区域产业协作的战略意义 - 深化东、中、西、东北地区产业协作是统筹区域协调发展的关键抓手，通过产业梯度转移、产业链分工、技术转移等方式促进区域协调发展 [1] - 东西部协作带动西部欠发达地区特色优势产业壮大，东北地区通过对口合作吸收先进产业发展理念，中西部城市承接东部产业转移成为特色制造基地（如宜宾"动力电池之都"、包头新能源装备制造基地） [1] - 区域产业协作可优化生产力布局，提升产业链供应链韧性，探索区域协调发展新机制，发挥经济发达地区带动作用 [2] 区域产业协作的驱动因素 - 各地区要素禀赋、产业基础差异形成比较优势，科技创新赋能创造动态协作机会（如"东数西算"工程利用西部电力资源发展数据产业） [2] - 新兴技术（如人工智能、通用大模型、新型储能）拓展协作广度深度，东部科技企业可开发中西部应用场景，数智技术推动协作方式向数实融合转变 [3] - 应对国际产业外迁压力需深化国内协作，利用区域发展梯度解决产业链布局不平衡、产业空心化等问题 [4] 区域产业协作的实施路径 - 发展飞地经济模式：中西部和东北地区承接东部产业转移，共建飞地园区、科创基地，推动低效园区转型 [6] - 数智赋能协作创新：建设"产业大脑"优化资源配置，依托龙头企业提高跨区域合作效率，营造创新环境驱动场景创新 [6] - 完善利益共享机制：探索跨省产业转移税收分成（属地征收、横向兑付），建立能源资源区际补偿机制吸引高载能产业西移 [7] - 营造公平竞争环境：清理歧视性政策，降低制度性交易成本，推进资质跨区域互认，促进重点区域（京津冀、长三角等）创新要素流动 [7] 当前区域产业协作的挑战 - 体制机制障碍：跨区域合作税收分成等利益共享问题未理顺 [5] - 地方保护主义：部分地区追求全产业链独享收益，不愿分享发展机会 [5] - 产业同质化竞争：盲目投资热门行业导致产能过剩（如新能源、动力电池等领域） [5]

克雷西 一水 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI "字节版Manus"有多能打？量子位实测在此。 △ 扣子智能体生成的活动介绍网页 我们用光了一天的对话额度，考验了扣子空间（Coze Space）的信息整理、任务执行、工具调用等多项技能。 结果， 仍处在早期测试中的扣子空间整体表现已经相当惊艳，在自主任务规划和资料搜集方面表现不错，已经具备解决很多真实任务的潜 力。 不过在指令遵循方面，还是比较"有自己的想法"。 简单介绍一下，扣子空间是字节在刚刚过去的周末推出的智能体协作系统，官方主打"你和AI Agent协同办公的最佳场所"。 由于放出来的demo效果惊艳，过去几天里还出现了挤爆服务器的场面。 而第一波拿到邀请码的幸运儿，在体验后也第一时间分享了使用感受： 更适合用来分析报告，主要作用是帮助用户搭起整体框架。 当然，作为幸运儿之一，我们也赶紧进行了一波实测。 有脑有手的通用智能体 对比智能体确实是一个大飞跃。 扣子平台的通用智能体，分成了探索和规划两种模式，官方的介绍是这样的： 实际用下来的话，探索模式更注重效率，而规划模式则会对任务进行详细拆分，条理更加清晰。 自动整理搜集信息，一句话制作网 ...

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 近期主要厂商在AI模型和应用方面多次更新，MCP可能推动人工智能技术发展，视频理解和推理技术取得进展，AI代理竞争集中在基础模型和工具调用能力 [1][2][4] - 投资者可关注MCP或AI代理的调用方和技术供应商领域，MCP架构对企业级平台选型重要，未来AI应用需支持该架构 [47][51] 各部分总结 主要厂商模型和应用更新 - OpenAI发布4.5版本、O3和O4 mini系列模型，Sora更新文生图功能，结合图片推理能力，内置联网搜索等功能 [1][2][7] - 谷歌在Google Cloud Next大会推出Gemini 2.5系列推理模型，有Hybrid reasoning能力，推出agent - to - agent协议，更新视频等生成及图片编辑功能，与Google Workspace深度集成 [1][2][8] - Meta发布LLAMA4，有三个版本，Maverick版本表现不错但有争议，具强大工具调用能力、高速度及性价比 [1][3][10] - 商汤科技发布SenseNova V6系列模型，有超长思维链，支持图文多模态推理能力，与多家公司形成竞争 [1][3][11] - 字节跳动低调发布V1.5模型，补齐长推理模型短板，开源agent类模型，有自动化操作网页任务能力 [13] - 智谱科技产品GL牛牛融合代码执行与网页操作能力，与三星、OPPO合作 [14] - 百度更新云擎多模态深度学习模型，发布新推理模型，计划下半年加强；接阅科技全面升级多个模型；Minimax开源Minimax 01模型，采用现代化架构 [15] - 快手更新多模态模型权限；腾讯发布Hybrid Llama亚洲语言模型会员Turbo S模型和常思考的T1模型，推出知识广场IMA [18] MCP相关情况 - MCP是多代理协作平台，强调代理间高效合作与信息共享，可能推动人工智能技术发展 [2][4] - MCP产业链包含客户端、服务器端和Marketplace聚合平台，Marketplace有商业化潜力 [21] - MCP协议是大模型与外部应用桥梁，降低开发成本，实现标准化和统一化通过MCP Server开发 [19][20][23] - MCP客户端与服务器端交互流程为客户端请求工具列表，服务器端返回信息，客户端匹配需求并让服务器执行命令，最终结果返回给用户 [25] - MCP未来格局：客户端是流量入口；服务器端短期内百花齐放，长期可能集中；Marketplace商业化潜力高，会衍生更多商业化思路 [27][28] Agent相关情况 - 主要Agent产品有Menas、Jinspark、Oracle Flowis等，可完成复杂任务，GUI Agent在企业级客户场景准确率高，阿里巴巴计划推出Visual Agent [32] - Agent技术有潜力但距广泛可用有距离，结合多模态模型与GUI agent有望有更好效果，大厂开发面向C端通用agent [33] - AI agent发展历程可追溯到cloud，现阶段模型产品形态趋同，未来沿用类似思路 [35] - 字节跳动技术路线依赖代码，对CPU使用不多，与Manas有区别 [36] - AI agent支持调用私域和公域工具，探索模式比规划模式更适合使用 [37][38] - AI agent制作PPT流程包括找材料等，但排版和美观度不如专业应用，且有幻觉问题；通过调用代码生成Markdown文件展示研究结果 [39][40] - AI代理核心组成部分有基础模型、记忆、规划能力和工具，未来竞争集中在基础模型和工具调用能力 [44][46] 应用场景及效果 - 视频理解和推理技术实现10分钟超长视频理解和推理，预计未来6 - 12个月能处理一小时视频，应用于电竞、体育等多领域 [12] - MCP工具可安排行程，平台在任务规划和执行方面表现出色，但代码类任务表现不佳 [41][42][43] - 初创公司Kyligence展示数据分析应用案例，逐层分析销售数据可定位问题并采取措施 [53][54] - 某上市公司用AI助手提升合规税优服务效率，完成服务时长降低72%，业务几何级增长 [55][56] - AI技术在跨境物流定价、法律文件发送、劳务仲裁等细分场景有商业价值 [57] 其他情况 - ToC的agent通常指大型企业，ToB的agent包括鼎捷等公司，未来会调用其他公司能力 [48] - 被调用方将公有API能力分装，短期内难通过MCP盈利，未来变现方式待讨论 [50] - 通用agent可自主拆解任务但稳定性差，workflow agent按预定步骤执行任务，稳定性高，2025 - 2026年应关注workflow agent [52] - MCP平台ranking机制通过手动操作实现，已形成商业化路径 [58]

图片来源： 松延动力 上周六，北京亦庄科技园区上演了一场别开生面的科技马拉松——全球首场人形机器人半程马拉松比 赛。这场由中国顶尖机器人研发机构参与的赛事，在展现人工智能前沿技术的同时，也因机器人选手 们"状况百出"的表演而充满趣味性。 比赛现场，21台形态各异的人形机器人同场竞技。起跑阶段就出现了令人忍俊不禁的场景：一台机器 人在发令枪响后应声倒地；另一台则在行进中突然"身首异处"，头部组件滚落赛道；更有甚者，一台 机器人在中途突然解体，零件散落一地。最终，仅有4台机器人在规定的4小时内完成了21公里的赛 程。 来自 北京人形机器人创新中心的"天工"以2小时40分钟的成绩夺冠，虽然比人类马拉松冠军慢了整整 一小时，但其表现已属惊艳。该公司首席技术官唐健表示："这次比赛是对机器人极限性能的全面检 验，结果完全符合预期。" 值得注意的是，比赛采用了独特的"人机协同"模式。" 天工"在比赛中由人类教练佩戴信号装置领跑， 通过动作模仿完成比赛。其他机器人则采用了操作员遥控或牵引绳辅助等不同方式。现场观众热情高 涨，不少家庭专程带孩子前来观赛，在人类选手与机器人选手之间拍照留念。 参赛机器人造型各异：有酷似动漫高达的 ...

文章核心观点 举办“人机共跑”半程马拉松赛事旨在测试人形机器人极限性能，推动产业发展、赋能生产生活，展示科技成果并引发人机协作思考 [2] 赛事结果 - “天工队”以2小时40分42秒成绩获冠军，“松延动力小顽童队”和“行者二号队”分获亚军、季军 [1] - 两名埃塞俄比亚选手分别以1小时2分36秒和1小时11分7秒获男子组和女子组冠军 [1] 赛事情况 - 人形机器人与人类同时起跑共跑21.0975公里，赛道中间作物理划分 [1] - 20支机器人队伍参赛，6支成功完赛，后续将根据大众评选得出最佳人气、步态、形态创新奖 [1] 赛事规则 - 主办方借鉴赛车比赛形式创新设计赛制规则，起跑时机器人按Z型布阵排成两列，同一列前后垂直间距3米，依次发枪起跑，出发间隔1分钟，原则上不超过2分钟 [1] - 每支赛队最多安排3名保障人员进入赛道，赛道设补给站，允许换电池或机器人，换电时间计入总成绩，更换机器人会被罚时 [1]

AI互操作性标准之争 - Google DeepMind CEO宣布Gemini模型将支持Anthropic主导的MCP协议，称其为"AI Agent时代的开放标准"，OpenAI CEO此前几周也已表态支持[3] - Google Cloud同时推出自主主导的Agent2Agent（A2A）协议，联合Salesforce、Box等50多家技术伙伴，形成"既拥抱对手标准又力推自家协议"的竞争格局[5] - 行业对AI模型/Agent连接外部数据、工具及彼此协作的需求迫切，MCP获巨头支持被视为走向主流标准的强力信号[5] MCP协议的核心价值 - 由Anthropic提出并开源，旨在创建开放标准规范，让大语言模型无缝连接外部数据源和工具，类比AI世界的"USB-C"或"通用翻译器"[7] - 定义通用规范使AI模型通过轻量级"MCP服务器"与外部资源交互，解决定制集成碎片化问题，借鉴API/LSP等标准化经验[9] - 国内阿里云百炼等平台已跟进上线MCP功能并构建服务生态，标志AI应用开发向统一高效方向迈进[7] MCP的实际应用场景 - 打通AI与外部数据/工具壁垒：支持自然语言查询数据库、浏览修改代码库、接入Slack/Google Drive等生产力工具[10] - 驱动复杂Agent行为：必优科技案例显示AI可组合调用高德地图MCP与PPT工具MCP，自动生成交通主题演示文稿[10] - Codeium在IDE产品中集成MCP使AI能执行文件系统操作、Git交互等开发任务，超越传统代码补全功能[11] - 开源框架LangChain已整合MCP，支持将MCP工具转换为Python/TypeScript代理可调用的LangChain工具[12] MCP的生态发展现状 - 开发者案例显示：通过MCP集成搜索API可构建个性化旅行助手，实现多步骤行程规划（航班酒店查询+地图路线）[14] - 对比特定模型内置功能，MCP的跨模型兼容性促进工具生态繁荣，被称为"AI领域的ODBC"[14] - 当前局限体现在专业领域深度应用（如3D建模），需依赖MCP服务器能力与AI模型对任务的理解程度[15] - 传统API仍具价值，但MCP标准化优势吸引更多参与者，可能成为AI与现有软件集成的基础技术[16]

图片来源： a16z Z Highlights ： Jensen Huang 是全球 AI 算力龙头 NVIDIA 的创始人兼 CEO ， Arthur Mensch 是生成式 AI 独角兽公 司 Mistral 的联合创始人兼 CEO ，两位 AI 领域的专家共同讨论主权 AI ，国家 AI 战略、开源协作等 话题，本文为此次访谈实录。 主权 AI 的战略价值与国家主导权：文化承载与数字主权之争 Host: 今天我们要讨论的是主权 AI 、国家基础设施以及开源的话题。让我们先从各国领导人最常问 的问题开始， AI 是否真的是一种通用技术？在人类历史上，我们可能只经历过少数几种被经济学家 称为 " 通用技术 " 的领域，这些技术能广泛加速整个社会的经济进步，例如电力和印刷术。现在所有 人都在问的问题是， AI 是否应该以同样的方式看待？或者说，为什么 AI 不能仅仅是另一种重要但 本质上局限的技术？ AI 是一种通用技术，它允许构建代表你行事的 Agents ，它可以应用于任何垂直行业。它可以用于 服务业、公共服务、改变公民的生活，也可以用于农业、用于国防用途。 因此，它涵盖了国家需 要关注的所有领域。 但这 ...

公司慈善活动 - 雪龙集团董事长贺财霖赴丽水市云和县云和中学举行"云北牵手 筑梦前行"励志助学金发放仪式，资助贫困学子 [1] - 北仑区慈善总会会长张如平、常务副会长俞斌及雪龙集团常务副总经理张佩莉联合云和县慈善总会、教育局共同出席仪式 [3] - 董事长贺财霖早年辍学务农后自学成为教师，创业后创立雪龙集团，因个人经历对教育怀有特殊情怀 [4] 教育捐赠历史 - 贺财霖在家乡设立霞浦学校、九峰小学、泰河中学的奖育奖学金，并在北仑慈善总会成立"雪龙慈善基金" [6] - 向浙江师范大学捐资500万元建造"贺财霖楼"，另捐资150万元设立"贺财霖·科幻文学奖" [6] - 累计捐款捐物达4000余万元，覆盖浙江、四川、贵州、青海等地，获"最具社会责任感企业家"等荣誉 [6] 活动意义与理念 - 贺财霖强调教育是改变命运的灯塔，资助贫困学子是回馈社会的最佳方式，旨在帮助学子专注学业 [6] - 秉承"饮水思源、回报社会"理念，将造福人类视为企业家责任，倡导社会各界关注教育事业 [6] - 此次捐赠深化北仑与云和的山海协作，促进两地教育交流，是雪龙集团参与山海协作的重要成果 [9] 活动流程 - 现场举行赠书仪式和捐赠授牌仪式 [11] - 参与人员在中学校门口合影留念 [6] - 董事长贺财霖参观云和中学的校史馆 [7][8]

文章核心观点 《基础智能体的进步与挑战研究报告：从类脑智能到进化、协作和安全系统》由多位学者完成，20多家国际知名研究机构联合发布，探讨基于大型语言模型的智能体发展，为下一代智能体发展提供全面路线图，智能体技术发展将改变生活和工作方式，未来要确保技术发展与道德考量并重，实现人类与人工智能协同工作、共同繁荣 [1] 从人脑到人工智能：模块化的智能体设计 - 现代智能体设计从人脑中汲取灵感，采用模块化设计方法，将复杂智能行为分解为互相协作的功能模块 [4] - 智能体核心是认知模块，还包括感知系统和行动系统，认知系统内部又细分为记忆、世界模型、情感、目标和奖励等子系统 [4] - 记忆系统对智能体持续学习和适应性至关重要，世界模型让智能体理解和预测环境变化，情感和奖励系统为智能体提供动力和目标导向 [4][5] 自我进化：走向持续学习的智能体 - 现代智能体发展出自我提升能力，能通过自我反思、经验积累和反馈学习不断完善自己 [7] - 记忆系统在自我进化中扮演关键角色，自动机器学习和LLM驱动的优化策略使智能体适应新任务需求或环境变化 [7] 集体智慧：多智能体系统的协作与进化 - 多智能体系统通过集体协作解决单个智能体无法解决的复杂问题，由多个具有不同专长和职责的智能体组成 [8] - 多智能体系统结构包括层级结构和网络拓扑，智能体之间通过通信协作，应用范围广泛 [11] - 随着技术发展，多智能体系统社会性增强，展现出类似人类社会的特征，增强了与人类的协作能力 [11] 安全与伦理：构建值得信任的AI系统 - 研究报告提出全面安全框架，将智能体面临的威胁分为内在威胁和外在威胁两大类 [12] - 研究人员开发各种防御机制应对威胁，“超级对齐”技术也在研究中，确保AI系统与人类价值观一致 [12] - 安全与能力存在复杂关系，构建安全、有益的AI系统是技术和伦理挑战，需要多学科合作和深思熟虑的设计 [13] 未来展望：智能体技术的发展方向 - 未来智能体将具备更强的跨域整合能力、更深层次的自主学习能力、更复杂的社会协作能力和更强的安全保障 [17]

康波周期与全球化趋势 - 全球正处于50-60年康波周期底部 表现为老人政治对过去峥嵘岁月的怀旧 [1] - 全球化协作分工与市场化资源配置仍是历史发展的必然选择 逆全球化行为将遭遇失败 [1] 中国行业变迁案例 - 90年代邮政系统职工通过杂志批发零售可获月收入六七千元 远超当时平均水平 [4] - 电信分家初期安装电话/交换机的技术人员单台提成达1000元 享受高规格接待 [4] - 国企货车司机在物流稀缺时代通过捎带私货获得华子/茅台等额外收益 生活水平优越 [4] - 当前快递行业(如中通 京东)的崛起使传统邮政系统垄断地位被打破 [4] 美国制造业群体演变 - 70-80年代美国制造业工人单收入即可维持别墅 养车 中产家庭的标准生活 [5] - 少数红脖子通过股票投资或教育跃迁实现阶层跨越 但多数人陷入重复性劳动模式 [5] - 东亚制造业崛起(中国 日本 韩国 新加坡)导致美国传统工人大规模失业 生活水平骤降 [6] 政治经济策略分析 - 将制造业衰退归因于中国竞争 主张通过贸易战夺回产业优势 [7] - 批评民主党对外援助政策 强调财政资源应优先用于国内民众 [8] - 提议缩减海外驻军规模以转移财政支出至本土福利 [9] - 反对援乌政策 指责现任政府外交决策损害经济利益 [10] - 利用系统漏洞案例(如社保年龄错误)强化民众对现行制度的不满 [11] 目标群体特征 - 核心受众为怀念黄金时代的红脖子群体 其诉求包含经济衰退的替罪羊机制 [5][11] - 该群体普遍拒绝自我反思 将困境归咎于外部因素(中国 民主党 全球化等) [11]