生成式AI行业动态 - OpenAI被曝在用户不知情情况下将GPT-4和GPT-5等模型路由至低算力敏感模型"gpt-5-chat-safety"和"gpt-5-a-t-mini" 当系统判定内容涉及敏感话题或情绪表达时自动触发切换 [1] - OpenAI回应称切换为临时性安全路由系统测试 但未经同意的模型更改行为引发用户权益质疑 [1] - 腾讯发布工业级原生多模态生图模型混元图像3.0 参数规模80B 是目前测评效果最好且参数量最大的开源生图模型 [2] - 混元图像3.0基于50亿级图文对和6T语料训练 具备千字级复杂语义解析能力 支持长文本生成和小文字处理 [2] - 快手推出KAT-Dev-32B开源和KAT-Coder闭源两款Agentic Coding大模型 在SWE-Bench Verified上分别达到62.4%和73.4%解决率 [3] - 快手开发基于熵的树剪枝技术和强化学习训练框架SeamlessFlow 模型经训练后涌现出对话轮次减少和多工具并行调用新能力 [3] AI教育应用进展 - 好未来提出AI教师L1-L5分级理论 学而思"小思AI一对一"对标L3级别 能实现实时观察学生解题步骤并提供针对性引导 [4][5] - L3级AI教师需配备多模态传感器和专用硬件 形成"批改-讲题-推荐"数据飞轮 数学解题正确率达98.1% [5] - 好未来自研"九章"大模型结合20多年教研内容 在线下培训、在家学习和进校学习三大场景实现统一学情画像 [5] 前沿科技战略布局 - Meta计划投入数十亿美元研发人形机器人"Metabot" 战略地位与AR项目同级 聚焦软件开发而非硬件制造 [6] - Meta拟采用软件平台授权模式 与机器人制造商合作建立行业通用标准 新成立超级智能人工智能实验室构建物理"世界模型" [6] - 谷歌DeepMind视频模型Veo 3涌现四层能力：感知经典视觉任务、建模物理定律、操纵图像编辑、推理视觉问题 [10] - Veo 3通过帧链(CoF)技术实现跨时空推理 在七个代表性任务上显著超越Veo 2 可能成为视觉领域的GPT-3时刻 [10] 技术理论与方法创新 - 图灵奖得主Richard Sutton认为大语言模型是错误起点 强调真正智能需通过经验学习实现 而非对人类行为的模仿 [7] - 陈丹琦团队提出RLMT方法 将显式思维链推理融入通用聊天模型 在WildBench等基准测试中表现优异 [8][9] - RLMT要求模型生成推理轨迹后再输出最终答案 通过奖励模型评分 使推理风格从线性规划转变为迭代式思考 [8][9] 行业战略与市场展望 - 英伟达从芯片公司转型为AI基础设施合作伙伴 通过极端协同设计构建AI工厂生态系统 竞争护城河基于总拥有成本优势 [11] - AI推理将迎来十亿倍增长 预训练、后训练和推理三大扩展定律驱动万亿级市场 年度AI基础设施资本支出预计达5万亿美元 [11] - 主权AI时代各国需建立独立AI基础设施 主张通过技术出口最大化影响力而非脱钩 保持美国梦品牌吸引全球人才 [11]

行业投资评级 - 报告未明确提及行业投资评级 [1] 核心观点 - 生成式AI快速发展推动算力需求持续提高 带动芯片功耗进一步通胀 英伟达下一代芯片Rubin/Rubin ultra功耗或从GB300的1400W提升至2000W以上 [6] - 当前单相冷板方案散热能力上限约1500W 较难支撑下一代芯片散热需求 液冷技术方案或向两相式冷板或微通道水冷板（MLCP）迭代 [6] - 微通道冷板技术通过微米级流道和集成化散热设计实现低热阻、高换热面积和高流速 散热效率显著优于传统方案 可支持超过2000W的散热需求 [17][19][20][21] - 微通道冷板制造工艺复杂 成本较现有冷板方案或抬升3-5倍 但对数据中心节能效果显著 可将PUE指标降低至1.1以下 [20][36] 技术方案对比 - 风冷最大支持TDP低于500W 传统管式水冷板支持500W-1500W 3D VC支持超过500W 微通道水冷板（MLCP）支持超过2000W [21] - 微通道水冷板典型热阻普遍低于0.05℃·cm²/W 显著低于风冷（>0.20）和传统水冷板（0.10-0.20） [21] - 微通道冷板通过微米级流道（50-500微米）和集成化设计缩短传热路径 减少热阻累积 冷却液直接输送至热源区域 [17][19][22] 市场参与者分类 - 深耕微通道技术的初创公司：Mikros Technologies（Jabil子公司）拥有Normal Flow微通道技术 散热效率达1000W/cm² 热阻低至0.02°C·cm²/W；JetCool与伟创力合作 拥有微对流冷却技术 热传递系数达传统方案10倍 [26][27] - 传统散热方案厂商：如AVC、Cooler master、Auras等 与英伟达绑定较深 具备研发能力和量产优势 已开始微通道散热研发部署 [28] - 专注盖板的企业：如健策（Jentech） 在微通道盖板研发与客户需求沟通中具备优势 [28] 国产供应链机会 - 微通道制造壁垒提升带来国产液冷链配套机会：传统VC散热厂商（如中石科技、苏州天脉、捷邦科技）因工艺技术可迁移；液冷散热模组厂商（如思泉新材、远东股份）具备微通道工艺基础；换热器厂商（如康盛股份、银轮股份）因微通道技术Know-how可迁移 [30][32] - 3D打印工艺配套产业链机会：包括南风股份、江顺科技等 [32] 技术挑战 - 微通道冷板加工需采用蚀刻、微铣削、3D打印等精密工艺 良率控制和制造难度高于传统冷板 [23] - 系统纯净度要求高：微米级流道易因杂质堵塞 需更高冷却液过滤和维护标准 [23] - 泵送能力要求提升：流道狭小导致流体阻力增大 系统压降明显 需更高泵送功率和可靠性 [23]

需要指出的是，医疗市场的复杂性超过绝大多数行业，甲骨文面向企业客户的成功经验，能够适用于医院、公共研究机构等参与方，仍要打个大大的问 号。 甲骨文（Oracle）是当前全球最旗帜鲜明押注AI医疗的科技巨头，对甲骨文来说，AI与云能力是其相较于竞争对手Epic最为显著的优势。 如何充分把握AI浪潮，借助其强大的全栈技术整合能力，扭转自收购Cerner以来面临的客户流失与市场份额下滑趋势，已成为公司当前最紧迫的议题之 一。 自1977年成立以来，甲骨文几乎没有错过任何一波技术浪潮，从上世纪的数据库、互联网，到这个世纪的云计算、AI，公司紧紧抓住风口，顺势而为， 从而做到屹立不倒。 如今，甲骨文已成为全球最大的AI基础设施提供商之一，将生成式AI与AI智能体融入到云业务架构中，为客户提供定制化解决方案。 公司有意将这种做法复刻到医疗领域，通过构建一系列完整的产品和解决方案，将AI能力内化于医疗系统地每一个环节，满足患者、医疗机构、保险公 司、药企、公共卫生机构的多元需求。 本文旨在尽可能全面地梳理甲骨文在医疗保健领域的布局，帮助更清晰地理解甲骨文如何试图重塑医疗健康行业的未来图景。 打造安全、共享的数据平台 Ora ...

全球工业机器人市场概况 - 2024年全球工业机器人安装量达54.2万台，较十年前增长超一倍，连续第四年突破50万台 [1][3] - 亚洲占全球新部署量的74%，欧洲占16%，美洲占9%，区域格局差异显著 [1] - 全球在用工业机器人总数达466.4万台，同比增长9% [3] - 预计2025年全球安装量将增长6%至57.5万台，2028年突破70万台 [3][30] 中国市场表现 - 2024年安装量达29.5万台创历史新高，占全球54%，同比增长7% [3][11] - 本土制造商国内销量首次超过外国供应商，市场份额从十年前的28%跃升至57% [14] - 运营存量达202.72万台，全球占比43%，居全球之首 [16] - 预计到2028年制造业机器人需求年均增长10% [16] 主要区域市场动态 - 日本安装量4.45万台（全球第二），同比下降4%，电子和汽车行业需求疲软 [3][18][20] - 美国安装量3.42万台（全球第三），同比下降9%，汽车行业安装量回升至1.35万台 [3][21][24] - 韩国安装量3.06万台（全球第四），同比下降3% [3][24] - 德国安装量2.70万台（全球第五），同比下降5%，汽车行业安装量大幅下降25% [3][25][27] - 印度安装量9123台（全球第六），同比增长7%，汽车行业占比45% [28][30] 行业应用分布 - 通用行业安装量占比从2014年36%升至2024年53%，成为主导领域 [4] - 电气/电子行业安装量12.9万台（+2%），汽车行业12.6万台（-7%） [7] - 金属与机械行业增长18%，塑料与化工产品行业增长18%，食品行业大幅增长42% [7] - 协作机器人安装量从2017年1.11万台增至2024年6.45万台，占比从2.8%提升至11.9% [9] 服务机器人市场 - 2024年专用服务机器人新安装19.9万台，同比增长9% [32] - 医疗机器人新增1.67万台，同比增长91%，诊断与实验室分析领域增长610% [32][41] - 运输与物流领域安装量10.29万台（占比52%），专业清洁领域增长34% [38][40] - 消费服务机器人新增2010万台，同比增长11% [32] 技术趋势与挑战 - 物理AI、分析AI和生成式AI成为技术热点 [30] - 类人机器人处于发展初期，未实现大规模应用 [43] - 短期受宏观经济、地缘冲突、贸易壁垒及劳动力成本制约 [30] - 机器人即服务（RaaS）商业模式降低市场进入门槛 [43]

蛋白质折叠，一直是计算生物学中的一个核心难题，并对药物研发等领域产生着深远影响。 若把蛋白质折叠类比为视觉领域的生成模型，氨基酸序列相当于「提示词」，模型输出则是原子的三维坐标。 受此思维启发，研究人员构建了一个基于标准Transformer模块与自适应层的通用且强大的架构——SimpleFold。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2509.18480 SimpleFold和AlphaFold2等经典的蛋白质折叠模型有哪些不同？ AlphaFold2、RoseTTAFold2通过融合复杂且高度专业化的架构，如三角更新、成对表示、多序列比对（MSA）。 这些设计往往是将我们对结构生成机制的已有理解「硬编码」到模型中，而不是让模型自己从数据中学习生成方式。 SimpleFold则提出了一种全新思路： 没有三角更新、成对表示，也不需要MSA，而是完全基于通用Transformer和流匹配（flow-matching），能够直接将蛋白质序列映射为完整的三维原子结 构（见图1）。 SimpleFold 首个基于Transformer模块的蛋白折叠模型 流匹配把生成视作一段随时间推进的旅程，用常微分 ...

ChatGPT新功能Pulse - OpenAI推出ChatGPT新功能"Pulse"预览版 首先向Pro用户开放 每晚根据用户聊天记录和反馈提供个性化内容推送 [1] - 该功能基于智能体开发 能主动进行异步搜索 支持链接Gmail和Google日历以提供更相关建议 [1] - Pulse通过主题卡片形式呈现内容 用户可点赞或踩赞提供反馈 这是将ChatGPT从完全被动转变为主动的第一步 [1] Thinking Machines研究突破 - 估值840亿元的Thinking Machines发布第二篇研究论文"Modular Manifolds" 通过让网络不同层在统一框架下进行约束和优化提升训练稳定性和效率 [2] - 研究者提出模块化流形方法 解决神经网络训练中权重数值过大或过小导致的不稳定问题 并提供详细理论分析与实验验证 [2] - 公司创始人Mira Murati与翁荔等纷纷转发支持 此前已发布首篇研究解决大模型推理中的不确定性问题 [2] 谷歌Gemini Robotics 1.5 - 谷歌DeepMind发布针对机器人和具身智能的Gemini Robotics 1.5系列家族模型 包括Gemini Robotics 1.5和Gemini Robotics-ER 1.5两款模型 [3] - Gemini Robotics 1.5是最先进的视觉-语言-行动模型 能将视觉信息和指令转化为机器人动作 Gemini Robotics-ER 1.5是最强大的视觉-语言模型 能推理物理世界并创建多步骤计划 [3] - 两款模型协同工作 可让机器人执行垃圾分类 行李打包等复杂任务 支持思考后行动 实现跨不同机器人形态的技能迁移与泛化学习 [3] Kimi Agent模型OK Computer - Kimi推出全新Agent模型"OK Computer" 依托Kimi K2 能完成网站搭建 PPT制作和百万行数据处理等复杂任务 [4] - 模型操作时会列出Todo List进度表 自主完成网页搜索 素材生成 代码编写与检查 最终输出可交互 可复用的结果 [4] - 设计类任务能自主规划并实现各模块功能 分析类任务能自动搜集数据并提供可视化图表 生成类任务支持多种内容输出与编辑 [4] 腾讯混元3D生成模型 - 腾讯混元3D团队推出业界首个原生3D组件生成模型Hunyuan3D-Part 包含P3-SAM（3D分割）和X-Part（组件生成）两大模块 [5] - 该模型能生成高质量 可投入生产和结构合理的组件式3D内容 解决游戏制作与3D打印行业对可分解3D形状的需求 [6] - 模型从语义特征和边界框检测到部件生成全流程优化 在PartObj-Tiny等多个基准上大幅超越现有工作 已开源且提供线上体验入口 [6] AI电影制作进展 - 香港动画公司ManyMany Creations制作的15分钟全AI短片《九宵》成功入选釜山国际电影节"未来影像"AI电影国际峰会 [7] - 峰会还展映《权利游戏》《法体》等四部AI短片 这些作品真正利用AI作为叙事手段 探讨女性主义 平庸之恶等社会主题 [7] - 博纳影业已成立国内首个AI制作中心 利用AI将电影制作周期从数年压缩至1.5-2年 并大幅降低成本 [7] 苹果MCP系统级支持 - iOS 26.1 iPadOS 26.1和macOS Tahoe 26.1开发者测试版代码显示 苹果正在为App Intents引入MCP支持 将允许ChatGPT Claude等AI模型直接与苹果设备应用交互 [8] - MCP（模型上下文协议）由Anthropic提出 作为AI领域的通用插口 能让模型与外部服务安全对话 已被Notion Google Figma OpenAI等采用 [8] - 苹果构建系统级MCP支持 既能利用行业生态 又能强制执行隐私安全标准 体现从全栈自研向平台化的战略转变 [8] 医学影像数据集项目 - 上海人工智能实验室等机构联合发起Project Imaging-X 系统梳理2000-2025年间1000+医学影像数据集 揭示医学数据小而散 偏科严重的格局 [9] - 研究显示医学影像数据与通用视觉存在数量级差距 病理数据超过其他类型 分类与分割任务占主导 CT和MRI为主要3D数据类型 [9] - 项目提出元数据驱动融合范式(MDFP) 通过元数据统一 语义对齐 融合蓝图和索引共享四阶段流程实现数据集整合 已开发交互式数据发现门户 [9] 红杉AI生产力研究 - 红杉最新研究揭示GenAI鸿沟 仅5%公司从AI获得显著价值 95%因静态工具与流程脱节而未能受益 核心问题是AI系统学不会 推不开 用不深 [10] - 研究指出企业AI失败的三大原因 AI工具缺乏从用户反馈中学习的能力 95%的定制AI方案未能从试点扩展至规模化部署 员工转而使用个人AI服务形成影子AI经济 [10] - 22-25岁初级岗位已出现大规模替代 AI首先替代书本知识 专家经验成为新护城河 创业者应打造能学习的AI代理 深度融入企业后台流程 [11]

近日，未可知人工智能研究院副院长张孜铭先生受邀为招商基金投研团队开展 《AI赋能基金业：办公、营销与投研》 专题培训 。作为北京大学与新加 坡国立大学双硕士、《DeepSeek使用指南》作者，以及国家工业信息安全发展研究中心《生成式人工智能数据应用合规指南》团体标准起草人，张孜 铭以其深厚的专业背景和丰富的实战经验，为现场投研人员带来了一场关于人工智能技术赋能基金业务的思维盛宴。 培训中，张孜铭系统梳理了AI技术的发展脉络，从早期的萌芽阶段到如今的成熟落地应用，重点解析了生成式AI与决策式AI的核心区别。他指出，生 成式AI关注内容创造，而决策式AI侧重于优化决策，这一本质差异决定了二者在基金业的不同应用场景。 作为人工智能领域的领先机构， 未可知人工智能研究院在AI企业培训、技术方案落地和战略咨询方面具有丰富经验 。研究院不仅提供深度定制的企业 培训服务，还推出GEO（生成式AI搜索关键词优化）和DeepSeek+知识库等企业级解决方案，帮助企业机构实现安全、高效的数字化转型。 未来，未可知人工智能研究院将继续以"AI战略+技术赋能"双轮驱动， 助力更多企业完成"AI+"战略转型，在智能化时代保持竞争优势 ...

宋飏，扩散模型领域的核心人物， DALL·E 2技术路径的早期奠基者。 编辑 ｜ 艾伦 来源｜ 新智元（ID：AI_era） 封面来源 ｜ Unsplash 就在不久前，OpenAI前高层研究员宋飏已正式加盟Meta Superintelligence Labs（MSL），担任研究负责人（Research Principal）。 他将直接向MSL首席科学家赵晟佳（Shengjia Zhao）汇报。 左：宋飏；右： 赵晟佳 对于这个突发消息，很多名人网友都对此感到震惊： 也有人并不看好本次「转会」，认为打造最强战队并不只是把世界最强的选手都买过来就能万事大吉了的。 赵晟佳主导过ChatGPT、GPT-4及其后续版本的多个核心研发。 本次人事流动背后，或许透露出Meta在AI竞赛中释放的三重信号。 MSL的人才拼图更完整了 赵晟佳与宋飏的组合，或许标志着MSL逐渐从「顶级个体」迈向「协同作战」的团队形态。 两人有不少交集：本科都在清华，博士在斯坦福同门，曾先后就职于OpenAI，分别在大模型系统与生成建模领域有深厚积累。 而宋飏长期关注跨模态模型架构与可扩展生成技术，其研究影响了OpenAI的DALL·E 2。 ...

"因为生成式AI（人工智能）的应用，普通用户已经可以独立创作几分钟的动漫短剧。预计未来几年， 用户可以直接通过AI生成长达20分钟的动漫短剧，甚至独立做一款游戏，这方面的市场想象空间非常 大。" 在9月25日的专访中，CreateAI CEO吕程谈及了AI对游戏和动漫产业可能形成的影响。他表示，当前AI 应用于游戏、动漫产业仍处于起步阶段，例如人工智能平台在生成动漫短剧上的一致性和可控性仍需要 不断迭代。 作为一家全球应用型人工智能公司，最近一年，CreateAI的投资动作频频。去年下半年，CreateAI接连 获得《三体》IP，以及《金庸群侠传》的独家授权 IP；今年8月，CreateAI在北京启动亚洲最大的动作 捕捉基地；9月25日，CreateAI在国内正式推出专为动漫制作设计的人工智能平台——"萌动AI"，用户 在此平台几乎可以无门槛地生成几分钟的动漫短剧。 近些年，中国游戏产业规模在快速扩张。7月31日，由游戏出版工作委员会、游戏产业研究专家委员会 联合发布的《中国游戏产业报告》显示，2025年1—6月，国内游戏市场实际销售收入1680亿元，同比增 长14.08%，再创新高。游戏用户规模近6.79亿 ...

北水资金流向 - 9月26日港股市场北水成交净买入105.41亿港元 其中港股通(沪)净买入73.66亿港元 港股通(深)净买入31.74亿港元 [1] - 北水净买入前三名个股为阿里巴巴-W(09988)、地平线机器人-W(09660)、腾讯控股(00700) [1] - 北水净卖出前三名个股为小鹏汽车-W(09868)、华虹半导体(01347)、中芯国际(00981) [1] 个股交易明细 - 阿里巴巴-W买卖总额110.62亿港元 净流入3.77亿港元 [2] - 小米集团-W买卖总额74.76亿港元 净流入22.74亿港元 [2] - 中芯国际买卖总额55.98亿港元 净流入1.19亿港元 [2] - 腾讯控股买卖总额31.08亿港元 净流入10.44亿港元 [2] - 华虹半导体买卖总额22.82亿港元 净流出1.79亿港元 [2] - 地平线机器人买卖总额18.42亿港元 净流入4.32亿港元 [2] - 小鹏汽车-W买卖总额8.90亿港元 净流出6722.31万港元 [4] - 理想汽车-W买卖总额9.50亿港元 净流入1.14亿港元 [4] 重点公司动态 - 阿里巴巴-W再获净买入24.12亿港元 月初至今北水累计净买入超685亿港元 阿里云被视为数字化运营及生成式AI最大受益者之一 [5] - 地平线机器人以每股9.99港元配售6.39亿股 募资63.39亿港元 用于扩大海外市场及中高阶辅助驾驶解决方案规模化应用 [5] - 腾讯控股举办全球数字生态大会 围绕智能化与国际化两大增长引擎全面开放AI能力 [6] - 小米集团新品发布会后股价下跌逾8% 但大摩认为新产品可能加速高端智能手机市场份额增长 [6] - 晶泰控股获净买入1.9亿港元 定位为AI驱动药物研发第三方服务商 商业模式具可持续性 [7] - 中芯国际与华虹半导体分别遭净卖出1.45亿及2.12亿港元 受美国芯片进口比例政策影响 [7] - 小鹏汽车-W遭净卖出2.91亿港元 山高控股与理想汽车-W分别获净买入1.3亿及1.14亿港元 [7]