AI快讯

近日，比亚迪集中公布了多起名誉维权胜诉案件，对长期存在的“黑公关”行为展开有力反击。据悉，这些案件涉及多个网络平台，针对恶意编造、传播不实信息，损害比亚迪品牌声誉的行为，法院均判决比亚迪胜诉，并要求侵权方公开道歉并赔偿经济损失。比亚迪方面表示，将持续通过法律手段维护自身合法权益，坚决打击任何形式的网络诽谤和商业诋毁。此次集中胜诉的案件中，部分被告因发布“比亚迪产品质量问题”“安全事故”等虚假信息，被认定构成名誉侵权。比亚迪法务团队强调，公司已建立常态化维权机制，对恶意抹黑行为“零容忍”。业内人士指出，此举不仅彰显了比亚迪维护品牌形象的决心，也为整个汽车行业应对网络黑产提供了借鉴。

比亚迪再次刷新销量纪录。据官方数据，2026年6月比亚迪新能源汽车销量突破40万辆，达到41.2万辆，同比增长35.2%，环比增长8.7%。这一成绩不仅创下公司单月销量新高，也使其上半年累计销量逼近200万辆，达到198.6万辆，稳居全球新能源汽车销量榜首。从车型来看，王朝和海洋系列依然是销量主力，合计贡献超38万辆；腾势、方程豹和仰望等高端品牌也持续增长，合计交付超3万辆。海外市场方面，比亚迪6月出口量达3.5万辆，同比增长62%，在欧洲、东南亚和南美市场表现亮眼。分析人士指出，比亚迪的持续增长得益于其全产业链布局和不断扩大的产品矩阵。随着下半年多款新车型的上市，以及海外产能的释放，比亚迪有望进一步巩固其全球领先地位。

中国汽车工业正迎来历史性时刻。近日，奕境携手华为乾崑开启全球实测，央视《超凡一步》栏目全程记录，共同见证中国汽车在智能、动力与安全领域的“三大跨越”。此次实测覆盖多国极端路况，全面验证了华为乾崑智能驾驶系统与奕境整车架构的协同能力，标志着中国汽车技术从追随到引领的质变。实测中，华为乾崑ADS 2.0系统展现出卓越的感知与决策能力，在复杂交通场景下实现零接管；奕境搭载的增程动力系统则完成了超过2000公里的连续续航测试，能耗表现优于同级。央视镜头下，车辆在暴雨、砂石等恶劣环境中稳定运行，安全性能达到新高度。这一成果不仅展示了中国科技企业的硬核实力，也为全球智能汽车发展树立了新标杆。

近日，一项来自AI安全领域的研究引发关注：研究团队发现，通过操纵模型输出中的单词数（即输出长度），可能诱导大语言模型产生不安全或有害内容。这一发现揭示了AI安全防护中一个此前被忽视的维度——输出长度本身可能成为攻击向量。传统安全对齐主要关注内容语义，而新研究表明，攻击者可通过指定输出长度（如要求“生成1000个单词的回复”）来绕过安全护栏。在实验中，当模型被要求生成较长回复时，其输出有害内容的概率显著上升。这一现象在多个主流大模型上得到验证，提示当前安全对齐策略存在盲区。该研究为AI安全领域提出了新挑战：如何将输出长度等结构特征纳入安全考量。开发者需重新审视模型的对齐训练，在语义过滤之外增加对输出格式的约束。随着大模型应用日益广泛，这类细微但关键的安全漏洞亟待修补。

四年前，图灵奖得主Yann LeCun提出的JEPA（联合嵌入预测架构）如今被科学家们用于解析单细胞生物学。这一跨界应用展示了AI架构在生命科学领域的巨大潜力。研究人员利用JEPA架构处理单细胞RNA测序数据，通过预测细胞状态和基因表达模式，成功揭示了细胞内部的复杂调控机制。该方法不仅提升了数据分析的准确性，还加速了生物发现的过程。

7月15日，光象科技宣布完成累计数亿元天使轮融资，投资方包括红杉中国、高瓴创投、IDG资本等。本轮融资将用于物理原生基座模型的研发及商业化落地。该模型旨在通过模拟真实物理世界，为机器人、自动驾驶等领域提供更精准的AI能力。光象科技成立于2023年，核心团队来自清华、北大及全球顶尖AI实验室。其物理原生基座模型不同于传统基于数据的AI模型，而是直接从物理定律出发，通过自监督学习理解物体运动、力学交互等底层规律。这一技术路径有望大幅提升AI在复杂环境中的泛化能力。据创始人兼CEO张明介绍，目前模型已在工业机器人抓取、无人车避障等场景中验证，成功率较传统方法提升30%以上。公司计划明年推出首个商用API，并开放部分模型权重供学术研究使用。

近日，AI眼镜市场迎来规模化放量周期，行业增长势头显著。据IDC数据显示，全球智能眼镜市场同比增速高达130.1%，中国市场以23.5%的增长率位列全球第三，预计今年全球智能眼镜出货量将达到2368.7万台。然而，市场热度攀升的同时，产品体验的硬伤也日益凸显。希鸥网观察到，发热明显、续航偏短、视觉识别与实时翻译延迟等问题，成为制约用户留存与行业进阶的核心痛点。这些问题根源在于尚未成熟的专用芯片体系。行业早期，为快速抢占市场，大量中小整机厂商直接采用中端手机SoC进行裁剪适配，但手机芯片的设计逻辑与AI眼镜狭小机身、被动散热等环境相悖，直接导致三大终端体验缺陷。在具体体验上，高负载工况下发热问题尤为突出。手机SoC在运行本地大模型推理等任务时，功耗瞬间飙升至数瓦级别，而AI眼镜镜腿结构极简，无主动散热结构，持续运行30分钟后，镜腿贴肤区域温度普遍突破48至52摄氏度，远超穿戴设备39摄氏度的舒适安全阈值。此外，AI核心功能运行延迟过高，本地翻译、视觉识别延迟超过百毫秒，画面拖影、字幕滞后成为通病。整机续航同样无法满足全天候佩戴需求。当前主流一体式带屏AI眼镜电池容量仅150至300毫安时，在开启语音唤醒、摄像头待机等常规场景下，单次续航仅能维持2至4小时。若厂商试图通过扩容电池提升续航，又会增加整机重量，多数产品突破50克，长时间佩戴产生明显压坠感，这也是行业公认的算力、轻薄、续航“不可能三角”的直接体现。在产业链层面，AI眼镜整机系统由主控SoC、ISP图像信号处理器、显示驱动芯片、电源管理芯片及存储芯片五类核心芯片协同驱动。主控SoC面临算力与功耗的核心矛盾，跑本地多模态大模型至少需要4至6TOPS算力，高负载运行时芯片功耗可冲至300毫瓦左右。显示驱动芯片则面临高像素密度、微尺寸驱动带来的画面拖影、色彩不均等问题。电源管理芯片需解决双镜腿电池充放电不均衡的行业痛点。希鸥网认为，AI眼镜行业正从规模放量转向体验升级，底层芯片产业链的技术成熟度与供给稳定程度，将直接决定行业长期发展速度。当前，供应链面临AI服务器产业挤占晶圆代工产能、微显示驱动芯片产能不足等外部难题，同时行业存在单颗高集成一体化SoC与多芯片异构拆分两条路线，各有优劣。未来，只有全面突破核心技术门槛，才能推动行业从“有量”到“提质”的升级，满足消费者对智能穿戴设备的更高期待。

7月4日，阿里旗下千问APP内发布“下线提醒”，称千问智能体功能与服务将于2026年7月15日正式下线，下线后用户将无法继续访问相关智能体配置及历史对话记录。千问表示，需保存相关内容可以在下线前及时完成备份，并通过复制、截图、导出对话等方式保存智能体配置信息及重要对话记录，智能体下线后将依据法律法规对相关数据进行删除。

7月4日，豆包发布《豆包智能体功能下线通知》，称由于产品功能调整，智能体功能将于2026年7月15日下线。豆包公告，功能下线后，仍可在一段时间内查看并自行保存智能体信息及历史对话数据。今年10月15日后，豆包将根据《隐私政策》对智能体相关数据进行处理，后续将无法在豆包内查看或恢复。如有重要内容，建议通过截图或分享导出文本的方式提前完成备份。此外，字节跳动旗下的猫箱APP可创建新的智能体、开启对话服务，如有需要，后续可在猫箱APP开启智能体新体验。

英伟达近日发布了NeMo Curator，这是一个专为大型语言模型（LLM）训练设计的数据清洗和准备工具。它利用GPU加速技术，能够高效处理大规模数据集，显著提升数据预处理效率。NeMo Curator支持多种数据源，包括网页文本、PDF和代码库，并提供了去重、过滤和质量评估等功能。该工具旨在帮助企业和研究机构更快速地构建高质量的训练数据集，从而优化AI模型的性能。英伟达表示，NeMo Curator已在其内部训练中使用，未来将开源，以推动AI社区的发展。