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4小时、118个回答,梁文锋内部交流回应一切

DeepSeek近日完成首轮外部融资,总额超500亿元人民币,投前估值约3675亿元。创始人梁文锋个人出资200亿元,腾讯、宁德时代等机构参与投资。此前公司坚持“不融资、不上市、不商业化”原则,此次融资标志着其正式走向资本市场。 在近期一场内部交流中,梁文锋阐述了公司核心理念。他强调DeepSeek始终以AGI(通用人工智能)为愿景驱动,而非商业利益最大化。公司文化强调“克制”战略——通过舍弃短期利益(如不开源、不与巨头竞争)来换取长期成功概率。梁文锋认为,只要最终实现AGI,商业价值自然巨大,因此现阶段应聚焦增加成功可能性。 技术路线上,DeepSeek聚焦AGI主线,规划路径为:当前重点突破Agent(智能体)能力,下一步攻克“持续学习”难题,之后迈向“奇点”(模型能自我迭代),最终实现“具身智能”。公司明确不会分散精力于视频生成等非主线领域,认为其与智能核心进展无关。 对于竞争格局,梁文锋指出,中美AI差距主要在算力资源,而非人才。国内模型公司过多,未来必将收敛。国产芯片(如华为)生态一年内有望被验证可行,其硬件性能可平替英伟达高端产品,主要瓶颈在于产能。 商业化方面,公司API定价追求“合理利润”,而非最大化。梁文锋表示,即使技术停滞,仅靠API服务也足以支撑上市公司。开源策略上,公司计划开源最强模型,认为开源不影响商业模式,且能促进生态。 团队管理上,DeepSeek注重保持核心团队稳定性,视其为“唯一核心利益”。公司采用双线管理:自上而下的目标与自下而上的自由探索结合,给予员工充分研究时间,营造松弛环境以激发创新。 梁文锋总结,DeepSeek希望聚焦AGI核心领域,通过克制、开源、合作的态度,在AI时代成为万亿级公司之一,并与行业伙伴共赢。

链捕手前天 06:24

4小时、118个回答,梁文锋内部交流回应一切

链捕手前天 06:24

从翻跟头到24小时连轴转:我们在WAIC看到了机器人的班味

在2026年上海世界人工智能大会(WAIC)上,机器人行业呈现出从“炫技”转向务实“落地”的显著变化。相比去年展示舞蹈、格斗等表演能力的机器人,今年展会更多聚焦于具备实际“工作能力”的轮式机器人,它们被部署在流水线、咖啡机旁等场景,执行具体任务。行业共识是,风向已从比拼参数转向冲刺商业化落地。 大会首次将具身智能提升为核心赛道,参展企业激增,真机数量超过300台。一个标志性变化是,数十台人形机器人首次作为志愿者大规模部署在会场提供导览服务。行业关注点也从“能否跳舞”转变为“能否连续工作24小时”、“功能能否复用”,量产成为关键分水岭。 然而,从实验室走向量产面临多重挑战:一是大模型上机存在算力和延迟难题;二是机器人系统对多传感器协同和实时计算的要求极高;三是需要跨产业链的协同,涉及设计、标准、品控等环节。 当前发展的核心瓶颈在于“大脑”(人工智能与决策能力),而非硬件“身体”。尽管硬件进步较快,但让机器人真正理解复杂指令并可靠执行仍有很长的路要走。多家企业展示了在“大脑”方向的努力,例如通过类脑模型改进规划与控制,或尝试通过自然语言指令让机器人完成系列任务。资本市场也向“大脑”研发公司投入重金。 成本是另一大现实难题。机器人价格呈现分化:消费级产品价格持续下探至万元以内,而工业级及高性能机器人价格依然高昂。高盛报告指出,将成本控制在2-3万美元是普及的关键。 关于机器人进入家庭这一终极场景,业界普遍认为时机尚未成熟。家庭环境完全非结构化,涉及安全、隐私和复杂任务,挑战巨大。虽有企业尝试以租赁模式探索家庭陪伴与服务,但现阶段的机器人更多被视作“智能玩具”,要完全替代人类完成家务仍需至少五年时间。 2026年被视为人形机器人的“量产元年”,意味着真机开始下线并交付客户,在工业等结构化场景中实现初步商用。但距离像消费电子一样走进千家万户仍然遥远。WAIC 2026成为机器人商业价值的“考场”,行业正在经历从“展品”到“产品”、从技术突破到稳定交付的成人礼。机器人能否真正“毕业”,取决于其在真实工作场景中的持续表现。

marsbit07/17 14:10

从翻跟头到24小时连轴转:我们在WAIC看到了机器人的班味

marsbit07/17 14:10

具身智能的 iPhone时刻要来了吗?

本文围绕“具身智能的iPhone时刻是否到来”展开探讨,多位产业、学术专家在圆桌论坛中分享了核心观点。摘要如下: 专家普遍认为,具身智能的“iPhone时刻”远未到来,目前更像“大哥大时代”。技术上,机器人“小脑”(运动控制)已较为成熟,但“大脑”(决策与泛化)远未达到规模商用水平。技术路线尚未收敛,除视觉-语言-动作(VLA)模型外,世界模型等仍在探索。当前最大瓶颈是**数据严重短缺**,业界估计需千万条级数据才能迎来类似“GPT 2.0时刻”,但全球现有数据仅约50万条,缺口巨大。 商业化面临**经济账算不过来的挑战**。人形机器人结合VLA等模型的成本,目前远高于传统人力成本。应用场景可分为三类:百亿级的情绪价值市场(如表演、陪护)、千亿级的商业服务市场(如导览、导购)以及百万亿级的劳动操作市场(如工厂、家务)。短期内,**提供情绪价值的陪伴型机器人**可能更易落地,它们不一定需要人形或复杂劳动能力,却能满足情感需求。 专家强调,具身智能不等同于人形机器人,其应用可先行。轮式、四足等形态的机器人在巡检、送餐等场景已有所应用。产业发展需生态协同,**数据与模型是当前薄弱环节**,需要建立数据流通平台甚至众包机制来扩大数据规模。同时,供应链核心零部件、下游销售、保险等配套也需完善。 在“用AI造AI”方面,AI已在编码、科研、教学等环节提升效率,但存在“欺骗性”和“认知替代”风险,**关键决策仍需人类把握**。具身智能的发展将是渐进过程,从特定场景逐步突破,最终目标是让AI进入物理世界,融入千家万户。

marsbit07/14 05:07

具身智能的 iPhone时刻要来了吗?

marsbit07/14 05:07

智谱,害怕成为下一个MiniMax

智谱创始人唐杰在公司市值一度突破万亿港元、业务增长强劲之际,并未沉浸于庆功,而是在内部发出长信《巨浪已来》,几乎回避提及公司当前最成功的“Coding”(AI编程)业务,转而聚焦于长周期任务规划、自主智能体、自我演进和AGI(通用人工智能)等前沿概念。此举被视为一次关键的“叙事切换”,旨在避免资本市场像对待MiniMax那样,用传统的互联网SaaS或平台公司的财务指标来为智谱估值。 此前,MiniMax在股票解禁后股价暴跌,市值跌破千亿港元,核心原因在于资本市场将其重新定位为一家收入规模有限的AI应用工具公司,采用了更看重收入、增速、用户留存的成熟商业模式估值逻辑。智谱在解禁后股价也已出现回调,唐杰的行动意在抢先定义自身。 智谱过去一年因押注AI编程而获得巨大商业成功,但唐杰意识到,当一个故事开始兑现,资本市场便会寻找下一个增长叙事。因此,他在信中大力强调Agent(智能体)技术,描绘了从“一人公司”到“全自动化公司”的演进路径,并宣布启动不追求短期变现的“摸高计划”,旨在将公司定位为对标OpenAI、Anthropic的AGI基础设施公司,而非单纯的AI产品公司。 文章指出,中国大模型行业正分化为两条路径:一是MiniMax代表的变现路径,面临严格的互联网流量和财务指标审视;二是智谱代表的基础设施路径,依靠技术突破维持估值,但风险在于研发平台期。唐杰选择后者,试图用AGI愿景争取时间,延缓资本市场从“技术信仰”向“商业兑现”的估值迁移。最终,智谱能否成功,取决于其技术“摸高”触及的是真实的技术天花板,还是资本耐心的天花板。

marsbit07/12 01:02

智谱,害怕成为下一个MiniMax

marsbit07/12 01:02

对话一苇资本、声智科技、灵宇宙、中博聚力:AI智能硬件赛道的机遇与挑战

2026年6月28日,IT桔子联合一苇资本与中关村科学城公司在北京举办了“AI智能硬件新机遇”主题活动,汇聚了来自一苇资本、声智科技、灵宇宙、中博聚力等机构的高管参与讨论。 IT桔子发布报告指出,中国AI硬件赛道创业热度高涨,2023年后成立的431家公司中已有327家获得融资,融资率达75.9%。赛道呈现四大趋势:资本共识强;智能机器人主导融资,可穿戴设备增速快;深圳凭借供应链优势成为创业核心,与北京形成双核格局;各细分赛道在微创新中发展,如智能戒指拓展触觉交互,AI眼镜深耕垂直场景。 声智科技首席产品官黄赟贺指出,AI硬件创业需平衡技术、市场与成本,避免“锤子找钉子”。她认为,未来交互将向无唤醒的主动感知演进。 在圆桌对话中,嘉宾探讨了交互入口形态、竞争格局与商业化路径。共识认为,未来入口可能介于统一终端与碎片化硬件之间,创业公司可立足细分场景建立优势。关于壁垒,软件(算法、数据)与硬件(供应链、成本)均至关重要。商业化方面,需同步控制硬件成本与模型推理成本,探索可持续模式。嘉宾透露,当前AI耳机行业平均退货率高达30%-50%。 对于主动交互与未来机会,嘉宾认为该技术尚未成熟,当前应聚焦细分人群跑通市场。健康穿戴等场景已实现有限主动提醒。实现良好主动交互需解决时机判断与长期记忆两大难题。 最后,嘉宾总结制胜关键:创业团队应善用地域优势(如深圳供应链),选准赛道,并实现从技术、产品到商业化的闭环,建立可持续的盈利模式。

marsbit07/07 05:11

对话一苇资本、声智科技、灵宇宙、中博聚力:AI智能硬件赛道的机遇与挑战

marsbit07/07 05:11

国内首张防爆资质、全球首个加油大脑方案,他们凭什么拿下两个“第一”

据统计,今年国内具身智能领域融资总额已突破370亿元,行业正进入商业化落地的关键阶段。然而,如何让机器人真正进入加油站、油气场站等易燃易爆的高危场景,是首要挑战。这些场景要求机器人必须通过严苛的防爆认证,确保其硬件在设计上杜绝任何点火风险。 在加油站场景中,机器人需要完成一系列精细连贯的操作,如开盖、取枪、加油、归位等,且需适应不同车型的差异。而在场站巡检场景,则要求机器人具备长时间自主巡逻、多异常识别和即时响应的综合能力。此外,港口等多机器人协同场景也对系统架构提出了更高要求。 目前多数具身智能系统采用“流水线式”架构,在复杂长序列任务中容易因微小偏差导致连锁失败。为解决这一问题,前沿研究提出了世界模型驱动的预测方法,例如H-GAR架构。该框架通过“生成目标观测—合成中间过渡帧—交互感知动作精炼”三步,让机器人在执行前就能预测任务终态并规划完整视觉轨迹,从而实现“终态对齐”,显著提升长序列操作的稳定性和容错性。 实现特种场景落地需要“大脑”(智能算法)与“本体”(机械硬件)的深度耦合,以及从底层设计满足防爆等安全要求。随着行业加速商业化,那些能率先跑通“大脑-本体-数据”闭环的企业,将在竞争中占据先机。

marsbit06/26 03:49

国内首张防爆资质、全球首个加油大脑方案,他们凭什么拿下两个“第一”

marsbit06/26 03:49

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