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新闻联播 2026/10/18 《新闻联播》 20261018 19:00 ⏱00:29:59 [视频]【新思想引领新征程】绘就幸福“夕阳红” 持续增进民生福祉 ⏱00:05:23 [视频]李强同乌兹别克斯坦总理会谈 ⏱00:01:54 [视频]李强会见乌兹别克斯坦总统 ⏱00:00:58 [视频]李强赴杜尚别对塔吉克斯坦进行正式访问并出席上海合作组织成员国政府首脑（总理）理事会第二十五次会议 ⏱00:01:48 [视频]【赓续长征精神 奋进复兴征程】甘肃：长征足迹印沃土 红色陇原谱新篇 ⏱00:02:28 [视频]我国已开通104项全国性跨地区社保服务 ⏱00:02:04 [视频]城镇供热“温暖工程”三年行动启动 ⏱00:00:56 [视频]全国铁路列车车次编排改革启动 ⏱00:01:34 [视频]我国首次太空培育两代水稻取得新突破 ⏱00:01:35 [视频]第五届亚残运会今天开幕 ⏱00:00:48 [视频]国内联播快讯 ⏱00:03:54 [视频]也门胡塞武装称击落沙特武装直升机 沙特主导联军称拦截多架无人机 ⏱00:01:11 [视频]国际联播快讯 ⏱00:02:14 [视频]中国传统节日·重阳 ⏱00:01:26

中国证监会发布《违规转让证券案件行政处罚实施规则》 2026年10月19日，中国证监会发布了《违规转让证券案件行政处罚实施规则》（以下简称《规则》），自2026年12月1日起施行。 中国证监会于2026年4月17日至5月17日就《规则》向社会公开征求意见，并通过召开座谈会、书面征求意见等形式听取了有关方面的意见。社会各界对《规则》内容总体支持，提出的修改完善意见建议，中国证监会逐条认真研究，合理建议均予以吸收采纳。《规则》共十八条，主要内容包括： 一是规范“违规转让证券”的认定。明确《证券法》第一百八十六条规定的“转让证券”“在限制转让期内转让证券”“转让股票不符合法律、行政法规和国务院证券监督管理机构规定”的内涵、具体情形，以及一致行动人的违法主体认定。需要说明的是：违规转让证券的类型多样，为便于执法操作，《规则》根据证券性质、行为主体、行为特征、危害性大小等，将违规转让证券行为细分为“违反法律的‘在限制转让期内转让证券’”“在持有期限、卖出时间方面不符合行政法规、中国证监会规定”“在卖出数量、信息披露等方面不符合法律、行政法规和中国证监会规定”“未按规定暂停交易等收购中违规转让股票”四种类别，力求准确定性，精准执法。 二是规范“违规转让证券”的处罚。针对不同类别，差异化设置不同的裁量阶次指标，力求过罚相当。同时，还对量罚调整情节做列举式规定，对并罚与从一重处的情形、特殊案件调整适用的情形和市场禁入等作提示性规定。 下一步，中国证监会将深入贯彻《国务院关于加强监管防范风险推动资本市场高质量发展的若干意见》精神，落实《规则》各项规定，规范行政处罚认定和裁量，依法严厉打击各类违规减持，为建设安全、规范、透明、开放、有活力、有韧性的资本市场提供更加坚实的法治保障。 【第12号公告】《违规转让证券案件行政处罚实施规则》 中国证监会有关部门负责人就《违规转让证券案件行政处罚实施规则》答记者问

中国证监会有关部门负责人就《违规转让证券案件行政处罚实施规则》答记者问 2026年10月19日，中国证监会发布《违规转让证券案件行政处罚实施规则》（以下简称《规则》）。中国证监会有关部门负责人就《规则》回答了记者提问。 一、问：制定《规则》的背景是什么？ 答：2019年修订的《中华人民共和国证券法》（以下简称《证券法》）对违规转让证券违法行为的认定和处罚作了较大修改，尤其是将规制范围从“违反法律规定”扩张至“违反法律、行政法规和国务院证券监督管理机构规定”，将规制类型从“违反限制转让期限”扩张至“违反限制转让期限、卖出时间、卖出数量、卖出方式、信息披露等”，为打击此类违法行为提供了充足法律依据。 同时，2025年施行的《中国证监会行政处罚裁量基本规则》系统性明确了行政处罚裁量的基本要求、裁量阶次和裁量情节，为进一步细化规定违规转让证券案件的行政处罚裁量标准奠定了基础。 在这一背景下，为深入贯彻落实《国务院关于加强监管防范风险推动资本市场高质量发展的若干意见》精神，全面完善减持规则体系，严厉打击各类违规减持，中国证监会在系统总结近年来监管工作实践经验、调研听取多方意见建议的基础上，制定了《规则》，用于指导、规范证券行政执法工作。 二、问：《规则》的主要内容有哪些？ 答：《规则》共十八条，主要内容包括： 一是规范“违规转让证券”的认定。明确《证券法》第一百八十六条规定的“转让证券”“在限制转让期内转让证券”“转让股票不符合法律、行政法规和国务院证券监督管理机构规定”的内涵、具体情形，以及一致行动人的违法主体认定。需要说明的是：违规转让证券的类型多样，为便于执法操作，《规则》根据证券性质、行为主体、行为特征、危害性大小等，将违规转让证券行为细分为“违反法律的‘在限制转让期内转让证券’”“在持有期限、卖出时间方面不符合行政法规、中国证监会规定”“在卖出数量、信息披露等方面不符合法律、行政法规和中国证监会规定”“未按规定暂停交易等收购中违规转让股票”四种类别，力求准确定性，精准执法。 二是规范“违规转让证券”的处罚。针对不同类别，差异化设置不同的裁量阶次指标，力求过罚相当。同时，还对量罚调整情节做列举式规定，对并罚与从一重处的情形、调整适用的情形和市场禁入等作提示性规定。 三、问：《规则》有哪些突出特点？ 答：《规则》主要有以下几个突出特点： 一是实现对违规转让证券情形的科学分类。在体系化梳理各类法律、行政法规和中国证监会规定的基础上，《规则》将实践中情形复杂、类型多样的违规转让证券行为细化为四大类别，并配套设置差异化裁量阶次，明确不同类型行为的界定标准与处罚导向，让监管执法更加有章可循。 二是统一行政处罚裁量尺度。《规则》按照“违规转让比例+金额”双指标精准划分裁量阶次，在《证券法》规定的宽泛罚款幅度内构建了更为细致的梯度标准：违规比例不足2%或金额不足4000万元的，适用从轻处罚阶次；违规比例在5%以上且金额在5亿元以上的，适用从重处罚阶次；其余情形，适用一般处罚阶次。同时，《规则》还明确了十余种从轻、从重等处罚情节，做到“一把尺子量到底”，有效提高类案裁量的精细化和透明度。 三是充分体现穿透式监管原则。《规则》按照实质重于形式原则，对于实践中存在的利用“交易”“工具”等手段规避监管的绕道减持行为，依法从严打击、从重惩处。对于构成共同违法，或者转让证券且具有过错的一致行动人，依法认定为违法主体，追究行政法律责任，彻底封堵“马甲账户”“违规代持”等市场乱象。 四、问：对于同时涉及信息披露违法的未按规定暂停交易案件如何处理？ 答：行为人违反《证券法》第六十三条第一款、第二款的规定，未按规定暂停交易，其卖出行为违反《证券法》第三十六条第一款规定的，如果同时存在信息披露违法行为，信息披露违法行为和违规转让证券行为构成两个独立违法行为的，应当按照《证券法》第一百九十七条和第一百八十六条等分别认定和处罚。 五、问：下一步，在推动实施《规则》方面有哪些考虑？ 答：《规则》向市场传递了“从严监管、精准执法”的强烈信号，对引导市场主体规范减持、维护市场秩序具有重要意义。下一步，我们将强化组织落实，确保《规则》落到实处、发挥实效。一是加强市场引导，对《规则》的核心内容和监管导向进行宣传解读，使市场参与者尤其是大股东、董事、高级管理人员不断提高合规意识，自觉运用《规则》规范、约束自身行为，引导市场形成“合规减持、违规重罚”的稳定预期。二是做好培训指导，通过组织业务培训等形式，逐条解读立法原义、适用情形和典型案例，确保执法人员在认定和裁量等各环节都严格按照《规则》规范执法行为，同时加强中国证监会对派出机构行政处罚的监督、指导。三是实施动态评估，常态化梳理统计类案行政处罚情况，开展执法效果评估，针对市场新型违法手法持续优化、完善违规转让证券案件行政处罚制度体系，平衡股权正常流通需求与中小投资者权益保护。 【第12号公告】《违规转让证券案件行政处罚实施规则》 中国证监会发布《违规转让证券案件行政处罚实施规则》

中国证监会就《证券市场先行赔付指导意见》公开征求意见 为促进和保障《证券法》第九十三条规定的先行赔付活动实施更加规范、透明、可预期，更好发挥先行赔付制度快捷化解证券群体性纠纷的功能作用，中国证监会起草《证券市场先行赔付指导意见》（以下简称《指导意见》），现向社会公开征求意见。 《指导意见》主要内容包括：一是明确先行赔付的适用主体和基本定位，规范先行赔付的主要实施程序。二是明确投资者保护机构受托服务方式和范围，以及先行赔付过程中相关单位的协同机制。三是明确支持、鼓励实施先行赔付，中国证监会可以依法依规将先行赔付相关情况作为行政许可审查、行政处罚裁量、证券期货市场诚信监督管理等的考量因素等。 欢迎社会各界对《指导意见》提出宝贵意见，中国证监会将根据公开征求意见情况予以完善，并在履行程序后发布实施。 中国证监会关于就《证券市场先行赔付指导意见》公开征求意见的通知

统筹发展和安全 坚持开放与合作 奋力谱写资本市场“十五五”高质量发展新篇章——吴清主席在2026金融街论坛年会上的主题演讲 尊敬的尹力书记、殷勇市长、秀领主任，尊敬的王江副主任、功胜行长、向群局长、傅华社长、鹤新局长、刘昆理事长，各位来宾，女士们、先生们： 大家下午好！非常高兴又一次参加金融街论坛。创立十五年来，论坛始终把握金融发展脉动、传递中国改革强音，已经成为具有重要国际影响力的盛会。在国际形势变乱交织的今天，本次论坛以“开放·合作·包容——共筑全球金融发展新生态”为主题，洞察变局、契合时势，对于认识和把握时代发展潮流，推动金融高质量发展具有非常重要的现实意义。 今年是“十五五”开局之年，在党中央、国务院坚强领导下，在中央金融委统筹指挥协调下，中国证监会深入落实国家“十五五”规划和新“国九条”部署，全力应对多重超预期输入性风险挑战，一体推进防风险、强监管、促高质量发展，市场基础制度逐步完善，全链条监管体系不断健全，投融资综合改革持续推进，资本市场动能向新、结构向优、生态向好，有效回报投资者、有力服务经济社会高质量发展。特别是作为国民经济“压舱石”、产业发展“领头羊”的上市公司，经营发展进一步提质增效，上半年共实现营收37.7万亿元，净利润3.6万亿元，同比增长19.5%，创近三年新高，年内分红回购2.1万亿元，是同期IPO融资和再融资的2.7倍。上市公司投资价值有效提升，不仅夯实了资本市场行稳致远的根基，更彰显了中国经济高质量发展的底气和活力。 各位来宾， 当前百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革蓬勃发展，世界政治经济格局和金融生态面临深刻调整和重塑，对资本市场产生日益广泛而深远的影响。一是地缘冲突扰动抬升全球风险溢价。中东战事、乌克兰危机仍在延宕，加大全球产业链供应链脆弱性，也对全球金融市场风险偏好持续产生冲击。二是利率环境复杂化推动资产再定价再平衡。近期美日欧货币政策总体趋紧，发达经济体长债收益率系统性抬升，跨境资金流动和风险资产配置更趋复杂、频繁。三是人工智能驱动市场加快变革。AI浪潮席卷全球，为金融市场和经济发展注入新动能，同时也衍生出算法黑箱、AI网络攻击等新型风险，对金融基础设施运营韧性提出更大考验。四是全球市场联动共振明显加大。股、债、汇等市场波动的联动性上升，跨境跨市场跨行业风险传导值得高度警惕。 面对机遇挑战并存、形势复杂多变的局面，需要我们更加主动把握大局大势，科学识变应变求变，统筹发展和安全，坚持开放与合作，在互学互鉴中携手应对、共谋发展。前不久，中美元首会晤就构建中美建设性战略稳定关系等达成重要共识，中美关系新定位内涵进一步拓展，为全球经济发展和金融稳定注入更多确定性。与此同时，中国宏观政策发力提效，创新动能不断释放，中国经济向新向优、长期向好的支撑条件和基本趋势依然强劲，资本市场运行底层逻辑已悄然发生深刻变化，中国资产的配置价值更加凸显。当前和今后一个时期，中国证监会将坚持稳中求进工作总基调，扎扎实实办好自己的事，进一步健全投资和融资相协调的资本市场功能，持续提升市场韧性和信心，努力为“十五五”经济社会高质量发展积极贡献力量。 第一，坚持稳字当头，全力维护资本市场安全稳定。密切跟踪境内外市场动态，加强风险研判和政策工具储备，巩固完善稳市机制建设，着力加强新型业务风险防范，高度警惕境外挂钩A股个股的杠杆产品等新风险点，持续筑牢资本市场风险防波堤防浪堤。推动进一步健全适配长期投资的长周期考核机制，扩大中长期资金来源、渠道和入市方式，持续深化公募基金改革，壮大市场稳定力量。今天，证监会将同意首批18只主动ETF注册，这是推动基金产品创新发展的重要举措，也将为市场引入更多增量资金。同时，鼓励有条件的上市公司加大回购增持等力度，更好回报投资者。 第二，突出守正创新，持续深化资本市场包容性改革。聚焦支持新质生产力发展，落实落细“两创板”改革举措，进一步完善科技企业识别筛选等机制。研究推进多层次市场改革，实施更具包容性适应性的发行上市、并购重组等制度。深化再融资改革，择机发布新修订的上市公司证券发行注册管理办法及配套规则。这一过程中，我们将加快推动出台上市公司监管条例，健全公司治理、信息披露、投资者保护等制度机制，培育和壮大优质上市公司群体。加力推进证券公司高质量发展行动，支持行业并购重组和后续整合，加快建设国际一流投行。 第三，强化依法从严，大力培育规范健康的市场生态。全面落实“五大监管”，进一步强化制度机制供给，坚决维护公开、公平、公正的市场秩序。近期将推出4项举措。一是筹建基金业运行监测中心，承担私募基金份额登记和公私募信息收集、风险监测等职责，着力提高基金业风险防控和监管有效性。二是发布实施人工智能在证券期货业安全合规应用的意见，健全业务发展、数据安全等监管规范，促进在风控、投研等重点场景安全高效应用，引导科技向善。三是完善违规减持处罚规则，坚持过罚相当、不枉不纵，细化认定标准，更加精准有效打击违规减持行为。四是制定发布证券市场先行赔付指导意见，进一步明确适用主体和实施程序等，促进依法、便捷、高效开展先行赔付，更好维护中小投资者合法权益。 第四，深化务实合作，有序扩大市场高水平对外开放。从市场、机构、产品等方面入手，进一步提高跨境投融资便利化水平，不断增强开放制度的吸引力和可预期性。提升QFII投资运作便利度，支持境内外机构合作推出更多基于中国资产的指数和产品。鼓励外资机构用好母公司专业能力和集团优势，进一步完善产品布局、参与创新业务，支持更多外资机构来华投资展业。落实内地与香港市场“五个协同”合作新模式，加快推进人民币股票交易柜台和REITs纳入沪深港通。同时，深入参与国际金融组织治理改革，积极推动人工智能治理、金融稳定、可持续金融等重点议题的监管协作，努力贡献更多中国方案、中国智慧。 各位来宾，各位朋友， 近年来，北京认真落实习近平总书记考察北京重要讲话精神和党中央决策部署，“四个中心”建设成果丰硕，彰显了中国式现代化的首都示范。在此过程中，北京资本市场不断发展壮大，上市公司市值和债券、私募股权等规模均在全国领先。特别是，北交所设立五年来，一批专精特新企业集聚成势，上市公司数量、总市值较开市初增长超3倍，成交额更是增长近10倍，实现了从市场新设到制度基本成型再到生态基本完善的重要跨越。下一步，我们将锚定打造服务创新型中小企业主阵地，稳步推出北证50ETF、北交所新股市值配售、创新性评价标准、优化新三板分层管理等一系列举措，促进北交所新三板一体化高质量发展。同时，加大力度支持科技创新与产业创新深度融合，支持北京海淀等加快落地资本市场科技金融实践样本示范案例，推动创办北京资本市场学会，强化要素、机构、人才集聚效应，不断提升北京资本市场发展能级，更好服务首都经济高质量发展。 最后，衷心祝愿本届金融街论坛取得圆满成功！ 1.jpg

工业和信息化部办公厅关于组织开展工业互联网一体化进园区“百城千园行”活动的通知 工信厅信管函〔2026〕478号 各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门，各省、自治区、直辖市通信管理局，相关行业协会，各有关单位： 为贯彻落实党中央、国务院决策部署，深入实施工业互联网创新发展战略，按照《关于推动工业互联网高质量发展的实施意见》要求，充分发挥工业园区产业集聚优势，推动工业互联网高质量发展和规模化应用，促进广大企业特别是中小企业数字化转型，加速工业互联网与人工智能融合赋能，现组织开展工业互联网一体化进园区“百城千园行”活动（以下简称“百城千园行”活动）。有关事项通知如下。 一、活动主题 智启新园 工联未来 二、活动内容 本次“百城千园行”活动主要内容为政策进园区、设施进园区、技术进园区、标准进园区、应用进园区、企业进园区以及服务进园区。面向主体包括但不限于高新技术产业开发区、经济技术开发区等各级园区，以及先进制造业集群、创新型产业集群、中小企业特色产业集群等。活动应结合高标准数字园区建设、中小企业数字化转型城市试点、制造业新型技术改造城市试点、“5G+工业互联网”融合应用城市试点、5G工厂建设等相关工作，开展工业互联网一体化进园区规模化推广，加快提升园区发展质效。 （一）政策进园区。各地工业和信息化主管部门、通信管理局组织相关产业组织、研究机构、行业专家等开展“5G+工业互联网”升级版、工业互联网和人工智能融合赋能、工业互联网平台高质量发展、高标准数字园区建设、国家高新区新赛道培育行动、工业领域网络和数据安全等政策宣贯解读，引导园区企业了解财政资金支持、场景培育开放、产业基金投资等政策，帮助园区企业精准对接创新资源、推动各项政策直达快享、落地见效。 （二）设施进园区。支持企业运用5G/5G—A、时间敏感网络、工业光网、IPv6等新型工业网络技术，实现网络优化升级。引导园区企业规模化接入标识解析体系，鼓励龙头企业推动标识解析行业贯通应用。引导在园区内构建“专业型+行业型+协作型”工业互联网平台体系，支持平台丰富优质解决方案供给。指导企业深入实施工业互联网安全分类分级管理，落实自主定级、定级核查、分级防护、符合性评测、安全整改等工作。督促企业开展重要数据识别和目录备案，落实分级保护、风险评估、风险监测预警等要求。鼓励园区企业推进工业设备、业务系统上云上平台。建设普惠算力服务体系，丰富多元算力供给，促进算力供需精准对接。 （三）技术进园区。引导园区企业前瞻布局人工智能、量子技术、光通信、数字孪生、卫星互联网等新一代信息通信技术与工业互联网的深度融合应用。支持工业软件、工业控制系统等产品更新换代，推动工业智能体、智能芯片、具身智能、低空装备等新技术新产品在工业场景落地应用。组织园区企业加快建设高质量工业数据集。支持园区企业应用数字化能碳管理、碳足迹追踪、资源循环利用等绿色低碳技术，助力园区数字化绿色化转型。 （四）标准进园区。鼓励园区企业、科研院所、行业协会、产业组织等多元主体，参与工业互联网、工业互联网与人工智能融合赋能、高质量工业数据集、工业网络安全、数字园区、绿色园区、场景培育等重点领域标准研制。组织专业化服务机构开展新型工业网络、工业大模型、工业智能体等专业评测，为园区企业技术选型和应用落地提供科学依据，保障产品技术应用安全可靠。 （五）应用进园区。实施“链网协同”行动，推广钢铁、电子信息、工程机械、石化化工、船舶、电力、油气储运等重点行业融合应用指南，储备一批高水平融合应用项目。组织培育建设一批“工业互联网+”标志性应用场景项目，加速工业互联网规模化应用。组织供需对接活动，促进工业互联网解决方案供应商和制造业企业线下精准对接。依托装备制造业数字供应链平台，实现园区企业与技术、产品、解决方案等线上高效匹配。 （六）企业进园区。围绕园区产业定位和发展方向，引导工业企业、工业互联网企业、工业软件企业、人工智能企业、算力企业、数据服务商等多元主体入驻园区，构建完善工业互联网产业创新生态体系。支持基础电信运营商入园，提供网络连接、多元算力、数智工具等一体化服务。鼓励央国企、龙头企业、链主企业主动培育开放场景，加强供需精准对接，面向中小企业提供“小快轻准”产品和智能化服务，带动中小企业“链式”转型。 （七）服务进园区。组织工业互联网企业、制造业数字化转型促进中心等专业化服务机构，开展入户诊断、咨询评估、转型规划等普惠服务，帮助园区企业精准破解发展难题。组织银行、保险、基金等金融机构深入园区，面向制造业企业提供工业互联网创新应用专项贷款等创新金融产品，促进产融协同合作。鼓励院校与园区企业、科研机构、行业协会共建市域产教联合体、产教融合实践中心、工程师协同创新中心等载体，深化产教融合、校企合作。鼓励开展产教融合系列师资培训、数字技能竞赛、人才供需对接等活动。 三、组织实施 活动由工业和信息化部指导，各地工业和信息化主管部门、通信管理局具体实施，有关部属单位和行业协会结合实际做好本行业领域活动支撑工作。 （一）加强统筹谋划。2026年12月底前，各地工业和信息化主管部门、通信管理局系统梳理本地区园区情况，摸排本地区产品、技术、场景等资源对接需求，结合活动内容要求制定本地区“百城千园行”活动计划，有条件的可推荐产业特色突出、对工业互联网需求强的园区开展国家层面标志性活动并制定针对性活动方案。 （二）强化组织实施。各地工业和信息化主管部门、通信管理局组织开展本地“百城千园行”活动，通过工业互联网一体化进园区“百城千园行”活动服务平台（www.china-aii.com/bcqyx/index.jhtml），推广“六张清单”（即工业互联网标准、技术、产品、平台、指南、场景清单），促进资源对接。 （三）做好成果总结。2027年10月底前，各地工业和信息化主管部门、通信管理局系统总结梳理本地区活动情况、活动成效及典型实践。工业和信息化部将组织活动成效突出的地方开展经验分享和宣传推广。 工业和信息化部办公厅 2026年10月8日 （联系人及电话：金戈 010-68205973  邮箱：gyhlw@miit.gov.cn）

赛场交卷 未来已来——首届全球具身智能应用创新挑战赛暨2026中国机器人大赛闭幕 10月18日下午，首届全球具身智能应用创新挑战赛暨2026中国机器人大赛落下帷幕。 10月18日下午，首届全球具身智能应用创新挑战赛暨2026中国机器人大赛落下帷幕。中国科学院院士、北京控制工程研究所研究员吴宏鑫，杭州高新区（滨江）区委常委、管委会副主任、常务副区长高翀，中国自动化学会副秘书长、中国自动化学会机器人竞赛与培训部主任李实，中国自动化学会机器人竞赛工作委员会主任、国防科技大学教授郑志强，杭州市具身智能应用中试基地有限公司董事长田树军出席闭幕式。闭幕式由中国自动化学会机器人竞赛工作委员会总干事、上海交通大学研究员王景川主持。 作为本次闭幕式的一大亮点，大赛邀请到信雅达、华数传媒、风语筑、安恒信息、当虹科技、光云科技、广脉科技、景业智能、易思维、宇树科技等10家上市公司企业家莅临现场，并担任颁奖嘉宾。这一安排生动展现了高新区（滨江）具身智能产业生态的集聚效应和产教融合、以赛引才、以赛促产的鲜明特色。 荣光落处，掌声为谁响起 雄壮的国歌声响彻会场，闭幕式正式开场。 中国自动化学会机器人竞赛工作委员会主任郑志强作大赛总结致辞。他表示，本届大赛的举办，是落实国家“人工智能+”战略部署的务实之举，也为具身智能从技术研发走向场景应用搭建了关键的验证平台。大赛依托国家具身智能应用中试基地，着力推动优秀项目与企业、应用场景的对接。他强调，闭幕不是创新的终点，而是攀登科技高峰的新起点，希望青年学子不断打破技术天花板，在建设科技强国的伟大征程上建功立业。 作为主办地代表，杭州高新区（滨江）常务副区长高翀致辞。他指出高新区（滨江）将以此次大赛为新起点，依托国家具身智能应用中试基地，坚持以人才成长“最佳沃土”、企业发展“最好摇篮”、融合协同“最高质效”、政策服务“最为有感”为要求，创新完善具身智能产业服务体系，支持更多优质创新项目在高新区落地转化、成长壮大。他表示，在座的各位上市公司企业家当年也像在座的大学生一样，在这里充满憧憬，在这里创业发展，取得了今天的成就。他希望各位优秀大学生能够在这里扎根、成长、发展。 紧接着，2008年中国机器人大赛冠军代表、宇树科技副总经理杜鑫峰上台发言。他结合以往参赛经历，围绕技术创新传承、实战中的成长和具身智能的场景应用前景，分享了自己的感悟与思考。 掌声一次次响起，颁奖环节将气氛推向高潮。各赛项季军、亚军、冠军队伍以及企业独立赛项获奖队伍依次上台接受颁奖。10家上市公司企业家为获奖队员颁奖，以产业一线的关注为青年选手送上鼓励。 掌声落下，大赛闭幕，但关于具身智能的讨论没有结束。 三日角逐，机器人干了什么 三天的赛程里，清华大学、浙江大学、上海交通大学等一众顶尖高校的2000多支队伍、近5000名选手齐聚杭州，以真机实操、实景比拼的方式，同台切磋机器人前沿技术。 本届大赛的一大特点，是传统机器人赛项与具身智能应用任务同场展开。自动分拣、服务机器人、医疗机器人、农业机器人、水下机器人、无人机等项目，分别对应工业生产、医疗服务、农业作业、公共安全等应用场景。比赛既考查机械结构、传感控制等基础能力，也检验视觉识别、路径规划、连续作业和现场调试水平。部分赛项设置真实或高度仿真的复杂环境，机器人需要在不确定条件下完成多步骤任务，推动赛事从单项性能比拼转向对系统综合能力的检验。 同期举行的首届全球具身智能应用创新挑战赛，覆盖了柔性分拣、空地协同、居家服务、医疗辅助、未知地形探索和灵巧操作等实际场景，其中包括3个企业赛项。参赛机器人需要连续完成感知、判断、规划和执行等任务。与单一功能展示相比，相关赛项更加关注机器人在动态环境中的适应能力和任务完成质量。 经过激烈角逐，本届大赛共决出59项冠军、57项亚军、52项季军及12支企业专项赛获奖队伍。这些年轻人中，有人反复调试参数直到深夜，有人在真机测试的跌倒与重试中优化运动控制，有人让机器人在复杂地形中从感知、决策到行动，一步步跑通闭环。此刻，他们站在聚光灯下，接受属于他们的喝彩。 获得自主机器人赛项冠军的上海大学自强队学生代表感叹，本次大赛改变了他的人生轨迹，来自贵州的他原本打算毕业后回乡，如今更倾向于留在杭州、留在滨江。目前，其团队已与景业智能建立初步联系，就安全巡防等场景应用探索合作可能。 赛场之外，创新归于何处 颁奖台上，十家上市公司企业家把奖杯递到青年选手手中。对企业而言，现场也是看团队、看技术的窗口；对青年选手而言，奖杯之外，还有一条通往产业一线的通道。本次冠军队伍将获得由国家具身智能应用中试基地发放的“实习金卡”，凭卡可免试进入国家具身智能应用中试基地生态合作企业实习，并享受参赛项目成果转化、创业项目培育全周期服务等权益。 如果说颁奖台上的“实习金卡”打开的是冠军团队走进产业一线的通道，那么赛场之外，面向更广泛青年团队的产业对接与成果转化则在同步推进。大赛配套组织了企业实习生与毕业生招聘活动，宇树科技、阿里达摩院、海康威视、中控技术、曦诺科技等50家具身智能头部企业、科创新锐企业到场，提供500多个实习岗位。中赢创投、中天科技、财通资本、杭州科创、金投资本、工商银行等知名金融投资机构现场参访交流，切实缩短了前沿技术从实验室走向产业应用的距离。 招聘桌和对接台的热度背后，是杭州高新区（滨江）对具身智能人才与产业的制度承接。赛后，高新区（滨江）将充分发挥国家具身智能应用中试基地这一国家级应用中试平台资源优势，推动参赛团队对接本地企业、挖掘应用场景、加快具身智能产业化进程。以本次大赛为窗口，高新区（滨江）正把赛场集聚的创新动能转化为产业一线的现实生产力，为杭州争创人工智能创新发展第一城夯实根基，为我国抢占全球具身智能技术与产业竞争制高点作出更大贡献。 本文由国家具身智能应用中试基地提供，量子位获授权转载，观点归原作者所有。

工业和信息化部办公厅关于开展2026年度5G应用“扬帆”行动重点城市总结评估工作的通知 工信厅通信函〔2026〕495号 各省、自治区、直辖市通信管理局，各省、自治区、直辖市、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门，中国电信集团有限公司、中国移动通信集团有限公司、中国联合网络通信集团有限公司、中国广播电视网络集团有限公司、中国铁塔股份有限公司： 为贯彻落实党中央、国务院关于加快5G发展的决策部署，引导各地因地制宜加强资源保障和政策支持，凝练推广典型经验做法，进一步加快5G规模化应用，按照《5G规模化应用“扬帆”行动升级方案》（工信部联通信〔2024〕227号）工作部署，现组织开展2026年度5G应用“扬帆”行动重点城市总结评估工作。有关事项通知如下： 一、重点内容 面向地级及以上行政区（以下统称城市），主要评估以下内容（参考指标见附件1）： （一）5G流量提升情况。包括5G个人用户普及率、5G网络接入流量占比2项指标情况，促进5G网络接入流量提升的主要做法。 （二）5G连接规模情况。包括重点行业领域5G应用渗透率、5G物联网终端连接数量2项指标情况，提升重点行业5G应用用户数量和5G物联网终端连接数量的主要做法。 （三）5G应用创新情况。包括工业和信息化部联合有关部门组织的试点项目和优秀案例情况、“绽放杯”5G应用征集大赛全国赛获奖情况、5G融合应用创新主体创建情况，加快推进5G应用创新方面的经验和做法。 （四）5G网络建设情况。包括每万人拥有5G基站数、 5G行业虚拟专网数量2项指标情况，推进5G网络建设和行业虚拟专网建设的主要做法。 （五）5G应用政策支持情况。包括地方政府为推动5G应用规模化发展、构建5G应用生态、培育5G应用产业等开展的工作情况，出台并落实政策措施情况。 二、工作程序 按照“管局牵头评估、地方协调支持、产业协同推进”的总体工作安排，各省（区、市）通信管理局会同工业和信息化主管部门负责本地区5G应用“扬帆”行动重点城市总结评估工作；各城市发挥规划制定、政策支持、统筹协调作用，组织辖区内相关企事业单位具体开展5G应用推进工作，并配合做好总结评估。具体安排如下： （一）部署实施阶段（2026年10月）。工业和信息化部部署2026年度5G应用“扬帆”行动总结评估工作。各省（区、市）通信管理局会同工业和信息化主管部门加强统筹协调，指导推动各地加强政策支持，培育市场需求，引导各类经营主体发挥合力，积极参与5G应用“扬帆”行动总结评估工作。 （二）评估报送阶段（2026年10月—11月）。各省（区、市）通信管理局会同工业和信息化主管部门，结合本区域实际情况，总结评估5G应用“扬帆”行动重点城市5G发展及应用情况，切实做好关键指标数据核实，于2026年11月15日前在5G应用“扬帆”行动发展监测平台(https://5gyfcs.cn:56101)填报发展情况报告（见附件2），并将纸质版材料报送工业和信息化部（信息通信发展司）。 （三）组织复核阶段（2026年11月—12月）。工业和信息化部结合报送情况，统筹采用数据核实、技术评测、专家复核等方式对地方总结评估情况进行复核，总结年度5G应用“扬帆”行动评估情况。 （四）交流推广阶段（2027年1月—2月）。工业和信息化部通报所评估城市5G应用发展情况及经验做法，并通过推进会、媒体行等形式加强宣传推广和经验分享，营造良好发展环境。鼓励地方通信管理局会同工业和信息化主管部门对省内其他城市加强指导，进一步推进5G规模化应用。 三、有关要求 （一）强化工作协同。各省（区、市）通信管理局会同工业和信息化主管部门，强化与本地区相关行业主管部门工作协同，指导各城市因地制宜推进5G应用“扬帆”行动重点城市总结评估工作。基础电信企业集团公司要指导各地分（子）公司，积极参与5G应用“扬帆”行动重点城市评估工作，并在配套政策等方面给予支持。 （二）认真评估把关。各省（区、市）通信管理局牵头负责本地区5G应用“扬帆”行动重点城市发展情况的评估把关，通过组织专家评审、实地调研、调取系统数据等，确保报送数据真实准确。 （三）加强动态跟踪。各省（区、市）通信管理局、工业和信息化主管部门充分利用常态化监测手段，对2024年、2025年已完成5G应用“扬帆”行动评估的城市加强跟踪监测，持续提升5G网络覆盖、用户规模等，2026年11月15日前将5G应用指标最新进展情况上报5G应用“扬帆”行动发展监测平台，鼓励深化探索5G轻量化（RedCap）及5G-A的发展，通过打造5G-A万兆产业园区、低空通信基础设施、5G智能体验新场景等探索5G-A创新应用。工业和信息化部根据发展情况适时优化调整评估参考指标。 （四）注重宣传推广。鼓励各省（区、市）通信管理局、工业和信息化主管部门、各基础电信企业集团公司加强对本地区、本公司主要做法的分享和经验交流，营造良好发展环境。 业务联系人：王超凡 010-68206155 填报联系人：张从武 13521370467 附件：1.5G应用“扬帆”行动重点城市评估参考指标 　　　2. 5G应用“扬帆”行动重点城市评估情况报告 工业和信息化部办公厅 2026年10月16日

达摩院玄铁出席RISC-V中国峰会，首发车规产品路线图 10月19日，RISC-V中国峰会在深圳举行。 10月19日，RISC-V中国峰会在深圳举行。作为开源CPU指令集架构，RISC-V正快速追赶X86和Arm，并进入AI、服务器、车载等高价值领域。阿里巴巴达摩院在会上透露，玄铁RISC-V处理器通过架构创新、软件兼容与生态合作，显著提升在Agentic AI和服务器等领域的表现，推动高性能RISC-V从“可用”到“可靠”，迈向大规模量产落地。同时，发布面向自动驾驶和具身智能的处理器产品路线图，推动RISC-V进入全新领域。 据行业机构预测，RISC-V处理器年出货量正保持50%的高速增长，到2030年市场占有率将达到约25%。达摩院在今年3月发布玄铁C950，刷新全球RISC-V性能纪录。达摩院首席科学家孟建熠在峰会的主旨演讲中表示，“高性能RISC-V要真正走向量产落地，不仅需要标杆的处理器产品，更需要持续的软硬件技术研发和工程验证，打磨其从‘可用’、‘可靠’走向性能卓越。” 他介绍，玄铁C950已成为高性能RISC-V技术演进的创新底座。面向服务器级高性能场景，玄铁多核互联产品XT-LINK帮助C950 不断升级多核性能线性度。面向AI类应用，玄铁全系列产品加速通用计算、矩阵加速、内存带宽和软件协同一体化，玄铁C950在四类Agentic工作负载上的表现良好，相比主流传统架构处理器提升10%以上。其运行云端MoE与端侧Dense模型的性能也有了进一步提升。例如，针对今年8月发布的Qwen3.8-Flash-Next，推理速度达到43 token/秒。 与此同时，达摩院玄铁正在布局用于自动驾驶和具身智能的高性能车规处理器，推动RISC-V进入全新领域。在峰会上发布了车规增强处理器玄铁E908A，成为首款同时达到ASIL-B和ASIL-D标准的RISC-V CPU IP，单点安全度量（SPFM）在业内首次超过90%，为安全岛、域控、车载网关等场景提供安全可靠的实时计算底座。达摩院还首次发布了自动驾驶和具身智能产品路线图，下一代C950A目标性能将达到现有RISC-V车规产品的5倍。 伴随RISC-V的高速发展，生态共建、避免碎片化成为行业共同关切。达摩院玄铁是国际RISC-V社区重要的开源贡献者和标准制定者。在编译器方面，达摩院在GCC社区的RISC-V相关贡献量位居全球第二，为RISC-V处理器带来10%以上的典型性能提升；在Java生态方面， OpenJDK社区过半数的RISC-V代码来自达摩院，玄铁C950更首次实现RISC-V与服务器Java的深度适配和优化，性能提升30%；在操作系统方面，达摩院的RISC-V已得到多家商业版本的操作系统支持，在此之上跑通淘宝、钉钉、微信、WPS等大型商业应用软件；在RISC-V国际基金会，玄铁深度参与RVI CSC认证基线建设，开源2796测试用例，推动全球RISC-V兼容性测试标准的建立。 面向未来，达摩院通过开放合作回应更多架构创新命题。达摩院联合北京开源芯片研究院、中兴微电子在空间多线程（SMT）等前沿技术上取得阶段性成果，实现了双线程性能收益30%。同时，达摩院参与中科院软件所如意社区建设，与国内外20多家机构推动与矩阵计算AME指令集扩展相关的软件适配。此外，达摩院向RISC-V国际基金会持续贡献标准技术，向全球RISC-V软件生态计划“RISE”贡献了生态开发板，推动丰富的端侧软件适配优化。 据悉，RISC-V中国峰会与北美峰会、欧洲峰会并列为全球三大RISC-V峰会。RISC-V国际基金会CEO Andrea Gallo在现场表示：“从AI到机器人，RISC-V的前沿突破无处不在，中国正在众多技术方向上起到引领作用！” 本文由阿里提供，量子位获授权转载，观点归原作者所有。

AI 开始挑战最复杂的系统：生命 10 月 17 日，哲源科技发布 WHIRLPO 计算医学平台。 2026 年的 AI 赛道，正在发生一个有意思的转向。当行业目光还聚焦在大模型参数、智能体和通用超级智能上时，扎克伯格把资金押向了一个更棘手的领域：生命系统。 今年 4 月，扎克伯格与妻子普莉希拉・陈创立的 Biohub，启动虚拟生物学计划，投入 5 亿美元搭建配套的数据与实验能力，用来训练能预测生物现象的 AI 模型。到 10 月，这个项目进一步扩大。美国能源部、美国国立卫生研究院和 Biohub 联手，搭建生命预测模型的数据底座，Meta、谷歌 DeepMind、Isomorphic Labs 一同参与。整个项目合计承诺投入 18 亿美元，其中美国能源部未来五年拿出超 5 亿美元，NIH 开放大量已积累的生物医学数据。 这个项目的目标很直接：打造一套可以预测生命行为的 AI，Biohub 称之为虚拟生物学。简单说，就是搭建从分子、基因、细胞，一直到完整生命系统的高保真数字版本。科研人员未来可以像现在提问大模型一样，在电脑里对生命做假设、模拟干预，先完成数字试验，再去实验室做真实实验。 这件事不只是扎克伯格单纯看好生物医药。更深一层看，生命科学正在变成 AI 竞争的第二战场。通用大模型赛道已经烧钱白热化，算力、人才、资本门槛越来越高；而理解生命系统，还是一片没有定型的前沿。谁能让 AI 真正读懂生命，就能建立起比聊天机器人难复制得多的壁垒。 AI 擅长设计分子，但新药研发依旧艰难 AI 和生物医药的结合，并不是新鲜事，也是 AI 最早被寄予产业化期待的方向之一。但十几年走下来，一个核心疑问始终摆在眼前：我们真的离新药更近了吗？ 近几年 AI 制药最亮眼的成果，基本都集中在分子层面：蛋白质结构预测、候选分子筛选、分子生成、药物安全性预测、药物靶点相互作用等等。AI 能够一次性产出成千上万候选分子，大幅拓展可供筛选的化学空间，效率提升是实实在在的。 可如果把评判标准从模型跑分，落到一款新药成功上市，现实就没有那么乐观。今年 8 月《Nature Reviews Drug Discovery》发文复盘十多年 AI 制药的发展：虽然各类 AI 算法层出不穷，但真正能产生临床价值的成果依旧有限。很多 AI 药企的项目停留在临床前或者一期、二期临床，进入三期临床的项目很少。 小分子生成方向上，AI 确实更容易找到能和蛋白结合的分子，但这只是配体设计，不等于药物设计。找到一个能绑定靶点的分子，和找到一个在人体内安全有效的药物，完全是两码事。 这也是行业当下最值得反思的地方。过去我们把复杂的生命问题做了简化。AI 擅长回答 “什么分子可以结合这个靶点”，但新药研发真正难的是一连串系统问题：这个靶点为什么会引发疾病？干预靶点之后，人体整套生命系统会产生哪些连锁反应？为什么同一种药，有的人有效，有的人无效？为什么细胞、动物实验效果很好，到人体临床试验就失败？ 药物分子不是孤立起效。它进入的是一套动态复杂系统，基因、蛋白、细胞、组织、器官、免疫、代谢，再加上外部环境，所有因素互相影响。药物能不能成功，关键恰恰就在这套系统里。 由此带来一个根本性问题：如果 AI 只能看懂分子，看不懂完整生命系统，那它能把新药研发带到哪一步？ 从单点分子模型，走向生命世界模型 这也解释了 2026 年 AI 生命科学的核心变化：建模尺度不再局限于单个蛋白、分子或者细胞，开始向上延伸，构建生命预测模型。目标不再只是预测蛋白结构，而是刻画生命状态，预判系统受到干预后的变化，模拟细胞面对扰动时的反应，也就是业内所说的生命世界模型。 大语言模型学习语言的规律，物理世界模型学习物体运动与空间规则，生命世界模型面对的规则要复杂得多。基因变异改变蛋白表达，蛋白调控信号通路，信号改变细胞状态；细胞之间相互作用形成组织微环境，层层向上影响器官乃至人体。生命本身不是静止的，会生长、衰老、产生代偿、发生突变，还会对外界干预持续反馈。 所以生命世界模型，不是一本静态的生命百科。它的核心是弄懂生命如何运转，预测当某一个变量被改变之后，整个系统后续会如何演变。 一旦这套模型落地，AI 在医药研发里的定位会彻底改变。 旧模式：给定靶点，快速寻找候选分子。 新模式：给定一种疾病，先搞清楚发病根源，再判断该干预哪个位置、哪些患者能从中获益，预判干预带来的全身连锁反应。 同样是 AI 赋能新药，两种模式要解决的问题已经完全不一样。 国内同步布局：计算医学写入国家规划 这场转型不是美国独有，国内 AI 生命科学也在从单点算法，转向系统性疾病建模。 今年 9 月，工信部、发改委等十部门发布《医药工业发展 “十五五” 规划》，计算医学首次和 AI、量子计算、超算并列，纳入医药工业未来五年重点技术方向。 AI、超算提供强大的通用计算能力；而计算医学解决的是，怎么把这些算力对接生命系统，用来解决真实疾病问题。 国内哲源科技就是走这条路线的团队。它没有单纯去训练一个更大的生物大模型，而是围绕疾病本身，整合基因组、细胞特征、疾病机制、患者数据、药物干预信息，搭建多层级计算模型，尝试构建一套可以持续推演、训练、验证的生命世界模型体系。 10 月 17 日，哲源科技发布 WHIRLPO 计算医学平台。它并不是一款独立的生物大模型，而是解决更底层的工程难题：如果生命世界模型是下一代生命科学的基础设施，我们需要一套底座，支撑这类模型的训练和运行。 搭建生命世界模型，难度远超训练大语言模型 生命世界模型的落地难度，很容易被低估。 第一是数据难题。大语言模型有海量互联网文本作为养料，但生命领域没有统一的数据集。基因组、单细胞、空间组学、病理、影像、临床数据来源分散，格式、质量、观测尺度差异巨大。很多高价值数据，还需要专门做实验才能产出。Biohub 投入的 18 亿美元，很大一部分资金就是用来生产生物数据，而不是单纯训练模型。 第二是多尺度建模难题。不存在一个大一统的生命模型。研究 DNA 突变、细胞状态、组织微环境、人体疾病，需要不同模型配合。未来完整的生命世界模型，大概率不是单一巨型模型，而是多模型、知识库、工具协同工作的复合系统。 第三是异构算力工程挑战。模型预训练、组学分析、疾病演化模拟、数字患者推演，计算方式各不相同，需要灵活调度 CPU、GPU 等各类算力资源，会遇到传统大模型很少面对的大型科学计算工程问题。 第四，生命模型必须打通计算世界和真实实验世界。语言模型回答出错，可以直接重新训练；但生命模型给出的靶点假说，必须进入实验室验证，实验结果再反过来修正模型，最终还要接受临床检验，模型结论不能只在电脑里自洽。 WHIRLPO 平台正是瞄准这个痛点：整合异构算力、多组学生命数据、模型矩阵、科研工具、智能 Agent 和实验验证链路，搭建从模型训练、科学计算到湿实验闭环验证的基础设施。简单来讲，哲源不是只做模型，而是为生命世界模型打造生产底座。 AI 生命科学，进入基础设施竞争阶段 2026 年，中美两地出现了行业共振。 美国这边，Biohub 联合能源部、NIH、Meta、DeepMind 一起搭建生命 AI 所需的数据、算力、实验基础设施； 国内这边，计算医学写入十五五医药规划，本土团队开始搭建生命世界模型的工程平台。 两件事看似独立，本质指向同一个判断：AI 生命科学，已经从比拼模型指标，进入基础设施竞争时代。 过去行业比拼的，是谁的蛋白预测更准、谁生成分子效果更好、谁能把某一个研发环节提速。 下一阶段比拼的核心，变成：能不能拿到大规模高质量生命数据；能不能跨越基因、细胞、组织、人体不同尺度建模；能不能把多个模型协同调度；能不能让模型持续和真实实验闭环验证；最终实现 AI 从处理生命数据，升级为理解生命系统。 AI 制药过去十几年，方向并没有错。我们此前攻克的，只是生命问题里相对容易计算的那一部分。 分子固然重要，但药物治疗的对象不是分子，是人。从一个候选分子，到在人体上产生疗效，中间隔着一整套完整复杂的生命系统。 如果生命世界模型成为继语言模型、物理世界模型之后，AI 的下一个核心方向。未来最大的机会，未必属于那些小幅刷新模型指标的团队。 真正稀缺的资产，不是又一个生物 AI 模型，而是一套能够让 AI 走进真实生命世界的完整基础设施。 本文由哲源科技提供，量子位获授权转载，观点归原作者所有。

全栈自研！国产高端互连芯片，稳了! 六年蛰伏出货80万颗 算力产业的宏大叙事方兴未艾，头部玩家的目光已投向牌桌最隐秘的要害位置。 近日，一家被称之为“中国博通”的国产互连芯片企业，迅速闯进算力市场主流视野。一场发布会，整整12款量产芯片登场，外加三款高性能互连芯片新品和一整套核心IP。 这就是“众星微”。低调整整6年，一场首秀差点把国际巨头的桌子掀了。 震动业界的不仅是横跨“通算互连+智算互连”的全场景自研产品布局。现场，从操作系统、云、整机等软硬件生态伙伴，到运营商、金融等各行业客户，都在为这家高性能互连公司站台。 翻开成绩单，包含网卡、存储卡和Switch芯片，众星微全栈产品出货量已达到80万颗。 出道即引爆，在这个“酒香也怕巷子深”的年代着实罕见。尤其国内高性能互连市场一直由国际巨头主导，互连芯片层的替代工作又极其复杂，头部算力玩家为什么抱团选TA？ 解开那只扼住喉咙的手 近年来，随着数字化、智能化应用狂飙，算力市场需求增速有目共睹。其中，互联网巨头资本开支持续加码，超大规模算力基建频频落地，算力竟赛俨然成为AI时代核心主线。 不过，在大规模计算集群中，算力效能的释放是一道连环命题。 单卡能力的提升、集群卡数的堆叠，都是提升算力性能参数的常规手段。但要真正跑出集群整体效能，互连芯片才是连通算力基础设施的“高速公路”。 “算力基础设施建设是一个系统工程。” 无锡众星微系统技术有限公司总经理郭二辉认为，“算力绝非简单的设备堆砌，而是计算、网络、存储、供电、散热、调度等子系统深度耦合的有机整体。” 他指出，想要充分释放出算力效能，必须以系统工程的方法统筹规划、协同寻优，否则任何短板都会被放大为整体瓶颈。 显然，当国产GPU、CPU、存储芯片纷拥崛起，集群规模扩展到万卡、十万卡层级时，互连芯片成为集群系统效能的那块短板，也是扼住算力产业咽喉的又一只“黑手”。 具体来看，大规模算力集群中，多个计算节点需要频繁交换梯度、模型参数等数据，这些通信操作正在无限放大网络带宽瓶颈，制约着集群有效算力的发挥。 互连芯片的价值由集群规模放大。郭二辉给出一个公式，集群有效算力=单点算力×规模×互连效率。 这也意味着，算力建设方若一味在单卡和卡数上用功，投资回报率将出现明显的边际递减效应。把互连短板补全，才是当前最迫切、也最见效的一环。 那么问题来了，过去全球高性能互连市场主要由博通等国际巨头主导，国内相关品牌在技术成熟度和产品布局上远未臻至完善。 前者产品全、性能强，但供应链不确定因素大；后者起步慢、芯片性能和产品覆盖度不足，但在本土供应保障上有优势。“二选一”的困境，真切地摆在了国产算力玩家面前。 筑稳高端互连芯片供应链 前段时间，工信部、国家发改委联合印发了《电子信息制造业发展“十五五”规划》（简称“规划”）。其中，高速互连被明确列为“构筑先进计算生态体系”的重点技术攻关方向之一。 规划提出，要“加快计算架构、数据存储、高速互连、软硬协同、算电协同等先进计算产品及技术创新攻关……持续提升计算根技术、关键元器件、核心零部件……等供给水平。” 毋庸置疑，高速互连的国产化供给，成为算力时代关键命题。 幸运的是，6年前，众星微提前布局了这一赛道。 2020年4月，恰逢国家大基金加大高速互连芯片领域的投资，众星微接过了这一使命。彼时，国内高性能互连芯片研发基础十分薄弱。用郭二辉的话说，创业之初面临的是“四无”： 没有相关研发经验的工程师，没有一行代码，没有成熟的高性能互连芯片研发经验，也很难找到合适的核心IP。 一切都得从头开始，也意味着走过的每一步都在自己脚下。 选定赛道后，众星微短短几年间组建起一支千余人规模的研发团队，并且成功打通了核心IP、芯片、硬件、软件及系统研发链条。 曾经制约国产高性能互连芯片的关键环节，如高速SerDes、低时延交换架构、网络拥塞、无损传输与数据可靠性等，这家公司均已形成完整的自主技术沉淀。 就此，中国厂商开始平视国际巨头，真正具备了高性能互连芯片全栈研发能力。 根据测试数据，在16盘RAID5配置、256KiB顺序写测试中，众星微RAID卡写入带宽较国际大厂对标产品高约47%。 PCIe 5.0交换芯片在主机到设备、设备到主机传输测试中，带宽均达55GB/s，与国际大厂对标产品相当。 另外，众星微此次还基于PCIe 6.0 Switch、800G多协议AI NIC及多模RAID芯片三大新品，成功完成了高速计算互连、AI集群网络和企业级存储的全线拓展。 PCIe 6.0 Switch最多支持144条通道，带宽较上一代翻倍，具备100纳秒级时延，并支持CXL内存扩展与池化； 800G多协议AI NIC支持800G线速转发，达到微秒级时延，为大规模AI集群提供高性能高速通信能力； 多模RAID芯片支持SAS、SATA及PCIe 5.0三模连接，内置硬件加密引擎，兼顾存储吞吐性能与数据安全保障。 发布会上，郭二辉自豪宣布，“众星微12款芯片实现量产，累计出货超过80万颗，产品体系已覆盖通用计算和智能计算两大场景。” 这种站位更高的规模化产品供给能力，终于让本土算力玩家，告别了高性能互连芯片断供危机。 头部厂商开始抱团投票 面对长期霸榜全球互连芯片赛道的博通，一家刚刚崛起的国产厂商凭何快速取得主流市场信任？ 答案很简单：不趋易避难，多下笨功夫。 在计算系统工程中，互连芯片面临的需求场景十分复杂。尤其不同层级的数据传输需求，对底层芯片的要求存在明显差异，而且需要长期的稳定性、可靠性验证。 很多企业往往只能从门槛相对较低的环节入手，以快速完成市场导入和商业变现。这也导致国产互连芯片严重缺乏体系化和平台化能力。 众星微起步之初就选择了长期主义路线。不追求一时的利润报表，不着眼于局部市场的内卷式竞争，而是一步一个脚印，逐个攻克通用计算和智能计算全场景互连技术。 回头来看，这让其整整蛰伏了6年，也让这场首秀交出了一份含金量十足的成绩单。 当然，真正让互联网巨头和整机厂商抱团投票的原因，在于供应链质量保障上的水磨工夫。 众所周知，互连芯片作为连接“存算网”的核心骨架，很大程度上决定着计算系统的长稳运行能力。比如在金融领域，用户对数据安全和系统稳定性的要求极为严苛—— 产品能否长期稳定运行，能否适应复杂的软硬件环境，并在出现问题时迅速定位和解决，都是互连芯片厂商的必答题。 面对这张考卷，众星微并未急于推销产品，而是在交货前期建立了一套贯穿研发、设计、验证和量产的全流程质量管理体系。 比如在RAID卡产品领域，众星微研发团队曾使用500台服务器、1000张板卡，开展累计60万小时的实机测试，并通过高强度压力测试反复检验产品可靠性。 这种把问题解决在交付之前的精诚态度，也正命中了那些头部企业对产品稳定性的核心诉求。截至目前，众星微芯片产品客户退货率低于100 DPPM，板卡产品客户退货率低于500 DPPM。 据悉，众星微产品已全面进入浪潮、联想、新华三、中兴通讯等企业的产品与解决方案，在互联网、金融、运营商、电力能源等领域成功实现规模部署。 其中，运营商行业客户已部署众星微存储卡超10万片，稳定运行超过18个月。 这次发布会上，包括麒麟、统信、腾讯云、浪潮、新华三、中兴、联想等产业伙伴，进一步宣布与众星微达成战略合作。下一步，就是软硬件厂商协同推进国产高性能互连方案落地。 撼大摧坚，需久久为功。 从全栈布局到量产成果以及累计出货量，这家将“笨功夫”用到极致的芯片企业，刚刚冒头就迎来巨大的市场声量。这或许是时代对其战略定力的一种延迟奖赏。 *本文系量子位获授权刊载，观点仅为原作者所有。

2026物理AI与世界模型大会医疗健康世界模型分会场在南京举行 2026年10月19日下午，医疗健康世界模型分会场在南京国际博览中心钟山厅举行 2026年10月19日下午，作为2026物理AI与世界模型大会的重要平行活动之一，医疗健康世界模型分会场在南京国际博览中心钟山厅举行。分会场以“预见疾病·推演生命——世界模型重构医疗人工智能”为主题，汇聚院士专家、临床医学工作者、高校科研人员及人工智能、医药和数据产业代表，围绕疾病状态演变、干预响应推演、医学知识建模、真实世界验证与医疗数据安全等关键问题展开交流。与传统人工智能侧重单点识别和静态预测不同，医疗世界模型进一步探索如何理解患者状态随时间的变化，以及不同干预可能带来的结果。 本届大会以“建模物理世界·智启美好未来”为主题，由江苏省数据集团、南京大数据集团、中国人工智能学会共同主办。根据大会官方发布的信息，这是国内首个聚焦物理AI与世界模型领域的高规格综合性行业大会，采用“1场开幕式+1个配套展览+N场主题研讨”架构，围绕世界模型理论、医疗健康、工业应用、数据开发、自动驾驶和具身智能等方向开展交流。医疗健康世界模型分会场由南京大数据集团有限公司、江苏数信通数据服务有限公司主办，南京可信数据服务有限公司、南京数据要素创新中心（宁数服）、南京市数据协会承办，南京市生物医药产业攻坚推进办公室、南京市人工智能（软件）产业攻坚推进办公室支持。中国科学院院士、东南大学医学与生命科学部主任滕皋军担任分会场主席；南京市副市长孙百军出席致辞。 八场主旨演讲按照“临床需求—建模方法—科研验证—应用探索”的脉络展开。江苏省人民医院刘云带来《人工智能变革慢病管理范式》，聚焦慢病长期管理和干预研究；南京鼓楼医院蒋青围绕《医学连续域泛化新方法》，探讨医学模型在不同人群与场景变化中的适用性；中国医学科学院北京协和医院宋健以《以世界模型预演康复未来：连续诊疗平台的范式升级》为题，关注康复状态的连续评估与未来推演；东南大学附属中大医院焦蕴分享《基于本体论的医学世界模型构建》，探讨如何将医学概念与关系组织为可计算的知识表达；围绕科学发现与产业实践，苏州镁伽科技有限公司汤培峰带来《从AI模型到湿实验验证，赋能临床需求为导向的创新加速》，关注AI提出假设与实验反馈的研究闭环；南京世和基因生物技术股份有限公司邵阳分享《AI赋能基因大数据挖掘新药靶点》，探讨利用基因数据发现候选药物靶点；佗道医疗科技有限公司合作专家吉建民介绍《面向腔镜手术的具身模型演进与实践》，关注手术场景中的感知、决策与行动；云知声智能科技股份有限公司刘升平以《医疗世界模型：基于合成诊疗轨迹的临床过程推演》收官，探索连续诊疗过程的建模方法。八场报告从医学认知延伸至验证与行动，也提示医疗世界模型必须在真实场景中持续检验可靠性。 重大成果发布环节集中亮相六个方面创新成果，覆盖高质量数据集、医疗健康世界模型一体机、专病世界模型、数据底座和智能应用。首先发布的“医疗世界模型高质量数据集联合建设计划”，由南京市卫健委信息中心、江苏省人民医院、南京鼓楼医院、南京市中西医结合医院、南京市妇幼保健院、南京脑科医院、南京市中心医院和南京市江宁医院等单位共同参与，着眼于多机构协作、数据标准与质量治理，在依法合规和保护患者隐私的前提下，为医疗世界模型的训练、评价与临床研究提供可持续的数据支撑。 随后，江苏省人民医院、南京大数据集团旗下南京可信数据服务有限公司会同新华三、统信软件及崖山数据库相关团队发布“医疗健康世界模型一体机”深度融合世界模型技术与国产计算设备、操作系统及数据库，构建安全可信、自主可控的医院本地化智能计算平台，推动医学科研从“人类提出假说、AI辅助验证”向“AI提出科学假说、人类科学验证”的创新范式转变，助力医学研究迈入AI驱动科学发现的新时代。江苏省人民医院与南京可信数据服务有限公司联合发布五项慢病世界模型，涉及胰岛素抵抗、糖尿病用药、高血压连续管理、血脂与动脉粥样硬化、慢性肾病风险，聚焦疾病状态变化与干预响应的动态研究。梧州市工人医院、广西精准医学产业技术研究院共同开展的“地中海贫血筛查世界模型”同步发布。该成果以医院原始数据不出域为原则，探索在院内开展模型训练和验证，并在安全合规和当地临床验证基础上，逐步将筛查模型能力用于面向东盟的医疗合作，推动“数据留在医院、智能走向东盟”的创新实践。 此外，东南大学附属中大医院与医渡科技发布“医疗世界模型高质量数据底座”成果，围绕数据质量治理、医学语义统一和时序信息组织，探索为状态计算、模型训练与验证提供支撑；东软集团发布“基于添翼医疗大模型的东软城市级数智健康解决方案”，聚焦医疗大模型在区域健康服务、医院业务协同等场景中的应用；南京汉卫公共卫生研究院有限公司发布“基于世界模型的医疗智能科研产品”，探索面向医学科研问题的智能辅助与研究过程支持。上述成果各有侧重，共同展示数据、模型、应用与科研协同发展的方向。 与会交流表明，医疗人工智能的价值，正在从回答医学问题、识别单点风险，进一步延伸至刻画疾病状态、研究病程变化和比较可能的干预路径。世界模型的关键不只是“预测得准”，还包括预测依据是否清晰、推演能否接受真实数据检验、不同医疗场景下是否可靠，以及医生能否理解并审慎使用。有关成果仍需通过外部验证、临床评价与持续监管逐步明确适用范围，不能以模型模拟替代医生诊疗决策。 江苏集聚高水平医疗机构、高校院所及软件信息产业资源，具备推动医疗世界模型产学研协同的良好基础。南京依托医疗机构、科研团队和数据服务企业开展联合探索，推动高质量数据供给、医学知识建模、模型训练、临床验证与应用推广衔接。面向中国—东盟医疗健康合作，分会场展示的地中海贫血筛查世界模型还提出了“原始数据不出域、模型能力跨区域服务”的合作思路，为医疗数据安全利用与人工智能成果推广提供新的研究课题。 从“预见疾病”到“推演生命”，本次分会场以八场主旨演讲和六方面成果发布，呈现了医疗人工智能从理论研究、可信数据到临床场景的多层次探索。下一步，相关单位将继续围绕真实临床需求推进跨学科合作、模型验证与应用评估，让世界模型从科研设想逐步走向可检验、可部署、可持续改进的医疗创新实践，更好服务医生与患者。 本文由南京大数据集团提供，量子位获授权转载，观点归原作者所有。

新闻联播 2026/10/19 《新闻联播》 20261019 21:00 ⏱00:30:00 [视频]【赓续长征精神 奋进复兴征程】初心如磐 精神永续 书写新长征路上的崭新答卷 ⏱00:07:47 [视频]李强同塔吉克斯坦总理会谈 ⏱00:02:03 [视频]李强会见塔吉克斯坦总统 ⏱00:01:00 [视频]前三季度GDP同比增长4.6% 高质量发展取得新成效 ⏱00:02:35 [视频]中央档案馆向社会集中开放5000余件长征专题档案 ⏱00:00:44 [视频]我国多措并举加快推进科技兴商 ⏱00:00:58 [视频]第140届广交会：丰富全链条配套供给 筑牢全球贸易合作根基 ⏱00:02:04 [视频]我国加快建设贯通国家沿边沿海“黄金大外环” ⏱00:02:10 [视频]我国户外运动产业蓬勃发展 ⏱00:01:03 [视频]国内联播快讯 ⏱00:02:48 [视频]俄称正对乌进行系统性打击 乌称打击俄数据中心 ⏱00:00:52 [视频]胡塞武装称也门多地遭沙特上百次空袭 沙特称胡塞武装投射物落入其境内 ⏱00:00:50 [视频]国际联播快讯 ⏱00:02:45

通研院孵化的团队，也盯上了RSI 当AI越来越懂你，如何让智能真正属于你？ 从通用模型到个性化智能，人工智能的竞争正在向长期学习与专属能力沉淀延伸。 通衍灵智探索以参数化学习和持续进化为核心的Personal AI，让个人与组织在使用AI的过程中，逐步积累属于自己的智能资产。 过去几年，大模型不断突破能力边界，越来越多企业开始通过API、知识库和Agent，将AI引入研发、投研、运营等核心业务。 但随着AI参与实际工作的时间越来越长，一个新的问题开始浮现：企业每天产生的大量业务经验，究竟只是被模型临时调用，还是能够逐渐沉淀成自己的AI能力？ 全球科技公司已经开始探索这一方向。 OpenAI通过Dreaming改进ChatGPT的长期记忆，使其能够综合历史交互，更好地理解用户偏好、项目背景和长期需求；Meta推出的Muse则进一步结合个性化理解与自主执行，推动Personal Agent从回答问题走向完成实际任务。 无论是长期记忆还是主动执行，都反映出一个日益清晰的趋势：AI正在从面向所有人的通用工具，发展为面向具体用户的长期智能服务。 北京通用人工智能研究院产业平台CEO李未认为：“基础模型越强，个性化智能能够发挥的作用就越大。我们看好的是一种新的技术分工：先进基础模型提供共享的通用能力，个性化模型则通过长期交互和持续进化学习，逐步形成符合不同主体需求的专属能力。” 注：通衍灵智依托北京通用人工智能研究院（BIGAI）体系的科研积累与产业转化资源，专注于面向企业与个人的持续自进化专属模型（Personal AI）研发。通过个性化模型训练、持续学习与底层算力优化，推动专业知识和业务经验沉淀为可持续进化的专属智能能力。 当个性化成为行业共同关注的方向，技术探索也开始向模型内部延伸。 除了记住用户的信息，AI能否真正学习个人与组织长期形成的经验？这些能力能否随着使用持续更新，并在基础模型更换后得到保留？当专属模型的数量持续增长，训练和运行成本又该如何控制？ 通衍灵智将技术方向聚焦于Recursive Self-Improving Personal AI（递归自进化个性化智能），尝试为上述问题提供系统性解决方案。 依托北京通用人工智能研究院体系的科研与产业资源，公司选择在现有通用模型之上，通过轻量化个性化参数承载不同主体的专属能力，并结合持续学习机制和算力调度技术，让模型在长期使用中不断适应用户。 这套技术体系的目标，是让个人、项目和企业不必分别训练完整的通用大模型，也能逐步建立适合自身需求、能够持续演进的专属智能。 从长期记忆到模型学习，个性化进入参数层 同样使用Coding Agent，不同研发团队获得的结果可能存在明显差异。 一套成熟的软件系统往往有自己的架构原则、技术规范和历史约束，资深工程师知道哪些模块不能轻易调整，也清楚什么时候需要优先考虑稳定性而非技术上的最优解。 这些经验一部分记录在文档中，更多则分散在长期的代码修改、方案讨论和项目实践里。 类似情况也存在于金融投研、企业运营等领域。通用模型可以分析市场、理解业务流程，但不同团队长期形成的风险偏好、决策习惯和工作方法，往往需要通过持续协作才能逐渐掌握。 目前，AI主要依靠Prompt、RAG、Memory和Skill等机制适应具体场景。它们分别承担指令约束、知识检索、状态保存和能力复用等任务，已经成为企业应用大模型的重要组成部分。不过，这类机制主要在模型外部组织信息，模型自身的参数通常不会因为一次业务交互而发生变化。 当个性化需求从信息获取延伸到长期行为模式，参数化学习提供了另一种技术选择。 通衍灵智采用共享基础模型（Base Model）与个性化参数（Personal Parameters）相结合的架构。基础模型提供通用知识和推理能力，不同个人、项目和企业则通过轻量化的Personal LoRA进行参数适配，将经过验证的专业偏好和行为特征逐步融入模型。 与传统行业模型主要解决不同行业之间的能力差异相比，这一路线进一步关注同一行业、同一任务中不同使用者之间的差异。例如，同样是软件开发，两个项目可能需要完全不同的工程规范；同样是投资研究，不同团队也有各自的评价标准和风险纪律。 这并不意味着知识库和长期记忆会失去价值。动态知识仍然需要检索，任务状态仍然需要记录，而那些在长期实践中反复出现、相对稳定的行为模式，则可以进一步通过训练转化为参数化能力。 个性化由此从“让模型掌握更多关于用户的信息”，逐步延伸到“让模型形成更符合用户需求的能力”。 通衍灵智CEO谢枭楠表示：“企业对AI的需求正在从获取通用能力转向积累专属能力。同一类通用智能服务会被越来越多企业获得，真正拉开差距的，是能否把自身长期形成的专业判断和做事方式沉淀为模型能力，而不是永远停留在‘查资料’的层面。” 让模型在实际工作中成长，关键是建立可信的学习机制 拥有专属参数之后，新的挑战随之而来：模型如何持续吸收有价值的经验，并避免在学习过程中积累错误？ 企业日常使用AI会产生大量反馈。开发者接受或修改代码，销售人员调整客户沟通策略，投资经理修正研究结论，这些行为都包含着潜在的学习信号。但单次反馈未必代表长期规律，一次成功的判断也不意味着相同策略可以适用于所有场景。 如果未经筛选就将交互记录用于训练，模型可能强化偶然偏好，甚至损害原有能力。因此，持续学习需要建立能够识别有效反馈、评估更新效果并控制模型行为变化的机制。 通衍灵智围绕这一需求研发RSI（Recursive Self-Improvement，递归自我改进）技术，通过模型与评估器协同迭代，构建持续学习框架。 在这一框架中，业务运行产生的任务轨迹、人工修正和实际结果首先形成候选学习数据，Evaluator根据具体用户或企业的评价标准，对反馈进行筛选和判断，再将有效样本用于Personal LoRA的增量更新。 更新后的模型需要接受进一步评估，比较其与原有版本的任务表现。只有符合预设要求的更新才进入服务，异常结果则需要通过版本控制和回滚机制处理。 与此同时，模型更新的实际效果也可以反向用于改进Evaluator，使系统逐渐优化学习数据的筛选方式和评价标准。 以软件研发为例，系统可以利用代码Review记录分析某类修改为什么反复被接受或拒绝，并通过后续任务验证模型是否真正掌握了相关工程要求。随着有效反馈不断积累，模型有机会逐步适应团队长期形成的工作方式。 这套机制涉及灾难性遗忘、反馈污染、模型漂移和更新稳定性等技术挑战。通衍灵智表示，目前RSI核心技术路线与产品架构已经明确，相关模块正在推进工程化，完整自动化闭环仍处于持续研发阶段。 通衍灵智CTO储兵兵表示，他们在训练的过程中，绝对不是用户点一下“拒绝”就立刻拿去训练模型，他们引入的Evaluator会先判断这个反馈有没有学习价值，一次反馈只是信号，反复出现的模式才真正可能变成学习。模型更新后还要和旧版本在同一批任务上重跑，确认提升才上线，退化就回滚，确保进化的安全与效率。 从长期看，如果模型能够在真实业务中稳定学习，企业便有机会减少反复配置和集中式训练的工作，使AI能力随着业务发展逐步更新。 专属模型走向规模化，算力资源成本是现实 个性化模型的商业化面临另一项现实约束：成本。 如果一家企业未来需要为数百个岗位、数千个Agent维护不同的模型参数，同时支持这些模型持续训练和在线服务，传统的独立训练、独立部署方式将带来较高的计算和管理开销。对于服务大量个人用户的平台，资源效率的重要性还会进一步提高。 通衍灵智因此将AI基础设施作为Personal AI的重要组成部分，围绕训练与推理的协同调度，以及海量个性化参数的显存管理开展优化。 其中，TIP（训推并行）主要解决训练与在线推理之间的资源分配问题。传统架构通常将模型训练和推理服务分别管理，但持续学习意味着两类任务会在模型运行过程中频繁交替。 通衍灵智通过同卡同批训推并行、异步梯度累积等技术，尝试在保障在线服务的前提下，利用可用算力执行个性化参数的增量训练，减少独立训练资源池带来的额外成本。 Paged LoRA则面向大量Adapter并发运行时的显存管理问题。传统方式往往以较大的固定单元分配显存，随着模型数量和访问频率变化，容易出现资源利用不充分和响应延迟波动。Paged LoRA采用分页管理与按需映射机制，使不同Personal LoRA能够更加灵活地共享基础模型和GPU显存。 在已完成的阶段性测试中，通衍灵智使用Qwen2.5-72B-Instruct及8张NVIDIA H800 GPU，将Paged与传统Flat模式的LoRA显存预算统一控制在5.79GB。在LoRA请求占比为1%至30%的测试负载下，Paged方案在响应延迟和长尾表现方面取得了一定优势。 测试同时表明，当LoRA请求占比提升至50%时，频繁的参数换入换出仍会造成性能退化。团队正在围绕异步加载、热点参数预取等方向继续优化，相关技术在更广泛生产环境下的表现仍需进一步验证。 储兵兵额外说到，基础模型推理成本在下降，但Agent调用频率和个性化训练需求在增长。对持续学习系统，不能只看一次模型调用的价格，还要看长期训练、更新和服务的综合成本，只有经济性合理，这类服务才能覆盖更广泛的用户。 对于通衍灵智而言，底层算力优化服务于个性化模型的长期运行。通过RSI推动持续学习，再由TIP和Paged LoRA改善训练及并发服务的资源效率，公司希望逐步降低专属模型的使用门槛，使其从高成本定制服务走向更广泛的实际应用。 模型在更迭切换，智能能力如何长期积累保留？ 随着基础模型能力、价格和部署方式不断变化，企业未来可能同时使用多个模型，也可能根据业务需要更换技术底座。 一旦AI深度参与日常经营，模型切换涉及的成本便不再局限于接口和系统适配。企业还需要考虑，过去投入大量时间积累的训练数据、工作习惯、人工反馈和评价标准，能否在新的模型环境中继续发挥作用。 通衍灵智希望通过共享基础模型与个性化能力分层，降低企业对单一模型底座的长期依赖。 需要说明的是，不同基础模型的结构与参数空间并不天然兼容，Personal LoRA通常无法直接跨模型复用。但企业已经积累的业务数据、训练样本、任务轨迹和评测体系，可以继续用于新模型的适配与训练，减少重新构建专属能力的工作量。 这一思路也使企业有机会建立自己的模型评价标准，根据实际业务表现比较不同基础模型，而不是完全依赖模型供应商提供的通用指标作出选择。 与模型切换同样重要的，还有长期积累的数据和模型成果如何进行管理。 在通衍灵智的产品设计中，共享基础模型、企业业务数据和个性化参数被划分为不同层次，为数据使用、模型适配及相关成果管理提供技术基础。具体的数据权利、知识产权和模型成果归属仍需通过合同、授权及数据治理机制明确，技术分层本身并不自动产生法律上的所有权。 这种架构所提供的可能性，是让企业在持续使用AI的同时，逐步形成相对独立的训练数据、评价体系和个性化模型能力，并在未来模型升级或切换时继续利用这些积累。 对于个人也是如此。其长期形成的知识结构、专业经验和工作偏好，如果能够得到有效保存，并持续用于适配新的智能系统，其价值便不再局限于某一项产品或某一次服务。 谢枭楠还认为，企业不必担心模型底座更换导致积累归零。真正属于企业的，是长期积累的业务数据、任务轨迹、人工反馈和评测体系，这些资产可以在新模型上重新适配，而不是从零开始。模型可以切换，但企业的经验不能跟着清零。 从商业模式看，Personal AI由此引出了一个值得关注的方向：AI服务的价值可以从即时任务交付，进一步延伸到用户长期智能资产的积累。 从技术进步到价值共享，让智能真正服务于人 人工智能正在重新定义知识和生产能力的形成方式。 过去，个人的经验主要保存在自身认知与实践中，企业的专业能力则分散于员工、制度、业务系统和组织协作之中。随着AI越来越深入地参与社会生产和日常生活，这些原本分散的知识与经验，开始有机会被系统化整理、学习和复用。 但在技术能力持续提升的同时，也需要思考一个更深层的问题： 当用户不断贡献交互、修正和业务反馈，推动AI系统变得更加智能，这些投入所创造的长期价值，应当如何回到个人和组织自身？ 传统平台式AI服务主要向用户提供即时模型能力，用户的使用行为也可能帮助平台不断优化产品。而Personal AI所探索的，是让用户在获得服务的同时，逐步积累由自身知识、经验和判断形成的专属智能资产，使长期使用AI的价值能够持续沉淀。 这种积累带来的意义，远不止个性化效果的改善。 对于个人而言，专业经验可以逐步转化为长期可用的数字化能力，帮助其在不同工具、不同工作环境中延续自身积累。 对于企业而言，长期形成的业务方法和组织知识有机会通过专属模型得到保存与传承，减少关键经验随人员流动或技术更替而流失的风险。 当这些能力能够在不同基础模型之间重新适配，个人和组织也将获得更充分的技术选择空间，可以依据自身需求评估、采用和更换模型，降低对单一平台的长期依赖。 企业未必需要重新训练一个属于自己的通用大模型，但应当有机会逐渐拥有一套属于自己的智能能力。 这也体现了通衍灵智所倡导的“以人为本的个性化智能”。在他们看来，人工智能的发展，应当让使用者拥有更大的自主权，让个人与组织长期积累的知识、经验和判断得到尊重、保存与延续，并使技术进步创造的价值更广泛地惠及使用者。 最后，李未谈到，人工智能的普惠，不应仅仅意味着更多人能用上先进模型，还应意味着更多人能借助AI积累和发展自己的能力。让技术进步的成果更多转化为人的成长、企业的创新和社会生产力的提升，这是通衍灵智所理解的以人为本。 依托北京通用人工智能研究院体系的科研积累，通衍灵智正在将这一理念落实到参数化学习、持续进化和底层计算架构之中。 相关技术仍需持续研发和产业验证，但其所指向的长期价值具有更广泛的社会意义：让先进的人工智能能力逐渐成为个人发展、组织成长和社会生产力提升的持久支撑。 从更长远的视角看，人工智能不应只是一个不断吸收人类知识、持续提升自身能力的系统，也应成为帮助人类积累知识、传承经验和拓展能力的重要基础设施。 当通用智能逐渐成为社会可以广泛获得的基础能力，真正值得期待的，是每个人、每个组织都能在技术进步中建立自己的长期积累，并拥有选择和发展这些能力的空间。 AI不应只是因为人的参与而变得更聪明，也应让人因为AI的普及而拥有更多能力。技术进步的成果不只沉淀在模型和平台之中，更应沉淀为个人成长、组织发展与社会进步的持久力量。 *本文系量子位获授权刊载，观点仅为原作者所有。

从百比特芯片到整机交付，这家量子计算公司正将量子算力推向可调用服务 同步搭建千比特规模量子算力云平台 算力越来越难抢了。 一块英伟达Blackwell GPU的云端租金，短短两个月就涨了48%。 哪怕是OpenAI，也同样受到算力掣肘。 其CFO Sarah Friar公开表示，公司在「非常艰难地取舍项目」，想做的事太多，算力不够，只能砍掉一部分。 但算力焦虑，不只是关于供给和价格的问题。 分子结构模拟、大规模组合优化，这些任务的计算量随问题规模指数级增长，GPU堆得再多也不够用。 这个天花板，由GPU的计算范式决定。 对于这类缺乏有效数学化简手段的「NP」难题，经典计算很棘手。哪怕对一个每种变量只引入2种可能性的组合问题，100个变量就将导致2^100（约1.27×10^30，超过一百万亿亿亿）种可能的组合。经典计算只能逐个或成组地遍历所有可能性。 就算把全世界的GPU堆在一起，穷举一遍也要算上数万年。 要突破这道墙，需要一种从底层逻辑就不一样的算力，才能在指数级膨胀的计算空间里找到出路。 量子计算提供的，就是这样一种从底层逻辑就不同的算力。 量子比特可以同时处于0和1的叠加态，彼此之间还能纠缠关联。每多一个量子比特，计算空间的维度就翻一倍。 叠加性和纠缠性相结合，使得我们可以将上述「爆炸性」增长的组合可能性快速编码到这个指数级增长的计算空间内。再通过合理设计的量子算法，我们可以将有用的结果通过量子干涉「浮现」出来。 量子处理器（QPU）就是沿着这条路发展起来的，被视为继CPU和GPU之后的第三种算力。 CPU和GPU难以企及之处，正是QPU有望大显身手的领域。 经典算力堆量解决不了的问题，换一种计算范式，也许就有了出路。 GPU够不到的天花板 经典算力无能为力的问题，已经不胜枚举。 分子结构计算是最典型的一类。 一个中等大小的蛋白质分子，包含数以万计的电子（这还只是在考虑外层电子的情况下），要模拟这些电子之间的量子行为，经典计算机需要追踪的状态数量会随电子数量指数级增长。 哪怕动用全球现有算力的总和，要精确模拟这样一个分子的量子行为，经典计算机依然束手无策。 事实上，全球超算有很大一部分算力就花在量子化学计算上，但即便如此，能解决的问题仍然有限。 经典计算机只能逐一尝试，规模一大就彻底算不动。 不只是规模问题，密码学的情况更微妙。 以RSA为代表的公钥加密算法，其安全性建立在「经典计算机解不动大数分解」这个前提上。 一旦量子计算机达到足够规模，Shor算法（量子质因数分解算法）理论上可以在可接受的时间内完成大数分解，现有加密体系的根基就会被动摇。 这些问题的背后，统统指向经典计算的能力边界。 前面已经介绍过，量子计算正是解决这些问题的一剂良方。 不过还有一个问题，QPU和现有算力之间到底是什么关系？ 相干科技创始人兼CEO金贻荣，在超导量子电路领域做了近20年，同时担任北京量子信息科学研究院生态建设团队负责人。 根据他的判断，未来的算力格局会是多种计算能力并存。 「未来要解决的多半是复杂问题，而复杂问题很难靠单一技术解决，需要多种技术结合。我判断未来会是融合计算，量子计算和经典超算、智算等多种算力结合，形成新的计算生态。」 这种融合和AI的关系尤其紧密。 AI训练中大量的优化任务，比如大规模参数搜索、模型架构探索，底层都涉及组合爆炸。 几百个超参数的调优空间、数十亿参数的梯度寻优，搜索空间随变量数量成倍膨胀，恰好落在QPU擅长的区间里。 不过，这并不意味着QPU马上就能帮到AI。 金贻荣认为，量子计算属于计算层，是底层能力；AI属于应用层，建立在计算之上。有了更强的计算能力，才会有更好的AI。而当前我们仍处在量子计算工程化的关键阶段，仍在与「噪声」做激烈的斗争。 为此他表示，眼下比较现实的方向，是先用AI帮助量子计算做校准、参数优化和故障诊断。借助AI尽快提升量子计算的能力，从而让量子计算更快反向赋能AI。 量子计算规模化，还差些什么？ 量子算力的计算原理已经成立，但从实验室走到产业，距离还很远。 最绕不开的一道门槛就是成本。 量子计算机造价高昂，运维流程复杂，芯片需要在接近绝对零度的极低温环境中运行，配套的测控系统、低温线路和校准软件都是重资产投入。 对大多数想用量子算力的团队来说，自己买一台整机并不现实。 即便通过云服务或租用等方式解决了成本问题，编程方式仍然是一道障碍。 经典计算的开发者写Python、写C++，面对的是经过几十年发展的成熟编程语言和开发工具链。 量子计算完全不同。 使用者需要把计算任务拆解成一个个量子门，再手动编排这些量子门的执行顺序和作用对象，组成一条量子线路。 这个过程类似于直接用汇编语言编程。 用金贻荣的话说，「使用量子计算基本要手动编写一个个量子门组成的线路，好比过去必须懂机器码、懂汇编才能编程。而汇编有很高的门槛，这种状态下很难形成广泛的生态。」 除了用户使用门槛，硬件层面同样还没准备好。 过去几年，量子计算机的量子比特数从几十扩展到了几百、再到上千，但比特数量并不等于算力。 精度不够、错误率没降下来，规模再大也无法投入实用。 想要把实验室原型机，做成能稳定运行的整机产品，中间还需要大量的系统工程。 能调用多少算力，要看可用比特有多少、单位时间能跑多少层线路，这由芯片、测控、软件和校准共同决定，任何一环跟不上，算力都无法有效输出。 尽管还未大规模落地，量子计算目前已经在金融风控、分子模拟等场景中开始探索。 当然，这些探索大多还停留在验证阶段，真正大规模的应用爆发，还要等基础设施再成熟一步。 至于成熟之后会长成什么样，目前行业还没有统一共识。 就像Transformer出现之前，很少有人想到今天会有这么多AI Agent；互联网刚出现时，大家以为它主要用来做数字图书馆。 言外之意，量子计算真正的大规模应用场景，还有非常大的想象空间。 从芯片，到量子云服务 要把量子算力从实验室推向产业，成本、易用性、工程等问题需要同时推进解决。 国内已经有企业在沿着这条路走。 相干科技2023年10月成立，孵化于北京量子信息科学研究院的超导量子计算团队。公司的业务，是把量子算力变成一种可以交付的服务。 这依赖芯片、测控、整机和平台等环节协同推进。 其中，芯片是底层核心。 相干科技走的是超导路线，用钽作为核心超导电路材料，结合蓝宝石和高阻硅衬底优化工艺。 钽表面能形成致密的氧化层，有助于抑制造成量子比特退相干的噪声。配合蓝宝石和高阻硅衬底的工艺优化，表面介电损耗可以降到很低。再通过超高真空磁控溅射技术，生长出平整、低缺陷的超导钽膜，有助于提高晶圆级的量子比特一致性。 这条技术路线在该团队早期发展阶段就得到过验证。 金贻荣在北京量子院时期与团队一起攻克了干法刻蚀和表面处理的难题，做出过503微秒长寿命的超导量子比特芯片。 此后，团队针对多比特芯片寿命下降的问题持续优化工艺。 到目前为止，相干科技的量子芯片已经做到百比特规模，芯片寿命超过100微秒，单比特门平均保真度超过99.9%，两比特门保真度突破99.5%。 而且，芯片团队已打通了全流程制备渠道，每个工艺步骤都不依赖单一制备平台。 公司正在建设自主芯片产线，建成后芯片的设计、工艺迭代、流片与封装都可以在内部完成，从而缩短下一代更大规模、更高性能芯片的迭代周期。 芯片有了，下一步是把芯片装进整机。 相干科技目前的方案支持10到1000个量子比特的独立操控和测量，覆盖芯片、测控硬件和软件的系统集成，可以本地部署也可以上云。 其测控电子学解决方案也已在100量子比特以上规模的处理器上完成系统级验证，单比特门保真度可达99.99%以上，两比特门保真度可达99.8%以上，读取保真度可达99%以上。 测控能力是相干科技最早建立起来的技术基础。 公司成立之初先从量子测控切入，靠测控系统和低温测控线路建立产品收入和工程经验。 从2024年到2025年，其测控业务收入从300多万元增长至3100万元，客户包括中国科学院相关机构、清华大学、粤港澳大湾区量子科学中心等。 这些持续交付的测控订单，为整机研发积累了工程经验，也为公司提供了资金缓冲。 今年，相干科技的目标是完成百比特规模整机的交付。 整机之上，相干科技在同步搭建千比特规模的量子算力云平台。 金贻荣觉得这个交付形态和今天的AI很像。 前沿的大模型大多只能通过云服务调用，看重数据安全的用户则会选择私有化部署。量子计算也会这样，以高水平的云服务为主，结合定制化、私有化部署的整机。 相干科技正在建设自有算力平台，用户可通过图形化界面拖拽搭建量子线路，也可以通过API提交计算任务。平台还计划为AI Agent预留接口，并探索用自然语言提交量子计算任务。 这样做的目标，是让用户不需要深入了解量子计算背后原理，也能调用量子算力。 应用端，相干科技已经布局了金融、超算、气象等多个领域。 金融领域或许是走得最快的一个。 金融业务中天然存在大量组合优化问题，比如从几千只股票中选出最优的投资组合，或者在实时交易中对上百种衍生品同时定价…… 这些任务的计算量随变量数量指数级增长，和经典计算碰到的天花板是同一类困境。 金融机构又有足够的付费意愿，愿意为更快、更精确的计算买单。 据介绍，量子算力服务在金融领域可应用于智能风控、反洗钱、投资组合优化、金融衍生品定价等15个业务场景。 超算领域，相干科技正在做量子与经典融合计算的应用验证。 而在气象领域，复杂微分方程求解和大规模数据处理，也是量子计算有可能发力的场景。 除了做硬件和平台，相干科技目前也在推动开发者生态的建设。 2025年12月，公司协办了「第二届量子云计算研讨会」，与北京量子院联合推动Quafu量子云平台建设。 2026年，又参与协办首届「Quafu杯」量子计算真机挑战赛，挑战赛要求参赛者在真实的量子硬件上测试和迭代算法，和模拟器环境相比，对算法的工程可行性有更严格的检验。 因为只有让算法开发者尽早接触真机，下游应用生态才有可能慢慢长出来。 芯片、整机、云平台、开发者生态……相干科技成立三年，在量子计算「下一公里」的各关键环节都已经落子。 量子计算走向规模化应用这条路上，已经有选手站上了起跑线。

Claude新模型曝光！能跳出思维定势，修Bug治标又治本 OpenAI只掏出一个6.1 Terra… 梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号QbitAI 最近听到AI圈最好笑的笑话： 接下来的一个月御三家都要出新模型。 Claude新款被评价为“重大飞跃”，修复一个bug时能“治本”，识别背后更大的问题一并处理。 Gemini要发的是Argon升级款Carbon，员工内测反馈“能打Opus 5.5”. ChatGPT要发的是中杯6.1 Terra…… 什么嘛，还以为现在的6.1 Sol就是Terra改个名呢。 Claude新模型能跳出思维定势 来自Information的消息。 如果你觉得过去一个月AI圈发新模型的速度很快，那就别指望下一个月会放慢。 根据内侧用户的说法，新版Claude在推理和直觉方面更好，特别擅长判断一个人的潜在意图和目标。 例如，一个人可能会要求模型修复一个单一的bug，而模型可能会去识别导致该bug的根本类问题，并询问是否应该修复整个类问题，这位使用过该模型的人表示。 新版Claude在跳出思维定式方面也表现得更好，而不是重复常见的常识性建议或解决方案。 如果用户询问关于如何投资股票的建议，它不会建议老套的查看市盈率高，而是会提出自己创造性的算法来预测未来的股票表现。 目前尚不清楚新模型是Fable还是Opus，总之更强。 Gemini 4 Carbon可能用了RSI 与此同时谷歌也在开发新模型，代号“Gemini 4 Carbon”。 早期版本的Argon在部分编程任务上表现落后于Claude Opus 5。 Carbon在编程任务上优于Argon，在需要视觉理解的任务上继续表现更好，如分析视频或测试前端页面功能（得益于用了Youtube数据训练）。 Carbon在谷歌内部编程平台Jetski上向员工开放了数日，体验过的员工认为“感觉与Opus 5.5相当”，但还需要更多测试。 Google测试了一系列Gemini 4模型，代号分别为Argon、Barium和Carbon。 其中内部代号“Barium-B”的最后被选中，发布成了我们今天看到的Argon。 在Carbon内测的表现泄露后，谷歌员工Vedant Misra发帖回应“你听说过递归自我改进（RSI）吗”。 不确定是否在暗示Carbon使用了RSI技术。 OpenAI没活了？ GPT-6.1 Terra已经出现在微软Copilot的代码里。 那么之前很多人怀疑6.1 Sol其实是Terra改个名字发出去，看来猜错了。原来6.1 Sol只是单纯的与5.6 Sol比升级不大啊。 很多人看到要出6.1 Terra的消息反应都是，感觉OpenAI已经自暴自弃了，破罐破摔了。 不过也有人认为Terra升级对OpenAI来说确实很重要。 因为他们打算把ChatGPT的Chat/Work和Codex模式合并在一起，那么就需要一个更便宜的模型给免费用户用。 与此同时OpenAI发布一条新进展。 最新的几款GPT模型在冷门编程语言（FORTRAN，COBOL）里表现更好。 很多银行、公共事业依赖这些古董软件，已经没几个人类程序员能维护了。 COBOL支持⁠超过40%的银行系统、80%的面对面信用卡交易和95%的ATM交易，而Fortran用于天气预报⁠和核反应堆安全分析⁠。 在迁移COBOL程序到其他语言的测试中，GPT‑6.1 Sol在low档达到86.6% 的准确率，而GPT‑5.6 Sol只有5.4%。在更高的推理档位下，准确率达到97.9%，几乎把测试刷穿了。 最后国产模型这边，DeepSeek率先结束潜水，接下来Kimi、GLM和Minimax的新模型也将先后登场。 总之接下来的11月，依旧精彩。 参考链接： [1] https://x.com/kimmonismus/status/2112242007062233122?s=20 [2] https://x.com/maxxrubin_/status/2112256163761016977?s=20 [3] https://openai.com/index/low-resource-programming-languages/

AI硬件出海，别当“背景板”，GTC2026 Shanghai「AI硬件专区」邀你占位 2026 年 11 月 4 日至 5 日，GTC2026 全球流量大会（上海）将在上海世博展览馆 H3 馆举办 2026 年 11 月 4 日至 5 日，GTC2026 全球流量大会（上海）将在上海世博展览馆 H3 馆举办，本届展会特别设立「AI 硬件专区」，聚集机器人、智能穿戴、AI 终端、具身智能等方向的展商与从业者。目前，专区席位正在招募中，同时大会普通门票限时免费领取，欢迎所有对 AI 硬件出海感兴趣的朋友报名参会。 一、AI硬件专区：把同路人聚在一起 「AI 硬件专区」是 GTC2026 Shanghai 为 AI 硬件赛道专门开辟的垂直展区。它不是一个简单的展位集合，而是一个有明确主题、有精准观众、有配套活动的专属场域。 专区覆盖的方向包括：机器人、智能穿戴设备、AI 手机及终端、智能家居硬件、具身智能解决方案等。从整机品牌到技术方案，从产品公司到出海服务商，专区将把 AI 硬件出海的完整链条集中呈现。 在这里，你的隔壁展位可能就是某家做陪伴机器人的团队，对面可能是做智能戒指或 AI 眼镜的品牌。观众来到这个区域，目标非常明确：看产品、找合作、聊渠道走进来的人，本来就冲着 AI 硬件来的。 专区还将与大会的 AI 相关议程形成联动。11 月 5 日上午的主会场「AI+出海峰会」，将深入讨论 AI 产品从工具到智能体的进化路径、AI 应用的商业化与变现手段；11 月 4 日下午的分会场「AI 技术发展论坛」，则聚焦 AI Agent 落地、AI 出海基建、软件生产新范式等硬核技术话题。展区与论坛彼此呼应，让参展企业既能展示产品，也能吸收前沿认知。 二、为什么这个专区值得AI硬件从业者专门来一趟？ 对于 AI 硬件企业来说，参加展会的核心诉求无非是几个：找到渠道、对接供应链、接触投资人、提升品牌声量。而「AI 硬件专区」恰恰把这些需求集中到了一个高浓度的场景里。 如果你是 AI 硬件企业，想参展： 专区汇聚的观众不是泛泛的“逛展人群”，而是带着明确需求的渠道方、采购方、海外代理商、投资机构以及出海服务商。GTC2026 Shanghai 预计将迎来 1800+企业高管、120+优质展商、15000+行业从业者。专区企业可以获得更精准的曝光，同时与大会全链路的支付合规、本地化服务、云基建、营销推广等展商直接对接，一站式解决出海路上多个环节的难题。 如果你是 AI 硬件从业者，想参会： 你可以在这里一次性看到当前 AI 硬件出海企业的最新成果，了解同行在做什么、市场在流行什么。你也可以参与AI+出海峰会和技术发展论坛，听一线操盘手拆解AI硬件出海的真实案例——哪些市场在起量、哪些渠道值得投入、合规和本地化有哪些坑。你还可以在专区里认识潜在的合作伙伴，无论是找渠道，还是找技术方案，这里的人都和你处在同一个赛道。 如果你是渠道方、投资人或服务商： AI 硬件专区是你集中接触优质项目的入口，专区让你在最短时间内完成项目筛选和初步对接。你可以在现场体验产品、与团队深入交流，甚至直接敲定合作意向。 三、报名通道已开启，多场次峰会、活动等您莅临 开幕式峰会暨鲸鸣奖颁奖典礼｜11 月 4 日上午 这是整个大会的定调之场，也是全年出海圈的高光时刻。开幕式将汇聚政府代表、行业领袖与出海头部企业，共同解读 2026 全球市场的最新风向。更重要的是，第八届鲸鸣奖颁奖典礼将在此举行。鲸鸣奖已连续举办七届，累计 750+企业站上领奖台，覆盖行业受众超 200000+。九大奖项涵盖优秀出海游戏厂商、全球影响力短剧出海平台、AI 生态技术创新企业、影响力出海品牌、卓越出海领军人物等。谁将成为今年的出海标杆？现场揭晓。对于正在寻找行业背书的品牌来说，这不仅是荣誉，更是一次被全行业看见的机会。 游戏出海峰会｜11 月 4 日下午 游戏出海早已不是“买量换增长”的粗放时代。欧美市场合规门槛抬高，日韩用户对本地化要求苛刻，中东、拉美虽有增量但支付和运营成本高企。本场峰会将聚焦产业投资视角、区域市场二次进场、混合变现调优、休闲游戏突围等实战议题。来自一线发行商和研发团队的操盘手，将拆解真实案例——不是“我们做对了什么”，而是“我们踩过哪些坑，以及怎么爬出来的”。如果你正在寻找下一款爆款，或者想调整产品策略，这场峰会是成本最低的一次外部复盘。 AI+出海峰会｜11 月 5 日上午 AI 出海已经从“讲故事”进入“算账本”阶段。企业不再问“AI 能做什么”，而是追问“AI 到底帮我省了多少钱”“ROI 能不能打正”。本场峰会将围绕 AI 工具及应用的市场情况与变现手段、从软件驱动到智能原生的生产力重构、非游增长的新飞轮、AI 产品从工具到智能体的进化路径、明星 AI 产品的营收增长逻辑等议题展开。 AI 与行业应用的融合，应该优先考虑 AI 需求驱动还是行业需求驱动？为了不被大厂和大模型“卷没”，创业公司如何构建竞争壁垒？2026 年上半年 AI 产品创新领域感受到的最大变化是什么？这是一场没有标准答案的开放讨论，但或许能帮你少走弯路。 短剧出海峰会｜11 月 5 日下午 短剧出海在经历了狂飙之后，正在进入精品化与本地化并重的新阶段。头部平台跑通了付费模型，但内容成本水涨船高；新入局者发现“搬运”行不通，必须本土化原创。本场峰会将聚焦短剧出海 3.0 时代的突围路径、全球化服务如何助力掘金、2026 海外增长之道、本地化运营与精准投放、AI 重构短剧创作等议题。 AI翻译还是 AI 重构？AI 内容量产常态化下，短剧出海是全域内卷还是全球化新蓝海？未来三年，谁出局、谁领跑？如果你正在做短剧或准备入局，这场峰会将帮你把账算清楚。 DTC 品牌出海专场｜11 月 4 日上午 当流量红利见顶，DTC 品牌的核心竞争力正在从“拉新”转向“留存”和“复购”。本专场将围绕独立站运营、社媒电商、品牌心智建设、用户生命周期管理等主题，邀请一线品牌操盘手分享从 0 到 1 的实战经验。特别设置案例复盘环节，拆解那些从“卖货”成功转型为“品牌”的中国出海企业做对了什么。 AI 技术发展论坛｜11 月 4 日下午 面向技术决策者和研发工程师，聚焦 AI 技术本身的演进与工程化落地。议题包括全球 AI 技术应用趋势、对话型 AI Agent 的商业化实践、AI 出海全栈基建、AI 时代的软件生产新范式、AI Agent 解决方案与落地实践、AI 视频大模型的应用边界等。六位来自一线技术厂商和创业公司的专家将带来硬核分享。 AI 漫剧沙龙暨短剧资源对接会｜11 月 5 日上午 AI 漫剧是过去一年内容出海领域最令人兴奋的变量之一。本场沙龙将汇聚技术支持方、制作方、版权方、平台方、发行商和投融资机构。多场嘉宾演讲主题分享将分别聚焦 AI+漫剧全流程赋能、工业化协同与精品增长、全栈方案赋能创作、等内容。最后的自由对接环节，让你一上午聊完平时几个月才能约齐的合作伙伴。 全球游戏对接会｜11 月 5 日下午（闭门审核制） 这是全场唯一需要单独报名审核的闭门活动。面向游戏研发商与发行商，采用预约排期制，确保每一场洽谈都精准高效。发行商可以提前锁定有潜力的产品，CP 方可以一次性对接多家海内外发行渠道。过去几届对接会成功率极高，是游戏出海圈公认的“效率天花板”。 同时，大会普通门票限时免费申领。无论你是 AI 硬件创业者、产品经理、工程师，还是关注 AI 硬件出海的渠道商、投资人、媒体人，都可以扫码领取门票，免费参与两日逛展及分会场议程。升级大会通票还可解锁全部主峰会内容。 2026 年 11 月 4 日-5 日，上海世博展览馆H3馆。 AI硬件出海，别再独自摸索。来GTC2026 Shanghai，和同路人一起，把产品摆到懂它的人面前，把合作聊到点子上。 点击领取免费门票，11 月我们上海见：https://baijing.cn/ieQvm 本文由白鲸出海提供，量子位获授权转载，观点归原作者所有。

Meshy推出Meshy Edit：基于全新自研AI模型，一句指令实现3D模型局部编辑 圈选修改区域，一句话描述改动，约一分钟生成新模型，未选中区域保持原样 AI 3D 多模态模型公司 Meshy 今日正式发布局部编辑功能 Meshy Edit。该功能基于 Meshy 全新自研的 AI 模型，用户只需在 3D 模型上圈出想修改的区域，再用一句话描述改动，约一分钟即可生成新模型，未选中的区域保持原样。目前，Meshy Edit 已向全部注册用户开放。 模型生成后，创作者往往还需要调整局部，例如移除一件配饰、补充一处细节，或尝试新的造型。过去，这类修改通常只能通过两种方式完成：一是重新生成整个模型，但原本想保留的部分也会一并改变；二是借助 Blender 等专业软件手动编辑，而这需要长期积累的建模技能。 Meshy Edit 将修改流程简化为两步：先选区，再描述。选区时，用户可以用套索工具圈出整块部件，选区会同时覆盖模型的正面、侧面和背面；也可以用画笔涂抹可见表面，对选区边缘进行微调。完成选区后，用户用一句话描述改动，比如“去掉帽子”，还可以附上最多 5 张参考图，辅助说明修改意图。 每次修改都会生成一个新模型，原模型完整保留。新模型可以继续编辑、下载，也可以直接发送到切片软件，进入 3D 打印流程。 Meshy Edit 主要面向两类用户。对于从事手办、战棋、潮玩和文创的 3D 打印用户，该功能支持删减或添加部件、替换配件，修改完成后即可直接打印。对于游戏开发者和角色创作者，角色定稿后，只需更换一件道具或配饰，即可在角色本体不变的情况下快速产出多个版本。 Meshy 在个人用户中的付费表现，也获得了第三方数据的印证。10 月 5 日，知名风投机构 a16z 发布第七期《Top 100 生成式 AI 消费级应用》报告，首次增设按月收入排名的 Top 50 榜单。该榜单基于 YipitData 追踪的美国消费者银行卡消费数据，因此能直接反映用户的实际付费情况。Meshy 位列第 31 名，与 Midjourney、Suno、Runway 等创意工具同榜，也是榜单上唯一的 AI 3D 公司。 对付费用户而言，时间是最直接的成本。在 Blender 中手动修改一处细节可能需要数小时，而使用 Meshy Edit 仅需约一分钟。满意的部分原样保留，创作者可以将精力集中在真正关注的细节上。 价格与可用性 Meshy Edit 现已向全部注册用户开放，每次编辑消耗 20 积分。该功能目前支持 Meshy 6 和 Meshy 7.1 生成的高精度模型；若模型带有贴图，系统会自动切换至未贴图版本进行编辑。用户可以在模型预览窗口底部的“编辑”按钮，或打印模块的后处理功能区找到入口。 关于 Meshy Meshy 由麻省理工学院博士胡渊鸣（Ethan Hu）创立，自研 AI 3D 生成基础模型，于 2023 年发布首个 Meshy 模型。用户输入一句文字、一张照片或一幅草图，即可得到带纹理、可直接导出的 3D 资产，用于游戏、影视、AR/VR、产品设计和 3D 打印。截至 2026 年 9 月，Meshy 全球注册用户超过 1500 万，累计生成模型超过 1 亿个。2026 年 7 月，Meshy 完成近 4 亿美元 B 轮融资，估值 15 亿美元；同年 9 月，年度经常性收入（ARR）突破 1 亿美元。了解更多：meshy.ai 本文由Meshy提供，量子位获授权转载，观点归原作者所有。

火线评论｜沧州村庄里的危化品工厂为何能够长期存在？ 公众正拭目以待，尤其是背后的利益链条究竟有没有；如果有的话，有多长，有多粗。这是提级调查要啃的“硬骨头”。网民常说，“以官方通报为准”，前提当然是通报真实、准确、全面 河北东光县秦村镇小祃口村，岔路口看到不少危化品大罐车进进出出。图：央视新闻 　　【财新网】/火线评论 　　10月18日晚，央视《焦点访谈》曝光河北省沧州市东光县小祃口村从事危化品勾兑储存的“黑窝点”。记者发现，大罐车进进出出工厂，拉来的大都是所谓“甲醇副产”，也就是煤制甲醇等生产、精馏过程中产生的废弃的副产混合物，也叫“粗醇”“杂醇”“低度醇”云云，属于危险化学品。随后，沧州市多部门组成联合调查组，连夜进驻东光县开展提级调查，并在沧州全市范围内开展危化品领域安全隐患大排查。河北沧州开始集中拆除村庄内违规危化品储存罐。

三季度中国经济增速回升，服务业多领域就业总量增加 中国经济企稳回升。 国家统计局10月19日发布的数据显示，前三季度国内生产总值（GDP）同比增长4.6%。其中，三季度增长4.5%，比二季度回升0.2个百分点。9月份工业、消费等数据回升向好，投资增速止跌企稳。 前三季度服务业表现亮眼，增加值达62.8万亿元，同比增长5.2%，快于同期经济增速0.6个百分点。国家统计局新闻发言人、副局长毛盛勇在发布会上回答第一财经记者提问时表示，服务业对经济增长的贡献率达到66.3%，同比提高5.6个百分点，是拉动经济增长的主引擎。服务业还是吸纳就业的主力军，交通运输、住宿餐饮、文体娱乐等服务行业，就业人员的总量均有所增加。 此外，据国家统计局初步测算，以高端制造、数智经济、现代服务等为代表的新动能对前三季度经济增长的贡献率继续保持在40%以上，高技术制造业、数字产品制造业的增长均有所加快，经济增长的“接力棒”进一步向新动能传递。 前三季度经济增量达5.7万亿 今年是“十五五”开局之年，前三季度的经济表现对于实现全年发展目标有着至关重要的意义。 毛盛勇表示，从经济增长来看，前三季度国内生产总值超过107万亿元，同比增速为4.6%，符合全年经济预期增长目标。从增量来看，前三季度经济的增量达到了5.7万亿元，是过去五年里最大规模的增量。 “从三季度来看，中东冲突导致国际原油价格上涨对全球经济增长的影响突出，因此一些国际机构对主要经济体三季度经济增长的预测总体低于二季度，但是中国经济三季度增速（4.5%）比二季度还回升了0.2个百分点，所以说来之不易、难能可贵。”毛盛勇表示，前三季度国民经济运行呈现运行平稳、动能向新、结构向优、质效向好四大亮点。支撑经济平稳运行、推动高质量发展的积极因素持续累积，实现全年经济增长预期目标具备坚实基础。 新动能快速成长是今年经济发展的一个突出亮点。新产业不断成长壮大，新需求拔节生长，新旧动能转换扎实推进。为经济稳定运行、向新而行发挥了重要作用。 国家统计局新闻发言人、国民经济综合统计司负责人王冠华表示，今年以来，我国积极抢抓战略机遇，深化拓展“人工智能+”行动，人工智能加快从技术创新走向产业落地，成为经济增长的新引擎和新旧动能转换的加速器。有力推动了制造业智能化转型、带动了现代服务业发展、促进了消费提质升级、带动了新兴领域投资和出口。 前三季度，电子电路制造业、集成电路制造业、信息服务业投资分别增长58.7%、14.2%、20.2%。凭借全链条配套优势，我国快速推出适配不同场景的AI软硬件产品，精准对接了海外市场的需求。我国电子元件、电线电缆等产品前三季度出口分别增长70%、25.3%，AI眼镜、智能仿生机器人等终端产品持续丰富全球人工智能应用场景。 AI快速向制造业各环节渗透 前三季度，全部工业增加值32.9万亿元，同比增长5.3%，成为宏观经济运行稳定的重要支撑。我国制造业增加值增长5.6%，占GDP的比重为25.7%，同比提高0.6个百分点。面对外部冲击，我国产业体系完备、供应链韧性强的优势进一步发挥，是全球产业链的稳定锚。 三季度规模以上工业增加值同比增长5.1%，比二季度加快0.4个百分点，其中9月份增长5.5%，比7、8月份回升。 从结构来看，装备制造业、高技术制造业持续保持较快的增长，前三季度，同比增速分别比上半年要加快0.9和1.0个百分点，占规上工业增加值的比重分别上升至37.6%和18.3%，是引领工业产业转型和高质量发展的关键力量。 毛盛勇谈到，人工智能、数字技术正以前所未有的速度向制造业各个环节渗透，让工厂更“聪明”、生产更高效。前三季度规模以上数字产品制造业增加值同比增长13.6%，比上半年加快1.3个百分点；智能手环、3D打印设备、传感器产量分别增长77.1%、62.5%和16.4%，智能制造应用场景加速下沉，无人化、全天候的智慧生产模式不断推广。 东方金诚首席宏观分析师王青对第一财经记者表示，三季度工业生产提速，是拉动GDP回升的主要力量，背后得益于出口高增、高技术产业生产提速。展望四季度，出口有望维持高景气，国内稳增长政策发力托底投资，居民消费边际修复，叠加高技术制造业延续高增、去年同期基数走低，工业增速有望继续上行。中秋假期错期对生产的扰动将于10月消退，预计当月规上工业增加值增速有望提升至5.7%左右。 内需贡献超七成 前三季度，内需拉动起主导作用，对经济增长的贡献率超过七成。其中，最终消费支出对经济增长的贡献率为46.7%，比上半年提高了0.7个百分点。 王冠华介绍，我国的消费市场进入了“商品+服务”双轮驱动的发展阶段，服务消费日益成为拉动消费增长的重要引擎。前三季度，服务零售额同比增长了5%，增速快于商品零售额4个百分点。旅游咨询租赁服务类、文体休闲服务类的零售额分别增长了10.7%和9.7%，假日消费的带动作用比较明显。 随着乡村的商超、物流等配套不断完善，县域市场的消费潜力不断释放。前三季度，乡村消费品零售额增长快于城镇1.4个百分点，小城赏秋、农耕采摘、稻田音乐会等乡村文旅活动不断升温，进一步拓展了乡村消费的新空间。 王冠华表示，从未来的发展趋势来看，我国消费转型升级、向新向优是大势所趋。我国有14亿多人口的超大规模市场，多层次差异化的需求潜力巨大。随着经济的持续发展和人民生活水平的提高，商品和服务供给的不断优化，新业态新场景持续涌现，我国消费市场的潜力有望进一步释放。 财信金控首席经济学家伍超明分析，以旧换新相关品类低基数效应与逆周期政策加力，有望对社零增速形成一定支撑，但经济结构性分化格局持续，居民就业增收的广谱性不足，从根本上压制消费能力与意愿，叠加刺激政策效用递减，消费修复高度受限。因此，当前政策加力的必要性偏强，且重心应聚焦于增加收入改善的广谱性和优化服务供给，释放消费潜力。 投资方面，前三季度，全国固定资产投资（不含农户）334115亿元，同比下降7.2%，与1～8月份持平，结束了今年3月以来持续下行的态势。 分三大领域看，1～9月份，制造业投资同比下降2.1%，降幅1～8月收窄0.2个百分点；基础设施投资（不含电力、热力、燃气及水生产和供应业）同比下降4.2%，降幅较前8个月扩大0.2个百分点；全国房地产开发投资同比下滑20.6%，降幅较1～8月扩大0.7个百分点。 王青表示，伴随9月末央行宣布降低PSL（‌抵押补充贷款‌）利率，将“六张网”建设纳入支持范围，加之四季度财政支出和各类政府债券资金使用赶进度，特别是8000亿元新型政策性金融工具在四季度全面推进，以及加发的5500亿元地方政府债券中将有2500亿元用于项目建设，这些都将推动“六张网”和重大项目建设进度显著加快。年底前基建投资增速有望由负转正。这是接下来“加大逆周期调节力度”的主要体现，也会成为推动今年投资“止跌回稳”的主要拉动因素。 中国银河证券指出，展望四季度，外需和工业仍将提供支撑，全年经济增长预计在4.6%左右，鉴于三季度出口大幅走高、工业生产边际改善，短期经济增长压力相对可控，年内政策可能相对克制，政策抉择窗口再次后移，意味着内需修复可能更依赖价格传导和市场信心的自然改善。下一阶段，经济观察的重点将从总量增长能否平稳，转向物价上行是否持续、内需能否接棒，这将决定经济修复的成色。

首Token延迟降低32.4%！是石科技集群调度大招，国产推理再提效 最新发布TokenFleet调度框架 允中 发自 凹非寺量子位 | 公众号QbitAI GPU集群里，请求排队和资源闲置，可能同时发生。 2026 CCF全国高性能计算学术大会期间，是石科技发布新品TokenFleet分布式调度框架，把优化重点放在请求路由、跨机房容量协同和混合负载治理上，尝试提高现有算力的有效产出。 如果把推理服务看作一座“国产Token优化工厂”，GPU是生产设备，推理实例是工位，业务请求则是一张张订单。TokenFleet负责的，就是把订单与产能匹配起来。 同一批设备，接到的任务不同、分配方式不同，最终的等待时间与达标产出也会不同。规模化服务，需要把这些生产安排一起考虑。 TokenFleet聚焦集群的有效产出 模型部署完成之后，集群还需要同时应对多种业务。 多个模型共享算力，不同租户有各自的服务等级要求。短对话要及时响应，长文档处理需要更多计算与显存，离线批量任务又有完成期限。服务分布在多个机房时，还要考虑各处的容量能否协同。 简单分流可能让部分实例排起长队，其他位置的容量却没有被及时利用。长请求与批量任务相互挤压，会拖慢实时交互；超时、取消和重复计算，又会消耗资源却未形成合格交付。 TokenFleet在模型质量、服务要求与算力预算一致的条件下，通过提高有效Token产出，降低单位有效产出的成本。 TokenPilot在同一模型池内选择实例，FleetMind面向跨机房容量协同，SLOMax负责混合负载的准入、队列治理与容量分配，三项核心技术各有分工。 请求分给谁、任务何时进入队列、机房容量如何协同，最终都要回到同一个指标：成功完成且满足服务要求的有效Token产出。 △图1 TokenFleet三项核心调度技术总览 TokenPilot把缓存收益与排队代价一起算 先看请求选点。一次请求，应该发给哪个实例？ 一句短问答和一份长文档，即使都算一次请求，消耗的计算与显存也可能相差很大。只按请求数量分流，很难均衡各个实例的实际工作量。 缓存让这件事多了一层取舍。带着相同长前缀的请求，如果送到保留了相关KV缓存的实例，就有机会复用此前的计算结果，减少Prefill，也就是处理输入内容时的重复计算。 但缓存命中高的实例，也可能排队久。请求都涌向同一处，省下的计算时间就可能消耗在等待上。 TokenPilot在选点时，同时估算缓存复用收益与排队代价。它结合输入规模、输出预算和可复用前缀估计工作量，再综合队列、在途Token、KV缓存压力与预测延迟，筛选并评分候选实例。输出预算是约束条件，并不代表实际输出长度。 调度器据此比较不同实例的预计处理代价，判断复用缓存省下的计算，能否抵消额外等待。 △图2 TokenPilot智能推理路由框架 是石科技提供的GLM5.3调优数据显示，在所测显卡集群与负载条件下，采用预测延迟路由后，P95首Token延迟降低32.4%，P50首Token延迟降低71.3%。 △表1 TokenPilot首Token延迟调优结果。数据来源：是石科技大会演讲材料。改善率按（基线值－优化值）÷基线值计算；延迟下降不直接等于成本下降。 P50反映中位水平，P95反映尾部请求的等待情况。这组数据展示的是所测条件下的响应改善；成本收益仍需结合吞吐与资源占用评估。 FleetMind跨机房也要算清服务容量 把视角从一个模型池拉到多个机房，调度就多了一层容量判断。 有空闲GPU，未必能马上接单。目标模型是否部署、版本是否匹配、服务端点是否就绪，以及网络传输要花多少时间，都会影响分流效果。 FleetMind关注的是实际可用的模型服务容量。在TokenFleet的设计中，它汇聚各机房的模型可用性、实时容量与网络状态，先选择执行机房，再由该机房的本地决策引擎选择具体推理实例。 当热点机房开始排队，系统会评估其他机房是否有同版本模型的就绪端点、是否仍有服务余量，再判断能否承接允许跨地域执行的新请求。 能不能分流，要先满足权限和数据地域约束。值不值得分流，还要综合比较回源时延、排队、计算、缓存与传输成本。 容量协同也有不同的时间尺度：短周期调整新请求的去向，长周期调整模型副本与预热位置，并结合容量预留、负载上限感知和自动回退，减少容量错配。 △图3 FleetMind跨机房执行框架。说明：A地为业务入口，不计入GPU容量池；B地为现有集群，C、D地为扩展机房。 TokenPilot与SLOMax面向现有集群，FleetMind面向后续新增算力机房的扩展。跨机房协同的目标，是让符合业务约束的分散容量承接热点需求，减少容量错配和重复预留。 SLOMax按服务要求安排生产 请求进入同一个集群，交付要求却各不相同。 实时对话关心首Token响应和持续生成速度，长上下文任务更依赖输入处理能力与KV容量，离线批量任务则关注完成期限和吞吐。把它们放进同一套队列，容易产生资源争抢。 长Prefill、KV容量压力和批量负载，都可能挤压交互请求。超时、取消与重复执行，还会让一部分计算无法转化为有效交付。 SLOMax结合输入长度、输出预算、任务类型与租户服务目标识别工作量，再按等级准入、分池排队并协调容量。它需要保障交互容量，控制长短请求的并发与相互干扰。 △图4 SLOMax分类队列与容量反馈框架。说明：效果反馈用于调整容量与准入，框架不预设运行中任务抢占能力。 衡量这套调度效果，TokenFleet把达标产出作为优化目标。 Goodput，即达标输出吞吐，计算的是：完整测试时段内，成功完成且满足约定服务要求的请求所产生的输出Token总量，除以测试时长。不同任务类别需要分别定义达标门槛并报告结果。 系统将达标吞吐、失败、取消与重复执行情况反馈给调度策略，持续调整准入和容量比例。GPU有多忙、总吞吐有多高，都需要与最终的合格交付一起看。 在是石科技给出的GLM5.3收益测算示例中，采用流控协同调度后，总输出吞吐增加约1.5%，达标输出吞吐提高约29.4%，达标比例从约67%升至约86%。 △表2 SLOMax有效Token吞吐收益测算示例。数据来源：是石科技大会演讲材料。本表为收益测算示例；达标比例沿用原文取整值，变化约19个百分点。 这组数值属于收益测算，展示了调度希望改善的产出结构。实际收益仍需结合具体负载与服务门槛验证。 同样规模的总产出，如果能减少超时、取消和重复计算，就有机会交付更多达标Token。SLOMax把这些结果纳入反馈，用于调整后续资源分配。 国产Token优化工厂的效率，还要看调度 TokenFleet把推理服务的优化推进到集群层面。实例性能如何分配给不同请求，多个机房的容量如何参与服务，都需要调度把资源与业务要求接起来。 是石科技（METASTONE）是一家独立第三方全栈算力运营商，不绑定任何特定大模型厂商，为客户提供涵盖硬件、组网、调度、优化与运营的一站式全栈算力交付服务。 凭借源自国家级计算中心的丰富经验，其算力集群运行SLA达到99.95%以上。目前，是石科技已纳管超过20000P+的算力资源，运营10多个超智算中心，其中有2个国家级超算中心；团队成员曾荣获3项戈登·贝尔奖，积累了超大规模集群的全栈技术服务经验。 围绕国产Token优化工厂，是石科技以自研自用持续打磨软件能力，希望让通用、高频的推理服务更经济，让国产算力发挥更多能力。 此前发布的Meta-Infer高效推理引擎，着力提升单个推理实例的执行效率。此次TokenFleet则把重点放在集群调度，通过请求分配、容量协同与混合负载治理，组织规模化服务。 让更多业务用得起、用得好Token，既需要硬件提供算力，也需要软件把产能组织起来。 TokenFleet把进一步优化的方向，落在了每一次请求如何被分配、每一份容量如何被使用上。 *本文系量子位获授权刊载，观点仅为原作者所有。

国家发展改革委举行10月份新闻发布会 10月20日上午，国家发展改革委举行10月份新闻发布会。国家发展改革委政策研究室副主任、委新闻发言人李超主持发布会，国民经济综合司副司长左刚、民营经济发展局副局长刘丹、创新和高技术发展司副司长任中保出席发布会，介绍《关于发展新质生产力的意见》、《关于进一步完善价格形成机制 推动普惠养老服务提质扩面的指导意见》等政策文件以及场景培育和开放、要素市场化配置等改革举措，并就宏观经济形势、标志性重大应用场景项目、普惠养老服务、要素市场化配置综合改革试点、扩大内需政策、民营企业座谈会、民间投资项目推介、因地制宜发展新质生产力、产业协调协同发展等方面问题，回应媒体关切。60余家媒体70余名记者参加本场发布会。　　发布会实录附件：

美国土安全部禁止联邦文职行政机构使用DeepSeek以及相关产品 从现有信息技术系统中移除DeepSeek相关产品，包括使用DeepSeek实现方案开发的第三方产品和服务 DeepSeek此前已被美国商务部、国会办公室、五角大楼、NASA、美国海军等部门禁用，此次扩大至美国所有联邦文职机构。图：视觉中国 　　【财新网】当地时间10月19日，美国国土安全部公开了一份和DeepSeek相关的禁令。文件要求美国联邦文职行政机构停止采购DeepSeek相关产品和服务，同时从现有信息技术系统中移除DeepSeek相关产品，包括使用DeepSeek实现方案开发的第三方产品和服务。 　　按美国网络安全和基础设施安全局的清单，美国联邦文职行政机构包括102个机构，其中包括财政部、司法部、国务院、农业部等内阁大部，以及众多独立委员会、基金会、独立监管机构等。目前没有公开信息表明，这些机构在使用DeepSeek的模型或有关产品。

工信部：600亿元国家AI基金投出一批项目 人工智能企业超6600家 工信部科技司司长魏巍称，2025年，中国人工智能核心产业规模超1.2万亿元 2026年10月19日，北京，国务院新闻办公室举行新闻发布会，工业和信息化部科技司司长魏巍。图：视觉中国 　　【财新网】国家队仍在加码人工智能投资。10月19日，工业和信息化部科技司司长魏巍在国务院新闻办公室新闻发布会上称，600亿元国家人工智能产业投资基金已投出一批优质项目。2025年，中国人工智能核心产业规模超1.2万亿元，规模以上制造业企业人工智能技术应用普及率超30%，截至今年6月底，我国人工智能企业数量超6600家。 　　中国人工智能投资基金目前披露的直投项目共三笔，均落在头部大模型公司：在杭州深度求索（DeepSeek）首轮融资中出资约9.8亿元，DeepSeek首轮投后估值达到3500亿元。此外，基金参与月之暗面（Kimi）F轮融资，该轮投后估值350亿美元。9月，快手在港交所公告，中国人工智能投资基金投资其视频生成大模型“可灵AI”境内主体14亿元、持股约1.14%。

【家庭财富】汽车飞天与马斯克财富传承的落地难题 马斯克身后的传承图景，迄今为止仍然是一场尚未经过时间检验的开放命题，而非已经闭环的成功样本 当地时间2026年10月15日，美国得克萨斯州麦格雷戈，埃隆·马斯克发布特斯拉Roadsterr“飞天跑车”。图：视觉中国

聚焦｜青少年的言语智力从哪里来 一项脑影像研究发现，语言能力的发展并非单由语言网络支撑；进入青春期，负责执行控制和意象整合的通用脑网络的作用开始上升 江西九江，学生听课、写作业。图：视觉中国 　　【财新网】同样是读了很多书的孩子，有的不仅懂得多，还能讲得头头是道，甚至下笔如有神；有的字词都认得，一篇文章读完，却说不出讲了什么；还有的，提笔就卡，勉强写出一段，也跟题目隔着一层。可见，言语智力并不只是“多读书、多认字”就能长出来的。那么，字词之外，还缺什么？ 　　为了回答这一问题，中国人民大学心理学系杨晓虹教授团队与北京师范大学左西年教授团队、英国约克大学 Elizabeth Jefferies 教授合作，利用儿童青少年（6—18 岁）加速纵向脑影像队列数据，考察了语言特异性脑网络和领域一般性脑网络的结构形态发育与言语智力发展之间的动态关联，发现儿童青少年的言语智力并非单由语言网络独立支撑，当需要运用语言进行概念概括、抽象推理、现实判断或表达复杂内容时，大脑还需要调动一般性认知资源的支持。

三一重能加速出海 筹划在埃及建厂｜出海·能源 三一重能预计未来五年海外业务高增，目前已在哈萨克斯坦、印度布局本地制造；埃及在2025年中国风电出口的海外目的地中排名第二，占比15.1% 2025年9月24日，山东日照，三一重能日照风电设备制造基地总装车间。图：视觉中国 　　【财新网】2026年上半年，三一重能海外销售收入同比大增300%。未来五年海外业务保持高速增长。 　　三一重能（688349.SH）副总经理林志刚10月中旬北京国际风能大会期间接受财新采访表示。 　　三一重能是装备制造企业三一集团旗下的风电整机企业。三一重能此前已在哈萨克斯坦、印度布局本地制造，目前正在埃及筹划建厂。 　　“公司海外业务基数还相对较小。”林志刚说。海外业务占三一重能整体规模较小，但今年海外市场增速强劲，上半年海外销售收入9.33亿元，在总营收中占比约9%。

三季度北京办公楼租金再降 预期租金2028年迎拐点 科技企业的高需求使北京西部的写字楼企稳，部分项租金上调；东西部景气程度分化明显 资料图：北京中关村科技园区写字楼、办公楼。图：视觉中国 　　【财新网】三季度，北京办公楼市场依旧面临租金下行的压力，不过在以中关村区域为代表的西部地区，科技企业的高需求使得当地的房价率先筑底，部分接近满租的优质项目已实现租金上调；市场预计，北京办公楼整体租金将于2028年迎来拐点。 　　10月20日，商业地产服务和投资机构仲量联行（NASDAQ：JLL）发布报告显示，2026年三季度，北京甲级办公楼的租金环比下降1.2%；同时，在CBD核心区有四个新项目集中入市，使得整体市场新增供应50万平方米，空置率环比上升2.4个百分点至17.1%。

技术赋能全球化深耕 比亚迪携多品牌亮相2026巴黎车展 当地时间10月12日，2026巴黎国际车展正式启幕。 当地时间10月12日，2026巴黎国际车展正式启幕。比亚迪集团闪充旗舰登陆欧洲，携比亚迪、腾势双品牌重磅登场，集中展示全系新能源产品矩阵、第二代刀片电池及闪充技术、“天神之眼”智能辅助驾驶等前沿核心技术，全面展现企业持续深耕欧洲市场、以技术创新驱动全球化高质量发展的战略实力与坚定信心。 本届巴黎车展，比亚迪带来多款面向欧洲市场的战略新品与技术成果，实现纯电、超级混动、辅助智能驾驶、极速补能全维度技术落地，进一步完善在欧产品布局与技术生态。其中，比亚迪ATTO 8作为品牌登陆欧洲的首款搭载第二代刀片电池车型正式亮相，凭借更强安全性能、更高能量密度与极速闪充能力，为欧洲家庭用户带来高端纯电出行新选择。 高端品牌腾势同步带来重磅产品与前瞻规划，展出超级混动越野车型BAO 5、旗舰超跑腾势Z系列等重磅产品，并正式官宣城市领航辅助驾驶（CNOA）将于2027年率先落地欧洲市场、搭载于腾势Z9GT，标志着比亚迪高阶智能驾驶技术全面开启欧洲市场化进程，进一步提升海外高端智能化出行体验。 在本地化产品布局上，比亚迪持续立足欧洲用户需求实现定向研发、专属打造。本次展出的DOLPHIN G DM-i是比亚迪专为欧洲市场开发的紧凑型超级混动车型，将高效节能的DM-i超级混动技术引入欧洲主流家用车细分市场，填补区域市场技术空白。全新推出的BYD SHARK超级混动皮卡，则将DMO超级混动越野平台优势延伸至全新细分赛道，助力比亚迪在欧洲构建家用、越野、皮卡全覆盖的多元化产品矩阵。 依托全产业链自主研发与垂直整合优势，比亚迪在本届车展集中展示核心技术底座，涵盖第二代刀片电池及闪充技术、纯电专属平台、DM-i超级混动、DMO超级混动越野平台等自研技术体系，充分彰显企业覆盖整车制造、核心零部件研发、能源解决方案的全链条综合实力。补能生态层面，比亚迪明确2027年底前在欧洲建成3000座闪充站的基础设施规划，通过产品、技术、补能网络三位一体协同落地，持续破解海外用户补能痛点，构建高效、便捷、完善的本地化新能源出行生态。 比亚迪执行副总裁李柯表示，闪充技术可实现媲美燃油车的补能效率，有效缓解用户里程与补能焦虑。与此同时，“天神之眼”高阶智能驾驶系统，可高效应对欧洲城市复杂路况，大幅提升驾驶安全性与便捷度。依托闪充技术、易三方平台、高阶智驾等前沿创新成果，比亚迪和腾势持续将领先技术优势转化为用户价值，让全球消费者共享新能源技术发展红利。 全球化布局持续提速，市场认可度稳步攀升。截至2026年9月，比亚迪新能源汽车业务已覆盖全球120多个国家和地区，全球累计销量突破1820万辆。2026年前九个月，比亚迪乘用车及皮卡海外销量突破133万辆，已超越2025全年海外销量，海外市场增长势能持续释放，充分印证全球市场对比亚迪技术、产品与品质的高度认可。 面向未来，比亚迪将持续以技术创新为核心驱动力，依托多品牌、多技术、全品类产品矩阵，精准匹配全球不同区域市场需求。同时持续完善海外技术落地、产品迭代、补能网络与服务体系建设，加速推动全球绿色智能出行普及，为全球汽车产业高质量发展持续贡献中国力量。 本文由比亚迪提供，量子位获授权转载，观点归原作者所有。

最新封面报道｜售电巨亏谁埋单？ 电力市场“黑天鹅”事件频发、电价飙涨，电改再遇考验 2026年7月7日，工人在广西柳州市融安县长安镇抢修电力，以尽快恢复生产生活秩序。 　　文｜财新周刊 范若虹 赵煊 　　10月13日，广东电力现货市场的电价在晚高峰最高冲至1.11元/千瓦时，当日现货均价也达到0.808元/千瓦时，两者分别比广东中长期电力合约均价高出198%和117%。 　　此轮电价上涨行情从4月延续至今。煤炭和天然气等一次能源成本飙涨，带动广东电力现货价格不断上涨，且南方五省份（广东、广西、云南、贵州、海南）作为区域电力市场集中竞价，电力现货价格具有同步连锁效应，处于电力产业链末端的售电市场近期爆出巨亏，引发市场高度关注。

解决了长寿问题，却消解不了百无聊赖的孤独 抽样调查里，约七成老人都赞同发挥余热、参与社会发展。这是一股被大大低估的澎湃力量，可它正卡在“没人引导、没有平台”上，散落在千千万万个空屋子里 舍不得死和不想活的差距，被需要和被供着 　　这几天笔者脑海里，总是想起四位老人。 　　一个媒体报道的老太太，一个老大哥家里的老太太；还有两个认识的长辈老头。 　　他们让我对老年志愿者和“发挥余热”这个老词有了新的理解。 　　继近期亚运会上最年长志愿者安乐博勋之后，最近中国媒体报道了汪凌云老人，南京建邺区人，大家都喊她“汪奶奶”，和安乐一样都是91岁，还在做社区的志愿者。 　　汪奶奶年轻时参军做过卫生兵，当过护士；1991年退休以后，她没闲下来，1997年起做社区志愿服务，到了2003年，她牵头组建了一支叫“花蕾”的党员义务医疗队，队伍里有医生、有护士，都是退休老人。此后20多年，每周二、四、六，她雷打不动，到蓓蕾社区的义诊点服务——量血压、健康咨询、心理疏导等等，累计服务了数万人次。 　　推荐进入财新数据库，可随时查阅宏观经济、股票债券、公司人物，财经数据尽在掌握。

特朗普再提愿在中国参加中美俄三方峰会 欲讨论核裁军 鲁比奥表示，他不知道这场三边峰会是否已被敲定，但他说，特朗普希望终结俄乌战争的意愿一直非常明确 当地时间2026年10月19日，美国华盛顿哥伦比亚特区，美国总统唐纳德·特朗普在白宫南草坪登上海军陆战队一号直升机前对记者发表讲话。图：视觉中国 　　【财新网】美东时间10月19日，美国总统特朗普在白宫被媒体问及，他是否愿意在11月的深圳APEC峰会期间和中俄领导人举行中、美、俄三方元首会谈时，特朗普回答：“如果他们想要的话，我愿意。” 　　特朗普还说：“我刚听说这件事。这次会面应该会在中国举行”，如果中方愿意，“那么我会参加的。” 　　在10月19日的中国外交部例行记者会上，彭博社记者提问：据报道，俄罗斯总统普京提议下月举行中俄美元首会晤，讨论结束乌克兰危机。中方是否同意举办会晤？能否提供更多信息？ 　　外交部发言人毛宁表示，目前没有可以提供的信息。

比亚迪成为2026年APEC会议官方合作伙伴 2026年10月16日，比亚迪集团正式成为亚太经合组织第三十三次领导人非正式会议官方合作伙伴 2026年10月16日，比亚迪集团正式成为亚太经合组织第三十三次领导人非正式会议官方合作伙伴（简称：2026年APEC会议官方合作伙伴），旗下腾势汽车、仰望汽车、方程豹汽车、比亚迪汽车王朝和海洋的多款高端车型成为2026年APEC会议官方指定用车，将为参会嘉宾提供绿色出行保障，助力APEC会议落实低碳办会要求，展示中国新能源汽车产业的创新成果，彰显中国智造风采。 作为扎根深圳，全球最大的新能源汽车企业，比亚迪始终坚持“技术为王，创新为本”的发展理念，相继推出了第二代刀片电池及闪充技术、“天神之眼”智能辅助驾驶系统、云辇、易四方等多项颠覆性创新技术，持续引领全球新能源汽车变革。2025年比亚迪新能源汽车销量超460万辆，蝉联全球销冠，海外销量突破104万辆，同比增长145%；2026年1-9月累计销量超313万辆，海外累计销售超133万辆。如今，比亚迪新能源汽车足迹遍及全球120多个国家和地区，以技术创新助力全球碳中和，为世界绿色出行贡献中国方案。 本文由比亚迪提供，量子位获授权转载，观点归原作者所有。

潘功胜：高科技产业快速发展 为人民币资产提供坚实支撑 下一阶段，人民银行将进一步支持全球投资者和发行人参与中国金融市场，持续提升投融资便利性。同时，加强境内外金融基础设施联通，持续推进中国金融市场高水平开放 2026年10月15日，在国际货币基金组织和世界银行年会举行期间，中国人民银行行长潘功胜出席新兴市场研讨会，并作主旨发言。图：中国人民银行 　　【财新网】高科技产业对中国吸引投资和金融开放有何影响？10月15日，在2026年IMF/世行年会期间，中国人民银行行长潘功胜出席新兴市场研讨会并作主旨发言时指出，当前全球地缘政治风险上升，国际经济金融环境发生深刻变化，全球投资者对多元分散配置和科技创新的投资需求持续增加。 　　“中国经济持续稳定增长，高科技产业快速发展，为人民币资产提供了坚实支撑。”潘功胜表示。 　　这一趋势已能从此前各大机构的统计数据中管窥。MSCI指数中主要市场的AI相关股票权重，包含半导体、云计算等公司，其中A股内部权重约为24%。

央行完善短端利率调控机制 隔夜回购将成主要操作品种 从国际经验看，隔夜利率在主要央行货币政策实施中占有重要位置；围绕隔夜利率确定调控目标、配置日常操作工具，也是多家央行利率调控框架的重要内容 2026年10月19日，中国人民银行行长潘功胜在2026金融街论坛年会发表主题演讲。 　　【财新网】中国人民银行行长潘功胜宣布隔夜回购利率将取代7天期逆回购利率，成为主要政策利率。这背后是怎样的考量？ 　　2026年10月19日，中国人民银行行长潘功胜在2026金融街论坛年会主题演讲中指出，银行间隔夜回购利率，即通常说的DR001，作为货币市场交易活跃、最具基准性的利率，能够灵敏反映短期资金供求状况，近年来运行也更趋稳定。从现在的情况看，银行间隔夜回购利率实际上已成为央行货币政策调控的目标利率；但与此同时，央行公开市场操作主要品种和主要政策利率的期限还是7天，两者并不完全一致。

63岁广电总局原副局长杨小伟 22年敛财3319万余元一审获刑12年 官方通报曾指其将公权力异化为谋取私利的工具，大肆收钱敛财，为他人在企业经营、项目竞标、工程承揽等方面谋利 2026年10月20日，湖北省襄阳市中级人民法院公开宣判十四届全国政协教科卫体委员会原副主任杨小伟受贿一案。图：央视新闻 　　【财新网】官宣落马一年半多后，国家广电总局原副局长杨小伟受贿案一审落槌。10月20日，湖北襄阳中院以受贿罪判处杨小伟有期徒刑12年，并处罚金300万元；将追缴在案的杨小伟受贿所得财物及其孳息上缴国库。同日，襄阳中院微信公众号发布相关信息。 　　至此，2026年已有46名落马中管干部领刑，此前45人为：赵金云、王昊、陈笑波、章更生、张效廉、唐一军、李微微、张天峰、罗增斌、李海涛、马丰胜、吴存荣、谭瑞松、寇伟、刘卫东、王中和、洪礼和、陈时飞、周喜安、陆克华、齐扎拉、袁光宇、朱芝松、周家斌、刘满仓、周德睿、李春良、段成刚、徐宪平、张建华、陆文俊、龙翔、于文明、任羽中、蒋超良、刘宽忍、王建军、金湘军、毕井泉、冯志斌、宋朝华、彭晓春、许传智、周先旺、胡幼桃。

分析｜柴油突破6美元，美俄柴油协议意义几何？ 考虑到协议进口量规模太小，几乎不可能对美国的柴油价格造成显著影响 当地时间2026年10月16日，美国新泽西州巴约讷，一家加油站展示着柴油价格。图：视觉中国 　　【财新网】在刚刚过去的这个周末，美国总统特朗普低调签署了一份行政令，豁免对俄罗斯实施多项制裁措施。这是继一周前特朗普突然宣布与俄罗斯达成进口柴油协议后，又一震动美国政坛的举动。 　　特朗普10月16日签署的行政令的豁免内容涉及《2026年格雷厄姆制裁俄罗斯和伊朗法案》中大部分条款，包括对从俄进口的商品最高征收500%从价关税、对俄原油或天然气前五大进口方的输美商品最高征收100%从价关税等尚未实施过的严厉对俄制裁。豁免将持续有效，直至美国总统或国务卿与财政部长等官员协商后采取进一步行动。

新闻联播 2026/10/20 《新闻联播》 20261020 19:00 ⏱00:30:02 [视频]习近平致信祝贺中央社会主义学院建院70周年强调 持续加强政治培训广泛凝聚政治共识 更好服务党和国家工作大局 王沪宁出席庆祝大会并讲话 ⏱00:03:55 [视频]央视快评：持续加强政治培训 广泛凝聚政治共识 ⏱00:00:08 [视频]【赓续长征精神 奋进复兴征程】传承红色血脉 打好实现建军一百年奋斗目标攻坚战 ⏱00:08:09 [视频]李强出席上海合作组织成员国政府首脑（总理）理事会第二十五次会议 ⏱00:02:00 [视频]李强会见伊朗第一副总统 ⏱00:00:59 [视频]李强会见白俄罗斯总理 ⏱00:00:59 [视频]丁薛祥在河北雄安新区出席国家数据集团有限公司成立大会并调研 ⏱00:02:20 [视频]【“十五五”开好局起好步】我国首次编制文化遗产保护传承五年规划 ⏱00:02:12 [视频]前三季度规模以上工业增加值同比增长5.3% ⏱00:01:38 [视频]国内联播快讯 ⏱00:02:24 [视频]国际联播快讯 ⏱00:03:05

图集｜全美举办2500场“不要国王”集会 特朗普支持率跌至33%创新低 当地时间2026年10月17日，美国华盛顿，反特朗普抗议者聚集在林肯纪念堂外，参加“不要国王：提前投票”集会。此次集会旨在鼓励选民制定投票计划、在中期选举中提前投票，并保障选民进入投票站的权利。图：JIM LO SCALZO/ic photo 　　当地时间2026年10月17日，纽约市数百名民众参加了名为"不要国王：提前投票"（No Kings: Vote Early）的活动，这是全美范围内举办的2500多场旨在鼓励选民在今年中期选举前参与投票的活动之一。 　　各地的活动形式各不相同。部分是规模较大的游行或集会，在曼哈顿举行的活动包含了演讲、音乐和诗歌朗诵，许多则是较小型的社区聚会，如街区派对和野餐烧烤。据发起活动的组织MoveOn的声明，这次活动旨在让10月17日成为全国性的提前投票日，鼓励选民制定投票计划、在中期选举中提前投票，并维护选民进入投票站的权利。

碳信用供给不足 中国加快跨境碳交易制度建设｜出海·能源 “一带一路”国家有望优先成为中国碳信用采购对象，如东南亚、非洲、拉美等地区 2026年6月17日，江西奉新光伏产业。图：视觉中国 　　【财新网】中国正推进跨境碳交易制度建设，国际市场对此兴趣渐浓，哪些国家和地区有望率先与中国达成合作？ 　　“一带一路”国家有望优先成为中国碳信用采购对象，如东南亚、非洲、拉美地区，特别是中国电动汽车、光伏产品和电池的出口目的地国。近日，环保桥国际公司（Climate Bridge International）首席执行官林善佳接受财新采访时表示。 　　林善佳指出，在其调研中国企业时，大多数受访企业都考虑过采购国际碳信用；从区域选择来看，中企主要关注东南亚，因为不少企业已经在当地拓展业务。

韩国华城电池厂火灾涉事公司CEO终审获刑由15年降至4年 两年前的火灾事故致23名工人死亡，其中17名为中国人 2024年6月24日，Aricell公司位于韩国京畿道华城市的电池厂发生火灾，造成23人死亡。图：视觉中国 　　【财新网】韩联社报道，韩国最高法院10月20日作出终审裁决，锂电池制造商Aricell首席执行官Park Sun-kwan因未在工厂采取充分的安全措施，对2024年工厂火灾承担责任，被判处四年监禁。该事故造成23名工人死亡，其中17名为中国人。 　　2025年9月，韩国水原地方法院曾以违反《重大灾害处罚法》、违反《产业安全保健法》等罪名，对华城电池厂火灾案作出一审判决，判处Park Sun-kwan有期徒刑15年。法院认定，他未能保持工厂紧急出口和疏散通道畅通，与员工死亡之间存在因果关系。（详见财新网《韩国电池厂大火涉案公司CEO一审获刑15年 火灾致23人身亡》）

63岁广电总局原副局长杨小伟 22年敛财3319万余元一审获刑12年 推荐：人流、物流、资金流 战争对迪拜影响多大？｜出海·地缘；华为引望与宁德时代达成合作 意在打造自动驾驶补能 【推荐】 63岁广电总局原副局长杨小伟 22年敛财3319万余元一审获刑12年 官方通报曾指其将公权力异化为谋取私利的工具，大肆收钱敛财，为他人在企业经营、项目竞标、工程承揽等方面谋利 人流、物流、资金流 战争对迪拜影响多大？｜出海·地缘 人口与资金仍在流入，新增企业、旅游、物流明显下滑，迪拜遭遇经济韧性考验 相关专题：美伊战争进行时、中企“出海”之路 华为引望与宁德时代达成合作 意在打造自动驾驶补能 引望将推动其整车合作企业与宁德时代联合开发换电车型，并接入巧克力换电网络，首款车型为奕境品牌产品 央行完善短端利率调控机制 隔夜回购将成主要操作品种

MiniMax沉寂4个多月后再发新文本模型 大幅降价抢性价比市场 新模型公布后，MiniMax股价走高后回落，盘间股价触及168.3港元/股，创下上市以来的最低股价 10月19日晚间，MiniMax正式更新MiniMax M3.1 Flash模型。新模型的API价格较上一代模型MiniMax M3降低，MiniMax称综合使用成本降低70%。图：视觉中国 　　【财新网】沉寂4个多月后，MiniMax（00100.HK）再发新文本模型。10月19日晚间，MiniMax正式更新MiniMax M3.1 Flash模型。新模型的API价格较上一代模型MiniMax M3降低，MiniMax称综合使用成本降低70%。 　　MiniMax创始人兼CEO闫俊杰曾在二季度财报会上强调MiniMax的“极致性价比路线”。 MiniMax M3.1 Flash输入价格为每百万 Token（词元）1元，输出价格为每百万 Token 4元，缓存读取价格为每百万Token 0.1元，且不设输入窗口长度限制；作为对比，MiniMax M3模型按输入窗口长度分两档计费，在输入Token大于512k时，每百万Token的输入价格4.2元、输出16.8元、缓存读取0.84元，输入Token小于512k时价格减半。

特朗普就美朝会晤可能性降低调门 朝鲜称将继续加强“自卫战争遏制力” 韩国军方称，截至20日，尚未发现朝鲜大规模增派战术打击力量的明确迹象，但此前已经观察到朝方为恢复对韩扩音器广播进行准备的活动 当地时间2026年10月19日，美国华盛顿，特朗普在白宫南草坪对记者发表讲话。图：视觉中国 　　【财新网】当地时间10月19日，美国总统特朗普在白宫回答记者提问时表示，不确定下月访华期间能否同朝鲜最高领导人金正恩会面，较此前的积极表态有所降温。 　　当被问及能否在中国促成美朝会晤时，特朗普回答说：“我不知道。”不过，他再次强调同金正恩保持着良好的个人关系：“我同他相处得很好。我不确定是否有人正在提出举行会晤，但我同金正恩的关系非常好。” 　　一周前，特朗普对会晤前景的表态更为乐观。10月12日，他在被问及同一问题时表示，美朝领导人会晤“可能发生”，并称如果成行“会很令人兴奋”。

RSI三块关键拼图，MemT 1.0从模型层补上「记忆」 把记忆原生焊进Transformer AI圈，最近集体盯上了三个字母：RSI。 Hinton的RSI论文，22位署名作者里，坐着Bengio、OpenAI首席科学家Pachocki、Anthropic联创Jack Clark……几乎AI的半壁江山都在这儿。 大家在将目光投向AI自我改进的同时，一个更值得追问的基础问题浮出水面： 一次改进，如何成为下一次的起点？ 有效的方法需要被保留，走过的弯路也需要被识别，承接这件事的，其实是记忆。 常规的思路很简单：给AI直接外接一个经验库，操作方法、历史教训就能通通被保存检索。 记忆张量在这方面的探索，则给出了一份截然不同的答卷——记忆原生。 何为记忆原生？就是将经验的保留、更新和调用，做成模型可以学习的能力。 当记忆在模型中生根发芽，便构成了记忆原生模型。 其最新开源发布的MemT 1.0系列，就给出了一条颇为具体的路径： 它把经验编码成内部动态状态，再通过训练学习怎样写入、更新和读取，最后让这些状态经由记忆分支参与后续计算。 与外部记忆相比，它不仅能力没打折，未来拓展的天花板也会更高。 这也是记忆原生模型首次实现近300B参数规模的工程验证。 （论文地址指路： https://arxiv.org/abs/2610.26825） 好家伙，记忆看不见摸不着，但却实打实成为模型成长的立足根本。 从早期要求模型记住信息，到用好经验，模型对记忆的要求不断升级，也让记忆一步步从幕后走到台前。 把记忆放进模型 MemT 1.0这次直接甩出两个型号： MemT-1.0-Nano总计36B参数、激活3B，基座用的是“源神”Qwen3.6-35B-A3B；MemT-1.0-Flash则向上突破，高达288B参数、激活17B，基座是经过进一步后训练的DeepSeek-V4-Flash。 它们共同的变化，即都是在选定的Transformer模块里增加了一条与原有注意力并行的记忆计算通路。 咱们举个简单的例子说明。 比如同样面对一个新任务，外部记忆的做法是把记忆原文、检索证据乃至抽象方法塞回上下文，让模型复用经验。 其中检索与整理过程，同样可以引入学习机制。 而MemT 1.0这类记忆原生模型，选择继续深入模型内部： 经验经过编码，成为可更新的矩阵状态；模型生成答案或动作时，通过专门的记忆分支读取状态，读出结果再与原有注意力输出融合，影响后续生成。 区别落在了经验如何表示，以及它通过什么计算过程发挥作用。 但这样做的好处也很明显，让读写参与训练能够换来更顺畅的方法复用，不过代价也有，如果想要精确删除、解释与恢复，就需要额外机制的加入。 外部文本肯定更方便检查和溯源，二者目前来看各有各的优劣。 要说真能看出差别，还得是在用了经验之后，观察模型跑起来如何。 先看一个码农熟悉的场景：改代码。 接Bug→定位代码→动手修改，基本都是这么个流程。但要是一开始问题没复现、边界条件也没确认好，修改不成反倒漏洞百出，一代传一代。 拿SWE-bench Verified为例，里面有一项涉及Django的parse_http_date函数，需要修复两位数年份的解析逻辑。 研究团队比较了无经验、文本经验和记忆原生三种设置下的执行轨迹。 没有经验时，Agent找到Bug后，很快开始修改解析逻辑，后续步骤中才出现定向复现与验证。有经验的两组，则都先构建复现测试，再修改代码。 其中，MemT-1.0-Nano还在初次修改后重新检查了一项边界条件，修正实现，并做了额外验证。 可以明显看出，经验改变了行动顺序，也参与了任务内的检查与修正。 放到更大样本上对比，在500项SWE-bench Verified任务，每项独立运行三次中，MemT-1.0-Nano在关键断点的平均成功率为69.73％，无经验基线为66.07％，文本经验组为69.13％。 三次全部成功的任务比例，则从无经验时的54.00％提高到62.80％，文本经验组为61.80％。 再看SWE-bench Multilingual任务中，同一触发设置下，原生记忆组平均成功率为63.56％，无经验组为60.00％，文本经验组为63.00％。 换句话说，这些程序性经验能通过记忆原生得以保留，表现和显式文本经验接近，优势更多体现在平均成功率和重复执行的可靠性上。 再直观一点，来看一段像素风的迷宫探索演示。 同一个迷宫，同样的移动速度，左边是没有记忆原生的Agent，右边是具备记忆原生的MemT 1.0。 第一轮，两边都需要探索未知路线，也都会走进死胡同。 区别出现在这一轮结束之后：成功路线和需要避开的岔路被整理归档，并加载到MemT 1.0的记忆中，为下一轮探索提供参考。 到了第二轮，同样从起点出发，左边仍会在岔路上重复试探，右边则借助上一轮经验，避开已经走过的死胡同，沿有效路线抵达终点。 视频链接：https://mp.weixin.qq.com/s/DTdaGUk8o0dwkx1wxnnbYw 上一轮走出来的路，开始直接影响下一轮怎么走，这就是记忆原生值得做的具体体现。 再来一个更接近我们日常办公的信息更新场景。 展览原定周六下午3点，后来正式改到周日下午4点。之后又有人建议改到周一，但还没确定拍板。 这种反复变化的信息增量，其实对AI来说很头痛。 要记住最后出现的日期还不够，它还得分清正式决定和随口建议，以及保留那些没变的内容。 实验在经过多轮对话后，MemT-1.0-Nano仍然成功get，回答出了原定时间、正式修改后的时间，并确认其他安排没有变化。 放进11项记忆基准的综合评估中，Flash和Nano的表现也同样突出。 平均得分分别为50.6和47.0，位列参与评估的参数化记忆方法前两名，相比其它模型断崖式领先。 不过坦白来说，文本记忆系统整体仍有优势，尤其是在长历史的细节召回上。 MemT 1.0今天交出的，还只是记忆原生新思路的初步计算实现，但实际效果已经能和文本记忆比肩，再继续发展下去，潜力亦是无限。 记忆原生，原生在哪里？ 那么问题来了，经验没有留在任务上下文里，模型又是从哪里把它用上的？ 这恰是MemT 1.0的架构重点。 MemT 1.0提供的原生路径，是先将相关经验编码为内部动态状态。生成后续动作时，当前查询通过专门的记忆分支读取该状态，再将结果与原有注意力输出融合。 在具体参数化实现中，MemT 1.0保留基座的原有计算流程，在选定的Transformer模块中加入原生记忆分支，拆开看包括三层： 主干权重：承载模型已有的通用能力，并在训练记忆时保持冻结； 超记忆：读写投影、门控这类可训练参数决定具体怎样编码、更新和读取记忆； 局部记忆：动态矩阵状态保存交互中新加入的信息。 这样区分后，模型不仅能带上新的经历，也不必每次都去微调整个主干，只有对应任务轨迹的动态状态发生变化。 这套机制的读写也很有讲究。 写入时，隐状态经过投影，生成记忆的键值；擦除、写入和遗忘门控，共同调节已有矩阵中的关联；读取时，当前输入被映射为记忆查询，读出相关信息，再经归一化和输出门控参与后续生成。 更新机制采用的是基于Gated DeltaNet-2的逐Token生成，并做了稳定化处理。 （小道消息：Gated DeltaNet-2的作者也参与了相关讨论） 它会在每一轮结束后触发，靠门控调整已有记忆关联，轮内则仍按Token顺序调整状态。 消融实验证明了这一点，将逐Token更新换成整轮聚合后，Nano的记忆基准平均分从约47.0降到了41.0。 六分的差距，足以说明连续的Token级更新能更好地处理记忆衰减，并及时修正轮内关联。 但当记忆的内容不断扩充，模型容量不够了怎么办？ 这时MemT 1.0又依托MoE，提出了MoS（Mixture-of-Storage）解决方案。 MoS将一个记忆原生模块扩展为多个记忆专家，再分别学习存储与使用路由。其采用的是稠密融合，所有记忆专家都参与计算，路由权重决定各自贡献。 这就与基座MoE的稀疏专家路由明显不同了。 不过，结构还只是起点。 为了让模型真正学会使用这条通路，团队构建了340亿Token的记忆训练语料，其中包含继续预训练200亿，后训练140亿。 继续预训练的格式都是统一的，先把长文本切成连续片段写进记忆，再让模型拿着记忆状态去回答查询。 每处理完一个片段，模型再更新状态，供下一段使用。 后训练进一步对齐任务结果，数据也包含三类：记忆原生的语言建模数据、记忆存储与利用数据（比如摘要、续写、压缩等），以及专门强化长程记忆的任务数据。 这里也有一点值得单独拎出来讲，此前冻结的主干会充当教师模型，看到完整的历史信息，MemT 1.0作为学生，只能看到自己的记忆状态，再沿着off-policy蒸馏让学生去对齐教师的分布。 综合下来，记忆原生的重点逐渐清晰，把历史编码成状态还只是第一步，接着怎样保留、更新和读取才构成记忆原生模型的全部。 这条路线的价值，还需要结合经验复用效果、资源开销和长期运行条件来综合判断。 从持续学习到RSI，记忆打开能力增长空间 那么又有朋友可能要问了，为什么要用记忆原生？ 现有的外部记忆方案已经很成熟了，也有不错的实践案例，相比之下，记忆原生才刚起步，效果也大差不差。 非也！记忆原生也有个独到之处： 它让经验的表示与读写本身，开始成为模型能力扩展的对象，也就是MemT团队讨论的Memory Scaling，即从推理增长之外，找到模型性能增长的第三条曲线。 图片由AI生成 原来的经验有没有用，可以看检索后能否改善任务结果；到了MemT 1.0这里，还可以进一步追问：同样的经历，换一种内部表示、更新规则和读取方式，能不能用得更好？ 这让提升记忆效果多了一组可以通过训练和架构设计调整的变量。 诚然，这还远不能证明原生记忆的长期上限高于外部记忆，但至少围绕内部状态的训练与容量扩展，可以带来进一步的能力收益。 下一步是验证这些收益能否跨出当前训练分布，在更长交互和新任务中保持。 回到开头的RSI。 一旦打通了记忆原生，对持续学习和RSI的突破也是大有裨益。 众所周知，RSI有三块拼图，包括记忆、反馈、验证与更新机制，其中记忆让有效结果能够延续，后两者帮助判断哪些改变值得进入下一轮。 MemT 1.0如今探索的，正是经验承接与复用这一步，它验证了经验能通过原生记忆指导行动，从模型层面补上了第一块，当然也是最重要的一块。 图片由AI生成 如果再往前走，也许局部记忆中积累的经验，就能通过后续训练沉淀到超记忆参数，再反过来改善模型管理记忆的方法。 一旦这个环节成立，通过记录下来的结果和方法，系统或许可以实现跨任务的智能爆炸，也就是RSI的终极目标。 这些还只是理论层面的收益，在应用侧，记忆原生也更有利于企业完成经验积累。 当前行业一说到企业AI，考虑最多的还是早期部署阶段的内容，比如当前模型好不好用、能做到哪一步。 这固然没毛病，但企业用起来后，才知道经验积累也很重要。 因为企业长期使用还涉及项目规则、操作顺序和验证方法。如果每换一项任务，都得重新交代同类约束、重复经历同类失败，前一次投入就很难充分转化为后续收益。 所以对于这类重复的工作流，经过验证的经验能复用多少次，应该和模型单次表现一起进入企业AI选型标准。 记忆原生为此提供了模型侧的承载机制。 在同样的128K长历史下，Nano的端到端推理速度约为完整上下文方案的1.86倍，相同历史长度中，每条轨迹的持久状态占用是完整上下文KV Cache的六十六分之一。 翻译一下，这就是立竿见影的成本控制效果。 长期会话的状态预算更容易被估算，多个查询还可以复用已构建的状态，分摊准备开销。 不过这里也要说句公道话，并不是记忆原生的任务质量一定优于外部记忆，但在近似质量的情形里，它更有可能通过底层的经验复用稳步减少返工，这部分收益对企业运维来说却是实实在在的。 换言之，记忆原生和外部记忆并不是非此即彼的敌对关系，二者协作分工，或许能产生更大的额外收益。 对精确原文、来源或版本的查询，外部记录仍有价值；针对后续执行的经验调用，可以继续检验原生机制的作用。 但无论如何，当有效进步能够留下，并在新任务中反复经受验证，持续自我改进才有了可以积累的起点。 通过完整的分层记忆管理和调度，即可实现全局的读写效率最优，而今天，记忆原生模型的发布，已让这种工程化部署和实现成为了可能。 记忆在推动持续自我改进方面的价值，也将在这样的长期验证中逐渐显现。 GitHub链接： https://github.com/MemTensor/MemT-1.0HuggingFace链接： https://huggingface.co/collections/MemTensor/memt-1

特朗普为内塔尼亚胡选前送暖 以色列大选牵动地区紧张神经 特朗普接受媒体采访时表示，他支持内塔尼亚胡是因为他们之间有“良好的关系”，如果内塔尼亚胡连任以色列总理，他们“将继续合作愉快” 当地时间2026年10月20日，以色列议会选举在即，街头悬挂内塔尼亚胡竞选横幅。图：视觉中国 　　【财新网】当地时间10月18日，特朗普在其拥有的社交平台“Truth Social”发表长文，盛赞正在面临议会大选压力的以色列总理内塔尼亚胡，称自己会在即将到来的以色列竞选活动中，给予内塔尼亚胡“全面且彻底的支持”。 　　特朗普在帖文中用内塔尼亚胡的名字，称他为“Bibi”，称赞其不仅是一位英勇善战的总理，更是美国在对抗伊朗的行动中一位极其卓越的所谓“和平伙伴”。 　　特朗普还声称，伊朗已在军事和经济上遭受重创，除非伊朗迅速做出改变，否则美国和以色列将很快一起“完成任务”。他还说，“如果以色列选错了领导人—即除了Bibi之外的任何人—那么美国就不得不自己来完成这件事，而我并不希望看到这种情况发生。”

国模Agent第一！MiniMax爆改Flash战力，全时段大肥鱼谷价 兔皮底下，竟然是MiniMax！

国家数据集团成立 计划推进数据资源开发利用 国家数据集团成立于河北雄安新区，中国联通和国家数据局官员出任集团领导 10月20日，国家数据集团有限公司成立大会在河北雄安新区举行。中共中央政治局常委、国务院副总理丁薛祥出席并为公司成立揭牌。这是丁薛祥出席国家数据集团有限公司成立大会并讲话。图：王晔/新华社 　　【财新网】数据产业领域新央企成立。10月20日，国务院国资委公告，经国务院批准，组建国家数据集团有限公司，由国务院国有资产监督管理委员会代表国务院履行出资人职责，列入国务院国有资产监督管理委员会履行出资人职责的企业名单。 　　新华社报道，国家数据集团有限公司在河北雄安新区成立，该集团是一家以数据资源开发利用为主责主业的中央企业。 　　国家数据集团成立旨在推进数据资源开发利用、释放数据要素价值、服务人工智能发展、繁荣数据产业生态。成立后，国家数据集团将在有关部门指导下，加强央地联动，深化产业协同，推动能力共用、经验共享、业务共拓，共同做大数据价值、做强数据产业、做优数据生态。

趣店创始人罗敏补缴个税7.9亿元 因境内实体历史上的股权重组 两家境内公司原本为VIE架构下通过协议控制的实体，近年来均转为股权控制的子公司，相关股权重组或被认定为应税交易 资料图：罗敏。 　　【财新网】以校园贷起家、美股上市的金融科技公司趣店近日披露，因公司两家境内实体历史上的股权重组事项，创始人罗敏应补税7.9亿元。 　　趣店美股上市主体High Templar Tech Limited（纽交所代码：HTT）称，公司董事长兼CEO罗敏近期收到厦门市税务局的通知，涉及两家中国境内并表实体即厦门趣店科技有限公司（下称“厦门趣店”）和厦门乐享时代科技有限公司（下称“厦门乐享”）的历史股权重组。根据中国税法，罗敏对此应按照“财产转让所得”缴纳个人所得税，应缴税款7.9亿元（约合1.16亿美元）。

昔日运动相机巨头GoPro出售控股权 交易继续推进 控制权易手后，GoPro能否在中国厂商的竞争压力下保住现有影像业务，并将新业务布局转化为收入，仍有待观察 美东时间10月19日，GoPro宣布，已就与Starman Optical的合并向美国证券交易委员会（SEC）提交初步委托书。双方重申，将按照此前公布的条款推进交易，预计于2026年底前完成股权交割。图：视觉中国 　　【财新网】美国运动相机制造商GoPro（NASDAQ: GPRO）的合并交易继续进行。美东时间10月19日，GoPro宣布，已就与Starman Optical的合并向美国证券交易委员会（SEC）提交初步委托书。双方重申，将按照此前公布的条款推进交易，预计于2026年底前完成股权交割。 　　初步委托书是公司为股东审议交易提供的说明文件，涵盖合并条款、交易背景及风险等内容，为股东审议和表决提供依据。 　　这笔交易于9月1日公布，实质是GoPro向Action Acquisition出售控股权。Starman Optical是Action Acquisition为实施此次合并设立的全资子公司。根据此前披露的消息，交易完成后，GoPro原股东将获得合计约2.85亿美元的现金，并保留合并后公司约10%的股份；Action Acquisition将持有约90%的股份。

人物｜从以军总参谋长到总理挑战者，艾森科特为何脱下戎装从政 作为现任以色列总理内塔尼亚胡的主要挑战者，艾森科特在谈及内塔尼亚胡时直言道，“我并不恨他，也无意对他个人进行报复。我只是觉得他失败了。” 当地时间2026年9月7日，以色列，加迪·艾森科特出席活动。图：IC photo 　　【财新网】“我的目标，是在选举中彻底击败内塔尼亚胡，让他告别自己的政治生涯。” 　　谈及即将于今年10月27日举行的以色列大选，以色列反对党正直党（Yashar）领袖、曾任以色列国防军总参谋长的加迪·艾森科特（Gadi Eisenkot）如此誓言道。 　　在10月6日接受以媒《以色列时报》采访时，现年66岁的艾森科特表示，他希望本次大选能成为“治愈以色列的一个开始”。作为现任以色列总理内塔尼亚胡的主要挑战者，他在谈及内塔尼亚胡时直言道，“我并不恨他，也无意对他个人进行报复。我只是觉得他失败了。”

【数据深阅读】三季度GDP同比增速微升至4.5%，消费意愿仍待提升

陈燕妮：租不起的曼哈顿｜故事 曼哈顿不缺梦想，对于无数在这座著名之岛挣扎流转的人群而言，生活永远会被精打细算成一个昂贵开间的容纳 陈镇威在曼哈顿32平米的小屋里做大跳。 一 　　当我把陈镇威（Chun Wai Chan）（详见《陈燕妮：当上纽约芭蕾舞团首席的陈镇威｜人物》）在曼哈顿32平米小小开间（Studio）的报道转给儿子看时，他说自己甚至已经看过相关视频。看来，他们这伙子被曼哈顿寸土寸金定义的生存者，对如何处心积虑地用好小空间，有着同仇敌忾的同病相怜。 　　上月9日，《建筑文摘》（Architectural Digest，以下简称AD）刊出了对纽约城市芭蕾舞团（New York City Ballet）首席舞者陈镇威公寓的专访，确实也发布了由他本人解析自己蜗居处处的视频。

最新财新周刊｜中欧汽车贸易再平衡 以符合世贸组织规则的方式，中欧就混动汽车贸易达成了谅解。这将带来什么变化？ 当地时间2026年10月13日，法国巴黎，观众在理想汽车展台参观。中国车企直接对欧洲贸易出口的障碍越来越多，赴欧投资建厂也并非坦途。 　　文｜财新周刊 安丽敏 　　终于，中国产混合动力汽车将以可以预见的节奏进入当地市场。 　　10月9日，中国商务部发布中欧贸易投资磋商机制第二次例会联合声明。其中提到，中欧双方以符合世贸组织规则的方式就混动汽车贸易达成了谅解。 　　混动汽车是欧盟委员会（下称“欧委会”）重点关注的议题。在例会后的新闻发布会上，欧委会贸易和经济安全委员马罗什·谢夫乔维奇（Maroš Šefčovič）称，他此行是为了启动欧中贸易关系再平衡，并确保双方在贸易与投资磋商框架下取得首批实实在在的成果。在他着重列出的三项成果中，混动汽车排在首位。

国家数据集团成立 入列国资委监管百家央企 推荐：美政府机构禁用DeepSeek，外交部回应；部分车企跟风推新品、测试验证不充分，工信部重申安全是底线 早上好，今天是10月21日星期三。过去24小时，哪些财经新闻对普通人影响更大，未来又有什么焦点事件被市场密切关注，早知道栏目从新闻汇总到快速解读，为你一网打尽。 24小时热点 针对有报道说美国政府要求其机构停止使用来自中国企业的DeepSeek等人工智能工具，外交部回应表示，中方一贯反对泛化国家安全概念、将科技经贸问题政治化，将坚决维护中国企业的合法权益。DeepSeek此前已被美国商务部、国会办公室、五角大楼、NASA、美国海军等部门禁用，此次扩大至

教培治理八年 教育更公平了吗？｜教育观察 调查结果显示，10%的学生撑起了75.8%的培训消费 研究指出，校外培训参与下降并不意味着家庭教育需求同步消失；当不同家庭拥有的私人购买能力差异较大时，公共教育体系能否为弱势家庭提供质量足够的替代支持，是市场收缩之后更直接的教育公平问题。图：视觉中国 　　【财新网】研究显示，校外培训中学科类培训的参与率从38.1%降至20.1%，非学科类由22.4%降至16.7%，但全体学生人均培训支出只下降了11.8%。参加培训的学生平均支出高于2017年，培训支出也高度集中于少数学生。2025年，支出最高的10%家庭承担了75.8%的培训总支出。 　　上述信息来自北京大学中国教育财政科学研究所魏易《2017～2025年中小学生校外培训参与、家庭投入与结构变化》。研究数据来自2017-2025年五轮中国教育财政家庭调查（CIEFR-HS），分析样本为小学、初中和普通高中学生。

记者手记｜被时代焦虑困住的大学生，如何寻找出路？ 聚焦当代青年困境的报告归纳出超越评价体系的三条路径：退出全能竞赛、开辟第三空间、回到来时路 资料图：大学生阅读职位信息。研究发现，由于现实中就业竞争的激烈，⼤学⽣会倾向于选择那些更为稳妥的⼯作作为初⼊职场的敲⻔砖，但并不意味着他们不期待去追求⼀份真正能够实现个⼈价值的⼯作。图：视觉中国 　　【财新网】内卷与躺平、脱不掉的长衫、奥德赛时期、大学高中化……近年来，青年群体生活与精神困境被高度浓缩成一个个网络词。一个个热词接连走红，本质上是青年群体在寻找话语出口，把难以言说的焦虑、迷茫、无力、矛盾，转化为能够彼此共情的公共表达。这些网络热词也应当成为一种提醒：青年的精神困境值得被认真倾听。 　　今年，致力于支持青年发展的民间公益组织北京益微青年公益发展中心（EV）集结22位青年研究员，以问卷调查和半结构访谈为研究方法，聚焦那些塑造着青年行为、也可能让青年被困住的评价体系，同时也探讨如何帮助⾝处过渡时期、⾯对多元评价体系的⼤学⽣找到⾃⼰的活法。研究共发放1317份问卷，深度访谈72人，对象聚焦本科在读大学生。