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文章配图-1 2026年8月21日，中诚华隆2026 GPU新品发布会在北京举办，正式推出全新HL200推理芯片及超节点智算集群方案，实现国产AI推理算力从单点芯片突破到万卡级集群体系化协同的跨越式升级。工业和信息化部电子信息科技委执行副主任兼秘书长毕开春、中国科技咨询协会理事长刘志光出席活动并致辞。来自国家主管部门、科研院所、产业投资机构、央国企及产业链核心合作伙伴的百余位代表参会，共同见证国产推理算力全新成果落地。 精准匹配产业迭代需求 HL200构筑国产推理芯片硬核实力 当前AI产业加速从训练驱动转向推理驱动，随着AI Agent规模化落地、长上下文交互与多轮对话场景普及，行业Token消耗快速攀升，超长上下文高效、低时延推理能力，已成为算力赛道核心竞争壁垒。 面向万亿参数大模型商业化落地刚需，中诚华隆延续“一年一芯”迭代节奏，基于前代芯片技术积淀全面升级，推出二代HL200推理芯片，精准适配生成式AI与AI Agent高并发推理场景。 HL200原生支持FP4、FP8超低精度推理，兼容主流FP16精度，全维度覆盖大模型推理算力需求。数据显示，芯片单卡FP16/BF16算力0.5P、FP8算力2P、FP4算力4P，能效比达5.12 TFLOPS/W，稳居国内第一梯队，有效解决行业推理能效偏低、部署成本偏高的痛点。生态层面，HL200全面兼容PyTorch、ONNX、vLLM等主流技术栈，配套OpenAI兼容接口与轻量化迁移方案，大幅降低企业模型迁移与业务切换成本。 目前，HL200在DeepSeek V4 Flash、DeepSeek V4 Pro、GLM 5.2等主流大模型的对标适配测试中，相较国际同级芯片，Prefill全流程性能全面领先，模型解码延迟优势显著，可稳定支撑大模型规模化、高时效商业推理部署。 突破单卡算力边界 万卡级超节点集群打造极致算力底座 针对万

北京，2026年8月19日—23日，2026世界机器人大会（WRC）在北京举行。 本届大会，智身科技以"真正干活的机器人"为核心定位，通过五大展区集中展示从核心关节、整机本体、机械臂到运动控制（小脑）、智能决策（大脑）的全栈技术能力，回答行业之问：机器人什么时候能真正创造社会价值？ 01.展台即现场：从零件到整机，从表演到干活 走进智身科技展台，五大区域构成一条清晰的"干活能力"展示链路。 表演舞台区三大亮点集中呈现：智身银毅NE01人形机器人上演《功夫女足》多机协同舞蹈，单关节峰值扭矩达 180N・m；智身钢镚 L2 四足机器人展示镂空楼梯感控一体通行与 7:1 极限负载自重比。 ​台面操作演示区，智身科技带来首款行业级可组装教育四足机器人，从通识启蒙、专业实训到工程应用，支撑不同阶段的具身智能教育建设；MATRiX 2.0开放世界仿真训练平台提供手柄虚拟对战体验，打通从虚拟训练到真实部署的链路，现已开源。 ​地面操作演示区，智身铜锤M1搭载铁臂TA01机械臂展示VLA操作能力，即使智身铜锤M1腿部、本体持续运动时，智身铁臂 TA01 末端依然能保持稳定。系统能够根据动作与负载变化实时协调，让整台机器人如同一个完整的身体，协调完成每一个运动。 ​行业应用展示区，排爆、消杀、电力巡检、安防巡检、导盲、防爆等多款行业上装机器狗以应用态陈列，覆盖公共安防、能源化工、工业巡检、医疗防疫、民生助残五大领域。 ​关节模组区，核心动力系统的极限验证，关节模组在 1 米水深中持续运行，以 IP67 防水等级验证行业级机器人在极端工况下的长期可靠性；P85MAX-S 关节模组高负载演示，仅 1010 克重量即可输出 220Nm 毫秒级峰值扭矩。 ​02.能干活，先得有实力 机器人要干活，要看三个维度：力量够不够、环境适应力够不够、智力够不够 力量，是干活的入场券。 WRC现场，智身科技展出

2026 世界机器人大会于北京隆重举办，大会以 "人机共生，产需共融" 为主题，汇聚全球机器人领域顶尖科研力量与产业头部企业，集中呈现具身智能产业的最新技术突破与商业化成果。镜识科技获大会官方邀请深度参与本届盛会 —— 亮相开幕式启动仪式、入驻清华美院 "具身花园" 艺术装置，并携全系列自研机器人产品登陆博览会C 馆 320 展位，以 "仪式展演 + 科技艺术 + 实物体验" 三重维度，集中释放公司在灵巧操作、多形态运动、工业足式平台领域的核心技术亮点。 亮点一：开幕式官方首秀 在大会开幕式主舞台，镜识科技 6 台BAOBAO 全球首款双形态机器人以 "3.0 数字原住民" 身份，参与大会启动仪式。多机协同完成整套标准化仪式动作，独特的双形态切换设计与流畅稳定的运动控制表现，成为开幕式最具辨识度的科技看点之一。 BAOBAO 突破传统机器人单一形态的功能局限，在一台机体上同时实现高效移动通行与拟人交互双重能力，重新定义新一代服务机器人的产品形态。本次登上国家级产业盛会的开幕式舞台，既是对产品稳定性与整机性能的官方验证，也向全行业直观展现了镜识科技在多形态机器人整机研发上的先发优势。 亮点二：技术破局 本届大会重磅艺术项目 "具身花园" 由清华美院主导设计，以国风荷塘为核心场景，打造科技与东方美学跨界融合的沉浸式体验。镜识科技自研仿人灵巧手作为核心技术载体入驻装置，现场完成钢琴演奏展演，机械指尖在黑白琴键上精准起落，奏响国风乐章。 该仿人灵巧手也是首个可完整演绎贝多芬《命运交响曲》的灵巧手，演奏层次饱满、技法细腻，突破了传统机器人精细操作的能力边界，充分彰显镜识科技在高仿生灵巧操控领域的行业领先水准。 展演现场，经开区孔书记亲临 "具身花园" 装置观摩，对镜识科技仿人灵巧手的精准操控能力与艺术表现力给予高度评价，肯定了企业在人形机器人核心部件国产化与科技艺术融合方向上的创新实

8 月 19 日，备受瞩目的 2026 世界机器人大会（WRC）在北京亦庄盛大开幕。作为全球规格最高、规模最大、影响力最广的机器人领域权威展会，本届 WRC 以 "人机共生，产需共融" 为主题，集结全球顶尖科研机构、头部企业与行业精英，集中展示机器人领域前沿技术风向、产业趋势与落地应用成果。"共融" 二字，折射出产业重心正从描绘远景转向攻克落地实操难题。 作为全球触觉感知赛道的领跑者，帕西尼（PaXini AI）8月再获 10 亿元战略轮融资，累计融资近 40 亿元，刷新全球触觉感知领域融资纪录，以断层优势领跑全球具身感知赛道。与此同时，帕西尼总部迁至北京并完成股份制改造。融资提供资源，迁京提高协作密度，股改建立治理边界，三项动作密集落地，帕西尼正成为跨越产业化临界点的巨舰，也是本届 WRC"产需共融" 主题下头部企业组织升级的典型样本。 此次，帕西尼不仅以组织升级后的全新面貌亮相 B 馆 B203 展位，更带来新品的展会首秀，从芯片底层到全身感知完成技术闭环，为具身智能规模化落地交出一份 "全栈自研" 的现场答卷。 全栈新品惊艳亮相，重新定义触觉感知边界 在本次大会上，帕西尼首次亮相几大新品——全球首个足底多维触觉传感器 PX-FOOTRIX、全新一代五指数据采集手套 PXCap Pro与搭载全球首款自研原生 6D 触觉感知芯片 GEN4 FUSE 的第四代专业级ITPU 多维触觉传感器系列产品PX6AX GEN4。第一天其展位前已人潮涌动，吸引了众多媒体与行业专家的目光，成为此次大会的焦点。 帕西尼全球首发的足底多维触觉传感器PX-FOOTRIX成为开展首日焦点。它基于全球首创 6D 阵列式触觉传感技术，实现足底全域三维阵列力觉与六维力 / 力矩感知，让人形机器人从 "能够行走" 迈向 "理解如何行走"。依托足底多维触觉信息，PX-FOOTRIX 可分辨软硬地面特征，实

7 月 17 日，2026 世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC 2026）在上海正式开幕。百川智能首次展示 Baichuan-M4 在肿瘤、儿科等专科场景中的落地成果：与国家癌症中心、中国医学科学院肿瘤医院联合共建的肿瘤专科 AI，以及与国家儿童医学中心、北京儿童医院联合共建的 AI 儿科医生，均已在真实临床场景中开展验证。 Baichuan-M4：低幻觉、强循证、会提问 Baichuan-M4 由百川智能与清华大学研究团队联合打造，面向医生和个人用户提供低幻觉、强循证、深度追问和长程记忆等医疗增强能力。这些能力既支撑百小医服务家庭健康，也正在肿瘤、儿科等专科场景中接受临床验证。 公开评测结果显示，M4 在 OpenAI 提出的权威医疗评测 HealthBench 上，综合得分高达 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%。 图片 在循证医学体系里，医生信任一条结论，靠的从来不是它说得像不像医生，而是结论背后的证据是否权威、准确、可追溯。为此，百川不仅首创了“证据锚定”技术，让模型生成的每一句医学结论，都能精确对应到原始论文或指南中的具体段落，更依托六源循证范式，让模型只在权威医学来源中检索，不从开放网络抓取资料。M4 在此基础上，将权威指南、专家共识与真实诊疗流程，进一步拆解为标准化、可复用的临床路径单元，每一条都由资深临床专家定义和校验。在百川构建的循证医学评测 Baichuan-EBM 上，M4 的循证引用精度达到 90.0，远超同类产品。 此外，M4 还具

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，

大语言模型学会了预测“下一个词”，于是有了会写代码、会做题、会对话的ChatGPT、DeepSeek、Qwen。视频生成模型学会了预测“下一帧”，于是有了越来越逼真的图像和视频生成模型，例如Seedance、Sora。具身模型学会了预测“下一个动作”，于是机器人开始能完成越来越复杂的任务。而悟界·RoboBrain Orca的目标是做一件更底层的事：让AI在“脑海中”形成一个表征，该表征是对当前世界状态的高度“浓缩”，基于该表征，AI能够建模向前和向后世界状态的演变。这就是悟界·RoboBrain Orca作为“多模态表征世界模型”的核心哲学：The World is in Your Mind。 悟界·RoboBrain Orca：从预测“下一个具体模态输出”，走向预测“下一个世界状态”。 悟界·RoboBrain Orca在看到一段视频、一张图、一个指令、一段事件描述后，先在内部形成一个统一的世界潜在表征空间。这个世界潜在表征空间就像AI的“脑海中的世界”，它把视觉、语言、事件、任务意图等多模态的信号组织起来，学习物体如何运动、场景如何变化、动作会带来什么后果、事件之间有什么因果关系；当前状态如何走向未来状态；甚至在某些条件下，世界会不会朝另一个方向演化。悟界·RoboBrain Orca的核心变化：从Next Token/Next Frame/Next Action，走向Next State Prediction。 文章配图-1 悟界·RoboBrain Orca的技术哲学：先利用多模态世界信号学习世界表征，再做好一切任务 悟界·RoboBrain Orca把世界学习拆成了两条互补路径：无意识学习和有意识学习。 婴儿会看到东西掉落，会看到人走动，会看到门被推开，会看到球滚到桌子下面。这些经验不是通过标签学习的，而是通过连续观察自然世界获得的。悟界·RoboBrain O

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