陈小春-一定要幸福-的歌词
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2026-09-05
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证券日报网讯9月4日,复旦张江发布公告称,公司将于9月16日参加2026年半年度科创板创新药行业集体业绩说明会。
摘要:当同行还在讨论物理AI究竟怎么落地时,卢伟冰却告诉媒体,小米已经在真实世界里交卷了。9月4日,一年一度的IFA(柏林国际电子消费品展览会)在柏林准时开幕。小米此次携近400件产品参展。在超过3300平方米的展台上,小米不仅亮出了VGT概念超跑、人形机器人,还带来了小米首款旗舰中折叠手机小米18Fold真机、玄戒O3芯片实物……这波阵仗实属拉满。当天活动现场,小米集团合伙人、总裁卢伟冰说,这次IFA不仅仅是一个产品的展示,更是小米生态、小米科技实力和中国技术、中国商业模式的一种展示。借着IFA契机,小米宣布米家品牌正式规模化进入欧洲,小米汽车已经跟8家德国头部经销商签约,为明年小米汽车进入欧洲市场、进入德国市场做前期准备。凤凰网科技注意到,别看这次阵仗这么大,出海的核心看点依旧落在“人车家全生态”上。是的,这不仅是小米第一次来到IFA,还是“人车家全生态”迄今最大规模的海外亮相。这两年,物理AI正迅速从前沿概念变成行业必争之地。越来越多人对AI也有更强的期待:不能只在数字世界里生成答案,还得走进真实环境,理解空间、调用设备、完成动作。当同行还在讨论物理AI究竟怎么落地时,卢伟冰却告诉媒体,小米已经在真实世界里交卷了。11.6亿台AIoT联网设备,外加手机、汽车和家庭三大物理空间入口,物理AI就这样水灵灵地被小米在客厅、方向盘和生产线上跑通了?设备数量当然重要,但设备规模不会自动变成智能。想要回答这个问题,还得把小米的全生态拆开看。从模型竞赛到物理AI竞赛如果说过去两年AI行业的主战场还在模型,到了2026年,大家开始真 争夺物理世界了。年初CES上,黄仁勋将物理AI定义为“AI的ChatGPT时刻”。到了WAIC,物理AI、具身智能、世界模型依旧是高频关键词。刚刚结束的世界机器人大会,大家关心的话题也悄悄换了:机器人还会不会后空翻没人问了,能不能干活、能不能交付成了新标准。 AI行业,“上半场是模型,下半场是物理AI”,已经成为今年科技圈的共识。这些变化放在一起看,其实是大家对AI的期待变了,从实验室里的喝彩,变成希望看到它能在真实世界里做点什么。钱的流向更直接。凯捷咨询的一份报告显示,79%的受访企业已经开始接触或布局物理AI,其中27%已经进入部署或规模化阶段。需要说明的是,这项调查的样本是1678名企业高管,其中的"物理AI"特指机器人领域。但即便如此,这也是一组相当激进的数字了。投资端更热闹。2025年,全球机器人企业获得的风险投资达到407亿美元,创下历史新高。投给世界模型的钱,也从2024年的14亿美元涨到了2025年的69亿美元。毫无疑问,物理AI已经成了资本、企业和产业链的必争之地。过去,模型能力本身就是产品。到了物理AI时代,模型只负责“会不会想”。终端决定AI能感知什么,操作系统决定设备怎么协同,真实场景则决定能力能否稳定落地。一套系统能不能持续改变现实环境,开始变得比单个Benchmark里的成绩更重要。小米凭什么说,物理AI已经跑通了?当行业还在讨论物理AI能不能落地时,小米的物理AI已经在用户的家里、车里和手机里跑起来了。眼下,不少具身智能公司选择先把机器人先去工厂“上班”,以此来证明自己能理解真实世界,能在其中真干活。这背后,是大家普遍认为,和to b业务相比,to c的消费级场景才是最难的一关。甚至很多机器人厂商向凤凰网科技表达过同一个判断:机器人进入家庭才是终局。原因在于,工业场景可以封闭部署、逐步迭代,环境可控、任务明确,但消费级场景需求模糊、环境多变,设备之间的交互关系远比一条产线复杂。它不仅要求AI同时感知多个物理空间,还能在端侧实时决策,并调动多种终端协同执行。小米的差异化正在于此。在卢伟冰看来,以前的AI只是理解人的意思、对人的问题做问答,但到了物理AI时代,通过感知就能够知道人的意图,知道了人的意图之后就能够帮助人完成执行。过去十几年,小米做硬件的积累,让它有着比模型厂商和具身智能公司都丰富的物理空间入口。“在这一波浪潮里,小米有非常好的优势,我们的设备种类齐全,设备数量非常多。”卢伟冰说。数据显示,截至2026年6月30日,小米AIoT平台已连接IoT设备数达11.6亿,拥有5件及以上连接设备的用户数2460万,稳居全球最大消费级物联网生态地位。具体来看,小米智能手机出货量连续24个季度稳居全球前三,在53个国家和地区的出货量排名前三;小爱同学月活1.75亿,米家App月活1.24亿。今年第二季度,小米交付新车104199台,上半年新一代SU7位列国内20万以上纯电轿车销量第一。这意味着,小米不需要从工厂绕道去找消费级场景。不过,在消费级场景里,要让设备从“听话”走向“主动懂你”,企业还需要具备三大能力——主动感知、复杂执行、主动服务。这也是此次IFA上小米展示全生态AI最值得看的地方。它并不展示某一台设备有多聪明,而是看AI如何跨设备、跨空间连续工作。主动感知,指的是人还没发出指令,系统已经理解了环境变化。但感知只是第一步。当用户下达一句话任务后,如何完成后续一连串的动作也非常考验AI的能力。一句“把照片传到PC打印出来”,背后是意图识别、内容查找、设备选择、跨端传输、动作执行的连环配合,任何一环掉链子,任务就卡住。小米澎湃OS4Beta版和超级小爱2.0,就是负责把不同设备和场景连起来,让手机、汽车和家庭终端共享状态,不再是一堆彼此独立的“智能设备”。而当执行能力再往前一步,连指令本身都可以减少。在IFA上,小米全屋智能AI开源方案Miloco2.0展示了这种主动服务能力。即当用户拿起一本书,系统识别到阅读行为,随后自动调整灯光、屏幕和环境状态。用户不需要说“我要看书了”,交给AI看懂你的动作。端侧AI还让一部分能力在无网环境下也能运行,不至于断个网,全屋设备集体“失智”。手机感知、家居响应、汽车联动,三个物理空间的AI在同一场景中自然切换。这类体验,即便堆再高的算力,单点技术公司也很难复制。物理AI的真正门槛:硬核自研+生态闭环以上三大能力,背后原理和逻辑并不复杂,小米能做,换别人行不行?物理AI是一场系统工程。卢伟冰坦言,小米设备数量庞大且全部联网,想要给用户统一、流畅的体验,必须完成芯片、模型、操作系统三层技术打通。“我们既有底层的技术,还有上层的应用层。物理AI的落地,非常重要的就是几层技术的全面打通。”先看芯片。目前,全球能自主设计旗舰手机芯片的手机厂商,掰着指头数也就四家:苹果、三星、华为,再加上小米。但小米不是靠一颗通用芯片打天下。手机、汽车、家电对算力和功耗的要求各不相同,物理AI要铺进多少种设备,就得有相匹配的算力供给。小米自研了旗舰手机SoC玄戒O1、定位旗舰AI处理器的玄戒O3、定位高带宽AI加速芯片玄戒O100和面向智能驾驶的玄戒D100。芯片作为物理AI最底层的算力底座,解决的是大模型、具身智能是否能在真实终端跑起来的问题。和研发芯片的思路一样,小米目前已经形成一套覆盖通用多模态、机器人和家庭空间的模型能力:云端MiMo-V2.5承担多模态理解和复杂任务拆解;机器人侧的Xiaomi-Robotics系列模型负责具身空间理解与动作规划;进家庭则靠全屋智能AI开源方案Miloco2.0。所有模型输出的推理结果,不单独停留在某一台设备,而是输出标准化任务指令,交给操作系统做跨设备分发。这一步由澎湃OS完成。澎湃OS4与超级小爱2.0承担跨生态、跨场景、跨设备的协同调度,相当于整个系统的总调度台:向下连接芯片和设备,向上承接模型生成的任务。到这里,我们把镜头再拉回柏林IFA现场。小米摆出的近400件产品,放在一起看,已经呈现出一套相当清晰的技术关系:芯片提供算力,模型完成理解与决策,OS负责调度,终端进入真实世界执行;执行结果又形成新的状态和反馈,回到下一轮感知和决策。单看任何一层,小米都未必是唯一玩家。但小米却是同时铺进手机、汽车和家庭三大物理空间的那个。而且小米自建自研的三座先进智能工厂,又补上了制造这一环。工厂既是硬件生产底座,也是物理AI的真实验证场:机器人可以在真实产线中执行任务、暴露问题、积累数据,再反过来推动模型、本体和系统迭代。也就是说,小米的优势不在某一个单点技术,而在于已经把算力、模型、OS、终端和制造场景串成了一条完整链路。这也是为什么,超11亿台设备对小米来说意义更大。它们连接着真实用户、真实家庭和真实空间,持续产生环境状态、交互行为和执行反馈,再通过模型与系统回流,推动下一轮能力迭代。