18:06
具身智能不要走那条自动驾驶的老路
文章探讨了具身智能领域内公关行为的粗放现象，指出企业间通过片面性能参数对比进行非对然竞争，忽视了技术本质。强调真正的行业地位来源于硬件自研能力和核心算法优异性而非社交媒体上的传播声量。呼吁行业内应减少无效竞争，回归技术创新与积累，以维护产业健康发展。
AI新闻
12月
5日
20 条新闻
18:06
中美大模型“登月路”：谷歌与月之暗面的这一年
谷歌整合Google Brain与DeepMind成立新团队，聚焦Gemini项目，旨在提升大语言模型能力。Gemini 3在多项指标上超越GPT-5.1，展示了谷歌在AI领域的技术突破。同时，中国公司月之暗面通过Kimi K2 Thinking等模型，在开源生态中取得显著进展，强调了技术创新的重要性。
18:06
400亿机器人、6万亿参数的Grok 5：马斯克访谈中的AI终局与人类意义
马斯克预测未来全球将有300-400亿台人形机器人，并首次通过Grok 5模型看到了实现通用人工智能（AGI）的可能，尽管概率仅为10%。特斯拉正在研发的AI5芯片目标是性能超越英伟达2到3倍且成本降低至十分之一，这将是Optimus人形机器人的核心。此外，马斯克还提出了一个“没有App”的未来世界愿景，其中手机将成为AI推理边缘节点，由AI处理所有交互，预计五年内实现。
18:06
谷歌IMO金牌级Gemini 3深夜上线，华人大神挂帅，OpenAI无力反击
谷歌DeepMind发布Gemini 3 Deep Think，该模型在解决复杂数学、科学难题上表现出色，特别是在并行推理能力方面实现了突破。在多项基准测试中，如HLE和ARC-AGI-2上取得领先成绩。此外，Deep Think还展示了强大的3D场景创建与物理效果模拟能力。同时，谷歌宣布由华人科学家Yi Tay领导的新加坡团队将专注于高级推理及前沿模型研发，旨在推动AGI的发展。
17:04
华为任正非：大量建设大模型是正确的探索，未来算力一定过剩
华为创始人兼总裁任正非与ICPC主席、教练及获奖选手座谈会纪要公布。在回答关于计算资源的问题时，任正非直言，“以后是算力过剩的，不是你想象的算力不足”。他认为，建数千个、数百个大模型都是正确的探索。华为在解释超节点时提到了950、960、970等型号，但“我们需要多少个‘970’，970在哪儿能用？需要多少台，集群怎么连接”，任正非表示，这是一种线性技术推演，是一定能实现的算力假设。而需求是不是一种线性结构尚未可知，“万一是非线性的呢”。因此，他说：“算力过剩的时代一定会到来的。”（广角观察）
16:01
谷歌最强大模型付费上线，在DeepSeek开源后被吐槽太贵
谷歌发布Gemini 3 Deep Think，该模型在复杂推理、数学和科学问题解决方面显著提升。其多轮迭代推理能力支持更精细的代码生成与原型设计，在多项基准测试中取得SOTA成绩。然而，高昂的价格（Ultra会员月费249.9美元）及仅限特定用户群体使用引发了争议，反映出开源模型对封闭商业模型带来的挑战。
16:01
Ilya刚预言完，世界首个原生多模态架构NEO就来了：视觉和语言彻底被焊死
NEO，全球首个开源原生多模态架构，由中国研究团队推出。与传统模块化多模态模型不同，NEO采用统一的视觉-语言一体化设计，通过原生图块嵌入、三维旋转位置编码和多头注意力机制等创新技术，实现高效训练及卓越性能。仅用十分之一的数据量，其在多项评测中超越了依赖大规模数据的传统大模型，尤其适合边缘计算场景，为未来多模态AI发展提供了新路径。
16:00
五问百“镜”大战：手机就能干，为啥要买它？
2025年末，AI智能眼镜市场竞争激烈。理想、百度、阿里等企业纷纷推出新品，功能涵盖超高清拍照、AI翻译及导航等。当前各厂商主要聚焦硬件性能如拍摄能力与佩戴舒适度，AI功能尚未成为核心差异化因素。产品形态分为第一视角拍照与带显示的单绿双目光波导两种。未来，随着技术成本降低和用户体验优化，预计3-5年内AI/AR眼镜将进入消费主流。
16:00
商汤科技贾安亚：企业AI要落地，业务目标与行业理解重于模型本身 | WISE2025商业之王大会
商汤科技贾安亚在WISE2025商业之王大会上指出，AI企业应用正从IT部门主导转向业务驱动模式，聚焦于供应链、人事等容错率较高且能产生显著价值的场景。随着多模态技术成熟及软硬结合带来的成本优化，AI将演变为深度融合企业数据流程的系统化解决方案，而不仅仅是孤立模型。
14:58
AMD苏姿丰：对泡沫的担忧“有些被夸大了”
据报道，美国半导体巨头AMD行政总裁苏姿丰近日在一场活动上再度被问及人工智能是否是一场泡沫，她对此表示：“以我的观点而言，绝对不是。”AI产业将需要大量像AMD这样的公司的芯片，对泡沫的担忧“有些被夸大了”。她还称，不担心来自英伟达的竞争，也不担心谷歌或亚马逊的竞争。看整体环境时，在夜里睡不着的是“如何在创新方面有更快的行动”。苏姿丰认为，AI目前仍处于初期阶段，而AMD必须准备好提供未来所需的芯片，“下一代模型将会更好”，并强调AI拥有巨大潜力，没有理由不持续推动这项技术走向未来。（广角观察）
14:58
瑞银证券：现阶段中国出现“AI泡沫”的可能性不大
瑞银证券中国互联网行业分析师熊玮近日发表中国AI智见报告，其中提到现阶段中国出现“AI泡沫”的可能性不大。一方面循环融资有限：领先的AI模型开发商由母公司内部现金流提供资金，而非第三方融资；其次是审慎的资本支出，中国互联网龙头以务实的态度开展AI投资，注重ROI和运营效率，而非前期大量烧钱。瑞银估计2025年中国互联网龙头的合计资本支出约为4000亿元，约为美国同业的十分之一，同时开发出性能相当的大模型。（第一财经）
13:55
机器人行业泡沫破灭后，谁会成为新巨头？
机器人正从‘科技硬件’向‘新型劳动力资产’转变，成为可定义、配置与衡量的资本模型。这不仅涉及自动化红利，更是劳动力体系重构的关键变量。机器人行业的发展趋势是从单一设备性能比拼转向组织嵌入能力的竞争，强调系统劳动力解决方案输出能力及任务建模等综合服务。未来的价值锚点在于能否构建可持续交付组织力的资产模型，而非单纯的技术参数领先。
12:53
华为任正非最新讲话：AI重在“应用”，着眼于未来3-5年
华为创始人兼总裁任正非与ICPC主席、教练及获奖选手座谈会纪要公布，座谈时间是今年11月14日。在座谈中，谈及当下火热的AI，任正非的观点很明确：AI重在应用，不重在发明。
“发明AI只是一家IT公司，应用AI是会强大一个国家。”任正非表示，IT公司对人类的贡献只2%，AI在产业上的贡献则会占到98%。仅以洗煤、炼钢为例，洗煤精度提高0.1%，乘以中国40亿吨的煤炭产量，价值惊人；高炉炼钢效率提升1%，省下的燃料更是难以计数。他强调，人工智能应该是无处不在，如何去应用它，是主要的课题。
华为自己的AI探索，也全围着“应用”转。任正非表示，公司研究“着眼在未来3-5年”。要把大模型用在高炉里，通过数据算出炉温，提前两小时预判铁水硅含量。还可以用在矿山里，让矿工在地面操作机械，避开瓦斯和塌方。此外，还要用在医院里，瑞金医院的病理模型、中山医科大学的眼科远程诊断，都是现成的例子。（广角观察）
12:52
第一批被AI赋能的路边摊，上街挣钱
新闻展示了AI技术在中国路边摊经济带来的革新，包括AI调香、手串、下象棋等应用。这些接地气的AI创新利用了大模型和自然语言处理技术，为消费者提供了个性化体验。同时，报道指出，AI创业门槛正在降低，通过加盟或使用傻瓜型AI开发工具，普通创业者也能轻松进入市场。此外，随着Agent Infra的发展，未来AI将更加注重用户体验和系统稳定性。
12:52
AI眼镜厂商，正在集体拒交“智商税”
AI眼镜市场正处关键转折点，各大厂商如阿里、百度等纷纷入局。技术上，通过多模态处理和大语言模型的集成，AI眼镜在视觉理解、语音识别及实时翻译等方面取得突破；但面临全天候佩戴与全功能体验间物理矛盾的挑战。未来，AI眼镜有望成为继智能手机后的又一重要智能终端，推动人机交互方式革新。
12:52
3055亿，科创板“国产GPU第一股”诞生，开盘暴涨469%
摩尔线程作为国内GPU龙头在科创板上市，成为2024年最大规模IPO。公司以自主研发的全功能GPU为核心，覆盖AI智算、云计算等领域。其产品在性能上接近国际先进水平，在部分领域实现突破。本次IPO拟募资80亿元，用于新一代自主可控AI训推一体芯片等项目研发，加速推进国产化替代进程。
12:52
刚刚，2026年英伟达奖学金名单公布，华人博士生霸榜占比80%
英伟达研究生奖学金计划宣布2026年度10位博士生获奖者，涵盖加速计算、自主系统、计算机图形学、深度学习等前沿领域。其中8位为华人学者，研究方向包括物理AI问题解决、神经渲染技术、AI安全性保障、通用机器人开发及人机协作等，展示了AI在多模态处理、跨学科融合及实际应用中的最新进展。
12:28
2025年的冬天，上海凭什么被称为“世界具身智能第一战场”？
上海在2025年成为全球具身智能产业的领头羊，通过政策支持、场景开放和算力平权等措施，推动了机器人技术从实验室走向实际应用。重点展示了智元机器人、傅利叶智能等企业在工业和服务领域的突破性进展，以及产业链集聚带来的硬件迭代加速。12月12日的GDPS大赛将全面检验这些成果，标志着中国具身智能产业已建立起完整的生态系统。
12:00
市值3055亿！摩尔线程敲钟，国产通用GPU第一股来了
摩尔线程作为国产通用GPU第一股，成功登陆科创板，市值超3055亿元。公司聚焦AI智算领域，从桌面级产品转向高性能、高毛利的AI计算芯片。募集资金主要用于研发新一代自主可控AI训推一体芯片、图形芯片及AISoC芯片。其MUSA架构融合了多种计算能力，推动了国产GPU在AI训练与推理优化方面的突破性进展。
11:49
大模型战火烧到端侧：一场重构产业格局的算力革命
新闻指出，AI产业正从云端算力竞争转向终端设备的变革。OpenAI、字节跳动等企业布局无屏幕AI硬件和AI手机，推动大模型从云端向端侧迁移。通过模型压缩技术如蒸馏法，使得高性能小模型能够部署在AI PC、手机等终端上，形成“云端训练-端侧部署”的新模式。预计至2029年全球端侧AI市场规模将达1.2万亿元，中国凭借政策支持与市场需求优势，将在端侧AI领域迎来爆发式增长。