上市概况与市场表现 - 公司于科创板上市，成为“国产通用GPU第一股” [1][3] - 发行价为114.28元/股，募资总额80亿元，创当年A股上市新股最高纪录 [5] - 开盘价650元，较发行价上涨469%，开盘市值超3055亿元 [1][6] - 从IPO申请受理到成功过会仅用时88天，创科创板最快过会纪录 [2] 股权结构与融资背景 - 首次公开发行后总股本为4.7亿股，发行股票数量7000万股 [4] - 上市前已完成数轮融资，累计融资金额达数十亿元 [2] - 上市前投资阵容包括中国移动、深创投、红杉资本等知名国资与风投机构 [2] - 公司实控人为创始人兼CEO张建中，控制公司44.07%的股份 [16] 管理层与公司背景 - 创始人兼CEO张建中在创业前曾任英伟达全球副总裁、中国区总经理，在GPU行业深耕近二十年 [2][17] - 张建中在英伟达任职超过15年，曾建立GPU在中国的完整生态系统 [18] - 公司成立于2020年6月，注册资本3.3亿元 [16] - 公司在2020年诞生后快速成长，曾实现“百天长成独角兽”的战绩，启动上市进程时估值达255亿元 [20] 财务表现与业务转型 - 2025年前三季度营业收入为7.8亿元，同比增长182% [10] - 2025年前三季度净亏损为7.2亿元，较去年同期的8.9亿元有所收窄 [11] - 公司收入结构发生根本性转变，战略重心从桌面级产品转向AI智算领域 [12] - 2022年桌面级图形加速产品收入占比71.44%，2024年AI智算产品收入贡献3.36亿元，占比升至77.63% [13] - 2025年上半年AI智算产品收入占比飙升至94.85%，收入达6.65亿元 [14] 产品与技术架构 - 公司采用自研的MUSA统一系统架构，该架构特点是“全功能”，在单一芯片中集成AI计算加速、图形渲染等多种能力 [21][23] - 基于MUSA架构，公司已成功推出四代GPU芯片，涵盖企业级和消费级市场 [23] - 产品线包括芯片、板卡/模组、一体机、集群设备等，覆盖AI智算、专业图形加速、桌面级图形加速及智能SoC类应用 [24] - 离开英伟达19个月后，公司即交付了首款国产全功能GPU“苏堤” [21] 募投项目与资金用途 - 本次IPO募资80亿元将主要用于研发项目 [7] - 具体募投项目包括：新一代AI训推一体芯片研发项目（拟投入25.10亿元）、新一代图形芯片研发项目（拟投入25.02亿元）、新一代AISoC芯片研发项目（拟投入19.82亿元）以及补充流动资金（拟投入10.06亿元） [8][10] 行业竞争格局 - 除该公司外，多家国产GPU厂商正在进行IPO，行业呈现扎堆上市态势 [26][27] - 竞争对手沐曦于同日开启申购，发行价格为104.66元/股 [25] - 其他公布上市进度的公司包括燧原科技、壁仞科技、瀚博半导体等 [26]

文章核心观点 文章核心观点是，以上海为代表的中国具身智能产业在2025年实现了从概念到工业级应用的质的飞跃，这得益于上海市政府构建的“服务型政府”极致生态，通过开放场景、提供算力支持、建设数据语料库和促进产业集聚等政策，催化了技术突变，并培育出一批具备全球竞争力的企业，即将到来的GDPS大赛将是这一产业生态成果的集中展示[1][15][26][35] 上海构建的产业生态 - **场景开放**：上海将整座城市作为试验田，向企业开放了高端制造、医疗康养、城市治理等**多达百个核心场景**，允许企业“带机入场”，例如在无人工厂、三甲医院和城市街区进行实地应用[4][6] - **算力平权**：上海推出“算力券”政策，给予企业最高**4000万元/年**的支持，使小型创业团队也能使用顶级算力，将算力从“奢侈品”变为公共基础设施[7][8] - **语料建设**：针对物理世界交互数据短缺，上海给予最高每年**500万元**支持，引导构建全行业通用的“物理世界常识库”[9][10] - **产业集聚**：在张江机器人谷，产业链物理距离被极度压缩，形成“上下楼就是上下游”的生态，将硬件迭代周期从“月”缩短到“周”甚至“天”[11][12][13] 代表性企业进展 - **智元机器人**：其远征A2机器人创造了中国人形机器人最强鲁棒性纪录，从苏州金鸡湖徒步**106.286公里**抵达上海外滩，全程无人类辅助，证明了其在能源管理和SLAM算法上的实力[16][17] - **傅利叶智能**：凭借康复医疗背景，其GR-2机器人拥有**12个自由度**和**6个阵列式触觉传感器**，能精准感知抓握力度，已在医疗陪护赛道实现从实验室到“**数百台交付**”的商业跨越[18][19][20] - **国地中心“青龙”**：发布全尺寸通用人形机器人开源公版机，通过开源图纸和架构，将全行业的起跑线向前推进了**至少18个月**，推动行业迈入标准化工业时代[21][22] - **产业梯队**：上海已形成“大厂领跑、小厂专精、软硬咬合”的完整产业梯队，拥有众多专注于灵巧手、高密度电池等领域的“隐形冠军”[23][24] 政策催生的技术突变 - **认知质变**：通过“算力券”政策，企业得以训练针对物理世界的通用基座模型，使机器人获得通识能力，例如能理解“把红苹果给我”的语义并自动规划动作[28][32] - **感知进化**：产业链的高度物理集聚，让算法与传感器工程师能快速协同，解决了机电耦合难题，使视触觉融合成为标配，机器人具备了“分寸感”[31][33] - **经验加速积累**：通过打造数字孪生实训场等公共平台，提供项目补贴，让机器人在虚拟环境中训练，加速了进化过程，一出厂即具备丰富经验[31][33] GDPS大赛作为生态缩影 - **大赛性质**：GDPS大赛是上百支具身智能赛队进行全要素、全场景的“实弹演习”，裁判不看PPT，只看实战能力[35][36][37] - **工业赛道挑战**：例如焊接，验证VLA模型在**毫秒级响应**下的轨迹规划能力及面对环境变化时的实时泛化性，挑战“手-眼-脑”协同，裁判引入**世界技能大赛金牌得主**用工匠标准审视[38][41] - **服务赛道挑战**：例如插花，验证视触觉融合技术下的“力位混合控制”，考核机器人能否理解艺术意境，表达“生命感与温度”，同样由**世赛冠军**坐镇裁判[40][41] - **救援赛道挑战**：模拟火场等极端环境，验证机器人在视线受阻下的**多模态感知极限能力**和**自主决策**能力，考核其在非结构化极端环境下的绝对鲁棒性[42][47]

文章核心观点 生成式AI的核心机制已从检索既有信息彻底转变为学习知识结构并进行即时的逻辑推理，这标志着计算范式的根本性转变[6][7][9] 数据中心正演变为输入能源与数据并大规模产出智能Token的新型工厂[9][13] 加速计算正在让摩尔定律以另一种方式重生，并极大地降低了AI计算成本[9][21][24] 未来的编程语言将回归人类自然语言，这将极大地降低技术门槛并赋予个人更强的创造力[9][18] AI技术范式的根本转变 - AI的核心机制已从“检索”数据转变为“推理”和生成答案，它根据学到的知识结构逐字逐句生成内容，而非查找预存答案[6][7][8] - 深度学习与传统软件编程不同，它不描述内部函数，而是通过海量输入输出示例训练一个巨大的神经网络（通用函数逼近器），通过误差反向传播调整数十亿参数以学习规律[11] - AI计算本质上是海量的并行计算，GPU（由成千上万个可并行处理简单任务的单元组成）比CPU（少数擅长串行处理复杂逻辑的专家）更适合此任务[22][23] 数据中心作为“AI工厂”与能源挑战 - 数据中心已演变为“AI工厂”，其输入是电力和数据，输出是代表智能载体的Tokens，这是一种大规模生产智能的新型制造业[9][13] - 能源消耗是AI扩张的挑战，但提升芯片能效是关键，例如Blackwell芯片比上一代能效提升了25倍，使得用同样的电做更多的事成为可能[14] - 数据中心需要稳定的基载电力，太阳能和风能因波动性大并非理想选择，核能（包括重启现有电站或发展小型模块化反应堆）被视为非常好的选择[14] 加速计算与摩尔定律的重生 - 传统的、依靠缩小晶体管来提升性能的摩尔定律已经放缓，但在AI计算领域，通过加速计算让该定律以另一种方式重生[20][21] - 在过去十年里，通过加速计算将AI计算的成本降低了10万倍，这被形容为“喝了能量饮料的摩尔定律”[24] - 技术迭代迅速，2016年交付OpenAI的世界首台AI超级计算机DGX-1具有1 Petaflops算力，售价30万美元，而如今同等算力已被集成到书本大小的模块中，成本和体积大幅下降[27][28] 编程与未来就业的演变 - 未来的编程语言将是人类自然语言，人们无需学习Python或C++等特定语法，只需清晰表达意图即可编程，这将使世界上每个人都成为程序员，极大降低技术门槛[9][18] - AI不会完全取代人类工作，而是改变任务内容，例如AI帮助放射科医生处理看片任务，使其能更专注于疾病诊断这一核心目标，从而提升效率[16][17] - 人们将从任务执行者转变为指令的发出者，职业身份认同将随之演变，但人类解决问题的欲望和目的感依然存在[16][17] 英伟达的创业历程与战略抉择 - 公司在1996年曾面临30天倒闭危机，因技术路线错误（采用正向纹理映射而非行业主流的三角形）导致为世嘉开发的芯片变成废品[33] - 在危机中，公司创始人选择向合作伙伴世嘉CEO坦诚失败，并请求支付合同尾款约500万美元以渡过难关，这笔资金拯救了公司[34] - 早期曾冒险投资CUDA技术，在芯片中增加通用计算功能导致成本翻倍，初期无人买单且不被理解，公司市值从约120亿美元跌至20亿美元，但基于对第一性原理和新计算方式的信念而坚持投入[30][31][32] - 在资金极度紧张时，用公司救命资金的一半购买了一台已倒闭公司的芯片模拟器，用于完成软件测试并跳过流片环节，这是一次决定公司存亡的赌博[35][36] 创始人的管理哲学与个人驱动力 - 公司创始人每天早晨4点起床，睡眠6-7小时，起床后首先花数小时处理邮件，其家人（妻子和两个孩子）均在英伟达工作，家庭与工作高度融合[42][45][46] - 尽管执掌公司32年，创始人表示其动力并非来自对成功的渴望，而是源于对失败的恐惧，每天醒来仍会担心公司倒闭，这种偏执有助于保持敏锐[4][48] - 创始人认为痛苦、孤独和不确定性是成就伟大事业过程的一部分，并希望员工能经历足够的痛苦，视其为磨砺性格的必需[49][50] - 创始人强调专注于当下，不佩戴手表是为了不被时间追赶，将全部注意力集中于当前正在进行的事务[43]

产品发布与市场反应 - 搭载豆包手机助手技术预览版的工程样机nubia M153发售，首批备货3万台迅速售罄[1][10] - 产品在二手市场出现显著溢价，加价幅度达1500元甚至翻倍[2] - 售价为3499元，仅面向行业人士少量发售，售罄后未追加物料采购，可能成为"创始限量版"[12][17] - 字节跳动与中兴通讯已启动第二代产品研发，预计2026年底出货[17] 产品定位与核心能力 - 豆包手机助手是豆包团队与手机厂商在操作系统层面深度合作的产物，定位为系统级AI助手[20] - 核心战略意图在于布局底层AIOS赛道，而非AI手机硬件本身[20] - 产品具备多模态生成能力，与手机相册系统级打通可实现一键P图[34][35] - 拥有记忆功能，授权后可本地保存文本记录，智能识别纪要、总结和关键日程，实现越用越懂用户[51][52] 交互方式与核心功能 - 提供多种唤醒方式：直接打开App、语音呼叫、专用AI按键、佩戴豆包耳机唤起[21][27] - 可实现跨App指令操作，例如全平台比价并自动下单，高敏感操作前会提醒用户手动接管[37][38][42] - 支持多任务一次性下达，如代为请假、提交差旅申请、预订高铁票等[48] - 通过视频通话可进行双语绘本讲解，并自动补充场景描述[30][32] - 佩戴耳机时可实现语音控制，如查询播客更新、打开车后备箱、预订餐厅等[44][45][47] 技术特点与发展规划 - 软件每两周更新一次，官方明确表示功能体验尚不完善，影像等功能与主流旗舰机存在差距[8][14] - 正在探索"操作手机Pro"模式，可调用更多系统工具，具备更强推理能力以完成复杂任务[59][61] - 目前执行速度略慢于人工操作，但能显著减少用户筛选和决策成本[17] 隐私与权限争议回应 - 针对INJECT_EVENTS权限争议，官方回应称该权限是完成操作手机功能所必需，需用户主动授权方可调用[64][65] - 强调不会在云端存储任何用户屏幕内容，相关数据不会进入模型训练[66] - 抖音集团副总裁澄清所有权限使用均在隐私安全白皮书中明确披露，不存在"入侵"或"越权"行为[67] 合作模式澄清 - 官方澄清合作工程样机由豆包主导AI手机助手产品定义与体验，中兴通讯旗下努比亚主导硬件工程与技术研发[69]

多模态大语言模型空间理解能力的挑战与突破 - 空间推理是多模态大语言模型在实际应用中的关键挑战 当前大多数方法采用“语言描述式调优” 导致模型出现“视觉文盲”现象 无法在生成回答时关注到正确的视觉区域[2] - 基线模型在回答具体问题时 其视觉注意力分散在无关区域 反映出当前模型在空间语义与视觉感知之间缺乏跨模态对齐[3] MILO隐式空间世界建模范式 - 研究团队提出MILO范式 通过引入视觉生成反馈 将符号推理与感知经验隐式结合 旨在为模型植入“空间想象力”[4] - MILO采用两阶段训练流程 在传统语言调优基础上引入视觉生成调优 模型接收几何变换指令并调用视频扩散模型生成新视角图像 从而学习空间变换的视觉表现[5] - 该方法使多模态大语言模型能够内化几何变换的视觉表现 建立起类人的隐式空间世界模型[6] RePE相对位置编码方案 - 团队提出RePE方案 这是一种基于相对相机位姿变换的位置编码方案[8] - 与传统的绝对坐标系编码不同 RePE捕捉相邻帧之间的相对变换 从而具备更好的泛化性与跨数据集适应性[9] GeoGen几何感知生成数据集 - 研究团队构建了GeoGen数据集 包含约2,241个视频和26.7万个“观测-动作-结果”三元组的大规模几何感知生成数据集[10] - 数据集涵盖新视角合成与轨迹生成两类核心任务 数据来源包括扫描的3D场景和互联网视频 确保了数据的多样性和真实性[10][11] MILO在多类任务上的验证效果 - 在3D场景理解任务上 MILO在ScanRefer、Multi3DRefer等多个基准上取得最优性能 在ScanRefer上Acc@0.25指标提升3.2%[14] - 在空间推理任务上 在VSI-Bench上平均准确率达61.7% 超越基线VG-LLM模型2.2%[14] - 在具身任务上 在RefSpatial-Bench的三个子集上全面领先 尤其在未见组合关系任务上提升1.3%[16]

文章核心观点 - MEET2026智能未来大会是一场不容错过的AI行业年度盛会，汇聚了产学研界的顶级嘉宾，探讨从大模型、多模态到具身智能、自动驾驶等主流AI议题，旨在揭示AI从技术热潮走向实际产业影响的路径[1][3][36][37] 大会基本信息 - 大会时间：2025年12月10日（周三）09:00-18:00[6][40][41] - 大会地点：北京金茂万丽酒店[6][40][41] - 大会主题：共生无界，智启未来[41] 大会核心亮点与议程 亮点一：聚焦前沿议题的高浓度对话 - 设置一场重磅GenAI Talk，主题为《第一批自动驾驶创业者的第二个八年》，由文远知行创始人兼CEO韩旭对话量子位总编辑李根，分享自动驾驶公司从2017年创业到2024年IPO后的实战经验，并探讨GenAI如何赋能自动驾驶及Robotaxi大规模商业化的前景[9][12][13] - 设置一场前沿Agent圆桌，主题为《距离AI Agent革新千行百业还有多久》，汇聚小宿科技、联汇科技、蚂蚁百宝箱等平台方、技术方与应用方嘉宾，探讨Agent技术架构及如何让AI从聊天工具进化为能理解业务目标的超级助理，解决应用落地的实际问题[14][17] 亮点二：覆盖产学研全栈的顶级嘉宾阵容 - 大会累计邀请近三十位重量级嘉宾[18] - 学术界代表包括清华大学智能产业研究院院长张亚勤（解读“人工智能+”趋势）、清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松（探讨大语言模型是否为自然语言处理终点）、智源研究院院长王仲远、交大高金教授朱宁等[18] - 产业界阵容覆盖芯片、云、模型到终端的全产业链，包括百度、高通、小米、蚂蚁集团、亚马逊云科技、谷歌云、昆仑万维、潞晨科技、PPIO、商汤、中关村科金等代表性企业[22] - 新生创业力量包括卓世科技、太初元碁、RockAI、自变量机器人、光轮智能、云徙科技、灵心巧手等[26] 亮点三：重要行业文件发布 - 大会将发布《2025年度AI十大趋势报告》，由量子位智库梳理总结年度AI代表进展并展望技术趋势，覆盖从算法、数据、算力的技术底座到产品解决方案及行业应用[38] - 大会将发布《2025人工智能年度榜单》，从企业、人物、产品/解决方案三大维度筛选出行业最具影响力、创新力和潜质的领军者代表[38] 大会议程概览 上午议程（部分） - 09:20-09:35 张亚勤：人工智能+趋势[43] - 09:35-09:50 王颖（百度）：AI打造超级智能体，成就超级个体、团队、组织[43] - 09:50-10:05 王仲远（智源研究院）：AI觉醒之年：从数字世界迈向物理世界[43] - 10:05-10:20 万卫星（高通）：混合AI：从云端到边缘智能[43] - 10:20-10:35 陈晓建（亚马逊云科技）：Agentic AI未来已来[43] - 11:05-11:20 Dennis Yue（谷歌云）：AI时代领航：Google全链路赋能初创企业高效出海[44] - 11:20-11:35 朱宁（上海交大高金）：AI时代的经济学思考[44] - 11:35-11:50 屠静（卓世科技）：行业大模型及应用破局AI商业化落地[44] - 11:50-12:05 GenAI Talk：第一批自动驾驶创业者的第二个八年（韩旭，文远知行）[44] - 12:05-12:10 发布《2025人工智能年度榜单》[46] 下午议程（部分） - 14:00-14:15 方汉（昆仑万维）：多模态与智能体：昆仑万维的AI技术突破与产业重塑[48] - 14:15-14:30 宣善明（商汤）：商汤大装置，推进AI基础设施的深度演进与行业落地[48][49] - 14:30-14:45 Daniel Povey（小米）：The Evolution of AI[50] - 14:45-15:00 姚欣（PPIO）：从“思考的AI”到“行动的AI”：解锁Agent时代的基础设施[50] - 15:00-15:15 尤洋（潞晨科技）：AI大模型赋能千行百业[51] - 15:45-16:00 王雁鹏（百度）：昆仑芯的规模化应用之路[53] - 16:15-16:30 王潜（自变量机器人）：构建物理世界的基础模型[53] - 16:30-16:45 毛健（云徙科技）：Agentic AI时代企业运营新范式，锻造企业新质生产力[53][54] - 17:00-17:15 张延柏（灵心巧手）：以灵巧手和云端智脑为核心的具身智能平台[54][57] - 17:15-17:50 孙茂松（清华大学）：生成式人工智能和大模型：前沿态势、核心挑战及发展路径[58] - 17:15-17:50 前沿圆桌：距离AI Agent革新千行百业还有多久（杜知恒-小宿科技、赵天成-联汇科技、徐达峰-蚂蚁集团）[58] - 17:50-18:00 发布《2025年度AI十大科技趋势报告》[58] 大会影响力与参与情况 - MEET系列大会是业界最具代表性的年度智能商业峰会之一，每年获得数千万媒体曝光，吸引千位线下观众与超过300万名在线观众[39]

大会基本信息 - 会议名称为MEET2026智能未来大会，主题为“共生无界，智启未来”，关注AI如何穿透产业、学科与场景的边界 [128] - 大会将于2025年12月10日（周三）9:00-18:00在北京金茂万丽酒店举行 [1][126] - 大会将发布《2025年度AI十大趋势报告》与“2025人工智能年度榜单” [129][142] 上午议程核心议题与嘉宾 - **开场与宏观趋势**：主办方致辞后，张亚勤院士将探讨“AI打造超级智能体，成就超级个体、超级团队、超级组织” [130] - **AI技术演进与扩展**：王颖将分享“AI觉醒之年：从数字世界迈向物理世界” [130][131]；王仲远将讨论“混合AI：从云端到边缘智能” [132] - **AI应用与商业化**：万卫星将阐述“Agentic AI未来已来” [132]；陈晓建将分享“Agentic AI未来已来” [132]；赵俊博将提出“LLaDA: AGI路上的非共识宣言” [132] - **企业赋能与出海**：喻友平将探讨“数智融合·质效双升：企业智能体赋能新质生产力跃迁” [132]；Dennis Yue将介绍“AI时代领航：Google全链路赋能初创企业高效出海” [132] - **行业落地与金融视角**：屠静将解析“行业大模型及应用破局AI商业化落地” [135][137]；朱宁教授将从金融学角度探讨相关议题 [135] - **自动驾驶进展**：韩旭将进行“GenAI Talk: 第一批自动驾驶创业者的第二个八年”主题分享 [136] - **榜单发布**：上午议程结束前将发布“2025人工智能年度榜单” [136] 下午议程核心议题与嘉宾 - **大厂战略与技术突破**：方汉将分享“多模态与智能体：昆仑万维的AI技术突破与产业重塑” [137]；宣善明将介绍“商汤大装置，推进AI基础设施的深度演进与行业落地” [137][138] - **AI发展启示与基础设施**：Daniel Povey将探讨“The Evolution of AI: Lessons from evolution for the future of AI development” [138]；姚欣将阐述“从‘思考的AI’到‘行动的AI’：解锁Agent时代的基础设施” [140] - **算力与硬件创新**：尤洋将分享“AI大模型赋能千行百业” [140]；乔梁将探讨“超智融合计算新范式下的国产算力生态建设” [140]；刘凡平将提出“硬件觉醒：让AI不再被Transformer束缚” [140] - **核心技术应用与落地**：王雁鹏将介绍“昆仑芯的规模化应用之路” [141]；王潜将探讨“构建物理世界的基础模型” [141]；杨海波将分享“打造全栈自研仿真基础设施，加速世界模型与物理AI落地” [141] - **企业运营与具身智能**：毛健将阐述“Agentic AI时代企业运营新范式，锻造企业新质生产力” [141]；张延柏将介绍“以灵巧手和云端智脑为核心的具身智能平台” [141] - **学术前沿与圆桌讨论**：孙茂松将分析“生成式人工智能和大模型：前沿态势、核心挑战及发展路径” [141]；随后将举行题为“距离AI Agent革新”的前沿圆桌，嘉宾包括杜知恒、赵天成、徐达峰 [142] - **趋势报告发布**：大会最后将发布《2025年度AI十大科技趋势报告》 [142] 参会嘉宾及其背景亮点 - **学术界与研究机构**：包括清华大学张亚勤（中国工程院院士）[24]、孙茂松（清华大学人工智能研究院常务副院长）[28][29]、王仲远（北京智源人工智能研究院院长）[35]、赵俊博（浙江大学百人计划研究员、蚂蚁集团资深技术专家）[48][49]、尤洋（新加坡国立大学校长青年教授、潞晨科技创始人）[85][86] - **科技巨头与云服务商**：包括百度系王颖（集团副总裁）[32]、王雁鹏（AI计算首席科学家）[19][20]；商汤宣善明（大装置副总裁、CTO）[14]；亚马逊云科技陈晓建（大中华区产品部总经理）[42][43]；Google Cloud Dennis Yue（大中华区企业与中国初创业务负责人）[57][58]；高通万卫星（AI产品技术中国区负责人）[38][39]；小米Daniel Povey（首席语音科学家、IEEE Fellow）[76][77] - **AI创业公司与技术专家**：涵盖多个前沿方向： - **具身智能与机器人**：杨海波（光轮智能联合创始人，实现年度收入同比增长10倍）[6]；张延柏（灵心巧手联合创始人）[11]；王潜（自变量机器人创始人）[102][103] - **自动驾驶**：韩旭（文远知行创始人，带领公司于2024年登陆纳斯达克，2025年登陆港交所）[69][70] - **大模型与多模态**：赵天成（联汇科技CEO，研发国内首个通过工信部信通院评测认证的预训练大模型）[119][120]；屠静（卓世科技创始人）[64][66]；喻友平（中关村科金总裁）[52][53]；刘凡平（RockAI CEO，主导国内首个非Transformer架构大模型）[98][99] - **AI算力与基础设施**：姚欣（PPIO联合创始人，聚焦AI云计算）[80][81]；乔梁（太初元碁联合创始人，深耕高性能计算）[90][91]；方汉（昆仑万维董事长兼CEO）[73] - **AI应用与Agent**：毛健（云徙科技COO，主导GOS.AI企业运营超级智能体）[107][108]；徐达峰（蚂蚁集团平台体验技术部负责人，致力于AI驱动的前端研发范式革新）[124][125] - **投资与跨界背景**：杜知恒（小宿科技联合创始人，曾任红杉中国对冲基金创始成员、高瓴资本、百度等）[114][115]；朱宁（上海高级金融学院教授，曾任雷曼兄弟与野村证券高管）[60][61]

文章核心观点 - Sora APP作为一款基于Sora 2模型的AI短视频应用，初期用户增长迅猛但用户留存率极低，表明其未能成功从一款新奇工具转型为可持续的社交平台，核心问题在于产品体验和运营能力不足[1][5][17][32][34] 产品表现与数据 - **用户增长与留存**：应用上线5天即达成百万下载，爆发速度超过初代ChatGPT[1][10][11]，但用户留存率急剧下滑，首日留存率为10%，第7天降至2%，第30天降至1%，第60天降至0%[1] - **应用商店排名**：发布初期曾登顶App Store免费榜第一[3][10]，但随后排名大幅下滑至第22位，落后于谷歌Gemini（第2位）、麦当劳（第11位）和谷歌地图（第19位）等应用[3] 产品功能与策略 - **产品定位与形态**：Sora APP被描述为“AI版”抖音短视频平台，融合了多种AI玩法[6][8] - **增长策略**：公司采取了两个主要动作试图促进增长，一是在10月底连续更新三大新功能以增加玩法[18]，二是逐步取消邀请码限制并开放特定国家地区的注册，以及上线安卓版本[19][20] - **功能细节**：更新的功能包括“角色客串”（将用户形象空投到AI场景）、“视频拼接”和“社区排行榜”[25] 用户反馈与产品问题 - **算法推荐不佳**：用户普遍反馈推荐算法糟糕，内容重复度高，例如OpenAI CEO Sam Altman的形象频繁出现[23] - **分享与传播受限**：视频下载方便但缺乏原生分享链接，被认为扼杀了病毒式传播的可能性[26] - **创作者工具缺陷**：内容创作者指出无法上传逼真的自定义头像，且视频缩略图无法有效预览内容[28] - **水印影响体验**：明显的AI生成水印降低了用户体验[30] 根本原因与行业洞察 - **公司基因限制**：OpenAI本质上是一家AI研究公司，缺乏运营社交产品所需的经验和能力，短视频产品高度依赖运营[34] - **产品属性固化**：Sora APP未能建立起有效的“地位游戏”或社交机制来维持用户粘性，导致其最终主要作为创意工具被使用，优质内容被导出至其他平台如Reels，社交属性式微[15][17][32] - **用户行为模式**：对于大多数用户而言，此类新奇应用往往只是“尝鲜”性质，难以形成长期使用习惯[36]

公司人才战略与招聘 - 公司举办面向顶尖技术人才的“TGT计划”燃力之旅活动，现场有近200名已接受意向函的候选人[1][2] - 候选人来自清华、北大、浙大、港科大等全球顶尖高校，是行业最头部的AI相关技术人才，手握多个顶级互联网公司及大模型玩家的顶尖offer[1][3] - 公司通过“TGT计划”招募高潜技术核心力量，并为该计划提供“三导师”培养机制，包括技术导师、业务导师和成长导师[56][57][58] - TGT成员周报的关键内容可以直达CEO本人，例如有成员曾收到CEO对其产品想法的直接回复[59][60] 顶尖人才选择公司的动因 - 候选人Daniel选择公司的出发点在于“做事”，他关注生成式推荐项目的推进状态和资源配置，在与团队多次沟通后确认了公司对该项目的重视程度[16][17][19][20] - 候选人Kyrie选择公司的核心吸引力在于既有创业热情，又尊重其技术理想，使其有机会带领团队做出有意义的产品，而非成为一颗螺丝钉[16][26][27] - Kyrie在对比多个offer时，认为公司的数据质量和系统完整性给他留下了深刻印象，公司依托多年沉淀的电商和供应链能力，拥有海量真实、闭环的数据链路，为大模型训练提供了“弹药库”[30] - 从Kyrie的视角看，电商+Agent是C端AI产品最天然的应用场景，在公司这样的高频交易平台上，Agent能覆盖选品、搜索、比价、下单、售后的全链路[31] - 两位候选人均提到公司内部有相对纯粹的技术氛围，技术岗能够全身心投入代码，不受困于繁复流程和复杂汇报层级[23] - 公司为员工提供全面的生活保障，包括免费餐食和拎包入住的公寓，解决了通勤、房租和吃饭问题[72] 公司技术投入与业务方向 - 公司去年升级使命，提出“技术为本，让生活更美好”，展现出对技术的重视与决心[21] - 公司正在将传统的“召回-粗排-精排”推荐链路，升级为生成式推荐模型，这是公司最核心的推荐系统升级方向之一[34][35] - 对于电商平台，生成式推荐直接绑定着在AI 2.0时代最主要的流量入口和转化阵地[36] - 公司高级副总裁提到，公司致力于做能够穿越周期的创新，将技术与产业界的挑战问题相结合，产生长期有价值的技术工作[48][49] - 公司在技术投入上秉持长期主义，例如在生成式推荐项目上投入大量计算资源，且在该阶段不要求短期ROI[23][50] 人才入职后的发展与实践 - TGT计划成员一进入公司就能参与核心项目，例如Daniel入职后立即加入了生成式推荐系统的结构性改造项目核心开发团队[34][37] - Daniel在入职三个月后，其参与的生成式推荐算法在公司App灰度上线，应用于百亿补贴频道、结算页等场景，转化率稳定提升[39] - 由于项目数据表现突出，Daniel在入职后不久便获得新机会，前往供应链部门带领一个小团队，攻坚AI算法在供应链领域的落地[39] - Kyrie的核心工作是开发公司站内的京言Agent，团队给予他充分自由度，在支持现有技术需要的同时，放手让他探索下一代技术[41][42] - Kyrie探索的下一代Agent版本，旨在不依赖预设流程，而是让模型根据用户对话上下文自动生成多步指令链，该版本已兼容电商、外卖、酒旅等多个模块[43][44] 公司内部环境与文化 - 公司技术团队氛围扁平，技术一号位会直接在群里与团队成员随时交流讨论，没有复杂的汇报层级和冗余的会议[53] - 项目团队分工明确，合作顺畅，例如生成式推荐系统项目算法同学约10人，加上其他职能同事，大家目标一致[53] - 公司为技术人才提供了“干扰少”、“节奏稳”的工作环境，以及足够的信任和机会，允许年轻人在“主线剧情”里大展拳脚[52][66][69] - 公司提供的平台允许没有“资历”的员工，其建议和代码都可以成为新产品的一部分[67]

大会概况 - 会议名称为量子位MEET2026智能未来大会，将于2025年12月10日在北京金茂万丽酒店举行 [1][119] - 大会主题为“共生无界，智启未来”，关注以AI为代表的智能科技如何穿透产业、学科与场景的边界 [2] - 大会将聚焦强化学习、多模态、芯片算力、AI+行业、AI出海等前沿技术与产业落地进展 [3] - 内容涵盖学术前沿与商业落地的碰撞，以及来自基础设施、模型、产品产业的领先技术成果 [4] - 大会将权威发布人工智能年度榜单与年度AI趋势报告 [5][116] - 作为年度影响力科技商业峰会，每年吸引上千名科技从业者参与，百万观众线上围观，近百家合作媒体联合曝光 [121][122] 人工智能年度榜单 - 量子位发起的“人工智能年度榜单”已成为AI行业最具影响力榜单之一 [117] - 2025年榜单将从公司、产品、人物三大维度评选五类奖项 [117] 年度AI趋势报告 - “年度AI趋势报告”将提名正在释放巨大潜力的十大AI趋势 [118] - 报告将结合技术成熟度、落地现状、潜在价值等因素对各趋势进行深入分析，并提名代表机构与最佳案例 [118] 参会嘉宾阵容 - **张亚勤**：清华大学智能产业研究院院长，中国工程院院士，曾任百度公司总裁，数字视频和人工智能领域世界级科学家 [11][12] - **孙茂松**：清华大学人工智能研究院常务副院长，欧洲人文和自然科学院外籍院士，主持多项国家级科研项目 [15] - **王仲远**：北京智源人工智能研究院院长，曾任职于快手、美团、Facebook、微软亚洲研究院，发表论文100余篇 [19] - **王颖**：百度集团副总裁，负责文库事业部、网盘事业部，曾任职搜狗公司高级副总裁 [23][24] - **韩旭**：文远知行WeRide创始人兼CEO，带领公司于2024年登陆纳斯达克，2025年登陆香港交易所 [27][28] - **Daniel Povey**：小米集团首席语音科学家，IEEE Fellow，著名开源语音识别工具Kaldi的提出者和主要维护者 [33] - **方汉**：昆仑万维董事长兼CEO，拥有31年互联网从业经验，中文Linux奠基人之一 [36][37] - **尤洋**：潞晨科技创始人兼董事长，新加坡国立大学校长青年教授，曾获福布斯30岁以下精英榜(亚洲)等荣誉 [42][43] - **杨帆**：商汤科技联合创始人、执行董事、大装置事业群总裁，主导人工智能基础设施建设与服务体系打造 [45] - **万卫星**：高通公司AI产品技术中国区负责人，负责高通智能终端侧人工智能引擎软硬件的规划及生态系统建设 [48][49] - **陈晓建**：亚马逊云科技大中华区产品部总经理，拥有超过20年企业级业务经验，中国公有云服务早期探索者 [53][54] - **Dennis Yue**：Google Cloud大中华区企业与中国初创业务负责人，在云计算和IT服务领域拥有超过30年领导经验 [58] - **朱宁**：上海交通大学上海高级金融学院金融学教授，全球知名的中国经济金融专家，研究涵盖行为金融学等领域 [62][63] - **赵俊博**：浙江大学百人计划研究员、博士生导师，蚂蚁集团资深技术专家，聚焦大模型、世界模型和合成数据技术 [67] - **喻友平**：中关村科金总裁，曾任百度智能云副总裁，提出“平台+应用+服务”大模型落地三级引擎战略 [71][72] - **刘凡平**：RockAI CEO，主导并实现国内首个非Transformer架构大模型，首倡以“群体智能”理念推动通用人工智能 [75][76] - **乔梁**：太初元碁联合创始人兼首席运营官，清华大学计算机系博士，获评2024年度“算力中国·青年先锋人物” [80][81] - **王潜**：自变量机器人创始人兼CEO，致力于研发由端到端大模型驱动的通用机器人 [84][85] - **姚欣**：PPIO联合创始人兼CEO，P2P-Streaming协议发明人，曾创办覆盖全球4.5亿用户的网络电视平台PPTV [88][89] - **毛健**：云徙科技COO/副总裁，拥有20多年管理咨询和技术落地经验，主导企业运营超级智能体产品研发 [93][94] - **屠静**：卓世科技创始人兼CEO，曾任百度地图、百度糯米、百度APP核心高管，具备丰富的AI行业实践经验 [99][100] - **杜知恒**：小宿科技联合创始人兼CEO，曾任家办CIO、红杉中国对冲基金创始成员，曾在高瓴资本、百度等企业任职 [104][105] - **赵天成**：联汇科技CEO兼首席科学家，其研发的Om多模态大模型是国内首个通过工信部信通院评测认证的预训练大模型 [108][109] - **徐达峰**：蚂蚁集团平台体验技术部负责人，资深前端技术专家，致力于通过AI驱动前端研发范式革新 [113][114]