核心观点 - 选择AI数字员工需以业务需求为导向，避免技术先行，从场景适配度、成本可控性、成长兼容性三个维度精准匹配[2] - 数字员工的引入应实现"引入即增效"，成为企业的"隐形合伙人"，既解决当下痛点又能随业务增长进化技能[7] 需求定位 - 企业需先明确核心需求是"救急"还是"布局"，回答三个关键问题：最耗时的重复性工作、解决成本还是增长问题、团队人机协同适应能力[2] - 中小电商企业可优先选择7×24小时智能客服数字员工（替代型），大型制造企业适合供应链数据分析数字员工（赋能型），初创科技公司适用线索孵化数字员工（兼具替代与赋能）[2] 场景匹配 - 客户服务场景需数字员工具备NLP语义理解、知识库实时调取、情绪识别能力，否则可能导致客户流失率上升30%[3] - 财务报销场景需OCR识别、规则引擎、ERP系统对接能力，否则可能增加工作量[3] - 销售线索跟进场景需多渠道数据整合、标签体系、话术生成能力，否则会导致销售收到大量无效线索[3] - 生产排程场景需实时数据采集、算法模型、异常预警能力，依赖历史数据的数字员工可能导致成本超支[3] 技术实施 - 系统兼容性需检查接口适配清单，零售企业需支持有赞API接口，制造业需通过SAP认证[5] - 中小微企业应选择低代码配置数字员工，某连锁餐饮企业1小时即可上线客服数字员工，而定制开发需2周调试和5万元开发费[5] - 涉及隐私数据应选择本地化部署，处理公开数据可选云端SaaS型[5] 成本测算 - 某50人软件公司引入财务数字员工（年采购费2万）替代2名出纳（年薪12万），3个月完成对接（实施费0.8万），6个月收回投入，后续年净收益超10万[4] - 隐性收益包括效率提升带来的增量，如客服响应加快使订单转化率从2%升至5%，年增收20万[5] 试错策略 - 应选择高频、低风险场景切入，如优先处理每天500张发票审核（人工耗时4小时）而非客户投诉处理[6] - 需设定可量化验收标准，如发票审核准确率≥98%、处理速度≥100张/小时、人工复核率≤5%[6] - 需观察人机协同磨合度，包括数字员工是否"甩锅"、团队使用意愿等，通过员工反馈问卷和效率数据评估[6] 效果评估 - 引入后3个月内应看到可量化的效益提升，如成本降低、效率提升、收入增长[7] - 数字员工的适合度不在于功能多全、技术多炫，而在于能否持续创造价值[7]

城市机会场景双清单发布 - 余杭区发布首批城市机会场景"双清单"，包含20项政府"需求清单"和20项企业"能力清单" [1] - "需求清单"聚焦人工智能、低空经济、产业升级、城市治理、民生服务等领域 [2] - "能力清单"覆盖低空物流、绿色能源、智慧安防、城市治理、智慧医疗、智慧教育等多个领域 [2] 科技创新应用场景 - 脑机接口技术帮助行动不便者凭意念操控设备 [2] - "平扫CT+AI"技术一次扫描即可筛查多种癌症与慢性病，筛查效率提升数倍 [2] - 智慧路口传感器实时捕捉车流数据，实现绿灯起步辅助、行人防碰撞预警等功能 [2] - 自动驾驶车辆到站准点率提升至98% [2] 文化赋能与典型案例 - AR眼镜在良渚古城遗址公园为游客展示五千年前的玉琮纹路与先民生活场景 [3] - VR大空间体验让游客身临其境感受良渚王城 [3] - AI文旅系统为外籍游客自动生成多语言景点线路 [3] - 申昊科技水下机器人已应用于道路桥梁水下桥墩桩基安全检测试点 [3] 创新示范中心布局 - 余杭加速布局空间计算、脑机接口、低空领域、"人工智能+"等特色前沿领域 [4] - 打造专业化展示体验平台和赋能中心，全方位呈现前沿科研成果和创新产品 [4]

中欧数字科技合作特征 - 人工智能、自动驾驶、跨境电商、数字转型成为中欧数字科技合作的核心领域 [2] - 比亚迪、吉利等中国汽车企业在欧洲投资建厂并推动自动驾驶技术应用 [2] - 华为云、阿里云等云计算企业在欧洲建设数据中心并提供解决方案 [2] - 字节跳动、科大讯飞等科技公司的人工智能产品在欧洲市场推广 [2] 中欧数字合作项目与投资 - 中德智能制造产业对接会促成28个贸易投资项目，总金额超68亿元，涉及新能源汽车、智能网联汽车、人工智能等产业 [3] - 大众汽车集团投资24亿欧元与中国地平线成立合资企业，聚焦自动驾驶解决方案研发 [3] - 中国已成为全球人工智能、量子计算、人形机器人等前沿科技创新的重要国家 [3] - 欧盟持续加大对数字转型特别是人工智能领域的投入力度 [3] 中欧数字合作互补性 - 欧盟在人工智能基础研究和底层算法上实力雄厚，但商业应用和产业竞争力较弱 [6] - 中国在人工智能工程化和规模化应用上表现突出，拥有海量数据资源和应用场景 [6] - 中欧在人工智能领域形成"理论驱动型创新"与"应用驱动型创新"的互补 [6] - 中国在数字创新环境和应用场景多样性上具有优势，欧洲在监管框架和技术创新上具备优势 [7] 中欧数字合作前景 - 中欧数字合作范围不断扩展，从数据跨境流动、跨境电商向人工智能、数字算力、新能源汽车等领域拓展 [3] - 中欧在自动驾驶、人工智能等领域已形成较好的合作范例 [3] - 中欧可建立人工智能治理高层对话机制，推进标准对接与联合制定 [8] - 中欧企业协作可加快人工智能和物联网等关键技术领域进步 [7] 中欧经贸合作数据 - 2025年上半年中国对欧盟进出口2.82万亿元，同比增长3.5%，平均每天进出口超150亿元 [5] - 数字技术及数字经济是中欧最具前景的合作领域之一 [5]

市场资金动向 - 国内股票私募机构平均仓位升至77.36%，较前一周增加2.07个百分点，逼近年内峰值[1] - 百亿级股票私募平均仓位达83.26%，较前一周增加3.3个百分点，创近93周新高[1] - A股融资余额连续一个多月稳定在1.8万亿元上方，7月14日达1.87万亿元，创4月3日以来新高[2] 资金流入驱动因素 - 居民储蓄持续增长和利率下行趋势推动权益资产配置吸引力提升[2] - 沪深300股息率超过长期国债收益率，政策引导下保险、养老金等长线资金持续流入[2] - 市场情绪回暖带动私募加仓与散户入场，无风险利率下行驱动理财资金配置高股息品种[3] 机构观点分歧 - 乐观观点认为宏观经济企稳和上市公司业绩恢复增长确定性高，建议保持高仓位配置高ROE资产[2] - 谨慎观点指出股指分位处于中位偏高区间，银行股高位震荡导致部分板块交易拥挤，需警惕量能不足风险[3] - 行情持续深化依赖上市公司业绩全面回暖，政策效果传导至基本面为关键观察点[3] 行业配置策略 - 采用科技成长为攻、稳健红利为守的哑铃型配置，动态调整中等仓位中枢[4] - 长线聚焦新消费、创新药、AI技术、金融科技、银行股、券商保险六大领域[4][5] - 关注新质生产力相关的国产化机遇及周期行业供给侧改革红利[5] 交易节奏建议 - 市场呈现分歧中震荡上行态势，需警惕情绪反复或事件扰动引发的短期波动[5] - 避免盲目追涨杀跌，动态捕捉回调低估值且景气度有望反转的行业机会[5]

房地产、新型城镇化午后拉升 CPO概念板块指数日K线图 郭晨凯 制图 ◎记者 徐蔚 7月15日，A股三大指数走势分化，沪指险守3500点，创业板指盘中一度涨逾2%。截至收盘，上证指数 跌0.42%，报3505.00点；深证成指涨0.56%，报10744.56点；创业板指涨1.73%，报2235.05点。沪深北三 市合计成交16350亿元，较上日放量1541亿元。板块题材上，AI产业链表现强势，房地产午后回暖，光 伏、煤炭、电力板块回调。 AI产业链集体爆发 盘面上，市场热点主要集中在AI方向。AI应用方面，ERP概念午后拉升，鼎捷数智、云鼎科技、用友网 络涨停封板。AI硬件方面，CPO板块全天高位震荡，新易盛涨停封板，中际旭创、东田微、仕佳光子、 天孚通信涨超10%；液冷服务器板块表现强势，博汇股份、利欧股份涨停封板，方盛股份涨超10%。 AI产业链的强势表现主要是受到多重利好消息催化。首先，龙头公司半年度业绩预喜。7月14日晚，新 易盛发布业绩预告，公司预计上半年实现归属于上市公司股东的净利润37亿元至42亿元，同比增长 327.68%至385.47%。报告期内，受益于人工智能相关算力投资持续增长，产品结构 ...

融资信息 - 孚知流完成由棋兆资本投资的千万级人民币天使轮融资 [2] 公司背景 - 公司成立于2023年，总部位于上海，核心团队来自商汤、阿里巴巴等科技巨头 [2] - 专注领域为"让知识像水一样流动"，核心产品Leapility通过"写文档"式交互将专家经验沉淀为可运行的AI Agent工作流 [2] - 产品覆盖个人、团队到企业级全场景 [2] 融资用途 - 持续投入多模态大模型与Agent引擎研发，确保技术代差优势 [3] - 加速Leapility产品迭代，打造低门槛、高并发的专家Agent市场 [3] - 拓展金融、制造、医药等高价值场景，建立标杆客户与渠道伙伴生态 [3] 投资方观点 - 棋兆资本长期关注AI生产力赛道，看好孚知流团队的大模型落地经验与行业Know-How [3] - 认为"文档即流程"的产品思路大幅降低Agent构建门槛 [3] - Leapility已验证的多元付费模型预示其具备快速放大的网络效应 [3] - 投资方相信公司有机会成为下一代企业级Agent OS的关键基础设施 [3] 行业环境 - 上海市政府7月初发布《促进智能算力与Agent产业创新发展的若干措施》，明确鼓励场景开放与资本联动 [3] - Agent赛道处于方兴未艾阶段，市场对孚知流的探索应给予更多耐心 [3]

核心人才流动 - 刘璐从OpenAI转投Meta 负责GPT-4o图像生成工作 主导开发风靡全球的"吉卜力风"功能 该功能发布前10天吸引超1.3亿用户 生成7亿多张图像 [1][2][24][28] - 同期被挖的还有OpenAI核心架构团队成员Allan Jabri 其曾参与GPT-4o研发 并有Facebook AI Research工作经历 [5][32][34] - Meta近期持续从OpenAI挖角华人研究员 其"超级智能实验室"已吸纳10名华人 其中8人来自OpenAI [37][38] 技术研发背景 - 刘璐学术背景突出 本科以3.84绩点毕业于华南理工大学 后获悉尼科技大学机器学习博士学位 研究方向聚焦元学习/少样本学习 谷歌学术引用量达8589次 [8][9][13][17] - 主导开发NATS-Bench神经网络架构评估基准 相关成果发表于NeurIPS等顶会 并参与谷歌Gemini多模态模型研发 该论文引用量超5000次 [17][18] - 职业经历覆盖谷歌DeepMind/Character.ai/OpenAI 在Character.ai期间开发首个角色配音功能 在OpenAI主导图像生成技术突破 [22][24] 行业竞争态势 - Meta以开源战略吸引人才 可能加速实现GPT系列技术开源 与OpenAI形成直接竞争 [7] - OpenAI仍保留部分顶尖华人研究员 如ICLR 2025杰出论文奖得主漆翔宇/Dall-E 3贡献者Li Jing等 但面临人才持续流失压力 [44] - 扎克伯格采取激进人才招募策略 除挖角OpenAI苏黎世办公室团队外 还瞄准其ViT核心技术成员 [38]

全球独角兽榜单概况 - 全球独角兽企业数量达1523家，创历史新高，其中203家为新晋独角兽，平均每2天新增一家 [4] - 中国以343家独角兽企业位居全球第二，主要分布在半导体、AI和新能源领域 [4] - 粤港澳大湾区共72家独角兽企业，占全国21%，较2024年增加2家 [4] 深圳独角兽企业表现 - 深圳37家企业上榜，全球城市排名第6，国内第3，5家进入全球百强 [5] - 微众银行以2400亿元估值位列深圳榜首（全球第12），荣耀（1700亿元）、引望智能（1150亿元）紧随其后 [5] - 行业分布集中于金融科技、消费电子、人工智能、物流及半导体，其中物流企业占比最高（如货拉拉670亿元、丰巣科技255亿元） [5][9] 福田区独角兽企业亮点 - 福田6家企业上榜，总估值3405亿元，荣耀（全球第20）和货拉拉（全球第69）进入百强 [7][9] - 行业覆盖消费电子、物流、半导体、健康科技、新零售及人工智能，体现多元化创新生态 [9] - 荣耀凭借AI终端生态布局估值达1700亿元，货拉拉以AI驱动智慧物流平台估值670亿元 [9] 重点企业动态 - 元戎启行专注高阶智驾，预计2025年量产车规模超20万辆，合作车型超10款 [11] - 嘉立创（半导体）、新瑞鹏（健康科技）、KK集团（新零售）获福田引导基金投资支持 [15] 区域发展优势 - 福田地均GDP超75亿元/平方公里，金融业增加值突破2200亿元，战略性新兴产业增长12.7% [12][14] - 政府通过引导基金培育独角兽企业，如嘉立创、新瑞鹏等，并加速布局"新技术、新产业、新经济" [15]

英伟达恢复对华销售H20 AI芯片 - 美国政府授予英伟达许可恢复向中国销售H20 AI芯片[1] - 政策转变源于黄仁勋与特朗普会面强调公司对美国就业和AI领先地位的支持[1] - 2025财年Q1收入达26044亿美元同比增262% 数据中心业务226亿美元为核心增长点[1] Meta超算集群建设规划 - 2026年投运1GW「Prometheus」AI集群 算力相当于核电站或百万人口城市用电量[2] - 2027年「Hyperion」计划扩容至5GW 占地面积对标曼哈顿 配套自建天然气电厂[2] - 算力规模远超OpenAI星际之门(300-500MW)和马斯克Colossus项目(250MW)[2] 马斯克Grok 4智能伴侣功能 - 推出动漫角色Ani(含NSFW模式)和卡通熊猫Rudy 具备3D动画与语音交互能力[3] - 中文发音仍显机械 交互动作待优化 功能处于早期阶段[3] - 新增提示词生成HTML5游戏功能 可自主整合3D模型与纹理[3] 亚马逊Kiro IDE工具发布 - 提供氛围编码与规划双模式 通过规约(Specs)和挂钩(Hooks)实现规格驱动开发[4] - 自动转化需求为技术设计图 文档代码同步 挂钩自动化检查流程[5] - Anthropic同步更新Claude Code支持Windows 可替换为Kimi K2模型[5] 谷歌Gemini嵌入模型突破 - MTEB评测68.37分超越OpenAI(5893分) 价格仅015美元/百万token[6] - 32层Transformer架构 采用MRL技术支持多维嵌入输出[6] - 两阶段训练(预微调+精调) 在检索/分类/聚类任务表现优异[6] 秘塔AI深度研究功能 - 可视化问题链展示搜索/思考/决策过程 支持互动网页与图表生成[7] - 用户可管理来源偏好(屏蔽/优先网站) 免费版每日100搜索额度(单次消耗20-30)[7] - 年费会员每日500次 研究质量对标OpenAI DeepResearch[7] UCSD&NYU多模态记忆系统 - MIRIX在ScreenshotVQA基准准确率比RAG高35% 内存占用减少999%[8] - 设计6类人记忆系统(核心/情景/语义等) 通过多智能体协作构建认知基础[8] - 已开源并发布Mac应用 支持文本/截图/对话日志多模态输入 SQLite本地存储[8] 微软Orbformer量子化学模型 - 解决多参考体系精度与效率矛盾 计算成本降低两个数量级[10] - 三模块架构: 原子核MPNN/动态轨道生成器/电子Transformer[10] - 键解离等测试达化学精度(1 kcal/mol) 实现分子间计算共享[10] OpenAI工程师谈编程趋势 - 未来程序员价值80-90%来自结构化沟通 代码仅占10-20%[12] - 规约(Specification)比代码更重要 可完整捕捉意图与价值观[12] - 模型规约实践案例: Markdown文档版本化管理 解决GPT-4o谄媚问题[12]

7月14日，海淀区人工智能企业、智能算力系统软件服务商北京清程极智科技有限公司（以下简称"清程极智"）宣布正式完成上亿元最新融资，距上一轮 融资落地仅隔半年。本轮融资由知名产业方领投，并获多方重磅机构跟投，包括联想创投、上海市属国有创投平台、并行科技及奇绩创坛等战略投资者。 清程极智成立于2023年12月，公司位于海淀区中关村东路。作为人工智能基础设施领域初创企业，公司专注于打造智能算力系统软件，成为连接智能算力 与智能应用的关键桥梁。其软件能够高效链接底层硬件算力与上层AI模型训练、推理及应用需求，实现不同硬件设备的高效协同工作，为AI应用开发和 运行提供基础设施支持。 今年以来，随着国内大模型发展提速，推理算力需求爆发式增长，清程极智自主研发的"赤兔（Chitu）"推理引擎面向国产算力进行深度优化，具备低延 迟、高吞吐、低显存占用等技术优势，能够满足不同应用场景下对智能算力的多样化需求。其中，赤兔推理引擎基于国产算力昇腾架构的应用，能够将运 行满血版DeepSeek的算力门槛降低 75%。此外，清程极智还联合清华大学团队构建了开源赤兔推理引擎项目，将加速构建"国产智算芯片-国产系统软件- 国产大模型"的完 ...