2026-07-21

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大模型与应用高影响今日

“Scaling Law要把硬件加进来”，京东给物理AI算了另一笔账|2026世界人工智能大会|闭源模型|数据|模型|机器人

京东将Scaling Law从数字世界延伸到物理AI，开源EgoLive数据集并发动60万人采集1000万小时真实世界数据，直击具身智能行业最大数据瓶颈，或成为物理AI时代的'数据基础设施'级玩家。

提示关注京东具身智能数据生态布局

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新浪科技股票 “Scaling Law要把硬件加进来”，京东给物理AI算了另一笔账市场资讯 07.21 17:54 （来源：观察者网）（文/张志峰编辑/吕栋） 7月18日上午，2026世界人工智能大会（WAIC）世博展览馆，京东集团副总裁、京东探索研究院副院长段楠给出一个判断，Scaling Law（规模定律，即模型能力随数据、算力、参数规模同步扩大而提升的规律）过去是数字世界里数据、模型、算法三位一体的游戏，到了物理AI阶段，要把硬件的规模化也加进来。这句简短的话，基本是京东AI战略的完整摘要。展会现场，京东首次系统展示了面向物理世界的JoyAI模型矩阵。JoyAI-Talker实时语音交互模型，能识别是谁在说、是不是在对它说，并理解情绪；JoyAI-Video-Edit实时视频编辑模型支持对每秒30帧以上的流式视频做实时编辑。加上今年早些时候开源的JoyAI-Image-Edit、JoyAI-Echo、JoyAI-VL-Interaction等模型，京东年内已发布7个基础模型，覆盖语音、图像、视频、实时交互、世界模型和具身智能。模型只是台面的一半，另一半是数据。京东在WAIC期间宣布开源人类视角数据集EgoLive，官方称其为行业最大，首批2000小时，覆盖仓储、家庭、药房等场景的300多个操作任务。京东集团副总裁、京东云基础云业务负责人龚义成在同场演讲中给出了更完整的账本，京东正发动近1万家门店、3600个仓储和20多万个药店参与数据采集，计划发动60万人投入其中，目标两年内采集1000万小时。一家电商公司为什么如此重地押注数据？因为整个具身智能行业都卡在这里。龚义成透露，京东去年拜访了大量模型和机器人公司，头部具身模型公司手里的数据最多两万条。而行业普遍认为，100万小时是具身模型能力跃迁的基准线，1000万小时是当前技术条件下可期望的量级。花旗几天前发布的机器人行业峰会报告，同样把数据稀缺列为物理AI商业化的最大瓶颈，并判断最终胜出的将是掌握专有真实世界数据的公司。数据为什么这么难？真人遥操作质量最高，但一台设备三四十万元，一名采集员每天只能产出数百条数据；仿真合成便宜高效，却存在虚拟到现实的迁移差距；互联网视频量大，筛完可用于训练的标注数据不足百分之一。智元机器人由旗下觅蜂科技做无本体采集加众包，目标今年达到千万小时级年产能；北京、上海在建国家级数据采集训练场。京东的解法和上述企业不同，它不建专门的训练场，而是把自己的生意本身变成训练场。这正是京东与其他大模型厂商的分野。阿里押基座模型和算力，字节押C端入口，腾讯在WAIC发布具身智能全栈方案，明确做机器人厂商的伙伴而不下场做硬件。京东走的是另一条路，段楠将其概括为数字智能、附身智能（把模型装进手机、眼镜等随身终端）、物理智能三个阶段。这条路线上的每一环，京东都有自己的产业现场，物流超脑为上亿包裹计算路径，健康板块运营互联网医院，全集团3000多个业务场景既是AI的使用方，也是数据的生产线。场景产生数据，数据训练模型，模型回到场景里被验证，这是京东叙事的自洽逻辑。开源则是第二步棋。通用大模型的开源生态位已被阿里通义占住，京东转而开源具身数据集和垂域模型，抢的是物理AI时代的基础设施位置。配合JoyInside已合作近200家品牌、今年计划接入超1000万台硬件的终端网络，京东想要的不是造出一个最聪明的模型，而是成为物理AI的水和电。不过，要让这套增长逻辑真正形成闭环，京东还需要回答三道关键问题。第一个是模型位次。段楠展示的对比，是图像编辑、实时交互等单项能力对Gemini、豆包等闭源模型的持平或超越，京东的通用基座模型在主流评测榜上存在感有限。物理AI的叙事绕开了通用模型的正面战场，这是扬长避短，但通用能力的差距如果继续拉大，垂域优势未必守得住。第二个是数据的质与量。龚义成在展会现场坦言，同样是一万条数据，如果质量存在瑕疵，简单叠加不仅无法提升模型的泛化能力，还可能产生反作用。这意味着，60万人参与的众包采集和每周10万小时的数据供给，只是京东建立数据优势的第一步。接下来更关键的问题，是如何保证标注精度、筛选有效数据，并提升数据被模型吸收和转化的效率。这些能力最终仍需通过模型效果来验证。京东的具身操作模型JoyAI-RA随着后续迭代推进，其数据体系的实际价值才能真正被评估。第三个是竞争的密度。具身智能的数据竞争已经升温。蚂蚁集团灵波科技的具身大脑已基于6万小时真机数据训练，腾讯的具身模型矩阵采用超万小时高精度数据，智元则在自研大模型的同时布局数据平台。京东在WAIC亮相的仓储具身机器人，正是与智元合作推出的产品。这说明，未来的竞争未必只是单一企业之间的比拼，也可能是平台、模型、硬件与场景之间的协同。京东想建数据交易平台，让行业的数据在自己这里流转，但要实现这一目标，仍需解决数据安全、权益分配和合作信任等问题。因为数据恰恰是每个玩家最不愿交给别人的资产，这门生意的撮合难度，恐怕比采集本身更大。回到段楠那句话。把硬件加进Scaling Law，等于承认物理AI是一场重资产、长周期的消耗战，比的不只是模型有多聪明，还有场景、数据、成本的综合账本。这恰好是京东熟悉的战争形态，它在零售战场上就是这么算账的。区别在于，零售的账京东算了二十年，物理AI的账，整个行业才刚刚翻开第一页。 window.STO=window.STO||{};window.STO.fw=new Date().getTime(); 相关新闻 --> 推荐阅读 --> 加载中... 视频直播美图博客看点政务搞笑八卦情感旅游佛学众测首页导航反馈登录 Sina.cn(京ICP证000007) 2026-07-21 20:00

新浪财经 2026-07-21 相关度 10

AI算力与芯片高影响今日

港股半导体、芯片股，集体爆发！智谱一度狂飙41.72%！

智谱落地1GW国产AI算力中心并完成收购中科加禾（国内顶尖AI异构算力软件栈团队），当日股价一度飙涨41.72%。叠加台积电传上调成熟制程报价及全球AI Capex高增预期，港股芯片股全线爆发，反映国产AI算力链进入规模化部署阶段。

提示关注国产AI芯片及算力基建标的

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新浪财经股票港股半导体、芯片股，集体爆发！智谱一度狂飙41.72%！滚动播报 07.21 18:56 来源：中国基金报【导读】成功落地1GW算力中心并收购中科加禾，智谱一度狂飙41.72%；迅策继续大涨，年内累计涨幅达149.50% 中国基金报记者郭玟君 7月21日，港股涨跌互现，恒生指数收跌0.04%，报25132.29点；恒生科技指数上涨1.32%，报4814.83点；恒生中国企业指数跌0.25%，报8360.68点。市场总成交额为2899.43亿港元，较前一交易日的3064.13亿港元有所回落。南向资金净买入71.67亿港元。恒生指数成份股中41只上涨，49只下跌，其中领跌的三只成份股为：华润万象生活跌3.24%、康师傅控股跌3.15%、华润置地跌2.78%。涨幅方面，联想集团涨8.50%，全球AI Capex持续高增，服务器将为公司带来较大弹性；中芯国际涨8.24%，芯片股全线反弹，传台积电拟上调成熟制程报价，Capex上调再次确认AI景气度；紫金矿业涨4.65%，铜业股全线走高，库存去化速度超出市场预期，供需紧张逻辑正在逐步兑现。恒生科技指数成份股中18只上涨，12只下跌，其中智谱暴涨36.89%，华虹宏力涨17.91%；MINIMAX-W涨15.17%，领涨该指数成份股。跌幅方面，小鹏集团-W跌2.26%，百度集团-SW跌1.83%，比亚迪电子跌1.41%，领跌恒生科技指数成份股。成功落地1GW算力中心并收购中科加禾智谱一度狂飙41.72% 7月21日，智谱股价高开高走，一度狂飙41.72%，全天收于1219.00港元/股，大涨36.89%。此次股价大涨主要是由于智谱AI已落地1GW级国产AI算力数据中心建设，同时成功收购中科加禾。 7月21日，智谱宣布已落地1GW级国产AI算力数据中心建设，全部采用国产AI芯片。与此同时，智谱于7月21日正式完成对国产AI异构算力软件公司中科加禾（XCore Sigma）的收购。后者源自中科院计算所编译实验室，长期深耕异构算力软件栈及编译优化，被业内视为国内顶尖AI Infra团队之一。分析人士认为，这两项动作分别补齐了算力供给与算力释放两大关键能力。前者提供大规模模型训练所需的计算资源，后者则通过编译器、Runtime、推理引擎等基础软件能力，提高异构芯片利用率，降低推理成本，并提升模型部署效率。近日，市场关于智谱下一代基础模型的讨论持续升温。有观点认为，在大规模算力、成熟的Infra体系及长期积累的Post-training能力共同支撑下，智谱下一代基础模型会继续向更大参数规模、更高智能水平演进，同时兼顾推理效率与工程可部署性。业内人士进一步指出，全球Frontier AI公司的竞争正逐步从单一模型能力竞争，演进为模型、算力、Infra及生态能力的系统竞争。智谱近期连续补齐底层能力，并持续推进模型、Agent、MaaS及产业生态布局，意味着其正在构建一家基础模型公司的完整竞争体系，而不仅仅围绕单次模型发布展开竞争。迅策继续大涨年内累计涨幅达149.50% 7月21日，迅策继续大涨，最大涨幅达23.31%，全天收于126.00港元/股，涨16.99%，今年以来累计涨幅达149.50%。 7月19日，迅策发布公告称，公司与鑫宸科创达成战略合作，推动数据Token化与AI能力融合。消息刺激迅策股价7月20日大涨18.22%。公告称，迅策与鑫宸科创正式签署战略合作备忘录，旨在整合双方资源，共同探索基于TokenOS平台的Token化深度赋能服务，推动AI原生与Token原生的新一代基金管理基础设施建设。双方将共同推进投资研究、投后管理等场景的数据汇聚与治理，共建高质量行业数据集，并探索垂类小模型与智能体的开发。同时，将为鑫宸科创被投企业提供Token化服务，助力其智能化转型。基于FDE模式，双方还将打造可复制的Token商业化标杆案例。鑫宸科创旗下两只私募基金均为迅策科技股东，分别持有约4.67%及1.19%的股份。其核心子公司洪泰基金在人工智能、芯片、航天卫星、先进制造等领域有广泛布局，具备较强行业资源和影响力。华泰证券发布研报表示，迅策作为国内对标Palantir的本土场景Token龙头，依托资管赛道构筑的技术与客户高壁垒，持续推进全行业场景复制落地，同时凭借TokenOS实现按Token计费的商业模式升级，推动收入增长。本次与头部私募洪泰基金达成合作，是公司TokenOS跨行业扩张的重要标志性进展，验证了公司商业模式的可复制性，长期成长空间进一步打开。 window.STO=window.STO||{};window.STO.fw=new Date().getTime(); 相关新闻 --> 推荐阅读 --> 加载中... 视频直播美图博客看点政务搞笑八卦情感旅游佛学众测首页导航反馈登录 Sina.cn(京ICP证000007) 2026-07-21 20:00

新浪财经 2026-07-21 相关度 6

公司与资本低影响今日

阿拉丁科技在GAIC全球人工智能大会上，点亮了四盏灯

阿拉丁科技以'AI赋能AI'定位亮相GAIC，聚焦中小企业AI化转型落地，避开基础模型竞赛专注场景赋能，差异化路径在产业链中占据一席之地。

提示留意垂直赋能型AI服务商

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不做更大的模型，做最好的赋能者。 2026年7月，北京中关村。2026 GAIC全球人工智能大会在这里举行。本届大会以“连接AI产业·链动全球”为主题，覆盖技术研发、场景落地、安全治理、产业服务全赛道，堪称中国AI界的“全明星局”。从清博智能、F5中国、Zilliz、AvePoint，到商汤科技、数美科技、Emotkit AI、青瞳视觉……两天议程把AI产业链各关键环节的头部玩家“一网打尽”。而在这场大会的具身智能专场压轴时刻，阿拉丁科技联合创始人、COO李苏玺登台，发表了题为《阿拉丁科技：用AI赋能AI，打造全球企业AI化转型的实战引擎》的演讲，让这家“不做更大模型、做最好赋能者”的公司，成为大会中小企业落地侧最显眼的坐标。一、大会阵容：从基座到场景，全链路技术领袖集结两天议程把AI产业链各关键环节的头部玩家“一网打尽”，从底层算力到上层应用、从技术突破到产业落地，堪称中国AI界的“全明星局”。清博智能（大数据与新媒体AI独角兽）董事长兼CEO郎清平带来《AI赋能产业发展》。作为国内最早把NLP、知识图谱和新媒体数据打通的玩家，清博的底座已经不止是“舆情监测”，而是往产业增长侧切——这正是GAIC“链动全球”主题里“产业”二字的分量。 F5中国（全球应用交付与安全巨头）中国区产品及解决方案总经理陈亮聚焦AI安全底座。F5在全球扛的是“应用流量最后一公里”的活，到了AI时代，Token分发、推理安全防护这套东西，恰恰是大模型进企业绕不开的一关。 Zilliz（全球向量数据库领军，开源独角兽）高级解决方案架构师刘汉卿解读AI Agent时代的数据底座——从Vector Database到Vector Lakebase。Milvus在全球开源向量库的江湖地位不用多说，AI Agent要“记事儿”，向量库就是它的海马体。 AvePoint（纳斯达克上市SaaS巨头）首席服务工程师刘俊哲直面“80%的AI项目为何停在PoC”——这家公司服务全球大企业数字化迁移二十多年，对企业IT那点“想转转不动”的暗疾，比谁都懂。爱签数字（电子签约赛道准独角兽）创始人无疆谈AI时代产品化与价值强权。契约是商业的底座，AI+电子签这条线，爱签在把“签”往“管+履约+风控”方向上拽。 Emotkit AI（情感计算与大模型对齐创新先锋）创始人魏清晨分享《共情模型，让AGI对齐人类价值观》——大模型不只有参数竞赛，还有“情商”这条线，Emotkit走的就是RLHF之外另一条对齐路子。数美科技（AI风控与安全头部） AI安全咨询总监曹正宗谈“从‘能用’到‘敢用’：构建大模型与智能体的安全治理闭环”。每天千亿级请求量，数美在内容安全、交易风控这条线上是隐形势力。阿拉丁科技（企业AI能力建设头部，神灯AI）联合创始人、COO李苏玺在具身智能专场压轴演讲《阿拉丁科技：用AI赋能AI，打造全球企业AI化转型的实战引擎》，让这家“不做更大模型、做最好赋能者”的公司成为大会中小企业落地侧最显眼的坐标。李苏玺现场拆解的“永久赋能+智能路由+生态开放+本土深耕”四层差异化，以及“左脑灵溪智库+右脑灵溪传媒+神灯执行”的全链路AI经营系统，恰好接住数美那条“安全治理”之后、中小企业“敢用、能用、用得好”的下一棒。商汤（港股上市，计算机视觉+大模型双赛道龙头，占7.1）作为国内“AI四小龙”中最早All in大模型的选手，商汤“日日新”SenseNova体系已从CV霸主转向“多模态+具身智能+绝影智能汽车”三线并进，是少数能把基座模型、行业落地、车载场景同时跑通的企业。大模型解决方案总监王鹏出演，占7.1份额，作为大厂基座侧代表与阿拉丁的中小落地侧形成上下衔接。青瞳视觉（动作捕捉与人形机器人核心供应商）创始人张海威谈动作捕捉在人形机器人具身智能里的应用——高精度光学动捕这块，青瞳是国内能跟Vicon掰手腕的少数几家，人形机器人研发绕不开它。朱葛机器人（AI Look盲人助理）董事长朱清毅展示助残AI落地样本，科技向善那条线。中欧国际工商学院（AI与管理创新研究中心）方跃主任《数智驱动：重构产业增长新逻辑》——商学院视角切入，把AI从技术叙事拉回管理叙事。二、阿拉丁的品牌三层级整场演讲，李苏玺没有讲参数，没有讲基座，而是把“阿拉丁为什么是这个样子”拆成了三个层级。第一层：品牌梦想阿拉丁神灯AI，实现你的所有愿望。这是情感，是愿景。第二层：品牌使命让每一家企业，都拥有自己的AI数字员工。这是使命，是方向。第三层：品牌方法论企业AI操作系统（EAOS）企业AI数字员工四级模型 AI组织成熟度模型 AI增长飞轮模型这是认知，是壁垒。三层一体，构成了阿拉丁科技“用AI赋能AI”的完整逻辑。阿拉丁神灯理论：四盏灯与三个愿望李苏玺在演讲中还提出了一个形象的比喻—— 阿拉丁神灯理论。她说，阿拉丁相信：每一家企业，都有三个愿望。第一个愿望：企业越来越赚钱。第二个愿望：老板越来越轻松。第三个愿望：员工越来越高效。而AI数字员工，就是帮助企业实现这三个愿望的钥匙。为了点亮这三个愿望，阿拉丁点亮了四盏灯：第一盏灯：效率之灯让重复劳动交给AI。第二盏灯：增长之灯让获客、销售、服务形成闭环。第三盏灯：组织之灯让AI数字员工进入企业组织。第四盏灯：未来之灯让企业拥有持续进化的能力。这四盏灯，对应着企业AI化的完整路径。白皮书发布，现场见证演讲结束后，在现场数百位权威学者、行业领袖与企业家的共同见证下，阿拉丁科技正式发布了—— 《阿拉丁科技·企业AI数字员工白皮书（V1.0）》这份白皮书，是阿拉丁科技多年来在企业AI落地领域的实战沉淀，也是中小企业“敢用、能用、用得好”AI的第一份系统性指南。白皮书中，阿拉丁科技首次公开原创方法论—— 企业AI数字员工四级模型（阿拉丁科技原创）这是目前行业内第一个将企业AI化进程分为四个可量化阶段的框架，帮助企业清晰地知道：自己现在在哪，下一步该往哪走。以下是白皮书全文：《阿拉丁科技·企业AI数字员工白皮书（V1.0）》前言过去二十年，互联网改变了企业获取信息的方式。过去十年，移动互联网改变了企业连接用户的方式。而未来十年，人工智能将彻底改变企业创造价值的方式。很多人认为AI是一种工具。但我们认为： AI不是工具。 AI正在成为企业的新型生产力。电脑解决的是计算问题。互联网解决的是连接问题。而AI解决的是执行问题。未来企业最大的变化，不是员工越来越多，而是AI员工越来越多。阿拉丁科技相信：每一家企业，都应该拥有属于自己的AI数字员工系统。第一章什么是AI数字员工？很多企业对AI的理解，还停留在ChatGPT、DeepSeek、文案生成、图片生成等工具层面。但这些只是AI工具。工具不会主动工作。工具不会理解企业。工具不会积累企业经验。工具更不会成为企业组织的一部分。真正的AI数字员工，是能够承担具体岗位职责、拥有专业知识库、按照企业标准流程持续工作的智能体系统。它不仅会回答问题。更会完成工作。因此我们提出： AI数字员工定义 AI数字员工，是基于企业知识库、岗位职责和业务流程构建的智能执行系统，能够持续承担企业特定岗位工作，并不断积累经验、优化效率。未来企业组织结构将由：员工 + AI数字员工共同组成。第二章企业为什么需要AI数字员工？今天绝大多数企业存在一个共同问题。老板越来越忙。员工越来越累。利润越来越薄。原因不是员工不努力。而是大量工作仍然依赖重复劳动。例如： • 重复回答客户问题 • 重复培训员工 • 重复销售跟进 • 重复整理资料 • 重复内部沟通这些工作每天都在消耗企业大量时间和成本。企业最大的隐形成本，并非工资成本。而是重复劳动成本。而AI数字员工的价值，就是将这些重复劳动标准化、自动化、智能化。让老板从重复管理中解放出来。让员工从重复执行中解放出来。让企业从人力依赖中解放出来。第三章阿拉丁科技提出：企业AI数字员工四级模型（阿拉丁科技原创）我们认为，未来企业应用AI将经历四个阶段。第一级：AI工具化特点：把AI当工具使用。例如： • AI写文案 • AI生成图片 • AI写代码 • AI搜索信息价值：提升个人效率。局限：依赖个人操作，离开人就停止工作。第二级：AI岗位化特点： AI开始承担具体岗位任务。例如： • AI客服 • AI销售助理 • AI运营助理 • AI培训助手价值：开始替代部分基础岗位工作。局限：岗位之间无法协同。第三级：AI员工化特点：AI拥有企业知识库，拥有岗位职责，拥有执行流程，能够持续独立完成工作。价值：真正成为企业数字员工，开始形成企业第二生产力。第四级：AI组织化特点：多个AI数字员工协同工作，形成企业智能组织。例如：销售AI、客服AI、培训AI、运营AI、管理AI共同协作完成企业经营目标。价值：构建企业智能运营系统，实现组织效率指数级增长。第四章企业未来竞争什么？过去企业竞争：比资金、比渠道、比规模。今天企业竞争：比流量、比品牌、比运营。未来企业竞争：比AI数字员工数量。比AI数字员工质量。比AI数字员工协同能力。未来最强大的企业，不一定拥有最多员工。但一定拥有最强大的AI数字员工体系。第五章阿拉丁科技的使命阿拉丁神灯的故事里。神灯能够帮助主人实现愿望。而今天。阿拉丁科技希望成为企业进入AI时代的神灯。帮助每一家企业建立属于自己的AI数字员工系统。让企业少走弯路。让老板更加轻松。让组织更加高效。让增长更加持续。我们相信：未来十年。每一家企业都将拥有AI数字员工。而阿拉丁科技愿意成为这场变革的推动者和实践者。结语企业的发展历史，本质上是一部生产力进化史。蒸汽机解放了体力。电脑解放了计算力。互联网解放了连接力。而AI数字员工，将解放执行力。未来已经开始。而企业与AI数字员工共生的时代，正在到来。写在最后此次白皮书的发布，不仅完整呈现了阿拉丁科技的品牌方法论——企业AI操作系统（EAOS）、企业AI数字员工四级模型、AI组织成熟度模型、AI增长飞轮模型——更向全行业宣告：阿拉丁科技正以“神灯AI”的品牌梦想为灯塔，以“让每一家企业都拥有自己的AI数字员工”为使命，点亮四盏灯，照亮企业AI化的每一步。让重复劳动交给AI。让获客、销售、服务形成闭环。让AI数字员工进入企业组织。让企业拥有持续进化的能力。每一个愿望，都值得被实现。企业AI数字员工，就找阿拉丁

新浪网 2026-07-21 相关度 8

硬件与产业链高影响今日

AI硬件的下一个核心瓶颈在哪里?

摩根士丹利报告指出AI硬件瓶颈正从芯片设计转向能源、电力、IDC容量及制造产能，硬件与半导体行业凭借8%以上净生产率提升成为AI净受益方，供给侧结构性约束将成为下一阶段AI基建扩张的核心变量。

提示关注电力设备、IDC运营商及半导体设备龙头

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AI硬件的下一个核心瓶颈在哪里? 卜淑情 19:06 摩根士丹利认为，AI效率提升将进一步刺激企业加码算力投资，推动芯片、存储和半导体设备需求持续增长。下一阶段AI硬件的真正瓶颈将从芯片设计转向能源、电力、数据中心容量及制造产能，这些供给约束或成为AI基础设施扩张的关键限制。 AI浪潮正在重塑全球劳动力结构，但对科技硬件与半导体行业而言，这场变革带来的是净收益而非冲击——算力需求的持续扩张，正将供给侧的结构性约束推向前台。追风交易台消息，据摩根士丹利最新发布的AI采用与未来工作调查报告，科技硬件与半导体行业在过去12个月录得约8.6%至8.2%的净生产率提升，同时自身也面临约5%至8%的净岗位净流失。然而，该行分析师明确指出，这一行业是AI浪潮的"净受益者"——既通过内部运营效率改善降低成本，又因外部AI基础设施需求激增而直接受益于芯片及相关设备的订单增长。摩根士丹利分析师认为， AI模型效率的持续提升将进一步刺激企业加大AI基础设施投入，从而为半导体需求提供持续支撑。下一阶段AI硬件的真正瓶颈将从芯片设计转向能源、电力、数据中心容量及制造产能，这些供给约束或成为AI基础设施扩张的关键限制。硬件与半导体：AI的"镐与铲" 摩根士丹利报告将科技硬件与半导体行业定性为AI生态中提供"镐与铲"的核心供给方。调查数据显示，该行业过去12个月净岗位损失约为5%（科技硬件）和8%（半导体），但这一数字并不代表行业受损——裁员主要集中在早期阶段，且整体行业影响为正面。从具体应用场景来看，欧洲半导体企业的AI落地已相当多元。ASML将AI用于计算光刻解决方案的精度与效率提升，STMicroelectronics则应用于缺陷分类与良率优化。此外，23%的英国和德国科技硬件受访企业表示已部署制造设施数字孪生技术，供应商涵盖EDA领域的Cadence和Synopsys，旨在缩小仿真与现实之间的差距。在人员结构调整方面，欧洲半导体企业的裁员尚处早期阶段。 ASML、Infineon和Aixtron均于2026年宣布裁员计划，但管理层并未将此直接归因于AI。相对明确的案例是ams OSRAM，该公司于2026年2月宣布计划在未来三年削减逾2000个岗位，明确将欧洲业务的AI自动化列为裁员理由之一，同时将部分劳动力向亚洲转移。 AI采用加速推动芯片订单持续扩张摩根士丹利报告的核心逻辑在于：AI效率收益越显著，企业对AI基础设施的投入意愿就越强，进而形成对半导体需求的正向循环。调查数据显示，全行业平均净生产率提升为9.6%，其中银行、软件等高强度AI采用行业的生产率增益尤为突出，这些行业的持续投入将直接转化为对算力的刚性需求。从资本开支角度观察，摩根士丹利援引的数据显示，摩根大通2026年科技预算接近200亿美元，其中约23亿美元（占总投资预算的25%）直接用于AI投资。这一量级的企业级AI支出，最终将沿供应链传导至芯片设计、晶圆制造及半导体设备环节。摩根士丹利分析师在报告中进一步指出，随着AI从生成式模型向智能体（Agentic AI）演进，CPU、半导体设备及存储器将成为关键受益方向。智能体AI的大规模部署对算力密度、推理效率及内存带宽提出更高要求，这意味着现有硬件架构面临新一轮迭代压力，也预示着下一个供给瓶颈正在形成。能源、算力与供应链约束尽管需求前景明朗，摩根士丹利的调查也揭示了制约AI硬件扩张的多重结构性障碍。在软件行业受访者列出的未来12个月主要挑战中，"基础设施与能源约束（算力容量、电力可用性）"被明确提及，这一问题同样适用于为AI工作负载提供底层支撑的硬件供应商。从供应链层面看，调查显示"遗留系统集成"和"数据准备度"是各行业AI部署的普遍痛点，这对需要将AI嵌入既有制造流程的硬件企业构成额外挑战。与此同时， "AI技能短缺"在多个行业均位列前三大障碍，半导体行业高度依赖专业工程人才的特性使其在人才竞争中面临更大压力。澳大利亚软件行业的观察提供了另一个维度的参照：随着AI采用向更广泛部署推进，对数据中心和算力基础设施的需求将显著增强，但资本密度和电力强度也将同步上升。这一判断对全球半导体及硬件投资者均具有直接参考价值——下一阶段的核心瓶颈，或许不在于芯片设计本身，而在于支撑大规模AI推理所需的能源供给与制造产能。对投资者而言，摩根士丹利的调查结论提供了较为清晰的行业定位框架。科技硬件与半导体板块作为AI基础设施的核心供给方，受益于跨行业AI采用加速所带来的持续需求，其基本面逻辑相对稳固。 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 以上精彩内容来自追风交易台。更详细的解读，包括实时解读、一线研究等内容，请加入【追风交易台▪年度会员】风险提示及免责条款市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。

华尔街见闻 2026-07-21 相关度 6

硬件与产业链高影响今日

光芯片龙头源杰科技业绩预告：上半年净利预增最高超13倍

源杰科技H1净利预增12至13倍，AI算力需求驱动光芯片及光模块产业链公司业绩集体爆发，公司管理层判断旺盛算力需求至少持续至2027至2028年，行业景气度具备中长期支撑。

提示持续超配光模块/光芯片产业链龙头

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光芯片龙头源杰科技业绩预告：上半年净利预增最高超13倍

东方财富 2026-07-21 相关度 6

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AI算力与芯片

AI算力与芯片高影响昨日

谷歌研发全新“固化（Frozen）芯片”，大幅提升 AI 模型运行能效

谷歌Frozen v2将Gemini架构固化进硅基，能效达TPU的6-10倍，是模型-芯片垂直整合的标志性事件，将推理算力竞争从通用GPU推向专用化新赛道，2028年量产将重塑格局。

提示关注专用推理芯片投资机会

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两名知情人士透露，谷歌正在研发一款全新服务器芯片，这款芯片可将 Gemini 大模型的底层架构方案直接固化在硅基硬件中，能够极大提升谷歌面向用户提供 AI 服务的运行效率。这款内部代号为Frozen v2（固化二代）的芯片，用于缓解谷歌当前严峻的 AI 算力缺口。算力不足不仅引发了谷歌内部各部门矛盾，还导致谷歌云不得不回绝大量外部客户的算力采购订单。参与该芯片研发的工程师测算，按单位功耗可处理的 Token 数量（AI 算力核心计量指标）计算，该芯片正式落地后，能效可达谷歌现有最新一代自研 AI 张量处理器（TPU）的6 至 10 倍。该芯片命名为 Frozen（固化），源于其设计思路：将大模型的部分运算逻辑永久蚀刻在芯片硅片内部。工程师现阶段仍在敲定芯片核心功能模块、各单元协同工作机制。知情人士称，谷歌计划最早在 2028 年正式投产部署该芯片。 Frozen 项目并非用来替代谷歌现有的 TPU 张量处理器，而是开辟一条全新的自研芯片产品线。当下行业使用最广泛的英伟达 GPU、谷歌 TPU 均属于通用型 AI 加速芯片，能够兼容各式各样的 AI 模型。通用芯片在运行不同大模型时，需要实时执行大量繁杂的运算调度判断；而 Frozen v2 将 Gemini 模型的部分固定运算逻辑内置在硬件层面，精简了芯片的运算步骤与数据搬运量。知情人员表示，硬件内置运算逻辑能够缩短 AI 问答的响应时延，有望支撑谷歌落地一批全新 AI 应用。但这套方案也押注谷歌会长期沿用当前 Gemini 大模型的研发架构；只有后续迭代的 Gemini 模型基于芯片设计时的底层架构开发，这款芯片才能正常适配新一代模型。研发人员补充，芯片保留了弹性调整空间，可通过更新模型权重（决定模型应答逻辑的核心参数配置）完成模型版本升级迭代。谷歌官方发言人对外回应：谷歌各团队始终在持续研发、试验各类创新技术，力求为用户与企业客户交付性能、效率最优的 AI 服务。发言人还表示：并非所有研发项目最终都会量产落地，但这种全方位的技术探索，是谷歌全栈式 AI 布局的关键一环。推理芯片为何成为行业研发热点一大批企业都在布局 AI 推理芯片（承载大模型线上运行的算力硬件），既有 SambaNova、d-Matrix 这类初创公司，也包含 OpenAI、微软等科技巨头。各家的目标都是打造比英伟达 GPU 能效更高的推理芯片，缓解全球算力紧缺、算力成本高企的行业痛点。英伟达自身也在去年 12 月斥资 200 亿美元，收购推理芯片初创企业 Groq 的相关技术授权。各家厂商的技术路线与谷歌 Frozen 方案存在差异，但 Frozen v2 的设计思路和加拿大芯片初创公司 Taalas 相近：二者均把特定 AI 模型的运算逻辑硬编码至芯片硬件。Taalas 已完成超 2 亿美元融资，投资方包含 Quiet Capital、富达投资。 Frozen v2 的设计源自初代 Frozen 方案，该初代构想由谷歌 DeepMind 首席科学家杰夫・迪恩牵头，计划直接将模型权重烧制在芯片硬件中。但这套多年前的方案存在明显短板：芯片只能适配固定版本的 Gemini 模型，硬件服役生命周期过短，最终被搁置。另一名知情人士透露，谷歌团队目前正在权衡芯片内置固化数据的体量，在硬件能效与产品通用性之间寻找平衡点。谷歌自研芯片的过往收益谷歌多年的自研芯片布局已经兑现价值。今年谷歌正式发布第八代 TPU，并且开始直接向云客户售卖该芯片产品，正面冲击英伟达在 AI 芯片市场的垄断地位。谷歌已和 Meta 签署数十亿美元 TPU 供货协议，同时积极向其他原本忠实采购英伟达硬件的云厂商推销自家 TPU 产品。依靠自研芯片搭配 Gemini 模型协同设计，谷歌目前运行自家大模型的硬件成本已经下降。只不过现有 TPU 仅嵌入了少量模型底层信息，集成度远不及 Frozen 系列芯片。谷歌现阶段没有规划大规模量产 Frozen v2 芯片，产能规模远低于 TPU。较小的量产体量意味着谷歌无需在项目早期就引入外部设计、代工合作方。谷歌也将本次 Frozen 二代视作一次技术试验：待未来 AI 大模型架构趋于定型后，本次研发积累的经验，能够帮助工程师设计出更加专用化的高性能 AI 芯片。 .appendQr_wrap{border:1px solid #E6E6E6;padding:8px;} .appendQr_normal{float:left;} .appendQr_normal img{width:100px;} .appendQr_normal_txt{float:left;font-size:20px;line-height:100px;padding-left:20px;color:#333;} 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

finance.sina.com.cn 2026-07-20 相关度 7

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大模型与应用

大模型与应用中影响今日

AI与机器人进厂打工前，听听厂长们怎么说｜WAIC聚焦

WAIC 2026聚焦物理AI与具身智能进厂，西门子指出仅39%企业AI项目带来可衡量利润，揭示AI落地仍需深耕场景。微亿智造多臂协同机器人已进入车企产线，质检准确率达98.5%，标志工业AI从概念验证走向规模化部署。

提示关注具身智能与工业AI龙头标的

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澎湃号·媒体 > AI与机器人进厂打工前，听听厂长们怎么说｜WAIC聚焦 IT时报中国电信集团有限公司上海分公司 2026-07-21 19:35 上海消费AI创造头条，工业AI产生实效作者／ IT时报孙妍编辑／钱立富孙妍 “消费AI创造头条，工业AI产生实效。”过去两年的WAIC上，西门子中国董事长、总裁兼CEO肖松提出的这一观点，正在照进现实。过去两年，AI从技术突破走向产业落地，大量企业已经完成了第一轮AI部署：接入大模型、搭建知识库、研发智能体、配置AI助手、开发数字员工等。麦肯锡与MIT NANDA 2025年报告显示，已有约88%的企业应用AI，但真正带来可衡量利润贡献的仅约39%，95%的项目未能转化为可持续生产能力。这说明当前企业AI产生的实效远远不够，AI落地不能只停留于工具提效层面，而要深深地扎根产业场景。今年，AI正在从第一轮部署走向深度价值落地。在2026世界人工智能大会（WAIC 2026）上，物理AI成为一大热词，人工智能正加速从数字世界走进工厂、车间、产线。机器人进厂前要听听厂长的话一台机器人进工厂前，先要听听厂长怎么看。其实，厂长们并不关心机器人用的是VLA还是世界模型，或是模型参数有多大，反而会在意：“它能不能适配现有运营系统？能不能稳定完成任务？失误率是多少？人工多久介入一次？收回投资的周期有多长？” 在WAIC 2026微亿智造展台上，两只机械臂如行云流水般，在高达1000mm/s的飞速移动中完成精准抓拍与检测。这些机械臂能像老师傅一样，看懂零件，“拿捏”缺陷。这并不是一个实验室产品，这一具身智能多臂协同机器人已经走进全球顶级车企在中、美、德三地的生产基地，主要用来检测车身核心大型压铸件外观。传统车企产线上，这一环节长期依赖人工肉眼检测，外观缺陷检出率仅90%，而机器人的检出率高达98.5%。除了质检产线外，上下料也是机器人进厂打工的成熟场景。在精密制造自动化环节，CNC上下料看似技术成熟，却成为制约产线提质增效的隐形瓶颈。因为传统自动化方案模式固化，难以适应多品种、小批量、快迭代的生产需求。产线更换产品时，还需要专业技术人员停机逐台手动示教调试，耗时费力。而微亿智造的上下料机器人看一遍就能学会，让工厂换线时间从几天直接压缩到几小时，甚至几分钟，相较传统自动化设备效能提升最高达40%。而且，机器人的价格与传统自动化设备持平。 “工厂最关心的还是成本和成功率，上下料机器人的投资回报周期可稳定控制在1到1年半，作业成功率可达99.75%。”微亿智造工作人员向《IT时报》记者说道。一头扎进真实业务从“数据时代”迈向“经验时代” 2024年图灵奖得主理查德·萨顿在WAIC 2026主论坛上提出，依赖静态人类数据训练的模型正在触达天花板，真正意义上的智能应来自智能体与环境的实时交互，在行动中自主构建数据、自主学习、校正认知，从“人类数据时代”迈向“经验时代”。蚂蚁集团首席执行官韩歆毅基于长期企业观察进一步提出，依靠公开知识训练出的通用大模型，未必能够真正理解一家企业的运行逻辑。真正的企业级AI智能，需要扎根企业真实的业务流程，持续沉淀企业专属的数据和经验，在真实运转中自主迭代学习、识别低效卡点，形成适配这家企业自身经营逻辑的判断力。他将这一方向总结为“经验型智能”。不少企业AI产品仍停留在工具部署层面，帮助员工更快地查资料、写邮件、整理会议纪要、审理合同等。但只做浅层的个体工具提效，有时不仅无法解决组织问题，反而可能被现有组织流程的“尽责”惯性所裹挟。企业AI该如何走向深度价值落地？蚂蚁集团首席执行官韩歆毅分享了三点思考：企业AI的智能不止于知识积累，更在于经验沉淀；企业AI的更高价值，不止于个体提效，更在于组织进化；实现深度落地的路径，是打造“组织智能”。许多企业现有的流程本身是为“人”设计的，而不是为“Agent”设计的。旧流程让信息在组织中的人之间逐级传递、逐级确认，往往导致每个环节都做到最好，但所有环节串在一起，却都不为结果负责。智能体应该作为智慧的顾问，不仅能发现和诊断问题，还能辅助员工做权衡判断，在业务推进与风险管控之间找到解法。韩歆毅认为，企业AI实现深度落地的路径，是打造“组织智能”。未来每一家企业都会拥有海量的数字员工，每一个员工都将拥有自己的智能体伙伴，智能体之间还会形成新的协作网络，也就是AI的组织形态。智能体工厂像搭乐高一样建流水线 AI落地到底卡在了哪里？蚂蚁数科CTO闫莺说：“卡在四件事上：模型很强，落不了地。工具很多，接不上最后一公里。企业要的不是零件，是整车。智能体多了，没人定规矩。” 一家新能源企业在海外建厂，管理层仅需设定目标，随后由战略、金融、供应链、法务、ESG等数百个智能体组成的团队，便能全流程自主执行。也就是说，企业可以在商业智能体超级工厂这个系统上，像搭乐高一样搭建智能体“流水线”。于是，企业便拥有了一支全天候工作的AI队伍，以及规模化协作的Agent工厂。这些企业智能体“流水线”建立在一个平台上，这就是蚂蚁数科在WAIC 2026上发布的“商业智能体超级工厂”。它的应用平台首批预置近200个岗位级数字专家模板，并提供数百个可订阅的Skills级开箱可用的智能体工具。企业无需从零起步，就能启用数字专家。据IDC报告披露，在17.5亿元规模的中国智能体开发平台私有化市场份额中，蚂蚁数科位列非云厂商第一，并位列2025年中国金融大模型、智能体应用及服务市场占有率第一。截至目前，蚂蚁数科“商业智能体工厂”已服务100%国有银行和股份制银行、超过60%的地方性商业银行，以及数百家金融机构，落地超300个金融行业智能体。 “工业时代，当机器越来越多，诞生了现代工厂。软件时代，当代码越来越复杂，建立了软件工程体系。那么AI时代同样需要一种新的基础设施，让百万智能体高效、可信协作。”蚂蚁数科CEO赵闻飙表示。场景与数据 AI落地的重中之重 “中国工业门类的广度、制造业体系的深度、产业创新的速度、对新技术的开放态度，成为发展工业AI的独特优势。”肖松认为，工业场景是AI应用的“深水区”，零容错，对确定性、可靠性和安全性要求严苛，系统高度复杂，不同行业、不同生产模式和不同制造工艺差异明显，所以，工业AI不能追求全覆盖发展方式，必须从真实业务场景入手。工业AI肖松总结了四个特征：痛点够高频，数据可获取，价值可量化，具有推广复制和泛化的潜力。质量检测就是符合这四个特征的高价值场景，西门子Smart Detection智能质检平台，已经在成都、南京、苏州等多家西门子工厂实现规模化部署。数据显示，该平台可将硬件成本降低90%，项目交付周期从“周级”缩短至“小时级”。 “数据质量是工业AI成功的关键，尤其是负样本的数据，破题关键是抓住场景。”肖松表示，大量影响生产质量和效率的关键知识，常常沉淀于工艺规范、操作经验，以及一线工程师和“老师傅”的脑海中。这些数据没有经过治理、整合与标注，难以支撑大模型、智能体的训练使用。只有以具体场景为牵引，数据才能从无序积累走向有序生产。西门子与十五冶合作，整合11个工艺段的设备数据，以及来自行业文献、工艺规范和老师傅口口相传的行业知识和一手经验，打造出炼铜行业首个下沉到边缘的智能体，使影响铜成品质量和炉体寿命的关键指标——冰铜品位稳定性提升了15%。肖松还提出，工业AI落地不是单一模型部署的问题，而是一个复杂的系统工程，需要与工业软件、边缘计算设备、执行装备，以及工艺流程深度结合。只有打通感知、决策、执行、反馈的全链路，工业AI才能从技术能力转化为现实生产力。 Eigen工程智能体斩获WAIC 2026最高荣誉奖项——SAIL之星奖。这是西门子推出的全球首款面向工业自动化工程的AI智能体，已在全球19个国家、逾百家企业进行部署，部分工业自动化任务，较人工执行效率提升2至5倍，整体解决方案质量提升80%。以往汽车、机械制造行业切割精度下降时，工程师必须赶到现场排查并修改PLC程序。现在，只要用自然语言给Eigen工程智能体下达指令，它就能自动完成PLC编程、HMI可视化、设备配置等任务。在西门子WAIC展台现场，《IT时报》记者看到，西门子与北辰循环共同展出的电池模组智能拆解原型机前围满了工业“老师傅”们。这款原型机可对不同电池模组进行扫描和智能识别，结合人工复核，实现自动且可靠的电池模组智能拆解。工作人员介绍道，该原型机开发过程中，Eigen工程智能体就已介入，用于提升设备的工程实施效率。此外，西门子还携手中科摩通，打造了用于组装和检测电动汽车电子机械制动系统的设备。在Eigen工程智能体的助力下，中科摩通将程序开发时间减少30%，产线现场调试周期缩短30%，人工与物料损耗降低10%。为何工业智能体能如此之快地进行全球规模部署？西门子股份公司执行副总裁、数据与人工智能负责人Vasi Philomin认为，制造商面临的挑战越来越清晰：在熟练工程人才持续短缺的情况下，必须用更短的时间交付更复杂的系统。智能体从只能提供建议，到真正交付成果，这让AI在工业领域完成了跨越式转变。必须知道为什么对 AI进入“责任时刻” “大模型在通用场景表现出色，但在电力生产、石油勘探、航空发动机监测等安全攸关的生产场景中，‘大概是对的’远远不够，必须‘知道为什么对’。”中数睿智董事长、创始人韩涵提到。 AI如何从“聪明”走向“可托付”？中数睿智在WAIC 2026上发布了智能体产业落地的创新方法论——AI for Reasoning因果智能，系统性提出因果世界模型。基于元因果认知理论，它自主研发了动态因果构建与演化引擎，一个贯穿并支撑关联、干预、反事实三层的动态底座。这一技术底座让产业AI实现从“会说话”到“敢担责”的跃迁，从“看懂数据”到“读懂场景规则”的认知升级。在石化场景中注入因果智能后，系统一旦察觉到工艺异常，它不再只是输出一句“存在风险”，而是基于因果逻辑推演多条干预路径：不干预会怎样？立即停产会怎样？降负荷运行会产生什么后果？通过系统量化比较，辅助企业在风险发生前作出最优决策并直接驱动问题的解决。中数睿智长期深耕企业级复杂智能决策赛道，他们沉淀出《因果世界模型技术体系蓝皮书》，《蓝皮书》中的因果世界模型引擎已在35家以上大型央国企及行业头部单位完成部署，覆盖油气、电力、制造、金融等800余个零容错核心业务场景，累计安全运行超15000小时，未发生一起因模型幻觉导致的决策误导。正如《蓝皮书》结语所述：“AI认知的下一阶段，是从‘描述世界’走向‘理解世界如何运转’。这一步一旦跨过，AI就不再仅是能言善辩的顾问，而真正成为可托付信赖的伙伴。” 特别声明本文为澎湃号作者或机构在澎湃新闻上传并发布，仅代表该作者或机构观点，不代表澎湃新闻的观点或立场，澎湃新闻仅提供信息发布平台。申请澎湃号请用电脑访问https://renzheng.thepaper.cn。

thepaper.cn 2026-07-21 相关度 6

大模型与应用中影响今日

从“看得见的AI”到深度应用，晶泰科技AI for Science进展、生态成果集体亮相WAIC

晶泰科技连续五年亮相WAIC，发布AI自主发现体系升级，打通科学智能、物理智能与智能体闭环，XtalPi Science平台聚焦AI for Science，在医药材料研发领域推动从辅助到自主的科研范式跃迁，体现AI赋能硬科技的产业价值。

提示长期跟踪AI4S平台商业化进展

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7 月 17 日至 20 日，2026 世界人工智能大会（WAIC）暨人工智能全球治理高级别会议在上海举行。今年大会共组织近 160 场论坛，吸引了 1568 位国内外专家，其中图灵奖、诺贝尔奖、菲尔兹奖得主 11 位，展览总面积首次突破 10 万平方米，吸引线下参观人次超 40 万。晶泰科技一直致力于将人工智能技术与科学研究、产业创新深度融合，从虚拟世界到物理世界的万物智联战略布局，到人工智能＋机器人＋量子物理的跨界融合领先实践、科研场景中人机协同的率先应用，以及共创分享全球化的产业应用。今年，晶泰科技连续第五年赴约 WAIC，携 AI4S 进展、创新生态建设成果，亮相大会主会场。 AI从“辅助”到“自主”: 赋能科学研究，打造AI4S新范式本届大会，晶泰科技发布了迭代升级的 AI 自主发现体系，该系统打通科学智能（Scientific AI ）、物理智能（ Physical AI ）、智能体系统（ Agentic System ）完整闭环，加速 AI 从 “辅助实验” 到 “自主完成探索、验证、发现” 的科研范式跃迁。晶泰科技 AI4S 成果 XtalPi Science 平台也率先亮相 WAIC 现场。回望过去，AI 发展经历了从内容生成到代码撰写的高速迭代。如果说前十年的 AI 是在虚拟空间中实现逻辑的自动化，那么未来的 AI 则必须跨入 “攻克科学 ” 的深水区——直面物理世界的复杂性，打破传统试错式的研发瓶颈，在医药、材料等真实产业的研发链条中，去创造可被验证的价值。正因如此，晶泰科技正以 AI for Science 开放生态奠基者位定位，通过打造坚实的平台能力与 AI+机器人+多智能体的研发基础设施，将科学的突破转化为真正可规模化落地的产业生产力。近期，公司也将公布更多关于 XtalPi Science 平台的介绍，欢迎感兴趣的伙伴持续关注。在 AI4S 领域，晶泰科技近期也取得多项前沿技术成果，技术链条持续完善、落地场景不断拓宽：大会期间，晶泰科技联合上海人工智能实验室、中国科学院上海硅酸盐研究所、上海交通大学等机构，联合发布了面向真实化学与材料实验场景的多模态评测集 LabOPBench 。该评测集重点考察模型能否将真实实验中的视觉证据转化为可靠的实验判断，加速大模型走进真实实验现场；7 月，携手福州大学合作研发的分子精准合成新平台相关研究成果刊发于《Nature Synthesis》，将 AI4S 的赋能链条从虚拟筛选环节，延伸至绿色、安全的实体合成领域，加速了新药、新材料的研发；同月，联合复旦大学、浙江大学、同济大学等国内顶尖高校提出的 LabHarness 框架，加速自主科学发现的湿实验闭环，为更多科学研究走向产业落地筑牢技术底座。大会现场，围绕公司自研的科学研发基础设施，晶泰科技还展示了适配多产业的全栈 AI4S 技术矩阵——覆盖小分子、抗体、分子胶、多肽、小核酸等多模态药物发现，并延伸至化学、材料、能源、健康消费等领域，用可落地的产业一体化解决方案，破解传统研发周期长、试错成本高、效率有限等痛点。（左右滑动查看更多）（左右滑动查看更多）创新成果“组团”亮相: 创新项目、创新团队秀出硬核成果晶泰创新中心特色展区同步带来 PepiX™ 多肽药物研发平台与 epiXora™ 多场景医药调研 Agent。PepiX™ 融合 AI 设计预测、自动化合成与高通量湿实验筛选，构建 “干实验设计+湿实验验证” 闭环，覆盖从 Hit 发现到 PCC 的完整多肽研发流程，聚焦脑/眼递送多肽、口服多肽及肽偶联物等高潜力领域。而 epiXora™ 是真正懂医药研发场景的专业 Agent，围绕数据、逻辑与信度三大核心，整合多源生命科学数据库，内置靶点调研与研发决策框架，支持句子级溯源与幻觉检测。点击查看详情创新中心特色展区晶泰生态圈伙伴也 “组团” 秀出硬核成果。晶泰科技孵化企业希格生科带来核心管线 SIGX1094——全球首款基于 “AI+类器官” 平台开发的弥漫性胃癌靶向药，全面展示人工智能与类器官技术深度融合如何赋能创新药物研发。SIGX1094 现已获得美国 FDA 和中国 NMPA 临床试验许可（IND），并获 FDA 孤儿药资格认定（ODD）和快速通道认定（FTD）。2025 年，SIGX1094 更荣获有 “医药界诺贝尔奖” 之称的盖伦奖最佳生物技术产品奖提名，成为当届唯一获提名的中国生物制药企业。希格生科WAIC现场展示耀速科技、深度原理在大会现场也表现亮眼。耀速科技专注 “AI+器官芯片” 赋能新药研发，本届大会集中展示了 3D Bio Intelligence（3D 生物智能）平台建设进展，包括垂类 AI 模型升级、高通量自动化实验体系落地，以及虚拟细胞（Virtual Cell）与生物世界模型（Biological World Model）的加速构建。深度原理自研组织级 AI Scientist 平台 Mira 首次线下公开亮相，该平台融合生成式 AI、第一性原理计算、智能体 Mira 与 L4 高通量实验室，加速工业研发闭环创新，同时入选 WAIC 2026 SAIL 之星，亮相大会首日主论坛颁奖仪式。（左右滑动查看更多）成果与观点共同迸发活力： WAIC 主会场论坛共议AI4S 7 月 19 日下午，晶泰科技首席科学官张佩宇博士出席 WAIC 2026 · 未来科技产业生态论坛，与同行深度探讨 “AI for Science 产业化实践：科研新范式如何走向千行百业” 。 AI4S创新成果, 获主流媒体报道大会期间，晶泰科技及其 AI4S 成果亦被多家主流媒体报道，获得广泛关注。（左右滑动查看更多）从科学研究到产业落地，从成果展示到观点碰撞，晶泰科技在 WAIC 全维度展现 AI4S 创新进展。连续五年，晶泰科技与 WAIC 同频共振。从单点技术到全栈体系，从概念验证到产业落地，科学智能正在链接每一个未来。未来，晶泰科技将继续携手海内外科研学者、行业同仁、合作伙伴 ——以智能伙伴之力，共创产业新未来。

ByDrug 2026-07-21 相关度 6

大模型与应用中影响今日

科技时空 - 人工智能中美竞争核心中国医疗巨头谨慎部署

联影智能在WAIC上表态谨慎部署医疗AI，反映垂直行业对AI成熟度的审慎态度；与此同时中国凭借DeepSeek、智普等低成本开源模型快速扩张市场，以高性价比路线挑战美国AI垄断格局。

提示关注医疗AI落地节奏及开源模型生态进展

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回到首页 / 专栏检索 / 科技时空科技时空人工智能中美竞争核心中国医疗巨头谨慎部署发表时间： 21/07/2026 - 12:17 中国医疗科技巨头上海联影医疗旗下人工智能子公司联影智能指出，尽管中国政府正大力推动人工智能技术在关键领域的广泛应用，但该公司在部署人工智能工具方面仍采取谨慎的态度。人工智能中美竞争核心中国医疗巨头谨慎部署 © X.com 广告目前一些中国企业已开始衡量员工对人工智能的使用情况，并将此视为工作转型的一个指标，不过中国医药科技巨头联影智能联席周翔7月20日在上海举行的世界人工智能大会（WAIC）期间表示，该公司正在谨慎对待要大力部署人工智能工具的压力。中国国家主席习近平利用此次年度大会，将中国定位为人工智能新秩序的倡导者，并推广开源技术。中国人工智能子公司联影智能总裁周翔指出 :“有些公司说，如果你不使用一定数量的代币，你就无法进入人工智能新时代，不过我们不会走极端。”因为人工智能的软件工程师们曾警告他，由于这些新技术尚未足够成熟，可能会出现一些潜在的副作用，特别是在医疗保健领域，先发优势不像其他领域那么关键，因此需要谨慎对待。目前中国的联影集团在医疗影像和扫描设备市场与德国的通用电气医疗、西门子医疗和飞利浦等进行竞争。人工智能中美竞争核心分析指出仅仅两年前，中国在人工智能领域似乎远远落后于美国，让硅谷处于垄断地位，尽管如今差距依然存在，最先进的人工智能技术仍然在加州研发，但北京已经找到了自己的发展模式。这种远低于美国的成本并能够提供了令人满意的性能模式，让中国推出的人工智能能够迅速占领市场份额，符合中国政府推出的两大政治优先事项：一是将自身定位为西方之外的可靠选择，二是赢得这场北京视为与华盛顿竞争的关键科技战。像中国的DeepSeek和智普等初创公司提供开源人工智能，让全球开发者可以自由集成，这对于那些更注重性价比而非尖端技术的用户来说极具吸引力。中国正在通过这些公司重复此前在许多其他行业扩张的模式，普及大众使用该技术，不过也因为中国是世界上最专制的政权之一，其人工智能系统会在用户提出敏感问题时立即回避。用便宜产品占领市场份额 ? 报道显示中国并非苹果手机的发明者，但它提供了众多价格低廉智能手机品牌，如OPPO和小米等。虽然是马斯克的特斯拉推动了电动汽车的发展，但是是中国的比亚迪和吉利等价格更低的品牌让电动汽车更加普及。据人工智能分析公司Artificial Analysis的数据显示，使用Anthropic的Fable 5进行人工智能任务的平均成本为2.75美元，使用OpenAI的GPT 5.6为1.04美元，而使用中国的DeepSeek V4仅为4美分，价格差大。如何监管 ? 卡内基基金会专门研究中国科技政策的研究员马特·希恩强调说 :“在国际舞台上，中国希望将自己定位为人工智能安全保障的国家，这或许会让人怀疑，因为中国有严格的网络监控手段，但这同时也表明，中国政府有能力将自己的人工智能标准强加于企业并执行。分析指出目前的倾向是在世界各大洲，无论是威权国家还是民主国家，都在朝着加强监管和控制的方向发展。如同互联网从美国产生，与美国价值观紧密相连，而中国则希望参与定义人工智能领域的主流价值观，需要关注的是中国共产党的政策与美国平台的审核方式之间存在巨大不同。另外中国外交部长王毅在7月16日出席世界人工智能大会，并与来自29个国家的官员签署了一项协议，成立世界人工智能合作组织(WAICO）,该组织的总部设在上海。电邮新闻头条新闻就在您的每日新闻信里订阅下载法广应用程序跟踪国际时事作者：罗拉同一主题 Afra Wang: 在中国，AI只是帮助国家产业升级的工具 Audio content 公民论坛美国人工智能企业Anthropic指控阿里巴巴非法获取其Claude AI模型功能 Anthropic/阿里巴巴中美围绕“剽窃”与否互呛之际，深度求索推出新版AI模型 Audio content 要闻解说浏览其他章节星际空间的“甜蜜”发现：为揭秘生命物质起源提供新线索从浩瀚宇宙到生命诞生，一个问题始终让人着迷：构成我们生命的基本物质究竟来自哪里？国际科研团队日前宣布，首次在银河系星际介质中发现了一种四碳糖——赤藓酮糖（Erythrulose），这一令人激动的“甜蜜”发现，对于研究地球生命最初物质起源具有极为重要的意义。 14/07/2026 {"department":"","has_transcription":true,"contentId":"f6f38a90-7f87-11f1-a6fc-65d75152ba6d","contentType":"editions","mediaId":"3E8E7459-9DA3-41FB-8B08-A340B7542781","sources":[{"name":"3E8E7459-9DA3-41FB-8B08-A340B7542781","url":"https:\/\/aod-rfi.akamaized.net\/rfi\/chinois\/audio\/modules\/actu\/202607\/Sciences_14-07-26.mp3","duration":293.45}],"broadcastType":"replay","emission":{"id":"WBMZ104932-RFI-CN-20240211","title":"\u79d1\u6280\u65f6\u7a7a","genre":"MAG","season":"","url":"https:\/\/www.rfi.fr\/cn\/%E4%B8%93%E6%A0%8F%E6%A3%80%E7%B4%A2\/%E7%A7%91%E6%8A%80%E6%97%B6%E7%A9%BA\/"},"diffusion":{"id":"WBMZ161212-RFI-CN-20260714","title":"\u661f\u9645\u7a7a\u95f4\u7684\u201c\u751c\u871c\u201d\u53d1\u73b0\uff1a\u4e3a\u63ed\u79d8\u751f\u547d\u7269\u8d28\u8d77\u6e90\u63d0\u4f9b\u65b0\u7ebf\u7d22","duration":293.45,"pubdate":"14\/07\/2026 - 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RFI 2026-07-21 相关度 6

大模型与应用中影响今日

AI赋能千行百业一线观察｜从世界人工智能大会看端侧AI智能化趋势

WAIC 2026释放端侧AI从概念走向现实的信号，人形机器人开始在真实产线执行精密装配作业，行业评判标准从技术参数比拼转向场景落地能力，具身智能商业化进程显著加速。

提示关注具身智能与人形机器人产业链落地标的

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新华网上海7月21日电（史依灵）2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC）于7月20日在上海闭幕。四天的展期虽短，但在这场年度行业盛会中，一个鲜明的信号已经释放——端侧AI智能化，正从概念走向现实。

7月17日至20日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海举行。新华社记者陈浩明摄

连日来，浦江两岸的世博展览馆、西岸国际会展中心、张江科学会堂，人头攒动，各类智能装备集中亮相。与往年偏重概念演示、技术展演不同，今年展台上，看得见、可实操、能落地的端侧应用成为主流。人工智能正从云端向产线、桌面、可穿戴设备等多元终端延伸，其角色也从“回答问题”向“执行任务”加速转变。

工业端：人形机器人从展台走向产线

在世博展览馆具身智能馆，节卡机器人的展台被观众围得水泄不通。展厅中央位置，JAKA K1-25重载双臂人形机器人正稳稳举起50公斤哑铃，展示其单臂25公斤、双臂额定负载50公斤的负载能力与正负0.05毫米的重复定位精度。一旁身高1.22米、重42公斤的“π仔”则通过VR设备与观众互动，依托自研APEX关节模组在狭小空间内展现流畅运动。

JAKA K1-25重载双臂人形机器人。新华网史依灵摄

与往年展台上机器人表演跳舞、翻跟头不同，今年各家展商更倾向于让机器人在模拟产线上展示作业能力。历经两年概念热潮，人形机器人赛道开始分化，评判标准不再是运动能力或自由度，而是能否在真实生产环境中创造价值。

节卡机器人的发展路径颇为清晰——面向产线，解决实际问题。其与上汽华域联合打造的轮式人形机器人协同装配系统，让不少专业观众驻足。这套入选大会中央展区的方案，在真实量产产线上实现了电机壳体转运与0.5毫米微型螺钉精密锁付的全流程无人作业，单颗螺钉锁付仅需10秒。这不仅是一次产品展示，更是一条已跑通、可复制的生产线。

“今年业内关注点已从技术参数比拼转向真实场景落地能力。”节卡机器人创始人兼董事长李明洋表示，研发团队立足工厂一线，所有模型和实体产品都要深入车间落地验证。依托在汽车、3C电子、半导体等领域十余年协作机器人应用积累，节卡正将大量复杂、高柔性的作业需求，通过AI大模型赋能转化为多任务、跨场景自主作业。

在李明洋看来，AI与机器人融合的终极形态是人机共融，“让机器人辅助人类完成基础劳作，使人类能将更多精力投向精神创造”。

新奇机器人展示的关节模组。新华网发（受访者供图）

在机器人走向产线的同时，上游核心零部件环节也在同步发力。新奇机器人另辟蹊径，将展台主角定为关节模组、丝杠与陶瓷球——这些直接影响机器人运动精度与可靠性的关键零部件。这家2025年8月成立的企业，以力星股份多年精密轴承滚动体制造经验为支撑，试图将材料与工艺积累延伸至机器人核心传动系统。上海新奇机器人创始人施波解释称：“力星做了三十多年的‘球’，现在我们把这些‘球’装进机器人的关节里。”目前，其自研氮化硅陶瓷球已在头部机器人企业投入应用测试，不仅能让灵巧手样机噪声降至68分贝，面向灵巧手、腕部及四肢关节的反向式行星滚柱丝杠与关节模组正推进联合开发，核心部件计划于今年年底进入批量生产。

新华网 2026-07-21 相关度 6

大模型与应用低影响今日

AI奇妙旅程进村来！南工大公益课堂点燃江北少年科技梦

南京工业大学联合江北新区文联面向7-14岁青少年开展AI公益课堂，结合人脸识别、智能手表等生活案例普及AI概念，是AI科普下沉基层的典型案例，反映地方政府推动科技素养与精神文明建设融合的趋势，对产业无直接影响。

提示关注AI教育政策导向，无直接操作意义

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AI奇妙旅程进村来！南工大公益课堂点燃江北少年科技梦

2026-07-21 19:39:00

扬子晚报网7月21日讯（记者刘丽媛）近日，南京江北新区永宁街道张圩、东葛社区接连举办人工智能公益课堂。由江北新区文联与南京工业大学计算机与信息工程学院（人工智能学院）联合打造的“茉莉花开”文艺直通车“艺术点亮乡村——工大公益课堂”2026年度首讲正式开启。今年活动以“AI奇妙旅程：从身边到未来”为主题，面向7—14岁青少年开展沉浸式AI科普，拉开2026年度“艺课进社区”活动序幕。

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2025年，江北新区文联与南工大计信学院合作推出社区公益行项目，聚焦青少年AI启蒙与老年人数字素养提升，全年举办20余期讲座，形成覆盖“一老一小”的校地公益品牌。2026年，公益课程迭代升级，针对7—14岁青少年认知特点，精心设计“AI奇妙旅程”专题课程，摒弃照本宣科，以生活场景、行业应用和动手编程三大板块为主线，让人工智能走出实验室，助力乡村精神文明建设和青少年科学素养培育。

本年度首场活动落地永宁街道。上午张圩社区吸引近20名学生参与，下午东葛社区迎来40余名少年儿童。两场讲座均由学院教师第五党支部书记景朋森主讲。课堂上，景老师避开高深术语，通过人脸识别、智能语音手表等身边案例，讲述AI在医疗、环保、智慧农业等领域的实际应用，把抽象概念化为趣味故事。

互动环节，孩子们动手完成简易编程、操作智能设备，踊跃分享生活中的AI见闻，畅想人工智能为家乡带来的变化。不少孩子首次接触编程逻辑，在实操中消除了对前沿科技的陌生感。“原来AI不仅是动画里的机器人，医疗、环保都离不开它！”东葛社区一名小学生课后兴奋地说。

据悉，近年来，江北新区文联深耕“艺术点亮乡村”行动，积极开展“艺课进社区”活动，始终立足群众文化需求，让优质资源走进乡村。此次南工大计信学院公益课堂作为本年度艺课进社区的重要组成部分，主打“科技+文艺”融合特色，将AI探索与乡村美育结合，既激发青少年的科学好奇心，也借助数字艺术拓宽乡村儿童审美视野。

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紫牛新闻 2026-07-21 相关度 6

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公司与资本

公司与资本中影响今日

杰创智能百亿“豪赌”AI云计算背后：一季度负债率飙升20%，利息、折旧拖累净利转亏

杰创智能以12.8亿货币资金撬动140亿设备投资，一季度负债率飙升20个百分点、净利润转亏，典型'小马拉大车'式算力豪赌，资本开支与现金流严重错配风险显著。

提示规避高杠杆算力概念股

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蓝鲸新闻7月21日讯继1月披露不超过40亿元购买IT设备及零部件的方案后，7月20日晚，杰创智能（301248.SZ）再抛出不超过100亿元的设备采购计划。

需要注意的是，截至一季度末，杰创智能账面货币资金仅12.8亿元，公司全部净资产也不过15.07亿元，百亿设备采购计划显然与公司现有资金实力存在较大差距。公告披露后也引发市场哗然，多个平台投资者质疑公司是否能拿得出百亿资金。

蓝鲸新闻记者以投资者的身份致电杰创智能董办，工作人员提到，此前40亿元设备购买额度基本已经用完，此次百亿采购方案是新的规划。针对百亿资金的来源，该工作人员也表示，公司也在通过申请银行授信、定增等方式筹措资金。

7月21日早盘，杰创智能高开后迅速回落，盘中跌幅一度超过12%。截至收盘，公司股价为57.8元/股，当日涨幅4.03%，公司总市值88.84亿元。

在算力概念光环下，杰创智能股价年内迅速拉升，5月13日盘中最高达到98.47元/股，较年初涨幅达到196.02%。截至7月21日收盘，杰创智能年内累计涨幅79.61%。

13亿账面资金撬动140亿设备投资，一季度负债率大增20个百分点

杰创智能表示，为推进公司人工智能战略发展和业务转型，公司拟向多家供应商采购IT设备及零配件总金额不超过人民币100亿元。该交易金额已达到公司最近一期经审计净资产的100%，亦达到公司最近一期经审计总资产的100%。

目前，该议案已经公司董事会审议通过，8月5日公司还将召开股东会审议该事项。

与1月的公告相似，杰创智能此次加码仍是为了“开展云计算业务及相关技术产品研发”。1月的公告中，公司计划在6月底之前购买不超过40亿元的IT设备及零件。杰创智能董办工作人员对蓝鲸新闻记者表示，前次公告的额度已经基本用完，公司规划的新的额度预计也将在2026年12月底之前实施。

换句话说，杰创智能年内仅此两项投资就将占用140亿元资金额度，而这对上市公司来说存在着不小的资金压力。

截至3月31日，杰创智能账面存在货币资金约为12.8亿元，交易性金融资产约5392.83万元。但同时，公司短期借款、一年内到期的非流动负债总计金额已经达到15.53亿元，与公司账面资金存在一定缺口。此外，公司还有约14.44亿元的长期借款。

大额债务下，今年一季度杰创智能产生了1740.91万元的利息费用，占公司总收入比例超过11%，进一步挤压上市公司盈利空间。蓝鲸新闻记者注意到，2024年末杰创智能资产负债率仅为34.07%，去年转型算力后资产负债率到年末已经大幅提升至53.37%，今年一季度再次飙升超过20个百分点，达到73.77%。

东方财富 2026-07-21 相关度 6

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安全与监管

安全与监管高影响昨日

中国成为全球AI治理可信引领者——国际社会积极评价2026世界人工智能大会

中国通过WAICO成立、5000个培训名额、开源技术输出等组合拳，构建以全球南方为支点的替代性AI治理秩序，软实力与标准话语权同步提升。

提示把握中国AI治理标准输出红利

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科技日报记者龙云毕炜梓

7月17日至20日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海举办。大会期间，中国提出的“以人为本、智能向善、公平普惠、协同共治”等治理理念及务实举措，引发国际主流媒体与专家学者广泛关注。多家外媒指出，中国正以实际行动推动构建更加公正、普惠的全球人工智能治理体系。

搭建普惠包容的全球治理新平台

7月16日，世界人工智能合作组织（WAICO）在上海签署成立协议。美国消费者新闻与商业频道等外媒关注到，未来5年，中国将面向发展中国家提供5000个人工智能专题研修培训名额；面向东盟、阿盟、非盟、拉共体、上合组织、金砖国家建设国际人工智能应用合作中心；推动气象智能预警方案“妈祖”在30个国家落地应用。

肯尼亚《星报》报道称，该组织的首要使命是帮助“全球南方”国家通过技术交流、人员培训、创新支持和治理框架弥合AI技术发展鸿沟。对于肯尼亚等积极发展数字服务、但仍依赖外国技术的国家而言，这为进入快速增长的AI经济提供了可行路径。

新加坡《商业时报》评价，这是“人工智能技术发展史上具有标志性意义的重要里程碑”。卡塔尔半岛电视台指出，“随着中国AI模型在全球不断取得进展，中国正展现出全球AI新秩序引领者的姿态”。

英国《金融时报》认为，伴随国内大语言模型落地及其应用范围持续拓展，WAICO有望让中国在国际标准制定等领域获得更大影响力。

英国路透社关注到，中国正利用本次大会推广开源技术，将开源AI模型定位为面向全球的公共产品。

欧洲《现代外交》网站分析，中国正依托开源技术、国际合作，打造吸纳发展中国家广泛参与的全球AI治理新路径，逐步成为替代性国际技术秩序的“架构师”。

“中国正认真思考如何最有效地将开发的技术分享给‘全球南方’国家，这种做法非常令人钦佩。”联合国驻华协调员杰思衡表示，中国在推动创新与规避风险之间找到了“正确的平衡”，这种源于中国传统哲学的平衡智慧，可以成为对全球AI治理讨论的独特贡献。

美国《财富》杂志评价，本次大会释放的信号，让众多“全球南方”国家将中国视作AI领域值得信赖的合作伙伴。

开源共享重塑全球产业新格局

中国科技网 2026-07-20 相关度 7

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