以生成式AI为代表的新技术浪潮日新月异，正带来一场深刻的技术、商业与社会变革，推动人类社会 从信息社会向智能社会转变。全世界热切期待AI到来的同时，也非常关心人工智能将带来哪些新机 遇、新挑战。 为此，我们发起了一项《AI & Society 百人百问》研讨，广泛邀请AI技术大咖、AI独角兽创始人、AI投 资人，以及社会学家、心理学家、国际关系专家、科幻作家等，用多元视角，深入研讨人工智能技术引 发的广泛影响，发掘AI时代的共识和非共识，共同推动人工智能始终朝着"助人发展，与人为善"的方向 可持续发展。 4.我们业界一直有一个基本的观点就是模型算法或架构是模型的下限，而数据决定模型的上 限。从行业来看，央国企等大甲方的主要职责是要能够把自己行业数据整理好和清洗好，这 是发展行业AI的关键。 5.具身智能ToC端的应用的核心是感性能力，如果将来机器人真的要走进千家万户，它必须 要能够跟我们共情，能够理解我的情感诉求，才有可能真正在 ToC 应用当中发挥作用。 6.某种程度上，我们今天采集的数据离具身智能涌现出泛化性所需达到的临界点，还相差非 常大的数量级，相较于语言大模型可能不止两三个数量级的差别。促进具身智能 ...

徐一平 腾讯研究院 高级研究员 王强 腾讯研究院 资深专家 以生成式AI为代表的新技术浪潮日新月异，正带来一场深刻的技术、商业与社会变革，推动人类社会从 信息社会向智能社会转变。全世界热切期待AI到来的同时，也非常关心人工智能将带来哪些新机遇、新 挑战。 为此，我们发起了一项 《AI & Society 百人百问》 研讨，广泛邀请AI技术大咖、AI独角兽创始人、AI 投资人，以及社会学家、心理学家、国际关系专家、科幻作家等，用多元视角，深入研讨人工智能技术 引发的广泛影响，发掘AI时代的共识和非共识，共同推动人工智能始终朝着"助人发展，与人为善"的方 向可持续发展。 本期，我们非常荣幸地邀请到肖仰华老师，为我们开启一次AI的思想远航。 复旦大学计算与智能创新学院教授、博导，上海科学智能研究院AI科学家，上海市数据科学重点实验室主任。长期从事大数据、 认知智能研究。 曾荣获ICDE2024十年影响力论文奖、ACL2023杰出论文奖。发表 CCF-A 、B 类等论文 300 余篇。出版学术专 著与教材三部。曾获华为、阿里、美团等机构的科研奖项。担任 Applied Intelligence 等多个国际期刊副主编或 ...

随着江苏省城市足球联赛火热开赛，球迷的热情不仅点燃了绿茵场，更推动了足球周边产品的销售热 潮。数据显示，足球鞋、足球、足球袜位列成交量前三位，同时，包括颠球训练器、敏捷梯、足球阻力 带等在内的诸多专业训练装备增幅亮眼，销量同比增长均超60%，显示足球消费正向着专业化方向迈 进。 从全民健身向赛事导流，从兴趣运动到专业化训练，足球正在从赛场走入更广泛的消费生态。随着联赛 深入推进和足球文化的快速发展，专业足球装备、训练辅助工具、运动时尚穿搭等多元细分产品不断涌 现，将进一步拓宽足球消费边界。 （文章来源：经济日报） 各地消费者展现出特色鲜明的足球消费偏好。从地域分布看，广东、北京、山东、四川、江苏是足球装 备消费前5名。其中，北京消费者对护具类产品情有独钟，运动护踝、护腿板等产品受青睐；广东消费 者更偏爱战术板和运动发带，反映出他们对专业训练的关注；江苏赛事带动作用显著，周边消费全面升 温。 从消费者年龄结构看，36岁至45岁人群是足球消费主力，占比超五成；其次为26岁至35岁人群，占比 26.1%。这一消费结构的形成，既源于该年龄段足球爱好者的持续参与，也反映了家长为孩子购置足球 训练装备的旺盛需求。此外，数 ...

Robotaxi 商业化专家解读会 20250625 摘要 初期 Robotaxi 运营表现与预期相符，技术水平与几年前 Pony.ai 等公 司相当，存在误入车道、违规掉头等问题，反映出 Robotaxi 技术仍处 于发展初期阶段。 Robotaxi 行业呈现稳中向好趋势，大型企业和主机厂陆续入局，预计 未来两三年是关键期，有望在部分区域实现盈亏平衡，宁德时代和蚂蚁 集团等公司的合作也印证了市场即将迎来繁荣。 Robotaxi 芯片正从英伟达 Orin X 向国产地平线征程 6 过渡，主要考量 在于打破垄断、降低成本和规避供应风险，预计未来两种芯片将共存， 地平线芯片搭载比例将大幅提升。 Robotaxi 算法训练大规模采用模型训练方式，小马智行和百度 Apollo 等公司已广泛采用类似于端到端的方式进行算法训练，短期内多段式方 案仍是 Robotaxi 的最优解。 国内 Robotaxi 单车在特定运营条件下（每日接 18 单，每单平均 5 公里， 车内无司机，后台安全员与车辆比例达到 1:5 以上），预计到 2026 年 基本能实现盈亏平衡（不考虑车辆折旧成本）。 Q&A 特斯拉 Robotaxi 于 ...

June 24, 2025 产业洞察 TrendForce集邦咨询 近期市场对于NVIDIA RTX PRO 6000系列产品的讨论声量高，预期在需求支撑下，整体出货将有不 俗表现。然而，TrendForce集邦咨询资深研究副总吴雅婷认为，该系列产品受限于存储器供应紧张等 因素，出货量是否能如市场期待，仍有变量。 TrendForce AI服务器 趋势分析 商业洞察 信息精选 TrendForce集邦咨询预期，NVIDIA RTX PRO 6000特规版将于今年下半年推出，吴雅婷分析， NVIDIA的存储器采购策略，为针对不同产品类别多元化供应商布局，HBM主要由SK hynix（SK海 力士）提供、Micron（美光科技）为第二供应商，在LPDDR类别以Micron为主要合作伙伴，GDDR 则仰赖Samsung（三星）供应。 | | HBM | LPDDR5x | GDDR7 | | --- | --- | --- | --- | | Key Supplier | SK hynix | Micron | Samsung | | Note | SK hynix 为主要供应商,但 2025年Micron供应NV ...

Group 1 - Microsoft has released a new small parameter model called Mu, which has 330 million parameters and outperforms its predecessor Phi-3.5-mini, achieving over 100 tokens per second on offline NPU laptops, marking a significant advancement in small parameter models [2] - A recent study indicates that approximately 30.1% of Python code submitted by American developers in 2024 is generated by AI, contributing an estimated annual value of $9.6 billion to $14.4 billion to the U.S. economy, highlighting the potential of AI in enhancing efficiency and economic value [3] - Google is reportedly using a resource pool of 20 billion YouTube videos to train its next-generation AI tools, while ensuring compliance with creator agreements and developing protective measures for creators' rights in the AI era [4] Group 2 - Microsoft’s chief scientist Eric Horvitz warns that the Trump administration's proposal to prohibit state-level AI regulations could hinder technological development and contradict the goals of scientific progress [5] - Perplexity is set to launch a Windows version of its Comet browser, which features an AI assistant capable of checking shopping discounts, reminding users of unanswered emails, and offering a virtual try-on feature, accelerating the application of AI in the browser space [6][7]

业 汽车 2025 年 06 月 23 日 及 产 业 证 券 研 究 报 告 证券分析师 戴文杰 A0230522100006 daiwj@swsresearch.com 樊夏沛 A0230523080004 fanxp@swsresearch.com 联系人 邵翼 (8621)23297818× shaoyi@swsresearch.com 机器人展会、长城汽车更新 看好 ——一周一刻钟，大事快评（W112） 本期投资提示： 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 本研究报告仅通过邮件提供给 中庚基金 使用。1 行 行 业 研 究 / 行 业 点 评 ⚫ 机器人展会：本次杭州机器人展虽整机厂商参与有限，但仿真训练与传感器方向亮点突 出。部分企业面向工业客户提供模型包与虚拟仿真环境，协助机器人训练，商业模式以 定制化数据收费为主，思路与巨一科技依托 Omniverse 平台构建数字孪生系统相似，若 形成闭环，有望提升行业价值密度。同时，玻璃微熔工艺扭矩传感器因其车规级路径、 成本优势与可量产性受到关注，售价预计仅数百元，具备替代传统六维传感器潜力。整 体看，车规成熟方案在机器人领域的技术迁移空间广阔，值 ...

Group 1 - The company plans to acquire 100% of Yixin Technology through a combination of share issuance and cash payment, with the transaction price yet to be determined [1] - Yixin Technology focuses on the AIDC field, providing lifecycle services for green computing infrastructure, including planning, construction, operation management, and energy-saving product development [1] - The transaction aligns with national strategies to promote new information infrastructure and cultivate new productive forces [1] Group 2 - Yixin Technology has established and operates multiple high-performance intelligent computing centers in various locations, including Shenzhen, Huizhou, Guangzhou, and Haikou, and is currently building a green computing center in Hunan [2] - The company aims to enhance regional coordination and overall operational efficiency of intelligent computing infrastructure, catering to high-demand scenarios such as low-altitude economy, artificial intelligence, industrial internet, and fintech [2] - This acquisition is expected to deepen the company's integration into the national computing network layout, supporting high-quality development of new productive forces [2]

本文的第一作者罗琪竣、第二作者李梦琦为香港中文大学（深圳）计算机科学博士生，本文在上海交通大学赵磊老师、香港中文大学（深圳）李肖老师的指 导下完成。 长序列训练对于模型的长序列推理等能力至关重要。随着序列长度增加，训练所需储存的激活值快速增加，占据训练的大部分内存。即便使用梯度检查点 （gradient checkpointing）方法，激活值依然占据大量内存，限制训练所能使用的序列长度。 来自港中文（深圳）和上海交通大学的团队提出 StreamBP 算法。通过对链式法则进行线性分解和分步计算，StreamBP 将大语言模型训练所需的激活值 内存（logits 和 layer activation）降低至梯度检查点（gradient checkpointing）的 20% 左右。 论文标题：StreamBP: Memory-Efficient Exact Backpropagation for Long Sequence Training of LLMs 在相同内存限制下，StreamBP 最大序列长度为梯度检查点的 2.8-5.5 倍。在相同序列长度下，StreamBP 的速度和梯度检查点接近甚至更快。 S ...

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 作者丨具身智能之心 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要 的。 最近很多同学询问π0、π0.5、A0都是啥？用在什么地方？能实现哪些功能？方法论有啥不同？前面 刚开始听到这些，也一头雾水，今天为大家梳理下。 π₀模型结构 原文：π0: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control π₀的核心架构基于 预训练视觉语言模型（VLM） 和 Flow Matching 技术，具体包含以下关键组件： VLM backbone 动作专家（Action Expert） 跨具身训练（Cross-Embodiment Training） 整合 7 种机器人、68 项任务、超 10,000 小时数据（含开源 OXE 数据集），通过权重调整处理不 同机器人的动作空间差异（如零填充低维动作向量）。 训练流程 基于 PaliGemma V ...