编辑部 整理自 MEET2026 量子位 | 公众号 QbitAI 涌现，AI沙场如今兵家争锋所期待出现的「境界」。 自从Scaling Law为模型带来惊人的能力增长后，几乎所有模型厂商都被卷入了一场无止境的FOMO，没人敢停下来。 我觉得大模型最有魅力的地方，在于它是非线性变化，代表着极大的不确定性，但一旦出现性能涌现就将远超想象。 在量子位MEET2026智能未来大会上，清华大学人工智能研究院常务副院长，欧洲科学院外籍院士 孙茂松 如此感慨。 只要算力还能堆、参数还能涨，就不能停止烧钱。 然而，在Scaling的边际成本越来越高的背景下， 万一最后发现这是条死胡同，投入全打水漂了怎么办？ 孙茂松的建议是，可以「致广大」，但更要「尽精微」。 就企业界而言，少数实力极其雄厚的团队，可以尝试在「致广大」方向上继续跟随国际前沿；但绝大多数AI公司，都应该把主要精力放在「尽 精微」上。 为了完整呈现孙茂松的思考，在不改变原意的基础上，量子位对演讲内容进行了整理编辑，希望能提供新的视角与洞察。 MEET2026智能未来大会是由量子位主办的行业峰会，近30位产业代表与会讨论。线下参会观众近1500人，线上直播观众35 ...

公司发展历程与现状 - 公司已成为全球Robotaxi第一股，实现了美股和港股双重上市，从上市到港股二次上市用时约一年零十天[1][2][8] - 公司创业8年，已从被质疑为“骗子公司”发展到实现无人驾驶规模化落地，其纯无人Robotaxi已在广州、北京、阿布扎比等地运营[13][15] - 公司在2021年首次实现“Driver out”（移除安全员），至今已安全接驳超过50万名乘客，无重大责任事故[17] - 公司当前正专注于企业发展、人才招聘、Robotaxi海外扩张以及推动一段式端到端技术量产[5] 自动驾驶技术路线与行业壁垒 - L2与L4之间的技术壁垒远未被打破，真正的L4公司必须具备纯无人车队的长期运营能力[19] - 在中国，目前真正能对外进行纯无人运营的L4公司只有三家：文远知行、百度和小马智行[6][22] - 做好L2++虽不容易，但其难度与实现纯L4相比是天壤之别，这也是L4公司估值更高的原因[33] - 行业存在“伪L4公司”，即使用L2++车辆配备安全员进行运营，或仅使用他人技术进行包装[21][26][27] 公司技术战略与产品布局 - 公司坚持平台化战略，同时布局L4 Robotaxi和L2++ ADAS（高阶辅助驾驶）业务，并认为当前技术条件已允许“搏二兔”[5][41] - 公司通过与吉利远程、广汽等合作，推动自动驾驶车辆从前装量产，并利用固态激光雷达降低成本，目标是在单个城市部署上万辆车[18] - 公司认为，随着算力大幅提升（例如从Xavier的70TOPS到Thor单卡1000TOPS），使得在同一硬件平台上同时支持L4和ADAS成为可能[41] - 在L2++领域，公司与地平线、Momenta被并称为“文地魔”，处于一段式端到端技术的前沿[37] 对竞争对手与行业的预测 - 预测特斯拉若在三年内仍坚持使用现有量产车型且不搭载激光雷达，将无法在旧金山达到Waymo当前的Robotaxi运营水平[45][53] - 预测未来8年内，自动驾驶可能会出现“AlphaGo时刻”，即出现比99.99%人类司机都开得更好、更安全的“Superdriver”[53][55] - 指出Waymo的估值已达到1000亿美元，带动了L4公司数量增多，但重申了纯无人运营的高壁垒[6] - 以美国市场为例，指出纯L4公司Aurora（市值约90亿美元）与L2++公司Mobileye市值相当，反映了市场对不同技术路线的评判[34][35] 人才观与招聘策略 - 公司认为AI是人才的放大器，顶尖人才的价值被极大提升，因此以300万至500万年薪进行“英才”校招[46][49] - 强调上市后能以真金白银而非股票画饼的方式吸引人才，对于真正优秀的英才，500万年薪可能还不够[49][50] - 举例其同门师弟被Meta以约2亿至3亿美元聘请，说明AI顶尖人才可获得数千倍于普通打工人的待遇[48] 行业重要节点与创业者建议 - 2019年是行业重要节点，当时公司面临资本寒冬，账上资金仅够维持6至7个月，需要不断向投资人证明技术的可行性[10] - 对于创业者，建议在当下更好的资本环境下积极融资，储备足够粮草，同时务必善待自己的健康[56][57][58]

编辑部 整理自 MEET2026 量子位 | 公众号 QbitAI 对企业来说，如何判断大模型究竟是真的有用，还是只是噱头？ 对此， 潞晨科技创始人兼董事长，新加坡国立大学校长青年教授尤洋 给出了他的判断框架： 有三类企业需要行业模型或者私有模型：传统大型企业、有海量数据的中小型企业，以及颠覆行业的新兴公司。 具体落地方面，尤洋给出的判断标准也很明确。 首先， 如果只是业务只涉及日常办公，或主要处理文本数据，没必要上私有模型 。 直接调用现成的大模型API，或RAG+API，足以覆盖大多数需求。 但 如果企业本身拥有海量多模态数据，或对数据隐私有要求，构建私有模型是比较好的选择 。 为了完整呈现尤洋的思考，在不改变原意的基础上，量子位对演讲内容进行了整理编辑，希望能提供新的视角与洞察。 MEET2026智能未来大会是由量子位主办的行业峰会，近30位产业代表与会讨论。线下参会观众近1500人，线上直播观众350万+，获得了主 流媒体的广泛关注与报道。 核心观点梳理 大模型的应用肯定不仅限于聊天机器人或者编程助手，未来大模型在千行百业里边落地，才能产生它最大的价值。大模型的价值在很多场 景还没有真正发挥出来。 有 ...

一水 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT文风奇怪的原因 （俗称AI味儿很浓） 找到了！ 一点进去才知道，原来这位朋友连续精心撰写的好几篇文章都被退稿了，而且理由还都是"太像ChatGPT"。 肯尼亚作家：都是跟我们学的。 就在最近，一位肯尼亚作家的"控诉贴"登上Hacker News热榜—— 我是肯尼亚人。不是我的写作风格和ChatGPT一样，而是ChatGPT写作风格和我一样。 emmm……一想到自己从小接受的教育都是"文章必须像一座完美的大厦"、"你必须展现丰富的词汇量"，而现在却被误认为出自AI，这位朋友 实在忍不住发出怒吼： 对于那些热衷于侦查数字虚假性的侦探们，我想说：朋友，欢迎来到肯尼亚教室、会议室或公司内部Teams聊天室里一个典型的星期 二。 你们所认为的机器指纹，实际上却是我们教育的化石记录 。 而且很早就有消息指出，为了节省人力成本，很多AI模型厂商会把RLHF这类工作交给非洲人，所以模型的很多用语习惯也会偏向非洲那边。 所以我们有理由怀疑，难道ChatGPT真是从肯尼亚"偷师"写作技巧的？ 咱这就火速围观一下—— "ChatGPT无意中在模仿我们" 事情是这样 ...

闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI "不是AGI还没到，而是永远到不了。" CMU（卡内基梅隆大学）教授、艾伦人工智能实验室研究员 Tim Dettmers 从硬件瓶颈、资源成本、现实应用三重维度论证： 第一个是信息移动成本 。 比如有效计算需要平衡 全局信息传到局部 和 局部信息整合 ，可信息移动的成本会随距离呈平方级上升；芯片缓存也能说明问题，L2、L3缓 存比L1 大，但却因物理位置更远而速度更慢。 为什么AGI从一开始，就是个违背物理规律的幻想工程？ 一篇长文，指出 GPU性能峰值停在2018年，机架级优化2027年耗尽潜力，AI每提升1%的能力，资源消耗要翻好几倍 …… 核心观点 AGI的讨论都在回避"计算的物理枷锁" 智能不是飘在天上的想法，而是得靠电脑、芯片这些实实在在的东西算出来，而这些东西都得遵守物理规律。 计算从不是抽象概念，所有智能都要扎根物理现实。 这也是Dettmers反驳AGI的核心，很多人在聊到AGI时总把它当成抽象的哲学概念，但很多人忽略了硬件实现，而硬件必然受到物理规律限 制。 现在芯片里的晶体管越做越小，虽然能降低计算成本，但内存反而越来越贵，现在芯片上几 ...

字节跳动核心财务业绩 - 2025年前三季度利润已突破400亿美元，预计全年利润将达到500亿美元（约合人民币3520.8亿元），平均每天净赚9.64亿元 [5] - 2025年营收预计将达到1860亿美元，相比去年增长20%，净利润率预计为26.9% [7] - 业绩增长带动估值大幅提升，从9月的3300亿美元内部回购估值，升至11月部分股权交易对应的4800亿美元估值 [8] 全员薪酬激励政策调整 - 2025全年绩效评估周期，公司调薪投入将比上个周期上涨1.5倍，用于提高员工薪资总包 [10] - 薪酬发放提高现金占比，总包类期权/RSU发放从1次发4年（20%-25%-25%-30%）调整为1次发3年（30%-30%-40%） [10] - 公司总体奖金投入将比上个周期上涨35%，通过增加绩效M及以上的年终奖月数体现 [10] - 激励月数超过3个月的部分，发放形式从100%发绩效期权调整为25%发现金，75%发绩效期权 [10] - 从2026年1月起，新授予的绩效期权/RSU中，55%可在归属后立即参与回购，其余部分可在3年内逐步参与回购（每年15%） [10][21] 职级体系改革 - 职级体系将从原有的“1-1或2-2”等形式，调整为L1-L10共十级 [12] - 新职级与旧职级并非一一对应，目前使用率低的“1-1”将与“1-2”整合为新职级L1 [12][23] - 新职级体系提高了所有职级薪酬总包区间的上限和下限，旨在为员工提供更大的涨薪空间 [13][19][23] - 新体系将于2026年1月1日启用，2025年绩效评估将根据员工现有职级、薪酬总包、能力和绩效情况匹配新职级 [23] 行业背景与公司战略动机 - 公司所处的行业正面临新的机遇和挑战，此次调整旨在更好地吸引、激励和保留优秀人才 [15][19] - 调整与人工智能大模型浪潮带来的行业竞争相关，公司将人才争夺从顶尖人才扩展至全体员工，以保障技术全面落地所需的团队 [16][17] - 公司希望通过提高薪酬竞争力和激励回报的天花板，确保其在各市场领先于头部水平 [19]

Lean说的都队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 当大语言模型在数学推理中频频出现"幻觉"，如何让AI的数学证明像人类数学家一样严谨可靠？ 这个困扰AI研究界多年的难题，在近日落幕的CCF"面向大模型的形式化数学竞赛"中找到了突破性答案。 一支名为"Lean说的都队"的联合队伍从33支参赛队伍中脱颖而出，以总分第一的成绩斩获冠军。这支北大华为的联合队伍，凭借华为 openPangu-Ultra-MoE-718B和创新的技术架构，在形式化数学推理这一"AI硬骨头"上实现了重要突破。 权威赛事：瞄准大模型的数学"硬伤" 这项由中国计算机学会主办、蚂蚁数字科技等多家知名机构支持的竞赛，旨在解决大模型在数学推理中的核心痛点——"幻觉"和不可靠问题。 作为CCF大数据与计算智能大赛 （CCF BDCI） 的重要组成部分，该赛事吸引了来自全球的33支顶尖团队参与。 与传统数学问答不同，竞赛要求参赛模型将自然语言描述的数学问题，直接转化为能被计算机验证的形式化证明代码 （Lean/Litex） ，整个 过程禁止使用任何自然语言解释。这相当于要求AI既要是数学家，又要是程序员，既要理解数学问题的本质，又要用严格的编程 ...

强化学习是否能够用于Text-to-3D生成，以加强3D自回归模型的逐步推理与生成过程？ 3DGenR1团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 在大语言模型和文生图领域，强化学习 （RL） 已成为提升模型思维链与生成质量的关键方法。 但当我们将目光转向更为复杂的文本到3D生成时，这套方法还会还管用吗？ 近期，一项由 西北工业大学、北京大学、香港中文大学、上海人工智能实验室、香港科技大学合作 开展 的研究系统性探索了这一重要问 题。 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2512.10949 代码链接： https://github.com/Ivan-Tang-3D/3DGen-R1 在LLM推理和2D文生图中，RL已经证明可以显著提升CoT推理能力和生成质量。但 3D物体更长、更稠密、更具几何约束 。 因此相关方向研究常面临这几个问题： Progressive Investigation：四个层次拆解Text-to-3D+RL 1. Reward设计层 1. 奖励如何同时刻画语义对齐、几何一致性和视觉质量？ 2. 现有RL算法是否适合自回归式3D生成？ 3. 缺乏专门考察"3D推理能力 ...

鹭羽 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 2025都有哪些AI趋势，大神 卡帕西 的年终总结，正在火爆硅谷。 6大论断，硬核又颇有启发： 新范式、新应用、新模型……回首望去，过去一年大模型带来的变革让人兴奋。 然而卡帕西大胆预言： 大模型的潜力，才刚刚挖掘10%。 一切不过是刚刚开始…… 2025LLM年度回顾 为什么卡帕西认为大模型潜力只挖掘了10%？ 一方面展现出强大的推理能力，另一方面也暴露出潜在的理解缺陷 ，既让人兴奋又让人谨慎，具体包括： RLVR （可验证奖励强化学习） 成为训练新阶段 大模型不应被类比为动物智能 Cursor展现了大模型应用的Next Level Claude Code加速端侧智能体普及 Vibe Coding将重塑软件行业 Nano Banana重塑人机交互 RLVR成为训练新阶段 在年初之前，全世界的大模型都基本遵循以下训练范式： 而到了2025年，RLVR开始加入其中。 模型通过在可自动验证的奖励环境中进行强化学习训练，会自发地形成推理策略，比如将问题分解为中间计算、循环计算等，具体可参考 DeepSeek R1 。 而这些策略如果用旧范式其实极难实现，因为大模 ...

一凡 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI "第一个没想到" 是，都快2026年了，突然冒出来一款油车，在车圈和AI圈，同时引发了讨论，话题度颇高。 这款油车就是 一汽奥迪A5L乾崑智驾®版 ，带着好奇了解后发现，这款车既有 华为 乾崑智驾，还有 奥迪 机械素质，以及 保时捷 同款发动 机技术……一波buff叠满。 其中最让我意外和迷惑的是， 华为乾崑智驾首搭燃油车 。别说您各位了，就是过去在我的心目中，智能辅助驾驶几乎是新能源的独占功能。 而燃油车则是不智能的代表， 现在奥迪和华为携手，能打破这种刻板印象吗？ 正好最近这款车到店了，感兴趣的用户都能到门店试驾。 我也排到了一辆试驾车，拿来体验了一下，产生了 "第二个没想到" ： 迭代了一百多年的燃油车，现在AI一下还挺惊艳。 AI的威力，真是每次都超出我的想象。坦白地说，连我这个铁杆新能源派，现在都有一点动摇了。 全球首款华为乾崑智驾燃油车，带我勇闯中关村 我们拿到的这款车是丹霞棕配色，近距离看上去偏紫色，非常的年轻动感。 2025年末，我有两个没想到。 不同于很多智能车的设计是，一汽奥迪A5L乾崑智驾®版（以下简称一汽奥迪A5L）没有把激光雷达放 ...