分析师 卡洛琳
量子位智库 | 公众号 AI123All
今天是2026年3月18日，今天值得关注的AI要闻有：MiniMax发布M2.7，由M2系列模型参与迭代；GPT-5.4 mini/nano小模型发布；地瓜机器人完成1.2亿美元B1轮融资；Mistral推出企业模型训练平台Forge；思谋科技申请港股IPO；杨植麟首次分享Kimi技术路线。
模型
MiniMax M2.7由M2系列模型参与迭代
MiniMax推出新一代Agent旗舰大模型M2.7，首次展示了“模型自我进化”路径。通过构建Agent Harness体系，在部分研发场景中，M2.7可承担30%至50%的工作量，例如协助文献调研、自动进行日志分析和代码修复等，并在内部评测集上实现约30%的效果提升。
M2.7在SWE-bench Pro中取得了56.22%的成绩，接近国际顶尖水平。它不仅能生成代码，更重要的是能像资深工程师一样理解真实的生产系统。MiniMax表示，基于M2.7，部分线上系统故障的恢复时间已能缩短至3分钟以内，这利好于追求高稳定性的开发团队。
MiniMax团队特别展示了M2.7在涵盖金融、报表等专业知识的GDPval-AA评测结果。M2.7可以阅读年报、交叉比对研报、独立构建营收预测模型，并最终输出完整的PPT和研究报告，有利于解放知识密集型行业的生产力。
GPT-5.4 mini/nano小模型发布
OpenAI推出了专为高频、低延迟任务设计的轻量级模型GPT-5.4 mini和GPT-5.4 nano。其中mini模型在多项基准测试中性能逼近其满血版大模型，但运行速度快了2倍以上，输入价格仅为每百万Token 0.75美元，为开发者提供更具成本效益的解决方案。
小模型成为模型公司近期的研发趋势，未来的AI应用不会是大模型通吃。在高频、实时的代码辅助或内容分类场景，GPT-5.4 mini/nano这类小模型则能以更低成本、更快速度提供接近大模型的服务，这种分层是产业走向成熟的信号。
应用
地瓜机器人完成1.2亿美元B1轮融资
地瓜机器人宣布完成1.2亿美元B1轮融资。本轮投资方包括滴滴、美团龙珠北汽产投、芯联资本、九阳家办等产业资本，以及锦秋基金、高瓴创投、淡马锡Vertex Growth、五源资本等新老股东跟投，A、B两轮累计融资达2.2亿美元。
该公司脱胎于自动驾驶芯片企业地平线的机器人事业部，于2024年初独立运作，继承了地平线经千万级车规量产的BPU智能计算架构。其旭日系列芯片累计出货超500万片，服务超过10万机器人开发者，并助力云鲸扫地机器人、影石Insta360无人机、维他动力机器狗等产品实现了代际跃升。
本轮融资值得关注的是各家产业资本的战略协同。“无人出行”是滴滴未来的核心战略；美团是最大的即时配送机器人潜在用户之一；北汽产投代表汽车产业的视角延伸；九阳家办则是对家庭服务机器人赛道的提前布局。
Mistral Forge可以帮助企业训练自有模型
Mistral在GTC 2026上发布了企业级定制平台Mistral Forge，允许企业使用自有数据从零开始训练专属模型，而非仅仅进行微调。该平台已与爱立信、欧洲航天局及ASML等巨头合作，满足政府、金融、制造等行业的深度定制化需求。
从细节来看，模型训练和推理可在企业自有的算力节点或私有云上进行，确保训练全程数据不出指定节点。数据处理则在租户隔离的安全环境中进行，与其他客户和Mistral本身隔离。Mistral对数据在传输和存储状态进行全程加密，支持同态加密技术，允许在数据加密状态下直接进行计算，进一步提升了处理过程中的安全性。Forge内置了检测模块，防范针对AI系统的特有攻击。此外通过类似区块链的不可变账本记录训练过程中的关键步骤，便于审计和追溯，确保模型未被篡改。
即使要应用的是开源模型，企业也会有服务需求。大多数企业会选择使用更低成本的接口，而不是自行研究如何使用模型。Mistral Forge在此之上，额外满足的是企业对数据不出厂的物理安全需求和对抗AI新型攻击的虚拟安全能力。再根据企业的定制化需求培育模型，解决核心痛点，是可行的商业化路径。
思谋科技申请港股IPO
思谋科技正式向港交所递交上市申请，冲刺工业AI智能体第一股。招股书显示，公司2025年营收达10.86亿元，毛利率提升至37.3%，已累计交付约14万个工业AI智能体，服务了特斯拉、卡尔蔡司、京东方等超730家全球客户。
该公司由计算机视觉领域顶尖学者贾佳亚博士创立，拥有首个专有工业多模态大模型IndustryGPT。核心产品包括工业AI智能体（机器人、边缘AI传感器、智能体软件系统）及AI基础设施（LrMo平台）。其中机器人是思谋目前最大的收入来源，主要应用于高精度的检测和操作场景，2025年贡献了约4.36亿元营收，占公司总收入的40%。
不过，和许多处于高速成长期的科技公司一样，思谋目前仍处于亏损状态。2023年至2025年，其经调整净亏损分别为3.94亿元、3.79亿元和2.72亿元，亏损额在逐年收窄。公司已完成7轮融资，累计融资金额约5.65亿美元，吸引了IDG资本（最大外部股东，持股11%）、联想集团、红杉中国、松禾资本、真格基金等一众明星资本。
认知
杨植麟GTC 2026首次分享Kimi技术路线
Kimi创始人杨植麟在英伟达GTC大会上发表演讲，指出当前许多普遍使用的技术标准已成为大模型规模化的瓶颈，必须进行底层重构。他分享了Kimi在重构优化器（如MuonClip）、注意力机制（混合线性注意力）及残差连接等底层技术上的探索。
杨植麟表示Kimi的技术路径可概括为三点：一是提升Token效率，通过优化训练机制让每个token产生更高信息价值；二是发展长上下文能力，不仅扩大窗口，更增强跨段推理与信息利用；三是构建Agent集群，使多个模型动态分工协作，形成系统级智能。他强调三者并非叠加关系，而是乘法关系，共同决定模型能力上限。
整体来看，这一思路将Scaling从量变驱动转向结构性增益，意味着行业竞争将从参数规模转向系统设计与协同能力。Agent化、多模型协作和训练效率优化，正成为下一阶段AI竞争的关键方向。
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