文｜白   鸽 编｜王一粟 两年前，蚂蚁集团提出下一代隐私计算技术“密态计算”的时候，行业还在将信将疑——方法和方向是对的，但是太难做了。 “就像二十年前王坚博士提出云计算时，行业也是各种质疑的声音。”蚂蚁集团副总裁兼首席技术安全官、蚂蚁密算董事长韦韬说，“我比王坚博士幸运的多，至少没有被看作是骗子。” 蚂蚁集团副总裁兼首席技术安全官、蚂蚁密算董事长韦韬 2024年6月，蚂蚁集团旗下密算业务板块正式独立运营，于是蚂蚁密算公司成立了。 过去的这一两年中，蚂蚁密算完成了“密”的第一阶段成果，让数据流通实现了从主体信任到技术信任，从单点防护到自研全链路密态防护，及可跨区域、跨行业的安全可信流通。 在AI大模型席卷全球的今天，数据被誉为“新时代石油”，但数据流通仍面临多方位的安全威胁，高价值、高敏感数据跨主体融合利用存在困难，限制了人工智能的产业应用。 因此，行业亟需保障AI数据安全的解题之道。 此背景下，蚂蚁密算发展进入第二阶段发展—“算”，并提出“数模一体”的新范式变革，“数据与模型正如一体之两面，相辅相成，共同承载并驱动着产业的下一代升级。”韦韬说道。 可以看到，蚂蚁密算走了一条难而正确的路。目前，其技术已经从医疗结算到农村金融，从风控建模到车险定价，渗透到多个民生与产业场景。 近日，在2025世界互联网大会上，蚂蚁密算荣获“世界互联网大会杰出贡献奖”，这也标志着，蚂蚁密算在数据流通和人工智能领域的技术优势和应用价值获得权威认可。 此次乌镇获奖，不仅仅是对蚂蚁密算的肯定，更是对一个时代命题的回应。 密算技术，正在帮助高价值数据完成安全可信的流通，从“原矿石”练成“真金子”。 01 从千万用户到行业渗透 密算的规模化应用元年 随着数据要素市场规模持续增长，激活数据价值已成为社会各界共识。据国家数据局《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年

文｜郭梦仪 编｜王一粟 十年前，双十一商家们都在没日没夜的备战，用时间换业绩。 十年后，双十一的备战依然紧张，但AI逐渐走上舞台，为商家经营带来新的变量。 作为产业链被数字革命最深的电商，正在迎来一场新的效率革命。 德国本土家居品牌HomeZeit使用亚马逊的Content Generator工具后，上线两周内转化率从9.8%上升至11.4%，广告点击转化成本（ACoS）下降约8%，内容生成所用时间缩短了65%。 今年双11，是AI全面落地的第一个双11。 以淘宝天猫为代表的电商平台，第一次将AI渗透进商家经营、消费者体验、流量匹配等电商各个环节。大量商家因此受益，诸如双11期间商家通过淘宝天猫的“货品全站推”，ROI同比增长超15%。 第三方数据机构 Statista 最新报告显示，2024 年全球采用AI工具的跨境电商企业，选品成功率平均提升 53%，用户复购率提高 28%，物流周转效率加快了34%。 头豹研究院数据显示，在高度成熟且竞争激烈的电商行业中，AI电商行业市场规模的年复合增长率为20.50%。这在互联网流量红利殆尽的今天，已是非常难得。 因此，这届双11不再是“价格战”、“规模赛”，而是AI驱动下的“效率战”。 这场由AI驱动的商业革命，正在重新定义一个古老的问题——什么才是“会做生意”。 01 商家的双11“AI成绩单” AI对于电商，已不仅仅是“工具”，而是跃升为交易的核心“基础设施”。 在海外，随着OpenAI的AI浏览器Atlas推出，ChatGPT增加了购物功能，未来有可能成为下一代购物的入口。 在国内，AI和电商平台的化学反应则更加深入。 “今年双11不用再靠感觉投流了，AI比老运营更懂消费者。”杭州某宠物食品品牌创始人李哲的感慨，道出了不少商家的心声。 李哲至今记得去年双11的窘境：提前一个月就

文｜刘俊宏 编｜王一粟 11月5日，赛力斯正式在港交所主板上市，成为首家实现“A+H”两地上市的豪华新能源车企。值得一提的是，这是迄今为止规模最大的中国车企IPO，也是2025年以来全球规模最大的车企IPO。 从本次上市的过程看，资本市场对赛力斯的二次上市充满热情。 赛力斯本次募资，主要计划加强研发投入、多元化新营销渠道投入、海外销售及充电网络服务。目前，赛力斯已经收获了多达22家的基石投资者，新发行股份实现131.50港币的“顶格”发售。 赛力斯二次上市的股权被“哄抢一空”的现状，代表着机构投资者们认为赛力斯的市值还有更进一步的增长空间。 为什么资本市场如此看好赛力斯的二次上市？ 根据赛力斯在10月30日公布的2025年第三季度财报显示，赛力斯的经营业绩再度增长。前三季度，赛力斯实现营业收入1105.34亿元，归属于上市公司股东的净利润53.12亿元，同比增长31.56%。 汽车销售情况显示，今年1-10月赛力斯新能源汽车累计销量达到356,085辆，年销量必将突破40万大关，成功跻身主流汽车品牌行列。而这40万年销量，依靠的只有问界M5、M7、M8和M9等四款SUV车型。 从2021年的传统燃油车主机厂开始转型，到2025年市值被资本市场追捧的智能汽车厂商，赛力斯和中国智能电动汽车行业的发展可谓是一日千里。 四年中，中国汽车市场的新能源汽车渗透率从13.4%一路飙升至超过50%。赛力斯与**在智选车、引望的合作，智电融合的问界品牌成为了软件定义汽车的成功实践。 随着本次在港股上市，赛力斯也迎来了新的发展阶段。 “中国现有的工厂产能足以覆盖整个北美市场，足以让我们所有美国车企都倒闭。而当年的日本并不具备这样的能力。因此，对我们行业而言，这是一场完全不同量级的风险。” 正如福特汽车CEO吉姆·法利在近期的采访中所言。作为一直在一线跑市场的高管，吉姆清晰地看到西方车企眼里还属

文｜魏琳华 编｜王一粟 从去年10月发布全球首个原生多模态世界模型悟界·Emu3，到如今推出全面升级的悟界·Emu3.5，智源研究院用一年时间，找到了更多具备开创性的新解法。 10月30日，在悟界·Emu系列技术交流会上，智源发布Emu3.5被定义为“多模态世界模型”，与专注于内容（如视频）“生成”的模型不同，其核心在于“理解、预测与规划”，它不仅能生成对未来的预测，更致力于构建一个关于世界如何运作的内在模型。 Emu3.5的架构设计证明了一条更简洁、更具扩展性的技术路径是可行的。 此前，和路径相对确定的大语言模型相比，围绕多模态大模型领域还存在种种问题。比如采用自回归架构还是基于扩散模型的架构，业内仍然没有给出一个确切的答案。 虽然自回归架构虽然在统一性上有优势，但在生成效率上常受逐步解码限制；相比之下，扩散模型目前应用范围广，但受限于推理步数与长时一致性，随着模型规模提升，在推理成本与时长可扩展性上会遇到瓶颈。 智源发布的Emu3.5模型采用了单一的自回归Transformer架构。为了解决生成效率的问题，Emu3.5通过创新的”离散扩散自适应”（DiDA）技术，将自回归模型的生成效率提升近20倍，使其在速度上能够媲美顶尖的扩散模型。 “通过Emu3，我们验证了自回归架构实现多模态理解与生成大一统的可行性，Emu3.5则开启了多模态Scaling的新时代。”智源研究院院长王仲远说。 相比Emu3，Emu3.5的训练规模有了质的飞跃：模型参数从80亿扩展到340亿，累计视频训练时长从15年增加到790年。更重要的是，Emu3.5首次实现了多模态领域的大规模强化学习，这为多模态模型的Scalingup指明了方向。 实际测试中，Emu3.5的表现超越了众多知名闭源模型，达到SOTA效果。官方表示，Emu3.5在图像生成和编辑任务上取得了与Gemini 2.5 Flash Im

文｜白 鸽 编｜王一粟 “现在什么都得付费买个会员，不是会员视频下载速度就超级慢！” “有的视频会议软件吃相太难看了，一年会员费涨了三倍！” “辛辛苦苦剪了两个小时视频，结果导出4K高清画质时还要解锁SVIP会员，离大谱了！” 近期，各个社交平台上都充斥着，用户对软件付费以及会员涨价的吐槽。 自2024年至今，从办公软件到视频工具，从个人会员到企业服务，一场席卷全行业的软件涨价潮悄然蔓延。 据光锥智能不完全统计，国内软件会员费用价格平均涨幅达20-30%。企业涨价的动力，来自AI带来的价值和成本的双重提升。 跟互联网时代相比，AI正在改变人们对“软件付费”的消费观。 以往，中国用户对软件付费的态度是“能蹭就蹭”，白嫖党占据绝大多数。如2015年，某办公软件推出10元/月会员时，论坛满是卸载预警；2018年视频平台首次涨价，微博相关话题下充斥着割韭菜的骂声。 现在，尽管社交平台上依然骂声一片，但却与十年前“付费即卸载”的抵制潮不同，更多的用户选择了愿意为其AI功能买单。 据智联招聘2025年调研显示，56.1%的职场人愿意为AI服务付费，其中23.4%的职场人已完成AI工具付费行为，16.5%曾为单个AI工具/服务付费，如购买单月会员，6.9%职场人曾为多个AI工具/服务付费，而24.1%高管愿意为单个AI工具支付200元以上的单月费用。 AI时代，中国人终于愿意为软件付费了 一位短视频博主在过去三年一直自动续费剪映25元/月VIP，此轮价格调整后，其常用的“智能抠像”“数字人合成”功能则被归入高阶权益，SVIP价格是499元一年，而普通VIP则是258元一年。 更让她无奈的是，即便吐槽“太贵”，最终还是咬牙续费，毕竟“AI数字人一天能拍10条口播，比雇真人演员省太多，这点会员费算零头。” 可以看到，这场涨价潮的背后，是中国软件市场三十年来未有的深刻变革，AI技术不仅重构了产

 文｜刘俊宏 编｜王一粟 全球AI顶会上，出现了越来越多中国公司的身影。 在过去，仍然是以阿里、字节等科技公司为主，但近些年正在出现更多来自产业端的声音。 今年，一家来自中国的车企也站在了ICCV（国际计算机视觉大会）的演讲台上。 近日，理想汽车自动驾驶高级算法专家詹锟在ICCV发表主题演讲《世界模型：让我们从数据闭环走向训练闭环》，阐述了理想汽车以“从数据到训练”的系统化思路，提出了全球首个将世界模型与强化学习闭环落地于量产自动驾驶系统的完整架构。 如果说上一代自动驾驶的“端到端”架构只能让自动辅助驾驶接近人类水平，那么“世界模型+强化学习”，有希望超越人类。 除了这次分享，仅在ICCV 2025上，理想自动驾驶团队就有5篇重磅论文入选。而近三年，理想汽车围绕端到端、世界模型、VLA模型等前沿技术，在多个顶级学术会议发表了近50篇论文。不仅如此，理想汽车将辅助驾驶部分代码和数据库开源，获得超过3200名开发者的收藏或调用。 就在中国开源大模型受到全球关注的同时，中国车企也正在为自动驾驶贡献中国力量。 找到了正确的技术路径，理想汽车的自动驾驶技术进步飞快。从“端到端+VLM”到VLA，理想汽车仅用了一年的时间，平均接管里程提升了近20倍。 理想汽车今年又发布了基于“VLA司机大模型”的下一代辅助驾驶技术，而VLA将成为实现L4级别自动驾驶的关键。 可以看到，理想汽车这种从数据到训练的闭环，既是中国科技公司务实主义的体现，又是智能汽车赢得智能化市场的战略底气。 就如理想汽车董事长兼CEO李想所言：“任何时候当我们想去改变和提升能力，第一步一定是搞研究，第二步是研发，第三步是把能力表达出来，第四步是能力变成业务的价值。这四个步骤是个极简的人类最佳实践。” 01 华山论剑 理想公开训练秘籍 站在AI大牛云集的ICCV 2025上，理想也能和其他顶尖AI公司一起华山论剑。

文｜刘俊宏 编｜王一粟 智驾领域正在迎来一场“换人潮”。 短短几个月内，业内传来消息。小鹏、蔚来、理想三大头部新势力接连更换掉自家智驾领域负责人。吉利新投资成立的千里科技，也开始承担起了“大吉利体系”智驾的重担。 在高度集中的时间点，智驾领域突然发生涉及多名核心高管的变动，或许意味着行业正在进入激烈的“切换期”。 从各家公司人员切换的意图看：小鹏可能是为了聚焦世界模型的应用；蔚来是为了弥补智驾短板；理想则是从大组织向小团队的效率转型；千里科技或许是吉利想要在软件上对标引望（原**车BU），进行生态整合。 从人员的变动中看到，或许各家公司的目标不同，但我们仍能在差异中看到些许共性。 在过去的一年多里，智驾的领先者们面临着技术被赶超的危机。在端到端技术时期，被认为智驾技术落后的玩家们仅用了一年便成功落地城市NOA能力。当前智驾以世界模型为最新技术代际，智驾领先者希望通过快速组织调整以寻求持续技术领先。 2025年，是智能汽车市场继续比拼“耐力”的一年。激烈的竞争，不仅是今年以比亚迪为首的传统车企们高调“赠送智驾”，更是来自于汽车行业持续的价格内卷。 根据统计局社会消费品零售数据和乘联会数据显示，中国汽车市场内卷竞争非常严重。2024年度汽车零售绝对金额同比下滑0.5%，但全年汽车国产狭义乘用车零售销量增长5%。截止到今年9月，中国汽车整体行业产销同比持续增长，但增长幅度非常有限。与此同时，2025年整体新能源汽车的渗透率预计还将突破55%。这意味着智能汽车的增长空间已经不太可能再度“翻倍”。 或许，当车企的竞争进入长期阶段之后，智能汽车标配的智驾也应该变得更加务实。尤其是当前“世界模型”技术相比“端到端”时期并未展现出明显的技术优势。智驾技术也应该从前沿技术探索，转到“求稳”的阶段。 随着本轮大规模的人员调整，智驾变得更加成熟了。 01 智驾换帅，意欲何为？ 要理解这场行业大规

文｜魏琳华 编｜王一粟 一年没有拿到融资的月之暗面，终于也迎来了好消息。 据悉，月之暗面近期将完成数亿美元的新一轮融资。还有消息源指出，这次融资将以海外基金领投，且指向了a16z，这或许标志着月之暗面接下来将把发展重心转向海外市场。 针对上述消息，光锥智能问询了月之暗面，但截至发稿前，暂未收到月之暗面的回复。 近期，著名投资人、“SPAC之王”查马斯·帕里哈皮蒂亚（Chamath Palihapitiya）也在播客《All in》中赞赏Kimi K2，这或许不是一次简单的称赞。 “我们把大量工作负载都转到了Kimi K2上，因为K2的性能确实足够强，而且说实话，比OpenAI和Anthropic便宜太多了。”查马斯说。 此前，查马斯多次利用SPAC模式帮助这些公司绕过传统IPO流程，快速进入资本市场。结合月之暗面一直都是在拿美元基金的钱，或许这也意味着，月之暗面计划跳出国门，在海外完成IPO计划。 在DeepSeek冲击之后，月之暗面的发展战略也有了极大的调整，这家公司正在试图通过以底层模型优先和重押智能体两个方向，重新夺回市场的注意力。 而杨植麟的商业规划，就从公司发展路线的调整上自然而然地出现了：一是靠智能体做付费订阅，向C端用户收钱；二是试着做API商业化，但目前业内对单纯的API收费模式并不看好。 试水商业化的杨植麟，看到了AI产品C端商业化的可能性。 “现在又到了一个新的分水岭：用户是有可能产生商业价值的。你看OpenAI，C端用户产生了很大商业价值，占了它营收比较大比例。”杨植麟说。 对于靠长文本Kimi出圈的月之暗面来说，顺势做C端是一条最符合公司基因的路线，毕竟比起已经在B端摸索出平台和方案的智谱、阶跃星辰来说，转头再做B端不是一件容易的事情。 回归基模、探索商业化，月之暗面要赚用户的钱，海外市场无疑是一块更香的蛋糕。 01 出海，杨植麟的不二选择 一直看起

文｜叶红鱼 编｜王一粟 有望首家冲刺上市的“六小虎”之一智谱，成了近期的焦点。 9月30日，智谱To C/B/G（个人用户、企业业务、政企业务）三部分业务的员工均有不同比例的调整，网传G端产研部门则被解散，其中将近一半员工被裁，另一半员工转入交付团队。 对此，智谱方面回应光锥智能表示，网上传言的大规模裁员不符合事实，公司产品和研发部门运转正常，此次是基于公司战略目标的人员调整，涉及十余人。智谱近期在其官方公众号发布的招聘帖显示，包括多模态生成算法工程师、推理优化工程师、产品和业务团队在内的近50个岗位待招。 对于一家即将IPO的公司来说，组织架构调整都是一个不意外的选择。 智谱的组织结构调整，释放出的是这家公司对于商业化方向的思考和改变。与其说是智谱的个案，不如说是中国大模型行业在技术狂飙突进，与商业化落地曲折中前行的缩影。 如今，智谱正在试图从AI 1.0时代的定制化阴影中快速转变，试图跑通属于AI 2.0时代的轻交付、标准化合作模式，能不能走通，是影响智谱未来估值的关键。 01 调整业务线 智谱重整商业化“棋盘” B、C、G三条业务线的调整，反映出智谱今年商业化战略的调整。 智谱正在持续收缩投入不赚钱的C端业务，同时优化B端、G端关键业务的成本结构，避免走入AI 1.0时代的高人力成本困局。 其中，不够赚钱的C端业务——智谱清言的问题也显现出来。 从年初DeepSeek爆发至今，面向个人用户的AI产品榜，排名和两年前大模型爆发之初，已经是天翻地覆。 上述变化，印证了智谱正在慢慢弱化向C端产品的资源投入。今年以来，智谱清言在C端的宣传和投放基本叫停，反观模型在智谱的核心地位被强化，今年以来所有官方的动作几乎都围绕模型的发布与效果展开。 不过，国内大语言模型产品在C端商业化上表现不理想，也是困扰所有大厂和创企的一道难题。 毕竟，手握算力、场景优势的大厂，能够以免费策略长期开

文｜白   鸽 编｜王一粟 AI大模型带动的热潮，也在持续地席卷算力行业。 从CPU到GPU，再到NPU，各种AI芯片逐渐成为了市场中的香饽饽。 中国AI芯片也趁此机会开始崛起。从**、阿里、百度等大厂，到寒武纪、云天励飞、‌壁仞科技‌、摩尔线程等新兴企业，中国AI芯片的单颗能力在不断提升。 但是，哪怕单颗芯片能力再强，算力也不能够满足大模型的需求。 尤其是随着大模型参数的不断翻倍，很多企业可能都会遇见的问题，就是8张卡的服务器根本跑不动，勉强用多台机器拆分任务，结果CPU、AI芯片、存储之间“各说各话”，数据传着传着就“堵车”，算力损耗快到一半。 更要命的在于，不同厂商的设备像说不同方言的人： A厂的CPU用一套协议，B厂的GPU用另一套，数据从CPU传到GPU，得先“翻译”，一来一回就浪费时间；甚至同一厂商的不同设备，规模扩大后性能也会“打折”，比如10个节点本应发挥10倍算力，实际可能只到1倍，这就是行业常说的“线性度”问题。 单个芯片算力不够用、不同设备沟通有障碍，成了整个行业的“卡脖子”难题。那么，要怎么解决这些问题，才能够支撑大模型的需求？ 众所周知，当单独作战打不过之时，团队配合战斗则成为了赢取战争胜利的关键，而中国AI算力突破算力瓶颈的一个关键，就是开始走团队战斗路线。 此前，**发布了“超节点”架构，配套的技术则是“灵衢”（UnifiedBus）。 简单理解两者的关系，当单颗芯片算力不够用，就需要将多种算力如CPU、GPU、NPU、存力等统一起来干活，超节点架构就是将多种算力部件整合为一个大节点，而互联协议则是让这些部件能顺畅沟通的规则，只有双方相互配合，才能够把整个算力系统的能力提升上去。 其中最核心的就是灵衢技术，其搞出了“算力普通话”，即一套能覆盖所有场景的统一协议，不管是超节点内部的CPU和GPU的沟通，还是超节点之间的集群互联，都不用换

文｜刘俊宏 编｜王一粟 OpenAI正在操纵一场牵扯全球顶级科技公司，涉及金额达到数万亿美元的“风险游戏”。 在2025年短短几个月内，OpenAI先后主导了与英伟达（NVIDIA）、AMD、Oracle、博通等巨头的一系列数额巨大的订单，并计划启动一系列大规模AI基础建设项目。10月13日，OpenAI又与博通达成了部署AI芯片的订单。 在OpenAI的“疯狂下单”中，其合作的公司的市值开启了“疯涨模式”。 其中，市值增长最夸张的当属Oracle。凭借与OpenAI达成的未来五年3000亿美元的大单，Oracle股价一度飙升36%，市值一度触及万亿美元。AMD的市值也在合作公告后单日暴涨近700亿美元。 在接连发生的AI投资事件中，有人注意到OpenAI正在通过一系列芯片、数据中心建设、AI技术服务的订单，形成了一整套闭环的价值链。参与到OpenAI合作的玩家们，正在组织起一个系统性的AI建设联盟。 但同时也有人认为，这些订单的背后潜藏着巨大的风险。这些AI投入的预期收益，基本上都依赖于OpenAI的长期回报。如果AI产生的营收和利润不达标，那将会带来严重的“价值毁灭”。 “我们就是要花大钱搞基建，我们就是要下这个赌注，一个公司级别的豪赌，赌现在就是做这件事的正确时机。” 但正如OpenAI CEO Sam Altman在10月9日的访谈中所强调。科技巨头们近期与OpenAI的频繁合作，或许反映出AI行业正在落地一个全新的共识—— 过去“小打小闹”的时光不再，是时候该拼上“身家性命”投入AI了。 01 AI投资2.0阶段已至 如果用一句话总结OpenAI与Oracle订单的意义，那就是——这场交易打破了过去科技巨头们“理性投资AI”的“舒适圈”。 过往的AI投资，本质上是一场科技巨头的可支配资金竞赛。 以阿里和谷歌两大巨头为例，科技巨头的AI投入目前都还算是比较

文｜白 鸽 编｜王一粟 这个十一黄金周，AI圈真的很热闹。 10月1日凌晨，OpenAI深夜炸场，正式官宣新一代AI视频模型Sora 2，并直接上线了一个AI版的“抖音”——一个完全由AI来生成视频的短视频平台。 就在Sora 2发布之前，这一轮的大模型发布其实已经卷起来了。 黄金周前夕，先是国内大模型公司深度求索宣布推出DeepSeek-V3.2-Exp实验版模型，紧随其后智谱AI正式发布新一代大模型GLM-4.6。 中国大模型也引起了图灵奖得主杨立昆的关注。就在9月30日，蚂蚁集团旗下百灵大模型宣布开源其思考模型Ring-1T的预览版Ring-1T-preview，参数量达1000B（1万亿）。“令人印象深刻，祝贺你们的团队。”在百灵最新思考大模型发布后，杨立昆在社交平台上也给中国大模型点了赞。 而在大洋彼岸，Claude Sonnet 4.5同期发布。谷歌Gemini 3.0也预计将在10月迎战。 显然，全球大模型进入了一个新的井喷期，各家在大模型产品和技术迭代上，都在明显加速。据不完全统计，仅9月全球就有15家主流企业/机构发布了开源大模型，数量较8月激增70%。 开源大模型的热潮，也是开发者的盛宴。有开发者都在社交媒体上感慨：一天测了3个模型，还有一个没测试，这还只是周一...... 在这其中，中国大模型凭借场景化能力，正撕开半壁江山。 据光锥智能观察来看，这一波AI大模型的更新，更聚焦在细分场景中，比如智谱最新大模型在编程方面的能力更加突出，蚂蚁的百灵大模型则聚焦在自然语言推理领域。 更为重要的一点在于，当OpenAI开始学字节跳动做产品时，大模型市场的游戏规则变了。如果说，2023年讨论大模型参数天花板，那么，2025年，大模型真正的战场则在场景适配与效率革命。 从OpenAI的Sora 2到蚂蚁的万亿推理模型，新一轮的大模型“军备竞赛”已然打响，而行业共识则

文｜白 鸽 编｜王一粟 当“外卖大战”遇上“AI大战”，却意外重燃了“地图”市场。 “今年，达达（对地图）的需求突然暴增。”腾讯地图位置服务产品总经理李彬对光锥智能说道。陡增的外卖订单需求，拉动了外卖骑手的骑行规划、导航品质的地图高频需求，“我们需要去更严格地打磨这部分功能。” 1994年，美国学者Schilit首先提出了位置服务的三大目标：你在哪里（空间信息）、你和谁在一起（社会信息）、附近有什么资源（信息查询）。此后的三十年里，LBS地理位置信息服务，在互联网中逐渐萌芽，在移动互联网中达到“标配”的高峰。 直到AI大模型到来之前，地图一直是那个不可或缺，但却极致隐形的存在。 9月中旬，2025腾讯全球数字生态大会展厅里，机器人互动展台前围得水泄不通，观众举着手机记录机械臂精准抓取物品的瞬间；大模型多模态演示区，人们排队体验“文字生成3D场景”的新奇... 这些“肉眼可见”的创新，理所当然成为全场焦点。 而另一侧，腾讯地图全新时空智能开放平台“盖亚”的发布，却并未引发扎堆围观。 但在AI和物理世界的结合越来越紧密的今天，我们深度了解“时空智能”概念后发现，这里可能隐藏着一个被很多人忽视的关键： 地图早已不仅仅是“导航工具”，正在成为连接虚拟与现实、赋能实体产业的“智能决策大脑”。 无疑，AI让地图行业来到了一个转折点。 “从‘出行工具’到‘智能引擎’，这是地图产品面向未来的一次根本性跃迁。”腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平称。 盖亚的出现也提醒我们，那些看似“古早”的产品，只要用AI重构底层逻辑，就能长出“新芽”。而这种“新芽”，恰恰能深入实体产业的肌理，成为推动行业智能化升级的关键力量。 这或许就是AI时代最动人的地方：让成熟的行业，重新拥有生长的可能。 实体生意不好做？从“拍脑袋”到“算出来” 凌晨两点，北京某互联网公司的程序员小李还在对着屏幕皱眉。 他负责的社