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10月20日周二
  1. TechCrunch · AI33

    Laplace Intelligence 为机器人和自动驾驶汽车做自动化红队测试

    Laplace Intelligence 正在为机器人和物理 AI 构建自动化红队测试,在部署前用 AI 智能体在仿真中主动寻找故障点。其仿真环境基于 Nvidia Cosmos 的后训练版本,可重建亚利桑那州高速公路、巴黎人行横道等真实场景,并支持实时交互。公司已产生收入并实现小幅盈利,客户包括自动驾驶卡车公司 Bot Auto 和一家日本大型车企。

10月19日周一
  1. 金十数据58

    引望与宁德时代、时代电服就智能换电生态达成战略合作

    引望智能技术与宁德时代、时代电服达成战略合作,将围绕新能源汽车智能换电生态展开全面合作。三方将实现车端、站端与云端的系统级打通,推动宁德时代巧克力换电网络与华为乾崑智驾深度打通。引望同时正式加入宁德时代巧克力换电生态,联合战略伙伴推进合作车型与换电网络的适配接入。

  2. 36氪 · 快讯42

    微软回应退出Nscale英国数据中心项目:仍维持合作关系

    微软已撤回对Nscale伦敦附近在建数据中心项目的合作承诺,原因是该站点可能还要数年才能接入电网。微软发言人称仍维持与Nscale的合作关系,本次决定仅针对这单个项目;Nscale表示正为劳顿项目寻找替代电源方案,其原计划IPO募资超30亿美元、目标估值300亿美元仍按原定安排推进。

  3. 金十数据22

    特斯拉披露马斯克2025年薪酬含1583.6亿美元股票奖励

    特斯拉披露马斯克2025年薪酬包括1583.6亿美元股票奖励,马斯克同时表示明年将向全美每一位孩子赠送一份SpaceX股份。甲骨文旗下Oracle Health医疗数据泄露波及近2000万名患者,桑坦德银行与英伟达达成三年期合作,用其AI基础设施构建AI能力并逐步转向针对银行业务任务的小型模型。

  4. 金十数据32

    斯巴鲁计划于2020年代末推出软件定义汽车

    斯巴鲁在战略简报会上表示,计划在本十年后半期推出软件定义汽车(SDV),并将车辆开发周期缩短约40%。公司将逐步在全系车型中部署新开发的集成电子控制单元(ECU),并通过原型设计中的数字仿真与设计、测试、生产准备同步推进来加快车型上市速度。

10月17日周六
10月16日周五
  1. 果壳 · 科学人60

    特斯拉发布第二代Roadster:风扇吸附倒挂、冷气推进器跳跃,称2028年量产

    特斯拉在得州火箭试验场发布第二代Roadster,演示车辆靠车尾风扇吸附倒挂行驶、用冷气推进器腾空越过一排特斯拉车型,现场计时0.81秒加速至约97千米/小时。工程副总裁莫拉维称风扇系统最多产生约2倍重力的吸附力,车上10个喷口、储气约250千克,占掉后排座位。三个版本续航均约480千米,较2017年承诺的约1000千米减半,价格未公布,马斯克称2028年量产。

10月15日周四
  1. Latent Space62

    Modal 年化收入达 10 亿美元,完成 16 亿美元 D 轮融资

    Modal 年化经常性收入突破 10 亿美元,并以 157.5 亿美元估值完成 7.5 亿美元 D 轮融资,由 Accel 领投。其使用量同比增长超过 15 倍,估值与用量在五个月内均增长约 3 倍。公司称 2023 年推出的 Sandboxes 产品单独已达到 3 亿美元年化收入,累计启动近 30 亿个沙箱,可扩展至百万级并发。

  2. NVIDIA Blog42

    NVIDIA 通过开放学习资源、合作与算力扩展欧洲科研界先进技术获取

    NVIDIA 在都柏林 AI in Science Summit 上宣布加入欧盟委员会的 AI in Science Enablers Initiative,为欧洲科研社区提供加速工具、算力、培训与协作支持。NVIDIA 已开放超 250 个模型、250 个数据集和 1400 多个开源项目,并推出免费开源课程平台。欧洲目前有 35 台超算在建,将服务超 300 万名研究人员。

10月14日周三
  1. NVIDIA Blog42

    欧洲多城部署 NVIDIA 加速的 AI 智能体,用于城市运营

    欧洲多座城市正联合软件与基础设施伙伴,用 NVIDIA 加速计算构建物理 AI 智能体和数字孪生,辅助道路维护、能源与公共服务的日常决策。法国 Côte-d'Or 覆盖 500 多栋公共建筑,将文档检索从数周缩短到数分钟,运营总成本降低 10%,规模化目标为 30%。项目还落地英国利物浦、比利时安特卫普-布鲁日港、意大利米兰地区和瑞典哥德堡等地。

10月1日周四
  1. Microsoft Research60

    微软研究院开发机器学习系统,为美国66,935座变电站预报空间天气风险

    微软研究院实习生 Rohan Kannan 开发了一套端到端机器学习系统,可提前30至60分钟为美国本土66,935座变电站给出空间天气风险估计。系统先用 L1 拉格朗日点的太阳风观测预报 AE 和 Dst 指数,再结合各变电站纬度、地质电导率等特征,用梯度提升模型估计 dB/dt 并汇总为大陆尺度风险评估。

    推荐理由:读者可了解一套端到端机器学习管线如何把太阳风观测与地质条件结合,提前30至60分钟给出变电站级风险评估。

9月24日周四
  1. Microsoft Research70

    微软研究:将物理AI推理卸载到边缘或云端可提升机器人性能与续航

    微软研究院对移动机器人操作负载做了系统测量,发现把物理AI推理从机器人板载GPU卸载到边缘或云端GPU,可提升任务成功率并延长续航。在内存不足的小GPU上,建图与规划比A100慢最多383%,导航障碍及时检测率下降30%,VLA模型精度下降50%;用Raspberry Pi-5替代板载GPU后,Jetson Thor等大GPU曾使Stretch-3续航缩短最多160%。

    推荐理由:微软团队系统测量了机器人端侧与卸载推理的差异,给出任务成功率与续航的量化对比,可供设计物理AI推理系统参考。