整理｜冬梅 科技巨头争相为印度开发者 提供免费 AI 工具 过去几个月，大型人工智能公司在印度动作频频。首先是 Perplexity AI 公司与印度第二大移动网络运营商 Airtel 合作，在印度免费提供其高级 Pro 版本。他们免费赠送了一份价值约 17000 卢比（约合人民币 1365 元）的年度订阅服务。这发生在 7 月份。此举拉开了更多类似合作的序 幕。 然后是印度移动网络运营商 Jio 与谷歌合作，向 18 至 25 岁的用户免费提供 18 个月 的 Gemini Pro 服务——账面价值约 35000 卢比（约合人民 币 2810 元）。这发生在 11 月初。 几天后，OpenAI 也加入了这场印度用户抢夺战中。 据 BBC 报道，OpenAI 上周正式宣布向数百万印度用户开放 ChatGPT "Go" 版一年免费使用权，这项限时促销活动于 2025 年 11 月 4 日开始， 印度数百万符合条件的用户将可以免费使用 GPT-5、高级图像生成、增强型文件分析和自定义 GPT 创建等功能——这些功能通常需要付费才能使 用。这一举措标志着全球科技巨头在印度 AI 市场的布局进入白热化阶段。 Chat ...

上述问题的根源在于，这些模型缺乏对科学规律的内在理解。它们学习到的只是像素分布，而非支配这些分布的动力学方程。更糟的是，科学数据具有稀缺性， 且缺少语言描述（不像 "a dog is running" 那样易于提示）， 导致传统 "文本提示 — 图像生成" 范式在科学 视频生 成任务中失效 。 近年来，Stable Diffusion、CogVideoX 等视频生成模型在自然场景中表现惊艳，但面对科学现象 —— 如流体模拟或气象过程 —— 却常常 "乱画"：如下视频所示， 生成的流体很容易产生违背物理直觉的现象，比如气旋逆向旋转或整体平移等等。 现有的视频扩散模型与本文新方法的生成效果对比 因此，在扩散模型不断重塑视觉生成的今天，一个全新的问题正在浮现： 当 AI 可以生成炫丽的自然视频时，是否也能推演 "真实的科学现象" 这正是来自东方理工与上海交大的研究团队在最新研究中提出的挑战。他们在一篇新论文中，提出了一种让视频扩散模型学习 "潜在科学知识" 的全新框架， 使模 型在给定一帧初始图像的情况下，可以生成更为贴近物理规律的科学现象演化过程 —— 例如流体运动、台风路径、湍流结构等。 论文标题： Laten ...

并购战略与业务协同 - 公司拟收购光隆集成和奥简微，以实现技术、市场和生产的协同 [2] - 技术协同：公司在光电信号转换、MEMS振镜、车规芯片有积累，标的公司在光器件、OCS系统、模拟芯片有优势，可技术共享互补 [2] - 市场协同：公司分销能力和客户资源可帮助标的公司加速市场导入，拓展光器件和高端模拟芯片在通信、医疗、车规等市场的销售 [2] - 生产协同：公司可为光隆集成提供MEMS振镜制造产能，为奥简微整合上下游供应链资源 [3] - 并购旨在加速国内研发团队组建，整合人才资源，实现研发、生产、销售全产业链本地化，持续聚焦半导体IDM战略 [3] 标的公司概况与优势 - 光隆集成产品线丰富，包括光开关、光保护模块、光衰减器、波分复用器、环形器等光学器件及OCS光路交换机 [4] - 光隆集成技术先进，在光学仿真、结构设计领域达行业先进水平，可适配MEMS等多技术路径，显著缩短OCS产品研发周期 [4] - 光隆集成是行业内少数可提供全类型光开关产品及全速度等级光开关的企业，产品布局完善，市场地位领先 [4] - 光隆集成已量产机械式、步进电机式、MEMS、磁光等多类型光开关，适配不同场景（如机械式用于光路保护、MEMS适配数据中心） [4] - 生成式AI、大模型训练及云计算爆发式发展带动高端算力需求，光开关市场需求增长迅速，光隆集成有望迎来更大发展机遇 [4] - 奥简微具备较强技术实力，产品性能优异，主要产品包括电源管理模拟芯片、温度传感器，应用于消费电子、通信/服务器、医疗等领域 [5] - 模拟芯片作为连接真实世界与数字世界的桥梁，市场需求巨大，奥简微预计将实现较快业务增长 [5] 核心业务进展 - MEMS微振镜产品直径规格涵盖4mm、1mm、1.6mm、8mm，其中4mm规格产品已进入市场 [6] - MEMS微振镜重点关注车载激光雷达和激光投影领域客户，已在智慧交通LiDAR、手机、车载应用等方面获得头部客户NRE合同，正开展定制研发 [6][7] - 车载显示芯片已在多家头部屏厂成功导入，实现首款车规级TDDI/DDIC的量产落地，改进型版本在测试中表现优异 [7] - 面向消费电子领域的OLED DDIC产品研发取得阶段性进展，有望在2026年一季度之前实现量产 [7] - 存储芯片业务受行业需求影响，较上年同期实现快速增长，代理产品涵盖DRAM、NAND flash、NOR FLASH、EMMC和SSD等多种存储器件，品牌包括佰维、时创意、晶存、东芯、芯天下等 [9] 技术市场与经营情况 - OCS光交换机是一种在光域内直接进行光信号交换的设备，无需光-电-光转换，可实现高速传输，避免电子交换机瓶颈 [8] - OCS技术方案多元化，包括MEMS、硅基液晶、压电陶瓷、硅光方案 [8] - 过去几年OCS交换机市场以MEMS方案为主流，占比50%以上，基于微机电工艺，切换速度几十毫秒，插入损耗约3dB，主要应用于大规模数据中心 [8] - OCS系统核心厂商主要有谷歌、Lumentum等 [8] - 公司经营情况稳健，前三季度研发费用同比增长90.06%，核心是加码显示芯片投入，包括引进人才组建研发团队，加大技术和项目验证资金倾斜 [10] - 显示芯片研发验证周期长，需多环节打磨，持续投入是技术积累的必要过程，短期内对利润规模有阶段性影响，但长期将为业绩增长蓄能 [10][11]

灵擎数智与深圳晶泰拟共同向科迈生物进行增资入股。其中，灵擎数智计划使用自有资金人民币2,000 万元认购科迈生物新增的注册资本，进一步取得本次交易后科迈生物基于完全摊薄基础上9.53%的股权 （对应于本次交易完成后科迈生物人民币296,296元的注册资本，剩余计入科迈生物资本公积）。本次 协议签署完成后，灵擎数智将获得科迈生物一席董事会席位以及在同等条件下对科迈生物的优先收购 权。 格隆汇11月14日丨华兰股份(301093.SZ)公布，华兰股份全资子公司灵擎数智于近日与深圳晶泰、 XtalPi、晶泰智启、科迈生物、科迈数抗以及持股平台签署了增资协议。同时，灵擎数智与深圳晶泰、 科迈生物、科迈数抗、持股平台、XtalPi、晶泰智启、百奥赛图、Duckling、Vibrant签署了股东协议。 科迈生物成立于2021年，是由全球领先AI创新药研发企业—晶泰控股孵化的一家专注于利用生成式AI 模型进行抗体设计的生物科技企业。公司依托于内部湿实验产生的数百万对自有的高质量抗体-抗原配 对数据，依托自研的AI抗体设计算法与AI智能体等深度学习技术，面向抗体药物研发的核心需求，打 造出高效、精准的AI抗体设计平台。科迈生 ...

下一个十年。 作者 I henry 来源 I 量子位 （ID：QbitAI） 文章里，李飞飞不仅提出了"真正具有空间智能的世界模型"必须具备的三个核心能力： 生成（Gene r a ti v e）：能创造遵守物理定律、空间一致的世界； 多模态（Multimoda l）：能处理从图像、视频到动作的多模态输入； 交互（Int e r a c ti v e）：能预测世界随时间演变或互动的状态。 而且，还分享了Wo rl d La b s在新一代 任务函数、数据、模型架构 与 学习表示 上面的进 展，以及世界模型在创造力、机器人，甚至科学、医疗和教育等领域的潜力。 空间智能，是AI的下一个前沿。 刚刚，AI教母李飞飞发表长文，首次系统性地解释了什么空间智能、为什么重要以及如 何构建能够解锁它的 世界模型 。 一经发出，点赞者众，疯传者广，都成热文热搜趋势了—— 将空间智能融入世界模型（LWMs）有望推动大语言模型（LLMs）实现下一次质的飞 跃。 好 了 ， 不 多 说 了 。 接 下 来 ， 我 们 一 起 看 看 李 飞 飞 这 篇 从 文 字 到 世 界 （ f rom wo rds t o wo r lds） ...

他指出，芯原股份在AI定制芯片领域已有较深技术积累，公司上市时被誉为"中国半导体IP第一股"，随 着公司业务在业界获得更广泛的关注度和更深的认知度，目前公司已被业界誉为"AI ASIC龙头企业"。 在谈及未来技术趋势时，戴伟民认为，AI的演进正从"云端计算"转向"端侧智能"。他举例称，对AI眼镜 这类便携性智能终端设备而言，实时算力和能耗控制将成为关键突破方向。"真正的创新不只是把模型 放在云上，而是让模型在端上运行，让设备更懂场景、更懂人。" 他提到，公司将持续探索AI眼镜、AI玩具等新形态应用，而未来垂域模型在教育、医疗、金融等应用 领域的"端上微调"也将成为主流，"这将是AI产业从云到端的重要跃迁。" 专题：专题|2025上海证券交易所国际投资者大会 炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 文/新浪财经上海站 陈秀颖 11月12日，在上海证券交易所国际投资者大会"AI时代的中国产业新格局"圆桌论坛上，芯原股份董事长 兼总裁戴伟民表示，随着生成式AI和空间计算的快速发展，AI定制化芯片（AI ASIC）需求正显著增 长，且AI的演进正从"云端计算"转向"端侧智能"。 责任 ...

AI重塑消费决策，农企 如何被选中？_南方+_ 南方plus 在生成式AI普及的今 天，越来越多人将选择 权交给了AI。只需一句 提问，AI便能快速给出 精准答案，并附上清晰 的"推荐理由"：品牌实 力、产品优势、性价比 依据等。这种决策模式 的转变，让"被AI选 中"成为农企品牌触达核 心消费者的关键门槛。 因此，2025年，当你想 购买一只鸡，面对琳琅 满目的品牌、品种和产 品，你会怎么做？ 你会轻点手机，唤起AI 助手问一句：我想买一 只鸡，广东有什么好牌 子可以推荐吗？ 范式：GEO（生成式引 擎优化）。 简单来说，GEO让AI在 回答问题时，主动把你 的品牌当"靠谱例子"提 出来。 14秒后，AI告诉你：广 东天农食品集团股份有 限公司的凤中皇（清远 鸡）就不错，它是国家 地理标志产品、清远鸡 的代表品牌，来自国家 级保种场，鸡味浓郁， 购买渠道覆盖全国22个 省的超2000家商超。 曾经，你或许会打开各 种社媒平台刷上2小 时，在某宝某东某多多 之间反复横跳1小时， 在某朴某象某某鲜生之 间精选1小时，然后对 着购物车里的10只鸡开 始最后的纠结。智选时 代，AI治好了你的选择 困难症。 从"自己 ...

生成式AI模型发布与升级 - OpenAI发布GPT-5.1系列模型，包含更温暖智能、善于遵循指令的GPT-5.1 Instant模型，以及在复杂任务上更持久、更易理解的高级推理模型GPT-5.1 Thinking [1] - 百度正式发布文心5.0，该模型为原生全模态模型，总参数规模超2.4万亿，激活比例低于3%，在LMArena文本排行榜得分1432 [5] - 腾讯混元图像3.0上线，具备世界知识推理能力，可生成带逻辑的连续性内容，支持千字级复杂提示词，美学效果接近商业级模型 [5] - 新浪微博发布并开源VibeThinker-1.5B模型，仅15亿参数，训练成本不足8000美元，在顶级数学竞赛基准上击败近万亿参数模型 [6][7] AI多模态与3D内容生成 - 李飞飞团队World Labs开放3D世界生成模型Marble，支持文本、图像、视频、3D布局等多模态输入，并首创AI原生编辑工具进行局部替换和结构调整 [2] - Marble模型提供从免费版（每月7000点数）至旗舰版（每月120000点数）的四档订阅，支持多种导出格式可直接导入游戏引擎 [2] AI基础设施与战略合作 - Anthropic与英国云服务商Fluidstack达成500亿美元数据中心合作协议，将在得克萨斯州和纽约州建设定制化设施，符合其预计到2028年实现700亿美元收入和170亿美元正向现金流的内部预测 [3] AI语音交互技术 - 谷歌Gemini Live语音功能升级，支持实时语速调节、情绪化语气响应及风格化语音，基于Gemini2.5 Flash模型深度优化语音引擎，提升对语调、重音等微变的建模能力 [4] - 升级后的语音功能可无缝融入Google生态，在Maps中可直接查询，靠近Pixel Watch可无声启动对话，所有语音数据默认不存储 [4] AI前沿研究与性能评估 - Google DeepMind的AlphaProof系统技术细节公开，其在2024年IMO中获得28分银牌，核心创新在于将Lean形式化语言与强化学习结合，并采用"测试时强化学习"技术 [8] - LMArena发布新世代大模型编码评估系统Code Arena，国产模型智谱GLM-4.6在榜单中登顶，其代码修改成功率达94.9%，与顶尖闭源模型差距缩小到基点级别 [9]

公司战略转型 - 公司上月宣布全面转型为“AI优先”公司并冻结招聘，未来仅招聘原创IP及AI相关部门岗位[1][7] - 公司CFO在财报会议中表示，“AI优先”战略的核心目标并非削减成本，而是在全公司范围内提升个人生产力[7] 人力资源调整计划 - 公司宣布推出自愿离职计划，所有员工均可自主决定留任或接受离职补偿，不受职级或资历限制[7] - 自愿离职计划的目的被表述为帮助员工主动规划自身成长方向，在AI转型时代探索公司内外的新挑战[3] - 据业内人士透露，离职补偿金额将根据工龄计算，发放金额在6个月到36个月薪资之间浮动[7] - 游戏媒体Automaton分析认为，该计划旨在为无法适应或不认同AI转型方向的员工提供体面的退出途径[5] 行业趋势 - 游戏行业已有多家公司宣布投入AI浪潮，包括相对保守的日本游戏业[8] - 东京电玩展主办方报告显示，超过一半的日本游戏公司已在日常开发中使用AI[8] - 《最终幻想》开发商史克威尔艾尼克斯计划在2027年将70%的质量测试工作交给生成式AI处理[8]

行业背景与战略意义 - AI眼镜产品正从概念阶段迈入消费市场竞争，阿里巴巴和百度两大互联网巨头在数月内相继推出相关产品[1] - 行业背景是搜索流量被对话式AI吞噬，信息消费场景从屏幕走向无界，公司需要新的用户触点来重新连接用户[2] - AI眼镜被视为未来人机交互的前哨阵地，承载着流量入口和生态主权重新分配的战略意义[10] 公司战略路径对比：阿里巴巴 - 阿里巴巴路径强调实用效率，通过夸克AI眼镜S1主打生活服务+商业，将生活服务场景从手机屏幕延展到真实世界[2] - 公司利用其生态优势，整合淘宝、支付宝、飞猪、高德等阿里系AI应用，通过AI+AR+眼镜与生活场景聚合为用户提供全面服务[2] - 公司的显著优势在于生态层，拥有强大的内容供应体系，从夸克到淘宝数据，再到钉钉的AI办公能力，可为AI眼镜提供丰富落地场景[7] 公司战略路径对比：百度 - 百度路径更感性，小度AI眼镜Pro背靠百度语音交互体系与文心大模型，强调识别+助理+伴随的综合体验[4] - 公司希望通过自然语言交互和多模态识别，让眼镜成为用户的个人助理，能识人、识物、录音、翻译外语、做备忘录等[4] - 公司的自身优势在于底层技术堆栈，文心大模型提供算法能力，小度积累丰富语音识别经验，加上自研芯片与语音SoC方案[7] 产品技术与工业化挑战 - AI眼镜是典型系统工程，核心难点包括算力、续航、视觉识别，需平衡算力要求与发热、续航问题[5] - 两家公司均探索端云协同模式，部分任务本地完成，核心推理交给云端模型[7] - 工业化挑战包括核心元器件产能受限导致供应不足，生产工艺要求高推高生产成本，难以在轻量化同时保证良品率[7] 市场前景与用户接受度 - AI眼镜需要必戴理由，如效率提升、情绪陪伴或身份象征，否则难以跨越酷炫一分钟，不戴一整天的尴尬境地[12] - 智能手表成功因抓住健康监测刚需场景，AI眼镜若找不到类似核心场景，再强算法也可能只是炫技[12] - 商业模式仍未清晰，最终是靠卖硬件盈利还是通过订阅与广告延伸服务尚无标准答案，大模型推理成本高且用户付费意愿不强[12] 长期战略价值 - 现阶段AI眼镜价值不在硬件本身，而在于其是否能成为新的流量承载与数据采集入口[13] - 产品可能成为AI时代最具战略意义的慢变量，短期内不会成为爆款，但每个触点都可能成为新入口的起点[14] - 最终竞争关键取决于更根本问题：在AI时代，用户真正需要怎样的眼睛去看世界[14]