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大声 | 01-16 16:18
仅靠工程师想象的场景是有限的，而真正进入市场倾听消费者的声音之后，才能知道有可能这个技术会应用在哪些全新的场景下。
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苹果这些隐藏功能，让我值回 6W 的票价？
这期视频想带你看清苹果好用的底层逻辑。我们从三个看不见的能力出发——念力、通感、分身，拆解苹果生态为什么越用越顺。它不是参数的胜利，而是一种对真实生活的预判：假设你会手忙脚乱、会晕车、会腾不出手，甚至在某些时刻失去行动能力。
从 iOS 的防晕车黑科技，到 AirPods、Apple Watch 的无感交互，再到头控指针、连续互通这些被忽略的隐藏功能，苹果试图做的不是更强的工具，而是更自然的身体延伸。
这期视频，用一套 6 万块的苹果全家桶，聊聊什么才是真正的「Magic」—— 一种你几乎感觉不到，却一旦离开就回不去的体验。
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2月14日，通用具身智能机器人公司无界动力宣布完成超2亿元天使+轮融资，老股东红杉中国、线性资本、高瓴创投、华业天成、中金资本旗下基金、BV百度风投持续追投，新增深创投、创新工场、普华资本、钧山资本、雅瑞资本等加入。与此同时，第三轮融资已接近完成，累计融资额将达8亿元。融资所获资金将用于加速机器人通用大脑和硬件本体的研发，推动产品在海内外客户场景中的规模化部署。 在短时间内持续获得顶级投资机构的加注，源于这支在智能驾驶领域引领十年产业发展完整周期的核心团队，所展现出的迅速稳健的从产品研发到商业落地的综合能力，以及拓展和服务全球市场的突破力。目前，自研的首代机器人平台已进入客户场景实际应用，并与多家国内外头部企业达成战略级合作，同时已顺利完成第一阶段交付验证，同步启动在海外市场的部署落地。
无界动力2025年创立于北京，专注于通用具身智能机器人核心技术研发与产业化应用，聚焦于构建机器人“通用大脑”与“操作智能”，突破手、眼、脑协同的关键瓶颈，将具身智能转化为一种可广泛部署、持续进化的基础设施，致力于为全球客户提供软硬一体、高可靠性的具身智能解决方案。距团队正式组建扩张仅半年，无界动力已在技术研发和商业化等方面取得了多项关键进展。
在算法模型层面，无界动力坚持投入具身智能关键技术创新，系统性构建长期技术壁垒。为持续突破操作智能在动态物理世界完成高复杂任务的性能上限和泛化性的提升，无界动力构建了内嵌隐式世界模型的端到端多模态大模型，通过数据驱动的高维表征内化环境动态与物理规律，使机器人不仅具备持续进化的3D感知理解、历史记忆建模、未来环境变化预测和细腻动作生成的能力，也同时构建和提升反思、纠错等高阶能力，实现系统层级性能和鲁棒性的显著提升。目前，该模型已在工业装配、柔性物体操作、清洁整理等多项任务上实现泛化性与成功率的同步突破，获多家客户认可。
在前沿技术探索上，无界动力与清华大学、上海交通大学等多所国内外顶级高校开展深度合作，共同推动在世界模型、VLA、仿真重建等领域的创新与突破，其中在与上海交通大学人工智能学院张志鹏老师的AutoLab课题组的深度联合中，已有多项成果登上 CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR 等国际顶会。
为将先进的算法模型转化为稳定可靠的实体作业，无界动力的机器人硬件平台已完成了多次迭代升级。基于软硬结合、拟人化和轻量化的设计理念，自研本体的硬件构型与软件架构均围绕真实应用环境的灵巧操作需求开展深度优化，包括紧凑构型、快速补能、安全防撞等设计，并满足对于灵巧操作在速度、成功率和工作时长等方面的要求。无界动力已完成超1100 TOPS 的大小脑一体的国产大算力计算平台的全栈自研，并在其人形机器人上实现了标配部署，全面支撑大模型在机器人侧的高效推理和包含影子模式的端侧双系统的有效运转及数据闭环。
目前，无界动力的机器人已进入到国际客户的工业产线，正式开启量产交付落地的新阶段。“立足中国，服务全球”，无界动力正与包括全球汽车被动安全领导者 ZF LIFETEC 在内的多家全球顶级企业联合，通过在真实场景的深度共创，率先在工业制造、商业服务等高价值领域打磨“通用操作大脑”能力，引领具身智能技术在全球规模化应用的新标准和新范式，共同推动具身智能解决方案在多元核心场景中的规模化部署。
在新老股东与全球顶级企业客户的共同信任和加持下，无界动力将持续突破“通用大脑”与“操作智能”的核心技术，加速推动“技术探索-场景验证-数据反馈”的进化闭环。同时进一步强化与全球战略客户和产业生态伙伴的深度协同，构建丰富的垂直场景落地经验。通过技术研发与商业应用的双重驱动，将前沿的具身智能技术转化为各行业客户的实际价值创造，稳步向“让智能机器人成为人类可靠伙伴”的长期愿景迈进。 -
2月13日，蚂蚁集团开源发布全球首个基于混合线性架构的万亿参数思考模型 Ring-2.5-1T，在长文本生成、数学推理与智能体任务执行上达到开源领先水平，为智能体（Agent）时代的复杂任务处理提供高性能基础支撑。 在生成效率上，Ring-2.5-1T在32K以上长文本生成场景中，对比上代模型访存规模降低10倍以上，生成吞吐提升3倍以上。在深度思考能力方面，该模型在国际数学奥林匹克竞赛（IMO 2025）和中国数学奥林匹克（CMO 2025）自测均达到金牌水平（IMO 35分、CMO 105分）。同时，可轻松适配Claude Code等智能体框架与OpenClaw个人AI助理，支持多步规划与工具调用。
▲Ring-2.5-1T在数学、代码、逻辑等高难推理任务和智能体搜索、软件工程、工具调用等长程任务执行上均达到开源领先水平在多项权威基准测试中，Ring-2.5-1T 与 DeepSeek-v3.2-Thinking、Kimi-K2.5-Thinking、GPT-5.2-thinking-high、Gemini-3.0-Pro-preview-thinking-high、Claude-Opus-4.5-Extended-Thinking 等主流开源与闭源模型进行了系统对比，在数学推理、代码生成、逻辑推理和智能体任务执行等高难场景中达到开源领先水平。尤其在深度思考（Heavy Thinking）模式下，该模型在IMOAnswerBench、HMMT-25等数学竞赛推理基准和LiveCodeBench-v6代码生成基准中超越所有对比模型，展现了强大的复杂推理与跨任务泛化能力。 Ring-2.5-1T基于Ling 2.5架构，通过优化注意力机制，显著提升长文本推理的效率与稳定性。模型激活参数规模从前代的 51B 提升至 63B，但在混合线性注意力架构的支持下，推理效率相比上一代大幅提升。与仅具备 32B 激活参数的KIMI K2架构相比，在1T总参数量下，Ling 2.5架构在长序列推理任务中的吞吐表现依然优势显著，且随着生成长度增加，效率优势持续扩大。
▲在不同生成长度下的效率对比示意。生成长度越长，吞吐优势越明显）随着AI大模型应用从短对话向长文档处理、跨文件代码理解、复杂任务规划等场景扩展，Ring-2.5-1T有效缓解了长输出场景下计算开销高、推理速度慢的问题。该模型的开源也体现了蚂蚁百灵团队在大规模训练基础设施、算法优化和工程落地方面的综合能力，为行业提供了高性能、高效率的智能体时代基础模型新选择。 目前，Ring-2.5-1T 的模型权重与推理代码已在Hugging Face、ModelScope等主流开源平台发布。官方平台Chat体验页和API服务将在近期上线。 -
2 月 11 日，蚂蚁集团开源发布全模态大模型 Ming-Flash-Omni 2.0。在多项公开基准测试中，该模型在视觉语言理解、语音可控生成、图像生成与编辑等关键能力表现突出，部分指标超越 Gemini 2.5 Pro，成为开源全模态大模型性能新标杆。 Ming-Flash-Omni 2.0 也是业界首个全场景音频统一生成模型，可在同一条音轨中同时生成语音、环境音效与音乐。用户只需用自然语言下指令，即可对音色、语速、语调、音量、情绪与方言等进行精细控制。模型在推理阶段实现了 3.1Hz 的极低推理帧率，实现了分钟级长音频的实时高保真生成，在推理效率与成本控制上保持业界领先。
▲Ming-Flash-Omni-2.0 在视觉语言理解、语音可控生成、图像生成与编辑等核心领域实测表现均已达到开源领先水准.业内普遍认为，多模态大模型最终会走向更统一的架构，让不同模态与任务实现更深层协同。但现实是，“全模态”模型往往很难同时做到通用与专精：在特定单项能力上，开源模型往往不及专用模型。蚂蚁集团在全模态方向已持续投入多年，Ming-Omni系列正是在这一背景下持续演进：早期版本构建统一多模态能力底座，中期版本验证规模增长带来的能力提升，而最新2.0版本通过更大规模数据与系统性训练优化，将全模态理解与生成能力推至开源领先水平，并在部分领域超越顶级专用模型。 此次将 Ming-Flash-Omni 2.0 开源，意味着其核心能力以“可复用底座”的形式对外释放，为端到端多模态应用开发提供统一能力入口。 Ming-Flash-Omni 2.0 基于 Ling-2.0 架构（MoE，100B-A6B）训练，围绕“看得更准、听得更细、生成更稳”三大目标全面优化。视觉方面，融合亿级细粒度数据与难例训练策略，显著提升对近缘动植物、工艺细节和稀有文物等复杂对象的识别能力；音频方面，实现语音、音效、音乐同轨生成，支持自然语言精细控制音色、语速、情绪等参数，并具备零样本音色克隆与定制能力；图像方面，增强复杂编辑的稳定性，支持光影调整、场景替换、人物姿态优化及一键修图等功能，在动态场景中仍保持画面连贯与细节真实。 百灵模型负责人周俊表示，全模态技术的关键在于通过统一架构实现多模态能力的深度融合与高效调用。开源后，开发者可基于同一套框架复用视觉、语音与生成能力，显著降低多模型串联的复杂度与成本。未来，团队将持续优化视频时序理解、复杂图像编辑与长音频生成实时性，完善工具链与评测体系，推动全模态技术在实际业务中规模化落地。 目前，Ming-Flash-Omni 2.0 的模型权重、推理代码已在 Hugging Face 等开源社区发布。用户也可通过蚂蚁百灵官方平台 Ling Studio 在线体验与调用。
