融资与公司概况 - 首形科技完成Pre A轮融资 由招商局创投、深创投领投 五源资本、浔商创投跟投 具体金额未披露[1] - 公司成立于2024年6月 专注于超仿生人形机器人研发 融合AI与类人机器人技术 目标打造高交互能力与逼真外观的产品[1] - 成立仅一个月即获德迅投资、奇绩创坛、Taihill、智元机器人早期投资[1] 技术方向与愿景 - 技术覆盖电机驱动、大型语言模型、运动控制、表示学习、自监督学习及仿生皮肤技术 推动机器人智能化与个性化发展[1] - 以"引领世界走向更智能、更和谐的未来"为愿景 为通用人工智能（AGI）实现提供技术支撑[1] 核心团队 - 创始人胡宇航博士毕业于哥伦比亚大学 研究领域包括机器人自我建模、自主认知及类人交互系统 学术成果发表于《Science Robotics》《Nature Machine Intelligence》等顶级期刊[3][4] - 联合创始人朱德航专注仿生皮肤硅胶材料研发 获中国化学奥赛一等奖 团队还包含帝国理工学院等顶尖学府的复合型人才 覆盖机器学习、机械工程、心理学等多领域[6] 产品与技术 - CharacterMind技术结合情感AI与人脸机器人 构建"角色心灵"系统 能识别人类情绪并动态生成情感表达 实现个性化交互[8] - Elf系列机器人具备30个自由度 支持环境感知、智能对话与自主学习 Lan系列搭载10个自由度 兼顾轻量化与经济性[9][11] - 高性能无刷微型电机专为面部精细动作设计 具有超静音、高响应特性[13] 行业生态 - 人形机器人领域企业包括优必选科技、宇树、云深处等 具身智能企业涵盖跨维智能、银河通用、科大讯飞等[17][18] - 核心零部件企业涉及绿的谐波、因时机器人、坤维科技等 覆盖谐波减速器、传感器等关键部件[19]

合作关系与AGI定义争议 - OpenAI与微软的合作关系因AGI定义分歧面临挑战，涉及数十亿美元商业利益与AI技术控制权 [1][3] - 根据2019年协议，微软向OpenAI投资10亿美元，后续追加130亿美元，约定OpenAI达成AGI后可限制微软获取后续技术 [3] - OpenAI近期在多模态AI、推理能力与自主进化技术上取得突破，引发微软对AGI判定标准的质疑 [3] AGI定义与技术标准 - 行业普遍认为AGI需具备跨领域通用性、自主进化能力、意识与自我认知等特征 [3] - OpenAI倾向"功能主义"定义，以系统实际能力（如图灵测试变体、解决复杂科学问题）为判定依据 [3] - 微软主张"渐进式评估"，认为AGI应分阶段定义以避免过早触发技术限制条款 [3] 商业依赖与谈判僵局 - 微软核心业务深度依赖OpenAI技术，包括Azure云服务算力支持及Copilot等生产力工具的API嵌入 [4] - OpenAI组建独立委员会联合学术界与伦理学家制定AGI判定标准，计划2026年前公布技术白皮书 [4] - 微软提议将AGI判定权交第三方机构（如NIST或IEEE），但OpenAI以"损害技术机密"为由拒绝 [4] 战略立场与潜在影响 - OpenAI CEO强调AGI达成需服务于"造福全人类"使命，暗示可能重新评估与微软的合作关系 [4] - 若OpenAI单方面宣布达成AGI，微软可能失去对GPT-5、GPT-6等下一代技术的优先使用权 [3][4]

生物智能的深刻启示 - 地球上存在三种不同但密切相关的智能：生物智能、人类智能和机器智能，三者相互作用和影响 [2] - 生物智能是最伟大的智能，创造了地球上所有的生命和人类，而人类制造了计算机 [2] - 生物智能的启示在于其从"无"到"有"的自我组装能力，以及保持多样性的进化原则 [4] - 生物进化的奥义在于多样性，子代随机继承母细胞和父细胞各一半的基因，以应对不可预测的未来 [4] - 多样性具有重要的社会意义，是应对未来的一种保险，意味着社会上每个人都很重要 [4] - 生物的生命奥义不是适者生存，而是最具多样性者生存 [5] - 未来不可预测，保持多样性是最好的应对方法之一 [6] 机器智能的深远影响 - 机器智能已存在很长时间，任何利用计算机进行科学研究的行为都是一种机器智能 [8] - 人工智能被视为超级助手，每天与生成式人工智能对话，话题广泛，答案具有启发性 [10] - 人工智能永远不会累，可以随时随地提供辅助，与人类互动中激发新想法 [10][13] - 在人工智能赋能的计算生物学领域，与人类健康相关的生命机制将变得更加清晰 [14] - 不相信技术奇点的概念，因为未来本质上是无法预知的 [12][15] - 人类与计算机、人工智能的结合点会因人而异，利用多样性原则处理互动关系 [12] 人类智能的深度思考 - 人类智能不可替代，具有创新性，能够以出乎意料的方式进行思考 [17] - 人类智能的独特之处在于新想法的随机出现，这是其重要组成部分 [17] - 未来是人类与机器共存的时代，人类智能和机器智能将在互动中找到共识 [21] - 人工智能知道答案，而人类需要做的是思考并提出问题 [22] - 人类将决定价值观的方向，引导技术向善 [23] - 面对未来，应保持开放的心态，重视好奇心、犯错和理解他人意见的价值 [19]

游戏板块市场表现 - 6月26日午盘游戏ETF（159869）上涨近1%，持仓股中光线传媒、掌趣科技、巨人网络、星辉娱乐领涨，游族网络、迅游科技、三七互娱跌幅居前，板块呈现四连阳趋势 [1] - 游戏ETF（159869）跟踪中证动漫游戏指数，反映A股动漫游戏产业上市公司整体表现，可作为布局工具 [2] GPT-5技术进展 - OpenAI CEO确认GPT-5将于夏季发布，整合GPT-4o自然语言能力与o3代码/科学推理优势，形成统一系统 [1] - 此次升级不仅是性能提升，更是迈向类代理模型的关键步骤，推动通用人工智能（AGI）发展 [1] - 华西证券认为GPT-5将推动行业前沿模型性能跃升，改善应用侧市场情绪 [1] 中国游戏市场数据 - 2025年5月中国游戏市场规模达280.51亿元，同比增长9.86%，其中移动游戏同比增长11.96% [2] - 自研游戏出海收入同比增长8.3%，增长动力来自新品、次新品及成熟产品的共同贡献 [2] - 行业供给侧优化成效显现，版号常态化下头部厂商通过IP长线运营与技术创新释放用户价值 [2] - 出海市场韧性突出，本土化内容与运营能力成为全球化竞争核心壁垒 [2] 行业催化因素 - 游戏板块受AI技术、内容创新、商业化模式变革等多点催化 [2]

产品发布 - 公司发布全球首款Agentic AI硬件产品TicNote，厚度仅3mm，支持磁吸手机，搭载DeepSeek-R1大语言模型的Shadow AI技术，具备AI转写、总结、思维导图生成等功能，支持120多种语言转写和连续录音20小时 [2] - TicNote海外版售价159.99美元（4月15日推出），国内悦享版999元，甄选版1499元 [2] - 公司计划未来推出搭载Shadow AI的TicNote Watch智能手表、TicNote Pods智能耳机、TicSports等新产品系列 [2] 战略转型 - 公司从过去重投入硬件研发（需卖10万台回本）转向"超级个体"模式，单个硬件工程师即可开发产品 [3] - 当前硬件定位为AI软件载体，注重持续迭代而非销量，目标服务金融人士、作家等垂直场景 [3] - 主动避开手机厂商竞争领域，选择细分市场（如不做AI眼镜），避免与巨头直接对抗 [8][9] 财务表现 - 2024财年营收3.9亿元，同比下降23%（上年5.08亿元），毛利率52.1%（下降12.2个百分点），运营亏损2.07亿元 [7] - 企业AI解决方案收入1642万元，同比下滑92.7% [7] - 公司2024年4月港股上市，募资超3亿港元，成为"港股AIGC第一股"，当前市值5.3亿港元 [6][11] 技术路线 - 放弃"序列猴子"大模型迭代，认为大模型领域不适合创业公司，转向专注AI硬件+软件应用组合 [7] - 认为复杂硬件制造是中国优势领域，不看好美国AI硬件发展前景 [10] - 提出AGI在软件行业已实现解放80%人类工作的观点 [2] 市场表现 - TicNote海外发售首月销量"很低"，但公司认为即便1万台销量也可通过软件服务实现价值 [8] - 截至发稿股价下跌2.78%至0.350港元/股 [11]

公司发展历程 - 公司最初源于2022年麻省理工学院（MIT）的一个康复类创业项目，后转向AI赋能化学与材料研究 [1] - 公司是国内最早也是唯一专注AI赋能化学与材料研究领域的公司 [1] AI for Science发展阶段 - 第一阶段是数据降维与分析，通过机器学习处理高维科研数据，揭示变量间的隐藏关联 [1] - 第二阶段是科学性假设生成与实验验证的智能化，AI可以同时优化假设提出和验证过程 [1] - 第三阶段接近通用人工智能（AGI），AI或能独立发现如牛顿定律级别的科学规律 [1] 垂直领域AI模型关键因素 - 对于垂直领域的模型来说，高质量的数据可能比模型本身更为重要 [2] - 模型性能由模型架构和数据训练质量共同决定 [2] - 科学领域对结果精度要求非常高，必须100%严谨 [2] 产业链优势 - 中国拥有无可替代的产业链优势 [2] - 美国在科研前端领先，但化工与材料产业已外迁至中国、东南亚和南美 [2] - 公司目标是直接赋能生产端，进行化学材料、化学反应的源头性创新 [2] 创业者特质 - 在AI时代，反应速度是未来竞争中最大的护城河 [2] - 反应速度比技术单点突破更重要 [2] - 前进速度是未来发展中最关键的因素 [2] 未来AI趋势 - 未来三年化学实验可能由机器人和AI完成，解放人类双手 [2]

核心观点 - Meta将以148亿美元收购Scale AI 49%股权 交易完成后Scale AI估值将飙升至290亿美元 较去年融资后估值138亿美元实现翻倍 [5][3] - 该交易将成为Meta继190亿美元收购WhatsApp后的第二大交易 反映出Meta在AI领域的战略布局 [5] - Scale AI作为AI数据标注领域的头部企业 客户涵盖谷歌 微软 OpenAI等科技巨头及美国国防部等政府机构 [5][11] - 创始人Alexandr Wang作为华裔天才创业者 28岁身价已达20亿美元 交易后其财富将进一步增长 [7][12][13] - 早期投资人Y Combinator种子轮投资12万美元 预计获得超1000倍回报 [6][22] 公司概况 Scale AI业务发展 - 创立于2016年 专注于AI训练数据标注服务 最初服务于自动驾驶领域 客户包括特斯拉 Cruise等 [10] - 业务版图持续扩张 转型为企业级数据集成商 协助客户进行AI开发和部署 [10] - 2023年实现年化收入7.5亿美元 同比增长三倍 成为收入最高的AI创企之一 [12] - 最新一轮融资发生在2024年5月 获得10亿美元融资 估值138亿美元 [24] 创始人背景 - 创始人Alexandr Wang成长于华裔科学家家庭 17岁进入麻省理工 后辍学创业 [8][9] - 创业动机源于发现AI行业缺乏高质量训练数据的瓶颈 [9] - 2023年入选《时代》全球百大AI人物 2025年以20亿美元身价成为全球最年轻亿万富豪之一 [12] 行业动态 AI数据标注行业 - 数据标注被视为AI行业的"脏活累活" 但作为深度学习算法的"燃料"不可或缺 [10] - 彼得·泰尔评价Scale AI提供的是AI/ML行业的基础设施 具有长期价值 [10] - 当前美国科技并购市场持续升温 AI项目获得高溢价收购 早期投资人回报丰厚 [6] Meta的AI战略 - Meta在AI领域先发优势逐渐丧失 Llama 4发布表现不及预期 [16] - 扎克伯格组建50人AI专家团队 致力于实现通用人工智能(AGI) [16] - 收购Scale AI有望将训练数据污染率从15%降至2% 缩短下一代模型训练周期40% [17] 投资回报 - Y Combinator种子轮投资12万美元 预计回报超1000倍 [6][22] - Accel通过多轮投资 预计获得超25亿美元退出收益 [22] - Outlander VC早期投资24.5万美元(估值300万美元) 预计回报数百倍 [22] - 2024年5月融资投资者(估值138亿美元)仍有望获得超额收益 [25]

更多精彩内容，敬请关注6月25日晚22：30在 东方卫视 、6月28日晚22:00在 第一财经 频道播出的 《两说》节目。 两说 Business Insights 近年来，人工智能领域每隔一段时间就会出现一个突破性进展。技术层面，通用人工智能（AGI）、 量子计算与脑机接口等领域已无现成经验可循，人类正在踏入一个个科技领域的"无人区"。产业层面，人 工智能在不同场景下，与不同技术的结合，正在为人类的未来带来无穷想象。技术狂飙下，我们应该如何 思考人类与人工智能的关系？在2025年世界人工智能大会即将在上海举行之际，《两说》推出一组系列对 谈，以"探索AI'无人区'"为题，邀请代表性嘉宾，就人工智能发展过程中的热点问题进行深入探讨。 本期节目，由第一财经主持人张媛对话2013年诺贝尔化学奖获得者、斯坦福大学结构生物学系终身教 授、复旦大学复杂体系多尺度研究院荣誉院长迈克尔·莱维特。迈克尔·莱维特教授是当前计算生物学领域 的权威学者，他的研究成果包括DNA和蛋白质的分子动力学模拟，研究领域横跨生物学、物理学、化学、 计算科学等多个学科；他开创性地为复杂的化学系统发展了多尺度模型，因此获得2013年诺贝尔化学奖。 ...

2025年的618似乎打响一场了关于互联网超级平台集中竞分本地生活服务市场的赛事。 大促活动前夕，京东、阿里等多家电商平台首次以闪购或外卖业务高调入局即时零售；活动结束后，京 东宣布外卖业务日订单突破2500万单，并官宣进军酒旅市场；此后不久，阿里进一步宣布组织架构调 整，将饿了么与飞猪正式并入中国电商事业群；美团则宣布全面拓展即时零售，推动零售新业态提质升 级。 相对来说，主攻视频内容生态的抖音，这一次似乎并未借大促的机会进一步延展对本地生活服务市场的 加速布局。 据悉，"探饭"主要为用户提供美食相关的智能向导服务，在实际体验过程中，还发现通过探饭也能够购 买团购套餐或点外卖，以及AI点菜。 堪称全方位的AI饭搭子。 随着平台客户流量的增长边际持续下滑，愈发贴近日常生活，低弹性且生命周期无限长的本地生活服务 市场成为各大平台都不愿且不容错失的核心场地。 根据艾瑞数据，2021-2025年中国本地生活服务市场线上渗透率从12.7%增至30.8%，2025年市场规模预 计35.3万亿元。 "探饭"只是开始？以AI赋能剑指本地生活新流量入口 据媒体报道资料，搭载豆包大模型的这款"探饭"AI产品，其开发公司为北京有 ...

AI对劳动力市场的冲击 - AI正在迅速冲击几乎所有劳动领域，包括创意工作、数据分析、金融分析、法律、医学等专业领域 [1][3] - 43%的AI交互已属于直接执行任务的自动化形式，而非协助思考 [5] - 自动驾驶可能取代数百万网约车、公交和卡车司机 [5] AI技术发展现状与争议 - OpenAI和Anthropic认为通用人工智能(AGI)可能1-2年内实现，而Meta专家认为当前模型缺乏物理世界理解和战略前瞻性 [3] - 2012年卷积神经网络突破终结AI寒冬，确立数据+指标+算力的成功模式 [8] - 当前AI模型仅在其训练数据范围内发挥作用 [3] 自动化影响评估框架 - 自动化风险取决于任务可量化程度，被法律/税法/合规协议规范化的环境最易被取代 [5] - 判断力曾被认为是人类最后优势领域，但AI正快速侵蚀这一领域 [5][6] - 测量成本降低使更多领域变得可量化，加速自动化进程 [9][11] 难以自动化的领域 - 涉及奈特不确定性的任务如创业、政策制定、艺术创作等难以量化 [15] - 隐私/伦理受限领域、要求透明推理的领域、人类偏好参与的领域发展滞后 [14] - 极端物理研究、地幔探索、活脑细胞研究等测量困难的科学领域 [14] 企业应对策略 - 领导者需识别易受自动化影响的业务环节，规划向智能价值链上游迁移 [4] - 应重视无法量化的技能如信任、品味、经验等无形因素 [16] - 支持ROI模糊的创新项目，鼓励团队探索未知，保留战略模糊性 [1][16] AI技术演进模式 - 成功AI系统需要三大要素：任务环境数据、明确奖励机制、充足计算能力 [9] - 合成数据生成和传感器普及正加速AI应用落地 [9] - 测量成本降低形成正反馈循环，使自动化范围持续扩大 [11][12] 人类独特优势 - 人类前额叶皮层支持开放式反事实规划，在不确定性中保持优势 [13] - AI将可预测任务常规化，释放人类脑力处理更高级问题 [13] - 创造性突破依赖设想全新反事实世界的能力 [15]