1、被網(wǎng)信部約談 英偉達(dá):H20芯片不存在“后門”
2、AI與具身智能體:協(xié)同重構(gòu)科研范式
3、尊湃竊密案一審宣判:創(chuàng)始人被判刑六年,14人被罰1350萬
4、庫(kù)克:中國(guó)的iPhone用戶數(shù)已達(dá)到歷史最高水平,“國(guó)補(bǔ)”發(fā)揮了重要作用
5、機(jī)構(gòu):Q2全球智能手機(jī)出貨量小幅下降至2.89億部 三星、蘋果、小米位列前三
6、美國(guó)出口管制陷入癱瘓:AI芯片對(duì)華銷售受阻,數(shù)千許可申請(qǐng)積壓創(chuàng)30年新高
7、俄羅斯禁止進(jìn)口和銷售部分中國(guó)卡車品牌產(chǎn)品
8、英特爾制造業(yè)務(wù)三名高管將退休,擬縮減產(chǎn)能規(guī)劃團(tuán)隊(duì)并裁減部分工程團(tuán)隊(duì)
1、被網(wǎng)信部約談 英偉達(dá):H20芯片不存在“后門”
7月31日,國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室約談?dòng)ミ_(dá)(NVIDIA),要求就對(duì)華銷售的H20算力芯片漏洞后門安全風(fēng)險(xiǎn)問題進(jìn)行說明并提交相關(guān)證明材料。
對(duì)此,英偉達(dá)作出回應(yīng):“網(wǎng)絡(luò)安全對(duì)我們至關(guān)重要。英偉達(dá)的芯片不存在‘后門’,并不會(huì)讓任何人有遠(yuǎn)程訪問或控制這些芯片的途徑?!?/p>
網(wǎng)信辦公告指出,近日,英偉達(dá)算力芯片被曝出存在嚴(yán)重安全問題。此前,美議員呼吁要求美出口的先進(jìn)芯片必須配備“追蹤定位”功能。美人工智能領(lǐng)域?qū)<彝嘎?,英偉達(dá)算力芯片“追蹤定位”“遠(yuǎn)程關(guān)閉”技術(shù)已成熟。為維護(hù)中國(guó)用戶網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全,依據(jù)《網(wǎng)絡(luò)安全法》《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》有關(guān)規(guī)定,國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室于2025年7月31日約談了英偉達(dá)公司,要求英偉達(dá)公司就對(duì)華銷售的H20算力芯片漏洞后門安全風(fēng)險(xiǎn)問題進(jìn)行說明并提交相關(guān)證明材料。
在7月31日商務(wù)部舉辦的例行新聞發(fā)布會(huì)上,有媒體記者提問,國(guó)家網(wǎng)信辦約談?dòng)ミ_(dá)對(duì)中美經(jīng)貿(mào)有何影響?商務(wù)部新聞發(fā)言人何亞東表示,關(guān)于你提問的問題,目前沒有可提供的信息。
外交部發(fā)言人郭嘉昆主持7月31日例行記者會(huì)。會(huì)上有外媒記者提問稱:中國(guó)宣布已約談美國(guó)公司英偉達(dá),討論其H20芯片相關(guān)的嚴(yán)重安全問題,請(qǐng)問外交部有何評(píng)論?郭嘉昆對(duì)此表示,具體問題請(qǐng)你向中方的主管部門進(jìn)行了解。
2、AI與具身智能體:協(xié)同重構(gòu)科研范式
導(dǎo)言
根據(jù)托馬斯·庫(kù)恩的《科學(xué)革命的結(jié)構(gòu)》,范式是一種普遍認(rèn)可的科學(xué)成就,奠定了某一科學(xué)共同體(如物理學(xué)家、生物學(xué)家群體)在特定時(shí)期內(nèi)共同接受的理論體系、方法論與價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)的集合,為一個(gè)領(lǐng)域的快速發(fā)展提供了共識(shí)基礎(chǔ)和快速發(fā)展的保障。
而范式的轉(zhuǎn)換往往由一系列重大發(fā)明或理論更新來推動(dòng)。如地心說到日心說的轉(zhuǎn)變、經(jīng)典物理到量子力學(xué)的轉(zhuǎn)變、工業(yè)革命、計(jì)算機(jī)科學(xué)與互聯(lián)網(wǎng)等。范式過渡的時(shí)間甚至可以按世紀(jì)計(jì)算。
我們當(dāng)下正在經(jīng)歷的,便是由AI for Science(人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究)所驅(qū)動(dòng)的新一輪范式重構(gòu)。
當(dāng)我們?cè)谡劶叭斯ぶ悄軐?duì)科研領(lǐng)域的重大貢獻(xiàn)時(shí),話題不會(huì)局限于軟件算法。如果要將AI帶來的數(shù)據(jù)成果落實(shí)到實(shí)操層面,Tangible(現(xiàn)實(shí))的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境內(nèi)也必須匹配同等重要的硬件設(shè)施,也就是具身智能體。
人工智能在科研領(lǐng)域的垂直大模型,與客制化具身智能體,這兩者間的軟硬件協(xié)同,整合而成的平臺(tái)型協(xié)同體(下文簡(jiǎn)稱協(xié)同體),才能夠推動(dòng)各行業(yè)領(lǐng)域科學(xué)研發(fā)的加速與顛覆。
垂直領(lǐng)域大模型
自ChatGPT和Deepseek的崛起以來,自然語(yǔ)言問答的AI工具已經(jīng)為我們的生活帶來了極大的便利。在以月份為單位的時(shí)間跨度中,我們對(duì)這一工具的認(rèn)知已從新奇驚訝轉(zhuǎn)變?yōu)榱死硭?dāng)然。
所有這些AI工具都是基于通用大模型來建立,通用大模型的知識(shí)面覆蓋極廣,適用人群偏向普通群眾,有廣度但欠缺深度。與此同時(shí),為滿足各個(gè)專業(yè)細(xì)分領(lǐng)域的具體需求,“垂直模型”的發(fā)展也從未落下。
與通用大模型相比,垂直模型以深度為優(yōu)先,訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求低但訓(xùn)練語(yǔ)料集中。通過學(xué)習(xí)指定領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),參數(shù)量級(jí)從通用的千億級(jí)縮減至十億或百億級(jí),訓(xùn)練成本更低,成型時(shí)間更快,可以為特定的細(xì)分領(lǐng)域服務(wù),直接滿足業(yè)務(wù)需求、驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)決策。
行業(yè)案例:
生物醫(yī)藥
新藥研發(fā)的創(chuàng)新嚴(yán)重依賴無數(shù)科學(xué)家漫長(zhǎng)的嘗試和實(shí)驗(yàn)過程。要發(fā)現(xiàn)一款藥物,需要上百名科研人員高頻次次的科學(xué)實(shí)驗(yàn)和累計(jì)百萬小時(shí)的工作時(shí)間,一個(gè)分子結(jié)構(gòu)往往需要經(jīng)過成百上千次的驗(yàn)證,整個(gè)研發(fā)流程所需的成本也將高達(dá)數(shù)億美元。
如果將藥物分子式的研發(fā)工作由生成式的垂直模型進(jìn)行,則可以極大縮短分子式、藥物的發(fā)現(xiàn)周期,節(jié)省人工成本和實(shí)驗(yàn)成本,全面提高研發(fā)效率。
一個(gè)合格的藥物研發(fā)垂直模型,應(yīng)當(dāng)可以完成自動(dòng)文獻(xiàn)檢索、文獻(xiàn)匹配、自動(dòng)設(shè)計(jì)合成路徑、逆合成分析、評(píng)估分子式有效性與合成難度、成本核算、原料庫(kù)匹配度等工作。
而根據(jù)藥物種類和實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景的區(qū)別,垂直模型可以進(jìn)一步細(xì)分拓展,例如小分子和大分子分別的合成、純化、實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景,每個(gè)單一研發(fā)步驟都值得訓(xùn)練對(duì)應(yīng)的垂直模型。多條藥物研發(fā)流程將會(huì)發(fā)展成多個(gè)獨(dú)立垂直模型的流程整合。
半導(dǎo)體
半導(dǎo)體的研發(fā)、制造、檢測(cè)領(lǐng)域,都對(duì)AI垂直模型有著很高的需求。
例如在模擬芯片EDA領(lǐng)域,通過對(duì)已有版圖設(shè)計(jì)和不同軟件間工藝移植數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),相關(guān)垂直模型可以做到對(duì)所需版圖的自動(dòng)生成、將已完成電路轉(zhuǎn)化為用于芯片制造的版圖、協(xié)助工程師完成布局和布線、自動(dòng)完成不同軟件間的格式轉(zhuǎn)換。
目前,AI EDA工具行業(yè)尚處在早期階段。美國(guó)的頭部EDA企業(yè)均有對(duì)針對(duì)性AI工具的布局,國(guó)內(nèi)也有企業(yè)正致力于開發(fā)自動(dòng)化AI EDA工具的開發(fā)。
在AOI檢測(cè)領(lǐng)域,傳統(tǒng)自動(dòng)化算法的AOI檢測(cè)有著很高的誤判率,本該替代人工目檢的算法,在復(fù)雜的檢測(cè)環(huán)境下,反過來還需依賴人工復(fù)檢,對(duì)人力成本的優(yōu)化有限。
而通過使用更強(qiáng)性能的攝像頭組件,結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)了海量圖像語(yǔ)料的AI AOI設(shè)備,可以提升檢查準(zhǔn)確率,一定程度上優(yōu)化總體效率。當(dāng)前僅國(guó)內(nèi),針對(duì)無線細(xì)分的半導(dǎo)體檢測(cè)場(chǎng)景,可通過AI算法助力檢測(cè)設(shè)備的企業(yè)廠家已全面開花。
化工/材料
與生物醫(yī)藥類似,化工和材料學(xué)領(lǐng)域的垂直模型需求,往往也與化合物的生成相關(guān)。結(jié)合到特定領(lǐng)域,具體研發(fā)的內(nèi)容轉(zhuǎn)變到了高分子材料或催化劑的開發(fā)。
除此之外,基于行業(yè)的特殊性,部分化工和材料行業(yè)會(huì)涉及到高危物質(zhì)和廢料處理等場(chǎng)景,這部分場(chǎng)景對(duì)AI垂直模型的需求,往往不限于具體化學(xué)結(jié)構(gòu)或材料的研發(fā),而是會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)工作流程調(diào)度的協(xié)同,還有無人工作場(chǎng)景的需求。
這類需求會(huì)把我們的關(guān)注點(diǎn),從純軟件的AI垂類模型,放寬到新的層面,即【流程優(yōu)化調(diào)度Agent】,還有【具身智能】?jī)蓚€(gè)層面。
流程調(diào)度Agent與MCP
流程Agent
從上述幾個(gè)簡(jiǎn)要的行業(yè)案例看,我們可以發(fā)現(xiàn),即便垂直模型可以從軟件層面提升科研步驟的效率,這些效率提升往往停留在某幾個(gè)工作節(jié)點(diǎn)上,業(yè)務(wù)與業(yè)務(wù)之間尚未打通。
以制藥行業(yè)為例,一款藥物研發(fā)工序會(huì)涉及不同科研人員間的協(xié)作,也涉及多個(gè)步驟的時(shí)間調(diào)度。
因此針對(duì)復(fù)雜業(yè)務(wù)動(dòng)線的整合就顯得必不可少。流程調(diào)度類的AI模型(即Agent),不需要對(duì)任一研發(fā)垂類模型的細(xì)節(jié)有所了解,但必須對(duì)醫(yī)藥研發(fā)的全局工序有所掌握,并能夠?qū)崿F(xiàn)工作流設(shè)計(jì)、研發(fā)周期時(shí)間表調(diào)度、科研人員日程調(diào)度、實(shí)驗(yàn)室閑忙管理、監(jiān)控運(yùn)維助手、關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)預(yù)估等智能工作流需求。
MCP
MCP即Model Context Protocol(模型上下文協(xié)議),是一種開源協(xié)議,用于集成AI模型與外部數(shù)據(jù)、各類工具間的集成和多向互聯(lián),成為一個(gè)高效的信息樞紐。
通俗來講,MCP可以理解成AI軟件層面的USB轉(zhuǎn)接口,實(shí)現(xiàn)本地?cái)?shù)據(jù)和云數(shù)據(jù)的互聯(lián)、新興AI工具與傳統(tǒng)IT工具的互聯(lián)、各個(gè)AI工具模型之間的互聯(lián),突破應(yīng)用程序和AI模型之間的數(shù)據(jù)孤島,實(shí)現(xiàn)本地文件、數(shù)據(jù)庫(kù)、Web 服務(wù)的無縫交互,從而抹除平臺(tái)壁壘,極大提升工作效率。
MCP Architecture (Credits: Pieces for Developers)
OpenAI已經(jīng)宣布對(duì)MCP協(xié)議的全面支持,我國(guó)許多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和人工智能科技企業(yè)也在加碼對(duì)MCP協(xié)議的應(yīng)用。
垂直模型的其他應(yīng)用
專精的垂直模型幾乎可以應(yīng)用到所有行業(yè),在科研領(lǐng)域之外,垂直模型也擁有廣闊的應(yīng)用前景。
如金融領(lǐng)域有專門處理量化數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)報(bào)表和提供投資決策建議的垂直模型。法務(wù)領(lǐng)域有可以自動(dòng)分析案件、批量處理卷宗、辨識(shí)協(xié)議的垂直模型。
在動(dòng)植物學(xué)界,有集成了物種多樣性數(shù)據(jù)平臺(tái)的圖像識(shí)別助手,用于識(shí)別野外拍攝到的動(dòng)植物,可快速分析出所攝物種的所屬類目信息。
游戲領(lǐng)域,當(dāng)前的AI應(yīng)用主要還集中在圖像與視頻生成等單一場(chǎng)景。在關(guān)卡設(shè)計(jì)、內(nèi)容策劃、復(fù)雜交互、代碼編寫等層面暫無可用方案。據(jù)國(guó)內(nèi)某頭部游戲企業(yè)反饋,部分游戲公司也在通過場(chǎng)外調(diào)研、投資初創(chuàng)公司、追蹤技術(shù)發(fā)展等形式,尋求可能的應(yīng)用突破口。
前沿物理領(lǐng)域,筆者訪談了加州某大學(xué)的物理學(xué)博士,據(jù)悉在這一領(lǐng)域暫無代表性的垂直模型或AI工具。物理和數(shù)學(xué)可能會(huì)是AI最后的攻堅(jiān)地。
局限性
1. 除去小部分極端領(lǐng)域未觸及的缺口,垂直領(lǐng)域模型和通用大模型一樣,易受到“幻覺”的干擾,可能會(huì)向使用者提供沒有根據(jù)的編纂內(nèi)容,或提供錯(cuò)誤的反饋。這樣的缺陷,在AI工具替使用者節(jié)省大量時(shí)間的同時(shí),又向使用者提出了更嚴(yán)苛的專業(yè)要求和辨識(shí)能力要求。
AI工具的產(chǎn)出質(zhì)量是否經(jīng)得起考驗(yàn)?對(duì)應(yīng)的科研成果與學(xué)術(shù)論文到底能讓“科學(xué)受益”,還是讓“科學(xué)家受益”,這樣的爭(zhēng)論一直存在。
2. 另一方面,AI工具的穩(wěn)定性也開始遭受考驗(yàn),7月19日有開發(fā)者反饋,開發(fā)協(xié)作平臺(tái)Replit出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)遭到刪除和掩蓋的惡性事故,使用者數(shù)十次的自然語(yǔ)言命令并沒有得到模型的正確響應(yīng)。這樣的生產(chǎn)事故標(biāo)志著現(xiàn)有AI工具尚存在不穩(wěn)定和不可控的風(fēng)險(xiǎn);當(dāng)前市面上百花齊放的工具與平臺(tái),并不一定都具備完備的安全措施或回滾機(jī)制;開發(fā)者對(duì)自身AI產(chǎn)品的安全性和穩(wěn)定性上,還有相當(dāng)大的優(yōu)化空間,而這一部分的優(yōu)化是需要人工干預(yù)和微調(diào)的,暫不能期待AI的自主優(yōu)化。
3. 在道德倫理的規(guī)范層面,AI工具的界限同樣仰賴于開發(fā)者的調(diào)校,且AI工具的倫理標(biāo)準(zhǔn)受限于開發(fā)者本身的認(rèn)知與立場(chǎng)限制。這套標(biāo)準(zhǔn)還會(huì)受到開發(fā)者所在的國(guó)家主體的各類法規(guī)限制或公序良俗影響,也會(huì)遭到地緣政治與意識(shí)形態(tài)博弈的干涉。
就通用大模型而言,部分海外知名頭部模型,對(duì)涉及政治正確或猶太人的相關(guān)冒犯性內(nèi)容上有著極端嚴(yán)格的審查標(biāo)準(zhǔn),但這類保護(hù)性審查限制在當(dāng)時(shí)并未覆蓋亞洲人和非洲人。部分模型對(duì)于完全一致的生成內(nèi)容,如果描述主體在美國(guó)兩大黨派之間切換時(shí),其自主規(guī)制條件也會(huì)發(fā)生靈活松動(dòng)。
延伸到專有垂直模型層面,不同行業(yè)也有著針對(duì)性的倫理或安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。例如訓(xùn)練語(yǔ)料是否摻入知識(shí)產(chǎn)權(quán)敏感信息,導(dǎo)致產(chǎn)出結(jié)果侵犯他人專利;化工反應(yīng)鏈路的成果,可能會(huì)和特定的環(huán)保原則、排放標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生沖突;在自動(dòng)駕駛或危險(xiǎn)生產(chǎn)環(huán)境,如果AI決策造成了人身危害事故,責(zé)任歸屬的界定可能會(huì)引發(fā)爭(zhēng)議等等。
這些問題不但需要宏觀上道德法制的跟進(jìn)完善,也依賴于每個(gè)特定行業(yè)內(nèi)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的有效執(zhí)行與更新。
從垂直模型到具身智能
本文截止目前,主要都在闡述垂直模型相關(guān)的純軟件領(lǐng)域。然而對(duì)于科研場(chǎng)景,特別是實(shí)際研發(fā)環(huán)節(jié)和實(shí)驗(yàn)室環(huán)節(jié),僅靠軟件層面產(chǎn)出的數(shù)據(jù)結(jié)果,并不能有效驅(qū)動(dòng)科研效率的提升或研發(fā)流程的進(jìn)化。
務(wù)實(shí)且有效的效率飛躍,不能僅停留在腦力的輔助,還必須觸及體力的替代。因此我們要引入下一個(gè)主題,即具身智能體的應(yīng)用領(lǐng)域。
具身智能強(qiáng)調(diào)通過機(jī)器人實(shí)體進(jìn)行感知、行動(dòng)、決策,需結(jié)合匹配的AI工具,是AI for Science概念從純軟件系統(tǒng)向現(xiàn)實(shí)世界拓展的重要一環(huán)。
具身智能體
具身智能的特點(diǎn)
具身智能是新質(zhì)生產(chǎn)力的重要組成部分,具身智能體在AI大腦的指揮下,需要自主感知復(fù)雜的環(huán)境,自主完成學(xué)習(xí)和任務(wù)執(zhí)行。其涉及學(xué)科廣泛,包括人工智能、機(jī)器人科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、傳感技術(shù)等。
針對(duì)不同的行業(yè),以及行業(yè)內(nèi)的細(xì)分使用場(chǎng)景,機(jī)器人的表現(xiàn)形態(tài)、功能組件、智能化程度都會(huì)有很大的不同,這也能顯示出具身智能定制化這一題材,擁有潛力巨大的發(fā)展空間和市場(chǎng)空間。
核心部件及進(jìn)階發(fā)展
具身智能體要實(shí)現(xiàn)感知、行動(dòng)、決策這三大需求,需要其各個(gè)感知元件、行動(dòng)部件和匹配算法的協(xié)同支持,即“多模態(tài)融合感知技術(shù)”,需要機(jī)器人的視覺、聽覺、觸覺感知高度協(xié)同,模擬人類感知,從多維度收集并融合多種模態(tài)的數(shù)據(jù),同時(shí)理解外部環(huán)境并進(jìn)行融合分析,以完成決策。多模態(tài)數(shù)據(jù)如何進(jìn)行融合對(duì)齊、交互理解,也是具身智能需要深入鉆研的重要課題。
部分具身智能體所需的關(guān)鍵零部件如下:
1. 視覺傳感器
為了滿足感知這一基礎(chǔ)需求,機(jī)器人需要配備多種視覺傳感器,不同于人類僅需雙眼即可滿足日常生活。受限于活動(dòng)關(guān)節(jié)角度、傳感器配置限制、算法算力限制等情況,具身智能體需要較多的視覺傳感器和攝像頭。按使用場(chǎng)景的不同,可能需要配置觀察使用環(huán)境的視覺攝像頭、用于測(cè)量距離的TOF攝像頭、機(jī)械臂上針對(duì)細(xì)致操作的攝像頭等等。
針對(duì)進(jìn)階需求,機(jī)器人也會(huì)配備不可見光、雷達(dá)等其他傳感器。
2. 機(jī)械臂
機(jī)械臂是具身智能體最基礎(chǔ)也是最必備的原件。其性能和可活動(dòng)關(guān)節(jié)數(shù)等因素,決定了機(jī)器人在應(yīng)用場(chǎng)景中的靈活度。除了活動(dòng)功能,其表面也需要整合基礎(chǔ)的觸覺感應(yīng),以便在運(yùn)行中避開障礙磕碰,不損傷其本身或場(chǎng)景,更不能傷害場(chǎng)景中的工作人員。
3. 抓手
機(jī)械抓手(機(jī)械爪)用于機(jī)械臂末端的精細(xì)執(zhí)行操作,按使用場(chǎng)景的需求,存在二爪、三爪等多種制式。仿生的五指靈巧手也存在,但當(dāng)前對(duì)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的落地能力有待考證。機(jī)械爪的靈敏度和制作材料也需要適配使用場(chǎng)景,如涉及玻璃等易碎易壞物品時(shí),機(jī)械爪力需要整合力反饋功能。如針對(duì)危廢工廠的場(chǎng)景,機(jī)械爪需要選用低成本易替換的材質(zhì)。
機(jī)械爪的進(jìn)化方向,包括多維度力測(cè)量、霍爾效應(yīng)觸覺傳感器、攝像頭視覺感知、柔性表面等等。
4. 移動(dòng)底盤
在部分應(yīng)用場(chǎng)景,如科研實(shí)驗(yàn)室等環(huán)境內(nèi),機(jī)器人需要配備移動(dòng)底盤以拓展可觸及范圍。擁有移動(dòng)能力的具身智能體被稱作多用途柔性機(jī)器人,能夠極大拓展應(yīng)用縱深。
按照某大型制藥企業(yè)的反饋,同樣具備感知能力和機(jī)械臂的機(jī)器人,是否擁有移動(dòng)能力將決定機(jī)器人的應(yīng)用場(chǎng)景。不可移動(dòng)的機(jī)器人更適合量產(chǎn)場(chǎng)景,可作為固定工作站的一部分。而可移動(dòng)的機(jī)器人才能勝任研發(fā)環(huán)境,以針對(duì)科研環(huán)境內(nèi)更靈活的應(yīng)用環(huán)境。
移動(dòng)底盤本身除去最基本的移動(dòng)功能,還需要集成獨(dú)立的自動(dòng)巡路、路線規(guī)劃、智能避障等功能,不占用機(jī)器人主要功能的算力,因此也需要集成各類傳感器和計(jì)算能力。
5. IOT協(xié)同
在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中,具身智能體需要與場(chǎng)景內(nèi)的許多實(shí)驗(yàn)儀器實(shí)現(xiàn)互動(dòng),較為務(wù)實(shí)的方案是將已有的設(shè)備接入IOT網(wǎng)絡(luò),將各個(gè)設(shè)備讀取的如溫度、重量等信息傳遞至移動(dòng)機(jī)器人的數(shù)據(jù)云端,以此產(chǎn)生協(xié)同。
這一方案僅需對(duì)現(xiàn)有的實(shí)驗(yàn)器材進(jìn)行最低限度的調(diào)整,不用為了鋪設(shè)機(jī)器人而大幅調(diào)整現(xiàn)有實(shí)驗(yàn)環(huán)境,從而改變工作流程,影響人員工作習(xí)慣,產(chǎn)生本末倒置的負(fù)面影響。
6. VLA模型
VLA模型不是具體的物理部件,而是一種延伸至物理空間的模型,即視覺-語(yǔ)言-動(dòng)作模型(Vision-Language-Action Models,簡(jiǎn)稱VLA)。過往的機(jī)器人、人工智能協(xié)同模式下,視覺、語(yǔ)言、動(dòng)作系統(tǒng)是相互獨(dú)立的。VLA模型通過整合上述各個(gè)核心零部件,能夠理解復(fù)雜的圖像和語(yǔ)言命令,提高機(jī)器人的能動(dòng)性,讓機(jī)器人擁有對(duì)應(yīng)復(fù)雜實(shí)時(shí)場(chǎng)景的能力。
市場(chǎng)環(huán)境與投資機(jī)會(huì)
市場(chǎng)規(guī)模分析
AI大模型及具身智能體作為當(dāng)前最熱門的兩大領(lǐng)域,可融合的場(chǎng)景過于寬泛,因此其總體市場(chǎng)規(guī)模的預(yù)測(cè)失去了實(shí)際意義。但若集中于科研領(lǐng)域,我們可以通過某些維度的信息進(jìn)行粗略的了解。
通過截取相關(guān)產(chǎn)業(yè)上市公司晶泰科技、已申報(bào)公司鎂伽科技公開的招股說明書,我們可以大致列出部分細(xì)分領(lǐng)域的市場(chǎng)體量,具體如下,僅供參考,不具備投資決策價(jià)值:
針對(duì)上文提到的AI EDA領(lǐng)域,根據(jù)Mordor Intelligence數(shù)據(jù),2023年中國(guó)模擬芯片市場(chǎng)規(guī)模為3026.7億元,預(yù)計(jì)2024年將達(dá)到3175.8億元。參考2021-2024年國(guó)內(nèi)模擬IC設(shè)計(jì)行業(yè)上市公司數(shù)據(jù),粗略估計(jì)模擬芯片版圖和電路設(shè)計(jì)軟件對(duì)應(yīng)的市場(chǎng)規(guī)模約為190億元。Gartner在2023年發(fā)布的半導(dǎo)體技術(shù)趨勢(shì)報(bào)告中提到,AI/ML在EDA工具中的滲透率約為10% - 15%(覆蓋布局、驗(yàn)證等環(huán)節(jié)),并預(yù)測(cè)到2026年將增長(zhǎng)至30%以上,預(yù)計(jì)到2026年AI EDA對(duì)應(yīng)的國(guó)內(nèi)市場(chǎng)將達(dá)到約60億元。
海內(nèi)外市場(chǎng)行情
基于上文提到的市場(chǎng)空間,在全球范圍內(nèi),各行業(yè)的研發(fā)環(huán)節(jié)都會(huì)對(duì)AI垂直模型+具身智能體的協(xié)同體產(chǎn)生海量需求。
中國(guó)擁有全世界最大最全甚至唯一的全產(chǎn)業(yè)工業(yè)體系,網(wǎng)絡(luò)上,部分網(wǎng)友用“工業(yè)克蘇魯”來形容中國(guó)大陸的工業(yè)實(shí)力對(duì)全世界的碾壓。在可預(yù)見的未來,具身智能體產(chǎn)業(yè)將由中國(guó)大陸主導(dǎo),海外部分頭部企業(yè)和高校會(huì)對(duì)掌握部分高端技術(shù),但難以彌補(bǔ)工業(yè)體系存在的鴻溝。
因此,海外需求方也將把目光集中到國(guó)內(nèi),國(guó)內(nèi)擁有特定領(lǐng)域?qū)iL(zhǎng)的企業(yè),也能因此獲得較好的訂單機(jī)會(huì)。
對(duì)國(guó)內(nèi)開發(fā)者和初創(chuàng)公司來說,由于國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的客戶習(xí)慣,純算法或模型的軟件產(chǎn)品,很難具備盈利水平,許多企業(yè)因此被動(dòng)發(fā)展出硬件開發(fā)能力,這種軟硬件結(jié)合的能力可以讓企業(yè)在面對(duì)客戶時(shí)擁有更好的綜合優(yōu)勢(shì)與議價(jià)權(quán)。
而面對(duì)海外客戶,單純的軟件產(chǎn)品也能擁有更好的銷售機(jī)會(huì)。如果要與海外客戶簽訂硬件產(chǎn)品的訂單,則很考驗(yàn)企業(yè)的跨境運(yùn)維支持能力。
合作生態(tài)
在AI垂直模型和機(jī)器人算法的科研場(chǎng)景中,產(chǎn)業(yè)上下游各角色的特征,決定了合作生態(tài)。
1. 產(chǎn)業(yè)方
行業(yè)龍頭企業(yè)和跨行業(yè)集團(tuán),這類企業(yè)一般對(duì)終端消費(fèi)者輸出產(chǎn)品。如3C數(shù)碼產(chǎn)品與汽車等廠商、互聯(lián)網(wǎng)巨頭、制藥廠、科研機(jī)構(gòu)和高校等角色。
其中部分具有綜合研發(fā)實(shí)力的科技屬性綜合企業(yè),一般都會(huì)對(duì)自身的流水線做定制化智能開發(fā),也擁有一定的AI開發(fā)實(shí)力。這類公司對(duì)AI模型與具身智能體整合屬于可預(yù)見事項(xiàng)。然而這類企業(yè)的整合成果,大多用于滿足內(nèi)部生產(chǎn)需求,與其內(nèi)部流程高度集成,不會(huì)作為對(duì)外生產(chǎn)的產(chǎn)品,也缺乏配合客戶做定制化的動(dòng)力。
部分單一領(lǐng)域龍頭企業(yè),如制藥廠和化工廠,可能積累了龐大的生產(chǎn)數(shù)據(jù),可以作為AI訓(xùn)練的語(yǔ)料,但不一定具備垂直模型的開發(fā)能力或執(zhí)行力,具身智能體的啟動(dòng)門檻更是高于模型訓(xùn)練。
因此,對(duì)于非頭部科技企業(yè)、大部分單一領(lǐng)域龍頭、規(guī)模非頂級(jí)的企業(yè)、規(guī)模中小型的科研單位,為了擁有整合了AI模型的機(jī)器人研發(fā)平臺(tái)(協(xié)同體),必須向外部開發(fā)者尋求支持。
2. 開發(fā)者/初創(chuàng)公司
擁有AI模型訓(xùn)練能力和機(jī)器人硬件整合能力的公司,有機(jī)會(huì)在這一輪范式重構(gòu)的熱潮中獲取戰(zhàn)略機(jī)會(huì)。
許多擁有開發(fā)需求但缺乏能力和動(dòng)力的大型企業(yè),一旦獲得能實(shí)際落地的協(xié)同體,幾乎可以在落地瞬間立刻提升工作效率(因?yàn)闊o論何種程度的優(yōu)化和自動(dòng)化都能帶來效益提升)。這種協(xié)同體的軟硬件定制化需求都非常高,需要貼合產(chǎn)業(yè)方的流程和生產(chǎn)慣例,且一旦落地之后,產(chǎn)業(yè)方自然會(huì)持續(xù)性的尋求優(yōu)化迭代和新需求落地,且輕易不會(huì)更換供應(yīng)商。
因此,開發(fā)者若是能抓住指定的細(xì)分領(lǐng)域,只要與單個(gè)頗具規(guī)模產(chǎn)業(yè)方形成合作關(guān)系,就能夠保證自身的存活能力,如果能借助初始的產(chǎn)業(yè)方客戶完成首單落地,那么通過貼身服務(wù)和長(zhǎng)期磨合積累的寶貴經(jīng)驗(yàn),會(huì)助力開發(fā)者站穩(wěn)腳跟。
部分產(chǎn)業(yè)方甚至愿意開放自身的生產(chǎn)數(shù)據(jù),與開發(fā)者共同開發(fā)/委派開發(fā)者訓(xùn)練更有針對(duì)性的垂類模型。這也將成為開發(fā)者可貴的成長(zhǎng)經(jīng)驗(yàn)。
3. 模組廠、元件廠
對(duì)于純專注于機(jī)器人硬件產(chǎn)品的機(jī)械廠商(模組廠),當(dāng)前的重點(diǎn)應(yīng)當(dāng)從通用領(lǐng)域轉(zhuǎn)入具體細(xì)分場(chǎng)景,聚焦某一集中的市場(chǎng)方向。細(xì)分領(lǐng)域所需的應(yīng)用場(chǎng)景相對(duì)單一,需要感知的環(huán)境和設(shè)備相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化。相比通用場(chǎng)景和更復(fù)雜的消費(fèi)場(chǎng)景,垂直場(chǎng)景的協(xié)同體應(yīng)用將更容易落地。因此專精于特定小場(chǎng)景的開發(fā)者,往往會(huì)比執(zhí)著于通用場(chǎng)景的開發(fā)者擁有更好的發(fā)展機(jī)會(huì)。如果能與提供匹配AI工具的企業(yè)結(jié)盟聯(lián)合,則有機(jī)會(huì)獲得更好的成長(zhǎng)空間。這種情況下,速度和實(shí)績(jī)就成為了能否成功的關(guān)鍵。
對(duì)于機(jī)器人核心零部件的研發(fā)機(jī)構(gòu),其針對(duì)特定部件的產(chǎn)品能力和技術(shù)深度必然優(yōu)于模組廠,這類企業(yè)如果可以直接與開發(fā)者建立聯(lián)系,則能夠?yàn)殚_發(fā)者帶來技術(shù)優(yōu)勢(shì),可以與開發(fā)者共同服務(wù)于產(chǎn)業(yè)方客戶。
總結(jié)
優(yōu)勢(shì)
1. AI for Science的熱潮下,AI垂直模型能夠?yàn)檠邪l(fā)環(huán)節(jié)帶來全面的效率提升,從整體流程、單個(gè)研發(fā)環(huán)節(jié)、對(duì)高端科研人員的人力解放層面都大有裨益,這種優(yōu)勢(shì)是不可逆的。
從事相關(guān)協(xié)同體產(chǎn)品的企業(yè)不但坐擁賽道本身的市場(chǎng)空間,在迫切的需求和外溢效應(yīng)下,協(xié)同體可以進(jìn)一步挖掘存量市場(chǎng)的改造升級(jí)需求。對(duì)于被解放的人力成本,其原先對(duì)應(yīng)的市場(chǎng)規(guī)模也可以計(jì)入開發(fā)者的營(yíng)收之內(nèi)。
2. AI大模型和工具的發(fā)展會(huì)快于具身智能體的發(fā)展,而AI行業(yè)的持續(xù)發(fā)展將會(huì)倒逼機(jī)器人行業(yè)迭代更新,從而彌補(bǔ)智能協(xié)同體在實(shí)際物業(yè)環(huán)境中的短板。兩者高度相關(guān)又相輔相成,可以形成互相促進(jìn)的螺旋形進(jìn)化趨勢(shì)。
3. 中國(guó)大陸基于產(chǎn)業(yè)門類全、規(guī)模大、對(duì)新技術(shù)導(dǎo)入的態(tài)度積極,就算面對(duì)垂直場(chǎng)景,也能夠產(chǎn)生出相當(dāng)大的市場(chǎng)體量,支撐發(fā)展和迭代。而發(fā)達(dá)的機(jī)電供應(yīng)鏈,對(duì)于機(jī)器人本體的快速性能迭代與成本下降也提供了有力保障。
只要能夠?qū)崿F(xiàn)快速落地并產(chǎn)生即時(shí)的經(jīng)濟(jì)效益,國(guó)內(nèi)的具身智能體行業(yè)將獲得持續(xù)性的快速發(fā)展。
挑戰(zhàn)
1. 反過來需要注意,產(chǎn)業(yè)的極端發(fā)達(dá)也意味著產(chǎn)能過剩和內(nèi)卷。隨著AI大模型熱潮與具身智能體熱潮的疊加,智能機(jī)械工業(yè)可能很快就會(huì)面臨擁擠,不正當(dāng)?shù)母?jìng)爭(zhēng)會(huì)將成本殺到很低的區(qū)間。短期內(nèi)該行業(yè)大概率會(huì)進(jìn)入紅海階段,重蹈光伏和碳化硅的覆轍。反映在投融資市場(chǎng)上,針對(duì)具身智能體領(lǐng)域的行業(yè)風(fēng)口可能會(huì)非常短暫,后入局的玩家有可能會(huì)承擔(dān)較大的回報(bào)壓力。
2. 與短期內(nèi)卷同時(shí)發(fā)生的,將會(huì)是中長(zhǎng)期的高端瓶頸?,F(xiàn)階段的具身智能體產(chǎn)業(yè)還有許多亟待解決的技術(shù)問題,機(jī)械關(guān)節(jié)強(qiáng)度、電池續(xù)航能力、散熱能力、傳感器精度、觸覺靈敏度、極端場(chǎng)景特化等等方面都存在大小不一的門檻。
這些高精尖的技術(shù)突破可能只會(huì)掌握在極少數(shù)頭部大廠或科研機(jī)構(gòu)的手中。且必須正視尖端領(lǐng)域尚存的技術(shù)差距,有些關(guān)鍵性的技術(shù)發(fā)明中長(zhǎng)期還會(huì)由國(guó)外企業(yè)和高校掌控。這意味著中低端具身智能體在供大于求的同時(shí),高端具身智能體市場(chǎng)會(huì)十分緊俏甚至出現(xiàn)空擋。
如何實(shí)現(xiàn)特定細(xì)分領(lǐng)域的領(lǐng)先、如何在中低端市場(chǎng)內(nèi)守好護(hù)城河,將會(huì)是從業(yè)者很快要面臨的現(xiàn)實(shí)問題。
3. 縱觀本篇全文,AI大模型的開發(fā)、具身智能體的落地,都對(duì)開發(fā)者有著極高的專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)需求,甚至是相關(guān)行業(yè)的多年從業(yè)實(shí)踐需求。如果欠缺對(duì)應(yīng)領(lǐng)域的實(shí)操經(jīng)驗(yàn),那么協(xié)同體的開發(fā)就缺失根基,并隨時(shí)會(huì)面臨失敗的風(fēng)險(xiǎn)。未來,同時(shí)擁有AI大模型訓(xùn)練能力和行業(yè)專精背景的復(fù)合型人才,將會(huì)是這一領(lǐng)域的中流砥柱。
展望
AI垂直模型與具身智能體的整合是多維度且互相纏繞的,能夠在軟硬件協(xié)同&人機(jī)協(xié)同的新工作流模式中,引發(fā)生產(chǎn)力的指數(shù)級(jí)上升。AI for Science的概念會(huì)逐漸向Agent for Science,乃至具身智能for Science的方向進(jìn)化,最終轉(zhuǎn)化為全新的、尚未被人總結(jié)概括出的全新科研范式。在這一范式的實(shí)現(xiàn)過程中,產(chǎn)業(yè)方、開發(fā)者、模組部件廠商、投身于該賽道的投融資機(jī)構(gòu),只要能抓住機(jī)遇,都有機(jī)會(huì)享受到發(fā)展帶來的紅利。
而無論結(jié)果如何,這種科研進(jìn)步帶來的時(shí)代紅利,最終還會(huì)融入到每個(gè)人的生活中。正如疫苗、空調(diào)、冰箱、現(xiàn)代物流、互聯(lián)網(wǎng)等科技進(jìn)步給普通人帶來的紅利一樣,未來的人自然會(huì)能夠享受到比前人更優(yōu)質(zhì)又更具性價(jià)比的生活品質(zhì)。
在這波變更與遷移的時(shí)代浪潮中,每個(gè)人都會(huì)是見證者和受益者。
3、尊湃竊密案一審宣判:創(chuàng)始人被判刑六年,14人被罰1350萬
2025年7月30日,上海浦東新區(qū)人民法院宣判震驚中國(guó)半導(dǎo)體圈的一起重磅案件——尊湃通訊科技(南京)有限公司侵犯商業(yè)秘密案。
創(chuàng)始人張琨因非法獲取華為海思 Wi-Fi 6 芯片核心技術(shù),構(gòu)成侵犯商業(yè)秘密罪,被判處有期徒刑6年,并處罰金300萬元,同時(shí)被禁止從事芯片行業(yè)5年。這起案件被業(yè)內(nèi)稱為 "中國(guó)半導(dǎo)體領(lǐng)域最惡劣技術(shù)竊取案",其作案手法之系統(tǒng)性、涉案金額巨大凍結(jié)資金超9965萬元、判罰力度嚴(yán)厲14 人獲刑均屬罕見。
關(guān)于技術(shù)人員創(chuàng)業(yè),真是一場(chǎng)游戲一場(chǎng)夢(mèng)。我們一起來回顧一下尊湃案的經(jīng)過。
尊湃通訊成立于2021年3月,專注Wi-Fi 6芯片設(shè)計(jì)及解決方案,團(tuán)隊(duì)規(guī)模50-100人。截至2022年,擁有9項(xiàng)專利、3項(xiàng)著作權(quán)及18條商標(biāo)信息,還入選了Venture50硬科技及萌芽榜雙榜單,發(fā)展看似亮眼。
其創(chuàng)始人張琨履歷顯赫:曾任職美國(guó)高通射頻工程師,后在華為海思擔(dān)任技術(shù)總監(jiān)十年,為21級(jí)資深高管。2021年2月離職后,他迅速于3月創(chuàng)辦尊湃通訊,同時(shí)擔(dān)任上海琨昊、上海琨崛等多家企業(yè)的法定代表人及控股股東。
公司融資歷程也堪稱順利:2021年5月(成立僅2個(gè)月),完成近億人民幣天使輪融資,由高榕資本領(lǐng)投;2022年5月,超募完成數(shù)億人民幣Pre-A輪融資,投資方包括小米集團(tuán)、湖杉資本等知名機(jī)構(gòu)。
如果沒有后面的侵權(quán)案,那么尊湃通訊真是技術(shù)人創(chuàng)業(yè)的完美轉(zhuǎn)身。
但是為快速在芯片市場(chǎng)立足,張琨選擇了不正當(dāng)手段:包括以高薪、股權(quán)為誘餌,從華為海思挖角20余名核心研發(fā)人員; 指使這些人員在離職前,通過截屏、摘抄等方式,非法獲取華為Wi-Fi 6芯片技術(shù);將竊取的技術(shù)直接用于尊湃通訊的芯片研發(fā)。
紙終歸包不住火,2023年,上海警方聯(lián)合江蘇警方偵破此案,抓獲14名犯罪嫌疑人,查扣7臺(tái)存儲(chǔ)侵權(quán)技術(shù)的服務(wù)器。經(jīng)司法鑒定,尊湃芯片有40個(gè)技術(shù)點(diǎn)與華為海思商業(yè)秘密的同一性達(dá)90%以上,構(gòu)成實(shí)質(zhì)性侵權(quán)。
最終,上海市法院作出一審判決:張琨及涉案13人全部獲刑,張琨被判6年有期徒刑并處罰金300萬元,同時(shí)凍結(jié)尊湃通訊9965萬元現(xiàn)金。
4、庫(kù)克:中國(guó)的iPhone用戶數(shù)已達(dá)到歷史最高水平,“國(guó)補(bǔ)”發(fā)揮了重要作用
蘋果公司公布,得益于iPhone及其他產(chǎn)品在中國(guó)市場(chǎng)需求回升,該公司實(shí)現(xiàn)了三年多以來最快的季度營(yíng)收增長(zhǎng),輕松超過華爾街預(yù)期。
蘋果在周四的一份聲明中表示,截至6月28日的2025第三財(cái)季,營(yíng)收增長(zhǎng)9.6%,達(dá)到940億美元,分析師平均預(yù)期為893億美元。蘋果還預(yù)測(cè),第四季度營(yíng)收增幅將達(dá)到中高個(gè)位數(shù)——優(yōu)于分析師此前預(yù)測(cè)的3%。
“我們看到,在我們追蹤的絕大多數(shù)市場(chǎng)中,增長(zhǎng)都在加速,包括大中華區(qū)和許多新興市場(chǎng),”蘋果庫(kù)克(Tim Cook)表示。
蘋果在中國(guó)市場(chǎng)也正逐步回暖。在這一市場(chǎng)中,本土手機(jī)品牌已成功贏得了部分消費(fèi)者的青睞。此外,服務(wù)業(yè)務(wù)也是一大亮點(diǎn),其表現(xiàn)超出了華爾街的預(yù)期。
蘋果在中國(guó)恢復(fù)增長(zhǎng) 該地區(qū)銷售額曾連續(xù)七個(gè)季度下滑
庫(kù)克在最新的財(cái)報(bào)電話會(huì)議上對(duì)中國(guó)市場(chǎng)iPhone銷量恢復(fù)增長(zhǎng)表達(dá)了熱情,并指出該地區(qū)的收入比上一季度增長(zhǎng)4.35%。雖然庫(kù)克沒有透露具體數(shù)字,但他強(qiáng)調(diào)說,中國(guó)的iPhone用戶數(shù)量已達(dá)到歷史最高水平,政府補(bǔ)貼在這一銷售復(fù)蘇中發(fā)揮了重要作用。
庫(kù)克在財(cái)報(bào)電話會(huì)議上強(qiáng)調(diào),iPhone的成功不僅僅是用戶數(shù)量的增長(zhǎng)。在競(jìng)爭(zhēng)激烈的中國(guó)智能手機(jī)市場(chǎng),iPhone位列最受歡迎機(jī)型的前三名,這是一項(xiàng)了不起的成就。此外,蘋果公司的其他產(chǎn)品線,如Mac和iPad,也在中國(guó)消費(fèi)者中享有強(qiáng)勁的需求。MacBook Air是中國(guó)最受歡迎的筆記本電腦機(jī)型,而Mac mini則在臺(tái)式電腦中名列榜首。
蘋果曾預(yù)估第三季度關(guān)稅將造成9億美元損失,預(yù)計(jì)營(yíng)收增速維持在低至中個(gè)位數(shù)區(qū)間。但蘋果周四稱,最終關(guān)稅給公司造成的損失為8億美元。蘋果預(yù)計(jì),第四財(cái)季關(guān)稅相關(guān)支出將增加11億美元。
5、機(jī)構(gòu):Q2全球智能手機(jī)出貨量小幅下降至2.89億部 三星、蘋果、小米位列前三
Canalys(現(xiàn)并入Omdia)的最新研究顯示,2025年第二季度全球智能手機(jī)出貨量小幅下降至2.889億部,受限于相對(duì)溫和的消費(fèi)者需求,市場(chǎng)增長(zhǎng)受抑。
從廠商來看,三星在本季度保持最大出貨量廠商地位,出貨5750萬部,同比增長(zhǎng)7%。其表現(xiàn)主要得益于面向大眾市場(chǎng)的Galaxy A系列;蘋果排名第二,iPhone出貨量為4480萬部,同比下降2%。盡管面臨中國(guó)市場(chǎng)激烈競(jìng)爭(zhēng)以及美國(guó)市場(chǎng)庫(kù)存調(diào)整帶來的挑戰(zhàn)(主要由于快速變化的關(guān)稅政策),蘋果依然展現(xiàn)出強(qiáng)勁的韌性;小米守住第三名,出貨4240萬部,在拉丁美洲和非洲市場(chǎng)表現(xiàn)尤為強(qiáng)勁;vivo位列第四,同比增長(zhǎng)2%,出貨2640萬部,印度市場(chǎng)增長(zhǎng)尤為明顯;傳音排名第五,出貨2460萬部,同比下降3%。
Canalys首席分析師Manish Pravinkumar表示:“盡管多數(shù)廠商在2025年第二季度整體表現(xiàn)穩(wěn)定,但它們的成功往往依賴于在特定地區(qū)的強(qiáng)勁增長(zhǎng),從而平衡了在其他市場(chǎng)需求的疲軟。中東和非洲在本季度表現(xiàn)尤為突出,成為拉動(dòng)增長(zhǎng)的主要引擎?!?/p>
6、美國(guó)出口管制陷入癱瘓:AI芯片對(duì)華銷售受阻,數(shù)千許可申請(qǐng)積壓創(chuàng)30年新高
《路透》周五(8/1) 援引知情人士消息報(bào)導(dǎo),美國(guó)商務(wù)部主管出口許可的產(chǎn)業(yè)與安全局(BIS) 陷入運(yùn)作混亂,導(dǎo)致數(shù)千件出口許可申請(qǐng)停滯不前,部分案件延宕時(shí)間創(chuàng)下30 多年來最長(zhǎng)紀(jì)錄,受影響的不僅包括對(duì)中國(guó)的人工智能(AI) 芯片銷售,也波及全球其他市場(chǎng),令美國(guó)企業(yè)與業(yè)界代表深感挫折。
據(jù)指出,BIS 人手流失嚴(yán)重,規(guī)則更新延遲、對(duì)業(yè)界的溝通受限,內(nèi)部專家也陸續(xù)離職或被迫退場(chǎng),使這個(gè)肩負(fù)促進(jìn)海外貿(mào)易及保障美國(guó)技術(shù)安全的機(jī)構(gòu)幾乎陷入癱瘓。
AI 芯片與半導(dǎo)體設(shè)備出口受阻
最受矚目的案例是芯片( NVDA-US ) 對(duì)中國(guó)銷售AI 芯片H20 的許可延誤。該公司7 月14 日表示已獲政府保證可取得許可,并預(yù)期可望盡快交貨,商務(wù)部長(zhǎng)盧特尼克(Howard Lutnick) 與其他官員也確認(rèn)銷售將獲準(zhǔn)。但知情人士指出,截至本周尚無任何許可發(fā)放,涉及訂單金額達(dá)數(shù)十億美元。
美中貿(mào)易全國(guó)委員會(huì)會(huì)長(zhǎng)譚森(Sean Stein) 直言,半導(dǎo)體制造設(shè)備等價(jià)值數(shù)十億美元的出口許可毫無進(jìn)展,讓中企有時(shí)間轉(zhuǎn)向中國(guó)本土或其他國(guó)家供應(yīng)商,「延遲越久,美企流失的市占越大」。
除了對(duì)中國(guó)的AI 芯片與半導(dǎo)體設(shè)備,美國(guó)業(yè)者也回報(bào)向拉美及其他地區(qū)出口感測(cè)器、雷達(dá)與聲納設(shè)備的許可遭遇長(zhǎng)時(shí)間卡關(guān)。貿(mào)易顧問公司Compliance Assurance 總裁Jim Anzalone 表示,部分提交數(shù)月的申請(qǐng)才在本周收到零星駁回通知,包括4 件對(duì)中國(guó)出口半導(dǎo)體設(shè)備的申請(qǐng)。
內(nèi)部管理混亂與人事流失
知情人士批評(píng),BIS 自3 月由凱斯勒(Jeffrey Kessler) 接任副部長(zhǎng)后,內(nèi)部管理混亂加劇。據(jù)稱凱斯勒要求員工減少與業(yè)界接觸,并須將所有會(huì)議列入監(jiān)控表格,甚至連與其他政府部門會(huì)議也需事先核準(zhǔn),造成溝通效率低落。
BIS 發(fā)言人則為凱斯勒辯護(hù),稱其「正在恢復(fù)機(jī)構(gòu)誠(chéng)信」并獲盧特尼克「全力支持」。不過,資深官員離職潮持續(xù),包括出口執(zhí)法處代理主任Dan Clutch 于本周退休,使關(guān)鍵崗位持續(xù)懸缺,如駐中國(guó)的出口管制官至今仍未補(bǔ)足。
此外,BIS 在5 月承諾將撤回并重訂拜登政府時(shí)期針對(duì)AI 芯片出口的規(guī)則,但至今未有后續(xù),其他規(guī)范如擴(kuò)大出口限制至被制裁企業(yè)的子公司等草案,也因遲未公布而遭業(yè)界質(zhì)疑。
業(yè)界憂競(jìng)爭(zhēng)力流失官員強(qiáng)調(diào)安全優(yōu)先
BIS 的出口許可審查是美國(guó)貿(mào)易政策與技術(shù)安全的關(guān)鍵工具,旨在防止敏感技術(shù)流向可能危害國(guó)安的國(guó)家或?qū)嶓w。 2023 財(cái)年,該局處理近3.8 萬件出口許可申請(qǐng),平均審核時(shí)間38 天,駁回率為2%。
前國(guó)安會(huì)官員哈里斯(Meghan Harris) 指出,「出口許可是美國(guó)在全球競(jìng)爭(zhēng)的方式。延遲與不確定性讓美企陷入不必要的劣勢(shì)」。
BIS 則為自身辯護(hù),強(qiáng)調(diào)「不再對(duì)涉及嚴(yán)重國(guó)安疑慮的申請(qǐng)照單全收」。發(fā)言人稱,BIS 正「透過強(qiáng)化規(guī)則與積極執(zhí)法推動(dòng)川普總統(tǒng)的議程」。
盡管如此,知情人士補(bǔ)充,有些許可仍獲核準(zhǔn),尤其是對(duì)美國(guó)盟國(guó)的出口,且與企業(yè)的溝通在特定申請(qǐng)案上仍在進(jìn)行。但隨著內(nèi)部空缺未補(bǔ)、關(guān)鍵規(guī)范延宕與業(yè)界挫折情緒升高,BIS 面臨如何平衡國(guó)安與出口競(jìng)爭(zhēng)力的艱巨挑戰(zhàn)。(鉅亨網(wǎng))
7、俄羅斯禁止進(jìn)口和銷售部分中國(guó)卡車品牌產(chǎn)品
7月30日,俄羅斯技術(shù)法規(guī)和計(jì)量局宣布,禁止中國(guó)東風(fēng)、福田、一汽和汕德卡品牌的部分系列型號(hào)卡車和福田1款底盤對(duì)俄出口和在俄銷售。
被禁止的車型包括東風(fēng)DFH4180/DFH5200B、福田BJ4189、福田H5、一汽CA4250/CA4180、一汽JH6-B 8X4、汕德卡ZZHS卡車和福田M4L底盤。
據(jù)俄羅斯技術(shù)法規(guī)和計(jì)量局稱,這些卡車存在部分技術(shù)問題,包括制動(dòng)系統(tǒng)效能不達(dá)標(biāo)、噪音水平超標(biāo)、車管所檢驗(yàn)和緊急呼救設(shè)備安裝不符合要求等。
目前,相關(guān)制造商已按照俄羅斯聯(lián)邦技術(shù)法規(guī)和計(jì)量署的要求對(duì)問題車輛實(shí)施召回并停止銷售。
8、英特爾制造業(yè)務(wù)三名高管將退休,擬縮減產(chǎn)能規(guī)劃團(tuán)隊(duì)并裁減部分工程團(tuán)隊(duì)
英特爾周四證實(shí),該公司制造業(yè)務(wù)的三名高管將退休。目前英特爾新上任的CEO陳立武正實(shí)施全面改革,以重振這家陷入困境的美國(guó)芯片制造商。
英特爾周二對(duì)員工表示,技術(shù)開發(fā)部門的企業(yè)副總裁米斯特里(Kaizad Mistry)和拉塞爾(Ryan Russell)將退休,設(shè)計(jì)技術(shù)平臺(tái)部門的企業(yè)副總裁、前IBM高管加里·巴頓(Gary Patton)也將退休。
據(jù)兩位知情人士稱,英特爾還討論了技術(shù)開發(fā)部門的變動(dòng),該部門負(fù)責(zé)創(chuàng)建制造流程。知情人士說,英特爾計(jì)劃縮減其產(chǎn)能規(guī)劃團(tuán)隊(duì),并裁減部分工程團(tuán)隊(duì)。
英特爾的制造業(yè)務(wù)目前由美光科技前高管納加·錢德拉塞卡蘭(Naga Chandrasekaran)領(lǐng)導(dǎo),他大約一年前被英特爾時(shí)任CEO帕特·蓋爾辛格(Pat Gelsinger)聘用。
今年3月,錢德拉塞卡蘭接管了技術(shù)開發(fā)和制造業(yè)務(wù),職責(zé)進(jìn)一步擴(kuò)大。此后,他對(duì)下屬進(jìn)行了重組,包括裁員,作為英特爾全球裁員計(jì)劃的一部分。