AI项目失败率居高不下,零售电商企业如何避开陷阱?兰德公司访谈65位专家,揭示五大失败根源:领导层误解、数据质量不足、追逐技术而非解决问题、部署能力欠缺、场景不适配。波士顿咨询的10-20-70法则指出,70%的成功取决于人、流程与文化转型。本文深度解析,助你提升AI落地成功率。 为了探究AI和机器学习项目失败的原因,美国兰德公司的研究团队访谈了65位在工业界或学术界拥有至少五年AI模型构建经验的数据科学家和工程师,这些受访者来自不同规模和行业的企业,以确保结论具有广泛代表性。 最终,访谈内容和相关数据形成了一份题为《人工智能项目失败的根源及其成功之道》的研究报告,据估算超过80%的AI项目最终失败,这些项目要么未能走出试点阶段,要么虽然部署上线却未能交付可衡量的商业价值。 同样的,MIT与麦肯锡的联合研究显示,90%的生成式AI实验项目从未能走出试点阶段。更令人担忧的是,标普全球2025年的调查表明,42%的企业承认放弃了大部分AI计划,而2024年这一比例仅为17%,短短一年间AI项目放弃率飙升了147%。 另据调查显示,84%的商业领袖相信AI将对业务产生重大影响,97%的商业领…

8月31日,Momenta上市之后发布了首份半年报,量产智驾开始成为一门“软件生意。

鹿明发布NexCore,要把具身落地的全套系统打通。 作者丨向 欣 编辑丨董子博 今年具身智能行业的热度,用「烈火烹油」来形容毫不为过。融资一笔接一笔,模型榜单隔三差五刷新。但如果剥开这些热闹去看一个最朴素的指标:有多少机器人在产线上持续运行?答案屈指可数。 不少产业方透露,大量所谓的「落地」,还停留在友情合作的 POC 阶段,视频拍得漂亮,产线上是另一回事。机器人进得了厂,却站不住脚。 这是一个值得深思的悖论:技术进步的速度肉眼可见,但距离真实生产力输出的鸿沟似乎并没有缩短。今年各家本体的硬件参数越来越接近,同质化趋势已经显现。接下来真正的竞争,在于能否找到愿意买单的场景客户,而怎样的能力让客户买单,正是整个行业必须回答的核心命题。 要回答这个命题,需要拆解三个层次的问题:什么样的机器人才能进入产业?机器人如何持续获得适应产业变化的技能?这些技能如何被规模化复制? 这三个问题,恰好对应着具身智能落地的三重困境:进入场景难、技能进化难、规模化铺开难。鹿明摸索出的这套解法,落在一个叫 NexCore 的平台上。 01 机器人进场景,需要职业技能 行业热衷于发机器人跳舞、起身、搬运的视频,…

混驱成为新热门,触觉是标配,落地靠低自由度。 作者丨向 欣 编辑丨高景辉 今年 WRC,灵巧手依然是机器人展区最密集的产品之一。 灵心巧手、曦诺未来、强脑科技、因时机器人、灵巧智能、傲意科技、兆威机电旗下灵巧手品牌 ZWHAND、大寰机器人、帕西尼、中科硅纪、灵掌机器人等灵巧手厂商,都带来了自己的产品;章鱼动力、超维动力、星动纪元等机器人本体厂商,也把自研灵巧手带到了展台上。 逛完 WRC 几乎所有灵巧手展位,并和多家灵巧手公司内部人士聊了一圈后,一个比较明显的感受是:灵巧手的技术路线正在变得越来越清晰。 今年的灵巧手展区,至少出现了三个值得关注的变化: 第一,20 个左右自由度的高自由度灵巧手越来越多,直驱、腱绳、混合驱动三条路线逐渐成形; 第二,触觉正在从「可选配置」变成灵巧手的常规能力,但厂商并没有收敛到某一种传感器路线; 第三,目前真正走量、落地的产品还不是二十多自由度的旗舰款,而是六自由度的五指灵巧手,其次是后起之秀——三指灵巧手。和本体厂商相比,真正把灵巧手放进完整应用场景里的展示仍然不算多。 (本文作者长期关注具身智能、灵巧手赛道,欢迎添加微信Starxin011 交流)…

近日,风险投资机构 a16z 宣布成立一支 11 亿美元的“机器时代基金”(Machine Age Fund),用于投资 AI 相关的物理层基础设施:涵盖芯片、内存、网络、存储、数据中心、机器人以及家用 AI 设备等。 随后,a16z 的联合创始人 Ben Horowitz、普通合伙人 Martin Casado,以及管理合伙人 Raghu Raghuram 进行了一场对谈,详细解释了为什么要在这个时间点专门成立这样一支基金。 几个人反复谈到:过去几年,AI 行业最受关注的是模型还能不能继续 Scaling,但当模型能力不断提高、应用开始大规模落地之后,真正跟不上的东西正在从模型本身转移到底层基础设施。 Raghu 对此有一个很形象的说法。过去谈计算基础设施,无非是服务器、存储和网络,但这一轮 AI 基础设施如果继续往下追,最终甚至可以一路追到矿山和铜矿。Ben 的说法更直接:新的芯片、系统软件、供电方式,甚至底层连接方式都需要变化。 Martin 则认为,这一轮 AI 和过去的软件时代有一个很大的不同。传统软件开发首先是工程问题,多投入资金、多招工程师,并不能让项目按比例提速。但现在…

(来源:MIT News) 一个诞生于麻省理工学院课堂项目的飞行器概念,如今正在变成一项价值 8.5 亿美元的制造计划。Electra 最初的设想,是造一架混合动力飞机:它不需要传统飞机那么长的跑道,却能比纯电动飞机飞得更远、更快。如今,这个从校园里走出来的项目,正准备进入规模化生产。 目前,Electra 设计的是一款固定翼飞机,希望让航空出行覆盖更多传统机场难以触达的地区,尤其是那些距离大型机场较远的人群。相比传统飞机,它采用了更小、更高效的发动机,同时配备电池,在起飞和降落阶段提供额外动力。 这款飞机的航程约为 1200 英里(约 1930 公里),巡航速度约为每小时 200 英里(约 320 公里)。它不仅能降低燃油消耗,更特别的是,对起降场地的要求远低于传统飞机,而且噪音更小。理论上,驳船、停车场甚至足球场大小的空地,都可能成为它的起降点,而不必依赖传统机场。 Electra 技术开发总监克里斯·库尔廷(Chris Courtin)表示,“50 到 250 英里(约 80 至 400 公里)的出行距离,是这项技术最适合发挥作用的区间。对于很多行程来说,它会比开车或者搭乘商业航…

许多人小时候都玩过折纸青蛙。用手按住它的尾部再松开,纸青蛙便会突然弹起。但每跳一次,人们都要重新按压,让它再次蓄能。许多软体装置也一样,可以跳得很高,却无法独自准备好“下一跳”。 若要反复跳跃,机器人既要储存并快速释放弹性能,还要处理空中姿态、落地状态和重新蓄能等问题。以往方案通常需要人工复位、机械锁扣,或者周期性改变外部刺激。任何一个环节失效,连续运动都会中断。 近日,北卡罗来纳州立大学尹杰研究团队给出了解决方案,成员包括漆方杰、周才植、清海涛、孙昊泽和洪尧烨。他们把液晶弹性体软环与刚性 V 形尾部结合,让装置在恒定红外光照下完成储能、起跳和复位。论文于 8 月 27 日发表于《美国国家科学院院刊》(PNAS)。 实验中,这枚毫米尺度的软环连续跳跃超过 500 次,无需反复开关光源或手动复位。优化构型的垂直跳跃高度超过自身高度的 80 倍,稳定定向跳跃距离超过自身长度的 3 倍,还能在斜坡、草地、湿沙和碎石等表面持续运动。 此外,团队进一步改变材料与尾部设计,使软环可以入水、划行并重返岸边。由此,该研究还实现了从陆地连续跳跃到水陆两栖运动的拓展,展示了这套自主储能与复位机制在不同环境…

2026 年 8 月 29 日,全球领先的物理 AI 与机器人创新企业若创科技(昂首 Strutt)于深圳湾 INNO100 全球创新旗舰店正式举行中国线下首发仪式,展示旗下旗舰产品——昂首 EV1 智能出行机器人。 作为累计完成近亿美元融资的硬科技领军者,昂首 Strutt 以前瞻性的个人移动体验为切入点,正加速推动“物理 AI”技术走向消费级规模化应用。 以端到端架构,重构个人移动体验 雷峰网了解到,昂首团队拒绝将个人出行设备降维定义为传统的辅助代步工具,而是将其打造为集“感知、决策、控制与动力”于一体的全新智能终端。 • 双核心工程架构: EV1 深度融合了自研的伴行智驾系统与凌波底盘系统。依托 360 度多模态传感器阵列与激光雷达,实现全场景智能避障与自主领航;车规级四驱底盘结合柔性悬挂,使其具备穿行各类复杂地形的卓越能力。 • 国际权威设计认可: 凭借颠覆性的设计理念与工程实现,昂首 EV1 已包揽 2025 红点奖“至尊荣誉奖”(Red Dot: Luminary)、2026 CES 最佳创新奖(Best of Innovation) 及 2026 iF 设计奖 等全球顶尖…



具身智能浪潮下,产品经理如何转型?唐沐以咖啡机器人为例,强调机器人必须从“造出来”走向“用起来”,回归场景、数据与ROI。本文从设计、产品到硬件创业的实战视角,解析PM如何成为全栈Builder,并重新定义考核标准。 在 2026 AI产品大会现场,影智科技(XBOT)创始人兼CEO唐沐老师从设计、产品、互联网软件和智能硬件的职业经历讲起,讨论产品经理如何进入具身智能领域。他以扫地机器人、咖啡机器人和真实商业点位为例,说明机器人要从“造出来”走向“用起来”,必须回到场景、数据、运营和 ROI,并提出 AI 正在把传统 PM 推向全栈 Builder。 以下内容根据现场音频和演示材料整理,Enjoy: 一、每一次换赛道,都是重新学习产品 我先从自己的经历讲起,因为我后来对具身智能的判断,不是凭空来的,而是一次次换赛道逼出来的。 我大学学的是应用数学,毕业以后却去做设计师。现在听起来很自然,但在 2003 年前后,设计师还常常被叫作美工。我在金山做了两年,后来加入腾讯。当时腾讯还不到 200 人,我也赶上了互联网产品快速生长的阶段。 在腾讯的十年里,我做的一件重要事情,是把交互设计、用户研…

8月28日,佑驾创新(2431.HK)发布2026年度中期业绩报告,交出营收毛利双增、亏损收窄、无人车收入爆发的中期答卷,规模效应加速释放,盈利质量与经营韧性同步提升。面对汽车智能化转型深水区带来的竞争加剧,佑驾创新以稳健经营与持续迭代,展现出自动驾驶科技企业穿越周期的硬实力。 报告期内,佑驾创新收入同比增长超30%,毛利润同比增长超55%,毛利率提升至17.9%,智能座舱收入翻倍、无人车业务实现超4倍增长,代表公司基本面持续向好。依托L2+L4技术复用、双向赋能的模式,公司在筑牢基本盘的同时打通长期上升通道,业绩增长具备可预见性、可持续性。 盈利能力改善: 毛利增速(+55%)跑赢营收(+30%),毛利率稳步上升 2026上半年,佑驾创新延续高增长势能,总营收4.50亿元,同比增长30.1%,实现稳健攀升;毛利润同比增长55.6%达8000万元,毛利率从去年同期15%提升至17.9%,经营质量持续提升。 佑驾创新的增长,源于公司高质量发展策略落地,以及规模效应加速释放。公司一方面优化业务结构,聚焦中高阶智驾、智能座舱、L4无人车等高附加值赛道,主动缩减低效能项目;另一方面,依托算法积…
类脑计算正从感知和低层控制切入机器人。 作者丨魏溶 编辑丨岑峰 “如果未来全球真的部署10亿至100亿台高度依赖AI的人形机器人,今天这套计算方式,还供得起电吗?” 德国慕尼黑工业大学教授Alois Knoll在2026世界机器人大会“类脑智算,让机器人学会自主决策”圆桌会议开场时提出了这个问题。 过去讨论计算中心,人们习惯谈千万亿次浮点运算、百亿亿次浮点运算;如今,随着AI基础设施不断扩张,数据中心的建设规模越来越多地与吉瓦级电力联系在一起,算力的度量衡,正在从“百亿亿次浮点运算(Exaflops)”变成“吉瓦级功耗(Gigawatts)”。 当AI进一步从数据中心进入实体世界,能源问题还会被继续放大。Knoll判断,如果人形机器人未来真的走向十亿级部署,沿用当前高功耗计算模式,累计能源需求可能变得难以承受。 产业因此需要寻找传统计算架构之外的其他可能性,神经形态计算便是其中之一。 Alois Knoll 教授在开场时曾回顾了这段历史:从百年前的神经元观察,到欧洲“人类大脑计划”中被架构师 Steve Furber 戏称为“智能水平大约等同于五只老鼠”的早期类脑系统,再到如今试图接管…


智元机器人在第二届世界人形机器人运动会斩获18金,验证其量产机型在运动与作业场景的硬实力。公司正冲刺港股IPO,三年营收从30万跃至10.5亿,出货量全球第一。虽难复刻宇树上市首日暴涨神话,但长期价值取决于能否兑现“生态构建者”的业绩增长逻辑。

“在顺雨与研究团队的努力下,Hy4将会迎来更多突破与更大的进步,大家可以拭目以待。但眼睛也不能只盯着模型这一层。”汤道生前两天在内部署名文章中说的,现在终于来了。 今天,腾讯发布了混元Hy4 preview,总参数 770B、激活参数 49B,上下文长度突破 1M,重点面向Agent、Coding与生产力场景优化,增强在真实业务场景中完成复杂任务的能力。 据悉,相比上一代,Hy4 preview在多步骤Agent、代码开发和生产力任务上进一步提升,尤其是在更好的任务拆解、上下文承接、指令遵循和长链路执行能力上。 在Coding场景中,进一步增强代码理解、生成、修改和复杂工程任务处理能力;在生产力场景中,重点提升文档处理、信息分析、办公自动化、游戏开发、网页生成及跨工具协作等能力;在游戏开发场景中,增强了一句需求直接生成可玩原型能力,并能熟练使用游戏引擎,开发者可以通过多轮交互持续完善复杂游戏项目;在科学研究场景下,提升复杂科研问题的理解、推理与求解能力。 值得注意的是,Hy4 preview 在自身研发的全链路过程中发挥了积极价值,首次参与训练方法、数据策略、评估体系和底层算子的自动优…

只需手机“碰一下”,就能租借机器人,甚至让它跳舞表演? 8月28日,全国首家“碰一下”机器人租赁体验店在上海徐汇区新六百YOUNG商场焕新开业。该店由宇树科技核心生态伙伴具深科技旗下品牌“机时租”接入支付宝“碰一下”能力打造,实现线下机器人“碰一下”快捷租赁,并支持“碰一下”唤醒AI智能体操控机器人动作。活动当日,普通市民可实现零门槛沉浸式感受“一碰即控”的机器人互动乐趣。 开业当天,“机时租”联合支付宝发起 “碰一下”机器人痛楼答题闯关活动。顾客在商场内找到部署好的多台宇树机器人,用手机“碰一下”参与答题挑战,每通过一关就有机会获得操控机器狗的体验奖励,三关全过还能解锁隐藏福利,到店观看机器人群舞表演。 市民刘先生体验过后兴奋表示:“在机时租具身智能体验店的体验感拉满了!碰一下支付后就能指挥它做动作,感觉自己跟机器人的距离拉近了!”另据店内工作人员介绍,消费者体验结束,还能用支付宝“碰一下”直接完成支付,把心仪的机器人租回家。 据悉,支付宝“碰一下”已于今年7月完成AI升级,目前覆盖4亿用户、2300余家生态服务商、超3000万线下AI触点,构建起了全球首个大规模线下AI经营网络。 …

128K 长上下文与 3.1 倍推理加速背后,Meta 正在重构本地 Agent 的底层逻辑。 作者丨郑佳美 编辑丨岑 峰 昨天,Meta 发布了 Muse Glimmer。这是一款约 30B 参数的多模态 Agent 模型,支持 128K 级上下文,可以调用工具、执行代码,也能处理图片和屏幕信息。 这个模型采用 Apache 2.0 许可证开放,同时还有两套 4 bit 量化版本、独立视觉编码器和 DFlash 推理加速组件,并提供 llama.cpp、MLX、ExecuTorch 等本地部署方式。 虽然 30B 的参数规模和 128K 的上下文在今天看来并不稀奇,但问题在于,Meta 想让它干的不是普通聊天,而在于建立一套完整的本地 Agent 运行范式。 Muse Glimmer 面向的长期运行的本地 Agent,会面临着苛刻的工程约束:它必须在有限的 24GB 显存里,一边处理不断产生的屏幕截图,一边维持长达几十步的任务逻辑。一次任务跑上几十步以后,前面的工具结果、代码日志、页面状态和推理过程会不断留在上下文里。 这时候,很多在聊天场景里不明显的问题会迅速放大。128K 上下文…

2026 年,智能体将在企业级应用中取得哪些实质性突破?点击下载"《2026 年 AI 与数据发展预测》白皮书,获悉专家一手前瞻,抢先拥抱新的工作方式! 企业 AI 的第一代重点,是把 agents 构建出来;下一代的重点,则是把它们稳定地运营到规模化。 Cortex Agents 一直为在 Snowflake 内构建 AI applications 提供 managed runtime。过去一年里,我们看到客户从部署第一个 agent,逐步走到开始管理企业级部署。这种转变暴露出一组全新的运营挑战,主要集中在 orchestration、execution 和 governance 上。 现在,我们正在为 Cortex Agents 扩展一批新能力,目的是降低企业在大规模构建、部署和运营 AI agents 时面临的操作复杂度。 快速总览 Build Coding Agent(即将进入 public preview):基于与 CoCo 相同的 runtime 构建一个托管式 coding agent,并把它部署到任意应用中;Skills Package(即将进入 public prev…

站在 2026 年 8 月北京世界机器人大会(WRC)的展馆中心,如果你闭上眼,听到的不再是两年前那种对“机器人像人一样跳舞”的惊呼,取而代之的,是从业者们在心里拨动算盘,计算 ROI(投资回报率)的声音。 具身智能正在经历一场从“秀肌肉”到“翻账本”的集体变轨。 回看这半年的轨迹,这种趋势演进得极具层次感: 5 月的维也纳 ICRA,学术界和产业界第一次如此默契地把所有火力都集中在了 VLA(视觉-语言-动作)模型上,那是具身智能的“物理学补课期”; 7 月初的上海 WAIC,200 多家具身智能企业同台竞技,集体把演示从“后空翻”换成了“拧螺丝、叠衣服”,那是行业的“场景落地焦虑期”。 7 月底的悉尼 RSS,开源硬件、仿真工具链和遥操作数据方案成为主角,行业开始为“大脑聪明、身体廉价、数据贫瘠”搭建公共底座,那是产业的“基础设施奠基期”。 而在 8 月的北京 WRC,所有话题似乎都围绕工程约束和商业底线展开。在这里,没人关心你的模型是否有哲学意义上的“意识”,大家只盯着三个指标:多少钱?多稳?跑一个月能省几个人的工资? “以前我们聊的是什么时候 AGI,现在我们在聊这台机器人跑一…

8月26日,深圳国际3D打印、增材制造及精密成型展览会(Formnext Asia Shenzhen 2026)在深圳国际会展中心开幕。 全球消费级3D打印生态领创者创想三维携多款新品及全链路生态亮相15号馆D111展位,首次公开展示搭载KliTek™多喷嘴技术的K3 3D打印机,同时带来Ender-3 V3 Mega、SPARKX i7、HALOT-X1 Max、PioNext Mini、Pika、Falcon系列、M1/R1耗材回收系统及3D打印鞋等产品,覆盖3D打印、3D扫描、激光雕刻、耗材及终端应用等多元产品矩阵。 K3搭载多喷嘴打印技术,实现多彩多材一次成型 在FFF产品展区,K3是本次展出的绝对焦点。作为KliTek™多喷嘴技术平台今年5月发布以来的落地机型,K3针对传统多色、多材料打印过程中换料慢、耗材浪费等问题,通过多喷嘴协同作业实现了多彩、多材一次成型。 K3采用四喷嘴并行打印架构,换喷嘴不到5秒,整组换料在15秒内完成。相比传统单头方案,多色打印效率提升近50%;相比传统多头方案,速度快了80%。耗材浪费减少约85%,硬件维护成本降低约75%。对于小批量多色打印场景…

AI 硬件的较量,正从"接入 AI"转向"产品成立"——从 Demo 能跑,走向产品能卖、用户能留。 过去两年,大模型快速进入智能眼镜、机器人、AI 陪伴、AI 教育等终端。到了 2026 年,”接入 AI”已经不再新鲜,行业真正开始较量的,不再是 Demo 能不能跑起来,而是一个更传统、也更难的问题:这款产品为什么存在,能不能稳定量产,用户会不会长期使用。能力越多,产品越需要克制——多模态交互的真正难点,也从”能不能加上”,变成了”怎么取舍、怎么让用户觉得对”。 8月9日下午,声网联合人人都是产品经理,在北京渔阳饭店举办「AI 硬件多模态交互的产品化破局」专场沙龙,近百位产品人、开发者与创业者到场,共同拆解 AI 硬件从 Demo 走向真实产品的那道坎。 浙江湃启科技CEO孙思宁、声网AI产品线负责人姚光华、灵宇宙产品负责人刘翠涛、阿里云百炼应用高级产品经理司红江,以及移远通信北区技术总监武风停,从产品、交互、端侧与供应链等不同位置,围绕 AI 硬件从 Demo 走向真实产品展开讨论。以下为几位嘉宾分享的核心内容。 一、具身在神不在形:先定义产品,再谈模型 孙思宁老师作为语音AI领域…

8月26日晚,智谱正式上线并开源GLM-5.3-Flash(320B-A18B),这是GLM-5系列的首个原生多模态模型。其总参数320B,能力超过GLM-5.2,在全球权威的Artificial Analysis Intelligence Index(AA综合智能指数)中取得57分,进入全球前沿模型能力区间,与Anthropic最受欢迎的模型Claude Opus 4.8得分持平。GLM-5.3-Flash的架构专为极低成本而设计,结合智谱最新的30T Token多模态预训练语料,能够以更少的计算资源实现更强的性能。 依托先进的国产异构混推技术,商汤大装置为GLM-5.3-Flash上线提供大规模国产算力支持与Token服务,打造国产算力规模化商用又一硬核落地标杆。 这一合作的背后,正是商汤打造的 “一套模型、一座 Token(词元)工厂、一套智能体管控系统” 核心能力体系。其中 Token 工厂承担着把智能能力规模化生产出来的关键作用:它通过多模态模型和大装置基础设施的联合优化,把不同芯片、集群、能源和交付节点组织起来,持续生产更高质量、成本更低的Token。同时Token工厂与大…

作者 | siqi 编辑 | 郑玄 据 Hardwire 了解,消费级外骨骼领域头部企业极壳(Hypershell)近期已完成对多关节下肢外骨骼产品的研发。这款名为「Halo」的新一代旗舰产品将于 9 月 3 日在 IFA(柏林消费电子展)上正式发布。 极壳(qiào,四声)成立于 2021 年底,是全球最早把外骨骼带入消费市场的公司之一。2024 年 12 月,极壳第一代产品 Hypershell X 系列正式量产交付。2025 年,极壳在第一个量产年份交出了全球累计交付 3 万台的答卷,北美(美国)、欧洲(法德意英等)和中国是公司的三大核心市场。极壳的产品在户外运动、户外作业、银发人群这 3 个核心圈层里受到了早期用户的认可。 去年 11 月,极壳完成 B 轮融资,投后估值达到近 27 亿元。今年 5 月,极壳又官宣了最新一笔由蚂蚁集团和美团龙珠领投的 5000 万美元 B+轮融资。 不过,在极壳创始人孙宽看来,这个全新品类目前仍处于早期阶段。他认为,可穿戴外骨骼目前只完成了「从 0 到 0.1 阶段」的 PMF 验证。目前,孙宽的绝大部分精力都专注在产品预研层面,「某种程度上,对…

随着大语言模型能力边界的持续拓展,AI Agent 已从概念验证阶段迈入大规模工程落地。然而,Agent 内部复杂的任务规划、工具调用与记忆检索机制,使得传统的应用观测手段在面临这类非确定性系统时显得力不从心。本文整理自火山引擎应用观测技术负责人钱世俊在 QCon 全球软件开发大会 2026 北京站的分享《给 Agent 做“CT”:大规模 Agent 的可观测与质量保障体系》。 钱世俊系统性地阐述了团队在 Agent 可观测性领域的工程实践,分享了如何从零构建一套覆盖基础设施到业务语义的统一观测底座,并以此为基础实现 Agent 内部链路的白盒化透视、根因可解释性以及持续优化的工程闭环。 以下是演讲实录(经 InfoQ 进行不改变原意的编辑整理)。 背景与挑战:Agent的“黑盒”困境 从去年开始,Agent 的能力逐渐进入我们的视野并持续增强。与早期大模型简单的一问一答模式不同,现代 Agent 能够自主进行任务规划,调用种类繁多的外部第三方工具,并利用记忆与知识库来沉淀上下文,从而完成更为复杂的业务目标。然而,这种能力的跃升也带来了全新的观测挑战。当系统运行正常时,智能体的表现令…

经过多年稳步深耕,追觅扫地机在新兴市场已经进入了高速增长期。 官方数据显示,追觅扫地机已完成新兴市场一批核心战略市场的落地布局,业务覆盖土耳其、阿联酋、沙特、印度、巴西、墨西哥、智利等重点国家。其中,在巴西、阿联酋、墨西哥等国,追觅扫地机的市场占有率长期位居第一。 2024年和2025年,追觅扫地机在新兴市场的业绩增长均超过100%,分别实现了139%和173%的同比增长。2026年,在较高的业绩基数上,追觅扫地机预计仍将实现约80%的同比增长。 渠道布局方面,如今在阿联酋、土耳其等地的核心商圈,追觅扫地机已经入驻当地高端商场,与国际知名品牌门店比邻而立。电商渠道除亚马逊等国际平台之外,追觅扫地机也在持续开拓新兴市场本土电商平台以及品牌自营 DTC 网站。 阿联酋迪拜追觅旗舰店 本地化运营方面,追觅扫地机坚持「In-Local-for-Local」本地化运营思路,深度调研不同国家消费者的差异化需求,针对性开展本土化产品开发;通过设立本地公司、组建本土团队、拓展多元零售渠道、搭建属地化售后服务体系,实现真正的本土深耕运营。现阶段,外籍员工在追觅新兴市场区域团队中的占比已超过 40%。 布…

大模型推理成本已成为AI产业落地的核心瓶颈。随着模型参数规模向万亿级迈进、多模态智能体应用场景爆发,推理引擎需要应对算子实现、内存管理、量化压缩、异构调度与并行策略等多维度的技术挑战。本文整理自清华大学助理研究员金煜阳博士在 QCon 全球软件开发大会 2026 北京站的分享《大模型推理加速全链路:内存管理、编译优化、量化与并行策略》。 金煜阳系统介绍了其所在实验室在大模型推理加速全链路方面的探索,覆盖从底层算子优化到上层并行策略的完整技术栈。本文将逐一展开算子级性能调优中的细粒度图层优化方法、面向异构模型结构的KV Cache内存管理、编译与运行时协同的混合精度量化、基于负载特性的CPU-GPU异构调度,以及面向动态请求场景的自适应并行策略,最后介绍开源推理引擎赤兔在国产芯片生态中的实践成果。 以下是演讲实录(经 InfoQ 进行不改变原意的编辑整理)。 背景与挑战 人工智能的市场规模正在以超出预期的速度扩张。去年来自Precedence Research和艾瑞咨询的数据预测,到2030年全球AI市场规模将达到11万亿。但今年年初OpenAI的持续爆发,以及智能体应用的集中涌现,让这…
