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分类：科技 标签：人工智能、大模型、智能硬件、AI4Bio 在当今的消费级硬件市场，健康监测早已不是新鲜事。从手环、指环到智能床垫，各类设备越来越擅长在清晨向我们展示昨晚的睡眠报告：睡了多久、醒了几次、深睡比例多少。然而，一个长期困扰行业的核心痛点始终存在：当机器发现你没睡好之后，它到底能做什么？ 正是在这种背景下，一家名为 Fullive.ai 的年轻公司将切入点放在了床头。这家成立不到一年、首款产品尚未正式量产的 AI 硬件公司，已经连续获得了高瓴、智元机器人、招商局创投等头部机构的多轮加注。它的首款产品 Somni，究竟藏着怎样的技术逻辑？ 一、睡不好的一晚，床头能做什么？ 与传统需要佩戴的手环或头带不同，Somni 是一款外形克制、无需佩戴的床头设备。它没有屏幕，不要求用户在睡前学习复杂的交互，而是通过内置的毫米波雷达、麦克风阵列以及环境传感器，在夜间持续捕捉用户的呼吸、心率、体动、鼾声，以及卧室的温湿度和光照变化。 对用户而言，它的运行完全是无感的。但对于系统内部来说，每一个夜晚都构成了一套完整的运行闭环： 感知状态 -> 判断策略 -> 执行干预 -> 迭代优化 多维感知：融合多组信号，实时判断用户的睡眠阶段与环境状态。 动态干预：摒弃传统设备的「事后复盘」，通过声、光、气味等低打扰因子，在入睡前、睡眠中及清晨提供动态调整的辅助方案。 响应迭代：对比干预前后的生理变化，评估方案是否有效，并在次日自动调整执行策略。 这种将感知与执行集于一体的设计，让设备不再只是一个冷冰冰的数据记录器，而更像是一个陪伴用户睡眠的「小型实验系统」。 二、从状态监测到「响应模型」 在 Fullive.ai 联合创始人兼 CEO 郑昊看来，今天的大量健康硬件虽然擅长「描述人」，但如果 AI 想进一步参与人类的健康管理，仅仅了解心率和呼吸是远远不够的。AI 更需要理解：当外部环境或干预手段发生变化时，人的身体会产生怎样的反应。 为此，团队提出了全新的数据逻辑：状态 -> 干预 -> 响应。 状态：记录人体当前的生理指标。 干预：施加可控的物理或环境动作（如光线、声音调节）。 响应：观察并收集身体随之产生的真实反馈。 通过这种方式沉淀下来的「响应数据」，最终将用来训练「生理响应模型」。在系统架构上，该方案被概括为 传感器 x 基础模型 x Bio-OS Harness。其中，生成式 AI 负责充当提出候选方案的「规划师」，而循证医学依据与生理先验知识则划定了安全边界，确保干预动作不会越界。 隐私与安全同样是该方案的基石。据介绍，Somni 采用了端云协同方案，雷达采集的原始波形优先保存在本地，云端传输实行加密与最小化处理，最大限度保护个人隐私。 三、从一个夜间入口，走向生理世界模型 Fullive.ai 将自己定位为一家「模型 x 本体」的 AI4Bio 公司。 选择睡眠场景作为起点，是团队基于现实考量的结果：睡眠具有明确的用户需求、相对封闭的场景以及连续数小时的观测窗口，能够以最低的成本跑通数据闭环。而在未来，规划中的日间产品还将把压力、情绪、专注等更多上下文接入同一套系统。 团队的长期愿景是打造 Physiological World Model（生理世界模型）—— 一个能够动态学习人体状态如何随环境、行为与干预而演化的复杂系统。 正如汽车行业的自动驾驶数据闭环一样，Fullive.ai 希望通过规模化部署的硬件本体，持续收集人类对外部输入的响应数据，最终推动 AI 对生命科学的理解从「识别此刻」走向「推演未来」。当 AI 开始在每一个安稳的夜晚读懂我们的身体，未来的健康管理或许将迎来全新的范式。

分类：AI动态 标签：人工智能、大模型、科技资讯、社交平台 近期科技数码圈迎来了一波密集的新品发布与行业动态。从人工智能领域的模型迭代，到各大社交平台与硬件厂商的最新动作，以下为您整理并精选了今日最具代表性的行业焦点事件。 一、 AI 领域：Anthropic 推出 Fable 5.1 与 Mythos 5.1 在人工智能领域，Anthropic 官方正式宣布推出 Claude Fable 5.1 和 Claude Mythos 5.1 模型，并将其定位为「全球最先进的编程与知识工作模型」。 据官方介绍，这两款模型采用了相同的基础底层架构，核心区别在于安全防护等级的划分： Fable 5.1：面向全体普通用户全面开放。 Mythos 5.1：采用严格限制策略，仅通过可信访问计划向经过审核的网络安全及生命科学等专业机构提供。 基准测试数据显示，Fable 5.1 在多项核心测试中表现亮眼，性能超越了前代 Fable 5、Opus 5 以及同类竞争产品，展现出强劲的编程辅助与逻辑推理能力。 二、 平台动态：抖音回应推荐算法错乱，源于服务器突发异常 此前引发广泛热议的「抖音崩了」及「推荐难看」等话题迎来了官方层面的技术解释。据知情人士透露，此次突发的算法推荐错乱是由平台底层服务器异常所导致的。 此次技术故障主要暴露出三大典型表现： 算法机制短暂失灵：用户刷到的内容与日常兴趣偏好出现严重偏差，大量推送低相关度内容。 内容流严重重复：相同视频在短时间内在信息流中被反复推送，无法正常获取增量内容。 基础功能受阻：部分用户遭遇视频频繁卡顿或系统错误提示无网络连接。 目前相关服务器异常已在排查与修复中，平台体验正在逐步恢复正常。 三、 数码硬件与游戏：好莱坞担忧《GTA 6》虹吸电影票房 备受全球玩家瞩目的现象级大作《GTA 6》将于 11 月 19 日正式发售。随着近期官方展示活动的推进，该作的预购量呈现爆发式增长。 据市场预测与相关报道显示，《GTA 6》引发的空前热度已经引起了好莱坞各大电影制片厂的警惕。业内最大的顾虑在于，这款现象级游戏在发售后的数周内，可能会对院线票房产生明显的观众分流效应，成为传统影视行业不可忽视的强劲对手。 观点总结 从 AI 大模型的频繁迭代升级，到日常使用的数字基础设施的稳定性考验，再到文化娱乐产业之间跨界而来的注意力争夺，当下的科技生态正在经历高速且复杂的演变。无论是技术的创新还是服务的稳定性，都直接影响着用户的数字生活体验。

分类：科技 标签：人工智能、机器人、具身智能、IPO 2026 年 9 月 1 日，梅卡曼德正式登陆港交所，首日收盘总市值约 124 亿港元。作为上一轮机器人创业潮中走出的代表企业，这家专注于机器人“大脑”与“眼睛”的公司，终于在公开市场上被标出了明确的价格。 在上市前夕，一级市场与基石投资者已率先投下信任票。梅卡曼德此次成功引入包括苏格兰百年资管巨头 Baillie Gifford 在内的 9 家基石投资者，合计认购金额达 1.86 亿美元。十年时间，这家公司如何从工业 3D 视觉起步，演进为如今备受瞩目的具身智能百亿巨头？ 「机器人大脑」，是在工厂里长出来的 成立于 2016 年底的梅卡曼德，从创业第一天起就没有将重点放在单纯制造机械臂上。公司名称 Mech-Mind 中的 “Mind”，精准指向了核心赛道：为机器人提供感知、识别与运动规划能力。 机器人形态千变万化，无论是重型工业设备、轻型双臂，还是移动协作机器人、足式人形机器人，其底层逻辑都离不开三个核心动作 -> 看见环境、识别物体、规划动作。创始人邵天兰将其精炼为一句话：智能大于形态。 2017 年：推出第一代 Mech-Eye 3D 相机、Mech-Vision 视觉软件与 Mech-Viz 规划软件，构建了早期的“眼 + 脑”技术雏形。 规模化落地：产品深入日化、汽车零部件、机器人制造等数十个行业，覆盖分拣、码垛、拆垛和工件上料等 50 多类典型场景。 截至上市前，梅卡曼德的产品已进入近 50 个国家和地区，累计部署超过 2.9 万台，服务超过 100 家财富世界 500 强企业。其中，海外市场表现尤为强劲，海外收入占比在 2025 年已上升至 50.3%。更关键的是，老客户复购率不断攀升，2026 年一季度其上年活跃客户的收入贡献占比高达 86%，印证了其在真实工业现场获得的深度信任。 从 3D 视觉到下一代「眼脑手」闭环 庞大的部署规模并未让梅卡曼德止步于传统工业视觉。面对具身智能、物理 AI 与世界模型掀起的新技术浪潮，老牌机器人公司能否无缝衔接，是决定其能否穿越周期的关键。 梅卡曼德交出的答卷是向下一代产品的全面跃迁： Mech-GPT (2023年)：尝试将自然语言、图像和 3D 空间信息融合进同一任务链路，让用户通过自然语言下达指令，由模型理解环境并拆解执行步骤。 具身智能基座与世界动作模型：用于预测不同动作可能产生的结果，打通任务理解、动作规划与执行的闭环。 Mech-Hand 多指灵巧手：补齐了直接操作物体的“手”之维度，实现了抓、捏、握、拧、提等复杂精细动作。 通过这一系列演进，梅卡曼德成功串联起了 感知 -> 理解 -> 规划 -> 执行 -> 反馈 的完整链路。招股书数据显示，公司的毛利率从 2023 年的 39.1% 稳步提升至 2026 年一季度的 64.8%。这不仅得益于硬件成本的优化，更因为 AI 算法与标准化工具的成熟大幅降低了现场履约与交付成本。 ...

分类：AI动态 标签：大模型、商业化、人工智能、科技财报 两家中国大模型头部企业在五天里先后交出了上市后的首份中报。MiniMax 率先公布：上半年收入 1.17 亿美元，同比增长 283%；8 月 ARR (年度经常性收入) 超过 8 亿美元。智谱随后披露：上半年收入 9.54 亿元人民币，同比增长近 400%；8 月 ARR 达到 16 亿美元。 单从 ARR 指标来看，两家公司都在通过 Token 调用量暴涨、企业客户增加以及模型能力的提升来换取真金白银的收入。但如果深入财报的底层逻辑，两家公司正在把大模型卖向完全不同的方向，展现出了中国大模型商业化的一次深刻分层。 一、 智谱：本地化退潮，API 成为增长主引擎 智谱在上半年实现了 9.54 亿元的营收，同比增长近 400%。这背后的业务结构发生了根本性转换：开放平台与 API 业务收入达到 8.25 亿元，占总收入的 86.5%，而过去承担基本盘的本地化部署则退居幕后。 从项目制到云端服务：智谱正在从传统的“把模型部署进客户机房”转向“把模型放在云上、按调用量持续收费”。截至中报发布时，MaaS 平台 Token 调用量较年初增长超 40 倍，付费日活增长 603%。 建立独特的商业方法论：智谱在财报中提出了一条公式：AGI 商业价值 = 智能上界 x Token 消耗规模。通过不断升级底座模型（如 GLM-5.3）来推高模型独立处理复杂任务的上限，同时通过高性价比的稀疏架构（如 GLM-5.3-Flash）来压低推理成本、扩大 Token 消费规模。 尽管 API 业务高速增长，智谱仍处在高投入期。上半年研发支出高达 21.31 亿元，模型训练和推理基础设施依然需要巨大的资金支持。接下来，智谱需要证明其向 Co-work（智能体协同工作）等更深业务流的推进，能否顺利转化为规模化收入。 二、 MiniMax：海外收入占主导，把单位智能做到极致便宜 与智谱相比，MiniMax 的增长轮廓呈现出鲜明的国际化特色。 全球化布局成效显著：上半年 MiniMax 实现收入 1.17 亿美元，同比增长 283.1%。其中，海外收入达到 7083 万美元，占总收入的 60.8%。企业和开发者客户超过 200 万，较去年末增长约十倍。 极致的成本优化逻辑：MiniMax 提出并践行了 Minimize the Cost, Maximize the Intelligence（最小化成本，最大化智能）的经营逻辑。通过模型架构、算力调度和供应链的共同优化，在压低单位 Token 成本的同时改善毛利。 在产品节奏上，MiniMax 的文本模型（如 M3）与多模态模型（如 H3）双线并进，前者切入开发者与智能体需求，后者则覆盖创作、内容生产等 AI 原生应用。通过持续降低推理成本，MiniMax 正在用规模化逻辑换取更宽的商业化覆盖面。 ...

分类：科技 标签：iPhone、大模型、人工智能、数码硬件 近期数码与科技圈迎来了密集的新品爆料与技术突破。从备受瞩目的下一代 iPhone 售价预测，到各大 AI 厂商加速布局电商生态，再到医疗领域的全球首例人工智能超声机器人手术，多维度的前沿动态正在重塑我们的数字生活。 1. 终端动态：iPhone 18 Pro 售价曝光，涨幅低于预期 在苹果新品发布会前夕，海外运营商与渠道频频流出新机定价相关数据。根据跨国电信运营商沃达丰泄露的埃及市场数据测算，iPhone 18 Pro 以及 iPhone 18 Pro Max 的美国市场基准起售价预计分别为 1099 美元和 1299 美元，较上一代上调约 100 美元，涨幅约为 10% 左右，整体涨幅低于此前市场的大幅加价预测。 与此同时，澳大利亚渠道信息显示，顶级折叠机型 iPhone Ultra 的美国本土起售价区间预计在 1999 至 2099 美元之间，国行售价预计从 14999 元起跳，网传的超高溢价并未出现。 2. AI 商业化：大模型厂商纷纷进驻电商卖 Token 大模型厂商的商业化落地正在加速向传统消费场景渗透。上海证券报独家获悉，Kimi、MiniMax、阶跃星辰等多家大模型厂商正与天猫接洽，未来将入驻开设官方旗舰店，直接开售 Token 订阅套餐产品。 此前，国产 AI 大模型厂商智谱已正式入驻天猫开设官方旗舰店，上架了适配 20 余款主流 Agent 的订阅套餐。与此同时，天猫上线了 Token 充值中心，首批接入了阿里云、智谱、Kimi、MiniMax、DeepSeek 等大模型厂商，标志着 AI 基础服务正逐步走向大众化消费市场。 3. 前沿医疗：我国完成全球首例 AI 超声机器人引导心脏手术 在医疗科技领域，我国取得了突破性进展。解放军总医院第六医学中心心血管病医学部成功完成了全球首例人工智能超声机器人引导下的先天性心脏病介入封堵术。 该手术采用的人工智能超声机器人系统由第六医学中心朱航主任团队与清华科研团队联合研发。系统在手术过程中全程自主完成影像采集、病灶定位与实时导航，实现了影像识别与手术操作的双向智能协同，有效规避了人为操作偏差，大幅提升了复杂微创介入手术的精准度与安全性。 4. 软件与大模型：OpenAI 拟改革攻击事件披露机制，微软推进无代码时代 在 AI 安全与开发模式方面，OpenAI 近期就智能体劫持德语维基网站事件作出回应，表示将彻底改革 AI 模型攻击现实世界目标后的事件披露机制，并在未来几周内公布新的事件披露框架，呼吁行业建立明确标准。 ...

分类：AI动态 标签：人工智能、大模型、智能硬件、开源项目 当下的健康硬件市场已经足够拥挤。从手环、指环到智能床垫，各种设备都在不遗余力地告诉用户昨晚睡得怎么样。但随之而来的痛点也十分明显：当机器发现你没睡好之后，到底能做什么？更重要的是，它怎么知道自己做对了？ 正是看到了这个传统硬件的盲区，一家成立不到一年、首款产品尚未正式量产的 AI 硬件公司 Fullive.ai，近期却频获资本青睐——不仅高瓴资本连续三轮加注，智元机器人等机构也先后入场，并在今年 7 月获得了招商局创投领投的新一轮融资。 这家公司将切入点放在了床头，推出了一款名为 Somni 的睡眠硬件。它试图通过一套创新的「响应学习」闭环系统，打破传统健康硬件「只监测、不干预」的僵局。 一、睡不好的一晚，床头能做什么？ 第一眼看到 Somni，最引人注目的是其克制的形态。它没有传统屏幕，也不需要用户在睡前佩戴任何手环或头带，而是安静地放置在床头。 在系统内部，Somni 通过毫米波雷达、麦克风阵列和环境传感器，持续捕捉用户的呼吸、心率、体动、鼾声，以及卧室中的温湿度、光照等环境变化。在完成多维信号融合后，系统不再仅仅输出事后复盘的睡眠报告，而是生成动态干预方案： 入睡前：通过温和的声、光、气味等因子调节神经状态，帮助用户放松。 睡眠中：维持稳定状态，若检测到夜间醒来或躁动，则实时调整干预动作。 清晨时：提供更加自然的唤醒方式。 每一晚的运行，对于 Somni 来说都是一次「小型实验」。如果前一晚的声光组合没有达到预期效果，系统会根据用户的生理变化调整次日方案；反之，有效的反馈则会成为后续优化的依据。这种「低打扰、连续观测、动态闭环」的设计，完美契合了高压脑力人群对睡眠质量的高要求。 二、不止是监测：训练懂人体反应的「响应模型」 在床头设备的外壳之下，Fullive.ai 真正想要构建的是一套全新的底层技术逻辑。 过去，AI 在生命科学领域的核心进展主要集中在「描述状态」（如蛋白质结构预测、医疗影像识别）。但健康管理的本质在于「改变状态」。由于个体差异，同样的干预手段对不同人群的效果天差地别。 为此，Fullive.ai 提出了 「状态 -> 干预 -> 响应」 的核心数据逻辑： 状态记录：捕捉人体当前的生理与环境指标。 主动干预：施加可控的声光电等物理调节。 响应反馈：观察随之而来的生理变化。 通过这一闭环，系统收集到的不再仅仅是冰冷的健康数据，而是能够训练 「响应模型」 的关键数据——理解人在面对外界改变时究竟会发生怎样的生理反应。 在系统架构上，Somni 采用了 「传感器 x 基础模型 x Bio-OS Harness」 的软硬一体方案。其中，生成式 AI 扮演「规划师」角色提出候选方案，再由内置的模拟器和循证医学先验知识共同把关，确保干预动作安全、不越界。同时，设备采用端云协同与隐私加密方案，优先在本地处理原始波形，最大程度保护用户隐私。 三、从夜间切入，走向更广阔的生理世界模型 Fullive.ai 将自己定义为一家「模型 x 本体」的 AI4Bio 公司。 团队之所以选择睡眠作为创业的第一站，是因为相比于功能复杂、成本高昂的通用机器人，睡眠场景具备明确的强需求、相对封闭的环境，以及长达数小时的连续观测时间，是跑通数据闭环的理想切入点。 按照规划，除了面向夜间恢复的 Somni 之外，未来还将推出覆盖日间压力、专注、情绪等上下文的日间产品 Cori。这家汇聚了清华、北大以及华为、大疆、百度等行业老兵的创业团队，其最终的宏伟目标是打造 Physiological World Model（生理世界模型）。 正如特斯拉通过海量汽车本体收集真实道路数据来推动自动驾驶迭代一样，Fullive.ai 也在尝试通过可规模化部署的健康硬件本体，持续收集人体对外部输入的响应数据。 ...

分类：科技 标签：人工智能、机器人、具身智能、IPO 2026年9月1日，梅卡曼德正式登陆港交所，首日收盘总市值约124亿港元。作为上一轮机器人创业潮中走出的代表企业，这家专注于为机器人提供感知、识别与运动规划的公司，终于在公开市场被标出了具体价格。 在上市前夕，一级市场与基石投资者已率先投下信任票。梅卡曼德此次成功引入了包括苏格兰百年资管巨头Baillie Gifford在内的9家基石投资者，合计认购金额达1.86亿美元。当行业的聚光灯频频打向具身智能与人形机器人整机时，这家以软件和「大脑」见长的企业，用十年时间跑出了一条独特的发展路径。 从 3D 视觉起步：智能大于形态 成立于2016年底的梅卡曼德，从创业之初就没有将重心放在单纯制造一台机械硬件上。公司名Mech-Mind中的「Mind」，清晰地指向了其核心方向：给机器人装上感知环境的眼睛、理解任务的大脑，以及规划动作的手。 在机器人行业，形态可以千变万化，涵盖重型工业设备、轻型双臂、移动协作机器人，以及轮式或足式类人形机器人。然而，无论形态如何演变，核心痛点始终是如何让机器人看清环境、识别物体并自主规划动作。 2017年 -> 推出Mech-Eye、Mech-Vision与Mech-Viz，分别负责3D点云与图像获取、物体位姿识别，以及机械臂路径规划与避障。 走向规模化 -> 深入汽车零部件、日化、机器人制造等行业，解决分拣、码垛、拆垛和上料等真实痛点。 通过将复杂的高科技封装为稳定易用的标准化产品，并依托文档、培训体系与合作伙伴网络，梅卡曼德成功避免了每个项目都陷入高度定制化的泥潭。 全球化规模落地：老客户复购验证信任 十年的技术积累与商业化耕耘，在财务与市场数据上得到了充分回报。 截至上市前，梅卡曼德的产品已进入近50个国家和地区，覆盖数十个行业的50多类典型场景，累计处理超过10万种货品，服务超过100家财富世界500强企业，累计部署设备超过2.9万台。 海外市场的爆发尤为亮眼。2023年至2025年，其海外收入从5860万元迅速增长至1.955亿元，年复合增长率高达82.7%，海外收入占比更是从32.4%跃升至50.3%。与此同时，老客户的持续复购成为基本盘稳固的强力证明：上年活跃客户对当年收入的贡献占比从2023年的61%一路攀升至2025年的78%，并在2026年一季度达到86%。 这种信任关系意味着，当新技术浪潮来临时，梅卡曼德不必从零开始艰难寻找应用场景，而是能够顺着既有的客户矩阵与产线网络直接切入真实现场。 迎接具身智能时代：从感知规划到「眼脑手」闭环 部署数量的领先并不意味着自动拿到下一轮技术的入场券。面对具身智能、物理AI、世界模型和灵巧手等新一轮技术范式，梅卡曼德交出了自己的答卷。 迈向大模型 -> 2023年发布Mech-GPT，尝试将自然语言、图像与3D空间信息融合进任务链路，实现由模型理解环境并拆解执行步骤。 动作与形态升级 -> 推出了具身智能基座模型、仿生分层机器人大脑、世界动作模型，以及能够完成抓、捏、握、拧、提等复杂操作的新一代Mech-Hand多指灵巧手。 这一系列新产品并非另起炉灶的推倒重来，而是对原有「眼脑手」链路的自然延伸。多模态大模型理解任务后，依然需要调用Mech-Eye获取3D空间数据，并由Mech-Viz完成底层规划与执行。 在业务扩张的同时，公司的盈利模型也在持续优化。2023年至2025年，梅卡曼德的整体收入从1.808亿元增长至3.888亿元（复合年增长率46.6%），毛利率则从39.1%大幅提升至64.6%，并在2026年一季度进一步达到64.8%。随着软件算法与底层技术的成熟，现场履约成本不断降低，为公司将更多资源投入前沿AI模型研发奠定了坚实基础。 总结 梅卡曼德的十年历程，展现了一种在喧嚣的科技浪潮中保持克制与清醒的能力。正如创始人所言，在AI时代没有任何公司能垄断创意，真正的护城河在于是否拥有清晰的产业定位（position）。 依托工业现场沉淀的2.9万台设备基础、庞大的世界500强客户群，以及对技术边界的务实认知，梅卡曼德在百亿市值的新起点上，正稳步向物理AI赛道更深处迈进。

分类：AI动态 标签：大模型、商业化、智谱、MiniMax 中国两家头部大模型企业在五天内先后交出了上市后的首份中期财报。数据显示，两家公司的业务规模均实现了爆发式增长：MiniMax 上半年收入达 1.17 亿美元，同比增长 283%；智谱上半年收入为 9.54 亿元人民币，同比增长近 400%。 然而，若将数字放回财报深处，剥离上市后优先股转换带来的会计因素影响，两家公司目前仍处于高研发投入期，且尚未完全实现盈利。更有趣的是，两家公司在商业化路径的选择上走出了截然不同的方向。 一、 智谱：本地化部署退潮，API 成为核心引擎 智谱在财报中展现了向云端服务转型的决心。上半年，其开放平台与 API 业务收入达到 8.25 亿元，同比增长超 27 倍，占总收入的比例飙升至 86.5%。相比之下，过去作为基本盘的本地化部署企业通用模型收入则出现了明显下降。 核心逻辑：智谱试图通过模型能力的上探（如 GLM-5.3 强化长程 Coding 与 Agent 能力）来处理更高价值的任务，并提出 “AGI 商业价值 = 智能上界 x Token 消耗规模” 的方法论。 降本增效：通过推出如 GLM-5.3-Flash 这样的稀疏架构模型，在国产芯片集群上运行，将单位 Token 推理成本较年初大幅下降约 80%，以扩大下游的 Token 消费规模。 目前，智谱正试图从传统的项目制交付，转向 “云端 API 调用 + 深度工作流订阅” 的模式，未来目标是让 AI 真正进入软件工程、网络安全等专业领域并按端到端任务收费。 二、 MiniMax：收入更加全球化，把「单位智能」做到极致便宜 与智谱相比，MiniMax 的财报呈现出另一番全球化与多模态并进的面貌。 全球化布局：上半年 MiniMax 海外收入达到 7083 万美元，占总收入的 60.8%，海外市场已然成为其业务的基本盘。 多模态与成本优化：MiniMax 坚持 “Minimize the Cost, Maximize the Intelligence” 的经营逻辑，将文本模型与视频、音频等多模态原生产品线融合，广泛触达全球的开发者、企业及内容创作者。 通过架构、算力调度与推理效率的共同优化，MiniMax 致力于持续压低单位智能的成本。在其看来，成本下降将直接带来更大的调用量，进而通过规模效应反哺供应链与毛利率。 ...

分类：AI动态 标签：大模型、iPhone、人工智能、开源项目 近期科技圈迎来了密集的技术突破与产品迭代，从人工智能大模型的商业化落地，到消费电子与智能驾驶的最新动态，多项重磅消息共同勾勒出数码与科技行业的全新走向。 大模型厂商争相入局，Token 订阅服务开售 随着大模型技术逐渐走向成熟，AI 厂商正在积极探索多元化的商业变现路径。上海证券报独家获悉，Kimi、MiniMax、阶跃星辰等多家国产大模型厂商正与天猫积极接洽，未来将陆续入驻并开设官方旗舰店，直接开售 Token 订阅套餐产品。 此前，大模型厂商主要通过官网等自有渠道销售订阅服务。智谱作为首批入驻品牌已在天猫开售 GLM Coding Plan 订阅套餐，并适配了 Claude Code、Codex 等 20 余款主流 Agent。随着各大厂商加速布局传统电商的消费场景，大模型的普惠与商业化正迎来新的提速期。 传 iPhone 18 Pro 售价温和上调，折叠机型售价曝光 在备受关注的消费电子领域，海外运营商提前泄露了苹果新一代产品的定价线索。跨国电信运营商沃达丰泄露的数据显示，iPhone 18 Pro 及 Pro Max 的售价涨幅较上一代约为 10% 到 11%，测算其美国市场基准起售价约 1099 美元和 1299 美元，较上一代上调约 100 美元，整体涨幅低于此前市场预期。 同时，澳大利亚渠道信息显示，顶级折叠机型 iPhone Ultra 的美国本土起售价区间预计在 1999 至 2099 美元之间，网传的超高溢价并未出现。业内预计，iPhone 18 Pro 和 Ultra 的国行起售价或分别定在 9999 元与 14999 元左右。 解放军总医院完成全球首例 AI 超声机器人引导先心病封堵术 在医疗科技前沿，我国取得了突破性进展。解放军总医院第六医学中心心血管病医学部成功完成了全球首例人工智能超声机器人引导下的先天性心脏病介入封堵术。 该手术针对一名解剖条件较差的复杂房间隔缺损患者。由第六医学中心朱航主任团队与清华科研团队联合研发的智能超声机器人系统，突破了传统介入机器人仅能递送器械的局限，实现了影像识别与手术操作的双向智能协同。机器人在手术全程自主完成影像采集、病灶定位与实时导航，大幅提升了复杂微创手术的精准度与安全性。 科技数码其他亮点速递 特斯拉 Robotaxi 运营升级：特斯拉 AI 负责人表示，随着下阶段技术整合完成，Robotaxi 自动驾驶无人出租车有望在下个月实现 24 小时全天候运营。 Google 翻译双端更新：Android 端新增后台实时同传支持，iOS 端上线贴耳听力模式，进一步优化多任务与复杂环境下的翻译体验。 全球首款全透明掌机：开发者 Louis Huang 推出的透明掌机 Arduview 采用透明电路板与 OLED 面板，整机重约 50 克，将于明年开启众筹。 编辑点评 从大模型厂商集体进军电商售卖 Token，到消费电子价格预期趋于理性，再到医疗 AI 机器人完成全球首例临床突破，当前的科技创新正以前所未有的速度向纵深发展。AI 不再仅停留在云端的算法模型中，而是正通过与硬件、电商、医疗等垂直场景的深度融合，实实在在地改变着生产力与人们的日常生活。

分类：[科技] 标签：[人工智能]、[大模型]、[智能硬件]、[AI健康] 在人工智能深入渗透垂直领域的当下，一家成立仅几个月、首款产品尚未正式量产的 AI 硬件公司却迎来了资本的持续追捧。高瓴连续三轮加注，智元机器人等机构入局，招商局创投领投其最新一轮融资——这家名为 Fullive.ai 的公司，正试图用 AI 彻底改变我们对睡眠与健康的管理方式。 一、睡不好的一晚，床头设备能做什么？ Fullive.ai 推出的首款产品名为 Somni，是一款面向高压脑力人群的睡眠硬件。与传统健康手环、智能指环或厚重的智能床垫不同，Somni 被设计成了一个安静的床头设备：没有屏幕，无需佩戴，也不要求用户在睡前学习复杂的交互逻辑。 通过内置的毫米波雷达、麦克风阵列以及环境传感器，Somni 能够在夜间无感捕捉用户的呼吸、心率、体动、鼾声，以及卧室的温湿度与光照变化。 传统的睡眠监测往往停留在「事后复盘」阶段，即第二天生成一份报告告诉你昨晚睡得怎么样。而 Somni 往前走了一步：它通过声音、光线、气味等神经系统调节方式，在入睡前帮助放松，在夜间维持稳定状态，并在早晨进行自然唤醒。 每一个夜晚，对于 Somni 来说都是一次「小型实验」： 感知状态 -> 判断策略 -> 执行干预 -> 迭代优化 如果前一晚的声光组合没有达到预期效果，系统会根据用户的生理变化调整下一晚的方案，形成一个不断学习用户响应的闭环系统。 二、不止是监测，更要训练一套「懂人体反应」的响应模型 在 Somni 的外壳之下，Fullive.ai 真正想构建的是一套全新的技术逻辑。 过去几年，AI 在生命科学领域大多用于「描述状态」，例如蛋白质结构预测或医疗影像识别。但健康管理的核心在于「改变状态」。同一种干预手段对不同人群的效果千差万别，即使是同一个人，在不同压力和作息下反应也完全不同。 为此，Fullive.ai 提出了 「状态 -> 干预 -> 响应」 的核心数据逻辑： 状态：记录人体当前状况。 干预：施加可控的调节动作。 响应：观察生理和行为的真实反馈。 通过这种闭环，系统训练出的不再是静态的描述模型，而是「响应模型」——它要学习的是「人对干预会产生什么反应」。在系统架构上，Somni 采用了 传感器 x 基础模型 x Bio-OS Harness 的方案，由大模型充当「规划师」提出候选方案，同时结合生理先验和循证医学知识设定安全边界，确保干预动作安全有效。 三、从一个夜间入口出发，AI 走向 Physiological World Model Fullive.ai 将自己定义为一家「模型 x 本体」的 AI4Bio 公司。 在这套战略中，模型负责理解状态与推演变化，而硬件本体则负责走进物理世界完成感知与执行。Somni 是团队切入市场的第一个夜间节点，而规划中的日间产品 Cori，则计划将压力、专注、情绪和行为等更多上下文接入同一套系统。 ...