智通财经APP获悉，据媒体援引知情人士的话报道，美国科技巨头微软(MSFT.US)正就签署一项协议进 行深入讨论，该协议可能使其持续获得对OpenAI而言至关重要的AI技术，从而消除这家人工智能初创 公司转型为营利性机构的一大障碍。 知情人士透露，微软和OpenAI正就重新谈判合作协议进行深度磋商，这项交易可能确保微软在OpenAI 实现通用人工智能(AGI)目标后，仍能继续使用其关键AI技术。根据双方现有合同，OpenAI达到AGI水 平被视为一个关键里程碑，届时微软将失去对OpenAI AI技术的部分权利。新协议旨在消除这一限制， 这也是OpenAI转型为营利企业面临的主要障碍之一。 报道指出，双方已讨论新的条款，即便ChatGPT母公司OpenAI认为自己已实现构建"通用人工智 能"(AGI)的目标，微软仍可继续使用 OpenAI最新AI模型及其他重要的AI技术。 所谓的AGI是指人工智能机器的假设智能，它有能力理解或学习人类可以完成的任何智力任务。微软和 OpenAI 未立即回应媒体们的置评请求。 根据现行协议，一旦OpenAI 实现 AGI，即被视为一项重大里程碑，届时微软将失去部分OpenAI技术 ...

微软与OpenAI技术合作协议谈判 - 微软正与OpenAI进行深入谈判 旨在达成持续获取关键OpenAI技术的新协议 [1] - 谈判内容包括允许微软使用OpenAI最新模型及相关技术 即使OpenAI达成开发通用人工智能(AGI)的目标 [1] - 现有合同规定 OpenAI达到AGI水平后微软将失去部分技术权利 新协议可能改变这一条款 [1] 谈判进展与高层动态 - 双方谈判人员定期会面 协议可能在几周内敲定 [1] - OpenAI首席执行官Sam Altman与微软首席执行官Satya Nadella本月在太阳谷Allen & Co会议上讨论相关事宜 [1]

多模态AI发展趋势 - 大型语言模型正从单一模态向多模态融合演进 这是通向通用人工智能的必经之路[1] - 原生多模态架构如Gemini模型实现图像视频信息在预训练过程中的深度融合 形成更深层次跨模态建模能力[4] - 多模态模型在纯语言任务上表现已超越单一语言模型 国内厂商预计2025年下半年全面普及多模态架构[1][5] 技术突破方向 - 需将多模态融合从理解层面延伸至思考层面 结合逻辑思维与形象思维实现真正智能[4] - 推理能力需从单领域（如奥赛、编程）泛化至广泛生产生活场景 达到人类自由推理水平[7] - 空间感知能力是当前多模态模型明显短板 国际顶尖模型无法解决儿童可轻易完成的积木拼接等空间问题[7] 具身智能发展现状 - 具身智能被视为通用人工智能终极形态 商汤科技在2025世界人工智能大会正式发布"悟能"具身智能平台[2] - 数据获取存在物理瓶颈 机器人真机操作数据量远低于互联网数字数据 需借助互联网视频等多模态数据构建基座模型[8] - 空间感知能力缺失可能成为具身智能落地的关键障碍[2][7] Agent技术应用 - Agent作为大模型能力落地的关键技术载体 2025年被视为"元年"并迎来爆发[6] - 通用Agent在复杂实际场景中仍存在较大差距 需结合具体场景和行业知识进行迭代开发[6] - 实际落地中可靠性和成功率至关重要 若无法有效解决问题则无法体现价值[6]

7月28日消息，比尔·盖茨日前接受CNN短暂专访，谈及人工智能的现状和未来。 问：我们在节目中一直关注人工智能的进展，现在大家讨论最多的是通用人工智能（AGI）。您认为AI 和我们当前预测的AGI之间有什么区别？ 比尔·盖茨：人们对于这些概念的定义各不相同。你可以这样看，AI变得足够强大时，一些工作，比如 电话销售或客户支持，可能就会被AI替代。AI完成这些工作不仅比人类更便宜，而且更精准。这就是 AI在劳动替代方面的应用。 另一方面，我们也可以看看人类最具创造力的工作，比如研发治疗结核病的新药。那么，AI究竟是协 助人类完成这些任务，还是最终会取代人类呢？ 例如，编写代码的问题，现在简单的编程任务AI已经可以代替人类完成。而对于复杂的编程任务，AI 目前还做不到。 在这个领域，不同的专家看法不同。也许一年或两年后，AI能完成复杂的编程任务，但也可能要等十 年才行。不过，AI的进步速度确实让我感到惊讶。我每天都会随便问一些复杂的问题，看看AI能否解 答，结果AI总能很出色地完成，能搜集相关材料并总结出我需要的信息。 问：微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉曾表示，现在大约30%的微软代码是由AI完成的。这个趋势似乎意 ...

全球人工智能竞争格局 - 中国成立国际组织推动AI领域国际合作 同时组建"模型芯片生态创新联盟"和上海市商业联合会人工智能委员会 旨在发展国内生态系统 减少对外国技术依赖 [1] - 中美形成"多边主义"与"美国优先"两大阵营 AI竞争从商业层面升级为地缘政治博弈 加速通用人工智能(AGI)发展进程 [1] 美国政策调整与行业影响 - 特朗普政府警告全球企业使用华为昇腾910芯片将面临制裁 变相承认中国半导体技术已具备替代美国产品能力 [2] - 美国废除《人工智能扩散框架》 政策重心从"阻止技术外流"转向"控制技术传播" 因中国企业竞争力持续提升 [2][4] - 英伟达等美企游说政府放宽出口管制 指出过度限制反而强化中国科技公司实力 导致英伟达损失数十亿美元 [4] 中国企业技术突破与市场策略 - 华为昇腾910B性能匹敌英伟达A100 主要部件实现国产化 若突破产能限制将形成"低价一站式服务"优势 [5] - 阿里巴巴等企业在中东市场表现突出 通过将AI融入云服务拓展商业场景 德国车企计划采用DeepSeek技术 [5][6] - 华为创始人任正非强调民营科技企业需加强核心技术研发和全球布局 应对国际竞争 [6] 跨国企业合规困境 - 美国出口管制与中国《反外国制裁法》形成对冲 迫使跨国企业面临"选边站"风险 违规可能招致双方处罚 [7] - 德国汽车制造商和跨国电信公司成为中美技术标准争夺的关键客户群体 [6][7] 技术标准与产业生态 - 美国《人工智能行动计划》试图输出芯片、模型和标准 但未与盟友协同制定治理规则 引发欧洲和印太国家抵触 [3] - 中国通过行业联盟构建自主技术生态 重点突破芯片等"卡脖子"环节 降低对英伟达高性能芯片依赖 [1][6]

公司战略与组织架构 - 公司正式发布「悟能」具身智能平台及"日日新SenseNova 6.5"多模态大模型[1] - 公司通过"1+X"组织架构将多模态大模型和计算机视觉技术延伸至具身智能赛道[1] - "1"代表集团核心业务（AI云、大装置和基础模型），"X"代表分拆的生态企业矩阵（包括智能汽车"绝影"、家庭机器人"元萝卜"等）[3] - 新具身智能公司或将成为"X"战略下又一个独立业务板块[3] - 公司已通过国香资本投资十余家具身智能产业链企业（包括宇树科技、银河通用机器人等）[3] 技术布局与产品发布 - 「悟能」平台以具身世界模型为核心，为机器人等终端硬件提供感知、视觉导航及多模态交互能力[1] - 平台演示场景包括人形机器人进行PPT讲解及实时问答交互[1] - 技术积累涵盖计算机视觉、多模态模型及智能驾驶业务中的规划控制技术体系[4] - 采用组合数据策略：互联网多模态数据预训练→世界模型生成仿真数据→真机操作数据对齐校正[5] - 智能驾驶模型迭代方法论已验证可提升具身智能体训练效率[5] 行业发展与战略定位 - 具身智能是公司实现AGI（通用人工智能）蓝图的关键步骤[4] - 行业核心挑战在于真机数据获取效率低（数据体量远低于互联网数据）[4] - 公司定位保持开放性 可能通过生态合作逐步完善端到端技术价值体系[5] - 平台化目标是帮助具身智能企业实现与现实世界的交互[1]

行业趋势 - 人形机器人从表演展示转向实际产业应用 在多个真实场景中执行复杂任务 [1][4][8] - 大模型竞争焦点从参数规模转向算力基础设施构建、全模态能力覆盖和开源生态建设 [2] - AI产业淘汰赛围绕让AI真正好用、便宜、可靠展开 [3] 公司动态 - 智平方通用智能机器人"爱宝"具备多场景适应能力 已进入汽车制造、生物科技和半导体领域 与头部车企、华熙生物和吉利科技合作 [6] - 商汤科技发布日日新SenseNova 6.5大模型和"悟能"具身智能平台 采用融合多模态技术路线实现"融合的思考" [9][10] - 腾讯发布混元3D世界模型和具身智能平台Tairos 旨在打通数字内容生成到物理实体控制全链路 [10] - 荣耀开源MagicGUI多模态大模型 未来五年计划投入超100亿美元实施"阿尔法战略" [11] - 中兴通讯推出AI萌宠Mochi和AI游戏手机、AI云电脑等全系列终端 构建全场景智慧生态 [11] 技术发展 - 多模态能力成为大模型发展重点 商汤科技用一个多模态模型统一处理所有任务 [9][10] - 具身智能面临推理能力泛化和空间理解能力两大瓶颈 需要实现从单一领域到广泛场景的跨越 [12] - 产业界通过平台化、开源化、终端化方式将大模型转化为驱动各行业变革的新质生产力 [11] 应用落地 - 智元机器人在工业制造、仓储物流、电力巡检和交互引导四大场景实现突破性落地 [8] - 银河通用Galbot机器人在北京近十家药店常态化运营 单机管理超5000种药品和6000条货道 [8] - 傅利叶智能聚焦康养领域 GR-3机器人承担导诊咨询和康复训练引导角色 [8] - 擎朗智能双足人形机器人XMAN-F1在餐饮场景制作爆米花并与其他服务机器人协作 [8]

WAIC 2025展会概况 - 展会规模创历届之最，汇聚800余家企业，覆盖模型应用、智能体、具身智能与人形机器人、智能硬件、AI芯片、智算基础设施等全产业链热门领域 [1] - 全方位呈现人工智能技术向纵深发展的蓬勃态势 [1] RockAI技术突破 - 展示新一代非Transformer大模型Yan 2 0 Preview，具备原生记忆与离线智能核心能力，可在PC、平板、机器狗、灵巧手等低功耗设备上离线部署并实时运算 [1] - Yan 2 0 Preview实现多模态能力升级，新增对视频模态的支持，可实时解析短视频中的动作轨迹、物体状态、环境变化等多维度信息 [2] - 新增记忆模块，使模型能够积累经验并自主优化行为，具备自主决策潜力，改变传统AI依赖预设程序的局限 [2] - 技术实现并非简单对大模型进行蒸馏或剪裁，而是从底层架构开始颠覆的创新成果 [2] 商业化进展 - 潜在客户群体包括消费电子品牌方、ODM厂商、手机、机器人、车载芯片、家电、XR眼镜等厂商 [3] - 与某头部出海品牌合作推进定制版AI PC [3] - 与AMD签署合作备忘录，将在AI PC领域展开深入技术合作 [3] 长期愿景与战略路径 - 目标直指通用人工智能（AGI），专注于群体学习能力、协同进化的群体智能路径 [3] - 通过设备间本地交互共享学习成果，实现让世界上每一台设备拥有自己的智能的使命 [3] - 技术路径有望推动智能硬件价值从一次性交付向全生命周期持续进化转变 [4]

AI技术演进趋势 - 大型语言模型(LLM)已从单一语言模型迈向多模态融合阶段，这是通向通用人工智能(AGI)的必经之路[2] - 2025年下半年或将迎来多模态模型的全面普及，国内厂商正加速布局[2] - 原生多模态架构如Gemini模型已实现图像、视频信息在预训练过程的深度融合，形成更深层次跨模态建模能力[6] 多模态技术发展 - 未来多模态需从理解层面延伸到思考层面，实现逻辑思维与形象思维的结合[6] - 经过融合训练的多模态模型在纯语言任务上表现可超越单一语言模型，商汤日日新6.0已取消单独语言模型[6] - 语言模型是通向AGI的切入点，但最终需具备多模态能力才能完成对世界的完整理解和建模[4][5] 具身智能发展 - 具身智能被视为AGI终极形态，商汤已发布"悟能"具身智能平台正式入局[3] - 当前多模态模型空间感知能力不足，成为具身智能落地的关键障碍[8][10] - 具身智能数据获取存在物理瓶颈，需借助互联网多模态数据构建基座模型弥补真机数据不足[10] Agent技术应用 - 2025年被视为Agent技术"元年"，其发展与大模型能力提升密切相关[7] - 通用Agent在复杂场景中仍存在差距，需围绕具体场景迭代并结合行业知识[7] - Agent的可靠性和成功率是价值落地的核心指标，无效Agent会增加用户负担[7] AGI实现路径 - AGI需突破推理能力从狭窄领域向广泛生活生产场景的泛化[8] - 当前技术需解决多模态模型空间理解能力不足的问题，该能力对具身智能至关重要[8] - 智能需走出数字空间实现与物理世界的连接，这是AGI的关键特征[10]

公司战略与合作 - 中国太保旗下太保科技与多家合作伙伴签署"ALL IN AI"合作协议，聚焦"算力+场景"双引擎，共建保险风控、精算、服务全链路AI能力 [1] - 公司制定新一代"人工智能+"战略规划，未来五年将加大AI领域投入力度，致力搭建企业级人工智能能力体系 [1] - 战略目标是实现"AI驱动高质量发展，成为保险行业AI应用领先者"，在客户经营、业务运营、投资管理、康养服务等重点领域提升AI应用水平 [1] 技术应用成果 - 中国太保产险借助人工智能、卫星遥感技术构建贯穿农业保险全流程的智能防灾减损服务体系 [2] - 中国太保寿险推出智能客经助理，提供全链路客户经营智能辅助，使触达转化率提升1.9倍 [2] - 太平洋健康险运用"规则引擎+知识库+大模型"技术重构理赔机制，打造智能理赔方案，将健康险理赔作业人效同比提升80% [2] 行业技术趋势 - AI技术发展趋势呈现向通用人工智能(AGI)突破、使用门槛更低、使用成本更低的特点 [2] - AI技术平权使得AI能被"用得起、用得好"，对保险业影响从点状赋能、流程重塑推进为业务模式创新、体验和价值升级 [2]