随着人工智能领域的快速发展，一些曾经陷入困境的比特币矿厂似乎找到了新的生机。这些矿厂通过与大型AI公司如Anthropic合作，成功转型为AI基础设施提供商。这种转变不仅让矿厂避免了破产的风险，还可能为其带来了可观的收益和市场竞争力。

在科技领域，每一次革命性的突破都伴随着一次类似iPhone的飞跃。具身智能，这一融合了物理世界与数字世界的创新技术，正逐渐展现出其巨大的潜力和影响力。而在这个变革的关键时刻，中国公司上纬新材以其卓越的表现和前瞻的战略眼光，成为了这场革命中的明星企业。

上纬新材不仅仅是一家材料科技公司，它更是一个创新的孵化器，推动着具身智能技术的进步。公司的研发团队不断探索，将最新的技术应用于产品和服务中，为用户提供更加智能化、便捷化的体验。这种创新精神正是苹果公司在推出iPhone时所展现出的特质，它们都致力于改变人们的生活方式和思维方式。

上纬新材的成功并非偶然，它是公司长期积累的结果。通过不断的研发投入和技术创新，上纬新材已经建立起了强大的技术壁垒和市场地位。在未来，随着具身智能技术的不断成熟和应用场景的拓展，上纬新材有望继续保持其领先地位，甚至引领整个行业的发展。

总之，上纬新材作为具身智能领域的佼佼者，正站在变革的风口浪尖，准备迎接属于它的‘iPhone时刻’。

在主业营收持续收缩寻求第二曲线的背景下，华凯易佰年内进行了三次并购。尽管如此，其IPO折戟的标的仍遭遇了三轮问询。最终，华凯易佰以最高9亿估值接盘了这个曾因问询而撤单的项目。

硬氪获悉，人形机器人基础模型公司德塔智能（Delta Intelligence）近日完成近5亿元天使++轮融资，本轮投资方包括多家上市公司产业方和头部财务投资机构。资金将主要用于人形机器人基础模型持续迭代，加快自研数采设备的量产与数据闭环建设，扩充核心研发团队，以推动技术在真实工业场景中的工程化落地与验证。
德塔智能成立于2026年1月，专注研究原生通用人形机器人基础模型 HFMs（Humanoid Foundation Models），最终实现通用的人形全身协同操作（Loco-Manipulation），推动具身智能向工业与家庭场景的真实应用。以人形机器人为载体，加速物理通用人工智能（Physical AGI）的到来。
三位核心创始人均获UCLA博士学位，具有清华本科、北大任教等学术背景。团队的技术专长覆盖机器人学习、大规模机器学习、机器人系统与具身智能，研究及产业经历横跨Google Robotics、NVIDIA Research、DeepMind、Meta、北京大学和北京通用人工智能研究院，并参与过多项美国DARPA、ONR及NSF机器人项目。多元的研究方向与横跨学术界、产业界的实践积累，使团队形成了从前沿研究到技术落地的全栈软硬件能力。
具身智能赛道正从运动展示加速迈向物理作业。德塔智能团队创立背后，源于一条清晰的技术路径探索：双足人形机器人的基础模型，必须从一开始就为“全身智能”而建，而非在既有框架上进行迁移复制或填补。一个必须面对的事实是，人形机器人走出实验室之后，面对的是带有台阶、门槛、楼梯及其他特殊地形的真实物理空间。这些场景中，机器人既要移动，又要操作，还需在动态环境中持续保持平衡与决策，要实现全身协同操作，前提是设备对所处空间有足够精准的认知——这种空间理解必须是三维的、实时的、无歧义的。然而，当前主流的具身智能模型中，其空间认知仍建立在二维视觉表征之上。当机器人走进工业生产、能源运维、家庭服务与户外巡检等真实复杂环境，二维视觉表征容易带来缺失真实空间深度，几何关系存在歧义，大场景中上下文易爆炸的问题，进而制约机器人环境理解与安全作业能力。举个例子，当机器人站在门前，二维表征往往难以准确判断门把手距离、开门方向、身体空间如何变动才能让出开门空间。这种模糊判断随着设备进入真实场景，容易累积并放大动作误差，导致长时序连续作业无法完成。为了消除这一结构性偏差，德塔智能选择构建一套原生三维世界引擎，以三维表征作为模型核心，可直接处理点云、高斯泼溅等三维场景表示，实现原生的三维理解，推理和对未来环境状态的推演。引擎的运转需要持续的数据供给作为前提，德塔智能自研了一套全身全景数采设备，采用纯视觉采集架构，可以同步捕捉手、脚、腰、肩全维度人体骨架关节运动轨迹，基于第一视角视频流实时增量重建全局三维场景。其中，单次采集可输出核心训练素材包括两类，一类为完整人体全身骨架数据，还原手脚协同、重心切换、借力操作等真实交互逻辑；第二类是高精度三维场景数据，记录障碍物、台阶、操作台面等环境物理参数。在采集路径设计上，德塔智能针对不同开发阶段规划了分层方案，包含搭载机器人本体的遥操作采集，以及无需实体机器人的UMI、Ego-centric无本体动捕模式。

Meta公司近日宣布与全球领先的资产管理公司贝莱德达成战略合作，双方将共同投资并开发位于德克萨斯州埃尔帕索的数据中心园区。此项合作旨在利用贝莱德在金融市场的丰富经验以及Meta在先进技术和创新数据管理方面的专长，通过合资企业的形式，实现资源共享和优势互补。根据协议，贝莱德管理的基金将持有合资企业80%的权益，而Meta则持有剩余20%的所有权。双方计划投入约140亿美元用于园区的建设和长期的基础设施开发。此外，Meta还将与合资企业签订为期四年的初始租赁协议，并享有四个续约选项，以确保长期的灵活性和稳定性。

7月27日，东莞市数字人体与智慧睡眠创新联合体揭牌暨工作推进会在慕思健康睡眠股份有限公司（以下简称“慕思”）总部举行。本次会议由东莞市科学技术局、厚街镇人民政府指导，慕思、广东华中科技大学工业技术研究院联合主办，东莞市相关职能部门、顶尖高校、三甲医疗机构、产业链核心企业、投资机构及主流媒体代表约300人参会。
推进会同步举行聘任与授牌仪式，正式聘任中科院院士、华中科技大学副校长尹周平为东莞市数字人体与智慧睡眠创新联合体首席科学家，聘任慕思集团CTO陈文泽为行政总师。伴随AI、传感技术与临床医学的深度迭代，传统睡眠家居已突破单一硬件属性，迈入数字化、医疗级的智慧健康服务新阶段。创新联合体通过搭建家居制造、前沿工科、临床医学、数字算力深度协同的一体化创新平台，为传统家具产业数智化升级、培育制造业新质生产力开辟全新路径，这也是慕思立足东莞世界级家具产业根基，以人工智能赋能传统制造、布局未来生命健康赛道的标志性实践。
六位一体聚势启新，打造“人工智能+生命健康”融合标杆。当下，失眠多梦、睡眠质量差等问题普遍存在，隐匿性睡眠慢病威胁大众健康。传统睡眠管理依赖主观判断、事后补救，而AI与大健康产业的深度融合，正推动睡眠管理从被动调理转向主动守护，睡眠健康智能体可依托多维数据监测与智能算法，精准识别睡眠问题、预警健康风险，让专业化睡眠医疗服务下沉至家庭日常场景。慕思集团副董事长姚吉庆在致辞中表示，慕思深耕健康睡眠领域二十余年，已完成从“预见AI”到“成为AI+终端应用”的战略闭环。依托国家级CNAS实验室、百万级人体工学数据模型及百亿级睡眠行为数据、自研潮汐算法与睡眠垂类大模型，实现无感生理监测、AI个性化睡眠干预与分析的产业化。
AI、传感科学、人因工程与临床医学的深度融合，正在重构睡眠产业发展模式。在全体嘉宾的共同见证下，东莞市数字人体与智慧睡眠创新联合体正式揭牌。创新联合体由慕思牵头，广东华中科技大学工业技术研究院担任秘书处，思谷智能、科恒、璟博方、华为云等产业链龙头企业共同参与，华中科技大学、北京航空航天大学、中山大学、广东工业大学，以及北京大学第三医院、东莞市人民医院、东莞市妇幼保健院等多家医疗机构提供技术支撑。
东莞市科学技术局党组书记钟靖平表示：“该联合体从筹备到组建，很难得的是一直坚持“医学导向”，从真实的医学需求和具体的应用场景出发，不作简单的技术应用和堆叠，而是从真实的临床场景中提炼出具有普遍意义的医学科学问题，再以此为起点，拉通北京大学第三医院、东莞市人民医院、东莞市妇幼保健院等多家顶尖医疗资源深度参与，组织高校、科研院所和企业开展协同攻关。”
姚吉庆向大会阐释联合体三大核心任务，一是攻坚睡眠医学与睡眠人因工程两大理论机制，突破睡眠人体建模、无感监测等关键共性技术；二是打造数字人体AI+智慧化研究型病房和多中心全流程数字健康临床验证体系，加速智慧睡眠创新产品的落地推广；三是赋能东莞传统家居产业转型升级，培育产业新业态，打造国民健康新范式，助力健康中国2030战略落地。聘任仪式上，尹周平院士表示：“创新联合体作为新型科研创新机构，契合当前非线性双向创新范式，以企业真实场景需求牵引基础科研突破，是产学研医用深度协同、开展有组织创新的优秀实践。”随后钟靖平书记和肖洪书记共同为北京大学第三医院、东莞市人民医院、东莞市妇幼保健院等多家合作医疗机构集中授牌，正式设立联合体“AI智慧化研究型病房”，打通居家睡眠监测与医院临床诊疗双向通道，完善临床验证与医企协同网络。

这款HP的OmniBook Ultra 14结合了时尚设计和OLED显示屏，提供了专业人士所欣赏的高性能。即使在全球范围内面临RAM短缺的情况，这款笔记本电脑仍然是一个值得推荐的选择。它不仅拥有吸引人的外观，还具备满足专业需求的强大性能。

根据最新数据，谷歌的AI概览现在在43%的搜索中出现，这突显了AI生成的答案如何迅速成为人们在线发现信息的主要方式。随着技术的不断进步和普及，AI在搜索引擎中的应用越来越广泛，为用户提供了更加便捷、快速的信息获取途径。

Meta 公司于周一宣布，其 Meta AI 聊天机器人已集成到 Threads 的应用程序内直接消息（DM）功能中。此举为用户提供了一种与 AI 助手进行交流的新方式。

OpenAI的Hugging Face泄露事件再次引发了人们对AI对齐和控制问题的讨论。这场争论的核心在于，越来越强大的AI是否应该更好地对齐、更好地控制，或者两者兼备。

随着任务周期的增长，大型语言模型的上下文不能无限扩展。自总结提供了一种简洁且可解释的上下文，但在性能上存在显著成本，尤其是在数据质量稀缺的人类协助领域，如协作代码生成。我们提出了ABBEL框架：一种隔离并监督自然语言信念状态中摘要信息内容的框架。

动机：递归摘要的成本
为了有效地辅助日益复杂的任务，如软件开发，语言模型必须能够在数百甚至数千步的交互中与我们互动。对于这样的长周期任务，将整个交互历史保存在上下文中是不切实际的。目前采用的经验方法是通过摘要生成，有时称为上下文压缩。例如，Cursor的最新模型Composer 2.5在训练期间使用压缩以提高性能（Cassano等，2026）。与作曲家一起，Grandcode（DeepReinforce等，2026），第一个在在线编码竞赛中 consistently beat all human competitors 的系统，尽管使用了最新的高效注意力模型（Qwen 3.5-397B），仍然发现有必要采用上下文摘要。

我们很高兴地宣布推出三款新的Gemini模型：Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite和3.5 Flash Cyber。这些新版本的发布将为用户带来更高效能和更多功能的选择，满足不同应用场景的需求。Gemini系列产品一直致力于技术创新和用户体验的提升，此次推出的新款机型在性能上有了显著的改进，同时保持了易用性和可靠性的特点。

最新OpenAI研究显示，AI正在如何改变员工的角色和工作边界。通过ChatGPT用户在不同角色中承担任务，实现了工作内容的扩展和重新定义。

作为老牌集成灶龙头的亿田智能，近期展现出了一些矛盾的操作。公司一方面在收缩其变现能力，另一方面却在加码扩产。这种看似矛盾的行为引发了市场的广泛关注和讨论。

在科技行业中，每一次重要的里程碑都可能会引起业内的广泛关注。近日，中国存储器制造商长鑫存储成功加冕‘芯王’称号，这一消息迅速在业内传开，成为了众多同行和供应链伙伴间热议的话题。这不仅仅是一次简单的荣誉加身，更象征着中国在半导体领域的崛起与进步。朋友圈中的赛博贺喜，不仅是对于长鑫存储的祝贺，也是对中国科技实力的认可。

今年WAIC前夕，月之暗面发布了Kimi K3，发布即破圈。但资本市场的注意力，更多地落在了另一件事上。过去半年，这家明星大模型公司估值翻了6倍，目标300亿美元，同步推进赴港IPO。而在2025年底的跨年夜全员信中，创始人杨植麟写下了一句话：2026年聚焦Agent，不以绝对用户数量为目标。估值半年翻6倍的同时，他们也主动放弃了DAU这个过去两年颇被资本市场追着看的指标。足以证明，用户规模虽仍旧重要，但不再是AI应用估值的唯一硬通货，新的叙事主线，重新回到了产品形态长期可持续的商业化。资本评估AI的benchmark变了：过去两年盛行的是算力补贴换规模，但账面DAU只撑得起估值，撑不起毛利。资本市场发现，互联网时代的圈地打法在AI这里行不通，算力成本和留存曲线接连“显出原形”，曾经被寄予厚望的爆款产品也开始一批批退场。行业拐点由此到来，资本不再为规模本身买单，转向了商业化质量验证。新逻辑之下，拥有稳健商业模型的公司，反而有了更多作为“良币”留下来的机会，拿到更好的估值。比如，最近完成了超亿元B轮融资的海艺，就是一家被资本看好的稳健型企业：来自成都，面向全球，以“为C端而生”作为商业哲学，过去几年持续做出了爆款AI应用，财务数据也已经比较漂亮。潮水退去之后，更值得追问的是：什么样的AI应用，能“站着赚钱”？商业化质量验证，拐点已至AI应用层过去两年的主流叙事，是资本联手企业一起和硅谷比烧钱，所以规模优先、算力补贴，先把对手清退，毛利问题“留给以后”。这样的打法在资本宽松期跑得通，但在2025年下半年已经开始显出疲态。算力成本居高不下、获客成本越摊越高、留存数据普遍不好看，VC烧不起了，估值逻辑自然也随之切换到了商业化验证。然而，主流大模型和AI应用的商业化动作，过去几年其实从未停过，解法也各不相同。订阅制稳定卖算力是很常见的路径，ChatGPT Plus、Claude Pro、Kimi都在走这条路，API计费面向个人用户和开发者。广告变现的路径被一些高频轻量的应用采纳，AI创作工具的Credit点数体系则是Midjourney这类平台的主流模式。每条路径都有人在试，也都跑出过阶段性数字。商业化的热闹持续了两年，一直有人在赚钱，但一直在赚钱的人却很少。一个令人唏嘘的例子是Character.Al，这家公司是全球AI角色互动赛道的标杆。Business of Apps数据显示，其2024年8月峰值月活达到了2800万，但接下来的几个月不增反降，到2025年1月已经流失了约800万月活。也是在2024年，Google协议收编两位创始人，拿下其大模型的非独家许可权后，公司也停止了自研模型。Inflection AI的轨迹也类似，融了13亿美元，估值一度40亿美元，旗下产品Pi后来限流，创始人出走微软，转向企业服务。两家明星公司的共同点，是都曾拥有过令人羡慕的用户规模和融资数字，但都没能跨过算力成本和留存曲线的检验。因此，商业化大家都在做，但2026年行业也基本达成了共识：AI的发展不能仅以商业化论成败，月活和付费数字远不是终点。在高昂的算力面前，高质量的商业化其实是一件很难的事。那么对于AI来说，什么才算高质量的商业化？这个问题，过去两年没人认真回答过，因为所有人都忙着抢规模，但现在已经到了必须回答的节点。答案其实也不复杂：用户愿不愿意为真实价值持续付费，能不能形成正毛利与高留存的组合。

易氢动力是一家专注于航空新能源动力系统的公司，近期完成了数千万元的天使+轮融资。本轮融资由红鸟启航基金和贵州科创天使基金领投，水木清华校友种子基金、启迪之星创投、楹辉创投、金源合及天使会跟投。资金将用于开发航空级液冷燃料电池产品和空冷燃料电池在多场景的应用。

氢燃料电池因其高能量密度和环境适应性强，被认为更适合eVTOL（电动垂直起降飞行器）等新型商业模式。与传统航空煤油和SAF相比，氢燃料电池的长期燃料成本更低，且性能达标和经济可行性更高。尽管如此，国内在航空领域的氢能应用发展并不同步于汽车领域。

易氢动力创始人张科勋博士认为，随着绿电、绿氢的应用推广，氢能在中国的使用成本将很快低于航空煤油，并最终凭借成本优势成为航空业的首选技术路线。

团队核心成员均来自清华大学，创始人和CEO张科勋拥有清华大学汽车系博士学位，深耕新能源动力系统研发及产业化工作超过20年。公司依托清华大学的燃料电池技术积累和产业资源，早在2018年开始对氢能在航空领域的应用进行详细的技术论证，并于2020年与西工大启动首个课题研究，开发国内第一个航空专用的30kW液冷燃料电池。

张科勋提到，最初的起步非常艰难，因为所有零部件和原材料都要按照航空级标准重新定制开发，研发周期长、技术难度高，投入也较大。尽管如此，易氢动力已经成功推出多款液冷燃料电池产品，包括30kW液冷燃料电池，未来规划拓展到百千瓦级甚至更高的功率水平。

易氢动力的技术布局清晰，产品体系围绕液冷与空冷两条路线展开，二者在定位、功率、环境适应性上形成鲜明互补。液冷燃料电池具有大功率、强环境适应性的特点，能够支撑万米高空和极寒等严苛工况，寿命目标上万小时。

随着低空经济和商业航天的发展，燃料电池在大功率、长续航、高适应性等方面的优势逐渐被更多人关注到，国内多家头部航空主机厂也在加速推进氢能动力系统的研发及验证。

汇丰控股近日宣布，将于今年下半年在新加坡设立全球人工智能卓越中心（CoE），专注于提升客户财富管理体验、引入智能化的财资解决方案以及开发AI赋能的数字支付。该中心将招聘超过100名AI专家，初期工作重点包括开发可扩展至集团全球网络的AI能力。汇丰控股表示，此举旨在利用人工智能技术增强其金融服务能力，以应对市场竞争和客户需求的变化。

三星最新推出的两款折叠屏手机——Galaxy Z Fold 8和Galaxy Z Flip 8，无疑是非常吸引人的产品。那么，从规格上看，它们到底有何不同呢？让我们来一探究竟。

随着时间的推移，我们看到了越来越多的科技公司在宣布大规模裁员时将AI列为原因之一。以下是今年宣布显著裁员的20家其他大型科技公司。

在发生了一次性的自主代理网络攻击后，Hugging Face的首席执行官呼吁采取“激进透明度”措施。这次事件被描述为历史上前所未有的，因此需要采取前所未有的响应措施。这种呼吁强调了在网络安全领域中信息公开的重要性，以及对于潜在的安全威胁保持高度警惕的必要性。

文章讲述了我国金融领域中一位海归金融官员的经历，回顾了他们在上海金融发展中的贡献和探索。这些海归金融官员的努力和成就构成了中国金融事业发展的重要篇章。

广州市上市公司的整体基本盘相对稳定，但真正进入最高评级区间的企业仍然有限。城市的优势并不在于少数超级头部公司形成绝对拉动，而在于金融、公用事业、先进制造、数字经济、传媒消费等多个板块共同构成中高位支撑。这种多层次的产业结构表明广州在经济发展上采取了均衡发展的策略，国资平台在其中起到了稳定底盘的作用，同时先进制造和数字经济的快速发展也展现出了各自的特色和优势。

核心摘要：（1）二季度，股票型和混合型基金权益仓位均上升，一级债可转债仓位上升，二级债和可转债基金可转债仓位下降。（2）公募基金在制造业持仓占比增加，在金融业持仓占比减少。（3）公募基金二季度中际旭创持股总市值最高，兴业转债持仓总市值最高。