近期，字节跳动全新推出的 AI 视频生成模型 Seedance 2.0 上线数日便在科技圈掀起现象级关注，而除了这款爆款模型，字节跳动旗下自研 AI 芯片的研发也传来最新进展。

据路透社独家报道，字节跳动正自主研发一款 AI 芯片，目前已与三星电子展开深度洽谈，计划由三星负责该芯片的代工业务。

有知情人士透露，字节跳动的目标是在 3 月底前拿到首批芯片样片，这款芯片专为 AI 推理任务打造，预计今年至少量产 10 万片，后续产量还有望逐步提升至 35 万片。值得关注的是，双方的谈判内容还涵盖了存储芯片的供应合作，在全球 AI 基础设施建设热潮下，存储芯片资源极度紧缺，这一合作细节也让双方此次联手的战略价值大幅提升。

针对自研 AI 芯片的相关进展，字节跳动发言人回应称 “有关其自研芯片项目的信息不准确”，而三星方面则对此事拒绝置评。

事实上，字节跳动布局半导体技术早已提上日程。2022 年，公司便开始大规模招募芯片领域专业人才；2024 年，字节跳动旗下新加坡子公司 Picoheart（SG）投资了专注于 ReRAM 新型存储技术的昕原半导体，不过这笔投资主要是为旗下 Pico 品牌的虚拟现实设备配套存储芯片。除此之外，字节跳动还先后投资了聚芯微电子、摩尔线程等国内芯片设计企业。

而在 AI 芯片领域，路透社此前曾披露，字节跳动曾与美国芯片设计巨头博通合作开发先进 AI 处理器，原本计划交由台积电代工，如今却转向与三星合作，这一调整背后，或源于字节跳动对供应链安全的战略考量。

据内部资料显示，字节跳动计划 2026 年在 AI 相关领域投入超 1600 亿元人民币，其中约 850 亿元将专项用于芯片采购与自研项目。若该数据属实，这一投入规模几乎是腾讯同期相关领域投入的两倍，也超过了阿里巴巴的年均投入水平，足见字节跳动对 AI 芯片布局的重视程度。

近年来，字节跳动已将 AI 定位为重塑短视频、电商及企业云服务核心业务的关键技术。2023 年，公司成立 Seed 部门专攻大模型研发，近期引发全球关注的 Seedance 2.0 正是这一战略落地的重要成果。这款能够 “以文本或图片生成电影级视频” 的模型实现了技术突破，还被《黑神话：悟空》制作人冯骥评价为 “当前全球最先进的视频生成模型”。

不过，Seedance 2.0 的超强性能背后，是对算力的海量消耗。据业内分析，字节跳动每年在算力基础设施上的投入高达数百亿元，而居高不下的芯片采购成本，再加上外部供应链的潜在风险，正成为制约其 AI 战略推进的隐形瓶颈，这也让自研 AI 芯片的战略意义愈发凸显。

业内专家指出，若字节跳动 “SeedChip” 项目能够成功量产，预计可将芯片单卡成本降低 30%-50%，每年能为公司节约数百亿元的支出。此外，在美国对华芯片出口管制持续趋严的背景下，拥有自研 AI 芯片的能力，也能让字节跳动在激烈的全球 AI 竞赛中掌握更多主动权。

当前，全球科技巨头均已开启自研 AI 芯片的布局，谷歌、亚马逊、微软等企业纷纷发力，以此减少对英伟达芯片的依赖。而在国内市场，阿里巴巴、百度也早已率先入局自研 AI 芯片，字节跳动显然不愿在这场核心的算力争夺战中落于人后。

从最新的校园招聘中也能看出字节跳动的芯片布局决心，公司专门开设了芯片固件工程师、ASIC 验证工程师、SoC 架构工程师和 AI 芯片系统软件架构师等多个芯片相关岗位，工作地点覆盖北京、上海、深圳等核心城市，芯片领域人才培养的长期战略清晰可见。

值得一提的是，当 Seedance 2.0 在海外社交平台走红，甚至出现体验资格一码难求的热潮时，资本市场也给出了直接反应 ——A 股影视传媒板块应声大涨，多家相关企业股价接连涨停。

种种迹象表明，字节跳动在全球 AI 产业中的话语权正持续提升，而其自研 AI 芯片 SeedChip 的正式发布，或许只是时间问题。

在2025世界智能制造博览会上，德国百年工业自动化企业Festo以“拥抱数字变革，智联工业未来”为主题，展示了其从气动起家，逐步向电气自动化、数字化解决方案转型的最新成果。

作为1925年成立的德国家族企业，Festo在今年迎来了100周年庆典，这不仅是一个里程碑，更是其开启新百年征程的起点。

在展会现场，Festo市场管理副总裁&教学与培训负责人，卢艳艳接受了镁客网专访，从企业发展历程、本土化布局、数字化破局路径到未来战略，全方位展现了这家百年家族企业的中国智造新答卷。

百年积淀：气动标杆的转型跨越

“100 年不是一个终点，而是一个新的起点。”谈及企业百年历程，卢艳艳开门见山点明Festo的发展定位。

1925年Festo在德国诞生，最初以气动产品起家，凭借领先的技术和可靠的品质，成为全球气动领域的标杆企业，以至于“提到Festo，市场就会默认这是一家顶尖气动厂家”。随着各国工业化升级，这种固化标签正在被打破。

“从气动产品到工业自动化解决方案，再到如今聚焦数字化服务，我们的业务早就不局限于汽车领域，国家战略聚焦的半导体、太阳能电池等赛道，我们都有成熟的产品和解决方案。”卢艳艳表示。

此次参展，Festo除了带来传统优势的气动产品外，同时展示了两大核心板块：一是教学培训相关产品，其次是契合展会主题的数字化解决方案。

“中国正从液压气动时代向清洁能源的电应用时代转型，我们的教学培训产品也要跟上这一趋势。”卢艳艳解释了参展的初衷，而这也契合了Festo “终身学习” 的企业理念。

自成立专门的教学培训部以来，Festo便将工业自动化领域的实践经验转化为教学资源，覆盖院校教育与企业再教育全链路。

而至于数字化解决方案的亮相，更是Festo向市场释放的转型强信号。

“我们想让市场知道，Festo不只是气动厂家，我们现在有软硬结合的方案，也有基于软件的数字化解决方案，转型方向和中国智能制造发展方向完全一致。”卢艳艳的这番表述，道破了Festo参展的核心诉求。

数字化破局：攻克“数据孤岛”与“人才障碍”

在智能制造成为行业共识的当下，企业数字化转型的呼声高涨，但真正落地却困难重重。对此，卢艳艳直言，Festo在服务客户的过程中，发现企业数字化转型需突破两大核心障碍。

“第一个障碍是数据的孤岛。” 卢艳艳举例，工厂里的每台设备都是独立个体，数据无法打通，更谈不上有效利用数据驱动效率提升；“第二个障碍是复合型人才的缺失。” 她进一步阐释，企业里的维护、运营工程师熟悉硬件却不懂软件，IT 人员精通代码却不了解制造工艺，而数字化是基于现场工艺数据的整合分析，二者缺一不可。

“没有复合型人才，数字化只能是口头迎合潮流。”

为帮助客户攻克这些障碍，Festo并未止步于提供数字化产品，而是同步推进业务交流与技术培训。

“我们会和客户做深度的业务沟通，也会针对性开展培训，引导他们意识到打通数据孤岛和培养复合型人才的重要性，建立行业共同认知，才能让数字化真正落地。” 卢艳艳表示。

值得一提的是，Festo旗下数字化解决方案并非封闭系统，除核心算法外，操作界面乃至部分代码都会向客户开放，以开放生态与客户共建数字化能力。

深耕中国32年

1993 年进入中国市场的Festo，已陪伴中国制造业走过 32 个年头。在卢艳艳看来，中国市场的巨大潜力与快速变化，倒逼这家传统德国家族企业必须变得 “更快、更灵活”，而本土化便是其扎根中国的核心战略。

第一是研发本土化。在德国技术的支持下，本土团队可以基于中国客户需求开发本地化产品和解决方案。

“我们会把符合中国市场的产品方案推向全球，跟着中国出海企业的脚步，让这些方案走向世界各个角落。”卢艳艳表示。

第二是生产本土化。Festo济南工厂是其全球体系内仅次于德国本土工厂的最大生产中心，目前拥有 1000 多名员工，产品序列覆盖国内客户的全部需求。未来，Festo还将把电驱、电机控制、远程 IO 等数字化产品纳入济南工厂的生产范畴，“实现本地化生产后，能更快捷地服务本地客户。”

第三是解决方案本土化。除标准元器件外，Festo还为客户提供定制化的软硬结合方案与数字化方案。卢艳艳透露，企业正计划扩大工程部与数字化团队规模，“把 100 年积累的工业自动化经验，以生态化的方式提供给中国客户。”

面对国内自动化厂商崛起带来的国产替代浪潮，Festo也展现出开放的合作姿态。“我们的数字化产品不是封闭系统，会和本土软件公司、系统集成商、非标设备商合作，共同打造新方案。”卢艳艳表示，Festo的本土化生产与服务，已消除了客户对供应链和服务的顾虑，而开放生态则为国产替代背景下的合作创造了更多可能。

新赛道布局

在半导体、新能源等国家战略新兴领域，Festo早已完成针对性布局，且能精准适配不同行业的差异化需求。

谈及半导体行业，卢艳艳直言其与传统行业的核心差异在于超高的行业门槛。“半导体是超高集成度的制造工艺，对洁净度、高精度、高可靠性、振动控制的要求极其苛刻，达不到要求就无法入围供应商名单。” 更具挑战的是，半导体核心生产车间保密性极强，无法实地考察的情况下，只能凭借对工业自动化的深厚理解，与客户工程师沟通来设计产品，“这对我们的技术积累是极大考验。”

而新能源行业（锂电、太阳能等）的核心诉求则截然不同。“新能源行业不仅卷技术，还极度卷成本和生产节奏。”卢艳艳坦言，该行业的内卷程度远超其他领域。

基于此，Festo为客户提供的方案，均围绕 “提升生产可靠性”、“优化综合运营成本” 等核心需求设计，帮助客户在激烈竞争中筑牢优势。

强化终身学习体系

在采访里，卢艳艳多次提到了“再教育”。

自动化行业例，人才是技术落地的核心载体，而Festo的教学培训业务，正是其区别于其他自动化企业的独特标签。“我们的培训面向所有人，覆盖人才的整个社会历程。”卢艳艳介绍，Festo将人才培养分为两大阶段，构建了连贯且分层的终身学习体系。

在院校教育阶段，Festo提供全套教学培训解决方案，包括教学设备与课件，兼顾理论知识与动手实践。“学校里教的是通用知识，比如 PLC 编程不会限定某个品牌，我们的设备就是帮学生把书本知识转化为实操能力。”卢艳艳表示。

进入企业再教育阶段，培训内容则从通用知识转向具体场景。“员工进企业后，要适配特定品牌的设备，比如某工厂用的是特定品牌的工业机器人，这就需要针对性学习。”

基于此，Festo会为企业定制培训课程，覆盖工厂一线设备维护、研发等岗位，帮助员工实现技能进阶。“从院校到企业，我们的培训实现了‘通识打底、场景深化’的衔接，契合‘终身学习’的企业理念。”

锚定智能自主化，拥抱AI与生态协作

对于未来发展，Festo已明确 2030 年战略规划，核心是锚定国家战略赛道、推进技术智能化升级，同时拥抱 AI、自主化等前沿趋势。

在赛道选择上，Festo将聚焦半导体、新能源汽车、生命科学等国家战略驱动领域，“企业发展要和国家策略合拍，这是我们扎根中国市场的核心原则”。

而在前沿技术领域，Festo已积累了 AI、数字孪生、仿真等相关领域的案例，未来将持续加大投入。而在卢艳艳眼中，下一代工业自动化的核心趋势是“自主化”：“过去机器只是执行动作，未来机器要能自主学习、自主调整，这需要硬件、软件、算法的协同支撑，也是我们未来 10 年的重点发力方向。”

此外，针对具身机器人等新赛道，Festo也将基于既有技术积累，研发适配产品与方案，“家族企业往往目光长远，同时脚踏实地，所有拓展都要依托过往的技术和人才积淀。”

结语

“做一个百年企业，要不断适应中国市场，保持技术领先性和产品高可靠性，同时让市场看到我们的变化和可能性。” 这是卢艳艳在专访最后强调的核心诉求。

从气动领域的绝对标杆，到数字化转型的同行者，再到人才赋能的生态服务商，百年Festo正以本土化、开放化、智能化的姿态，在中国智能制造的浪潮中书写新的答卷。

就在北美 AI 企业集体陷入 “能源短缺困境” 的关键节点，当地时间 12 月 18 日，美国特朗普政府再度推出极具战略性的 “创世纪计划”，并于本月正式启动公私合营模式。

尽管这是一份与科技相关的战略布局，但此次牵头的是手握全美核心科研资源的美国能源部（DOE，Department of Energy），英伟达、OpenAI、谷歌、微软等 24 家顶尖 AI 和算力企业集体抱团入局，这波操作被外界直接对标 “曼哈顿计划”。

报道称，“创世纪计划” 是能源部近年来规模最大的科研战略举措，核心目标是用 AI 重构科学研究与能源生产体系，不仅要稳固美国的科技霸权，更要破解 AI 发展与能源供给不足的核心矛盾。

更进一步说，特朗普政府希望借助 AI 技术，在十年内将美国的科研生产力与全球影响力提升一倍。

不同于常规项目的分散推进，“创世纪计划” 构建了清晰的顶层设计与紧凑的推进时间表 ——60 天内确定 20 个具备高 AI 突破潜力的科技挑战课题，90 天内整合盘点全联邦计算资源，270 天内完成首个挑战课题的平台试运行。

为此，能源部拿出 3.2 亿美元作为首批投资，重点搭建美国科学云与转型 AI 模型联盟两大基础设施：前者负责 AI 模型与科学数据的托管与分发，后者聚焦具备自我迭代能力的 AI 模型研发，形成 “联邦搭台、全域共享” 的科研基础设施生态体系 —— 简单来说，一个是管理 AI 模型和科学数据的 “共享仓库”，一个专攻可自我升级的 AI 模型，最终打造一套可共建共享的科研基建生态。

因此在当天的声明中，白宫科技政策办公室主任 Michael Kratsios 表示，目前 24 家 AI 企业的加入仅是开端，未来将持续吸纳更多企业、高校、非营利组织及联邦机构加入，这也契合其 “国家任务” 的定位。

作为美国联邦政府下属的重要部门，能源部下辖洛斯阿拉莫斯、橡树岭等 17 个国家实验室，坐拥全球顶尖的超级计算机、海量科学数据集以及四万余名科研人员，而这三者正是大规模 AI 系统训练与部署的核心支撑条件。

此外，主导该计划的能源部科学副部长 Darío Gil，更是兼具 AI 与量子计算深厚造诣的跨界顶尖专家。他表示，计划将打造 “有史以来最复杂、最强大的科学仪器”，实现超算、AI 系统与精密科学仪器的深度协同联动。

在全球 AI 企业普遍面临能源短缺困境的大背景下，美国政府已逐渐意识到，利用 AI 破解能源生产与利用的效率瓶颈，正是该计划的关键发力点之一。

从已曝光的合作方向来看，24 家科技企业早已覆盖能源领域的核心赛道：例如，英伟达正与能源部联手开展裂变、聚变能源研究，通过 AI 数字孪生技术优化反应堆运维，降低安全风险；谷歌推出的 AI co-scientist 多智能体工具，能大幅缩短新型储能材料、高效光伏材料的研发周期；即便在智能电网调度、能源供应链优化等场景中，AI 也能有效提升运行效率。

事实上，这些研究已有实证支撑：例如通过 AI 算法精准预测风电、光伏发电的波动，优化调度与运维策略，可使可再生能源的供电稳定性提升 15%-20%，对缓解能源短缺的效果十分显著。

最值得玩味的是，此次抱团的 24 家机构堪称 “冤家聚头”：英伟达与 AMD 在 GPU 领域竞争多年，谷歌、微软、亚马逊在云计算领域竞争白热化，OpenAI 与谷歌 DeepMind 在大模型赛道也针锋相对。

但在 “AI + 能源” 这一国家战略面前，这些竞争对手达成了共识：当能源成为发展瓶颈后，单靠一家企业单打独斗难以破解这一难题，借力联邦资源不失为一条 “捷径”。

在此之前，这种 “政府搭台、企业抱团” 的模式已有多次成功案例 —— 从冷战时期的国防承包商联盟，到互联网时代的半导体产业协同发展，美国政府始终是背后的核心推手。

而此次在 AI 领域的投入力度与资源整合决心，比以往任何一次都更为强劲。

当然，这场 “科技豪赌” 也暗藏不少变数。3.2 亿美元的启动资金看似不菲，但与私营企业动辄数百亿美元的 AI 投入相比，无异于杯水车薪。

更关键的是，计划尚未明确总预算规模及后续资金来源。而技术落地更是核心挑战：在核电站安全决策、电网应急调度等关键场景中，AI 大模型的 “黑箱” 问题与幻觉风险，使其可靠性存疑。

除此之外，相较于面临能源短缺的北美 AI 企业，中国 AI 企业在能源方面的顾虑更少，更能为 “AI + 制造” 的全面智能化转型提供有力支撑。相较于美国以市场为导向的发展模式，中美双方在 AI 能源应用的技术路径、标准制定上注定将走出不同的发展路径，这也将为后续新一轮 “AI 竞赛” 埋下伏笔。

在 2025 世界智能制造博览会上，来自常州的初创企业凯艾软件（KI-Commerce）展台前始终人头攒动，吸引了大量嘉宾与观众驻足咨询。

这家企业虽仍在初创阶段，但拥有着 30 余年企业数字化服务的“德国基因”，其旗下“企业级人工智能平台”——Corporate AI 推向市场后，迅速斩获多家制造企业的订单。

不同于市场上常见的通用型 AI 工具，凯艾软件以“业务场景驱动+数据合规保障”为核心，为中德跨境企业搭建起数字化转型的便捷桥梁。

精准定位：ERP不能干的事，AI来补

在谈到公司基本情况时，凯艾软件CEO Dirk Erich Frauenheim 开门见山点明了公司定位：“我们并非单纯的 AI 技术公司，而是扎根制造业的数字化解决方案服务商。”

凯艾软件的总部位于德国圣乔治市，此前已经在企业数字化领域深耕 30 余年，随着研发中心布局常州，公司形成了“中国 AI 技术”与“德国行业经验”的双优势格局，本次展会的核心展品 ——Corporate AI，正是这一优势融合的集大成之作。

与通用型 AI 工具不同，Corporate AI 以“业务流程为核心”，整合了大语言模型（LLM）、知识库、文档提取、AI 助手及自动化工作流等功能，构建起单一安全的一体化环境。

“我们的 AI 平台不是为了炫技而存在，而是解决企业真实的业务难题。”Dirk 的这一表述，精准概括了平台的核心价值导向。

与国内数字化进程不同，欧洲企业的数字化起步非常早，像拥有 400 余年历史的伊莎贝雷等企业，很早就完成了ERP 系统的部署，数据标准化程度较高。也正是基于德国企业对 ERP 系统的深刻理解，凯艾软件选择精准定位“ERP 不能干的事，AI 来补”，既不取代现有系统，也不替代员工，而是成为“加速业务的助手”。

简单来说，ERP 的深度集成，本质是打通了企业数字化的最后一公里，而为了让 AI技术真正落地，凯艾软件构建了“AI 工具→数字化系统→企业级应用开发→ERP 深度定制”的完整服务链路，进一步完善了传统 ERP 系统的功能。

“很多制造企业的痛点不是没有 AI 工具，而是工具与现有 ERP 系统脱节，数据无法流通。”Dirk 强调。

在经历了多次系统更新迭代后，最新版本的 Corporate AI 已经可与 SAP B1、金蝶、ERPNext 等主流系统无缝集成，实现“ERP 数据+AI 能力”的深度融合。

比如在生产计划环节，AI 可读取 ERP 中的生产订单与产能数据，将原本数小时的排程工作缩短至几分钟，效率提升 20%-40%；在发票审核场景，系统能自动提取 PDF、Excel 中的物料编码、价格等信息，与 ERP 中的送货数据匹配，使得错误率降至零。

在现场演示时，笔者更清晰地了解到这套系统的核心，简单来说就是深度契合制造业业务逻辑——从订单处理到生产排程，从质量管控到供应链协同，每个功能?？槎季偌移笠档氖导橹?。

目前，凯艾软件已在汽车零部件、电子设备、精密机械等行业积累众多成功案例。

以汽车零部件行业某企业为例，部署该 AI 平台后，不仅发票核对效率提升90%，更通过智能排产系统实现设备利用率从 65%到 87%的跨越式提升，这背后正是 AI 对车间设备状态、物料库存、交期约束等多维度数据的实时分析能力在发挥作用。

数据合规保障，满足跨境企业刚性需求

在 AI 技术同质化竞争加剧的当下，凯艾软件的差异化优势尤为突出，但对于一家“来自海外”的 AI 公司，国内客户自然会提出更高的要求。

对于中德跨境企业而言，数据合规就是一条不可逾越的红线，而凯艾软件的平台数据可存储在符合欧盟 GDPR 标准的服务器，或部署客户本地私有服务器中，尽可能减少公共模型的训练，以此来满足国内个人信息?；しü嬉蟆?/p>

“我们会与客户签订严格的数字保密协议，从存储到使用全流程保障数据安全，让德国总部与中国子公司都能放心使用。”Dirk 介绍。

另外，Corporate AI 还具备基于角色的访问控制和 AI 输出全程追溯功能，彻底打消了跨境企业的合规顾虑。

一站式服务，降低AI落地门槛

除合规保障外，Corporate AI 的多模型协同能力也精准适配了制造企业的复杂业务场景。

不同于单一依赖某类大模型的模式，凯艾软件采用“多模型协同调度”方式，如同为不同任务匹配专属“员工”——某些大模型擅长音视频处理，某些大模型适配 To B 业务，新发布的优质模型也会及时纳入系统。

“企业的业务场景是复杂的，有的需要处理文档，有的需要优化沟通，有的要做生产计划，单一模型无法满足所有需求。”Dirk 举例称。

例如，某客户有数千份格式不一的质量报告，人工录入需两个月且易出错，通过平台的多模态识别与文档提取功能，AI 能自动识别手写体、图片、多版本模板等复杂格式，快速生成结构化数据并导入系统，效率提升 90%以上。

值得一提的是，凯艾软件自身开发这套系统时，也借助了市面上成熟的 AI 大模型，将原本需要两年的研发周期缩短至一年以内，“AI 就像给业务装上引擎，原本需要一个月的工作，现在两三天就能完成，这就是我们想带给客户的核心价值。”Dirk 补充道。

在服务模式上，凯艾软件采用灵活的“token 计量收费”方式，企业按实际使用量付费，基础功能仅需数百元即可开通，定制化服务则按人天成本核算，大幅降低了中小企业的准入门槛。同时，客户可自主上传知识库、设置提示词、创建工作流，技术团队提供全程协助，真正实现“通用功能快速用，定制需求精准解”。

未来规划：深化行业应用

面对制造业数字化转型的趋势与挑战，凯艾软件有着清晰的应对策略。

针对“企业不知如何启动 AI”、“数据非结构化”、“遗留系统集成难”等行业痛点，公司推出了 AI 研讨会、文档提取工具、灵活 API 接口等解决方案，同时打造“虚拟 AI 劳动力”，让数字员工协助处理数据任务、沟通及报告工作，降低技术落地门槛。

在谈及未来规划时，Dirk 透露，公司将在三个方向重点发力：

首先是深化制造业与供应链领域的工作流自动化，开发汽车、机械、电子等行业专属知识库；

其次是升级多模型协同与高级文档智能处理技术，打造具备长期记忆与跨系统执行能力的数字员工；

最终拓展自托管与混合云架构，满足不同客户的部署需求。

而市场拓展方面，凯艾软件将在巩固中德跨境企业及外资制造企业服务优势的基础上，向贸易采购、工程服务、物流供应链、售后技术支持等领域延伸。

“每个行业都有专属的业务逻辑和知识库，这是挑战也是机遇。”Dirk 表示，依托?？榛教ǖ牧榛钚?，公司能快速适配不同行业需求，同时严格遵守各地合规要求，持续为全球企业提供“更智能、更高效、更安全”的数字化服务。

结语

在制造业数字化转型从 “试水” 迈向 “深水区” 的关键阶段，凯艾软件凭借 “德国经验 + 中国技术” 的独特基因，以场景化、合规化、低成本的 AI 解决方案，为行业提供了破局范本。

其 Corporate AI 平台锚定 ERP 系统协同的核心需求，既解决了工具与业务脱节的行业痛点，又筑牢了跨境数据安全的防线，让 AI 真正成为国内制造业企业可感知、可落地的生产力工具。

随着智能穿戴设备赛道竞争愈发激烈，苹果首款智能眼镜Apple Glasses近期迎来诸多关键信息爆料。

据9to5Mac等多家外媒援引知情人士消息，这款被苹果内部代号为“Project Atlas”的产品，预计将于2026年WWDC大会正式公布，2027年启动量产上市，部分供应链消息甚至提及2025年底可能迎来官方预告。

值得关注的是，为全力推进该项目，苹果已暂停Vision Pro轻量版Vision Air的研发，可以看出来苹果内部也加速了对智能眼镜赛道的战略倾斜。

AI+Siri+摄像头

与此前定位高端空间计算的Vision Pro不同，Apple Glasses选择了更为务实的产品路径，彻底摒弃内置显示屏设计，不强调增强现实体验，转而定位为依赖iPhone的AI与音频核心可穿戴配件，这一方向与Meta推出的Ray-Ban智能眼镜的成功模式高度契合，也更贴合当前大众消费市场需求。

核心功能层面，Apple Glasses将以“AI+Siri+摄像头”为核心交互组合，可以理解成“长了眼睛的AirPods”。硬件配置上，该设备将搭载多个摄像头，其核心作用并非仅用于拍摄照片和视频，而是实现“视觉智能”功能——实时识别物体、阅读文本、辨别地标等环境信息，并与苹果全力推进的Apple Intelligence深度融合。

举个例子，当用户看到餐厅招牌时，眼镜可通过内置扬声器或连接的AirPods告知评分信息；面对外文菜单时，能提供实时翻译服务，这种情境化服务精准解决了当前AI硬件的情境感知痛点。

性能与续航方面，考虑到眼镜的轻量化需求，苹果将为其定制基于Apple Watch S系列芯片的新处理器，设计核心聚焦极致能效比，主要负责驱动摄像头、处理传感器数据及运行基础机器学习模型，更复杂的计算任务则将通过无线传输至iPhone或云端处理，以此平衡功耗与续航，确保用户可实现全天候佩戴。

“长了眼睛的AirPods”

既然被叫做“长了眼睛的AirPods”，Apple Glasses在设计上也是带了些特色。

该设备有望引入定向扬声器系统，借鉴AirPods Pro 2的自适应音频技术，并利用HomePod的波束成形技术解决漏音问题，保障嘈杂环境中的交互效果与隐私性。

此外，报道里提及苹果正为其开发健康跟踪功能，同时将提供多种款式选择，并与光学巨头合作开发可更换镜片，这样就可以覆盖近视群体的需求。

说完外观，交互体验的更新在于Siri的进化。

据悉，新一代Siri将作为主要输入方式，需具备更强大的上下文理解能力，无缝整合视觉智能提供的环境信息，给出精准简洁的反馈，而AI的加入也能让Apple Glasses有更多可玩性，成为真正实用的工具。

至于价格方面，业界存在两种主流预测，一种认为将参考Apple Watch Ultra 2的定价，处于799-999美元（约5600元-7000元人民币）区间，延续苹果新品类高端切入的策略；另一种观点则认为，鉴于其无屏幕的轻量化定位，成本相对可控，定价可能对标Meta Ray-Ban的299美元价位段，或卡在499美元（约合人民币3500元）的区间。

不过无论如何定价， 苹果在AI眼镜的进度上又一次慢了一拍。

当前，Meta Ray-Ban智能眼镜占据主导地位，此外阿里巴巴已推出Quark AI眼镜，谷歌则与Warby Parker等合作开发智能眼镜，预计2026年亮相，与Apple Glasses形成直接竞争。

相比之下，苹果的核心优势在于生态整合与隐私?；?，其“隐私至上”的品牌形象能降低用户对眼镜摄像头的顾虑，而与iPhone、Mac、AirPods等设备的无缝协同体验，也是其他硬件厂商难以复制的护城河。

值得一提的是，多个消息源显示苹果已在规划配备显示屏的后续高端型号，当前无屏版本的推出，实则是在技术与市场成熟前，以低成本切入培养用户习惯的过渡策略。

随着2026年的临近，新系统的迭代及Siri的AI进化将成为关注焦点，此前Vision Pro的失败已经说明了XR设备的推广难度远比智能手机要难得多，至于智能眼镜能否能融入用户的生活，重新定义智能穿戴品类，只能等苹果正式发布新品才能揭晓答案。

11月27日至29日，2025世界智能制造博览会(以下简称“博览会”)在南京火热上演。从人形机器人到先进制造装备，从数字化解决方案到人工智能创新应用，一批批智能制造前沿成果持续突破工厂场景局限，走到群众身边。

展商云集：名企齐聚 共展智造前沿成果

2025世界智能制造博览会总面积5.5万平方米，设置机器人、智能工厂、工业软件与系统解决方案、智能装备四大展馆。来自德国、美国、丹麦、瑞典、韩国、瑞士、法国、荷兰等21个国家和地区的456家企业参展，超2000项智能制造领域前沿成果精彩亮相。

库卡、现代、宇树科技、智元、埃斯顿等国内外工业机器人与具身智能机器人聚焦人形机器人、具身智能机器人、工业机器人等带来最新成果，集中呈现机器人技术在智能制造领域的广泛应用与深度融合。南钢、徐工、海康威视、中联重科、潍柴动力、海尔、上汽通用五菱等首批领航级智能工厂围绕自动化生产线、数字化车间、智能物流等多个环节，全面展现智能工厂建设的最新解决方案与实践案例。中国移动、中国联通、中国电信、特斯拉、比亚迪等围绕工业软件与系统解决方案，重点展示国产工业软件生态以及智能制造系统解决方案，助力企业实现数字化转型与智能化升级。莱斯信息、大量数控、宁庆空天装备、威诺克智造等带来智能装备前沿技术，为制造业的智能化改造提供强有力的装备支撑。

本届博览会还首次设置国际展区，菲尼克斯、霍尼韦尔、达索、费斯托等国际智能制造领域企业带来全球领先的智能制造技术与解决方案，并开展供需对接，进一步促进国际先进技术在国内的交流与应用。

现场盛况：人潮涌动 互动体验引爆全场

宇树科技展台前一个小型拳击台上，两个小巧灵活的机器人正激烈对战，它们出拳迅速、闪避敏捷，引得周围观众阵阵喝彩。这是本届博览会人头攒动、热闹非凡的鲜活写照。

据统计，为期三天的博览会共吸引来自全球近50个国家和地区的观众参会观展，总人次近7万，其中包括学生、采购团组等访客超40批次，专业观众团体超200个。

11月27日至29日，来自南京大学、东南大学、南京航空航天大学等近20所高校的2000余名大学生，以及近3000名中小学生陆续步入展馆。在工作人员的专业指引下，他们穿梭在各个主题展馆，从会说话的智能机器人到能自主导航的物流机器人，从数字化工厂的场景模拟到人工智能的趣味演示，一项项前沿成果让同学们在沉浸式体验中全方位感受智能制造的独特魅力，亲身领略科技从实验室走向实际应用的神奇蜕变。

互动体验区同样人头攒动。由东南大学科研团队自主研发的国内首辆全轮转向全轮驱动、四轴八桨构型飞行汽车，集成半人形机器人与?？榛?span id="qngicx5khmag" class='wp_keywordlink_affiliate'>太空舱核心架构打造机器人“小卖部”的“宁集萃宝”机器人太空舱，以及无人咖啡机、无人扫地机、无人飞行器等多种智能设备前，观众纷纷排起长队，争相体验科技带来的便捷与新奇。

博览会还吸引各大主流媒体及专业媒体聚焦。人民日报、新华社、中央广播电视总台、中国新闻社、科技日报、人民网、新华网、央广网等中央媒体，以及新华日报、江苏广电总台、现代快报、扬子晚报、南京晨报、交汇点、南京日报、南京电视台、龙虎网、紫金山新闻等省市主流媒体纷纷深入展会现场进行全方位、多角度地报道，“Here is Nanjing”“iNanjing”“Discover Nanjing”等海外推广平台精准触达全球受众。据统计，博览会期间，20余家主流媒体及30余家专业媒体累计推出相关报道，全网曝光量超7亿次。文稿、海报、长图、短视频、直播等多元传播形式，精准触达目标受众，最大化提升博览会传播覆盖面与影响力。

供需对接：购销两旺 驱动产业交流合作

作为推进全球智能制造领域交流合作的重要窗口，2025世界智能制造博览会不仅集中展示了全球智能制造领域的最新成果，更成为推动供需对接、产业合作的重要力量。

11月27日，来自德国、新加坡、墨西哥、巴西、智利、俄罗斯、印度、巴基斯坦等35个国家和地区的59家境外企业走进南京国际博览中心，带着采购需求与博览会展商面对面洽谈。多家企业现场达成初步意向采购订单，金额达6000万元，切实为企业拓展国际市场、深化跨国合作注入强劲动力。

博览会期间，共举办成果展示、路演、发布会、供需对接、专题会议及互动体验等共41场。金融及产业合作研讨会、人工智能赋能制造业高质量发展研讨会、制造业数字化转型发展研讨会、焊接机器人技术与应用交流会、探索智慧物流与智能制造协同发展新路径研讨会等重磅活动依次登场，覆盖数字化转型路径、工业智能体生态构建等核心议题，精准契合行业发展痛点与未来趋势。

当前，新一轮科技革命和产业变革正在重构全球创新版图、重塑全球经济结构。作为与世界智能制造大会同期举办的市场化展览，本届博览会正以开放包容的姿态，驱动全球智能制造领域交流合作迈向更深层次、更广领域，为我国加快建设现代化产业体系贡献南京力量。

文章链接：智能制造网 https://www.gkzhan.com/news/detail/187663.html

大会邀请了政府、高校、科研机构、生物医药与医疗器械等领域知名企业、校友等约200人出席本次会议。大会设置了中国医疗器械行业协会产教融合发展大会暨江苏省医疗器械教育界-产业界党建联建活动主会场，以及六个分会场。以“产教融合、共享创新、共育英才”为主题，探讨深化产教融合新路径与新方案，为不断培育新质生产力做出切实贡献。

开幕式由大会主席、东南大学生物科学与医学工程学院党委书记张宇主持，东南大学党委常委、副校长孙立涛，江宁区委常委、副区长、江宁高新区党工委书记王才权，江苏省生物医学工程学会理事长钱志余分别致辞。

签约仪式

医疗器械产业链共建联建及签约仪式由东南大学生物科学与医学工程学院党委副书记吴兆青主持，依次进行医疗器械产业链党建联建暨校企党支部共建活动启动、南京市体外诊断共性关键技术创新联合体签约、校企联合科技攻关项目签约、东南大学研究生实习基地签约、东南大学生物科学与医学工程学院卓工项目签约、六朝松医工交叉创新创业大赛启动仪式。

医疗器械产业链党建联建暨校企党支部共建活动启动

六朝松医工交叉创新创业大赛启动仪式

主旨报告

主题报告环节，东南大学生物科学与医学工程学院党委书记张宇作了主题为“产教融合·共享创新”东南大学生物科学与医学工程学院产教融合与校企合作模式探索与典型案例的报告，重点介绍了学院概况、平台建设及科技创新与转化，展现了“材料赋能、 数据驱动、药械融合、脑智引领”的多元化发展与多学科交叉创新，并将科技创新与产业创新深度融合。

东南大学生物科学与医学工程学院党委书记张宇作主题报告

江苏省药品监督管理局审评中心主任张宜川作了主题为“研审联动·强化服务”赋能江苏医疗器械产教融合创新发展的报告，详细介绍了医疗器械研发、转化及创新医疗器械申报中的审评服务，并针对研发与审评联动中的重点难点进行了重点讲解与提示。

江苏省药品监督管理局审评中心主任张宜川作主题报告

圆桌论坛由东南大学生物科学与医学工程学院院长涂景主持，麦澜德医疗董事长杨瑞嘉希望今后企业和高校的党支部加强共建，将党建活动与产教融合相结合；中国药科大学教授顾月清表示党建引领下学术和企业融合，科研创新将会更有效、更快速；南京大学教授葛云表示高校科研要与企业工作相衔接，培养更执着而专注、富有社会责任感的毕业生；鱼跃医疗副总经理郑洪喆表示企业未来要做到行业引领，需要更多与高校协同共建，注入新的动能与活力。

圆桌论坛

大会在热烈的气氛中圆满结束，下午嘉宾将参与各分会场的交流与研讨，助力生物医学工程领域的高校、科研院所、医疗器械企业及相关机构携手联动，以党建为引领，实现产、学、研、医、管全链条协同创新、融合发展，共同为增进人民健康福祉贡献力量。

据韩媒The Elec披露，三星集团内部正爆发一场激烈的资源争夺战。

在DDR5内存价格两个月暴涨60%、移动版LPDDR5X价格翻倍的背景下，掌握内存产能命脉的半导体事业部（DS）拒绝向自家移动事业部（MX）提供长期供货合约，仅同意签订季度短期协议，这或许导致即将于明年2月发布的Galaxy S26系列面临产能保障不足、成本失控的问题。

这场“同室操戈”的博弈已经不是三星半导体业务与三星手机业务第一次内斗，如果说之前的矛盾源于三星独特事业部制架构的弊端，那么这一次更多折射出AI时代科技巨头在短期利润与长期生态平衡中的深层困境。

这次矛盾的导火索依然是最近大火的内存涨价潮。

2025年9月以来，全球内存市场迎来暴涨：32GB DDR5服务器内存价格从149美元上涨至239美元，涨幅达60%；手机用12GB LPDDR5X内存价格突破70美元，较年初的33美元翻了一倍多。

涨价的核心驱动力是AI服务器的爆发式需求，目前一台高端AI服务器需搭载多达32-64条DDR5内存，是普通服务器的4-8倍，微软、谷歌等科技巨头甚至加价10%锁定2026年全年货源，直接引发全球囤内存的热潮。CounterPoint数据显示，2025年全球内存价格已累计上涨50%，预计2026年涨幅还将达50%，行业正式进入"严重短缺"阶段。

面对巨额利润诱惑，三星半导体事业部选择“利润至上”的资源倾斜策略。

作为全球DDR5内存市场45%份额的主导者，DS部门一边联合SK海力士、铠侠削减普通内存产能制造“货源紧张”的现象，一边集中晶圆资源生产AI服务器急需的HBM内存，这类产品利润是手机内存的数倍，且良率低、单产品消耗晶圆量是普通内存的3倍，直接挤压了手机用通用DRAM的产能空间。

有趣的是，DS部门对外部客户开放长期供货通道，却对自家手机部门（MX部门）实施差别对待，拒绝锁定长期供货价格，迫使MX部门被迫承担持续上涨的内存成本，这种做法让双方的积怨再次爆发。

一直以来日企的内斗非常出名，其实韩国大财阀集团的内斗也很常见，三星集团就是典型案例之一。

目前三星依然沿用传统的事业部制架构。不同于多数科技企业的集中式管理，三星各核心事业部拥有独立损益表，业绩考核优先于集团整体利益，半导体部门与手机部门更像是“利益合作方”而非上下级关系。

这种架构曾在三星发展初期激发竞争活力，但在产业协同需求日益增强的今天，却成为内斗的"制度温床"。事实上，双方矛盾并非首次爆发：此前Galaxy S25系列就因自研芯片良率问题，被迫放弃半导体部门产品转而采购美光内存，如今内存涨价背景下，历史积怨进一步加剧。

事实上，当前的僵局已对三星两大核心业务造成实质性影响。对MX部门而言，无法锁定长期内存供应意味着Galaxy S26系列可能出现产能瓶颈，若将50%以上的内存涨价成本转嫁至终端售价，其价格可能突破1500美元，在苹果、小米等竞品围堵下竞争力大幅下降。

目前，Galaxy S26系列仍在依赖季度性内存合约维持生产，而2026年内存价格持续上涨的预期，使其未来产能充满不确定性。反观DS部门，短期盈利表现亮眼，预计2025年第四季度净利润增长将超40%，但长期来看，手机业务的市场份额流失可能削弱三星的生态协同优势，进而影响半导体产品的终端落地场景。

报道称，三星高层已介入谈判，试图缓解内部资源分配压力，但矛盾的解决并不容易。就在内斗发酵之际，三星于11月实施了近年来规模最大的高管晋升，提拔了一批AI、机器人技术及先进芯片领域的年轻领袖，凸显其向年轻化领导层转型、聚焦AI赛道的战略重心。

例如新晋升的半导体部门高管Hong Hee-il，正是在DRAM性能分析、HBM及DDR5芯片良率提升方面有突出成果的核心人物，这一人事调整被解读为三星强化半导体业务话语权的信号，但也让手机部门的处境更加微妙。

从本质上看，三星这场“内部抢芯战”就是全球科技产业转型期的缩影。

AI浪潮下，核心零部件的战略价值被重新定义，企业如何在短期利润与长期生态间找到平衡，已成为决定其市场地位的关键。三星半导体部门的短视决策，虽能在内存涨价周期内获利丰厚，却可能埋下长期发展的隐患，当消费电子基本盘与AI红利发生冲突时，割裂的事业部架构难以支撑集团实现长远布局。对于这家科技巨头而言，如何破解事业部制架构的固有弊端，重塑内部协同机制，远比在短期涨价潮中“收割利润”更为重要。

在全球物联网产业狂飙突进的十年间，中国始终面临一道隐性的技术鸿沟 —— 窄带物联网等底层通信技术的核心标准与专利长期被欧美主导。

而广州技象科技有限公司（以下简称 “技象科技”）的崛起，恰似一把破局利刃，正逐步改写这一被动局面。

这家脱胎于广州通信研究所科技成果转化的混合所有制企业，攻克重重技术壁垒，成功研发出拥有完全自主知识产权的 TPUNB 物联专网系统，将中国物联网通信的自主话语权 “夺” 回手中。

近日，技象科技在接受镁客网专访时坦言，公司在成立之初做好了 “十年甘坐冷板凳” 的准备：“做底层核心技术的目的，不能短视地仅看眼前的收益，而是要长远地对社会产生价值。”

这番表态背后，不仅是一家科技企业的成长注脚，更折射出中国在物联网底层技术领域突破 “卡脖子” 困境的艰辛征程。

国产技术的破局之路

2018 年 12月，脱胎于广州通信研究所的技象科技在广州成立。

彼时，我国窄带物联网（LPWAN）领域正处于技术突围的关键期：根据工信部 2018 年统计，海外企业凭借 LoRa 和 NB-IoT 技术，长期占据国内 LPWAN 市场 85% 以上份额，芯片设计、协议标准及核心专利均被外方垄断，国内企业需支付高昂的 IP 授权费，且在技术迭代、功能定制等环节受制于人。

作为网信领域混合所有制改革试点企业，技象科技选择了一条 “硬核突围” 路径。在技象科技看来，其技术团队由通信行业资深专家组成，且 “物联网底层技术如同操作系统，若长期依赖他人架构，产业安全与创新主动权将无从谈起。”

为此，企业明确 “全栈自主” 战略，拒绝简单技术集成，转而从物理层协议起步构建完全自主的 TPUNB 物联专网系统，目标直指打破国外技术壁垒。这种战略定力在资本寒冬中尤为珍贵。

2020 年，技象科技首款自研芯片 “象芯 1 号” 流片成功，该芯片采用自主创新的 SIMS（序列索引扩频调制）技术，在功耗与传输距离等关键指标上比肩国际主流方案。

到 2022 年，公司已完成从芯片、模组到基站、云平台的全栈产品布局，2023年，TPUNB 系统更通过由中科院院士尹浩领衔的科技成果鉴定，整体技术达到国际先进水平，基于S-FSK的低功耗广域物联网技术实现架构属国际首创。

从技术突围到生态制胜

TPUNB 的核心突破，在于重构了窄带物联网的底层通信逻辑。作为国内首个实现 “物理层 - 链路层-平台层” 统一设计的全栈无线窄带物联通信系统，其国际首创的 S-FSK 调制技术，精准破解了行业长期面临的 “远距离传输与低功耗难以兼得” 的核心难题。

据技象科技官网披露的技术参数：在城市楼宇密集环境中，单基站覆盖半径可达 3 公里；在郊区开阔场景下，单基站覆盖半径超 10 公里；而搭载 TPUNB 技术的芯片，静态功耗仅为 2μA，低功耗优势显著。

TPUNB网关在广州海珠主干道

相较于国外主流技术，TPUNB 的全栈可控性更具竞争力：对于 LoRa 而言，其标准仅支持非授权频段，易受外界信号干扰；而常见的 NB-IoT 则依赖运营商公共频段，难以满足电力、市政等关键行业对专有频段的安全需求。相比之下，TPUNB 不仅可灵活覆盖 433MHz、470-510MHz 非授权频段，还能定制 230MHz、800MHz 等专用频段，可深度适配多行业场景需求。

在物联网标准制定领域，中国企业曾长期处于 “被动跟随” 的角色。以 NB-IoT 为例，尽管华为参与了核心专利布局，但底层协议仍受限于 3GPP 框架；如今基于 TPUNB 全栈式通信协议，技象科技可以为客户实现通信参数定制，周期缩短至 1-2 月，标志着国内企业彻底掌握了窄带物联网的技术自主权。

技象科技的破局路径颇具策略性，采用 “农村包围城市” 的推进逻辑：先在广东、浙江等地落地地方标准试点，再通过 2000 余家合作伙伴逐步构建事实标准。2023 年，广东省物联网协会发布首个TPUNB 团体标准，该标准更成为国产技术在窄带物联网领域首次获得官方背书的关键里程碑。

五年攻关、三代芯片

技术突破只是第一步，要在巨头林立的物联网生态中突围，技象科技选择将核心协议固化为自主设计的芯片 —— 这一决策既从根本上摆脱了对国外芯片的依赖，也为成本控制与性能优化筑牢了根基。

事实上，芯片正是释放 TPUNB 技术性能的核心载体：若依赖国外通用芯片，系统的低功耗、广覆盖优势将大打折扣，还可能存在硬件后门等安全隐患。

而在 “国外企业占据国内物联网专用芯片 70% 以上市场份额、国内厂商多聚焦中低端通用产品” 的行业背景下，技象科技选择自主芯片迭代路径，逐步构建起从 “能用” 到 “好用” 再到 “领先” 的技术闭环。

· 2020 年，“象芯 1 号” 正式量产，以低功耗为核心突破方向，在智能水表、电表等场景中，它成功验证了技术 “从 0 到 1” 的可行性，终端静态功耗较国外同类芯片降低约 20%；

· 2023 年，升级版 “象芯 2 号” 成功流片，该芯片对物理层算法、通信协议均进行升级，实现集成度跃升，可助力快速打开工业物联网市?。?/p>

· 2025年11月底，第三代 “象芯 3 号”正式发布

作为一款高性能、超低功耗的物联网射频基带处理芯片，“象芯3号”配备了S-FSK◎超远距离调制解调器，能提供超远距离的扩频通信、强大的抗干扰能力及码分多址并发通信能力。设计接收灵敏度可达-150dBm，较当前主流通信芯片实现大幅跃升，为低功耗广域物联网提供了坚实可靠的通信底层。

图 | 象芯3号

在深耕自主芯片研发的同时，技象科技同步推进物联网生态体系建设，确立 “核心技术自研 + 能力开放共享” 的战略方向：聚焦通信底层底座研发，将应用创新空间充分留给生态伙伴，形成 “底座支撑 + 应用创新” 的协同发展模式。

技象科技告诉镁客网，三款芯片共享技术平台与软件生态，不仅大幅降低客户的产品替换成本，也能帮助企业构建起技术良性循环，并且在实现从软件到硬件的全程自主可控后，完全满足关键行业的安全需求。

预计2025年年底，其生态伙伴将超 5000 家，覆盖芯片设计、模组制造、终端生产、垂直应用等全产业链环节，构建起国内最完善的自主 LPWAN 生态体系。

未来：在融合与智能中寻找答案?

白皮书预测，未来 3-5 年全球 LPWAN 产业将迈入 “技术融合” 与 “智能升级” 的关键阶段 ——5G 与 AIoT 的深度耦合，正推动 LPWAN 从传统 “数据传输通道” 向 “智能感知节点” 加速转型。

在此趋势下，技象科技已率先启动技术布局，推出边缘智能 AI 视频网关：该设备可同时接入 36 路视频流，通过内置 AI 算法精准实现设备异常识别、环境安全监测等核心功能，可适配泵房、燃气站、变电站等典型无人巡检场景，让边缘端具备 “数据处理 + 智能决策” 的一体化能力。

“TPUNB 技术不与 5G、Wi-Fi 形成竞争，而是互补关系。” 技象科技解释道。

另外，TPUNB 将聚焦 “广覆盖、低功耗、低成本” 核心赛道，与主打 “高带宽、低时延” 的 5G、擅长 “短距离高速传输” 的 Wi-Fi 形成高效协同，共同构建多层次物联网通信体系。以智慧园区场景为例：5G 负责高清视频监控、AR 远程运维等高速高时延需求场景，Wi-Fi 服务室内办公设备的短距离连接需求，TPUNB 则对接智能电表、井盖传感器等低功耗终端，最终实现 “全场景无死角” 的通信覆盖。

从长期规划来看，技象科技已经制定了多条发展战略：首先，持续加码研发投入，未来三年将加大投入用于技术研发，重点突破 AI 感知融合、空天地一体化组网等前沿技术，进一步巩固在调制技术、芯片性能上的代际优势；其次，技象科技将持续深耕电力、智慧城市两大核心领域，通过定制化核心解决方案构建行业壁垒，形成清晰的落地路径；最后，依托生态规模效应降本，通过芯片量产、模组标准化进一步提升产品性价比，推动 “技术领先” 到 “市场拓展” 的正向循环落地。

当前物联网行业仍面临严峻挑战：国际巨头正通过技术融合进一步巩固竞争优势，国内同行亦在加速追赶。

对此，技象科技将持续围绕全栈生态建设，加大研发投入以巩固代际领先优势；同时在电力、智慧城市等优势领域做深做透，构建极高的市场替代壁垒；此外还将不断繁荣生态，通过规模效应与生态效应双向降本，持续强化正向循环格局。

11月28日，知名分析师郭明錤爆料称，英特尔预计最快将于2027年开始为苹果代工最低端的M系列处理器（M6或M7芯片），时隔多年再次回归“果链”。

自2020年苹果全面转向自研Apple Silicon芯片，舍弃英特尔x86处理器以来，双方关系一度划下了句点。当时，苹果宣布最后一版支持Intel架构Mac的作业系统版本为macOS Tahoe，随后便推出由台积电代工的M系列芯片，宣告与英特尔长达十多年的合作的技术。

时隔多年，双方将以全新合作模式重逢。但英特尔将不再设计芯片，而是转型为苹果的晶圆代工伙伴，负责生产入门款M系列处理器，应用于MacBook Air、iPad Air及iPad Pro等设备。

根据郭明錤的报告显示，苹果已与英特尔签署NDA并取得18A制程对应的PDK 0.9.1GA设计工具，关键模拟与研究项目等进展符合预期。英特尔预计在2026年一季度释出PDK 1.0/1.1，苹果计划最快在2026年二季度至三季度开始出货采用18AP先进制程的最低端M处理器。

值得注意的是，目前苹果的最低端的M芯片主要用于MacBook Air与iPad Pro，2025年的出货量共计约2000万部，而预计2026与2027年的出货量将略降至1500-2000万颗。

对双方而言，这一次代工芯片合作意义重大。

首先，选择英特尔代工是对“美国制造”政策的直接响应，苹果正积极支持川普所承诺的制造业回流政策。尽管短期内苹果仍将高度依赖台积电的先进制程，但寻找第二供应商是供应链管理的必然要求。

正如郭明錤所言：“苹果需要找到第二供应商以符合供应链管理所需。”因此选择英特尔有助于苹果分散供应链风险，同时为未来可能的成本控制埋下伏笔。

而对英特尔而言，这笔订单意义远超其营收贡献。当然英特尔正在积极发展晶圆代工业务，而此次合作将是其首次拿下超高阶客户的关键胜利。

虽然英特尔在芯片设计领域已严重落后，但其晶圆代工业务正面临历史性机遇。若能成功为苹果代工，不仅将证明英特尔在先进制程领域的实力，更将为未来14A或更先进制程争取更多苹果及其他一线客户的订单，长期展望将转为积极。

值得一提的是，英特尔的18A制程将是美国首个低于2nm的先进节点，具备高度战略价值，或许这正是苹果选择英特尔的关键原因。

除了代工芯片意外，此次合作不仅涉及制程技术，也凸显了英特尔在先进封装领域的优势。英特尔的EMIB（嵌入式多芯片互连桥）技术利用小型嵌入式硅桥将多个芯片组连接到单个封装内，无需像台积电CoWoS那样使用大型中介层。同时，英特尔主推的Foveros Direct 3D封装技术，通过TSV（硅通孔）在基片上进行堆叠，已成为业内最受推崇的解决方案之一。英伟达CEO黄仁勋也对英特尔的Foveros技术表示赞赏。

苹果和高通等公司最新招聘信息也印证了行业对英特尔封装技术的兴趣：苹果正在招聘DRAM封装工程师，要求熟悉“CoWoS、EMIB、SoIC和PoP等先进封装技术”；高通也在为其数据中心业务部门招聘熟悉英特尔EMIB技术的人才。

至于对台积电的影响，郭明錤明确表示，由于最低端M处理器订单数量少，对台积电的基本面与未来数年的领先优势"完全没有任何影响"。毕竟，台积电每年为苹果生产大量A系列与高阶M系列芯片，而英特尔预计能接下的订单仅占很小比例。

但对行业而言，这一合作意义重大。它标志着全球半导体产业链正在重构，英特尔正从"芯片设计者"转变为"晶圆代工伙伴"，而苹果则在供应链安全与"美国制造"之间取得平衡。

结语：半导体产业“反全球化”加速

苹果与英特尔的再度合作，实则是全球半导体产业“反全球化”的具象表现之一。对苹果而言，这是供应链多元化与“美国制造”战略的双重胜利；对英特尔而言，这是公司从低谷慢慢回暖的重要一步。

今年，以“超薄”为卖点的iPhone Air遭遇了市场“滑铁卢”，惨淡的销量导致多家国产手机厂商紧急叫停超薄手机项目。

这场“超薄”革命的失败，表面上看似是性价比过低，其实深层原因还是苹果对于用户需求的误判。

超薄设计的代价：电池与体验的双重牺牲

iPhone Air的核心卖点是仅5.6毫米的超薄机身。对比17系列标准版，iPhone Air在外观上甚至进行了单独设计。

但为了这一设计，苹果不得不在电池容量和摄像头配置上做出重大妥协：该机型仅配备了更小的电池和单颗后置摄像头，但定价却没有便宜多少——起售价999美元，仅比iPhone 17 Pro便宜100美元。

这里就有一个明显的市场悖论：苹果与消费者都认为iPhone Air“重外观、轻实用”，但同系列明明有更好的选择。

与iPhone 17 Pro相比，Air不仅电池续航明显不足，还缺少三摄系统和长焦镜头。

一位深度体验者直言：“iPhone Air可以轻薄，但要在痛点体验层面保持均衡。比如电池容量不缩水、中重度用能扛住一天一充的频率，以及影像不减配，长焦镜头得给到位。”

当消费者面临换机时，iPhone 17 Pro的实用性已经完美弥补了手感上的缺失。

电池技术的瓶颈

除了实用性的失败，iPhone Air也反应了手机行业长期面临的厚度与容量之间的矛盾。

目前，智能手机电池技术仍以锂离子电池为主，其能量密度提升缓慢。根据行业数据，过去十年锂离子电池能量密度仅提升了约20%，远低于处理器性能的提升速度。

在有限的机身空间内，电池容量与手机厚度呈正相关。

iPhone Air为了实现5.6毫米的厚度，不得不大幅压缩电池容量。而现代用户对手机续航的要求早已不是“能用”，而是“一整天不用充电”。根据2023年IDC报告，78%的用户将“长续航"列为购买手机的首要考虑因素，远高于“轻薄”（32%）。

更关键的是，随着5G、高刷屏、AI功能的普及，手机功耗呈指数级增长。在“轻薄”与“续航”的博弈中，消费者已明确选择了后者。正如一位科技博主所言：“iPhone Air的失败不是因为薄本身，而是因为薄牺牲了用户最在意的续航和影像体验。”

而在安卓阵容，为了弥补电池容量的不足，手机厂商们纷纷放缓了快充、电池密度等数值的更新，直接选择在电池容量上下功夫。在一些中端机上，7000、8000毫安的电池已经开始成为标配、10000毫安的手机也在计划中。

大容量带来的是不断增加的厚度，而Air机型的设计明显与这一趋势相反。

最终，iPhone Air的市场失败引发了行业连锁反应。小米、OPPO、vivo等厂商已取消或搁置超薄手机项目，将原本用于Air机型的eSIM方案转移到常规机型。三星也因Galaxy S25 Edge销量不佳，取消了Galaxy S26 Edge计划。

值得注意的是，苹果自身也在反思。据《The Information》报道，苹果已推迟第二代iPhone Air的推出时间，并计划重新设计以“容纳第二颗后置摄像头并提升电池续航表现”。这表明苹果也意识到，超薄设计已无法满足主流用户需求。

手机设计的回归本质

iPhone Air的失败并不意味着“超薄”设计的终结，而是提醒行业：未来的手机设计必须在技术可行性和用户需求之间找到新的平衡点。换句话说，手机作为日常必需品，其首要任务是满足用户的核心需求，而非单纯追求设计上的突破。

从技术角度看，电池创新可能带来转机。固态电池技术已进入商业化前夜，其能量密度预计比传统锂离子电池高50%以上。如果能在2025-2026年实现量产，将为“超薄+长续航”提供可能。目前，多家厂商已开始布局固态电池研发，包括宁德时代、三星SDI和苹果自身。

在电池技术的突破到来之前，手机厂商或许应该放下对“极致轻薄”的执念，专注于解决用户真正关心的问题——续航、影像、性能，这才是智能手机未来发展的正确方向。

在AI加速渗透各行业的背景下，芯片架构设计也随着需求开始不断变革。

据韩媒ETNews报道，英伟达已着手计划将部分GPU功能集成到基础裸片中，这种“嵌入式GPU”的构想类似我们常见的集成显卡，但封装从CPU变成了内存。如果一切顺利，这一技术路线很有可能成为突破当前AI算力瓶颈的关键突破口。

当前HBM技术采用“多层DRAM堆叠+基底”的经典架构，基底主要承担输入输出功能。而“嵌入式GPU”方案则通过在HBM基底裸片中集成GPU核心单元，实现计算与存储的物理层融合。这种设计显著缩短了数据传输路径，理论上可将AI系统效率提升30%以上。

韩国科学技术院电气工程系金正浩教授指出：“存储芯片与计算芯片的界限正在消失，这是半导体技术发展的必然趋势。”

报道称，英伟达计划在2024年量产的HBM4基础上开发定制化基础裸片，并将其纳入新一代Vera Rubin超级芯片的设计框架。该芯片通过两颗大尺寸算力芯片与八组HBM4堆栈的协同，实现了单颗GPU 288GB、整板576GB的HBM4内存容量。

不只是英伟达，AMD也在同步推进技术迭代，其最新发布的Instinct MI430X加速卡搭载CDNA架构，支持432GB HBM4内存及19.6TB/s带宽，有望成为AI算力领域的又一里程碑。

当然，“嵌入式GPU”架构目前来说仍面临多重技术挑战。

首先是物理空间的制约，受限于TSV（硅通孔）堆叠结构，可用于集成GPU核心的裸片面积十分有限；其次是电源分配难题，高功耗的GPU单元如何在紧凑空间内实现稳定供电；最后是散热问题，高密度集成下内层芯片的热管理成为关键。某芯片设计公司资深工程师表示：“这些挑战需要封装工艺、材料科学和芯片设计的协同突破，但并非不可逾越。”

为了推动新技术的更新，存储厂商也需要发力。SK海力士与三星已率先行动，前者投资10亿美元扩建HBM生产线，后者则在2023年推出HBM3E产品为HBM4E定制化铺路。行业观察家指出：“具备先进封装与逻辑芯片能力的企业将在竞争中占据先机，而仅专注于存储模组的传统厂商将面临转型压力。”

从技术演进角度看，2026年将成为AI芯片发展的重要分水岭。随着HBM4E向定制化方向演进，存储芯片与计算单元的融合将加速推进。韩国科学技术院的测算显示，“存内计算”架构有望使AI训练效率提升2-3倍，同时降低40%以上的能耗。这不仅将推动超大规模AI模型的普及，更可能催生新的算法优化方向。

英伟达最近有点不太顺，这家靠AI芯片一路狂飙、市值一度冲上3万亿美元的公司，开始面临着竞争对手围攻。

一边是AMD、谷歌等对手接连亮出新产品，另一边，包括Meta这样的大客户也开始寻找替代品，甚至连财报数字，都开始让一些投资者质疑。

据外媒报道，当地时间11月24日，AMD联合IBM和一家名叫Zyphra的AI初创公司，宣布成功训练出全球首个完全基于AMD硬件的大模型——ZAYA1。

这个模型用了14万亿个token进行预训练，在数学和科学推理任务上的表现，几乎能和当前热门的Qwen3专业版打个平手，而且全程没用一块英伟达GPU。此外，整个训练集群都部署在IBM云上，由1024块AMD MI300X GPU组成，总算力超过750 PFLOPs。更重要的是，整个流程跑在AMD自家的ROCm软件平台上——这在过去几乎是不可能的任务。

长期以来，英伟达靠CUDA生态牢牢锁住了开发者和企业用户，而ZAYA1的出现，至少证明了“不用CUDA也能训出好模型”不再是空话。

几乎同一时间，据《The Information》报道，Meta正在和谷歌谈判，计划从明年起租用Google Cloud的TPU算力，并可能在2027年直接采购数十亿美元的TPU芯片用于自家数据中心。要知道，Meta一直是英伟达的最大客户之一，其Llama系列模型全靠H100支撑。

如果这笔交易成真，将是谷歌TPU首次大规模走出自家围墙，也意味着英伟达的“铁杆盟友”开始动摇。

Meta的动机不难理解：一方面是担心过度依赖单一供应商带来的风险，另一方面，谷歌TPU在能效和成本上确实有优势。

据悉，谷歌下一代TPU v9将采用英特尔的EMIB封装技术，相比英伟达依赖的台积电CoWoS方案，成本可降低三成以上。对动辄部署上万张芯片的巨头来说，这省下的可不是小数目。

而真正让市场坐不住的，是英伟达自己交出的财报数据。三季度营收570亿美元，同比增长62%，表面光鲜，但股价却在发布后下跌3.15%。

细看财务细节，问题浮出水面：应收账款高达334亿美元，同比猛增89%；库存三个月内暴涨32%，达到近198亿美元；库存周转天数更是从不到60天翻倍到117天以上——这和公司反复强调的“供不应求”明显对不上。有独立研究员甚至直言，英伟达的增长可能掺了水：比如xAI刚拿到英伟达投资，转头就贷款125亿美元买它的芯片；微软采购GPU支持OpenAI，OpenAI又把钱花在Azure上……这种“左手倒右手”的循环，短期内能推高收入，但未必代表真实需求。

资本市场已经用行动表态。曾准确预言次贷?；腗ichael Burry买入英伟达看跌期权，彼得·蒂尔清仓离场，软银套现58亿美元，桥水基金减持三分之二持仓。连一向坚定唱多的分析师也开始提醒：美国和欧洲的数据中心建设正受制于电力供应瓶颈，未来算力扩张可能大幅放缓。

当然，英伟达CEO黄仁勋坚持认为AI投入已经产生回报，“泡沫论”并不存在。但现实是，游戏规则正在改变，竞争对手们一直紧盯着英伟达的位置。

近日，富士康科技集团宣布，其AI服务器业务收入在2025年第三季度首次超越iPhone相关业务，标志着这家全球最大的电子产品代工巨头，成功实现从消费电子向AI基础设施的转型。

这一里程碑式的成就，是富士康董事长刘扬伟在2019年接掌帅印后，带领公司系统性转型的成果。

数据显示，富士康AI服务器业务收入已突破1万亿新台币（约合2272亿元人民币），成为公司新的增长引擎。

从"苹果依赖症"，到AI转型

2019年7月，刘扬伟从创始人郭台铭手中接过富士康帅印时，公司高度依赖智能手机业务，主要客户就是苹果公司。

当时，富士康对苹果的依赖度高达70%以上，智能手机业务收入占公司总收入的绝大部分。面对智能手机市场下滑和地缘政治紧张局势，刘扬伟展现出了敏锐的市场洞察力。

"我们不能继续依赖消费电子周期，需要向'非消费型科技增长'转移。"刘扬伟在2023年的一次采访中表示。

他果断调整公司战略，将重心从iPhone转向AI服务器，并与AI芯片巨头英伟达紧密结盟。这一决策获得了市场的积极响应，富士康股价自刘扬伟上任以来翻了三倍。

从AI服务器业务收入来看，2025年第三季度，富士康旗下工业富联营收达2431.72亿元，同比增长42.81%；归母净利润单季度首次突破100亿元，达103.73亿元，同比增长62.04%。2025年前三季度，工业富联实现营收6039.31亿元，同比增长38.4%；归母净利润达224.87亿元，同比增长48.52%。其中，AI服务器及云服务产品占总营收42%，连续第二季度超越消费电子成为最大业务板块。刘扬伟预计，到2026年，服务器出货量将至少翻一番。

为此，富士康的全球生产基地也已相应调整，过去四年在全球的工厂、研发中心和销售办事处数量增加了70%，达到233个。印度、越南、墨西哥和美国已成为新的关键生产中心。

也正是在今年的鸿海科技日上，富士康与OpenAI宣布合作共同推进新一代人工智能基础设施硬件的设计工作。

根据协议，富士康将斥资14亿美元投资建设先进超级运算中心，该中心将以10000颗Blackwell Ultra GPU加速运算，预计在2026年上半年部署下一代英伟达GB300 NVL72 AI基础设施。

"对于AI基础设施的关键组件的需求，已经远远超出了供应链能力，"OpenAI首席执行官萨姆·阿尔特曼表示。

"双方合作的意义在于强化供应链，以满足整个产业现有和未来的需求。"

与此同时，富士康还与英伟达深化合作，共同投资建设GPU集群。刘扬伟2025年鸿?？萍既丈媳硎荆?quot;我们的竞争优势在于垂直整合。富士康深厚的技术底蕴与制造传统，让我们能与世界级科技领导者深度合作。"

为何AI是富士康的正确转型方向

在布局AI服务器市场前，富士康曾也试水过代工电动车，但一直反响平平。早在2019年以来，富士康试图在智能电动车领域复制其在手机行业的成功路径，但因客户不稳定、行业利润薄弱等原因受挫。

而与电动车业务相比，AI服务器市场具有高度标准化、全球需求爆发、技术迭代快的特点，与富士康在消费电子供应链上的优势形成天然延伸。

"AI基础设施不涉及品牌调性、车辆质量责任与前端用户风险，相对稳定可控。"富士康内部人士表示。

与智能手机时代类似，AI基础设施也属于"供应链主导型业务"，具备规模化、快速复制和跨区域扩张的可能。相比之下，最终，刘扬伟决定战略性放弃"造车"，转向"算力基建服务"。

其实从这里就可以看得出来，富士康一直在延续自己在“代工”上的强大能力，只不过代工的商品从手机变成了汽车，再变成了AI服务器

只不过代工汽车对于品牌力的要求更高，这恰恰也是富士康短时间能无法补齐的缺点。而AI服务器相对来说更稳定可控，也恰好处在需求高峰期。

总的来说，AI时代创造了无数的商业神话，既带火了风光无限的科技新星，也盘活了转型阵痛期的老牌科技公司。

美东时间11月19日盘后，英伟达公布了2025年Q3财报——570亿美元的营收，远超市场预期的554亿美元；数据中心业务512亿美元，更是大幅领先预期的497亿美元。

这场"超预期"不仅让英伟达盘后股价一度上涨4%，更是被不少媒体评价为打破"AI泡沫论"的关键证明。

业绩超预期，但泡沫论并未消散

市场对英伟达的期待，早已超越一家科技公司的财报范畴。

作为市值曾突破五万亿美元的全球企业No.1，英伟达几乎占据标普500指数权重的8%，其股价变动可能直接导致标普500波动。因此在最近"AI泡沫论"消息不断发酵之际，英伟达的业绩表现已成为全球投资者关注的焦点。

在财报电话会上的开场白，黄仁勋也直指市场焦虑的核心："关于AI泡沫的讨论近来甚嚣尘上，但从我们的视角观察，看到的却是截然不同的景象。"

他提出，英伟达正在同时经历"三大转型"：从CPU通用计算到GPU加速计算的过渡、AI催生新应用的过渡和Agentic AI的兴起。这三大转型的叠加效应，也算得上是这次英伟达财报业绩超预期的深层逻辑。

财报显示，Blackwell架构产品销量远超预期，云端GPU已全面售罄?；迫恃嘎叮咏衲昴瓿醯?026年年底，Blackwell和Rubin的收入将达到5000亿美元。更关键的是，GB300的销售额已超过GB200，贡献Blackwell总收入的约三分之二，向GB300的过渡非常顺利。

就在9月底，硅谷"风投教父"彼得·蒂尔旗下的蒂尔宏观基金在第三季度清仓了全部英伟达股份，警告"人工智能的炒作周期远远领先于其真正的经济效益"。同时，在本月，软银孙正义也以58亿美元套现英伟达，转而押注OpenAI。

面对市场持续不断的看衰，英伟达选择投资AI生态，包括OpenAI、Meta、谷歌和诺基亚等科技公司都在近期与英伟达开始合作。

其中，与OpenAI的战略合作尤为关键：英伟达将向OpenAI股权投资至多100亿美元，以换取OpenAI未来数年采购400万至500万块英伟达GPU。此外，英伟达与微软、Anthropic达成150亿美元的战略合作，向Anthropic投资100亿美元。

黄仁勋称，Anthropic是"世界上第二成功的AI公司"，其企业级应用表现尤其突出。这一合作不仅确保了英伟达的长期需求，更将Anthropic纳入其生态系统，形成深度绑定。

因此从前面的布局来看，英伟达的业绩超预期不仅仅源于算力需求激增，更因为AI应用正在从"概念"走向"落地"。在实际应用层面，英伟达正与全球各行业巨头合作，推动AI从实验室走向实际应用场景。包括借助英伟达AI软件开发定制化AI应用、采用英伟达Isaac与Omniverse技术，研发下一代物理人工智能产品等等。

当然，英伟达的投资不仅是知名AI公司，过去五年，通过NVentures风投部门，英伟达向全球120多家初创公司投入数十亿美元。

黄仁勋在财报电话会上强调："计算需求在训练和推理领域持续加速并呈复利式增长——每个领域都在以指数级速度扩张。"这一判断并非空穴来风。2026年顶级云服务提供商和超大规模企业的资本支出总额预期已达约6000亿美元，较年初预测高出逾2000亿美元。

作为AI基建领域的核心参与者，英伟达将直接从这一资本开支的增长中获益。数据显示，数据中心投资中流向英伟达的资金比例，已从Hopper时代的20%-25%，增长至Blackwell时代的30%左右。

未来，这一比例只会继续增长。

被迫“放弃”的中国市场

在财报里，我们可以看到英伟达在华业务的大幅下滑的情况。

受美国对华出口管制升级影响，英伟达在华AI训练芯片份额从2024年的95%降至近乎归零。黄仁勋多次表示对失去中国市场的惋惜，并呼吁美国政府放宽对芯片销售政策的限制。

为了应对中国市场的缺失，英伟达在印度、日本、印度尼西亚等亚洲市场的拓展正加速推进。财报显示，印度、日本、印度尼西亚的云服务龙头企业正借助英伟达加速计算技术搭建AI基础设施，包括软银集团等公司都在加强与英伟达的合作。

由此可见，目前AI在能耗、融资、地域冲突等方面面临的瓶颈，英伟达其实都能可以通过其他方式解决，这才是布局AI生态的长期效益。

相比之下，游戏业务、汽车业务涉及到的显卡产品，只能算作是数据中心营收的“零头”，这就是为什么普通消费者感觉不到英伟达在华业务下滑的愿因之一。

总的来说，在过去十多个财报里，英伟达每次业绩都比分析师预期的好，一直没有没让市场失望过，本质上是因为英伟达自身在AI领域就有硬实力，所谓“AI泡沫论”，更像是一种因果倒置的借口。