文章核心观点 - 2026年CES展会显示，人工智能的发展重心已从模型能力和技术展示转向产品能力和规模化落地应用，AI正从概念化走向工程化和产业化，端侧AI和物理AI成为技术突破的核心方向 [1] AI成为系统级能力与产业落地 - 展会讨论焦点从模型规模、算力指标转向AI“能做什么”、“如何嵌入现有系统”以及“怎样实现规模化部署” [1] - 大模型仍是基础，但展台中心被大量可实际运行的AI设备和系统解决方案取代，具备自主决策能力的AI智能体、能与现实环境交互的物理AI系统、面向企业和行业的AI工厂成为关注重点 [1] - 企业不再强调模型参数或算力规模，而是直接展示AI如何嵌入设备、系统和真实场景，AI正成为产品“默认存在”的底层能力 [2] - 在个人终端展区，多家厂商展示了具备本地AI处理能力的电脑、智能眼镜和可穿戴设备 [2] - 在汽车展区，AI被整合进整车电子架构，从座舱交互到辅助驾驶形成统一系统 [2] - 在工业场景展区，AI被应用于生产系统和管理平台，用于生产调度、质量检测和设备维护 [2] - 整体上，CES正由“前沿技术秀场”转向“产业落地试验场”，AI深度融入操作系统、车辆平台和工业控制系统，成为重塑产品形态和产业流程的基础能力 [2] 物理AI加速突破 - 机器人是本届CES最受关注的展区之一，覆盖制造、物流、零售、养老等多个场景，展示重点从“能不能动”转向“能不能长期稳定运行” [3] - 与以往概念展示不同，今年机器人展品明确瞄准具体应用场景，注重实际应用能力，多款机器人在模拟的仓储、零售和公共服务环境中连续运行，能够自主规划路线、识别物品并完成多步骤操作 [3] - 在物流和仓储场景中，机器人承担分拣、搬运和货架补货等任务 [3] - 在制造场景中，机器人执行高重复度或高风险工序 [3] - 在服务场景中，机器人化身讲解员、送餐员、咖啡师、茶艺师等，提供情绪价值及稳定、精细的服务体验 [3] - 业内人士指出，中国机器人发展迅速，能够持续、稳定地执行日常任务，性能稳健可靠 [3] - 随着感知、计算和控制技术不断进步，机器人正逐步走出实验室，进入真实生产和生活场景 [3] 端侧与云端协同的AI架构 - 越来越多产品选择在终端设备本地运行AI模型，以满足实时性、能效和隐私保护需求，而云端则继续承担训练、更新和跨设备协同功能 [4] - 这一趋势在个人电脑、车载系统和可穿戴设备等领域尤为明显，一些展品展示了在离线状态下完成复杂推理和交互的能力，减少对云端依赖 [4] - 行业观点认为，AI的未来不是“云”或“端”的单选题，云端的模型能力与终端的即时响应能力需要相辅相成、协同进化，端侧与云端的分工协同成为未来AI发展的重要架构特征 [4] AI驱动的产业逻辑变化 - AI不仅在改变产品形态，也在重塑产业分工，随着AI加速落地，芯片、制造、系统集成等领域的重要性明显上升，AI不再只是互联网企业的“主场” [4] - 软硬件深度协同成为竞争焦点，单一技术突破已难以形成持续优势，完整系统能力和规模化交付能力正在成为新的门槛 [4] - AI正在从“快速试错”的技术创新阶段，进入更加注重可靠性、安全性和长期运行的产业阶段 [5] - CES正在成为观察全球AI产业走向的重要平台，AI从概念走向落地、从虚拟走向物理的转变正在加速演进 [5]

Manus通过在第三国设立总部以剥离"中国身份"的做法，在业内被称为"Singapore washing"（新加坡洗 澡）。他们这种做似乎得到国内一些人的赞赏，认为Manus的故事，藏着其创业者的智慧。其母公司最 早起步于国内，后战略转移至新加坡，在旧金山、东京设立分部，背后不乏真格基金、红杉中国、腾讯 等中国资本的加持，彰显着中国资本与创业者的全球化默契。 肖弘曾在一档播客中直言不讳地计算过这笔账："海外用户为软件付费的意愿可能是中国用户的五倍， 而且可以按美元计价。汇率是七，那就是5乘7等于35——至少是一个35倍大的市场。"经济账可以这样 算，但无论在政治认知还是合规层面，一个根植于中国团队诞生的AI产品很难独善其身。 邱 林 几天前，中国AI初创公司Manus以20亿美元（约合140亿元人民币）的价格出售给美国网络巨头扎克伯 格的Meta公司，犹如一颗惊雷炸响全球AI圈。不过，由于此次交易需要政府相关部门审查，其结果有 可能发生变故。 1月8日，商务部新闻发言人何亚东，在回应有关审查Meta收购Manus一事的提问时说，中国政府一贯支 持企业依法依规开展互利共赢的跨国经营与国际技术合作。同时，企业从事 ...

核心观点 - 市场关于“外资大撤退”的言论是一种误读，实际情况是外资正在进行结构性调整和战略再布局，而非全面撤离 [3][6] - 中国经济并非脆弱，其作为全球第二大经济体和重要消费市场的吸引力依然强劲，外资正从传统领域转向高技术和高增长领域 [3][14][24] 外资投资数据与结构变化 - 2024年中国新设外商投资企业近5.91万家，同比增长近10% [6] - 2024年中国实际使用外资金额同比下降27.1%，呈现“企业数量增，投资金额降”的特点 [6] - 2025年前十个月，中国吸收外资虽有所下滑，但新设外企数量大幅增长，且高技术及新兴产业外资更为活跃 [8] - 外资变化是优胜劣汰和资源再配置，部分传统劳动密集型产业及竞争力弱的消费零售品牌在转移或退出 [10][12] 外资投资的新方向与吸引力 - 外资正加速向高技术生产、研发中心、数字经济、医疗器械及专业服务业等领域集中 [12] - 外资投资逻辑转变，从看重廉价制造转向看重中国的创新能力、市场空间和产业生态 [12] - 中国拥有全球最大规模的消费市场、完善的产业链配套、加速的技术积累和不断涌现的本土创新 [14] - 政策层面推出《稳外资行动方案》，旨在拓展外资平等待遇、优化营商环境并鼓励其参与高端产业链建设 [12] 市场认知偏差与本土企业崛起 - 个别知名消费品牌的变动被放大，不能代表外资整体趋势，存在认知偏差 [16][17] - 全球供应链调整、贸易摩擦等因素使投资者整体更谨慎，放大了公众情绪 [19] - 在新能源汽车、智能制造、云计算、人工智能等领域，本土企业已站在世界前列，接棒部分曾被外资垄断的市场 [19] - 中国市场对外资的需求模式已从填补短板转变为借力加速高端产业发展 [21] 结论与展望 - 外资有退有进，高端投资更愿扎根，新企业数量持续增长表明市场信心未崩塌 [24] - 中国仍然是全球重要的投资目的地和增长引擎，当前阶段是产业升级与调整的必经过程 [22][24]

核心观点 - 两家中国大模型公司MiniMax与智谱相继在港交所上市，市场反应热烈，市值分别突破1050亿港元和698亿港元，标志着中国AI行业进入资本认可与商业价值验证的新阶段，并可能重塑行业格局，形成“AI双雄”局面 [2][7] 上市表现与市场反应 - MiniMax上市首日股价大涨近110%，收报345港元/股，总市值超过1050亿港元 [2] - 智谱上市首日上涨超13%，次日继续大涨超20%至158.6港元/股，总市值达698亿港元 [2] - 两家公司上市前均获超千倍认购，MiniMax公开发售超额认购倍数超过1837倍，智谱获得1159倍超额认购 [2][3] - 上市后两家公司市值拉开超300亿港元差距，显示市场对其商业模式有不同侧重 [3] 商业模式与收入对比 - **MiniMax (C端与全球化)**：主打C端全球化产品矩阵，旗下Talkie、海螺AI等应用积累超2亿用户 [4] - 2025年前九个月，收入为5340万美元（约人民币3.8亿元），同比增长174.7% [4] - 2024年收入3050万美元（约人民币2.2亿元），同比增长782% [4] - 收入结构：2024年Talkie收入占比近64%；2025年前三季度，海螺AI收入占比提升至33%，与Talkie共同成为营收支柱 [4] - 2025年前三季度超70%收入来自海外 [5] - **智谱 (B/G端与本地化)**：聚焦B端政企市场，以本地化部署服务为核心 [4] - 2025年上半年营收为1.9亿元，同比增长325% [4] - 2024年营收3.1亿元，同比增长约150% [4] - 收入结构：截至2024年，本地化部署贡献了84.5%的收入 [4] 融资背景与估值 - **MiniMax**：成立于2022年初，上市前累计完成7轮共15.6亿美元（约人民币111亿元）融资，最后一轮融资投后估值42亿美元（约人民币302亿元） [5] - 吸引了阿里巴巴、腾讯、高瓴资本、IDG资本等机构，以及阿布扎比投资局等国际主权财富基金 [5] - **智谱**：成立于2019年，累计完成8轮融资，规模接近84亿元，IPO前估值约为244亿元 [5] - 获得更多地方政府国资支持，包括北京、上海、杭州等多地国有资本战略入股 [5] 财务状况与挑战 - 两家公司均处于亏损状态 [5] - 2022年至2025年上半年，智谱累计亏损超62亿元 [5] - 2022年至2025年9月，MiniMax累计亏损约92亿元 [5] - **MiniMax未来挑战**：需突破C端付费转化与成本控制瓶颈，提升用户ARPU值、降低算力依赖 [6] - **智谱未来挑战**：需打破B端项目制模式的规模化限制，通过云端API降低客户准入门槛，加速收入扩张 [6] 行业影响与格局演变 - 两家公司上市为AI赛道“定了价”，推动行业从纯粹的技术竞赛进入资本认可和商业价值验证阶段 [2][7] - “大模型六小龙”说法逐渐淡出，“AI双雄”格局开始出现，行业格局从混战向头部集中 [2][8] - 市值透明化将倒逼创业公司从参数比较转向关注实际盈利能力，加速商业模式收敛 [7] - 中国AI产业首次拥有可自我输血的资本跑道，而非单纯依赖补贴或风投 [7] 估值分析与市场观点 - 有市场观点认为当前估值情绪高涨，按营收50倍定价是合理思路 [8] - 若MiniMax年营收达2亿美元，合理估值约为100亿美元（约780亿港元），但当前两家公司营收均未达此标准，市值已接近或超过该水平 [8] - 参考国际对标：OpenAI 2025年年化收入超200亿美元，估值达5000亿美元（约为营收的25倍），并有计划融资使估值升至约8300亿美元（约为年化营收的40倍左右） [9] - Anthropic 2025年年化营收约90亿美元，计划以3500亿美元估值融资（也接近年化营收的40倍） [9]

图片由AI生成 顶着"大模型第一股"的名号，智谱AI成功登陆港交所，首日经历了一天跌宕起伏走势之后，以收盘上涨13.17%，报131.5港元/股，市值突破570亿港元收 尾。 事实上，智谱上市后的第二天，也取得了20%的涨幅，市值来到698亿港元，一个相当不错的次日成绩。但这被一些财经博主们归因于是MiniMax的暴力拉 升点燃了港股的"大模型"热情。 一个值得思考的问题是：有着强大国资股东背景，手握众多地方政府与龙头企业订单的智谱，如果坚持在大A上市，有可能走出更好的行情吗？ 问题的答案，或许与大多数人的预期的不太一样。 就在次日，MiniMax以收盘上涨109%，报345港元/股，市值突破1000亿港元，成为港交所"大模型第一股"。 智谱之前并非没有尝试过A股。 2025年4月14日，智谱在北京证监局正式办理科创板辅导备案，辅导机构为中金公司。根据辅导计划，智谱将于2025年10月完成全部辅导工作，并提交上市 申请文件，最快将在2025年底前提交IPO上市招股说明书。 但这之后，智谱未收到中国证监会有关建议A股上市的任何意见或查询，这一"沉默的拒绝"是智谱直接投向港股的重要原因。 而复盘这个问题，并非简单 ...

2026.01. 10 本文字数：3322，阅读时长大约5分钟 作者 | 第一财经 刘晓洁 这两天，两家大模型公司齐聚港交所，估值一个接近700亿港元，一个已经破了千亿港元，市场情绪 高涨。 1月9日，MiniMax（00100.HK）上市首日大涨近110%，收报345港元/股，总市值超过1050亿港 元。此前一日，智谱（02513.HK）先一步挂牌上市，当天上涨超13%，9日股价继续大涨超20%至 158.6港元/股，总市值来到698亿港元。 两家公司在上市前都获得了超千倍的认购，但从开盘来看，MiniMax获得了更多的市场投票。对于 MiniMax的涨幅行业人士多少也有点惊讶，"一开始预测市场看好这家公司，但也不觉得能涨一倍。" 天使投资人、资深人工智能专家郭涛认为，智谱与MiniMax的市值差距或许源于商业化路径的差异， C端相较B端能获得更多的溢价。 从整个行业来看，两家公司的上市或许也会改写格局，最明显的是，曾经热议的"大模型六小龙"逐渐 淡出，"AI双雄"的说法出现了。一位押注了大模型的投资人认为，两家公司的上市不仅为赛道"定了 价"，另一方面"市场地位会完全不一样"。 市值分化背后：商业路径之差 ...

Youtu-Agent 团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 在学校里做实验的时候，老师如何确定我们做了实验并且达到了预期效果呢？——最常见的做法是让学生写一份实验报告交上来。 现在，AI智能体拿到一个任务以后如何检验执行的效果有没有达到预期呢？ 我们也可以让AI在执行任务的同时主动提交一份证据链报告， 边做边收集任务完成的证据，自我检查是否符合预期，不符合就继续做。 在LLM/VLM驱动的智能体 （Agent） 的强化学习 （RL） 研究中，一直面临一个巨大的挑战： 你交给智能体一个任务，它干完了，但你不知道完成度如何。 为了确认它是否真的准确完成了任务，我们不得不建立庞大的 "监督系统" 来复核它的每一步操作。这种 "被动验证" 往往需要： 1. 手工设计的复杂校验机制 （比如：完全匹配的输出内容） ； 2. 强大的轨迹级验证方法 （比如：LLM/VLM-as-a-Judge众投决策） 。 这两种常见的先完成任务 （task completion） 再校验轨迹 （outcome verification） 的机制有以下缺点： 3. 依赖持续可观测环境的反馈信息，部分操作往往因为环境变化 （如页面刷 ...

文章核心观点 - 文章通过一张1986年CMU联结主义夏令营的历史照片，串联起AI领域先驱杰弗里·辛顿及其首位博士生彼得·布朗的职业生涯与人格特质，展现了辛顿在长期科研困境中坚守理想、安贫乐道的“贵族风范”，以及其学术思想如何深远地影响了从AI到量化金融等多个领域 [1][4][71] 1986年CMU夏令营合影的历史意义 - 该合影被誉为AI界的“索尔维会议”，照片中人物在几十年后统治了硅谷和华尔街，其中包括深度学习发明人、图灵奖得主杰弗里·辛顿，以及卷积神经网络发明人、图灵奖得主扬·勒昆 [2][4] - 照片中还有当时的研究生彼得·布朗，他后来成为全球顶尖量化对冲基金文艺复兴科技公司的首席执行官 [5] 彼得·布朗的职业生涯轨迹 - 彼得·布朗是杰弗里·辛顿指导的第一位博士研究生，于1987年毕业，博士论文题为《自动语音识别中的声学建模问题》，其研究奠定了基于统计模型的现代语音识别基础 [11][12][21][23] - 博士毕业后，彼得·布朗加入IBM，从事语音识别和机器翻译研究，其团队坚持纯数据驱动的统计方法，在当时备受传统学派冷遇 [23][24][25] - 在IBM期间，彼得·布朗是“深蓝”计算机项目的关键幕后推手，他通过一次偶然的交谈说服公司副总裁投资约100万美元建造该机器，最终“深蓝”在1997年击败国际象棋世界冠军，为IBM带来了约200亿美元的市值增长 [28][29][30] - 因家庭新生儿带来的经济压力，彼得·布朗接受了詹姆斯·西蒙斯给出的双倍薪酬邀请，从IBM跳槽至当时规模尚小的文艺复兴科技公司，其转型决定完全出于财务原因 [31][32][33] 彼得·布朗在文艺复兴科技的成就 - 彼得·布朗与罗伯特·默瑟一同加入文艺复兴科技，引入现代计算机科学方法重写了公司的股票交易系统，并从2002年起逐步接管公司核心业务 [36][37] - 他于2009年成为公司联席CEO，并于2018年成为公司唯一的首席执行官 [37] - 在其领导下，文艺复兴科技的旗舰产品大奖章基金在1988年至2019年间创造了年化超过66%的净回报率，公司被誉为华尔街“最赚钱的机器” [38] - 公司的成功依赖于由数学家和物理学家驱动的系统化量化交易，彼得·布朗倾向于招聘无金融背景的科学家，并自称每周工作80小时，截至2023年已在办公室睡了近2000晚 [39][40][41][42] - 因其卓越业绩，彼得·布朗早在2012年就从公司约33%的净收益中获得约1.25亿美元收入，跻身亿万富翁行列 [43] 杰弗里·辛顿的人格与坚守 - 在AI复兴前的三十年里，辛顿面临科研经费短缺和个人经济拮据的困境，他于2013年以64岁高龄加入谷歌，主要动机是为有学习障碍的儿子的未来储备资金 [8][47][48][50] - 尽管其首位博士生彼得·布朗已成为亿万富翁和对冲基金CEO，但辛顿始终未曾动用这层关系为自己谋取经济利益，展现了其安贫乐道、遗世独立的品格 [9][10][53][71] - 辛顿出身于科学世家，家族成员包括布尔代数发明者、核物理学家寒春等，其“贵族”背景与其长期坚守理想、不随波逐流的气质相契合 [55][59][63] - 在职业生涯中，辛顿在神经网络不被看好的时代坚守数十年，又在AI资本狂欢时离开谷歌，独立发声警示AI风险，其观点和行动往往“不合时宜”却经得起时间检验 [64][65][66][67][69][72][73]

更多智能制造产业资讯 …… 扫码可订阅产业日报 1.【国内首个量子智慧台区建成投运，我国配电网量子技术步入实用化推广新阶段】从国网安徽省电 力有限公司获悉，1月5日，国内首个量子智慧台区在当涂县乌溪镇七房村建成投入运行。项目针对村 镇电网负荷波动大、末端电压偏低的难题，提供了智能精准的解决方案。所用量子设备均由国网安徽 省电力有限公司自研自产，标志着我国配电网量子技术正式步入实用化推广新阶段。（金融界） 2.【苏州造"超级显微镜"启用，可看清原子级结构】1月9日消息，国产首台商用200kV透射电子显微 镜1月8日在江苏省国产科学仪器应用示范中心（苏州）启用。这台设备由苏州博众仪器技术有限公司 研发，填补了国内高端透射电镜在200kV级别的空白，让半导体、新材料、生命科学等关键领域研究 用上"中国眼"。透射电镜被誉为"工业之眼""科学之眼"，能将物体放大百万倍，直接观测原子级结 构。"这台设备的晶格分辨率达到0.1纳米，可观测比头发丝还细十万分之一的材料细节，核心指标与 国外主流设备比肩。"苏州博众仪器技术有限公司首席技术官梁晶说。 (人民网) 3.【蓝箭航天新专利可提升运载火箭试验仿真对比分析的效率】天眼查A ...

以下文章来源于远川科技评论 ，作者何律衡 远川科技评论 . 刻画这个时代（的前沿科技） 来源丨远川科技评论（ID：kechuangych） 作者丨何律衡 编辑丨李墨天 图源丨Midjourney 特斯拉去年三季报略显平庸，但画饼仙人马斯克成功完成电话会逆转。凭借业绩指引和Model 2两张 大饼，资本市场喜笑颜开，给特斯拉送上大涨。 大超预期的汽车毛利率和提前释放的交付量指引，构成了资本市场用钱投票的核心因素，但这绝对不 是马斯克乐见的景象。 2022年开始，马斯克就在各种场合积极吹风，不断剥离特斯拉"汽车生产商"的身份，用"人工智 能"元素取而代之。具体话术包括但不限于 "如果你把特斯拉只看作一家汽车公司，那么你对特斯拉 的理解就是片面的"、"如果特斯拉只是个电动车公司，它就完了" 等等。 去年二季度的财报电话会上，马斯克在不到60分钟的时间里，蹦出28次"AI"一词 ，平均两分钟一 次。 算上一季度电话会，马斯克一共提及43次AI，相当于2023年四个季度的总和、2022年的2倍多、 2021年的6倍多。 把财报电话会的关键词分为两类，一类是 汽车生产相关（automotive、factory、 capa ...