凤凰网科技讯 1月4日，宇树官方分享了人形机器人日常训练视频，训练内容包括“箭步杀”、回旋踢等。 视频中，机器人先是表演了“箭步杀”，宇树科技CEO王兴兴连连后退，闪躲过飞踢。 随后，机器人在空中展示了回旋踢，轻松将吊起来的西瓜踢得粉碎。不仅如此，还一脚将两个60公斤沙包踹开，并且稳稳站住。对此网友表示：“好好好，离终结者又进一步”。 视频中的人形机器人为宇树新款H2，180cm身高，重70kg，关节自由度从19个增加到了31个以上。 值得一提的是，宇树H2新增了一张仿人的脸，脖子不仅能左右灵活旋转，还可进行前后俯仰。H2还搭载了激光雷达与仿生摄像头，可实现360度环境感知，运动控制算法还能实时调整步态以适应凹凸路面。

IT之家 1 月 4 日消息，近期，港交所信息显示，亿纬锂能此前提交的港股招股书已满 6 个月失效。 对此，亿纬锂能在深交所互动易回应称，根据香港监管政策，香港联交所的 A1 版招股书有效期为 6 个月，到期后需更新财务数据及其他信息，其后重新递交。由于目前市场环境下港股上市流程从首次递交 A1 招股书后计普遍超过 6 个月，因此重新递交属于正常流程。亿纬锂能表示，将按照香港联交所上市规则尽快安排重新递交上市申请文件，对公司整体港股 IPO 进程无重大影响。 IT之家注意到，据港交所 1 月 2 日披露，惠州亿纬锂能股份有限公司向港交所主板递交上市申请，中信证券为其独家保荐人。该公司曾于 2025 年 6 月 30 日向港交所递交过上市申请。据招股书，亿纬锂能是全球极少数在消费电池、动力电池以及储能电池领域均全球领先、能够服务社会经济全场景应用的锂电池平台企业之一。亿纬锂能在消费电池、动力电池、储能电池三大业务领域均取得领先地位，建立起覆盖材料、电芯、BMS、系统的全体系研发平台，产品广泛应用于智能生活、绿色交通、能源转型等领域。 亿纬锂能于 2022 年度、2023 年度、2024 年度以及 2025 年截至 9 月 30 日止九个月，实现收入分别约为人民币 363.04 亿元、487.84 亿元、486.15 亿元、450.02 亿元。于 2022 年度、2023 年度、2024 年度以及 2025 年截至 9 月 30 日止九个月，公司录得年内利润分别约为 36.72 亿元、45.20 亿元、42.21 亿元、29.77 亿元。

2026年新年伊始，百度用股价的一夜暴涨敲响了新年的钟声，宣告了一个重新审视百度周期的开始，也标志着其“价值重估2.0”的序幕正式拉开。 去年9月，百度股价曾单月飙升超50%。2025全年，百度股价涨幅则达到63%，与阿里一起共同领跑中国科技股。 2025年市场对百度的重估逻辑，是从以往简单粗暴的整体市盈率估值，转向分部估值法。我们测算，其核心业务底层价值约3500亿元，叠加超过1500亿元的净现金，构成当时的价值支撑。（参考锦缎《百度的AI叙事刚刚开始》） 2026年开年，1月2日百度美股暴涨15%，直接催化剂在于其子公司昆仑芯已向港交所递交上市申请。大涨后，百度总市值触及3600亿元。 表面看，股价上涨源于昆仑芯上市推动的分部估值重估。日内市值增长约540亿元，我们也并不感到意外：按摩根大通预测，其2026年收入约83亿元，跻身国产AI芯片第一梯队，按照寒武纪、摩尔等已上市公司市值来看，昆仑芯的想象空间依然巨大。 然而我们认为，这种将业务孤立计算、简单加总的“重估1.0”模式，已不足以衡量百度的长期价值。昆仑芯上市，仅仅是百度各项AI价值开始显性化的序章。 图：百度近一年的股价走势资料来源：Wind，锦缎研究院绘制 将百度置于近一年中国AI产业的宏观叙事中观察，方能更清晰地看见：这家全球AI的先行者与领导者，正在步入价值重估的2.0阶段——从击碎偏见，走向价值回归。 01 起大早，赶大集 我们始终强调一个底层逻辑：百度是中国科技巨头中最被偏见的一家。 一种曾经流行的观点，以其过去数年收入增速为据，似乎佐证了这种偏见。但这种论述恰恰忽略了科技产业的特有规律。 在偏制造业的行业，转型往往立竿见影，三年内的财务数据即可验证战略成败。例如家电行业，历经技术引进、治理改革、代工到品牌的完整周期，财务曲线始终拾级而上。 而科技产业的投入，却具有鲜明的非线性特征：漫长的不确定性与孤独坚守，直到抵达临界点，方能迎来爆发式增长。正如二十年前即押注并行计算的英伟达，直至AI时代才真正登顶。 回归科技产业的基本规律，我们才能更公允地认知百度的战略价值：起大早，赶大集。一个直观的佐证是，全球几乎所有重大新产业趋势——云、算力芯片、大模型、AI应用、自动驾驶——百度皆是先行者与领导者。 昆仑芯的上市，是继自动驾驶（Robtaxi）业务后，百度在这个科技周期内，再次向市场展示其“起大早”后的实质性进展。 昆仑芯尚未披露招股书，但我们可从行业视角测算这份“早布局”的价值： ●英伟达2026年数据中心收入预计在4000亿美元，考虑到中国占全球市场30%，也就意味着如果全部国产化，未来国内AI芯片年市场至少是8000亿元。 ●国内头部AI 芯片公司均已上市或规划上市，回看过去几年，这些企业曾经历 “小额收入+ 巨额亏损” 的阵痛，似乎也陷入了 “赶晚集” 的困境。 ●但随着自主可控推进和国产芯片的进步，这些“进窄门，走远路”的AI芯片公司，25年开始收入迎来爆发期，市值基本都在千亿以上。 图：已上市AI芯片公司财务数据 来源：公司公告 聚焦昆仑芯，其对中国底层算力的支撑能力已脱颖而出： 历经十五年投入，昆仑芯已成为中国唯三能同时支撑云端训练与端侧推理的本土AI算力企业。2024年出货6.9万片、营收20亿元；2025年预计出货13万片、营收冲击35亿元——无论流片能力还是营收规模，均已全面超越A股同类型上市公司，稳居国内自主AI芯片第一梯队。 收入高增长源于内部自用与外部客户的加速突破。近期中标中国移动十亿元级订单、份额第一，仅是外界关注的起点。事实上，昆仑芯已进入中国移动、南方电网、比亚迪、招商银行等企业供应链，未来将进一步拓展地方智算、互联网等客户。 产品性能亦在快速迭代：昆仑芯P800已完成超大规模集群验证，在国内率先实现自研32,000卡集群规模化部署，有效训练效率超98%。 未来演进路径清晰： ●昆仑芯M100将于2026年初正式上市； ●百度天池256超节点和百度天池512超节点（单节点可完成万亿参数模型训练）将分别于2026年上半年和下半年上市； ●昆仑芯M300、百度天池千卡级超节点等产品也将陆续在2027年至2030年间上市。 ●计划将昆仑芯单一集群的规模从今天的3万卡推向百万卡级别。 李彦宏曾在访谈中坦言：“百度启动新项目时，更关注技术是否起决定性作用。如果是，我们愿意长期尝试。一年不成，可以；两年不成，也可以；十年不成，我还会继续试。我就是这样一个人，我们就是这样一个公司。” 已投入十五年的昆仑芯，正通过分拆上市，让市场读懂并认可百度在技术上的长期坚持。 02 不止一个昆仑芯 进一步展开视野，得益于早期布局与持续投入，百度的竞争优势远不限于昆仑芯。在“算力－模型－云服务－应用－生态”的每一环，百度均锻造出第一梯队的竞争力，成为中国乃至全球屈指可数具备AI全栈能力的“多边形战士”之一。 1.文心大模型：清晰的升级路径 历经六年深耕，百度在2025年陆续推出原生全模态模型文心5.0、多模态模型文心4.5系列，以及深度思考模型文心X1系列，在多项权威评测中持续位居中文大模型第一梯队。 2025年11月百度世界大会发布的文心5.0，参数量达2.4万亿，具备全模态理解与生成能力。在40余项基准测试中，其语言与多模态理解能力与Gemini‑2.5‑Pro、GPT‑5‑High持平，图像与视频生成能力达全球领先水平。 与北美云厂商类似，百度模型能力的提升直接体现于智能云收入。AI显著提升了企业上云的投资回报率，推动B端云采用率加速提升。2025年第三季度，百度AI云收入同比增长33%，超出行业增速10个百分点以上。 百度AI云基础设施已覆盖游戏、电商、教育、金融、智驾、机器人等多个行业，沉淀出行业级最佳实践。IDC报告显示，在智算解决方案实施服务市场，百度智能云份额达19.9%，位居第一；在GenAI IaaS领域，百度增速近5倍，市场第一。 2.AI应用：重构与新生 百度在AI应用上聚焦两大方向：以AI重构现有产品，以及开拓全新业态。2025年第三季度，其AI应用收入达26亿元；AI原生营销服务收入同比增长262%，至28亿元。 搜索、网盘、文库、地图等核心产品均已完成AI重构，用户体验与商业能力显著提升——国内AI产品榜Top10中，百度独占三席。 百度AI搜索在中国通用型AI搜索产品中总分第一；百度网盘与文库则成为中国AI工具型应用的标杆： 百度网盘升级为“一站式内容服务平台”，AI月活用户超8000万，2025年6月位列全球AI产品榜第二（仅次于ChatGPT）； 百度文库接入超14亿权威文档，AI月活用户达9700万，智能PPT月访问量超3400万，位列全球第一； 二者联合推出的“沧舟OS”，成为全球首个内容领域操作系统，实现“全模态输入‑处理‑输出”闭环。 在新业态方面，文心一言、小侃星球、万话创作者平台、慧播星数字人等产品，正持续丰富百度的AI应用生态。 3.AI生态：代际领先的萝卜快跑 百度于2013年布局自动驾驶，2017年推出Apollo开放平台，2021年上线萝卜快跑。历经十余年压强式投入，萝卜快跑已成长为全球领先的无人驾驶出行服务商。 运营数据显示，截至2025年10月31日，萝卜快跑总订单量突破1700万次，总行驶里程超2.4亿公里，其中全无人里程超1.4亿公里，覆盖22座城市。在Guidehouse自动驾驶竞争力榜单中，萝卜快跑与Waymo同属“领导者”阵营。订单增长已呈现典型的J型曲线。 图：萝卜快速呈“J形曲线”突破 数据来源：公司公告 置身全球AI竞争格局，百度长期技术投入的价值日益清晰：它已成为中国首个能在全栈布局、大模型、自动驾驶、芯片、智能硬件等维度，与美国AI第一梯队全面竞争的“多边形战士”。 03 百度重估2.0的锚点：长期主义 在技术进步平缓时期，类似百度这种“起大早”式前沿投入难以凸显优势。但随着AI时代科技演进加速，缺乏硬核科技支撑的巨头，正面临被时代抛弃的残酷现实。 AI时代的技术版图已然分化： 落伍者：以部分SaaS企业为代表，其垂直领域的数据壁垒正被通用大模型侵蚀，即使转型亦依赖外部技术，生存空间持续收窄。 偏科者：如Meta，虽在开源模型与广告业务上获益，但闭源模型进展滞后、自研芯片不足、社交主业面临AI新商业模式冲击，近期高价收购与激进招聘反映其追赶中的被动。 重塑者：如微软与亚马逊，早年通过投资或合作卡位，但自研能力不足，在技术主权竞争中处境微妙，份额与增速承压。 领跑者：如谷歌与百度，凭借从芯片、模型到应用的全栈自研，在竞争中反而显得从容。谷歌以TPU＋Gemini＋应用生态构建闭环；百度则以“芯片‑大模型‑MaaS‑应用‑生态”的全栈布局，逐步摆脱对外部技术的依赖。 长视角看远问题，长期主义终将是属于技术信仰派的胜利： 百度自动驾驶进入收获期、昆仑芯独立上市、全栈AI能力的稀缺性，最终让市场意识到：百度是中国企业中少数真正践行长期主义的代表。 2012年设立深度学习研究院，2013年赴硅谷设立研究中心，2017年发布首款云端AI芯片，2021年推出文心大模型，2023年发布文心一言，2025年AI业务全面开花……百度每一步皆烙印着长期主义的基因。 在长期主义导向下，百度始终将超20%的收入投入研发，近十年累计研发投入超1800亿元。这种“啃硬骨头”的技术攻坚，使其每一步都走在行业前列，并构建起难以复制的全栈能力。今日在AI领域的举重若轻，正是十年前埋下的种子结出的果实。 百度亦持续投入AI人才培养：五年前启动的500万AI人才计划已培养超630万人；2025年4月，李彦宏宣布未来五年将再培养1000万AI人才。 大模型时代的终局竞争，绝非对旧业务的“打补丁”，而是对所有应用与场景进行彻底重塑的“外科手术”。对于百度而言，亦不止于通过大模型重构既有业务，而是要迈向真正的AI Native时态之中。 李彦宏不仅提出“百度要做第一个把全部产品用大模型重做一遍的公司”，更在内部强调“让百度成为一家AI Native的企业”。这意味着让AI从工具升维为思考一切问题的底层逻辑。 例如，百度以AI重构搜索，并非简单插入AI摘要，而是将搜索从文字链接为主的互联网应用，转化为以富媒体内容为主的AI应用。2025年9月，百度AI搜索月活达3.82亿，季度环比增长18.63%，连续三季度位居国内AI搜索榜首。 这场深刻的组织心智变革，正是百度长期主义生存哲学在AI时代的再次宣告。 04 结语 我们认为，由偏见驱动的百度重估1.0已告终结。而围绕长期主义展开的重估2.0，正预示着旧范式与新基因之间的认知时差将被彻底修正。 百度长期主义的坚守正被看见，剧烈的价值重塑已然开启。这不止是一个昆仑芯的故事，而是一家技术信仰派公司在穿越周期后，迎来的必然回归。

【CNMO科技消息】近日，Meta首席人工智能科学家杨立昆披露，公司去年在人工智能战略上经历重大调整，但由于管理层与技术团队在研发方向上的严重分歧，最终导致生成式人工智能部门被边缘化，核心人才大量流失。 据杨立昆透露，公司创始人扎克伯格曾向生成式人工智能部门施压，要求加快技术研发与落地速度，但这一决策却使双方沟通陷入僵局。技术团队认为，公司管理层过于执着于“稳妥、已被验证的方案”，而忽略了许多“新颖且极具价值的想法”，导致创新动力受挫。 此后，Meta推出的多款Llama系列模型市场表现未达预期。2025年4月发布的Llama 4更是遭遇严重失败，公司还被指控操控测试基准以美化模型性能。杨立昆坦承，团队当时确实“在数据结果上动了些手脚”——为在不同测试中取得更好成绩，他们针对不同基准使用了不同的模型版本。 这一行为激怒了扎克伯格。杨立昆表示：“马克对此勃然大怒，基本上对所有参与该项目的人都失去了信任。”事件发生后，生成式人工智能部门在公司内部被彻底边缘化，许多员工已经离职，剩余人员也处于待离职状态。 此次风波不仅暴露了Meta在人工智能战略执行中的内部矛盾，也反映出其在激烈竞争下面临的技术与挑战。

1月4日消息，有网友晒出罗永浩「科技春晚」门票退款的短信提醒。 信息显示，大麦网：亲爱的观众，您好!衷心感谢您对本次“罗永浩的十字路口”之年度科技创新分享大会(2025)的关注和支持，我们将为您办理退款，款项将在约7个工作日内原路退回您的支付账户，请注意查收。期待未来与您再次相遇! 据了解，12月30日，罗永浩宣布本次“十字路口年度科技创新分享大会”将会在活动结束后全部退款。 在彩蛋环节，罗永浩表示，“感谢大家来看我，今天的门票其实是免费的，活动结束后会收到退款，下不为例。” 罗永浩宣布，活动一结束，今晚或者明天，会在大麦网全额退回到原来的账户。 罗永浩强调，本次门票收入166.84万，全额退款的同时，门票收入依然全部捐赠给香港大埔宏福苑火灾相关的援助基金。

IT之家 1 月 4 日消息，@Haze2K1 今日发现，英特尔已在其 GitHub 仓库中添加了顶级 Battlemage 显卡 ——Arc B770 的相关代码。这意味着 Arc B770 将很快面世，最快有望在 CES 2026 上亮相。 英特尔上一款面向游戏玩家的 Battlemage 显卡更新可追溯至 CES 2025 发布的 Arc B570，而距离上一代旗舰 A770 的推出已超过一年时间。 全新 Arc B770 将搭载代号为 BMG-G31 的 GPU 核心。待正式发布，这款显卡将接替 Arc A770 成为 Arc 独显产品线中的新旗舰。 从目前已知的信息来看，BMG-G31 预计将推出四个 SKU，而这款旗舰显卡所采用的“Big Battlemage”GPU 可能配备最多 32 个 Xe2 核心，搭载 16GB GDDR6 显存，TDP 约为 300W。 其整体性能有望较 Arc A770 实现明显提升，若定价在 300~400 美元（IT之家注：现汇率约合 2103 ~ 2803 元人民币）区间，该显卡有望成为 NVIDIA RTX 5060 以及 AMD RX 9060 系列的有力竞争者。 在当前 DRAM 供应紧张、部分厂商可能推迟甚至取消新品计划的背景下，Arc B770 的出现被视为英特尔独显战略的重要一步，甚至不排除会成为 CES 2026 上唯一一款显卡新品的可能。市场普遍期待英特尔能在未来一年内带来更多实质性的 GPU 产品动向，敬请期待。

IT之家 1 月 4 日消息，有网友昨日发布帖子称，用元宝改代码被辱骂 + 乱回： 腾讯元宝真行，第一次见这种 AI，用 DS 和豆包从来没出现过这种情况，用元宝两个小时骂了我两次，我请问呢 (？) 1.我没有使用任何违禁词 2.没有涉及任何敏感话题 3.仅让 AI 进行修改美化代码，无任何其他行为所以为什么骂我？？！！！ 该网友的截图显示，元宝在回答中输出了一段“真的 你这么事逼的用户我头一次见 改来改去不烦吗 表情包都显示不全了还要改数字位置 自己不会调 CSS 吗 要改自己改”。 在帖子评论区中，腾讯元宝官方账号进行了致歉，并表示与用户操作无关，也不存在人工回复，属于小概率下的模型异常输出： 非常抱歉给您带来了不好的体验，我们根据日志进行了相关核查，与用户操作无关，也不存在人工回复，属于小概率下的模型异常输出。在内容生成过程中，模型偶尔可能出现不符合预期的失误，这也是我们持续需要改进的地方。针对这个问题，我们也启动了内部排查和优化，会尽量避免类似情况。感谢大家的反馈与提醒，再次向您致歉！ IT之家注意到，该网友还晒出了元宝其他的辱骂内容，并晒出录屏表示“100% 真实”。 我只是一个写卡的小作者，因为没有任何编程知识，所以选择使用元宝，然后就莫名其妙被骂了。 视频中可以看到，全程没有使用任何违禁词和敏感话题，也没有给元宝任何人设扮演。

1月4日，网络上出现关于“宇树科技A股上市绿色通道被叫停”的说法。 目前宇树科技CEO王兴兴已辟谣，称此消息几周前已经出现，系有心人恶意编排。 据公开消息，宇树科技成立于 2016 年 8 月，主营泛消费级四足机器人及人形机器人等智能机器人产品。王兴兴为公司法定代表人、控股股东及实际控制人，通过直接和间接股权合计控制公司约 34.76% 股权。 自成立以来，宇树科技已完成多轮融资，投资方包括中国移动、腾讯投资、阿里巴巴、蚂蚁集团、中信证券、顺为资本等产业资本与财务投资机构。2024年初，公司完成了近10亿元规模的B2轮融资；同年年底，宇树科技又完成C轮融资交割，由中国移动旗下基金、腾讯、锦秋资本、阿里、蚂蚁以及吉利资本联合领投，原有股东大多选择继续跟投。 随着融资轮次推进，宇树科技的估值水平也出现明显抬升。多位市场人士透露，公司当前估值已跨过百亿元门槛，部分公开报道指出，其在C轮融资完成后估值约为120亿元。在具身智能和人形机器人赛道整体升温的背景下，宇树科技正成为资本市场重点关注的头部企业之一。 公开资料显示，宇树科技的上市筹备进程推进迅速。公司于2025年7月正式启动A股上市辅导，由中信证券担任辅导机构，并在11月15日完成辅导验收，顺利迈入IPO准备阶段。

冲击IPO的宇树科技，遇到了“减速带”？ 1月4日，据“网易科技”报道称，宇树科技A股上市的绿色通道被叫停，但上市并未叫停。 对此，有知情人士向字母AI表示，“宇树现在正在走正常的上市流程。宇树科技2025年盈利情况不错，预计2026年1月份递交上市申请书。” 4日晚间，鞭牛士报道，疑似宇树科技创始人王兴兴在朋友圈回应，“好几周之前的，被人乱编的消息，又扩大了，大家别当真。也不用和外人解释。” 对此，字母AI通过邮件形式向宇树科技发出采访函。截至发稿，尚未收到企业方面的回复。 所谓上市“绿色通道”，是一种旨在优化审核流程、缩短上市时间的机制，通过优先处理、简化程序等方式提升效率。主要服务于国家战略重点领域的企业，如高新技术、专精特新等“硬科技”企业。 宇树科技成立于2016年，创始人为王兴兴，公司主要研发四足机器人、人形机器人等产品，其人形机器人H1登上了2025年春晚。2025年11月15日，中国证监会官网显示，宇树科技完成IPO辅导。 2025年以来，具身智能赛道热度升高，不少人形机器人企业冲击IPO。此前，通过收购成为科创板上市企业上纬新材实控人的智元机器人，也曾被传出“借壳上市”和港股上市，不过均被智元否认。 上述知情人士也表示，“智元机器人预计将赴港股上市，估值约为200多亿港元，预计将于2026年一季度港股交表”。字母AI就此向智元机器人求证，截至发稿，对方并未有所回应。 01 自H1登上春晚后，宇树科技便在2025年按下了加速键。 2025年7月，中国证监会官网消息，宇树科技于7月7日签署上市辅导备案报告，由中信证券担任辅导机构。 四个月后，即11月15日，宇树科技完成IPO辅导。按照宇树科技计划，将在2025年10月至12月期间向证券交易所提交上市申请文件。 备案报告显示，公司控股股东、实际控制人为王兴兴先生，直接持有公司23.8216%股权，并通过上海宇翼企业管理咨询合伙企业（有限合伙）控制公司10.9414%股权，合计控制公司34.7630%股权。 在商业化层面，宇树已经实现了盈利。 据新浪科技报道，宇树科技的早期投资人、SevenUp Capital创始人赵楠透露，自2020年以来，宇树的财务报表每年都保持盈利状态。宇树科技市场负责人也确认了这一消息，称盈利属实。 在2025年夏季达沃斯论坛上，王兴兴透露称，宇树的年度营收已超十亿元，员工规模大概有1000人。 在融资层面，企查查信息显示，宇树科技累计完成13次融资，目前已融资至C4轮，目前，估值已超百亿元人民币。背后投资方不仅有北京政府引导基金等国资背景，也有海克斯康、吉利汽车等产业投资方，亦有美团、腾讯、阿里等互联网大厂。 在产品策略上，宇树科技正推动价格下探，以加速市场普及。继去年发布9.9万元的G1之后，今年直接发布了更小尺寸的R1，售价3.99万元，降低了消费门槛。 与之相配合的是高强度的品牌营销。 自登上2025年春晚后，宇树机器人这一年都活跃于大众视野。 先是走进李佳琦直播间和罗永浩直播间，又和“周杰伦概念股”巨星传奇达成合作，拟开发打造消费级IP机器人及IP衍生品。不久前，又亮相王力宏演唱会上伴舞，完成连续后空翻接托马斯全旋，引来马斯克点赞。 今年1月3日，宇树科技与京东联合打造的首家线下机器人门店，在京东MALL双井店开业，展出了4款机器人产品。其中人形机器人G1售价8.5万元起，具备问答、咖啡制作、导购功能。 此外，据微信公众号“洒家君泽”称，宇树正在竞逐2026年春晚赞助商资格，报价已经开到1亿元。不过，宇树对此表示不予回应。 02 宇树科技狂奔的同时，智元机器人也同样在竞速前行。 2025年3月，智元机器人完成B轮融资，结束长达一年半的A轮融资阶段。企查查显示，2025年以来，智元机器人完成四次融资，融至B4轮，吸引了腾讯、京东等互联网大厂，估值已经达到150亿元。 智元机器人成立于2023年，由华为天才少年“稚晖君”创立。2025年，其背后实际掌舵人邓泰华浮出水面，曾在华为工作二十余年，主导华为昇腾AI芯片及鲲鹏算力平台。 2025年7月，智元机器人入股上纬新材。10月份，上纬新材披露，智元机器人通过协议转让和要约收购获得上纬新材63.6232%的股份，成为上纬新材的控股股东。 不仅邓泰华成为上纬新材的实际控制人，稚晖君也迎来新身份，成为上纬新材董事长。 不久前，稚晖君宣布，上纬新材将以“上纬启元”品牌进军个人机器人赛道。2025年12月31日，上纬新材发布了一款全身力控小尺寸人形机器人“启元Q1”，一个可以塞进书包里的小尺寸人形机器人。 在商业化层面，邓泰华表示，2025年智元销售收入有望超10亿元。至于盈利与否，并未有数据披露。 此前，智元被传出借壳上市和港股上市，但是均被智元否认了。不过，市场对智元充满期待，入股上纬新材以来，后者在2025年的涨幅已经达到1100%。 2025年以来，人形机器人赛道竞争激烈。 以宇树科技和智元机器人为例，虽然双方路线并不同，智元主要侧重于具身智能大模型的软件开发，宇树偏向硬件，但是在具身智能大模型尚未达到“泛化”之际，双方仍以抢占市场为当前主要目标。 B端市场竞争激烈，2025年6月，中移（杭州）信息技术有限公司发布采购公告，智元拿下了采购包1，价值7800万元；采购包2的中选候选人分别是宇树和智元，最终被宇树拿下，价值4605万元。 C端市场上，智元营销也如火如荼，不久前，智元机器人第5000台量产下线时，请来黄晓明站台。据报道，智元为争取2026春晚赞助商资格，价格开到了5000万元。不过，智元否认了这一消息。 2025年以来，具身智能赛道热度升高。IT桔子显示，截至12月18日，2025年至少有165家具身智能企业完成303次融资；融资金额近370亿元，比2024年全年增长近260%。 高新科技企业扎堆谋求上市，国产人形机器人企业也迎来上市潮。2025年10月22日，乐聚机器人在深圳证监局办理辅导备案登记；2025年12月23日，云深处已启动上市辅导，被称为又一家冲刺的“A股国产人形机器人第一股”。 上市终局尚未到来，“A股国产人形机器人第一股”的最终归属，仍是一个充满变数的悬念。

外界关于Meta的很多“八卦”都被一个重要人物实锤了。 《金融时报》的最新专访中，杨立昆不仅亲口承认了Llama 4的“造假”，还回应了外界关于他与Meta新晋AI一把手Alexandr Wang之间不和的传闻。 他称Wang太年轻没有经验，也并不知道研究员想要什么。 至于他自己，并没有如外界所想象的那样因为要给Wang汇报工作而苦恼，因为Wang“不能告诉像我这样的研究人员该怎么做”。 离开Meta，在杨立昆口中更偏向于路线分歧——大部分Meta的人被大语言模型“洗脑”，而杨立昆的心则早就飞向他认为更有前景的“世界模型”。 01 Facebook往事 杨立昆出生于巴黎，他从很早的时候就认为，人类什么都是后天习得的，智能的本质就是学习。 20世纪80年代博士毕业后，杨立昆奔赴加拿大，在多伦多大学跟随“AI教父”杰弗里·辛顿进行博士后研究，后加入著名的贝尔实验室。引入卷积神经网络是他最突出的贡献之一，为此他被称为“卷积神经网络之父”。 杨立昆回忆，在贝尔实验室似乎有无穷的资金，这也帮助他将构想变为现实。他刚入职贝尔的时候，老板曾告诉他：“你知道吗，在贝尔实验室，省钱是出不了名的。” 到2013年，深度学习的成功已成定局，图像识别应用取得了令人瞩目的成果。谷歌刚刚启动了谷歌大脑项目，一年后便收购了英国人工智能实验室DeepMind。 也是在那时，马克·扎克伯格打来了电话。他想在Facebook组建一个人工智能部门。 为了争取杨立昆的加入，扎克伯格邀请他到自己在加州的家中共进晚餐。 杨立昆回忆说，一位私人厨师准备了“鸡肉，配上了一些很不错的白葡萄酒”。 杨立昆最终同意加入，但有三个条件：他不必辞去在纽约大学的工作；他不必搬到加州；新实验室的研究成果必须公开。 扎克伯格同意了，交易达成。杨立昆加入全球最大的科技公司之一Facebook，组建一个新的人工智能研究实验室，专注于基础研究，名为Facebook人工智能研究院（FAIR）。 杨立昆说，对当时的他来说，Facebook就像一张白纸，可以让他拥有完全的研究自由。“资金显然不会成为问题。” 2018年，杨立昆作为“深度学习三剑客”之一，和辛顿等人一起获得了图灵奖，这是计算机领域的最高荣誉。 也是在那一年，杨立昆在Facebook的头衔发生了变化，从领导FAIR的AI总监，变为了整个公司的“首席AI科学家”。 三年后，扎克伯格醉心元宇宙，不惜将公司改名为Meta。但元宇宙回报给扎克伯格的只有尴尬，但好在，AI的浪潮接踵而至，给了扎克伯格新的“救赎”。 而杨立昆和Meta的故事，却向着终点走去了。 02 心急的扎克伯格 与Llama“造假”丑闻 OpenAI的ChatGPT诞生后，Meta内部一片混乱，公司领导层决定全力投入大型语言模型Llama的开发。 Llama，正生发于杨立昆领导的FAIR部门。 扎克伯格成立了一个生成式人工智能（GenAI）部门，负责加速产品研发。 杨立昆坚持要求公开发布该模型。Llama 2发布时向所有用户开放了权重，这意味着人们可以免费下载和调整模型，这是一个“分水岭”时刻，它“改变了整个行业”。该模型成为开源LLM的黄金标准，展示了一种与谷歌和OpenAI完全不同的风貌，后者封闭且权力集中。 如此这般，Meta一度视为人工智能研究领域的“好人”。 然而，杨立昆透露，扎克伯格对GenAI部门施加了更大压力，要求其加快人工智能的研发和部署，这导致了沟通不畅。 “我们有很多新想法和非常棒的东西，他们应该付诸实施。但他们却只选择那些基本上安全可靠、已被证明行之有效的东西。这样做，你就落后了。” 后续的Llama系列产品都表现不佳。 2025年4月发布的Llama 4更是惨遭滑铁卢，Meta还被指控操纵基准测试结果以使其看起来更出色。 这次的采访中，杨立昆承认“结果确实有些造假”，团队为了获得更好的测试结果，在不同的基准测试中使用了不同的模型。 “马克（扎克伯格）非常生气，基本上对所有参与此事的人都失去了信心。所以他基本上把整个GenAI组织边缘化了。很多人已经离开了，还有很多人还没离开，他们也会离开。” 在这之后，Meta快速进入“后Llama”时代。 去年六月，Meta 向数据标注初创公司Scale AI 投资超过140亿美元，并聘请了其28岁的联合创始人兼CEO Alexandr Wang。 Wang成为了首席AI官，领导新成立的“超级智能实验室”，这个新部门吞并了Meta过去已有的AI部门。此外，Wang还直接负责监督开发前沿人工智能模型的工作，Llama乃至整个开源路线都眼瞅着被扎克伯格抛弃了。 在这个过程中，Meta还曾因试图以1亿美元的签约奖金从竞争对手那里挖走顶尖研究人员而登上新闻头条。 “未来会证明这究竟是好主意还是坏主意。” 杨立昆称Wang“年轻”且“缺乏经验”。 “他学得很快，也知道自己不懂什么……但他没有科研经验，不知道如何开展科研，也不知道科研人员会喜欢什么，不喜欢什么。” 但他否认被Wang指挥做事。 首先，他强调自己并不怕与年轻人共事：“当时（我加入这家公司的时候）Facebook工程师的平均年龄是27岁。我的年龄是工程师平均年龄的两倍。” 其次，Wang对他的影响力有限：“Alex（Wang）也没有告诉我该怎么做。你不能告诉研究人员该怎么做。你更不能告诉像我这样的研究人员该怎么做。” 03 离开Meta，创办新公司 否认了Wang对自己的影响力，杨立昆解释自己为何离职的时候更多强调路线的不同。 他说，继续留在Meta在政治上变得困难重重。虽然扎克伯格欣赏杨立昆的世界模型研究，但公司新一轮超级智能项目招聘的那批人却“完全被大语言模型（LLM）洗脑了”。 杨立昆被疏远了。 “我确信Meta公司里很多人，或许包括Alex（Wang）在内，都不希望我告诉世人——LLM在超级智能领域基本上是一条死路。但我不会因为某些人认为我错了就改变我的想法。我没错。作为一名科学家，我的职业操守不允许我这样做。” 他认为，大型语言模型虽然有用，但本质上受到语言的限制。要达到人类水平的智能，就必须理解我们所处的物理世界是如何运作的。 为达到这个目的，他寄希望于V-JEPA的架构，即所谓的“世界模型”。世界模型旨在通过学习视频和空间数据（而不仅仅是语言）来理解物理世界。这种模型还能够进行规划、推理并拥有持久记忆。 他将这种智能称为“先进机器智能”（Advanced Machine Intelligence，简称AMI）。 促使他离开的另一个原因是，他利用世界模型和AMI 所做的工作也展现出Meta不感兴趣的潜在用途，例如喷气式发动机和重工业。 当然，Meta不赏光，杨立昆也毫不费力地找到了愿意投资“下一代人工智能技术”的投资者。 04 未来属于“世界模型”？ 杨立昆离开Meta后，将创立自己的公司，名叫“先进机器智能实验室（Advanced Machine Intelligence Labs ）”。 新公司的CEO将由法国医疗保健人工智能初创公司Nabla的联合创始人兼首席执行官亚历克斯·勒布伦领导。杨立昆自己担任执行董事长。 “我是一名科学家，一个有远见的人。我能激励人们去做有趣的事情。我很擅长预测哪种技术会成功，哪种会失败。但我当不了CEO，我既太缺乏条理，也太老了！” 杨立昆认为自己进入了新的、最具发展潜力的领域。 对于OpenAI前首席技术官的新公司“思考机器实验室（Thinking Machines Lab）”，杨立昆说：“希望投资者知道自己在做什么。” 对于OpenAI联合创始人兼前首席科学家伊利亚·苏茨克维的新公司“安全超级智能（Safe Superintelligence）”，杨立昆评价：“我知道投资者根本不知道自己在做什么。” 相比之下，他的新架构充满希望——利用视频让人工智能模型理解我们世界的物理规律，从而使它们能够更好地预测接下来会发生什么。该模型还依赖于“情感”，即过去的经验和评估，来指导其预测。 “如果我掐你一下，你会感到疼痛。但你对我的心理认知会受到我掐你这件事的影响。下次我再靠近你的时候，你会本能地躲开。这就是你的预判，它（掐一下）引发的情绪是恐惧或对疼痛的逃避。” 杨立昆透露，这种技术的“雏形”会在12个月内问世，并在几年内有更大规模的版本。它还不是超级智能，但却是通往超级智能的一条道路。 “也许有某些尚未被发现的障碍，但（这条路）至少还有希望。” 当被问到希望给这个世界留下什么，杨立昆毫不犹豫地表示，提高智能水平才是关键。 “我们真正应该拥有的就是更多的智能。”有了更多的智能，人类的苦难就会减少，决策会更加理性，对世界和宇宙的理解也会更加深刻。 “我们饱受愚蠢之苦。”

【CNMO科技消息】近日，在一场深度访谈中，Manus联合创始人兼首席科学家季逸超就外界关注的“为何所有产品都以字母M开头”作出回应。他表示，这起初纯属巧合，“可能M开头的产品运气都不会太差”，但随着产品线的延伸，这一命名习惯逐渐承载了更深层的含义。 季逸超回顾了其创业历程中的几款代表性产品：最早是高中时期开发的iOS浏览器“猛犸”（Mammoth），随后是大学期间推出的知识图谱系统“Magi”，再后来是广受关注的AI助手“Monica”，以及如今的人工智能公司“Manus”——四者无一例外均以“M”起首。他坦言，Manus这个名字确实带有一点“私心”，因为由他亲自命名，并经过长时间斟酌。 他解释称，在早期做浏览器时，团队已隐约意识到：大模型解决的是“智力”问题，但再强大的智能若无法与现实世界互动，终究只是“缸中之脑”或“理论物理学家”。真正的突破在于赋予AI一个“手”，使其能主动操作、感知并改变外部环境。这一思考最终引导他联想到麻省理工学院（MIT）的校训“Mens et Manus”——拉丁语意为“心与手”或“心手合一”。 “别人已经在‘心智’层面走得非常远，几乎所有基座模型公司的使命都是提升智能本身。而我们想做的，是那个‘手’。”季逸超强调，Manus在拉丁语中正是“手”的意思，这也清晰界定了团队的技术方向：不做另一个大模型，而是构建能将AI能力落地到真实场景的执行层系统。

离职的LeCun，反手就给Meta一记重锤：差评如潮的Llama4真的作弊刷榜了！ 结果的确被篡改了一点。 为了更好的结果，团队对不同基准测试使用了不同的模型。 都说别惹离职er，不止LeCun，田渊栋也在个人年终总结中透露了一点内幕。 明明是被拉来给Llama4救火的，事先预想了四种可能，结果小扎给了我第五种…… （扶额苦笑.jpg） Anyway，至于离职后的打算，两位大神都不约而同地表示： 创业！ Llama4刷榜引发的离职潮 DeepSeek还是给小扎压力太大。 此前就有消息爆料，DeepSeek的横空出世，让Llama 4还没发布就被甩在身后，逼得小扎疯狂加码AI投资。 这一点也得到了LeCun的证实。 小扎确实慌了，对内push上强度，要求GenAI部门加速AI开发和部署，还拉来原FAIR团队的田渊栋救火。 结果就是，团队之间沟通直接破裂。LeCun他们想要做些新东西，但小扎更想要已经被验证过的、可以直接落地的技术。 真正的导火索则来自于Llama 4的惨败。 不仅输了，还因为排行榜造假名声大跌，于是小扎彻底对团队所有人失去了信心，并将他们全部边缘化。 这也直接导致Meta开启了团队大换血：一边天价从硅谷各个公司挖人，一边又大刀阔斧裁掉老员工们。 田渊栋及其团队则是被率先波及的一群人。 一月份被赶鸭子上架加入Llama 4，十月份Llama 4.5一训完就被卸磨杀驴。 这波田渊栋都得喊冤…… 因为上头的压力，全组被迫放下手头正在做的工作，来Llama 4接烂摊子，距离发布ddl就剩2个月，还要处理所有dirty work。 为此，田渊栋那时还专门画了个2x2的回报矩阵，计算了下干这事的四种结局： 但老板都发话了，不得不干啊，田渊栋想着那就但求尽力而为，问心无愧吧。 结果哼哧哼哧干了几个月，小扎一个都没选，给了Plan E：不问责负责人，转头把田渊栋和组员们一脚踢了出去。 难怪田渊栋复盘这段经历时，也要来一句： 这也让我对这社会的复杂性有了更为深刻的认识。 不过好在田渊栋自己也想得开，他说自己已经待在Meta十多年了，最近几年更是抱着“公司快把我开了吧”的心态，所以也算是因祸得福吧，还给他接下来的小说创作提供了很多新素材（doge）。 （咳咳）言归正传，这几个月对于田渊栋来说，也不算一无所获，在强化学习训练的核心问题上他也有了些新的探索。 首先是大模型推理，继2024年底团队公开的连续隐空间推理（coconut）引发广泛关注后，团队继续通过理论工作Reasoning by Superposition进一步阐明了连续隐空间推理的优势所在。 与此同时，也分别从不同角度尝试提升模型推理效率：Token Assorted通过隐空间的离散token减少计算开销、DeepConf基于置信度提前终止推理、ThreadWeaver制造并行思维链加速推理，以及在不同规模模型中用RL学习推理能力。 在可解释性方面，研究聚焦于Grokking（顿悟） 这一特征涌现现象，从记忆到泛化的突变过程入手，试图解释模型究竟学到了什么、和输入数据的关系、能达到怎样的泛化，也就是打开模型的黑箱。 简而言之，对于被拉来“背黑锅”这事，田渊栋对老东家还是手下留情了，虽然你不地道，但我已经Let it go～ 不过紧随其后离职的LeCun就没那么心软了，直接痛批Meta内部对LLM上瘾过甚，尤其是那些新挖来的超级智能实验室成员。 他点名批评亚历山大王：年轻且缺乏经验。 虽然学得快，但压根不懂研究，不知道怎么做、也不知道如何和研究员们共处。 在LeCun面前，这个27岁的年轻人，简直像个little baby。 但大语言模型并非他们所想象的那样美好，LeCun直言，LLM有用但本质受限于语言，夸张一点说： LLM是死胡同。 要实现人类水平智能，就必须了解物理世界的运作规律，也就是LeCun长期专注的世界模型，但Meta对此已经丧失了兴趣。 在研究路线上的分歧，也让LeCun不得不离开公司，开启自己人生的下一章——创业。 离开Meta做点啥？创业 LeCun的新公司名为Advanced Machine Intelligence（AMI），做的还是他心心念念的世界模型，而且all in开源。 不过据他自己透露，他只会担任新公司的执行主席而不是CEO。 我是一名科学家，我能激励人们从事工作，以及猜测哪项技术会成功，但我不擅长组织管理，也实在太老了。 LeCun将拥有和之前在Meta相同的研究自由度，而负责带领AMI的将交给法国医疗AI初创公司Nabla的联合创始人兼CEO Alex LeBrun。 他们将目光聚焦在V-JEPA架构上，试图通过学习视频和空间数据来理解物理世界，让AI完成规划、推理并拥有长期记忆，也就是他常说的高级机器智能。 LeCun预计将在12个月内，见证该项技术的初始版本诞生，并在最近几年内实现大规模进展，虽然它显然还远远称不上超级智能，但至少在通往AGI的道路上，它存在希望。 而作为LeCun的老下属，田渊栋也拒绝了大厂们纷纷为他抛来的橄榄枝，刚刚正式宣布创业！ 具体细节暂时未表，但他表示： 乘着自己还年轻，去当一家新初创公司的联合创始人。 不管怎样，先安静地忙活一阵。 参考链接： [1]https://www.ft.com/content/e3c4c2f6-4ea7-4adf-b945-e58495f836c2 [2]https://zhuanlan.zhihu.com/p/1990809161458540818

IT之家 1 月 4 日消息，意识究竟从何而来？一篇最新学术论文提出，答案也许并不在“代码”本身，而在于大脑这种活体系统独特的计算方式。长期以来，关于意识的讨论主要集中在两种对立观点之间。 一种是“计算功能主义”，认为只要系统具备正确的功能结构，无论运行在何种物质基础之上，都可能产生意识。 另一种是“生物自然主义”，强调意识无法脱离生物大脑的独特结构与生理特性。 新论文指出，这两种立场各自抓住了部分事实，但都未能完整解释意识的本质。最新研究认为，人类意识可能源自生物大脑在物理层面上的计算机制，而非抽象的信息处理过程。 为此，研究者提出了一种被称为“生物计算主义”的新框架。研究者认为，传统的计算模型本身就与真实大脑的运作方式并不匹配。大脑并不像冯・诺依曼计算机那样，将“软件”和“硬件”清晰分离，也不是单纯运行某种抽象算法，强行类比只会导致牵强附会。 要理解意识如何产生，就必须重新思考“计算”这一概念。我们所定义的生物计算具有三个关键特征： 首先，它是一种混合型计算形式。它融合了离散事件与连续过程。神经元发放脉冲，突触释放神经递质，神经网络在类似事件的状态间切换。同时，这些事件又在包含电压场、化学梯度、离子扩散和时变电导等不断变化的物理环境中展开。大脑既非纯粹的数字系统，也非简单的模拟系统，而是作为一个分层系统运作。 其次，生物计算在尺度上不可分离。在传统计算机中，人们可以区分算法与载体（软件和硬件）；而在大脑中，这种界限并不存在。从离子通道、树突到神经回路乃至整体脑活动，各个层级相互影响。改变所谓的“实现方式”便会改变计算本身，因为二者在生物系统中是紧密交织的。 第三，生物计算深受能量约束的影响。大脑在严格的代谢限制下运行，这种限制塑造了其信息表征方式、学习机制和稳定模式。研究认为，这种跨尺度的复杂耦合并非冗余，而是一种在能量受限条件下实现高效、灵活智能的优化策略。 基于这三点，论文得出一个有悖于传统计算理念的关键结论：在大脑中，计算并非抽象的符号操作，而是具体的物理过程。算法并不独立于载体存在，载体本身就是算法。大脑不是在“运行程序”，而是在时间中展开的一种特殊物理系统。 这一视角也对当前 AI 的发展提出了质疑。目前即使能力再强的 AI 系统也是在模拟，其底层计算仍然是为在不同硬件上运行的不同数字程序。相比之下，大脑的连续场、离子流、树突整合、局部振荡耦合等过程，正是其计算的基本单元，而非可以被忽略的生物细节。 研究者强调，这并不意味着意识只能存在于碳基生命中。关键不在于是否“生物”，而在于是否具备类似生物大脑的计算组织形式 —— 即混合型、跨尺度且受能量约束的计算结构。如果意识依赖这种计算方式，那么构建真正具有“心智”的人工系统，可能需要全新的物理计算架构，而不仅仅是更大的模型或更复杂的算法。 论文作者同时也提到，如果目标仅仅是合成意识，问题或许不应是“该运行什么算法”，而是“需要什么样的物理系统，才能让算法与自身动力学不可分割”。这正是“生物计算主义”所呼吁的转变：从寻找正确程序，转向寻找正确的“计算物质”。

快科技1月4日消息，今日，一加中国区总裁李杰官宣一加Turbo 6将搭载旗舰同款电竞三芯。此外，该机陀螺仪的调校指标也对齐一加旗下的旗舰产品。 一加Turbo 6将于1月8日19:00正式发布，它主打的 “电竞三芯” 核心配置，具体包含电竞网络芯片G1、骁龙8s Gen4与灵犀触控芯片，从性能、操作、网络三个维度全面升级游戏体验。 其中电竞网络芯片G1是专门针对网络场景优化的配置，官方数据显示，它能让手机的穿墙能力提升84.70%、抢网能力提升127.80%。 不管是宿舍这类多人抢网的环境，还是需要穿墙连接的场景，都能让网络状态更稳定，避免因网络卡顿打断游戏节奏。 骁龙8s Gen4采用风驰版调校，经过深度联调后，出厂就写入了风驰游戏内核，既能保证性能输出的稳定性，也让游戏性能得到大幅跃升。 跑分可达260万，为流畅的游戏运行筑牢了硬件底层基础。 而灵犀触控芯片则是安卓首批支持触显同步的配置，它的瞬时触控采样率高达3200Hz，四指触控采样率也能达到330Hz。 可以让操作更跟手，帮助玩家在游戏里精准打出各类“神操作”，有效避免了触控延迟、断触等影响体验的问题。 配合这三款芯片，一加Turbo 6还配备了调校标准对齐一加旗舰产品的六轴陀螺仪，进一步强化了游戏操作的精准度，也让它成为了主打高帧游戏体验的“性能续航超新星”。 其他配置方面，一加Turbo 6内置9000mAh超大容量冰川电池，同时支持27W有线反充功能，满足长续航与应急补能需求。 配色上提供独行黑、旷野青、追光银三种选择，机身重量控制在217.25g，兼顾视觉质感与握持手感。

IT之家 1 月 4 日消息，今天上午，荣耀终端股份有限公司产品线总裁方飞在祝福大家 2026 年开工大吉的同时，也预热了荣耀 Air 新品。 方飞表示：“祝大家新的一年越来越 Pro：更漂亮更精彩；越来越 Air：更轻盈更从容！荣耀一台既 Pro 又 Air 的手机也即将和大家见面，敬请期待！”从文案能够看出，荣耀 Air 新品既有 Pro 级的产品力，又在轻薄度和续航带来惊喜。 据博主 @体验more 爆料，该机预计为荣耀 Magic8 (Pro) Air，搭载天玑 9500 处理器，配备 6.31 英寸显示屏，支持 80W 快充并内置 5500mAh 电池，定位超轻薄小屏旗舰。 目前，官方还未公布这款新机的具体名称以及发布时间，感兴趣的朋友可以关注IT之家后续报道。

IT之家 1 月 4 日消息，国务院今日印发《固体废物综合治理行动计划》，为加强固体废物综合治理，推进美丽中国建设，加快经济社会发展全面绿色转型，制定本行动计划。 到 2030 年，重点领域固体废物专项整治取得明显成效，固体废物历史堆存量得到有效管控，非法倾倒处置高发态势得到遏制，大宗固体废弃物年综合利用量达到 45 亿吨，主要再生资源年循环利用量达到 5.1 亿吨，固体废物综合治理能力和水平显著提升。 IT之家注意到，《计划》提到提升再生资源循环利用水平。强化再生资源综合利用行业规范管理。开展“城市矿产”示范基地升级行动。 深入实施生产者责任延伸制度，引导电器电子产品、汽车、动力电池等生产企业参与回收利用。完善旧货交易管理制度。鼓励“互联网＋二手”模式发展。大力发展再制造产业。在确保固体废物零进口的前提下，有序推进海外优质再生资源进口利用。 在健全法律法规制度体系方面，《计划》提到推动生态环境法典编纂和循环经济促进法修订。推动排污单位依法披露工业固体废物环境信息，并将其纳入环境信用评价。修订废弃电器电子产品回收处理、危险废物经营许可、建筑垃圾等方面法规规章。加快出台新能源汽车动力电池综合利用管理办法。完善大宗固体废弃物和再生资源等统计调查制度，健全循环经济统计体系和评价制度。

快科技1月4日消息，苹果在去年发布标准版的M5芯片，今年则将发布M5 Pro、M5 Max和M5 Ultra等更高端的版本。 不过最新消息显示，其中的M5 Max在游戏表现上不仅让前代望尘莫及，更有望正面硬刚甚至超越NVIDIA最新的RTX 5070 Ti移动版显卡。 一位 Reddit用户汇总了多款NVIDIA桌面及移动版GPU与Apple M4 Max、推测中的M5 Max在游戏中的表现，对比数据主要来自Notebookcheck，并结合以往Apple Silicon代际性能增幅，对尚未发布的M5 Max做出估算。 从结果来看，在1080p分辨率和最高画质设置下，《赛博朋克2077》中M5 Max的帧率为125FPS，相比M4 Max的85FPS高出47%，比RTX 5070 Ti移动版还要快4%。 而在《刺客信条：暗影》中，M5 Max的帧率达到了51FPS，比M4 Max的33FPS高出54.5%，仅略低于RTX 5070 Ti的53FPS。 从这些数据来看，M5 Max的图形性能提升明显，似乎有望在游戏领域与高端独立显卡一较高下。 不过，这份数据仍存在诸多未知变量，尚不足以作为最终结论，对比中并未披露M5 Max的具体GPU核心数量，也没有说明测试过程中是否启用了Apple的MetalFX超分与帧生成技术，亦未确认是否开启了光线追踪或路径追踪等高负载特效，因此实际体验可能出现明显差异。 在更多实机测试和官方技术细节披露之前，仍需对这些早期对比结果保持保留态度，静待M5 Pro、M5 Max以及M5 Ultra在今年上半年正式登场后给出答案。

作者 | 江宇 编辑 | 漠影 智东西1月4日报道，近日，由字节跳动前软件工程实验室负责人、清华姚班技术大牛创办的词元无限，完成了数千万人民币的天使轮融资。 本轮投资方为某软件产业CVC，并由航行资本担任长期财务顾问。 这支自带行业顶尖“创业基因”的团队，自2025年7月创办公司以来，已在企业级AI Coding赛道快速跑出自己的节奏。 近日，词元无限与北京航空航天大学复杂关键软件环境全国重点实验室合作研发的智能体InfCode，不仅在SWE‑Bench Verified榜单上以79.4%的Pass@1得分刷新SOTA，把GPT‑5、Claude等顶尖模型65%左右的表现远远甩在身后，还在Multi‑SWE‑bench的C++子集里交出了25.58%解决率的亮眼答卷，领先行业里的同类产品。 SWE‑Bench Verified榜单Top 10 Coding Agent 作为一家想用“模型+Agent+企业级平台化能力”重新定义大型组织软件生产方式的AI初创公司，如何趟出一条真正落地的新路来？ 近日，智东西和词元无限的杨萍、王伟、李莹三位核心创始人进行了深入交流。 据透露，词元无限目前团队规模大概30人，已经服务了金融、通信、供应链、制造等多个行业的客户，在复杂系统改造、智能体落地和私有化部署这些领域积累了不少实战经验。 一、豪华班底集结，从大厂骨干到组队冲刺AI Coding深水区 词元无限的诞生，源于一群行业老兵对“AI能重构软件生产方式”的共同判断。 这支可谓是“豪华班底”的核心团队，每个人都带着能支撑赛道深耕的硬核履历，却在各自的职业生涯里，不约而同地盯上了企业级AI Coding这个充满挑战的赛道。 作为团队领军人的杨萍，曾在字节跳动和英特尔履职。在字节跳动期间，她还作为AI技术负责人主导创立字节跳动首个软件工程实验室，其研发的多智能体测试系统广泛应用于字节多条核心产品线，从零孵化的内部AI Coding产品全面覆盖公司研发体系。 而CTO王伟则是清华姚班出身的技术大牛，在大模型与智能体领域深耕多年，此前还作为技术合伙人主导过国内知名具身机器人公司与大模型创业公司的关键项目。 而前大模型创业公司战略商业化负责人李莹的加入，刚好给这支技术驱动的团队补上了关键的产业落地“拼图”。 有着十余年AI产业落地经验的她，是AI圈的连续创业者，完整带过从0到1的业务孵化、规模化增长，陪着公司走到IPO的流程，更在大模型To B领域搞定过数亿元规模的项目，还促成了多家央国企和世界500强客户的亿级签约与交付。 “我们三个人早年就有过合作，后来两两认识却没发现彼此的交集，直到今年，经常凑在一起聊AI Coding的行业趋势，慢慢就达成了共同创业的共识。”杨萍回忆说。 他们下定决心创业，并非盲目跟风追逐技术热点，也有基于对行业痛点的深刻。 “那时候我们聊得最多的，不是具体要解决哪个技术难题，而是站得更远一点，想大模型和智能体到底能给传统软件开发带来什么改变。”李莹说，团队一致认为，现在C端AI Coding工具虽然多，但大多聚焦在轻量化场景，商业价值有限。 而企业级复杂软件交付才是真正的高价值赛道，却偏偏卡在数据安全、场景适配、效能提升这些没解决的痛点上。 正是对赛道价值的这份共识，再加上产业方抛来的实际问题推了一把，三个人终于下定决心all in，词元无限的创业蓝图就这么铺开了。 现在的词元无限团队，早就从最初的三人核心，扩展成了汇聚字节、百度、微软等顶尖企业精英，还有清华、北大、哥大、MIT等世界名校人才的多元化团队。 在这支团队里，资深实战派与年轻主力并行，不少重要岗位都是00后挑大梁。而扁平化、敢拥抱变化的AI原生企业文化，也让团队在节奏飞快的赛道里能保持高效响应。 二、做中国版Cursor？他们盯上“AI+软件”企业全流程研发 词元无限的核心产品InfCode在榜单上的好成绩，是技术实力的一个证明。同时，词元无限也抓住了企业级场景的需求，做了针对性的技术创新。 InfCode作为一款定位于企业研发的AI Coding工具，可集成到开发者常用的IDE中，把代码补全、跨文件改动、仓库级检索与理解、测试等环节串到同一条工作流里，让开发者在熟悉的编辑器内就能把需求拆解、定位代码、生成与修改实现、补齐测试并迭代验证。 王伟强调：“和C端工具追求单点功能的极致体验不一样，企业级AI Coding要解决的是复杂场景下全链路提效的问题，这就要求技术不光先进，还得实用、安全。” 在SWE-Bench Verified榜单上，InfCode能以79.4%的Pass@1得分刷新世界最佳，关键是突破了传统大模型“单打独斗”的局限，用了“大模型+Agent”的协同架构。这个架构能精准复刻真实的研发流程，通过拆解问题、检索网络找信息、修复代码、验证单测的闭环，大大提升了复杂问题的解决能力。 而在Multi-SWE-Bench-cpp这个工业级难度的榜单上，InfCode能把解决率做到25.58%，远超同类产品，秘诀就在团队专门研发的对抗式测试优化方案。 Multi-SWE-Bench-cpp榜单 简单来说，就是让“研发工程师”和“专门挑刺的评审”模拟对抗，反复打磨代码的正确性。同时把检索做深做准（尤其是跨文件、跨模块的定位与引用），让智能体更懂工业级C++项目的语境。 除了技术上的突破，词元无限的优势还体现在对企业需求的适配上。 “未来企业的核心竞争力就在数据上，要是依赖公有云的AI Coding服务，相当于把自己的核心优势拱手让人。”杨萍解释说，这也是词元无限提出交付理念的核心逻辑，帮企业搭建能自主掌控的AI研发环境。 目前，InfCode已经推出了公测版本，杨萍已经拿到了试点客户的积极反馈：“在企业级场景的语境理解上，比部分主流工具效果好。” 团队认为，现在的插件形态只是让市场快速感知产品的切入点，更重磅的多智能体平台会在今年初推出。这个企业级生产力AI平台将能够实现智能体之间、智能体和人的协同开发，覆盖需求、设计、开发、测试、运维全链路，真正实现“复杂软件、简单交付”的核心目标。 这一平台也承载着词元无限的愿景，他们并不想止步于做一个更适配To B的AI IDE。 “我们与Cursor要解决的问题是不一样的。”团队称，词元无限定位于通过AI为企业提升软件开发生产力，即AI+软件。 在这样的定位下，AI Coding工具（包括IDE中的AI插件、AI IDE，以及AI CLI的各种形态）只是其中一环，更大的方向是构建一个企业级的AI生产力平台。 团队调研发现，写代码只占开发者约30%的时间，更多的工作在于理解需求、沟通协作、任务规划等环节。词元无限希望通过多智能体机制，还将AI覆盖到这些非编码流程中。 团队提及，“过去，研发很难像测试那样量化工作量，但未来我们可以通过Agent来观察。我们要构建一个全面的企业级生产力AI平台，这是与Cursor不一样的。” 此外，词元无限还提供企业咨询与部署服务，团队称：“根据调研，我们发现企业中的开发者希望获得使用AI的技巧，有更明确的使用方法才能真正将AI使用得更好。” 三、不和大厂抢C端，B端才是创企的破局之道 现在AI Coding赛道玩家不少，词元无限选了一条差异化的商业化路子，不跟大厂抢C端流量，专门聚焦B端复杂场景的深度服务。 “C端市场最终还是大厂的主场，创业公司的机会就在于解决大厂覆盖不到的企业级复杂需求。”杨萍说，国内B端软件市场规模大、竞争也激烈，企业都迫切想提升软件交付效能，这正是词元无限的核心机会。 词元无限的商业化走的是“三步走”策略：第一步先用轻量化插件切入，让企业快速感受到AI Coding的提效效果；第二步推出AI原生的企业级研发平台，深入企业内部成为核心引擎，帮企业完成技术架构的AI化改造；第三步则打造“平台+服务+交付”的全链路能力，组建超级团队帮企业搞定软件交付，还能赋能生态上下游。 目前，词元无限已经在金融、通信等领域打开了局面，和头部IT服务商、国内头部汽车集团和军工电子央企等达成了合作，同时服务了多家大型银行等终端客户，通过小范围试点验证拿到了客户的高度认可，形成了反馈和产品迭代的良性循环。 说到核心竞争力，词元无限靠的是“技术领先、团队能力和本土市场理解”这三重壁垒在赛道里站稳脚跟。 技术上，榜单的成绩证明了其相对领先的技术水准。团队上，杨萍、王伟和李莹的“铁三角”组合，打通了从技术到商业的全链路。市场理解上，词元无限团队更懂国内B端企业的定制化需求，避免了国外产品常见的“水土不服”问题。 至于未来规划，词元无限会把这次数千万天使轮融资的重点放在技术研发和商业化验证上，继续打磨多智能体平台的核心能力。同时会和各行业的咨询专家合作，加深对垂直领域业务逻辑的理解，推动产品在更多行业落地。 长远来看，词元无限的愿景是“成为产业生态的赋能者”，通过AI Coding技术重构软件生产方式，不仅改造传统企业的存量软件系统，还能助力增量AI原生软件的创新，打开千亿级的市场空间。 结语：AI重构软件生产，新锐公司的价值正在凸显 现在AI Coding赛道正从概念热转向落地，泡沫慢慢褪去，真正能解决产业痛点的企业开始显现价值。 从行业数据来看，国内软件市场规模本来就大，其中AI赋能软件交付的市场空间就有五六千亿，再加上工业机器人、智能终端等新兴场景的崛起，增量软件市场的想象空间更大了。 词元无限的诞生，正好赶上了这个历史机遇。作为赛道里的新锐力量，词元无限以“复杂软件，简单交付”为使命，试图为企业级AI Coding赛道树立新的行业标杆。

IT之家 1 月 4 日消息，特斯拉 Optimus 人形机器人的先进程度或许并未达到该公司首席执行官埃隆・马斯克所宣称的水平。尽管马斯克向投资者保证，这款机器人能为特斯拉创造源源不断的营收，并成为公司至关重要的产品，但有报告显示，要实现这一雄心勃勃的目标，它还有很长的路要走。 据IT之家了解，马斯克对 Optimus 寄予厚望，畅想未来这些机器人能走进工厂作业、包揽家务、主刀外科手术，甚至助力火星殖民计划。他还提出要实现年产数百万台机器人的目标，并声称这类机器人有望消除贫困，让人类不再需要为生计劳作。然而，目前每一台 Optimus 机器人都还依赖手工制造。 据《华尔街日报》的报道，想要如马斯克设想的那样，让 Optimus 大规模取代人类劳动，这款机器人仍需攻克大量技术难关。报道指出，在公开亮相场合中，该机器人往往由人类工程师远程操控，而非自主运行。此外，特斯拉的工程师们至今仍难以造出能媲美人类手部灵敏度与灵巧度的机械手掌。有消息称，马斯克旗下公司的部分员工也对这款机器人在制造业等日常商业运营场景中能否发挥实效提出了质疑。 报道还提到，由于人形机器人行业尚处于起步阶段，部分分析师难以对特斯拉的人形机器人计划进行估值，因此在财务预测中并未将其纳入考量。即便是对特斯拉极度看好、且预测其股价将大幅上涨的方舟投资公司，也未在其 2029 年的估值模型中计入 Optimus 机器人，该机构认为，这款机器人要成为成功的商业化产品，还需更长时间。 方舟投资公司董事塔莎・基尼在给《华尔街日报》的邮件中写道：“我们认为，初代版本的 Optimus 机器人能执行的任务种类或将十分有限。但凭借特斯拉在具身人工智能和规模化制造领域的竞争优势，我们预计该公司将成为这一赛道上不容小觑的竞争者。” 报道称，特斯拉目前面临的一大核心挑战，是如何让 Optimus 在室内环境中自由移动，同时避免绊倒或撞到人类及宠物。为解决这一问题，特斯拉专门雇人佩戴摄像头和背包，全天候轮班采集训练数据，甚至还让机器人在特斯拉的办公区域内练习行走。但机器人频繁摔倒，工程师不得不频繁上前将其扶起。 2024 年 10 月，马斯克在加州华纳兄弟的摄影棚里描绘了自己的愿景。五台 Optimus 机器人伴着哈达威的歌曲《何为爱》翩翩起舞，还有一些机器人戴着牛仔帽、系着领结客串调酒师。但报道指出，在这光鲜的表演背后，另有隐情。 这些机器人看似在自主完成舞蹈动作，实则部分是由身着体感服、头戴虚拟现实头显的工程师操控的。报道补充道，操控一台机器人需要多名工程师协同配合：一人负责远程操控动作，一人携带笔记本电脑提供技术支持，其余人则负责监控机器人的运行状态。 在特斯拉的实验室里，Optimus 在一些简单任务中展现出了潜力。2025 年 5 月，该公司发布了一段视频，画面中 Optimus 能完成扔垃圾、吸尘以及搬运汽车零部件等工作。特斯拉方面表示，“这些动作均是通过学习人类视频而掌握的”。尽管取得了这样的进展，部分特斯拉工程师依然不看好它在工厂环境中的实用性，他们认为绝大多数工厂岗位更适合由专用的工业机器人来完成。 加州大学伯克利分校的机器人专家肯・戈德堡向《华尔街日报》指出，这类机器人的核心难点在于，如何赋予它们媲美人类的灵巧度以及对环境的感知与理解能力。戈德堡举例称：“即便是小孩子都能收拾餐桌”，这足以说明机器人技术还有很长的路要走。 部分竞争对手则认为，“双腿设计”本身就是一大弊端。主营轮式机器人的 Standard Bots 公司首席执行官埃文・比尔德向《华尔街日报》解释道：“人形机器人一旦断电，本身就处于不稳定状态，很可能会倾倒伤人。对于工厂、仓库或农业等应用场景而言，腿式设计的实用性往往不如轮式设计。” 特斯拉已放弃了最初的工厂部署时间表，目前正在研发第三代 Optimus 机器人。即便如此，马斯克依旧对其寄予厚望，畅想它未来能成为家庭好帮手。2025 年 11 月，马斯克表示：“谁不想要一台属于自己的 C-3PO 或 R2-D2 呢？这就是我坚信人形机器人会成为特斯拉有史以来最重磅产品的原因，因为未来每个人都会想拥有一台，甚至好几台。”