证监会同意中科寒武纪科技股份有限公司向特定对象发行股票注册
36氪获悉，证监会同意中科寒武纪科技股份有限公司向特定对象发行股票注册，注册生效日期为9月5日。
众泰汽车：今年已不具备复工复产首款车型T300的条件
36氪获悉，众泰汽车公告，公司下属公司湖南江南汽车制造有限公司重庆分公司名下汽车整车T300车型总装生产线及相关设备已被重庆市璧山区人民法院强制执行拆除，公司今年已不具备复工复产首款车型T300的条件，今年已无法复工复产，公司面临持续经营能力存在不确定性的风险。
氪星晚报｜我国成功发射吉利星座05组卫星；首批超260个品牌天猫旗舰店接入闪购；特斯拉推出升级版Megapack 3
大公司：
36氪获悉，星巴克中国正式宣布与小红书App达成深度合作，共同开启“兴趣社区空间”独家全面合作计划。星巴克在全国范围内挑选出1800余家门店，升级为宠物、手工、骑行、跑步四大主题的“兴趣社区空间”，交由抱有相同兴趣的伙伴们来运营。
36氪获悉，追觅科技创始人兼CEO俞浩携团队赴德国，为追觅汽车、大家电业务进行工厂选址。据了解，追觅汽车将与法国巴黎银行进行合作共同建造德国工厂，其选址位于特斯拉德国柏林超级工厂附近。此前，追觅表示将持续长期投入汽车领域，旗下首款超豪华纯电产品对标布加迪威龙，计划在2027年亮相。目前，追觅汽车项目已组建了近千人的造车团队，涵盖研发、制造与质量控制等跨行业人才，既包括原智能硬件业务的核心研发人员，也引入了来自传统整车制造领域的资深专家。
据知情人士透露，英美资源集团接近达成收购加拿大矿业公司泰克资源的交易。知情人士表示，英美资源集团正就潜在收购泰克资源展开深入谈判，最早可能在本周宣布交易。部分知情人士称，英美资源集团考虑主要以股票支付。交易的时间安排和结构仍可能发生变化，谈判也可能最终未能达成协议。
据宕机追踪网站Downdetector.com称，社交平台Discord周一发生宕机，影响数万名用户。截至美国东部时间下午6点19分，有93800份报告显示用户面临问题。Discord的状态页面显示，正在调查一些会员无法使用某些公会的问题。“这个问题已经恶化，并导致了广泛的可用性问题。我们正在尽快恢复交通，”该公司称。
36氪获悉，王腾发文辟谣称：“关于我的离职网上看到很多谣言，都是假消息，简直离谱。说明一下，没有窃取公司机密出售，没有收人钱财。有失职行为，在深刻反省中，但没有做违法行为！谣言止于智者，还是请大家多关心未来要上市的新品吧。”
36氪获悉，9月8日，天猫超级88开卖，天猫首次上线“即时购”会场，首批260余个品牌通过天猫旗舰店或授权专营店接入淘宝闪购。据了解，天猫已面向品牌商家开通闪购合作邀约，入驻通道已在天猫商家工作台上线。
马斯克：与《EVE Online》的开发商就AI游戏进行洽谈
马斯克在社交平台发文称，其与《EVE Online》的制作团队进行了交流，讨论了合作开发AI游戏的可能性。
36氪获悉，据国家网络安全通报中心，经查，迪奥（上海）公司存在三项违法事实：一是未通过数据出境安全评估、订立个人信息出境标准合同或通过个人信息保护认证，违规向法国迪奥总部传输用户个人信息。二是向法国迪奥总部提供用户个人信息前，未向用户充分告知其个人信息境外接收方的处理方式，未取得用户“单独同意”。三是未对收集的个人信息采取加密、去标识化等安全技术措施。属地公安机关依据《个人信息保护法》规定，对迪奥（上海）公司依法予以行政处罚。
据报道，马斯克在社交平台回应网友关于特斯拉将开始自己生产变压器的提问时，给予了肯定回答。
据业内人士消息，英伟达已要求三星翻倍供应GDDR7，三星的扩产准备工作已基本完成，预计扩大后的供应链最早将于本月开始运营。据了解，英伟达要求三星提高GDDR7供应量，主要是为了AI加速器需求。
新产品：
36氪获悉，9月9日，QQ浏览器电脑端正式推出实时字幕功能。据了解，此功能基于AI语音识别技术，用户无需额外安装插件，可在网页播放视频中生成和翻译字幕。
周一，特斯拉在拉斯维加斯举行的“Las Megas”活动上发布了Megapack 3和Megablock，该公司表示，其升级版Megapack 3使用了“大幅简化的热舱，减少了78%的连接”，并表示将于2026年底在休斯顿生产。
投融资：
法国人工智能初创企业Mistral AI当地时间9月9日宣布完成17亿欧元C轮融资，投后估值达117亿欧元，本轮融资由ASML领投。
36氪获悉，近日，“阿法龙科技”宣布完成近亿元A++轮融资，由梅花创投领投。据了解，本轮融资资金将继续投入AR核心技术攻坚与产品迭代。
据蓝鲸新闻报道，从知情人士处获悉，阿里明日业务发布会与“口碑网”及自营团购业务无关。
今日观点：
工信部副部长张云明在国新办新闻发布会上表示，在推进人工智能广泛应用的过程中，可能会对部分重复性、危险性的岗位产生替代效应，但同时也将提高劳动效率和安全水平，更能催生大量新岗位、新职业。下一步，工信部将与有关部门加强协同，充分挖掘人工智能在创造岗位、提升效率等方面的潜力。
其他值得关注的新闻：
9月9日3时48分，我国太原卫星发射中心在山东日照附近海域使用捷龙三号运载火箭，成功将吉利星座05组卫星发射升空，卫星顺利进入预定轨道，发射任务获得圆满成功。
我国已发布人工智能国家标准30项，15项人形机器人国标正在研制
市场监管总局新闻发言人9月9日在2025年三季度例行新闻发布会上表示，现在正全力推动15项人形机器人国标研制，接下来还会重点攻关人形机器人安全、驱动技术、数据利用等标准，给机器人产业插上“标准的翅膀”，助力中国机器人飞得更高、更稳。（
Taylor与拉夫劳伦，两个「时代符号」的双向奔赴
人生最重要时刻的选择
北京时间8月27日，流行天后泰勒·斯威夫特（Taylor Swift，昵称“霉霉”）迎来了自己人生的重要时刻：她在社交媒体宣布与美国职业橄榄球联盟（NFL）球星特拉维斯·凯尔斯（Travis Kelce）订婚。
霉霉晒出了二人的花园求婚照，并俏皮配文“你的英语老师和你的体育老师要结婚了”。
霉霉ins截图
这一重磅讯息轰动了全球，帖子很快就收到了超过三千万次的点赞。
如果说这一官宣场景的前调是浪漫温馨，那后调绝对是郑重和优雅。从环境到衣着，两位巨星在这一闪光时刻并没有选择走极致的华丽路线，而是选择了更加恬静、低调、自然的氛围。
霉霉一身Polo Ralph Lauren白底黑条纹连衣裙，简约优雅，还有点学院气质，凯尔斯身着Polo Ralph Lauren海军蓝针织上衣和经典白色中腰裤，展现出阳光、靠谱的绅士一面。
常青藤滤镜配上花园、草坪、秋千，二人仿佛功成名就之后又重返毕业舞会。
不出意料的是，在贴文发出后20分钟，霉霉身穿的这条Polo Ralph Lauren 25早秋系列黑白条纹真丝连衣裙就在美国官网等主要平台全尺码售罄，凯尔斯穿的POLO衫和短裤也只剩部分码数。Ralph Lauren的抢购风潮和这场订婚飓风一起吹过了东西海岸。
Polo Ralph Lauren Striped Silk-Blend Dress（左）；Polo Ralph Lauren Cable-Knit Cotton Polo-Collar Sweater（右）
其实这不是霉霉第一次在重要场合选择Ralph Lauren。
2010年5月，霉霉出席Met Gala时就身着Ralph Lauren Collection 2005年春季成衣系列的一款白色长礼服，当时刚刚20岁的霉霉还是经典的红唇泡面头造型，荷叶边简洁长裙让她显示出一种低调浪漫的美。
2013年1月，在美国人民选择奖颁奖典礼走红毯时，霉霉选择的同样是由Ralph Lauren设计的一款2013春夏成衣系列白色深V拖地长裙，风格简约却有一种不露声色的优雅气场。
2010年5月，霉霉出席Met Gala（左）；2013年1月，霉霉在美国人民选择奖颁奖典礼（右）
而当时间来到2023年，当年美国《时代》杂志公布年度人物为泰勒·斯威夫特，使她成为首位以“艺人”身份单独获评该称号的人，霉霉身着全套Polo Ralph Lauren亮相封面大片，以此定格了她的事业高光时刻。这一造型在时尚界被认为是表现女性力量的教科书级示范。
Ralph Lauren不仅在闪光灯前作为霉霉的重要单品，也融入到她最日常舒适的私人时刻中。Ralph Lauren的多款标志性单品比如牛津衬衫、针织衫、卫衣、棒球帽等，总会出现在霉霉日常的各种路透造型中。
霉霉上身Polo Ralph Lauren牛津衬衫（左）；霉霉上身Polo Ralph Lauren棒球帽（右）
当她在订婚后首次现身密苏里州，观看凯尔斯母校的橄榄球赛时，身穿的也是Polo Ralph Lauren 温网特别系列白色针织背心。
泰勒·斯威夫特十多年来一次次在重要时刻选择Ralph Lauren，这种青睐与其说是偶然，不如说更是一种契合的必然。Ralph Lauren独有的品牌沉淀和它包容又坚韧的优雅力量，都恰恰能与泰勒的成长足迹相互映照。
真实又充满力量的女性之美
泰勒之所以是全球瞩目的偶像，不仅因为她的作品，也因为她作为女性歌手与这个世界交手的“血泪史”堪称“励志爽文”，她用个体抗争一步步写下了新时代女性所追求的叙事：真实、独立、充满力量。
从进入行业就被教导要做“好女孩”的霉霉，在早期一直是保持微笑、保持身材、不惹争议的标准“美国甜心”，会因为狗仔的恶意拍摄而身材焦虑、自我折磨，在颁奖仪式上被当众羞辱也无法回击，但是在经历荡妇污蔑、性骚扰官司和全网霸凌并相继“失声”一年之后，霉霉给大家带来的是觉醒与“黑化”。
《Reputation》专辑封面
她通过《Reputation》这张专辑把伤口炼成了武器，宣告过去的泰勒已经死了，自己不会再当“好女孩”。她通过解构黑料，强势回归，捍卫了个人叙事权。
之后她也不断通过音乐和政治行动持续为女性和性少数群体发声，比如在《The Man》中讽刺男性霸权，在《You Need To Calm Down》MV中力挺LG BTQ群体。
在纪录片《Miss Americana》中，霉霉直言：“现在哪怕被拍胖，我也不要再病恹恹的样子。”如今的霉霉展现出的是健康的曲线和充沛的能量，以及由此散发出的真实而强大的女性魅力。
霉霉纪录片Miss Americana
从只唱爱情心事的邻家少女成长为积极争取权利的公众女性，这样就不难理解，为什么霉霉在重要的亮相场合，比起奢华气质，更青睐于选择能够体现女性优雅与力量的着装风格了。而捍卫真实自我、尊重女性与多元文化，也正是Ralph Lauren的品牌基因。
20世纪70年代以前，Ralph Lauren大多只做男装。而随着第二次女性平权运动在全球兴起，为了能让更多的女性通过衣着更好地进行自我表达，品牌创始人拉夫·劳伦开始为女性设计衣服。
拉夫·劳伦和妻子Ricky
妻子Ricky是他的缪斯，当他看见Ricky身着西装外套时，他确信女性也应该有这样的美。以妻子作为灵感，拉夫·劳伦设计出了一系列英气十足的女士服饰，让女性可以身着简约洋装出席宴会，也可以身穿衬衫、夹克和剪裁合体的牛仔裤骑马、射箭。
拉夫·劳伦发现了最真实的女性之美
从着装进一步到妆容，当时最流行的是法式浓妆，而拉夫·劳伦却让品牌模特们卸下了浓妆，倡导用最自然真实的面貌展示女性美。
这在当时是一个十分大胆和前卫的选择，一位品牌模特曾说，“那是我第一次看到了自己的照片。而不是某个人对美的理解。”拉夫·劳伦一度被称为“重新定义了美国女性变化的设计师”，有工作伙伴表示，他真正了解女性并且尊重女性。
同一个模特，在法国设计师的作品中（上），在Ralph Lauren的秀场上（下）
不止女性群体，Ralph Lauren也是第一批在广告大片和时装秀上邀请非洲裔美国人担任模特的时尚品牌，这样的合作同样在当时带来了轰动。
可以说，拉夫·劳伦的品位代表了许多人的心声，而这种心声不是完全精英化的阶层区隔，而是更加普世的温度与力量。
“不是试图去弄清楚他们喜欢什么，而是他自己喜欢什么。”伍迪·艾伦在纪录片《Very Ralph》中这样评价拉夫·劳伦，他成功的秘诀就是追随和捍卫真我而非迎合别人。也难怪泰勒会把Ralph Lauren穿成“人生制服”，这身制服表达的是拥抱真实和展现力量。
不懈努力的逐梦者形象
泰勒与拉夫·劳伦本人之间，还有另一个更加内在的精神共振：他们都经历过从无到有的逐梦生涯，并且都成为了追梦的象征。
从乡村女孩到国际巨星，泰勒一路走来并不容易。
从带着一把吉他只身闯入纳什维尔被一次次拒绝，到格莱美陪跑还被嘲讽“回到乡村安全区吧”，从学生时代因为超群的音乐兴趣被排挤，到进入行业后遭遇同行、前辈的恶意攻击，经历这一切的霉霉却从未说过放弃，她不断创作，被称作“音乐界劳模”，用音乐和舞台对抗所有的阻碍。
后来，在与前公司长达六年的版权战争中，她毅然决定重录前六张专辑，拿回属于自己的音乐，捍卫自己的权利。
今年5月，泰勒在社交媒体上发布了一张照片，她面前摆着她出道后发行的六张专辑，并配文“You belong with me”。
正是这位坚持追梦的女孩，如今用14座格莱美奖杯、30个VMA奖项、40座全美音乐奖宣告着属于她的时代。她的“时代巡回演唱会”（The Eras Tour）票房超过20亿美元，打破了全球巡演史的最高票房纪录。2025年4月据福布斯更新，泰勒以16亿美元净资产位列“全球白手起家女音乐人财富榜”榜首。
另一边，同样通过白手起家位居福布斯榜单的拉夫·劳伦，也是出身普通却凭借才华与不懈努力闯入时尚界的代表。
拉夫·劳伦出生于一个劳工家庭，父亲是一位绘制广告牌的油漆工人，拉夫·劳伦称他是一位艺术家，并说自己对于色彩的感觉就来自于他。
由于没有科班训练和名校背景，当他初入服装领域时，他只是一位领带销售员。但他始终坚持着自己的时尚眼光和对美好生活的理解，当在老电影里看到一条令人悸动的白色领带却发现在商场里完全找不到自己想要的东西时，他开始了自己的定制。
在帝国大厦最微不足道的一间小办公室里，拉夫·劳伦开始手工制作自己与众不同的领带——4英寸超宽鲜艳领带，比起市面流行的2.5英寸窄版深色领带而言，这是一大创新。拉夫·劳伦把这些领带拿到当时最新潮的布鲁明戴尔百货去寻找买家，多次受挫之后，终于以Polo为名，打入了市场。
从一条新的领带到一件新的衬衣，再到一套新的西装，拉夫·劳伦逐步建立起了自己的时装公司。
在这期间，他曾因坚持自己的品牌标签和独家设计被合作商与门店拒绝，也在品类扩张时面临资金危机，所有这些都没有挫败拉夫·劳伦继续拓展品牌版图的野心和决心。
Ralph Lauren门店
从男装到女装，从香水到家居、餐饮，拉夫·劳伦打造出了一个完整的“美好生活方式帝国”。1992 年，凭借对时尚的杰出贡献，拉夫·劳伦成为第一位CFDA终身成就奖获得者。2016 年，拉夫·劳伦又获法国荣誉军团骑士勋章，并在2018 年成为首位获得英国KBE爵士勋章的美国时装设计师。
泰勒和拉夫·劳伦，一个是流行乐的女王，一个是时尚界的传奇，一个从小镇女孩成长为国际偶像，一个从普通上班族变身为时尚巨擘。两个人都是从被拒绝变为被铭记，从被轻视变为被尊崇，不同的路径背后有着相同的内核：坚持梦想、不懈努力、成就经典。
经典价值的双向奔赴
今天，当人们谈起拉夫·劳伦和泰勒·斯威夫特，他们早已超越了各自的行业，成为一种文化符号。
泰勒的影响力从音乐产业延伸到经济、政治、文学以及人们的日常生活。经济学家用她的故事设计课程，还发明了“泰勒·斯威夫特效应”“斯威夫特经济”等专有热词，亚利桑那州格伦代尔市在她巡演期间将城市名改为“Swift City”，用公共仪式向这位真诚的音乐人致敬。
2023年，《时代》杂志将泰勒评为年度人物，理由是：一个充满分裂、无数机制正在失效的世界里，泰勒·斯威夫特找到了一种超越边界、照亮他人的途径。今天，很少有人能够如此出色地感动这么多人。
在时尚界，“Very Ralph”也已经成为一种生活方式的代名词，它代表着体面、经典、努力实现美好生活。《纽约时报》曾发表评论说：“这也许是最大的荣誉——不仅是让你的名字为人所知，而且让它成为一个形容词。”就像一段回忆可以让人感觉很普鲁斯特，一段音乐可以听起来很莫扎特，而对于衣服、亚麻布、家具甚至是整个房间，人们都可以说它“Very Ralph”。
二人能够在普世的层面上成为某种经典，并不断产生影响，离不开永恒珍贵的正义和善意。
泰勒投入慈善事业，支持教育和灾难救助等项目，还曾悄悄为粉丝支付学贷、医疗费、提供住房援助。
拉夫·劳伦一直致力于全球性公益项目，通过“粉红小马”（Pink Pony）基金在全球建立癌症科研中心，从癌症关怀与防治，到推动可持续发展，Ralph Lauren希望让美好生活方式的品牌内涵，同时延伸为对健康与未来的守护。
奥黛丽·赫本在美国时装设计师协会（CFDA）终身成就奖典礼上为拉夫·劳伦颁奖时曾说，“你不仅创造了时尚和风格的整体概念，而且一直凭借你的坚毅和正直保护着它，使我们能够时刻回忆起生命中最美好的事物。”拉夫·劳伦能够在不同年代不断地因为这份美好的善意，与各领域时代人物实现精神共鸣。
拉夫·劳伦与奥黛丽·赫本
对梦想、善意与爱的不懈追求，是拉夫·劳伦和泰勒·斯威夫特作为文化符号的经典价值。当泰勒在人生最重要的时刻选择Ralph Lauren，这便是一场优雅与力量、经典与传奇的双向奔赴。
具身智能进家干活，先从“AI家电”抓起？
文｜富充
编辑｜苏建勋
当家电行业的"参数竞赛"陷入瓶颈，AI或许是让产品变得更好用的突破点。
在上周结束的发布会上，追觅一口气推出30多款新品。
其中颇受关注的是两款AI洗地机，它们具备的双机械臂可以在人拖动机器的过程中，自清洁边角、深度刮洗地面。
“过去几年，洗地机领域偏好极限堆参数，但这可能解决不了用户对顽固污渍、低矮空间清理的真实痛点，”追觅洗地机事业部中国区产研负责人王洪品指出。
不断堆高的吸力数值未必能转化成有效的清洁性能，功率的增加还会带来噪音以及续航等负面反馈。
而AI技术带来的功能，通过“环境感知+用户意图识别+动作决策”的方式，让洗地机可以完成以往解决不了的难题。
这就像是机器人进入家庭干活之前，搭载AI功能的家电先开始通过基础的具身智能能力，帮助人们减轻家务负担。
“+AI”的思路不只体现在洗地机上。
新品覆盖冰箱、空调、电视等大型家电的追觅，不再满足于只做一个清洁电器品牌，而是向全品类家电公司扩展。
其中，大到电冰箱，小至吹风机、指环等，都强调了AI能力。
追觅还首次透露将推出AI眼镜的计划，以及AI陪伴机器人的研发方向。
公司AI智能硬件事业部负责人潘志东在采访中表示，希望以AI戒指和眼镜作为切入点，将所有产品进行互联。
根据潘志东的规划，从地面清洁家电到汽车，追觅的智能家居场景会向外延伸，AI智能硬件将在更多场景服务于人的生活。
T60Ultra与H60Ultra洗地机，图片：企业提供
AI家电，追觅都有什么？
追觅产品与AI的结合，最直观的例子，是两款拥有机械臂的新品洗地机。
这两个型号为T60Ultra与H60Ultra的洗地机，均配有具备刮洗功能的双机械臂。前臂负责柔性贴地刮除水渍与边角污垢，后臂则通过刚性增压强力应对顽固污渍。
相当于人在拖动洗地机的同时，AI控制的两个机械臂，用一刚一柔两个刮板也在帮忙。
这一功能瞄准的是传统洗地机长期未解的用户痛点。
过去几年，洗地机行业普遍陷入“卷参数”的竞争：吸力更强、水量更大、电机更猛。但对于用户关心的“贴边清洁”、缝隙处理等问题，这些性能堆叠的解决能力有限。
为此，T60 和 H60 引入具身智能算法，使双臂在AI控制下能够感知环境、做出判断，实现“类人协作”。
洗地机在运行过程中通过高精度传感器和方向磁环感知地面脏污程度，AI识别污渍后，自动调整吸力和水量。当判断难以完成清洁时，洗地机还将通过灯光和声音的变化，提醒用户手动选择蒸汽和热水等模式。
AI算法如同“大脑”，实时调度整机动作，可以根据设备的前进或后退状态，精准控制机械臂升降。
“现在整个洗地机行业处于群雄争霸的局面，大家各有各的竞争切入点，追觅希望通过具身智能更好地解决用户痛点，”王洪品说。
他进一步解释，对于洗地机来讲，具身智能的理念是让机器具备更高效、更彻底、更神秘的清洁能力，更加轻松地清洁各种低矮空间、顽固污渍。
不仅洗地机，“AI+家电”的思路，也被延展到追觅更多产品上。
发布会上同期推出的AI吹风机，能够根据吹风机与头发之间的距离，通过AI自动调节风速与温度。
此外还有带AI能力的电冰箱，其内置 AI 模型可实时监测并调节舱内氧气浓度并主动除菌，确保食材新鲜度。
另一款AI戒指，则尝试将AI助理缩小为可穿戴形式。AI戒指可以作为控制智能家居的入口，也具备健康监测功能。
追觅提及，AI戒指还将与刚刚宣布制造的追觅汽车等室外设备联动。
这些产品背后贯穿着一致的逻辑：在家电硬件升级普遍面临边际效益递减的当下，仍处于高速发展期的AI技术，正为产品创新引入增长空间。
追觅洗地机中的上下双刮洗机械臂，图片：企业提供
行业内卷，AI是破壁器
奥维云网（AVC）数据显示，以洗地机、扫地机为代表的清洁电器市场实现高速增长，累计销售额达224亿元，同比增长30%；累计销量1655万台，同比增长22.1%。
新入局者伴随销售增长而来。
2025年8月6日，大疆扫地机器人DJI ROMO发布，这标志着公司跨界进入智能家居清洁领域，为这一赛道增添拥挤程度。
然而，与增长中的行业份额相对的是，2024年，国内头部扫地机器人公司的净利润却没有出现明显提升。
2024年，扫地机器人上市公司科沃斯的净利润为8.06亿元，不及2021年高点时一半；石头科技2024年营收同比增长38.03%，净利润却同比下降3.64%。
两家公司均在财报中将价格战、市场竞争归结为影响盈利的因素。
AI能力，被一些公司作为家电行业突破内卷状态的方法。
今年初，石头科技推出全球首款量产的仿生机械手扫地机器人，可以边扫地边捡起地上掉落的小物品。AI算法帮助扫地机器人识别物品，并计算最佳抓取位置，提升收纳准确度。
此次追觅推出的双机械臂洗地机器人，也是通过AI功能识别地上污渍，在原本洗地功能基础上，智能调整清洁模式。
无论是感知脏污自动伸手“帮忙”的地面清洁产品，还是识别头发状态调节温度的吹风机，现阶段的“AI家电”并不是为了做出一个类人机器人，而是将具身智能“做小做轻”，拆解为局部任务进行完成。
这或许是具身智能的一种过渡形态，也是一种更为现实的家庭场景落地路径。
王洪品认为，智能化的成熟度将会为洗地机提供更多的发展空间。
“具身智能和双机械臂的能力，让洗地机拥有了眼睛、大脑、双手，未来消费者可能只需要推动洗地机在家里进行随便走走，机器就会通过自己的调节来适应不同场景，完成清洁的工作。”他预测。
不过，追觅对于智能硬件的探索似乎不止于已发布的AI家电。
在发布会的采访环节，追觅AI智能硬件事业部负责人潘志东告诉智能涌现，公司计划于2026年Q1推出智能眼镜，
潘志东也透露，追觅正在探索AI陪伴机器人，该产品形式或为移动宠物、桌面宠物、佩戴硬件之一。
前零一万物联创戴宗宏创业：20人团队，能干上百人的AI定制项目
文｜周鑫雨
编辑｜苏建勋
国内市场、ToB、定制化——每个词都踩到了当下AI创业的雷点上。
但这恰恰是前零一万物联合创始人戴宗宏，如今要做的事。
2025年3月24日，从零一万物离职后，他成立了新公司“基点起源”。不过，当下入局B端定制，戴宗宏想讲的，是与传统B端定制截然不同的新故事。
这个故事，如今在基点起源业务上的表现是：在7、8个定制化项目并行的情况下，基点起源的工程团队规模，维持在20人左右，且从未逾期交付。
其中的关键，在于用AI，自动化执行定制过程中的“脏活累活”。
传统的定制，需要AI企业组建数十人规模的专家团队，通过前期人工的访谈、数据采集，再人为对数据进行分析、建模，最后用数字化的形式复刻出业务流程——这一过程，相当于人为给真实业务，建了一个数字副本。
基于业务流的“副本”，企业才能根据自己制定的业务目标，进行解决方案的推演，最后找到最佳路径。
基点起源要做的，就是将前期专家走访、数据采集、分析、建模，以及刻画业务流的过程，全都交给AI。
为此，基点起源构建了一个可以自动化刻画企业业务流的AI操作系统：
• 系统的底座，是多个基座模型和行业垂直大模型。基于来自企业的各类原始业务数据，底层模型可以自动梳理、理解业务的生产要素节点。
• 系统内置的生产要素工具链，能够对生产要素进行逐一建模，形成业务节点。
• 系统内的RL工具链，基于真实业务流的数字孪生，通过强化学习搭建业务定制化的企业大模型等AI软件。
采用AI操作系统后，戴宗宏告诉我们，企业数据采集和治理，加上构建企业业务流，只需要一天的时间，“我们的客户Review后，没有错误”。
如今，这套AI操作系统，已经在钢铁冶炼、环境治理、新能源管理等来自不同行业的企业中运转了起来，为企业实现降本增效、供应链优化等目标。
比如，当一家企业的业务目标，是将供应链成本优化15%，他们只需要将自己的供应链数据API，接入AI操作系统，就能在短时间内得到自己的业务模型。提出15%的优化目标后，业务模型就会基于业务知识，给出实现目标的路径。
近期，基点起源完成了天使轮融资，融资金额超亿元人民币。投资方包括创新工场、坚果资本、九合创投、普华资本、银侨基金、正阳恒卓、中科创星、追创创投等（按音序排列）。
当然，这段创业伴随着不少质疑——戴宗宏告诉《智能涌现》，融资的过程中，部分投资人的顾虑是：中国的B端客户，付费意愿很低。
的确，自大模型热潮以来，国内AI企业做行业落地的自信心，快速走向破灭。回款周期长、客户付费意愿有限，是老生常谈的难题。
不做定制，做标品，已经逐渐成为共识。百度创始人CEO李彦宏就曾直言：B端业务尽量不碰吃力不讨好的项目制，尽量推出标品。
作为AI ToB的老炮，戴宗宏对这一论断，有不同的看法。在此之前，他在阿里达摩院担任AI Infra总监，后在华为云成为AI CTO。
在华为云期间，他接触了上百个AI定制化项目。这让他意识到：“国内不是付费意愿不高，而是和海外的付费偏好不同。海外企业习惯为工具付费，国内企业习惯为效果付费。”
这意味着，国内B端市场，对AI定制化依然有庞大的需求。
△戴宗宏。图源：企业提供
创业后，戴宗宏近40%的时间，都放在客户走访上。他发现，这些客户并不愿意使用市面上的标品，理由是无法和原有业务直接结合，“他们仍然更愿意为端到端的定制化解决方案付费，而且给出的预算很高”。
比起焦虑竞争和融资的压力，戴宗宏更担心的，是没有玩家入局后，客户对B端定制化的信心会每况愈下。
在和客户交谈的过程中，他意识到，过去AI定制结果的不如人意，已经伤害了部分客户对AI技术的信心，直接影响了他们对AI的预算，“以往大多数AI企业只是给企业部署了一个大模型，但客户要的不是大模型，而是成果”。
因此，在获客阶段，基点起源并不急着直接让企业部署自己的AI操作系统，而是基于客户业务的目标，直接交付一套用AI操作系统跑出的解决方案。
戴宗宏对《智能涌现》总结，从整体上看，竞争对B端是一件好事，“一旦成功的案例多了，客户的信心会变强，我们获客就会变容易。”
以下是《智能涌现》和戴宗宏的对话，经整理编辑：
大语言模型，没有让我看到普遍行业落地的机会
《智能涌现》：你会怎么描述基点起源的业务？
戴宗宏：我希望能够提供称之为“AI操作系统”的一套技术平台。基于这套技术平台，可以弥合产业跟AI结合的鸿沟，让产业的核心业务链路能够快速借助现有的AI工具和AI手段，完成整个产业的AI改造，最终实现业务价值的提升。
《智能涌现》：有点抽象，能不能举个例子？
戴宗宏：比如，我们从某一个客户的各类系统原始数据上，，基于我们的模型和平台自去学习这套数据，这个学习过程完全是自动化的。
我们用几台机器，大概学习一天多，就能自动地把企业的整个业务流程写出来。
在传统的定制领域，大家想把企业业务刻画出来，一般需要各层的人员访谈、技术访谈，以及数据的梳理和治理。最后拿出成果，半年到一年的时间就过去了。
但我们现在一天就可以把整个业务清晰地梳理出来。而且经过客户详细的review，没有错误。
《智能涌现》：总结一下与传统的定制化的不同？
戴宗宏：之前几乎所有企业在服务产业的时候，内容是以定制化和手搓模型为主，绕不开数据治理的问题，也绕不开业务流学习的问题。
但我们现在的技术能够借助企业繁杂的数据，去自助的学习、理解这些东西，再去复现企业的工作流。这就是我们做的一套能够进行无监督的数据治理的技术体系。
《智能涌现》：这一套技术体系对定制化的好处是什么？
戴宗宏：第一是能够泛化。第二是能够深入到核心业务链路中，不仅作为办公辅助。第三其实跟第一个有关，就是能够形成规模化，而是不仅仅帮助一两家头部企业完成转型。
《智能涌现》：你在2023年的大模型浪潮成了零一万物的联创，也是第一批投身大模型创业的人。当时你有看到AI定制化的机会吗？
戴宗宏：从ChatGPT本身，我并不能看到赋能千行百业的机会，它更为突出的是语言性能力和逻辑性能力。只有当模型具有深度推理和思考能力，它才能去理解企业的业务流，辅助决策。
直到o1发布，我才觉得大模型落地到千行百业成了一个优化程度的问题，而不是行与不行的问题。
事实上当时我在零一万物的时候，我们也尝试去做了类似于ReAct（Reason+Act，一种用构建Agent的决策机制）之类的工作，而且也取得了一定的成果。
虽然没有o1那么惊艳。但我们也取得了长足的进步，这是在没有o1、o3引导下自己做出的成果。因为我们一直在探索这一层的基础技术。
《智能涌现》：你为什么选择从华为离职，在2023年和零一投身大模型领域？
戴宗宏：在华为，我就能够参与甚至主持一些AI赋能千行百业的工作，有了很多实践的机会，也接触了大量的企业和场景。所以这段经历对我来说是不可或缺的，包括我现在创业的一些雏形也是在华为中形成的。
但是在华为，我很难深入到大模型的技术细节中去。当时零一已经具备了初步的技术基础，也有了一定的资金基础，最后我肉眼可查，我能够在其中做很多事情。所以和开复、雪梅聊了之后，我就加入了。
在零一，我就系统观察和学习了大模型的一系列技术。因为之前我是作为AI的辅助，但和在零一这种深入其中去贯彻每一个指标，所得到的体验还是很不一样的。
《智能涌现》：哪些技术发展成了你创业的契机？
戴宗宏：其实我本人并不是大模型的技术专家，之所以我开始做大模型，是因为我认为大模型可以帮助我实现上面的这三点。
我认为深度Reasoning（推理）能力是一个关键的节点，就是2024年o1和o3（OpenAI的推理模型）发布的时候。我之所以在这个时间点开启“基点起源”这个项目，也是因为大模型达到了这个程度。
我觉得我本人不需要在大模型训练上做很多的工作了，我直接站在别人的肩膀上就可以。
20人团队，干完了传统AI公司上百人的活
《智能涌现》：你目前做的“AI操作系统”的结构是怎样的？
戴宗宏：算是一个模型和应用集成的平台。我们这套系统最底层是一组大模型，包括基础大模型、行业垂直大模型，作为理解业务数据和建模的工具。
系统的上层就是利用企业自身的业务数据进行建模，最终组合成的一个虚实融合的数字孪生环境。这些建成的模型是没有幻觉的，因为基于的就是企业的业务数据，所以它是懂企业的业务链的。
《智能涌现》：要实现“用AI刻画完整的业务流”，方法是什么？
戴宗宏：一家企业的数据是很繁杂的，数据的来源、存储的格式也不一样。我们首先要做的就是自动地、深入地去挖掘这些数据，包括挖掘它的潜在表现，并且能够做自动的数据分析。
紧接着我们需要基于这些已有的数据去挖掘我们所说的“生产要素全集”，然后将这些生产要素全集构建成业务。
接下来我们就需要对每个节点进行自动化建模。自动化建模又需要依托于数据。一些没有天然数据的节点，我们又要进行自动化的数据补齐。
简而言之，就是把一个企业的真实业务流程，用建模的方式呈现出来。
听上去整个过程非常简单，但如果要实现自动化，是很复杂的。因为一些企业里面有几万乃至上百万个节点，我们要把这些节点之间的关系，包括发展的关系和逻辑的关系，全部都自动学习出来，这还是比较有挑战的。
《智能涌现》：怎么确定补齐的数据符合真实的业务逻辑？
戴宗宏：我们不需要它精确，我们只需要它正确。因为我们后面还会通过强化学习，主动地收敛模型的精度。
本质上在AI 1.0时代，大家做的更多的工作，是通过标注数据去提升模型的精度。这需要大量的人工，并且不确定性、不稳定性是很强的。
我们现在不再使用人工标注的数据。我们要通过一些精巧的设计，形成天然的强化学习环境，通过实际的生产环境，源源不断地产出数据，来强化我们的模型。
本质上，这个过程可以实现人工数据标注同等的效果。
《智能涌现》：为什么要用AI对企业的业务流建模？这对企业客户的价值是什么？
戴宗宏：企业可以用这套刻画出来的业务流，去做业务的推演、决策。
你可以把我们复刻的业务流，当作真实业务流的一个数字转换环境、一个镜像。那你在这个数字环境中做各种推演是比较容易的。
基于数字环境的推演，也会给企业业务的实现带来很多可能性。比如除了帮助企业推演不同决策的效果之外，还能做降本增效、产能提升、产能平衡、供应链优化等等。
《智能涌现》：这个过程需要像传统定制那样投入大量人力吗？
戴宗宏：中间人工介入的程度几乎是0。相当于一个客户来了，我们只要获得了相应数据接口的权限，整个模型的学习理解过程全是自动化的。
《智能涌现》：这套系统最终实现的效果和传统人为定制一样吗？
戴宗宏：这套系统代替的其实不是企业内部的一些职能，而是AI企业的专家，去帮助一家企业做一些场景的智能化。
按照传统定制化流程，我们需要派大量专家去帮企业做相应的分析工作和建模工作。我们现在相当于用大模型，替代了这些AI企业专家，帮企业做全要素建模。
如果依靠人，10个人只能建10个模型，20个人只能建20个，如果企业中有1万个生产要素，全都要建模的话，就要有1万个模型，对应1万个人。
但有了这套系统后，我们现在不靠人力，靠的纯粹是算力。
《智能涌现》：不少做ToB定制化的企业，最终人员规模会变得臃肿。基点起源有多少人？
戴宗宏：我们现在同时在推进七八个项目，但负责的团队一共才20个人，原来可能要上百人。目前我们的交付时间从没不符合客户的期望。
这和传统定制化交付是完全不同的组织形态，原因很简单，我们通过技术解决掉了大部分问题。
《智能涌现》：目前这一套AI操作系统进展到了什么阶段？
戴宗宏：这个月初（8月初），我们刚刚完成第一版核心功能的交付。所以也经过了三四个月的搭建时间。
《智能涌现》：这套AI操作系统在企业中落地的实际效果怎样？
戴宗宏：现在我们的成果对企业已经很有帮助了。企业只需要让我们可读历史上所积累的数据，我们就可以快速将企业复杂的业务链刻画出来。
我们合作的企业案例，已经有用复刻的数字业务流做降本增效、供应链优化，还有企业做了能耗管理优化。
《智能涌现》：一个企业客户，该怎么操作这样一个平台，去实现我的业务目标？
戴宗宏：现在这部分产品，我们还没有完成端到端的自动化。我们现在是通过手工把不同能力节点串起来，因为我们的开发时间没有那么长。现在我们拿到客户的数据，手工把AI自动建模的各个节点串起来。
客户将自己设定的业务目标给我们，比如“实现最快的生产速度”“实现最大的产能”，我们的系统就自动化地帮助用户去寻优，找到实现最大目标的路径。
维护B端客户的信心，很重要
《智能涌现》：目前公司面向的是国内市场还是海外市场？
戴宗宏：以国内市场为主。毫无疑问，中国具有制造业全产业链的优势。像我们做的这个方案，未来产业链串得越长，其实优化空间就会越大。所以中国其实是有天然的场景优势的。
海外可能有一些企业，单点能力比较强，但是端到端全产业链，相比于中国还是薄弱一些。
《智能涌现》：现在你做ToB，又做国内。融资会有压力吗？
戴宗宏：我们遇到了理念相同的投资人。
在见投资人的时候，我会有很清晰的感受。如果投资人之前在工厂看过项目，甚至实操过一些东西的时候，他听我们讲业务，以及我们描述的技术路径，是非常容易理解的，应该算一次沟通就能成功的。
在我们实现这套技术之前，有些投资人对AI自动化刻画流程的实现将信将疑。这点我还是很理解的。
我们运气还不错，很快找到了能听懂我们的技术理念和一些哲学思想的投资人，很快就确定了融资。天使轮融得也很不错，我们的融资额已经过亿了。
《智能涌现》：你会担心国内企业对ToB软件的付费意愿不高吗？
戴宗宏：我觉得国内不是付费意愿不高，而是和海外的付费偏好不同。海外企业习惯为工具付费，这是海外比较优秀的地方，最终能把这些做工具的企业养活。
国内企业更愿意为效果付费。大部分企业都愿意为端到端的业务价值付费，他们的合作意愿非常强。
我们目前所做的这些项目，企业的付费意愿是非常明确的，他们的预算也很充足。产品能够帮他们全流程提效，然后帮客户省钱或增收，他们就一定会愿意抽出预算跟我们合作。
我们目前服务的客户都很明显体现这样的特点，他们有央国企，也有民营企业。
《智能涌现》：现在公司有多少客户？
戴宗宏：我们现在已经有快小10个项目在同步做了，而且还是千行百业的客户。他们付费的意愿也很强烈，主动预付款的金额非常高。
《智能涌现》：企业该怎么衡量AI OS产生的效果？该怎么计价付费？
戴宗宏：在传统定制化领域，其实软件说得更直接一点，就是一块数据大屏。数据大屏要依靠人去理解数据、做出决策，才能产生价值。这个时候数据大屏的价值是很难测算的。
但我们现在做的是全自动的AI，所以产生的价值是可以推演的。
第二点，之前大部分企业做的其实是单点的优化。单点优化放到全局里能产生多少效果，你要做出来后，放到里面执行，很多东西才能测算出来。所以之前很难定价。
现在我们做的是全要素模型，包含了端到端的每个节点，所以单点在全局中产生的价值，我们都能测算。
《智能涌现》：这样的商业模式能回本吗？
戴宗宏：如果不面向未来的研发去做投资的话，今年我们是有希望Break-even（盈亏平衡）的。
《智能涌现》：你会考虑先做一些很快有商业回报的业务养活公司，再用这些钱养活自己的理想吗？
戴宗宏：我觉得这个思想是不对的。我觉得商业化的核心应该是帮助客户创造他的价值，再从他的价值中分润出养活自己的部分。
一般情况下，我们希望能够帮客户达到10倍的收益，再去获得自己的收益，这样才是一个良性循环。否则只是一个随机的项目。
《智能涌现》：如果随机的项目能养活团队，是不是也算一种价值？
戴宗宏：我觉得这是对行业的伤害。比如我对客户许诺创造3000万的价值，但最后1000万都不到。本来这可能是一个愿意尝试新技术的客户，他的感情被伤害后，下一次可能连1000万都不愿意付出。
市场的信心是很重要的，尤其是B端，因为B端的记忆是很深刻的。今年的表现，会直接影响他们这几年在AI技术上的预算。
《智能涌现》：你有遇到过被伤害过的客户吗？怎么帮客户重建对市场的信心？
戴宗宏：有部分。很明显他的沉没成本容忍度要比没被伤害过的企业低得多。其他企业可以接受半年左右看到业务价值，这些企业如果没有在三个月左右看到，就不太愿意投入。
所以我们要把数据算得非常细致，对企业的业务价值判断经得起推敲。
《智能涌现》：之前没人做过这样一套复刻业务的AI操作系统，公司怎么让客户理解？
戴宗宏：很多传统AI公司很难突破客户的核心在于，大家讲的故事还是智能辅助，或者说给企业做个大模型。但企业并不关心我有没有大模型，而是我有大模型后能实现什么业务价值。
如果中国的AI企业能往前再走一步，能够非常清晰地帮企业梳理出加AI之后对他的业务价值的呈现，突破企业客户是比较容易的。
我们运气比较好，正好赶上了中国AI+转型的大潮流，加之我们这一套方案和技术路径能够呈现业务价值，所以我们突破客户也就没那么难。
《智能涌现》：这样一个AI OS，有落地效果比较好的一些行业或者企业吗？
戴宗宏：其实这个AI OS是全行业适用的，相当于一个通用的操作平台。
我们目前已经有几个企业客户了，交付还不错。他们有做金属冶炼和钢铁冶炼的，有做环境治理的，有做新能源管理的，还有做电子产品制造和组装的。你可以看到，跨度比较大。
我不担心竞争，这会让落地的成功案例变多
《智能涌现》：你觉得团队的业务有壁垒吗？
戴宗宏：第一我们对产业有深刻的理解，第二我们对模型本身的发展也有深刻的理解。第三，我们设计的这一套技术和产品具有前瞻性，并且我们前沿突破的能力还不错，能够按照我们的规划慢慢达成。
这意味着我们有很好的认知、有合适的设计，并且有很强的实践能力。
《智能涌现》：很多企业都提到自己的壁垒是“行业Know-How”。真正的“行业Know-How”是什么？
戴宗宏：在华为期间，我积累了上百个AI+产业赋能的项目经验。
那个时候我们用的还是传统的AI技术，但在那个过程中其实我们对于企业真正需要什么、产业的工作特点、产业现有系统的数据、价值链等，都有一些深刻的认知。并且这些认知通过几年时间，用一个个项目模拟出来。
所以我现在要做成这样一件事，有几个关键点：第一个我们对产业的工作模式、对企业核心管理者的想法有深刻的理解；
第二个，我们对于AI技术还要有深刻的理解。我们要知道今天AI的能力边界在哪儿，还要知道半年、一年、两年之后，AI大概会发展到什么状态。否则我们以今天的AI的能力，所上线设计的这套解决方案，未来可能整个都要推翻重做。
我们还要对成本、算力、业务布局、用户数据的敏感性，也要有深刻的理解。所以这是一个很复杂的体系。
《智能涌现》：你和团队怎么去预测一两年后AI的能力边界？
戴宗宏：其实不需要那么精准，只要大方向和大概的能力边界范围，我们能够有一个明确的判断就可以了。
首先我觉得明年大模型本身的能力，很难去突破数据的屏障。因为今天natural data已经被消耗得太多，现在更多的数据是利用左脚踩右脚的方式去进一步地迭代。
由于这一点，大模型在1-2年内很难形成根本性的突破。所以模型本身的通识的能力，会有线性的增加，但比较难有量级的增加。
其次是模型对特定场景反映出来的思维链的链接、自我纠错和自我迭代能力，以及通过强化学习的手段去自我进化的能力，我觉得接下来两年之内会有巨大的演进。
《智能涌现》：这两个判断，具体落实到现在基点起源的工作上，对于产品、业务的进展起到了怎样的作用？
戴宗宏：本质上会让我觉得，不能依托研究AI本身的能力，去解决行业的问题，因为AI本身能力迭代放缓了。问题必须要依靠业务布局去解决，而不是行业数据去解决。
如果我们想用业务数据去解决行业问题的话，那它本身的呈现形态就不是一个简单的垂直大模型，而是一个复杂的基于DAG的模型组合和一个逻辑关系图。这是我们建设全要素模型的一个基础。
《智能涌现》：从事大模型创业的两年以来，你在技术判断上有一些遗憾吗？
戴宗宏：我在零一的时候，其实零一团队还是很棒的。2024年6、7月，当时我们几个专家一起探索了深度思考的能力，当时模型就能够做出不错的推理。
但是当时一次推理要花十几分钟。我们认为一次简单的推理都要花这么长时间，复杂推理要花的时间就更长。我们原本可以在思维链和强化学习的投入和研究上更进一步。
《智能涌现》：这个错误判断给这次创业的经验是什么？
戴宗宏：我觉得最简单的事情就是跟现实的场景去结合，跟未来的场景去做联合判断。这对技术的价值是最直接的判断。
第二个就是更多从技术原理去做判断，而不是基于某一两个指标。
《智能涌现》：今年有一些技术进展对你来说十分重要吗？
戴宗宏：目前跟我们业务强结合的关键成果还没出现。我比较期待能看到模型不靠短期记忆，而是根据场景能够形成自我的反馈学习。这是有希望达成的，我们自己也在做这方面的工作。
《智能涌现》：那你会担心竞争吗？
戴宗宏：不担心。首先这些认知、理解，以及技术，我和团队过去快积累了十年。在单一能力上，不比我们差的大有人在，但是作为这样一个复合型团队，我们还是具有一定稀缺性的。
其次，我们面对的市场足够大。中国工业领域规上就有51.2万家企业，这些企业都有能力，也有意愿去做智能化转型。
其实在国内，全自动化地业务建模，我们是第一家企业。我也希望们看到更多像我们一样的企业出现，这会帮助更多的中国传统企业快速去做新质生产力的升级。
从整体上看，竞争是一件好事。一旦成功的案例多了，客户的信心会变强，我们获客就会变容易。
如果这个市场空间很小，一两家企业死掉，其他人就活不下去了。
欢迎交流！