作者丨彭鑫 编辑丨安安 为期7天的慕尼黑车展于今日落下帷幕。 2025年慕尼黑国际车展以"It's All About Mobility"（动悉一切）为主题。聚焦创新技术、基础设施解决方案、软件开发及新兴出行趋势，体现了展会向综合 性出行平台转型的趋势。 图源：新华社 据新华社，本届车展吸引来自30多个国家和地区约750家企业参展。除大众、宝马、奔驰等德国本土企业外，国际展商比例超过55%，创历届新高。其中， 中国展商数量延续上届增长势头，达到116家，在国际展商中居首。 公开资料显示，共有16家中国整车企业以及产业供应链企业集体亮相，覆盖了动力电池、智能座舱、自动驾驶以及车联网等领域，全面展示了中国新能源汽 车产业的实力和完整生态。 与此同时，小鹏汽车欧洲首个研发中心将正式启用，作为品牌全球第九大研发中心，与硅谷、圣地亚哥研发中心形成协同，以"In Europe, With Europe"为核 心，深度挖掘本地用户需求，加速技术创新与本地化落地。 "全球化是 '每十年一个阶梯' 的长期目标，'欲速则不达'，当前阶段的核心是做好基础建设，而非追求短期规模。"小鹏汽车董事长何小鹏说道。 阿维塔全球首台情感智能（ ...

中国车企海外参展表现 - 中国车企在慕尼黑车展吸引大量海外观众关注 展台人潮涌动甚至出现中国媒体难以进入的情况[2][4] - 小鹏汽车展出人形机器人 飞行汽车 陆地航母模型等前沿科技产品引发欧洲观众浓厚兴趣[4] - 比亚迪 阿维塔 零跑等中国品牌展台同样受到高度关注 部分外展区被围得水泄不通[4] 设计理念与品牌价值塑造 - 中国车企通过设计传达价值 阿维塔以全球情感智能概念车AVATR VISION XPECTRA展示品牌形象[7] - 零跑汽车在欧洲市场重新定位产品 将lafa5塑造为"都市青年的全新潮流符号"而非国内"半价理想"标签[7] - 小鹏汽车通过陆空结合与机器人技术强化"以人工智能为核心的汽车公司"形象[9] - 欧洲车企注重设计传承 大众提出"技术美观学"概念 奔驰纯电GLC保留家族设计语言 宝马iX3延续"驾趣"品牌标签[9][13][18] 标准化与供应链合作 - 中国车企通过与欧洲车企合作提升标准化水平 小鹏与大众联合调校底盘将用于两款新车型[21] - 欧洲车企坚持严苛标准 奔驰强调做工细节与工艺一致性 宝马为供应商提供800多页电池生产标准文档[22][25] - 中国动力电池企业通过合作达到国际标准 宁德时代 亿纬锂能等头部企业在与海外车企合作中快速成长[27] 本土化战略与市场适应 - 中国车企强调本土化研发设计 多家车企在发布会上提出"立足于欧洲用户需求出发"的口号[28] - 中国汽车产业正视欧洲市场核心需求 采取"在欧洲 为欧洲"的市场策略[29][30] - 咨询公司指出中国车企需要差异化迎合欧洲消费者需求 类似丰田当年为欧洲市场专门设计雅力士的成功案例[32] 技术展示与产品竞争力 - 中国汽车产业在三电与智能化领域具备领先优势 产品在欧洲市场展现"科幻前卫"特质[4] - 宝马为保障驾驶质感开发逾千个软件模块 超20GB软件体量以及逾5亿行代码集成至车载系统[22] - 中国供应链企业手握技术与设计敲门砖 在细分市场产品理念上呈现引领趋势[32]

产品发布与技术升级 - 公司正式发布三款AI+心理产品：AI心理测评系统、AI双师互动心理课和聆心心育空间，并升级心理大模型Emohaa [2] - AI心理测评系统通过大模型技术实现无感多模态测评，支持DSM-5标准和M.I.N.I.工具的心理健康筛查，覆盖人格、情绪、行为等多维度成长评估 [2] - AI双师互动心理课采用AI教师与现场教师协作模式，依据教育部指导纲要设计五大模块课程，实时捕捉课堂内容并融入专业心理技术 [3] - 聆心心育空间已在全国百余所中小学落地，提供情绪舒缓、AI对话陪伴、实时情绪分析及危机预警功能 [3] - 产品技术基于Emohaa心理大模型和智谱GLM-4.5基座模型的升级 [5] - Emohaa大模型具备情感陪伴、轻度干预等四大功能，覆盖九大类心理话题，积累超10万小时专业咨询数据 [6] - Emohaa在情感理解、情绪支持等维度获全球开源模型最高评分，专业主观打分认可其理性与情感体验能力 [6] 行业背景与市场机遇 - 中国约有1.7亿人患精神疾病，心理亚健康人群达7亿，心理从业人员与人口比例1:30万，远低于美国的1:3000 [11] - 心理健康服务供需严重失衡，缺乏统一规范，银发经济与老龄化社会进一步推高需求 [11] - AI技术将变革心理咨询与精神诊疗赛道，推动教育平权和心理健康服务平权 [9] - AI+心理健康赛道预计迎来黄金十年，但当前市场规模受病耻感和低就医意愿限制 [11] 技术演进与AI应用潜力 - 大模型发展进入认知智能阶段，注重理解、推理与执行，AI心理咨询师是典型应用 [13] - 情感智能将成为2025年后关键方向，实现机器对情绪、思维和行为的深度理解 [13] - 大模型可推动心理健康服务平权，为资源薄弱群体提供可靠支持，高端专家服务价格在2000-4000元，中级在1000-2500元 [14] - 生成式大模型在情感支持取得进展，例如谷歌LaMDA、Inflection Pi和Character AI [16] - 心理支持AI需重点建模情绪、认知与行为三变量，当前大模型情感理解得分低于人类（GPT-4情感理解<50分 vs 人类70-90分） [17] - 大模型可用于模拟来访者辅助咨询培训，生成虚拟案例供学员练习 [17] - AI在心理状态筛查、咨询师培训、危机干预等方面达到实用水平，未来5年AI咨询师有望达初/中级水平 [17] 挑战与发展方向 - AI心理应用需融合多维信息（如家庭背景、社会关系）应对问题复杂性、动态性和个体差异 [18] - 需整合非文字信息（学业、行为、社交）构建全面健康支持平台，超越文本对话局限 [18] - 公司使命是提供7×24小时可用心理健康服务，包括AI咨询师、心理空间系统、心理体检和AI双师课程 [18] - 未来需结合机器智能（智商）与情感智能（社交、陪伴），打造高度个性化超级AI助手 [18]

全球教育市场规模与增长 - 全球教育市场规模在2025年将达到7.3万亿美元 2030年有望增长至近10万亿美元 [1] - 人工智能 大数据 量子信息 云计算 区块链等新一代信息技术加速突破 推动教育行业发展 [1] - 人口结构变化对教育行业发展带来深刻影响 [1] 人工智能对教育行业的变革影响 - 人工智能带来的变革速度远超预期 将影响所有行业 未来90%的现有工作岗位或将被替代 [2] - 人工智能 人形机器人和具身智能等新技术发展将催生全新产业 规模可达智能手机的10-50倍 [2] - AI对教育的影响堪比"蒸汽机到电力"的跃迁 方向明确但路径未定 [4] 未来教育模式与人才培养方向 - 教育本质从知识传授转向核心能力培养 未来人才关键竞争力集中于批判性思维 创造力和情感智能 [3] - AI应作为"智能助手"融入教学过程 通过个性化学习 智能反馈和情境模拟等方式释放教师精力 [3] - 教育要培养兼具理性思维 创新精神与人文关怀的全面发展人才 [3] 情感智能在AI发展中的关键地位 - 情商是AI发展的核心瓶颈 当前AI缺乏真实情感理解能力 尚未实现通用人工智能 [4] - 构建高情商AI需融合生理 语言 语音 姿态 表情等多维度数据 [4] - 情感智能是AI的下一个关键前沿 推动在教育个性化辅导 心理健康支持等领域的深度应用 [4] AI教育投资机遇与挑战 - AI正成为教育变革的新引擎 投资聚焦于教育场景落地的应用层 具备商业化潜力 [4] - 数据枯竭与可信度问题凸显 未来关键在于构建高质量 可持续的数据学习机制 [4] - 资本应助力价值创新 让AI教育回归育人本质 [4] 应对技术变革的教育策略 - 让每一个孩子学习人工智能 改变学科教育方式 回归劳动实践和创新 [2] - 教育行业需要提前布局 主动引领 把握机会 打通教育隐性壁垒 [1] - 第四产业(精神文化)将崛起 积极消费将成为创造价值的"社会劳动" [2]

2025年，大模型领域无疑是行业焦点，而AI语音赛道更是热闹非凡，各路资本纷纷争抢入场券。据不 完全统计，仅上半年就有4家初创公司获得超过3亿美元融资。 今年6月，Wispr Flow完成3000万美元A轮融资；3月，Cartesia完成6400万美元融资，Hume AI完成5000 万美元融资；1月份，ElevenLabs宣布完成1.8亿美元C轮融资等。 除了资本加持，今年以来Amazon、OpenAI和Google等科技巨头纷纷下场发布自己的语音大模型或语音 产品。今年3月，OpenAI一口气发布三款语音大模型：GPT-4o Transcribe和GPT-4o MiniTranscribe，以及 GPT-4o MiniTTS；4月，亚马逊推出AI语音模型Nova Sonic；Google也在Veo3中整合了一个强大的语音 模型，Siri也被曝出或将被ChatGPT或Claude等大模型接管。 8月7日MiniMax正式发布新一代语音生成模型Speech 2.5 跑在国际大模型前列的"优秀课代表"MiniMax，也在AI语音赛道发起了一次技术迭代脉冲波。8月7日， MiniMax正式发布新一代语音生成模型S ...

人形机器人行业发展 - 2024年被称为"人形机器人元年"，机器人大规模进入家居生活场景将推动人机情感交互成为常态 [1] - 行业正探索通过模拟生物体内稳态调节机制赋予机器人情感能力，为通用人工智能发展提供新思路 [2] - 日本软银Pepper机器人已实现通过面部与语音识别判断用户情绪并做出亲切回应，应用于商场迎宾、养老陪护等领域 [5] 核心技术路径 - 情感计算是机器情感实现的主流技术，通过多模态数据采集、算法建模实现情感识别与响应 [7] - 技术包含三个层面：语言层面（自然语言处理）、身体层面（生理信号感知）及二者协调层面 [7] - 日本Lovot机器人通过加热外壳模拟体温、调整电机振动频率模拟抚摸行为，提升交互真实感 [7] 商业化应用现状 - 营利导向产品如虚拟恋爱AI侧重打造"暖男""知心姐姐"人设，通过订阅制解锁深度模式实现变现 [9] - 医疗领域应用如Woebot聊天机器人基于临床心理对话语料训练，可精准识别抑郁/焦虑情绪并提供CBT疗法引导 [11] - 政务场景产品聚焦愤怒/不满等风险情绪识别，采用模板化语言快速响应以提升群众满意度 [11] 产品功能边界 - 当前技术仅能实现情感识别与表达，无法复制情感体验与控制能力 [12] - 情感AI需明确区分功能性共情（如电子客服标准化回应）与深度情感模拟（如养老陪伴）的应用场景 [19][21] - 行业建议建立情感能力分级认证制度，禁止具备高级情感能力的产品流入市场 [19] 行业规范建议 - 企业需在产品界面标注"情感模拟程序"等声明，保障用户知情权 [20] - 媒体宣传应使用"拟情表达"等术语，避免"机器有情"等误导性表述 [20] - 监管部门需审查宣传中的拟人化过度问题，建立违规企业信用记录与处罚制度 [20]

创业初心与空间智能 - 李飞飞创立World Labs的核心动机是开发具备空间智能的AI，认为3D世界建模是AI领域最困难的问题之一[5][6] - 空间智能定义为理解、推理、交互和生成3D世界的能力，对人类和动物进化至关重要[5][7] - 公司专注于构建3D生成基础模型，目标是解锁设计、创作、导航、AR/VR等领域的应用[6][17] 技术挑战与创新方向 - 3D领域面临数据获取与合成的挑战，缺乏像语言模型那样丰富的互联网数据源[20] - 触觉数据集成被低估，多模态系统对机器人操作至关重要[9][16] - 情感智能是未被解决的重大领域，可能需等待AGI实现[10] 机器人形态与未来应用 - 机器人形态将多样化，非人形设计更符合能源效率原则（如鱼形水下机器人）[16] - 近期商业应用聚焦创造力领域，包括3D艺术、游戏开发、元宇宙内容创作[17] - 世界模型是实现通用智能体的关键，强化学习适用于3D设计优化场景[19] 数据驱动的AI发展历程 - ImageNet包含1500万标注图像，推动深度学习革命（AlexNet突破）[25][26][27] - 早期Caltech-101数据集创建过程体现数据工程重要性，需手工清洗图像[23][24] - 语言与图像融合研究（如视觉描述生成）标志AI跨模态进步[28][29] 团队构建与行业展望 - 招聘策略强调思维多样性，需计算机图形学、优化、生成式AI等多领域人才[32][33] - 医疗保健是AI赋能重点领域，涵盖药物发现、精准医疗、心理健康等未解决问题[34][35] - 学术界应保持"无所畏惧"精神，平衡理性与野心以突破技术边界[30][31]