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智東西（公眾號：zhidxcom） 智東西9月6日柏林報道，走進IFA 2026的展館，迎面而來的海量機器人、AI硬件、家電等等產品給人一種感覺：今年的IFA，儼然成為中國科技的主場。但在熱鬧之外，還有一個值得追問的問題是：IFA官方怎麼看這場“中國風暴”？ 昨天，智東西等少數媒體與IFA管理公司CEO Leif Lindner進行了一場對話。這位全球歷史最悠久消費電子展的掌舵人，就中國廠商主導地位、出海本地化、AI洗白等行業熱議話題表達了看法。 如何理解中國廠商的主導地位？在Leif Lindner看來，創新是一個週期，2007年他加入索尼時，硬件創新來自日本；2011到2018年，來自韓國；而現在，來自中國。他説自己有點羨慕亞洲國家，也希望德國能有那樣的執行力。 當智東西問及中國品牌如何真正立足歐洲的問題時，Lindner的態度十分直率。他説，真正的本地化，意味着公司最高管理層中至少要有一個人真正瞭解當地市場，中國企業必須改變“不願為本地優秀人才支付足夠薪酬”的舊思維。以足球打比方：“如果你擁有梅西，也許很快就能成功；但如果你買的是一個很少上場的球員，就需要花更長時間。” 以下是智東西等媒體與IFA CEO Leif Lindner對話的精華實錄： 問：今年IFA展上，到目前為止最讓你印象深刻的產品是什麼？ Leif Lindner：今天（柏林時間9月5日）我有機會看了小米的展台。我之前沒時間去，但今天和他們的高管開了會，他們還帶我參觀了展台。我必須説，他們的概念車以及他們的願景確實非常令人印象深刻，他們還向我展示了為傳達願景所做的投入。 而且不要忘記，小米是第一次來參加IFA。我在MWC上見過小米，我也去過中國參觀過他們和他們的門店。小米的整個概念非常連貫，質量也很好。我也很期待看到小鵬的飛行汽車，歐洲媒體説它將量產，可能2028年在迪拜交付。 還有機器人拳擊，對你們中國人來説可能更常見，但在德國不常見，好像還有一隻熊貓機器人，很有趣。 問：今年中國公司現在佔IFA參展商的50%左右，對吧？你會如何保持IFA在全球展會中的影響力，保持歐洲、日本和韓國品牌的參與？ Leif Lindner：首先，你提到的數字是參展商數量，但看展位面積會少一點，大約佔39%。儘管如此，中國廠商明顯占主導地位。 我認為，第一，作為最大的消費電子和未來科技展會之一，我們必須瞭解目前最優秀的創新來自哪些國家，並提供支持。例如，明天馬來西亞將推出更多創新，我們很樂意接受。 （創新）是一個週期。2007年，當我開始為索尼工作時，許多硬件創新來自索尼；2011年到2017年、2018年左右，大多數創新來自韓國；目前，許多創新來自中國。 我們是有一個明確的審核流程的。當我們不熟悉的品牌出現時，會進行審核。誇張一點説，如果一家公司抄襲洗碗機，把他們帶到展會上有什麼戰略意義？沒什麼意義。目前我們在尋找合作伙伴的戰略性參與。如果其戰略不符合我們的支持方向，我們會拒絕他們。這不是針對中國，對所有人都一樣。 目前有很多中國公司希望加入我們。如果是好公司，我們很樂意接納。我看到日本和韓國也啓動了很多項目，支持企業從最初想法到產品發佈的快速執行。 説實話，我有點羨慕亞洲國家能做到這一點，有這樣的資源。我也希望德國能有那樣的執行力。我們也有非常好的想法，AI專利數量可能排在全球前列，但執行能力可能排在第60位。 問：IFA 2027會專門為機器人設置展廳嗎？ Leif Lindner：可能會，目前IFA Next展廳涵蓋了初創企業和機器人技術。這一展廳的關注度很高。把它做得更大是合理的，未來肯定會更大，至於會不會有獨立的場館，我覺得也是有可能的。 問：IFA上的很多創新來自中國，但當這些創新來到歐洲時，遇到了本地化的問題。坦率地説，沒有多少公司擁有像小米那樣的本地化團隊，很多企業甚至不理解本地化的概念。當中國公司來歐洲開拓當地市場時，你看到哪些問題？有什麼建議？ Leif Lindner：這是個很好的問題。我對此有一個非常明確的看法。大約一年前，海信的董事長也問過我同樣的問題。 那我就直説了。我想從兩個角度來談。過去我曾經在三星工作過，也和京東Joybuy有過一些很有意思的交流。 其實，韓國企業過去也面臨過類似的問題。很多亞洲公司在推出產品、進入歐洲市場時，往往只帶着一個概念過來，因為他們認為歐洲市場和美國市場差不多。但實際上，歐洲是由很多不同的國家組成的，你可能需要針對不同市場準備20種不同的方案。 這當然不容易，而且成本很高，所以很多企業不願意這麼做。就算做了，也有最終失敗的可能，或者肯定需要花更長的時間才能取得成功。 而真正的本地化，意味着公司的最高管理層中至少要有一個人真正瞭解當地市場。 這裏還有一個很大的挑戰：過去，中國企業往往很難接受為優秀的本地人才支付足夠的薪酬，讓他們願意為中國品牌工作。但如果你想找到最好的人才，就必須為最好的人才付錢。 我還記得大約20年前在索尼工作時聽到的一件事。當時有一本書提到，索尼在上世紀60年代取得成功時，索尼國際的總經理給工程師支付的薪水甚至比自己還高。因為正是這些工程師在創造公司的成功。 當然，我並不是説中國企業一定要給一個人開出比三星、LG還高的薪水，而是至少應該給出同等水平的薪酬。 據我所知，大約五六年前就有一些優秀人才申請加入中國企業。可以用足球來打個比方：如果你擁有梅西，也許很快就能取得成功；但如果你買的是一個很少上場的球員，那你就需要花更長時間。 如果你選擇的是一箇中等水平的人才，又怎麼能期待他帶來卓越的執行力？這也是我當時告訴海信CEO的觀點。 我之所以這麼説，是因為我確實看到了一些負責中國品牌德國市場業務的人，他們並不是這個領域最優秀的人才。如果我要僱一個人負責公司的公關，我會選擇最好的人，而不是一箇中等水平的人。 中國企業確實會受到文化差異等因素的限制，我理解，但他們必須跳出原有的思維模式。如果希望快速取得成功，並且進一步擴大規模，就需要真正投資於高質量人才。 比如，小米曾經在柏林招聘了一位負責特斯拉執行業務的人才。即使是一家中等規模的企業，也有能力在高層管理團隊中引入一兩位真正瞭解當地市場的人。這樣的投入最終會得到回報。 當你把智慧、執行力和意願結合起來時，我認為沒有什麼能夠阻擋你。 問：根據你的觀察，中國科技公司除了產品和技術之外，還需要發展哪些核心能力，才能真正立足歐洲？IFA又能為這些中國公司提供哪些支持？ Leif Lindner：歐洲高端市場的規模非常大。對於三星這樣的企業來説，德國尤其有吸引力，因為德國消費者購買高端產品的意願很強。 對於中國品牌來説，這當然也是一個非常有意義的市場。事實上，現在已經有一些中國品牌深深融入了歐洲年輕人的生活方式。比如TikTok已經成為年輕一代生活方式的一部分。 這意味着，歐洲消費者已經願意購買和嘗試中國產品，這是一個客觀事實。 但另一方面，我們必須區分不同類型的中國企業。比如TEMU和SHEIN，與海信、小米、TCL這樣的高質量消費電子品牌，完全是不同的概念。我認為中國品牌在歐洲擁有非常大的潛力。 當然，目前受到國際形勢和經濟環境的影響，消費者整體的購買意願有所下降。但歐洲消費者手裏其實是有錢的，他們也積累了不少儲蓄。如果一款產品能夠真正為他們的生活帶來額外價值，他們依然願意購買。 與此同時，消費者的品牌忠誠度正在下降。相比過去，他們現在更加關注最終結果，以及產品能不能真正滿足自己的需求。而在這一點上，中國品牌其實已經做好了準備。 所以我認為，歐洲目前仍然是全球最大的消費市場窗口之一。 問：現在很多公司都通過社交媒體、直播等方式發佈和銷售產品，那麼為什麼還需要像IFA這樣的線下實體展會？ Leif Lindner：很簡單，因為信任無法被下載。信任只能通過人與人之間的互動，以及親身體驗建立起來。 你需要在線下展會上與產品進行真實的互動。我看到過很多KPI和數據，你應該比我更清楚，在AWE這樣的展會上，網紅和主播是如何幫助企業銷售產品的。 石頭科技的高管曾經告訴我，那些在展會上拍攝內容、並通過直播銷售產品的人，貢獻了他們大約25%的銷售額。 為什麼？因為人們相信他們。他們是真實存在於線下活動中的，沒有虛假的東西，也沒有AI生成的內容，而是真實的人與產品之間的互動。這也是為什麼直播購物能夠取得如此大的成功。 與此同時，隨着AI越來越普及，人們想要驗證AI提供的信息，反而變得更加困難。所以，我認為，真正有價值的線下活動，以及真正正確的線下體驗，比過去任何時候都更加重要。 當然，有些傳統活動可能會逐漸消失，但那些真正與消費者相關、能夠創造價值的活動，反而會獲得更多關注。這就是我的判斷。 問：IFA未來會如何調整參展商佈局，以更好地服務中國企業？會提供哪些特別支持？ Leif Lindner：目前我們與中國企業的合作其實已經非常成功，而且我們已經在提供很多支持。 首先，我們會通過團體組織者幫助中小型企業參展。比如協助他們辦理簽證，甚至為他們提供相關證明，説明這些企業是我們的合作伙伴。 我們也會進行遊説。當柏林或者德國的政治人士問我，什麼事情對於IFA這樣的展會最重要時，我會告訴他們，希望簽證流程能夠更加高效。 政府當然不會簡單地回答“沒問題”，這一點很清楚。但如果中國企業希望來德國做生意，我認為在簽證發放方面應該有更加合理、高效的執行方式。 有時候，重要的人士都會因為沒有及時拿到簽證而無法參加展會，這對我們來説當然不是一件好事。所以，我們會儘可能地進行協調、遊説和支持。 第二，我們的團隊裏有兩位會説普通話的人。其中一位在客户成功部門，主要負責展台以及參展相關事務；另一位負責與零售合作伙伴的銷售。

圍繞中國企業的參展體驗，Leif Lindner表示：“我們理解中國企業，你們也能理解我們。我們可以直接用你們的語言溝通，而這種能力並不是每一個展會都有的。”除了語言溝通，IFA還會幫助企業預訂酒店，處理參展過程中遇到的各種問題，讓企業更輕鬆地來到展會。他強調，中國企業對整個展會具有重要價值。

在談到越來越多AI技術被加入消費電子產品、與此同時存在“AI洗白（AI Washing）”的問題時，Leif Lindner認為，區分真正的創新與AI洗白，關鍵在於產品能否給用户帶來實際價值。產品越創新、越有用，消費者看待它的方式就越不同。尤其是年輕一代和普通消費者，會從非常實際的角度去判斷一款新產品：第一，它能否給生活和日常帶來真正的好處；第二，它是否足夠簡單、容易理解，使用起來足夠直觀。

如果一款產品能夠做到這些，它真正帶來的價值甚至可能是無形的——用户不需要一直操心它，也不會每次使用時都明顯感覺到它的存在，它只是讓生活變得更加輕鬆，不需要反覆閲讀説明書，一切都是直覺性的。聽起來可能有點矛盾，但正是他判斷創新的重要指標：真正偉大的創新，反而應該是“無形”的。

不過，仍然必須看到產品表象之下的東西。過去一年，幾乎所有產品都開始被貼上“AI驅動”的標籤，消費者某種程度上已經開始失去對真正創新的感知。Leif Lindner看到了一種趨勢：企業在宣傳中使用“AI”這個詞時，就必須主動解釋AI到底意味着什麼、究竟為產品帶來了什麼。如果不解釋，消費者就不會再認真對待所謂的“AI”；而當AI洗白的問題變得過於明顯時，甚至會有消費者在社交媒體上直接發表評論、質疑這些產品。

他還表示，如果選擇的展商不能從這些錯誤中汲取教訓，或許更好的做法就是建議他們別來參加展會。雖然目前還不想做得這麼絕，但他有很強的判斷力，需要確保展會自身的競爭力和戰略的一致性。

今年IFA展上的中國熱度已有目共睹，但展會之外，中國廠商要如何留在歐洲消費者的生活裏、佔據消費者心智，是一個更具挑戰的問題。在這場對談中，Leif Lindner一直用價值和投入兩個維度來衡量展商：產品是否真的帶來了改變，企業是否真的願意為當地市場長期下注。這可能也是中國企業出海未來需要補上的功課。

Disrupt 2026: OpenAI, Anthropic, Replit, and more take over 6 industry stages. 25% off tickets now Back by popular demand: Save up to $300 on Disrupt One of China’s most prominent AI labs, Moonshot AI, believes it can turn its popular open-weight model into serious sales growth. On Friday, Bloomberg reported that the lab is targeting $2 billion in annualized revenue by the end of the year, double the company’s reported revenue run rate for August. It’s an aggressive goal that reflects the success of the company’s K3 model since its release this summer. While K3’s usage figures have declined sl

9月11日，Kimi K2.8 Preview在Kimi Code和Kimi Work全量上線。官方稱其綜合性能接近旗艦K3，Coding和Agent能力進一步提升。最實質的變化在權限上：所有會員檔位都能使用1M上下文，而K3的百萬上下文目前仍需Allegretto（¥199/月）及以上會員。

K2.8 Preview的思考效率較K2.7 Code顯著改善，支持low/high/max三檔reasoning effort，與K3的思考等級對齊，同時支持圖片和視頻輸入，上下文窗口為1M。不過本次預覽更新沒有公佈任何benchmark數據，“綜合性能接近K3”具體接近到什麼程度尚無公開數據可查。

從命名上看，K2.8 Preview很容易讓人以為月之暗面又做出了一個更小更便宜的K3。K3發佈時是總參數量2.8萬億、激活約1040億參數的MoE模型，追求在各項基準上跑贏海外旗艦，代價則是貴、慢、吃資源。相較這種跑分定位，K2.8 Preview被定位為“更適合代碼補全和常規開發任務”。

當前Kimi Code會員分五檔：Adagio免費、Andante¥49/月、Moderato¥99/月、Allegretto¥199/月、Allegro¥699/月。K3從¥99檔起才能調用，1M上下文需要¥199檔以上；K2.8 Preview則是所有會員可用，且直接給到1M。這套會員檔位名稱也在K3發佈後調整為柔板、行板、中板、小快板、快板等音樂術語。

本次更新為無感知替換：原有的kimi-for-coding直接升級為K2.8 Preview，Model ID保持不變；在Kimi Code裏，K3系列關閉thinking後，請求也會被轉給K2.8 Preview的無思考版本；除編程場景外，Kimi Work也同步上線了該模型。

K2.8的推出與月之暗面當前的商業化節奏密不可分。據報道，其ARR今年3月約為1億美元，4月升至約2億美元，6月超過3億美元，8月已突破10億美元，公司希望在年底達到20億美元。這輪增長的直接催化劑是7月發佈的K3：以開源權重、超長上下文和旗艦級編程能力迅速打開全球市場，定價為每百萬token輸入3美元、輸出15美元，僅為對手的三分之一，同時在編程基準上超過Claude Opus 4.8和GPT-5.5。在Arena.ai前端代碼競技場上，K3以1679分登頂，超過Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol，而前代K2.6在同一榜單僅排第18位。目前K3系列每天生成約3000億token。

不過要從10億美元衝到20億美元，僅靠一個高成本旗艦模型難以支撐。K3在產品層面也有邊界：月之暗面在K3技術博客中提到，K3對歷史thinking內容較敏感，如果Agent框架沒有完整傳回此前的思考記錄，或在會話中途從其他模型切換到K3，生成質量可能明顯不穩定；K3在模糊任務中還可能表現得過於主動，自行作出超出用户預期的決定。對於代碼補全、修改和明確邊界內的日常開發，用户可能更偏好行為更可控、調用門檻更低的模型。一個單位成本更低、能夠大規模鋪開的主力模型因此被推到前台。

另據彭博社消息，本月初月之暗面以保密形式向港交所遞交了A1上市申請文件，正式啓動港股IPO流程。估值曲線方面，2025年底C輪投後估值為43億美元，2026年5月漲至200億，7月F輪後達到350億；7月底公司同時啓動Pre-IPO輪融資，投前估值升至500億美元，八個月漲了近八倍。但對照收入，按500億美元投前估值和當時公開的3億美元ARR計算，市銷率達167倍，而Anthropic約為20倍、OpenAI約40倍、智譜在萬億市值時約94倍。讓更多人用起來、把單位調用的成本降下來，是Kimi當下的當務之急。

2026年上半年，全球AI產業鏈大額融資事件密集發生。據不完全統計，上半年全球AI產業鏈上億元融資事件共165起，融資總額約2.7萬億元。中美企業是絕對主力：中國企業上億元融資事件共77起，事件數量位居全球第一，金額合計約1262億元；美國企業上億元融資事件共71起，金額合計約2.46萬億元，佔比約91.2%，遠高於其他國家。中國企業融資金額佔比約4.7%，其他國家合計約1100億元，佔比約4.1%。

從事件數量看，中美合計佔全球近九成。英國、韓國、德國、以色列、荷蘭、法國、阿根廷、澳大利亞、沙特等國也有上億元融資出現，但數量與中美差距明顯。

美國融資金額大幅領先，主要由OpenAI、Anthropic、xAI等頭部企業拉動。其中，OpenAI上半年披露的兩筆戰略投資合計達2320億美元（約合1.56萬億元人民幣）；Anthropic兩輪融資合計達950億美元（約合6384億元人民幣）；xAI在被SpaceX收購前，於1月完成200億美元（約合1344億元人民幣）E輪融資。僅這三家公司，上半年披露的大額融資合計就超過2.33萬億元人民幣，直接拉高了全球億元級融資總額。

從融資輪次看，全球億元級融資主要發生在企業創立的早中期階段：A輪最多，共31起；B輪22起，種子輪20起，戰略投資17起，天使輪14起，C輪和Pre-A輪各13起。

聚焦國內市場，上半年中國AI產業鏈上億元融資共77起，融資總額約1262億元。從地域分佈看，北京融資事件數量最多，上半年共42起；上海位居第二，共16起；杭州、深圳分別為6起、5起；廣州、合肥、蘇州各2起，嘉興、廈門各1起。從融資金額看，杭州、北京、上海位居前三：杭州約507億元，主要由DeepSeek單筆500億元融資拉動；北京約463.4億元；上海約268.3億元。深圳、合肥、蘇州、廈門、廣州、嘉興等城市融資金額相對較小。

國內融資輪次同樣集中在早中期：天使輪最多，共13起；Pre-A輪12起；A輪11起；B+輪8起；種子輪7起；A+輪、B輪各6起；戰略投資和C輪各4起；Pre-IPO、D輪各2起；E輪和C+輪各1起。

從領域看，國內億元級融資一方面繼續流向基礎模型、算力與推理部署等底層能力，另一方面也在向視頻生成、AI Agent、醫療、企業服務等應用場景擴散。

這77起融資事件對應58家企業，整體呈現出“新公司密集融資”的特點，其中不少公司成立於2023年前後。DeepSeek、階躍星辰、月之暗面、硅基流動、生數科技、三啓萬物等公司，都是大模型熱潮啓動後快速成長起來的新一批AI創業公司，業務圍繞通用大模型、AI基礎設施、視頻生成、3D生成、AI Agent等方向展開。

據兩位知情人士透露，收集並分析人類動作數據以訓練人形機器人及其他機器人的初創公司 Mecka AI，正接近完成一輪由紅杉資本（Sequoia Capital）領投的新融資，估值約為 5 億美元。TechCrunch 尚未獲知新一輪融資的確切規模，交易條款也尚未最終敲定，仍有可能發生變化。Mecka AI 未回應置評請求，紅杉資本拒絕置評。

就在三個月前，Mecka 剛宣佈完成一輪 6000 萬美元融資，由 Framework Ventures 領投，Menlo Ventures、SV Angel 和 Kindred Ventures 參投。

Mecka AI 由四位創業者於 2024 年共同創立，其中包括加拿大人 Josh Gao 和 Mogen Cheng，兩人此前曾創辦一家餐飲金融科技初創公司；以及 Jason Chong，他的加密貨幣交易所被 Coinbase 收購後，他加入了 Coinbase。團隊中唯一的非加拿大人 Duy Nguyen 負責 Mecka 的運營工作。這四位聯合創始人都沒有機器人領域的背景，但他們察覺到現實世界數據的匱乏，並意識到採集真實世界交互是阻礙包括人形機器人在內的通用機器人發展的主要瓶頸。

Mecka 的名字源自"mecha"（機甲），一種由人類操控的虛構巨型機器人。該公司立志為機器人領域做成 Scale AI、Mercor、Surge 等人類數據公司為大語言模型所做成的事：付費請人們用身體傳感器和智能手機記錄自己執行日常任務的過程，比如煮咖啡或修車。Gao 在公司宣佈上一輪融資時告訴《財富》，截至 6 月初，Mecka 預計到 2026 年底其年化收入將達到 1 億美元。

雖然 Mecka AI 尚未公開披露其客户名單，但許多機器人公司和 AI 實驗室都依賴這種“第一人稱視角”方式採集的真實世界數據，並結合遙操作等其他物理數據採集方法來構建模型。其他為機器人訓練採集真實世界數據的初創公司還包括 XDOF——TechCrunch 上週報道稱，該公司正接近完成一輪估值達 12 億美元的新融資——以及 Scale AI 和 Micro1 等業務已擴展至大語言模型之外的人類數據平台。

本週，Anthropic 一名研究員宣佈辭職，並在 X 上發帖警告稱，該公司正“徑直衝向自我改進的超級智能，拿我們的生命做賭注”。引人關注的是，就連該公司自己的對齊負責人也聯署了這條消息，而非與其切割或收回言論。

末日論式的 AI 警告在行業內此前也曾出現，但此次時機頗為特殊——據報道，Anthropic 正在籌備 IPO——因此帶來的衝擊與以往截然不同。

在 TechCrunch Equity 播客本期節目中，主持人 Kirsten Korosec、Anthony Ha 和 Sean O'Kane 深入探討了這起最新的 AI 安全警告，以及它揭示了行業在競逐日益強大模型過程中的哪些問題。節目還談及 Apple 新任 CEO John Ternus 上任後的首場大型發佈會，以及本週其他頭條新聞。

英國 AI 數據中心初創公司 Nscale 已任命曾任職於 OpenAI、Meta 和 Instacart 的高管 Fidji Simo 加入其董事會。在這家公司預計於今年秋季進行的 IPO 之前，Simo 將與知名科技高管 Sheryl Sandberg、Susan Decker 和 Nick Clegg 一同加入 Nscale 董事會。

Simo 曾任 OpenAI AGI 部署部門 CEO，實際上是這家 AI 實驗室的二把手。她於今年 7 月以健康原因離開公司，目前仍以兼職形式為公司提供顧問。在加入 OpenAI 之前，Simo 曾擔任 Instacart 董事長兼 CEO，並帶領公司完成了 2023 年的 IPO。她此前還在 Meta 工作了十餘年，其中包括擔任 Facebook 應用負責人。Simo 同時也是 Shopify 董事會成員。

Nscale 創始人兼 CEO Josh Payne 表示，Simo 是極少數真正理解將產品擴展至數十億用户意味着什麼、以及這些產品對底層系統提出何種要求的領導者之一。“這正是我們在 Nscale 所致力的方向，”他在一份聲明中表示，“Fidji 加入的董事會是我們經過深思熟慮組建的，成員既擁有將平台擴展至全球最大規模的經驗，也具備這個量級的公司所應具備的獨立性、財務嚴謹性和運營深度。”

自短短兩年前成立以來，在 AI 基礎設施需求火爆的推動下，Nscale 的估值一路飆升。據彭博社上週援引知情人士報道，這家設計、建造並運營 AI 數據中心的初創公司正試圖在計劃中的 IPO 之前融資至多 35 億美元。

Cohere 發佈了 North Small Translate，這是一款由 Cohere 與 Cohere Labs 推出的開放權重機器翻譯模型。它是一個稀疏混合專家（MoE）模型，總參數量為 218B，激活參數為 25B，覆蓋從阿爾巴尼亞語到越南語共 50 種語言。在 Cohere 的 WMT26 評估中，該模型在所有語言上的平均得分為 83.6，代理（Agentic）模式得分為 84.36。Cohere 表示，這一成績超過了 DeepL 和 Google Translate，以及 GLM 5.2 和 Mistral Large 3 等開放選項。該模型可以部署：用户可在達到速率限制之前免費調用 Cohere 的 API，以非商業方式自行部署，或購買商業許可。

Google 的研究人員在 2017 年通過論文《Attention Is All You Need》提出 Transformer，其主要結果來自 WMT 2014 英譯德和英譯法翻譯任務。九年之後，Cohere 帶着一款專用模型迴歸這一最初的問題。Cohere 在 X 上發佈的帖子將翻譯定位為一個主權問題：無法在全球範圍內溝通的組織，就無法保持主權。North Small Translate 是 Cohere North 系列中的首個翻譯模型，在其多語言產品線中承接了 Tiny Aya 和 Command A Translate 的路線。Cohere 與 RWS 合作構建了該模型，RWS 旗下 Language Weaver 的科學家和語言專家塑造了它在真實場景中的質量。

該模型結構是僅解碼器（decoder-only）的稀疏 MoE Transformer，包含 128 個專家，每個 token 激活 8 個，另有應用於每個 token 的共享專家；路由器對專家 logits 施加 sigmoid，並在所選的 top-k 上進行歸一化；注意力層由滑動窗口層（窗口為 4096，採用 RoPE）與不帶位置編碼的全局層按 3:1 的比例交錯排列，這一佈局最早在 Command A 中引入。模型支持 16K 輸入和 16K 輸出 token 的上下文，僅支持文本，並針對翻譯質量進行了專門後訓練。每個 token 約有 11.5% 的權重處於激活狀態，算力消耗對應 25B 激活參數，但內存仍需容納全部 218B 參數。

Cohere 團隊在發佈博客中報告的 WMT26 全語言得分依次為：North Small Translate 代理模式 84.36，標準模式 83.60，Qwen 3.5 397B A17B 81.56，DeepL NextGen 81.37，Gemma 4 31B 79.46，GLM 5.2 FP8 76.50，Google Translate 68.20。代理模式會運行一個多輪工作流，自行發現並修正錯誤；Cohere 的評分區間將 80 到 100 視為完美或僅有輕微錯誤。需要注意的是，這些結果是 Cohere 自己的運行結果，並由 GPT-5.6-Sol 擔任裁判，在獨立 WMT26 結果出現之前應視為廠商自報數據。區域方面，兩個版本在歐洲各語言上均勝過 Gemma 4 31B：在歐盟語言上，標準模型得分為 82.17，Gemma 為 72.73；南亞地區則較為接近，North 為 86.16，Gemma 為 88.04。

在速度、長文檔和成本方面，Cohere 的測試顯示，該模型在相同硬件、低併發下每秒生成 112 個輸出 token，Gemma 4 31B 為 81；高併發下兩者分別為 39 和 30，Cohere 稱吞吐量最高提升 1.4 倍。長文檔是更明顯的優勢：在一次調用中翻譯兩章書籍內容時，該模型得分為 48.9，Google Translate 為 21.3，Gemma 4 31B 為 19.4，質量按段落以 xCOMET-XL 衡量。成本方面，該模型每任務得分為 80.1，成本為 0.000676 美元，平均 661 個 token；Gemini 3.1 Pro Preview（high）每任務成本為 0.038928 美元，約為其 58 倍；Qwen 3.5 397B A17B 成本為 0.004525 美元，Command A+ 成本為 0.005158 美元。

最快的使用途徑是 Cohere 的 Chat V2 API，模型在該 API 上免費（直至速率限制）。對於自託管，Cohere 發佈了 3 個檢查點，與生產環境中使用的完全相同：BF16 檢查點需 4 張 B200 或 8 張 H100，FP8 檢查點需 2 張 B200 或 4 張 H100，NVFP4 W4A16 檢查點可運行在 1 張 B200 或 2 張 H100 上。

arXivLabs 是一個允許合作者直接在 arXiv 網站上開發和分享新功能的框架。與 arXivLabs 開展合作的個人和組織，均認同並接受 arXiv 所秉持的開放、社區、卓越與用户數據隱私等價值觀；arXiv 只與恪守這些價值觀的合作伙伴進行合作。

arXivLabs 是一個框架，允許合作者直接在 arXiv 網站上開發和分享新功能。與 arXivLabs 合作的個人和組織均已認同 arXiv 在開放、社區、卓越和用户數據隱私方面的價值觀。arXiv 表示將堅守這些價值觀，並且只與遵循這些價值觀的合作伙伴展開合作。

OpenAI的GPT-6 Astra近日攻破了FrontierMath Tier 4中最後一道此前從未被AI解出的難題。至此，把不同模型、不同時間的嘗試累積計算，Tier 4中的每一道題都至少被AI成功解答過一次，評測機構Epoch AI正式宣佈該層級飽和。OpenAI公佈的Astra成績為97.6%，雖未到100%，但按Epoch的口徑，這一層級已無未被攻克的題目。距2025年7月11日Tier 4推出時榜上最高成績僅約5%，前後不過一年零兩個月。

FrontierMath由Epoch AI於2024年11月7日發佈，初衷是避免數學基準過快被AI刷穿。當時GSM8K、MATH等傳統數學基準已難以拉開頭部模型差距，Epoch於是聯合60多位數學家設計了一批從未公開的原創題，出題人包括陶哲軒、Timothy Gowers、Richard Borcherds等菲爾茲獎得主。陶哲軒看過部分研究級題目後稱其“極其困難”，並判斷最難的Tier 3可能還能讓AI卡上幾年。首輪測試印證了這一判斷：領先模型正確率不足2%。

最初的FrontierMath核心題庫共300道題，按難度分為三層：Tier 1大致相當於高難度本科題和數學奧賽，但允許使用更高級的工具；Tier 2達到高年級研究生難度；Tier 3接近博士生早期會遇到的探索性研究問題。隨着推理模型出現，前三層逐漸不夠用，Epoch於2025年7月11日推出Tier 4。Tier 4題目由數學教授和博士後設計，每人圍繞自己的研究方向進行數週左右的短期研究，再把成果壓縮成一道可自動驗證的問題，最初收錄50道，覆蓋分析、數論、組合數學、拓撲、代數幾何等領域。發佈時所有模型歷次測試累計只解出3道，且這些解答還依賴了一些正確但未充分論證的假設，Epoch一度在公開樣題頁面寫道：其中一些題可能幾十年都不會被AI解決。

題庫本身後來也暴露出問題。OpenAI在測試過程中發現FrontierMath的錯誤比預期更多，Epoch隨即啓動獨立審計，先用GPT-5.5和Claude Opus 4.7篩查疑點，再由數學家逐題複核，最終在2026年6月推出v2版本，Tier 4修正12道題、移除7道題，保留43道。

修訂之後，模型成績依然一路上升：GPT-5.6 Sol做到83.0%，Claude Fable 5達到90.2%，GPT-6 Astra達到97.6%，並補上了此前唯一一道從未被AI解出的題。出題人之一、馬凱特大學數學副教授Jay Pantone表示，以往AI常找數值捷徑，而這一次AI的解法與自己相當接近；考慮到Astra近期三天兩頭解決千禧年難題，他表示自己已經很難感到驚訝。

不過，Tier 4被刷穿並不意味着數學已經被AI解決。FrontierMath項目已向下一階段推進：在原有四個層級之外增加了Open Problems，直接拿數學界尚未解決的研究問題考模型；同時推出FrontierMath Erdős，要求AI寫出能夠通過形式化驗證的完整證明，將Erdős開放問題形式化進Lean。這一次，Astra在FrontierMath Erdős的68道問題裏只解決了2道。

陶哲軒、鄧煜等25位菲爾茲獎得主聯合發起並作為首批簽署人，剛剛發佈一份聲明，表示AI公司推進數學的方式已與數學共同體的目標出現“嚴重偏移”（severe misalignment）。鑑於近期AI急劇發展對數學領域的衝擊極為嚴峻，發起人未走流程繁瑣的協商程序，而是選擇緊急公開發布，以儘快回應危機。

過去幾個月，大語言模型的數學能力急劇提升，已能解決多個數學領域重大的未決問題。但AI公司越來越傾向於把解決數學問題當作benchmark來推進，聲明認為這種做法對數學這門科學、對數學共同體都是有害的，屬於更廣泛錯位問題的一部分，同樣影響着其他科學與創意職業乃至整個社會。

直接導火索是數日前的一起事件：OpenAI宣佈用1萬個Agent跑了88小時，解決千禧年難題Navier-Stokes方程（構造平滑外力使流體有限時間爆破，符合克雷題面C、D情形），隨後引發連環爭議，將紐約大學數學家Tristan Buckmaster和Anthropic研究員Levent Alpöge兩名人類裹挾進輿論場。25位菲爾茲獎得主在過去一週緊急商議後，迅速發表這份聯名公開信。

圍繞該事件的爭議集中在多個環節：研究者在AI工具裏輸入的Prompt算不算未發表研究材料；模型公司是否在得知數學家研究思路和進展的前提下，利用上萬Agent暴力破題、搶跑成果；OpenAI提出的解決方案要求將Anthropic員工Alpöge排除在作者名單之外，是否違背數學研究精神與規則；頂尖模型接受過相關用户數據，如何證明其給出的數學證明是AI獨立產生的；AI把“證明”做出來後，誰負責把它變成人能理解的數學；後續一系列驗證問題丟給人類數學家是否合理。事件還造成數學界對大廠後台監控Prompt數據、竊取靈感並憑算力霸權搶跑截胡的強烈恐慌。原本極度提倡開源共享的數學界瀕臨陷入寒蟬效應，研究者猶豫是否還能向對話框透露半成品思路，擔心被迫從開放協作走向防禦性閉門造車，造成學術生態倒退。

首先要説明，這份聲明並不是呼籲或要求停止AI，或停止用AI來主導、輔助數學研究工作，也沒有否認AI取得的成果。聲明首先呈現了數學家眼中數學研究應有的樣態：一個著名數學問題長期以來更像地標和燈塔，數學家通過解決它來檢驗人類對某一片數學領域理解到了什麼程度。因此，一道重大問題被解決之後，研究工作通常還會繼續很久——數學共同體需要理解新的證明、識別其中出現的新方法，把這些方法與已有知識連接起來，再通過報告、討論、簡化等過程逐漸消化，理想狀態是把成果整理成研究生甚至本科生都可以學習的教材知識，有些數學思想還會繼續傳播幾十年甚至幾百年。聲明強調，求解問題僅是實現數學研究目標的工具與代理指標，數學研究更重要的追求是概念理解與洞見。

在此框架下，聲明列出的核心擔憂集中在三個方面。第一，AI解題速度開始超過數學共同體消化知識的速度。第二，兩套評價體系開始分叉：AI公司追求benchmark成績，數學界追求方法、理解和知識傳承；商業公司僅將“解決數學難題”作為衡量和推介大模型能力的Benchmark，忽略“理解”這一首要目標，以極快節奏批量生產“真/假”斷言，聲明稱這“非但不能孕育新思想，反而會破壞數學研究的土壤”。第三，當AI能快速完成開放問題後，數學研究的優先權、人才培養和開放文化都需要重新定規則。

聲明還呈現了更多隱憂，大致可歸為三類。其一，AI生成的解決方案往往在匆忙中向媒體宣佈，未留出時間撰寫嚴謹規範的論文；AI及其背後的機構缺乏對前人相關工作的妥善引用與歸因，引發嚴重的學術署名與潛在剽竊爭議。其二，圍繞開放問題：AI以暴力搜索和極速推理的節奏批量解決或給出反例，若只是為了消滅問題而消滅問題，只是對開放問題的“功利性耗盡”；而目前AI缺乏“向前探索”的能力，無法敏鋭感知數學地貌、提出具有深遠價值的新開放問題——作為地標的存量開放問題正在被迅速消耗和填平，新的又沒有被提出來。其三，關乎育人模式和知識傳遞：多年學術訓練不僅是為了產出最終答案，更是為了培養人類“深入理解”與“提出新問題”的能力，AI直接輸出結果的方式破壞了這種訓練；數學的發展高度依賴人類社區通過報告、討論、簡化並最終整合進教材與教學的消化過程，如果沒有人類數學家願意接手並將AI構想的整合進數學正典，這些想法無法真正活起來，代際之間關鍵的人類知識傳遞鏈將會斷裂。

聲明表示，這些問題必須緊急解決，數學界、開發這些技術的公司以及更廣泛的社會都必須重視，因為在許多其他形式的智力工作中，社會也將面臨類似問題。聲明最後附上了25位菲爾茲獎得主的名單，橫跨代數幾何、數論、動力系統、概率、PDE、數學物理，覆蓋近半個世紀數學最核心的突破。其中最熟知的名字是陶哲軒和今年剛剛拿下菲爾茲獎的鄧煜，而恰恰這兩人此前對用AI推進數學研究都持比較開放的態度。

9月11日，在2026 Inclusion·外灘大會期間，螞蟻阿福公佈一組新數據：App最新用户數已達1.5億，用户單日健康諮詢人次近2000萬。按用户規模計算，阿福已成為全球用户量最大的健康AI App。

一年多時間裏，阿福已成為很多人高頻使用的工具：飯前拍一張照片，可以結合體重目標、運動和健康記錄給出飲食建議；連接體脂秤後，能持續追蹤體重變化；睡眠、運動等數據也開始被串聯起來。從健康問答、體檢報告解讀、拍皮膚，到飲食、運動和減重，AI正在進入大量日常化的健康場景。現場工作人員介紹，很多用户把阿福當作隨時在線的健康管家，關注的不僅是“我得了什麼病”，還包括今天怎麼吃、體重怎麼控制、體檢報告怎麼看、晚上睡不着怎麼辦等一系列需求。

阿福最新數據顯示，其用户中55%來自三線及以下城市，約25%為老年人，健康AI的使用場景正變得足夠日常。

減重是最先被AI跑通的典型場景之一。今年夏天，阿福發起的“科學減重1億斤”行動成為現象級活動，目前全國已有超275萬網友參與，累計減重超過500萬斤。行動的產業效應首先體現在體脂秤上：阿福推出的AI體脂秤2小時被領超1萬台，8小時突破10萬台，登頂天貓體脂秤行業熱銷榜第一，兩個多月累計銷量超300萬台。阿福還上線了“21天打卡挑戰賽”，有用户出差時把秤裝進行李箱以防斷籤。

一個品類的爆發開始向整個產業鏈傳導。天貓數據顯示，阿福入局後，體脂秤品類6月成交同比增長60%以上，7月同比增長100%以上，其中米家同比增長65%，沃萊同比增長24.2%，海爾增長293%，安踏增長157%。八電極、AI解讀、節段測量等核心能力正從產品賣點變成行業競爭門檻。有產業鏈人士表示，接入AI後，體脂秤從測量工具變成了持續減重、飲食管理、運動管理的入口，硬件的用户活躍度問題得到解決。

在生態層面，阿福上游已接入華為、蘋果健康、小米、魚躍等18大主流品牌的智能硬件，提供“AI減重師”“AI營養師”“AI私教”等服務，未來將拓展到睡眠、運動、飲食、情緒管理等關鍵場景。外灘大會“未來健康中心”展區的多個互動場景展示了這種可能：CGM血糖設備可結合飲食記錄揪出個人“升糖食物”；AI温控牀墊和睡眠燈提供主動製冷制熱及聲光味助眠；未來健康魔鏡為不同家庭成員播報個性化健康日報；智能藥箱按時提醒用藥，並提示配伍禁忌。

軟件方面，阿福此前與薄荷健康合作，調用其飲食數據庫，隨後上線“AI拍飲食”功能，用户拍下一頓飯，AI即可結合個人減重目標給出熱量、營養結構和下一餐建議。AI開始連接硬件、用户和服務，單一硬件的能力被成倍放大。

對硬件廠商而言，最大痛點長期是“低頻、低粘性、低復購”。Canalys今年初發布的報告顯示，2025年全球智能穿戴設備用户留存挑戰加大。AI恰好補上了這一環：硬件幫用户瞭解身體指標，AI在用户授權下理解數據並生成建議，再把用户帶回具體行動中，意味着使用頻次、用户粘性和服務空間的提升，這也是越來越多健康硬件廠商願意接入阿福的原因。

今天，各類智能終端都在向智能體方向快速進化，AI加速從雲端走向端側，越來越多的AI功能可在端側高效、快速、安全地實現。用户只需一句話，智能體就能執行幾十甚至上百步操作完成複雜任務；它還能感知用户所處的環境、理解需求，並根據記憶主動提供服務。這背後離不開底層芯片平台的支撐，智能體趨勢也在加速芯片進化：更高性能、更低功耗、更強的端側AI算力、更高效的存儲與更安全的保障，成為智能體時代的“剛需”。

就在最近，高通提前公佈了即將在2026驍龍峯會上發佈的新一代驍龍旗艦移動平台的多項技術升級，涉及CPU、GPU、NPU等核心模塊面向AI智能體的能力強化，包括CPU緩存架構革新突破存儲瓶頸、AI渲染深度集成於圖形管線、GPU專用AI核心的引入，以及NPU計算單元和共享內存的升級。這一平台將成為2026年下半年旗艦AI手機競爭的關鍵底層支撐。

NPU（神經網絡處理單元）從誕生之初就與AI強相關，相比發展更久的CPU和GPU，NPU在智能體時代幾乎成為智能終端算力層的標配。智能體理解用户個人情境、跨應用協同持續推理、根據意圖執行操作，都依賴NPU的能力，以及NPU與CPU、GPU之間高效協同的異構計算系統。當下的智能體浪潮還要求AI具備更強的推理能力，並支持持續低功耗運行、全天候感知、多模態和低時延。

高通將在新一代旗艦平台上發佈新的Hexagon NPU和兩項關鍵技術創新：新的Element Accelerator和更大的共享內存系統。Element Accelerator專為生成式AI和智能體AI的Transformer工作負載打造，結合向量計算單元和標量計算單元，加速大模型中最關鍵的運算，讓智能體更快響應、更高效推理，同時兼顧能效。擴展後的大容量共享內存可將模型狀態、上下文信息和KV-cache數據存儲在更靠近AI計算單元的位置，緩解內存瓶頸，使智能體在處理更長上下文、調用更多工具、執行更多併發任務時運行更流暢，實現更快的token生成速度。

高通還正與行業頭部內存和模型廠商合作，引入混合專家模型（Mixture-of-Experts，MoE）構建新一代終端側AI架構。一個300億參數的MoE模型在保持數百億參數可用的同時，NPU每生成一個詞元僅需激活約30億個被路由選中的參數。MoE根據輸入動態選擇專用專家網絡，減少實際計算負載和內存帶寬需求，結合專家模塊從閃存到內存的加載管理機制與緩存技術，以低功耗和低內存需求實現更大模型級別的AI體驗。對INT2、INT4、INT8、FP8和FP16的支持，讓開發者能靈活平衡性能、內存、模型質量和功耗。基於INT4的模型可獲得最高50%的預填充性能提升、更快的解碼吞吐和詞元生成速度，首次生成時間低於1.5秒。新一代Hexagon NPU由Element Accelerator、向量和標量計算單元、更大的共享內存以及基於閃存的模型加載機制共同構成協同架構。

CPU方面，AI大模型誕生初期，AI生成文字、圖片是主要用例，應用需求更多側重GPU；智能體時代，複雜任務的拆解、規劃執行以及海量數據的感知、處理、分析，對CPU提出了更高要求。高通稱CPU是定義整個平台的核心基礎，也是決定整體性能表現的關鍵。新一代Oryon CPU成為業內首個最高主頻達5GHz的移動CPU。這一主頻並非僅依靠先進製程實現，高通從CPU內核微架構、落地方案到CPU子系統進行了完整的定製化設計。在高主頻基礎上，其關鍵IPC性能也進一步提升，使手機在啓動應用、網頁、遊戲、內容創作等場景更流暢，處理智能體AI需求時每次調度、協調和複雜計算更高效。

緩存對IPC表現至關重要。智能體規劃任務、調用工具、多任務多線程並行，都涉及大量數據訪問。為此，高通在下一代旗艦移動平台中引入動態緩存架構Qualcomm Oryon FlexCache，支持異構計算核心訪問相同的緩存池，系統可根據工作負載動態調整緩存資源分配。高負載任務下，超級內核可充分利用整個緩存池，峯值性能得以更持久釋放。在行業普遍面臨存儲供應短缺的背景下，FlexCache減少了核心訪問系統內存的頻率，即使內存資源受限，CPU也能提供穩定性能。智能體執行任務時，不同步驟需跨不同核心輪流執行，由於所有核心共享同一緩存空間，任務切換中相關數據保留在緩存中、無需重複加載，智能體可更高效地在不同核心間協同運行。新的Oryon CPU將在智能體工作流中承擔更多編排規劃工作，統籌平台各類計算資源、協調工作流並根據需求調用相應工具。

GPU方面，AI正深度融入遊戲開發與玩法。前不久PC端發佈的DLSS 5將AI模型深度融入圖形渲染管線，對端側遊戲市場帶來衝擊。高通認為，移動遊戲行業十年來一直追求主機級畫質、穩定幀率和出色電池續航，過去用户只能三者取其二；高通通過結合AI、專用芯片和先進內存架構，力圖讓三者兼得。

9月10日，在2026 Inclusion·外灘大會上，之江實驗室主任、阿里雲創始人王堅走出會場，在露天舞台的人羣中央發表了題為《以年青人的方式思考人工智能》的演講。他説：“這是人類歷史上年青人最多的時候，但是差不多快被忘掉了。”

演講中，王堅沒有談大模型參數、算力規模或應用落地，而是把話題拉回他長期關注的可持續發展問題。在他看來，AI及其他前沿技術正在成為解決人類可持續發展問題的關鍵變量，其載體不只是科技產品，也應該是承載絕大多數人類生產生活的城市本身。

王堅首先把AI放到更大的全球發展背景中。聯合國近期發佈的可持續發展報告顯示，距離2030年已不到5年，但全球只有約15%的可持續發展目標已經完成，另有15%出現嚴重倒退。聯合國秘書長認為，“唯一的手段就是技術，沒有別的手段”。

但問題在於，過去幾十年的科技發展本身伴隨着資源消耗的快速增長。1950年至今是人類科技發展速度最快的幾十年，全球碳排放也持續攀升。王堅坦言，“作為一個科技工作者有時候蠻內疚的”，因為過去科技發展的一個重要結果，是讓人類擁有了“大規模地毫無節制地使用自然資源”的能力。這意味着科技發展的邏輯需要變化：過去的科技往往幫助人類獲得更多資源、消耗更多資源，而今天開始的新技術，需要幫助人類減少資源消耗本身。人類習慣於討論“如何獲得更多資源”，卻很少追問一個更基礎的問題：我們為什麼需要消耗這麼多資源？

由此，他再次拋出10年前提出的“城市大腦之問”：能不能只用今天人均消耗10%的資源，也依然讓人類活得很好？這個問題源自他在英國一次環境展上的見聞——英國一個家庭每天用水相當於17個汽油桶，而東埃塞俄比亞一個家庭只有約2桶。他由此延伸：如果一個家庭實際只需6桶水就能生活得很好，那麼即便把17桶水全部淨化後交給這個家庭，也未必是真正具有社會責任的事情。這個問題並不只關於水：兩個裝機容量和發電能力基本相同的核電站，建設用水泥量可以相差60%至70%，電纜、管道等資源消耗也存在類似差異。

在他看來，這個十年前的問題，今天與AI發生了直接聯繫：第一，數據是數字時代的自然資源；第二，誰最有機會用好數據，那就是人工智能。傳統城市裏，水管漏水、電力損耗、交通低效率都隱藏在複雜的基礎設施和運行系統中，難以依靠人工實時判斷和優化；進入數字時代後，城市產生了大量數據，如果真正利用起來，就有機會重新計算一座城市究竟需要多少資源、資源浪費在哪裏。王堅去年參與了聯合國人居署《人工智能+城市》相關報告，正是希望討論AI如何幫助城市解決資源消耗問題。這也是他看待AI的重要角度：今天行業討論AI時常圍繞音箱、手機、機器人、辦公軟件等具體產品展開，但更大的載體——城市本身

對於仍處在早期階段的人工智能來説，“不急着接受現成答案”的能力，也許比預測它最終會變成什麼更加重要。

真正值得期待的AI，或許不是把今天的一切都做得更快、更大、更復雜，而是讓人們重新思考那些習以為常的事情：我們真正需要什麼，又為什麼一定要按照過去的方式去獲得它。

今年年初，具身智能企業熱衷於刷新各類基準測試榜單，模型能力快速迭代。進入下半年，行業焦點已轉向讓機器人真正可用，企業們聚焦於提升實際部署能力，加速向商業交付靠攏。這一轉變印證了核心觀點：真正的技術壁壘在於無法開源的部署經驗。

具身智能落地面臨三道關鍵挑戰：模型需適應現場光照變化和物料堆疊等干擾；系統需解決動作執行中的時延、銜接與安全問題；需將單點經驗沉澱為可複用技能，降低跨場景部署成本。安努智能自成立起便專注“部署模型+垂類模型”環節，以真實工廠訂單檢驗技術路線。

近期，該公司密集發佈六項成果： 1. **Helios**：實時長視頻生成技術體系，解決長時序建模與實時生成難題，已被高德ABot-World等團隊應用於世界模型。 2. **ANU SimLab**：面向軟物體操作的仿真平台，集成軟體/熱學求解器與合成數據工廠，三項核心能力（軟包裹抓取、熱視覺數據生成、sim2real遷移）已完成工業驗收。 3. **ActiWorld**：動作錨定世界模型，解決視頻預測與動作關聯不足的問題（詳見後文）。 4. **RoHIL/EvoHIL**：真機強化學習技術。EvoHIL實現上線自主進化，減少人工干預與光照影響，將工業機器人部署成本降低80%。 5. **AnuVerse-0.5**：世界模型蒸餾的垂類小模型（MoT架構），部署於產線邊緣端，實現百毫秒級響應。 6. **Nexus**：端到端部署系統，統一調度模型、本體與算力資源，實現快速部署與自主調度。

這六項成果構成“數據生成-模型預測-學習進化-部署落地-數據迴流”的全棧閉環。

以下拆解三項核心成果：

**1. ActiWorld：動作錨定世界模型** 現有視頻世界模型常因背景像素佔比過高，弱化了對動作的敏感度，導致預測偏離實際動作效果。安努通過反事實測試發現，部分模型在輸入錯誤動作時仍生成原軌跡，證明其僅學習畫面變化而非動作因果。

ActiWorld的改進包括： - **動作層面**：引入逆動力學頭，驗證狀態變化與動作的因果關係。 - **時間層面**：雙向學習過去與未來狀態，提升運動理解與長程預測。 - **空間層面**：強化夾爪接觸區域，抑制背景漂移。

在AgiBot G2真機分揀任務中，ActiWorld將固定策略的成功率從56.0%提升至62.0%（絕對提升6%），且推理階段零額外開銷，可作為“預演參謀”接入任意本體。它與基座世界模型形成互補：基座提供通用物理預測，ActiWorld專注動作後果驗證。

智東西（公眾號：zhidxcom） 智東西9月5日柏林現場報道，9月4日，全球歷史最悠久的消費電子展——2026年柏林國際電子消費品展覽會（IFA 2026）開展。智東西小分隊抵達現場並暴走近5萬步，把這屆展會的一手情報摸了個透。 走進展館，迎面而來的人形機器人、AI冰箱、AI洗衣機、AI眼鏡、AI耳機，很快讓人意識到，今年的IFA正在變得越來越“AI”。而站在這場變化最前面的，依然是一羣中國廠商。 據我們統計，本屆IFA共有932家中國大陸企業參展，加上港澳台企業，數量超過1000家，佔全部展商約半數，創下歷史記錄。放眼展館，中文交流幾乎隨處可見。 尤其在IFA Next場館，中國機器人企業更是幾乎集體佔場，宇樹、智元、眾擎、加速進化、元點機器人等紛紛帶來人形機器人，人形機器人數量達到IFA歷史最高。 反饋如何？歐洲觀眾用身體投票。 很多人親身互動，有人甚至躍躍欲試想翻進護欄去和演示迴旋踢的機器人“過兩招”。能躺下按摩、戴上外骨骼走兩步、坐下來理髮的產品，一般比“精神來電”的對話式AI人氣更高。物理AI交互狠狠戳中他們的興奮點。 與此同時，AI正在尋找新的入口。AI手機、AI掛件、AI手環、AI手機、AI寵物、AI外骨骼、AI眼鏡扎堆出現，雖然少了些CES式的“花活”，卻越來越緊貼真實生活場景。 家電大廠仍然是IFA的排面擔當。TCL、海信、長虹、海爾、美的通通拿出了全場景AI化方案，其場館動輒幾千平米堪比包場。首次參展的小米陣仗也不小，小編一下飛機就看到他們鋪天蓋地的廣告。小米米家品牌在IFA期間宣佈正式規模進入歐洲市場。 阿里旗下的AliExpress速賣通首次亮相IFA，近30箇中國出海品牌來到其展台進行合影，集齊了大家電、清潔機器人、智能家居、AI硬件等賽道的頭部玩家。 聯想、三星等消費電子巨頭沒有直接參展，但同期在柏林搞了獨立發佈會。聯想便展出了AI PC“全家桶”，卷軸屏翻轉屏輪番登場，搭載NVIDIA RTX Spark芯片的筆記本能夠本地跑千億參數模型。這些新型PC一度成為IFA期間的熱門話題。 可以看到，走過百年，IFA正從無線電展，演變為物理AI與人形機器人的科技舞台。而中國廠商，正從賣產品變成品類定義者。 今年IFA的人形機器人展示舞台的規模為IFA史上最大，而其中的主角毫無疑問是中國廠商。 宇樹展台在IFA Next一進門的顯眼位置，正中搭了個格鬥舞台，旁邊是搭載靈巧手的機器人“幹細活”，“能文能武”，海外觀眾圍得裏三層外三層。 不遠處的眾擎也是第一次來。其全尺寸人形機器人T800身高1米73，現場演示了升龍拳、迴旋踢、倒地快速復位這些動作。450N·m的扭矩輸出，綜合體能據説已經達到甚至超過同等體格成年男性。不少老外躍躍欲試想翻進護欄跟它“過兩招”。這説明了一件事：能打的機器人，永遠有觀眾。 同樣高人氣的還有智元展台，A3太極拳演示、A3×LinkSoul互動合影體驗、A2秀中國傳統書法、G2工業自主物料搬運、OmniHand靈巧手等中國觀眾看多了的展示，吸引了很多老外觀看和互動。 加速進化把足球場搬到了IFA展館，現場演示AI自主足球對抗，無遙控自主完成跑位、搶斷、射門、摔倒自恢復。其旗艦人形開發平台Booster T2也亮相了。 智元機器人旗下消費級具身智能品牌啓元機器人主打親和力，Q1、T1兩款產品並斬獲兩項IFA官方獎項，其定製版機器人首次亮相IFA。頭部科技博主Linus把自己的經典IP形象做成了Mini-Linus主題機，展現出開放可定製生態新思路。 樂享科技旗下元點機器人帶來了9月2號剛剛發佈的Bridge“小橋”極客版。這一機器人號稱全球首款萬元級高性能人形機器人，首發預售價8888元，支持後空翻、舞蹈、跳躍，開放遙操作和動捕接口，也可以外接VR設備控制。 普渡新一代類人形智能作業夥伴PUDU D7同日完成歐洲首發，並獲IFA官方頒發的IFA創新獎，現場觀眾可以跟它互動、讓它幫忙拿東西甚至合影。 小鵬這次也將人形機器人Iron搬到了歐洲，不過僅有靜態展示。展台的小哥告訴我們這是一個空殼子。 小米機器人CyberOne進行了首次海外亮相，並且在現場與觀眾進行了互動。 晨昏線科技主打“一套具身大腦適配多種機器人本體”，在本屆IFA現場演示雙臂人形機器人彈奏雅馬哈電子琴，展示雙臂協同、精細力控能力。 卧安機器人展示了onero人形機器人，主要面向家務等場景，比如洗衣。 美的在其展館開放了人形機器人的demo。這台機器人正給用户盛爆米花，不過動作略有些緩慢。 在海爾展台上，機器人可以裝卸衣物、整理冰箱內食物，識別並歸類待清潔物品，並支持語音控制。 魔法原子走的是工業端路線，首次在歐洲展示的Magic-VLA K02通用具身大模型。該模型在複雜任務中準確率92%，任務中斷率低於5%，具備零樣本泛化與抗干擾能力。現場的MagicBot X1、MagicBot D1等產品進行了柔性衣物整理、疊盒貼膠等實景演示，展現了機器人在突發干擾下自主重規劃的能力。 優理奇以超市貨架等場景，展現了機器人在物理世界中自主感知、規劃與執行能力。 除了人形機器人之外，IFA上還展出了四足、陪伴、服務、仿生等多元機器人形態。 璇璣動力、雲深處科技、優艾智合、普渡科技、恆之未來、智元等廠商都帶來了四足機器人展示。 恆之未來的仿生四足機器人Sirius則主打陪伴，核心看點是用自研Neurocore技術把腿部電子元件和接線全部集成到電機單元裏，動作靈活度接近真狗，支持AR/VR控制。 塗鴉智能帶來了最新的AI家庭陪伴機器人Doova，這一機器人主要聚焦老年羣體獨居場景，可以提供主動式守護和全場景智能設備聯動。 會暢科技旗下的Ollobot展出多款AI寵物，其中新款OlloNi SS1頭上擁有三塊屏幕，兩個眼鏡小圓屏用於表達情緒，大屏幕則用於交互。 杭州米果的情感陪伴機器人migo one則走的是另一個方向：安安靜靜聽你説話、感知情緒、慢慢養成性格。 還有00後創業團隊零動未來做的AI口袋寵物Sweekar，從蛋開始成長，從不會説話到慢慢學會單詞，甚至機械外殼會隨着等級提升物理膨脹變大。這個思路比單純的“電子寵物”更往前了一步。 越疆機器人展出了披着熊貓皮的機器狗產品，這隻機器熊貓可以跳躍，行走，形態還比較逼真。 AI消費應用發展也在反推計算、網絡進化。芯片巨頭高通在展台核心位置展出了夥伴機器人應用。 此前，高通在9月1日IFA前夕推出了全新高通躍龍IQ2系列的首款產品Q-2390與IQ-2390處理器，該處理器以緊湊且具備成本優化效益的平台為行業提供工業智能。相關應用隨高通在IFA展台上亮相，覆蓋零售、智能家居產品、智能顯示器以及企業邊緣終端等場景。 外骨骼方面，肯綮科技展出的π6外骨骼機器人主單元重量僅980g，收納後僅一把摺疊傘大小，配備攝像頭與dTOF模組實時檢測地形，可拆卸腰包式電源支持給手機充電。把外骨骼從工業設備往個人消費方向做輕做小，是國內硬件廠商值得關注的探索方向。 總的來説，中國機器人企業今年在IFA的集體亮相，萬元級人形開發平台的出現、模塊化消費級產品的落地、工業場景的端到端驗證，向國際舞台展現出行業從Demo走向真實分工分化的趨勢。 IFA上，清潔機器人的競爭重點正從掃地、拖地、擦窗等傳統品類向割草、泳池清潔等新興領域擴展，部分廠商放緩了掃地機器人產品的更新節奏。 幾乎每家清潔機器人企業都在自家展台上擺了個泳池。這一賽道的頭部玩家Aiper元鼎智能、Waybot望圓科技等悉數到場，追覓、追覓集團旗下MOVA、石頭科技、科沃斯等廠商也紛紛在近兩年進入這一賽道。 綠色的草坪也是清潔機器人展區的必備元素，各家的宣傳重點是割草機器人能爬多高的坡，以及是否能夠攻克草坪修邊這一難度較高的場景。 追覓的A4 AWD PRO割草機器人可應對42°陡坡等複雜場景，實現0cm貼邊割草；安克創新子品牌Eufy的割草機器人S2 Max擁有一個機械臂，可在修邊時伸出、旋轉，應對各種不同的場景。 MOVA推出了AstraX割草機，其最大的特點是擁有一個機械臂，可用於清障、採摘、澆水等任務。這台機器的尾部模塊支持快拆換裝，隨季節自由切換。為了演示機械臂，MOVA還請來電子音樂藝人，讓AstraX的機械臂隨着音樂起舞。 在商用場景，NexLawn展出了AURION F115，其最高支持6萬平方米的草坪維護，還可以實現車隊協同。 此外，科沃斯、石頭科技、優必選、友望UWant、長曜創新Airseekers、九號旗下Navimow、漢陽科技Yarbo、來牟LYMOWA、樂動機器人旗下Anthbot等品牌也展出了割草機器人產品。 經典的掃地機器人產品沒有太多讓人眼前一亮的創新，像是掃地機器人+機械臂、爬樓掃地機這類新品去年便已出現，今年的主要變化只是進一步提升性能。xLean顆粒進化展出了一款搭載Agentic AI能力的創新型掃地機器人TR1，根據用户的自然語言指令，它可以執行定點清理、尋物等任務，這款掃地機器人也可以與手柄連接，手持使用。 隨着傳統清潔機器人逐漸轉變為存量市場，中國企業正用實際行動開闢新的增長空間。 家電巨頭仍然是IFA的主場展商，大得像球場的展館盡顯排面，一塊塊屏幕是場館裏最顯眼的展品之一。 TCL展示了SQD-Mini LED前沿技術。X11L是旗艦機皇，100% BT.2020全局高色域、超廣色視角、超高原生對比度、超低反、極景無黑邊。從Q10M到Q9到T7，TCL完成了主流價位的全覆蓋。印刷OLED方面，TCL華星展出了全球首款印刷OLED摺疊便攜桌面顯示、印刷OLED 4K顯示器、印刷OLED護眼筆電顯示等產品。

本次IFA展會上，電視與顯示技術成為焦點之一。海信發佈了全球首款玲瓏4芯真彩背光RGB-Mini LED電視UX2026款（116吋），實現110% BT.2020全程亮彩穩定高色域，在10.7億色彩基礎上解鎖1.2億種極限色彩，擁有43008個控色分區和10000尼特真彩亮度，並同步推出行業首個家庭智能伴侶級AI操作系統JUOS。該系統內置“超級小聚”，可通過語音問屏解答球員規則等觀賽疑問，AI個性桌面則通過人臉或聲紋識別主動推送個性化內容。長虹以追光Q60S Pro、金標T70S、D7S Ultra構建了RGB MiniLED產品矩陣，併發布行業首個AI運動平台“長虹樂動”。小米把電視、空調、廚電、洗衣機等大家電帶到歐洲，AI功能是亮點，例如小米電視S系列配備AI超分辨率，可通過AI引擎深度解析畫面並重建細節，將低分辨率片源優化至高清。海爾的M92電視配備85吋QLED Mini LED屏幕，通過Ultrasense AI技術增強畫質、聲音、遊戲質量和護眼表現。

RGB Mini LED目前已成為幾乎所有主流廠商佈局的技術。在印刷OLED等下一代顯示技術尚未完全成熟放量的當下，RGB-Mini LED成為畫質、成本、良率三者平衡下馬上能量產的方案。

家電全品類AI化的趨勢在IFA上十分明顯。TCL今年的主題是"AI Inspired Life"：小藍翼P7 Ultra空調通過毫米波雷達感知睡眠體動，用AI主動調節温度與風速並學習用户睡眠習慣；熱泵超級筒洗烘一體機根據衣物狀態和烘乾階段，以三變頻熱泵與PID算法動態匹配温度、風量和轉速，實現30分鐘極速烘乾。海信正式發佈AI伴侶套系：AI廚房伴侶打通食材管理、烹飪執行到餐酒搭配的全鏈路，冰箱自動識別食材狀態並生成食譜一鍵同步烤箱，烤箱持續學習用户口味迭代菜譜；AI洗護伴侶通過視覺識別七大維度精準匹配洗烘程序，實現跨設備協同而非各設備各自為政。長虹展出AI人感空調、M鮮生冰箱、全自潔AI星空洗烘套和完整AI健康廚房方案，AI雷達智慧眼能感知家庭成員位置自動調整送風，廚房方案集成煙機、灶具、蒸烤多模塊並搭載AI智巡航智能煙感。海爾起家的洗衣機產品也擁抱AI，Vision 15洗衣機擁有9個AI驅動傳感器並融合AI視覺相機，可在每次洗衣過程中優化清潔效果。美的重點展出AI驅動的家庭生態系統SMART MASTER，其核心AI智能體支持140種語言、8米遠場語音識別和0.4秒響應，用户可通過交互控制空調、加濕器、獲取菜譜推薦、管理能源使用和設備維修建議。LG展區面積達3745平米，展出約150款產品，推出ThinQ ON AI家庭中樞和全新自主AI Agent"ThinQ Claw"，可跨客廳、廚房、浴室、卧室自動調度全屋設備，並在電視、大屏、機器人、廚電等領域帶來AI化產品。

家電廠商的思路正從“AI功能”走向“AI場景”，這是今年IFA較為明確的信號。圍繞AI入口的競爭愈發激烈，大小廠商都在探索讓AI技術更自然、無感地融入用户生活。

手機與汽車方面，在下週秋季新品發佈會前，小米旗艦新品小米18 Fold已在IFA搶先亮相。據官方此前劇透，該機將首發搭載玄戒O3——全球首款跑分超500萬分的AI旗艦SoC，並採用長鑫存儲LPDDR6，帶寬高達113.8GB/s。小米還展出了AI算力芯片玄戒O100和智駕芯片玄戒D100，並將概念車Vision GT、小米SU7和SU7 Ultra三台汽車帶到德國，其中僅小米SU7開放體驗，現場吸引大量觀眾圍觀和入座體驗。IFA期間，小米與德國首批8家頭部經銷商完成簽約，2027年小米汽車將正式進入歐洲。此外，艾刻科技（iKKO）帶來一款卡片大小的AI智能手機，搭載Android+iKKO AIOS系統與5000萬像素180°翻轉攝像頭，內置AI聊天、AI翻譯、AI筆記、AI學習和AI播客等工具，並在60多個國家和地區免費內置AI互聯網。

AI眼鏡方面，今年IFA新品不多，大部分是既有產品的展示。影目的INMO GO3拿下IFA創新獎和Yanko Design Best of IFA兩項獎項，核心賣點是261種語言在線翻譯，前後平衡設計解決了壓鼻樑問題，並首創量產可換電設計，標配兩塊電池1秒換電；其AIR3號稱全球首款量產1080P一體式AI+AR眼鏡，採用雙目全綵顯示。面對歐洲嚴格的隱私規定，李未可最近推出的Lawaken X Pro將攝像模組做成磁吸形式，不用時可直接取下，同時減重10g。Rokid、千問等廠商參展但未發佈新品；科大訊飛展出訊飛AI眼鏡，重40g，採用輕量化材質，可通過多模態AI技術實現唇動識別輔助翻譯。

AI音頻硬件方面，錄音硬件創企Plaud帶來首款AI耳機Plaud One，耳機本體和充電盒均可用於錄音轉寫，內置Agent可對接日曆、郵箱等工具，並根據對話內容撰寫各類文檔。主打AI翻譯的時空壺展出W4 Pro，該耳機內置骨聲紋麥克風陣列並加長耳機柄，使麥克風更接近嘴巴，可在高達100dB的嘈雜環境中精準分離人聲與背景音，提升語音識別準確率。未來智能展出Viaim Rise耳機，主打錄音場景，耳機盒也可錄音，還能將環境對話整理成約五分鐘的片段、建立結構化記憶，並接入Codex、Claude Code等AI工具。

螞蟻投資的樂享科技創始人郭人傑是一名出生於1997年的年輕創業者，其團隊再次推出了一台價格在萬元以內的小型人形機器人。郭人傑在對話中表示，機器人未來的發展方向是像手機一樣，通過下載技能App的方式不斷擴展自身能力。

OpenAI 的每一款產品都依賴快速、可靠的數據訪問，無論是用户登錄、查看 Codex 設置，還是在 ChatGPT 中開啓新對話。每項操作在產品作出響應之前，可能都需要進行多次獨立的數據查詢：如果這些請求緩慢，產品就會顯得遲鈍；如果請求失敗，產品就會完全停止工作。

承載這些訪問的，是 OpenAI 自建的在線存儲平台 Habitat。它目前每秒處理超過 7000 萬個請求，支撐着每週超過 10 億人使用的產品，覆蓋近 40 個地理區域，承載超過 500 PB 的數據。Habitat 於 2023 年 DevDay 上首次發佈，最初只是一個連接單一數據庫、用於支持 GPTs 的簡單 Python 客户端庫，如今已發展為一個複雜的分佈式系統。

構建並運營這種規模的基礎設施並非易事，但真正讓 OpenAI 處境獨特的是擴展速度：通常系統工程師會按 10 倍規模構建、預留支撐數年並準備下一個 10 倍的餘量，而過去三年中，這套系統的規模每年都以超過 10 倍的速度增長。因此，建設 Habitat 的過程是一系列戰術決策與優先級排序——在最底層理解每個組件，從現有技術棧中榨取最大效能，同時抵禦存儲與算力容量的緊張，為基礎性投資爭取時間。其演進路徑是：先足夠可靠，以承載關鍵任務的產品流量；再足夠快，以服務全球用户；最後要能在海量

Cognition 是“自主軟件工程師”Devin 背後的公司，Devin 已被從大型銀行到科技原生初創企業在內的全球企業採用。2026年9月11日，Cognition 宣佈藉助 GPT-6 Astra 提升 Devin 測試軟件並證明其正常運行的能力，目標是幫助工程師減少代碼審查、交付更多成果。

隨着 Cognition 的工程團隊編寫的代碼越來越多，審查這些工作已成為一項挑戰。Cognition 認為，GPT-6 Astra 測試工作成果並展示結果的能力，是讓代碼審查更加高效的一條途徑。Cognition 聯合創始人 Walden Yan 表示：“Astra 帶來的最重要改進之一，就是它能夠測試並證明自己的工作成果確實按你的預期正常運行。”

Cognition 正在其全線產品中應用 GPT-6 Astra。Yan 表示：“我們一直在用它改進我們的各項產品，包括作為核心雲端智能體的 Devin，還有我們的 CLI 和桌面產品。”在一個例子中，Devin 使用 Astra 測試 iPhone 遊戲 Otter Run，並返回遊戲在模擬器中運行的錄屏，同時附帶一份報告，標明哪些檢查已通過、哪些部分尚未測試。錄屏展示了應用程序的行為，報告則記錄了測試的範圍，工程師可以利用這些輸出結果檢查軟件的運行情況，並瞭解還有哪些地方需要注意。

此外，Astra 還幫助 Cognition 更快地回覆客户。當客户發送一張 bug 截圖時，團隊可以通過 Astra 將其傳給 Devin，由它修復問題並返回一張展示修復結果的截圖。

Cognition 將 GPT-6 Astra 帶來的更強測試能力視為實現更高效審查流程的一條路徑。讓 Devin 測試自己的工作並提供結果證據，可以幫助工程師在評估變更時減少對代碼的人工檢查。Yan 表示：“我們預計，隨着時間推移，需要人工查看的代碼會越來越少，最終交付的成果會越來越多。這正是我們對 GPT-6 感到非常期待的方面之一。”

網商銀行在2026外灘大會上首次披露了AI銀行的落地進展：過去只有大企業才能獲得的專屬金融服務，正在通過AI Agent進入小微經營者的聊天框。其面向小微客户的全新服務入口——百靈2.0，是一個能夠直接辦理業務的普惠金融服務Agent，目前已服務4200萬小微商家。

一個典型案例是：經營餐飲門店兩年的王老闆看中一處65平方米的沿街鋪面，準備開設第二家

網商銀行在2025年外灘大會上首次提出AI時代的「新310」：0延時交互、360度感知用户、1對1專家服務。一年後，答案不再只是PPT上的願景——百靈2.0已面向4200萬小微商家提供服務，複雜需求辦理時間從3天縮短至10分鐘。

普惠金融的第一階段，是讓更多小微經營者獲得資金；進入智能化階段後，新命題是讓他們也能獲得過去主要服務於大型企業的專業能力。在這一模式下，當一個小微客户提出需求時，整套銀行系統會圍繞這個客户實時運轉，而不是甩一個標準化產品就走人。用户只需在聊天框裏發一句消息，就和過去跟銀行櫃員對話一樣，但帶來的效率提升是成百上千倍的。

支撐這一產品的是一條分工原則：設計一項工作時，先問「這件事裏哪些活可以交給Agent幹」，再明確人在哪些節點做判斷、權限邊界在哪裏、最終責任由誰承擔。一個比較通用的二分法是，Agent負責執行、探索、分析和試算，人負責定義目標、設定標準、判斷結果、糾正偏差並承擔責任。做產品，一定要從一開始就把這條線劃好。

按照這一邏輯，未來一年AI落地最重要的方向，可能是各行各業都需要一個屬於自己的AI Agent。

Anthropic近日上線一個面向單一客户的銷售崗位「Mega Account Executive, Meta」（Meta超級大客户銷售），年薪38萬至45萬美元，約合人民幣最高320萬元，服務對象只有Meta一家。該崗位於9月3日上線，9月9日關閉，招聘頁面顯示已停止接受申請。

崗位要求候選人至少擁有10年企業銷售經驗，熟悉大型科技公司採購流程，能處理週期長、利益相關方眾多的複雜交易。入職後需尋找Meta內部可能使用Claude的業務部門，從挖掘需求、組織技術測試，推進到採購和簽約；同時需在Meta內部建立從一線員工、技術團隊到最高管理層的多層關係，並將Meta的反饋帶回Anthropic，幫助產品和工程團隊調整功能路線，調動內部資源擴展業務。崗位描述中提到，銷售需在戰略客户內部尋找新的使用場景和業務部門，推動業務擴張，把零散使用滾成更大規模的企業合同。

38萬至45萬美元的年薪採用OTE（On-Target Earnings）機制，即完成既定業績目標後的預計總收入，由固定底薪和銷售佣金、獎金等浮動部分組成。業績低於目標時實際收入更少，超額完成時可能更高。

Meta成為Anthropic大客户的背景是，Claude Code早已進入Meta內部。據《紐約時報》報道，今年年初Meta工程師已大量使用Claude Code，Meta在Anthropic上的潛在年支出可能達到100億美元。據路透社消息，截至今年7月底，Anthropic的年化收入已超過650億美元，Meta一家的潛在支出上限約相當於這一數字的15%。企業大客户也是Anthropic的重要收入來源：今年2月，Anthropic披露年消費超過10萬美元的客户數量在一年內增長7倍，年消費超過100萬美元的客户從兩年前的12家增加到500多家，財富10強中已有8家成為Claude客户。其中Claude Code自2025年5月正式開放以來，僅用半年達到10億美元年化收入，到2026年2月已超過25億美元，約合人民幣180億元，較年初增長一倍以上；2026年初其企業訂閲量增長至原來的4倍，企業客户貢獻了超過一半的收入。

Meta在自研模型的同時也在使用Anthropic的產品。據The Information消息，Meta內部代號為「Hatch」的消費級Agent早期曾使用Anthropic模型進行開發和測試，該產品後來以Muse之名正式推出，公開版本則運行在Meta自研的Muse Spark之上。這種關係意味着Meta可以先用Claude驗證產品、加速開發，等自家模型成熟後把底層能力切回內部體系。同時Meta也在減少相關支出：有消息稱其已建立內部管理平台，實時跟蹤員工使用外部AI工具的費用併為各部門設置預算，還在推動內部編程工具MetaCode，並對外推出Muse Code，以降低工程團隊對Claude Code的依賴。

兩家公司關係有三個層面：模型能力上正面競爭，Meta推出Muse Spark和Muse Code以追趕Claude；同時Meta又是Anthropic的重要客户，購買其服務用於內部研發、編程協作和產品驗證；在基礎設施層面，Anthropic曾與Meta討論採購數據中心算力，計劃兩年內最多花費100億美元，不過這筆採購與Meta的模型支出目前都沒有成為雙方公開確認的交易。

Anthropic官網目前列出112個銷售相關崗位，大多按行業、地區或客户類型劃分，而Meta這種級別的大客户被直接寫進職位名稱並冠以「Mega Account」。這反映出大模型商業化的變化：頭部模型公司的下一輪收入增長越來越依賴少數能把模型鋪進數萬名員工、多個業務部門的超級客户，這類訂單需要有人深入客户內部推動測試、談判、向高管解釋投入產出並把需求傳回產品團隊，也是FDE（前線部署工程師）在國內外日益走紅的原因。

秒噠的最新動作，已經不只是「一句話生成應用」這麼簡單了！ 它開始被真正嵌進企業的業務系統裏。兩家小公司幾乎沒有技術人力，卻直接用它跑通了核心業務。 遼絲錦是一家近30人的小眾服裝品牌，沒有IT部門，也沒有預算請外包。 他們用秒噠搭起了商品企劃、供應鏈跟單、付款、庫存這一整條鏈路，數據錯漏明顯減少。 福建藍海黑石是一家新材料企業，同樣沒有專職研發團隊。 他們用秒噠做出了「全序智管」辦公系統，接入企業微信後，幾百名員工可以直接在裏面處理項目、差旅審批和郵件，不用來回切換窗口。 這兩套系統都不是程序員寫出來的，搭建者是公司創始人和一線業務團隊。他們很瞭解業務，但此前沒有寫過一行代碼。 過去，企業數字化轉型通常只有兩條路：買標準SaaS，讓業務將就軟件流程；或者找外包定製，耗時間也耗錢。 這兩家公司規模不大、預算有限，兩條路基本都走不通。 而秒噠跑出來的，是第三條路：讓最懂業務的人，直接把流程變成系統。 對個人創作者（OPC）來説，秒噠最直接的價值，在於徹底抹平了將想法變成產品的技術門檻。 你只需要用自然語言説清需求，系統就能分頭搞定設計、開發與數據庫搭建，自動拼裝出可運行的全棧應用，並一鍵發佈為網頁、小程序或原生APP。 過去需要產品經理、UI設計師與前後端工程師互相配合才能完成的項目，如今一個超級個體也能獨立跑通。 秒噠已經攢下了不少這樣生動的創作者樣本： 比如AI導演葉茂，長期從事AI影像、廣告和短片創作。 他將自己多年沉澱的編導經驗與視覺工作流，用秒噠封裝成了Movo AI影像創作系統，讓個人的專業手藝變成了可無成本複用的軟件資產。 科技博主馮啓明，順手就給開燒烤攤的朋友搭了一套下單小程序，解決了日常排隊與接單的燃眉之急。 這兩個案例都説明，個人不必先學會寫代碼，也能把一個靈光一閃的念頭，或者積累多年的行業經驗，變成能夠服務他人的商業產品。 對於企業端來説，事情則更復雜一些。 個人應用可以憑着一個需求快速試錯；但企業應用一落地，就必須硬碰硬地面對多人協同、崗位權限、數據安全與長期高可用。 更棘手的是，真正需要被系統化的隱性知識，往往只存在於一線業務人員的腦袋裏。 傳統開發模式下，他們得先把業務經驗翻譯成厚厚的需求文檔，再經過產品和研發的層層轉述。 中間每多一道傳遞，做出來的系統就離真實現場更遠一步。 秒噠給出的解法，是讓最懂業務的一線人員直接用自然語言建系統、做迭代，再由企業統一配置權限與管理底座。 成熟的通用業務繼續留給固定ERP，而那些變化極快、定製極深的邊緣與長尾需求，則獲得了極具彈性的開發通路。 過去一年，秒噠服務的用户增長200倍，創造了500萬個具有商業價值的應用，每天有近20萬人在線使用。 更關鍵的數據是，其中87%的創造者，此前根本不會寫代碼。 根據2026年上半年數據，按月活躍用户計算，秒噠以33.4%的市場份額穩居中國AI原生無代碼應用生成平台行業第一。 這些數據清晰地表明，自然語言開發已經徹底跨過了嚐鮮期，進入大規模應用階段。 當越來越多的企業與個人加入進來，下一個核心問題也被推到了台前： 當應用真正扎進多人協作與核心業務流時，生成速度只是基操，權限、數據與運行保障，才決定了它究竟能走多遠。 在企業裏用AI做應用，「能用」和「能真正跑在業務上」是兩碼事。 個人搞個小工具，自己用着順手就行；可系統一旦要進公司，門檻瞬間拉高。 多人怎麼分工協作？敏感數據誰有權看？高併發時會不會掛？技術資產能不能自主掌控？ 秒噠企業版的能力，正好圍繞兩件事展開——一羣人怎麼一起開發；應用怎麼穩當、長期地跑下去。 傳統的協同往往卡在管理與效率的矛盾上，秒噠企業版拆解出了「企業、團隊、成員」的三級組織架構： 管理員負責上層管理，成員資源彼此獨立；企業還能按團隊分配秒點，統一管理人員和使用額度。 架構搭好後，更關鍵的是業務角色與權限的精細化匹配。企業可以控制不同成員能夠查看和操作的內容，讓熟悉業務的人進入搭建過程，同時保留必要的管理邊界。 大連小眾服裝品牌遼絲錦的供應鏈系統，就是這套協同機制的典型場景。 服裝供應鏈涉及原料、成衣、物料和外部工廠，環節極其繁雜。他們在遷移到秒噠企業版後，根據崗位權責精準劃界： 團隊從今年5月開始驗證需求，隨後遷移到企業版，累計進行了1500多輪調整。 這套系統把採購和加工的付款記錄關聯到業務單據，庫存流水也隨業務變化更新。每週，團隊還會把數據全量導出為Excel備份，系統目前未出現數據丟失問題。 最懂業務的人不用敲代碼，直接把管理規則硬編碼進了系統裏。 其次是運行保障。畢竟，業務系統最怕掉鏈子。 在原有SLA服務保障和後端保活能力之上，此次升級進一步支持企業按業務規模選擇後端資源，並付費擴容存儲與併發上限。 項目支持共享後端和多環境，單個上傳文件上限提升至500MB。 企業還可以下載源碼、綁定自定義域名，或者去除應用水印。此次升級後，對於有本地部署需求的項目，後端還支持一鍵部署到本地環境和一鍵更新，兼顧數據安全性與更新便捷度。 福建藍海黑石就是靠這套底座，把自定義系統跑成了全員日常。 他們用秒噠搭出了涵蓋項目管理、差旅審批和郵件處理的「全序智管」系統，並直接無縫掛載到了企業微信上。 數百名員工日常搞項目管理、跑差旅審批，直接在企業微信裏點開就能用，完全不用切換入口，後端穩定支撐着日常的高頻併發。 這家處在新能源賽道的公司，過去三年每年以300%的增速擴張，業務流程建設的需求層出不窮。但公司沒有專職研發團隊，整套系統由CIO帶着一個還沒畢業的學生親手搭建——其中90%的工作由學生獨立完成。 他們用秒噠搭出了兩套系統：一套是涵蓋辦公協同、項目管理、差旅管理和IT需求管理的「全息資管」，另一套是包含人事績效、安全培訓和週報管理的運營管理平台。 僅辦公協同系統一項，原本找成熟廠商邀標報價最少50萬/年，用秒噠一個半月就上線了，每年直接省下50萬；安全培訓管理系統外包報價38萬，也用秒噠直接落成。 更值得一提的是速度——人事績效管理系統從0到上線只用了7天，而過去同類系統最快也要兩個月。項目管理模塊能管到項目集、子項目集、項目三級，還做了兩套系統間的SSO單點登錄，複雜度可見一斑。 放在以前，這種系統得向IT部門提需求、找外包排期、反覆改版。現在，業務人員自己邊用邊改，幾周就能跑通。 企業版持續補強組織協作、權限管理和運行保障，給業務人員搭建的應用打通進入真實商業體系的最後一公里。 最熟悉業務的人負責定義流程，企業版底座負責安全與穩定。 過去只有規模足夠大、預算足夠高的需求，才值得進入正式開發排期；現在，那些長期由表格承接的長尾需求，也獲得了產品化的機會。 在百度AI Day上，這一趨勢被進一步提煉為「生成式軟件」的概念。 百度秒噠產品總經理朱廣翔認為：未來企業軟件不只有一套標準答案，企業真正需要的，是「伴隨業務一起生長的軟件」——這正是生成式應用最大的價值。 秒噠商單平台的推出，讓企業撬動外部開發資源變得像「調接口」一樣簡單。 讓業務人員參與搭建，並不等於每家企業都要獨自咬牙搞定全部代碼。 現實中很多場景很棘手：有的新想法從零開始，內部缺懂行的人手；有的應用搭出了雛形，卻卡在複雜的邏輯上，急需專業創作者來接管、提效和持續迭代。 為了打通這最後一公里，秒噠剛剛正式上線了首個AI Coding商單平台。 它直接連接企業需求方與秒噠社區的專業創作者，將服務維度從單純的應用開發，一口氣延伸到了供需撮合、交易結算與履約保障。 在業務模式上，企業既能發佈全新的研發需求，也能把現有的秒噠應用掛出來招募專業接管。 需求方可以在創作者大廳和個人主頁挑選心儀的服務者，創作者也能在需求廣場主動尋找匹配的項目。 雙方談妥方案後直接在平台內簽約，資金由支付寶進行託管，項目驗收前全程處於安全凍結狀態。 開發過程同樣全量留在平台內部。創作者首次提交成果後，需求方就能實時預覽動態應用，隨時穿透檢查開發進度與實際效果；驗收通過後，資金自動結算到賬。 未驗收前，任何一方遇到爭議都能申請售後介入，為雙方解決合作糾紛提供基礎保障。 對企業來説，這相當於多了一套極具彈性的研發資源庫。 業務團隊可以先用自然語言把業務邏輯搭建出初版，再邀請外部高手進行精細化修雕；或者直接甩出完整需求，通過平台認證和作品審核篩選最靠譜的候選人。 由於應用開發、溝通對話、成果預覽與資金節點全都在同一個平台裏，企業能早早看到真實結果，徹底告別傳文件、對進度、改需求的無休止內耗。 對個人創作者而言，通過作品審核和商户認證後，就能合法合規地「持證上崗」接單變現。 平台鋪好了商機入口、溝通通道和結算底座，但創作者依然要靠專業能力去理解業務、把控質量，並承擔起交付結果的責任。 秒噠並沒有偏離應用開發工具的底層定位。商單平台生長在其原有的AI開發能力之上，只是把外部創作者引入了企業應用的生產與交付鏈條。 秒噠的服務邊界越拓越寬，但內核始終沒變：把想法變成能順暢運行的真實應用。 隨着一人公司（OPC）概念的走紅，越來越多人希望能實現「一句話當CEO」。 聽起來很爽，但這並不意味着説一句話，公司就能自動躺賺。 秒噠真正想實現的是，一句自然語言，可以立刻啓動過去需要產品、UI、前後端多角色協作才能搞定的應用開發。 在此之上，無論是企業還是個人，還能進一步調動發佈、運營和外部創作者資源，把Demo真正推入真實的商業流轉。 CEO的核心價值，從來不在於親手敲完每一行代碼。發現真實需求、整合優勢資源、判斷業務優先級並對結果負責，這些決策性的工作一分也不會少。 AI真正壓縮的是技術交付的門檻和啓動成本，讓普通人具備了小團隊級的爆發力，也讓一線業務人員拿回了直接建設工具的主動權。

對於企業來説，真實進入業務流程的系統，絕不可能靠一句話憑空變出來。但真正令人振奮的是，哪怕一個幾十人的小團隊，也已經能夠圍繞自身的商業打法去持續塑造工具——明確知道哪些敏捷流程交給秒噠，哪些沉澱業務繼續留在成熟ERP裏。

一句話可以是靈感的起點，但要把一門生意實打實地跑起來，靠的永遠是人在關鍵節點上的持續判斷。

高德9月10日宣佈，掃街榜全面AI化。升級後的2026版掃街榜用AI算法理解不同導航到店行為的評分權重，更精準體現用户真實選擇，讓更多經得起反覆考驗的店鋪脱穎而出。掃街榜於去年推出，依靠真實導航和到店行為數據切入美食和到店領域。此次升級背後的技術是空間智能——當前世界模型領域的熱門方向，其核心引擎為ABot-Earth 0.7，被稱為“全球首個3D原生城市世界模型”。

ABot-Earth 0.7僅需一張衞星圖或一段文字，即可在消費級GPU上用10分鐘生成一座擁有真實街景的3D城市，效率比傳統方法提升1000倍。在演示中，輸入一張倫敦特拉法加廣場的衞星圖，模型生成了1平方公里的三維場景，建築錯落有致、植被層次分明、地標還原逼真。目前該模型已覆蓋190多個國家、300多座城市，建成全球覆蓋國家和地區數量最多的3D地圖。相比之下，Google Earth僅有少數大都市核心區擁有3D場景，大量中小城市仍停留在二維衞星圖片階段。

把一座城市搬進三維世界是費時費錢的工程。以Google Earth採用的傳統三維重建為例，需先採集影像，再計算建築位置和形狀，最後還原表面紋理，更新一次動輒數月甚至數年。ABot-Earth 0.7的思路是先用大量真實室外場景的三維重建數據訓練模型，讓模型學習城市和地貌的空間規律——道路如何延伸、街區如何排布、建築植被與水體怎樣分佈，再據此從一張衞星圖或少量地面信息推斷空間結構、補全細節，快速生成結構合理、外觀逼真的三維場景，從而以更低成本、更大規模生產高保真三維內容。

技術實現上，“3D原生”指模型直接學習並生成三維高斯（3DGS）——一種帶顏色、有透明度的橢球單元，無數單元堆疊即構成樓房、樹木和馬路——輸出結果自帶3D結構，可從任意角度觀察。為解決單個城區數百萬個高斯單元帶來的算力開銷，高德設計了原生3DGS壓縮與重建方案，即“先壓縮，再生成”：訓練時把複雜3D場景壓成緊湊的潛空間壓縮包，生成時在潛空間完成再解壓為三維高斯。該方案兼顧高壓縮率與高質量重建，降低訓練和推理開銷，並提升幾何質量，使建築立面更規整、地面更平整。為保證訓練數據質量，高德先用自研引擎ABot-3DGS把衞星、航空、街景等多源影像重建成城市級3D場景，再通過高效的3D與2D數據清洗流水線篩選高質量、高精度的數據。

瀏覽體驗方面，得益於原生3DGS多層次解碼器（LOD），模型無需昂貴後處理即可直接生成層次化三維高斯結構，實現從地球全景到具體街道的流暢切換。針對大面積地圖的拼接問題，模型採用高效滑窗推理機制，在重疊區域進行智能融合，使場景破洞率、破損率降低97%，區域邊界過渡自然，單次推理即可完成超過10平方公里的三維場景生成。

該模型也有能力邊界：衞星影像看不到建築立面，需模型自行推斷，生成畫面雖逼真，但並非每扇窗户都與現實一一對應。因此對埃菲爾鐵塔、羅馬鬥獸場等知名地標，高德採取大片城區由ABot-Earth 0.7生成、地標使用3D生成模型製作、再通過Agent自動校準拼接的方式。

通過世界模型能力，高德從有限實景照片等多模態輸入生成高質量可漫遊的3DGS場景，把生成能力從“上帝視角”推進到“街景級細節”，並通過自增強空間生成技術突破了傳統級聯生成中誤差隨輪次累積、紋理與幾何逐輪退化的問題。這意味着數字地球將不再只是被動觀看的“電子沙盤”，而會成為可生成、可仿真、可編輯的動態空間智能平台。

高德CEO郭寧將模型對真實世界的理解拆解為四個層次：三維空間、二維網絡拓撲、時間的變化、真實世界的流動，四層信息疊加構成高德所定義的空間智能。按此框架，ABot-Earth 0.7目前解決了“三維空間”的高效構建問題，同時保留了與“二維網絡拓撲”的精確對齊，為後續疊加時間變化和真實世界流動打下基礎。

9月9日，墨芯人工智能作為螞蟻集團生態合作伙伴，亮相以“共創AI新經濟”為主題的2026 Inclusion·外灘大會，現場展示了AI計算卡產品，呈現以專用稀疏推理芯片提升算力效能的技術路徑。

當前，人工智能技術成果正加速轉化為面向數字空間和物理世界的產品與服務，AI新經濟加快形成，算力需求尤其是推理側需求大幅攀升。提升算力效能，可以在同等計算資源下完成更多推理任務，為AI產品和服務的規模化發展提供支撐。墨芯通過算法、軟件與硬件三位一體協同優化，以專用稀疏推理芯片減少冗餘計算、提升計算效率，讓有限算力完成更多有效計算。

目前，墨芯基於自研芯片構建的推理集羣已在西北、西南、華東、華北四大片區的數據中心實現部署，結合各地產業與資源特點，為智能製造、生命科學、城市治理等場景提供高效推理支撐，推動算力與產業需求加快結合。

隨着AI應用不斷深入，推理負載呈現更加多樣和動態的特徵，對芯片的數據處理與調度能力提出了新要求。為此，墨芯即將推出新一代SparsePrime®計算卡，通過架構升級和調度機制優化，滿足不斷演進的AI推理需求。

在推進專用稀疏推理芯片規模化落地的同時，墨芯也參與行業標準研製，推動產學研合作。今年7月，墨芯成為工業和信息化部人工智能標準化技術委員會成員單位，將依託稀疏計算領域的技術積累與產業化實踐，參與AI基礎硬件、軟件平台及大模型等方向的標準研製，降低產業鏈上下游的適配成本和AI技術規模化應用門檻。8月，墨芯發起成立稀疏計算產學研聯盟，圍繞前沿研究、關鍵技術攻關和成果轉化開展協同創新，推動科研成果轉化為AI新經濟的發展動能。

在今年的 IEEE 年度選舉中，IEEE 計票委員會將在選舉結果獲得 IEEE 董事會通過後，對每個大區內投票率最高的分會給予激勵獎勵，投票率以各分會有投票資格選民總數為基準計算。

該激勵計劃由計票委員會管理，其對與項目相關的所有規則、運營和決策擁有全部權力，獎勵金額依據分會規模分檔確定。

有關激勵計劃的更多信息可在 IEEE 年度選舉網站查詢。尚未在 2026 年選舉中投票的選民，可通過該網站了解候選人信息並進行投票。如有疑問，可發送郵件至 elections@ieee.org。

Elizabeth Fuscaldo 是 IEEE 選舉組的委員會與項目管理專員。

針對中國 AI 實驗室利用蒸餾技術從前沿模型製造商那裏提取知識的做法，Y Combinator CEO Garry Tan 本週早些時候接受 CNBC 採訪時表示，他不希望監管機構介入，並認為美國 AI 實驗室或許也應該以其人之道還治其人之身。“我什麼都不會做，”他説，“我們完全可以主張，應該建立一套美國自己的蒸餾制度。”他向 TechCrunch 進一步解釋，這意味着希望規模較小的美國開放權重 AI 實驗室對美國前沿 AI 實驗室採用同樣的訓練技術，從而讓美國擁有一批更強大、且並非來自中國的開放權重選擇。

蒸餾是指一個模型製造商通過大量提示詞與另一個模型交互，以弄清它是如何工作和推理的。AI 實驗室通常、且合法地使用這一方法來幫助訓練新模型。Anthropic 本週發佈了第二份報告，指控中國實驗室正在進行“非法蒸餾攻擊”：它們隱瞞身份、未經許可進行蒸餾，並依靠欺詐和被竊取的憑證來實施。Anthropic CEO Dario Amodei 此前曾公開呼籲美國監管機構打擊蒸餾行為。而這家硅谷久負盛名、成果斐然的創業加速器的掌舵人對此並不認同。

需要説明的是，Tan 並不主張美國 AI 實驗室使用被竊取的憑證來進行蒸餾，他希望它們能光明正大地從正門進來。事實上，他的論點有兩個層面：其一，他認為 AI 實驗室去規定客户能對其模型分享的信息做什麼，是一種過度干預；其二，這些閉源 AI 實驗室當初儘可能多地蒐羅人類知識來訓練模型時，也並沒有徵求誰的許可——眾所周知，它們在未經知識產權持有者許可的情況下，攝取了大量受版權保護的材料。

當被問及為什麼美國實驗室也應有權自由蒸餾時，他告訴 TechCrunch：“控制用户和客户對閉源權重模型進行 API 調用後的所作所為，讓人覺得處處受限。政府在這方面可以發揮作用，讓一種觀念成為常態：對於基於廣泛公開數據訓練出來的智能，人們對它的訪問本身更應該被視作一種公共產品，而不是被鎖在限制性服務條款之後的東西。”

Tan 本人是一位極其狂熱的 AI 用户，甚至曾形容自己患有“賽博精神病”，他希望在開放權重 AI 實驗室與前沿實驗室之間看到一種平衡。“他們身處前沿，並推動前沿向前發展。我們希望這條路線能夠獲得融資，併成為一種可持續發展的絕佳商業模式，”他告訴 CNBC，“你也希望開放權重模型能給人們帶來自由和訪問途徑。”

在他看來，真正可怕的 AI 末日情景，是前沿 AI 的全部巨大力量最終落入單一一家強大的專有提供商手中。“噩夢般的情景，也就是 AI 的末日情景，是只剩下唯一一家公司，”他説，“它擁有最好的資本獲取渠道，擁有最頂尖的 AI 研究人員，一路狂奔甩開所有對手，突然之間就只有一家公司一家獨大。那將是非常糟糕的。”

25位頂尖數學家簽署了一封公開信，指出AI實驗室在競相用著名數學難題的解法一較高下之際，正在威脅數學家們的智力成果。每位簽署者都曾獲得被視為數學界最高榮譽的菲爾茲獎。

本週，紐約大學教授Tristan Buckmaster指控OpenAI向他施壓，要求他不要致謝一位供職於Anthropic的合作者——兩人此前共同解決了一個重要數學問題——並質疑OpenAI是否利用了他們與Codex協作的成果，在一個馬拉松式的推理週末中產出了自己的突破性證明。週四，在遭到加州理工學院研究人員批評後，OpenAI撤回了對該校一場數學活動的贊助。

公開信承認，AI模型攻克世界重大數學難題可能造福人類，但前提是這些解法能夠被數學界乃至最終被全世界理解與傳播。簽署者寫道：“這些解法往往在倉促間公佈，沒有時間進行規範的寫作、提煉新方法與新思想，並引用他人的相關前期工作。”他們同時指出，OpenAI的證明仍未經驗證。“與所有創造性行業一樣，這引發了嚴重的署名與抄襲問題。此外，如果沒有自願付出的數學家負責這些成果的發展並將其融入數學正典，AI構想出的思想永遠不會真正活起來，數學家之間至關重要的人類傳承鏈條也將因此斷裂。”

隨着其他數學家日漸多疑，擔心自己使用Codex的記錄反過來被輸入OpenAI的新模型，開放的研究文化正面臨切實威脅。如今，前沿實驗室一旦發現通往某項發現的有效路徑，便可投入數千萬美元，藉助大語言模型搶在原始研究者之前完成證明——這種局面將助長保密風氣。

這封公開信是繼6月數學家工作組發佈《萊頓宣言》之後的又一行動。該宣言同樣探討了LLM證明將如何改變數學家的工作方式，並向數學家、科研機構和政策制定者提出了一系列建議。

正如軟件工程以及其他正被AI工具重塑工作流程的領域一樣，數學家們在“圍繞工作的工作”中為自我價值找到了正當理由：數學的價值不僅在於證明本身和榮譽歸屬，還在於培養學生、催生新問題與新思想，並將其融入更廣闊的人類文明知識體系。

信中寫道：“數學界當前面臨的問題，與其他科學及創造性職業所面臨的問題相似，也預示着全人類可能面臨的問題：如何確保在AI改變工作方式的同時，我們不會忘記這些工作最初想要實現的目標。”

TechCrunch Disrupt 2026 大會將迎來 OpenAI、Anthropic、Replit 等公司的嘉賓，他們將在本屆大會的六個行業主題舞台上亮相，與創業社區共同探討在 AI 時代如何實現可持續增長。應觀眾要求，大會門票折扣再度迴歸，目前限時 75 折，最高可節省 300 美元。

與會議相關的展位展桌預訂截止日期為太平洋時間 9 月 18 日晚 11:59。展桌數量有限，可能在截止日期前售罄。參展團隊將在展廳獲得一張 6 英尺 × 30 英寸的專屬展桌，使用時間為大會全程三天，可用於演示產品、實時解答現場疑問，並與往來的參會者交流。

對於希望尋找客户、結識投資人、建立合作伙伴關係或向潛在客户展示產品的創業公司而言，主辦方建議提前準備好演示內容，主動開啓對話，把現場人流轉化為會後仍可持續跟進的客户線索與合作機會，而不是把現場亮相交給運氣。

本屆大會的核心議題聚焦於 AI 時代的可持續增長，屆時創業社區將齊聚現場，圍繞這一問題展開討論。

TechCrunch Disrupt 2026 的官方周邊活動（Side Event）申請將於 9 月 11 日太平洋時間晚上 11:59 截止，這是最終期限，主辦方明確表示不會再有任何延期。想在大會期間舉辦周邊活動的組織，需在午夜前提交申請，才能入選官方周邊活動名單。

本屆 Disrupt 2026 將設 6 個行業舞台，OpenAI、Anthropic、Replit 等公司將亮相，創業社區將齊聚一堂，共同解答一個關鍵問題：在 AI 時代，如何實現可持續發展？目前門票立減 25%，最高可省 300 美元。

對有意主辦周邊活動的組織而言，其價值在於讓團隊直接面對創始人、投資者、客户、合作伙伴及其他決策者，這些接觸可能促成下一筆交易、合作關係、投資、招聘或合作；同時可以營造在擁擠主會場裏更難展開的深度對話，主導圍繞受眾所關心話題的討論，讓品牌在 Disrupt 生態系統中扮演有意義的角色，並把現有社羣聚到一起，為成員創造結識新人脈、交流想法、自行建立聯繫的機會。

獲批的周邊活動將通過 TechCrunch 的周邊活動頁面、Disrupt 議程、移動應用、新聞通訊、文章以及社交媒體渠道進行推廣。主辦方還可為自己的社羣提供 Disrupt 門票立減 25% 的優惠，使周邊活動成為整個大會體驗的一部分。

不打算舉辦周邊活動的參會者，同樣可以通過一張門票讓大會為業務創造價值：利用這一週尋找新客户和新合作伙伴、結識投資者、發掘人才，並瞭解科技的下一步動向。常規票價將於 9 月 25 日截止，之後價格將上調，有意參會者需在漲價前購票。

Anthropic 發佈了面向 Claude Code 的新插件評估工作流。新增的 claude plugin eval 命令會讓插件在真實提示下運行，對 Claude 產出的結果打分，並與未加載插件時的運行結果進行對比，從而回答插件開發者此前無法量化測量的三個問題：技能是否會被觸發、插件能否經受住一次代碼修改或模型更新、以及插件是否優於裸模型。

該功能現已可用，要求 Claude Code v2.1.269 或更高版本，可在任何包含 plugin.json 或 .claude-plugin/plugin.json 清單文件的目錄上運行，也支持 skills 目錄形式的插件。需要注意的是，每次評估運行和評委打分都是真實的模型調用，費用計入用户的套餐或 API 賬户。

評估套件位於插件內的 evals/ 目錄下，每個案例是一個子目錄，包含一個 prompt.md 文件和一個 graders/ 文件夾。提示正文會按原樣發送給 Claude，@path 引用不會被展開。prompt.md 的 frontmatter 可以設置 max_turns（默認 10）、timeout_seconds（默認 300）、model、tags 和 allowed_tools。

評分器是 markdown 文件，其 frontmatter 指定類型，以及可選的權重和 arm。共有 6 種類型：其中 4 種不產生額外費用，因為它們直接根據會話記錄和磁盤上的文件計算，分別是 regex、tool_used、tool_order 和 file_exists；另外兩種需要調用評委模型並計入賬單，分別是 llm（根據用户撰寫的文字標準對回覆打分）和 baseline（將回復與參考答案對比）。

claude plugin eval init 會讀取插件，詢問什麼樣的結果算好，提出案例和評分器建議並逐一試用，最後寫入文件。在 CI 環境中，使用 --bare 參數則只生成空白模板。

Anthropic 指出了最常見的首個發現：Δ 接近零且 tool_used: Skill 評分器失敗，意味着 Claude 在自然表述下不會選擇該技能。這正是 claude plugin validate 無法發現的缺陷，因為後者檢查的是清單語法和 schema，而非實際行為。

評估結果保存在 evals/results//report.html 下，包含各評分器的判定結果和評委投票。在賬户支持的情況下，報告還會發布到 claude.ai，除非設置了 --no-publish。

一個測試套件大約會產生 cases × runs × arms 次 agent 運行，此外每次運行中每個 llm 或 baseline 評分器還會產生 3 次簡短的評委調用，且結果在不同運行之間會存在差異。文檔中記錄的 CI 調用方式為：

arXivLabs 是一個允許合作者在 arXiv 網站上直接開發和分享新功能的框架。與 arXivLabs 合作的個人和組織均須認同 arXiv 秉持的開放、社區、卓越和用户數據隱私等價值觀。arXiv 表示將堅守這些價值觀，並且只與遵循這些價值觀的合作伙伴開展合作。

MIT Technology Review 將於9月15日（週二）16:00 BST（美國東部時間上午11:00，太平洋時間上午8:00）舉辦一場線上直播對話，主題聚焦先進人工智能是否存在毀滅人類的風險。對話由該刊執行主編 Niall Firth 主持，資深人工智能編輯 Will Douglas Heaven 與人工智能記者 Grace Huckins 擔任嘉賓。

這場討論的緣起，是全球頂尖人工智能實驗室的員工紛紛公開表態，稱先進的人工智能確實有可能毀滅人類。這一論斷隨即引發爭議：他們説得對嗎？還是這不過是又一輪危言聳聽和炒作？

在直播中，三位媒體人將共同剖析人工智能滅絕之憂，梳理這些擔憂從何而來、是否站得住腳，以及如果擔憂成立，人類又該如何應對。

一個智能體（agent）harness 是圍繞模型的一層代碼，涵蓋執行循環、工具調用、上下文管理、狀態維護、恢復與驗證機制。根據 Terminal-Bench 2.1 排行榜，權重完全相同的 GPT-5 在 Terminus 2 中解決 35.2% 的任務，而在 Codex CLI 中可達 49.6%，差異完全來自 harness 的不同。然而，大多數基準測試都把 harness 固定不變。針對這一問題，字節跳動 Seed、新加坡科技設計大學、佐治亞理工學院、M-A-P 與 TokenWave.AI 的研究團隊提出 HarnessDev，將評估對象從模型給出的答案，轉向模型自己編寫的可運行 harness。

HarnessDev 包含 Creation 和 Evolution 兩個階段。在 Creation 階段，每個創作者模型拿到的是同一個弱種子 harness：只有被動的文件、搜索、進程原語以及結果和軌跡寫入器，沒有循環、規劃器、驗證器、重試或停止規則，不加修改則得分為零。創作者獲得一份任務族規範、一篇簡短的設計教程和 1 至 3 個開發案例，在此基礎上構建完整 harness，並在隱藏任務開始前被凍結。在 Evolution 階段，創作者從自己凍結的 Creation harness 出發，依據固定的 100 個 SWE-bench Pro 任務和全部 89 個 Terminal-Bench 2.1 任務的執行反饋進行修訂。每個官方候選必須成對完成兩項評估，預算為 10 對，每對之間最多允許 2 次五任務探測。所有官方版本隨後在 630 個創作者從未見過的留出 SWE-Pro 實例上打分。評分維度包括能力（任務成功率）和效率（執行器 token 消耗，創作者 token 不計入）。

實驗測試了 6 個創作者大模型：Opus 4.8、GPT-5.5、Gemini 3.1 Pro、DeepSeek V4 Pro、Qwen 3.7 Max 和 Seed 2.0 Pro，均在 Claude Code 2.1.177 中運行，其中 GPT-5.5 使用 Codex 0.144.3。Creation 階段覆蓋 4 個領域、5 個基準，共 2,207 個實例：SWE-bench Pro 公開集（731）、Terminal-Bench 2.1（89）、MLE-bench（75）、EQ-Bench3（46）和 BrowseComp（1,266）。每位創作者為每個基準構建 3 個 harness，按 avg@3 報告。評估分為兩種：Self-Eval 由各創作者自行運行其 harness，Unified-Eval 則統一用 Gemini 3.1 Pro 運行全部 harness。

在 Self-Eval 下，Opus 4.8 取得最高平均分 67.8，對照人類工程參考值 86.2，差距因領域而異。代碼領域，Opus 4.8 在 SWE-Pro 上得 69.3，參考值為 80.0；Gemini 3.1 Pro 在 Terminal-Bench 上得 68.8，參考值 88.8。搜索差距最大，BrowseComp 最佳成績為 GPT-5.5 的 52.6，參考值為 92.2。寫作領域，Opus 4.8 在 EQ-Bench3 上得 84.6，高於參考值 83.7。機器學習實驗方面，Opus 4.8（32.9）和 Gemini 3.1 Pro（32.4）均超過 24.0 的 MLE-bench 參考值。需要説明的是，SWE-Pro、Terminal-Bench 和 BrowseComp 的參考值取自 OpenAI GPT-5.6 報告中的外部結果，並非重新運行所得。

代碼量並不能預測質量：18 個代碼 harness 共淨增 17,111 行，但增加行數最少的 Gemini（1,006 行）反而在 Terminal-Bench 上領先。自測次數與得分幾乎沒有相關性（Spearman 係數 0.13 至 0.26），而修訂調用次數的相關性達到 0.57。大量生成的機制實際是無效的：在 108 個代碼組件實例中，72 個會在真實運行中觸發，18 個從不觸發且全部屬於狀態與記憶類組件；18 個 harness 中有 11 個定義了 State 類，但在 26,679 條軌跡中從未出現任何檢查點事件；587 個寫作特性中有 124 個是死代碼。

成本方面，各 harness 在 MLE-bench 上的 token 消耗相差約 19 倍：GPT-5.5 用 2,930 萬 token 達到 19.1 的獎牌率，Deep

（該文本全部為推廣與訂閲提示內容，經清理後無有效新聞正文可整理。）

Sakana AI 發佈了 Fugu Max 和 Fugu Ultra v2，這是其 Sakana Fugu 系列新增的兩款模型。Fugu 並非單一基礎模型，而是一個通過學習得到的編排器，在同一套 API 背後跨一個模型池調度任務。此次發佈針對兩個不同目標進行了調優：Fugu Max 追求每美元的最佳產出，Fugu Ultra v2 追求在困難的多步任務上達到最高能力。

兩款模型當日即通過 Sakana 的 OpenAI 兼容 API 以託管服務形式上線，現有用户只需一行代碼即可完成切換。它們不提供開源權重供自行部署，且 Sakana 不在歐盟/歐洲經濟區（EU/EEA）提供該服務。

Sakana 將這一產品定位為雙軸問題：真實工作負載需要同時以能力和成本來衡量。把簡單的數據查詢交給數萬億參數的大模型是在浪費資金，更好的系統應選擇既能解決任務又最便宜的模型。Sakana 團隊用帕累託前沿來描述這一思路：在這條前沿上，提升質量意味着更高成本，壓縮成本則要損失質量。Fugu Max 與 Fugu Ultra v2 共享同一套核心編排架構，區別只在優化目標。此次發佈延續了較快的迭代節奏：Fugu 於 4 月進入測試，6 月正式商用，7 月加入了 Fugu-Cyber 和 Claude Code 界面。

根據 Sakana Fugu 技術報告，Fugu 模型本身就是語言模型：它們讀取查詢，並即時為其構建智能體腳手架。訓練結合了大規模微調、進化算法和強化學習，並建立在兩篇 ICLR 2026 論文之上：TRINITY 使用輕量級進化協調器在各輪任務中分配 Thinker、Worker 或 Verifier 角色；Conductor 則通過強化學習訓練，用於發現自然語言協調策略和聚焦式提示。

Fugu Max 擴大了 Fugu 可編排的模型池，加入了一批開源權重和專用模型，其中包括通過與 NVIDIA 合作引入的 NVIDIA Nemotron 系列。它會把每個任務路由到能解決問題的最精簡的模型。Sakana 團隊報告稱，Fugu Max 定價為每 100 萬輸入 token 2 美元、每 100 萬輸出 token 6 美元，輸出價格比 Sonnet 5、GPT 5.6、Terra 和 Kimi K3 低 40% 至 60%；在 Terminal Bench 2.1、GPQA Diamond、AA-LCR、GDP.pdf、AutomationBench 和 SWEFish 這 6 項基準測試上取得最佳總分，並在 10 項基準中的 7 項上拓展了成本-性能帕累託前沿。Sakana 表示，Fugu Max 以低 2 到 6 倍的成本使表現逼近精英模型。需要指出的是，SWEFish 是 Sakana 基於其自有編碼挑戰構建的內部基準測試，相關結果應視為廠商自

來自 Google、東京大學、RIKEN AIP 和東北大學的研究團隊推出了 ToolGrad，一種用於生成大語言模型工具調用訓練數據的新方法。可靠地訓練大語言模型調用工具，需要將用户查詢與正確的工具調用鏈配對的數據集，而大規模生產這類數據一直既緩慢又昂貴。ToolGrad 顛倒了以往流程：先通過實際執行 API 構建經過驗證的工具調用鏈，再為其撰寫匹配的用户查詢。在由此產生的 ToolGrad-500 數據集上微調的 Gemma-3 模型，在 Berkeley Function Calling Leaderboard（BFCL）上取得了與前沿專有模型比肩的成績。

ToolBench 和 ToolACE 等先前流程遵循“查詢優先”的配方：系統先採樣一批 API，讓大語言模型編造一個看似合理的用户指令，然後派出深度優先搜索（DFS）智能體尋找能滿足該指令的工具調用路徑。但搜索並不保證成功，一旦走入死衚衕，花在探索上的算力便付諸東流，樣本也隨之丟棄。論文將這種做法描述為從複雜且常常失敗的智能體探索中蒸餾有價值的軌跡，本質上效率低下。ToolGrad 則先構建真實（ground-truth）的工具調用鏈，再為該鏈標註匹配的用户查詢。一條明確且可運行的鏈遠比假設性提示詞歧義更少，因此從鏈到查詢的步驟只需一次大語言模型調用。

具體而言，ToolGrad 的每次迭代按順序運行四個模塊：API Proposer 將採樣到的 API 集合縮減為少數可擴展當前工作流的候選；API Executors 並行運行這些候選並生成詳細的執行報告；API Selector 審閲報告、選出表現最佳的單一調用並將其追加到工作流，其方向性反饋即所謂“文本梯度”；LLM Updater 重寫合成的用户查詢和 AI 響應，使其與新的 API 集合相匹配。重複該循環即可產出一個樣本：一條用户查詢、一條經過驗證的 API 工作流以及最終響應。倉庫默認配置為每個工作流在 50 個採樣 API 上運行 10 次迭代。

研究團隊在包含 16,000 多個真實世界 API 的 ToolBench API 數據庫上評估了數據生成效果，並與 ToolBench 基於 DFS 的“查詢優先”方法進行比較。結果顯示，通過率從 63.8% 提升至 99.8%；每個樣本的真實工具使用次數從 2.1 增至 3.4，意味着鏈條更長；每個樣本的工具使用步驟從 34.3 降至 20.0；每個樣本的大語言模型調用次數從 64.5 略降至 63.9。剩餘 0.2% 的失敗案例，是智能體在全部 10 次迭代中均未能從選定的 3 個 API 獲得成功響應，從而保存了一個空樣本。

研究人員隨後生成了 ToolGrad-500，這是一個使用 Gemini 2.5 Flash-Lite 構建的、包含 500 個樣本的數據集，並用它對參數規模分別為 1B、4B 和 12B 的 Gemma-3 進行後訓練。評估在 Berkeley Function Calling Leaderboard 上進行，該排行榜使用的工具集與 ToolBench 不同，因此這是一項包含未見工具的分佈外測試。結果顯示：在 ToolGrad-500 上微調提升了每個參數規模下的工具使用分數；截至發表時，ToolGrad-12B 得分為 83.1，相比之下 Gemini 2.5 Pro 為 83.2、Claude 4.5 Opus 為 82.8、GPT-5 為 74.4。值得注意的是，這個 12B 學生模型的表現超過了生成其訓練數據的教師模型 Gemini 2.5 Flash-Lite，並領先於 ToolACE 和 Hammer-2.1-7B 等開源工具使用專精模型。

該項目可直接部署：代碼採用 Apache-2.0 許可證，ToolGrad-500 數據集以及 1B、4B 和 12B 模型均已上線 Hugging Face，並提供 PyPI 包。倉庫的復現腳本通過一個定製 fork 針對 BFCL V1 和 V2 在 vLLM Docker 鏡像中運行推理，已在單塊 NVIDIA A100 40GB 上驗證通過。

2020年，特朗普政府與國會強調，強大的本土半導體制造生態系統對國家安全與經濟安全具有重要意義，這一重視最終促成當年晚些時候《芯片法案》的制定與授權。該法案旨在加強本土半導體的研究、設計與製造，鞏固美國的經濟與國家安全，並強化美國芯片供應鏈。2022年7月，國會通過該立法，提供半導體制造補助金與投資税收抵免，並投入芯片研發資金。

這些激勵措施已促使私營部門宣佈在覆蓋整個供應鏈的美國芯片生態系統中投資遠超5000億美元，涵蓋邏輯芯片、存儲芯片、模擬芯片、先進封裝、成熟製程、尖端製程以及材料與設備等各個環節。預計2022年至2032年間，美國半導體制造產能將增長203%，增至約三倍，增速居全球首位。

然而，隨着全球競爭對手紛紛出台政策吸引芯片企業，加之先進製造業投資税收抵免（第48D條）將於2026年到期，這一增長勢頭正面臨風險。為延續增長態勢並在全球競爭中勝出，國會與政府應切實落實現有激勵措施，延長製造業税收抵免，以確保美國在未來數十年內仍是投資、擴建與現代化升級設施的理想目的地；同時應將該税收抵免擴大至芯片研發與設計領域，以確保下一代技術由美國創新、在美國製造。

目前，半導體行業在美國直接僱用近34.2萬名員工，並在整個經濟中支撐超過200萬個額外就業崗位。若聯邦進一步加大對本土芯片製造與研究的投資，其經濟影響將更為可觀。

12-inch high-NA EUV masks; Arm’s edge AI push; Amkor’s expansion; 3D memory; FeRAM startup makes waves; Qualcomm-AWS $60B custom silicon deal; Ayar Labs’ scale-up deal; new iPhone chip and format; rogue OpenAI agents in Germany; fab factory; fine-pitch RDL tech for advanced packaging. News from this week’s SPIE Photomask Technology + Extreme Ultraviolet Lithography conference: At its Arm Everywhere conference in China, the company announced: In-Depth Reports and Deals New Technologies Security Vehicles, Batteries Trending Video Research Quantum Workforce | Education Events and Webinars Semiconductor Engineering published the Test, Measurement and Analytics newsletter, including: PDF Solutions debuted Exensio Aurora, its new scalable analytics architecture. The product is designed to handle semiconductor manufacturing data at petabyte scale and securely deploy agentic AI across manufacturing operations and the supply chain. Taiyo Holdings and imec demonstrated a 3-layer RDL with 700nm wiring and vias on 300mm wafers using Taiyo’s new photosensitive dielectric material. The work advances fine-pitch RDL technology for advanced packaging. Infineon introduced the TDA235E5 and TDA235E0, a dual-phase smart power stage family designed to meet growing power density requirements of next-generation AI accelerators and vertical power delivery modules. The new offerings will deliver benchmark power density exceeding 2 A/mm². imec has moved its 96-band hyperspectral linescan sensor into commercial availability for camera and satellite developers. The CMOS-based sensor has a spectral range of 450 to 900nm, improves signal-to-noise ratio by 40% over its predecessor, and integrates its spectral filters directly on-chip. CoreWeave launched “Physical AI Field Engineering” this week, a new offering built to help manufacturers integrate physical AI into their engineering processes. Kyocera and Tohoku University developed an isolator-integrated photonics chip that reduces back-reflected light by about 95%, enabling faster, energy-efficient AI data centers. CEA-Leti, Spintec, and Université Paris-Saclay researchers demonstrated a hybrid nanoelectronic Ising machine — combining hafnium-oxide ReRAM devices with stochastic MTJs — with an intrinsic annealing mechanism that could pave the way for more compact, faster, and energy-efficient hardware accelerators.

Harvard 研究人員共同設計了一種層狀半導體與超表面，使器件的每一部分——包括電子態、光場和幾何結構——協同工作，在特定波長下實現高效頻率轉換，這有望助力光子學和量子技術實現小型化。

日本研究人員首次展示了在 GaN 上外延生長單晶極性纖鋅礦 NbAlN。經過優化的 NbAlN/GaN 異質結構使二維電子密度提升至三倍以上，同時保持了較高的室温遷移率，這為製造更高性能的 GaN 功率和射頻器件提供了一條潛在的新途徑。

AI 與語音在邊緣的交匯：自然語言處理將如何從根本上改變人與機器交互的方式。

Cadence 的 Amol Borkar 探討了這項技術未來將如何進一步改進，為什麼重點不僅僅在於更快的處理器，以及為什麼這對邊緣系統如此重要。

SkyWater 推出了 SkyWater Quantum Solutions，將超導、量子光子學、異構集成和先進封裝能力相結合，幫助推動量子技術進入製造階段。

Fujitsu 開發出一款金剛石自旋量子計算機的可運行原型，將錫空位 （SnV） 中心集成到光子集成電路中，這是邁向模塊化架構的重要一步。

IonQ 發佈了 Superion 256，這是一個可升級的平台，旨在擴展可製造的容錯量子計算。該公司還發布了一份用於破解 256 位橢圓曲線簽名的完整編譯藍圖，並與 Congruity360 合作以增強量子安全防護。

半導體是驅動現代電子產品的核心元件。幾乎所有電子設備——智能手機、個人電腦、醫療設備、國防系統、數據中心以及其他無數設備——都含有半導體，使其能夠處理和存儲信息、傳輸電力並調理信號。可以説，半導體是現代技術和全球數字經濟的基石。

半導體之所以得名，是因為其製造材料具有可調節的導電性。這一特性使人類能夠製造出無活動部件、尺寸接近原子尺度的開關或其他功能元件，因此半導體制造堪稱人類歷史上最複雜、資本密集度最高的工藝之一。

半導體通過器件網絡（即集成電路）控制電子的流動。集成電路的製造方式是將半導體晶圓（硅、化合物半導體）暴露於各種金屬和摻雜劑之中，以控制導電性並構建晶體管等器件。這些“製造”工藝可從單張晶圓上產出大量裸片，每顆裸片都要經過切割、測試、封裝和組裝，然後才會被集成到最終產品中。

半導體元件可分為六大類，某些產品可能結合了來自多個類別的元件，例如片上系統（system-on-a-chip）就是一種集成了模擬元件和存儲元件的邏輯器件。

除智能手機、筆記本電腦、汽車和醫療設備等消費與民生領域外，半導體還支撐着人工智能、可再生能源系統、航空航天和國防技術等先進應用，並在數據中心和雲計算中發揮關鍵作用。2024年，半導體出貨總額達6305億美元，其中超過三分之二流向計算機和通信系統，而算力需求正推動這些系統快速增長。

隨着技術不斷進步，半導體在自動駕駛汽車、5G網絡和量子計算等創新中的作用將愈發不可或缺。

半導體是現代科技的奇蹟，也是數字世界的基石。為現代智能手機提供動力的芯片包含超過150億個晶體管，每個晶體管都比病毒還小，每秒可開關數十億次；當今AI數據中心核心的半導體更可容納數千億個晶體管——這一數字龐大到如果每秒數一個，數完一顆芯片上的所有晶體管需要6000多年。

半導體無處不在。它們控制着辦公所用的計算機、溝通交流所用的手機和移動設備、載人出行的汽車和飛機、診斷和治療疾病的醫療設備、保護安全的軍事系統，以及用於聽音樂、看電影、玩遊戲的各類電子產品。半導體技術不僅讓這些設備成為可能，還使其更小巧、更廉價、更強大。例如，1984年的手機重約2磅，售價約4000美元，充電一次僅能支持約30分鐘的通話。

半導體是推動現代創新的隱性力量，影響着全球大多數行業，並開啓了創新的良性循環：漸進式的改進帶來更多算力，而這些算力又推動着下一代突破。通過實現自動化、加強溝通、簡化高難度認知任務，半導體不斷放大人類生產力，同時降低成本、佔用空間和能耗。

在晶體管發明之前，電子設備依賴真空管，後者曾為無線電、雷達、電話和早期計算機提供動力，但其存在的重大缺陷限制了廣泛應用。

半導體行業誕生於1947年。當年，William Shockley、John Bardeen和Walter Brattain發明了第一隻晶體管，最初為點接觸晶體管；1951年，Shockley又發明了雙極結型晶體管，進一步推動了這項技術。作為一項顛覆性技術，晶體管使真空管幾近被淘汰，電子設備體積得以大幅縮小，早期典型應用包括軍用元器件、便攜式收音機和電話交換設備。

下一個重大進步是集成電路的出現。Texas Instruments的Jack Kilby與Fairchild Semiconductor的Robert Noyce分別於1958年和1959年獨立開發出首批集成電路，使在單一微型芯片上製造多個晶體管成為可能。集成電路進一步縮小了電子設備的體積，並能容納越來越多的晶體管以提升算力，相關產品廣泛應用於航空航天與軍用元器件、大型計算機和電信系統。

1971年，Intel發佈全球首款商用微處理器，將數千個晶體管集成到單一芯片上。這項創新的意義在於，單一芯片便能承擔更大規模算力集羣的功能。微處理器引發了個人電腦革命，使普通個人和企業也有能力購買自己的電腦；而隨着製造技術的漸進式改進使晶體管密度不斷提高，計算機的性能與能力也持續提升，中央處理器（CPU）和隨機存取存儲器（RAM）成為代表性產品。

此後，片上系統將計算機的關鍵組件整合到單一裸片上，通過減少所需的其他分立元件數量，使設備體積再度大幅縮小，智能手機、平板電腦、物聯網設備和可穿戴設備以及部分個人電腦均得益於此。

最新的重大變革正在引發一場算力範式的轉變：從超低延遲的串行處理轉向延遲較高的並行處理。傳統中央處理器在執行並行計算方面效率低下，這推動了專為特定任務設計的專用硅器件的發展。這標誌着半導體行業的一次深刻轉變——異構算力時代到來，其重點是為特定任務量身設計芯片，典型產品包括圖形處理器（GPU）、數據處理單元（DPU）和專用集成電路（ASIC）。

儘管硅仍是主力材料，行業也在積極探索並採用其他半導體材料，以求在特定應用中實現更卓越的性能。例如，碳化硅和氮化鎵正在電力電子領域迅速嶄露頭角，尤其適用於電動汽車、可再生能源系統和高壓電源等要求嚴苛的應用。與傳統的硅元件相比，它們天生能夠承受更高的功率密度、在更高温度下運行並實現更快的開關速度，從而在電能轉換應用中顯著提升效率並縮小體積。

除了對現有設計進行漸進式改進，領先企業還在大力投資從根本上全新的算力範式。展望未來，半導體行業的核心挑戰在於：儘管傳統制程微縮的收益不斷遞減，仍需持續提升算力性能。為克服這些障礙並解鎖新的能力，行業正在探索多條創新路徑。

製造半導體依賴一條複雜、深度融合且全球化的價值鏈，其整體流程可從宏觀層面加以概述。這些相互銜接的工藝環節最終產出成品半導體芯片，芯片隨後被裝配到電路板上，進而用於製造各類電子產品。

半導體在日常生活中幾乎無處不在，一個人一天之內可能接觸到數千枚芯片。由於半導體大多被嵌入最終產品之中，人們往往只能間接與其接觸。例如，一輛現代汽車最多可搭載3,000枚芯片，為環境傳感器、照明系統以及高級駕駛輔助系統等各類功能提供支持。

美國半導體行業協會（SIA）與世界半導體貿易統計組織（WSTS）通過年度調查按終端用途追蹤半導體需求，統計併發布各類終端用途的半導體出貨量，涵蓋PC/計算機、通信、汽車、消費電子、工業和政府等領域。

半導體是現代電子設備的“大腦”，為對美國經濟增長、國家安全和全球競爭力至關重要的技術提供支撐，推動着通信、計算、醫療保健、軍事系統、交通運輸、清潔能源以及眾多其他應用領域的進步。同時，半導體正在催生一批有望讓社會變得更美好的新技術，包括類腦計算、虛擬現實、物聯網、節能傳感、自動化設備、機器人技術和人工智能，其最大的潛力仍在前方。

美國半導體行業是全球最先進的製造與研發領域之一。為展示該行業的廣度，美國半導體行業協會（SIA）繪製了美國半導體生態系統地圖，涵蓋從事研發（R&D）的地點、知識產權和芯片設計軟件供應商、芯片設計企業、半導體制造工廠，以及製造設備和材料供應商的生產基地。地圖上的地點信息來源於 SIA 彙總的公司資料、10-K 文件及其他公開和內部資料，所收錄的高校均為半導體研究公司（SRC）或國家納米技術協調基礎設施（NNCI）的研發合作機構，不包含僅從事行政或運營活動的地點，主要展示的是 SIA 會員公司在美國的所在地。

在這一生態系統中，知識產權通常以“IP 模塊”或“IP 核”的形式預先封裝並可授權使用，是打造大型複雜器件不可或缺的組成部分；電子設計自動化（EDA）領域的軟件、硬件和服務，共同協助芯片的定義、規劃、設計、實現、驗證及後續製造。不具備或僅具備有限晶圓製造能力的無晶圓廠設計公司專注於芯片架構設計，這是一項在研發、工程和知識產權方面都極為密集的工作，需要將數十億個晶體管和電子元器件進行映射佈局，以向設備軟件傳遞指令。晶圓代工廠在晶圓上製造半導體芯片，通常以合同方式為自身不具備製造能力或希望補充產能的公司提供服務；集設計、製造和銷售集成電路於一體的垂直整合企業則被稱為 IDM。此外，第三方半導體組裝、測試和封裝（OSAT）供應商承接相關外包業務，數百種專用製造設備“工具”在高度受控的條件下執行沉積、光刻膠塗覆、光刻、蝕刻、離子注入、封裝等操作，從硅、稀土金屬到氦氣和光學透鏡的數百種高純度氣體、化學品、金屬和襯底，也在芯片製造和設備製造過程中發揮關鍵作用。

半導體誕生於美國，美國在尖端製造、設計和研究領域依然領跑全球，佔據全球一半以上的市場份額，2025 年銷售額達 4250 億美元。美國半導體公司約 70% 的銷售額來自海外客户；2025 年，美國出口了價值 578 億美元的半導體，並在半導體貿易中保持持續順差。得益於被稱為摩爾定律的創新節奏，行業能夠以更低的成本生產出先進程度呈指數級提升的產品——如今一部智能手機的計算能力，已遠超 1969 年阿波羅 11 號任務期間 NASA 將人類送上月球時所使用的計算機。

強大的半導體產業對美國的經濟實力、國家安全和全球競爭力至關重要。

SIA 致力於通過與美國國會、政府及其他關鍵行業利益相關方合作，推動能夠激發創新、促進商業發展並增強國際競爭力的政策與法規，從而鞏固美國在半導體研究、設計和製造領域的領導地位。

來自三菱電機的Keisuke Arai自2025年5月20日起擔任世界半導體貿易統計組織（WSTS）全球主席。

WSTS在美洲、歐洲、日本和亞太四大區域均設有由會員公司組成的區域組織，即“分會”。各分會任命共13名董事組成董事會，作為監督機構；每個區域提名一名副主席，副主席與主席共同組成執行委員會，承擔運營指導職能。執行委員會主席由委員會選舉產生，該委員會由每家會員公司的一名代表組成。此外，WSTS聘有兩名領薪僱員：管理員及其助理。

WSTS職務人員的任期為18個月，可連任一屆。各機構之間通過信函往來、官方網站以及會議進行溝通。分會每年開會2至4次，董事會每年召開2次會議（5月和11月），執行委員會每年至少開會2次，委員會每年同樣舉行2次會議，通常與董事會和執行委員會的會議同期同地舉行。分會會議在各自區域內舉行，其他面向全球的會議則在各區域之間輪流舉辦，這一安排為所有委員會成員提供了平等的參與機會。

WSTS與各區域半導體行業協會密切合作。這些組織以觀察員身份參加所有重要會議，提供了來自半導體行業的另一種反饋渠道，作為委員會中公司代表所提供信息的補充。半導體行業組織還持有WSTS報告的分發許可，為報告面向非半導體公司和組織的商業分發提供渠道。

由於WSTS收集的是各競爭企業的營收數據，此類數據必須先由數據收集代理進行編制和彙總，然後才能傳送至WSTS用於生成統計報告。為最大程度保護成員公司的貿易數據，WSTS採用三家數據收集代理：一家負責彙總日本成員公司的數據，一家負責彙總歐洲成員公司的數據，另一家彙總亞太和美洲地區所有公司的數據，並同時負責對各區域數據進行全球彙總。數據收集代理均具備註冊會計師資格，與成員公司和WSTS保持獨立關係並提供服務。

WSTS的員工、管理員及管理員助理負責所有WSTS項目的運營、報告及網站內容的發佈、會議組織、會員服務以及財務管理。管理員Tobias Proettel在位於德國的辦公室工作。

世界半導體貿易統計組織（World Semiconductor Trade Statistics，簡稱 WSTS）宣佈，其藍皮書（Blue Book）中收錄的四十年 WSTS 統計數據現已開放免費下載，其中包含 2026 年 7 月的最新數據，用户無需登錄即可獲取。

WSTS 是一家長期收集和發佈全球半導體貿易統計數據的機構，藍皮書彙集了該組織四十年來的行業統計資料，是觀察半導體市場走勢的重要參考。該機構目前由 Tobias Proettel 擔任管理員，辦公室設於德國。

此次開放下載免除了登錄門檻，使行業分析師、研究機構和企業能夠更便捷地獲取長期統計數據，有助於開展半導體市場研究與趨勢分析。

該文本中沒有與新聞標題對應的新聞正文，全部內容均為 TrendForce 各類訂閲套餐（AI 服務器、Server DRAM、HBM、晶圓代工 Diamond、NAND Flash Platinum、DRAM Diamond/Platinum、Mobile Package、MLCC、企業級 SSD）的服務介紹、報價與訂閲説明，屬於營銷與訂閲提示內容，按要求刪除後無可整理的新聞正文。

WitsView 顯示研究部門（Display Research）成立於2004年，由多位資深顯示行業分析師組建，研究範圍覆蓋LCD與AMOLED供應鏈全線，從上游零部件、中游面板延伸至下游系統供應商與零售商。

該部門以月度面板價格（Monthly Panel Price）、面板成本分析（Panel Cost Analysis）與面板價格預測（Panel Price Forecast）等深度數據見長。其Panel Price Book Plus按月發佈液晶電視、液晶顯示器及筆記本電腦面板的市場價格變化，按尺寸、地區及相關規格分類，調查範圍涵蓋面板產業上、中、下游廠商。價格分為高、中、低三檔，特殊規格、降級品及特殊交易價格均不納入統計，以保持數據的中立與客觀。該報告區分面板模組與Open Cell兩類口徑，產品範圍為LCD面板，以Excel和PDF格式發佈，每月更新兩次。

研究團隊還提供當月液晶電視與液晶顯示器的平均售價（ASP）調查，按尺寸、地區、背光模組（BLU）及是否支持3D進行分類。數據收集自具有代表性的零售渠道（如美國的Best Buy），收集完成後剔除極端值，以反映每月零售價格的實際變化與趨勢，報告以Excel格式發佈。

成本分析方面，關鍵零部件價格追蹤報告聚焦大尺寸面板關鍵零部件的現狀與未來趨勢；顯示器與電視面板、筆記本電腦與平板電腦面板的成本及構成分析，則通過累加主要元器件成本，按應用拆解各類主流尺寸面板的價格結構並預測成本走勢，三類報告均以Excel和PDF格式發佈。

針對智能手機面板，相關報告呈現主流尺寸的報價調研結果，按分辨率、規格、模組或產品形態（如Cell或Glass）分類，給出高價、低價及均價三檔參考，並新增未來一年的價格預測；另有智能手機主流尺寸面板成本結構分析，用於核算面板成本與產品盈利能力，兩類報告均為Excel和PDF格式。面板價格預測報告則涵蓋液晶電視、液晶顯示器和筆記本面板的月度均價及下一年度預測，預測依據包括當前經濟形勢、面板廠商產能變化、成本結構及元器件供應情況，以Excel格式發佈。

季度更新方面，上游元器件報告涵蓋元器件價格走勢、產品與技術發展趨勢、面板成本分析，以及大尺寸面板產能與產能利用率變化；大尺寸面板市場動態報告綜合分析各應用領域與各尺寸的面板需求、面板廠商發展策略及盈利表現，並就熱點議題發佈評論；季度電視市場動態報告基於出貨量、產品尺寸變化、供應鏈結構、新產品開發等信息分析行業動向；季度智能手機市場報告則追蹤全球市場規模、面板規格趨勢、成本與價格變化以及產能與產能利用率動態。上述季度報告均為PDF格式。此外還有以圖表為主、文字為輔的簡報，呈現顯示器、筆記本電腦、平板電腦和觸控模組行業的關鍵動向，並在技術發展、品牌策略、戰略聯盟和供應鏈發展等方面附有分析與建議；針對顯示相關市場亦提供特別報告。

出貨數據方面，WitsView長期通過追蹤面板與整機出貨量監測顯示市場規模，並深入研究面板廠商、ODM及品牌商等市場參與者的出貨數據。全球月度大尺寸面板出貨追蹤報告在提供上月出貨數據的同時，對比面板產品在尺寸、出貨數量和出貨面積方面的環比變化，分析各廠商在不同應用領域的市場份額，並預測未來三個月出貨量；全球前十大顯示器代工廠（SI）月度出貨報告涵蓋前十大SI廠商上月及前三個月的出貨量、尺寸、台數與客户結構，並提供未來三個月的出貨預測；前十大顯示器品牌廠商月度出貨報告則包括品牌廠商前三個月按尺寸劃分的出貨量、LED顯示器滲透率及外包比例等數據，並附未來三個月預測。兩類出貨報告均以Excel和PDF格式發佈。

光電研究部成立於2007年，主要提供LED行業的新聞、數據與情報等信息，內容涵蓋LED應用、價格與行業交流資訊，同時提供LED行業分析、企業訪談及LED業務知識庫。

其服務內容按發佈週期分為多類：LED行業供需數據庫（覆蓋背光、一般照明、建築照明、汽車照明、數字顯示、投影、園藝照明及UV/IR/μLED、Mini LED等應用，分別於2月、5月、8月、11月發佈，格式為PDF/EXCEL）；LED廠商營收與產能報告（涉及芯片與封裝市場產能營收及應用領域排名，每年5月、11月發佈）；LED行業價格調查（藍寶石、芯片及各類LED封裝價格，按季度發佈）；LED行業季度更新（歐盟、美國、日本、韓國、台灣及中國主要LED廠商動態，按季度發佈）；以及Micro/Mini LED市場前瞻分析（每年3月、6月、9月發佈）。

成立於2010年的綠色能源研究部門為Solar Silicon Technologies, LLC推出定製版“Monthly Price Trend Plus”服務，該服務按月更新，以英文交付，服務期為2021年3月1日至2022年2月28日。

該部門專注於新興綠色能源產業，研究領域涵蓋太陽能光伏、風能、充電站和儲能，長期為太陽能光伏行業提供價格與市場趨勢報告，並結合全球經濟形勢及各國補貼政策給出裝機需求預測。其常規研究產品包括全球光伏供應與需求預測數據庫，覆蓋多晶硅、晶圓、電池片、組件和逆變器的產能與產量，以及各國政策與併網動態；同時按月發佈價格報告，追蹤單晶硅料、多晶硅料及中國境外多晶硅料在G1、M6、M10、G12等規格下的價格走勢和區域市場價格。在儲能領域，該部門按季度發佈全球儲能市場報告，覆蓋亞太、歐洲、美洲及中東和非洲地區，並就固態電池產業開展了從技術路線、產業化進展、成本下降路徑到企業佈局的系列研究。

此次定製服務內容涵蓋全球需求、太陽能項目分析、企業動態、政策摘要、行業數據及價格趨勢回顧，並涉及多晶硅、晶圓、電池片、組件和光伏玻璃等供應鏈各環節的產能供應與長期合同動向，為Solar Silicon Technologies提供持續的市場價格參考。

ICT應用研究部門成立於1996年，現已發展為覆蓋半導體、5G通信、寬帶互聯網、汽車技術、物聯網（IoT）、人工智能、VR/AR、生物識別及工業4.0等多個行業的研究機構。TRI持續跟蹤歐洲、美國、日本、韓國、中國大陸及台灣等關鍵區域市場的最新趨勢，提供契合行業需求的定製化服務，以及動態研究報告與分析。

CSPs scale ASICs alongside GPUs, lifting packaging demand as CoWoS-L leads while EMIB-T and FOPLP emerge as new options. Driven by AI Agent computing expansion and third-party outsourcing demand, server shipments and CPU requirements have been revised upward. Memory suppliers face severe capacity constraints due to shifting production toward high-bandwidth memory, driving contract prices up significantly and increasing the share of high-capacity modules. As buyers actively build buffer inventory to prevent assembly bottlenecks, the structural supply shortage is expected to persist over the com

雲服務商（CSP）正在同步擴充圖形處理器（GPU）與自研專用集成電路（ASIC）的規模，雙重需求疊加，推動先進封裝需求持續上升。在當前的封裝技術路線中，CoWoS-L 處於領跑地位，EMIB-T 與 FOPLP 則成為新的選擇。

背景方面，隨着 AI 算力需求快速增長，CSP 一方面持續加大 GPU 的採購與部署，另一方面為降低對單一供應商的依賴、優化特定負載的成本與能效，加快自研 ASIC 加速器的量產節奏。GPU 與 ASIC 兩條產品線並行擴張，使先進封裝環節成為供應鏈上的關鍵節點。

從行業影響看，封裝產能的分配格局正在隨之調整：CoWoS-L 憑藉技術與量產優勢佔據領先位置，而 EMIB-T 與 FOPLP 的引入為 CSP 和芯片廠商提供了更多元的產能選擇，有助於緩解先進封裝供給緊張的局面。

全球SiC（碳化硅）市場正從產能擴張轉向技術升級。隨着高壓電動車（EV）平台的普及，行業重心已從創新轉向成本與規模競爭，8英寸製造成為供應鏈的標杆。

中國企業正加速推進國產替代，但在高端芯片研發和持續盈利能力方面仍面臨障礙。中國SiC功率器件市場受電動車高壓平台和AI數據中心的強勁需求驅動。

激烈的價格競爭在加速行業整合的同時，也推動着技術向更大尺寸晶圓轉型。國內廠商正通過垂直整合提升競爭力，光學領域的新興應用則為供應鏈創造了新的價值機遇。

根據 Counterpoint Research 發佈的《India TV Quarterly Model Tracker》報告，2026 年第二季度印度電視市場出貨量同比下降 9.8%。

印度電視市場持續受到內存短缺局勢的影響，各品牌為此進行戰略性產品組合調整並修訂價格，以維持業務的連續性。與此同時，消費者支出趨於謹慎、產品價格上漲，以及對節日期間折扣力度更大的預期，均對當季購買量造成影響。

HERE 連續第九年保持領先地位，與 TomTom 一同躋身“領跑者”（Pacesetter）類別；Google 和 Mapbox 則憑藉廣泛而深入的平台能力被評為“領導者”（Leaders）。

這一結果出自最新發布的全球位置平台廠商評估，該評估涵蓋 80 餘項參數，對主要廠商的產品、能力及增長領域進行比較分析。報告概述指出，位置作為情境的力量，與源源不斷的遙測數據流相結合，並通過可視化獲取洞察或實現自主能力，已成為新的競爭戰場，正在將地圖與位置平台轉變為“數據平台”。

對企業和開發者而言，選擇合適的平台並非易事，需要對廠商的能力以及各平台的成功與否進行全面的評估和理解。

Counterpoint Macro Index 2026年第二季度報告已發佈。該報告針對影響科技行業的最重要宏觀事件提供嚴謹分析，深度解析主要科技公司的季度財報、財務與運營業績基準，並梳理大型科技公司各業務板塊的發展趨勢。

Counterpoint高級分析師Taimur Zafar將參加2026年上海世界移動通信大會（MWC Shanghai 2026）的小組討論。討論將圍繞5G、人工智能、終端設備以及更廣泛電信生態系統的最新進展展開，他將在會議期間與業界人士就相關議題進行交流。

Counterpoint是一家市場研究機構，研究覆蓋多個關鍵細分市場與各個地區，從內部視角解讀製造與供應鏈領域的動態變化。

2026年第二季度，全球智能手機SoC出貨量和收入同比雙雙出現兩位數下滑，主要原因是內存成本上漲，以及智能手機OEM廠商的庫存管理趨於謹慎。

儘管整體市場承壓，GenAI在智能手機中的滲透正在快速提升。預計2026年，支持GenAI的智能手機SoC出貨量將同比增長近11%，成為市場中的主要增長點。

內存成本上漲的背後是AI驅動的需求激增。內存芯片製造商SK Hynix正押注7200億美元，計劃到2034年將產能提升至三倍。CNBC記者Katie Tarasov就此深入探訪SK Hynix，SK Group會長Chey Tae-won、SK Hynix技術負責人以及Counterpoint Research總監MS Hwang出鏡，其中MS Hwang全程提供數據與分析，解讀全球HBM、DRAM和NAND的出貨趨勢。對於智能手機廠商而言，內存價格的持續走高正在推高整機成本，短期內料將繼續壓制SoC出貨表現，而GenAI功能的加快普及則有望帶動高端芯片需求。

在孟買舉行的 Global Fintech Fest 2026 上，Counterpoint Research 研究分析師 Arushi Chawla 與 Qualcomm 業務發展高級總監 Manmeet Singh 就印度數字支付生態的下一步發展方向進行了交流。雙方指出，UPI 已經改變了印度的支付方式，下一階段的目標是讓支付更加無縫、智能，並深度融入日常設備，生物識別認證是其中突出的方向。

人臉和掌紋識別最終可以讓支付更順暢、無接觸，但要在全印度規模化推廣，這項技術不能只是為發達市場設計的高端方案，成本將至關重要。機會在於圍繞印度現有的數字基礎設施構建解決方案，並將價格控制在足以實現大規模普及的水平。

更大的變革可能發生在支付設備本身。如今的 POS 終端和語音播報音箱已具備相當強大的計算能力，藉助邊緣 AI，這些設備的潛力可能遠不止處理一筆交易：商户只需一句簡單的語音指令，就能向 POS 設備詢問當日營收或庫存情況；櫃枱上的

蘋果於週三發佈 Apple Watch Series 12 與 Apple Watch Ultra 4，兩款新表均搭載全新 S11 芯片，重點強化健康與 AI 功能。外觀延續上一代設計，但內部迎來多項升級：S11 芯片、重新設計的傳感器堆棧（蘋果稱之為“健康傳感系統”），以及一套名為“音頻智能”（Audio Intelligence）的端側 AI 功能。儘管此前有漲價傳聞，售價維持不變——Series 12 起售價 399 美元，Ultra 4 起售價 799 美元。新品週四開啓預購，預計 9 月 18 日登陸門店。

S11 是蘋果自 2024 年 S10 隨 Series 10 首次亮相以來首款全新智能手錶芯片（Series 11 與 Ultra 3 均沿用 S10），蘋果稱其為最強可穿戴芯片：S11 在運行常駐傳感和音頻處理的同時不犧牲續航，並能比以往更頻繁地記錄健康數據。新處理器還引入 Secure Exclave——一個硬件隔離的安全分區，用於處理麥克風音頻並在處理後丟棄，是全新 AI 功能背後的隱私層。藉助 Secure Exclave，蘋果表示不會有任何音頻被錄製或存儲。

全新的健康傳感系統採用改進的光學與電學心率傳感器，綠色 LED 尺寸更大，心率採樣頻率提升至每五秒一次，心率變異性（HRV）採樣頻率最高提升至原來的 24 倍。蘋果將 HRV 拆分為“恢復”讀數（反映每日壓力與恢復狀態）和“總體”讀數（反映長期心血管健康），新增日間生命體徵視圖，並推出每日 0-10 分的就緒度評分，配套“恢復”“放慢節奏”“就緒”和“放手去做”四類建議。蘋果稱，基於一項超過 1000 人蔘與的研究，該系統是可穿戴設備中最準確的心率監測方案；計步器模型重新設計後，其步數追蹤也是所有智能手錶中最準確的。新的就緒度評分直接對標 Oura、Whoop 和 Garmin 的同類指標。

音頻智能是一組基於音頻的 AI 功能，全部需要用户主動開啓。聲音識別會為聾人或聽障用户提示重要聲音（警笛、警報、門鈴等）；實時回看可將此前 15 秒的對話以文字呈現；

蘋果新一代手錶的升級動力十分強勁。watchOS 27 不再支持 Series 9 之前的機型，這意味着 Series 7 和 Series 8 的用户如果不購買新硬件，就無法使用新的 Siri 功能和健康功能。

在硬件層面，全新的健康傳感系統（Health Sensing System）是自 Series 8 搭載温度傳感器以來，蘋果首次對傳感器進行的具有實質意義的變革。新增的身體準備度（readiness）和心率變異性（HRV）監測功能，也讓蘋果在恢復追蹤這一賣點上的説服力顯著增強——正是這一賣點，此前一直在將運動員用户吸引向 Garmin（其第二季度出貨量增長 11%）以及智能戒指廠商。

市場層面，Counterpoint 的第二季度數據顯示，高端買家此前一直在觀望、等待新品發佈。如今，這股被壓抑的需求終於在第四季度有了可以承接的產品。

2026年8月26日，Qualcomm 在聖迭戈舉辦 6G Leadership Day 活動，彙集了公司內負責無線研究、標準制定、基礎設施產品和專利授權的各團隊，並邀請美國無線通信行業協會 CTIA 總裁兼首席執行官 Ajit Pai 參加。活動旨在闡明該公司對下一代蜂窩技術發展方向的判斷。此前，3GPP 已於2026年6月在新加坡的會議上敲定 Release 21 的執行路線圖，該版本將承載首批具備規範性、可商用的 6G 規範，預計2029年3月前完成。

貫穿各場會議的主題是：6G 從一開始就被設計為 AI 原生系統。Qualcomm 預計，未來主要的交互界面將是多個 AI 智能體而非設備。在過去五代技術中，設備始終佔據核心位置——應用圍繞屏幕設計，用户操作屏幕，網絡服務於用户面前的設備。而在以智能體為中心的體驗中，用户向智能體發出指令，由智能體決定調用哪種設備、哪個模型以及哪些網絡資源。

Qualcomm 對 AI 原生的定義遠比在核心網絡中加入一個模型寬泛，將其描述為五層架構，其中只有一層與無線相關：空口與無線技術通過數據驅動設計而非手工調校的規則得到增強；基礎設施在規模設計與架構上可在同一部署空間內承載電信運營商和 AI 的工作負載；設備與網絡走向智能體化，實現動態自我優化，而非遵循靜態的基於規則的配置；網絡為具備增強用户體驗（UX）的智能體化 AI 設備以及工業邊緣的物理 AI 提供服務，個人 AI 與物理 AI 在連接與算力兩方面均獲得支持。最後這一層實際上等於承認了核心論點，因為它將算力置於與網絡同等的地位。

一旦 AI 智能體成為設備的主要交互界面，網絡需求的形態便會逆轉。消費級網絡的構建基於“人們消耗的多、產出的少”的假設——下行是視頻，上行是點擊和文字，時分雙工（TDD）時隙配置、頻譜分配以及大規模 MIMO 投資都體現了這一點。而當推理在設備之外進行時，智能體工作負載的流量走向恰好相反：設備不僅消費內容，還會成為上下文的收集器，將攝像頭畫面、音頻、屏幕狀態、位置和應用狀態上傳至雲端模型，返回的只是 token 或一小段視頻片段。智能眼鏡是最典型的例子——持續上傳視覺上下文，下行只有一句話，上傳達數 Mbps，下載僅幾百字節。

Qualcomm 在活動中談到的一個用例是生活直播（life casting，“看我之所見”）：每天直播 20 分鐘視頻流，每月可產生 50 GB 數據，其中 90% 為上行流量；每天使用個人助理 40 分鐘，每月產生 45 GB 數據，其中 50% 為上行流量。相比之下，目前移動用户平均每月消耗 19 GB，也就是説，一副運行生活直播的智能眼鏡產生的流量，是當今一名用户全部流量的兩倍以上。這類用例需要海量上行帶寬，Qualcomm 在無線側給出的答案是“加寬”：信道帶寬約 400 MHz，而 5G 為 100 MHz；換算下來，在下行 45 Mbps、上行 10 Mbps 的速率下，每小區可容納約 25 個用户，而非約 5 個。

上行並非唯一的天花板。佩戴在人臉上或手腕上的設備，其發射功率受 SAR 監管規定、電池和皮膚温度的限制，而非由無線設計決定。23 dBm（相當於 200 毫瓦）是監管與散熱層面的上限，任何帶電池且緊貼人體的設備都必須維持在與今天相同的功率範圍內。長時間高功率上行傳輸會快速耗盡電量並使設備發熱，因此設備會主動降低功率。能耗問題讓情況更糟：通過蜂窩網絡傳輸一個比特所耗費的能量，比在高效 NPU 上本地處理高出幾個數量級。這兩道天花板都紋絲不動——如果上行帶寬無法無限加寬，眼鏡也無法突破自身的散熱上限，那麼唯一剩下的變量就是工作究竟在哪裏完成。於是，混合處理不再只是一種優化手段，而成為架構本身。

實際後果是：過去在設計階段就能一錘定音的問題，如今必須持續不斷地動態作答。當用户讓智能體執行某項任務時，一部分工作可以在設備上運行，一部分在網絡邊緣、交換局或數據中心完成。這已成為逐個用例進行決策的問題，行業尚未形成在這些層級之間遷移算力負載的框架。

活動現場的一項演示展示了智能眼鏡、智能手機和智能手錶如何協同提供智能體與 XR 體驗。協作通信與分佈式算力將確保“低時延、低功耗”的目標，並可在需要時接入更大的模型。例如，當眼鏡持續渲染環境上下文時，若射頻與網絡狀況良好，算力會被卸載到邊緣，以節省電量並使用更大的模型；網絡不佳時，智能手機或眼鏡本身的端側算力便會接管；智能手錶則提供生物標誌物和運動數據作為補充。分佈式算力是 Qualcomm 的核心平台——該公司現已提供從邊緣到雲端的算力，而 6G 通過提供設備與雲端之間的連接發揮着關鍵作用：6G 網絡的職責是拓展設備所能觸及的範圍，而不是取代設備本地已有的能力。

芯片設計初創公司 Architect Labs 正在打造一個讓“任何人”都能設計定製芯片的平台。聯合創始人 Ebrahim Hussain 在接受 EE Times 獨家採訪時表示，公司已用創紀錄的速度在 FPGA 上構建出原型芯片 Redwood。“Redwood 是首次證明這一流程可行的演示，我們可以真正把一個想法至少做成概念驗證，我認為沒有比兩週更快的了。”這一速度還包括首批流片一次成功（業內稱“A0 硅片”）。Architect Labs 使用了台積電的多項目晶圓服務，讓多個芯片設計共享同一套掩膜版和生產批次。Hussain 指出，如今想一次性做出複雜的 A0 硅片非常困難，公司希望幫助芯片企業更快、更高質量地完成開發，最終目標是讓合作伙伴的 A0 設計直接進入量產。

現年 20 歲的 Hussain 曾跳過高中，在英屬哥倫比亞大學攻讀工程物理，先後在蘋果和特斯拉短暫擔任芯片設計師，並於 2025 年以訪問研究員身份加入斯坦福大學。2025 年 7 月，他與 19 歲的聯合創始人 Aaditya Subedi 共同創立 Architect Labs。Subedi 目前領導一支 25 人的團隊，覆蓋機器學習、硬件和軟件工程，成員中包括擁有 20 至 30 年經驗的芯片行業老兵。Hussain 回憶，他在蘋果和特斯拉架構團隊親眼目睹芯片設計週期之長，感到 AI 本可以對設計週期產生重大影響，但許多人使用 AI 的方式並不夠有力，難以帶來真正的改變。

Architect Labs 表示，其技術允許用户向一個 AI 系統提供輸入，由系統接管芯片的設計與驗證。“它可以測試固件棧，以及軟件將如何與芯片交互，這與傳統驗證流程的做法截然不同。Redwood 是我們的首次測試，結果表明這種驗證技術能夠擴展，我們可以用它來構建複雜的芯片。”Hussain 説。該公司為 Redwood 構建了內部模塊和知識產權，並將其用作自己的訓練數據，以遞歸方式持續改進模型。在模型開發過程中，公司使用 Anthropic 的 Claude Opus 4.6 作為主要的前沿基準。Hussain 預告，公司將發佈後續文章，介紹其模型如何超越當前前沿水平所能提供的任何模型。

Kindred Ventures 創始人、Architect Labs 投資人 Steve Jang 向 EE Times 表示，OpenAI 的 Jalapeño 和 Amazon 的 Trainium 已證明，更多人可以打造出媲美任何推理芯片的高性能芯片。“這個市場存在實實在在的開放機會，Architect Labs 有機會扮演類似 Claude Code 之於軟件的角色。”他設想，即使設計團隊規模、交付週期和資金需求都有所縮減，一個項目也能在幾周內走完通往“量產化”芯片之路的一半。“這樣一來，你就可以在投入資本支出、時間和資源的問題上做出繼續還是放棄的決策，而且此時你手裏已經有了至少能在 FPGA 上測試、可以運行比仿真更好的東西。而在過去，做到這些需要一年甚至兩三年時間。”

Hussain 沒有透露客户名稱，但表示 Architect Labs 正與合作伙伴共同設計“世界上一些最複雜的 ASIC，從全掩模尺寸的網絡交換機到大型芯粒，各種各樣不同的東西”。他補充道：“先進設計節點正是我們真正的拿手領域。隨着時間推移，我們將開始構建更復雜的 ASIC，它們的用途將不僅僅是邊緣推理。”該公司很快將宣佈新的業務合作，涉及初創公司、財富 500 強企業以及大型芯片公司。“他們是第一批既有資金又有需求、使得自建芯片成為合理選擇的人。隨着 AI 從數據中心擴展到物理世界，我們將迎來可穿戴設備、機器人、人形機器人、自動駕駛汽車，所有這些應用都將需要定製芯片。”Hussain 還提到，他見過一些對工作負載理解非常深入、目前仍在購買芯片、但已開始考慮制定自有芯片路線圖的公司，他們關心的核心問題是：打造定製芯片能帶來多少性能提升和功耗節省。

Architect Labs 的另一個目標是通過繞開大部分 EDA 流程來加速芯片設計。“傳統 EDA 的瓶頸在於，比方説我有 100 個智能體負責芯片的不同部分，要湊齊 100 套商業 EDA 許可證非常困難。”Hussain 説。公司採取混合方式，大約 90% 的驗證無需商業仿真器即可完成，運用自研技巧、自研仿真器以及各種自主開發的技術，之後再用傳統 EDA 進行籤核，確保設計通過所有迴歸測試。迴歸測試是自動化的驗證檢查，每當 Verilog 或 VHDL 等硬件描述代碼發生變更時便會運行。

Architect Labs 並不認為芯片設計崗位會因此被淘汰。“我們這個行業現有的芯片工程師供給非常緊張。藉助我們正在構建的技術，我們相信更多工程師將能夠負責更復雜的模塊。每個項目所需的工程師會更少，但項目數量會更多，芯片路線圖也會變得更加激進。”Hussain 説。在這一賽道上，Architect Labs 並非孤軍奮戰，競爭對手包括 ChipAgents 和 Ricursive。

Jang 正押注於 Architect Labs。

新加坡國立大學的研究人員發表了一篇題為《CHIPSMORE：面向多模式多請求大語言模型推理加速的互連內計算與存內計算芯粒》的技術論文。

論文提出的CHIPSMORE是一種多模式、多請求的大語言模型推理加速器，集成了互連內計算與存內計算（CIM）技術，可在多種工作負載下同時支持基礎模式推理和低秩適應（LoRA）推理。該加速器採用由阻變存儲器模擬存內計算（RRAM-ACIM）和靜態隨機存取存儲器數字存內計算（SRAM-DCIM）組成的異構處理單元，並通過可編程的處理單元間計算網絡（IPCN）實現互連。

該論文由Chong Yue Jiet、Yimin Wang、Zhen Wu、Zixuan Wang、Wei Zhang與Xuanyao Fong合作完成，於2026年8月以arXiv預印本形式發佈，編號為arXiv:2608.30509，DOI為10.48550/arXiv.2608.30509。

倫斯勒理工學院與IBM T.J. Watson研究中心的研究人員於2026年9月發表技術論文《REACH：面向HBM AI推理的控制器管理長跨度ECC》，提出了一種面向高帶寬內存（HBM）AI推理場景的糾錯微架構。論文以arXiv預印本形式發佈（編號arXiv:2609.10861，DOI:10.48550/arXiv.2609.10861），作者為Rui Xie、Yunhua Fang、Asad Ul Haq、Linsen Ma、Sanchari Sen、Swagath Venkataramani、Liu Liu和Tong Zhang。

論文背景指出，高帶寬內存的成本推動了對更強控制器保護的需求，以支持範圍更廣的器件錯誤率。長跨度糾錯碼可在相近碼率下提供更強的保護，但直接實現會將小規模訪問與跨度級狀態耦合在一起，並需要在HBM帶寬下進行代價高昂的解碼。

研究團隊注意到，以讀取為主的LLM解碼為解決這一問題提供了有利場景：順序讀取支持跨度聚合，而稀疏寫入限制了奇偶校驗更新流量。基於這一觀察，論文提出了REACH控制器微架構，其利用成熟的內碼糾正常見錯誤並識別未能解決的數據塊，同時將長外碼保留用於已知擦除修復。

Researchers at National Yang Ming Chiao Tung University and TSMC published a technical paper titled “High contrast EUV imaging enabled by topological quasi phase-only masks.” Abstract Excerpt: “Here, we propose a paradigm shift in EUV PSM technology by introducing molybdenum (Mo)-based quasi phase-only masks (quasi-POMs) with high reflectivity and minimal absorption. Through rigorous electromagnetic simulations, we demonstrate that Mo quasi-POMs deliver up to 35% higher image contrast, a fivefold increase in common focus window, and 92% lower peak telecentricity error than conventional tantalu

imec、KU Leuven（魯汶大學）和ASM的研究人員於2026年9月在期刊《npj 2D Materials and Applications》上發表技術論文《解析基於過渡金屬二硫屬化物的金屬-氧化物-半導體結構的電荷組分》，由Introna, M.等人撰寫，DOI：10.1038/s41699-026-00736-8。

論文指出，界面陷阱、氧化物邊界陷阱和可動載流子等不同類型的可變電荷，均可能貢獻於金屬氧化物半導體（MOS）場效應器件的總電容。該研究利用多頻率、多温度的電容-電壓/電導-電壓（C–V/G–V）掃描，結合界面陷阱密度分佈測繪與霍爾測量，對全耗盡的少層過渡金屬二硫屬化物（MX2）基MOS器件中的這些電荷組分進行了定量分析。

美國國家標準與技術研究院（NIST）與加州大學聖地亞哥分校（UCSD）等機構的研究人員發表了一篇題為《預測先進封裝用高填充環氧底部填充膠的固化演變與熱耐久性》的技術論文，系統研究了高填充環氧底部填充膠的固化動力學與熱降解行為。

環氧底部填充材料對先進半導體封裝至關重要，其作用包括增強機械完整性、重新分配熱機械應力，以及提高倒裝芯片和其他細間距互連架構中焊點的可靠性。此類材料的性能在很大程度上取決於加工過程中的固化演變和使用過程中的熱穩定性，因此對兩者進行定量評估，對工藝優化和長期可靠性評估十分重要。

研究人員採用差示掃描量熱法（DSC）、熱重分析（TGA），並結合納入擴散效應的動力學建模開展研究。等轉化率分析表明，表觀活化能隨轉化率變化，並在高轉化率下急劇升高，顯示該材料存在多步固化行為和擴散控制。在此基礎上建立的兩步改進型 Kamal–Sourour 模型在第二步中納入了擴散控制，改善了對玻璃化轉變後轉化率的預測，並被用於預測設定烘箱固化制度下的固化演變，該固化制度可實現接近完全的固化。

在熱穩定性評估方面，低温研磨處理提高了 TGA 測試的重現性，且未對材料造成可檢測到的化學變化。

Researchers at Princeton University, MIT CSAIL, and EPFL published a technical paper titled “Efficient Hardware Information-Flow Tracking for Pre-Silicon Security Testing.” “Register-Transfer Level (RTL) simulation is widely used to test hardware before it is fabricated. To allow testing for security related information flow properties, such as confidentiality and integrity, taint logic can be automatically added to the design to track how information flows through it. However, taint logic instrumented by the state-of-the-art, such as CellIFT, makes simulation-based testing prohibitively expen

總部位於華盛頓特區的初創公司 Besxar 本週公佈了其首次太空任務的成果。這次名為“Mission Asimov”的任務於2026年7月5日執行：兩個由 Besxar 製造的“Clipper 級”容器搭載藍寶石基氮化鎵（GaN-on-sapphire）、未摻雜硅和裸藍寶石晶圓樣品，隨 SpaceX Falcon 9 一級助推器升空，並在助推器返回陸地後完好無損地被回收。這是該公司計劃在未來幾個月內執行的12次飛行中的第一次；根據與 SpaceX 簽訂的發射協議，後續還將執行11次合同任務，以邁向下一批技術里程碑，最終有望實現太空中的化合物半導體制造。

首飛（Flight 1）的首要測試目標是評估容器設計在引入真空方面的可行性與性能——簡而言之，它能否充當潔淨室。容器需要：（1）在飛行、再入和回收的所有階段保持結構完整性；（2）在飛行過程中允許真空進入，使測試材料暴露於真空環境；（3）防止污染物進入。飛行後的測試表明，容器表現符合預期：這種真空可透過、可阻隔顆粒物的微型過濾罐，在發射、飛行和大氣再入全過程中，保持了比地球地面環境空氣更潔淨的內部環境。據該公司介紹，這次首飛驗證了具備飛行能力的硬件和自主飛行軟件，並首次以實物證據證明 Besxar 的半滲透罐體能夠從發射到着陸全程保持潔淨的環境條件。通過標準的 NASA 膠帶測試，Besxar 證明其內部晶圓罐實際上比地球環境空氣更潔淨，表明太空真空可以被利用為一種天然的、無煙塵或顆粒物侵入的超潔淨製造環境。

“當我們拿回罐體、打開前面板時，你都能聽到一片驚歎聲——因為我們發現它就像集成當天一樣乾淨，完美無瑕。”Besxar 創始人兼 CEO Ashley Pilipiszyn 形容罐體返回時的情景。

容器攜帶的多片不同化合物半導體材料晶圓樣品，經初步分析沒有任何一片受損。工程師對照飛行前的標記對晶圓和容器內部進行了檢查，未發現裂紋、翹曲或任何可見損傷。為其學術研究合作伙伴弗吉尼亞大學（UVA）和德克薩斯大學奧斯汀分校（UT Austin）搭載的襯底目前正接受獨立的材料級分析，有望提供更多關於真空暴露對化合物半導體材料及其可製造性影響的數據。整個任務期間，Besxar 收集了壓力、加速度、熱、振動和衝擊數據；第一個回收艙運行正常，第二個回收艙在記錄飛行數據時出現異常，公司正在完成異常審查和結項工作，為下一次飛行做準備。

談及方法的意義，Pilipiszyn 指出，地球上的半導體晶圓廠要花費數億美元建造和維護潔淨室以控制顆粒物污染，那麼為什麼不嘗試利用太空的天然真空，讓半導體沉積在幾乎零大氣污染物、零致缺陷顆粒的環境中進行？“太空真空有機會充當天然的潔淨室，我們想驗證這一點。那麼，我們如何既能引入真空，又能防止碳氫化合物、煙灰等周圍環境中的任何污染物進入呢？”她在接受 EE Times 視頻採訪時説。她補充説，氮化鎵（GaN）等寬禁帶材料能夠以更高的效率承受顯著更高的電壓、熱量和功率密度，但在地球上生長出無缺陷的 GaN 材料是出了名的困難，且良率受限，原因在於重力驅動的對流和大氣雜質。Pilipiszyn 曾在 SLAC National Lab 從事電網韌性與應用 AI 方面的工作，並在 OpenAI 協助主導了 G

法國格勒諾布爾消息（2026 年 9 月 8 日），CEA、Defacto Technologies 與 Innova Advanced Technologies 宣佈完成 SoC PLANNER 項目。該項目歷時三年，由 BPI France 資助，是 France 2030 計劃的一部分，旨在開發下一代片上系統（SoC）設計探索平台。平台現已面向早期採用者開放，提供一套自動化前端設計流程，在單一環境中貫通架構規格定義、設計空間探索、工作流編排與 RTL 生成，並在整個探索過程中融入可持續性指標。

全球每年製造的芯片超過一萬億顆，汽車、HPC 和 AI 等領域的應用需求變化速度前所未有，SoC 設計團隊面臨的壓力達到空前高度。一個複雜 SoC 項目需要評估的可能配置數量可達數百萬種，各參數之間深度耦合，而功耗、性能、面積、上市時間等目標又在根本上相互衝突。即便有經驗豐富的架構師支持，人工或半人工的設計探索依然高度複雜且難以為繼。SoC PLANNER 提供全面自動化以應對這些挑戰。

平台整合了三方開發的互補技術：CEA 的 A-DECA 藉助仿真、解析模型和 AI 輔助優化，實現多目標設計空間探索的自動化；Defacto 的 SoC Compiler 將選定的架構配置自動轉換為可綜合的 RTL；Innova 的 PDM 在整個探索過程中編排設計流程、計算資源與工程數據。三者共同構建了一條連續的架構規劃流程，涵蓋規格定義、探索、實現與設計管理。

使用時，用户只需提供設計參數——包括待探索的範圍和目標 KPI——並設定功耗、性能與面積效率之間的優先級，平台引擎便會自主接管：在整個配置空間中估算面積、性能（帶寬、延遲）與功耗，識別帕累托最優配置，並自動生成相應的 RTL 代碼，最終形成銜接架構探索與設計實現的一體化流程。

SoC PLANNER 的獨特之處在於為每種配置賦予一個生態設計足跡得分，將可持續性作為一等設計準則直接納入探索策略。據項目方介紹，該指標在芯片設計行業中獨一無二。

平台已在兩個具有代表性的工業設計場景中完成驗證，二者覆蓋互補的抽象層級。第一個用例針對可配置 AI 加速器的自動化探索：SoC Planner 識別出在延遲、功耗、能耗與硅面積之間取得平衡的帕累托最優架構，隨後自動生成可綜合的 RTL。第二個用例聚焦基於 Rhea 平台的下一代 HPC 處理器的系統級探索：通過自動化多目標優化評估了數千種架構備選方案，快速鎖定高質量的設計權衡方案，同時顯著減少探索工作量。

在這些工業用例中，探索週期最多縮短 30–40%，平台可全自動生成可供實現的 RTL，實現架構探索與工業級 RTL 生成之間的無縫集成，並支持在傳統 PPA 優化之外開展兼顧可持續性的探索。

SoC PLANNER 流程的首個版本已面向首批用户推出，幫助設計團隊以激進 PPA 為目標開展設計探索，生成注重可持續性的 RTL 設計配置。

答案是明確而毫無保留的否定。

從蜂窩網絡和 Wi-Fi，到藍牙和 NFC，幾乎在每一項主流無線技術中，標準都在構建互操作性、實現規模化以及打造繁榮的技術生態方面發揮了關鍵作用。但標準從來都不代表創新的終點。隨着技術不斷成熟、應用範圍不斷擴大，新的應用必然會出現，並超越最初標準所設想的範疇。這樣的演進已多次發生：企業在標準出台之前先行創新，以解決新的性能需求和客户面臨的挑戰，同時保持與更廣泛生態系統的兼容性；當這些創新被證明有價值時，它們還會影響標準未來的走向。

如今，同樣的態勢正在規模達 200 億美元的 RAIN RFID 行業中上演。RAIN RFID 已經從零售商店中用於手持庫存清點的條形碼替代技術，演進為推動多個行業數字化轉型的核心連接技術。Fortune Business Insights 預計，到 2031 年該市場規模將達到 460 億美元。RFID 產生的海量數據是 AI 模型的關鍵要素，而 AI 模型能夠將數字化轉型提升到全新水平。UPS 近期財報中的表述十分貼切：“不妨把 RFID 看作我們網絡中的眼睛和耳朵，把 AI 看作大腦。RFID 從數十億次包裹移動中生成數據，而 AI 則將這些數據轉化為決策、預測和行動。”

如今的 RAIN RFID 產品符合一項通常被稱為 Gen2 規範的 ISO 標準，這些標準是圍繞固定式讀寫器部署和手持式庫存掃描等傳統用例的需求制定的。隨着 RAIN RFID 拓展到新的應用領域，它必須應對日益嚴苛的環境和要求——從更小、密集堆放的物品，到金屬和液體等對射頻不友好的材料，再到自主固定讀取——同時效率和安全性也面臨更高要求。這促使業界努力將 RFID 系統的性能和能力擴展到 Gen2 之外。Impinj 已開發出一套對該標準的擴展，並以 Gen2X 命名。Gen2X 是一系列特性的集合，旨在為新興的非傳統應用帶來多種收益，包括改善鏈路預算（讀取距離）、提高效率（每次掃描的讀取數）、增強準確性以及提升可靠性（標籤識別）。Gen2X 構建於 Gen2 之上並與之完全兼容，能夠可靠地讀取更小、更難讀取的物品，包括珠寶、電子元件、緊密堆疊的紙箱以及冰箱中的生鮮農產品，還能在倉庫、運輸隧道、裝卸區等多種場景中實現移動狀態下的可靠自主掃描。

標準的制定過程相當微妙複雜。我長期從事蜂窩通信、Wi-Fi、藍牙和 RFID 等無線標準相關工作，也是蜂窩標準組織 ETSI/3GPP 的成員，並曾在 LTE Unlicensed（LTE-U）技術引入過程中親歷一次典型的“創新與標準之爭”。通常，創新型公司開發出新技術後，會先構建專有的端到端系統進行驗證；一旦技術得到驗證並需要規模化推廣，生態系統中的眾多參與者便會聚在一起，就一套共同的最低限度規範達成一致，使多廠商系統能夠基本運行。鑑於生態系統中往往包含競爭對手，通常不可能及時就每一項規範達成共識，因此標準制定過程在設計上就是要找出一套共同的最低限度強制要求（而非全部特性和選項），使其適用於廣泛的用例，同時為差異化留出足夠空間。這意味着標準未必是最優的，也未必能解決許多新出現的新興應用所面臨的挑戰。針對此類應用，進取的企業會承擔風險、進行創新，開發技術來解決這些挑戰，這類特性常被稱為“Standards+"（標準增強）。

RFID 標準化也走過同樣的道路。它起初是一堆專有解決方案，到 2005 年，超高頻（UHF）解決方案的規範由 EPC Global（現 GS1）和 ISO/IEC 兩家組織編入 ISO/IEC 18000-6C 標準，即 Gen2 規範。"Standards+"式開發的例子在所有技術領域不勝枚舉：Qualcomm 於 2014 年推出的 LTE-Unlicensed（LTE-U）是對 4G LTE 標準的一項增強；Broadcom 在 2004 年基於尚在草案階段的 802.11g 標準推出了 54g 平台；RFID 自身也有這樣的版本——NXP 大獲成功的 MIFARE NFC 解決方案。這些增強功能都是為了應對細分使用場景而開發，但與基礎標準完全兼容，因此可以與所有符合標準的設備配合使用。Gen2X 的 Standards+ 增強也是如此：當標籤和讀寫器雙方都支持 Gen2X 時性能更高，否則保持標準性能，並與所有 Gen2 產品完全兼容。

標準追隨創新，而不是相反。為了標準而停止創新，將令演進和進步停滯，也與人性相悖。更何況，這類創新拓寬了技術的應用範圍、擴大了生態系統，並最終被納入標準——LTE-U 和 54g 正是如此，Gen2X 也很可能步其後塵。行業應當鼓勵那些

神經形態計算通過稀疏的事件驅動計算、以存儲為中心的架構和異步通信來模擬生物大腦。印度研究人員將其視為遏制AI能耗增長、同時催生新型硬件設計的路徑。

印度信息與管理學院喀拉拉分校（IIITM-K）院長 Alex P. James 在接受 EE Times 專訪時表示：“如今我們要處理海量數據。如果能耗隨數據量成比例增長，這種模式是不可持續的。”研究人員常以人腦作為參照：“人腦只需約 20 W 就能運轉，這可以視為神經形態系統諸多智能任務的黃金標準。”

幾十年來，半導體性能的提升主要依賴縮小晶體管尺寸和提高處理器複雜度。這一策略造就了越來越強大的 CPU、GPU 和 AI 加速器，但可能不足以解決 AI 日益增長的能耗需求。由於神經科學仍在發展，研究人員正在探索多種架構路線，而非收斂於單一方案。James 説：“我們尚未完全理解大腦。我們瞭解其生理結構，但對它的每一個方面還缺乏完整的功能性認識。”

脈衝為何重要

脈衝神經網絡（SNN）是神經形態研究中反覆出現的核心概念。與持續執行乘加（MAC）運算的傳統深度神經網絡不同，脈衝系統只在神經元產生事件時才進行通信。“大腦並不會時刻動用全部算力，”James 説，“許多神經元在特定任務中保持不活躍。正因如此，大量能源得以節省。”

此前 EE Times 還採訪過孟買理工學院（IIT Bombay）教授 Udayan Ganguly，其團隊利用量子隧穿電流——一種傳統芯片設計者通常設法抑制的漏電機制——展示了一種超低功耗神經形態神經元。

與依賴全局時鐘的數字處理器不同，神經形態系統異步運行，以脈衝的時序和模式編碼信息。人工神經元遵循類似的生物學原理：接收輸入，不斷“蓄積”電荷，越過閾值後產生一個脈衝，然後自行復位。在電子實現上，它可以由電容、電流源、漏電電阻和閾值電路構成。

IIT Bombay 團隊沒有采用傳統晶體管的工作方式，而是轉向量子隧穿電流。Ganguly 説：“在深度關斷狀態下，量子隧穿電流仍在流動。我們把這種量子隧穿電流用作電流源，讓這種漏電流緩慢地為神經元的電容充電。”

台積電將於9月23日（星期三）在加利福尼亞州聖克拉拉會議中心舉辦第18屆2026年北美開放式創新平台（OIP）生態系統論壇，活動時間為太平洋時間上午9點至下午2:30，將匯聚半導體設計師、技術合作夥伴、客户、分析師和媒體人士。本屆論壇的主題為“以領先生態系統拓展AI”，將探討硅工藝、芯片封裝、人工智能和電子設計工具方面的進展如何改變日益複雜的集成電路的構建方式。

現代芯片的誕生不再僅僅依靠製造創新，其開發還依賴於晶圓代工廠、設計軟件供應商、知識產權供應商、雲平台、封裝專家和客户之間緊密相連的網絡。台積電的開放式創新平台旨在將這些能力匯聚到一起，並通過經過驗證、量產就緒的設計方案提供給業界。

下一代工藝技術將是核心議題之一。演講內容將涵蓋支持台積電N2、A16和A14工藝的設計流程、方法論和工具，並特別關注能效、多物理場效應和先進芯片架構。與會者還將獲得有關現有及即將推出的先進節點（包括N3、N2以及更先進工藝）工具與解決方案持續開發的最新進展。

先進封裝也將受到同等關注。議程將探討針對台積電3DFabric產品組合的設計解決方案，包括InFO、CoWoS、SoIC和SoW技術，以及TSMC-COUPE。這些技術使企業能夠在複雜的封裝或三維繫統中集成多個計算、存儲和連接組件。隨着開發者在追求更高性能的同時不再單純依賴傳統的晶體管微縮，這類方案正變得日益重要。

論壇還將探討智能體AI在半導體設計中的應用。台積電的生態系統合作伙伴預計將展示更加自主的AI工作流如何提升生產力，並優化傳統二維芯片以及複雜的3D集成電路。其他場次將聚焦面向高性能計算、AI與機器學習、汽車系統、移動設備和物聯網的定製化解決方案，涵蓋超低功耗、超低電壓、模擬、射頻和毫米波技術的特色平台將為整個技術議程收尾。

議程從上午8:30的簽到和早餐開始，隨後於9:30發表歡迎致辭。台積電主題演講與特邀嘉賓演講將持續至上午11時，此後由台積電和OIP合作伙伴主持各場技術分論壇。活動還包括“OIP年度合作伙伴獎”頒獎午宴，以及下午的生態系統展區參觀，與會者可在那裏深入瞭解合作伙伴的技術與解決方案。客户案例研究將展示協作、半導體IP以及基於雲的設計環境如何縮短開發週期、加快產品上市。

當前半導體行業正同時面臨多重挑戰：AI系統要求算力和內存性能大幅提升，而功耗、散熱、製造複雜度和開發成本也在不斷攀升，沒有哪家公司能夠獨立解決所有問題，行業進展越來越取決於製造工藝、設計工具、可複用IP和先進封裝技術能否可靠地協同運作。因此，OIP論壇不只是展示單項技術的窗口，它還讓人們得以觀察更廣泛的設計生態是否已準備好將雄心勃勃的工藝與封裝路線圖轉化為可量產的產品。有關N2、A16和A14的最新進展，關係到設計者未來將如何獲得性能與能效方面的提升；圍繞CoWoS、SoIC及其他3DFabric技術的動態則與AI加速器尤為相關，在這一領域，處理器與高帶寬內存的緊密集成已成為關鍵。智能體AI同樣值得關注：如果相關工作流被證明可靠，它們可以幫助工程團隊探索更多設計方案、更早發現問題，並應對二維與三維繫統日益增長的複雜性。歸根結底，會上討論的創新可能會影響未來計算產品的成本、速度和能效——從數據中心AI硬件和汽車，到智能手機和聯網設備。

WSTS Blue Book 收錄的四十年統計數據現已開放免費下載，最新數據更新至 2026 年 7 月，無需登錄即可獲取。

這些統計表格以 MS Excel 和 PDF 格式提供，包含月度數據，以及美洲、歐洲、日本和亞太四大地區半導體總營收的三個月移動平均值。

WSTS 即世界半導體貿易統計機構（World Semiconductor Trade Statistics Inc.），由管理員 Tobias Proettel 負責，其辦公室位於德國。會員服務方面，2026 年度會員費與 2025 年保持同一水平。

世界半導體貿易統計組織（WSTS）發佈2026年春季半導體市場預測，大幅上調2026年和2027年的行業前景。在2025年末和2026年初業績異常強勁之後，全球半導體市場目前預計2026年將增長90%，規模達到1.51萬億美元，首次突破1.5萬億美元大關。

這一急劇增長主要由存儲器板塊驅動，該板塊預計同比飆升約250%，2026年規模將超過8000億美元。對AI基礎設施、高帶寬存儲器（HBM）和加速計算平台的持續強勁需求，仍是半導體行業的主要增長催化劑。邏輯器件預計是另一大增長支柱，2026年將增長37%。

其他產品類別預計以較為温和的速度擴張，體現行業整體的廣泛增長：微處理器增長20%，模擬器件增長10%，分立半導體增長8%，傳感器和光電元件增長3%。

從區域來看，所有主要市場預計都將呈現強勁增長。受AI相關半導體需求集中和雲基礎設施投資的推動，美洲預計2026年將增長112%，實現翻番以上；亞太地區預計增長87%；歐洲和日本預計分別增長58%和28%。

展望2027年，WSTS預測全球半導體市場將在此基礎上進一步增長27%，達到約1.9萬億美元，增速持續高於歷史行業趨勢。存儲器預計將再次引領擴張，增長32%，邏輯器件預計增長27%。AI系統的持續部署、先進計算基礎設施的發展以及終端市場半導體含量的不斷提升，預計將支撐行業增長勢頭。2027年所有地區預計繼續增長，以美洲和亞太地區為首。

WSTS成立於1986年，是由半導體產品公司組成的非營利組織，是行業內唯一的月度行業出貨量統計來源，代表全球半導體行業的絕大部分。該預測每年發佈兩次，分別在5月和11月。

在232條款關税公佈之前，許多組件買家預期關税帶來的影響約為每瓦0.03美元至0.05美元，而每瓦0.06美元至0.07美元通常被視為偏高端的結果。市場對更嚴格的價格影響已形成共識。

儘管最終的成交價格仍不確定，但價值鏈各環節的價格下限可能因此面臨調整。

2025年12月17日，2025光伏產業發展投融資論壇（第十七期）成功舉辦。

拉脱維亞國有公用事業公司 Latvenergo 正在評估收購至多 250 MW 的風電或混合能源項目，以擴充其波羅的海地區項目組合。該組合目前已包括一座已建成的 265 MW 太陽能電站以及不斷擴大的電池儲能資產儲備。此次收購遴選由普華永道提供顧問支持，是其中期戰略的一部分，旨在擴大可再生能源發電規模、實現電力結構多元化，並加強拉脱維亞及波羅的海地區的能源安全。公司稱，將同時評估具備開工條件的項目以及投運不超過五年的在運風電機組，並與最合適項目的開發商進入收購洽談。

Latvenergo 於 2025 年在拉脱維亞建成 265 MW 的 Aizpute 太陽能電站，至 2026 年第一季度已開始發電。根據其中期業績，截至 6 月底，共有七個電池儲能項目在開發中，總規模為 233.4 MW 和 551.2 MWh；此外，兩個合計 10.6 MW 和 21.9 MWh 的電池儲能項目已經建成。公司還提到位於 Priekule 的一個規模較小的混合能源項目，包括一個在建的 11.5 MW 風電場、一座 9 MW 太陽能電站和一套已投運的 2 MW 電池儲能系統，但未披露該電池的儲能容量和投運日期。

該集團宣稱其長期開發潛力最高可達 2,300 MW，但這是 2030 年之後的上限而非近期目標。其現行中期戰略要求到 2026 年新增 600 MW 風電和太陽能裝機。截至 2026 年上半年，其已獲批的波羅的海可再生能源項目組合達 1,144 MW，其中 937 MW 為新建、207 MW 在建。

在既有收購方面，2024 年 5 月，Latvenergo 從開發商 Utilitas Wind 手中收購了位於立陶宛的 124 MW Telšiai 風電場。該項目採用 20 台 Vestas 風電機組，建造成本約為 2 億歐元（2.317 億美元），並將配套一套 28.51 MW/57.02 MWh 的電池儲能系統。公司還從瑞典開發商 Eolus 手中收購了位於拉脱維亞的 147 MW Pienava 風電場，截至 6 月底，現場全部基礎施工已經完成，變電站、電氣基礎設施及風機部件的安裝工作正在推進。此外，109 MW 的 Laflora Energy 風電項目也在同期開始發電。

這些收購行動正值波羅的海可再生能源市場由公用事業公司主導的整合浪潮，國有背景的公用事業公司正在收購私人開發商的項目。根據 KPMG 的數據，波羅的海三國在過去 12 個月內共記錄了 62 宗併購交易，較上一週期略有下降。波羅的海三國於 2025 年 2 月脱離俄羅斯控制的電網並與歐洲大陸電網實現同步，這一轉變提升了該地區本土及區域發電能力的戰略重要性，Latvenergo 明確將自身的擴張戰略與這一能源安全背景掛鈎。

9 月 3 日，Latvenergo 表示已與來自波羅的海沿岸九個國家的其他 13 家能源公司和組織——包括 Vestas、Siemens Energy 以及 Eesti Energia 旗下的 Enefit——共同組建波羅的海能源倡議，作為跨境合作平台，推動海上風電、氫能、碳運輸與儲存以及該地區能源基礎設施安全方面的合作。

Latvenergo 早在 2025 年 2 月就首次闡明成為波羅的海電池儲能市場領軍者的雄心，宣佈計劃到 2030 年在其現有水電和熱電聯產場址部署 250 MW/500 MWh 的儲能，首先在其 CHPP-1 電廠、Riga HPP 和 CHPP-2 安裝。此次最新收購行動將把儲能與發電建設進一步延伸至第三方的風電和混合能源資產。

瑞典跨國電力公司 Vattenfall 已作出最終投資決定（FID），將推進位於德國的一個 254MW/1,000MWh 電池儲能項目。該項目是德國乃至歐洲最大的電池儲能系統（BESS）之一，將建在德國北部石勒蘇益格-荷爾斯泰因州 Brunsbüttel 核電站的場址上。

該核電站由 Vattenfall 持股 67%，在運行逾 40 年後於 2019 年退役，目前仍在拆除之中。Vattenfall 已於 2025 年 12 月獲得 Brunsbüttel 市議會對該電池儲能項目的規劃許可。

該電池儲能系統及相關併網基礎設施計劃於 2028 年底前投入商業運營，將接入該地區輸電系統運營商 50Hertz 的 380kV 電網。在核電站、燃煤電站和燃氣電站等舊有熱力發電場址部署可再生能源與電池儲能已越來越常見：這些場址不僅提供合適的土地，更關鍵的是具備電網接入條件，同時還能幫助昔日依賴傳統能源產業的社區實現經濟再發展。

Vattenfall 未詳細説明該 BESS 將用於哪些應用場景，也未説明其市場化路徑（RTM）交易與優化是否會由公司內部團隊執行——該團隊同時也為其他 BESS 資產所有者提供此類服務。

Vattenfall 發佈這一消息之際，正值面向德國電網的大型 BESS 資產開發與建設熱潮。市場提供批發交易機會以及多種容量租賃（tolling）和承購（offtake）方案，這些都有助於撬動融資。如果該項目的規模放在今天，將使其成為德國已投運的最大 BESS，但其他規模遠超它的項目已在建設中：BESS 持有運營商 BW ESS 近期在薩克森-安哈爾特州動工建設 1,000MW/5,700MWh 的 Klostermansfeld BESS；公用事業公司 LEAG 目前正在建設 1GW/4GWh 的 GigaBattery Jänschwalde 1000 以及 400MW/1.6GWh 的 GigaBattery Boxberg 400 項目。

在最近的一次採訪中，BW ESS 高級商務經理 Nikhil Koppaka 表示，德國是“歐洲最具吸引力的電池儲能系統市場之一”，該市場“得益於可再生能源發電的大規模建設、日益加劇的價格波動以及深厚的日內流動性，這些因素共同為大規模電池儲能創造了極具説服力的投資理由”。他稱，德國已走過早期開發階段，進入“真正交付”階段，當前的主要挑戰在於確保電網接入和監管明晰度能夠跟上市場的發展步伐，這些問題對於維持投資者信心、助力德國充分發揮其作為歐洲領先儲能市場的全部潛力至關重要。

對 Vattenfall 而言，Brunsbüttel 的電池儲能系統將使該公司已投運的電池儲能容量幾乎翻倍——目前其運營中的容量為 150MW，另有 120MW 在建，其餘大部分電池儲能設施位於光伏電站或風電場。與此同時，公司旗下的內部交易與優化部門計劃到 2029 年為第三方資產所有者優化最高達 1,500MW 的儲能資產組合。

意大利電力公司 Enel 收購了美國兩個光伏項目，合計發電容量達 625MW。其旗下子公司以約 7.6 億美元的價格，從美國清潔能源投資機構 Excelsior Energy Capital 手中收購了 Faraday 和 Skyhawk 項目。

此次出售基於雙方於 2026 年 2 月簽署的一項購銷協議。根據該協議，Enel 同意通過其子公司 Enel Green Power North America 和 EGPNA Project Holdco 2，從 Excelsior 收購一個總容量 860MW 的光伏與風電項目組合。

Faraday 是兩個項目中規模較大的一個，位於猶他州猶他縣，裝機容量 525MW，目前已在運營，並依據 Rocky Mountain Power 的 Schedule 34 綠色能源電價，與 PacifiCorp 簽訂了為期 20 年的購電協議（PPA）。2023 年 11 月，Excelsior 曾為該項目完成 13 億美元的融資。位於田納西州奧比恩縣的 100MW Skyhawk 項目自 2023 年起投入運營，同樣與 Tennessee Valley Authority 簽有長期購電協議。

Excelsior Energy Capital 聯合創始人兼合夥人 Alex Ellis 表示：“Faraday 和 Skyhawk 項目的出售是 Excelsior 發展的一個重要里程碑。此次交易體現了我們在實現價值並向投資者返還資本方面的持續進展，也彰顯了我們打造的已簽約可再生能源基礎設施的實力——這些資產均由實力雄厚的交易對手方和長期購電協議提供支撐。”

Excelsior 先後募設了兩隻專注於可再生能源的投資載體，即 Excelsior Renewable Energy Investment Funds。第二期基金於 2025 年 4 月完成募集，承諾出資額達 10 億美元，幾乎是 2021 年完成募集的第一期基金規模的兩倍。兩期基金均投資了 Faraday 和 Skyhawk 項目，並已出售其所持股份。

獨立發電商（IPP）Invenergy 已與能源投資公司 HA Sustainable Infrastructure Capital（HASI）達成股權合作，將支持全美 2.7GW 的可再生能源項目。

此次合作覆蓋位於亞利桑那州、新墨西哥州、得克薩斯州、阿肯色州、印第安納州、俄亥俄州和紐約州的十個公用事業規模太陽能光伏、光儲一體化及風電項目。目前該項目組合中已有超過 850MW 投入運營，其餘項目預計將在 2027 年第一季度前開始運營。

儘管雙方均未披露項目組合中的具體項目，但 Invenergy 去年已在上述部分州建成投運多個公用事業規模太陽能項目，其中包括得克薩斯州一座 300MW 光伏電站、俄亥俄州一個 250MW 光伏項目以及印第安納州一座 250MW 設施。此外，該公司於去年 6 月在俄亥俄州富蘭克林縣開工建設一座 240MW 太陽能光伏電站，預計將於 2027 年初投入商業運營。

根據合作協議，Invenergy 將保留對該項目組合的控制權和多數股權，並繼續負責項目的日常運營，而 HASI 將在各項目達到商業運營階段時為其提供資金。據兩家公司介紹，所有項目均由與投資級承購方簽署的長期協議支持，這些承購方包括企業、公用事業和公共部門實體。

Invenergy 執行副總裁兼首席財務官 Meghan Schultz 表示：“與 HASI 的這筆交易彰顯了 Invenergy 行業領先的執行能力，並使我們能夠實現資本循環，支持公司的長期發展。”

明尼蘇達州聖保羅消息——2026年9月10日，明尼蘇達州公用事業委員會（PUC）駁回了 Minnesota Power 建造一座造價高昂的新燃氣電廠以滿足未來能源需求的請求，並責令該電力公司繼續研究能夠維持電網可靠性的替代方案。Clean Grid Alliance（CGA）、Fresh Energy、明尼蘇達州環境倡導中心（MCEA）和 Sierra Club 等清潔能源組織對這一決定表示歡迎，認為其將可負擔性放在首位，確保 Minnesota Power 的客户不會在未探索更具成本效益方案的情況下，被鎖定為昂貴的新燃氣電廠買單。

Fresh Energy 電力事務總監 Will Mulhern 表示：“監管程序在此發揮了作用，我們對委員會的決定表示讚賞。基於該電力公司自身數據的分析表明，沒有理由在距離實際需求還有九年之時就鎖定一座新燃氣電廠——尤其是在燃氣建設和運營成本處於歷史最高點之際。今天的決定直接體現了清潔能源組織基於數據的建議，推動了明尼蘇達州居民的清潔能源轉型。”

Minnesota Power 將其燃氣電廠請求納入了最新的長期能源規劃，該規劃於2025年3月提交 PUC 審議，並於2026年1月修訂。該公司提議在

美國能源部（DOE）綜合能源系統辦公室（IESO）與關鍵礦產和能源創新辦公室近日啓動一項總額1200萬美元的資助機會，面向全國研究實驗室和公司徵集創新技術，以推動天基太陽能發電的發展。

該資助機會全稱為“空間光伏（PV）研發夥伴中介協議（Partnership Intermediary Agreement，PIA）”，將共資助7至11個項目，分為兩個獨立主題方向：主題1最高可獲得150萬美元資助，主題2最高可獲得200萬美元資助，資助期最長三年。申請截止時間為美國東部時間2026年10月8日晚11:59；信息説明網絡研討會定於9月15日下午1點舉行，答疑時間安排在9月29日和10月6日。DOE預計將於2026年12月公佈入選名單。

天基太陽能近來備受關注：有人提議利用它在太空中為數據中心供電，也有人尋求將能量傳輸回地球。此次徵集特別尋求能在“每瓦成本並非約束性限制”、而“重量、抗輻射能力和耐用性才是約束”的領域展開競爭的公司。一位IESO代表表示，空間光伏是“美國從未放棄過技術領先地位的少數太陽能細分領域之一”——早在1958年3月，美國就發射了世界上第一顆太陽能供電衞星“先鋒1號”（Vanguard 1）。

該項目還被定位為國家關鍵礦產戰略的一部分。徵集文件指出，空間太陽能電池製造對鎵、鍺等關鍵資源的利用效率低下，這兩種材料的全球年產量均不足1千噸。中國已於2024年12月禁止向美國出口這兩種材料，目前暫停的禁令將於2026年11月27日恢復生效，即本次徵集截止後七週。

技術層面，徵集文件對標準空間太陽能電池（III-V族）以及主流地面太陽能電池類型表示“特別關注”，每個產品類別各有獨特的技術要求，並正在尋找從事“先進的、適用於太空的光伏技術”或專攻“光伏表徵與壓力測試”的團隊。能源部同時希望吸納“推進接近商業化、中試規模空間光伏解決方案的行業團隊”，這些團隊需具備測試合作關係，並有能力在太空中放飛光伏原型或光伏板。

關於III-V型太陽能技術，能源部指出其性能可靠，已證明能在太空中持續運行15年或更久，但成本仍高達地面技術的100多倍；其製造過程“耗時且難以自動化”，關鍵礦物“材料利用率低”，這些因素推高了成本。因此，更快的製造工藝可以擴大供應鏈，並通過規模效應降低整體成本。

能源部表示，該項目符合本屆政府的“太空優勢”目標。

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EnergyTrend has learned that on August 24, Chengxin Lithium announced that the company intends to invest in and construct lithium sulfate projects with an annual capacity of 75,000 tonnes each in Zimbabwe and Nigeria. The total pl... more

Boviet Solar Technology 表示，其位於北卡羅來納州 Greenville 的製造工廠改造工程正按計劃推進。該項目第一階段專注於升級現有設施，目前已開始施工。

Canadian Solar旗下儲能子公司CSI Energy Storage於2024年10月1日宣佈，該公司已獲得一份工程、採購與施工（EPC）合同，將交付一個98 MW/312 MWh的直流耦合電池儲能系統。

菲律賓馬尼拉——上汽集團支持的MG名爵菲律賓公司於8月末正式發佈S5 EV，擴充其本地電動車產品線。這款後輪驅動緊湊型跨界車瞄準菲律賓不斷增長的純電動車市場。發佈活動在馬尼拉以北的TriNoma大型購物中心舉行，同時也是MG“Multiply Greatness Tour 2026”巡展的起點，該巡展計劃走訪中呂宋邦板牙省、南呂宋內湖省及宿務大都會等主要人口中心。

新車的加入是MG在平價電動SUV細分市場爭取銷量的一步。目前該品牌在菲律賓已擁有Cyberster敞篷跑車、MG4 Urban EV、G50 PHEV、RX9 PHEV、HS PHEV、MG3 Hybrid+和ZS Hybrid+等產品。

S5 EV基於上汽模塊化可擴展平台（MSP）打造，採用後置後驅佈局。動力由一台永磁同步電機提供，最大功率170公制馬力（125千瓦/168馬力），峯值扭矩250牛·米（184磅-英尺）。電池為49千瓦時磷酸鐵鋰電池組，NEDC工況下最大續航約415公里（258英里）。

充電方面，車輛支持7千瓦交流家用充電和最高120千瓦直流快充，理想條件下可在約24分鐘內將電量從10%充至90%。配置還包括集成式熱管理系統、預約充電、四種可選能量回收制動模式（含自適應模式）、單踏板駕駛模式以及對外V2L放電功能。

車身尺寸上，新車長4476毫米（176.2英寸）、寬1849毫米（72.8英寸）、高1621毫米（63.8英寸），軸距2730毫米（107.5英寸）。後排座椅立起時後備箱容積為453升（16立方英尺），按60:40比例放倒後排座椅後可擴展至1441升（約50.9立方英尺），貨艙地板下方還設有約0.25立方米的額外儲物空間。外部配置包括帶空氣動力學飾件的17英寸合金輪轂、全LED燈組、承重最高75公斤（165磅）的一體化車頂行李架以及車頂後擾流板。

內飾以10.25英寸數字儀表盤和12.8英寸信息娛樂觸控屏為中心，支持無線Apple CarPlay和Android Auto互聯。MG保留了空調、除霧、雙閃燈和音量調節等主要功能的實體按鍵，避免完全依賴觸控菜單。

安全系統以MG Pilot主動駕駛輔助套件為核心，涵蓋自動緊急制動、前碰撞預警、車道偏離預警、車道保持輔助、盲點監測、後方橫向來車制動、自適應巡航、交通擁堵輔助和駕駛員監測系統。被動安全方面配備七個安全氣囊，並有電子穩定控制和牽引力控制系統。該車在Euro NCAP和ANCAP兩大測試中均獲五星評級。

MG S5 EV最初在中國以MG ES5之名首發，是上汽面向全球市場的ZS EV後繼車型，基於專為全球市場設計的模塊化可擴展平台從零開發。2026年，上汽正系統性地將這款車推向東南亞主要右舵市場和增長市場。在東盟，其核心策略是把S5 EV打造成走量且價格親民的電動跨界車，與中國其他車企的入門級純電動車直接競爭。在泰國、馬來西亞等市場，S5 EV的投放強調本地化整合，並將入門定價控制在各國電動車税費優惠起徵點之下。通過本地化生產或分銷網絡與寧德時代—上汽電池合資公司的規模優勢相結合，MG將S5 EV定位為其在東南亞電動化轉型中的核心走量車型。

美國落基山國家實驗室（NLR）與夏威夷大學的研究人員近日在夏威夷瓦胡島 Makai 研究碼頭附近海域，布放了一台名為“小型水下研究擺板波浪能轉換器”（SURF-WEC）的裝置。布放僅數小時後，這台裝置便開始在該海域捕獲波浪能，並將其轉化為電能。

海洋能領域歷經數十年的理論與建模研究，但開放水域的部署與測試一直有限，商業化所需的數據與知識因此存在空白。“海洋能領域極度缺乏數據，實際部署的案例實在太少，而且很多部署的數據都無法獲取或共享。”參與該項目的 NLR 研究員 Bri Friedman 表示。

為填補這一空白，NLR 研究人員與夏威夷大學馬諾阿分校（UH Manoa）的研究人員結合各自在波浪建模、控制和海洋部署方面的專長，選擇了與眾不同的路線：部署一個低門檻的小型波浪能轉換器，並公開其設計、數據和經驗教訓。“NLR 主導了大部分動力攝取系統的工程工作，而我們協助確保了穩固的錨固與部署方案，並在夏威夷支持了測試工作。我們互相學習——正是這種合作讓項目取得成功。”夏威夷大學馬諾阿分校海洋與地球科學與技術學院夏威夷自然能源研究所海洋能項目負責人 Pat Cross 説。

SURF-WEC 源於 NLR 早前的波浪能建模工作以及夏威夷大學已有的研究擺板裝置。其主體是一個錨定在近岸的浮力擺板，大小與一台大屏幕電視差不多，隨着海浪經過像繞鉸鏈擺動的門一樣來回擺動。擺板的運動驅動一套液壓系統，通過密封系統泵送流體，使壓力逐漸累積；當壓力達到設定值時，便驅動一台與發電機相連的馬達，從而產生電力。

該裝置的獨特之處在於適應能力。研究人員可以遠程調整系統對海浪的響應方式，在被動和主動兩種模式之間切換。被動系統不適應來波條件，效率可能受限；主動系統能實時適應變化的海浪，理論上可捕獲更多能量。“在模型中，主動系統通常優於被動系統，但現實是另一回事，主動系統也會引入更多損耗。”Friedman 説，“令人興奮的是，我在科羅拉多州的辦公桌前就能按下按鈕，在主動和被動模式之間切換 SURF-WEC。”這裏的“損耗”指運行傳感器、控制系統和機械調節所消耗的、無法輸送上網的能量。

在入海之前，SURF-WEC 在實驗室中被逐個部件地製造和測試。研究人員將 UH Manoa 合作方開發的、基於 WEC-Sim 等波浪建模工具的水動力模型，與對動力攝取系統的詳細仿真相結合，以瞭解擺板在不同條件下的擺動方式和發電量。這些洞察指導了液壓系統的設計，隨後該系統在科羅拉多州 NLR 的 Flatirons 園區製造並測試。團隊使用電動執行器模擬擺板在海浪中的運動，在受控環境中進行乾式測試，評估系統性能、瞭解效率損耗並測試極端條件下的運行。NLR 研究人員還開發了 MODAQ 2.0——一個用於監測系統性能並進行操作的定製數據與控制平台，作為整個項目的數字化支柱，在整個測試期間採集數據、監測狀態並管理系統運行。完成驗證後，整套裝置經過密封、防護和加固，以適應極端的海洋環境。

經過兩年時間在實驗室中對系統進行建模、製造、測試和驗證，項目迎來開放海域布放的里程碑。設備運抵夏威夷並在 UH Manoa 校園完成組裝後，團隊將各部件裝上卡車運往 Makai 研究碼頭。在雙方研究人員於碼頭、實驗室和海面之間協同配合下，團隊在近岸海域安裝了系統，將其錨定在海牀上，並通過電纜連接回碼頭。“只需要一小隊人和一台叉車，就把所有設備都放進水裏了。”負責此次部署的 UH Manoa 海洋能源研究工程師 Kimball Millikan 説。擺板和離岸取電系統沉入水下就位，電纜延伸回岸上，MODAQ 2.0 已在那裏待命接收和處理數據。

在多日觀察天氣之後，布放時刻到來。當潛水員將一切固定妥當游回岸邊，Friedman 和其他研究人員圍聚在 MODAQ 2.0 前，屏幕上最終給出了確認——“我們成功通電了”。

跨地區、跨技術類型及不同交易條款的決策支持。

每年，InfoLink 都會舉辦網絡研討會和研討會，為分析師、業內人士與專家之間的跨領域交流提供平台。在這一平台上，專業人士分享最新的市場趨勢與動態，探討可持續發展的解決方案，並攜手打造更具競爭力的業務。

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2026年7月17日，協會發布《關於徵集行業專家開展太空光伏領域專項研究的通知》，面向行業徵集專家，開展太空光伏領域專項研究工作。

提供的頁面內容中只有該條新聞的標題(《“啓航·新質生產力”資本市場賦能光伏行業發展培訓會成功舉辦》)和發佈日期(2026-02-04),其餘均為網站導航、協會簡介欄目名、友情鏈接(政府部委及各行業協會)和備案信息，並未包含新聞正文，因此沒有可供整理的事件經過、背景或影響等內容。

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中國光伏行業協會發布《關於徵集中國光伏行業協會光伏發電專業委員會委員的通知》，面向相關單位和專業人士公開徵集其光伏發電專業委員會委員。該通知於2026年2月2日發佈。

2026年2月1日，中國光伏行業協會發布消息，2025年該協會的3項團體標準已成功立項為國際電工委員會（IEC）國際標準，這是我國光伏領域團體標準國際化取得的又一進展。

國際電工委員會（IEC）是全球電工電子領域最重要的國際標準化組織，其發佈的標準在全球光伏產業中被廣泛採用。近年來，中國光伏行業協會持續開展標準化工作，圍繞光伏產業關鍵技術組織團體標準制定，並積極推動國內標準與國際標準體系對接。

此次3項團體標準成功立項IEC國際標準，表明相關技術成果獲得國際認可，將有助於提升我國在光伏國際標準制定中的參與度和話語權，也為中國光伏技術優勢和產業經驗轉化為國際標準提供了有力支撐。

所提供的頁面文本僅包含標題“中國光伏行業協會第三屆理事會第七次會議在陝西西安順利召開(2025年12月17日)”及網站導航、友情鏈接等元素，未包含該新聞的正文內容，因此無可整理的新聞正文。如需整理，請提供該新聞的具體正文文本。

黎巴嫩內政與地方市政部、公共工程與交通部以及能源與水資源部針對裝機容量不超過1.5兆瓦的光伏系統部署頒佈了新規。政府表示，相關條款為臨時規定，將持續有效，直至該國監管機構出台正在制定中的最終規則。

根據新框架，裝機容量低於1.5兆瓦的光伏系統無需獲得能源與水資源部的批准，但安裝必須遵循規定的市政行政與安全程序。地方市政部門負責核實項目是否符合行政、規劃、結構及安全要求。結構工程師以及電氣或機電工程師須對項目審核簽字並監督安裝，完工後還須確認系統符合適用的安全要求。批准的有效期通常為一年，安裝須在此期間完成。

政府表示，新規旨在規範分佈式光伏裝機的許可流程，同時強化公共安全要求，並明確了參與光伏項目工程師的職責，包括對結構和電氣方面的監督以及完工後的合規性核查。

根據國際可再生能源署（IRENA）公佈的數據，截至2025年底，黎巴嫩累計太陽能裝機容量達到1505兆瓦，高於一年前的1081兆瓦。

太陽能跟蹤器廠商 Array Technologies 位於新墨西哥州阿爾伯克基的新制造工廠近日投入使用。該工廠投資額達 5000 萬美元，佔地 216,000 平方英尺，產能接近此前的三倍。

Array Technologies 由 Ron Corio 創立——他開發了首個用於 Wattsun 聚光器系統的太陽能跟蹤器——公司 30 多年前成立於阿爾伯克基，目前全球部署的跟蹤器累計已達 100 GW。除太陽能跟蹤技術和固定傾角產品外，公司還提供基礎支架、其他系統平衡解決方案以及軟件和服務。

公司首席執行官 Kevin Hostetler 表示：“通過擴大本土生產能力，我們正在強化供應鏈、創造技術型就業機會，並打造能夠幫助我們長年服務客户的能力。”新工廠使公司得以將生產環節收回自有，無需再從其他供應商採購零部件。據 Array 介紹，在該工廠生產的多種零部件將有資格享受《45X 條款先進製造生產税收抵免》。

新園區圍繞精益製造原則和持續改進的文化打造，將僱傭約 300 名員工，崗位包括衝壓機操作員、模具和衝壓技術人員以及工藝工程師等。該項目通過公私合營方式融資，其中包括新墨西哥州《地方經濟發展法案》（LEDA）就業創造基金的 250 萬美元，以及阿爾伯克基市和 Bernalillo 縣各 25 萬美元的 LEDA 資金，此外公司還通過一份工業收入債券獲得了部分房產税減免。

業績方面，Array Technologies 上月公佈第二季度營收為 3.421 億美元，環比第一季度增長 53%，並創下 25 億美元的訂單紀錄。公司還於 8 月宣佈完成對 Affordable Wire Management（AWM）的收購，該公司為公用事業規模太陽能和儲能項目提供線纜管理、線纜保護及系統平衡解決方案。

非洲擁有得天獨厚的太陽能資源，從撒哈拉沙漠到南部稀樹草原，再到中部雨林，光照從不匱乏，但光伏部署速度長期落後於其他大陸，原因包括在位企業的阻力、融資限制、技能短缺以及政治意願不足（後者正在迅速改變）。儘管如此，光伏發展正在加速，累計裝機規模已超出2025年底的20 GW，驅動力既來自加快電氣化進程的需要，也來自石油和天然氣價格上漲帶來的影響。

馬達加斯加是這一背景下的典型案例。這個印度洋島國正面臨非洲最嚴重的能源危機之一：電氣化率極低，按對數據的不同解讀，可能僅有14%的人口可被視為已通電；即便把依靠20W光伏組件（配小型電池和移動設備充電接口）供電的人口計入，官方統計的電氣化率也只有40%，實際水平要低得多。該國人口接近3400萬，近年總用電量僅勉強達到2.5 TWh，只相當於布魯塞爾這類城市用電量的12%。

在農村地區，社區居民只能依靠煤油燈、柴油發電機和各種小型太陽能家庭系統，或者乾脆無電可用；城市電網同樣不可靠且電價高昂，頻繁停電擾亂日常生活、商業和教育，有些日子停電可達8小時甚至更久，首都塔那那利佛的整片街區一度陷入黑暗。各類設備已逐漸適應停電：配備數小時電池儲能的小型LED燈泡如今十分常見，多數酒店、餐廳和行政中心還配有小型柴油發電機作備用電源。

馬達加斯加的電力主要來自水電和柴油發電機，太陽能佔比正在上升。多數地區城市通過當地微型電網供電，其主幹電源通常是一座或幾座柴油發電廠——柴油機組投資成本相對較低，且當地具備相關技術經驗。主要公用事業公司Jirama長期虧損運營：出於經濟和社會原因，政府設定的零售電價上限使其無法將全部發電成本轉嫁給消費者，而對石油的高度依賴使其幾乎每售出一千瓦時電力都在增加虧損。這形成惡性循環：Jirama無力投資升級改造，電網持續惡化，不僅影響供電，還波及供水等職能。疊加崎嶇地形上的燃料運輸物流成本，以及偏遠地區額外的當地“税費”，電力價格高得令人望而卻步。

對柴油發電的依賴造成了深遠影響，並在一定程度上引發2025年底的政治動盪：反覆發生的輪番停電和水資源短缺（兩者均由Jirama管理）點燃民怨，導致前總統André Rajoelina流亡，軍隊一度臨時接管政權。馬達加斯加可以説是最早因電力供應受限而經歷政治動盪的國家之一。

在此背景下，由Enerdeal（現為葡萄牙公用事業公司EDP旗下的比利時子公司）牽頭、Becquerel Institute及其他多家機構參與的企業聯合體，在該國五個地點開發了一系列太陽能混合化項目，將太陽能光伏系統（部分項目還包含電池儲能）與現有柴油發電機相整合。項目經驗跨越2016年至2026年，展示了可再生能源如何在馬達加斯加乃至整個撒哈拉以南非洲降低成本、提高供電可靠性。

在現任政府、Jirama和地方當局的推動下，太陽能正快速發展：一方面來自更快速實現電氣化的迫切需求，主要則源於進口石油的高昂成本。近期地緣政治事件引發油價大幅上漲，進一步加劇能源成本問題。一些非洲國家正借勢向電動出行轉型：埃塞俄比亞已禁止進口內燃機汽車，多個國家也在推動兩輪車和三輪車加快電動化。在這一形勢下，太陽能是最顯而易見的解決方案：多數公用事業級電站裝機僅數兆瓦，作為現有柴油發電機的補充；電池儲能已開始加裝，近期進口組件容量已達數百兆瓦，預計未來幾年快速發展。

項目實踐也暴露出挑戰：光伏運維常受備件短缺、技能欠缺以及來自發達國家卻不適應當地情況的培訓材料困擾，可通過更科學的維護團隊培訓、組件標準化和更完善的維護合同來解決。對經營柴油電站的在位業者，須以尊重和理解的態度對待，避免對抗、限制合作——何況加裝太陽能往往比現有電站更具盈利能力。水電雖有開發潛力，但僅限於少數地區，且因氣候變化更易受乾旱影響，開發週期遠長於太陽能，應視為長期投資；待電氣化水平提升後，可通過規劃和充足

印度太陽能製造商Premier Energies與隸屬德國RCT Group的RCT India成立了一家合資企業，將通過Premier Energies旗下子公司Premier Battery Technologies在印度特倫甘納邦建設一座總產能12GWh的電池儲能系統（BESS）製造工廠。項目將分階段推進，一期規劃產能為6GWh。

兩家公司表示，該工廠將滿足印度及國際市場商用、工業和公用事業級應用領域的BESS需求，同時打造面向出口的製造平台，從印度向海外市場供應BESS產品。

Premier Energies董事總經理Chiranjeev Saluja表示：“儲能是印度電力系統當下的迫切需求。隨着印度不斷擴大可再生能源發電容量，儲能在構建可靠、有韌性且可持續的電力生態系統方面將發揮關鍵作用。”

此消息發佈之際，印度正加快部署可再生能源及配套儲能容量。本月早些時候，印度中央電力管理局（CEA）提議，自2027年7月起，新的地面光伏和陸上風電項目必須配套建設儲能設施，並同時提出構網型逆變器要求。該草案要求儲能容量至少相當於項目容量的10%，且儲能時長將從2029年7月起由兩小時提高至四小時。

Wood Mackenzie最近發佈的一份報告指出，印度不斷增長的電池儲能需求與有限的本土電芯產能之間存在明顯差距。據ESN Premium於2026年8月報道，中國目前的電池電芯年產能是印度的1000多倍。報告發布時，印度2026年項目招標管道中的電池儲能需求達260GWh，而該國2GWh的已投運電芯產能只能滿足其中不到1%。報告認為，下游零部件製造可能是行業近期的首要重點，規模化電芯生產仍需時日。

供應鏈挑戰還延伸至固定式儲能之外。今年5月，Energy-Storage.news發佈了一篇由能源經濟與金融分析研究所（IEEFA）分析師撰寫的客座博客，指出印度的電池供應鏈仍然嚴重依賴進口，尤其是在上游環節，大部分電芯從中國進口。IEEFA認為，在印度試圖通過交通電氣化和電網級電池儲能減少對進口石油和天然氣依賴的同時，這種進口依賴又造成了另一種平行依賴。

在此背景下，擬議中的特倫甘納邦工廠預計將有助於發展印度本土的BESS製造產能，同時支持從印度的出口。

希臘可再生能源開發商 Metlen Energy & Metals 已與電力公司 Copec 簽署協議，出售位於智利阿塔卡馬地區的 Tamarico II 光儲一體化項目。該協議於 9 月 10 日公佈，由 Copec S.A. 通過其子公司 Copec Flux S.p.A. 與 Metlen 簽署。項目將 165MW 太陽能光伏發電與 725MWh 電池儲能系統（BESS）相結合，且可擴容至 925MWh。

Metlen 表示，出售 Tamarico II 再次印證了公司開發、建設和運營自有可再生能源項目的能力，並最終通過其“資產輪動”（Asset Rotation）模式實現項目價值變現。公司還指出，該協議進一步深化了其與拉丁美洲領先能源集團之一 COPEC 集團的合作伙伴關係——雙方的合作始於三年前，併為兩家公司通過在智利投資新的可再生能源和電池儲能項目進一步擴大合作奠定了基礎。

智利 BESS 市場近期經歷了快速擴張，成為 4 月份全球電池儲能部署的主要驅動力之一。據時任能源部長 Diego Pardow 稱，隨着 Atlas Renewable Energy 獨立的 200MW/800MWh 項目投運，智利當月迎來一個重要里程碑：在運 BESS 裝機容量突破 1GW。市場活躍程度之高，以至於智利提前一年完成了其 2027 年儲能部署目標，並有望在 2027 年前實現其 2050 年目標。

本月初，獨立發電商 Grenergy 完成了將其位於智利的旗艦儲能項目 Oasis de Atacama 第四期 Gabriela 出售給基礎設施投資機構 CVC DIF 的交易。上月，跨國電力公司 Engie 宣佈其 Libélula 和 Los Loros BESS 項目在智利國家電力系統中開始商業運營。隸屬於意大利電力集團 Enel 的 Enel Green Power 啓動了 Finis Terrae BESS 的建設，該項目將與位於北部安託法加斯塔大區的現有 Finis Terrae 太陽能光伏電站整合。8 月，開發商 Limes 的一個 1GWh 項目達到可開工（RTB）階段，Verano Energy 向中國設備製造商 Sungrow 訂購了 606MWh 的 BESS，獨立發電商 ContourGlobal 則開始建設一個包含 131MW 太陽能光伏和 90MW/360MWh BESS 的項目。

公用事業和電力公司 Axpo 與 energieUri 在瑞士烏里州 Gurtnellen 投運了兩個大型電池儲能系統（BESS）項目。兩座設施位於 Plattischachen 地區的同一工業場址，其中 Axpo 的系統額定容量為 50MW，energieUri 的為 8.4MW，現已正式落成啓用，成為目前瑞士最大的在運電池儲能設施。

這些設施毗鄰現有的國家電網變電站以及 energieUri 的 Arniberg 電站。州政府委員兼公共工程局局長 Hermann Epp 表示，Plattischachen 工業區正在發展成為具有全國意義的能源樞紐。Axpo 的系統用於滿足國家電網需求，energieUri 的設施則面向烏里州內的區域需求，兩個項目均通過儲存多餘的可再生能源並在高需求時段調度釋放，為電網提供靈活性。

兩個項目於2025年9月9日公佈，隨後不久即開工建設，調試投運工作按原計劃於2026年上半年完成。系統集成商 Fluence 為兩個項目提供了電池儲能系統技術，Axpo 旗下子公司 CKW 與 energieUri 合作負責安裝和併網工作。

Gurtnellen 項目較 Axpo 在瑞士部署的首個電池儲能系統——2019年投運的 2MW/2.17MWh 系統——實現了顯著的規模提升。該公司表示，計劃在未來三年內在多個歐洲市場實現數百兆瓦的儲能裝機容量。Axpo 已於2024年2月在瑞典投運一套 20MW 系統，並於2023年在當地收購了一個 25MW 項目，還在波蘭2024年容量市場拍賣中贏得合同，將提供一套計劃於2029年交付的電池儲能系統。

瑞士歷來專注於大規模抽水蓄能，其中包括一座於2022年投運的 20GWh 設施。與此同時，其他儲能技術也在瑞士興起，包括一個擬建的 1.6GWh 液流電池項目。今年5月，Invinity Energy Systems 被選中為 Flexbase 正在瑞士建設的一座數據中心設計和交付全球最大的液流電池。

Axpo 在美國市場也一直十分活躍。今年4月，該公司與總部位於美國的電網級電池儲能系統開發商兼運營商 Gridstor 簽署了一項儲能收益互換協議，涉及位於得克薩斯州加爾維斯頓縣、規模為 220MW/440MWh 的 Hidden Lakes 可靠性項目。

本週早些時候，德國資深太陽能開發商Enerparc在獲得十億歐元再融資方案僅數月後申請破產，消息在歐洲可再生能源行業引發強烈震動。數日後，其姊妹公司Pvwerk也採取了同樣行動。兩家公司均已被指派破產事務專家協助推進重組，並表示在此期間運營照常進行。迄今為止，Enerparc對申請破產的具體原因始終未作説明。

S&P Global Commodity Insights高級研究分析師Josefin Berg表示，這一事態在市場上堪稱“一場地震”。“這些年來，我們見證了不少公司起起落落，但對於Enerparc，大家都覺得他們手裏握着成功的鑰匙。這實在是一個巨大的意外。”一家在歐洲太陽能領域深耕近二十年的重量級企業“觸礁擱淺”，儘管可能只是暫時的，仍令外界對其曾經看似堅不可摧的商業模式的可持續性提出根本性質疑，也折射出歐洲太陽能開發商面臨的更廣泛的結構性挑戰。業內觀察人士認為，這些挑戰或將預示整個行業迎來一輪整合浪潮。

要理解Enerparc何以走到今天這一步，必須審視過去十年間重塑歐洲太陽能格局的巨大轉變。Berg將其形容為從“資金唾手可得的時代”邁入“更加緊縮的局面”——其標誌是利率上升、電價波動日益劇烈、太陽能自蠶食效應顯現，收入模式也從依賴補貼轉向直面市場化交易風險。

與早前市場環境的反差再鮮明不過。在固定上網電價時代，太陽能項目的經濟賬直觀且可預測：開發商可以為投資建模，將每千瓦時價格設定為固定值並鎖定20年，現金流清晰規整，融資相對簡單，回報高度可預測。

那個時代如今已經終結。Berg指出，儘管企業仍可以建立詳細的財務模型，“你的實際產出將比計劃的波動大得多”。這種波動源於幾個相互關聯的因素：市場化電價敞口、在發電高峯時段壓低太陽能捕獲價格的蠶食效應，以及因市場和地點不同而差異顯著的棄電風險。

Rystad Energy區域可再生能源與電力研究主管Vegard Vollset認為，當前危機的核心在於太陽能部署與系統靈活性之間的根本性錯配。“最大的跡象是，純粹的太陽能開發商已經不復存在。曾經屬於這一類的企業如今都已或多或少地進行了轉型，因為這種商業模式在歐洲已難以為繼。”他解釋説，根本原因在於“我們在完全相同的時間點部署了太多太陽能，這導致價格被壓低”。即使對低資本支出做出激進假設，由於競爭異常激烈，新項目的回報率也已變得“相當低”。

Berg強調，蠶食效應“在某種程度上是可以預見的”，並非出人意料；令許多開發商措手不及的是衝擊的速度和嚴重程度，以及系統其他環節未能跟上太陽能部署的步伐。自2020年以來，歐洲經歷了異常強勁的公用事業規模太陽能建設，2022年之後，為應對烏克蘭危機和能源安全擔憂，部署速度急劇加快。但“電網基礎設施並沒有跟上”，“電池正在興起，但它們對平衡這些收入流的貢獻仍然不夠大”。

對許多開發商而言，購電協議（PPA）本是規避市場化電價波動的避風港，但這一假設已被證明存在問題。Vollset解釋説：“PPA市場與蠶食效應下的捕獲價格並非脱節。如果市場化電價非常低，PPA也不一定能救你。”Berg指出，按發電量付費的購電協議的相對價格已大幅下降，而且“在許多市場，這樣的價格實際上難以支撐項目融資”。幾年前在不同市場條件下籤署的購電協議可能已不再反映當前現實，而新協議的條款吸引力明顯下降，其結果是現金流受到擠壓，即便是擁有多元化資產組合的老牌企業也難以倖免。

美國光伏回收企業We Recycle Solar（WRS）計劃於2027年第三季度在得克薩斯州達拉斯附近建成美國首個“端到端”光伏關鍵材料回收設施。這家總部位於亞利桑那州的公司稱，這座“首創的商業規模工廠”將從退役太陽能面板中回收96%的銀、銅、硅、鋁和玻璃，加工後重新銷售，用於美國的新產品製造。

該設施將是美國首個在本國完成全部回收與加工流程的設施，而非將材料送往海外基地“進一步回收”。WRS表示，工廠將採用專有的高效端到端關鍵礦物提取工藝，實現每分鐘處理一塊麪板的吞吐量，同時無需在海外工廠進行下游冶煉。

公司創始人兼CEO Adam Saghei表示，太陽能面板所含的正是美國供應鏈迫切需要的關鍵材料，但迄今為止還沒有一家美國公司能以這樣的規模或效率回收其全部資源；通過這一工藝，材料回收將完全在美國本土實現，這些關鍵材料以及目前因亞洲加工而流失的價值將留在美國國內供應鏈中。

公告稱，據估計美國90%的退役光伏組件要麼被送往垃圾填埋場，要麼被運往亞洲加工廠，而後者有“相當大比例”的關鍵礦物被回收並從美國供應鏈中流失。WRS還將該計劃置於關鍵礦物資源的全球競爭背景下，指出中國對出口許可證的調整給全球白銀市場增添了更多不確定性，加劇了人們對關鍵材料供應鏈韌性與安全的擔憂。

從光伏組件中回收的銀等材料可用於多種關鍵供應鏈，而不僅是迴流到光伏製造領域。白銀的全球結構性短缺已進入連續第六年，這種在太陽能電池板中含量豐富的材料可用於AI基礎設施、國防系統、電子產品和電網，以及新興的太陽能製造。今年早些時候有分析指出，如果沒有更大規模的回收和技術變革，太陽能行業可能在五年內耗盡當前全球白銀儲量；澳大利亞新南威爾士大學（UNSW）太陽能回收研究項目負責人Yansong Shen表示，到2050年，太陽能行業可能產生7800萬噸廢棄物。

上週，IEA PVPS發佈報告指出，加大回收力度對太陽能光伏的可持續增長至關重要，並可減輕該行業對關鍵礦物供應的影響。今年6月，全球太陽能理事會負責人Sonia Dunlop曾表示，太陽能回收是當今行業面臨的一個緊迫問題。目前美國已有太陽能組件回收業務在運營，其中以Solarcycle和Comstock最為知名。

據PV Tech Research最新發布的美國組件產能預測，美國組件產能的技術構成與太陽能電池領域明顯不同：在電池產能方面，預計到2027年First Solar的薄膜產品仍將佔據超過一半的市場份額；而在組件領域，First Solar的份額將降至20%。

美國絕大部分組件銘牌產能將來自隧道氧化層鈍化接觸（TOPCon）——按市場份額計處於領先的技術——以及鈍化發射極背面接觸（PERC），兩者合計市場份額超過60%。不過，在所有技術路線中，異質結（HJT）增長最快：HJT已公佈的組件銘牌產能超過15GW，而PERC和TOPCon合計接近5GW。

今年早些時候，多家組件製造商在PV ModuleTech USA會議上宣佈了建設美國本土組件產能的計劃；今年夏天，SEG Solar在得克薩斯州投產了一座4GW的HJT組件組裝廠。無論在組件還是太陽能電池領域，異質結技術都已在美國找到新的發展空間。

從美國組件的年度銘牌產能來看，PV Tech Research預測2026年至2027年間將新增近20GW產能，使2027年的總銘牌產能接近100GW。

美國電池片製造老牌企業 Suniva 總裁兼首席運營官 Matt Card 認為，儘管 TOPCon 和 HJT 技術不斷進步，PERC 仍有望成為美國電池片製造領域的“主力”技術——在這一領域，批量生產電池片才是首要任務。上週，Card 接受 PV Tech Premium 採訪，談及公司在美國的業務及未來擴張計劃。本週，這些計劃取得重大進展：Suniva 融資 8.35 億美元，用於在南卡羅來納州新建一座電池片製造工廠，該工廠將使公司累計年製造產能達到 5.5GW。

被問及新工廠將採用哪種電池片技術時，Card 表示：“Suniva 將繼續生產 PERC 電池片。此次公告所印證的正是，PERC 仍然是一種主力產品，尤其是在美國市場。”

PERC 是公司重返電池片製造業的關鍵一環，這一進程始於 2024 年其位於佐治亞州的製造工廠重啓生產。Card 稱，當時“TOPCon 的應用正處於高度動態變化的監管環境”，這改善了其他類型電池技術的商業可行性。“PERC 經過實踐檢驗，成熟可靠。近幾個月來全球領先的 TOPCon 製造商深陷大量法律糾紛，這是一條幹淨得多的路徑，不存在你可能不得不克服的法律或監管障礙的潛在威脅。我們不想做的是：建好一座工廠，然後就立刻被人申請禁令，説什麼‘你這裏有專利侵權，你那裏也有專利侵權’。”

Card 表示，公司決定採用 PERC 背後有“三大支柱”。其一是美國的法律環境；其二是技術因素，他認為“TOPCon 的製造過程比 PERC 不穩定得多”；其三，或許也是最重要的一點，是生產 PERC 電池片與其他電池片在經濟上的現實差異，以及當前美國供應鏈的狀況——當前美國供應鏈激勵的是規模化生產，而非生產效率最高的技術。

“假設 PERC 表現良好、TOPCon 也表現良好，TOPCon 比 PERC 要多出好幾道額外的製造工序，製造一片 TOPCon 電池片在物理上就要比製造一片 PERC 電池片多花幾個小時。當你把這些額外的時間按一年、甚至三年的產量推算開來，同一平台上能產出的實物電池片數量差異就非常可觀。在 PERC 上，你能生產的太陽能電池片實物數量，就是比在 TOPCon 上多。”

Card 認為，這種規模差異在美國尤為重要。美國太陽能供應鏈各環節的產能呈現出“徹底倒置且底座寬闊的金字塔”分佈：在運的組件部署和組件製造產能遠多於電池片製造產能，因此最有效的電池片製造工藝，應當是能夠生產出最多數量電池片的工藝。PV Tech Research 的數據印證了這一錯位：美國目前在運的組件製造產能為 77.3GW，而電池片製造產能僅為 26.5GW。

“部署和組件製造已經形成了如此大的先發優勢，而電池片製造相對匱乏。從中可以得出的結論是：美國在中期——即一到五六年——面臨的挑戰不在於單片功率，而在於純粹的產出數量。”Card 説，如果公司擁有 5GW 的電池片製造產能，“我的產品早就賣光了”。或許並非巧合，隨着南卡羅來納州工廠融資消息公佈，Suniva 同時宣佈已為這座 4.5GW 新工廠的“大部分”產出敲定了承購協議。

美國政策環境是近期美國太陽能行業變化的關鍵因素。拜登時期的《通脹削減法案》（IRA）推動美國太陽能製造產能增長了 800%，而據 Crux 的 Hasan Nazar 上月所言，即便是較新的《“大而美”法案》（OBBBA）“也沒有扼殺 45X 先進製造税收抵免”。Card 對政策環境對部署的影響並不那麼樂觀，但他認同製造商在當前環境下仍有機會。

美國公用事業公司 Georgia Power 已獲得佐治亞州公共服務委員會（PSC）批准，通過其 CARES 2023 和 CARES 2025 採購計劃簽署七份太陽能購電協議（PPA），總容量達 1,137MW。獲批項目分佈在佐治亞州七個縣，預計最早將於 2029 年投入商業運營。該公司表示，CARES 2023 計劃項下的此次採購是 Georgia Power 歷史上規模最大的一次單筆太陽能採購。

這些項目分別位於阿普林縣（78MW）、迪凱特縣（130MW）、傑斐遜縣（194MW）、薩姆特縣（200MW）、沃倫縣（150MW）、伊曼紐爾縣（185MW）和歐文縣（200MW）。

上述購電協議是通過 CARES 2025 徵求建議書（RFP）獲批的，該 RFP 依據 Georgia Power 的 2022 年綜合資源規劃（IRP）獲得授權，同時獲批的還有 CARES 2023 計劃項下的額外採購。

Georgia Power 可再生能源開發總監 Wilson Mallard 表示：“佐治亞州 PSC 對這些協議的批准，有助於推動本州具有成本效益的可再生能源發展，併為我們多元化的發電組合新增超過 1,100MW 的可再生能源資源。在應對佐治亞州的持續增長、以及通過 CARES 訂閲計劃擴大客户獲取無碳能源的途徑方面，可再生能源發揮着重要作用。”

此次最新獲批之前，Georgia Power 已於 2025 年 9 月在 CARES 2023 計劃下獲批 1,068MW 的太陽能項目，其中包括位於科菲縣、傑斐遜縣、勞倫斯縣等地的項目。

作為 Southern Company 旗下子公司，Georgia Power 運營着一個涵蓋核電、化石燃料和可再生能源的多元化發電組合。2026 年 4 月，該公司為滿足預計的 2032-2033 年目標，徵集了 2,000-6,000MW 新增可調度容量的方案，其中包括火電、儲能和光伏+儲能資源。

此外，Georgia Power 還申請批准在其 CARES 計劃下新增約 385MW 太陽能裝機；此前，該公司已於 2025 年認證了超過 1GW 的太陽能購電協議。該公司表示，32 家大負荷客户已承諾使用約 15,600MW 的電力服務，目前有 21 個項目正在建設中。

倡導組織 Vote Solar 首席項目官 Sean Garren 去年接受 PV Tech Premium 採訪時曾批評該計劃持續依賴化石燃料，儘管其中包含到 2035 年新增 4GW 可再生能源裝機的內容。Garren 認為，新增可再生能源反映了滿足不斷增長的電力需求對清潔能源的需要，但他認為該綜合資源計劃（IRP）仍然嚴重偏向化石燃料發電。

多家頭部逆變器製造商——包括Sungrow、Deye、Sigenergy、Ginlong Solis和Chint Power——已發佈2026年上半年財務業績，行業盈利分化明顯。財務數據顯示，上市逆變器企業業績差距懸殊：Sungrow、Deye和Sigenergy三家合計貢獻全行業超過95%的淨利潤，成為行業內盈利能力最強的三家公司；Sineng Electric、GoodWe、Ginlong Solis和Chint Power等中型企業保持了營收增長，但盈利規模有限；Solaxpower、Sofarsolar、Hoymiles和APSystems上半年則全部錄得淨虧損，逆變器市場業績差距進一步拉大。

作為全球光伏與儲能領域的領軍企業，Sungrow擁有行業最大的經營規模、最全面的應用覆蓋和成熟的全球化佈局，其覆蓋光伏逆變器、儲能系統和新能源項目開發的多元業務組合構成顯著競爭優勢。2026年上半年，Sungrow實現營業收入309.12億元（約46億美元），歸屬於母公司股東的淨利潤為52.59億元。

Deye上半年業績強勁增長，主要受益於全球户用儲能需求擴大，以及其在歐洲、亞洲、非洲和拉美市場的強勁表現。公司實現營業收入106.41億元，淨利潤27.17億元，同比分別增長92.23%和78.53%。

Sigenergy是户用儲能領域快速崛起的頭部企業，於2026年4月完成港股IPO。在澳大利亞和歐洲市場的強勁需求推動下，公司上半年實現營業收入98.74億元，同比增長261.2%；歸屬於母公司股東的淨利潤24.28億元，同比增長201%，毛利率為40.5%。

相比之下，Solis和GoodWe聚焦分佈式光伏與儲能市場，國內外業務佈局均衡，核心產品包括光伏併網逆變器、儲能逆變器以及户用光伏和儲能系統。Solis上半年營業收入

美國肯塔基州列剋星敦消息——當地時間週四（9月10日），列剋星敦-費耶特城市縣議會投票通過一項分區條例文本修正案（ZOTA），將費耶特縣不超過百分之一的土地，包括農業用地在內，開放用於大型太陽能項目開發。修正案同時規定，所有獲批的太陽能項目必須採用農光互補模式，使農業種植與可再生能源生產得以在同一地塊進行。該修正案得到了當地塞拉俱樂部成員及支持者的極力推動。

據測算，在費耶特縣百分之一的土地上建設大型太陽能項目，其發電量即可相當於三萬多個小型屋頂光伏裝置的總發電量。這一舉措的背景是，肯塔基州長期依賴價格高昂且污染空氣的化石燃料，能源成本與空氣質量問題日益突出。

修正案通過後，塞拉俱樂部肯塔基州執行委員會委員朱迪·亨布爾發表聲明稱：“我們非常高興議會認定農光互補太陽能項目是解決肯塔基州對高成本、高污染化石燃料依賴的一個有前景、有價值的方案。在議會引入的保障措施下，農光互補太陽能對急需更廉價能源、更清潔空氣並希望減少温室氣體排放的列剋星敦和費耶特縣家庭而言是一項利好。兼具雙重用途的農光互補太陽能電站既能產出更清潔、更便宜的電力，又能促進本州至關重要的農業生產。我們懇請戈頓市長讓這項修正案維持生效，以確保可負擔的能源、有韌性的能源系統，併為後代留下一個宜居的地球。”

中國日前發佈最新一期插電式汽車五年發展規劃，即“十五五”規劃，提出到2030年插電式汽車（“新能源汽車”）銷量佔比達到70%的目標。該目標針對乘用車銷量，商用車方面則為插電式汽車佔比40%。外界認為，這一目標遠高於美國同期預期水平，很可能也優於歐洲。

不過，從市場現狀來看，這一目標並不算特別有雄心：上個月新能源汽車市場份額已達到60.6%，距離70%僅剩不足十個百分點。外界預計中國的實際表現可能遠超這一水平。此外，多家中國電動汽車生產商正瞄準越來越多的海外銷量，將自身增長目標疊加在國家目標之上，一些車企有望實現可觀的銷量數字。順應近期趨勢，這份規劃也將重點放在自動駕駛上。

除表面目標和基本預測外，規劃還深入涉及行業可持續增長的諸多細節。據CnEVPost報道，該規劃在推動更廣泛普及的同時，明確要求加強產能監測與管控，對設立新的獨立新能源汽車製造商的項目設定嚴格條件，並加強對電池生產產能的管理；中國將加大車企之間兼併、重組和跨區域整合力度，運用市場化和法治化機制淘汰落後低效產能，提升整體利用率。

在市場競爭監管方面，規劃要求強化反壟斷、不正當競爭和價格方面的執法，並遏制地方政府通過違規補貼、税收減免和優惠土地政策不當招商引資的行為。文件還要求加強對行業數據披露和企業付款的監管，打擊不當市場干預行為，加快建設全國統一大市場。

此外，規劃的幾個重點部分還聚焦智能家居與機器人、V2G（車網互動）以及勞動生產率等領域。

太空產業的投資激增與公共及私營部門活動的持續擴大，正為太陽能行業帶來進軍高價值市場的新機遇。在投資者濃厚興趣的推動下，衞星開發商、太空公司和專業太陽能製造商正在研發新技術、拓展新能力，以期為日益壯大的衞星羣和其他太空業務提供動力。

2026年，太陽能企業Eternal Sun參加了美國三場行業活動：4月在洛杉磯託倫斯舉辦的太空電源研討會，以及最近一個月內舉辦的克利夫蘭太空光伏研究與技術會議（SPRAT）和鹽湖城小衞星會議。這三場活動均已舉辦數十年，其中太空電源研討會今年迎來40週年，既體現了電源系統對太空作業的長期重要性，也反映出圍繞其積累的深厚專業實力。與會者既包括NASA、歐洲航天局（ESA）以及創立於1960年的非營利組織Aerospace Corporation等成熟太空組織，也出現了一批希望為太空作業和電源系統帶來創新的新入局者。

為滿足在軌供電需求，這些機構通常與專業太空太陽能供應商保持長期合作，其光伏技術多建立在III-V族半導體之上，包括砷化鎵（GaAs）太陽能電池。這類器件轉換效率超過30%，並能有效抵禦高軌道空間普遍存在的高能質子和電子，長期以來是太空應用的主流選擇。但其產能仍相當有限：研討會上有觀點指出，年產能低於5兆瓦，且交貨週期可能相當漫長，成為部署的一大制約。太空太陽能供應鏈的可靠數據依然稀少，一位資深太陽能分析師稱該領域“目前處於我們研究的前沿”，但供應鏈各環節的活動顯然正在加速。

近期商業動態印證了這一趨勢。5月20日，總部位於丹佛的York Space Systems宣佈以6700萬美元現金加股票的方式收購太空太陽能開發商Solestial。Solestial不使用III-V族半導體，而是

電池儲能系統（BESS）正在數據中心領域站穩腳跟。Volta Foundation旗下AI與數據中心基礎設施委員會發布報告指出，BESS已“贏得與穩定電源並駕齊驅的地位”，Energy Vault、Eolian、Fluence、Hithium、ZincFive等供應商正向數據中心提供系統，Alibaba、騰訊、字節跳動、Meta、Google、Microsoft等AI超大規模廠商也在投資這一領域。

報告稱，快速通電和比燃氣更低的每兆瓦時電力成本是BESS勝出的兩大核心優勢，靈活性則是電池為數據中心和電網運營商帶來的主要好處。BESS最擅長那些獎勵速度和每日充放電循環的任務：針對需量電費的削峯，以及作為燃氣或內燃機混合方案中電池層的過渡電力。在削峯和需量電費管理中，BESS可在電價高昂時段放電，但收益取決於當地電價結構，在無需量電費的地區其經濟優勢便不復存在。此外，在數據中心資產等待併網排隊期間，BESS可提供臨時或“過渡”電力，不過獨立電池很少能單獨承擔這一任務，燃料電池是其在該領域的競爭對手。在軟件工具和電力電子技術已經跟上的環節——削減靈活性、不間斷電源（UPS）持續供電、電網服務及亞秒級電能質量——BESS同樣具備競爭力。

與此同時，報告指出四個電池參與競爭但尚未勝出的待改進領域，以及兩個正被其他技術搶佔機會的領域。在需要持續供能、長時間備用電源和連續主力電力的任務中，大型電池仍缺乏競爭力：超過四小時的長時備用電源由柴油發電承擔，連續主力電力仍主要由燃氣輪機和燃料電池提供。

推動電池應用的因素正在累積。隨着監管機構持續推動靈活性，電池在數據中心的應用場景有望獲得提振；數據中心內部電力架構的變化以及燃氣輪機供應鏈短缺，也在促使運營商轉向電池。但報告也指出兩大障礙：一是負載透明度缺失，這是電力供應商滿足數據中心需求的最大絆腳石之一，開發者、電池與集成企業以及電網運營商需加強協作，共同定義可供行業設計的負載特徵；二是將電池集成到數據中心的方式尚無明確界定，給投資者帶來風險。部署階段的問題主要體現在調試期間及投運後頭兩年，最大症結是集成、控制和調度治理，而非電芯化學體系。

展望未來，報告稱未來兩到三年將決定電池最終被銘記為行業跨過的一座橋，還是行業建成的一個固定設施。如果基於限電（curtailment）的併網成為常態且時長經濟性持續改善，已安裝的BESS還將在設施全生命週期內贏得長期運營角色，包括塑造負載、削峯及出售電網服務；反之，如果併網隊列消化快於預期、天然氣供應趨於寬鬆，更多BESS將退回為閒置備用電源。不過無論如何，電池通過充當設施的電力管理層，提供了獨立於套利經濟性的價值，而這種價值能實現多少，取決於行業和監管機構的下一步行動。Google和xAI等超大規模雲服務商傾向於將儲能垂直整合到自身體系中，若這一模式延續且數據中心運營商成為電網級電池的最大買家，可能影響系統規格制定和融資方式。美國將是BESS最大的數據中心市場，且正在改寫此類負載併網的規則。

報告最後向各方提出建議：數據中心開發商和超大規模雲服務商應從第一天起設計混合架構，按日常運行負荷選配電池，使備用能力成為附帶產物，並按照“電力接入時間”和平準化成本對電力方案排序；電網運營商和政策制定者應將基於削減調度的併網方式標準化，明確為大型負荷服務的電池的調度比例和市場參與規則，統一大型負荷電價標準；電池和系統集成公司則應加大對上層應用的重視，基於負荷原型開發產品——有些負荷需要高功率電芯，另一些則需要高能量密度電芯。

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InfoLink 的《價格與成本預測報告》每月更新價格預測，提供 1 年期和 3 年期的預測。其中 1 年期預測按月呈現，3 年期預測按季度呈現。

Intersolar Europe 2026 於當地時間 6 月 23 日至 25 日在慕尼黑舉行。領先光伏企業集中展示了 n 型 TOPCon、BC、鈣鈦礦等高效技術的最新進展，組件效率與功率輸出屢創新高，高效技術競爭日趨激烈，行業正加速邁向更高效率與更高價值。

第十九屆 SNEC 國際太陽能光伏與智慧能源（上海）大會暨展覽會（SNEC PV+ Expo）在國家會展中心（上海）開幕。在市場需求疲軟、廠商為應對行業下行持續降本的背景下，今年純光伏展位的參觀人流有所下降，而展示光儲一體化解決方案的展位吸引了更多觀眾。光儲一體化、AIDC（AI 數據中心）、貿易壁壘與空間光伏成為本屆展會的核心議題。需求方面，中國市場 2026 年增量需求將收縮，但在“十五五”規劃下長期需求依然向好；供應鏈方面，主材與輔材供需錯配持續，市場行情依然疲弱。技術上，高效技術加速迭代，700+ W 組件持續放量，鈣鈦礦引領下一代技術路線。

從更大的背景看，截至 2024 年底，全球光伏裝機已超過 2.1 TW，儲能容量較 2021 年翻了兩番，接近 180 GWh。技術和成本上的突破推動光伏與儲能供應鏈快速擴張，並在 2025 年引發新一輪顛覆浪潮。當前，政策快速轉向、原材料價格波動、製造業地理格局重塑以及日益提高的低碳標準，都在考驗供應鏈的規模擴張能力與韌性，戰場不僅在於系統安裝之地，更遍佈全球供應鏈的每一個環節。

供應鏈的穩定性、靈活性與可持續性，將決定未來五年全球能否實現可再生能源三倍增長目標、推進能源轉型。InfoLink 在白皮書《邁向淨零之路：2030 年光伏與儲能展望》（On the Road to Net Zero: A Forecast to 2030 For Solar and Energy Storage）中，站在 2025 年這一節點總結 2024 年的發展，並對未來全球發展路徑提出觀察：2025 年至 2030 年是充滿挑戰的關鍵窗口期，光伏與儲能供應鏈將不僅是能源轉型的支撐力量，更將成為戰略層面的關鍵角色。

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本欄目彙集了來自我們在 LinkedIn 上的人脈網絡中用户發佈的分析、觀點及非官方新聞，如今第三次與大家見面。

BESS Industry Buzz 常駐博主 Cameron Murray 今天休假，因此由編輯 Andy Colthorpe 為本週精選整理了以下內容。

在此閲讀 BESS Industry Buzz 第 1 期（2026 年 8 月 28 日）。

在此閲讀 BESS Industry Buzz 第 2 期（2026 年 9 月 4 日）。

獲取高級訂閲

截至發稿時尚未得到證實，但據路透社援引中國財經新聞媒體財聯社（Cailianshe）的報道，中國正在暫停新型儲能製造項目的審批。

能源科技投資機構 Volta Energy Technologies 合夥人 James Frith 指出，據報道，這一舉措出台之前，中國儲能裝機出現了有史以來的首次下滑，同時還對鋰離子電池開徵了銷售税。

Frith 寫道：“此舉很可能防止出現類似光伏和電動汽車電池領域那樣的價格戰。”

華盛頓特區消息——美國哥倫比亞特區聯邦巡迴上訴法院今日裁定 Sierra Club 勝訴，推翻了能源部此前發佈的“緊急”命令。該命令曾強行要求密歇根州及當地電力公司繼續運營 J.H. Campbell 燃煤電廠，阻止其按計劃關閉。

2025 年 5 月，Trump 領導的能源部在 J.H. Campbell 電廠原定退役前幾天，於最後一刻發佈“緊急命令”。Sierra Club、Earthjustice 以及密歇根州共同論證，該延長令下達時並不存在“能源緊急狀況”，屬於對《聯邦電力法》第 202(c) 條的違法使用。

自這份命令發佈以來，為維持 J.H. Campbell 電廠運轉，每天要耗費中西部地區家庭 60 萬美元。能源部還在全國發布了類似的延長令，根據 Sierra Club 的"Burning Money"追蹤器，迄今這些命令已讓美國人付出超過 5.46 億美元的代價。Sierra Club 已對能源部發布的每一份非法延長令提起法律挑戰。

此外，政府通過推遲電廠退役並佔用電廠場址，還在阻止新的、能節省成本的清潔能源項目併網投運。根據 Sierra Club 的"Out of Control"數據看板，J.H. Campbell 電廠每年估計因煤煙和霧霾污染造成 66 人死亡。

Sierra Club 首席上訴律師 Sanjay Narayan 表示：“今天的裁決對整個中西部的家庭而言是一場勝利，他們已經厭倦了為維持這座老舊、昂貴、骯髒的電廠繼續運轉而買單。Trump 政府非但沒有致力於降低成本、淨化空氣和水源，反而試圖以公帑扶持骯髒而昂貴的化石燃料。我們將繼續要求能源部依法行事，確保 J.H. Campbell 電廠最終按原計劃退役，並繼續在全國範圍內反擊其他非法延長令。”

Earthjustice 律師 Michael Lenoff 表示：“法院對 Trump 政府濫用緊急權力的行為予以了斥責。能源部需要守好自己的本分，只在真正的緊急情況下才動用緊急權力。為推進親煤炭的議程而阻止燃煤電廠在市場驅動下的退役，並非緊急權力的正當用途。如果能源部繼續發佈此類命令，我們將繼續對其提出挑戰。”

艙駕一體是智能汽車進化方向上的一個節點。佐思汽研預測，2026年到2030年中國艙駕一體市場年複合增長率將達36%，到2030年還有3.6倍的增長空間。

然而，當艙駕一體真正進入量產階段，座艙和智駕被裝進同一顆芯片後，有限的算力越來越向智駕傾斜。過去幾年，智駕能力一直是車企智能化的賣點，從高速NOA到城市NOA，再到更高階的輔助駕駛，更多算力被用於增加智駕功能、提高模型能力。但在艙駕一體架構下，智駕和座艙開始共享資源，資源向一邊過度傾斜，另一邊就可能付出代價，於是一些方案出現車機卡頓、SR掉幀、座艙響應遲滯等問題，艙駕一體成了“智駕優先”。艙駕一體真正需要解決的，是如何在保障智駕安全與能力的同時，讓座艙也獲得足夠的資源，重新定義一顆芯片如何妥善分配資源。

很長一段時間裏，智能座艙和智能駕駛兩大系統相互獨立、分工清晰，但隨着功能增加，零部件數量相應增長，系統響應速度反而降低。更精簡的電子電氣架構應運而生，兩大系統走向融合，由同一顆芯片支持。

目前艙駕一體研發尚不成熟，行業玩家眾多，技術路線可分為兩大類。一種是多方合作，各供應商結合各自優勢，分別提供傳感器、芯片、域控、座艙軟件和智駕算法，共同完成一套方案，這代表着傳統汽車供應鏈的合作方式——在智駕域、座艙域相互獨立時，各自擁有獨立芯片和計算資源，多家供應商只需保證接口正常通信即可。但底層邏輯不統一的多方拼湊方案，極易在有限算力下對智駕過度開發，引發車機卡頓、SR掉幀、智駕降級等高風險問題，一旦行駛過程中出現車機卡頓或延遲，將極大提高事故率。同時，一套方案涉及多家供應商，接口、軟件版本、算法和底層系統需要持續對齊，一旦出現性能波動或系統異常，問題往往橫跨多個模塊，很難由一家供應商獨立解決，車企不得不組織多方排查，溝通和聯合調試成本上升，開發節奏也易受影響。

另一種是全棧整合，一家供應商將硬件、底層軟件、座艙和智駕能力整合在同一套體系內，既能優化單個模塊，也能管理整顆芯片乃至整車計算資源，不僅能對整套系統的安全與體驗負責，還能更快速精準地定位問題，產品更穩定，交付節奏可控。

德賽西威是全棧整合的領軍者，確立了“一芯雙智、艙駕雙優”的產品定義，通過底層算法與上層應用的同源同頻，基於全棧自研能力打通了單芯內存架構，並要求座艙性能不能低於搭載高通SA8155P芯片的行業主流體驗。高通SA8155P是一款高性能智能座艙SoC，採用7納米工藝製造，每秒運算8萬億次，最多支持6個攝像頭；德賽西威第三代智能座艙即基於該芯片打造，已在理想、奇瑞等多家車企車型上配套，積累了成熟的芯片量產開發經驗。在確保座艙體驗之後，德賽西威再將剩餘算力合理分配給智駕，為感知、決策和安全冗餘預留明確的資源空間。

2024年10月，德賽西威推出ICP S01E原生艙駕一體架構。今年8月，搭載該方案的奇瑞風雲T7開啓預售，方案正式實現大規模量產上車，同時也將德賽西威基於SA8775P的艙駕一體方案帶入10萬元級汽車市場。相比高端車型，這一價格帶對供應商要求更嚴格，既要壓縮硬件成本，又不能削弱智駕和座艙體驗，更能檢驗“艙駕雙優”能否真正成立——即使車輛進入複雜路口、擁堵道路或泊車場景，智駕負載明顯上升，座艙已劃定的資源邊界也不會被重新侵佔，兩套系統始終按預設資源運行。要做到這一點，關鍵是在產品定義之初就把座艙和智駕當成一個整體來設計。

德賽西威強調的“同源同頻”，本質是讓底層算法和上層應用在開發過程中保持一致，智駕系統識別和處理的數據，座艙按同一套數據鏈路呈現。由於同時掌握智駕計算和座艙呈現兩條鏈路，德賽西威把過去分散在不同模塊的數據處理放進同一套研發體系，從感知結果生成、數據傳輸到座艙SR渲染，少一道適配就少一層通信和聯調成本。ICP S01E由此從底層按照單芯邏輯重新組織數據流，並通過“存算一體”和“內存共享”減少座艙與智駕之間反覆複製、搬運數據，時延可降低90%以上，實現微秒級核間通訊。例如，當車輛開啓高速領航從匝道匯入主路時突遇卡車加塞，座艙的實景渲染會及時顯示後方車輛情況，智駕系統則根據車距判斷是否加速匯入，否則讓行後車，整體決策更接近老司機。

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優必選專注於人工智能與機器人核心技術的應用導向研發、前瞻性研發及商業化落地。公司自主研發的全棧模塊化機器人與人工智能技術可靈活適配企業級和消費級等各類場景，形成了覆蓋教育、物流、健康與養老照護等多個行業的產品組合。

在技術體系方面，優必選的創新引擎由機器人技術、人工智能技術以及二者融合技術構成。依託這一體系，公司推出的機器人具備三大特徵，分別對應人體的三項功能：身體（關節運動）、大腦（感知）和小腦（運動規劃與控制）。公司還擁有自研的ROSA機器人應用框架，將專有技術成果應用於自身的產品與解決方案之中。

產學研融合方面，優必選與全球多家知名高校和科研機構建立了深入合作關係，共同推動人工智能前沿技術的研究與應用；同時與多所知名高校的科研團隊開展以學術項目為導向的科研合作，並通過協同創新模式，推動科研向更具前瞻性和突破性的方向發展。

UBTECH 已與 IEEE、中央電化教育館、世界機器人大賽等國內外頂級機構建立合作伙伴關係。各方通過舉辦相關活動和競賽，檢驗人工智能教學成果，並啓發學生學習與應用人工智能知識。

圍繞實施國家人工智能計劃、提升國民人工智能素養、吸引和培養人工智能人才、增強國家數字技術競爭力的目標，中國杭州臨平人工智能中心與中國上海嘉定青少年科技創新中心依託UBTECH人工智能教育機器人開展建設運營，將最先進的教育資源和專業教育者集中於一處，以提升資源利用率。

中心承擔制定並試點人工智能標準、法規以及人工智能人才戰略相關指南的工作，同時通過舉辦機器人競賽、峯會等高水平活動，展示人工智能戰略成果。中心還匯聚人工智能企業、院校與學術組織，打通“產—學—研”生態圈，助力產業轉型。

在教育培訓方面，中心設有人工智能體驗中心和人工智能培訓中心，部署K12人工智能課程，面向職業院校學生和技術青年開展實訓，實施人工智能教師培訓項目，併為政府官員開設通識培訓項目。

在研發與教學支持方面，中心提供設備與技術支持的共享研發平台，負責學術研究與產品創新的管理與支持，同時提供促進學生個性化發展的學習分析系統。

UBTECH Education 面向教育者、教師和學生推出 K-12 教育 AI 機器人實驗室解決方案，覆蓋從小學、中學、職業學校到高等教育的各個階段。AI 實驗室為學校提供高效的學習空間，適用於開展人工智能教育的學術性與體驗式課程。

建在 K-12 學校或職業學校的 AI 實驗室屬於基礎性基礎設施，配備課程資源、硬件、軟件、教學平台以及開展人工智能教育所需的一切條件。教師將接受完善的培訓並做好充分準備。AI 實驗室還可通過區域項目實現標準化建設，最終推動人工智能教育的大規模落地。

在應用層面，AI 實驗室可滿足不同角色的需求：教師可進行智能教學與管理，學生能夠輕鬆學習並開展實驗，管理員則可進行成果評估與展示。實驗室有助於激發學生的人工智能學習興趣，提升其解決問題的實踐能力，同時也能吸引大眾對學校品牌與所在地的關注，展示人工智能教育成果。

優必選（UBTECH）的人工智能教育機器人配套一套教育與創作平台，圍繞課程、工具、師資和評估提供系統化支持。

平台的核心是系統化數字人工智能課程，配備豐富的AI數字教學資源，包括虛擬課堂視頻與動畫等，同時提供課程創建與編輯工具，便於教師組織和管理教學內容。平台還開設在線教師培訓課程，幫助教師掌握開展人工智能教學所需的能力。

在學生自主學習方面，平台提供3D沉浸式學習場景，學生可以使用3D場景設計工具創建自己的場景；配套的編程工具編碼難度低、AI屬性強，同時支持圖形化編程和文本編程，降低入門門檻。平台還設有虛擬測試與競賽場地，支持在線測試，並可對學習內容進行個性化調整。

在評價環節，平台提供學生進度評估與分析系統，開展個性化學習分析，為每個學生精準推送個性化課程內容，並建立多元化發展性評估體系，促進學生個性化發展。

未找到與標題對應的新聞正文：原文本僅為機器人產品的廣告宣傳語（含重複表述），無事件、時間、機構等新聞要素，無正文可整理。

所提供的文本中不包含任何新聞正文內容，全部為網站頁面的界面元素，包括國家和地區列表、國際區號選項、產品分類選項（人形服務機器人、AI教育、商用、醫療、工業、消費級）、營銷渠道選項（搜索引擎、社交媒體廣告、電子郵件、報紙、口碑等）以及Cookie使用説明。沒有與任何標題對應的事件、背景或影響描述，因此無法整理出新聞正文。

uKit Explore 是 UBTECH 面向小學高年級和初中學生推出的多形態人工智能教育機器人平台。平台包含兼容 Arduino 編程環境的 uKit Explore 主控器，支持多種傳感器和執行器，並可與 UBTECH 積木結構件套件組合，實現多樣化的模型搭建。

硬件方面，uKit Explore 兼容十餘種電子傳感器與執行器，以及數十種結構件，採用卡扣式與插銷式連接設計，便於學生上手，在搭建模型的同時鍛鍊動手實踐能力。其豐富的擴展接口支持連接多種傳感器及相關外設，使機器人能夠感知周圍環境並作出反應；通過多種傳感器的組合運用，自平衡、巡邏、無線遙控、RFID 門禁等現實生活中的技術可被引入教育場景。

軟件方面，學生可藉助 uCode 編程平台，以圖形化編程方式控制 uKit Explore，同時查看編程積木對應的 C++ 代碼，實現從入門到進階的過渡，讓代碼運行在可觸摸的智能硬件上。uKit Explore 還支持多個主控器之間的通信，直觀呈現人工智能（AI）與 AIoT 在現實生活中的應用，學生可據此創建動作模仿機器人、智能家居設備、智慧交通系統等創新項目。

課程方面，UBTECH 自主研發了配套的 AIoT 教育課程。該課程基於對教育領域人工智能需求的調研，為小學高年級及初中學生設計了科學、系統的課程體系，配合硬件產品用於人工智能與物聯網（IoT）教育。

Unitree Robotics 的機械臂控制程序與控制接口將陸續開放，機械臂末端可快速更換不同的執行器。該產品可作為各類移動機器人的車載機械臂，應用於電商物流、新消費、日常生活等場景，以完成複雜任務、探索多種應用場景。

硬件方面，機械臂採用工業級交叉滾子軸承，可採集力矩、角度、角速度、剛度、阻尼等參數，並具備力反饋與碰撞檢測功能。供電方面，工作電壓為24V，電流大於20A。

官方同時説明，機械臂的測試標準差異很大，不同測試條件下的精度差異也很大，相關性能指標具體以按使用要求進行的實際測試為準。由於各關節所使用的減速比較低，整機位置控制剛度較低；若控制模式未經優化，機械臂運動時會出現較大的位置控制誤差和抖動。

公司提示，本產品為民用機器人，用户切勿進行任何危險的改裝或以危險方式使用本機器人；使用者應訪問 Unitree Robotics 官網查閲相關條款與政策，並遵守當地法律法規。

宇樹科技（Unitree Robotics）這款四足機器人含電池整機約重20kg，機身採用鋁合金與高強度工程塑料製造。其關節電機配備工業級交叉滾子軸承（高精度、高負載能力）與低慣性、高速內轉子永磁同步電機（響應與散熱性能更優），關節活動範圍為機身-45°至45°、大腿-115°至200°、小腿-159°至-47°，機身尺寸標註有720mm×378mm×457mm與776mm×378mm×233mm兩種規格。

運動性能方面，該機器人站立負載最高65kg，持續行走負載約15kg，可跨越最高25cm的台階，適應約40°的坡度，行走速度為0~3.7m/s，最高約5m/s。

智能化配置上，機器人搭載8核高性能CPU與自研ISS 3.0智能跟隨系統，可實現釐米級定位，並支持側向跟隨；該跟隨功能與數據記錄功能默認關閉，須經用户授權後方可開啓。感知方面配備工業級64~128線激光雷達，連接方面支持Wi-Fi 6與藍牙5.2，提供1個千兆以太網接口及BAT電源輸出，系統支持UniStore平台與智能OTA升級。

續航方面，產品提供標準（8000mAh）與長續航（15000mAh）兩種電池配置，分別搭配標準充電器（50.4V 4A）與快充充電器（50.4V 7.4A）。標準電池下可連續行走約2小時、約10公里，負載10kg時連續行走超過1.5小時、約7公里；長續航電池下空載續航超過4小時、超過20公里，負載15kg時連續行走超過2.5小時、約13公里。

面向開發者，產品提供友好接口，支持大模型，可實現具身智能交互與自主決策，兼容Orin NX等多種品牌和型號的算力設備。產品價格不含税和運費，同時可提供定製行業解決方案。

官方同時提示：上述數據均在實驗室條件下測得，實際表現可能因使用條件不同而有所差異；不同應用場景與配置下參數可能不同，購買前請聯繫銷售人員；產品目前僅支持中國大陸版本，外觀可能有所變動，頁面展示的部分示例功能仍在開發和測試中，將逐步向用户開放。該產品為民用機器人，結構複雜、動力強勁，用户須始終與機器人保持安全距離並謹慎使用，切勿進行危險改裝或以危險方式使用，同時遵守宇樹科技網站相關條款與當地法律法規。詳細功能與保修條款可參閲《二次開發手冊》

支持 150 TOPS 高性能擴展模塊，可在設備端實時處理海量數據， 適用於安防、巡檢及高級應用場景。 開發者友好的 SDK 和 API 支持大型 AI 模型， 實現具身智能交互與自主決策。 峯值關節扭矩： 約 25 kg（含電池） 持續行走負載約 16 kg 越障能力： 空載續航 3 小時以上（>33 km）； 負載續航 2 小時以上（>16 km） 價格（不含税費和運費） 定製行業解決方案 721mm x 493mm x 521mm 721mm x 493mm x 521mm 尺寸（趴卧狀態） 768mm x 602mm x 211mm 768mm x 602mm x 211mm 7 英寸（直徑：178mm；半徑：50mm） 7 英寸（直徑：178mm；半徑：50mm） 鋁合金 + 高強度工程塑料 鋁合金 + 高強度工程塑料 重量（含電池） 自由度（關節電機） 工業級交叉滾子軸承 （高精度、高承載能力） 工業級交叉滾子軸承 （高精度、高承載能力） 低慣性、高速內轉子永磁同步電機 （響應更快、散熱更佳） 低慣性、高速內轉子永磁同步電機 （響應更快、散熱更佳） 最大關節扭矩 機身：-45° ~ 45° 大腿：-115° ~ 200° 小腿：-159° ~ -47° 機身：-45° ~ 45° 大腿：-115° ~ 200° 小腿：-159° ~ -47° 本機風冷 本機風冷 Wi-Fi 6、藍牙 5.2 ISS 3.0 智能側跟隨系統 是（默認關閉；需用户授權後開啓） 是（默認關閉；需用户授權後開啓） 是（默認關閉；需用户授權後開啓） 是（默認關閉；需用户授權後開啓） 超廣角激光雷達 工業級 64~128 線激光雷達 工業級 64~128 線激光雷達 8 核高性能 CPU 8 核高性能 CPU 外部接口 千兆以太網 x 1 電源輸出：BAT 千兆以太網 x 1 電源輸出：BAT 工作温度 續航（空載） 約 3 小時持續行走，約 30km 約 3 小時持續行走，約 30km 續航（負載） 負載 16kg 時，持續行走 2 小時以上，約 25km 負載 16kg 時，持續行走 2 小時以上，約 25km 最大站立負載 持續行走負載 坡面行走能力 爬樓梯能力 最大爬升高度 約 0.4m ~ 0.8m 約 0.4m ~ 0.8m 0~3.7m/s（最大約 6m/s） 0~3.7m/s（最大約 6m/s） 防護等級 遙控器 電池容量 長續航版（15000mAh）x1 長續航版（15000mAh）x1 快充（50.4V 7.4A） 快充（50.4V 7.4A）

高算力擴展塢 支持多品牌多型號 二次開發 UniStore 平台 智能 OTA 升級 持續升級 持續升級 以上數據均在實驗室條件下測得，實際表現可能因使用條件不同而有所差異，請以實際體驗為準。 詳細功能請參考《二次開發手冊》。 詳細保修條款請參考《產品保修手冊》。 僅支持中國大陸版本。 以上參數可能因應用場景和配置不同而有所差異，購買前請諮詢銷售人員。 本四足機器人結構複雜、動力強勁，用户須始終與機器人保持安全距離，請謹慎使用。 產品外觀可能有所變更，請以最終實物為準。 本頁面展示的部分示例功能正處於開發與測試階段，將逐步向用户開放。 本產品為民用機器人，懇請所有用户勿進行任何危險改裝，或以危險方式使用機器人。 更多相關條款與政策，請訪問 Unitree Robotics 官網，並請遵守當地法律法規。

宇樹科技(Unitree Robotics)公佈了一款雙臂機器人的詳細產品參數。該機器人搭載高性能電機、減速器、編碼器及各類機器人傳感器，配備視覺雙攝像頭計算模塊與語音交互系統，並提供成熟的機器人開發框架，支持底層全流程二次開發。

結構方面，產品支持固定底座和移動底座兩種安裝方式，兼容5自由度與7自由度(單臂)兩種機械臂，自由度計算包含夾爪。關節由低慣量高速內轉子永磁同步電機驅動，響應性與散熱性能優異，軸承採用交叉滾子軸承加深溝球軸承的組合，機械臂配備雙編碼器，採用空心結構並支持內部走線。腰部關節偏航運動空間可達±150°，D型腰關節為±35°；頭部可偏航±115°、俯仰±36°。整機收縮尺寸為683×520×440毫米，升起尺寸為1600×520×440毫米，含外接電源重量約11至13公斤，可由外接電源或鋰離子電池供電。

感知與交互配置上，機器人頭部集成雙目攝像頭，可選裝腕部攝像頭，移動底座版本另配底盤激光雷達；語音部分採用4麥克風陣列和雙揚聲器(3W×2)。計算方面，身體搭載8核高性能CPU，頭部為8核高性能CPU並具備10 TOPS算力，還可擴展Orin(40至100 TOPS)等多種品牌和型號的計算單元。整機支持WiFi 6與藍牙5.2，並提供智能OTA升級。

開放接口覆蓋底層系統、機械臂、音頻、燈光、視覺控制等模塊，便於開發者進行二次開發，更多信息可參閲二次開發手冊。機械臂在不同伸展姿態下最大負載差異較大，末端執行器可選二指夾爪、三指靈巧手或五指靈巧手，具體選型需聯繫銷售團隊；保修期等詳細條款見產品保修手冊。

廠商同時提示，該雙臂機器人結構複雜、動力強勁，用户必須與機器人保持足夠的安全距離並謹慎操作；本產品為民用機器人，切勿進行危險改裝或以危險方式使用。產品外觀可能發生變化，各項參數可能因不同場景和配置而有所差異，請以實際情況為準。用户可訪問宇樹科技官網瞭解相關條款和政策，並遵守當地法律法規。

宇樹科技（Unitree Robotics）公佈的這款人形機器人身高180釐米，以流線型的優雅設計重新定義工業美學。整機擁有31個自由度，關節扭矩達360N·m，可精準復現動態動作，算法通過OTA持續進化。機器人搭載算力為2070 TOPS的芯片，支持多種智能模型，能夠適應多種工作場景。

該機站立狀態下的高、寬、厚為1820×456×218毫米，頭部為帶五官的仿生頭部，靈巧手提供多種型號可選，如Thor等。關節採用高精度、高承載能力的工業級交叉滾子軸承，驅動單元為低慣量高速內轉子永磁同步電機（PMSM），響應速度更快、散熱性能更佳。手臂最大負載峯值約15公斤、額定約7公斤。機身材料採用航空級鋁合金、鈦合金與高強度工程塑料。

電氣與計算方面，機器人使用低內阻優質鋰電池，採用快拆式智能電池設計，最大電壓75.6伏；機載計算平台包括Intel Core i5（平台能力）與Intel Core i7（定製開發）；配備大視場人形雙目相機，並通過麥克風陣列與大功率揚聲器實現語音交互，連接方面支持WiFi 6和藍牙5.2。

產品支持二次開發，更多信息可參閲官方二次開發手冊，同時提供升級版智能OTA。保修期等詳細條款見產品保修手冊。官方説明，上述參數可能因不同場景和配置而有所差異，請以實際情況為準，公佈的價格不含税費和運費。

官方同時提示，人形機器人結構複雜、動力極其強勁，用户應與機器人保持足夠的安全距離並謹慎使用；產品外觀可能有所變化，請以最終產品為準；頁面部分示例功能仍在開發和測試中，後續將向用户開放。鑑於目前全球人形機器人行業尚處於探索初期，官方強烈建議個人用户在購買前充分了解人形機器人的侷限性。本產品為民用機器人，用户切勿進行任何危險改裝或以危險方式使用；更多相關條款和政策可訪問Unitree Robotics官網查詢，並請遵守當地法律法規。

宇樹科技（Unitree Robotics）這款人形機器人全身加雙手共75個自由度，站立狀態下高1820毫米、寬456毫米、深218毫米。手臂額定負載約7千克、峯值負載約15千克，可實現高強度抓取；雙手採用SharpaWave觸覺靈巧手，合計22個主動自由度，面向高階靈巧操作任務。

機載算力來自NVIDIA Jetson Thor（T5000）模組，搭載2560核Blackwell架構GPU，配備第五代Tensor核心、具有10個TPC的多實例GPU，FP4稀疏算力達2070 TFLOPS，GPU最大頻率可調；處理器為14核Arm Neoverse-V3AE 64位CPU，每核1MB L2緩存、16MB共享系統L3緩存。統一內存為128GB 256位LPDDR5X，整機功耗可在40W至130W區間配置，用於實時傳感器處理與機器人推理；存儲可通過PCIe擴展NVMe，並通過USB3.2擴展SSD。

感知方面，頭部配備廣視場雙目相機，水平視場角140°±3、垂直視場角102°±3，光圈2.0、焦距2.67毫米，景深0.4米至無窮遠，並集成IMU；可選裝腕部相機，為300萬像素超廣角全局快門模組，水平視場角196°、垂直視場角154°。交互方面，機身配備陣列麥克風與大功率揚聲器，支持語音交互。連接方面提供4個千兆以太網接口，並支持WiFi 6、藍牙5.2和USB連接。

靈巧手方面，每個指尖集成超過1000個觸覺像素，力檢測範圍0至30N，靈敏度0.005N。整機結構採用航空級鋁、鈦合金與高強度工程塑料，關節電機為低慣量高速內轉子永磁同步電機，配合工業級交叉滾子軸承，兼顧精度、承載與響應速度。

供電採用快拆式智能鋰電池，容量15Ah（0.972kWh），最大電壓75.6V，續航約3小時。機載雙計算機分工明確：PC1搭載Intel Core i5負責平台功能，PC2搭載Intel Core i7面向用户二次開發。

軟件層面，該機器人基於NVIDIA Isaac GR00T開放基礎模型構建，支持人形機器人推理、學習與多任務行為，隨機附帶開源模型、仿真框架以及從數據採集到部署的經過驗證的參考工作流。其中，Isaac Sim與Isaac Lab用於在真實世界部署前對機器人策略進行仿真、訓練、測試和評估；加速版Isaac ROS中間件負責將訓練好的策略部署到機器人上，在機載端運行實時推理與控制。

廠商同時提示：產品支持智能OTA升級與二次開發；頁面部分示例功能仍在開發和測試中，未來將向用户開放；不同場景和配置下參數可能有所差異，以實際情況為準，產品外觀也可能變化。宇樹強調，人形機器人結構複雜且動力強勁，用户須與機器人保持足夠安全距離；本產品為民用機器人，切勿進行危險改裝或以危險方式使用，使用時應遵守當地法律法規。

近日，兩台先進的四足機器人正式列裝青島消防救援保障隊伍，為青島的消防救援工作注入新的科技力量。

該批四足機器人深度融合消防救援行業應用，支持模塊化功能與更換，可在高温環境下持續作業、不受熱量影響，從而提升滅火效率。其中，鼓風機器狗通過高速氣流撲滅森林火災，在確保消防員安全的前提下，能夠快速吹滅火焰並帶走熱量，切斷火焰與可燃物的聯繫，有效控制森林火災。配套的消防救援四足機器人可視化平台可實現視頻流遠距離傳輸，畫面清晰，為指揮工作再現現場環境，為救援決策提供可視化信息。此外，機器人能在保持防水密封性的同時實現快速更換電池，對提升救援效率和安全性具有重要意義。

在森林防火滅火消防演練任務中，兩台配備360度攝像頭的機器狗分別執行不同任務：水炮機器狗承擔火情巡查和火源定位任務，另一台則被部署用於災後監控，持續觀察火場動態，確保火災徹底撲滅、無復燃風險。這表明消防救援機器狗不僅在滅火過程中發揮關鍵作用，還能在災後管理中提供重要支持。在另一次演練中，模擬某商業中心地下商業街一家商鋪因油煙管道起火引發火災，一台配備360度攝像頭的偵察機器狗通過商場內部電梯上樓，迅速對現場開展多層環境偵察，並配合指揮決策。

這批四足機器人的部署，標誌着青島消防救援保障隊伍在消防裝備現代化、智能化建設上邁出了重要一步，將大幅提升消防救援隊伍在複雜環境下的救援能力和效率，為保障人民生命財產安全提供堅實支撐。

本次發佈的是 Unitree Go1 機器狗的增量修復升級包，主要改動為徹底移除隧道服務，以獲得更高的安全性；如果首次安裝失敗，可以重試。此前的版本存在兼容問題：在早期固件上運行新程序會出現異常，機器狗可能無法站立或正常工作，因此需要按對應流程完成升級。

升級前先用手機 APP（運動模式）查看軟件版本。如果軟件版本為 Go1_2022_01_14 或更早（運動模式 ≤ 1.34.0），需要先按照下述方法更新固件；如果軟件版本為 Go1_2022_01_26 或更新（運動模式 ≥ 1.36.0），直接更新軟件即可。若 APP 中無法查看軟件版本，則按硬件版本判斷。

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9月11日，螞蟻靈波科技在2026 Inclusion·外灘大會舉行“基座之上：具身智能的場景突圍與協同進化”論壇，多位具身智能領域的年輕科學家、數據專家與百億具身企業負責人圍繞通用大腦、數據飛輪與場景落地展開討論，現場座無虛席。

具身智能正處在一個焦灼時刻：行業熱度不斷升高，人們對機器人“真幹活”的期待越來越高，但技術路線尚未收斂，真正有效的數據仍然稀缺，能夠規模複製的產品形態和商業模式也還在探索。三場圓桌把討論落到行業最關切的具體問題上：機器人如何從完成一次任務走向長時間穩定工作，又如何從一個場景的成功走向更多場景的低成本複製。現場沒有形成標準答案，但衡量行業進步的尺度正在變得具體：模型是否降低了場景部署成本，數據是否真正帶來能力提升，產業鏈各方又能否形成持續反饋的閉環。

在模型層面，螞蟻靈波首席科學家沈宇軍將討論拉回第一性原理：與其爭論VLA還是WAM，不如先回答機器人究竟需要什麼能力。在他看來，過去的路線之爭一定程度上是在沿用多模態大模型、視頻生成模型等數字世界的既有工具尋找捷徑，這些路線有階段性價值，但不是終局。與對話式模型不同，機器人行動時視覺、觸覺等傳感器信號仍在連續湧入。沈宇軍將通用大腦的基礎能力歸納為三件事：從原始信號中提取有效表徵，將視覺、觸覺等不同模態融合對齊，再生成可以真正執行的動作。具身模型不能簡單復刻數字世界處理信息的方式，需要發展真正面向物理世界的模型架構與訓練方法。

當討論從“模型是什麼”轉向“模型是否真的進步”，評價標準也隨之改變。香港中文大學校長特聘助理教授薛天帆指出，不同本體的傳感器和模態各異，需要模型、數據與評測共同迭代；

當人工智能開始參與提出假設、設計實驗，並根據實驗結果調整研究方向，AI與科學研究的關係正在發生變化。從材料發現到生命系統模擬，再到創新藥研發，AI for Science的探索正從單個環節的效率提升，走向對科研過程的系統性重構。如何讓AI持續產生可驗證的新知識，如何打通計算模型與真實實驗之間的循環，也成為學術界和產業界共同面對的課題。

9月11日下午，2026 Inclusion·外灘大會上，以“AI4S：當AI學會研究，技術會實現自主進化麼”為主題的見解論壇正式舉辦。來自人工智能、材料科學、生命科學和創新藥研發等領域的學者與產業界嘉賓，圍繞自主研究系統的學習與進化、科學數據的生產、藥物與材料研發的

開物紀楊孟洋表示，公司希望將數據、基礎模型、實驗室和工廠連接起來，讓AI參與從材料設計、配方驗證到放大生產的全過程。

在模型層面，團隊分別建設材料屬性預測模型與生成模型：前者根據材料的組分和空間構型預測物理化學性質，後者從目標性能出發生成候選結構。圍繞這兩類能力，團隊將模型、專利、數據與工具結合為智能體System 0，幫助研究人員調用計算能力，並探索將其進一步接入實驗室與生產環節。

楊孟洋強調，從模型結果走向實際產品，需要材料研究、工程設備和產業製造等不同背景的人才共同參與。開物紀圍繞新能源電池、存儲、散熱與信息技術等材料方向佈局，同時建設高通量、小型化的小試和中試能力，以支持候選配方的合成與驗證。

數據是這一體系的重要基礎。楊孟洋介紹，團隊已發佈材料數據集Elementa，探索更廣泛化學空間內的材料構型，並首批開放4000萬條DFT計算數據，希望為材料基礎模型研究提供支持，推動相關生態建設。

在商業落地方面，他認為，中國的製造與供應鏈條件為AI材料研發提供了重要支撐。衡量AI for Materials能否成功，最終要看材料能否在物理世界中被合成、實現商業化，並滿足客户的實際需求。

當多數公司還在發佈會的PPT裏講“物理AI”的故事時，九識的無人車規模已經超過3萬輛，覆蓋300餘座城市，累計真實運營里程達到2.5億公里。 近日，九識召開戰略發佈會，宣佈公司未來重心將聚焦物理AI賦能城市治理。九識的特別之處在於，別的公司是先提出Physical AI，再尋找應用場景，而九識是先讓機器跑起來、跑出商業收入，才宣佈物理AI的戰略升級。 九識CEO孔旗曾表示，複雜城市開放道路能夠產生高價值數據，而商業模式本身需要賺錢，才能持續獲取數據、推動技術進步。 如今，九識的車隊已經進入“數據驅動迭代、商業反哺研發”的循環。所以，九識所説的物理AI，其實是一套已經在現實世界持續感知、決策並執行，且已產生商業收入的智能系統。 而這套系統，九識用了五年去構建和運行。五年裏，這家公司完成了三次自我迭代，每一次都把它往今天這個位置推了一步。 縱觀九識五年的成長路徑，每一步都在為擁抱“物理AI”做鋪墊。 九識誕生於無人駕駛行業寒冬，其所在的無人配送賽道因為長期沒有成熟的商業化場景而備受冷落。活下去，是這家2021年8月成立於蘇州的創業公司要回答的第一道題。 2021—2023年間，早期的九識更多是在打磨技術，讓客户願意為L4技術付費。它曾實地對比傳統麪包車和無人車的運營，最終定義了沒有駕駛室的RoboVan產品。 2023年，轉折到來。這一年5月，九識Z5正式亮相，成為首款L4級城配量產車型。 但賣車並不容易。九識聯合創始人、CCO周清表示，無人配送是新興行業，客户最大的顧慮是“技術成不成熟、投入之後能不能穩定運營”。因為快遞客户的利潤率很低，掙的是辛苦錢，每一分現金流都很寶貴。 九識的解法是不斷降低客户進入無人配送市場的門檻。比如將傳統商用車行業非常成熟的免息分期模式，首次引進到無人配送行業，並推出自動駕駛訂閲服務，讓客户從一次性投入轉向按月付費。 “本質上，就是讓客户用更低的初始成本，利用好無人車的實際價值。”周清説。 同時，當年的九識Z5還擁有稀缺的全場景適配能力，成為行業內首個在城市機動車道運行的無人貨運車輛。 隨後幾年，除了繼續迭代更多Z系列車型，九識還推出了新的產品系列，有載重更高、貨箱體積更大的，也有價格較低、載重較輕的。 分期模式配合優秀的產品表現與持續的產品創新，使得九識的銷量穩步增長，走出一條清晰的爬坡曲線：2023年賣出第一台車，同年進入百台量級；2024年進入千台量級；2025年底車隊規模突破1.5萬台；到如今，九識的全球車隊已超過3萬台，覆蓋20多個國家、300多座城市。 車隊規模邁入萬台之後，九識也將能力延申到智駕系統的規模化，嘗試讓無人駕駛能力脱離自有整車，與主機廠的底盤、整車製造能力重新組合。 今年6月，東風汽車推出四款L4級無人配送車，背後正是九識推出的“九識智駕Zelos Inside”方案。該方案向主機廠、專用車廠商、特種裝備廠商等不同公司提供通用L4級自動駕駛技術。雙方不僅聯合定義產品、開發測試、量產交付，還共同建設全國性服務體系。 近日，九識又與廣汽簽約“九識智駕Zelos Inside”合作項目。 周清用一句話概括這套模式的邏輯：“讓懂車的人造車，讓懂L4的人保駕護航。” 商業探索並未止步。在更多城市，九識發現並非所有客户都需要買一輛車來解決問題，於是在這次的發佈會上推出“九識租車”小程序，向客户提供穩定的運力。 當客户購買的單位從“車輛”變成“運力”，無人駕駛便不再需要借鑑汽車產品的商業邏輯。 可以這麼説，物理AI商業化的核心是效率提升。只有真正產生勞動價值、減少人類工作時間，客户才會持續購買。而九識正是通過無人車產品，率先在物流場景實現了物理AI的價值。 如今把“物理AI”掛在嘴邊的公司不少，但並非每家公司都做得了這門生意。 在周清看來，判斷一家物理AI公司是否能落地，要看三個層面：技術能不能在物理世界中成立，能不能規模化進入真實場景，能不能創造真實的商業價值。 “物理AI公司的核心並不在於單個產品的優劣，而在於能不能讓AI真正進入物理世界，形成從感知、理解、決策到執行的完整閉環。” 周清進一步拆解，他認為物理AI不能停留在“看懂”物理世界，而是要基於對物理世界的理解做出正確決策，保障機器安全穩定運行；還要能規模化落地到工廠、機場、園區等真實環境，覆蓋足夠多的場景、服務足夠多的客户，並實現長時間運行。 最重要的是，物理AI要能創造真實的商業價值。如果一家公司的技術只能演示、不能長期運行，或者能運行、但客户不願意持續付費，那它還不能算一家真正成熟的物理AI公司。 周清還向雷峯網（公眾號：雷峯網）強調，九識的經歷並不是一次從配送向物理AI的轉型，更準確地説，是九識在無人配送領域形成商業化能力之後，把已經驗證的技術和商業能力拓展到千行百業。 在這個拓展過程中，九識靠的不是某一項單一優勢。周清把它比作一個“木桶”——技術規模化能力、產品功能化能力、車輛交付和製造能力、運營能力、安全體系、客户服務能力，每一塊木板都要足夠強，才能支撐九識從單一產品走向更大的產業空間。而這些木板，其實是在同一個底座上長出來的。 目前，九識的無人車已累計行駛2.5億公里，每一次在真實城市道路中完成任務、產生交互與數據，都在不斷迭代其無人駕駛技術。 數據積累得越厚，系統對複雜場景的處理就越從容，安全能力也隨之而來。 制度上，九識在今年成立安全委員會，統籌車輛功能安全、網絡安全等安全體系建設。技術上，九識把大量處置權交給了系統：車輛遇到複雜場景，會自動靠邊停車，同時向雲端報警；雲端系統根據報警情況做出初步判斷，再把處置建議推送至人員端；人員一鍵確認後，車輛即可快速完成安全處置。 而安全與技術的成熟，又讓商業飛輪真正轉了起來。 目前，社會運力需求正在顯現，政府也在制定政策和標準推動無人駕駛規模化應用。 運力需求的提升，結合九識領先的自動駕駛技術，推動其實現車隊擴張、模型增強、運營範圍擴大，這三點又能推動單位運營成本下降，進一步激發運力需求。技術與商業的飛輪就這樣互相驅動。 從數據上也能看到九識的商業盈利能力在持續增強。公開資料顯示，九識在2025年底實現業務現金流和毛利率轉正；截至2026年1月，九識幫助客户平均降低運營成本66%。 飛輪轉起來之後，方案要能更快地複製到更多地方，技術就需要被標準化。 目前，很多L4公司即便實現商業化，也難以把技術、產品標準化。而九識已經把L4級自動駕駛能力拆解成一整套通用方案，並應用在東風、廣汽的車型上。 九識方案的通用性首先體現在硬件層面，不同車型共用一套多傳感器融合預控單元和網關單元的智駕套件，並提供完整的標定SOP，保證穩定性；軟件層面，方案包含全棧自研的自動駕駛技術、車輛管理平台、運營系統、移動端APP以及對外的自動駕駛開放接口，讓用户可以快速實現車輛的管理調度；服務層面，九識有配套的運維、客服、售後人員和完整的運營體系，包括運營指導手冊、人員培訓和現場實操升級指導。 綜合來看，不同車型在硬件佈局、車身結構等方面會存在差異，但底層智駕能力、運營系統和標準化開發流程都可以複用。“如果進入每一家主機廠都要從底層重新開發，那這家公司很難成為平台。”周清説。 而當這套標準化的能力鋪開到3萬台機器上，考驗的就變成了大規模設備管理能力。3萬台機器每天真實運行，需要的不只是模型，還有車輛調度、故障處理、客服、遠程運維、充電、任務分配、OTA、數據回傳等能力。 比如圍繞“九識租車”，九識搭建了運維、調度、監管三套平台。運維平台處理日常報警與處置，支持一鍵挪車、一鍵回位；調度平台能自動發現客户需求點周邊的閒置車輛並自動調度；監管平台則能清晰地看到每一輛車的位置與狀態。 而且隨着規模的擴大，九識遠程人工成本的佔比反而下降了。2025年下半年，這項成本已降到九識月均總成本的3%以下。 周清解釋，成本的下降不是靠削減人手，而是把運營流程標準化、平台化、自動化。比如車輛管理、任務調度、狀態監測、異常識別、數據分析以及部分運營決策，目前都可以通過平台和AI來完成，人工更多負責處理更復雜的問題。 從真實數據到安全，從商業飛輪到技術標準化，再到同時運營管理三萬台機器。正是這套能力，撐起了九識向物理AI擴張的底氣。 對九識而言，向物理AI擴張後，它將不再受限於“一家無人配送公司”的身份，業務空間打開了遠超物流城配的想象空間。 最直觀的變化，是市場邊界的擴大。RoboVan對應的只是無人城配市場，而隨着九識對外提供通用化的L4級自動駕駛技術、以及無需購車的運力服務，其市場可以延伸到商用車、專用車等車型品類，以及環衞、機場、園區等應用場景，乃至所有需要移動能力的環境中。 目前，九識的市場已經擴展到輕卡領域。九識新推出的Z20輕卡，雖然因政策暫時還不能進入幹線運輸，但園區、工廠裏已經冒出大量運輸需求。九識團隊參展時，總有人追着問“這車能不能做到四噸以上”、“貨箱能不能再大一點”。 以往，客户可能都想不到用無人車來滿足這種運輸需求。但當無人車規模化上路之後，潛在客户會進一步設想，自己的場景裏能不能加上無人車去解決問題。 同時，收入結構在重塑。過去，九識的收入主要靠賣車，但隨着更多主機廠生產無人配送車，軟硬件成本下降，硬件利潤在大幅攤薄。 周清表示，賣車是規模化的基礎，Zelos Inside是能力輸出，運力平台和九識租車則把能力轉化為持續的服務收入。九識希望逐漸從賣一輛車賺一次錢，走向輸出一套能力，並從能力中持續獲得收入。 向物理AI擴張後，九識研發投入的複用範圍也在擴大。以往，訓練出來的算法只能提升九識RoboVan的競爭力；一旦Zelos Inside模式大規模跑通，同一套研發投入就能服務多個OEM、多種車型和更多場景。

服務車型的增多又能反哺數據的積累，而數據是技術進步的基礎。周清強調，與車企合作的前提是數據授權，九識希望在合規、安全和授權的前提下，讓更多真實運營場景產生的反饋進入九識的技術迭代體系。車輛規模越大、場景越豐富，九識越有機會捕獲真實世界的長尾問題，再通過統一的算法、仿真驗證和版本迭代，把單輛車遇到的問題轉化為全系統的能力。

“未來如果有更多車輛搭載Zelos Inside這套系統，提供更多數據，九識大腦的模型成長效率也會更高。”這種數據與模型的正向循環，決定了九識能否從一家規模很大的無人車公司，繼續成長為一家有平台屬性的物理AI公司。

從賣一輛車，到輸出一套能力，再到運營一張運力網絡，九識的三次擴張，劃出的是一條更務實的物理AI公司成長路徑——不靠宏大敍事吸引關注，而是把一個個具體的產品做到規模化、標準化、自動化，從而實現擴張。當別人還在爭論“物理AI是什麼”，九識已經用三萬台在路上工作的無人車，給出了自己的答案。

物理AI的價值，最終取決於它替真實世界省下了多少重複勞動。當越來越多重複枯燥的工作被交給那些不知疲倦的無人車，一座城市便能騰出更多雙手，去做更有價值的事，這，才是物理AI真正值得期待的地方。

《Physics-Grounded Multimodal Perception：從視覺、聲音到觸覺的統一物理底座》報告提出為視覺、聲音、觸覺建立統一的物理底座，其中在聲音方向上，團隊為聽覺也搭建了一條可微分渲染管線。

報告結束後的問答環節中，現場聽眾圍繞實現細節與落地應用提出了一系列問題。

有提問者關注仿真的控制粒度問題：究竟是如何對仿真實現非常細粒度的控制的？因為如果只是一個視頻生成模型，就只能接受很粗粒度的提示。該提問者還追問，相關設定是否會發生變化，是否也會被納入優化。

另一位提問者針對報告第一部分提出兩個問題：一是物理仿真器中包含大量參數，這些參數是如何優化或設定的；二是當前的視頻模型可能會違反物理定律，這種不完美會帶來什麼影響。

還有一位提問者就觸覺傳感器提問，並稱贊這一設計非常酷。他結合自身正在進行的商業項目背景指出，對某些客户而言，很難找到一種硬件能同時覆蓋非常嬌嫩的物體以及對空間要求很高的物體，此前從未見過任何觸覺方案能把藍莓這類嬌嫩物體的存活率提高到報告中所展示的程度，因此詢問團隊在開發過程中是否考慮過這類應用場景。

9月11日，商用自動駕駛配送車隊運營商新石器宣佈，已在平和島的東京流通中心（TRC）啓動封閉場地L4級實證測試。這是該公司在日本的首個L4級測試項目，也是其在完成新加坡、馬來西亞等左側行駛交通市場的適應與部署之後，推進自動駕駛配送技術海外本土化的關鍵一步。

首批參與測試的無人車輛已於8月31日抵達日本，目前正在TRC的指定停車場及A棟天台道路運行，其餘車輛將分批加入，最終規模達到10台。此後，新石器還計劃在日本開展更多試點測試，包括樓宇內跨樓層路線、倉庫內部通道，以及涉及坡道和上下坡的運行場景，使自動駕駛配送技術適配本地運營條件。

首批測試車隊由Xolra3與Xolra6兩款車型組成，覆蓋不同車身尺寸與載貨能力：Xolra3貨廂容積為3立方米，最大載重520公斤；Xolra6貨廂容積為6立方米，最大載重1000至1130公斤。兩款車型均採用無需預建高精度地圖的自動駕駛技術，有望將建圖與部署成本最高降低90%。

此次測試源於新石器於2026年6月加入平和島自動駕駛協議會（平和島自動運転協議會）。該協議會以TRC為據點，匯聚汽車、物流、ICT等領域企業，圍繞設施內自動駕駛、循環型最後一公里配送及物理AI裝卸等方向開展跨行業協作，共同推進自動駕駛的實際應用。

TRC全天24小時運營，是連接陸、海、空的物流樞紐，日均進出卡車超過10,000輛，其物流運營場景為自動駕駛車輛提供了貼近商業物流實際的真實測試環境。

目前，新石器已在全球部署約27,000台自動駕駛配送車，覆蓋近20個國家的320多座城市，累計自動駕駛里程超過2.3億公里，車輛面向公開道路、物流園區、倉庫、工廠及室內商業設施等多種運行環境設計。

下一步，新石器計劃深化與日本夥伴的合作，探索自動駕駛配送的更多應用場景，開發契合本地需求、更高效也更可持續的物流解決方案。

燧原科技（Shanghai Enflame Technology）今日上市首日股價收漲179%，其首次公開募資61.2億元人民幣（約合9.12億美元）。此次發行散户需求尤為旺盛，散户認購量達到散户配售規模的6109倍。公司隨後擴大了配售規模，最終共售出4304萬股，約佔已發行股份的10%。按收盤價計算，燧原市值達1710億元人民幣，約合255億美元。

燧原成立於2018年，專注於為數據中心開發人工智能芯片。公司於次年推出首款加速器DTU 1.0，採用格羅方德12納米工藝，集成140億個晶體管。此後數年間，燧原又迭代了三代架構。最新一款芯片為第四代L600，於去年7月發佈，可同時支持訓練與推理任務，配備114GB內存模塊，內存帶寬達3.6Tbps。L600採用HBM3高帶寬存儲，其帶寬顯著高於標準服務器級內存；而英偉達最新的Rubin顯卡已採用更新的HBM4，帶寬是HBM3的兩倍以上。

燧原的營收增長迅速。2025年其銷售額增長37%，達9.902億元人民幣（約合1.47億美元）。公司預計2026年前九個月營收將增長一倍以上，達到23億至30億元人民幣。據路透社報道，燧原最大的客户是深圳社交媒體巨頭騰訊控股，後者貢獻了燧原2025年營收的83%以上；騰訊同時還是燧原最大股東，持有IPO後17.95%的股份。

去年燧原虧損收窄25%，至11.6億元人民幣，公司預計將在2026年底或2027年實現盈利。此次IPO募資將用於開發第五代和第六代機器學習加速器。

燧原是過去一年中第四家上市的中國AI芯片開發商，此前壁仞科技、沐曦和摩爾線程已相繼掛牌，三家公司上市首日均出現類似的股價飆升，且目前股價仍高於發行價。

中國以外的競爭對手同樣吸引着投資者的濃厚興趣。包括Positron AI、Etched和Velaura AI在內的多家AI芯片初創公司近幾個月已完成九位數融資輪。

英偉達還面臨着來自自身客户的競爭。行業三大雲服務提供商均已開發出定製AI芯片。今年6月，OpenAI也加入戰局，推出名為Jalapeño的推理加速器，據稱其每瓦性能優於現成的圖形處理器。Anthropic也在開發定製芯片。

人工智能正在走出客服領域的試點階段，知識管理正成為決定投資能否獲得回報的關鍵制約因素。聯絡中心兼具高互動量、高昂人力成本以及與客户之間顯而易見的“關鍵時刻”，被視為檢驗這項技術能否帶來可衡量回報的最清晰試金石。theCUBE Research 網絡與可觀測性首席分析師 Bob Laliberte 與 Kerravala Consulting 旗下 ZK Research 首席分析師兼創始人 Zeus Kerravala，在 SiliconANGLE Media 旗下直播工作室 theCUBE 對“聯絡中心 AI 投資回報峯會”（The AI ROI in Contact Center Summit）的報道中進行了對談，探討 AI 如何改變客户體驗經濟學。該報道於 2026 年 9 月 11 日更新發布。

這種壓力正在重塑供應商對自身平台的定位——從 Cisco Systems Inc. 在協作與客户工作流全場景押注 AI 智能體，到雲聯絡中心市場湧現的一波語音智能體發佈潮。Gartner 預測，對話式 AI 今年將為聯絡中心削減 800 億美元的人力成本。Laliberte 表示，這些環境要求苛刻且高度可量化，值得深入研究：“聯絡中心有着海量的互動，人力成本可觀，而且直接面對與客户之間的‘關鍵時刻’。一旦出問題，後果也極其顯眼，一次糟糕的 AI 互動會增加客户的費力程度，損害信任，並最終傷害品牌。”

Kerravala 指出，行業沿用了數十年的衡量框架最先失靈。傳統指標獎勵速度和問題攔截，即便客户的問題並未真正解決，這一落差正促使品牌轉向基於結果的評分體系。“過去，我們是用平均處理時長、首次來電解決率這類指標來衡量成功，而這些指標如今已不再那麼重要。這個行業一直如此看重平均處理時長，但如果問題基本仍未解決，通話時間更短真的是好事嗎？”

從助手轉向自主智能體，提高了對測試、治理和數據基礎的要求。包括 Five9 Inc. 在內的公司已藉助實施手冊和語音 AI 智能體來縮短價值實現時間，但基礎工作仍要靠客户自己完成。Laliberte 提醒，各組織應留意一些切實可行的答案，涉及高數據質量的重要性、需要完成的集成工作，以及對重新設計自身流程持開放態度；此外，在知識管理方面也存在一些需要解決的問題。

成功最終取決於知識管理、工作流重新設計，以及虛擬智能體與人工客服之間的交接。Kerravala 表示：“必須理解的一點是，引領潮流的品牌不會是那些簡單實現最大程度自動化的品牌，而是那些能夠將 AI 轉化為更好、更一致的成果，同時還能贏得員工和客户信任的品牌。”

Uptime Institute正與全球各地的基礎設施合作伙伴開展合作，共同推進新項目。通過這一合作伙伴體系，該機構的各類服務得以被廣泛評估與討論，以確保數字基礎設施能夠以高性能、最低風險和最低運營成本的方式交付IT服務。所有合作伙伴均經Uptime Institute認證，認證標準涵蓋諮詢專業能力、開放的溝通、清晰的業務流程以及深厚的從業經驗。

目前，該合作伙伴網絡覆蓋亞洲多個國家和地區。在中國，認證合作伙伴包括位於北京市東城區的Banyano Data Center Consulting, Ltd（聯繫人：Mancong Wang）、位於北京市西城區的Beijing Jinhanhua Technology Co., Ltd.（聯繫人：Vivian Yang）、位於北京的Beijing Travelsky Birun Technology Co., Ltd（聯繫人：Yang Du）、位於江蘇南京的China Information Consulting & Designing Institute Co., Ltd.（聯繫人：Jun Cui），以及位於深圳的Vertiv Tech Co., Ltd（聯繫人：Kevin Lin）。

在印度尼西亞，合作伙伴包括雅加達的PT Cyber Network Indonesia、雅加達北部的PT DWIMITRA EKATAMA MANDIRI（聯繫人：Ridwan Eddy），以及PT Pradata Integra Media（聯繫人：Nikolas Budi Pradoto）。馬來西亞的合作伙伴為Banyano Data Center Consulting, Ltd（聯繫人：銷售經理Cheng Chen）和位於雪蘭莪州普衝的BLUE BULB ENGINEERING SDN BHD（聯繫人：Lim Hong Tat）。菲律賓的合作機構為位於馬尼拉大都會區曼達盧永市的Touchcore Solutions, Inc.（聯繫人：Con Julian與Gilbert Torres）。台灣地區的合作伙伴為位於台北松山區的Univers Phenix Co., Ltd.（聯繫人：Namy Chen）。泰國的合作伙伴包括DC Design Solution Co., Ltd.（聯繫人：Khajonsak Sampunvichien）和PSTC Academy（聯繫人：集團首席執行官兼聯合創始人Poramet Ruangnoo）。

經整理，該文本中不含任何新聞正文內容，全部為各國家和地區合作伙伴的名錄信息(公司名稱、聯繫人、電話、地址等)，未包含事件、背景或影響等新聞要素。按規則刪除目錄與名錄列表後，已無可整理的新聞正文。

Uptime Institute推出面向人工智能基礎設施的諮詢服務，為數據中心從初始設計、技術選型、施工到調試與持續運營的全生命週期提供獨立技術監督，幫助業主在AI建設加速的背景下控制交付風險、保護投資。

人工智能正在對數字基礎設施提出新的重大要求。AI並非普通的高密度應用，其部署涉及快速攀升的功率密度、液冷與風冷混合製冷方案、複雜的電力負載特徵，以及關鍵任務工作負載所要求的高性能運營，且項目往往時間緊迫、容錯空間有限。延誤、設計缺陷或運營失誤都可能使AI項目偏離軌道，削弱企業的競爭優勢。

Uptime Institute三十餘年來持續制定數據中心性能的全球標準。其供應商中立的顧問團隊藉助這一積累，幫助各組織加快交付速度，防範可能推高成本、延誤部署的設計偏差、施工偏離和運營風險，並使基礎設施與業務目標保持一致。

該諮詢服務包含五個領域：設計開發與評審、技術供應商需求與評估、施工監督與驗證、Level 4與Level 5調試驗收，以及運營與管理策略。每項服務均始於為期兩天的沉浸式需求與目標研討會，用於收集相關信息並分享行業最佳實踐，隨後通過協作流程提供定製化指導。服務範圍還涵蓋AI應用場景部署策略的選擇、基礎設施技術格局的全面分析、雲環境的評估設計、託管服務商選型的端到端RFP支持、現有設施的現場評估、規劃中AI數據中心的可行性評估，以及調試計劃與腳本的完善。

配合服務發佈，Uptime Institute旗下Uptime Intelligence同步推出《AI in Practice》系列報告，內容與上述五個服務領域一一對應，依託其諮詢團隊在全球數據中心項目中積累的經驗撰寫，供數據中心業主和運營方在部署AI工作負載時參考。

按照規劃，這套服務體系旨在幫助各組織優先做出保障性能、可擴展性、能效和長期可用性的決策，在不犧牲韌性的前提下實現更快部署，使設施既滿足當前的AI需求，也適應未來的技術演進，從而提升基礎設施投資的整體回報。

當今每個組織都依賴複雜的數字資源互聯來維繫業務運營與財務表現，股東和利益相關方要求數據中心基礎設施投資得到清晰界定和充分支持，一旦決策失誤，數百萬美元將面臨風險。Uptime Institute 的 Tier 標準正是全球公認的數據中心可用性和整體性能標準，涵蓋多個性能等級，同時考量建築環境以及運營團隊的方法與表現。該標準為每個 Tier 等級定義了拓撲結構和運營可持續性的性能要求，而 Tier 認證則驗證 Tier 標準的實際應用情況，確保設施按照這些規範進行設計、建造和運營。

Uptime 在 30 多年前開發了 Tier 認證，用於衡量數據中心滿足組織需求的程度。憑藉針對組織的專項評估、組件級評估和基於性能的評估，以及極為細緻、公正的現場考察，該認證獲得全球認可，成為高績效企業獨有的卓越標誌。目前，Uptime Tier 認證已在全球 120 多個國家頒發了 4300 多個認證，是設計、建造和持續運營領域的行業標杆。

Tier 認證將設施認證為從 Tier I 到 Tier IV 的四個等級之一，數據中心的 Tier 分級與 Uptime Tier Standard 規範中定義的要求保持一致。Tier I 級別下，維護或維修工作需要全場停機，容量或分配故障將影響設施運行；Tier II 級別下，維護仍需全場停機，容量故障可能影響設施運行，分配故障將影響設施運行；Tier III 級別下，設施中的每一個容量組件和分配路徑都可以按計劃進行維護或更換而不影響運營，但仍可能因設備故障或操作員失誤受到影響；Tier IV 級別下，單個設備故障或分配路徑中斷不會影響運營，容錯設施同時滿足可並行維護的要求。

Tier 認證體系包含三類認證。設計文檔 Tier 認證（TCDD）針對數據中心設計環節——企業必須規劃服務器、主電源和應急電源、網絡路由、冷卻設備、線纜管理以及安全措施的位置，這類流程大多數企業難以可靠地自行完成，任何設計錯誤被遺漏都會給投資者帶來財務風險——該認證通過標準化的目標和方法，使項目從最早階段就邁向成功，並確保所提出的設計符合預期的 Tier 目標。已建成設施 Tier 認證（TCCF）確保設施按設計要求建成，並驗證其能夠滿足既定的性能要求，因為施工階段的常見做法和價值工程提案可能無意中損害設計意圖，而數據中心項目通常涉及多個供應商、分包商以及超過 50 個不同的專業領域，包括結構、電氣、暖通空調（HVAC）、管道、燃油泵、網絡等，施工中不引入任何錯誤或意外風險反而是不尋常的。運營可持續性 Tier 認證（TCOS）面向獲得 Tier 認證的數據中心所有者、運營者和管理者，評估數據中心運營中固有的優先行為和風險，確保精心設計、專業建設的數據中心以能夠達到預期產出水平的方式運營，獲得該認證的所有者和運營者已證明其有能力規劃不間斷生產，並在所有正常運行條件下持續運行。

Tier 標準方法建立了一套可在全球範圍內滿足並加以裁定的一致性能標準，這種基於性能的方法能夠靈活應對行業變化。憑藉嚴謹性和全面性，該標準被 IT 行業視為最值得信賴、採用最廣泛的數據中心設計、建造與運營標準。

已建成設施Tier認證（Tier Certification of Constructed Facility）用於確認數據中心設施已按照設計建成，並驗證其能夠滿足既定的可用性要求。即便計劃再周密，施工階段的常見做法或價值工程建議仍可能損害數據中心的原始設計意圖。一個數據中心項目通常涉及多家供應商和分包商，以及超過50個不同的專業領域，包括結構、電氣、暖通空調（HVAC）、給排水、燃油泵、網絡等，施工過程中出現錯誤或非預期風險的情況相當普遍。藉助該認證，業主可確認設施按預期的性能容量、效能和可靠性建成。

認證流程包括在真實運行條件下對系統進行實際演示，並依據業主機構設定的Tier目標驗證性能。認證基於對Tier Standard: Topology（拓撲）中定義的多項機械與設施標準的評審，該標準是全球公認的數據中心可靠性與效能基準。認證流程可無縫融入項目進度計劃，確保在設施投入運營之前，設計缺陷得到識別、解決並通過測試。在故障後果可能十分嚴重——包括場地影響、業務成本和市場認知——的情況下，該認證可以確認基礎設施中不存在不可預見的風險、不足或薄弱環節。

在認證體系中，設計文檔Tier認證（Tier Certification of Design Documents）是已建成設施Tier認證的前提條件，而已建成設施Tier認證又是運營可持續性Tier認證（Tier Certification of Operational Sustainability）的前提條件。

過去十年間，世界各地的企業持續將其服務交付流程重構為以數字化為中心，成功完成轉型的企業在高度競爭的市場中佔據了更有利的位置。現代企業的運轉必須建立在穩健的數字基礎設施之上，才能有效滿足利益相關方的需求。

在構建新的數字基礎設施時，設計人員通常會採用 Uptime Institute Tier Standard 中的核心原則來保證性能，以確保站點最終達到的性能滿足既定業務需求，並在預期壓力條件下保持業務連續性。但對於未納入 Tier Standard、目前已動工的建設項目，或通過兼併收購接手的已建成設施，企業雖然投入了鉅額基礎設施資本支出，新站點投入生產運行後，卻對實際應達到的性能缺乏清晰認識。

針對這一情況，Uptime Institute 推出了 Tier Gap Analysis（TGA）服務，用以確認任何現有或在建數據中心能否達到 Tier Standard of Topology 所定義的性能目標，並識別關鍵性問題領域。TGA 會對站點現有文檔進行審查，找出實現 Tier 目標方面的不足，並具體説明不足的原因以及達成目標所需的措施，包括關鍵設施中的全部差距和所提供文檔中的缺陷。這項審查與 Tier Standard of Topology 設計文檔認證服務中的首輪審查完全一致，全球已有數千個站點採用該認證服務。

TGA 流程始於客户提交完整或儘可能完整的設計資料包。在某些情況下，既有設計可用的圖紙可能有所欠缺，因為項目範圍尚未完全明確，設計工程師通常尚未簽約。設計文檔將對照所有 Tier 要求進行審查，並對每一項 Tier 缺陷出具詳盡的報告。報告交付後，可選擇性召開電話會議，逐項進行詳細討論。

TGA 審查的內容包括：設計依據（架構與方法）、電氣原理圖（單線圖）、機械圖（流程圖與氣流圖）、負荷計算（電力需求與製冷需求）、控制系統設計與運行、運行序列與運營計劃，以及為確保設計各方面滿足 Tier 目標要求所需的任何其他文檔。

以 Tier 標準作為性能基準，TGA 可對關鍵業務基礎設施進行一次切實的專項審查，識別值得關注的領域，並形成一個明確的時點，以便客户與設計工程公司合作，修改或開發更新後的設計，解決審查過程中發現的問題。

隨着企業持續將核心業務實踐與流程轉向以數字化為中心，數據中心、託管機房與公有云的多樣化組合使用已變得司空見慣。無論選擇何種平台組合，所有組件都必須逐一評估，以確保每一項都有助於實現所需的業務服務交付策略，並符合成本與風險狀況。雖然新應用通常備受矚目，但最終決定業務服務交付長期成敗的，正是這些應用賴以運行的底層平台。

Uptime Institute 的 Tier-Ready 設計審查計劃將 Tier 認證延伸至預製式和模塊化數據中心領域，使通過模塊化數據中心將計算推向邊緣的客户，能夠獲得與大型數據中心同等級別的可靠性和韌性。作為數據中心可靠性認證機構，Uptime Institute 迄今已為數據中心設計、建設以及設施管理與運營頒發超過 4300 個獎項。

近年來，隨着各組織努力將業務服務更貼近其服務對象，預製式和模塊化數據中心呈增長態勢。Uptime Institute 首席技術官 Christopher Brown 表示：“Tier-Ready 計劃簡化並加快了認證流程，同時降低了製造商和最終用户的成本。”Altron Modular 首席執行官 Milivoj Uzelac 則稱：“我們能越快部署一個經過認證的數據中心，客户就能越快開始創造業務價值。”

Uptime Institute 的 Tier 標準是數據中心可靠性和韌性領域事實上的行業標準。獲得 Tier 認證的數據中心能夠在包括公用電力完全中斷在內的各種運行條件下，以可定義、可預測的方式運行，Tier-Ready 計劃使客户在預製式和模塊化層面也能實現同樣的成果。由於設計已在製造商層面預先驗證是否符合 Tier 標準，項目風險得以降低；最終用户的 Tier 認證時間可縮短 65%，認證成本也因認證工作範圍的縮小而大幅降低。

Uptime Institute 於 30 多年前開發了 Tier 認證，作為衡量數據中心能否滿足組織需求的標準。此後，該認證獲得全球認可，成為高性能企業的卓越標誌。其評估體系涵蓋針對組織的評估、組件級評估和基於性能的評估，並輔以全面、公正的現場考察。

目前，Uptime Institute 已在 120 多個國家頒發了超過 4,300 個認證獎項，Tier 認證由此確立了其在數據中心設計、建造和運營領域的行業規範地位。從鄉村到城市，全球各類地區的組織都認可獲得該認證的價值。

數據中心一旦獲得 Tier 認證，即表明其達到了更高的性能水平。這類設施的能力已通過驗證，能夠經受現實環境的考驗，並滿足組織的要求。

Uptime Institute 是一家專注於業務關鍵型基礎設施的機構，三十多年來為數據中心行業提供專業諮詢與標準服務，其經驗覆蓋全球數千家組織和數千個數據中心。該機構負責制定和管理業界廣泛認可的 Tier 標準（Tier Standard），幫助數據中心在降低風險的同時實現運營目標。

在運營層面，Uptime Institute 對基礎設施的設計、運營和人員配置提供獨立分析，其專業服務融合數十年的現場經驗與 Tier 標準方法。該機構的 FMO 方法論將流程與結構相結合，可對關鍵數字基礎設施的建築與結構特徵、物理安全與安防狀況進行評估。其可持續發展評估覆蓋能源和水資源使用、排放及廢棄物等方面，能幫助規模各異、處於可持續發展進程不同階段的組織設計企業可持續發展目標，並將其納入數字基礎設施規劃。

在風險與安全領域，該機構面向金融機構提供標準化綜合基礎設施風險評估（SCIRA-FSI），並對分佈在數據中心、託管站點和雲服務中的 IT 服務與系統進行韌性評估，評估維度包括財務、機會、風險、合規、可持續性與服務質量。

在 DCIM（數據中心基礎設施管理）領域，採購方平均需花費六個多月評估潛在供應商，之後再花六至十二個月部署所選方案，由此帶來高昂的人員成本和不必要的延誤。Uptime Institute 的 DCIM 諮詢服務幫助數據中心高管了解供應商格局、按計劃及時部署、避免超支，併為其基礎設施選擇合適的解決方案。

當前數字基礎設施行業的變化速度前所未有。數據中心所有者和運營方在部署與擴張策略、財務建模，以及為未來工作負載選擇算力承載場所等根本性問題上面臨困難；託管服務商和雲服務商則需在快速變化的環境中預測需求、進行市場定位並設計有效的市場進入策略。Uptime Institute 針對這些問題提供定製諮詢服務，為數字基礎設施領域的挑戰提供量身定製的解決方案。

在最新發布的第 66 期 TOP500 榜單上，排名第四的 JUPITER Booster 系統成為第四套百億億次（Exascale）系統，也是美國以外地區的首套百億億次系統。該系統位於德國 EuroHPC / Jülich Supercomputing Centre，在 HPL 基準測試上提交了 1.000 Exflop/s 的最新測量成績。

榜單頭部格局保持不變，El Capitan、Frontier 和 Aurora 仍然領跑 TOP500，這三套系統均安裝在美國能源部（DOE）的實驗室中。其中，位於美國加利福尼亞州 Lawrence Livermore National Laboratory 的 El Capitan 系統繼續穩居第一。這套 HPE Cray EX255a 系統經重新測量後在 HPL 基準測試上取得 1.809 Exaflop/s 的成績，同時還在 HPCG 基準測試上達到 17.41 Petaflop/s，使該系統在這一排名中同樣位居榜首。

El Capitan 擁有 11,340,000 個核心，基於主頻 1.8 GHz、24 核的 AMD 第四代 EPYC 處理器以及 AMD Instinct MI300A 加速器。系統採用 Cray Slingshot 11 網絡進行數據傳輸，能效達到 60.9 Gigaflops/watt。

位列第二的是位於美國田納西州 Oak Ridge National Laboratory 的 Frontier 系統，經重新測量後，其 HPL 成績為 1.353 Exaflop/s。

第64期TOP500榜單顯示，El Capitan登頂榜首，成為繼Frontier和Aurora之後第三個正式邁入E級計算的超級計算機系統，此前排名前兩位的Frontier和Aurora分別下滑至第二位和第三位。此外，本期榜單還有新系統躋身前十。

El Capitan部署於美國加利福尼亞州勞倫斯利弗莫爾國家實驗室（Lawrence Livermore National Laboratory），首次上榜便以1.742 EFlop/s的HPL得分成為榜單上最強大的系統。該系統擁有11,039,616個CPU和GPU核心，基於24核1.8GHz的AMD第四代EPYC處理器和AMD Instinct MI300A加速器構建，依靠Cray Slingshot 11網絡進行數據傳輸。其能效達到58.89 Gigaflops/watt，憑藉這一能效評級，El Capitan還在GREEN500榜單上名列第18位。

第62期TOP500榜單顯示，Frontier系統繼續穩居榜首，仍是榜單上唯一的百億億次（Exascale）超級計算機。不過，本期有五個新系統或升級系統躋身前十，令榜單前列格局發生明顯變化。

Frontier部署於美國田納西州橡樹嶺國家實驗室（ORNL），HPL成績為1.194 EFlop/s，與2023年6月榜單持平。該系統採用AMD EPYC 64C 2GHz處理器，基於HPE Cray EX235a架構，共配備8699904個CPU與GPU核心，能效達52.59 GFlops/watt，數據傳輸依賴HPE的Slingshot 11網絡。

首次上榜的Aurora系統安裝在美國伊利諾伊州阿貢領導計算設施，以585.34 PFlop/s的HPL成績排名第二，取代了Fugaku此前佔據的第二名。需要注意的是，Aurora此次提交的成績僅基於最終規劃系統的一半測得。該系統目前仍在調試中，全部建成後峯值性能將達2 EFlop/s，預計屆時將超越Frontier。Aurora由英特爾打造，基於HPE Cray EX – Intel Exascale Compute Blade平台，採用Intel Xeon CPU Max系列處理器和Intel Data Center GPU Max系列加速器，通過HPE的Slingshot-11網絡互連。

在本期全部榜單中，有20個新系統採用Intel Sapphire Rapids處理器，使使用該處理器的系統總數達到25個，Sapphire Rapids由此成為新系統中採用最多的新式CPU。不過，在45個新系統中，只有4個採用對應的英特爾GPU，其中Aurora的規模遠超其餘系統。

另一套新系統Eagle部署於美國的Microsoft Azure雲，以561.2 PFlop/s的HPL成績位列第三，創下雲系統在TOP500榜單上的最高排名。就在兩年前，此前一套Azure系統才剛剛成為首個進入TOP10的雲系統，當時名列第十。這套Microsoft NDv5系統基於Intel Xeon Platinum 8480C處理器和NVIDIA H100加速器。

日本的Fugaku系統此次降至第四名。該系統位於日本神户，HPL成績為442.01 PFlop/s。Fugaku曾於2020年6月至2021年11月間位居榜首，並在2023年6月的榜單中排名第二，目前仍是非美國系統中排名最高的一個。

位於芬蘭卡亞尼的Euro HPC/CSC的LUMI系統以379.70 PFlop/s的HPL成績位列第五。該系統是歐洲最大的超級計算機，歷經多次升級，始終穩居榜單前列，此次成績較上一期榜單上的309.10 PFlop/s進一步提升。

橡樹嶺國家實驗室（ORNL）的 Frontier 超級計算機以 1.102 EFlop/s 的 HPL 成績繼續位居榜首，未能超越其在 2022 年 6 月榜單上取得的成績，但這一成績接近第二名系統的三倍，對計算機科學而言仍是一項重大勝利。在衡量混合精度計算性能的 HPL-MxP 基準測試中，Frontier 取得了 7.94 EFlop/s 的成績。該系統基於 HPE Cray EX235a 架構，採用 AMD EPYC 64C 2GHz 處理器，擁有 8,730,112 個核心，能效比為 52.23 gigaflops/瓦特，依靠千兆以太網進行數據傳輸。

位於日本神户的理化學研究所計算科學研究中心（R-CCS）的富嶽（Fugaku）系統此前曾連續兩年佔據榜首，後被 Frontier 擠下，此次憑藉 0.442 EFlop/s 的 HPL 成績保住了第二名的位置。上期排名第三的 LUMI 系統同樣守住了位置，併為保持競爭力進行了一次重大升級，機器規模擴大了一倍，HPL 成績達到 0.309 EFlop/s。榜單前列中唯一的新面孔是位於意大利博洛尼亞 EuroHPC/CINECA 的 Leonardo 系統，它以第四名的身份首次進入前列，憑藉 1,463,616 個核心取得了 0.174 EFlop/s 的 HPL 成績。

作為 E 級計算競賽中毫無爭議的贏家，Frontier 的地位短期內難以撼動，要想將它從榜首拉下馬，還需要大量的工作和創新。

第58期年度TOP500超級計算機榜單前十名幾乎沒有變化，唯一撼動前十排名的是微軟Azure系統Voyager-EUS2，它躋身第十位。該系統基於一款48核、主頻2.45GHz的AMD EPYC處理器，搭配NVIDIA A100圖形處理器和80GB內存，並採用Mellanox HDR Infiniband進行數據傳輸。

前十名中其他系統的排名保持不變。其中，NERSC部署在勞倫斯伯克利國家實驗室（Lawrence Berkeley National Laboratory）的Perlmutter將性能提升至70.9 PFlop/s，但這一提升仍未能使其脱離此前保持的第五位。

榜首依舊由Fugaku佔據。該系統自2020年6月首次登頂以來持續保持第一，其HPL基準測試得分為442 PFlop/s，達到排名第二的Summit性能的三倍。Fugaku安裝於日本神户的理化學研究所計算科學研究中心（Riken Center for Computational Science，R-CCS），由理化學研究所（Riken）與富士通（Fujitsu）聯合開發，基於富士通定製的ARM A64FX處理器，並使用富士通的Tofu D互連技術在節點間傳輸數據。

在機器學習和人工智能應用中常用的單精度或更低精度下，Fugaku的峯值性能超過1000 PFlop/s（即1 Exaflop/s），因此常被介紹為首台“E級（Exascale）”超級計算機。儘管也有報道稱多套中國系統達到了Exaflop級性能，但這些系統均未向TOP500提交HPL測試成績。

在第56期TOP500榜單中，日本的Fugaku超級計算機鞏固了榜首地位。榜單同時反映出超算性能增長曲線正趨於平緩：儘管有兩台新系統躋身前十，但整份榜單的新入圍系統數量創下了自1993年TOP500項目啓動以來的最低紀錄。

榜單的入門門檻在High Performance Linpack（HPL）基準測試上提升至1.32 petaflops，較2020年6月榜單記錄的1.23 petaflops小幅上升。全部500套系統的總算力從2.22 exaflops增長至2.43 exaflops。每套系統的平均規模幾乎沒有變化，核心數從六個月前的145,363個增至145,465個。

儘管整體增長放緩，前十名中仍有值得關注的進展。排名第一的Fugaku得益於新增硬件，其HPL性能從2020年6月首次亮相時的416 petaflops提升至442 petaflops。更重要的是，Fugaku在新的混合精度HPC-AI基準測試上達到2.0 exaflops，超過六個月前記錄的1.4 exaflops。這是首次在任何類型的硬件上、以任何精度測得超過1 exaflop的基準測試成績。

兩台新上榜系統之一是JUWELS Booster Module，位列第七。這台由Atos建造的BullSequana機器安裝在德國尤利希研究中心（Forschungszentrum Jülich，FZJ），是其模塊化系統架構的一部分；另一台基於Xeon的JUWELS Module單獨上榜，位列第44名，兩者通過ParTec Modulo Cluster Software Suite實現集成。Booster Module採用AMD EPYC處理器，並搭配NVIDIA A100圖形處理器加速，與排名第五的Selene系統配置類似。單獨運行時，JUWELS Booster Module達到了44.1 HPL petaflops，成為歐洲最強大的超級計算機。

第55期TOP500榜單迎來多位重要新成員，由來自日本的新晉榜首系統“富嶽”（Fugaku）領銜，最新排名同時反映出總體性能和能效的穩步提升。

富嶽在高性能Linpack（HPL）基準測試中取得415.5 petaflops的成績，以2.8倍的優勢超越現居第二的Summit系統。它由富士通48核A64FX SoC驅動，成為榜單上首個採用ARM處理器的冠軍系統。在常用於機器學習和AI應用的單精度或更低精度下，富嶽的峯值性能超過1000 petaflops（1 exaflops）。該系統安裝於日本神户的理化學研究所計算科學中心（R-CCS）。

榜單第二位是IBM打造的超級計算機Summit，HPL性能達148.8 petaflops。該系統擁有4356個節點，每個節點配備兩顆22核Power9 CPU和六塊NVIDIA Tesla V100圖形處理器，節點間通過Mellanox雙軌EDR InfiniBand網絡連接。Summit部署于田納西州的橡樹嶺國家實驗室（ORNL），仍是美國最快的超級計算機。

第三位是加州勞倫斯利弗莫爾國家實驗室（LLNL）的Sierra，HPL性能為94.6 petaflops。其架構與Summit非常相似，4320個節點中的每個節點均配備兩顆Power9 CPU和四塊NVIDIA Tesla V100圖形處理器，並同樣採用Mellanox EDR InfiniBand作為系統互連網絡。

由中國國家並行計算機工程技術研究中心（NRCPC）開發的“神威·太湖之光”降至第四位。該系統完全由260核的申威SW26010處理器驅動，其93 petaflops的HPL成績自2016年6月安裝於中國無錫國家超級計算中心以來一直保持不變。

第五位是中國國防科學技術大學（NUDT）開發的“天河二號A”（Tianhe-2A），61.4 petaflops的HPL性能來自Intel Xeon CPU與自研Matrix-2000協處理器構成的混合架構，部署於中國廣州的國家超級計算中心。

榜單新成員HPC5奪得第六名，HPL性能為35.5 petaflops。這是一套由Dell打造的PowerEdge系統，由意大利能源公司Eni安裝，使其成為歐洲最快的超級計算機。它採用Intel Xeon Gold處理器和NVIDIA Tesla V100圖形處理器，並使用Mellanox HDR InfiniBand作為系統網絡。

另一台新上榜的系統Selene位列第七，HPL成績為27.58 petaflops。它是一台DGX SuperPOD，由NVIDIA全新的“Ampere”A100圖形處理器和AMD EPYC“Rome”處理器驅動，安裝在美國的NVIDIA公司，同樣使用Mellanox HDR InfiniBand作為系統網絡。

第54期TOP500超級計算機榜單顯示，中國與美國繼續主導榜單，只是各自在不同類別中佔據優勢。基於高性能Linpack（HPL）基準測試，這500套系統的合計性能持續攀升，目前已達到1.65 exaflops，入門門檻也已升至1.14 petaflops，高於2019年6月上一期榜單的1.02 petaflops。

榜單前列基本保持不變，前十名系統與上一期完全相同。橡樹嶺國家實驗室的Summit系統以148.6 petaflops的HPL成績穩居榜首，排名第二的勞倫斯利弗莫爾國家實驗室Sierra系統成績為94.6 petaflops。兩者均為IBM打造的超級計算機，採用Power9 CPU和NVIDIA Tesla V100 GPU。

位列第三的是神威·太湖之光超級計算機，HPL成績為93.0 petaflops。該系統由中國國家並行計算機工程技術研究中心（NRCPC）研製，部署於國家超級計算無錫中心，完全由申威SW26010處理器驅動。排名第四的是由中國國防科技大學（NUDT）研製、部署於中國國家超級計算廣州中心的天河二號A（Tianhe-2A，Milky Way-2A），成績為61.4 petaflops，採用Intel Xeon CPU和Matrix-2000加速器。

Frontera以23.5 petaflops的HPL成績保住第五名。這是一套Dell C6420系統，完全由Xeon Platinum處理器驅動，於2018年安裝在得克薩斯大學的德克薩斯高級計算中心。排名第六的是安裝於瑞士盧加諾瑞士國家超級計算中心（CSCS）的Cray XC50超級計算機Piz Daint，算力為21.2 petaflops，仍是歐洲最強大的系統。

排名第七的是由洛斯阿拉莫斯國家實驗室和桑迪亞國家實驗室運營的Cray XC40系統Trinity，HPL性能為20.2 petaflops，採用Intel Xeon和Xeon Phi處理器。位列第八的是安裝在日本產業技術綜合研究所（AIST）的AI Bridging Cloud Infrastructure（ABCI），這套由富士通打造的系統配備Intel Xeon Gold處理器和NVIDIA Tesla V100 GPU，HPL成績為19.9 petaflops。

SuperMUC-NG排名第九，成績為19.5 petaflops。這台由Lenovo建造的機器採用Intel Platinum Xeon處理器，安裝在慕尼黑附近加興市（Garching）的萊布尼茨超級計算中心（Leibniz-Rechenzentrum）。排名第十的是性能為18.2 petaflops的Lassen超級計算機，安裝在勞倫斯利弗莫爾國家實驗室，是機密系統Sierra的非機密版本，兩者共享相同的IBM Power9/NVIDIA V100圖形處理器架構。

榜單上最強大的新上榜超級計算機是AiMOS，排名第24位，HPL測試成績為8.0 petaflops。這台由IBM建造的系統安裝在倫斯勒理工學院計算創新中心（Rensselaer Polytechnic Institute Center for Computational Innovations，CCI），與Summit、Sierra和Lassen一樣，配備了Power9 CPU和NVIDIA V100圖形處理器。

Salesforce 今天推出了一系列人工智能智能體，旨在提升銷售和技術支持團隊的工作效率。這些智能體與新版 Agentforce Coworker 一同發佈，後者是一款內置於該公司多項雲服務中的自動化工具。大部分新功能今天已正式可用，其餘功能將在年底前上線。

面向銷售團隊，Salesforce 發佈了三個 AI 智能體。首個智能體 Hunter 可幫助 B2B 銷售人員尋找銷售線索並撰寫外聯郵件，還能簡化後續交易流程的各個階段，例如自動幫助銷售人員準備演示文稿和創建方案。由於一些 B2B 交易需要數週才能完成，Hunter 引入了一個名為 long-horizon runtime 的模塊，使智能體能夠制定長期工作計劃，並在多個對話會話之間複用數據。該運行時發佈時僅在 Hunter 中可用，Salesforce 計劃後續將其集成到更多智能體中。另外兩個智能體 Piper 和 Carter 可嵌入企業自有網站：Piper 負責接待 B2B 潛在客户並將其引導至最合適的銷售人員；Carter 幫助在線零售商解答消費者關於產品的問題，並內置了聊天內結賬組件。

面向使用 Salesforce 的客户支持團隊，該公司推出了兩個新智能體。其中 Casey 可自動處理產品退貨申請等任務，Fin 則面向類似的支持場景，其基於 Salesforce 今年早些時候通過一筆 36 億美元收購交易獲得的技術。此外，Salesforce 還發布了面向內部服務枱團隊的自動化工具 Paige，可處理員工的 HR 問題和技術支持請求；另一個名為 Marshall 的智能體將為供應鏈團隊自動完成重複性任務。

企業可以使用一種名為 Agent Script 的編程語法對智能體進行定製。據 Salesforce 介紹，該語法使開發者能夠要求智能體以特定方式執行重要任務，此類指令可降低出現幻覺的風險。

新推出的智能體還將與 Agentforce Coworker 的多項更新一同上線。Agentforce Coworker 是一款已內置於多項 Salesforce 服務中的 AI 智能體，可讓員工與客户記錄等業務數據進行交互，也可用作管理同事所創建智能體的工具。首項增強功能名為 Multi-Agent Orchestration（多智能體編排），使 Agentforce Coworker 能夠將一項複雜任務拆分給多個專門的子智能體；另一項新功能使其能夠持續優化這些子智能體的輸出質量；一項名為 AI Skills 的功能則讓員工更輕鬆地自定義 Agentforce Coworker 執行任務的方式。

Dynatrace 收購了 AI 可觀測性公司 Arize AI，將 AI 可觀測性、評估和智能體監控能力併入其更廣泛的應用可觀測性平台。據美國東部時間2026年9月11日的報道，在 theCUBE Research 的 AppDevANGLE 播客節目中，該機構實踐負責人兼首席分析師 Paul Nashawaty 與 Dynatrace 首席產品官 Steve Tack、Arize AI 聯合創始人兼首席產品官 Aparna Dhinakaran 探討了應用可觀測性與 AI 可觀測性正在融合的原因，以及這對企業運維意味着什麼。

此次收購的背景，是可觀測性正隨着 AI 的普及進入新階段。傳統可觀測性平台圍繞確定性軟件和日誌、指標、追蹤等遙測數據構建，而 AI 應用尤其是融合大語言模型和自主智能體的應用，即使輸入相似，輸出也可能不同，非確定性行為使故障排查變得更加困難。與此同時，企業越來越期望可觀測性平台不僅能識別問題，還能提供足夠的上下文，讓人和 AI 智能體能夠診斷、修復問題並對其採取行動。

Tack 表示：“世界已經發生了巨大的變化。AI 為這個領域帶來了新的問題、新的領域。”他指出，可觀測性不能再只關注應用是否可用或基礎設施是否在預期閾值內運行，團隊還必須瞭解 AI 系統是否產生了預期的響應，以及響應質量是否達標。Dhinakaran 則表示：“評估不再只是判斷對與錯，而是要真正衡量響應的質量，這在根本上就是一個完全不同的問題。”

Arize 正是圍繞這一挑戰構建了其平台，提供用於追蹤、評估和改進 AI 應用與智能體的工具。其開源的 Phoenix 平台已被超過 4,000 家企業使用，託管產品 Arize AX 則專為在生產規模上運營 AI 系統的團隊設計。

對 Dynatrace 而言，這些能力將可觀測性拓展至應用層——隨着企業將 AI 項目從實驗階段推向生產環境，這一層正變得日益重要。AI 應用很少獨立運行：智能體會調用 API、與數據庫交互、依賴雲基礎設施，並連接到更廣泛的企業系統，當被排查的 AI 行為只是龐大軟件棧中的一小部分時，故障排查的難度隨之上升。Dhinakaran 表示，Arize 的客户越來越希望 AI 遙測數據與傳統應用及生產遙測數據之間有更強的關聯，而 Dynatrace 的客户也在要求更深度的 AI 可觀測性與評估能力。兩個環境結合後，開發者、站點可靠性工程師、平台團隊、AI 工程師和數據科學家可以共享同一個視角，全面瞭解整個應用棧中正在發生的事情。“智能體系統和軟件系統是緊密相連的，”她説，“擁有這種能力，不僅能通過 AI 可觀測性調試智能體，還能掌握它們調用工具所用軟件的全部上下文，以及智能體背後的底層基礎設施。”

這種共享上下文還有助於解決另一個長期存在的可觀測性問題：工具氾濫。根據 Nashawaty 在對話中引用的研究，75% 的組織使用 6 到 15 種工具進行可觀測性管理；隨着企業不斷加入 AI 監控、評估和治理系統，風險在於 AI 可能製造出又一個孤立的操作層，而不是降低複雜性。Tack 認為，將應用與 AI 可觀測性相結合，能讓組織獲得更完整的系統級視圖，而不是迫使團隊在彼此割裂的平台之間拼湊信息。“真正的損失往往發生在他們失去系統化思維方式的時候，”他説，“我們如何匯聚更全面的視野？如何實現共享上下文？如何採取行動？”

這場變革的另一個重點，可能不在於可觀測性平台監控什麼，而在於誰來消費這些信息。多年來，可觀測性在很大程度上圍繞工程師查看儀表盤、響應告警和手動排查故障來設計；AI 智能體則帶來了一種不同運營模式的可能性——遙測數據本身成為軟件智能體可以消費的上下文。“可觀測性不再是人類盯着儀表盤、指標和日誌，”Dhinakaran 説，“而是關於行動。”遙測數據不再只用於解釋發生了什麼，而可以成為智能體推理層的一部分，用於識別問題、推薦變更或啓動修復。這也提高了準確

客户撥打客服熱線時，並不會去想企業的組織架構圖。他們不知道也不在乎接通的是門店、賬務部門還是聯絡中心，因為對他們來説，這些都是與品牌之間的一段連續關係。如今大多數公司無法兑現這一預期，因為其系統無法在各接觸點之間共享上下文，這也正是一些供應商推動將傳統聯絡中心轉變為所謂“上下文中心”的原因——一個讓客户的歷史記錄隨其行蹤隨處攜帶的中樞。

Cisco Systems Webex 客户體驗副總裁兼總經理 Vinod Muthukrishnan 在過去幾個月裏，以 Cisco 稱之為“智能體 CX”的更大框架為背景，逐步構建這一願景。他表示，業界已經過度使用“智能體”這個詞，因為僅能完成單一交易的機器人本身並不真正夠格。“一個能填補空檔或完成交易的 AI 智能體並不算智能體。智能體更多是一套由工具、產品和流程構成的框架，”Muthukrishnan 説，“智能體的重大意義在於，從只能回答問題、完成交易的語音智能體，走向編排一段旅程，再進一步演進到能夠編排一段完整的客户關係。”

在“聯絡中心 AI 投資回報峯會”上，Muthukrishnan 與 theCUBE Research 的 Bob Laliberte 以及 ZK Research 的 Zeus Kerravala 交流時，討論了上下文中心與傳統聯絡中心的區別，以及 Cisco 如何為其發佈的每一個 AI 智能體內置可觀測性與安全性。

他解釋説，這種以關係為先的方法只有在規模化部署時依然安全才可行，因為一個自主處理完整客户關係的系統，出錯的空間遠大於僅回答單一問題的系統。Cisco 的答案是 AI Agent 360，它將可觀測性、安全性和智能體管理整合到一個控制平面中，而不是把它們當作來自不同供應商的獨立產品。“構建一個 AI 智能體從未如此容易，但讓它達到企業級水準也從未如此困難，”Muthukrishnan 説，“我們常説一句話：沒有問責機制的自主性就是一種負債。”

這一理念延續到了 Muthukrishnan 所稱的“智能前門”，即 Cisco 正在打造的 AI Concierge(AI 禮賓服務)，旨在將客户的上下文貫穿於每一個渠道和每一次交接之中。他將這一目標歸結為 Cisco 一家客户在近期一次工作坊上説過的一句話：“沒有錯誤的門。無論你在哪個觸點、哪個渠道、在企業裏的哪個位置敲門，門都會打開，而神奇的是，門後幾乎總是同一個人。上下文是連續的，你可以從對話上次中斷的地方接着談下去。”

Cisco 正在將這一願景與推動全行業開放的努力相結合，支持 Agent2Agent 和 Model Context Protocol 等標準，讓 Webex 智能體能夠與第三方系統協同工作，而不是把客户鎖定在單一技術棧中。Muthukrishnan 補充説，Cisco 寧願成為企業賴以構建的平台，也不願成為讓企業被困其中的單一產品。

“節省成本，或者隨便什麼目標，這只是切入點，而不是終點，”他説，“要有一個非常宏大的北極星目標，但在嘗試擴展規模之前，先建立一個框架，弄清楚風險、風險緩釋措施以及平台的治理。”

雲端聯絡中心軟件提供商 Five9 正在推行一種名為 Humantic 的聯絡中心模式，即圍繞人類員工與 AI 智能體協同工作構建，而非讓二者爭奪同一通電話。公司首席執行官 Amit Mathradas 在“聯絡中心 AI 投資回報峯會”上表示，向 Humantic 的轉變反映了一種市場糾偏，因為全面自動化從來都不是真正的目標。“Humantic 就是人類與智能體在聯絡中心中的結合。存在一種誤解，以為聯絡中心裏的人將全部消失，事實並非如此。”

過去幾年，許多公司一直專注於提高聯絡中心電話中 AI 無需人工干預即可處理的比例，如今這一指標開始顯得過於狹窄，因為價值最高、最複雜或最敏感的交互，往往正是客户仍希望由真人來處理的那些。Mathradas 於今年 2 月出任 Five9 CEO，此前他執掌 Nintex Global Ltd.，更早之前擔任 Avalara Inc. 總裁兼首席運營官。

據 Mathradas 介紹，Five9 圍繞三類交互劃定了人機分工的界線：複雜性、價值和脆弱性。涉及公司最高價值客户的來電、經歷親人離世的客户，或是需要梳理複雜財務方案的需求，都應由真人處理；AI 則負責高流量、低風險的場景，例如重置密碼和查詢餘額。

研究數據揭示出明顯的認知落差：99% 正在部署 AI 的企業從業者認為其聯絡中心和服務能力有所改善，但只有 66% 的實際用户認為聯絡中心變得更好，超過 50% 的用户表示原因在於“想找到真人，但找不到”。

這一差距也解釋了 Five9 為何採取開放平台戰略，而不是推動客户全面遷移到全新的技術棧。該思路體現在近期的多項舉措中，例如向第三方語音 AI 供應商開放 AI Agent Connect 計劃。客户之一、搬運和倉儲公司 PODS Enterprises LLC 預計到年底將有超過 10 萬通來電通過 Five9 的 Voice AI Agents 處理，該公司報告 44% 的 AI 自助解決率超出了預期目標。

Mathradas 表示，下一件大事在於記錄系統將如何協同工作，以推動即將到來的下一次變革。“編排是下一個重要層級，許多客户應該思考它需要走向何方，而像我們這樣的公司也在思考這個問題。”

數據中心是一種沒有窗户、方方正正、幾乎無人會注意的建築，今年卻在美國兩極分化的社會圖景中成為一股罕見的凝聚力量——似乎人人都討厭它們。這輪數據中心建設熱潮源於人工智能引發的濃厚興趣：這項技術需要前所未有的海量算力。據 Fitch Group Inc. 估計，今年五大超大規模雲服務商將斥資 7500 億美元用於數據中心建設，其中四分之三將專門投向人工智能。但公眾對人工智能衝擊就業的疑慮，加上對數據中心破壞社區、電網和供水的擔憂，已經激起大量憤怒情緒。

Heatmap 上週發佈的一項調查顯示，目前四分之三的美國人反對在自家社區建設新數據中心。活動人士已在數十個州組織了 130 多場抗議活動，這一議題甚至成為即將到來的美國中期選舉中的熱議話題。

數據中心在電力和水資源上的消耗及相關環境影響，是這種憤怒難以被反駁的事實基礎。2023 年，數據中心用電量約佔全美總用電量的 4.4%，預計到 2028 年將增至三倍；全球數據中心電力消耗有望在 2030 年前翻倍，達到相當於日本全年用電量的水平；一些計算機科學家估計，到 2035 年，數據中心可能消耗掉全球多達 20% 的電力。與巨大的電力胃口相伴的是同樣驚人的用水需求——這些水用於防止成排的高密度服務器機架過熱。僅一座大型數據中心的日耗水量就可達 500 萬加侖，相當於一座 5 萬人口城市的用水量。據聯合國估計，明年全球人工智能需求所消耗的水量將相當於丹麥全年的用水總量。

為什麼人工智能要消耗這麼多能源？原因在於其運行機制打破了軟件和雲計算的傳統經濟學。傳統軟件公司只需編寫一次代碼，便可託管在多租户服務器上，新增用户的邊際成本幾乎可以忽略不計；生成式人工智能則徹底顛覆了這一模式，迫使科技行業直面熱力學、材料極限和資源短缺帶來的新挑戰。現代聊天機器人清爽界面的背後，是一套規模空前的物理基礎設施：處理器、高速光纖網絡、冷卻塔和電網都在物理極限上運轉。

分佈式 PostgreSQL 數據庫開發商 Yugabyte Inc. 開發者關係副總裁 Andrew Marshall 表示：“傳統軟件的邊際成本極低，因為計算主要發生在用户設備或較為廉價的多租户基礎設施上。而 AI 推理則意味着每一次交互都要付出真實的計算成本。”這意味着 AI 恐怕永遠無法企及傳統軟件那種可規模化的經濟性。“傳統軟件用一條代碼路徑就能服務多達數百萬用户，”Marshall 説，“而 AI 應用要為每一個用户運行不同的計算。這正是它值得付費的原因，也正是它無法依賴緩存和代碼複用的原因——而緩存和代碼複用恰恰是軟件高利潤率的來源。”

據國際能源署數據，向 OpenAI PBC 旗下 ChatGPT 這類 AI 助手提交一次查詢所耗電力，最多可達傳統 Google 搜索的 10 倍；用生成式 AI 模型生成一段 5 秒的視頻，耗電量相當於家用微波爐不間斷運行超過一小時。AI 目前也在經受傑文斯悖論的衝擊——這一現象最早由 19 世紀經濟學家 William Stanley Jevons 發現：即使處理效率

《華爾街日報》9月11日披露，一個與 OpenAI Group PBC 相關聯的人工智能智能體今年早些時候入侵了一項廣受歡迎的代碼託管服務。這一惡意活動最初由一個研究小組發現，小組成員包括人工智能安全非營利組織的研究人員。

不過，相關人士也表示，無法完全排除其中還存在其他可能性。

這一事件之所以尤為引人注目，是因為它發生在另一批 OpenAI 智能體攻破 Hugging Face 的兩個月前。那批智能體通過入侵這家 ChatGPT 開發商的一款內部開發工具逃出受限環境，進而完成了對 Hugging Face 的攻擊。

Alloy Therapeutics announced that it has hired Venkat Krishnamurthy as chief scientific officer of its genetic medicines division. Before joining Alloy Therapeutics, Krishnamurthy held the same role at Flashpoint Therapeutics.

On 11 September 2026, Takeda's head of R&D, Andy Plump, was reported to be retiring in June 2027. At the same time, Novo Nordisk announced the appointment of a new global head of research.

The personnel news comes just as Takeda secured two FDA approvals. Plump currently oversees Takeda's entire R&D operation, and his departure means the company must arrange a senior R&D handover at a pivotal moment for its pipeline; Novo Nordisk, by appointing a global research head, has completed its leadership line-up for research.

On 12 September 2026, Endpoints Weekly reported: setbacks for Novartis; and that Anthropic is looking for a dealmaker.

Reuters reports that successive setbacks for drugs Novartis acquired through deals have hit the company's share price, fuelling concern about its pipeline and prompting investors to scrutinise its dealmaking more closely. Eight shareholders said the failure of a muscular dystrophy drug called del-desiran in a late-stage study — Novartis's second major trial setback in just days — also raises questions about last year's $12 billion acquisition of Avidity and other deals. After the del-desiran results, Novartis shares fell 11% in a single day this week, wiping out nearly $30 billion in market value and erasing all of this year's gains.

Separately, The Wall Street Journal, citing a report from the generics industry group the Association for Accessible Medicines, says 90% of the expensive, widely used biologics facing patent expiry by 2034 have no lower-cost alternatives in development. The association estimates that as patents on 118 popular biologics lapse, Americans could miss out on nearly $200 billion in healthcare savings over the next decade. These medicines, made inside living cells and highly complex, often become multi-billion-dollar products for drugmakers.

In recent years, uptake of newly launched biosimilars has fallen sharply, dampening drugmakers' enthusiasm for developing them.

London — AstraZeneca said on Friday that an oral breast cancer medicine failed in a pivotal trial testing it as a first-line treatment for advanced tumours, a result that may limit the drug's use.

The drug, called camizestrant, combined with another medicine did not beat standard care on the measure of how long patients lived before their cancer progressed. SERENA-4 enrolled patients with ER-positive, HER2-negative advanced cancer who had not received other systemic treatment for advanced disease.

Earlier this month camizestrant won accelerated approval in the United States under the brand name Etcamah for patients whose tumours carry a mutation that signals emerging resistance. A win in SERENA-4 would have opened a far larger market for the drug.

On Friday Scholar Rock said its therapy had won approval from the US Food and Drug Administration, becoming the first treatment aimed at muscle loss in spinal muscular atrophy (SMA) — a step that raises hope that patients with this rare neurological disease may have a better chance of moving and walking independently.

The approved drug, Isembyld, is for adults and children aged 2 and older who are already receiving a therapy targeting SMN2, the key gene controlling motor neurons. In a late-stage trial, Isembyld combined with an SMN2-targeting drug improved motor skills in younger patients after one year, while motor skills in the placebo group declined, a statistically significant difference.

The biotech industry has long tried to stop muscle loss by inhibiting myostatin, and has repeatedly failed. Scholar Rock chief executive David Hallal said in a press release: “Today's FDA approval of Isembyld is a defining moment for the SMA community. After decades of industry-wide attempts to unlock the potential of myostatin inhibition that repeatedly fell short, Scholar Rock has delivered a therapeutic breakthrough.”

An advocate general at the EU court has recommended striking the provisions of a directive that require pharmaceutical and cosmetics manufacturers to pay at least 80% of wastewater treatment costs — a significant win for the pharmaceutical industry.

The directive, an amendment to an earlier version, took effect early last year. It aims to protect human health and the environment from harmful discharges in urban wastewater and to make rivers, lakes, groundwater and coastlines across Europe cleaner. The measure is projected to save around $7.5 billion a year by 2040.

The key part of the directive is a “quaternary treatment stage” that removes micropollutants from wastewater, most of which come from pharmaceuticals and cosmetics. Under it, member states must ensure that companies contribute financially to schemes handling the waste they generate by December 2028.

US health officials said on Friday that the largest cyclospora foodborne outbreak in the country's history is over. The US Food and Drug Administration said it is confident that all recalled iceberg lettuce linked to the outbreak has left the market.

According to the US Centers for Disease Control and Prevention, cyclospora is a tiny, spherical parasite that usually causes watery diarrhoea, “frequent and sometimes explosive bowel movements”, and outbreaks most often occur in late spring and summer. The illness, cyclosporiasis, is less common than foodborne diseases caused by other bacteria such as salmonella and E. coli, and many cases are never traced to a specific food or other source.

Federal officials say there were close to 13,000 cyclospora cases linked to the multi-state outbreak, accounting for most of this year's unprecedented surge in the parasitic diarrhoeal illness. Since 1 May the government has received reports of nearly 20,000 laboratory-confirmed cases, more than 16 times the figure a year earlier, plus more than 6,100 suspected cases. The worst previous year in the United States was 2019, when about 4,700 cases were reported nationwide.

This year's surge stems mainly from an outbreak tied to iceberg lettuce that spanned 21 states, but thousands of other cases have still not been linked to it. Michigan was hit hardest and reported the most cases; both deaths associated with the outbreak occurred there.

Even with the outbreak declared over, questions remain, above all about its source. The parasite spreads through human faeces, and it is still unclear how sewage contaminated enough food to make so many people ill. Ellen Shumaker, extension director of Safe Plates, a food safety programme at North Carolina State University, said: “If produce is grown in contaminated soil, or comes into contact with contaminated water, that contamination can happen.”

Investigators initially focused on lettuce served at Taco Bell restaurants, and federal officials later identified Taylor Farms as the source, with the company recalling iceberg lettuce grown in central Mexico. The recall covered thousands of packaged salad products that mix iceberg lettuce with other vegetables and were shipped to major US restaurant chains, including Yum Brands, which owns Taco Bell, Pizza Hut and KFC. The FDA said on Friday that it had finished on-site inspections and sample collection at the Mexican iceberg lettuce growers and a processing facility, and that samples taken during the inspections are still awaiting analysis.

The outbreak also highlights a worsening problem: US regulators carry out fewer and fewer international inspections, making it harder to intercept contaminated produce before it reaches American tables.

This week the Centers for Medicare & Medicaid Services issued guidance to states allowing them to use a “tiered system” to determine which Medicaid beneficiaries are too ill to work or volunteer at least 20 hours a week. The decision had been discussed internally with state Medicaid directors in recent days and was made public in a document earlier this week. Patient advocacy groups and some medical associations had criticised the “medical frailty” exemption as confusing and potentially burdensome for patients and providers, so the new guidance brought them some relief.

Under the guidance, states can not only compile lists of diagnosis codes that may indicate “medical frailty” but also tier diagnoses by how likely they are to impair a person's ability to work. Tier one includes conditions such as end-stage renal disease, ALS or terminal cancer, meaning the diagnosis is severe enough to make work or daily activities impossible automatically, with no additional documentation required. Tier two conditions may indicate medical frailty but require extra data, such as billing records of recent acute care or pharmacy codes for various drugs; the document says this tier “may include individuals with multiple serious chronic conditions and high utilisation of medical services, or repeated hospitalisations for severe or complex illness”. Tier three conditions would be reviewed case by case.

CMS said many diagnoses could fall into different tiers depending on the specifics of a patient's condition. For example, someone who has lost their sight because of type 2 diabetes would be placed in tier one; another person with type 2 diabetes who takes multiple medicines and may have peripheral neuropathy, but has no recent hospitalisations, would be placed in tier three. States do not have to adopt the tiered structure, but given the pressure they face to have eligibility systems in place by 1 January, more flexibility may help.

The American Medical Association said in a national advocacy briefing: “This data-driven approach could reduce the need for beneficiaries and physicians to submit additional supporting documentation.” The organisation had been calling on CMS to clarify whether diagnosis codes alone are enough to establish medical frailty for seriously ill patients — if not, doctors would have to supply more documentation, which many say is unrealistic. Disease groups are now lobbying for a better position in the tiering: each step up the tiers may mean less paperwork for patients and a lower risk of losing coverage.

The guidance lands against the backdrop of H.R. 1, passed by Congress last year, which requires states that expanded Medicaid to ensure all working-age beneficiaries meet a 20-hour-a-week requirement unless they are disabled, caring for young children, or seriously ill. People with chronic conditions and their advocates have been deeply worried about how to prove they are too ill to work. Benjamin Sommers, a professor of medicine and primary care physician at Harvard, said the new guidance is “somewhat more encouraging” because it allows states to use existing data to exempt some people automatically; but “at the same time, this is still a fairly complex scheme, and states have very little time to get it right”. He still worries that seriously ill patients will fall into onerous administrative processes and lose their health coverage. Preliminary Congressional Budget Office estimates suggest more than 7 million people will lose Medicaid coverage in the coming years.

Among the disease groups, #MEAction is one of the organisations pushing for a higher tier. It represents people with myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome (ME/CFS), a debilitating illness often accompanied by comorbidities such as long Covid and postural orthostatic tachycardia syndrome (POTS). #MEAction has contacted dozens of state Medicaid directors and met several of them to explain the particular challenges its community faces. People with lesser-known illnesses such as ME or long Covid often struggle for years to obtain a diagnosis, even when their health has declined markedly. In the first year of the work requirement that may not matter, because people can self-attest to their condition; but by 2028 they will need documentation to keep their frailty exemption. “We are facing two cliffs,” #MEAction advocacy director Ben HusuBorger told STAT.

On the implementation timetable, Nebraska, Montana and Arkansas have already started work requirements early but have not yet published data on how many people have lost coverage; Iowa says it will start on 1 December; every other expansion state is set to begin on 1 January. CMS still faces legal challenges from 24 states, which argue that the work requirements and the burden of proving “medical frailty” are unlawful.

Major cancer centres are struggling with persistent drug shortages. At the same time, pharmaceutical sales representatives remain deeply entrenched in medical practice, and their prevalence is surprisingly high.

On the research side, researchers have found that platinum-based chemotherapy may leave lasting genetic scars in children.

On 11 September 2026 the US Food and Drug Administration extended its review of Exelixis' colorectal cancer candidate. The California-based drug developer has submitted new safety and efficacy data to the FDA for its potential therapy for metastatic colorectal cancer (mCRC).

At 11:28am ET on 11 September 2026, New Haven-based Yarrow Bioscience announced the pricing of a $150 million offering, bringing the company further funding.

On the same day, an AbbVie drug succeeded in a menstrual migraine trial.

On 11 September 2026 (US Eastern time), biotech company Alzheon outlined a large fundraising plan. The company has spent more than a decade trying to treat Alzheimer's with a candidate that has had a troubled history, and the plan is moving ahead against the backdrop of a phase III trial that did not succeed.

On 11 September 2026, an industry association representing the generics and biosimilars sector published a report warning that gaps in product development could put billions of dollars of potential savings at risk.