富士通联手卡内基梅隆大学研发物理AI操作系统，目标直指人机协作新高度

在全球人工智能竞争转向物理世界的当下，科技巨头与顶尖学府的强强联手再次引发行业关注。当地时间4月23日，富士通正式对外发布了其在自主驱动机器人“物理AI”领域的全新战略。作为该战略的核心，富士通宣布将与美国卡内基梅隆大学合作，共同成立“物理AI联合研究中心”。

据悉，双方此次合作的重头戏是研发一套专为AI驱动机器人设计的操作系统。该系统旨在打破目前机器人自主化水平的瓶颈，为其提供更高效的底层支撑。根据研发计划，该操作系统的首个版本预计将在2026年年内正式向公众展示。

为了确保研究的顺利开展，合作将充分依托卡内基梅隆大学于2026年2月在宾夕法尼亚州匹兹堡新落成的“机器人创新中心”。这一顶尖的科研空间将为物理AI的算法迭代和实机测试提供最前沿的实验室环境。

在应用愿景方面，富士通与卡内基梅隆大学展现了宏大的蓝图。双方设定了2030年实现“人类与机器人无缝协同工作”的远景目标。该操作系统未来将主要面向工厂生产线、医疗护理机构等复杂场景，通过物理AI的深度赋能，让机器人能够更安全、更智能地辅助人类完成各项任务，从而重塑传统产业的生产力格局。

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国产芯片再突破！5nm“龙鹰二号”正式发布，AI算力直达200TOPS

在 2026 年北京国际车展上，高性能车规级芯片领域迎来重磅进展。芯擎科技正式推出了其自主研发的 5 纳米车规级AI座舱芯片——“龙鹰二号”。这款芯片的问世，标志着国产高端车载芯片在先进工艺制程与跨域融合能力上迈出了关键一步。

作为此次发布的核心，“龙鹰二号”展现了极其强悍的性能参数。该芯片采用行业领先的 5 纳米工艺，AI算力高达200TOPS，能够原生支持7B以上参数的多模态大模型。这种算力水平不仅能轻松应对当前主流的智能座舱需求，更为未来更复杂的人机交互和车载AI应用预留了充足的性能冗余。

在架构设计上，“龙鹰二号”采用了极具前瞻性的“柔性架构”。这种设计使其具备极强的适配性，能够覆盖从入门级车型到旗舰级车型的中央计算平台演进需求。更重要的是，该芯片实现了“舱驾融合”的全场景覆盖，内部集成了专用的车控处理单元与安全岛。通过物理隔离技术，芯片可以在同一硬件基础上安全地处理座舱业务与驾驶辅助业务，有效降低了整车电子电气架构的复杂度。

芯擎科技成立于 2018 年，由亿咖通科技与安谋科技（中国）共同出资打造。凭借深厚的行业背景与技术积淀，公司在车规级高算力芯片领域持续发力。此次发布的“龙鹰二号”计划于 2027 年第一季度正式启动车型适配工作。随着该芯片的后续量产交付，预计将为汽车主机厂提供更具竞争力的国产化算力方案，加速智能汽车向中央计算时代的演进。

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OpenAI 联手高通联发科研发手机芯片，立讯精密斩获独家代工并定于2028年量产

知名行业分析师郭明錤近日透露，人工智能巨头 OpenAI 正计划深度介入硬件底层生态，联合移动芯片双雄高通（Qualcomm）与联发科(MediaTek)共同开发专用手机芯片，并选定立讯精密作为独家制造合作伙伴，该系列芯片预计将于2028年实现量产。这一战略动作标志着 OpenAI 正试图通过软硬件一体化垂直整合，重新定义移动终端的交互范式。

据悉，搭载该芯片的 AI 手机将彻底颠覆现有的“App 为中心”的交互逻辑，转向以 AI 智能体（AI Agent）为核心的系统架构。届时，用户无需频繁切换或手动打开特定应用程序，即可通过终端直接执行复杂任务。在技术实现上，该设备将依托端侧小模型与云端大模型的协同计算，在保障隐私与响应速度的同时，充分发挥云端算力的深度推演能力。

OpenAI 此番进军自研芯片领域，不仅是为了摆脱单一硬件供应商的制约，更是为了建立一套适配其模型生态的端侧运行环境。随着生成式 AI 迈入智能体时代，传统的移动操作系统架构正面临重塑。若该项目如期落地，将加速手机从“智能工具”向“原生 AI 终端”的本质进化，进一步压缩传统应用分发市场的生存空间，重塑全球移动半导体产业的竞争格局。

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谷歌计划投资 Anthropic，或将倾注 400 亿美元于 AI 竞争

谷歌计划向人工智能公司 Anthropic 投资 100 亿美元，并可能在未来追加 300 亿美元，以加强两者的合作关系。此次投资将以 Anthropic3500 亿美元的估值进行，这一数字与其今年 2 月融资时的水平相当。

在此之前，Anthropic 于 2 月成功完成了一轮 300 亿美元的融资，近期也从亚马逊获得了 50 亿美元的投资，估值同样为 3500 亿美元，且未来也有追加 200 亿美元的可能。Anthropic 因其 AI 编程工具 Claude Code 而受到了广泛关注，该工具能够显著提高软件开发的效率，迅速成为硅谷工程师的热门选择。

谷歌将在未来五年为 Anthropic 提供相当于 5 吉瓦的算力，并提供多达 100 万颗 TPU 芯片，以支持其扩展计算能力。TPU 是谷歌研发的一种高效能处理器，广泛应用于 AI 行业。谷歌早前已向 Anthropic 投资约 30 亿美元，因此此次投资将进一步巩固双方的合作。

尽管合作关系密切，谷歌高层对 Anthropic 在 AI 编程市场的迅速崛起感到担忧，二者在开发具备人类水平能力的 AI 方面可能会形成竞争。此外，Anthropic 正面临一些挑战，包括被美国国防部认定为 “供应链风险” 所引发的法律抗辩问题，以及外界对其与大型科技公司之间投资与算力交易模式的质疑。

目前，Anthropic 还在积极考虑于今年 10 月启动首次公开募股（IPO），以满足日益增长的产品需求。

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OpenAI CEO 奥尔特曼发布五大原则：致力于让 AGI 惠及全人类

OpenAI 的首席执行官萨姆・奥尔特曼（Sam Altman）发布了关于人工智能（AI）发展的五项核心原则，强调公司将确保人工智能技术能够惠及全人类。他认为，AI 拥有改变社会的潜力，未来的科技发展可能会带来更深远的变革，甚至超越历史上蒸汽机和电力的影响。

奥尔特曼在声明中指出，AI 的进步不仅取决于技术本身，更需要确保这一技术不会集中在少数企业或个人手中。他的目标是将真正的通用人工智能（AGI）交到尽可能多的人手中，避免技术的权力和资源被少数人掌控。

为了实现这一目标，OpenAI 提出了五大原则：

1.  民主化 ：OpenAI 将抵制技术权力的集中，确保每个人都能使用 AI，并通过公平的程序参与 AI 决策的制定。

2.  赋能 ：OpenAI 相信 AI 可以帮助每个人实现自己的目标，让人们的生活更加充实，推动社会整体进步。同时，他们承诺在开发和部署 AI 时，最大限度地减少潜在的危害。

3.  普惠繁荣 ：OpenAI 希望每个人都能享受到更高质量的生活，利用强大的 AI 技术创造新的价值，特别是在科学发现方面。为此，政府可能需要探索新的经济模式。

4.  韧性 ：面对 AI 带来的新风险，OpenAI 将与各方合作，逐步应对挑战。他们将通过迭代部署的方式，确保在技术发展和社会适应之间保持平衡。

5.  适应性：OpenAI 强调，在应对未来的不确定性时，必须根据新知识不断调整策略，并保持透明度。他们认识到在不同阶段，可能需要在赋能和韧性之间进行权衡。

奥尔特曼还回顾了 OpenAI 在发布 GPT-2 时的谨慎态度，强调了迭代部署策略的重要性。未来，OpenAI 将继续关注技术进步对社会的影响，努力学习和调整，以推动更积极的社会变革。

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郭明錤：OpenAI正在做手机 2028年量产

天风国际证券知名分析师郭明錤今天发文表示，最新产业调查显示，OpenAI正在与联发科、高通合作开发手机处理器。立讯为独家系统协同设计与制造商，预计将于2028年量产。AI智能体重新定义手机，用户的目的不再是使用一堆应用程序，而是通过手机执行任务并满足各种需求。这从根本上改变了对手机的认知。 郭明錤还给出了手机界面概念设计图，并与当前手机 (以iPhone为例) 进行对比。他还解释了OpenAI为什么要做手机？一、全面掌控： 唯有完全掌控操作系统与硬件，才能提供全方位的AI智能体服务。二、获取实时状态： 只有手机能拥有用户一切的“当下状态”，这是实时AI智能体推理服务最重要的输入信息。三、规模优势：在可预见的未来，手机仍是数量规模最大的终端设备。

—— 凤凰网科技

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亚毫米级精准对位：小米开源 VLA 大模型后训练全流程

小米近期宣布正式开源其视觉-语言-动作（VLA）大模型 Xiaomi-Robotics-0的真机后训练全流程。这一举措标志着小米在具身智能领域迈出重要一步，旨在让机器人能够更快速地通过少量数据掌握复杂的操作技能。

二十小时练就“穿针引线”

基于预训练基座，研发团队仅利用约20小时的任务数据进行真机后训练，便让机器人掌握了将耳机精准收纳进盒的高难度动作。该过程不仅要求极高的空间感知精度，还需克服极低表面粗糙度带来的位移干扰。

模型必须在亚毫米级的公差范围内完成对位，并能实时修正动作偏差。这种“连续丝滑”的执行能力，证明了 Xiaomi-Robotics-0在处理高精度装配任务时的卓越潜力。

开源生态推动生产力进化

为了让该模型真正成为“开箱即用”的工具，小米此次不仅开放了模型权重，还公布了技术报告与源代码。这种全链条的开源模式，极大降低了开发者进入具身智能领域的门槛。

此前，该模型在国际权威平台上已表现出色，位列全球下载榜前列。随着后训练流程的公开，全球开发者将能共同优化机器人的感知与执行逻辑，加速 AI 机器人走进现实生产生活的进程。

● 项目网站:https://robotics.xiaomi.com/xiaomi-robotics-0.html
● 开源代码:https://github.com/XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-0

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