宇树科技成功过会：揭秘顶级资本阵容与早期投资逻辑
每日经济新闻记者|李蕾姚亚楠每日经济新闻编辑|肖芮冬 具身智能领域迎来了新的新里程(2.130, -0.04, -1.84%)碑。 6月1日，根据上交所官方网站披露，宇树科技股份有限公司（下称宇树科技）的科创板首次公开募股申请已获上市委员会审核通过，这意味着具身智能行业从技术摸索与资本热捧，正式步入商业化落地与资本化退出的双轨新阶段。 根据招股说明书，此次宇树科技计划公开发行股票数量不少于4044.6434万股，占发行后总股本的比例不低于10%，预计募资约42.02亿元，资金将主要用于具身大模型及机器人本
曹丽剖析：AI算力爆发驱动光通信产业重构
光通信作为AI时代智能算力的核心底座，已迈入高景气的全新产业发展周期。光模块则是资本市场“最靓的仔”，CPO/NPO/LPO/XPO等“x”PO技术百花齐放。在这一背景下，由中国国际光电博览会、C114通信网联合举办，深圳市光学光电子行业协会、苏州市光电产业商会、苏州市光电通信协会协办的“x”PO赋能AI数据中心光互连论坛于2026年5月28日在上海盛大举行。其中，LightCounting作为光通信领域的权威市场调研机构，此前发布报告称2025年400G及以上高速光模块的出货量超过6000万只，到202
中国AI调用量连续四周超越美国：透视背后的技术路线博弈与美国科技股泡沫风险
本周，《经济观察报》依据OpenRouter平台数据发布了一项统计报告。上周（5月18日至24日），全球AI大模型总调用量为28.9万亿Token。其中——中国模型贡献了9.223万亿。美国模型4.93万亿。中国是美国的近两倍。已连续四周保持领先。需要说明的是：OpenRouter是一个全球中立的API聚合平台。全球开发者通过代码自由投票选择。没有行政干预，没有资金补贴。他们自发选择了中国模型。原因简单到令硅谷尴尬：DeepSeek的推理成本，仅为美国同行的1/5到1/30。目前这场较量的态势是：中国赢了
何小鹏谈激光雷达：非汽车业必需品
新浪科技讯 5月21日上午消息，在小鹏GX上市发布会后，小鹏集团董事长、CEO何小鹏，小鹏集团通用智能中心负责人刘先明，小鹏集团产品矩阵总经理吴安飞与媒体对话。有数据称，15万以上车型配备激光雷达的比例越来越高。被问及采用纯视觉路线的小鹏是否会有压力，何小鹏回应称，“我们没有压力。激光雷达是个好东西，但是我认为在汽车这个领域，它不需要了，所以小鹏非常的坚定。但是在很多其它行业还是需要，这是我的看法。”小鹏集团通用智能中心负责人刘先明则补充称，激光雷达是否必要，取决于企业技术栈，没有绝对答案。对用户而言，自
省级教育规划课题破局：AI 驱动校园舆情治理的高分策略
一、选题：锁定真实教育痛点，兼顾创新与可行本课题聚焦高校网络舆情中“语义稀疏”与“模态割裂”的关键难题，以学生群体的“圈层黑话”“表情包文化”为研究切入点，将多模态情感分析、领域知识图谱增强等技术与校园舆情治理需求深度融合，既顺应了教育数字化的政策趋势，又突破了传统舆情分析在教育垂直领域的应用瓶颈。二、论证页核心亮点解析1. 问题导向明确：开篇直接点明研究需解决的真实场景难题，杜绝空泛的技术堆砌，明确 AI 技术作为“辅助工具”的定位，而非脱离教育场景的纯技术研究。2. 技术路线可视化：借助 KGE-MS
AI技术解析1978年众兴老街建筑复原
随着人工智能图像技术的进步，历史聚落研究迎来了新手段。面对低清航拍、老照片及旧地图，AI不仅能提升图像的清晰度与可读性，还能依托建筑类型学和人工经验，辅助还原那些模糊或缺失的历史空间。本文以1978年安徽省肥东县众兴集老街的航拍影像为例，详细阐述人工智能辅助建筑空间分析与复原的操作流程。安徽省肥东县众兴集是江淮地区典型的乡村集镇样本。从1978年的航拍图可见，当时形成了两套空间架构：一条近南北走向的传统老街，以及一条位于西南方向的新街。传统老街的建筑低矮且密集，沿街连续布局，具备乡村商业街的典型特质；新街
胡峥楠谈技术革新：汽车行业无固定路径，持续学习是关键
新浪科技4月24日晚讯，2026北京国际车展于今日正式拉开帷幕。小米集团副总裁、汽车业务首席技术官胡峥楠与媒体进行交流，这也是他履新后首次公开对外发声。 在探讨小米汽车的技术发展路径时，胡峥楠坦言，担任小米汽车的CTO颇具挑战。他拥有超过二十年的传统车企工作经验，而最近五年则更多地处于学习状态。“雷总曾指出，未来的智能电动汽车将是汽车产业的第四次深度融合，新能源、消费电子与信息通信行业将紧密交织，过往的经验或许已不完全适用。因此，我的首要任务是重构自身的知识框架。” 他同时指出，传统汽车工业历经一百四十余
AI驱动能源变革：核聚变从"50年空想"跃入现实，百亿资本竞相涌入
AI狂吃电，聚变补缺口。2026年，融资连环炸，四条技术路线罕见同台抢跑。等离子体诊断、超导磁体、氚循环岗位身价暴涨——核电火电老兵的底牌，恰好是聚变最缺的平移门票。净能量增益、长时稳态、氚自持三道生死关还在，但无限能源的微光已刺破实验室窗纸。这一次，不再是“永远还有50年”。人类对能源的终极想象，无非是取之不竭、清洁安全、不受地理与气候限制。这听起来像神话，但在物理定律里确有一条路——让原子核像太阳一样发生聚变反应。半个多世纪以来，全球科学家前赴后继，却始终被一句调侃笼罩：“可控核聚变永远还有50年。”
何小鹏谈智驾路径：L2直通L4最安全
行业呈现百家争鸣的局面值得肯定，我同样支持多种技术路径并行推进。但归根结底，核心在于如何保障安全性，如何将百公里人工干预频次降至千公里乃至万公里级别，从而切实提升用户驾乘感受。4月16日，小鹏汽车董事长CEO何小鹏在受访于澎湃新闻等媒体时，针对近期引发热议的自动驾驶发展路径争议作出了上述表态。近期，华为高级副总裁、引望智能CEO靳玉志公开表示，L3级是通往L4、L5完全自动驾驶的必经之路，无法跨越。而小鹏、特斯拉、百度等企业及欧阳明高等专家此前一直倡导直攻L4级，"是否应跳过L3"的议题再次激起业界广泛讨
AI眼镜与智能体结合，率先获利的公司揭秘
本文深入分析了全球科技巨头的硬件战略，汇总了各技术路线的最新出货预测，并列举了中国核心供应链的代表企业及对应方向。一、四大终端形态及出货预测全球市场出货量呈现增长态势。据Omdia预测，2025年全球智能眼镜出货量将达870万台，同比增长322%。产品形态主要分为四类，参考了谷歌的硬件产品线标准。第一类为追求沉浸感的大体积VR头显，重量300-600克，针对专业用户，2025年出货预计下降42.8%。第二类为有线连接轻量化设备，重量低于100克，主打影音显示，是带屏产品的主力。第三类为日常佩戴的无线智能眼
AI时代机械硬盘产业全景：需求爆发、技术演进与自主化挑战
AI技术的迅猛发展，使数据存储需求迎来规模空前的增长期。AI数据分级存储体系愈发明确：存储层级主要介质性能与成本应用场景AI数据流角色高频访问层企业级SSD/DRAM顶级性能，单位成本最高实时数据库、人工智能模型训练、高频交易承载实时运算负载中频访问层高容量近线HDD性能与成本达到最佳平衡，容价比最优，是性价比最优解在线备份、温数据检索、内容分发库。适用于非实时但需迅捷响应的大规模数据池存储近期频繁调用的海量数据，连接高频与低频存储层的数据流动低频归档层高密度长期存储HDD/磁带极低功耗、持久化存储，成本
宾利新添越两年后问世：转攻插混，暂缓纯电
IT之家 4 月 13 日消息，据海外汽车媒体Autocar今日报道，宾利已正式确认，其下一代添越车型将于2028年推出，并将成为该品牌新一轮插电式混合动力产品矩阵的核心。 这一变化源于宾利对纯电动战略的重新考量。公司已搁置了原定2030年前推出五款纯电车型的计划，添越的纯电继任方案被取消，转而将资源更多投入插混技术的开发。此次战略调整，与同属大众集团的保时捷推迟其新一代电动平台紧密相关，其背后的主要动因是高端纯电动汽车市场的需求增长不如预期。 宾利首席执行官福兰克-斯特芬·瓦利泽指出，在2035年英国全
亿纬锂能布局“氢锂钠”三元路线，首创无痕钠电
证券日报网4月12日消息，亿纬锂能(69.080, 3.97, 6.10%)（维权）在回应投资者关切时指出，该企业确立了涵盖氢、锂、钠三种技术的复合发展路径，摆脱了对锂资源的过度依赖，致力于为人工智能数据中心、电力储能及特种车辆等对成本敏感或环境适应性要求高的场景，打造多元化的产品方案。其自主研发了“无痕钠电”理念，利用可自行降解的环保材料，让电池在报废后能够自然消解，省去了繁琐的回收工序，从而实现了“零碳排放”的钠电愿景。展望未来，2025年10月，位于荆门基地的首个大型钠离子电池储能系统已成功并网发电
自动驾驶跳过L3是否可行？中科创达高管：循序渐进才是稳妥之道
新浪科技消息，4月12日中午，在2026智能电动汽车发展高层论坛上，中科创达智能汽车事业群总裁、公司执行总裁常衡生接受了媒体采访。针对业界热议的自动驾驶是否应越过L3阶段这一问题，常衡生阐述道，中科创达并非专注于自动驾驶算法的公司，只是以汽车行业参与者的身份提供第三方视角。他指出，这两种发展路径的辩论由来已久，近年来同步推进，各家企业均有突破。基于中科创达十余年来深度参与多个汽车平台量产项目的经验，他深刻认识到：汽车产业对安全标准的要求极为严苛，开发单一功能相对容易，但要实现大规模量产并确保长期稳定性与可
卓驭科技CEO谈自动驾驶路线：跳过L3，从L2直通L4更清晰
新浪科技4月11日下午消息，在近期举办的智能电动汽车发展高层论坛上，卓驭科技首席执行官沈劭劼接受了媒体访谈。 对于“简化技术路线、越过L3直接从L2迈向L4”的观点，沈劭劼表达了赞同：“L3的产品构想本身没有问题，问题主要出现在实际运营环节会遇到一些界定模糊的情况。比如，系统要求驾驶者在10秒内接管车辆，如果驾驶员未能及时接管，责任归属就难以明确。这些都是实际操作中容易产生争议的点。然而，如果一个系统真能做到10秒无需接管，那它距离L4级别其实已经不远了。相比之下，L4的责任划分会更加清晰明确，这更多是规