AI快讯

阿里云近日宣布开源新一代视觉语言模型Qwen2.5-VL系列，包含3B、7B和72B三种参数规模，覆盖从端侧到云端的全场景需求。该系列在图像、视频理解及多语言OCR等任务上实现显著提升，其中旗舰模型Qwen2.5-VL-72B在多个权威基准测试中达到领先水平。Qwen2.5-VL采用动态分辨率与窗口注意力机制，支持处理长视频（如1小时以上视频）及高分辨率图像。模型新增视觉定位、结构化输出等功能，能够精准识别物体位置并生成JSON等结构化数据。此外，72B版本在MMMU、DocVQA等评测中超越GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet，展现出强大的多模态推理能力。目前，Qwen2.5-VL系列已在ModelScope和Hugging Face平台开源，开发者可基于Apache 2.0协议免费商用。阿里云表示，将持续推动AI开源生态建设，降低多模态模型应用门槛。

小鹏集团近日召开Robotaxi业务首次全员会，宣布正式启动员工内测。何小鹏在会上表示，未来十年所有具身智能载体将本质成为机器人，Robotaxi是小鹏从新能源汽车向“机器人汽车”转型的关键一步，也是物理AI版图的重要布局。基于AI时代软硬件融合趋势，小鹏将聚焦整车平台、自动驾驶软件及AI能力，致力于成为服务全球合作伙伴的Robotaxi软硬件服务商，通过输出整套解决方案，推动Robotaxi的全球化落地。

36氪获悉，蚂蚁灵波科技宣布开源新一代实时交互世界模型LingBot-World 2.0。该模型全面升级世界预测与交互能力，支持小时级实时生成、720p/60fps高清实时输出以及更丰富的交互动作与事件，并在业界首次将Agent机制引入世界模型。LingBot-World 2.0可广泛应用于游戏内容生成、影视预演、虚拟仿真、数字孪生等场景，同时支持机器人与具身智能训练场景，为相关领域提供强大的技术支撑。

36氪获悉，IDC数据显示，2026年第二季度全球PC出货量同比下降4.9%，至6820万台，结束了连续九个季度的增长态势。持续的内存芯片短缺成为此次下滑的主因，厂商为应对供应紧张提前大量压货，导致出货量出现反转。中国市场方面，2026年第二季度PC出货量为992万台，同比下降1.6%，表现优于全球平均水平。尽管内存价格上涨，但商用、政府及大型企业的强劲需求支撑了市场，使降幅相对温和。

36氪获悉，聚焦工业制造领域的具身智能机器人企业「昇视唯盛」（3Srobotics）宣布完成数亿元B轮融资，由上海半导体产投、金桥基金领投，零一创投、新鼎资本、中关鼎华及老股东微光创投跟投。资金将用于焊接具身智能大脑与自主小脑运动控制系统的迭代升级，扩大智造工厂产能，加速产品规模化落地。昇视唯盛成立于2020年，2023年获国家高新技术企业认证，2024年获上海市专精特新中小企业称号。公司选择焊接这一刚需场景切入，基于AI算法与机器人硬件的深度结合，自研焊接专属具身智能大脑模型，通过3D实时重建和路径规划，实现自主感知、决策与动态工艺调整。其机器人可替代1.5至2名焊工，投资回报周期约1至1.5年。目前，公司已形成“自主大脑+自主小脑+自研硬件量产”三级全栈自研体系，迈入规模化发展新阶段。本轮融资后，昇视唯盛将继续深耕焊接场景，并拓展至钢结构、工程机械、船舶、轨道交通等领域，以标准化、智能化的产品推动工业制造智能化升级。

蚂蚁集团旗下灵波智能近日宣布开源LingBot-Video，这是全球首个面向具身智能的视频基模。该模型通过大规模视频数据预训练，赋予机器人对物理世界的深度理解能力，可显著提升其在复杂环境中的操作与导航性能。LingBot-Video的发布标志着具身智能领域从单一任务模型向通用视频基模的跨越，为机器人学习提供了更强大的基础能力。据悉，LingBot-Video在多个具身任务基准上取得了领先成果，其开源将加速产学研界的协同创新。灵波智能表示，未来将持续推动具身智能技术的开放生态建设，降低机器人开发门槛，助力行业应用落地。

微软于2024年11月正式发布SQL Server 2025，该版本深度集成AI能力，新增向量搜索与原生JSON支持，旨在简化智能应用开发。新功能包括内置机器学习模型操作、通过T-SQL调用Copilot，以及基于磁盘的向量索引，可提升RAG场景性能。SQL Server 2025还优化了Azure Arc混合部署体验，支持跨本地与云端统一管理。微软强调，该版本将助力企业利用现有数据资产快速构建AI应用，同时保持高可用性与安全性。

7月9日，在郑州举行的2026河南省人工智能大会上，国家超算互联网核心节点正式上线运行。该节点旨在构建覆盖全国的计算资源统筹调度体系，承担运营管理、资源调度等核心功能，并整合供需对接、产业孵化等综合服务。据悉，该节点可对外提供超过10万卡的国产AI算力，是国家超算互联网平台上线以来接入的全国最大规模单体国产AI算力资源池，标志着我国算力基础设施建设迈出重要一步。

随着AI技术的普及，科技巨头正将目光聚焦于打造“最常用的入口”。从语音助手到智能搜索，从操作系统到超级应用，各家公司竞相争夺用户日常交互的第一触点。这一趋势预示着，未来的AI竞争将不再局限于技术本身，而是谁能更自然地融入用户生活，成为不可或缺的默认选择。分析指出，入口之争的核心在于场景覆盖与用户体验。无论是通过手机、家居设备还是车载系统，AI助手需要无缝衔接多端服务，并具备主动学习与预测能力。当前，头部企业已开始整合生态资源，试图以高频场景带动整体用户粘性，而这一领域的胜负或将决定下一代互联网格局。

当大多数AI公司还在追逐大模型参数竞赛时，一家名为量化派的企业却将目光投向了更接地气的场景——从餐饮后厨的智能调度，到物理世界的基础模型构建。这家公司不走寻常路，选择以数据驱动的方式切入物理AI领域，将核心能力封装成可输出的服务，而非单纯售卖算法或硬件。量化派的策略被形象地称为“卖能力”。他们通过大量真实场景的数据采集和标注，训练出能够理解物理世界运行规律的AI模型。这些模型不仅能优化餐厅后厨的动线设计、预测食材消耗，还能进一步拓展至仓储物流、工业制造等更复杂的物理环境。其关键在于，量化派并非试图打造一个通用大模型，而是针对每个场景定制数据闭环，确保模型在特定任务上的高效与精准。这种务实的路线选择，反映了AI行业从“技术炫技”向“价值落地”的转变。量化派创始人表示，物理世界的复杂性和多样性决定了没有银弹式的解决方案，只有深入场景、积累数据，才能让AI真正创造生产力。目前，该公司已与多家餐饮连锁及制造企业达成合作，其模型在降低运营成本、提升效率方面表现显著。