一篇名为《在Mac上配合Apple智能使用千问》的支持文档近日现身苹果官网Mac简体中文使用手册，其中明确提到Apple智能可配合阿里巴巴千问模型工作。

乌克兰无人机援助商Destinu收购瑞士AI航空公司。

为乌克兰提供武器的无人机初创公司Destinus计划以1.8亿瑞郎（约2.23亿美元）的现金和股票收购一家瑞士航空自动驾驶系统研发商Daedalean。双方在周二发布的联合声明中表示，此次收购将增强Destinus在打击型无人机和高超音速飞行器领域的人工智能能力，他们预计交易将在今年年底前完成。自欧洲多国承诺大幅增加军费以来，国防领域投资与并购热度持续攀升。

进入8月，美图公司AI生产力应用动作频频，多款产品完成升级和上线。8月7日，美图公司旗下多款AI生产力应用宣布接入Seedance 2.5，覆盖电商设计、口播视频、AI短剧、音乐视频、视觉创意等多元内容生产场景。 目前，已宣布接入Seedance 2.5的美图产品包括美图设计室、开拍、RoboNeo、MVLAND、Artflo。整体来看，产品均加强了AI视频能力的“可控性”“一致性”和“长叙事能力”。如开拍升级了营销视频的质量，从脚本构思到视频呈现的制作效率也得以提升；MVLAND进一步加强了MV 创作、创意画布与视频生成的专业创作能力；Artflo拓展了AI视频生成与视觉表达能力，从灵感构思到成品呈现的过程得以更高效转化。 行业观察人士表示，美图近期的系列动作展示了对生产力市场的拓展信心，美图希望借助自身对垂直场景的深刻理解，在专业内容生产和服务市场建立新的壁垒。

8月5日，主打“日更级AI短剧团队”的RoboNeo新版本正式上线，涵盖专业级3D导演台、项目资产库、全链路工作流、短剧趋势洞察、人像肤质提升、影视级画质、视频创作Skills全家桶、画线标注运镜八项能力，进一步提升AI短剧创作在内容理解、画面表现、流程协同和创作控制等方面的能力。 此前，在6月17日举办的2026美图影像节上，美图发布RoboNeo新版本规划，围绕AI短剧创作场景公布四大升级方向：让AI更懂短剧创作、让镜头表达更可控、让创作资产能沉淀复用、让内容生产形成完整闭环。 据RoboNeo团队介绍，目前，美图影像节上提出的升级方向均已完成，新版本不仅带来功能层面的升级，更围绕短剧创作的真实流程进行优化。 爱范儿了解到，在产品研发中，RoboNeo团队还邀请到了导演、编剧等一线内容创作者参与共创，将真实生产场景中的反馈与影视创作经验融入产品设计。 短剧创作涉及选题策划、剧本设计、人物塑造、分镜规划和后期制作等多个环节。RoboNeo围绕真实短剧生产流程，构建AI创作团队，通过短剧趋势洞察帮助创作者分析内容方向，并由导演、策划、编剧、美术等Agent协同完成创作。同时，RoboNeo上线专业级3D导演台，支持场景搭建、人物站位和镜头设计；通过全链路工作流打通剧本、分镜、生成、编辑和输出流程，提升短剧生产效率。 AI视频创作正在从“能生成”走向“精准表达”。RoboNeo通过画布化创作方式，让创作者直观调整剧本、角色和分镜。基于画线标注运镜能力，用户可控制镜头运动方向和人物轨迹；同时，视频创作Skills全家桶将色彩、构图、光影等影视经验转化为可调用能力，并结合人像肤质提升与影视级画质，增强人物细节和画面质感。 短剧规模化生产需要持续积累创作能力。RoboNeo推出项目资产库，统一管理角色、场景、道具、图片、视频、音频和剧本等资产。创作者可保存并调用已有素材，保持人物设定和视觉风格一致，并支持跨项目复用，让每一次创作都沉淀为下一次创作的基础。 短剧生产是持续迭代的过程。RoboNeo探索将内容反馈回流创作流程，根据用户反馈和内容表现优化对观众偏好的理解，为后续选题、剧情设计和内容优化提供参考，让每一次发布都成为下一次创作的基础。 行业分析人士对记者表示，随着AI视频生成能力不断发展，行业关注点正在从基础生成效果转向更高质量的内容表达。人物质感、画面细节、光影表现、镜头语言等专业创作环节，将成为衡量AI视频创作能力的重要因素。

8月5日，美图公司正式上线AI影像生产线平台MeituHub。该平台为企业提供从需求理解到成品交付的全链路影像生产解决方案，将美图全栈影像能力进行整合封装，企业无需复杂开发，通过自然语言即可搭建专属视觉工作流，并生成可复用的Web应用。 随着生成式AI快速普及，企业拥有越来越多AI工具，但能力往往彼此孤立，难以沉淀为稳定、可复用的生产流程。设计师常需在多款软件之间切换，手动串联各环节，规模化物料产出能力严重受限。MeituHub正是从这一痛点出发，其定位并非提供新的单点功能，而是帮助企业构建一套适配自身业务、可复用且能自动化运行的影像工作流。 记者体验发现，使用自然语言描述需求，MeituHub的AI Agent即可自动理解意图，规划所需影像能力，并在可视化画布中完成整套流程编排，一键生成可独立运行的Web应用。从需求输入到成果交付，开箱即用，同时支持手动拖拽调整流程逻辑。 针对电商上新、门店宣传、物料投放等高强度创作场景，面对“多规格、多尺寸、海量物料”的并行难题，用MeituHub的搭建的工作流，单次运行便可批量产出成百上千张成品。此外，MeituHub还内置专家沉淀的成熟生产线模板，供用户直接选用，全面压缩多工具切换和重复操作带来的各类成本。 MeituHub还提供了灵活多样的接入方式。除了生成独立Web应用，该平台还支持以API、CLI以及AI Agent等形态直接嵌入企业已有的业务系统，打通内部业务全链路，从架构上避免“套壳式”集成，实现AI能力与企业业务流程的深度融合。 对于有深度定制需求的企业，MeituHub也同步推出工作流定制服务，由专业设计师从0到1深度参与需求梳理与流程搭建，打造企业专属的影像生产线。目前，MeituHub已启动企业工作流共创计划，面向营销、电商、教育、游戏等行业开放申请，符合条件的企业可免费参与商业级工作流共创。 行业观察人士指出，随着生成式AI进入产业应用阶段，企业视觉生产标准化、自动化已成刚性需求。MeituHub将影像能力从分散的功能点整合为柔性生产线，推动视觉产能规模化的同时，也让企业视觉物料的供给链条得到升级甚至重构。

AI 应用创作正从专业开发走向普罗大众。8 月 3 日，灵光 App 宣布，其平台「闪应用」创作者已超过 400 万人，其中绝大多数为没有编程背景的普通用户，包括学生、教师、心理疗愈师、游戏发烧友、网文爱好者等群体。随着创作者规模不断扩大、应用类型日趋丰富，一个由普通用户驱动的 AI 原生应用生态正在加速形成。 平台数据显示，游戏化是当前最活跃的趋势。其中，「模拟器」成为今年上半年最热门类型，诞生近万个相关应用，覆盖升学、职场、偶像养成等主题。与此同时，AI 应用的核心价值也正从效率工具，延伸至情绪陪伴与生活决策场景。例如，「情感测试」「塔罗」「AI 解梦」「今天吃什么」「考研还是工作」等应用不断涌现，用以缓解日常选择压力，满足轻互动、情绪释放需求。值得注意的是，大量 AI 应用的创作初衷仅为「好玩」，趣味性正成为推动 AI 创作的重要动力。 作为灵光 App 的核心功能之一，闪应用支持用户通过文字、语音等方式直接生成可交互、可分享的 AI 应用。平台将复杂的模型能力转化为人人可用的创作工具，推动 AI 能力从专业开发工具，逐步演变为面向大众的内容与创作基础设施。随着创作者生态不断丰富，越来越多人开始将个人兴趣、专业知识和生活经验，直接转化为 AI 应用。例如，心理咨询师制作心理互动测试，教师将课堂内容改编成 AI 游戏，大学生创作的《爱豆模拟器》累计互动量已达到 1335 万。 近期，灵光 App 持续更新多项功能，包括上线「大家在玩」热榜、编辑精选、关注创作者等功能；并支持上传文档、表格、图片等生成或导入应用；同时接入 LingBot-World 2.0 相关能力，升级世界模型手机端体验。此外，平台还开放「一键部署」功能，支持通过 Codex、Claude Code、Cursor 等 AI 开发工具生成的应用直接发布到灵光平台。随着创作、分发和部署能力日趋完善，灵光 App 的 AI 应用生态正在进一步扩展。

全能AI工作台WorkBuddy鸿蒙PC版上架HUAWEI MatePad Edge应用市场，直接下载即可使用，与鸿蒙电脑上的体验一致。值得一提的是，这是目前市面上唯一支持平板接入WorkBuddy PC版的产品，搭载“人机双写”重磅功能——你写你的，AI写AI的，同屏协作互不干扰。一句话让AI帮你干活，现在开启全新体验。 温馨提示： 体验WorkBuddy鸿蒙PC版前，请将 HUAWEI MatePad Edge 升级至 HarmonyOS 6.1.0.135SP9 patch03及以上版本。 *升级路径：设置 > 搜索“软件更新” > 检查更新，即可搜索新版本，下载安装完成升级即可。 没有繁琐部署操作，小白也能立刻使用 打开应用市场搜索“WorkBuddy”鸿蒙PC版后安装，微信扫描登陆后即可使用，并支持云端工作和本机双模式运行。 手机派活，电脑干活，跨端联动才是真效率 在地铁上收到老板的消息“基于WorkBuddy分析一下AI行业的发展调研”。以前只能回复“收到！我到公司就处理”，现在掏出手机，在WorkBuddy发一条命令，它即可远程“遥控”挂机的HUAWEI MatePad Edge进行数据分析、资料检索或方案撰写。人还在路上，HUAWEI MatePad Edge已经把活干完了。“人在休息，电脑干活”——这不是概念，这是WorkBuddy+鸿蒙给你的真实体验。 专家·技能·连接器，零基础也能做专业事 内置140+领域专家，金融、法律、产品设计全覆盖，切换即用，自带行业思维，不用再解释背景，说需求他就秒懂。7w+技能一键安装，Excel自动化、PPT生成、会议纪要即装即用，缺啥装啥，输入斜杠快速唤起，还能从社区导入。基于MCP协议，打通飞书、腾讯文档、企业微信等外部服务，授权一次AI直接读写第三方数据，告别复制粘贴。 重磅上线「人机双写」，从“帮你写”到“和你一起写” 不论是在线腾讯文档，还是本地文件（Word、Excel、PPT）只要通过WorkBuddy打开，AI会直接在原文件里完成修改，你可以继续编辑、补充、批注，所有修改都会实时同步，修改完成后，内容会直接出现在文档里。真正做到想到什么，就改什么。不仅如此，WorkBuddy生成的腾讯文档，或者是已经上传到腾讯文档里的产物，你还可以邀请同事一起协作，你+别人+AI共同编辑同一份文档，AI不再是聊天框里的助手，而是真正参与协作的一员。

7 月 29 日，元戎启行首次公开旗下 Superfluid Lab（超流体实验室），并对外公布顶尖人才招聘计划。 该实验室以基座模型研发为核心，重点探索 VLA（视觉-语言-动作）模型，同步推进世界模型、多模态等方向研究，锚定物理世界 AI 基础能力，聚焦训练面向物理世界的通用基础模型。 据了解，这是国内首个面向物理世界基础能力研究的 AI Lab，该实验室于今年 5 月在元戎内部成立，目前已完成基础设施重构等前期工作，并顺利开展研究。 Superfluid Lab 的成立，是元戎启行在物理 AI 方向长期布局的延续与深化。早在 2025 年 3 月，元戎启行就首次公开展示物理 AI 进展，成为行业内首家明确以「物理 AI 公司」为自身定位的企业，比行业热潮提前将近一年。 此后，元戎持续投入 VLA 模型与基座模型，深化物理 AI 技术能力。公司 CEO 周光曾表示，元戎启行的长期愿景是成为物理世界的 AI 基础设施，「就像通信、电力一样，成为支撑现实世界运行的基础能力」。此次超流体实验室的成立，正是这一愿景从技术探索走向组织化建设的重要一步。 不只是一个实验室，更是一种全新的组织方式 Superfluid Lab 名称源于物理学中的「超流体（Superfluid）」概念——一种摩擦力接近于零的物质状态。 在元戎启行看来，「Superfluid」不仅是一种物理现象，更是一种组织理念：希望组织内部的信息流动没有阻力、协作没有内耗，让研究能够更接近科学本身的节奏。 因此，Superfluid Lab 并不是一个传统意义上的研发部门，而是在探索一种新的科研组织方式。实验室采用更加开放的研究环境，不过度强调职级与工作边界，每位研究人员都围绕同一个模型展开协作，并共同对最终模型能力负责。 同时，依托元戎启行量产辅助驾驶业务积累的海量同构数据、真实道路场景及算力资源，Superfluid Lab 持续推动基础研究与产业实践深度融合，让模型在真实世界中不断验证、迭代与成长。 面向长期能力建设，吸引全球顶尖人才加入 Superfluid Lab 以顶尖科研人才为核心，以长期基础能力研究为目标，连接模型、数据、算力与真实世界反馈，推动基础研究、工程验证和持续迭代形成闭环，探索面向未来智能时代的 AI 基础设施。 目前，实验室重点面向大模型算法、仿真算法、AI Infra 等方向招聘，希望吸引更多认同「让 AI 理解并作用于物理世界」这一长期目标的优秀研究者加入。 元戎启行表示，未来物理 AI 的竞争，短期看是模型能力和产品能力的竞争，长期则是基础能力的竞争。 Superfluid Lab 希望通过持续投入基座模型、VLA 模型、世界模型等基础研究，构建面向未来智能时代的核心能力底座，为智能汽车、机器人等更多智能载体提供可复用的基础能力。

世界卫生组织的研究早已给出结论：连续久坐超过一定时长，会显著增加颈椎、腰椎负荷，并与多种慢性健康风险相关联。但下午三点半，第三场会议刚开始，消息提醒不断弹出，方案还剩最后一版没有修改。对于很多办公室人来说，这样的工作节奏并不陌生。后颈开始发紧，肩膀越来越沉，下意识伸手揉一揉，却很难真正缓解。于是你只能继续坐着，把酸胀感暂时”调成静音”。久而久之，肩颈疲劳几乎成了现代办公的日常状态。 对大多数都市白领而言，这不是一个可以被”意志力”解决的问题——会议排到分钟级、代码要一次性写完一个模块、方案要在deadline前反复打磨，身体的诉求常常要为效率让路。 这正是人体工学办公设备近两年加速渗透的底层逻辑。从人体工学椅到升降桌，办公硬件正在完成一次从”功能满足”到”健康赋能”的范式升级——它们不再只是承载身体的工具，而开始具备主动干预、持续调节的能力。健康办公，正在从小众极客的偏好，变成品质办公的新标配。 相比需要固定空间的传统按摩椅，如今不少轻量化按摩设备更强调「随手可用」。 相比传统按摩椅，它们更强调碎片化使用——无论是回复邮件的间隙、结束一场长时间会议后，还是回到家休息、闲暇追剧时，都能随时帮助身体从紧绷状态中短暂抽离，而不必专门腾出时间放松。 在这场变化里，OSIM傲胜的uErgoh Air飞垫提供了一个更轻巧的解法——它没有重新设计一把椅子，而是重新设计了椅子和人之间那层交互界面：不必换椅子，只需要加一层薄薄的垫子。 uErgoh Air 整机重量约 2.35kg，机身厚度控制在约 4cm——大概相当于一台 MacBook Pro的重量，单手就能拎着换工位、换会议室、甚至带回家。也正因为这份”轻薄”，它能贴合市面上绝大多数椅型：工位椅、会议椅、餐椅都能直接用。 真正的技术含量，藏在轻薄机身之下。uErgoh Air 内置四个按摩滚珠，通过双向旋转实现揉捏与滚动的复合手法，按摩路径从颈部一路延展至腰部，全面覆盖背部核心肌群，层层揉开久坐堆积的肌肉紧绷感。这也是它区别于市面上大多数”薄款按摩垫”的核心壁垒：轻薄，但不牺牲按摩深度。 产品内置三套按摩程序，覆盖不同场景下的高频酸痛区域；同时支持定点按摩模式，可将按摩锁定在单一区域，针对久坐后最容易”顽固紧绷”的点位进行集中攻克。配合可自由开关的温感功能,用户可以按自己的身体状态,组合出个性化的放松方案。 uErgoh Air 内置 2500mAh 电池，摆脱电源线的物理牵制, 并支持 15 分钟自动定时——这个细节设计很懂办公场景的真实节奏：按摩不需要专门腾出一整段休息时间，它可以嵌在一次电话会议里：接起电话，顺手打开腰部按摩，15 分钟后自动停止，你甚至不用记得关掉，下一场会议照常开始。茶歇、方案打磨间隙、等一份文件生成的空档，都够它工作一轮。

2026 年 7 月 19 日，中国上海讯 – 国内领先的芯片IP设计与服务提供商安谋科技（中国）有限公司（以下简称“安谋科技Arm China”）近日宣布首次亮相WAIC，携手Arm生态，通过Edge AI、Physical AI、Cloud AI三大业务展区，系统呈现了计算平台、开发板、终端应用的完整AI落地图谱，诠释了无处不在的Arm技术如何驱动AI在千行百业规模化落地。The Future of AI is Built on Arm！ 同期举办的AI前瞻会上，安谋科技Arm China多位技术专家发表主题演讲，全方位展示了安谋科技Arm China面向AI时代的前瞻洞察与创新技术。紧跟AI发展趋势，安谋科技Arm China构建了“星辰300”AIoT原型平台、面向Agentic AI时代的“周易”X3-Pro NPU全场景高效计算底座，“玲珑”AI VPU端到端技术，并牵头发起“开源AIOS联盟”，全力为AI时代的创新筑牢技术根基。 【AI前瞻会亮点：CPU、NPU、VPU、AIOS齐发力，为AI万象构筑坚实的技术底座】 打造“星辰300”AIoT原型平台：从传统MCU拓展出AI算力 物联网生态根植于Arm架构。多年来，Arm紧跟市场需求与技术发展，已为嵌入式计算领域构建了丰富的IP解决方案，主要包括Arm® Cortex®-M CPU处理器系列，Arm Helium™矢量扩展技术，以及AI加速器Arm Ethos™ NPU系列。依托Arm成熟生态，安谋科技Arm China针对嵌入式AI场景构建了“星辰”CPU + Arm Helium矢量扩展+Arm Ethos NPU的AIoT原型平台。 安谋科技Arm China CPU产品总监朱晓鸣表示，首代平台选择STAR-MC2（即Cortex-M52）和Ethos-U55，代号“星辰300”，全面支持主流小模型，从传统MCU拓展出AI算力，为嵌入式设备加上AI引擎。 新一代“周易”NPU前瞻：统一的、分层的、场景化的计算架构，让AI智能体走向真实世界 当前，Agentic AI时代已经到来，AI模型尤其是中小模型能力不断提升、推理范式正在重构、推理负载高度分化、边端侧场景的AI推理需求也千差万别，这些变化对AI计算底座提出了全新要求。安谋科技Arm China构建了面向Agentic AI的全场景高效计算底座——“周易”X3-Pro。 安谋科技Arm China NPU产品线负责人兼首席架构师舒浩博士表示，“周易”X3-Pro NPU采用统一的、分层的、场景化的计算架构，设计哲学是“一次适配，多芯复用；面向场景，灵活配置”，在多行业多产品中可复用模型适配、调优、部署的工作和经验，并高效满足不同应用场景的差异化要求，将大幅提升研发效率，加快创新落地，让AI智能体真正走进每台边端侧设备。 “武当”面世！AI VPU技术让人类看清世界，让机器“看懂”视界 AI时代，AI本身正成为视频最大的消费者，视频处理需求向更高分辨率、更优画质、更低延时升级，需要强大的VPU实现海量视频的高效编解码。新一代“玲珑”VPU“武当”首度揭秘，该产品全面继承前一代CAE技术，在保持领先编码质量的同时，PPA较上一代提升超40%，编码器规格也更加全面。 安谋科技VPU研发总监黄鑫博士表示，“玲珑”VPU AI编码技术正持续演进，安谋科技Arm China打造AI端到端视频编码技术，基于全新AI VPU训练框架，实现“端到端全局优化”，从提升“主观视觉”跨越至“赋能AI万象”。“玲珑”VPU致力于成为AI视界引擎，让人类看清世界，让AI看懂视界。 牵头发起“开源AIOS联盟”，探索新一代AI产品基础设施 当前，以AI智能体和具身智能为代表的新一代AI技术持续突破，各类新型计算载体不断涌现，操作系统正从传统工具型向智能体形态加速演进。专为这些新型AI产品与具身智能原生打造的AIOS智能系统，将成为释放端侧AI潜力、加速AI普惠应用的关键支撑。安谋科技Arm China正式宣布发起“开源AIOS联盟”，目前已吸引超20家生态伙伴入驻，将合力探索新一代AI产品基础设施，共筑开源AIOS系统底座。 安谋科技Arm China市场及生态副总裁梁泉表示，安谋科技Arm China将充分依托Arm全球丰富的生态资源、云边端全栈技术优势和模型能力，为新一代AI产品创新演进提供坚实的底层技术支撑，推动AIOS在多元形态的新兴智能终端上规模化落地。 【三大业务展区精彩呈现：Edge AI、Physical AI、Cloud AI，Arm技术赋能AI全场景】 Arm技术正在让AI变得触手可及。安谋科技Arm China展台设置了Edge AI、Physical AI、Cloud AI三大业务展区，从智能穿戴、智能家居，到AI PC、智能手机、智能汽车、机器人、数据中心等，集中展示了Arm技术赋能千行百业的多元化AI应用。 Edge AI展区 Arm为Edge AI提供从IP、计算子系统到软件的全栈方案。例如，Arm Lumex计算子系统与Arm Kleidi™软件应用于智能手机，Arm终端计算子系统部署于AI PC，Cortex-M CPU + Helium + Ethos NPU适配嵌入式设备，Armv9技术适用于智能家居。 步入展区，观众可看到“芯片是如何形成的”，以及芯片IP终端应用展示，覆盖智能穿戴、消费电子、智能办公、智能家居、智慧医疗、智慧工业等各领域。“一沙一世界，一芯启千行”，清晰演绎了Arm技术对端侧AI的赋能。 现场重点展示了三大方案：基于Arm技术的Qwen-Audio家族的TTS模型、AI MCU产品矩阵，以及JishuShell端侧Agent一键部署工具。 Qwen-Audio家族的TTS模型：基于Arm SME2，Qwen-Audio家族的TTS模型可以在单个Arm CPU上实现高效运行，为Arm设备带来低延迟、高质量的AI语音体验。 AI MCU专区：集中展示了基于Arm Cortex-M CPU + Helium + Ethos NPU的方案矩阵，覆盖车载监测、交通监察、AI陪伴玩具、视觉跟踪、手势识别、工业预测性维护等多元应用。安谋科技Arm China“星辰300”AIoT原型平台亦在FPGA平台上演示了目标检测、语音识别、关键词识别、超分辨率等应用。 JishuShell联合展区：现场演示了端侧Agent一键部署工具适配的开发板展示及实操演示。JishuShell依托开发者生态快速切入Agentic AI领域，携手Arm生态芯片与方案厂商探索新一代端侧设备的AI应用与交互，未来将进一步融合AIOS能力。 Physical AI展区 Arm为Physical AI提供IP、计算子系统、互连技术、工具及集成软件等全栈支持。其中，Arm Zena™计算子系统和AE（Automotive Enhanced）技术同时适用于智能汽车与机器人领域。 Physical AI展区是现场人气最高的区域之一，集中呈现Arm技术在机器人、智能汽车两大领域的成果。 人形机器人、情感交互机器人、咖啡拉花机械臂、机器狗、机器熊猫等十余款展品组成“机器人天团”，集体亮相。Arm技术贯穿机器人的中央大脑、交互计算、电池管理、本地控制、传感器和执行器等各个环节，形成完整系统支撑。 多款智能汽车芯片与智能互联计算平台同步亮相。Arm技术覆盖动力域、底盘域、车身域、座舱域和智驾域五大域，助力汽车产业实现全域智能化升级。 Cloud AI展区 凭借领先的“每瓦性能”优势，Arm Neoverse®计算平台正成为云计算与AI基础设施的关键基石，为云计算、数据中心等场景提供兼顾性能、效率与安全的系统部署方案。目前，出货到头部超大规模云服务提供商的算力中，有近50%是基于Arm架构。 本次Cloud AI展区重点展示了基于Arm技术的DPU芯片、智能网卡、SuperNIC卡，以及2U、4U、6U多类型服务器机柜，覆盖从网络加速到整机部署的完整链路。 不止硬核科技，更有AI温度。展台还设置了丰富的互动体验：机械臂在咖啡吧现磨咖啡、演绎精准拉花；脑机接口“意念爆米花”趣味挑战，带来新奇交互体验。 这些趣味互动让AI从展台走向生活，让大众可以亲身感受AI的创新魅力。展望未来，安谋科技Arm China将在“AI Arm China”战略方向的指引下，以Edge AI、Physical AI、Cloud AI三大业务为主线，推进“All in AI”产品战略，构筑坚实的算力底座，携手生态伙伴赋能AI时代。

2026 年 7 月 18 日至 20 日，首届世界人工智能大会·学术会议（World AI Conference · Academic，简称 WAICA）在上海世博展览馆隆重举行。 这是在世界人工智能大会（WAIC）八届成功举办基础上，面向全球 AI 学术共同体发起的一项里程碑式倡议——打造真正开放公正、具有全球公信力的 AI 学术交流平台，让全球最优秀的 AI 研究成果在这里汇聚碰撞，为人类智能时代贡献中国智慧与中国力量。 第一部分 应时而立：构建全球 AI 学术新平台 一、时代呼唤：从产业繁荣迈向学术引领 自 2018 年创办以来，世界人工智能大会（WAIC）已连续成功举办八届，汇聚全球 8000 余位顶尖专家，数千家企业深度参与，合作网络覆盖数十个国家和地区，业已成为全球 AI 领域最具影响力的产业盛会之一。与此同时，中国人工智能事业实现了跨越式发展——论文发表量跃居全球首位，产业应用场景之广、之深引领世界，一批具有国际竞争力的 AI 企业和科研机构蓬勃生长。这些成就令每一位关注中国科技进步的人倍感自豪与振奋。 然而在全球 AI 学术顶层格局中，一个长期落差值得正视：国际顶级学术会议的评价体系、议程设置与话语权分配，与中国 AI 研究的实际体量和创新贡献之间尚存明显错配。建设与之匹配的、具有国际公信力的学术交流平台，不仅是学术界的期盼，更是时代赋予的责任。正如习近平总书记在两院院士大会和中国科协第十一次全国代表大会上所强调的——学术平台、学术交流、学术期刊的话语权建设，事关国家创新全局。上海建设国际科创中心，不仅需要产业落地的效率，更需要定义学术前沿的能力——这正是 WAICA 的根本出发点。 WAICA 的根基是 WAIC 八年深耕的产业生态与品牌势能。这是一片耕耘了八年的沃土，WAICA 正是这片沃土上长出的第一棵学术之树。其使命清晰而坚定：由中国发起、面向世界、对标国际顶会标准，让每一位研究者无论国籍与所属机构，都能获得公平对待和真诚倾听。 二、全球阵容：以顶级学术力量筑牢公信力 大会主席由享誉全球的计算机科学家、图灵奖得主、中国科学院院士姚期智先生担任——姚先生在高能计算理论、密码学与量子计算等领域的奠基性贡献，赋予 WAICA 无可争议的学术高度与国际号召力。程序委员会主席由中国工程院院士郑庆华先生与中国科学院院士鄂维南先生共同担纲，两位院士在各自领域均为公认的领军者，从源头上为审稿质量与学术水准提供了坚实保障。 启动会上，WAICA 联合主办方代表、中国工程院院士、中国计算机学会（CCF）理事长孙凝晖先生在致辞中深刻指出：「中国人工智能发展版图中始终缺一个角——我国主办的高水平国际会议。尽管中国 AI 基础研究已走到国际前列，学者论文发表量与美国并驾齐驱，但在国际学术主导权方面依然缺失。」他进一步强调，WAICA 的举办恰逢其时，具备三大独特优势：依托世界人工智能大会的产业生态，天然成为连接学术与产业的最佳纽带；中国 AI 拥有自身独特命题——用更小算力训练更大模型、解决国产芯片生态兼容问题、应对全球最丰富的应用场景——这些「真问题」需要被自己的学术平台承载和讨论；中国年轻一代科研人员已成长起来，他们不盲目追逐论文数量，而是追求解决真问题、做出大成果。孙凝晖理事长期待 WAICA「办得一年比一年好，形成更加良好的国际学术生态」。 因故未能亲临现场的图灵奖得主、中国科学院外籍院士 John Edward Hopcroft 先生通过视频送来殷切寄语。他回顾自己六十余年前踏入计算机科学领域时，无人能预见这一学科将走向何方，而今人工智能正处在相似的黎明时刻：「真正定义这个领域的奠基性工作尚未完成，它将由在座的你们——年轻人——来书写。我相信，你们的工作将推动这一领域向前迈进，让普通人的生活变得更美好。」这份跨越山海的热忱嘱托，令全场备受鼓舞，也为 WAICA 注入了厚重的历史使命感。 在学术阵容的支撑层面，WAICA 程序委员会副主席、复旦大学副校长姜育刚教授向与会者详细汇报了首届大会的组织架构与评审机制。他介绍，WAICA 由图灵奖得主姚期智院士担任大会主席，中国工程院院士郑庆华教授和中国科学院院士鄂维南教授共同担任程序委员会主席，并邀请凌文院士、黄殿中院士、陶大程院士等重量级学者作主旨报告。「这样的组织架构，把顶尖学者、专业学会、科研机构和世界人工智能大会的全球产业资源紧密连接起来，为会议学术质量和国际影响力提供了坚实支撑。」 在主旨报告环节，三位院士以各自视角进一步丰富了 WAICA 的学术内涵。中国工程院院士、山东省科协主席凌文先生以「AI 时代工业软件的范式革命」为题，展示了全自主可控工业设计基座「鸿丌 GBIK」的突破性进展，强调「中国 AI 一定要在实体经济特别是制造业发力，让 AI 非常落地，提升新质生产力」。中国工程院院士、中国信息安全评测中心专家委员会副主任黄殿中先生则以「从磁石到灯塔」为喻，深刻阐述了东方智慧对 AI 发展方向的意义：「总书记提出『以人为本、智能向善』，植根于五千年文化滋养，为狂奔的算力系上伦理的缰绳。」他提出「碳硅命运共同体」的前瞻性构想，引发全场深思。澳大利亚科学院院士、南洋理工大学杰出教授陶大程先生带来了具身智能世界模型「Kairos 3.1」的最新成果，展现了从词元预测到物理世界推演的范式跃迁。 启动会还设置了以「从词元预测到状态推演」为主题的圆桌研讨，湖南大学副校长李肯立教授、CCF 副理事长陈健先生、上海交通大学特聘教授马利庄先生、复旦大学特聘教授黄萱菁女士、思朗科技 AI 首席科学家任智祥先生五位专家围绕世界模型、AI for Science、具身智能等前沿方向展开深度对话。专家们一致认为，世界模型的规模化落地将率先在自动驾驶、具身服务、科学智能等领域产生颠覆性变革，而中国拥有全球最丰富的应用场景和完整的产业生态，完全有能力在这一轮范式跃迁中抢占先机。姚期智院士在总结中寄语青年学者：「未来两三年内，AI 在 AI for Science、安全治理等领域有大量原始创新机会，各学科科研标准将被全面抬升，每一位研究者都需思考如何借助 AI 工具产出更高质量的原创成果。」 在合作层面：中国计算机学会（CCF）担任联合主办方，推动会议尽早列入 CCF 推荐学术会议目录；Springer Nature 成为出版合作伙伴，所有录用论文由 Springer LNCS 正式出版，完整收录于 CPCI、Scopus、EI Compendex、Google Scholar、DBLP 五大国际权威检索数据库。产业界方面，腾讯、阿里、百度、商汤、小红书、曦智科技、MiniMax、并行科技等头部企业达成统一认定标准——WAICA 中稿论文的学生第一作者，校招与实习中等效于 CCF A 类会议成果。本届 WAICA 还将举办企业合作启动仪式，六家背书企业共同见证学术界与产业界的「双向奔赴」。 三、数据印证：首届征稿的国际化成色 首届 WAICA 有效投稿 282 篇，最终录用 57 篇，录用率约 20.21%，处于国际顶会常规严格区间，从首届起便守住了「不降门槛、不凑数量」的质量底线。投稿覆盖全球 12 个国家及中国港澳台地区，57 篇录用论文中包含 8 篇境外独立投稿。投稿单位涵盖普林斯顿、剑桥、帝国理工、南洋理工等国际名校，清华、北大、上海交大、复旦、浙大、港大、港科大、澳大等国内一流学府，以及多家国际领军企业研发部门——「全球顶尖高校+国内重点院校+产业研发力量」的三维投稿生态，正是 WAICA 致力构建的开放学术共同体雏形。 第二部分 创新图景：WAICA 2026 学术全景 57 篇录用论文分布在大语言模型与推理（23 篇）、AI for Science 与医疗工程（11 篇）、计算机视觉与多模态（11 篇）、AI 系统与基础设施（7 篇）、基准测评与社会影响（5 篇）五大方向，共同描绘出一幅令人振奋的 AI 学术新图景。 一、大语言模型与推理：从「会说话」到「会思考」 LLM 的竞赛正从「规模竞赛」深度转向「能力竞赛」——如何让模型真正具备复杂推理、灵活调用工具、在长周期任务中保持稳健，已成为最核心的科研命题。WAICA 2026 的 23 篇 LLM 论文，几乎覆盖了每一个关键侧面。 推理能力扩展方面，Jiasheng Ye（Shanghai Artificial Intelligence Laboratory）等人提出「任务扩展」思路：构建 1000 余个多样化任务环境的开源框架，验证了训练任务数量跨越两个数量级增长时推理性能持续稳定提升的关键结论，为通向「通用推理模型」提供了可复现的工程路径，其 32B 模型在 Bootcamp-Eval 上取得 SOTA 结果。 自主决策方面，Fei Lei（Sensetime Research）等人构建了集成 552 个可执行工具、动作空间超 147k tokens 的真实世界基准，揭示了大规模异构工具空间的巨大挑战，同时发现部分「智能体化」模型能从工具扩展中获益——通过寻找替代路径弥补单一策略不足，为下一代 LLM 智能体能力优化提供了直接指引。 长期交互与情境感知方面，Yutong Hu（New York University）等人从认知科学汲取灵感，设计创新的双层「认知-执行」解耦架构，在认知行为疗法领域深层干预阶段比基线平均提升约 31 个百分点，极端对抗条件下零失误维持边界——有力证明了显式解耦的认知结构是实现可控、安全情境化智能体的关键前提。Bowei He（Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence）等人利用沙盒环境的可快照与可恢复属性，将传统独立轨迹采样改造为共享前缀的「分支树」结构，理论证明无偏且方差更低，在 WebShop、ALFWorld 和 SWE-bench 上以更少算力实现 3.6 至 6.1 个百分点的成功率提升，梯度方差减半——这意味着以更低的计算代价获取更高的智能水平。 此外，Runzhe Zhang（Shanghai Jiao Tong University）等人将扩散模型采样轨迹「拉直」为直线流，仅需数步即媲美原 2000 步质量；Yijia Li（Wuhan Polytechnic University）等人提出步骤级稀疏干预，比 token 级特征更有效；Heming Fu（Stony Brook University）等人揭示「廉价」模型因失败重试导致实际成本反超更大模型，其通胀感知路由器在固定预算下将准确率从 91.0% 提至 94.7%，同时节省 18% 的 token 消耗。 这批论文共同释放出清晰信号：LLM 研究前沿已从「训练更大的模型」转向「让模型更可靠地思考、更智慧地协作」——这正是通向更高形态机器智能的必经之路。 二、AI for Science 与医疗健康：以智能叩问自然 11 篇论文覆盖从分子生成到流体力学、从临床诊断到细胞建模的广阔前沿。分子生成方面，Zhijian Zhou（Fudan University）等人以力场物理反馈直接引导 3D 分子生成过程，显著提升物理稳定性；Zhiyuan Zhou（Fudan University）等人利用催化反应机制重叠，设计正交子空间分解+约束 MMD 对齐的跨反应迁移学习框架，显著提升区域选择性排序与活性分类准确率。 流体力学方面，Haofeng Ying（Zhejiang University of Technology）等人提出「谱-隐式生成流形架构」，在隐空间显式建模能量传输与模态交互，在四个壁面湍流基准上全面匹配 DNS——AI 代理模型在湍流模拟这一硬核问题上迈出坚实一步。Hongyuan Liu（Westlake University）等人通过预测融合驱动自适应网格运动，将 rollout 误差降低 40.4%。 计算生物学领域，Chaohao Yuan（The Chinese University of Hong Kong）等人的突破尤为引人注目。研究者提出了掩码离散扩散模型，直接在全转录组约 18,000 个基因的离散 token 空间上建模细胞状态分布，能忠实复现跨组织、跨物种的转录组分布与细胞亚型比例，并预测未见供体-扰动组合的全转录组表达变化，在 Virtual Cell Challenge H1 基因扰动基准上取得领先成绩——为「虚拟细胞」的构建奠定了生成式基础。这一方向或将成为彻底改变药物筛选与生物发现研究范式的起点。Vivian Hui（The Hong Kong Polytechnic University）等人验证了「LLM+知识图谱检索」组合能够有效复制人类专家的定性分析能力，为大规模质性研究提供了可扩展、可复现且文化自适应的新方案。Daxing Fu（The Chinese University of Hong Kong）等人以物理信息驱动的三阶段流水线自动生成 72,000 张带精准标注的合成 X 射线图像，纯合成数据训练的模型成功跟踪真实人体中的机器人集群——有效跨越了「模拟-现实」鸿沟。 三、计算机视觉与多模态：感知能力的持续升维 在 11 篇视觉与多模态论文中，「感知能力从识别是什么向理解为什么跃迁」是一条贯穿始终的创新主线。Minghao Ye（Shanghai Jiao Tong University）等人的切入点独具匠心——当前视觉-语言-动作模型几乎全部在成功演示上训练，对失败诊断缺乏结构化监督。研究者构建包含 9,440 条错误操作轨迹和 78,623 个 QA 对的数据集，其模型在失败分析准确率上比 GPT-4o 高出 34.1 个百分点，集成到真实控制流水线后四项任务表现提升 29.1%——让机器学会从失败中反思与成长，是迈向通用机器人智能的关键一步。Kaiwen Jing（Beijing University of Posts and Telecommunications）等人将多模态大模型从静态遥感拓展至无人机视频理解，以创新时序感知与空间选择机制在自建 153 万像素级标注数据集上取得 SOTA。Qiming Li（Harbin Institute of Technology）等人以无训练、即插即用的「描述引导注意力转向」方法，在 5 个主流模型和 5 个基准上将对象幻觉平均降低 6.03%，几乎零推理成本增加。Bowen Wang（Shandong University of Science and Technology）等人以「频域-空间」双路融合+尺度选择性 Transformer，在运动模糊线段检测上 msAP 提升 15.8%。 尤其值得关注的是 Zishi Qi（Huazhong University of Science and Technology）等人：在仅 2B 参数量级上，通过「课程强化学习」实现了眼科多模态推理能力对 7B 甚至更大模型的超越。其从 10 万+临床案例中提炼 14,418 条高质量思维链推理轨迹，按临床诊断路径——从病灶定位到多图对比再到长篇推理——渐进式推进。消融实验显示，课程 RL 相比纯 SFT 带来+26.21 个百分点的惊人提升——它让我们看到，让先进 AI 医疗技术普惠更多人群的愿景，正在从愿景走向现实。 四、AI 系统与基础设施：夯实大规模智能的工程基石 8 篇系统类论文是 WAICA 2026 工程创新底蕴的集中体现，它们直面大模型落地最现实的「工程天花板」。Bohan Zhao（Tsinghua University）等人以精妙设计回应 LLM 训练中节点故障这一昂贵痛点——利用集群闲置网络容量近零开销保存训练状态，恢复时间降低高达 98%，GPU 利用率损失减少 68%，为万卡级大模型训练带来了前所未有的韧性保障。Shiqi Geng（Kuaishou Technology）等人在 5 万卡级生产集群中应对在线推理、离线训练、数据刷新三类任务的「潮汐式」混合调度，以「抢占+弹性扩缩容+步长感知调度」三机制协同将整体 GPU 利用率提升 11.6%——在算力即是生产力的时代，意义重大。Sirui Peng（Fudan University）等人从存储架构底层切入，提出 3D 网络化解耦架构，在 22 个 AI 代表性负载上实现平均 2.49 倍加速。Zhe Deng（Beijing University of Posts and Telecommunications）等人以时间复用共享引擎+状态感知调度，将切换延迟降低 49% 至 68%，为 AI 走向广泛终端设备铺平道路。 五、基准测评与社会影响：为进步确立可信坐标 5 篇基准测评与社会影响类论文，是 WAICA 2026 学术版图中不可或缺的反思维度——它们追问着一个深刻问题：我们如何正确地衡量 AI 的进步？衡量的标尺本身是否经得起审视？Yibo Yang（Sensetime）等人构建 600 余个横跨问答、数据可视化、文件生成三大维度的复杂数据分析任务，人类专家借助 AI 工具完成单题也需 1 至 2 小时，11 个 SOTA 模型最佳仅为 59.43% pass@1——真实世界数据分析对当前 AI 仍是需要攻坚的「硬骨头」。Jicheng Ma（Renmin University of China）等人从近 400 篇近期数学论文中提取可参数化内核，首版发布 782 道题，支持「失败诊断」而不仅是排名。评测揭示：前沿模型在定理匹配、结构约简、边界条件处理等环节暴露的短板，并非算术能力匮乏，而是数学结构选择能力的不足——这一洞见为 AI 数学推理能力的培养指明了更精准的方向。Jie Ying（Shanghai Artificial Intelligence Laboratory）等人作为首个面向多组学序列的推理基准，要求 LLM 提供可追溯证据链，评测发现专用模型「捷径学习」现象——答对题目却讲不清道理，对 AI for Science 方法论发出了有益警示。Shao Zhengxi（Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)）等人用 LLM 做「导师-学生-项目」三层语义匹配并引入多样性算法打破「学术回音室」，以 AI 技术优化人才匹配——让每一位有潜力的年轻人都能遇到最适合自己的科研方向，这正是科技向善的生动写照。 第三部分 机制创新：AI 原生的学术治理新范式 如果说 57 篇论文是 WAICA 的「学术产出」，那么贯穿其背后的评审机制、平台设计与人才生态，才是这场会议真正区别于传统学术会议的「底层操作系统」。WAICA 从创立之初便确立了一条不同寻常的道路——不是对既有顶会模式的简单复制，而是以「为 AI 而生」的理念，从投稿、评审、成果呈现到人才扶持，系统性地重构学术交流的每一个环节。 一、多媒体嵌入投稿：突破纸媒时代的格式桎梏 传统学术会议的投稿系统，本质上是「为纸媒时代设计」的——PDF 是研究成果的唯一承载形式。但对于多模态 AI、具身智能、AI for Science 等前沿方向，静态文档根本无法展示动态交互、三维模型、音频频谱、视频演示等决定性的关键信息。 WAICA 自主开发了全新的专属投稿评审系统：作者上传 PDF 后，系统自动解析为类 Markdown 格式，支持在原图片位置嵌入视频、音频、交互演示等多媒体内容。这意味着，具身智能研究者可以在论文中直接嵌入机器人执行任务的实况视频，多模态模型研究者可以直观展示模型的实时交互响应。突破格式的桎梏，让创新以最适合它的方式呈现——这是 WAICA 作为「为 AI 而生」的学术会议的第一个标志性创新。 二、AI 辅助评审：以技术之力守护学术质量 评审质量是学术会议的生命线。WAICA 在 AI 辅助评审上的探索，经历了从构想到实践的严谨迭代，最终走出了一条「有所为、有所不为」的务实路径。 考虑到接入公共大模型可能导致投稿论文的创意与数据泄露，未中稿论文的研究想法可能被扩散，严重损害作者权益，WAICA 以本地部署 AI 承担评审辅助工作来推进「AI 原生」评审计划。当前阶段，这一系统主要聚焦三大功能：格式合规性检查、数据可靠性初筛、基础逻辑一致性校验。在当前学术数据造假引发广泛关注、低质投稿日益泛滥的背景下，AI 初筛能够在人工评审前有效过滤明显不合规稿件，让评审专家将精力聚焦于最具价值的论文，从源头缩小评审质量方差。 这一「宁可功能做减法，不在作者权益保护上让步」的选择，体现了 WAICA 对学术伦理的敬畏与担当——AI 辅助评审的目标不是取代人的判断，而是为评审专家提供更干净的评审环境，让人的智慧聚焦于真正值得审视的学术创新。 三、多方协同评议：集体智慧评审经得起审视 如果说 AI 辅助评审是 WAICA 在「效率」维度上的突破，那么「全域透明协同评议」体系，则是其在「公正」维度上最具革新性的设计。传统双盲评审的核心局限在于「黑箱化」——评审意见不可见、不可辩、不可追溯，少数评审的个人偏好可能左右一篇论文的命运。WAICA 从两个维度对此进行了系统性创新。 其一，全 PC（程序委员会）开放点评机制。在传统同行评审结束后的 Rebuttal（作者回应）阶段，WAICA 向全体程序委员会（PC）委员开放所有论文，任意 PC 成员均可对非自身评审的论文发表独立点评。这一设计有效弥补了 2 至 3 位评审可能存在的视角偏差——一篇论文的命运，不再局限于少数评审的个人判断，而是接受整个 PC 群体的共同审视与集体智慧的检验。 其二，全 PC 评审模式。首届 WAICA 因投稿量可控，全部评审工作由程序委员会委员亲自完成，这区别于部分头部会议因投稿量过大而普遍采用的「投稿人义务审稿」模式（大量博士生等初级研究者参与评审，评审质量方差较大）。首届「重质不重量」的坚定选择，为 WAICA 的学术公信力奠定了第一块坚实基石。 四、Workshop 体系：打造 AI 前沿的「学术孵化器」 本届 WAICA 共设置了 5 场 Workshop 专题研讨会，分别聚焦数学与 AI、天机智能卫星计算、多模态智能体、量子计算、具身智能的空间交互五大前沿方向。这些 Workshop 由高校教授自主申请并组织，采用「专家主旨报告+Panel 专题讨论+录用论文汇报」的通用形式，场地分布在上海徐汇西岸会展中心、世博展览馆与世博会议中心三地。 Workshop 体系的战略价值远不止于丰富会议议程。在国际顶会生态中，成熟的 Workshop 往往会逐渐孵化成为独立的细分领域学术会议——WAICA 将这一机制内化为自身核心架构，意味着它不仅是论文发表的「终点站」，更是新兴学术方向的「孵化器」。这正是 WAICA 区别于传统学术会议的关键差异化定位：它致力于为那些尚处萌芽阶段、非主流但极具前瞻性的研究方向，提供一个被看见、被讨论、被认可的学术舞台，打破学术圈的头部效应与同质化内卷，挖掘可能被主流顶会忽视的优质创新与青年人才。 五、开源可验证与学术范式革新：面向未来的长远布局 WAICA 的目光远不止于首届会议。本届已鼓励作者随论文附交代码，并与阿里云等伙伴推进合作。下一届计划联动 Hugging Face 等国际开源平台，推动作者上传示例数据与可运行代码，让学术成果从「可阅读」迈向「可复现」。更长远的规划是搭建统一的算法验证平台——直接运行论文中的算法并自动复现实验结果，从根源上提升学术研究的可复现性。 更具前瞻性的是，WAICA 正在探索「短论文+可运行代码」的学术成果呈现新范式。当前的学术发表文化中，存在一种过度强调「长论文=高贡献」的惯性，但真正的学术突破，往往孕育于一个简洁而深刻的原创思想，而非篇幅的堆砌。WAICA 希望通过「短论文+可验证代码」的新范式，引导学术共同体回归对创新本质的关注，弱化论文篇幅权重，打造真正面向 AI 时代的学术发表新生态——这不仅是 WAICA 对学术范式变革的真诚探索，更是对全球学术共同体的一份前瞻性贡献。 六、人才扶持：构建从「被发现」到「被成就」的完整通路 再好的平台，最终要靠人来支撑，靠人来传承。WAICA 在青年人才培育上的投入力度与系统性设计，在中国学术会议中树立了令人振奋的标杆。 在基础保障层面：所有第一作者为在读学生的学术报告者，均可申请 Student Travel Grant（学生差旅资助），确保经济条件不成为参与高水平学术交流的门槛。目前计划未来最佳论文将直接晋级 WAIC 最高荣誉 SAIL 奖的终评；录用论文的学生第一作者校招与实习中享受 CCF A 类等效企业认定；联动上海市科学智能「百团百项」专项工程，为优秀论文作者开辟省部级科研项目申请通道。 在长期荣誉体系方面，WAICA 已启动更具深远意义的长线奖项规划：计划设置最具潜力新人奖（偏应用方向）、开源贡献奖、应用实践奖等系列奖项。这些奖项有意延后至下一年度颁发——用一整年时间窗口，充分检验获奖成果的实际落地价值与持续影响力。这种「以时间换质量」的评奖哲学，体现了 WAICA 不慕虚名、惟实惟真的学术品格。 此外，本届 WAICA 还将举办企业合作启动仪式，六家深度背书 WAICA 的头部科技企业共同见证并开启学术界与产业界的战略协作。腾讯为最佳论文奖提供现金奖励支持，以真金白银赋能学术创新。这种「学术界办会、产业界赋能、平台搭桥引路」的多方协同模式，正在构建一条从「学术产出」到「人才成长」、再到「产业价值实现」的完整闭环。我们相信，今天在 WAICA 舞台上初绽光芒的青年才俊，将成为明天引领全球 AI 创新浪潮的中坚力量。 第四部分 上海：从「AI 应用场」迈向「学术策源地」 一、城市战略的深度共鸣 WAICA 落户上海并非偶然。上海建设具有全球影响力的国际科技创新中心，核心标志之一就是是否具备定义学术前沿、引领创新方向的能力。过去十年，上海在 AI 产业领域形成了强劲的全球影响力：张江人工智能岛集聚数百家 AI 创新企业，华为 384 超节点真机等尖端设备性能领跑世界，从算法研发到产业应用的完整创新生态已然成形。WAICA 为上海 AI 事业版图补上了学术引领的关键一块——它不仅是 WAIC 的「学术延伸」，更是上海从「AI 应用高地」向「学术创新策源地」跨越的标志性一步。正如上海市领导在 WAIC 2025「AI 与数学」论坛上所强调的——「以数学的基础创新驱动 AI 技术迭代，赋能产业升级，面向全球征集综合性解决方案，加快构建一流创新生态」——WAICA 的举办，正是这一城市战略在学术维度的生动实践与坚实落地。 二、基础研究与 AI 的协同共振 2025 年 WAIC 期间，Hitchin–Ngo 实验室（聚焦代数几何与数学物理）与 Fefferman 实验室（深耕流体力学与纳维-斯托克斯方程）在沪正式揭牌，标志着国际顶尖数学研究力量在上海落地生根。展望未来，WAICA 的 AI 前沿研究与这些国际数学实验室之间，将形成一种天然的「互为供给」关系——AI 为数学研究提供全新的推理工具与发现范式，数学为 AI 提供坚实的理论基础与公理支撑。本届 WAICA 专设的数学相关方向 Workshop，正是这一「AI+数学」协同共振的前沿阵地。产、学、研三端在上海深度交汇融合，正在催生一种别处难以复制的创新「化学反应」——这正是上海在世界 AI 版图中不可替代的独特优势所在。 三、面向世界的庄严承诺 「让最好的论文，写在中国的大地上，写在上海这片创新的热土上。」无论国际学术环境如何变幻，上海始终为全球 AI 研究者提供开放、公正、可信赖的交流平台。不筑墙，而搭台；不设限，而开路——这是中国 AI 事业对世界的真诚贡献，也是上海在智能时代的庄严一诺。WAICA 坚持学术本位，尊重学术独立性与自由精神，不以政府属性喧宾夺主，而是以自身的差异化创新与实践，向全球学术共同体展示一个真正以学术为中心的平台应有的姿态。 结语：不止于三天，不止于此 WAICA 2026 的会期——7 月 18 日至 20 日。启动会上，邀请了重磅嘉宾致辞并宣布开幕，CCF 理事长阐述学术合作愿景，约翰·霍普克罗夫特、姚期智等五位国际学术泰斗将以视频寄语方式向全球青年学者发出科研号召。六场主赛道报告从 57 篇录用论文中「优中选优」，由 5 至 7 位领域专家现场打分评选最佳论文奖与最佳学生论文奖。五场 Workshop 分布于上海多个地标性会场，青年精英会以「思想者同行、创变者共创、产投研共生」为理念汇聚青年科研力量与产业先锋。颁奖晚宴上，腾讯提供的现金奖励为学术荣耀加冕，六家背书企业的合作启动仪式为产学研协同揭开新篇章。 但 WAICA 的价值远非三天议程所能丈量。从近期看，它是 57 篇高质量前沿论文的展示舞台、一系列学术与产业交融的思想盛宴、千余名全球研究者的线下智慧汇聚。从中期看，它是中国 AI 学术自主平台建设从 0 到 1 的关键突破——CCF 联合主办、Springer Nature 合作出版、五大权威数据库完整收录、头部企业 CCF A 类等效认定——这些是迈向国际顶会目标必须夯实的基石。从长远看，WAICA 的愿景令人心潮澎湃：成为全球 AI 学术生态中一个崭新的、不可替代的坐标——一个真正面向全球、开放公正的学术交流平台，一个包容前瞻性方向的「学术孵化器」，一个从评审到呈现都面向 AI 时代的范式先行者，一个打通「研—学—产」全链路、让学术成果真正转化为社会价值的创新引擎。 当国际科研合作面临挑战，WAICA 选择以建设性行动回应时代——让每一位心怀热忱的研究者，无论来自何方，无论来自何种层级的院校，都能在这里被公平对待、被认真倾听。这是中国人工智能事业在全球舞台上的郑重亮相——以开放回应封闭，以合作超越分歧，以创新开创未来。

7 月 19 日，大晓机器人在 2026 世界人工智能大会现场，正式发布原生行动一体化开悟世界模型 3.1 （ Kairos 3.1 ），并面向各行业开源。 作为融合生成智能、物理智能与认知智能的行动一体化世界模型， Kairos 3.1 以原生统一架构打通理解、生成、预测技术壁垒，构建起 “理解 – 推演 – 执行 – 反思” 全链路自进化智能闭环，标志着具身世界模型正式从单一能力突破迈向产业落地的完整闭环阶段，开启物理 AI 的 “开悟时刻”。 当前全球具身智能产业加速演进，世界模型沿表征式、生成式、交互式等技术路线持续迭代，却始终面临 “能力强、落地难” 的共性困境。发布会上，大晓机器人首次提出具身世界模型的第一性原理——世界模型的核心价值，在于从冗余的多模态输入中提炼高密度关键信息，锚定控制充分状态，在不确定的真实环境中最小化机器人智能体的行动代价。其底层逻辑可概括为：机器人掌握的关键信息越丰富，对控制充分状态的判断就越精准，最终执行任务时的行动代价就越低。 基于这一核心底层逻辑， Kairos 3.1 打造原生统一架构，依托混合 Transformer 与共享混合注意力机制，将视觉观测、语言指令、力触状态、策略轨迹等多源具身数据压缩进统一隐空间，从底层实现世界理解、物理生成、动作预测三大能力的深度融合。同时搭载自主反思闭环机制，可在执行失败时自主定位问题、迭代优化动作策略，让机器人大脑在真实作业中持续自我进化。 从底层理论创新到架构技术突破，从核心能力升级到落地性能跃迁， Kairos 3.1 的发布不仅是具身世界模型的技术里程碑，更为具身智能走向家庭、工业等真实规模化场景提供了可落地的完整技术路径。 原生统一架构驱动范式跃迁，理解 – 生成 – 预测一体化世界模型 Kairos 3.1 的核心技术突破，在于以原生统一架构将世界理解、物理生成、动作预测三大核心能力深度融合于同一技术底座，构建出可自进化的智能闭环系统，推动具身世界模型正式迈入行动一体化的全新阶段。 从底层架构设计来看， Kairos 3.1 打造了 “理解 – 生成 – 预测” 共享隐空间，依托混合 Transformer 架构与共享混合注意力机制，将视觉观测、语言指令、力触状态、策略轨迹等多维具身数据统一编码，压缩进同一隐空间形成高密度表征向量。 该设计从底层打通了理解、生成、预测的技术壁垒。三类能力并非独立模块的简单拼接，而是共享同一套特征表征与注意力机制，通过前馈神经网络、层归一化与条件交叉注意力的协同调度，实现信息的无损流转与高效联动，为全链路智能闭环提供了原生架构支撑。 在世界理解维度， ACE-BRAIN-0.5 作为 Kairos 3.1 的空间理解核心底座，为整套系统筑牢了感知与认知根基。该底座具备三层核心理解能力。空间层面，可精准识别物体部件位置、机械臂与环境的相对位姿，深度解析复杂空间关系；任务层面，依托时空记忆与思维链能力，可将长程任务拆解为环环相扣的操作步骤，自主生成时序合理的全局执行方案；状态层面，具备任务状态追溯与自我评估能力，可全程追踪执行进度、实时核验每一步操作结果，精准定位失败节点并触发动态纠错。 截至目前， ACE-BRAIN-0.5 已累计斩获十二项全球基准测试 SOTA ，从空间理解、导航决策到机器人操作、自我评估，单一模型实现全维度能力跻身全球第一梯队。 在物理生成维度， Kairos 3.1 构建了高保真、可交互的数字平行世界，为机器人的 “脑海推演” 提供了真实可信的仿真底座。其打造的 Kairos-HomeWorld 和 Physx-omni 在全球首次实现全屋生成与个体物体全交互，内置 30 万套精细标注的中国真实住宅平面图、 5000 个全要素齐备的全屋仿真场景，以及 8700 个覆盖几何、绝对尺度、材料力学、功能属性等六大维度物理属性的高质量 3D 资产，完整还原中国家庭居住特征。这套生成能力以物理真实性为核心，所有物体均遵循真实物理规则，机器人可与家居物品开展自由交互，真正筑牢了物理 AI 的数据与仿真根基。 在动作预测维度， Kairos 3.1 实现了从“推演结果”到“最优行动”的精准输出，直接支撑真机的可靠执行。基于统一隐空间的生成与理解能力，模型可在平行空间内同步开展多策略演算。面对 “打开冰箱” 等具体指令，模型从同一初始状态出发，同步生成多条候选动作轨迹，预演不同方案的执行结果与行动代价，最终筛选出成功率最高、执行成本最低的最优策略输出。 该预测能力可支持高自由度的全人形控制，既能完成桌面收纳等长程复杂任务，也能针对精细操作启动深度思考模式，甚至支撑全身协同的复杂作业，实现从认知决策到本体控制的端到端打通。 开悟世界模型同时在全球针对世界模型视频生成和状态预测的权威具身智能评测中均实现第一，超越 Cosmos3 、 PI 、 MotuBrain 、 being-H0.7 、 Abot 、 Fast-WAM 、 Wan2.2 等全球主流世界模型 ，并向全行业开源。 端侧推理与自主反思，解锁具身世界模型落地进阶能力 端侧可部署的实时推理能力与自主反思的自进化能力是具身世界模型走向真实场景落地的关键进阶。 Kairos 3.1 在保持世界模型高智能上限的前提下，突破了高延迟、难落地的行业瓶颈，同时构建起“执行 – 评估 – 反思 – 优化”的完整智能闭环，让机器人真正实现“在脑海中演化，在现实中执行”。 长期以来，世界模型普遍存在参数量大、推理链路长、延迟高的痛点， Kairos 3.1 依托自研的具身世界模型高性能计算引擎 KairosRT ，从软硬件协同层面实现五大技术创新。通过高性能模型结构与融合计算优化计算链路，采用模型混合精度量化压缩算力开销，结合算子最优切分尺度搜索提升硬件利用效率，辅以多流并行异构调度与异步动作运行机制，最终实现了世界模型的端侧实时推理。 在 NVIDIA Jetson Thor 平台、 BF16 精度的标准测试条件下， Kairos 3.1 8B 模型的平均推理延迟仅为 125 毫秒，推理速度达到经典 VLA 模型水平，较参数量更小的 Pi0.5 3.3B 模型更具优势；相较于同类型世界模型 Cosmos 3 Nano 6486 毫秒的延迟， Kairos 3.1 推理效率提升达 52 倍。 这一成果在保留世界模型更强认知、推演与规划能力的同时，达成了端侧部署的实时性要求，为真机离线运行、低时延控制提供了核心支撑，也让高自由度全人形控制、精细操作等复杂场景的实时响应成为可能。 自主反思的自进化能力是 Kairos 3.1 的另一项核心进阶。真实作业场景充满不可预知的变量，单次推理与预设策略难以覆盖所有突发状况，机器人能否自主感知失败、定位问题并修正策略，直接决定了任务的完成率与环境适应性。基于一体化的理解、生成、预测架构， Kairos 3.1 构建起完整的状态反思机制。 机器人执行任务过程中，任务评估器会全程核验执行状态，一旦出现操作失败，系统会精准定位问题节点，触发反思机制并调用平行空间推演能力，重新生成多组候选动作轨迹，筛选最优方案后再次执行。 以开冰箱取水任务为例，机器人初始采用三指操作策略执行失败后，系统自主反思判定为发力不足，随即在平行空间生成多组操作轨迹进行模拟推演，最终切换为四指操作方案成功完成开门动作。整个过程无需人工干预，机器人自主完成全链路闭环迭代。 端侧实时推理让自主反思闭环得以在真机上高效运转，自主反思则让端侧模型具备了持续进化的能力，二者相辅相成，共同推动 Kairos 3.1 从 “演示型模型” 向 “可落地的具身大脑” 跨越。 毕马威中国在最新发布的具身智能行业报告中指出，全球具身世界模型正沿内禀推演深度持续进阶，从普通生成向自我进化逐级演进，原生一体化架构已成为行业最前沿的技术演进方向。大晓机器人开悟世界模型 Kairos 凭借原生统一的理解 – 生成 – 预测一体化设计，跻身全球世界模型第一梯队。 基于理解、生成、预测三大能力的原生一体化融合， Kairos 3.1 所形成的 “理解拆解 – 平行推演 – 动作输出 – 真机执行 – 评估反思 – 迭代进化” 的完整自进化闭环，让机器人大脑在真实作业中持续迭代、越用越强，为具身智能走向规模化落地提供了可复制的核心架构范式。

7 月 19 日，WAIC 2026 期间，由商汤大装置事业群主办，上海人工智能实验室、上海市算力网络协会、中国联通上海市分公司、沐曦股份、硅基流动、趋境科技联合支持的「算创·无限——Agentic 时代 AI 基础设施创新发展论坛」在上海成功举办。 上海市数据局副局长高天，徐汇区人民政府副区长魏兰，中国工程院院士郑纬民，中国信息通信研究院云计算与数字化研究所副所长（主持工作）栗蔚以及产学研代表齐聚现场，共探 Agentic 时代 AI 基础设施的演进路径与规模化落地之道。 论坛上，商汤大装置与国信数算签署全国一体化算力网试验场战略合作，与多家能源企业启动「算电协同战略合作」，并联合众多创新平台发起「AI 科创加速计划」，凝聚多方合力推动 AI 基础设施生态协同发展。 上海市数据局副局长高天在致辞中指出，上海作为国家数字经济创新发展试验区，肩负着为国家试制度、探新路的战略使命。今年市数据局正统筹推进数字上海 「十五五」 规划编制，体系化推进算力基础设施建设，协同构建长三角一体化算力网。她表示，未来将继续与各界加强务实合作，共建城市级政务 AI 基础设施体系，推动 AI 与千行百业深度融合，为上海人工智能高地建设贡献力量。 商汤科技董事长兼 CEO 徐立以「商鞅方升」统一度量衡为引，提出 AI 时代同样需要标准化的 Token 供给体系，这也是商汤大装置深耕 AI 基础设施的初衷，九年来持续推动国产算力规模化商用，积极探索下一代算力基础设施体系。正如「凡构屋之制，皆以材为祖」，徐立认为「材」是模块、是标准、是基础，商汤大装置就是 AI 时代的「材」，愿与广大伙伴一道，持续开放技术，共建更高效、可持续的 AI 基础设施生态。 院士专家共话 Agentic 时代，Token 经济重塑 AI 基础设施价值逻辑 Agentic 时代驱动 Token 经济全面爆发，AI 基础设施的价值标尺与服务模式也将迎来范式重构。本次论坛特邀学界与行业权威专家，围绕技术演进趋势与产业发展路径提供顶层研判。 作为我国分布式系统与高性能计算领域的权威学者，中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教授郑纬民在演讲中指出，驱动智能体的 Token 正在成为新的「石油」，单智能体的 Token 消耗可达传统对话应用的百倍至千倍级，推动需求指数级增长。郑纬民强调，Token 与 Token 并不等值，如火如荼的算力基建也不等同于高效 Token 产能。Token 的实际价值由首字延迟、生成速度、并发承载能力、服务稳定性四大指标共同决定，不同场景适配不同等级的服务标准，高等级、高品质的 Token 才具备更高的商业价值。基于 PD 分离的异构协同技术路径既能释放国产算力的潜能，又能保障最终 Token 的服务品质。 深耕云计算与数字基础设施研究多年，中国信息通信研究院云计算与数字化研究所副所长（主持工作）栗蔚提出，随着智能体服务推动算力需求指数级增长，以云计算资源为基础底座、大模型能力为核心驱动、智能体服务为基本单元，具备理解用户意图并自主完成复杂任务能力的新一代云计算服务体系 Agentic Cloud，正在成为未来主要云服务模式。Agentic Cloud 带来的不仅是技术升级，更是云服务价值体系从「降本」走向「增值」的系统性重构，交付的不再只是低成本资源，而是智能和能力的新模态服务。未来需从建能力、立标准、抓场景、促生态四个方向协同发力，加速规模化应用。 强底座：全栈布局，让 AI 从 「能用」 走向 「好用、可落地、可持续运营」 随着 Agentic 时代 AI 应用模式从单一的对话交互，向复杂的智能体任务进化，Token 消耗的爆炸式增长对 AI 基础设施提出了更高要求，也给国产算力发展创造了全新机遇。面向这一全新命题，商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆分享了商汤大装置的能力与布局。杨帆表示：「未来 5 年，国产化替代绝不仅仅是 GPU 的替代，而是背后整个 AI 上游硬件生态体系的重构，为行业带来了全新的发展空间。」 作为「最懂大模型的 AI 基础设施」，商汤大装置围绕 「算力+平台+服务」 全栈能力，构建面向 Agentic AI 时代的基础设施体系。在算力层，商汤科技大装置事业群 CTO 宣善明介绍，聚焦国产算力「从落地可用」到「规模化商用」的目标，商汤大装置实现多项关键技术突破。依托异构混合推理，商汤大装置实现主流国产芯片 MFU（Model FLOPs Utilization）提升 85%~152%，整体推理性价比达到 NVIDIA H 系列的 1.25 倍。目前，商汤大装置日均 Token 服务量已达 2.42 万亿，预计 2026 年全年服务规模实现 25 倍增长。 在能效方面，商汤大装置推动智算中心从传统 IDC 的 PUE 能效管理，升级为以 TPW（Tokens Per Watt）为核心的全链路价值管理。商汤科技大装置事业群智算中心总经理林海表示，TPW 将电力消耗与 Token 产出直接挂钩，串联起电网电厂、IDC 机柜服务、算力云服务到模型服务全链条，是更贴合 AI 生产本质的效率标尺。商汤大装置通过端到端全链路优化，已实现单位电力成本 Token 产出提升 80%，实现系统级算效优化。 在产业服务层面，商汤大装置以「区域智能化基建+产业 FDE 模式」双轮驱动，赋能央国企与地方产业加速智能化转型。商汤科技大装置事业群 CGO 杨松表示，当前企业 AI 采用率和价值转化率之间存在巨大剪刀差，核心原因不是模型能力无法满足，而是系统性方法论的缺失。FDE 模式正是填补这道鸿沟的关键，通过专家团队深入产业一线，与客户共建场景、共创模型、共担指标，从传统的「一次性项目交付」升级为「全程陪伴」，跑通完整的产业智能化路径。 具体实施过程中，FDE 模式可帮助企业构建从需求分析、模型验证到工程交付的系统化 AI 落地能力，将复杂的大模型项目沉淀为可复制、可规模化的方法论，实现「1 天明确业务价值、2 天完成 Demo 验证、30 天实现稳定版本上线」的 AI「123」交付法则，让 AI 从 「能用」 真正走向 「好用、可落地、可持续运营」。 目前，该模式已在多个标杆场景落地验证：在量子城市项目中，团队深度参与上海量子城市空间智能建设，与上海市规划资源局联合研发全国首个规划资源领域基础大模型「云宇星空大模型（专业版）」，落地 40 余个高价值场景、沉淀 150 余个智能体成果，形成可复制、可推广的产业智能化落地样板；在先进制造领域，已服务 5 家上海大型国企，落地数十个产业场景，并斩获「CICC 2026 国资场景开放与行业应用挑战赛」四项大奖，充分验证了 FDE 模式加速 AI 产业落地的行业价值。 多项重磅战略合作落地，拓展 Agentic 基础设施能力边界 基于「算力+平台+服务」AI 基础设施全栈能力，商汤大装置持续拓展产业生态边界，论坛集中落地多项重磅战略合作。 继 7 月 18 日正式发布国产 AI 基础设施生态共建「银河计划」后，本次论坛上，徐汇区人民政府副区长魏兰与商汤大装置杨帆共同启动「徐汇区西岸银河计划」，依托徐汇区全国领先的人工智能产业生态资源优势，加速万卡级国产智算集群等在区域落地，将银河计划的生态蓝图转化为区域发展的实际动能。 同时，商汤大装置与国信数算达成战略合作，双方将围绕全国一体化算力网试验场建设、算力资源协同、算力调度平台，以及国产 AI 芯片生态建设等方向展开全面合作，共同推动全国一体化算力网工程落地。作为合作的重要载体，双方将依托商汤临港 AIDC，共同建设全国一体化算力网试验场长三角核心节点，加快推动全国一体化算力网从技术验证走向规模化落地。 围绕「算电协同」，商汤大装置与晶科科技、中国联通上海市分公司、华能上海、宁德时代浦泉资本、协鑫能科、达卯科技等合作伙伴签署战略协议，共建面向源网荷储一体化的算电协同生态，推动能源系统与 AI 基础设施深度融合。 面向「AI 科创」领域，商汤大装置联合香港科技园、上海交大工业技术创新研究院、复兴岛创客学院、模力营 AI 生态社区、璞跃中国、开源中国等创新平台，共同发起 AI 科创加速计划，为 AI 科创企业提供从技术研发、算力支持到市场拓展、商业落地的全周期赋能，培育 AI 创新生态新动能。 促共识：产学研多维探索，共议国产算力规模化破局路径 在产业实践分享环节，来自产学研各界代表，分享了国产算力落地的前沿实践与成果，从技术、应用等维度验证规模化商用落地的可行性。 上海市数字城市规划研究中心主任奚文沁，在会上分享了上海量子城市空间智能创新实践。她介绍，上海量子城市项目联合商汤科技历经 800 多个日夜联合攻关，打造了量子城市的智能底座「云宇星空大模型」。针对上海超大城市规模大、系统复杂、资源紧约束、治理场景多元等特点，量子城市以「空间智能」推动城市治理向数据驱动、智能决策升级，目前已落地防汛调度、便民服务、乡村振兴、规划审批等多类智能体应用，为超大城市精细化治理探索出可落地的智能新范式。 清华大学计算机系教授、趋境科技首席科学家武永卫提出 AI 基础设施正面临成本、效率、国产化三大挑战。他还分享了趋境科技与商汤大装置联合打造的高品质 AI Token 工厂，已实现日均万亿级 Token 生产能力。未来需要行业共同合作，降低企业大模型应用门槛、提升国产算力利用率、支持 AI 应用从试点走向规模化生产。 在国产算力规模化落地的道路上，技术路线、生态协同、商业模式等议题仍待共同探索。论坛上，由智东西联合创始人、CEO 龚伦常主持，硅基流动创始人&CEO 袁进辉，沐曦股份联合创始人、CTO 杨建，中国联通领军人才、联通数智模型平台部总经理王恺，上海人工智能实验室青年科学家王辉，商汤科技大装置事业群首席科学家张行程展开圆桌对话，共同探讨了国产算力规模化实践的破局路径，一致认为国产算力已跨越「能不能用」的阶段，当前的核心命题是如何在多元芯片并存、多架构共生的格局下构建统一的系统级优化能力与产业协同机制，推动国产算力从「可用」走向「好用、规模化、可盈利」。 本次论坛汇聚政产学研多方力量，呈现了 Agentic 时代 AI 基础设施的前沿趋势判断，也落地了生态协同、产业落地的具体举措，为行业搭建了技术交流与生态共建的平台。未来，随着技术持续迭代与生态协同深化，AI 基础设施将进一步向高效化、生态化、普惠化方向演进。

2026 年盛夏，黄浦江畔，2026 世界人工智能大会（WAIC）如期启幕。智象未来（HiDream.ai）多点发力，重磅落地多项产业核心成果，现场发布全球首款无限时长内容创作多模态智能体 vivago R1，联合中科类脑等机构组建「一带一路」Token 出海联盟，牵手飞捷科思等发起「物理智能创新联合体」共同倡议。智象以技术创新与生态协同双轮驱动，助力 AI 从工具向智能伙伴进化，赋能行业智能化升级。 在中国信息通信研究院主办的论坛上，智象未来（HiDream.ai）创始人兼 CEO 梅涛发表了题为《迈向世界模型：原生全模态推动智能体能力跃迁》的主旨演讲，系统性阐述了大模型与智能体双向并进、走向世界模型的发展态势，为人工智能通过智能体落地产业，从数字世界走向物理世界的融合提出了方法论与突破路径。 1：锚定 AI 产业进化方向：基础模型与智能体协同共生 梅涛认为，当前大模型正以前所未有的速度快速跃迁，顶级模型智能水平已进入人类天才区，但从基础大模型到真实场景发挥作用，仍存在落地难、适配弱、不可控的产业鸿沟。智能体具备自主记忆、逻辑规划、工具调度、多端协作的核心能力，可将基础模型的生成与推理优势，转化为标准化、可验证、可交付的系统化产业能力，基础模型叠加智能体能力，正成为 AI 赋能千行百业的核心范式。 梅涛进一步指出，在复杂的任务和场景中，单智能体存在明显的能力边界，无法独立完成跨链路、高精准的创作任务。唯有通过多智能体集群协作，模拟专业团队分工模式，才能「胜任」一些复杂的产业难题。而要保障多智能体集群稳定、高效、有序运转，AgentOS 智能体操作系统是不可或缺的核心基础设施。 为此，智象自研了全新 HD-AgentOS 智能体操作系统，依托资源层、系统层、能力层三层耦合架构，构建起完整的智能体产业落地支撑体系： 资源层：提供 Agent 可调用的基础资源和原子能力，构筑智能体的执行底座； 系统层：负责 Agent 全流程运维、风控、监控与安全治理体系； 能力层：将模型、工具、知识和流程封装为领域技能。 基于 HD-AgentOS 智能体操作系统，多智能体协作架构将实现大幅能力跃迁，打破智能体「单打独斗」的能力局限，为打造出可感知、会推理、可执行、能进化的专业化智能团队，在复杂场景的产业落地提供坚实支撑。 2：重磅发布 vivago R1：全球首个无限时长创作智能体 依托多智能体协同与 AgentOS 核心技术积累，智象未来在 WAIC 2026 现场正式发布全球首个无限时长创作智能体——vivago R1。 这是全球首个具备无限时长视频生成与编辑能力的多模态创作智能体，标志着 AI 在创意生产领域的一次范式转移：从辅助生成单点素材，进化为能够自主规划、调度并完成长链路创作任务的「智能搭子」。 vivago R1 的核心优势可以概括为「长、长、稳」三大特质，精准回应了行业长期存在的时长受限、逻辑混乱、效果不稳三大痛点： 一是无限时长，全场景无限制适配。当前行业主流 AI 视频产品仅支持 15-30 秒短镜头生成，无法满足长周期商业创作需求。vivago R1 彻底打破行业时长壁垒，支持任意时长视频连续、连贯生成，全面适配短剧、专题片、品牌宣传片、影视成片等全品类长周期创作场景，填补了行业长视频创作的市场空白。 二是长任务思考，保障创作逻辑连贯统一。长视频创作并非短镜头的简单拼接，需要完整的叙事逻辑、统一的画面风格、稳定的人物 IP 与场景设定。vivago R1 具备长任务思考能力，可自主完成精细化逻辑构思、镜头排布与风格校准等，有效解决 AI 生成视频的画面跳变、人设崩塌、叙事断层、风格割裂的行业难题，保障全片创作的完整性与专业性。 三是高稳定生成，赋能商业规模化交付。传统大模型存在概率性输出偏差、成片可用率低的问题，大幅增加企业调试成本。依托 AgentOS 全流程调度与治理能力，vivago R1 实现创作全链路可控可校准，将内容有效可用成功率提升至 85%，远高于行业平均水平，极大降低反复修改调试的时间与人力成本，生成内容可直接应用于商业制作、品牌传播与市场化交付。 在社媒创作、商业营销等持续性、长链路创作场景中，一个看似简单的「分镜生成」任务，不仅需要根据剧本生成画面，更要理解镜头语言、叙事节奏、情绪表达，甚至区分短视频 vlog、短剧、商品素材短片等不同体裁对分镜的差异化要求。这种深度的行业理解，绝非直接调用大模型 API 即可实现。 vivago R1 通过多智能体协同机制，将「理解任务→构思故事线→创作分镜脚本→生成核心素材→生成超长视频」的完整创作链路进行原子化封装与专业化调度，确保叙事、镜头、角色、风格、声音和审美的有机统一，真正实现了从「单点工具」到「全链路创作系统」的跨越。 3：战略协同：双联盟布局开启全球化生态新篇 除产品层面的突破性发布外，在 WAIC 2026 期间智象同步推进了两项重大生态战略布局，以开放协同的产业姿态加速 AI 能力走向规模化落地。 智象联合飞捷科思等创新企业和顶尖科研机构，共同发起 「物理智能创新联合体」联合倡议 ，旨在聚合产学研多方力量，共筑原生全模态世界模型的产业协同新格局。 此外，智象与中科类脑等机构正式达成战略合作，签约组建「一带一路」Token 出海联盟，以「Token 无国界，AI 无孤岛」为核心理念，推动中国原生全模态 AI 能力跨越山海，连接全球智能新基建，助力共建「一带一路」国家和地区的智能化升级与数字生态互联。 当前，人工智能行业竞争维度已全面升级。过往单一的大模型参数竞赛逐步趋于理性，取而代之的是「基础模型+智能体系统」的全方位生态竞争。智象打造的「1+1+3」商业模式，正是对 AI 产业新命题的深度作答——在底座模型保持全球领先竞争力，在用户最需要智能释放的垂直赛道里扎到最深。 从 vivago R1 的重磅发布到双联盟布局，在规模空前的 2026 WAIC 盛会上，智象以多点突破、多维布局的方式，不仅集中展现了创新的最新成果，更为人工智能从工具到智能伙伴的演进，进行了深度探索。未来，智象将持续推动多模态技术向原生全模态、走向世界模型深度进阶，以硬核技术创新与全球化生态协同，助力人工智能产业迈入规模化、商业化的全新发展时代。

2026 年 7 月 17 日至 20 日，世界人工智能大会（WAIC）在上海举行。上海新奇机器人有限公司（以下简称「新奇机器人」或「Nexforce」）首次参展，以「精密执行，承载具身未来」为主题亮相上海世博展览馆，集中呈现机器人核心执行部件与精密运动解决方案。 本次展会，新奇机器人重点展示了旋转关节模组、直线关节模组、反向式行星滚柱丝杠、微型滚珠丝杠及微型陶瓷球等产品，覆盖机器人运动执行的关键环节，展现公司在机器人运动执行领域的研发与工程化能力。 为 AI 进入物理世界提供可靠执行能力 7 月 18 日下午，新奇机器人在展台举办核心产品发布会，围绕「面向机器人关键场景的精密传动与关节模组解决方案」展开分享。公司创始人兼 CEO 施波作开场发言，CTO 倪起博士介绍公司的技术平台与产品布局，研发团队随后围绕关节模组、精密丝杠、智能控制及陶瓷传动部件等方向进行集中发布与现场演示。 施波在发言中表示：「我们希望做的，不只是某一个单一零件，而是围绕客户真实应用场景，构建更加系统化的核心执行部件能力。当机器人真正进入物理世界、走向产业应用，甚至走进千家万户时，运动执行能力会变得越来越关键。机器人能不能稳定、精准、可靠地完成动作，是新奇持续投入的方向。」 覆盖「材料—传动—模组」关键环节 围绕机器人运动执行需求，新奇机器人在本次展会上重点呈现了以下产品： – 旋转关节模组——针对一致性、热管理及动态稳定性等行业痛点，围绕高功率密度、高效散热和出厂标定进行设计，为机器人旋转关节提供高可靠执行单元。 – 直线关节模组——将反向式行星滚柱丝杠、电机、编码器、驱动器及力传感器集成为一体化机电作动器，覆盖微型至重载多个规格，可满足不同负载与空间条件下的直线驱动需求。 – 反向式行星滚柱丝杠——面向机器人直线关节，采用紧凑集成设计，兼具高承载、高效率与长寿命等特点。新奇自主开发的复合加工设备及一次装夹工艺，可进一步提升加工效率与精度。 – 微型陶瓷球丝杠——面向灵巧手驱动场景，支持腱绳结构与直驱结构，具有轻量化、低摩擦、适应欠润滑工况等特点，反驱力可低至 5N 以下。 – 氮化硅陶瓷球及传动部件——凭借低密度、高硬度、耐磨损和耐高温等材料特性，可用于对轻量化、寿命及特殊环境适应性要求较高的精密传动场景。 上述产品体现了新奇机器人从精密部件研发向关节执行与系统集成延伸的技术路径，也展现了公司面向客户需求开展协同开发与工程交付的能力。 展会期间，新奇机器人与来自机器人本体、核心零部件、科研机构、投资机构及媒体等领域的行业伙伴展开交流，围绕技术验证、联合开发、供应链协同及产业化落地等议题交换意见。 未来，新奇机器人将继续服务智能机器与高端装备的发展，与产业伙伴共同探索面向 Physical AI 时代的核心驱动与传动系统。

2026世界人工智能大会（WAIC 2026）于7月17日至20日在上海举办，大会以“智能伙伴，共创未来”为主题，覆盖世博、张江、西岸三大展区。聚焦通用人形机器人与物理世界人工智能（Physical AI）的科创企业矩阵超智（Matrix Robotics）重磅亮相本次展会，派出三台第三代通用人形机器人MATRIX-3，展示自研WAVE物理世界基座模型核心能力、全栈技术体系及多场景落地成果，全面展现国产物理AI与人形机器人的通用化、可规模化商用实力。 本届WAIC展会期间，矩阵超智打破行业静态展示惯例，搭建三大实景演示区域。三台硬件同源的MATRIX-3依托统一通用物理AI底座，可灵活切换多元复杂任务，直观印证通用物理AI低成本、高适配、可快速迁移的核心商业价值。现场持续开展全维度实机演示，同步发布WAVE模型最新技术升级，并对外披露RAAS生态合作伙伴计划最新进展，同时正式启动面向区域市场拓展的MATRIX全球合作伙伴招募计划，全方位呈现企业技术迭代、商业化落地与全球生态布局成果。 WAVE物理世界基座模型先行 构筑人形机器人通用AI核心底座 区别于传统互联网文本训练的语言大模型，矩阵超智自研WAVE物理世界基座模型，专为实体机器人适配真实物理场景打造，是MATRIX-3实现各类智能作业、拟人交互的核心“大脑”。模型基于海量真实世界与仿真交互数据训练，深度掌握物理运行规律，可精准适配现实复杂作业场景，彻底摆脱传统机器人依赖固定脚本、单一场景受限的痛点。 在核心架构上，WAVE采用独创的“大脑—小脑”协同体系：WAVE模型作为“大脑”，负责全局场景理解、逻辑判断、任务规划与泛化操作；通用运动控制模型作为“小脑”，生成自然流畅的全身运动，最终实现机器人“想得明白、动得自然”的拟人化智能表现。 依托企业完全自研自建的训练基础设施与全流程数据工具链，矩阵超智可自主完成模型迭代、数据采集、标注治理全链路工作。通过真机规模化部署持续回流真实场景数据，形成“数据越多、模型越强、场景适配越广”的技术复利飞轮，持续提升模型跨场景泛化能力，为机器人多场景落地提供核心智能支撑。 全场景实景演示落地 验证通用AI商业化落地能力 凭借WAVE物理世界基座模型的强大赋能，MATRIX-3在展会现场完成多组标准化实景作业演示，覆盖商业服务、人文交互、人形运动三大核心场景，充分验证通用物理AI技术在商业服务、文旅科普、公共服务等领域的成熟落地价值。 实景消费服务：AI咖啡师全流程自主作业 展会设立实景咖啡服务体验区，MATRIX-3可化身AI咖啡师进行服务。凭借多模态感知与精准力控能力，机器人可自主操作咖啡机按键、取杯、承接饮品，作业流程稳定连贯，真实还原商用接待服务场景，验证其在门店服务、展会接待、商业服务场景的落地可行性。 共情人文交互：打造有温度的拟人化智能体验 矩阵超智同步展示柔性拟人化人机交互能力。依托视觉识别与深度语音语义理解技术，MATRIX-3可脱离固定脚本实现自然交互，可完成音乐手指舞、观众猜拳互动、仿生握手、全天候语音问答等多元化互动内容，具备差异化情绪应答能力，实现更具温度的人机协同体验，适配科普展示、公共服务、文旅互动等场景需求。 人形步态智能交互：还原自然类人运动形态 现场步态展示区域集中呈现MATRIX-3人形运动能力。机器人行走姿态协调、动作自然稳定，可在展会人流环境中自主识别观众、主动驻足，并完成标准化品牌与产品介绍，全面展示整机运动控制性能与实时人机交互能力。 MATRIX-3人形机器人本体优势 夯实产业化落地载体 作为矩阵超智面向真实商用场景打造的第三代通用人形机器人，MATRIX-3围绕“安全、灵巧、通用”三大核心理念研发，硬件本体深度适配人类生活与工作场景，是通用物理AI技术落地的核心载体。产品身高1.70米、体重65公斤，贴合成年人体型，可无缝适配各类为人设计的空间与工位。 在核心性能方面，MATRIX-3搭载27自由度绳驱灵巧手，复刻人手解剖结构，具备轻量、高速、高精度特性，可熟练使用人类标准工具、操作精密器件与柔性织物；配备3D编织仿生安全皮肤与全身分布式触觉传感，指尖感知精度低至0.1牛，实现近距离安全人机共处；依托自研一体化线性关节控制算法与通用运动控制模型，实现趋近人类的自然步态与全身协调动作。同时，机器人支持单次连续4小时稳定作业，完全适配真实商业作业节拍。 在商业化普惠层面，MATRIX-3单台定价58万元起，企业依托规模化智造体系持续压降生产成本，推动人形机器人从高端示范场景，逐步走向千行百业与家庭普及应用。 全栈垂直整合体系 驱动规模化产业落地与生态共建 矩阵超智是行业内垂直整合程度最深的企业之一，从数据到部署共九层技术栈全部自研自建，形成不可复制的技术与产业复利效应，为产品规模化落地提供坚实支撑。企业自建全链路数据引擎与工具链、自主搭建模型训练底座、自研核心零部件、打造端到端智造体系，实现技术研发与量产落地闭环。 产业化布局上，矩阵超智上海张江MFH智造基地已实现自主端到端生产，2026年规划产能5000台，2027年目标产能10000台。截至目前，公司机器人累计订单约1000台，覆盖连锁餐饮、酒店服务、科研文娱等多元场景，2026年年中已启动首批合作伙伴试点部署，为产品从示范验证迈向规模化应用奠定基础。同时，企业持续推进RAAS机器人即服务生态合作伙伴计划，开放行业生态接口，携手合作伙伴共建具身智能产业生态。 技术持续迭代 拓宽国产人形机器人应用边界 本次WAIC 2026多维度实景演示，是矩阵超智通用物理AI技术与产业化能力的集中印证。公司始终以真实场景需求为核心导向，持续迭代WAVE模型智能能力、机器人精细操作、长时序稳定作业、拟人化交互等核心技术，持续拓宽人形机器人应用边界，技术方案可广泛适配峰会接待、商业门店、家庭辅助、展馆文旅、智能仓储等多元场景。 未来，矩阵超智将持续深耕物理世界人工智能领域，迭代升级全栈技术体系与MATRIX-3产品能力，输出标准化、可复制的人形机器人整体解决方案，加速国产通用人形机器人普惠化、规模化落地，以硬核Physical AI技术赋能实体经济千行百业智能化升级。 MATRIX全球合作伙伴计划启幕 面向海内外招募区域合作伙伴 随着技术、产品与产能体系加速成熟，矩阵超智正式启幕MATRIX全球合作伙伴计划，面向中国及海外市场公开招募区域合作伙伴，共同拓展人形机器人的全球商业版图。 本次计划重点招募具备区域客户网络、政企与产业资源、场景开发能力，以及本地销售、交付和售后服务能力的企业与机构。合作伙伴将参与MATRIX在当地市场的客户拓展、项目落地、场景运营与服务体系建设，推动人形机器人在商业服务、文旅展陈、公共服务、工业制造等重点领域加速应用。 矩阵超智将开放重点区域合作机会，并从产品、技术、品牌、市场、培训及交付等方面提供系统支持，与合作伙伴共同打造区域标杆项目，沉淀并复制成熟的行业解决方案。 随着计划全面启动，矩阵超智将加快构建覆盖全球的商业与服务网络，推动MATRIX从展台走向真实场景、从单点示范走向规模化应用。 MATRIX全球合作伙伴招募现已正式开启。

7月19日，2026年世界人工智能大会正在进行中，高通公司全球副总裁、中国区研发负责人、IEEE Fellow徐晧博士出席“端侧AI创新和行业发展论坛”，并发表《智能体AI时代：计算架构与模型效率的持续创新》主题演讲。 徐晧博士指出，端侧的AI应用拥有非常广阔的前景，并系统性阐述了智能体浪潮对终端计算架构带来的范式变革。 他指出，随着手机使用场景从单轮对话迈向多轮交互、再迈向智能体调度，设备所需的Token处理量正以十倍量级递增——从一万、十万到百万级，因此端云协同处理十分重要。 为此，高通针对持续运行始终在线工作负载、持续的传感器数据处理和系统性协同需求，面向智能体AI打造新一代设备架构，并与面壁智能等合作伙伴持续推动在端侧模型领域的合作。 以下是演讲全文： 非常高兴和大家分享高通在端侧AI方面所做的硬件，软件，算法和系统开发以及生态合作。这支视频带我们简单回顾了我们使用手机这一终端的方式，从最开始简单的交互，到今天支持智能体的手机。 同样，能够运行智能体的终端品类多种多样，从最小的智能耳机到千瓦级的数据中心，高通不同的硬件平台可以为这一系列的智能终端提供支持。很早之前，我们就注意到面壁在端侧的布局，我们双方有很多的契合点。接下来，我们看一下为什么端侧这么重要。这里呈现的是一个简单的统计，可以看到不同终端的市场规模在几十亿量级。大多数人现在都很注重数据中心这类大规模训练，但实际上端侧的AI应用也拥有非常广阔的前景。 可以看到，手机从简单的单轮对话、到多轮对话，再到运用智能体，其所需的token量是以十倍量级往上增加的，从一万、十万到百万级。比如，在手机端使用龙虾或者智能体要用到的token数量非常之大，现阶段是端云结合的解决方案，端侧小模型处理隐私性强需要实时处理的任务，云端处理深度推理和规划。将来越来越多的模型处理会在端侧来减少对数据传输和云端token运算的需求。 刚刚面壁的同事也介绍了，端侧模型在未来一至两年内，可以达到与几十倍算力的云端模型同样的功能，并且这个趋势还在不断发展，越来越多的大模型将迁移到端侧，以小模型的形式出现。随着硬件算力的不断提高，这些模型在端侧也将能够轻松运行。 我们看一下，从端侧硬件设计的角度来看，有哪些最重要的设计难点。第一，在打造智能体手机时，我们需要出色的任务规划，我们通过全新的CPU来做任务规划和控制。 第二，需要随时随地处理传感器信息。以前的手机只是用户给它指令让它执行任务，它不需要24小时判断你在干什么或者你需要什么。但是智能体手机需要主动帮助你、告诉你需要做什么，需要随时感知你在什么地方，比如它感知你现在在大会现场，它可以帮你自动静音；比如它感知你进入座舱，它会自动调节成你喜欢的温度和座椅位置。这都需要有出色的低功耗传感器处理。传感器中枢会对大量的传感器做有效地处理和融合，来精确地感知环境，给智能体提供决策信息。 第三是NPU，来提供强大的模型运算功能。我们会做一系列的模型适配和优化，有效地利用NPU高效张量计算能力来处理2B到3B量级的模型在手机端侧地运行。此外，还需要有出色的5G或6G连接。现在大部分智能体的功能是在云端运行的，因为需要大量算力，但随着越来越多的模型在端侧运行，需要端侧、云端和边缘云的协同处理，出色的无线连接功能可以把端侧的算力和云端的算力无缝连接。 接下来让我们看看，高通如何带来最有效的硬件支持。首先是高通传感器中枢，它能够为智能体提供更多数据，24小时在线了解关于你的所有信息，为大语言模型或端侧模型的输入提供情境感知，打造个人知识图谱。另一方面，我们的NPU可为端侧提供强劲算力，例如刚才提到的20 亿、30 亿参数mini CPM大模型，都能在端侧流畅运行。 这是高通最新的旗舰移动平台第五代骁龙8至尊版，今年我们还将推出更强大的移动平台，来支持所有的端侧运算；我们的座舱芯片也具备强大算力，可支持更大规模的模型，在车上稳定运行百亿以上的参数大模型。 从应用以及模型的角度来说，我们已经完成从最初的感知AI，到现在的生成式AI和智能体AI的迭代，下一阶段我们将重点推进物理AI，实现从小模型向多功能大模型的转变。 我们在算法方面也做了一系列的模型在端侧的适配，比如模型压缩和量化，长上下文的处理和增强，以及端侧模型的不断学习(on device learning)。最后是从车到机器人的演进过渡，一方面我们要将二维的规划，升级为对三维真实世界的理解；另一方面是针对更多、更复杂的应用场景进行优化与设计。这是我们从汽车芯片到机器人芯片领域需要开展的一系列开发工作。 高通与面壁在手机和车等方面已经有很多深度合作。我们也非常期待未来联合面壁及在座的各位合作伙伴，共同推进智能手机和多种智能终端在端侧的应用和发展。谢谢大家。

在本届世界人工智能大会上，此芯科技的「生成式 AI 拍照亭」前一直排着一条队伍。站进去拍张照，系统先调用 Qwen2.5-VL-7B 模型看懂画面、生成提示词，再由 Qwen3 大模型按你选的风格和篇幅写一段专属故事，打印成一张明信片—— 全部的计算任务，完全由此芯科技研发的自主国产处理器 此芯 P1，所驱动的设备本地完成。 此芯科技 2021 年成立于上海张江，创始人孙文剑出身 AMD，CTO 刘芳参与过苹果多代 A 系列、M 系列芯片设计，阵容十分豪华但又低调。 WAIC 开幕当天，他们一口气摆出五大系列产品，从桌面 AI 主机排到 Arm 服务器。这家公司的核心逻辑是一颗通用 SoC，塞进尽可能多的形态里。 一颗芯片铺满端、边、云 桌面端的主角，是此芯科技本次全球首度展出的桌面超级计算机 AGX Station。体积 150×150×60mm，能够本地运行大模型推理和多智能体协同。配套的 Agentic OS 2.0 打通从本地推理到 Token 计费的闭环，企业买回去就能把算力变成收费服务。 这个形态让人想到英伟达的 DGX Spark，同样是巴掌大的桌面 AI 超算。两者形态相近、价位悬殊：DGX Spark 官方定价 3999 美元，约合 3 万元人民币。两者的目标哦相同：正在逐渐扩张的本地部署市场。 个人计算这边，展品包括多款此芯与伙伴联名产品，包括与深度数智合作的 AI PC 笔记本，基于 UEFI+ACPI 标准固件跑 Windows 11；与六联智能做的原型机用国产麒麟系统，能运行包括 Qwen、DeepSeek 和 Stable Diffusion 等主流模型。 在边缘侧，此芯展出了多种「算力盒子」：贝启科技的 KeyPi 算力盒集本地私有存储、离线推理、4K 视频采编于一体，能本地跑 Qwen3.5-35B-A3B 级别的模型。定昌的边端终端在双模型并发下把延迟压到 300ms 以内，CPU 占用控制在 40% 以内。 而在机器人方向，此芯与光弘通信合作的小型化主机只有 135×86×40mm，支持 CAN-FD、RS485 等主流工业接口。 最远的一端是云。MYT-M48 在一台 2U 服务器里塞进 48 颗 P1，能并发跑 576 个云手机实例。启朔科技的 3U 阵列服务器装了 40 路 P1 节点，面向云渲染和云游戏。 五个系列共用一颗 P1，任务则按算力需求在端、边、云之间分配。此芯认为，用同一架构串联多个不同算力层级，能够帮助 Agentic Compute（智能体计算）更加高效实现。 国产终端算力，走向平民落地 今年 3 月，此芯完成近 10 亿元 B 轮，由上海集成电路产业投资基金二期和浦东创投联合领投。更早的 A+ 轮，领投方是「国家队」国调基金。 端侧 AI 恰好切中了金融、政务等最在意数据本地化的行业。订单层面，WAIC 期间此芯和中国电信旗下分公司签署战略合作。「数字员工智能体」方案已在金融、政务行业落地，此芯宣称可帮客户把业务流程提效 80% 以上，并且实现数据全链路本地闭环，满足强监管审计要求。 此芯相关人员此前接受采访时曾表示，此芯的的角色不是颠覆者，而是融入。 在制程受限的前提下，此芯选择将一颗 45TOPS 的通用芯片做扎实，通过 Arm 的标准认证，同时接入 Windows 和国产操作系统生态。开发板、AI PC、算力盒、机器人、服务器，共用一颗芯片。单点算力的差距，能够被生态铺开的广度所摊薄。 但是这条道路目前并不轻松。考虑到 Arm 架构在 PC 上的整体份额还不够大，Windows on Arm 的软件生态也是所有 Arm 架构芯片公司所面临共同的墙。 此芯选择与融入生态，靠性价比和本土响应速度卡位。

本文为你梳理 8.0 版本 iA Writer 的主要亮点。

也许在某个瞬间，你会发现：三千年的时间很长，但古人与我们之间，并没有想象中那么遥远。

但恰恰是这些取舍让我重新开始思考：什么才是真正重要的体验。

AI公司招聘页上罕见“运营”岗位，但运营并未消失，而是被拆解为产品增长、客户成功等更精准的角色。本文剖析运营职能在AI时代的重组，探讨C端与B端市场、品牌建设的差异，揭示AI公司真正需要的增长逻辑。

海外商家常因客户分散在WhatsApp、Instagram等多个渠道而手忙脚乱，Respond.io将这些入口统一到一个后台，用AI接待、筛选并转接高价值客户。其收入年增169%，秘诀在于按活跃客户而非坐席收费，以及精准的内容获客策略。

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腾讯、阿里、字节在两周内密集调整AI办公产品线，赛马结束，转向入口之争。WorkBuddy凭社交流量暂列第一，但阿里整合千问办公押注生态，字节则让AI嵌入飞书工作流。本文拆解三家打法差异，分析谁能成为用户每天开工时第一个打开的产品。

千问办公公测，将AI从“建议者”升级为“执行者”，在钉钉生态内打通文档、会议、电商全链路。实测显示，其云端Agent能自动生成日报、总结群聊、闭环会议待办，甚至完成选品与补货。模型同质化时代，系统整合能力正成为办公Agent的新壁垒。

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谷歌AI大神Jeff Dean携团队离职创业，引发行业震动。从OpenAI到DeepSeek，顶尖AI人才正批量离开大厂，成为估值百亿的创业者。大厂重金培养的人才，为何纷纷出走？本文深度剖析AI时代的人才争夺战，揭示资本逻辑与权力格局的剧变。

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开源鸿蒙发展进入下半场，生态重心转向，嵌入式 AI 硬件成为核心机遇。依托三大优势，开源鸿蒙赋能工业、教育、智慧城市等领域本地智能终端。文章提醒创业者避开单纯系统移植等误区，打造差异化产品。

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当科学前沿本身，化作模型可以无尽开采的训练富矿，人类逐题生产训练数据的那个时代，是不是正在结束？

8月5日，谷歌CEO皮查伊（Sundar Pichai）发帖官宣GDM人事调整：哈萨比斯（Demis Hassabis）转任主席，Koray升任SVP、直报自己。

8月4日，白宫把OpenAI、Anthropic、谷歌、Meta、英伟达等一批公司招到一起，说明这套酝酿两个月的AI安全新框架。

中国科学技术大学发布的最新研究让AI「大脑」接管机器科学家实验室「身体」，由此将这一问题从知识问答和方案生成，推进到真实物理世界中的实验执行与反馈学习。

早在两周前，OpenAI对齐团队研究员Naomi Bashkansky，悄然递交了辞呈。

面试时，不需要一口气罗列十几个框架。框架说得越多，面试官越可能继续追问，而没有实际使用经验的框架很容易暴露出只是听过名字。

本文主要分享一套可迁移的复杂业务 AI 研发底座设计思路，重点聚焦第一阶段：建设知识库，沉淀团队上下文；再用 Coding Agent CLI + skills + Markdown 模板，把需求分析、应用拆解、实现校验和知识回补这条链路跑通。

将沉睡在代码与经验中的领域知识，升级为 AI 可感知、可消费、可演化的工程化资产。让代码产出即沉淀知识，AI 编码即消费知识，实践验证即反哺知识，形成持续增值的闭环，而非一次定稿便过时的静态文档。

AI带来的最大挑战，不是模型能力，而是彻底改变了生产环境的行为模式。

千问办公现在还是公测阶段，好不好用，我自己也还没上手试，不敢打包票。这篇想聊的也不是这个产品到底香不香，是这轮全行业不约而同在做的这件事，本身释放的信号。

如果你最近关注过Agent产品的技术细节，大概率见过这样的设计：Agent把自己的长期记忆写成一个个Markdown文件，按主题分门别类地放进文件夹，需要的时候自己用类似ls、grep、view这样的工具去翻找。

AI Coding 时代，程序员当然还需要写代码。但真正稀缺的能力正在变化。未来优秀工程师不仅要会实现功能，更要懂得：如何拆解复杂需求。如何设计变化边界。如何定义验证标准。如何控制上线风险。