360
1, 360第一季营收20亿：同比增7.9% 净利1亿
2026年第一季度，360公司实现营收20亿元，同比增长7.9%，更关键的是扭亏为盈——净利润达1.09亿元，而去年同期为净亏损2.73亿元；扣非后净利润也由-2.82亿元转正至8952万元。这一转变不仅反映其安全业务基本盘持续夯实，更体现AI时代下技术商业化路径的逐步清晰：浏览器、智能硬件、政企安全服务与大模型应用落地形成协同效应。值得注意的是，营收增长并非依赖单一产品或短期补贴，而是源于用户信任积累带来的续费率提升与B端解决方案渗透率提高。在行业普遍承压背景下，这种稳健增长背后是研发投入的持续聚焦与产品体验的长期打磨。数字之外，更值得观察的是其从‘工具厂商’向‘可信数字伙伴’的角色演进——安全不是功能堆砌，而是系统性能力沉淀的结果。
其他
1, 新榜冲刺港股：AI驱动的内容资产运营商如何破局增长与现金流挑战
上海新榜信息技术股份有限公司于2026年4月30日向港交所递交IPO申请，拟登陆港股主板。公司定位为AI驱动的内容资产运营商，核心产品包括矩阵通、声量通等AI应用矩阵，覆盖内容创作、管理、分析、传播与优化全流程。2023—2025年营收分别为14.25亿、15.64亿、19.5亿元，年复合增长率达17.3%；但同期现金及现金等价物仅3878万元，凸显轻资产运营模式下的资金周转压力。业务结构高度集中——2025年达人营销贡献收入18.37亿元，占比94.2%，反映出对单一变现路径的依赖。创始人徐达内持股43.42%，腾讯、真格基金、高榕创投等知名机构加持，印证其在内容生态中的独特卡位。值得深思的是，当‘内容即资产’成为行业共识，新榜的价值不仅在于流量分发效率，更在于能否将碎片化、情绪化、场景化的用户注意力，沉淀为可复用、可评估、可进化的AI训练资产——这恰是其穿越周期的真正护城河。
2, 新能源车企4月交付全景图：零跑领跑、极氪突破、比亚迪出海创纪录
2026年4月，中国新能源汽车市场延续强劲增长态势。零跑汽车以71387辆交付量位居榜首，同比激增73.9%；极氪交付31787辆，刷新单月纪录，连续三个月实现同比环比双增长，全球累计交付超75万辆；小米汽车交付超3万台，展现跨界玩家快速起势能力；比亚迪销售321123辆，海外销量突破13.4万辆，创历史新高。值得注意的是，增长已从单纯规模扩张转向结构性跃升：极氪9X以超53万元单车均价领跑50万级豪华SUV市场；深蓝S05在西班牙、英国等地连续登顶细分榜单；奇瑞出口同比增长102.4%，稳居中国汽车出口第一。这些数据背后，是中国新能源产业链从‘成本优势’到‘技术出海’再到‘品牌溢价’的三重跃迁，也印证了一个趋势：真正的竞争力，正从电池电机电控的硬实力，延伸至智能驾驶、全球化渠道与用户运营的软实力。
3, 马斯克承认xAI蒸馏OpenAI：技术伦理的双重标准与AI行业的成熟之痛
马斯克在OpenAI世纪诉讼庭审中亲口承认xAI通过蒸馏技术利用OpenAI模型训练Grok，一句‘部分是’引发舆论震动。讽刺的是，当美国实验室指控中国AI公司使用类似技术时，措辞是‘工业级窃取’‘国家安全威胁’；而马斯克却将其定义为‘行业普遍做法’。这一反差并非简单的双标，而是折射出AI产业尚未成熟的深层困境：技术本身无原罪，但规则缺位使话语权成为最大变量。蒸馏作为模型压缩与知识迁移的通用手段，其价值取决于应用场景与治理框架——用于提升终端设备推理效率，是普惠创新；若绕过授权大规模提取闭源模型能力，则挑战信任根基。马斯克的证词意外为被污名化的中国AI公司提供了一份迟来的行业背书，也倒逼整个产业正视一个关键命题：当技术扩散速度远超规则演进速度，建立透明、可验证、跨主体的技术伦理共识，比争夺短期领先更具战略意义。
4, 追觅科技的高调突围：一场关于跨界野心与产业敬畏的辩证实践
追觅科技以扫地机器人技术为起点，高调切入智能汽车、低空飞行、人形机器人等前沿领域，其北京车展亮相的Nebula NEXT 01超跑概念车与硅谷技术发布会，迅速点燃市场关注。外界质疑其为‘下一个乐视’，但深入观察可见其逻辑内核截然不同：追觅并非凭空造梦，而是将多年积累的高速电机、路况识别、自动行驶与控制算法等底层能力，系统性迁移到新场景。它避开重资产建厂，选择华为式合作模式，并获金港控股等产业资本支持。真正的挑战不在于技术可行性，而在于对汽车产业全链条复杂性的敬畏——从融资操盘、政商协同、供应链管控，到用户运营与品牌认知，每一环都需长期投入与实战打磨。追觅的豪赌，本质是一场关于‘工程师思维’与‘产业家视野’能否融合的实验：技术可以速成，但信任需要时间沉淀；流量可以引爆，但口碑必须持续兑现。
5, CVPR 2026释放关键信号：视觉智能正从‘看懂世界’迈向‘理解并作用于世界’
CVPR 2026的一系列前沿工作正悄然改写计算机视觉的发展范式。研究重心不再局限于提升benchmark指标，而是系统性挑战视觉系统的四大默认前提：模型是否必须冻结、目标是否必须预定义、信息是否必须充分、输入是否必须结构化。LIT技术让视频分割模型能在用户纠错后即时学习，首次赋予其‘任务中成长’能力；INSID3证明模型可仅凭上下文示例完成分割，无需显式训练；MegaDepth-X则直面互联网真实世界的稀疏数据挑战，推动三维重建从理想环境走向长尾现实。这些突破共同指向一个趋势：视觉智能正从被动‘求解器’，进化为主动‘参与者’——它不再只回答‘这是什么’，更要解决‘接下来该怎么做’。当视觉系统开始具备临场适应、上下文唤醒与碎片补全能力，其价值便从图像识别工具，升维为连接数字世界与物理世界的智能接口。
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