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企业家亚布力热议机器人:下半年或迎上市潮,商业化成关键
第一财经· 2025-07-04 17:55
机器人行业上市潮 - 2025年下半年机器人市场预计迎来上市潮,已有近二十家相关企业递表港交所[1][3] - 递表企业集中在工业自动化和服务机器人领域,技术稳定性和场景落地能力已通过订单验证[1] - 宇树科技、智元等机器人企业正在为IPO做准备,多位投资人透露计划下半年递表[1] 企业盈利与上市挑战 - 当前递表企业中部分面临持续亏损,如云迹科技2022-2024年净亏损超8亿元,斯坦德机器人同期净亏损2.7亿元[4] - 云迹科技若18个月内未完成上市,需现金偿还18.7亿元赎回负债[4] - A股不接受纯烧钱估值的企业,港股通过第18C章规则降低特专科技企业上市门槛[3][7] 投资与商业化标准 - 投资人认为企业盈利、订单和出货量是硬指标,B端场景差异化优势企业更具上市潜力[3] - 技术价值需转化为商业价值,如提升工厂效率、降低物流成本等具体场景应用[4] - 大模型领域存在"烧钱-高估值"循环,分水岭在于能否产生真实订单[6] 大模型与机器人技术联动 - 国产AI大模型企业如智谱、MiniMax争抢IPO,MiniMax估值达30亿美元[6] - 数据驱动成为大模型和具身智能领域核心,无监督学习突破人类认知限制[6] - 部分机器人企业寻求上市是为解决数据、算力不足及商业化闭环问题[7] 行业动态与不确定性 - 宇树科技上市时间未明确,处于"边走边看"状态[8] - 大厂数据壁垒可能挤压独立大模型公司生存空间[6]
MiniMax最快今年赴港上市:新发布的M1推理模型直接叫板DeepSeek-R1与GPT-4
IPO早知道· 2025-06-18 21:10
公司上市计划 - MiniMax最快将于2024年赴港上市 目前与中介机构就上市事宜进行沟通但无具体时间表 [2][3] - 公司成立于2021年12月 当前估值约30亿美元 投资方包括云启资本、IDG资本、高瓴创投、明势创投、米哈游、腾讯、阿里等 [4][7] 技术研发进展 - 2025年1月发布并开源01系列模型 包含Text-01语言大模型和VL-01视觉多模态模型 采用线性注意力机制可处理400万token输入 [4] - 语音大模型规模全球Top 2 支持32种语言 视频模型调用量全球领先 支持文生视频/图生视频/主体参考等功能 [5] - 6月17日发布M1推理模型 为全球首个开源混合架构推理模型 复杂场景能力超过国内闭源模型 成本仅为GPT-4的0.5% [8][9] - 6月18日发布Hailuo 02视频生成模型 打破全球视频模型效果成本纪录 [10] 产品与市场表现 - 推出海螺AI、MiniMax Audio、星野Talkie等多款AI产品 在全球范围内具有一定欢迎度 [6] - 自6月17日起连续5天发布新模型 包括M1推理模型和Hailuo 02视频模型等 [1][8][10] 行业动态 - 国内大模型领域头部企业之一 与智谱AI、面壁智能等并称"大模型六小龙" [2][15]
模速空间重塑AI全链条生态
上海证券报· 2025-05-17 04:09
模速空间概况 - 模速空间是上海徐汇滨江的AI产业集聚区,2023年9月揭牌,面积1.5平方公里,已汇聚近400家大模型企业,占上海备案大模型总量的61% [2] - 形成完整产业链,涵盖算力芯片、基础设施到工业、医疗、金融等垂直应用,集聚阶跃星辰、无问芯穹、商汤科技等标杆企业 [2] - 目标定位为"比肩硅谷的未来坐标",联合中科院、上海交大等科研机构及千亿级产业基金、万卡算力资源构建产学研生态 [2] 企业动态与技术突破 - 商汤科技发布日日新SenseNovaV6大模型体系,多模态推理与数据分析能力对标国际领先水平 [4] - MiniMax服务全球超5万家企业开发者,C端应用覆盖200+国家和地区用户,推出MiniMax Chat、海螺AI等产品 [4] - 阶跃星辰发布总参数量4.8B的3D大模型Step1X-3D,两年内已发布23款自研基座模型(17款为多模态) [4] - 斑马智行采用端到端智能座舱架构方案,计划2024年Q2首发实车、Q3量产,合作40+汽车品牌并落地超1000万辆汽车 [5] 产业生态与支持体系 - 提供算力调度、语料开放、金融、人才、场景对接五大平台,投用超10万张算力卡,汇聚千亿级基金矩阵 [6] - "上下楼即上下游"模式实现产业链协同,企业可快速获取算力、数据、基模、应用等资源 [6][7] - 徐汇区推出"十百千万计划":10万㎡创新载体、100个备案大模型、1000家新增企业、万亿级产业辐射 [9] - 政府提供3.6亿元算力补贴,开源高质量语料库降低训练成本,千亿基金矩阵已服务148家企业融资 [9] 国际化与未来规划 - 2024年2月组织企业参加阿布扎比全球AI展会,筹办西岸国际科技消费节提升全球影响力 [9] - 目标成为AI企业全球创业首选地及落户中国首站,打造核心技术策源地、青年创业首选地、标杆应用涌现地 [10]
腾讯研究院AI速递 20250425
腾讯研究院· 2025-04-24 23:56
OpenAI图像生成模型gpt-image-1 - OpenAI发布新图像生成模型gpt-image-1及其API,支持图像生成、编辑和变体功能,每张图成本低至0.02美元 [1] - 模型支持自定义尺寸、质量、格式、压缩度和背景透明度,能结合世界知识生成更符合上下文的高质量图像 [1] - Adobe、Figma、Canva等多家企业已将该API集成到产品中,可应用于设计、电商、教育等多个领域 [1] 微软AI智能体同事 - 微软推出AI智能体同事功能,主要包括研究员(Researcher)、分析师(Analyst)等智能体,打造全新工作流程系统 [2] - Microsoft 365 Copilot更新整合了网页、工作内容和Pages,支持全天候专家咨询、新型工作流、综合搜索等功能 [2] - 微软2025工作趋势报告预测,未来2-5年内所有公司都将转型为"前沿公司",由人类和AI智能体组成混合团队 [2] Skywork-R1V 2.0多模态模型 - Skywork-R1V 2.0多模态模型全面开源,38B权重支持视觉文本双推理,在MMMU等多项测试中达到开源SOTA成绩 [3] - 新增Skywork-VL Reward多模态奖励模型,通过MPO混合偏好优化机制提升模型泛化能力 [3] - 在高考理科题目解答中展现出优异实力,并由Adobe、Figma等多家企业采用,应用于创意设计等实际场景 [3] 腾讯云代码助手CodeBuddy升级 - 腾讯云推出Craft软件开发智能体,支持自然语言一句话生成完整项目,采纳率达90%,实现开发平均编码时间缩短40% [4] - 支持MCP协议,Craft可直接接入测试、构建、部署等工作流程,并支持第三方插件扩展 [5] - 该智能体已在腾讯内部广泛应用,并服务百万开发者及数千家团队,包括小米、美的等企业及微信、QQ等产品团队 [5] 纯端侧大模型上车量产 - 面壁智能首个纯端侧大模型驱动的智能座舱cpmGO实现量产,从零到量产仅用10个月,刷新行业纪录 [6] - cpmGO具备纯本地运行、毫秒级响应、91%执行准确率等特点,已获得高通、英特尔等十余家芯片厂商支持,并与多家车企合作 [6] - 该产品通过MiniCPM技术实现数据本地处理、多模态交互和GUI Agent功能,可在断网环境下稳定运行,解决了传统云端方案的网络依赖问题 [6] MiniMax Audio音频工具 - MiniMax发布AI音频工具MiniMax Audio,支持30+种语言,中文和粤语效果领先,10秒即可完成高精度声音克隆 [7] - 支持直接读取PDF、TXT及网页内容,最高支持20万字符输入,配备300+种预设音色和灵活的声音参数调节 [7] - 价格亲民,每月免费额度10000点,基础套餐5美元/月,支持API接入和企业级私有部署 [7] OpenAI模型使用限额提升 - OpenAI对Plus、Team、Enterprise和Education用户的深度研究查询限额从每月10次提升至25次 [8] - 专业用户的深度研究使用限额增加到每月250次 [8] - Plus用户的GPT-4o和GPT-4o3模型使用数量实现翻倍 [8] Flex.2-preview文生图模型 - Ostris团队发布基于8亿参数的文生图扩散模型Flex.2-preview,专为ComfyUI优化,支持线条、姿态和深度控制等功能 [10] - 模型采用轻量化设计,16GB显存即可运行,支持高级图像修补、ComfyUI节点化工作流,且1024x1024图像仅需50步生成 [10] - 基于Apache2.0许可开源,支持微调和商业使用,集成XLabs ControlNet,在VBench评估中性能优于前代模型 [10] ManipTrans机器人操作技能迁移 - 北京通用人工智能研究院等单位提出ManipTrans方法,能高效将人类双手操作技能迁移至机器人灵巧手,实现如拧瓶盖、盖笔帽等复杂操作 [11] - ManipTrans采用两阶段方法,先用预训练模型模仿人类手部动作,再通过残差学习模块进行精细调整,解决了形态差异和交互精度问题 [11] - 研究团队同时发布大规模数据集DexManipNet,包含61种任务、1200多件物体的3300条操作序列,并已在真机平台验证可行性 [11] Mercor AI招聘CEO观点 - 人类数据市场从众包低技能任务转向筛选顶尖人才,评估模型不仅要测试基本能力,还要评估"经济上有价值的工作"表现 [12] - 未来最有价值的人才特征是拥有"反常识性观点"和"品味",以及良好的适应性,而不是单纯的技术技能 [12] - 强化微调(RFT)将成为企业定制AI能力的重要方式,只需几百或几千个样本就能实现高效训练,有望构建一个庞大的评估任务生态系统 [12]