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OpenAI今年的计算利润率已提升至70%
OpenAI似乎在推理变现效率上取得了重大进步。根据业内人士透露，OpenAI的计算利润率已经达到70%，高于2024年底的52%，是2024年1月的近两倍。计算利润率是OpenAI用于衡量扣除付费用户模型运行成本后利润占收入比值的内部指标，其计算方式为来自付费用户的收入扣除算力成本后的利润再与来自付费用户的收入相比，强调付费用户收入与算力成本之间的关联，不代表公司的整体利润率。尽管OpenAI大幅提高了自己的收入变现能力，但其目前仍未实现盈利，主要是面临高昂的计算和基础设施成本。
—— 财联社、彭博社
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
OpenAI似乎在推理变现效率上取得了重大进步。根据业内人士透露，OpenAI的计算利润率已经达到70%，高于2024年底的52%，是2024年1月的近两倍。计算利润率是OpenAI用于衡量扣除付费用户模型运行成本后利润占收入比值的内部指标，其计算方式为来自付费用户的收入扣除算力成本后的利润再与来自付费用户的收入相比，强调付费用户收入与算力成本之间的关联，不代表公司的整体利润率。尽管OpenAI大幅提高了自己的收入变现能力，但其目前仍未实现盈利，主要是面临高昂的计算和基础设施成本。
—— 财联社、彭博社
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Elevated error rates on Opus 4.5
Dec 22, 07:18 UTC
Investigating - We are currently investigating this issue.
via Claude Status - Incident History
Dec 22, 07:18 UTC
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Meta 智能眼镜重大更新:AI 助听功能上线，还能根据眼前的风景点歌
Meta 近期为其智能眼镜系列带来了备受期待的功能升级，旨在通过 AI 技术进一步提升用户的交互体验和生活便利性。此次更新的核心亮点是名为“对话聚焦”（Conversation Focus）的助听功能，以及与 Spotify 的深度集成。
根据The Verge报道，这款“对话聚焦”功能专门为身处嘈杂环境的用户设计。它利用眼镜内置的定向麦克风阵列，能够精准捕捉并放大对话者的声音，从而让用户在背景噪音干扰下也能听清对方的言语。用户可以通过滑动眼镜右侧镜腿或在设置中灵活调整增强强度，极大地提升了佩戴眼镜作为音频设备时的实用性。
与此同时，Meta AI 还在这个节日季深度接入了 Spotify。最有趣的交互方式是“视觉点歌”:用户只需对眼镜说“嘿 Meta，播放一个匹配这个环境的歌单”，AI 就能识别用户当前看到的物体（如圣诞树）并自动匹配相应的曲风。这种基于环境感知的智能推荐，标志着可穿戴设备正在从简单的语音助手向更主动的交互终端进化。目前，这些新功能已率先向加入早期访问计划的Ray-Ban Meta及 Oakley Meta HSTN 用户开放。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Meta 近期为其智能眼镜系列带来了备受期待的功能升级，旨在通过 AI 技术进一步提升用户的交互体验和生活便利性。此次更新的核心亮点是名为“对话聚焦”（Conversation Focus）的助听功能，以及与 Spotify 的深度集成。
根据The Verge报道，这款“对话聚焦”功能专门为身处嘈杂环境的用户设计。它利用眼镜内置的定向麦克风阵列，能够精准捕捉并放大对话者的声音，从而让用户在背景噪音干扰下也能听清对方的言语。用户可以通过滑动眼镜右侧镜腿或在设置中灵活调整增强强度，极大地提升了佩戴眼镜作为音频设备时的实用性。
与此同时，Meta AI 还在这个节日季深度接入了 Spotify。最有趣的交互方式是“视觉点歌”:用户只需对眼镜说“嘿 Meta，播放一个匹配这个环境的歌单”，AI 就能识别用户当前看到的物体（如圣诞树）并自动匹配相应的曲风。这种基于环境感知的智能推荐，标志着可穿戴设备正在从简单的语音助手向更主动的交互终端进化。目前，这些新功能已率先向加入早期访问计划的Ray-Ban Meta及 Oakley Meta HSTN 用户开放。
划重点:
● 🎙️ 智能对话增强: 新增“对话聚焦”功能，通过定向麦克风实时放大对话者声音，有效解决嘈杂环境下的交流难题。
● 🎵 视觉感知点歌: 深度集成 Spotify，AI 可根据用户双眼所见的场景（如节日装饰）自动播放匹配意境的音乐歌单。
● 🕶️ 覆盖多款设备: 更新已面向Ray-Ban Meta和 Oakley 系列的早期测试用户推送，通过手势滑动即可便捷操控。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Cursor豪掷重金收购Graphite！AI编程平台加速整合，290亿估值巨头打造“写+审”闭环
AI编程赛道再掀并购狂潮。继上月收购人才招聘公司Growth by Design、七月整合CRM初创Koala团队后，AI代码助手领跑者Cursor再度出手——正式宣布收购AI代码审查公司Graphite。据Axios援引知情人士消息，此次交易价格“远超”Graphite今年早些时候2. 9 亿美元的估值，彰显Cursor构建端到端AI开发闭环的决绝野心。
强强联合：从“生成”到“自审”，打通开发最后一公里
当前，AI生成的代码普遍存在隐藏缺陷，工程师仍需耗费大量时间调试。Cursor虽已推出Bugbot自动审查工具，但Graphite带来了一项关键差异化能力——“堆叠式拉取请求”（Stacked Pull Requests）。该技术允许开发者并行处理多个相互依赖的代码变更，无需等待前序PR合并即可推进后续开发，极大提升协作效率。
此次整合将实现：
- Cursor负责智能生成（Write）；
- Graphite负责深度审查与流程优化（Review & Ship）；
形成“AI写—AI审—AI推—AI合”的全链路自动化开发体验。
资本与人脉深度交织，生态协同水到渠成
此次并购并非偶然。Cursor CEO Michael Truell与Graphite三位联合创始人Merrill Lutsky、Greg Foster、Tomas Reimers早在大学时期便通过Neo Scholar（由知名天使Ali Partovi发起的精英计划）结识。两家公司共享Accel、Andreessen Horowitz等顶级投资方，Graphite种子轮即由Neo领投。这种“校友+共同投资人”纽带，为技术与团队融合铺平道路。
290 亿估值下的扩张逻辑
自 2025 年 11 月估值飙升至 290 亿美元后，Cursor正以惊人速度整合开发者生态：
-7 月收购Koala团队，强化AI驱动的客户关系管理；
-11 月纳入Growth by Design，优化顶尖工程人才招募；
- 如今吞下Graphite，补齐代码质量与协作流程短板。
此举也反映出AI编程工具的竞争已从“单点功能”升级为“全生命周期平台”之争。其对手如CodeRabbit（估值5. 5 亿美元）、Greptile（刚获 2500 万美元A轮）虽在审查细分领域占优，但难以匹敌Cursor的生态整合能力。
AIbase认为，Cursor的连环收购揭示了AI开发工具的终极形态：不再是辅助插件，而是具备自主规划、编写、测试、协作与部署能力的“AI工程师”。当写代码与审代码由同一智能体无缝衔接，人类开发者将真正从“编码劳工”转型为“系统架构师”——而Cursor，正全力加速这一未来。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
AI编程赛道再掀并购狂潮。继上月收购人才招聘公司Growth by Design、七月整合CRM初创Koala团队后，AI代码助手领跑者Cursor再度出手——正式宣布收购AI代码审查公司Graphite。据Axios援引知情人士消息，此次交易价格“远超”Graphite今年早些时候2. 9 亿美元的估值，彰显Cursor构建端到端AI开发闭环的决绝野心。
强强联合：从“生成”到“自审”，打通开发最后一公里
当前，AI生成的代码普遍存在隐藏缺陷，工程师仍需耗费大量时间调试。Cursor虽已推出Bugbot自动审查工具，但Graphite带来了一项关键差异化能力——“堆叠式拉取请求”（Stacked Pull Requests）。该技术允许开发者并行处理多个相互依赖的代码变更，无需等待前序PR合并即可推进后续开发，极大提升协作效率。
此次整合将实现：
- Cursor负责智能生成（Write）；
- Graphite负责深度审查与流程优化（Review & Ship）；
形成“AI写—AI审—AI推—AI合”的全链路自动化开发体验。
资本与人脉深度交织，生态协同水到渠成
此次并购并非偶然。Cursor CEO Michael Truell与Graphite三位联合创始人Merrill Lutsky、Greg Foster、Tomas Reimers早在大学时期便通过Neo Scholar（由知名天使Ali Partovi发起的精英计划）结识。两家公司共享Accel、Andreessen Horowitz等顶级投资方，Graphite种子轮即由Neo领投。这种“校友+共同投资人”纽带，为技术与团队融合铺平道路。
290 亿估值下的扩张逻辑
自 2025 年 11 月估值飙升至 290 亿美元后，Cursor正以惊人速度整合开发者生态：
-7 月收购Koala团队，强化AI驱动的客户关系管理；
-11 月纳入Growth by Design，优化顶尖工程人才招募；
- 如今吞下Graphite，补齐代码质量与协作流程短板。
此举也反映出AI编程工具的竞争已从“单点功能”升级为“全生命周期平台”之争。其对手如CodeRabbit（估值5. 5 亿美元）、Greptile（刚获 2500 万美元A轮）虽在审查细分领域占优，但难以匹敌Cursor的生态整合能力。
AIbase认为，Cursor的连环收购揭示了AI开发工具的终极形态：不再是辅助插件，而是具备自主规划、编写、测试、协作与部署能力的“AI工程师”。当写代码与审代码由同一智能体无缝衔接，人类开发者将真正从“编码劳工”转型为“系统架构师”——而Cursor，正全力加速这一未来。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
谷歌近期正持续发力，旨在将 Chrome 浏览器打造成更智能的效率工具。根据 Chrome Canary（金丝雀版本）的最新动向显示，备受期待的新标签页 AI 搜索框改进已趋于稳定，多项深度集成功能正让用户的浏览体验发生质变。
在最新的桌面版测试中，Chrome 新标签页的搜索框新增了一个全功能“+”菜单。该菜单不再是简单的装饰，而是集成了一个完整的操作中心，支持用户直接上传图片、文件，甚至一键启动深度搜索。这意味着用户无需进入特定网页，在空白标签页即可完成复杂的 AI 交互准备。
最令效率用户关注的升级莫过于“上下文感知”功能的加入。现在，当用户从地址栏启动 AI 模式时，浏览器会自动弹出询问面板，并基于上一个标签页的内容提供建议操作。例如，用户可以在新标签页直接要求 AI 总结上一个页面的核心信息，彻底告别了反复切换标签页和手动复制粘贴的繁琐过程。同时，Android 端 Chrome 也同步引入了类似逻辑，支持将最近访问的标签页作为附件加入 AI 提问中。
此外，谷歌还优化了视觉呈现细节，将原本枯燥的指令网址替换为直观的“AI 模式”标识。这一系列改进预示着 Chrome 正在从一个单纯的信息展示窗口，演变为一个能够理解用户意图、实现无缝跨页协作的 AI 智能终端。
划重点:
● 🛠️ 全能“+”菜单上线: Chrome 搜索框新增集成菜单，支持直接添加图片、文件或发起深度搜索，操作逻辑更趋成熟。
● 🧠 跨标签页免切换: 新增上下文感知功能，AI 可直接读取并总结上一个标签页的内容，大幅提升多任务处理效率。
● 📱 多端同步进化: Android 端同样迎来升级，支持将最近标签页附加至 AI 对话，实现了移动端与桌面端体验的同步优化。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
AI“自动运维工程师”Resolve AI获Lightspeed领投A轮融资
在AI代理席卷企业服务的浪潮中，一家专注于自动化运维（SRE）的初创公司正以惊人速度崛起。据多方信源确认，Resolve AI已完成由Lightspeed Venture Partners领投的A轮融资，投前 headline 估值达 10 亿美元，正式跻身独角兽行列。尽管实际融资采用“多档定价结构”（部分股权按 10 亿估值出售，更大比例以更低价格成交），但这一估值仍凸显资本对AI运维赛道的高度押注。
由Splunk老兵打造，目标是取代人类SRE
Resolve AI由前Splunk高管Spiros Xanthos与Splunk可观测性首席架构师Mayank Agarwal联合创立，二人曾共同创办的Omnition于 2019 年被Splunk收购。新公司聚焦一个痛点：随着云原生系统日益复杂，企业难以招聘足够熟练的SRE来应对7× 24 小时的故障响应。Resolve AI的解决方案是——让AI成为“自主SRE”：
- 实时监控生产环境；
- 自动诊断根因（如数据库连接池耗尽、微服务雪崩）；
- 执行修复操作（重启实例、回滚版本、扩容资源）；
- 全过程无需人工介入。
400 万美元ARR vs10 亿估值：泡沫还是远见？
值得注意的是，尽管估值飙升，Resolve AI当前年经常性收入（ARR）仅约 400 万美元。这意味着其估值已是ARR的 250 倍以上，远超传统SaaS企业5– 10 倍的合理区间。不过，投资者显然押注其爆发式增长潜力——在DevOps自动化、AI运维（AIOps）市场年增速超30%的背景下，若能拿下头部云客户，ARR有望快速爬升。
资本竞逐AI SRE赛道，竞争白热化
Resolve AI并非孤例。其主要对手Traversal近期刚完成 4800 万美元A轮融资，由Kleiner Perkins领投，Sequoia跟投。两家公司均源自可观测性与运维工具老兵，技术路径高度重合，预示着AI驱动的“无人值守运维”将成为下一代DevOps基础设施的核心战场。
背靠顶级智囊，技术基因深厚
值得一提的是，Resolve AI在 2024 年 10 月的 3500 万美元种子轮中，已吸引李飞飞（Fei-Fei Li）等顶尖AI科学家背书。这种“工程+学术”双重基因，或使其在复杂系统推理与因果建模上建立技术壁垒。
AIbase认为，Resolve AI的高估值既反映市场对“AI替代高技能岗位”的强烈预期，也暗藏风险——自动化运维关乎系统生死，客户对可靠性要求极高，落地门槛远高于普通AI应用。能否在真实生产环境中证明“比人类SRE更可靠”，将是其从独角兽走向行业基础设施的关键考验。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在AI代理席卷企业服务的浪潮中，一家专注于自动化运维（SRE）的初创公司正以惊人速度崛起。据多方信源确认，Resolve AI已完成由Lightspeed Venture Partners领投的A轮融资，投前 headline 估值达 10 亿美元，正式跻身独角兽行列。尽管实际融资采用“多档定价结构”（部分股权按 10 亿估值出售，更大比例以更低价格成交），但这一估值仍凸显资本对AI运维赛道的高度押注。
由Splunk老兵打造，目标是取代人类SRE
Resolve AI由前Splunk高管Spiros Xanthos与Splunk可观测性首席架构师Mayank Agarwal联合创立，二人曾共同创办的Omnition于 2019 年被Splunk收购。新公司聚焦一个痛点：随着云原生系统日益复杂，企业难以招聘足够熟练的SRE来应对7× 24 小时的故障响应。Resolve AI的解决方案是——让AI成为“自主SRE”：
- 实时监控生产环境；
- 自动诊断根因（如数据库连接池耗尽、微服务雪崩）；
- 执行修复操作（重启实例、回滚版本、扩容资源）；
- 全过程无需人工介入。
400 万美元ARR vs10 亿估值：泡沫还是远见？
值得注意的是，尽管估值飙升，Resolve AI当前年经常性收入（ARR）仅约 400 万美元。这意味着其估值已是ARR的 250 倍以上，远超传统SaaS企业5– 10 倍的合理区间。不过，投资者显然押注其爆发式增长潜力——在DevOps自动化、AI运维（AIOps）市场年增速超30%的背景下，若能拿下头部云客户，ARR有望快速爬升。
资本竞逐AI SRE赛道，竞争白热化
Resolve AI并非孤例。其主要对手Traversal近期刚完成 4800 万美元A轮融资，由Kleiner Perkins领投，Sequoia跟投。两家公司均源自可观测性与运维工具老兵，技术路径高度重合，预示着AI驱动的“无人值守运维”将成为下一代DevOps基础设施的核心战场。
背靠顶级智囊，技术基因深厚
值得一提的是，Resolve AI在 2024 年 10 月的 3500 万美元种子轮中，已吸引李飞飞（Fei-Fei Li）等顶尖AI科学家背书。这种“工程+学术”双重基因，或使其在复杂系统推理与因果建模上建立技术壁垒。
AIbase认为，Resolve AI的高估值既反映市场对“AI替代高技能岗位”的强烈预期，也暗藏风险——自动化运维关乎系统生死，客户对可靠性要求极高，落地门槛远高于普通AI应用。能否在真实生产环境中证明“比人类SRE更可靠”，将是其从独角兽走向行业基础设施的关键考验。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在生成式人工智能席卷营销界的今天，品牌方正面临一场关于“透明度”与“转化率”的权衡博弈。根据纽约大学与埃默里大学的一项最新实地研究显示，AI 在视觉营销中的应用呈现出截然不同的双面效应:它既是提升点击率的神器，也可能成为毁掉广告效果的“毒药”。
图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney
研究人员通过谷歌展示广告网络（GDN）进行了大规模测试。结果发现，那些完全由 AI 从零开始生成的广告(AI-created)，由于在色彩、构图和情感表达上拥有更大的“创作自由度”，其点击率比传统人工设计的广告高出了19%。相比之下，如果仅仅是利用 AI 对现有的人工素材进行微调(AI-modified)，比如更换背景或修饰人脸，效果往往平平，甚至不如纯人工方案。
然而，研究中最为引人注目的发现是关于“透明度标签”的影响。随着各地监管机构（如欧盟 AI 法案）要求对 AI 内容进行明确标注，研究人员测试了披露 AI 身份后的后果。实验数据令人警醒:一旦广告被贴上“AI 生成”或“AI 制作”的标签，其点击率会瞬间暴跌约31.5%。
这种现象揭示了消费者的矛盾心理。虽然 AI 全新生成的视觉效果更具冲击力，但只要用户意识到内容并非出自人类之手，其对品牌的“真实感”评价就会降低，从而削弱购买意愿。这项研究为企业提供了清晰的策略指引:AI 的真正价值在于早期的创意爆发和全案生成，而非后期的小修小补;同时，如何在合规披露与维持吸引力之间寻找平衡，将是未来营销人最艰巨的挑战。
划重点:
● 🚀 AI 全原创更强: 相比简单的后期微调，由 AI 从零开始创作的全新广告由于视觉表现力更强，点击率可提升19%。
● 📉 标签成“流量杀手”: 无论图片质量多高，只要标注了“AI 生成”字样，点击率会大幅缩水约31.5%。
● 📦 协同效应显著: 研究发现，当 AI 生成的广告配合由 AI 设计的产品包装时，消费者的点击和购买意愿会达到峰值。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
12月22日，千问App发布"2025十大AI提示词"榜单，其中"股票"高居榜首，热度远超其他工具性、生活类或情感类话题。这一现象折射出大众对资本市场的高度关注，以及AI在投资决策领域的快速渗透——人工智能正从技术工具演变为触手可及的"理财顾问"。
"股票"能够登顶AI提示词榜单，与2025年A股市场表现密不可分。今年以来，A股延续强劲涨势，上证指数一度站上4000点关口，市场赚钱效应显著。在此背景下，越来越多投资者开始借助AI工具进行市场分析、个股研究和投资决策辅助。
千问App的榜单数据显示，相比生活服务、娱乐创作、情感咨询等传统高频应用场景，"股票"相关提示词的使用频次遥遥领先，凸显出AI在金融投资领域的独特价值和用户需求的爆发式增长。这标志着AI应用正从通用场景向专业垂直领域深度延伸。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
阿里千问App发布2025十大AI提示词 股票位列榜首
千问App发布“2025十大AI提示词”榜单，揭示了2025年人们使用AI的十大高频场景，其中问得最多的三类问题为股票、八字和情感咨询。本次入选的十大高频提示词分别为：股票、八字、情感咨询、朋友圈文案、景点推荐、双色球号码、失眠、解答这道题、离婚财产分割、人生的意义。
作为人机交互的桥梁，提示词（prompt）不仅是用户对AI的指令，更是社会心理的晴雨表。这份榜单显示，用户对AI的角色认知正从单一工具向多元伙伴演变。
在市场表现方面，千问App增长显著。阿里方面宣布，该应用公测仅23天，全端月活跃用户数已突破3000万，成为全球增速最快的AI应用之一。
功能层面，千问App已向所有用户开放AI PPT、AI写作、AI文库及AI讲题四项新能力。
阿里巴巴正持续推进各类生活场景的接入，包括地图、外卖、订票、办公、学习、购物、健康等，以不断增强千问在现实生活中的“办事”能力。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：快科技)
千问App发布“2025十大AI提示词”榜单，揭示了2025年人们使用AI的十大高频场景，其中问得最多的三类问题为股票、八字和情感咨询。本次入选的十大高频提示词分别为：股票、八字、情感咨询、朋友圈文案、景点推荐、双色球号码、失眠、解答这道题、离婚财产分割、人生的意义。
作为人机交互的桥梁，提示词（prompt）不仅是用户对AI的指令，更是社会心理的晴雨表。这份榜单显示，用户对AI的角色认知正从单一工具向多元伙伴演变。
在市场表现方面，千问App增长显著。阿里方面宣布，该应用公测仅23天，全端月活跃用户数已突破3000万，成为全球增速最快的AI应用之一。
功能层面，千问App已向所有用户开放AI PPT、AI写作、AI文库及AI讲题四项新能力。
阿里巴巴正持续推进各类生活场景的接入，包括地图、外卖、订票、办公、学习、购物、健康等，以不断增强千问在现实生活中的“办事”能力。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：快科技)
赋能AI智能体！Anthropic正式发布Claude“技能”开放标准
人工智能正从“单纯的大模型”向“能够代办任务的智能体”加速演进。AIbase从最新报道中获悉，Anthropic于本周四对其 Claude 模型中的“技能”（Skills）功能进行了重大升级，旨在通过结构化的任务训练，让 AI 能够更加自主地协助用户处理特定工作。
此次更新的核心动作是将 “智能体技能”（Agent Skills） 规范发布为一项开放标准。这意味着开发者和企业用户可以更便捷地为 AI 智能体创建、部署并分享新技能。例如，用户只需在特定的文件夹中添加描述流程的文件，即可教会Claude如何填写复杂的表格或浏览特定网站，从而让 AI 具备直接执行行动的能力，而不仅仅是停留在对话层面。
为了进一步推向企业市场，Anthropic还引入了组织级的管理功能，允许管理员集中管控企业内部的技能库。同时，通过与Canva、Notion、Figma等知名办公平台的合作，用户可以直接调用这些预设的专业技能。AIbase 认为，这一动作标志着 AI 市场正从“模型竞赛”转向“应用场景竞赛”，AI 正在成为能独立解决问题的数字员工。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
人工智能正从“单纯的大模型”向“能够代办任务的智能体”加速演进。AIbase从最新报道中获悉，Anthropic于本周四对其 Claude 模型中的“技能”（Skills）功能进行了重大升级，旨在通过结构化的任务训练，让 AI 能够更加自主地协助用户处理特定工作。
此次更新的核心动作是将 “智能体技能”（Agent Skills） 规范发布为一项开放标准。这意味着开发者和企业用户可以更便捷地为 AI 智能体创建、部署并分享新技能。例如，用户只需在特定的文件夹中添加描述流程的文件，即可教会Claude如何填写复杂的表格或浏览特定网站，从而让 AI 具备直接执行行动的能力，而不仅仅是停留在对话层面。
为了进一步推向企业市场，Anthropic还引入了组织级的管理功能，允许管理员集中管控企业内部的技能库。同时，通过与Canva、Notion、Figma等知名办公平台的合作，用户可以直接调用这些预设的专业技能。AIbase 认为，这一动作标志着 AI 市场正从“模型竞赛”转向“应用场景竞赛”，AI 正在成为能独立解决问题的数字员工。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
造硬件造数据:诺亦腾机器人完成 Pre-A+ 轮融资，加速攻克具身智能数据荒
具身智能与人形机器人数据服务商**诺亦腾机器人（Noitom Robotics）**近日宣布完成 Pre-A+ 轮融资。本轮融资由启明创投领投，五源资本、君联资本等机构参投，经纬创投、英诺天使基金追加投资，最终实现超额认购。
本轮融资后，加上此前由阿尔法公社领投的 Pre-A 轮，诺亦腾机器人累计募集资金已达数亿元人民币。据悉，资金将主要投入具身智能所需的多模态数据采集、处理与交付的技术研发，加速规模化数据生产体系与工程化平台建设，并进一步扩充核心技术与工程团队，提升全球范围内的产品化交付与服务能力。
“不造机器人”的机器人公司
与大多数专注于硬件本体的厂商不同，诺亦腾机器人将自己定位为具身智能产业的“数据基建”。公司创始人戴若犁博士是动作捕捉与人机交互领域的资深专家，他曾联合创立诺亦腾科技（Noitom Ltd.），在过去十余年间占据了全球专业动捕市场70% 的份额。
戴若犁表示，随着行业对数据需求发生结构性变化，数据获取与工程化能力已成为决定具身智能上限的关键。诺亦腾机器人目前以“数据”为核心交付界面，通过“数据工厂”模式，为全球数十家人形机器人企业及具身智能模型团队提供高质量、可规模化的真实训练数据。这种“不造机器人”却为机器人提供“粮食”的商业模式，正成为行业加速落地的关键推动力。
精英团队与行业背书
作为从诺亦腾科技分拆出的独立实体，诺亦腾机器人不仅承袭了深厚的技术积淀，还吸引了来自腾讯 Robotics X Lab、字节跳动、商汤等大厂的顶尖人才加入。其核心能力已在遥操作、人机协同、机器人示教训练等实际交付场景中得到验证，支持并行20组以上本体同时开展高精度训练数据的采集。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
具身智能与人形机器人数据服务商**诺亦腾机器人（Noitom Robotics）**近日宣布完成 Pre-A+ 轮融资。本轮融资由启明创投领投，五源资本、君联资本等机构参投，经纬创投、英诺天使基金追加投资，最终实现超额认购。
本轮融资后，加上此前由阿尔法公社领投的 Pre-A 轮，诺亦腾机器人累计募集资金已达数亿元人民币。据悉，资金将主要投入具身智能所需的多模态数据采集、处理与交付的技术研发，加速规模化数据生产体系与工程化平台建设，并进一步扩充核心技术与工程团队，提升全球范围内的产品化交付与服务能力。
“不造机器人”的机器人公司
与大多数专注于硬件本体的厂商不同，诺亦腾机器人将自己定位为具身智能产业的“数据基建”。公司创始人戴若犁博士是动作捕捉与人机交互领域的资深专家，他曾联合创立诺亦腾科技（Noitom Ltd.），在过去十余年间占据了全球专业动捕市场70% 的份额。
戴若犁表示，随着行业对数据需求发生结构性变化，数据获取与工程化能力已成为决定具身智能上限的关键。诺亦腾机器人目前以“数据”为核心交付界面，通过“数据工厂”模式，为全球数十家人形机器人企业及具身智能模型团队提供高质量、可规模化的真实训练数据。这种“不造机器人”却为机器人提供“粮食”的商业模式，正成为行业加速落地的关键推动力。
精英团队与行业背书
作为从诺亦腾科技分拆出的独立实体，诺亦腾机器人不仅承袭了深厚的技术积淀，还吸引了来自腾讯 Robotics X Lab、字节跳动、商汤等大厂的顶尖人才加入。其核心能力已在遥操作、人机协同、机器人示教训练等实际交付场景中得到验证，支持并行20组以上本体同时开展高精度训练数据的采集。
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一场突发的大规模停电，让全球最先进的自动驾驶系统瞬间“失能”。当地时间12月21日晚，因太平洋燃气电力公司（PG&E）变电站起火引发的旧金山大范围断电，导致Waymo在旧金山的Robotaxi服务全面瘫痪——大量无人驾驶车辆停滞在道路中央与十字路口，造成严重交通拥堵，社交媒体上充斥着“被AI汽车堵死”的无奈视频。
据目击者拍摄的画面显示，多辆Waymo无人车静止不动，后方人类驾驶员寸步难行，只得绕行或长时间等待。旧金山市长Daniel Lurie紧急呼吁市民“非必要不出行”，因停电同时导致交通信号灯失效、Muni公共交通停运，城市交通几近瘫痪。
Waymo紧急暂停服务，但未解释“为何断电即停摆”
Waymo发言人Suzanne Philion证实，公司已“临时暂停旧金山湾区所有叫车服务”，并正与市政府密切协调，评估基础设施恢复情况。然而，该公司未说明为何一次区域性断电会导致其车辆集体失效，引发业界广泛质疑。
三大可能原因暴露系统脆弱性
1. 依赖联网红绿灯数据:Waymo车辆高度依赖V2X（车路协同）系统获取交通灯状态，断电致信号灯熄灭，AI无法判断通行权限，触发安全停驶机制;
2. 蜂窝网络中断:自动驾驶依赖5G/4G实时更新高精地图与远程监控，断电可能造成通信中断，车辆进入“安全静默”模式;
3. 远程操作中心失联:当车辆遇复杂场景需人工接管时，断电致远程控制中心无法响应，系统选择原地停靠。
高歌猛进下的“阿喀琉斯之踵”
此次事件发生在Waymo业务高速扩张期——据Tiger Global近期泄露文件，其周订单量已达45万单，接近春季水平的两倍。然而，一场城市级停电便让这支“无人舰队”集体停摆，暴露出当前L4级自动驾驶对城市数字基础设施的高度依赖，距离真正的“全天候、全场景”运营仍有巨大鸿沟。
行业警示:智能交通不能只靠单车智能
AIbase认为，Waymo的“断电瘫痪”事件是一记警钟:自动驾驶的可靠性不仅取决于算法与传感器，更依赖于稳定的城市能源、通信与交通基础设施。在极端天气、网络攻击或公共安全事件频发的今天，唯有构建“车-路-云-电”一体化的韧性系统，才能让无人出行真正安全落地。否则，再先进的AI，也敌不过一次简单的跳闸。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
