7月9日，诺力股份的资金流向显示主力资金净流出1655.96万元，占总成交额3.23%；游资资金净流入 4649.37万元，占总成交额9.06%；散户资金净流出2993.41万元，占总成交额5.83%。 公司公告汇总 截至2025年7月9日收盘，诺力股份(603611)报收于23.05元，上涨0.61%，换手率8.51%，成交量21.92万 手，成交额5.13亿元。 当日关注点 交易信息汇总 诺力智能装备股份有限公司成立于2000年，主要生产基地位于浙江长兴。2013年在马来西亚设厂，2019 年在越南设厂，成为行业内首家在海外拥有产能的叉车主机企业。公司2015年上市，同年与上海交大教 授合作成立公司做AGV车，重点发力叉式AGV车；2016年并购无锡中鼎，转型为场内物流生产方案供 应商；2019年并购法国SAVOYE，推动集成板块国内外同步发展；去年年底开始研发具身智能搬运机器 人，并与浙江大学合作探索大模型等技术赋能。去年公司营收69多亿人民币，其中叉车营收37亿人民 币，中鼎营收18亿人民币，法国公司营收14亿人民币，集成板块营收约32亿人民币。中鼎去年盈利8800 多万人民币，其余利润由母公司叉车板 ...

齐鲁晚报·齐鲁壹点记者 时培磊 山东数字文化集团是大众报业集团出资设立的省管国有大型文化企业，肩负贯彻实施国家文化数字化战 略和山东文化强省、数字强省战略的职责，是山东文化产业之算力网络、数据贯通、科技研发、应用呈 现、多元服务的核心运营主体，负责推进山东省文化数字化行动计划，全面探索文化和科技融合的有效 机制，深入推进文化体制机制改革，引领山东文化"两创"开启新篇章。 根据《关于下达2025年山东省重点研发计划(重大科技创新工程)项目的通知》，由山东数字文化集团申 报的齐鲁文化大模型项目入选山东省重点研发计划(重大科技创新工程)，为全省文化领域唯一。 山东数字文化集团将以此次入选省重大科技创新工程为契机，着力提升科技创新能力，有效统筹全省文 化资源，深化大模型在文化领域的应用和开发，将其打造成为全省文化数字化的技术底座，全面参与山 东数字文化基础设施重大工程建设，通过数字化精准呈现、网络化广泛连接、智能化深度探索，有力提 升文化资源的利用效率和服务水平，为山东文化产业的数字化转型和高质量发展提供有力支撑。 山东省重点研发计划(重大科技创新工程)是目前我省最高层次的科研项目之一，主要面向全省经济社会 发展及新 ...

至此，公司以累计完成4轮融资，于2023年3月和6月、2024年11月先后完成种子轮 、天使轮轮、A轮三轮各亿级 融资；种子和天使轮投资方包括小米集团、雅瑞资本、北京智源人工智能研究院、树海投资、北航机器人研究所 名誉所长王田苗教授和是最早和 "小米七剑客"之一 黎万强 ；A轮融资由北京国管和 科大讯飞联合投资 ；最新一 轮融资前，据企查查显示 ，北京国管是 小雨智造团队以外的第一大股东，持股9.8684%%；小米集团持股 0.7849%。 温馨提示 ： 点击下方图片，查看运营团队6月最新原创报告（共235页） 说明： 欢迎约稿、刊例合作、行业交流 ， 行业交流记得先加入 知识星球"机器人头条" ，后添加（ 微信号：lietou100w ）微 信； 若有侵权、改稿请联系编辑运营（微信：li_sir_2020）； 正文： "小米系"国内具身智能大模型初创企业【小雨智造】完成约亿元新一轮融资！ 2025年7月8日，通用人工智能机器人制造商 【 北京小雨智造科技有限公司】（以下简称" 小雨智造"）宣布完成 约亿元A+轮融资， 本轮融资由滴滴领投、北京信产基金追加投资。 最新一轮融资，最值得关注点是[滴滴]领投，这也 ...

Group 1: Veo 3 Upgrade - The Google Veo 3 upgrade allows audio and video generation from a single image, maintaining high consistency across multiple angles [1] - The new feature is implemented through the Flow platform's "Frames to Video" option, enhancing camera movement capabilities, although the Gemini Veo3 entry is currently unavailable [1] - User tests indicate natural expressions and effective performances, marking a significant breakthrough in AI storytelling applicable in advertising and animation [1] Group 2: Hugging Face 3B Model - Hugging Face has released the open-source 3B parameter model SmolLM3, outperforming Llama-3.2-3B and Qwen2.5-3B, supporting a 128K context window and six languages [2] - The model features a dual-mode system allowing users to switch between deep thinking and non-thinking modes [2] - It employs a three-stage mixed training strategy, trained on 11.2 trillion tokens, with all technical details, including architecture and data mixing methods, made available [2] Group 3: Kunlun Wanwei Skywork-R1V 3.0 - Kunlun Wanwei has open-sourced the Skywork-R1V 3.0 multimodal model, achieving a score of 142 in high school mathematics and 76 in MMMU evaluation, surpassing some closed-source models [3] - The model utilizes a reinforcement learning strategy (GRPO) and key entropy-driven mechanisms, achieving high performance with only 12,000 supervised samples and 13,000 reinforcement learning samples [3] - It excels in physical reasoning, logical reasoning, and mathematical problem-solving, setting a new performance benchmark for open-source models and demonstrating cross-disciplinary generalization capabilities [3] Group 4: Vidu Q1 Video Creation - Vidu Q1's multi-reference video feature allows users to upload up to seven reference images, enabling strong character consistency and zero storyboard video generation [4] - Users can combine multiple subjects with simple prompts, with clarity upgraded to 1080P, and support for character material storage for repeated use [5] - Test results show it is suitable for creating multi-character animation trailers, supporting frame extraction and quality enhancement, reducing video production costs to less than 0.9 yuan per video [5] Group 5: VIVO BlueLM-2.5-3B Model - VIVO has launched the BlueLM-2.5-3B edge multimodal model, which excels in over 20 evaluations and supports GUI interface understanding [6] - The model allows flexible switching between long and short thinking modes, introducing a thinking budget control mechanism to optimize reasoning depth and computational cost [6] - It employs a sophisticated structure (ViT+Adapter+LLM) and a four-stage pre-training strategy, enhancing efficiency and mitigating the text capability forgetting issue in multimodal models [6] Group 6: DeepSeek-R1 System - The X-Masters system, developed by Shanghai Jiao Tong University and DeepMind Technology, has achieved a score of 32.1 in the "Human Last Exam" (HLE), surpassing OpenAI and Google [7] - The system is built on the DeepSeek-R1 model, enabling smooth transitions between internal reasoning and external tool usage, using code as an interactive language [7] - X-Masters employs a decentralized-stacked multi-agent workflow, enhancing reasoning breadth and depth through collaboration among solvers, critics, rewriters, and selectors, with the solution fully open-sourced [7] Group 7: Zhihui Jun's Acquisition - Zhihui Jun's Zhiyuan Robot has acquired control of the listed company Shuangwei New Materials for 2.1 billion yuan, aiming for a 63.62%-66.99% stake [8] - Following the acquisition, Shuangwei New Materials' stock resumed trading with a limit-up, reaching a market value of 3.77 billion yuan, with the actual controller changing to Zhiyuan CEO Deng Taihua and core team members including "Zhihui Jun" Peng Zhihui [8] - This acquisition, conducted through "agreement transfer + active invitation," is seen as a landmark case for new productivity enterprises in A-shares following the implementation of national policies [8] Group 8: AI Model Usage Trends - In the first half of 2025, the Gemini series models captured nearly half of the large model API market, with Google leading at 43.1%, followed by DeepSeek and Anthropic at 19.6% and 18.4% respectively [9] - DeepSeek V3 has maintained a high user retention rate since its launch, ranking among the top five in usage, while OpenAI's model usage has fluctuated significantly [9] - The competitive landscape shows differentiation: Claude-Sonnet-4 leads in programming (44.5%), Gemini-2.0-Flash excels in translation, GPT-4o leads in marketing (32.5%), and role-playing remains highly fragmented [9] Group 9: AI User Trends - A report by Menlo Ventures indicates that there are 1.8 billion AI users globally, with a low paid user rate of only 3%, and a high student usage rate of 85%, while parents are becoming heavy users [10] - AI is primarily used for email writing (19%), researching topics of interest (18%), and managing to-do lists (18%), with no single task dependency exceeding one-fifth [10] - The next 18-24 months are expected to see six major trends in AI: rise of vertical tools, complete process automation, multi-person collaboration, explosion of voice AI, physical AI in households, and diversification of business models [10]

中国建材股份副总裁、数智建材研究院董事长薛忠民介绍，"晓妙"产业大模型以水泥板块为"试验田"， 突破时序数据与工业机理融合、多模态场景协同及决策容错三大核心技术，水泥配料模型已在集团66家 水泥企业实现批量化应用，并拓展至新材料、能源、食品制造等多产业领域。在实际应用中，该模型已 取得显著成效，实现吨水泥配料成本降低1%以上，助力天山材料等企业显著降本增效。 中央企业产业大模型再"上新"。 由中国建材集团所属企业参与出资设立的数智建材研究院创新研发的"晓妙"产业大模型近日首次向公众 亮相。 中国建材集团董事长周育先认为，AI将成为新材料研发的"超级加速器"。利用AI进行材料基因组学研 究、配方优化、性能模拟预测，将极大缩短新材料(如高性能复合材料、特种功能材料、先进陶瓷等)的 研发周期，降低试错成本，并探索出人工难以发现的创新路径。他透露，目前中国建材集团正推动AI 加速向新材料战略性新兴产业布局。目前该集团已累计构建231个场景模型，覆盖场景包括从核心制造 环节到研发设计、供应链管理的全链条。 2024年，国务院国资委启动央企"AI+"专项行动。中央企业加速拥抱AI，多家中央企业发布产业大模 型。如：中国石 ...

机器人大讲堂获悉， 户外场景下的 AI伴随机器人研发商 「 深庭纪智能」近日成功完成数千万元种子 +轮融 资 ， 由黑芝麻智能，软通高科、粒子未来基金等机构参投 。 本轮融资将 用于 持续提升自研 AI大脑的核心 能力，完善从感知、认知到决策的闭环架构，并加速新一代家用机器人产品的量产与落地。 图片来源：深庭纪智能 在产品研发与业务拓展方面 ， 深庭纪智能 用端侧 AI大模型、环境感知、多模态交互等最新技术， 打造 自 主前行、主动互动、真正帮助用户解决实际需求的 AI 伙伴 ， 目标是让 "陪伴"变得更智能、更安全、更有 趣。 深庭纪智能 申报了多项原创发明专利，不断拓展机器人的 "智力"和"情商"。 例如 多模态的家庭人员 关系自主学习方法和装置 ， 大模型智能体记忆能力优化方法和装置 ， 情绪输出方法、装置和机器人 ， 基 于跟踪的聚类人脸识别方法和装置 ， 连续手势识别方法、装置和计算机设备 等。应用最新技术， 深庭纪智 能打造的初版原型机已经在户外场景展开测试。凭借先进的算法，机器人能够精准分辨复杂地形和路线，忠实 地伴随人类左右，甚至可以与人类互动踢足球。机器狗作为其中的代表，曾亮相苏超球场，具备 ...

中国科学技术大学常务副校长潘建伟表示，未来20年，人工智能与量子计算的融合将成为重塑人类文明 的关键方向。在量子计算领域，目前超导量子计算相对更具优势，但未来可能是光和超导结合的路径。 未来科学大奖十周年庆典7月8日在上海举行。多位科学家围绕"未来20年最具颠覆性的科学变革""未来 50年最具突破潜力的方向"等前沿领域，共话科学未来发展趋势。 上海交通大学李政道研究所所长张杰指出，2022年12月5日，美国实现了净能量增益的惯性约束核聚变 反应，标志着人类首次掌握了可控核聚变能技术，对人类社会向非碳基终极能源的变革具有极其深远的 影响。张杰预计20年内聚变能将走进千家万户，为人类生活带来巨大变革。 上海交通大学李政道研究所副所长丁洪指出，从未来时间维度看，20年内最具颠覆性的当属通用量子计 算机，未来50年则要聚焦AI for Science。 在香港科技大学校董会主席沈向洋看来，大模型是一个涵盖技术、商业、治理等多要素的概念，将赋能 千行百业，而多模态是大模型发展中的重要里程碑，涉及算力、算法、数据等多方面因素。未来，增强 模型的理解和推理能力是融合多模态数据过程中的关键技术难点。同时，如何发展以人为本的机 ...

中经记者 李昆昆 李正豪 北京报道 近日，在智谱开放平台产业生态大会上，浦东创投集团和张江集团宣布对智谱进行总额10亿元的战略投 资，并于近期完成首笔交割。 智谱CEO张鹏透露智谱两则信息：一是开源发布新一代通用视觉语言模型GLM-4.1V-Thinking，以推理 能力为核心突破点，刷新10B级别多模态模型性能上限；二是MaaS全新上线Agent聚合平台"应用空 间"，全面激活行业场景中的AI能力，联动Z基金启动Agent开拓者数亿元专项扶持计划。 关于公司经营及发展战略等问题，《中国经营报》记者采访智谱方面，截至发稿，对方尚未回复。 谈及智谱AI的经营情况，爱分析首席分析师李喆告诉记者，受到DeepSeek这些开源大模型影响，智谱 AI业绩情况可能不达预期。我们了解到情况是，2025年年初整个智谱公司经营策略，从"卖模型"向"卖 服务"方向进行调整。一方面是2024年签订的模型项目怎么跟客户解释并完成交付履约工作，另一方面 是2025年新签订项目大部分是模型应用开发类，项目交付压力会比较大。 "瓶颈主要是算力资源利用率低，商业化缺少优势。"李喆说，智谱定位是基础大模型公司，不像其他做 基础大模型的公司（阿 ...

Group 1: AI Industry Development - The AI industry follows a "technology-hardware-terminal-application" development model, with a shift from communication networks to large model theoretical research[1] - Domestic chip manufacturers are accelerating technological breakthroughs, enhancing the application ecosystem, and driving the deep integration of generative AI across multiple industries[2] - The global large model technology is entering a deep competitive phase, with differentiated development paths between China and the US[2] Group 2: AI Chip and Hardware Investment - AI chips are the cornerstone of the large model industry, characterized by long R&D cycles, high technical barriers, and significant investment costs[2] - China has established a basic layout in GPU, ASIC, and FPGA chips, meeting standards for various application scenarios[2] - Investment opportunities exist in the AI industry chain, including optical modules, power distribution technology, and liquid cooling technology[2] Group 3: Market Trends and Opportunities - The domestic AI industry is experiencing a strategic transformation from "software-hardware decoupling" to "full-stack collaboration"[2] - The market for AI software ecosystems is still dominated by foreign open-source frameworks, but domestic companies are accelerating their AI ecosystem layout[2] - The procurement rate of domestic large models in key industries like finance and telecommunications has exceeded 45%[2] Group 4: Risks and Challenges - Risks include slower-than-expected technological iterations, industry growth rates, and potential policy risks[2] - The need for high-quality data and standards in model training remains a challenge for the domestic AI industry[2]

点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 大模型在自动驾驶功能上的落地逐渐清晰化，理想、华为等公司开始推行自己的VLA、VLM方案。那么下一代大 模型需要关注的点有哪些呢？ 按照早期自动驾驶技术发展的规律，当数据和方案基本验证有效后，开始重点关注轻量化与硬件适配、知识蒸馏与 量化加速、高效微调大模型等方向！ 除此之外目前大火的CoT方案也是后期完成空间感知的重点，VLA+强化学习等高级推理范式也被行业重点关注。 这些问题是学术界和工业界亟需要解决的，相关的论文研究受到审稿人的青睐，国内外越来越多的团队正在从事相 关方向研究。我们了解到不少同学靠着自己的努力，发了篇和自动驾驶相关的大模型工作，申博去了TOP2！前面 收到很多同学的求助，希望能够辅助开展大模型相关的论文指导研究，解决无人带发论文，缺乏指导的痛点。 自动驾驶之心联合业内知名大模型方向学者，开展了1v6的大模型论文指导小班课，解决无人带、易踩坑、不知如 何写稿、投稿的难题。 ⼀、课程介绍⭐ 随着大语言模型（LLM）和多模态模型的快速发展，如何提升模型效率、扩展知识能力以及增强推理性能已成为 ...