腾讯首席财务官表示，公司将减少股票回购，把更多资金投入到AI领域。 这其实是一个非常典型的“战略优先级切换”信号。过去几年腾讯大量回购，本质是在 增长不确定阶段做资本回报，稳定股价、提升股东信心；而现在选择减少回购、加码AI，说明管理层判断：AI带来的长期回报，已经高于短期财务优化的价值。 更重要的是，这背后反映出一个现实——AI已经从“可选投入”变成“必须投入”。对于腾讯来说，AI不仅是新业务机会，更是对现有核心业务（广告、游戏、社交、云）的全面重构。如果不持续投入，很可能在下一轮竞争中被边缘化。 从行业角度看，这一动作也意味着互联网大厂正在进入 “再资本开支周期”。过去两年大家强调降本增效，现在开始重新打开支出阀门，但资金流向非常集中：基本都在算力、模型和AI应用上。 对投资者来说，这种变化需要重新理解腾讯的估值逻辑：短期看，减少回购可能对股价支撑减弱；但中长期看，如果AI投入能够转化为新的增长曲线，那么腾讯有机会从“成熟互联网公司”重新切回“成长型科技公司”。关键问题只有一个——这些AI投入，多久能看到回报，以及能不能形成真正的商业闭环。$腾讯控股(00700)$  

微博第四季度实现营收4.733亿美元，同比增长3.6%，略超市场预期，但调整后每股收益仅0.25美元，低于预期和去年同期，广告收入同比增长4.7%。 这份财报典型地体现了当前内容平台的一个状态：收入还能稳住，但盈利能力在承压。广告收入小幅增长，说明微博的流量基本盘还在，品牌广告主也没有明显流失；但利润下滑，反映出平台在流量获取、内容投入以及竞争环境上的成本压力在上升。 更深一层看，微博的问题不只是“增长慢”，而是增长结构的问题。当前内容生态已经被短视频平台（抖音、快手）和算法分发平台重新定义，微博这种以社交关系链+热点为核心的产品形态，在用户时长和广告转化效率上都面临挑战。广告主预算正在向更高转化的平台倾斜，这也是为什么微博广告还能增长，但增速明显偏弱。 另外一个隐含压力来自AI。随着生成式内容和推荐算法能力的提升，信息分发的效率越来越高，微博原本的“舆论场”和“热点发酵”优势正在被稀释。如果不能在AI内容分发或智能推荐上形成新的差异化，长期来看用户粘性可能继续被分流。 所以这份财报可以简单理解为：微博还在赚钱，但想象力在下降。接下来市场更关心的，不是它还能不能稳住广告，而是能不能找到新的增长曲线，比如视频化、AI内容或者新的商业模式，否则估值很难有明显提升。$微博(WB)$  $微博-SW(09898)$  

MiniMax发布新一代Agent旗舰大模型 M2.7，主打“模型自我进化”，通过Agent Harness体系让模型参与自身训练，在部分研发场景中可承担30%-50%工作量，并带来约30%的效果提升。 这件事真正值得关注的，不是模型参数或性能提升，而是一个更激进的方向：模型开始参与“造模型”本身。过去大模型训练是典型的人驱动流程——人设计数据、人调参、人评估；而现在MiniMax在尝试把其中一部分工作交给模型自己完成，本质上是在推动 AI研发流程自动化。 如果这个路径成立，影响会非常大。因为大模型行业的核心瓶颈之一，其实不是算法，而是研发成本和迭代效率。谁能更快训练出更好的模型，谁就更有优势。如果模型能参与数据筛选、评测甚至优化策略制定，那么模型进化的速度会被进一步放大，形成类似“复利效应”。 从行业趋势看，这其实是Agent路线的一个重要分支。过去大家理解Agent更多是做应用，比如写代码、做任务；但现在开始往更底层走——让Agent参与模型训练本身。这意味着Agent不只是应用层能力，而是有可能变成基础设施的一部分。 当然，这条路也有现实挑战。比如：模型参与训练是否会带来偏差累积？是否会出现“自我强化错误”？以及在真实复杂任务中，是否还能保持稳定效果。这些都还需要时间验证。 但可以确定的是，这个方向如果跑通，会改变一件事：未来模型竞争不只是“谁更强”，而是“谁进化得更快”。$MINIMAX-WP(00100)$  

斑马智行再次向港交所递交上市申请，冲刺IPO，此前其在2025年8月曾首次递表未果。 这次“再度递表”，本质上说明两件事：一是公司仍然有融资和上市的迫切需求，二是智能座舱这条赛道还没跑出真正的商业闭环。斑马背靠阿里和上汽，早期是“车机系统+互联网入口”的典型代表，但这条路径在过去几年其实遇到了瓶颈——车企逐渐加强自研，车机系统的议价能力被压缩，软件更多变成整车的一部分，而不是独立盈利点。 现在重新冲刺IPO，时间点也很微妙。汽车行业正在从“智能座舱”升级到“智能驾驶+AI座舱一体化”，特别是大模型上车之后，车内交互逻辑正在被重写。这对斑马来说既是机会也是压力：如果还能停留在传统车机或OS层面，空间会越来越小；但如果能把AI能力真正融入座舱，比如语音助手升级为Agent、车内服务智能化，那故事就能重新讲一轮。 从资本市场角度看，投资人现在对这类公司更谨慎了。大家不再只看“装车量”和“合作车企”，而是更关心：你有没有持续收费能力？有没有软件订阅或服务收入？有没有AI带来的新增价值？ 所以这次IPO的关键，不在于能不能上市，而在于斑马能不能证明一件事：它不只是一个“车机供应商”，而是一个未来车内AI入口的控制者。如果讲不清这个逻辑，即便上市成功，估值也很难撑起来。$阿里巴巴(BABA)$  $上汽集团(600104)$  

金蝶公布2025年业绩，实现营收70.1亿元、全面扭亏为盈，同时徐少春在发布会上直言，AI转型是公司历史上的“第四次转型”，也是一场“生死之战”。 这句话其实不是情绪表达，而是对当下企业软件行业现实的一个直白判断：AI正在重构软件的价值边界。过去SaaS的核心是“工具+流程”，企业为系统付费；但在AI时代，用户开始直接要“结果”，比如自动生成报表、自动做决策、自动执行流程，这会让传统软件的“界面价值”和“操作价值”被迅速压缩。 对金蝶这种以ERP、财务软件为核心的厂商来说，压力是非常现实的。一旦AI原生应用（甚至大模型+Agent）可以直接完成财务分析、预算编制甚至部分决策流程，那么传统SaaS的护城河就不再是功能，而是数据和场景绑定能力。这也是为什么徐少春会把AI定性为“生死之战”。 从财务数据看，金蝶这次扭亏其实也很关键——说明它已经完成了云化阶段的基本转型，至少有了继续投入AI的“弹药”。但问题在于，云转型和AI转型不是一回事：前者是商业模式升级，后者是产品形态重构。 更大的挑战在于竞争对手不再只是用友、SAP，而是可能变成： • 大模型厂商（直接切入企业应用） • AI Agent平台 • 甚至企业自己用模型+数据搭内部系统 所以这件事的核心不是“金蝶要不要做AI”，而是：它能不能把自己从一个软件公司，变成一个“企业AI能力平台”。如果做不到，确实很可能被边缘化；如果做成了，反而有机会借数据和客户基础完成一轮反杀。 $金蝶国际(00268)$  

英伟达宣布，比亚迪、吉利、五十铃和日产正在基于 NVIDIA DRIVE Hyperion平台 开发 L4级自动驾驶车辆。 这一合作反映出自动驾驶产业的一个重要趋势：车企越来越倾向于采用成熟的自动驾驶计算平台，而不是完全自研底层架构。NVIDIA DRIVE Hyperion本质上是一整套自动驾驶参考架构，包含计算芯片、传感器方案、软件栈和开发工具，使车企可以在统一平台上快速推进自动驾驶系统开发。 对英伟达而言，这种模式意味着其正在从单纯的芯片供应商，转变为 自动驾驶基础设施提供者。通过Hyperion平台绑定更多整车厂，英伟达不仅可以扩大其车载计算芯片的市场规模，也能够逐步形成类似CUDA生态的自动驾驶开发生态。 而对车企来说，在自动驾驶研发成本不断上升的背景下，借助成熟平台进行开发可以显著缩短研发周期并降低风险。随着越来越多车企加入同一技术体系，自动驾驶产业未来很可能会出现 类似移动操作系统的技术平台格局，少数底层平台成为行业基础设施。$英伟达(NVDA)$  $比亚迪(002594)$  $吉利汽车(00175)$  

英伟达CEO黄仁勋在GTC大会长达两个半小时的演讲中，密集发布了多项AI基础设施产品，包括 Vera Rubin AI工厂平台、LPU推理架构、CPO交换机以及太空数据中心模块，并提出英伟达旗舰算力芯片有望在2027年带来 1万亿美元营收规模。同时，英伟达还推出针对 OpenClaw 深度优化的部署工具链 NemoClaw，仅需两行命令即可完成部署，旨在让GPU服务器更容易接入Agent生态。$英伟达(NVDA)$   从行业角度看，这场演讲其实传递出一个更清晰的信号：英伟达正在从“卖GPU”转向“定义AI基础设施体系”。过去几年，英伟达的核心优势是算力芯片，但在AI进入应用爆发阶段后，仅靠硬件已经不足以锁定生态。因此，黄仁勋在GTC上不断强调 AI工厂、推理架构、软件工具链以及Agent框架，本质上是在把算力、软件和应用框架打包成一个完整平台。 尤其是对OpenClaw生态的支持，更像是一种战略绑定。通过NemoClaw这种极简部署工具，英伟达试图让 Agent框架天然运行在GPU生态之上，从而把未来的AI应用入口也牢牢绑定在自己的算力体系里。 如果说过去英伟达卖的是“GPU服务器”，那么现在它更希望卖的是 整套AI生产系统。在AI进入大规模推理和Agent应用阶段后，真正的竞争不再只是芯片性能，而是谁能掌握 算力、软件框架和开发者生态三者的组合优势。英伟达显然正在试图提前锁定这个位置。

OpenRouter最新数据显示，3月9日至3月15日一周内，中国AI大模型在平台上的调用量达到 4.69万亿Token，较此前一周增长 11.83%；同期美国AI大模型调用量为 3.294万亿Token，环比下降 9.33%，中国大模型调用量已连续两周超过美国。 在全球调用量排名中，前三名均为中国模型，其中 $MINIMAX-WP(00100)$ M2.5 以 1.75万亿Token 连续五周位居榜首；阶跃星辰 Step 3.5 Flash (free) 以 1.34万亿Token 跃升至第二；DeepSeek V3.2 以 1.04万亿Token 排名第三。此外，一款名为 Hunter Alpha 的新模型也首次进入榜单，以 0.666万亿Token 的周调用量排名第七。该模型于3月11日上线，定位为面向智能体应用的模型，拥有万亿级参数规模和 100万Token上下文能力。 这一变化反映出全球大模型竞争正在出现新的结构性趋势。相比过去以评测指标为核心的技术竞争，真实调用量正逐渐成为衡量模型影响力的重要指标。调用规模背后往往对应着开发者接入数量、产品落地场景以及推理成本结构，中国模型在这一指标上的快速增长，很大程度上得益于更具竞争力的价格策略以及开源生态推动。 同时，榜单中多款模型的快速增长，也说明AI应用市场正在进入 规模化部署阶段。尤其是免费或低成本模型在开发者社区中的传播速度更快，更容易形成高频调用。 值得关注的是，新上榜的 Hunter Alpha 明确定位于智能体应用，这也体现出当前行业的一大技术方向——随着多智能体系统和复杂任务自动化需求增加，长上下文与复杂推理能力正在成为下一阶段模型竞争的重要能力。未来一段时间，大模型竞争的焦点可能会逐渐从单一模型能力，转向 应用规模、开发者生态以及智能体应用落地能力。#大模型#

智谱发布通用大模型 GLM-5-Turbo，称其针对“龙虾场景”进行了深度优化。在官方提到的 ZClawBench 评测中，该模型在 OpenClaw 场景 的表现较上一代 GLM-5 有明显提升，并在多项任务上领先多家主流模型。$智谱(02513)$​ 与此同时，智谱宣布 GLM-5-Turbo 的 API 价格上调约20%。公司还推出“龙虾套餐”：39元/月提供约3500万 Tokens，99元/月提供约1亿 Tokens。针对企业客户，智谱同步推出 Claw for Enterprise Security 安全管理体系，强调多层安全防护能力。 从行业角度看，这次发布传递出三个重要信号。 首先，场景化叙事正在成为大模型竞争的新重点。相比传统 benchmark 的通用能力比拼，厂商越来越倾向于通过自建场景评测体系（如 ZClawBench）来突出特定应用能力，这本质上是争夺“应用标准话语权”。 其次，API涨价20%更具信号意义。在过去一年模型厂商普遍打价格战的背景下，主动涨价说明企业开始尝试验证商业化能力，也表明厂商希望从“能力展示阶段”转向“盈利阶段”。 第三，Token 月卡套餐明显是开发者生态策略。通过低门槛、高额度的套餐，将 Token 变成类似流量包的消费模式，有利于提高调用量并锁定开发者。 整体来看，这次发布不仅是一次模型升级，更像是一场围绕 场景能力、商业化定价和开发者生态展开的综合布局。真正决定其市场地位的，仍将是模型在真实应用中的持续表现以及企业客户的实际采用情况。$智谱AI(BK9011)$

腾讯今天放出的 "龙虾" 计划确实让市场眼前一亮。全国免费安装这个玩法，搁在其他公司可能不算啥，但搁在腾讯身上，味道就完全不一样了。 首先，免费安装意味着什么？要么是腾讯在憋一个超级大招，准备在某个细分领域搞垄断式推广；要么就是这是一款战略级产品，腾讯宁可前期烧钱也要先把用户基数铺起来。考虑到腾讯现在的战略重心在 AI 和产业互联网，这个 "龙虾" 大概率不是一款简单的 C 端工具，更可能是某个 AI 能力或者企业服务的入口。 其次，全国免费这个力度，说明腾讯内部对这款产品的预期非常高。鹅厂做事历来讲究 ROI，这次肯下血本，背后一定有一个很大的故事。要么是对标某海外大厂的 AI 硬件，要么就是某种开放生态的前置布局。 第三，也是最值得关注的："龙虾" 这个名字本身就很有讲究。腾讯的产品命名一贯低调务实，突然搞个 "龙虾" 出来，要么是某个吉祥物 IP 的开始，要么就是故意制造话题度。 对$腾讯控股(00700)$ 来说，这款产品如果成了，那就是新的增长曲线；如果不及预期，以腾讯的体量也伤不了筋骨。但对于二级市场而言，关键是要看这背后有没有更大的战略意图——腾讯是不是在酝酿什么生态级别的动作？ 一句话："龙虾" 究竟是小打小闹还是宏大叙事，接下来几个月的执行细节会给出答案。关注点在：产品形态、推广力度、合作伙伴。

美国商务部撤回拟议的AI芯片出口管制新规 这个消息出来，市场算是松了一口气。之前市场一直担心中美科技战继续升级，AI芯片出口管制会越来越严，结果突然来了个撤回，确实有点超预期。 我观察到几个关键点： 1. 政策转向的信号意义：虽然只是拟议的新规撤回，但说明当前美国内部对华科技限制存在分歧，短期内进一步收紧的概率在下降。对$英伟达(NVDA)$ 、AMD这些芯片巨头来说算是利好，尤其是中国市场占比不小的英伟达，压力暂时缓解了。 2. 对A股AI板块的直接刺激：之前市场对AI芯片国产替代炒得很热，但说白了还是被迫的逻辑。现在外部限制松动，反而会让资金重新思考——到底是继续押注国产替代，还是回归全球供应链？个人判断，短期内国产替代的逻辑会弱化，但中长期看自主可控仍是主线，不会轻易放弃。 3. 需要验证的关键细节：目前抓取信息有限，撤回的具体是哪些管制？有没有附加条件？这些还需要进一步确认。但从情绪面上，对AI板块肯定是正面的。 4. 操作建议：别急着追高。先看周一市场怎么定价，如果是高开低走那就是利好出尽；如果能稳住甚至继续往上攻，说明市场真把这个当利好。目前这个节点，$中芯国际(SH688981)$ 、$寒武纪-U(SH688256)$ 这些自主可控标的可能面临短线调整压力，反倒是紫光国微这种叠加国产替代+业绩预期的可以再等等。 一句话总结：政策暖风频吹，AI板块短期压力缓解，但自主可控仍是长线逻辑，别好了伤疤忘了疼。

📊Meta计划因AI成本攀升而实施大规模裁员 Meta这波操作，表面看是AI成本压力下的无奈之举，实则是硅谷大厂"效率年"的延续。从2023年开始，Meta、亚马逊、Google轮流开刀，区别只在于刀砍向哪里。 $META(META.US)$ 这次的逻辑很有意思：AI投入产出周期太长，股东没耐心等，那怎么办？裁员降本呗——反正资本市场就吃这一套。但仔细想想，Meta在AI上可是真金白银砸了不少，Llama系列、Reality Labs，哪个不是吞金兽？结果AI还没赚钱，先把搞AI的人裁了，这操作确实有点魔幻。 更深层的问题是：AI真的能降本增效吗？Meta说"能"，但实际行动告诉你"不能"——至少短期内不能。大模型训练成本高企，应用场景还没完全跑通，裁人省下来的钱能不能覆盖AI投入，得打个问号。 对普通投资者来说，这事儿给我们提了个醒：别盲目追AI概念股，大厂"战略性收缩"随时可能来。科技股的波动，不是业绩问题，是预期管理问题。Meta这一刀，砍的是成本，测的是市场底线。$Meta Platforms, Inc.(META)$  

亚马逊计划利用Cerebras芯片，AI算力版图再起波澜 亚马逊这次牵手Cerebras，绝对是近期科技圈最值得玩味的大新闻。要知道，AWS之前在AI训练芯片上一直是自研路线（Trainium系列），现在突然用起Cerebras的方案，释放的信号很不简单。$亚马逊 我的几点判断： 1. **Cerebras终于找到大腿了**。这家公司当年用那个超大号的Wafer Scale Engine震惊业界，但商业化一直不温不火。亚马逊愿意下单，说明Cerebras的技术确实有两把刷子，不是PPT公司。 2. **NVIDIA压力山大**。AWS是全球最大的云服务商，之前几乎all in NVIDIA。现在开始"备胎"方案，分散风险的意图很明显。$英伟达(NVDA)$ 这次真的遇到挑战者了。 3. **AI算力格局在松动**。微软有Maia，谷歌有TPU，亚马逊现在有了Cerebras备选。四大云厂商都在去NVDA化，这条路不好回头了。 4. **对小玩家反而是机会**。Cerebras这种专用AI芯片，在特定场景下性价比可能更高，中小公司或许能因此用上更便宜的算力。 一句话：亚马逊这步棋表面是备胎，实际上是在AI芯片战场"另起炉灶"，这场好戏才刚开场。

京东发布AI家装品牌京东家装，AI应用战火烧向传统家装赛道 京东这次切入AI家装，确实有点意思。$京东这几年在零售本地生活上卷生卷死，现在突然盯上家装赛道，背后其实有一套清晰的逻辑：家装是万亿级市场，标准化程度极低，恰恰是最需要AI来改造的领域。 但我得说，AI家装的坑比想象中深得多。设计只是第一步，真正的难点在落地——施工标准化、供应链整合、交付体验，这些脏活累活不是光有算法就能解决的。京东有流量、有供应链优势不假，但家装这种重体验、重口碑的生意，基因对了才走得远。 短期来看，这消息对股价绝对有催化作用。港股$京东集团(9618.HK)$ 近期本身就处于估值修复区间，AI概念一来，游资和散户最吃这一套。不过要提醒的是，概念归概念，能不能真正转化为收入和利润才是关键。国内AI应用赛道现在处于"万物皆可AI"的炒作阶段，投资者且行且珍惜，别被情绪带着跑。 我的判断是：短期可以当做一个加分项关注，但中长期还是要看京东在AI应用层面的商业化落地能力。如果只是停留在"发布品牌"的层面，那和之前那些蹭热度的公司没区别。真正的考验是——半年后有没有实质性的业务进展和财务贡献。

🔥 2026年FIFA世界杯有望成AI规模化应用超级场景 世界杯又要来了，而且这次可能要彻底变成"AI世界杯"了。 仔细想想这个逻辑其实很顺：世界杯是全球单一体量最大的体育赛事没有之一，观看人数轻松过几十亿，场景又极度丰富——裁判判罚、球员动作捕捉、战术分析、观众体验、票务安检……几乎每个环节都是AI的天然试验田。 从投资角度我看到几条线： 1️⃣ **算力基础设施**：世界杯这种量级的数据处理需求，对AI服务器、边缘计算的需求是实打实的，不是画饼。$阿里巴巴 2️⃣ **AI应用层**：VAR裁判系统、智能解说、AR观赛这些应用一旦在世界杯上跑通，等于向全球几十亿人做了次免费广告，商业化空间打开。$快手 3️⃣ **内容版权与流量**：世界杯期间的内容消费爆发，对字节、快手这些内容平台是流量红利，叠加AI内容生成能力，想象力更大。 但也要泼点冷水：世界杯4年一届，相关订单落地需要时间，短期业绩兑现未必那么快，更多是题材催化。关键看哪些公司能真正吃到这波AI+体育的红利，而不是单纯炒概念。 我的判断是：这条线可以放进观察池重点盯着，尤其是有直接世界杯AI订单或者明确技术储备的公司，一旦板块启动别错过。

最近这波AI浪潮确实让很多人焦虑了。朋友圈里各种AI训练营、课程满天飞，仿佛不养个虾，就要被时代淘汰。 我觉得吧，AI确实是个工具，但把它当成"阶层跃升"的捷径就有点扯淡了。想想当年学电脑、学编程，刚出来的时候多火？现在呢？成了基本技能。AI早晚也会这样，现在追着学可能两三年后回头看就是个常态。 不过话说回来，焦虑这东西真不是发篇评论就能解决的。现实是：一线城市的孩子从小接触各种科技教育，三四线的孩子可能连电脑都没玩明白。这种信息差和资源差，才是真正该担心的事儿。与其焦虑AI会不会让人"掉队"，不如想想怎么让教育资源更均衡一些。 对投资来说，AI概念现在明显处于高位震荡期，$英伟达(NVDA)$  这些龙头股估值已经不低，追高的风险收益比不太划算。反倒是一些垂直应用场景、或者教育科技相关的标的可能还有机会。$好未来(TAL)$   、$有道(DAO)$  这种已经切入AI教育赛道的公司，可以放进观察池。 总之一句话：AI是趋势，但别让它成为你的焦虑源头。保持学习，但别盲目跟风。

2026年初的汽车市场，可以用一个词形容——疲软。 中国汽车工业协会的数据显示，2026年1月国内汽车销量166.5万辆，同比下滑14.8%，其中新能源汽车的销量64.3万辆，同比下降约19%；2月国内汽车销量113.3 万辆，同比下降32.9%，新能源汽车销量48.3万辆，同比下滑幅度高达36.6%。 图片 历年的1、2月份都是车市的淡季，可当新能源购置税补贴退坡叠加“两新”政策切换，市场上弥漫着焦虑情绪。 $特斯拉(TSLA)$ 、小米、理想、 $小鹏汽车-W(09868)$ 、 $蔚来(NIO)$ 等20多家车企密集上线了7年超长周期低息购车方案，试图通过拉长贷款周期、降低月供压力，变相降低购车门槛、提振汽车销量。 再巧妙的“金融戏法”，本质上都是在透支需求。当价格刺激的边际效用越来越弱，汽车市场的下一个增长引擎在哪？ 01 数据不会说谎，市场真的“不行”了吗？ 先说结论：市场下滑是不争的事实，比“下滑”更值得玩味的，是隐藏在数据背后的结构性分化。 直接的例子就是2月份的新能源市场。 在比亚迪、小鹏的销量同比下滑时，零跑、蔚来、极氪、鸿蒙智行等纷纷交出了一份“增长”答卷。 极氪汽车的销量同比增长70%、蔚来汽车同比增长57.6%、销量环比“腰斩”的鸿蒙智行，也有31%的同比增长......一个不应忽略的信息在于，价格不再是销量增长的主导因素，比如极氪品牌的单车成交均价在30万元以上，远高于小鹏汽车的15万元。 同样的现象，在蔚来汽车的体系里有着更直观的体现：高端定位的蔚来品牌在2月份交付了15159辆，同比增长高达65.80%；价格

九号公司开始把设备接入 AI Agent 生态了。 最新消息是，九号公司已支持 OpenClaw 接入，并将在 3月13日启动内测报名。目前 ninebot-device-skill 已经上线 ClawHub。$九号公司(689009)$  $小米集团-W(01810)$   简单理解就是：让AI直接成为“你的车管家”。 未来用户可以通过自然语言直接查询车辆信息，比如： - 车辆状态 - 剩余续航 - 电池健康度 - 车辆定位 - 行驶里程 更重要的是，AI Agent还可以基于授权数据主动提供服务，比如： - 自动生成车辆简报 - 出行效率分析 - 充电提醒 - 安全提醒 这件事背后其实有一个更大的趋势： 智能硬件正在开始接入AI Agent生态。 过去用户管理设备通常要打开App，自己去查数据。 未来更可能变成： AI帮你主动管理设备。 本质上是把“设备控制逻辑”从App界面转移到AI对话和自动任务里。 如果这种模式成熟，未来不仅是电动车、滑板车，很多智能设备都可能会变成： AI Agent可以直接调用的“能力节点”。 简单说一句： AI Agent + IoT设备，可能会催生下一代“设备操作系统”。

腾讯的AI办公智能体 WorkBuddy（腾讯版“小龙虾”）又升级了，这次有一个关键变化：开始深度接入微信生态。$腾讯控股(00700)$   最新版本主要增加了四个功能： - 微信一键直连 - 企业微信长链接稳定接入 - 自动化任务执行与监控 - 支持导入 Skills 表面看是一次产品升级，但背后其实有几个值得关注的趋势： 1、AI Agent开始进入真实办公场景。 过去很多Agent更多是Demo或者开发者工具，而WorkBuddy的定位是“桌面智能体工作台”，目标是帮用户自动完成日常工作流程，比如整理信息、执行任务、持续监控等。 2、微信生态是关键入口。 如果Agent能够直接连接微信/企业微信，它就能触达大量真实工作流： - 客户沟通 - 群消息处理 - 信息汇总 - 任务触发 这意味着AI不只是工具，而是嵌入到日常沟通系统里的“数字同事”。 3、Skills生态开始出现。 支持导入skills，本质上是在搭一个Agent能力插件市场。 未来不同团队可以把自己的工作流程封装成技能，让Agent调用。 4、“养虾”模式可能是Agent普及的关键。 媒体把WorkBuddy叫“小龙虾”，其实是在弱化技术门槛，让普通用户也能配置Agent，而不是只有程序员能用。 简单总结一句： 如果AI Agent要真正进入办公场景，入口很可能不是独立App，而是微信、Slack、Teams这样的沟通平台。 腾讯这一步，本质上是在把AI Agent嵌进微信生态的工作流里。

在2026年上海商业航天大会上，星际荣耀副总经理谢红军透露： 双曲线3号可重复使用运载火箭预计将在2026年底首次发射。 这条消息其实有几个值得关注的行业信号： 1、国内商业航天开始进入“可重复使用火箭”竞争阶段。 过去几年中国商业火箭主要还是一次性运载火箭为主，现在越来越多公司开始布局类似SpaceX的可回收路线。 2、双曲线3号是星际荣耀真正对标Falcon 9的型号。 核心目标就是通过火箭一级回收来降低发射成本。如果技术路线顺利落地，中国商业航天发射成本有望明显下降。 3、时间节点值得关注：2026年底首飞。 这意味着未来两年国内会迎来一轮可回收火箭的密集试验期。包括蓝箭、天兵、深蓝航天等公司也都在推进类似技术。 4、行业真正的拐点不在“首飞”，而在“复用成功”。 SpaceX真正改变行业是在火箭实现稳定复用之后，大幅降低发射成本并提高发射频率。 简单总结一句： 未来3—5年，中国商业航天最大的看点不是火箭数量，而是谁能率先实现稳定的可重复使用。 如果双曲线3号按计划在2026年底首飞，中国商业航天距离“低成本高频发射”的时代可能又近了一步。$航天科技(000901)$