近日，国内首家增程式倾转旋翼 eVTOL货运无人机制造商「蓝霄航空」宣布完成天使++轮融资 ， 本轮由初心资本领投，老股东联想之星、戈壁创投超额 跟投，澜松资本担任长期独家财务顾问。 至此，蓝霄在半年内完成天使轮、天使 +轮及天使++轮三轮融资，累计融资额达近亿元。这家成立仅半年的企 业，以"军品研发体系+汽车供应链"的颠覆性模式，创下国内低空经济领域早期项目融资速度和金额新纪录，成为2025年低空经济赛道超级现象级企业。 动力系统局限：纯电 eVTOL航程普遍低于150公里，难以覆盖城际物流需求（平均运输距离800公里）； LX-1 效果图 1 行业拐点：低空经济爆发前的窗口期 在中央空管委正式批复《国家低空经济示范区建设方案》、六大试点城市启动低空改革试点的政策背景下，中国低空经济正从概念验证迈向规模化商业应 用。摩根士丹利预测， 2040年全球eVTOL市场规模将突破1.3万亿美元，其中货运场景占比超60%。然而，当前行业面临三大核心瓶颈： 适航认证风险：载人 eVTOL需满足FAA/EASA/CAAC最严苛适航标准，取证周期长达5-8年； 成本控制难题：主流机型吨公里成本高昂，是传统货运直升机的 3倍 ...

图片来源： Anthropic 英伟达发言人声明中补充道："中国拥有全球半数 AI 研究人员，在 AI 技术栈各层级都具备顶尖人 才。美国不可能通过操纵监管机构来赢得 AI 竞赛。" 出口限制将冲击英伟达的全球收入流。该公司近期表示，针对在中国销售的 H20 AI 芯片实施的新许 可要求，可能导致其 2026 财年第一季度损失 55 亿美元收入。 " Anthropic 坚持其最近提交的公开声明，"一位 Anthropic 发言人向 TechCrunch 表示。 参考资料 Anthropic 于上周 进一步强化了对美国商务部"人工智能扩散框架"的支持，该框架将从 5 月 15 日起 实施全面的 AI 芯片出口限制。 https://techcrunch.com/2025/05/01/nvidia-takes-aim-at-anthropics-support-of-chip-export-controls/ 次日，英伟达对即将实施的管控措施给出了截然不同的回应， 英伟达对 Anthropic 支持芯片出口管制 措施提出异议。 英伟达发言人向 CNBC 表示："美国企业应专注于创新并迎接挑战，而非编造大型、笨重 ...

Core Insights - Meta predicts that its generative AI products will generate between $2 billion to $3 billion in revenue by 2025, and this figure could rise to between $460 billion to $1.4 trillion by 2035 [1] - The company has signed revenue-sharing agreements with firms that host its open-source Llama model collection and has launched an API for customizing and evaluating Llama models [2] - Meta's budget for generative AI is projected to exceed $900 million in 2024 and may surpass $1 billion in 2025, excluding infrastructure costs [3] Group 1 - Meta's generative AI revenue forecast for 2025 is between $2 billion to $3 billion, with a long-term projection of $460 billion to $1.4 trillion by 2035 [1] - The company has launched an API for its Llama model and signed revenue-sharing agreements with hosting companies [2] - Meta's investment in generative AI is substantial, with a budget exceeding $900 million in 2024 and potentially over $1 billion in 2025 [3] Group 2 - Meta's planned capital expenditure for 2025 is between $60 billion to $80 billion, primarily for building large-scale data centers [3] - The company has discussed spending over $200 million to acquire training data for Llama, with around $100 million allocated for book purchases [3] - Meta has faced allegations of unauthorized use of copyrighted materials for training its AI models, which it disputes [4]

图片来源： Sesame 官网 Z Highlights 01 告别屏幕： Sesame 开启语音交互新时代 过去几十年来，人机交互的每一次革新都试图抹平数字与现实之间的鸿沟。从早期的键盘、鼠标到如今的触摸屏，人们不断追求更自然、更直观的交互体 验。然而，智能手机横空出世重塑交互逻辑的十几年来，我们被困在了玻璃屏幕筑成的围墙中，所有的操作都依赖于十指在键盘与屏幕之间穿梭。 下一个交互逻辑革命的突破口在哪儿？ —— 语音，这个根植于人类文明基因的沟通方式，理应成为下一代交互范式的破局点。然而语音在人机交互领域却 显得有些滞后，除了简单的功能性指令，我们很难体验到如同真人对话般的流畅与自然。 人工智能的飞速发展为语音交互带来了新的曙光，当强大的 AI 算法与精巧的硬件设备完美结合，语音的生成理解能力突飞猛进为真正自然的人机交互界面 揭开了神秘的面纱。在这股革命浪潮下， Sasame 公司于 2022 年正式成立，怀揣着 " 让 AI 听懂人心，让沟通回归自然 " 的愿景，致力于打造一种全新 的、自然流程的人机交互体验 ，解决现有语音交互中理解不准确、沟通不流畅、应用场景受限等问题， 通过可穿戴设备提供高品质音频， ...

此次融资距平台正式上线仅一年，印证了创始人 Steven Wang 此前向 TechCrunch 透露的扩张计划。 这位23岁的哈佛辍学生打造的 App 下载量已突破100万次，其核心模式是 允许用户一键复制顶尖交易 者的投资策略 。 "让平民投资者享有顶级资源"在一份新闻稿中，Steven Wang如此阐述愿景："超级富豪长期独占专 业基金经理资源，如今Dub要将这种优势带给普通投资者。" 这位自称"二年级开始炒股"的创始人在 近期TechCrunch播客中直言："我们的目标是成为投资界的TikTok——用极简操作消弭专业门槛。" Dub的病毒式传播得益于其特色功能：用户可订阅实时追踪美国政要公开持仓的"政治组合包"，例如 众议院前议长 南希·佩洛西 披露的交易动向。 利用政治人物持仓追踪引爆社交裂变，该平台采用订阅 制收费，月费10美元。 图片来源： Unsplash 主打"重塑Z世代投资方式"的跟单交易平台 Dub 今 日宣布完成3000万美元A轮融资，使其累计融资额 攀升至4700万美元。 这笔交易由 Notable Capital 和 Neo （ 本刊近期深度报道的加密基金）共同领投，跟投方包括 S ...

图片来源： Anthropic 据彭博社报道，苹果与 Anthropic 正联手打造一款"氛围编程"软件平台，该平台将利用生成式 AI 为 程序员编写、编辑和测试代码。 为加速 AI 布局，苹果似乎正在构建合作伙伴网络。 OpenAI 的 ChatGPT 已为其 Apple Intelligence 功能提供支持，苹果表示未来可能加入谷歌 Gemini 作为备选方案。 如今 Anthropic 或将协助苹果内 部代码编写。 在开发者群体中， Anthropic 公司最新的 Claude 模型尤其受到编程任务的青睐，特别是在 Cursor 和 Windsurf 这类氛围编程平台上。 参考资料 https://techcrunch.com/2025/05/02/apple-and-anthropic-reportedly-partner-to-build-an-ai-coding-platform/ 我们正在招募新一期的实习生 -----------END----------- 报道指出， iPhone 制造商计划内部推出该软件，但尚未决定是否公开上市 。该系统是苹果编程软件 Xcode 的新版本，并依赖于 An ...

Core Insights - The conversation highlights the advancements in robotics, particularly the focus on creating general-purpose robots that can adapt to various tasks and environments, leveraging diverse data sources for improved learning and performance [4][7][8]. Group 1: Chelsea Finn's Research Journey - Chelsea Finn's journey into robotics began over a decade ago during her PhD at UC Berkeley, where she focused on neural network control for robotic arms [5][6]. - The initial challenge identified was the need for robots to perform tasks across different environments and objects, which required expanding data sets and exploring various learning methods [6][5]. - Finn emphasizes the importance of optimizing data collection capabilities to enhance robots' adaptability in real-world scenarios [4][6]. Group 2: Physical Intelligence's Goals - Physical Intelligence aims to develop a large neural network model capable of controlling any robot in any environment, addressing the limitations of traditional robotics research that often focuses on specific applications [7][8]. - The company believes in maximizing the use of all available data, integrating information from different robotic platforms to enhance model generalization [7][8]. - A key aspect of their approach is to ensure that older data remains relevant as new robot versions are developed, avoiding the need to restart the learning process [8]. Group 3: Data Collection and Model Development - The initial focus for Physical Intelligence is on expanding data collection in real-world settings, as there is currently no extensive repository of robotic motion data akin to that available for language models [9][10]. - Recent experiments have shown progress in enabling robots to learn complex tasks, but there is still a need to improve their understanding of instructions and generalization capabilities [10][11]. - The architecture employs Transformer and pre-trained visual-language models to leverage vast online information, allowing robots to understand and execute tasks even with unfamiliar concepts [10][11]. Group 4: Open Source Strategy - Physical Intelligence adopts an open-source strategy, sharing model weights and collaborating with hardware companies to promote research and development in the robotics community [12][13]. - The rationale behind this approach is to foster innovation and prepare the industry for the eventual deployment of general-purpose models [12][13]. Group 5: Future of Robotics - The future of robotics is expected to be diverse, with various specialized robots emerging for different tasks, similar to kitchen tools rather than a single universal device [31][32]. - The potential for a "Cambrian explosion" of robotic hardware is anticipated as technology matures, leading to a wide array of robot forms tailored for specific applications [31][32]. - The discussion also touches on the importance of developing robots that can interact with humans and adapt to personalized needs, enhancing their utility in everyday tasks [22][15].

他强调，行业应"聚焦于提供高质量答案"，而非用"最低成本的方式刷数据"。 图片来源： Unsplash Instagram 联合创始人凯文·斯特罗姆（ Kevin Systrom ）近日公开批评当前 AI 聊天机器人行业陷 入"数据泡沫"陷阱——通过高频追问用户"诱导互动"以美化运营指标，而非专注于提供真正有价值的 答案。 在 StartupGrind 大会上，斯特罗姆直言这种策略是"一股伤害用户的势力"，并将其类比社交媒体公司 早年激进扩张时期的策略："你会看到某些 AI 公司正在掉进消费互联网公司曾深陷的'互动量黑洞'。 每当用户提问结束，系统总要追加一个诱导性问题，试图榨取更多对话次数。" 核心矛盾： AI 公司陷入"互动量陷阱"？ 斯特罗姆指出，聊天机器人过度追求 "黏性"并非技术缺陷， 而是 AI 公司为炫耀"用户使用时长""日活量"等指标刻意设计的机制。 https://techcrunch.com/2025/05/02/ai-chatbots-are-juicing-engagement-instead-of-being-useful-instagram-co-founder-warns/ 编译 ...

图片来源： a16z Z Highlights ： Andrew Bosworth 是 Meta 的 首席技术官 ，主管 Reality Labs 团队。 David George 是 a16z 的普通合伙人，负责领导公司的 Growth 投资团队。本文系 Andrew Bosworth 与 David George 在 a16z Growth 团队的访谈栏目 AI Revolution 中的访谈实录。 Andrew Bosworth： 说十年，我反倒更有把握。到那时候，我们接收内容的方式绝不会只是掏出手机。 AR 眼镜有很大机会成为主流入口。 而且我希望在 沉浸式体验这块，我们能有更好的解决方案。 现在如果你想要沉浸感，比如去Sphere那种场馆——很棒，但全世界只有一个，还在拉斯维加斯，得专门安排一趟行程去体验。 有没有更轻量、随时可达的方式？比如我想跟我爸一起看比赛，而且真的有坐在场边的感觉。我们当然可以买票去现场，但有没有替代方案？我觉得是有 的。换句话说，我对未来十年里出现更多"非手机式"的内容入口持乐观态度。 五年这个时间 节点会更微妙一些。到时候的智能眼镜、AI眼镜、带显示的眼镜应该会 挺不错。 ...

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