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08-14 17:18
我走了一遍移动云新门户:一个入口,能不能跑通全系AI?
最近,移动云全新MobileCloud门户正式上线,号称“一个入口打通全系AI”,还推出云主机/云电脑首月1元等优惠活动,超低价格让利。 把模型、算力、智能体等收进同一个网页入口,放在今天已经不算新鲜事。而云服务商做AI门户,还是比较少见,但回顾移动云过去一两年的动作,这个动作其实非常合理。 从去年的“云智算”新概念到今年的“Token运营”新体系,移动云无疑是在下一盘有关AI算力的大棋。这个AI新门户,就是关键一步。 产品硬核 一再拉高含金量 1.MoMA管模型,量大管饱 门户“模型”板块的背后其实是移动模型服务平台(MoMA),它接入的主流模型超300款,最新款的MiniMax H3、Kimi K3、Qwen 3.7等都有,上新非常快。 了解一下才知道,MoMA与火山引擎、阿里千问、智谱、MiniMax、Kimi等头部模型厂商建立深度合作,厂商的旗舰模型在移动云拥有“0Day”首发。而且,MoMA内置智能路由引擎,按成本、效果、均衡三策略动态匹配模型调度,能有效降低百万Token成本。 2.移动引擎,Seedance 2.0×MobileClaw 门户里有一个特殊的能力专区——“移动引擎”,它把大模型推理放进机密执行环境,端到端加密、可用不可见、明文不出域。 移动引擎搭载了 Seedance 2.0,很适合用来做商业视频。就我自己而言,做视频的时候最怕客户素材泄露,用这个比丢进普通云端更踏实。而且它是零硬件投入、开箱即用;再叠上现在门户开张把算力价格压到很低,比之前划算多了。 最新推出的MobileClaw内容创作版就是在移动引擎基础上打造的一款开箱即用的产品,它和那些纯第三方Agent不同,是移动云自己研的桌面级AI智能体。比起OpenClaw得自己折腾部署、操心数据安全,MobileClaw是直接下载就能用,核心数据都存本地、保护敏
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08-13 21:32
从金融到千行百业,一个分布式数据库如何“破壁”?
Agent越多,数据库的生意越值钱。 文|白 鸽 编|王一粟 刚刚过去的这半年多,大模型赛道依然火热,行业里各种各样的Agent真是满天飞。 以蚂蚁灵光为例,其用户说一句话,30秒就能手搓出一个闪应用:一个记账本,一个报名页面,一个打卡工具。上线四个月,这样的应用已经积累了3000万个。 然而,落到企业级市场中,真正能够跑到核心系统的却没几个。“大模型学了全人类知识,但可能读不懂公司的一张表。” OceanBase CTO杨传辉此前说道。 AI落地的滞后,一定程度上是企业级的“准备工作”还没做好。这其中非常重要的一块儿,就是数据底座。 毕竟,数据是AI大模型的燃料,而当模型能力开始趋于收敛后,真正能拉开差距的,是数据底座的质量,如果数据没管理好就喂给Agent,就很难开发出真正的智能应用。 同时,当用户持续生成Agent后,规模问题就不再只是单个数据库有多大,而是千万级Agent能否各自拥有独立、可计算的数据与记忆空间,并在同一套基础设施上低成本、可控地长期运行。 换句话说,Agent的上限从来不取决于模型参数有多大,而取决于数据底座能不能给它提供可信的上下文、独立的记忆空间和长期运行的确定性。 OceanBase CEO杨冰此前也提到过:过去两年跟CIO们的沟通主题在快速变化,两年前聊的是 GPU,去年聊的是模型,今年上半年聊的是Agent。但最近三个月,大家都在聊数据。 无疑,AI大模型赛道的持续爆发,也给数据库这个“老古董”带来了新机遇,而Agent越多,数据库的生意也就越值钱。 因此,当Agent开始倒逼企业把数据库从“业务记录系统”重做成“智能上下文底座”时,分布式数据库市场的座次就不能只按旧式事务处理份额看了。 而且机遇从来不是平均分配的,它正快速向那些提前完成技术储备和产品卡位的厂商集中。 近日,赛迪顾问《2025-2026 中国平台软件市场研究
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08-11
智平方200亿的大脑故事,等上市称重
冲刺 IPO 的智平方,被产业链催熟。 文|刘俊宏 编|王一粟 二级市场的门槛,快被具身智能公司踩塌了。 8月5日,彭博社放风说智平方已聘请投行顾问筹备港股IPO,最快2027年启动。紧接着,有媒体透露自变量已经秘密向港交所交表。几乎同一时期,宇树开启科创板询价,在上市的“大长龙”里,还排着一个智元。 对于上市相关消息,智平方对光锥智能回应称:“公司当前的核心重心始终聚焦在技术研发与商业化场景落地,持续打磨核心技术壁垒与产品落地能力。资本市场相关的长期规划,我们会根据业务发展节奏、行业环境稳步推进,若有重大相关信息,公司会通过官方渠道适时对外披露。” 这个答复没有肯定或否定的信息。但结合上市信息与公司情况,无论是从上市进度的准确性,还是收入可公开、可检验层面看,智平方夹在这几家公司里面,本身就是个对照。 从公开资料上看,智平方确实漂亮。 在组织层面,智平方创始人郭彦东曾任微软AI团队核心研究员,回国后历任小鹏汽车、OPPO首席科学家,从纯AI技术到智能硬件再到交互——“三吃”。业务标签上,智平方给自己的定位是“生产力型通用智能机器人公司”,尽力追求实际,不做表演,专注干活。形态上不追双足,采用轮式双臂。技术上,智平方最重要的主张是以VLA技术为基底构建“类人大脑”思考。 智平方的落地也不算慢。在重视量产的2026年,智平方与惠科签下3年1000台订单;公司称在自建产线当年实现单月百台交付,今年规划万台产能。不过如何在单月百台交付的情况下,实现万台产能,还是一个未知数。 按照目前的交付算,智平方距离第一梯队的宇树和智元还差得远。根据Smart Analytics Global数据,全球上半年人形机器人出货约19100台,是去年同期5100台的三倍多。智元以8400台、44%的份额居首,杭州宇树科技以5900台位列第二。 基于技术和落地的情况,智平方在资本方面,一口气冲进了“2
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智平方200亿的大脑故事,等上市称重
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08-10
具身智能的大脑,200亿一张门票
具身智能200亿俱乐部,一文看懂5家公司。 文|罗镇昊 编|刘俊宏 智平方和自变量又掐起来了。 前几天,彭博社刚曝出智平方准备明年赴港IPO的消息,紧接着,就传出自变量已经向港交所秘密提交了上市申请。 这不是巧合。就在一个月多前的6月29日,两家公司在同一天宣布完成新一轮融资,投后估值均超过200亿元。 200亿,这个数字放到往年还难以想象。如今已经变成了具身智能头部公司的新门槛。 按照公开口径披露,除去灵巧手类零部件厂商,跻身具身智能“200亿俱乐部”的企业至少有五家:智平方、自变量、星海图、千寻智能和银河通用。 要知道,这200亿俱乐部可是在收缩中被选出来的。 据烯牛数据《2026年H1中国私募股权市场深度解析报告》 ,截止2026年7月5日,LP(私募基金出资人)出资降了32.65%,政府类LP直接腰斩,单笔均值五年缩水44.8%。同时报告还指出,具身智能融资事件却同比增长107%,并在新晋独角兽企业TOP10中独占4席。 在商业化路径还未被验证时,五家公司通过高密度融资迅速越过200亿估值线。这是目前一级市场能给到的最高一档价格。 再往上,就只能借助IPO了,比如宇树和智元。 专注本体的宇树拥有业界顶尖的运控技术和控本能力,2025年,宇树的人形机器人出货达5500台,营收约17亿;智元出货量不相上下,超5000台,营收则超10.5亿。 最近,宇树的发行价刚刚出炉,上市估值为609亿元。智元进入IPO阶段后的目标估值是363到433亿元。 和上面两家巨头相比,200亿俱乐部里的成员有所不同,出货量基本还刚摸到顶流的门槛。那凭什么撑起这个估值? 参考市场上“确定性的定价”。宇树610亿的发行价和智元的目标估值,根据营收算下来的市销率都是35-40倍这个区间。拿这把尺子去量“200亿俱乐部”,算下来就是要有5亿上下年收入。收入达不到,只能证明溢价客观存在。
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08-09
从聊天到创造,AI正在打开一个全民Builder时代
创造从看见开始。 文|白 鸽 编|王一粟 “我爷爷吃药不是很规律。他要吃好几种药,但是经常会忘记,或者吃错。” 最近,在位于杭州蚂蚁A空间的路演台上,一位少年一边讲述产品的出发点,一边展示他和队友里做出的“药小宝”产品原型:拍照就能识别药品信息,语音提醒按时用药,界面采用适老化大字设计,甚至还能用子女提前录制的声音提醒老人服药。 这是蚂蚁数科与杭州数字技能人才培训产业联盟共同发起的AI少年 OPC 创客营的结营现场。 这个夏天,21名平均年龄14岁的少年,在不到5天的时间里,从零开始做出了回应真实需求的产品原型:除了智能用药提醒外,还有为残障人士提供无障碍行动指南的互助平台,把垃圾分类变成养成游戏的智能垃圾桶,还有让非遗皮影在屏幕上“动”起来的交互游戏。 在此之前,这些少年基本没有编程经验。 “以前,我只是把 AI 当成聊天工具,现在我可以用 AI 真正创造出产品了。”一名 12 岁的少年说。从“聊天”到“创造”,这句折射出当下AI正在带来的变化:当 AI 持续降低创造的门槛,做产品、做应用,就不再只是少数专业开发者的专属,而成为人人都可以尝试动手参与的现实。 一个全民Builder的时代正在到来。 5天4个作品“创造”从“看见”开始 这些少年创客最打动人的地方,不在于他们掌握了多么酷炫的技术,而在于他们看见了生活中真实细碎的裂缝。 比如药小宝这个项目,来源于一个再具体不过的生活切片。 有个少年的爷爷,每天要吃五种药,有的饭前、有的饭后,有的隔一天一次。老人把药盒排成一排,用放大镜看说明书,最后还是会搞混。 漏服、重复服、混淆服药,这是无数多病共存老人的日常。 “我们一开始想做很酷的AI。”这位
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08-06
实测腾讯WorkBuddy:能力及格,但生态真香
暂时跑赢半个身位的WorkBuddy,能不能守住下半场。 文|魏琳华 编|刘俊宏 Work类产品是一场酣畅淋漓的生态融合。 在火热的AI办公赛道,大厂们已经开始码生态、砸资源,打得不亦乐乎: 放到最近的字节、腾讯和阿里身上,拆分和融合,都是为了成就自家的AI办公产品:字节把飞书的产品团队整合到豆包,给豆包企业版找了专业的To B团队助阵;阿里把QoderWork、悟空和MuleRun三款Agent融合成“千问办公”,不赛马分流量,集中到一款产品中;腾讯则把腾讯文档的能力整合到了WorkBuddy中,打通了人和AI在Office里协作编辑的功能。 大厂对AI办公赛道的看好已无需多言,但在赛道热度持续走高的同时,市场对各类办公智能体的真实能力和使用体验出现了诸多争议——AI办公赛道的智能体,和其他智能体到底有什么区别? 相比于通用智能体,AI办公已经限定好了使用场景。对比AI Coding,它需要真正融入各种职业的办公流程,找到智能体目前能做的任务。 要做到这点,AI办公智能体需要做好两件事——生态和能力展示:打通生态是为了让AI跨应用获取数据、权限,比如接飞书、钉钉才能方便AI获取资料,将AI结果直接交付到业务中;工作流是为了和真实岗位的流程咬合,比如财务的合同、发票;法务的文书、立案;HR 的简历筛选等等,都是具体的办公场景。 但要做好上述能力积累,厂商需要的不仅是自家生态的优势,还有大量打磨产品能力的时间。 现在的办公智能体,究竟做到了哪一步?它们能够在办公场景做最简单的活,还是真的能深入到工作流里省时间? 为此,光锥智能测试了最近更新频繁的WorkBuddy。 测评下来,WorkBuddy在能力执行上处于及格的水平,但它现在更关注的不是能力,而是降低用户的使用门槛,让用户真的能用起来。 在Agent真正成为普及品之前,巩固用户的使用习惯,是AI办公竞争的第一道线。 人机
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08-04
模型打底、千问办公上桌,阿里再战 AI 局
钉钉之后,阿里又甩出一张办公王牌。 文|白 鸽 编|王一粟 中国AI大模型的参数竞赛,已经进入到万亿规模时代。 8月3日,阿里巴巴正式发布新一代基座大模型Qwen3.8,核心旗舰模型为Qwen3.8-Max,总参数达2.4万亿、单次激活95B、1M上下文长度、支持视觉理解。 就在Qwen3.8发布的同一周,Kimi K3以2.8万亿参数强势开源,MiniMax的M3 Pro也达到2万亿参数级别,并传出即将开源的消息。 此外,包括DeepSeek V4 Pro、文心5.0、MiMo-V2.5-Pro、LongCat-2.0等国产AI大模型也都达到万亿参数级别。 可以看到,2026年的中国AI江湖,万亿参数正从技术里程碑变成头部玩家的入场券。 但参数往往是表象,大模型能否真正“干活儿”,正成为当前行业更加关注的焦点。 而在此次阿里最新的消息中,真正值得关注的,不是阿里又发了一个更大的模型,而是它正在把模型能力一步步翻译成平台能力,再翻译成产业能力,并真正融入到企业工作流程当中。 几乎同一时间,阿里也官宣其旗下企业级Agent产品千问办公开启公测,Qwen3.8也被接入其中,用户可在千问办公对该模型进行体验。 把底座能力交给Qwen3.8,应用入**给千问办公,两者在钉钉生态中完成合龙。可以看到,阿里正在把大模型能力真正用到场景当中,将其变为真正的生产力。 而在AI办公赛道中,阿里的战略意图也很清晰,不跟腾讯WorkBuddy在C端个人工具赛道硬碰,而是把钉钉和阿里云积累的百万级企业客户作为护城河,做面向企业组织的AI生产力平台。 显然,当底座模型、钉钉入口、企业工作流三者被Qwen3.8与千问办公焊在一起,大模型从参数竞赛到工位扎根的最后一公里,或许也正在被阿里逐渐打通。 超大杯的Qwen3.8 不只是一次参数的跃迁 先看基座大模型的能力。 据阿里披露,
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08-03
智元冲刺港股IPO,备战具身智能淘汰赛
智元急着上市,买的不是钱,是时间。 文|罗镇昊 编|刘俊宏 这是个创业公司?早期很多科技投资人表示看不懂智元。 成立三年,智元已经成了“航母战斗集群”,孵化5家子公司,直接投资20多家行业相关企业,成立至少17家合资公司,并拥有一座市值513亿的A股平台。 7月底,智元又传出上市的消息。有投资人透露,公司最快在今年8月挂牌。基石投资人给出的目标估值约363亿到433亿元。这个价格,基本和宇树的价格(420亿元)看齐。 放眼整个具身智能行业,智元就像是个特立独行的小孩。别人做单点,它全线铺开;别人抢融资,它去敲钟。 这不是智元第一次给自己定价。2025年7月,智元收购科创板上市公司上纬新材控股权。此后,上纬新材股价暴涨,市值从30亿元左右最高冲到891亿元。即便回落到今天的513亿元,也比智元港股IPO的目标估值高。 手握A股平台再闯港股,是智元缺钱吗?智元CTO彭志辉曾在4月的媒体群访中说的很明确,不缺。 “公司已经实现自我造血,不是很缺钱,对外部一级市场的资金需求没那么迫切”,彭志辉说。同一场合,董事长兼CEO邓泰华也提到,智元商业化非常顺利,2025年公司营收突破10.5亿,同比增长20倍。 或许,智元当下最缺的不是钱,而是时间。拆解智元这三年的所有动作,主线只有一条——在每一轮洗牌到来之前,确保自己手里还有牌。 就像智元CTO彭志辉说的:“我们也没想过短期就做成这件事……短期市场上会有各种正负反馈,但对一家初创公司,最重要的是留在牌桌上。” 把四分之三的资源 换成不下牌桌的底气 外界看到的是智元四处出击,看不到的是这家公司在内部的极度集中。 邓泰华透露,智元约3/4的研发人力和超过3/4的研发费用,集中在大小脑AI上。这意味着,在母公司层面,绝大多数资源压在了最需要长期攻坚的方向上。 这种选择本身就是一种判断——在具身智能这个刚起步的赛道,本体可寻求合作、应
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07-31
字节ToB变阵,一次新AI入口之争
字节面向AI ToB时代,打出的一张全新底牌。 文|白 鸽 编|王一粟 字节跳动的ToB业务,正迎来一场史诗级调整。 7月30日,字节跳动发布了一封内部邮件,主要涉及到飞书、豆包和火山引擎团队的整合: 一是,飞书产品团队将与豆包团队整合,成立新的豆包产品团队,由豆包负责人赵祺统筹,飞书负责人谢欣向其汇报。 二是,飞书的GTM(市场、销售、客户服务)团队则与火山引擎团队合并,成立名为“创造力服务平台”的全新To B GTM组织,由火山引擎负责人谭待掌舵,飞书销售负责人林婵、战略及市场负责人史志隽均向谭待汇报。 而这,是字节跳动2021年成立6个BU(业务单元)后,针对To B业务规模最大的一次组织调整。此前,飞书与抖音、TikTok、火山引擎等是并列的BU,谢欣向字节跳动CEO梁汝波汇报。 表面上看,这是一次汇报线的重排。 但拨开迷雾,真正发生的一件更具战略分量的事,是字节正在把豆包从一个C端的聊天机器人,改造成一个嵌入企业工作流的B端AI助手,而飞书,就是这个改造过程中最关键的桥梁。 字节在内部信中把这次调整的初衷说得相当直白:AI将深刻影响B端企业的生产力和每个人的工作方式,整合是为了更好地打造面向办公与生产力场景的优质产品,更好地服务B端客户。 换句话说,这是字节在AI优先的战略下,把原本各自为战的卖软件的(飞书)、卖算力的(火山引擎)、做模型的(豆包)三块业务,重新编组为一个面向企业客户的统一作战单元。 截至2026年6月,豆包大模型日均Token调用量已突破180万亿。调用量爆发的背后,是企业级调用正在成为豆包最重要的增长引擎。 字节试图争夺的,也不只是大模型的市场份额,而是AI时代个人和企业调用数字世界的入口。 在当前大厂们都在整合AI ToB业务线的档口,这或许也是字节跳动面向AI ToB时代,打出的一张全新底牌。 字节AI ToB变阵
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07-30
175年的工业老炮,要怎么做AI?
西门子Eigen工程智能体,把AI从对话框拉到产线业 文|白 鸽 编|王一粟 在AI大模型落地赛中,工业+AI是一个非常特殊的赛道。 过去三年,AI的故事几乎都在同一个剧场里上演:参数竞赛、模态扩展、benchmark刷新。消费级的Agent更是遍地开花,各行各业都在上演Agent落地赛。 但当视角转入真正的一座汽车焊装车间、一座铜冶炼厂的高温炉前、或是食品工厂的打粉工段,会发现另一个平行世界。 绝大多数的工业AI项目,至今仍停留在PPT、Demo和试点阶段,真正能够嵌入产线、自主执行、创造可量化价值的落地案例,屈指可数。 这种差异背后,其实是对工业AI本质的两种截然不同的理解。 消费级AI的逻辑是创造可能性,所以它能够容忍幻觉、鼓励探索、接受试错,而工业级AI的逻辑是创造可信性,它要求零容错、可追溯、可验证。 毕竟,工厂不是聊天室,一条错误的控制指令可能导致百万级的停机损失,甚至安全事故。 因此,工业AI的终极考验从来不是算力多大、参数多牛,而是它能不能在复杂的物理世界里,赢得工程师和产线操作员那份近乎苛刻的“信任”。 这也是过往工业AI更多停留在demo阶段的关键原因之一。 但今年,工业+AI赛道迎来关键性突破。 在7月份举办的世界人工智能大会(WAIC)上,西门子正式面向中国市场全面发售Eigen工程智能体,这款智能体是全球首批正式商用、可自主规划执行工业自动化工程任务的AI系统,目前已在全球19个国家、逾百家企业进行部署。 而此产品的推出,也让工业AI的产品形态,从辅助决策的Copilot,进化到自主执行的Agent,从在对话框里给出建议,到嵌入自动化工程工作流,完成PLC编程、HMI可视化开发和设备配置等工程任务。。 可以看到,西门子这家已经拥有超过175年历史的工业老炮,正在积极迎战AI时代给传统行业带来的巨大变革,并在这其中,走出了一条很“重”,
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把模型、算力、智能体等收进同一个网页入口,放在今天已经不算新鲜事。而云服务商做AI门户,还是比较少见,但回顾移动云过去一两年的动作,这个动作其实非常合理。 从去年的“云智算”新概念到今年的“Token运营”新体系,移动云无疑是在下一盘有关AI算力的大棋。这个AI新门户,就是关键一步。 产品硬核 一再拉高含金量 1.MoMA管模型,量大管饱 门户“模型”板块的背后其实是移动模型服务平台(MoMA),它接入的主流模型超300款,最新款的MiniMax H3、Kimi K3、Qwen 3.7等都有,上新非常快。 了解一下才知道,MoMA与火山引擎、阿里千问、智谱、MiniMax、Kimi等头部模型厂商建立深度合作,厂商的旗舰模型在移动云拥有“0Day”首发。而且,MoMA内置智能路由引擎,按成本、效果、均衡三策略动态匹配模型调度,能有效降低百万Token成本。 2.移动引擎,Seedance 2.0×MobileClaw 门户里有一个特殊的能力专区——“移动引擎”,它把大模型推理放进机密执行环境,端到端加密、可用不可见、明文不出域。 移动引擎搭载了 Seedance 2.0,很适合用来做商业视频。就我自己而言,做视频的时候最怕客户素材泄露,用这个比丢进普通云端更踏实。而且它是零硬件投入、开箱即用;再叠上现在门户开张把算力价格压到很低,比之前划算多了。 最新推出的MobileClaw内容创作版就是在移动引擎基础上打造的一款开箱即用的产品,它和那些纯第三方Agent不同,是移动云自己研的桌面级AI智能体。比起OpenClaw得自己折腾部署、操心数据安全,MobileClaw是直接下载就能用,核心数据都存本地、保护敏","listText":"最近,移动云全新MobileCloud门户正式上线,号称“一个入口打通全系AI”,还推出云主机/云电脑首月1元等优惠活动,超低价格让利。 把模型、算力、智能体等收进同一个网页入口,放在今天已经不算新鲜事。而云服务商做AI门户,还是比较少见,但回顾移动云过去一两年的动作,这个动作其实非常合理。 从去年的“云智算”新概念到今年的“Token运营”新体系,移动云无疑是在下一盘有关AI算力的大棋。这个AI新门户,就是关键一步。 产品硬核 一再拉高含金量 1.MoMA管模型,量大管饱 门户“模型”板块的背后其实是移动模型服务平台(MoMA),它接入的主流模型超300款,最新款的MiniMax H3、Kimi K3、Qwen 3.7等都有,上新非常快。 了解一下才知道,MoMA与火山引擎、阿里千问、智谱、MiniMax、Kimi等头部模型厂商建立深度合作,厂商的旗舰模型在移动云拥有“0Day”首发。而且,MoMA内置智能路由引擎,按成本、效果、均衡三策略动态匹配模型调度,能有效降低百万Token成本。 2.移动引擎,Seedance 2.0×MobileClaw 门户里有一个特殊的能力专区——“移动引擎”,它把大模型推理放进机密执行环境,端到端加密、可用不可见、明文不出域。 移动引擎搭载了 Seedance 2.0,很适合用来做商业视频。就我自己而言,做视频的时候最怕客户素材泄露,用这个比丢进普通云端更踏实。而且它是零硬件投入、开箱即用;再叠上现在门户开张把算力价格压到很低,比之前划算多了。 最新推出的MobileClaw内容创作版就是在移动引擎基础上打造的一款开箱即用的产品,它和那些纯第三方Agent不同,是移动云自己研的桌面级AI智能体。比起OpenClaw得自己折腾部署、操心数据安全,MobileClaw是直接下载就能用,核心数据都存本地、保护敏","text":"最近,移动云全新MobileCloud门户正式上线,号称“一个入口打通全系AI”,还推出云主机/云电脑首月1元等优惠活动,超低价格让利。 把模型、算力、智能体等收进同一个网页入口,放在今天已经不算新鲜事。而云服务商做AI门户,还是比较少见,但回顾移动云过去一两年的动作,这个动作其实非常合理。 从去年的“云智算”新概念到今年的“Token运营”新体系,移动云无疑是在下一盘有关AI算力的大棋。这个AI新门户,就是关键一步。 产品硬核 一再拉高含金量 1.MoMA管模型,量大管饱 门户“模型”板块的背后其实是移动模型服务平台(MoMA),它接入的主流模型超300款,最新款的MiniMax H3、Kimi K3、Qwen 3.7等都有,上新非常快。 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最新推出的MobileClaw内容创作版就是在移动引擎基础上打造的一款开箱即用的产品,它和那些纯第三方Agent不同,是移动云自己研的桌面级AI智能体。比起OpenClaw得自己折腾部署、操心数据安全,MobileClaw是直接下载就能用,核心数据都存本地、保护敏","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/4f4f5085666727ae2773add13901f423","width":"829","height":"357"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/596708796507512","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":99,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":6,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":596417879913216,"gmtCreate":1786627962356,"gmtModify":1786630481172,"author":{"id":"3577088745112674","authorId":"3577088745112674","name":"光锥智能","avatar":"https://static.tigerbbs.com/651ae7b585f9b2ec556d1945190a5bfe","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3577088745112674","idStr":"3577088745112674"},"themes":[],"title":"从金融到千行百业,一个分布式数据库如何“破壁”?","htmlText":"Agent越多,数据库的生意越值钱。 文|白 鸽 编|王一粟 刚刚过去的这半年多,大模型赛道依然火热,行业里各种各样的Agent真是满天飞。 以蚂蚁灵光为例,其用户说一句话,30秒就能手搓出一个闪应用:一个记账本,一个报名页面,一个打卡工具。上线四个月,这样的应用已经积累了3000万个。 然而,落到企业级市场中,真正能够跑到核心系统的却没几个。“大模型学了全人类知识,但可能读不懂公司的一张表。” OceanBase CTO杨传辉此前说道。 AI落地的滞后,一定程度上是企业级的“准备工作”还没做好。这其中非常重要的一块儿,就是数据底座。 毕竟,数据是AI大模型的燃料,而当模型能力开始趋于收敛后,真正能拉开差距的,是数据底座的质量,如果数据没管理好就喂给Agent,就很难开发出真正的智能应用。 同时,当用户持续生成Agent后,规模问题就不再只是单个数据库有多大,而是千万级Agent能否各自拥有独立、可计算的数据与记忆空间,并在同一套基础设施上低成本、可控地长期运行。 换句话说,Agent的上限从来不取决于模型参数有多大,而取决于数据底座能不能给它提供可信的上下文、独立的记忆空间和长期运行的确定性。 OceanBase CEO杨冰此前也提到过:过去两年跟CIO们的沟通主题在快速变化,两年前聊的是 GPU,去年聊的是模型,今年上半年聊的是Agent。但最近三个月,大家都在聊数据。 无疑,AI大模型赛道的持续爆发,也给数据库这个“老古董”带来了新机遇,而Agent越多,数据库的生意也就越值钱。 因此,当Agent开始倒逼企业把数据库从“业务记录系统”重做成“智能上下文底座”时,分布式数据库市场的座次就不能只按旧式事务处理份额看了。 而且机遇从来不是平均分配的,它正快速向那些提前完成技术储备和产品卡位的厂商集中。 近日,赛迪顾问《2025-2026 中国平台软件市场研究","listText":"Agent越多,数据库的生意越值钱。 文|白 鸽 编|王一粟 刚刚过去的这半年多,大模型赛道依然火热,行业里各种各样的Agent真是满天飞。 以蚂蚁灵光为例,其用户说一句话,30秒就能手搓出一个闪应用:一个记账本,一个报名页面,一个打卡工具。上线四个月,这样的应用已经积累了3000万个。 然而,落到企业级市场中,真正能够跑到核心系统的却没几个。“大模型学了全人类知识,但可能读不懂公司的一张表。” OceanBase CTO杨传辉此前说道。 AI落地的滞后,一定程度上是企业级的“准备工作”还没做好。这其中非常重要的一块儿,就是数据底座。 毕竟,数据是AI大模型的燃料,而当模型能力开始趋于收敛后,真正能拉开差距的,是数据底座的质量,如果数据没管理好就喂给Agent,就很难开发出真正的智能应用。 同时,当用户持续生成Agent后,规模问题就不再只是单个数据库有多大,而是千万级Agent能否各自拥有独立、可计算的数据与记忆空间,并在同一套基础设施上低成本、可控地长期运行。 换句话说,Agent的上限从来不取决于模型参数有多大,而取决于数据底座能不能给它提供可信的上下文、独立的记忆空间和长期运行的确定性。 OceanBase CEO杨冰此前也提到过:过去两年跟CIO们的沟通主题在快速变化,两年前聊的是 GPU,去年聊的是模型,今年上半年聊的是Agent。但最近三个月,大家都在聊数据。 无疑,AI大模型赛道的持续爆发,也给数据库这个“老古董”带来了新机遇,而Agent越多,数据库的生意也就越值钱。 因此,当Agent开始倒逼企业把数据库从“业务记录系统”重做成“智能上下文底座”时,分布式数据库市场的座次就不能只按旧式事务处理份额看了。 而且机遇从来不是平均分配的,它正快速向那些提前完成技术储备和产品卡位的厂商集中。 近日,赛迪顾问《2025-2026 中国平台软件市场研究","text":"Agent越多,数据库的生意越值钱。 文|白 鸽 编|王一粟 刚刚过去的这半年多,大模型赛道依然火热,行业里各种各样的Agent真是满天飞。 以蚂蚁灵光为例,其用户说一句话,30秒就能手搓出一个闪应用:一个记账本,一个报名页面,一个打卡工具。上线四个月,这样的应用已经积累了3000万个。 然而,落到企业级市场中,真正能够跑到核心系统的却没几个。“大模型学了全人类知识,但可能读不懂公司的一张表。” OceanBase CTO杨传辉此前说道。 AI落地的滞后,一定程度上是企业级的“准备工作”还没做好。这其中非常重要的一块儿,就是数据底座。 毕竟,数据是AI大模型的燃料,而当模型能力开始趋于收敛后,真正能拉开差距的,是数据底座的质量,如果数据没管理好就喂给Agent,就很难开发出真正的智能应用。 同时,当用户持续生成Agent后,规模问题就不再只是单个数据库有多大,而是千万级Agent能否各自拥有独立、可计算的数据与记忆空间,并在同一套基础设施上低成本、可控地长期运行。 换句话说,Agent的上限从来不取决于模型参数有多大,而取决于数据底座能不能给它提供可信的上下文、独立的记忆空间和长期运行的确定性。 OceanBase CEO杨冰此前也提到过:过去两年跟CIO们的沟通主题在快速变化,两年前聊的是 GPU,去年聊的是模型,今年上半年聊的是Agent。但最近三个月,大家都在聊数据。 无疑,AI大模型赛道的持续爆发,也给数据库这个“老古董”带来了新机遇,而Agent越多,数据库的生意也就越值钱。 因此,当Agent开始倒逼企业把数据库从“业务记录系统”重做成“智能上下文底座”时,分布式数据库市场的座次就不能只按旧式事务处理份额看了。 而且机遇从来不是平均分配的,它正快速向那些提前完成技术储备和产品卡位的厂商集中。 近日,赛迪顾问《2025-2026 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对于上市相关消息,智平方对光锥智能回应称:“公司当前的核心重心始终聚焦在技术研发与商业化场景落地,持续打磨核心技术壁垒与产品落地能力。资本市场相关的长期规划,我们会根据业务发展节奏、行业环境稳步推进,若有重大相关信息,公司会通过官方渠道适时对外披露。” 这个答复没有肯定或否定的信息。但结合上市信息与公司情况,无论是从上市进度的准确性,还是收入可公开、可检验层面看,智平方夹在这几家公司里面,本身就是个对照。 从公开资料上看,智平方确实漂亮。 在组织层面,智平方创始人郭彦东曾任微软AI团队核心研究员,回国后历任小鹏汽车、OPPO首席科学家,从纯AI技术到智能硬件再到交互——“三吃”。业务标签上,智平方给自己的定位是“生产力型通用智能机器人公司”,尽力追求实际,不做表演,专注干活。形态上不追双足,采用轮式双臂。技术上,智平方最重要的主张是以VLA技术为基底构建“类人大脑”思考。 智平方的落地也不算慢。在重视量产的2026年,智平方与惠科签下3年1000台订单;公司称在自建产线当年实现单月百台交付,今年规划万台产能。不过如何在单月百台交付的情况下,实现万台产能,还是一个未知数。 按照目前的交付算,智平方距离第一梯队的宇树和智元还差得远。根据Smart Analytics Global数据,全球上半年人形机器人出货约19100台,是去年同期5100台的三倍多。智元以8400台、44%的份额居首,杭州宇树科技以5900台位列第二。 基于技术和落地的情况,智平方在资本方面,一口气冲进了“2","listText":"冲刺 IPO 的智平方,被产业链催熟。 文|刘俊宏 编|王一粟 二级市场的门槛,快被具身智能公司踩塌了。 8月5日,彭博社放风说智平方已聘请投行顾问筹备港股IPO,最快2027年启动。紧接着,有媒体透露自变量已经秘密向港交所交表。几乎同一时期,宇树开启科创板询价,在上市的“大长龙”里,还排着一个智元。 对于上市相关消息,智平方对光锥智能回应称:“公司当前的核心重心始终聚焦在技术研发与商业化场景落地,持续打磨核心技术壁垒与产品落地能力。资本市场相关的长期规划,我们会根据业务发展节奏、行业环境稳步推进,若有重大相关信息,公司会通过官方渠道适时对外披露。” 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200亿,这个数字放到往年还难以想象。如今已经变成了具身智能头部公司的新门槛。 按照公开口径披露,除去灵巧手类零部件厂商,跻身具身智能“200亿俱乐部”的企业至少有五家:智平方、自变量、星海图、千寻智能和银河通用。 要知道,这200亿俱乐部可是在收缩中被选出来的。 据烯牛数据《2026年H1中国私募股权市场深度解析报告》 ,截止2026年7月5日,LP(私募基金出资人)出资降了32.65%,政府类LP直接腰斩,单笔均值五年缩水44.8%。同时报告还指出,具身智能融资事件却同比增长107%,并在新晋独角兽企业TOP10中独占4席。 在商业化路径还未被验证时,五家公司通过高密度融资迅速越过200亿估值线。这是目前一级市场能给到的最高一档价格。 再往上,就只能借助IPO了,比如宇树和智元。 专注本体的宇树拥有业界顶尖的运控技术和控本能力,2025年,宇树的人形机器人出货达5500台,营收约17亿;智元出货量不相上下,超5000台,营收则超10.5亿。 最近,宇树的发行价刚刚出炉,上市估值为609亿元。智元进入IPO阶段后的目标估值是363到433亿元。 和上面两家巨头相比,200亿俱乐部里的成员有所不同,出货量基本还刚摸到顶流的门槛。那凭什么撑起这个估值? 参考市场上“确定性的定价”。宇树610亿的发行价和智元的目标估值,根据营收算下来的市销率都是35-40倍这个区间。拿这把尺子去量“200亿俱乐部”,算下来就是要有5亿上下年收入。收入达不到,只能证明溢价客观存在。","listText":"具身智能200亿俱乐部,一文看懂5家公司。 文|罗镇昊 编|刘俊宏 智平方和自变量又掐起来了。 前几天,彭博社刚曝出智平方准备明年赴港IPO的消息,紧接着,就传出自变量已经向港交所秘密提交了上市申请。 这不是巧合。就在一个月多前的6月29日,两家公司在同一天宣布完成新一轮融资,投后估值均超过200亿元。 200亿,这个数字放到往年还难以想象。如今已经变成了具身智能头部公司的新门槛。 按照公开口径披露,除去灵巧手类零部件厂商,跻身具身智能“200亿俱乐部”的企业至少有五家:智平方、自变量、星海图、千寻智能和银河通用。 要知道,这200亿俱乐部可是在收缩中被选出来的。 据烯牛数据《2026年H1中国私募股权市场深度解析报告》 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专注本体的宇树拥有业界顶尖的运控技术和控本能力,2025年,宇树的人形机器人出货达5500台,营收约17亿;智元出货量不相上下,超5000台,营收则超10.5亿。 最近,宇树的发行价刚刚出炉,上市估值为609亿元。智元进入IPO阶段后的目标估值是363到433亿元。 和上面两家巨头相比,200亿俱乐部里的成员有所不同,出货量基本还刚摸到顶流的门槛。那凭什么撑起这个估值? 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最近,在位于杭州蚂蚁A空间的路演台上,一位少年一边讲述产品的出发点,一边展示他和队友里做出的“药小宝”产品原型:拍照就能识别药品信息,语音提醒按时用药,界面采用适老化大字设计,甚至还能用子女提前录制的声音提醒老人服药。 这是蚂蚁数科与杭州数字技能人才培训产业联盟共同发起的AI少年 OPC 创客营的结营现场。 这个夏天,21名平均年龄14岁的少年,在不到5天的时间里,从零开始做出了回应真实需求的产品原型:除了智能用药提醒外,还有为残障人士提供无障碍行动指南的互助平台,把垃圾分类变成养成游戏的智能垃圾桶,还有让非遗皮影在屏幕上“动”起来的交互游戏。 在此之前,这些少年基本没有编程经验。 “以前,我只是把 AI 当成聊天工具,现在我可以用 AI 真正创造出产品了。”一名 12 岁的少年说。从“聊天”到“创造”,这句折射出当下AI正在带来的变化:当 AI 持续降低创造的门槛,做产品、做应用,就不再只是少数专业开发者的专属,而成为人人都可以尝试动手参与的现实。 一个全民Builder的时代正在到来。 5天4个作品“创造”从“看见”开始 这些少年创客最打动人的地方,不在于他们掌握了多么酷炫的技术,而在于他们看见了生活中真实细碎的裂缝。 比如药小宝这个项目,来源于一个再具体不过的生活切片。 有个少年的爷爷,每天要吃五种药,有的饭前、有的饭后,有的隔一天一次。老人把药盒排成一排,用放大镜看说明书,最后还是会搞混。 漏服、重复服、混淆服药,这是无数多病共存老人的日常。 “我们一开始想做很酷的AI。”这位","listText":"创造从看见开始。 文|白 鸽 编|王一粟 “我爷爷吃药不是很规律。他要吃好几种药,但是经常会忘记,或者吃错。” 最近,在位于杭州蚂蚁A空间的路演台上,一位少年一边讲述产品的出发点,一边展示他和队友里做出的“药小宝”产品原型:拍照就能识别药品信息,语音提醒按时用药,界面采用适老化大字设计,甚至还能用子女提前录制的声音提醒老人服药。 这是蚂蚁数科与杭州数字技能人才培训产业联盟共同发起的AI少年 OPC 创客营的结营现场。 这个夏天,21名平均年龄14岁的少年,在不到5天的时间里,从零开始做出了回应真实需求的产品原型:除了智能用药提醒外,还有为残障人士提供无障碍行动指南的互助平台,把垃圾分类变成养成游戏的智能垃圾桶,还有让非遗皮影在屏幕上“动”起来的交互游戏。 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有个少年的爷爷,每天要吃五种药,有的饭前、有的饭后,有的隔一天一次。老人把药盒排成一排,用放大镜看说明书,最后还是会搞混。 漏服、重复服、混淆服药,这是无数多病共存老人的日常。 “我们一开始想做很酷的AI。”这位","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/d54d6ff2f4fd7efeba798b4a444d5131","width":"1080","height":"652"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/594991640589240","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":188,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":8,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":593922858259424,"gmtCreate":1786017384936,"gmtModify":1786018001236,"author":{"id":"3577088745112674","authorId":"3577088745112674","name":"光锥智能","avatar":"https://static.tigerbbs.com/651ae7b585f9b2ec556d1945190a5bfe","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3577088745112674","idStr":"3577088745112674"},"themes":[],"title":"实测腾讯WorkBuddy:能力及格,但生态真香","htmlText":"暂时跑赢半个身位的WorkBuddy,能不能守住下半场。 文|魏琳华 编|刘俊宏 Work类产品是一场酣畅淋漓的生态融合。 在火热的AI办公赛道,大厂们已经开始码生态、砸资源,打得不亦乐乎: 放到最近的字节、腾讯和阿里身上,拆分和融合,都是为了成就自家的AI办公产品:字节把飞书的产品团队整合到豆包,给豆包企业版找了专业的To B团队助阵;阿里把QoderWork、悟空和MuleRun三款Agent融合成“千问办公”,不赛马分流量,集中到一款产品中;腾讯则把腾讯文档的能力整合到了WorkBuddy中,打通了人和AI在Office里协作编辑的功能。 大厂对AI办公赛道的看好已无需多言,但在赛道热度持续走高的同时,市场对各类办公智能体的真实能力和使用体验出现了诸多争议——AI办公赛道的智能体,和其他智能体到底有什么区别? 相比于通用智能体,AI办公已经限定好了使用场景。对比AI Coding,它需要真正融入各种职业的办公流程,找到智能体目前能做的任务。 要做到这点,AI办公智能体需要做好两件事——生态和能力展示:打通生态是为了让AI跨应用获取数据、权限,比如接飞书、钉钉才能方便AI获取资料,将AI结果直接交付到业务中;工作流是为了和真实岗位的流程咬合,比如财务的合同、发票;法务的文书、立案;HR 的简历筛选等等,都是具体的办公场景。 但要做好上述能力积累,厂商需要的不仅是自家生态的优势,还有大量打磨产品能力的时间。 现在的办公智能体,究竟做到了哪一步?它们能够在办公场景做最简单的活,还是真的能深入到工作流里省时间? 为此,光锥智能测试了最近更新频繁的WorkBuddy。 测评下来,WorkBuddy在能力执行上处于及格的水平,但它现在更关注的不是能力,而是降低用户的使用门槛,让用户真的能用起来。 在Agent真正成为普及品之前,巩固用户的使用习惯,是AI办公竞争的第一道线。 人机","listText":"暂时跑赢半个身位的WorkBuddy,能不能守住下半场。 文|魏琳华 编|刘俊宏 Work类产品是一场酣畅淋漓的生态融合。 在火热的AI办公赛道,大厂们已经开始码生态、砸资源,打得不亦乐乎: 放到最近的字节、腾讯和阿里身上,拆分和融合,都是为了成就自家的AI办公产品:字节把飞书的产品团队整合到豆包,给豆包企业版找了专业的To B团队助阵;阿里把QoderWork、悟空和MuleRun三款Agent融合成“千问办公”,不赛马分流量,集中到一款产品中;腾讯则把腾讯文档的能力整合到了WorkBuddy中,打通了人和AI在Office里协作编辑的功能。 大厂对AI办公赛道的看好已无需多言,但在赛道热度持续走高的同时,市场对各类办公智能体的真实能力和使用体验出现了诸多争议——AI办公赛道的智能体,和其他智能体到底有什么区别? 相比于通用智能体,AI办公已经限定好了使用场景。对比AI Coding,它需要真正融入各种职业的办公流程,找到智能体目前能做的任务。 要做到这点,AI办公智能体需要做好两件事——生态和能力展示:打通生态是为了让AI跨应用获取数据、权限,比如接飞书、钉钉才能方便AI获取资料,将AI结果直接交付到业务中;工作流是为了和真实岗位的流程咬合,比如财务的合同、发票;法务的文书、立案;HR 的简历筛选等等,都是具体的办公场景。 但要做好上述能力积累,厂商需要的不仅是自家生态的优势,还有大量打磨产品能力的时间。 现在的办公智能体,究竟做到了哪一步?它们能够在办公场景做最简单的活,还是真的能深入到工作流里省时间? 为此,光锥智能测试了最近更新频繁的WorkBuddy。 测评下来,WorkBuddy在能力执行上处于及格的水平,但它现在更关注的不是能力,而是降低用户的使用门槛,让用户真的能用起来。 在Agent真正成为普及品之前,巩固用户的使用习惯,是AI办公竞争的第一道线。 人机","text":"暂时跑赢半个身位的WorkBuddy,能不能守住下半场。 文|魏琳华 编|刘俊宏 Work类产品是一场酣畅淋漓的生态融合。 在火热的AI办公赛道,大厂们已经开始码生态、砸资源,打得不亦乐乎: 放到最近的字节、腾讯和阿里身上,拆分和融合,都是为了成就自家的AI办公产品:字节把飞书的产品团队整合到豆包,给豆包企业版找了专业的To B团队助阵;阿里把QoderWork、悟空和MuleRun三款Agent融合成“千问办公”,不赛马分流量,集中到一款产品中;腾讯则把腾讯文档的能力整合到了WorkBuddy中,打通了人和AI在Office里协作编辑的功能。 大厂对AI办公赛道的看好已无需多言,但在赛道热度持续走高的同时,市场对各类办公智能体的真实能力和使用体验出现了诸多争议——AI办公赛道的智能体,和其他智能体到底有什么区别? 相比于通用智能体,AI办公已经限定好了使用场景。对比AI Coding,它需要真正融入各种职业的办公流程,找到智能体目前能做的任务。 要做到这点,AI办公智能体需要做好两件事——生态和能力展示:打通生态是为了让AI跨应用获取数据、权限,比如接飞书、钉钉才能方便AI获取资料,将AI结果直接交付到业务中;工作流是为了和真实岗位的流程咬合,比如财务的合同、发票;法务的文书、立案;HR 的简历筛选等等,都是具体的办公场景。 但要做好上述能力积累,厂商需要的不仅是自家生态的优势,还有大量打磨产品能力的时间。 现在的办公智能体,究竟做到了哪一步?它们能够在办公场景做最简单的活,还是真的能深入到工作流里省时间? 为此,光锥智能测试了最近更新频繁的WorkBuddy。 测评下来,WorkBuddy在能力执行上处于及格的水平,但它现在更关注的不是能力,而是降低用户的使用门槛,让用户真的能用起来。 在Agent真正成为普及品之前,巩固用户的使用习惯,是AI办公竞争的第一道线。 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Pro也达到2万亿参数级别,并传出即将开源的消息。 此外,包括DeepSeek V4 Pro、文心5.0、MiMo-V2.5-Pro、LongCat-2.0等国产AI大模型也都达到万亿参数级别。 可以看到,2026年的中国AI江湖,万亿参数正从技术里程碑变成头部玩家的入场券。 但参数往往是表象,大模型能否真正“干活儿”,正成为当前行业更加关注的焦点。 而在此次阿里最新的消息中,真正值得关注的,不是阿里又发了一个更大的模型,而是它正在把模型能力一步步翻译成平台能力,再翻译成产业能力,并真正融入到企业工作流程当中。 几乎同一时间,阿里也官宣其旗下企业级Agent产品千问办公开启公测,Qwen3.8也被接入其中,用户可在千问办公对该模型进行体验。 把底座能力交给Qwen3.8,应用入**给千问办公,两者在钉钉生态中完成合龙。可以看到,阿里正在把大模型能力真正用到场景当中,将其变为真正的生产力。 而在AI办公赛道中,阿里的战略意图也很清晰,不跟腾讯WorkBuddy在C端个人工具赛道硬碰,而是把钉钉和阿里云积累的百万级企业客户作为护城河,做面向企业组织的AI生产力平台。 显然,当底座模型、钉钉入口、企业工作流三者被Qwen3.8与千问办公焊在一起,大模型从参数竞赛到工位扎根的最后一公里,或许也正在被阿里逐渐打通。 超大杯的Qwen3.8 不只是一次参数的跃迁 先看基座大模型的能力。 据阿里披露,","listText":"钉钉之后,阿里又甩出一张办公王牌。 文|白 鸽 编|王一粟 中国AI大模型的参数竞赛,已经进入到万亿规模时代。 8月3日,阿里巴巴正式发布新一代基座大模型Qwen3.8,核心旗舰模型为Qwen3.8-Max,总参数达2.4万亿、单次激活95B、1M上下文长度、支持视觉理解。 就在Qwen3.8发布的同一周,Kimi K3以2.8万亿参数强势开源,MiniMax的M3 Pro也达到2万亿参数级别,并传出即将开源的消息。 此外,包括DeepSeek V4 Pro、文心5.0、MiMo-V2.5-Pro、LongCat-2.0等国产AI大模型也都达到万亿参数级别。 可以看到,2026年的中国AI江湖,万亿参数正从技术里程碑变成头部玩家的入场券。 但参数往往是表象,大模型能否真正“干活儿”,正成为当前行业更加关注的焦点。 而在此次阿里最新的消息中,真正值得关注的,不是阿里又发了一个更大的模型,而是它正在把模型能力一步步翻译成平台能力,再翻译成产业能力,并真正融入到企业工作流程当中。 几乎同一时间,阿里也官宣其旗下企业级Agent产品千问办公开启公测,Qwen3.8也被接入其中,用户可在千问办公对该模型进行体验。 把底座能力交给Qwen3.8,应用入**给千问办公,两者在钉钉生态中完成合龙。可以看到,阿里正在把大模型能力真正用到场景当中,将其变为真正的生产力。 而在AI办公赛道中,阿里的战略意图也很清晰,不跟腾讯WorkBuddy在C端个人工具赛道硬碰,而是把钉钉和阿里云积累的百万级企业客户作为护城河,做面向企业组织的AI生产力平台。 显然,当底座模型、钉钉入口、企业工作流三者被Qwen3.8与千问办公焊在一起,大模型从参数竞赛到工位扎根的最后一公里,或许也正在被阿里逐渐打通。 超大杯的Qwen3.8 不只是一次参数的跃迁 先看基座大模型的能力。 据阿里披露,","text":"钉钉之后,阿里又甩出一张办公王牌。 文|白 鸽 编|王一粟 中国AI大模型的参数竞赛,已经进入到万亿规模时代。 8月3日,阿里巴巴正式发布新一代基座大模型Qwen3.8,核心旗舰模型为Qwen3.8-Max,总参数达2.4万亿、单次激活95B、1M上下文长度、支持视觉理解。 就在Qwen3.8发布的同一周,Kimi K3以2.8万亿参数强势开源,MiniMax的M3 Pro也达到2万亿参数级别,并传出即将开源的消息。 此外,包括DeepSeek V4 Pro、文心5.0、MiMo-V2.5-Pro、LongCat-2.0等国产AI大模型也都达到万亿参数级别。 可以看到,2026年的中国AI江湖,万亿参数正从技术里程碑变成头部玩家的入场券。 但参数往往是表象,大模型能否真正“干活儿”,正成为当前行业更加关注的焦点。 而在此次阿里最新的消息中,真正值得关注的,不是阿里又发了一个更大的模型,而是它正在把模型能力一步步翻译成平台能力,再翻译成产业能力,并真正融入到企业工作流程当中。 几乎同一时间,阿里也官宣其旗下企业级Agent产品千问办公开启公测,Qwen3.8也被接入其中,用户可在千问办公对该模型进行体验。 把底座能力交给Qwen3.8,应用入**给千问办公,两者在钉钉生态中完成合龙。可以看到,阿里正在把大模型能力真正用到场景当中,将其变为真正的生产力。 而在AI办公赛道中,阿里的战略意图也很清晰,不跟腾讯WorkBuddy在C端个人工具赛道硬碰,而是把钉钉和阿里云积累的百万级企业客户作为护城河,做面向企业组织的AI生产力平台。 显然,当底座模型、钉钉入口、企业工作流三者被Qwen3.8与千问办公焊在一起,大模型从参数竞赛到工位扎根的最后一公里,或许也正在被阿里逐渐打通。 超大杯的Qwen3.8 不只是一次参数的跃迁 先看基座大模型的能力。 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7月底,智元又传出上市的消息。有投资人透露,公司最快在今年8月挂牌。基石投资人给出的目标估值约363亿到433亿元。这个价格,基本和宇树的价格(420亿元)看齐。 放眼整个具身智能行业,智元就像是个特立独行的小孩。别人做单点,它全线铺开;别人抢融资,它去敲钟。 这不是智元第一次给自己定价。2025年7月,智元收购科创板上市公司上纬新材控股权。此后,上纬新材股价暴涨,市值从30亿元左右最高冲到891亿元。即便回落到今天的513亿元,也比智元港股IPO的目标估值高。 手握A股平台再闯港股,是智元缺钱吗?智元CTO彭志辉曾在4月的媒体群访中说的很明确,不缺。 “公司已经实现自我造血,不是很缺钱,对外部一级市场的资金需求没那么迫切”,彭志辉说。同一场合,董事长兼CEO邓泰华也提到,智元商业化非常顺利,2025年公司营收突破10.5亿,同比增长20倍。 或许,智元当下最缺的不是钱,而是时间。拆解智元这三年的所有动作,主线只有一条——在每一轮洗牌到来之前,确保自己手里还有牌。 就像智元CTO彭志辉说的:“我们也没想过短期就做成这件事……短期市场上会有各种正负反馈,但对一家初创公司,最重要的是留在牌桌上。” 把四分之三的资源 换成不下牌桌的底气 外界看到的是智元四处出击,看不到的是这家公司在内部的极度集中。 邓泰华透露,智元约3/4的研发人力和超过3/4的研发费用,集中在大小脑AI上。这意味着,在母公司层面,绝大多数资源压在了最需要长期攻坚的方向上。 这种选择本身就是一种判断——在具身智能这个刚起步的赛道,本体可寻求合作、应","listText":"智元急着上市,买的不是钱,是时间。 文|罗镇昊 编|刘俊宏 这是个创业公司?早期很多科技投资人表示看不懂智元。 成立三年,智元已经成了“航母战斗集群”,孵化5家子公司,直接投资20多家行业相关企业,成立至少17家合资公司,并拥有一座市值513亿的A股平台。 7月底,智元又传出上市的消息。有投资人透露,公司最快在今年8月挂牌。基石投资人给出的目标估值约363亿到433亿元。这个价格,基本和宇树的价格(420亿元)看齐。 放眼整个具身智能行业,智元就像是个特立独行的小孩。别人做单点,它全线铺开;别人抢融资,它去敲钟。 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“公司已经实现自我造血,不是很缺钱,对外部一级市场的资金需求没那么迫切”,彭志辉说。同一场合,董事长兼CEO邓泰华也提到,智元商业化非常顺利,2025年公司营收突破10.5亿,同比增长20倍。 或许,智元当下最缺的不是钱,而是时间。拆解智元这三年的所有动作,主线只有一条——在每一轮洗牌到来之前,确保自己手里还有牌。 就像智元CTO彭志辉说的:“我们也没想过短期就做成这件事……短期市场上会有各种正负反馈,但对一家初创公司,最重要的是留在牌桌上。” 把四分之三的资源 换成不下牌桌的底气 外界看到的是智元四处出击,看不到的是这家公司在内部的极度集中。 邓泰华透露,智元约3/4的研发人力和超过3/4的研发费用,集中在大小脑AI上。这意味着,在母公司层面,绝大多数资源压在了最需要长期攻坚的方向上。 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二是,飞书的GTM(市场、销售、客户服务)团队则与火山引擎团队合并,成立名为“创造力服务平台”的全新To B GTM组织,由火山引擎负责人谭待掌舵,飞书销售负责人林婵、战略及市场负责人史志隽均向谭待汇报。 而这,是字节跳动2021年成立6个BU(业务单元)后,针对To B业务规模最大的一次组织调整。此前,飞书与抖音、TikTok、火山引擎等是并列的BU,谢欣向字节跳动CEO梁汝波汇报。 表面上看,这是一次汇报线的重排。 但拨开迷雾,真正发生的一件更具战略分量的事,是字节正在把豆包从一个C端的聊天机器人,改造成一个嵌入企业工作流的B端AI助手,而飞书,就是这个改造过程中最关键的桥梁。 字节在内部信中把这次调整的初衷说得相当直白:AI将深刻影响B端企业的生产力和每个人的工作方式,整合是为了更好地打造面向办公与生产力场景的优质产品,更好地服务B端客户。 换句话说,这是字节在AI优先的战略下,把原本各自为战的卖软件的(飞书)、卖算力的(火山引擎)、做模型的(豆包)三块业务,重新编组为一个面向企业客户的统一作战单元。 截至2026年6月,豆包大模型日均Token调用量已突破180万亿。调用量爆发的背后,是企业级调用正在成为豆包最重要的增长引擎。 字节试图争夺的,也不只是大模型的市场份额,而是AI时代个人和企业调用数字世界的入口。 在当前大厂们都在整合AI ToB业务线的档口,这或许也是字节跳动面向AI ToB时代,打出的一张全新底牌。 字节AI ToB变阵 ","listText":"字节面向AI ToB时代,打出的一张全新底牌。 文|白 鸽 编|王一粟 字节跳动的ToB业务,正迎来一场史诗级调整。 7月30日,字节跳动发布了一封内部邮件,主要涉及到飞书、豆包和火山引擎团队的整合: 一是,飞书产品团队将与豆包团队整合,成立新的豆包产品团队,由豆包负责人赵祺统筹,飞书负责人谢欣向其汇报。 二是,飞书的GTM(市场、销售、客户服务)团队则与火山引擎团队合并,成立名为“创造力服务平台”的全新To B GTM组织,由火山引擎负责人谭待掌舵,飞书销售负责人林婵、战略及市场负责人史志隽均向谭待汇报。 而这,是字节跳动2021年成立6个BU(业务单元)后,针对To B业务规模最大的一次组织调整。此前,飞书与抖音、TikTok、火山引擎等是并列的BU,谢欣向字节跳动CEO梁汝波汇报。 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绝大多数的工业AI项目,至今仍停留在PPT、Demo和试点阶段,真正能够嵌入产线、自主执行、创造可量化价值的落地案例,屈指可数。 这种差异背后,其实是对工业AI本质的两种截然不同的理解。 消费级AI的逻辑是创造可能性,所以它能够容忍幻觉、鼓励探索、接受试错,而工业级AI的逻辑是创造可信性,它要求零容错、可追溯、可验证。 毕竟,工厂不是聊天室,一条错误的控制指令可能导致百万级的停机损失,甚至安全事故。 因此,工业AI的终极考验从来不是算力多大、参数多牛,而是它能不能在复杂的物理世界里,赢得工程师和产线操作员那份近乎苛刻的“信任”。 这也是过往工业AI更多停留在demo阶段的关键原因之一。 但今年,工业+AI赛道迎来关键性突破。 在7月份举办的世界人工智能大会(WAIC)上,西门子正式面向中国市场全面发售Eigen工程智能体,这款智能体是全球首批正式商用、可自主规划执行工业自动化工程任务的AI系统,目前已在全球19个国家、逾百家企业进行部署。 而此产品的推出,也让工业AI的产品形态,从辅助决策的Copilot,进化到自主执行的Agent,从在对话框里给出建议,到嵌入自动化工程工作流,完成PLC编程、HMI可视化开发和设备配置等工程任务。。 可以看到,西门子这家已经拥有超过175年历史的工业老炮,正在积极迎战AI时代给传统行业带来的巨大变革,并在这其中,走出了一条很“重”,","listText":"西门子Eigen工程智能体,把AI从对话框拉到产线业 文|白 鸽 编|王一粟 在AI大模型落地赛中,工业+AI是一个非常特殊的赛道。 过去三年,AI的故事几乎都在同一个剧场里上演:参数竞赛、模态扩展、benchmark刷新。消费级的Agent更是遍地开花,各行各业都在上演Agent落地赛。 但当视角转入真正的一座汽车焊装车间、一座铜冶炼厂的高温炉前、或是食品工厂的打粉工段,会发现另一个平行世界。 绝大多数的工业AI项目,至今仍停留在PPT、Demo和试点阶段,真正能够嵌入产线、自主执行、创造可量化价值的落地案例,屈指可数。 这种差异背后,其实是对工业AI本质的两种截然不同的理解。 消费级AI的逻辑是创造可能性,所以它能够容忍幻觉、鼓励探索、接受试错,而工业级AI的逻辑是创造可信性,它要求零容错、可追溯、可验证。 毕竟,工厂不是聊天室,一条错误的控制指令可能导致百万级的停机损失,甚至安全事故。 因此,工业AI的终极考验从来不是算力多大、参数多牛,而是它能不能在复杂的物理世界里,赢得工程师和产线操作员那份近乎苛刻的“信任”。 这也是过往工业AI更多停留在demo阶段的关键原因之一。 但今年,工业+AI赛道迎来关键性突破。 在7月份举办的世界人工智能大会(WAIC)上,西门子正式面向中国市场全面发售Eigen工程智能体,这款智能体是全球首批正式商用、可自主规划执行工业自动化工程任务的AI系统,目前已在全球19个国家、逾百家企业进行部署。 而此产品的推出,也让工业AI的产品形态,从辅助决策的Copilot,进化到自主执行的Agent,从在对话框里给出建议,到嵌入自动化工程工作流,完成PLC编程、HMI可视化开发和设备配置等工程任务。。 可以看到,西门子这家已经拥有超过175年历史的工业老炮,正在积极迎战AI时代给传统行业带来的巨大变革,并在这其中,走出了一条很“重”,","text":"西门子Eigen工程智能体,把AI从对话框拉到产线业 文|白 鸽 编|王一粟 在AI大模型落地赛中,工业+AI是一个非常特殊的赛道。 过去三年,AI的故事几乎都在同一个剧场里上演:参数竞赛、模态扩展、benchmark刷新。消费级的Agent更是遍地开花,各行各业都在上演Agent落地赛。 但当视角转入真正的一座汽车焊装车间、一座铜冶炼厂的高温炉前、或是食品工厂的打粉工段,会发现另一个平行世界。 绝大多数的工业AI项目,至今仍停留在PPT、Demo和试点阶段,真正能够嵌入产线、自主执行、创造可量化价值的落地案例,屈指可数。 这种差异背后,其实是对工业AI本质的两种截然不同的理解。 消费级AI的逻辑是创造可能性,所以它能够容忍幻觉、鼓励探索、接受试错,而工业级AI的逻辑是创造可信性,它要求零容错、可追溯、可验证。 毕竟,工厂不是聊天室,一条错误的控制指令可能导致百万级的停机损失,甚至安全事故。 因此,工业AI的终极考验从来不是算力多大、参数多牛,而是它能不能在复杂的物理世界里,赢得工程师和产线操作员那份近乎苛刻的“信任”。 这也是过往工业AI更多停留在demo阶段的关键原因之一。 但今年,工业+AI赛道迎来关键性突破。 在7月份举办的世界人工智能大会(WAIC)上,西门子正式面向中国市场全面发售Eigen工程智能体,这款智能体是全球首批正式商用、可自主规划执行工业自动化工程任务的AI系统,目前已在全球19个国家、逾百家企业进行部署。 而此产品的推出,也让工业AI的产品形态,从辅助决策的Copilot,进化到自主执行的Agent,从在对话框里给出建议,到嵌入自动化工程工作流,完成PLC编程、HMI可视化开发和设备配置等工程任务。。 可以看到,西门子这家已经拥有超过175年历史的工业老炮,正在积极迎战AI时代给传统行业带来的巨大变革,并在这其中,走出了一条很“重”,","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/dc03f7eef2cf6aa064c8b4937c5c5b1b","width":"1080","height":"448"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/591603587793120","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":482,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":4,"langContent":"CN","totalScore":0}],"defaultTab":"posts","isTTM":false}