云原生与AI融合技术大会 - KubeCon+CloudNativeCon China 2025在香港召开，聚焦云原生与AI融合的最新进展与未来趋势 [1] - 华为深度参与大会，带来3场主题演讲及10多个技术分会场分享，展示云原生与AI融合领域的突破性成果 [1] - 开源生态加速AI时代技术跃迁，汇聚全球智慧、缩短创新周期、催化创新应用落地 [1] 华为云原生AI技术实践 - 华为提出AI时代算力集群技术演进趋势，包括异构集群管理、超大规模集群调度、云边协同AI等领域的应用实践 [1] - 华为通过openEuler、Volcano、Karmada、KubeEdge、openFuyao五大项目实现全栈开源，帮助企业优化AI集群 [3] - 华为云原生开源解决方案支持PyTorch/TensorFlow/MindSpore等主流框架及大语言模型开发场景 [3] 企业AI应用案例 - B站构建以Volcano和Karmada为核心的调度框架，支持上亿月活用户的AI工作负载，提升资源利用率 [4][6] - 科大讯飞借助Volcano实现GPU利用率提升40%以上，故障恢复时间缩短70%，资源干扰率降低50% [7] - Bloomberg利用Karmada构建弹性数据分析平台，证明其在大规模数据平台中的可靠性 [12] 云原生技术创新 - Volcano是CNCF首个批量计算项目，新增HyperNode网络拓扑感知调度策略，提升AI训练和推理效率 [9] - Karmada支持应用跨集群滚动更新、有状态应用故障迁移等特性，解决多集群编排难题 [10] - KubeEdge作为CNCF首个云原生边缘计算毕业级项目，支持智慧物流、机器人编排等边缘场景 [12][14] 高性能技术解决方案 - Kmesh是内核级云原生流量治理引擎，采用eBPF技术实现高性能、低开销的Sidecarless方案 [14][16] - openGemini是高性能时序数据库，已在9大领域应用落地，支持数据多副本及流式计算新特性 [16][18] - openFuyao打造多样化算力互联的集群管理与调度体系，促进AI和大数据场景的高效算力释放 [18] 华为全栈生态布局 - 华为展示AI-Native云原生基础设施，包括UCS、CCI、CCE Autopilot等行业级产品 [20] - 华为构建覆盖底层硬件、操作系统、数据库到AI框架的全栈能力，提供"算力+生态"一体化基础设施 [20] - 华为通过openEuler、openGauss、MindSpore等开源项目为世界提供第二选择 [20]

4月29日，习近平总书记在上海考察时指出，人工智能技术加速迭代，正迎来爆发式发展，上海要总结 好以大模型产业生态体系孵化人工智能产业等成功经验，加大探索力度，力争在人工智能发展和治理各 方面走在前列，产生示范效应。当下，培育和建设大模型产业生态、促进人工智能发展至关重要。 何为大模型产业生态 人工智能大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，通常基于深度神经网络构建，参 数规模可达数十亿甚至数万亿。OpenAI通过GPT系列模型从0到1创新了大模型范式、完成行业标准定 义，DeepSeek则进行架构创新、知识蒸馏和工程优化，大幅降低了模型训练与推理成本，实现从1到N 的普惠化突破，使大模型普遍可及性大幅增强。 大模型产业生态是指以通用大模型作为核心驱动技术，由对大模型产业有重要影响的数据、算法、算力 等各类要素，政府、企业、用户等多元主体，基础设施、技术模型和服务应用等多层级产业链组成复杂 体系，通过基础模型的研发推动人工智能商业化和落地应用，实现大模型产业生态扩展。 大模型产业生态的形成既是必要也是必然。 从必要性而言，大模型产业涵盖数据、算力、算法、模型开发和落地应用多个环节，一方面，大模型技 ...

产品与技术 - Rokid Glasses是一款融合AR显示、摄像头、麦克风和扬声器等传感器功能的综合AI眼镜，相比市面上主流产品功能更齐全[3][4] - 产品具备AR显示功能，可高效获取视觉信息（占人获取信息80%以上），支持翻译和提词等场景[4][5] - 技术迭代包括智能提词和翻页功能，无需外部设备即可实现语音控制翻页[6] - 自研部分涵盖操作系统、语音交互、AI功能内部系统、光学设计及空间计算算法，供应链与合作伙伴协作完成[7] 市场表现与产能 - 公司爆火后Rokid Glasses全球已交定金订单超25万台，预约情况火爆，正加班加点生产[1][3] - 预计6月底正式上市，销量可能明显上涨，产能规划专注于核心技术的沉淀并与供应商保持合作[1][7] 行业竞争与趋势 - AI眼镜行业进入"百镜大战"，Meta和苹果等头部企业布局轻量化产品，Rokid通过自研技术寻求全球化突围[2][14] - 行业处于早期高增长阶段，产品体验和用户粘性是竞争关键[12] - 轻量化是长期趋势，Rokid Glasses重量不到50克，瞄准生活助手场景，适用人群广泛[14] 公司战略与定位 - Rokid成立于2014年，早期布局AI和AR技术，先后落地智能音箱和AR眼镜，后者因交互潜力更大成为核心方向[9] - AR眼镜定位基于三点：自然高频的人机交互能力、AI+AR双核驱动变革生活方式、多场景应用（工业/教育/医疗等）[9][10] - 全球化布局覆盖80多国，重点发力德、英、美、日、韩及东南亚市场，需适配本地化语言和认证[13] 技术生态与合作 - 计划开放部分能力给开发者，构建开源生态以丰富场景化应用[14] - 生成式AI大模型成熟推动行业爆发，Meta等海外标杆加速市场教育，玩家增多有利于行业共同做大[10][11]

2025南京软件大会三大亮点 亮点1：主打"工业软件"特色品牌 - 大会开幕式将发布《中国工业软件产业发展研究报告（2025）》和《软件产业高质量发展紫金指数（2025）》[2] - 南京工业软件应用创新中心和南京工业软件云工程应用创新中心将发布最新应用创新成果并开展合作签约[2] - 邀请工信部电子五所、赛迪研究院、华为、中兴通讯、埃斯顿等30余家行业领军企业和机构参会[2] - 主会场特设展示区，重点展示工业软件应用创新中心建设成果及国产工业软件最新实践[2] - 同期举办4场工业软件供需对接活动，主题包括工业操作系统、机器人产业等[3] 亮点2：集聚高端产业资源 - 大会联合龙头企业举办信创产业、人工智能、开源生态、智能机器人等特色产业活动[4] - 举办2025"与宁同行"重点城市软件产业发展交流活动、AI赋能信息技术应用创新办公新势力等活动[4] - 中兴通讯、京东工业等将举办数字生态暨软件专场推介活动、具身智能机器人操作系统创新发展大会[4] 亮点3：突出产业发展实效 - 集中展示EDA软件、基础软件、人工智能、工业软件等重点领域最新发展成果[5] - 国家集成电路设计自动化技术创新中心、中国科学院软件研究所将发布最新科研成果[5] - 南京市今年通过国家网信办备案的人工智能大模型及工业软件创新平台成果将集中发布[5] - 一批软件重点项目将集中签约，并策划工业软件发展生态行活动促进产业融合[5]

2025南京软件大会 - 2025南京软件大会将于6月17日至19日在南京举行 [1] - 大会由南京市工业和信息化局、江北新区管委会联合主办 [1] - 大会主题为"工业软件赋智 开源创新赋能" [1] - 将围绕工业软件、信创产业、开源生态等关键方向展开 [1] - 活动包括一场主题大会、四个重大专场活动和一个软件名园招商活动 [1] - 重点打造"万亿软件名城""工业软件看南京""鸿蒙之城"三大品牌 [1]

Manus平台发展 - Manus宣布向海外用户开放注册，取消等候名单机制，用户每日可免费执行一项任务并获得积分奖励 [1] - 母公司蝴蝶效应完成由Benchmark领投的7500万美元融资，估值飙升至36亿美元，较年初增长近5倍 [1] - 公司正在组建海外团队，新融资将用于加速底层技术研发及全球化布局，并酝酿推出面向企业级市场的"AI自动化工作流"新产品线 [1] Manus技术特点 - 采用"混合架构多模型协同推理"技术，在GAIA基准测试中以86.5%准确率超越OpenAI同类产品 [2] - 产品使用基于阿里千问大模型、Claude等其他模型的微调模型 [2] - 实现"异步处理+自动执行"的产品思维，将规划Agent+执行Agent+验证Agent协同推理，完成AI从"思考建议"到"闭环执行"的跨越 [3] 行业影响 - Manus爆火引发硅谷对华人AI团队的关注，硅谷创投内部流传着标注顶尖院校华人博士主导的AI Agent初创团队的加密名单 [1] - 华人AI团队正将技术突破与硅谷场景需求嫁接，以较为完整的商品化形态快速占领市场 [1] - 形成"中国迭代速度×硅谷产品思维"的双循环壁垒，打破硅谷对"参数规模决定论"的迷信 [3] 相关AI创企 - HeyGen：主攻AI视频生成与翻译，支持40+语言口型同传，年经常性收入突破3500万美元，付费客户达4万家企业 [5] - Opus Clip：AI视频剪辑平台，2025年Q1企业订阅收入占比提升至40%，全球用户突破1000万 [8] - Trae：基于AI IDE打造"真正的AI工程师"，兼容VS Code，是Cursor的有力竞争对手 [10] - Notta：多语言会议纪要自动生成工具，2024年收入1800万，估值3亿，正进行B轮融资 [12] 行业趋势 - 华人团队从规则的追随者蜕变为新秩序的书写者，展现"生态破壁"野心 [14] - 多个项目正在构建新型技术联盟，如将国内外大模型与自研工具链结合打造垂直Agent [14] - "中国速度×硅谷场景"模式展现出强大杀伤力，AI商业化的胜负手在于现有技术的极致应用 [14]

中国基础大模型五强竞争格局 - 字节跳动、阿里巴巴、阶跃星辰、智谱AI和DeepSeek被列为国产基础大模型领域的核心力量，形成"基模五强"竞争格局 [1] 阿里巴巴 - 综合实力最强，通义千问模型在MMLU、CMMLU等权威评测中排名靠前，Qwen-72B能与GPT-4正面抗衡 [47][53] - 开源生态领先，Qwen系列在Hugging Face上持续维护，下载量超3亿次，社区活跃度高 [47][64] - 商业化能力突出，通过阿里云"百炼平台"服务超29万家企业，API调用量高 [61] - 资金投入巨大，近三年AI战略投入达3800亿元人民币，未来三年计划继续投入3800亿元 [39][61] - 技术布局全面，覆盖文本、图像、视频、语音等多模态领域 [64] 字节跳动 - 生态整合能力强，依托抖音、今日头条等平台，将AI嵌入内容推荐、协同办公等场景 [61] - C端落地领先，豆包APP日活跃用户数高，月活超1亿，产品交互体验优于竞品 [50][61] - 资金投入充足，2025年拨出超1500亿元战略支出，张一鸣亲自推动AI战略 [39][61] - 多模态能力覆盖电商、医疗、教育等场景，视频生成工具"即梦"在电商直播、虚拟偶像场景落地 [9][61] - 技术团队强大，整合光年之外、零一万物等团队，吸纳吴永辉等技术大牛 [39][61] DeepSeek - 技术突破显著，DeepSeek-R1在代码能力上超过Gemini 2.5，推理性能接近甚至超越其他模型 [39] - 极致性价比，训练成本仅为行业头部1/10，API定价低至OpenAI的1/30 [24][61] - 工程创新突出，通过降秩KV矩阵、混合专家架构优化计算效率 [24] - 开源策略获得开发者青睐，DeepSeek-Coder等模型性能极强，在GitHub社区影响力迅速上升 [39][47] - 在LMSYS Org榜单中数学、代码生成任务排名第一 [24] 阶跃星辰 - 多模态技术领先，发布22款基座模型，其中16款为多模态模型，覆盖文本、图像、视频、语音、音乐等 [11][24][39] - 视频生成技术突出，Step-Video-T2V为全球参数量最大、性能最优的开源视频生成模型 [61] - 商业化增长迅速，2024年多模态API调用量增长45倍，聚焦智能体与终端结合 [13] - 获得头部客户，在智能终端领域与OPPO、吉利、智元机器人等合作 [13][24] - 融资顺利，B轮融资数亿美元，有上海国有资本等强力支持 [39] 智谱AI - 政企市场优势明显，中标32个政府及企业项目，金额达1.29亿元，覆盖金融、医疗、政务等20余行业 [14][24] - 学术背景深厚，背靠清华大学，GLM系列模型在中文问答、代码生成等领域表现优异 [14][21] - 商业化收入增长显著，年增长超100%，是首个启动IPO的大模型公司 [14] - 技术布局全面，构建基座模型、推理模型、多模态模型全栈产品体系 [24] - 开源策略启动较晚，计划2025年启动，生态建设落后于阿里巴巴 [12] 未来竞争焦点 - 智能上限竞争，聚焦模型推理能力、长链思维链突破，如DeepSeek的RL机制、阶跃的多模态融合 [15][23] - 多模态与智能体落地，多模态能力是AGI基础，智能体落地将决定技术溢出价值 [23] - 商业化路径验证，需要持续验证开源生态、垂类场景、性价比策略的市场接受度 [23] - 成本控制关键，DeepSeek的工程优化、阿里的算力基建将是规模化决胜关键 [15] - 技术架构突破，阶跃星辰需要解决多模态理解与生成一体化架构难题 [11][13] 行业竞争排名 - 综合实力排名：阿里巴巴最强，字节跳动次之，DeepSeek和阶跃星辰最具潜力，智谱AI相对短板 [15][44][64] - 技术专长排名：DeepSeek在数理推理领域领先，阶跃星辰在多模态技术突出，阿里巴巴在开源生态领先 [20][33][44] - 商业化能力排名：阿里巴巴和字节跳动商业化成熟度最高，智谱AI在政企市场有优势，DeepSeek商业化路径待验证 [15][22][61]

开源大模型生态 - 阿里通义千问成为全球开源大模型生态圈的核心焦点，英伟达、DeepSeek、李飞飞团队等顶级机构均基于其模型进行开发 [2][4] - 英伟达开源OCR系列模型（7B/14B/32B）均采用通义千问基础模型，其中OCR-Qwen-32B-Instruct在LiveCodeBench评测中pass@1达61.8%，超越OpenAI闭源模型O3-Mini和O1 [5] - 李飞飞团队基于Qwen2.5-32B-Instruct训练的s1-32B模型，数学及编码能力对标OpenAI o1和DeepSeek R1 [5] 模型性能与成本优势 - 千问3在AIME25奥数测评获81.5分（开源纪录）、LiveCodeBench突破70分超越Grok3、ArenaHard测评95.6分超越OpenAI-o1 [10] - 千问3部署成本为同类模型的1/3，推理成本不足DeepSeek-R1三成、Claude3.7的二十分之一 [11] - 中美模型性能差距从2023年17.5%缩至0.3%，阿里6大模型入选《2025 AI指数报告》，贡献度全球第三、中国第一 [6] 开源生态与开发者支持 - 千问全球下载量超3亿，HuggingFace社区占比超30%，衍生模型数量突破10万，超越Llama成全球第一开源模型 [8] - 提供200多款全模态/全尺寸开源模型（0.5B-235B），覆盖文本/视觉/语音/视频等，支持119种语言 [13][15] - 千问3获SGLang/vLLM/Ollama等主流平台适配，英特尔/高通/华为昇腾等产业链企业连夜接入 [18][19] 阿里AI战略布局 - 未来三年将投入3800亿元建设云和AI基础设施，超过去十年总和 [21] - 千问3在BFCL评测中Agent能力达70.8分，原生支持MCP协议和工具调用功能，降低Agent开发门槛 [21] - 阿里云百炼推出全生命周期MCP服务，魔搭社区上线MCP广场，计划开放AI Agent Store生态 [22][23]

具身智能产业发展现状 - 具身智能产业已进入加速期，是集人工智能、机械工程、传感器、新材料、脑科学等前沿学科于一体的综合性产业，开源生态对创新尤为重要 [1] - 北京人形机器人创新中心作为国家级平台，通过开源通用机器人平台"天工"、数据集"RoboMIND"和算法训练工具链构建领先的具身智能技术开源体系 [1] - 2025年4月北京人形机器人开源社区正式上线，包含博客、论坛、技术文档、开源项目等丰富功能，促进全球开发者协作创新 [1] "天工"机器人平台技术突破 - "天工"是全球首个全尺寸纯电驱实现拟人奔跑的人形机器人，实测平均时速10公里/小时，最高速度达12公里/小时，领先全球 [2] - 可在斜坡、楼梯、草地、碎石、沙地等多种复杂地形中平稳移动，具备出色的兼容扩展性，可灵活扩展软硬件功能模块 [2] - 已向行业开放软件开发文档、结构设计文档、URDF文档等关键技术资料，成为产学研协同创新的重要硬件平台 [2] 产业合作与数据生态建设 - 已有上百家合作伙伴基于"天工"平台进行二次开发，涌现出"天工行者"等应用型机器人产品 [4] - 北京大学、华中科技大学等顶尖学府通过联合实验室模式，在具身大脑等前沿领域展开深度合作，形成"基础研究-技术转化-产业应用"创新闭环 [4] - "RoboMIND"数据集已在官网、HuggingFace等平台累计下载15000余次，用户包括清华、中科大、宾夕法尼亚大学等高校及百度、阿里云等企业 [4][5] 开源成果与行业认可 - "RoboMIND"数据集获OS2ATC 2025"最佳开源智能突破奖"和"2025年度具身智能数据集构建奖"，并被机器人顶级会议RSS 2025接收 [5] - 开源了对接成熟算法框架的训练工具链X-Humanoid training toolchain，简化开发者流程，降低开发门槛 [5] - 未来将逐步开源基础强化模仿学习框架、WFM具身世界模型、VLM具身视觉语言模型等一系列算法与工具 [6] 产业生态发展展望 - 以"平台+数据+生态"三位一体模式为核心零部件、系统集成、场景应用等产业链赋能 [6] - 将持续开放和维护更多高质量数据集，引领产业变革，推动具身智能向通用化落地加速演进 [6] - 随着"天工"与"RoboMIND"的持续迭代，更具活力的具身智能产业生态正在逐步完善 [6]

纪要涉及的行业和公司 - 行业：汽车、人形机器人 - 公司：理想 纪要提到的核心观点和论据 VLA司机大模型 - 核心观点：VLA司机大模型是实现全自动驾驶的“生产工具级”技术突破[3] - 论据：三阶段进化，1.0规则算法和高精地图能力受限（昆虫智能）；2.0端到端（E2E）模仿人类能力提升（哺乳动物智能）；3.0融合3D/2D视觉、语言推理和行动控制，类人决策[1] - 论据：训练体系，训出云端VL基座模型，蒸馏成3.2B端侧MoE模型；后训练加入Action模仿学习模型规模近4B；强化训练融入人类驾驶习惯，产出车端运行的VLA模型[1] AI发展新认知 - 核心观点：AI价值升级需从“信息工具”迈向“生产工具”[3] - 论据：AI工具三级价值论，信息工具存在数据失真与效率瓶颈；辅助工具提升局部效率，但需人类干预；生产工具独立完成专业任务[1] - 核心观点：技术合作与开源加速行业进步[3] - 论据：开放自研四年的整车操作系统，推动技术共享，目标成为汽车领域的“安卓生态”[1] 创业逻辑与个人成长 - 核心观点：创业要聚焦“解决问题”与“人的能量” - 论据：创业核心方法论是坚持解决行业痛点，技术积累不可跳跃，规则算法到E2E再到VLA，需扎实基本功[2] - 论据：团队与自我成长方面，组建互补型团队，关注成员优点与成长；接受优缺点，以“成长”替代“改变”；能量源于亲密关系与团队连接[2] 业务抉择与市场愿景 - 核心观点：不做Robotaxi，专注家庭用车，参与人形机器人研发，争夺空间智能和语言智能市场前列位置 - 论据：预判L4自动驾驶后家庭用车更受青睐；参与人形机器人研发可攻克L4自动驾驶难题；立足中国有机会争夺市场前列位置[2] 其他重要但是可能被忽略的内容 - AI时代需保留人性多样性并关注“人的连接”[1][3]