数据与AI的深度融合 - 数据是AI革命的关键要素，与算法、算力并列为三大核心 [2] - 高质量数据集缺乏导致数据流通受限，成为AI向AGI演进的关键堵点 [2] - 私有数据是模型在垂域场景落地的关键因素，通用模型无法替代垂域模型 [5] 可信数据空间的作用 - 可信数据空间是破解数据要素开发利用与安全防护矛盾的关键 [6] - 可信数据空间包含数据流通架构和安全保障两部分，涉及连接器、隐私计算等技术 [7] - 国家计划到2028年建成100个以上可信数据空间，采用"软硬结合"方式保障安全 [10] AI在数据安全中的应用 - AI可理解文本数据并分析其价值，比传统技术更擅长数据分类分级 [11] - AI能识别API接口的用途及异常行为，提升数据流通过程中的动态安全 [11] - AI+数据安全是重点落地场景，涵盖API安全、数据库审计等领域 [12] 数据流通的挑战与解决方案 - 互联网网页数据存在质量问题，行业私域数据不足推动合成数据发展 [3] - 数据流通是促进AI发展的关键环节，需解决垂域场景的私有数据问题 [5] - "三数一链"是可信数据空间的先行探索技术路线之一 [10]

AI在游戏领域的应用进展 - 游戏作为AI的天然试验场，从AlphaGo到Gemini 2.5 Pro，科技公司持续通过AI通关游戏展示技术突破[2][3][4] - 2023年英伟达开发出能玩《我的世界》的VOYAGER，2025年谷歌Gemini因独立通关初代《宝可梦》引发关注[2][4] - 莫拉维克悖论指出：对人类简单的任务（如游戏通关）对AI反而更困难，这凸显了AI在感知和行动力上的挑战[6][7] 技术实现差异 - 早期AI（如AlphaGo）采用强化学习，依赖预设规则和奖励函数[15] - 大语言模型（如Claude、Gemini）直接操作游戏，需从画面中自主理解规则，类似人类新手学习过程[16][17] - Claude 3.7通关失败（仅获3枚徽章），耗时1年迭代，早期版本甚至无法走出初始城镇[11][12] AI决策能力展示 - Claude能理解属性克制系统并调整策略，如电系技能对岩石系"效果一般"的快速应用[19] - AI决策过程透明化：Claude同步显示思考步骤（如选择技能"翅膀攻击"的分析）[22][23] - 拟人化行为：迷路时主动选择战败回城，或误认NPC后修正[26][28][29] 行业技术演进方向 - Gemini操作步数（10.6万次）比Claude（21.5万次）少50%，但测试条件不同，差异源于代理执行框架优化[30][33][35] - 目标从单一游戏专精（围棋）转向通用能力：感知环境、模糊目标理解和长线规划[37][38] - 《宝可梦》等游戏被选为训练载体，因其模拟现实世界的规则学习和复杂问题解决潜力[39]

新基金基本情况 - 新基金Creekstone Ventures已完成设立，首次募集规模预计为数千万美金[1] - 已确定投资两个项目：一家ToB企业级AI Coding公司和一家AI眼镜公司，后者聚焦核心功能做减法[2] - 投资策略延续弘毅时期方向，60-70%资金投向AI应用（侧重ToC），15-20%投向AI硬件，具身智能占比较少[4] 投资逻辑与方向 - 垂直领域ASI（超智能）是核心方向，参考Cursor、Midjourney等案例，强调在细分领域建立超越人类的智能[15] - 关注Agent生态关键组件，如MCP类基础设施，尽管早期商业化难但具备长期价值[13] - ToC创新保持开放态度，尤其关注边缘人群需求，如年轻一代或亚文化群体[15] - Coding AI领域存在分层机会：ToC端服务非专业开发者，企业端解决不同规模客户差异化需求[16][17] 市场趋势判断 - 中国ToC AI应用具备全球领先潜力，DeepSeek和元宝的快速增长已验证这一点[5] - 传统美元基金周期结束，新康波周期重启，反全球化背景下中国创业者有独特机会[5] - 春节后项目估值普遍上涨，因供需关系变化（优质项目减少+一级市场有效性提升）[23] - AI硬件赛道竞争激烈，但轻量化、长续航的差异化产品仍有机会[3] 创业者特质与基金服务 - 优秀创业者需具备：假期持续学习能力、高度抽象经验能力、快速执行调整能力[26] - 拒绝项目三大原因：驱动力不足、缺乏理想感、学习能力弱[27] - 基金提供三大支持：思想碰撞（Top-down thinking）、资源插件式对接、情绪价值[6][7] - 深度合作案例：与被投创始人每日交流，组建Coding领域小圈子，共享行业动态[8] 行业标杆启示 - Manus验证了中国团队产品化能力，其框架（虚拟机+语言模型+API）可复用于垂直领域[11] - Cursor估值快速成长至百亿美金区间，证明垂直ASI的商业潜力，其成功源于对程序员群体的深度理解[19][21] - DeepSeek打破美国算力封锁论调，展现中国技术实力；GPT-4o揭示模型演进路径[9] 差异化定位 - 基金核心优势：决策速度快（可当场给Term Sheet）、与创业者共情、资源直接对接[4] - 定位为"思想实验皮条客"，连接前沿认知与创业者，保持弱者思维和一线学习[28] - 采取半孵化模式，比传统机构更早介入项目，与创始人共同探索方向[24]

创始人心理与团队建设 - 创始人类型分为"远见型"和"放大器型"，前者擅长技术突破，后者擅长规模化与公司治理 [3][4] - 优秀人才往往具备"验证游戏"特质，通过解决具体问题证明价值后被大公司收购 [6][7] - 顶尖人才的核心动力是解决复杂问题的成就感而非金钱或头衔 [18][20] 初创公司成功要素 - 关键成功组合：出色产品+可扩展的盈利模式，如谷歌的PageRank与AdSense系统 [16][17] - AI初创公司需构建"边做边学"能力，学习速度决定市场主导权 [17][33] - 竞争是检验领导力的核心场景，优秀创始人会主动迎接大公司挑战 [10][11] AI行业发展趋势 - AI发展受三大技术弧线驱动：算力缩放定律、强化学习规划、测试时计算 [33][34] - 中国在开源AI领域快速崛起，DeepSeek以500万美元训练出对标顶级闭源的模型 [45][46] - 未来十年硬件瓶颈在于电力与系统构建能力，芯片行业可能面临繁荣-萧条周期 [48][49] 人才管理与组织文化 - "天后型"员工是变革推动者，需重点保留；"中庸型"员工需淘汰 [21][22] - CEO的核心职能是协调创造性人才，通过短期项目测试工程团队执行力 [24][25] - 初创公司应鼓励冒险文化，成熟公司反而因资源丰富而趋于保守 [14][15] 技术战略与竞争格局 - 开源与闭源模式并存，中国通过开源策略打破西方技术封锁 [42][43] - 强化学习是未来最具潜力方向，奖励函数设计是关键突破点 [50][51] - 行业颠覆常由创始人推动，旧企业易被协议锁死难以转型 [30][31]

外贸整体表现 - 4月我国货物贸易进出口3.84万亿元，增长5.6%，其中出口2.27万亿元增长9.3%，进口1.57万亿元增长0.8%，带动前4个月外贸整体增长2.4% [1] - 4月进出口增速较一季度加快4.3个百分点 [2] 出口端亮点 - 江苏智能家居企业运用RCEP原产地规则，一季度原产地证申领金额飙升695.4% [3] - 前4个月高技术产品出口1.52万亿元增长7.4%，占出口总值18.1%，其中船舶和海洋工程装备增长16.4%、工业机器人增长58.3%、风力发电机组增长45.5% [9] - 山东省船舶和海工装备出口额突破160亿元，同比增长超80% [11] - 机电产品成为出口主力，集成电路、汽车等高端产品增速超14% [20] 进口端布局 - 海南食品企业通过全链条布局，前4个月椰子进口额同比增长80% [5] - 进口结构显示国内产业升级，对资源依赖度下降 [19] 行业转型升级 - 海工装备制造从"建大船"向"建强链"转型，青岛西海岸新区形成50余家企业的完整产业生态 [11] - 制造业向高端化、智能化、绿色化转型，高新技术产业和战略性新兴产业快速发展 [20] 企业动态 - 广东东莞机器人企业开发自主导航复合机器人，满足家庭到工业场景需求 [14] - 民营企业前4个月进出口8.05万亿元增长6.8%，占进出口总值56.9%，拉动整体进出口增长3.7个百分点 [18] 市场多元化策略 - 对美出口占比降至15%以下，东盟、非洲、拉丁美洲等新兴市场贡献超60%增量 [19] - 跨境电商等新业态发展有效缓冲关税冲击 [19] 政策支持 - 优化政策组合拳为外贸企业减负增效 [20] - RCEP原产地规则等关税政策助力企业开拓市场 [3]

文章核心观点 - 思谋科技以"去形存智"的工业智能体战略突破AI落地难题，聚焦产业渗透率而非人形机器人形态，实现商业化闭环与规模化应用 [4][8][12] - 公司通过"脑-眼-手"模块化技术架构解决工业场景碎片化需求，技术转化能力获国家级认可，客户覆盖全球300家制造业巨头 [8][9][14][16] - 创始人贾佳亚的产学研融合背景（港科大教授/腾讯优图/思谋创始人）驱动技术零时差转化，形成学术-产业双向反哺的独特模式 [6][18] 非典型的学术大牛创业 - 贾佳亚学术成就包括200+篇论文、90,000+引用量、H指数110+，连续两年获SIGGRAPH Asia时间检验奖，培养40+AI领域领军人才 [6] - 2019年创立思谋科技后，团队将顶刊论文（CVPR/NeurIPS等）直接转化为产线解决方案，入围工信部"揭榜挂帅"等国家级项目 [8] 机器人进厂为什么这么难 - 人形机器人存在续航不足40分钟、运动控制不稳定（行走摔倒）、抓取误差大等硬伤，难以满足工业产线连续性要求 [11] - 行业估值泡沫显现，部分投资人批量退出人形机器人赛道，转向关注效率提升而非形态酷炫的务实解决方案 [12] 遥遥领先的商业化 - 2020年推出SMore ViMo平台解决电动汽车电池产线检测难题，5年拓展300家客户，服务覆盖近百亿件工业品 [14][16] - 2023年发布IndustryGPT工业多模态大模型，整合200+场景、300万+图像、500亿+Tokens数据，实现跨行业方案迁移 [15][16] - 已实现稳定现金流，客户包括苹果/特斯拉/富士康等，完成超十亿人民币融资并持续估值上扬 [17] 产学研协同效应 - 冯诺依曼研究院聚焦具身智能/多模态大模型研发，与思谋产业场景形成技术攻关-数据反哺的双向循环 [18]

4月25日，习近平总书记在主持二十届中共中央政治局第二十次集体学习时强调："面对新一代人工智能 技术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工 智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。"人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性 技术。加快发展新一代人工智能，是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手。习近平总书记高度 重视我国新一代人工智能发展，《习近平经济文选》第一卷中不少著作都对此作出深刻论述。比如， 《贯彻新发展理念，建设现代化经济体系》指出："推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融 合"；《发展数字经济，抢占未来发展制高点》指出："要推动互联网、大数据、人工智能同产业深度融 合，加快培育一批'专精特新'企业和制造业单项冠军企业"；《加快构建新发展格局，着力推动高质量 发展》指出："推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能 源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎"；等等。 人工智能大模型是通过深度学习技术在海量数据上训练出来的、拥有大规模参数和复杂计算结构的机器 学习模型，能够理解和生成多模态内容，具 ...

孙正义的职业生涯，处处 彰 显出他勇于豪赌、出手不凡的特质。图片来源：Haruyoshi Yamaguchi—Bloomberg/Getty Images 在唐纳德·特朗普的第二任期之初，这位新任美国总统迎来了一次与部分核心盟友共同亮相的机会。在出席活动的领导人里，有些是意料 之中的，例如内阁提名人选、国会领导人、超级捐赠者埃隆·马斯克，不过，至少有一位嘉宾的现身令人颇感意外：日本亿万富翁、科技 领域投资者孙正义（Masayoshi Son）。 今年1月21日，孙正义在白宫罗斯福厅（White House Roosevelt Room）成为焦点，他宣布软银集团（SoftBank Group，孙正义旗下总部位 于日本东京的大型企业集团）将为"星际之门"（Stargate）项目提供大部分资金。该项目是软银携手OpenAI和甲骨文（Oracle）达成的一 项雄心勃勃的合作项目，旨在全力助推美国巩固在人工智能领域里的领先地位。孙正义为了可以在讲台上被众人看见，特意站在一个箱 子上，他的身旁是甲骨文的董事长拉里·埃里森和OpenAI的首席执行官萨姆·奥尔特曼。孙正义向特朗普承诺，"星际之门"项目将投入高 达5,000亿 ...

机器人产业发展阶段 - 机器人产业正处于"春秋时代"，百家争鸣、百花齐放，技术路线和商业观点激烈碰撞[16][18] - 5-10年后可能过渡到"战国时代"，行业格局逐渐明朗[18] - 电动汽车/智能汽车行业已进入战国时代，机器人行业仍处于春秋早期[19] 革命性"大终端"定义 - 需满足两个关键条件：产品单价万元以上、年出货量数千万至上亿规模[7] - 技术演进模式分两阶段：先在互联网领域引发变革，再向物理世界延伸催生新终端设备[5] - 历史案例包括大型计算机到个人电脑、功能手机到智能手机、智能电动汽车[7] 通用机器人历史机遇 - 天时：电池能量密度10年提高一倍，算力每18个月翻倍，AI模型性能密度每100天提升一倍[10] - 地利：中国拥有庞大AI人才、制造业基础和完整供应链[14] - 人和：老龄化加速(65岁以上需求指数增长)，55%年轻群体倾向"付费省时"[11] 技术演进与产品化路径 - 技术发展分两阶段：原理性技术爆发期(科研主导)和产业化落地期(工程实现)[30] - 当前机器人技术(四足/夹爪/双足等)仍处早期，原理性技术向工程化过渡是最大机会点[32] - 参考大语言模型发展路径，需通过海量多样化数据实现"智能涌现"[33] 产品战略与实现路径 - 核心价值是随时随地提供面向人的高质量服务，垂直应用优先[47] - 从垂直场景切入，用平台化技术迭代，产品从专用逐步走向通用[41] - 需具备全地形移动能力和突破性交互(NUI自然用户界面)[38][47] 行业关键认知 - "Concept is cheap"，产品才是推动产业发展的关键锚点[24][25] - 构建技术壁垒需跨越大规模工程化积累和用户场景深度打磨两道门槛[29] - 评估场景的两个维度：任务复杂度(简单到复杂)和失效成本(低到高)[44]

四是科创资源聚集，多项指标"领跑"。天津经开区全社会R&D投入持续保持全市首位；技术市场活跃 度显著提升，一季度技术合同交易额突破40亿元，同比增长10%，持续领跑全市；创新人才引育成效显 著，5人入选滨海新区第四批杰出人才培养计划，入选人数居新区首位。 天津经开区相关负责人表示，一季度亮眼成绩是新起点，天津经开区将乘势而上，持续深化科技创新工 作，在未来产业发展、科技金融、创新平台建设等多个方面持续发力，不断激发创新活力。 二是完善科技金融，赋能创新"续航"。天津经开区天使投资基金正式发布，基金总规模5亿元，投资领 域重点聚焦人工智能生成技术等未来技术产业化新赛道，及经开区"4+1"优势产业未来化新方向。通过 投早、投小、投硬科技，为"含金""含绿"又"含新"的初创科技型企业注入资金活力，助力企业加速迈 过"最先一公里"。 三是推进平台搭建，汇聚科创"动能"。一季度天津经开区共有12家市级企业重点实验室获批，数量位列 全市第一。市级以上企业技术中心数量首次突破百个，区域企业的创新实力迈上新台阶。同时，天津科 技大学生物源纤维制造技术全国重点实验室成功获批，为区域产学研深度融合提供强大的支撑，有力推 动科技成 ...