其他
1, 顺丰控股：2025年营收3082亿元，净利润111亿元
3月30日，顺丰控股发布2025年年报，全年营收达3082.3亿元，首次突破三千亿元大关，同比增长8.4%；归母净利润111.2亿元，同比增长9.3%。在快递行业整体增速承压背景下，顺丰业务量达167亿票，同比增长25.4%，显著高于行业均值。其增长动能来自结构性优化：时效快递稳健增长，经济快递、快运、冷运及医药、同城配送等多元板块全面提速，其中同城业务收入同比增长43.4%，供应链及国际业务持续夯实全球网络能力。这背后是‘激活经营’机制的深化——将决策权下放一线，激发组织活力，使服务响应更贴近真实需求。顺丰的增长已不止于规模扩张，更是从重资产物流网络向高确定性、高协同性综合供应链能力的跃迁。
2, 赛力斯：2025年营收1648.88亿元，同比增长13.63%
赛力斯2025年实现营收1648.88亿元，同比增长13.63%；净利润61.47亿元，同比增长29.67%。尤为值得关注的是，其归属于母公司所有者权益从122.64亿元跃升至409.18亿元，增幅高达233.64%，反映出企业内生造血能力与资本结构的根本性增强。新能源汽车销量达47.23万辆，问界交付42.6万辆，成交均价提升至39.1万元，印证了高端化战略的有效落地。研发投入同比激增42.41%至79.54亿元，销售费用同步增长26.12%，说明企业在扩大市场声量的同时，正以技术为锚点构建长期壁垒。这不是简单的销量追赶，而是围绕用户价值、技术主权与品牌溢价的系统性进阶。
3, 支付宝：千问充话费，可用支付宝AI付
3月30日起，用户在千问APP中只需说一句‘帮我手机充50’，即可完成话费充值，全程通过支付宝‘AI付’安全支付。这项能力已延伸至点餐饮、囤百货、订酒店、打车、买电影票等十余类生活场景。它不追求炫技式交互，而是将AI深度嵌入高频、低容错的生活刚需中——用最自然的语言触发最确定的服务闭环。背后是身份核验（面容/指纹/密码）、资金安全（绑定授权）、场景适配（多平台打通）三重能力的扎实沉淀。当AI不再停留于问答或生成，而是真正‘能做事、敢托付’，它才开始从工具进化为可信的生活协作者。
4, 快手漫剧单日消耗破2000万
快手漫剧单日广告消耗突破2000万元，不到一个月增长500万元，标志着漫剧正从内容试水走向规模化商业主航道。这一数据背后，是用户注意力结构的真实迁移：短平快的视觉叙事正高效承接Z世代对情绪节奏、角色代入与轻量沉浸的需求。不同于传统短剧依赖强剧本和演员，漫剧以分镜语言重构故事表达，在降低制作门槛的同时，放大IP延展性与互动可能性。它不是对影视工业的替代，而是在新媒介土壤中长出的原生内容形态——用更低的创作成本，撬动更高的情感共鸣效率。
5, 字节跳动提出PrivLLM推理方案，实现隐私保护的大模型推理
字节跳动推出的PrivLLM方案，用‘协变混淆’技术在几乎不增加使用延迟（延时增幅<10%）、不牺牲效果（任务损失<3%）的前提下，实现了端到端的数据隐私保护。它直击大模型落地的核心信任瓶颈：用户不敢把敏感提示词、对话历史甚至中间计算结果交予云端。PrivLLM的突破在于，它没有选择‘非此即彼’的妥协路径，而是通过密钥驱动的数据与模型同步变换，在云端构建一个‘不可读但可运行’的混淆空间。这种设计让企业客户得以在合规前提下，真正将大模型用于金融风控、医疗咨询、法务研判等高敏场景——技术的价值，正在于把‘不能做’变成‘放心做’。
6, 华为小艺双入选助残项目，释放无障碍生态温度
华为‘小艺声音修复’技术同时入选2025年助残科技创新案例与应用场景，其价值远不止于语音重建。它让言语障碍者在通话中保留原有音色与情感温度，而非被标准化合成音取代；‘小艺看世界’则通过主动障碍识别，为视障用户实时播报前方障碍物方位；‘帮接功能’更在危急时刻成为聋哑人连接急救系统的生命通道。这些能力并非孤立功能，而是根植于鸿蒙生态的全场景协同：5000万+终端、35万+应用、1000万+开发者共同构筑起一张可生长的无障碍网络。科技向善，从来不是居高临下的施予，而是俯身倾听后，用扎实工程能力把‘做不到’变成‘理所当然’。
7, Violoop要做中国版的「硬件龙虾」
Violoop打造的桌面AI硬件，不靠语音唤醒、不依赖API接口，而是通过HDMI‘看见’屏幕、理解界面、模拟操作，真正实现‘所见即所控’。它解决的不是‘能不能用AI’的问题，而是‘敢不敢让AI替我干活’的信任难题——通过物理隔离、本地视觉模型、分级风险确认（如删除需人工授权），将AI执行从概率性行为变为可控过程。这款手掌大小的设备，代表一种务实的技术观：当纯软件方案在安全与泛化间难以兼顾时，用硬件建立边界，反而加速了AI从演示走向真实生产力的进程。
8, 上海AI实验室发布“AGI4S珠穆朗玛计划”
上海AI实验室发布的‘AGI4S珠穆朗玛计划’，不是又一个算力口号，而是一次面向科学发现本质的系统性重构。它用‘DeepLink超智融合算力平台’打通超算与智算壁垒，用‘Sciverse科学智能数据库’将2500万篇文献转化为AI-ready数据基座，更以‘自主实验平台’推动合成科学等领域的实验周期从数年缩短至3–6个月。其核心逻辑清晰：真正的科研突破，需要算力、数据、实验、模型四要素的一体协同，而非单点突破。当AI不再只是辅助写论文的工具，而是参与‘设计-合成-测试’全链条的科研伙伴，人类探索未知的边界，才真正开始被重新定义。
9, 天立教育AGI实践获《自然》特刊聚焦
《自然》杂志以两篇深度报道系统呈现天立教育的AGI实践，其价值在于跳出了‘解题工具’的窄化路径，转向对‘认知演化’的建模：天立学科大脑不仅判断学生是否答对，更追踪其理解路径、知识结构变化与学习动机波动。该系统已在全国107所学校稳定运行，服务超25万人次，并在云南彝良助力三名学生打破当地117年清北录取纪录。这揭示了一个重要事实：教育公平的深层解法，未必是资源简单倾斜，而是用可复制的认知支持能力，大幅降低优质教育的边际成本，让因材施教从教育理想，变为可验证、可扩展的基础设施。
10, 中山大学梁小丹团队让视频生成从「看起来真实」到「物理上正确」
中山大学梁小丹团队提出的ProPhy方法，让视频生成从‘画面像’迈向‘过程真’：球落地才扬起灰尘、流体遵循连续性、碰撞传递动量——这些不再是偶然吻合，而是模型隐式习得的物理因果。其创新在于分层建模：先由语义模块识别‘这是碰撞’，再由空间模块定位‘碰撞发生在左上角’，最后借视觉语言模型监督，让物理规律精准锚定在像素位置。这项工作意义深远：当AI生成的不仅是图像，而是符合现实约束的动态世界，它就能成为工程师的仿真沙盒、教师的可视化教具、乃至自动驾驶系统的高保真训练场。
11, 趋境科技发布ATaaS：全球领先的高效能AI Token生产服务平台
趋境科技发布的ATaaS平台，直指AI产业当前最痛的症结：万卡集群利用率不足20%，大量算力在空转。它不堆参数、不炒概念，而是用‘六合’异构推理、‘月饼’以存换算、‘双仪’虚实同构等四大自研技术，将GPU开销直降90%，万卡集群吞吐翻倍。这标志着AI基础设施的竞争焦点，正从‘有没有算力’转向‘能不能高效产出Token’——算力正从数据中心，加速演进为可衡量、可调度、可盈利的‘Token工厂’。
12, vivo胡柏山：在焦虑的AI时代，交一份最“冷静”的答案
vivo总裁胡柏山在博鳌论坛提出‘Agent Phone’愿景，其底层逻辑异常清醒：当算力与大模型日趋同质化，真正的差异化在于‘数字世界连接物理世界’的能力。vivo十年影像投入，已沉淀为光学、成像、感知三层能力——从‘看得到’到‘看得清’，再到‘看得懂’情绪与场景。X300 Ultra不是又一款影像旗舰，而是感知中枢的阶段性成果：它让手机成为IoT生态的‘眼睛’，未来更将延伸至机器人，让vivo的壁垒不在发布会PPT里，而在每一帧被精准理解的真实世界中。
13, 禾赛佀新泉：无人配送行业提速，今年出货数十万颗激光雷达
禾赛科技预计2026年在无人配送领域出货数十万颗激光雷达，这一数字背后是行业范式的悄然转变：无人配送车已驶出园区，进入城市公开道路，技术标准向乘用车L3级看齐。禾赛凭借在汽车ADAS领域的百万台级交付能力，将成熟激光雷达复用于物流场景，既保障性能可靠性（物理层面零误报漏报），又推动成本合理下行。这揭示了一个朴素真理：技术落地的关键，往往不在颠覆性突破，而在跨场景复用与规模化验证中，把‘能用’打磨成‘好用’。
14, 导远科技CEO Pia Hu：被耽搁的建筑师，当上了科技企业CEO
导远科技CEO Pia Hu的职业轨迹，是一条‘反共识’的成长路径：从建筑学误入汽车业，德国大陆历练11年，上汽攻坚高阶智驾，最终执掌一家专注高精定位的硬科技公司。她砍掉分散业务、All in定位主航道、带队自研MEMS IMU芯片、拿下欧美严苛订单，让导远车载装车量突破500万套。她的故事印证：真正的战略定力，不是固守舒适区，而是在风云变幻中，始终锚定那个‘物体在动就必须知道自己在哪’的本质命题，并用十年如一日的笨功夫，把它做到全球第一。
15, 无问芯穹夏立雪：做高效智能的“Token工厂”，打造中国特色Token经济学
无问芯穹CEO夏立雪提出，AI Infra的深层变革，是服务对象从‘人类工程师’转向‘AI Agent’：Agent可瞬发千个并发任务，要求毫秒级弹性与自我进化能力。因此，无问芯穹不做通用云服务，而是打造‘Token工厂’——通过软硬协同，把中国丰富的能源与算力资源，高效转化为稳定、低成本的Token供给。其终极目标，是构建中国特色Token经济学：让‘Made in China’升级为‘AI-Made in China’，使中国成为全球AI时代不可或缺的智能要素供应商。
16, 特赞GEA：当模型成为公共基础设施，如何架构企业级Agentic AI？
特赞提出的Generative Enterprise Agent（GEA）架构，回应了一个关键问题：大模型普及后，企业真正稀缺的不是模型能力，而是‘上下文结构’。GEA将散落在设计稿、用户报告、项目复盘中的隐性知识，沉淀为可调用的企业上下文图谱，使AI第一次能基于自身历史经验而非互联网常识做判断。它不替代岗位，而是重塑判断结构——让品牌表达保持一致性、让产品创新变成持续探索、让增长运营成为系统性运行。当AI成为企业的认知基础设施，企业竞争的本质，就从资源占有，转向认知密度与结构能力的比拼。
17, 安谋科技玲珑VPU：AI时代需要什么样的VPU？
安谋科技新一代‘玲珑’V560/V760 VPU，重新定义了AI时代的视频处理单元：它不只是编解码器，更是面向AI工作流的系统级组件。通过CAE内容感知编码，同等画质下码率可降80%，直接降低带宽与存储成本；积木式堆叠架构，让客户按需配置性能、功耗与面积；多OS与TrustZone支持，则保障其在智能驾驶、机器人、云游戏等复杂场景中的安全可靠运行。当视频成为AI的主要输入源，VPU的价值，早已超越‘能否处理’，而在于‘能否以最优成本、最低延时、最高质量支撑AI决策’。
18, Arm发布AGI CPU：为智能体时代「重造」CPU
Arm推出的自研AGI CPU，并非要取代GPU，而是为代理式AI（Agentic AI）这一全新工作负载定制‘原生引擎’。它放弃x86为‘人机交互’优化的复杂指令集，转而集成136个Neoverse V3核心，单机架性能超x86两倍，每GW算力节省100亿美元。Meta深度参与联合开发，NVIDIA等巨头公开支持，印证了产业共识：当AI从‘回答问题’转向‘执行任务’，基础设施的权力中心，正从GPU向专为高吞吐、低延时、高能效推理而生的CPU迁移。
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