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在最近的2026年国际消费电子展（CES）上，英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋激动地宣布，物理 AI 的 “ChatGPT 时刻” 已经到来。他预测，未来将有10亿辆汽车实现高度或完全自动驾驶，而无人驾驶出租车将成为这一革命性进展的首批受益者。
黄仁勋在拉斯维加斯的发布会上展示了英伟达的新兴产品，尤其是面向自动驾驶领域的开源模型 Alpamayo。这款模型是全球首个能够进行思考与推理的开源 AI 系统，专门为自动驾驶汽车设计。与中国一些厂商如理想、小鹏、蔚来等相比，英伟达虽然在研发进度上略显滞后，但其开源的战略将为不具备全栈研发能力的企业提供实用的解决方案。
图片来源：英伟达
Alpamayo 的第一代模型采用100亿参数架构，不仅可供开发者微调，还可作为自动驾驶开发的基础工具。同时，英伟达还发布了名为 AlpaSim 的仿真工具，以及包含1700多小时驾驶数据的开放数据集，旨在推动自动驾驶技术的开发。
尽管 Alpamayo 主要面向 L4级自动驾驶，但在竞争激烈的 L2级辅助驾驶市场，英伟达仍需加大努力。黄仁勋还透露，2025款梅赛德斯 - 奔驰 CLA 将搭载英伟达的 L2级全栈辅助驾驶方案，硬件基础为两颗英伟达 Thor 芯片，计划于今年在美国和欧洲市场推出。
英伟达在自动驾驶领域的布局得到了小鹏汽车前智驾负责人吴新宙的助力。尽管面临中美团队沟通和工作节奏慢等挑战，吴新宙正在努力提升产品体验。2024年4月，英伟达推出的无图城市 NOA Demo 版本未能达预期，但吴新宙表示新版的表现已大幅改善，未来将每季度更新一次软件。
虽然在中国市场上英伟达仍在追赶本土竞争者，但其在欧美市场的潜力依然巨大，随着 Alpamayo 的发布及与奔驰的合作，英伟达正努力重夺自动驾驶领域的话语权。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
数据中心与AI芯片动态
AMD首席执行官苏姿丰在CES展会上发布了多款AI芯片。其中，MI455处理器作为数据中心服务器的关键组件，已向OpenAI等客户供货。针对企业本地部署环境，AMD推出了MI440X芯片，该产品是某超级计算机早期芯片的衍生版本。苏姿丰还提前披露了计划于2027年推出的MI500处理器，称其性能将达到旧版本的1000倍。OpenAI总裁格雷格·布罗克曼出席活动并强调了算力提升的重要性。根据AMD与OpenAI的协议，首批MI400系列芯片将于今年启动部署，预计为AMD年度营收增加数十亿美元。
机器人与个人电脑处理器
在活动现场，AMD与意大利开发商Generative Bionics联合发布了名为GENE.01的人形机器人，该产品计划于2026年下半年投入量产。此外，AMD还推出了面向AI PC的Ryzen AI 400系列处理器，以及用于本地推理和游戏的Ryzen AI Max+芯片。
行业竞争背景
与此同时，英伟达宣布其由六颗芯片组成的下一代Vera Rubin平台已进入全面量产，预计今年晚些时候首秀。英特尔也举办了Panther Lake芯片发布会，并宣布相关产品于周二开放订购。目前，英伟达在AI芯片营收规模上仍保持领先地位，每季度创造数百亿美元营收。
(IT业界资讯)
via 茶馆 - Telegram Channel
中国车企加速布局低空经济。天眼查知识产权信息显示，安徽江淮汽车集团股份有限公司于1月2日公开一项名为“一种多模态飞行汽车”的发明专利，提出融合仿生设计与高效动力系统的创新方案，旨在解决当前飞行汽车在噪音、能耗与续航方面的核心痛点。
仿生折叠翼+智能涵道风扇，实现陆空双模无缝切换
根据专利摘要，该飞行汽车具备两大核心技术:
- 仿生飞行翼:可折叠与伸缩地集成于车身两侧，飞行模式时展开提供升力，地面行驶时完全收纳入车身，确保公路行驶的合规性与安全性;
- 多组竖直涵道风扇:在车体前舱与后舱均布置多组竖直向下的涵道风扇，用于垂直起降（VTOL）;
- 智能格栅控制系统:涵道出风口配备可开合格栅——
- 地面模式:格栅完全闭合，减少风阻与气流干扰;
- 飞行模式:格栅按指令偏转角度，精准调控气流方向，实现姿态稳定与高效推进。
聚焦实用化:降噪、节能、增程三大目标
江淮汽车在专利中明确指出，该设计核心优势在于:
- 显著降低飞行噪音:涵道结构有效包裹风扇，抑制高频噪声;
- 减少能量损耗:智能格栅避免无效气流逸散，提升推进效率;
- 延长续航里程:通过优化气动布局与能源管理，提升整体能效比。
这一思路区别于部分概念飞行器追求极致性能，更强调城市环境下的实用性、安全性与用户接受度。
AIbase观察:中国车企加速“陆空一体化”布局
随着低空经济写入国家政策、eVTOL适航认证逐步推进，传统车企正成为飞行汽车落地的关键力量。江淮汽车此番专利，延续了其在新能源与智能网联领域的技术积累，显示出从“地面出行”向“立体交通”延伸的战略意图。
值得注意的是，小鹏、吉利、广汽等车企均已发布飞行汽车或eVTOL产品计划。江淮此次以“多模态”“低噪低耗”为突破口，或意在差异化竞争，抢占城市空中交通（UAM）的中端市场。
当飞行汽车从科幻走向量产，谁能率先解决“安静、省电、跑得远”的用户核心诉求，谁就可能成为低空出行的普及者。而江淮的这一步，或许正是中国智造向天空进发的又一声号角。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
百度百科推出“动态百科” 和 “百科 AI 知识图谱” 等新功能
百度百科举行了年终知识盛典，正式推出了 “动态百科” 和 “百科 AI 知识图谱” 等多项全新功能。这些新功能的上线，旨在进一步提升用户的知识获取体验，使得信息更加生动和系统化。
截至目前，百度百科的词条总量已经超过 3000 万，成为中文互联网中最大的知识库之一。参与编辑和贡献的用户数量也超过 803 万，显示出越来越多的用户积极参与到知识分享和创作中来。此外，百度百科的 “繁星计划” 已与中国科学技术大学、中国科学院、北京大学等知名机构合作，汇集了超过 10 万名专家和专业创作者，共同建设了超过 100 万条专业知识内容。这一合作不仅丰富了词条内容，也提高了知识的权威性和准确性。
“动态百科” 功能的推出，意味着用户能够获取到实时更新的知识信息，随着时间的推移，知识的表达方式也将更加灵活。而 “百科 AI 知识图谱” 则利用人工智能技术，帮助用户更直观地理解知识之间的关联，提升用户的学习效率。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
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截至目前，百度百科的词条总量已经超过 3000 万，成为中文互联网中最大的知识库之一。参与编辑和贡献的用户数量也超过 803 万，显示出越来越多的用户积极参与到知识分享和创作中来。此外，百度百科的 “繁星计划” 已与中国科学技术大学、中国科学院、北京大学等知名机构合作，汇集了超过 10 万名专家和专业创作者，共同建设了超过 100 万条专业知识内容。这一合作不仅丰富了词条内容，也提高了知识的权威性和准确性。
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via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Neuralink量产引爆脑机接口热潮！美年健康“All in AI”构筑脑健康全周期闭环，抢占万亿赛道先机
2026年开年，脑机接口（BCI）赛道迎来资本与技术的双重爆发。马斯克旗下Neuralink宣布启动脑机接口设备大规模量产，直接点燃A股“人脑工程”板块，单日指数飙涨超12%，三博脑科、伟思医疗等多股涨停。在这场由技术突破引发的产业浪潮中，预防医学龙头美年健康(002044.SZ)凭借“AI+脑科学”双轮驱动战略，以早筛技术、亿级数据、临床场景与全周期服务闭环，成为资本与产业界共同聚焦的核心标的。
政策+需求双轮驱动，脑健康迈向万亿蓝海
我国已将脑科学与类脑研究纳入“科技创新2030”重大项目，北京、上海、深圳等地密集出台专项政策，在研发补贴、临床准入、产业链培育等方面全面加码。与此同时，脑卒中、阿尔茨海默病等神经系统疾病防控需求激增，脑健康筛查正从“高端医疗”走向“全民健康管理刚需”。
天风证券指出，随着技术成本下降与政策红利释放，脑健康赛道有望成长为万亿元级市场，而具备“政策+设备+算法+临床”闭环能力的企业将率先收割红利。
“脑睿佳”填补空白，AI+影像构建早筛壁垒
美年健康推出的国内首款脑卒中与阿尔茨海默病早筛产品“脑睿佳”，成为其技术护城河的关键载体:
- 依托高精度脑部磁共振成像（MRI）;
- 融合深度学习算法与全年龄段中国健康人群脑标准数据库;
- 可精准识别微小结构异常与早期功能退化，实现“无症状期”干预。
该产品不仅填补国内空白，更积累了亿级高质量脑影像数据，为脑机接口算法训练与临床验证提供稀缺资源。
八大AI学科协同，打造脑健康“技术飞轮”
美年健康以脑科学为核心，构建八大AI驱动的学科体系（超声智能化、呼吸/肺健康、消化道、乳腺/宫颈、代谢管理、抗衰基因、智能主检等），形成“早筛—慢病管理—生态协同”矩阵:
- “超声质控大模型”实时提升脑部检查精度;
- 全链路AI质控系统覆盖检前、检中、检后;
- “健康小美”AI主检系统准确率达95%，保障报告可靠性。
技术反哺场景，场景沉淀数据，数据优化算法——一个自我强化的AI健康飞轮已然成型。
联手优脑银河，打通“筛查—干预—康复”全周期
为突破“有筛无治”行业瓶颈，美年健康与优脑银河（全球首个完成个性化脑图谱-神经调控临床转化的企业）深度合作:
- 筛查端:依托美年全国600+体检中心与亿级健康流量;
- 干预端:引入优脑银河覆盖18类脑疾病的精准神经调控技术;
- 康复端:聚焦卒中后认知康复、早期阿尔茨海默干预等临床刚需。
双方正共建跨机构神经康复协同网络，推动“数据驱动的精准康复”从试点走向规模化，打造中国脑健康管理的首个商业闭环。
AIbase观察:从“体检入口”到“脑健康平台”，美年健康正在重新定义预防医学
当Neuralink在硬件端开疆拓土，美年健康则在应用端与数据端构筑护城河。其优势不仅在于技术，更在于将尖端脑科学转化为可及、可负担、可落地的民生服务。
在AI与脑科学交汇的历史节点，美年健康正从“体检服务商”跃迁为“脑健康基础设施提供者”。而这场由早筛切入、以全周期服务收尾的布局，或将成为中国脑机接口产业普惠化落地的关键路径。万亿蓝海已启，领跑者已然就位。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
2026年开年，脑机接口（BCI）赛道迎来资本与技术的双重爆发。马斯克旗下Neuralink宣布启动脑机接口设备大规模量产，直接点燃A股“人脑工程”板块，单日指数飙涨超12%，三博脑科、伟思医疗等多股涨停。在这场由技术突破引发的产业浪潮中，预防医学龙头美年健康(002044.SZ)凭借“AI+脑科学”双轮驱动战略，以早筛技术、亿级数据、临床场景与全周期服务闭环，成为资本与产业界共同聚焦的核心标的。
政策+需求双轮驱动，脑健康迈向万亿蓝海
我国已将脑科学与类脑研究纳入“科技创新2030”重大项目，北京、上海、深圳等地密集出台专项政策，在研发补贴、临床准入、产业链培育等方面全面加码。与此同时，脑卒中、阿尔茨海默病等神经系统疾病防控需求激增，脑健康筛查正从“高端医疗”走向“全民健康管理刚需”。
天风证券指出，随着技术成本下降与政策红利释放，脑健康赛道有望成长为万亿元级市场，而具备“政策+设备+算法+临床”闭环能力的企业将率先收割红利。
“脑睿佳”填补空白，AI+影像构建早筛壁垒
美年健康推出的国内首款脑卒中与阿尔茨海默病早筛产品“脑睿佳”，成为其技术护城河的关键载体:
- 依托高精度脑部磁共振成像（MRI）;
- 融合深度学习算法与全年龄段中国健康人群脑标准数据库;
- 可精准识别微小结构异常与早期功能退化，实现“无症状期”干预。
该产品不仅填补国内空白，更积累了亿级高质量脑影像数据，为脑机接口算法训练与临床验证提供稀缺资源。
八大AI学科协同，打造脑健康“技术飞轮”
美年健康以脑科学为核心，构建八大AI驱动的学科体系（超声智能化、呼吸/肺健康、消化道、乳腺/宫颈、代谢管理、抗衰基因、智能主检等），形成“早筛—慢病管理—生态协同”矩阵:
- “超声质控大模型”实时提升脑部检查精度;
- 全链路AI质控系统覆盖检前、检中、检后;
- “健康小美”AI主检系统准确率达95%，保障报告可靠性。
技术反哺场景，场景沉淀数据，数据优化算法——一个自我强化的AI健康飞轮已然成型。
联手优脑银河，打通“筛查—干预—康复”全周期
为突破“有筛无治”行业瓶颈，美年健康与优脑银河（全球首个完成个性化脑图谱-神经调控临床转化的企业）深度合作:
- 筛查端:依托美年全国600+体检中心与亿级健康流量;
- 干预端:引入优脑银河覆盖18类脑疾病的精准神经调控技术;
- 康复端:聚焦卒中后认知康复、早期阿尔茨海默干预等临床刚需。
双方正共建跨机构神经康复协同网络，推动“数据驱动的精准康复”从试点走向规模化，打造中国脑健康管理的首个商业闭环。
AIbase观察:从“体检入口”到“脑健康平台”，美年健康正在重新定义预防医学
当Neuralink在硬件端开疆拓土，美年健康则在应用端与数据端构筑护城河。其优势不仅在于技术，更在于将尖端脑科学转化为可及、可负担、可落地的民生服务。
在AI与脑科学交汇的历史节点，美年健康正从“体检服务商”跃迁为“脑健康基础设施提供者”。而这场由早筛切入、以全周期服务收尾的布局，或将成为中国脑机接口产业普惠化落地的关键路径。万亿蓝海已启，领跑者已然就位。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据 AIbase 报道，中国大模型领域的明星初创企业 MiniMax（0100.HK）港股 IPO 申购于今日(1月6日)圆满收官。凭借在多模态技术及 C 端应用市场的领先地位，MiniMax 此次上市吸引了资本市场的极度追捧。富途证券数据显示，公司 IPO 孖展(融资认购)金额最终冲破2533亿港元，公开发售部分获得惊人的1209倍超额认购，成为2026年开年以来香港资本市场最火爆的科技新股。
根据港交所最新公告，MiniMax 拟全球发售2540万股，每股发售价区间定于151至165港元。鉴于认购场面火爆，市场消息透露其最终定价有望锁定在区间上限。以此计算，MiniMax 预计募集资金将达到38.34亿至41.89亿港元，发行估值有望突破500亿港元。公司计划于1月9日正式在港交所主板挂牌交易。此次 IPO 引入了极其豪华的基石投资者阵容，包括阿里巴巴、阿布扎比投资局（ADIA）、Aspex Master Fund 及博裕资本等14家机构，认购总额约27.23亿港元。
作为国内“大模型六小虎”中率先冲刺上市的头部企业，MiniMax 成立于2022年初，由原商汤科技副总裁闫俊杰创立。公司主攻全模态模型研发，旗下拥有“海螺AI”、“星野”等现象级 AI 原生产品，用户覆盖全球200多个国家和地区。招股书显示，MiniMax2025年前九个月营收同比增长超170%，其中海外市场贡献占比超70%。本次募资净额的约90% 将用于未来五年的研发支出，重点投入基础模型演进与 AI 原生应用开发。
随着1月9日 钟声敲响，MiniMax 将刷新纪录，成为全球从创立到登陆资本市场用时最短的 AI 企业之一。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
🚀 DeepSeek 12月活跃用户数增长90%并推出多项功能更新
中国人工智能初创公司 DeepSeek 对其旗舰聊天机器人进行了升级，新增了“思考”功能。根据 Aicpb.com 的数据，DeepSeek 的月活跃用户数在 12 月份增长了 90%，达到近 1.315 亿。此次更新包含深度研究模式和时间轴界面，并在 12 月初发布的 V3.2 模型中引入了“交织思考”功能。DeepSeek 表示，该模型的能力可与 Google DeepMind 的 Gemini 3 Pro 竞争。分析师预计，该公司将在 2 月中旬春节前发布新的重大模型。
(财经快讯)
via 茶馆 - Telegram Channel
中国人工智能初创公司 DeepSeek 对其旗舰聊天机器人进行了升级，新增了“思考”功能。根据 Aicpb.com 的数据，DeepSeek 的月活跃用户数在 12 月份增长了 90%，达到近 1.315 亿。此次更新包含深度研究模式和时间轴界面，并在 12 月初发布的 V3.2 模型中引入了“交织思考”功能。DeepSeek 表示，该模型的能力可与 Google DeepMind 的 Gemini 3 Pro 竞争。分析师预计，该公司将在 2 月中旬春节前发布新的重大模型。
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就在人工智能竞赛持续升温之际，曾经引发广泛恐慌的“AI毁灭论”预测出现了反转。据 AIbase 报道，前 OpenAI 员工、知名 AI 专家 Daniel Kokotajlo 近期修正了他此前对超级智能可能摧毁人类的时间预测。他表示，通用人工智能（AGI）的进展速度似乎比他最初设想的要“稍微慢一些”。
图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney
此前，Kokotajlo 发布的“AI2027”预测曾掀起轩然大波。该预测描绘了一个激进的剧本:AI 将在2027年实现完全自主编程，并迅速演化为不可控的超级智能，最终在2030年代中期毁灭人类。这一观点曾被美方政界人士引用，但也遭到了神经科学教授 Gary Marcus 等学者的猛烈抨击，被斥为“科幻小说”。
然而，最新的现实反馈让这位专家变得谨慎。根据 AIbase 的最新观察，Kokotajlo 在更新后的预测中将 AI 实现自主编程的时间推迟到了2030年代初期，并将超级智能的出现窗口设定在2034年左右。他承认，目前 AI 在复杂现实环境中的表现依然存在“不平衡”现象。
尽管如此，头部大厂并未放慢脚步。OpenAI 首席执行官 Sam Altman 曾透露，公司内部目标是在2028年前实现自动化的 AI 研究员。虽然毁灭人类的“末日钟声”被推延，但专家们提醒，现实世界的复杂性远超科幻设想，AGI 的真正降临仍充满不确定性。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
波士顿动力×谷歌DeepMind强强联手！Gemini Robotics大模型将驱动新一代Atlas人形机器人
在全球科技焦点汇聚CES2026之际，机器人与人工智能领域迎来历史性合作。当地时间1月5日，波士顿动力（Boston Dynamics）正式宣布建立全新人工智能合作伙伴关系，将谷歌DeepMind最新发布的Gemini Robotics基础模型深度集成至其新一代Atlas人形机器人。双方联合研究项目预计将在未来几个月内正式启动，标志着全球顶尖机器人本体与领先AI大脑的深度融合迈入实质阶段。
Gemini Robotics + Atlas:全球最强“身体”配最强大脑
此次合作的核心，是将Gemini Robotics——谷歌专为物理世界交互优化的多模态具身智能模型——部署到波士顿动力最新一代电动Atlas机器人上。该机器人已具备跑酷、后空翻、复杂物体操作等惊人能力，但其任务规划仍高度依赖预编程与人类遥操作。
通过集成Gemini Robotics，Atlas将获得:
- 自然语言理解能力:可听懂如“把蓝色箱子搬到货架第三层”等开放式指令;
- 视觉-动作联合推理:结合摄像头与力觉反馈，自主规划抓取策略;
- 任务分解与泛化能力:将复杂目标拆解为可执行子步骤，并适应新环境;
- 持续学习机制:通过与环境交互不断优化行为策略。
这将使Atlas从“高难度动作表演者”进化为“自主任务执行者”，真正迈向通用人形机器人（AGV）。
为何是此刻?具身智能进入“模型-本体”协同爆发期
DeepMind CEO Demis Hassabis近期多次强调:“AGI需要身体。” 而波士顿动力CEO Robert Playter也坦言:“我们有最好的身体，但需要更强的大脑。” 此次合作，正是两大技术高地的“双向奔赴”。
值得注意的是，Gemini Robotics已在Google内部用于控制工业机械臂，而Atlas则代表全球人形机器人运动控制的巅峰。两者的结合，有望突破当前具身智能在复杂地形导航、精细操作、人机协作等场景的瓶颈。
AIbase观察:人形机器人竞赛进入“生态整合”新阶段
在特斯拉Optimus、1X Neo、Figure02纷纷走向产品化之际，波士顿动力选择与DeepMind联手，凸显其技术优先、不急于商业化的路径。然而，一旦Gemini+Atlas验证成功，其技术溢出效应将极为显著——无论是算法开源，还是平台授权，都可能重塑整个行业技术标准。
这场在CES舞台上宣布的合作，不仅是两家公司的里程碑，更向世界宣告:具身智能的“iPhone时刻”或许尚远，但“iPhone原型机”已在路上。而人类与通用机器人的共处时代，正加速到来。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在全球科技焦点汇聚CES2026之际，机器人与人工智能领域迎来历史性合作。当地时间1月5日，波士顿动力（Boston Dynamics）正式宣布建立全新人工智能合作伙伴关系，将谷歌DeepMind最新发布的Gemini Robotics基础模型深度集成至其新一代Atlas人形机器人。双方联合研究项目预计将在未来几个月内正式启动，标志着全球顶尖机器人本体与领先AI大脑的深度融合迈入实质阶段。
Gemini Robotics + Atlas:全球最强“身体”配最强大脑
此次合作的核心，是将Gemini Robotics——谷歌专为物理世界交互优化的多模态具身智能模型——部署到波士顿动力最新一代电动Atlas机器人上。该机器人已具备跑酷、后空翻、复杂物体操作等惊人能力，但其任务规划仍高度依赖预编程与人类遥操作。
通过集成Gemini Robotics，Atlas将获得:
- 自然语言理解能力:可听懂如“把蓝色箱子搬到货架第三层”等开放式指令;
- 视觉-动作联合推理:结合摄像头与力觉反馈，自主规划抓取策略;
- 任务分解与泛化能力:将复杂目标拆解为可执行子步骤，并适应新环境;
- 持续学习机制:通过与环境交互不断优化行为策略。
这将使Atlas从“高难度动作表演者”进化为“自主任务执行者”，真正迈向通用人形机器人（AGV）。
为何是此刻?具身智能进入“模型-本体”协同爆发期
DeepMind CEO Demis Hassabis近期多次强调:“AGI需要身体。” 而波士顿动力CEO Robert Playter也坦言:“我们有最好的身体，但需要更强的大脑。” 此次合作，正是两大技术高地的“双向奔赴”。
值得注意的是，Gemini Robotics已在Google内部用于控制工业机械臂，而Atlas则代表全球人形机器人运动控制的巅峰。两者的结合，有望突破当前具身智能在复杂地形导航、精细操作、人机协作等场景的瓶颈。
AIbase观察:人形机器人竞赛进入“生态整合”新阶段
在特斯拉Optimus、1X Neo、Figure02纷纷走向产品化之际，波士顿动力选择与DeepMind联手，凸显其技术优先、不急于商业化的路径。然而，一旦Gemini+Atlas验证成功，其技术溢出效应将极为显著——无论是算法开源，还是平台授权，都可能重塑整个行业技术标准。
这场在CES舞台上宣布的合作，不仅是两家公司的里程碑，更向世界宣告:具身智能的“iPhone时刻”或许尚远，但“iPhone原型机”已在路上。而人类与通用机器人的共处时代，正加速到来。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据 AIbase 报道，OpenAI 近期向 Axios 提供的一份独家报告揭示了一个惊人的趋势:健康医疗已成为 ChatGPT 最核心的使用场景之一。全球范围内超过5% 的查询与健康相关，而在美国，每天有约4000万人向这款 AI 寻求医疗建议。从解析晦涩的医疗账单、对比保险方案到初步检查病症，ChatGPT 正在成为许多无法立即预约医生的美国人眼中的“医疗盟友”。
OpenAI 显然早已洞察这一市场需求，并明确将新一代模型 GPT-5定位为特别适用于医疗领域的智能体。与前代相比，GPT-5在处理复杂临床推理和解读医学影像（如病理报告、MRI）方面表现出更强的专业性。报告还指出，目前 ChatGPT 每周处理的保险相关问题近200万个。这一需求激增的背景是，自2026年新年伊始，特朗普政府允许长期实施的医疗保险补贴到期，导致数千万美国人的保费面临大幅上涨，迫使他们求助于 AI 来寻找更经济的替代方案。
然而，依赖 AI 获取医疗建议仍伴随着巨大的风险。尽管 GPT-5在减少幻觉方面取得了进展，但模型虚构事实的特性并未彻底根除。专家警告称，用户在语音模式下咨询时风险更高，因为语音模式往往调用更轻量、推理能力较弱的模型以保证响应速度，这可能导致误诊或漏诊。尽管 OpenAI 在最新的宣传中强调了其作为“医疗助手”的潜力，但对于模型可能产生的幻觉及其在低功耗模式下的性能局限，并未在推广中予以充分警示。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
高通×谷歌汽车合作再升级！AI智能体上车，骁龙数字底盘将搭载谷歌多模态AI，零跑等新势力率先落地
智能汽车竞争进入“AI智能体”时代。高通与谷歌宣布深化战略合作，将谷歌的AI智能体（Agent）深度集成至高通骁龙数字底盘，共同打造面向下一代智能汽车的边云协同技术解决方案。此举标志着双方合作从“操作系统+芯片”迈向“AI原生座舱”新阶段，零跑汽车等中国新势力将成为首批受益者。
AI智能体上车：从“语音助手”到“主动服务伙伴”
此次合作的核心突破在于，谷歌AI智能体将首次嵌入车载系统，依托骁龙平台的强大算力，实现：
- 多模态交互：融合语音、视觉、传感器数据，理解“看一眼后视镜说‘调暗点’”等复杂指令；
- 个性化服务：基于用户习惯自动调节座椅、温控、音乐，并预判需求（如通勤路线拥堵时建议出发时间）；
- 任务自主执行：可代用户完成“预订餐厅+导航+同步日程”等跨应用链路操作。
这远超传统语音助手的“问答”模式，让汽车真正成为具备理解、推理与执行能力的移动AI代理。
十年合作再进化：从Android Auto到AI原生座舱
自 2016 年合作启动以来，高通与谷歌已推动Android Automotive OS在全球普及。目前，超 7500 万辆汽车搭载高通骁龙座舱平台，包括宝马、通用、蔚来等主流品牌。此次升级，双方将把合作重心转向AI智能体与边缘-云协同架构，确保复杂AI任务在车载芯片（边）与云端之间高效分工，兼顾实时性与智能深度。
中国新势力率先落地：零跑推双骁龙 8797 域控制器
中国市场成为此次技术落地的前沿阵地。零跑汽车宣布，其下一代中央计算平台将采用双高通骁龙 8797 芯片，构建高性能中央域控制器，全面支持谷歌AI智能体与高通车载生态。该方案可实现：
- 跨域融合：座舱、智驾、车身控制统一调度；
- 持续OTA进化：AI能力随云端模型更新而升级；
- 个性化体验：每位家庭成员上车即享专属空间配置与服务。
此外，小鹏、极氪等品牌也被曝正在评估类似方案。
AIbase观察：汽车智能化进入“智能体战争”新阶段
当手机AI竞争转向“谁的Agent更聪明”，汽车战场亦同步升级。高通与谷歌的联手，本质是将Android生态的成功经验复制到汽车领域——以开放平台+强大AI+芯片算力，构建护城河。
对消费者而言，未来的智能汽车将不再是“带轮子的手机”，而是懂你、帮你、陪你的移动生活空间。而这场由高通与谷歌点燃的“AI座舱”革命，正加速驶入现实。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
智能汽车竞争进入“AI智能体”时代。高通与谷歌宣布深化战略合作，将谷歌的AI智能体（Agent）深度集成至高通骁龙数字底盘，共同打造面向下一代智能汽车的边云协同技术解决方案。此举标志着双方合作从“操作系统+芯片”迈向“AI原生座舱”新阶段，零跑汽车等中国新势力将成为首批受益者。
AI智能体上车：从“语音助手”到“主动服务伙伴”
此次合作的核心突破在于，谷歌AI智能体将首次嵌入车载系统，依托骁龙平台的强大算力，实现：
- 多模态交互：融合语音、视觉、传感器数据，理解“看一眼后视镜说‘调暗点’”等复杂指令；
- 个性化服务：基于用户习惯自动调节座椅、温控、音乐，并预判需求（如通勤路线拥堵时建议出发时间）；
- 任务自主执行：可代用户完成“预订餐厅+导航+同步日程”等跨应用链路操作。
这远超传统语音助手的“问答”模式，让汽车真正成为具备理解、推理与执行能力的移动AI代理。
十年合作再进化：从Android Auto到AI原生座舱
自 2016 年合作启动以来，高通与谷歌已推动Android Automotive OS在全球普及。目前，超 7500 万辆汽车搭载高通骁龙座舱平台，包括宝马、通用、蔚来等主流品牌。此次升级，双方将把合作重心转向AI智能体与边缘-云协同架构，确保复杂AI任务在车载芯片（边）与云端之间高效分工，兼顾实时性与智能深度。
中国新势力率先落地：零跑推双骁龙 8797 域控制器
中国市场成为此次技术落地的前沿阵地。零跑汽车宣布，其下一代中央计算平台将采用双高通骁龙 8797 芯片，构建高性能中央域控制器，全面支持谷歌AI智能体与高通车载生态。该方案可实现：
- 跨域融合：座舱、智驾、车身控制统一调度；
- 持续OTA进化：AI能力随云端模型更新而升级；
- 个性化体验：每位家庭成员上车即享专属空间配置与服务。
此外，小鹏、极氪等品牌也被曝正在评估类似方案。
AIbase观察：汽车智能化进入“智能体战争”新阶段
当手机AI竞争转向“谁的Agent更聪明”，汽车战场亦同步升级。高通与谷歌的联手，本质是将Android生态的成功经验复制到汽车领域——以开放平台+强大AI+芯片算力，构建护城河。
对消费者而言，未来的智能汽车将不再是“带轮子的手机”，而是懂你、帮你、陪你的移动生活空间。而这场由高通与谷歌点燃的“AI座舱”革命，正加速驶入现实。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
浙江移动×华为斩获IPv6创新大赛大奖！SPN+AI打造确定性智能网络，赋能千行百业数字化升级
在AI与5G-A驱动算力爆发的新时代，网络基础设施正经历深刻变革。近日，在第三届“IPv6技术应用创新大赛”中，浙江移动与华为联合申报的项目——“IPv6+赋能AI WAN新联接，SPN助力行业智能化发展”，凭借前瞻性架构与落地成效，一举夺得AI WAN赛道一等奖及全国二等奖，成为运营商与设备商协同推动网络智能化升级的标杆案例。
SPN+AI+IPv6+:构建面向AI时代的确定性网络
面对大模型训练、边缘智能、工业控制等场景对超低时延、高可靠、高带宽的严苛要求，传统网络架构面临瓶颈。浙江移动与华为创新性提出基于SPN（切片分组网）的三层融合架构:
- 物理层MESH化组网:打破传统星型拓扑，实现多路径冗余与弹性扩展;
- 网络层确定性切片:通过IPv6+技术为AI流量分配专属网络切片，保障关键业务SLA;
- 应用层AI智能管控:引入AI算法实现流量预测、路径优化与故障自愈。
该方案实测可将端到端时延降低40%，故障识别效率提升90%，运维自动化率超85%，显著提升网络对AI负载的承载能力。
智能运维系统:从“被动响应”到“主动预防”
项目同步开发了AI驱动的智能管控系统，具备:
- 秒级故障定位:基于网络数字孪生与异常检测模型，精准识别链路劣化;
- 自适应调优:根据业务负载动态调整切片资源;
- 预测性维护:提前预警潜在风险，减少业务中断。
在浙江某智能制造园区试点中，该系统成功支撑百台工业机器人同步协同作业，实现“零丢包、微秒级抖动”的确定性网络体验。
迈向规模化推广:筑牢数字经济“新基座”
浙江移动与华为表示，下一步将把该解决方案推广至电力、交通、金融、医疗等关键行业，推动SPN网络从“连接管道”向“智能服务中枢”演进。同时，双方正积极参与IPv6+及SPN国际标准制定，助力中国技术方案走向全球。
AIbase观察:网络智能化，是AI落地的“隐形基石”
当业界聚焦于大模型与芯片时，浙江移动与华为的实践揭示了一个关键真相:再强大的AI，也离不开一张“聪明、可靠、确定”的网络。
在“东数西算”“AI+行业”加速落地的背景下，SPN与IPv6+的融合，正成为构建中国式智能基础设施的核心支柱。而这场由运营商主导的网络革命，或许才是支撑万亿级AI经济的真正底座。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在AI与5G-A驱动算力爆发的新时代，网络基础设施正经历深刻变革。近日，在第三届“IPv6技术应用创新大赛”中，浙江移动与华为联合申报的项目——“IPv6+赋能AI WAN新联接，SPN助力行业智能化发展”，凭借前瞻性架构与落地成效，一举夺得AI WAN赛道一等奖及全国二等奖，成为运营商与设备商协同推动网络智能化升级的标杆案例。
SPN+AI+IPv6+:构建面向AI时代的确定性网络
面对大模型训练、边缘智能、工业控制等场景对超低时延、高可靠、高带宽的严苛要求，传统网络架构面临瓶颈。浙江移动与华为创新性提出基于SPN（切片分组网）的三层融合架构:
- 物理层MESH化组网:打破传统星型拓扑，实现多路径冗余与弹性扩展;
- 网络层确定性切片:通过IPv6+技术为AI流量分配专属网络切片，保障关键业务SLA;
- 应用层AI智能管控:引入AI算法实现流量预测、路径优化与故障自愈。
该方案实测可将端到端时延降低40%，故障识别效率提升90%，运维自动化率超85%，显著提升网络对AI负载的承载能力。
智能运维系统:从“被动响应”到“主动预防”
项目同步开发了AI驱动的智能管控系统，具备:
- 秒级故障定位:基于网络数字孪生与异常检测模型，精准识别链路劣化;
- 自适应调优:根据业务负载动态调整切片资源;
- 预测性维护:提前预警潜在风险，减少业务中断。
在浙江某智能制造园区试点中，该系统成功支撑百台工业机器人同步协同作业，实现“零丢包、微秒级抖动”的确定性网络体验。
迈向规模化推广:筑牢数字经济“新基座”
浙江移动与华为表示，下一步将把该解决方案推广至电力、交通、金融、医疗等关键行业，推动SPN网络从“连接管道”向“智能服务中枢”演进。同时，双方正积极参与IPv6+及SPN国际标准制定，助力中国技术方案走向全球。
AIbase观察:网络智能化，是AI落地的“隐形基石”
当业界聚焦于大模型与芯片时，浙江移动与华为的实践揭示了一个关键真相:再强大的AI，也离不开一张“聪明、可靠、确定”的网络。
在“东数西算”“AI+行业”加速落地的背景下，SPN与IPv6+的融合，正成为构建中国式智能基础设施的核心支柱。而这场由运营商主导的网络革命，或许才是支撑万亿级AI经济的真正底座。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据 AIbase 报道，OpenAI 近期向 Axios 提供的一份独家报告揭示了一个惊人的趋势:健康医疗已成为 ChatGPT 最核心的使用场景之一。全球范围内超过5% 的查询与健康相关，而在美国，每天有约4000万人向这款 AI 寻求医疗建议。从解析晦涩的医疗账单、对比保险方案到初步检查病症，ChatGPT 正在成为许多无法立即预约医生的美国人眼中的“医疗盟友”。
OpenAI 显然早已洞察这一市场需求，并明确将新一代模型 GPT-5定位为特别适用于医疗领域的智能体。与前代相比，GPT-5在处理复杂临床推理和解读医学影像（如病理报告、MRI）方面表现出更强的专业性。报告还指出，目前 ChatGPT 每周处理的保险相关问题近200万个。这一需求激增的背景是，自2026年新年伊始，特朗普政府允许长期实施的医疗保险补贴到期，导致数千万美国人的保费面临大幅上涨，迫使他们求助于 AI 来寻找更经济的替代方案。
然而，依赖 AI 获取医疗建议仍伴随着巨大的风险。尽管 GPT-5在减少幻觉方面取得了进展，但模型虚构事实的特性并未彻底根除。专家警告称，用户在语音模式下咨询时风险更高，因为语音模式往往调用更轻量、推理能力较弱的模型以保证响应速度，这可能导致误诊或漏诊。尽管 OpenAI 在最新的宣传中强调了其作为“医疗助手”的潜力，但对于模型可能产生的幻觉及其在低功耗模式下的性能局限，并未在推广中予以充分警示。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
特斯拉马斯克隔空回应英伟达：自动驾驶做到99%不难
在 2026 年消费电子展（CES）上，芯片巨头英伟达（NVIDIA）高调推出了全新的Alpamayo系列开放式 AI 模型及相关工具，旨在通过大模型技术攻克自动驾驶的安全难题。然而，这一举动很快引起了特斯拉 CEO 埃隆·马斯克的关注，他在社交媒体上对此作出了颇具针对性的评价。
马斯克表示，英伟达目前所做的正是特斯拉已经在深耕的领域。他直言不讳地指出，在自动驾驶开发中，想要让系统达到 99% 的水平其实相对容易，真正的鸿沟在于解决剩下那极其复杂且少见的“长尾问题”（Long-tail problems）。
英伟达此次展示的核心是Alpamayo 1模型。这是一个拥有 100 亿参数的视觉-语言-行动（VLA）模型，采用了先进的思维链技术。其核心优势在于能让车辆像人类一样思考，例如在遇到红绿灯故障等未经历过的复杂路口时，能够自主规划路线。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在 2026 年消费电子展（CES）上，芯片巨头英伟达（NVIDIA）高调推出了全新的Alpamayo系列开放式 AI 模型及相关工具，旨在通过大模型技术攻克自动驾驶的安全难题。然而，这一举动很快引起了特斯拉 CEO 埃隆·马斯克的关注，他在社交媒体上对此作出了颇具针对性的评价。
马斯克表示，英伟达目前所做的正是特斯拉已经在深耕的领域。他直言不讳地指出，在自动驾驶开发中，想要让系统达到 99% 的水平其实相对容易，真正的鸿沟在于解决剩下那极其复杂且少见的“长尾问题”（Long-tail problems）。
英伟达此次展示的核心是Alpamayo 1模型。这是一个拥有 100 亿参数的视觉-语言-行动（VLA）模型，采用了先进的思维链技术。其核心优势在于能让车辆像人类一样思考，例如在遇到红绿灯故障等未经历过的复杂路口时，能够自主规划路线。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
微软收购 Osmos，助力数据工作流程智能化
近日，微软宣布收购了智能体 AI 数据工程平台 Osmos，旨在简化当前复杂且耗时的数据工作流程。随着各个组织在数据转化方面所面临的挑战不断增加，Osmos 利用智能体 AI 的强大功能，将原始数据转化为便于分析和 AI 应用的准备资产，从而帮助企业更高效地管理和利用数据。
此次收购不仅增强了微软在数据工程领域的竞争力，还进一步巩固了其在 Fabric 平台上的战略目标。微软 Fabric 旨在将所有数据和分析工具整合到一个安全且统一的平台上，以降低客户的运营成本并简化与数据相关的各项流程。这意味着，企业用户可以通过 Fabric 平台更方便地进行数据处理与分析，提升工作效率。
收购完成后，Osmos 的团队将正式加入微软 Fabric 工程团队，进一步推动技术的整合与创新。微软表示，未来用户可以在 Microsoft Fabric 的官方网站上获取更多关于 Osmos 的最新动态和信息。此次收购的成功，将为微软在快速发展的 AI 和数据市场中增添新的动力。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日，微软宣布收购了智能体 AI 数据工程平台 Osmos，旨在简化当前复杂且耗时的数据工作流程。随着各个组织在数据转化方面所面临的挑战不断增加，Osmos 利用智能体 AI 的强大功能，将原始数据转化为便于分析和 AI 应用的准备资产，从而帮助企业更高效地管理和利用数据。
此次收购不仅增强了微软在数据工程领域的竞争力，还进一步巩固了其在 Fabric 平台上的战略目标。微软 Fabric 旨在将所有数据和分析工具整合到一个安全且统一的平台上，以降低客户的运营成本并简化与数据相关的各项流程。这意味着，企业用户可以通过 Fabric 平台更方便地进行数据处理与分析，提升工作效率。
收购完成后，Osmos 的团队将正式加入微软 Fabric 工程团队，进一步推动技术的整合与创新。微软表示，未来用户可以在 Microsoft Fabric 的官方网站上获取更多关于 Osmos 的最新动态和信息。此次收购的成功，将为微软在快速发展的 AI 和数据市场中增添新的动力。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
