

> 延揽顶尖工业设计团队并组建庞大硬件部门，这家大模型先驱正尝试将空间视觉与环境感知能力植入实体设备，试图以带屏交互终端为突破口敲开智能家居大门。

## 视觉感知赋能下一代智能中枢

纯软件形态的大模型正在加速向物理世界渗透，OpenAI内部秘密推进的硬件版图终于初露端倪。据供应链及内部人士披露，公司已经集结了超过200名工程师的专属硬件研发团队，全力冲刺首款配备环境感知摄像头的智能音箱产品，并将其量产出货时间点锚定在2027年初，预计售价区间锁定在200至300美元。

与市场上主打声学表现或基础语音指令的传统音箱截然不同，OpenAI硬件的杀手锏在于极具侵入性的视觉与环境理解能力。这枚嵌入式摄像头不仅负责三维空间的细节捕捉，还能配合不间断的麦克风阵列，实现对周边复杂对话上下文的持续监听与逻辑推断。更为硬核的是，该设备集成了高精度的面部识别系统，用户可直接通过生物特征扫描完成身份鉴权与无感支付。这种多模态的实时感知能力，有望彻底重构人机交互的物理边界。

![Generated Image February 23, 2026 - 10_06AM.png](https://static.downly.cn/images/a91a6a10983c2ea41ed7a6e34a9dbae3.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 工业设计巨头加盟与量产挑战

为了赋予这款极客产品足够的大众消费品属性，OpenAI动用了惊人的资本力量，斥资65亿美元收购了由前苹果首席设计官创立的io设计公司。这位曾操刀过iPhone与iPad工业设计的传奇巨匠将全盘接管硬件体系的外观与交互逻辑。除了带视觉的智能音箱，产品线还储备了智能台灯原型机以及对标Meta的智能眼镜项目，后者暂定于2028年推向市场。

然而，将千亿参数的云端大模型无缝塞入桌面级硬件并实现规模化量产，依然是一场充满荆棘的苦旅。据悉该项目已遭遇多次内部延期，背后的核心掣肘在于端侧算力分配、多模态数据实时处理的延迟痛点，以及全天候视听监控所引发的巨大隐私争议。如何在满足苛刻的隐私安全合规要求与发挥大模型全量感知能力之间找到平衡，将是决定OpenAI硬件梦能否成功落地的最后一道大考。

OpenAI硬件战略曝光 视觉感知音箱与智能家居生态浮出水面



> **导语**
> 苹果正全速推进AI可穿戴设备研发，包括无屏智能眼镜、带摄像头的AirPods及AI挂件。这些设备计划于2027年前后发布，均集成摄像头以赋予AI“视觉”能力，旨在通过Siri实现对环境的深度感知与交互，挑战Meta Ray-Ban的市场地位。

## 智能眼镜 抛弃屏幕拥抱语音交互

据外媒最新报道，苹果硬件工程团队已将目光锁定在2027年，计划推出一款直接对标Meta Ray-Ban的AI智能眼镜。与Vision Pro不同，这款眼镜将 **彻底摒弃显示屏**，转而采用纯语音界面与用户交互。

该设备的核心竞争力在于其先进的摄像头系统：一个高分辨率镜头用于影像记录，另一个专用镜头则为Siri提供“视觉”。这使得Siri不再仅仅是一个语音助手，而是具备了环境感知能力——它能通过眼镜“看到”用户周围的物体，测量距离，甚至读取实体文字并自动添加日程。

目前，原型机已在内部流转，生产工作最早可能在2026年底启动。苹果计划沿用其一贯的高端材料策略，以打造优于竞品的佩戴手感，并通过实时翻译、情境提醒等功能切入用户生活。

![Generated Image February 19, 2026 - 7_53PM (2).png](https://static.downly.cn/images/9f51953212df230375d9ca473bfab658.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## AirPods长出“眼睛” 探索音频之外的感知

除眼镜外，苹果在音频设备上的探索也迈出了激进的一步。带摄像头的AI AirPods研发进度相对较快，最早有望在今年与消费者见面。

这款新型AirPods将配备低分辨率摄像头。与眼镜的高清拍摄功能不同，AirPods的摄像头主要用于辅助AI获取环境信息，而非用于摄影。这意味着用户在佩戴耳机时，Siri也能通过听觉与视觉的双重维度提供服务，例如在行走时提供路况辅助或物体识别。

## AI挂件 打造iPhone的“第二感官”

处于研发早期的还有一款形态类似别针或吊坠的AI设备（AI pin or pendant）。这款产品同样计划于2027年面世，定位为iPhone的智能配件而非独立终端。

该设备将内置低分辨率摄像头和麦克风，支持与Siri的双向对话，而复杂的计算任务则交由连接的iPhone处理。苹果的设计思路是将AI的感知能力从手机屏幕延伸至用户的衣物或背包上，实现真正的“随身智能”。这三款产品的曝光，清晰地勾勒出苹果在后iPhone时代的AI硬件版图——通过无处不在的视觉感知，让Siri彻底融入物理世界。

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苹果秘密研发三款AI穿戴硬件 智能眼镜与带摄像头AirPods剑指2027



> Google DeepMind 今日攻克计算机视觉领域的终极难题，推出全新 D4RT 模型。该技术成功将三维空间与时间维度融合，实现对动态世界的像素级精准追踪与重建，让机器视觉从“拼图”进化为“整体感知”。

## 从拼图模式到四维整体建模

长期以来，机器视觉受困于如何理解动态世界。DeepMind 发布的 D4RT（Dynamic4D Reconstruction and Tracking）打破了这一僵局，它不再依赖多个独立模型分别处理深度、动作和视角的传统“打补丁”方式，而是通过统一架构实现了维度的跨越。

D4RT 采用优雅的“查询式”架构，将复杂的视觉任务简化为一个核心逻辑 询问视频中的任意像素在特定时间、特定视角下的三维坐标。这种从底层逻辑上的重构，让 AI 不再是处理一个个切片，而是建立起了一个包含时间维度的完整四维世界模型。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 算力效率的指数级跃升

“指哪打哪”的查询机制带来了惊人的效率提升。在性能基准测试中，D4RT 的运行速度相比现有技术标杆提升了 18 至 300 倍。

以往顶级算力需要十分钟才能解析的一分钟视频，现在仅需 5 秒即可完成处理。这意味着 AI 首次具备了在现实场景中实时构建四维地图的能力，为自动驾驶、机器人导航等对时延极其敏感的领域扫清了关键障碍。

## 超越视觉的全时空感知

D4RT 的突破不仅在于快，更在于深。它展现出了令人惊叹的“脑补”能力

*   **全时空追踪** 即便物体被遮挡或移出画面，模型依然能预测其在三维时空中的轨迹。
*   **瞬时重建** 无需反复迭代，直接生成场景的精准 3D 结构。
*   **自适应捕捉** 自动对齐不同视角，精准还原相机的运动路径。

这标志着 AI 正从单纯的“看客”进化为能够理解物理常识的观察者，为通往通用人工智能（AGI）铺平了视觉感知的基石。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

DeepMind 发布 D4RT 模型 开启 AI 视觉四维全感知时代


> 导语
>
> 今日全球AI领域迎来多款重磅模型发布，开源社区活力迸发。法国Mistral AI推出的Mistral 3系列以超高性价比和128K长文本剑指GPT-4o，而国产模型DeepSeek V3.2则通过线性复杂度架构在推理效率上取得突破。与此同时，亚马逊云科技与谷歌分别在智能体自主编程及搜索交互体验上推陈出新，阿里通义与商汤科技也在图像生成与多模态数据效率上展示了最新成果，AI技术正加速向垂直应用与公益领域渗透。

## Mistral全新开源系列强势登场 性能对标GPT-4o且价格腰斩

法国AI独角兽Mistral AI再次搅动开源社区，正式发布了包含Mistral 3B、8B、14B以及旗舰级Mistral Large3在内的新一代模型家族。这一系列模型不仅全部采用Apache 2.0开源协议，允许商业免费使用，更在技术规格上实现了重大升级。新模型在保持极低延迟的同时，成功将上下文窗口扩展至128K，这意味着它们能够处理更长文档和更复杂的任务。值得注意的是，其定价策略极具攻击性，仅为GPT-4o的一半，旨在通过极高的性价比和不输于Llama 3.1同规格模型的性能，在全球激烈的模型竞赛中稳固其"欧洲OpenAI"的地位。

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## 国产之光DeepSeek V3.2发布 线性复杂度架构挑战推理极限

国内顶尖AI团队DeepSeek发布了V3.2版本，包含标准版与深度思考版双模型。此次更新的核心亮点在于引入了创新的"转正稀疏注意力"技术，成功实现了线性复杂度的长文本处理。这一突破极大地优化了模型在128k超长上下文场景下的运行效率，使其能够以极低的资源消耗完成百万token级别的单卡推理。在多项权威基准测试中，V3.2深度思考版表现惊艳，不仅与国际顶尖模型持平，更在特定的竞赛项目中展现出金牌水准，标志着国产开源模型再次跻身全球第一梯队。

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## 亚马逊重磅发布Nova 2模型家族 智能体Kiro实现自主编程

在re Invent 2025大会上，亚马逊不仅展示了其在模型层的实力，更在应用层抛出了杀手锏。首先是第二代自研大模型Nova 2家族的亮相，涵盖Lite、Pro、Sonic和Omni四款新品，主打极致性价比，定价仅为同类竞品的一半，并支持与谷歌云互联。更引人注目的是三款全新AI智能体的发布，其中名为Kiro的自主智能体具备惊人的持续工作能力，能够连续数天独立运行。Kiro不仅能利用编码工具自动生成运营级代码，还能在面对复杂任务时主动与用户互动确认，极大地推动了开发运维的自动化进程。

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## 谷歌搜索迎重大革新 对话模式无缝融合传统搜索

谷歌正在对其核心搜索产品进行一次大胆的尝试，测试将AI生成的摘要与类似ChatGPT的对话界面进行深度融合。这项新功能旨在打破传统搜索列表的局限，用户不仅能在搜索结果顶部直接获取由AI提炼的关键信息，还能通过自然语言与系统进行多轮对话，深入挖掘相关话题。目前该功能已在美国地区率先上线，并计划逐步推向全球市场，这标志着谷歌正加速将生成式AI体验从"实验性功能"转变为搜索的主流形态。

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## 阿里通义开源图像生成新神器 6B参数精准控制秒杀Flux

阿里巴巴通义实验室在图像生成领域再次抛出"王炸"，正式开源Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union模型。作为Z-Image生态的最新力作，该模型拥有6B参数量，在精确控制与创意生成能力上实现了显著提升，甚至在部分指标上超越了热门的Flux模型。目前该模型已在Hugging Face平台上线，并遵循Apache 2.0许可协议，这意味着开发者和企业可以免费将其用于商业项目，为设计、游戏及内容创作行业提供了强大的新工具。

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## 商汤NEO重新定义多模态 仅需十分之一数据量即可媲美顶流

商汤科技联手南洋理工大学推出了开源多模态模型NEO，该模型在架构设计上取得了重要突破。通过创新的视觉语言深层统一技术，NEO成功解决了传统多模态模型训练效率低下的痛点。数据显示，NEO仅需使用相当于同类模型1/10的数据量，就能达到顶尖的视觉感知性能。这一成果不仅大幅降低了模型训练的算力成本，也宣告了依靠堆砌数据的"拼凑式"AI时代即将终结，为高效能AI的发展指明了方向。

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## 科技向善 我国首个盲童无障碍AI伴读系统上线

科技不仅仅是冰冷的算法，更充满人文关怀。由中国盲文出版社与科技公司联合研发的"小星"——我国首个无障碍AI伴读系统正式上线。该系统搭载了大语言模型，专为视障儿童设计。孩子们可以通过手机或电脑，免费向"小星"提问关于书籍内容、生僻词义乃至故事情节的各种问题。这一创新应用极大地降低了视障群体的阅读门槛，用AI技术为盲童打开了一扇探索世界的窗口。

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