

> 随着底层芯片架构的持续演进，RISC-V正以强悍的通用算力与深度融合的AI加速引擎，打破传统指令集壁垒，为大模型在服务器端的原生部署提供了一种极具潜力的开源硬件方案。

## 核心架构升级突破性能瓶颈

长期以来被视为芯片市场强力替补的RISC-V开源指令集架构，终于迎来了杀入高性能计算主战场的历史性时刻。在2026玄铁RISC-V生态大会上，阿里巴巴达摩院正式向全球发布了其最新研发的高性能RISC-V架构CPU产品玄铁C950。这款处理器的成功问世，不仅大幅拉高了全球RISC-V阵营的性能天花板，更在行业内首次实现了CPU对千亿级参数大模型的原生底层支持。

作为达摩院倾注资源的最新一代旗舰级计算产品，玄铁C950在核心微架构设计上采取了极为激进的升级策略。在硬核物理规格方面，该处理器史无前例地采用了8指令深度译码机制与16级超长流水线设计，并配备了容量超过1000条指令的超大乱序执行窗口，其设计最高稳定主频飙升至3.2GHz。

更加令人瞩目的是其在国际权威跑分平台上的表现。在严苛的SPECint2006基准测试环境下，玄铁C950的单核通用计算性能首次成功突破了70分大关，毫无争议地登顶当前全球性能最强的RISC-V处理器宝座。在实际的云端网络处理与海量云存储等高负载典型任务中，其综合执行效率较市面主流同类产品提升幅度超过了30%。

![52.png](https://static.downly.cn/images/e1783cf7d81235eaac859c675879491b.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 算力融合赋能大模型原生部署

如果说通用性能的跃升是敲门砖，那么针对人工智能算力的深度定制则是玄铁C950的真正杀手锏。除了提供极致的基础算力支撑，达摩院研发团队在此次架构迭代中，创造性地同步嵌入了Vector和Matrix两款原生的硬件级AI加速引擎。

这两大专门针对张量计算优化的加速引擎与玄铁CPU主核心实现了物理级别的统一编址与缓存共享，从根本上打破了数据在不同处理单元间搬运的延迟瓶颈，实现了通用逻辑算力与大规模矩阵算力的无缝深度融合。

经过研发实验室的严苛实测，这种新型软硬协同架构展现出了极其优异的模型兼容性与运行效率。该系统不仅能够极速加载，更能以极低的延迟流畅运行诸如Qwen 3-235B以及DeepSeek V3-671B等全球顶尖的超大规模语言模型。这也是全球芯片发展史上，首次有CPU完全脱离独立GPU的辅助，以纯原生架构稳健支撑起千亿参数规模的大模型推理任务，为即将全面爆发的AI Agent智能体时代，提供了一套极为珍贵的低功耗服务器级硬件参照样本。

![53.png](https://static.downly.cn/images/16fa5239a9b200a657e124c1596572d6.png)<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 生态拓展加速百亿级市场落地

硬件指标的突破仅仅是万里长征的第一步，对于开源指令集而言，建立繁荣的软硬件生态圈才是决定生死存亡的关键。中国工程院院士倪光南在发布会现场的发言中明确指出，得益于其开源开放的技术特性，RISC-V架构正以超乎想象的速度向主流应用市场渗透。据权威产业咨询机构的数据预测，到2031年全球基于RISC-V架构的智能设备出货量将达到惊人的360亿颗。

为了牢牢把握并加速这一产业周期的到来，达摩院联合多方力量展开了密集的生态合围动作。在底层研发层面，达摩院已与中国科学院软件研究所及北京开源芯片研究院正式签署深度合作协议，各方将汇聚顶尖研发资源，共同推动下一代开源香山CPU架构的演进。在系统软件适配层面，团队携手国内领先的openKylin开源社区，成功打造了全球首个专为RISC-V深度优化的原生人工智能操作系统，并全面支持了OpenClaw等主流计算框架的本地化一键部署。

而在至关重要的商业化量产进度上，玄铁系列内核目前已在全球范围内成功授权并落地了超过200多款量产级商用芯片，其应用场景正从传统的物联网边缘设备，快速延伸至AI智能穿戴眼镜、高精度电力工控等高附加值前沿领域。从微小的传感器到吞吐庞大数据的高端云服务器，以阿里巴巴为代表的中国底层科技力量，正在借助开源的力量重塑全球基础芯片的底层格局。当一颗高性能的RISC-V处理器能够游刃有余地生吞下千亿参数的超级大模型时，一个不被封闭授权体系裹挟的、更加开放与自主的多元化算力时代，已然拉开序幕。


阿里达摩院发布玄铁C950 RISC-V架构首次原生支持千亿参数模型



> 苹果正在打破智能穿戴设备的既有形态，秘密研发一款全新的AI硬件。这款设备并非手表或手机配件，而是一款类似AirTag大小、具备环境感知能力的独立“AI胸针”，意在通过极简交互重新定义人工智能的随身体验。

## 极简美学 告别屏幕的尝试

在智能手表市场趋于饱和的今天，苹果似乎准备做减法。据透露，这款新品在外观上延续了AirTag的设计语言——扁平、圆润、极致轻薄。

机身预计采用铝合金与玻璃结合的精密工艺，既保留了苹果一贯的高级质感，又兼顾了佩戴的时尚属性。这种设计不仅是为了美观，更是为了让科技“隐形”。它不再试图争夺用户的视觉注意力，而是安静地佩戴在胸前，成为用户身体的一部分。

## 感知进化 从触控到环境理解

这款设备的核心功能不再是传统的触控交互，而是基于AI的“主动感知”。设备内置了高精度的摄像头和麦克风阵列，充当用户的“第三只眼”和“第二只耳”。

它能够实时捕捉周边的环境信息，并通过端侧或云端AI进行深度解析。这种设计思路与硅谷此前大热的AI Pin有异曲同工之妙，但背靠苹果强大的芯片算力和生态整合能力，这款产品或许能解决此前同类产品续航差、发热严重等痛点，真正开启“无屏幕计算”的新时代。

![Google_AI_Studio_2026-01-22T03_10_07.498Z.png](https://static.downly.cn/images/a58751c445b6a988a0292db536255a5a.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

苹果的新物种 像AirTag一样的AI胸针



> 字节跳动正加速构建以“豆包”大模型为核心的硬件生态。新一代 AI 耳机确定由歌尔股份代工，搭载高通芯片的 AI 眼镜已进入试产阶段，加之手机助手的端侧落地，一个覆盖听觉、视觉与移动终端的“设备级 AI 代理”网络已初见雏形。

## 穿戴设备的隐秘行军

尽管外界对于字节跳动造硬件的猜测从未停歇，但近期供应链传来的确切消息显示，这家互联网巨头已进入实质性落子阶段。新一代豆包 AI 耳机已锁定由声学巨头歌尔股份代工，项目团队正全力推进量产。虽然官方对上市时间保持缄默，表现出对产品成熟度的极度克制，但制造端的动作已无法掩盖其野心。

与此同时，豆包 AI 眼镜的路线图更为清晰。第一代产品计划量产约 10 万台，这一“小步快跑”的策略旨在向极客与开发者群体收集真实反馈。值得关注的是芯片选型的变化：供应链确认该眼镜将采用高通 AR1 专用芯片，而非此前传闻的恒玄方案。这一升级暗示了字节跳动在保证佩戴轻便性的同时，对端侧 AI 算力有着极高的要求。

![Google_AI_Studio_2026-01-15T02_56_44.285Z.png](https://static.downly.cn/images/2cb02d7a79dfbfae4446953424b3f885.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 手机端的“特洛伊木马”

在穿戴设备之外，字节跳动在存量最大的手机市场也撕开了一道口子。“豆包手机助手技术预览版”成功集成至努比亚 M153 工程样机，首批设备的秒罄证明了市场对“原生 AI 手机”的渴望。

这款助手并非简单的聊天机器人，它实现了本地化的语义理解与跨应用的任务调度。这种“设备级 AI 代理”能力，正是大模型落地的终极形态——让 AI 接管繁琐的操作流。

## 下一代交互的长期主义

从耳机（听觉入口）、眼镜（视觉入口）到手机助手（综合入口），字节跳动的硬件逻辑并非单纯卖设备，而是为豆包大模型寻找物理世界的接触点。虽然目前尚未大规模商用，但其在供应链整合、高算力芯片选型以及早期用户测试上的密集动作，清晰地传递出一个信号：字节跳动不急于一时的销量，而是在为下一代人机交互时代，做一场深谋远虑的长期基础设施建设。

字节跳动硬件突围：从耳机到眼镜的 AI 全场景布局



> 导语：Meta 公司对其智能眼镜产品线进行了 v21 软件更新，引入了极具实用价值的“对话聚焦”功能，显著增强嘈杂环境下的听力清晰度，并与 Spotify 合作推出了极具未来感的“视觉配乐”体验。

## 嘈杂环境中的听力救星

在本次 v21 更新中，最受瞩目的功能莫过于“对话聚焦 Conversation Focus”。利用 Ray-Ban Meta 和 Oakley Meta HSTN 智能眼镜内置的开放式扬声器与先进的 AI 算法，该功能能够定向放大对话者的声音。

这对于经常身处嘈杂环境的用户来说是一个巨大的福音。无论是在喧闹的酒吧、繁忙的通勤列车，还是人声鼎沸的餐厅，用户只需轻滑眼镜右侧镜腿或调整设置，即可清晰地听到对方的说话内容。这一功能实际上让智能眼镜具备了类似临床级助听器的辅助效果，紧跟了苹果 AirPods Pro 涉足听力辅助领域的行业趋势。

![Google_AI_Studio_2025-12-17T01_26_46.574Z.png](https://static.downly.cn/images/4aa86b7f088433063add5ec221f34412.png)

<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 所见即所听的视觉配乐

除了实用的听力增强，Meta 还带来了一项颇具科幻色彩的“噱头”功能——与 Spotify 联手打造的“视觉配乐”。智能眼镜现在可以识别用户视野中的内容，并自动播放匹配的音乐。

想象一下，当你注视一张专辑封面时，耳边自动响起该歌手的成名曲；当你凝视一棵闪烁的圣诞树时，节日颂歌随之而来。虽然 Meta 坦承这主要是一种趣味性展示，但它生动地演示了未来 AR 设备如何将“所见”与“应用服务”无缝连接。

## 市场推广计划

目前，“对话聚焦”功能初期将仅在**美国和加拿大**上线。而 Spotify 的视觉配乐功能则覆盖了更广泛的市场，包括英国、法国、德国、澳大利亚等多个国家和地区。本次更新将首先面向 Meta 早期体验计划的参与者开放，随后逐步推向大众市场。这标志着智能穿戴设备正从单纯的“连接工具”向增强人类感知能力的“器官延伸”转变。

Meta智能眼镜进化 秒变“助听器”，看什么就播什么歌



> 导语：今日AI界风起云涌：谷歌Gemini 2.5以“对话式图像分割”技术惊艳四座，让图像处理进入新纪元；微软与谷歌的人才争夺战愈演愈烈，科技巨头间的竞争进入白热化；同时，亚马逊通过收购与投资，在AI可穿戴设备和前沿光学技术领域双线出击，展现其深远布局。


## 谷歌Gemini 2.5发布“对话式图像分割”，让AI看懂你的话

谷歌最新推出的Gemini 2.5 AI模型带来了一项革命性功能——“对话式图像分割”。用户现在可以通过简单的自然语言指令，对图像进行精准的分析和内容高亮。这项技术不仅能识别物体，更能深入理解复杂的逻辑关系和抽象概念，甚至能够处理图片中的文字识别任务。该功能已通过API向开发者开放，预计将在图像编辑、工作场所安全监控及保险理赔等多个领域大放异彩，显著提升工作效率与准确性。

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## AI人才争夺战升级：微软从谷歌挖走20名核心员工

科技巨头间的AI人才竞赛正变得空前激烈。微软消费级AI战略负责人穆斯塔法·苏莱曼，这位DeepMind的联合创始人，近期从其“老东家”谷歌及DeepMind大规模招揽人才。据报道，已有超过20名核心员工，包括前谷歌Gemini项目的重要工程负责人，选择加入微软。这一举动无疑加剧了行业内的人才焦虑，同时也反映出顶尖AI专家的巨大价值——在高薪吸引核心人才的背后，是科技行业普遍的裁员浪潮，形成了鲜明对比。

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## 亚马逊收购AI穿戴设备Bee，你的生活将被时刻记录

亚马逊公司确认已收购AI可穿戴设备初创公司Bee。这家公司专注于开发能够记录用户日常生活的智能设备，其产品包括一款智能手环和相应的Apple Watch应用程序。该设备旨在通过收集用户的言行数据，充当一个全天候的AI个人助手。此次收购标志着亚马逊在个人AI助理和智能穿戴设备领域的进一步深耕，也引发了市场对于个人数据隐私和AI应用边界的广泛讨论。

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## 亚马逊投资可编程光学初创公司Lumotive，加码工业创新

亚马逊通过其工业创新基金，对可编程光学技术初创公司Lumotive进行了新的投资。Lumotive公司重新开放了其B轮融资，吸引了亚马逊和ITHCA集团的加入，使其该轮融资总额达到了5900万美元。Lumotive的技术专注于开发不含活动部件的光束转向芯片，这对于机器人、自动驾驶和工业自动化等领域的3D传感至关重要。亚马逊的此次投资，彰显了其在推动前沿技术与工业应用结合方面的战略眼光。

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