BWS | 人工智能与科技行业周动态（09.05 - 09.11)

OpenAI 9 月 8 日公布一套由内部模型生成的 Navier–Stokes 存在性与光滑性问题解法，模型给出的构造表明，在特定平滑外力条件下，初始平滑的三维不可压缩流体可在有限时间形成奇点，并同时提供传统数学证明和 Lean 形式化证明。最值得关注的是研究方式：OpenAI 使用约 1 万个并发 Agent 协同搜索，约 88 小时形成结果，随后 GPT-6 Astra 再用 17 小时完成形式化验证；仅 Navier–Stokes 项目就产生约 27 万? 不，应为 270 万条消息、约1300亿输出 token。OpenAI明确表示无意申领奖项，而且成果仍需数学界独立审查，因此不宜直接写成“已被正式证明”。但它可能标志一种新的科研 Scaling Law：把大量推理计算、多 Agent 搜索和形式化验证器结合，直接用于未知数学问题。

DeepSeek 9 月 10 日发布 DeepSeek-V4.1-Flash，是其新一代架构家族中规模最小的模型，同时原生支持视觉理解。模型总参数量达到 552B MoE，但采用新的 Causal Encoder–Decoder 非对称架构：处理输入时只激活约 8B 参数，生成输出时激活约 16B 参数。更关键的是 KV Cache 优化，官方称相较上一代仅需要 1/4 的 HBM 和 1/8 的 SSD 存储空间，同时内部 benchmark 已超过 V4-Pro。这里真正值得跟踪的不是单纯榜单提升，而是 DeepSeek 开始把架构创新直接集中到 Agent 推理经济性：当长上下文、持续 Agent 和大规模并发成为主要负载，KV Cache、Memory Bandwidth 和每任务总成本可能比单纯训练 FLOPs 更决定商业竞争力。

9 月 9 日，《Nature》发表 An operational perturbation proteomics-based virtual cell model。研究团队系统扰动乳腺癌细胞，获得超过 3,800 万条时间序列蛋白丰度测量，据此训练 Virtual Cell 模型 ProteinTalks。不同于大量依赖静态转录组的虚拟细胞模型，ProteinTalks 学习的是“药物或其他扰动发生后，蛋白网络随时间如何变化”的动态潜在表示，因此能够进一步预测药物疗效和协同作用、寻找新药组合、定位耐药相关蛋白、进行患者响应分层，并用于患者类器官候选药物排序。对产业而言，这篇工作的意义非常直接：Virtual Cell 的竞争可能不会最终由模型参数量决定，而会由谁拥有规模最大、时间分辨率最高、真正包含 Intervention→Response 的实验数据决定，动态扰动蛋白组可能成为新的高价值数据基座。

UC Berkeley 团队 9 月 9 日在《Nature》发表 GPN-Star。其核心思想与不断扩大 DNA Language Model 参数不同，而是把物种树和全基因组多序列比对直接写入模型架构，让 AI 显式学习“哪些 DNA 位点在数千万年进化中始终受到选择约束”。模型主体约 2 亿参数，分别在脊椎动物、哺乳动物和灵长类多尺度进化数据上训练，在人类编码区和非编码区突变效应预测、致病变异优先级、GWAS fine-mapping 以及罕见变异关联分析等任务表现突出，而且同样架构可迁移到多种模式生物。其投资启示非常有意思：在 AI Biology 中，“Scale is all you need”未必成立；当领域中存在强结构先验时，将进化、物理或生物机制显式嵌入模型，可能以小得多的计算量获得更好的科研 ROI。

小鹏在广州正式启用全球首条高阶通用人形机器人自动化产线，产线核心工序自动化率超过 80%，IRON 人形机器人完成自动化总装后自主走下产线；该机型全身 76 自由度、单手 21 自由度，小鹏计划在 2026 年底推进规模量产筹备，先期部署于园区与门店开展场景验证，2027 年实现对外交付，代表行业开始把汽车行业成熟的车规制造和质控体系迁移到人形机器人生产。

本轮由淡马锡旗下祥峰资本、方广资本、万石资本投资，团队集合前华为自动驾驶、港大计算机以及前小鹏机器人本体核心人员，资金将用于数据、世界模型、人形本体与灵巧手的协同迭代，其 KAIBot 人形机器人、KAI 世界模型和第一人称数采头环构成完整技术栈，此前也在世界人形机器人运动会完成乒乓球人机互动展示。

蚂蚁灵波这套系统支持跨厂商、跨形态机器人本体复用，目前已经适配 17 家厂商共计 20 种构型，包括双臂、双足、轮式机器人；技术落地到上海国大药房的真实场景，机器人可以自主接单、识别药盒、拣选交付，在不改造门店环境的前提下应对窄通道、反光包装等干扰，解决过去专用机器人一套任务一套算法的痛点。

近日，清华大学类脑计算研究中心“天眸芯”最新研究成果登上《Nature Sensors》封面，这是该团队继2024年《Nature》封面后的又一突破。研究提出无需真值标注的自监督表征学习框架IGFNet，基于视觉原语，让模型在运动模糊、过曝、闪烁等极端退化条件下构建可靠的内部视觉模型，并高效迁移至单目深度估计、视频实例分割等下游任务；团队同步开源算法工具链TianMouCV。这意味着，视觉传感器不再只是数据采集设备，而开始承担信息编码与语义组织的前端计算，成为大模型和世界模型的智能输入层。

海南大学梁丰研、殷明教授团队与浙江大学张韶岷研究员合作的论文被 MIND 2026 接收。研究基于猕猴运动皮层 96 通道阵列、2108 个运动试次，通过电极失效、输入噪声升高、频段结构替换三种可控退化，比较阈值穿越计数（TC）与尖峰频段功率（SBP）两类特征。结果显示，当电极减少、噪声升高、频段结构被破坏时，SBP 的八方向解码准确率始终高于 TC；把两类特征直接融合也未必更优，最强噪声下反而略低于 SBP。研究提示，特征选择本身就是长期脑机接口的重要鲁棒性设计，应纳入信号衰减条件下的统一评测，电极少了、噪声大了、频段结构变了，特征表示的损失路径可能并不相同。

根据中国证监会官网公示，公司已在上海证监局办理辅导备案登记，辅导机构为华泰联合证券，意味着术理创新正式进入IPO准备阶段。术理创新成立于2015年8月，是一家专注于脑机接口技术研发与应用服务的科技企业，主要面向中枢神经损伤导致的肢体运动障碍、意识与认知障碍以及神经发育障碍等临床需求。公司以非侵入式脑机接口为主要技术路线，已形成从基础理论研究、核心硬件研发、解码算法，到脑机交互平台系统集成、临床验证和产业化落地的技术闭环。

9月8日，美国商务部CHIPS研发办公室同时与多家量子计算公司敲定最终协议：D-Wave、PsiQuantum、Quantinuum、Rigetti各获得最高1亿美元联邦资助，GlobalFoundries获得3.75亿美元。D-Wave的资金将加速其退火和门模型量子系统的研发与规模化，包括开发100,000量子比特退火系统和10,000量子比特门模型系统（目标实现100个逻辑量子比特执行超过100万次操作）。美国商务部将获得D-Wave的少数非控制性股权。Quantinuum作为唯一采用离子阱架构获资助的公司，将与GlobalFoundries合作制造新一代离子阱及控制电子元件，与Monarch Quantum合作开发可扩展的激光器和光学组件。PsiQuantum的资助将用于推进光子量子计算容错系统的研发。

IonQ于9月8日发布第六代量子计算平台Superion 256，并称首批256量子比特QPU已由其子公司SkyWater制造，原型系统已实现首次俘获离子。公司表示芯片与SkyWater联合设计制造，2026年上半年完成6次tapeout，设计周期由9个月压缩至2个月，六个月内的晶圆批次交付量是此前代工厂的12倍，客户交付预计在2027年。Superion 256采用电子量子比特控制技术，以芯片集成电子控制替代激光系统，底层控制采用标准半导体工艺制造。IonQ CEO Niccolo de Masi称，Oxford Ionics的电子控制技术与SkyWater制造能力结合，使其从“一台一台做实验机”转向可按百台规模制造，产业意义在于离子阱路线也开始正面回答成本、产能和数据中心部署问题。