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【数智周报】张一鸣以6700亿元登顶中国首富，刷新中国首富财富纪录；阿里巴巴与Apple达成合作，将千问集成至Apple智能；Anthropic提交IPO注册文件，拟以“ANT”为代码在纳斯达克上市
（本文作者为 ITValue，钛媒体经授权发布）
观点
城堡投资Salame警示AI融资风险：浪潮之下“一些船会沉没”
城堡投资联席首席投资官Pablo Salame表示，支撑AI革命的巨大资本需求，正与态度谨慎、不愿承担如此大风险的贷款机构发生冲突。他表示，这将迫使追求数倍投资回报的选股投资者与需要确保资金能够收回的债权人之间重新寻求平衡。Salame说，“AI浪潮虽会水涨船高，但也会让一些船沉没，而且这股浪潮还将充满起伏。”
马斯克与黄仁勋观点打架，摩根大通：超大规模AI数据中心运营商状况良好是市场共识
SpaceX首席执行官马斯克最新警告，200多家新云公司将大规模倒闭或合并，有些公司能挺过去，但不会很多。
而马斯克的这番警告与英伟达首席执行官黄仁勋此前的观点几乎截然相反。黄仁勋在GTC大会上指出，市场对新云的需求远超预期。他虽然也提到了目前新云公司亟需资金支持，而资金正面临短缺的问题，但他认为这一问题一定会得到解决。
杰富瑞分析师指出，马斯克的言论引发了新一轮的恐慌交易。摩根大通则认为，人工智能债务市场对人工智能基础设施变得更加挑剔，但对于更广泛的融资危机不以为然。摩根大通市场情报团队强调，信贷短缺令人担忧，但目前的共识是超大规模数据中心运营商状况良好，大型运营商将继续占据主导地位，包括新型云服务商在内的小型企业的投资回报率也仍然为正。
亚马逊CEO：预计AWS未来两年收入同比增速都将高于40%，5-10年有望成长为万亿美元营收规模业务
亚马逊首席执行官安迪·贾西在亚马逊财报电话会上，对其AWS云业务前景绘制了极为宏大的前景。他表示：“AWS的年化收入已达1840亿美元，但发展机遇依然巨大……我们预计AWS 2027、2028每年同比增速都将高于40%，未来5-10年有望成长为万亿美元营收规模业务。”
国内资讯
中兴通讯：第三季度净利润13.07亿元，同比增长394.46%
中兴通讯公告称，前三季度实现营业收入1168.38亿元，同比增长16.23%；归属于上市公司股东的净利润40.60亿元，同比下降23.71%。第三季度营业收入388.13亿元，同比增长33.99%；归属于上市公司股东的净利润13.07亿元，同比增长394.46%。
张一鸣以6700亿元登顶中国首富，刷新中国首富财富纪录
胡润研究院发布《2026胡润百富榜》。字节跳动创始人张一鸣以6700亿元第二次成为中国首富，刷新中国首富的财富纪录；DeepSeek的梁文锋首次上榜便以2800亿元财富，进入榜单前十。
腾讯汤道生：腾讯云正加快全球数据中心建设
在腾讯全球数字生态大会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生现场表示，腾讯云正加快全球数据中心建设。目前，腾讯云已在全球部署超200万台服务器，覆盖25个地理区域和70个可用区。过去一年，腾讯云在德国法兰克福、马来西亚、墨西哥、日本大阪、沙特利雅得及泰国新增或扩容了数据中心。未来一年，腾讯云将进一步扩展亚洲、中东、欧洲、美洲的整体布局，持续为客户打造高性价比的基础设施，以满足AI时代激增的通算与存储需求。
蚂蚁集团发布灵光2.0
蚂蚁集团发布灵光2.0，可支持在开放环境中调用MCP、CLI等工具。据了解，灵光App是蚂蚁集团推出的全模态通用AI助手，于2025年11月18日正式上线，目前已内置支付宝账单、会员、出行，以及钉钉、飞书、邮箱、米家等服务能力。
宇树科技：第三季度净利润1.13亿元，同比下降17.37%
宇树科技公告称，第三季度营业收入为6.65亿元，同比增长69.93%；归属于上市公司股东的净利润为1.13亿元，同比下降17.37%。前三季度营业收入为18.17亿元，同比增长55.71%；归属于上市公司股东的净利润为3.87亿元，同比增长270.54%。
豆包工作升级电脑操作能力：支持技能录制与锁屏执行
豆包工作升级电脑操作能力，屏幕点击精度与速度提升。用户授权后，其可自动查看屏幕并模拟键鼠操作。通过“更多技能”入口可录制电脑操作，演示一遍流程，豆包即记录鼠标点击、文字输入及窗口内容，整理为个人技能，实现同类任务快速复用。
此外，用户可在设置中开启“允许豆包在锁屏时工作”。开启后，豆包可在Mac锁屏后继续执行任务，支持手机下达指令及查看结果。
豆包工作向企业客户开放配置三方模型
豆包工作向客户开放三方大模型服务，首批将接入 Kimi 3.1 Pro、GLM 5.3、DeepSeek V4.1 Flash 等系列模型。本次更新面向团队订阅版和企业订阅版客户开放。功能上线后默认直接开启，企业无需另行向模型厂商采购，也无需额外申请，后续按照用量扣除企业已有的AI点数，真正实现开箱即用。
腾讯WorkBuddy上线“远程控制”
腾讯WorkBuddy宣布正式上线“远程控制”，在手机上打开App，一键连上电脑，就能看到电脑桌面的实时画面，并直接动手接管。
华为将韬定律思想引入基站设计，发布新一代移动通信网产品及解决方案
在Decoding China 2026活动上，华为宣布首次将“韬（τ）定律”的时间缩微理念引入基站产品设计，并用“算不完、传不全”概括传统基带在单个TTI内面临的挑战。同时，华为发布OSCAR智能信道处理方案与新一代UBBPi基带系列。围绕单个TTI内的计算与传输约束，方向给出对整网协同的表述。
阿里巴巴与Apple达成合作，将千问集成至Apple智能
阿里巴巴与Apple达成合作，将千问集成至Apple智能，中国用户可以在Siri、写作工具及视觉智能中，直接调用千问的文本与图像理解、内容生成等能力。这些功能将于11月4日起随最新的iOS开发者Beta版开放测试，并将于12月iOS 27.3正式发布时面向中国用户推出。
海外消息
Anthropic提交IPO注册文件，拟以“ANT”为代码在纳斯达克上市
人工智能初创公司Anthropic向美国证券交易委员会提交S-1注册文件，计划首次公开发行A类普通股，并申请在纳斯达克全球精选市场以“ANT”为代码上市。文件暂未披露发行股数、发行价格区间及具体发行日期。
Meta预计2026年资本开支最高1450亿美元，计划通过股权融资等方式支持AI投资
Meta表示，预计2026年资本开支为1350亿至1450亿美元。公司称，AI投资已通过提升用户参与度、改善广告表现及提高变现效率带来实际回报，未来还将投资个人超级智能、消费级及企业级AI智能体、AI眼镜等业务。Meta计划通过经营现金流、投资级债务、战略合作及股权资本等多种方式为相关投资提供资金。2026年前三季度，公司经营现金流为970亿美元；截至三季度末，现金、现金等价物及有价证券约820亿美元。
甲骨文联合OpenAI推出企业AI产品套件，覆盖办公、开发与网络安全
甲骨文宣布与OpenAI扩大合作，将其模型、ChatGPT和Codex整合至甲骨文的应用、数据及云基础设施。双方推出多项企业AI产品，包括可通过ChatGPT调用企业系统的Oracle AI Workspace、利用AI模型检测和修复漏洞的Oracle AI Security Mesh，以及支持员工借助Codex开发企业应用的Oracle App Composer。
谷歌推出最新世界模型Genie 4，模拟时长翻倍至2分钟、首次实现音视频同步生成
谷歌DeepMind推出最新世界模型Genie 4，并宣称是其迄今最逼真、交互能力最强的世界模型。与主要根据提示词生成视频片段的传统视频生成模型不同，Genie 4能够根据文本指令构建可探索的虚拟环境，并在用户持续输入指令时实时调整场景。谷歌表示，其最长可以维持两分钟连贯不变的场景，时长约为上一代Genie 3的两倍。该模型还能生成和虚拟世界同步的实时音频，涵盖音乐、环境音以及可交互对话。
融资并购
Meta拟融资350亿美元并计划推出600亿美元股票发行计划
Meta宣布启动总规模约350亿美元的同步公开发行，包括225亿美元A类普通股和125亿美元强制可转换优先股存托股份，并计划于2027年第一季度推出最高600亿美元的场内股票发行计划。英伟达、AMD和博通已表示有意合计认购最高50亿美元的A类普通股，但尚未作出有约束力的承诺。
OpenAI据称将新一轮融资目标下调100亿美元，拟以1.25万亿美元估值融资200亿美元
OpenAI已将最新一轮融资目标下调100亿美元，计划融资200亿美元，对应估值1.25万亿美元。此前，该公司原计划以1.4万亿美元估值融资300亿美元。
中科慧灵完成数亿元A++轮融资
北京中科慧灵机器人技术有限公司，完成数亿元人民币A++轮融资。本轮融资由知来投资、涌铧投资、茂天投资、元禾辰坤、国科科智、鲁宁投资等机构联合投资。投资方涵盖市场化股权投资机构、专业母基金及产业投资平台，投资布局涉及人工智能、硬科技、先进制造等领域。
超球面科技完成数亿元天使轮融资
深圳超球面科技有限公司完成数亿元天使轮融资，由君联资本、某超一线美元基金、中科创星、商汤国香资本、华山资本WestSummit Capital、庚辛资本中国 等机构共同投资，庚辛资本中国担任独家兼长期战略财务顾问。公司由香港中文大学教授刘威杨创立，聚焦下一代基础模型研发。
趋境科技完成B轮超13亿元融资
AI Token生产服务商趋境科技（Approaching.AI）完成B轮融资，本轮融资金额超13亿元，今年内已累计募得24亿元。本轮融资由浙财资本、萧山资本、工银投资、中关村科学城、星连资本及钱江世纪城共同领投，云创资本、湖南高新纵横、建投华科、申万创新投、中信聚信、珠海科技产业集团、商汤科技、网宿科技、甘肃树帜、常金控、元智未来、清证星竹、小咖资本等跟投，老股东尚势资本继续追投。
文远知行子公司景烁科技首轮融资数千万美元，布局物理AI
文远知行旗下子公司景烁科技获得数千万美元Pre-A轮融资，投资方包括嘉御资本、HKSTP香港科技园、天狼星资本等。景烁科技主要布局物理AI数据与模型基础设施，目前已推出数据-模型一体化平台WorldEngine及世界模型GENESIS-Robotics。据公司披露，目前其在手订单金额达数十亿元，年收入增长超100%。
趋势
宇树科技：人形机器人行业尚处商业化早期，物理AI技术从实验室演示走向真实场景规模化落地仍面临多重挑战
宇树科技公告称，人形机器人行业尚处于商业化早期，技术成熟度、下游市场需求培育、产业链配套能力均存在不确定性。同时，物理AI技术从实验室演示走向真实场景的规模化落地仍面临感知精度、运动控制稳定性、数据积累及软硬件协同等多重挑战，相关技术路径与商业模式的成熟尚需时间验证。若行业大规模商业化落地进度不及预期，公司未来营收扩张及业绩释放可能受到不利影响，存在估值回归的投资风险。
中信证券：GPT-6 Astra进入机器人控制，物理AI迎来重大拐点
中信证券研报称，通用大模型正在从机器人的高层任务规划，进一步向动作生成和执行控制延伸。近期，NVIDIA、Stanford等研究机构陆续探索将GPT-6 Astra应用于机器人控制，尝试利用通用模型已有的视觉理解、空间推理和任务规划能力，减少对专用策略训练的依赖。Astra在具身任务的数据集上展现出了较好的泛化性，中信证券认为，展望2027年，通用模型进入具身任务领域将成为AI行业的下一个投入方向，而通用模型与专用模型短期更可能形成分工协同的局面。
人形机器人应用持续拓展，核心零部件投资机遇受关注
商务部发布的数据显示，今年前三季度，重点平台具身智能机器人销售额同比增长22.6%。从消费端需求增长，到具身智能整机及配套项目推进，机器人产业的应用与商业化进展受到关注。分析人士认为，人形机器人产业正处于量产验证与场景落地的重要阶段，投资机会有望向核心零部件、控制平台和数据基础设施等环节延伸。随着产业发展更加重视实际应用，应关注企业技术优势、成本控制和批量交付能力，以及订单落地与模型迭代进展。
SK海力士预计存储市场供不应求局面将持续至2030年
SK海力士表示，受先进制程技术难度提升及新建生产设施耗时较长等因素影响，存储市场供不应求格局预计将持续至2030年。公司计划加快扩产，预计第四季度HBM4在出货量和营收方面均将超过HBM3E；同时计划将321层NAND工艺占韩国本土产能的比重提升至50%以上，以增加高性能、大容量企业级固态硬盘供应。
亚洲芯片股下跌，围绕大型科技公司的AI融资担忧加剧
决定AI交易前景的关键财报季表现平平，导致全球芯片制造商股价下跌，投资者越来越担心成本飙升和需求的可持续性。最新触发因素包括亚马逊的大规模资本支出数字、英特尔因个人电脑处理器需求疲软发布低于预期的销售预测。这进一步加剧了投资者对AI热潮融资成本高昂以及这些巨额投资能否获得回报的担忧。亚洲芯片制造商普跌，其中，韩国SK海力士和日本爱德万测试跌幅最大，均超过6%。韩国Kospi指数一度下跌4.3%。
“本财报季对人工智能企业来说很艰难，大多数企业都受到了人工智能泡沫和通胀担忧的双重打击，”Floodlines Research创始人、投资策略师Anna Wu表示。“更高的融资成本和信用风险最终可能会迫使超大规模数据中心运营商放缓扩张步伐。”
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DeepSeek 千亿融资名单曝光，国资占比从 2% 跳到 27%
大厂减市场预算，加AI预算
（本文作者为 寻空的营销启示录，钛媒体经授权发布）
文 | 寻空的营销启示录
有一种感觉，大厂开始缩减市场预算，同时拿出更多的钱投资AI。
2019年，Alphabet、Meta、微软三家加起来的收入是3584亿美元，销售与营销费用465.5亿美元。折算下来，每100美元收入里有13美元花在推广上。13%，这也符合一般的营销推广比例逻辑。
2025年，同样这三家公司，收入8855亿美元，推广费663.4亿美元，每100美元收入对应7.5美元，相比6年前，下降了5.5个百分点。
六年时间，收入涨了147.1%，推广费只涨42.5%。
另一边，数据中心、芯片、模型研发和AI人才，正在获得越来越多的投入。
2025年，Alphabet的资本开支约为914亿美元，上一年约为525亿美元。Meta 2025年资本开支722亿美元，2026年预计1150亿至1350亿美元。
大厂们，一年买算力的钱，抵得上好几年卖产品的推广预算。
一边要求效率，一边愿意投入，钱的使用标准，正在跟着公司对未来增长的判断发生变化。
01 大厂赚得更多，市场投放却更谨慎
过去几年大厂赚得越来越多了，但投入市场推广的费用却有点涨不动了。
2019年到2025年，Alphabet、Meta、微软，三家合计营收增长147.1%；合计销售与营销费用只增长42.5%；加权费用率从13%降到7.5%。
拆开看，落差更大。
Alphabet 从11.4%降到7.1%，收入涨了148.9%，推广费只涨55.4%。Meta 从14.0%降到6.0%，收入涨184.3%，推广费涨21.4%。微软按财年算，从14.5%降到9.1%，收入涨123.9%，推广费涨40.9%。
同一口径下，微软截至2026年6月的财年占比是8.1%，还在往下走。
费用率下降，不等于费用在减少，三家的推广费六年里都在涨，Meta 涨了两成，Alphabet 涨了五成半，这里说的是每赚一块钱要拿多少出去做推广，在这个维度，下降的幅度是42.3%。
过去二十年，收入规模扩大之后，每多赚一美元，要多花同比例的钱去推广，这样的做法几乎是默认的，增长靠新用户，新用户靠触达，触达靠预算，预算随收入线性放大。
现在，情况彻底变了。
02 品牌和入口，让大厂有底气少花钱
大厂为什么有条件降低推广投入的相对强度？
一个直观原因，是品牌认知已经建立。搜索用Google，玩社交网络用Facebook和Instagram，办公用Office，这些东西，短期内推广预算降一降，对市场份额的影响也很有限。
不过，科技公司的优势还多了一层。
一家普通企业推广新品，常常要先购买触达机会。拥有庞大产品体系的平台，可以在已有产品中介绍新功能，也可以通过客户关系、服务升级和交叉销售，把新产品带到原有用户面前。
对拥有这些条件的企业来说，新功能的第一批用户，可能就在已有的账户、产品界面和客户名单里。品牌帮助用户理解，分发能力帮助企业触达。两种积累叠加，外部推广需要就没那么紧迫。
Google可以通过搜索框免费推广Gemini，Facebook可以在信息流中免费植入Muse的广告，字节跳动也可以在抖音中免费推广豆包。
当成熟业务能够复用这些积累，管理层就有条件对新增推广支出提出更高要求。已经建立的优势要继续维护，但每一笔新增预算，需要说明自己还能带来什么。
03 AI开始获得更大的支持
拥有成熟业务的大厂，仍然会担心未来。
今天的用户还在使用原有产品，明天可能直接向AI提问、交办工作，让它帮助选择商品。搜索、办公、购物的起点，都可能随之改变。
大厂最清楚入口有多值钱，也就很难安心等到新入口长成之后再参与。
模型研发、算力和人才，都需要提前投入。用户规模能做到多大，收入何时能够覆盖成本，还没有确定答案，但如果等到回报看得足够清楚，竞争位置也已经被别人占住了。
腾讯在2026年3月发布全年业绩时，马化腾就提到，核心业务的韧性和现金创造能力，为持续增加AI投资提供了资源，包括招聘顶尖人才和升级基础设施。
这段话把大厂的处境说得很明白。老业务还在赚钱，赚来的钱有了新的去处，对成熟业务，管理层可以要求它继续提高效率；对AI，则愿意拿出资金，承担一段时间内投入大、回报不明朗的压力。
这就是其他业务市场难受的地方，只要管理层把AI视为下一轮竞争的关键，其他项目申请预算时，就得和它一起接受比较。
服务商先感受到了这笔取舍。S4Capital 2025年营收7.548亿英镑，同比下降11%，净收入下降10.8%。创始人在年报里的解释是，科技客户占公司收入近一半，这些客户持续把资本开支优先投向AI产能扩张，营销这类运营支出排在后面。
这比单看科技公司的费用率更接近营销行业的实际处境。客户仍有钱，也愿意花钱，只是过去交给营销公司的那部分，现在有了更优先的用途。
国内公司的情况如何？
字节跳动今年9月拿到一笔约296亿美元的银团贷款，由近30家银行参与，规模从最初计划的200亿美元扩大到296亿美元。虽然名义上用于一般企业用途，但大部分报道认为，其中相当部分预计会支持AI芯片、数据中心等AI投入。
阿里8月份直接配售新股融资800亿港元，而且明确宣布100%用于AI，约60%扩充全球算力基础设施，约40%建设超大规模AI数据中心和升级云基础设施。
很显然，AI获得了更多资源。
04 广告公司的冲击才刚刚开始
S4Capital遇到的压力，恐怕只是开始。
我认识不少Agency的老板，他们有一个相近的感受，现在大厂还愿意大手笔投放的业务，几乎只剩下AI了。其他业务的推广预算也有，但一年不如一年。
分众传媒2025年年报里，楼宇媒体的互联网行业投放金额同比增长188.59%，收入占比从9.07%跳到25.15%，公司把它归因于AI大模型竞争加剧。
同一份年报里，作为基本盘的日用消费品投放下降16.22%。一个客户行业在翻倍，另一个在退。
代理公司的账本更直接。蓝色光标2025年营收686.93亿元，增长12.99%，全案广告代理收入35.39亿元，同比下降18.29%；同期AI驱动收入37.25亿元，增长210.42%，占总营收5.42%。
老业务在缩，新业务在涨，多出来的增量主要来自AI和出海投放。
甲方收入增长，整体营销预算却没有同步增长。在一个增长有限的总盘子里，AI推广拿走更多份额，其他业务能分到的比例自然下降。
这笔账算下来，乙方就知道，接下来该去找哪条业务线了，眼下做AI产品的品牌传播、内容和获客，确实还有机会。
但这也只能解决眼前的问题。
一位大厂高管告诉我，他们已经开始让AI直接投放，投放本来就是一个反复测试、观察反馈、调整的过程，而AI的自监督学习和强化学习机制一旦跑起来，长期效率会明显超过人。
Meta的Advantage+已经覆盖素材生成、预算分配、受众选择和出价调整。到2026年初，Meta又披露，正在测试面向广告主的AI业务助手，让客户直接向它询问优化建议。
平台希望客户在自己的系统里，完成更多从制作到投放的工作。
国内也有类似的变化。巨量千川在2026年9月更新的产品手册中介绍，仍在内测的AI成片推荐，可以根据商家已有素材、商品和直播间信息自动生成视频，商家筛选采纳后，素材就能加入投放计划。这已经把部分制作和投放衔接工作，放进了平台的产品功能里。
以前，甲方需要向乙方购买的一些服务，现在打开广告后台就能找到。
广告公司更难受的地方也在这里。甲方的投放预算即使没有减少，需要支付给乙方的制作费、操作费和服务费，也会先降下来。媒体消耗还在，广告公司能从中挣到的钱却变少了。
结语
13美元到7.5美元只是一个会计结果，它背后是一次决策。真正的变化发生在解释权上。
过去，增长归因于投放能力。多花一笔预算，多买一批用户，多一层曝光，增长可以被营销解释，预算就有理由跟着收入走。现在，增长越来越多地被归因于模型能力、算力规模和入口位置。
当一家公司能用模型解释增长，它就不需要再用媒体预算解释增长。
获客正在从市场部的事变成产品的事。入口内嵌，分发自带，用户第一次接触产品时，广告不再是必经之路，一次真实使用才是。习惯买不到，只能长出来。买不到的东西，预算就使不上劲。
广告预算不会消失，它会向能证明增量的地方聚集。新品类上市、新入口争夺、新用户教育，这些仍然要花钱，而且花得更急。真正被压缩的是另一类支出，只能证明自己被看见、不能证明自己带来增长的那种。
增长的解释权换了人，预算就跟着换人。
营销没有退场，它只是被要求先证明自己是增长，再谈是不是费用。
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汽车工业的下一条流水线，开始由 AI 来安排
1913 年，美国密歇根州的福特 Highland Park 工厂里，工程师们进行了一项看起来有些简陋的实验：他们用绳索和卷扬机牵引汽车底盘，让它缓缓经过不同的装配工位。如此这样，工人们就不再需要围绕静止的汽车来回移动，而是在自己的位置上等待底盘经过，进而完成手头的装配任务。
这个实验起初甚至谈不上精密，但效果十分惊人，经过不断改进，到 1914 年的时候，福特 Model T 车型底盘的装配用工时间，从最初的 12.5 小时缩短到了 93 分钟。
▲ 最早的福特汽车工厂流水线
这就是后来写进了历史书，改变了汽车工业的移动装配流水线。
一个多世纪过去，汽车工业沧海桑田早已不同往日，从内燃机到电机，从机械控制到软件定义汽车，今天的汽车与当初的福特 Model T 已经大相径庭。
但「流水线」的巧思依旧不过时，10 月 29 日，在深圳举行的腾讯全球数字生态大会智慧出行专场上，腾讯发布了全新的智能座舱 TAI 智能体，以及面向汽车行业的 AI 组织效能解决方案，同时公布了智能驾驶、汽车出海、具身智能和 Robotaxi 等领域的最新进展。
腾讯智慧出行横跨 BC 两端，这些业务看起来相距甚远，一端是车主用一句话预订餐厅、规划旅程，另一端则是汽车企业利用 AI 完成研发、生产和经营决策。
▲ 腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平
不过依旧可以找到一些内在联系：过去需要人在不同软件、部门和系统之间反复沟通的工作，正在被 AI 重新组织。腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平将其概括为：
产品进化牵引组织变革，组织变革支撑产品进化。
TAI 智能体方案，让汽车学会自己把事情办完
都说有了车之后，生活半径就会扩大许多，假如用户准备在周五晚开车去跨省 4 个小时车程的陌生城市度过一个周末，事情就有趣又复杂了。
在过去，这是一项体力和脑力都耗费不少的劳动密集型的娱乐活动。
我们需要先在社交平台搜索攻略，打开地图研究路线，找餐厅、查营业时间、订酒店、买门票，再把各种地址保存到手机里。
出发之后，还得在导航、音乐、电话和其他服务之间不断切换。即便坐进一辆拥有高性能芯片、几块大屏幕和语音助手的智能汽车，大部分事情依然需要人来完成。
在今年北京车展期间，腾讯已经发布了覆盖点单、向导、娱乐、车主服务等场景的智能体矩阵，尝试把汽车与现实世界的服务连接起来。在这次生态大会上，腾讯又往前走了一步：让智能体从理解需求、调用服务，进一步走向执行任务。
此次升级的 TAI 智能体方案，由 TAI 座舱助手、TAI 出行服务智能体、TAI 内容娱乐智能体，以及跨端接续服务共同组成。
首先升级的是汽车与人交流的能力。
TAI 座舱助手融合了元宝全双工端到端语音、元宝搜索和混元大模型，能够支持低延迟、多音区的自然语言交互，并通过上下文记忆和车端感知，更准确地理解驾驶员的意图。
这里有一个不得不提的重要前提：汽车是一个对安全和注意力有特殊要求的场景。
在发布会前的采访中，腾讯云副总裁、智慧出行负责人钟学丹特别强调：
车内的 AI 需要真正理解用户，同时尽可能减少驾驶过程中的分心。信息来源的准确性和交互效率，比单纯追求聊天的趣味性更重要。
为此，腾讯将元宝搜索引入车端，元宝搜索已接入出行、金融等 13 个垂直行业的 157 个权威信源，试图减少 AI 在真实服务场景中出现的信息错误。
AI 在手机上讲错一个不好笑的冷笑话，顶多让人尴尬；但在驾驶过程中提供错误的道路信息，后果可能严重得多。
交流能力之外，另一项变化发生在任务执行上。
▲腾讯云副总裁李博
腾讯云副总裁李博在发布会上解释了这种任务分工：
腾讯地图负责找得到、腾讯生态负责连接服务、微信支付负责交易闭环。
看起来很简单，实际上链条还挺长，并且这事儿基本上也只有腾讯能做。
具体来说，腾讯地图提供位置搜索、路线规划、周边服务等基础能力，帮助 AI 理解用户的出行需求并找到合适的目的地；微信小程序和第三方服务生态负责连接餐饮、酒店、景区等现实世界的服务，智能体可以进一步完成预订、购票和点单，甚至通过 AI 外呼餐厅完成订座；微信支付则打通交易的最后一个环节。
依旧是用周末跨省游的场景来举例，用户只需要告诉汽车「想在 xx 市找个适合带孩子玩的地方，最好沿途还能吃顿不错的午饭」，AI 就可以结合实时路况、目的地信息、用户偏好和周边服务，推荐合适的景点，规划包含补能和休息的路线，寻找符合口味的餐厅，并协助完成门票购买、餐厅预订和支付。
对用户来说，最理想的情况就是不再需要了解这些功能究竟来自哪个 App、由什么技术实现。「这么近，那么美，周末到河北」或者加个后半句「路好找，店好订，服务全都在腾讯」。
汽车相关的智能体也可以存在于汽车之外。这次腾讯同步升级了 TAI 跨端接续服务，打通手机元宝、微信小微等入口，让用户可以在车外查询车辆状态、传递目的地、同步行程，部分服务在抵达目的地后还可以回到手机上继续使用。
这就意味着，一次旅行未必是从按下汽车启动键开始，也不必在熄火下车时结束。从出门前的准备，到驾驶过程中的服务，再到抵达后的活动，汽车开始成为一套连续服务系统中的组成部分。
钟学丹在采访里提到，未来不同汽车品牌之间的智能化差异，一方面来自车辆自身的感知、车控和硬件能力，另一方面则来自对用户上下文、喜好和习惯的理解。
也就是说，汽车品牌们除了要学会造好车之外，去理解了解用户是同等重要的事情。汽车的智能化价值，开始体现在它能替人完成多少工作，以及让人少花多少精力。
汽车工厂，也需要用 AI 来排出一条新的流水线
车内的智能体正在帮助用户减少操作把体验自动化起来，走进汽车企业内部，AI 面对的则是另一种复杂得多的状况。
比如一个让不少品牌 CEO 丢掉工作的灵魂拷问，下个月应该生产多少辆汽车？
最简单的提问背后，是最复杂的计算，想要回答准确这个问题，需要几乎整个公司都动脑筋。销售部门关心市场订单，生产部门关心产能，采购部门关心供应商交付，财务部门关心库存和现金流。更麻烦的是，各个部门都有自己的数据和工作目标。市场需求随时可能变化，而企业的经营决策必须综合考虑所有因素。
▲ 腾讯云副总裁孙燕
腾讯云副总裁孙燕在采访里提到了一个案例，某汽车大厂原先需要通过大量跨部门会议完成产销协同，产量的决策过程往往要持续两三周，甚至一个月。腾讯与其合作引入智能体后，系统能够综合企业内部经营数据与外部市场信息，围绕利润、销量等不同目标生成决策建议。
这套流程将原先需要数周完成的决策，压缩到了 1—2 天。当然，最终决定仍然由企业管理者作出，AI 主要的作用是承担信息整合、分析和辅助决策的工作。
一家大型汽车企业内部，可能有数万名员工、数百个业务系统，每个人都在努力提高自己的工作效率，但组织的整体效率往往受制于部门之间的信息传递与协作成本。
这种摩擦或许是当下中国汽车工业「卷」过头的一个诱因，个体的效率增加未必促成整体效率的提升。
这也是腾讯此次提出 AI 组织效能解决方案的背景，今年以来，WorkBuddy、CodeBuddy 等 AI 工具已经进入不少汽车企业。腾讯表示，长安、比亚迪、广汽、零跑等近九成国内车企，正在使用相关智能体产品及模型服务。
不仅仅是单个员工能够用 AI 写代码、做表格、整理资料，还需要整个企业真正建立 AI 工作流程，腾讯希望通过企业 Agent 平台，将散落在员工个人手中的 AI 能力进一步连接到企业数据、知识库和业务系统之中。
这里面相当重要的部分是 Skill 的提取和复用，一个经验丰富的工程师可能花费数年积累了一套独特的产品验证方法，即使他愿意分享，新同事也需要经过学习、实践和反复沟通，才能掌握其中的诀窍。
长安汽车代表祁越就提到了一个很现实的情况：
有没有很多知识在专家的脑子里而不在我们的数据库里。
今年 8 月，腾讯与长安汽车共同组建了「AI 火箭班」，通过 FDE 模式让技术人员深入业务场景，围绕产品策划、产销协同、质量运营、AI Coding 等方向，共同开发了八大场景智能体，目前已经上线运营。
腾讯提出的组织效能方法论包含三个层次：员工提效、流程重构和组织转型。腾讯云副总裁孙燕说，判断 AI 有没有真正释放生产力，关键在于业务价值是否实现。
类似的思路，也延伸到了汽车销售环节。此次发布的腾讯企点营销云 MAGIC AI，尝试将用户洞察、内容生产、营销触达和销售线索跟进连接起来。
腾讯披露的首批试点结果显示，相对于对照组，AI 线索策略运营平台帮助门店将线索到店率提升了 24%，单条线索的跟进频次提升了 53%。
从研发、生产到营销，汽车企业内部原先彼此分散的工作，开始出现新的连接方式，这让人想到前面说的福特流水线。
100 多年前，福特通过重新安排工序，让零件与工人以更高效的方式相遇。今天，AI 则开始尝试让分散的数据、知识与业务需求，更快速地找到彼此。
有所不同的是，工业流水线追求的是高度确定性的重复操作，今天的 AI 要面对不断变化的市场、目标和业务环境。它需要处理的复杂程度远远超出了当年那根牵引底盘的绳索……
从司机乘客，到汽车工厂，再到整个产业，AI 还可以走多远？
把视野从一辆汽车的起点、到一家车企角度继续放大，其实会发现腾讯此次发布的很多内容，都在围绕一个问题展开：中国汽车市场进入了更加激烈的存量竞争阶段，新的增长空间在哪里？
腾讯云副总裁李博在大会上给出了三个方向：国内市场的差异化体验、汽车企业的全球化，以及具身智能和 Robotaxi 等新场景。
过去几年，汽车行业的智能驾驶技术路线经历了从 BEV、端到端到 VLA、世界模型的快速迭代。模型能力越来越强，随之而来的是更庞大的训练需求、更复杂的数据闭环，以及持续增长的算力成本。
腾讯披露，其智能驾驶云业务在 2025 年的规模增长超过 300%。通过全链路智算解决方案，腾讯帮助一家国际头部汽车零部件企业将混合算力集群利用率提高到 98.4%，推理场景 GPU 效率提升超过 60%。
节省的成本，最终还是会和消费者息息相关。
出海市场也有类似的需求。
如今，中国汽车企业已经能够把成熟的电动车产品销售到世界各地，同时，海外用户需要本地化的地图、内容和服务，智能辅助驾驶研发也需要应对不同国家的数据法规、基础设施和运营环境。
中国市场里已经成熟的智能化体验，到了海外未必能够直接复制。为此，腾讯此次升级了海外智能化解决方案，覆盖海外智驾云、营销服务、地图和效率智能体等方向。
其中，海外智驾云提供数据回传、处理、训练、仿真及合规工具链；腾讯智驾地图海外版则计划在 2026 年底推出首个版本，试图降低车企在不同市场进行智能化适配的成本。
腾讯还将部分 AI 能力延伸到具身智能与 Robotaxi。
在具身智能领域，腾讯推出了数据闭环套件，并结合 Tairos 具身智能开放平台，为机器人研发提供数据处理、生成与训练支持。在 Robotaxi 领域，腾讯则通过云、地图和出行服务平台连接自动驾驶企业与用户，小马智行、文远知行等企业已经接入腾讯出行平台。
汽车、机器人和 Robotaxi 所面对的技术问题并不完全相同，但它们确实拥有一些共同的基础能力：感知真实世界、理解环境、作出决策，并在物理空间中执行任务。特别是在模型训练、仿真、数据处理和算力管理这些环节，汽车产业多年积累的能力，有机会继续向更多场景延伸。
钟翔平在大会上说：
车企负责造好车，我们负责让 AI 用得起来、用出效果。
腾讯不需要亲自制造汽车，也不打算自己运营一支 Robotaxi 车队。它希望提供的是连接不同汽车企业、技术能力与服务生态的基础设施。
一百多年前，福特让底盘沿着生产线前进，改变了汽车的制造方式。今天，AI 开始让数据、知识和服务围绕真实需求流动。
汽车工业的下一条流水线，已经不再需要一根看得见的绳索。
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首批功能包括信息、FaceTime 和电话中的实时翻译，写作工具的改写、校对与摘要，照片消除、自然语言搜索及回忆影片创建，以及智绘表情、通知摘要和优先邮件等。用户登录千问账户或使用「通过 Apple 登录」后，可在系统内调用千问；写作工具中的「创作」功能也可借助千问生成内容。
支持设备包括 iPhone 15 Pro、iPhone 15 Pro Max、iPhone 16 及后续机型、iPhone Duo 和 iPhone Air。此次更新不包含 Siri AI 及苹果在 WWDC 2026 上公布的其他下一代 Apple 智能功能，其他平台需获得必要审批后推出。
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/private/var/db/diagnostics/Special
这个目录里一大堆 .tracev3 文件
而且增长飞快，占了几个 G 。
让 GPT6 查了一下，给我的回复是：
我查到了一个明确的日志来源：控制台里反复出现 Tencent Lemon Lite 的沙盒拒绝记录，内容是它尝试读取磁盘空间和网络接口信息，系统反复拒绝并记日志。它可能是近期日志增长的一个原因。可以先完全退出腾讯柠檬清理，观察日志目录接下来是否还快速变大。
不知道大家有没有遇到