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在春节之际，AI 代理领域传来重大人事变动，OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 宣布加入 OpenAI。这一决定标志着 OpenClaw 将转型为一个开放、独立的基金会，专注于推动个人智能体的发展。,与早期砸下数亿元收购锤子科技旗下坚果手机的团队，及VR厂商PICO不同，进入AI时代后，字节调整了打法，不再押注单一形态，而是加快节奏、密集试错，先后布局了AI耳机、AI眼镜、AI手机等一系列硬件产品。,2026年2月16日除夕，阿里巴巴开源全新一代大模型千问Qwen3.5-Plus，其性能媲美Gemini3Pro，登顶全球最强开源大模型。该模型实现底层架构革新，总参数3970亿、激活仅170亿，以小胜大超越万亿参数的Qwen3-Max，部署显存占用降60%，256K超长上下文场景推理吞吐量提升至19倍。,这些数据至少说明，AI硬件并非无人问津，作为生态补充是成立的。但同样也需要看到，尽管各家的销售战报都很亮眼，体量上却并不大，更接近于验证市场反馈的小规模试水，不是真正意义上的“硬件起量”。

“现场灯光变化复杂，对计算机视觉干扰极大。电磁干扰虽未必达到工厂级别，但也相当显著，可能影响机器人的通信与定位。”因此，在这种复杂环境下仍然能稳定完成动作，说明其硬件可靠性与基础控制算法已较为成熟。,二是AI硬件门槛逐渐降低。一方面，大量的AI硬件创业公司在过去几年已经趟出了一些成熟的商业化场景，另一方面，各种硬件形态的供应链也已经十分成熟，大厂只需提供技术能力，通过合作代工，就能快速推出产品。

需要注意的是，尽管机器人在春晚上的表现值得肯定，但离真正落地还有很长一段路要走，前者（翻跟头等舞蹈能力）是后者(落地服务能力)的必要非充分条件。他强调，机器人还需要具备更复杂的“感知–认知–行动”的闭环与长期自主运行能力。,尽管 ChatGPT 全球周活已逼近9亿，但在印度实现商业化仍面临挑战。Altman 指出，印度的体量虽大，但基础设施限制与市场敏感度使得大规模部署比发达经济体更复杂。

马年春晚，人形机器人首次大规模登上舞台，留下的名场面足够吸睛:,图片源自小红书

Meta去年发布的Llama4开源模型，在模型性能和智能涌现效果方面的多个第三方榜单中全面落后于ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen等大模型。相比在模型层面硬拼，掌握AI眼镜这一高频入口，一定程度上能帮助Meta稳住主动权。,因为支付宝集五福、抖音集福卡每年都要投个5亿、8亿，10亿并没有太大区别;再有，大部分用户也只能抢到1块、2块，也没人关心总额。,今年1月，马斯克宣布Cybercab将于4月投产，并指出Cybercab的产能将遵循S型曲线增长。