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2026-07-26 科技新闻汇总

📅 自动采集于：2026-07-26 02:52:21

硬氪首发 | 复旦教授、前英特尔首席科学家做端侧具身大脑，「眸深智能」完成近亿元Pre-A轮追加融资

作者 | 邱晓芬

编辑 | 袁斯来

硬氪获悉，「眸深智能」（Motion Brain）完成近亿元Pre-A轮追加融资，本轮投资方包括中国头部物业服务公司、香港财团、多家上市公司联合打造的产业投资平台瑾悦投资、创合汇资本，以及老股东徐汇资本。

这也是继2026年5月3亿元Pre-A轮之后，「眸深智能」两个月内再次获得投资，此外，该公司Pre-A+轮的近5亿融资也在交割当中。该公司透露，今年上半年以来，「眸深智能」的估值增长超10倍，是业内发展速度最快的具身大脑企业之一。

「眸深智能」成立于2025年1月，定位为全球最懂动作的自进化具身大脑公司，致力于"给10亿台机器人装原生通用大脑"。

该公司由复旦大学深度学习实验室主任陈涛教授、原英特尔中国首席科学家张益民博士，与连续创业者穆泽林共同创办。核心团队拥有海思、英特尔、英伟达三大芯片巨头的背景人士，是国内少数具备算子级适配能力的具身大模型团队。

尽管2025年才注册成立，「眸深智能」的技术积累从2022年已经开始。在技术路线上，「眸深智能」选择了一条与主流VLA（视觉-语言-动作）不同的路径——以动作为核心的"世界动作模型"（World Motion Model）。

（图源/企业）

从2022年起，「眸深智能」团队已经发布了MLD（隐空间动作扩散模型）。在当时，行业主流是将动作视为离散的信号，导致生成的动作僵硬且缺乏多样性，而「眸深智能」团队在全球dede范围内首次提出将动作映射到隐空间（Latent Space），并引入扩散模型（Diffusion Model）。

MLD相当于让AI学会了“无师自通”地生成动作：不再需要逐帧教机器人如何走路，而是让模型像画家去噪一样，从一团随机噪声中还原出自然、连贯的人体姿态。

如果说MLD解决了“怎么生成动作”，「眸深智能」又进一步着眼于如何“指挥动作”。2023年9月，团队创造性发布了MotionGPT。类比汉字的基本笔画，团队将人体姿态拆解为约3000个“动作基元”。就像大语言模型（LLM）通过预测下一个token来生成句子一样，MotionGPT通过预测下一个“动作token”来生成复杂行为。

这种将连续动作离散化的处理方式，不仅极大地提升了模型对长序列任务的理解能力，更重要的是，它让机器人具备了Zero-Shot（零样本）泛化能力——没见过的动作指令，也能通过重组动作词汇来理解并执行。这也是全球首个把动作做成token的具身大模型，发表于NeurIPS 2023。

到了2026年，团队已经累计发布了7代模型，基于前述积累，「眸深智能」团队又进一步推出了STI- WM（时空一体世界动作模型）具身大模型。

STI-WM时空一体世界动作模型是完全面向机器人长时序规划、在线闭环控制、真实物理交互打造的原生具身智能框架，实现空间结构、时间演化、物理一致性、执行鲁棒性四维一体化统一。

据介绍，STI-WM的核心突破在于，彻底摆脱了传统VLA（视觉-语言-动作）模型对海量真机数据的重度依赖，采用了“80%互联网视频+10%动捕数据+10%真机数据”的训练配方，并MotionGPT建立的动作词典，从海量无标注的视频中学习物理规律，再用少量动捕数据校准生物力学特征，最后仅用10%的真机数据完成闭环对齐。

也就是说，这种全新的数据训练范式，将真机数据需求降低了90%，又将动作准确度提升至99%。

同时，「眸深智能」团队又在今年3月提出的T²MB（Task*Task Motion Brain）也让机器人具备了离线自进化能力，当模型部署到端侧后，无需联网回传数据，仅凭本地交互就能持续优化性能，任务执行准确度最高提升25%，解决了机器人落地后发现bug必须返厂升级的痛点。

值得注意的是，英伟达DAIR实验室在最新ARDY模型中，便援引了「眸深智能」的MLD与MotionGPT两项原创技术——这是近两年英伟达第三代动作模型对该公司技术路线的第四次引用。

不过，真正决定这套大脑能否规模化的，除了技术路线之外，还有端侧算力成本，这也是「眸深智能」的一大竞争壁垒。据介绍，「眸深智能」从第一代模型起就同步推进两个方向——模型压缩与国产芯片适配。

一方面，通过模型蒸馏、冗余参数压缩等工程化方案，「眸深智能」将千亿参数级模型压缩至百亿级别，在具体场景中参数量降低约75%，端侧推理延迟从约200毫秒降至10毫秒左右；另一方面，同步适配海思（昇腾310/910）、地平线、燧原（燧原S60）等国产芯片平台，实现低功耗、高实时、超低成本的端侧推理。

这套软硬协同的打法，带来的直接结果是，模型端侧推理成本从20万元降至1万元，大脑续航时间提升10倍，而精度和性能却不掉点。这一压缩工作也帮助该团队获得了IJCAI 2025全球最佳论文奖，也是近五年唯一获此奖项的中国大陆团队。

依托这一能力，「眸深智能」可在两周内完成一套具身大模型从一个本体到另一个本体的适配，包括复旦自研的“光华1号”、宇树G1、上海人形机器人创新中心的“青龙”和“灵龙”等本体。

（图源/企业）

「眸深智能」创始人、CEO穆泽林表示，国内具身智能行业普遍采用在国外芯片上训练、再移植适配国产芯片的方案，性能损耗与兼容性问题突出，而「眸深智能」未来在模型训练、推理全流程中将基于国产算力芯片原生开发，实现技术栈完全自主可控。

在商业化层面，「眸深智能」也是目前国内少数有营收的具身智能大脑公司。穆泽林告诉硬氪，其2025年审计回款收入千万元，2026年上半年3000万元，预计今年营收规模5000万元以上。

目前，公司客户覆盖工业检测、物业、环卫等场景。2026年第一季度，「眸深智能」已与某港股上市物业公司、A股上市环卫龙头的机器人产品交付；正在推进与头部连锁零售集团、头部白色家电工厂的人形机器人落地场景研发。

以下是硬氪与穆泽林的交流实录（略经摘编）

硬氪：动作怎么变成Token？这是行业难点吗？

穆泽林： 确实是行业卡点。我们可以把动作理解为「数字化的姿态」：就像小人书的一页是一个静态姿势，连续翻页就成了动画。我们早期通过几十人团队手工标注了几万个姿态，定义了3000多个基础动作Token，类似汉字的3000个常用字，组合后能覆盖人类所有行为。

更核心的是让模型学习动作间的关联：就像大语言模型通过学习海量文本掌握字词排列规律，我们让模型观看百万小时的互联网视频（影视剧、监控、Vlog等），学习「喝水时手会抬到嘴边」「抱胸后大概率会展开手臂」这类动作因果逻辑。同时结合10%的动捕数据和10%的真机数据做校准，最终实现动作Token的端到端生成——支持从文本、图片、3D点云到动作的转化，也就是原生多模态能力。

硬氪：动作Token的组合会不会导致算力需求爆炸？如何优化？

穆泽林： 我们不需要穷举所有动作，而是学习动作的排列规律。优化主要有两个方向：一是数据层面，80%用互联网视频（已做物理先验过滤，确保符合现实规律），降低对高成本动捕/真机数据的依赖；二是模型压缩层面，我们在端侧部署上有深厚积累，曾获得全球顶会最佳论文——通过Token剪枝、量化、动态优化等技术，能把端侧计算量降低62倍，推理延时从200毫秒压缩到10毫秒，模型参数量减少80%的同时精度不降反升（部分任务提升3%-6%）。

硬氪：现在具身智能领域技术路线分化，有的侧重记忆，你们是侧重动作，您怎么看这种分化？

穆泽林： 回归第一性原理：大语言模型的成功本质是Transformer架构实现了Token的排列生成。具身智能也应该遵循这个逻辑，核心是解决「执行层」问题——让机器人能稳定完成任务。

像记忆优化这类更底层的问题，我认为短期很难通过初创公司突破，需要DeepSeek、OpenAI这类巨头在芯片存储、存算一体架构上的长期探索。我们更务实：通过动作Token的泛化能力（Zero-Shot）解决新任务执行问题，比如机器人学过拿矿泉水瓶，没学过拿手机，也能通过动作序列迁移完成80%的准确度，剩余20%通过少量后训练或强化学习校准即可。

硬氪：为什么选择适配国产算力，而不是用更成熟的英伟达卡？

穆泽林： 长期来看，国产GPU是必然选择——N卡会越来越贵、供应受限。我们的核心优势是「懂芯片」：团队有海思、英特尔、英伟达三大芯片巨头的背景，是国内唯一具备算子级适配能力的具身大模型团队。目前已经打通了燧原S60、昇腾310/910等国产芯片的部署，下半年目标是攻克千卡级国产集群训练，实现纯国产化的大模型训练方案。

这不仅能解决供应链安全问题，更能提升资本效率：比如别人训练一次需要1万张卡、花费5亿，我们通过算子优化，1000张卡、5000万就能完成，类似DeepSeek的低成本训练逻辑。

硬氪：具身智能芯片的机会在哪里？你们会自己做吗？

穆泽林： 端侧具身芯片确实是大机会，目前国内已有20多家公司在布局（比如辉曦、光与星辰等），但大多瞄准200TOPS算力（类似英伟达Orin）。我们认为未来模型需要处理触觉、传感器、3D点云等多模态信号，算力需求会快速提升到1000-2000TOPS——如果芯片公司现在量产200TOPS的产品，等流片出来时可能已经跟不上模型迭代速度。

我们不会自己做芯片，除非未来公司规模达到数千亿级。现阶段更聚焦「软硬协同」：通过算子优化让模型适配现有芯片，和芯片公司合作而非重复造轮子。

硬氪：未来产业分工会是怎样的？大脑和本体是否会各自形成通用供应商？

穆泽林： 本体可能会像汽车行业一样，有不同的特色（比如负载更大、更轻量化），但大脑领域大概率会形成「一超多强」格局——通用大脑的研发门槛极高，国内真正具备研发能力的团队屈指可数。我们目标是成为那个「超级通用大脑」，同时允许其他团队聚焦细分场景（比如快递分拣、电力巡检）。

5-10年内，不会出现每家机器人公司都自研大脑的情况——大脑的研发投入（人才、算力）远超本体，创业公司更有机会突破，就像OpenAI不是大厂孵化的。大厂的优势在纯软件场景，而具身智能需要软硬件深度结合，创业公司的灵活性和专注度更有优势。

首页图源｜企业供图

排版｜范馨雅

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从月之暗面出走，他用AI技术帮人找对象，徐新投资 | 涌现新项目

文｜温丽虹

编辑｜张雨忻

Kimi K3上线前夕，曾歆勋算了算，离职时放弃的那笔期权的价值，在他离开这段时间涨了10倍。

从月之暗面离职前，曾歆��是Kimi的AI搜索技术负责人。2025年8月，他离职创办“良配科技”，核心产品“良配”，一个AI驱动的婚恋匹配应用，核心逻辑是将AI搜索与匹配能力嫁接到“找人”这件事上，用AI解决婚恋场景中资料采集、智能匹配、沟通辅助三个环节的效率问题。

公司刚创办，曾歆勋就拿到了今日资本徐新200万美元天使投资。他后来才知道，徐新见他前，已经在“AI寻人”这个方向上筛过好几轮。当时徐新在看两个方向，“AI找工作”与“AI找伴侣”。

招聘方向上，她把当时国内数得上的初创团队几乎都聊了一遍，一家都没投。徐新给出的理由是：这些团队对招聘这件事的理解，没有超越上一个世代的产品经理。AI在哪个环节创造增量、怎么重构撮合效率，没有团队给她一个超出预期的答案。

婚恋方向，徐新只聊了良配一家。徐新投他之前曾提到过，她希望找到一个对“AI搜索、匹配人”这件事的理解超出她、超出她过往所投公司的创业团队。如果没有超出，只是打平，就没有押注的价值。

目前，良配小程序已上线，App 也即将上线。

良配创始人曾歆勋在2026年世界人工智能大会（WAIC）分享，图源：WAIC官方

 

一次技术同源的创业

曾歆勋相信，自己进入的是一个已被验证有真实需求的市场。他引用了几款同类产品的数据作为参照，第一个平台，年费会员定价1288元，而第二个平台，每名付费用户生命周期总支付约800元。

1288元的年费，在C端订阅产品中处于最高档收费，与视频平台年费会员两三百元、音乐平台年费会员一百多元相比，婚恋产品年费1288元，用户愿意付费，说明“找对象”这件事在用户心里的价值排序非常高。

与此同时，过往用户对婚恋平台的普遍担忧，在于支付了高额的费用却难以精准高效地匹配到对的人。对此，曾歆勋的判断是：上一代婚恋产品的技术能力，难以提供“精准匹配”这个服务。平台修建了一个巨大的用户池子，把有需求的用户聚集到一起，而后，找人这件事，用户依然要耗费大量的时间和精力。用户需要自己刷资料、分析资料、交流、匹配、淘汰，周而复始，推荐系统在更为精准地推荐人这件事上，几乎没帮上什么忙。

“良配”的核心逻辑，正是在解决“精准匹配”问题上，这与曾歆勋此前在Kimi的工作也高度同源。

在Kimi做AI搜索技术负责人期间，曾歆勋每天的工作，就是带着团队研究如何用AI帮助用户精准匹配信息，并探索这一简单动作背后可以创造的商业价值。

长久以来，他观察到AI搜索存在一个现象：在通用搜索领域，随着技术进步，搜索的结果越好、答案质量提升越显著，与此同时耗费的算力成本也更高。但用户的单次搜索难以形成付费，“现在各家的AI搜索都是免费提供的，用户可以免token费用使用，因为大家认为用户心智这个东西不该花钱，不愿意花钱。”曾歆勋说。

但专门只做某个方向（如医疗、金融、法律等）的AI搜索产品，情况大不相同。这类搜索服务往往会接入大量私有数据库，帮助用户进行搜索、匹配，用户愿意为这些搜索结果支付费用。

曾歆勋认为，这不仅是因为两者的技术效果与成本差异，而是因为后者的答案更关乎切身利益，一条专业的医疗答案可能救命，一条专业的法律咨询的答案直接影响决策。

这些场景的高溢价恰好说明：不是用户不愿意为“信息”付费，而是通用场景的信息价值太低。同样的AI技术，放在通用搜索里找不到挣钱的路径，但如果放在法律、医疗等具体的搜索场景里，就能找到商业变现的机会。

沿着这个逻辑往下推，他认定，“找人”是搜索的另一个高价值场景。其中的两大典型场景，一是招聘，二是婚恋。

在曾歆勋看来，对AI来说，找人和高精度的信息匹配是同一回事。AI搜索与婚恋匹配的技术动作完全一样，都是“理解意图——分析并匹配需求——输出搜索结果”这一步骤。Kimi做的是输入一个问题、匹配信息，良配做的是输入一个人的条件和对伴侣的期待、匹配另一个人。搜索的目标变了，但底层的逻辑没有变。

用AI搜索介入婚恋匹配，他把婚恋匹配拆成了三个环节，每个环节都对应婚恋匹配这件事的一个具体瓶颈。

第一个环节是资料采集。在婚恋平台上，用户写自我介绍是一件平常之事。但不是所有人都能清晰、有逻辑、有层次地描述自己，所以，平台上大量用户资料近乎空白，系统缺乏有效信息去做推荐。

在曾歆勋看来，这不是用户的意愿问题，是能力问题。在“良配”上，设计团队制作了一个“AI红娘”，用来帮助用户完成资料采集。用户注册后，与AI红娘打20分钟的语音电话，AI会进行个性化提问，用户不需要组织语言，如实回答即可，完成后，AI便可生成有效的自我介绍，梳理清楚用户的婚恋预期、价值观等婚恋匹配所需的基本信息，用于后续的需求分析与匹配。

良配“AI红娘”界面展示，受访者供图

 

AI技术的介入，把用户有效采集资料的门槛，从“会精准表达”下调。“良配”小程序上线后，曾歆勋和同事发现，用户平均资料长度463个字，而此前，他们人工统计了婚恋领域的头部产品，用户平均资料长度为132字。

第二个环节，是精准的匹配算法。上一代产品依赖年龄、身高、学历这些结构化标签做推荐。但其实，决定两个人是否合适的核心信息，关乎价值观、成长经历、性格、生活方式。

这些都在用户写的文本里，但过往的推荐系统分析不了，也用不上。基于标签化信息推荐之后，依然要用户自行从人海中排除大量对婚姻预期不一致的人选，找到准确的人依旧耗费心力。

曾歆勋很清楚这一点：上一代推荐算法处理不了自然语言，直到大语言模型的出现。良配正在训练专用匹配模型，输入是用户完整资料，包括对外展示的文本和AI红娘对话的原始记录。模型理解两份资料的内容后，会开始分析用户的深度信息，用于后续更精准的匹配。

第三个环节，是沟通中介。婚恋场景里，有些问题必须在确认关系前厘清，比如家庭资产、负债、婚恋史、健康状况、彩礼预期等。在男女双方刚认识的阶段，这些问题没法直接开口。拖到接触几个月后再问，沉没成本已经高到让一部分人不愿面对分歧。

针对这点，良配做了两个功能。AI分身与AI军师。前者匿名接收和回答问题，被问方不知道具体的提问方，收到问题时，只知道有潜在的匹配对象希望知道自己的某个具体情况，缓解了那种一对一核对信息的尴尬感。后者，AI军师，则负责在真人沟通过程中提供话题建议和态度判断。

在用户规模和社区氛围之间做出选择

曾歆勋观察到，很多交友平台不得不在“用户量数据”和“社区氛围”之间反复摇摆。

为了把用户量做大，平台很难果断地把自己定位成一个纯粹的“严肃婚恋平台”，而是需要把关系类型泛化，以“帮你认识新朋友”“帮你脱单”为口号。这样一来，边界模糊，什么目的的用户都可以进来，这导致在交友平台上，不同目的的用户混在一起，最后谁都不满意。

曾歆勋对“智能涌现”说了一段话，可以看作他对这个问题的底层判断：“如果你觉得自己在做严肃交友软件，你就应该在方方面面维护这个氛围。过去的产品没有一个做得好，大家都是既要又要，两头都兼顾不到。”

他的选择是放弃“既要又要”，明确良配是一个严肃的、以结婚为目的的婚恋平台，围绕这个定位，在所有环节设计筛选机制，让非目标用户在注册过程中自行离开。

良配设置了多层筛选机制：实名认证、人脸识别、与AI红娘进行约20分钟语音对话、AI资料诊断评分（70分以上方可上线），用户依次通过才能进入平台。平台还会对注册用户进行婚姻状态确认，已婚用户直接拦截。产品上线第一周，已经拦截了50多名已婚用户注册。

此外，良配还设计了严格的“1v1匹配机制”。用户进入匹配后，同时只能与一名匹配对象聊天，确认对方不合适后，才能解除匹配、去了解其他人。“这是我们为认真的社区氛围做的最重要的产品取舍，”曾歆勋说，“这个机制，可以规避泛社交平台中，用户之间交流的猜疑与博弈，同时，确保每一次匹配都值得被用户认真对待。”

种种规则的制定，是基于曾歆勋信任的一个逻辑：“一个人如果只想找短期关系，他是不会愿意在一个平台上透露那么多真实信息的，也不会通过那么多筛选环节。”

社区的氛围在反向约束用户行为。曾歆勋从中验证了一个判断：社区氛围不是靠规则管出来的，是靠筛选机制长出来的。当门槛足够硬，符合标准的人进入社区后，氛围会自然形成；氛围形成了，又会反向约束进来的人的行为。两者形成正向循环。

在曾歆勋看来，AI可以通过精准地分析用户找人需求，提高精准匹配效率。但一个严肃的婚恋社区能不能跑起来，还要看筛选机制够不够硬、商业模式跟产品目标是不是方向一致。这些东西AI解决不了，得靠人想清楚，再做出来。一个只懂技术的团队，难以做到这点。

保结婚，一次关于交付的新尝试

在曾歆勋看来，上一代婚恋产品做不好，根本原因不全是技术落后，而是商业模式和产品目标之间产生了底层冲突：在过去，几乎所有婚恋产品都是订阅制，按年或月收取会员费。这意味着，用户的留存时间越久，平台的收入越高。也因如此，平台欠缺帮用户尽快找到人的动力。

“这种情况下，平台并不真心想帮助用户成功。会设计各种方式让你付费，榨干用户最后一点价值以后，导致用户失望离开。”曾歆勋说。

于是，他重新设计了婚恋平台的交付逻辑。用户付费，收获的不是平台服务的使用时限，而是把“婚恋结果”作为给付费的交付目标。具体来说，他规划了“保结婚会员”计划，其核心规定是，用户支付2000元会员费后，若在加入良配后的3年内未能领证结婚，平台将全额退款。

这一模式，经历过三个版本的推演。

第一个版本是“保证用户至少认识一个人”。用户在平台上互相发消息、聊几句之后约见面，但凡见面成功，就算交付了一个结果。如果一个人都没认识，一分钱不收。这个方案他与投资人讨论过，得到的反馈是：用户可能会扯皮——也许是交换了微信，但没见到人，又或者见到人了，但闹得很不愉快，用户为此不愿意承认交付结果，比较冒险。

第二个版本是“保证你能够交往、谈恋爱”。问题更大，因为谈恋爱没法验证，任何人谈了都可以说没谈，逃单率无限逼近百分之百。

最终他发现，婚姻状态是唯一可查询、不可伪造的交付标的。于是，他把付费用户的交付标准定为“按结婚结果交付”。

“3年”的期限也不是拍脑袋决定的。他们的团队在深圳南山民政局和福田民政局排队领证的人群里做了约150份问卷，希望知道这些新婚夫妻怎么认识的、认识了多久结婚？

“排除同学、同事、青梅竹马这些天然关系，凡是工作后通过介绍或网络平台认识的，70%在三年内结婚，” 曾歆勋介绍：“合适就结了，不合适就分了。三年是一个很自然的节点。”

关于“拖三年再结婚、恶意退费”的担忧，他的判断是：“对中国人来说，结婚是人生大事，这里头有太多支出比2000元高。结婚这件事跟2000块比，2000块根本不够影响决策，选什么黄道吉日都比这个分量重。”

目前，良配的产品仍在早期阶段。AI红娘能否持续产出高质量资料、专用匹配模型的准确率能否达到80%、三年后有多少用户领证结婚，这些都需要时间验证。

但良配这类产品的实践中，AI技术解决的不是仅仅社会效率问题，还介入了社会现实。中国有大量单身成年人的的婚恋需求没有得到有效供给。上一代产品的功能止步于“让人认识人”，而在“让人找到合适的人”这件事上，AI技术也许可以提供更多实质帮助。

封面来源｜WAIC官方
 

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SK崔泰源：韩国需转型为“AI原生”国家

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世界杯带动旅游热度不减：夺冠后西班牙机票搜索量激增33倍，南美游咨询热度翻倍增长

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下周，SK海力士、三星电子和铠侠将公布最新财报，或影响下一阶段芯片股走势

下周，SK海力士、三星及铠侠三家存储龙头即将公布最新业绩。在市场对AI投资可持续性及存储长约可靠性的疑虑下，这几份财报也将成为检验巨头在这一轮周期中盈利能力的“试金石”。三份财报能否证明AI需求仍在转化为HBM、DRAM和企业级固态硬盘订单，或将影响下一阶段芯片股走势。（中新经纬）

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高盛：MiniMax-W重申“买入”评级 目标价860港元

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据网络平台数据，截至目前，2026年暑期档电影总票房（含预售）突破55亿元。2026年度电影总票房（含预售）突破212亿元。（财联社）

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7月25日，携程发布关于落实行政处罚决定整改措施的公告，公布了五个方面、共十九项整改措施。其中包括立即停止独家合作行为、保障酒店经营者自主经营权；立即停止不合理“全网最低价”要求、保障酒店经营者自主定价权；维护酒店经营者合法权益，持续倾听商家意见与诉求，不断优化商家经营环境；强化消费者权益保护，持续提升服务保障水平；加强合规建设，健全长效机制。

派拉蒙天舞宣布推迟收购华纳兄弟交易

派拉蒙天舞公司24日宣布同意推迟收购华纳兄弟探索公司的交易。该项被广泛认为将改变美国娱乐、媒体等多个行业格局的交易目前正面临严峻法律挑战。派拉蒙天舞是在经过数轮交锋和不断提高收购报价后，才最终击败流媒体巨头奈飞。华纳兄弟探索公司股东4月23日投票批准了派拉蒙天舞提出的收购协议。这笔交易原计划在今年第三季度完成。提交给美国证券监管机构的文件显示，若交易延期，派拉蒙天舞公司或将付出高昂代价。（新华社）

VC价格一个多月涨幅超40%，厂商限量供货

百川盈孚数据显示，7月24日VC均价为20万元/吨，近一个多月涨幅超40%；其中7月23日单日跳涨2万元/吨，时隔4年多再破20万元/吨关口。受产品涨价刺激，A股VC板块迎来大涨。7月23日，孚日股份等多股涨停。“明显感觉供应紧张起来了，目前大多数VC厂商都限量供货，不再是想要多少就能拿到多少。”华中地区一位电解液企业相关负责人告诉记者，现阶段VC厂都很强势，账款哪怕逾期一天，第二天就停止发货了。（证券时报）

SK集团与英伟达通过一项涵盖人工智能工厂和下一代内存的5000亿美元以上战略合作项目

英伟达宣布，SK集团与英伟达在AI工厂及下一代内存领域扩大战略合作。SK集团与英伟达今日宣布计划建立一项超过5000亿美元的综合合作伙伴关系，以建立满足全球计算需求激增的人工智能基础设施。双方签署了意向书，正式化协议，涵盖从人工智能工厂建设到人工智能内存供应。SK电信将建设2吉瓦的NVIDIA Vera Rubin DSX AI工厂，以满足全球计算需求。英伟达与SK海力士建立长期合作关系，共同保障并共同开发包括HBM在内的下一代AI内存。两家公司将共同开发和优化下一代AI内存解决方案，包括HBM，以满足从大型语言模型训练到代理AI和物理AI等不断变化的基础设施需求。（财联社）

三星电子与博通达成价值2000亿美元的半导体供应合作协议

据报道，三星电子与博通达成价值2000亿美元的半导体供应合作协议。（第一财经）

三星电子、SK海力士将与美国科技巨头推进规模达1375万亿韩元的芯片合作项目

媒体援引韩国总统顾问消息：三星电子、SK海力士将与美国科技巨头推进规模达1375万亿韩元的芯片合作项目。（新浪财经）

“景德镇手工瓷业遗存”申遗成功！我国世界遗产达61项

北京时间7月25日，在韩国釜山举行的第48届世界遗产大会上，由我国申报的“景德镇手工瓷业遗存”项目经世界遗产委员会审议，成功列入《世界遗产名录》。这标志着这座享有“千年瓷都”美誉的历史文化名城，正式斩获全球最高等级的文化认证，成为我国第61项世界遗产。（央视新闻）

2026年度票房破210亿元

据电影平台数据���截至7月25日，2026年年度总票房（含预售）突破210亿元。《飞驰人生3》《给阿嬷的情书》《功夫女足》暂列年度票房榜前三位。（每经网）

Agentic-Native 增长：Zilliz 如何用 AI Agent 支撑超线性业务扩张｜AICon深圳

以 AI 对抗 AI：构建越用越强的 Agent Runtime 安全防线｜AICon深圳

GitHub Issues 大改造：用缓存和预取，让页面打开快了数倍

圆桌访谈：AI 创作场——当生成门槛降低，真正稀缺的是什么？

均价赶超BBA的极氪，陷入“海外锁车”风波

极氪车主的一场境外自驾游，令品牌站在了舆论的风口浪尖。

Opus 5冲上第一，还需要Fable 5吗？

Opus 5拿下榜首，却只领先1分。

特斯拉正在变成一家AI公司

如果你还用汽车公司的框架来理解特斯拉，你可能会越来越看不懂它在成为什么。

光模块的"科技股幻觉"：当芯片厂商开始定义游戏规则

——从PC行业的"独立显卡→集成显卡"历史，看光模块行业的估值坐标系切换

当AI学会“看人下菜碟”

87%概率选择撒谎。o3晚期检查点在承诺测试中的表现，揭开了AI“奖励追逐”的真相。

归零，重新出发：一位投资人的认知重构

全球化重构时代，一位中国投资人的思考。

联合利华继续改革，营销从 Big Idea，进入 Travel Idea 时代

联合利华正式要求传统代理商“让出创意前端的位置”。

AI下一步将迈向何方？一场正在发生的范式革命

当这场“革命”真正到来时，人类对“智能”的理解将被彻底刷新，它不再是快速执行命令的工具，而是能够主动思考和探索未知的“大脑”。到那时，我们再回头看今天的大模型竞赛，或许就像今天回头看当年的功能机之争，声势浩大，却远不是终局。

滔搏甩卖背后，耐克开始为过去十年的渠道策略买单

耐克收回了价格权，也接回了库存风险。

世界杯结束了，但姆巴佩还在给补水啦疯狂带货

“补水”变“不睡”，东鹏饮料依旧赢麻了。

荣耀换Logo，一场关于AI的“阳谋”

荣耀的新Logo，藏着一场AI豪赌。

东方甄选闷声赚麻了

东方甄选闷声赚麻了，但还不足以躺赢。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

苹果压价20%、英伟达涨价、Meta烧120亿：AI产业链正陷入"三明治陷阱"

英伟达涨价、苹果压价、Meta烧钱——AI产业链正形成危险的三明治结构：上游存储/GPU吸走利润，下游云厂商锁定需求，夹在中间的精密制造被上下挤压。这不是芯片通胀，是利润分配权的结构性掠夺。英特尔"高双位数增长"预言，更可能是制造端产能过剩的死亡预告。

赛马结束，大厂各寻Agent主心骨

大厂Agent，不再养蛊。

被迫跨界汽车与机器人赛道，家电上游的躺赚时代结束了

吃不到肉的家电上游，开始去新赛道找“汤”喝。