272025-11
豆包语音对话功能更新,具备思考能力
11月27日最新消息显示,豆包近期对语音对话功能进行了升级优化,新增支持四种地道方言:粤语、四川话、东北话及陕西话。该功能依托豆包语音模型的方言迁移技术实现突破性创新,在保持单一音色的基础上可流畅切换多种方言表达,并具备智能分析能力。系统能够根据对话场景和用户需求灵活切换不同方言表达。(广角观察)
【报告:人形机器人六维力传感器市场进一步集中,头部厂商市占率已超70%】
11月27日最新消息显示,高工机器人产业研究所(GGII)发布的《2025中国人形机器人六维力传感器市场分析报告》指出,在人形机器人产业化进程加速的背景下,作为实现精准实时力控核心部件的六维力传感器正呈现爆发式增长态势。数据显示今年中国市场六维力传感器出货量预计达1.23万台,同比增幅高达510.1%。与此同时行业集中度持续提升,头部企业蓝点触控以72.6%的市场份额占据绝对主导地位。(广角观察)
AI算力服务商无问芯穹完成5亿元融资,珠海国资入局
11月27日消息,AI算力服务商无问芯穹宣布于近日完成近5亿元A+轮融资,珠海科技集团、孚腾资本(元创未来基金)领投,惠远资本、尚颀资本和弘晖基金跟投,联想创投、君联资本、徐汇科创投、申万宏源等老股东也追加投资。珠海科技集团成立于今年5月,整合了珠海市华发、格力两家地方国企,为促进珠海科技产业发展而设立。珠海华发集团有限公司、珠海格力集团有限公司分别持股60%和40%。 (财新)
【阿里千问应用负责人吴嘉:AI助手比拼的是智力水平】
11月27日快讯,阿里巴巴集团副总裁吴嘉以通义千问应用负责人身份首度公开亮相。他在发言中指出:"公众对AI助手的核心需求尚未得到充分满足"。吴嘉强调:"AI助手的核心竞争力在于智能水平与执行能力,而非仅仅作为聊天陪伴工具存在"。目前通义千问开启公测短短一周内下载量便已突破千万大关。数据显示该模型全球累计下载量已达7亿次规模,在国际赛道上已超越Llama、Deepseek等主流模型。吴嘉进一步指出:"通义千问的迅猛增长标志着人工智能应用即将迎来爆发式增长的关键节点"。(广角观察)
工信部:截至上半年末 我国生成式人工智能产品用户规模达5.15亿
11月27日从工业和信息化部获悉,在当日召开的新闻发布会上,消费品工业司司长何亚琼透露:截至今年6月底,我国生成式人工智能产品用户规模已达5.15亿户。当前人工智能应用场景不断深化拓展,智能终端产品层出不群。未来消费模式将从单纯的商品购买转向对生活方式的持续订阅。工信部将重点围绕技术创新应用与场景生态构建两大方向,在消费品领域加速推进人工智能技术落地。(中国新闻网)
【李想宣布回归“创业公司管理模式”:理想未来十年将押注具身智能】
11月27日消息,理想汽车董事长李想在三季度财报电话会上表示,公司从今年四季度开始将回归创业公司的管理模式,以应对新时代、新技术的挑战。财报数据显示,理想汽车2025年三季度营收为274亿元,现金储备为989亿元,全年研发投入预计达到120亿元,其中AI领域投入超60亿元。李想还透露,未来十年,理想的产品将不再是电动车或智能终端,而是具身机器人。(每经)
262025-11
OpenAI预计到2030年将至少有2.2亿人付费使用ChatGPT
11月26日电 据最新报道显示,OpenAI预测至2030年将有超过2.2亿用户持续付费使用ChatGPT服务。分析指出,在每周活跃用户群体中付费转化率将提升至8.5%以上,较当前约5%的付费比例显著增长。数据显示截至今年7月已有3500万用户完成ChatGPT Plus或Pro版本订阅服务办理,两类会员每月分别支付约20美元和200美元使用费。(广角观察)
智元机器人灵巧手控制相关专利获授权
11月26日电,企查查平台信息显示,智元创新(上海)科技股份有限公司近日成功获得"灵巧手控制方法、灵巧手控制装置、灵巧手和机器人"专利授权。该专利摘要指出,此项技术创新属于机器人技术领域,涵盖灵巧手控制方法及装置、灵巧手与机器人系统等核心技术方案,有效解决了传统灵巧手通用性不足的技术难题。(广角观察)
阿里千问宣布与夸克AI浏览器融合
11月26日,通义千问正式宣布与夸克AI浏览器深度整合,在桌面端推出具备全方位智能交互能力的数字助手产品。这是阿里"通义计划"的重要布局举措,标志着公司将浏览器定位为未来人工智能技术落地的核心承载平台。目前该浏览器在PC端的用户安装基数已突破1.1亿规模。(广角观察)
【OpenAI前首席科学家Ilya:大模型“大力出奇迹”见顶,AI正重回“科研时代”】
11月26日消息,OpenAI联合创始人兼前首席科学家、Safe Superintelligence(SSI)创始人Ilya Sutskever在最新访谈中指出,目前主流的依赖“预训练 + Scaling”(即不断堆数据、参数和算力)的AI发展范式已经触及瓶颈。尽管大模型在各类评测中表现惊艳,但在真实世界任务中泛化能力薄弱,甚至会陷入重复犯错的怪圈,这暴露出当前方法的根本缺陷:过度优化特定指标,却缺乏类似人类的深层理解与内在价值判断。他认为,AI正从“规模时代”重新回归“科研时代”,下一阶段的突破不在于更大模型,而在于重构训练范式,尤其是如何赋予模型持续学习、自我纠正和稳健泛化的能力。他强调,真正值得追求的不是“全能成品型AGI”,而是一个具备类人学习效率、能通过与环境互动不断成长的“可塑心智”。而这一切的核心,在于理解人类为何能在极少样本下高效学习,并将情感、价值观等进化塑造的内在机制,以安全、可控的方式融入未来超级智能的设计之中。(广角观察)