▌要聞

▍特斯拉計劃與三星磋商提高AI6芯片產能；Cybercab大規(guī)模試生產正在加速

3月4日，據韓媒The Elec報道，特斯拉采購部門高管計劃本周訪問三星電子，就提高2nm芯片AI6的產能進行磋商。去年特斯拉與三星晶圓代工簽訂的訂單規(guī)模為每月1.6萬片晶圓，而特斯拉額外需求達到每月2.4萬片晶圓。特斯拉將AI6視為一種“通用型”AI芯片，可應用于電動汽車、機器人和數據中心等業(yè)務，這也是AI6需求規(guī)模龐大的原因。三星電子DS部系統(tǒng)LSI業(yè)務已完成特斯拉所需的5G調制解調器開發(fā)，預計將在今年上半年啟動供貨。首批產品將應用于特斯拉在得克薩斯州運營的Robotaxi車隊。

此外特斯拉官方宣布正在加快Cybercab的試生產力度，為下月啟動的大規(guī)模量產做準備。在得州超級工廠，Cybercab的生產正在顯著提速，無人機攝影師喬·泰格邁耶拍攝到的航拍畫面顯示，廠區(qū)內共觀測到25輛Cybercab，這是迄今為止公開可見的規(guī)模最大的一批。其中14輛金屬金色Cybercab整齊停放在工廠出口處，9輛位于碰撞測試場地進行結構與安全驗證，2輛出現在廠區(qū)西側的總裝收尾區(qū)域接受最終檢測。此外，還有更多Cybercab在廠區(qū)內行駛，進行動態(tài)路測與實際場景測試。

此次產能提升是在2026年2月中旬首輛量產版Cybercab下線后出現的，比原計劃4月啟動的時間提前了數周。Cybercab采用了“Unboxed”生產線，該模塊化工藝旨在大幅降低成本、縮小工廠占地面積，并實現比傳統(tǒng)方式更快的裝配速度。特斯拉計劃在4～8周內啟動正式量產，初期爬坡會謹慎、循序漸進。Cybercab定位為售價低于3萬美元的雙座自動駕駛出租車，是特斯拉向可規(guī)?；詣玉{駛與機器人領域大膽轉型的標志性產品。隨著得州超級工廠持續(xù)優(yōu)化Cybercab制造流程，未來幾個月將成為關鍵節(jié)點，決定這款革命性車型何時能盡快登陸美國及全球道路。

▍車市開年華為比亞迪兩日連發(fā)顛覆性技術，896線激光雷達與二代刀片電池接連登場

財聯社3月4日消息，2026年中國車市開年便呈現更為激烈的競爭態(tài)勢。3月4日至5日兩天之內，華為與比亞迪兩大頭部企業(yè)相繼發(fā)布"顛覆性"技術，為開年承壓的車市注入"新動能"。

首先是華為在今日的鴻蒙智行技術煥新發(fā)布會上，正式發(fā)布了全球量產線數最高的896線激光雷達——新一代雙光路圖像級激光雷達。這款產品采用了創(chuàng)新的雙光路架構，標志著車載激光雷達的感知能力從3D“點云級”正式邁入3D“圖像級”。此次發(fā)布的新一代激光雷達最大的技術突破在于首創(chuàng)的雙光路架構（一體雙焦設計）。它在內部集成了兩個不同焦段的激光接收單元，實現了“廣角+長焦”的一體成像：廣角單元保障了近距大視野無盲區(qū)，長焦單元則專注于捕捉遠距離的細節(jié)。

華為乾崑新一代激光雷達在性能上實現了顯著提升，雙光路架構單幀點云量相當于 128 線的 7 倍，輪廓清晰，讓車輛對小目標的識別距離大幅提升，面對鬼探頭、靜止故障車這些極端場景，目標感知識別距離提升 190%，橫倒錐桶等異型障礙物感知識別距離提升 77%。其分辨率是192線激光雷達的四倍，能夠提供圖像級的細節(jié)呈現。該雷達的穩(wěn)定感知識別距離達到120米，能夠識別14厘米高度的物體，如高速路散落的碎石、倒地輪胎、錐桶等低矮異型障礙物。視窗硬度提升25%，耐久能力提升2倍，在雨霧、逆光、夜間等復雜環(huán)境下感知更穩(wěn)定。據財聯社從知情人士獲悉，此次發(fā)布只是一個開始。未來，鴻蒙智行“五界”以及“華系”更多品牌和價位的車型，都將陸續(xù)搭載這款896線激光雷達。該人士同時指出，“‘成本’已不是當下激光雷達產業(yè)的核心問題”。截至目前已公布搭載新一代896線激光雷達的車型有尊界S800，問界M9，阿維塔06T，新阿維塔12，廣汽昊鉑A800，嵐圖FE。

在華為發(fā)布超高清激光雷達的同日，比亞迪官宣將于3月5日舉辦第二代刀片電池與閃充技術發(fā)布會。2020年比亞迪發(fā)布第一代刀片電池，推動自身進入業(yè)務高速增長周期。據行業(yè)消息，即將登場的第二代刀片電池在保留安全性特點的同時，還將在能量密度和續(xù)航上有更大提升，并且在低溫性能上大幅優(yōu)化。將與第二代刀片電池配套推出的是兆瓦閃充2.0技術，比亞迪在2025年3月發(fā)布"超級e平臺"，成為全球首個量產的乘用車1000V高壓平臺，閃充電池內阻降低50%，充電電流最大達1000A，充電倍率最高達10C，實現一秒充電續(xù)航2公里。除第二代刀片電池和兆瓦閃充2.0兩項應用技術外，王朝網旗下首款D級旗艦SUV"大唐"也將同步上市，并搭載上述兩項技術。

接連推出"顛覆性"技術的背后，是更為慘烈的市場競爭態(tài)勢，華為、比亞迪兩大頭部企業(yè)的技術突圍，不僅或為自身開辟新的增長空間，也將倒逼行業(yè)技術迭代，推動中國汽車市場從單純銷量的比拼轉向技術、安全的全方位競爭。

▍阿里千問突發(fā)人事地震，項目負責人林俊旸及三名核心成員宣布離職

第一電動3月4日消息，阿里通義千問（Qwen）團隊發(fā)生重大人事地震，以技術負責人林俊旸為首的多名核心骨干集中離職。此次變動十分突然，發(fā)生在團隊剛發(fā)布新品、外部好評熱度尚未消退之際，核心導火索指向阿里內部對Qwen團隊的戰(zhàn)略調整——從追求技術影響力的開源路線轉向更激進的商業(yè)化考核，并對團隊組織架構進行“拆解”。

此次離職的核心人物是林俊旸（1993年生，阿里最年輕P10級技術負責人），他帶領團隊完成了Qwen系列從7B到72B的全尺寸開源，2025年推出的萬億參數模型Qwen3-Max在多個評測中超越國際主流模型。今日凌晨，他在社交媒體發(fā)文“我即將離開，再見，我愛的Qwen”宣布卸任，此時距離團隊發(fā)布備受馬斯克稱贊的Qwen3.5小尺寸模型僅隔一天，阿里官方尚未對此消息作出回應。除了林俊旸，Qwen后訓練負責人郁博文、Code負責人惠彬原（已于1月離職加入Meta）、核心貢獻者Kaixin Li等多名骨干也同期或近期離開，且多位知情者及同事暗示林俊旸的離開“并非自己的選擇”。據悉，團隊原本計劃在新加坡建立技術據點，也隨著他的離開而叫停。此次離職潮的核心原因，是阿里云通義實驗室對Qwen團隊進行的一次根本性組織架構調整：

團隊拆分：通義實驗室計劃將Qwen從原本高效協(xié)同的“垂直整合”體系（預訓練、后訓練、Infra緊密結合），拆分為預訓練、后訓練、多模態(tài)等水平分工的獨立團隊。這直接縮小了林俊旸的管理范圍，且與他堅持的“各環(huán)節(jié)應緊密耦合”的技術理念背道而馳。

考核方式劇變：阿里內部開始用DAU（日活用戶）等C端消費應用的指標來考核基礎模型團隊，要求開源影響力必須轉化為商業(yè)收入。然而，Qwen雖在全球開發(fā)者社區(qū)享有盛譽，但其開源模式短期內難以直接體現在阿里的財報和用戶數據上，內部甚至有高管稱此前發(fā)布的模型為“半成品”。

外部人才引入：伴隨著組織調整，前Google DeepMind高級研究員周浩加入阿里，接手了郁博文離職后的后訓練團隊工作，這被外界視為阿里強化商業(yè)化、引入外部管理力量的信號。

據統(tǒng)計，從22年到26年，已有多名核心骨干離開，這也被視為阿里在追求商業(yè)化過程中，對技術理想主義和創(chuàng)新人才形成擠壓的典型案例，令人聯想到Meta（Llama團隊）因類似原因導致人才流失的先例。隨著這批“技術掌舵人”離開，Qwen可能會收縮其全球領先的開源策略，轉向更封閉的商業(yè)化路線，從而影響其快速迭代的能力和開發(fā)者生態(tài)。

▌國內

▍盧偉冰：小米玄戒芯片未來每年更新，自研AI助手或與谷歌合作，計劃覆蓋手機和汽車

3月4日，據CNBC報道，小米計劃每年推出一款新的手機處理器芯片。小米總裁盧偉冰在接受采 訪時表示，這一計劃體現出公司正加大力度向更高端技術領域拓展。去年小米發(fā)布了玄戒O1芯片，采用3nm先進制程，能夠自主設計SoC的手機廠商并不多，多數廠商依賴高通和聯發(fā)科。盧偉冰表示："這是我們的第一款芯片產品，未來我們很可能會每年推出升級版本。"每年更新SoC是一項巨大工程，這一節(jié)奏與蘋果類似。

盧偉冰表示，這款芯片將首先搭載在今年在中國發(fā)布的一款新機上，之后也會應用到小米面向海外市場銷售的手機中。這一說法與小米副總裁許斐去年9月接受CNBC采 訪時的表態(tài)有所不同，當時許斐表示公司無法承諾每年都會推出新芯片。

此外，小米正在為海外市場開發(fā)新的AI助手。在中國，小米設備搭載AI助手"小愛同學"，基于公司自研AI模型打造。盧偉冰透露，小米正在計劃讓AI助手同時覆蓋智能手機和汽車，很可能會與谷歌合作，在海外AI助手中使用Gemini模型，同時結合自研模型。小米汽車此前計劃2027年進入歐洲市場，"當我們的汽車進入國際市場時，你們會看到我們的AI智能體也會一起到來。"小米計劃今年首次在一款設備中同時整合玄戒O1芯片、澎湃OS以及AI助手，先在中國市場推出，最終將這些技術帶到海外市場。

▍沐曦股份Q1預計虧損收窄，AI產業(yè)高速發(fā)展帶動業(yè)務規(guī)模顯著增長

科創(chuàng)板日報3月4日消息，沐曦股份公告稱，預計2026年第一季度歸屬于上市公司股東的凈利潤虧損9075.72萬元至1.82億元，同比虧損收窄。報告期內，公司在堅持技術創(chuàng)新驅動、持續(xù)加大研發(fā)投入的同時，深化市場開拓，穩(wěn)步提升在高性能GPU領域的市場地位與行業(yè)影響力，積極推進人工智能技術與各行業(yè)深度融合。

受益于人工智能產業(yè)的高速發(fā)展，依托優(yōu)異的產品性能與完善的軟件生態(tài)，沐曦股份產品與服務獲得下游客戶廣泛認可，業(yè)務規(guī)模較上年同期實現顯著增長。作為國內高性能GPU領域的重要參與者，沐曦股份正抓住AI算力需求爆發(fā)的市場機遇，持續(xù)擴大市場份額。

▍字節(jié)跳動Seedance2.0視頻生成模型定價曝光：1元1秒  

第一電動3月4日消息，字節(jié)跳動旗下火山引擎官網公布了Doubao-Seedance-2.0模型的定價標準。該模型支持圖像、視頻、音頻等多種模態(tài)作為參考輸入生成視頻，包含視頻輸入（視頻編輯）的價格為28元/百萬tokens，而不含視頻輸入（純視頻生成）的價格則為46元/百萬tokens。根據計算，使用Seedance2.0生成15秒視頻大約需要消耗30.888萬tokens，純視頻生成的成本大約為1元1秒。目前，Seedance2.0暫不支持API接入，且不會對工具方開放，僅限于自用。據相關人士透露，Seedance2.0已接入第一批公司，其中包括一家頭部漫劇公司。

▌國際

▍谷歌發(fā)布速度最快、最具成本效益模型Gemini3.1Flash-Lite：AI速度提升2.5倍

IT之家3月4日消息，谷歌宣布推出輕量級AI模型Gemini3.1Flash-Lite，這是其Gemini3系列中速度最快、最具成本效益的模型。開發(fā)者可以通過GoogleAIStudio中的GeminiAPI獲取預覽版，企業(yè)級用戶也能在VertexAI平臺上體驗。谷歌為該模型設定了極具競爭力的價格，每百萬輸入Tokens收費0.25美元，每百萬輸出Tokens為1.50美元，旨在降低AI應用的門檻。

Gemini3.1Flash-Lite在性能上實現了顯著提升。根據ArtificialAnalysis的數據，與前代2.5Flash相比，新模型的首字響應速度（TTFT）提升了2.5倍，整體輸出速度提升了45%。這種低延遲特性使其成為構建實時響應體驗的理想選擇。在Arena.ai排行榜上，3.1Flash-Lite獲得了1432分的Elo得分，并在多模態(tài)理解與邏輯推理測試中全面領先同級競品，如GPQADiamond測試中得分率高達86.9%，在MMMUPro測試中達到76.8%，甚至在多項指標上超越了體積更大的上一代Gemini2.5Flash模型。

此外，3.1Flash-Lite在AIStudio和VertexAI中標配了創(chuàng)新的“思考層級（thinkinglevels）”功能，允許開發(fā)者根據任務需求靈活控制模型的“思考深度”。這一機制使得模型在處理基礎任務時追求極致效率，在面對高難度任務時激發(fā)更深度的推理能力。Latitude、Cartwheel以及Whering等企業(yè)已將3.1Flash-Lite部署于復雜的業(yè)務場景中，并反饋稱該模型具備卓越的處理效率和邏輯推理能力，能以媲美大型模型的精準度處理復雜輸入指令。

▍OpenAI將發(fā)布GPT-5.4模型上下文窗口超百萬Tokens，引入“極限推理模式”

3月4日，The Information報道稱，OpenAI計劃推出新一代大模型GPT-5.4，其上下文窗口將超過100萬Tokens，相較于GPT-5.2的40萬Tokens容量大幅提升。這一升級將使OpenAI在上下文能力上與谷歌和Anthropic的競爭模型持平，兩者均已支持100萬Tokens。GPT-5.4在處理復雜任務時表現更為出色，尤其是在需要長時間執(zhí)行的任務場景中，如持續(xù)數小時的工作流程等。新模型在多步驟任務中能更穩(wěn)定地保留用戶請求和運行參數，同時降低錯誤率，這對于OpenAI Codex等產品完成復雜編程任務具有重要意義。

GPT-5.4還將引入“極限推理模式”，在該模式下，模型能夠為復雜問題分配更多時間和計算資源，以增強推理能力。這一特性有望進一步提升AI在解決復雜問題時的表現，尤其是在需要深入分析和推理的場景中。

▍AI識別野生動物面臨"遷移性危機"，研究人員稱泛化能力被夸大

3月4日，據Phys報道，研究人員表示利用人工智能識別野生動物的做法，暴露出一場潛在的"遷移性危機"。AI成像系統(tǒng)的營銷宣傳往往宣稱，模型能像人類觀察者一樣輕松應對不同生態(tài)系統(tǒng)和環(huán)境中的全新場景，但在一篇新論文中，?？巳卮髮W的兩位研究人員指出，這一說法建立在"錯誤假設"之上。這篇發(fā)表在《公共科學圖書館·生物學》（PLOS Biology）期刊上的論文題為《生物學中的深度學習正面臨一場遷移性危機》。

研究人員稱，盡管AI模型在其訓練環(huán)境中表現穩(wěn)定可靠，但這種效果極少能遷移到新的場景，導致其泛化能力難以預測。?？巳卮髮W托馬斯·奧謝-惠勒博士表示："核心結論是，盡管被視為'黃金標準'，但性能基準并不能可靠反映AI模型的真實能力。我們看到大量宣稱在極廣泛場景下對比最新AI模型與人類能力的說法，然而這些結論都來自數據集上的性能測試，而這些數據往往無法遷移到現實任務中。用庫存圖片訓練出來的貓咪識別模型，在測試其他貓咪庫存圖時表現良好，但這無法轉化為野外環(huán)境下有效的貓咪檢測。"

來自生態(tài)與保護中心的凱蒂·默里補充道："以野生動物識別為例，你最終可能得到一個表現并不好、卻對自己的結論顯得非常自信的系統(tǒng)。簡單來說，AI在處理從未見過的事物時會很吃力，但它不一定會向用戶表達這一點。"奧謝-惠勒博士指出，問題并非出在技術本身，而在于它的使用方式，"AI可以極為強大，但場景是關鍵——模型必須在真實使用場景中接受評估，否則后續(xù)可能引發(fā)嚴重問題。在生態(tài)學中，這給物種監(jiān)測和保護工作帶來挑戰(zhàn)；而在醫(yī)學等領域，后果可能更為嚴重。"研究人員呼吁，在解讀性能指標時應保持謹慎，并更多采用能讓模型在真實應用中快速測試的工具，不應使用這些指標來評估模型的泛化性能，評估AI模型效果的唯一可靠方法是在具體使用場景中對它進行實際測試。

▍Anthropic CEO稱其年化營收規(guī)模已達到190億美元，2月增50億美元

3月4日，參考彭博社報道和投資人 Brad Gerstner 社媒動態(tài)，Anthropic首席執(zhí)行官達里奧?阿莫代伊 (Dario Amodei) 在摩根士丹利TMT大會上表示，其年化營收規(guī)模已達到190億美元。公司首席執(zhí)行官達里奧·阿莫代伊透露，2026年2月單月營收增長了50億美元。值得注意的是，Anthropic在2025年末的年化營收僅為90億美元，這意味著公司在不到一個季度的時間內實現了收入水平的翻倍。Anthropic近期推出了多款AI技術產品，包括ClaudeSonnet4.6模型、ClaudeCowork通用助手、法律AI工具和網絡安全AI工具，這些產品進一步增強了公司AI技術在實際生產生活中的應用能力。

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