云计算产业正在被AI重新定义。 随着行业应用从“试点验证”迈向“规模化部署”，算力需求呈现出了指数级攀升，云计算加速从“资源驱动”转向“场景驱动”，不再是“拼资源规模”，而是能否兑现产业价值。 就在产业走向深水区的当口，**云进行了一次关键的组织调整：**数据存储产品线总裁周跃峰被任命为**云CEO，**云研发组织切换到ICT组织下，进一步明确了**云作为“黑土地”的定位。 过去一个礼拜里，围绕**云组织调整的讨论不断升温，其中关注度比较高的一个话题是：在新的行业周期里，**云为何要将方向盘交给这位技术派的“掌门人”？ 答案藏在周跃峰过往的“胜利”中。 01 以细节捕趋势，周跃峰是一位擅长翻盘的“破局者” 回顾周跃峰在**的履历，多次扮演了“破局者”的角色，特别是两次“临危受命”，均创下了从“不可能”到“行业标杆”的奇迹。 第一次是无线小蜂窝的“起死回生”。 2013年以前，小蜂窝在全球范围内都属于“不温不火”的技术，成本高、价值不清晰、运营商态度谨慎，业内普遍认为“没有多少未来”。 时任**Small Cell产品线总裁周跃峰，精准捕捉到了两个不那么显眼却关键的信号：移动流量正在迅猛增长，室内正成为移动网络的主战场，由此判断移动网络室内覆盖的方式即将迎来一次结构性转折。 正是因为周跃峰主导了无线小蜂窝的技术革新与市场开拓，一度被边缘化的业务，渐渐成了**的增长引擎，一举奠定了**在5G室内覆盖领域的领先优势。其中周跃峰提出的“室内覆盖数字化”理念，成为移动互联网时代的行业标准，推动全球无线网络向高效、智能化演进。 从一个需要被拯救的业务，到行业主流的技术路线，周跃峰的打法非常清晰，即战略上敢赌、技术上敢投入、产品能力要硬。 第二次是数据存储的“逆袭突围”。 当时**的存储业务并不占优势，国内竞争激烈，海外市场长期被国外厂商垄断，怎么突围是摆在面前的难题。 周跃峰在2019

美国西部时间12月2日的2025 亚马逊云科技re:Invent上， $亚马逊(AMZN)$ 云科技首席执行官Matt Garman在开场演讲中抛出了一个观点：AI Agent时代已来，未来将出现数十亿AI Agent，为企业提效10倍以上！ 现场兴奋和焦灼情绪交织，数万名开发者和企业高管都在等一个答案。 因为在很多人的印象里，AI Agent的现实体感并不乐观：开发门槛高、编排逻辑复杂、安全治理缺位、上下文记忆像金鱼……导致了一个尴尬的行业现状——90%的Agent项目停留在概念验证阶段。 想要从概念验证走向生产可用，中间隔着的不仅仅是代码行数，而是一道道深不见底的“工程鸿沟”。 悬念并未持续太久。 亚马逊云科技 Agentic AI副总裁Swami Sivasubramanian，在12月3日的主论坛上，用严谨且务实的演讲给出了答案——怎么把AI Agent从概念验证推向生产环境。 01 对症下药，解决POC到生产环境的五大顽疾 为什么不少企业的Agent“看起来很美，用起来很废”？ 剥开光鲜的Demo外衣，在生产环境中面临着五个棘手的痛点： 1、部署难、扩展难，一上生产就不稳定； 2、记忆缺失，Agent 无法跨任务学习，无法持续执行大型流程； 3、身份、权限、凭证管理太难，易出安全事故； 4、工具、数据、系统碎片化，集成成本极高； 5、无法观测、无法调试，Agent成为黑箱。 Swami在演讲中一针见血地指出：“大多数实验和PoC并未按生产就绪的标准来设计。我们需要弥合这一差距，打破PoC的桎梏。”相对应的，亚马逊云科技对Agent在生产环境中遇到的顽疾，通过Amazon Bedrock AgentCore进行了对症下药。 AgentCore Runtime提供了一个无服务器、强隔离、长

时间拨回到2025年初，DeepSeek掀起的“破圈”热潮，悄然搅动了中国城市间关于“AI第一城”的争夺战。 过去大半年时间里，我们见证了杭州“六小龙”在应用层的狂奔，见证了北京在模型层的大开大合，就连相对偏远的中西部城市，也纷纷在落子智能算力基础设施，生怕错过通往未来的“船票”。 被誉为创新之城的深圳，是怎么布局的呢？ 半个月前的第27届“高交会”，光明实验室携手**组织的“基于**的国产AI生态特展”上，**384超节点在深圳首秀，以硬核算力基座展示了国之重器“硬实力”，诠释了AI生态布局的“深圳答案”：当其他城市争夺“AI应用之都”时，深圳默默修筑了一条更宽、更深的“护城河”。 01 算力是“新石油”，深圳造了座“炼油厂” 早上起床后刷脸解锁手机、中午点外卖时APP精准推送的“川菜”、睡前刷视频时“猜中”喜好的催眠内容……每一个寻常的数字生活场景，都离不开算力。 就像石油在第二次和第三次工业革命中的地位，算力常常被比作第四次工业革命的“石油”，不直接被用户感知，而是以基础资源的方式，为内容生成、智能驾驶、具身智能等应用“供能”。 在石油经济的产业体系里，卡住脖子的不只是“原油”，还包括高效的“炼油工艺”。同样的道理，制约国内AI产业进程的，除了GPU、CPU、NPU等算力，左右算力利用率的软件栈与生态，同样是不可或缺的一环。 所以在AI产业的布局上，深圳没有盲目“找油”，将注意力集中到了周期更长、技术含金量更高的基础工程——“炼油厂”。 故事还要从2025年3月说起。 在大湾区**算力应用创新研究院启动大会上，深圳市科技创新局有关负责同志在现场说了一句极具穿透力的话：“打造 $英伟达(NVDA)$ 生态以外的算力生态体系，为全球AI开发者创造新生长空间。” 为什么深圳要打造算力生态？答案在

可能**也没想到，Mate80系列发布会带火的第一个产品，居然是一个只有巴掌大小的“憨态小玩偶”。 11月28日10:08开售后，“智能憨憨“瞬间秒光，多次补货仍然几分钟内售罄。虽然**商城没有公布销量，但供应链侧传来的消息显示，备货量远超一般限定款周边。 一个AI玩具，为何能在**的旗舰发布会中夺走主角光环？真的只是“好玩”吗？ 01 AI玩具的破局点：情感陪伴 理解AI玩具爆火的内在逻辑，似乎有必要先复盘下过去十年家庭智能硬件市场最遗憾的产品——智能音箱。 亚马逊、谷歌、阿里、 $百度(BIDU)$ 等科技大厂，烧了几百亿补贴，试图把智能音箱做成家庭入口。结果呢？大多沦为了“高端闹钟”、“蓝牙音箱”或者一个纯粹的“IoT语音开关”。 为什么智能音箱没能粘住用户？抛去技术因素，几乎所有品牌都陷入了“极度理性的工具”的定位陷阱。 智能音箱的底层逻辑是“助手”，设计初衷是“高效执行指令”——“打开窗帘”、“播放周杰伦”、“倒计时五分钟”。 这种命令式交互虽然精准，但极其冰冷。用户对工具没有情感投射，只有利用价值。当用户不需要服务时，音箱就是隐形的，甚至因为误唤醒而被嫌弃。只有“功能属性”，没有“存在属性”。 而AI玩具的底层逻辑是“伙伴”。大模型技术的突破，带来的最大变量不是算力，而是“人格构建成本”的极速降低。当一个设备不再是冷冰冰的圆柱体，拥有了五官、肢体动作，甚至会撒娇、有记忆、有“小脾气”时，自然而然地触发了人类基因里的“拟人化”本能。 最终，彻底改变了交互的性质： 从低频到高频： 你不会没事找智能音箱聊天，因为你知道那是机器；但你会忍不住逗弄一个有性格的 AI 玩具，因为它能提供“情绪反馈”。 从服务到陪伴： 智能音箱在等待命令，而 AI 玩具在提供陪伴。智能音箱的天花板，是“功能”；A

当千行万业全面迈向智能化，AI从试点一步步扩展到生产系统，出现了一个无法回避的现实挑战： 大模型的参数量从千亿级跃升至万亿级，推理时延却要从50ms压缩到15ms。在“越大越快”的悖论下，传统服务器集群的堆卡模式，已无法满足算力的线性增长，对算力、通信和存储的协同提出了前所未有的挑战。 相对应的是“超节点”概念的走红，**、百度、中科曙光等先后发布了“超节点服务器”：在超大带宽、超低时延、内存统一编址等技术的赋能下，打破了算力协同瓶颈，让计算集群像一台计算机一样高效工作。 物理上的“硬件孤岛”被打破后，还需要一个匹配的“神经中枢”。对下承接硬件、对上承载应用的操作系统，被推向舞台中央。 比如在11月14号的操作系统大会2025上，openEuler协同数十家产业伙伴向外界释放了一个积极信号：共筑面向智能时代的超节点操作系统，让AI能力深度融入系统底层，加速AI的创新落地。 01 面向超节点的操作系统，需要有哪些能力？ 在算力基础设施的拼图里，操作系统历来是承上启下的“中枢层”，扮演了底层硬件和上层应用沟通的桥梁。 正如中国工程院院士倪光南在操作系统大会2025的主题演讲中所提到的：“超节点已成为算力基础设施建设和部署的主流形态。智能时代的操作系统将衔接智能时代的硬件和应用，成为释放算力潜能的核心基石。” 由此产生的一个问题是：当超节点成为下一代算力基础设施的主流形态，操作系统需要具备哪些能力？ **公司董事、ICT BG CEO杨超斌在致辞中列出了来自产业端的“需求清单”：操作系统需要使能超节点硬件，向上层应用提供大带宽、低时延、内存统一编址和池化等核心能力，例如在大模型训练和推理、搜推广等场景中，让计算不再等待通信，从而释放超节点集群的算力潜能。 我们来翻译下这段“行话”。 大模型训练、实时推理、搜推广等极度依赖时延的场景下，通信延迟可能占到任务耗时的60%以上，计算单元

如果说2024年的汽车行业还在纠结“是否要搭载智驾功能”，2025年的答案已经写进了销量里。 11月18日晚，13.29万元起售的深蓝L06正式上市。短短一个小时后，深蓝汽车就在微博上宣布“累计订单突破20000辆！”除了“杀疯了”的定价，深蓝L06让人印象最深的标签无疑是“智驾黑马”。 诸如激光雷达、一段式端到端智能驾驶辅助算法、城市领航辅助等原先20万元以上车型才会搭载的智驾能力，被长安下放到了15万元级的新车上，把“高阶智驾”从高端配置拉回到了主流市场。 选择将“智驾”放在C位的，不只有深蓝汽车。 按照 $小鹏汽车-W(09868)$ 在Q3财报中披露的数据：MONA M03单季度累计交付4.54万辆，占到总交付量的39.14%。作为小鹏的销量担当，MONA M03主打的同样是智驾能力，一度被称为A级纯电市场的“学霸”。 就连定位高端MPV的岚图梦想家，上市18小时的大定量即突破1万辆，智驾版本的订单占比超50%…… 似乎不难得出这样一个结论：高阶智驾对销量的撬动，已经从“锦上添花”升格为“核心卖点”。在一匹匹“智驾黑马”的带领下，2025年注定是“智驾平民化”的分水岭。 01 渗透率S型跃升，智驾已成“准入门槛” 比案例更能说明问题的，是工信部公布的一组宏观数据。 2025年1至7月，我国具备组合驾驶辅助功能(L2级)的乘用车新车累计销量775.99万辆，渗透率达到62.58%，同比增长21.31%。意味着每卖出10辆新车，就有超过6辆具备了相当程度的智驾能力。 把时间轴稍微拉长，就会发现——智驾功能的普及已经呈现出了典型的“S型曲线”：当一项新技术的渗透率超过15%时，开始进入到早期的大众尝鲜期；渗透率达到50%乃至60%时，将成为行业的“准入门槛”。 为什么会出现这样一幕？答案指向

从 topline 看，这是一份典型的“结构性承压”财报： $百度集团-SW(09888)$ 营收下滑 7%，核心营收下滑 7%，非 GAAP 利润下滑 36%，净亏损达到 112 亿。 整体盘子在收缩，利润端进一步被侵蚀。 但对百度而言，这不是简单的“经营不振”，而是——传统引擎在加速老化，新增长曲线刚起势但还不够托底。 01 传统盘子：搜索广告继续萎缩，移动生态的基本盘不可逆下行 尽管百度已尽可能淡化，但这季度给出了一个信号：百度的广告业务（搜索+信息流）仍是拖累项。 核心营收 -7% 非 GAAP 利润 -36% 这说明营收结构里最重的“老业务”，已经进入存量博弈 + 行业下行 + AI冲击（C端、大模型搜索重构）的多重压力带。 换句话说：这不是百度的问题，是“搜索时代”本身在退潮。 移动互联网的流量成本在上涨，用户使用路径更加碎片化，“入口级产品”从 App 搜索迁移到 AI 助手与智能体里，百度作为“流量入口”的战略地位在削弱。 这一点对百度是结构性、不逆转的。 02 AI业务：确实在涨，但规模不够大、毛利不够厚、尚不足以托底集团财务模型 百度首次披露 AI 收入，这是季度最大亮点，也可以看作未来估值锚： AI业务收入同比增长 50%+ AI云同比增长 33% AI应用收入 26 亿元 AI原生营销收入同比 +262%，达到 28 亿元 如果拆解一下，你会发现： （1）AI增长是真增长，但基数仍小 百度 Q3 总营收 312 亿。 其中 AI 应用（26 亿）+ AI 原生营销（28 亿）合计 54 亿，占比仅 17% 左右。 资本市场关心的问题不是“增长快不快”，而是：能不能在 2–3 年内撑起百度的主营盘？ 目前看，还差一个台阶。 （2）AI云增长稳定，但结构有压力 33% 的

在技术周期不断缩短、产业链协同愈发紧密的当下，知识产权的“角色”正在发生结构性改变：不再只是企业守护创新的“法律屏障”，而是贯穿技术研发、产品落地、商业运营的“制度化底座”。 一家企业的创新活力、生态能力乃至全球竞争力，最终都会沉淀在如何理解、使用并保护知识产权上。 正是在这样的背景下，**举办了第六届创新和知识产权论坛，不仅是一次创新成果的集中呈现，更是一场面向全球产业伙伴的“战略对话”，身体力行地诠释了——尊重和保护知识产权是创新的必由之路。 01 以“创新”为动力，构建智能世界的技术基石 竞争激烈的科技行业里，没有哪家企业可以靠“运气”站稳市场，唯有长期主义的研发投入，才能形成真正的护城河。正如**首席法务官宋柳平在演讲中所提到的：“创新是**的DNA。” 可以佐证的是：**坚持将每年收入的10%以上投入到研发；其中2024年的研发投入高达1797亿元，占到了销售收入的20.8%；过去十年里，**累计投入的研发费用超过12490亿元；根据欧盟《工业研发投入记分牌》的报告显示，**的研发投入连续八年排名全球Top6。 比数字更直观的，是**在创新和知识产权论坛上公布的第六届“十大发明”评选结果，旨在肯定和奖励有潜力开创新的产品系列、成为产品重要商业特性，并为公司和行业带来巨大商业价值的发明或专利技术，同时也为外界打开了读懂**创新蓝图的“窗口”。 为了方便大家理解，我们将“十大发明”分成了三大技术主轴： 第一个是AI算力底座。 当大模型走向万亿级参数，千行万业主动拥抱智能化浪潮，算力已然成为不可或缺的“基础设施”。 在第六届“十大发明”评选结果中，和算力底座相关的创新占了不小的比重，包括让数百、数千个AI处理器像一台计算机一样工作的Scale-up超大规模超节点算力平台；解决了可靠性、时延、功耗等挑战的短距光互联；满足海量数据读写需求的新一代超高容量和性能SSD；实现大

9月初的2025世界智能产业博览会期间，中科曙光协同AI芯片、AI整机、大模型等20多家产业链上下游企业，共同发布了国内首个AI计算开放架构，被外界解读为国产智算的“安卓模式”。 一个礼拜前的世界互联网大会乌镇峰会期间， $中科曙光(603019)$ 发布了采用AI计算开放架构的全球首个单机柜级640卡超节点scaleX640，标志着国产智算生态从架构层开放走向了工程级落地。 相比封闭生态，开放的产业生态系统更加复杂，需要更多的开发者参与其中，而人才一直是整个产业的短板。能否培养出产业需要的人才生力军，直接关系到国产AI生态的发展进程。 草蛇灰线，伏脉千里。 时间回到2020年，中科曙光联合国家先进计算产业创新中心和一众知名高校、企业、学术机构共同筹办了第一届先导杯。和常规赛事最大的不同，“以实践为导向”始终是先导杯的鲜明标签，紧跟前沿创新和产业痛点，在高校和产业间搭建了一座桥梁。 刚刚结束的第六届先导杯上，来自三个参与者的故事，终于让外界读懂了中科曙光多年的坚持：并非是一个割裂的赛事，正在用“教学训赛”的综合培养模式，为中国AI产业培养后备力量。 01 “我们要解决人才的断层” 山东科技大学的王威，目前在计算机科学与工程学院参与相关领域的研究工作。在此之前，他拥有国家超算中心多年的工作经历。 横跨产业界和学术界的“两栖”经历，让他对中国AI和高性能计算领域的人才现状，有一种旁人难及的清醒认知。“最大的难点之一，就是人才培养和产业需求之间，存在一个断层。” 王威在采访中多次提及“人才断层”，人工智能和高性能计算日新月异，而多数高校的教学内容还停留在课本上面，与产业界的真实场景严重脱节。结果就是，产业界迫切需要能“直接能够在国产平台上深度参与项目”的人才，高校毕业生却需要“一个很长的学习周期”

许多人有过这样的经历： 一个本应该放松的周末，却要一手拿着马桶刷，一手捏着鼻子，弯下腰清理马桶内壁的污垢。 除了生理上的不适，还有一个巨大的“灵魂拷问”：AI都能写诗、作画了，我们为什么还要亲手刷马桶？ 一句“为什么”，绝非是简单的吐槽，而是千万用户对“智能化”最朴素的期待：创新的意义，是用来解决问题的，尤其是解决那些我们“不想动”的、琐碎的、重复的、甚至“难言之”隐”的问题。 世界上第一台电脑的发明者约翰·阿塔那索夫有一句名言：“我太懒了，不喜欢运算，所以就发明了电脑。” 智能马桶的清洁，何时才能进入“懒人时间”呢？ 在九牧i60微泡净智能马桶的核心技术发布仪式上，我们找到了问题的答案：九牧首创的“涡轮洗”技术宣告“弯腰刷马桶”即将成为过去时，告别手刷的“自清洁”已经是触手可及的现实。 01 “懒人经济”破圈，行业回归细节创新 估计阿塔那索夫也没想到，自己“凡尔赛”的玩笑话，后来演变出了一种独特的消费现象——懒人经济。 早在十几年前，电商、O2O等业态普及时，外界就出现了对“懒人经济”的讨论，并将电商交易额视为“懒人经济”的晴雨表。当国内的电商交易额逐年增长到10万亿级别，“懒人经济”的影响力早已从电商赛道，逐步延伸到了家电、餐饮等行业，倒逼行业加速创新。 比如开头提到的痛点，在“懒人”们的需求被正视前，用户早已用“劝退贴”投了票。打开小红书、知乎等社交媒体，搜索“智能马桶”会发现大量的吐槽声，症结主要集中在两个核心痛点： 图：小红书上的吐槽贴 一是“根本洗不干净”，本以为可以解放双手，结果内壁的污垢十分顽固，“冲不掉的地方还是得用刷子”。 二是卫生“信任危机”，“那个伸出来的喷嘴，能保证没有细菌吗？”对病菌污染的担忧，成了新的焦虑源。 体验了九牧i60微泡净智能马桶后，我们发现被网友们诟病的痛点并非“无药可医”，在“涡轮洗”技术的赋能下，只需要几分钟的时间，就实现了智能

2020年以前，家庭地面清洁是一个被传统方式固化了半个多世纪的场景。 吸尘器虽然能比扫把清理得更干净，但仅限干垃圾。面对湿垃圾和顽固污渍，需要戴上手套拿着抹布反复进行清理。拖地本身更是痛点密集：频繁换洗拖布、用脏水越拖越脏、清洁工具自身还会发霉发臭。 转折发生在2020年。添可发明芙万智能洗地机，改写了地面清洁的底层逻辑。 添可芙万智能洗地机首次将“吸、拖、洗”整合为一步，并独创活水清洁系统与一键自清洁功能，从根本上解决了传统清洁的痛点，如同投向平静湖面的一颗石子，迅速激起巨大涟漪。 2020年，在添可引领下，洗地机市场规模从不足亿元跃升至13亿元；2021年突破58亿元；2022年达到100亿元；2024年，这个由添可一手创造的品类，市场规模已突破140亿元。 短短五年，洗地机从一个新生的品类，成长为与扫地机器人、吸尘器三分天下的清洁电器第二大细分品类，占据地面清洁市场35.5%的份额。 伴随市场扩容的，是竞争者的蜂拥而至。洗地机品牌数量从2020年的个位数，激增至2022年的186家。 添可亲手开创的蓝海，迅速染成了红色。 01 从无到有，添可如何破局寻觅发展 市场的爆发式增长，必然伴随着竞争格局的变化。当每个月都有超过20款新品涌入市场，当同质化和价格战接踵而至，作为先行者的添可，无论出于什么角度，都需要破局寻觅新发展。 添可智能科技CEO冷泠在多个场合强调，当外部环境进入卷价格、卷行业、卷竞争阶段，添可可以确定的正确事情是，坚守用户价值创新，持续在用户场景中洞察用户需求，用技术创新引领行业发展。 这并非空洞的品牌宣言，而是对市场规律的深刻理解：当洗地机从“稀缺品”变为“日用品”，用户的需求也会随之出现显著分化。 追求效率的都市白领希望洗地机不仅能清洁地面，还要能处理床底、沙发底等低矮空间；注重生活品质的中产家庭开始关注产品是否能融入家居环境，成为家居美学的一部分。追

如果你打过客服电话，大概率会有这样的体验：机械的语音提示一遍又一遍，“业务咨询请按1……人工服务请按0”，层层语音导航后，好不容易接通了人工，却又被告知“请您关注我们的公众号”。 通话还没结束，耐心早已耗尽。不仅仅是用户体验上的痛点，也是整个通信服务体系的症结所在。 2025年的PT展上，我们在**展台的“5G新通话”体验区见证了新的可能：用户拨打引入了蚂蚁AQ AI健康管家的服务热线，用户可以在通话中获取健康科普、寻医问诊、线上挂号等服务。 新场景的背后，是数据通道（DC）带来的底层能力变革，从纯语音交互进化为“听说看触”多模态交互，从单点服务融合为一体化全流程服务，让通话从单纯的“沟通工具”变成了“生活服务入口”。 在5G与AI的双轮驱动下，通信行业正在经历一场真正意义上的服务重构。 01 三年接力式创新，新通话从概念走进现实 回望通信产业的发展史，通话可以说是最“古老”的服务。 最初的固话时代，满足了“能不能听到对方”的刚需；到了移动时代，“随时随地沟通”成了生活日常；视频通话的出现，进一步满足了“看见彼此”的需求……可技术上的进步，并未从根本上改变体验上的诟病。 就像前面所提到的，企业客服仍依赖单一语音导航，用户听半天才能按对键；挂号、咨询、订票等服务，依然要在“打电话—挂断—打开App—重复输入”之间来回切换；通话中无法展示图片、不能同步信息、无法直接操作，用户的注意力被分散，服务体验的断点迟迟没有打通。 时间回到2022年，为了加速传统语音通话业务的演进，**代表的通信厂商、中国移动代表的运营商、GSMA等标准组织、终端厂商等，纷纷参与到5G新通话的产业建设，相关的技术研究、标准制定和网络建设紧锣密鼓推进。 其中最重要的创新，无疑是DC通道——在VoNR音视频通道的基础上，建立了一个新的数据通道，可以传送图片、音频、视频、文件、网页、菜单、表情、位置、涂鸦、AR

一个世纪前，未名湖畔掀起了思想启蒙的浪潮，新青年们在理想与现实间寻找答案，“青春”被赋予了改变世界的力量。 一个世纪后，AI、低空经济、智能驾驶成为新的时代议题，青年学子选择“以代码为笔、以算法为纸”探问创新的边界。 10月25日， $中国移动(00941)$ 通信集团有限公司主办的“动感地带有为青年公开课”以“低空新蓝图”为主题，在未名湖畔开讲，院士、教授、企业家和青年学子们汇聚一堂，围绕“低空经济”的话题，用理性、务实、热爱的态度，进行了既仰望天空又脚踏实地的思想对话。 01 产业问道：一场由需求牵引的效率革命 很多人对“低空经济”的概念已经不再陌生，早在2024年“低空经济”就被写进了政府工作报告。二十届四中全会明确了“十五五”时期产业发展重点，“低空经济”被作为战略性新兴产业列入其中。 同时也出现了一些的新问题：低空经济要解决什么需求？什么时候落地？怎么才能飞得稳？ 在“动感地带有为青年公开课”上，我们看到了三个答案。 一是算得清的经济账。 发改委公布的相关数据显示，2023年中国社会物流总费用与GDP的比率约为14.1%，而美国同期的物流费用仅为GDP的8.7%。中间巨大的“剪刀差”，正是低空经济起飞的“势能”。 据中国民航局预测，2025年我国低空经济市场规模将达1.5万亿元，2035年有望突破3.5万亿元。 原因在于，相较于成本高、效率低的公路运输，在广袤的西部地区和复杂的城市场景，干线大型有人运输机+支线大型无人机+末端小型无人机的组合模式，将对现有的物流体系进行“降维打击”。低空经济并非只是“概念热”，而是重构成本结构、追求极致效率的必然。 二是看得见的新图景。 低空经济的落地场景是什么？ 中国工程院院士、飞行器设计专家向锦武全面阐释了低空经济的系统应用逻辑，从装备演进到场景

当智能化浪潮席卷制造、医疗、教育等行业时，很少有人想到，一场关于“未来农业”的叙事正悄然上演。 时间回到2025年8月末，全球农创客大赛激战正酣，一群程序员正紧张地调试项目——“猪群实时守护”战，通过24小时不间断捕捉猪只采食、运动等细微行为变化，实现了异常情况“早发现、早干预”。 同一时间，在山东莱阳的梨园仓库里，95后的付佳奇和团队小伙伴们开启了“不间断直播”模式，面对镜头选货、打包、贴单，靠着“所见即所得”的真诚打法，将店铺的日销量从20箱做到了1万多箱。 一个在猪圈里写代码，一个在梨园里做直播，两个看似毫不相干的“新农人”，却成了拼多多“农业宇宙”的一体两面。 同时引出了一个有趣的问题：为什么 $拼多多(PDD)$ 要把程序员与主播、AI与泥土、实验室与梨园，放在同一个“宇宙”里？ 01 面向代码的极客，重塑农业的“最初一公里” 很长一段时间里，外界对拼多多农业布局的认知，都停留在“把农产品搬到线上”的“最后一公里”。但在故事的B面，拼多多对农业的“死磕”，早已超越“卖货”，深入到了最上游的科研创新。 直接的例子就是2025年全球农创客大赛上的“赛博养猪”。 仅看“猪群实时守护”战的项目名称，不少人可能以为是某个游戏，实际的应用场景却是规模化的养猪场。 在传统养殖场里，“巡检”一直是老师傅们的技术活，圈里的猪是否病了、打架了、吃得少了，全靠人工经验。可面对数万头猪的养殖场，哪怕是经验再丰富的老师傅，也会有“走眼”的时候。而一旦出现了疫病，可能在几个小时里蔓延到整个猪场，损失往往是指数级的。 “猪群实时守护”战给出了新的解法——用AI替代传统人工。 他们在猪场里布置了摄像头、温湿度等传感器，结合AI视觉和算法模型，可以24小时实时捕捉猪只体温、采食、运动等细微变化，能够秒级识别发热、嗜睡、打

一位从事算法开发的朋友，向我们讲述了他亲身经历的故事： 他所在的团队，被领导安排了一个任务——将已有的图像识别模型从CUDA迁移到**平台上。 最开始，他以为会是个“大工程”，时常在论坛里看到缺少算子、工具链不够完善的讨论，想要在**平台上开发AI应用，等于是在啃一块硬骨头，连基础的算子都要自己写。 结果竟然比想象中顺利许多。 大部分主流算子已能在CANN的算子库中找到，只有少数需要通过算子开发套件自定义实现。官方提供的工具链谈不上成熟，整体来看已经比较完善。最终只做少量修改，就跑通了模型。 一位开发者的际遇，其实是整个生态的缩影。 很长一段时间里，国内计算生态的“贫瘠”可谓深入人心，“缺算子、缺文档、缺工具”等问题被频频诟病。 现在，情况正在悄然改变。**CANN的算子库、工具链的不断丰富，让开发者的迁移体验越来越顺畅，论坛里的因为“跑不通”产生的“吐槽帖”，渐渐变成了“怎么跑得更快”的“经验贴”。 中国的计算产业，终于走出了至暗时刻。 01 计算的终局是生态 回顾计算产业的发展史，从不缺少“性能耀眼”的产品，有的被写进了“技术史”，却没能在产业中占据一席之地。 典型的例子就是 $英特尔(INTC)$ 的Itanium。 时间回到上世纪90年代末，在x86上一家独大的Intel清楚地意识到：x86架构的指令集复杂度高，遗留兼容性拖累了架构演进。 于是Intel选择和HP联手押注EPIC架构，把并行性、指令调度等由“硬件猜”的事交给编译器静态完成，CPU本身可以更简单、更高效地执行，相当于“把硬件未来几十年的负担一次性解决”。 遗憾的是，Intel和HP都低估了构建软件生态的成本。 当时Linux和Windows均已绑定了x86，企业没有动力投入到新架构，开发者想要在Itanium上运行应用，必

市面上的AI产品，似乎陷入了一个怪圈。 AI助手类应用一窝蜂涌现，却因能力大同小异而高度同质化，几乎没有形成差异化竞争的壁垒； AI社交类产品像是走马观花，三日新增留存率普遍跌至20%以下，用户短暂尝鲜后便匆匆离场。 背后折射出的是整个AI产品生态的结构性困境：模型能力的对齐，让“能做什么”不再是稀缺资源，怎么留住用户成了新的门槛。从拼算法、拼参数的时代，过渡到了拼场景、拼体验的阶段。 9月25日的2025 $京东(JD)$ 全球科技探索者大会上，京东正式发布了万能数字人助手“他她它”，加入到了AI产品的争夺战。在越来越多创业团队折戟的赛道上，京东能否把AI从“尝鲜”拉回到“常用”呢？ 作为一个在公测阶段就开始使用“他她它”的资深用户，我们来聊聊自己的一些看法。 01 击中了一个痛点、两个痒点 从产品定义上看， $京东集团-SW(09618)$ 给“他她它”的标签是“万能数字人助手”，核心载体是名为“万能博士”的数字人，通过拟人的语音、丰富的表情和灵动的动作，提供工作、生活、学习等场景在内的服务。 用一句话来形容：“他她它”并非单纯的AI助手，也不是传统意义上的AI社交，而是融合了“工具属性”与“娱乐属性”双重身份。 如果从5月末的公测算起，“他她它”已经陪伴了我们三个多月，平均每周有5次以上的打开，远超同类的十几个产品。之所以被列入“常用”APP名单，在于“他她它”击中了我们的一个痛点和两个痒点。 先来说击中的痛点——准确率。 我们对搜索问答、知识助理、办公助手等工具类AI最核心的诉求是“准确率”，特别是咨询金融、医疗等专业知识时，很多AI助手最大的问题是要么答得模糊，要么逻辑对不上。 比如我们询问“痛风患者能不能吃

一位很久未联系的朋友，突然问了我们一个问题：最近总是刷到超节点的帖子，这到底是个什么技术？ 一个星期前的**HC 2025上，正式抛出了“超节点”的概念，朋友圈、行业群乃至资本市场，几乎都在一夜之间都被“超节点”刷屏。原本只在算力行业讨论的话题，迅速走进了大众视野。 进一步翻看过去两个月的新闻，和“超节点”概念有关联的不只是**，百度、浪潮、腾讯、字节跳动等都官宣了超节点服务器的布局，已然成了算力产业的新风向，演变为一种新的产业叙事。 问题来了：为什么“超节点”能一夜走红？到底是什么样的创新？又将怎么改变AI产业的格局？ 让我们来一一回答。 01 一场应用驱动的架构革命 回答超节点概念走红的原因前，先来梳理下大模型的现状： 在大模型训练层面，正沿着“规模定律”不断演进，参数与集群规模实现了“双万”跨越，即大模型参数从亿级跃迁至万亿级，训练集群从“万卡”走向“十万卡”，呈现出了惊人的倍数级增长趋势。 在大模型推理层面，当前中国的日均Token消耗量已经超过30万亿，考虑到Agentic AI、Physical AI的演变趋势，推理需求还将指数级增长，要求计算集群同时满足低时延、高吞吐的需求。 这些变化和“超节点”有什么关系呢？ 9月18日举办的**AI人工智能产业峰会上，中国信息通信研究院、中国电子技术标准化研究院、全球计算联盟GCC、国家信息中心携手产业界正式发布了《超节点发展报告》，给出了专业的解释。 传统的服务器集群主要采用“横向扩展”的架构，能够很好地适配松耦合的计算负载，但不同机柜间由于线性度的影响会有算力性能损失，导致1+1<2。确切地说，面临着三重系统性挑战： 首先是通信墙，千亿级模型一次梯度同步就有TB级的数据，传统以太网难以承受；其次是功耗与散热墙，为破通信墙而提升密度，促使液冷、48V供电成标配；以及复杂度墙，万卡集群进一步抬升了运维复杂度。 时间回

2025年9月，AI圈不太平。 Anthropic突然官宣：所有由中国资本控股的公司，无论你在硅谷、新加坡还是开曼群岛注册，Claude——不！给！用！ 一句话，炸了。 要知道，Claude可是全球AI编程工具链的“标配”。 多少创业公司拿它当命根子——写代码、修Bug、做自动化测试，全靠它撑着。现在Anthropic一句话，“你家资本背景不行”，直接拉黑。不是性能问题，不是付费问题，是“出身问题”。 这不是技术断供，这是AI时代的“查户口”。 一、当AI变成政治打手，谁还敢All in？ 别扯什么“合规”“风险控制”，大家都懂。这背后就是一句话：你有钱，但你姓“中”，对不起，不伺候。 更讽刺的是，Anthropic一直标榜“负责任的AI”“安全优先”“价值对齐”。结果呢？它的“价值对齐”对的不是客户，是地缘政治。一个号称要用AI服务人类进步的公司，转身就把技术变成资本出身的筛子。 那些靠Claude搭建核心系统的中国出海企业，一夜之间傻眼。系统还能跑，但未来呢？下一次会不会轮到“管理层有中国人”“服务器在中国周边”也成“高风险”？ 这已经不是技术选型的问题了，这是AI基础设施的信任崩塌。 你花大价钱、投入团队，结果模型服务商说不用你就不让你用——这种“平台霸权”，比当年App Store下架App还狠。至少App还能换个渠道发，AI模型？你连训练数据都跑不通。 二、就在大家慌神时，AWS悄悄上架了Qwen3和DeepSeek 就在Anthropic发布禁令两周后，AWS干了一件“狠事”： 把阿里云的通义千问Qwen3、深度求索的DeepSeek v3.1，全上架了 $亚马逊(AMZN)$ Amazon Bedrock。 全球客户，一键调用。 不用翻墙，不用自建集群，不用担心合规审查。 表面上看