本周核心变化：能力平权，助手转岗

腾讯混元发布 Hy4，首次支持视觉理解与电脑操作

腾讯混元发布新一代大语言模型 Hy4，参数规模由 Hy3 系列的不足 300B 提升至 770B，首次引入视觉理解与电脑操作能力。腾讯称其首次跻身最强开源模型之列，并将于近期开源模型权重、发布模型系统卡片。国产开源模型第一次在通用能力上直接对标国际第一梯队。

OpenAI 发布 Images 2.6，生成速度提升 50%

OpenAI 发布图像生成模型 Images 2.6，面向全球用户开放，可在 ChatGPT、Codex 及 API 中使用。出图速度较上一版提升 50%，多轮编辑中的细节控制与角色、产品、品牌元素一致性显著增强，并新增 GIF 生成，可把静态图转为循环动画。图像生成正从“一次性出图”变成“可反复修改的生产工具”。

Perplexity 推出 Teammates，智能体接手持续性工作

Perplexity 推出智能体功能 Teammates，基于 Perplexity Computer 构建。用户把一项持续性职责交给它，智能体自行规划、随优先级变化调整路线、交付结果供审阅，过程中可随时介入。该功能面向 Max 订阅用户（月费 200 美元），先以网页版研究预览开放。

霞光 AI 总结：

三条产品线指向同一个变化：模型的能力与形态同时扩展。视觉与操作能力进入开源模型，“能看能做”不再是闭源专属；图像生成从一次性出图变为可反复迭代的生产工具；助手也从应答者变成长期在岗的执行者。能力越趋同，竞争越取决于能否嵌入真实的工作流。

行业大事：规矩落地，安全漏风

《智能体发展自律公约》发布，智能体开始“持证互联”

在世界互联网大会乌镇峰会“智能体互信互联互操作全球合作创新”论坛上，中国信通院联合腾讯、蚂蚁、阿里、抖音等 20 家单位发布《智能体发展自律公约》，提出健全智能体信任体系、建设互联基础设施、提升互操作与安全防护水平等八条自律措施。智能体的身份认证与调用规则，开始从企业各自为政走向行业共识。

苹果披露 HALO 系统，机器人在陌生房间完成任务成功率 91%

苹果研究团队在 arXiv 发布论文《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》，公开人形机器人自主控制系统 HALO。团队将系统部署在宇树 G1 上，调用千问模型，在 6 个未经扫描的真实房间完成 36 次试验，平均成功率 91%。仿真中习得的动作首次大规模迁移到陌生现实环境，具身智能的泛化难题出现可复用的解法。

价值 1140 万美元的英伟达芯片失踪，号称“史上最大 GPU 盗窃案”

据美媒披露，加州奥克兰警方正调查一起针对英伟达的货运劫案：六托盘 AI 芯片与硬件于 8 月 29 日离开奥克兰运往德州，途中连同卡车失踪，货值 1140 万美元（约 7610 万元人民币），9 月 13 日方报案，尚无嫌疑人落网。专家指出，这批芯片在境外售价接近美国本土两倍，赃物或已转运出境，高价值算力硬件的物流安全正成为新风险。

中国移动与智谱签约，GLM 接入移动云 MaaS

中国移动与智谱签署合作协议，围绕国产算力、大模型服务与 AI 商业化展开深度合作，智谱 GLM 系列模型将接入移动云 MaaS 平台，合作覆盖从底层算力供给、模型服务到商业化分发的完整链条。运营商同时扮演算力底座与分发渠道，国产模型的落地路径正在被重新组织。

霞光 AI 总结：

本周行业在两个方向同时推进：一边是规则与能力，治理标准由多方共同起草，机器人的泛化能力得到验证，模型与算力通过基础设施方打包分发；另一边是风险，高价值算力硬件的实体安全开始暴露缺口。技术越接近规模化，标准、安全与渠道越需要同时到位，任何一环的短板都会拖慢落地节奏。

KOL 观点：AI 学会主动，机器人还差毫厘

王兴兴：具身智能卡在“最后几毫米”，明年是临界点

宇树科技创始人王兴兴在乌镇峰会互联网企业家论坛上表示，具身智能下一阶段要打通“数据 — 模型 — 训练 — 部署 — 反馈”闭环，核心卡点是 AI 对物理世界“最后几毫米”的接触、触觉与精细操作理解。他判断明年大概率是机器人行业与机器人模型的临界点，并透露宇树正推进“物理 AI 自进化”，让人只负责给模型打分。

张亚勤：AI 走向“智能体 AI”，八成算力将下沉边侧

中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长张亚勤在乌镇峰会提出，AI 正从生成式大模型加速走向“智能体 AI”，前沿大模型就是 AI 时代的操作系统，互联网将演化为“智能体互联网”。他判断未来 80% 算力将从大型数据中心下沉到边侧，智能体时代 CPU 重新回归，交互进入“感知 UI”阶段。

陈宇森：竞赛换赛道，工作模式从“人找 AI”变成“AI 找人”

阿里巴巴集团副总裁、千问办公 CEO 陈宇森在乌镇峰会指出，智能体的竞赛已经换了赛道，未来工作模式将从“人找 AI”变成“AI 找人”。他以千问办公为例：商务会见前，AI 自动查阅内部系统摸清对方业务脉络；业务方向调整时，AI 主动搜索行业会议、筛选简历、代发邮件并排好日程。

霞光 AI 总结：

AI 正从被动调用走向主动介入。机器人卡在毫米级的物理理解，说明能力竞赛已进入最难的细节层；算力与交互的重心由中心转向边缘、由屏幕转向环境；工作流中的角色关系也在反转。判断技术的标尺，正从参数规模换成场景贴合度。

资本动向：钱买硬货，故事打折

后摩智能完成数十亿元 B 轮融资，端边芯片进入交付期

存算一体 AI 芯片企业后摩智能完成 B 轮融资，单笔金额达数十亿元，产业资本、国有资本与国际投资人共同参与，多家老股东加注。资金将用于扩大 M50 规模化交付、推进新一代 M6X 与 3D CIM 产品研发。端边 AI 芯片从 “技术验证”进入“交付兑现”，资本开始为落地能力定价。

Sand.ai 完成 2 亿美元 A+ 轮，十个月融资 3 亿美元

视频生成基础模型公司 Sand.ai 宣布完成 2 亿美元 A+ 轮融资，基石资本、网宿科技联合领投，时代资本、磐霖资本、东证资本等参投。这是公司 2026 年第三轮融资，10 个月内累计融资 3 亿美元，本轮后正式跻身独角兽，并计划近期发布基础模型 MAGI-2 正式版。

OpenAI 完成 110 亿美元首期融资，估值 1.25 万亿美元

OpenAI 新一轮融资已完成约 110 亿美元首期款项，对应估值 1.25 万亿美元，软银、红杉资本等参投，剩余部分预计数周内完成，整轮规模最高约 200 亿美元。相比最初 300 亿美元的募资目标与 1.4 万亿美元估值，这一轮明显缩水，头部公司的融资节奏也在跟随市场情绪调整。

“词元贷”规模近 25 亿元，算力消耗变成授信依据

北京亦庄“词元经济”布局进展：当地“亦企词元（Token）贷”截至 10 月底授信规模近 25 亿元，先后两批共十家银行参与，不再只依赖不动产抵押，而把企业的词元产出、消耗与算力合约作为核心授信依据，同时考量技术壁垒、团队实力与业务前景。无形的算力消耗，第一次成为可量化、可用于融资的信用资产。

霞光 AI 总结：

本周资金流向呈现清晰偏好：集中于能被交付的环节。芯片看量产订单，视频模型看产品化节奏，头部大模型公司即使估值缩水仍能完成大额融资。资本并未离开，只是抬高了确定性门槛，定价标准从故事大小转向在产业链中的实际位置。

趋势观察：AI 的“自学闭环”

Oumi 推出 FAiE，让 AI 智能体开发 AI 智能体

企业 AI 平台 Oumi 发布 FAiE（Frontier AI Engineer），让智能体承担另一个智能体的开发工作：自动设计评测、分析执行失败原因、整理训练数据、选择模型与训练策略，并持续优化表现，同时兼容企业已有的工具、记忆与工作流架构。AI 研发的部分环节开始由 AI 自己完成，工程效率的天花板被重新定义。

Mistral 推出托管智能体，同一份代码可自托管或平台托管

Mistral AI 在企业平台 Mistral Studio 上线 Managed Agents，进入公开预览。开发者用 Python 编写智能体，同一份代码既可运行在自己的进程与服务器上，也可交由 Mistral 托管。智能体的部署从“自己搭一套”变成“选一种运行方式”，中间层服务商开始承接企业的运维负担。

瑞士公司发布 AIR 人形机器人，观察人类干活一个月即可接管

瑞士机器人公司 Embodied AI 在慕尼黑 Humanoid Europe 2026 发布轮式人形机器人 AIR。它先在人工操控下记录真实工序，随后通过自身采集的数据学习，通常约一个月即可独立接管岗位。其腱驱动柔性手臂受力时会主动让步，可在工厂与人共处一室。

霞光 AI 总结：

AI 的自主性正在向更深处延伸。开发环节，AI 开始参与设计另一个 AI；部署环节，智能体被封装成可托管的标准服务；物理环节，机器人通过观察人类工作逐步接管岗位。技术演进的主动权，正从“人教会机器”转向“机器自己学会”—— 这既是效率的来源，也是治理的新难题。

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