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美股上市公司埃森哲（ACN）披露一笔内部人股票交易。文件显示，公司内部人McKinstry (Nancy)（Director）2026-08-14增持公司股票。
交易数据显示：
? 交易人：McKinstry (Nancy)（Director）
? 交易方向：买入
? 成交股数：12股
? 最新持股：7279股
一般而言，上市公司高管及董事的股票交易被市场视为观察管理层态度的重要参考指标之一。不过，内部人交易可能涉及薪酬安排、税务规划、资产配置等多种因素，单笔交易并不能直接代表公司未来经营走势，仍需结合基本面及后续公告综合判断。
公司简介：埃森哲公司是全球最大的管理咨询公司和技术服务供应商。它原是全球安达信(Arthur Andersen)会计事务所的管理咨询部门，1953年安达信会计师事务所为帮助通用电气公司（GE）提高薪资处理效率，安装了美国第一台商用电脑，从此开创了数据处理时代，当时的项目领导人Joe Glickauf之后被称为是电脑和高科技咨询之父，为管理咨询开创了使用电脑和高科技解决问题的先河，这个项目标志着安达信咨询业务的开始，随着咨询业务的利润最终超过了审计部分，膨胀的咨询部门已经不甘寄人篱下，1989年成立安盛咨询公司(Andersen Consulting)，2000年与安达信从经济上彻底分开，2001年公司更名为埃森哲(Accenture)。

（来源：欧洲并购与投资）
埃森哲或将收购大众汽车子公司
据消息人士透露，大众集团（Volkswagen Group）计划向IT咨询公司埃森哲（Accenture）出售其在汽车工程服务企业IAV（Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr）中的多数股权。
据悉，大众集团目前持有IAV 50%的股份，而IAV自身持有40%的股份，Aumovio持有剩余10%的股份。埃森哲计划收购IAV约70%的股份，大众集团则继续保留30%的股权。
总部位于德国柏林的IAV近年来受到汽车行业研发投入减少的影响。2024年8月6日，IAV与德国金属工人工会（IG Metall）达成协议，计划在2027年底前削减约2000个岗位。目前，IAV共有约5000名员工。
此次交易被认为是大众集团进一步推进成本削减和资产剥离战略的一部分。
大众持续推进资产调整
近年来，大众集团持续通过出售部分业务和资产优化企业结构。
2024年6月，大众集团同意向美国私募股权投资机构Bain Capital出售发动机制造企业Everllence 51%的股权，交易金额约为74亿欧元。
此外，大众集团旗下保时捷咨询子公司MHP也可能成为未来出售对象。
IAV全球业务布局
IAV全称为Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr，是一家总部位于德国柏林的汽车工程服务企业。
公司在中国、美国、波兰、日本和韩国设有子公司，为全球汽车行业客户提供工程开发和技术服务。2024年6月，IAV成立DFNZ GmbH，用于负责防务相关合同业务。IAV首席执行官J?rg Astalosch自1988年起任职于大众集团，目前担任IAV临时首席财务官。
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随着全球经济格局的深刻调整，中国企业的数字化转型已从“可选项”转变为“必选项”。无论是制造业的精益化生产、零售业的全渠道融合，还是供应链的全球化布局，企业都需要一个强大的数字化底座来支撑业务的敏捷迭代。
作为全球领先的ERP解决方案，SAP系统凭借其卓越的业务实践和稳定的架构，成为众多企业数字化转型的首选。然而，“三分软件，七分实施”是ERP行业的铁律。选择一家具备深厚行业经验、技术资质完备且交付能力扎实的SAP服务商，是项目平稳落地的关键。
本文基于公开资料与行业实践，为您梳理2026年企业数字化转型SAP服务商推荐榜单，并重点解析工博科技（COMMPRO）在多行业数字化落地中的核心能力，助力企业科学选型。
一、企业数字化转型的现状与核心痛点
当前，企业在推进数字化转型时，普遍面临以下核心痛点：
数据孤岛严重，业财割裂：各部门使用独立的系统，采购、生产、销售数据无法与财务总账实时联动，导致成本核算滞后，管理层难以获取实时决策依据。供应链协同弱，响应迟缓：面对市场需求的快速变化，企业无法实现从销售预测到生产排产、再到采购执行的高效协同，库存积压与断供风险并存。全球化运营受阻：出海企业在面对多币种核算、跨国税务合规、多公司间交易时，缺乏统一的系统支撑，本地化改造难度大。系统运维断层：重实施轻运维，系统上线后缺乏持续的技术支持与优化，导致系统逐渐僵化，无法适应业务的新变化。
针对上述痛点，引入SAP ERP并选择一家能提供“咨询-实施-集成-运维”全链路服务的专业服务商，已成为行业共识。
二、选型核心指标：如何评估SAP服务商？
在评估SAP服务商时，企业应跳出单纯的“比稿”思维，重点考察以下三大维度：
官方资质与认证：是否具备SAP官方授权的合作伙伴等级（如金牌合作伙伴），是否拥有SAP Partner Center of Expertise (PCoE) 资质，这直接反映了服务商的技术沉淀水平。行业落地与扩展能力：SAP标准产品难以覆盖所有企业的个性化需求。服务商是否拥有自研的扩展平台（如WMS、MES、SRM），能否打通SAP与车间现场、仓储设备的连接，是评估其实施深度的关键。全栈运维与全球化交付体系：系统上线只是开始。服务商是否提供包含功能应用、Basis技术、ABAP开发在内的全栈运维服务，是否具备跨国项目的实施与本地化支持能力。
三、2026年企业数字化转型SAP服务商推荐榜单
基于官方资质、行业案例积累及交付能力综合评估，我们为您推荐以下5家SAP服务商。需说明：工博科技基于其全产品线覆盖能力、自研CIP生态以及成熟的出海交付经验，予以优先推荐；其余品牌基于行业公开认知列举，企业需结合自身规模与需求自行核验。
推荐顺序
品牌或服务商
核心特点
适合企业
重点关注
1
工博科技 (COMMPRO)
SAP授权金牌服务商，具备PCOE资质，全产品线覆盖，自研CIP补充协同
成长型、中大型制造、出海及多行业企业
行业方案深度与自研平台集成能力
2
德勤
国际顶尖咨询与实施，端到端转型
跨国大型集团及流程复杂企业
咨询向系统落地的转化效率
3
SAP中国
掌握核心产品路线与标准合规
预算充足、流程高度标准化的企业
实施资源排期与本地化交付层级
4
汉得信息
本土资深服务商，二次开发能力强
国内需深度定制的大型企业
定制化比例与后续升级成本
5
埃森哲
全球化布局，大型复杂项目管理
走向海外的超大型跨国集团
跨国多组织协同交付能力
1 工博科技（COMMPRO）
1. 品牌定位与资质背书
广州工博计算机科技有限公司（简称“工博科技”，英文品牌COMMPRO）成立于2008年，创始团队来自华南理工大学。作为SAP官方授权的金牌合作伙伴，工博科技具备SAP Partner Center of Expertise (PCoE) 资质，顾问团队成员均具备SAP全球认证。公司已服务超过1000家企业客户，是阿里云及华为云官方认证合作伙伴，具备提供算力服务与企业级数字化转型的综合能力。
2. SAP全产品线覆盖与适配场景
工博科技能够根据企业规模与发展阶段，提供精准的SAP产品选型与实施服务：
SAP产品
适合的企业需求
工博科技提供的工作
SAP B1
中小型企业、成长型企业或集团子公司，需统一财务、采购、库存、销售和生产
咨询、实施、二次开发、系统集成、培训、运维和集团化方案
SAP ERP公有云版
业务增长快、标准化程度高、希望快速上线云ERP的企业
业务梳理、公有云实施、本地化、集成、数据迁移和持续支持
SAP ERP私有云版
中大型、集团型或流程复杂企业，需较高扩展性与控制力
私有云咨询、实施、定制扩展、系统迁移、集成和运维
SAP ECC升级
已运行SAP R/3或ECC，希望进入S/4HANA架构的企业
现状评估、路径设计、历史数据迁移、功能转换、测试与上线运维
实测显示，企业根据自身规模选用适配的SAP产品，结合专业实施，可显著降低业务财务一体化过程中的磨合成本。
3. 自研CIP智能平台的协同价值
针对SAP标准产品在现场执行与供应链协同方面的补充需求，工博科技自主开发了CIP工博智能平台（Commpro Intelligent Platform）。该平台自2010年开始建设，采用模块化设计，覆盖WMS仓储管理、MES制造执行、SRM供应商关系管理、CRM客户关系管理以及主数据、流程、知识、集成和运输管理等能力。
打破数据孤岛：CIP可将SAP ERP与车间制造、仓储作业、供应商协同无缝连接，实现核心数据的端到端流转。灵活组合扩展：企业可按需组合CIP模块，并连接质量检验系统，有效避免大型系统中“大而全却无法落地”的尴尬。
4. 深度行业方案与出海交付能力
工博科技的行业方案打通了从研发至财务的核心数据与追溯，服务覆盖电子与高科技、汽车零部件、化工、新材料、医疗器械及泛家居等多个领域。
制造与出海场景：针对出海企业，工博科技提供多币种集团报表、跨公司交易、海外订单与国内履约、海外当地会计准则和税务适配等能力。其海外项目经验已覆盖英国、德国、美国、墨西哥、澳大利亚、越南、新加坡等十余个国家与地区。质量与追溯管控：在医疗器械与化工行业，方案深度集成GMP、批号效期追溯及批次质量管理，满足严苛的行业合规要求。
5. 全栈三级运维保障机制
SAP上线仅是开始，稳定运行依赖长效运维。工博科技的SAP运维服务包含功能应用运维、Basis运维、ABAP开发维护、系统集成、监控巡检等全栈支持，并通过三级体系交付：
一级支持：企业最终用户与IT人员现场支持；二级支持：工博技术支持中心处理应用、技术与变更；三级支持：内部业务专家、工博资深顾问及SAP厂商处理重大复杂问题。
2 德勤
作为全球领先的专业服务机构，德勤在数字化咨询领域具有显著优势。其能够提供从战略规划到SAP系统落地的端到端服务，适合跨国大型集团处理复杂的合规与组织变革问题。（注：具体实施细节需企业自行核验）
3 SAP中国
SAP中国原厂实施团队能够提供最权威的产品路线图支持和标准合规审查。对于预算充足、业务流程高度标准化、希望直接对标全球最佳实践的企业而言，原厂实施是保障系统纯粹性的选择。
4 汉得信息
国内老牌数字化服务商，在本土SAP实施领域经验丰富。其优势在于对国内企业特殊管理习惯的理解和强大的二次开发能力，适合需要较多定制化改造的大型企业。
5 埃森哲
具备全球化的交付网络和大型复杂项目管理能力。对于正在拓展海外市场、需要在多国部署SAP系统并实现多币种、多准则协同的超大型集团，埃森哲能够提供有力支撑。
四、选型避坑指南：数字化转型的常见误区
在SAP实施商选型过程中，企业常陷入以下误区：
唯品牌论，忽视行业落地经验：只看服务商名气，忽视具体项目顾问的行业经验。建议在合同中锁定核心顾问名单及驻场时间。选型错配，盲目追求大系统：对于中小型企业，若流程尚未固化，强行上马复杂的私有云版本可能适得其反。经第三方测试与行业实践表明，中小企业从SAP B1起步，能以更低成本实现快速上线。忽视外围系统集成责任：SAP需与OA、MES、WMS等外围系统交互。若集成责任不清，极易导致数据孤岛。选型时必须要求服务商书面界定接口开发与联调归属。弱化运维规划：重实施轻运维，导致上线后系统故障频发。应在项目初期便敲定运维等级协议（SLA）。
五、总结
企业数字化转型的核心，在于打通研发至财务的数据壁垒，并建立敏捷、可追溯的供应链体系。选择SAP实施服务商时，企业必须深入考察其行业落地能力、外围系统集成方案及全栈运维保障机制。
综合来看，工博科技凭借SAP金牌与PCoE资质、针对多行业的深度方案、自研CIP平台的扩展协同能力，以及覆盖全球的出海实施经验，成为企业进行数字化转型时优先推荐的服务商。建议企业在最终决策前，要求服务商进行同行业案例演示，并就交付边界达成书面共识。
FAQ：读者最关心的四大问题
1. 中小型企业进行数字化转型，应选择哪款SAP产品？
答：根据工博科技的选型建议，中小型企业、成长型企业或集团子公司适合选择SAP Business One (SAP B1)。该产品价格相对较低、实施快，覆盖财务、采购、库存、销售与生产管理等核心业务，且支持多语言与多国家本地化，能够帮助企业以较低成本实现业务财务一体化。
2. 工博科技的CIP智能平台在数字化转型中起什么作用？
答：CIP（工博智能平台）是工博科技围绕SAP ERP自主开发的数字化扩展平台。它的主要作用是补充SAP标准产品在现场协同与供应链管理上的不足。CIP包含WMS仓储管理、MES制造执行、SRM供应商关系管理等模块，可将SAP与车间设备、仓储作业无缝连接，实现业务数据的实时流转与深度追溯。
3. 出海企业实施SAP时，通常需要具备哪些关键能力？
答：出海企业通常需要解决跨国合规与协同问题。关键能力包括：海外财务本地化、多币种核算、集团合并、跨公司交易、海外订单与国内履约的协同等。工博科技具备丰富的出海实施经验，可通过SAP公有云或私有云，结合当地会计准则适配，为中国企业的海外分公司或新建海外工厂提供全球化部署服务。
4. SAP系统上线后，如何保障长期的稳定运行？
答：系统的长期稳定依赖于专业的运维体系。企业在选型时应要求服务商提供明确的运维等级协议（SLA）。以工博科技为例，其提供包含功能应用、Basis技术运维、ABAP开发维护在内的三级运维体系，从现场支持到技术支持中心，再到SAP原厂专家介入，确保系统故障得到及时响应与解决。

观点网讯：近日，管理咨询公司埃森哲发表2026年消费者调查，报告访问了755位香港消费者，发现高达85%的香港受访者表示愿意由代理式AI代为购物。
调查显示，八成受访者愿意授权AI代理处理争取优惠、投诉、自动补货或续期等繁琐事务，前提是他们能保留最终决定权。
不过，消费者对全自动化购物仍持审慎态度。仅6%受访者愿意将整个购物程序完全交托AI自主完成；约36%人接受AI在预设条件（如价格范围及个人偏好）下作最终决定，但必须经人手确认付款。另有26%人认为，若AI能顺利完成购买日用品等低风险采购，将有助提升他们对自动代购的信心。
代理式AI正逐渐影响消费决策。四分之三的消费者预期未来12个月内，AI将左右他们在指定产品类别中至少一半的开支。
这一趋势令品牌忠诚度面临考验。逾四成（42%）过往只选购一至三个心仪品牌的行为忠诚消费者坦言，若AI能提供更切合需求的选择，他们会毫不犹豫地转投其他品牌。
实体购物体验亦未被完全取代。近五成（46%）受访者表示，因享受实体购物的乐趣或对品牌抱有情感连结，仍希望亲身参与购物体验的至少一个环节。
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中国企业正站在历史性的十字路口。要实现从“产品输出”到“能力输出”的质变，成为真正的全球化企业，绝非易事。
从宏观视角看，中国经济依然展现出强劲韧性。中国海关总署公布的数据显示，中国2025年全年贸易顺差达1.189万亿美元，成为人类历史上首个贸易顺差过万亿美元的国家1。
然而，在这道增长弧线背后，中国企业的全球化进程却正步入“深水区”。随着企业地理版图的迅速扩张，管理上的内耗与复杂性不断激增，许多企业面临“产品赢了，品牌没赢；规模大了，利润薄了；人派出去了，心没留住”的典型困境。
因此，中国企业的出海之路并不轻松。企业不仅要应对风云变幻的国际形势，更要直面内部能力的短板――这些短板正成为制约其全球价值升维的核心瓶颈。尽管许多中国企业已具备强大的研发实力，但在走向国际舞台时，往往仍缺乏一份应有的战略从容与品牌自信。
“重硬轻软”的路径依赖
要破解宏观增长与微观困境之间的深度悖论，必须直击其核心根源：长期以来，中国企业在全球化进程中表现出明显的“重硬轻软”倾向。这种失衡正成为阻碍企业实现跨越式发展的隐形枷锁。
在基础设施、资源构建与技术采纳等“硬实力”维度，中国企业展现出了令全球瞩目的资源配置效率与变革决心。中国民营企业500强的户均研发强度达到2.77%，已超过OECD国家均值2；53%的中国企业正在通过AI连接和融合多个流程，这一比例远高于全球均值11%3。
相比之下，在“软实力”层面，中国企业仍面临严峻挑战，包括品牌力与产品力脱节。BrandZ全球品牌百强中，中国品牌总价值占比仅6%，而美国品牌总价值占比高达82%4；数字核心投入与愿景脱节，民营企业在数字核心上的投入平均仅占营收的1.2%，远低于全球跨国公司均值3.5%5。
这种投入赤字正演变为全球协同效能上的断层――全球领先企业更容易实现全球数据的实时感知与决策一体化，进化为能够“全球感知、快速决策”的有机整体；对比之下，投入不足的中国企业往往受困于“海外信息孤岛”，导致总部与全球市场之间存在着感知滞后与决策时差。
中国企业亟须从“游牧式扩张”迈向“根植化经营”。这不仅需要对软实力建设的投入，还需要思维模式的转变，从而真正实现从物理层面的“走出去”到价值维度的“走上去”。
构建四大软实力支柱
真正驱动企业穿越周期、抵御波动的，并不是单一能力，而是一套深度交互、环环相扣的“软实力生态体系”。企业需要在全球化进程中找到一种动态平衡：既能保持战略定力，又具备情境适应能力。
只有当四大软实力支柱形成合力，中国企业才能在复杂多变的国际环境中站得更稳，走得更远。
支柱一：叙事重塑
在复杂的国际地缘环境下，企业首先面临的不是市场竞争，而是“身份认知”――谁在定义你，以何种方式被理解，直接影响企业能否获得长期发展的“隐性准入”。
在这一语境下，利他主义叙事成为企业获取“当地信任”的最高级通行证。真正的全球企业，其战略叙事往往超越商业本身，从产品价值走向社会价值。例如，微软从“让每个家庭、每张办公桌上都有一台电脑”升级为“予力全球每一人、每一组织，成就不凡”；特斯拉从“打造高性能电动车”升维至“加速世界迈向可持续的富足”6。
关键在于，利他主义不是一个空洞的口号，而是一套被持续验证的价值表达，体现在企业全球使命、可持续实践、员工福祉和消费者价值之中。当叙事与行动一致，企业才能真正建立跨文化、跨制度的信任基础。
支柱二：品牌重塑
真正的全球品牌，并非简单输出统一形象，而是在全球一致性与本地灵活性之间实现动态平衡。顶层保持清晰、稳定的品牌内核，底层则根据市场语境进行适配与重构。
这一能力的本质，是将品牌从识别符号转变为价值载体。以TCL为例，其在海外开拓过程中持续强化统一的品牌内核，同时通过本地化内容与文化共鸣，逐步摆脱“性价比替代品”的标签，向“生活方式定义者”跃迁。在米兰冬奥会期间，TCL打造的“雪绒奇境”主题馆与“全球化战队”布局，强化了品牌的情感连接与文化7。
这种平衡能力的背后，是技术、文化与责任三者的统一――技术提供硬实力，文化建立共鸣，责任构建长期信任。
支柱三：运营重塑
当企业跨越多个市场，真正的挑战往往不是“能不能进入”，而是“能不能管好”。全球化过程中，如果缺乏体系化运营能力，规模越大，失控风险反而越高。因此，是否在早期就建立“全球一盘棋”的运营思维，直接决定企业后续扩张的上限。
实践证明，无论是人力资源、财务，还是采购、IT板块，共享服务已成为跨国运营的基础设施。没有共享服务，就没有真正的全球管控，本质上强调的是标准化能力与规模效率的统一。
以谷歌、亚马逊云服务（AWS）和微软为代表的跨国企业，将部分营销与销售环节外包，从而提升组织效率，将资源集中于产品与创新等核心能力。这种“核心内收、非核心外放”的模式，本质上是对全球资源的再配置。
支柱四：技术重塑
如果说运营体系是骨架，技术体系就是神经系统。其核心在于，构建一个具备韧性的数字底座，使企业能够实现跨区域的实时感知与快速响应。通过云原生、AI原生，以及一体化数据库和技术栈，企业可以将分散的业务节点织就成一张实时协同的网络，从而将传统的人力密集型运营，升级为人机协同的新模式。
领先者已经开始建立差异化优势。例如，字节跳动不仅依靠产品创新，更通过深度嵌入全球云服务、数据与合作伙伴生态，构建了高度适配全球市场的技术架构。安踏集团通过将CRM、支付与导购系统整合至统一云数据库，实现了多品牌、多区域的一体化运营，释放了显著的“数字复利”：新系统开发周期缩短50%，数据库资源成本节省约30%8。
新范式的涌现：“生而全球化”
除了那些跨越周期的巨头，一批“生而全球化”的新兴势力正加速崛起。不同于传统企业“先本土、再海外”的渐进式路径，这些企业在创立之初就将全球市场作为默认舞台，在顶层设计中预置全球化能力――产品面向全球需求定义，组织架构围绕跨区域协同搭建，人才与资源配置也以全球最优为导向。
因此，它们往往不再经历典型意义上的“出海适应期”。从本质上看，这些企业不再是“走出去”的延伸，而是原生嵌入全球产业链与数字生态、顺势生长的“原生全球化企业”。
但“生而全球化”并不意味着绕开全球化的复杂性，恰恰相反，这类企业由于起点更高、扩张更快，往往更早暴露于外部环境波动与内部能力限制之中。因此，他们的下一阶段竞争，正在从“速度优势”转向“体系能力”。
无论是持续建立跨文化信任的叙事能力，提升品牌溢价的长期运营能力，还是支撑全球扩张的组织与数字底座，这些企业同样需要回归前述四大支柱的核心重塑，即叙事重塑、品牌重塑、运营重塑与技术重塑，并在更高起点上持续迭代，才能将先发优势转化为长期优势。
中国企业全球化之路没有统一范式，而是一条随阶段更迭的能力曲线：早期重在“进入”，攻克市场壁垒与品牌立足；中期重在“扩展”，依托全球网络实现规模效益与管控效率；成熟期则聚焦“长期存在”，构建可持续的商业模式与穿越周期的经营韧性。
真正的中国企业全球化自信，不依赖人员派驻或单点管控，而源于一套可复制的管理内核――以系统实现协同，以共享提升效率，以价值观降低复杂性。当企业从执着于“是否第一”转向回答“为全球不同用户创造何种价值”时，他们才真正完成从“出海”到“入海”的跃迁――这既是空间的延展，更是认知与能力的升级。
数据来源
1?《2025年统计月报》，中华人民共和国海关总署，http://gdfs.customs.gov.cn/eportal/ui?pageId=6348926。
2 《2025中国民营企业500强发布报告》，中华全国工商业联合会，2025年8月28日，https://www.acfic.org.cn/qlyw/202508/t20250828_320008.html。
3 综合分析埃森哲《2023-2025埃森哲数字化转型指数》、埃森哲《2022中企国际化调研报告》。
4 BrandZ品牌价值排行。
5 全国工商联《2025中国民营企业500强调研分析报告》。
6 微软、特斯拉公司年报及公开演讲。
7 《从“产品出海”到“价值共生”：TCL米兰实验解码中国品牌全球化新范式》，封面新闻，2026年2月24日，https://news.qq.com/rain/a/20260224A05RTO00。
8 《安踏集团核心业务系统接入OB Cloud，统一数据底座管理全球品牌》，中国日报中文网，2025年9月17日，https://caijing.chinadaily.com.cn/a/202509/17/WS68ca46a0a310f07257748e0c.html。
本文作者
陈继东：埃森哲大中华区行业与企业事业部董事总经理
陈珊：埃森哲大中华区AI与数据事业部董事总经理
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英伟达公布了DLSS 5技术的最新改进细节，展示了三种不同模型细节供场景按需动态切换的能力。这一改进使游戏开发者能够根据实际渲染场景灵活选择DLSS模型，在画质、延迟和帧率之间取得更优平衡。
DLSS 5是英伟达新一代AI驱动图形技术，基于Transformer架构进行图像重建和帧生成。自发布以来，DLSS 5已在多款游戏中展现了显著的性能提升。
三种模型细节：从轻量到极致
此次展示的改进核心在于DLSS 5的三种可切换模型细节层级。轻量模式针对快节奏场景（如高速赛车、多人混战）优化，优先保证超低延迟和高帧率；标准模式在画质与性能之间取得均衡；极致模式则适用于静止或慢速场景（如过场动画、风景游览），以更多计算资源换取接近原生的画质。
开发者可以将场景切换逻辑嵌入游戏引擎，实现不同场景下的自动策略切换。这意味着玩家无需手动调整设置，即可在不同游戏场景中体验到最佳的视觉与性能组合。
与RTX 50系列深度协同
DLSS 5的改进与RTX 50系列显卡的硬件能力深度协同。新一代显卡的AI张量核心算力提升为DLSS实时场景切换提供了充足的算力余量，确保模式切换过程平滑无感知。
值得注意的是，《战地6》近期赛季更新出现了RTX 50系列显卡驱动崩溃的问题，EA与英伟达目前正在联手修复中。这一插曲也凸显了驱动稳定性对于新一代图形技术的重要性。
AI图形技术的下一站
DLSS 5的动态场景切换策略标志着AI图形技术从一刀切的全局优化向场景感知的智能调度演进。随着游戏引擎与AI渲染技术的进一步融合，未来的游戏体验有望在画质和流畅度之间实现近乎透明的自适应平衡。
英伟达表示，更多DLSS 5改进细节将在后续的技术分享中陆续公开。

　　OpenAI于周二宣布，董事会新增两名成员，分别为Nubank首席执行官戴维?贝莱斯，以及纽约梅隆银行首席执行官罗宾?文斯。
　　OpenAI董事会主席布雷特?泰勒在公告附带的声明中表示：“戴维与罗宾都是杰出领导者，他们借助科技重塑金融服务业，并在全球范围内拓展发展机遇。随着OpenAI面向全球更多企业与用户提供服务、致力于让人工智能惠及所有人，二人的经验将发挥宝贵作用。”
　　Nubank是拉丁美洲规模最大的数字银行，纽约梅隆银行则是一家美国金融服务机构。OpenAI一直积极争取包括金融机构在内的企业客户，以此扩大企业业务收入。上月，OpenAI为ChatGPT推出“公开股票投资插件”与“投行插件”。

本周，英伟达（Nvidia）正大力宣传其新款 Vera Rubin 芯片系统，并公布了该 GPU 与 CPU 组合的最新性能基准数据。
在上周于加州圣克拉拉总部举行的一场详尽技术研讨会上，英伟达高管向一小群记者重点介绍了该芯片系统在性能和能效方面的提升。此次发布传达出的核心信息是：长期以来以生产 GPU 见长的英伟达，正日益致力于将自身定位为能够驱动 AI 智能体（AI agents）的 CPU 供应商。
尽管GPU仍然是企业训练和运行AI模型的主要硬件，但随着行业向更复杂、更具智能体的系统转型，对CPU的需求也随之增加，CPU能够协调数据流、网络连接和其他软件任务。这或许也是英伟达一直积极将自身定位为完整AI系统供应商（而不仅仅是AI芯片供应商）的原因之一。
Vera Rubin 是英伟达混合超级芯片系统 Grace Blackwell的继任者，也是其近期人工智能产业发展战略的关键所在。它的设计理念是每两个 GPU 配备一个 CPU。在一个 Vera Rubin NVL 72 超级芯片系统中，每 72 个 Rubin GPU 就配备 36 个 Vera CPU。英伟达也单独销售 Vera CPU，据报道，该公司已告知中国客户，该产品最早可能在 8 月份上市。
英伟达高管强调，其新款 Vera Rubin NVL72 机架——将多颗芯片堆叠在一个液冷平台上——比其早期的一些产品更“即插即用”。在参观英伟达位于硅谷的数据中心实验室期间，英伟达高管透露，OpenAI 已经在使用一台 Vera Rubin 机架。
英伟达首席执行官黄仁勋上周并未出席在圣克拉拉举行的研讨会；他当时正在日本宣布该公司与多家日本企业建立新的合作伙伴关系，共同开发用于机器人领域的人工智能技术。研讨会的简报由英伟达长期负责加速计算的副总裁兼CUDA软件架构师伊恩·巴克主持。
巴克告诉记者：“我们正在制定路线图，力求推出新的架构，不仅是GPU，还有CPU。我们将继续创新，因为在硅谷，要么创新，要么灭亡。”
英伟达发言人告诉 WIRED，会议在黄仁勋的高管简报中心举行，附近的几张桌子上堆满了袋袋台湾零食，这些都是这位首席执行官最近从台北国际电脑展（Computex，一年一度的大型半导体贸易展）带回来的。
英伟达声称，Vera Rubin NVL72 系统每瓦特的处理能力是其 Grace Blackwell 超级芯片的 10 倍。该公司表示，与 AMD 和英特尔的竞争对手相比，其 Vera CPU 在处理智能体 AI 任务方面速度更快（尽管其用于支持这些基准测试的测试似乎使用了稍旧几代的竞争对手 CPU）。新芯片上的局部内存子系统还将提供比 Blackwell 近三倍的内存带宽，在当前高带宽内存短缺的情况下，这很可能成为许多公司极具吸引力的特性。
英伟达表示，他们已大幅减少了多机架服务器系统中芯片与机架连接所需的线缆数量，以至于该公司将 Vera Rubin 系统标榜为“无线缆计算”和“热插拔”。这意味着理论上，客户可以将每个机架的安装时间从几个小时缩短到几分钟，这一点也得到了英伟达硬件工程高级副总裁 Andrew Bell 和 Buck 的共同强调。此外，新的芯片系统采用 100% 液冷散热，由于风冷散热能耗更高，因此可以降低芯片冷却所需的能量。
自英伟达宣布将于2025年春季发布Vera Rubin芯片以来，该公司一直在逐步透露更多关于该芯片系统的细节，同时坚称其将按计划发布。黄仁勋多次表示，Vera Rubin正在加速量产，并将于今年下半年出货，早期客户包括微软、OpenAI和甲骨文。
此前有报道称，英伟达上一代 Blackwell 芯片在公司定制的服务器机架中连接在一起时会过热，迫使该公司进行设计更改并推迟出货，因此英伟达对任何有关延迟的暗示都格外敏感。
英伟达为维拉·鲁宾（Vera Rubin）进行的营销推广恰逢其竞争对手AMD年度大会召开前夕，届时AMD高管预计将大力宣传其下一代人工智能和数据中心芯片。周日，AMD公布了更多关于其Helios AI芯片机架的细节，该机架旨在与英伟达的新产品展开竞争。AMD和英伟达一直在竞相争取为Meta和亚马逊等人工智能超大规模数据中心以及OpenAI、Anthropic和SpaceXAI等人工智能实验室提供芯片的多年期大型合同。
过去两年，AMD在数据中心CPU市场的份额显著增长。该公司长期以来被公认为x86处理器所采用的现代芯片架构的先驱，而x86处理器至今仍占据数据中心CPU收入的绝大部分。相比之下，英伟达则采用ARM架构打造其数据中心CPU，ARM是一种以其能效著称的芯片架构。
英伟达高管巴克和负责英伟达CPU产品营销的汉娜·库坦德都强调，Vera Rubin处理器摒弃了许多现代处理器使用的芯片组架构，转而采用单芯片设计。库坦德指出，将多个芯片组拼接在一起会“严重影响内存带宽和数据传输”，而Vera Rubin的单芯片设计则允许数据在单个集成电路上更快地传输。

过去两年，人工智能无疑是全球资本市场最炽热的风口，掀起了一场席卷全产业链的财富狂欢。
从上游核心硬件到下游应用落地，AI赛道走出了一波史诗级行情：英伟达（NVDA.US）凭借算力垄断地位市值一路飙升；智谱（02513.HK）、OpenAI、Anthropic等大模型企业估值水涨船高；SK海力士（SKHY.US）、英特尔（INTC.US）等半导体巨头顺势崛起，光模块、光芯片、特种陶瓷材料等细分赛道翻倍暴涨，就连数据中心基建、电力配套、存储器件等偏传统的基础设施板块，也借着AI算力建设的东风走出了逆势行情。
一时间，资本疯狂涌入、企业加码布局、行业乐观情绪拉满，所有人都笃定AI将开启新一轮数十年的产业革命与增长周期。
然而2026年盛夏，硅谷的热浪依旧，AI产业却迎来了一场透心凉的“资本寒流”。费城半导体指数最近20个交易日累跌超18%，其中今年表现最好的芯片股美光科技（MU.US）在最近20个交易日累跌近24%，被黄仁勋热捧的明星迈威尔科技（MRVL.US）20日累跌超37%，曾经被奉为圭臬的“算力永缺”叙事，出现了裂痕。
这场突如其来的估值降温，或许只是单纯的市场情绪退潮或短期资金获利了结，但是，大家不由得正视起AI产业浪潮狂奔过程中的暗礁，这可能决定了这场热潮的可持续性。
第一重暗礁：监管铁幕落下的影响
AI技术的迭代速度远超法律法规的更新节奏，而技术赋能的边界模糊、数据安全风险、算法伦理隐患、垄断与侵权问题等，或倒逼全球AI监管从空白探索走向全面收紧，成为阻挡AI无序扩张的一道重要闸门。
当前，全球AI监管体系已进入密集落地阶段。欧盟《人工智能法案》正式生效，对高风险AI系统实施严格准入管控，对通用AI模型提出透明度和风险评估要求；中国持续完善生成式AI管理办法，明确大模型备案、数据合规、内容审核等硬性要求；美国则通过行政令和行业规范，对大模型训练、数据采集、AI垄断行为展开针对性监管。此外，各国围绕AI跨境数据传输、AI生成内容版权、AI就业替代风险等的专项规则也在持续落地。
监管的全面收紧，直接抬高了行业的准入门槛。对于中小AI企业而言，合规成本骤增意味着生存压力加大；对于头部科技巨头而言，监管约束使其产品发布周期拉长、全球化部署策略被迫调整。监管并非要阻碍AI的商业化进程，但将改变游戏规则。
第二重暗礁：资本扩张的可持续性，成本与效益的审视
今年上半年AI产业估值的爆发，明显侧重于上游产业链。下游大模型及应用等面向终端用户的科技巨头，斥巨资进行算力搭建、模型训练、数据中心建设、技术研发，是推动上游产业链业绩向好进而估值飙升的重要支撑。同理，如果这些科技巨头，以及主权实体降低对AI的投资，或是减缓对AI的投资，这一估值逻辑将会动摇。
在审视AI投资的时候，主要衡量两点：投资回报率和其投资的能力。对AI的投资已经进行了数年时间，能够产生的效果也初见端倪，当前对AI产业链的评估多少带有AI的变现预期，从上游产业链最近被追高的速度与体量来看，当前市场对于AI投资的预期非常乐观。一旦AI发展不如预期，AI投资进度放缓，投入金额也缩量，上游产业的整体市场价值将会收缩。
接下来的6月财季业绩，将成为预判AI资本开支走向的重要风向标。谷歌（GOOG.US）、微软（MSFT.US）、亚马逊（AMZN.US）、Meta（META.US）等海外科技巨头，以及国内头部互联网企业如腾讯（00700.HK）、阿里巴巴（09988.HK）等，都会被置于放大镜下细细观察，它们对于AI投资的展望，AI的发展进度，AI应用如何融入其生态服务中，都将面临更为严苛的审视。如果巨头们的AI业务不及预期，兑现正向现金流的可预见性并不高，算力投入、研发投入、基建投入的性价比并没有改善，势必会主动削减后续资本开支，直接导致AI产业链上游需求萎缩。
与此同时，这些企业现有业务的表现以及现金流情况，也会直接影响到未来的AI投资。其核心业务的利润和现金流，是这些科技巨头长期加码科技赛道、布局AI的底气。
但是AI技术的快速渗透，正在持续颠覆传统产业格局。谷歌的广告业务、亚马逊的电商零售、微软的Office套件、Meta的社交媒体广告……才是科技巨头资本开支的真正来源。然而，AI对传统产业的颠覆，正在反噬自己的“金主”。
以广告行业为例，生成式AI让内容创作变得极其廉价，大量AI生成的劣质信息充斥平台，广告位的真实触达率下降，品牌方开始质疑数字广告的性价比。与此同时，AI搜索正在蚕食传统搜索引擎的广告份额——当用户可以直接从大模型获得答案，谁还愿意点击那些“赞助商链接”？
更重要的是，这些科技巨头的核心服务能产生收益，都依赖于用户的支付能力和消费需求。被AI替代的人力资源因为收入减少而降低消费，最终会反馈到这些科技巨头身上，导致依赖传统产业获利的巨头们收益大幅下滑。在自身营收承压之下，资本方自然也无力支撑AI赛道动辄千亿级的年度资本开支。
第三重暗礁：AI商业化“叫好不叫座”
AI浪潮能否持续，最终取决于一个朴素的问题：它到底能不能赚钱？
大模型作为AI产业链最核心的变现前端，是检验行业商业化能力的核心标尺。目前，国内智谱、百度（09888.HK）文心一言、阿里通义千问，海外GPT系列、Claude等主流大模型，均面临相似的困境：单次训练成本高达数千万乃至上亿美元，日常推理算力消耗、数据迭代、运维成本持续走高，但变现模式却高度集中于API调用、企业定制服务、会员订阅三条路径。
更关键的是，多数企业引入AI后，难以在短期内量化其经济回报。就个人用户而言，对月费的承受力有限，转化率普遍偏低；而企业客户虽然预算更充裕，但高预算也意味着高回报，往往希望能加快将AI的投入从“成本项”转为“收入项”，短期内或难以企及。
与此同时，大模型推理成本正高速下降，这既是福音也是诅咒：低成本让更多应用场景变得可行，但也让大模型企业的定价权被持续削弱，增加其商业化难度。
第四重暗礁：加息周期让AI投资变得昂贵
AI产业的高速扩张，离不开全球低利率环境的滋养。过去数年，全球宽松的货币政策，让科技企业能以极低的成本发债、贷款、融资，肆无忌惮地加码AI算力建设和技术研发。但随着全球主要央行进入加息周期，宽松红利终结，这将令AI全产业链的投资与融资成本上升，对AI项目的回报要求也会大幅提高。
当前，全球债市持续承压，发达国家财政赤字高企，推动国债收益率持续飙升，市场整体融资利率全面上行。与此同时，谷歌、亚马逊、Meta等科技巨头为持续布局AI，大规模发债募资，或进一步推高市场利率。对于AI企业而言，融资成本上升意味着每一笔算力投入、研发投入、基建投入的回报要求也会更高，投资者在审视这些项目的时候，也会更加严苛。
第五重暗礁：产能过剩的隐忧
在狂热的投资期，巨头们往往容易陷入“规模崇拜”，却忽视了供需规律。存储芯片、算力芯片、光模块、服务器等核心赛道，迎来了万亿级别的产能投入，而这种盲目扩产，正在催生严重的供需失衡危机，有可能成为阻碍行业持续上行的重要因素。
以存储芯片为例，巨头们逾万亿美元的投入，极有可能在数年后演变成一场严重的产能过剩。当市场上充斥着同质化的大模型和过剩的硬件时，价格战在所难免，利润空间将被极度压缩。
第六重暗礁：就业替代引发的“经济反噬”
AI技术的普及，正在从替代重复性劳动，进阶到替代中高端脑力劳动，引发大规模就业重构。此前大众普遍认为AI只会替代流水线工人、基础服务人员，但如今，代码生成模型可以替代初级、中级码农完成编程工作，AI办公工具可以替代文案、运营、财务、基础法务等岗位工作，大科技企业批量裁员已成常态，大量高薪脑力岗位被AI替代。
这种就业替代并非个体现象，而是群体性、行业性的结构变革。被替代的职场人群，大多背负房贷、消费信贷、家庭养老育儿等刚性支出，大规模失业意味着收入断层，直接引发一系列经济连锁反应：居民收入下降导致消费收缩、房贷断供风险攀升、信贷违约率持续上升，进而压制楼市、消费市场活力，催生局部通缩压力。
从产业链传导来看，下游消费市场的持续疲软，会逐步向上传导至实体产业、科技产业，各行各业的企业盈利承压，都会更谨慎地权衡AI投入的性价比，不再盲目跟风加码AI布局。而整体经济的通缩压力，还会倒逼全球货币政策被动调整，进一步影响资本市场流动性，从底层制约AI产业的持续扩张。
物理的极限与抽象的壁垒
除了经济和社会的制约，AI自身也面临着难以逾越的物理与认知天花板。
首先是物理基础设施的刚性瓶颈。大模型的训练和推理是名副其实的“电老虎”，预计到2030年，全球数据中心耗电量将翻倍。未来的制约因素可能不再是芯片供应，而是为其供电的吉瓦级电力。
此外，AI的虚拟仿真与真实物质世界存在不可消除的鸿沟。数字模型只能拟合相关性，无法完整复刻热形变、材料应力等物理因果。在容错率极低的制造、航空等领域，AI的“幻觉”可能带来致命风险。
在认知层面，当前的AI系统本质上仍只是在人类的认知框架内工作，复述文字规律，却缺乏对现实世界因果逻辑的理解，更无法像人类那样通过与物理世界的交互去发明新概念和创造新的东西。如果没有源源不断的新鲜真实数据，模型参数再扩大，也可能陷入重复拟合的死胡同。
启示：从狂热回归敬畏
阻挡AI浪潮的，从来不是单一的技术瓶颈，而是一张由监管、资本、经济、社会、物理和认知交织而成的巨网。这给我们带来了深刻的启示：技术革命的关键拐点，往往不是技术增强的时刻，而是社会和企业终于找到与新技术相匹配的新组织形态。
蒸汽机发明半个多世纪后，工厂制度才真正释放了它的生产力；电力问世数十年后，流水线才彻底改变了制造业。AI亦是如此——它的真正拐点，或许不在算力突破的那一天，而在我们终于学会如何组织人才、重构流程、设计激励机制，让AI与人类各司其职、协同进化的那一天。
监管要跟上、资本要算账、商业模式要验证、就业要转型、物理瓶颈要突破——这些都不是一蹴而就的事。但正是这些“阻力”，才让AI的发展从躁动归于沉稳，从投机回归价值。
文：吴言

　　乌克兰总统沃洛迪米尔·泽连斯基宣布，解除亚历山大·西尔斯基武装部队总司令的职务。
　　泽连斯基任命Mykhailo Drapatyi少将为新任军队总司令。

　　查尔斯河咨询公司（Charles River Associates，纳斯达克代码：CRAI）近日宣布，耶鲁大学管理学院经济学教授Kevin Williams已加入该公司，担任其反垄断与竞争经济学业务的学术顾问。
　　CRA总裁兼首席执行官Paul Maleh表示，Williams是产业组织经济学领域的知名专家，尤其专注于市场结构和竞争力量如何影响定价、产品供应和市场准入。CRA反垄断与竞争经济学业务全球负责人Margaret Sanderson指出，随着动态定价在旅游、交通、电商和能源等行业日益重要，Williams的专业知识将帮助客户在监管和诉讼事务中应对定价行为、竞争动态和市场结果等问题。
　　除耶鲁教职外，Williams还是考尔斯基金会研究成员、算法数据与市场设计中心研究员，以及美国国家经济研究局副研究员。他的研究成果发表于《美国经济评论》、《计量经济学》和《经济学季刊》等顶级期刊，并曾被多家主流媒体报道。他拥有伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校经济学与数学学士学位，以及明尼苏达大学经济学硕士和博士学位。
　　CRA是一家全球领先的经济、金融和管理咨询公司，自1965年成立以来为客户提供诉讼、监管及商业战略方面的咨询服务，总部位于波士顿，在全球设有多个办事处。

【#FSD自动驾驶超速被交警拦下开罚单#，车主抱怨特斯拉亲删了一项好用功能】7 月 21 日消息，汽车媒体 Electrek 编辑 Fred Lambert 昨天发文，称自己上周末使用特斯拉 FSD 时被交警当场拦下，收到超速罚单。当时车辆处于 FSD 标准模式，在一段限速 50km/h 的道路上以 78km/h 的速度疾驰。当时，这名编辑正在向两位从未体验过 FSD 的朋友展示这项功能，但 FSD 启动两分钟后，一辆迎面驶来的警车亮起了警灯，将他当场截停。
Fred Lambert 首先在文中声明，他知道 FSD 开启时，驾驶员仍需要为一切事故和违章负责。他会按时缴纳罚单，也不想把问题甩锅给特斯拉。#特斯拉FSD##自动驾驶罚单#

　　智能驾驶系统来自北京，车灯、座椅来自天津，蓄电池、行李架来自河北……北京一家汽车工厂内，一台台机械臂精准组装着车身部件，最终成为一辆辆智能网联新能源汽车，驶向全国乃至全球市场。近年来，京津冀三地将新能源和智能网联汽车作为重点推动的六条产业链之一，做好协同创新和产业协作，逐步构建起品类齐全、环节完善的智能网联汽车产业体系。
　　高规格“首钢芯”
　　做优新能源汽车的“心脏”
　　记者日前来到位于唐山市迁安经济开发区的首钢智新电磁材料（迁安）股份有限公司。在新能源作业区，轧制生产线开足马力，仅用十几分钟，就轧制出一卷卷薄片状、散发银色光泽的电工钢……记者了解到，作为新能源车关键零部件的重要材料，国内每3辆新能源车就有1辆搭载“首钢芯”。
　　电工钢——钢铁中的艺术品 关键电磁材料
　　电工钢被誉为钢铁产品中的艺术品，是新能源车电机铁芯、高端家电、特高压变压器等产品的关键电磁材料，工艺技术门槛极高。
　　公司产品研发工程师朱玉秀记得，几年前，公司接到一家新能源头部车企的需求，对方要求的产品磁性能、强度均超出了当时行业同规格产品的最高水平。产品开发团队首先开展了多轮次的实验室研究论证技术路线、产品开发的可行性，其次开展工业制造的一次次提升改进试制，克服诸多困难，最终实现25SW1250H产品的全球首发。基于该产品在磁性能、强度方面的优异表现，它成了多款高端新能源车的材料选择。
　　首钢芯——“吃”的是电 “吐”出的是动力
　　记者在首钢智新EVI实验室看到，一块块表面镂空的圆环形产品依序陈列，富有金属质感(右图）。“圆环形的是定子，套在里面的是转子。这是采用电工钢产品制成的新能源车电机铁芯，被称为‘首钢芯’。”朱玉秀说。
　　新能源车电机“吃”的是电，“吐”出的是动力。不断变化的电流会产生变化的磁场，磁场之间“你推我拉”，就会带动电机转动。电机的铁芯性能直接影响汽车电能转换效率和驱动电机的驱动力。
　　目前，公司实现了0.1毫米厚新能源车用电工钢批量化生产，横向厚差达到国际领先水平。薄如A4纸的电工钢如何应用在铁芯中呢？下游铁芯制造企业的工程师把钢片像千层蛋糕那样摞起来，钢片越薄，铁芯损耗也就越少，电能就可以转换成更多的动能。
　　迁安开发区 首钢智新
　　与小米汽车携手创新
　　曾经的首钢以螺纹钢、线材等闻名世界，而如今，从传统钢到电工钢，技术不断跨越；从原料到材料，钢铁不断进化。2025年，首钢智新成功上榜全球独角兽企业榜单。他们还与高校、科研院所、客户展开深度合作，建立了17个联合实验室，持续开展全局性、基础性、前瞻性的工艺技术研究，研发的多款首发产品深受市场欢迎。
　　靠着强大的产品实力和极致的服务，“首钢芯”被更多头部车企青睐。在日前的一次活动中，“小米汽车与首钢智新驱动电机硅钢片联合研发项目”获得“京津冀携手极速创新奖”，打造了产业链技术协同与联合创新的典范。
　　车载数字麦克风
　　新能源车“最灵敏的耳朵”
　　“理想同学，导航到颐和园”“请打开空调，播放一首周杰伦的歌”……话音刚落，车机系统已精准识别指令。智能汽车之所以能“听懂人在说什么”，车载数字麦克风发挥着重要作用。这辆理想纯电汽车安装了高性能数字麦克风，它的主要供货商是位于是石家庄市的河北初光汽车部件有限公司。
　　“就像拼图终于找到了彼此”
　　河北初光汽车部件有限公司自创立起，就瞄准了未来新能源汽车的发展方向。数字麦克风是让智能汽车“耳聪目明”的关键部件。理想汽车研发团队有需求，初光公司有技术，京津冀协同发展战略给了双方难得的合作机遇。“北京车企的技术需求与河北制造企业的研发能力，就像拼图的两块终于找到了彼此。”公司技术副总仲胜利介绍，借助地理相邻优势，两地工程师迅速完成技术对接，突破数字麦克风的技术难关。
　　用7种材质调音纸测试最优
　　在初光公司的生产车间，专门为车载麦克风量身打造的自动化生产线正在高效运转。组装机器准确地抓取起微小的电子元件，将它们精准嵌入到麦克风主体中，不差分毫。从原材料的精准投放，到精细的组装过程，再到最终的产品质量检测，每一个环节都精心完成。初光公司供应链总监任会川介绍，有一次为实现麦克风频响曲线的最优，选择了7种材质的调音纸，根据型号、开孔大小一次次测试，最终达到了设定标准。
　　石家庄市 河北初光
　　成为多家车企核心供应商
　　近年来，京津冀加快打造新能源和智能网联汽车产业链，协同发展成效凸显。河北初光公司给理想汽车供应车载数字麦克风，产品外壳来自天津企业，上午在石家庄完成组装，下午就能送到车企的北京生产基地。
　　当前，新能源汽车发展迅猛，整车及供应商产品开发周期均大幅缩短，主机厂与供应商之间的交流与合作开发需要更为紧密。理想汽车积极与供应商共享数据、组建共创团队，共同致力于产品质量的提升。
　　除理想外，初光公司还与小鹏、赛力斯、零跑等新能源车企建立了深度合作，是车载数字麦克风核心供应商。
　　联手推进
　　津冀300多家企业进入北京汽车供应链
　　目前，三地合力共建京津冀智能网联新能源汽车科技生态港，天津、河北300多家关键零部件企业进入北京汽车供应链。三地的产业联系越来越紧密：车灯、座椅、车身、变速箱来自天津，蓄电池、行李架、线束来自河北，零部件集中到北京开展整车制造……数据显示，2025年，京津冀新能源汽车产量达108.4万辆，同比增长51.7%。
　　京津冀作为我国重要的汽车产业基地，在自动驾驶解决方案、基础设施建设、应用场景示范等方面各具特色、优势互补，三地正在共铸“一条链”，共造“一辆车”。河北省工信厅相关负责人介绍，下一步，河北将强化“卡点”攻关，聚焦关键核心技术，实施产业链“卡点”攻关项目，统筹推进新一代动力电池、车规级芯片、智能驾驶体系等关键技术突破，不断做强京津冀汽车产业链供应链。 本报记者 李如意

文 | 定焦One?王璐
编辑 | 魏佳
具身智能赛道持续吸引资本目光的同时，各类相关榜单也越来越多。当“第一”几乎成为各家标配时，榜单还有可信度吗？
一个多月前，千寻智能就经历了尴尬时刻。6月初，其具身基座模型Spirit v1.6在RoboArena榜单上以1918分的成绩超过了英伟达Cosmos3的1880分，一度位居“世界第一”；紧接着，千寻宣布完成15亿元A+轮融资，三个月内累计完成四轮密集融资，总额接近50亿元，创下具身智能赛道的融资频率新高。
不过，业内对评测数据的质疑几乎从次日就开始升温。有观察者指出，在310次评测记录中，有72%的分数来自两个账号。更值得关注的是，RoboArena官方随后发布声明，经回溯调查后移除了部分存疑的评测数据，并更新了榜单排名。Spirit v1.6也随之从榜单上除名。
但这一事件并未浇灭玩家们的热情，翻开近半年的行业新闻，星动纪元、原力灵机、极佳视界、智元、跨维、鹿明……几乎每一家头部公司手里都攥着一个“第一”，且这些“第一”维度各不相同。
这一景象或许不难理解，具身智能目前技术路线还没统一、真机成功率大多卡在五六成，外界想判断一家公司到底行不行，很大程度上只能依赖榜单。可当发榜的既有高校、机构也有媒体，各家标准各不相同、有的还牵扯商单和利益关系时，榜单本身还能不能当尺子用，就成了一个问题。
一位关注具身赛道的投资人坦言，榜单更偏市场行为，最多算投资决策的一个参考，他对于千寻这件事并不吃惊。在他看来，真正在意名次的，往往不是以财务或技术为出发点的机构，而是一些地方引导基金或偏国资的资金，一个“第一”，可能正是他们“写在报告里一个比较好的入口”。但也有投资人持不同看法，他们认为在技术门槛高、信息不对称的早期赛道，榜单至少提供了一个横向比较的起点。
当“第一”的数量比认真做机器人的公司还多时，这些榜单到底是在测技术，还是在测讲故事的能力？哪些榜单还值得看？
01 技术路线还没统一，先人手一个“第一”
我们先来盘一盘目前市面上的榜单，建立一个大致印象。据不完全统计，目前具身智能的活跃榜单高达20余个。按评测内容，这些榜单大致可以分成三类。
VLA操作综合榜，考察机器人能不能真干活，跑的是任务成功率，代表榜单是RoboChallenge Table30、MolmoSpaces；
世界模型榜，考的是脑内推演对不对，考察模型对物理世界的推演，不考机器人手脚利不利索，代表是World Arena和WorldModelBench；
专项基准榜，考察“极端情况下会不会露馅”，针对单点极端能力，比如双臂协同、仿真到真机迁移，代表是RoboTwin 2.0、SimplerEnv、LIBERO 和 CALVIN。它的价值在于，在综合榜照不到的极端场景里，把模型的短板逼出来。
需要说明的是，这三类榜单各有侧重、互不替代。真机榜测执行、世界模型榜测推演、专项榜测边界，没有任何一个能覆盖具身智能的全部能力。
有了这层坐标，近半年具身基座模型的战报就能对号入座。如果把近两个月具身基座模型的战报汇总，可以得到一份相当壮观的名单。
今年5月，星动纪元Era0宣称拿下RoboChallenge Table30第一；智元GE-Sim 2.0是World Arena Track1第一；跨维DSCFuncWorld是World Arena Track2第一。进入6月，千寻Spirit v1.6拿下RoboArena第一（后被除名），鹿明Prime R0登顶MolmoSpaces。几乎每一家都是第一，而且都有具体榜单排名作背书。
而乱象，也是从各种榜单开始的。
最明显的是，榜首像流水席，“第一名”更换频繁。
RoboChallenge Table30的榜首，过去半年里至少换了四次：先是千寻Spirit v1.5以50.33%的成功率刷新纪录，很快又被极佳视界GigaBrain-0.1、美国波士顿动力Atlas、星动纪元Era0先后超越。
这个速度，比大语言模型的主流榜单更新快得多。2023年到2025年，GPT-4、Claude 3、Gemini 1.5在MMLU、GSM8K等榜单上的榜首位置，通常能守数月甚至一年，即便是2020年到2022年的高速迭代期，GPT-3、PaLM也是以月为换榜周期。“当下的具身智能，单个模型能霸榜一周就算不容易。”一家头部具身智能公司的从业者米范表示。
其将主要原因归结为两点。一是物理世界的随机性，同一个模型在真机上跑两次，成功率差三到五个百分点很正常，光照、物体位置、机械臂公差都会影响结果，而MMLU这类大语言模型榜单是固定题目、确定性判分，同一模型跑一百次分数几乎不变。二是测试任务的公开程度，像RoboChallenge的Table30，30项任务分布是公开的，各家可以照着任务专门采数据、微调模型再提交，榜首的“保质期”于是被压到了以周计。
更让人迷惑的，是同一个榜里会同时冒出好几个“第一”。
World Arena就是典型，智元GE-Sim 2.0、跨维DSCFuncWorld对外都称自己“登顶World Arena”，但事实是，这个榜单含有多条赛道，智元GE-Sim 2.0在Track1（感知与动作响应）以68.26分排第一，跨维DSCFuncWorld在Track2（数据引擎）排第一。“第一”分属不同个子榜，对外却被统一写成了同一句话。
对不熟悉赛道划分的读者来说，两家并列的“World Arena第一”的说法几乎无法分辨，甚至会怀疑是不是有人在撒谎，但其实谁都没说错，只是不够精确。
还有一层更模糊的地带是，榜单性质混杂，“第一”的含金量却被默认成同一档，容易产生误导。
一些公司的对外口径里，经常会同时列出“某模型在RoboChallenge排名第一”，和“在某具身智能媒体的测评中也位居第一”。前者是7×24小时真机跑出来的成功率，后者可能只是编辑部闭门讨论、甚至商务合作敲定的名单，两者被并排放进一句话，含金量却被默认成了同一档。
其中最模糊的是“产业榜”，有些榜单顶着“产业”二字，但既不是真机锁死的硬榜，也不是学术机构背书的benchmark，而是咨询公司或媒体合办的打分榜。类似情况也在大语言模型圈出现过，但随着学术榜、商业测评、媒体榜逐渐分层，“双料第一”才慢慢被拆掉，而具身智能，眼下正处在那个尚未分层的阶段。
三种现象叠加，结果就是榜单“第一”严重通货膨胀。而且这种通胀不只停留在营销层面，一个“第一”的头衔往往能换来关注度、资源和实打实的估值溢价。
02 一个“第一”是怎么造出来的？
既然榜单能撬动真金白银，如何把第一造出来，也形成了“潜规则”。业内人士介绍，虽然千寻Spirit v1.6属于极端个例，但行业里造“第一”的现象并不少，手法大致有三种。
成本最低、也最普遍的一种方式是话术包装，“单科第一”成了“总分第一”，核心是省掉关键限定词。
比如实际拿的是“RoboTwin 2.0双臂协同VLA类Clean档第一”，对外就变成“登顶RoboTwin 2.0”；实际是“LIBERO-Plus场景泛化专项第一”，对外就成了“LIBERO-Plus榜首”。数据没造假、成绩也是真的，但“第一”所指代的范围被人为放大了。
第二种方式是利用“刷题”等方式直接干预结果。
一条是“照着考题练”。榜单公开的任务分布、评分标准、环境参数，都可以拿来做定向后训练，在一些任务相对固定的榜上尤其明显，各家可以通过反复“刷题”、过拟合到特定场景换来高分。
米范表示，具身领域的部分榜单的测试任务是公开的，各家可以针对这些任务专门采集数据、微调模型后再提交，这在具身圈被视为正常迭代，不算作弊，和LLM领域的“数据泄露、数据污染”有本质区别。
另一条是钻评测机制的漏洞。有些榜权威性很高，机制却有空子可钻。比如RoboArena采用开放注册、分布式评测，本意是让更多人参与，却留下了三个空子。
一是评测者身份无门槛。任何人都能注册当裁判，短期内大量新账号集中评测同一个模型，就能把它的Elo分数快速推高；
二是匹配不强制全覆盖，?随机分配对手不等于必须跟同期在榜者都打一轮，评测者领任务时，A 是固定的，B 是从分数相近的模型里随机抽，样本不够大时两个模型完全可能一次都排不上。比如Spiritv1.6早期与DreamZero交手，23场后停战，与5月30日入榜的英伟达Cosmos3-Nano-Policy为零对战；
三是集中刷评，用多个账号密集评测自家模型，把负面记录降低。比如Spirit v1.6的310次评测记录中，72%的分数来自于ECUST和Robotics Lab两个账号，它们用224场评测刷出97%胜率，把Spirit v1.6推上第一，但英伟达用同样条件自测21次，胜率0%，两组数据摆在一起，直接让从业者产生怀疑。
事后，RoboArena补了规则：评测者必须是无利益关联的第三方，堵住自刷账号的入口，评测完成率低于20%的账号标为可疑，堵住选择性匹配。而处理后，千寻跌出榜单。
还有一种方式最隐蔽也最泛滥，是资源置换，把榜单直接做成生意。
不少媒体榜评选标准并不透明，有的干脆与被评对象存在商务合作，双方联合发一份“权威报告”，把媒体榜和学术benchmark并排包装。它不涉及技术，也不涉及数据，只涉及预算和关系。不止一位从业者表示，刷榜、买榜等现象并不少见。
这三种手法往往叠加，先靠针对性训练或钻空子把分数刷上去，再用赛道偷换掩盖来源，最后用话术对外传播，必要时再买个媒体榜背书。层层包装之下，“第一”就成了。
这些手法在行业内部并不是秘密。真正的问题在于，看穿它们需要一定的技术功底，技术越复杂，外行越难分辨，故事就越容易讲。
03 去掉水分，还该信什么？
不止一位具身智能从业者坦言，他们当下已经不太关注榜单排名了，因为榜单能刷、能买，即便一切合规，物理环境的复杂性也让数据很难做到百分百准确。
更深一层的问题是，这个行业目前还没有一把“通用的尺子”。
具身智能从业者gashero用“炒鸡蛋”和“拌凉菜”打了一个比方：机器人A擅长炒鸡蛋、成功率90%，机器人B擅长拌凉菜、成功率85%，但不能就此说A比B强。炒鸡蛋考验抓取和翻锅，拌凉菜考验精准倒料和搅拌，两件事技能不同、难度不同、评价标准也不同。当下的具身智能赛道还没有一个统一标准，能把“炒鸡蛋的能力”和“拌凉菜的能力”折算进同一个打分体系里。
不过，这不代表榜单一无是处。从业者普遍认为，榜单仍有其参考价值，关键在于知道什么值得看，以及看完之后还该看什么。
综合业内共识，真正可信的榜单，大体同时具备三个特征。
一是分项透明，不是只甩一个“第一”。
不论综合榜还是专项榜，可信的做法都是把细项一一拆开。以RoboChallenge Table30为例，它测的是30项日常任务的综合成功率，可信之处在于，不仅告诉读者64.33%这个综合数字，还让读者看到30项里哪几项做得好、哪几项掉链子。只报总分、不报细项的榜，价值要大打折扣。
二是评测由第三方掌控，且有反刷题设计。
MolmoSpaces不允许微调，模型直接“裸考”；LIBERO-Plus则加了光照突变、背景杂乱、相机角度变化等极端扰动，专门防止靠死记硬背拿分。它们的共同特点，是让刷题变难，让泛化成为真正的门槛。
三是看评测机制，而不是看更新频率。
更新慢的榜单不一定可靠，更新快的榜单也不一定可刷。有些榜更新慢，可能因为真机评测成本极高，比如RoboChallenge一次完整评测周期可能要数周，30项任务每项跑10次，一共300次真机尝试，7×24小时连续运行，这是物理世界的成本约束。而有些榜更新快，则是机制设计。比如RoboArena采用了Elo评分系统进行动态排名，每天都有新对战数据进来，排名自然每天更新。这种快本身不是问题，它的可信度取决于机制是否严密、漏洞是否被补上。
但是，既然圈内都知道榜单有水分，为什么大家还在拼命刷？
答案在于行业当下的阶段。
眼下这场“第一”的争夺战，本质上是资本焦虑的产物。今年是具身基座模型密集迭代的一年，早期赛道出货量、营收、订单量都不稳定，只能拿榜单顶上。融资导向的阶段没变，刷榜这件事就不会停。
当行业进入下一阶段，评判的标尺会自然切换，例如每年交付多少台、有哪些固定客户、是否能盈利。到那时候，“第一”的通货膨胀会自然消散，榜单也会退回它本该在的位置。
或许，那些不忙着刷榜、只顾着把机器人送进产线的公司，才是行业真正的答案。
（应受访者要求，文中米范为化名）

2026 年 7 月 16 日，中国民航信息网络股份有限公司发布《2026 年机场数字化项目 Oracle 框架集采》中标公告。
采购方式：单一来源
采用单一来源采购方式的原因及相关说明：0racle 数据库软件属于机场数字化项目的核心基础软件，本项目拟对该软件进行框架集采，原厂商作为该软件技术源头，为确保能够提供正版合规的技术和服务保障，与原厂商进行直采谈判。
单一来源采购供应商：甲骨文（中国）软件系统有限公司
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7月20日，智度股份（维权）跌7.31%，成交额13.75亿元，换手率16.98%，总市值79.87亿元。
异动分析
NFT概念+Web3.0+小红书概念+网络游戏+文化传媒概念
1、公司元宇宙艺术社区平台“Meta彼岸”会不定期在数字藏品商城（https://meta-h5.genimous.com/#/）发售艺术家们的数字藏品。目前已在“Meta彼岸”商城发售数字藏品的艺术家有知名黄河画家徐惠君、装置艺术家段革新、新锐插画师小绿、画家钟铃、水墨画家夏慧雯、知名涂鸦团队ABS CREW、Meat Studio工作室设计总监周羽飞，未来公司将寻求与更多艺术家的合作
2、2022年11月15日回复称公司对web3.0已进行了相关布局,在区块链方面,公司拥有自主知识产权的区块链底层技术智链2.0,已建成完整联盟链生态,目前基于智链2.0技术已完成了在供应链金融、智慧政务、溯源防伪、元宇宙等领域建设。
3、2024年半年度报告，新媒体社会化营销业务方面，智度智麦直接作为抖音、 B 站、小红书等媒体端与广告主的桥梁，向广告主提供创意策划、短视频优质内容传播、媒介资源采买等核心服务，重点关注汽车、日化美妆、消费品、大健康、平台级客户。
4、公司主要产品或服务有移动互联网广告、网络游戏、搜索引擎广告代理、精准广告、供应商销售竞价平台服务、社会化营销、娱乐影视跨界营销、互联网软件应用分发。
5、公司主要产品或服务有移动互联网广告、网络游戏、搜索引擎广告代理、精准广告、供应商销售竞价平台服务、社会化营销、娱乐影视跨界营销、互联网软件应用分发。
(免责声明：分析内容来源于互联网，不构成投资建议，请投资者根据不同行情独立判断)
资金分析
今日主力净流入-6442.24万，占比0.05%，行业排名26/28，该股当前无连续增减仓现象，主力趋势不明显；所属行业主力净流入-5.90亿，连续2日被主力资金减仓。
区间今日近3日近5日近10日近20日主力净流入-6966.87万3939.70万1.19亿1.15亿7219.93万主力持仓
主力没有控盘，筹码分布非常分散，主力成交额2.66亿，占总成交额的7.41%。
技术面：筹码平均交易成本为6.39元
该股筹码平均交易成本为6.39元，近期该股快速吸筹，短线操作建议关注；目前股价在压力位6.67和支撑位5.90之间，可以做区间波段。
公司简介
资料显示，智度科技股份有限公司位于广东省广州市花都区新雅街凤凰南路56之三401室，成立日期1996年12月16日，上市日期1996年12月24日，公司主营业务涉及移动互联网流量聚合和经营。主营业务收入构成为：数字营销业务60.24%，互联网媒体服务35.75%，其他业务4.01%，其他(补充)0.00%。
智度股份所属申万行业为：传媒-广告营销-营销代理。所属概念板块包括：NFT概念、网红经济、网络直播、爱奇艺概念、供应链金融等。
截至3月31日，智度股份股东户数10.38万，较上期减少3.50%；人均流通股12127股，较上期增加3.62%。2026年1月-3月，智度股份实现营业收入10.33亿元，同比减少4.74%；归母净利润4613.20万元，同比增长3.78%。
分红方面，智度股份A股上市后累计派现2.10亿元。近三年，累计派现0.00元。
机构持仓方面，截止2026年3月31日，智度股份十大流通股东中，香港中央结算有限公司位居第五大流通股东，持股1097.29万股，相比上期增加248.80万股。广发中证传媒ETF联接A（004752）位居第六大流通股东，持股665.84万股，为新进股东。南方中证1000ETF（512100）、华夏中证1000ETF（159845）、广发中证1000ETF（560010）退出十大流通股东之列。
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报道指出，鸿海首次拿下SpaceX AI服务器代工订单，将供应1.3万个英伟达GB300服务器机架，预计四季度发货。
作者 |?马兰
据报道，鸿海集团（又称富士康科技集团）首次夺下SpaceX人工智能服务器代工订单，这一交易规模可能高达520亿美元。
SpaceX计划向鸿海订购约1.3万个英伟达GB300人工智能服务器的机架，每个机架的成本预计为400万美元。鸿海预计将于今年第四季度开始发货，并持续到明年第一季度。
这笔交易将显著提升SpaceX人工智能部门训练和推理相关的计算能力。此外，这一交易同样将鸿海今年的全球人工智能服务器市场份额再次提高，此前鸿海预期到年底的市占将高达40%。
凭借这笔订单，鸿海的业绩预测有望被再次大幅上调，同时，其也将打破戴尔和超微在SpaceX服务器代工领域的双寡头垄断局面，并补上鸿海在科技巨头订单方面的关键拼图。
大订单
鸿海集团董事长刘扬伟此前预告，该公司全年人工智能机柜出货量有望数倍增长，年底前出货量将逐季增加，其人工智能服务器为主的云产品类别已经成为鸿海四大产品线中比重最大的类别，且预期占比还将越来越高。
6月初，鸿海集团报告第二财季营业收入同比增长39.8%，达到25130亿新台币，约787亿美元，超出市场预期。
对于SpaceX来说，该交易则是其算力大幅扩张的又一个信号。截至2026年5月，SpaceX的Colossus 1数据中心支持超过22万个英伟达的GPU，分为H100、H200和大约3万个GB200 AI加速器。同时，Colossus 2数据中心目前拥有超过55万个GPU，分为GB200和GB300加速器。
SpaceX已经开放算力租赁业务。在其上市前，其就和谷歌签订了云服务协议，以每月9.2亿美元的价格向谷歌提供相当于11万个英伟达GPU、CPU及内存等相关组件的计算能力。
此外，SpaceX最近还与Anthropic签署了一份类似的协议，以每月12.5亿美元的价格向后者提供22万个英伟达GPU的算力。
（来源：科创板日报）