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钛媒体：引领未来商业与生活新知
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Last updated 18 minutes ago
WAIC上，具身智能的十宗“最”
about 2 hours ago
WAIC的4天，上海的天气从艳阳高照、溽暑蒸人的40度酷暑转为黑云压城、惊雷动地的滂沱大雨。连续4天，我们每天暴走3万步，与超50家具身公司进行了现场交流。既看到了展台前水泄不通的热闹，也看到了展台和通稿背后一些被人们忽略的门道。我们总结了本次WAIC上关于具身智能的十宗“最”，从热闹的场面，到冷静的统计，到最后，我们似乎看清了具身智能场景之战到底在竞争些什么。这不是一篇具身公司通稿的组合，而是我们肉身逛展后最真切的感受。这十宗“最”就是我们眼中WAIC之后的具身行业。（着急看严肃行业分析的朋友可以直接跳转至第十宗“最”）全场最大/位置最优的具身展位（单家企业）——智元关于最大，实感上具身公司展位最大的企业有两家，智元和宇树。但询问场馆工作人员之后，我们得知，智元的展位还要比宇树仍要大上几平米，实至名归的最大具身展位。同时，智元的展位位于北门电梯入口处第一家，占据全场流量最大的黄金位置，再加上巨大的展台和醒目的LOGO，可以说吃尽了最优位置的红利，常年人满为患。而智元的展台支持团队也是本届WAIC参展具身公司中人数最多的，现场超过50人，加上后端支持有近200人。全场最多的机器人——智元全系本届WAIC会场里，你所能见到最多的机器人，毫无悬念一定是智元。智元联合擎天租为 WAIC主会场和两个分会场提供了共计六十台各类型智元具身智能机器人，在核心公共区域承担指路引路等服务。现场每隔十几米就能看见一个身披黄色擎天租马甲的机器人志愿者，时不时就会有观众上前互动合影。每台机器人志愿者身边至少有一位人类工作人员随行维护，如果把这些工作人员算上，智元（+擎天租）的现场支持团队可能就要超过200人。官方最高背书：十大镇馆之宝中的两家具身公司——蚂蚁灵波和智元十大镇馆之宝中的两个具身席位分别给了一个场景和一个本体，也可以说是一个大脑和一个本体。蚂蚁灵波的机器人智慧药房就是被冠以这项殊荣的场景（大脑）。其展台位于智元展台的正对面，同样是最黄金的位置。一个真实的药房场景中，三台不同品牌、不同构型的机器人由同一套大脑驱动，协同完成订单接收、药品分拣和商品交付。这套智慧药房已经在上海国大药房的真实门店部署，也是全球首个没有任何改造，机器人直接上岗，与工作人员和顾客在同一个空间自由协作共存的案例。而这套场景核心凸显的就是蚂蚁灵波的具身大脑LingBot-VLA 2.0“一脑多机”的???化能力，蚂蚁方面称，LingBot-VLA 2.0已适配17家机器人厂商的20余种构型。另一个镇馆之宝席位依然来自智元机器人：全球首个可量产商业化部署的全尺寸人形机器人——远征A3 Ultra。174cm的身高，搭载360°视觉与激光雷达融合感知系统，配合700TOPS算力与自研三层异构计算架构，可自主构建语义地图，完成任务拆解、路径规划与动态避障。同时依托自主充电、无人运维与四重主动安全体系，A3 能够做到开箱即用、稳定耐用和7×24小时持续运行。全场曝光率最高的机器人志愿者中，就有数量众多的A3。全场最吸睛的机器人——大咖机器人 骐骥X1最吸睛不是我们单方面的观点，我们随机与近20位参会的观众聊了聊。当被问到对哪个机器人印象最深刻时，超过一半的大众观众没有丝毫迟疑地指出：那个机器“牛”（马）。而他们所指的是成立仅一年的新锐具身智能企业DaxAI大咖机器人的全地形智能坐骑机器马——大咖骐骥。骐骥X1采用纯四足仿生结构，整机300KG，续航40km，最高时速10km/h，凭借1400N大扭矩四肢独立调节落地姿态，专为陡坡、碎石、泥泞等复杂非铺装路面设计，主打山林沉浸式越野与高端庄园短途代步。产品已同步在京东平台开启预约，发布会当日仅1小时预约人数已突破3000+。由于其夸张的外形尺寸和开放的交互体验，虽然同场其他品牌类也有类似的产品，但都没有达到“大咖骐骥”的展示效果，可以说，只要这个大家伙驮着人站了起来，大咖机器人展台前的那条通道就变得水泄不通。可能唯一有机会在吸睛上击败它的本体——全场两台的宇树载人变形机甲GD01，可惜只能静静地站在那。全场最“委屈”的机器人——加速进化 Booster T2刚刚拿下RoboCup（机器人世界杯）冠军的加速进化，在本届WAIC上也首次展出了其夺冠的功臣机器人——最新本体Booster T2。T2基于加速进化长期积累的腿足运动控制技术，通过高度仿生的身体设计与先进运动算法，让T2具备更加自然、稳定、灵活的运动表现。同时，T2还搭载旗舰级智算平台，专业版配备NVIDIA Thor旗舰芯片，提供高达2070 TFLOPS的强大算力，让其能够更高效地完成视觉感知、多模态理解与实时决策。而略显尴尬的是，作为拥有全系最强足球运动能力的T2，却因为力量太大而被限制展示射门等足球动作，只能展示一些无球状态下的预设庆功动作。这位机器人世界杯的最佳球员，在WAIC上，只能在场边静静地看着自己的“小前辈们”在球场上拼抢驰骋，不可谓不委屈。全场最被低估的具身公司——大裂谷Sharpa以灵巧操作为核心标签的机器人公司大裂谷（Sharpa）在今年1月的CES上发布了其机器人本体North与AI灵巧操作模型CraftNet。本届WAIC上，Sharpa没有发布任何新的产品和模型，只在展馆一层的公共展示区接近出口的一个小展位，布置了一个机???人自主拍照的互动区。观众与一台North站在一起，由另一台North手持拍立得相机为观众拍照，并将一张薄薄的拍立得照片递到观众手中。听起来并不是特别出彩的策划和演示，但如果你长期关注过其他机器人或者灵巧手的动作演示，你一定会惊讶于Sharpa...
当AI盯上了太空的免费太阳丨WAIC见闻录①
33 minutes ago
（本文作者为 花生说科技，钛媒体经授权发布）文 | 花生说科技也许有人会问：美国是缺地缺审批才被逼上天，中国电价便宜、东数西算还有余量，短期还不赚钱，有必要干这事儿吗？花生的观点很明确：得干。长期来看，算力需求是指数级上涨的，地面的土地、能源、传输都是刚性约束，真等不够用了再布局，近地轨道的优质轨位和无线电频率，早就被抢光了。算力就是新时代的电力，太空算力就是下一代的特高压。基建永远走在需求前面，先铺路，再跑车，"临时抱佛脚"可就来不及咯。1000颗卫星组网，上海要在太空建数据中心。7月18日WAIC第二天，全场舆论都追着人形机器人跑，打鼓、跳舞、叠衣服，声光电拉满，这条被湮没的消息，更值得琢磨上海正式发布"星枢计划"，旗舰级太空算力工程落地，远期目标千星组网，在近地轨道搭一张全域覆盖的算力网络。首发验证星座选了条一主二辅的路线：一颗算力主星当大脑，配气象星、遥感星两只眼睛，三颗星靠激光链路互联互通。算力为啥一定要上天？为啥突然一下加速发展了？业内有哪些玩家？这是新一轮风口炒作，还是数字基建的新起点？地面算力，快摸到物理天花板了AI的胃口是指数级上涨，但地面算力的供给，跟不上。需求端涨得飞快。摩根大通数据显示，今年6月大模型Token调用量同比翻了20倍；高盛预测，到2030年全球月均消耗量还要再涨24倍。供给端处处是瓶颈。国际能源署统计，全球数据中心40%的能耗在了散热上；电要抢指标、水要配额、土地要审批，这引发了民生冲突。美国纽约州、弗吉尼亚州已经直接限建数据中心，当地电价三年涨了六成，工业用水全面吃紧。国内采用了"东数西算"策略，把算力挪到西部能源低价区，缓解了一部分能源压力。不过，地面算力始终面临面临两个挑战：一是长距离传输的延迟与损耗；二是全域覆盖的盲区。太空算力刚好有两个优势：一是能源免费。部署在太阳同步晨昏轨道的卫星，沿昼夜分界线飞行，全年几乎全程受光，靠柔性太阳翼就能持续供电，没有峰谷，不用抢电网指标。二是方便散热。太空极低温环境下，靠热辐射就能带走热量，不用建庞大的水冷系统，也不用额外耗电降温——地面数据中心最头疼的两大成本项，上天就天然解决了。此外，通过卫星组成的网络，理论上能给地球任何角落提供实时算力，没有基站盲区。为啥突然提速？太空算力不是个新概念，去年和业内聊，普遍觉得遥远；年初部委发声，说得也是暧昧：启动预研，适度布局；没想到在过去这俩月，就从实验室技术切换到工程落地了。人工智能大会上，商汤联手国星宇航宣布共建“商汤算力星座”，目标千星万P规模，2026年首发组网；优刻得联合上理工发布太空算力样机，据悉攻克了失重环境下芯片散热的工程难题。工信部下属的太空计算服务专委会当天成立，专门对接中小企业进场，全产业链配套正在快速补齐。商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆直言，太空算力的价值不只是突破能力边界，更是支撑中国AI能力向全球辐射的基础设施，有望大幅提高国产AI出海服务的覆盖率。风向大变有三个原因：第一，需求端真的急了。AI算力缺口涨得比预想快，地面扩产约束又多，必须找新增量；同时低空经济、自动驾驶、全球遥感这些新场景爆发，对全域低时延算力的需求越来越明确。第二，成本端有盼头了。可回收火箭技术迭代加速，国内多家民营火箭公司都在冲回收落地，一旦发射成本降到千元级每公斤，太空算力的经济性就会快速逼近地面数据中心。星箭一体化、工业化供应链降本的路径也越来越清晰。第三，资源端不抢就没了。近地轨道的轨位、无线电频率，国际规则是"先到先得“。晚一步布局，连卡位的空间都没有。这是战略资源的竞争。另外，据说这项技术得到了相关决策层的首肯，被视作要大国布局的方向。就这样，需求、成本、战略三重因素叠在一起，太空算力就这样到了产业化的临界点。“太空算力正成为天基智能时代的新基建。”银河航天研究院副总师高辉告诉花生，地面算力受资源约束的供给瓶颈，叠加上太空在轨数据庞大的处理需求，共同催生了把算力送上太空这一全新命题。卫星和天基智能都会逐步进化，未来，太空即服务。谁在干？怎么干？太空算力目前还做不到把整个数据中心搬上天，但也有真实场景能够落地，那就是“天上数据天上算”。龙擎空天卫通事业部总经理毛继曙告诉花生，AI可以直接在星上处理数据，不用全量回传地面，效率提升非常大。他举了个例子，卫星在空中拍摄的地面就像是一条条纸带，都得回传地面，拼成拼图才能明辨信息；但在像山火、地震、洪水等应急情况下，效率太低，太慢，而AI能够在空中就自动成图，甚至能直接识别出险情数据，效率大大提高。目前国内有三条技术路线，各有取舍：星箭一体化，代表是千亿航天「阿莱耶识」星座。火箭二级入轨后不分离，直接改成算力舱，省掉冗余结构，单星功率可达80kW，接近小型空间站水平。思路激进，降本空间大，但工程难度最高。“火箭公司下场做卫星具有天然优势。”千亿航天市场运营主管杨司扬对花生解释称，这样发射节奏自主可控，还能靠星箭一体化设计，让二级火箭直接变算力舱，装下更大的太阳翼与散热板，搭载更多功能载荷，结构抗辐???能力也更强。光计算路线，代表是东方天算。用光子做计算载体，天然抗太空辐射、低功耗，绕开了抗辐照芯片的卡脖子问题。技术另辟蹊径，但还在从实验室向工程化过渡阶段。星簇架构，也就是本次上海星枢计划的方案。一颗算力主星带两颗感知辅星，全流程在轨闭环，省带宽。务实，小步快跑先落地边缘场景，但单簇规模有限。至于大模型训练这类重算力需求，短期还是地面为主、太空补充，作为弹性扩容的备份。因为说实话，现在单星算力还赶不上地面的一个机柜，真要拼大规模训练，得等星座规模起来。现阶段太空算力的核心价值，是补地面的盲区，还做不到替代地面，反客为主。此刻的太空算力发育，需要有更开放的玩法和心态。稍早前的世界移动通讯大会上，时空道宇发布了全球首个低轨通信星座全栈开源生态计划。时空道宇CEO王洋告诉作者，地球表面95%的区域没有地面网络覆盖，但过去造卫星、建星座门槛太高，绝大多数行业玩家根本碰不起。他们把卫星通信全链条拆成五层开放，从终端硬件、通信模组、芯片到协议、星座资源，分层授权各取所需，不用每家从零造卫星，一起把市场盘子做大。在花生看来，这是种双向奔赴：生态越丰富，场景落地越快，作为底座的星座价值反而越大。发布当天，就拿下了超两百家生态伙伴的合作意向。现在进场，图的是占坑现在的太空算力赛道方向确定了，玩家都进场了，但离真正商业化爆发还有不小的距离。国内布局已经形成梯队：地方牵头的标杆工程走在前面，民营航天全面跟进，产业链配套也在动，供应链正在从航天级向工业化降本。不过，整个行业还处在非常早期的阶段，短期内还难看到商业化回报。当前发射一颗算力星的投入，远高于地面建同等算力的数据中心；同时，需求大多来自政府和行业特种场景，缺乏大众级消费需求；更别说太空算力的计量、计价、调度标准也都没统一……所有进场的玩家，不管是地方政府的基建工程，还是民营航天的技术探索，本质干的都是同一件事：占坑。占轨位的坑，占频率的坑，占技术路线的坑，占未来数字基建的入场资格。就像大航海时代，最先驾船出海的队伍，不一定最先找到宝藏，但留在岸上的，都没有分蛋糕的资格。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App
超级IP周星驰又一次大获全胜
33 minutes ago
（本文作者为 新声Pro，钛媒体经授权发布） 文 | 新声Pro，作者 | 安济（北京）《功夫女足》上映后，票房在无法统一的口碑里高歌猛进，首日票房2.6亿，打破过去五年暑期档影片首日票房纪录，上映第二天也拿到了近2.4亿，截至目前总票房超9亿，猫眼预测票房已经超过30亿。影片亮眼的市场表现，得益于「周星驰」三个字本身的影响力。这个诞生于录像带时代，经历过院线黄金期，成为全球喜剧史上都标志性的符号，至今仍然在持续输出新的内容形式，其市场影响力早已超越了具体单部作品的评判体系。近几年周星驰对其电影经典IP进行系统性的二次开发，以AI为杠杆寻找新的内容输出路径，不断拓展着「周星驰」IP影响力的版图，也因此持续带动了年轻一代的喜剧人、创作者以及观众的加入。7月17日，改编自周星驰同名电影，由蒋龙、杨超越主演的剧版《喜剧之王》也将在爱奇艺上线。《功夫女足》是这种持续连接的其中一环，是周星驰个人影响力的又一次延续。是周星驰，就足够据灯塔专业版数据，《功夫女足》上映2天票房破5亿，票占高达57.2%。之所以能有这样的成绩，是因为这是一部从叙事逻辑、喜剧桥段、表演风格到情感关系，都极其典型的周星驰的电影，观众买单的，正是「周星驰」三个字。从片名开始，《功夫女足》就把《功夫》和《少林足球》两部作品「缝合」在一起。叙事上跳脱、夸张，不按照逻辑出牌，笑点编排疯癫，比如领队被打碎门牙说是开心果咽下去，在荒诞的前提下执行一套完全脱离现实的规则，是典型的周氏无厘头。影片里人物的情感，也将周星驰对爱情的理解一以贯之。张艺兴饰演的师叔公是没踢过足球但能发现球队致命问题的存在，为了让球队和张小斐饰演的双双都变得更好，心甘情愿当坏人来引导她发现问题、进行改变。真相大白后师叔公对双双告白，说「我从小就喜欢你」，观众瞬间梦回《喜剧之王》里尹天仇对柳飘飘喊出「我养你啊」，而师叔公回忆里女主递来的棒棒糖，也回应了《功夫》里哑女递给阿星的那根埋下爱情种子的棒棒糖——观众以此确认《功夫女足》「继承」了周星驰式的爱情观，依然是接近于「纯爱」的真挚和笨拙。演员的表演方式上，也能看到对周星驰风格的趋近。张小斐的肢体语言始终保持高度紧绷的侵略性，走路带风，眼神不游离、直勾勾地盯着人看，台词节奏也偏快、尾音上挑，尽力呈现人物不管不顾、横冲直撞的性格。但当她的肢体动作在发狠时，眼神却偶尔会露出游移和空白。这种错位也正是周星驰喜剧表演底层逻辑的体现：角色的外在和内心永远不一致。而张艺兴呈现的师叔公，在脱离球场的时候会立刻回到「清澈愚蠢」的懵懂木讷状态，呈现「时灵时不灵」的不稳定性，这也同样是周星驰电影中反复出现的人物形态。可以看到演员们并没有在创作新的表演方式，而是通过各自的方法尽量靠近周星驰的戏剧表演逻辑。观众也可以感受到，《功夫女足》的不同角色都在呈现周星驰的千百面，由此与影片中的人物建立新的熟悉感。以此，喜欢???星驰的观众，可以轻松在影片里确认：这就是周星驰的东西。数据显示，《功夫女足》在三四线城市、华南地区的票房带动更突出，而在用户画像里，男性观众占比高达55%，是近五年暑期档头部唯一男性突出的影片，且35岁以上观众占比也近5成，也就是说男性、成熟年长群体是影片绝对的观影主力。这批看着录像带和电视台重播里的周星驰作品长大的人，如今走进电影院看《功夫女足》，就是来认领周星驰给出的暗号的。在社交媒体对电影的讨论中，「周星驰」三个字出现的频率极高，观影感受高度集中在「又支持星爷一张电影票」「笑得很开心，全场都在笑」。观众消费的，已经超过一部电影的叙事、表演或视听语言，而是一个叫「周星驰」的名字。在当下的文娱内容里，仅凭一个名字就让观众产生消费冲动的文化符号，除了「周星驰」很难找到第二个。周星驰用三十余年时间和众多经典喜剧作品，建立了一套高度个人化的喜剧审美系统，这套系统具备稀缺性、难以复制，当影片以「典型的周星驰作品」的姿态出现，想要重温周氏喜剧的观众就可以支撑起《功夫女足》票房的成功。周星驰的两种尝试，一次性展示时隔七年，周星驰交出的院线新片《功夫女足》，可以视为其这几年向内挖掘个人IP的又一次延续，也是典型的从旧作品里长出新作品。2019年的《新喜剧之王》用的也是这种方法，主角从尹天仇变成了「竖店影视城」的龙套演员如梦，观众没有把它叫作续集，而是「对经典的再解读」。《功夫女足》与二十五年前的《少林足球》共享同一个世界观：功夫与体育竞技的结合。迪丽热巴饰演的钰珑，名字被粉丝解读为取自《少林足球》里的「玉面双飞龙」；片尾彩蛋里，「星」和「肥仔聪」以《少林足球》中的经典造型亮相，而林子聪从旁边的空座挪到「星」身旁，粉丝认为原本空着的座位是留给已故的吴孟达（明锋）的。关于IP的挖掘、延续，周星驰的动作不止于新片。2024年1月，抖音宣布与周星驰合作「九五二七剧场」，名字取自《唐伯虎点秋香》里华安的家奴编号，一个只有粉丝才懂的暗号。剧场陆续推出了《金猪玉叶》《大话大话西游》《食神2026》等作品。剧场也发布了「星星群侠传」，周星驰手绘「食神周」「包租婶」「如花妹」等经典角色，以共创模式面向公众开放，鼓励用户用AI「改造」周星驰经典电影人物。而爱奇艺与周星驰控股的比高集团的战略合作，围绕戏剧、电影、动漫、综艺等多个领域展开，对周星驰的《喜剧之王》《食神》《西游》《美人鱼》《长江7号》等十余部经典IP进行开发。于是有了周星驰担任发起人的综艺《喜剧之王单口季》，蒋龙、杨超越主演的网剧版《喜剧之王》也即将播出。以此，周星驰的喜剧系统，通过把经典作品拆解成可以被反复提取、适配不同媒介的素材，得以不断地进入市场和观众的视野。而AI作为周星驰近年来的新尝试，在《功夫女足》身上也有所体现。网络流传《功夫女足》总投资3.8亿元，是周星驰执导生涯中成本最高的项目，其中近一半的资金投入到了特效制作中。影片全程接入儒意电影自研的C-live视觉智能体，用技术支撑双双使出的「剪刀脚」等高难度动作特效，以及辅助老虎、猎豹等数字人物???作，成为AI大规模、全流程深度介入院线商业大片的首次应用。电影之外，周星驰在AI领域的动作也很明显。今年六月，火山引擎与比高集团正式落地「AI+IP」深度合作项目，《喜剧之王》《长江7号》《食神》三大经典影视IP率先入驻火山方舟，三部经典电影中的代表性桥段成为制作成AI创作模板，用户上传少量素材即可一键生成「周星驰风格」的名场面。同月，比高集团入股苏州互动之星，后者手握《凡人修仙传》《绍宋》《悟空传》等网文IP全版权，近年来交出多部AI剧集和互动影游作品，周星驰的入股也被认为是其布局AIGC数字文娱赛道的核心动作。借由《功夫女足》，集中地展示周星驰近年来在IP和AI领域的布局的诸多尝试，也可以看出其喜剧系统可以翻译成电影、短剧、AI等不同「语言」版本，而在变化的介质里，他交付的依然是一套稳定的，关于无厘头和微小抵抗的审美。只不过这套审美不需要周星驰本人出现，也能在新的内容语境下保持着生命力。时刻与周星驰保持联系上映期间，对《功夫女足》一种常见的评价是：「只有周星驰能拍出纯正无厘头味，别人都只是模仿。」这一点其实是建立在周星驰本人的不可替代性基础上。周星驰的喜剧方式很难被传授，对节奏的感知、对尴尬的控制、对「输了但还在笑」的精确把握，这些来自个体长期的表演与创作实践积累，难以被总结成方法论。但以IP的开放为入口，周星驰的确也在给更多的人提供了一个可以进入他的喜剧世界并参与其中的入口。也正是这些动作，客观上带来了不同代际的喜剧演员、创作者和观众与周星驰之间的持续连接。与其合作的演员名单也一直在随着时代浪潮而更新。《西游·降魔篇》由家喻户晓的喜剧演员黄渤出演孙悟空，《美人鱼》是当时凭借综艺建立国民级喜剧形象的邓超做男主角，《新喜剧之王》是同为草根出身的王宝强；后来经由脱口秀、喜剧综艺走出来的喜剧人，比如土豆、蒋诗萌、派小轩、徐志胜等，也参演了《金猪玉叶》；《功夫女足》则启用当下喜剧女演员代表人物之一的张小斐，以及手握高流量的迪丽热巴、张艺兴；剧版《喜剧之王》则由喜剧人蒋龙和新生代偶像杨超越主演——更多的演员，可以借由周星驰IP展开的作品，来进入周星驰的喜剧系统。与此同时，「周星驰」三个字也持续影响着年轻的创作者。早年间影视内容创作者对于周星驰的「使用」，是「他的作品让我知道喜剧可以这么拍」，学习其用无厘头消解叙事逻辑、把荒诞和现实糅合在一起、让观众笑完又觉得心酸的审美底色，如今，通过IP授权的短剧等衍生作品，更多的年轻创作者可以「重写」周星驰的经典，在延续其风格的同时，加入个人的表达，而AI模板也让「普通人也可以和星爷同台飙戏」——周星驰不需要主动教任何人，但他的作品始终是可供拆解和引用的素材库。对于更年轻的观众来说，周星驰的存在方式也在发生变化。他们不需要补齐周星驰的所有影片，也能在短视频的信息流通过「做人如果没有梦想，跟咸鱼有什么分别」等经典桥段，了解周星驰的风格和喜剧底色，这种「背景信息」的积攒，也让他的新片在上映之前，就已经在观众群体中建立了认知和好感度，成为《功夫女足》票房表现的支撑之一。在不同媒介、不同代际之间持续流通、建立连接，是因为周星驰的作品足够耐久，也因为他本人不断把自己的IP以新的形式呈现，让观看者各取所需——但观众想看的，始终是周星驰本身。《功夫女足》看似是《少林足球》IP的延伸，本质上只是因为，它是周星驰的电影。作为一个独特的、有时代印记的超级IP，一切赞誉、争议和票房，也都来自于周星驰三个字。更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App
光伏的下一程，不在组件厂，而在硅片与胶膜之间
33 minutes ago
（本文作者为 韩工观察，钛媒体经授权发布）文 | 韩工观察——当组件跌破1元/W，三桶油正在集体冲锋一个更上游的阵地2026年7月，在和光伏行业投资人交流时，很多人都抛出同一个疑问：当组件价格跌破1元/W，制造端全线陷入红海内卷，光伏产业还有新的投资空间吗？这个问题本身就问错了方向。答案不在已经厮杀白热化的组件工厂里，而在更上游的环节。当三桶油密集布局高碳α-烯烃（一种石油炼化的精细化工延伸品，是POE光伏胶膜的必需原料）、进口石英砂交期拉长至8个月、POE树脂长期维持40%进口溢价，资本的流向，已经悄然发生了转移。这不是推测。2026年7月6日，亚培烯科技与兰州石化联合启动千吨级乙烯齐聚制备高碳α-烯烃中试。就在此前一个月，中石油大庆石化5万吨1-己烯/1-辛烯联产装置实现中交——首套自主知识产权1-辛烯装置，关键设备全部国产化。几乎同时，中石化茂名5万吨LAO装置进入收尾，卫星化学连云港25万吨装置正在调试。四件事同月密集发生，指向同一个战场：不是组件，不是胶膜，是胶膜的原料的原料。一个卖油卖了40年的央企，弯腰去磨一种连名字都念不顺的粉。这不是跨界，这是一个信号。 一、制造端是红海，但红海不是终局光伏制造端已经卷到没有利润。组件跌破1元/W，电池片、硅片、硅料全链条过剩，投资回报率急剧下降。这是一个接近完全竞争的市场：门槛透明，进出自由，价格由供需博弈决定，头部虽有规模壁垒，但整体远非制度性垄断。但"红海"不是中国光伏的第一次。十年前（2010-2011年间），多晶硅被德美韩垄断，价格飙到500美元/公斤，中国光伏企业集体"断粮"。十年后，中国多晶硅全球占比93%，海外除瓦克、Hemlock少量产能，其余基本归零。五年前，金刚线被日本垄断，切片成本居高不下。三年后，国产金刚线把价格打到原来的1/10，全球份额占比95%。历史重复自己，但每一次重复都往上走一个台阶。上一次卡的是"能不能做"，这一次卡的是"能不能做得更精"。所以"组件跌破1元"不是产业的终点，是产业重心的起点。 二、上游是另一套博弈规则：我们卡的是升级痛点，他们卡的是生存痛点当制造端血流成河的时候，上游材料端完全是另一张面孔。高纯石英砂（坩埚内层）：4N8级以上矿源被美国尤尼明、挪威TQC垄断，国产4N8级自给率约30%~40%（石英股份、菲利华已有突破并进入验证/量产），6N级不足10%。进口内层砂6.5~7万元/吨，交期从4周拉长到8个月。POE树脂（聚烯烃弹性体，N型光伏胶膜核心材料）：茂金属催化剂配方、高碳α-烯烃原料、溶液聚合工艺被陶氏、三井、埃克森美孚锁死。对外依存度仍高达90%以上，2026年随着独山子石化等气相法工艺量产，自给率正在爬坡，但短期内难以突破低双位数。进口C8牌号1.55~2.2万元/吨，国产POE仅1.06万元/吨——价差就是壁垒。HJT低温银浆/银粉：超细球形化、粒径分布控制被日本DOWA等垄断。高温银浆95%国产，低温浆仍由日韩主导。进口9200~9500元/kg，国产8200~8600元/kg——差距不在价格，在验证。IGBT（逆变器用）：芯片设计、沟槽结构工艺相差英飞凌/富士1~2代。中低压国产自给率44%，1700V+高压不足15%。进口1200V/450A模块1600~1800元/个，国产1200~1400元——但高端机型不敢用。ITO靶材（HJT透明导电层）：大尺寸旋转靶、高密度烧结被日企垄断。国产G10.5以下成熟，高端仍依赖进口。进口均价约8万元/吨（2026年涨18%），国产2~2.7万元/吨——大尺寸缺口30%。这五样是我们被卡的。同样，我们手里有六条他们的命根子。硅片全球占比96.2%，电池片92.3%，组件86.4%，多晶硅93.2%，光伏玻璃约90%，制造设备90%+。据IEA及欧盟委员会相关报告估算，欧盟9成组件依赖中国，美国超50%依赖中企及东南亚基地。若失去中国供应链，光伏造价涨25%~40%，全球能源转型额外付出约6万亿美元。这不是单方面被卡，是互相掐着脖子谈判。区别在于：我们被卡的是"升级痛点"，有2~5年窗口期，有降级替代+换道超车的缓冲；他们被卡的是"生存痛点"，离开中国，他们造不出有竞争力的板。三、为什么现在必须投？因为"买"的成本已经超过"做"的成本过去二十年，光伏企业默认"能买就不做"。买比做便宜，买比做快，买比做稳。这是科斯定理的经典场景：当外部交易成本低于内部协调成本时，企业从外部买。但2023年到2026年，天平倾斜了。外部交易成本在飙升：高纯石英砂交期从4周变8个月，进口ITO靶材2026年涨18%，半导体级进口石英砂16~18万元/吨且交期8个月+，美国对华光伏关税、欧盟反补贴调查、印度反倾销税一层层加码。内部协调成本在下降：中国光伏二十年迭代，从PERC到TOPCon到HJT，设备国产化率98%，人才储备充足；新材料关键技术产业化实施方案、央企战略性新兴产业"百大工程"给"自己做"背书；N型组件渗透率快速提升，倒逼材料创新。当"买"的风险和成本超过"做"的投入和难度时，国产替代就从"可选项"变成了"必选项"。不是情怀驱动，是成本驱动。中石化做α-烯烃、万华做POE、迈为做铜电镀设备、晶盛做单晶炉——这些不是企业"想"扩张，是产业逻辑在强制重写企业边界。科斯定理不是教科书，是正在发生的产业现实。四、往哪投？分三层，各有窗口上游材料国产替代不是"谁替代谁"的零和游戏，是"一起把蛋糕做大"的产业链重构。大公司做突破，小公司做配套，各自有各自的商机。当然，上游新材料的放量，依然面临催化剂工艺、长期验证、下游客户导入的漫长周期，不会短期一蹴而就。但窗口期已经打开，先入者占据的是生态位，不是简单的产能。第一层：现在就该内部化——投的是"确定性"这些已接近临界点，技术验证基本完成，客户开始批量导入。-中低压IGBT：国产单管价格低20~28%，模块低20~30%，集中式逆变器国产渗透突破31%。中车、斯达、士兰微已批量出货。-银包铜浆：HJT渗透率100%（头部GW级），含银6%~10%，较纯银浆降本30%~40%+。单瓦银耗从15mg降至6.5mg。-中端ITO靶材：国产化率70%，G10.5以下成熟。隆华、阿石创主导，AZO无铟靶材成本降30%+。第二层：还能买2~3年，但必须加速——投的是"时间差"窗口期明确，但技术验证或产能爬坡仍需时间，现在入局抢的是先发位置。-高纯石英砂内层：4N8级国产化率30~40%，合成石英砂（凯盛、壹石通）爬坡中，预期6N级8~12万/吨（满产后）。-高端POE树脂：C8牌号国产化仍在低双位数爬坡，万华、中石化中试放量，预计2030年自给率>80%。-HJT低温银浆：银粉粒径控制仍由日韩主导，但银包铜已缓冲，纯低温浆需求在收缩。第三层：换道超车优先——投的是"重新定义规则"这些不是替代进口，是让进口变得没必要。-铜电镀（彻底去银）：GW级示范中，迈为、捷佳伟创设备商主导。单瓦降本0.08~0.15元，HJT终极降本路径。-合成石英砂（绕开天然矿）：分子级合成，绕开美国矿源垄断。凯盛、壹石通推进中。-AZO无铟靶材（去铟）：铝掺杂氧化锌替代ITO，成本降30%+，绕开日企铟基垄断。-EPE共挤胶膜（减POE）：EVA-POE-EVA三层结构，减少POE用量。福斯特等已规模化，原料完全自主。以下是把上述机会方向梳理成的简要对照：机会方向技术路线窗口期 核心玩家小公司配套空间合成石英砂分子级合成，绕开天然矿3~5年凯盛、壹石通粉体分级、纯度检测???坩埚寿命验证高碳α-烯烃/POE乙烯齐聚→POE树脂全链3~4年中石化、万华、卫星化学催化剂配方优化、杂质分析、工艺调试铜电镀设备彻底去银，GW级示范2~3年迈为、捷佳伟创电镀液配方、掩膜材料、在线检测SiC MOSFET高频替代IGBT3~5年芯联集成、中车封装材料、散热方案、驱动电路AZO无铟靶材铝掺杂氧化锌替代ITO2~4年隆华、阿石创靶材绑定、溅射工艺优化、薄膜检测EPE共挤胶膜结构替代，减POE已量产福斯特、斯威克共挤模具、层压工艺、PID测试五、投上游材料，到底在投什么？人类文明史，就是一部产业史；产业史，就是一部工具替代人力的历史。这个等式里藏着三个不可逆的递进：人越来越想舒服（只动脑子、只出情感），工具越来越聪明（AI、机器人、自动化），工具越来越耗电（算力爆炸、数据洪流）。蒸汽机吃煤，内燃机吃油，芯片和AI吃电。能源不是"一个行业"，它是所有行业的母行业；光伏不是"一个制造业"，它是"让人只动脑子"这套系统的能量底座之一。人想舒服，就得让工具干更多活；工具要干活，就得吃能源。所以能源自主，是舒服的底线。当隆基、通威在组件端杀到血流成河的时候，真正决定N型组件能不能量产的，是一粒α-烯烃的纯度能不能达标。当OpenAI、Google、字节、阿里用千亿美金堆算力墙的时候，真正决定AI能不能跑下去的，是电够不够、稳不稳、贵不贵。在这个意义上，材料自主不是可选项，而是光伏作为中国能源基础设施前哨的必答题。光伏的下一程，不在组件厂，而在硅片与胶膜之间。投资的下一程，不在产能扩张，而在材料自主。一个卖油卖了40年的央企，弯腰去磨一粒高纯α-烯烃的粉——不是在跨界，是在告诉所有人：能源的下一程，不在井口，而在硅片与胶膜之间；文明的下一程，不在多烧几吨煤，而在能不能让光安静地变成电，让电安稳地养活满屋子的算力，让人终于可以只带着脑子坐下来说话。---（注：本文部分数据基于行业调研与前瞻预测，仅供产业交流，不构成投资建议。基准时点：2026年7月。封面图片由AI生成）更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App
Kimi K3投研能力首发实测！现已搭载AlphaEngineee
33 minutes ago
（本文作者为 AlphaEngineer，钛媒体经授权发布）作者 | 熵简科技 AlphaEngine AI团队月之暗面最新旗舰模型 Kimi K3 终于来了！K3完整权重将在7月27日之前开源，核心参数及配置方面，参数量达2.8万亿，上下文窗口为百万token。与此同时，K3采用MoE架构，可在896个专家中高效激活16个，扩展效率较上一代模型提升2.5倍。我们 AlphaEngine 团队基于自建的 IRB...
人机互动的进化，Soul如何重新定义实时多模态交互丨WAIC2026
about 3 hours ago
WAIC 2026现场，模型能力在具身智能、AI硬件等领域应用是最热门的方向，“AI与人如何更好地交互”成为众多参展者关注的话题。过去两年，AI语音助手、数字人、陪伴产品层出不穷，但大多数交互仍停留在你问我答的机械逻辑里。当通用大模型能把知识问答做得越来越好的时候，一个更本质的问题浮出水面——AI能不能真正理解人，而不只是回答问题？笔者在WAIC 2026现场体验SoulX实时数字人及全新AI硬件B Soul后，一个清晰的信号正在浮现：AI交互正在从功能型应答逐渐向情绪感知、实时多模态过渡，而Soul的野心不止于做一款更好的AI社交APP，而是成为一家模型与应用一体化的AI生态公司。一场有“活人感”的对话在Soul的展台上，笔者面对Soul的数字人，在没有预设问题、没有引导话术，就是随便聊聊的场景下，进行了一场简单的对话。令人意外的是，Soul的数字人不是那种逐句等待你说完再接话的节奏，它会在你话说到一半时自然地插入回应，会在你语气变化时调整自己的语调，甚至在你停顿犹豫的间隙里，补上一句“你是不是在想什么？”。而当笔者在它回答问题的时候，打断它，进而转移到其它话题的时候，它也总是能接住后续话题，并继续展开反馈。这种对话的感觉，不像在跟机器说话，更像跟一个朋友聊天。甚至，它给笔者的反馈要超过某些边看手机边与人聊天的体验。如果把体验量化，可以通过一个数据来体现：0.87秒。这是Soul实时数字人模型之一——SoulX-FlashTalk的首帧视频输出延时，也是业内首个实现亚秒级超低延时的14B数字人模型达到的数字。听起来只是不到一秒钟的差距，但在实时视频交互中，延迟是决定用户体验的核心变量。人类在面对面交谈时，对方的反应时间通常在200到500毫秒之间；一旦延迟超过1.5秒，人们开始觉得对方在想，而不是在听。传统大模型???动的数字人，延时普遍在2到5秒之间，这正是为什么大多数AI对话都像你发一条、它等一会儿再回一条的原因。这种体验在当前的AI产品中并不普遍。当前市面上的AI互动产品，往往各自聚焦于某一种能力：有的擅长根据角色设定持续输出符合人设的回应，有的通过长期文字交流建立陪伴感，也有的能够识别语音中的情绪变化。但角色回应、情绪识别和真实互动之间，往往还存在一定距离。Soul的不同之处，在于尝试把情绪感知、实时语音、数字表达和虚拟形象放进同一个互动过程里。AI不只是识别情绪或生成一句符合预期的话，而是结合对话语境、语气变化和互动历史作出回应，让声音、表情和语言等多模态共同参与交流，使互动更接近人与人之间自然发生的对话。除了数字人，Soul还在WAIC 2026现场首次亮相了公司第一款AI硬件B Soul。这款定位AI硬件的便携式设备，将自研大模型SoulX的语音交互、情感表达和数字生命能力融入其中。用户可以通过配套的软件自定义角色的名称、性别、关系、声音等，角色接入记忆体后能记住与用户的交互内容。这标志着Soul的能力正从手机屏幕走向现实的物理空间。当模型长在场景里在B Soul之中，核心的能力来自Soul自研大模型SoulX，而SoulX的定位很明确：基于情绪感知、语音为先、面向多模态的交互大模型。区别于通用大模型什么都能答的路线，Soul选择了一条更聚焦但也更深的路径：专注情绪感知与交互。这个选择是基于多年深耕行业的经验而做出的。成立于2016年的Soul，没有采用当时主流社交产品围绕真实照片和地理位置做匹配的模式，而选择了一条不同的路：用户以虚拟形象出现，由算法根据兴趣、性格和社交偏好完成连接。当时，AI虽然尚未成为产品主角，却已经承担起撮合者的角色。2020年前后，Soul启动了AIGC技术研发，围绕情绪感知和交互方向探索自研模型SoulX。如今，Soul已构建了包括语音生成、歌声生成、语音转换、多说话人转录、双工实时交互、实时数字人生成在内的核心能力体系，覆盖语音理解、语音生成、情感表达、交互控制和多模态呈现等关键环节。更重要的是，Soul的优势不仅在于单项模型能力，还在于已经形成了“模型—产品—用户—数据”的完整闭环：模型在产品中被使用，用户在使用中产生数据，有效反馈推动模型迭代，优化后的模型再进入产品。每一轮循环，模型对情绪的理解就更精确一层。这不是一个可以从外部复制的优势，因为它的起点是一个已经运转了多年的社交平台，而非一张白纸。2024年全球人工智能市场规模近2800亿美元，2025年达7575.8亿美元，预计2026年将突破9000亿美元。AI落地具体的产业链，形成更大的市场空间已经成为大趋势，但在融入具体的场景中，大多数产品的留存率和商业模式仍不稳固。一个闭环运转的系统能做到的，恰恰是那些单点产品做不到的事：持续迭代、持续积累、持续加深对用户的理解。Soul App联合中国青年报发布的《2025年大学生AI使用行为与心态洞察报告》给出了另一个维度的佐证：超九成受访大学生已接入AI服务，年轻一代对AI交互的心理门槛正在快速降低，他们需要的不是一个更聪明的问答机器，而是一个能“接住”他们情绪的对象。而能接住情绪的前提，是先理解情绪，理解情绪的前提，是有足够多的场景去观察情绪。这就是闭环的价值。数据可以说明Soul闭环的运转效率：Soul目前已有460万用户日常使用AI功能，约占整体日活的40%。这意味着，每天有近一半的活跃用户在跟AI交互，在具体的场景中，指导模型有效迭代，创造实际的用户价值。不止于社交从一款应用到整体生态的建设，Soul正在将实时语音、数字人、内容演绎和情绪交互能力，从Soul App延伸至AI硬件及To B产业场景。Soul的定位已从社交平台升级为模型与应用一体化的AI生态公司。SoulX自研模型体系已形成差异化互补的模型矩阵。例如，实时数字人方向，SoulX-FlashHead主打轻量化、低成本，适配消费级硬件，单卡RTX 4090即可实现96FPS流式推理，仅需6.4G显存；SoulX-FlashTalk主打高帧率、低延时，适配实时直播场景；SoulX-LiveAct主打全身动作、小时级稳定，适配长期在线复杂场景。三款模型覆盖不同硬件条件和性能要求，满足开发者的差异化生成需求。例如，SoulX系列可应用于电商AI直播、短视频制作、AI教育、NPC交互、AI客服等领域，现阶段，也正面向具身智能、内容演绎等行业输出情绪感知与交互决策方案。这意味着，SoulX不再只在Soul App里服务社交用户，它开始进入更广阔的商业世界。据了解，2026年下半年，Soul计划在国内市场为企业与开发者提供更丰富的一站式多模态交互能力服务，包括面向内容演绎领域输出解决方案，涵盖有声小说、AI漫剧、AI播客等方向。同时基于IP音色和交互技术，面向智能硬件终端提供服务。这意味着Soul的商业模式正在从单一的C端社交服务，向B端产业解决方案延伸。它不再只是一家社交软件公司，而是正成为一家模型与应用一体化的AI生态公司。在这样的市场背景下，一家拥有社交场景、数据闭环和模型能力的公司，输出能力、扩展场景、建设生态，是从“做好一个产品”到“定义一个行业”的必经之路。不仅于此，据悉Soul预计于2027年启动海外市场拓展，优先围绕语音生成、实时交互及内容演绎等能力推出面向海外市场的产品和服务。这一步意味着，闭环的边界将从中国市场扩展到全球，SoulX的赛道也将从国内社交延伸到国际AI语音与人机交互市场。此前，Soul...
太空算力：当AI竞争开始延伸到地球之外
about 6 hours ago
（本文作者为 反熵，钛媒体经授权发布）文 | 反熵最近几年，人工智能产业出现了一个有些特别的变化。一边是地面上的AI数据中心正在疯狂扩张，英伟达GPU成为全球科技公司的争夺对象，各国持续投入建设算力基础设施；另一边，一些企业和科研机构开始把目光投向地球上空的近地轨道，讨论一个过去只存在于科幻作品中的问题：未来的数据中心，会不会有一部分建在太空？这个想法正在逐渐进入产业视野。但热度越高，争议也越大。美国方面，Starcloud正在尝试将高性能计算设备送入轨道环境验证，Google提出Project Suncatcher，探索未来利用空间环境部署AI计算能力的可能；中国也在推进计算卫星、空间智能计算等方向探索，从国星宇航“星算”计划，到之江实验室“三体计算星座”开展的天基智能计算验证，都在尝试回答同一个问题：卫星未来能不能不仅负责采集数据、传输数据，也参与计算？支持者认为，人工智能正在消耗越来越多的计算资源，而太空提供了一些地面无法复制的条件。质疑者则认为，这只是一个被资本放大的概念。地面数据中心已经拥有成熟产业链，把服务器送入轨道需要面对能源、散热、维护和成本等一系列难题。那么，太空算力到底是什么？它究竟是下一代计算基础设施，还是一场距离现实仍然遥远的技术想象？01 AI算力的下一战过去几年，大模型不断刷新能力边界，人工智能正在进入一个更加依赖计算能力的阶段。但是，AI需要越来越多的算力。训练大型模型，需要数以万计的GPU持续运行；模型部署之后，也需要面对全球用户的大规模实时调用。当模型规模不断扩大，AI竞争的问题也开始延伸到支撑这些模型运行的基础设施。一颗GPU能够提供多少算力，取决于它背后的整套基础???施：数据中心、电力供应、散热系统、网络设施以及土地资源。AI正在重新定义数据中心。传统互联网时代，数据中心主要承担网页访问、应用服务和数据存储，计算负载相对稳定。但AI时代的数据中心完全不同。大量GPU需要长期高负载运行，服务器密度不断提高，单位面积产生的热量越来越大，对能源和散热提出更高要求。这也是为什么全球科技公司正在争夺新的能源和数据中心资源。微软、谷歌、亚马逊等企业不断扩大AI基础设施投资，美国部分地区甚至已经出现数据中心建设受到电网容量限制的情况。当越来越多GPU投入运行，新的问题也随之出现：如何提供足够稳定、低成本的基础设施，让这些计算能力持续发挥作用。02 为什么盯上太空如果只是能源不足，增加发电能力似乎可以解决。可AI数据中心需要的不仅是电力，还需要合适的土地、稳定网络以及长期运行条件。与此同时，卫星正在成为新的数据来源。过去，卫星负责采集数据，地面负责处理分析，这种模式在卫星数量较少时没有问题。但随着遥感卫星、通信卫星不断增加，来自卫星的数据规模快速增长，把所有原始数据传回地面正面临新的压力。以遥感卫星为例，一颗卫星每天可以拍摄大量地表图像，但真正有价值的信息往往只是其中一部分。比如，森林是否发生火灾，海域是否出现异常船只，某个区域是否出现环境变化。如果所有原始数据都通过有限的天地链路传回地面，不仅占用大量通信资源，也会降低响应速度。因此，让卫星具备一定的计算能力，在轨完成数据筛选、目标识别和初步分析，正在成为空间计算最现实的应用方向。03 算力如何上天把服务器送上太空，真正困难的从来不是发射。火箭可以把设备送入轨道，但如何让这些设备在那里长期工作，才是太空算力真正面对的问题。地面数据中心拥有成熟的体系：稳定电网、大规模制冷、设备维护和持续升级。但进入太空环境后，计算设备需要独立解决能源供应、散热、空间辐射以及长期可靠性等问题。所以，太空算力不会直接跳向“轨道数据中心”，而会沿着一条逐步发展的路线推进。在目前的探索路径中，行业更倾向于先让卫星具备计算能力，再逐步扩大计算规模。从一颗卫星上的计算模块，到多颗卫星组成的空间计算网络，再到未来可能出现的轨道计算基础设施，大致可以分为四个阶段。最早出现的是算力载荷。简单来说，就是给传统卫星增加计算能力。卫星仍然承担遥感、通信等主要任务，但增加AI芯片和计算模块后，可以在轨完成部分数据处理，只传输更有价值的信息。中科天算Aurora系列太空计算机，就是这一方向的探索。这一阶段，卫星开始拥有“自己的大脑”。进一步发展，是算力卫星。此时，计算不再只是附加功能，而成为卫星设计的重要目标。卫星需要更强能源、更高性能计算芯片以及更完善的热管理能力，本质上是在轨打造计算节点。国星宇航“星算”计划探索的，就是这一方向。再往前一步，是算力星座。单颗卫星的计算能力始终有限，但如果多颗计算卫星通过星间通信连接起来，就可以形成类似服务器集群的空间计算网络。不同卫星之间可以进行任务调度和资源分配。之江实验室“三体计算星座”、国星宇航“星算”计划，以及航天宏图围绕空间智能计算的探索，都体现了这一趋势。不过，目前这些项目仍处于技术验证和产业探索阶段，距离真正意义上的“太空云计算”还有很长距离。更远期的方向，是轨道数据中心。它代表了太空算力最具想象力的形态：在轨部署大规模计算基础设施，为AI任务提供类似地面数据中心的计算能力。Google Project Suncatcher、北京太空数据中心等探索，都属于这一方向。但这仍然是一个长期目标。因为轨道数据中心面对的已经不只是技术挑战，还有商业问题。发射成本是否足够低，能源供应是否足够稳定，散热问题能否解决，设备是否能够长期运行，都会决定它最终能否成立。这四个阶段并不是简单的替代关系。未来，算力载荷仍然会服务于遥感和通信卫星，算力卫星会成为空间计算节点，算力星座会进一步形成网络，而轨道数据中心则代表更大规模空间基础设施的可能方向。04 太空算力靠谱吗太空算力最吸引人的地方，也正是它最容易被质疑的地方。轨道环境确实提供了一些地面无法复制的条件。卫星可以获取持续太阳能，低轨网络正在快速扩张，而越来越多数据正在由卫星等空间设备产生。如果计算能力能够靠近这些数据，很多任务就不必依赖大规模数据回传。但从现实来看，把计算设备送上太空并没有想象中简单。地面数据中心已经形成成熟体系，服务器升级、设备维护、能源和散热都有成熟方案。而进入轨道的计算设备，需要独立面对能源、散热、可靠性以及成本问题。因此，太空算力短期内很难替代地面数据中心。更现实的路径，是先解决空间本身的问题：让卫星具备计算能力，让卫星之间形成计算网络，再探索更大规模的轨道计算基础设施。过去几十年，卫星帮助人类看见世界，也连接世界。而太空算力正在探索第三种可能：让卫星开始理解它看到的世界，从“看”和“传”，走向“算”。更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App
China’s Humanoid Rental Gold Rush Ends as Service Infrastructure Takes Over
about 5 hours ago
（本文作者为 Chelsea_Sun，钛媒体经授权发布） TMTPOST— When a fleet of Unitree humanoid robots executed a...
WAIC，机器人变了
about 5 hours ago
（本文作者为 定焦One，钛媒体经授权发布）文 | 定焦One（dingjiaoone），作者 | 王璐，编辑 | 魏佳这几天，科技圈的最大盛事当属WAIC大会。今年，人气最旺的是上海世博展览馆H3馆，具身智能首次独立成馆，与智算并列为大会两大核心赛道，从整机到灵巧手、关节模组、传感器，一条产业链完整铺开。「定焦One」连续两天走访，在现场最直接的感受是“人多”。宇树展台被围得挤不进去，加速进化把展位改成小型足球场，一群不到1米高的机器人自己踢球、抢断，还会假动作。根据官方披露的信息，今年参展的具身智能企业从去年的80多家增加到200多家，真机超过300台，且几乎全部动态运行，而去年这里还以静态展示为主。除了观众们的热情之外，还有一个明显的变化是机器人可以干的事情变了。去年是150台人形同台，卷的是后空翻、做咖啡这类炫技动作，今年各家的demo从炫技换成了做早餐、打蝴蝶结、进汽车产线这类更杂、更难也更贴近真实场景的任务，机器人的形态也从单一的人形变得更加丰富。不过热闹之下，行业仍处在早期：大脑架构未定、训练机器人的数据从哪儿来还是难题。H3馆里几乎每家都在讲“我家模型最懂物理世界”，“机器人该用VLA还是世界模型”的争论被直接搬上论坛。这些问题没有标准答案，而WAIC恰好是观察各家给出什么解法的一个窗口。本文从形态、大脑、落地三个维度切入，看看今年具身智能走到了哪一步。01.看形态：人形不再是唯一，载人机甲、半人马也来了进入H3场馆，科幻电影里的场景似乎没那么远了。几台机器人排成一列缓缓穿过通道，偶尔有观众侧身让路，当你饿了的时候，可以去某个展台“领”一份由机器人完成的早餐，虽然动作还有点僵硬迟缓，但至少是真的能吃。「定焦One」在馆里逛了大半天，一个强烈的感受是，人形机器人依然是重点，但不再独占C位。去年是150台人形同台、卷自由度、卷后空翻，今年人形还在，但载人机甲、可变形本体、半人马等新形态纷纷涌现，轮式和四足这些成熟形态也找到了更明确的场景。按落地场景看，各家大致分成了三派。第一派是工业务实派，既有轮式，也有双足，形态让位于稳定。智元拿下H3馆最大展区，集中发布五款产品，其中轮式的精灵G2Max主打“安规级重载”，能24小时不间断搬运码垛，无需人工轮岗、夜班值守，直接瞄准仓库“两班倒”的人力缺口。同样瞄准工业，它石智航给出的是另一套答案，它把一条1:1复刻的汽车线束产线搬进展台，由“轮式底盘+双臂”的机器人集群现场演示产线自主作业。工业场景下，这种组合比较务实，能连续作业、能灵活调度，成本和稳定性都适合量产爬坡。智元机器人 图源 / 智元官网乐聚这届不再讲商超和家庭，转而聚焦工厂???其全尺寸人形机器人夸父系列（含双足版与轮式夸父5-W）与蚂蚁灵波合作实现物流全场景自动化，涵盖纸箱拆垛、搬运、上料等环节。第二派是小人形，把人形机器人做小，用价格换入场券。松延动力身高不到一米的小布米定价9998元，是目前市面上第一款万元以内的量产人形机器人，高约94厘米、约12公斤，已正式开售。作为参照，一台全尺寸人形通常在1.7米上下、几十万元起，小布米几乎把体型和价格同时砍掉一个数量级。展台上，小布米们同步完成舞蹈，动作对齐精准，OTA3.0功能支持用户通过手机App远程更新机器人的交互界面、动作姿态和内容。消费级小人形的玩家还有鹿明机器人，现场展示了AI迷你双足人形“鹿小明”，仅89厘米，可跟随音乐起舞。加速进化则把展台变成小型足球场，一批身高不到1米的机器人自主踢球、非遥操，射门力道猛还会假动作，走的是科研、竞技路线。加速进化机器人踢足球 图源...
华尔街搬起Kimi砸自己的脚
about 5 hours ago
（本文作者为 版面之外，钛媒体经授权发布）文 | 版面之外，作者｜画画48小时。一家中国公司的模型发布。全球AI股票集体下跌。英伟达跌，半导体跌......全球市值蒸发万亿美元。高盛合伙人在客户电话会里直接抛出一句：算力扩张时代，可能到头了。摩根大通给客户发的备忘录，称之为DeepSeek 2.0。所有人都在问同一个问题：Kimi K3真有那么厉害？说实话，我觉得没有。Kimi是个好模型。但它还不足以撼动全球资本市场。真正被震动的，也不是英伟达，是华尔街过去三年一直相信的那套故事。Kimi只是推倒多米诺骨牌的那只手。一、华尔街到底怕什么要看懂这场恐慌，先得看清过去三年华尔街到底在信什么。本质上，他们相信的是一条大模型定律。模型越强，参数就越大，训练就越贵，需要的GPU就越多，资本开支就越高，英伟达就越值钱。这也是整个AI时代最大的金融叙事。2023年ChatGPT火了之后，这条公式一路跑到2026年中。英伟达市值从1万亿美元冲到5万亿美元。微软、Meta、Alphabet、亚马逊，每次财报电话会都在重复同一句：我们继续加大AI基础设施投入。估值逻辑只有一个假设，做AI就得烧钱。烧得越多，护城河越深。三年，这条公式没被证伪过一次。直到DeepSeek出现。2025年1月，DeepSeek-R1用远低于预期的成本，跑出了接近GPT-4的推理水平。英伟达那天蒸发了5890亿美元，创下美股历史纪录。结果呢？半年之后，微软继续投。Meta加预算20%。CoreWeave上市股价翻倍。所有人继续下注。华尔街松了一口气，DeepSeek被当成一次虚惊。然后Kimi K3来了。这次的数据更刺眼。LMArena前端代码榜以1679分登顶，超过Claude Fable 5。综合排名从上一代的第18名直接跳到第1。前端7个细分方向，拿下6个第一。7月27日开放权重发布，成本据说只有美国顶级模型的六成。高盛在内部备忘录里写了这样一句反问：一家买不到最大规模算力的中国实验室，靠着架构创新、合成数据、强化学习、后训练，凭什么把差距缩得这么快？这个问题一问出来，华尔街的信仰就出问题了。以前所有人默认，Scale就是GPU。今天Scale变成了GPU加算法加数据加后训练加RL的合力。算力不再是唯一的答案，这才是华尔街真正怕的东西。华尔街怕的不是Kimi，是英伟达。准确说，是AI资本开支永远在扩张这个定价逻辑。硅谷巨头们预计2026年资本开支达到7000亿美元，台积电刚宣布2026年资本开支640亿美元，超市场预期。这些钱要变成芯片、变成数据中心、变成英伟达的订单。前提是，大模型必须继续变大、继续烧钱。Kimi K3出来后发现，未必如此。如果越来越多公司都能用更少GPU、更低成本，做出同等水平的模型，那全球GPU采购量还需要那么大吗？台积电640亿美元的回报率会不会打折？英伟达的远期收入预期要不要下调？这下好了，过去三年所有算力扩张的估值模型，都得重新计算。Kimi只是让所有人第一次真正开始问一个问题：GPU还能卖这么多吗？只要华尔街开始思考这个问题，股价就必然晃动。二、为什么偏偏又是中国？还有一层更深的东西，很多人不敢明说。为什么又是中国？DeepSeek第一次让华尔街意识到，中国能追。Kimi第二次告诉华尔街，中国还在追，而且没停。一次可以叫偶然，可以归给几个天才或者运气。两次在不同节点、不同方法上都发生了低成本逆袭，资本就必须重新算概率。这个概率一改，事情就变了。美国巨头信的是大力出奇迹。钱多、卡多，工程上有瑕疵就用更多算力去盖过去。这种打法效率其实不高，但在充裕环境里没人在意。中国头部公司从第一天起，环境就完全反过来。买不到十万卡集群，融资也没那么阔绰，只能把手里的算力压榨到极致。被逼出来两个能力。一是合成数据。用最少的高质量样本，卷出最高的逻辑上限。二是后训练加强化学习。用工程微调和策略优化，去补底层预训练的不足。这两个能力，恰好是算力信仰最不重视的地方。结果就是，当追赶者能用40%甚至更低的成本做出顶级性能，美国巨头堆起来的十万卡壁垒，反而变成成本累赘。这才是华尔街真正的系统性恐惧。不是一家中国公司做出了一个好模型，是这条低成本路径被走通了两次。第三次、第四次，可能已经在路上。三、但华尔街可能又看错了就在华尔街砸盘、讨论算力时代是否终结的时候，现实给了一个反转。昨晚，Kimi官方公告，K3发布后请求量远超预期，集群逼近承载极限。即日起暂停C端新用户订阅，全速扩容。为了匹配算力，还得把耗能最猛的Kimi Code从主权益里拆出来单独卖。这条消息，狠狠打了华尔街一记耳光。它把一个反复被验证的技术产业规律，直接摆到了台面上。成本下降，从来不会减少需求，只会让需求爆炸。这样的例子也比比皆是。计算机便宜了，电脑数量翻倍。互联网便宜了，网站数量爆炸。云计算便宜了，全球服务器比以前多得多。现在模型便宜了会发生什么？Agent变多，AI应用调用量变大，推理需求飙升，Kimi自己都撑不住了。这套现象在经济学上叫杰文斯悖论。19 世纪英国经济学家发现，蒸汽机效率提升后全国煤炭总消耗反而上涨，效率降低了使用门槛，大量产业开始普及蒸汽机，整体需求扩张抵消了单台设备的能耗节约。今天的GPU，就是19世纪的煤炭。GPU需求不会消失，变???是身份。以前GPU的主要买家是训练。几万张卡集中封闭训几个月，训完之后其实很多时候是间歇性闲置的。以后主要买家是推理。7×24小时的Agent服务。每台手机、每辆车、每个机器人上的本地模型，视频生成，百万token窗口的持续计算。算力消耗的模式，正在从低频、巨量、集中，变成高频、海量、泛在。总量可能不降，甚至可能更高。但谁受益、怎么受益，会重新排队。高盛说算力扩张时代接近尾声，至少在两年维度里，这个判断大概率是错的。更准确的说法应该是，算力扩张的逻辑变了。主导权从训练移交到推理。英伟达不会因此崩盘。但过去三年那种闭着眼买英伟达的日子，可能真的过去了。四、Kimi只是那面镜子回头看这次抛售，Kimi...
都怪Kimi
about 5 hours ago
（本文作者为 锦缎，钛媒体经授权发布）文 | 锦缎7月16日晚间，月之暗面发布了Kimi K3。2.8万亿参数，开源，多模态，上下文窗口超过100万。7月27日将完整开放权重。消息传到华尔街的时候，交易员们正在为一轮已经持续了好几天的科技股抛售寻找新的解释。K3来得正是时候。Artificial Analysis智力指数排全球第3，Arena Frontend Code排全球第1。Terminal-Bench 2.1得分88.3，和GPT-5.6 Sol的88.8之间只隔着一层薄薄的空气。FrontierSWE得分81.2，仅次于Fable 5的86.6，把GPT-5.6 Sol的71.3甩在身后。一家中国公司的开源模型，在编程和长程推理这两个最硬的指标上，同时够到了全球顶尖闭源系统的肩膀。于是有人说，K3戳破了全球算力扩展的泡沫，打破了Antheropic与OpenAI的估值逻辑，并加剧了近期高位科技股的巨震。逻辑链条很直接：如果在有限算力下，开源模型仍可取得如此突破，那此前市场给予AI基础设施天价资本开支的定价，是否建立在一种过度乐观的假设之上？如果一家中国公司能用更少的资源做出接近顶尖水平的模型，那英伟达的订单簿、Anthropic与O喷AI的高毛利叙事，是否都在同一瞬间被打上了一个问号？总而言之一句话：都怪KIMI。01...
具身智能的“ChatGPT时刻”，可能不会同一天到来
about 5 hours ago
（本文作者为 吴怼怼，钛媒体经授权发布）文 | 吴怼怼在WAIC 2026智启具身论坛，行业在探讨的，是一套能够在物理世界持续学习、自我改进的系统。7月19日，2026世界人工智能大会·智启具身论坛在上海世博中心举行。论坛由智元、觅蜂科技联合主办，清华大学、Physical Intelligence、Genesis AI、Dyna Robotics、Sunday Robotics、腾讯 Robotics X等团队参与。听完后，一个很明显的感受是：虽然“人形机器人”依然是最容易吸引镜头的概念，但台上被反复讨论的关键词，已经从自由度、关节数量和动作展示，转向了数据、模型、仿真、部署、失败反馈和持续学习。这意味着，具身智能正在进入一个新阶段。过去两年，行业首先要证明机器人“能做”；现在，问题变成了它能不能连续做几百次、几千次，换一个环境还能不能做，失败以后能不能自己恢复，以及部署出去以后，能力能否继续增长。换句话说，具身智能的竞争，正在从机器人产品竞争，变成一场训练系统和数据基础设施的竞争。01、物理AI的Scaling Law，卡在交互经验大语言模型的Scaling...