2026年3月16日，由中国医学科学院肿瘤医院徐兵河院士牵头的恒瑞医药创新药吡咯替尼Ⅲ期PHILA研究的最新长期随访数据重磅发表于全球顶级医学期刊《英国医学杂志》（The BMJ）[1]。2023年，PHILA研究首次发表于《英国医学杂志》，以中位15.5个月的随访数据证实吡咯替尼联合曲妥珠单抗和多西他赛（PyroHT）方案一线治疗HER2阳性晚期乳腺癌患者具有显著的PFS获益和可控的安全性[2]。本次发表的长期随访数据，进一步确认了该方案的生存获益。 图1. PHILA研究再次登顶《The BMJ》 研究背景 曲妥珠单抗联合帕妥珠单抗的双靶方案是HER2阳性晚期乳腺癌的标准一线治疗。PHILA研究既往公布的结果证实[2,3]，吡咯替尼联合曲妥珠单抗及多西他赛方案（PyroHT）一线治疗HER2阳性晚期乳腺癌患者具有显著的PFS获益和可控的安全性。2023年4月，国家药监局（NMPA)批准该方案用于治疗HER2阳性、晚期阶段未接受过抗HER2治疗的复发或转移性乳腺癌患者，这是吡咯替尼在乳腺癌领域获批的第三个适应症。 研究设计 PHILA研究为一项随机、双盲、多中心、安慰剂对照的Ⅲ期临床研究，共纳入590例未经系统治疗的HER2阳性转移性乳腺癌患者，患者按1:1随机分配至试验组（PyroHT，n=297）和对照组（HT，n=293），并根据既往（新）辅助曲妥珠单抗治疗（是 vs. 否）和激素受体状态（ER和/或PR阳性 vs. ER和PR阴性）进行分层。主要研究终点为研究者评估的PFS，次要研究终点包括PFS（独立评审委员会评估）、OS、客观缓解率（ORR）、肿瘤缓解持续时间（DoR）、临床获益率（CBR）和安全性。 研究结果 截至2024年4月30日的随访数据 数据截止时间为2024年4月30日[2]，PyroHT组与HT组的中位随访时间分别为35.7和34.3个月。 mPFS最终分析：PyroHT组和HT组研究者评估的中位PFS分别为22.1 vs. 10.5个月（HR=0.44，95% CI：0.36-0.53；P<0.0001）。与HT组相比，PyroHT组的研究者评估的PFS在最终分析中维持了获益，所有预设的亚组均显示出一致的PFS获益。 mOS分析：与HT组相比，PyroHT组的OS更具优势（HR=0.64，95% CI：0.46-0.89；单侧名义P=0.004）。两组的中位OS均未达到。 截至2025年5月30日的随访数据 长期随访数据显示，截止时间为2025年5月30日[4]，PyroHT组与HT组的中位随访时间分别为46.5和44.6个月。PyroHT组中仍有75例患者（25.3%）在接受研究治疗，而HT组仅为19例（6.5%）在接受研究治疗。 mPFS分析：与既往结果一致，PyroHT组患者获得了持久的PFS（研究者评估）获益（HR=0.44，95% CI：0.36-0.54；单侧名义P<0.0001）。PyroHT组和HT组的3年、4年、5年PFS率分别为40.4% vs. 9.7%，31.9% vs. 7.6%，29.2% vs. 4.3%（图2）。所有亚组均显示出一致的PFS获益。 图2. 研究者评估的PFS分析（cut off：2025.05.30） PFS亚组分析：对于既往接受过（新）辅助曲妥珠单抗治疗的患者，PyroHT组（n=46）的中位PFS为62.8个月（95% CI：19.2-无法评估），而HT组（n=42）为10.4个月（95% CI：6.4-13.2）（图3）。 图3. 既往接受过（新）辅助曲妥珠单抗治疗的患者的PFS mOS分析：与HT组相比，PyroHT组的OS更具优势（HR=0.74，95% CI：0.56-0.98；单侧名义P=0.02）。两组的中位OS均未达到（图4）。 图4. OS分析（cut off：2025.05.30） ORR分析：PyroHT组与HT组的ORR分别为84.2%（250/297，95% CI：79.5-88.1）和71.7%（210/293，95% CI：66.1-76.8）。 CBR分析：PyroHT组与HT组的CBR分别为88.6%（263/297，95%CI：84.4-91.9）和80.9%（237/293，95% CI：75.9-85.2）。 DoR分析：PyroHT组为22.3个月（95% CI：17.9-29.3），HT组为10.4个月（95% CI：8.4-12.4）。 安全性 安全性数据截止日期为2024年4月30日。其安全性与既往中期分析一致，未发现新的安全信号。 小结 PHILA研究的PFS最终分析证实，相较于HT方案，PyroHT方案用于HER2阳性转移性乳腺癌一线治疗，显著延长了mPFS（22.1个月 vs. 10.5个月，HR=0.44），降低了36%的死亡风险（HR=0.64），其5年生存率达66%、无进展生存率达30%。在长期随访45.5个月后，疗效持续稳定，各预设亚组均显示出一致的获益，其中既往接受（新）辅助曲妥珠单抗的患者mPFS达62.8个月，且能延缓至脑转移发生时间（中位16.6个月 vs. 9.1个月）。 安全性与既往中期分析一致，未发现新的安全信号，整体安全性可控。 参考文献： [1] Xu BH, Ma F, Yan M, et al. BMJ 2026;392: e087259. [2] Xu BH, Yan M, Ma F, et al. BMJ 2023; 383: e076065. [3] Xu BH, Yan M, Ma F, et al. 2024 SABCS. GS1-03. [4] Xu BH, Ma F, Yan M, et al. 2025 SABCS. PS5-01-02.

2026年3月23日，中国上海 – 今日，赛诺菲在上海市静安区召开的2026年外资外贸转型升级推进大会上宣布，对现有中国研发中心进行全面战略升级，在沪设立全新的研发中心法律实体。此举不仅标志着赛诺菲在华研发能力的重大结构性跃升，更彰显了公司扎根中国、以创新驱动健康中国建设的坚定承诺。 赛诺菲大中华区总裁施旺：“上海市政府长期以来聚焦外资转型、倾力打造创新高地的大力支持，为赛诺菲的转型提供了更多助力。此次研发中心的战略升级，将让赛诺菲中国成为全球版图中更重要的创新支点，把更多、更好的创新药物和疫苗加速带给中国患者。” 全新升级的上海研发中心将成为赛诺菲在中国规模最大的转化医学研究中心，它将深度联动赛诺菲的六大转化医学中心网络，形成强大的全球研发合力，充分借助上海世界级的科研资源与开放的政策环境，全面加速在免疫、慢病、肿瘤及罕见病等重点领域的创新药物研发进程。 根据规划，赛诺菲未来全球约三分之一的新研究项目将在中国开展，并确保中国参与90%以上的全球同步开发项目，推动由中国主导或深度参与的创新成果率先走向全球，让中国患者更快地受益于前沿创新疗法。 作为一家研发驱动、AI赋能的生物制药公司，赛诺菲的研发布局始终与“健康中国2030”战略同频共振。在中国，我们已建立起一支超过700名研发人员的强大团队，并在上海、北京、成都、苏州建立了四大研发基地。 持续的创新投入也带来了丰硕的成果： 从2020年至2025年底，累计将在华获批34款创新药物、疫苗及新适应症，远超引入25款创新产品的既定目标。 2023至2025年，加速引入了21款创新产品，并实现了这些在华上市产品的全球同步注册递交。 2025年，26个临床试验申请获得批准，持续加大在免疫、神经、肿瘤、移植、糖尿病以及心血管领域的创新力度。 展望未来，赛诺菲将继续秉持“追寻科学奇迹，焕发生命光彩”的使命，以更快的“中国速度”将更多突破性创新成果带给中国患者，支持健康中国宏伟蓝图的实现。 关于赛诺菲中国 赛诺菲是一家研发驱动、AI 赋能的生物制药公司，致力于焕发生命光彩并实现强劲增长。作为改革开放后首批进入中国的跨国企业之一，赛诺菲于1982年便在中国建立了办公室，目前拥有从研发、生产制造到商业运营的端到端价值链，包括3家生产基地和4大研发基地，业务覆盖制药和疫苗。赛诺菲与中国同心同行，致力于将创新药品和疫苗加速引进中国，造福更多中国百姓，也为合作伙伴、社区和员工创造更美好的生活。 ​ 关于赛诺菲 赛诺菲是一家研发驱动、AI 赋能的生物制药公司，致力于焕发生命光彩并实现强劲增长。凭借对免疫系统的深刻理解，我们研发的药物和疫苗为全球数百万民众提供治疗与守护，我们的创新管线有望惠及更广泛人群。我们秉持共同的使命：追求科学奇迹，焕发生命光彩；它激励我们锐意进取，全力应对当今时代最紧迫的医疗、环境和社会挑战，为我们所服务的人和社区带来积极影响。

文｜唐辰 图｜“悟空”发布会现场 唐辰拍摄 悟空开启电商真“智驾模式”。 3月17日，由钉钉团队打造的全球首个企业级AI原生工作平台——“悟空”正式发布，它将会以独立APP和钉钉内置插件两种形态存在。钉钉创始人、CEO陈航（花名“无招”）表示，“过去是人用钉钉来工作，未来是AI用钉钉来工作。” 最近一年来，阿里在AI上的很多大动作，都是在杭州西溪园区对外释放。比如高德扫街榜“飞行街景”、千问开启“AI办事时代”等。 阿里巴巴集团CEO吴泳铭也都会在现场坐镇，坚定内外部对“AI是阿里一把手工程”的信心。 “打碎”钉钉，炼出“悟空” 这一次，吴泳铭再次来到活动现场，给台上的无招带来不小的压力。为迎接这位“大圣”，钉钉进行了组织和产品双重意义上的“重构”。 一方面，“悟空”亮相的前一天，阿里宣布成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群，由吴泳铭直接挂帅，统筹通义实验室、MaaS业务线、千问事业部、悟空事业部及AI创新事业部，盖从基础模型研发、模型服务平台，到个人与企业端AI应用的完整布局。 这次架构调整，理顺了阿里AI的方向和打法。悟空事业部被定位为“B端AI原生工作平台，将模型能力深度融入企业工作流”。钉钉则归属其中，并以品牌独立运营的方式运作。 另外一方面，钉钉完成了堪称“伤筋动骨”的底层焕新，核心就是DingTalk CLI（命令行界面）改造，构建起AI可操作的原子化指令体系。即把钉钉全部企业级能力重构为AI可调用的命令行指令。 无招说，这不是接口封装，“实际上是类似于建立一个Unix底层的内核控制体系”。 围绕CLI，钉钉还自研AI原生文件系统RealDoc，以及企业级安全体系。后者则是悟空和OpenClaw（龙虾）最根本的区别，它从设计之初便瞄准了企业级应用的核心痛点：安全、可控与可审计，从身份权限控制、安全沙箱、专属模型空间到认证Skill，为企业用户建立了一个独立、安全的操作空间。 图｜阿里CEO吴泳铭·悟空发布会现场 中国企业家杂志评价称，龙虾的逻辑，是AI模拟人点击屏幕。一旦界面变了，程序就可能混乱、失效。而钉钉将传统图形界面（GUI），彻底重构为AI原生命令行界面（CLI）。AI不再需要“找按钮、点图标”，而是用标准化指令，调用钉钉超千项核心能力。 简单说，龙虾是AI学着像人一样操作电脑；而悟空，直接把自己变成了一台可供AI高效操作的平台。 无招在现场表示，“今天，我们把钉钉打碎，再用AI重建，炼出‘悟空’。钉钉就要融入悟空了嘛，是不是钉钉不重要。”“你真正要给用户的，不是一个软件，而是思想的变革。这才是最厉害的武器。” 也就是说，悟空是钉钉彻底的“捏碎”再造，它是钉钉，但也不是钉钉了。 开启电商真“智驾模式” 我注意到另外一个关键信息：阿里业务生态ToB能力将以Skills（技能）形式逐步接入悟空，成为阿里AI能力在企业办公场景的统一出口。 在无招演示的OPT（One Person Team，一人团队）十大解决方案中，就包括电商，阿里旗下淘宝、天猫、1688、支付宝、阿里云等B端商业能力的Skill，将逐步接入。 这意味着阿里过去二十余年的电商基建、商家服务能力、商业体系，比如生意经营、店铺运营、营销导购、数据分析以及支付结算等，都被“原子化”封装成标准化的“Skill（技能模块）”。 当这些能力全部汇入阿里悟空，商家可以像搭积木一样，把这些Skill进行组合，在悟空上创造自己的AI工作流，搭建出一支覆盖开店、选品、营销、运营、发货等各个环节的AI Agent团队。 这个模式和养龙虾很像，有观点便称，“电商版龙虾”来了。但悟空并不是简单的“电商龙虾”，更是AI Agent对电商的一次底层重构。对千万商家而言，也是电商经营模式从“手动挡”向“智驾模式”的一次代际切换。 在悟空出现之前，电商商家并不缺少AI工具。 2025年的天猫双11发布会上，阿里巴巴中国电商事业群搜推智能总裁凯夫称之为“AI重构淘宝”。他在与唐辰在内的媒体沟通中表示，淘天要做“好用的AI”，团队主要做了三件事——提高流量匹配效率，为商家降本增效，以及打造新的AI导购产品。 这届天猫“双11”，也被称为“首个AI全面落地的天猫‘双11’”，AI带来的提效令人惊喜。公开数据显示，“生意管家”通过1个“AI店长”和6个“AI员工”的Agent组合，服务了500万商家，平均帮助商家节省30%工作量，效率提升1.5倍。AIGC能力累计生成图片和视频素材共1.5亿个，通过AB验证，AI商品图帮助商家商品点击率提升10%。 但AI在改写电商的运转模式的同时，也存在一个现实痛点：AI工具是割裂的。 在传统模式下，一个典型电商商家的工作流程可能是这样：每天在1688找货源、在淘宝后台上架、在生意参谋看数据、在直通车调投放，最后还要去支付宝对账。 即便在每个环节都有对应的AI辅助能力，但它们彼此独立，无法联动。商家依然需要像个熟练的司机，在七八个仪表盘之间手忙脚乱地切换，靠人工串联起整个流程。 商家缺的不是单点的“辅助驾驶”功能，而是一个能统一调度所有资源、安全可靠的“自动驾驶系统”。龙虾提供了一个新的AI改造电商的思路，但它不懂电商，更无法深入到电商平台，关键是存在致命的安全隐患。 “悟空”能给商家经营带来什么样的变革？用无招的话说就是，“1个店主+阿里悟空=一支电商团队。” 他还在现场演示了一个场景：用户只需说“帮我找1688上儿童玩具的高销商品”，悟空便自动调用1688的选品Skill进行分析；接着说“我要买得力A4纸”，它立刻调用供应商调查Skill进行比价和背调；如果发现商品主图点击率低，它又自动调用素材优化Skill进行调整，甚至直接生成经营周报。 除了电商经营，商家还能通过悟空接入财税、法务、设计、技术开发等各类专业 Skill，组建起一套完整的企业职能 AI Agent 团队。这套“智驾模式”的核心就是，电商能力的原子化。悟空统一调度原本散落的服务能力，实现经营AI化。 一个理想的场景：未来商家在1688上选品找货源时，“悟空”可以帮助进行全景式供应商背景调查、全网比价、自动排雷；商家开新网店时，可以基于1688官方分销供应链，通过AI自动经营，快速上架商品。这种深度的业务打通，将模型能力从单纯的对话交互，嵌入了企业的核心业务流程之中。对于中小商家，这也是一种“AI能力平权”，个人的角度从执行者变成了决策者，核心竞争力从“谁手速快”变成了“谁的判断准”。 图｜悟空“原子化”能力 唐辰拍摄 悟空的使命不止是在提效，它也不单纯一款新产品，其真正的价值是阿里整个商业生态的AI化出口。它也正在改写两个层面的规则： 一是，垂直SaaS的边界在瓦解。过去，商家会为各种垂直SaasS服务付费，比如选品工具、ERP系统等。但悟空则将开箱即用、按需调用、按结果付费的Skills，打包摆到经营者工具包里。这也跑出一个新的MaaS(模型即服务)，其货币标准就是Token。 二是，全球最大ToB Skill市场正在成形。依托阿里业务生态的体量，一个覆盖千万级商家的AI服务市场已现雏形。企业和开发者可以将自己的经验（如独特的选品逻辑、客服话术）标准化为Skill，上架交易。这交易的不再是软件，而是“工作能力”本身。 这两个层面规则的改写，也在实现吴泳铭的规划，即提升MaaS战略地位。在他看来，MaaS业务推动的增长是AI和云营收的核心关键因素。 换句话说，大厂AI竞速，悟空为阿里筑起一道新的堤坝，并在推动阿里从流量模式转型为生产力服务商。 随着“悟空”能力的不断完善，阿里电商的智能化也在进一步深入，开启电商行业真“自动驾驶”时代。未来电商经营，终将摆脱人力密集的桎梏，转向“意图驱动”的决策模式，每个商家都能拥有一支24小时不间断运转的数字经营团队。 但阿里的挑战也很多，比如电商涉及真金白银，AI“误操作”的容错率极低，如何建立可靠的“刹车机制”和权限围栏，如何让习惯了亲手操作的商家真正信任AI，都是必须跨过的坎。 这是悟空“取经”需要历的难，但路已经趟出来了，就可以一直走下去。 参考资料： 中国经营报，《阿里财报另一面，AI已从“可选工具”成为商家“基础设施”》 中国企业家杂志，《对话无招：打碎钉钉，破除“我执”》 原文标题 : 阿里悟空，只是在养电商版“龙虾”么

3月23日，荣昌生物(688331.SH/09995.HK)宣布，公司自主研发的原创抗体偶联药物（ADC）维迪西妥单抗（RC48，爱地希®）一项新适应症已获国家药品监督管理局正式批准上市，用于治疗既往在转移性疾病阶段接受过至少一种系统治疗的，或在辅助化疗期间或完成辅助化疗之后12个月内复发的，不可切除或转移性HER2低表达（IHC 1+或IHC 2+/ISH-）且存在肝转移的成人乳腺癌患者。 这是继胃癌、尿路上皮癌、HER2 阳性晚期乳腺癌伴肝转移三项适应症后，维迪西妥单抗在中国获批上市的第四项适应症。 支持本次新适应症获批上市的临床研究证据，基于一项在中国开展的随机、开放、平行对照、多中心Ⅲ期临床试验（RC48-C012）。该研究证实了维迪西妥单抗治疗既往在转移性疾病阶段接受过至少一种系统治疗的，或在辅助化疗期间或完成辅助化疗之后12个月内复发的，不可切除或转移性HER2低表达（IHC 1+或IHC 2+/ISH-）且存在肝转移的成人乳腺癌患者具有良好的疗效和安全性。由中国医学科学院肿瘤医院徐兵河院士担任主要研究者，在全国60家临床研究中心开展。 荣昌生物首席执行官房健民博士表示，乳腺癌严重威胁患者生命健康，临床治疗需求迫切。此前，维迪西妥单抗已在国内获批用于治疗HER2阳性晚期乳腺癌伴肝转移，是全球首个且唯一精准聚焦该适应症的ADC药物。本次新适应症获批上市，进一步惠及HER2低表达伴肝转移人群，实现了乳腺癌伴肝转移治疗的HER2表达水平全人群覆盖，临床价值巨大，非常感谢所有推动临床研究的研究者及患者。 乳腺癌是全球女性发病率最高的恶性肿瘤，根据GLOBOCAN 2022数据，全球乳腺癌的年新发病例数达230万，死亡病例达67万[1]。在中国，乳腺癌年新发病例数达到35.7万，死亡病例数达到7.5万[2]。在每年新发乳腺癌病例中，约3%～10%的患者在确诊时即有远处转移。肝转移是乳腺癌中较为严重且具有高度致死性的转移类型，约17.8%~35%的转移性乳腺癌患者会发生肝转移，5年生存率约20%。不可手术治疗的晚期乳腺癌传统治疗方式包括化疗、放疗等，患者往往无法耐受，最终发生疾病进展。 HER2是乳腺癌重要的驱动基因和预后指标。在乳腺癌患者中，约45%～55%的病例呈HER2低表达状态[3]。HER2低表达乳腺癌患者3年生存率约为20%，约有三分之一患者会出现复发和转移，内脏转移预后远不及非内脏转移。长期以来，这部分患者在接受标准的内分泌治疗或化疗进展后，治疗选择较为有限。 维迪西妥单抗是荣昌生物自主研发的中国首个原创ADC药物。自2021年以来，该药已相继获批用于治疗HER2过表达局部晚期或转移性胃癌、HER2过表达局部晚期或转移性尿路上皮癌、HER2阳性且存在肝转移的晚期乳腺癌和HER2低表达且存在肝转移的乳腺癌四个适应症。本次新适应症的获批，不仅为临床决策提供了坚实的循证依据，也为患者带来了更优的治疗选择。在单药适应症不断扩宽的同时，荣昌生物正积极探索维迪西妥单抗与其他药物的联合应用，未来将惠及更广泛的患者群体。 参考文献 1.张希, 杨雷, 刘硕, 等. 2022年全球恶性肿瘤统计报告解读 [J].中华肿瘤杂志, 2024, 46(7) : 710-721. DOI: 10.3760/cma.j.cn112152-20240416-00152. 2.莫淼,王泽洲,郑莹,等.2022年全球及中国乳腺癌流行病学特征分析[J].海军军医大学学报,2025,46(04):497-503.DOI:10.16781/j.CN31-2187/R.20240649. 3.阮淼, 笪倩, 许海敏, 董磊, 费晓春. HER2低表达乳腺癌临床病理学特征及预后研究[J]. 诊断学理论与实践, 2024, 23(05): 500-508 doi:10.16150/j.1671-2870.2024.05.006

芝能科技出品 宇树要上市了。3月20日，上海证券交易所正式受理宇树科技的科创板申请。 这是“预先审阅机制”下的第二单项目，也被不少人当作一个信号：人形机器人这条线，开始进入资本市场的主舞台。 故事本身不复杂。一家做四足机器人的公司，用七年时间做到全球第一；然后在两年前转向人形机器人，又用两年时间，把出货量做到全球第一。春晚、翻跟头、武术表演，这家公司从实验室走到了大众视野。 如果只看这些节点，路径几乎完美。这家公司现在很强，但它到底强在哪？更关键的——它接下来要靠什么继续往前走？ 01 卖了5500台， 但真正的客户是谁 先看最直观的一组数据：5500台。这是宇树2025年的人形机器人出货量，全球第一。听起来很像一个拐点。 但把收入结构拆开，会有一点落差。科研教育，占73.6%；商业消费，占17.4%；行业应用，占9%。 再往里看，“行业应用”这一项里，有一半以上是展厅导览。也就是说，这5500台机器人大部分在哪里？实验室、展厅、学校、比赛现场，还有舞台。 真正进入生产线、替代人类劳动的比例，很低。这件事不算坏消息，但需要说清楚，人形机器人还没有形成稳定需求。行业现在的状态，更接近“展示能力”，而不是“交付价值”。 你可以把今天的人形机器人，类比到十几年前的自动驾驶，可以跑，可以演示，也能在特定场景工作，但离大规模商业化还有一段距离。问题不在宇树，而在整个行业。 但这也揭示出一个风险：出货量的领先，并不等于商业模式的成立。 02 42亿募资， 85%投向“还没跑通的方向” 第二组数字，是钱。宇树这次IPO，计划募资42亿元。其中大约85%投向研发，接近一半给了“模型”。它把未来押在“机器人会变聪明”这件事上。 如果只看毛利率，这个选择甚至有点反常。一家毛利率接近60%、已经做到出货量第一的公司，理论上可以把钱更多投向产能、渠道，或者直接扩大市场。 但宇树没有这么做。它反过来，把大部分资金继续压到一个还没有答案的方向。现在的优势，并不稳。 因为机器人行业的核心，不是“能不能动”，而是“能不能理解环境”。换句话说，小脑已经够用了，大脑还没有。 宇树在招股书里写得很直接， 自研的具身大模型，还没有规模化落地。它的意思很简单：机器人可以翻跟头，可以跳舞，但还不能在复杂环境中稳定工作。 所以你会看到一个有点矛盾的状态：一边是产品已经走到舞台中央，一边是最关键的能力，还在研发阶段。 这不是宇树的问题，这是整个具身智能行业的问题。但当一家公司把85%的融资继续投入这里，如果这件事做不出来，之前的优势很可能会被抹平。 03 小脑领先， 但决定胜负的是“大脑” 宇树的强项，其实非常明确。运动控制。这一点在行业里几乎没有争议。无论是四足机器人还是人形机器人，它在动态稳定性、响应速度、复杂动作控制上，都做到了顶级水平。春晚那种集群动作，不是噱头，是工程能力的体现，运动能力本身，不构成护城河。 历史上已经有类似的例子。功能机时代，诺基亚的硬件能力没有问题，甚至是行业标杆。后来苹果公司重新定义了“手机”，整个竞争逻辑被重写。 原本的优势，没有消失，但不再重要。人形机器人现在也在类似的节点上。如果未来的核心是“通用智能”，那真正的门槛会从机械能力，转向认知能力。 这也是为什么宇树同时押注两条路线：WMA（世界模型）和VLA（视觉-语言-动作），不是因为策略复杂，而是因为没有人知道哪条路能走通。 行业在试错，这件事听起来很正常，但它会带来一个现实问题：所有的领先，都带着不确定性。 今天的第一，不一定能延续到明天，而且越靠近“定义权”的阶段，这种不确定性越大。 小结 宇树的IPO几乎没有悬念，有收入，有利润，有产品，也有市场关注度。流程上也走得很快，“预先审阅”基本把风险提前消化掉了。 但真正需要讨论的是它站在什么位置上上市。这不是一个已经完成商业化的公司，而是一家站在技术分岔口的公司。已经验证过的小脑能力，还没有答案的大脑问题。 原文标题 : 宇树IPO：人形机器人发展的里程碑

在Token为王时代，中国的Token产能优势已成为AI产业发展优势的强力支点。但发挥比较优势，要的是多些脚踏实地，而非「赢学思维」下的无脑亢奋。 文 | 佘宗明 「Who is winning in AI—China or America?」去年9月，《经济学人》抛出了这么个AI圈和键政圈共同的必谈话题。 搁前两年，答案似乎不言自明，当时的画风就摆在那—— 2023年9月，黄奇帆发声：中美AI大模型差距至少在2年以上，差距还在快速拉大。 2024年3月，蔡崇信跟挪威主权财富基金掌舵人对话时，被问到中国在AI发展上跟美国「（差了）一年、三年还是五年？」后，回答「可能比美国顶级LLM（大语言模型）落后两年。」 2024年7月，梁文峰受访时表示：表面上中国AI与美国可能仅有一两年的技术代差，但真实的差距是原创和模仿之差。 但自去年以来，画风似乎陡转。 去年11月，包括FT在内的多家主流媒体都报道了黄仁勋在某场闭门会议中的说法：中国会赢得AI竞赛。理由是，更低能源成本、更宽松监管环境和百万级AI工程师规模。 虽然黄仁勋事后对此否认，称没有说过中国会赢得中美AI竞赛，但他仍强调了目前世界上最流行的开源AI模型都来自中国，美国必须「加快步伐」。 今年1月，马斯克在访谈中说，「人们严重低估了增加电力供应的难度，未来两年，谁能解决电力和冷却问题，谁就能赢得AI战争。」并强调中国在电力生产方面的巨大优势，预测 「2026年中国发电量将是美国的3倍」。 没过多久，他又表示，「AI部署的根本限制因素是电力供应，很明显，我们很快——甚至可能就在今年晚些时候——就会制造出更多芯片，却因电力不足无法启用」「除中国外，全球电力输出已基本停滞，而芯片产能却在指数级增长」，指出中国是全球AI电力瓶颈的「例外」。 ▲马斯克，别名「海外头号中国电力宣传员」。 现在看，Token为王时代的到来，俨然佐证了黄仁勋和马斯克对中国赢面的判断。 全球最大的AI模型API聚合平台OpenRouter数据显示，今年2月，在全球Token调用量排名前五的模型中，中国独占四席，MiniMax M2.5、Kimi K2.5、智谱 GLM 5、DeepSeek V3.2 包揽前列。中国AI模型Token调用量首次超过美国。 问题来了：是时候喊出那四个字——「湖人总冠……」，说错了，是「中或最赢」吗？ 我的看法是：现在说「赢」为时尚早，但中国确实手握了多项优势，善用这些优势，才能为把握未来AI竞争中的主导权攒下更多筹码。 01 / 种种迹象表明，2026年是AI发展大年，年初的红包大战只是前戏，现在的Token生产、分发、消耗、变现全链路争夺战才是正戏。 这些天，有几个标志性事件就摆在那： 1，中国掀起「龙虾热」，腾讯、阿里、字节、百度等纷纷推出一键安装的「龙虾套餐」。 2，国内「龙虾三兄弟」迅策科技、Minimax、智谱股价都已翻番，市值不断创下新高。 3，3月16日，阿里成立 Alibaba Token Hub（ATH）事业群，由CEO吴泳铭亲自挂帅。 4，3月18日，在2025年度业绩沟通会上。马化腾首谈「龙虾」：龙虾类应用打造了新的去中心化入口，给微信AI开发带来了启发。 5，3月18日，阿里云、百度智能云同日因Token调用量暴涨上调AI算力、存储产品价格。 这些情形，相当于给黄仁勋在GTC2026演讲中的重磅论断做了注解： AI已从训练时代全面进入推理+智能体+物理 AI 的工业化时代，Token成为AI执行时代的数字大宗商品与硬通货。 未来数据中心不再是文件仓库，而是不间断生产Token的巨型工厂，Token成为AI生成智能的基本可交易单位。 这叠合成的一句话便是：Token为王时代，已经来了。 AI时代的竞争，早已从单一的模型迭代、芯片比拼，升级为以Token为核心计量单位的算力价值争夺战。 而Token变成AI时代产业竞争的关键筹码、全球算力秩序重构的核心锚点，对中国AI资产提升整体上是利好的。 拼模型，在OpenAI的GPT、Anthropic的Claude、谷歌的Gemini面前，国产大模型依旧是弟弟。 虽然斯坦福大学人工智能研究所2025发布的报告显示，中美顶级AI模型性能差距已缩至0.3%（2023年为20%），但若摒弃「只要定语加得多，自己也能是第一」的口嗨式玩法，就不得不承认，差距依旧不小。 拼芯片，中国「AI芯片三巨头」寒武纪、摩尔线程、沐曦能争的，也就是个「中国英伟达」的Title。 二者的差距，就跟我和吴彦祖的颜值PK是一样一样的。 但要拼Token……估计不少中国AI企业的os是：聊到这个，我可就不困了啊。 这波「龙虾热」，带动MiniMax和智谱年内市值翻番、Kimi母公司月之暗面估值3个月内翻4倍，给了阿里云把价格打上去的底气，就说明了很多事情。 要不是恒科「没有纳斯达克的命，得了纳斯达克的病」，中国AI资产借着这股龙虾热潮实现全面爆发，未必就是奢望。 说到这，还得感谢龙虾（OpenClaw）之父彼得·斯坦伯格。OpenClaw爆火，AI Agent爆发，打通了AI应用落地的「最后一公里」，让Token消耗量实现了几何级增加，直接带来了「印钞机效应」。 「龙虾三兄弟」的庆功宴上，虽说鱼头对准彼得·斯坦伯格有些政治不正确，但人家不来，谁都不能动筷子，总该是基本礼仪吧。 02 / Token为王时代到来，很多玩法就变了。 阿里为什么要成立ATH，将模型研发、算力调度、MaaS 平台、场景应用整合在一块？ 可以这么理解：Token就是包饺子用的馅料，ATH是在将做AI的业务线并成「Token大本营」——实验室负责调馅（造Token），阿里云负责送饺子皮（运Token），千问和悟空就是煮饺子卖钱的（用Token），由此打造「创造Token-输送Token -应用Token」 的全产业链体系，从模型厂商转型为Token供应商与基础设施运营商。 ▲推出企业级AI原生工作平台悟空，成了ATH打响的第一炮。 阿里要这么做的原因并不复杂：Token双重属性的任督二脉已经被「小龙虾」打通了，其中一面是能源属性——Token是AI世界的「石油」，谁能以最低成本生产高质量Token，谁就掌握产业定价权；另一面是货币属性——Token是生态内的通用「货币」，连接模型厂商、云服务商、开发者与终端用户，支撑订阅付费、按量计费、生态分成等多元商业模式。 随之而来的，是数字经济核心发展逻辑的转变。 在前AI时代，流量是核心：用户增长、日活月活、使用时长、广告库存是胜负手，产品服务的边际成本趋近于零，规模越大成本越低。所以那时争的是垄断式入口，是国民总时间，是流量最大化变现。 在AI时代，Token是核心：日总Token消耗、单用户Token消费、付费转化率、任务闭环率成为核心指标，行业评价体系从DAU、MAU转向TPD（Token Per Day），从比拼模型参数转向单Token成本、每瓦Token产出、智能密度。 所以BAT近期的战略转向很明显：手握 AI To C绝对领跑者豆包的字节，有意从内容分发帝国转向全场景Token消费枢纽；用千问实现了「一句话购物、打车、点外卖、订酒店」全链路闭环的阿里，有意从电商生态巨头转向Token工业化生产与交易闭环运营商；近来推出龙虾全家桶的腾讯，有意从社交连接王者转向社交链Token裂变与智能体控制平台。 方式都是拥抱龙虾，玩转龙虾，超越龙虾。 此处应该配上台词：龙虾热的红利，MiniMax、Kimi和智谱吃得，我大厂吃不得？ 谷歌、微软、Meta们想说「我也想吃」，可OpenRouter平台的Token调用量却捂住了他们的嘴巴：不，你们吃不了一点。 就GPT、Claude、Gemini顶尖大模型那感人的API调用价格，就足以劝退很多人。 诸多因素决定了，小龙虾注定是「墙外开花墙内香」。 最起码，国外顶尖大模型的云端垄断、高价计费模式，就跟本地智能体的发展趋势不太「适配」。 03 / 在Token为王时代，谁能以更低的成本生产Token，谁能构建更高效的Token流通生态，谁就能在全球AI竞争中占据更多主动。 就目前看，中国已成为全球Token生产的「超级工厂」。中国的Token产能优势，也正在部分对冲中美AI竞赛中芯片和模型维度的竞争劣势。 黄仁勋把AI产业链划分为「五层蛋糕」模型，‌自下而上依次为能源、芯片、基础设施（数据中心、算力网络）、模型和应用。这里的「能源」，首要指向是电力。正如黄仁勋所说，「实时生成的智能需要实时产生的电力支持。每一个生成的 token，都是电子流动、热量管理以及能量转化为计算的结果。」 马斯克再三强调「能源等于智能」、「瓦特将成为新货币」，意思也差堪仿佛：AI的尽头是算力，算力的尽头是电力。 说白了，算力的本质是能源的转化，电力是支撑AI算力运转的核心动力。对于大规模算力集群而言，电力成本在运营成本中占比极高，尤其是在推理端。可以说，电价的高低，直接决定了Token生产的成本底线。 而中国恰恰有着独一无二的电力供给条件：它「既有又有」，既有廉价性，又有稳定性。 就廉价性来说，西部新能源富集区的绿电成本低至0.2至0.3元人民币/度，仅为欧美同期工业电价的1/3甚至1/5。MiniMax M2.5在OpenRoute上的百万Token输入价格仅为0.3美元，是Claude Opus等海外同级别高端模型价格的1/20；DeepSeek V3.2通过技术优化，将每百万Token价格压至GPT-5.4的近1%……都离不开廉价电力的「助攻」。 就稳定性看，咱们可以不懂什么叫特高压输电网络，不知何为「源网荷储」一体化物理架构，不解电网冗余度达80%-100%意味着什么，但「海外头号中国电力宣传员」马斯克说中国是全球AI电力瓶颈的「例外」，不全是身为「中国夸夸群群主」的自觉。 如果说是国内的「西电东送」支撑了中国如今在全球的「西数东算」Token出口局面，那欧美国家在起步上就输了——「西电东送」？那是不可能的，大America自有国情在此。 需要看到的是，中国能成为Token生产的「超级工厂」，除了「成本优势」外，还有「生态优势」。廉价电力供给对应的是成本优势，全链算力底座对应的则是生态优势。 在硬件-软件-数据-应用的完整产业链闭环构建上，中国将原来在工业领域的「唯一具备全门类能力」的剧本复制了过来，成为全球唯一拥有完整算力产业链的国家。 硬件上，高端GPU领域跟英伟达差距得正视，但从寒武纪、摩尔线程们的市梦率看，资本市场对国产替代还是寄予了厚望的，而国产芯片确实也在进步——这点还得感谢特朗普的「曲线助攻」。 软件上，MoE架构、异构算力调度等算法优化、Token分发上的优化措施，也充分发挥了咱们「拼得多，省得多」的惯有优势。 至于数据跟应用，也毋庸多言了。这波「龙虾热」背后Token从生产向流通、消费全链条延伸的态势，就得益于全场景应用的支撑。 正是凭借成本优势+生态优势，中国才能成为全球 Token市场 「一超多元」 格局中的那个「一超」。 而今，美国依旧掌握高端芯片、底层算法的部分核心技术，但在Token规模化生产、成本控制上没有优势；欧洲、日本等经济体受制于算力基建不足、能源成本高企，难以形成规模化竞争力。相形之下，中国则成了全球最大的Token生产国与出口国——因为性价比够高，Token隐约有成为继「新三样」后中国「数字出口新名片」的势头。 04 / 说到底，在Token为王时代，中国的Token产能优势已成为AI产业发展优势的强力支点。 Token的普及，会彻底改变算力价值的计量与分配逻辑。 在此之前，算力的价值难以标准化、可交易化，只能按硬件成本计价，这时候，算力定价权掌握在英伟达、AWS、Azure们手上。 到了Agent时代后，Token则能将抽象的算力转化为可精确计费、可跨境流通的「数字商品」，变成了按场景价值计费，数据中心从服务器集群变成「Token工厂」，算力网络变成「Token管网」，用户交互变成「Token消费」，那就成了中国AI公司的舒适区。 比模型，暂时还比不过GPT、Claude、Gemini；比芯片，眼下也比不过英伟达、AMD等。但要比Token产能……这里请把马斯克语录循环播放。 可以预见，随着Agent代表的应用落地阶段到来，Token消耗量必然会延续指数级增长趋势，Token经济有望迎来规模化爆发，成为中国AI抢占全球智能生态主导权、构筑长期核心竞争力的重要引擎。 「龙虾热」在点Token成金，中国在AI落地应用上的优势正在释放。 ▲中国的Token生产能力是中国AI在中美AI竞争中的重要优势点。 可若是秉持「赢学思维」看待这番情形，认为「中或最赢」中的最赢指的是全面超越、跨代领先，又未免有些嗨过头了——着眼现实看，这类嗨过头的看法，正是那些「厉害体」拥趸的常见论调。 Token产能优势确实筑起了中国在算力PK中的核心壁垒，但这仍是局部优势，离转化为整体代际优势仍有不短的路要走。 尽管Token产能优势能让很多人少些「中国AI被美国AI拉大差距」的焦虑，却也不足以支撑「中国AI已全面赶超美国AI」的自大。 至少在GPT、Claude、Gemini依旧作为国产大模型的对标对象存在的情况下，在寒武纪仍被称作「中国英伟达」而非英伟达被称为「中国小寒武纪」时，在「Our Chinese are better than their Chinese」得到扭转前，我们仍需正视底层框架、核心算法专利上的差距和高端GPU芯片上的短板。 不难想见，在很长时间内，「美国强基础创新，中国强工程应用」的差异化格局大概率仍会存在，二者双峰并峙的局面还会延续，最终输赢在竞合格局中也难以立马见分晓。 但争个输赢固然重要，更重要的是充分发挥比较优势。 而发挥比较优势，要的是多些脚踏实地，能在自卑和自大中选择自省与自信，在看到自我优势和看到别人优势中选择「Both」，而非「赢学思维」下的无脑亢奋。 原文标题 : 点Token成金，中或最赢？

3月23日，上海海和药物研究开发股份有限公司（下称“海和药物”）宣布，其自主开发的PI3Kα选择性抑制剂甲磺酸瑞索利塞片（下称“瑞索利塞”，研发代号：CYH33；中文商品名：海泽欣® ；日本商品名：ハイツエキシン®錠10 mg）获得日本厚生劳动省（MHLW）批准上市，用于治疗化疗后疾病进展且携带PIK3CA基因突变的卵巢透明细胞癌（OCCC）。瑞索利塞是全球首个用于化疗后疾病进展OCCC的单药靶向治疗药物，也是全球首个在日本获批的PI3Kα选择性抑制剂。该药物于2025年6月获得日本厚生劳动省（MHLW）孤儿药认定。 本次获批主要基于CYH33-G201关键II期研究（NCT05043922；jRCT2031210216）的有效性与安全性数据。该研究是一项单臂、开放标签、国际多中心的临床试验，旨在评估瑞索利塞用于化疗后疾病进展且携带PIK3CA基因突变的卵巢透明细胞癌人群的疗效和安全性。该研究的全球主要研究者为复旦大学附属肿瘤医院吴小华教授。 海和药物与艾德生物合作开发的用于检测PIK3CA基因突变的体外伴随诊断试剂（CDx）：AmoyDx® PIK3CA突变检测试剂盒已于本月5日获得日本厚生劳动省(MHLW)批准。 海和药物首席执行官刘海婴博士表示 ：“瑞索利塞在日本获批是海和药物的另一个重要里程碑，是公司自主开发并在日本获批上市的第二款创新药。该药物的成功上市，切实填补了PIK3CA突变卵巢透明细胞癌的临床治疗空白。在此感谢所有参与临床试验的患者、所有中日研究者、研发团队及各方的倾力协作。我们将快速推动药物惠及患者，助力精准治疗。海和药物也将始终秉持以患者为中心的理念，深耕创新药赛道，深化国际布局，开发更多安全有效的药物，为全球患者的生命健康保驾护航。” CYH33-G201全球主要研究者，复旦大学附属肿瘤医院吴小华教授表示 ：“卵巢透明细胞癌相较于常见的卵巢高级别浆液性癌，恶性程度更高，具有独特的分子和临床特征，对常规化疗耐药，存在严重未满足的临床需求。值得注意的是，OCCC在东亚人群呈现高发性，在我国及日本尤为突出，已成为重要的公共卫生问题。瑞索利塞作为全球首款用于化疗后疾病进展的OCCC治疗的PI3Kα抑制剂，在临床研究中展现出显著的疗效与可控的安全性，为这类患者带来了全新的治疗选择。此次获批上市，既是对药物临床价值的肯定，更是以中国原研之力刷新OCCC治疗格局，突显了国产创新药在全球的硬核实力。由衷欣慰这款药物能切实惠及患者，也希望未来有更多创新药为罕见肿瘤患者带来希望。” 关于CYH33-G201研究 本研究为一项单臂、开放标签、国际多中心的关键II期临床试验（NCT05043922；jRCT2031210216），在中国和日本共39个中心开展，以化疗后疾病进展且携带PIK3CA基因突变的卵巢透明细胞癌患者为研究人群，以盲态独立评审委员会（BIRC）评估的客观缓解率（ORR）为主要终点，采用40 mg每日一次的空腹口服给药方案。在84例（中国：45.2%，日本：54.8%）疗效可评估的患者中，瑞索利塞显示出具有临床意义的抗肿瘤活性。其总体安全性可控、耐受性良好，常见的不良反应为高血糖和皮疹，与已批准的其它PI3Kα抑制剂的安全性特征总体一致，经过对症处理或剂量调整可有效管理和逆转。 关于卵巢透明细胞癌和PIK3CA突变 卵巢透明细胞癌（OCCC）是一种罕见且侵袭性强的上皮性卵巢癌亚型。与常见的浆液性卵巢癌相比，OCCC具有独特的分子特征，传统治疗手段疗效有限——患者对铂类化疗的响应率显著更低。复发性OCCC患者更是无标准治疗方案，预后远差于浆液性卵巢癌，存在未满足的临床需求。 基因组研究表明，OCCC存在高频PIK3CA基因突变。该突变富集于外显子9（螺旋区域）和外显子20（激酶区域），通过异常活化PI3Kα及其下游通路，驱动OCCC的发生发展，是潜在的治疗靶点。 关于瑞索利塞（CYH33） CYH33是海和药物的一款强效、高选择性的小分子PI3Kα抑制剂，具有全新的化学结构。临床前数据显示，CYH33对PI3Kα激酶表现出优异亲和力，可高效且特异性地抑制PI3Kα激酶活性，并在PIK3CA突变肿瘤模型中展现出显著抗肿瘤作用。临床数据显示，与已上市同类产品相比，CYH33在人体中半衰期长，可实现持续的靶点抑制，适合每日一次给药；同时，其安全性可控，药物相互作用少，合并用药风险低，可单药或联合治疗具有PIK3CA突变的多种晚期实体瘤。CYH33的其他临床研究也在积极开展中，比如针对PIK3CA相关过度生长谱（PROS）和PIK3CA相关脉管畸形（PRVM）患者的I/II期临床研究。 关于海和药物 海和药物专注于创新药物的发现、开发、生产及商业化，希望为全球患者带来更安全、更有效的治疗方法。海和药物拥有一支具有全球化视野的研发和管理团队，坚持自主创新，积极布局创新药物的全球开发之路。目前海和药物已有3款产品获准上市：1.谷美替尼片，中文商品名：海益坦®；日本商品名：ハイイータン®錠50 mg，已在中国和日本获批上市。2.紫杉醇口服溶液，已在中国获批上市。3.甲磺酸瑞索利塞片，中文商品名：海泽欣®；日本商品名：ハイツエキシン®錠10 mg，已在日本获批上市。另，海和药物同时有多个在研重点管线的候选药物。 参考文献 1.Pectasides D, et al. Advanced stage clear-cell epithelial ovarian cancer: the Hellenic Cooperative Oncology Group experience. Gynecol Oncol. 2006 Aug; 102(2): 285-91. 2.Kajiyama H, et al. Postrecurrent oncologic outcome of patients with ovarian clear cell carcinoma[J]. Int J Gynecol Cancer, 2012, 22(5): 801-806. 3.Ye S, et al. Genomic profiling of ovarian clear cell carcinoma in Chinese patients reveals potential prognostic biomarkers for survival. Ann Med. 2023 Dec; 55(1): 2218104. 4.Yang Q, et al. Genomic characterization of Chinese ovarian clear cell carcinoma identifies driver genes by whole exome sequencing. Neoplasia. 2020 Sep; 22(9): 399-430. 5.Itamochi H, et al. Whole-genome sequencing revealed novel prognostic biomarkers and promising targets for therapy of ovarian clear cell carcinoma. Br J Cancer. 2017 Aug 22; 117(5): 717-724. 6.Yamamoto S, et al. PIK3CA mutations and loss of ARID1A protein expression are early events in the development of cystic ovarian clear cell adenocarcinoma. Virchows Arch. 2012 Jan; 460(1): 77-87. 7.R.L. Chandler, et al., Coexistent ARID1A-PIK3CA mutations promote ovarian clear-cell tumorigenesis through pro-tumorigenic inflammatory cytokine signalling, Nat Commun, 6 (2015) 6118. 8.Zhang X, et al. RNA interference-mediated silencing of the phosphatidylinositol 3-kinase catalytic subunit attenuates growth of human ovarian cancer cells in vitroand in vivo. Oncology 2009;77:22-32. 9.Kinross K, et al. An activating Pik3ca mutation coupled with Pten loss is sufficient to initiate ovarian tumorigenesis in mice. The Journal of clinical investigation 2012;122:553-7.

云顶新耀（HKEX 1952.HK，以下简称“公司”），一家专注于创新药研发、临床开发、制造及商业化的生物制药公司，3月23日宣布与箕星药业香港有限公司（以下简称“箕星药业”）达成资产收购协议 (The Asset Purchase Agreement)，获得艾曲帕米（Etripamil）鼻喷雾剂（拟定中文商品名：星必妥®）在大中华区的开发、商业化及产品地产化权益。此次合作是公司深化心血管领域战略布局的重要举措，进一步丰富了公司的产品管线、增强协同效应，持续巩固公司在心血管疾病领域的发展。 根据协议，云顶新耀将向箕星药业支付3000万美元（相当于约人民币206,937,000元）首付款，以及最高不超过2000万美元（相当于约人民币137,958,000元）的开发里程碑付款。作为本协议的一部分，云顶新耀将获得箕星药业于2021年5月签订的许可协议及相关附属协议项下的权利、权益、主张、职责、义务及责任（不包括双方约定的部分除外责任）。 艾曲帕米鼻喷雾剂是一款新型、速效的钙离子通道阻滞剂，采用便携式鼻喷雾剂给药，起效迅速且耐受性良好，可居家自行使用，可及性高。该药物于2025年12月获得美国食品药品监督管理局（FDA）批准（美国商品名：CARDAMYSTTM），成为30多年来首款且唯一获批用于成人阵发性室上性心动过速（PSVT）急性症状性发作的疗法，开拓了PSVT治疗新场景。患者可在无医疗监督的环境（如居家）自行给药，实现对病情的主动掌控，使疾病管理从依赖急诊干预转向更加主动的院外管理。此外，艾曲帕米鼻喷雾剂正开发用于伴有快速心室率反应的房颤（AFib-RVR）适应症，II期临床研究已取得积极结果，并计划推进III期临床研究，未来有望进一步拓展至更广泛患者人群。 在中国，艾曲帕米鼻喷雾剂用于治疗PSVT的新药上市申请已于2025年1月17日获中国国家药品监督管理局（NMPA）正式受理，并预计于2026年第三季度获批，有望为PSVT患者提供全新的治疗选择。 PSVT是一种以突发突止为主要特征的心动过速临床综合征，发作时心率极快且节律规则，通常持续数分钟至数小时，患者症状明显且恐惧感强。PSVT急性发作的治疗缺乏安全、便捷、可在院外自行使用的快速终止药物，使患者在发作期长期处于“被动等待”状态，缺乏真正意义上的“按需自救”工具。在中国，每1000中约有2.3-4人患有PSVT，估计总患者人数为300-600万。AFib-RVR的特征是心率不规则，紊乱且快速，呈渐进式发作且不易自行终止，容易反复持续，并显著增加血栓形成风险，可能引发中风、心力衰竭等严重并发症。目前中国的房颤患病率为1.6%，对应患者人数约2000万，并随老龄化加剧呈上升趋势。PSVT与AFib-RVR都会增加患者的失控感和心理负担。 在2030战略的指引下，云顶新耀通过聚焦“BD合作+自研”双轮驱动模式加速发展，全面推进战略性业务拓展与自主研发，不断丰富管线与产品组合，推进全球研发体系建设，并依托成熟的商业化实力，持续提升在全球创新药领域的综合竞争力，为患者提供创新疗法并创造长期可持续价值。云顶新耀董事会主席吴以芳先生指出，此次与箕星药业的合作标志着公司在心血管领域战略布局的重要进展，体现了云顶新耀对战略落地的持续践行与承诺，并通过进一步完善产品组合、强化核心战略能力，展示公司在战略规划与执行上的前瞻视野，彰显云顶新耀在全球创新药领域的领先发展格局。 云顶新耀首席执行官罗永庆表示：“此次与箕星药业达成艾曲帕米鼻喷雾剂的资产收购协议，是公司深耕心血管领域的关键一步，也是推进2030战略过程中取得的重要进展。PSVT患者在疾病发作时往往需要紧急就医，不仅增加医疗系统负担，也给患者带来持续的焦虑与不确定性。艾曲帕米鼻喷雾剂为患者提供了一种创新的“即时可用”疗法，使患者能够在症状出现时自行用药，快速终止发作，从而实现对病情的主动管理和更强的可控性。 艾曲帕米鼻喷雾剂是目前唯一可居家自行用于PSVT以及AFib-RVR急性发作的药物，中国患者存在巨大的未满足临床需求。未来，云顶新耀将依托成熟的临床开发能力与卓越的商业化平台，加快艾曲帕米鼻喷雾剂在中国的注册与商业化，助力更多患者受益，并充分发挥其长期临床与商业价值。” 箕星药业董事会执行董事兼首席执行官牟艳萍表示：“自2021年箕星药业获得艾曲帕米鼻喷雾剂大中华区开发及商业化权益以来，箕星药业迅速在中国开展其治疗PSVT的3期临床研究并取得积极顶线结果，加速推进其在中国的上市申请，充分展现了箕星药业快速和高质量的临床开发和注册申请能力。我们很高兴与云顶新耀就艾曲帕米鼻喷雾剂达成收购协议，我们相信云顶新耀凭借其在心血管治疗领域的深厚专长以及强大的商业化能力，是带领艾曲帕米鼻喷雾剂进入临床实践，惠及中国患者的理想伙伴。此次合作也将令箕星药业进一步汇聚资源，聚焦推进公司核心管线的全球开发。” 此次艾曲帕米鼻喷雾剂获中国NMPA新药上市申请受理是基于艾曲帕米关键性III期RAPID研究和中国III期JX02002临床研究所取得的数据结果。JX02002研究达到了方案预设的主要终点，与安慰剂相比，使用艾曲帕米的患者在给药后的30分钟内，PSVT转复为窦性心律方面具有显著优效性（风险比3.002；p=0.0005）。总体而言，治疗期出现的不良事件（TEAEs）在艾曲帕米治疗组和安慰剂组之间相当。尤为值得注意的是，在所有3期试验中，艾曲帕米给药后24小时内均未出现严重不良事件（SAE）。 艾曲帕米鼻喷雾剂获FDA批准是基于一项扎实的临床试验项目所得出的结论，该项目共收集了来自超1,800名参与者、超2,000次PSVT发作的安全性数据。这包括成功的3期RAPID试验，这是一项在全球范围内开展的、随机、双盲、安慰剂对照研究，结果于2023年发表在《柳叶刀》杂志上。RAPID试验达到了其主要终点：自行使用艾曲帕米的参与者（N=99）中有64%在30分钟内从室上性心动过速转为窦性心律，而安慰剂组（N=85）为31%（HR = 2.62; p<0.001）。艾曲帕米治疗组的中位转复时间为17分钟（95% CI：13.4，26.5），而安慰剂组为54分钟（95% CI：38.7，87.3）。 在随机临床试验中，发生率≥5%的最常见不良事件性质为轻度至中度且短暂，包括局部鼻腔不适、鼻塞、流涕、咽喉刺激和鼻出血。不到2%的试验参与者因不良事件而停止治疗。 艾曲帕米鼻喷雾剂正开发用于AFib-RVR适应症。在国际多中心、随机、安慰剂对照的II期 ReVeRA 研究中，艾曲帕米显著且快速地降低了AFibRVR患者的心室率，达到了主要终点。接受艾曲帕米治疗的患者中，心室率低于100 bpm的人数（58.3%）高于接受安慰剂治疗的人数（4%）。安全性总体良好并与既往研究结果一致。 关于艾曲帕米鼻喷雾剂 艾曲帕米是一种新的化学实体，是Milestone Pharmaceuticals, Inc.（Nasdaq: MIST）的主要研究产品。它是一种新型的钙通道阻滞剂，旨在为发作性心血管疾病患者提供一种快速起效的疗法。作为一种由患者自行给药的鼻喷雾剂，艾曲帕米鼻喷雾剂具有改变当前患者治疗体验的潜力，从急诊治疗转为院外治疗。2021年5月，箕星和Milestone达成独家许可协议，获得在大中华区开发和商业化在研药物艾曲帕米鼻喷雾剂（拟定使用的中文商品名：星必妥®）治疗PSVT和其它心血管疾病的独家许可权。 关于云顶新耀 云顶新耀是一家专注于创新药研发、临床开发、制造和商业化的生物制药公司，致力于满足全球市场尚未满足的医疗需求。云顶新耀的管理团队在中国及全球领先制药企业拥有深厚的专长和丰富的经验。公司在浙江嘉善拥有具备商业化规模的全球生产基地，并严格按照国家药品监督管理局（NMPA）和欧洲药品管理局（EMA）的GMP要求及世界卫生组织（WHO）PQ标准建设。 公司聚焦自身免疫、眼科、急重症及CKM（心血管、肾脏及代谢）等疾病治疗领域，已打造集全渠道商业化体系与药品全生命周期商业化能力于一体的商业化平台，并以拥有全球权益的自研mRNA平台为基础，持续推进mRNA in vivo CAR-T与mRNA肿瘤疫苗等现有管线，同时通过引进及生态孵化潜力平台，拓展研发能力，同时强化全球化布局，加快国际化发展进程。 关于箕星药业 箕星药业是一家致力为全球心血管代谢疾病患者开发创新疗法的临床阶段的生物制药公司。公司在甄别、引进和开发针对已验证靶点及明确作用机制（MoA）的优质临床候选药物方面具备丰富经验和卓越往绩。箕星药业多元化的临床阶段产品管线有望重新定义治疗标准，解决当下多种心血管代谢疾病疗法的关键局限性。公司正在开发覆盖心血管代谢疾病领域的精选小分子化合物，核心产品包括处于临床开发阶段的治疗肥胖及超重、2型糖尿病患者的口服小分子GLP-1受体激动剂CX11、治疗急性缺血性脑卒中（AIS）患者的具有抗炎特性的新型溶栓药物JX10、以及处于临床前开发阶段的口服小分子胰淀素受体激动剂CX12。箕星药业还有针对已验证肥胖靶点的其他小分子项目处于开发阶段。

最近的GTC 2026不管是主机厂的理想、小米、吉利千里科技还是辅助驾驶供应商们元戎、大疆卓驭、文远都在GTC分享了他们对于自动驾驶算法的研究和应用。 对于自动驾驶算法101高阶的关键词无非三个“端到端（End-to-End）”、“世界模型”、“VLA”。这三个词基本上预示自动驾驶算法路线算是统一确立。 所以，Vehicle将基于本次GTC 2026 内容整理这些算法的逻辑和架构，帮大家看懂当前营销话术拒绝忽悠，或着入门了解自动驾驶算法。 首先是“端到端”其实中国辅助驾驶从特斯拉在2024年年初推出FSD V12时候，就开始喊“我们也端到端了”。 但发展到2026年的现在，不少人会发现过去的辅助驾驶总让人觉得像个“新手”，动不动就画龙、急刹、遇到修路就懵圈？而现在的系统却越来越像个老司机？这背后的核心秘密，就是端到端算法的全面普及。 今天，没有枯燥的数学公式，而是用最直白的方式，把这个智驾圈最火的“黑科技”一次性讲透。 一、 什么是自动驾驶的端到端（End-to-End, E2E）算法？ 自动驾驶端到端大模型，是指基于大规模数据训练的神经网络系统，直接从多模态传感器输入（如摄像头、激光雷达等），通过统一模型进行表征学习与决策推理，输出车辆控制指令（如转向、加速、制动） 本质上，它是一种将自动驾驶任务视为输入到输出的整体映射问题的模型范式，你也可以认为他们共享某种语言进行信息传递。所以，谈论端到端的时候常常就看到如下一个大图，一个大模型，光子进去动作出来。 从架构来说，常见的端到端就是一个视觉编码器（Vision Encoder）加动作解码器（Action Decoder）的架构。端到端具备快速直觉的响应特点，一般是通过模仿学习，能更好的学到这种拟人化的体验。 这里就给端到端接下来的发展埋个伏笔，传统端到端的弊端就是必须要见过的东西，没见过的就蒙圈，所以一直要给他喂长尾数据，那何时是个头？ 所以后面就基于端到端的基础上发展出VLA、世界模型等概念。发展出现在所谓的L2++算法可以拓展到L4的说法，因为他可以推理没见过的，可以自我学习。 不管如何，自动驾驶算法端到端的这种演进背后的行业共识可以总结为： 自动驾驶行业彻底摒弃基于规则的规划逻辑和人工设计的特征表达，因为人类世界真的太复杂了，即使是交通驾驶看似单一的任务都有规则写不完的场景。 基于这个端到端的逻辑思维，可以创新算法应用，拓展出更加类人的算法思维可以拓展更好的产品形态。那“端到端”喊了这么久，“端到端”到底有哪些种类？又经历了哪些迭代？ 二、 端到端算法的发展与种类 虽然我们常在宣传上听到端到端，但，其实自动驾驶端到端架构在国内业内经历了三种核心形态的演进。 最先开始的是，两段式端到端虽然被称为端到端（通常指整个网络可以联合求导和训练），但它在结构上依然保留了传统的“感知-规划”两段式串联逻辑。当然没有人说自己的算法是两段式端到端，但是从2025年地平线喊一段式端到端之前，基本上不管是小鹏、Momenta叫的出名的量产端到端基本上都可能是两段式。 他的算法组合架构：传感器数据 -> 感知编码器 -> 感知解码器 -> 输出显式人能看懂的结果（如障碍物 Object、车道线 Lane 等） -> 规划模块 -> 自车轨迹。 架构特点：规划模块完全依赖感知网络吐出的显式物理级结果（也就是人类能看懂的目标级信息）来进行决策。 优劣势：优势是可解释性强，出了事故或者画龙，很容易排查是感知漏检了还是规划写错了；劣势是存在严重的信息损耗（Information Loss），三维世界被压缩成了几个特定的标签（比如只输出框和类别），很多对驾驶有用的隐含信息（如行人的微小肢体动作、路面湿滑程度的视觉特征）无法传递给规划模块。 有人表示，其实严格上来讲，两段式端到端应该并不是端到端，只过不国内为了追求营销效果硬贴上的。 带显式感知的一段式端到端，这是一种过渡形态，或者是目前许多追求安全与性能平衡的智驾团队采用的混合架构。 他的算法组合架构：和两段式的算法组合一致，不过，它的规划模块接收两路输入：一路来源于感知编码器的底层高维特征（Features），另一路来源于感知解码器的显式结果（Object/Lane...）。 架构特点：规划模块不仅能“看”到传统的障碍物和车道线，还能直接“看”到未经压缩的底层神经网络特征。 优劣势：既保留了显式感知带来的结构化约束（作为一种安全冗余或辅助监督），又引入了丰富的隐式特征，打破了传统两段式的信息传递瓶颈。 目前这种应该是当前国内端到端的主流形态，一段式端到端输出的轨迹添加结合显式感知元素的后处理，大家唯一的区别是后处理多与少的问题，如果一段式做的不好，后处理给多了，不拟人，给少了出事故。 终极端到端，这是最“纯粹”的端到端形态，也是目前业界探索的最终极方案（类似于 Tesla FSD V12 的理念）。 他的算法组合架构：传感器数据 -> 感知编码器（或基础模型 Foundation Model）-> 视觉 Token（Visual Tokens） -> 规划模块 -> 自车轨迹。 架构特点：完全抛弃显式感知输入，规划模块直接消化高维的“视觉 Token”，跳过了人类定义的 Object/Lane 概念。此时，感知解码器（Perception Decoder for HMI）被剥离，它仅仅是为了在车机屏幕上渲染给驾驶员看（HMI），完全不参与车辆的实际驾驶决策。 优劣势：优势是真正实现了“无损”的信息传递，理论上限极高，模型完全通过数据学习如何直接从像素映射到动作。劣势是典型的“黑盒（Blackbox）”，可解释性极差，如果车做了一个奇怪的动作，工程师很难像过去那样通过 debug 代码来定位和修复问题，只能靠喂更多针对性的数据来纠正。 这三种端到端的的核心差异在于规划模块输入的信息维度不同，以及显式感知在整个系统中所占的权重。 发展本质上是一个从“模块化残留”向“纯粹数据驱动黑盒”演进的过程，原则上的发展趋势是从上往下损失的信息越来越少。 三、 拆解端到端算法：感知的骨干网络与感知解码器 如上文讲到的，端到端算法里面是由非常多不同的模块组合而成，他们配合将传感器捕获的信息，尽可能保留进行传递，当然这里传递的东西可以统称为视觉信息的Tokens，最终让执行端精准执行。 那么里面有些什么模块？这些模块都是一些什么样的算法？ 其实自动驾驶感知系统处理流程通常是模块化的接力赛，每个模块负责不同，通过Tokens进行传递。 第一棒：主干网络（Backbone）——负责“打地基”车上的多个摄像头拍下原始的 2D 画面后，首先交由 Backbone 处理，将原始像素点转化为包含物体边缘、纹理、颜色等高层语义信息的 2D 特征图（Feature Maps），这部分常被称为“视觉分词器”。常见的主干网络分为两类： 基于 CNN（卷积神经网络）的 Backbone：例如 ResNet 系列（如 ResNet-50, ResNet-101），是行业内最经典、最常用的打底网络，算力消耗相对可控；还有 VovNet，其特征融合效率很高，是很多头部智驾团队在打榜或追求极致性能时非常喜欢的 Backbone。 基于 Transformer 的 Backbone：如 ViT (Vision Transformer) 或 Swin Transformer，具备全局注意力的特性，能提取出更优秀的全局上下文特征，是大模型时代的主流。工程师优化 Backbone 意味着换成感受野更大的版本，以提供高质量素材供后续进行 3D 目标检测，这个当前的主流算法。 第二棒：感知框架（Neck/Head）——负责“建高楼”像 PETR 或 Sparse4D 这样的算法负责将基本的图像特征转化为具有 3D 甚至 4D（含时间）空间和语义理解的深度特征，从而输入到整个网络架构中。 PETR（Position Embedding Transformation - 位置嵌入变换）：由于摄像头拍到的是 2D 图像，自动驾驶需要知道物体在 3D 世界的具体位置，PETR 利用 3D 位置嵌入技术，直接将 3D 空间位置信息“融合”到 2D Backbone 输出的图像特征中。 Sparse 4D：这是一种基于查询（Query-based）的稀疏感知方法，不显式地将全图转为 3D，而是通过在特征空间中迭代地更新少量的“查询点”（Queries）来逐渐聚焦和理解环境中的关键目标，极其高效地完成 3D 检测、追踪和建图。 第三棒：感知解码器（Perception Decoder）紧接在感知编码器之后，任务是从特征中“解码”出最终感知结果（车在哪、前方有无障碍等）。分为两大流派： 稀疏头（Sparse Head / Query-based 方案）：核心逻辑是“按图索骥”。它预先设定一组固定数量的“查询向量”（Queries，比如 900 个虚拟探测点），投放到特征图里主动寻找目标，匹配成功则直接输出目标的 3D 边界框。代表算法有 DETR3D、PETR、Sparse4D 系列。优点是极其节省算力（跳过空白区域）且擅长追踪动态目标（如汽车、行人），缺点是无法很好地描述不规则物体（如碎砖块、异形路障、连绵花坛）。 稠密头（Dense Head / Dense BEV 方案）：核心逻辑是“地毯式搜索”。把车辆周围 3D 空间强制划分为密密麻麻的网格（例如 20*20*20 cm的立方格），对每一个网格进行逐一扫描和全量卷积计算。代表算法有 BEVDepth、Occupancy Network（占据网络）。优点是具备无死角的安全底线（只要占据空间就能扫出异形障碍物）且擅长静态环境感知（车道线、可行驶区域），缺点是极其消耗算力，需要在大量无效的“空气网格”上花费计算资源。 以上基本上就是当前端到端感知算法的骨干模块了，他和规划模块的信息传递是继续用token还是提取出了人类熟悉物体，就决定了这个算法是一段式还是两段式端到端。 四、 拆解端到端算法：生成动作的规划模块（Planning） 规划模块（Planning Decoder）的核心任务是根据感知特征生成车辆未来几秒的行驶轨迹（坐标点、速度和航向角）供执行机构执行。 目前主流有三大算法流派： Reg（Regression / 回归算法）：核心思路是“一步到位”的全局预测。模型看一眼当前环境，一次性、同时输出未来所有的轨迹点坐标（例如 $t_1, t_2, t_3$ 时刻的 $x,y$ 坐标），就像射箭一样轨迹瞬间决定。 优缺点：优点是计算速度极快，延迟极低，非常适合车端部署。缺点是难以处理“多解”情况（多模态问题），例如遇到障碍物既能左绕也能右绕时，简单的回归算法会试图“找平均”，画出一条笔直撞向障碍物的致命轨迹。 AR（Autoregressive / 自回归算法）：核心思路是“走一步，看一步”的串行预测，类似大语言模型生成文字。模型预测出 $t_1$ 的点后，将其作为已知条件喂回给模型去预测 $t_2$，如同“摸着石头过河”或“词语接龙”。 优缺点：优点是符合时间序列因果逻辑，动作连贯，且能很好处理“多解”问题（每一步可输出概率分布供采样）。缺点是会产生误差累积（Error Accumulation），“一步错，步步错”，且由于必须串行计算，生成速度较慢。 Diffusion（扩散模型）：核心思路是“整体打磨”的迭代去噪，是目前最前沿且备受理想、小米等追捧的方案。它在路面上生成随机毫无逻辑的“噪音轨迹”，然后结合环境特征，在多个步骤中一点一点地修正，像雕刻一样把粗糙的石头削去多余部分，最后呈现完美的轨迹。 优缺点：优点是完美解决“多解”博弈（能同时雕刻出截然不同但都合理的轨迹并挑出最好的），且生成的轨迹平顺、极具人类质感，能很好满足车辆动力学约束等物理规律。缺点是计算量大，需要反复迭代，通常需要采用并行解码（Parallel Decoding）等技术进行加速以实现上车。 总结 有了这种端到端的算法模块组合，从传感器的输入进来的信息，都会被编码成Token在各个模块中进行传递，这样尽最大化的减少人为的信息传递筛选，之后被编码成为动作执行。 而，训练过程也更加简单了，直接将数据喂给模型训练，模型根据数据形成所谓的模型参数量，参数量可以简单理解成“知识”量，知识量更多更细那么对应的模型理论上就越好，要承载更大的参数量那么必须更大的算力芯片。 所以，端到端算法的构建完成，必定会卷模型参数量，卷芯片算力，卷模型应用创新度比如说世界模型、VLA等。 最后，其实算法是自动驾驶重要的工具，但是自动驾驶产品却是与大家应用场景交互深刻的地方，有对自动驾驶产品感兴趣的朋友可以点击Vehicle联合机械工业出版出品的《自动驾驶产品经理》一书，详细介绍自动驾驶产品。 参考资料以及图片 VLA World Model for Autonomous Driving pdf- 大疆卓驭Xiaozhi Chen UnleashingtheOmni-ParadigmforNext-GenAutonomousDriving with UnifiedVLAModels pdf - 理想汽车詹锟 Redefining the Boundaries of Autonomous Driving with Foundation Model pdf - 元戎曹通易 *未经准许严禁转载和摘录- 原文标题 : 智驾定型之战：一文看透自动驾驶“端到端”的底层逻辑与架构演进

真正的超节点产品，不是实验室里几个工程师“手搓”出来的样机，而是需要成熟的供应链体系、标准化的生产工艺、规模化的品控流程。 自超节点登上国产算力舞台以来，智算圈上演着一场奇特的“魔幻现实主义大戏”。 每隔几周，就有一场盛大的发布会。炫酷的灯光、西装革履的高管，以及巨大的屏幕上跳动着令人血脉贲张的参数：数千卡互联、万兆级带宽、EB级存储......PTT翻到最后一页，台下掌声雷动，媒体争相报道，朋友圈刷屏狂欢。 然后，就没有然后了。 当你拿着真金白银去找销售询价，得到的回复惊人一致：“产品还在优化调试，预计半年后量产。”“先签意向合同吧，交付时间我们再沟通。”“要不先租几台8卡机顶着？” 发布会比产品扎眼球，PPT比真机器更有料。这已经成了智算市场心照不宣的“潜规则”。而那些被反复消耗的行业信任，也成为AI算力市场化进程中最昂贵的隐性成本。 01“发布即巅峰，交付无日期”的荒诞逻辑 在一级市场融资趋紧、行业竞争白热化的当下，概念炒作的老套路被反复利用。所谓“发布即巅峰，交付无日期”的超节点市场怪象，也成为部分厂商抢占先机的惯用手段。 其中逻辑很简单。超节点是算力体系化发展的主赛道无疑，然而大规模计算系统构造复杂，技术门槛高，研发周期长。厂商一时拿不出真东西，但又需要持续维持市场热度、提振客户信心，甚至震慑竞争对手。一场声势浩大的发布会，是成本最低、也最高效的“存在感证明”。 于是，我们看到这样的场景：芯片还在流片，超节点已经发布了；软件栈还在开发，算力集群已经开始预售了；供应链还没跑通，生态合作伙伴已经排成长队了。 一位不愿具名的行业人士直言：“现在的情况是，发布会开的越大就越有话语权，谁参数喊得高谁就是行业标杆。至于能不能交付，那是半年后的事。后边市场风向变了，谁还记得？” 这种逻辑的荒谬之处在于：算力不是快消品，不是靠营销就能替代交付的。一套超节点涉及芯片设计、服务器集成、互联架构、软件适配、机房改造、运维体系.....任何一个环节掉链子，产品就只能停留在PPT上。 而买单的，是那些真正需要算力跑业务的企业。他们等不起。 02狂飙的“期货算力”与超节点“落地危机” 当企业为一款停留在PPT上的“期货算力”买单，付出的代价远不止是等待的时间。尤其近两年新型算力设备交付越发滞后，狂飙猛进的超节点已经在用户市场跑丢了靴子。 某AI创业公司CEO大吐苦水，2025年初，他们与某厂商签订意向合同，采购一套数十卡的算力设备，用于下半年即将上线的行业大模型业务。 当时，厂商承诺“Q3前交付”。结果到了8月，交付时间又推迟到年底；到了年底，又说“明年Q1”。最终，公司不得不临时租用高价算力，项目成本飙升，上线时间也推迟了近一年。 “我们不是不愿意等，但业务不等人。竞争对手的产品已经上线了，上上下下都面临很大压力，我们还在等一台不知道什么时候能到的机器。”这位CEO无奈地说。 更糟糕的情况是，技术路线被提前绑架。 有企业为了适配某款“期货算力”，提前投入大量研发资源进行模型迁移、系统适配。结果产品迟迟不能交付，或者交付后与当初承诺的性能差距甚远，前期的投入打了水漂。 有算法工程师吐槽：“我们团队花三个月把代码迁移到某加速卡平台生态，结果大算力设备一直不来。好不容易等到了，组装后的性能却只有demo的一半。再想迁回去又三个月没了。” 当一个又一个“期货”无法兑现，市场对国产算力的信心预期迅速萎缩。有企业采购负责人调侃：“现在看到新品发布，第一反应不是兴奋，而是怀疑——这玩意儿落地还有几成功力？” 03“手搓版”超节点还能走多远？ 对产品交付能力的怀疑一旦形成，受伤的不仅是为超节点PPT买单的用户，更是那些真正在埋头做产品、做交付的实干者。劣币驱逐良币，正在智算圈真实上演。 为什么交付这么难？有业内观点指出，根本原因是工业化量产能力，远未跟上PPT参数野心。 真正的超节点产品，不是实验室里几个工程师“手搓”出来的样机，而是需要成熟的供应链体系、标准化的生产工艺、规模化的品控流程。 从芯片到板卡，从机柜到互联，从散热到供电，从底层固件到上层调度——每一个环节都需要反复打磨、验证、优化。而这个过程，没有捷径可走。 一位在服务器厂商工作多年的供应链专家透露：“做几台样机参展，和批量交付几百台，是两个完全不同的概念。样机可以靠工程师一个个调试出来，但批量交付必须靠流程、靠体系、靠供应链的成熟度。” 仅仅是机柜内的线缆布局，在样机阶段可以慢慢理、慢慢接；到了批量交付，就必须设计标准化的走线方案，确保任何一个工人按照流程都能快速、准确地完成部署。这背后是大量的工程化投入。 “很多厂商连这一步都没走通，就急着开发布会。结果合同签了一堆，交付时才发现：供应链跟不上，品控跟不上，连安装工人都没培训好。”这位专家感慨，这种手搓版超节点很难走远，但确实对市场造成了一定冲击。 04能交付的算力，才是真实生产力 拨开PPT迷雾，一个朴素的真理正在回归：能交付的算力，才是真正的生产力。 在智能经济走向现实的今天，中国AI应该已经过了“听故事”的阶段。企业需要的不是参数上的遥遥领先，而是能实实在在跑起业务、产生价值的算力工具。他们需要知道：设备送到机房需要多久？部署安装是否支持原有业务环境？跑模型效果如何？后续运维谁负责？ 这些问题，PPT给不了答案，发布会给不了答案。能给出答案的，只有成熟的产品和扎实的交付能力。 一位行业老兵在朋友圈写下这样一段话，引发广泛共鸣：“做了二十年硬件，最大的体会是：产品不是吹出来的，是一颗螺丝一颗螺丝拧出来的。发布会开得再响，不如用户验收单上的一个签字。” 2026年，中国智算产业的发展，正在经历从“参数驱动”向“价值驱动”的深刻转变。在这个转变中，“交付力”正成为衡量超节点产品力的核心指标。 什么是交付力？是成熟的供应链体系，确保核心器件不断供；是标准化的生产工艺，确保每一台设备品质如一；是模块化的安装流程，确保现场部署高效可靠；是完善的运维服务，确保用户遇到问题有人响应。 更重要的是，交付力是一种态度：对用户负责、对承诺负责的态度。它意味着不夸大、不忽悠、不画饼，更代表着说到做到，按时按质交付，真正把用户的业务当成自己的业务来对待。 在这个呼唤交付力的时代，超节点用户不该再为PPT买单了。 原文标题 : 国产超节点众生相：谁在卖PPT，谁在卖交付力？

#系统资讯 微软内部正在讨论是否继续强迫 Windows 11 用户在 OOBE 阶段登录账户，微软开发者社区副总裁直言自己也非常讨厌这种情况，目前正在努力解决这个问题。坊间传闻微软内部关于是否继续强迫用户登录账号存在激烈讨论，在微软高层未作出最终决定前，建议用户继续使用 Rufus 等工具跳过登录。查看全文：https://ourl.co/112285上周微软发布官方博客宣布将在 2026 年重塑 Windows 11 系统，包括重新允许用户移动任务栏、不再强迫用户安装更新、改进资源管理器性能、将开始菜单等核心组件从 WebView2 迁移到性能更好的原生框架等。 还有个尚在激烈讨论的是 Windows 11 强迫用户登录微软账户，在 Windows 11 家庭版和专业版 OOBE 阶段，用户必须联网并登录微软账户才能进入桌面。 如果用户不想被强迫登录账户那只能提前修改安装镜像，例如蓝点网每次装机时都会使用 Rufus U 盘刻录工具跳过 Windows 11 OOBE 强制登录微软账户，这样我们在 OOBE 阶段可以直接创建本地账户。 微软高管也透露非常讨厌强迫登录账户： 负责修复 Windows 11 各种问题的微软开发者社区副总裁斯科特・汉塞尔曼 (Scott Hanselman) 日前在回复网友提问时，就表示自己也非常讨厌这种情况。 网友询问如何在 Windows 11 初始安装阶段移除强制登录微软账户的问题，很多用户都想希望离线安装 Windows 11 并使用本地配置文件。 斯科特・汉塞尔曼并没有明确提到微软将不再强迫用户登录账户，而是说自己也讨厌这种情况，目前正在努力解决这个问题。 在上周的博客中微软并未提到有关账户登录的问题，坊间传闻微软内部关于是否要求登录微软账户也存在激烈讨论，所以短时间内用户可能还是得继续在 OOBE 中登录账户。 是否登录账号其实涉及到多个业务板块，其中直接受影响的就是 Microsoft 365 产品线，要求用户登录账户并在后续阶段推荐用户启用备份等，都需要使用 OneDrive。 这可以促进用户使用 OneDrive 云存储并带动 Microsoft 365 的订阅用户，至少对 Microsoft 365 团队来说肯定是希望继续维持当前强迫登录的现状。 下图是 Rufus 刻录镜像时的选项，勾选移除对登录微软账户的要求即可：

#系统资讯 微软针对部分 Windows 11 用户无法访问 C 盘发布解决方案，用户可能需要执行 29 个步骤才能恢复 C 盘访问权限，全程至少需要 10~15 分钟。微软也确认该问题由 Samsung Galaxy Connect 引起，微软的建议是如果用户自己搞不定，那最好直接联系三星支持工程师。查看全文：https://ourl.co/112208早前微软发布支持文档确认部分 Windows 11 设备因为权限问题无法正常访问 C 盘，C 盘作为系统盘也预装众多软件和应用程序，因此无法访问 C 盘后这些软件和应用程序也无法正常加载。 经过调查后微软认为问题并非累积更新造成的，而是 Samsung Galaxy Connect 应用带来的兼容性故障，已知受影响的设备也多数都是 Samsung Galaxy 系列设备。 具体来说在受影响的设备上，用户可能无法正常访问文件、启动应用程序或执行管理任务，由于权限问题，因此用户还可能碰到涉及到权限提升方面的失败 (例如卸载应用程序或删除更新)。 为降低影响，在完成初步调查后微软火速从 Microsoft Store 应用商店里下架 Samsung Galaxy Connect 避免用户继续安装，随后三星则发布新版本来解决这个问题。 遗憾的是对于现有所有受影响的设备都必须由用户或 IT 管理员手动执行恢复步骤，而且操作步骤高达 29 步，即便是专业用户可能也需要花费 15 分钟才能彻底恢复 Windows 权限。 简单来说用户必须先使用管理员账号登录 Windows 11，然后卸载 Samsung Galaxy Connect 应用程序，接着暂时允许 Windows 修复驱动器选项、添加临时权限、使用批处理脚本恢复文件的默认权限。 对大多数非专业用户来说执行操作的难度是非常大的，所以微软的建议是直接联系三星客服支持，由三星客服工程师针对特定型号的设备提供必要的帮助。 有需要的用户请访问微软支持文档 KB5084914：Samsung Galaxy Connect or Samsung Continuity Service might cause loss of access to the C: drive