱与MiniMax的解禁早有预演，解禁当天两家已非最高估值巅峰。早在解禁日正式到来前，市场便已经用股价的连续下跌为这场流动性释放提前“彩排”。 当解禁真正来临时，市场发现该卖的人似乎早就卖了，该恐慌的情绪也早已被消化殆尽。 更重要的是，正在急速拉升的ARR曲线给市场注入了一针兴奋剂，智谱和MiniMax两家均在今年立下了10亿美金ARR的军令状。 为什么没有大跌？ 智谱与MiniMax暂时性的平稳着陆，至少要归功于市场情绪、解禁策略和商业化曲线三点。 市场情绪的底色完全不同。AI 1.0时代公司的解禁，恰逢全球AI投资热情退潮，整个赛道被贴上“泡沫破裂”的标签，市场用脚投票，恐慌情绪如同雪崩。 而2026年的当下，大模型已是全球共识性赛道，市场对AI未来发展持乐观态度。即便解禁前两家公司股价均已大幅回调，但恐慌更多停留在预期层面，而非情绪崩溃。市场对AI赛道的长期信心并未动摇，这为承接盘的入场提供了心理基础。 解禁策略的设计差异决定了抛压的