近年来，清洁电器市场经历了从“功能满足”到“体验跃迁”的深刻变革，在整体家电市场迈入“创新竞速”新阶段的背景下，奥维云网（AVC）监测数据显示，清洁电器细分赛道依然保持着强劲的增长韧性，其中自动集尘吸尘器细分品类的表现尤为亮眼。奥维云网（AVC）线上监测数据显示，2025年自动集尘吸尘器销额同比增长133%，自动集尘吸尘器凭借对用户痛点的精准打击，成功开辟了一条高增长的黄金赛道。需求端驱动：从“清洁工具”到“清洁方案”的升级传统吸尘器在使用过程中存在一个被长期忽视的痛点：清洁行为本身，总会衍生出“倒灰、清洗、扬尘”令人不悦的维护任务。无论吸力多强，用户始终无法摆脱与灰尘的“最终接触”——倾倒尘杯时的扬尘污染、滤网清洗的繁琐、滚刷缠绕毛发的困扰，这些“清洁后的清洁”严重影响了用户体验。自动集尘吸尘器的出现，正是为了填补这项关键体验空白。它将“基站”的自动集尘能力与手持吸尘器的灵活性相结合，实现了从“吸尘”到“集尘”的全流程闭环。用户在完成清洁后，只需将主机放回基站，灰尘便会自动被抽取密封于尘袋之中，双手无需触碰任何污垢，呼吸也不会遭遇二次扬尘。对于养宠家庭和长发用户而言，自动集尘吸尘器的价值更加凸显。猫毛缠绕、皮屑过敏、滤网发酵异味等问题，在传统吸尘器上难以彻底解决。而自动集尘产品通过结构创新，如防缠绕滚刷设计、全链路自清洁系统、活氧杀菌尘袋等，真正实现了“清洁不费力，维护更省心”。技术端迭代：从“吸得干净”到“用得省心”的跃迁技术端的快速迭代，正是这条赛道高增长的核心引擎。如果说过去行业比拼的是“吸得干净”的硬指标，那么如今竞争的重心已全面转向“用得省心”的全周期体验。在刚刚落幕的AWE 2026展会上，这一趋势尤为清晰——各大品牌纷纷围绕毛发缠绕、清洁死角等难题展开技术交锋。其中，追觅吸尘器凭借其重磅新品Z20 Ultra Station“集尘大师”，再次成为行业瞩目的技术标杆。针对用户“滤芯易堵、吸力衰减”的深层痛点，追觅吸尘器率先推出行业首创的灵晰多锥风孔动态调节系统，可根据不同清洁场景智能调节气孔与风速，从源头延缓滤芯堵塞，确保持久吸力不衰减，配合高分子柔性刮尘环，实现尘杯内壁无残留，真正做到“免拆洗、不脏手”。而在困扰养宠与长发家庭的“毛发缠绕”问题上，追觅吸尘器的灵鲨主动割毛技术也给出了颠覆性答案——通过高频切割将缠绕毛发主动切断吸除，让“0缠绕”从概念走向日常。正是这些围绕用户真实痛点的系统化创新，构成了自动集尘吸尘器品类从“小众尝鲜”迈向“大众标配”最坚实的技术底座。品牌端竞争：从戴森独大到追觅突围，高端市场迎来新变局奥维云网（AVC）监测数据显示，2024-2025年，追觅连续两年稳居自动集尘吸尘器市场占有率全国第一。追觅吸尘器也凭借在自动集尘领域的深度布局，成功从高端市场突围，成为在吸尘器赛道唯一能与戴森正面抗衡的国产品牌。中国消费者选购高端吸尘器时，终于有了一个与国际品牌平起平坐的国产选择。追觅的崛起，改变的不仅是品牌位次，更是行业竞争逻辑。过去，吸尘器的竞争聚焦于“吸力”“续航”等单一指标，而追觅吸尘器将竞争维度拓展至“全流程自动化体验”——自动集尘、防缠绕、自清洁等系统化能力，成为高端市场新的评判标准，重新定义了高端吸尘器的价值主张。追觅吸尘器在自动集尘领域的领跑，不仅为自己赢得了市场份额，更为中国吸尘器行业打开了一条高端突围的新路径——从性价比竞争到技术创新驱动，中国品牌有能力定义新一代产品标准，重塑行业新的竞争格局。展望未来：场景化与智能化定义新高度展望2026年及未来，自动集尘吸尘器的高增长态势仍将持续。随着AI大模型与具身智能技术的落地，清洁电器正进化为人机交互的智能助手。未来的竞争将不再局限于单一产品，而是基于用户生活习惯的全场景清洁解决方案。无论是春晚舞台上追觅吸尘器的惊艳亮相，还是AWE上各品牌展现的创新成果，都传递出同一个信号：清洁电器行业已进入“用户体验叙事”的新时代。谁能更深刻地理解用户，谁能用技术解决那些被行业默许多年的“小麻烦”，谁就能在未来的市场角逐中，抓住下一个高增长的机遇。更多奥维产品和数据欢迎扫码咨询奥维云网原创文章，未经授权，禁止任何机构或个人抓取本文内容，用于训练AI大模型等用途。

文｜晓静编辑｜徐青阳3月18日，腾讯2025年全年业绩电话会上，腾讯董事会主席兼CEO马化腾首次公开谈及“养虾”，认为龙虾类应用跳出了传统ChatBot的对话框，形成了一种新型去中心化入口，能更好发挥腾讯的产品矩阵和生态优势，并为正在开发中的微信Agent带来启发。九天后的3月27日，2026腾讯全球数字生态大会上海峰会上，腾讯首次发布覆盖“应用—开发—安全—Infra”四层的Agent产品全景图。业绩会讲方向，这次峰会把Agent矩阵产品落地，中间只隔了九天。紧凑的时间线背后，能看出腾讯AI战略的进化。01AI的竞争逻辑变了关键的时间线还要再向前倒推。3月6日，深圳腾讯大厦门口近千人排队安装OpenClaw，其中约绝大部分是非技术背景的用户。腾讯云工程师现场用Lighthouse一键部署，5分钟免费安装。这个活动，也让Openclaw类产品（俗称龙虾）在国内迅速破圈，排队装机的用户甚至有老人和小朋友。随后WorkBuddy、QClaw等“腾讯龙虾特攻队”密集上线，陆续支持一键嵌入微信和QQ。在AI战略上给外界低调印象的腾讯，罕见地密集发布新产品。这也预示着，目前正值一个重要的窗口期。ChatGPT引爆市场后，几乎所有大厂的第一反应都是先做自己的Chatbot。这种反应并不难理解：在互联网时代，抢入口、做DAU几乎已经成了平台公司的本能。于是，腾讯推出元宝，字节做豆包，阿里推通义千问，AI产品竞争也很自然地被带进了熟悉的以Chatbot抢占入口的逻辑里。但两年过去，用户确实会打开Chatbot聊天、搜索、写几段文字，但大多数场景都是即用即走，产品之间的迁移成本也非常低。更关键的是，用户并没有真正把Chatbot嵌入自己的日常工作流，很少依赖它持续完成一项复杂任务。这是也暴露了Chatbot的局限，不是来自于模型能力，而是Chatbot的交互方式本身。对话适合问答、润色和即时反馈，却天然不擅长承载长链条、多步骤、需要调用外部工具和系统权限的真实工作流。Chatbot仅仅解决了能不能聊的问题，但还没有真正解决能不能干活的问题。Openclaw的爆火，让AI向AgenticAI范式转变的信号更加明确。Agent的逻辑和Chatbot有根本不同。它不是一个通用入口，而是长在具体场景里。一个帮你处理报销的Agent和一个帮你分析数据的Agent，底层可能用同一个模型，但产品形态、调用的工具、嵌入的业务流可以完全不同。一个完全颠覆互联网时代的超级假设也浮出水面，如果AI的未来主战场不是一个超级App，而是成千上万个嵌入不同场景的Agent，那竞争逻辑将变成什么？当Agent成为主角，模型能力当然仍是重要前提，但它已不再是全部，更重要的是谁能提供足够厚的生态和技术底座，让Agent可以持续运行、稳定交付，并在更多场景中快速复制。也正是在这个意义上，腾讯这轮龙虾闪电战背后的底牌才开始显现。 02闪电战背后，三张重要的底牌在Agent竞争中，腾讯的差异化不只在于自研模型，而在于它同时握有场景入口、工具生态和基础设施三张牌，而这些能力并不是短时间内可以补齐的。在腾讯云上海城市峰会现场，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示，AI落地不只是一道算法题，更是一道工程题。他进一步解释，随着行业发展，主流大模型的能力差距正在逐步缩小，企业的核心需求已经不再是拥有最好的模型，而是如何通过系统工程把模型的能力最大程度发挥出来。这句话的潜台词是：模型能力大家会趋同，真正拉开差距的是工程化交付能力。而这个观察，也与业界讨论度极高的“Harness”概念不谋而合。国外的研究报告也指出，在同样的模型能力下，不同的大模型脚手架或Harness的设计，比如给模型调用什么工具、有层次的上下文工程、长记忆的管理、工作流的实现等，都对实际使用效果与tokens成本有很大的影响。在这方面，腾讯云早有布局。首先是场景入口，Agent需要触达用户的地方。微信月活14.18亿，企业微信收入2025年同比翻倍，腾讯会议AI功能月活用户达1500万，QQ移动端月活5.08亿。这些不是AI产品，但它们是Agent可以“住进去”的地方。而腾讯生态横跨PC、移动端和云端，既有中心化应用（微信、QQ），也有去中心化生态（小程序），这与Agent时代的分布式特征天然契合。马化腾在业绩会上特别提到，微信小程序长期坚持去中心化，数十万服务商依靠自有渠道推广，未来微信Agent会延续这一理念，兼顾中心化能力与去中心化分发。第二是工具生态，Agent干活需要调用工具。腾讯文档、腾讯会议、腾讯地图等产品，正在以工具接口或插件能力接入Agent体系，并进一步被封装进具体的skills中，供Agent在不同任务场景下调用。汤道生在峰会上提到的 SkillHub，本质上是在把各类产品与服务能力接入统一的调用体系，再封装成Agent可直接调用的技能。目前，其已整合超过25000个Agent技能。WorkBuddy内置超20种技能包，支持通过微信、企微等主流IM远程指挥电脑；QClaw更轻量，按任务复杂度自动调度模型。第三是工具平台层。针对企业自建智能体的应用开发，腾讯云智能体开发平台ADP不断强化RAG、Workflow 与 Multi-Agent等内核能力，拓充内容生态，打造了多个行业解决方案，在传媒、金融等行业有很高的渗透率。ADP更像Agent 的“超级外脑”，解决“信息在哪、怎么理解”的问题，加强了内容理解与检索。第四是运行基础设施，Agent需要稳定的底盘和执行环境，这个构成更加复杂。混元大模型是自研的基本盘，同时拥抱开源先进模型策略。今天，腾讯宣布开源自研端侧推理框架 TACO，大幅降低了 AI Agent 在各类终端上的部署门槛、提升推理效率。对腾讯来说，更关键的意义是把模型、开发工具、部署环境和应用场景放进同一套技术体系里，开发者基于同样的模型构建 Agent，再沿着这套工具链完成部署和运行，生态粘性才有可能逐步形成。与此同时，腾讯云将MaaS大模型服务平台全新升级为TokenHub，用户可通过API调用腾讯混元、DeepSeek、MiniMax、Kimi以及GLM等国内主流大模型。对企业来说，这意味着灵活性和开放性，各取所需。腾讯云还推出Token Plan服务，统一计费管理，实现极低的模型切换成本。这个策略的逻辑也显现出来，模型是弹药，底座是阵地。弹药可以灵活更换，阵地才是真正的壁垒。腾讯宁可在模型层让一步，开放接入、开源，也要把生态和底座做坚实、做厚。还有一层是外界最容易忽略的基础设施。Agent Runtime是腾讯云全新发布的执行引擎，通过云沙箱为每个Agent提供隔离执行环境，支持长短期记忆管理、工具调用编排、全链路可观测；它不仅提供Agent安全、治理等IaaS能力，同时也提供企业网关、Skill库、记忆库等PaaS能力。这套方案已经在腾讯内部和多家大模型企业中稳定运行，管理着百万级的Agent实例。Cube是底层核心容器平台，腾讯在峰会上正式宣布全面开源，企业不需要从零研发，就能高效完成智能体训练与部署；腾讯云与MiniMax合作落地了业内首个百万级吞吐的智能体强化学习沙箱，可在1分钟内拉起十万级沙箱实例，每个实例硬件级隔离、用完即销毁。COS Vector向量桶通过存算解耦大幅降低向量数据存储成本，相比传统向量数据库降本90%以上，同时借助MetaInsight产品为每个Agent提供专属多模态记忆能力。安全体系上，腾讯构建了覆盖Agent全生命周期的三道防线：云端通过Lighthouse安全架构和AI Agent安全中心，实时监测异常指令、拦截高危命令、扫描插件漏洞；终端有腾讯电脑管家AI安全沙箱，提供系统防篡改、插件防投毒、支付防被盗、隐私防泄露等保护；企业内网有iOA零信任安全系统，构建从身份认证到终端管控再到数据防泄漏的纵深防线。“龙虾热”期间，腾讯的智能体产品矩阵能在一周内陆续上线，背后正是源于底层设施的支撑。不过要让Agent真正走进企业的核心业务流，光有技术底座还不够，还需要对产业场景的深度理解。而这一点，恰恰是腾讯云过去几年一直在做的事。03让AI走到产业深处去一直以来，腾讯云坚持做最靠近产业的AI，今天腾讯云已经实现规模化盈利。这背后，是过去三年一场主动的战略手术。在腾讯云看来，To B的核心竞争力不是卖资源，是离产业近。做总包、打价格战，离客户很近但离业务很远。聚焦PaaS/SaaS、做被集成，才能真正扎进产业的毛细血管里。2025年全年财报显示，金融科技及企业服务全年营收2294亿元，毛利率从上一年的47%提升至51%，其中企业服务收入同比增长接近20%，AI及SaaS订单翻倍增长，大模型产品收入两年增长超过50倍。受供应链持续优化和PaaS、SaaS增长带动，腾讯云录得全年规模化盈利。这种产业深耕积累下来的东西，就是Agent落地最需要的土壤。Agent不是demo，它要在真实的企业场景里干活，需要理解行业Know-how、需要打通企业的数据和流程、需要过安全合规的关。这些能力不是一朝一夕能补全的，需要在行业里一单一单磨出来。所以腾讯云盈利这件事，放在Agent的语境下看，意义比财报数字更大。它证明了离产业近这条路能走通，也释放出了更大的战略空间去投入Agent生态的长周期赛道。刘炽平在业绩会上透露，2025年在AI新产品上投入了180亿元，2026年计划翻倍至360亿元以上。接下来的牌会怎么打？腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强给了一个比喻，智能体是高速公路，SaaS是品牌专车，腾讯修路建加油站，腾讯云要做Agent跑起来的基础设施。如果这个方向成立，腾讯云的增长引擎可能是这样一个飞轮：底座越厚，开发者和企业越愿意在上面建Agent；Agent越多、场景越丰富，场景反过来对底座提出更高要求，底座继续加厚。而这个飞轮不只在国内转。腾讯云服务已延伸至超80个国家和地区，2025年海外客户规模同比翻番，国际业务持续双位数增长。3月刚宣布在德国法兰克福新增云可用区。当Agent底座在国内跑通之后，同一套能力，包括模型、基础设施、开发工具链，也可以被复制到海外节点，帮出海企业在当地市场部署Agent。这可能是腾讯云全球化的下一个增长故事。推荐阅读拥有一只懂新闻资讯的“小龙虾”，有多酷？鹅厂“养龙虾”全攻略鹅厂工程师讲透“龙虾”真相：“笨”不是“虾”的错

作者｜Yoky邮箱｜yokyliu@pingwest.com作者｜周华香邮箱｜zhouhuaxiang@pingwest.com月之暗面的CEO杨植麟问智谱CEO张鹏：你们最近模型怎么做的，最近怎么涨价了？这不是什么狗血模型公司商战的情节，而是中关村论坛上刚刚结束的一场论坛里的对话。3月27日，中关村论坛最受关注的一场圆桌论坛，月之暗面创始人杨植麟少有的没有担任分享嘉宾，而是作为主持人，和无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪、智谱华章CEO张鹏、小米MiMo大模型负责人罗福莉及香港大学助理教授黄超一起讨论了今天开源最重要的话题。一些核心的信息和观察包括：1. Token量爆发式增长带来的算力结构变革由OpenClaw带动的算力结构变革，无问芯穹分享：从一月底开始，Token调用量每两周翻一倍，到现在已增长十倍。夏立雪形容：“上一次看到这种增长速度，还是3G时代手机流量快速普及的时候。”2. OpenClaw拉高了中国开源模型能力的上限罗福莉认为，OpenClaw的核心价值不仅是改变交互形态，更是把国内那些尚未完全逼近闭源模型、但已位于开源模型赛道前列的模型，上限显著拉高：让稍弱一点的模型也能达到Claude Code的水平。3. 基础设施应该“智能体化”夏立雪提出，未来基础设施本身也应该是一个智能体：能自我进化、自我迭代，形成自主组织。它应该有一个「CEO」是一个Agent，能根据AI客户的需求，自主迭代基础设施。4. 杨植麟Sharp提问张鹏为何涨价？作为主持人的杨植麟变得更Sharp。他问张鹏两个问题：GLM最新的迭代思路是什么？你们最近为什么涨价？直接切入商业和技术核心。张鹏讲道复杂任务的Token消耗是简单问答的十倍甚至百倍，涨价是回归正常商业价值的必然。5.小米的模型是怎么做的？杨植麟问小米怎么做模型？罗福莉虽未正面回答，但透露了技术路线：最近的 Hybrid Sparse、Linear Attention 结构：DSSA；Kimi 有 KDA，小米的下一代架构叫 Highest Bus。这是面向 Agent 时代的新探索。6. 超长Context是模型自迭代的前提超长Context是模型“越用越好用”的前提。但推理成本和速度是瓶颈。只有达到10M/100M Context，才能实现真正的模型自迭代：模型在复杂环境中依靠超强Context完成自我进化。7. Harness将作为Agent的关键设计Harness（以及Skills体系）被认为是缓解Planning错误、提升任务完成度的关键设计。从模型层面的Long Context，到Harness层面的Memory/Harness，是让特定模型支持更复杂任务的两个互补方向。8、Agent释放了Chatbot没有发挥预训练模型的上限原来的 Chatbot 没有把模型预训练的能力释放出来，直到 Agent 框架出现。现在通过外部工具的协调，包括任务拆解与验证机制的引入、多工具链的灵活组装、以及面向长时间任务的持续迭代闭环。模型正在从单纯的内容生成，迈向能够自主创造新事物的能力跃迁。9、现在Skills太乱了，质量不够，需要开源社区解决现在 Skills 确实很多，但高质量的很少。低质量 Skills 会严重影响任务完成度，还存在恶意注入等安全问题。这需要靠整个社区一起解决：如何把 Skills 发展得更好，甚至让 Agent 在执行过程中能自主进化出新的 Skills。10、Agent原生软件交互：从UI到CLI整个生态从UI、MCP又转到了CLI模式。未来大部分软件不一定面向人类，人类需要GUI，但软件和生态可能更多面向Agent原生去使用。以下是圆桌对话实录：杨植麟： 很荣幸今天能邀请到各位重磅嘉宾。大家覆盖了不同层面：从模型层，到底层算力层，再到更上层的 Agent 层。今天也非常高兴能和大家一起探讨这个话题。我们今天最核心的两个关键词，一个是“开源”，一个是“Agent”。我们先从第一个问题开始，这个问题想请每位嘉宾都谈一谈。最近最火的无疑是 OpenClaw。大家在日常使用 OpenClaw 或类似产品时，觉得最有想象力、最让你印象深刻的地方是什么？另外，从技术角度来看，你们如何看待今天 OpenClaw 以及相关 Agent 的演进？我们先从张鹏开始。张鹏： 好。先感谢植麟的邀请，也感谢主办方给我这个机会，和大家一起交流。其实我很早就开始玩 OpenClaw 了。那时候它还不叫 OpenClaw，最早叫 Clawdbot。我自己一直在折腾这些东西，毕竟也是程序员出身，所以对这类产品一直有比较直接的体验。我觉得，这件事给大家带来的最大突破，或者说最大的“新鲜感”，在于它不再只是程序员或者极客的专属工具了。普通人也可以比较方便地使用顶尖模型的能力，尤其是在编程和智能体相关的能力上。所以到现在为止，我在和大家交流时，更愿意把 OpenClaw 称作一种“脚手架”。它提供的是一种可能性：在模型能力之上，搭起了一个足够稳固、足够方便、同时又足够灵活的脚手架。大家可以按照自己的意愿，去调用底层模型提供的各种新能力。很多过去受限于“不会写代码”或“缺乏其他专业技能”而无法实现的想法，今天只需要通过很简单的交流，就有机会把它真正做出来。对我来说，这件事的冲击非常大，也让我重新认识了这类产品的意义。夏立雪： 其实我最开始使用 OpenClaw 的时候，并不太适应。因为我已经习惯了和大模型对话式交互的方式，所以一开始会觉得它的响应有点慢。但后来我意识到，它和过去聊天机器人最大的不同在于：它不是一个只负责“聊天”的东西，而更像是一个能够帮我完成大型任务的人。所以，当我后来开始给它布置一些更复杂的任务时，我才真正发现，它其实可以完成得很好。这件事让我感触很深。模型从最开始按 Token 进行对话，到今天变成一个 Agent，变成一个“龙虾”，真正开始帮你完成任务，这极大拓展了我们对 AI 的想象空间。但与此同时，它对整个系统能力的要求也显著提高了。这也是为什么我一开始会觉得它“有点卡”。作为基础设施底层的厂商，我看到的是，OpenClaw 给整个 AI 背后的大型系统和生态都带来了更多机遇和挑战。因为我们今天所有可调用的资源，想要支撑这样一个快速增长的时代，其实还是不够的。就拿我们公司来说，从一月底开始，我们的 Token 量基本上每两周就翻一倍，到现在已经增长了十倍。上一次看到这种增长速度，还是 3G 时代手机流量快速普及的时候。所以我现在有一种很强烈的感觉：今天的 Token 用量，就像当年大家每个月只有 100MB 手机流量时的那个阶段。这就是时代变化的一个信号。在这样的背景下，我们的资源一定要被更好地优化、更好地整合，才能让每一个人——不只是 AI 行业里的人，而是整个社会中每一个鲜活的个体——都真正把 AI 能力用起来。所以，作为基础设施领域的从业者，我对这个时代非常激动，也非常有感触。我认为这里面还有大量优化空间，但我们依然应该持续探索、持续尝试。谢谢。罗福莉： 我自己会把 OpenClaw 看作 Agent 框架层面一个非常革命性、也非常颠覆性的事件。虽然我知道，我身边很多做深度 Coding 的人，第一选择可能仍然是 Claude Code，但我相信，只要真正用过 OpenClaw，你就会很明确地感受到，这个框架在很多设计上其实是领先的。包括最近 Claude Code 的不少更新，在我看来，某种程度上也是在向 OpenClaw 靠近。就我自己的使用体验来说，这个框架给我带来的，更多是一种“随时随地扩展想象力”的可能。最开始，我只能在桌面端延展自己的创意；但后来我发现，OpenClaw 真正的价值在于，它让你可以在更多场景里持续推进自己的想法。我觉得 OpenClaw 最核心的价值主要有两点。第一，它是开源的。开源非常有利于整个社区深入参与、持续改进，并且不断投入到这个框架之中。第二，像 OpenClaw、Claude Code 这样的框架，本身就是一个非常重要的前置条件。我认为，它们很大的价值在于，把国内那些还没有完全逼近闭源模型、但已经位于开源模型赛道前列的模型，上限显著拉高了。在绝大多数场景里，我们会发现，它的任务完成度已经非常接近 Claude 最新的模型；同时，它又把下限保障得很好。因为它可以依靠一整套 harness 系统、skills 体系，以及很多初步但有效的设计，来保证任务完成度和准确率。所以，从基座模型的角度来看，我认为这类框架一方面保证了基座大模型的下限，另一方面又拉伸了它的上限。除此之外，我觉得它给整个社区带来的另一个重要价值，是点燃了大家对于 Agent 层的想象力。大家开始意识到，在大模型之外、也就是更重要的 Agent 这一层，其实还有非常大的空间可以做。这也是为什么最近社区里，除了研究员之外，越来越多的人开始参与到这场 AGI 变革中。也有越来越多的人，开始借助更强的框架，比如 harness、scaffold 等等，在一定程度上替代自己的工作、释放自己的时间，去做更有想象力的事情。黄超： 我感觉，从交互模式上来看，OpenClaw 这次之所以会爆火，首先是因为它给了大家一种更强的“活人感”。我们其实做这类事情也有一两年了，但之前像 Cursor、Claude Code 这类 Agent，给人的感觉更多还是“工具感”。而这一次，我们看到它通过 IM 软件嵌入的交互方式，让大家更容易产生一种“这是一个个人 AI”的感觉，也更接近大家想象中的 Jarvis 那样的概念。我觉得，这是它在交互模式上带来的一个非常重要的变化。另外，它带给大家的另一个启发，是它的架构本身。像 agent loop 这样一种非常简单、但又非常高效的框架，再一次被证明是成立的。同时，它也让我们重新思考：我们到底需要的是一个 all-in-one、非常强大的智能体，替我们做很多事；还是需要一个更轻量级、像操作系统或脚手架一样的小管家？我觉得它带来的是另一种可能：通过一个像 OpenClaw 这样的轻量级“龙虾操作系统”生态，把整个社区真正调动起来，撬动生态里的各种工具。随着 skills、harness 这些组件越来越丰富，也会有越来越多的人开始设计更适用于 OpenClaw 这类系统的应用，并进一步赋能各行各业。黄超： 所以我觉得，它天然就和开源生态结合得非常紧密。这两点，是它给我带来的最大启发。杨植麟： 顺着刚才大家一直在讨论 OpenClaw，我也想接着问张鹏一个问题。我们看到最近智谱发布了新的 GLM-5-Turbo 模型。我理解，这个模型在相关能力上也做了很大的增强。能不能请你给大家介绍一下，这个新模型和其他模型相比，有哪些不同之处？另外，我们也观察到，你们最近有一个提价策略。这个策略反映了怎样的市场信号？张鹏： 前两天我们确实紧急更新了一版。当然，这其实是我们整个发展目标中的一个阶段，只是把它提前拿出来了。这次更新最主要的目标，还是从原来“简单对话”的能力，进一步走向“真正干活”的能力。刚才各位提到的一点我非常赞同：OpenClaw 让大家第一次明确感受到，大模型不再只是会聊天，而是真的能帮我做事。但“干活”这件事背后，对模型能力的要求其实非常高。它需要自己进行长程任务规划，不断尝试、不断压缩上下文、不断 debug，甚至还可能涉及多模态信息处理。所以，这对模型本身的能力要求，和传统面向对话机器人的通用模型其实是不一样的。GLM-5-Turbo 就是在这些方面做了针对性的强化。尤其像刚才提到的这种长程任务——比如让它连续工作 72 个小时，能够持续不断地自行 loop 执行——我们在这方面做了很多工作。大家刚才也提到了 Token 消耗量的问题……前两天，我们确实紧急更新了一版模型。当然，这其实是我们整个发展目标中的一个阶段，只是把它提前拿出来了。这次更新最主要的目标，还是让模型从原来的“简单对话”能力，进一步走向“真正干活”的能力。刚才各位提到的一点我非常赞同：OpenClaw 让大家第一次明确感受到，大模型不再只是会聊天，而是真的能够帮人做事。但“干活”这件事背后，对模型能力的要求其实非常高。它需要自己进行长程任务规划，不断尝试、不断压缩上下文、不断调试，甚至还可能涉及多模态信息处理。所以，这对模型本身能力的要求，和传统面向对话机器人的通用模型并不完全一样。GLM-5-Turbo 就是在这些方面做了针对性的强化。尤其是刚才提到的长程任务，比如让模型连续工作 72 个小时，并且能够持续自主地 loop 执行，我们在这方面做了很多工作。大家刚才也提到了 Token 消耗量的问题。让一个更聪明的模型去执行更复杂的任务，资源消耗其实是非常巨大的。普通用户未必能直观感受到这一点，但最终一定会体现在账单上。所以，我们也针对这方面做了一些优化，让模型在面对复杂任务时，能够以更高的效率完成执行。这是这次优化的几个重点方向。但从本质上来说，它的模型架构仍然是一种多任务协同的通用模型架构，只是在能力侧做了更有针对性的增强。至于提价，这件事也比较容易解释。因为现在已经不是简单地问一个问题、模型给出一个回答了。它背后的思考和推理链路会变得很长，还会通过写代码的方式与底层基础设施交互，不断调试，并随时修正自己的错误。这意味着整体消耗量会非常大。完成一个任务所需要的 Token 量，可能是回答一个简单问题时的十倍，甚至百倍。因此，价格上相应做一些调整，本质上是成本变化的自然结果。模型更大了，能力更强了，对应的服务成本也提高了，所以我们希望把它逐步拉回到一个正常的商业价值区间。因为长期依赖低价竞争，其实并不利于整个行业的发展。这也是我们的一个重要考量。我们希望通过这样的方式，在商业化路径上形成一个更健康的闭环，持续优化模型能力，并更长期、稳定地为大家提供更好的模型和相应的 Token 服务。杨植麟： 非常好的分享。其实现在开源模型和推理算力正在逐渐形成一个新的生态。各种各样的开源模型，可以部署在不同的推理算力平台上，为用户提供更多价值。随着 Token 量的爆发，整个行业也可能正在从训练时代逐步走向推理时代。所以我想请教一下立雪，从基础设施层面来看，这个推理时代对无问芯穹意味着什么？夏立雪： 感谢植麟。确实，因为我们是一家诞生于 AI 时代的基础设施厂商，现在也在为 Kimi、智谱等公司提供服务，也在和 MiniMax 等团队合作，帮助大家把我们这样的“Token 工厂”更高效地用起来。同时，我们也在和很多高校、科研院所合作。所以，我们其实一直都在思考一件事：AGI 时代所需要的基础设施，到底应该是什么样子。以及，我们应该怎样一步一步在这个过程中去实现它、推演它。对这件事，我们已经做了比较充分的准备，也看到了短期、中期和长期几个不同阶段需要解决的问题。当前最现实、最紧迫的问题，其实就是刚才大家聊到的：像 OpenClaw 这类 Agent 产品带动了整个 Token 需求的暴增，而这种暴增对系统效率提出了更高要求。从某种意义上说，价格上涨也是在这种需求压力之下形成的一种应对方式。我们一直以来都是从软硬件协同的角度去做布局和解决方案设计。包括我们接入了几乎所有能看到的主流计算芯片，把国内十几种芯片、几十个不同的算力集群统一连接起来。这样，我们就能够更好地解决 AI 系统中算力资源紧缺的问题。因为在资源不足的时候，最好的办法，第一是把所有可用资源都尽可能用起来；第二是让每一份算力都真正用在刀刃上，让每一份资源都发挥出最大的转化效率和价值。所以，在当下这个阶段，我们要解决的核心问题，就是如何进一步打造一个更高效的 Token 工厂。围绕这一点，我们做了很多优化。比如，让模型与硬件、显存等各类资源实现最优适配；也在持续观察，最新的模型结构与硬件结构之间，是否还能形成更深层次的“化学反应”。但如果只解决眼前的效率问题，其实还不够。我们现在做的，本质上还是一个标准化的 Token 工厂；可面向 Agent 时代，我们认为这远远不够。因为正如刚才大家所说，Agent 更像是一个“人”，我们可以直接把任务交给它去完成。而我一直非常坚定地认为，当前很多云计算时代的基础设施，本质上还是为程序和人类工程师设计的，而不是为 AI 设计的。它更像是：我们先做出一套基础设施，再提供一个给人类工程师使用的接口，然后再在外面包一层，接入 Agent。这种方式，其实是在用人类操作系统的逻辑，限制 Agent 的发挥空间。我举个例子。Agent 可以在秒级甚至毫秒级完成思考并发起任务，但我们过去很多底层 API 和系统能力，其实并没有为这种调用频率做好准备。因为对人类来说，发起一个任务通常是分钟级别的，而不是毫秒级的。所以，我们需要新的能力来适配这种变化。我们把它理解为一种面向 Agent 的基础设施，也就是要打造一个更智能化的调度引擎。这正是我们现在在做的事情。再往更长远的未来看，当真正的 AGI 时代到来时，我们甚至认为，连基础设施本身都应该是一个智能体。也就是说，我们正在打造的这套工厂，本身也应该具备自我进化、自我迭代的能力，能够形成一个自主运转的组织。可以把它理解为：这个系统内部甚至会有一个“CEO”，而这个 CEO 本身也是一个 Agent。它会负责管理整个基础设施，并根据 AI 客户的需求，自主提出需求、迭代能力、优化系统。只有这样，AI 与基础设施之间才能形成更好的耦合。我们也在做一些相关探索，比如让 Agent 与 Agent 之间可以更高效地通信，实现 cache-to-cache 这类能力。我们一直在思考，基础设施的发展不应该是一个割裂的过程，不应该只是“我接收一个需求，再去机械执行”，而应该不断产生更丰富的化学反应。我认为，只有做到这一点，才真正实现了所谓的软硬协同，也真正实现了算法与基础设施的协同。这也是我一直想去完成的一件事。谢谢。杨植麟： 接下来想问问福莉。小米最近发布了新的模型，也在持续推进开源和背后的相关技术，我觉得这对整个社区做出了很大的贡献。所以也想请你谈谈，你觉得小米在做大模型这件事上，有什么独特的优势？罗福莉： 我想先把“小米做大模型有什么独特优势”这个问题放一放。我更想谈的，其实是中国大模型团队在做基座模型这件事上的整体优势，因为我觉得这个话题更有普遍价值。大概从两年前开始，我就已经看到，中国的基座模型团队在这个方向上出现了非常重要的突破。这个突破在于：在有限算力，尤其是在 NVLink 互联带宽受限的情况下，我们如何突破这些硬件条件带来的限制，去做一些看起来像是在为效率妥协、但本质上却是模型结构创新的工作。比如 DeepSeek V2、V3 系列中的细粒度 MoE 和 MLA 等。后来我们看到，这类创新其实带来了一场真正的变化。这个变化在于：当算力预算相对固定的时候，我们如何把同样一份算力所能达到的智能水平推到最高。我觉得，DeepSeek 的出现，给了国内所有基座模型团队很大的勇气和信心。虽然到了今天，我们自己的国产芯片，无论是推理芯片还是训练芯片，都已经在不断进步，但正是在此前那种受限环境下，反而逼出了我们对“更高训练效率、更低推理成本”的全新探索。比如最近出现的 hybrid sparse、linear attention 等结构方向。包括 DeepSeek 的相关探索，Kimi 的相关方案，以及小米面向下一代模型结构所做的一些研究。它们都指向同一个问题：当我们进入 Agent 时代之后，模型结构到底应该如何进一步演化。我为什么认为结构创新如此重要？因为刚才我们一直在讨论 OpenClaw。只要你真正用过 OpenClaw，就会发现它往往是“越用越好用，越用越聪明”。而它成立的一个前提，就是推理阶段必须拥有足够长的 context。Long context 其实已经是一个被讨论了很久的话题，但直到今天，大家才真正开始意识到：不是模型做不到百万级甚至千万级上下文，而是如果推理成本太高、速度太慢，这件事就没有现实价值。所以，真正关键的问题是：你能不能在 100 万甚至 1000 万级 context 的情况下，把推理成本打下来，把速度提上去。只有在这种前提下，用户才会愿意把真正具有高生产力价值的任务交给模型，模型也才有机会在长上下文环境中完成更高复杂度的任务。甚至可以说，只有到了 1000 万级、上亿级上下文的阶段，我们才可能真正看到模型的自我迭代能力被释放出来。所谓模型的自我迭代，就是它能够在一个复杂环境里，依靠超强的上下文能力，完成对自身的持续进化。这个进化既可能发生在框架层，也可能发生在模型参数层。因为在我看来，长上下文本身其实就是对参数能力的一种外延和增强。所以，未来真正的竞争会是一个全方位的竞争：一方面，你能不能做出原生适配长上下文的模型架构；另一方面，你能不能在推理侧真正把 long-context efficiency 做出来。除此之外，还包括你能否在预训练阶段就把这类架构打牢，以及在后训练阶段，能不能把模型在真实长程任务上的稳定性和能力上限继续往上推。我们现在也在思考，怎样构造更有效的学习算法；怎样采集在 100 万、1000 万、甚至更长上下文里，真正具有长期依赖关系的文本；以及怎样结合复杂环境，生成高质量的轨迹数据。这些，都是我们正在持续推进的事情。但我能看到的更长期趋势是：随着大模型本身在飞速进步，再叠加 Agent 框架的加持，推理需求一定会继续迅速增长。就像刚才立雪提到的，过去一段时间里，Token 需求已经增长了接近十倍。那么今年，整个 Token 需求会不会增长到一百倍？这其实已经把竞争带到了另一个维度：不仅是模型之间的竞争，也是算力、推理芯片，甚至能源层面的竞争。所以，如果大家继续深入思考这个问题，我相信我也会从各位身上学到更多。杨植麟： 对，非常有 insight 的分享。下面想问一下黄超。你也开发了一些非常有影响力的 Agent 项目，包括像 nanobrowser 这样的项目，在社区里也积累了很多用户和粉丝。想请你谈谈，从技术或者应用层面来看，接下来有哪些值得重点关注的方向？黄超： 感谢植麟。我觉得，如果把 Agent 技术抽象出来，核心大致有几个模块：planning、memory 和 tool use。先说 planning。我觉得现在最大的问题，仍然出现在长程任务和复杂上下文上。比如一个任务可能需要 500 步，甚至更多步骤，很多模型未必能够做好规划。我认为，本质上还是因为模型不具备足够的隐性知识。尤其是在很多复杂的垂直领域，这个问题会更加突出。未来一个很重要的方向，是把已有的复杂任务知识更系统地固化到模型中。当然，从 skills 的角度来看，包括 harness 在内的很多机制，本质上也是在缓解 planning 过程中带来的错误。因为高质量的 skill，其实就是在帮助模型完成一些本来较难的任务。这是 planning 这一部分。再说 memory。我的感受是，memory 始终会面临一些根本性问题，比如信息压缩不准确、表达失真等。随着长程任务和复杂场景越来越多，memory 的需求也会迅速膨胀，这本身就会给整个系统带来很大压力。但现在，包括各种“龙虾”在内，很多系统采用的 memory 方案其实都还比较简单，例如基于文件系统、Markdown 文件，或者通过共享文件的方式来管理 memory。我觉得未来的 memory 很可能会走向分层设计，同时也要想办法让它更加通用。因为说实话，当前的 memory 机制其实很难做到真正的通用。比如 coding 场景、deep research 场景、多模态场景，它们的数据模态差异都非常大。如何针对这些不同类型的 memory 做更好的检索和索引，并进一步提高效率，我觉得这会一直是一个关键方向。另外一点是，OpenClaw 这类系统把创建 Agent 的门槛大幅降低之后，未来可能不会只有一个 Agent。比如我们已经看到，Kimi 也在尝试 Agent Swarm 这样的机制。也就是说，未来每个人可能拥有的不是一个“龙虾”，而是一群“龙虾”。而一群 Agent 所带来的上下文规模，相比单个 Agent 会大得多。这也会进一步加大 memory 的压力。现在其实还没有一套特别成熟的机制，去管理这种多 Agent 带来的海量上下文。尤其是在复杂 coding、科研发现这类任务中，不管是对模型本身，还是对整个 Agent 架构，压力都会很大。最后是 tool use。我觉得在这一块，现在整个 skill 生态仍然存在不少问题。MCP 当年暴露出来的一些问题，其实在今天依然存在，比如质量缺乏保障，以及潜在的安全风险。现在虽然 skill 很多，但高质量的 skill 其实仍然偏少。低质量的 skill 会显著影响 Agent 完成任务的效果；与此同时，skill 本身也可能存在恶意注入等问题。所以在这一块，我觉得很大程度上还是需要依靠整个社区，一起把 skill 生态建设得更好。甚至进一步思考，怎样让系统在执行过程中演化出新的 skill。总的来说，我觉得无论是 planning、memory，还是 skill，都是当前一线最现实的痛点，也都是未来非常重要的演进方向。杨植麟： 可以看到，刚才两位嘉宾其实是从不同视角讨论了同一个问题。随着任务复杂度不断提升，上下文规模也会迅速膨胀。一方面，模型层面可以继续提升原生上下文长度；另一方面，在 Agent 和 harness 层面，像刚才提到的 planning、memory 以及各类辅助机制，也能够帮助模型在既有能力边界内支撑更复杂的任务。我觉得这两个方向接下来会进一步产生化学反应，从而提升系统完成复杂任务的能力。最后，我们做一个开放式展望。想请各位用一个词，来描述接下来 12 个月大模型发展的趋势，以及你们的期待。黄超： 那这次先从我开始。说实话，在 AI 领域，12 个月听起来都已经很遥远了，甚至很难判断 12 个月之后会发展成什么样。但如果一定要用一个词来概括，我会选“生态”。我觉得现在 OpenClaw 让整个社区非常活跃，这是一个很好的开始。但未来 Agent 真正重要的，不只是成为个人助手，而是要进一步转化为真正能一起工作的“打工人”，或者说 coworker。现在很多人使用它，可能更多还是出于新鲜感，或者觉得好玩。但未来，只有当这些“龙虾”真正沉淀下来，成为大家稳定的生产工具、协作伙伴，这件事才算真正跑通。而这件事离不开生态的共同建设。开源在这里面非常重要。因为只有把相关的技术探索、模型能力、工具能力持续开放出来，整个生态才可能共同推进。无论是模型本身的迭代，还是 skills 平台的演进，或者各种工具链的完善，我觉得都需要围绕 Agent 去建立一个更好的生态。从我自己的观察来看，未来一个很明显的问题是：软件到底还是不是主要给人用的？我觉得未必。未来很多软件可能不再以人类为中心，因为人类需要 GUI，但很多系统可能会越来越偏向 Agent-native，也就是原生面向 Agent 使用。这样一来，人类可能只会保留那些真正让自己感到愉悦的交互，而大量真正执行性的工作，会逐渐转移给 Agent。所以我觉得，现在整个生态其实已经在发生变化：从 GUI、MCP，逐渐转向 CLI 这种模式。接下来，不管是软件系统、数据结构，还是各种技术栈，本质上都需要朝着 Agent-native 的方向重构。只有这样，整个 Agent 生态的发展才会更加丰富。罗福莉： 我觉得，把这个问题收缩到一年的尺度非常有意义。因为如果把时间拉到五年，在我对 AGI 的理解里，很多事情几乎已经是必然会发生的了。所以，如果要用一个词来概括接下来一年里 AGI 进程中最关键的一件事，我会选“进化”。虽然这个词听起来有一点抽象，但我最近对它有了更具体、也更务实的理解。过去一年，大家已经多次提到这件事，但直到最近，我才真正开始感受到，“自进化”这件事其实已经开始具备比较可行的实现路径。其中一个很重要的原因在于，随着模型能力增强，我们逐渐意识到，在过去那种单纯对话式的范式下，预训练模型的上限其实并没有被真正发挥出来。而今天，这个上限正在被 Agent 框架逐步激活。我们现在已经摸到这个边界了。尤其是当模型开始执行更长时间的任务时，我们会发现，它其实能够自己学习、自己进化。一个很简单的实验是：在现有框架上，叠加一个可验证的目标约束，再给它设置一个 loop，让它持续围绕这个目标进行迭代优化。你就会发现，模型会不断拿出更优的方案。如果这种自进化机制可以持续运转，那么它的潜力会非常大。现在其实很多国内模型已经能够稳定跑上一到两天了。当然，这和任务难度有关。比如在一些科研任务中，模型去探索更优的结构设计，因为这类任务存在明确的评估标准，例如更低的 PPL，这就意味着它具备可验证性。在这种确定性较强的任务上，我们已经看到，模型能够自主优化并持续执行两三天。所以从我的角度来看，自进化是一个真正可能创造新东西的方向。它不是简单地替代人类已有的生产力，而是像顶尖科学家一样，去探索世界上原本还不存在的东西。一年前，我还会觉得这个过程大概要三到五年；但到了最近，我反而觉得这个时间窗口应该缩短到一到两年。也就是说，我们可能很快就能看到：在一个很强的自进化 Agent 框架加持下，大模型对科学研究带来至少指数级的加速。因为我最近已经很明显地观察到，我们组内做大模型研究的同学，他们的 workflow 本身就是高度不确定、又高度依赖创造力的。而在这种情况下，借助 Claude Code，再结合非常顶尖的模型，研究效率基本上已经可以提升接近十倍。所以我非常期待这种范式未来能够辐射到更广泛的学科和领域。我觉得，这会是一件非常重要的事情。夏立雪： 我的关键词是“可持续”。因为我看到，整个行业的发展仍处在一个长期演进的过程中，我们也希望它具备长久的生命力。从基础设施角度看，一个非常现实的问题是，资源终究是有限的，就像我们过去谈“可持续发展”时反复强调的那样。我们现在作为一家 Token 工厂，能否持续、稳定、大规模地向外提供可用的 Token，让顶尖模型真正持续服务更多下游场景，这是我最关注的问题。因此，我们也需要把视角进一步放宽到整个生态：从最早的能源转化，到算力，再到 Token，最终转化为 GDP，形成一条可以持续进行经济化迭代的完整链路。而且，我们不只是要把国内各种算力资源真正用起来，也在尝试把这些能力输出到海外，让全球资源能够更好地打通和整合。所以我所说的“可持续”，其实也包括把具有中国特色的 Token 经济学真正做起来。过去我们讲的是 Made in China。大家会发现，我们能够把中国具备成本优势的制造能力，转化为优质商品并输出到全球。今天我们想做的，有点像 AI Made in China。也就是说，把中国在能源等方面的优势，通过 Token 工厂持续转化为高质量的 Token，并输出到全球，最终成为全球的 Token 工厂。这是我希望在今年看到的，中国为世界人工智能发展带来的价值。张鹏： 我尽量简短一点。前面大家可能都在仰望星空，那我就稍微落地一些。我认为，未来 12 个月最关键的问题，可能还是算力。因为刚才大家已经提到，不管是模型能力，还是智能体框架，确实都在显著提升创造力和生产效率，很多场景下甚至可以带来十倍级的效率提升。但前提是，大家得用得起，也用得上。不能因为算力不够，用户提了一个问题，结果模型想了半天还给不出答案，这显然是不行的。也正因为如此，我们很多研究进展，包括很多原本想做的事情，事实上都会受到制约。前两年业界有一句话，叫“讲卡伤感情，没卡没感情”。我觉得，今天某种程度上又回到了这个阶段，只不过这一次的背景已经不一样了。因为我们现在正在真正转向推理阶段，而之所以会转向推理阶段，是因为需求正在爆发，而且是十倍、百倍地爆发。刚才也提到，过去一段时间需求可能已经增长了十倍，但真实需求也许是一百倍，那还有大量需求没有被满足。这个问题怎么办？我想，这可能需要我们一起想办法。谢谢。杨植麟： 好，感谢各位的精彩分享，谢谢大家。

声明:本文来自于微信公众号 白鲸出海，作者:张凯然，授权站长之家转载发布。3月25日，快手公布2025Q4及全年财报，Q4快手收入396亿元，同比增长11.8%，创历史新高，经调整净利润5.5亿元，同比增长16.2%，维持了较为强势的表现。全年业绩方面，快手2025总收入1428亿元，同比增长12.5%，经调整净利润206亿元，同比增长16.5%，经调整净利润率为14.5%。图片来源:Google股价方面，截止3月25日收盘，快手股价为53.05港元，市值2309.11亿港元。Q4数据按分项收入来看:1. 线上营销服务:收入236亿元，同比增长14.5%，增长主要来自 AI 在广告业务的多环节中的渗透与应用，以及短剧漫剧、小游戏为代表的内容消费行业的持续增长带来的更高投放需求。2. 直播:收入97亿元，占总收入的比例为24.4%，相比 Q1的30%，明显下降。3. 电商:Q4GMV 同比增长12.9% 至5218亿元，全年 GMV 约16000亿元，相比2024年增长20%。4. 海外:收入13.05亿元，录得亏损5900万元，相比 Q3季度环比亏损略微收窄，但就 Q1已经能实现海外盈利的情况来看，鉴于收入在涨，成本升高，快手或在海外市场继续扩张。本期财报的最大亮点仍在 Kling 的商业化层面，财报显示，可灵12月收入突破2000万美元，对应年化收入运行率（ARR）为2.4亿美元，且根据其他媒体报道1月份因为可灵发布了 Motion Control 功能并引发社媒大量传播，估计月收入能够增长约3成。图片来源:快手财报本期财报解读，我们仍以可灵为主线进行分析，而广告、电商、直播等其他业务线的情况，我们会在第二部分拉长时间维度进行观察。一、AI 视频赛道分化，可灵硬刚模型能力从最新的数据看，AI 视频生成赛道中，Kling 和 Higgsfield 是唯二达到2亿+美元 ARR 的产品，分别为2.4亿美元和2亿美元。随后，根据公开数据，能够在 ARR 和访问量两个维度上都排名前列的产品还有 OpenArt、runway 和 PixVerse。虽然都取得了不错的商业化成绩，但这几款产品的迭代方向，已经出现了分化。如果以用户群体来区分的话，Runway 走的是好莱坞路线，服务于一线专业工作室，主要针对工业化影视和广告制作流程;PixVerse 走的是社交效果流路线，主要依赖各种视频模板，引发社媒传播，用户使用 PixVerse 的核心驱动力是“跟风”和“好玩”，近期 PixVerse 也开始积极地向 AI 漫剧和世界模型方向展开探索，但并没有掀起太大水花，其面向 Pro 用户的 Web 端产品访问量为519万，仅为可灵的不到4成。同样为华人团队出品的赛道“新贵”OpenArt 选择从技术路径层面创新、同时锚定某一特定的高需求群体。去年6月，根据创始人的分享，OpenArt ARR 仅1600万美元，半年后，OpenArt 的 ARR 就已经达到7000万美元（信源:迦南资本）。从 OpenArt 最新的功能迭代来看，OpenArt 并没有从“模型能力”的角度来解决视频生成可控性差的问题，而是另辟蹊径，与 World Labs 合作，为用户提供了一个完整的3D 环境，用户可以在其中放入角色、切换镜头，捕获需要的画面。创始人 Coco Mao 认为:“AI 创作的瓶颈不在于 prompt 写得不够好，而在于缺少一个可持续存在、可操控的空间世界，让视频创作更贴近于真实拍摄的选景逻辑。”OpenArt 的3D 编辑功能|图片来源:X除此之外，OpenArt 还瞄准了 AI 网红市场，与 Fanvue 举办 AI 网红大赛针对 AI 生成图像中“皮肤太光滑、蜡感脸、AI 味过重”的普遍痛点，将“去 AI 感”做成明确的产品功能。OpenArt 的创新在于，给用户提供完全不同于 prompt-output 创作路径的新路径，并瞄准具体场景要求，强化对某类创作者的吸引力。Higgsfield 崛起于2025年下半年，抓住模型厂商没有搭建好 Go to Market 体系的真空期切入市场，它瞄准的是社媒营销从业者，以低门槛服务其需求。这类用户需要大量视频内容，有付费能力，但没有时间和能力学习复杂的创作工具，Higgsfield 为他们提供了特效素材库（Motion Controls），保证质量、提高效率的同时，降低使用门槛。(详情参考《最卷的 AI 视频赛道，跑出了4个月近千万访问量的新「王者」?》)Artificial Analysis 文生视频（上）、图生视频（下）Top5榜单|图片来源:Artificial Analysis而 Kling 则完全在走“拼模型能力”路径。根据目前较权威的盲测评测平台 Artificial Analysis，可灵系列模型在文生视频榜单排名第2和第5，图生视频榜单排名第4和第5。而 Kling 不仅模型强，而且能够持续保持在第一梯队，回溯2025年3月、8月和11月三期快手财报解读，无论竞争对手是谁，Kling 均能排在榜单的 Top5，反观去年年底还排名第三的 Google Veo3.1，如今已经排不进前10。用户结构上看，根据去年5月的数据，专业创作者贡献了 Kling 近70% 的收入，海外市场也占约70%，两者叠加“海外 Pro 用户”是 Kling 最核心的用户群体，而从 Kling 选择的路径来看，未来 toB 的模型调用收入占比可能会进一步增加。二、可灵终于在 C 端火了今年1月可灵也终于在 C 端有所进展，靠着 Motion Control 功能在社媒上火了一把，大大吸了一波 C 端流量。2025年12月，可灵在一周内密集发布了四款新模型，并上线了“动作控制”功能。功能本身不复杂，上传一张静态图片，在上面画几条轨迹线，就能生成一段流畅的动态视频，操作门槛极低，但效果很好。Kling App 端分市场全年收入，由于 Kling 在印度市场的下载量远超其他市场，为更清晰的显示趋势，将其他市场单拿出来展示|图片来源:点点数据转过年来，2026元旦刚过，由 Motion Control 功能制作的“小猫跳舞”“婴儿跳舞”视频就在海外社媒上火了起来，在印度、韩国、东南亚、中东等多个市场获得了大量下载，根据点点数据，2026年1月下载量达到908万，环比增长2.69倍，截止1月底，Kling MAU 突破1200万。美中不足的是，虽然是 Kling 的 Motion Control 功能带起了这波社媒风潮，但是从移动端收入来看，Kling 并不是最大赢家，根据点点数据，Kling 的收入从70万美元左右，增长到了150万美元。但同样靠这波风潮，登上美国 iOS 下载总榜的 AI Video（背后是土耳其厂商 HubX）和 Pose AI 都取得了5倍以上的环比收入增长。但回到 Kling 一贯的“强模型能力，Pro 用户付费”的路径选择，虽然略有遗憾，但能够在 C 端进行一波增长，打一下市场存在感，探索 C 端商业化可能，也算有所收获。Kling 是典型的“产品驱动增长”， 靠模型能力建壁垒。但单纯靠模型能力驱动业务，略显单薄，期待可灵在其他方面的进展。三、其他业务:大力投入 AI，直播起家的快手广告收入已逼近6成从本期财报来看，快手季度收入创历史新高，且因大量投入 AI 造成研发成本显著增加的情况下，净利率的增长率依然高于收入增长率，核心原因就是 AI 已经深度嵌入广告、电商等快手的核心业务中。（由于历史数据过多，本次图表将进行缩减，体现2023Q1至今的财务数据）线上营销服务:占比逼近6成，AI 加速渗透用户层面，快手的 MAU、DAU，已经分别站稳了7亿和4亿大关，分别达到7.24亿和4.10亿，环比 Q3略有下降，但不明显。虽然日均流量比 Q3略低，但日均用户广告营销收入创了历史新高。相对强势的日均用户广告营销收入，为广告业务交出了相当漂亮的成绩单，Q4财报中，线上营销服务收入达236亿元，同比增长14.5%，占总营收的比例59.7%，首次逼近6成。但是，广告业务最值得关注的变化还不是数字本身，而是 AI。AIGC 工具帮中小商家低成本生产营销素材，UAX 全自动投放方案在非电商营销的活跃客户渗透率已超90%，直播数字人和数字员工进一步压低了投放门槛。AI 在这里扮演的角色，已经不是锦上添花，而是在把过去因为高门槛进不来的中小商家，批量拉进了快手的广告生态。电商:GMV 新高，AI 带来复访和复购率提升电商 GMV 同比增长12.9%至5218亿元，全年 GMV 约1.6万亿元，相比2024年增长20%。在搜索层面，快手将自研的 OneRec、OneSearch 等模型应用于电商推荐和搜索场景，提升复访和复购，并对用户长期兴趣建模，改善推荐的准确度和多样性;商家层面，通过 AI 辅助高效制作内容和直播切片;售后环节，AI 诊断功能能够帮商家在发货前识别异常订单、降低退款率。直播:占比显著下滑，AI 万象生成次数破百万快手直播收入97亿元，占总收入比例为24.4%，相比年初接近30% 的占比，下降尤其明显。值得说的亮点，可能只有调用可灵的视频生成能力的“AI 万象”系列礼物，累计生成次数超过100万这个数据了。写在最后根据财报电话会议的陈述，新的一年快手仍将押注 AI 作为公司战略，无论是融入广告、电商等已有业务，还是发展 Kling 这个新兴业务，快手仍需长期投入，并且找到更多元化的增长路径。 （举报）

声明:本文来自于微信公众号 娱乐独角兽，作者:赤木瓶子，授权站长之家转载发布。3月25日零点，周杰伦新专辑《太阳之子》正式上线。长达六天的MV碎片预热结束，在3月24日MV全球首映&专辑记者会当日，主打歌《太阳之子》完整版MV被释出，资本市场率先给出反应:巨星传媒股价迎来跳水。预期兑现的波动持续至专辑正式发布日。截至3月25日9点28分，《太阳之子》数字专辑在QQ音乐平台销量突破125万张，销售额破5000万达成殿堂“史诗唱片”认证。截至发稿前（3月25日21时），周杰伦数字专辑《太阳之子》总销售量超200万，销售额超8000万人民币。甚至已经登上数字专辑排行榜年榜top5。其中top4分别为周杰伦《最伟大的作品》(总销售额超2.1亿)、肖战《光点》(总销售额超1.6亿)、蔡徐坤《迷》(总销售额超9100万)、周深《反深代词》(总销售额超万7900万)。从结果来看，无论争议如何，声量先行，销量兜底，《太阳之子》又一次完成了“周杰伦式断层”。从“夯”到“拉”，主打歌用力过猛?生活流获好评专辑同名主打歌《太阳之子》，创下了华语乐坛最贵纪录，约2000万人民币制作费。由新西兰维塔工作室（Wētā Workshop）操刀，历时2年3个月，该工作室曾参与《阿凡达》《魔戒》《沙丘》等超180部电影，获5次奥斯卡奖，让“息影”许久的周杰伦属实过了把瘾。Mv致敬了30幅世界名画。克林姆特的巅峰之作《吻》被解构为吸血鬼行凶时刻，《马拉之死》中的刺杀现场，米莱斯的《奥菲利亚》，以及伦勃朗《杜尔博士的解剖学课》、梵高的《耳朵上扎绑带叼烟斗的自画像》、达芬奇的《蒙娜丽莎》等等，这些艺术史上的经典，被一一嵌入MV的画面中，以吸血鬼凶杀现场、线索提供者方式出现。然而，这首“重注”之作在歌迷评论“投票”中却意外垫底:“依旧中二”“《龙战骑士2.0》”“旋律被画面淹没了”等评价不绝于耳。大众似乎对周杰伦的“宏大叙事”产生了审美疲劳，反而对他掉进“烟火气”里的生活细节展现出了极高的热忱。在后续歌曲上架后，风评悄然转变。既有暗黑弦乐、西部说唱、复古funk，自然也少不了中国风R&B融合，加入了乐迷熟悉的二胡、古筝、戏腔等经典要素。人气颇高的《淘金小镇》以口哨元素融合西部说唱，被部分乐迷率先评为“夯”，《西西里》《女儿殿下》《那天下雨了》排名也较靠前。在位列“夯”榜前列的作品评论区，几乎都有评论称“找到了以前的味道”“这种听不懂歌词的安全感，谁懂?”这种熟悉的味道，很大程度上来自周杰伦标志性的“吐字不清”，早年这是他被诟病最多的地方，如今却成了“味道”认证。更具杀伤力的是专辑中的“生活流”质感。为小女儿创作的作品《女儿殿下》从音乐审美及用心程度上均好评率较高，并被专业乐评人评价“走心”，歌曲中分享真实人生的创意也获得好评一片。在歌曲中，周杰伦“一早带娃出门七点半，一路上车外一堆人们回头看......原来是我把奶瓶忘在车顶上”“放学后要我穿精灵装接你在门口”“你开心就说等我老了会照顾我，不开心就把我满脸都涂上口红”等发自父亲带娃视角的具体分享，很难不让听众脑内画面感十足，再叠加小女儿的声音采样，一位要被娃逼“疯了”的中年父亲形象跃然眼前。有乐迷评价，“女儿殿下听到我嘴巴咧到耳朵根”“哥不要再搞情情爱爱了，想听他的生活”生活流也延伸到了作品《I Do》中，这部作品中加入了当年未被释出的求婚画面，周杰伦在记者会上分享，写这首歌的初衷是希望大家婚礼上除了《告白气球》，还能有另一首专属情歌可以唱。AI杀不死那个“吐字不清”的中年男人在商业逻辑里，存在即是胜利。多年来凭借出专辑战线过长、不断被乐迷催出新歌的周杰伦早已成乐坛“流量密码”与精神符号，而在AI创作时代，这样的流量与精神传承更加低门槛，有些网友已经可以熟练模仿周杰伦的唱腔曲风创作，生成一段“类似《夜曲》的钢琴旋律”简直分分钟。使用AI产品二次创作周杰伦新歌已成拥趸标配。音乐人张筱迪、King金鑫等up主，为周杰伦作品续写的版本动辄播放量数百万，前者续写版《太阳之子》在B站播放量超161万，评论超4700条;后者续写的周杰伦新歌视频播放超过770万。甚至催生了像陈默之这样“以假乱真”的代餐音乐人。音乐人陈默之最初以翻唱周杰伦的歌曲走红，但其翻唱并非简单模仿，而是在保留原曲风格的基础上加入原创元素进行二次创作。不少听众听其作品以为周杰伦出新歌了。周杰伦在记者会上透露了这次创作的细节:“你们以为方文山的词都是他写的哦?最早那会我叫他改个东西，不可能的。现在我会说，文山，这一句必须放进去。”对于音乐平台乃至短视频平台而言，周杰伦不仅是歌手，更是底座流量。2018年，腾讯音乐就以5.7亿人民币的价格拿下了周杰伦所有歌曲三年期的版权。在线音乐版权之争告下段落后，周杰伦仍然是那“不能放弃的1%”。目前，周杰伦所有歌曲的版权均归其个人公司杰威尔音乐所有。2023年底，杰威尔结束了与索尼音乐长达23年的发行合作，转由环球音乐代理全球发行。但在国内数字音乐平台，周杰伦的歌曲依然由腾讯音乐独家授权播放。而早年间，周杰伦在首次入驻快手当日，只进行了“非主业”直播40分钟，通过魔术和简单交流，就吸引了累计观看人数破1亿。这场直播也创造了快手单场直播预约人数最多的记录，为此，据报道快手还将为周杰伦独家直播申请吉尼斯世界纪录。2026年开年一波全民“JH恋”考古热潮，始于B站，发酵至各个短视频，单条视频长达半小时，单平台播放量近千万引全网围观。不管真瓜假瓜，视频一口气看完的就是“时间杀瓜”。周杰伦更是于3月7日罕见更新抖音，高调宣布妻子昆凌入驻，两人互关且是彼此账号的唯一关注。这波操作令网友直呼“比发任何律师函都好使”。腾讯音乐榜数据也“认证”了这种断层。据腾讯音乐榜认证，截至目前，QQ音乐平台仅有周杰伦《最伟大的作品》单曲达到“钻石单曲”认证，歌曲播放，销量等达到2000万认证单位。位居第二名的林俊杰单曲《愿与愁》达到5x白金认证。周杰伦用20多年积累的听众基本盘、付费意愿和专业认可，在乐坛尚且断层，更不是AI能够在一夜之间生成的。这种确定性，也让二级市场不断被牵引。2023年上市的巨星传奇被视为“周杰伦概念股”，公司创始人包含周杰伦母亲叶惠美、经纪人杨峻荣。在新专辑官宣后，9个交易日内从5.76港元飙升至9.32港元，区间涨幅高达61.8%。从此前衍生开发了二次元形象“周同学”，到推出了“周同学版”魔胴咖啡进军电商产业，而在今年上半年，巨星传奇借助周杰伦主演的综艺《周游记》第三季的宣传效应，推出新品魔胴西西里咖啡，也一度成为某电商平台即溶咖啡销售榜的第一名。此外，巨星传奇还通过赞助韩国歌手权志龙在中国台湾的演唱会，继续推广魔胴咖啡。“周同学”已然通过个人IP+内容引流+电商达成了商业闭环。在这个算法可以续写一切的时代，2000万拍摄mv事件本身不可替代，真实的带娃日常也是。也正因如此，《太阳之子》的意义，早已不在于它是不是一张“完美”的专辑，而在于它再次证明了一件事，在工业化、算法化的内容生产体系里，真正稀缺的从来不是内容，而是人本身。 （举报）

声明:本文来自于微信公众号 光子星球，作者:吴坤谚，授权站长之家转载发布。“生活就像一盒巧克力，你永远不知道下一颗是什么味道。”《阿甘正传》的这句台词，放在网约车场景里偶尔的“开盲盒”情况，也格外贴切。下单的用户知道自己的起点和终点，却不知道系统最终会派来一辆怎样的车。虽然大部分时候都还算安心、靠谱，但“开盲盒”的不确定感，还是会隐隐带来一些不爽。为了快速到达确定的目的地，用户或许可以暂时容忍这种不确定性。更多时候，它会被放大成一次真实的决策负担。为了消除这种出行的不确定性，滴滴近日正式推出支持一句话叫车的AI出行助手“小滴”V1.0版本。去年9月，滴滴便开始测试这个AI出行助手，经历半年打磨，目前已经支持空气清新、后备厢大、驾驶平稳等90多个服务标签，覆盖扶老携幼、商务接待等更复杂的出行场景。表面上看，“一句话打车”是将点选、跳转、确认的一串叫车动作，压缩成一句自然语言。背后，则是滴滴在持续做好标准化服务的基础上，瞄准了个性化需求进行解题。用户可以直接对小滴说话下指令，表达原先难以被平台UI囊括的个性化偏好。用户输入的指令经AI拆解转化为可计算的变量，让平台得以实现更高程度的匹配效率。这正是AI Agent深入物理世界的典型切口:将打车从单纯的物理位移，升级为更强调体验与确定性的“精准抵达”。突破物理世界的限制曾有互联网人士对网约车业务有过一个精辟论断，他认为打车虽然具有典型的双边市场特征，但这种规模效应存在阈值，很难像电商、社交那样，随着规模扩张自然转化为体验的持续提升。下班高峰的写字楼门口，足以看出这门生意同边负向竞争的本质——一片区域内，乘客焦急等待有限车辆的分配，司机也在权衡系统派单哪一单更顺路、更划算。时至今日，这项基于移动互联网时代的判断也没有过时，打车这门生意依旧高度依赖供给的实时调度。单纯的物理规模效应已经越来越接近阈值，而AI Agent的出现，为平台竞争增加了交互的维度。我们测试了小滴的AI叫车功能。产品形态上，小滴以自然语言的对话框为核心，用户可以在对话框中打字或语音输入自己的用车需求，经AI拆分后交由后台调度网络派单。我们向小滴输入了“我要从国贸去机场，要快，没烟味”的指令。AI初步拆解指令后，第一步先确认具体机场航站楼，然后向我们提供了三个具体的车型卡片供挑选。可以看到，选项卡中的信息呈现足够丰富，不只是简单列出车型和价格，还进一步把“需求满足程度”以橙色高亮，前置到了用户面前。过去，用户在网约车平台的打车体验是先确认出发点与目的地，再在快车、专车、商务车等标准化分类里自行判断。至于一些平台未必能真正理解和兑现的个性化要求，只能自己通过备注去补充。小滴把这麻烦的步骤从用户手中接了过来，先帮用户完成一轮理解和筛选，再把更接近需求的候选结果摆到用户前。这种变化看似只是少点了几下按钮，背后却对应着网约车平台逻辑的一次升级:从单纯的优化供需匹配的效率，进化为同时优化供需匹配质量。用户不再只是从随机的供给里被动挑选，而是开始让平台先理解自己的真实需求，从茫茫车海里捞出那辆“对的车”。据滴滴公布的小滴运营数据，个性化叫车需求中，“又快又便宜”“空气清新”“最近的车”位列前三，分别为57%、12.5%、9.9%。其后是“不晕车”“后排宽敞”“新车”“服务好”“油车”等。可以看到，目前用户对小滴的需求，更多集中在多快好省等朴素且高频的共性诉求上。随着出行Agent持续演进，更多原本难以表达、也难以被平台识别的个性化需求，正在被逐步“发现”。由于滴滴在自营模式下直接服务司乘，能够更清晰地掌握车辆实时状态。小滴可以将自然语言直接映射到业务系统，在单一平台内完成了从抽象的语义理解到现实物理世界的履约闭环。过去，滴滴靠更大的运力规模和更高效的调度，解决的是“尽快打到车”;现在，小滴试图在同样的供给池里，进一步解决“尽量打到对的车”。前者对应效率，后者对应确定性。从这个角度看，滴滴借助AI Agent，做到了规模效应的物理阈值之外的体验突破。对一门已经高度成熟的生意来说，这本就是AI最现实、也最有含金量的落地价值。滴滴与AI的化学反应传统移动互联网，出行是一次主动寻找。用户需要在大脑中完成复杂的规划，再到App中通过密集的UI点击来下达指令。AI Agent的作用，是充当了一个具备感知力的数字管家，通过精准识别意图，主动调动后续服务链条，从而执行原本需要用户花时间来完成的判断与操作。AI提高了供需匹配的平台服务效率，但真正决定出行服务能否兑现的，仍然是平台背后的系统能力。这种系统能力，首先体现在平台在物理世界的供给规模。以前文提到的下班高峰为例，在一个商业CBD方圆几公里的范围内，平台能调动的司机数量终究有限，却要同时承接写字楼里大量上班族的集中出行需求。此时比拼的就不只是调度是否高效，更是平台手里到底有没有足够多的车可供筛选和分配。基于地理位置的LBS、运力实时调度以及匹配，这些业务的核心要素都说明网约车是一门围绕时空间的生意，其核心体验完全取决于在特定区域、时刻内，平台供给密度够不够厚实。AI提高匹配效率后，用户需求一旦从简单的打车变成“打一辆更合适的车”，平台面对的难度会陡然上升。用户说的话中每一个词，都相当于对所在区域内有限的供给做多轮筛选。没有足够厚的运力池，这种筛选很容易迅速失效。一个语义理解的聊天框，显然不足以让滴滴敢为天下先，把用户的个性化需求拆细并进一步做成90多个服务标签。正是凭借在全国长期积累的运力深度，其才敢于把需求拆细，让“一句话叫车”不只是停留在口号层面的情绪价值，而是真正能做到的物理履约。除了规模的硬要求，小滴的护城河还来自于对服务交付的稳定性。不同于更多负责信息分发、撮合生意的聚合平台，滴滴在自营与强运营体系下与司乘直接连接，对司机培训、车辆规范与服务流程有着更深度的标准化管理能力。得益于此，平台能够围绕现有的90多个乃至更多服务标签做持续治理，确保AI“翻译”给后台的每一个标签，都可以在物理世界里尽可能落地到真实的履约中。回过头看小滴对整个出行链路的改造，司机和车辆在真实场景中履约，履约结果再通过评价、反馈、轨迹与服务表现回流平台，将会持续修正平台对用户需求的感知。这与数以亿计的乘客评价、行程轨迹以及司机驾驶行为特征，共同构成了从真实履约到模型理解，再回到服务优化的数据闭环。可以说，小滴不是在信息层理解出行，而是在交易与履约层重构出行。只有这样，AI出行才能够从模糊的“猜你喜欢”，进化为确定的“懂你所需”。这种基于系统能力构建的场景确定性，是无法在短期内通过简单调取API实现的。消费“寒武纪”与上新大混战以小滴为代表的出行Agent出现，说明出行服务已经走到新一轮交互变革的门口。回溯出行行业的演进史，其实就是一部不断消解用户获取出行服务的“仪式感”的进化史。这种“仪式感”，指的是我们为了打一辆车，要亲自完成多少动作，做出多少判断，又要承担多少等待和不确定性。它并不浪漫，反而更接近一种具体而琐碎的现实负担。市场经济高速发展时期，便捷出行的需求爆发。受限于信息分发，那时的人们只能在路边伸手招车，等待一部车顶上亮着绿灯的空车出现。整个获取服务的过程，带着强烈的线下身体感和偶然性。到了移动互联网时代，网约车平台把这套流程搬进了手机。起点、终点、车型、价格、预计到达时间，都被折叠进GUI（图形界面）里。我们不再需要在路边碰运气，和随机路过的司机完成一场即时博弈，但还是免不了要通过一连串点击完成叫车。伴随着AI Agent的深度介入，出行服务正经历从GUI向LUI（语言交互界面）的飞跃。确定性更高的同时，属于移动互联网时代的“仪式感”进一步被消解。在这一过程中，服务本身没有变简单，复杂性也没有消失，只是被更多地转移给了平台和系统。用户获得服务的方式，则开始朝着一种更“无感”的方向推进。仅自业务上看，小滴只是在滴滴充足的供给与平台基础上，为打车生意加上一层自然语言的交互窗口。从出行行业长期演进的主线看，小滴所做的，是让平台承担更多复杂性，让用户越来越少地为一趟出行付出认知和操作上的成本。滴滴没有试图通过AI，把打车变得更花哨，或是跳出出行去重讲一个更宏大的故事。相反，它选择扎根在自己最熟悉、也最能建立壁垒的地方，把一门老生意在智能时代继续做深、做细、做得更接近用户真实的处境。这种业务导向的克制，构成了一种垂直平台在智能时代的务实定位。当技术往后退的时候，服务便会前进到台前。小滴将在每一次看似平常的呼叫中，替用户多做一步判断，多消除一点不确定性，直到这种“合心意”的体验，变得如同呼吸一样自然。 （举报）

继首日展会全景呈现自动化与工业智能体的大趋势后，今日慕尼黑上海电子生产设备展现场依然热度不减。穿梭于各个展区，微米级的工艺博弈与零缺陷的质量追求成为产业迈向高端智造的主旋律，从高速运转且具备自适应能力的贴片模组，到精准捕捉瑕疵并能自我进化的AI视觉系统，再到将精密流体控制发挥到极致的微观点胶设备，产业链正以数据闭环重塑精密互连的新高度。让我们再次深入展馆，实地看各大前沿展商如何用极致工艺，诠释电子制造在物理AI时代的匠心与无限潜能。SMT制程挑战工艺极限 智慧产线重塑组装潜能作为PCBA制造的绝对核心与工艺源头，SMT的演进水平直接决定了当代电子终端微型化与高密度集成的物理边界。随着5G通信、自动驾驶汽车电子以及AI算力硬件的爆发式增长，各类元器件正加速向超微型化、异形化和三维高密度互连方向发展，这给贴装工艺带来了前所未有的挑战。漫步SMT核心展区，在比拼贴片绝对速度的同时，换线零等待、工艺自适应以及整线数据协同页开始全面进化。各大头部展商纷纷亮出基于全新架构的重磅设备，通过高度集成的智能供料网络、极速且具备力控感知的贴装头与全闭环反馈控制系统，让设备能够在高速运转中实时纠偏。这种由单机智能向整线协同演进的趋势，不仅打破了多品种小批量柔性生产的效率瓶颈，更在微观互连的复杂场景中，让极致的贴装良率与极高的生产柔性达到了完美的动态平衡，为下游产业的持续创新铺平了道路。FUJI在本次展会上深刻诠释了其“模块化设计理念”的深厚底蕴，通过高度灵活、可扩展的SMT设备，为高精度、多样化的生产需求提供了解决方案。其展出的 NXTRA贴片机沿袭了从NXT系列开始的模块化精髓，用户可以从单一模组开始投资，根据产能需求逐步追加，实现最小化初始投资。该设备的一大亮点是其专有的小型轻量型工作头，无需任何工具即可简单更换，极大地便利了现场操作员的保养与故障处理。在精度方面，NXTRA始终保证±25µm的高水准贴装，并可在高精度模式下实现±10µm的贴装，其内置的智能元件检测传感器（IPS）还能有效预防因封装、吸嘴等引起的贴装不良，从源头保障品质。在印刷环节，FUJI带来了GPX-CWF紧凑型印刷机。该设备在继承GPX系列卓越性能的同时，通过双通道生产设计，能与支持双通道生产的贴片机组成最理想的生产线。与原有机型相比，GPX-CWF的长度更短，即使以单通道形式生产，也能在最小的占地面积下实现最高的生产率，其单侧操作的设计也允许设备背靠背架线，有效利用宝贵的工厂空间。在富士的展台周围，也汇聚了其在中国市场的重要合作伙伴，如富士德中国、佳力、美亚科技以及技鼎机电，他们共同为客户展示了由NXTR和GPX系列设备构建的高效、灵活的SMT生产线解决方案。Mycronic在展会现场集中展示了其在高速、高柔性SMT领域的核心技术，其 My700智能喷印技术旨在将传统锡膏印刷中最耗时的环节转化为标准化、自动化的短流程，让生产线真正“流动”起来。该设备特别适合高混装、小批量的生产模式，通过全程数字化、无需钢网的设计，极大减少了换线停机时间，降低了对熟练操作员的依赖。从调用程序、轨道自动调宽到全程自动定位喷印，真正实现了无缝承接不同产品的柔性生产。Europlacer展出了高度灵活的 ii-N1贴装平台，该平台的核心优势在于彻底打破了传统贴片机在元件范围上的限制——其贴片头的每个吸嘴位都能够贴装任何类型的元件。这一设计从根本上解决了产线平衡的复杂难题，用户无需在供料器位置或产出速度上“顾此失彼”，确保生产效率最大化。ii-N1配备了可搭载8个或12个智能吸嘴的旋风（Tornado）旋转贴片头，并内置了支持多达10个JEDEC托盘的供料区。此外，该平台还能处理最大1610mm x 600mm的超大型电路板，充分展现了其在应对多样化、复杂化贴装需求方面的卓越性能。作为全球专业的焊接设备供应商，德国埃莎在现场展示了其顶尖的回流焊接解决方案，特别是针对无铅化和高可靠性应用。其 Hotflow 3系列回流炉 是为高产量需求而开发的顶尖设备，拥有强大的热传递和热回复能力，能够轻松应对大热容量线路板的焊接。该系列设备最多可配置13个加热区和4个冷却区，从双轨到四轨均可匹配，满足超高产能需求，同时具备出色的节能设计和MES连接能力。针对新能源汽车、航空航天等领域对焊接空洞率的严苛要求，埃莎还重点展出了 EXOS 10/26新一代真空回流炉。该设备具备强大的真空能力，能够轻松去除高达98%的气泡和空洞，产生最低至1mbar的真空。其真空腔内配备中波加热系统，有效防止了在抽真空去气泡时PCB的温降问题，确保了完美的加热曲线，专为解决焊接气泡和空洞工艺难题而设计。Rehm德国锐德聚焦于无空洞焊接工艺，带来了一系列真空回流与气相焊接解决方案。其 Vision XP+VAC真空回流焊接炉 是一款“2合1”的解决方案，它将可靠的对流焊接制程与真空模块相结合，能够在焊接后快速、可靠且无振动地去除焊点中的气孔和空洞，实现最低1 mbar的真空环境，有效降低焊点空洞数量。此外，Rehm德国锐德还展出了Condenso XS Smart真空气相焊接炉，为客户提供了另一种高效的无空洞焊接技术路径。针对功率器件等高端应用，其 NEXUS 系列设备则提供了高度真空的制程环境，能够实现芯片与元件之间焊点的无空洞、无氧化，并集成了干燥和排气制程，优化散热性能，满足最严苛的焊接需求。智能制造贯穿全链流程 自动化协同构筑柔性底座在向极度轻薄与高可靠性演进的进程中，智能制造不仅体现在单点工艺的精进，更在于整厂物流、线束加工、装配执行与底层传动部件的全面自动化协同。从线束加工的无缝衔接，到机器视觉引导的精密装配，再到线边仓储的智能调度，前沿展商们正通过高度集成的自动化装备，为电子制造构筑坚实且极具韧性的柔性生产底座。海普锐在展会中针对新能源汽车高压线束的工艺痛点，带来了从单机到半自动化产线的一系列产品。海普锐新能源高压线整体解决方案是一套综合性的半自动化产线，无缝衔接了高压线束总成的全部加工与组装，涵盖了下线、屏蔽层处理、屏蔽环和端子压接、超声波焊接、护套组装、缠胶扎带及成品检测等全流程加工。SPC-71压接机采用了免换模设计，兼容24种端子共用，切线长度支持200到9999毫米，加工线径在0.22到2.5mm²。此外，现场展出的HDC-860/861全自动切压合焊热缩一体机，集成了压接、套热缩管、超声波焊接合压等工艺，单根导线加工效率为3至3.5秒。HPC-5020全自动切绞一体机则结合了切断、剥皮、穿防水栓、压接、绞线、缠胶和收线等功能，实现了全自动化生产流转。艾利特机器人携手子品牌迈幸智能与千臂智能，以微型“智慧工厂”全方位展示无人化生产线的闭环魅力。其展出的AI自适应FCT治具全检机器人可实现PCB自动上料与信息化检测，显著提升一致性，AI视觉引导装配机器人则聚焦内存与CPU的高精度装配，推高柔性制造维度。智能协同上下料复合机器人通过AMR与协作臂联动，实现了CNC机床的无人化作业。上银科技在展会现场呈现了全面的半导体完整解决方案，覆盖从晶圆传输到精密检测的全价值链环节。其晶圆机器人整合方案便包括了晶圆装卸机、晶圆寻边器、晶圆机器人等多款设备，广泛应用于先进封装、晶圆制程等高精度装备升级方案；另一款“明星方案”面板及封装解决方案适用光刻、激光钻孔、量检测、键合、剥离等多项制程，此外现场还有直角坐标机器人、直线导轨灯系列产品展示。派迅智能携全系列智能线边仓储机器人亮相展会，包括SMD智能感应料架、全规格料盘自动贴标设备、单通道双机械手智能仓储设备等。电子元器件场景下的双机械臂协同作业系统实现了SMT产线边物料的高密度存储，通过智能调度系统优化物料流转路径，保障产线稳定供料；用于电子元器件料盘自动贴标设备可以实现标签快速识别与精准贴附，有助于提升物料信息化管理效率，助力生产过程信息化与可追溯管理。亚德客的镀黑铬线轨产品作为其重磅新品，采用亚德客自建的低温镀黑铬自动化产线，专线专用，对电流大小、纯水导电率、铬液浓度、三价铬离子浓度等工艺核心生产要素全流程把控,并对产品进行了严苛的性能验证，被广泛用在半导体、锂电、医疗器械、光学检测等行业。同时在其展台展示的还有半导体搬运方案，包括芯片、晶圆等微型元件的高频吸取与精密搬运设备，设备上的气缸和各类型线轨产品的所有零部件均选用洁净行业专用材料，确保晶圆片在搬运过程中免受污染，满足半导体制造的高洁净度要求。视觉AI铸就火眼金睛 智能检测构筑品质防线在追求零容忍与极高可靠性的高端制造语境下，传统的二维检测手段早已难以应对日益复杂的3D立体封装、微缩制程以及多层高密度电路板带来的检测盲区。本届展会上的检测设备展区，俨然是一场视觉成像技术与前沿AI算法的巅峰对决。无论是SPI锡膏厚度检测、AOI自动光学检测还是AXI自动X射线检测设备，都在全面拥抱深度学习与极速3D重构技术。现代智能检测设备不仅实现了对微小短路、虚焊、假焊乃至内部气泡等隐蔽瑕疵的精准捕捉与三维还原，更完成了从被动拦截到主动防御的角色蜕变。通过将庞大的检测数据实时反馈至产线前端的印刷与贴装环节，这些设备构筑了实时的工艺参数自动补偿机制。这种将事后质量抽查转变为全时预防性控制的数字闭环，彻底打破了产能与良率之间的博弈悖论，真正为全流程的零缺陷智造构筑了一道坚不可摧的数据防线。Koh Young针对汽车电子行业日益严苛的需求，重磅展出了全方位的智能工厂解决方案。其产品矩阵涵盖了3D SPI、3D AOI、3D API以及3D DPI设备，全面满足电动汽车行业在连接器、焊点检测及先进制造工艺方面的高标准要求。解决方案深度融合了AI驱动技术，通过嵌入KAP（自动编程）、Smart Review（智能复判）以及KPO（实时工艺优化）等功能，不仅有效减少了误判与人工干预，还实现了更稳定的生产流程与更可靠的检测结果。这些创新的AI应用显著提升了生产良率与检测精度，助力企业实现高效率、高品质的智能化生产管理。JUTZE矩子科技同样旨在以AI赋能产线，带来了系列融合了AI功能的设备。例如三光检测机实现了AI深度学习多模态感知融合，适用于半导体微组装、先进封装、功率器件等金线、铝线、铝带键合、芯片粘合后等生产工艺的外观缺陷自动化2D+3D光学全检测；3D AOI设备采集成AI驱动智能自动化检测技术，并以创新的3D数字投影测量技术实现了对贴装原件、焊锡接点、碑文图案、异物进行真正的轮廓形状测量，克服了现有2D AOI无法解决的缺点与漏洞。AI驱动超高速检测，德律科技构建了全面的AI智能解决方案矩阵，包含AI训练工具、AI工作站、智慧覆判主机以及AI智慧编程。在现场，其重点展出了覆盖整条电子生产线的高分辨率半导体检测方案与高针点数＆高效能ICT方案，全新3D AXI系统TR7600FB SII，采用创新的X-ray成像结构设计，针对特殊基板、BGA、多层结构以及系统级封装（SiP）进行了深度优化。同时还有应用于高速侧视检测的3D ADI设备TR7500QE Plus、高分辨率后道检测设备TR7700Q SII-S，以及高针点数电路板测试系统TR8001 SII等。欧姆龙以“智检赋能”为核心，展示了覆盖质量检测、工艺控制与物流的全维度智能化方案，直击半导体、5G、FPD等电子领域制造痛点。亮点展品包括高速CT型X射线自动检查设备VT-X750，标配CT功能可实现300层切割与全数CT在线检查，专为应对生成式AI硬件规模化发展导致的GPU/CPU大尺寸、高密度焊点及HIP虚焊等检测新需求挑战而生，全面覆盖AI服务器核心硬件，同时兼容5G数据中心、汽车电子、通信设备等传统领域的检测需求，实现一设备多场景适配。蔚视科Viscom重点呈现了全新推出的AI辅助软件功能vAI ProVision，专为检测程序创建而设计，通过快速、可靠地自动生成功能完备的检测程序，在保证检测深度的同时，有效解决AOI与AXI系统手动编程导致的调试周期延长、成本攀升、灵活性受限等问题。此外，展台还有专为高密度双面PCB组件而生的3D X射线检测系统AXI-iX7059设备，分辨率高达1微米，为严苛的AXI应用提供最大灵活性，高速3D AOI检测设备AOI-iS6059系列用于高速检测与显微级分辨率，确保缺陷检测精准可靠。PARMI现场同样展示了AI驱动的系列检测解决方案，产品设备包括SigmaX 3D SPI、Xceed 3D AOI、Xceed DSI 双面检测3D AOI等，可提升生产效率与运营表现。其中Xceed 3D AOI基于高性能AI工艺管理，采用PARMI独有的双镭射、高帧频CMOS相机，可检测最高40mm异性元器件，不受物体颜色、表面及材质影响，生成高度轮廓，呈现整个扫描区域真实的3D形状，保证最佳的检测速度与精度，同时可提供SMT生产线工艺优化软件工具。微观流控突破物理极限 高精点胶护航严苛可靠性微电子产品的防护与封装工艺是决定其最终寿命的关键一环。无论是新能源汽车三电系统在极端温差与震动环境下的稳定运行，还是智能可穿戴设备的深度防水与抗摔需求，都极其依赖精密流体控制技术的保驾护航。如今，伴随着芯片封装精密度的指数级提升，点胶工艺正经历从传统的粗放涂抹向皮升级与纳升级精准喷射的历史性跨越。在点胶工艺与胶粘技术展区，高频压电喷射阀、多轴联动智能视觉对位与自适应轨迹规划算法的深度融合，无疑成为了全场最大的技术看点。这些创新设备正在努力克服胶水粘度随温度急剧变化、微小气泡干扰以及复杂基板高低落差等一系列物理难题。它们不仅为高端芯片的底部填充、微小元器件的包封以及精密三防涂覆提供了无与伦比的动态流体控制精度，更通过全链路的工艺监控，大幅提升了电子产品在各种严苛使用环境下的耐受力。陶氏公司紧随算力爆发、芯片集成度提升、汽车与具身智能化升级等前沿趋势，展出了一系列高性能有机硅解决方案，应用于云计算与数据中心、消费电子产品、可再生能源、汽车与具身智能、先进半导体封装材料等领域。例如在数据中心冷却领域，DOWSIL™ ICL-1100浸没冷却液适用于单相浸没式冷却，闪点高于200°C，以优异热传导性能和较高防火安全性，助力数据中心兼顾能效与安全；在先进封装应用上，TIM 1高效导热材料和芯片封装胶粘剂主打中高导热率与低热阻，良好粘附性可兼容其他封装材料，其中DOWSIL™ ME-1603导热胶粘剂导热率约3W/m·K，超低挥发性适用于芯片散热与散热盖粘合......汉高在现场展示了其在汽车电子领域的系统解决方案和新产品，包括应用于汽车零部件电磁屏蔽、汽车先进显示、ADAS雷达与摄像头、汽车电子控制器热管理的全面粘合剂解决方案。在保护与密封方面，汉高提供底部填充材料、灌封材料、EMI屏蔽、密封衬垫及低压成型材料，旨在应对热应力、机械振动和恶劣环境，确保电子组件的长效可靠。同时，针对粘接与连接需求，现场呈现了包括用于ADAS摄像头的主动对准胶、导电胶、结构胶、导电油墨、芯片粘接胶以及提升显示效果的光学粘接胶等多元化产品。诺信EFD在现场展示了其新品PICO®Nexμs™喷射系统，作为一紧凑型DIN导轨安装喷射控制器，支持24VDC即插即用，专为多阀集成与智能工厂设计。它通过工业以太网协议（PROFINET®、EtherNet/ITM）与PLC无缝通信，实现远程监控与实时数据驱动，还可以与PICO Pμlse™ XP喷射阀配合，完成高效、精准的非接触式点胶。此外，还有797PCP 系列计量式螺杆阀，采用转子与定子形成密封计量腔，每次旋转可精确点涂体积小至0.01 mL的流体，实现卓越的流量控制与高度稳定的工艺性能。武藏在现场展示了极为丰富的产品阵容，能够为半导体封装、消费电子、汽车电子等高精密量产场景提供全方位点胶解决方案。例如SuperJet3系列超微量非接触JET点胶机，支持粘合剂和导电浆料等高粘度材料，实现了高速性能与喷射性能的提升；高性能螺杆式点胶机SCREW MASTER系列适用于标准/大容量/PUR热熔胶，以独特的螺杆构造消除吐出量偏差和积液，实现高稳定性以及高精度的微量打点或划线涂布。双组份散热材料涂布系统 DUAL MPP-5-M-GF-MINI可用于双组份混合材料的精密大容量涂布；展会次日，一系列高质量的专业论坛与高峰对话包括“云边端协同与液冷革命：赋能具身智能产业应用"论坛、(第三届)新能源&智能网联汽车线束及连接技术论坛、宽禁带半导体先进封装技术产业链技术研讨与产业高峰论坛、柔性与印刷电子产业前瞻高峰论坛、东莞新品发布会&BrandNEW颁奖典礼议程等继续热烈展开，洞见趋势走向，解读政策风向。快来扫描下方二维码免费注册参观2026慕尼黑上海电子生产设备展，免排队入场快人一步！展会还有明天最后一天，抓紧最后的机会来现场学习、交流，踏上这段激动人心的探索之旅。

在AI数据中心、电动汽车充电及工商业储能等高要求场景中，电源系统正面临前所未有的挑战：更高的功率密度、更低的谐波失真（THD）以及突破99%的转换效率，已成为衡量一款优秀电源方案的核心标尺。 为应对这一趋势，国民技术推出 NS3KW420VP2数字电源参考设计方案，一款基于SiC器件与数字控制架构的3kW两相交错无桥图腾PFC，在紧凑体积内实现了6444W/L的超高功率密度与峰值效率99.0% 的优异表现。01 核心架构：SiC + 两相交错无桥图腾PFC NS3KW420VP2方案采用两相交错无桥图腾PFC拓扑，工作于CCM（连续导通模式），输入电压范围覆盖176V–264V AC，输出420V DC母线，额定功率3000W,实现了>99.0%的PFC级效率和极低THD。在器件选型上，方案充分体现了第三代半导体优势：● 快速桥臂：采用SiC MOSFET，彻底克服传统硅器件体二极管反向恢复带来的损耗与可靠性问题；● 工频桥臂：使用Si MOSFET，兼顾成本与性能。两相交错结构不仅将输入电流纹波频率加倍，大幅减小滤波器体积，还有效降低了每相功率器件的电流应力，为高功率密度设计奠定基础。PFC拓扑结构如下图：02 数字控制：N32H474 MCU + HunterWave OS生态 方案的核心“大脑”采用国民技术高性能MCU N32H474VEL7-W，基于ARM Cortex‑M4F内核，最高主频240MHz，集成高精度ADC、增强型PWM模块以及丰富且可任意配置的外设接口，单芯片可同时完成两相PFC的精准时序控制、均流调节与多重保护，降低了方案整体BOM成本和设计复杂度。N32H474VEL7-W数字电源应用关键特性如下：● 高性能，实时控制电源性能— 240MHz @ARM-Cortex-M4F 性能达300DMIPS— 内置硬件数学函数加速器Cordic，支持整点和浮点运算— 内置FMAC,支持FIR和IIR加速● 高集成度模拟器件，简化硬件设计— 4 x 12-bit 4.7MSPS ADC，最多支持51个通道 — 8 x 12-bit DAC— 7 x COMP，任意比较器输出可内部连接到任意一个FAULT或EEV输入● 高精度定时器，为数字电源提供了保障 — 1 x 16-bit SHRTIM，12x PWM(125ps), 相位可调，10个外部输入事件，可任意I/O映射— 3 x 16-bit ATIM，每一路ATIM支持6个独立通道，其中4个通道支持4对互补PWM输出● 丰富且可任意配置的外设接口，支持多节点同步控制— 8 x U(S)ART，其中3个UART支持任意I/O映射，硬件级485使能驱动— 3 x CAN-FD ，支持任意I/O映射更值得关注的是，该方案依托国民技术自研 HunterWave OS嵌入式生态，配置的图形化调试工具HunterWave OS DebugTool以及可视化波形调试工具HunterWave OS Graphic等系列工具，支持：● 实时参数在线配置● 关键波形（输入电压/电流、输出电压/电流）动态监测● 一站式保护策略管理（过温、过流、过压、欠压等）这一软硬协同架构，不仅提升了调试效率，更使电源系统具备了“可观测、可调节、可升级”的智能化能力。数字控制应用框图，如下所示：03 性能实测：99.0%效率 + THD < 5%实测数据是检验电源方案最有力的语言： 从附图中可见，在220V AC满载工况下，输入电流波形平滑跟随电压，无明显过零畸变，表明其CCM控制策略与SiC器件协同工作达到了极佳的电流整形效果。注：上图为100%负载下测得波形。CH2输入交流电压，CH3输出直流电压，CH5输出电流，CH6输入交流电流注：上图为25%负载下测得波形。CH2输入交流电压，CH3输出直流电压，CH5输出电流，CH6输入交流电流注：整机效率曲线注：不同负载率下整机效率注：THD数据04 紧凑设计：6444W/L的工程突破在物理尺寸方面，NS3KW420VP2方案采用模块化PCB布局，包含：● 母板● MCU核心板● 12V与±12V辅助电源板● 快速桥臂与工频桥臂独立功率板整机尺寸仅为190mm×70mm×35mm（不含外部散热器），对应功率密度高达6444W/L。这一指标意味着，在同等功率等级下，该方案可显著缩小设备体积，为服务器机架、充电模块等空间受限场景提供极具竞争力的选择。图片05 目标应用：从AI服务器到车载充电● AI数据中心电源● 钛金级PC电源● 通信整流模块● 工业AC/DC电源● 电动汽车车载充电机(OBC)● 工商储能系统功率转换单元06 总结：高效·高密·智能的3kW PFC参考设计方案 国民技术NS3KW420VP2数字电源参考设计方案，并非一次简单的拓扑堆砌，而是SiC宽禁带器件、交错软开关拓扑与数字控制平台三者深度融合的成果。它不仅为工程师提供了一个可直接参考的3kW PFC前端设计，更通过HunterWave OS生态展示了数字电源从“硬件定义”走向“软件定义” 的技术演进方向。 如需获取完整设计文档、原理图或评估板信息，欢迎联系本地销售团队或者授权代理商。资料下载地址：https://www.nsingtech.com/product/general/n32h/n32h47x/n32h474本地销售团队/授权代理商：https://www.nsingtech.com/support/agent/

将 ScienceAI 设为星标第一时间掌握新鲜的 AI for Science 资讯作者：论文团队编辑丨ScienceAI细胞代谢网络是生命活动的底层操作系统。然而，传统生化重构方法受限于实验数据的稀缺，难以应对高度分支的代谢路径和复杂的调控机制。与此同时，现有的 AI 方法多停留在静态的、基于模板的化学反应预测层面，无法模拟生命体内多步骤、自适应的动态过程。如何让 AI 不仅能推演化学键的断裂与生成，更能「理解」细胞内的酶特异性、热力学边界以及复杂的系统调控？这是通往数字细胞孪生的必经之路，也是一片极具挑战的科研无人区。最近，西湖大学联合上海人工智能实验室、百图生科和上海创智学院提出并定义了「AI 虚拟代谢」（AI Virtual Metabolism, AIVM）这一开创性概念，确立了以「AI + 多组学」驱动代谢网络重构的 AGI4S（AGI for Science）研究新范式。作为实现「AI 虚拟细胞」（AI Virtual Cell, AIVC）宏伟蓝图中不可或缺且挑战最大的核心环节，AIVM 的提出填补了当前领域的空白，为虚拟代谢研究指明了全新方向。研究论文以《Artificial Intelligence Revolutionizes Cellular Metabolic Pathway Reconstruction》为题发表在细胞出版社 (Cell Press) 旗下期刊 Trends in Biochemical Sciences 上。论文地址：https://doi.org/10.1016/j.tibs.2026.01.003逆合成思维与生物约束的深度融合现有研究大多聚焦于基因调控网络，这对于构建一个完备的 AI 虚拟细胞而言是必要的，但绝非充分的。生命中心法则的终点是代谢，细胞的物质与能量交换核心也在代谢。缺少代谢维度的虚拟细胞，是不完整的。研究团队提出了一套全新的概念框架 ——AIVM（AI Virtual Metabolism）。该框架并未止步于简单的路径预测，而是构建了一个包含三大维度的系统性工程：1. AI 与多组学的深度融合：利用在基因组、转录组、蛋白组和代谢组等多组学数据上训练的大语言模型（LLM），实现细胞功能的层次化表征捕捉。2. 严格的生物学约束过滤器：不同于体外化学合成，AIVM 引入了酶特异性、热力学可行性（如 Gibbs 自由能计算）及细胞环境约束，确保生成的代谢路径在生物学上具有真实可行性。3. 从单路径到全基因组模型：通过图搜索等算法与全基因组代谢模型（GEMs）的结合，AIVM 能够从设计单一生物合成路径（如青蒿酸的生物合成）扩展到对整个细胞代谢网络的动态模拟与优化。AI 科学家（AI Scientist）与数字细胞孪生AIVM 的提出，标志着代谢工程研究从「规则驱动」向「发现驱动」的转变。在该范式下，AI 的角色不再仅仅是辅助工具，而是进化为真正的「AI 代谢科学家」。通过耦合多组学特征与 GEMs 的拓扑结构，基于 LLM 的智能体（Agent）能够捕捉非线性的生物学依赖关系，自主提出新的代谢路径假设、推荐酶的改造方案，并完成干湿实验闭环验证等。这一突破性范式的建立，是通往完备虚拟细胞的关键一步。如果说 AIVC 是合成生物学的「圣杯」，那么 AIVM 就是点亮这座圣杯的核心火种。它不仅为理解生命运作原理提供了全新视角，更为微生物底盘优化、高价值化合物的绿色制造以及精准医疗提供了强大的理论与工具支持。结语从数据空白到范式确立，这项工作展示了 AI for Science 在生命科学领域的巨大潜力。尽管完全替代湿实验试错仍需时日，但 AIVM 已为我们描绘了一个可编程、模块化且符合生物学原理的「虚拟细胞」未来图景。人工智能 × [ 生物 神经科学 数学 物理 化学 材料 ]「ScienceAI」关注人工智能与其他前沿技术及基础科学的交叉研究与融合发展。欢迎关注标星，并点击右下角点赞和在看。点击阅读原文，加入专业从业者社区，以获得更多交流合作机会及服务。

DKM导轨端子电气连接无小事，一颗端子的松动、一次供货的延误，都可能导致设备停机、项目停滞！町洋 DKM系列导轨端子凭借自身硬核优势破解传统接线痛点，更以种类齐全、现货充足、发货迅速的底气，成为各行业工程师省心选型的首选，守护每一次稳定联结。强悍性能，直击施工痛点町洋 DKM系列性能强悍且适配灵活，细节拉满！额定电压1500v，最高额定电流可达460A，适配各类高功率设备，支持面板、导轨两种安装模式，无需额外配件；而DKM-U系列自带自动弹起式螺母，一体化设计免除现场螺母丢失、找不到配件的烦恼，大幅提升施工效率，避免工期浪费。杜绝松动隐患，告别故障烦恼接线松动是电气故障的“隐形杀手”！传统螺丝固定振动易松动，直接导致设备停机！DKM系列采用螺柱接线盒设计，锁紧力更持久、连接更牢固，从根源杜绝松动问题。产品种类齐全，现货直发不等待，工业控制柜、精密仪器等场景可直接适配，无需额外定制耽误工期。硬核抗造，恶劣工况也能稳扛户外暴晒、车间振动、高低温交替，端子品质不过关极易破损失效！DKM系列采用高强度材质，搭配PA绝缘材质（阻燃等级UL94 V0），抗冲击、抗振动能力拉满，户外光伏电站等恶劣工况都能从容应对。各场景适配规格现货充足，核心规格覆盖率100%，彻底告别漫长排期。长效防护，减少维护更省心化工车间、污水处理厂等潮湿、多化学介质场景，端子易腐蚀、寿命短，维护成本居高不下！DKM系列自带防腐蚀涂层，全方位抵御湿度、化学介质侵蚀，大幅延长使用寿命。依托各地仓储布局，规格均有现货，既减少维护频次，又避免到货等待。电气连接的安全与高效，从来都不容马虎！选町洋DKM导轨端子，各项硬核优势破解接线所有痛点，让每一次电气联结都稳定可靠，每一个项目都能高效推进。样本下载：https://book.yunzhan365.com/glpt/dvdd/mobile/index.html

3月20日，2026中国自动化+数字化产业年会、第22届CAIMRS暨数智化领袖论坛在南京香格里拉大酒店盛大举办。恰逢春分与龙抬头的双重吉日，本届年会极具启新与向上之意。中国工控网总裁潘英章以“破内卷、迎逆转暨年度50强品牌揭晓”为主题，结合宏观经济数据、行业发展特征与市场格局变化，深度解读自动化行业过往发展脉络与2026年发展趋势。2025年度概览新旧冰火两重天 宏观探底老登寒012025年自动化行业的发展，可以用“冰火两重天”概括。首先，GDP方面，我们圆满完成了既定的5%增长目标，但背后隐藏了两大反差：一是消费成为GDP增长最大贡献者，在传统实物消费下降的同时，服务型消费、情绪消费快速崛起拉动增量；二是固定资产投资迎来改革开放以来的首次负增长，却仍为GDP增长贡献正增量。原因在于地产、基建投资大幅下滑的同时，高端制造业、装备制造业投资逆势增长，而这正是与我们自动化行业直接相关的一部分。再看制造业，2025年制造业实现4.5%的增长，同样存在两个反差。一方面，新兴行业实现两位数的高速增长，传统行业却仍处于产能过剩、深度内卷的状态，甚至出现负增长；另一方面，制造业在GDP中的贡献占比下降，这意味着中国工业经济正从中后期向服务经济转型，这是所有制造业及自动化行业从业者必须面对的现实。聚焦自动化市场，同样是冰火两重天。但2025年迎来了关键的积极变化，逆转了连续两年的负增长，实现了正增长。2025年可以说是得OEM者得天下，OEM市场实现明显增长，而项目型市场下降显著。同时，产品市场保持增长，但服务和存量市场则原地踏步。自动化市场表现本土稳过半 其势或趋平02这几年大家经常听到“K型分化”。国家统计局给出的各行业增长情况，正增长和负增长的行业，直接影响了自动化行业市场和产品市场的表现。典型的代表是，新质生产力、高端制造等行业，直接驱动电子制造设备、交通设备、风电、机床工具等OEM行业的自动化市场表现。对应的PLC、运动控制、高端传感器等产品表现非常亮眼。而传统地产链和传统消费链遇冷，导致建材、石化、化工等行业市场表现疲软，对应的DCS、过程仪表等产品市场也受到明显影响。2025年，本土品牌在自动化市场的份额正式站稳过半，其中伺服领域的发展速度尤为突出，目前控制驱动和伺服领域，本土品牌已占据领先地位。但同时我们也看到，本土品牌的份额增速在2025年出现下降，增速最高的是2019-2024年这五年，本土品牌份额每年保持2个百分点的增长，而2025年增速放缓，这意味着本土和外资竞争进入平台期与互有攻防阶段，未来本土与外资品牌的竞争将呈现相持态势，这一点从2025年国际品牌的一系列积极布局动作中也能得到印证。结合K型市场特征来看，自动化+数字化品牌50强的排位变化呈现三个特点：头部品牌地位极其稳固，排名基本无变化；中后部品牌排位出现明显调整；同时有两个新品牌首次入围。如果将时间维度拉至六年，这种格局变化的趋势会更清晰。其中，最稳定的品牌多是深耕自动化市场多年、具备深厚发展基因的企业；而排名上升最快的品牌则以国产品牌为主，同时也有少数外资品牌跻身其中。历经多年市场洗礼，行业有变化也有坚守，而工控与自动化产业始终保持着稳定的发展底色，这是我们所有从业者的幸运。反弹能否持续？2026自动化三维破卷03值得一提的是，2025年自动化市场的正增长是超预期的反弹。2025年初，行业从业者普遍对市场持悲观态度，我们此前也仅预测1%的正增长，而实际市场增速接近3%，这份反弹来之不易。但我们也必须思考：2025年的反弹能否持续？市场是否真正迎来逆转？将时间线拉长，2012-2016 年的上一轮PPI通缩与当前市场环境高度相似。上一轮通缩期间，自动化市场曾出现两次间隔性负增长，而本轮则是2023、2024年连续两年负增长后，2025年迎来反弹。这一轮反弹的持续性，需要结合市场格局与周期特征进一步分析。两轮通缩对比从周期特征来看，2012-2016年PPI通缩与2022年至今的本轮通缩走势高度相似，2025年市场已完成探底，2026年PPI降幅将明显收窄。从趋势上看，市场具备逆转的基础。但两轮通缩也存在三大关键差异。一是时间长度，本轮通缩持续时间目前尚未达到上一轮的54个月，仍在进程中。二是本轮通缩涉及需求侧问题，且更广泛影响终端消费，上一轮以供给侧问题为主。三是调控手段也从行政手段推进供给侧改革，转变为需求侧托底、供给侧反内卷的市场化方式，涉及更多市场化行业，反弹需要依靠市场力量，尤其是需求带动产能去化。此外，上一轮地产有棚改作为对冲工具，本轮暂未出现类似的强力对冲手段。几个关键变量房地产：从单边下滑或转向L型企稳，但是难以实现V型反弹；需求侧：政策层面，2025年“两重两轻”政策在2026年基本延续，专项资金与金融工具加码。反内卷：行业反内卷初显成效，光伏等行业 2026 年将成为依靠市场约束实现产能优化的关键之年。增量想象空间“十五五”开局为行业带来了明确的增量想象空间。一方面，新质生产力被赋予量化发展目标，政策导向下的真金白银投入，将直接带来制造业装备需求的提升，比如2026年机器人行业有望迎来10万- 20万级的市场增量，这必然为自动化行业创造新机会；另一方面，传统行业虽实施总量控制，但结构优化的方向十分清晰。两会提到两点：一是绿色化，单位GDP能耗降速从18%降到17%，绿色化改造需求明确；二是“AI+制造”成为必答题。对传统行业来说，智能化、绿色化、融合化改造，将为传统行业带来确定性的自动化市场需求。自动化市场预测2026持续增长04结合行业发展趋势与优秀品牌实践经验，潘英章提出2026年自动化行业破局内卷、把握逆转机遇的三大核心驱动力。第一，拥抱新质生产力的增量新质生产力已从概念落地为实际市场需求，2025 年其对市场的增量贡献已初步显现，2026年将成为行业增长的核心新引擎。第二，扎根传统行业，挖掘并创造新场景企业需从过往满足生产、工艺基础需求，转向深入企业痛点，围绕提质降本增效提供整体解决方案，实现从“卖产品、卖器件”到“解问题、做方案”的转型，挖掘传统行业的新增长空间。第三，抱团向外，打通出海绿色通道头部自动化企业已通过投资、并购等方式实现出海布局，但中小企业仍面临出海门槛高、路径不清晰的问题。IEAC联盟将为广大自动化企业搭建抱团出海平台，解决企业“想出海、不会出海”的难题，降低出海成本，让更多企业能够快速、高效地走出去。2025年，在行业普遍悲观时，我们坚定判断市场将实现正增长；2026年开年，市场虽有不利因素，PMI 仍处于荣枯线以下，GDP增长目标从5%调整为4.5%—5%，但同时也有诸多积极信号：PPI降幅持续收窄、回升态势明显，开年两个月的出口、投资、消费数据表现亮眼，市场实现“开门红”。基于以上分析，我们判断2026年自动化市场将延续增长态势。团队的保守预测认为增速或略有下降，但我个人认为，2026年市场增速有望保持甚至超过2025年水平。最后，潘英章以榕树“向下扎根、向上生长”的特性寄语行业，希望自动化产业以及每个企业都能像榕树一样：向下扎根，深耕行业需求；拥抱新质，培育增长新芽；勇敢出海，开拓全球市场，在2026年突破内卷、把握逆转机遇，实现更高质量的发展。

电子签产品是数字信任体系的核心基础，已全面渗透到政务服务、企业经营、个人商事与民生往来的全流程环节。这套产品体系以电子签名核心技术为根基，通过商用密码技术实现合规电子签名的全流程管理，覆盖从生成、存证、核验到落地应用的完整闭环，为各类商业活动、政务办理、民事往来的合规开展与签署效率提升筑牢了基础。 电子签产品已突破 “单一在线签署工具” 的功能边界，演进为与政务数字化管理体系、企业经营管理系统、行业合规监管框架深度融合的全场景数字化服务生态。在政务服务场景中，电子签产品可满足高标准的合规、安全与全场景适配要求，为政务服务全流程无纸化落地提供核心支撑；在企业经营场景中，电子签产品可与 OA、ERP、HRM 等企业核心业务系统实现无缝集成，在人力资源管理、供应链协同、跨境贸易等多元场景中，同步实现签约效率的显著提升与全流程合规风险的有效管控；在个人应用场景中，电子签产品已全面覆盖民生服务全领域，可广泛适配房产交易、房屋租赁、民事借贷、教育培训等民事合同签署，大幅缩减个人办事的时间成本与经济成本。与此同时，身份核验、司法存证、智能合同全生命周期管理等配套功能的协同联动，可全面满足数字经济时代政务、企业、个人对数字化签署高效、合规、安全的核心诉求。 2020-2025年，中国内地（不包含港澳台地区）电子签产品市场规模从5.5亿元快速攀升至16.8亿元。展望未来，中国内地（不包含港澳台地区）的电子签产品行业将呈现场景纵深拓展与智能化升级并行的稳健扩张态势。预计至2030年，中国内地（不包含港澳台地区）电子签产品市场规模将攀升至94.4亿元。 Electronic signature product serves as the foundational pillar of the digital trust system, having deeply penetrated the end-to-end processes of government services, corporate operations, personal commercial affairs, and daily civic interactions. Rooted in core electronic signature technologies, the product ecosystem utilizes commercial cryptography to enable the full-lifecycle management of compliant e-signature, forming a complete closed loop covering generation, evidence storage, verification, and practical application of e-signature. It lays a solid foundation for the compliant execution of various commercial activities, government administrative procedures, and civil transactions, as well as the improvement of signing efficiency. Electronic signature product has transcended the functional boundaries of an " online signing tool," evolving into an all-scenario digital service ecosystem deeply integrated with digital government management systems, corporate enterprise management systems, and industry compliance frameworks. In government service scenarios, e-signature product meets stringent standards for compliance, security, and cross-scenario adaptability, providing crucial support for the paperless implementation of end-to-end government workflows. In corporate operations scenarios, the product seamlessly integrates with core business systems such as OA, ERP, and HRM. Across diverse scenarios like human resource management, supply chain collaboration, cross-border trade, the product simultaneously delivers a significant boost in signing efficiency and effective control of full-lifecycle compliance risks. In personal application scenarios, e-signature product comprehensively covers civic services, broadly adapting to the signing of civil contracts such as real estate transactions, housing rentals, civil lending, and education and training, thereby drastically reducing the time and economic costs for individuals. Meanwhile, the synergistic integration of supporting functions, such as identity verification, judicial evidence preservation, and intelligent contract lifecycle management, comprehensively addresses the core demands of governments, enterprises, and individuals for efficient, compliant, and secure digital signing in the era of the digital economy. From 2020 to 2025, the market size of electronic signature product in the Chinese mainland (excluding Hong Kong, Macao, and Taiwan) rapidly surged from RMB 0.55 billion to RMB 1.68 billion. Looking ahead, the e-signature product market in the Chinese mainland (excluding Hong Kong, Macao, and Taiwan) will demonstrate a trajectory of steady expansion, characterized by the simultaneous deepening of application scenarios and intelligent upgrades. By 2030, the market size of electronic signature product in the Chinese mainland (excluding Hong Kong, Macao, and Taiwan) is projected to reach RMB 9.44 billion.2025年中国电子签产品市场独立研究报告.pdf立即下载