世界人工智能大会在上海开幕，今年主线从「大模型」转向「智能体」：参展厂商超过 100 家，普遍把 agent、多智能体协作、行业落地挂在最显眼的位置。从政务窗口到工厂排产，demo 不再停留在「回答问题」，直接「替你把流程走完」。

风向变了——去年大家比谁的模型参数大，今年比谁的智能体能真正接进一条业务线。

一份面向人工智能应用落地的行动意见提出，到 2027 年，重点行业的大模型应用普及率要达到 70%，并配套算力、数据、人才三类基础底座的建设目标。文件把「用起来」放在「造出来」之前，重心明显偏向规模化部署。

对产业而言，这是一张明确的需求清单。当政策把普及率写成硬指标，买单的就从尝鲜的先锋，扩到了每一个要计算投入产出比的部门。

小米披露机器人进厂的新进展：在总装车间物流区的料箱折叠回收工站，多台机器人通过工厂系统同步作业状态、匹配节拍，多机协同已经稳定跑起来。此前它已把自攻螺母工站双侧成功率做到 98%。

从「一台会干活」到「一群按节拍干活」，是量产前的最后一道坎。真正进工厂的难点不在更灵活的单体，而在能彼此对齐的一支队伍。

Databricks完成M 轮融资，单轮规模高达 1880 亿美元，创下历史纪录。这家做数据湖仓起家的公司，正在把「数据 + 大模型」绑成一个平台故事。

这笔钱说明资本对 AI 的押注换了个位置——买的是「一个能长期吃数据的底座」，不是「一张更聪明的模型」。Databricks 的对手是 Snowflake 与云厂商的数据栈，不是 OpenAI 或 Anthropic。

同一天还有一条暗线：OpenRouter 传出可能被收购。当模型变成可替换的零件，真正值钱的是「谁握着你全部调用的入口和日志」。

K3 发布的余波开始改写榜单。Artificial Analysis 说，智能指数站上 51 分的实验室在约六周内从 2 家扩到了 6 家，K3 以 57 分排在 Fable 5（60）之下、Opus 4.8（56）之上。Arena 则给出一个更有历史感的结论：在前端代码竞技场上，中国第一次把美国压到身后。

在编程 agent 维度，AA 的 Coding Agent Index 给 K3 打 57 分，与 GPT-5.6 Terra、GPT-5.5 并列、超过 Opus 4.8，Terminal-Bench v2 到 84%、DeepSWE 到 64%。数据评测公司 DataCurve 说 K3 是第一个在 DeepSWE 上拿到「前沿级」成绩的开源权重模型。

同场还有一个冷门但关键的数字：Thinking Machines 的 Inkling 在 ARC Prize 复核后成为 ARC-AGI-1（79.5%）与 ARC-AGI-2（36.5%）上得分最高的开源模型。一周之内，「开源最强」的帽子在美国和中国之间来回换手——前沿的可及性，第一次显得像一场双人接力。

阿里巴巴开源新一代端侧模型，主打「小体积、低延迟、可常驻」——模型体积压到 数 GB 级别，能在手机与车机本地常驻，响应不再依赖云端往返。权重与推理示例一并放出，目标场景是离线助手、车载语音和嵌入式设备。

端侧之争的筹码，正从峰值得分变成「掉线也能用」。当模型小到能焊进设备，AI 才真正从服务变成零件。

Hugging Face 发布一套面向智能体的评测基准，不再只测「答得对不对」，直接测「任务走没走完」：给定真实网页与工具，看 agent 能否独立完成 3 类真实任务（订票、填表、查数）等多步操作。它把「能力」从语言层面拉到了行动层面。

没有尺子，智能体就只能靠演示说服人。当评测能数清「做成几件」，行业的吹牛空间就被压缩了。

阶跃同步发布个人智能体 Amoo，定位「替你跑差事的那个人」：连上 3 类入口（日历、邮件、本地文件）后，它能主动提醒冲突、起草回复、把跨应用的杂事自己办了，而不是等你一句句下指令。它和头版的 STEPX Neo 共享同一套智能体底座。

个人助理的终点，不在更会聊，而在更少打扰。当智能体开始替你做那些你懒得做的琐事，它才真的成了「另一个你」。

小米放出机器人在汽车工厂「实习」的现场画面：在自攻螺母上件工站，机器人连续自主运行，双侧同时安装成功率达到 98%，跟上了最快 76 秒的产线节拍。它靠头部和手腕的摄像头判断位置，靠手指传感器感受贴合与卡滞。

对视觉创作者，这组画面好在「不炫技」——没有翻跟头，只有一个机器人安静地把同一个动作重复到不出错，这恰恰最难。

WAIC 期间，具身智能与机器人赛道披露多笔融资，单笔规模普遍在 数亿 元级别，资金明显向「能进产线」的本体与系统公司集中。资本的逻辑很直白：会翻跟头的演示不再值钱，能对齐产线节拍的机器才值钱。

和上周 SambaNova 的 10 亿美元呼应，钱正同时压在两端——一端是把模型跑便宜的算力，一端是把模型变成会干活的身体。