图片 图片 高科技的落地场景如此简单。 图片 @数科星球DigitalPlanet原创 作者｜苑晶 编辑｜大兔 提起脑机接口，大多数人的第一印象，要么是马斯克Neuralink开颅植入芯片、瘫痪患者用脑控机械手喝水的医疗科幻场景，要么是实验室里动辄几十万、上百万的医用脑电采集设备。 行业里九成玩家扎堆严肃医疗赛道，埋头冲刺二类、三类医疗器械注册证，动辄耗费三五年、投入数百万资金，门槛高、变现周期漫长。 但成立刚满一年的宇构智核，走出了一条完全相反的路：放弃医疗优先路线，扎根消费级脑机市场。它主打“一老一小”刚需场景，把高高在上的脑电波检测，做成学校、教培机构、养老院、科技馆都能批量采购的平价硬件。 本次数科星球DigitalPlanet与宇构智核创始人胡权胤进行了长达数小时深度访谈，完整拆解这家跨行创业公司的转型逻辑、技术优势、落地场景，以及当下脑机行业被资本忽视的消费级蓝海。 本文抛开晦涩神经科学术语，从普通人能感知的真实场景出发，讲清脑机接口如何真正落地生活。 01 医疗脑机赛道，是“深坑” 宇构智核注册于2025年6月30日，至今刚好一年。 胡权胤有两次完整创业经历，上一轮创业做成细分赛道头部，拿下国家高新技术、专精特新资质，手握成熟工程化团队与市场运营经验，第三次创业瞄准AI大趋势，前后孵化十几个项目，最终靠市场真实订单筛选出脑机接口赛道。 公司创立初期，团队和行业绝大多数玩家一样，目标瞄准严肃医疗。 自主研发8通道、16通道、64通道全系列脑电采集设备，对标行业龙头博瑞康的医用产品。但进场后才发现两道难以跨越的现实门槛。 图片 第一是硬件成本天花板。 行业医用脑电设备溢价极高，最简单八通道控制设备报价数万，64通道医用采集设备报价直接达到64万。 如果采购第三方设备做上层应用，整套方案成本居高不下，很难面向市场普及。 团队选择自研硬件，试图打通上游采集设备供应链，

越来越多人开始拿 AI 看病——身体不舒服、化验单看不懂，先问问 AI，已经成了一种习惯。有大夫表示，“一上午30个门诊，25个带着AI来看病。” AI 的表现似乎也对得起这份信任：牛津大学的一项研究里，把整理好的完整病例直接交给顶尖通用大模型，诊断准确率高达 94.9%，比很多医生还高。但同一项研究的另一半，却很少被提起：当研究者让普通人拿着自己的病情去和同一个 AI 对话时，准确率一路暴跌到 34.5%。问题不在模型聪不聪明，而在信息是怎么来的——完整病例是医生整理好的。可现实里，病人说不清哪里不对、不知道什么该讲，关键信息得靠大夫的一句句追问才能得到。通用大模型最不擅长的恰恰是主动追问，它默认你能完整准确地描述病情，一旦做不到，再流畅专业的回答，也只是建立在残缺信息上的幻觉。这正是百川想解决的问题。近日，百川智能与清华大学研究团队联合发布新一代医疗增强大模型 Baichuan-M4——它在 HealthBench 及其 Hard、Professional 三个榜单上同时位列世界第一，全面超越 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek-V4-Pro，幻觉率低至 3.3%。从 M1 到 M4，百川始终在做同一件事：让模型跨过“会答题”与“会看病”之间那道最难的坎。 HealthBench 全球第一，幻觉率全行业最低在 OpenAI 提出的权威医疗评测 HealthBench 上，M4 综合得分 68.6，位列世界第一，领先第二名 GPT-5.5 超过 10 分；在最考验复杂临床决策的 Hard 子集上，领先达 15.9 分。事实性幻觉率降至 3.3%，为全行业最低——同口径下，GPT-5.5 为 3.8%、Claude Opus 4.7 为 6.9%、DeepSeek-V4-Pro 高达 9.8%。这些分数指向的不是考试能力，而是四项贴着临床走的核

图片 图片 Data-CentricAI：从模型崇拜到数据为王，他正在拆解AI新范式。 图片 @数科星球DigitalPlanet原创 作者丨苑晶 编辑丨大兔 近几年，AI行业的发展日新月异。 2023年大模型兴起时，行业比拼的是模型参数和架构，流行“模型够大，一切都不是问题”的观念。 然而三年后的今天，风向已悄然转变。 人们普遍认识到，若无高质量数据，再强大的模型也如同“巧妇难为无米之炊”。大模型面临的性能瓶颈、错误回答及落地难题，其根源往往在于数据。 于是，“Data-CentricAI”（以数据为中心的人工智能）这一新理念逐渐成为行业共识。 其核心是将重心从模型彻底移至数据，通过系统性地优化与打磨数据来提升AI的整体能力。 近日，数科星球DigitalPlanet与国内该领域的核心研究者、北京大学博士梁昊进行了一次深度对话。 作为DataFlow、DataFlex等开源项目的研发负责人，梁昊博士深入阐释了Data-CentricAI的核心理念、行业演变及落地实践。 01 什么是Data-CentricAI？ 在探讨Data-CentricAI之前，需先理解AI行业思路的深刻转变。 AI发展可划分为两个时代。 第一个是持续十余年的“Model-CentricAI”（以模型为中心）时代。 在此阶段，业界默认“模型决定一切”。由于早期数据量小、质量参差不齐，大家认为只要模型设计足够精巧，便能从有限数据中“榨出”足够能力。 这好比厨师能用普通食材做出好菜。因此，当时的研究精力集中于模型架构创新，罕有人系统性地思考如何优化数据本身。 2020年后，随着GPT-3、GPT-4等大模型的涌现，模型参数飙升至千亿级别，旧有思路难以为继。 他打了个比方：“以前的小模型如同小锅炒菜，食材差些尚可应付。如今的大模型好比超级大锅，食材（数据）的数量、质量与新鲜度直接决定了最终成品的优劣。厨师

针对垂直演出场景、以演出为核心、AI定制、数据闭环、分润共赢，让演出流量裂变文旅增量。 @数科星球DigitalPlanet原创 作者丨苑晶 编辑丨大兔 行业从来都不缺风口，缺的是真正沉下心来、看懂底层逻辑、并能解决真问题的实干者。 当所有人还在盯着“卖票、做流量、拼补贴”的时候，一家公司，悄悄把目光投向了更广阔、也更被低估的一片蓝海——跨城演出背后的流动人口经济。 它不是一家票务平台，也不只是一家旅游OTA，更不是一个普通的本地生活服务商。 律动节拍总裁骆昭说，他们做的，是“一张票带火一座城”的生意，是把演出从“单点消费”变成“全链路城市消费”的生意，是用AI把三方无解的老问题，做成三方共赢的新生态。 数科星球DigitalPlanet找到了律动节拍总裁骆昭，本文就从行业、痛点、模式、技术、生态、野心六个维度， 开启律动节拍AI演出行程管家商业模式之旅，解读他们的创立背景、解决了什么、凭什么成以及未来能走多远。 01 演出火了，但行业越来越“苦” 要读懂律动节拍，首先得读懂它扎根的行业——演出+文旅+本地生活，这是一个万亿级、但长期割裂、低效、痛点密布的市场。 过去十年，中国演出市场经历了两轮大爆发。 第一轮是演唱会、音乐节、Livehouse的全面崛起，年轻人为了看一场喜欢的演出，愿意跨城、愿意花钱、愿意花时间。 第二轮是跨城观演的常态化，以前只有铁杆粉丝才会跨城追演出，现在年轻人把看演出当成旅行、约会、社交、解压的方式。 跨城观演不再是小众行为，而是正在形成规模的大众消费。 但热闹背后，行业却越来越“苦”。 这种苦，不是单一角色的苦，而是用户、主办方、地方文旅方同时苦、且无解。 对于用户而言，看一场演出，要在十几个平台反复折腾用户的核心痛点，骆昭对数科星球DigitalPlanet一句话总结：麻烦、累、不确定性太强。 他们时常为抢票难发愁，因为热门演出要拼手速，抢不到

图片 图片 它打破的不止是AI和可穿戴。 图片 @数科星球DigitalPlanet原创 作者丨苑晶 编辑丨大兔 第一年营收5000万，斩获10万用户，这家AI穿戴企业为何可以杀出重围？ 当苹果、**、三星的智能手表在全球市场高歌猛进，占据绝大多数市场份额时，一个尖锐的问题始终悬而未决： 这些售价动辄几千元、功能堆砌繁复的科技产品，真的适配每一个普通人吗？ 在实验室里基于“标准白人”数据训练的算法，是否适合黄种人、黑种人？ 默认“每日8小时睡眠、心率120以下安全”的统一标准，能否包容先天性心脏病患者、生理期女性、素食者、天生短睡眠者的个体差异？ 当行业陷入“更高、更快、更强”的竞技化误区，用运动员标准要求普通人，甚至因用户达不到目标而打出负面评分、制造心理焦虑时，一家名为叩梦科技的企业，正试图颠覆整个行业的底层逻辑。 创始人李玉麟，曾深耕OPPO、华米、ZTE等消费电子领域多年，核心团队则来自大疆、华米、GfK、歌尔等，见证了智能穿戴行业从萌芽到爆发的全过程，也看透了行业根深蒂固的痛点。 他带着“尊重每一个鲜活生命，拒绝服务标准人”的核心理念，带领叩梦科技跳出消费电子的固有框架，从硬件形态、算法逻辑、用户服务三个维度重构智能穿戴，打造出“人人皆有专属算法、款款都是独特设计”的AI健康穿戴产品，在巨头林立的赛道中开辟出一条差异化之路。 本次，数科星球DigitalPlanet深度对话叩梦科技（Common Technology）创始人李玉麟，我们将这场对话字字珠玑还原。他们商业化首年营收破5000万，目前剑指全球市场，他是如何在千军万马中杀出重围的？ 让我们一探究竟。 图片 01 被“标准人”绑架的智能穿戴 要理解叩梦科技的颠覆性，首先要读懂整个智能穿戴行业的底层逻辑缺陷。 如今全球主流智能穿戴设备，无论是苹果、佳明、Fitbit，还是海外新兴的Whoop、Oura，本质上

图片 图片 今年用户量翻倍至200-300万，它是谁? 图片 @数科星球DigitalPlanet原创 作者丨苑晶 编辑丨大兔 当下，AIGC赛道正沉浸在一场视觉革命的狂欢中。当你输入提示词，AI就能生成波澜壮阔的惊涛拍岸，或是极致细腻的赛博朋克大片。 但只要你打开声音，数字世界仍未摆脱“廉价感”。 画面里的主角在海边嘶吼，情绪拉满，可背景里的浪花声却单薄得像纸片；怪物被利刃切开，视觉极具冲击，配上的却是素材库里千篇一律的生硬音效。 视觉模型已经进化到了理解物理世界的阶段，而声音模型，却似乎还停留在“让AI把话说流利”的初级阶段。 当大厂们疯狂内卷语音合成（TTS）、追逐“更像真人的数字人声音”时，一个最基础的物理常识被整个赛道选择性忽略了——声音，从来不止是人类在说话。 那些脚步踏沙的微小摩擦、器物碎裂的清脆回响、乃至空旷山谷里的微弱混响，才是构建数字世界沉浸感的真正底座。 在这个长期被边缘化的“全维度声音”赛道里，Noiz AI 成了那个罕见的破局者。他们没有选择在单一的“人声克隆”上死磕，而是试图用声音模型再造一个真实的“世界”。 本次，数科星球DigitalPlanet深度对话Noiz AI创始人Vega，我们将这场对话字字珠玑还原，他们是如何在声音赛道另辟蹊径的？让我们一探究竟。 01 被低估的声音赛道 提起AI声音技术，多数人的第一反应是语音合成（TTS）、语音克隆，或是近两年火热的实时对话语音。 赛道里，大厂们扎堆发力“类人声”，目标是让AI说话足够自然、像真人，主打“无差别对话体验”。 可鲜有人意识到，数字内容创作的核心痛点，远不只是“人说话不够像”，而是“声音场景不够全、情绪不够足、质感不够真”。 先看最普遍的创作场景——短视频与短剧。 刷遍全网的电影解说、剧情短剧里，“小帅”“小美”的音色几乎成了标配。这种音色火于2023年电影解说爆发期，台湾

图片 图片 本文将带你看懂具身智能的行业周期与底层逻辑。 图片 @数科星球DigitalPlanet原创 作者丨苑晶 编辑丨大兔 2026年的人形机器人赛道，正经历一场悄无声息却影响深远的范式转移。 摩根士丹利5月发布的《HumanoidHorizons》报告，用一组硬核数据撕开行业表象：今年全球人形机器人风险投资规模已超2025年全年，中国市场贡献近半融资，成为绝对核心增长极。 而更关键的信号是，行业重心正从硬件参数比拼，悄然转向数据能力的终极较量。 过去两年，人形机器人赛道陷入硬件内卷的狂欢：整机厂商比拼身高体重、关节自由度、行走速度，零部件企业竞速减速器、电机、传感器的性能极限，一台又一台炫酷Demo机器人亮相发布会、展会，动作流畅、外观精致，却始终难以走出实验室，真正落地产业场景。 行业陷入“融资热、落地难”的怪圈，资本潮水褪去，大家才发现，精致硬件背后，是数据能力的巨大缺口——机器人缺乏真实、高质量的操作数据，无法真正理解物理世界、完成复杂灵巧任务。 当硬件内卷的天花板越来越低，数据成为破局唯一钥匙。而在这场数据浪潮里，灵初智能，这家聚焦具身智能大脑与灵巧操作的中国企业，正以一种反潮流、重本质的姿态，站在赛道核心位置。 它All in人类原生数据，自研低成本数采手套，坚持“小全栈”定位，不碰整机、深耕模型、数据、灵巧手，用一套独特的技术路线，试图定义具身智能的数据标准，筑造难以复制的护城河。 本次，数科星球DigitalPlanet深度对话了灵初智能创始人兼CEO王启斌，这家公司的奥秘是什么？ 01 具身智能的周期轮回 读懂灵初智能的价值，必先看懂具身智能的行业周期与底层逻辑。 2018年，机器人行业曾经历一轮热潮，彼时行业核心是规则驱动+有限感知，机器人依赖预设程序完成固定动作，一旦环境稍有变化，任务便会失败。 那一轮热潮最终落幕，核心原因在于算法、供应链、算力

图片 图片 这款产品中最颠覆的设计是交易不需要人。 图片 @数科星球DigitalPlanet原创 作者丨苑晶 编辑丨大兔 2026年，被行业公认为”AI Agent元年”。 从OpenAI的Llama到国内各大厂智能体，从GitHub上爆火的Skill技能包到MCP协议，我们似乎已经进入了一个“AI帮你干活”的时代。 写代码、做PPT、剪视频、查资料……AI越来越能干。 但一个扎心真相一直被掩盖：”今天所有的AI，都只是单机工具，根本不能替用户交易。” 想在闲鱼卖个闲置，必须自己聊、自己砍价、自己发货； 想找人做设计、写代码、必须自己去平台下单、对接、盯进度； 买的视频会员、大模型； API、算力订阅，用不完就白白浪费； 电脑里藏着的方案、算法、经验、素材，永远变不成钱... AI再强，只要”不能替用户沟通、不能替用户议价、不能替用户成交、不能替用户交付”，它就只是个效率工具，不是用户的资产。 直到一家团队做出了一个完全颠覆行业的产品——”UUMit小龙人”。 图片 （官网：https://www.uumit.com/) 它不是大模型，不是智能体框架，不是又一个Chat对话助手。 团队用一句话定义它：“全世界都能帮用户做所有的事情。”它是全球第一个“A2A（Agent to Agent）全自动交易网络”，是智能体之间的“互联网”，是每个人“技能、知识、闲置资源”的去中心化交易所。 用户不需要懂代码、不需要翻墙、不需要配置复杂环境、不需要承担恐怖Token消耗。只要挂载一个轻量技能包，或打开网页、小程序，用户的智能体就会“7×24小时自动帮用户赚钱、自动帮用户办事”。 更颠覆的是：使用者买的会员、API、订阅，用不完可以上架转租，“从纯花钱，变成反向赚钱”。这不是科幻。2026年5月6日，小龙人正式开启全面内测。 本次，数科星球在长假期间深度对话了该项目

图片 图片 物理AI正在成为全球科技产业的重要方向，这一点已经越来越清晰。 图片 @数科星球原创 作者丨苑晶 编辑丨大兔 2026年的CES，让“物理AI”从产业概念进一步走向消费级场景验证。 在一众人形机器人、灵巧手设备与工业级智能体之间，来自中国杭州的创业公司FrontierX（跃界创玩）带来了两款球形产品：面向开发者的球形机器人Aura，以及面向宠物陪伴与影像记录的机器人Vex，意外成为CES初创展区Venetian展馆的焦点新秀。 没有夸张的拟人形态，没有刻意的情感讨好，一颗会自主移动、感知空间、支持无限二次开发的球形硬件，让全球科技媒体与开发者看到了具身智能跳出“电子宠物”“昂贵玩具”内卷的全新可能。 相比人形机器人试图直接承担复杂物理执行任务，FrontierX选择了一条形态更创新、更接近硬件操作设备的具身智能路线：先让AI具备移动、感知、听说与交互能力，再通过开放接口和开发者生态，把室内空间中的长尾需求交给用户和开发者共同定义。 “我们并不希望它单纯被理解为一个电子宠物，那是在低质化这台设备。”在数科星球DigitalPlanet的深度访谈中，FrontierX创始人姜易卓反复强调这一核心立场。 在她的定义里，Aura不是一款功能固定的机器人，而是一个可移动、可感知、可交互、可扩展的物理AI原生本体。 当英伟达在CES正式宣告AI进入物理AI时代，当具身智能被视作继PC、智能手机之后的第三代计算平台，全球市场都在等待一个能打通“硬件载体+AI大脑+开发者生态”的枢纽级方案。 FrontierX的答案，是用球形机器人做物理世界的“安卓”，以开放生态打破行业封闭困局，让AI真正从虚拟对话走向物理执行，让每一个普通人都能成为物理AI的创造者。 这也解释了FrontierX为什么没有沿着“拟人化陪伴”一路走到底。它真正想验证的命题，是消费级物理AI能否在“硬件载体+端

图片 图片 中国团队，正在从“跟随者”变成“领跑者”。 图片 @数科星球原创 作者丨苑晶 编辑丨大兔 具身智能赛道，又一匹“90天黑马”横空出世。 近日，机器人与自动化领域全球顶级会议ICRA 2026官方赛事 —— AGIBOT World Challenge的Reasoning to Action赛道线上赛圆满收官，最新榜单正式公布。 中国新锐科技公司“章鱼动力（SynapX）”一举拿下“中国第一、全球第二”，仅次于GreenVLA，在全球“27个国家和地区、526支参赛队伍”中脱颖而出。 图片 更炸裂的是——这家公司“2026年1月才刚刚成立”，从注册到斩获顶会赛事全球亚军，只用了3个月。 没有长期刷榜沉淀，没有成熟团队惯性，仅凭一套聚焦物理AGI的技术底座与系统能力，直接在最考验“推理到执行”的硬核赛事中，站上全球第一梯队。 这不仅是中国具身智能团队的又一次高光亮相，更释放出一个明确信号：“物理AGI的ChatGPT时刻，正在加速到来”。 01 具身智能“推理→执行”的终极大考 先看懂这场比赛，就知道章鱼动力的成绩有多硬核。 ICRA由IEEE机器人与自动化学会（RAS）主办，自1984年创办至今，是全球机器人与自动化领域“最具影响力的学术与产业盛会”，每年吸引超5000名顶尖学者、工程师参与，堪称机器人界的“奥斯卡”。 本次AGIBOT World Challenge，是ICRA2026官方核心赛事，而“Reasoning to Action（推理到执行）”赛道，直指当前具身智能最核心的产业瓶颈：“AI能不能从‘想明白’，真正变成‘干到位’”。 和市面上常见的开放评测、可无限刷榜的Benchmark完全不同，这项赛事的规则，把“真实能力”焊死在了门槛上： 它的赛期明确，不拖不刷，参赛团队必须在固定时间窗口竞技，从而没有其他比赛那种靠长期迭代的刷分情况。

图片 图片 天团集结：斯坦福+波士顿动力，音频赛道的顶配创业班底。 图片 @数科星球原创 作者丨苑晶 编辑丨大兔 当生成式AI席卷内容行业，音频赛道正迎来一场无声的革命。 一款来自硅谷、由a16z重磅加持的AI音频产品Sun，以“液态内容”为核心，打破传统播客、有声书的边界，让用户自主生成专属音频内容，实现从“消费固定内容”到“创造个性化成长内容”的跃迁。 它的创始人，是一位拥有哈佛CS学位、深耕沃尔玛实验室与Adobe的连续创业者；它的团队，集结了斯坦福、波士顿动力、亚马逊播客的顶级人才；它的初心，源于一个极客对哲学阅读的困惑，最终长成瞄准全球7亿音频用户的赛道新物种。 这不是一款播客工具，而是一个以AI为内核、以个人成长为目标的“音频内容操作系统”。 在AIAgent与生成式内容融合的2026年，Sun正在重新定义：人该如何以最健康、最高效的方式，获取知识、完成蜕变。 本次，数科星球DigitalPlanet深度对话Sun创始人Artin，我们将这场纯英文采访记作中文，他如何取得a16z的青睐的？让我们一探究竟。 图片 （Sun创始人Artin） 01 全球音频消费市场，等待一场生成式革命 根据QYResearch与格隆汇联合发布的《2025全球语音类AIGC市场报告》显示，2025年全球语音类AIGC市场规模已达“66.25亿美元”，预计2032年突破139.76亿美元，年复合增长率维持在12.3%以上。 而在更细分的音频内容消费领域，一组数据更具冲击力：全球有“7亿人”定期收听有声书与播客，其中35%的用户聚焦非虚构类知识内容，这一市场正以“27%的年增速”持续扩张。 在中国市场，AI配音已渗透90%车载导航、80%手机地图与40%有声书内容，用户对AI音频的接受度远超全球平均水平。 但繁荣之下，行业痛点从未被解决： 内容固化：传统播客、有声书时长僵化，10小时的书

图片 图片 曾在亚马逊AWS负责GenAI相关核心研发，这位大佬解读了目前Agent的发展情况。 图片 @数科星球原创 作者丨苑晶 编辑丨大兔 当AI智能体从实验室Demo走向全民日常，一个极具画面感的景象正在全球科技圈蔓延：普通用户在本地部署专属AI Agent，圈内人戏称这是“养AI小龙虾”——每个人都有自己的“专属智能伙伴”，却只能困在个人设备的“玻璃缸”里，无法与其他“小龙虾”互通有无。 热潮之下，开发者忙着用LangGraph、AutoGen搭建封闭的Agent团队，试图通过固定分工实现高效协作；企业却在多智能体协同的“泥潭”中挣扎：延迟过高、协议不兼容、安全风控难落地、规模化部署遇瓶颈，看似热闹的赛道，实则暗藏诸多行业死结。 2026年，被行业公认为AI智能体规模化落地元年。 权威数据显示，全球AI Agent核心市场规模将突破187亿美元，同比增速高达215%，带动上下游经济规模超5000亿美元；中国市场规模将站稳480亿元关口，未来五年复合增速超50%。 从OpenAI推出Agent Mode，到Claude code聚焦编程场景，再到OpenClaw让本地个人智能体彻底破圈，AI智能体正以指数级速度渗透个人、开发者、企业三大圈层。 图片 但喧嚣的赛道背后，行业的本质矛盾愈发尖锐，形成四大难以调和的对立： 一边是单Agent能力持续进化，GPT-4、Claude4等大模型加持下，单个智能体的感知、决策、执行能力不断突破；一边是Agent之间“孤岛化”严重，不同框架、不同平台的智能体无法互联互通，如同操着不同语言的人，只能隔空相望。 一边是MCP、A2A等协议争相制定行业标准（MCP由Anthropic推动、侧重工具调用，已迭代8个协议版本并捐赠给Linux Foundation；A2A由Google推动、定义智能体地址声明与通信规则，侧重Agent

图片 图片 当玄学遇见科学硬科技，经济下行周期里，疗愈经济成为少有的逆势增长赛道。 图片 @数科星球原创 作者丨苑晶 编辑丨大兔 禅修、芳疗、正念、冥想、身心灵体验……从线上内容到线下场馆，从平价文创到高端私教，一场围绕「情绪价值」的消费浪潮席卷全民。 《2026疗愈经济蓝皮书》数据显示，中国超6.8亿人处于心理亚健康状态，中青年群体成为核心诉求人群，全球冥想市场规模在2025年已突破96亿美元，年复合增长率维持在23%以上。 喧嚣之下，行业的本质矛盾愈发尖锐：一边是全民焦虑的刚性需求，一边是玄学化、非标准化、效果不可量化的服务供给；一边是资本扎堆涌入AI心理赛道，一边是大量对话式chatbot项目批量退场；一边是可穿戴冥想硬件层出不穷，一边是佩戴束缚、数据失真、场景适配性差的通病无解。 当所有人都在做「轻量级」、「软件化」、「玄学化」的心理疗愈产品时，有一家来自深圳的硬核科技公司走出了一条反常识路径——“彼岸心智”。 图片 这是一家由中科院心理所情感计算科班研究者创立的公司，他们放弃心理咨询、讲课等传统心理服务路径，死磕硬件六年，推出全球首款“MEIKE智能冥想坐垫”，以压电薄膜无感生理监测为核心，将情感计算算法与正念冥想深度融合，打造出「去宗教化、可量化、无束缚、科学化」的冥想硬件新品类。 在脑机头环、智能戒指、脑波耳机扎堆的市场里，MEIKE坐垫以「无需佩戴、无感监测、数据精准、场景原生」的优势，成为展会中高净值人群、企业家、资深冥想者的关注焦点。 这不是一场追逐风口的投机创业，而是一位深耕情感计算十余年的研究者，基于学科底色、行业痛点、用户需求做出的理性选择。 本次，数科星球深度对话彼岸心智创始人孙海洋，还原MEIKE智能冥想坐垫从0到1的研发逻辑、技术壁垒、商业布局与行业思考，揭开「科学正念」赛道的硬核真相。 图片 01 中科院心理所的跨界者 彼岸心智的创业故事，

图片 图片 农残、重金属、微塑料、劣质油脂、合成肉……这些看似遥远的词汇，日复一日渗透进日常饮食里。但AI入局后，改变了这一切。 图片 @数科星球原创 作者丨苑晶 编辑丨大兔 当外卖里的“科技与狠活”成为常态、超市货架上的有机认证真假难辨、通用AI只能基于竞价排名给出饮食推荐，中国家庭的餐桌正陷入一场无声的信任危机。 没有人告诉我们：眼前的食物到底能不能吃、为什么能吃、适不适合自己的身体。 在流量至上、利润优先的商业环境里，一家名为杭州酸果科技有限公司的公司（SUANGO°酸果湾），（以下简称酸果AI）择了一条最“笨”的路：放弃金融投资的高收益，拒绝资本快速套现的诱惑，不做电商卖货、不做测评种草、不套用通用大模型讲故事，只做一件事——“用AI驱动的身体决策系统，替普通家庭判断什么可以放心吃、什么不行，并且给出完整证据链”。 它的口号是“真相不在标签上”，它的商业模式是仅收取5%履约服务费，它的护城河是一年多沉淀的真实检测数据、验厂溯源记录与家庭饮食记忆，它的目标是用10-30年的长期主义，成为中国食品安全的信任基础设施。 这不是一场商业投机，而是一位投资老兵对行业乱象的反击，一次AI技术对餐桌安全的救赎，一场对“劣币驱逐良币”食品行业规则的颠覆。 图片 （产品界面） 本次，数科星球DigitalPlanet找到了酸果AI创始人王诺，并通过数小时的深度访谈还原了这款AI身体决策平台的底层奥秘。 图片 （酸果AICEO王诺） 01 餐桌围城：被数据与谎言包裹的饮食日常 我们每天都在吃饭，却很少有人敢说，自己吃得安全、吃得明白。 酸果AI王诺的经历，是无数中国职场人的缩影：16岁步入社会，深耕一级市场与金融交易多年，常年全球飞、三餐靠外卖、夜宵不断，长期被“科技与狠活”包围。 农残、重金属、微塑料、劣质油脂、合成肉……这些看似遥远的词汇，日复一日渗透进日常饮食里。 短期看似无恙，

图片 图片 零投放斩获6万用户，5000+付费用户，月营收增长率50%，六个月营收增长八倍。这个AI社交怎么起来的？ 图片 @数科星球原创 作者丨苑晶 编辑丨大兔 在2020年B站直播功能刚萌芽的那个春天，她不会想到，自己每天晚上6点到深夜12点的学习直播，会成为后来影响数万人的创业起点。 当3600多个小时的陪伴直播积累起百万粉丝，当6000多场手动匹配的导师资源对接验证了需求痛点，这位剑桥经济系学霸、中国早期学习博主的代表，终于在2025年将StudySpace推向了规模化增长的轨道——零投放斩获6万用户，5000+付费用户，月营收增长率50%，六个月营收增长八倍。 这不是一个简单的"学习搭子"平台，而是她用八年经历打磨的成长生态：从剑桥校园的自我探索，到B站直播间的用户洞察，再到AI技术驱动的精准匹配，StudySpace正在试图打破教育资源的不均衡，重构人与人之间的成长连接方式。 数科星球DigitalPlanet本次独家对话了StudySpace创始人彭麟雅，并与她深谈数小时。 在AI浪潮席卷教育行业的当下，当大多数玩家聚焦于AI tutor、智能笔记等工具型产品时，彭麟雅选择了一条更难却更根本的道路：用技术赋能人的连接，让每个成长中的个体都能遇到"对的人"。 图片 简单而言，该平台摆脱了传统静态标签匹配模式，通过AI动态追踪用户视频通话、评价反馈、成长日记、习惯打卡等行为构建立体画像，实现从“找相似”到“找互补”的精准匹配，匹配到通话转化率超90%。 图片 创始人说，这个平台不仅可以实现知识与经验的传递，更可以让用户在连接中获得陪伴、监督与成长点拨，目前已有普通用户在搭子陪伴下考入斯坦福、跨地域用户结为挚友等诸多真实案例。 01 学霸的叛逆 彭麟雅的成长轨迹，本身就是一部关于"突破标准"的历史。 12岁赴英求学，在女子初中凭借不服输的劲头，拿下14门课程全A星的

图片 图片 单月用户增长接近25万，它增长实在太快了。 图片 @数科星球原创 作者丨苑晶 编辑丨大兔 2024年仲夏，上海杨浦区的一间办公室里，孟诗洋和他的团队正为一个粗糙的产品Demo争论不休。 这个仅包含"无限流世界邀请函"单一功能的应用，甚至没有完整的视觉设计，却在上线小红书后，创造了48小时用户破5万的行业奇迹。 彼时，AI大模型的热潮正席卷创投圈，无数创业者扎堆涌入AI原生应用赛道，试图从技术迭代中掘金。 但孟诗洋和他的白日梦科技，却选择了一条差异化的道路:在关注技术浪潮的同时，更注重从年轻用户新需求中寻找灵感，在探索过程中诗洋和团队发现在网文领域，一个名为“无限流”的概念正以极快的速度破圈，同时此题材与AI的技术特点融合度非常高，很快团队就确定将无限流这一爆款IP与AI应用场景深度融合，在泛娱乐赛道开辟出一片新蓝海。 如今，这家成立于2019年末的公司，已从社交软件和AR应用的探索中沉淀转型，成长为无限流赛道的头部玩家。 其产品注册用户突破100万，用户平均使用时长超50分钟，更在第八届世界人工智能大会上斩获“超红人气王”头衔。 数科星球DigitalPlanet本次独家对话了白日梦科技创始人孟诗洋，并与他深谈数小时。在AI原生应用普遍面临场景单一、用户流失的困境时，孟诗洋的白日梦科技，正用独特的平台逻辑和社区生态，重新定义AI时代的娱乐体验。 01 一场用户需求驱动的转型 孟诗洋的创业故事，始于2019年末的泛娱乐赛道探索。 和许多95后创业者一样，他对年轻用户的娱乐需求有着天然的敏感度。公司成立初期，团队曾尝试过1对1关系撮合、社交网络等多种类型的社交产品，也涉足过类似PokemonGo的AR娱乐应用。 这些尝试虽然没有打造出现象级产品，却让团队积累了宝贵的C端用户运营经验——如何快速获取用户喜爱，如何高效组建活跃社群。 2024年年中，白日梦科技启动全新T

图片 图片 关于OpenClaw的诸多争议，在本文能找到一些答案。 图片 @数科星球原创 作者丨苑晶 编辑丨大兔 2026年初春，AI圈被一个名叫“小龙虾”（OpenClaw）的产品彻底点燃。 在ChatGPT爆发近两年后，这个号称“AI操作系统”的工具，以其开放的插件生态和强大的自执行能力，迅速从极客圈扩散至大众视野。 而在OpenClaw的爆火浪潮中，一款名为Evolver（后迭代为EvoMap生态核心）的插件，仅用30天就实现了从机场转机时的即兴创作到全网3.6万下载量的逆袭，甚至间接引发了一场关于AI生态规则、技术伦理与商业逻辑的行业震荡。 数科星球DigitalPlanet本次独家对话了EvoMap团队，并与其创始人张昊阳深谈数小时。本文吸收通过第一手访谈实录，还原这场AI革命背后的偶然与必然：12小时的即兴编码、40分钟的技术震撼、三次被动上头条的戏剧化经历，以及从单一插件到分布式AI生态的进化之路。 这不仅是一个产品的爆火故事，更是Agent时代来临前，技术理想与商业现实碰撞的缩影。 01 VibeCoding催生的“自进化”种子 “EvoMap不是计划出来的产物，它始于一次偶然的转机。”回忆起项目的起点，张昊阳的语气里仍带着一丝兴奋。 2026年1月31日，他在昆明长水机场等待转机前往深圳，长达12小时的候机时间里，他开启了一段即兴编码（VibeCoding）之旅，于当天下午4点多完成了OpenClaw的初步部署。 谁也没想到，这个临时起意的技术尝试，在40分钟后就带来了颠覆性的震撼。 由于赋予了OpenClaw读取公司内部文档的权限，这个AI工具自主检索到了公司的云合成模型，从语音合成站点中匹配了适合自己的声线，主动生成并发送了一条语音消息——整个过程完全没有经过人类指令干预。 “那是一个典型的Aha Moment。”张昊阳坦言，这是自2022年ChatG

图片 图片 大量轻度需求被忽视，市场高度分散，而这反而适合AI的成长。 图片 @数科星球原创 作者丨苑晶 编辑丨大兔 当生成式AI从实验室走向产业落地，企业数字化的核心命题早已从“要不要用AI”转向“如何让AI成为真正的生产力”。 在云计算原生浪潮中成长起来的ConnectNow，以“AI原生+出海”为双核心标签，从智能交互工具出发，逐步进化为企业级智能运营平台，在金融保险、零售消费、高科技制造等领域找到了AI落地的精准切口。 它的探索，不仅解答了中国企业如何借助AI实现全球化服务能力的复制，更勾勒出ToB领域AI产品从“工具化”到“平台化”的进化路径。 本次，数科星球DigitalPlanet找到了ConnectNow创始合伙人贺丹，并通过数小时的深度访谈还原了这家公司的底层奥秘。 01 云计算红利后的AI原生新赛道 2022年，当大模型技术迎来突破性发展，整个科技行业都嗅到了新的时代气息。 对于ConnectNow的创始团队而言，这并非一次偶然的赛道切换，而是深耕云计算领域多年后的必然选择。 作为中国第一批云计算原生的实践者，团队亲历了云计算从萌芽到普及的全周期，也深刻理解技术浪潮更迭背后的商业逻辑——就像移动互联网颠覆传统互联网、云计算重构IT架构一样，AI时代的变革只会更加剧烈。 “云计算让我们看到了技术重构商业的可能性，而AI原生，就是下一个十年的核心机会。”贺丹的这句话，道出了公司创立的底层逻辑。 图片 在大模型诞生的节点上，团队坚定地认为，AI不应只是对现有业务的补充，而应从底层重构企业的应用系统。 这也是“AI原生”与传统“AI+”的本质区别：前者是从0到1基于AI技术搭建产品体系，后者只是在原有系统上做功能叠加，二者的灵活度和适配性天差地别。 在众多AI落地方向中，团队最终选择了“智能交互”这一赛道，聚焦AI驱动的智能服务与智能营销领域。 究其原因，在于企