2026年高质量发展建设共同富裕示范区---杭州经济城建发展综合（禁止政治人事讨论）

逸雪霁蓝

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阿里自研高端AI芯片“真武”亮相，“通云哥”黄金三角浮出水面

       1月29日上午，平头哥官网悄然上线一款名为“真武810E”的高端AI芯片，此前被央视《新闻联播》曝光的阿里自研芯片PPU正式亮相。这是通义实验室、阿里云和平头哥组成的阿里巴巴AI黄金三角“通云哥”首次浮出水面。

       阿里巴巴正在将“通云哥”打造成一台AI超级计算机，它同时拥有全栈自研芯片平头哥、亚太第一的阿里云，以及全球最强的开源模型“千问”，可以在芯片架构、云平台架构和模型架构上协同创新，从而实现在阿里云上训练和调用大模型时达到最高效率。目前，阿里和谷歌是全球唯二在大模型、云和芯片三大领域均具备顶级实力的科技公司。

       据悉，“真武”PPU已在阿里云实现多个万卡集群部署，服务了国 家电网、中科院、小鹏汽车、新浪微博等400多家客户。

       据平头哥官网介绍，“真武”PPU采用自研并行计算架构和片间互联技术，配合全栈自研软件栈，实现软硬件全自研。其内存为96G HBM2e，片间互联带宽达到700 GB/s，可应用于AI训练、AI推理和自动驾驶。阿里巴巴已将“真武”PPU大规模用于千问大模型的训练和推理，并结合阿里云完整的AI软件栈进行深度优化，为客户提供一体化产品和服务。

       “真武”PPU的正式亮相，显示了平头哥在芯片领域积累多年的实力。阿里巴巴2009年创建阿里云，2018年成立平头哥芯片公司，2019年启动大模型研究，经过长达17年的战略投入和垂直整合，终于实现“通云哥”全栈AI的完整布局。

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黑山老妖怪

浙江96家“科技新小龙”企业集体亮相，覆盖11个地市，聚焦新一代信息技术、生物产业等前沿领域。

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“统一指挥权”背后，吉利系智能化走向“物理AI”腹地

       1月26日，阶跃星辰（StepFun）宣布完成超50亿元人民币B+轮融资，刷新过去12个月中国大模型赛道单笔融资纪录。同日，公司官宣印奇出任董事长，负责公司战略节奏与技术方向制定。随着AI行业竞争从“百模并行”转向资源与应用场景集中，印奇同时担任阶跃星辰与千里科技两家公司的董事长，已然不再是一次简单的人事变动，其背后的战略指向性不言而喻。

       对此，接近阶跃星辰和千里科技的人士向观察者网表示，这次人事变动，将进一步促使千里科技、阶跃星辰以及吉利控股集团之间的协同。从企业定位来看，阶跃星辰近一阶段对外释放的战略信号，已经明显指向物理AI（Physical AI）。该公司将人工智能的主要落地方向锚定在汽车、机器人等现实世界设备上，新一轮融资的用途也被明确用于基础模型研发以及终端侧的规模化部署。

       这一路线，使阶跃星辰逐渐从通用模型提供方，转向为复杂物理系统提供底层智能能力的技术平台。在技术推进路径上，阶跃星辰持续投入语言基础模型、多模态模型以及端云协同架构，并尝试通过终端部署形成可反哺模型迭代的数据闭环。这种高度依赖工程化和应用反馈的研发模式，对模型公司与终端场景之间的协同提出了更高要求。

       作为中国较早一批计算机视觉领域的创业者，印奇的个人经历，则恰好覆盖了这一协同所需的多个环节。2011年，他创立旷视科技，并推动人脸识别等计算机视觉技术在安防等场景中实现规模化落地。随后，其职业重心逐步从单一算法突破转向更复杂的系统级智能应用。近年来，他深度参与智能驾驶相关布局，并在吉利强化智能驾驶能力的背景下，出任吉利投资的千里科技董事长，推动以整车为载体的智能化能力在量产车型中的落地。

       据《南华早报》报道，过去一年，千里科技已与吉利汽车展开多项合作，在其旗下车型中部署“千里浩瀚”辅助驾驶系统。在这一脉络下，印奇担任阶跃星辰董事长角色，也被外界看做是其过往在算法商业化与产业协同上的经验，在连接基础大模型与真实物理场景的过程中起到了关键作用。《南华早报》还称，印奇在此前便将两家公司的关系概括为“千里科技构建以车辆为中心的AI应用场景，阶跃星辰提供支撑这些场景的基础模型和核心智能能力，是‘大脑’层面的核心能力。”

       对于千里科技而言，这种协同最直接体现在技术链条的延展上，过去，其优势主要集中在工程落地和产品部署速度，但在底层模型能力的演进节奏上，仍需与外部技术方保持配合。随着阶跃星辰被纳入同一战略调度体系，千里科技在产品定义阶段获得了更大的主动权，同时也需要面对模型能力与整车系统深度耦合所带来的复杂性。

       同时，这种协同关系，还展现在吉利控股集团整体的智能化布局。随着吉利持续强化自身在智能驾驶领域的能力建设，千里科技在其体系内的重要程度不断提升，而作为“大脑”的阶跃星辰，则将为其带来更前沿的技术支持。更进一步来看，这种协同效应对吉利的意义，或许并不局限于智能驾驶单一领域。随着吉利近年来在卫星互联网、低空经济以及可穿戴设备等方向持续加码，其对人工智能能力的需求，正从“车端智能”向更广泛的物理世界延伸。

       印奇同时执掌两家公司，带来的不仅是决策效率的提升，也意味着更高程度的战略集中。这种模式能否在开放性、规模化与垂直整合之间取得平衡，将直接影响阶跃星辰在头部大模型竞争中的位置，也将影响千里科技乃至吉利控股在“车+AI”时代，再到更广泛的物理AI时代的座次。

       在此背景下，通过千里科技与阶跃星辰形成的模型与应用联动，吉利在多个新兴技术方向上已经潜藏着更高的技术协同潜力。从全球AI生态的演化来看，在今年年初的CES 2026展会上，英伟达创始人兼CEO黄仁勋明确提出全面转向“物理 AI”之后，基础模型公司正在迎来新的风口期。

       不同于此前以“文生图”“文生视频”为代表的纯软件应用，物理AI更强调模型与真实世界的连接能力，这也令多数缺乏硬件能力、缺乏终端经验、也缺乏直接面对市场与用户的组织路径的AI技术企业，直面新的现实难题。

       正是在这一背景下，阶跃星辰与千里科技在“统一指挥权”下形成的协同，更像是一种破局式尝试：一端是持续演进的基础模型能力，另一端是已深度嵌入整车体系与产业链的智能化平台，其叠加效应不仅可能重塑两家公司的成长曲线，也将对吉利控股在更广泛技术版图中的布局产生长期影响。而这一组织协同的成功与否，或许也将为整个行业提供重要的参考。

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魔搭社区环球黑客松AI Hackathon Tour启动，全球12所顶尖高校联合发起

       1月16日至18日，由魔搭社区、观猹、Datawhale共同举办的“AI HACKATHON环球黑客松TOUR 2026”首站活动在杭州云谷中心举行。AI Hackathon Tour 由全球12所顶尖高校联合发起，包括北京大学、复旦大学、哈尔滨工业大学、南京大学、清华大学深圳国际研究生院、上海交通大学、同济大学、西安交通大学、香港大学、新加坡国立大学、浙江大学、中国科学技术大学。

       本次活动以“见证创造发生”为主题，不仅是一场新生代“数字游民”们的编程马拉松，更是一次关于AI时代创造者生态的探索实验。这一源自硅谷的“极客”创新模式，点燃了全球开发者的创作热情。一个空旷的大厅、72支队伍扎起帐篷，在48小时内极限开发AI产品。在这里，魔搭社区为开发者提供超13万个开源模型、算力资源等核心支撑，任何开发者都能和“搭子”并肩作战，从0到1做出可用的产品。

       据悉，魔搭社区是中国最大的AI开源社区，至今已服务全球超2000万用户。魔搭社区一直秉承“模型即服务”（MaaS，Model as a Service）的理念，为AI开发者提供模型体验、下载、调优、训练、推理、部署等一站式服务，覆盖LLM、对话、语音、文生图、图生视频、AI作曲等多个领域，包括DeepSeek、腾讯、阶跃星辰、智谱、MiniMax、KIMI、上海人工智能实验室等推出的业界头部模型均在魔搭社区率先开源。魔搭社区致力于降低AI开发门槛、促进开源普惠，始终坚持非盈利机构的定位，立足公益性和中立性，持续促进中国AI开源生态繁荣发展。

       2026 开年第一场最大的 Hackathon，由国内最大的 AI 开源社区魔搭社区 (ModelScope)，联合中国最大的 AI 产品发布与交流社区观猹、中国最大的AI学习社区Datawhale，以及顶级天使投资机构真格基金共同发起的全球性 AI 挑战赛。以杭州为开始，再到杭州结束，赛事将持续吸引来自不同城市与领域的创作者与团队，在云谷完成产品验证、跨界协作与资源连接，打造面向未来的“中国式硅谷”。

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杭州曦望芯科宣布完成近30亿元融资，All-in推理GPU

       1月22日，专注于极致推理GPU芯片的科技公司曦望（Sunrise）宣布一年内完成近30亿元战略融资。其投资方包括三一集团旗下华胥基金、范式智能、杭州数据集团、正大机器人、协鑫科技、游族网络、北京利尔等产业投资方，无极资本、IDG 资本、心资本、高榕创投、中金资本、普华资本、松禾资本、易方达资本、工银投资、海通开元、越秀产业基金、银泰投资、国元基金、粤民投、华民投等国内知名VC/PE机构，同时获得诚通混改基金、杭州金投、杭州高新（维权）金投等国资背景资本的鼎力加持。

       杭州曦望芯科智能科技有限公司前身是商汤科技大芯片部门，2024年底分拆独立运营，专注于高性能GPU及多模态场景推理芯片的研发与商业化，目前团队约300人，技术和研发人员占比80%以上，主要来自于NVIDIA、AMD、昆仑芯、商汤等企业，核心技术骨干平均拥有15年行业经验。

       曦望Sunrise董事长徐冰曾任商汤科技联合创始人，负责集团战略与资本运作，带领商汤完成累计超66亿美元融资及港交所IPO，创多项全球AI融资纪录推动商汤在生成式AI领域的战略转型。该公司联席CEO王勇是集成电路领域技术专家，拥有20余年芯片行业研发及管理经验。其曾任AMD dGPU首席架构师、百度昆仑芯核心架构师，主导多款7nm高性能芯片从研发到流片及量产。公司另一位联席CEO王湛则曾任职百度十六年，为百度创始团队成员、前百度资深副总裁。

       与英伟达（NVIDIA）等传统GPU厂商追求“训推一体”不同，曦望选择了 “纯推理” 路线。该公司表示，其在调度机制、缓存设计、片上SRAM、芯片互联及编译器路径等核心环节，均针对推理场景做原生深度优化，同时融合LPDDR内存技术，实现单位Token推理成本的显著降低。

       “如果能让推理成本下降 90%，并提供更稳定的服务，我们的竞争就不是‘又一个芯片’，而是‘重写中国AI产业的损益表’”，该公司联席CEO王湛说道。王湛表示，“我们的目标是极致降低大模型推理的成本与门槛，让推理算力变得普惠且可广泛获取，从而充分释放AGI的全部潜力。”

       据介绍，曦望在过去数年研发投入累计20亿元，已构建起三代芯片产品矩阵。其中，2020年量产的S1芯片，作为国内首款视觉推理芯片，适配千余种CV模型，已实现IP授权索尼、小米等头部客户；2024年量产的S2芯片，对标主流A/H系列GPU，兼容CUDA生态，已适配DeepSeek、Qwen等主流模型；2026年即将推出的S3芯片定位为“推理性价比之王”，在单位Token成本、能耗上实现数量级降低，原生支持FP8/FP4低精度推理，目标直指“百万Token一分钱”的行业新基准。

       曦望Sunrise为国内首家All-in推理的GPU芯片公司，曦望表示，所筹资金将用于下一代推理GPU研发、规模化量产及生态共建，持续夯实公司在推理算力赛道的核心竞争力。当前，AI模型训练已迈入深水区，推理环节的运行效率、综合成本与稳定性能，正成为左右AI技术商业化落地成败的核心关键，全球AI产业从“训练红利”向“推理红利”深度切换的核心发展趋势已现。

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融资30亿后，曦望发布推理GPU芯片S3 首用LPDDR6，并推进推理云生态共建

       在大模型产业从“训练驱动”走向“推理驱动”的关键拐点上，国产 GPU 厂商正重新审视算力的商业价值与交付方式。1 月 27 日，专注于推理 GPU 的曦望（Sunrise）在杭州举办首届 Sunrise GPU Summit，发布新一代推理 GPU 芯片启望S3，并披露其围绕推理场景构建的算力产品体系及共建推理云生态计划。这也是曦望在近一年累计完成约 30 亿元战略融资后的首次集中公开亮相。

       与强调峰值算力和通用能力的训推一体GPU 路线不同，曦望在启望S3 芯片上继续强化其“All-in 推理”的定位。曦望联席CEO王勇在发布会上表示，AI 行业正在进入以应用落地为核心的下半场，推理逐步超越训练，成为主要算力消耗场景。相比训练阶段的一次性高投入，推理更强调长期交付能力、单位成本和系统稳定性，这也正在改变 GPU 的竞争逻辑。

       据介绍，启望S3 是一款面向大模型推理深度定制的 GPGPU 芯片，围绕真实推理负载，对芯片架构、存储体系与互联方式进行了系统级设计。相比上一代产品，S3 在典型推理场景下的整体性价比提升超过 10 倍。在算力与存储设计上，S3 支持从 FP16 到 FP4 的精度自 由切换，在保证模型效果的前提下显著提升低精度推理效率；同时率先在国内 GPGPU 产品中采用 LPDDR6 显存方案，显存容量较上一代提升 4 倍，缓解了大模型推理中常见的显存瓶颈问题。

        在DeepSeek V3/R1满血版等主流大模型推理场景中，S3 的单位 Token 推理成本较上一代降低约 90%。王勇表示，这使“百万 Token 一分钱”从概念走向可规模化部署的工程能力。王勇表示，曦望的推理GPU 并非单点硬件创新，而是通过芯片架构、软件体系与算力交付方式的一体化设计，将硬件能力稳定转化为可交付、可计价的推理算力。目前，曦望已构建与CUDA兼容的基础软件体系，支持推理应用低成本迁移与持续优化，相关能力已覆盖 ModelScope 平台 90% 以上主流大模型形态。

       围绕启望S3，曦望同步发布了面向大模型推理的寰望 SC3-256 超节点方案，可高效支撑 PD 分离架构与大规模专家并行（EP）部署，适配千亿、万亿级参数的多模态 MoE 推理场景。在交付形态上，寰望SC3 采用全液冷设计，核心能效指标PUE表现极致。曦望方面表示，在同等算力规模下，该方案的整体交付成本控制在千万元级别，相较行业内同类亿元级方案降低一个数量级。同时，曦望还推出覆盖PCIe、OAM 模组、一体机及 AI 计算集群在内的 S3 产品矩阵，覆盖从单机推理到大规模集群部署的多样化需求。

       如果说S3 回答的是“推理算力如何更便宜”，那么曦望共建的推理云计划，则进一步指向“算力如何更好用”。随着推理逐渐成为大模型算力消耗的主要来源，推理算力在实际落地中普遍存在资源碎片化、运维复杂、成本不可预测等挑战。相比训练阶段的一次性投入，推理更强调持续交付能力与长期单位成本，这也对算力交付方式提出了新的要求。

       在此背景下，曦望通过生态共建推理云视为其推理算力体系中的关键一环。依托自研推理GPU，曦望实现从底层芯片到上层平台的全栈优化，将硬件能力以平台化方式稳定释放，从而降低模型适配和系统部署复杂度，形成面向应用落地的完整算力交付路径。




      

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       曦望联席CEO王湛表示，新一代的AI算力平台，应具备软硬件深度协同、资源利用高度弹性、技术门槛低且运行稳定可靠等特征。基于这一判断，曦望通过云化方式对算力交付模式进行重构，使推理算力从“设备能力”转化为可标准化、可规模化的服务能力。

       据介绍，共建推理云以启望S3 为底座，通过 GPU 池化与弹性调度，将分散的算力资源整合为统一的推理算力池，并以 MaaS（Model as a Service）作为核心入口，向企业提供开箱即用的大模型推理服务。企业无需关注底层硬件配置和集群运维，即可按需调用模型能力，并根据业务负载灵活扩展算力规模。在稳定性与运维层面，共建推理云在千卡级集群场景下可用性达到99.95%，横向扩展效率超过95%。

       在这一目标之下，曦望联合商汤科技、第四范式等生态伙伴，共同发起“百万 Token 一分钱”推理成本计划。曦望方面表示，该计划并非单一产品能力的展示，而是多方围绕推理算力成本形成的协同共识，标志着大模型推理正在从“技术可行”走向“经济可行”，为 AI 应用规模化落地提供清晰的成本锚点。

       随着推理算力竞争从单点技术走向系统工程能力比拼，产业协同的重要性日益凸显。中国工程院院士、浙江大学信息学部主任吴汉明在发布会上表示，推理时代的算力竞争，已演进为涵盖芯片、系统架构、软件平台和应用场景的综合能力竞争，需要构建从芯片到系统、从技术到应用的完整创新链条。
      
       发布会现场，曦望与浙江大学签署战略合作协议，联合成立“智能计算联合研发中心”，围绕光互连 GPU 超节点架构、半导体虚拟制造（计算光刻）以及 AI 高精度气象预测等前沿方向展开协同研究。此外，曦望还与中交信科集团、杭钢数字科技、浙江算力科技、三一集团、协鑫科技等企业达成战略合作，推动推理算力在交通、制造、医疗等行业的落地应用。

       曦望董事长徐冰表示，随着大模型进入规模化应用阶段，AI 产业正从“训练驱动”转向“推理驱动”。相比一次性投入巨大的训练，推理更强调长期交付能力、单位成本和系统稳定性。他指出，曦望并不希望只做一家卖芯片的公司，而是围绕推理场景，构建“芯片+系统+生态”的整体布局，让推理算力真正成为可规模化、可持续的基础设施。2025年，曦望芯片交付量已突破万片。

      “谁能持续降低推理成本，谁就掌握了 AI 产业的成本曲线。”徐冰表示，曦望希望通过推理算力体系的系统性创新，助力 AI 应用实现规模化落地与可持续增长。

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蓝芯机器人：给机器人一双“慧眼”，让它们“看懂”世界

       “订单已确认，开始准备中……”

       机械提示音刚落，一台名为“威宝”的银色机器人悄然启动。在红、绿、橘三色交织的饮料货架前，它停留、识别、定位，快速精确抓取了那罐指定的可乐。旋转、平移、轻置，伴随着一声轻微的“嗒”，饮料平稳落在取货区。全程不过20秒。这是杭州蓝芯机器人技术股份有限公司展厅里，一个寻常的演示场景。而威宝的“不寻常”，是它身上的“眼睛”。

       “换个指令，换种颜色试试。”蓝芯机器人副总裁朱伟涛将红绿饮料位置对调，威宝依然进行了准确操作。“它看得见，所以拿得准。”他笑道。这里的“看见”，远不止是摄像头拍照或雷达感应那么简单。威宝的“眼睛”核心是蓝芯机器人自主研发的3D视觉感知系统，它能像人眼一样，分辨实体、感知深度、理解空间，甚至判断物体的可移动性。

       简单来说，公司专注于让机器人获得一种接近人类的视觉能力。它不仅能知道面前有东西，还能精确判断这东西在哪里、是什么、能不能碰、该怎么拿。而眼下，这项技术正在各大工厂的生产线上“大展身手”。在智能手机生产线上，搬运机器人们可以在密集的产线中穿梭，将包含上百种精密元器件的物料箱，准时、准确、无损地配送至指定工位；包装印刷车间里，机器人们的"眼睛"可以精准识别支撑点的位置，并通过高效的搬运，完成生产物料的转运对接，将生产线物流效率提升3倍以上。

       2016年，蓝芯机器人在浙江杭州成立，创立伊始，他们选择的就是一条鲜有人走的路。“让机器人看懂世界，服务世界，是我们一直以来的技术使命。”朱伟涛说道。要知道，几年前，工厂里的移动机器人大多还像“轨道电车”，只能沿着地上贴好的磁条或二维码循迹而行。一旦遇到未规划的障碍，或是仓库光线忽明忽暗，它们便会“迷失方向”，寸步难行。

       “为机器赋予视觉，就是让它拥有感知和理解物理世界的能力，从而能自主、安全、高效地与人协同工作。”朱伟涛介绍。十年后，机器人赛道迎来“高光时刻”。面对多家科技巨头集体入局，不同技术“卷生卷死”的白热化竞争，蓝芯机器人依然选择了差异化路径，不做广度做深度，不拼规模拼价值。在他看来，核心技术和服务正是公司至关重要的竞争优势。

       在许多现代化工厂里，常常出现这样的情景：来自不同品牌的机器人“各说各话”，每套系统独立运行、互不相通，不仅任务分配常“旱涝不均”，还经常在通道里“撞个满怀”或堵成一团。为此，蓝芯机器人开发了一套能“听懂多国语言”的统一调度系统。它如同“超级大脑”，可同时调度管理几十甚至上百台机器人，让它们在同一空间内高效协作、互不干扰。目前，该系统已在多个工厂应用，将整体物流效率提升超30%。

       “这种特殊场景的解决方案，技术壁垒更高，也是大公司往往不愿投入资源啃的‘硬骨头’。”朱伟涛说。正是这种快速响应和定制化的能力，让蓝芯机器人在细分领域逐渐建立起领先优势。2023年，蓝芯机器人被认定为浙江省“专精特新”小巨人企业；2025年，它又入围了浙江省“科技新小龙”。朱伟涛认为，这些称号不只是荣誉，更像是一份“技术长跑”的成绩单，它证明了这条难而正确的路，正越走越宽。

       成绩背后是扎实地投入。目前，公司已获得168项国家专利及软著，其中64项为发明专利。研发团队占比始终保持在45%左右。“这是我们最大的成本，”朱伟涛坦言，“重投入、慢回报是科创企业无可回避的挑战，毕竟顶尖人才稀缺，我们也要坚持每个核心部件的自主研发。”

       锚定公司的使命目标，朱伟涛介绍，从工业场景中磨练成熟的技术，也将从标准、封闭的车间，走向开放的商业与社会场景。未来，在千家万户的庭院里，搭载蓝芯视觉系统的无人割草机，将能智能高效地完成草坪清理工作；在养老社区，技术正在探索如何让服务机器人更安全地协助老人起身、行走……

       技术也将延伸至更具想象力的家庭生活领域——2025年，蓝芯发布了面向人形机器人的专用视觉模组，试图让机器获得观察和理解人类生活空间的“基础视力”。“让机器人看懂世界，并不是让它替代人，”朱伟涛说，“从产线到生活，这双‘眼睛’看懂的场景越多，它能创造的效率与价值就越实在。”

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让机器人“看得见、走得通、用得好”，宸境科技发布具身智能新品牌及全栈技术产品矩阵

       具身智能正在全球范围内形成“超级共识”，并将催生出超大规模的增量市场。机器人预计会未来的“类劳动力基础设施”与“公共服务基础设施”，智能体需要具备对物理世界极高维度的重构能力。1月28日，宸境科技在浙江杭州发布具身智能新品牌“LooperRobotics”及全栈技术产品矩阵。

       此次发布涵盖了Insight全自主空间智能相机、TinyNav高性能导航算法库，及RoboSpatial空间编辑工具链，标志着具身智能关键感知硬件、底层算法及应用工具链领域取得重要突破，为推动机器人成为继汽车、手机之后的物理任务基础设施提供了坚实支撑。

       当前，人工智能正加速向物理世界迈进，具身智能作为物理AI的典型代表，是连接数字与物理实体的桥梁。然而，如何让机器人在复杂多变的真实物理环境中具备高精度的感知与决策能力，实现从实验室到车间、家庭的规模化落地，仍是行业面临的共性挑战。此次宸境科技发布的“LooperRobotics”品牌体系，旨在通过软硬件一体化的自主创新，打造驱动通用机器人的标准化感知底座。

       发布会上推出的Insight全自主空间智能相机，是本次发布的一大亮点。作为具身智能的核心数据入口，Insight全自主空间智能相机凭借四大维度的技术跨越，重塑了行业的感知边界：一是端侧算力内闭环：内置10TOPS NPU算力，在相机端即实现SLAM算法与AI双目测距协同，保障感知源头的数据处理效率。二是全域纵向视场：采用188° 超广角镜头与纵向增强布局，消除感知盲区，实现信息的全景覆盖。三是毫秒级实时响应：依托边缘计算架构，AI 推理实现毫秒级运行，赋予机器人类生物本能的快速避障反应。四是工业级环境鲁棒：具备 24g抗震能力与强光抑制，确保机器人在颠簸、复杂光照等极端工况下的位姿输出精度。这种高性能、低功耗的集成方案，为具身智能提供了标准化的感知源头。

       作为Looper Robotics的“导航灵魂”，TinyNav高性能导航算法库提供了一套开箱即用的机器人导航系统。TinyNav可直接输出控制信号，赋予各类构型机器人平台“即插即用”的智能移动能力。在功能层面，TinyNav赋予机器人稳健的局部感知与自主定位能力，确保机器人在无监督条件下连续稳定运行。其技术核心在于一套面向机器人训练的生成式世界模型，凭借少量真实场景数据即可生成无限量高保真合成数据，从根本上提升了机器人决策系统的泛化能力与鲁棒性。

       RoboSpatial空间感知软件平台具备极强的软硬件兼容性，通过模块化设计打造开箱即用的软硬一体化方案，让机器人厂家能够跳过复杂的底层开发环节，实现核心能力的快速赋能。这一创新不仅从根本上解决了传统机器人开发门槛高、周期长、适配难的行业难题，更通过构建机器人专属的“空间知识库”，实现对环境信息的结构化存储与智能调用。

       发布会现场，宸境科技展示了与宇树科技、地瓜机器人等行业头部企业的深度合作成果。人形机器人与四足机器人在搭载全栈空间智能方案后，展现了卓越的自主导航与交互能力，验证了该技术在工业巡检、物流配送及公共服务领域的广泛应用潜力。宸境科技联合创始人兼CEO胡闻介绍，在物理AI框架下，智能体需要具备对物理世界极高维度的重构能力。通过软硬件耦合，将碎片化的物理信号转化为结构化的空间智能，赋予机器人理解物理逻辑的“空间直觉”，达到空间即服务的全新理念。

       目前具身智能技术的融合进入“深水区”，感知能力的上限将决定机器人的天花板宇树科技副总经理王启舟表达了对行业的看法。地瓜机器人CEO王丛在现场分享中表示，双目视觉系统的技术路线还有很多可以延展的空间，现在是以导航和深度为主，往后可以把重建的这套体系完全放在相机里，放在各个领域里应用。

       随后的圆桌论坛环节分别围绕“具身智能理解真实物理世界”和“具身智能的资本耐心与结构性机会”两大议题展开讨论。各方一致认为，空间智能已成为具身智能产业发展的关键基础设施，底层感知技术的成熟将开启广泛的应用场景与商业模式。

       此次全栈解决方案的发布，填补了相关领域的技术空白，也体现了科技企业在促进产业链协同创新方面的积极作为。宸境科技此次推出的矩阵产品，破解了机器人“看得见、走得通、用得好”三大核心痛点，有望推动具身智能加速融入实体经济，成为推动经济数字化、智能化转型的重要力量。

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进迭时空发布全球首款RVA23高性能RISC-V AI CPU K3

       浙产新一代AI CPU芯片来了。1月29日晚7时，位于杭州的计算芯片企业进迭时空正式对外发布RISC-V AI CPU 芯片K3。北京开源芯片研究院院长、中国科学院计算技术研究所高级工程师唐丹表示，K3的诞生，在RISC-V产业发展中具有里程碑意义，将推动全球智能计算芯片实现更大进步。

       K3作为全球首颗符合 RVA23 规范的量产 RISC-V 芯片，其实现了多项技术创新：全球首次量产 1024 位宽高并行计算，首次在 RISC-V 芯片上达成 FP8 数据精度原生 AI 推理，同时也是首颗完整支持芯片级虚拟化的 RISC-V 产品。硬件配置上，8 颗高性能 X100 大核主频可达 2.4GHz，单核性能与 ARM A76 相当，60TOPS 的 AI 算力与 32GB LPDDR5 高速内存支持，让芯片具备了强大的综合处理能力。

       K3 芯片的核心优势在于单芯片融合通用算力与 AI 算力，实现了 300 亿 – 800 亿参数大模型的本地运行。在性能测试中，其单核 SPECInt2006 跑分达 9.41/GHz，Geekbench6 单核突破 400 分，相较于前代产品 K1，AI 算力提升 30 倍，大模型参数支持规模提升 80 倍。实际应用场景中，搭载进迭时空优化版 Linux 系统 Bianbu 的 K3 芯片，操作系统启动、浏览器打开等基础操作速度已接近主流桌面 CPU 水平，满足日常使用需求。

       针对不同智能场景，K3 芯片进行了精准适配。面向智能机器人场景，专门设计了由 2 个 RISC-V 实时核构成的实时计算子系统、3MB 实时计算高速缓存及 10 个 CAN-FD 接口；面向 AI 本地推理需求，通过 Flash-attention 等多重优化，实现 30B 通义千问大模型每秒 15 个 Token 的输出速度，首字延迟控制在 1 秒以内。目前，K3 已支持 Hugging Face 平台除 FP4/FP6 外的所有大模型格式，兼容 Qwen、Deepseek 等主流模型，展现出良好的通用性。

       进迭时空在推出 K3 芯片的同时，持续完善全栈计算体系构建。从计算核、计算芯片到编译器、操作系统、AI 软件栈，再到具体应用解决方案，形成了覆盖硬件到软件的完整技术链条。软件层面，K3 支持 Ubuntu、开源鸿蒙、Open 麒麟等多款操作系统，为终端客户提供丰富选择；硬件层面，配套推出 PICO-ITX 高性能单板计算机、COM260 机器人核心板及阵列服务器，并开放全部板级参考设计，降低客户开发门槛。

      就在在不久前，北京人形机器人创新中心展示了一款基于K3芯片的人形机器人“天工”。它成功实现稳定行走和奔跑。业内评价，这标志着我国在高性能人形机器人核心运动控制上，实现了从芯片到系统的全栈创新。

       CPU作为计算机系统的核心，拥有多种架构类型。相较于占据台式机、笔记本、手机移动端、服务器等市场百分之八九十份额的X86、Arm架构，RISC-V是一位“后起之秀”。但它凭借开放、灵活、高能效等特性，在AI、汽车、物联网等领域成长迅速。2025年，RISC-V全产业统一的“施工图纸”RVA23 Profile标准发布，解决了之前企业各自研发、以至于产品基础功能参差不齐等问题，也为RISC-V芯片进入服务器等高端市场铺平了道路。目前，全球开源社区均基于该标准规范建设RISC-V软件生态。

        浙江大学集成电路学院研究员郑飞君介绍，K3的出现，意味着RISC-V芯片具备了和X86、Arm架构高端芯片“同台竞技”的能力，也有机会成为RISC-V硬件“根”计算平台，推动整个行业高端生态良性发展。

       进迭时空于2021年在杭州创立，其此前发布的K1，是国内销量领先的RISC-V高性能算力芯片，截至2025年12月累计量产交付量已突破15万颗。其产品和方案已广泛落地于工业制造、能源保障、机器人和无人机等移动智能终端等多种场景，为 K3 的市场推广奠定了基础。

        目前，K3 芯片将于 2026 年 4 月起陆续面市，相关芯片设计细节、软硬件开发资料也将通过公司官网逐步开放。。1月15日，进迭时空完成新一轮超6亿元融资，投资方包括中国互联网投资基金等。

黑山老妖怪

双向八车道 直通航站楼 杭州机场1号路隧道通车了


杭州网  发布时间：2026-01-29 08:08   


杭州机场1号路隧道 王镇逾 摄

都市快报讯 昨天，杭州萧山国际机场1号路隧道通车试运行。机场1号路隧道全长约485米，双向八车道，限高4.2米，实行24小时全天候开放通行，设计时速50公里。

春运期间，杭州机场日均客流在14.1万人次左右，每天预计有10万辆车次进出机场。隧道开通后，市民驾车从机场高速前往航站楼的通行效率大幅提升，将有效缓解机场春运地面交通压力。

杭州机场基建部的何银波经理介绍，隧道开通前，旅客开车前往航站楼需要往两边的通道绕行，隧道通车后，相当于旅客开车可以从机场高速直线前往航站楼。

机场1号路隧道上方，是正在建设的西垂滑工程。西侧垂直滑行道作为连接机场南北跑道的主干道，核心功能是提升航空器在地面的滑行效率，有效缩短滑行时间，实现“少绕行”。

近年来，随着航班量的快速增长，杭州机场仅有的东侧垂直滑行道已接近设计高峰值，难以满足未来运行需求。机场于2024年10月底开工建设西垂滑工程，并配套建设机场1号路隧道。

根据规划设计，西侧垂直滑行道包含两条E类垂直联络道，联络道长1100.5米，间距76米，可同时保障2架A350大飞机滑行。项目建成后，机场进出港航班平均滑行时间缩短3分钟，提升运行效率12个百分点。

目前，西垂滑工程累计进度完成75%，预计今年年底建成。