8月11日AI新产品讯息：千问开放平台上线、橡木果机器人发布Natus具身本能模型、飞猪推出旅行AI产品“飞猪帮帮”
前沿讯息
一、千问开放平台上线
1.8月10日，千问开放平台正式上线，面向生态伙伴和开发者开放手机、PC和AI眼镜三类终端的服务接入。首批接入的伙伴覆盖物流运输、房产居住、本地生活、理财、汽车等十多个领域。
2.该平台的核心在于将千问的AI能力与第三方服务进行深度整合，用户只需在对话中@相关服务，或点击页面右上角的“圆点角标”进入相应智能体，即可体验从咨询、推荐到下单的完整服务闭环，无需在不同App之间跳转。三类终端的同步开放，也意味着千问正在从单一对话入口向跨端服务分发平台演进。
3.千问开放平台的上线，标志着阿里在大模型战略上从“模型能力输出”向“生态服务整合”迈出一步。通过开放终端接入和服务调用能力，阿里试图将千问打造为AI时代的超级入口，以自然语言交互替代传统的App内操作路径。能否吸引足够多的优质服务商接入并形成用户习惯，将是平台长期发展的关键。
二、橡木果机器人发布Natus具身本能模型
1.近日，具身操作公司橡木果机器人正式发布“Natus AGE-0具身本能模型”，同步宣布完成天使轮融资。本轮融资由招商局创投、蔚来资本共同领投，水木清华校友种子基金跟投，资金将主要用于面向工业柔性生产的机器人产品研发与商业化落地。
2.Natus AGE-0是全球首个以触觉感知为核心、复刻人类操作机理的通用操作基座模型。与当前行业主流依赖海量数据预训练的路线不同，该模型不依赖任何场景标注数据，通过触觉感知与接触力学底层原理，赋予机器人零样本泛化与毫秒级自适应操作能力，从根本上解决了数据稀缺、场景失效等行业落地难题。
3.橡木果机器人成立于2024年底，创始团队源自清华大学与哈佛大学，在具身操作领域深耕近15年。此次选择“本能驱动”这一反共识技术路线，旨在跳出行业“数据内卷”，回归物理交互第一性原理。公司计划后续推出Magis通用技能模型，在Natus积累的真实交互数据基础上实现技能迁移与迭代升级。
三、飞猪推出旅行AI产品“飞猪帮帮”
1.8月10日，飞猪宣布推出旅行AI产品“飞猪帮帮”。用户只需开口说出具体需求，该产品即可完成从做攻略、订机票，到退订改签、值机选座、升级房型，再到开票报销、生成旅行回忆内容等全链路事项。
2.传统旅行规划需要用户在多个App之间切换，分别完成搜索、比价、预订、值机、改签等操作，流程长且碎片化。“飞猪帮帮”以自然语言为统一交互入口，将AI对话能力与飞猪的供应链资源（机票、酒店、用车等）深度绑定，实现从需求表达、方案生成到交易履约和售后服务的全流程覆盖，将多步骤操作简化为一次对话。
3.在AI旅行助手赛道上，飞猪并非先行者，但此次推出的“飞猪帮帮”覆盖面较广——从行前规划到行中服务再到行后报销和回忆生成，几乎贯穿整个旅行周期。其价值取决于AI对复杂需求的意图识别精度，以及与供应链系统对接的实时响应能力。如果体验足够流畅，有望成为飞猪在AI时代重构用户交互方式的重要支点。
四、Meta发布轻量化AI模型Muse Glimmer，单张显卡即可运行
1.8月10日，Meta Platforms推出轻量化AI模型Muse Glimmer，可在单台电脑上运行，用户能够下载并根据自身需求定制。该模型是Muse Spark 1.2的“蒸馏”版本，设计重点是提高效率、降低对计算机系统配置的要求。
2.Muse Glimmer拥有300亿参数，规模“小到”只需一张显卡即可运行，主要面向日程管理、文件整理等日常办公任务。通过模型蒸馏技术，Meta在保留核心能力的同时大幅压缩了模型体积和推理资源消耗，使个人开发者和小型企业能够在本地部署和微调，无需依赖云端API或大规模算力集群。
3.大模型的小型化和本地化部署是行业重要趋势之一。Muse Glimmer的发布，为算力资源有限的开发者和企业提供了新的选择，有助于推动AI能力在更多终端场景的普及。不过，300亿参数“单卡可跑”的实现效果，仍需在实际使用中验证其性能表现。
五、微软计划9月发布下一代Maia 300人工智能芯片，明年拟大幅提高AI芯片产量
1.8月10日消息，微软计划最快于今年9月公开发布下一代自研AI芯片Maia 300，并拟明年大幅提高其产量，以说服Anthropic等大型云服务客户采用这些芯片。微软已与台积电展开谈判，寻求锁定超过30万颗Maia芯片的制造产能，预计2027年交付，规模远超此前仅数万颗的Maia 200部署量。
2.Maia 300是继2023年推出Maia 100、今年初部署Maia 200之后微软自研AI加速器的第三代产品。微软首席执行官纳德拉曾表示，Maia 200运行OpenAI及微软自有模型时，每美元性能较现有硬件提升30%。新一代Maia 300在此基础上进一步优化性能与成本效益，被寄予厚望。微软积极游说Anthropic采用该芯片，但后者本月早些时候确认正在组建内部半导体团队，为Claude模型设计定制芯片，这意味着Anthropic既可能是客户，也可能成为自研芯片领域的长期竞争对手。
3.在自研AI芯片赛道上，微软较谷歌（TPU）和亚马逊（Trainium）起步更晚，目前Maia系列仍处于追赶阶段。此次大幅扩产计划标志着微软正加速降低对英伟达GPU的依赖，但执行风险同样不容忽视——台积电N3制程及CoWoS先进封装产能预计在2027年前持续紧张，可能制约量产节奏。9月的Maia 300发布，将成为检验微软自研芯片能否实现规模化部署的关键节点。
报告观点
一、中国AI大模型市场跨越式增长，千亿级产业蓝海加速开启
2020年至2026年，中国AI大模型市场规模从16.23亿元飙升至预计的738.57亿元，六年累计增长超45倍，展现出极为强劲的增长动能。从增长节奏来看，市场在2021年触及138.82%的增速峰值后虽回落，但绝对增量持续跃升——2023年单年新增市场规模达64.49亿元，2024年新增152.82亿元，2025年新增201.23亿元，2026年新增243.18亿元，年度增量呈加速扩大态势。这一“增速收敛、增量持续放大”的成长路径表明，中国AI大模型产业已跨越早期验证阶段，正全面进入以行业深度渗透与规模化落地为核心驱动力的爆发期；随着大模型技术从通用场景向垂直行业纵深拓展，其对千行百业的赋能效应正加速释放，千亿级市场规模已近在咫尺，AI大模型正从技术突破的“风口”演变为驱动数字经济变革的“基础设施”。
艾媒咨询 | 2024-2025年中国AI大模型市场现状及发展趋势研究报告
二、全球人工智能市场迈入“万亿级体量、双位数增速”的纵深扩张期
2015年至2025年，全球人工智能市场规模从1260亿美元持续攀升至36885亿美元，十年间累计增长超29倍。从增长轨迹来看，市场在2016年触及106.3%的增速峰值后，2017年至2024年间增速稳定在36.0%至36.2%的极窄区间内，长达八年保持近乎恒定的高速增长，展现出极为罕见的增长韧性与稳定性；2025年增速回落至20.5%，但绝对增量仍高达6275亿美元，超过2015年全年市场规模的4.9倍。从量级跃迁来看，市场突破1万亿美元用时6年（2015-2021），从1万亿到2万亿美元仅用2年（2021-2024），从2万亿到3万亿美元仅用1年（2023-2024），呈现“加速跃升”的扩张态势。这一量级突破与增长韧性并存的格局表明，全球AI产业已顺利完成从技术萌芽到商业爆发的跨越，正进入以实体经济深度融合、全行业智能化改造为驱动力的规模化落地阶段，AI正从“赋能工具”演变为数字经济的“基础操作系统”。
