中美治理模式差异 - 中国以工程思维主导治理 领导层多拥有工程学背景 擅长统筹建设和务实高效解决问题 [3][5][6] - 美国演变为律师主导型社会 程序优先于结果 制度设计系统偏向富裕群体 联邦政府由律师掌控 [3][5] - 治理差异导致美国基建成效低下 如高铁建设进度远落后于中国 [7][10] 中国工业与技术成就 - 到2030年中国将占全球工业产能45% 高收入经济体总和仅38% [11] - 京沪高铁3年建成通车 加州高铁延迟至2030年且造价飙升至1280亿美元 [10] - 在电动汽车 半导体制造 新型服务业等高科技制造业领域表现突出 占经济总量5% [15] 产业政策对比 - 中国长期为制造业和高科技产业提供资金支持 坚持至目标达成 如"中国制造2025"计划 [18] - 美国曾因Solyndra破产事件保守15年 近期才推出半导体行业扶持政策 [17] - 中国明确技术自主可控目标 在汽车 航空 半导体等高端产业追求技术主导地位 [19] 技术竞争与制裁影响 - 美国制裁倒逼中国自主创新 企业加速替换美国设备 如半导体领域 [19][20] - 中国通过工程创造应对法律手段 聚焦建造更好汽车 城市和发电厂 [19] - 贸易战促使中国企业支持技术自主 此前因商业利益依赖美国技术 [20] 全球格局展望 - 中美民众在追求目标和欣赏技术成就方面高度相似 均具快速行动特质 [21] - 欧洲和日本节奏缓慢追求完美 未来全球格局将由中美主导 [22][23] - 英国 加拿大 日本和欧盟等经济体可能被中美超级大国甩在身后 [23]

公司战略转向 - OpenAI正加速机器人技术领域投入 通过组建专注于人形机器人的新团队 押注物理世界交互是实现通用人工智能的关键一步 [1] - 公司近期已聘请多位人形机器人控制算法专家 招聘目标明确指向人形机器人项目 [1] - 所有机器人相关职位均强调"专注于解锁通用机器人技术并在真实世界环境中推动AGI级别智能" 表明公司将机器人技术与AGI终极目标直接挂钩 [2] 人才招聘进展 - 斯坦福大学研究人员Chengshu Li已于2025年6月加入 其研究涉及为处理家务的人形机器人设计能力基准 [2] - 另有两名来自其他机器人实验室的研究人员也已入职 招聘行动正在提速 [2] - 公司寻找具备遥操作和模拟（如Nvidia Isaac平台）经验的专家 这些是训练人形机器人的关键技术 [1] 硬件发展路径 - 机械工程师职位要求具备原型设计和制造带触觉及运动传感器的机器人系统专业知识 [3] - 职位要求拥有"为大批量（100万台以上）生产设计的机械系统经验" 暗示未来可能进行大规模生产甚至制造业部署 [3] - 公司可能自研机器人硬件 或为机器人训练开发遥操作系统 具体路径尚未明确 [3] 行业竞争格局 - 人形机器人赛道竞争激烈 包括特斯拉、谷歌以及Figure、Agility、Apptronik等明星初创公司 [4] - 自2024年初以来 风险投资已向人形机器人初创公司投入超过50亿美元 [4] - 摩根士丹利预测到2050年该产业市场价值可能达到5万亿美元 [4] 技术发展背景 - 公司战略转向正值业界反思大型语言模型发展路径之际 在GPT-5研发达到平台期后 AI需要"走向物理世界"寻求突破 [1][4] - 虽然目前人形机器人仍难以应对复杂不可预测的环境 但资本和顶尖人才涌入有望加快技术突破步伐 [4]

OpenAI与微软合作关系调整 - OpenAI预计向微软分享的收入占比将从当前20%降至约8% 为自身多留存逾500亿美元收入 [2] - 微软仍能从OpenAI投资中获得约333.3亿美元收益 但未明确是累计或年度金额 [2] - 双方正就服务器租赁费用进行谈判 微软因早期押注已获得显著收益 [2] OpenAI资本运作与估值 - 微软自2019年累计向OpenAI投资130亿美元 参与ChatGPT及API收入分成 [3] - 公司二次股票出售规模扩大逾40亿美元至103亿美元 以5000亿美元估值进行 [3] - 非营利性部门将获得超1000亿美元资金 占私人市场估值20% [4] - 非营利性母公司继续控制营利性业务 持有股权价值超1000亿美元 [5] 微软战略调整与竞争态势 - 微软将OpenAI视为竞争对手 允许其使用其他云服务提供商资源 [3] - 微软承诺对自有AI模型进行重大投资 同时保持采用第三方模型的灵活性 [3] - 微软人工智能业务年化收入约130亿美元 持有OpenAI约30%股份价值约1500亿美元 [8] Infosys早期投资与决策失误 - Infosys十年前以捐赠名义投资OpenAI 10亿美元 未转化为股权投资 [6] - 公司前CEO曾预测AI将重塑15万名工程师工作 但领导层变更后放弃战略合作机会 [6] - 若2019年加大投入 10亿美元投资现值可能超450亿美元 当前OpenAI估值是其市值4.3倍 [8] 公司治理与监管动态 - OpenAI重组为营利性公司面临慈善机构反对 遭加州与特拉华州总检察长调查 [5] - 公司承诺与监管机构合作 确保工具安全且有益 将安全作为行业优先事项 [5] - 与微软签署不具约束力谅解备忘录 积极推进最终协议条款敲定 [3]

文章核心观点 - 谷歌DeepMind CEO哈萨比斯认为AGI将在未来十年内实现 并开启科学的黄金时代和新文艺复兴 在能源 健康等领域带来巨大益处 [2][7][51] - 当前AI系统仍存在关键瓶颈 包括缺乏真正的创造力 无法提出新假设 以及在某些领域表现优异但其他方面犯简单错误 [4][5][33] - 实现AGI需突破多模态理解 世界模型构建和持续学习能力等核心技术障碍 [6][21][36] DeepMind战略定位与团队规模 - DeepMind与谷歌完成合并 整合Alphabet所有AI团队 成为谷歌和Alphabet的"发动机舱" 负责构建核心Gemini模型及视频模型 交互式世界模型等多种AI模型 [15] - 团队规模约5000人 其中80%以上为工程师和博士研究员 约有三四千名顶尖技术人才 [16] - 模型已全面接入谷歌生态 包括Workspace和Gmail等全线产品 每日服务数十亿用户通过AI概览 AI模式或Gemini应用进行交互 [15] 世界模型技术突破 - Genie 3世界模型通过分析数百万段YouTube等平台视频 自主推导现实世界运行逻辑 能即时生成可交互的沉浸式环境 [17][19] - 模型无需预编程物理规则 仅通过观察学习即掌握光影反射 物体运动等复杂原理 生成持续一两分钟的高度一致性交互场景 [19][20] - 技术突破点在于实现逆向工程学习物理规律 生成范围远超人类活动 包括操控沙滩小狗或与水母互动等多元世界模拟 [19] 机器人技术发展路径 - 采用"安卓模式"战略 打造跨机器人的通用操作系统层 同时探索垂直整合 将最新模型与特定机器人类型深度结合 [25] - 人形机器人对日常任务极具价值 因人类环境基于人体工学设计 但专用机器人形态在工业等领域仍有不可替代性 [26][27] - 当前处于类似70年代PC初期阶段 未来两三年将实现算法突破 关键挑战在于硬件规模化时机选择 需平衡成熟度与量产需求 [28][29] AGI核心能力缺失与衡量标准 - 当前AI缺乏真正创造力 无法像爱因斯坦提出狭义相对论那样实现直觉飞跃或类比推理 [33][34] - 真正AGI需在所有领域保持博士级表现 而非仅在某些领域优异 同时需具备持续学习能力以实时吸收新知识 [35][36] - 关键测试包括给AI设置1901年知识截止点 检验其能否提出类似1905年爱因斯坦的创新理论 [34] 创意工具变革与行业影响 - Nano Banana等工具的核心优势在于惊人一致性 能理解指令并保持其他元素不变 实现高效迭代 [14][38] - 工具双轨赋能：降低大众创作门槛 同时为顶级创作者提供十倍百倍效率提升 但输出质量仍依赖使用技巧和审美素养等专业因素 [38][39] - 未来娱乐将出现融合共创的新艺术形式 顶级创意先锋主导高质量动态叙事 数百万人可参与部分内容共创 [39][40] 药物研发加速前景 - Isomorphic Labs依托AlphaFold技术 旨在将药物研发周期从数年或十年缩短至几周或几天 [41] - 目前与礼来 诺华等重要合作 推进癌症 免疫学和肿瘤学研究 预计明年进入临床前阶段 [43][44] - 采用混合模型架构 结合学习组件与化学物理规则约束 以解决生物学数据不足问题 [45] 能源效率与AGI贡献 - 通过模型蒸馏等技术 相同性能下模型能效过去两年提升10倍甚至100倍 [49] - AI系统在电网效率 材料设计和新能源等领域的贡献将远超其自身能源消耗 [50] - 当前总需求未降低因前沿模型仍需扩大规模实验 但服务端能效持续优化 [49]

具身智能行业概述 - 具身智能强调智能体与物理环境的交互与适应 聚焦智能体在物理世界中感知环境、理解任务、执行动作并反馈学习的能力[1] - 大脑和小脑构成具身机器人核心模块 大脑负责思考感知（语义理解和任务规划） 小脑负责执行（高精度的运动执行）[1] 产业发展动态 - 近2年具身明星团队陆续创业 成立星海图、银河通用、逐际动力等公司 推动具身本体和大小脑技术进步[3] - 华为2024年底启动"全球具身智能产业创新中心" 与乐聚机器人、大族机器人等合作建设具身智能大脑、小脑关键技术[5] - 京东自2025年5月以来连续投资智元机器人、千寻智能、逐际动力等公司 强化物流科技与家庭服务场景效率[5] - 腾讯、蚂蚁集团、小米等科技巨头通过战略投资与合作加快构建具身智能产业生态[5] - 国外Tesla/Figure AI推进工业与物流机器人应用 美国投资机构支持Wayve、Apptronik等公司落地自动驾驶与仓储机器人[5] - 国内企业以产业链投资与综合平台驱动具身智能落地 国外科技巨头侧重基础模型、模拟环境与类人机器人原型研发[5] 技术演进路径 - 第一阶段聚焦抓取位姿检测 通过点云或图像预测末端执行器姿态实现静态物体抓取 但缺乏任务上下文和动作序列建模[6] - 第二阶段进入行为克隆阶段 借助专家演示数据学习从感知到控制的端到端映射 具备模仿人类完成复杂任务能力[6] - 第三阶段2023年兴起Diffusion Policy方法 通过扩散模型生成整个动作轨迹 提升策略稳定性与泛化能力[6] - 2024年进入Vision-Language-Action模型阶段 代表工作包括OpenVLA、RT-2、PI0等 融合视觉感知、语言理解与动作生成模块[7] - VLA模型支持零样本或小样本快速泛化 实现从"感知+控制"向"感知+推理+行动"的范式跃迁[7] - 2025年探索VLA模型与强化学习、世界模型、触觉感知等模块融合 弥补"只能理解不能反馈"等局限[9] - VLA+强化学习提升机器人在长时任务中的试错能力与自我改进能力[11] - VLA+世界模型引入环境动态预测 使机器人具备"想象未来"能力 助力高效规划与决策[11] - VLA+触觉信息拓展从"看"到"看+触多模态融合"的感知边界 实现更精细安全的操作[12] 应用与人才发展 - 技术演进推动人形机器人、机械臂、四足机器人等产品落地 服务于工业、家居、餐饮、医疗康复等领域[14] - 相关产品和融资络绎不绝 岗位呈现爆发式增长 导致许多学生转入具身智能领域研究[14] - 产业界重视推动具身智能从"论文"走向"部署" 对工程能力提出更高要求[17] - 需掌握Mujoco/IsaacGym/Pybullet等平台的策略训练与仿真测试能力[17] - 需具备训练部署Diffusion Policy/VLA/力触融合VLA模型的实践能力[17] - 需实现强化学习在VLA后训练上的应用 支持机器人反馈微调[17] - 需掌握从世界建模预测→策略学习→物理执行的一体化具身智能架构[17]

收入分成调整 - OpenAI向微软支付收入分成比例将从2024年近20%大幅下降 预计2030年降至约8% [1] - 到2030年公司将额外保留超过500亿美元收入 此前预测分成支出为740亿美元 新协议下降至560亿美元 [1] - 分成比例调整可能涉及未来产品排除条款 例如月费2万美元博士级AI代理未被纳入现有收入分享协议 [1] 合作协议谈判 - 双方正围绕通用人工智能实现后合作关系演变进行谈判 现有合同规定微软将失去对OpenAI技术独家访问权 [2] - 微软争取修改或删除AGI条款 同时协商服务器租用成本等关键问题 [2] - 部分安排已敲定 非营利组织和微软将各获约三分之一股份 员工股份出售按5000亿美元估值进行 [2] 公司架构重组 - OpenAI设立利润上限营利性子公司的架构限制投资者回报为投资额100倍 导致持续融资受阻 [3] - 重组计划将非营利机构子公司转换为公益公司 非营利母公司控制超1000亿美元股权 占5000亿美元估值20% [3] - 重组需获得微软支持 需修改商业合同条款以符合大股东利益 [3] 上市筹备进展 - 公司首席财务官表示重组为首次公开募股铺平道路 上市取决于准备程度和资本市场氛围 [4] - OpenAI将考虑未来时间点上市 资本市场对AI企业关注度达前所未有高度 [5] - 成功上市可获得更充裕资金 加大技术研发投入并加速拓展业务版图 [5]

全球科技股指表现 - 2025年8月美股指数小幅上涨 标普500指数累计上涨1.91% 纳斯达克综合指数上涨1.58% 费城半导体指数上涨1.09% [1] - 港股及中概股显著上涨 纳斯达克中国金龙指数上涨6.03% 恒生科技指数上涨4.06% [1] - A股计算机板块表现突出 单月大涨17.49% [1] 重点科技公司股价变动 - 苹果公司月涨幅达14.71% 英特尔表现最为强劲 月涨幅达26.10% [2] - 部分科技股出现下跌 META下跌1.51% 微软下跌3.32% AMD下跌5.28% [2] - 英伟达微涨0.26% 特斯拉上涨10.32% 谷歌上涨12.57% 亚马逊上涨6.64% 高通上涨8.46% [2] 利率与汇率市场 - 美国10年期国债利率保持稳定 8月29日报4.23% 较8月1日无变动 [2] - 中国10年期国债收益率上升13.2个基点 8月29日报1.84% [2] - 美元兑人民币中间价累计调升466个基点 8月29日报7.10 [2] 英伟达财务业绩 - 2026财年第二财季总营收467.43亿美元 同比增长55.60% 净利润264.22亿美元 同比增长59.18% [3] - 数据中心业务营收410.96亿美元 同比增长56.43% 其中计算板块营收338.44亿美元(增长49.73%) 网络板块营收72.52亿美元(增长97.71%) [3] - 游戏业务营收42.87亿美元 同比增长48.85% 主要受益于Blackwell产品供应增加 [3] 人工智能技术突破 - 谷歌DeepMind发布通用世界模型Genie 3 能够根据文本提示生成动态世界 以每秒24帧速度实时导航 分辨率达720p并保持数分钟一致性 [4] - Genie 3具备视觉记忆能力 可回溯1分钟前内容 相比Genie 2的10-20秒交互时间实现质的飞跃 [4] - 该技术为AI Agent提供无限丰富的模拟训练环境 被视为迈向通用人工智能(AGI)的重要里程碑 [4]

微软与OpenAI合作修订协议 - 双方签署非约束性谅解备忘录 推进最终协议条款敲定 被视为OpenAI组织架构重组扫清外部障碍的关键一步 [1] - 协议将决定OpenAI能否在年内完成组织架构转型 并影响全球AI产业的技术演进、资本流向与市场格局 [1] 双方核心分歧点 - 云计算排他性分歧：OpenAI早期依赖微软Azure作为独家云服务器供应商 但算力缺口加大后微软供应能力不足 OpenAI从去年开始频繁从其他渠道获取算力 [2] - OpenAI与软银、甲骨文合作推动"星际之门"项目 计划建设覆盖全美的AI算力基础设施网络 并在挪威和印度建设超大规模数据中心 [3] - OpenAI与甲骨文签署5年价值3000亿美元算力采购合同 微软已逐步放松对OpenAI云计算控制 允许其依托其他云服务商 [3] - 股权与利润分成分歧：微软原有权在2030年前获得OpenAI 20%收入 新条款下分成比例将从近20%大幅降至2030年约8% [3] - 通用人工智能条款分歧：原始协议规定OpenAI实现AGI时可终止微软技术访问权 因AGI定义模糊 微软要求修改或删除该条款 目前仍悬而未决 [4] OpenAI重组计划与上市前景 - OpenAI正积极推进重组 拟摆脱非营利架构束缚 重组后将继续由非营利性母公司控制 同时推进营利性部门转换为公益公司 [5][6] - 非营利母公司将持有价值超过1000亿美元股权 约占公司寻求5000亿美元估值的20% [6] - 重组需获得微软谅解与支持 双方团队过去几周密集谈判 首席财务官团队每周会议敲定细节 [6] - OpenAI首席财务官表示重组为未来可能IPO铺平道路 但需视公司准备程度和资本市场氛围而定 公司考虑在未来时间点上市 [7] - 若成功上市 OpenAI将获得更充裕资金 加大技术研发投入 加速拓展业务 保持对竞争对手的领先优势 [7]

9月11日下午，在2025Inclusion·外滩大会上，"2025蚂蚁InTech奖"正式揭晓。10位青年科学家获"蚂蚁InTech科技奖"，每人获20万元奖金。同时，10位来自全 球顶尖学府的中国籍在读博士生获"蚂蚁InTech奖学金"，每人获5万元奖金。 e p 中国工程院院士、浙江大学教授陈纯，美国国家工程院外籍院士张宏江，中国工程院院士、清华大学教授郑纬民等学界权威亲临颁奖。美国科学院、工程 院、艺术 与科学院三院院士Michael I.Jordan，图灵奖获得者、美国国家工程院院士、美国田纳西大学电气工程和计算机科学系教授Jack Dongarra通过视频寄 语青年学者："科研之路未必平坦，但你们今日探索的问题将定义未来技术与机遇。请大胆求真，你们的研究终将影响世界。" 2025"蚂蚁InTech科技奖"获奖者与颁奖嘉宾合影 之 惜 2025蚂蚁InTech科技奖获奖名单 据了解，本届获奖者在通用人工智能（AGI）、具身智能、数字医学、数据安全等前沿方向展现出卓越创新能力，成果被业界广泛采用。其中，"蚂蚁InTech 科技奖"10位获奖者与其代表性成果如下（按姓氏拼音排序）： - 金鑫（北京大学副 ...

王兴兴及他所创立的宇树科技以在机器人领域的惊艳表现而为人所知。不过，据王兴兴透露，在2011年时他曾对AI也非常感兴趣，但当时AI非常冷 门，相关的学习资料也较少。 "当时我看了几本书，觉得能做的有限，后来就没花太多时间关注。AI确实是我最后悔的一件事。"王兴兴说，不过好在随着大模型的快速发展，现在终 于有机会，让AI与机器人结合，真正落地干活。 实际上，AI与机器人的融合发展正在催生全新的具身智能产业，也就是让机器人拥有AGI（通用人工智能）能力，能像人一样自主感知、规划和行动。 王兴兴认为，当前具身智能发展仍然存在一些挑战，包括高质量数据以及模型算法层面。 9月11日，2025Inclusion·外滩大会在上海举行，宇树科技创始人兼CEO王兴兴在圆桌论坛发言时表示，"现在AI写文作画，已经比99.99%的人都要做得 好。但真正让AI干活，还是一片荒漠。"这是宇树科技宣布IPO计划后，他首次公开现身，畅谈大模型时代机器人产业发展的机遇与挑战。 在数据层面，数据采集和质量问题比较突出，也需要提升数据的利用率。在模型层面，当前多模态数据的融合并不理想，并且在机器人领域，模型与机 器人的控制模态对齐也是难点。 除 ...