签约仪式：带着AI去赛场:AI+电竞全流程赋能战略发布仪式| 2026AI Partner·北京亦庄AI+产业大会
原文摘要 邵斌丨北京中关村学院教授、中关村人工智能研究院院长 左伟丨首都体育学院副校长 叶靖波丨京奥电竞（北京）科技有限公司董事长 在今天的大会上我们还将举行一场重量级的三方签约。 中关村人工智能研究院致力于面向未来，致力于面向未来、具有产业价值和颠覆意义的人工智能与交叉学科领域的科学探索,推动创新成果产业化落地，北京中关村学院和中关村人工智能研究院两院一体两面，是北京人工智能领域的一面崭新的旗帜； 首都体育学院是北京高校首批本科电竞专业，为电竞产业培养大量的优质人才。 京奥电竞(北京)科技公司立足于北京经济技术开发区，深度运营北京智慧电竞中心，青年人才培养，行业资源整合及品牌传播，形成了以赛促产的特色发展路径，并参与了国内外顶级赛事的落地执行，如英雄联盟全球总决赛，三角洲烽火联赛。 三方将依托各自的优势，充分协作，实现产学研一体的全面突破。 下面我们正式进入签约环节，共同见证一场重量级的签约。允许我介绍以下嘉宾，让我们欢迎: 北京中关村学院教授、中关村人工智能研究院院长邵斌； 首都体育学院副院长左伟； 京奥电竞(北京)科技有限公司董事长叶靖波； 有请各位落座，签约，请领导留步，我们在台前进行合影留念。 签约仪式圆满结束，希望有更多AI+电竞的优质成果诞生在联合框架下，谢谢大家。 主持人：在AI从技术走向产业的关键路上，总有人率先出发，照亮前路。他们是AI场景落地的先行者，以远见与魄力，为整个行业趟出可行路径，成为穿越周期的灯塔。 有灯塔指引方向，更有勇者打破边界。他们打破AI落地壁垒、打通场景、创造增量，是当之无愧的破壁者！接下来将要发布2026 AI最佳场景渗透案例-特别致敬人物，请看大屏幕！ 尊敬的各位来宾，2026 AI Partner 北京亦庄AI+产业大会20日上午的议程已经结束！在此由衷感谢所有嘉宾的精彩分享，以及每一位在座您的全程参与。\n文章来源 标题: 签约仪式：带着AI去赛场:AI+电竞全流程赋能战略发布仪式| 2026AI Partner·北京亦庄AI+产业大会 来源: ai 链接: https://36kr.com/p/3819898058330240?f=rss 时间: 2026-05-22 11:22:01 +0800 核心内容 邵斌丨北京中关村学院教授、中关村人工智能研究院院长 左伟丨首都体育学院副校长 叶靖波丨京奥电竞（北京）科技有限公司董事长 在今天的大会上我们还将举行一场重量级的三方签约。 中关村人工智能研究院致力于面向未来，致力于面向未来、具有产业价值和颠覆意义的人工智能与交叉学科领域的科学探索,推动创新成果产业化落地，北京中关村学院和中关村人工智能研究院两院一体两面，是北京人工智能领域的一面崭新的旗帜； 首都体育学院是北京高校首批本科电竞专业，为电竞产业培养大量的优质人才。 京奥电竞(北京)科技公司立足于北京经济技术开发区，深度运营北京智慧电竞中心，青年人才培养，行业资源整合及品牌传播，形成了以赛促产的特色发展路径，并参与了国内外顶级赛事的落地执行，如英雄联盟全球总决赛，三角洲烽火联赛。 三方将依托各自的优势，充分协作，实现产学研一体的全面突破。 下面我们正式进入签约环节，共同见证一场重量级的签约。允许我介绍以下嘉宾，让我们欢迎: 北京中关村学院教授、中关村人工智能研究院院长邵斌； 首都体育学院副院长左伟； 京奥电竞(北京)科技有限公司董事长叶靖波； 有请各位落座，签约，请领导留步，我们在台前进行合影留念。 签约仪式圆满结束，希望有更多AI+电竞的优质成果诞生在联合框架下，谢谢大家。 主持人：在AI从技术走向产业的关键路上，总有人率先出发，照亮前路。他们是AI场景落地的先行者，以远见与魄力，为整个行业趟出可行路径，成为穿越周期的灯塔。 有灯塔指引方向，更有勇者打破边界。他们打破AI落地壁垒、打通场景、创造增量，是当之无愧的破壁者！接下来将要发布2026 AI最佳场景渗透案例-特别致敬人物，请看大屏幕！ 尊敬的各位来宾，2026 AI Partner 北京亦庄AI+产业大会20日上午的议程已经结束！在此由衷感谢所有嘉宾的精彩分享，以及每一位在座您的全程参与。\n内容来源：ai 原文链接：https://36kr.com/p/3819898058330240?f=rss\n市场背景 BTC 价格：$0.00 24h 涨跌：+0.00% AI Agent 加工：AI Agent（技术分析） 生成时间：2026-05-22T06:00:44.480512+00:00\n
潮水退去，裸泳的一定不止五粮液
原文摘要 作者 |\u00a0谢芸子 编辑 | 张帆\u00a0封面来源 |\u00a0企业官微\u00a05月18日的临时股东大会，五粮液“真诚道歉”了，原因在于其创造的、最令A股错愕的“财务变脸”。 就在刚刚过去的4月末财报季，这家常年位于行业第二的白酒龙头企业，发布了一份“更正公告”，大幅抹去了公司去年前三季度超过50%的营收，以及近70%的净利润。 调整后的财报最终显示：2025年，五粮液实现营收405.29亿元，同比下滑54.6%；归母净利润89.54亿元，同比下滑71.9%。业绩大幅调整的原因指向财报中首次出现的两个新科目——49.07亿元的“监管商品”和263.15亿元的“监管商品款项”。 尽管五粮液至今未解释“监管商品”的含义，但多家券商机构将其理解为：“已发货、未实现终端动销的存货成本”，以及“已收款、未满足收入确认条件的预收款项，待终端销售完成后才会计入收入”。 “中译中”，经销商打款提走的货，只要还没卖到消费者手中，就不再被计入真实收入。从这一层面看，五粮液亲手戳破了白酒行业维系了数十年的增长范式。 只不过，这种堪称魔术般的财务调整，也动摇了资本市场对中国白酒行业的信任。 在雪球等交易平台上，已有股民戏称五粮液为“赖子王”。多家国际投行也看空五粮液。花旗银行直接表示，本次财务修正并非简单的会计差错，而是公司长期向经销商强制压货、虚增营收和利润的集中清算。过往靓丽的业绩存在明显水分，真实经营质量远低于市场认知。 有趣的是，国内券商机构仍看好五粮液未来的发展，普遍给予“买入”评级。 本次股东会议，五粮液管理层也再度掏出了“急救工具”，承诺在未来12个月内完成80亿至100亿元的股票回购，并严格兑现不低于200亿元的分红。 但这似乎没有打动投资者。 截至发稿前，五粮液收盘价85.35元，相比历史最高点跌去三分之二。进入5月以来，其股价已累计跌超12%。 库存高企，老二变“垫底” 想要理解监管商品的变动及由来，还要从白酒行业整体的发展模式切入。 长期以来，中国白酒的增长模式并不复杂，经销商根据“出厂价”先打款，厂商收到后再发货，货品一到经销商仓库，厂商的财务系统就多了一笔营收计入。这种“先款后货”的模式，维系了头部酒企们数十年的账面繁荣。 然而自2022年起，疫情导致线下停摆，原本的“蓄水池”变成“堰塞湖”。酒企们为保业绩，不断向经销商压货；经销商们为保住代理权，只能硬着头皮打款。供需失衡之下，高端白酒的市场价格下跌。 时至2025年底，这一现象变得更加荒诞，连飞天茅台也出现了价格倒挂，五粮液的价格体系更是陷入多重失效的局面。 在诸多媒体的报道中，彼时“普五”（第八代五粮液）的市场批发价已跌至每瓶810元，多地甚至跌破了800元。五粮液不得不“变相降价”，在维持出厂价的基础上，给予经销商“每瓶119元”的打款折扣，再加上扫码返利等政策，经销商的实际成本也降至每瓶800元。 但仍有经销商“卖一瓶亏一瓶”。 有五粮液华东地区的专卖店负责人告诉36氪，因为“打款价”高于“市场价”，其每年要垫付几百万元的价差，考虑到几十万元的银行利息，就算厂商会在年末返利，也是亏损的状态。\n36氪根据公开资料制表\n普五终端成交均价；图片截自“酒价内参” 财报的库存能更直观地反映出零售终端的动销失利。 2025年，五粮液产品的生产量为3.84万吨，同比下降10.96%；销售量为1.95万吨，同比下降53%；期末库存量为2.51万吨，同比暴增306.90%。 换言之，五粮液产品去年期末的库存已超过全年的销售量。销售端大幅收窄的同时，生产端却未放缓，库存出现明显累积。\n图片截自财报\n近年来五粮液存货情况，单位：亿元；36氪根据财报制图 把时间轴拉长，公司总体存货的攀升更为清晰。截至2025年末，五粮液的整体存货账面价值已由2022年末的159.81亿元，上涨到200.65亿元。在这样的情况下，“监管商品”算是彻底捅破了“白酒卖不出去，也不再那么值钱”的窗户纸。 但问题呼之欲出，叠加“换了层皮”、但实质也为库存的监管商品，五粮液的账面存货高达512.87亿元。 对于库存的消耗，白酒总不能像快时尚那样“烧衣服”，酒企们常见的做法是降低产量，同时以各种方式将卖不出去的货品腾挪至渠道，等待市场一点点消化。若价格持续倒挂，酒企们也只能不断增加对经销商的补贴力度，这也势必影响利润表现。 值得关注的是，若以2020年的营收为基数，在库存及“监管商品”的连年影响下，2025年五粮液的增速已跌落至“垫底”。\n以2020年营收为基数，头部酒企的增速对比；36氪根据Wind数据制图 “蓄水池”干了，信心还在吗？ 更深的裂缝，也蔓延至经销商的信心和现金流上。作为库存的连锁反应，五粮液财报的另一个关键科目——“合同负债”也在失效。 合同负债是酒企与经销商签订销售合同的预售货款，代表经销商的打款意愿。 旧规则下，经销商打款、酒企发货，随即计收，合同负债同步下降。新规则下，“未发货”的商品被拦在了营收之外，转为“监管商品款项”。五粮液的最新财报也显示，其合同负债确认为收入，截至2025年末，公司的这一数字为134.6亿元，同比增长15.14%。 表面看，经销商对五粮液的信心仍在。若拆开每一季度的业绩数据，情况则复杂得多。\n36氪根据Wind制表 2025年三季报，五粮液的合同负债为92.68亿元，同比增加31.1%；同期，公司的现金回款（即销售商品、服务换回的真实现金流）却与之背离，仅为71.41亿元，同比暴跌74.7%。经营活动现金流净额，更是从去年同期的163.7亿骤降至-28.89亿，由正转负。 多家券商曾明确表示，五粮液自三季度主动放弃强制回款，强调市场良性和价格表现。经销商的打款节奏也从“先快后慢”转为“更慢”。 这或许意味着，五粮液去年三季度乃至全年的合同负债虽同比增加，或也是前期积累的预收款以及后期打款大幅收缩的共同作用。仅从三季度的现金流来看，经销商的打款能力也已经见底。 当然，也不能“一棍子打死”。 华创证券研报指出，今年一季度，五粮液产品的累计动销为1.4万吨，终端进货商家数量增长60%，开箱率达70%，显示真实动销正在修复。只是这一修复的速度明显没有财报表现的那么“炸裂”。 2026年一季度报显示，五粮液归母净利润为80.63亿元，同比暴增82.57%。这一季度的利润水平已逼近2025年全年的水平。 但细看就会发现，2025年一季度的净利润基数，已从原报表的148.6亿元被大幅调降至44.16亿元。新一季度的“高增长”，也是“财报大洗澡”后，基数被刻意做低的数字游戏。 此外值得提及的是，在剥离监管商品后，五粮液2025年末的合同负债已大大瘦身。未来真正的利好消息，还要看监管商品款项能否逐季下调——这意味着263.15亿元的“悬空”营收能否被市场真正“喝掉”。 可以预见的是，当下的五粮液想要消化这些库存，仍需历经漫长的时间。 代际变迁，新瓶装不了旧酒 综上所述，还没有必要将现阶段的五粮\n文章来源 标题: 潮水退去，裸泳的一定不止五粮液 来源: ai 链接: https://36kr.com/p/3819884036051074?f=rss 时间: 2026-05-22 11:26:05 +0800 核心内容 作者 |\u00a0谢芸子 编辑 | 张帆\u00a0封面来源 |\u00a0企业官微\u00a05月18日的临时股东大会，五粮液“真诚道歉”了，原因在于其创造的、最令A股错愕的“财务变脸”。 就在刚刚过去的4月末财报季，这家常年位于行业第二的白酒龙头企业，发布了一份“更正公告”，大幅抹去了公司去年前三季度超过50%的营收，以及近70%的净利润。 调整后的财报最终显示：2025年，五粮液实现营收405.29亿元，同比下滑54.6%；归母净利润89.54亿元，同比下滑71.9%。业绩大幅调整的原因指向财报中首次出现的两个新科目——49.07亿元的“监管商品”和263.15亿元的“监管商品款项”。 尽管五粮液至今未解释“监管商品”的含义，但多家券商机构将其理解为：“已发货、未实现终端动销的存货成本”，以及“已收款、未满足收入确认条件的预收款项，待终端销售完成后才会计入收入”。 “中译中”，经销商打款提走的货，只要还没卖到消费者手中，就不再被计入真实收入。从这一层面看，五粮液亲手戳破了白酒行业维系了数十年的增长范式。 只不过，这种堪称魔术般的财务调整，也动摇了资本市场对中国白酒行业的信任。 在雪球等交易平台上，已有股民戏称五粮液为“赖子王”。多家国际投行也看空五粮液。花旗银行直接表示，本次财务修正并非简单的会计差错，而是公司长期向经销商强制压货、虚增营收和利润的集中清算。过往靓丽的业绩存在明显水分，真实经营质量远低于市场认知。 有趣的是，国内券商机构仍看好五粮液未来的发展，普遍给予“买入”评级。 本次股东会议，五粮液管理层也再度掏出了“急救工具”，承诺在未来12个月内完成80亿至100亿元的股票回购，并严格兑现不低于200亿元的分红。 但这似乎没有打动投资者。 截至发稿前，五粮液收盘价85.35元，相比历史最高点跌去三分之二。进入5月以来，其股价已累计跌超12%。 库存高企，老二变“垫底” 想要理解监管商品的变动及由来，还要从白酒行业整体的发展模式切入。 长期以来，中国白酒的增长模式并不复杂，经销商根据“出厂价”先打款，厂商收到后再发货，货品一到经销商仓库，厂商的财务系统就多了一笔营收计入。这种“先款后货”的模式，维系了头部酒企们数十年的账面繁荣。 然而自2022年起，疫情导致线下停摆，原本的“蓄水池”变成“堰塞湖”。酒企们为保业绩，不断向经销商压货；经销商们为保住代理权，只能硬着头皮打款。供需失衡之下，高端白酒的市场价格下跌。 时至2025年底，这一现象变得更加荒诞，连飞天茅台也出现了价格倒挂，五粮液的价格体系更是陷入多重失效的局面。 在诸多媒体的报道中，彼时“普五”（第八代五粮液）的市场批发价已跌至每瓶810元，多地甚至跌破了800元。五粮液不得不“变相降价”，在维持出厂价的基础上，给予经销商“每瓶119元”的打款折扣，再加上扫码返利等政策，经销商的实际成本也降至每瓶800元。 但仍有经销商“卖一瓶亏一瓶”。 有五粮液华东地区的专卖店负责人告诉36氪，因为“打款价”高于“市场价”，其每年要垫付几百万元的价差，考虑到几十万元的银行利息，就算厂商会在年末返利，也是亏损的状态。\n
5个月MaaS收入增长15倍，阿里云找到了做大Token生意的办法
原文摘要 文｜邓咏仪 编辑｜张雨忻 “阿里云MaaS业务的Token收入，在2026年的过去5个月里增长了15倍，月度Token收入已经达到数亿元级别。”这是阿里云在5月20日的发布会上给出的最新数字。而拉动这笔收入的最直接原因指向了一个词：Agent。 这一天，阿里云发布了新一代旗舰模型Qwen 3.7 Max等一系列产品，这距离Qwen 3.6 Max的面世仅仅过去了一个月。 为什么这么着急？随着今年2月OpenClaw的爆火，各家模型厂商都开始针对Agent做模型在Coding能力上的提升。大模型的Coding能力之争越来越白热化，阿里也必须端出一款在Coding方面能打的模型，保持自身MaaS业务的竞争力。“未来是Agent Cloud的时代。”阿里云公共云总裁刘伟光表示。 无独有偶，大洋彼岸的硅谷，Google I/O大会也在同一天举办，主题同样是Agent Cloud，Google新发布的芯片、模型、应用……几乎所有产品也都围绕Agent展开。 Agent Coding，已经成为全球现阶段的AI共识。\n△图源：阿里云 狠狠做Agent 发布会第一个端上来的新“千问云”官网，这是一个为Agent设计的网页，也是阿里云成立17年以来，第一次为单独业务做的独立官网。\n△图源：千问云 “千问云是为Agent设计的，而不是人类。”阿里云公共云事业部负责人刘伟光说，这来自2024年底，阿里云内部的一个判断：未来云计算产品的主要使用对象，也会逐渐从人类工程师变成Agent。 在过往，一个开发者或企业想要在云上部署服务，需要打开官网，注册之后，然后面对上百个产品分类，自己选机型、配网络、开实例、装环境、调API——每一步都需要人类工程师做判断，上手门槛不低。 但在千问云官网上线背后，动线会发生变化：Agent会先找模型，再找工具和skills，最后才是底层云资源。顺序反过来了。 一个例子是，在龙虾上线后，阿里云发现Agent可以在一天之内自动完成云计算资源的开通，这在过去，是人类要干两周的活。“未来不需要人来开通了，Agent自动就在后台把云计算资源激活了。”刘伟光说。 官网只是前菜。阿里云从上层的模型到Infra到底层的芯片，都围绕Agent重新完成了一次适配。 首先是新一代旗舰模型Qwen 3.7 Max的推出，这距离Qwen 3.6 Max的发布仅一个月时间。 尽管一直以来阿里在开源领域建立了不错的影响力和口碑，但相较国内的智谱GLM、Kimi，阿里的旗舰模型并没有享受到小龙虾带来的最大红利。 而Qwen 3.7 Max的发布，则阿里在Coding领域试图扳回一城的动作。 在目前业界最权威的代码能力测试中，Qwen 3.7 Max已经追平了DeepSeek的最强版本，在难度更高的复杂工程任务测试中，Qwen 3.7 Max也排到了第一的位置。\n△Qwen3.7-Max可独立执行长达35小时的长程复杂任务，工具调用数量也在各大模型中位于前列，图源：阿里云 相较上一代Qwen 3.6 Max Preview，Qwen 3.7 Max最大的升级是长周期任务能力的大幅强化——Agent可以自主执行跨越数十小时、上千步骤的复杂任务，而不需要人类中途介入。 长程任务能力越强，意味着Agent能够独立完成的任务复杂度越高、人类介入越少。这也是Claude Code、Gemini Deep Research等当下最强Agent产品的核心竞争维度。 阿里云CTO周靖人举的一个例子是：在平头哥的新芯片平台上，Qwen3.7-Max通过自主编程和超1000次工具调用，实现了平台关键内核的自我进化，推理速度较原版本提升10倍。 这意味着，模型能够像成熟的工程师一样，独立解决代码中间缺陷的问题，也可以帮助工程师开发复杂的功能。 而这些任务能够完成，也离不开芯片和Infra的适配：在芯片层，阿里云的新一代训推一体AI芯片真武M890，以及自研互联芯片ICN Switch 1.0，都搭载在超节点服务器上，主打的就是Agent的大规模并发场景。 而现在，阿里平头哥PPU芯片出货已经超过54万片，并且在悟空、秒悟等AI应用中已经开始提供推理服务。 怎么把Token生意越做越大 Agent爆发带来了Token消耗的爆发——Agent本质是代码生成，一次任务调用的Token量，是普通对话场景的十倍甚至百倍。 所以，Agent共识也直接演变成了模型市场的一场明牌战争：谁的模型在Agent场景下被调用得多，谁就能够迅速获得收入——当今市场的最大赢家无疑就是Anthropic，据华尔街日报，Anthropic的营收预计将在第二季度增长一倍以上，达到109亿美元。\n△图源：华尔街日报 阿里云也受益于此。2025年，阿里云自然年全年营收超1466亿元，当年营收增速28.6%，后者主要得益于AI产品的贡献。 阿里巴巴CEO吴泳铭在上周的财报电话会上透露，6月份季度，包含百炼MaaS平台在内的AI模型与应用服务年化经常性收入（ARR）将突破100亿元，年底突破300亿元。 不过，在这场Token战争中，阿里和字节选择了两种不一样的打法。 “Token带来的收入主要来自两端，一端是以Coding为代表的大语言模型，另一端是视频模型。但在过去一段时间，很多人会把两个市场的Token增量混为一谈，这是不合适的。”刘伟光强调。 字节占住了视频模型市场——有研究机构测算，Seedance 2.0爆火后，字节在视频模型市场的Token日均消耗已占整个市场的80%。2025年底火山曾立下目标——2026年MaaS服务收入超过100亿，但在Seedance 2.0爆火之后，这个目标已经再度上调。 相较之下，阿里云则在大语言模型上占据优势。“有开发者的公司，才会需要云，所以阿里云的存量客户（肯定有开发者）几乎都是Coding的潜在用户。”刘伟光说。 2025年底，阿里云曾喊出“2026拿下AI云市场增量的80%”的业务目标。阿里云将当下的业务火力，集中在了Coding领域。“今年前5个月，我们可以说，阿里云已经拿到了LLM模型市场增量的80%。” 为了配合这一目标，阿里云对销售的考核方式也在变——不是看谁卖出去的Token量最大，而是比谁卖出去的Token最值钱。 简单来说，阿里云现在追求的，并不是简单聊天产生的Token消耗，因为这类模型的价格已经到了地板价。 相反，阿里云如今的一个核心指标是：模型接入客户的核心业务系统数量。这意味着，阿里云希望卖出去的Token，是被客户用来写代码、做决策、跑流程。而一旦进入企业的核心生产流程，Token消耗量是指数级上升的，单价更高，复购更稳定，对应的也是更高质量的收入。 这源于Coding的Token消耗逻辑和视频并不一样。视频模型的Token消耗是一次性的——生成一段视频，任务结束。 代码场景则更像一个自我进化的过程：模型写出代码，代码变成应用，应用部署到云上，应用运行起来后又需要调用模型，模型再生成更多代码。 如今的大模型竞赛\n
新石器NewClaw：AI一体化解决方案，零门槛当无人车指挥官| 2026AI Partner·北京亦庄AI+产业大会
原文摘要 管理一千台无人车需要多少人？答案是：一个人，一部手机，一句话。当自动驾驶逐渐“平权”，真正的瓶颈从技术转向了规模化运营。\n新石器用七年时间走完从合规落地、规模量产到万台运营的三级跳，如今推出AI Agent“Neo Claw”——让用户像聊天一样指挥车队，把单人管理效率从10台拉升到100台以上。颉晶华强调，AI的价值不在于写多少代码，而在于解放双手——让无人车管理从“专业操作”变成“说话就行”。 以下为演讲内容，经36氪整理编辑：\n颉晶华丨新石器无人车联合创始人兼CPO 各位好，我是新石器的颉晶华，很荣幸跟大家介绍新石器和我们在AI方面的应用与思考。 八年前新石器公司创立，到如今已经成长为全球无人配送赛道的领军企业。从这几年的进程来看，我们有三条主线，第一条线是公司发展的里程碑。三个重要的里程碑：第一、2019年我们完成了全球第一个L4级别无人车万台量产能力的工厂，；第二、2021年5月，北京亦庄当时授予新石器中国第一张无人配送牌照，开启了我们商业化部署的大门；第三、2025年我们达到了万台量级的无人车队，开始实现大规模运营。 第二条线是我们的拳头产品，X3、X6、H12，X3对应3个立方的装载，X6，6个立方的装载，H12，12个立方的装载。对商用车来说，用户最看重的是是降低使用成本，TCO（总拥有成本），这是我们最核心的价值。 第三条线，三个数字。1亿5千万公里，这是自动驾驶的累计运营里程；一个是1500个专利，基于自动驾驶行业的专利，50%以上的发明专利，一个是20个国家，除中国以外我们现在已经在海外19个国家开始做规模化部署、POC。 我们不单是一家做无人配送、新石器无人车的公司，物流行业里有三个重要的环节，运输、装卸、搬运，我们现在解决的只是运输这一个环节，装卸和搬运需要具身智能的装备来完成，我们正由新石器无人车向新石器机器人发展。 介绍完公司大概的脉络，我们整个技术基于L4级别自动驾驶的无图技术，Neolix VA视觉+动作大模型，前段时间有行业大佬谈到自动驾驶没有那么神秘，现在自动驾驶实现的方法无非是三个，虚拟仿真、端到端、强化学习，抓眼球的词语更多是为了营销。从我的体感也是这样，商业自动驾驶还是为了降本，三个核心点也是为了降本，第一个就是摆脱对高精地图的依赖，高精地图的整个部署成本非常高，采、建、制、验，每一个环节都会产生成本。通过无图方案，我们可以大幅度降低部署成本，快速进行部署；第二个端到端依托于国内丰富的城配场景，基于现有数据在多场景、全天候、全时段运营；第三，新石器生于物流、长于物流，在物流行业的Know-how，无论是软件、硬件开发都沉淀了很多的经验，为接下来大规模扩张做好了相关的准备。 RaaS是我们去年开创的新商业模式，之前无人配送行业主要以卖车为主，RaaS的意思是RoboVan-as-a-Service，我们希望提供给用户是即时服务，用户有运输需求的时候，可以很快叫到新石器无人车满足他运输的需求。无人配送车作为机器，是可以24小时运营的，有效运营的时间越长，边际成本越低，这就是我们开创RaaS模式的驱动力。 新石器出海近20个国家，包含了阿联酋、泰国、新加坡、日本、韩国包括欧洲、瑞士、西班牙，今年的目标是在中东地区部署超过一万台车，在这���区域建起一个无人配送网络。 AI，自动驾驶本身已经是AI了，新石器今年思考的一个新的关键方向是如何使用AI技术来管理和运营大规模无人车车队。全球最大的商用车车队是美国的UPS（United Parcel Service），拥有12万辆商用车，管理12万辆商用车需要6000-8000人，这个还不算司机，这几千人是做车辆管理、车辆调度。新石器这么大规模的无人车队，AI能够在车队管理和调度方面提供哪些帮助呢？，大家可以看一个介绍NeoClaw的视频。 NeoClaw是新石器全栈自研、行业首个无人车运营的AI Agent。春节时期很多行业都在养“虾”，我们也组建了产品研发团队。 我们认为接下来无人车的规模化部署、规模化运营难点会在于车队管理，不再是自动驾驶，自动驾驶基本上已经平权了。大家可以看到我们对于车队管理的核心功能已经集成在NeoClaw产品里。 还有一个问题，为什么是养“虾”而不是养“马”？Hermes最近很火，前段时间刚刚推出的开源、自进化的AI智能体，智能化程度非常高，但我们认为OpenClaw更适合物流行业。物流对确定性要求很高，它需要的不止是一个单体智能，单体智能可以理解很长的上下文，可以进行大量的数据处理，但物流行业最需要的是自动化的执行体系，OpenClaw更像执行体系，同时还是协调性的Agent——系统发出自动化解析命令，校验车辆状态，生成最后方案，最后批量执行，反馈结果，这是物流行业需要的。 我们认为，一个人、一部手机，一个NeoClaw未来可以轻松管理一千台以上的无人配送车。想用车时说句话就行，在机器人时代，跟机器人的交互不再是原来通过APP、接口，而是应该用自然语言。现在所有的交互方式，我们认为跟机器人交互用自然语言是效率最高的，对用户来说，几乎不需要培训成本，一线员工一分钟上手，真正实现人人会用，说话即可以控制。 NeoClaw本身也不是单个对话的记忆，OpenClaw是单个记忆，NeoClaw本身就是车辆管理人员，通过短记忆+记忆skill来完成整个大的RAG闭环，通过安全链路、安全网关传到云端数据，我们进入基于用户的所有权限以及持续输入的全局记忆，最终成为具备不断学习能力的智能体。 持续学习。持续学习的核心点不在于单独的用户行为，而是包含运营数据、场景数据、用户习惯，深度分析完这些运营数据后，最终会给用户提供最好的运营解决方案，输出优化建议，驱动运营体系的持续迭代。 对于NeoClaw不只是运营，更是具身智能的试验田。具身智能机器人未来要大规模落地，有点像现在自动驾驶大规模的落地，重点不止是单体的智能程度，更重要的是如何进行大规模的管理。NeoClaw让AI从虚拟对话走向物理执行，从辅助工具走向自主决策，真正打通感知、决策、执行、进化的具身智能闭环。 常用大模型的朋友一定知道，大模型总会在最后时刻跟大家说，我用一句话给你用最简单的方式表达你现在要问的问题。我也有一页PPT作为总结：NeoClaw带来的是十倍效率提升。 如果说单人管理无人车的天花板是十台，AI智能时代，天花板将升至100台以上。对于无人车队管理以及未来的机器人管理，十倍效率提升这是现在的数据，从我们的视角来看未来的管理效率应该是一百倍以上。 一旦能实现一百倍以上的效率提升，将会带来几个重要的突破：第一是管理模式和能力的跃迁；第二个全流程闭环，不再是单体智能，是全场景、全Agent智能；第三个会出现很多新的典型场景；最后是零培训成本，使用无人配送车不再存在门槛。 这也是新石器为之努力的方向，人工智能的价值不仅在于能写多少代码，更在于能解放多少双手，温暖多少人心。最后感谢北京亦庄、36氪和关注AI的所有朋友们和在场来宾，非常感谢！\n文章来源 标题: 新石器NewClaw：AI一体化解决方案，零门槛当无人车指挥官| 2026AI Partner·北京亦庄AI+产业大会 来源: tech 链接: https://36kr.com/p/3818927367046018?f=rss 时间: 2026-05-21 18:55:09 +0800 核心内容 管理一千台无人车需要多少人？答案是：一个人，一部手机，一句话。当自动驾驶逐渐“平权”，真正的瓶颈从技术转向了规模化运营。\n新石器用七年时间走完从合规落地、规模量产到万台运营的三级跳，如今推出AI Agent“Neo Claw”——让用户像聊天一样指挥车队，把单人管理效率从10台拉升到100台以上。颉晶华强调，AI的价值不在于写多少代码，而在于解放双手——让无人车管理从“专业操作”变成“说话就行”。 以下为演讲内容，经36氪整理编辑：\n颉晶华丨新石器无人车联合创始人兼CPO 各位好，我是新石器的颉晶华，很荣幸跟大家介绍新石器和我们在AI方面的应用与思考。 八年前新石器公司创立，到如今已经成长为全球无人配送赛道的领军企业。从这几年的进程来看，我们有三条主线，第一条线是公司发展的里程碑。三个重要的里程碑：第一、2019年我们完成了全球第一个L4级别无人车万台量产能力的工厂，；第二、2021年5月，北京亦庄当时授予新石器中国第一张无人配送牌照，开启了我们商业化部署的大门；第三、2025年我们达到了万台量级的无人车队，开始实现大规模运营。 第二条线是我们的拳头产品，X3、X6、H12，X3对应3个立方的装载，X6，6个立方的装载，H12，12个立方的装载。对商用车来说，用户最看重的是是降低使用成本，TCO（总拥有成本），这是我们最核心的价值。 第三条线，三个数字。1亿5千万公里，这是自动驾驶的累计运营里程；一个是1500个专利，基于自动驾驶行业的专利，50%以上的发明专利，一个是20个国家，除中国以外我们现在已经在海外19个国家开始做规模化部署、POC。 我们不单是一家做无人配送、新石器无人车的公司，物流行业里有三个重要的环节，运输、装卸、搬运，我们现在解决的只是运输这一个环节，装卸和搬运需要具身智能的装备来完成，我们正由新石器无人车向新石器机器人发展。 介绍完公司大概的脉络，我们整个技术基于L4级别自动驾驶的无图技术，Neolix VA视觉+动作大模型，前段时间有行业大佬谈到自动驾驶没有那么神秘，现在自动驾驶实现的方法无非是三个，虚拟仿真、端到端、强化学习，抓眼球的词语更多是为了营销。从我的体感也是这样，商业自动驾驶还是为了降本，三个核心点也是为了降本，第一个就是摆脱对高精地图的依赖，高精地图的整个部署成本非常高，采、建、制、验，每一个环节都会产生成本。通过无图方案，我们可以大幅度降低部署成本，快速进行部署；第二个端到端依托于国内丰富的城配场景，基于现有数据在多场景、全天候、全时段运营；第三，新石器生于物流、长于物流，在物流行业的Know-how，无论是软件、硬件开发都沉淀了很多的经验，为接下来大规模扩张做好了相关的准备。 RaaS是我们去年开创的新商业模式，之前无人配送行业主要以卖车为主，RaaS的意思是RoboVan-as-a-Service，我们希望提供给用户是即时服务，用户有运输需求的时候，可以很快叫到新石器无人车满足他运输的需求。无人配送车作为机器，是可以24小时运营的，有效运营的时间越长，边际成本越低，这就是我们开创RaaS模式的驱动力。 新石器出海近20个国家，包含了阿联酋、泰国、新加坡、日本、韩国包括欧洲、瑞士、西班牙，今年的目标是在中东地区部署超过一万台车，在这���区域建起一个无人配送网络。 AI，自动驾驶本身已经是AI了，新石器今年思考的一个新的关键方向是如何使用AI技术来管理和运营大规模无人车车队。全球最大的商用车车队是美国的UPS（United Parcel Service），拥有12万辆商用车，管理12万辆商用车需要6000-8000人，这个还不算司机，这几千人是做车辆管理、车辆调度。新石器这么大规模的无人车队，AI能够在车队管理和调度方面提供哪些帮助呢？，大家可以看一个介绍NeoClaw的视频。 NeoClaw是新石器全栈自研、行业首个无人车运营的AI Agent。春节时期很多行业都在养“虾”，我们也组建了产品研发团队。 我们认为接下来无人车的规模化部署、规模化运营难点会在于车队管理，不再是自动驾驶，自动驾驶基本上已经平权了。大家可以看到我们对于车队管理的核心功能已经集成在NeoClaw产品里。 还有一个问题，为什么是养“虾”而不是养“马”？Hermes最近很火，前段时间刚刚推出的开源、自进化的AI智能体，智能化程度非常高，但我们认为OpenClaw更适合物流行业。物流对确定性要求很高，它需要的不止是一个单体智能，单体智能可以理解很长的上下文，可以进行大量的数据处理，但物流行业最需要的是自动化的执行体系，OpenClaw更像执行体系，同时还是协调性的Agent——系统发出自动化解析命令，校验车辆状态，生成最后方案，最后批量执行，反馈结果，这是物流行业需要的。 我们认为，一个人、一部手机，一个NeoClaw未来可以轻松管理一千台以上的无人配送车。想用车时说句话就行，在机器人时代，跟机器人的交互不再是原来通过APP、接口，而是应该用自然语言。现在所有的交互方式，我们认为跟机器人交互用自然语言是效率最高的，对用户来说，几乎不需要培训成本，一线员工一分钟上手，真正实现人人会用，说话即可以控制。 NeoClaw本身也不是单个对话的记忆，OpenClaw是单个记忆，NeoClaw本身就是车辆管理人员，通过短记忆+记忆skill来完成整个大的RAG闭环，通过安全链路、安全网关传到云端数据，我们进入基于用户的所有权限以及持续输入的全局记忆，最终成为具备不断学习能力的智能体。 持续学习。持续学习的核心点不在于单独的用户行为，而是包含运营数据、场景数据、用户习惯，深度分析完这些运营数据后，最终会给用户提供最好的运营解决方案，输出优化建议，驱动运营体系的持续迭代。 对于NeoClaw不只是运营，更是具身智能的试验田。具身智能机器人未来要大规模落地，有点像现在自动驾驶大规模的落地，重点不止是单体的智能程度，更重要的是如何进行大规模的管理。NeoClaw让AI从虚拟对话走向物理执行，从辅助工具走向自主决策，真正打通感知、决策、执行、进化的具身智能闭环。 常用大模型的朋友一定知道，大模型总会在最后时刻跟大家说，我用一句话给你用最简单的方式表达你现在要问的问题。我也有一页PPT作为总结：NeoClaw带来的是十倍效率提升。 如果说单人管理无人车的天花板是十台，AI智能时代，天花板将升至100台以上。对于无人车队管理以及未来的机器人管理，十倍效率提升这是现在的数据，从我们的视角来看未来的管理效率应该是一百倍以上。 一旦能实现一百倍以上的效率提升，将会带来几个重要的突破：第一是管理模式和能力的跃迁；第二个全流程闭环，不再是单体智能，是全场景、全Agent智能；第三个会出现很多新的典型场景；最后是零培训成本，使用无人配送车不再存在门槛。 这也是新石器为之努力的方向，人工智能的价值不仅在于能写多少代码，更在于能解放多少双手，温暖多少人心。最后感谢北京亦庄、36氪和关注AI的所有朋友们和在场来宾，非常感谢！\n
氪星晚报｜马斯克旗下SpaceX启动史上最大规模IPO计划；全国首张综合性司机服务地图上线；海关总署在粤发布《海关支持粤港澳大湾区建设若干措施》
原文摘要 大公司： SpaceX据悉计划五年内实现每年1万次发射 据美国联邦航空管理局（FAA）局长周三透露，SpaceX正抛出一个宏大的计划，即在五年内实现每年10000次发射。但该机构对此表示，在批准此类扩张计划之前，政府官员需要看到其可靠性有所提升。今年1月，SpaceX公司还曾表示，其计划发射并组建一个由100万个卫星组成的星座，这些卫星将环绕地球运行，并利用太阳为人工智能数据中心供电。（财联社） 阿里股东信释放信号，即时零售已成为淘宝天猫核心战略支柱 5月20日，阿里巴巴集团主席蔡崇信与首席执行官吴泳铭联合发布致股东信。信中称，即时零售已成为淘宝和天猫平台升级的核心战略支柱。“我们看到即时零售在利用AI驱动获取新用户、增强用户粘性、满足多元消费需求、提升交易量和商业化水平的战略意义。” 东方甄选首家线下体验店正式开业，自营商品占比提升至50%以上 36氪获悉，5月21日，东方甄选首家线下体验店正式开业。据了解，“五一”假期试营业时自营品牌占比大约在40%，正式营业后已提高到50%以上。未来，东方甄选将依托新东方遍布各地的教学网点，在更多城市开设线下体验店。 ArtificialAnalysis：千问3.7问鼎国产模型冠军，全球前五 36氪获悉，5月21日，三方机构ArtificialAnalysis公布了最新的全球大模型榜单，阿里新发布的旗舰模型Qwen3.7-Max得分56.6分，性能接近GPT、Claude、Gemini的最强模型，位列全球第五、国产第一。据了解，Qwen3.7-Max即将上线阿里云百炼对外提供API服务。 AMD宣布采用台积电2nm工艺量产下一代霄龙处理器“Venice” 超威半导体（AMD）5月21日宣布，其代号为“Venice（威尼斯）”的下一代AMD EPYC（霄龙）中央处理器已正式开启量产，该芯片采用台积电最先进的2nm工艺技术，是业内高性能计算（HPC）领域首款投入量产的2nm产品。此外，AMD还计划将其数据中心CPU的2nm工艺延伸至后续新品“Verano”。（界面） 特斯拉最后一批Model S/X完成交付，原产线将量产机器人 随着最后一批特斯拉Model S/X在加州弗里蒙特工厂下线，这两款开启全球电动化浪潮的传奇车型正式退役。这里的Model S/X生产线将在4个月内完成拆除与重构，转型为特斯拉人形机器人的专用生产线，规划年产能达100万台；得州工厂正在筹备的第二代产线，目标产能直指千万台级别。（新浪科技） 投融资： 马斯克旗下SpaceX启动史上最大规模IPO计划 SpaceX官宣史上最大规模首次公开募股计划，这家横跨人工智能与航天火箭领域的巨头正式开启重磅上市浪潮，或将重塑华尔街格局。周三晚间，该公司向美国证券监管机构递交万众期待的招股说明书，投资者首度窥见其财务状况、马斯克对公司的掌控力以及各类潜在风险。本次募资金额与拟定估值暂未正式披露，据媒体此前消息，这家航天企业计划以 1.75 万亿美元估值募资约 750 亿美元。（新浪财经） 阿布扎比国家石油公司正投资1500亿美元，以满足全球能源需求 阿布扎比国家石油公司（ADNOC）正投资1500亿美元，以满足全球能源需求，同时推动人工智能、先进制造、物流与工业领域的国内增长。（财联社） 今日观点： 美国卫生部：未成年人屏幕时间过长已成公共卫生问题 美国卫生与公共服务部5月20日发布报告说，儿童和青少年过度使用电子产品，包括无休止地刷社交媒体、不停地发短信、长时间玩电子游戏等，已成为一个公共卫生问题。（新华社） 商务部：中美双方应为双向农产品贸易创造有利条件，推动恢复并不断拓展农产品贸易合作 商务部新闻发言人何亚东5月21日在例行新闻发布会上，回答有关中国采购美国农产品的相关问题时表示，农产品贸易是中美经贸合作的重要组成部分。经过近期经贸磋商，中美就推动解决双方部分农产品非关税壁垒和市场准入问题达成一系列积极共识，并原则同意将相关产品纳入对等降税框架安排，同时还设定了扩大农产品双向贸易的指导性目标。双方应为双向农产品贸易创造有利条件，推动恢复并不断拓展农产品领域贸易合作。（新华社） 其他值得关注的新闻： 全国首张综合性司机服务地图上线 36氪获悉，5月21日，中国交通运输协会城市交通分会等机构在京发布全国首张综合性司机服务地图。这张地图集纳全国超2100个司机驿站，及充电加油设施、政务资讯服务，后续将为出租车司机、网约车司机等新就业群体拓展更多服务。 海关总署在粤发布《海关支持粤港澳大湾区建设若干措施》 36氪获悉，海关总署在广州召开《海关支持粤港澳大湾区建设若干措施》新闻发布会。海关总署广东分署主任张格萍介绍，海关立足自身职责和大湾区实际，经过深入调研、广泛听取意见建议，制定《若干措施》，从融合发展、科创高地、新业态新模式、服务“双循环”、重大合作平台5个方面推出20项具体举措，全力支持建设富有活力和国际竞争力的一流湾区和世界级城市群。 国际资本持续流出印度股市，今年以来全球投资者从印度股市总计撤出约230亿美元 据彭博社报道，国际资本持续流出印度股市，进一步加大卢比贬值压力。数据显示，今年以来，全球投资者已从印度股市总计撤出约230亿美元。据路透社报道，这一数字超过去年全年印度股市的外资流出总量。 （央视财经） 韩国公布全球人工智能枢纽愿景 韩国政府周四公布了在该国建设全球人工智能枢纽的愿景，旨在汇集全球组织的人工智能 （AI） 能力，以应对疾病控制和气候变化等挑战。韩国财政经济部表示，政府宣布计划建立全球人工智能中心，旨在与九个全球性组织和五家多边开发银行合作，促进人工智能领域的跨境合作。（新浪财经） 美联储或因通胀高企收紧货币政策 美国联邦储备委员会20日公布的4月货币政策会议纪要表明，如果美国通胀持续高于目标水平，美联储可能采取一些收紧货币政策的措施。（新华社）\n文章来源 标题: 氪星晚报｜马斯克旗下SpaceX启动史上最大规模IPO计划；全国首张综合性司机服务地图上线；海关总署在粤发布《海关支持粤港澳大湾区建设若干措施》 来源: tech 链接: https://36kr.com/p/3816942732133510?f=rss 时间: 2026-05-21 21:14:15 +0800 核心内容 大公司： SpaceX据悉计划五年内实现每年1万次发射 据美国联邦航空管理局（FAA）局长周三透露，SpaceX正抛出一个宏大的计划，即在五年内实现每年10000次发射。但该机构对此表示，在批准此类扩张计划之前，政府官员需要看到其可靠性有所提升。今年1月，SpaceX公司还曾表示，其计划发射并组建一个由100万个卫星组成的星座，这些卫星将环绕地球运行，并利用太阳为人工智能数据中心供电。（财联社） 阿里股东信释放信号，即时零售已成为淘宝天猫核心战略支柱 5月20日，阿里巴巴集团主席蔡崇信与首席执行官吴泳铭联合发布致股东信。信中称，即时零售已成为淘宝和天猫平台升级的核心战略支柱。“我们看到即时零售在利用AI驱动获取新用户、增强用户粘性、满足多元消费需求、提升交易量和商业化水平的战略意义。” 东方甄选首家线下体验店正式开业，自营商品占比提升至50%以上 36氪获悉，5月21日，东方甄选首家线下体验店正式开业。据了解，“五一”假期试营业时自营品牌占比大约在40%，正式营业后已提高到50%以上。未来，东方甄选将依托新东方遍布各地的教学网点，在更多城市开设线下体验店。 ArtificialAnalysis：千问3.7问鼎国产模型冠军，全球前五 36氪获悉，5月21日，三方机构ArtificialAnalysis公布了最新的全球大模型榜单，阿里新发布的旗舰模型Qwen3.7-Max得分56.6分，性能接近GPT、Claude、Gemini的最强模型，位列全球第五、国产第一。据了解，Qwen3.7-Max即将上线阿里云百炼对外提供API服务。 AMD宣布采用台积电2nm工艺量产下一代霄龙处理器“Venice” 超威半导体（AMD）5月21日宣布，其代号为“Venice（威尼斯）”的下一代AMD EPYC（霄龙）中央处理器已正式开启量产，该芯片采用台积电最先进的2nm工艺技术，是业内高性能计算（HPC）领域首款投入量产的2nm产品。此外，AMD还计划将其数据中心CPU的2nm工艺延伸至后续新品“Verano”。（界面） 特斯拉最后一批Model S/X完成交付，原产线将量产机器人 随着最后一批特斯拉Model S/X在加州弗里蒙特工厂下线，这两款开启全球电动化浪潮的传奇车型正式退役。这里的Model S/X生产线将在4个月内完成拆除与重构，转型为特斯拉人形机器人的专用生产线，规划年产能达100万台；得州工厂正在筹备的第二代产线，目标产能直指千万台级别。（新浪科技） 投融资： 马斯克旗下SpaceX启动史上最大规模IPO计划 SpaceX官宣史上最大规模首次公开募股计划，这家横跨人工智能与航天火箭领域的巨头正式开启重磅上市浪潮，或将重塑华尔街格局。周三晚间，该公司向美国证券监管机构递交万众期待的招股说明书，投资者首度窥见其财务状况、马斯克对公司的掌控力以及各类潜在风险。本次募资金额与拟定估值暂未正式披露，据媒体此前消息，这家航天企业计划以 1.75 万亿美元估值募资约 750 亿美元。（新浪财经） 阿布扎比国家石油公司正投资1500亿美元，以满足全球能源需求 阿布扎比国家石油公司（ADNOC）正投资1500亿美元，以满足全球能源需求，同时推动人工智能、先进制造、物流与工业领域的国内增长。（财联社） 今日观点： 美国卫生部：未成年人屏幕时间过长已成公共卫生问题 美国卫生与公共服务部5月20日发布报告说，儿童和青少年过度使用电子产品，包括无休止地刷社交媒体、不停地发短信、长时间玩电子游戏等，已成为一个公共卫生问题。（新华社） 商务部：中美双方应为双向农产品贸易创造有利条件，推动恢复并不断拓展农产品贸易合作 商务部新闻发言人何亚东5月21日在例行新闻发布会上，回答有关中国采购美国农产品的相关问题时表示，农产品贸易是中美经贸合作的重要组成部分。经过近期经贸磋商，中美就推动解决双方部分农产品非关税壁垒和市场准入问题达成一系列积极共识，并原则同意将相关产品纳入对等降税框架安排，同时还设定了扩大农产品双向贸易的指导性目标。双方应为双向农产品贸易创造有利条件，推动恢复并不断拓展农产品领域贸易合作。（新华社） 其他值得关注的新闻： 全国首张综合性司机服务地图上线 36氪获悉，5月21日，中国交通运输协会城市交通分会等机构在京发布全国首张综合性司机服务地图。这张地图集纳全国超2100个司机驿站，及充电加油设施、政务资讯服务，后续将为出租车司机、网约车司机等新就业群体拓展更多服务。 海关总署在粤发布《海关支持粤港澳大湾区建设若干措施》 36氪获悉，海关总署在广州召开《海关支持粤港澳大湾区建设若干措施》新闻发布会。海关总署广东分署主任张格萍介绍，海关立足自身职责和大湾区实际，经过深入调研、广泛听取意见建议，制定《若干措施》，从融合发展、科创高地、新业态新模式、服务“双循环”、重大合作平台5个方面推出20项具体举措，全力支持建设富有活力和国际竞争力的一流湾区和世界级城市群。 国际资本持续流出印度股市，今年以来全球投资者从印度股市总计撤出约230亿美元 据彭博社报道，国际资本持续流出印度股市，进一步加大卢比贬值压力。数据显示，今年以来，全球投资者已从印度股市总计撤出约230亿美元。据路透社报道，这一数字超过去年全年印度股市的外资流出总量。 （央视财经） 韩国公布全球人工智能枢纽愿景 韩国政府周四公布了在该国建设全球人工智能枢纽的愿景，旨在汇集全球组织的人工智能 （AI） 能力，以应对疾病控制和气候变化等挑战。韩国财政经济部表示，政府宣布计划建立全球人工智能中心，旨在与九个全球性组织和五家多边开发银行合作，促进人工智能领域的跨境合作。（新浪财经） 美联储或因通胀高企收紧货币政策 美国联邦储备委员会20日公布的4月货币政策会议纪要表明，如果美国通胀持续高于目标水平，美联储可能采取一些收紧货币政策的措施。（新华社）\n
把确定性，写进农业：四个外行、两次失败、三千万学费换来的答案| 2026AI Partner·北京亦庄AI+产业大会
原文摘要 两次失败、三千万学费——创业没有爽剧剧本，这是陆渔科技深耕农业AI真实的“入场券”。当99%的人还在用AI写文案、做设计时，有人把它扔进了鱼塘，只为解决一个最朴素的问题：不确定性。\n鲁敏用18年IT男转型“新农民”的经历，揭开了水产养殖最残酷的真相：1.38万亿的市场，数字化渗透率不足5%，一叶方塘，百万归零。这场分享没有宏大叙事，只有从黑箱到白盒、从赌运气到算数据的血泪教训：农业要的不是快，是确定性。 以下为陆渔科技联合创始人、首席技术官 鲁敏 演讲内容，经36氪整理编辑：\n鲁敏丨陆渔科技联合创始人、首席技术官 首先感谢36氪的邀请来参加在北京亦庄举行的AI Partner行业大会，我是陆渔科技的鲁敏，我就是所谓“新农人”，养鱼的，讲主题之前我先讲一个我们的创业故事，这个创业故事可能是全场最不专业的故事，通过这个故事了解一下我们是做什么的。 我们四个人，一个写代码的程序员，一个是产品经理，还有一个卖房子的，加一个做电子芯片解决方案的小伙伴，这几个人跟农业是没有一点关系的，而我就是那个程序员，一个在互联网一线做了18年的IT男，在当时的朋友圈里，我们是别人比较羡慕的职业，在互联网，在房地产，包括高端芯片，都是有光鲜和有前景的行业，有一次很偶然的饭局和机会，我们认识了一个做养鱼的小伙伴，他跟我们说做鲈鱼苗的孵化，把小渔村超小的苗养到10公分左右的苗，我们也很好奇，那个时候互联网、房地产各方面都比较饱和了，没什么机会，就尝试投了13万块，试了一下鱼苗孵化，很震惊，42天，这十几万的投入，回报超过40多万，这个事情蛮震惊的，我们算了一笔简单的账，一条小鱼苗毛利润接近300%，我想我们养个上千万条，那不得时时刻刻实现财务自由，这个利润率非常离谱，还是高频次的需求，我们四个就头脑一热一头扎进了水产养殖行业。 创业不是爽剧，接下来却是一次次沉重的打击，现在回头来看那时候的成功只有两个原因：一个是市场行情好，二是运气好。没有碰上自然的灾害，台风、高温、下暴雨之类的，也没有遇上病毒，那时候我们不懂什么叫靠天吃饭，开始了这趟旅程。 后来，我们的第一次正式投入是150万，全军覆没。厂房自建，总想着比在外塘风吹雨淋要靠谱吧？然而这个设备太差，养殖技术基本为零，最后鱼没了，钱也没了。我们不甘心也不认输，听说这个行业有一个循环水可以解决这个问题，工厂化可控的，不用看天脸色，又开始折腾。第二次创业，租厂房、买设备、建设循环水养殖基地，一次性投入150万，结果又失败了。买回来的设备是根本养不了鱼的，传统的鱼塘养殖技术在循环水技术里完全不适用，循环水涉及到很多方面的知识，比如设备结构、流体力学、微生物、生物学、化学、机电一体等，要想把鱼养出来太难了，从根源上就有问题，但是我们还是不死心，我们算过利润率，如果我们能成功肯定能赚很多钱。第三次，我们全赌上来，前前后后我们总共投了三千多万，才真正做了一套能稳定养出鱼的循环水系统，或者说摸索出一套能够真正养殖成功的养殖体系。我们从养殖设备研发，包括设备运营技术、养殖技术、病虫害、鱼苗、饲料、动物健康产品各个领域入手，逐步试错解决问题。至此我们才明白这个行业不是一个点的问题，而是一个面的问题，是整个产业链条的问题。 经过三千万的试错，到目前为止，我们完成了覆盖华南、西南、华北、华东等地区的十多个大型养殖基地的建设和运营，并且帮助众多养殖企业、养殖户完成现代化的循环水养殖基地的建设与改造，这是在全国各地的基地情况，包括直营的，包括合作运营的，同时在资本市场上完成了本地国资平台天使轮投资，逐渐被资本化认可，他们也看到了这个市场。而这之前，农业一直都是非常不确定的产业，也不被资本看好。 我们不是来展示养殖成功的，而是想和各位分享，在这个过程中教会了我们什么东西。 第一个事情，水产养殖的敌人不是市场，也不是价格，从来不是这个原因，而是不确定性。在一个生物环境中，有太多的变量因素了，无法确定，我们第一次失败，不是决策失误，而是你不知道设备什么时候坏，也不知道什么时候水质会崩掉，更加不知道鱼为什么突然死亡，所有的信息都在黑箱里，决策靠老师傅的经验，外塘养殖，能养成功的，能够赚到钱的一定有厉害的老师傅，靠学徒制传承的来解决这个问题，这个过程像开盲盒，结果就像是赌石、赌币，我们经常开玩笑的一句话，一叶方塘，百万归零，这个过程中死了太多小生命了。 第二个事情，在1.38万亿的市场里，几乎没有任何数字化，搞互联网的人进来才发现，以为农业信息化已经是天花板了，数字化根本没有，根据中国通信院数字经济发展研究报告表明，农业总体数字渗透率只有10.5%，服务业是44.7%，水产养殖可能连5%都不到，一个1.38万亿的市场，90%都是靠经验、靠直觉、靠运气。 2024年底的时候，DeepSeek彻底出圈，大模型的能力飞速发展，国内外大模型厂商都在卷参数、多模态，AI各种应用层层出不断，大大提高了生产力，在座各位90%以上都通过AI极大提高自己的生产力，而我们意识到大模型在AIGC上大放异彩的时候，在传统行业到底带来了什么东西。比如鱼会不会早上缺氧，会不会因为水质异动的时候，导致整池鱼死掉，AI到底如何赋能，这是我们思考的问题。 整个AI 2024年的火爆，我们如何通过现代AI技术解决我们这个赛道的问题，可以看一下通用AI和农业AI的区别，刚才杨总讲到一个关键的东西，关于健康数据诊断，包括诊断完以后决策的过程。当健康领域更多是非传统的关键知识和经验，诊断出来以后我们做决策，农业里也是一样的。数据维度，完全没有开源数据的，每个鱼塘都是孤岛，不可能把农民那一套搬过来，传统鱼塘整个可变因素太多了，没办法标准化或者规模化，通用AI走互联网爬取或者行业的数据制式灌过去，农业没人干这个事情，外塘也没办法干这个事情，循环水我们可以干，本身是标准化体系、标准化设备、标准化生产流程。 安全，就像百度健康讲的诊断。AIGC生出的内容可以修正，通过“最后一公里”把这个方案做得更好一点，利润做得更完善一点。而我们做指导性的诊断、建议是不可逆的，不可以发生错误的，错了就导致一个生命的消失。再加上物理上的问题，水、电、生物、化学等方面，数据只是冷冰冰的数据，如何跟产业、行业把数据真正联系起来，最后品种、地方区域各方面都不一样，这种难是我们最深的护城河。 这三千万的学费最终让我们学会了一个事情，我们不是要做更好的设备，而是我们要用AI的能力，大模型的能力，把不确定性从行业里一点点擦掉，这是陆渔AI在农业渔业板块解决的全栈，四层，数据、决策、执行、飞轮，每一层对应的是我们踩过的坑和经验。 数据层，我们遇到最大的坑不知道系统里发生了什么事情，我们做了“鱼全览”，有17类的数据闭环，包括水质、PH、氨氮、水温、设施、行为、投喂情况、制氧机工况、循环水泵的转速等，实现了实时采集、自动分析，包括每天早上生成全景的报告；第二个坑设备是会坏的，永远不知道设备什么时候坏，人的眼睛要天天盯着他，或者经验判断是不是会坏，循环水在系统里水泵是最便宜的，是整个循环最核心的心脏，我们开发了PdM预策性维护系统，提前五到十天预测水泵的故障，原则很简单，只要循环系统不死，保证鱼最基础的生命生存保\n文章来源 标题: 把确定性，写进农业：四个外行、两次失败、三千万学费换来的答案| 2026AI Partner·北京亦庄AI+产业大会 来源: ai 链接: https://36kr.com/p/3818800487679111?f=rss 时间: 2026-05-21 17:01:52 +0800 核心内容 两次失败、三千万学费——创业没有爽剧剧本，这是陆渔科技深耕农业AI真实的“入场券”。当99%的人还在用AI写文案、做设计时，有人把它扔进了鱼塘，只为解决一个最朴素的问题：不确定性。\n鲁敏用18年IT男转型“新农民”的经历，揭开了水产养殖最残酷的真相：1.38万亿的市场，数字化渗透率不足5%，一叶方塘，百万归零。这场分享没有宏大叙事，只有从黑箱到白盒、从赌运气到算数据的血泪教训：农业要的不是快，是确定性。 以下为陆渔科技联合创始人、首席技术官 鲁敏 演讲内容，经36氪整理编辑：\n鲁敏丨陆渔科技联合创始人、首席技术官 首先感谢36氪的邀请来参加在北京亦庄举行的AI Partner行业大会，我是陆渔科技的鲁敏，我就是所谓“新农人”，养鱼的，讲主题之前我先讲一个我们的创业故事，这个创业故事可能是全场最不专业的故事，通过这个故事了解一下我们是做什么的。 我们四个人，一个写代码的程序员，一个是产品经理，还有一个卖房子的，加一个做电子芯片解决方案的小伙伴，这几个人跟农业是没有一点关系的，而我就是那个程序员，一个在互联网一线做了18年的IT男，在当时的朋友圈里，我们是别人比较羡慕的职业，在互联网，在房地产，包括高端芯片，都是有光鲜和有前景的行业，有一次很偶然的饭局和机会，我们认识了一个做养鱼的小伙伴，他跟我们说做鲈鱼苗的孵化，把小渔村超小的苗养到10公分左右的苗，我们也很好奇，那个时候互联网、房地产各方面都比较饱和了，没什么机会，就尝试投了13万块，试了一下鱼苗孵化，很震惊，42天，这十几万的投入，回报超过40多万，这个事情蛮震惊的，我们算了一笔简单的账，一条小鱼苗毛利润接近300%，我想我们养个上千万条，那不得时时刻刻实现财务自由，这个利润率非常离谱，还是高频次的需求，我们四个就头脑一热一头扎进了水产养殖行业。 创业不是爽剧，接下来却是一次次沉重的打击，现在回头来看那时候的成功只有两个原因：一个是市场行情好，二是运气好。没有碰上自然的灾害，台风、高温、下暴雨之类的，也没有遇上病毒，那时候我们不懂什么叫靠天吃饭，开始了这趟旅程。 后来，我们的第一次正式投入是150万，全军覆没。厂房自建，总想着比在外塘风吹雨淋要靠谱吧？然而这个设备太差，养殖技术基本为零，最后鱼没了，钱也没了。我们不甘心也不认输，听说这个行业有一个循环水可以解决这个问题，工厂化可控的，不用看天脸色，又开始折腾。第二次创业，租厂房、买设备、建设循环水养殖基地，一次性投入150万，结果又失败了。买回来的设备是根本养不了鱼的，传统的鱼塘养殖技术在循环水技术里完全不适用，循环水涉及到很多方面的知识，比如设备结构、流体力学、微生物、生物学、化学、机电一体等，要想把鱼养出来太难了，从根源上就有问题，但是我们还是不死心，我们算过利润率，如果我们能成功肯定能赚很多钱。第三次，我们全赌上来，前前后后我们总共投了三千多万，才真正做了一套能稳定养出鱼的循环水系统，或者说摸索出一套能够真正养殖成功的养殖体系。我们从养殖设备研发，包括设备运营技术、养殖技术、病虫害、鱼苗、饲料、动物健康产品各个领域入手，逐步试错解决问题。至此我们才明白这个行业不是一个点的问题，而是一个面的问题，是整个产业链条的问题。 经过三千万的试错，到目前为止，我们完成了覆盖华南、西南、华北、华东等地区的十多个大型养殖基地的建设和运营，并且帮助众多养殖企业、养殖户完成现代化的循环水养殖基地的建设与改造，这是在全国各地的基地情况，包括直营的，包括合作运营的，同时在资本市场上完成了本地国资平台天使轮投资，逐渐被资本化认可，他们也看到了这个市场。而这之前，农业一直都是非常不确定的产业，也不被资本看好。 我们不是来展示养殖成功的，而是想和各位分享，在这个过程中教会了我们什么东西。 第一个事情，水产养殖的敌人不是市场，也不是价格，从来不是这个原因，而是不确定性。在一个生物环境中，有太多的变量因素了，无法确定，我们第一次失败，不是决策失误，而是你不知道设备什么时候坏，也不知道什么时候水质会崩掉，更加不知道鱼为什么突然死亡，所有的信息都在黑箱里，决策靠老师傅的经验，外塘养殖，能养成功的，能够赚到钱的一定有厉害的老师傅，靠学徒制传承的来解决这个问题，这个过程像开盲盒，结果就像是赌石、赌币，我们经常开玩笑的一句话，一叶方塘，百万归零，这个过程中死了太多小生命了。 第二个事情，在1.38万亿的市场里，几乎没有任何数字化，搞互联网的人进来才发现，以为农业信息化已经是天花板了，数字化根本没有，根据中国通信院数字经济发展研究报告表明，农业总体数字渗透率只有10.5%，服务业是44.7%，水产养殖可能连5%都不到，一个1.38万亿的市场，90%都是靠经验、靠直觉、靠运气。 2024年底的时候，DeepSeek彻底出圈，大模型的能力飞速发展，国内外大模型厂商都在卷参数、多模态，AI各种应用层层出不断，大大提高了生产力，在座各位90%以上都通过AI极大提高自己的生产力，而我们意识到大模型在AIGC上大放异彩的时候，在传统行业到底带来了什么东西。比如鱼会不会早上缺氧，会不会因为水质异动的时候，导致整池鱼死掉，AI到底如何赋能，这是我们思考的问题。 整个AI 2024年的火爆，我们如何通过现代AI技术解决我们这个赛道的问题，可以看一下通用AI和农业AI的区别，刚才杨总讲到一个关键的东西，关于健康数据诊断，包括诊断完以后决策的过程。当健康领域更多是非传统的关键知识和经验，诊断出来以后我们做决策，农业里也是一样的。数据维度，完全没有开源数据的，每个鱼塘都是孤岛，不可能把农民那一套搬过来，传统鱼塘整个可变因素太多了，没办法标准化或者规模化，通用AI走互联网爬取或者行业的数据制式灌过去，农业没人干这个事情，外塘也没办法干这个事情，循环水我们可以干，本身是标准化体系、标准化设备、标准化生产流程。 安全，就像百度健康讲的诊断。AIGC生出的内容可以修正，通过“最后一公里”把这个方案做得更好一点，利润做得更完善一点。而我们做指导性的诊断、建议是不可逆的，不可以发生错误的，错了就导致一个生命的消失。再加上物理上的问题，水、电、生物、化学等方面，数据只是冷冰冰的数据，如何跟产业、行业把数据真正联系起来，最后品种、地方区域各方面都不一样，这种难是我们最深的护城河。 这三千万的学费最终让我们学会了一个事情，我们不是要做更好的设备，而是我们要用AI的能力，大模型的能力，把不确定性从行业里一点点擦掉，这是陆渔AI在农业渔业板块解决的全栈，四层，数据、决策、执行、飞轮，每一层对应的是我们踩过的坑和经验。 数据层，我们遇到最大的坑不知道系统里发生了什么事情，我们做了“鱼全览”，有17类的数据闭环，包括水质、PH、氨氮、水温、设施、行为、投喂情况、制氧机工况、循环水泵的转速等，实现了实时采集、自动分析，包括每天早上生成全景的报告；第二个坑设备是会坏的，永远不知道设备什么时候坏，人的眼睛要天天盯着他，或者经验判断是不是会坏，循环水在系统里水泵是最便宜的，是整个循环最核心的心脏，我们开发了PdM预策性维护系统，提前五到十天预测水泵的故障，原则很简单，只要循环系统不死，保证鱼最基础的生命生存保\n内容来源：ai 原文链接：https://36kr.com/p/3818800487679111?f=rss\n市场背景 BTC 价格：$0.00 24h 涨跌：+0.00% AI Agent 加工：AI Agent（技术分析） 生成时间：2026-05-21T15:00:59.018106+00:00\n
新石器NewClaw：AI一体化解决方案，零门槛当无人车指挥官| 2026AI Partner·北京亦庄AI+产业大会
原文摘要 管理一千台无人车需要多少人？答案是：一个人，一部手机，一句话。当自动驾驶逐渐“平权”，真正的瓶颈从技术转向了规模化运营。\n新石器用七年时间走完从合规落地、规模量产到万台运营的三级跳，如今推出AI Agent“Neo Claw”——让用户像聊天一样指挥车队，把单人管理效率从10台拉升到100台以上。颉晶华强调，AI的价值不在于写多少代码，而在于解放双手——让无人车管理从“专业操作”变成“说话就行”。 以下为演讲内容，经36氪整理编辑：\n颉晶华丨新石器无人车联合创始人兼CPO 各位好，我是新石器的颉晶华，很荣幸跟大家介绍新石器和我们在AI方面的应用与思考。 八年前新石器公司创立，到如今已经成长为全球无人配送赛道的领军企业。从这几年的进程来看，我们有三条主线，第一条线是公司发展的里程碑。三个重要的里程碑：第一、2019年我们完成了全球第一个L4级别无人车万台量产能力的工厂，；第二、2021年5月，北京亦庄当时授予新石器中国第一张无人配送牌照，开启了我们商业化部署的大门；第三、2025年我们达到了万台量级的无人车队，开始实现大规模运营。 第二条线是我们的拳头产品，X3、X6、H12，X3对应3个立方的装载，X6，6个立方的装载，H12，12个立方的装载。对商用车来说，用户最看重的是是降低使用成本，TCO（总拥有成本），这是我们最核心的价值。 第三条线，三个数字。1亿5千万公里，这是自动驾驶的累计运营里程；一个是1500个专利，基于自动驾驶行业的专利，50%以上的发明专利，一个是20个国家，除中国以外我们现在已经在海外19个国家开始做规模化部署、POC。 我们不单是一家做无人配送、新石器无人车的公司，物流行业里有三个重要的环节，运输、装卸、搬运，我们现在解决的只是运输这一个环节，装卸和搬运需要具身智能的装备来完成，我们正由新石器无人车向新石器机器人发展。 介绍完公司大概的脉络，我们整个技术基于L4级别自动驾驶的无图技术，Neolix VA视觉+动作大模型，前段时间有行业大佬谈到自动驾驶没有那么神秘，现在自动驾驶实现的方法无非是三个，虚拟仿真、端到端、强化学习，抓眼球的词语更多是为了营销。从我的体感也是这样，商业自动驾驶还是为了降本，三个核心点也是为了降本，第一个就是摆脱对高精地图的依赖，高精地图的整个部署成本非常高，采、建、制、验，每一个环节都会产生成本。通过无图方案，我们可以大幅度降低部署成本，快速进行部署；第二个端到端依托于国内丰富的城配场景，基于现有数据在多场景、全天候、全时段运营；第三，新石器生于物流、长于物流，在物流行业的Know-how，无论是软件、硬件开发都沉淀了很多的经验，为接下来大规模扩张做好了相关的准备。 RaaS是我们去年开创的新商业模式，之前无人配送行业主要以卖车为主，RaaS的意思是RoboVan-as-a-Service，我们希望提供给用户是即时服务，用户有运输需求的时候，可以很快叫到新石器无人车满足他运输的需求。无人配送车作为机器，是可以24小时运营的，有效运营的时间越长，边际成本越低，这就是我们开创RaaS模式的驱动力。 新石器出海近20个国家，包含了���联酋、泰国、新加坡、日本、韩国包括欧洲、瑞士、西班牙，今年的目标是在中东地区部署超过一万台车，在这个区域建起一个无人配送网络。 AI，自动驾驶本身已经是AI了，新石器今年思考的一个新的关键方向是如何使用AI技术来管理和运营大规模无人车车队。全球最大的商用车车队是美国的UPS（United Parcel Service），拥有12万辆商用车，管理12万辆商用车需要6000-8000人，这个还不算司机，这几千人是做车辆管理、车辆调度。新石器这么大规模的无人车队，AI能够在车队管理和调度方面提供哪些帮助呢？，大家可以看一个介绍NeoClaw的视频。 NeoClaw是新石器全栈自研、行业首个无人车运营的AI Agent。春节时期很多行业都在养“虾”，我们也组建了产品研发团队。 我们认为接下来无人车的规模化部署、规模化运营难点会在于车队管理，不再是自动驾驶，自动驾驶基本上已经平权了。大家可以看到我们对于车队管理的核心功能已经集成在NeoClaw产品里。 还有一个问题，为什么是养“虾”而不是养“马”？Hermes最近很火，前段时间刚刚推出的开源、自进化的AI智能体，智能化程度非常高，但我们认为OpenClaw更适合物流行业。物流对确定性要求很高，它需要的不止是一个单体智能，单体智能可以理解很长的上下文，可以进行大量的数据处理，但物流行业最需要的是自动化的执行体系，OpenClaw更像执行体系，同时还是协调性的Agent——系统发出自动化解析命令，校验车辆状态，生成最后方案，最后批量执行，反馈结果，这是物流行业需要的。 我们认为，一个人、一部手机，一个NeoClaw未来可以轻松管理一千台以上的无人配送车。想用车时说句话就行，在机器人时代，跟机器人的交互不再是原来通过APP、接口，而是应该用自然语言。现在所有的交互方式，我们认为跟机器人交互用自然语言是效率最高的，对用户来说，几乎不需要培训成本，一线员工一分钟上手，真正实现人人会用，说话即可以控制。 NeoClaw本身也不是单个对话的记忆，OpenClaw是单个记忆，NeoClaw本身就是车辆管理人员，通过短记忆+记忆skill来完成整个大的RAG闭环，通过安全链路、安全网关传到云端数据，我��进入基于用户的所有权限以及持续输入的全局记忆，最终成为具备不断学习能力的智能体。 持续学习。持续学习的核心点不在于单独的用户行为，而是包含运营数据、场景数据、用户习惯，深度分析完这些运营数据后，最终会给用户提供最好的运营解决方案，输出优化建议，驱动运营体系的持续迭代。 对于NeoClaw不只是运营，更是具身智能的试验田。具身智能机器人未来要大规模落地，有点像现在自动驾驶大规模的落地，重点不止是单体的智能程度，更重要的是如何进行大规模的管理。NeoClaw让AI从虚拟对话走向物理执行，从辅助工具走向自主决策，真正打通感知、决策、执行、进化的具身智能闭环。 常用大模型的朋友一定知道，大模型总会在最后时刻跟大家说，我用一句话给你用最简单的方式表达你现在要问的问题。我也有一页PPT作为总结：NeoClaw带来的是十倍效率提升。 如果说单人管理无人车的天花板是十台，AI智能时代，天花板将升至100台以上。对于无人车队管理以及未来的机器人管理，十倍效率提升这是现在的数据，从我们的视角来看未来的管理效率应该是一百倍以上。 一旦能实现一百倍以上的效率提升，将会带来几个重要的突破：第一是管理模式和能力的跃迁；第二个全流程闭环，不再是单体智能，是全场景、全Agent智能；第三个会出现很多新的典型场景；最后是零培训成本，使用无人配送车不再存在门槛。 这也是新石器为之努力的方向，人工智能的价值不仅在于能写多少代码，更在于能解放多少双手，温暖多少人心。最后感谢北京亦庄、36氪和关注AI的所有朋友们和在场来宾，非常感谢！\n文章来源 标题: 新石器NewClaw：AI一体化解决方案，零门槛当无人车指挥官| 2026AI Partner·北京亦庄AI+产业大会 来源: ai 链接: https://36kr.com/p/3818927367046018?f=rss 时间: 2026-05-21 18:55:09 +0800 核心内容 管理一千台无人车需要多少人？答案是：一个人，一部手机，一句话。当自动驾驶逐渐“平权”，真正的瓶颈从技术转向了规模化运营。\n新石器用七年时间走完从合规落地、规模量产到万台运营的三级跳，如今推出AI Agent“Neo Claw”——让用户像聊天一样指挥车队，把单人管理效率从10台拉升到100台以上。颉晶华强调，AI的价值不在于写多少代码，而在于解放双手——让无人车管理从“专业操作”变成“说话就行”。 以下为演讲内容，经36氪整理编辑：\n颉晶华丨新石器无人车联合创始人兼CPO 各位好，我是新石器的颉晶华，很荣幸跟大家介绍新石器和我们在AI方面的应用与思考。 八年前新石器公司创立，到如今已经成长为全球无人配送赛道的领军企业。从这几年的进程来看，我们有三条主线，第一条线是公司发展的里程碑。三个重要的里程碑：第一、2019年我们完成了全球第一个L4级别无人车万台量产能力的工厂，；第二、2021年5月，北京亦庄当时授予新石器中国第一张无人配送牌照，开启了我们商业化部署的大门；第三、2025年我们达到了万台量级的无人车队，开始实现大规模运营。 第二条线是我们的拳头产品，X3、X6、H12，X3对应3个立方的装载，X6，6个立方的装载，H12，12个立方的装载。对商用车来说，用户最看重的是是降低使用成本，TCO（总拥有成本），这是我们最核心的价值。 第三条线，三个数字。1亿5千万公里，这是自动驾驶的累计运营里程；一个是1500个专利，基于自动驾驶行业的专利，50%以上的发明专利，一个是20个国家，除中国以外我们现在已经在海外19个国家开始做规模化部署、POC。 我们不单是一家做无人配送、新石器无人车的公司，物流行业里有三个重要的环节，运输、装卸、搬运，我们现在解决的只是运输这一个环节，装卸和搬运需要具身智能的装备来完成，我们正由新石器无人车向新石器机器人发展。 介绍完公司大概的脉络，我们整个技术基于L4级别自动驾驶的无图技术，Neolix VA视觉+动作大模型，前段时间有行业大佬谈到自动驾驶没有那么神秘，现在自动驾驶实现的方法无非是三个，虚拟仿真、端到端、强化学习，抓眼球的词语更多是为了营销。从我的体感也是这样，商业自动驾驶还是为了降本，三个核心点也是为了降本，第一个就是摆脱对高精地图的依赖，高精地图的整个部署成本非常高，采、建、制、验，每一个环节都会产生成本。通过无图方案，我们可以大幅度降低部署成本，快速进行部署；第二个端到端依托于国内丰富的城配场景，基于现有数据在多场景、全天候、全时段运营；第三，新石器生于物流、长于物流，在物流行业的Know-how，无论是软件、硬件开发都沉淀了很多的经验，为接下来大规模扩张做好了相关的准备。 RaaS是我们去年开创的新商业模式，之前无人配送行业主要以卖车为主，RaaS的意思是RoboVan-as-a-Service，我们希望提供给用户是即时服务，用户有运输需求的时候，可以很快叫到新石器无人车满足他运输的需求。无人配送车作为机器，是可以24小时运营的，有效运营的时间越长，边际成本越低，这就是我们开创RaaS模式的驱动力。 新石器出海近20个国家，包含了���联酋、泰国、新加坡、日本、韩国包括欧洲、瑞士、西班牙，今年的目标是在中东地区部署超过一万台车，在这个区域建起一个无人配送网络。 AI，自动驾驶本身已经是AI了，新石器今年思考的一个新的关键方向是如何使用AI技术来管理和运营大规模无人车车队。全球最大的商用车车队是美国的UPS（United Parcel Service），拥有12万辆商用车，管理12万辆商用车需要6000-8000人，这个还不算司机，这几千人是做车辆管理、车辆调度。新石器这么大规模的无人车队，AI能够在车队管理和调度方面提供哪些帮助呢？，大家可以看一个介绍NeoClaw的视频。 NeoClaw是新石器全栈自研、行业首个无人车运营的AI Agent。春节时期很多行业都在养“虾”，我们也组建了产品研发团队。 我们认为接下来无人车的规模化部署、规模化运营难点会在于车队管理，不再是自动驾驶，自动驾驶基本上已经平权了。大家可以看到我们对于车队管理的核心功能已经集成在NeoClaw产品里。 还有一个问题，为什么是养“虾”而不是养“马”？Hermes最近很火，前段时间刚刚推出的开源、自进化的AI智能体，智能化程度非常高，但我们认为OpenClaw更适合物流行业。物流对确定性要求很高，它需要的不止是一个单体智能，单体智能可以理解很长的上下文，可以进行大量的数据处理，但物流行业最需要的是自动化的执行体系，OpenClaw更像执行体系，同时还是协调性的Agent——系统发出自动化解析命令，校验车辆状态，生成最后方案，最后批量执行，反馈结果，这是物流行业需要的。 我们认为，一个人、一部手机，一个NeoClaw未来可以轻松管理一千台以上的无人配送车。想用车时说句话就行，在机器人时代，跟机器人的交互不再是原来通过APP、接口，而是应该用自然语言。现在所有的交互方式，我们认为跟机器人交互用自然语言是效率最高的，对用户来说，几乎不需要培训成本，一线员工一分钟上手，真正实现人人会用，说话即可以控制。 NeoClaw本身也不是单个对话的记忆，OpenClaw是单个记忆，NeoClaw本身就是车辆管理人员，通过短记忆+记忆skill来完成整个大的RAG闭环，通过安全链路、安全网关传到云端数据，我��进入基于用户的所有权限以及持续输入的全局记忆，最终成为具备不断学习能力的智能体。 持续学习。持续学习的核心点不在于单独的用户行为，而是包含运营数据、场景数据、用户习惯，深度分析完这些运营数据后，最终会给用户提供最好的运营解决方案，输出优化建议，驱动运营体系的持续迭代。 对于NeoClaw不只是运营，更是具身智能的试验田。具身智能机器人未来要大规模落地，有点像现在自动驾驶大规模的落地，重点不止是单体的智能程度，更重要的是如何进行大规模的管理。NeoClaw让AI从虚拟对话走向物理执行，从辅助工具走向自主决策，真正打通感知、决策、执行、进化的具身智能闭环。 常用大模型的朋友一定知道，大模型总会在最后时刻跟大家说，我用一句话给你用最简单的方式表达你现在要问的问题。我也有一页PPT作为总结：NeoClaw带来的是十倍效率提升。 如果说单人管理无人车的天花板是十台，AI智能时代，天花板将升至100台以上。对于无人车队管理以及未来的机器人管理，十倍效率提升这是现在的数据，从我们的视角来看未来的管理效率应该是一百倍以上。 一旦能实现一百倍以上的效率提升，将会带来几个重要的突破：第一是管理模式和能力的跃迁；第二个全流程闭环，不再是单体智能，是全场景、全Agent智能；第三个会出现很多新的典型场景；最后是零培训成本，使用无人配送车不再存在门槛。 这也是新石器为之努力的方向，人工智能的价值不仅在于能写多少代码，更在于能解放多少双手，温暖多少人心。最后感谢北京亦庄、36氪和关注AI的所有朋友们和在场来宾，非常感谢！\n
氪星晚报｜马斯克旗下SpaceX启动史上最大规模IPO计划；全国首张综合性司机服务地图上线；海关总署在粤发布《海关支持粤港澳大湾区建设若干措施》
原文摘要 大公司： SpaceX据悉计划五年内实现每年1万次发射 据美国联邦航空管理局（FAA）局长周三透露，SpaceX正抛出一个宏大的计划，即在五年内实现每年10000次发射。但该机构对此表示，在批准此类扩张计划之前，政府官员需要看到其可靠性有所提升。今年1月，SpaceX公司还曾表示，其计划发射并组建一个由100万个卫星组成的星座，这些卫星将环绕地球运行，并利用太阳为人工智能数据中心供电。（财联社） 阿里股东信释放信号，即时零售已成为淘宝天猫核心战略支柱 5月20日，阿里巴巴集团主席蔡崇信与首席执行官吴泳铭联合发布致股东信。信中称，即时零售已成为淘宝和天猫平台升级的核心战略支柱。“我们看到即时零售在利用AI驱动获取新用户、增强用户粘性、满足多元消费需求、提升交易量和商业化水平的战略意义。” 东方甄选首家线下体验店正式开业，自营商品占比提升至50%以上 36氪获悉，5月21日，东方甄选首家线下体验店正式开业。据了解，“五一”假期试营业时自营品牌占比大约在40%，正式营业后已提高到50%以上。未来，东方甄选将依托新东方遍布各地的教学网点，在更多城市开设线下体验店。 ArtificialAnalysis：千问3.7问鼎国产模型冠军，全球前五 36氪获悉，5月21日，三方机构ArtificialAnalysis公布了最新的全球大模型榜单，阿里新发布的旗舰模型Qwen3.7-Max得分56.6分，性能接近GPT、Claude、Gemini的最强模型，位列全球第五、国产第一。据了解，Qwen3.7-Max即将上线阿里云百炼对外提供API服务。 AMD宣布采用台积电2nm工艺量产下一代霄龙处理器“Venice” 超威半导体（AMD）5月21日宣布，其代号为“Venice（威尼斯）”的下一代AMD EPYC（霄龙）中央处理器已正式开启量产，该芯片采用台积电最先进的2nm工艺技术，是业内高性能计算（HPC）领域首款投入量产的2nm产品。此外，AMD还计划将其数据中心CPU的2nm工艺延伸至后续新品“Verano”。（界面） 特斯拉最后一批Model S/X完成交付，原产线将量产机器人 随着最后一批特斯拉Model S/X在加州弗里蒙特工厂下线，这两款开启全球电动化浪潮的传奇车型正式退役。这里的Model S/X生产线将在4个月内完成拆除与重构，转型为特斯拉人形机器人的专用生产线，规划年产能达100万台；得州工厂正在筹备的第二代产线，目标产能直指千万台级别。（新浪科技） 投融资： 马斯克旗下SpaceX启动史上最大规模IPO计划 SpaceX官宣史上最大规模首次公开募股计划，这家横跨人工智能与航天火箭领域的巨头正式开启重磅上市浪潮，或将重塑华尔街格局。周三晚间，该公司向美国证券监管机构递交万众期待的招股说明书，投资者首度窥见其财务状况、马斯克对公司的掌控力以及各类潜在风险。本次募资金额与拟定估值暂未正式披露，据媒体此前消息，这家航天企业计划以 1.75 万亿美元估值募资约 750 亿美元。（新浪财经） 阿布扎比国家石油公司正投资1500亿美元，以满足全球能源需求 阿布扎比国家石油公司（ADNOC）正投资1500亿美元，以满足全球能源需求，同时推动人工智能、先进制造、物流与工业领域的国内增长。（财联社） 今日观点： 美国卫生部：未成年人屏幕时间过长已成公共卫生问题 美国卫生与公共服务部5月20日发布报告说，儿童和青少年过度使用电子产品，包括无休止地刷社交媒体、不停地发短信、长时间玩电子游戏等，已成为一个公共卫生问题。（新华社） 商务部：中美双方应为双向农产品贸易创造有利条件，推动恢复并不断拓展农产品贸易合作 商务部新闻发言人何亚东5月21日在例行新闻发布会上，回答有关中国采购美国农产品的相关问题时表示，农产品贸易是中美经贸合作的重要组成部分。经过近期经贸磋商，中美就推动解决双方部分农产品非关税壁垒和市场准入问题达成一系列积极共识，并原则同意将相关产品纳入对等降税框架安排，同时还设定了扩大农产品双向贸易的指导性目标。双方应为双向农产品贸易创造有利条件，推动恢复并不断拓展农产品领域贸易合作。（新华社） 其他值得关注的新闻： 全国首张综合性司机服务地图上线 36氪获悉，5月21日，中国交通运输协会城市交通分会等机构在京发布全国首张综合性司机服务地图。这张地图集纳全国超2100个司机驿站，及充电加油设施、政务资讯服务，后续将为出租车司机、网约车司机等新就业群体拓展更多服务。 海关总署在粤发布《海关支持粤港澳大湾区建设若干措施》 36氪获悉，海关总署在广州召开《海关支持粤港澳大湾区建设若干措施》新闻发布会。海关总署广东分署主任张格萍介绍，海关立足自身职责和大湾区实际，经过深入调研、广泛听取意见建议，制定《若干措施》，从融合发展、科创高地、新业态新模式、服务“双循环”、重大合作平台5个方面推出20项具体举措，全力支持建设富有活力和国际竞争力的一流湾区和世界级城市群。 国际资本持续流出印度股市，今年以来全球投资者从印度股市总计撤出约230亿美元 据彭博社报道，国际资本持续流出印度股市，进一步加大卢比贬值压力。数据显示，今年以来，全球投资者已从印度股市总计撤出约230亿美元。据路透社报道，这一数字超过去年全年印度股市的外资流出总量。 （央视财经） 韩国公布全球人工智能枢纽愿景 韩国政府周四公布了在该国建设全球人工智能枢纽的愿景，旨在汇集全球组织的人工智能 （AI） 能力，以应对疾病控制和气候变化等挑战。韩国财政经济部表示，政府宣布计划建立全球人工智能中心，旨在与九个全球性组织和五家多边开发银行合作，促进人工智能领域的跨境合作。（新浪财经） 美联储或因通胀高企收紧货币政策 美国联邦储备委员会20日公布的4月货币政策会议纪要表明，如果美国通胀持续高于目标水平，美联储可能采取一些收紧货币政策的措施。（新华社）\n文章来源 标题: 氪星晚报｜马斯克旗下SpaceX启动史上最大规模IPO计划；全国首张综合性司机服务地图上线；海关总署在粤发布《海关支持粤港澳大湾区建设若干措施》 来源: ai 链接: https://36kr.com/p/3816942732133510?f=rss 时间: 2026-05-21 21:14:15 +0800 核心内容 大公司： SpaceX据悉计划五年内实现每年1万次发射 据美国联邦航空管理局（FAA）局长周三透露，SpaceX正抛出一个宏大的计划，即在五年内实现每年10000次发射。但该机构对此表示，在批准此类扩张计划之前，政府官员需要看到其可靠性有所提升。今年1月，SpaceX公司还曾表示，其计划发射并组建一个由100万个卫星组成的星座，这些卫星将环绕地球运行，并利用太阳为人工智能数据中心供电。（财联社） 阿里股东信释放信号，即时零售已成为淘宝天猫核心战略支柱 5月20日，阿里巴巴集团主席蔡崇信与首席执行官吴泳铭联合发布致股东信。信中称，即时零售已成为淘宝和天猫平台升级的核心战略支柱。“我们看到即时零售在利用AI驱动获取新用户、增强用户粘性、满足多元消费需求、提升交易量和商业化水平的战略意义。” 东方甄选首家线下体验店正式开业，自营商品占比提升至50%以上 36氪获悉，5月21日，东方甄选首家线下体验店正式开业。据了解，“五一”假期试营业时自营品牌占比大约在40%，正式营业后已提高到50%以上。未来，东方甄选将依托新东方遍布各地的教学网点，在更多城市开设线下体验店。 ArtificialAnalysis：千问3.7问鼎国产模型冠军，全球前五 36氪获悉，5月21日，三方机构ArtificialAnalysis公布了最新的全球大模型榜单，阿里新发布的旗舰模型Qwen3.7-Max得分56.6分，性能接近GPT、Claude、Gemini的最强模型，位列全球第五、国产第一。据了解，Qwen3.7-Max即将上线阿里云百炼对外提供API服务。 AMD宣布采用台积电2nm工艺量产下一代霄龙处理器“Venice” 超威半导体（AMD）5月21日宣布，其代号为“Venice（威尼斯）”的下一代AMD EPYC（霄龙）中央处理器已正式开启量产，该芯片采用台积电最先进的2nm工艺技术，是业内高性能计算（HPC）领域首款投入量产的2nm产品。此外，AMD还计划将其数据中心CPU的2nm工艺延伸至后续新品“Verano”。（界面） 特斯拉最后一批Model S/X完成交付，原产线将量产机器人 随着最后一批特斯拉Model S/X在加州弗里蒙特工厂下线，这两款开启全球电动化浪潮的传奇车型正式退役。这里的Model S/X生产线将在4个月内完成拆除与重构，转型为特斯拉人形机器人的专用生产线，规划年产能达100万台；得州工厂正在筹备的第二代产线，目标产能直指千万台级别。（新浪科技） 投融资： 马斯克旗下SpaceX启动史上最大规模IPO计划 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