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会刷题不算什么，能干活才真有用 文｜魏琳华 编｜刘俊宏 多年以后，人类或许会想起AGI时代的到来，是在一个平平无奇的夜晚。 9月3日，整个AI圈可能都没睡好。先是晚间全球AI大宕机，就当所有人准备洗洗睡的时候，9月4日凌晨三点半，GPT-6 Astra亮相了。 虽然发布会上OpenAI宣布还只对部分企业用户开放，不过好在它没让我们等太久。9月5日，OpenAI全量推送了GPT-6 Astra，让付费用户们及时体验上了新模型。 “欢迎来到AGI时代。”在介绍GPT-6 Astra时，OpenAI总裁Greg Brockman说。 和前几代大模型相比，OpenAI交出的新模型成绩上确实相当耀眼，正如模型的名字“星辰”，它在多个关键基准上跑出了“饱和”的成绩，把编程、长程任务的能力往上拔了一截。 但“会刷题”算不得什么，能干活才真有用。 实际干活时，GPT-6 Astra能做到“又快又省”——交付质量更高的同时，它单次任务的Token消耗和任务耗时都明显低于上一代。Perplexity在自家AI研究智能体评估框架中甚至测出，Astra的单次任务花销低于Fable 5.1。 发布不到一周，Anthropic的新模型Fable 5.1就被GPT-6 Astra抢去了风头。 现场演示和网友实测里，各种复杂的活儿都被丢给了它：操作电脑、填表单、建网站，甚至把电子原理图排成可投产的PCB、在Blender里建好房间模型，再转进虚幻引擎，让用户可以在建模场景中走动查看房屋细节。 支撑这一跃迁的，是又一次“大力出奇迹”：据外媒报道，GPT-6 Astra的训练动用了10万 GPU 的集群，是OpenAI迄今最大规模的一次训练。 那么，这一代模型到底变了什么？所谓AGI时刻到底是真的，还是只是又一次宣言？ 性能“饱和”的GPT-6 Astra成色几何？ 这次GPT-6 Astra没有“见光死”，

智能清洁机器人的新十年，“全场景战争”开启 文｜罗镇昊 编｜刘俊宏 1930年，爱因斯坦在IFA（德国柏林消费电子展）展会现场发表了开幕词，在会上，“电视接收机”的第一个演示模型公开亮相。第二年，德国正式开始了电视广播。 作为全球电子消费行业的风向标，彩电、录像机、DVD等无数改变生活方式的电子产品，都曾在这个舞台完成首秀。创立100年来，IFA见证了无数次科技浪潮的演进。 2025年，中国参展企业的占比高达38%。显然，以中国智造为代表的创新力量，不仅完成了走向全球的蜕变，更在这里以技术标杆的姿态，定义着最新的产业风向。 智能清洁行业就是一个典型的例子。IDC数据显示，早在2024年第二季度，全球扫地机器人出货量Top10中，中国品牌就已占据八席；到2025年，全球前五更是被石头、科沃斯、追觅、小米、云鲸全部包揽。 其中，2026年上半年，石头科技扫地机器人出货量、销售额均位居全球第一。 双登顶之后，石头科技并没有把故事停留在扫地机这个单一品类上。今年IFA，石头又带来了一系列新品，如全球首发的泳池机器人RockAqua P1、新一代割草机器人RockNeo Q2 LiDAR，轮足机器人G-Rover等等，从室内地面到户外庭院、再到泳池水下，全场景清洁生态首次完整亮相。 这不只是一次普通的品类扩充，而是用多年积累的技术和经验，不断把清洁场景的边界推得更宽、更远。 另外，这套矩阵式的打法，也意味着清洁机器人正在进入一个新的竞争阶段。 过去厂商比的是一款产品的参数有多漂亮，吸力多大、续航多久、清洁效率多高。如今，行业的竞争维度已经从单品参数，逐渐走向技术平台的竞争。换句话说，谁能利用成熟的技术栈实现更多场景的交付，谁就掌握未来十年的话语权。 而这考验的，是一家企业是否具备深厚的全球化研发底蕴和品类塑造能力。 新的品类新的战场 大盘仍然在增长，但增量的方向已经变了。 IDC数据

当底座足够稳时，别人才愿意在上面建房子。 文｜白   鸽 编｜王一粟 当AI进入下半场，企业做AI的路径，也出现了分化。 一条路径是“重投入”的自建，从模型微调、Agent框架到记忆系统、工具链，全部自己攒，一般来说，这条路适合资金充裕、技术储备厚的大厂。 但对绝大多数垂类SaaS和行业服务商而言，成本高昂且风险集中。 毕竟，一个像样的云端Agent团队，动辄几十人，记忆、调度、多Agent协作、跨端同步，每一项都是深坑，更麻烦的是，即便产品做出来了，流量从哪来？用户习惯怎么养？ 因此，很多行业厂商会选择“轻接入”模式，即通过MCP或API，把自家系统挂到通用AI平台上。 这条路径的门槛是低了，但用户的整体体验也变浅了，对话归对话，业务归业务，数据在多个界面之间来回跳转，Agent始终游离在核心工作流之外。 那么，对于这些垂类SaaS企业和行业服务商而言，到底有没有一条更好的路径，既能够轻量级的打磨出一款原生Agent应用，又保留用户完整的交互体验？ 日前，光锥智能与CRM企业销售易的相关负责人进行了一场深度交流，销售易在不到两个月的时间里，仅用了3个人的小团队，就开发出了一款原生Agent应用——易启。 区别于前两条路径，他们把自己的Agent产品，直接“长”进了腾讯旗下AI办公产品WorkBuddy中，变成了Buddy应用，用户在同一个聊天窗口内即可完成录入、查询、分析、推进等全部操作，无需跳出，而数据也将由这家CRM企业进行云端托管隔离。 事实上，这种深度“长”进WorkBuddy的企业，并不在少数。 9月2日，腾讯WorkBuddy宣布开放平台（open.WorkBuddy.cn）正式上线，首批引入超百家生态伙伴，面向智能硬件、行业应用与开发者等开放底层Agent能力。 其中，智能硬件上，WorkBuddy已接入智能眼镜、录音卡片、麦克风、耳机、桌面陪伴设

比起收入，大家更关心SOTA能不能延续。 文｜魏琳华 编｜刘俊宏 8月31日晚，上市七个多月的智谱交出今年上半年的成绩单：上半年收入9.54亿元人民币，同比增长399.7%，规模已经超过2025年全年。 财报电话会上，公司还披露了一个更漂亮的数据——截至8月末，智谱ARR（年度经常性收入）按月度年化口径达到16亿美元，若按行业里更激进的周度年化口径计算，则已超过20亿美元，相当于MiniMax同期的2.5倍。 大模型六小龙里跑出了一个明确的头羊，它收入的爆发很漂亮，也和模型紧紧绑在了同一根绳上。 8个月4次的模型迭代，智谱靠GLM-5.2、GLM-5.3等模型坐稳了开源模型第一梯队，它也是“模型即产品”的代表——上半年，云端模型API收入占比超过85%，不再以本地化部署为核心。 智谱上半年的答卷很理想，以ARR倒推8月单月收入为1.33亿美元的成绩，也似乎可以给接下来半年定下一个够高的收入基调。 但比起收入，大家更关心SOTA能不能延续。 在财报电话会上，大家关心的是一连串和模型接下来迭代相关的问题：模型提价的红利还能不能继续兑现？以及最关键的那一个——GLM-5.3之后，智谱还能不能继续留在第一梯队？ 收入同比暴涨4倍毛利率下降26.4% 模型保持第一梯队、早早押注Coding，选择和努力让智谱的收入狂飙。 财报显示，智谱上半年总收入9.54亿元，同比增长399.7%，是去年同期的整整五倍，规模已经超过2025年全年收入。 但根据此前投资机构给出的预测，这种程度的收入增长其实是有点不及预期的。以彭博社给出的上半年13.5亿元的预期来说，智谱的实际收入比这个数低了约30%。 为什么会产生这种差距？ 主要是三个原因：其一是借用美银证券的解释，新模型爆发时间点比预测靠后，GLM-5.2直到6月中旬才开始大规模普及，可能今年的收入高度集中在下半年。其二，是资本市场低估了大模型价格

Agent负责进入业务，生态负责把价值放大。 文｜白   鸽 编｜王一粟 过去两年，AI产业经历了一场典型的“概念通胀”。从大模型到Agent，从能思考到能动手，每一个新名词发布时，都伴随着一批精美Demo和更宏大的叙事。 但一个越来越明显的产业现实是，会聊天的Agent到处都是，能进生产系统的却凤毛麟角。 当一家金融机构的Agent在演示中流畅地生成了一份风控报告，却在真实环境中因为权限管控漏洞被安全团队叫停；当一个制造业智能体在沙箱里完美执行了设备巡检流程，却在接入MES系统时因为数据格式不兼容而崩溃。 这些才是企业级Agent落地的真实日常。 显然，Demo和生产系统之间，隔着一条巨大的鸿沟。而这条鸿沟，正在重新定义企业级Agent的竞争规则，即竞争从单点技术进入体系协同，战场从Demo演示转向生产系统落地。 2026年8月27日，第五届**云828 B2B企业节在贵阳开幕。 与往年不同，今年的主角不再是云服务的折扣与促销，而是企业级Agent，从智果AgentArts到码道CodeArts，从openJiuwen开源生态到“企业AI百场景落地”产业推进行动，**云把一整套Agent技术体系和生态成果集中搬到了台前。 那么，当Agent进入生产系统成为必答题，**云的“体系协同”是一套真解法，还是又一次宏大叙事？ Agent “动手”时代门槛不在模型在体系 当前，让Agent“看上去能干活"和让Agent”在生产系统里持续干活“，其实是两回事。 而想要Agent真正能够在生产系统里稳定的跑通，这背后所考验的并不是模型够不够聪明，而是一个能进生产系统的Agent，要读得懂企业数据，扛得住长周期任务，调得动内部系统，还要在安全和权限的框里跑。 把这些要求摞在一起，你会发现，企业级Agent的竞争，早就不再是“谁的模型参数多”的单点技术赛，而是一场关于体系协同能力

真正的命门不是营收，下半年三款新模型才是关键。 文｜魏琳华 编｜刘俊宏 2026年上半年，MiniMax交出了上市以来一份够特别的财报。 从收入上，公司保持着高速增长态势，但收入的结构出现反转：2026年上半年收入1.17亿美元，同比增长283%。其中，B端开放平台及企业服务收入占比从30%跳至63%，首次大幅压过C端。 比财报信息量更大的是业绩电话会。会上，MiniMax表示，8月ARR突破8亿美元，B端占据80%。接下来半年，M3.1、M3 Pro、H3.1三款在研新模型将先后发布。 但真正决定MiniMax命运的，不是营收曲线，而是新模型能否在第一梯队排上名号。M3开始，MiniMax的模型正在向第一梯队发起追赶。下半年，新模型的成绩将进一步决定MiniMax的估值。 对于如何做好模型这件事，MiniMax给出了一个有点特别的答案——押注后训练和推理效率。 “只有最小化单位智能成本，才有可能最大化智能水平。”闫俊杰在电话会上给出了这样的答案： 这与DeepSeek的技术路线指向同一个方向：在预训练加码的基础上，智能增长同样和后训练的强化学习和推理优化相关。智谱最新发布的GLM-5.3-Flash走的是同一条路：稀疏激活、混合注意力、后训练引入环境反馈强化学习。 后训练的重要性已经不可忽视。大模型竞争的下半场，比的已经不再是谁先摸到上限，而是谁用更少的算力摸到上限。 赚钱跑赢烧钱 B端收入首次压过C端 单看数据，MiniMax在今年上半年交出了一份漂亮的成绩。 2026年上半年，MiniMax收入1.17亿美元，同比增长283%，相当于半年跑完了去年全年的1.5倍。财报会上，MiniMax还透露，Q2总收入环比增长81.8%，保持加速增长的迹象。 Token消耗的爆发是收入加速的引擎。据财报，7月，MiniMax的Token用量达到1月的20倍。 与之对应的是

做整合和减法，集中精力推一个用户入口。 文｜白   鸽 编｜王一粟 过去两个月，字节旗下AI工具豆包的产品迭代节奏明显加快。 6月，字节首次在豆包付费专业版中推出工作任务模式，而这一模式的核心变化，就是将AI从一个对话工具，变成能够真正干活儿的产品。 但彼时的“工作任务”还只是豆包APP内的一个工具模式切换。 8月，事情则开始加速，17日豆包上线手机远程控制电脑功能；18日，“豆包虚拟桌面”在Windows版本上线，AI可以像人一样查看屏幕、移动鼠标、点击按钮、敲键盘；21日，“技能·连接器·工作伙伴”功能上线，平台已上架超过200个技能和连接器。 8月25日，豆包工作上线，这是一个独立于豆包App、专门面向生产力场景的AI Agent产品。而就在前一天，字节刚刚完成一轮重要团队整合：TRAE、扣子（Coze）团队整体并入豆包体系。 这些动作用一个核心逻辑串联起来看，字节正在把所有AI生产力能力收拢到“豆包”这一个核心产品上。 实际看下来，豆包工作这款产品在整体功能设计、页面UI设计上，跟当前市场主流的AI办公产品区别并不是很明显，核心差异化最主要还在于其与飞书能力的深度打通。 不过豆包工作并不是飞书的AI增强包，它与飞书深度打通获取企业上下文，但在产品地位上，则是平行的，飞书管“人协作”，豆包工作则管“人机协作”。 可以看到，豆包工作的发布，并不是一次简单的功能更新，而是一次明确的战略整合：字节把过去几个月散落在不同产品里的办公AI能力，全部收拢到一个统一的品牌之下。 产品层面上，它也意味着字节第一次把AI从生成内容到完成工作的产品思路，封装成了一个独立、完整、可交付的产品形态。 更值得关注的是，这不是字节一家的动作。过去两个月，腾讯、阿里、百度几乎在同一时间窗口内，完成了各自AI办公产品线的收拢与品牌独立。 显然，AI办公赛道正从百团大战式的功能竞赛，快速切换

PixVerse R2要解决的问题是，能不能做得更好、更稳、更通用？ 文｜魏琳华 编｜刘俊宏 实时互动，今年成了视频厂商们“拔尖”的一致选择。 从爱诗、生数到字节，几家头部视频生成团队都在押注自己的世界模型。爱诗科技在今年1月发布了通用实时世界模型 Pixverse R1，让AI视频迈入实时动态生成；生数科技7月发布了面向实时交互场景的 Vidu S1 模型，支持实时视频通话和语音控制视频走向。 虽然两家不同的世界模型落地目标各有侧重——爱诗瞄准互动娱乐，生数押注实时视频通话。但大家都在回答同一个问题：怎么能够让实时互动真正进入到工业场景中，比如AI游戏、数字人等可能的方向。 不过，作为首批交卷的产品，这些模型暴露的问题也一目了然。 最典型的是“遗忘”，模型生成视频时会忘记用户最初的指令要求，上一秒还是古风世界，角色穿着长袍在竹林里漫步，下一秒画面突然跳到了现代街道；另一个普遍问题是指令遵循效果不理想，比如用户要角色站起来继续探索，角色却仍然纹丝不动。 归根结底，模型每生成一段新内容，都在用自己之前生成的、带误差的历史作为条件，偏差像滚雪球一样越滚越大，最终导致场景漂移、角色失忆、控制失灵。为了解决这些问题，模型厂商还在迭代中。 昨天，爱诗科技发布了新一代视觉模型Pixverse R2，它目前还没办法直接体验，官方只放出了少量demo和技术报告。 和上一代模型R1相比，R2要解决的问题是：能不能做得更好、更稳、更通用？ 能不能让实时互动的质量、长度、可控性持续提升，而不是单单停留在“能跑”的demo阶段？ 和R1比，R2好在哪？ 由于Pixverse R2目前还没有正式上线体验，只有官方放出的demo。光锥智能的测试以过往使用Pixverse R1的体验和后者演示效果做对比，来评估后者的表现。 先从场景稳定性来对比，Pixverse R2上了一个台阶。 我们要求Pixver

AI负责开门，供应链负责收钱。 文｜魏琳华 编｜刘俊宏 问一句“最近总头晕怎么办”，各种AI医疗咨询产品已经能够“稳稳地接住你”：它会顺着你的需求追问具体症状，再根据个人情况贴心地给出治疗意见。在这个过程中，AI可能会把你导向在线问诊、到家快检，或是药品的服务页，从而解决从咨询建议到履约的过程。 这个动作，几乎就是京东健康整盘AI棋的缩影：用AI承接用户的需求，让他们留下来，再将各类医疗服务融入到线上诊疗的过程里，最终靠供应链优势实现商业价值。 以零售医药为基本盘的京东健康，需要一个新业务带来的增长点。当下，AI撑起了这部分想象空间： 京东健康在AI医疗这件事上，正在全面尝试，且多数都和已有的优势紧密关联。C端，“大为”和“小康”两个AI智能体坐镇京东App和京东健康App，一边拉新留存，一边盘活已有医疗服务的转化；B端，面向医生的“知医”想做中国版的医疗搜索引擎和医疗工作台；H端，面向医院的解决方案“京东卓医”则在找寻自己切入医院细分场景的可能性。 三端齐发，京东健康能如愿找到自己的第二增长曲线吗？ C端：两个AI医生 一个服务逻辑 在C端的打法上，京东健康偏向于用AI承接问询服务，为自己已有的医疗服务（买药、上门快检等）提升转化。 目前，京东健康有两个承接AI健康服务的入口——京东App内置的AI医生“大为”，和京东健康App内置的AI健康助手“小康”。 京东健康AI助手“小康” 这两个产品的定位还有一定的区别：上线于2025年的AI医生大为负责的是更偏向于严肃医疗和专业医生式的服务，发布时间更早（2024年）的小康则更像一个结合了京东服务体系的AI健康助手，它解决的问题更简单，同时更多地链接了京东买药、检测等服务，针对京东健康已有的服务做建议。 上线一年，大为已经成为京东体系内AI医疗智能体的总入口。目前它的界面里还内置了多款AI医疗的垂类智能体，比如AI营

从传统办公软件迈向“组织级AI办公智能体”的关键一步。  文｜白   鸽  编｜王一粟 2026年的夏天，AI办公赛道的火药味前所未有地浓烈。 先是腾讯的WorkBuddy成为行业一匹黑马，后字节跳动突然宣布组织架构大调整，飞书产品团队并入豆包，GTM体系合并至火山引擎，剑指企业级AI办公赛道。 字节组织架构调整仅4天后，阿里巴巴就宣布旗下企业级AI办公产品千问办公正式开启公测，而其是由阿里内部三款产品QoderWork、MuleRun、悟空全面整合而来。 可以看到，在AI办公这条赛道上，互联网大厂们的动作一个比一个急，竞争也日趋激烈。 大厂们忙着合并产品线、抢占入口，金山办公则把仗直接打到了组织的工作流里。8月21日，“WPS Comate百城AI智能体赋能计划”在北京启动，联合各地国资委、大数据局、经信局等机构，面向企业数字化及AI业务负责人开展专项培训，推动组织级AI从标杆客户走向规模化复制。 “这回的 AI 冲击，力度之大史无前例。金山办公只有两种选择：要么死掉，要么痛苦转型，把自己变成一家 AI 化的公司。”金山办公CEO章庆元说。 金山办公CEO章庆元 在竞争白热化的表象之下，一个更本质的问题正在浮现：当所有人都在卷AI，企业真正需要的，到底是一个更聪明的模型，还是一套能真正跑起来的产品？ “未来AI大模型将像基础云服务一样随时可获得，性能差距仅有‘百分之个位数’，国产模型也做得足够好，而且追赶速度也越来越快。”章庆元如此判断。 因此，在其看来，企业AI落地难背后，根源问题并不在于模型不够聪明，而是缺乏统一的管理。 所以，金山办公在如此激烈的市场竞争中，赌注也非常明确： 即当模型平权时代来临后，胜负手在于谁能依托足够深的工作上下文，构建出从个人到企业、从生成到交付的完整办公闭环。 为此，金山办公为WPS 365增加了组织级AI智能体