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四川长虹推家电行业首个备案大模型“云帆”，AI TV落地，传统电视变身家庭智能中枢
在AI大模型争相涌入手机、汽车与办公场景之际，四川长虹正悄然将人工智能植入客厅——其自主研发的“长虹云帆”AI大模型近日获天风证券、景顺长城基金等多家机构密集调研，并正式确认为中国家电行业首个通过国家大模型备案的垂类模型。该模型已率先落地于长虹电视产品线，推动传统智能电视向真正意义上的“AI TV”跃迁。
与通用大模型不同，“云帆”聚焦智慧家电垂直场景，深度优化语音交互、内容理解与任务执行能力。用户不再需要机械地发出“播放某部电影”等固定指令，而是可自然表达复杂需求，如“找一部适合全家看的、评分高于 8 分的国产动画片，音量调低一点”，系统即可完成多步推理：识别家庭观影场景、筛选内容库、调用评分数据、执行音量调节，并在屏幕上呈现结果。这种端到端的复杂任务编排能力，显著提升了人机交互的流畅度与实用性。
在影音检索方面，“云帆”支持基于语义、情绪甚至画面风格的跨模态搜索。例如，用户说“我想看那种夕阳下海边奔跑的浪漫镜头”，AI能结合视觉特征与剧情标签精准定位片段，突破传统关键词检索的局限。同时，模型还能根据家庭成员偏好动态生成个性化推荐流，实现“一人一界面”的智能服务。
作为国家备案模型，“云帆”在数据安全与合规性上亦具备先发优势，为其在家庭这一高敏感场景的部署扫清障碍。四川长虹表示，未来该模型将逐步扩展至空调、冰箱等全屋智能家电，构建以AI TV为核心的家居智能中枢。
在彩电行业增长放缓的背景下，长虹此举不仅是技术升级，更是战略突围——通过AI重构产品价值，将电视从“内容播放器”转变为“家庭AI入口”。当客厅里的屏幕开始真正听懂、理解并主动服务，传统家电的智能化竞赛，才真正进入深水区。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在AI大模型争相涌入手机、汽车与办公场景之际，四川长虹正悄然将人工智能植入客厅——其自主研发的“长虹云帆”AI大模型近日获天风证券、景顺长城基金等多家机构密集调研，并正式确认为中国家电行业首个通过国家大模型备案的垂类模型。该模型已率先落地于长虹电视产品线，推动传统智能电视向真正意义上的“AI TV”跃迁。
与通用大模型不同，“云帆”聚焦智慧家电垂直场景，深度优化语音交互、内容理解与任务执行能力。用户不再需要机械地发出“播放某部电影”等固定指令，而是可自然表达复杂需求，如“找一部适合全家看的、评分高于 8 分的国产动画片，音量调低一点”，系统即可完成多步推理：识别家庭观影场景、筛选内容库、调用评分数据、执行音量调节，并在屏幕上呈现结果。这种端到端的复杂任务编排能力，显著提升了人机交互的流畅度与实用性。
在影音检索方面，“云帆”支持基于语义、情绪甚至画面风格的跨模态搜索。例如，用户说“我想看那种夕阳下海边奔跑的浪漫镜头”，AI能结合视觉特征与剧情标签精准定位片段，突破传统关键词检索的局限。同时，模型还能根据家庭成员偏好动态生成个性化推荐流，实现“一人一界面”的智能服务。
作为国家备案模型，“云帆”在数据安全与合规性上亦具备先发优势，为其在家庭这一高敏感场景的部署扫清障碍。四川长虹表示，未来该模型将逐步扩展至空调、冰箱等全屋智能家电，构建以AI TV为核心的家居智能中枢。
在彩电行业增长放缓的背景下，长虹此举不仅是技术升级，更是战略突围——通过AI重构产品价值，将电视从“内容播放器”转变为“家庭AI入口”。当客厅里的屏幕开始真正听懂、理解并主动服务，传统家电的智能化竞赛，才真正进入深水区。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
阿里云PolarDB发布“AI就绪数据库”，Lakebase湖库一体架构让数据直接驱动智能决策
当数据库不再只是被动存储数据的仓库，而是能主动理解、推理并参与AI决策的智能中枢，数据基础设施的范式正在被彻底重构。在 2026 阿里云PolarDB开发者大会上，阿里云正式推出AI数据湖库（Lakebase） 及一系列面向Agent时代的全新能力，宣告全球首个“AI就绪数据库”体系落地——它不仅能统一管理结构化、半结构化与非结构化全模态数据，更可在库内直接完成语义检索、模型推理与智能决策，真正实现“数据即智能”。
此次发布的Lakebase是PolarDB的核心突破。它打破传统数据湖与数据库之间的壁垒，构建“湖库一体”架构，首次实现多模态数据（文本、图像、日志、向量等）在统一逻辑下的高效存取与一致性管理。通过创新的缓存加速机制，Lakebase针对不同场景动态优化IO与带宽，确保海量数据在AI训练与推理中高速流转。
更关键的是，PolarDB将AI能力深度嵌入数据库内核。借助模型算子化（Model-as-Operator）技术，开发者可直接在SQL中调用AI模型，完成语义搜索、情感分析或异常检测等任务，无需将数据导出至外部系统——既大幅提升效率，又保障“数据不出域”的隐私合规要求。系统还融合KVCache、图数据库与向量检索技术，构建兼顾长短期记忆、低算力消耗的智能检索方案，为Agent应用提供持续上下文支持。
阿里云进一步定义了“AI就绪数据库”的四大支柱：
1. 多模态AI数据湖库：统一管理全类型数据，支持跨介质高效缓存；
2. 高效融合搜索能力：在SQL中无缝集成向量检索与全文搜索，实现关键词与语义的双重匹配；
3. 模型算子化服务：库内推理+Agent-Ready架构，让数据库成为智能体的“记忆与大脑”；
4. 面向Agent应用的后端服务：通过Serverless与多租户封装，快速支撑垂直行业智能体开发。
目前，PolarDB已部署超 300 万计算核心，覆盖全球 86 个可用区，并在金融、汽车、政务等关键领域规模化落地。某大型商业银行依托其构建实时风控系统，理想与小鹏汽车用于自动驾驶数据闭环，MiniMax、米哈游等则将其作为大模型训练与推理的底层引擎。
在AI Agent从概念走向产业落地的 2026 年，数据基础设施的智能化已成为胜负手。阿里云PolarDB的这次升级，不只是技术迭代，更是对“数据库角色”的重新定义——未来，最强大的AI或许不只运行在GPU上，更生长在懂得思考的数据库之中。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
当数据库不再只是被动存储数据的仓库，而是能主动理解、推理并参与AI决策的智能中枢，数据基础设施的范式正在被彻底重构。在 2026 阿里云PolarDB开发者大会上，阿里云正式推出AI数据湖库（Lakebase） 及一系列面向Agent时代的全新能力，宣告全球首个“AI就绪数据库”体系落地——它不仅能统一管理结构化、半结构化与非结构化全模态数据，更可在库内直接完成语义检索、模型推理与智能决策，真正实现“数据即智能”。
此次发布的Lakebase是PolarDB的核心突破。它打破传统数据湖与数据库之间的壁垒，构建“湖库一体”架构，首次实现多模态数据（文本、图像、日志、向量等）在统一逻辑下的高效存取与一致性管理。通过创新的缓存加速机制，Lakebase针对不同场景动态优化IO与带宽，确保海量数据在AI训练与推理中高速流转。
更关键的是，PolarDB将AI能力深度嵌入数据库内核。借助模型算子化（Model-as-Operator）技术，开发者可直接在SQL中调用AI模型，完成语义搜索、情感分析或异常检测等任务，无需将数据导出至外部系统——既大幅提升效率，又保障“数据不出域”的隐私合规要求。系统还融合KVCache、图数据库与向量检索技术，构建兼顾长短期记忆、低算力消耗的智能检索方案，为Agent应用提供持续上下文支持。
阿里云进一步定义了“AI就绪数据库”的四大支柱：
1. 多模态AI数据湖库：统一管理全类型数据，支持跨介质高效缓存；
2. 高效融合搜索能力：在SQL中无缝集成向量检索与全文搜索，实现关键词与语义的双重匹配；
3. 模型算子化服务：库内推理+Agent-Ready架构，让数据库成为智能体的“记忆与大脑”；
4. 面向Agent应用的后端服务：通过Serverless与多租户封装，快速支撑垂直行业智能体开发。
目前，PolarDB已部署超 300 万计算核心，覆盖全球 86 个可用区，并在金融、汽车、政务等关键领域规模化落地。某大型商业银行依托其构建实时风控系统，理想与小鹏汽车用于自动驾驶数据闭环，MiniMax、米哈游等则将其作为大模型训练与推理的底层引擎。
在AI Agent从概念走向产业落地的 2026 年，数据基础设施的智能化已成为胜负手。阿里云PolarDB的这次升级，不只是技术迭代，更是对“数据库角色”的重新定义——未来，最强大的AI或许不只运行在GPU上，更生长在懂得思考的数据库之中。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
🚀 X 平台正式开源由 Grok 大模型驱动的新推荐算法
X 平台已在 GitHub 开源其推荐算法，该系统目前已从传统的特征工程与中小规模神经网络升级为由 Grok 大模型统一驱动。新算法通过检索模型从用户关注者及全站范围内筛选候选帖子，并利用基于 Grok 的大模型，根据用户历史点赞、转发和点击等行为预测多种互动概率。这些概率经加权计算得出总分，在完成去重、屏蔽内容过滤及多样性约束后，系统按分数高低生成最终的“For You”时间线。
(科技圈)
via 茶馆 - Telegram Channel
X 平台已在 GitHub 开源其推荐算法，该系统目前已从传统的特征工程与中小规模神经网络升级为由 Grok 大模型统一驱动。新算法通过检索模型从用户关注者及全站范围内筛选候选帖子，并利用基于 Grok 的大模型，根据用户历史点赞、转发和点击等行为预测多种互动概率。这些概率经加权计算得出总分，在完成去重、屏蔽内容过滤及多样性约束后，系统按分数高低生成最终的“For You”时间线。
(科技圈)
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宇树科技获人形机器人外观专利，注册资本增至 3.6 亿元
根据 AIbase 报道，国产机器人领军企业宇树科技的人形机器人外观专利于2026年1月20日正式获得国家知识产权局授权。
天眼查及企查查信息显示，该“人形机器人”专利设计要点在于整体形状。该产品定位于全场景应用，涵盖了从重体力劳动的工业生产、精准响应的商业咨询，到温馨的家庭服务，乃至极具挑战性的空间探索等多元化领域。专利文件指出，此次获批的外观方案强调结构的简洁化与模块化，旨在为后续复杂的功能扩展与硬件升级预留空间。
宇树科技成立于2016年，由法定代表人王兴兴执掌。在资本市场上，宇树科技备受追捧，其股东名单中包含了汉海信息技术（美团旗下）、红杉中国、顺为资本等知名机构。截至目前，公司注册资本已增至约 3.6亿元人民币。
行业分析人士指出，随着IDC预测人形机器人市场将在2026年迎来爆发式增长，宇树科技通过核心专利的密集布局，正在从“技术研发”向“规模化商业落地”全面冲刺。此次外观专利的获批，不仅增强了其品牌识别度，也为其在全球人形机器人市场的竞争中增添了重要筹码。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
根据 AIbase 报道，国产机器人领军企业宇树科技的人形机器人外观专利于2026年1月20日正式获得国家知识产权局授权。
天眼查及企查查信息显示，该“人形机器人”专利设计要点在于整体形状。该产品定位于全场景应用，涵盖了从重体力劳动的工业生产、精准响应的商业咨询，到温馨的家庭服务，乃至极具挑战性的空间探索等多元化领域。专利文件指出，此次获批的外观方案强调结构的简洁化与模块化，旨在为后续复杂的功能扩展与硬件升级预留空间。
宇树科技成立于2016年，由法定代表人王兴兴执掌。在资本市场上，宇树科技备受追捧，其股东名单中包含了汉海信息技术（美团旗下）、红杉中国、顺为资本等知名机构。截至目前，公司注册资本已增至约 3.6亿元人民币。
行业分析人士指出，随着IDC预测人形机器人市场将在2026年迎来爆发式增长，宇树科技通过核心专利的密集布局，正在从“技术研发”向“规模化商业落地”全面冲刺。此次外观专利的获批，不仅增强了其品牌识别度，也为其在全球人形机器人市场的竞争中增添了重要筹码。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
阿里云发布PolarDB AI数据湖库，开启AI原生数据库新元
据AIbase报道，在今日（1月20日）举行的 2026阿里云PolarDB开发者大会上，阿里云宣布其云原生数据库PolarDB进行重大升级，正式发布 **AI数据湖库（Lakebase）**等系列原生AI能力。此次发布标志着PolarDB从“云原生”向“AI原生”深度演进，致力于将大模型能力内化为数据库的“血液”。
阿里云首次明确了“AI就绪数据库”的四大核心技术支柱，旨在通过底层架构的重塑，降低开发者构建AI应用的门槛:
● 多模态AI数据湖库（Lakebase）: 采用“湖库一体”架构，实现结构化、半结构化及非结构化数据的统一存储与管理。支持IO与带宽加速，打破了传统数据孤岛。
● 高效融合搜索能力: 在SQL中深度集成向量检索与全文检索，实现语义理解与关键词匹配的精准融合。
● 模型算子化服务: 支持库内推理（In-DB）与AI长短时记忆机制。开发者可直接在数据库内完成语义检索与逻辑加工，确保“数据不出域”，保障隐私安全。
● 面向Agent开发的后端服务: 提供Supabase多租户、Serverless封装等托管能力，大幅加速智能体（Agent）在垂直行业的落地。
阿里云资深副总裁李飞飞表示，AI原生是数据库演进的必然方向。目前，PolarDB的海内外用户规模已突破 2万家，全球部署规模超过 300万核，覆盖全球 86个可用区。其AI相关功能已在金融、汽车、政务等多个核心业务场景中规模化应用。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据AIbase报道，在今日（1月20日）举行的 2026阿里云PolarDB开发者大会上，阿里云宣布其云原生数据库PolarDB进行重大升级，正式发布 **AI数据湖库（Lakebase）**等系列原生AI能力。此次发布标志着PolarDB从“云原生”向“AI原生”深度演进，致力于将大模型能力内化为数据库的“血液”。
阿里云首次明确了“AI就绪数据库”的四大核心技术支柱，旨在通过底层架构的重塑，降低开发者构建AI应用的门槛:
● 多模态AI数据湖库（Lakebase）: 采用“湖库一体”架构，实现结构化、半结构化及非结构化数据的统一存储与管理。支持IO与带宽加速，打破了传统数据孤岛。
● 高效融合搜索能力: 在SQL中深度集成向量检索与全文检索，实现语义理解与关键词匹配的精准融合。
● 模型算子化服务: 支持库内推理（In-DB）与AI长短时记忆机制。开发者可直接在数据库内完成语义检索与逻辑加工，确保“数据不出域”，保障隐私安全。
● 面向Agent开发的后端服务: 提供Supabase多租户、Serverless封装等托管能力，大幅加速智能体（Agent）在垂直行业的落地。
阿里云资深副总裁李飞飞表示，AI原生是数据库演进的必然方向。目前，PolarDB的海内外用户规模已突破 2万家，全球部署规模超过 300万核，覆盖全球 86个可用区。其AI相关功能已在金融、汽车、政务等多个核心业务场景中规模化应用。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
根据 AIbase 报道，智元机器人近日完成关键组织架构调整，正式将其核心零部件部门分拆，成立独立子公司上海临界点创新智能科技有限公司（简称“临界点”）。此举标志着国产人形机器人领军企业开始由整机集成向核心供应链生态深耕，机器人落地正式进入核心部件的“深水区”。
核心管理层与技术背景
新公司“临界点”由原智元机器人灵巧手业务负责人熊坤带队。熊坤拥有深厚的产业背景，曾深度参与腾讯 Robotics X 实验室的创建。临界点的核心管理团队还包括智元机器人董事长邓泰华及通用业务部总裁王闯。智元机器人出资400万元，持有临界点 80% 的股权，旨在通过独立运营模式，使团队能更聚焦于核心技术的突破。
专利突破解决行业“卡脖子”难题
灵巧手一直被视为人形机器人迈向实用化的关键。2026年1月5日，智元机器人申请的“灵巧手手指、灵巧手和机器人”专利再获授权。该技术有效解决了多指节灵巧手尺寸过大的痛点，通过紧凑的结构实现了对动作轨迹的精确控制。此前，智元已在灵巧手拇指、控制算法等领域密集布局多项专利。
产业趋势:从演示走向规模化商业
根据IDC预测，到2026年，中国人形机器人市场规模将近 13亿美元。随着智元、宇树等头部厂商推进量产，行业竞争重点正转向核心零部件的专业化深耕。独立后的临界点不仅将持续支撑智元的整机需求，还将作为独立供应商面向广阔的市场。尽管摩根士丹利提醒需警惕“演示机器人”与“商业化价值”间的鸿沟，但灵巧手产能在2026年的显著跃升，正加速人形机器人从“行走”向“精细工作”的跨越。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Gemini API调用量半年翻倍，谷歌AI云业务从“烧钱换量”转向“质量盈利”，但企业落地仍存分歧
在大模型竞争从参数规模转向商业落地的关键一年，谷歌正凭借Gemini的快速迭代，悄然扭转其AI云业务的盈利轨迹。据The Information援引内部数据，Gemini API通过谷歌云的调用量从去年 3 月Gemini 2. 5 发布时的 350 亿次，飙升至 8 月的 850 亿次，半年增长超140%；而 11 月推出的Gemini3 更引发新一轮使用热潮，推动企业级采纳加速。
这一增长不仅是数量的胜利，更是商业模式的转折点。早期Gemini 1. 0 与1. 5 因大幅折扣抢占市场，利润率长期为负；而随着2. 5 及3. 0 版本在推理、多模态和上下文理解上的显著提升，谷歌得以摆脱“价格战”泥潭，转向以性能溢价驱动的正向边际利润。知情人士透露，当前新版本API的单位经济效益已转正，标志着AI投入开始产生真实回报。
支撑这一跃升的是史无前例的资本投入——谷歌 2025 年资本支出预计高达 910 亿至 930 亿美元，接近 2024 年的两倍，主要用于建设AI数据中心与定制芯片。投资者正紧盯即将发布的Q4 财报，寻找巨额开支转化为收入的明确信号。
在企业市场，谷歌力推Gemini Enterprise，目前已吸引 1500 家企业客户，订阅用户达 800 万，另有超 100 万在线注册用户。谷歌强调其云业务“整体势头强劲”，尤其在AI应用层。
然而，市场反馈却呈现明显分化。咨询公司Sada的Simon Margolis指出，客户对Gemini Enterprise的评价“几乎五五开”——喜欢者赞其响应快、集成深；不满者则抱怨其在特定业务场景（如财务合规、供应链优化）中表现乏力。他直言：“谷歌更像是‘建造者’的云，而非‘购买产品’的云。”许多客户宁愿调用基础模型自行开发智能体，也不愿采用预制套件。
星座研究机构分析师Chirag Mehta也观察到类似现象：尽管Gemini在回答基于企业知识库的通用问题上表现优异，但在执行复杂工作流任务时仍有局限。但与某些竞品遭遇“用完即弃”不同，客户普遍持“再试一次”的态度，显示出对谷歌技术底座的长期信任。
这场由Gemini驱动的AI云转型，正站在关键十字路口：一边是API调用量与利润率的双升曲线，一边是企业落地深度与产品易用性的持续挑战。当AI竞赛进入“既要规模、又要利润、还要体验”的三重考验，谷歌能否将技术优势真正转化为不可替代的商业护城河，答案或许就藏在下一份财报与下一个版本更新之中。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在大模型竞争从参数规模转向商业落地的关键一年，谷歌正凭借Gemini的快速迭代，悄然扭转其AI云业务的盈利轨迹。据The Information援引内部数据，Gemini API通过谷歌云的调用量从去年 3 月Gemini 2. 5 发布时的 350 亿次，飙升至 8 月的 850 亿次，半年增长超140%；而 11 月推出的Gemini3 更引发新一轮使用热潮，推动企业级采纳加速。
这一增长不仅是数量的胜利，更是商业模式的转折点。早期Gemini 1. 0 与1. 5 因大幅折扣抢占市场，利润率长期为负；而随着2. 5 及3. 0 版本在推理、多模态和上下文理解上的显著提升，谷歌得以摆脱“价格战”泥潭，转向以性能溢价驱动的正向边际利润。知情人士透露，当前新版本API的单位经济效益已转正，标志着AI投入开始产生真实回报。
支撑这一跃升的是史无前例的资本投入——谷歌 2025 年资本支出预计高达 910 亿至 930 亿美元，接近 2024 年的两倍，主要用于建设AI数据中心与定制芯片。投资者正紧盯即将发布的Q4 财报，寻找巨额开支转化为收入的明确信号。
在企业市场，谷歌力推Gemini Enterprise，目前已吸引 1500 家企业客户，订阅用户达 800 万，另有超 100 万在线注册用户。谷歌强调其云业务“整体势头强劲”，尤其在AI应用层。
然而，市场反馈却呈现明显分化。咨询公司Sada的Simon Margolis指出，客户对Gemini Enterprise的评价“几乎五五开”——喜欢者赞其响应快、集成深；不满者则抱怨其在特定业务场景（如财务合规、供应链优化）中表现乏力。他直言：“谷歌更像是‘建造者’的云，而非‘购买产品’的云。”许多客户宁愿调用基础模型自行开发智能体，也不愿采用预制套件。
星座研究机构分析师Chirag Mehta也观察到类似现象：尽管Gemini在回答基于企业知识库的通用问题上表现优异，但在执行复杂工作流任务时仍有局限。但与某些竞品遭遇“用完即弃”不同，客户普遍持“再试一次”的态度，显示出对谷歌技术底座的长期信任。
这场由Gemini驱动的AI云转型，正站在关键十字路口：一边是API调用量与利润率的双升曲线，一边是企业落地深度与产品易用性的持续挑战。当AI竞赛进入“既要规模、又要利润、还要体验”的三重考验，谷歌能否将技术优势真正转化为不可替代的商业护城河，答案或许就藏在下一份财报与下一个版本更新之中。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
昆仑万维近日正式推出了一款名为Skywork Design Agent的 AI 设计工具。与市面上许多面向专业设计师的复杂软件不同，这款产品在研发之初就将目标用户精准锁定了“非专业人士”，旨在通过人工智能技术，让普通用户也能高效完成高质量的设计工作。
在功能覆盖上，Skywork Design Agent针对日常办公与创意场景中的四大核心需求进行了深度优化:包括各类宣传海报设计、适配多平台的社交媒体物料制作、LOGO 与品牌视觉识别系统（VI）的构建，以及通用性的 AI 创意图像生成。这意味着，无论是运营人员还是创业者，都可以通过该工具快速输出所需的视觉素材。
该工具的一大技术亮点在于其强大的学习与重构能力。用户可以直接上传参考图，AI 会对图片中的风格、布局、配色等关键维度进行智能分析和学习。在此基础上，用户可以进行二次创作，实现创意的快速平移与优化。同时，系统内置了“添加到知识库”功能，方便用户将常用的素材或设计方案一键存档，以便在后续项目中随时复用。
为了提供更细致的操作体验，Skywork Design Agent搭载了昆仑万维自研的画布引擎。该引擎赋予了工具丰富的编辑手段，例如图文混排、元素拆分、自动去除背景、画面扩图以及局部重绘等。此外，该工具还支持本地素材与知识库素材的灵活导入，并配备了全屏批注、撤销/重做等专业级交互功能。在导出环节，用户可以根据需求选择 PNG、JPG 或 PDF 等多种常用格式，确保设计成果能够直接投入实际应用。
划重点:
● 🎨 全场景设计覆盖:精准锁定海报、社交媒体物料、LOGO 及品牌视觉等核心需求，让创作不再受限于专业技能。
● 🧠 智能学习与复用:支持上传参考图学习风格布局，并内置知识库功能，方便素材的一键存档与随时调取。
● 🛠️ 强大画布引擎支持:集成去背景、扩图、局部重绘等多种深度编辑工具，提供专业级的操作体验与多格式输出。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Evercore ISI高级分析师Mark Mahaney近日发布报告预计，OpenAI的广告业务在2026年将实现数十亿美元收入，到2030年有望突破250亿美元。OpenAI计划于未来几周内在美国针对免费用户和Go用户测试广告，广告将清晰标注并出现在回答底部，内容与用户当前对话相关。公司明确表示不会向广告商分享用户对话内容。
目前OpenAI的收入主要源于订阅服务，其2025年年化营收已突破200亿美元，较2023年的20亿美元大幅增长。尽管营收增速迅猛，但公司仍处于亏损状态，高利润率的广告业务被视为改善盈亏状况的重要途径。凭借ChatGPT接近10亿的周活跃用户规模及其蕴含的高意向营销价值，OpenAI可能促使广告主重新分配预算。不过分析师指出，受限于Google深厚的搜索生态和用户习惯，OpenAI短期内仍难以撼动其市场主导地位。
(IT业界资讯)
via 茶馆 - Telegram Channel
2030年前OpenAI广告年收入有望达250亿美元
一位顶级科技分析师预计，广告业务或将为OpenAI带来250亿美元的年收入，而这一业务的崛起，可能会对谷歌构成威胁。Evercore ISI高级分析师马克·马哈尼周一在一份报告中表示，如果顺利推进，OpenAI 2030 年前有望实现每年约 250亿美元的广告收入。该公司目前主要收入来源为订阅服务。公司上周五宣布，计划未来几周在美国的免费用户和 Go 用户中测试广告。同时，OpenAI 也公布了其广告运营原则，例如对广告进行清晰标注、不向广告商分享用户的对话内容。他补充表示，这是基于届时ChatGPT可能达到的规模、高意向效果营销平台已被验证的商业化能力，以及该市场当前的规模。
—— 科创板日报
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
一位顶级科技分析师预计，广告业务或将为OpenAI带来250亿美元的年收入，而这一业务的崛起，可能会对谷歌构成威胁。Evercore ISI高级分析师马克·马哈尼周一在一份报告中表示，如果顺利推进，OpenAI 2030 年前有望实现每年约 250亿美元的广告收入。该公司目前主要收入来源为订阅服务。公司上周五宣布，计划未来几周在美国的免费用户和 Go 用户中测试广告。同时，OpenAI 也公布了其广告运营原则，例如对广告进行清晰标注、不向广告商分享用户的对话内容。他补充表示，这是基于届时ChatGPT可能达到的规模、高意向效果营销平台已被验证的商业化能力，以及该市场当前的规模。
—— 科创板日报
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
谷歌Gemini API调用量5个月暴增140%
谷歌旗舰人工智能大模型Gemini的调用量正迅速增加。谷歌通过谷歌云平台，以 API 的形式对外授权Gemini模型的使用权限，内部数据显示，自今年3月Gemini 2.5版本首次发布以来，Gemini接口调用量从约350亿次一路攀升，到8月已增至约850亿次，实现超过140%的增长；Gemini企业订阅用户已增长至 800 万。另有一位了解谷歌销售策略的人士表示，由于客户在AI业务上的投入往往会带动其在谷歌其他产品上的支出，Gemini的热销有望进一步提振Google Cloud谷歌云核心服务器销售业务的营收。从一开始，Gemini便战略性地嵌入了谷歌生态系统。同时，这一增长势头还有望推动谷歌另一项尚处起步阶段的业务 ：基于Gemini模型的软件销售。
—— 科创板日报
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谷歌旗舰人工智能大模型Gemini的调用量正迅速增加。谷歌通过谷歌云平台，以 API 的形式对外授权Gemini模型的使用权限，内部数据显示，自今年3月Gemini 2.5版本首次发布以来，Gemini接口调用量从约350亿次一路攀升，到8月已增至约850亿次，实现超过140%的增长；Gemini企业订阅用户已增长至 800 万。另有一位了解谷歌销售策略的人士表示，由于客户在AI业务上的投入往往会带动其在谷歌其他产品上的支出，Gemini的热销有望进一步提振Google Cloud谷歌云核心服务器销售业务的营收。从一开始，Gemini便战略性地嵌入了谷歌生态系统。同时，这一增长势头还有望推动谷歌另一项尚处起步阶段的业务 ：基于Gemini模型的软件销售。
—— 科创板日报
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钉钉推出 AI 差旅新功能，企业和员工双赢，告别报销烦恼
最近，钉钉发布了最新版本 8.2.5，其中一项引人注目的新功能是 “AI 差旅”。这项功能旨在为中小企业提供便利的差旅服务，解决传统差旅中员工和财务部门所面临的一系列麻烦。与高德和支付宝的合作，使得机票、酒店、火车票及用车预订变得更加轻松，且企业在使用时无需垫资。
“AI 差旅” 功能的核心在于它的智能比价和行程规划能力。员工在出差前，可以通过这一功能轻松获取不同出行方式的价格，并选择最优方案。这样一来，员工不再需要在差旅结束后整理发票，财务也不用费时费力地核对成百上千的票据，极大地简化了报销流程。
除了差旅服务，钉钉还推出了 AI 印和 AI 翻译功能，进一步提升了工作效率。AI 印功能整合了设计和印刷流程，为企业提供高质量、低成本的物料服务。而 AI 翻译功能则可以在音视频协同中提供实时同传，帮助跨国会议的参与者更顺畅地沟通。
钉钉的这一系列创新，旨在降低中小企业的差旅成本，提高工作效率。随着企业数字化转型的加速，这些新功能无疑将成为众多企业实现高效管理的重要工具。
未来，我们有理由相信，钉钉的 “AI 差旅” 功能将会在更广泛的范围内得到推广，帮助更多企业和员工解决差旅中的痛点，让出差不再成为一项繁琐的任务。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
最近，钉钉发布了最新版本 8.2.5，其中一项引人注目的新功能是 “AI 差旅”。这项功能旨在为中小企业提供便利的差旅服务，解决传统差旅中员工和财务部门所面临的一系列麻烦。与高德和支付宝的合作，使得机票、酒店、火车票及用车预订变得更加轻松，且企业在使用时无需垫资。
“AI 差旅” 功能的核心在于它的智能比价和行程规划能力。员工在出差前，可以通过这一功能轻松获取不同出行方式的价格，并选择最优方案。这样一来，员工不再需要在差旅结束后整理发票，财务也不用费时费力地核对成百上千的票据，极大地简化了报销流程。
除了差旅服务，钉钉还推出了 AI 印和 AI 翻译功能，进一步提升了工作效率。AI 印功能整合了设计和印刷流程，为企业提供高质量、低成本的物料服务。而 AI 翻译功能则可以在音视频协同中提供实时同传，帮助跨国会议的参与者更顺畅地沟通。
钉钉的这一系列创新，旨在降低中小企业的差旅成本，提高工作效率。随着企业数字化转型的加速，这些新功能无疑将成为众多企业实现高效管理的重要工具。
未来，我们有理由相信，钉钉的 “AI 差旅” 功能将会在更广泛的范围内得到推广，帮助更多企业和员工解决差旅中的痛点，让出差不再成为一项繁琐的任务。
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阶跃星辰（Stepfun）于近日正式发布了其 AI 桌面伙伴——“小跃”的 Windows 版本。这款产品被定义为“会做事、总在场、有记忆、能进化”的终端智能体，旨在通过深度融合操作系统，彻底重塑用户的桌面办公体验。
在功能实现上，小跃 Windows 版带来了显著的自动化能力。通过MCP（Model Context Protocol）方式，小跃可以深度调用包括 Excel、QQ 邮箱、飞书在内的16款第三方工具。这意味着用户不再需要频繁手动切换窗口，只需下达指令，智能体即可完成跨应用的复杂操作，如自动群发个性化邮件或进行专业的赛事数据分析。
除了操作层面的突破，小跃还强化了对用户工作流的深度感知。此次升级推出了“全局记忆”功能，它能够自动整理用户的电脑活动轨迹，并生成详尽的每日复盘报告，帮助用户梳理工作节奏。为了打消用户的安全顾虑，阶跃星辰强调，所有轨迹数据均加密存储在用户本地设备中，绝不上传云端。
此外，新增的“同步应用”功能让 AI 具备了“眼睛”，它可以自动识别当前活动窗口的内容作为对话上下文，真正实现“所见即所问”。目前，“全局记忆”与“同步应用”功能已在 Mac 版本上率先支持，Windows 版本的后续迭代也将持续跟进。在底层技术方面，驱动这款智能体的Step3大模型已在 Gitee 等平台开源，其采用的专家混合（MoE）架构在性能与推理成本之间取得了极佳平衡。
划重点:
● 🖥️ Windows 版正式亮相:阶跃 AI 桌面伙伴（小跃）全面登陆 Windows 平台，以终端智能体形态实时辅助用户处理桌面任务。
● 🛠️ 跨应用自动化操作:支持通过MCP 协议调用 Excel、飞书、QQ 邮箱等16款主流工具，实现一键式跨软件工作流处理。
● 🧠 本地化全局记忆:能够自动记录并复盘电脑活动轨迹，所有敏感数据均保存在本地设备，兼顾了工作辅助与隐私安全。
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