人工智能算力需求持续增长，科技企业开始探索将数据中心能力延伸至太空。谷歌正在推进“Project Suncatcher”空间计算项目，计划把TPU人工智能芯片部署至轨道环境，以验证太空计算系统的实际可行性。不过，从目前的测试情况来看，散热、功耗以及发射成本仍是这一技术路线面临的主要挑战。 谷歌计划在太空部署TPU计算芯片 谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊宣布，公司将把TPU人工智能芯片送入太空，并利用SpaceX的“猎鹰9号”火箭执行相关发射任务。 这颗代号为“MVP”的原型卫星属于谷歌Project Suncatcher计划的一部分。卫星由谷歌与遥感卫星企业Planet合作开发，整体尺寸约相当于一台冰箱，内部搭载4颗TPU芯片。 按照设计，其综合计算能力接近一台地面服务器，预计运行寿命约为一年。谷歌希望通过这一平台测试基础人工智能计算任务，包括处理较为简单的Gemini查询。 谷歌此前的长期设想，是进一步建设由81颗卫星组成的轨道数据中心，并通过激光通信技术连接不同卫星，使其能够协同处理计算任务。 太空环境可提供持续太阳能 将计算基础设施部署至太空，一个潜在优势来自太阳能。 在合适的轨道条件下，卫星能够获得较为稳定的太阳能供应，从而减少传统地面数据中心对电网的依赖。对于能源需求快速增长的人工智能产业而言，这也是空间计算受到关注的重要原因之一。 但从概念走向实际运行并不容易。卫星及其内部计算设备首先需要承受火箭发射过程中的强烈振动和巨大加速度，对芯片、电路板以及其他硬件的结构可靠性提出更高要求。 TPU还必须应对太空辐射 进入轨道后，电子设备还将长期暴露在复杂的辐射环境中。 谷歌测试显示，第六代TPU Trillium具备一定的辐射耐受能力，可承受的累计辐射剂量超过预计五年太空任务所对应的水平。…

微软正在进一步扩大Copilot在办公和软件开发场景中的角色。通过将Word、Excel和PowerPoint直接整合进Copilot，并加入Code和Autopilot等新功能，微软希望让这款AI助手从辅助工具逐步转变为覆盖内容创作、数据处理、软件开发和任务执行的统一工作入口。受相关消息推动，微软股价收涨3.66%。 Word、Excel和PowerPoint直接进入Copilot 此次升级最受关注的变化之一，是微软将Word、Excel和PowerPoint直接纳入Copilot。 微软表示，用户可以在Copilot中创建和编辑Word、Excel及PowerPoint文件，并继续与其他用户协作。相关文件能够与原有Office应用保持同步。 这意味着，Copilot不再只是Office应用内部的一项AI辅助功能，而是开始成为用户处理办公任务的统一入口。用户可以在同一环境中与AI对话，同时创建、编辑和管理不同类型的办公文件。 对于长期使用Office处理文档、电子表格和演示文稿的企业及个人用户而言，这种整合能够减少在不同应用之间频繁切换的需要。 微软还对Copilot的Home功能进行了升级，将Chat与Copilot Cowork结合，并进一步加入Office相关能力。 Code将软件开发能力纳入Copilot 除了传统办公工具，微软还通过Code进一步扩展Copilot的软件开发能力。 用户可通过自然语言创建应用 微软介绍，Code采用与GitHub Copilot相同的技术，旨在让用户无需直接编写代码，通过自然语言创建应用、仪表盘及其他软件。 这一功能让Copilot的应用范围进一步超越文档生成、数据分析和演示文稿制作，开始进入应用开发等更复杂的工作场景。 对于缺乏专业编程经验的用户而言，自然语言交互可能降低部分软件创建任务的技术门槛。对于开发人员来说，这类工具也可以用于快速制作原型或处理部分重复性开发工作。 Autopilot从回答问题转向执行任务…

全球数字贸易博览会在杭州举行，人工智能成为展会最受关注的技术方向之一。从机器人、无人机到跨境电商和数字内容生产，人工智能正加速从技术概念走向实际应用。来自多个国家的客商穿梭于展区之间，体验新产品、了解新技术，并寻找数字贸易领域的合作机会。 人工智能加速进入现实生活场景 走进展厅，各类智能设备集中呈现了人工智能与实体产业融合的新趋势。能够灵活跑跳的机器人、不同尺寸的无人机、约3米高的载人变形机甲，以及脑电设备和外骨骼装置，让人工智能在物理世界中的应用更加直观。 涂鸦智能展示的人工智能家庭陪伴机器人受到不少参观者关注。该产品主要面向独居老人生活场景，同时具备陪护和智慧家庭控制功能。 如果老人意外摔倒并呼救，机器人能够进行定位和人体姿态识别，并在必要时向家人发起视频通话，为居家养老提供新的技术解决方案。 展会上还有多种围绕日常生活需求开发的智能产品。中医四诊仪可以采集舌象、面部影像和脉搏等信息，用于辨识体质；气质设计机器人通过头面部数字建模提供个性化美学优化方案；部分智能鞋则利用相关技术优化人体平衡感知，帮助预防跌倒。 智能眼镜吸引海外客商关注 灵伴科技展示的乐奇AI眼镜同样吸引大量体验者，展区一度排起长队。该设备不仅能够与用户进行交互问答，还支持拍摄、翻译、提词、导航和支付等功能。 来自巴基斯坦的客商艾哈迈德·法里德体验产品后，随即向企业索取联系方式。 “我正在收集商家信息，以便今后直接对接合作。”他说。 法里德表示：“这个展会对我来说是个很好的机会，几乎所有东西都让我感到惊喜。” 在他看来，人工智能已经成为全球市场关注的重要技术方向，一些地区仍主要集中于智能体和大模型研发，而中国市场已经出现大量面向真实生活场景的产品和服务。 “如今每个人都想使用AI，很多地方还停留在研发智能体、大模型的阶段，但中国已经把AI落地到真实的生活场景，在中国，AI应用已无处不在。” AI深入跨境电商和企业运营 人工智能的应用并不局限于机器人等实体设备。在跨境电商、影视创作、医疗诊断和金融风险管理等数字化场景中，相关技术也在不断扩大应用范围。 阿里巴巴国际站展示的Accio…

一份公开发布的匿名仿真测评报告近日在具身智能领域引发关注。报告显示，将GPT-6 Astra与π₀.₅结合的混合控制架构取得62.60分，而排名第二的方案为38.26分，两者平均分差距约64%。这一结果显示，大模型与机器人动作模型之间的协同方式，可能成为提升具身智能系统能力的重要方向。 值得注意的是，实验并非让GPT-6 Astra直接承担机械臂的全部控制任务，而是利用其进行高层语义判断和动作修正，再与π₀.₅在物理空间交互和动作先验方面的能力结合。两类模型各自承担不同层级的任务，从而形成互补。 GPT-6 Astra与π₀.₅如何协同控制机器人 报告撰写者来自银河通用团队。第一作者为银河通用创始人兼首席技术官王鹤教授的博士生。研究采用严格对齐的闭环控制实验，对两种用于仿真双臂操作的架构进行比较。 直接控制模式 在直接控制模式下，系统不运行π₀.₅，而是由GPT-6 Astra直接接收三路摄像头画面以及机器人的当前状态。 模型根据视觉和状态信息，输出双臂末端执行器的位姿以及夹爪开合指令，每轮决策执行1至5个控制步。完成动作后，系统重新获取环境信息，再进行下一轮判断。 这种方式主要考察GPT-6 Astra能否直接将视觉理解、任务推理和机器人动作控制结合起来。 混合模式引入候选动作机制 混合架构采用了不同的控制思路。 在每个决策时刻，π₀.₅首先生成50步候选动作。随后，GPT-6…

比亚迪全尺寸闪充旗舰SUV大唐迎来智能座舱功能升级，正式加入“迪迪虾”AI超级智能体。该智能体此前首搭于腾势N8L纯电版，此次进入大唐后，将进一步覆盖导航、车控、娱乐、生活服务以及车辆问答等场景，提升车内自然语言交互体验。 “迪迪虾”AI超级智能体进入比亚迪大唐 此次升级的核心是“迪迪虾”AI超级智能体。与传统车载语音助手相比，其功能不再局限于导航、播放音乐或基础车辆控制，而是加入AI空间、人设、技能、记忆以及“生态朋友圈”等功能，进一步拓展智能座舱的应用范围。 在生态智能体服务方面，用户可以直接通过自然语言提出需求。音乐、视频、短剧等娱乐内容均可通过语音交互调用，同时支持点外卖、订酒店等生活服务，减少在多个应用之间反复切换的操作。 AI空间支持个性化陪伴交互 “迪迪虾”新增AI空间功能，提供更加沉浸式的陪聊体验。用户可以通过语音唤醒智能体，并根据需求选择不同的闲聊和互动方式。 在人设功能方面，系统提供较为丰富的自定义能力。用户可以调整智能体的形象、性格、音色以及回复风格，从而打造符合个人偏好的车载智能助手。 技能功能则整合推荐技能、场景模式以及智慧物联等能力。其中，原快捷指令应用被纳入推荐技能体系，用户还可以创建“我的技能”，按照自己的日常用车习惯设置专属车内场景。 新增记忆功能，可记录用户偏好 此次升级还为“迪迪虾”加入记忆能力。用户完成“我们认识一下吧”声纹注册后，系统可以记录此前交流过的话题以及用户喜欢的事物，为后续互动提供更具连续性的体验。 相关记忆内容支持随时删除和修改，但需要通过声纹验证，在提供个性化服务的同时加强对相关功能的权限管理。 复杂行程可通过语音直接安排 导航智能体服务也是此次升级的重要内容。“迪迪虾”可以处理更加复杂的出行需求，包括多途经点规划、中途打卡以及沿途闪充等场景。 用户只需通过语音说明目的地、途中需要前往的位置以及充电需求，系统即可帮助完成相应的路线规划，减少传统车机导航逐项输入和设置的操作步骤。 在车辆使用方面，“迪迪虾”还提供用车问答智能体服务。对于车辆配置、当前状态以及具体功能的使用方法，用户可以直接进行询问，由系统提供相应信息。 车控支持复杂指令和模糊语义…

一款由网友开发的显卡功耗调节工具近日迎来更新，进一步扩大了对高性能笔记本显卡的调校范围。新版 NvpwrControl 可将笔记本 RTX 5090 的最高功耗提升至 250W，同时也提高了 RTX 5070 Ti 和 RTX 5080 的功耗上限。不过，由于涉及突破设备原有功耗限制，开发者明确提醒该工具仍属于实验性质，使用存在一定风险。 NvpwrControl进一步提高显卡功耗上限 开发者…

随着人工智能、无人系统和人形机器人技术快速发展，机器人在未来战场中的作用正受到越来越多关注。公开资料显示，中国部分军事科研机构正在研究人形机器人适应复杂战场环境的能力，并探索其与地面部队协同执行任务的可能性。不过，目前尚无证据表明人形机器人已经作为武装作战力量正式部署。 中国推进人形机器人军事应用研究 路透社查阅百余份公开材料，包括中国军方招标文件、学术研究、专利、官方出版物、政府记录以及国防企业资料。相关信息显示，中国正在加快研究人形机器人的潜在军事用途。 部分军事机构已开始测试机器人对不同战场条件的适应能力，同时研究其与士兵、四足机器人和无人车辆协同执行任务的方式。 中国在人形机器人制造领域拥有较大的产业基础。美国银行全球研究部数据显示，2025年，中国制造商约占全球人形机器人交货量的95%。庞大的制造能力和供应链体系，也可能为相关军事研究提供技术和产业支持。 不过，人形机器人距离大规模进入真实战场仍存在明显障碍。目前这类设备通常能耗较高，在复杂环境中的可靠性和自主行动能力仍有限。 卡内基梅隆大学机械工程教授亚伦·约翰逊指出，战场环境具有高度可变性和不可预测性，这对机器人的实际能力构成巨大挑战。 城市作战成为重要研究方向 城市环境可能是军用人形机器人最受关注的应用场景之一。 国防科技大学西安测试中心的一份研究报告描述了一种设想中的战斗模式：六个“战斗机器人”被分配给两个攻击小组，其中包括人形机器人、机器狗以及无人驾驶车辆。 按照这一设想，机器人将与地面部队协同行动，在建筑物内逐层、逐室执行清除任务。研究认为，类似装备可能在5至10年内逐步具备应用条件。 台湾国防安全研究院研究员周若敏认为，随着人形机器人在平衡、环境感知和续航能力方面不断改善，其未来可能被用于建筑物、隧道以及船体内部等复杂空间。 相比传统轮式机器人，人形机器人的双手和双足理论上可以兼顾行走、攀爬以及操作工具等不同需求，这也是军方研究这一技术的重要原因之一。 从辅助保障向直接作战演进 《解放军报》此前刊文讨论军用人形机器人的发展路径，提出其承担的任务可能逐步从辅助作战向主要作战任务演进。 文章指出，在初级阶段，人形机器人应主要在低威胁环境下执行非对抗性保障任务；随着技术成熟，可逐渐进入高强度对抗环境，替代士兵执行直接交战任务，最终可能发展为主战装备。…

面向苹果自研芯片平台的开源项目Asahi Linux取得新进展。项目团队宣布正式支持苹果M3、M3 Pro和M3 Max芯片，这意味着搭载上述处理器的MacBook Pro和MacBook Air已经可以启动并运行Linux系统。不过，目前部分关键硬件功能仍处于开发阶段，其中GPU图形加速是最明显的短板。 M3、M3 Pro和M3 Max获得Linux支持 根据Asahi Linux项目公布的信息，目前针对苹果M3系列芯片的基础适配已经完成，系统能够正常引导启动，并支持多项核心硬件功能。 现阶段，CPU多核心调度已经可以正常工作，NVMe固态硬盘支持读写操作，MacBook内置键盘和触控板也能够正常使用，同时具备基础显示输出能力。 在连接和多媒体功能方面，摄像头、内置麦克风、Wi-Fi和蓝牙均已可以正常工作。USB 3.0接口同样获得支持，传输速率最高可达10Gbps。 这些进展意味着M3系列Mac已经具备运行Linux的基本条件，但距离完整发挥硬件性能仍有一定差距。 GPU仍是当前最大的技术难点…

随着生成式人工智能加速进入个人电脑和专业工作站，本地运行大型AI模型正成为开发领域的重要趋势。微软推出面向AI开发者的全新Windows 11版本Project Zenith，重点强化本地AI计算能力、开发环境配置以及智能体运行安全。 Project Zenith专为AI开发者打造 Project Zenith是一套针对人工智能开发场景设计的Windows 11版本，首批将搭载于AMD锐龙AI Halo平台。 微软将其定义为“开箱即写代码、无干扰的Windows体验”。相比普通Windows设备，Project Zenith对硬件配置提出了较高要求，设备至少需要配备64GB统一内存，并拥有250GB/s以上的内存带宽。 这一硬件标准主要面向需要在本地运行300亿参数以上大型模型的AI开发者。大容量统一内存配合高内存带宽，可以为模型加载和推理提供更充足的硬件资源。 完整开发工具链预装到位 为了减少开发者配置工作环境所需的时间，Project Zenith预装了一套较为完整的开发工具链。 其中包括Visual…

北京举行的世界机器人赛事近期受到广泛关注。赛场上，人形机器人参与短跑、跳跃、足球、拳击、体操等多个项目，一些机器在特定项目中的表现甚至超过人类运动纪录。不过，在令人眼花缭乱的竞技展示背后，机器人技术距离复杂、稳定且具有普遍价值的现实应用仍有相当距离。 有观点认为，评价机器人技术水平不能只看速度、跳跃高度或力量等容易量化的指标，更重要的是考察其环境理解、精细操作以及处理多任务的能力。 机器人突破运动纪录意味着什么？ 在北京的赛事中，机器人参与的项目种类十分丰富，包括足球、网球、乒乓球、拔河、举重、体操、拳击和舞蹈等。一些机器人展现出的高速奔跑和跳跃能力尤其受到关注。 相关报道指出，这类赛事能够直观展示中国机器人产业近年来取得的发展成果，同时也具有明显的技术展示属性。大型机器人赛事可以集中呈现机械设计、运动控制、人工智能以及传感器等领域的技术进展，但赛场表现并不能完全代表机器人在现实环境中的综合能力。 运动能力不能代表综合智能 机器人与人类在运动项目中的直接比较存在一定局限性。 对机器人而言，高速奔跑或跳跃并不一定是最困难的技术挑战。机器人的腿部长度、驱动系统、材料和结构设计发生变化，都可能显著影响速度与力量表现。 事实上，人类很早就制造出了速度远超人体极限的机器，例如汽车。对于大量工业和服务场景而言，人形结构甚至未必是最有效率的解决方案。轮式或履带式机器人通常具有更高的稳定性和能源效率，而双足机器人需要解决复杂的平衡与运动控制问题。 因此，人形机器人的真正价值并不只是模仿人的运动，而是能否适应原本为人类设计的环境，并完成需要灵活操作的复杂任务。 日常任务仍是机器人面临的重要难题 机器人能够完成高难度跳跃，并不意味着它能够轻松处理普通人的日常工作。 例如，清理已经干燥的番茄酱、从药盒中准确取出指定药物，或者按照类别把采购的食品放进冰箱，这些看似简单的工作实际上涉及视觉识别、触觉反馈、物体分类、空间理解和常识判断。 目前，制造商可以针对某项任务进行专门训练，让机器人获得较高的完成率，但同时稳定执行多种不同任务仍然十分困难。 现实世界需要更多“常识” 机器人还需要理解大量人类习以为常的生活规则。例如，刚加热过的锅具不应直接放在塑料餐具上；脏盘子可以放进洗碗机，但手机显然不能；普通废纸可以扔掉，而纸币则需要保留。…