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2026-07-12 科技新闻汇总

📅 自动采集于：2026-07-12 02:52:13

近百名玩家涌入具身数据 : 一年融资44.7亿，谁能真靠“卖数据”赚钱？

林方舟 发自 凹非寺

在湖南郴州，一家中国移动营业厅挂牌“具身数据采集5S店”，普通顾客领一套夹爪、手套和头戴相机，经过简单培训，就能边做家务，边采集机器人训练数据。

首期投放的1000套设备，满产状态下每年能采集100万小时数据。我仿佛听到了商家心里打的小算盘：既采了数据，又赚了眼球，4A广告公司都应该来学学。（doge）

具身数采类似的“花活”还有不少：有的为了采数据免费上门保洁（欢迎来我家），有的把数采做成VR游戏，还有的把机器人接入互联网，采集员不用跑到数采工厂，远程就能“云操控”。

具身数采

不过，以上案例看完笑一笑就好了，真要采到符合要求的数据其实并不简单。之所以“花活”层出不穷，都是因为机器人实在是太缺数据了。

眼下大家都在牟足了劲采数据，但还少有人全面梳理过这个行业的图谱。

量子位不完全统计了97家国内具身数据玩家的情况，其中70家做数据采集，27家做数据infra。

过去一年（2025年7月1日至2026年7月1日），15家「不做本体、不做模型、只做数据的独立具身数据服务商」，共融资约44.7亿元。

在资本对具身智能“猛猛上头”的当下，这个数字其实并不算多。量子位此前统计，今年上半年，具身“大脑派”公司半年就融了223亿元。

为了帮你看清具身数据行业，我们总结了以下十个行业现状。

数据怎么采？

现状1：数据采集技术路线分为四大类，跨路线采集赛道最拥挤

目前主流具身数据采集的技术路线可以分为四大类：

真机遥操：人类操控真实机器人执行任务，同步采集动作、状态及传感器数据。

无本体采集：人直接完成示范，通过动捕、夹爪映射、第一视角相机等设备采集动作，无需机器人参与。

仿真合成：在虚拟环境中批量生成机器人交互数据，用于模型训练。

互联网视频蒸馏：从互联网视频中提取人类动作知识，转化为具身模型可学习的数据。

量子位不完全统计的70家数采公司/平台中，有30家同时走多条采集路线，占43%，例如：真机遥操+无本体、真机遥操+仿真、无本体+仿真、全路线等。

走跨路线采集方案的玩家，比单独押注任何一条路线的玩家都要多。

行业常用数据金字塔来形容机器人训练所需的数据结构。目前没有任何一种数据采集方式能够独自满足机器人的训练需求。

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现状2：单独押注真机遥操路线的玩家最多

依次分析每条技术路线。

单独押注真机遥操路线的最多，有22家，占31%。

这22个玩家中，13家是国资数据平台，7家是机器人公司（生产机器人硬件或开发具身大模型的公司），还有1家从AI数据标注行业转型，1家从工业装备制造领域跨界。

机器人公司有硬件优势和真实需求，做真机遥操采集是自然而然的选择。

而国资数据平台的优势则是“不怕重”。遥操是重资产路线，需要买本体、租场地、雇操作员，这些恰好都是国资平台容易调动的资源。

单独押注无本体采集路线的公司有15家，占21%。

这条赛道的公司最年轻，绝大多数都成立于2024年9月之后。

无本体采集路线的技术也最丰富，子类包括：Ego视角、UMI、动作捕捉、sEMG肌电、触觉采集……

而单独押注仿真合成的玩家有2家：松应科技和谋先飞（Motphys）。

仿真赛道曾经的知名玩家，如今都选择把鸡蛋放在多个篮子里。

比如，曾以仿真数据为核心的光轮智能，也开始采集人类数据；曾是最坚定的仿真派之一的银河通用，今年6月发布了全身遥操作系统，拥有了遥操数据采集能力。

原因有两方面：外部，真机数据和人类数据的供给快速增加，价格持续下降，仿真数据的规模和成本优势被削薄；内部，sim2real gap仍没有太好的解法，很难高保真还原真实世界中的摩擦、形变、力觉与触觉反馈。

单独押注互联网视频蒸馏路线的也只有1家：枢途科技。

这家公司从互联网单目RGB视频里提取多模态机器人训练数据，宣称能把综合采集成本降到行业平均水平的千分之五。

具身数采

玩家是谁？

现状3：独立数据服务商已成最大的玩家群体

如果不按技术路线，而是按身份分类，97名玩家可分为5类：

独立数据服务商39家，占40%；

国资数据平台25家，占26%；

机器人公司24家，占25%；

工业和IT跨界公司5家，占5%，例如来自物流、装备制造、自动化工程等领域的公司；

大厂平台型公司4家，占4%，例如华为、京东等。

可以看到，最大的玩家群体是独立数据服务商。

这说明：具身数据已经成长为一条独立赛道，不再是机器人公司的附属部门。

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现状4：三分之二玩家“具身原生”，三分之一玩家“跨界转型”

再换一种分类方式，将所有具身数据行业玩家分为“具身原生”和“跨界转型”两类。

“具身原生”公司成立之初主业就是具身数据或具身智能相关业务；“跨界转型”公司多从AI数据标注、自动驾驶、动作捕捉或工业领域转型而来。

97名玩家中，65家“具身原生”，占67%；32家“跨界转型”，占33%。

再拆开来看，数采公司和数据infra公司的构成完全相反。

70家数采公司里，57家“具身原生”，约占八成；27家数据infra公司里，19家“跨界转型”，约占七成。

为什么infra吸引转型公司，采集行业却多是新玩家？

很多具身数据infra玩家是AI数据标注公司，例如海天瑞声、数据堂、云测数据等。他们积累的管线、质检和交付能力，很适合平移到具身数据infra环节。

而具身数据没有现成数据，采集环节则要从零构建资产，老玩家没有优势，新公司反而容易轻装上阵。

具身数采

产能与布局

现状5：全行业年产能160万至180万小时，短期目标扩大15到20倍

现有具身数据产能是多少？离市场需求还有多少差距？

量子位不完全统计，具身数据行业现有年产能为：160万至180万小时+7000万至8000万条。

行业的短期目标为：未来1-3年内，产出2500万至3500万小时+亿条级数据。如果仅看小时数，短期目标是现有产能的15-20倍。

需要注意的是，由于各家机构披露口径不同，小时数和条数目前没有统一的换算标准，因此在这里并行列出。

这些数字只统计了真机遥操数据和无本体采集数据，剔除了仿真合成数据。产能通过公司/平台已披露的数据保守估计而来，实际数字可能还会更多。

而机器人训练数据的总需求量，目前仍然未知。但可以参考大语言模型的锚点：LLM可以吃掉整个互联网现成的语料，机器人需要的数据却只能一条一条采。有统计称，截至今年初，全球高质量真实物理交互数据总量只有约50万小时，不足LLM训练数据量的两万分之一。

换个角度看，即便产能短期目标全部兑现，相比大语言模型的数据量，可能也只是刚够到起跑线。产能与需求之间仍然存在巨大差距。

具身数采

现状6：全国六成省份建有数采工厂，目前长三角分布最多

这些数据都是在哪里采集的？

量子位不完全统计，全国的数采工厂已经铺到20个省份，其中国资背景的数采工厂覆盖16个省份。

数采工厂主要分布在长三角、京津冀和珠三角地区。其中，长三角以30座居首。

不少人力成本较低的三、四线城市也成为数采工厂的选址地，例如宿迁、自贡、郴州、运城、德清等。

分布模式和技术路线相关。遥操类数采工厂散布各省，轻资产的无本体路线公司则扎堆在一线城市。

不少城市正在打造数采重镇的城市名片。

例如，无锡是全国首个提出城市全域数据采集概念的城市。它做的最重要的事是：鼓励制造业、服务业企业开放产线、平台，将真实场景作为数据采集厂，采集机器人最稀缺、也最实用的数据。

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钱往哪流？

现状7：15家独立具身数据服务商过去一年融资约44.7亿元

再来看看最能说明问题的指标：钱。

由于机器人公司的数据业务无法从整体融资中剥离，我们圈出15家过去一年有融资记录的“独立具身数据服务商”，这些公司的融资情况在行业中很有代表性。

先解释一下，“独立具身数据服务商”的筛选标准有三条：不做通用机器人本体，不训练具身模型，具身数据为核心业务。

量子位不完全统计，过去一年间（2025年7月1日至2026年7月1日），这15家“独立具身数据服务商”共完成34起融资，合计约44.7亿元人民币。

融资的时间段高度集中。2026年4月至6月三个月内，融资事件数量占了四成多。这和今年上半年具身智能全行业的资本狂热息息相关。

量子位曾统计，2026年上半年，具身智能全行业共融资约438亿元。

具身数据赛道一年融的钱，只是具身智能全行业半年融资的零头，说明起码在眼下，这个赛道还并不够“性感”。

具身数采

现状8：独立具身数据服务商可划分为3个梯队，分化明显

再往下深扒一层，具身数据行业内部发展并不平衡。

这15家“独立具身数据服务商”可以划分为三个梯队：

第一梯队光轮智能最突出。

这家公司过去一年完成6起融资，共融资31亿元，约占总融资额的七成。

它还是唯一一家披露估值的“独立具身数据服务商”。最新估值超20亿美元，约合人民币超135亿元，是全球首个具身数据独角兽。

第二梯队有11家公司，例如简智机器人��诺亦腾机器人、渊澈太初、觅蜂科技等。

第二梯队的公司，过去一年累计融资在数千万至数亿元间，融资阶段大多为Pre-A 轮及以前，只有几家成立时间较早的AI数据标注转型公司突破了A轮。

第三梯队的公司有3家：枢途科技、智域基石、补天石科技。

他们过去一年的累计融资在数千万元级别，融资轮次为天使轮，业务还处于早期验证阶段。

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现状9： 69家投资机构出手，没有一家重仓

从资本的角度看，过去一年，共有69家投资机构投过这15家“独立具身数据服务商”。

出手最多的国方创投，投了3次；出手2次的有5家投资机构；剩下63家机构，都只投了1次。

对照具身模型融资热时头部机构抢占份额、连续加注的景象，眼下，具身数据赛道虽然方向有共识，但标的还没有共识，没有真正敢重仓的投资机构。

资本的谨慎有理由：相较于想象空间极大的具身“大脑”，具身数据是“劳动力密集型”的生意，价格会越卷越低，客户需求量也有相对明确的预期，天花板就在那里。

但也有投资人告诉量子位，具身数据行业存在一定的延展想象空间：一方面，这是一个全球生意，国外的市场很大；另一方面，数据采集的能力还能迁移到模型评测等，成为物理AI的基础设施。

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现状10：半数以上“独立具身数据服务商”成立不到一年

总的来看，独立的具身数据行业仍处于较早期的阶段。

公司发展处于早期。半数以上近一年融到资的“独立具身数据服务商”成立时间不足一年。

融资处在早期。15家“独立具身数据服务商”中，13家公司的最新轮次在A轮及以前。

商业模式处在早期。没有一家公司披露过利润。仅弈人科技一家自称盈利，但也没公开利润的具体数字。

具身数采

最后，把以上十个现状总结成三句话：

第一句，具身数据行业已经成长为一条独立赛道，吸引大量玩家涌入，并且正在成为AI领域新增就业岗位的蓄水池、地方经济活力的新引擎。

第二句，这条赛道仍然处于早期阶段，许多问题还没解决，许多共识还没形成，许多变量还没收敛。

第三句，资本的态度最诚实。鲜有公司验证过：“纯卖数据”是一门赚钱的生意。VC还在撒网阶段，没人能看清哪条鱼最大。

接下来的一两年，大概率就是这门生意的验证窗口。产能会不会兑现，价格会卷到哪里，谁先把利润表拿出来，决定了具身数据商能否真正成为赚钱的“卖铲人”。

本文来自微信公众号“量子位”，作者：关注前沿科技，36氪经授权发布。

独家 | 智谱创始人唐杰发内部信：「GLM 时刻」之后，什么是更重要的事

文 | 周鑫雨

编辑 | 张雨忻

《智能涌现》独家获悉，2026 年 7 月 11 日，智谱创始人唐杰，在智谱发布了主题为《巨浪已来》的内部信。

过去半年来，智谱收获了创立以来的高光时刻：市值较半年前上市初期涨了 10 倍，并在 2026 年 6 月，跻身“万亿港元俱乐部”——这个数字，是百度市值的近 3 倍，并且超过了小米。7 月 8 日，首批股票解禁后，智谱依然稳住了股价。

这也是当下 AI 大模型赛道，最性感的故事：押注对的技术方向，换来斐然市场口碑和商业化成绩。

抽丝剥茧，智谱起飞的根源，离不开一年前对 Coding 的押注。2025 年初，智谱就开始重新分配资源，将力量收敛到了对模型 Coding 能力的提升上。

一场活动上，清华大学计算机系教授、智谱创始人唐杰点出了押注 Coding 的理由：DeepSeek R1 的出现，标志着 Chat 范式的探索已经基本结束。后DeepSeek时代的模型训练范式，他形容智谱“Bet（赌）”了 Coding 和 Reasoning——一种能与 Agent 共生共荣的模型能力。

事实证明，这是一次成功的赌注。

如今，AI Coding 已经成了 AI 商业化的最近端。一个典型的案例，是同样靠押注 Coding，对 OpenAI“弯道超车”的 Anthropic。2024 年 1 月，Anthropic 的年化收入还只有 8700 万美金；2026 年 6 月，它的 ARR 已经突破 470 亿美元，

2025 年 7 月发布的旗舰模型 GLM-4.5，到 2026 年 6 月上线并开源的 GLM-5.2，让智谱跻身全球 AI Coding 第一梯队。 开源的 GLM-5.2，多个核心指标已经追平甚至超过了 Claude Opus 4.8，以及 GPT-5.5。

技术能力，也体现在了营收上。智谱 2025 年财报显示，截至报告期末（2026 年 3 月），MaaS 平台的 ARR 达到了 17 亿元，过去一年提升了 60 倍。

而唐杰的内部信，向我们展示了后 Coding 时代，智谱押注的新命题：

  • 长程任务能力（Long Horizon Task）
  • 完全自治的智能体系统（Autonomous Agent System）
  • 自我进化（Self-Evolving）

以下是唐杰的内部信内容：

巨浪已来

——致每一位智谱人和关心人工智能未来的伙伴

请允许我借这篇文章，谈三件事：我们是谁，我们如何看待这个时代，以及我们决定全力倾注的战略方向。

（一）我们是谁：“本质、反直觉、专注”

智谱从不是一家追风口的公司。它从一间实验室里长出来，带着这间实验室二十年的方法论。这套方法论可以用三个词概括：本质、反直觉、专注——想得足够深，才敢选得足够反；选得足够反，就必须守得足够久。

回望来路，我们几乎每一个关键选择都曾经显得“反直觉”。2006年，我们守着一台台式机上的学术搜索系统坐冷板凳，因为我们想清楚了那背后是“挖掘学科演化机理”这件值得用十年回答的事；2021到2022年，当“让机器像人一样思考”被绝大多数人视为登月般的疯狂计划时，我们抽调资源、押注千亿参数，做出了GLM-130B——那是ChatGPT引爆世界整整一年半之前；而在智谱2026年1月8日H股上市的那一天，我们把它当作一个全新的起点，坚定地全面回归基础模型研究，全力冲击下一代模型。

别人敲钟，我们归零。这不是姿态，这是信念——既然终点是AGI，那么短期利益或者行业风口，都只是通向终局的沿途风景。

支撑我们一路走到今天的，是一种极致的专注和至真至纯的理想主义。学术搜索系统从一台台式机做到千万用户，我们用了十年；大模型这条路，我们又做了近十年，并且还会坚定深耕，继续走下去。今天的智谱，是一群愿意追问本质、敢于反直觉，又能专注地把事情做到底的人——这就是智谱核心竞争力的来源。

（二）我们如何看待这个时代：智能的上界正在被改写

如果说过去二十年我们学会了一件事，那就是：真正的商业机会，从来不在产品和模式的微调里，而在智能上界的跃迁中。这是我们对当下AI变革最根本的判断，也是我们最想传递给大家的认知。

这一次变革，本质不是一次产品创新或商业模式创新，而是技术革命本身抬高了“智能上界”。谁能率先将该上界向上推升一寸，谁就能重新定义千行百业的能力边界。所有聚焦第一性原理的新一代AI企业，争夺的正是这一寸的突破。

而智能上界的演进，有一条清晰的路径。人工智能正在完成从感知智能到认知智能的跨越——机器不再只是“看见”和“听见”，而是开始“理解”和“推理”。而下一步，正指向AGI。

我们对AGI有一个朴素而苛刻的定义：AGI不是某一个天才的智慧，而是全人类智慧水平的总和。它理应具备创造出“相对论”级别原创知识的能力，这是我们衡量是否真正到达巅峰的唯一标准。通往这个终点的道路上，有几座必须翻越的山峰，它们也正是今天技术浪潮最汹涌的地方：

第一座：长程任务能力（Long Horizon Task）

今天最令人兴奋的突破，是让模型学会完成一个极长的任务——不是即时问答，而是跨越数周、数月乃至数年的规划与执行。例如，一个模型可以不知疲倦地在软件中寻找漏洞，本质上是在学习一名顶级安全专家的思维方式，然后通过机器的耐力把它放大。

第二座：完全自治的智能体系统（Autonomous Agent System）

在长程任务之上，能够自主驱动、协同作业、7×24小时运转的智能体群体将成为新的生产力形态。我们曾提过“一人公司OPC”，但技术的脚步比预想更快——我们正在走向“全自动化公司NPC”。记忆（Memory）、持续学习（Continual Learning）、自我评判（Self-Judge）这三个曾被认为需要范式变革才能解决的难题，现已在技术与应用的双重驱动下逐步消解：长上下文与检索增强生成（RAG）逼近记忆雏形；模型迭代频次的提升本身即在逼近持续学习；前沿模型已显露自我评判的萌芽。

第三座：自我进化（Self-Evolving）

这是最艰难、也最诱人的一座。AI训练AI已经成型——模型自己写代码、自己清洗与合成数据、自己训练自己。这或许会消耗一些算力，却节省了最宝贵的人力与时间。而在大模型时代，速度是最重要的，快速迭代会直接拉开认知的代际差距。当海外头部企业开始筹建百万乃至两百万芯片级别的算力集群，其真正的用途，很可能正是让模型自己训练自己。

翻过这三座山之后，会发生什么？

AI将开始学习什么是“我”，什么是自我认知；再往后，它会触及人类的情感；更远处，是意识本身。从感知到认知，从认知到通用，从通用走向超级智能（ASI）——这条路已经铺开，巨浪已来，且不可逆转。

这并非我们一家之言。Google DeepMind在《From AGI to ASI》报告中给出了一个冷峻的论断：即便单个模型的能力永远停在人类水平，只要算力还在增长，超级智能可能会被硬生生“挤”出来。他们推演，若全球可运行AGI实例以每年十倍速增长，五年后将达一亿个。这些共享同一底层大脑、思考效率百倍提升且零成本复制经验的智能体，在群体层面即等同于ASI。换言之，从AGI迈向ASI，既需要算法层面的突破，也需要超大算力资源的汇聚。

这种不可逆转的趋势将自上而下穿透整个技术栈：当AGI到来，今天的应用或许都要被重构为AI原生，甚至不再需要这些应用；操作系统可能被重写，未来你打开电脑，看到的将是一个“LLM OS”，所有功能按需生成（generate on demand）；再往深处，是对运行了八十年的冯·诺依曼体系的挑战。金融、法律、电商、互联网……没有一个行业会置身事外。很多朋友找到我，说想变革企业、追赶AI的步伐，但真正洞察到“这场不可逆变革已然开启”者，仍属寥寥。

（三）我们全力倾注的方向：“摸高”

认清趋势之后，剩下的就是选择。而智谱的选择，一如既往地“反直觉”—— 在行业普遍加速商业变现的当下，我们决定向上突破。

我们将这一战略命名为 “Touch High（摸高）计划”。在人工智能从感知、认知向完全通用智能跨越的历史节点，智谱将以“摸高”的姿态，挑战当前技术的物理与算法极限。未来两年，我们计划战略性投入——不追求短期的应用变现，而是直指AGI的下一个高地。

这笔投入将集中在四大核心引擎上：

其一，长程任务。让AI从“即时问答”走向“宏大工程”，研发新一代记忆架构，使模型贯穿项目全生命周期“边学、边做、边记”，并具备将宏大目标（如“设计一种新型抗癌药物分子”）自主拆解为数千个可执行子任务的顶层能力。

其二，自治智能体系统。从“智能助手”走向“数字员工”，构建包含成千上万个不同专业“性格”与“技能”的智能体社会，让它们自主辩论、协作、审查代码、调度资源，实现“自动驾驶”级别的数字生产力。

其三，完全自我训练（Fully Self Training）。在人类高质量数据即将耗尽之际，把算力转化为进化的燃料——建设高质量合成数据工厂，通过AI与AI的博弈对抗（Self-Play）实现知识的“无中生有”，并在安全沙盒内赋予系统重构自身代码的能力，让进化速度挣脱人类工程师的物理限制。

其四，极致安全治理。这是四大引擎中我最想着重强调的一个。

能力越强大，安全约束机制也必须越稳固。智谱创立伊始即确立准则：AI必须服务于人类福祉，服务于国家战略。公司摒弃外挂式安全补丁，坚持将人类伦理、社会规范及国家法律法规作为底层公理写入模型价值函数；计划投入百亿级资源攻坚“机械可解释性”，厘清模型决策背后的神经元逻辑，推动黑盒系统向透明可解释系统转变；同时积极参与国际AI治理，防范AI技术被滥用。

这种紧迫感并非杞人忧天。当海外最前沿的顶级模型因风险考量而暂缓全面公开发布，其企业负责人公开警示AI的深远影响将深刻重塑全球力量格局时，我们更应清醒：超级智能的实现与超级对齐的研究，必须同步推进。这也是我们在面对颠覆性技术时反复审视的命题——历史一再表明，当一项技术抵达足以改变文明进程的力量量级时，安全就不再是附属品，而是技术得以存续与被允许应用的根本前提。

（四）开放生态：智能普惠和安全治理的底层逻辑

我们始终认为，人工智能作为引领未来的战略性技术，其长远发展离不开开放协同的产业生态。前沿智能的价值不仅在于技术突破本身，更在于它能否广泛赋能千行百业、惠及每一位开发者。我们坚信，真正的安全并非建立在技术封闭与壁垒之上，而是源于阳光下广泛的共建、共享与监督。

正是基于对技术普惠的深刻认同，智谱给出了自身的战略答卷。近日，��们发布了迄今能力最强的开源模型 GLM-5.2，它支持真正可用的百万（1M）上下文，在长程任务上继续保持领先，面向全量用户开放，并将以最宽松的 MIT 协议正式开源——任何人都可以下载、部署、商用，没有主体界别。这是公司以产品形态表达的坚定态度。

我们选择相信另一条路：前沿智能不应只属于少数人，也不应被少数规则随时收回。它应该开放、可用、可构建，并服务于每一位开发者。

这与“摸高”并不矛盾，反而是一体两面：我们一只手向上摸高，挑战智能的极限；另一只手向下铺路，让最前沿的能力尽可能地开放与普惠。摸到的高度属于全人类，修成的道路也属于每一个人。

（五）结语：为什么是现在，为什么是我们

有人会问：为什么智谱上市后反而还要继续倾注核心资源、向最不确定的方向“摸高”？因为我们相信一个朴素的道理：真正的登顶者，会把山修成路。

我们想清楚的那个本质，曾通过“悟道大模型”项目凝聚成几百位科学家的共识，又通过智谱的产业投资和整个生态，变成一代创业者起跳的基石。今天，我们想把这条路修得更高、更宽——高到能保护我们自己、守卫国家安全，高到能让人类有机会探索更多未知，探索宇宙的奥秘；也宽到能让每一位开发者、每一个团队，都走得上来。

在AGI时代，这些曾经遥不可及的事，第一次有了实现的可能。这正是我们这一代国人最大的幸运，也是最重的责任。

巨浪已来，趋势不可逆转。智谱要做那个迎着浪头、向上摸高的人。

不登顶，就是失败。

这一次，我们要摸到的，是属于全人类的那个高度。

智谱创始人 唐杰

2026年7月11日

韩国股指年内大涨八成估值却创低位，机构称存储板块仍具备配置价值

韩国股市迎来一轮暴涨行情，却出现了反常局面：股票估值跌至历史低位。韩国综合股价指数今年累计涨幅约80%，接连刷新历史新高，但分析师上调盈利预期的速度更快。三星电子、SK海力士两大存储芯片巨头利润大幅飙升，使得该指数远期市盈率仅6.4倍，甚至低于2008年全球金融危机时期水平。近期市场因市场对人工智能板块行情再起疑虑出现大幅抛售，估值被进一步压低。摆在投资者面前的问题是，如此罕见的低价究竟意味着入场良机，还是市场已经提前计入存储芯片繁荣周期终将落幕的预期。新加坡东方汇理财富管理亚洲首席策略师Francis Tan表示：“是否适合买入取决于个人持仓配置。如果投资者目前持仓中相关标的占比较低，当下是布局的好时机，可为组合带来绑定人工智能赛道的增长收益。企业盈利基本面稳健，市场预期后续盈利仍将维持强劲。”（新浪财经）

Meta紧急下线争议AI生图功能

社交媒体巨头Meta本周推出一项允许用户通过@提及公开Instagram账号、利用他人公开内容生成AI图像的新功能。该功能上线时默认允许公开内容被引用，引发美国演员工会等机构对肖像权侵犯以及犯罪风险的强烈担忧。Meta表示，相关功能“未能达到预期效果”，因此决定全面下线。（财联社）

小米回应网传澎程价格

36氪获悉，日前，小米汽车正式公布全新系列“小米澎程”，定位智能可变大空间SUV，计划推出五座版和七座版车型，同时也是小米汽车首个增程式SUV系列。在最新一期答网友问中，小米汽车回应了外界关注的新车发布时间。官方表示，目前小米澎程的发布及上市工作正在有序推进，近期将公布发布时间等最新进展。针对网络流传的新车价格，小米汽车表示，部分价格预测显著低于基本成本常识，大家希望新车拥有“美好价格”的心情可以理解，但价格推测仍需尊重科学和市场规律。

电影《功夫女足》票房突破3亿

36氪获悉，据灯塔专业版实时数据，截至7月12日9时43分，影片《功夫女足》票房突破3亿。

马斯克：下一次星舰发射计划于周四进行

当地时间7月11日，马斯克在平台上发文称，下一次星舰发射计划于周四进行。（界面）

年内退出134家，村镇银行改革持续加速

2026年以来，国内村镇银行重组整合进程持续提速。统计显示，截至7月9日，今年已有134家村镇银行获批退出，机构总量缩减至1048家，延续2025年以来加快出清的态势。业内人士认为，县域金融生态正迎来重塑，精简村镇银行数量，将推动县域金融服务提质增效。（证券时报）

长存IPO辅导团队公布，中信证券与中信建投合计31人组成

证监会官网显示，7月10日，中信证券、中信建投发布关于长江存储控股股份有限公司首次公开发行股票并上市辅导工作进展情况报告（第一期）。其中披露，中信证券、中信建投两家券商合计派出31人组成辅导团队，本期辅导期为2026年5月19日至6月30日，通过现场尽调、组织集中授课、专项问题沟通等多种辅导方式开展辅导工作。辅导工作小组将根据国家有关法律法规及中国证监会有关规定，按照辅导计划和实施方案，稳步推进辅导工作。（界面）

受“巴威”影响，上海两机场计划取消航班653架次

从上海机场了解到，受今年第9号台风“巴威”影响，12日上海浦东机场和虹桥机场通行能力将出现下降，近三成进出港航班调减取消。两机场计划取消进出港航班653架次，其中，浦东机场458架次、虹桥机场195架次。上海机场提醒旅客及时向所乘航司了解查询航班最新动态，合理安排出行。（央视新闻）

机构：到2029年中国国内算力卡采购额将达到1.44万亿元，将诞生多家市值万亿甚至十万亿的上市企业

据央视财经，有机构预测，到2029年，中国国内算力卡采购额将达到1.44万亿元。庞大的算力需求让投资机构相信，中国将诞生多家市值万亿甚至十万亿的上市企业。（财联社）

智谱CEO唐杰发内部信：“GLM 时刻”和万亿俱乐部之后，什么是更重要的事

36氪独家获悉，7月11日，智谱创始人唐杰，在智谱发布了主题为《巨浪已来》的内部信。其中提到，智谱将不追求短期的应用变现，而是直指AGI的下一个高地：长程任务能力、完全自治的智能体系统、自我进化、极致安全治理。过去半年来，智谱收获了创立以来的高光时刻：市值较半年前上市初期涨了10倍，并在2026年 6月，跻身“万亿港元俱乐部”。

乘联分会崔东树：6月新能源车厂商库存小幅收缩，行业压库存现象没有出现

36氪获悉，乘联分会秘书长崔东树发文表示，中国宏观经济保持较强增长，在国家促销费政策推动下汽车市场保持强势增长，2026年全国汽车市场总体走势较平稳，在生产资料高补贴卡车市场和客车市场回暖明显。2026年商用车市场出现设备更新补贴推动的结构性增长特征，刚落地的商用车高补贴带来物流运输类电动化加速，商用车景气度较高。由于去年消费政策力度超强，2026年政策收缩明显，入门级消费支持政策剧烈下降，导致今年1-6月乘用车零售持续负增长，尤其是燃油乘用车出现崩塌式下滑。但因出口增量，6月厂家销量增速相对平稳。6月新能源车走势不强，汽车出口市场持续走强，厂商库存小幅收缩，行业压库存现象没有出现。

多家A股公司预计业绩大增，存储、锂矿、有色等头部企业表现亮眼

7月10日晚间，多家A股公司发布2026年半年度业绩预告，存储、锂电上游资源、有色等多个赛道头部企业集体交出亮眼成绩单，部分公司上半年净利润实现10倍以上增长，行业景气度大幅提升。从行业层面来看，受人工智能相关需求增长影响，互联网数据中心等领域对企业级存储产品的需求持续增加，存储芯片行业保持高景气度，相关产品价格较上年同期稳步上涨，业内企业普遍实现高增长。锂电行业自2025年下半年以来持续修复基本面，业内企业业绩迎来复苏，其中锂电上游矿端及锂盐端受益最为明显。除锂矿外，受新能源、人工智能产业需求拉动，上半年铜、钨、铝、稀土等有色金属价格水涨船高，相关上市公司收获业绩释放红利。作为有色金属中的涨幅明星，钨精矿价格上半年同比增幅超350%，拉动相关上市公司业绩大增。（证券时报）

2025年我国港口货物、集装箱吞吐量稳居世界第一

2025年，我国港口货物吞吐量183亿吨，集装箱吞吐量3.54亿标箱，稳居世界第一。（新华社）

研究报告：中国电力技术创新位居全球首位

联合国可持续发展高级别政治论坛全球能源互联网主题活动10日在纽约联合国总部举行。活动发布的《全球电力发展指数（2026）》研究报告显示，中国电力发展综合排名跻身世界前列，其中电力技术创新居全球首位。（央视新闻）

腾讯洽购Manus？知情人士：腾讯仍将保留少数股东地位

7月11日，有消息称腾讯正在洽谈成为通用AI Agent公司Manus的最大股东，据该消息，由腾讯牵头的中方资本组团以约20亿美元估值从Meta手中回购Manus的全部股权。记者向腾讯方面求证，截至发稿腾讯方面暂无回应。另有知情人士向记者透露，此次交易后，腾讯仍将保持少数股东地位，但不会控股。（南方都市报）

中期协： 6月全国期货交易市场成交额同比增长52.72%

36氪获悉，中国期货业协会最新统计资料表明，以单边计算， 6月全国期货交易市场成交量为939,261,565手，成交额为806,246.55亿元，同比分别增长27%和52.72%。1-6月全国期货市场累计成交量为5,104,871,182手，累计成交额为4,827,013.23亿元，同比分别增长25.23%和42.08%。

多家航司：受“巴威”影响，可免费变更或退票

今年第9号台风“巴威”携强风雨即将影响我国多地。日前，国航、东航、南航、海航、厦航、川航、天航等多家航空公司发布受台风“巴威”影响航线客票处理通知，符合条件的旅客可享受‌一次免费变更或全额免手续费退票‌服务。（央视新闻）

国际能源署：欧盟电气化推进迟缓实属失策

国际能源署署长法提赫·比罗尔在与欧盟能源专员丹·约根森共同接受采访时表示，欧洲未能降低对化石燃料的依赖，此举是一大失误。 比罗尔指出，欧盟约23%的电气化率偏低，正在拖累欧盟整体竞争力。 他称，欧盟应当效仿电气化率超30%的国家。 一份草案报道显示，欧盟能源委员会将于下周公布方案，要求各成员国下调电力税费，并加大补贴力度，助力家庭普及绿色能源技术。 比罗尔透露，目前已有600吉瓦可再生能源项目建成完工，正排队等待并网。（新浪财经）

国内多家金店金饰价格多数持稳，最高报1255元/克

今日国内黄金饰品价格对比显示，黄金珠宝品牌公布的境内足金首饰价格较昨日多数持稳，最高报1255元/克。（财联社）

2026年暑期档票房破25亿

36氪获悉，据灯塔专业版实时数据，截至7月11日，2026年暑期档（6.1-8.31）档期总票房（含预售）突破25亿。《给阿嬷的情书》《玩具总动员5》《四渡》《火遮眼》《小黄人与大怪兽》暂列当期票房前5名。

面向 Qwen 系列模型线性注意力的高性能优化实践｜AICon深圳

苹果甩出41页PDF怒告OpenAI“偷师”其核心机密！网友：早知道就等印度开源了

从 HAMi 到 HAMi-DRA：异构环境的算力资源管理实践｜AICon深圳

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300 元起的心理咨询，为什么输给了 30 元的树洞

当倾诉、陪伴和安慰都能按小时下单，朋友的功能正在被拆成一件件商品。

A股偿债能力百强榜：谁的财务底盘更稳？

对于上市公司而言，偿债能力并不等同于“没有负债”，也不是简单看企业账上现金多不多。真正稳健的偿债能力，体现的是企业流动性、负债结构、现金流覆盖能力、资产质量和财务安全垫之间的综合平衡。

【ESG-V评级观察】上海上市公司价值重估：金融科创抬升上限，先进制造与城市服务分化显现

上海上市公司整体高评级密度较高，尤其在金融、半导体、软件服务、医药器械、航运物流和城市公共服务领域具备明显优势；但与此同时，基础化工、部分医药研发服务、传统制造、地产、部分软件和中小科技企业，也出现了不同程度的评级下沉。

价值判断：跌停板的投资机会和风险提示（7月10日）｜上市公司观察

本次跌停的露笑科技具备典型的赛道炒作退潮特征，依托题材预期炒作的股价，在行业格局恶化、公司核心业务逻辑失效后，出现持续性回调，是市场对透支预期炒作行情的纠错行为。后续赛道逻辑弱化、基本面疲软的题材个股，仍将持续消化估值。

价值判断：涨停板的投资机会和风险提示（7月10日）｜上市公司观察

7月10日，A股延续“低位估值修复、高位题材分化”的结构性行情。电力设备、建材新材料、汽车配套等低位低估赛道获资金集中布局，多只个股迎来首板反弹；连板题材分歧加剧，纯情绪、无业绩支撑标的估值溢价走高，兑现风险加大，而具备真实产业逻辑的标的走势相对稳健。两市资金持续高低切换，市场选股重心聚焦估值合理性与基本面真实性，板块级波动减弱，个股结构性分化更加明显，资金进一步规避纯炒作高位标的，青睐底部低估修复品种。

印度"杀猪盘"阳谋下，vivo交出控股权

51:49，不是一个简单的股权比例，而是一家中国公司在印度市场"交出控制权"的价码。

WorkBuddy与姚顺雨，腾讯AI的两条命?

开始翻盘。

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定义中国头部药企，要打开想象力

双向枢纽的价值，被低估了。

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但只有极少数人注意到了那个真正具有历史意义的细节。Luna是Sol训练出来的。

算力过剩是个伪命题

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