人工智能与算力基础设施 - 华为首次线下展出昇腾384超节点，实现业界最大规模384卡高速总线互联，资源调度效率显著提升[1] - 华为发布盘古Ultra MoE和盘古Pro MoE系列模型，验证国产AI基础设施自主创新能力[1] - 腾讯构建全链路技术架构，包括HCC集群、高速存储和星脉网络，支撑AI应用场景[2] 机器人技术创新 - 深圳星尘智能小央机器人实现0.1毫米重复定位精度，手臂末端速度达10米/秒，完成国家大剧院指挥演出[2] - 优必选人形机器人实现自主更换电池，兆威机电灵巧手应用于工业、医疗等场景[2] - 众擎人形机器人实现跳跃翻滚等全球首创功能[2] 智能制造与工业突破 - 荣耀智能工厂通过CMMM四级认证，每28.5秒下线一台手机，生产全球最轻薄折叠旗舰[3] - 大族激光高功率光纤激光器打破国外垄断[3] - 深圳2分钟可组装一台3D打印机，无人机从创意到量产仅需3个月[8] 软件与垂直领域AI - 金蝶为企业管理云SaaS全球领先，深信服、微众银行深度融入实体经济[3] - 深圳2600余家人工智能企业中，思谋科技、晶泰科技等成为机器视觉、AI制药领域垂类模型领头羊[3] - 北科瑞声、元象科技分别在智能语音和3D视觉领域领先[3] 研发投入与专利产出 - 深圳国家高新技术企业达2.5万家，密度12家/平方公里居全国第一[5] - 华为2024年研发投入1797亿元（营收占比20.8%），十年累计超1.24万亿元，拥有15万件全球专利[6] - 腾讯2024年研发投入707亿元，全球专利申请量超8.6万件[6] 产业链与创新生态 - 深圳1小时通勤圈内可配齐95%手机零部件，华强北提供硬件创业"一站式"供应链[8] - 河套深港合作区160个高端项目加速技术规模化落地[8] - 电子信息、人工智能等产业集群形成全链条能力，创新成本持续降低[8] 创新主体数据 - 深圳90%以上创新型企业为本土企业，90%以上研发资源集中于企业[10] - 2024年深圳独角兽企业42家，新晋13家占全国总量25%[10] - PCT国际专利申请量连续20年全国第一，百强企业贡献76%[6]

机器之心报道 机器之心编辑部 都看了吗？ 等了多年的 GPT-5，终于在 这个凌晨发 布了。 我们一脸的期待，直播中 OpenAI 几位核心人员的紧张也肉眼可见。 直播过程中，奥特曼也是连发十几条推特，介绍 GPT-5 的看点。 因为信息点比较多，我们就以奥特曼的推特内容为依据为大家一一介绍。 首先，这是一个 集成模 型 。也就是说，你用它的时候不需要在不同模型之间切换，它会自己决定何时需要深入思考。 尽管奥特曼强调 benchmark 不重要，但他们还是晒出了不少跑分结果，比如在数学、编程、视觉感知和健康领域。具体跑分如下： 费用方面，GPT-5 分为免费版、Plus 和 Pro 计划。根据奥特曼的说法，免费版也能用上「博士级别的智能」（GPT-5 普通版，但带推理功能），Plus 用户在使用频 率上限制更少，而 Pro 用户可以用上 GPT-5 Pro。 面向开发者，GPT-5 的三个版本 API 价格如下：标准版 GPT-5 为每百万输入 Token 1.25 美元，每百万输出 Token 10 美元，GPT-5 mini 版 与 Nano 版会更便宜。 数学领域 ：在 2025 年 AIME 测试中无 ...

核心观点 - 北京大学、字节跳动Seed团队及香港大学联合提出「SWE-Swiss」配方，通过精巧方法论设计使32B参数模型SWE-Swiss-32B在SWE-bench Verified基准上取得60.2%准确率，与更大模型性能相当，体现卓越训练效率 [1][2] - 该研究将软件工程问题解决流程解构为代码定位、修复和单元测试生成三项核心技能，并通过验证性拒绝采样构建高质量数据集，采用两阶段训练方法（多任务SFT+两阶段RL）显著提升模型性能 [5][8][10][11] - 测试时扩展阶段引入「增强自我一致性」方法，结合多补丁生成与相似度度量，使模型在生成120个补丁时达到60.2%准确率，较传统方法优化显著 [14][15][18] - 团队宣布将开源32B模型及全部训练数据，推动社区研究发展 [9][21] 模型性能 - SWE-Swiss-32B在SWE-bench Verified基准上取得60.2%顶级分数，与Kimi-Dev、DeepSeek-R1-0528等更大模型同属SOTA梯队 [1][2] - 两阶段训练使性能阶梯式提升：SFT后达36.0%，RL阶段跃升至45.0%，最终测试时扩展达60.2% [11][12][18][20] - 两阶段RL课程中，第一阶段200步训练后剪枝简单样本（准确率>90%），第二阶段90步专注难题，带来额外性能增益 [11][16] 方法论创新 - 验证性拒绝采样构建数据集：生成候选数据后通过基于测试的自动化验证筛选，仅保留成功样本用于微调 [8] - 两阶段训练架构：第一阶段混合10,254个样本进行多任务SFT，第二阶段通过POLARIS启发式RL课程强化修复能力 [11] - 增强自我一致性算法：在传统完全匹配基础上引入相似度度量，奖励相似解决方案密集区域的候选补丁 [14][15] 技术实现 - 基于Qwen2.5-32B模型进行改造，三项核心技能显式建模（代码定位/修复/单元测试生成） [10][11] - 修复模块利用定位和检索文件生成补丁，测试生成模块验证补丁有效性，形成闭环工作流 [7] - GitHub和Hugging Face已公开模型及数据集资源 [9]

科技富豪的末日堡垒投资 - 科技巨头如扎克伯格和奥特曼正在秘密建造具备长期生存功能的地下避难所，被称为"末日堡垒" [1][3] - 这些设施配备防爆门、独立能源供水系统，目标是在全球性危机中实现自给自足 [11][15][16] 扎克伯格的夏威夷地产布局 - 2024年夏季追加6500万美元购置962英亩土地，使考艾岛总持有量达2300英亩，价值超3亿美元 [4][5][6] - 规划建设含30间卧室的豪宅群、防爆掩体及465平方米地下避难所，配套紧急逃生隧道 [10][11][12] - 2014-2021年间已累计投资1.7亿美元购置1400英亩土地 [5][6] 其他科技富豪的类似行动 - 奥特曼承认拥有混凝土加固地下室，但否认是避难所，声称用于应对疫情、网络战等突发情况 [18][20][22][23] - PayPal创始人彼得·蒂尔2011年曾计划在新西兰建造山体嵌入式避难所，因环保争议被否决 [25][27][28][29] 行业现象与公众反应 - 科技领袖的避险行为引发公众对AI潜在风险的猜测，Reddit等平台讨论热度激增 [30][31] - 设施设计标准显示其远超普通地下室，包括金属混凝土结构门和独立生存系统 [12][15][21]

战略合作 - 公司与共济科技及芯培森签署《战略合作协议》，三方拟就原子级科学计算算力业务开展深度合作 [1] - 公司拟建设原子级科学计算规模化算力中心，共济科技提供选址和网络布局建议，芯培森提供高速算力服务器供应保障 [1] - 共济科技将为算力中心建设提供技术咨询服务，并协助宣传和销售算力资源及服务器 [1] - 协议为框架性文件，暂不涉及具体金额，但将为公司发展提供有力支撑 [2] - 公司还与苏州能斯达及芯培森签署协议，围绕人形机器人电子肌肉、电子皮肤和关节等关键零部件材料展开合作 [2] 业务布局 - 公司在AI4R&D领域持续布局，先后合资成立广东图灵道森技术、投资入股芯培森、合资成立广东赫曦原子智算中心 [1] - 公司计划将碳材料技术应用于人形机器人领域，拓宽石墨烯粉体、碳纳米管粉体等产品的应用场景 [2] - 苏州能斯达已推出多款应用于人形机器人的电子皮肤，芯培森的APU算力服务器为材料研发提供算力支撑 [2] 业绩表现 - 公司预计2025年上半年归母净利润为2.2亿元至2.38亿元，同比增长98.77%至115.03% [3]

人民财讯8月7日电，据"温州发布"消息，8月7日，浙江省副省长、温州市委书记张振丰与人工智能企业 和专家座谈交流。张振丰指出，人工智能已从"未来时"进入"进行时"，是温州当前和未来推动高质量发 展的重要抓手。打造人工智能创新发展先行市，要抢抓时代机遇，积极发挥中国(温州)数安港等平台磁 场效应，锚定目标狠抓落实，努力把算力转化、数源集聚、安全合规、场景应用等先发优势转化为发展 胜势。要聚焦发展赛道，围绕算力、数据、语料、模型等维度，聚力生命健康、智能制造、交通运输、 新能源、低空经济等赛道，学习借鉴先进经验做法，促进人工智能在"5+5+N"现代产业集群的深度应 用，培育壮大龙头企业，因地制宜发展新质生产力。 ...

具身智能数据工程综述 核心观点 - 具身智能面临三大数据瓶颈：成本效率低下、数据孤岛与评估真空 [5][6][7] - 提出系统性解决方案"具身AI数据工程"框架 涵盖数据生产、标准化、仿真生成等全生命周期 [8][9][10] - 真实世界数据采集与仿真数据生成构成两大技术路径 需协同优化 [10][37][102] 数据瓶颈分析 - **成本效率**：机器人交互数据规模仅为LLM训练数据的十万分之一 高质量遥操作数据采集成本高昂 [6][26] - **数据孤岛**：设备与技术多样性导致数据格式不统一 跨系统共享困难 [27][28] - **评估真空**：缺乏统一标准 存在盲目收集与重复建设 [28][45] 技术框架构成 - **顶层设计**：综合规划传感器配置、数据类型与采集精度 [10][30] - **数据标准**：统一格式、标注方法与质量控制规范 解决互操作性 [10][45][69] - **真实数据采集**：基于遥操作（姿态/视觉/光惯性）与示教（直接/间接）两类系统 [29][75][87] - **仿真数据生成**：包含仿真引擎、数字资产、平台模块与系统接口四层架构 [37][38][41] 数据集分类与标准化 - **演示数据集**：操控演示（GraspNet-1Billion等）与移动演示（Human3.6M等） 用于训练"系统I" [47][48][52] - **具身问答数据集**：空间推理（EQA v1）与任务规划（VideoNavQA） 训练"系统II" [56][57][60] - **基准数据集**：导航（nuScenes）与交互（ManipulaTHOR） 用于性能评估 [62][63][64] - **标准化三阶段**：度量标准化（空间/时间精度）、结构标准化（四类数据流）、质量评估标准化（量化/经验指标） [69][72][73] 技术改进方向 - **真实数据采集**：硬件专用化（如人形机器人适配）、软件交互简化、策略辅助降低人为误差 [97][98][99] - **仿真数据生成**：增强Real2Sim转换、资产生成精度提升、决策生成物理约束强化 [119][120][121] - **虚实协同**：构建World Models缩小sim2real差距 实现双向数据增强 [121][133][134] 行业应用特点 - **工业领域**：制造业需高精度运动控制数据 特种领域侧重安全可靠性数据 [122][123] - **服务业**：需均衡各类数据 包括常识、操作决策与人机交互数据 [124][125] - **生产方法选择**：遥操作数据可用性高但成本高 仿真生成生产力强但存在真实性缺陷 [126][127][128] 未来优化路径 - **系统化生产**：兼容多设备的一体化平台 集成自动化标注与管理工具 [130] - **社会化协作**：建立开放数据交易平台 包含质量评估与知识产权保护机制 [137] - **目标驱动**：专业化数据（工业场景）与社会化数据（人机交互）并行发展 [135][136]

AI播客行业趋势 - AI播客赛道近期吸引多位知名从业者创业，如前百川智能联创焦可推出全AI生成产品"来福"，前妙鸭相机产品负责人张月光开发AI加持型产品ChatPods [4][6][8] - 行业技术路径呈现从"AI辅助人类内容"向"AI原生生成内容"的转变，来福实现用户点播主题后3-5分钟生成15分钟对话式播客 [10][12] - 2025年5-8月国内密集上线多款AI播客工具，包括LitenHub、Coze、豆包、腾讯混元等，主要支持文字/链接/文件输入生成音频 [13] 产品技术特征 - 核心工作流程为"人机共创"模式：人类把控主题与核心观点，AI负责口语化转换、资料补充及对话演绎，可节省传统播客50%以上录制剪辑时间 [17][19] - ListenHub表现最优，其深度探索模式能生成8-15分钟带增量分析的播客，并支持语音克隆功能，综合评分高于Coze（存在事实错误）和豆包（抢话问题） [15][20][23] - 当前技术局限体现在无法处理即兴访谈内容，且生成时长普遍短于主流播客（15分钟内），缺乏二次剪辑等配套工具 [25][35] 市场应用场景 - 新闻类播客是AI最适配领域，欧美市场Top250播客中新闻类占比达30%（美国）至45%（法国），AI可高效完成事实性内容生产 [37] - 娱乐/知识类播客面临替代阻力：娱乐内容依赖主播即兴发挥（占用户收听动机48%），知识类以访谈形式为主（Top11科技播客中10档为访谈） [30][32] - 行业马太效应显著，头部播客如《硅谷101》订阅量超27万，AI生成内容在权威性、趣味性方面难以竞争 [31][41] 用户行为与产品数据 - 来福早期下载量约2000次，功能测试显示其能根据用户兴趣标签推荐内容，但存在生成失败率 [10][12] - 用户可通过语音/文字与播客AI实时交互，如要求生成特定主题内容（如"背部运动"）或进行提问闲聊 [10] - 中文播客创作者单期平均净工作时长12.9小时，AI工具可显著降低非专业创作者的音频制作门槛 [19]

求职者向《财富》杂志透露，他们坚决拒绝参加人工智能面试，称此类面试缺乏人情味，是公司文化欠佳的警示信 号。图片来源：FG Trade / Getty Images 下次当你穿戴整齐，坐下来参加期待已久的求职面试时，电话那端可能并没有真人。相反，如今求职者 加入Zoom会议后，迎接他们的可能是人工智能面试官。求职者告诉《财富》杂志，当这些没有面容、 声音机械的机器人加入通话时，他们要么感到困惑，要么觉得好奇，要么直接陷入沮丧情绪之中。 "如今找工作本就让人倍感挫败、心力交瘁，再让自己承受这种额外的侮辱，实在是难以接受，"拥有丰 富写作和编辑经验、已求职三个月的黛布拉·博查特（Debra Borchardt）告诉《财富》杂志。"几分钟之 内，我就觉得'我不喜欢这样。这太糟糕了。'起初一切还算正常……然后进入了实际面试流程，这时就 有点诡异了。" 人工智能面试官只是招聘流程因先进技术而发生颠覆性变革的最新体现。随着人力资源团队人员减少， 招聘经理需要为一个职位筛选数千名求职者，他们开始利用人工智能优化工作流程——筛选出优秀求职 者、安排候选人面试、自动发送后续流程通知。对中层管理者而言，人工智能面试官或许是福音，但 ...

BCE (BCE) Q2 2025 Earnings Call August 07, 2025 08:00 AM ET Speaker0Good morning, ladies and gentlemen. Welcome to the BCE Q2 twenty twenty five Results Conference Call. I would now like to turn the meeting over to Chris Summers. Please go ahead, Mr. Summers.Speaker1Thank you, Matthew. Good morning, everyone, and thank you for joining our call. With me here today are Mirko Bibic, BCE's President and CEO and our CFO, Curtis Millen. You can find all our Q2 disclosure documents on the Investor Relations page o ...