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优必选：深耕核心技术，练就独家本领 来源：科技日报科技日报记者 叶青工厂里，一群身高1.76米、重量73千克的机器人正在忙碌着。当电量跌破20%时，它们会马上找到最近的充电桩，通过双臂自主完成电池更换，整个过程仅需3分钟，无需人工干预。这群机器人正是全球首款实现3分钟极速自主换电的全尺寸工业人形机器人——Walker S2，由深圳市优必选科技股份有限公司（以下简称“优必选”）自主研发。该机器人集成第四代工业级灵巧手与仿生手臂，能够出色应对抓取、分拣、精密装配等复杂工业任务，不仅能在0—1.8米的全空间范围内搬运15公斤重物，还能完成摸地、下蹲、远距离抓取及±162°腰部灵活转动等高难度动作。“优必选聚焦人形机器人的工业制造、商业服务、家庭陪伴三大场景应用，研发的Walker S系列已进入奥迪一汽、比亚迪等行业龙头企业实训，成为全球进入最多工厂实训的人形机器人。”优必选首席品牌官谭旻表示，“清晰的长期战略定力与对核心技术的持续深耕是支撑优必选走到今天的关键。在技术突破到商业验证的道路上，我们始终坚持以应用场景为牵引，让人形机器人技术扎根于真实需求。”在优必选创始人、董事会主席兼CEO周剑看来，机器人的“真功夫”在于能像人一样自主、高效地完成实际任务。因此，优必选坚持全栈自研技术路线，持续投入大量的研发费用，构建了核心部件—算法—系统的全栈技术链。“针对Walker S2，我们自研了全球首个专用于工业人形机器人的协作智能体Co-Agent，把多模态推理、具身交互和技能模型结合起来，使机器人具备任务理解、规划、执行和异常处理的闭环能力。同时，多台机器人可以通过端侧节点协同，实现多机配合。”周剑说。深耕技术是优必选构建核心竞争力的基石。截至2025年6月底，优必选累计获得2790项授权专利，其中，发明专利占比约60%，人形机器人有效专利数量全球第一。公司还主导或深度参与了多项人形机器人国际及国家级标准的制定。在蔚来工厂的流水线上，一台白色机器人正以毫米级精度完成车门锁质检；在极氪5G智慧工厂的立体仓库中，另一台机器人正完成料箱搬运……这些场景是优必选工业人形机器人Walker S系列在真实生产中进行实训的日常。“我们花了两年时间，从新能源汽车制造场景切入搬运、上下料、物料分拣、质检等任务的POC实训，循序渐进地推动人形机器人进入真实环境中运行。”周剑介绍。据透露，优必选正在加速人形机器人的量产。2025年，优必选人形机器人订单金额超14亿元，客户覆盖全球航空制造、汽车制造、3C电子制造、智慧物流、半导体制造五大场景。2026年，优必选人形机器人将达到万台产能。广东“十五五”规划建议提出，将“人工智能+机器人”打造成为高技术、高成长、大体量的产业集群。“我认为，2026年将是人形机器人的市场化元年。”周剑表示，“2026—2027年，我们会横向拓展到消费电子制造业等行业，目标是实现工业场景万台以上级别的量产和交付；2028年开始，我们希望让人形机器人具备通用技能，为实现工业场景百万台以上的规模量产和交付做准备。”
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美国考虑将AI芯片出口审批制度“全球化” 美国正评估把AI芯片出口管制从“部分国家限制”升级为“全球许可制”。据彭博等媒体最新报道，美国政府官员正在起草一份出口管制草案，考虑要求英伟达、AMD等公司向“全球几乎所有目的地”出口AI芯片前，需要先获得美国批准。知情人士称，新规并非要变相“封禁”英伟达出口，而是要把美国政府放到全球AI产业链的“闸门位置”——谁能买到足够算力、以什么条件买到，将更直接取决于美国商务部的许可发放方式。美国商务部还提议，如果相关国家的公司想要大量购买英伟达和AMD芯片用于人工智能数据中心，就必须承诺在美国进行投资。新规按算力需求划分三级审批，小单简化，大集群或需预审并附加披露/检查条件；超过20万块的超大单可能要求买方国家层面承诺并绑定对美投资。目前草案仍处于跨部门征求意见阶段。知情人士向媒体透露，文本可能大幅修改，也可能被暂时搁置。上述消息传出后，英伟达、AMD股价在周四盘中回落。 从“40国管制”到“全球许可” 据报道，该草案将要求企业为“几乎所有”英伟达、AMD AI加速器出口申请许可，相当于把目前约覆盖40个国家的限制框架，扩展到全球范围。美国商务部也对外强调，这不是回到上一届政府的“AI扩散规则”。 美国商务部称：“今天有报道说我们在回到‘AI扩散规则’。我们不会。它负担沉重、过度干预、后果灾难性。” “以投资换许可”：中东模式或被制度化英国《金融时报》称，该草案的最高层级将要求买方所在国承诺投资美国本土AI基础设施，作为获取大规模先进芯片的交换条件之一。将出口审批与投资承诺绑定已有先例。去年，美国在批准向阿联酋和沙特出口芯片时达成了类似安排：阿联酋承诺在国内每投资1美元，就对应在美国投资1美元。美国商务部在回应中提到： “我们通过历史性的中东协议成功推进了出口，目前政府内部正讨论如何把这种做法正式化。” 一名美国官员也明确表示：“政府出台的任何规定都将以推广美国技术栈为目的。”彭博也指出，审批速度与附加条款强弱将决定影响是“手续增加”还是“实质卡脖子”：如果许可发放快、条件少，全球AI数据中心建设可能继续推进，只是文书成本上升；若出现拖延或谈判拉长，项目规划与交付节奏可能被打乱。去年美国宣布与阿联酋达成芯片出口安排后，许可发放曾在数月后才启动，并附带“对美投资对等”条件。分级审批：规模越大，附加条件越严 新规根据企业所需算力规模，设定了阶梯式的审批流程：第一级为1000块以内英伟达GB300 GPU的小额采购。此类交易将接受相对简单的审查，并拥有特定的豁免机会。第二级为中大型集群部署。买方在申请出口许可证前需经过预先审查。根据具体情况，买家需接受附加条件，例如全面披露其商业模式，或允许美国政府实地考察其数据中心。第三级为超大规模部署，指单家企业在单一国家拥有超过20万块GB300芯片。此时必须由买方所在国政府介入。美国将要求买方国家做出严格的安全承诺，并对美国AI基础设施进行“匹配”投资。作为规模参考，20万块GB300等同于英国NScale公司计划提供给微软的AI基础设施合同总规模。在新的出口监管框架下，芯片企业获取特定许可需满足直接的资金分配条件。据知情人士透露，在涉及特定市场的高端H200芯片出口许可谈判中，英伟达CEO黄仁勋已同意一项条件：英伟达将把该部分H200销售收入的25%上交美国政府，以此换取出口绿灯。
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阿里CEO吴泳铭回应林俊旸离职：已决定批准 感谢付出 林俊旸参加活动画面今天上午，阿里巴巴CEO吴泳铭在内部邮件中回应林俊旸离职一事。他表示，将继续坚持开源模型策略，持续加大AI研发投入和吸纳优秀人才力度。以下为邮件全文——各位通义实验室同学：公司已决定批准林俊旸同学的辞职，感谢林俊旸过去在岗位上的付出。靖人会继续带领通义实验室推进后续工作。同时公司将成立基础模型支持小组，由我，靖人，范禹共同协调集团资源支持基础模型建设。技术发展不进则退。发展基础大模型是我们面向未来的关键战略，我们将在继续坚持开源模型策略的同时，持续加大对人工智能领域的研发投入，加大吸纳优秀人才的力度，我们一起加油。吴泳铭2026年3月5日千问灵魂人物林俊旸宣布卸任！曾是阿里最年轻P10技术负责人3月4日凌晨，千问核心负责人林俊旸在X发文：me stepping down. bye my beloved qwen.（我卸任了。再见了，我亲爱的千问。）此前，3月2日晚间，阿里千问正式开源4款Qwen3.5小尺寸模型系列，分别是Qwen3.5-0.8B/2B/4B/9B。小模型发布后，在海外社交媒体上获得了马斯克的关注。林俊旸在X 上感谢马斯克的点赞。同日消息，阿里巴巴集团内部将AI（人工智能）的总称和核心品牌统一为千问。1993年出生的林俊旸，是阿里巴巴最年轻的P10级技术负责人。林俊旸本科就读北京大学计算机科学专业，硕士阶段在北京大学外国语学院完成，学的是语言学与应用语言学。2019年毕业后，林俊旸径直加入阿里巴巴达摩院，正式开启职业生涯，担任高级算法工程师。2022年底，阿里巴巴将达摩院的语言、视觉等AI团队整体并入阿里云，成立通义实验室。林俊旸被正式任命为通义千问系列大模型的技术负责人。在今年1月的AGI-Next 前沿峰会上，林俊旸在谈及基础模型与 Agent 的关系时指出，“模型即产品，今天做基础模型本身，其实也就是在做产品，研究人员也需要像产品经理一样，把研究成果做成真实世界可用的系统。”记者| 王嘉琦
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亚马逊(AMZN.US)裁机器人岗位释放战略信号：2000亿美元全面押注AI算力，自研AI芯片成降本核心 智通财经APP获悉，美国电商与云计算领军者亚马逊(AMZN.US)正在其颇具战略重要性地位的机器人业务部门裁减员工，一些华尔街分析师认为，此举叠加亚马逊前不久表示将大规模尝试其自研AI芯片——即名为Trainium和Inferentia的AI ASIC算力集群基础设施来开发并更新迭代其自有人工智能大模型，共同释放出这家电商与云计算巨头正在推进更广泛成本削减行动以及将支出重心全面迁移至AI算力基础设施领域的重大信号;与此同时，亚马逊正日益依赖自动化体系来支撑其履约网络。据媒体援引知情人士透露的消息报道，本周的裁员影响到了“某些机器人岗位”，但是该公司仍在“多个战略领域”积极招聘并进行投资。此次最新裁员——使得亚马逊自2022年以来被裁减的企业岗位总数进一步增加到57,000个岗位发生之际，亚马逊正加大对人工智能和数据中心以及人形机器人领域的大规模投资，以维持其在AI竞赛以及物理AI大趋势中的重要地位。亚马逊发起AI成本革命! 力争掌握训练与推理自主权亚马逊此举并非不重视机器人业务与项目，而是在收缩部分回报周期更长的机器人项目/岗位，同时把更多资源压向AWS云计算资源与AI数据中心，以及自研AI ASIC芯片体系，亚马逊想要的是“模型和芯片协同设计”，从而把训练与推理成本结构掌握在自己手里，而不是长期被外部GPU价格体系牵着走。毋庸置疑的是，随着有着“OpenAI劲敌”称号的Anthropic计划斥资数百亿美元购置100万块TPU芯片，以及Facebook母公司Meta考虑2026年晚些时候或者2027年斥资数十亿美元购买谷歌TPU AI算力基础设施，包括用于Meta的无比庞大AI数据中心建设，加之亚马逊宣布将尝试使用Trainium和Inferentia开发AI大模型，共同说明随着云计算巨头们发起“AI算力成本革命”以推进AI ASIC渗透规模，市场对于英伟达增长前景的担忧是正确的。该公司一方面在机器人团队裁减相对少量岗位，另一方面又将2026年资本开支指向约 2000亿美元且主要投向AWS的核心云计算体系与庞大AI工作负载;同时，AWS继续推进 Trainium与Inferentia 这类自研AI算力，亚马逊运营网络则已部署超过100万台机器人，并用DeepFleet这类生成式AI模型提升机器人调度效率。在公司最近一次的业绩电话会议上，亚马逊首席执行官安迪·贾西确认，该公司将投入约2,000亿美元，资金将覆盖全公司业务，但主要投向亚马逊云科技(即AWS云计算业务部门)，因为“我们的算力需求非常高，客户们确实希望AWS承载核心工作负载和海量AI任务工作负载，而且我们安装多少产能，就能以多快的速度将其大规模变现”。与此同时，贾西称机器人业务对该公司而言“是一个大项目”。在履约物流网络中拥有超过100万台机器人后，自动化将承担那些重复性且具备危险系数的任务，以实现大幅提高生产率，并提升效率。“我们将继续优化库存布局，以缩短运输距离、减少每个包裹的处理次数，并大幅改善包裹整合，同时推出更加前沿的机器人和自动化技术，以提高效率并提升客户体验，”贾西在业绩电话会议上表示。然而，就在亚马逊放弃其多臂机器人产品组合“Blue Jay”的开发仅数周之后，该公司便决定缩减其机器人业务部门规模。这款机器人原本预计将大范围部署在亚马逊的当日达配送仓库中。AI算力基础设施优先级高于一切亚马逊管理层当前可谓正在把资本与人才从回报周期更长、工程集成更复杂的机器人项目，全力集中到有望更快变现的AI算力基础设施层。亚马逊本周确认在机器人部门裁员的举动发生在公司1月继续大规模裁员之后。与此同时，亚马逊把2026年资本开支目标提高到 2000 亿美元，并明确主要投向 AWS与AI算力基础设施。另一面，亚马逊并没有退出仓储自动化雄心壮志：官方去年就宣布其运营网络已部署第 100 万台机器人，并推出用于调度机器人车队的生成式AI模型 DeepFleet，称可把机器人车队行进效率提升10%。这说明它砍的更像是边际回报不够高的机器人项目/岗位，而不是“自动化战略”本身。换句话说，亚马逊现在制定的成本计划像是一次典型的技术栈重排：先优先建设通用 AI 平台和自研算力底座，再把这套“廉价而可扩展的智能”反哺机器人与履约网络。 这不是“机器人输给 AI”，而是机器人被纳入AI平台化战略的下游应用层。从机器人与AI数据中心的底层关系看，亚马逊似乎正在承认一个现实：未来的核心瓶颈首先是算力经济学，其次才是终端自动化形态。 机器人当然仍重要，但机器人在亚马逊体系里越来越像下游执行层;真正决定规模化速度、单位成本和迭代效率的，是上游能否用更低成本训练/部署模型，并把这些能力复用到 AWS 客户、Nova、Alexa、Rufus，以及仓储调度与机器人控制中。亚马逊股价周三截至美股收盘上涨近4%，创下自11月以来的最佳单日表现，主要得益于市场风险偏好升温之下的科技股技术面超跌反弹趋势，且美国服务业增速创2022年年中以来最快，同时物价压力有所缓解，叠加ADP就业数据超预期回暖，强劲经济数据暂时盖过了中东地缘政治危机带来的宏观经济阴霾。美股三大股指全线上涨，美债美元齐跌，另一风险资产加密货币则顺势大涨。
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华尔街两大监管机构联手进场， 加密货币与预测市场“野蛮时代”即将终结？ 智通财经APP注意到，华尔街的主要监管机构正在推进监管加密货币行业和激增的预测市场的计划，这些新举措可能会对更广泛的金融市场产生深远影响。经过监管机构数月的公开声明和国会的政治角力，监管美国股市的证券交易委员会(SEC)以及监管衍生品交易的商品期货交易委员会(CFTC)已向白宫提交了计划。虽然细节尚不明确，但这一官僚程序上的步骤是特朗普政府市场监管机构迄今为止最有意义的举措之一。自特朗普去年就职以来，美国金融监管机构大幅扭转了其做法——与拜登时代相比，在监管数字资产和所谓“事件合约”方面采取了远为友好的态度。在特朗普领导下实施的计划最终可能为这些行业提供正式的路线图，并使官员们目前采取的温和监管方式制度化。这两个行业近期都已进一步靠近主流金融领域，预测市场已激增为数十亿美元的业务，而数字资产公司则得到了这位希望将美国打造为全球“加密货币之都”的总统的支持。现在，在有利的政治环境下，这些行业正有望获得其一直推动的清晰指南，本周监管机构迈出了关键的一步。白宫信息与监管事务办公室(OIRA)周二收到了一项来自 SEC 的重要加密货币监管措施，其形式为委员会级别的指导意见。根据 OIRA 网站上的公告，该事项涉及“联邦证券法对某些类型加密资产及涉及加密资产的某些交易的适用性”。当被问及该项目时，SEC 的一位发言人提到了主席保罗·阿特金斯此前的言论，称监管机构将考虑围绕加密资产的代币分类法(token taxonomy)制定解释性指导——以符合市场结构立法——从而确保投资者和创新者清楚地了解其监管义务。理论上，代币分类法可以为不同类型的加密资产建立正式类别——例如，确定特定代币是被视为受 SEC 监管的证券，还是属于 CFTC 的管辖范围。这种区别可能会对加密货币公司的注册、披露和运营方式产生重大后果。委员会级别的指导意见确实需要委员会投票表决，且被认为比职员级别的声明更具约束力。然而，它们还未达到涉及公众通知和评论的完整立法程序。阿特金斯曾详尽阐述过数字资产立法是其政策议程的基石。虽然他多次表示，由国会通过加密货币市场结构立法会更好，但他同时也评论称，如果需要，该机构拥有推进数字资产规则的重大权力。旨在为数字资产提供监管框架的法案于今年早些时候在参议院搁浅，部分僵局源于银行业与加密货币公司之间的争斗，焦点在于像 Coinbase 这样的公司是否有权向在平台上持有稳定币的客户提供奖励。最近几周，银行业和加密货币行业的代表已在白宫多次会面，试图达成妥协。预测市场除了将加密货币列为优先事项外，特朗普时代的监管机构还接纳了预测市场，该市场允许客户对从总统选举到大学篮球等各种事件的结果进行投注。OIRA 网站上的另一条公告显示，白宫在周一收到该项目后，正在审查 CFTC 关于预测市场的措施。通常情况下，一旦 OIRA 审查结束并由 CFTC 正式发布措施，公众将能够参与意见征询。CFTC 主席迈克尔·塞利格此前曾宣布该机构将为该行业制定新规则。他周二在米尔肯研究院主办的一次活动上表示，该措施已转变为“拟议规则制定预告”(ANPRM)，类似于机构在正式启动立法程序之前发布的初步概念草案。在过去的一年里，预测市场行业的交易量大幅飙升，这主要受体育赛事驱动，尽管近几天与伊朗冲突及更广泛的中东地区局势相关的合约引起了华盛顿多方的严厉审视。此前，SEC 和 CFTC 等独立机构并不被要求将新规则送交白宫审查，但特朗普政府在 2025 年宣布，预计所有行政分支机构(包括美国金融监管机构)都应这样做。
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林俊旸离任被传与前Gemini团队成员"空降"千问有关 春节AI（人工智能）红包大战的荣光与硝烟尚未完全散去，千问却传出了团队震荡的消息。3月4日凌晨，千问核心负责人林俊旸在社交平台表示：“me stepping down.bye my beloved qwen.”（意为：我卸任了。再见了，我亲爱的千问。）当前，AI是阿里的战略核心，千问（Qwen）技术负责人的离任消息无异于“平地惊雷”。 阿里巴巴园区 网络图就在3月3日的新年阿里开工第一站，阿里巴巴创始人马云与阿里巴巴集团主席蔡崇信、CEO（首席执行官）吴泳铭等阿里核心管理层罕见聚集，一同去杭州云谷学校畅谈其对AI时代的看法。此外，3月2日，阿里巴巴还将大模型B端品牌和C端应用品牌统一为“千问”。AI战略价值愈发重要，以林俊旸为核心的技术骨干所肩负的期待与压力也与日俱增。在集团高层密集定调、资源持续倾斜的同时，千问团队正处在品牌统一、架构调整、市场攻坚的关键阶段，如何在技术路线、组织分工与商业目标之间找到平衡，已然成为阿里AI战略必须直面的核心考题。阿里“最年轻P10”林俊旸：亲历千问登顶，却在商业化前夜离场林俊旸出生于1993年，曾是阿里巴巴最年轻的P10级技术负责人。在2019年硕士毕业后，林俊旸加入阿里巴巴达摩院，正式开启了职业生涯。另据报道，2022年底，阿里巴巴将达摩院的语言、视觉等AI团队整体并入阿里云，成立通义实验室。林俊旸被正式任命为通义千问系列大模型的技术负责人。作为本土成长起来的AI技术领袖，林俊旸在阿里的这些年，恰好经历了通义千问战略地位不断提升、愈发重要的全过程。2023年4月的阿里云峰会是阿里AI战略的公开转折点。会上，阿里不仅正式发布“通义千问”大模型，更关键的是，时任阿里云CEO的张勇宣布将把通义千问“接入阿里所有业务并进行改造”。这一声明，将通义千问的定位从一项技术成果提升为一项牵引整个集团进行AI原生转型的系统性工程。根据国泰海通证券相关研报统计，在2023年6月至12月间，阿里展开了一场高效的产品“闪电战”，密集发布了多款基于通义千问的垂直场景应用，快速构建起一个立体的“通义”产品矩阵。2023年12月，在通义千问发布会上，阿里云开源通义千问720亿参数模型Qwen-72B、18亿参数模型Qwen-1.8B及音频大模型Qwen-Audio。进入2024年，阿里在通义大模型的发展上呈现出“双轮驱动”的鲜明特征：一是模型性能的快速迭代，二是开源生态的积极构建。据悉，林俊旸本人在Qwen项目中扮演的角色与开源项目息息相关，他持续以个人身份活跃在国际开发者社群中。到了2025年，千问项目的战略价值被抬升至前所未有的高度。2025年11月17日，阿里正式宣布“千问”项目，全面进军AI to C市场。当天，千问App（应用程序）公测版上线，基于开源模型Qwen3，凭借免费以及与各类生活场景生态的结合，与ChatGPT展开全面竞争。阿里核心管理层将“千问”项目视为“AI时代的未来之战”。 林俊旸此前出席活动画面彼时，阿里方面表示，自2023年全面开源以来，阿里Qwen已经超越Llama、Deepseek等模型，成为全球性能最强、应用最广泛的开源大模型。千问项目的战略地位越来越高，林俊旸身为技术核心为何反而突然离职？就林俊旸的离任消息，艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，千问核心负责人突然离任，背后可能存在外部环境变化与个人发展需求之间的冲突。当前，千问的确处于战略调整阶段。3月2日，阿里巴巴将大模型B端品牌和C端应用品牌统一为“千问”。千问大模型（Qwen）涵盖基础大模型和专业领域模型，千问App是阿里巴巴在C端的旗舰AI应用。为了避免之前的千问、通义千问、Qwen等多个名称导致的混淆问题，统一名称之后，阿里巴巴大模型品牌中文为“千问大模型”，英文为“Qwen”，“通义千问”的名称将不再使用，“通义实验室”则明确为阿里集团旗下AI机构的组织架构名称。此外，还有传闻称，林俊旸的离任和前Gemini团队成员“空降”千问有关。对此，张毅表示，前Gemini团队成员如果“空降”，那么将预示阿里或在弱化普惠式开源、强调闭环商用工程化落地，“对标Google走的闭源为主、开源为辅的路线”。迄今为止，千问的大模型的开源战略为阿里赢得了口碑，但随着时势变化，阿里要的显然不仅于此。张毅认为，开源和商业化是分层协同的关系，是阶段性问题。“开源是做生态引流，闭源是做企业服务和变现。阿里当前是在战略收缩开源，聚焦高价值的商业闭环，服务优化整体的经营结构和经营效率。”不过，如若将大模型开源直接理解为与商业化无关，多少有失公允。上述研报就提及，开发者和企业在使用开源模型解决初步需求后，当面临更大规模、更高要求的场景时，往往会自然转向阿里云提供的更高性能的闭源模型、更强大的算力集群，以及更完整的平台服务，从而完成从开源到商业化的转化。阿里AI战略换挡：“通云哥”浮出水面，千问组织重构千问的下一步该如何走无疑成为外界关注的焦点。据报道，北京时间3月4日13点左右，通义实验室紧急召开了All Hands（全员参与）会议。会上，对于此次调整，阿里高层给出的核心定性是：Qwen没有收缩，这是一次团队扩张。此外，该会上，阿里高层强调多次，千问基础模型是集团当前最重要的事情，大模型的竞争不仅仅是Qwen团队的事，而是整个阿里集团的事——无论是基础模型研发，还是底层基础设施（Infra）建设，都将在集团层面统筹推进，“一定要超越”。不得不提的是，阿里确实在加码布局AI战略。近期，通义实验室、阿里云和平头哥组成的阿里巴巴AI黄金三角“通云哥”首次浮出水面，它同时拥有全栈自研芯片平头哥、亚太第一的阿里云，以及开源模型“千问”。国泰海通证券的研报提及，阿里的顶层战略正在发生变化，从“比模型”转向“拼体系”，用“模型+生态+AI Infra”争夺下一代平台。该研报提及，进入2025年后，阿里AI战略的核心不再是单一模型规模或跑分，而是把“通义千问”与阿里数字经济体高频场景（电商、本地生活、支付、出行、办公等）系统性打通，形成“能办事、办成事”的闭环体验，并把AI从流程“外挂”升级为用户接入服务的首要界面（AI即入口）。研报认为，阿里内部提出的“通云哥”概念，将通义实验室、阿里云、平头哥绑定为一体化“黄金三角”，强调算力供给、模型能力与系统工程协同，试图从基础设施层构建AI时代通用底座。 马云现身杭州云谷学校在此大背景下，千问团队本身的组织架构也得配合集团战略进行调整。有消息称，此前Qwen拥有自己的预训练、后训练、Infra团队；从模型模态上看，也有语言模型、多模态、代码等多个方向。但在近期的调整中，通义实验室希望将Qwen团队按预训练、后训练、视觉理解、图像等维度拆分，和通义实验室中的团队合并（如通义万相、通义百聆等团队），一起工作。截至目前，阿里方面尚未就此次组织架构调整作出官方回应，但在某种程度上，这一消息已与林俊旸的突然离任相互印证。可以说，原Qwen团队属于垂直整合型小团队，预训练、后训练、多模态、Infra全链路闭环，更适合快速迭代、冲榜造势、打造开源口碑。但随着集团战略转向，从强中心化模式转为多模块并行、多负责人协同，或更有利于阿里整体AI战略的落地与推进。难以避免的是，集团战略的调整多少会和团队负责人的个人意愿发生冲突。3月4日14时01分，林俊旸在微信朋友圈发文称：“抱歉各位朋友，今天不回复消息和电话了，我真的需要休息。”他还表示：“qwen（千问）的兄弟们，按照原来安排继续干，没问题的。”压力不容小觑不得不提的是，在这场谁都不想输的AI大战中，阿里的投入不小，其压力不容小觑。2025年2月，阿里宣布投入3800亿元用于AI基础设施建设，并设定了到2032年将云数据中心能耗规模扩大十倍的长期目标。而在2025年11月发布最新财报时，阿里方面还表示，3800亿元的投资是一个规划，不排除进一步“增投”。春节假期期间，互联网大厂展开了一场烈火烹油的红包大战，主要目的便是为了推广自身的AI应用，进行用户拉新。2月2日，千问App宣布投入30亿元启动“春节请客计划”。2月23日，千问App（应用程序）发文称，春节期间，千问帮大家“一句话下单”近2亿次，全国平均每10人就有1人让千问下单。即便发红包花了大价钱，千问App和竞争对手的“拉锯战”才刚刚开始。根据有关统计，2月9日至2月20日期间，App Store的免费App下载排行榜的排名出现过明显变化。其中，2月9日到2月13日，千问App一度登顶；2月14日到2月16日，蚂蚁阿福位列第一；2月17日开始，字节跳动旗下豆包占据了冠军宝座，千问位列第二，蚂蚁阿福则居于第三位。截至3月4日，豆包依旧位于App Store免费App下载排行榜的榜首，千问位列第四。在业内人士看来，本次千问团队发生的人事震荡也与阿里AI面临的商业化压力有关。知名经济学者、工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林向记者分析，阿里需要千问快速商业化。他表示：“因为今年AI行业有个问题，那就是大量的基础设施投入无法回收，如果长此以往，那么大多数AI企业都会遭遇财务危机。所以，今年是一定要（加速）商业化的，但千问团队之前的调性，是服务好用户，做好开源。”在盘和林看来，很多AI企业已经开始在应用端发力并做出一些成就，此时如果继续在商业化上止步不前，用户有可能被对手抢光。“要知道，很多用户会形成使用记忆，第一次用AI用的是什么，以后都会用这个AI。”他还认为，大多数AI企业看上去风光，但实际上产品依然是同质化的，这些同质化的产品最终只能通过用户规模和市场份额来维持话语权。当集团的商业化目标开始提速，技术理想与商业诉求的张力迅速凸显也就在情理之中了。张毅也提到，长期来看，AI行业有望快速进入理性发展阶段。谁能把技术快速转化为可规模化的收入与利润，拿出可观的财务表现，谁才具备持续竞争力，也才能获得投资人的长期认可与持续投入。此外，对林俊旸本人和行业而言，其离职未必是一件坏事。北京市社会科学院管理研究所副研究员王鹏对记者表示，顶尖人才从大厂流向创业公司或新领域，如同“种子”撒向更广阔的生态。“这种流动打破了技术垄断，加速了底层逻辑向各行各业的渗透，客观上提升了整个社会的平均AI素养与创新活力。”王鹏说。
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林俊旸卸任阿里千问核心负责人职务 雷递网 乐天 3月4日阿里千问开源Qwen3.5系列的4款小尺寸模型之际，阿里千问核心负责人林俊旸发布消息称：“me stepping down. bye my beloved qwen”。资料显示，林俊旸现年32岁，是阿里巴巴最年轻的P10级技术负责人，也是通义千问核心推动者。林俊旸2019年毕业，此后进入阿里达摩院智能计算实验室，一年后，通义千问立项，林俊旸成为核心架构成员；2022年升任技术负责人；2024年带队开源Qwen系列，在全球模型排行榜上与GPT、Claude正面交锋；目前，阿里官方并未做出回应，林俊旸也并未透露是否离开了阿里，不过，Qwen AI项目显然失去了一位引人注目的技术领导者。近期，阿里巴巴开源了4款 Qwen3.5 小尺寸模型系列：Qwen3.5-0.8B/2B/4B/9B。这一系列模型继承了 Qwen3.5 家族的技术能力，采用原生多模态训练、最新的模型架构，可满足从极端资源受限到高性能轻量级应用的不同需求。 模型发布后，特斯拉CEO马斯克还点赞并评论道：“Impressive intelligence density”。雷递由媒体人雷建平创办，若转载请写明来源。
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阿里千问技术负责人林俊旸宣布卸任 IT之家 3 月 4 日消息，阿里千问核心负责人林俊旸（yáng）3 月 4 日凌晨在 X 平台发文：me stepping down. bye my beloved qwen.（我卸任了。再见了，我亲爱的千问。）阿里千问 3 月 2 日开源 4 款 Qwen3.5 小尺寸模型系列，分别是 Qwen3.5-0.8B/2B/4B/9B。小模型发布后，在海外社交媒体上获得了马斯克的关注。林俊旸则在 X 上感谢马斯克的点赞。 据每日经济新闻报道，1993 年出生的林俊旸，是阿里巴巴最年轻的 P10 级技术负责人。林俊旸本科就读北京大学计算机科学专业，硕士阶段在北京大学外国语学院完成，学的是语言学与应用语言学。2019 年毕业后，林俊旸径直加入阿里巴巴达摩院，正式开启职业生涯，担任高级算法工程师。2022 年底，阿里巴巴将达摩院的语言、视觉等 AI 团队整体并入阿里云，成立通义实验室。林俊旸被正式任命为通义千问系列大模型的技术负责人。阿里千问大模型 3 月 2 日官宣，阿里巴巴 AI 的总称和核心品牌统一为千问，千问大模型（Qwen）涵盖基础大模型与专业领域模型，千问 App 是阿里巴巴在 C 端的旗舰 AI 应用。 统一名称之后，阿里巴巴大模型品牌中文为“千问大模型”，英文为“Qwen”，“通义实验室”为阿里巴巴集团旗下 AI 机构的组织名称。IT之家注意到，QuestMobile 数据显示，千问在春节期间 DAU 达到 7352 万，以 940% 增幅居国内 AI 应用首位。
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亚马逊阿联酋数据中心被“击中”起火，部分服务中断 中新经纬3月3日电 据路透社消息，亚马逊当地时间周一表示，中东地区的云计算设施遭遇电力和网络连接问题，此前不明“物体”袭击了其位于阿联酋的数据中心。 据悉，这些物体在周日引发火灾，迫使当局最终切断了阿联酋两处亚马逊数据中心的电力供应。根据亚马逊网络服务(AWS)的最新消息，恢复供电预计至少需要一天时间。 亚马逊在官网发布的声明中称，我们正与当地当局密切合作，在恢复过程中优先保障人员安全；我们正努力尽快恢复全面服务，鉴于涉及的物理损害性质，预计恢复时间会更长。 来源：亚马逊官网 报道称，阿联酋及其邻国巴林的AWS服务均受到局部电力问题的影响。一位直接了解情况的人士表示，使用AWS服务的金融机构受到了此次服务中断的影响，但由于事态敏感，该人士要求匿名。 报道指出，虽然亚马逊没有指明这些物品的身份，但该事件发生在同一天，伊朗向海湾国家发射了一连串无人机和导弹，以报复美国和以色列的袭击，该袭击导致最高领袖哈梅内伊丧生。如果证实对位于阿联酋的AWS数据中心发动袭击，这将是美国大型科技公司的数据中心首次因军事行动而瘫痪。这也可能引发人们对大型科技公司在该地区扩张速度的质疑。 据报道，美国科技巨头一直将阿联酋定位为人工智能计算的区域中心。微软在去年11月表示，计划到2029年底将其在阿联酋的总投资额增加到150亿美元，并将在当地的数据中心使用英伟达芯片。 “在以往的冲突中，伊朗及其代理人等地区敌对势力曾以海湾伙伴国的输油管道、炼油厂和油田为目标。在计算机时代，这些行为体也可能将目标转向数据中心、支持计算的能源基础设施以及光纤咽喉要道。”总部位于华盛顿的智库战略与国际研究中心上周表示。 目前，微软、谷歌和甲骨文(这两家公司在阿联酋也设有分支机构)均未立即回应路透社的置评请求。(中新经纬APP)
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智能化盛宴VS驿站倒闭潮：2026快递业的残酷撕裂 文｜递运指南2026年农历春节刚过，节日里大家热议的焦点，依然是春晚。不少人感叹节目越来越没看头，但机器人表演却再次成为热议话题——相比2025年春晚，它们在舞台上动作更显娴熟、表现也更为亮眼。人们在惊叹其进化之快的同时，也难掩工作可能被机器人替代的焦虑。这种焦虑并非完全杞人忧天——只需要我们将目光从春晚舞台上的机器人身上移开，转向另一个正被机器人重塑的战场：快递领域。一边是企业沉醉于智能化带来的效率红利，一边是基层的生存挣扎。一、智能化的"盛宴"当快递行业内卷加剧、政策收紧，各个快递公司意识到，那个"随地捡钱"的时代一去不复返了。降本增效，成了悬在每一家快递企业头顶的达摩克利斯之剑。而答案似乎不言自明——用机器人替代人。于是，从山野到城市，从仓储到末端，一场静默的替代正在全面铺开。在雅江，无人机载着带有露珠的松茸直达松茸集中交易市场，围观者直呼"好新鲜"。这声惊叹背后，是无人机配送在偏远山区的常态化：没有盘山公路的颠簸，没有人工运输的耽搁，松茸从林间到市场的时间被极致压缩，损耗率大幅下降。在城市，无人配送车穿梭于车水马龙之间，悄然接管着最后一公里。它们载着快递包裹、生鲜外卖，沿着预设路线稳稳行驶，红灯停、绿灯行，遇到行人自动避让，成为了快递配送接力中的重要一环。而在物流仓库里，无人叉车、无人搬运车正彻夜不息地奔忙。网友调侃称："它们可以一周24小时不间断工作，情绪稳定，不带薪上厕所，不用交社保，只需要每隔几小时回充电桩‘吃’一顿电，是一位好员工。" 2026年，科技的光芒持续照进快递行业的各个角落。据人民网2026年2月26日报道，敦煌市大众申通快递服务有限公司负责人张储童表示，无人车一天平均能送1000票，使用无人车送快递下乡，配送时效提升30%，成本下降40%。近日，京东物流在上海布局的首个智狼仓在嘉定投入使用，占地面积超3000平方米的智狼仓内，"飞梯机器人+搬运机器人"双机协同模式，使仓库的入库效率、整体拣货及出库效率较传统仓库提升超3倍。而在春节前几天（2月10日），极智嘉正式发布面向仓储场景的人形通用机器人Gino 1，它具备仓储拣货、搬箱、打包、巡检等多任务操作能力。从数据到应用，智能化带来的改变清晰可见。2026年，快递行业的智能化车轮将继续滚滚向前。从企业角度来看，智能技术确实带来了效率的跃升与成本的下降。然而，这场智能化的盛宴里，总有一些人被遗忘在餐桌之外——那些曾经养活一家老小的快递驿站，那些骑着三轮车跑断腿的快递员，正成为"降本增效"账本上被划掉的一笔成本。二、基层驿站的"寒冬"年初，一则数据在网上爆火："18.7万家快递驿站，一半以上都在亏。开店半年倒闭率高达43%，近六成快递驿站活不过一年。""递运指南"注意到：许多快递驿站转让、倒闭的消息充斥在咸鱼、小红书等平台。一位菜鸟驿站老板表示："快递驿站挣钱的时代已经过去了，如今，来快递驿站寄件的人寥寥无几，大家更习惯上门取件，对快递驿站来说如果坚持上门取件，成本高，利润低，根本不挣钱。同样，在派件端，派费不断被压低，扣除人工、房租、技术服务费等固定开销，实际利润所剩无几。还让人头疼的是，一旦出错就要罚款。另外，工作时间又长，几乎全年无休，根本没有属于自己的时间。" "因而，快递驿站、快递网点老板跑路，根本不是什么新鲜事。"对此，快递物流专家赵小敏表示："近年来，快递驿站单件利润下降、快递驿站数量减少，背后不是需求没了，而是加盟制快递公司管理普遍松散，导致生态链协同不紧密，总部对末端的赋能有限。"如果说内部管理松散是快递驿站困境的"内忧"，那么政策与市场的双重夹击，则是其难以摆脱的"外患"。一方面，政策要求服务升级。《快递市场管理办法》《快递暂行条例》等要求将快递投放至约定的收货地址，不得代为收件或投放至快递驿站等末端服务点。这本是维护消费者利益的善意起点，然而在现实中，却事与愿违。派费一降再降，时效分秒必争——快递员不愿意挨家挨户送货上门。于是，包裹依旧被投进快递驿站，消费者的不满与日俱增：一边投诉快递员"违规操作"，一边质问快递驿站"怎么收下我们小区的件，却不负责送上门？"对此，快递驿站也因自己的生存现状深感委屈：包裹不进快递驿站，业务量保不住；进了快递驿站，又被推上消费者的对立面。在派费不断被抽空、规则层层加压的夹缝里，快递驿站进退失据，恰好站在这个死结的正中央。 另一方面，更严峻的挑战正在逼近：智慧物流正加速落地，无人机配送、无人配送车+送货上门的新模式慢慢兴起，悄然重塑着末端配送的生态。当机器可以24小时不间断地完成"最后一公里"配送，且成本更低、效率更高时，本就挣扎在生存边缘的快递驿站，将面临一场不留情面的清理。事实已然如此，2026年，快递驿站并不会回到当初的辉煌，而是迎来更加强烈的"智能化高歌猛进和基层艰难求生"的割裂感。在技术迭代的加速跑中，企业间的马太效应将愈发明显：头部企业凭借资本优势持续加码智能化，将成本压至中小网点、快递驿站难以企及的低位。总而言之，2026年，快递行业是一场更加痛苦的进化和分裂，快递驿站，可能真别指望回到过去的日子了：要么转型，要么掉队，你们觉得呢？
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兆易创新与涂鸦智能达成深度合作，共启AI+IoT生态协同新篇 据兆易创新（603986.SH）官微消息，3月3日，兆易创新（GigaDevice）宣布与AI云平台服务提供商涂鸦智能（Tuya Smart）达成深度合作。双方将依托各自核心优势强强联合，推动AI+IoT领域生态共建，为全球开发者与客户打造一站式软硬件协同解决方案。此次合作，涂鸦智能与兆易创新将在技术层面实现深度协同。合作将基于GD32 MCU无线硬件平台，全面搭载涂鸦TuyaOpen开源开发框架、AI大模型及云端协同解决方案，为用户提供完备的软件协议栈、便捷的配网工具、AI能力集成接口与稳定的云端服务支持，显著降低IoT设备网络的部署门槛，缩短产品上市周期。双方将致力于推动智能家居、智能楼宇、工业物联网等多元场景的智能化升级，助力AI+IoT产业生态的持续演进。
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需求“空前”！Claude一度“宕机”，Anthropic称1月以来免费用户增长60%，付费用户10月以来翻倍 Anthropic旗下AI聊天机器人Claude因遭遇“空前需求”于周一早间出现大规模服务中断，凸显出这家初创公司近期用户激增背后的基础设施压力。故障高峰出现在纽约时间周一早上6时40分左右，据服务监测网站Downdetector显示，彼时已有近2000名用户报告Claude服务中断。Anthropic表示，此次故障影响了claude.ai及公司旗下应用等面向消费者的产品，但已将Claude模型集成至自身系统的企业客户未受影响。截至纽约时间上午10时50分，公司宣布故障已排除，所有系统恢复正常运行。据彭博社报道，用户激增的背后，是Anthropic与美国国防部之间持续升温的争端——后者已将Anthropic列为供应链风险，此举被外界视为对美国本土企业的史无前例之举，可能对其商业前景产生深远影响。与此同时，Claude应用已连续数日高居苹果App Store榜首，硅谷从业者也纷纷声援Anthropic的立场。用户爆发式增长，宕机折射容量瓶颈 据Anthropic披露，自今年1月以来，Claude免费用户数量增长逾60%；自去年10月以来，付费订阅用户数量已翻倍以上。此次服务中断，正是这一增长势头在基础设施层面的直接体现。Anthropic在声明中表示：“感谢大家的耐心，我们正在努力恢复服务，过去一周Claude所承受的需求是空前的。”公司通过WhatsApp发布上述声明，并在状态更新页面实时跟进修复进展。值得注意的是，此次故障仅波及消费端产品，企业API客户服务未受影响，显示出Anthropic在基础设施层面对企业级与消费级业务的差异化保障能力。与五角大楼的争端，意外成为流量催化剂 Anthropic用户的快速增长，与其同美国国防部之间的公开对峙密切相关。五角大楼将Anthropic列为供应链风险，这一针对美国本土企业的罕见举措在业界引发广泛关注。Anthropic首席执行官Dario Amodei在接受CBS新闻采访时，将该举措定性为"报复性和惩罚性"行为，并表示公司将在法律层面对任何正式的供应链风险认定提出挑战。公司此前已明确规定，其产品不得用于监控美国公民或开发完全自主武器，并于上周五声明，"无论国防部如何施压或惩罚，都不会改变我们的立场"。就在Anthropic被列为供应链风险数小时后，其更大的竞争对手OpenAI宣布与国防部达成协议，将在后者的涉密网络中部署自身AI模型。OpenAI表示，协议中内置了多项保障措施，以确保模型的使用符合其禁止国内大规模监控、要求"人类对武力使用负责"等原则。然而，这一协议随即在网络上引发争议，部分用户已呼吁取消ChatGPT订阅。两家公司截然不同的选择，使Anthropic在部分用户群体中赢得了更高的品牌认同，并在客观上加速了用户向Claude平台的迁移。
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高盛中国AI深度报告：资金主线在往哪切？ 高盛在最新发布的系列报告中提出，中国AI所带来的潜在经济效益远未被市场充分定价，并且正在形成独立于全球科技股的行情主线。据追风交易台，报告表示，自2025年1月“DeepSeek时刻”以来，中国AI股票平均上涨50%，相关科技股总市值新增逾3万亿美元。分析认为，当前估值仍低估了AI潜在价值创造的50%至100%，这意味着结构性机会远未结束。从配置视角看，全球基金经理对中国AI股票的持仓仅占其全球科技组合的1.2%，远低于中国在全球AI市场中约10%的市值占比与16%的收入占比。而在全球竞争格局中，中国在电力、基础设施和实体AI领域具备显著比较优势，正成为全球AI投资组合中不可忽视的多元化来源。在政策层面，AI契合了中国科技自立自强的核心导向，相关股票的盈利增长预计将显著跑赢非AI资产。当前估值具备吸引力的背景下，高盛认为，配置AI已成为对冲实体经济和传统行业被颠覆风险的必要手段。DeepSeek点燃导火索：过去一年AI彻底改变了游戏规则 高盛表示，自2025年1月DeepSeek R1发布以来，中国AI应用进入实质性加速阶段。模型推理成本大幅下降推动技术渗透提速，AI迅速跃升为中国股市的绝对主线。期间中国AI相关股票平均上涨50%，103家AI企业在香港及内地完成IPO，科技板块总市值新增逾3万亿美元，其中AI股贡献增量约3.4万亿美元。与此同时，中国模型能力在全球竞争中站稳脚跟。DeepSeek、阿里巴巴、字节跳动等公司的大语言模型在多项全球基准测试中名列前茅，中国已跻身具备全球竞争力的AI模型输出方行列。高盛亚太全球宏观大会最新调查显示，68%的与会投资者认为AI是2026年最佳投资主题，遥遥领先于消费、全球出行和股息策略。重新定义中国AI价值链：一个10万亿美元的生态系统 面对快速演进的技术格局，高盛通过三重方法论的交叉验证，重新划定中国AI股票的投资边界。首先，基于全球AI供应链映射，高盛将美国、北亚及欧洲超过700家领先AI公司划入29个行业、五大主题层——电力、半导体、基础设施、模型与应用，并将具备AI收入关联的中国上市公司映射至对应行业，由此构建出一个覆盖3715家公司、总市值达36万亿美元的全球AI股票宇宙，相当于全球总市值的25%。在此基础上，高盛引入基于2024年财务数据的收入分类框架，对每家公司的收入流进行细分，以客观量化其真实的AI敞口。结果显示，中国超过3000家上市公司存在可追溯的AI收入关联，总市值约10万亿美元，其中约一半市值与AI价值链直接相关。从行业分布来看，软件行业的AI收入敞口高达84%，电子制造业为60%，而医疗服务、采矿等行业则低于5%。最后，通过自下而上的行业洞察，高盛分析师团队已识别出29个AI使能与赋能行业，并预计到2035年，中国AI公司的总潜在市场规模将扩大至16万亿美元。中国AI的四大投资启示 高盛在报告中指出，中国AI股票正面临显著的结构性错配。中国在全球AI市值中占比达10%，贡献16%的相关营收，并在资本支出与研发投入中占据近20%的份额，但全球共同基金对中国股票的配置权重仅1.7%，对中国AI科技股的持仓更只占其全球科技配置的1.2%。这一巨大落差意味着，一旦全球投资者开始修正配置偏差，潜在的资金流入空间可观。从全球价值链分工看，中美各具优势。美国在半导体、AI模型及数字应用领域占据主导，而中国的比较优势集中于电力、基础设施及实体AI三大方向，三者分别占全球AI收入池的38%、26%和27%。持有中国AI股票，能为全球投资者提供差异化的敞口与有效的分散化收益。回报层面的异质性亦在增强。自2025年1月DeepSeek发布以来，中国AI股票表现跑赢美国同类资产30%，北亚AI股票跑赢21%。更重要的是，中国AI股票与美国及全球科技股的52周滚动收益相关性仅23%，远低于美国与其他地区69%的水平，表明中国AI已形成独立于美国行情的投资主题。行业轮动正在加速。全球视角下，AI领导权正从半导体向电力与基础设施扩散，折射出市场关注点从算力建设转向供给瓶颈。在中国，基础设施板块贯穿ChatGPT与DeepSeek两轮行情始终表现强劲，反映出本土在科技硬件制造领域的竞争优势。价值重估：为什么中国AI不是泡沫？ 高盛在报告中明确提出，中国AI股票远未进入泡沫区间，当前的估值可能将AI带来的潜在增值与利润创造空间低估了50%至100%。其核心判断基于对宏观经济、行业总潜在市场（TAM）以及企业盈利层面的测算，结论指向一个共同的方向：AI所催生的经济价值远超当前市值所反映的涨幅。从宏观层面看，生成式AI预计将在十年内为中国劳动生产率带来8%的累计提升，对应当前约1.6万亿美元的经济增值。若以现值计算，AI带来的总经济效益可达6万亿至7万亿美元，其中约3万亿美元可能以资本收入的形式归属于中国公司。在行业层面，到2035年，中国公司在全球21个特定AI相关行业的收入池有望扩大至16万亿美元，若按15%的净利润率和10%的股权成本折现，潜在利润池的现值约为2.4万亿美元。而在企业盈利端，广泛的AI应用有望通过成本节约与新市场开拓，在未来十年内使中国企业盈利每年提升3个百分点。对于整个上市企业而言，这意味着约6个百分点的增量利润贡献，折合现值约为8000亿美元。高盛认为，相较上述潜在的利润与价值增量，自“DeepSeek时刻”以来中国AI市值的净增长显得相对温和，这也进一步支撑了其关于估值尚未透支、AI主线仍具备上行空间的判断。错失的代价：不投资AI的四大风险 高盛最新报告指出，在AI重塑全球产业格局的当下，不投资中国AI本身已成为一种需要审慎评估的风险。首先是配置失位的风险。中国占据全球AI市值10%、收入16%以及近20%的研发投入，但全球基金对中国AI的持仓仅占其科技板块的1.2%。这种系统性低配意味着，一旦全球资金开始修正这一偏差，踏空行情的代价将远高于估值本身的风险。其次是结构性误读的风险。市场习惯将中国AI对标美国叙事，但两者优势赛道截然不同。中国在电力、基础设施和实体AI领域占据全球收入池的26%至38%，若沿用硅谷的选股逻辑筛选中国标的，很可能错过本土真正的优势环节。第三是增长分化的风险。自DeepSeek发布以来，中国AI股票整体跑赢美国同类30%，但板块内部回报高度分化。基础设施贯穿两轮行情始终强势，而应用端因变现路径尚不清晰而相对落后，简单押注“AI概念”已难以奏效。第四是估值滞后的风险。高盛测算，AI所驱动的效率提升与新利润创造，其潜在经济价值比当前股价反映的预期高出50%至100%。未来十年中国AI公司盈利增速将跑赢非AI同行140个百分点，但市场对这一增长差的定价仍显保守。如何布局中国AI？ 高盛结合TAM预测、剩余收益模型（RIM）及行业基本面数据，对中国AI各主题层的风险收益特征进行了系统评估。报告指出，电力和基础设施板块的市场隐含增长预期相对保守，模型隐含的EPS年复合增长率分别约为3%和11%，而高盛TAM预测的增速则高达23%和31%，两者之间的落差意味着存在显著低估。相比之下，应用层——尤其是消费服务、医疗和自动驾驶领域——市场已嵌入较高的增长预期，估值安全边际相对收窄。AI模型板块当前市盈率仅17倍，但随着新IPO陆续登陆市场，认知度正在逐步提升。半导体领域全球地位稳固，但增长路径相对平缓。在抵御AI颠覆风险方面，高盛建议关注具备如下特征的行业：有形资产占比较高、AI收入敞口明确、研发与资本支出强度大，以及进入壁垒较高——例如国有企业占比较高的领域。从综合排名来看，晶圆代工、半导体设备、光模块等细分行业在上述维度上表现领先。
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误设"满200减200"优惠券 豆瓣:将对异常订单自动退款 极目新闻记者 李淑仪3月2日，多位网友发帖称，当日凌晨豆瓣市集出现系统漏洞，本应为“满200减20”的优惠券被误设为“满200减200”，引发大量用户涌入平台“薅羊毛”，部分商品迅速售罄。随后，豆瓣官方发布致歉信，表示无法承受异常订单造成的巨额损失，将对所有异常订单进行自动退款处理。对此，河南泽槿律师事务所主任付建律师分析认为，该事件属于“重大误解”，豆瓣方可请求人民法院或仲裁机构撤销交易，但不能自行认定无效并强制退款。消费者提交订单后，合同已经有效成立，豆瓣解除合同必须向法院提出申请撤销，否则构成违约，应向消费者作出违约赔偿。 大量用户涌入豆瓣“薅羊毛”多名网友发帖称，3月2日凌晨，豆瓣市集疑似出现系统故障，本应为“满200减20”的优惠券变成了“满200减200”，随后大量用户涌入平台进行购物，导致部分商品迅速售罄。相关话题评论区，不少网友晒出成功下单的订单截图。其中一位网友的截图显示，原价216元的“豆瓣电影日历2026任意色2本”，在叠加200元优惠券后，仅需支付26元（含10元邮费）即成功下单。2日上午11时许，豆瓣豆品微信小店客服回应记者咨询时称，系统问题正在解决中。随后，豆瓣豆品发布致歉信，称因运营失误导致凌晨促销活动“满200减20”被误设为“满200减200”，商品短时间内被抢购一空，产生大量异常订单。“上述异常订单量远超豆瓣豆品的运营成本，我们实在无法承受此次远低于成本价销售的异常订单造成的巨额损失。”经团队紧急讨论，决定对当日00:00至10:00期间产生的所有异常订单进行自动退款处理，统一按原支付渠道全额退款，同时为退款用户发放20元豆瓣豆品无门槛红包。 豆瓣豆品发布致歉信致歉信相关评论区中，部分网友表示理解，但也有网友提出疑问：因系统原因自动退款，此举是否合理？对此，河南泽槿律师事务所主任付建律师认为，根据《民法典》规定，基于重大误解实施的民事法律行为，行为人有权请求人民法院或者仲裁机构予以撤销。“满200减200”的促销活动远超常规促销力度，属于重大误解，非豆瓣平台的真实意思表示，一般会允许撤销双方交易。不过，形成权的行使必须请求人民法院或仲裁机构予以撤销，不能自行认定无效并强制退款。但是在现实情况下，豆瓣很难在90天的除斥期间内逐个起诉，因此便采取直接退款的方式。付建表示，在消费者提交订单后，合同已经有效成立，豆瓣解除合同必须向法院提出申请撤销，否则构成违约，应向消费者作出违约赔偿。其发放20元无门槛红包属于采取补救措施的行为，对于不能弥补损失的用户可以提出证据证明其具体损失，向豆瓣主张赔偿。
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邬贺铨：智能体要落地更要扎根 ——访中国工程院院士邬贺铨■中国经济时报记者 张一鸣 王彩娜人工智能迈入智能体时代，其产业落地节奏、技术突破方向与社会就业影响成为行业关注的焦点。中国工程院院士邬贺铨结合智能体发展现状，剖析了其产业落地的渐进式特征、终端应用的突破瓶颈，同时立足中国人工智能发展的优劣势，指明了自主创新的发展路径，并解读了智能体对就业结构的重构与人类的适应之道，为智能体的有序发展与中国AI产业的进阶提供了清晰思路。01产业落地：工业先行、消费跟进中国经济时报：当前智能体的产业落地呈现出怎样的特点?邬贺铨：从现阶段发展来看，智能体的产业落地呈现出“先工业、后消费，先内网、后外网，先专业、后通用”的鲜明特点。在工业端，智能体已经在供应链管理、生产流程优化、设备运维、客户管理等领域得到了实际应用，不少企业内部的智能体系统已经具备了成熟的能力，能有效提升生产效率、降低运营成本;而在消费端，虽然有一些智能体相关的应用尝试，但真正成熟、能被大众广泛接受的智能体产品还比较少，大多还处于探索阶段。之所以出现这种差异，核心原因在于工业端和消费端的应用场景、需求痛点、风险管控要求截然不同。工业端的应用场景相对封闭，大多在企业内网运行，数据安全和隐私保护的可控性强，企业对智能化的需求迫切，且能根据自身业务需求定制智能体系统，适配性更高;同时，工业智能体聚焦特定的专业任务，比如生产线的调度、设备的故障诊断，任务边界清晰，技术实现难度相对较低，能快速看到应用效果。而消费端的应用场景则极为开放、多元，面向海量的普通用户，需求千差万别且体验要求更高，对数据隐私、资金安全的担忧也更强烈。比如，消费端的智能体需要调取用户的消费习惯、出行记录、支付信息等隐私数据，一旦数据管理不当，就会引发隐私泄露问题。同时，消费端智能体需要屏蔽传统App界面，统一调度各类资源，这涉及与众多App开发者的利益协调，目前还没有形成合理的利益分配机制，不少开发者对智能体存在抵触情绪。此外，消费端智能体的自主性如果把握不好，容易出现越权操作、误判需求等问题，影响用户体验，这也是其普及慢的重要原因。可以说，智能体的消费端落地，不仅需要技术的成熟，更需要生态的协调、制度的规范和用户信任的建立，这是一个渐进的过程。02终端应用：技术与生态双管齐下中国经济时报：智能体的终端化应用发展还需要突破哪些瓶颈?邬贺铨：智能体手机、智能眼镜等应用已展现出良好的应用前景，但智能体终端应用的规模化发展，仍需要突破多重瓶颈。首先是终端软硬件的适配问题。智能体虽轻量化，但仍需要终端硬件的支撑，更需要操作系统的自主可控。操作系统是智能体在终端落地的关键一环，目前我国在这方面还有短板需要补齐。其次是数据安全和隐私保护问题。终端智能体深度接触用户的个人数据，如何在实现功能的同时严格保护用户隐私、明确数据调用的边界，是必须解决的问题。最后是用户的接受和信任问题。终端智能体涉及用户的日常消费、出行等诸多场景，甚至关联资金安全，需要建立用户的信任机制，让用户敢于授权、放心使用。此外，6G技术的支撑也很重要。智能体的终端应用需要大量的上行数据传输，而当前5G的上行带宽较窄，难以满足需求。未来需要6G提升上行带宽，实现空天地的全覆盖，为智能体终端应用提供更优质的网络支撑。AI与6G的相互赋能，将是智能体终端化发展的重要保障。03产业进阶：自主创新补齐短板中国经济时报：您如何评价当前中国在人工智能领域的发展水平?我们的优势和短板分别体现在哪里?邬贺铨：从整体发展水平来看，中国的人工智能已跻身世界前列，在大模型开发、算法优化等方面具备较强实力，在全球十大前沿大模型中，中国占据相当比例。同时，我国拥有规模庞大、实力强劲的人工智能人才梯队，这是核心竞争优势。此外，中国拥有丰富的应用场景和庞大的用户基数，在人工智能的场景落地和应用创新方面，我国具备独特的优势，能快速将技术转化为实际应用。但我们也必须清醒地认识到，在人工智能的基础领域，我们还存在明显短板。比如，在芯片、操作系统等硬件和基础软件方面，我国的自主可控能力不足;在底层算法和生态建设方面，我国还是后来者，目前还没有完全突破生态壁垒。这些短板制约了我国人工智能产业的高质量发展，也是我们需要重点补齐的地方。中国经济时报：面对智能体时代的到来，中国该如何发挥优势、补齐短板，推动人工智能产业的自主创新发展?邬贺铨：智能体时代的到来，为中国人工智能产业的发展带来了新的机遇。我们要立足国情，发挥应用优势，同时加快基础领域突破，走自主创新之路。首先，持续发挥应用场景丰富的优势，推动智能体在工业、消费、城市治理等多领域落地，通过实际应用不断优化技术和产品，让应用创新反哺技术研发，形成技术与应用的良性循环。其次，加大基础领域研发投入，重点突破芯片、操作系统、底层算法等“卡脖子”技术，构建自主可控的人工智能产业体系，这是掌握产业发展主动权的关键。同时，加强产业生态建设，推动智能体、大模型、终端设备、通信技术等领域的协同创新，打造产学研用一体化的创新生态，打破技术壁垒，实现资源共享。此外，重视人才培养与国际合作。依托强大的人才梯队，加强跨学科、跨领域的复合型人才培养，培育既懂人工智能技术又懂产业实际需求的专业人才，为产业发展提供坚实人才支撑。同时，积极开展国际合作与交流，在开放合作中吸收先进经验、提升自主创新能力，始终坚守自主可控的底线，牢牢掌握核心技术。04就业重构：从任务执行者转向机器控制者中国经济时报：智能体的普及必然会带来就业结构的变化，您认为，智能体将如何影响就业?邬贺铨：人工智能作为颠覆性技术，智能体的普及必然会带来就业结构的调整与重构，这是技术进步的必然结果。这种变化并非单纯的岗位取代，智能体首先会替代那些规则性、重复性、无需过多灵活性思考的工作，不仅是传统蓝领岗位，部分按条文办事的基础白领岗位，比如基础律师、初级程序员、数据整理人员等，也会受到不同程度的影响。但我们更应看到技术进步的积极一面。在淘汰旧岗位的同时，智能体也会催生大量新岗位，比如智能体的开发、运维、管理、优化，以及与人机协同相关的高阶岗位，这些新领域需要大量专业人才支撑。更重要的是，智能体的普及将大幅提升整体劳动生产率，有望缩短人类工作时间、增加休闲消费，推动社会生产方式和生活方式的升级。人类适应这种变化的核心，是实现从“任务执行者”到“机器控制者”的角色转变。要摒弃局限于重复性工作的思维，主动提升高阶决策能力、创新能力和情感沟通能力，这些是智能体无法替代的人类核心能力。我们要将智能体视为提升工作效率的工具，让其处理繁琐的重复性工作，人类则专注于更有价值的创新思考、战略规划和人际协作，形成“人类定方向，智能体执行”的高效人机协同模式。同时，社会层面也需要做好配套保障。一方面要加强职业技能培训，帮助劳动者提升能力、适应新的就业需求，实现职业转型;另一方面要完善社会保障体系，有效化解岗位调整带来的社会风险，让每个人都能在人机协同的新时代找到自身定位，共享技术进步的发展成果。图片来源/摄图网授权 总 监 制丨王列军车海刚 监 制丨陈 波 王 彧 杨玉洋主 编丨毛晶慧 编 辑丨邹 朵
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全球首个全尺寸重载双轮足机器人开源平台RW-02OP发布 IT之家 3 月 2 日消息，成都人形机器人创新中心自主研发的全球首个全尺寸重载双轮足机器人开源平台于今日（3 月 2 日）正式发布。本次发布的开源平台，包含了从整机设计、核心控制系统到关键算法的全套技术资料。 即日起，全球所有开发者、高校实验室或科创团队，都可以通过成都人形机器人创新中心官方渠道，免费获取这款 RW-02OP 双轮足机器人的全部核心技术资产。这是一套从图纸到算法的完整开发套装： 本体全开源公开包含整机三维结构模型、硬件系统框图、详细物料清单（BOM）及硬件功能教程在内的全套设计资料。开发者可基于此，深入理解平台架构，进行定制化修改以及二次开发。 ▲ 结构总装图 ▲ 实物接线图 ▲ 硬件方案框图 软件开源：开放本机开发的底层源代码，全部组件通过 ROS 包形式提供，包括机器人 MJCF 模型文件、仿真以及 sim2sim 框架代码、基于 LQR 的控制器代码、控制器参数自动生成代码以及相关的调试工具（数据采集与分析代码、在线状态查看、遥控）等，简化开发流程。 ▲ 代码界面 ▲ 仿真界面 ▲ 训练界面 ▲ 仿真视频 1：站立、上坡与下台阶 ▲ 仿真视频 2：单边与斜坡 ▲ 仿真视频 3：水平快速运动 此次开源的双轮足机器人平台，专为复杂环境下的重载移动与灵活作业设计，机器人本体身高 1.1m，整机重量 21kg。 设计负载能力远超同类轮式机器人，可在负重下稳定运行，负载能力 10kg，近 0.5 负重比。 轮足复合设计，兼具轮式高速与足式越障能力，可应对台阶、坡道、松软地面、碎石等地形。 硬件与算法针对多场景鲁棒性（robustness，系统在面临着内部结构或外部环境的改变时也能够维持其功能稳定运行的能力）进行强化。 IT之家附 RW-02OP 开源地址如下：
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华为将在MWC 2026发布Agentic Core解决方案 IT之家 3 月 2 日消息，昨晚，华为宣布将于 MWC 2026 巴塞罗那期间发布 Agentic Core 解决方案，通过网元智能、网络智能、业务智能三大引擎，应对 AI 时代流量激增、差异化网络需求以及运营商新业务变现等关键挑战，推动智能体网络规模商用。网元智能：随着 AI 智能体成为下一代 AI 手机的核心能力，连接主体将从 " 人 " 延伸至端侧 AI（IT之家注：Physical AI），如具身机器人、自动驾驶等，带来 10 倍连接增加，华为引入数字身份、智能体注册与发现、A2A 会话管理等关键能力，打造低时延、高可靠的网络底座，支撑 Physical AI 规模化商用落地。网络智能：随着业务智能体普及，不同业务智能体对网络体验提出差异化需求，如 AI 机器人需要 100Mbps 带宽，20 毫秒时延保障等，华为推动网络从预定义规则向意图驱动，通过网络智能体实现业务理解、动态资源智能匹配、策略生成与配置下发的全流程闭环。业务智能：相对 OTT，运营商具备普惠智能业务优势，华为通过三大路径支撑运营商业务创新：AISF（业务智能）从交互入口向全功能个人助手进化，整合通信、内容与服务；通信体验迈向沉浸式，突破语音边界；算网融合能力持续商用，为 AI 推理、内容生成提供可持续算力支撑。
