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2026-07-13 科技新闻汇总

📅 自动采集于：2026-07-13 02:53:22

36氪首发 | 港中大博士、前大疆工程师创业消费级四足机器人，天使轮获正轩领投数千万元

作者 | 乔钰杰

编辑 | 袁斯来

硬氪获悉，深圳光之跃迁科技有限公司（Lumisition Robotics）（以下简称“光之跃迁”）近日完成近五千万元天使轮融资，由正轩领投，光点资本、力合资本、松禾资本、恒信未来等机构跟投。本轮资金将主要用于产品研发、算法迭代及量产准备。

光之跃迁成立于2026年2月，聚焦消费级四足机器人市场，希望以“全地形移动底盘”切入户外场景，解决搬运、辅助行动等体力劳动需求。公司瞄准拥有独栋住宅的欧美家庭、户外运动爱好者以及银发群体，希望让四足机器人从展示型产品转向具备实际生产力的消费级工具。

（图源/企业）

公司创始人兼CEO乐林株毕业于香港中文大学机器人专业，拥有机器人博士及博士后背景，是香港中文大学LRL Lab联合创立人，曾任大疆创新研发骨干，并曾联合创办B端四足机器人企业光年创新科技。

CTO与硬件VP均毕业于香港中文大学机器人专业。CTO本科为浙大竺可桢学院，专注强化学习与运动控制算法。硬件VP为华中科技大学本硕（师从高亮教授），曾任石头科技工程师，发表IEEE/ASME TMECH、IROS、ICRA论文5篇，持发明专利7项，主导5+款关节电机、大型液压人形机器人及多款四足机器人平台研发。

创始人乐林株向硬氪表示，与部分消费机器人强调陪伴、情绪价值不同，光之跃迁更关注真实场景中的“体力替代”。例如在欧美家庭中，独栋住宅面积较大，居民经常需要完成车库到住宅、停车场到家门口等“最后一公里”搬运任务；同时，老龄化趋势加剧、护理成本上升以及劳动力短缺，也催生了户外移动辅助设备的市场需求。围绕不同需求，光之跃迁计划推出城市、轻城市、户外级等适应不同地形的产品。

（图源/企业）

围绕“全地形辅助”这一定位，光之跃迁构建了四层智能架构，包括感知智能、运动智能、意图智能和角色智能。感知层负责环境信息获取；运动层基于团队多年强化学习（RL）运控研究，实现复杂地形下的稳定运动与越障；意图层通过Agent技术理解用户复杂指令和行为偏好，例如在速度优先或安全优先之间进行自主决策；角色层则能够根据场景动态切换运输工具、营地助手、守护者或家庭伙伴等不同功能，并支持模块化改装，例如安装座椅后变为智能轮椅，或扩展为婴儿车等形态。

技术路线方面，公司持续布局面向户外场景的基础模型和数据体系。创始人介绍，目前行业普遍缺乏覆盖复杂非结构化环境的数据集，而四足机器人在运动过程中能够直接获取地面摩擦力、刚度等丰富物理信息，因此既是移动平台，也是天然的数据采集终端。随着部署规模扩大，公司希望逐步形成覆盖户外场景的数据飞轮，构建长期竞争壁垒。

除了算法研发，光之跃迁还将硬件降本作为产品落地的重要策略。在硬件设计上，公司强调以算法驱动研发优化，例如通过多学科优化算法重构关节模组设计，将约18个零部件精简至11个，在降低制造与装配成本的同时缩短研发迭代周期。导航系统则采用低成本摄像头与激光雷达组合，并结合模型蒸馏等技术降低算力需求，减少对高性能硬件的依赖。

乐林株表示，公司的成本控制并非依赖单一环节，而是覆盖产品设计、零部件选型、传感器配置、导航方案和模型部署等全链路的系统性优化，在保证性能的前提下充分发挥国内供应链优势，以实现更具竞争力的产品定价。

目前，光之跃迁已完成样机开发并进入测试阶段。按照规划，公司计划于今年10月开展为期三天的户外徒步直播测试，并预计于2027年CES展会上正式对外发布产品，2027年4月至5月启动量产。

以下为硬氪与创始人乐林株访谈节选：

硬氪：为什么选择面向C端的四足狗作为这次创业的切入点？

乐林株：选择四足机器人作为切入方向，一方面源于团队长期的技术积累。核心成员来自香港中文大学机器人实验室，曾参与开发多款四足机器人和人形机器人，在全栈硬件、运动控制、导航算法等方面拥有较深的研发基础。

我们认为消费级四足机器人市场仍存在明确的差异化机会。目前多数产品强调陪伴、展示或情绪价值，我们把自身定位为全地形移动底盘 / 户外智能伙伴, 解决搬运、辅助行动等真实需求, 帮用户完成户外场景中的体力劳动，做的是增强人的能力, 而不是替代人。

这一定位与我们的目标人群高度吻合。我们的核心用户是有独栋、有院子、习惯露营/打猎/DIY、并且倾向主动寻找工具来增强自己的人群，他们天然属于海外的“车库文化” (Garage Culture) 与 DIY 改装生态。对这群人， 产品不是一个被动的陪伴物，而是一件能被他们改装、扩展、据为己用的装备。

我们希望机器人成为一个能扩展用户能力边界的平台: 通过模块化改装支持多种应用形态，运输工具、露营助手、辅助出行设备等。目标始终是增强人，而非取代人。沿着这个方向往前，我们的长期愿景是把“增强”从“移动物”延伸到“移动人本身”，包括未来可载人的四足形态。它不是把人换成机器，而是重新定义一个人凭自己能抵达多远。

（图源/企业）

硬氪：为实现全地形运动能力，公司在算法上做了哪些创新？

乐林株：针对复杂地形越障问题，我们融合Terrain Map（地形地图）、在线状态估计和足部结构化奖励机制，构建了更加鲁棒的感知越障系统，提升机器人在非连续、崎岖地形中的稳定移动能力。

在运动生成方面，我们提出LMV（Learn from Motion Video）框架，直接从原始视频学习运动策略，减少对动作捕捉和仿真数据的依赖，利用更丰富、真实、可扩展的数据生成自然步态。

导航方面，我们以语义拓扑图替代传统几何地图，将导航从依赖空间坐标的“几何寻路”升级为基于语义关系的“决策寻路”，更符合家庭、庭院等复杂环境中的导航需求。

此外还研发了交互式导航框架，让机器人不再局限于预先建图和固定路径规划，而能够主动利用环境中的可交互物体创造通行路径，例如推开门、移动椅子或挪开障碍物，从而在半结构化、动态变化频繁的真实场景中具备更强的环境适应能力。

投资人观点

正轩投资项目负责人：具身智能产业从实验室走向规模化应用的发展趋势，而光之跃迁正是兼具技术创新与产品落地能力的代表性团队。公司以领先的机器人底层运控和自主导航技术为核心，构建了覆盖关键硬件与算法的软件硬件一体化能力，研发端到端Navigation模型，并聚焦户外等高价值新场景，率先打造兼具性能与商业价值的轮足机器人产品。我们相信，随着具身智能技术持续成熟与应用场景不断拓展，光之跃迁有望成长为全球移动领域的重要创新力量。正轩投资将持续陪伴团队长期投入，去开创一个全新品类。

对话Om AI赵天成：多年坚守，押注物理AI原生的「流式」未来

一个从未见过监控画面的多模态模型，却比在监控数据上练了多年的小模型“老将”更懂监控。这不是科幻电影，这是2023年Om AI联汇的一场“无心插柳”，也是CEO兼首席科学家赵天成博士更加坚信“多模态训练方式能为物理开放世界带来泛化性”的关键节点。彼时，AI行业正在追求以大语言模型为核心的生成式AI。

三年后，这个多模态模型演变成了VLX——全球首个面向物理AI的端侧流式多模态模型系列。首次提出“端侧原生流式多模态”这一全新模型架构，而通过这个从Day 1为端侧算力约束设计的架构，VLX模型首次在端侧打通“持续感知+精准定位+行动决策”的物理AI完整闭环。

VLX概览图

毫无疑问，站在2026年夏天的时间节点，AI行业的热度已经开始从数字AI转向物理AI。不同于数字AI的2023年，虽然物理AI的热度很高，但是行业仍未收敛，多路线并存，距生产落地尚远：以语言为中心的VLA、以像素为中心的视频生成、以3D结构为中心的仿真、以视觉表征为中心的JEPA……行业对最主流的VLA与世界模型两条概念路线的选择，也依然摇摆不定，是替代，还是并存，抑或是融合？

就在这一行业还在争论谁是物理AI终极答案之时，Om AI联汇的VLX系列模型已然完成物理AI从仿真实验到产业落地的商业闭环，通过赋予机器人、无人机、可穿戴设备、安防摄像头、AI PC等多类物理终端自主感知的“小脑”和认知决策的“大脑”，让这些物理终端实现从“被动执行指令”向“主动适应场景”跨越。

VLX架构图

这并非偶然，而是Om AI联汇多年漫长专注后的必然结果。

2019年，当赵天成从CMU语言技术所博士毕业时，他的履历足够耀眼：所在实验室导师Maxine Eskenazi是对话系统的开山鼻祖，90年代做出了全球第一个实用化对话智能体；而他本人是实验室第三代系统的缔造者，2016年就率先用神经网络将延续了20年的系统改造成端到端生成式模型。当时进入学术圈当教授、大厂，几乎唾手可得。

但他选了第三条路——创业。而且是一条在当时几乎无人理解的路线：不做纯文本大模型，不追生成式AI的热潮，而是死磕“视觉+语言”的流式多模态。即便是当下，这也并非主流的技术路线。行业的主流叙事是“离线抽帧”：视频就是一帧一帧截出来当图片处理，推理是批量的、离散的、一问一答的。而赵天成从一开始就要做的是“流式”：视频像水流一样持续进入模型，AI自己一直在看，不用等人提问。

Flow推理速度优势

这是赵天成自己的判断。在CMU期间，他经历了雅虎10亿美金的多模态智能体项目，“那让我意识到多模态的价值上限会高很多，它就真的让你感觉这是一个活物，而不只是一个对话的系统。”回国后，他没有跟风当时国内AI公司扎堆的生成式对话模型赛道，而是坚定地把视觉和语言融合在一起，“这两个是主模态，至少90%的物理信息都覆盖掉了。”

五年里，从文本生成到文生图，从VLA到世界模型，AI赛道换了三四轮“当红炸子鸡”。2023年语言模型大火，有人曾拉他说“你以前不也搞语言模型的，为什么不出来做？”每一轮都有资本和同行劝他“转个方向更快变现”。

“我们的东西，在物理AI之前一直没有成为最火的东西。”赵天成坦言，“一直会有更火的东西摆在前面。”团队里也有小伙伴信心动摇，有人离开，但更多核心伙伴留了下来。留下来的这群人，多年如一日，始终围绕“V和L”这两个点持续产出。

五年后的今天，AI行业喊着要从“云端”回到“地面”，要深入产业，并真正产生价值，物理AI成为最热门的概念：2026年上半年，全球物理AI领域仅一季度融资就超过64亿美元；物理AI也开始多场景落地，工业机器人智能化升级、自动驾驶城市NOA大规模普及等端侧智能终端快速渗透……但在物理AI这场浪潮中，VLX系列模型是为数不多的，跑在端侧的流式多模态模型。它回答着一个根本问题：物理世界的AI，到底需要什么架构？

VLX系列模型是少数把三个闭环都跑通的公司：模型闭环，让VLX的Flow+Seek+Go在感知—定位—行动上自成一体，不是三个独立模型，是同一条视频流上不可分割的三个能力层；数据闭环，让百万级摄像头、无人机、机器人等真实业务场景持续回流端侧数据，反哺模型迭代；商业闭环，完成PMF，公司营收以亿为单位。

VLX三层定义

当产业的需求曲线与技术的积累曲线在2026年交汇，一场“长期主义与产业拐点的双向奔赴”也正式上演。而当物理AI终于从“概念炒作期”迈入“场景验证期”，赵天成和他的团队反而显得从容。这不是一个追风者的故事，而是一个关于判断力、定力，以及用多年时间验证的一个“反共识”判断的商业样本。

以下是36氪和赵天成对谈，对话经过编辑：

Om AI联汇CEO兼首席科学家赵天成博士

物理AI的本质：模态，语义、几何、预测和决策

36氪：今年物理AI很火，世界模型是其中最热门的技术路线，但又派系林立，众说纷纭，你是如何看待？

赵天成：物理AI本身是一个很宏大的主题。从模型的角度来说，不管是什么路线，关键点在于要让其能够理解世界，这本身不是一个单点的事情。就像李飞飞这次发的博客，讲她理解的三条路线，并且最终这三条路线可能会融合在一起，而不是三个离散的东西。

在我们的定义里面，物理AI至少4种能力是必须具备的，第一，模型要认识它里面的内容，也就是语义信息；第二，要认识它的几何空间，知道3D形状是什么样的；第三，它能够去做决策和动作控制；第四，在前三者的基础上，它能够对未来的预测。 

这次我们发布的模型为什么叫VLX，就是因为X代表无限可能，最起码是包含前面说的4种能力。现阶段网上流行的一种说法，VLA已死，世界模型已来，还是偏炒作为主。因为VLA这三个模态怎么会过时？视觉语言动作从概念上是永远不会过时的，但下面的方法肯定会不断变化，把方法和概念挂钩本身是错误的行为。所以我们的理念不是看表面，而是看本质，本质就是刚刚提到的4个核心模态，语义、几何空间、感知规划以及预测这4种能力都搞定了，物理AI也就来了。

物理AI本身是一个多维度的事情，比如预测也只是里面的一个维度，但这个维度的确之前做的人比较少，难度比较大。预测未来的画面会怎么发展，也就成了世界模型，这是当前比较有热度的事情，但这个事情其实也是建立在语义、几何这些基础能力上新增的能力。

36氪：物理AI的第一性原理应该是什么？

赵天成：物理AI的第一性原理，本质要看做什么事情。Om AI联汇想做一个在物理世界里面能够去感知、决策、执行的物理智能体，我希望无人机、机器狗、机器人等等物理终端，它们非常聪明，物理终端之间可以交互、能够完成任务，最重要的东西其实就看要实现这个目标到底缺什么能力。现阶段语言交互越来越好了，基本不会产生什么问题，但是只要涉及开放环境，它能不能自主导航，能不能灵巧地操作和不同物件做交互，这些事情之前几乎不太可能。

比如，物理交互场景下终端对实时性需求就很高，终端需要有决策中枢让它去快速决策。通过视觉中枢，实时接收外界信息，然后通过决策中枢可以自主决策此时此刻应该干什么，比如该开门还是说话等。

所以当前的物理AI，是一个大楼里面，只有框架但缺的砖块还很多，需要不同团队或者不同企业去添砖加瓦，形成完整的物理AI体系。单依靠某一个模型把全部物理AI都解决，我觉得不太现实，也不符合第一性原理。人的大脑也是分区分块的，语言模型现在这么强了，到应用层也是分区分块的，物理AI更复杂，所以更加需要产业的生态协同去完成这个事情。

云端AI与终端AI的区别

36氪：在你看来，在方法层不同路线在物理AI落地过程中最大的瓶颈是什么？

赵天成：世界模型或者别的云端模型有很大的价值，只是到终局的时候，物理AI被广泛应用的时候，必然有很强的端侧智能，这是我们相信的事情。因为物理世界本来就要交互，并且会带来很多严肃的后果。代码写错一字一行无所谓，但是机器人突然卡机不动或者摔倒了，后果是很严重的，就跟智驾一样，不能车开着就突然失灵了，这个是不可想象的。很多物理终端以后都要进入生活成为其中一个伙伴，全部由一个脑子控制也挺恐怖的，跟科幻片的反派一样，只要控制一个AI，所有终端都变成挟持人类的工具。

所以我们希望是分布式的智能，跟人一样，每个大脑都是独立的，自主的。但是核心在于云端模型之外，物理AI每个端侧它具备分布式智能，而且是在本地快速、安全的响应能力，这才是一个比较稳定的结局。这也是为什么我们觉得端侧有价值。

物理AI处于寒武纪，流式多模态是Om AI最重要的基础能力

36氪：物理AI的竞争格局，你是怎么看的？

赵天成：物理AI特别像2016年的感觉，当时深度学习语言是刚刚突破，当时我也发了最早一批生成式的语言模型，在那个时候有很多思路，也有很多问题待解决，没有人知道唯一的、收敛的终局是什么，所以我觉得当前物理AI处在一个寒武纪，类似一个物种大爆发期。物理AI这个机会太大了，我不相信物理AI只有一条路，就一个方法，就聚焦在机器人一个载体上，肯定是百花齐放。

从技术侧来看，技术侧近几年通过VLM多模态的方式，在感知理解推理方面取得大幅度突破，可以做很多以前不能做的事情，但像世界模型，或者物理交互，方法又很不确定。现在既有已经突破的技术，完成从0到1的技术，也有很多需要解决从0到0.5的突破的点。现在刚好是一个交界点，从0到1的技术还没有开始规模化应用，又出现了很多0到1未解的问题。在这个点上，会有很多可能性，可以做底层突破，也可以是应用层，都有机会。

36氪：Om AI押注流式多模态，是场景倒逼还是自主选择？

赵天成：流式多模态是自己的选择。从问题本身出发，语言模型的核心计算单元是Token以字符串的方式处理，文本流打字聊天是可以的，因为信息是线性的字符串进来，但是到物理世界后，原生的信息输入就是视频流。视频流和文本流很不一样，文本流其实每个字都很重要，但是视频流里面大量的冗余信息，很多画面其实是没什么变化的。就像人眼看的时候，也不是每一个像素每一帧都在看，是一个自己抓重点的过程。视频流本身又是非常动态和物理世界直接对接的信息。而任何在物理世界好用的东西，交互肯定要比较丝滑，肯定要很快速地响应。物理世界是一个非常多模态的流式的交互的场景，在这个场景下面只用文本的token去做信息单元肯定是不太合适的事情，肯定需要有更加原生的方式去理解多模态的信息流。我觉得需要有不一样的技术栈和不同的方法去做才会更原生。如果用文本把信息流近似一下，就又回到了最老的那种比较笨的交互系统，又慢又傻。

所以，流式多模态我们一直觉得是非常重要的基础能力，也是最不可替代的底层技术之一。

36氪：物理AI是一个万亿级市场，Om AI瞄准的是哪一部分？

赵天成：如果用一句话来总结的话，我们瞄准的是“从成熟硬件向新兴本体纵深演进”的物理AI终端市场。我们是这么理解的，所有事情都得有基础，就如信息化没做的时候一定做不了数字化。所以物理AI的成熟落地，和终端的商业化成熟度有正向的关系。比如摄像头，在手机电脑等个人智慧终端，本体已经很成熟了，但是现在没有物理AI能力的。再往前走一点，到无人机或者机器狗，目前已经在应用但是属于比较新兴的终端，再往前，到真正的人形机器人，或者轻量级的可穿戴设备。Om AI对硬件终端的成熟度排序，与物理AI结合也是按照先成熟，后新兴的落地顺序排序。过去几年我们跟IoT摄像头、AI PC、个人终端这些成熟产品已经开始结合，现在已经开始向无人机和机器人布局。

这也是为什么我们觉得“一脑多形”的价值所在，因为“一脑多形”，才能把成熟的经验带到新的本体里面去。比如机器狗，其实本身没有什么数据，但是可以把过去上百万的摄像头或者PC的经验延续到机器狗上，让机器狗有个很好的起点，通过新的场景、新的数据反哺。市场爆发的点需要双向奔赴，硬件成熟了，AI也成熟了，结合在一起就变成了一个真正的物理AI终端。

36氪：这次WAIC，Om AI的参展计划和亮点是什么？

赵天成：此次重磅亮相的，是我们这次新发布的VLX模型系列。这也是我们过去一年多时间，最核心的技术突破。我们会同步展出在不同场景落地的终端产品。

36氪：VLX模型系列有非常多技术创新，实现了更小的模型更优的效果，这种效果是架构优化后的必然结果？

赵天成：这是我们能做基础模型架构创新的优势，很多时候大家动不了架构，所以会被卡脖子，当能动架构之后，就可以做一些不一样的事情。Om AI没有针对某个领域去专门定制，而是做成了一个通用模型，让模型能在多场景多领域泛化，但是对于某种特别需要的能力，我们会定制加强。比如老鹰捕猎和图书管理员对眼睛的使用需求是不一样的，OM AI很多模型架构创新就是为了解决如何让原生的架构适合干物理AI的活，包括流式的快速理解，快速推理，都是为了让模型原生的架构天花板变得更高。

基于多模态训练方式，能带来开放世界的泛化性

36氪：公司布局物理AI的契机是什么？

赵天成：第一个原点是2023年的时候，公司第三代模型出来。最早的时候，模型是基于大量的多媒体的数据去训练的，一开始的场景其实也是会偏媒体场景，比如视频剪辑，编辑查询等。2023年的时候有一个用户，说他有很多监控摄像头是用来做卫生管理的，能不能把数据接进来试试看。当时我们不太看好，因为以前很多同行也做了很多，感觉没什么好做了，但后来发现，其实就是一个简单的摄像头识别下面场景，基于上一代计算机视觉技术的小模型思路和解决方案，泛化性很差，远远没有想的渗透率那么高。我们尝试了一下，发现当时的模型泛化性已经比小模型好很多了，所以我们意识到，基于多模态训练方式，真的能带来一些开放世界的泛化性。这在广阔的物理场景下面，就是一个刚性需求，我们也以这个为起点，做了很多模型的研发。

36氪：产品发布后，公司上线了产品体验平台，后续有开源计划吗？

赵天成：有的，我们对开源非常重视的。我在学生时代就做了很多开源的工作。开源非常有利于产品进步。开源一方面是对产品自信的表现，说明产品进化速度很快，已经有更好的东西在做了。用户也会证明这是一个好东西，并为我们带来更多正面的声量。另一方面，用户的反馈对我们也是很大的帮助，我们会了解他们的卡点是什么，产品应该怎么更好地融合。总的来说，开源是一个非常好的机制，既带来了口碑与共识，也带来了反馈，也让整个市场更信任我们。开源本身也是促使AI在早期实现快速发展的原因。

36氪：模型从实验室到落地应用过程中，有哪些有趣的故事？

赵天成：故事比较多，经过了好多卡点。第一个阶段就是解决市场教育问题，多模态模型本身是一个全新的概念，机器视觉或者视觉本身并不是以前没有的东西，它也有上一代的技术，但随着通用多模态模型出来之后，以前很多不能干的事情，比如开放理解、总结报告输出等，现在都能干。在用户层面，一开始是完全无法理解，需要很多用户教育。以前我们发明了很多概念，一句话生成一个算法、视觉大脑、万物识别等等，各种名词想办法让用户更理解这个事情。

第二阶段，实验室里技术突破和用户能验收产品中间其实有很大的鸿沟。做学术的时候，从65分到70分，或者60分到80分就是重大突破或者革命性突破，但是到了用户层面，可能会觉得没有到95分都是垃圾，是没有意义的事情。从0到60到90可能很快，但是最后的一节，可能是最难的部分，需要很细致的模型训练方法改进，或者工程化的数据投入，才能把最后一节攻下来。本质来说，还是要把硬骨头啃下来，才能让实验室的模型过渡到产业级。

最后，还要实现产品理念的提升。很多模型还是模型，它是一个能力，是一个接口，是一个API，现在大家都说AI原生应用，这句话非常重要，如果还是以前那套软件后面加个能力，用户是感受不到的，或者感知很弱。只有当年ChatGPT出来后，创新了对话模式。多模态模型也是一样，要更加AI原生，从产品层面就要以AI人才去牵头做，才会让用户感受到产品的不一样。现在我们走到产品层面，也得用新的思路去干，才能让整个商业闭环走通。

36氪：公司主要落地了哪些商业化场景？

赵天成：我们的核心是“围绕视频密度高、硬件成熟度高的场景层层推进”。目前已经有的板块比如PC，通过赋能内容创作者，他们有很多视频剪辑编辑处理的需求；工业物联，让以前普通的摄像头，给它们装上大模型大脑，变成物理智能体……已经有很多的业务板块，目前重点拓展的是围绕具身智能场景，特别是机器狗、无人机等，本体已慢慢成熟，缺乏的是让它变成自主行动自主决策的物理Agent。

未来海外市场也是我们重点拓展的方向之一，我们在海外展会发现，中国的产品力非常强，特别是真正到端侧多模态，我们的模型有极大的优势。如果纯数字空间和海外产品对比，大家都很强，但是到物理终端场景下面，中国反而有优势，这个方向是有可能做到业务全球化的。

36氪：在商业模式上你的思考是什么？

赵天成：AI是一个新东西，商业模式肯定不能套用过往的经验。我们现在也有很多创新的模式。比如模型更新很快，用户是愿意付订阅费的。再往前走，当物理AI出来之后，也可以探索以结果付费的逻辑，产生了多少价值，赚/省了多少钱，采取分润的模式。

36氪：当前很多物理AI公司还未能完成PMF，公司如何做到已经实现以亿为单位的营收的？

赵天成：首先我们一直坚持初心还是有比较大的先发优势。可能国内大部分的认知到2024年的时候才知道有多模态模型这个事情，或者觉得这种技术路线是一件事，才有人去研究怎么用，怎么落地的事情。我们的研究会早很多，我从2018年已经在做多模态的研究，回国后2021年开始做多模态模型训练，我们比别人会早个三四年，技术储备、模型训练、应用场景探索，甚至市场教育，我们的先发优势都是基于非常有价值的多年积淀。2024年，很大一批人拿大的模型去调试、测试，会发现很多如成本高、速度慢的问题，他们会认为这个事情不能在物理AI场景应用，但我们基于具备原生创新的技术能力，对技术的理解深度会深很多。我想这是我们非常重要的核心优势。

先把数据飞轮转起来，在物理AI就是领先的

36氪：你如何看待未来的行业竞争？公司如何保持竞争优势？

赵天成：未来物理AI的场景肯定会越来越多人关注，竞争肯定会加剧，不管是新创立的企业，还是大厂。对于我们来说，当前技术还是一个高度变革的时期，方法完全没有到收敛期，团队还是很纯粹地在做底层技术的研究，这也让我们有非常大的人才吸引力，这点是未来要保持的。另一点是我们有比较好的先发优势，我们让更多的终端先用先跑，这是一个非常大的护城河，因为物理AI的很多场景，大家都没有过探索，先把数据飞轮转起来，在这个板块里面就是领先的。这也会产生一定的马太效应，把更多的资源、数据、客户，吸引过来。

36氪：公司有一段从技术到商业再回归到技术的思路转变，为什么？

赵天成：公司里面纯粹搞研究的同学，他们一直比较纯粹，但是对我来说我得负责整体，就会遇到双向的冲击和输入，是技术与市场预期之间的差距。所以市场化的过程中，好像模型也没有很重要，好像引以为傲的技术在里面只占了30%或40%的感觉。但回过头来看，这其实只是一个过渡期，客户真正买单的还是为智能买单，最终还是依靠模型能力。如果你的模型能力不是最好、最强的，后面就会失去最核心的竞争力。领悟这点后，就会来到第三阶段，上面的花架子也重要，但是不能没有最核心的点，只有把最核心的点做到最强，才能把规模做大。

36氪：从校园到现在，有没有哪个决策或时刻，你认为比较具有转折意义？

赵天成：第一个是毕业的时候，我研究做得很好，是当时最优秀的毕业生之一，不管是大厂做科研，还是去做教授其实是水到渠成的事情。但当时特别想做产品做创业，因为当时觉得模型做了很多，论文发了很多，却跟现实世界差距很远。

第二个是回国之后，在美国创业就是常规逻辑，做SaaS产品和创业公司打通就可以，但是回来之后我想还是要跟中国比较有优势的行业做结合，所以当时想是不是做点跟硬件结合的东西。于是我们就开始跟终端结合，现实的确做出一些在美国做不了的事情，当然这个路肯定更苦一些。

第三个是2024年的时候，以前公司的日子过得挺好的，当时也没什么人做这个方向的探索，2024年竞争一下就起来了，各类模型都出来了，这个时候要决定到底专攻哪个点。比较了云端的模型，端侧的模型，多模态的、语言的、视频生成的，我们觉得还是要坚持在流式多模态上面持续专攻，这个跟别人是有差异性的。虽然说它定位到端侧之后可能会有更多的挑战，不管是商业模式，还是软硬件结合会有很多的挑战，但是我们决定保持初心，押注物理AI，把流式多模态做成最核心的能力。

36氪：是什么原因让你一开始就坚定多模态这个方向？

赵天成：卡耐基梅隆⼤学语言技术研究所（CMU LTI）是做语言最出名的地方，我的导师90年代的时候做了第一个实用化的对话的智能体，它的第三代是我做的，2016年我把它从一个用了20年的神经网络系统替代成了一个生成式模型。在读博过程中，虽然也做了很多对话的模型，但我感觉它只是交互场景，比如聊天、情感陪伴等，离我想要的“活的”AI差了点东西。只是对话不产生价值，2017年左右，雅虎又一个多模态智能体的项目给了CMU，这个项目让我感觉到多模态价值上限会高很多。所以我觉得应该投在多模态，把视觉跟语言融合在一起。

跑得快、看得远、守得住

就在6月27日至29日连续发布了VLX-Flow、VLX-Seek、VLX-Go系列模型后，7月10日，Om AI联汇再次发���了VLX-Seek 1.5，这是专为无人机、机器人、机器狗、智能监控等真实具身场景进化的版本，相比1.0版本，1.5版本在模型架构、训练数据和推理效率上进行了系统升级，覆盖多种参数规模，能够兼顾轻量化端侧部署与高性能应用需求，在准确性、效率、可靠性和部署灵活性方面实现全面提升。

VLX-Seek架构图

VLX-Go架构图

 

版本的连续发布，密集却不仓促，因为每一代模型的升级，背后都是多年流式多模态技术积累的自然释放。而从CMU的第三代对话系统，到物理世界终端上跑通的VLX模型，赵天成用多年时间完成了一次完整的商业验证：技术路线的选择、产业拐点的预判、端侧场景的深耕、数据飞轮的转动——每一环都经受了市场的检验。这个关于“判断力+定力”的商业样本，它的核心启示或许很简单：在瞬息万变的AI时代，能够抵达终局的人，不仅需要跑得快，更需要比市场更早看到未来，且从不偏离方向。

 

本文来自微信公众号“36氪”，36氪经授权发布。

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作者｜黄楠

编辑｜袁斯来

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人形机器人赛道在经历了概念爆火与资本狂热后，行业关键词正在悄然转变，供应链的产能与可靠性成为真正的瓶颈。当本体厂商进入量产焦虑，上游核心零部件公司的选择与判断，或许更能反映赛道的真实水温。

零差云控是硬氪长期关注的企业。公司成立于2016年，长期专注高可靠、高精度、标准化的机器人关键核心零部件的研发与制造，服务全球机器人与自动化产业，聚焦原本依赖人工的高可靠性应用场景。

官方数据显示，2025年零差云控营收同比增长超过100%，预计2026年将保持翻倍增速。其中，来自人形及具身智能机器人领域的订单初步放量，贡献约65%的增速。

零差云控一体化关节（图源/企业）

“下游客户的需求已经从‘有没有成熟的产品’迅速转变为‘能不能及时供得上货’。”零差云控创始人贾玺庆告诉硬氪，“头部客户的订单几乎是敞口式的——你有多少，我就要多少。所以不仅我们自己在拼命提产能，上游的电机、减速机供应商也被拉着一起扩产。”

产能只是硬币的一面。在更底层，一个日益尖锐的设计悖论正浮出水面：当前的技术框架，几乎不可能在不突破物理极限的前提下，同时实现拟人化的灵活度、与人类相当的负载能力以及紧凑的人体尺寸这三大目标。零差云控将其归结为“人形机器人设计的‘不可能三角’”。

“这不是大家不想做，是客观规律使然。”贾玺庆解释道，“如果要求关节自由度与负载能力均与人类相当，那么体积一定会大，必然超出人体尺度；要是限定体积并追求高负载，则无法容纳足够多的关节，灵活性就必然妥协；转而兼顾灵活性与紧凑尺寸，则最后机器人的负载能力会大打折扣。”

零差云控关节方案图（图源/企业）

“不可能三角”的每一条边对应着系列现实中的妥协。为了让机器人在有限的尺寸内塞入足够多的关节，许多厂商不得不让关节“凸出”或“拐弯”，最终导致机器人的运动学模型与人类不同。这也意味着，无法直接用海量的人类动作视频进行模型训练，而必须为其单独搭建训练环境和数据集。

零差云控的差异化策略并非试图颠覆物理规律，而是在不牺牲核心指标的前提下，聚焦已通过大规模一致性制造验证的成熟路径，不参与底层材料、齿形、工艺的重构，而是将现有方案的集成效率推向极致。

在贾玺庆看来，当下企业客户口中的“定制”，诉求高度一致，“无非是更轻、更强、更小、更精、更便宜。这不叫个性，这叫共性，”他补充道，“客户只是用‘定制’这个词，来表达现有产品尚未满足的普适性能诉求。”

这一判断直接影响了零差云控的产品策略，将那些看似个性、实则共性的需求，转化为多型号、标准化的产品矩阵。其eRob系列涵盖直筒I型、转角T型等多种形态，最小模组直径仅70mm，最大容许扭矩达1180Nm；依托编码器、驱动器自研优势，同等负载规格下，产品轴向长度较行业通用方案缩减了44%、整机重量下降超两成，可以覆盖从物流仓储到重载工业的广泛场景。

不同于传统5自由度机械臂的整机装配，通常需要三四十个独立零部件，零差云控经过结构优化后，将同款构型的零件数量压缩至7个，大幅降低了装配难度与故障率。

零差云控“乐高式”模块化设计（图源/企业）

这种“乐高式”的模块化设计，恰好契合了人形机器人对标人体解剖结构的设计思路。肩、肘、胯等关键关节的标准化模组可直接卡扣装配，无需额外加工件。同时，小臂空间被完整保留，可预留给绳驱灵巧手厂商布局肌腱驱动组件，兼容市面主流五指灵巧手方案，实现从关节到末端执行器的全链路适配。

模块化的最终落点，是让关节成为一种标准品。对下游本体厂商而言，产品的标准化优势远不止于结构上的简洁：可预测的交付周期、一致的质量管控，以及规模效应下的成本优化，才是更核心的产业价值。零差云控提供的不是一个需要反复验证的工程样品，而是一个开箱即用的动力单元，将上百种机械电子器件的选型、设计、采购与组装，压缩为简单的模块拼接。

样机研发的难题已逐步突破，但规模化落地的核心矛盾正集中在供应链端。在制造业领域，“能做出一台样机”与“能稳定、大批量、一致性地做出来”之间，横亘的鸿沟仍未消解。

零差云控通过自建五轴精密加工、检测、组装车间，以及对每台关节模组进行全检与工况模拟，已经完成了从产品认证、大规模一致性批量制造到商业规模落地的完整跨越。

目前，其产品已覆盖人形机器人、工业机器人、手术机器人、协作机器人、物流、交通运输等行业应用，下游客户超过2000家，长期客户覆盖全球科技消费品、机器人、自动化、汽车等领域的头部企业。

需求爆发正倒逼上游零部件产业加速迭代。人形机器人已迈入小批量落地阶段，全产业链面临一个统一命题，守住可靠性，同时扩容产能、压缩成本。这条产业化之路，没有捷径可言。

以下为硬氪与零差云控创始人贾玺庆的访谈节选（略经编辑）：

硬氪：人形机器人设计存在灵活度、负载、人体尺寸无法同时兼顾的不可能三角，零差依靠集成优化实现尺寸减重，这套设计逻辑能带来哪些连锁产业价值？

贾玺庆：受制于物理极限，多数厂商为了把电机、减速机、编码器、驱动器等一堆元器件塞进关节，只能把结构做得外凸或弯折。这样一来，整机的运动学模型就跟人体生理结构产生了巨大偏差，无法直接用海量公开的人体动作视频去做AI训练，因为机器人的“骨骼”跟人不一样。整机厂商只好额外搭建专属的动作采集设备和数据集，这拉高了算法研发的门槛和成本。

相比之下，零差云控在做反过来的事情，先框定人体解剖学空间边界——肩关节、肘关节、胯部、膝部允许的最大包络尺寸是多少，然后在这个“笼子”里做极限集成。同等负载规格下关节轴向长度缩减、自重下降，而且肩、肘、胯关键关节实现了卡扣式拼装，小臂空间完整保留出来，可以兼容市面上各类绳驱、肌腱驱动的灵巧手方案。

这套设计最大的产业价值在于，一旦关节外形尺寸、运动副关系趋近原生人体构造，本体厂商可以直接借助成熟的人体动作数据库，比如公开的CMU MoCap、AMASS等进行模型训练，从底层缓解行业长期面临的数据集定制成本过高的问题。

硬氪：结合现阶段行业路线发散的现状，如何理解“伪定制、真标准化” 的现象？

贾玺庆：现阶段机器人关节的技术路线远未收敛，甚至还在持续发散，下游本体厂商就很难找到一个“刚刚好”的现成产品，各家定义的接口、尺寸、性能参数都不一样。因此，客户只能以“定制”的名义来找我们，但实际需求翻来覆去就是那几句话：轻一点、强一点、小一点、精一点、便宜一点。

这不叫个性，这叫共性。他们只是用“定制”这个词，来表达现有产品还没满足的、普适的性能诉求。不存在真正意义上需要从头开发的个性化开发。

基于这个判断，我们放弃了非标定制开发的老路，把这些通用性能诉求沉淀为多型号、标准化的产品矩阵，只有极少数特定工况，比如防爆、IP67防水，我们才做差异化配置。

这套策略的价值是双重的，对客户来说，选型、设计、采购、组装从上百个器件压缩到几个模块，研发试错周期大幅缩短；对我们来说，靠量产摊薄单件成本，交付周期和质量管控都可预测。

硬氪：头部客户大批量锁单采购，产能爬坡的难点主要卡在哪里？

贾玺庆： 全产业链的产能瓶颈是一个系统性问题。

一方面，我们做的是高可靠产品，基本盘是医疗手术、工业自动化、电力作业这些“不能掉链子”的场景。新产线落地、操作工招募与技能培训、全流程质检体系搭建都需要时间周期。盲目提速，新员工没培训到位，检查机制跟不上，就容易造成产品一致性下滑，出厂良率出问题。对于我们这种靠可靠性吃饭的公司来说，这是不能妥协的。

另一方面，上游电机供应商、减速机外协厂也被下游旺盛的订单倒逼着扩产。他们要去买设备、改造产线、培训人员，同样存在少则数月的周期。。

目前人形机器人行业的需求，已经从2024、2025年的“验证样品好不好用”，迅速转向了“大批量、一致性稳定供货”。从材料、加工、部件到总成，整条供应链处在被动追赶需求的阶段。这也是2026年量产元年最鲜明的产业特征，技术难题逐步收窄，但供应链的交付能力成了左右行业节奏的核心变量。

谁能在守住可靠性的前提下把产能跑起来，谁就能吃到这波红利。

年入4亿、服务600+品牌，膳食补充剂原料商「纽邦生物」获近2亿元C+轮融资｜36氪首发

文｜胡香赟

编辑｜海若镜

36氪获悉，南京纽邦生物（NNB Nutrition）近期已完成近2亿元人民币融资。本轮融资由国寿股权领投、老股东明熙资本跟投，募集资金主要用于产品研发、新工厂建设等。这也是纽邦生物半年内完成的第二笔超亿元人民币融资。

纽邦生物专注于膳食补充剂原料研发，累计推出40余款原创原料，在研产品管线超100项，覆盖运动营养、体重管理、认知健康、抗衰等领域，服务雀巢、联合利华、百事等600余个终端品牌；公司自建制剂工厂、生物合成工厂，并规划建设占地超200亩、年产万吨级的综合工厂。2025年，纽邦生物全年营收突破4亿元人民币。

纽邦生物产品矩阵示意

纽邦生物创始人廖琪林深耕膳食补充剂行业十余年，据他观察，近年来，健康消费市场有两大转变，一是需求端从基础营养转向精准调理；另一方面，便捷性成为重要消费诉求，消费者期待通过日常饮食、饮品直接获取营养与调理功效。这也使得过往倾向于做片剂、粉剂、软糖等传统形态产品的终端品牌，如今在大力布局适配日常场景的功能饮料、特色功能食品。

“这类新型产品形态已成为主流。而下游需求端与产品形态的革新，也改变了终端品牌对我们这类原料供应商的选择标准。如今，在功能功效、合规等基础要求之外，他们更看重原料在这些新剂型、新应用场景中的实际表现，比如是否具备更好的稳定性、溶解性、口感适配性和配方兼容性。”廖琪林解释。

传导至上游环节，这意味着原料企业需同步实现研发效率、研发能力和覆盖广度等维度的提升。基于此，纽邦生物内部已升级原料筛选标准，推出Pure、Potent、Precise“3P”标准，要求原料兼具高纯净度、功效强的同时，在使用剂量上“足够精准、足够小”。

廖琪林介绍，不同于行业多数原料厂商，纽邦生物一直坚持以创新药研发逻辑开发膳食营养原料。这其中的关键一点是，公司会按照“类似创新药研发的标准设计相关临床试验研究，并将相关数据提供给合作方”，以证明产品的安全性和功效性。截至目前，纽邦生物已落地数十项临床前和临床试验，未来仍将按照每年新开10余项试验的速度推进。

支撑这种高标准临床研发的，是纽邦生物搭建的多技术融合研发矩阵，主要覆盖合成生物学、化学合成、植物提取、制剂四大核心技术路线。“这种‘多端融合’的布局，使得我们不需要局限在单一技术路径内，而是以市场终端需求为导向，灵活调配工艺、提高研发效率。目前，我们有多款产品均依靠这种模式协同完成开发。”

据介绍，纽邦生物曾有一款代表性产品，在项目研发初期，团队原本计划依托合成生物学工艺完成量产。但该品类属于行业全新创新品类，公开技术研究储备稀少，公司自身配套工艺体系也尚未完善，难以直接落地生物合成路线。

为抢抓市场窗口期、抢先布局赛道形成先发优势，纽邦生物团队先落地化学合成工艺，实现产品商业化投放。后来，团队虽攻克了合成生物学相关的技术瓶颈，却发现，单独使用化学合成或合成生物学方法都存在短板，复合工艺才是最优方案，最终实现生产效率与产品稳定性双重提升。

谈及近两年，一批合成生物概念企业涌入营养原料赛道，廖琪林认为，两者的核心战场不完全相同，纽邦生物主要从事“未曾被商业化的创新原料研发”，而部分合成生物公司主打低成本发酵工艺，把现有产品“通过新生产方式重做一遍”，因此不会对公司构成直接冲击。

“实际上，我们也在构建自己的合作伙伴体系，如果这类合成生物学企业在某个技术点或品类上有优势，我们也希望大家能一起合作开发新产品，或将他们已经做出来的、具备技术优势的产品，利用纽邦生物的体系进行更好的商业化。”

商业化层面，相较于传统原料贸易销售，“要素品牌（Ingredient Branding）”是纽邦生物当前主打的差异化模式。它通常指核心供应商面向消费者打造独立品牌，依靠消费者对该要素的认同，带动终端品牌主动选用自己的产品，形成双向赋能。例如，打出“Intel Inside”的英特尔、影音领域的杜比、徕卡光学镜头、宁德时代动力电池等均采用这套模式。

廖琪林介绍，经过多年实践，纽邦生物的要素品牌“在市场上的影响力不断提高”。目前，业内已有数百家终端品牌选择在产品标签中展示、宣传纽邦生物的原料品牌。“比如，我们曾经与卡戴珊相关品牌合作过一款产品，使用了纽邦生物的两款原料作为核心配方。卡戴珊本人也曾经在不同场合、不同内容中提到过这两款原料。”

另据了解，针对计划出海的跨境营养品牌，纽邦生物除供应原料外，还可配套提供全球化代工体系，提供美国、欧洲多地合规工厂生产资源，一站式完成海外成品落地；并依托海外渠道资源，协助合作品牌对接当地线下零售终端，打通海外上架链路，开拓海外消费市场。

投资人观点：

国寿股权表示：创新功能原料是膳食营养补充剂筑牢行业壁垒、实现提质扩容的核心支点。随着大众健康消费意识持续提升，叠加全球功能原料市场需求逐步增长，行业整体迈入创新驱动的发展新阶段。纽邦生物长期布局创新功能原料赛道，在细分领域持续开展业务布局，为银发人群及更广泛消费者提供健康相关产品解决方案。我们希望依托本次投资合作，助力纽邦生物在全球膳食补充剂市场中走出中国创新路径。

明熙资本表示：膳食补充剂兼具大健康与消费品双重属性，随着全球消费者健康管理意识提升，以及终端产品形态从传统营养补充向更日常化、场景化的功能食品与功能饮品延展，创新功能原料正成为驱动行业升级的核心变量。纽邦生物长期坚持以创新药研发逻辑开发膳食营养原料，围绕多元技术路径持续构建产品研发、临床验证、专利保护与要素品牌等多维壁垒，形成了兼具研发深度与商业化效率的平台型创新能力。作为老股东，明熙资本持续看好纽邦生物对终端需求的深刻洞察、持续推出高品质创新原料的能力，以及面向全球市场的长期成长潜力。

8点1氪丨SK海力士CEO称史上最大存储短缺将在明年到来；苹果起诉OpenAI窃取商业机密‌；赛力斯预计上半年净亏损15亿元-18亿元

今日热点导览

  • 世界杯决赛一块草皮卖3050元，上架后很快售空
  • 中国石化完成对中国航油重组
  • 巨力索具因误导性陈述被罚450万元
  • SK海力士考虑“内存即服务”模式，或允许客户租赁而非购买芯片
  • 马斯克据悉要求特斯拉员工转向使用Grok

TOP 3 大新闻

SK海力士CEO：2027年将成为存储行业历史上供应最紧张的一年

美东时间周五（7月10日）晚间，SK海力士首席执行官郭鲁正（Kwak Noh-jung）向外界预计，2027年将成为存储行业历史上供应最紧张的一年。“现在客户纷纷前来SK海力士寻求长期供货协议。需求持续增长，而我们的产能却存在限制。尽管我们正尽最大努力扩充产能，但即使到2030年以后，客户需求仍可能高于公司的供应能力。”他说。他还表示美国在晶圆厂选址候选名单中，但尚未做出决定。公司将优先选择成本、土地、水电和技术工人条件优越的地点，美国、日本和东南亚均在考虑范围内。（新浪科技、证券时报）

苹果在重磅诉讼中起诉OpenAI窃取商业机密‌，OpenAI回应

苹果公司以窃取商业机密为由起诉OpenAI，指控该公司通过协同行动窃取苹果未发布产品的相关信息。苹果称OpenAI鼓动其员工分享未发布产品的相关信息、零部件、图纸及其他资料，以此来开发自家的全系列硬件产品。苹果要求OpenAI停止相关行为、销毁所有苹果的专有资料，并重新设计其待发布产品，确保其中不包含任何苹果的技术。对此，OpenAI回应称对其他公司的商业秘密不感兴趣，OpenAI仍专注于打造创新技术。（财联社）

赛力斯：预计上半年净亏损15亿元-18亿元

36氪获悉，赛力斯公告，预计2026年上半年归母净利润亏损15亿元到18亿元，上年同期盈利29.41亿元。受存储芯片、工业金属、碳酸锂等主要原材料价格上涨等因素的影响，公司生产成本随之增加；基于审慎性原则并进一步夯实整体资产质量，结合资产后续收益预期，对部分因技术迭代、车型换代导致适配性有限的存量资产调整账面价值。受上述因素影响，公司核心子公司问界汽车业绩出现波动，由盈转亏。因此，预计公司本期合并口径归属于上市公司股东的净利润为负值。

AI最前沿

Meta紧急下线争议AI生图功能

社交媒体巨头Meta本周推出一项允许用户通过@提及公开Instagram账号、利用他人公开内容生成AI图像的新功能。该功能上线时默认允许公开内容被引用，引发美国演员工会等机构对肖像权侵犯以及犯罪风险的强烈担忧。Meta表示，相关功能“未能达到预期效果”，因此决定全面下线。（财联社）

FansAI收购OPC公司新映科技

7月11日消息，AI内容和互动影视公司垚城智能（FansAI）宣布全资收购AI音乐应用新映科技，这是OPC领域目前少见的探索性并购案例。（新浪财经）

腾讯洽购Manus？知情人士：腾讯仍将保留少数股东地位

7月11日，有消息称腾讯正在洽谈成为通用AI Agent公司Manus的最大股东，据该消息，由腾讯牵头的中方资本组团以约20亿美元估值从Meta手中回购Manus的全部股权。记者向腾讯方面求证，截至发稿腾讯方面暂无回应。另有知情人士向记者透露，此次交易后，腾讯仍将保持少数股东地位，但不会控股。（南方都市报）

马斯克据悉要求特斯拉员工转向使用Grok

据报道，马斯克在一份备忘录中告知特斯拉员工，鉴于Grok 4.5的Token成本低于竞争对手，员工们应“尽可能”切换到Grok。他还要求工程师直接通过电子邮件向他反馈有关该模型的信息。（界面新闻）

大公司/大事件

智谱创始人唐杰发内部信：“GLM时刻”之后，什么是更重要的事

36氪独家获悉，7月11日，智谱创始人唐杰，在智谱发布了主题为《巨浪已来》的内部信。其中提到，智谱将不追求短期的应用变现，而是直指AGI的下一个高地：长程任务能力、完全自治的智能体系统、自我进化、极致安全治理。过去半年来，智谱收获了创立以来的高光时刻：市值较半年前上市初期涨了10倍，并在2026年 6月，跻身“万亿港元俱乐部”。

长鑫科技IPO周四迎来网上申购，将成为今年A股市场规模最大的IPO

根据发行安排，7月16日，长鑫科技IPO将迎来网上申购，作为国产存储芯片巨头，5月27日IPO过会，6月12日注册生效，长鑫科技此次科创板上市，拟融资金额高达295亿元，将成为今年A股市场规模最大的IPO，也是科创板史上的第二大IPO，仅次于中芯国际的532亿元。长鑫科技网上发行申购上限为167.2万股，顶格申购需配沪市市值1672万元。Wind数据显示，长鑫科技是今年以来发行股票数量最多的新股，同时也是科创板历史上发行股票数量最多的新股。这意味着，长鑫科技的中签率预计较高。（央视财经）

美国共和党“鹰派”参议员林赛·格雷厄姆去世

美国共和党“鹰派”参议员林赛·格雷厄姆办公室通讯主任于美东时间7月12日凌晨在社交平台发文称，格雷厄姆因突发急病，于当地时间7月11日晚去世，终年71岁。据了解，林赛·格雷厄姆，1956年出生于美国南卡罗来纳州，共和党参议员，生前任美国参议院预算委员会主席。格雷厄姆在多数外交和安全议题上持强硬立场，他与美国总统特朗普关系密切，外界认为他是促使特朗普对伊朗开战的重要推手之一。他曾将美伊战事描述为一场“对石油资源的争夺”。（CCTV国际时讯、极目新闻）

世界杯决赛一块草皮卖3050元，上架后很快售空

2026美加墨世界杯决赛将在纽约新泽西体育场举行，但国际足联已提前发售决赛场地的草皮，价格为每份450美元（约合人民币3050元）。这款草皮藏品在国际足联官方商店上架后很快售空。国际足联官方商店的样品图片显示，一小片绿色草皮封装在有机玻璃立方体中，上面印着“纽约新泽西体育场”、比赛时间等字样。外包装是一个黑色盒子。产品套装还包含一个U盘，里面有一段认证视频。该商品的尺寸标注为“17.5×17.5×17.5”，但没有标注单位，也没有说明这是草皮、有机玻璃立方体还是外包装的尺寸。该商品将在世界杯决赛结束后开始发货，目前仅面向美国、欧洲发货。（央视财经）

宇树G1机器人完成两例活体手术，登上《自然》

国际学术期刊《Nature》近日发表了一篇题为《人形机器人用于外科手术的活体可行性研究》的论文。该研究由加州大学圣迭戈分校（UCSanDiego）团队完成，成功利用宇树G1人形机器人通过远程操作为两头活猪实施了腹腔镜胆囊切除术，这也是全球首例登上《Nature》的人形机器人活体手术研究。不过，研究团队也强调，人形机器人要在临床部署中真正替代或辅助人类医生，仍需克服一系列技术挑战。

大疆回应无人机吊人救援：不建议模仿，救援受损设备将免费维修

据蓝鲸新闻报道，针对近日广西洪灾中出现的无人机“空中吊人”救援行为，大疆官方昨日回应称，原则上无人机严禁载人，吊人仅属救援紧急情况下的特殊操作，后续仍不建议模仿。官方信息显示，参与此次救援的多为大疆FC100和FC200系列运载无人机，售价区间为77999元至170999元。针对救援工作，大疆农业及运载系列已推出售后关怀政策，凡在救援期间出现故障或损坏的设备，经核实后由授权服务门店提供免费维修保障。（蓝鲸新闻）

Meta面临1.4万亿美元罚款，被指控侵害未成年人权益

美国4州联合指控“元”公司（Meta）利用成瘾算法诱导未成年人，并隐瞒其对青少年心理健康的负面影响，索赔高达1.4万亿美元；全美已有29州就此提起诉讼。与此同时，欧盟委员会依据《数字服务法》发布初步报告，要求Meta修改“自动播放”“无限滚动”等成瘾性设计，否则面临全球年收入6%的巨额罚款。Meta否认指控，并表示将继续抗辩。（央视财经）

离开俞敏洪后，孙东旭与前东方甄选主播石明、天权合伙开公司

近日记者查询发现，“美丽明天（北京）科技有限公司”于7月10日成立，企查查app显示，该公司股东共有三人分别是孙东旭与石明、郭天权。与东方甄选前CEO孙东旭、前主播明明、天权同名。三人分别出资340万与330万元，其中孙东旭持股比例最多为34%，任经理、董事、财务负责人。此外，国家企业信用信息公示系统显示，该公司经营范围包含鲜肉批发；鲜肉零售；水产品批发；水产品零售；新鲜水果批发；新鲜水果零售；新鲜蔬菜批发；新鲜蔬菜零售；化妆品批发；化妆品零售；演出经纪；网络文化经营等。（蓝鲸新闻）

小米回应澎程N90的定价猜测

小米汽车官方回应全新增程SUV澎程的网传售价传闻，称不少猜测脱离造车基础成本逻辑，呼吁大众理性看待定价预期，新车主打家庭多元空间，和现有轿车产品线平行，近期就会公布确切发布时间，准确信息以官方渠道为准。 

此外在答网友问第 259 集中，小米还针对澎程的上市准备工作、澎程这么大的车开起来是否会有压力、撕车衣视频是什么等问题进行了解答。（新浪财经）

特斯拉下令冲刺年产10万台Optimus，马斯克放话：必须实现，否则撤换整个采购团队

近期，多位特斯拉供应链知情人士透露，特斯拉近期已向供应商下发具体的Optimus零部件采购指引。特斯拉要求，今年9月前产能需提升至每周1000台，年底前把产量提升到每周2000至2500台。按年底周产能推算，届时供应商将具备向特斯拉供应约10万台Optimus零部件的年化能力。据媒体报道，马斯克曾在会上向团队下达了明确的命令：必须在年底前实现产能目标，否则整个Optimus采购团队将被撤换。有供应链人士表示，这比任何纸面上的订单指引都更能体现特斯拉的决心。（21世纪经济新闻）

消息称迪士尼考虑推出免费版Disney+服务

据悉，迪士尼正在考虑探索免费流媒体服务，让用户可以不花钱观看 Disney+ 的部分内容。过去十年来，各大流媒体平台订阅服务价格不断上调，反而让越来越多观众流向 YouTube 等免费平台。迪士尼的免费流媒体服务究竟会提供哪些内容仍不得而知。但该公司已在今年早些时候布局竖屏短视频领域，将原创内容与宣传片结合。（IT之家）

中国石化完成对中国航油重组

据中国石化新闻办消息，中国石化宣布完成对中国航油的重组工作，中国航油正式成为中国石化二级全资子公司。这是推进中央企业战略性、专业化重组的重要举措，也是服务国家战略、应对国际竞争的主动作为，将提升保障国家航空能源供应安全能力和水平，推动航空能源供应绿色低碳转型，更好地服务人民美好出行需要。（央视新闻）

巨力索具因误导性陈述被罚450万元

36氪获悉，巨力索具公告，公司收到河北证监局下发的《行政处罚决定书》，因在深交所互动易平台回复投资者提问时未准确披露商业航天领域产品应用情况、订单金额及占比等，构成误导性陈述。河北证监局决定对公司责令改正，给予警告，并处以450万元罚款；对时任董事会秘书张云给予警告，并处以300万元罚款；对时任总经理杨超给予警告，并处以200万元罚款。

SK海力士考虑“内存即服务”模式，或允许客户租赁而非购买芯片

SK海力士正在考虑以新的方式销售其内存芯片的使用权，包括所谓的“内存即服务”，这意味着客户可以向这家韩国公司租用存储资源，而无需购买芯片。“我们实际上可以提供其他商业模式，”SK集团会长崔泰源在接受彭博电视采访时表示。“我们可以成为存储服务提供商，提供‘内存即服务’。未来，这实际上是我们可以关注的另一个领域。”（财联社）

OpenAI安全系统负责人据悉将离职

据报道，在OpenAI重组之际，该公司安全系统负责人Johannes Heidecke本周告知员工其将离职。此次重组旨在整合OpenAI的安全团队和研究团队。备忘录显示，OpenAI首席研究官Mark Chen表示，安全团队将向公司研究副总裁兼整合负责人Mia Glaese汇报工作，后者将兼任研究与安全副总裁。此前领导 OpenAI安全团队的Saachi Jain将成为公司临时安全系统负责人，向Glaese汇报工作。（界面新闻）

三菱汽车将量产人形机器人，未来或考虑对外销售

三菱汽车7月9日表示，将在日本工厂启动人形机器人量产。三菱汽车与其投资的新兴企业Highlanders共同开发的人形机器人将于2027年左右投产，并率先导入自有工厂使用，未来还将考虑对外销售。公司将在生产发动机的京都工厂闲置空间新建生产设备，月产能计划为1000台。（界面新闻）

上半年中国创新药对外授权规模接近去年全年

2026年上半年，中国共计获批38个创新药，11个新靶点、新机制药物均为国产。与此同时，中国创新药同期对外授权的交易总额接近1100亿美元。12日，在北京·昌平生命科学论坛上，国家药监局药品注册管理司相关负责人披露了中国创新药发展的最新“成绩单”。根据国家药监局统计，2025年全年，中国创新药对外授权的交易总额为1356.55亿美元。换言之，今年上半年，中国创新药对外授权规模已接近去年全年。（第一财经）

欧洲央行的Moulin认为人工智能可能加剧通胀波动

欧洲央行管委Emmanuel Moulin表示，人工智能对通胀的影响难以预测，而且可能导致价格波动加剧。“由于人工智能同时作用于供需两方面的变量，因此对通胀的总体影响尤为难以预测，”Moulin在Investir刊登的评论中表示。“此外，其影响可能不仅体现在通胀水平，还可能体现在通胀的波动。”这位法国央行���长表示，由于资本支出增加，人工智能短期内可能具有通胀效应，但随着生产率提升，后续则可能抑制通胀。（财联社）

上市进行时

长江存储，31人IPO“辅导天团”亮相

长江存储IPO辅导工作迎来首期进展更新。7月10日，证监会官网披露其辅导工作第一期报告，一个细节尤为抢眼——中信证券、中信建投两家券商合计派出31人组成辅导团队，如此规模在近年IPO项目中并不多见。（财联社）

投融资

“鹰瞰智翼”完成数千万元A轮融资

36氪获悉，具身智能仿生扑翼飞行机器人公司“鹰瞰智翼”已于近期完成数千万元A轮融资。本轮融资是公司在三个月内完成的第三轮融资，由元禾璞华领投，孚腾资本、厚雪资本跟投。资金将主要用于首款消费级产品的量产备货、市场拓展，团队扩充以及下一代具身智能扑翼机器人与流体仿真引擎的研发。

整理｜迟雨

“背后空无一人”的LV，这次中国人彻底不买账了

LV

最近，广西一场洪水，又双叒叕让不少品牌登上热搜。

在一众的品牌捐款名单里，除了常见的消费巨头互联网大厂之外，人们还看到了一个新面孔，那就是茉莉奶白。

茉莉奶白

有人说，“自己淋雨，还想着给别人撑伞”。毕竟前不久，茉莉奶白自己还相当焦头烂额。

本来好好卖20块一杯茶饮，突然被一个卖3万包的顶级大牌闹到跟法庭相见，理由是杯子上的四叶草“近似”。网友一句话总结到位：

LV跌倒，茉莉奶白吃饱。

LV跌倒，茉莉奶白吃饱。

这话没毛病。毕竟，从现实看茉莉奶白确实输了，苏州中院一审判下来，茉莉奶白赔LV1030万，千万赔偿，创下新茶饮商标侵权判赔纪录。

然而这一次，热搜上的舆论却并没有站在赢家这边。

有网友发现自家砖墙四叶花纹跟LV老花像，“好怕LV告我家房子”。还有网友翻出各种类似LV花样的东西：公厕装饰、墙砖甚至还有人民币等等，表示还好LV没看见。

砖墙四叶花纹

连官媒都发出灵魂拷问，“老祖宗留下的东西，我们自己反倒不能用了吗？应该探索建立中华民族传统美学数据库。”

质疑归质疑，然而这些都不能挡着LV“大杀特杀”。茉莉奶白不是第一个，有人扒出了LV这些年的战绩，光是近五年，侵害商标权的风险信息一共1691条，2024年单年207起，2026年刚过半已经56起。

如此多的法庭见，已经不是维权两个字能简单解释的了。还有人调侃说，LV在中国的法务部，比设计部还忙。

“告完你的告你的”LV，从这几年的现实来看，不像维权，更像维生。

5年打上千场官司：茶饮、餐厅、酒......

这些年的LV，已经不再是过去那个“不谙人间烟火气”的LV了。

能一己之力打破奢侈品高冷结界告小微企业，还是因为早就尝到过甜头。

最开始，它的矛头还是对准不出名的素人草根。

几年前，南京一家做中古风的餐吧，因为吧台装饰和蛋糕包装上用了点花卉图案，当时还特意改过一轮怕侵权。

中古风餐吧

结果LV还是虽迟但到，一上来就要索赔120万。

今年3月判LV胜了，认定侵权赔6万维权开支2万，合计11万。听着不多，可这家店已经亏了200多万倒闭。

当然，LV的维权之路还远没到尽头，胆子也是越来越大，开始盯上一些有头有脸的品牌或公司。

这些年，卖葡萄酒的贸易公司、回味鸭血粉丝汤、酒吧……都不幸踩中雷区，被LV告了个遍。

那些街边小店、个体户，主打一个公平对待，只要logo视觉元素有近似可能，一律纳入射程。

很多人不知道，连向太都进了LV的维权名单。

这几天，向太自己爆料，早年拍张柏芝《天生购物狂》，剧组场景里用了点花叶纹道具，LV律师函直接寄到她桌上准备起诉。

然而这一次，屡战屡胜的LV却罕见踢到铁板上了。

不像一般默默忍受的商家，向太不会惯着，而是直接找对方高层硬刚，LV无奈只能撤诉。

同样硬刚LV的还有周大福。在茉莉奶白侵权风波几天后，网友发现周大福在LV店附近开了一个原创老花装饰展，摆出1300年前的宝相花，被网友称“贴脸开大LV”。

周大福

再到茉莉奶白，更是一夜激起民愤纷纷指责LV，人们彻底不忍了，甚至要把LV跟“公厕”扯上关系。

法理全赢，舆论全输，这是LV这波维权最魔幻的地方。

其实，网友不是不懂商标法。大家意难平的是，浓眉大眼的LV，赖以维权的那个四叶花卉老花，往上追是隋唐的宝相花，再往上是新石器时代的柿蒂纹，唐代紫檀琵琶上就有。

宝相花

这是中国老祖宗的审美，但现在却变成了LV借鉴中国的传统纹样，二次设计抢先注册，最后反过来告国内企业。

说穿了，这轮维权狂欢根本不是冲商标擦边去的，是冲能赔钱的人去的。

正如网友说的：

“过去LV打假还有体面。现在LV打官司，更像是急了。”

LV百年护城河，对年轻人不好用了

为何LV这些年开始频繁维权，被网友调侃成“告完你的告你的”？

根源还是因为——日子不好过了。

从这些年LV的发展来看，如果被侵权是逃不开的烦恼，那么产品就是它一块更长期的心病。

就拿一点来说，最早LV卖的不是包，是欧洲老钱的生活方式。曾经从明星到普通人，LV的老花花纹几乎就是拉风神器。

LV

出门背LV，路人会觉得你有钱。但现在背，别人未必会多看一眼。

人们对品牌高高在上的认知开始松动，这对于大牌无疑是暴击。为了挽尊，LV自己动了两刀，然而从现实看，刀刀都���了个寂寞。

第一招涨价，却在年轻人面前吃瘪了。

很多奢侈品大牌为了自救的王炸，就是涨价。

毕竟，涨价后很容易换来门店排队。消费者的逻辑是晚买更贵，买涨不买跌，所以越涨价越被疯抢。

所以，LV在2025年4月曾启动涨价策略，普通手袋涨600元，经典款涨超1000元。

LV

然而LV没想到的是，如今的年轻人对这套打法彻底不认了。

2025年LV全年营收808亿欧元，同比降5%；净利润108亿欧元，一口气滑13%。LV 所在的时装皮具部门，2025年营收377.7亿欧元，连续两年跌了8%。

去年二季度更是交出30年来最差单季成绩单，管理层自己都承认失速的导火索在中国。

为什么年轻人不买账了？答案是：拒绝无理由溢价。

大牌本来就很贵，更尴尬的是，产品公价年年涨，流通价却悄悄在往下滑。年轻人现在买包前先查红布林、只二二手平台，早买早赚的理财神话不复存在，所以很多人并不接受简单粗暴的涨价。

同时，一些国潮原创包，质感逼格不输大牌，设计也更懂中国人。年轻人想的很明白，为一个logo标花一两万，不如拿一两千支持国货。

LV

第二招开店更扎心，反让看家本事被小弟们截胡。

在年轻人这里吃了瘪，按理来说，LV还有忠诚的中年中产粉丝。

这些人更有钱，也不会随便因为价格涨跌改变自己的习惯。但现在，他们的新宠也是越来越多。

这些年，隔壁Celine、Miu Miu等后浪靠年轻化设计，吃掉了原本属于LV的预算，连Coach在2025年Q1同店同比涨15%，接的就是抛弃传统大牌的中产。

LV

为什么中产也开始倒戈了？在这背后，可以说，是LV少了他们最看重的护城河——稀缺感。

很多人不知道，LV过去几年，门店大开特开，从一线铺到三四线，贵阳、昆明机场全铺上，更早的时候是把招牌挂进了无数非核心城市，老花满大街都是。

社媒评论

正如奢侈品专家周婷一针见血，当用户从咬咬牙也难买到，变成随处可见够得着，大牌的光环就没了。

价格敏感的年轻人嫌贵，中产在乎的稀缺感也在减弱，LV只能把委屈往肚子里咽。

LV跌下神坛，背后是时代变了

正主告山寨，这些年已经屡见不鲜。

过去，很多人往往会站在正主这边怒斥山寨者，但现在越来越多的人反过来，开始为被告者鸣不平。

就像不久前，河南南阳一家卖8块钱一碗豌杂面的夫妻店渝见小面，因为商标问题被巨头遇见小面告上法庭，舆论却相当的一边倒，最后遇见小面也取消了诉讼。

渝见小面

没想到遇见小面好不容易平息下去的争议，后脚LV也陷进去了。

说到底，商标是护城河，不是摇钱树。甚至这一告，吃相难看是其次，反而更加暴露软肋。

为什么现在的人，如此反感大牌维权了？

第一，是LV在中国维权的那套，外国并不好使。

很多人不知道，LV在中国成功维权背后，在国外无一例外都是碰壁。

在老家法国，以及日本意大利美国，凡是涉及“老花、四叶草”这种案子，基本是全输。

比如在2023年，LV告自家法国老乡Zadig&Voltaire，打了两年依然最后被巴黎法院判输，甚至还反手判LV要交3万欧诉讼费。好家伙，原来LV在国内告赢的，全是国外告输的？

LV

但从茉莉奶白这一次的舆论反噬能看出，中国消费者有了文化自信，不会再任由LV继续为所欲为。

尤其是告到停业餐吧与小微商户，这画风就更不对了，不像是捍卫品牌，更像是一种创收。这也是为什么网友观感不佳，品牌官号持续掉粉，更有不少消费者表态要“脱粉”。

第二也是最致命的，LV自己也没新故事了。

其实这些年，比起维权，LV拿不出过硬的产品才是原罪。

自从2022年，在CarryAll之后再无现象级爆款，2026年搞个洒水壶包，却被嘲博眼球，也没掀起什么水花。

一个数据很扎心，在LV皮具业务里，经典“老花”系列依然占超六成营收，还是公司的摇钱树。

纵观同行，爱马仕用手表系列给自家业绩回血，Miu Miu也推出新的保龄球包一度刷屏，年轻女生依然买账。

话说回来，LV维权的利器“老花”，从现实来看，与其说是它的护城河，更像是它的束缚。

LV

这些年无数品牌的相似老花设计，再加上太多山寨包的出现，人们对其早已经视觉疲劳了。

一个老花显然不能吃遍天，成也老花，败也老花，LV不能再在“老花”的老本上躺赚，更不能妄想改个配色就让用户乖乖为涨价买单。

就像LV掌门人阿尔诺自己曾承认，“2026年不会太轻松”，如果不虚心听取中国用户的反馈，接下来的日子只能更艰难。

LV掌门人阿尔诺

总之，想要真正度过危机，LV接下来的重心绝不是维权或刷脸。

放下套路好好做产品，才是得人心的杀手锏。

向外攻击只能弄丢粉丝，向内防守才能赢得路人。

图片来源于网络，侵权请联系删除

本文来自微信公众号“金错刀”，作者：江源，36氪经授权发布。

腾讯重仓一个IPO

图片来源：视觉中国

作者/杨继云

报道/投资界PEdaily

深圳超级IPO来了。

日前，深圳云豹智能股份有限公司（简称“云豹智能”）创业板IPO申请正式获深交所受理，成为又一家选用创业板第四套上市标准申报上市的企业，冲刺“国产DPU第一股”。

回想6年前，斯坦福博士萧启阳在深圳创办云豹智能，专注于DPU赛道。这个团队启航两个月后，千亿DPU赛道开始爆发。至今，他背后站着腾讯等一支长长的投资人队伍。

腾讯无疑最为重仓，已成为云豹智能最大股东。与广东国资押注的粤芯半导体一起，云豹智能成为大湾区又一标志性的半导体案例。

斯坦福博士，干出深圳独角兽快IPO了

先从创始人萧启阳说起。

他出生于中国香港，早年赴美求学，学术履历极为耀眼：以最高荣誉（Summa Cum Laude）同时毕业于纽约大学（数学和计算机科学学士）和纽约库珀大学（电子工程学士），24岁即获得斯坦福大学电子工程博士学位，此后先后在加州大学尔湾分校、麻省理工学院任教。

博士期间，萧启阳主攻人工智能和神经网络方向。他的一项成果曾破解AI领域三十多年未解的理论难题，受到"人工智能之父"Marvin Minsky的高度赞誉并亲自撰写序言。

第一次创业是在2002年，他在硅谷联合创办了芯片公司RMI，后被博通以37亿美元的现金高价并购，震惊业界。

2020年，目睹算力国产替代的机会，萧启阳再次创业。考虑到国内人才和成本优势，这一年8月，他回到深圳创办云豹智能——在很多人还在讨论CPU、GPU的时候，专攻DPU。

说来也巧，不久后，英伟达在GTC大会上正式推出DPU概念，黄仁勋提出"CPU+DPU+GPU"的"三芯"战略，DPU赛道迅速成为"兵家必争之地"。

此后云豹智能快速崛起。自主研发了国内首款高性能、通用可编程DPU SoC芯片，网络带宽达400Gbps，相比传统方案性能提升4倍、功耗降低50%以上。仅用4年时间，就完成了从FPGA验证到6nm SoC量产的全过程。

根据招股书，目前云豹智能能够提供包括弹性网络与存储、虚拟化、安全及低时延RDMA等功能在内的一站式解决方案。

招股书

招股书显示，云豹智能2023年、2024年、2025年营收分别为17万、3635万、3.7亿元；净亏损分别为6.67亿、6亿、11.9亿元；扣非后净亏损分别为6.7亿、6.2亿、5.6亿。尽管2025年营收同比增长超900%，云豹智能依然处于亏损状态。

由此，深圳又一个超级IPO浮现。

VC/PE云集，腾讯成最大股东

芯片创业，无疑是烧钱黑洞。

截至递交招股书前，云豹智能也经历了数轮融资。最早是在2020年底，彼时公司刚注册两个月，就一口气拿下五源资本、正心谷资本、中芯聚源、华业天成、耀途资本、弘卓资本等投资机构加持的种子轮融资。

半年后，云豹智能再次完成阵容豪华的天使轮融资，包括红杉中国、深创投、腾讯、五源资本、华业天成、QBN Capital。萧启阳曾在演讲中提到，“创立云豹智能时，我只有一个人，拿到天使轮之后才敢去请创始团队。”

正是在这一轮中，云豹智能迄今最重要的股东出现——腾讯。这是腾讯首次入局，此后连续重注。

2021年9月，云豹智能完成A轮融资，腾讯再次出手数亿元人民币，其它投资方除了红杉中国、深创投、五源资本等老股东外，还包括淡马锡、蔚来资本、正心谷资本、华西村股份旗下投资平台一村资本、民生银行上市金融控股平台民银资本、耀途资本等等。

至此，云豹智能成为国内DPU独角兽。

随后的融资更是势如破竹——2023年拿下阳光保险、国信资本、润信新观象产业基金等的融资，2024年后政府引导基金进场，深圳市引导基金和宝安区产业投资引导基金B轮融资；2025年，IDG资本、杭州产投、杭实资管、萧山资本等三家杭州国资、鹏鼎控股、云尖信息等产业方悉数进场，老股东参与。

2025年11月底，同创伟业、东方富海、基石资本等几家深圳本土VC一举加持，IDG资本、腾讯再度参与其中。此后估值超过140亿元。

IPO前，腾讯通过关联主体以19.7792%的持股成为云豹智能的第一大股东，而公司实际控制人萧启阳、张学利合计直接持有公司7.1520%的股权，通过云豹创芯、云豹创智两个持股平台间接控制公司22.6588%的表决权。

这也提示了一种风险：腾讯作为第一大股东，未来在二级市场增持或减持都可能对公司控制权稳定性产生影响。

创业板窗口，大湾区开启上市潮

终于轮到深圳了。

过去很长一段时间，深圳在半导体领域的标签更多是“消费电子应用”和“终端制造”。在这一轮AI算力大爆发的浪潮中，围绕国产算力的资本竞赛正全面提速，深圳急需一个能代表底层核心技术的超级IPO。

此前国产GPU的IPO浪潮中，摩尔线程、沐曦、壁仞科技等多集中在北京、上海等地，如今云豹智能冲刺“国产DPU第一股”，恰好为深圳在“基础设施芯片”维度补上了一块重要拼图。

由此望去，大湾区半导体资本化正在形成梯队效应。

不久前，粤芯半导体技术股份有限公司（简称“粤芯半导体”）创业板IPO成功过会，拟募资75亿元。对于投资方来说，这同样是一场漫长押注——八年前，粤芯半导体从广州黄埔的一片空地起步，后来成为粤港澳大湾区第一家实现量产的12英寸晶圆制造企业。

一路走来，在这只广州超级独角兽背后，广东国资几乎贯穿其每一轮融资，寄予沉沉的厚望。

看上去，粤芯半导体代表了大湾区在晶圆制造领域的突破，云豹智能则代表了大湾区在高端芯片设计（DPU）领域的突围。

此刻，他们乘着创业板改革红利的东风。

粤芯半导体选择适用创业板第三套上市标准，是继大普微之后，创业板第二家未盈利过会企业；而今年4月创业板正式启用“第四套上市标准”，看重研发投入和市值，而非短期净利润，此后云豹智能IPO顺利推进。他们都向硬科技企业释放信号——只要技术过硬、研发够高、成长性够强，资本市场的大门已经敞开。

创业板开始热闹。自2024年9月以来，创业板指累计上涨约150%，成为A股最醒目的主线之一；放眼望去，创业板已经成为中国硬科技公司最密集的资本市场样本之一。

这当中，大湾区的硬科技军团已经吹响了突围的号角。

本文来自微信公众号“投资界”，作者：杨继云，36氪经授权发布。

消失的150亿美元，有下文了

这场秘密增持的故事断续延宕了二十余年。

作者 黎曼

2026年7月，奢侈品行业的目光同时聚焦在两个法庭上。

一个是中国法庭。苏州市中级人民法院就LV诉新茶饮品牌茉莉奶白商标侵权案作出一审判决，认定茉莉奶白侵害LV七件四叶花卉图形注册商标专用权，判赔金额合计1030万元。目前该判决尚未生效，茉莉奶白方面已公开回应将依法提起上诉。

了解LV的朋友会知道，茉莉奶白商标侵权案只是LVMH执着于商标维权的冰山一角。从韩国炸鸡店的招牌字体，到美国作坊的老花洗手液瓶，再到荷兰艺术家画布上的一只难民手袋，过去二十年里，只要有人触碰那个老花标识，哪怕只是擦了一点边，LVMH的法务函总会精准送达。业内流传一个说法：LVMH的法务团队规模超过百人，年预算上亿欧元。数字未经证实，但在全球主要法域的商标判例里，LVMH作为原告的出庭频率确实无人能及。

这种对品牌控制的极致追求，LVMH在资本战场上也有所体现。

几乎在同一时期的巴黎法院上，LVMH集团向法庭提交了一份长达20页的答辩文件，首次系统披露本世纪初秘密增持爱马仕股份的完整过程，LVMH曾一度成为爱马仕除了其家族外的第二大股东。

案件的起因是现年83岁的爱马仕第五代继承人尼古拉·皮埃什于2025年提起诉讼，称自身损失估值超过150亿美元（约合1080亿元），LVMH集团及其董事长贝尔纳·阿尔诺均被列为被告。

这场秘密增持的故事断续延宕了二十余年，期间不断有零星报道流出。如今这份答辩文件终于浮出水面，让我们得以从头梳理整场棋局。

股权的裂缝

故事要从爱马仕家族内部的一处裂缝说起。

1993年，爱马仕在巴黎泛欧证券交易所上市。尽管走向公开市场，庞大的爱马仕家族依然保留了74%的股权，分散在200多位家族成员手中，没有一人的持股超过5%。

对于任何想染指爱马仕的人来说，这是一个危险的结构：股份足够分散，但也足够团结。家族成员之间有一个不成文的默契，绝不向外人出售股份。

但总有例外。

尼古拉·皮埃什，爱马仕创始人的第五代后裔，曾任集团董事会成员，一度是集团最大个人股东。他曾在爱马仕做过高管，但没多久就离开了。之后他创立过自己的时装公司，做过滑水教练，最后干脆什么也不干，靠着爱马仕的股份分红生活。

1998年前后，皮埃什从法国移居瑞士，远离了家族的管控。他把自己的资产，包括那笔价值连城的爱马仕股份，全权交给了一位瑞士财富管理人：埃里克·弗雷蒙德。

皮埃什签了一份“自由裁量管理授权”。这意味着，弗雷蒙德可以替他决定什么时候买、什么时候卖，不需要一笔笔过问。

这个签字，后来成了整场风暴的起点。

时间来到2001年，迎来了一场关键会面：弗雷蒙德找到了阿尔诺的亲信皮埃尔·戈德。

根据LVMH在20页文件中的说法，弗雷蒙德提议与皮埃什结成联盟。皮埃什当时因在家族企业中缺乏话语权而感到不满，正寻求在公司治理中发挥更大作用。

LVMH辩称，集团的目标并非收购皮埃什的股份，而是希望与他结成股东联盟，以此影响爱马仕的战略决策，并争取吸引其他家族成员加入。

此后多年里，弗雷蒙德与皮埃什曾多次和阿尔诺、戈德会面，地点包括LVMH旗下波尔多滴金酒庄。弗雷蒙德还与爱马仕家族的其他成员建立了密切联系。

真正让事态升级的，是2007年。那一年，弗雷蒙德告知LVMH集团，有大量爱马仕股票即将流入市场，并威胁称除非集团迅速出手，否则他会将这些股票卖给其他竞争对手。LVMH表示，正是这一警告促使集团搭建了股权互换合约结构，开始秘密建仓。

股票掉期是一种金融衍生品。简单来说，LVMH没有直接在二级市场买入爱马仕股票，那样会触发信息披露义务。而是通过与银行对赌，间接获得股价上涨的收益，同时瞒天过海地积累了持仓。从2001年到2002年，LVMH通过子公司收购了爱马仕4.9%的股份。2007年，LVMH恢复增持，通过金融中介和子公司购买股权衍生品，每一笔持仓都控制在5%以下，以规避信息披露义务。

这套操作，让阿尔诺在爱马仕家族的视线之外，悄无声息地布下了一张网。

2010年10月24日，炸弹引爆了。那是周三的早晨，爱马仕时任CEO帕特里克·托马斯接到了阿尔诺的来电。他告诉托马斯，LVMH集团已经通过现金结算的股权互换，购得了爱马仕14.2%的股份，算上已持有的可换股衍生工具，总持股量达到17.1%，一举成为爱马仕除家族之外的第二大股东。

随后，阿尔诺公开宣布了这笔持仓，整个奢侈品行业为之震动。

爱马仕家族的愤怒可想而知。一个竞品，在家族毫不知情的情况下，已经摸到了家门口。更可怕的是，阿尔诺的胃口远不止于此。到2012年12月31日，LVMH的持股比例进一步攀升至22.6%。

爱马仕家族闻讯后迅速行动。2011年，家族成员将大部分个人所持股份集中起来，成立控股公司，将超过半数股份锁定，以防被收购。这是一场反击，家族用团结筑起了一道墙，把门口的“野蛮人”挡在了外面。

皮埃什呢？他没有加入家族控股，而是保留了个人持股。外人以为这是彰显个性，但后来的事态证明，那可能正是他遭遇“资本渗透”的一个致命的漏洞。

双方的官司打了一年。最终，法国金融市场监管机构认定LVMH集团未及时披露建仓行为，并作出处罚。2014年，双方达成和解：LVMH承诺不再增持，并将持有的爱马仕股份全部转让给LVMH的股东。法国司法也在2015年对相关纠纷作出“不予起诉”裁定。据市场测算，这笔投资最终为LVMH带来了约38亿欧元投资收益。

故事似乎到此结束。

150亿美元，凭空消失了

真正的炸弹，埋在十几年后。

2022年夏天，皮埃什把弗雷蒙德叫到家里，问了一句话：“我之前叫你给园丁家转100万瑞士法郎，你转得怎样了？”

这位园丁在皮埃什家工作多年，与妻子一同照料皮埃什的日常起居。皮埃什晚年无子女，园丁夫妇是他生活中最亲近的人之一。出于信任与回报，皮埃什曾委托弗雷蒙德从自己的账户中转出一笔钱给园丁一家。

弗雷蒙德支支吾吾。一旁的园丁妻子听出了不对劲，事后告诉皮埃什：“我们根本就没有收到过什么转账。”皮埃什感觉不对，聘请了法律团队和咨询公司，对自己的财务状况做了全面审查。

这一查，天塌了。账户早就空空如也。其中90%的爱马仕股份，早在2008年就被转卖了。600万股爱马仕股份，按巴黎司法法院的估计，价值约150亿美元。皮埃什的财富，在他毫不知情的情况下，蒸发了。

2023年9月，皮埃什在瑞士对弗雷蒙德提起三起诉讼。瑞士法院2024年判定皮埃什自愿委托且无证据支持欺诈指控。

无果后，皮埃什没有放弃。2025年，皮埃什再度正式向巴黎法院提起民事诉讼，将LVMH集团、董事长阿尔诺、阿尔诺家族控股公司以及已故的理财师弗雷蒙德列为共同被告。他称自己名下价值约150亿美元的600万股爱马仕股份，被长期信任的财务顾问以秘密手段转手给了LVMH。

更耐人寻味的是，弗雷蒙德在起诉两个月后，于2025年7月死亡。就在法国检方对他展开“背信和资产挪用”刑事调查期间，他在瑞士结束了自己的生命。案件最关键的证人，就这样消失了。

巴黎检方已启动调查，并于近期宣布对三名律师展开正式调查，其中一名律师曾在十余年前LVMH集团大举收购爱马仕股票期间为该集团提供服务。5月18日，一名瑞士律师因涉嫌严重背信罪共犯、窝藏背信所得等罪名接受正式调查。5月27日，另一名律师因涉嫌在2001年至2014年间参与挪用皮埃什的爱马仕股份至LVMH而接受调查。目前三名律师均否认存在不当行为。

LVMH最近开始了反击，也就有了开头所说的，LVMH向巴黎法院提交了一份长达20页的答辩文件。

这是LVMH首次公开回应这场纠纷。文件的核心论点是：LVMH是被无端卷入的。皮埃什之所以将阿尔诺与LVMH牵扯进案件，完全是因为后二者有能力支付巨额赔偿，而弗雷蒙德的遗产及其名下公司不具备相应偿付能力。

“如果皮埃什未收到出售其股票的款项，那是他与弗雷蒙德之间的纠纷，与LVMH集团无关。”

LVMH坚称，对任何涉嫌挪用资产的行为“完全不知情”。集团始终认为交易属于正常资本合作，从未获知弗雷蒙德存在任何侵占客户资产的行为。

但调查人员发现了一条关键线索：皮埃什持有的约6%爱马仕股份中，有很大一部分当时正是通过与LVMH的股票掉期交易，转入法国兴业银行的。调查人员正在核实，参与交易的人员中，是否有人明知流入LVMH秘密持仓的这些股票，是在所有者不知情的情况下被转让的。

对此，皮埃什的律师回应称，目前所有责任认定仍需等待法国刑事调查结果，在调查结束之前，没有任何一方能够排除嫌疑。

2010年的那场收购战，LVMH输了。爱马仕家族用团结守住了控制权。但15年后，阿尔诺的名字再次出现在爱马仕股权纠纷的被告席上。这一次的金额更大，案情也更扑朔迷离。

在爱马仕的世界里，一只手袋可以等待数年。一笔股权，却能消失二十多年。究竟是谁拿走了它？而那位最关键的证人，弗雷蒙德，已经无法开口了。

为防止类似皮埃什的财富蒸发事件再次发生，爱马仕家族于2022年成立了统一的家族办公室Krefeld。其由八个独立的家族办公室和投资工具整合而成，汇聚了爱马仕家族不同分支的财富。其管理文件将所有权严格限制为家族第三代埃米尔-莫里斯·爱马仕的后代。

据悉，Krefeld直到2024年才开始正式运行，目前投资了法国保险公司Albingia，还和KKR一起入股了健康美容集团Anjac Health & Beauty。

据彭博亿万富翁指数，掌控爱马仕财富的逾100名家族继承人合计净资产达1860亿美元，是欧洲最富有的家族之一。

本文来自微信公众号“投中网”，作者：黎曼，36氪经授权发布。

全网骂Claude变笨，Anthropic下场揭秘：坑你的不是模型

换更大的模型就等于更聪明？

【导读】换更大的模型就等于更聪明？这可能是Claude Code用户最深的误会。很多人为此一路换到最贵的Fable，近日，Anthropic，亲手澄清了这个误区。

你有没有过这种时刻：Claude Code写代码写砸了，第一反应，就是赶紧换个更强的模型。

但这一招，很多时候并不管用，甚至是在白花钱。

近日，Anthropic官方发了一篇长文专门来讲这件事。

Anthropic官方长文

起因是太多人把Claude Code里的两个选项搞混了：

一个是模型选择（Model），一个是努力度（Effort）。

Anthropic官方长文

过去，大家对这两个选项的理解都很简单：换更大的模型，AI就更聪明；把Effort调高，无非是让AI多想一会儿。

而就在今年3月，这个误会还惹出了一场不小的混乱。

当时，不少开发者发现，手里的Claude Code突然「变笨」了。该读的文件不读，该跑的测试不跑，任务干到一半就撂挑子，反过来问你要更多信息。

于是，GitHub上骂声一片。

最狠的一刀来自AMD的AI负责人Stella Laurenzo。

她在GitHub上翻出6852个会话的日志，实测Claude的思考量比2月之前掉了67%，撂下一句：

Claude已经没法被信任，去干复杂的工程活了。

Claude已经没法被信任

起初，大家还以为是自己的提示词没写好，或者哪里配置错了。折腾半天才恍然大悟：问题根本不在自己身上，是Anthropic悄悄改了一个设置。

3月4日，为了压低延迟，他们把Claude Code里的Effort选项，默认档位从high降到了medium。

官方更新日志里也写了，可大多数人并没注意到，他们只是感觉到，手里的模型无缘无故好像变蠢了。

扛了一个月，Anthropic才在4月7日把默认档位调回去，还给所有订阅用户重置了一次用量额度。

而多数人这时才知道，这个开关一直就在自己手边，它在暗中决定着：AI到底肯不肯为你满血干活。

Model换的是脑子，Effort换的是态度

Anthropic官方的拆解，可以简单总结为这样一句话：

Model换的是脑子，Effort换的是态度。

先说Model，它换的是脑子。

每个模型背后是一套「冻结的权重」，它的能力和知识，在训练结束那一刻就被焊死了：只读、不可改。

这意味着，你推理时喂进去的提示词、CLAUDE.md、贴进上下文的代码，全都改变不了它的这套权重：你可以引导它，却没法「训练」它。

换模型，本质就是换一整套权重来接你的活，所以它解决的是「会不会」的问题。

一个在模型训练时还不存在的库，你把文档整篇喂给它，它能现学现用，可那只对这一次请求管用，模型本身一个字都没记住，转头就忘。

它偶尔会一本正经地调用一个根本不存在的API，也是同一个道理。那并非查漏了，是权重照着训练里的老套路，硬拼出一串东西。

再往底层看一眼，就更清楚了。你写的const x = await fetch，在模型眼里先被切成一个个token，每个换成词表里的一个数字。

图源：Anthropic官方博文

你写的一行代码，被切成token后各自对应词表里的一个整数：const是1078，await是2597，词表约10万个。模型拿到的从来不是文字，是这串数字。

模型不是一口气吐出整段答案的。它一次只预测一个token，接上去，再把整串重新算一遍，预测下一个。一段两百个token的回复，就是两百次完整的运算。

你等的时间、你烧的钱，大头全在这个循环里。

再说Effort，更换的是「态度」。

很多人以为高Effort就是「多想几秒」，错了。

它管的是Claude在这次任务上到底投入多少工作量：读几个文件、跑不跑测试、要不要额外验证、要不要把一个多步骤任务一路推到底再回来找你。

说白了：低Effort的Claude，倾向于快速回复，然后反过来问你要更多上下文，能不动手就不动手；高Effort的Claude，倾向于自己去翻信息、多调几次工具、一口气把长任务链跑完。

Effort在Claude Code里分成好几档，别把它当成一条死板的token预算线。

它是个行为信号，告诉Claude这活得干到多彻底、多有把握才算完，文本回复、工具调用、扩展思考，全在它的管辖范围里。

官方还放了一张示意图：同一条prompt，高Effort能比低Effort多吐大约7倍的token。多出来的那些，全花在读文件、跑验证、反复确认上了。

图源：Anthropic官方博文

同一条prompt，高Effort路径生成的token约为低Effort的7倍，多出的全花在读文件、跑验证、反复确认上。

这里藏着一个反直觉的结论：小模型开高Effort，完全可能干翻大模型开低Effort。

不会，还是不够努力

知道了分工，真正有用的，是官方给的那套判断框架。

图源：Anthropic官方博文

官方判断框架：Claude做错了，先问它是不够聪明还是不够努力，再决定换模型还是加Effort。

Claude干砸了，先别急着动模型选项。

第一步永远是回头查上下文：prompt说清楚了吗？该给的工具给了吗？CLAUDE.md配对了吗？大多数所谓「AI变笨」，根子都在这儿，不在模型选项上。

上下文确实没问题、它还是错，就问自己一句：它是不会，还是不够努力？

「不够努力」，很好判断：该读的文件跳过了、测试没跑、重构干到一半跑回来问你：它缺的不是脑子，是投入。

这是Effort的事，可以往上调一档。

如果「不会」，则是另一种情形：你上下文给足了，它也明显尽力了，可还是错，换个说法再试一遍还是错。

这时候任你怎么加Effort都白搭，这是模型的事：就要换更强的。

官方还打了个特别好懂的比方。

Sonnet，是个有一整个下午的全能选手。

它会把你的代码从头读到尾，跑一遍、再验一遍，最后是真把你这摊活儿吃透了。

Opus，是只给你五分钟的专家。它带来的是你代码库里压根没有的经验，见过的坑、该绕的雷，全是解过一堆同类问题攒下的直觉。可五分钟就那么点时间，只够它扫一眼，不能扫遍所有文件。

Fable，是所有人都卡住了才请得动的专科。哪怕只给五分钟，它也能一眼揪出别人谁都没看出的那处毛病。

当然，这位专家每个token也最贵，得留给真正没人能接的硬骨头。

所以才有那个反常识的结论：

一个Sonnet开高Effort，在不少活儿上真能干过Opus开低Effort。小模型配上充足上下文和高投入，能扛下的事比你想象的要多得多。

图源：Anthropic官方博文

长任务、多步骤活上，Fable拉开最大差距，官方测试里有些任务Opus和Sonnet开到任何Effort都够不着。

卷完模型排行榜，给AI派活成了硬手艺

这篇官方解读，表面上是教你调参，背后是一个重要的转向：

AI编程的竞争，正在从「谁的模型更强」，转向「谁更会调度智能体」。

过去很简单，人挑一个最强的模型，剩下的全交给它。

现在不一样了。你得像个项目经理那样，给不同的模型派不同的角色、定不同的投入档位：

简单的改动交给Sonnet挂低档，秒回还省钱；大型重构上强模型加高档；要长时间自己跑的智能体任务，强模型配足Effort。

这些操作，不仅能把活干得更好，省下来的，都是真金白银的token账单。

Claude Code的Effort菜单里多出的那档ultracode，就是把这套「调度」做进了产品。

选中它，Claude拿到的是xhigh的火力，外加一项授权：遇到实质性的活儿，自己掂量要不要拉起一支智能体队伍，把任务拆下去并行干。

回头看3月那场「变笨」风波。

它能惊动整个社区，恰恰因为大多数人还停在「换模型」的老思路里，对手边这个更要命的Effort选项浑然不觉。

只看模型排行的时代正在过去，调度模型，正在成为核心手艺。

谁先学会给AI派活，谁就能抢先一步，用上那个真正肯为你卖力的Claude。否则，你手里再贵的模型，也只是一个更贵的搜索框。

这样，你烧的每一分token，才算真花在了刀刃上。

参考资料：

https://claude.com/blog/claude-model-and-effort-level-in-claude-code

https://x.com/ClaudeDevs/status/2074900291062034618?s=20

https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/multi-agent

编辑：元宇

本文来自微信公众号“新智元”，作者：ASI启示录，36氪经授权发布。

这个周末，科技投资人都得飞一趟成都

新能源基金的下半场

作者 | 吕敬之编辑 | 吾人

来源 | 融中财经

一只新能源基金落子成都。

近日，成都交通投资集团有限公司、成都濛江投资集团有限公司、杭州碧澄能源发展有限公司、洛能（杭州）股权投资有限公司四方签署新能源产业战略合作协议。根据协议，四方将联合设立总规模10亿元的新能源并购基金，推动碧澄能源西南总部及智能运维、资产运营等专业化经营主体落户成都彭州市，助力当地构建产融协同、全域联动的绿色能源产业发展新格局。

资本市场上的突破和产业落地上的加强，在成都相遇了。这次签约的背后，是新能源资产运营逻辑的一次悄悄转变，也是成都这座城在绿色能源赛道上的一次主动出击。

新能源基金的诞生

近日，成都交通投资集团有限公司、成都濛江投资集团有限公司、杭州碧澄能源发展有限公司、洛能（杭州）股权投资有限公司四方签署新能源产业战略合作协议。根据协议，四方将联合设立总规模10亿元的新能源并购基金，推动碧澄能源西南总部及智能运维、资产运营等专业化经营主体落户成都彭州市，助力当地构建产融协同、全域联动的绿色能源产业发展新格局。

具体来说，四方将集中布局光伏、储能、光储充一体化、城乡微电网等补链强链重点项目，搭建一体化智慧能源调控平台，常态化开展电力现货、绿电、辅助服务等市场化交易业务，形成“项目开发—智能运营—资产资本化增值”完整产业闭环。

在此基础上，各方同步拓展绿色产业金融、能源数字化平台搭建、新能源产业链招商、存量清洁能源资产证券化等配套业务，通过设立专业化资产持有平台，开展新能源项目“投、运、管、退”一体化业务。同时，四方还将立足各自资源禀赋、产业运营、资本平台优势，聚焦补电微网、枢纽微网、园区微网等赛道联合打造示范项目。

本次合作主要围绕着光伏、储能、光储充一体化和城乡微电网这几个方面进行。四方还将建立一个一体化的智慧能源调节平台，并且会一直做下去电力现货、绿色电力交易以及辅助服务等市场化的业务，从而形成从项目开发、智能化运营到资产资本化增值的一体化闭环。闭环听���去很专业，但是拆开来其实很简单，新能源项目建起来只是一步，后面还需要有人来管理、有人来进行运营，最后还要能够变成可以流通的资产，才算是完整的整个价值链。

值得一提的是，在这次签约之前不久，碧澄能源刚刚完成了第一笔分布式清洁能源资产机构间的REITs扩募。这是很容易被人忽视但是很重的一个信号。发行REITs并不稀奇，但是能够在发行之后完成扩募，这就说明了市场对于这类资产的认可度在不断提高，资产运营规模也正在逐步扩大。碧澄能源董事长兼CEO李文轩在签约仪式上表示，公司已经在能源资产证券化、人工智能赋能电力交易和资产数字化运营等方向上取得了重要的进展，并且以新能源资产为主力的投资方向也受到了越来越多的长期资金的关注和认可。

利用当地丰富的应用场景，深入挖掘工商业屋顶资源，探索光储一体化、城市微电网等新模式，并且稳步推进大储项目的实施，在此之下，已经成功完成资产证券化的新能源资产管理平台会把区域深耕的重点放在成都。

对新能源赛道感兴趣的投资人可以多看看这个信号。一个签约就是水面上的部分，而水下则是整个资产运营逻辑、区域布局思路的形成过程。这个周末在成都举行的活动，表面上只是一次普通的产业合作协议签署仪式，但是实际上却是在新能源资本版图上留下的一次重要落子。

为什么是成都

一场合作能不能成，从来不是单方面的事情。

愿意把资源投向一座城市的企业，看重的往往不只是眼前的一纸协议，而是这座城市能不能在后续的产业落地里持续接得住。这一次，成都展现出的接住能力，来自两个层面的叠加，一边是资本端的系统性布局，一边是场景端的真实开放，两者互相补充，缺一不可。

先看资本端。地方国资平台在这类合作里承担的角色，越来越不只是简单的资金方，而是产业基金集群的搭建者。用资本去撬动新能源产业的高质量发展，系统推进微网生态的建设，同时不断扩容智慧能源管控平台的资产规模，提升平台的调度能力和市场化交易运营水平，这一整套动作，本质上是在为新能源资产运营商搭建一个可以长期扎根的资本基础设施。对于像新能源资产运营这类企业来说，电力现货、绿电交易、辅助服务这些市场化能力能不能落地，很大程度上取决于当地是不是已经把这些配套机制搭建成熟。成都在这方面的积累，不是临时起意，而是一整套产业协同思路的自然延伸。

再看场景端，这是另一种更稀缺的资源。资金可以流动，场景却很难复制。工商业屋顶资源丰富，城乡微电网建设的空间充足，具体到街道和厂区的真实应用场景，才是新能源项目能够扎根生长的土壤。愿意把这些场景真正开放出来，用真实的产业需求去吸引产业主体和资本聚集,实现资源互补、业务联动，这种开放意愿，对新能源资产运营商而言,分量往往比资金本身更重。

成都把彭州这样的区域作为西南市场的核心示范支点，背后的逻辑也不难理解。本地应用场景丰富，产业基础扎实，为光储一体化、城市微电网这类创新模式的落地提供了天然的试验田。而放在更大的背景下看，成都这些年在推进国家碳达峰试点城市建设、构建全域协同新型电力系统的过程中，已经积累了相当成熟的产业协同经验，也培养出了主动开放场景的意愿。这种积累不是一朝一夕能形成的，而是这座城市在绿色能源领域长期投入、持续深耕的结果。

一座城市愿意开放真实场景，愿意搭建产业基金集群，愿意升级智慧能源调控平台，这些条件叠加在一起，才会让已经在资产证券化上取得突破的新能源资管企业，愿意把区域深耕的重心放在这里。对于关注区域产业布局的投资人来说,成都展现出的这种承接能力和开放诚意，本身就是一个值得重视的信号，说明这座城市在新能源赛道上，正在从政策洼地，逐渐成长为产业和资本都愿意主动靠近的目的地。

新能源资产正开启一扇新大门

把目光从成都这一个合作中移开，在整个行业的背景之下看去，一个新的值得重视的趋势正在形成之中。

在很长一段时间内，人们对新能源资产的印象就是重资产、慢回报。电站建好了，但是资金被锁在了里面，短期内无法变现出来，这也是以前很多投资者不愿意进入该领域的一个原因。但是REITs等工具的出现，正在慢慢改变着这样的逻辑。资产不是建设完成之后就停止了的过程，而是可以证券化的起点、可以流通的起点、可以退出的起点。如果这条通道打通了的话，那么长期配置新能源资产的意愿就会大大增加起来，因为人们所看到的已经不是只有一项需要长时间持有下去的固定资产了，而是一系列具有明确退出机制并且能够灵活调整的金融产品。

从发行第一只分布式清洁能源资产机构间REITs开始，到完成扩募，整个过程表明市场对于新能源资产证券化接受程度在迅速提高。随着人工智能在电力交易以及资产数字化运营中被越来越多地使用，新能源资产的运行效率与公开性也会得到很大的改善。这样就会有一个直接的结果出现，即原来对这个行业保持观望态度的投资人会重新考虑进入市场的时机。

同时，光储充一体化、城乡微电网等细分场景的逐步成熟也给新能源资产开辟了更多的价值实现途径。以前新能源资产的价值主要依靠卖电来实现，但是现在除了卖电之外，还有储能调峰、绿电交易、辅助服务、资产证券化等等新的价值实现方式在叠加起来，使得整个资产的想象空间变大了。补电微网、枢纽微网、园区微网等概念虽然还比较陌生，但是已经在示范项目的基础上开始规模化的实施，并且成为了新能源资产运营链中必不可少的一个环节。

新能源资产管理行业正处在一次身份上的变化之中。过去它更偏向于工程、运营类的行业，而现在则与资本市场深度融合，并且逐渐形成了既有产业属性又有金融属性的新赛道。这场变革才刚开始，以后会有很多的城市提供出场景和资源，很多的资金会重新去评价这个赛道的价值，也会出现更多的像REITs这样的创新工具来帮助新能源资产找到自己独特的流通途径。

本文来自微信公众号“融中财经”，作者：吕敬之，36氪经授权发布。

澳大利亚将全面推广电子入境卡

澳大利亚政府13日宣布，将全面推广电子入境卡，取代纸质入境旅客申报卡，以提升旅客通关效率。澳大利亚政府发表声明称，将在未来4年投入5610万澳元，用于推进全国机场旅客通关现代化建设。电子入境卡系统将在未来12至18个月内分阶段推广至所有国际机场和海港。全面推广电子入境卡将简化国际旅客通关流程，减少人工操作，实现旅客信息提前数字化采集，提高风险评估数据质量，从而更有效应对生物安全等潜在风险。（中新网）

韩国央行：全球半导体市场目前仍处于供不应求的状态，由AI驱动的芯片超级周期预计还将持续一段时间

韩国央行在周一发布的一份报告中驳斥了投资者关于芯片周期已然见顶的担忧。该行表示，全球半导体市场目前仍处于供不应求的状态，由人工智能（AI）驱动的芯片超级周期预计还将持续一段时间。韩国央行认为，本轮芯片周期与以往不同，其驱动力是各大企业竞相投资，这些投资是基于对AI普及将引发产业生态系统根本性变革的预期。（财联社）

孙东旭明明天权在北京成立新科技公司

36氪获悉，天眼查App显示，近日，美丽明天（北京）科技有限公司成立，法定代表人为孙东旭，注册资本1000万人民币，经营范围包括技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广，鲜肉批发，水产品批发等。股东信息显示，该公司由孙东旭、石明、郭天权共同持股，其中孙东旭持股 34%，石明、郭天权各持股33%。

今年上半年市场监管总局发布101项国家计量技术规范

今天了解到，2026年上半年，市场监管总局发布101项国家计量技术规范，较去年同期增长23%，启动401项国家计量技术规范制修订计划。截至目前，共设立全国专业计量技术委员会72家，发布现行有效国家计量技术规范2339项。（央视新闻）

高盛：AI或引爆美国通胀，存储暴涨是核心推手

高盛最新研究表明，美国很可能将首当其冲地受到由人工智能（AI）引发的全球通胀浪潮的冲击。这家华尔街巨头对AI热潮如何推高全球消费者价格进行了分析。由于供应受限，内存芯片和半导体等关键零部件的价格被推高。高盛经济学家Megan Peters撰文指出，美国可能会遭受最严重的通胀冲击。根据高盛的估计，AI每年使美国核心个人消费支出（PCE）通胀率（美联储偏好的通胀指标）上升约20个基点。到今年年底，预计这股通胀压力将增加一倍以上，对核心PCE的推升幅度将达到50个基点。（财联社）

沪深两市成交额突破1万亿元

36氪获悉，沪深两市成交额突破1万亿元，较上一个交易日此时缩量超1100亿元。

深成指、创业板指均跌超2%

36氪获悉，深成指、创业板指均跌超2%，沪指跌1.18%，军工、培育钻石、影视游戏、光纤等方向跌幅居前，沪深京三市下跌个股近4400只，其中近120股跌超9%。

三大指数均跌超1%

36氪获悉，三大指数均跌超1%，军工、培育钻石、影视游戏、光纤等方向跌幅居前，沪深京三市下跌个股超4700只。

韩国首尔综指下跌5%

36氪获悉，韩国首尔综指下跌5%，跌至7100点下方。SK海力士跌近10%，三星电子跌超6%。

韩国金融监督院院长呼吁资产管理公司加强对ETF的管理

据韩国金融监督院的声明，其负责人呼吁该国资产管理公司对ETF产品承担更大的责任。院长李粲珍周一会见了20家资产管理公司的首席执行官和韩国金融投资协会的负责人，李粲珍表示，随着ETF市场快速扩张，资产管理公司的责任也日益加重，他呼吁这些公司在宣传此类产品时确保投资信息的准确性。李粲珍还提醒资产管理公司要更加密切地关注其产品与LP公司之间的跟踪误差和差异。（财联社）

深成指跌超1%

36氪获悉，深成指跌超1%，沪指跌0.72%，创业板指跌0.74%，军工、影视、贵金属、游戏等方向跌幅居前，沪深京三市下跌个股超4500只。

央行今日开展2240亿元7天期逆回购操作

36氪获悉，央行公开市场开展2240亿元7天期逆回购操作，操作利率1.40%。

A股三大指数集体低开，香农芯创跌超9%

36氪获悉，A股三大指数集体低开，沪指低开0.75%，深成指低开0.92%，创业板指低开0.86%；半导体、苹果概念领跌，香农芯创跌超9%，德明利、兆易创新跌超5%；油气、煤炭板块涨幅居前，恒通股份、华锦股份涨超8%；工业气体概念走强，华特气体涨超10%，凯美特气涨超7%。

恒指开盘跌0.07%，恒生科技指数跌0.04%

36氪获悉，恒指开盘跌0.07%，恒生科技指数跌0.04%；半导体、贵金属板块跌幅居前，兆易创新跌近12%，澜起科技跌超3%，老铺黄金跌超2%；石化板块涨幅居前，山东墨龙涨超8%。

人民币兑美元中间价调升17个基点

36氪获悉，人民币兑美元中间价报6.7972，调升17个基点。前一交易日中间价报6.7989，在岸人民币16:30收盘价报6.7784，夜盘收报6.7766。

台积电2纳米据悉已开始量产，谷歌新机将首发搭载

据报道，台积电2纳米开始量产，谷歌成为台积电2纳米手机芯片首发客户，将于8月中旬推出新机，比苹果早一个月。（界面）

中金公司：中报业绩期关注三条投资主线

36氪获悉，中金公司研报认为，当前市场受外部不确定性影响较大，业绩期投资者有望更关注基本面动向，通过中报寻找结构性亮点。业绩披露阶段重点关注：中报业绩亮点领域。例如，上游油气化工和部分金属、受益于AI高景气和海外需求的科技硬件和电力设备、非银金融等；AI产业链。当前AI产业快速发展，产业趋势持续支持需求增长，关注直接受益于AI技术落地的光通信，以及同时受益于能源安全与产业链安全的电池、储能等；供需相对平衡的周期行业。结合产能周期位置和需求回升，关注细分化工品、光学光电子、部分创新药等。

新莱应材：半导体大厂扩产将直接带动洁净室相关设备及零部件需求

36氪获悉，新莱应材在互动平台称，半导体大厂扩产将直接带动洁净室相关设备及零部件的市场需求。公司主营产品为真空腔体、管道、管件、泵阀、法兰等，属于高洁净流体管路系统、超高真空系统和超高洁净气体管路系统的关键组件，是洁净室配套建设的重要组成部分。在洁净室领域，公司的洁净应用材料产品可满足泛半导体工艺过程中对真空度、洁净度的要求，可应用于半导体、生物医药等行业的洁净室相关场景。

商业航天迎规模商用拐点，基金经理看好赛道长期配置价值

7月10日12时15分，长征十号乙运载火箭在海南商业航天发射场首飞升空，成功将卫星送入预定轨道；一、二级分离约6分钟后一子级垂直返回，并在海上“领航者”号回收平台通过网系捕获方式成功回收，实现了我国首次运载火箭一子级可控回收，同时也是全球首次运载火箭海上网系回收。受这一重大突破利好刺激，7月10日午后，A股商业航天板块集体拉升。多位基金经理表示，可回收技术落地有望推动单位发射成本下降40%以上，卫星互联网组网的发射瓶颈迎来实质性缓解，商业航天正迎来由“技术验证”迈向“规模商用”的关键拐点，赛道具备长期配置价值。（证券时报）

产能满产+订单充足，多家铝企上半年业绩倍增

今年上半年，在电解铝价格高位运行、成本端氧化铝价格走低的背景下，铝产业链景气度持续攀升。多家上市铝企披露的半年度业绩预告显示，行业盈利普遍大幅提升，其中天山铝业、神火股份、中孚实业、焦作万方等公司上半年业绩同比实现倍增。与此同时，上市铝企正积极向高附加值的铝箔赛道延伸，相关新能源铝箔产能布局提速推进，产业链呈现“上游高景气，中游忙扩产”的态势。（上证报）

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