大多數人過於悲觀我們是否身處人工智慧泡沫之中？這個話題在全球已引發了持續熱議。李開復曾在蘋果、微軟、Google等科技巨頭任高管，2009年，他創立創新工場，推動十餘家AI獨角獸成長。2023年，他又親自下場，創立大模型公司“零一萬物”。圍繞AI泡沫、中美AI競爭與產業落地，《中國新聞周刊》專訪了李開復。李開復 圖/受訪者提供“多數人對AI仍然過於悲觀”《中國新聞周刊》：最近全球都在談論AI的投資泡沫，有觀點將當前AI投資熱潮類比於20世紀末的網際網路泡沫。你怎麼看待AI泡沫論？大家在擔心什麼？李開復：歷史上，每一個改變世界的技術都會經過所謂“泡沫期”。但泡沫分兩種：一種是技術當下還沒有價值，在未來才能體現；另一種是技術當前已經產生了價值，只是部分估值過高了。AI屬於後者。今天的AI已經創造了巨大價值，在多個垂直領域的核心生產場景，都能看到實際應用。比如程式設計，現在在我們“零一萬物”，80％的程式碼是AI生成的，只有20％是人寫的。如果把泡沫定義為企業估值過高，那現在確實是有可能的。比如，仍在巨額虧損的OpenAI，是否真的值5000億美元？這一點可以討論。AI領域的增長趨勢也是確定的。還是以OpenAI為例，它的年收入約為120億美元，相比2024年增長了好幾倍。外界關注的是，OpenAI一年投入高達400億美元，但營收只有120億美元，這對財務投資人來說可能是一個災難。但這些投入絕大部分是在投資未來，無法在當年的收入中完全體現出來。也有可能未來OpenAI的營收每年保持兩三倍的增長，很快就能收回投入了，這也是一種可能性，目前沒辦法給出定論。《中國新聞周刊》：當前科技巨頭的投入是否太超前？行業可能過於樂觀？李開復：在AI 1.0時代，行業確實一度過於樂觀。但今天，你可以說OpenAI或輝達的估值太高，卻不能說我們對AI過於樂觀了。實際上，我認為大多數人對AI仍然過於悲觀——它已經展現出很強的思考能力和任務完成能力，不只是一個App應用層面的能力。今年有一個明顯的分水嶺是AI Agent的能力，隨著強推理基座模型能力不斷迭代，它已經開始穿透企業核心業務流。“閉源像一個天才，開源像一群聰明學生”《中國新聞周刊》：目前中美在人工智慧的發展路徑上有那些核心差異？李開復：中美AI發展路徑的差異，首先體現在基座模型技術上。美國目前仍然領先，大約領先6個月。但中國在開源方面走得更快，在工程方面也做得更好。也就是說，在純技術層面美國領先，但中國有獨特的競爭力。有人會問：美國公司肯定會比中國公司投更多錢來做下一代的模型，這會不會改變競爭局勢？我個人認為大機率不會，中國還是會緊緊跟上。目前來看，美國AI模型想和其他國家立即拉開“技術時間差”，有兩種可能：一是美國公司在模型領域有突破式的發明，二是美國用超大算力，訓練出別人無法復現的模型，但目前看來這兩者發生的機率都很低。第二個主要差異體現在開源與閉源的選擇上。美國模型選擇的路徑，是以OpenAI、Anthropic等為代表，走閉源路線，試圖通過率先研發出通用人工智慧，贏家通吃。中國企業則更傾向於開源，目前全球前十的開源模型中，有九個來自中國，中國大模型在開源方面開始領跑世界，這是我們的優勢。閉源就像一個天才，關起門來衝刺諾貝爾獎。開源則像一群聰明學生，組成學習小組，共享互助、共同成長。大多數時候，閉源模型的能力優於開源模型。兩年前，這個“技術時間差”很大，現在已縮小到半年左右。閉源的產品往往最賺錢，但開源產品會被更多人使用，往往也能快速培育出豐富且有競爭力的應用創新生態。開放原始碼的好處是更受信任、成本更低、更容易做私有化部署和微調。開源社區也更喜歡開源模型，這是一股很大的力量。這些都能大大幫助中國模型打開全球市場。《中國新聞周刊》：這些差異會帶來那些優勢與短板？比如在應用落地和商業模式上，中美各自的強項與挑戰是什麼？李開復：在應用和商業模式上，美國軟體、金融等數位化公司，更容易接納AI，也更願意付費去購買企業級AI產品。比如美國大公司願意付很多的錢，採購一個很棒的AI軟體，軟體公司又會不計成本呼叫API。這些資金最終會“輸血”給大模型公司，形成研發投入的良性循環。目前在中國，這樣的循環還沒有轉起來。在我看來，這可能是推動美國AI發展的最大因素，反而不在於他們的大模型技術有多牛，因為技術再厲害，別人也能學會。但在消費級應用方面，中國具有很大機會，無論是創業公司還是大廠。中美科技大廠的一個顯著區別是，美國企業一旦取得一定成功，就容易“躺平”；中國大廠會不斷迭代更新，每年還會推出全新的產品。中國每家大廠都有它的核心業務，以及集中的市場份額，它們更願意將AI融入現有業務，持續創新，再加上中國人口基數大，大廠肯定會享受到市場紅利。中國的科技大廠很可能會做出比美國企業更好的AI應用，這裡主要指的還是手機應用，我們可以拭目以待。有些行業大家都一窩蜂湧入，反而變成了紅海。圖/視覺中國初創公司機會在那？《中國新聞周刊》：此前AI“六小虎”備受關注，但今年整體感覺基座大模型競爭已逐漸被大廠主導。你如何看待這種洗牌？這是一個必然的趨勢嗎？李開復：這取決於兩個關鍵問題：第一，是不是每年都需要投入數倍增長的算力，才能做出最好的底層模型？第二，初創公司能否每年都融到比上次多幾倍的資金？“六小虎”創業初期，大家對這兩個問題都比較樂觀，也確實研發出了不錯的模型。但後來大家逐漸意識到，雖然企業掌握資源很重要，但國內的融資環境不如美國。“六小虎”裡隨便那一家，如果放在美國，融資額很可能比在國內高出3到5倍，有了更多資金，能做的事情也會更多。從全球來看，Scaling Law（規模定律）的速度也在放緩。如果初創公司每年都要承擔比前一年多幾倍的基礎設施成本，才有可能做出更好的底層模型，加上持續開源，會面臨非常嚴峻的商業化考問。相比之下，大廠仍然有實力投入基礎模型的研發，它可以把投入成本分擔到數十億的使用者身上。對初創公司來說，目前最大的機會肯定在To B（面向企業）或To C（面向終端客戶）的應用層面。從去年開始，我們公司就已經轉型，不再燒錢做最貴、最大的模型，而是轉向與業界一流的基座大模型開放合作，同時訓練更快、更便宜的模型，打造能賺錢的應用和AI Agent（智能體）。目前我們選擇的路線是與大廠合作的模式，使用它們的底層模型，目前合作最多的是阿里巴巴的通義千問和DeepSeek。而大廠之間的競爭誰能勝出，判斷的依據是看誰既有決心、有實力持續投入資金，同時又擁有足夠密集的人才。《中國新聞周刊》：初創公司的發展空間到底在那裡？李開復：我個人判斷，未來AI Agent會顛覆世界。因為它把模型從問答形式，變成了一個能幫你解決問題、交付成果的“超級員工”，這個價值是巨大的。而且這對企業來說價值更大，個人不一定願意花大價錢買一個虛擬助手，但如果這個“超級員工”真能幫公司解決實際問題，企業會願意付費。但中國企業級軟體市場面臨的挑戰是，傳統企業對AI認知不夠，很多企業可能連“Agent”是什麼都不知道，你給它們市面上任何一個AI Agent，都不會立即用得好，因為內部沒有培訓過。如果不想只是幫企業做客服、報銷這些降本的應用，還想實現提效、創造新價值，是一件有挑戰而且很艱苦的活，因為必須深入理解每家公司的業務邏輯與指標。另外，我們訪談過很多企業使用者，他們有一個共同訴求：希望私有化部署。他們不願意把資料傳到外部，儘管私有雲理論上安全，但仍存在顧慮，也不願把資料交給某一家大的AI公司。對大廠來說，這類業務太複雜了，他們有別的更容易賺錢的方式。反而是小型初創公司，可以做得更深。“大部分單子可能都是賠錢的”《中國新聞周刊》：你曾預測，2025 年會是AI商業化淘汰年。現在接近年末，現實情況與當初判斷相比，是更樂觀還是更殘酷？李開復：我當時的預測是，如果一家公司拿不出合格的財報，可能就融不到資或者上不了市。只有極少數公司能靠“技術非常牛”作為融資或上市的理由，大部分初創公司，還是得展現出一個可持續的商業模式。那怕今天不賺錢，至少要讓人可以看到未來能賺錢的那一天。能做到這一點的企業，我覺得會走得更持久。《中國新聞周刊》：在商業模式探索上，目前大部分AI公司進展如何？李開復：國內大模型商業化落地確實遇到了一些挑戰。To B的項目如果走招標模式，大部分單子可能都是賠錢的。因為金額本身不大，而參與競標的公司又會通過壓價來競爭。這和前面講到的美國市場正好相反：美國大企業願意花很多錢，購買一款對它很有價值的軟體；中國很多企業，會希望通過很多企業競標來壓低價格。壓價意味著，“血液循環”沒有通暢：你只給AI企業這麼一點錢，它會花三倍的錢賠本做一個完美的產品嗎？大機率不會。第二個難題是，很多國內企業對於按訂閱或呼叫 API的方式付費，還沒有形成足夠的認知和付費意願。而且很多傳統企業可能都沒有太多用於購買軟體的預算。國內有時會逼著AI企業把軟體和硬體捆綁銷售，這也壓低了軟體本身的收入和利潤空間。在To C市場，初創公司還是有機會的。但要非常小心謹慎，因為很容易撞上大廠。現在和移動網際網路早期不一樣了，那時初創公司有流量紅利，如今你在國內推一個App，獲客成本會非常高。假如“豆包”不是字節跳動的產品，而是一家創業公司做的，那在獲取使用者上所花的錢恐怕已經是天文數字了。“一窩蜂湧入，反而變成了紅海”《中國新聞周刊》：那些實體行業最適合應用AI？有那些領域看似適合，但實際落地卻很困難？李開復：一個公司如果已經完成了數位化轉型，AI落地就會更容易。如果行業已經有燈塔客戶和成功案例，也會是個加分項。如果還有一位明智的“一把手”領導來全力推動AI轉型，也很重要。我們發現，有些行業大家都一窩蜂湧入，反而變成了紅海。比如客服領域，雖然AI客服確實有價值，但做的人太多了，也不難做，導致現在一個客服Agent幾乎降到了“白菜價”。我們目前進入的很多是傳統行業，在尋找願意推動的“一把手”，比如礦業、農業，可能這都不是大家通常想像的典型行業。它們內部一般沒有專門的AI團隊來和你競爭。相比之下，如果你想把一個AI應用賣到銀行，有些大銀行自己就有一萬名工程師，他們已經形成了自己的固有的工作模式，往往對變革比較牴觸。而且，有些領域會保護核心業務，也受很多法律法規約束，不太能開放。但在一些傳統行業裡，我們比較容易接觸到核心業務，他們也更願意開放出來與外部公司合作。而且一旦創造出實際價值，我們很可能成為這個行業的標竿和標準。《中國新聞周刊》：你如何看待AI對就業的衝擊？那些崗位會最先被替代？那些崗位受影響較小？李開復：常規的白領工作可能會比藍領工作更快地被AI取代。最不容易被AI替代的是服務類工作，因為人與人之間需要面對面交流、培養感情、建立信任，這些目前AI還做不到。此外，從長遠來看，AI還無法替代複雜、創造性的跨學科工作。不過，AI也在創造大量新崗位，比如最基礎的資料標註工作，現在全球可能有幾千萬標註員，這個工種在AI興起之前幾乎是不存在的。還有像promp（提示詞）工程師、智能體開發人員等，都是隨著AI出現的新工作。對個人而言，最安全的方式還是擁抱AI，主動掌握AI工具，學習如何運用它，做好人機協作，往職業金字塔的頂端走。不要將AI視為敵人，一定要擁抱並使用它。 (中國新聞周刊)

在經歷了頻繁的高層變動後，李開復的零一萬物終於迎來了3位新高管。今日，零一萬物宣佈新一輪高管任命，以“一把手工程”為核心戰略，全面升級ToB業務體系，升級企業大模型平台化解決方案能力，加速商業化處理程序。聯合創始人沈鵬飛正式亮相，統籌國內ToB與ToG業務拓展與銷售體系；趙斌強與寧寧兩位核心成員則晉陞為副總裁——前者負責模型平台技術與專業產品體系建設，後者負責國際業務拓展與AI諮詢落地。三人形成覆蓋市場與銷售、模型與技術、國際與諮詢三大方向的管理格局。▍李開復的三位“關鍵先生”“一把手工程”是零一萬物在今年3月對外宣佈“All in toB”之後，為推動產業大模型應用到千行百業所實施的核心戰略。自2023年成立以來，零一萬物經歷了兩年的急速擴張與調整。從一開始的通用大模型研發，到2024年中期轉向“All in ToB”，零一萬物CEO李開復逐步將公司戰略聚焦在“企業級AI數智化轉型”的市場上。針對本次的高管團隊任命，李開復回應表示，企業AI數智化轉型必須是“一把手工程”，唯有CEO親自參與戰略設計，將AI深度嵌入核心業務流程，依託零一萬物自研的萬智大模型企業平台能力，才能實現“以AI交付價值”。這一理念的落地，需要一支熟悉政企體系、具備技術與交付能力的團隊。沈鵬飛、趙斌強、寧寧，正是圍繞這一目標而定的關鍵人選。沈鵬飛碩士畢業於西安交通大學，擁有超過26年的IT及網際網路從業經驗。他於2017年加入百度，曾任百度智能雲中國區副總經理、百度安全副總經理、物聯網業務營運總經理等職務，長期深耕ToB與ToG市場。在百度期間，他領導的團隊曾交付“單體六十億+”等級的超大型項目，擁有深厚的政企人脈與項目管理經驗。加入百度前，沈鵬飛曾創辦億采網，並在當時獲得了梅花創投、明勢創投等多家知名機構的投資。這次他以聯合創始人身份“正式亮相”，被視為公司ToB落地的“旗手”。此次晉陞的兩位副總裁趙斌強與寧寧，均為零一萬物公司早期核心成員。趙斌強畢業於清華大學，從事網際網路演算法與AI研發17年，曾任阿里巴巴資深演算法專家、淘系演算法負責人。他於2023年加入零一萬物，負責公司自研大模型的資料工程與訓練管線，主導專業Agent研發和PopAi等專業使用者生產力產品的國際化增長。如今晉陞為AI模型與專業使用者產品副總裁，將繼續帶領團隊為ToB項目提供技術支撐與演算法交付。寧寧畢業於新加坡國立大學，擁有20年AI與企業服務經驗。他於2024年初加入零一萬物，主導建立了AI諮詢方法論與國際交付標準，成為零一萬物ToB業務的重要增長引擎。▍大模型“六小虎”的陣痛與分化零一萬物的這次人事調整，並非孤立事件。從2023年以來，被稱作中國大模型“六小虎”的創業公司——零一萬物、智譜AI、百川智能、MiniMax、階躍星辰、月之暗面——幾乎都經歷了類似的陣痛：高層人事頻繁變動、融資節奏放緩、商業化壓力陡增。在最初的狂熱階段，這些公司都押注於“先做出最強大模型”，寄希望於技術紅利帶來的先發優勢。但一年之後，算力與成本壓力、商業化難題、大廠擠壓市場空間等一系列骨感現實開始顯現。這些現實問題，也讓創業公司們從最開始的“比拚模型”轉向“比拚場景落地”，落地已是大模型創業公司下半場的共識。放眼整個行業，曾經幾乎是並肩起跑的“六小虎”，如今已分道揚鑣，也逐漸找到了適合自己的商業邏輯：零一萬物與阿里雲深度繫結，轉型ToB解決方案公司；智譜AI聚焦與清華體系合作，強化政務與金融領域落地；百川智能則是推出多個面向C端的AI應用；MiniMax在多模態通用大模型持續突破；階躍星辰更接近科研型公司，聚焦底層模型訓練與技術研究；月之暗面依靠Kimi在C端突圍，繼續押注長文字互動體驗。當大模型創業進入冷靜期，李開復以“一把手工程”升級ToB戰略，究竟能否跑通商業閉環，也還需要時間和市場來驗證。 (財聯社AI daily)

在舊金山TED AI大會上，創新工場董事長、AI科學家李開復透過視訊連線演講，罕見地直言：“在AI硬體和機器人製造方面，美國正在被中國超越。”李表示，這一點也不誇張。在AI硬體與機器人賽道，中國的領先正在成為事實。中國AI崛起的“製造邏輯”這位曾任蘋果、微軟、Google高階主管的AI老將指出，中美AI競爭正沿著不同的地理與經濟路徑分化：美國依舊主導企業級AI和科研創新；中國則憑藉製造業與供應鏈優勢，迅速掌控消費級AI與智慧機器人市場。他舉例說：“像優必選、宇樹這樣的公司，已經能把AI整合進極具成本優勢的機器人體系裡，造價低、產能快、供應鏈穩，全球幾乎無人能敵。”這種結合——「AI + 硬體+ 製造鏈」——正在重塑全球機器人競爭格局。投資邏輯的分歧：軟體美國，硬體中國李開復指出，中美資本正押注兩條完全不同的AI成長曲線：“美國VC把錢砸進大模型和企業AI軟體；中國VC押注機器人與AI硬體。”原因很現實：美國勞動力貴、SaaS訂閱成熟，企業AI變現快；中國製造業基礎雄厚、硬體迭代快、落地更容易。因此，“美國會繼續主導企業AI，中國將在機器人和消費AI領域領先。”他也特別強調，中國科技巨頭在消費AI落地速度上遠超矽谷：“字節跳動、阿里巴巴、騰訊的反應速度，比Meta和YouTube快得多。他們早已把AI深度融入社交、電商和內容生態。”TikTok的全球爆紅，就是這項優勢的最佳證明－AI演算法的推薦與使用者體驗打磨，讓美國公司仍在追趕。開源AI：中國力量世界領先讓矽谷震驚的，還有李開復提到的這點：“全球前十的開源AI模型，目前全來自中國。”DeepSeek、阿里等團隊推出的開源模型，效能已超越Meta的Llama系列。在他看來，開源路線是AI生態的長期力量：“開源模型就像AI界的Linux，你可以修改、微調、自由建構，這是國家級AI主權模型的關鍵。”真正的風險：不是AGI覺醒，而是“速度失控”李開復坦言，最讓他擔憂的不是AI覺醒，而是產業節奏的失控：“我不擔心AI變成人類敵人，我擔心人類因為競爭太快，造出漏洞百出的系統，被惡意濫用。”他警告：“如果全球AI產業繼續以'先上車再修路'的節奏狂奔，重大事故幾乎是必然的。”算力與能源：未來勝負的底層變數從AI晶片到算力中心，李開復指出，真正決定未來AI格局的，是能源基礎建設：“中國的新能源項目建設速度是美國的十倍。如果這種趨勢持續，中國的AI算力將在幾年後達到美國的十倍。”這意味著AI競爭不再只是技術之爭，而是國家級能源與基礎設施的比拚。AI是一場平行的科技戰爭李開復總結：AI不再是一場單一競賽，而是一系列並行的科技戰爭。美國在科學研究與企業AI仍佔優勢；中國則在機器人、消費級AI、開源模型與能源佈局上全面反超。有矽谷投資人聽完演講後感嘆：“我們不是在和中國競爭，而是在平行的世界裡奔跑。”（51CTO技術堆疊)

今年以來，已經有約10家機器人產業鏈的公司尋求港股上市，包括極智嘉、斯坦德機器人、仙工機器人、雲跡科技、石頭科技、埃斯頓、三花智控、兆威機電、樂動機器人、臥安機器人等。就在斯坦德機器人遞表港交所的前後腳，又有一家機器人公司衝刺港股IPO。格隆匯獲悉，鎂伽科技有限公司（簡稱“鎂伽科技”）於近期向港交所遞交了招股書，由摩根士丹利、華泰國際、德意志銀行、建銀國際擔任聯席保薦人。鎂伽科技的機器人主要應用在智慧實驗室與智能製造場景中，在下游需求的拉動下，公司近三年營收複合增長率達43%，2024年收入突破9億元。不過，公司成立至今已有9年，仍處於大額研發投入階段，近三年淨利潤虧損了22.8億元。013名前同事攜手創出一家105億獨角獸，創新工場、藥明康德助力2016年，黃瑜清、喬志新、張琰聯合創辦了鎂伽機器人，開啟了創業之旅。有意思的是，3人在創辦鎂伽科技之前，都是同一家上市公司普源精電（688337.SH）的同事。鎂伽科技在發展的過程中完成了多輪融資，主要投資機構包括創新工場、藥明康德、高盛、中金資本等。就在遞表前的6月24日，公司還完成了D輪融資。此輪融資後，鎂伽科技被胡潤研究院列入《2025全球獨角獸榜》，估值達105億元。截至2025年6月21日，黃瑜清、喬志新、張琰連同另外兩名股東（於春濤、丁新宇）通過旗下受控實體合計持有鎂伽科技約16.08%的股權，構成公司的單一最大股東集團。此外，李開復旗下的創新工廠持股15.07%，是公司的第二大股東。黃瑜清今年39歲，西安交通大學資訊工程專業本科，清華大學工商管理碩士。他在鎂伽科技任主席、執行董事及首席執行官，負責監督集團的整體業務戰略以及營運及管理。喬志新今年46歲，北京交通大學測控技術與儀器專業本科。他目前擔任執行董事、高級副總裁兼首席營運官，負責監督集團的內部營運。在普源精電之前，他還曾在華為工作過多年。張琰今年42歲，西安電子科技大學本碩。他目前擔任執行董事兼高級副總裁，負責監督智慧實驗室業務。鎂伽科技是一家機器人技術應用領域的自主智能體提供商，產品專注於智慧實驗室與智能製造兩大場景。公司的自主智能體依託三大核心技術架構：感知、構思及執行。其中，感知捕獲即時環境與運行資料，注入構思的AI驅動最佳化機制，進而指導執行進行精準物理操作。在實驗室場景，考慮到行業的差異，公司開發了6個關鍵智能體系列，即：Auflo、CellVue、Seloris、AegisRex、Dismix及Misa。以Auflo為例，這是一個液體處理智能體系列，可以自動將手動實驗室程序轉換為可運行的裝置程序，加快了工作流程的開發。來源：招股書此外，公司還提供許多用於智能製造的自主智能體，主要包括Manavis及Fabsil。023年累計虧損22.8億元，現金流面臨壓力在下遊客戶旺盛的需求驅動下，鎂伽科技的收入也實現了快速增長。財務資料方面，2022年、2023年及2024年（報告期），公司的收入分別為4.55億元、6.63億元、9.3億元，複合增長率為43.0%，毛利率分別為28.1%、23.9%、29%。截至6月21日，鎂伽科技在手訂單約15億元。不過由於公司尚在投入期，淨利潤仍為負值。各報告期，公司淨利潤分別為-7.6億元、-7.42億元、-7.8億元，3年累計虧損22.8億元。當然，如果拋開優先股產生的負債帳面值變動等因素的影響，鎂伽科技的經調整淨利潤分別為-3.24億元、-3.86億元、-4.31億元。據招股書，優先股的贖回權將於首次提交上市申請時自動終止，但是如果在2027年3月31日前未能成功上市，那麼贖回權將恢復並重新生效。關鍵財務資料，來源：招股書按業務線來劃分，鎂伽科技來自智慧實驗室的收入佔比分別為40.9%、24.3%及31.7%。2023年這塊收入同比有所減少，主要是由於疫情相關產品的市場需求減少。報告期內，公司來自智能製造的收入佔比分別為59.1%、75.7%及68.3%。收入結構，來源：招股書從下遊客戶所處的行業來看，鎂伽科技主要服務生命科學及化工、餐飲及農業，以及消費級積體電路與新能源領域的客戶。截至2024年年底，鎂伽科技服務超過880名客戶。報告期內來自前五大客戶的收入分別佔同年總收入的52.5%、57.4%及56.2%。2022年新獲取的主要客戶，其復購率達到74%，且這些客戶的收入留存率達115%。值得注意的是，鎂伽科技的虧損主要源於較高的研發投入。報告期內，公司的研發開支合計高達10.42億元，超過了3年總收入的一半。公司所處的行業早期動盪並且面臨激烈的競爭環境，因此需要在研發、客戶教育及市場拓展方面進行大量前期投資。此外，受上述優先股所產生的負債影響，公司的流動負債淨額在2024年年底達到了28.65億元，帳上現金及現金等價物僅4.56億元，而公司2024年一年經營活動用掉的現金就超過了5億。如果不能快速盈利或上市融資，公司將可能面臨一定的壓力。現金流情況，來源：招股書03在智慧實驗室自主智能體領域的市佔率為4.4%，面臨頭部國際廠商的競爭去年以來，隨著AI技術的進步，機器人行業備受投資人關注。自19世紀末至今，機器人技術歷經了三個變革階段：1、電力驅動的機械化；2、網際網路賦能的工業自動化；3、由人工智慧、先進演算法和精密運動控制驅動的自主智能體。傳統機器人的系統缺乏獨立決策或從新輸入中學習的能力，限制了它們在動態或非結構化環境中的適應性。相比之下，自主智能體機器人通過利用AI、機器學習和電腦視覺，能夠針對變化的條件進行即時決策、持續學習、適應行為和精密運動控制，增強了在眾多行業中執行複雜和可變任務的靈活性和效率。隨著各行業向智能自動化加速轉型，自主智能體機器人潛在市場存在巨大空間。根據灼識諮詢的資料，2024年，全球自主智能體機器人技術的市場規模約1143億元，預計到2030年將達到約人民幣3837億元。國內市場方面，2024年的市場規模約337億元，預計到2030年，將達到1357億元，復合年增長率為26.1%。全球自主智能體機器人技術市場規模，來源：招股書單就智慧實驗室自主智能體機器人而言，其技術涵蓋幾乎無需人工干預即可運行的先進儀器與系統，可以實現樣本製備、檢測、資訊處理、分析、決策及實驗工作流程的全面控制。目前，各類自主智能體已廣泛應用於科研、臨床檢測、藥物開發、法醫鑑定、石油化工、精細化工、日用化工、化工材料研發與質量控制等多元領域。智慧實驗室自主智能體的競爭格局市場集中度中等，其中頭部國際廠商與新興本土競爭者並存，前10家企業合計佔據50.9%的市場份額。根據灼識諮詢的資料，以2024年智慧實驗室場景產生的收入衡量，鎂伽科技在所有廠家中排名第6，在中國國內自主智能體廠家中排名第一。其中，海外競爭對手主要包括安捷倫科技、丹納赫集團、哈美頓、賽默飛世爾科技等，國產廠家主要包括華大智造、晶泰科技等。按智慧實驗室所產生的收入衡量的前10大自主智能體供應商，來源：招股書總體而言，鎂伽科技所處的機器人賽道未來想像空間較大，但是公司仍然處於高投入階段，毛利尚不足以覆蓋研發支出，公司2016年成立至今仍然大幅虧損，目前面臨較大的現金流壓力；未來，公司能否持續繫結優質客戶，提高營運效率實現扭虧，格隆匯將保持關注。(格隆匯新股)

近日，2025格隆匯·中期策略峰會在深圳南山香格里拉酒店舉行。零一萬物CEO、創新工場董事長李開復博士帶來了《生成式AI：從ChatBot到Agent 的躍進與機會》的主題演講。李開復在演講中指出，未來5到10年最重要的技術領域就是生成式AI驅動的AI 2.0，如不能及時接納AI未來會被淘汰。相比於PC時代、移動網際網路時代，AI 2.0時代全球GDP會迎來更大幅度的增長。中美之爭不是OpenAI和DeepSeek誰強，而是開源與閉源之爭。輝達依然是一個比較穩妥的投資標的，但需尋找合適的買入時機。美國科技巨頭股票“七選一”，可能會選擇微軟。01. 預訓練Scaling Law失效推理Scaling Law成為模型智能增長新範式生成式AI驅動的AI 2.0是有史以來最偉大的技術革命和平台革命，未來5到10年，AI 2.0將快速走出實驗室，賦能千行百業，創造巨大的經濟價值。過去兩年大模型賽道的一個重要趨勢是，大模型的智能在以每年30個點的速度快速提升，同時，AI的推理成本也在以每年降低10倍的速度快速下降，應用層發展的成本擔憂也在逐步解決。這些重要的變化為AI-First應用的爆發，穿透千行百業奠定了堅實的基礎。現階段，預訓練的Scaling Law基本已經結束了。其中一個原因在於，超大規模的GPU集群越來越不好管理。舉例來說，從一張GPU到10張GPU，可能會得到9.5倍算力提升；但是從1萬張GPU到10萬張GPU，算力可能只有2倍的提升。另一個原因則是可用於模型訓練的資料也存在瓶頸，缺乏高品質資料，GPU燒起來也是事倍功半的結果。新的機會在推理階段的Scaling Law。在推理階段Scaling Law的加持下，大模型的智力不但沒有停止成長，而且還會成長得更快。DeepSeek令人佩服的其中一點就在於，它破解並開源了慢思考推理模型，並且得到了媲美頂級閉源模型的優秀性能。02. 中國在開源模型路徑上開始趕超美國李開復在策略會中指出，美國的前沿技術研究是領先中國的，但是中國吸收消化技術快速迭代的能力很強，中國工程能力也處於世界第一梯隊，更可貴的是，中國的創業者很有拚勁，目前看，世界大模型競賽中只有中美兩國，沒有第三方。美國還有一個新的優勢，就是無論是企業（2B）還是消費者（2C），其付費能力都很強，這個中國還趕不上。然而，中國也有新的優勢，就是開源。中美之間的競爭關鍵並不是OpenAI與DeepSeek孰強孰弱，也不是Deepseek追不追得上OpenAI，而是開源與閉源的路線之爭。中國兩大模型都選擇了開源路線，而美國最好的模型仍在閉源。如果按照這種趨勢，美國可能會輸。開源是中國團隊做出的正確決定。阿里巴巴Qwen和DeepSeek的頂級開源模型讓中國優秀大模型能進一步普惠全球，未來一定會在全球大模型創新生態中帶來巨大的紅利。03. 輝達仍是一個比較穩妥的投資標的關於投資標的，李開復表示依然看好輝達。無論是模型預訓練領域、無人駕駛等等，這些領域都離不開輝達的晶片和技術支援，所以輝達的價值還是很大的。未來一段時間，輝達股價也許不會漲幾十倍，但仍有上升空間，是一個比較穩妥的投資。但是，輝達在未來可能會面臨各種利多和利空因素，例如，最新晶片是否能進入中國市場的潛在風險等，這可能會對公司的股價產生相當大的影響。投資者要綜合考慮，理性投資。在美國七巨頭中，李開復坦言自己更看好微軟。因為微軟敢於大膽投資和創新，有發展前景，同時對商業模式有著深刻的理解，能夠清楚地認識到如何實現盈利，這種兼具多種優勢的公司很少。微軟對於大模型的盈利模式就有著清晰的認知。但是微軟的體量很大，未來實現幾十或上百倍的增長可能性較低。儘管如此，如果美國七巨頭裡面只選一家投資，李開復可能會選擇微軟。（格隆匯APP）

據福建福耀科技大學消息，2025年4月28日，該校召開AI戰略專題會。會上，零一萬物首席執行官、創新工場董事長李開復博士受學校理事會理事長曹德旺的邀請，正式出任學校理事會理事，助力學校探索“AI for education”的創新發展路徑。曹德旺理事長向李開復理事頒發福建福耀科技大學理事會理事聘書李開復在會上作了題為《未來大學教育的AI暢想》的報告，分享了以 AI 為核心的新教育範式，包括：開設AI 數字人大師課、打造老師的 AI 助教、設定AI 個性化課程、打造研究員的 AI 助理等。曹德旺理事長與李開復理事互贈書籍李開復表示，生成式 AI 驅動的 AI 2.0 正在重塑千行百業，教育領域概莫能外。福耀科大將“高等教育＋AI”深度融合，著力培養具備創新能力和全球視野的 AI 2.0 新時代的人才，以適應未來社會的複雜挑戰與機遇。當學生畢業時，他們不僅具備駕馭 AI的專業知識，同時掌握與 AI 協同進化的突破創新能力。期待福耀科大在“高等教育＋AI”領域持續前沿探索和積累寶貴經驗。李開復理事發言福建福耀科技大學校長王樹國對李開復的加入表示歡迎，其表示，“‘高等教育＋AI’不是簡單地增設幾門AI課程，而是讓AI滲透到學科發展和人才培養中。學校將積極探索教育模式的創新，不僅僅培養駕馭AI技術的人才，同時塑造具有創新AI範式的人才。”資料顯示，李開復曾在美國哥倫比亞大學取得電腦科學學士學位，畢業於卡耐基梅隆大學獲得博士學位。2009年李開復創立創新工場擔任董事長，2023年創辦大模型獨角獸公司零一萬物，出任首席執行官。 (澎湃新聞)

【編者按】人工智慧(AI)是全球科技發展焦點，各種生成式AI的爆發式成長，正為傳統社會及經濟模式帶來革新性影響。過去一段時間，國家AI發展飛躍提升，多所尖端科企以及不同大模型湧現，而推進「人工智慧+」AI應用方面更令世界驚豔。憑藉優秀的科研力量，香港在此AI浪潮之中未有缺席。在本月最新公佈的QS資料科學與AI學科排名，本港有5所大學躋身世界前50名，全球各地之中僅次於美國，更說明香港於AI研究的深厚實力，可在國家相關領域的佈局中佔據重要位置。香港文匯報今日起推出系列訪問及專欄，邀請不同大學、研究機構、企業等範疇的人工智慧權威領袖專家，圍繞AI研究、應用、前沿探索和未來思考等分享洞察見解，促進香港以至國家AI領域的持續創新。DeepSeek今年春節橫空出世即火爆全球，因其實現低成本、高性能，加上是開放共享的開源生成式AI技術，讓全球掀起一場前所未有的科技變革。曾任Google全球副總裁兼大中華區總裁的頂尖人工智慧專家、香港特首顧問團成員李開復近日來港，期望瞭解香港企業對於部署和對接DeepSeek的興趣和需求。他接受香港文匯報專訪時形容，DeepSeek正是香港發展AI所需要的技術，同時眾多本港企業對DeepSeek的熱情明顯有所提高，讓他對於本港AI市場發展感樂觀。因應香港上月發佈本地研發結合DeepSeek的大模型，他認為，特區政府可挑選重點應用場景，讓未能掌握AI的大眾都能看懂，甚至對其成效感到驚豔，做好全民推廣。李開復特別提到，DeepSeek的開源設計充分說明中國擁有這份胸懷，瞭解互惠的價值。李開複本身亦為內地AI獨角獸「零一萬物」首席執行官，他提到公司本月中發佈了主要接入DeepSeek的萬智企業大模型一站式平台，「其實差不多去年5月，我們就看到Scaling law(規模理論)碰到了很大挑戰，就是你要花很多錢，可能才得到一點點進步。」他表示，雖然公司一直對自己研發的模型很自豪，直至DeepSeek出現，「我們比它便宜，但是沒有比它好，當自己做的模型不如一個開源模型，那為什麼不用開放原始碼的模型?」李開復形容，目前DeepSeek明顯是「最閃亮的一顆星」，其公司的平台已整合DeepSeek、Qwen、Yi三大模型，又強調會把DeepSeek適配得最好，讓使用者滿意。HKGAI V1手機版料年內推出市場事實上，2023年初ChatGPT的出現引起全球關注，卻不對香港地區開放。特區政府遂決定成立InnoHK香港生成式人工智慧研發中心，並在2024年上半年開發出第一個大語言模型的版本「港文通」。直至今年初DeepSeek推出，研發中心團隊迅速將DeepSeek的底座模型架構與HKGAI模型的資料處理功能有機結合，最終HKGAI V1大模型順利於上月全球發佈，預計手機版本可在今年內推出市場，服務市民。「要讓不太懂的人都看得懂」「我覺得彼此想法是相似的，之前內地雖然也有些不錯的模型，但還是落後美國一些。而DeepSeek是第一個進入這個第一梯隊的(中國)模型，而且它中英文都好，即使繁體跟粵語或許不夠，可以再補充一些。訓練出來後，我相信就會非常強大。」作為特首顧問團成員，李開復期望特區政府未來可挑選最少一個重點應用場景，「它要能夠讓所有不太懂的人都能夠看懂，用了以後會很驚豔，會比現在提升很多，或者是省錢、或者是賺錢、或者是帶來方便，或者好用。因為對於一批可能對AI不是把握得很細膩的人，會需要一個BIG WIN(巨大成功)，讓他能夠覺醒說：這個原來這麼重要!」談及此趟來港，李開復分享其中一個最主要目的，也是為了DeepSeek而來，「就是探索一下到底有多少商機，在這邊需不需要我們有技術支援，或是做顧問等方面的工作。」通過今次與本港企業接觸，他形容整體都比以往有熱情很多，「以前我可能會有些保留，覺得市場可能還未準備好。現在DeepSeek得到了全球關注，亦看到一些友商已在使用類似技術，所以今次我會比較樂觀，應該推得動。」李開復又認為，香港是個理想的AI應用市場，「香港有眾多的外國使用者，而又跟內地語言相通，可以扮演幾個特殊角色。」同時，當產品服務好本港來自內地、海外以及本地機構，更可發揮跳板作用，發展至其他國家或地區。李開復的著作。香港文匯報記者曾興偉 攝AI預測股票走勢 回報「碾壓人類」AI應用場景非常廣泛，有助各行各業提升工作效率和盈利能力。談及此行探索本港商機，李開復指金融業表現最為積極，也是現階段最為適合接入AI的行業。他分享旗下公司可通過AI預測股票走勢，形容回報足以「碾壓人類」，是AI為企業核心業務產生巨大價值的典型例子。同時，一般市民大眾的生活所需，亦會因為AI的突破，讓過往的不可能變成可能。李開復表示，本港金融業普遍已經做好數位化轉型，具備接入AI的基礎，「金融業的應用場景太多了，對接了大模型，就等於對接了印鈔機，可能馬上賺錢，或者馬上省錢。」例如反洗錢、減少壞帳、最佳化投資組合等，「只要把新演算法跟大模型放進去，就應該可以衡量出一個利多。那這個利多，就是你值得做這樣一件事情。」他分享指，其旗下有一家AI量化投資公司，通過AI輔助股票交易，「AI可以『嗅』出一些訊號，讓我知道可以買這個股票，然後AI就自動去買賣，最後回報是碾壓人類的基金經理，這就是它強大的地方。」人力資源工作流程有望用AI管理此外，幾乎每個企業都有的人力資源工作，未來整套流程都有望通過AI操作管理，「收簡歷、看簡歷、分發簡歷，跟申請者交流、對接安排面試，向管理層取得回饋，再回頭跟申請者談薪水、發合約，到讓他進來。未來也許只要有一個人去show some love(表示關心)」，其餘資料化的東西都能以AI取代。另一方面，李開復強調，AI將重新書寫市民日常生活的方方面面。「比如說視訊平台，現在我們都是看別人拍的視訊。未來無論你是想知道誰得了什麼獎，某一個明星的八卦，又或任何爭議問題，我都可針對你這一時一刻想要看的東西，立刻把內容做出來推給你。」它們會是多彩多姿的，有文字、語音、視訊，而且可以互動，全部由AI一手包辦，為每個用家度身訂做最為合適的觀看內容。開源設計證國家瞭解互惠價值DeepSeek的崛起，衝擊全球AI格局。李開復認為，DeepSeek的成功帶來眾多正面資訊，包括中國並不落後於美國。在這次全球大模型競賽中，他相信只設金牌和銀牌，「沒有第三個國家能接近中國或美國的，現在確實還是美國技術領先的狀態，那中國有沒有機會得金牌?我覺得是有機會的。」李開復指出，DeepSeek的出現，帶來速度快和便宜的選項，並且證明開源模型最終會勝出，也將開創一個新的開源生態，正如美國有自己的「ChatGPT時刻」，如今中國也有了自己的「DeepSeek時刻」，「整個市場都被教育了，大家都知道DeepSeek是什麼了，也更有意願去花錢買它」，同樣香港市場也是如此，大大有助AI應用普及化。李開復昔日曾評價中國頂級公司的AI大模型較美國同行落後約6個月至9個月，但現時他認為，一些核心技術上差距已縮小至三個月，部分領域甚至領先美國。「我們說DeepSeek的模型能力、演算法能力或落後三個月，但是它的工程能力是超過OpenAI的。」他又相信，OpenAI雖然還有「庫存」，未來會發佈更多嶄新技術，「但是它發一個，我很確定DeepSeek就可以跟上一個，而且我也看到DeepSeek自主研發的一些東西，例如R1-Zero就讓人很驚豔。」他又特別提到，DeepSeek的出現不僅顯示中國的科學實力，其開源設計更是充分說明中國擁有這份胸懷，瞭解互惠的價值。「如果你到外國的社交平台看看，他們對DeepSeek大都是點贊，主要的理由正是開源，讓他們使用。」尤其是美國公司較少願意作出這般貢獻，更顯DeepSeek的開源設計正面、可貴之處。靠「中介軟體」深入產業 平台確保資料安全「零一萬物」近期發佈萬智企業大模型一站式平台，並宣佈提供企業級的DeepSeek部署定製解決方案。李開復解釋，開源模型本身不能直接且方便地解決企業使用者諸多技術問題，例如直接對接企業的資料庫、客戶關係管理(CRM)、企業資源規劃(ERP)等，「又或者企業想要進行微調，乃至重新訓練模型，他們都無法直接而方便地解決這些事情。」情況就好比Windows核心需要作業系統釋放價值，DeepSeek也需要通過「中介軟體」才能深入產業，而萬智平台的定位正是如此。「所謂『中介軟體』的架構，就是從不好用轉變為好用，甚至不可用轉變為可用，這樣的一個過程。剛才講的一些技術，其實就是一個搭配軟體的經驗。還有一些功能，是從開放原始碼軟體中挑最好的來用。還有一些是要真的瞭解訓練流程，自行開發。」而平台可在確保資料安全性的同時，將DeepSeek無縫嵌入到企業業務體系中，支援產業模型的客制化和應用建立，使開源AI模型真正成為完整、合規且一站式的解決方案。籲打開聯網搜尋功能 助解「幻覺」問題被問到DeepSeek的「幻覺」現象，簡言之是偶爾出現「一本正經地胡說八道」的情況。李開復形容，DeepSeek是很有創意的模型，「而創意的另一面就是幻覺，所以它創意多、幻覺也多。」李開復建議，使用者可以打開DeepSeek的聯網搜尋功能，又分享公司旗下產品進一步將聯網搜尋升級，讓「幻覺」問題得以進一步解決。他強調，DeepSeek最能幫助整個社會的事情，在於其開源設計，當不同國家或地區需要不同的模型時，都能作出一定修改，這些都可以微調。「或者中國人很在乎的一些事情，其他國家未必在乎，也可以把它拿掉，讓其價值觀更符合另外一個國家或地區……反而像OpenAI這樣的模型，你想去調整它，或是增加一些安全措施之類的，那會比較難做。」 (香港文匯報)

資料來源：每日經濟新聞3月20日，零一萬物創辦人兼CEO李開復在對話節目中表示，DeepSeek的崛起正徹底顛覆人工智慧產業，並可能對OpenAI形成重大衝擊。他預測中國市場最終可能僅剩DeepSeek、阿里巴巴和字節跳動三家主要AI模型公司，其中DeepSeek勢頭強勁。 3月17日，零一萬物發布了萬智企業大模型一站式平台，提供基於DeepSeek的客製化解決方案。3月20日，《每日經濟新聞》記者從零一萬物方面了解到，零一萬物創始人兼CEO（首席執行官）李開復在參與一檔對話節目時公開表示，DeepSeekeekeek的行業變革徹底顛覆了人工智能行業的發展模式，「可能讓OpenAI創始人輾轉難眠」。他同時預測，中國市場最終可能只剩下DeepSeek（深度求索）、阿里巴巴和字節跳動三家主要的AI（人工智慧）模型公司，其中DeepSeek目前勢頭最強。「在多數市場中，大部分最後將以寡頭局面收場。第一名賺了很多錢，第二名收支平衡，後頭幾名多半不能算是成功。在大模型的賽道中，由於底層模型很難直接轉化為商業模式，所以情況更加複雜。」李開復表示。3月17日，零一萬物正式對外發布了萬智企業大模型一站式平台，並宣布可提供企業級DeepSeek部署客製化解決方案。零一萬物也是中國大模型「六小虎」（智譜、零一萬物、百川、MiniMax、月之暗面、階躍星辰）中第一個全面擁抱DeepSeek的AGI（通用人工智慧）公司。李開復表示，就像很多人不知道如何把Windows核心用起來，因此需要Windows軟體作業系統和應用程式介面，還有配套的Windows系列應用，Windows核心才能變得有用。零一萬物推出新的萬智企業大模型一站式平台，就像是在為Windows核心建立視覺化介面和操作中台，讓DeepSeek的基座模型高效便捷地轉化為有效的生產力工具。DeepSeek可能讓OpenAI創始人夜裡輾轉難眠在李開復看來，DeepSeek問世的時候，中國迎來了自己的“ChatGPT時刻”，在中國可以稱之為“DeepSeek時刻”。他進一步提到，零一萬物認同DeepSeek所取得的巨大進步，因此決定全力支持DeepSeek，讓它更好用。 「我們補充了那些缺少的中間件，開發了易用的使用介面，使DeepSeek在企業中變得可用。這就是零一萬物發布的產品——萬智企業大模型一站式平台，它在國內的初期反響相當不錯。」李開復表示。當被問及為何選擇中國大模型作為底層架構時，李開復表示，在中美市場，超大模型的預訓練正在逐漸寡頭化，並且寡頭化的程度不斷加大。 「雖然未必所有人都認同，但我們的確同時看到開源圈展現出壓倒性的優勢，OpenAI和Anthropic都相信自己還能訓練出遠超其他玩家的閉源模型。當它們看到一個性能相近的開源模型（指DeepSeek）時，我想它們可能受到了沉重的打擊成本。在他看來，各家的模型都很優秀，問題不在於那家模型表現高出1%，而是OpenAI成本高的模型路線是否具有永續性。 OpenAI每年花費70億美元，面臨巨額虧損。現在出現了一個競爭對手，將成本低廉數倍的開源模型免費開放給市場，且這個競爭對手資源充沛，目前看來，DeepSeek有足夠的資金儲備持續投入模型研發，並已經有效地將計算成本降低了五到十倍。「有了這樣一個強大的競爭對手，我認為OpenAI的薩姆·奧爾特曼可能夜裡輾轉難眠。」李開復表示。李開復同時提到，他不認為今天的AI已經被商品化了，在他看來，吸納大量資金訓練的基座模型開始趨近同質化，它們成本高昂、越來越難和開源技術競爭，但人工智慧技術並沒有商品化。「就像Windows核心、Linux核心這些已經比較商品化，但Windows軟體系統並沒有商品化，微軟多年來還靠此賺了很多錢。零一萬物想要做的是填補AI圈還不存在的'Windows'，並使用DeepSeek作為我們類Windows的核心之一。」李開復表示。中國市場未來大概率只剩三家大模型公司當被問及在開源模式佔據優勢的當下，中國市場未來會跑出多少個AI大模型時，李開復坦言，未來中國大模型市場大概率會收攏至三家，DeepSeek、阿里巴巴和字節跳動，這三家公司的大模型會隨著時間不斷迭代進化，而在這三家公司中，他認為DeepSeeka可能基於零勢頭。「的確可能還有第四個、第五個，但在多數市場中，大部分最後將以寡頭局面收場。第一名賺了很多錢，第二名收支平衡，後頭幾名多半不能算是成功。在大模型的賽道中，由於底層模型很難直接轉化為商業模式，所以情況更加複雜。但一旦你是最終贏家，就有許多開方法可以變現。」李復表示。他進一步透露，近期可以看到的變化是，中美兩地的投資人幾乎不再下注更多更昂貴的底層模型公司。他們更願意投資AI應用、消費者應用、AI基礎設施類型的創新企業，還有企業應用的廣大市場需求，未來每個應用、千行百業都會被AI重塑，這些應用能為企業提供真正的價值。所以，AI相關的資本正轉往這些方向，而不再投入基座模型。「中國大模型產業的競爭仍會熱火朝天好一段時間，最終可能有三個贏家，美國可能有四個贏家，但這並不意味著其他幾十家公司會放棄競爭，所以我判斷那些正在快速發展壯大的公司會繼續高頻發布新的模型和產品。在我看來，xAI、DeepSeek是同時他特別提到，儘管字節跳動可能不在大多數人的視野裡，但是他仍然看好字節跳動，因為字節在大模型領域已經投入了海量資源。李開復認為，在前沿模型探索上敢於投入大量資金，其中一個最合理的邏輯是掌握了大量的用戶，當所投入的巨額成本分攤到能獲利的大體量用戶平台時，商業模式就能夠成立。因此，基於字節跳動擁有最多的使用者、最多元化的商業變現模式，李開復認為字節跳動的大模型未來也會勝出。李開復同時表示，目前中國地方政府都在非常積極地擁抱AI，各地都在探索如何將AI應用到當地的傳統優勢產業中，用技術打造“新質生產力”，進而促進城市GDP（國內生產總值）增長，這是一個從上到下都在貫徹落實的方向。對地方政府來說，這是令人振奮的、非常有效的新成長點，零一萬物和其他友商公司都在和地方政府及產業展開緊密的合作探索。(51CTO技術棧)