快科技12月31日消息，比亚迪仰望的企业家车主朋友圈持续扩大，六福企业集团董事长刘福先生、卡尔美体育董事长柯永祥先生喜提仰望U8L。 博主发布的照片显示，比亚迪董事长王传福亲自为两位董事长交车。 据了解，在仰望U8L企业家车主阵营中，京东集团创始人、公司董事会主席刘强东，还是仰望U8L的全球首位车主。 而网上已公布提车照片的企业家车主，还有信阳文新毛尖董事长刘文新、老乡鸡创始人束从轩、莫思集团董事长王炳坤、美的董事长方洪波等商业大佬。 据悉，仰望U8L于9月12日上市，只有1款车型，售价128万起，妥妥的大佬座驾。 仰望U8L鼎世版为U8的加长加配版车型，提供曜石黑配日曜金 、曜石黑配日珥金2款专属配色，以及曜石黑、萤石白、龙石绿3款常规配色。 车身长宽高分别为5400*2049*1921mm，轴距达3250mm，超越了路虎揽胜和劳斯莱斯库里南，为全尺寸行政豪华SUV。 动力上，新车依旧搭载由2.0T发动机和四电动机组成的易四方技术，可实现四轮独立扭矩矢量控制，具备原地掉头、易四方泊车、高速爆胎稳行等能力。 整车综合输出功率为880千瓦，峰值扭矩为1280牛·米，0-100km/h加速时间最快达到了3.5秒，CLTC纯电续航里程200km，整车CLTC综合续航里程达到了1160km。

IT之家 12 月 31 日消息，据以色列媒体 Globes 报道，该国人工智能企业 AI21 Labs 首席执行官 Ori Goshen 在一份内部信中否认了公司与英伟达达成交易协议的消息。此前传闻称 AI21 Labs 价值在 20~30 亿美元水平（IT之家注：现汇率约合 140.13 ~ 210.2 亿元人民币）。 Ori Goshen 表示该企业与英伟达双方均否认了此前的传闻。AI21 Labs 确正与包括英伟达在内的多家潜在合作方进行磋商，这一过程持续且保密，并不意味着达成具体协议或即将发生重大变动。 这位 CEO 强调 AI21 Labs 的运营一切如常；若协商有实质性进展，企业必率先以完全透明、有序的方式第一时间向内部员工通报。

近日，“泡泡玛特开始五折甩卖了”登上热搜。受产能增长并大规模补货影响，泡泡玛特（09992.HK）多款热门产品二手市场价格快速下降，部分二手产品价格已跌破官方发售价。 以热度较高的前方高能系列搪胶毛绒挂件（简称“前方高能”）为例，得物APP数据显示，6月14日，前方高能系列单个盲盒成交均价达到峰值639.3元，溢价5.5倍。 同日，隐藏款“本我”成交均价亦达到峰值4522.5元，溢价44.7倍。618大促期间多轮预售之后，二手前方高能价格“跳水”，伴随之后的多次补货，价格不断下跌。截至12月31日，其单个盲盒成交均价为116.1元，隐藏款“本我”成交均价为569.9元，分别较峰值下跌81.8%和87.4%。 其他二手交易平台同样如此。千岛APP显示，前方高能大部分款式二手价格已经跌破官方发售价99元。闲鱼APP上，前方高能端盒成交均价为459.9元，仅为官方发售价格的77.4%。 8月28日发售的心底密码系列搪胶毛绒挂件（简称“心底密码”）“降温”更为迅速，得物APP数据显示，单个盲盒成交均价发售第二天达174.9元峰值后，次日便开始下降，截至12月31日，已经降至97.1元，仅为官方发售价格的1.2倍。 补货频率较低的Mokoko也难逃“补货即降价”的命运。以官方售价99元的Mokoko甜心系列搪胶毛绒公仔挂件为例，得物APP数据显示，今年6月以来，其二手成交均价曾长期保持在800-1100元，最高为1150.6元，溢价10.6倍。 经过10月份东南亚多国快闪店补货，以及国内12月的补货之后，价格逐渐走低。截至12月31日，其成交均价为332.9元，较峰值下跌71.1%。 随着热度下降，热门产品的购买方式也发生了变化。原先消费者需要在直播间等待突袭补货，或根据门店群通知在小程序线上下单。今年12月以来，包括前方高能、心底密码、象棋大冒险系列搪胶毛绒公仔等在内的多款热门产品，出现线上线下同步销售以及仅线下补货的情况，消费者可以在门店内排队购买相关产品。 大量补货的背后是毛绒品类产能的提升。泡泡玛特方面在2025年中期业绩发布会上表示，8月份毛绒玩具产能约3000万件，与去年同期及今年一季度相比有10倍以上的增幅，预计今年12月份毛绒玩具交付能力将达到单月5000万件。 今年以来，随着Labubu的出圈，泡泡玛特的全球影响力逐渐增强，公司股价也持续上涨，在8月底达到339.8港元/股的高点。 之后，IP热度的快速退潮引发投资者对增长可持续性的担忧，股价开始回调。截至2025年12月31日上午收盘，股价为187.7港元/股，较高点累计下跌约44.8%。

当Meta收购Manus消息扩散开时，整个科技圈的反应既在意料之中，又充满了微妙的张力。 整场谈判由扎克伯格亲自操盘，且仅持续了10多天就谈拢了价格。因此它看起来像是小扎在面对2026年更加激烈的AI战争时，急切打出的一张牌。 Manus虽然被AI圈戏称是“套壳”公司，但是毋庸置疑，它仍能补足Meta的战略短板。 而对于小扎来说，这也不是他第一次用钱解决问题。 不过，小扎真的能通过Manus来改变现在Meta的颓势吗？我看未必。 01 简而言之，小扎很可能相中了Manus的赚钱能力。因为这家公司仅在8个月内，就达到了1.25亿美元的年化收入。 Manus的增长主要来自于两方面，一方面体现在企业本身对于工具的整合能力，另一方面体现在企业获客上。 其实Manus的技术并不难理解，它的核心是一个多Agent编排系统。名为多智能体协同架构 (Multi-Agent System, MAS)，由规划 (Planner)、执行 (Execution)、验证 (Verification) 和知识 (Knowledge) 四大核心Agent组成。 就像人类一样的大脑一样，不同区域掌管不同的任务。这4个Agent分别完成用户下达命令的不同部分，最终缝合成为最初的需求并输出。 X上的开发者Jian Liao（账号为 @jianxliao）通过逆向工程发现，Manus一共使用了29种工具，包括开源的Browser Use软件。几乎涵盖了用户打开网页以后的所有行为。 但如果仅是这样，那Manus肯定到不了几十亿美金的估值。 它还提供了一个沙盒执行环境，允许AI在隔离的虚拟环境中运行代码、操作浏览器、管理文件系统。 这种设计让用户可以关闭设备，让Manus在云端继续工作，任务完成后再发送通知。对于需要处理耗时任务的企业用户来说，这种“后台执行”能力确实有实用价值。 比如某些网页生成任务，至少需要花费几十分钟来。这时候用户就能交给Manus托管，自己去忙别的事情，等时间差不多了，打开Manus，就可以“收菜”了。 不过Manus并没有自主训练的底层大模型。它所有的Agent能力都来自于第三方模型。 多Agent编排、沙盒环境、工具集成，这些都是工程层面的优化，而非AI能力本身的突破。 Manus联合创始人兼首席科学家季逸超表示，这套系统主要依赖Anthropic的Claude和经过微调的阿里巴巴Qwen模型。 与OpenAI的Operator相比，这种差异更加明显。 Operator基于专门训练的CUA(Computer-Using Agent)模型，这是GPT-4o的特化版本，具有原生的浏览器操作能力。 在OSWorld基准测试中，Operator达到了38.1%的成功率，在WebVoyager上更是达到87%。而Manus的表现要不稳定得多，用户报告显示它容易陷入无限循环，执行错误频繁。 这种差距的根源在于底层模型的能力。 Operator理解如何与操作系统交互，如何执行多步骤任务，如何处理错误和异常情况。Manus虽然通过多Agent架构实现了类似功能，但这种“拼接式”的解决方案在稳定性和可靠性上存在天然劣势。 不过，Manus对Meta来说仍有战术价值。它提供了一个即插即用的Agent产品，可以快速整合到WhatsApp Business和Meta AI中，填补Meta在这个领域的空白。 最容易被忽略的，就是Manus极强的市场推广能力。 2025年3月6日凌晨，Manus在X平台发布了一支4分17秒的演示视频。 视频制作水平暂且不提，单就这个视频的内容而言，简单易懂且直接地展示了Manus如何自主完成简历筛选、股票分析、网站搭建等复杂任务。 数小时内，这个视频的观看量就超过20万，在科技圈迅速传播。 用户在视频中看到AI如何一步步完成任务，无需任何额外的文字说明就能理解产品价值。这种“所见即所得”的展示方式，让技术门槛几乎降到了零。 这次推广的核心策略是让创作者直观展示产品的实际用法，而非单纯讲功能和技术。 从结果来看，Manus团队做到了。 发布后4小时，Manus官网访问量突破千万级别。全网都在求邀请码，以至于官网注册页面一度崩溃。邀请码在二手交易平台被炒至数万元，最高甚至达到10万元。 截至发稿，Manus的用户数量达到了百万级。如果可以借助Meta的渠道，在Facebook、Instagram、WhatsApp这些每天触达数十亿用户的平台上传播，那么Manus的吸金能力将会是指数级提升。 02 2025年小扎没少往AI里砸钱。根据Meta的财报，今年在AI领域的投资达到了640至720亿美元。 可是投入与产出并不成正比，Meta在AI领域的表现远远落后于OpenAI、Google和Anthropic。外媒甚至开始用“二流大模型”来嘲讽如今的Meta。 Meta的旗舰大模型Llama 4，也成了2025年AI圈最大的笑话。 4月初，Meta发布了Llama 4的两个版本：Scout和Maverick。Maverick在LMArena排行榜上最初位列第二，仅次于Gemini 2.5 Pro，看起来是一次重大突破。 但技术社区很快发现了问题。 Meta提交给LMArena测试的版本是“Llama-4-Maverick-03-26-Experimental”，一个专门为对话优化的实验版本。这个版本的输出往往更冗长，包含更多表情符号，似乎是针对LMArena的人类评分机制进行了调优。 而公开发布的版本“Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct”在同一排行榜上只能排到第32位。 LMArena在事后发表声明，批评Meta的做法违背了基准测试的初衷。虽然这在技术上并未违反规则，但提交一个与公开版本性能差异巨大的特化版本，确实破坏了基准测试的公平性。 独立AI研究者Simon Willison表示，当公众无法使用测试中表现优异的版本时，排名就失去了实际意义。 Meta的内部文件显示，这家公司对开源策略存在根本分歧。公司秘密启动了代号“Avocado”的闭源项目，这与Llama系列的开源定位形成鲜明对比。 2025年9月时，Meta推出的AI短视频平台Vibes，对外宣称对标OpenAI的Sora 2。 要知道，Sora 2使用的是OpenAI自家的ChatGPT 5以及o3模型，然而Vibes使用的却是付费AI生图平台Black Forest Labs和Midjourney的模型，而非自家的Llama。 因此外媒猜测，Meta很有可能已经彻底抛弃了Llama。 比起大模型，Meta AI战略更是混乱。 2025年6月，扎克伯格斥资143亿美元收购Scale AI 49%的股份，主要目的是聘请其CEO Alexandr Wang。Wang被任命为新成立的Meta Superintelligence Labs负责人，这个28岁的年轻人突然掌管了Meta所有的AI研发工作。 10月，Meta Superintelligence Labs裁员600人。 多个从竞争对手挖来的顶尖研究员在加入几周后就选择离开，原因是官僚主义、战略方向不明确，以及与Meta现有团队的文化冲突。 外媒在采访中表示，许多新员工发现自己很难适应大公司的决策流程，而Meta原有的生成式AI团队则看到自己的职责范围被大幅缩减。 最具象征意义的事件发生在11月。图灵奖得主、深度学习三巨头之一的杨立昆宣布离职。 究其原因，Meta的战略重心从基础研究转向了产品化和商业化，这与杨立昆的学术理念相去甚远。还有点，在新的组织架构中，杨立昆需要向Wang汇报，而不是直接向产品主管Chris Cox汇报。 杨立昆在领英的动态中写到，这些都让他难以忍受，所以选择离开Meta。 产品线的疲软同样明显。 Meta AI虽然依托Facebook等产品获得了7亿月活用户，但功能仍停留在基础对话层面，不具备Agent能力。 OpenAI在2025年初就推出了Operator，这个AI Agent可以自主操作浏览器，帮用户订餐厅、购物、填写表格。 2月，OpenAI又发布了Deep Research，基于o3模型，能够进行5至30分钟的深度网络研究，生成带有完整引用的研究报告。7月，OpenAI将这两个功能整合为ChatGPT Agent，实现了“研究+行动”的完整闭环。 Anthropic的Claude也在Agent方向上建立了清晰的优势。 2024年10月推出的Claude Computer Use让AI可以控制计算机界面，2025年6月扩展的Artifacts功能允许用户直接构建、托管和分享交互式应用。Claude Code更是成为企业开发团队的首选编程Agent。 谷歌的Gemini 2.5 Computer Use可以像人类一样导航网页、点击按钮、填写表单。 2025年11月，随着Gemini 3 Pro的发布，谷歌推出了Antigravity，这是一个集成了聊天、终端、浏览器的Agent开发平台，允许开发者在统一界面中构建和管理AI Agent。Gemini Enterprise则为企业提供了Agent的集中管理、部署和监控能力。 相比之下，Meta AI在2025年4月推出独立App时，功能还停留在基础层面：回答问题、生成图像、总结网页内容。它没有真正的自主任务执行能力，不能进行多步骤的深度研究，不能操作浏览器完成实际工作。 虽然Meta AI的月活用户超过10亿，但这个数字主要来自于社交媒体的深度集成。用户打开这些应用时，AI助手就在那里。这更多是分发渠道的胜利，而非产品能力的体现。 03 收购Manus能否解决Meta的根本问题？答案很可能是否定的。 因为在Agent时代，产品包装可以快速复制，真正的竞争力在于基座模型的持续进化。 Manus团队自己就承认了这一点。 他们在一次采访中表示:“当模型足够强大、架构足够灵活时，Computer Use、Deep Research、Coding Agent等能力会自然涌现。” 这句话道出了AI Agent的本质。Agent的规划、推理、决策能力直接来自基座大模型的认知水平。多Agent编排只是优化任务执行流程，无法提升单个Agent的智能水平。 根据Menlo Ventures的2025年报告，在企业LLM API使用份额中，Anthropic占40%，OpenAI占27%，Google占21%，而Meta仅占约12%，距离2024年的19%下降了7%。 编程能力是评估AI Agent的核心指标，因为它直接反映了模型的逻辑推理和问题解决能力。 在这个关键领域，Meta几乎完全缺席。Claude Code占据了编程Agent市场54%的份额，OpenAI占21%，Google占16%。 这意味着Meta已经快要出局了。 更严重的是，多Agent编排、沙盒环境这些工程化手段并不构成技术壁垒。任何有足够工程能力的团队都可以在几个月内搭建出类似系统。 真正的护城河在于基座模型的能力，而这恰恰是Meta最薄弱的环节。 收购Manus不会让Llama 4变强，它带来的只是“更好的包装”。在AI竞争日益激烈的2026年，这种战术性动作意义不大。

【CNMO科技消息】12月31日，小米大模型Core团队发布公告，MiMo-V2-Hash模型的公测限免期将延长20天，至2026年1月20日14:00（北京时间）结束。与此同时，团队首次公开了该模型API的详细定价方案，标志着小米大模型服务商业化进入实质性阶段。 公告称，原定于2025年12月底结束的免费试用期，将延后至2026年1月20日。在此期间，开发者可继续免费调用MiMo-V2-Hash模型的API，体验其文本生成、代码处理等核心功能。团队表示，此举是为了回馈全球开发者的广泛关注与支持，并鼓励更多用户参与测试、提供反馈，以进一步优化模型性能与安全性。 本次公告最受关注的内容是API定价的明确。根据公布的价格：国内市场：输入tokens价格为0.7美元/百万tokens，输出tokens价格为2.1美元/百万tokens。海外市场：输入tokens价格为0.1美元/百万tokens，输出tokens价格为2.1美元/百万tokens。 公告同时预告，XiaomiMiMo API开放平台的支付能力系统将在公测结束前正式启用，并计划进行为期一周左右的试运行。团队建议开发者在免费期结束前提前进行账户充值，以确保服务平稳过渡，不影响自身业务连续性。

31日晚间，上交所官网显示，蓝箭航天空间科技股份有限公司科创板IPO审核状态变更为“已受理”，该公司拟融资金额为75亿元。 此前不久的12月26日，上交所发布《上海证券交易所发行上市审核规则适用指引第9号——商业火箭企业适用科创板第五套上市标准》（下称《指引》），旨在推进科创板第五套上市标准在商业航天等领域扩围工作，加快推进商业航天创新发展、主动服务航天强国战略。 募资用途 来源：蓝箭航天招股书（下同） 财务数据 前十大股东 股权结构 主要客户 蓝箭航天成立于2015年，是国内头部民营航天企业之一，专注于液氧甲烷推进剂的中大型运载火箭研发与运营。 7月29日，蓝箭航天在北京证监局启动辅导备案，由中金公司担任辅导机构。 据新华社报道，12月3日，蓝箭航天朱雀三号重复使用运载火箭发射入轨，是国内首次尝试一级回收的运载火箭，引发社会各界广泛关注。 据了解，朱雀三号一子级在完成一级分离后，按计划开展垂直回收技术的飞行验证。蓝箭航天相关负责人表示，火箭经历了可回收火箭最具挑战性的“超音速再入气动滑行阶段”。这一阶段需穿越最大动压环境，对结构热防护系统、总体气动布局设计以及姿态控制能力提出极高要求，通过飞行过程积累的飞行数据，为后续型号迭代改进打下了坚实基础。 同时，火箭在再入点火段及气动滑行段均实现了对着陆场坪回收点的高精度制导控制。验证内容包括冷气反作用控制系统与栅格舵的复合控制策略，以及相应制导算法的正确性。本次试验进一步夯实了我国在液氧甲烷可回收运载火箭技术路线上的工程实践基础，为我国实现一子级回收探索了可行路径。 中新经纬综自上交所官网等公开信息 封面图来源：蓝箭航天公众号

凤凰网科技讯 12月31日，据上交所官网今日晚间披露，蓝箭航天空间科技股份有限公司（蓝箭航天）科创板IPO申请已正式获受理。这家专注于液氧甲烷发动机及运载火箭研发的商业航天企业，拟募资75亿元，在扣除发行费用后，资金将全部投向可重复使用火箭产能及技术提升项目。 此次蓝箭航天冲刺IPO具有显著的政策背景。就在12月26日，上交所发布了针对商业火箭企业适用科创板第五套上市标准的指引，旨在推动商业航天领域的创新发展。招股书披露，蓝箭航天目前尚未实现盈利，因此选择科创板第五套标准申请上市。该标准允许突破关键核心技术、拥有原创引领技术，但处于研发阶段尚未盈利的企业上市，与商业航天高投入、长周期的行业特性相契合。 在技术验证方面，蓝箭航天近期动作频繁。据公开报道，12月3日朱雀三号重复使用运载火箭刚完成发射入轨任务，并进行了国内首次运载火箭一级回收尝试。该次飞行验证了火箭在“超音速再入气动滑行阶段”的结构热防护及气动布局设计，同时测试了冷气反作用控制系统与栅格舵的复合控制策略。此次IPO募资扩产，意在进一步加速其在液氧甲烷可回收技术路线上的工程化落地与商业化进程。

扎克伯格 凤凰网科技讯 北京时间12月31日，据《商业内幕》报道，AI领域的交易热潮持续不减，这次轮到社交媒体巨头Meta出手了。Meta周一宣布，将收购新加坡AI创业公司Manus。 Manus在今年3月走红，当时它预览了一款能自主执行筛选简历和股票分析等任务的AI智能体。该公司最初在中国创立，后于2025年年中迁至新加坡。据《华尔街日报》报道，Meta为收购Manus支付了超过20亿美元(约合140亿元人民币)。 这笔收购是今年AI领域持续火热的投资与收购浪潮中的最新一例。Meta还在今年6月对AI标注公司Scale AI投资140亿美元。无论是为了快速获取AI收入来源，还是在AI智能体领域取得竞争优势，收购Manus都可能为Meta在这场AI竞赛中注入亟需的推动力。 Meta为何要收购Manus？以下是《商业内幕》汇总的三大原因： 1.即时创收引擎 Manus在12月披露，其平台已处理超过147万亿文本tokens，用户规模达“数百万”级别。该公司还宣称，其年度经常性收入已突破1亿美元。这两个里程碑均在产品推出八个月后实现。 Manus 这些数据表明，Meta收购的是一家自带付费用户群的创业公司。Meta至今的商业模式主要围绕免费产品展开，通过收集用户数据和定向广告盈利。Manus虽免费提供基础功能，但其专业版每月向用户收费高达200美元，这为Meta开辟了直接变现通道。 “此次收购为Meta带来了一项已具备付费客户群体、可观收入及基础设施经过大规模验证的成熟业务。”研究机构GlobalData的企业分析师穆尔蒂·格兰迪(Murthy Grandhi)在一份报告中指出。 Meta在公告中表示，计划在将Manus技术整合至脸书、Instagram和WhatsApp等现有平台的同时，继续单独销售Manus服务。但该公司未详细说明，也未透露实施方式。此前，Meta已投入数十亿美元构建内部AI团队并研发所谓“超级智能”技术，但至今回报有限。收购Manus或能让Meta在持续推进内部研发的同时，直接通过AI业务赚钱。 2.Manus擅长智能体 在基础模型能力方面，Meta始终难以像OpenAI和谷歌那样令消费者和开发者惊艳。然而，随着这类模型日益商品化，行业愈发需要证明AI能真正产生实用价值。AI智能体正是实现这一目标的路径之一。这类软件能够主动决策并执行任务，例如策划营销活动或监测修复应用程序中的漏洞。 Meta收购Manus日后可能会被证明是一项明智的战略投资，因为AI真正的价值将存在于模型之上的应用层。Manus主要将Anthropic旗下Claude等其他公司的AI模型作为基础组件，并在其之上构建自身的软件层。 AI创业公司Hyperbolic CEO金雨辰(Yuchen Jin)在X上谈及Meta收购Manus时称：“人们总以为OpenAI或谷歌的一次小更新就会淘汰大量AI创业企业，但事实上，AI应用层才应是机遇最集中的领域。” 关于收购后Manus将继续支持哪些模型的问题，Meta发言人未立即回应置评请求。 3.分发优势 与谷歌类似，Meta的核心优势之一在于其平台拥有数十亿用户，这赋予了其强大的渠道分发优势，但挑战在于如何持续吸引用户回流。 与凭借Gemini 3引发市场轰动的谷歌不同，Meta尚未凭借其自研模型实现类似的AI突破性时刻。将Manus的“通用智能体”与Meta的分发渠道相结合，为这家社交媒体公司提供了另一种机会，尤其是在CEO马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)承认，脸书已经从“朋友间内容分享平台”转变为“广泛的发现与娱乐空间”之后。 “Manus提供了一个现成的、高利润率的软件层，既可直接销售商业化，也能整合进Meta面向消费者和企业的各类产品中。”GlobalData分析师格兰迪指出。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

IT之家 12 月 31 日消息，北京公安表示，近期联合市场监管等部门，针对违规拼装、改装以及销售不合格电动自行车的违法犯罪活动开展了专项打击整治行动。截至目前，已有 21 名犯罪嫌疑人被依法采取刑事强制措施。 在此次工作中，警方从涉电动自行车的交通事故入手，强化线索核查。近期，密云区发生的一起交通事故中，涉事车辆被查出存在违规拼改装情况。经调查，销售该车辆的店主吴某某已被密云公安分局依法刑事拘留。 同时，警方注重对违规改装核心零部件来源进行溯源追踪。朝阳警方在查处一家违规门店时，顺线抓获了为该门店配送大电压电池的犯罪嫌疑人张某某及其上游供货商王某。二人均因涉嫌销售不符合安全标准的产品被依法刑事拘留。此举旨在切断拼改装电动自行车的黑色产业链条。 随着电动自行车新国标过渡期于 12 月 1 日正式结束，旧国标车辆已在北京市范围内禁止销售。针对市场出现的将旧国标车辆以二手商品形式违规销售的现象，北京警方依托“公安 + 行政”协作机制，与市场监管部门协同应对。 一方面，联合北京市产品质量监督检验研究院明确了车辆质量、尺寸、车速、电池电压等方面的快速检测标准，并启动了联合快检机制，为执法提供技术支撑。 另一方面，双方共同牵头对全市销售、维修门店开展联合检查，并加强与消防等部门及行业协会的协作，力求通过监管执法与行业自律相结合的方式，进一步净化市场环境。 IT之家提示：在购买电动自行车时应认准车辆的 3C 认证标识和产品合格证，同时勿为追求速度忽视安全。公安机关表示将持续依法打击此类违法犯罪活动，以维护道路交通安全与人民群众的生命财产安全。

凤凰网科技讯 2025年12月31日，美图公司（1357.HK）公告称，与阿里巴巴签署的2.5亿美元可转债协议所有先决条件已达成，且于当日完成交割，美图已发行本金2.5亿美元的可转股债券，所得款项净额拟用于一般商业用途。 双方此前曾于今年5月20日达成该可转债协议，同时确定将在电商、大模型、云计算等领域开展战略合作，并探索差异化创新项目。此外，美图于12月30日已与阿里巴巴签订业务合作协议，后续相关合作安排将通过专项协议进一步落实。

IT之家 12 月 31 日消息，阿里通义大模型今日开源发布 Qwen-Image-2512，聚焦于三大核心能力的飞跃式提升：更真实的人物质感、更细腻的自然纹理、更复杂的文字渲染，让生成的图像无限接近真实世界。 更真实的人物质感：告别塑料脸、模糊五官。2512 能精准刻画皮肤纹理、发丝走向、表情神态，还能理解“微微前倾”这类语义细节。 更细腻的自然纹理：水流、苔藓、金毛犬的绒毛、盘羊的粗硬皮毛……2512 对自然与生物细节的刻画更细腻。 更复杂的文字渲染：2512 再进化，不仅能排版时间轴、呈现技术图表、还能生成带多格漫画 + 对话框的健康科普海报。 不止于能力增强，模型整体表现也实现突破：在 AI Arena 超过 1 万局的用户盲测中，数据显示 Qwen-Image-2512 在开源模型中表现最优，并在与多款闭源模型的对比中依然展现出显著竞争力。 Qwen-Image-2512 官方生成示例如下：

快科技12月31日消息，小马智行今日宣布，公司Robotaxi规模已突破1159辆，超额完成2025年千辆Robotaxi战略目标。 2025年是小马智行加速规模化布局与商业化落地的一年：作为国内首个“吃螃蟹”的企业，它率先在北京、上海、广州、深圳这四座一线城市，落地了全无人自动驾驶出租车的商业化运营。 同期推出的第七代Robotaxi，不仅在广州完成上线，更实现了单车层面的盈利。 2025年11月25日，小马智行披露2025年三季度未经审计财报显示，当季总营收1.81亿元，同比增72%。 至此已连续三个季度营收高增，从一季度1.02亿元、二季度1.54亿元，一路攀升至三季度的1.81亿元。 在服务场景上，小马智行也进一步拓展了覆盖范围，将Robotaxi的运营网络延伸至市区、机场与高铁站等高频出行场景，同时还开启了“7×24小时”的全天候服务模式。 此外，在这一年里小马智行还完成了两件大事：一是成功登陆港股，成为2025年全球自动驾驶领域规模最大的IPO项目。 二是将其Robotaxi服务的布局拓展至全球8个国家，持续通过全球化合作扩大业务版图。 基于现有运营成效与财务表现，小马智行已敲定了2026年业务扩张目标，年底前实现Robotaxi车队规模超3000辆。

根据现有消息来看，肖弘将出任Meta副总裁，向COO直接汇报。（该消息尚未得到Meta官方的确认）。 今年Meta的AI战略有很大的转变，组织架构也多次重组。6月我们还只是惊呼，Meta在抢人大战中，怎么超半数都是华裔？ 仍有更多华裔加入Meta，甚至有中国职场的消息。昨天（12月30日），多家媒体报道，快手副总裁、基础大模型及推荐模型负责人周国睿将离职，而可能的去向中，有TikTok，也有Meta。 如今看来，不仅华裔在Meta的这场战役中力量突出，而且他们还越来越多地身居高位。 目前Meta的AI架构中，最高位的就是Alexandr Wang，堪称Meta的AI一号位。而另一位清华校友赵晟佳，则成为首席AI科学家，直接向Wang汇报。 在新旧交替之中，在Meta效力多年、担任公司首席科学家的杨立昆选择离开。 华人“掌舵”Meta AI的格局，已经初步形成了。 01 一切还要从收购Scale AI说起。 在走到这一步之前，Meta的AI业务组织架构已经固定多年，也很简单： FAIR是Meta最古老的前沿研究阵地，首席科学家杨立昆长期领导，直接向扎克伯格汇报。开源模型的研究就来自FAIR，这里生发出Meta在这波AI浪潮中曾一度备受好评的Llama模型。 除此之外，是AI产品和应用团队，和基础设施与工程支持团队。 今年6月，Meta以约140亿美元收购Scale AI的49%股份，其联合创始人兼CEO Wang就此加入Meta。Meta还高调宣布成立全新的超级智能实验室（下称MSL），由Wang出任“首席AI官”。 这一步让外界颇为震动。Scale AI是一家数据标注公司，在AI行业处于非常重要的卡位，但并非技术核心领域。 Wang在19岁的时候就从麻省理工辍学创办Scale AI，乘着这两年AI的爆发，成为了最年轻（28岁）的亿万富翁之一。他一头黑发，面容清秀，被评价“非常热情”，在商界交往中往往表现得游刃有余，结果导向，有时甚至让人觉得“无情”。 大家也很困惑，Wang的“首席AI官”和杨立昆这个首席科学家之间究竟孰轻孰重？ 后来的一系列重组，逐渐让情况愈发明晰。 经过四次重组，Meta的AI业务架构完全变了样，MSL吞下一切，变成核心，分化出四个部门：TBD实验室，产品与应用研究部，基础设施部，以及FAIR。 其他三个都好理解，TBD相对特殊，甚至这个名字的意思都是“待定”。Wang不仅领导整个MSL，也特别直接领导TBD，负责Meta的大语言模型，包括Llama。 现阶段TBD就像一个特别作战组，最紧要的任务就是开发出闭源大模型与OpenAI等竞争，内部有“牛油果”计划，计划明年推出全新的模型。 这一重组，Wang的地位很清晰，就是Meta的AI一号位。 多家媒体报道，杨立昆需要向Wang汇报工作。其实抛开汇报关系，这其中也有路线的改变，从开源到闭源，而杨立昆一贯公开直言闭源没出路，甚至语言大模型不是通向超人类智能的正途。果然，前不久，杨立昆宣布离开Meta。之后他会自己创业，去研发“世界模型”。 02 杨立昆的离开，是Meta这场重组的一个最好注脚——旧时代过去了，换血刮骨，扎克伯格也在所不惜。已经迭代了数次的Llama是可以靠边的，老部将如果不能适应新节奏也是可以放手的。 焦虑很强烈，动作很大。在重组之外，扎克伯格发动了今年让硅谷震动的一场人才抢夺战。 Meta的劣势非常明显——如今在AI领域它明显有些掉队，内部也还处在震荡中。但是Meta的优势也很明显——有钱，而且舍得用钱。 多家媒体报道Meta全年从OpenAI、谷歌、Apple、Anthropic、xAI等挖角超过50名AI研究人员和工程师。OpenAI是“重灾区”，被挖走了十几人。而这其中，华裔的比例显著得高，有约半数甚至超过半数。 与此同时，“上亿美元年薪”的信息也传开了，尽管Meta后续有辟谣，但也没否认给得确实多。比如庞若鸣（Ruoming Pang），曾在谷歌工作15年，后加入苹果担任基础模型团队负责人，也在这场人才抢夺中跳去了Meta，据说Meta开出的价格高达2亿美元。 战略调整、人才吸纳、组织架构调整，是小扎的三板斧。而在三板斧逐一落下的时候，华裔逐渐占据C位。 赵晟佳（Shengjia Zhao）是目前已知的除了Wang之外，在Meta的AI架构中最高位的华人之一。 这是一位清华校友，后拿到斯坦福大学计算机科学博士，在OpenAI建树颇多。ChatGPT初始团队里就有他，而且他还是GPT-4的核心功臣——在GPT-4发布时，赵晟佳的名字与伊利亚·苏茨克维（Ilya Suzskever）并列为“奠基贡献者”。 他是第一批被Meta从OpenAI挖走的人才之一。有意思的是，在进入Meta已经三周的时候，扎克伯格亲自宣布，赵晟佳出任MSL团队的首席AI科学家。当时配的照片里，扎克伯格、Wang、赵晟佳同框。 当时扎克伯格是这么说的：“Shengjia是新实验室的联合创始人，从第一天起就已担起首席科学家的职责。如今，我们的招聘进展顺利，团队也已初具规模，我们决定正式确立他的领导地位。” 但是媒体报道中，故事是另一番风味。 《金融时报》就爆料，赵晟佳在加入Meta几天后就后悔了，想回OpenAI，甚至一度到了签署回流文件的程度。随后，Meta迅速授予他首席AI科学家头衔，以留住他，扎克伯格还亲自宣布这件事。 扎克伯格的确为了人才豁得出去。另一个趣闻是OpenAI首席研究官Mark Chen透露的，他说扎克伯格亲自给想挖人才送汤，似乎还是自己熬制的，也有说是买的米其林三星饭馆煲的汤。 已知Meta现在整体向AI倾斜，而AI业务中MSL又是主体（相当于事业群，下面的四个是事业部），那么MSL的首席AI科学家，其含金量可想而知。据说赵晟佳的办公室前排起长龙，面试其他部门想要进入MSL的员工。 层级上，之前赵晟佳和杨立昆都顶着“科学家”头衔向Wang汇报，是双引擎，如今杨立昆出走，赵晟佳的话语权恐怕还会升高。 03 Manus火的时候，这一切都还没发生。 那是3月份，Manus作为蝴蝶效应的第一代通用AI智能体推出，旨在帮助用户高效完成研究、自动化操作及处理复杂任务。 创始人肖弘和前面提到的几位华人有很大的不同。Wang在美国土生土长，以赵晟佳为代表的一批AI华人人才，大多是在国内求学后奔赴美国深造，而后留在了美国职场。 肖弘是一名90后，毕业于华中科技大学，有连续创业的经历。2022年，肖弘创立蝴蝶效应这家公司，一直瞄准海外市场，此前的AI插件产品Monica去年用户数量突破1000万。 Manus的早期核心研发工作就是在武汉完成的，3月推出后在国内引起很大的关注。但是这之后蝴蝶效应总部从中国迁至新加坡，公司在中国原有120名员工，裁掉了80人左右，其余核心人员一起去新加坡。 现在再回头看，如果不是这个决定，Meta恐怕难以完成对Manus团队的收购。 在Meta剧烈转型、Wang与赵晟佳迎来职业巨大转变的同时，肖弘在争议中前行。除了公司迁移的争议之外，肖弘被问到最多的就是：如何应对巨头挤压？毕竟AI Agent已经成为了巨头的兵家必争之地。 如今的收购也回答了这个问题。 Meta的这场收购的确是个好交易，一方面，Manus团队在新加坡继续营运，产品继续运行。另一方面，Manus会借由Meta广阔的平台膨胀，创业团队的敏捷性和大公司之间的战略协同兼顾。 而肖弘，则迎来了从创业者到硅谷巨头高管的身份转变。 据晚点LatePost，肖弘将出任Meta副总裁。而华尔街日报称，肖弘将直接向Meta的COO 哈维尔·奥利文（Javier Olivan）汇报。 这个安排其实有点出人意料。Manus团队被收购之后，由于Manus本身就是AI Agent，应该是属于AI业务的。而且Wang也在社交媒体上专门发帖热烈欢迎Manus团队的加入，但是肖弘却不向Wang汇报。 须强调的是，目前肖弘在Meta的具体头衔与职能，Meta官方尚未公布。 抛开这些，巨头的AI战场依旧激烈，AI Agent又是各家争抢的下一颗“明珠”，Meta此时收购Manus，是对产品和团队的肯定，也意味着Manus在内部处于较核心的生态卡位。 不管怎样，华人“掌舵”Meta AI的格局，已经初步形成了。

凤凰网科技讯（作者/王睿） 12月31日，上纬新材董事长彭志辉（稚晖君）宣布全球首款全身力控小尺寸人形机器人“启元Q1”正式发布，并表示公司将以“上纬启元”品牌进军个人机器人领域。该产品被定义为目前全球最小的全身力控人形机器人，旨在推动高端机器人技术向个人可拥有、可操作的设备转化。 启元Q1在关节微型化方面实现技术突破，通过材料、结构与控制算法创新，将QDD准直驱关节体积大幅缩小，并保留了力控性能与高动态响应能力。其整体尺寸约为背包大小，体积为传统机型的1/8，具备耐摔特性与较低试错成本，便于在科研与开发中进行高频迭代。 该机器人面向三类核心用户：为科研人员提供便携的具身智能实验平台，开放全量SDK与HDK接口；为创作者提供模块化、可定制的外观与行为编程平台，支持通过图形化工具编排动作与交互逻辑；同时也可作为家庭场景中的智能伙伴，具备语言交互、知识问答与柔性安全交互能力。 随着启元Q1的推出，上纬启元明确将聚焦个人机器人方向，推动该产品成为更多人接触与创造人形机器人的入口，并邀请全球科技爱好者参与共创。

IT之家 12 月 31 日消息，当地时间 12 月 29 日，微软 AI 部门 CEO 穆斯塔法・苏莱曼警告称，如果缺乏有效监管，AI 在未来数年内可能发展到人类难以掌控的程度。 苏莱曼在 BBC 第四电台《今日》节目中直言，对 AI 前景感到担忧“既正常也必要”。“如果此刻你一点都不害怕，那说明你并没有真正意识到正在发生什么。” 他认为，随着 AI 系统的持续演进，行业亟需建立更严格的安全边界，因为未来五年的技术进步将呈现“极端的指数级增长”。目前已有不少业内人士不仅预见，甚至渴望一个机器智能全面超越人类的世界，在那个世界里，AI 能够在几乎所有任务上胜过人类。 IT之家从报道中获悉，苏莱曼强调：“这样的系统几乎不可能被控制，我们必须坚持一种以人为核心的超级智能理念，确保 AI 始终服务于人类利益。”同时，他警告称，如果人类无法掌控 AI，AI 就不会站在人类这一边，而是会反过来压制人类。 苏莱曼进一步说，真正的挑战在于，AI 属于典型的“替代劳动力”技术。AI 已经能够使用操作系统、处理表格、发送邮件和拨打电话，具备类似项目经理、战略人员、人力资源和市场岗位的能力，而这些能力本身高度可预测，也高度适合自动化。 他表示，这种工作模式将带来显著的效率提升，因为白领知识工作的执行方式将变得廉价且高度普及。苏莱曼以呼叫中心为例，目前已有此类岗位开始被 AI 取代，而法律助理、初级会计以及通用型项目管理岗位，未来几年内也可能面临同样的命运。

快科技12月31日消息，今日，京东X宇树全球首店于京东MALL（北京双井店）开业。 宇树科技董事、首席营销官王其鑫表示，人形机器人进入家庭的时刻可能快要到来了。 他举例称，宇树的4足机器人Go2现在可以做一些简单的事情，比如取外卖、取快递、跑步帮你背个水，买菜帮你背包。 从蛇年春晚上扭秧歌到前段时间在王力宏演唱会上伴舞，人形机器人的技术已有天翻地覆的变化。 可能再过很短的一段时间，大家就可以真的是在家里，看到人形机器人为我们来提供服务。 此外，京东还推出了自营机器人租赁服务，大家能以更低成本、更灵活的方式体验机器人技术。 目前京东已在全国开设27家，面积在3万平到8万平不等的超级体验店，可在这里体验机器人在家居、教育、养老、文娱等多场景下的应用。

文丨贺乾明 编辑丨程曼祺 《晚点 LatePost》独家获悉，月之暗面（Kimi）近期完成 5 亿美元 C 轮融资，IDG 领投 1.5 亿美元，阿里、腾讯、王慧文等老股东超额认购，投后估值 43 亿美元。 据了解，王慧文已经累计投资月之暗面 7000 万美元。 “他们前后只用了不到两个月，属于超额融资。” 一位接近月之暗面的人士称，一级市场对公司的热情超出预期。 12 月 31 日，月之暗面创始人、CEO 杨植麟发布内部信，公司有超过 100 亿元人民币现金储备。 这一规模已经不输于 IPO 之后的智谱、MiniMax： 截至 2025 年 6 月，智谱有 25.5 亿元现金，IPO 预计融资约 38 亿。 截至 2025 年 9 月，MiniMax 有 73.5 亿元现金，IPO 预计融资 34 亿-38 亿。 上述人士称，这意味着月之暗面 “可以不着急 IPO”。 今年 9 月，月之暗面推出 Agent 功能 OK Computer，可以调用虚拟电脑中的工具，开发网站、分析数据、生成图片音频或制作 PPT 等。 基于 OK Computer 和此前内测的深度研究功能，月之暗面启动会员制收费，国内分为每月 49 元、每月 99 元、每月 199 元三档（海外为 19 美元、39 美元和 199 美元），可以使用不同次数的 Agent 等功能。此前有消息称，月之暗面预期，这些功能从上线开始算，一年内能在全球获得 1 亿美元收入。对于这一说法，月之暗面没有回应。 杨植麟在内部信中透露了公司的商业化情况：全球付费用户数月增速 170%。11 月以来，受 K2 Thinking 大模型带动，月之暗面在海外的大模型 API 收入增长 4 倍。内部信中，并未披露月之暗面的具体营收数额和具体用户数量。 “要找到自己的叙事，找到自己真正擅长的事情。”12 月初，月之暗面总裁张予彤说，与资源更多的大公司竞争时，他们会刻意控制业务边界，比如不做生活娱乐方向、不做多模态生成业务等等，“专注大模型层、逻辑层、Agent 层，以及深入研究、PPT、数据分析、网站开发这类偏生产力、偏复杂任务的链路”。 从智谱和 MiniMax 的招股书来看，大模型创业公司最大的支出是持续租算力训练大模型，更好的模型是大模型公司业务和叙事的基础，也是一个很难逃脱的循环。 月之暗面有相对充足的现金储备，但还是需要尽快建立健康的商业模式，让大模型能带来更持续的收入和更高的利润率，这也是持续吸引投资、维持长期公司发展的必要条件。 杨植麟在内部信中称，C 轮融资的资金将会用于更激进地扩增显卡，加速 K3 模型的训练和研发，并公布了 2026 年的重要事项： K3 模型在预训练水平上追平世界前沿模型，借助技术改进、进一步的 Scaling，让其等效 FLOPs 提升至少一个数量级。 让 K3 成为更 “不同” 的模型，垂直整合训练技术和产品 taste，让用户体验到全新的、其他模型不具备的能力。 营收规模实现数量级增长，产品和商业化上聚焦 Agent，不以绝对用户数量为目标，而是追求智能上限，创造更大的生产力价值。 当前月之暗面有 300 人，他们会把部分新资金用于提高 2026 年的激励计划，预计是 2025 年的两倍，并大幅上调期权回购额度。 以下是杨植麟的内部信： 题图来源：Avatar: Fire and Ash - FIN -

作者｜Donald 编辑｜Ray “最开始我从厂家拿到它时，看上去就跟一般的硬件没啥区别，就是大了点，网上说它能代替我完成一些强度大和危险的工作，有点不信。它四肢折叠，皮肤呢还是比较光滑，摸着也是冰凉。不过让我比较惊讶的是，给他通电完后就像活了一样，但要在场地上走路还是有点踉踉跄跄，用它去完成一些操作和搬运工作，就得靠遥控去挥手、握手、下蹲、转身等几个简单动作。我只能觉得它还属于一个半完人。”在工厂里从事装运工作的小林对机器人是又爱又恨。 有这些期待和吐槽的，并非只有小林一人，这样的情景已然在无数中国工厂、家庭和其他各类场景中上演，构成了一个庞大且正在加速的潮流“剪影”。 2025年，是中国机器人产业发生了巨大变化的一年。 它几乎完成了从纯粹表演、打斗到“工厂工人”的身份蜕变，大量的技术也让其脑袋、身体更加灵活。在资本层面体现为订单爆发式增长、资本密集涌入、企业扎堆冲击上市。 然而高速发展的另一面却是，客户和消费者们不停的在追问，机器人何时能真正落地“干有价值的活”？ 慢慢地，机器人技术层面的微小突破，正汇聚成科技产业中不可忽视的浪潮。据群智咨询数据显示，2024年时全球机器人出货规模就约4700万台，2025年乃至未来5年维持20%以上复合增长率，同时预计2029年其营收规模近1280亿美元。 只是，当具身智能成为产业竞争与大众消费的共同选择，这些在过去只出现在科幻电影里的场景，如今正悄然走出屏幕，闯入人类的生活空间。 2026年，我们是否已经做好准备，迎接一个“人机共生”的新时代？ 1 从0开始，一场数十年的“马拉松” 机器人产业可以分为2个阶段。第一阶段是从0到1.0阶段的技术发展以及走向应用，第二阶段是迈入人工智能时代的2.0阶段。 产业界内外认为，机器人的进化是一场跨越数十年的漫长积淀，它的未来模样是《普罗米修斯》这部电影里的仿真人大卫的形象。 起跑线则被定格在1950年，那一年，图灵在《计算机器与智能》中提出的“图灵测试”，如何让机器思考？至此，机器人有了第一颗理论的芽苗和种子。 70年代，人工智能概念开始萌芽，也给机器人“马拉松赛程”增添了助推，90年代，工业机器人开始普及，ABB、发那科等企业奠定行业格局。 直到近几年，机器人产业才真正迎来爆发式增长，成为全球科技竞争的核心赛道，在中国，机器人产业更是驶入“快车道”，2025年前三季度，中国工业机器人产量达59.5万台，服务机器人产量更是突破1350万套，均已超过2024年全年产量。 政策驱动并不是核心要素，真正让机器人开始变惊艳的，是AI的集中爆发，也就是智能感知决策等模型技术，让机器人从只会在演示，迈入以实际应用为导向的新价值层面，并且此番变化融入全产业链。 我们拆解机器人产业链可见，上游的核心零部件（机器臂手、芯片、传感器、减速器）、中游的整机制造、下游的场景应用，已形成完整且成熟的产业生态。 但只有大模型、算力、算法的突破，才能让机器人从机械执行迈向智能感知，20世纪的神经网络开始形成决策感知，大模型赋予机器人越来越多的自然语言交互能力，例如，英伟达Jetson AGX Orin芯片让机器人具备实时数据处理能力，强化学习算法让机器人可自主适应不同场景。 具身智能从前期模块化的AI算法集成，慢慢地转向大模型驱动的统一技术框架，加之多模态感知加持，具身智能更聪慧。回过头来看，灵感构成了机器人萌生的基因，技术阶级奠定了一路走来的基石。 于是，人们能在今天的家里、在工厂以及在各个角落看到它们活跃的身影，马拉松赛程跑向了胜利终点，机器人产业终究是来到2.0时代。由于机器人是具身智能产业的核心载体，所以从1.0阶段进化2.0时代，机器人们开始百花齐放。 其姿态主要集中体现在“企业格局多元、应用场景各式各样、资本市场热捧”几个方面，共同勾勒出机器人产业的繁荣图景。 例如，美的集团库卡机器人，持续赢得西班牙、斯洛伐克等欧洲项目，订单金额超5000万欧元；优必选的Walker X人形机器人，具备自主导航、手势交互能力，已应用于机场、展馆等场景；智元机器人的远征A1，凭借精准的抓取能力，成为多个行业的得力“助手”。 于是，在密集产品被广泛投入在市场的大背景下，资本市场的追捧，的确又成了整个行业的第二道风景线。 公开资料显示，在最近的9月累计有超过21起相关融资事件发生，披露融资总额超过100亿元人民币，创下了单月融资历史新高。 当然，所有的产品、技术以及资本故事最终需要落地到场景应用上，场景的拓宽更是机器人进化2.0的核心标志，当下人形机器人与四足机器人各展所长，正渗透到社会经济的多个领域。 例如，今年8月的世界机器人大会期间，有220家国内外企业汇聚北京亦庄，集中展示了1569件产品，进一步彰显了机器人应用场景形态与工具化的多姿多态。 2 机器人，只差一个“大脑” 整个产业看起来花团锦簇，然而一个关键问题开始浮出水面，机器人要真正走进千家万户，到底还差什么？ 在消费工业的发展逻辑中，规模化往往依赖于量产能力的突破，只有实现稳定供给与成本下降，大众的认知与付费意愿才会随之提升。然而，机器人至今仍未像智能手机一样普及，价格居高不下，本质上反映的并非单纯的制造难题。 机器人行业目前面临的核心矛盾是产品价格偏高、普及率不足，这主要受限于规模化量产的实现。在当前自动化生产技术已相对成熟的背景下，量产本身并非根本难题，真正制约行业发展的关键在于，缺乏一个专为机器人设计的、能够驱动落地的大模型。 为何机器人必须拥有专属大模型？ 核心原因在于，通用大模型与机器人的应用场景存在“天然鸿沟”。目前主流的通用大模型，主要聚焦于自然语言处理、图像识别等领域，擅长“静态交互”，但机器人面临的是“动态场景”，需要实时感知环境变化、快速调整动作、处理突发情况，这要求大模型具备“低延迟、高精准、强适配”的特性。 例如，家庭服务机器人遇到老人突发疾病时，需要在0.1秒内做出反应，联系家属、拨打急救电话，这是通用大模型难以实现的。同理，宇树科技CEO王兴兴曾认为，机器人该去干活了，但AI不够用。 专属大模型的研发，并非易事。目前，全球仅有少数企业涉足机器人专属大模型研发，大部分初创企业因资金不足、技术积累不够，难以突破瓶颈，通俗地理解，现在机器人的灵活度还有点笨拙。 反过来看，机器人是一种介于3C消费电子和汽车之间的中间业态，工程量和复杂度低于汽车，并且电池本身的价值占比不大，汽车的关键技术指标是续航，对机器人用户则不是那么在意续航，更在意智能化。 专属大模型的研发是“决胜未来”的关键，对于整个行业而言，洗牌将推动资源向优质企业集中，加速技术迭代与商业化落地。 当机器人拥有专属大模型，当规模化量产成为现实，当价格走向普惠，机器人将不再是“实验室里的奢侈品”，而是“走进千家万户的伙伴”，真正重构人类的生活空间与产业形态。 3 机器人元年已至 2026年整个机器人产业的趋势，或许是资本的扎堆变现。 机器人赛道之所以融得下诸多玩家，与产业的成熟度有关，在整个产业属于红利期，具备在工业、AI、算法等领域基础能力的厂商，均瞄向了这一蓝海。它们像极了新能源汽车中的新势力，有着鲜明的共同点：技术创新力强、善于攻城略地、企业家有很年轻的特征，还善于向资本讲故事。 2025年本身也是诸多机器人公司的“上市冲刺年”，大家不约而同的需要市场为其投入关注度和钱。公开资料显示，截止2025年底，至少有近30家机器人产业链公司向港交所递交上市申请，如果再考虑A股和美股，这个名单数量还会更多，上市的企业也涉及核心零部件、整机制造到系统集成的全产业链环节。 对于机器人整机制造企业而言，考虑到宇树公司的首店将启幕，应用商店上线，以及可能已经要完成的上市辅导，2026年或许是玩家们，冲刺IPO的更为密集的一年。上市不仅是为了获取持续投入的资金，还需要面向投资人讲出商业化变现能力。这个道理与当下L4级自动上市企业在2025年集中上市的逻辑类似。 回到产品视角，在2025年机器人日渐变得更为聪明的基础上，2026年的机器人尤其是人形机器人的“大脑”和“小脑”将会变得更为成熟。 目前大模型厂家的技术参数迭代速度已经被压缩到几个月，这为具身大模型的真正到来以及海量的数据获取、训练提供支撑，一旦数据壁垒被打破，机器人的训练可以类似前几年人们对自动驾驶的训练一般，形成丰富的数据资源池，从而矫正机器人不够成熟的那些思考决策、判断和行为。 换句话说，2026年的机器人可能会因此而变得更加拟人化，小鹏汽车此前就曾发布过高度仿真的机器人，这也意味着行业是具备技术基础和制造功底的。 再由此放大到整个行业，产业也会演变到标准化发展阶段。 2025年12月26日，工业和信息化部人形机器人与具身智慧标准化技术委员会正式成立，标委会将主要承担人形机器人与具身智慧基础共性、关键技术、部组件、整机与系统、应用、安全等领域行业标准制修订工作。 随着诸多标准的落地，机器人产品日渐走向规范化发展，加上下游落地场景逐步打通，特别是在零售服务、商业展示、工业制造等板块。 2026，是时候重新定义机器人了。

“OpenAI一直在领跑，所以最直接的方式是先达到他们的水平。”这是智谱CEO张鹏在一次访谈中对团队目标的概括。 如今，这个愿景在资本市场的推动下又接近了一步。近日，在招股书披露数周后，智谱正式启动招股，并确认于2026年1月8日登陆港交所。这家具有清华基因的AI创业公司，或将成为港股开年最大IPO，并率先完成 “全球大模型第一股”的冲线。 公开发售文件显示，智谱本次IPO募资总额预计将达43亿港元，IPO市值预计超511亿港元。这一数字将刷新AI“六小龙”的市值/估值纪录。 要承载“大模型第一股”的皇冠，智谱首先在资本市场上交出了一份足够有说服力的答卷。 招股书显示，智谱2022年至2024年收入分别为5740万元、1.245亿元和3.124亿元，三年复合增长率达到130%；2025年上半年收入进一步增长至1.9亿元。 尽管收入曲线并不代表盈利曲线，但持续增长的营收数字表明，作为一家AI创业公司，智谱已经在大模型能力与可落地的商业化路径之间，找到了相对清晰的结合点。 而在资本市场之外，智谱已经开始被放入更大的国际语境中审视。今年6月，OpenAI在一篇官方文章中，直接“点名”智谱，将其纳入全球“主权AI”竞争的讨论框架。这是智谱第一次被写入OpenAI的官方叙述，也意味着这家中国公司，开始被视作全球AI竞争中的一个具体变量。 能被OpenAI“点名”，自然少不了在技术层面的持续投入。过去三年半，智谱累计研发投入超过40亿元，其中超过70%用于算力采购。2024年，公司研发费用达到21.95亿元，是当年收入的数倍。不过，对于研发驱动的大模型创业公司，这是一种必然战略选择——在技术层面不断投入，以实现模型能力的代际领先。 在AI行业竞争激烈的2025年，智谱之所以被资本市场看好，恰恰是因为它同时满足了两个条件：技术能力已被市场广泛验证、商业模式开始显现规模效应。 从五道口的清华实验室出发，到如今走向港交所的舞台，智谱已然站在全球资本的聚光灯下。 01 “大模型第一股”不仅跑得快， 也跑得稳 智谱能率先成为“大模型第一股”，最直接的原因，是它已经跑出了一条逐渐成熟的商业化路径，在财报上勾勒出一条清晰的收入增长曲线。 从招股书披露的数据看，2022年至2024年，智谱收入从5740万元增长至3.124亿元，三年增长超过五倍。2025年上半年，智谱收入达到1.9亿元，同比增幅显著。持续的营收跨越式增长，在当前中国大模型创业公司中并不常见，也是资本市场最看重的信号。 但资本市场更关心的，从来不只是“增长得快”，而是增长背后的商业逻辑。 自2021年布局MaaS以来，智谱逐步构建起可扩展的云端服务体系，招股书显示，智谱API平台企业与开发者用户数已超过290万，2025年API收入增长超过十倍，短期内有望实现API收入与私有化模型部署收入打平。 随着API调用和token消耗量显著上扬，MaaS正成为GLM系列模型与场景落地之间的一道商业化桥梁，并在形成规模效应后，逐步锚定开发者生态。 从产业需求端看，MaaS正成为企业AI战略的基础设施。IIM信息在今年10月披露的报告显示，超过65%的大型企业计划在未来两年内，将至少30%的AI相关预算投入MaaS解决方案，其中金融、医疗、制造、零售等行业的采纳意愿最为旺盛。 也就是说，MaaS业务已经显露出高留存、强复购与可预测增长特征，智谱的定价锚点将不再只是“模型公司”，而是成为具备经常性收入属性的AI平台型公司。对于资本市场而言，这意味着更高的长期估值弹性。 根据知名咨询公司沙利文的报告，按2024年收入计算，智谱是中国最大的独立大模型厂商，在所有通用大模型公司中排名第二，市场份额约为6.6%。在一个尚未完全定型的赛道里，这样的排名已经充分说明，为何智谱有资格冲击“大模型第一股”。 如果说收入证明“卖得出去”，毛利率则证明“卖得不亏”。招股书显示，智谱2022–2024年毛利率分别为54.6%、64.6%和56.3%，在当前中国大模型创业公司中已属较高水平。这意味着，智谱的模型定价与交付效率已经形成相对稳定的商业化框架。 商业化能力的初步成型，则直接体现在估值上，而根据公开发售文件，以每股116.20港元发行价计算，智谱本次IPO募资总额预计将达43亿港元，IPO市值预计超511亿港元。 如果参照近期在A股上市的两家AI算力“独角兽”——摩尔线程和沐曦，这两家同样估值在百亿级人民币的企业；在上市后市值迅速抬升，并逐步稳定在2500亿—3000亿元区间，显著高于上市前的市场预期。 换言之，511亿港元的市值，只是当下一个相对“保守”的评估结果。作为国内少有的“全面对标OpenAI”的AI创业公司，智谱的路径正显露出一家“基座模型企业”的底色。 需要注意的是，智谱此次披露的招股书财务数据截至 2025 年上半年，尚未覆盖下半年模型迭代与业务变化。今年发布的一些重磅产品，包括 GLM-4.5、4.6 以及近期发布的GLM-4.7，其带来的用户增长与收入贡献，均未体现在当前财务周期中。 在商业模式已被证明可持续，拥有被“长期看好”本钱的前提下，智谱的IPO之路又可以这样理解，这是为下一阶段模型与平台竞争争取更长时间窗口，是对于AGI长期路线的追求，而并非出于短期资金压力。 这份“从从容容”，无疑是智谱能够率先冲线 “大模型第一股”的重要原因。 02 把基模做大做强， 成为最像OpenAI的企业 从真实使用数据看，智谱的MaaS已经形成了庞大的用户规模。截至2025年11月，智谱平台的日均token消耗量已达到4.2万亿，并在全球模型调用平台OpenRouter上长期位居全球前十、中国前三。 在模型层面，智谱已构建起一套较为完整的“全栈模型矩阵”。目前，其主要产品线涵盖通用语言模型GLM系列及多模态、视频生成、语音模型、推理等模型，形成在包括文本、推理、语音、图像、视频、代码等在内的全面模型能力。这些围绕“通用智能”不断扩展的能力组合，构成了智谱在技术层面的核心优势。 以编码能力为例，截至2025年9月，在全球公认、由百万用户参与的编程能力评测平台CodeArena上，GLM-4.6的编程能力与OpenAI、Anthropic的模型并列全球第一，这是国内大模型首次在此类指标上达到如此高度。 这一结果并非孤立存在。GLM-4.5/4.6在OpenRouter平台上的真实调用量长期保持高位，其付费流量收入显著高于其他国产模型。稳定、可控，能够进入真实工程环境的模型能力，无疑是支撑智谱快速扩展的核心竞争力。 再往前一步，是智能体（Agent）能力的构建。智谱在今年推出AutoGLM被定位为从“对话”走向“执行”的智能体模型，可以模拟用户在应用和网页中的操作行为，将大模型的价值从“回答问题”进一步推向“完成任务”。 近日，智谱宣布将AutoGLM开源，开源项目在社区获得了超过10,000颗星（GitHubStar）的关注度，成为2025年继DeepSeek-R1之后，第二个实现这一增长速度的开源大模型项目，其Agent能力在开发者社区获得了快速验证。 此外，AutoGLM不仅具备传统语言推理能力，还可以在GUI（图形界面）层面理解并执行操作，为未来硬件层面的复杂应用场景，打开了新的想象空间。 在模型能力持续扩展的基础上，智谱近期发布了GLM-4.7。在全球知名的权威大模型评测榜单“AA智能指数”中，GLM-4.7以68分综合成绩荣登开源模型与国产模型双料榜首。在全球百万用户参与盲测的权威编码评估系统Code Arena中，GLM-4.7位列开源第一、国产第一，超过GPT-5.2。 作为新一代旗舰模型，GLM-4.7进一步强化了推理、编码与多模态之间的协同能力。目前，GLM-4.7已能够独立完成高交互小游戏的开发，包括《植物大战僵尸》《水果忍者》等案例，体现出完善的任务拆解、流程规划与端到端执行能力。 这意味着，GLM系列模型开始具备可直接纳入设计与内容生产流程的能力。GLM系列“精而全”的模型矩阵，也让智谱成为了可能是国内和OpenAI最像的AI独角兽。 从GLM-4.5到4.7，智谱今年以来的模型技术路线，正在“可用性”上不断向前推进。对照OpenAI近两年的产品策略：通过 Plugins、Agents、企业定制 GPT、Operator 等产品，把生成能力嵌入实际工作流与自动化任务中，这与智谱的产品路径不谋而合。 在部分AI“小龙”已经阶段性放弃基模训练的今天，智谱的“实用研究型”底色更加难得可贵。这种能力、产品与平台相互拉动的闭环，使智谱在国内大模型公司中，成为少数开始呈现出OpenAI式组织与商业结构的样本。 03 不仅是“第一股”， 还是大模型出海“国家队” 想要对标OpenAI，那就不能仅限于国内市场跑赢对手，还要进一步拓宽产品的应用场景，在全球化竞争中站稳脚跟。 据了解，在部分场景中，GLM模型已开始嵌入业务的关键流程。例如，在金融领域用于智能投顾与风控辅助，在生物医药中参与蛋白质结构相关建模，在气象领域支持智能预测与分析。 这些应用表明，智谱的模型能力正在从“工具型应用”，逐步走向更深层的生产与决策支持基础设施。根据招股书，智谱模型已支持约8000万台终端设备，覆盖智能手机、PC与智能汽车等场景。 而在AI产业全球化竞争的版图中，作为中国模型出海的“国家队”，智谱直接和OpenAI打了个照面。 公开信息显示，由智谱牵头，来自东盟及“一带一路”沿线的多个国家共同发起了“自主大模型国际共建联盟”，旨在帮助相关国家构建国家级AI基础设施。目前，主权大模型已在多个国家落地运行，实现我国大模型技术出海的“零突破”。 在全球AI竞争日益上升为国家战略议题的背景下，智谱的这一路径具备较强的稀缺性，这也解释了为何OpenAI会在报告中“点名”智谱。 与此同时，这也为智谱吸引了众多知名机构的背书。目前，智谱已囊括了一支由北京核心国资、头部保险资金、大型公募基金、明星私募基金和产业投资人构成的全明星基石投资阵容。 对一家中国大模型公司而言，被OpenAI在官方语境中提及，本身已属罕见。来自全球头部竞争对手的关注，意味着智谱所面对的比较坐标，已不再局限于国内同行，而是开始被放入全球基座模型厂商的评估体系中。 与此同时，智谱也在商业层面验证了，大模型并非只能“出海试水”，而是具备在海外市场实现持续变现的可能性。 随着Windsurf、Cerebras、Vercel等海外公司相继官宣接入GLM系列模型或相关能力，智谱的海外路径逐渐呈现出清晰的“双轮驱动”结构：一端是面向国家与公共部门的AI基础设施与主权模型项目，另一端则是面向全球开发者的订阅制产品与API调用。 更值得期待的是行业大环境的“顺风”。根据沙利文预测：2024年中国大语言模型市场规模53亿元，预计2030年增长至1011亿元，2024–2030年复合增长率63.5%；其中企业级市场预计2030年达904亿元。 这意味着，市场正从早期的“试点期”迈入真正的“规模期”。对基座模型公司而言，这是十分重要的决定性阶段，企业客户开始将AI视为基础能力，模型能力才有望持续转化为稳定而可放大的商业回报。 把智谱放进OpenAI的镜像里，它的独特地位也愈发清晰，两家公司都在争夺下一轮全球基础设施的入口。智谱的未来不仅仅是一家大模型公司，而是作为大模型出海“国家队”，成为国家级数字基础设施的建设者。 这也解释智谱作为“大模型第一股”的重要性，在行业尚未定型、窗口仍然敞开的阶段，这家AI独角兽已经进入到全球AI产业格局的讨论中。 “大模型需要的起点，有时候不一定是选一条“聪明的”路，而可能是一条最笨、也最扎实的路：从零开始，搭建大模型数据、训练、模型。” 就在最近，智谱首席科学家唐杰在个人微博上，回忆起和智谱一路走来的心路历程。面对外界的聚光灯，他写道：“当一个光环照过来时，真正的挑战才刚开始。AI的世界里，没有永远的领先者，只有不断的奔跑者。” 而这句话，也恰好落在当下的时间点上。 这家曾经被OpenAI“点名”的中国公司，如今已经来到了“全球大模型第一股”的门前，只待叩动资本市场的第一声回响。