Yann LeCun 大家一定不陌生——圖靈獎得主、CNN 之父、深度學習三巨頭之一。 他的觀點散落在各種訪談和推文裡，零碎又常被斷章取義。所以這次，我們把 LeCun 的判斷系統梳理了一遍，連成一條線，看看在他眼裡，LLM 接下來該往那走。 這篇是 Datawhale DIY-LLM 開放原始碼專案的拓展篇，帶你看看大模型這條路本身能走多遠。 文章有點長，大家可以慢慢讀～ 項目地址：https://github.com/datawhalechina/diy-llm

日前結束的戛納電影節上，大大小小的官方與非官方論壇、閉門路演、技術發佈會接近百場，其中超過一半以上的主題，都深度繫結了AI。 在聽完了包括可靈AI在內的多個AI相關的論壇及活動後，我們深刻地感受到：歷經了2023年好萊塢大罷工，2024到2025年AI人工智慧大模型的狂飆後，AI已經徹底從“技術極客玩具”的邊緣議題，躍升為全球電影工業的絕對核心。 以下是我們記錄的AI討論的現場： 曾執導電影《黑天鵝》的著名好萊塢導演達倫·阿倫諾夫斯基（Darren Aronofsky），公開AI製片廠牌Primordial Soup，與Google研發實驗室技術主席對談 AI電影；可靈AI戛納官方論壇集結中美韓三國導演共話AI賦能電影級創作；Promise ai將生成式AI融入虛擬製作，展示院線動畫長片turing in部分片段；Narrarive Coders以自研AI技術與混合製作工作流打造高端影視製作系統；法國導演演示“真假難分”的AI飆車戲……

5月27日，快手公佈的2026年第一季度業績顯示，可靈AI商業化處理程序進一步加速。2026年第一季度，可靈AI營業收入超過人民幣6.5億元，同比增長超300%。2026年3月，可靈AI年化收入運行率（ARR）近5億美元。2026年2月，可靈AI上線可靈3.0系列模型，進一步迭代模型能力、產品體系和應用場景。 (介面新聞)

馬斯克最近做了一件讓整個機器人行業震動的事。 Tesla把第三代人形機器人 Optimus 的靈巧手核心技術——包括底層的腱繩驅動結構專利——直接公開了。 很多人第一反應是： 不就是一隻機械手嗎？為什麼這麼轟動？

這次，中國國內將會出現一家千億級多模態AI公司。 5月11日消息，據報導，快手科技計畫在將其旗下可靈（Kling）AI視訊業務分拆，並計畫明年實現IPO上市。 報導稱，快手已與潛在投資者就可靈Pre-IPO融資進行洽談，該輪融資對可靈的估值將達到200億美元（約合人民幣1300億元）。 分拆原因，一方面與資本市場有關，另一方面，快手希望可靈與字節、阿里巴巴等公司的產品展開更多的競爭。

人到了40歲，對手錶的需求，真的會變。 20多歲的時候，追的是熱門款、高話題度，甚至只是想買一隻“看起來很厲害”的表。但到了這個階段，更多人開始在意：這只表到底好不好戴？能不能搭配我的生活？ 畢竟，40歲的你，可能已經在職場有了一定位置。日常生活裡，除了工作，還有商務飯局、重要會議、高爾夫聚會、海外出差，甚至是晚宴。這時候，手錶早就不只是看時間的工具，而是你個人風格和成熟度的一部分。 更重要的是，到了這個年紀，你會發現：真正值得投資的表，不一定是最貴的，而是能陪你很久、怎麼戴都不膩的那一隻。

本源量子、圖靈量子、玻色量子、華翊量子、兩儀萬象——五家非上市量子計算企業，合計估值約317億元，覆蓋超導、光量子、相干光、離子阱、中性原子五條技術路線。創始團隊分別源自郭光燦體系、潘建偉體系、楊振寧體系三大中國量子學術譜系。本文基於IT橘子、證監會公告、新華網、36氪、投中網等公開可追溯資料，所有資料均可交叉驗證。一、估值格局1. 本源量子，約92億元中科大郭光燦院士團隊創立。2025年9月進入科創板IPO輔導（證監會公告），彼時估值約69億元，2026年4月攀升至近百億。"本源悟空"72位超導量子晶片營運超兩年，完成全球163國80余萬次計算任務。2024年營收9,938萬元，國內唯一千萬級營收量子企業。2. 圖靈量子，70億元上海交大金賢敏教授創立。2026年4月27日完成新一輪數億元融資（36氪/投中網獨家），國家創業投資引導基金長三角基金與浦東新區國資聯合領投。今年以來連續2輪融資近10億元，這是國家創業投資引導基金在量子領域的首個直投項目。2025年訂單破億，CAGR 200%。3. 玻色量子，65億元清華海歸團隊（文凱+馬寅）創立。2026年3月完成B輪10億元（新華網），年度量子單筆最大融資。"馭量·山海1000"千位元可擴展專用量子機，超頻模式3000+位元，五年四次迭代。建成中國首個規模化專用量子計算製造工廠。4. 華翊量子，50億元清華大學段路明院士團隊。保真度99.99%+全球領先。HYQ-B100實現100+離子位元。相干時間小時級，遠超超導（微秒級）和光量子（毫秒級）。已與中國移動研究院合作。5. 兩儀萬象，40億元2024年8月成立，五家中最年輕。清華翟薈教授（楊振寧院士關門弟子）創立。2026年4月實現全球首個萬級中性原子捕獲——10,064個原子，超越加州理工6,100個紀錄（騰訊/新浪/搜狐4月23-24日）。與科大訊飛合資成立"量智開物"。二、技術路線詳解🔬 本源量子 · 超導路線"本源悟空"搭載72位自主超導晶片"悟空芯"，自研"本源天機4.0"測控系統支援500+量子位元，國產稀釋製冷機SL1000突破美國禁運，自研量子作業系統"本源司南"。超導是最主流路線（IBM、Google同路線），操控快、成熟度高、全端自主可控。挑戰在於極低溫（10mK以下）工程門檻。🔬 圖靈量子 · 光量子路線TuringQ Gen2大規模可程式設計光量子系統，100+光子位元操控。主導建成國內首個光子晶片中試線（110nm製程），採用薄膜鈮酸鋰材料體系。推出國內首個光量子AI程式設計框架DeepQuantum和"量擎"雲平台。室溫運行、相容半導體工藝、天然適配AI。挑戰在於位元相干時間短，大規模整合難度高。🔬 玻色量子 · 相干光路線"馭量·山海1000"——國內首個千位元級可擴展專用量子電腦，標準模式1,000位元，超頻模式3,000+位元。2026中關村論壇正式發佈。專注組合最佳化、分子模擬等專用場景，落地快、訂單明確。挑戰在於通用性有限。🔬 華翊量子 · 離子阱路線段路明院士獨創二維離子陣列架構，突破傳統一維離子阱擴展瓶頸。保真度99.99%+（全球最高水平之一），相干時間達小時級。第三代目標300-600位元。保真度在量子化學和精密測量領域不可替代，量子糾錯潛力大。挑戰在於位元擴展速度較慢。🔬 兩儀萬象 · 中性原子路線10,064個中性原子捕獲——全球首個萬級紀錄，超越加州理工6,100個。"追風"AI演算法20ms內完成萬原子陣列重排。與科大訊飛合資成立"量智開物"。首款商用整機計畫2027年春發佈。原子天然全同、長相干時間、強擴展性，被視為通用容錯最優路徑之一。三、創始團隊：中國量子學術譜系五家企業呈現三條清晰的學術傳承脈絡。郭光燦體系 → 本源量子 + 華翊量子中科大郭光燦院士是中國量子資訊學科奠基人之一。弟子郭國平創辦本源量子（超導路線），另一弟子段路明創辦華翊量子（離子阱路線）。一條學術血脈衍生出兩條技術路線。潘建偉體系 → 圖靈量子金賢敏師從潘建偉院士，中科大博士、牛津博士後。在牛津期間註冊公司Q-WindowX，是全球最早推進量子計算產業化的人之一。楊振寧體系 → 兩儀萬象翟薈為清華大學教授，楊振寧院士關門弟子。"兩儀"取自《易經》"太極生兩儀"，在量子語境中隱喻量子位元的二元性。海歸雙核 → 玻色量子文凱（清華本碩、史丹佛博士，CIM方向國際先驅）與馬寅（航天系統10年精密儀器專家），構成"學術+工程"互補驅動。四、商業化處理程序商業化路徑分化為三個梯隊。第一梯隊：本源量子唯一實現營收規模化的企業。全端覆蓋——從晶片設計、測控系統、作業系統到量子云平台。2024年營收9,938萬元，預計2026-2027年衝刺科創板IPO。第二梯隊：圖靈量子 + 玻色量子處於訂單爆發到營收規模化的過渡期。圖靈2025年訂單破億（CAGR 200%），玻色多台真機交付（單價5,000萬至1億元）。兩者均已獲國家級資本重倉，分別預計2027年和2028年IPO。第三梯隊：華翊量子 + 兩儀萬象仍處"技術領先、商業待啟"階段。華翊科研院所訂單佔比80%，兩儀首款整機2027年春發佈。兩者全球技術指標均處世界級水平，但商業化仍需時間。五、資本市場節奏據IT橘子資料，截至2026年3月17日，國內量子計算賽道累計收錄150起融資事件，融資總額達112.05億元。2026年Q1融資額22.04億元，逼近2025全年24.73億元。1月11.4億元（圖靈B輪、量旋C輪等大額交易），2月4.5億元（相干科技Pre-A輪等），3月截至17日6.2億元（3月11日單日3起融資；邏輯位元數億元）。估值分化明顯：本源量子（~92億）、圖靈量子（70億）、玻色量子（65億）三家頭部形成估值優勢，正在拉開與華翊（50億）、兩儀（40億）的身位。國家創業投資引導基金三個區域基金（京津冀/長三角/粵港澳大灣區，各500億以上規模）已開始下場。預計2027-2030年將迎來首批"量子計算第一股"。六、趨勢展望超導路線（本源）短期領跑。8年積澱、年營收近億，2026-2027年科創板IPO推進中，正加速180+位元機型。但面臨IBM、Google等國際巨頭的直接競爭。光量子/相干光（圖靈/玻色）落地速度最快。室溫運行、低成本、AI融合的天然適配性是兩大核心優勢。圖靈70億入圍國家隊直投、玻色B輪10億登頂年度最大量子融資。圖靈"沿途下蛋"策略已見成效。離子阱（華翊）保真度王者。99.99%+保真度在量子化學、精密測量領域有不可替代價值。量子糾錯時代將釋放其最大潛力。中性原子（兩儀萬象）長期潛力最大。10,064個原子捕獲創全球紀錄，首次將位元資源突破萬量級。2027年首款整機發佈是關鍵節點。賽道加速分化，資本市場進入"搶籌"階段。Q1融資22億逼近2025全年。本源即將IPO、圖靈國家隊直投、玻色B輪10億，三家頭部加速拉開差距。量子計算已從"局部賽馬"進入"國家隊佈局"階段。 (洪泰智造)

【新智元導讀】一場全球峰會在矽谷引爆！不僅有圖靈獎得主站台，更有Big Seven巨頭的頂級科學家現身。這家成立近兩年中國公司，一口氣甩出三大新品。美西時間4月28日，具身智能行業有史以來，第一場全球性峰會在矽谷落幕！這場大會星光熠熠——2015年圖靈獎得主、公鑰密碼學奠基人Martin Hellman做開場主旨演講，主題是「安全、智能與物理世界的交匯」。輝達GEAR Lab高級研究科學家、亞馬遜前沿AI研究院科學家、史丹佛大學副教授同台對談，上千名來自全球的AI學者、開發者和投資人到場。張藝興也驚喜現身在這場名為GEIS（全球具身智能創新大會）的峰會上，一口氣發佈三款核心產品，覆蓋世界模型、靈巧手和人形機器人。如此豪華的陣容，硬核的發佈，倒像是矽谷本土巨頭的畫風。誰能想到，GEIS的發起方竟是一家成立剛滿兩年的中國公司——魔法原子（MagicLab）。在矽谷辦會、請圖靈獎得主站台，具身智能賽道還從未有過這種先例。機器人缺的不是胳膊腿，是腦子過去兩年，人形機器人的關節扭矩越來越大，自由度越來越多，翻跟頭的姿勢越來越花。但一個尷尬的事實始終沒變，絕大多數機器人離開預設好的demo場景，就「不會幹活」了。問題出在那？目前主流的VLA（視覺-語言-動作）大模型已經能讓機器人聽懂指令、看見場景，但一旦進入真實環境，光照變了、桌面材質換了、物體擺放位置偏了幾釐米，泛化能力就開始崩。說到底，機器人缺的不是更強的胳膊腿，是一個真正能理解物理世界的「大腦」。這才是核心瓶頸。這正是魔法原子此次發佈的世界模型Magic-Mix要解的題。世界模型Magic-Mix，自己教自己Magic-Mix由兩個核心引擎協同運作。第一個叫Magic-Mix WAM，負責物理環境理解、空間推演和動作決策。通俗地說，它讓機器人在動手之前，先在「腦子裡」模擬一遍接下來會發生什麼。抓一個杯子，手指接觸杯壁的瞬間會產生多大的力？杯子的重心在那？如果桌面是濕的，摩擦係數怎麼變？這些物理常識層面的推演，是VLA模型不擅長的，而世界模型恰好補上了這塊。第二個引擎叫Magic-Mix Creator，是一個離線資料生成器。它的工作是大批次合成訓練資料樣本，持續喂給WAM做訓練和迭代。以上兩個引擎組合在一起，形成了一個閉環，海量資料生成→模型訓練→訓練結果反饋→資料再生成。換言之，Magic-Mix是一個能「自我進化」的動態系統。機器人在真實場景中每執行一次任務，產生的資料都會回流到這個閉環裡，驅動模型持續進化。在訓練機制上，Magic-Mix有一個很硬核的設計，視訊動作雙專家協同訓練。一個專家負責「看」，從視訊資料中學習物理世界的運行規律；另一個專家負責「動」，把觀察到的規律轉化為具體的動作策略。兩個專家共享底層資訊，但梯度更新彼此隔離，避免互相干擾。這套機制還引入了目標圖像約束和失敗圖像特徵輸入。系統不僅學習「成功長什麼樣」，也學習「失敗長什麼樣」，從而在執行長線程任務時減少誤差累積。而支撐這套系統運轉的底層基礎，是資料。資料，恰恰是當前具身智能最大的瓶頸。真機資料採集成本高、周期長、場景覆蓋有限，這是全行業面臨的共性難題。魔法原子給出的解法是「兩條腿走路」——一方面，大力投入真機資料採集。日均採集約16000條，VLM層模型參數量達3B，已積累約36萬條真機資料；另一方面，通過Magic-Mix Creator大批次合成訓練資料，實現萬倍等級的資料體量擴展。其建構的Robot Data Pool，高品質資料集規模已超100萬小時。這套「真機採集+合成擴展」的資料飛輪，大幅降低了對純真機資料的依賴，也為模型訓練提供了持續穩定的彈藥補給。從行業視角看，誰能率先跑通資料閉環，誰就能在具身智能的下半場佔據先機。一個可以想像的場景是，如果這套世界模型率先在家庭環境中跑通，機器人就能在廚房里根據檯面上食材的擺放位置自主規劃切菜、裝盤的動作序列，而不需要人類預先編排每一步。從水龍頭出水的角度到碗碟疊放的高度，這些細碎的物理變數都在世界模型的推演範圍內。家庭這種高度非結構化的場景都能應對，工業產線上相對標準化的任務就更不在話下。這是世界模型真正的戰略意義：它是為所有場景提供底層能力支撐。誰先把世界模型跑通，誰就拿到了具身智能規模化落地的「萬能鑰匙」。靈巧手H01，比人手還「敏感」有了「大腦」的決策能力，還需要足夠精密的執行終端。會上，同期發佈的新一代靈巧手MagicHand H01，有幾個參數值得單獨拎出來看。20個自由度，其中15個為主動自由度，整機重量僅1公斤，額定負載卻達到10公斤。機器人的手越重，對整機負載的擠壓就越大，留給實際作業的有效載荷就越少。H01把自重壓到了1公斤，幾乎不吃整機的負載預算。44個高解析度三維觸覺感測器覆蓋手掌和指尖，力感知解析度達到0.05牛頓。要知道，人類指尖的力感知閾值大約在0.05到0.1牛頓之間。H01在力感知精度上，已經摸到了人手的下限。但H01最有辨識度的能力是「未觸先覺」。產品具備0到40mm的動態感知範圍，接近覺解析度達到0.5毫米，能夠在真正接觸物體之前就完成動作預判。配合5mm級的硬體閉環響應系統，機器人的手在離物體還有幾釐米的時候就已經開始調整姿態和力度了。這在護理、康復訓練、家庭服務這類場景中尤其關鍵。機器人跟人近距離接觸時，靠碰撞檢測做事後補救太晚了，H01能在接觸發生之前就完成力度和軌跡的調整。1秒內完成完整開合動作，響應速度足以應對工業產線節拍。同時支援適配市面上多款人形機器人本體，不繫結自家平台。這個開放策略在靈巧手賽道並不常見。更具實用價值的是，H01被設計為通用模組，可適配市面上多款人形機器人本體。這是一個明確的生態化訊號：魔法原子不只想給自家機器人配上靈巧手，而是想讓H01成為行業的「標準件」。MagicBot X1，7×24小時不下班三款產品中的最後一塊拼圖是旗艦人形機器人MagicBot X1。上一代Gen1，身高174cm、42個自由度、雙臂搬運負重20公斤，是魔法原子在春晚和工廠產線上驗證過的主力機型。而這一次，X1在Gen1基礎上做了幾個關鍵升級。第一是運動能力大幅提升。X1身高拉到180cm，體重70kg，全身31個主動自由度（Gen1是42個總自由度，但主動自由度數未公開披露），極限關節扭矩從Gen1的體系升級到450N·m。整機運動速度綜合提升30%以上，運動範圍提升超過50%。更高的扭矩和更大的運動範圍組合起來，意味著X1能在更複雜的空間姿態下完成作業。舉個栗子，工業場景中經常需要機器人彎腰探進裝置內部做檢測或取件，這類動作對軀幹和肩關節的運動範圍要求很高，Gen1在某些極限角度下會受限。X1提升50%的運動範圍，直接拓寬了它在柔性生產場景中的適用面。第二是續航問題的根本解法。Gen1綜合續航最高5小時，對於需要兩班倒，甚至三班倒的工業場景來說不夠用。X1沒有選擇堆更大的電池，而是做了雙電池熱插拔系統，支援不斷電更換電池，直接實現7×24小時連續作業。工廠不需要等機器人「下班充電」，維運人員換塊電池就行。這個設計思路比單純拼電池容量更務實。第三是產品化程度。X1一共有兩個SKU：開箱即用「標準版」，以及面向高校和開發者「科研版」，支援底層二次開發和外形定製。Gen1在產品化層面更偏向定製項目交付，X1從一開始就是衝著標準化量產去的。到這裡，技術拼圖閉環了。Magic-Mix世界模型是「大腦」，H01靈巧手是「雙手」，X1人形機器人是「身體」。從感知、決策到執行，一口氣補齊。行業拐點已至，誰在真正落地？站在更宏觀的視角來看，GEIS上大會上的集中發佈折射出的是，整個具身智能行業正在經歷的結構性轉折。年初，智源研究院在發佈的《2026十大AI技術趨勢》中指出，具身智能正迎來行業「出清」，中國已有超過230家具身智能企業，其中人形機器人企業超過100家。但這一輪競爭的技術難度、資金需求遠超過往，當前企業數量遠超賽道的物理承載量與資本供給能力。換言之，2026年，是具身智能從「百團大戰」走向「諸侯割據」的分水嶺。誰能從實驗室走向量產交付，誰能打通從技術到產品再到商業的完整鏈路，誰就能在洗牌中存活並勝出。從這個角度審視魔法原子的GEIS發佈，其戰略意圖更加清晰——世界模型提供理解世界的能力，靈巧手提供精細操作的能力，人形機器人提供全場景作業的身體平台。而「閉環」，恰恰是此次GEIS矽谷發佈會的核心敘事。全端自研+全球押注支撐這套閉環的底層，是魔法原子硬體自研率超過90%的全端路線。自研關節模組峰值扭矩525N·m，專利佈局超150項，自建資料採集工廠日產真機資料16000條。這條路線的代價是研發投入大、周期長，但回報也擺在那裡。成立兩年內，從春晚百台群控、蘇超近300台戶外暴雨群控到香港論壇4.5小時零故障商務服務，連續完成了一條跨場景驗證鏈。拿下大健康領域1.5億元單筆訂單。業務覆蓋全球50個國家和地區，海外收入佔比超過60%。GEIS大會上，魔法原子總裁顧詩韜首次對外披露長期目標——2036年衝刺140億美元營收，未來五年投入10億美元打造全球開發者生態。大會現場與矽谷AI企業Openmind、PrismaX AI、Cosmicbrain AI、Physis完成簽約，基於「千景共創」計畫向生態夥伴開放硬體樣機、開發資金和核心技術支援。當全球具身智能行業還在為「大腦」和「身體」誰先誰後爭論不休時，魔法原子選擇了一條更樸素也更難走的路徑——兩手都要抓，兩手都要硬。這家從江蘇走出來的公司，正在矽谷用一場發佈會向全球宣告：中國具身智能的全端時代，已經到來。 (新智元)