在中国家电与消费电子产业规模优势持续巩固的背景下，行业正站在向结构升级和技术跃迁转变的关键节点。AWE2026选择在上海新国际博览中心这一高度成熟、产业密度最高的核心展区内，开辟一个全新的“特区型”板块——创新科技展区，以此响应产业新增长动能的需求。

创新科技展区落地于上海新国际博览中心W3馆内，展示面积达到半个馆约5000余平方米。创新科技展区是在传统优势品类云集、头部品牌集中的产业平台上，为具备高成长潜力的新技术、新产品、新企业，划出一块聚焦未来创新科技的展示空间。

创新科技展区并非对现有展区的简单补充，而是与AWE既有板块形成清晰分工与有机协同，共同构成了AWE智慧生活生态。相较于以智能白电、家庭场景化解决方案为核心的智能家电展区，以消费电子、软硬件融合为重点的智能科技展区，以及厨电、卫浴和健康电器所组成的智慧健康展区，创新科技展区将重点覆盖具身智能与机器人、AI硬件、新型人机交互、前沿视听与智能娱乐等方向，重点展示正在快速走向应用化与商业化的先进技术形态与产品，呈现当前全球消费电子与智能产业竞争中最具变量和想象空间的关键赛道。

AWE2026创新科技展区将由宇树科技、魔法原子、乐享科技（元点智能）、智身科技、它石智航等具身智能与机器人企业，九号、首驱等智能出行企业，绿联、千问AI眼镜、艾德未来等AI硬件企业，以及幻陆、炉石、恩雅音乐等“科技×文化”创新型企业，Realtek、奕斯伟、移远、聆思、庆科等芯片方案商共同组成。

新物种集结：具身智能从实验室走向真实生活

在创新科技展区中，具身智能无疑是最具标志性的技术方向之一。随着大模型、多模态感知与运动控制技术的持续突破，机器人开始真正进入工业生产场景与开放环境。近日，魔法原子与宇树科技相继官宣成为2026年春晚机器人合作伙伴，更预示着机器人产业正迎来从技术验证走向大众视野的关键时刻。

宇树科技（Unitree）：世界知名的民用机器人公司

宇树科技是世界知名的民用机器人公司，也是全球率先公开零售高性能四足机器人的企业。公司高度重视自主研发，全自研电机、减速器、激光雷达等关键零部件及高性能运动控制算法，拥有国内外授权专利180余项。凭借卓越的技术实力，宇树产品多次受邀亮相2022冬奥会开幕式、2023亚运会及2025蛇年央视春晚等顶级舞台。在去年举办的AWE2025上，宇树科技就曾以“新晋顶流”之姿惊艳亮相，其Go2四足机器人与G1人形机器人的灵动表现引发展台人声鼎沸，成为去年展会最具人气的打卡点之一。

人形智能体Unitree G1身高约132厘米，全身拥有23-43个关节电机，具备超大运动角度空间，可完成动态站起、舞棍等高难度动作，并能通过深度强化学习持续进化。具身智能新物种Unitree Go2则配备自研4D超广角激光雷达，在大模型赋能下大幅提升环境理解与决策能力；其关节峰值扭矩达45N.m，支持跳跃、倒立等丰富姿态。

作为行业创新的引领者，宇树科技近期推出了全球首个人形机器人专属APP Store，首次将“应用生态”模式引入机器人领域，推动行业从单纯的硬件比拼转向“硬件+软件+生态”的综合竞争。此外，宇树携手京东开设的全球首家线下品牌店已在北京开业，标志着机器人零售正迈向线下零距离体验的新阶段。

魔法原子（MagicLab）：全栈自研驱动的具身智能全球化先锋

魔法原子（MagicLab）成立于2024年1月，是一家专注于通用人形机器人和具身智能技术研发与落地应用的全球化公司。公司核心成员汇聚清华、上海交大、密西根大学等国内外顶尖高校，研发人员占比超70%，拥有全栈自研的软硬件技术体系。其核心硬件自研比例超90%，覆盖关节模组、灵巧手等关键零部件，并自研VLA大模型“原子万象”，采取VLM+MoE分层架构，已采集约36万条真机数据，实现了多模态感知与具身操作的算法领先。

本届展会上，魔法原子带来了旗下机器人家族的明星成员。全尺寸通用人形机器人MagicBot Gen1全身42个主动自由度，能有效在工商业场景中执行长序列操作任务。荣获2025福布斯中国“人形机器人未来奖”的高动态双足人形机器人MagicBot Z1，搭载自研高性能关节模组，最大扭矩超130N·m，支持“大扰动冲击恢复”、“连续倒地起身”等高爆发运动，并在世界人形机器人运动会上斩获铜牌。此外，全球首款“头尾联动”四足机器人MagicDog融合音视触多模态交互，实现了真正的情感化陪伴。

魔法原子跑通产品从销售至交付的闭环，自2025年5月启动商业化以来，短短半年已获5亿元意向订单，海外收入占比超60%，广泛覆盖家庭、工业、商业场景。目前，公司所有产品均已实现小规模量产。

乐享科技（元点智能Zeroth）：全球消费级具身智能商业化领跑者

乐享科技成立于2024年，是全球消费级具身智能商业化领跑者。不同于其他企业聚焦工业场景，乐享科技从创立之初便将目光锁定在家庭、养老、教育、宠物等消费场景，致力于打造真正具备理解能力的“镜像伙伴”。公司核心团队深耕机器人大小脑研发、算法优化及运动控制等关键领域，在2025年率先斩获消费级具身智能首个亿元级订单并实现千万元收入，打破了行业“重资本运作、轻技术落地”的固有印象，标注出行业从技术验证迈向规模商业化的关键拐点。2025年底，乐享科技发布具身智能全新品牌“元点智能”（Zeroth）。

本届AWE上，元点智能携全线产品亮相。全尺寸人形机器人Jupiter作为技术旗舰，搭载了专属训练环境Zeroth World，摆脱了对第三方环境地图的依赖，能依托过往经验与感知直觉深度学习现实世界的物理法则，在杂乱居家等复杂场景中自主适配、灵活作业。

针对消费级市场，元点智能推出了两款核心产品。家庭具身智能机器人M1是全球首款采用强化学习控制的伺服驱动机器人，融合全屋视觉语言导航技术，并配备全球首创的机器人平衡车底座，可自主切换运动模式。M1植入了自研Zeroth Soul交互模型，具备跌倒检测、双向音视频通话及定制化模块，精准覆盖养老、教育、宠物监护等刚需场景。户外履带式机器人W1则专为户外生活而生，28公斤自重可承载超50公斤负重，集成储能、安防、影像采集等全能功能，既是户外爱好者的装备搬运助手，也是家庭聚会的娱乐中枢与临时电源。

除此之外，本届AWE上，乐享科技将带来其灵动可爱的具身智能熊猫，以及全球首次对外的家庭服务机器人N1.

智身科技：自主研发驱动的具身智能全产业链技术服务商

智身科技成立于2023年，是行业领先的具身智能全产业链技术服务商，构建了从核心部件研发、整机制造到场景化落地的完整技术闭环。公司核心团队由顶尖科研人才组成，研发人员占比高达70%，在强化学习运控算法、VLN大模型及高功率密度关节模组等领域具备全栈研发能力与量产经验。目前，智身科技已拥有超60项核心专利，深度参与国家级重点课题，并推动产品在安防巡逻、电力巡检及应急救援等领域实现规模化应用。在AWE2025现场，智身科技曾展示灵动型四足机器人，呈现其在运动控制与场景化落地方面的技术突破。

本届展会上，智身科技将带来多款专为特种和行业应用打造的硬核产品。仿生四足机器人“钢镚ZSL-1”，搭载AI强化学习运控算法，是同类中唯一能实现“720°后空翻”特技的产品，最高速度3.7m/s，支持40°爬坡与IP54防护，堪称“最抗造”的机器狗。其轮足版本ZSL-1W则兼具5m/s高速巡航与低噪音优势，适用于安防、巡检、导盲等多场景智能移动任务。此外，高端轮足一体化产品“铜锤M1”以1:1的极致负载自重比（自重30kg/负载30kg）惊艳亮相，具备8m/s奔跑速度与80cm越障能力，是户外复杂作业场景当之无愧的“全能选手”。

AI硬件与视听娱乐：重新定义人与科技的互动方式

除机器人之外，AI硬件与视听娱乐是创新科技展区的另一条重要主线，探索AI如何以更自然、更直观、更具沉浸感的方式，重塑人与技术之间的交互关系。

千问AI眼镜：阿里巴巴千问-最强模型最佳对话助手加持的超级智能终端

千问C端事业群隶属于阿里巴巴集团，聚焦打造“AI时代用户的第一入口”，专注于研发和落地以千问大模型为核心的智能AI终端设备。

本届展会中，搭载最新千问大模型的千问AI眼镜将在本届AWE上全系列亮相并可以上头体验。作为千问（Qwen）品牌在智能硬件领域的首款统一命名产品，它深度集成最新一代千问大模型，以“软件定义体验”为核心，打造真正“会聊天、能办事”的随身AI助手——语音交互自然流畅，多模态感知精准智能，覆盖翻译、办公、生活等全场景需求。 

未来智能：深耕智能办公领域的软硬件一体化AI科技公司

未来智能是深耕智能办公领域的软硬件一体化AI科技公司，其讯飞AI会议耳机系列已连续三年销量第一。未来智能在语音语义识别领域拥有深厚积淀，致力于打造具有情感和个性化、多模态混合交互的智能AI助理。

本届展会上，未来智能将带来两大旗舰新品。讯飞AI会议耳机Pro3搭载viaim大脑，不仅支持32种语言实时互译与98%转写准确率，更具备智能摘要、任务提取及“语音嘴替”等革命性功能，仅需10秒录音即可生成个人声纹进行跨语言表达。声学方面，Pro3联合中国爱乐乐团定制调音，获Hi-Res金标认证，并通过AI智能降噪系统实现48dB深度降噪。

讯飞AI会议耳机Air2则主打开放式舒适体验，采用0.8mm航天级钛丝骨架与智能防漏音技术，单耳仅10克，支持53小时超长续航与离线闪录功能，完美兼顾了长时间佩戴的舒适性与突发会议的高效记录需求。未来智能正以AI助理与极致声学的双轮驱动，重构职场办公效率边界。

恩雅音乐（ENYA MUSIC）：创新型科技音乐公司

恩雅音乐是一家集乐器研发、智能音频与音乐教育于一体的创新型科技音乐公司，秉承“技术驱动进步”理念，致力于通过数字化精准制造与音频算法技术降低音乐演奏门槛，其尤克里里与民谣吉他热销全球40多个国家。

本届展会上，恩雅带来了赛博吉他Cyber G。这款集高品质蓝牙音箱、智能伴奏鼓机、贝斯及8种乐器音色于一体的电子乐器，彻底颠覆了传统乐器的学习门槛。通过开创性的发光键盘设计与恩雅音乐APP联动，用户无需乐理基础，“哪里亮灯点哪里”即可轻松实现高水平弹唱，甚至一人掌控全场，化身赛博乐队。

Cyber G搭载专业级Remote DAW采样合成算法与强劲BSR技术音腔，不仅能惊艳还原原声乐器音色，还支持近百种律动风格的自由切换。其模块化设计更具未来感，键盘与琴柄可更换为真琴弦模块，变身专业MIDI吉他。产品支持5小时续航与多种音频接口，无论是耳机练习还是舞台演出，Cyber G都能让用户随时随地释放音乐想象。

整体来看，AWE2026创新科技展区所呈现的具身智能图景，清晰指向真实应用与商业可持续的下一阶段发展；同时，AI硬件与视听娱乐产品正在成为连接技术创新与大众消费的重要桥梁，为未来智能终端与数字娱乐的演进提供了极具想象力的发展方向。

在AWE2026的整体版图中，创新科技展区将成为最具科技浓度、最具生命力、最具未来感的区域之一。这里，或许正孕育着下一个改变消费与生活方式的新物种。

3月12-15日，上海新国际博览中心，AWE2026见！

36氪获悉，寒武纪-U成交额达100亿元，现涨2.5%。

36氪获悉，恒生科技指数短线拉升涨超1%，恒指现涨0.67%；商汤涨超7%，哔哩哔哩涨超3%，腾讯控股、美团涨超2%。

36氪获悉，2月25日，宝马集团与宁德时代在北京签署合作谅解备忘录。。根据备忘录，双方将通过电池护照场景的探索应用，进一步提升全球供应链背景下的数字化管理和数据交互能力，增强对全球法规的协同应对能力，持续强化产品的低碳绿色可持续发展，共同推动全球电池信息和数据标准的示范与推广应用。

根据韩国国土资源部通过电子邮件发送的声明，现代汽车集团将向韩国西海岸新万金地区的人工智能、机器人和氢业务投资9万亿韩元（约合63亿美元）。现代汽车集团与政府周五签署了投资协议，，将斥资4000亿韩元建设机器人制造工厂投资5.8万亿韩元建设人工智能数据中心，投资1万亿韩元建立用于生产和供应绿色氢的水电解设施，投资 1.3万亿韩元用于建设太阳能发电设施。（新浪财经）

用 AI 生图，总绕不开一道两难题：要快，还是要好？

但速度与质量之间，未必是鱼和熊掌不可兼得。就在刚刚，Google 正式发布了他们的新一代图像生成模型：Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）。

没有太多颠覆世界的口号，它只是把更好的画质和更懂人话的理解力，一起塞进了全新的底层架构里。就这一件事，却让 AI 生图少了几分「看运气」的感觉，多了几分真正能用的踏实。

接入了整个互联网，这次的 AI 真的懂你在说什么

要说清楚这次的变化，得先回想一下三年前 AI 生图有多难用。

你让它画「红烧肉」，它可能老老实实给你画一块正在燃烧的肉；你让它在海报上写句中文，它往往会给你凑出一堆毫无意义的鬼画符。缺乏对真实世界的常识，是第一代 AI 最容易让人崩溃的地方。

现在的 Nano Banana 2，改变了不少。它和前代 Nano Banana Pro 一样，接入了 Gemini 积累的庞大真实世界知识库，还能结合网页搜索的实时信息，用起来更像是一个见过世面、懂点常识的人。

最先感受到的变化，是它开始更好地理解空间和比例了。

在上面这个案例中，AI 精准地还原了上海的地标，并极其自然地处理了巨猫与微缩城市之间的光影和透视关系。

最直观的改变，是它终于认字、也会写字了。比如让它画一幅《枫桥夜泊》的水墨画。画面上方不仅端端正正地用书法写出了「月落乌啼霜满天」等全句，甚至连排版和水墨的意境都拿捏得比较准。

除了诗意，它还能处理相当复杂的 UI 场景——在下面这张图里，复杂的半透明数据面板、悬浮的购物清单、精准的中文显示，被 AI 有条不紊地安排得井井有条，信息之间的层级关系也真正理清楚了。

排版极其讲究的双页黑白日式漫画，也是手拿把掐。

或者这张带步骤说明的「功夫茶」中文信息图，从排版到意境，都给出了一套可以直接用的视觉方案。

一位很早就接触到 Nano Banana 2 的内测用户，给出了一个相当中肯的评价：「它并不完美，但它是第一个能够以一定一致性，去处理真正复杂图像和图表的模型。」

为了测试这个新模型的理解极限，他随手甩出了一道极其刁钻的测试题：「给我画一张设定在古威尼斯的《寻找沃尔多（Where’s Waldo）》，但里面要找的不能是人，得是一只穿着蓝色条纹飞行服的水獭。」

Nano Banana 2 最终也真的理清了逻辑，不仅没画串，还稳稳地交出了答卷。

快和好，终于不用二选一了？

除了懂常识，强大的「主体一致性」是这次 Nano Banana 2 更新的另一大杀手锏。

在一次生成过程中，它最多能保持 5 个角色的脸不崩，或者 14 个物品的样子不变。这意味着，你可以放心大胆地拿它来画连载漫画或者做影视分镜了。

不仅如此，它的画质也达到了可以直接干活的标准。

从 512px 的配图到 4K 级别的超高清海报，它都能拿捏。输入一段关于「重庆老火锅」的提示词，它能生成一张赛博朋克风的雨夜街景，湿漉漉的柏油路上，红蓝霓虹灯的倒影和「24 小时营业」的招牌都细致入微。

色彩张力极强的波普艺术风格，它也驾驭得住。

或者是这种带着几分荒诞、又透着高级感的时尚大片：

在这个俯视视角的案例中，AI 极好地模拟了老式 LOMO 相机的特殊质感。女演员孑然独立于铺满黑白海报的地面上，画面的电影张力和故事感呼之欲出。

不过也不是没有明显短板，让它将二次元人物、铅笔素描和黏土人强行塞进同一个真实咖啡馆的场景中，素描人物的融入就显得十分生硬，边缘过渡也不够自然。

显然，在跨维度融合上，它远不及前代模型效果来得自然，还有进步的空间。

其实整体体验下来，尽管官方博客将 Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）吹的天花乱坠，但实际体感中，生成的质量效果和速度并未得到肉眼可见的提升，甚至在部分场景中还不及前代模型。

真正让 Nano Banana 2 站稳脚跟的，其实是它极其接地气的性价比。

今天起，在 Gemini 应用和 Google 搜索框里，你都能顺手用上它。没有订阅方案的普通用户，24 小时内也能白嫖 100 张；而 Pro 订阅用户的额度则高达 1000 张。

对于开发者而言，API 的价格更是直接腰斩，仅为上一代 Pro 模型的一半。折算下来，生成一张 4K 高清图的成本被硬生生打到了 0.15 美元左右。

当然，当 AI 能够以极低的成本、极快的速度批量生产高清图片时，大家心里其实越没底。现在网上的假图满天飞，「眼见为实」这句话早就靠不住了。如果任何人都能在一秒钟内生成一张几可乱真的照片，我们该如何分辨图片？

Google 自己也十分清楚这一点，所以他们也一并升级了防伪技术。Nano Banana 2 继续加深了对 SynthID 数字水印和 C2PA 内容凭证的支持，能够更清楚地看到一张图到底是不是 AI 画的，以及它是怎么被修改的。

据统计，自去年 11 月以来，Gemini 里的这个验证功能已经被调用了超过 2000 万次。

AI 绘图这两年的发展，确实快得让人眼花缭乱。我们经历过 Nano Banana Pro 的一眼惊艳，也经历过繁琐的调教与漫长的等待。Nano Banana 2 的出现，则尝试进一步把好和快揉在了一起，并大大降低了使用的门槛。

你脑子里的一个灵感，不用再经过反复的修改和焦躁的等待。敲下回车的瞬间，它就在那里了。自然、简单，且立等可取，这件事听起来平常，但能做到，其实已经很难得了。

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2月27日，阿里巴巴旗下个人AI助手“千问”正式进军AI硬件领域，今年将面向全球市场推出多款不同形态的AI硬件产品。千问将在西班牙巴塞罗那举行的2026年世界移动通信大会（MWC）上发布首款同名AI眼镜，并于3月2日开启线上线下全渠道预约。据了解，阿里正在将千问打造软硬一体、跨多种终端形态的AI助手。据阿里内部人士透露，除AI眼镜之外，千问还会在年内陆续发布AI指环、AI耳机等产品，并面向全球市场发售。

36氪获悉，爱企查App显示，近日，中电信数智科技（湖南）有限公司成立，法定代表人为张伟平，注册资本1000万元人民币，经营范围包括网络与信息安全软件开发、信息系统集成服务、信息系统运行维护服务、5G通信技术服务等。股权穿透图显示，该公司由中国电信股份有限公司间接全资持股。

36氪获悉，2月27日，瑞芯微发布关于MPP开源合规事件的通告称，近期，公司开源媒体框架软件MPP因部分代码开源许可证条款合规问题，导致其GitHub仓库被暂时冻结。在此，向开源社区、所有受影响的合作伙伴、开发者致歉。瑞芯微还表示，公司在事发后启动整改工作，并积极与FFmpeg及GitHub组织沟通。目前，相关代码已全部替换为自主研发、符合开源协议的全新代码，并已提交至GitHub。

36氪获悉，恒生科技指数盘中再次转跌，此前一度涨0.9%。华虹半导体、蔚来跌超2%。

 

编者按：

当 AI 开始寻找自己的形状，有些选择出人意料。

AI 在智能手机上生出了一颗独立按键，似乎让智能手机找回了久违的进化动力。眼镜凭借着视觉和听觉的天然入口，隐隐有了下一代个人终端的影子。一些小而专注的设备，在某些瞬间似乎比 All in one 的设备更为可靠。与此同时，那些寄望一次性替代手机的激进尝试，却遭遇了现实的冷遇。

技术的落地，从来不只是功能的堆叠，更关乎人的习惯、场景的契合，以及对「好用」的重新定义。

爱范儿推出「AI 器物志」栏目，想和你一起观察：AI 如何改变硬件设计，如何重塑人机交互，以及更重要的——AI 将以怎样的形态进入我们的日常生活？

原本以为，三星 Galaxy S26 系列早已被曝光，发布会也就走个流程。没想到三星和 Google 还藏了一手。

两家公司共同展示了 S26 搭载的全新 Gemini 智能体能力：口头吩咐一句话，Gemini 就能在 Uber 帮你打车，或者 DoorDash 上点外卖。

这个功能目前还处于早期预览阶段，仅在美国和韩国提供。

你可以理解为，Google 和三星一起联手，做了一个全球版的「豆包手机」（准确来说叫豆包手机助手）。Galaxy S26 系列只是开始，这些能力后续会推送到 Google Pixel 10 手机，以及更多 Android 17 设备上。

在看过、用过许多个手机/电脑系统级 AI 智能体，也深度使用过「豆包手机」之后，再看这次的 Gemini 智能体，我觉得关于它的讨论不该止于一个「新功能」。

诚然，这不是 Android 操作系统的底层框架首次为了容纳智能体而被深度定制——包括 OPPO、荣耀、华为等在内的许多厂商都已经做了相当多的早期的尝试。

但这可是 Google，是 Android 操作系统的绝对拥有者。

如果说字节跳动作为一个「外人」，做的尝试对国民级 app 犯了「大不敬」——Google 来做这件事情，意义就完全不一样了。

不过别急，我们还是先看看，这次 Google 和三星做的「豆包手机」，到底怎么一回事。

三星「豆包手机」，用起来怎么样？

三星和 Google 这次展现的「Gemini 自动任务」能力，能够模仿人类操作手机，从而实现任务的自动化。背后的实现思路，是 AI 读屏理解 + 系统底层/应用层 API 的双重路径。

需要注意的是，字节和努比亚共同开发的「豆包手机」，重度使用系统级权限的能力，以及读屏，而非 API。你可以理解为，豆包手机主要走的是「没跟应用开发者打好招呼」的，「硬来」的实现思路，也为国民级 app 对其封杀抵制留下了把柄。

而三星和 Google 这次在 Galaxy S26 系列上做的 Gemini 智能体，可以说两者兼备。根据三星方面透露的信息，其应用商城排名前 200 的应用都能支持（但仅限特定应用的使用效果可以保证，后面详述）——说明三星、Google 至少大体上这些应用开发者打好了招呼。

我们来看看《连线》杂志编辑的体验效果：她直接呼出 Gemini，告诉它自己要去机场，Gemini 应用本身会打开一个「虚拟窗口」中打开 Uber，并在后台开始执行这个动作，用户可以随时点击进入查看 Gemini 的执行进程。

由于当地有几个不同的机场，Gemini 很快又提醒用户选择合适的目的地；下单时，Gemini 也会把界面推到用户面前，方便用户选择合适的车辆并支付。

Gemini 的「虚拟窗口」，可以理解为一个沙箱化的「虚拟机」，是 Google 对用户隐私保护的一种考量。过去的 Gemini 运行在 Android 系统中，但这次的新 Gemini 智能体操作应用时，仅限在这个沙箱内工作，并不会触及设备的其他部分。

再多提一嘴：如果大家用过 Manus、 月暗的 Kimi computer、智谱 AutoGLM 等，具备云电脑/云手机能力的智能体产品，应该就很容易理解这个 Gemini 虚拟机的逻辑了。

这算是相当简单的任务，不少国产 AI 手机助手在一年前都已经攻克了这种场景。

而 Gemini 更加杀手级的能力，是和此前已经长线布局的读屏、抓信息特性相结合。

比如，当用户和朋友聊到聚会要订披萨，用户可以直接叫出 Gemini，吩咐一句「弄清楚订单」，Gemini 就能直接抓取聊天中提到的披萨店，甚至特定的披萨种类，整理好每个人的需求。

随后，用户可以直接让 Gemini 在外卖平台 Grubhub 上点外卖，AI 会按照刚梳理完成的订单需求，在后台自动化把所有食物添加到购物车，交付给用户确认和下单。

有时，订餐的情况会没那么顺利，Gemini 也会尝试自己先去解决突发状况，并给用户提供解决方案。有一次，披萨店在繁忙时段限制了大号披萨的下单量，Gemini 就会询问能不能点两个中号代替。

还有一个例子：用 Google Keep 笔记列举了烧烤派对的出席名单，并标注了素食主义者。Gemini 可以先计算好整个派对总共需要多少热狗和面包，然后再让它去采购食材，几分钟后商品全部被安放在了 DoorDash 平台的购物车里。

Google Android 生态系统总裁 Sammer Samat 透露，Gemini 并非提前「记住」了这些平台操作的步骤和线路，而是真的在利用推理能力，模仿人类查看屏幕并进行下一步操作，这意味着 Gemini 未来能在更多场景发挥潜力。

这里你能看到，Gemini 首批主打订餐、叫车场景，这一点倒是更像春节前千问所做的事情。

又一个「豆包手机」，来自 Android 官方

对比真正「全能」，连微信收藏都能帮忙找的豆包手机助手（至少在被抵制之前），Gemini 目前的能力还相当局限，聚焦在打车、外卖、杂货这些日常场景，虽说底层技术能力更强，但用户的实机使用效果，跟鸿蒙的小艺、荣耀的 YOYO 等国产手机 AI 助手并无太大不同。

不过正如文章一开头提到，Google 手握一整个 Android 生态，有着绝对的号召力和掌控力。

随着 Gemini 自动化能力的发布，Google 也详细公开了背后 Android 系统的底层布局和未来计划——有两个方向，简单来说，就是既「苹果」又「豆包」。

首先，Google 去年发布了一个名叫「AppFunctions」的框架，允许开发者公开应用特定的功能和特性入口，以便 AI 助手调用。

Google 将 AppFunctions 类比为 Android 的「模型上下文协议」（MCP），可以简单理解为一个对话标准，帮助第三方的 App 应用和 AI 模型进行对接。

这个框架类似苹果的 App Intents。在苹果的构思中，用户可以使唤 Siri 来操作各种 app 来实现功能，而底层实现方式就是通过 App Intents ——新一代 Siri 迟迟不能落地的前提下，App Intents 足以提供不错的效果。

Google 的 AppFunctions 也是同理。

比如用户下达指令，希望能从好友的电子邮件中找到一个食谱，并将相关配料加入购物清单中。AI 接到命令，首先调用邮件 App「搜索」的功能入口，检索并提取出相关内容，然后调用备忘录的「购物清单」入口，把数据填入整理。

一些 AppFunction 功能已经在三星 Galaxy S26 和 One UI 8.5 系统中落地。比如，用户可以对 Gemini 下达指令，找出相册中的特定照片，并用短信发送给朋友。

需要注意的是，整个过程中，Gemini 不需要打开相册和短信 App，甚至没离开 Gemini App，而是通过 AppFunctions，把对应入口抓取到 Gemini 之中执行操作，效率更高。

本质上，基于 AppFunctions 的实现方式，和过去的 API 路径逻辑相同。这是一种「打好了招呼」的解题思路。

但是，并非所有 App 都做好了相关的适配。没关系，Google 还做了另一手准备。

昨天发在 Android 开发者博客上的一篇文章中，Google 明确提出：公司还在开发一个 UI 自动化的框架，让 AI 助手和第三方应用模仿人类，直接打开 App 一步步操作。

——这，就是翻版的「豆包手机」了。

不过，尽管 Google 说以后 UI 自动化会承担真正的「重活」，在这次的 Galaxy 26 系列当中，UI 自动化只是一个「早期预览版」。

如果说 AppFunctions 需要 App 开发者进行额外的适配工作，那么 UI 自动化框架则是把工作量都留给 AI 智能体，无需任何额外适配，但效果非常取决 AI 智能体的能力，优势就在于一上线就能覆盖大量应用。

现在你可以看到，在 Google 的 Android Gemini 智能体计划中，AppFunctions 和 UI 自动化是两条路线，互为补充：通过规范化、可追溯的接口方式来确保最大限度的兼容性，同时为真正代表未来的读屏交互模式打好基础。

Google 还表示，这不会只是 Gemini 的专属功能，而是 Android 系统的特性。

这也意味着，未来不管是手机厂商自己内置的 AI 助手，还是 ChatGPT 等第三方应用，都能调用 AppFunctions 执行任务，或者「读懂」手机 UI 进行自动操作。

值得一提的是，在国行用不了 Gemini 的情况下，三星 Galaxy S26 的 Bixby 助手也能实现点外卖、叫车、电商比价的功能。我们可以合理推断，三星在国内也找到了一家模型供应商来替代 Gemini 的身份，至于这些大模型小龙当中具体是谁，可能就取决于过去一年里谁在手机智能体上成绩更突出了。

AI 手机的道路，不会只有「孤勇者」

去年「豆包手机」惊艳亮相，又因为令人遗憾的情况而「早夭」。在深感遗憾的同时，也让我们不禁去思考，AI 自动化的模式，就是 AI 手机的理想模式吗？

这个问题，没有个三五年也得不出答案。至少，豆包手机不是单打独斗，手握 Android 系统的 Google，同样选择了这个路线，而且话语权大得多。

其实当豆包手机火到海外之后，就有网友开始畅想，如果 Google 在 Pixel 以及 Android 手机上推广这个技术，那前景将会非常广阔。

虽然我觉得，Google 对于怎么回答「AI 手机」这个命题，其实也没有一个非常清晰的答案，更像是因为手上同时有 AI、系统和硬件，每个方向都尝试一下，说不定就有一条路跑通了。

但至少，Google 已经为 Android 打好了「系统级自动化」的样板，接下来不少新机，都有了化身「豆包手机」的潜力。

这个浪潮或许还不止于 Android 阵营。别忘了，苹果已经和 Google 达成合作，Gemini 将成为 Siri 的技术支持。而 App Intents 和 AppFunctions 又非常相似……

再往前看一点：Gemini 智能体甚至不只局限于 AI 手机。在 Sammer Samat 设想中，未来智能眼镜、AI 吊坠，甚至是汽车，只要有 Gemini，就能用它来完成复杂的任务——当然，这样的场景距离落地还有距离。

不过，Google 也只是在技术层面跑通了 AI 自动化的路线，而范式成立，不代表问题消失。豆包手机当时遇到的种种矛盾，也会成为后来者不得不面对的挑战。

首先当然是隐私和安全问题。Google 的饼画得很大，未来调用、操作手机 App 的将不仅限于 Gemini，一些第三方 AI 应用能更深入用户的数据核心，如果有伪装的恶意应用利用了这些接口，也会造成更大的损失。

更激烈的矛盾，是手机硬件厂商、模型/智能体能力提供商、大平台应用这三者之间，围绕 AI 时代新「入口」的争夺。这也是原版的豆包手机，一度最难逾越的高墙。

毕竟，用 Gemini 叫车，可能意味着用户不用再看到 Uber 的会员促销、广告推荐，甚至不再形成品牌黏性，直接损害到应用服务商/广告行业的收益。

中国有互联网/AI 巨头，海外何尝不是如此？像 Meta、Amazon 这样的老对手，本身还拥有强势的平台与生态，它们未必心甘情愿对 Google 开放，让 Gemini 来自动化一切。无论是以隐私、安全，还是平台规则为由，设置限制、提高接入门槛，博弈必然发生，争斗将进一步白热化。

至少 Google 对未来很有信心。Sammer Samat 认为，AI 技术已经进入了「正在进行时」，开发者与其绞尽脑汁对抗 ，还不如去思考一个合适的方式拥抱它。

新与旧的对抗不可避免，最终的胜利者，只会是那些在变革前夜，就已经在勇敢追逐的玩家。

参考资料：
https://android-developers.googleblog.com/2026/02/the-intelligent-os-making-ai-agents.html

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36氪获悉，沪深两市成交额突破1万亿元，较上一个交易日此时缩量约274.72亿元。

文｜富充

编辑｜苏建勋

在我们访谈具身智能公司“中科第五纪”期间，两件事情先后发生。

第一件事，是2026年1月，中科第五纪获得宇树科技“核心生态合作伙伴”称号。在To B及工业场景，中科第五纪目前作为宇树机器人的“大脑”模型供应商。

第二件事，是中科第五纪在近期接连完成Pre-A及Pre-A+轮融资，两笔交易在一个月之内完成，规模达数亿元。其中，Pre-A轮由红杉中国领投，东方富海跟投；Pre-A+轮由芯能创投、优山资本联合领投，清控金信跟投。

中科第五纪创始人兼CEO刘年丰认为，两件事之间存在关联，核心逻辑是一级市场对机器人的认知更务实了。

“去年，投资人更倾向通用的具身智能叙事，比如偏好‘既能搬箱子、又能收拾桌子、还能叠衣服’的机器人。但现在则更看重能不能先扎进垂类场景，并且让客户愿意复购。这关系到商业化能力，也关系到能不能用数据飞轮突破真机数据不足的瓶颈。”刘年丰对《智能涌现》介绍。

中科第五纪与宇树的合作，正是这种“身体+大脑”分工的落地。自2025年起，双方就已逐渐展开在电力巡检、工业等场景的测试验证和落地。

△采用中科第五纪“具身大脑”的宇树机器人正在展示工业场景的搬运工作，图片：采访人提供

除了以“宇树大脑供应商”的角色进入场景，中科第五纪也面向行业客户直接提供完整的机器人解决方案。

在位于北京的办公室，我们见到了中科第五纪为一家头部央企客户定制的机器人。这款红色涂装的机器人，即将进入零售门店承担货品销售，未来还将进入加油站给汽车加油。此外，为行业客户的检测、搬运订单也已逐步推进中。

中科第五纪创建于2024年9月，成立一年出头便拿下宇树等多家知名企业客户。提及接订单的方法论，刘年丰说，现在找客户不难，难的是供给——“每次拿大订单都要PK众多对手，给客户的场景做POC，经过数轮可靠性、鲁棒性和稳定性的测试，通过的才能留下。”

刘年丰透露，现在看似很多具身智能公司进了场景，但真能把活干好的不多。“比如工厂里搬运料箱，光线一变、料箱外观、尺寸有所不同，机器人就认不出来，导致任务失败，”他说。

这种“认得出、干得了”的能力，来自中科第五纪的技术团队。

算法层面，团队核心成员均来自中科院自动化所。除刘年丰外，联创及算法总监刘京、青年首席科学家黄岩均为谭铁牛院士的博士生，深耕人工智能与多模态智能领域，毕业后曾就职于微软、华为等企业；联创曹恩华为中科院自动化所硕士，曾任阿里达摩院算法专家。

团队自研的超少样本具身操作大模型“FAM系列”用“二次预训练”和“热力图对齐”，让模型在执行任务时更聚焦局部关键点。比如，搬运料箱时优先关注把手，而不是依赖堆大量不同颜色、新旧程度的料箱图片去“记住外观”。

刘年丰称，这套方法使机器人只需最少3到5条真机示范数据即可完成新任务学习，基础任务成功率可达97%。

中科第五纪的硬件能力则来自清华大学团队。清华大学长聘教授孙富春担任中科第五纪联合创始人兼首席科学家，其师生团队为公司提供硬件和运控能力的支撑。

以下是刘年丰的采访实录，对话经作者整理：

△中科第五纪轮式双臂机器人，图片：采访人提供 

从“通用的大脑”到“在垂类真干活的大脑”

智能涌现：成为宇树“核心生态合作伙伴”意味着什么？

刘年丰：成为宇树“核心生态合作伙伴”，意味着我们的具身智能模型能够与宇树的高性能机器人平台深度融合。宇树机器人在运动控制和硬件设计上具备领先优势，出货量持续增长。作为生态伙伴，我们将自研的具身大脑集成至宇树整机，赋予其执行复杂任务的能力。这种模式下，可使机器人更快地进入工业、巡检等实际作业场景，宇树的规模化出货也带动了我们的业务落地。

智能涌现：在具身智能大脑上有优势的公司也有好多家，为什么是中科第五纪成为宇树的模型供应方？

刘年丰：宇树的合作，也是PK掉了非常多头部的具身企业的。

宇树之前接触过不少头部大脑公司和高校研究机构，有很多模型能力也不错。我们之所以能胜出，核心原因有两个，一是我们的大脑能力扎实，尤其是通过小数据量样本快速学习的能力；二是我们具备快速交付落地的执行力，同时团队也拥有丰富的产品经验。

智能涌现：你说帮宇树做电力巡检，但行业内一些公司已经进入这个场景了，你们的优势或者差异化在哪里？

刘年丰：传统的巡检只能“看”，发现问题后还得派人去解决。我们的目标是巡检加操作——巡检到点位后，直接完成操作，比如掏钥匙开柜门、按开关、拔插头。

传统的电力巡检用的是四足狗，但这些操作需要类人的构型。在最近的电力智能巡检大赛中，我们的机器人实现了跨站室迁移成功率90%、新柜型示教少于10次、末端定位精度±15mm的严苛指标，验证了落地可行性。

智能涌现：给狗加个手不能解决这个问题吗？

刘年丰：不太行，主要有两层理由。

第一个就是马斯克讲的就是我们人类的世界是field for human beings。有很多的设备，它是按照人的身高。电力设备是按人的身高设计的，狗形态的机器人很难够到2米高的电柜。

第二个问题在于，狗加双臂是一个非标的构型，我觉得我们做机器人公司，一定要杜绝按照非标的构型思路。因为非标意味着无法放量——今天臂长要1.5米，明天要2米；今天精度0.1毫米，明天要1毫米——这样就会量上不去，成本降不下来，算法也无法复用。

行业应该先“收敛”到标准硬件构型，比如至少上半身双臂可以达到共识。再解决不同负载、节拍的泛化问题，而不是总用新构型解决问题。

智能涌现：无论是面向宇树还是整机客户，其实中科第五纪提供的确定性都围绕着“进入场景”的能力，投资人现阶段Buy In的也是这一点吗？

刘年丰：是的，之前行业可能追求的是一个“既能搬箱子、又能收拾桌子、还能叠衣服”的通用模型。

但比起一个遥远而终极的通用智能，我们一直坚持做要能够在垂类、具体任务中落地的模型，比如至少能把工厂搬料箱这个问题真正解决。今年一级市场也意识到了这一点的重要性。

技术核心：小数据量样本、高数据使用效率

智能涌现：包括中科第五纪在内，最近采访的多家具身智能公司都说自己的机器人在工业场景搬箱子。但你提到，即使这个看似简单的任务，真能做好的企业也不是很多，所以从模型能力来看，具身机器人搬箱子的难点是什么？

刘年丰：看似搬箱子是一个单调重复的工作，但其实有多个难点。

第一是泛化：料箱颜色、尺寸、新旧程度都不同，能不能用同一个模型稳定完成识别、抓取与搬运。第二是导航：搬起之后从A点到B点怎么走，路径规划、避障，途中被打断后能不能续做。第三是策略理解：比如“从面前100个箱子里搬走50个”，机器人能不能理解数量、以及该选择哪50个箱子，到目的地怎么码放，以及放下后要不要把物体取出等等，每个环节都存在问题。

这些看起来是搬箱子，背后其实是一整套复杂的任务规划与执行。

智能涌现：刚才你说到料箱的泛化性，感觉箱子已经是外观比较简单的物体了，为什么光照变了，具身智能模型的辨认就变难了？

刘年丰：最本质的原因就是因为，我们现在具身模型主流使用的VLA，是沿袭的动态模型沿袭了大语言模型——对整张图片做全局信息映射。

举个例子，比如拍一张有三瓶矿泉水的照片，白天和晚上光线不同，整张图片的色温、亮度都变了，模型可能就不认识了。

问题在于，具身智能没有大模型那样的数据体量去覆盖所有光照变化。但换个思路，如果模型能关注局部信息——比如只锁定每瓶水的外观特征，而不关心背景、光线、桌子颜色——就能避免被全局变化干扰。这正是我们做“热力图”的出发点：让模型聚焦操作对象本身，而不是整个画面。

智能涌现：具体讲讲中科第五纪的模型是如何提高泛化性的？

刘年丰：操作的核心是操作对象，但以前的主流模型太关注全局信息。我们的思路是：通过多个二维热力图，把要操作的对象位置自适应地学习出来，让模型意识到什么是最需要响应的操作对象。

△中科第五纪FAM模型图，图片：采访人提供

热力图可以理解为一张“重点标记图”——图像中颜色越深的区域，代表模型应该越关注。比如指令是让机器人开办公室门，它会重点盯着门把手，而不是整扇门——不管门是木门、玻璃门还是什么颜色，只要把手在那儿，它就知道怎么操作。回到工厂搬料箱的场景也一样，模型关注的是把手，不是整个料箱，更不是整个视野里的工厂。

这是通过“二次预训练”实现的，第一次预训练，我们让模型知道各个物体是什么；第二次预训练，我们通过“热力图”让模型重点关注操作对象，让模型学会分辨“什么才是当前任务最重要的东西”。

智能涌现：所以你之前说拿到宇树订单的原因之一在于，FAM模型能通过小数据量样本，快速实现新任务学习，正是因为你们的技术方法比较节省数据？

刘年丰：是的，当前真机数据不足是行业共识。

我们的解决方法之一是通过“二次预训练”提高模型对重点操作对象的关注，可以提高数据使用效率，节省大量预训练数据。

此外，我们重视进入场景，也是因为可以通过真干活的数据飞轮，把真机数据转起来。

商业化展望：“复购”很关键

智能涌现：具身智能行业从去年下半年开始，就非常注重“商业化落地”，但你指出今年更考验的是“复购”？

刘年丰：对。2025年，我们看到很多机器人看似进入干活场景，其实还是在POC（概念验证）。到了2026年，考验的是复购，像搬箱子这样的场景，要在2026年被彻底解决。

智能涌现：今年彻底解决搬箱子这个任务之后，那在工业场景里，下一个被具身智能企业集中探索，且可能被解决的工作是什么？

刘年丰：有挺多的，比如移动分拣，这是一种更精细的搬箱子。需要把箱子里面的某些特定的东西，拿到特定的位置去。这一大类任务，无论是横向（跨客户）还是纵向（跨场景）看，都有极强的泛化空间。

智能涌现：你们的商业模式是怎样的？如何收费？

刘年丰：面向本体公司，我们交付大脑，并按照一个机器人对应一个license收费，现阶段会根据场景和任务的复杂度判断费用。

而面向终端场景客户，我们交付自研的轮式机器人，按照整台机器人收费。而未来随着供应链愈加成熟，整机的价格会进一步下探，客户也会看到更好的ROI数据。

智能涌现：中科第五纪既给客户出“软”的部分，也自己做软硬一体的机器人。所以最后公司的商业模式究竟会更偏向哪条路？

刘年丰：我们的最终定位是软硬一体的公司，我们也认为具身智能在“脑”不在“型”。可以参考苹果，最核心的竞争力不是摄像头、不是主板，而是操作系统和生态。这条路虽然难，但也是我们想走的路。

36氪获悉，2月27日，魅族科技发布公告：魅族将暂停国内手机新产品自研硬件项目，并在积极接洽第三方硬件合作伙伴，同时原有业务不受任何影响。魅族公司将积极的全面战略转型，在全新的Al时代，从过去以硬件为主导转向为以Al驱动软件产品为主导的发展方向，并打造以Flyme开放生态系统为基座的良性运转的企业。

2月26日，工银添悦、广发成长甄选、华商核心优选等13只基金均在当日开启认购。而在随后的2月27日至3月底，还有50只新基金“蓄势待发”，即将开启认购，成为新入市的增量资金。从今年以来的情况看，截至2月26日，新成立基金数量已达到228只，合计发行份额突破2100亿份，同比均大幅增长。在业内人士看来，年初基金发行市场的火热与去年权益基金的亮眼表现密切相关。展望后市，A股市场仍有较强支撑因素，乐观行情或持续演绎。（经济参考报）

英伟达公司在上一财年大幅加码对合作伙伴与客户的股权投资，动用超过700亿美元现金，试图在竞争日趋激烈的人工智能（AI）芯片市场中巩固需求基础，并维持主导地位。根据公司最新披露的现金流量表，英伟达在该财年购买了406亿美元的可交易证券，以及175亿美元的非流通或私募证券，明显高于上一财年分别为266亿美元和15亿美元的水平，整体规模超过翻倍。（新浪财经）

半导体产业链“涨价潮”持续。年初至今，国内外多家芯片龙头企业陆续提价，涨幅位于10%-80%，覆盖MCU、功率器件等品类。采访获悉，多数企业在调价原因中均提及，上游原材料及关键贵金属价格大幅上涨是本轮提价的主因，而供需格局失衡进一步助推动芯片产品涨价。（财联社）

英国内政部2月26日公布数据显示，在美国总统特朗普第二任期的头一年，申请英国国籍的美国人数量创下历史新高。数据显示，2025年共有8790名美国人通过登记或归化入籍渠道申请英国公民身份，较2024年的前期高点6192人增加42%。去年第四季度申请人数达到了创纪录的2490人。（界面）

作者丨欧雪

编辑丨袁斯来

硬氪获悉，高精度微米级金属3D打印企业——云耀深维（江苏）科技有限公司（以下简称“云耀深维”）完成了天使轮及Pre-A轮数千万元融资。

其天使轮投资方为红杉种子基金、深圳高新投及璞跃中国。Pre-A轮融资由博远资本领投，蓝郡资本跟投。资金主要用于核心技术的迭代研发、产能提升、团队扩充以及市场拓展等。

云耀深维成立于2021年，总部及产研基地位于江苏苏州太仓，是一家专注于金属3D打印的科技企业，提供覆盖金属3D打印全尺寸（常规及超高精度金属打印）的设备研发及产品打印的全套解决方案。

硬氪了解到，公司核心团队源自德国弗劳恩霍夫激光技术研究所（Fraunhofer ILT）——这里是金属3D打印主流技术激光粉末床熔融（LPBF/SLM）的发源地。公司创始人沈李耀威师从该技术的发明者Meiners博士，并在研究所从事相关研发工作近十年，负责过多款行业旗舰级常规金属打印设备的设计项目，在金属打印的设备、软件及工艺方面积累了丰富的经验。

当前，非金属3D打印已凭借多样化的技术和日益成熟的产业链，在消费电子、时尚美学、汽车内饰等领域遍地开花。然而，在更需要承载高强度、高可靠性需求的工业端，金属3D打印仍需进一步推广。

核心的瓶颈首先在于精度问题。目前技术虽然在不断进步，但在打印精细结构或大尺寸零件时，依然难以达到高精度装配所需的公差要求及优秀的表面质量要求，这直接导致了打印件难以直接作为最终功能部件使用。

“金属打印只是完成了坯件，真正的‘绣花’功夫主要在后面。”云耀深维创始人沈李耀威向硬氪透露。精度不足带来的连锁反应，是较长且较高成本的后处理流程，这被业界视为一个巨大的“隐形成本黑洞”。

由于表面粗糙、精度不足等问题，金属件打印完成后须经历一系列复杂后处理流程，其中成本主要集中在打磨、抛光等表面精加工流程。更值得关注的是，目前大量后处理环节仍依赖人工操作。这不仅意味着高昂的人力成本，还存在重复性劳动导致的人员疲劳、效率波动以及质量一致性难以保证等问题。

云耀深维创始团队认为，金属3D打印要实现真正的批量生产，必须提升原生打印的精度及表面质量，只有当精度足以逼近净成形、后处理不再是漫长的“手工作坊”式劳作时，金属增材制造才能在成本与效率上与传统精密加工展开正面对决，从而进一步叩开规模化工业应用的大门。

基于这一背景，云耀深维在成立之初便确立了差异化发展路径：聚焦微米级高精度金属3D打印，剑指全球最高精度的打印效果。相较于传统常规金属打印100–200微米的公差水平，公司可将打印典型精度提升至2–10微米，典型表面粗糙度（Ra值）优化至约0.8微米，并实现10度以上多种结构的无支撑成型，这意味着微米级金属打印的部件几乎不再需要CNC加工，进而实现成本的有效下降。

云耀深维微米级金属3D打印设备（图源/企业）

高精度往往意味着低效率—这是目前精密金属打印面临的行业共性难题。

“过去我们的高精度打印使用静态小光斑，效率较低。我们研发的动态聚焦技术可以实时智能调整激光光斑尺寸。”云耀深维联合创始人尹伊君进一步介绍，“在打印精细结构时用超小光斑（可至20微米以下）保证精度；在打印非精细区域时切换至更大光斑提升效率。”

据悉，这项技术可使部件的生产效率最高提升80%，为实现高精度零件的批量生产提供了可能。

当前，云耀深维的技术已成功应用于医疗、消费电子领域，服务了数百家客户，并进一步在具身机器人等新兴领域拓展，提供精密部件智能制造的全新解决方案。

如人形机器人的手指空间极其有限，却需要容纳驱动、传动、感知等多重功能。传统减材制造在面对如此微小的复杂部件时，往往面临“刀具下不去、结构做不出”的困境。���精度金属打印突破了这一物理限制，能在极小空间内集成复杂的内部传感结构与弹性体梁，将复杂的内部油路、电路通道与弹性体结构一体化成型，使显微级的力觉感知成为可能。

云耀深维打印的传动泵（图源/企业）

2025年，云耀深维完成了批量精密金属打印部件的成功出货，实现盈亏平衡，年增长率超50%，在医疗及消费电子行业完成了超100000件高精密零部件的出货，验证了其稳定批量生产的核心能力，并为向具身智能等方向的拓展打下了坚实的基础。

“我们希望三年后可以实现年出货量超百万件。”云耀深维副总经理尹伊君表示，“我们坚信高精度打印技术可以有效推动3D打印完成工业级的大批量生产。”