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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1月25日上午，南京联想体验店金陵中环店新店开业，一场别开生面的机器人太极表演吸引了众多市民驻足观看。伴随着悠扬的音乐，两台联想“乐享壹号”机器人整齐划一地打起太极拳，流畅的动作引得现场观众纷纷举起手机记录。 这同时是“联想‘乐享壹号’百店行”活动现场。“乐享壹号”是联想集团首个“硅基员工”，历时7个月已走进全国20个省份的100家联想线下门店。“机器人能这么流畅地打太极，还能和我孩子对话，这种购物体验太新奇了。”带着孩子前来参加活动的南京市民李女士表示。
近期，国家围绕促进消费特别是推动人工智能与促消费融合推出一系列政策措施，不仅鼓励人工智能产品消费，更注重人工智能全方位赋能消费提振。1月20日国新办举行的两场新闻发布会进一步明确加大力度促消费。联想乐享超级智能体负责人郭勇表示，“乐享壹号”百店行也是联想对于国家促消费政策的积极响应，探索打造AI赋能消费新模式、新场景和新业态的具体实践。
当天，在新店开业剪彩仪式上，联想“乐享壹号”机器人表现出极高的互动能力。它不仅能够实时、准确回答进店消费者的咨询，还能与现场观众进行趣味问答和互动。特别是在才艺表演环节，“乐享壹号”表演了传统的太极拳，并创新性融合现代舞蹈元素，让观众见证了一场别开生面的“人机协同”表演。活动现场，南京市民王女士表示：“孩子一开始还有些害怕和机器人走得很近，但看到机器人能够如此灵活地表演节目，他甚至和机器人一起玩了起来。这种科技与消费结合的新体验，确实让人眼前一亮。”
在南京百站现场，联想还精心设置了多个主题互动区。联想×FIFA合作区通过世界杯知识问答吸引足球爱好者，新品体验区让消费者第一时间接触最新人工智能产品，“乐享壹号”互动区则提供拍照打印等趣味服务。这种多元化的互动模式，为消费者带来了全新的购物体验。
联想中国区融合零售华东战区总经理曹杨在活动现场介绍，“乐享壹号”机器人对于联想线下门店场景的业务助力非常大，从吸引客户进店、到帮助店员更好服务客户都起到了积极作用。数据显示，从去年6月份开始，联想“乐享壹号”百店行活动触达超10万人次，吸引进店客流总量环比提升109%，参与活动的联想百家线下门店零售额环比提升80%。
活动期间，“乐享壹号”机器人还提供全方位的服务，包括产品咨询、优惠活动查询、售后支持和娱乐互动等多个场景，占比分别为50%、25%、10%和15%，展现了企业超级智能体在真实商业环境中的适应能力。此外，“乐享壹号”线上线下总曝光量达到8.6亿次，社交话题阅读量7.7亿次，形成了广泛的社会影响力。值得一提的是，活动期间，“乐享壹号”机器人背后的“AI系统”——联想乐享超级智能体，展现出超强的技术稳定性：系统稳定度高达99.9%，单次互动平均响应时间小于2秒。机器人带来的优质体验，让进店参与互动的消费者给出了4.95分（满分5分）的高分评价。
郭勇在接受记者采访时还表示，“百家真实营业店面活动的圆满收官，标志着联想成功把AI从后台增效工具推向前台创收与客户体验重塑的核心位置。在复杂真实的商业环境中，完成了从产品咨询、互动营销到售后支持、运营决策等全链路闭环验证”。
据介绍，联想自2023年提出混合式AI战略，并积极布局个人AI和企业AI，加速AI普惠千家万户和千行万业。去年5月份，面向企业AI，联想发布业内首个企业超级智能体——联想乐享，内嵌联想乐享的“乐享壹号”机器人同步亮相，成为联想集团的首个“硅基员工”。
作为企业级AI的里程碑成果，联想乐享超级智能体深度集成全域业务数据与知识资产，融合自然语言处理、多模态大模型、知识图谱与强化学习等前沿技术，构建了“感知—决策—执行—协同”的智能闭环体系。其具备从供应链优化到市场营销的全链条智能，成为联想面向客户、商业伙伴、投资人、媒体和公众的新一代官方入口。数据显示，自发布以来，联想乐享累计创收超20亿元，去年“双十一”期间占官网收入的32%，覆盖官网、门店、客服、供应链等20余个核心场景，支持日均超100万次交互请求，用户周活跃度提升270%，订单转化率提升23%。
有业内专家指出，随着“人工智能+”行动等政策深入推进，人工智能技术在消费领域的应用将更加广泛。联想“乐享壹号”百店行通过规模化实践，验证了人工智能技术在零售服务领域的应用价值，为行业提供了智能体AI技术规模化部署的参考样本，凸显了AI提升消费体验、促进消费升级的巨大潜力。 -
近日，联想发布了个人 AI 中心概念机 Project Kubit。这是一款个人边缘云设备，能让 AI 应用覆盖 PC、手机、可穿戴和智能家居等消费生态场景。 其特色在于，当 Project Kubit 与个人可穿戴设备数据融合，就可以为用户构建个性化记忆图谱。基于阶跃星辰多模态大模型能力，AI 可以根据用户数据生成记忆图谱，并根据用户偏好和对任务目标情境的理解来执行，比如制作个性化视频、智能代码开发、专业设计等操作，成为每个人专属的超级助手。
据了解，Project Kubit 可扩展架构，支持一台或两台搭载 NVDIA GB10 超级芯片的 ThinkStation PGX，支持 4050 亿参数模型端侧推理，16TB SSD 本地存储，且全链路私有。
Kubit 的智能进化逻辑根植于其核心的个人记忆图谱。这是一种持续从真实交互中学习、并不断自我迭代的动态知识结构。系统通过分析用户在工作与生活中的第一视角数据，理解用户经历过什么、如何做出决策以及如何完成任务。它不只是记录行为，而是将碎片化的信息转化为可被理解、可被调用的长期记忆。
无论是用户在购物决策中展现出的细节偏好，还是在视频剪辑过程中形成的独特叙事结构，这些看似零散的信息都会被持续聚合为具有规律性的活动模式。随着时间推移，这些模式逐步勾勒出用户的深层画像、审美取向与思维习惯。例如，当一位体育内容创作者长期产出高节奏、弱叙事的动作集锦时，这种稳定的创作逻辑将被编码进个人记忆图谱，使 AI 具备真正贴近个人风格的理解能力。
基于个人记忆图谱，Kubit 构建了完整的 「我的数据 → 我的模型 → 我的 AI」 闭环。多端数据在本地被转化为结构化记忆，记忆驱动个性化私有模型持续演化，模型进一步参与任务执行与内容生成。当用户提出「按我的风格生成内容」这样的请求时，Kubit 并非简单调用通用能力，而是基于对用户过往经验与偏好的理解，输出与用户身份高度契合的结果，让 AI 真正成为用户思维的延伸。
面向未来，Kubit 将发展为一个开放、可扩展的个人智能平台。通过软硬件深度协同的工具体系，Kubit 为 AI 初学者、开发者和高级用户提供构建个性化 AI 能力的基础设施，支持主流推理框架与异构硬件环境，帮助用户自主打造灵活、可进化的个人智能中心。
在一体多端的个人计算架构下，Kubit 将超越传统工具的边界，成为与用户深度协作、共同进化的个人 AI 共创伙伴。 -
1 月 26 日，阿里正式发布旗舰推理模型 Qwen3-Max-Thinking，AI 助手千问同步在 PC 端和网页端（qianwen.com）接入这一国内最强「AI 大脑」，千问 App 也即将接入。用户只需在模型选择栏中一键切换，即可体验更为强大的推理能力。
Qwen3-Max-Thinking 是目前阿里规模最大、能力最强的推理模型，总参数量超万亿（1T），预训练数据量高达 36T Tokens。经过大规模强化学习训练，该模型在涵盖事实知识、复杂推理、指令遵循、人类偏好对齐等 19 个公认的大模型基准测试中，刷新多项最佳表现纪录，整体性能可媲美 GPT-5.2-Thinking-xhigh、Claude Opus 4.5 和 Gemini 3 Pro。
千问切换至这一模型后，不仅更主动、更智能，还能进行深度逻辑推演与自我校验：
- 更强的事实记忆与世界知识：无论是冷门科学、历史典故还是文化问题，都能提供更准确、权威的回答，同时显著提升上下文连贯性，更好记住用户偏好，大幅减少「失忆」现象；
- 专家级复杂推理能力：在高难度科学、数学与逻辑问题上表现卓越，可以为科研人员与职场人士提供多维度分析与结构化推理，辅助相关决策；
- 自迭代推理机制：面对复杂问题，会先草拟思路、验证假设、优化路径，再输出结论，显著提升推理质量与响应速度；
- 更契合人类价值观：指令遵循更精准，输出内容更安全、可靠，符合伦理规范与社会共识。
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空间智能迎来重要开源进展。1 月 27 日，蚂蚁集团旗下具身智能公司灵波科技宣布开源高精度空间感知模型 LingBot-Depth。 该模型基于奥比中光 Gemini 330 系列双目 3D 相机提供的芯片级原始数据，专注于提升环境深度感知与三维空间理解能力，旨在为机器人、自动驾驶汽车等智能终端赋予更精准、更可靠的三维视觉，在「看清楚」三维世界这一行业关键难题上取得重要突破。这也是蚂蚁灵波科技在 2025 外滩大会后首次亮相后，时隔半年在具身智能技术基座方向公布重要成果。 在 NYUv2、ETH3D 等权威基准评测中，LingBot-Depth 展现出代际级优势：相比业界主流的 PromptDA 与 PriorDA，其在室内场景的相对误差（REL）降低超过 70%，在挑战性的稀疏 SfM 任务中 RMSE 误差降低约 47%，确立了新的行业精度标杆。
在家庭和工业环境中，玻璃器皿、镜面、不锈钢设备等透明和反光物体物体十分常见，但却是机器空间感知的难点。传统深度相机受制于光学物理特性，在面对透明或高反光材质时，往往无法接收有效回波，导致深度图出现数据丢失或产生噪声。
针对这一行业共性难题，蚂蚁灵波科技研发了「掩码深度建模」（Masked Depth Modeling，MDM）技术，并依托奥比中光 Gemini 330 系列双目 3D 相机进行 RGB-Depth 数据采集与效果验证。当深度数据出现缺失或异常时，LingBot-Depth 模型能够融合彩色图像（RGB）中的纹理、轮廓及环境上下文信息，对缺失区域进行推断与补全，输出完整、致密、边缘更清晰的三维深度图。值得一提的是，LingBot-Depth 模型已通过奥比中光深度视觉实验室的专业认证，在精度、稳定性及复杂场景适应性方面均达到行业领先水平。
实验中，奥比中光 Gemini 330 系列在应用 LingBot-Depth 后，面对透明玻璃、高反光镜面、强逆光及复杂曲面等极具挑战的光学场景时，输出的深度图依然平滑、完整，且物体的轮廓边缘非常锐利，其效果显著优于业内领先的 3D 视觉公司 Stereolabs 推出的 ZED Stereo Depth 深度相机。这意味着在不更换传感器硬件的前提下，LingBot-Depth 可显著提升消费级深度相机对高难物体的处理效果。
LingBot-Depth 的优异性来源于海量真实场景数据。灵波科技采集约 1000 万份原始样本，提炼出 200 万组高价值深度配对数据用于训练，支撑模型在极端环境下的泛化能力。这一核心数据资产（包括 2M 真实世界深度数据和 1M 仿真数据）将于近期开源，推动社区更快攻克复杂场景空间感知难题。
据了解，蚂蚁灵波科技已与奥比中光达成战略合作意向。奥比中光计划基于 LingBot-Depth 的能力推出新一代深度相机。
本周蚂蚁灵波将陆续开源多款具身智能方向模型。
