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在AI时代中探索“重新开始”的可能性。 作者｜王博 5月15日晚，区瀚楠、陈睿轩走进了上海浦东的一栋民宿。 这里没有食物、没有智能手机、没有浏览器、没有APP，只有一台预装AI工具的联网电脑、一部非智能手机、一瓶饮用水和100元生存资金，他们将在这个封闭房间里依靠AI工具生存72小时。 这是一场由五源资本发起的“72小时AI生存挑战”，和他们一样走进这栋民宿其他封闭房间进行挑战的玩家还有独立开发者、产品经理、算法工程师、人工智能方向博士生和科班出身的导演。 在进入房间之前，他们每个人可以选择携带一件物品，在现场提供的食品、饮料、书籍、生活用品之中，区瀚楠、陈睿轩在拿了一袋奥利奥饼干之后，还选择了一本印度诗人泰戈尔创作的诗集《飞鸟集》。 这个选择让人意外，而他们作为组合共同参加挑战也是意外。 区瀚楠、陈睿轩两人是浙江大学应用数学系的大一学生，都是00后，他们不仅是同学，也是创业搭档，创业方向是AI教育。这次的“72小时AI生存挑战”活动，他们分别报了名。但直到活动主办方视频面试的时候才意外地发现，他们合租在同一个屋檐下。 “别的挑战者都是一个人参赛，而我们是两个人，有优势。”“可是，我们两个人要共用100元。”“没关系，这是个不错的请假理由。”就这样，两位有些“漫才”组合感觉的年轻人开始了他们的AI生存挑战。 区瀚楠（图右）、陈睿轩（图左），图片来源：五源资本 1.先活下来 根据活动的要求，所有玩家需在前48小时内完成一次“自主获取基本物资”的任务——他们只能通过AI工具购买水和食物。 两人在进入房间前上交了所有个人物品，图片来源：五源资本 虽然有一台预装AI工具的联网电脑，但是电脑里没有浏览器，玩家也不能直接下载使用浏览器，他们与电脑的交互必须通过AI工具。 也就是说，如果要购买水和食物，玩家不能自己打开浏览器手动进入相关网站点击下单，而是要通过自己“手搓”AI 

一盘大棋还是一场骗局？作者｜张麟编辑｜王博当高合汽车复产的消息传出，市场的关注度立即被其背后的投资方——EV Electra Ltd.吸引，EV Electra那极为复杂、混乱的造车经历，让这场收购和重生的大戏变得扑朔迷离。EV Electra是一家成立于2017年的黎巴嫩电动汽车企业，但至今还没有正式卖出过一辆车，无论是其自研的Quds系列还是试图收购其他老牌车企的某个车型项目，最终都没能实现量产。EV Electra的创始人兼董事长吉哈德·穆罕默德（Jihad Mohammad）背景同样十分复杂，在他的管理和经营下，EV Electra的业务重心似乎更偏向于发行虚拟货币。而现在，他成了新高合汽车的董事长。高合汽车本身也对新公司的成立和复产事宜拒绝表态，甚至所谓的工厂启动环评也几乎与此次的收购事件无关。因此，高合复产的过程或许根本不是一场白衣骑士拯救落魄公主的戏码，在明知道这位金主身世复杂的情况下，高合依然决定与其合作，背后的原因或许复杂的多。但无论如何，中国市场都不再需要一个新的高合了。1.莫名其妙的收购高合被收购的非常突然，甚至显得有些不正常。就这个事件本身而言，信息曝光的节奏大致可以分为三个节点：新公司成立-协议内容曝光-工厂启动环评。5月22日，江苏高合汽车有限公司成立，法定代表人和董事长为穆罕默德，注册资本约1.43亿美元。这则消息被称为高合复活征程的前奏。新公司由 EV Electra和华人运通（江苏）技术有限公司（原高合汽车母公司）共同持股，比例分别为69.8%和30.2%。也就是说，EV Electra实现了对新高合公司的绝对控股。需要注意的是，新高合的1.43亿美元的注册资本均为为认缴，其中EV Electra认缴出资1亿美元；华人运通（江苏）技术有限公司认缴出资4326.65万美元，实缴最晚要等到今年的12月31日完成。也就是说，这种出资承诺能否兑现，

“数据×工具×组织”三重进化框架，为AI时代的企业提供了实操路径。作者｜田思奇编辑｜栗子对于企业来说，数据究竟是资产还是负担？时至今日，“AI原生”逐步从概念演变成共识，Agent、自动化决策与数据驱动全面走向落地。但与此同时不少企业却发现，自己虽然拥有数据，却难以转化为智能；拥有技术工具，却无法形成业务闭环。如何实现数据与AI的深度耦合，在数据资产、工具能力与组织机制之间建立动态协同，已经不再是一道选择题，而是企业生存的必答题。6月11日，在2025火山引擎春季Force原动力大会上，“数据 × 工具 × 组织”的三重进化路径被正式提出，为企业描绘出一条清晰的“Data+AI”未来之路。在这一体系中：数据基础设施是智能演进的地基；Agent工具链是闭环决策的核心引擎；组织重构是释放AI潜能的关键保障。来源：火山引擎对于今天的管理层而言，问题不再是“如何实现Data+AI”，而是“如何结合得更快、更稳、更实”。1.数据看得见≠看得清多年来，许多企业积累了前所未有的海量数据，但大多数数据仍沉睡在“仓库”之中，未被有效利用，反而成为高昂存储成本和数据治理困境的根源。根据2024年10月IDC的预测，2028年，全球80%的数据仍将是非结构化形式，包括视频、图像、语音及传感器日志等。由于这些数据类型的持续增长，传统依赖于SQL或BI工具进行事后分析的模式，越来越难以满足当下业务环境中对实时、动态、预测性洞察的需求。“甲子光年”观察发现，数据的“广度”正在失去竞争力，取而代之的是“价值密度”——即数据驱动精准决策的能力。换言之，数据资产的价值密度正取代存储规模，成为企业开启弯道超车的核心竞争力。这背后涉及两个核心挑战：提炼有效信号：如何在庞杂且异构的数据源中，精准提取出对业务具有指导意义的洞察？嵌入业务流程：如何将这些洞察无缝整合进企业的核心业务流程中，使数据真正驱动业务的运转？这

做“有技术门槛”的Scale AI。作者｜王艺6月10日，《金融时报》曝出重磅消息：Meta计划斥资约150亿美元入股数据基础设施独角兽Scale AI 49%股权。这是继微软6.5亿美元“整体打包”Inflection团队、谷歌27亿美元绑定Character AI之后，全球科技巨头在“训练数据”上开出的迄今最大支票——谁掌握数据，谁就握住了下一轮AI竞速的加速键。大语言模型（LLM）早已用“拼算力 + 堆数据”跑通Scaling Law：GPT-4、Claude 3.5等一次训练就吞掉100万亿tokens。自动驾驶依靠真实道路+仿真场景，累计数百亿公里数据。数据饥渴直接催生了独角兽基础设施——典型代表Scale AI，2024年营收近9亿美元，如今被Meta收购，估值飞跃至280亿美元。然而，当机器人真正走进家庭、仓库、工厂，所需的却是物理交互数据：动作轨迹、碰撞反馈、力觉、光照、摩擦……这些数据的获取难度与成本呈指数级上升。迄今最领先的具身VLA模型Pi-0也只有约1万小时真机数据，仍远不及LLM量级——LLM吞掉100万亿tokens，而机器人的高保真交互数据仅相当于其十万分之一。那么，究竟从哪里才能找到具身智能领域的Scale AI？答案可能在于仿真合成数据产业。1.真实数据与互联网数据，为何“远远不够”目前，机器人或具身智能团队可以获取训练数据的途径大致分为三类：真实数据、互联网数据与仿真合成数据。真实数据通常通过遥操作（Teleoperation）的方式采集，人类操作者借助示教器或力反馈手柄直接控制机器人执行任务。为了确保安全与精度，一套能够输出关节角、6D姿态、RGB-D及触觉信息的高自由度机器人动辄要一两万美元，且传感器和末端执行器需要定期标定与更换；实验室还必须按真实任务场景（例如厨房、仓储或装配线）搭建工位，并持续采购道具与耗材。再加上操作员、数据工

关于爱诗科技的复盘与思考。作者｜王博创始人坐在一个简洁、干净的场景中，用一句“Hi”开始全英文介绍，强调产品是“前所未有”“划时代”“首个”“通用性”，并搭配流畅的动画和现代化的UI设计演示，首发在海外社交媒体平台……这样的宣传视频，似乎成为了近期很多国产AI Agent产品发布时的“标配”。这样做的目的就是为自己产品打上“全球化”的标签，吸引海外用户。尽管部分宣传视频伴随着争议，但是海外市场的认可度及其对国内市场的影响，又被提到了一个新的高度。宣传视频只是一种流量手段，但怎样才能真正获得并留住用户呢？目前，AI Agent产品还处于市场布局阶段，我们不妨把目光放到一年多前被Sora点燃AI视频生成赛道。AI视频生成赛道的竞争十分激烈，但目前的AI视频生成产品在功能上存在一定的同质化现象，很多产品都提供了文生视频、图生视频、风格迁移、视频模板等功能，各家在卷的技术也集中在视频主体一致性、运动轨迹控制、首尾帧生成、生成速度、清晰度、生成时长等方面。当某个竞争对手推出了用户欢迎的新功能时，其他公司为了不落后，往往会迅速跟进甚至模仿，导致功能的快速“标配化”。就是在这个赛道，跑出了一款总用户超6000万，月活用户超1600万的产品——PixVerse。PixVerse是爱诗科技旗下的AI视频生成产品，就公开数据而言，PixVerse是全球用户量最大的AI视频生成产品。然而，爱诗科技当时并没有做“发布”的动作。2024年1月，PixVerse直接在海外上线，一个月后其月访问量就超过了100万。经过这一年多的发展，PixVerse从国产AI视频生成产品全球化路线的先行者，成为了真正被全球用户认可的头部AI产品。今年5月，PixVerse V4.5在海外上线约一周，就冲到了美区App Store免费总榜第四位，图片视频工具榜单第一位。PixVerse在美区App Store排名，图片来

四位图灵奖得主集结，悟界大模型开启AI物理与生命科学新纪元。作者｜王艺编辑｜栗子6月7日，AI领域的顶级盛会——第七届北京智源大会在中关村国家自主创新示范区会议中心正式落下了帷幕。“甲子光年”作为媒体全程参加了大会。整场大会参加下来，我们最明显的感受是，相较于往年的智源大会，本届智源大会亮点频频：一是嘉宾量级更加重磅：本届大会邀请到了四位图灵奖得主，分别是深度学习代表人物约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）、强化学习之父理查德·萨顿（Richard S. Sutton）、约瑟夫·斯发基斯（Joseph Sifakis）和姚期智，是历届智源大会中图灵奖得主数量最多的。此外，包括Google、DeepMind、Meta、Mila、Physical Intelligence、MIT、斯坦福、UC Berkeley、Linux基金会等国际明星机构与技术团队代表，**、百度、字节跳动、腾讯、阿里等互联网大厂以及智谱、宇树科技、生数科技、面壁等30多位AI公司的创始人、CEO，以及100余位全球青年科学家、200余位人工智能顶尖学者和产业专家等都来到了大会现场。二是议题设置紧跟前沿：本次智源大会设置了20个论坛和180余场报告。主题包括多模态、深度推理、下一代AI路径、Agent智能体、具身智能、AI4S、AI产业、AI安全、AI系统和开源、类脑大模型等，这些都是当今学术界和产业界最为关心的话题；除了专题论坛，本届大会还设置了Tech Tutorial特色活动，并首次和联合Pytorch举办Pytorch Day China。三是更加“有趣”、“有料”：本届大会不仅是学术交流和思想碰撞的场域，更是产品和技术的竞技擂台。在开幕式现场，银河通用的具身大模型机器人Galbot登台展示了端到端VLA大模型在商业零售场景的落地应用，《CMG世界机器人大赛·系列赛》机甲格斗擂台赛“AI策算

越来越多的青年开发者将在**的支持下，从源头参与到核心技术研发中。作者｜田思奇编辑｜栗子在中国的人工智能版图上，人们第一时间想到的，往往是北上深杭——这里汇聚着资本、算力、头部企业，以及天南海北涌入的技术精英。极少有人把视线投向西安。然而，就是在这座3000年历史的文化名城，一批AI研究者正在静悄悄地耕耘着中国人工智能的“根”。西北工业大学软件学院副教授徐韬和他的团队，正是其中的代表。他所在的西工大是一所以航空航天见长的985高校，拥有工程技术传统。事实上，早在1983年，西工大就由何华灿教授编撰了中国第一本《人工智能导论》，并成为全国首批设立AI本科专业的高校之一。从无人机、飞行器到脑机接口，西工大的科研方向始终与智能技术紧密交织。而他们与**平台的深度合作，正是底层技术攻坚的关键。为此，我们来到徐韬团队的实验室，探寻这场‘隐形革命’的幕后故事。1.从算子开始的硬仗走进位于秦岭北麓的西工大长安校区，春日的阳光洒落在校园，投下一层温暖的金色滤镜。软件学院的实验室里，却是一派紧张而专注的氛围。十多位研究生正坐在电脑前调试模型，屏幕上的代码飞速跳动。“我们现在主要研究如何通过AI赋能人机交互和脑机交互，对情感与认知行为进行判断。”徐韬带着工程师特有的理性解释道。他所从事的研究，涵盖多传感器信号融合——通过脑电、眼动、声音等感知维度，对人类认知和心理状态进行判别。这类研究主要应用于教育、医疗等对人本理解要求极高的领域。从神经到代码，是一个复杂的过程。这不仅要依赖强大的计算资源，更对底层平台的适配能力提出较高的要求。2020年，全球人工智能迈入飞速演进的临界点。在技术加速发展与地缘安全压力叠加的背景下，西北工业大学成为首批加入“**众智计划”的高校之一，与**展开深度合作，踏上国产AI生态的自主建设之路。**平台所提出的生态理念，并非简单的软硬件兼容，而是从算子、框架、系统到应用的

从“敢用”到“用好”，国产AI生态的深度实践。作者｜云凡编辑｜栗子在当前全球人工智能产业蓬勃发展、技术竞争日趋激烈的背景下，自主可控的AI基础设施建设对于国家和企业的未来发展至关重要。在中国人工智能领域，科大讯飞与****作为各自领域的领军企业，其深度合作不仅是技术层面的协同攻关，更是构建本土AI生态、支撑产业自主创新的重要实践。这段合作历程，充满挑战与突破，也凝结着双方团队的共同智慧与汗水。日前，“甲子光年”采访到参与并见证了讯飞与**深度合作的关键人物——潘青华，作为科大讯飞AI工程院院长，他不仅分享了合作过程中的点滴趣事，更系统阐述了双方在技术、团队、战略层面的深度融合与协同效应。通过他的视角，我们得以一窥这对“亲密战友”如何在中国AI自主创新的道路上，并肩前行。1.算力硬核攻坚：从“敢用”到“用好”科大讯飞与**的合作，并非一蹴而就，而是一场基于共同愿景、历经岁月沉淀的深度融合。潘青华回忆道，讯飞与**的“结缘”可以追溯到4年多前。他特别提到，双方团队的第一个微信群建于2019年10月。在合作初期，许多事情都带有“第一次”的新鲜感和挑战性。在双方领导第一次召开重要的“对标会”前夕，那是一个周五的晚上，讯飞和**的团队成员们聚在一起，连夜讨论，究竟应该设定一个怎样既有挑战性又切实可行的目标。经过反复研讨，他们最终定下了一个雄心勃勃的目标：在短短几个月内，将星火大模型在**平台上的训练性能，提升到能够达到业界的90%。在讯飞长期驻点的**团队小伙伴，由于待的时间长，融入得非常好，潘青华甚至有时候都分不清他们到底是讯飞的还是**的，真正实现了“融为一体”。这种深度融合，是之后的技术合作能够取得突破的重要基石。讯飞与**在超大规模AI集群上的合作，历经了“敢用”、“真用”、“会用”直至“用好”的递进过程。始于2023年的“敢用”阶段，面对国内缺乏成熟自主可控AI集群方案的挑

智能眼镜，要么不够智能，要么不像眼镜，如何破局？作者｜王博2007年，乔布斯发布初代iPhone，正在美国芝加哥出差的茹忆第一次体验iPhone。当时茹忆在摩托罗拉北京研发中心工作，iPhone丝滑的iOS系统让他十分震撼，“它的硬件不一定比我们好，但系统做得太好了。”后来，茹忆做了摩托罗拉智能手机、小米电视、天猫精灵等智能硬件产品，他始终坚信硬件背后软件系统的重要性。在此期间，一件事情对他产生了很大的影响——AlphaGo战胜李世石，当时茹忆就对AI产生了一种直觉——“AI一定是未来”，这也是他当时加入阿里巴巴做天猫精灵的原因。2021年，茹忆选择创业，创办了一家智能眼镜公司——李未可（Lawaken）。李未可科技创始人兼CEO茹忆智能眼镜是一个承载着AI应用落地愿景的行业，也是一个充斥着谎言和暴论的行业。过去几年间，不少公司蜂拥而至，以各种新颖的概念堆砌产品，用夸张的宣传制造泡沫。然而，真正能够落地，让用户愿意长时间佩戴的智能眼镜产品寥寥无几。问题的根源在于：智能眼镜，要么不够智能，要么不像眼镜。不够智能，公司就只能去卷硬件，陷入价格战；不像眼镜，产品就难以让用户长时间佩戴，使用场景会受限。李未可科技创始人兼CEO茹忆对这两个问题的看法很明确：“AI眼镜，AI在前硬件在后，AI技术必须成为用户需求的第一响应者，而非硬件的附属品。”“智能眼镜的重量越低越好，40克是一个门槛。智能眼镜不能让用户‘哇’一下就放起来，我们要做用户可以戴一整天的智能硬件设备。”5月25日，李未可推出了三款AI智能眼镜，这些眼镜都搭载了李未可自研的“WAKE-AI 2.0任务式交流系统”“零级智能体ZeroAgent”，而从续航、重量、外观等角度来说可以让用户佩戴一整天，并可满足用户翻译、录音、拍照等需求。因为李未可此前曾做过专注骑行场景的AR眼镜产品，这次的三款新产品少了AR（增强现实），加强了

MONA M03 Max发布的目的，是将消费者的目光从便宜拽回到智能化上。作者｜张麟5月28日，何小鹏在北京完成了今年的第三场新品发布会，公布了MONA M03 Max车型的配置和价格，其与MONA M03前两个版本最大的区别，是支持城区NGP功能。MONA M03几乎是小鹏汽车有史以来定位最成功的车型之一，小鹏汽车也据此实现了销量稳步爬升和亏损持续收窄的战略目标。数据显示，小鹏汽车第一季度销量约9.4万辆，其中MONA M03就超过4.7万辆，占比约50%。MONA M03已经上市超过9个月，热度和销量仍维持在高位，从产品策略上来说，似乎不需要在现在对这一车型进行大刀阔斧般的革新，但小鹏仍推出了MONA M03 Max版本，为的是让消费者“忽视低价”，转而将目光重新聚焦会小鹏的智能辅助驾驶能力上。今年是小鹏汽车的产品大年，小鹏汽车相关工作人员表示，下半年小鹏汽车的发布会更多，而且相比于上半年的改款车型来说，下半年将有更多的全新车型推出。因此，MONA M03 Max将会是一个最优质的载体，在拥有消费者广泛认可的基础下，让用户重新意识到小鹏汽车智能化的战略重心转移，在面对此后的车型时，可以不只为了低价而买单，还能为了智能化而买单。就像在接受“甲子光年”等媒体采访时，何小鹏说：“到明年，我们全域的车型都会有更猛烈的（销量）提高，我是很有信心的。”1.青春外衣，智驾底色5月28日，小鹏汽车的发布会从下午5点一直持续到晚上，如果算上会后接受部分媒体采访的环节，甚至可以说持续到了深夜。整场发布会活动，小鹏汽车都致力于打造一个以青春为主题的色调，外场潮流化打造、何广智和王勉等脱口秀演员的出场，都是为了迎合MONA M03的年轻人的目标群体。但在这种年轻化的氛围背后，小鹏汽车最想传达的，仍是自己的智能化标签。发布会上，除了简单介绍了MONA M03 Max新增加的几款外观、内饰配色，以