其他
1, 2026年车企销量目标格局显现：吉利领衔传统车企，零跑小米激进扩张
2026年伊始，多家车企陆续公布年度销量目标，展现出差异化战略路径。传统车企普遍采取稳健增长策略，增速集中在10%-30%区间，其中吉利以345万辆的目标暂居榜首，新能源渗透率将提升至64.3%，极氪与领克合计承担70万辆任务；长安、东风、奇瑞也分别设定在330万、325万和320万辆，依托自主品牌升级与海外扩张推动增长。长城则调整员工持股计划中的考核目标，销量从原定249万辆下调至180万辆，体现其对现实挑战的应对。相比之下，新势力阵营更具雄心：零跑宣布冲击百万销量，同比增幅高达67.5%，依托D系列高端车型布局完善产品矩阵；小米汽车在完成2025年41万辆交付后，将2026年目标定为55万辆，新一代SU7即将上市，市场表现备受关注。蔚来则保持40%-50%的稳步增速，预计销量达45.6万-48.9万辆。整体来看，传统车企聚焦体系化能力建设与全球化布局，而新势力正通过高增长抢占规模临界点，行业竞争格局进入深度重构期。
2, MiniMax暗盘大涨超27%，港股AI明星企业崭露头角
MiniMax在港交所上市前夕迎来资本市场热捧，暗盘交易股价报210.2港元，较发售价区间上限高出近27%，总市值突破642亿港元，显示出投资者对其技术价值的高度认可。作为国内领先的人工智能大模型公司，MiniMax此次全球发售约2539万股股份，募集资金主要用于技术研发、生态构建及商业化落地。其A类普通股将以每手20股单位进行交易，由中金公司与瑞银集团联合保荐，标志着中国AI企业在资本市场的进一步成熟。此次成功定价并获超额认购，反映出市场对具备底层创新能力企业的长期看好，也为后续更多硬科技企业登陆公开市场提供了积极信号。
3, Meta收购Manus案被审查，技术出海合规性成焦点
中国商务部正对Meta收购人工智能平台Manus一案展开评估调查，重点在于该交易是否符合中国的出口管制、技术进出口等相关法律法规。此举释放出明确信号：中国企业在全球技术流动中的合规责任日益重要，尤其涉及核心技术转移时需履行法定程序。据悉，监管部门关注的是Manus将员工和技术转移至新加坡后再出售的行为，是否应申请出口许可。这一审查不仅关乎单笔跨国并购的成败，更折射出在全球科技竞争加剧背景下，各国对关键技术资产流动的审慎态度。对于快速崛起的中国AI企业而言，这既是挑战也是机遇——唯有在创新与合规之间找到平衡，才能真正实现可持续的国际化发展。
4, 小鹏2025年交付超42万台，同比增长126%彰显全球化成效
小鹏汽车在2025年实现全球累计交付429,445台，同比增长126%，展现出强劲的增长动能。目前，小鹏已进入全球60个国家和地区，海外市场全年交付量达45,008台，同比增长96%，并在10个市场成为新势力品牌销量第一。其充电网络覆盖31国，接入超266万根充电桩，自营站点达3150座，深入430多个城市，为用户出行提供坚实保障。这一成绩背后，是小鹏坚持“技术出海”与本地化运营双轮驱动的战略成果。从智能驾驶到全域800V快充体系，核心技术优势持续转化为国际市场竞争力，使其成为中国新能源汽车全球化进程中的标杆力量。
5, AI商业逻辑重塑：从能力输出到结果交付的价值跃迁
近期Manus被Meta以20亿美元高价收购，引发业界对AI商业模式本质的深层思考。其核心在于，这批跻身‘1亿美元ARR俱乐部’的头部AI应用，如Perplexity、Lovable、Replit等，并非单纯售卖功能或API调用，而是直接交付可信结果和完整工作流。例如，Perplexity不只做搜索，而是整合信息生成可执行的决策建议；Replit不止于代码补全，更实现‘生成即上线’的闭环服务。这种从‘工具’向‘解决方案’的转变，使单客收入（ARPU）取代毛利率成为衡量企业价值的新标尺。即便推理成本高昂、短期亏损，只要能切入更高预算层级——从软件支出转向人力替代，便具备广阔空间。这一趋势表明，未来最具潜力的AI公司将是那些敢于做重、做深业务流程，把算力转化为不可替代交付成果的企业。
6, 雷军宣布小米未来五年再投2000亿研发，夯实技术底座
雷军宣布，小米集团将在未来五年继续投入2000亿元用于技术研发，延续其自2020年以来高强度研发投入的战略定力。此前五年千亿投入已结出丰硕成果，在影像系统、电池技术、智能座舱等领域形成差异化竞争力。新一轮投资将进一步强化底层创新能力，尤其是在智能电动汽车、机器人、AI大模型等前沿方向加大布局。这一承诺不仅是对技术创新的信仰表达，更是对企业长期主义的坚定践行。在行业竞争日趋白热化的当下，唯有持续深耕核心技术，才能构筑真正的护城河，支撑小米从消费电子品牌迈向全球科技引领者的跃迁。
7, 上海移动回应‘上门断网’传闻：已报案澄清不实言论
针对网络流传的‘上海移动要求装维人员上门故意断网诱导办业务’一事，上海移动正式回应称相关说法严重失实，公司从未下达此类指令，并已向公安机关报案，依法维护企业声誉与员工权益。此事件源于个别用户发布的实名举报视频，声称遭遇强制推销行为。运营商强调，客户正常使用账号不会受到任何限制，此类谣言多为黑灰产编造的‘甩锅文学’。此次快速反应既体现了企业对服务质量的重视，也揭示了基层服务在网络舆论场中面临的复杂环境。只有建立透明机制、畅通反馈渠道，才能真正守护用户信任与行业健康生态。
8, 央企重组提速：中国石化与中国航油携手推进能源协同
经国务院批准，中国石油化工集团有限公司与中国航空油料集团有限公司实施战略重组。此次整合旨在发挥炼化一体化与航油供应保障体系的优势，减少中间环节，降低供应成本，同时深化在可持续航空燃料（SAF）的研发、储运加注及国际贸易方面的协作。作为国家级能源骨干企业，双方的强强联合不仅是产业链纵向协同的典范，也将加速绿色低碳转型步伐。在全球航空业减排压力加大的背景下，此举有望推动我国SAF产业化进程，助力实现碳达峰碳中和目标，同时也为国有企业深化改革、优化资源配置提供了实践样本。
9, 海信发布RGB-Mini LED新技术，画质突破行业边界
海信在美国CES展前发布全新一代RGB-Mini LED显示技术，搭载全球首创的‘玲珑4芯真彩背光’架构，在红绿蓝三原色基础上引入天青色自发光芯片，实现色域突破110% BT.2020，色彩体积达行业最高的100%。配合自研信芯AI画质芯片H7，控色精度达134bits，有效解决传统Mini LED存在的串色、偏色问题，同时降低能耗30%，有害蓝光减少60%以上。该技术已在UX系列旗舰产品上落地，并斩获CES 2026荣誉奖。凭借一年内迅速占领线下高端大屏近九成市场份额的表现，海信再次证明其在显示领域的创新引领力，也为消费者带来更真实、舒适、节能的视觉体验。
10, 北电数智联合中日友好医院推出‘樱智医助’，打造临床协同决策新模式
北电数智与中日友好医院联合推出智能体应用‘樱智医助’，基于‘樱智α·皮肤专病大模型’深度嵌入诊疗全流程，支持病历分析、鉴别诊断、检查推荐、用药评估与文书生成。不同于通用大模型的问答式辅助，该系统融合高质量临床数据与医学指南，具备贴近医生思维的推理能力，可主动提示潜在风险、提供循证依据，成为真正意义上的‘协同决策伙伴’。同步发布的‘樱智α·医疗可信平台’采用‘1+N+1’架构，打通数据汇聚、治理与流通链路，破解医疗数据‘供不出、流不动、用不好’的难题。这一合作模式探索出一条AI赋能基层、提升区域诊疗均质化的可行路径，推动医疗从经验驱动迈向数据驱动的新阶段。
11, 零一万物发布2026六大预判：企业级多智能体时代开启
零一万物发布《中国企业智能体2026六大预判》，提出多智能体将成为组织智能化的核心载体。其最新推出的‘万智2.5企业多智能体’平台，可在任务中自动拆解并调度视觉设计、内容创作、媒介投放等多个子智能体协同作业，实现‘一人指挥一个虚拟团队’。公司认为，未来的竞争优势将取决于企业将业务能力转化为数字资产的速度，而‘一把手工程’是推动变革的关键。通过FDE（前置部署工程师）模式打通技术与业务鸿沟，结合开源混合架构与闭环训练机制，企业可构建自主进化的‘超级数字员工’。随着智能体运营师等新岗位兴起，人机协同将从流程自动化走向结果导向的新型生产力形态，2026年或将迎来规模化‘上岗元年’。
12, 张进教授谈空间智能：声波与毫米波感知开辟新路径
南方科技大学张进教授指出，当前的空间智能不应局限于图像、语音等传统模态，而应拓展至声波、毫米波雷达等新型物理感知方式。这些技术具有低功耗、强隐私保护、适应复杂光照环境等优势，尤其适合智能家居、可穿戴设备与健康监测场景。她带领团队开发的声波感知系统，可通过耳机或手机实现呼吸、心跳乃至肺功能检测，甚至可用舌头控制交互；而在毫米波方面，则致力于提升感知的可信度，防范生成式欺骗攻击。未来，多种感知模态将深度融合，形成互补协同的能力体系，让机器不仅能‘看见’世界，更能‘理解’物理规律，从而真正迈向具身智能与自主决策。
13, 上纬启元实现家庭衣物处理端到端突破，具身机器人迈入实用化门槛
上纬启元具身智能研究院发布全球首个面向家庭场景的衣物端到端处理演示视频，机器人在无干预情况下完成识别、收拣、搬运、清洗准备及折叠全过程。该系统以具身智能大模型为‘大脑’，融合导航、操作与双臂协同控制能力，具备类人柔性与自主纠错机制——当首次放入洗衣机失败时，会主动调整动作重试，避免传统机器人‘一步错步步错’的问题。尤为关键的是，整个过程采用‘一镜到底’拍摄，验证了其在真实非结构化环境中的鲁棒性。这一突破标志着家用机器人正从实验室演示迈向真实生活服务，虽距大规模普及仍有距离，但已清晰勾勒出未来家庭自动化的发展轮廓。
14, 赵昊团队发布DGGT框架，0.4秒完成4D动态场景重建
清华大学赵昊团队提出DGGT（Driving Gaussian Grounded Transformer），首个无需相机姿态输入的前馈式4D重建框架，仅用稀疏图像即可在0.4秒内完成大型动态驾驶场景建模。该方案打破传统依赖逐帧优化与精确标定的局限，通过多头联合预测同时输出相机参数、深度图、动态实例与时间演化状态，支持Gaussian层级的编辑与扩散补洞，适用于仿真与数据合成。其在Waymo数据集上达到27.41 PSNR的同时，推理速度远超现有优化方法，并在nuScenes和Argoverse2上展现强大零样本泛化能力。这项研究为自动驾驶提供了低成本、高效率的仿真数据生成新路径，显著缩短系统迭代周期，推动智能体在开放世界中的进化速度。
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