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从CRISPR-GPT到LabOS，他们想把人从实验中解脱出来。作者｜苏霍伊编辑｜王博10月底，英伟达官网悄然上线了一个专题页面：NVIDIA XR-AI。NVIDIA XR-AI是一个将XR设备（如轻量化AR/AI眼镜或头戴式显示器）与组织的全部算力资源连接起来的平台，由英伟达和丛乐团队等合作发布。它让具备空间感知能力的智能体（agents）能在云端、数据中心、工作站及边缘环境中无缝运行。简单来说，这是一套令XR设备“真正变聪明”的AI平台。过去的AR眼镜，更多像是一个“显示屏”，只能把信息投射在你眼前。而他们合作的核心就是给这些设备接上强大的算力和模型，让它们变成一个能看、能听、能理解、还能做决策的智能体。这正源自丛乐和王梦迪在做的LabOS。丛乐（图左）、王梦迪（图右），图片来源：受访者斯坦福大学医学院病理学与遗传学系终身教授丛乐、普林斯顿大学电气与计算机工程系兼统计与机器学习中心教授王梦迪团队联合英伟达与XR智能眼镜厂商VITURE，通过多项突破性系统，率先推进XR-AI在实验室科学中的深度融合与应用。其中主要涉及两项技术突破：LabOS和CRISPR-GPT。LabOS是一个AI-XR协同科学家（AI-XR Co-Scientist），能够在真实实验室中“看见、推理、并与人协作”的智能体，把干实验室里的研究设计，与湿实验室的实际操作、机器人智能执行无缝衔接起来。而CRISPR-GPT则可提供AI指导的基因编辑能力，使研究人员在首次使用由LabOS驱动并基于NVIDIA XR AI平台的智能眼镜时，成功完成基因敲除和表观遗传修饰的实验。在上个月举办的华盛顿GTC中，黄仁勋主题演讲前的开幕视频就展示了丛乐和王梦迪团队的这项成果。丛乐和王梦迪团队的LabOS演示画面出现在GTC上，动图来源：英伟达11月18日，英伟达在其硅谷总部组织了一场闭门会。“甲子光年”了解到，丛乐

具身智能是通往AGI的必经之路。作者｜刘杨楠编辑｜王博“你认为具身智能是通往AGI（通用人工智能）的必经之路吗？3、2、1——请举牌！”话音刚落，台上的八位行业顶尖专家毫不犹豫，齐刷刷举牌——全场一致同意。这不仅是一次简单的共识，更是当前AI浪潮转向物理世界的一个缩影。随着大模型在虚拟世界的潜力被不断挖掘，如何让智能拥有身体，能够理解、决策并改变真实的物理环境，已成为全球科技竞争的下一个前沿。具身智能，正从机器人产业的专属，演进为构建下一代通用AI的基石。在11月20日举办的智源具身OpenDay上，甲子光年创始人、CEO张一甲主持的这场BAAI具身模型会客厅，正是一次对这一前沿领域的集中叩问。她与八位来自产业界与学术界的核心践行者展开对话，他们代表了推动具身智能落地的关键力量：招商局集团AI首席科学家 张家兴清华大学助理教授、星海图联合创始人 赵行智元机器人合伙人、首席科学家，上海创智学院导师 罗剑岚智源研究院院长 王仲远北京大学助理教授、银河通用创始人及首席技术官 王鹤加速进化创始人&CEO 程昊自变量创始人&CEO 王潜中国科学院大学教授 赵冬斌在这场深度讨论中，共识是清晰的——具身智能是通往AGI的必经之路。但非共识是存在的，挑战也是现实的。宏伟的愿景之下，是数据、模型与机器人本体之间相互掣肘的现实困境。全行业都在共同摸索：如何找到一条高效、低成本的道路，打破枷锁，让智能真正“身”“心”合一。本文为“BAAI具身模型会客厅”对话实录，经“甲子光年”整理编辑，在不改变原意的基础上略有删改。1.世界模型是实现具身智能的关键吗？张一甲：今年世界模型概念很热，和世界模型的结合是实现具身智能的关键吗？王鹤：我目前持中立态度。因为它其实取决于我们如何定义“世界模型”。在强化学习里，世界模型最早是指根据当前状态和我采取的动作，来预测下一步状态的变化。但这一概念经过

AI时代的“一人公司”能跑出独角兽吗？作者｜温丽虹编辑｜王博在上海市长宁区愚园路的一处住宅内，创业者叶纯俊运营着一家拥有全球百万名用户的科技公司。这里没有忙碌的员工，只有闪烁的屏幕和叶纯俊一人。但在他口中，这家公司从未“孤军奋战”，因为叶纯俊的团队里有一群特殊的合伙人——AI。一年多来，叶纯俊利用AI逐步构建了一套全新的企业运作逻辑。他的公司专注于提供AI驱动的互动内容与情感陪伴产品，运营至今，这家有着百万名用户的公司，月收入稳定在2到3万美元之间。2025年的夏天结束之前，中国传媒大学毕业生陈郅悦忙着在杭州找一方落脚的屋檐。她需要的房子不大，但要求“其中必须有一间是书房”，用来放置她的“一人公司”。她开发了一款名为Mirrorfy的单人直播软件，用户可以用这款软件随时随地开启一场虚拟直播，软件会采用AI生成虚拟观众，与用户进行弹幕互动。Mirrorfy诞生于陈郅悦参加的一场“72小时AI生存挑战”，当时她需要在上海浦东一家民宿的封闭房间里依靠AI工具生存72小时。在这72小时里，不具备成熟编程能力的陈郅悦，在AI的辅助下，完成了产品绝大部分代码的编写。过程中，AI还为Mirrorfy设计了Logo。Mirrorfy界面，图片来源：受访者提供近几个月，“甲子光年”接触了多位年轻的创业者，他们有一个共同的特征：合伙人是AI。在互联网时代，随着云计算和分布式数字基础设施的出现，就曾诞生一些“一人公司”。但是，在这一波AI浪潮中，随着AI模型能力不断增强以及AI Agent的落地应用，“一人公司”的含义和可能性有了新的扩展。“甲子光年”认为，AI时代的“一人公司”往往由单个或少量创始人主导，借助AI模型或AI Agent，将绝大部分业务流程自动化，使用极少的人力，实现过去多人协作才能完成的可持续经营与增长的商业形态。还有一个更大胆的猜想：AI时代的“一人公司”能跑出“独角兽”吗？

除了对话，AI主导教学的能力更为关键。 作者｜田思奇 编辑｜栗子 中国孩子学英语，最常见的情况是：掌握几百上千个单词后，口语能力却突然停住。考试能拿高分，却无法在真实场景中自然开口——不是不会，是说不出来。 “孩子学到欧标A1/A2水平后，就没有合适的口语资源了。”斑马首席产品官修佳明说。最需要练口语的阶段，反而最难找到稳定可规模化的资源；真人外教虽然可能是优解，但专业训练不足、难以控制的教学质量和资质问题，让家长和机构都无从解决。 那么，一个理想的口语老师需要具备什么特质？或许它应该是超人类的：拥有永不疲惫的耐心、绝对精准的教学记忆、以及不受任何情绪影响的、恒定顶尖的教学水准。 基于这个判断，斑马团队意识到，能完美承接这一任务的，或许不再是人，而是一个真正意义上的AI Agent。“既然大模型天生擅长语言，我们能不能让它不仅会说，还能‘教’？” 11月18日，斑马为行业打响了AI Agent教育落地应用的第一枪：推出超人类AI教师为主导的系统性学习产品“斑马口语”，按年订阅，最长可学习6年。与陪练式产品最大的差异在于：AI外教可主导教学节奏，能判断孩子是否理解、是否需要更多等待时间，也不会因难度提升而降低要求。 这些细节勾勒出一个判断：儿童口语，也许是AI Agent最扎实的商业化入口之一。因为它直面一个严肃命题：教学的准确性。 1.口语瓶颈期与AI的必然性 在立项之初，斑马团队凭借其教育经验，将范围不断缩窄，最终聚焦于一个被长期忽视的痛点：口语瓶颈期。 其用户画像是：7到12岁，掌握300到1000的英语词汇，能进行初步阅读的学生，但口语表达却与读写能力严重脱节。他们渴望真实、有效、能引导其进行结构化表达的对话环境。而真人外教除了资源和资质稀缺外，更核心的问题在于一个普遍误区：“是外国人就能教英语”。 修佳明向“甲子光年”强调，语言教学是复

走入小鹏机器人“风暴眼”。作者｜张麟编辑｜王博事情已经过去了一周，在各方冷静下来后，我们觉得有必要再来看看小鹏全新一代机器人IRON。可以说，IRON是中国人形机器人产业历史上，第一款被舆论广泛要求证明“自己不是真人”的机器人。从网友的一句“里面是不是藏了个人”的玩笑话，到一场“小鹏是不是造假”的舆论风暴，我们和很多媒体以及小鹏工作人员一样，处在风暴眼中。在这个风暴眼中，我们看到了一些不一样的东西。1.平静与爆发风暴眼往往是平静的。11月5日，小鹏汽车举办了2025年的科技日活动。这是小鹏汽车的老传统，在每年年底举办科技日活动，既能向外界传达最新的产品规划，也能借此机会释放最新的技术进展和成就。这次科技日活动在小鹏汽车的新总部举行，当天广州的气温最高有27度，对于很多从北京赴会的媒体人来说，这是一个极为舒适的温度。其实，去广州之前，我们已经提前知道了一些科技日的信息，比如此次活动会涉及robotaxi业务的进展，以及小鹏汇天、小鹏机器人业务的最新技术和产品。下午4点07分，小鹏全新一代机器人IRON从幕后缓步走向舞台，此时，这场小鹏科技日发布会已经进行了约一个小时。IRON走上舞台，图片来源：小鹏汽车从业务介绍顺序来看，小鹏机器人IRON并没有被着重安排，其并没有打头阵，也没有压轴出场，而是被放在了中间。在介绍机器人业务之前，小鹏汽车董事长、CEO何小鹏讲述了第二代VLA大模型；在其之后，何小鹏描绘了未来载人飞行器的商业蓝图。IRON身高178厘米、体重70公斤，具备82个自由度，配备仿人脊椎、仿生肌肉及全包覆柔性皮肤，但让人印象更深刻的是其明显的女性特征和自然连贯的“猫步”行走姿态。伴随着IRON轻柔的步伐，在场媒体开始拍照、录像，为之后的内容创作和传播做准备。虽然周围的媒体和观众也对机器人发出了赞叹，但一个有趣的现象是，当时在场的媒体几乎没有对“IRON里面有没有人”产

把端侧AI生态，向前推进一小步。作者｜刘杨楠编辑｜栗子“你们有信心吗！”11月13日，安谋科技Arm China“周易”X3 NPU IP发布会临近尾声，安谋科技Arm China CEO陈锋低调现身会场后方，作为现场Q&A环节的最后一位“提问者”，向台上的三位演讲者发问。这场精心安排的互动彩蛋，也将整场发布会的情绪推至高潮。陈锋自今年2月出任CEO以来，便带领公司开启“All in AI”的产品战略，推动公司在AI领域全面投入。其中，端侧AI是安谋科技AI Arm China战略的重要方向。此次发布会主角“周易”X3便是专为端侧AI打造的NPU IP。可陈锋的问题，或许不只是向台上的同僚提问，更是向整个端侧AI芯片设计市场提问。当前的端侧AI市场火热之余仍面临巨大的不确定性。算法的快速迭代、市场需求的碎片化、客户对成本与性能的双重苛求，都让芯片厂商如履薄冰。安谋科技Arm China产品研发副总裁刘浩在发布会上坦言，端侧AI正面临着前所未有的挑战。“首先是大模型的需求，它算力巨大，参数众多，对算力、带宽、存储都提出了极具挑战性的要求，形成了所谓的‘算力墙’‘面积墙’‘功耗墙’。其次是多模态的需求，输入不再只是文字，可能是图像、视频、点云、语音，这要求NPU支持更多异构算子。第三是混合专家系统(MoE)的需求，动态路由、动态任务分配，这些都需要架构具备灵活的算力调度和高带宽互联能力。”刘浩说。安谋科技Arm China产品研发副总裁刘浩更令人捉摸不透的，是模型迭代速度。刘浩举了一个生动的例子：“客户在芯片流片成功进入量产之际，他的模型和算法仍然需要两周一次的迭代。这就要求芯片硬件必须有足够的通用性，无论新的算子还是模型出现，硬件都能灵活支持。”于是，端侧AI芯片IP的设计陷入了两难境地——过于专用化的架构虽然面效比、能效比高，但无法适应快速变化的算法；而过

解锁百度市值暴涨的底层逻辑。作者｜田思奇编辑｜栗子2025年，百度的估值逻辑正在被重写。当大多数消费级AI应用还在为商业化苦恼时，百度的股价却走出了陡峭的上扬曲线，从年初的82美元，增长到目前120美元左右。摩根士丹利对百度维持“增持”评级，高盛等机构纷纷上调百度目标价，理由一致：市场长期低估了百度在人工智能领域的真实价值。在11月13日举行的百度世界大会2025上，李彦宏给出了这一轮重估的逻辑起点。他认为，AI行业正走向“效果涌现”，产业结构也正在重构，从过去以芯片为底、应用端价值薄弱的“正金字塔”，转变为一个模型和应用价值被充分释放的“倒金字塔”。在这个新结构里，模型能产生十倍于芯片的价值，而应用层将释放百倍潜力，成为新的生产力引擎。这一判断的背后，是百度对AI能力应用方式的深刻思考。李彦宏强调，当AI能力被内化，成为一种原生的能力，智能就不再是企业运营的成本，而是一种可以直接驱动增长的生产力。他表示，行业更应关心如何让AI跟每一项任务有机结合，让AI成为企业发展和个人成长的原生推动力。评估百度的标尺必须改变。它不再是那家以搜索为核心的互联网公司，而是一个以AI为核心操作系统的新物种。1. 百度为什么要内化AI能力？自2022年底生成式 AI 爆发以来，市场经历了从狂热到冷静的全过程。消费级应用的增长陷入瓶颈，高昂的推理成本与模糊的商业模式，让许多产品在流量消退后举步维艰。与此同时，B端需求却在真实增长。2023年，几乎每个CEO都在问同一个问题：AI能为我做什么？如今，这个问题变成了：我该如何让AI成为自己的一部分？尤其是在金融、制造、能源等关键领域，利用AI进行成本优化、效率提升的需求变得刚性且迫切。这为拥有深厚AI技术能力的企业，打开了一个巨大的增量市场。然而“甲子光年”观察到，机遇面前横亘着巨大的鸿沟。大多数企业对AI的应用，仍停留

AI的未来不是云端取代本地，而是云端与本地的深度协同。作者｜王艺编辑｜栗子今年下半年以来，AI圈流传着一个半开玩笑的段子：“DeepSeek R2为什么还不发布？因为Scaling Law不灵了。”笑声背后，是整个行业正在面对的残酷现实：大模型的边际收益正在递减，AI竞赛的上半场规则正在失效。首先是训练模型需要巨量的花费：训练一个GPT-4级别的模型，费用已经突破1亿美元大关，而知名科技投资机构BOND于2025年5月底发布了最新的《AI 行业趋势研究报告》显示，目前训练最尖端AI模型的成本已接近10亿美元规模，这一成本规模远超历史上任何一个技术开发项目，标志着AI模型训练进入了只有资本雄厚巨头企业才能主导的时代。其次是模型能力遇到了增长瓶颈：从GPT-3.5到GPT-4再到GPT-5，大模型智能水平的跃升令人惊叹；但从GPT-4到GPT-4.5再到GPT-5，即便参数量翻倍，能力提升却越来越不明显。Scaling Law开始“撞墙”——简单地堆砌参数，不再是通往AGI的捷径。然而，就在巨头们陷入困境时，一个“小模型”逆袭的故事正在上演：今年5月，DeepSeek R1-0528将原来671B参数的大模型蒸馏到仅有8B，不仅保持了原有能力，在AIME 2024测试中甚至反超原模型10%。DeepSeek并不是孤例。Qwen最新推出的Qwen3-VL 4B/8B（Instruct / Thinking）模型在保持256K-1M超长上下文和完整多模态能力的同时，还能在低显存设备上稳定运行，并提供了FP8量化权重，真正让多模态AI走向“可落地”。英伟达2025年6月发表的论文也表示，小于100亿参数的“小语言模型”（SLM）在多数Agent任务中，不仅能媲美甚至超越庞大的LLM，且运营成本仅为后者的1/10到1/30。图源：《Small Language Models are t

“VLA只是一个过渡方案。”作者｜刘杨楠编辑｜王博2021年底，商汤科技在港交所敲钟上市。这个时刻像整个计算机视觉行业的一次成人礼，意味着此前数年的狂欢与争议，终于有了一个暂时的落脚点。作为商汤智能汽车事业群的灵魂人物，时任商汤绝影智能云研发总经理武伟，见证了十年来商汤从0起步，一路辗转上市的全部经过。可在商汤上市敲钟那一刻，他意识到自己正来到新的岔路口。“我喜欢初创公司的氛围，大家在一个相对未知的领域快速试错，去突破新技术，直到它真正在产业落地发展。”武伟说。于是，他开始思考自己的下一站该往何处。或是加入某个初创团队，或是干脆自己再创业一次。直到2022年的CVPR上，武伟碰巧和特斯拉团队做了一次技术交流。当时他们默契地意识到，世界模型是AGI的新基建。三年后，武伟做出了选择。他告别自己一手打造的“绝影”，在2025年5月创办流形空间（Manifold AI）。他又站上了一个全新的技术风口。Manifold AI流形空间创始人兼CEO武伟流形空间成立3个月便连获种子轮以及天使轮两轮共亿元融资，成为了世界模型领域一匹“黑马”。“Manifold”在数学领域被直译为“流形”，这是一种又简单又通用的几何结构。它在局部简单到可以被线性化，在全局又通用到足以描述复杂的高维空间。数学出身的武伟，正试图找到一种“既简单，又通用”的方案，打造一个能理解并预测物理世界的大脑。这是一个近乎完美的技术理想，但当下的世界模型赛道实在太过复杂。技术仍在早期，一切尚未收敛，市场热闹程度堪比2023年初LLM的“百模大战”。就在今天，斯坦福大学教授李飞飞的一篇长文《From Words to Worlds: Spatial Intelligence is AI’s Next Frontier（从词到世界：空间智能是AI的下一个前沿）》，引发了整个硅谷对空间智能、世界模型的讨论。李飞飞提出世界

生物经济正从“手工作坊”式的昂贵试错，迈向“按需创造”的工程化时代 。作者｜刘瑶2025年11月8日，张江科学城举办的“2025礼来中国科学日”论坛上，制药巨头礼来（Lilly）宣布其开放创新平台上海创新孵化器正式投入运营。AI蛋白质设计领域的领军企业分子之心作为首家入驻企业完成了签约。礼来上海创新孵化器旨在链接礼来的全球经验、先进技术平台与中国最具潜力的创新者，为入选企业提供顶级实验室空间和全球资源。分子之心作为首家入驻企业，标志着其技术实力与产业价值已获得全球顶级制药公司的认可。正如礼来全球副总裁，礼来创新孵化器及Catalyze360资产组合管理全球负责人Julie Gilmore博士所言：“一款新药从实验室走到患者平均耗时十余年。如今，随着创新技术的迭代以及与医药领域的深度结合，我们有能力把这一漫漫长路压缩得更短、更精准。”能够成为礼来加速“从实验室到患者”这一进程的首选合作伙伴，正彰显了分子之心的技术底蕴。这场技术跃迁的背后，站着全球AI蛋白质设计领域的领军人物许锦波和他创立的分子之心。支撑这场顶级产业合作的，正是分子之心的核心产品——业界首个功能完整的AI蛋白质优化与设计平台MoleculeOS。该平台也在今年进行了重大升级，标志着AI蛋白质技术正从“预测”现有，迈向“按需创造”未有。平台不仅带来了在部分关键产业场景中比肩甚至超越AlphaFold 3的复合物结构预测能力，更突破性地实现了工业级的超高精度蛋白质动态设计。平台之上，集成了数十项直面生物制药、生物制造产业核心痛点的解决方案。这不再仅仅是一个更强大的算法或一个更便捷的工具。当我们把视线从单一技术拉向整个产业，会发现分子之心的布局远不止于此。它正在构建的，是一个支撑未来整个生物产业链数字化、智能化和规模化的底层设施——生物经济的“新基建”。正如算力中心和光纤网络构成了数字经济的底座，一个能够将蛋白质研发