

> Atlas 将空间几何与物理动力学内嵌于表征核心，为具身智能与物理世界交互建立了通用的三维物理先验原语。

由李飞飞联合创立的 World Labs 正式发布首个旗舰级世界模型 Atlas。与当前依靠海量二维视频逐帧像素预测的扩散架构有着本质不同，Atlas 被技术界公认为通往通用物理智能的关键底层原语。该模型的突破在于让机器真正具备理解、建模并预测三维连续物理环境几何与动态规律的能力，标志着前沿人工智能正从抽象符号的文字生成与平面像素渲染，跃升至拥有实体感知维度的空间智能阶段。

## 物理约束下的连续三维几何表征机制

**空间几何原语的解耦建模**　主流视频生成模型本质上仍是二维平面像素的概率统计映射，缺乏对真实空间深度、物体永存性及遮挡拓扑关系的内生建模。Atlas 彻底摒弃了纯粹的像素级自回归预测范式，在神经潜在空间中直接构建具备连续坐标系与空间一致性的三维物理表征场。通过将点云、隐式几何表面与连续体素场进行多层次融合，模型能够在未观测视角下实现对遮挡区域的精确补全，攻破了传统视频生成中物体频繁形变与透视崩溃的底层缺陷。

**牛顿动力学先验的内生融入**　Atlas 在预训练阶段直接引入了经典力学守恒法则作为潜空间的正则约束项。模型在预测场景未来状态演变时，不再基于视觉像素的表面相似度进行盲目推演，而是通过内嵌物理规律的隐式求解器，精确计算物体间的质量分布、摩擦系数、碰撞边界与重力加速度响应。这种深层数学约束使得模型生成的虚拟世界具备了可被实体机械臂或虚拟代理进行高保真交互的物理确定性。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 具身仿真演化与物理引擎范式转移

**具身智能合成数据飞轮重构**　现实物理世界中机械臂与足式机器人的数据采集成本极其昂贵，传统物理仿真引擎构建的合成场景又存在难以逾越的虚实迁移鸿沟。Atlas 这类物理级世界模型提供了无限规模、可自由交互且符合真实物理规律的数字孪生沙盒。智能体可以在其生成的千万种复杂物理场景中展开高并发强化学习训练，直接掌握复杂工况下的操作技能，彻底瓦解具身智能领域的底层数据荒漠困局。

**传统计算机图形学管线重组**　依靠繁琐手工建模、纹理贴图烘焙与刚性离散物理引擎的传统 3D 生产管线正在遭遇代际颠覆。Atlas 验证了直接从隐式高维空间端到端生成三维可交互世界的工程可行性。未来数字孪生搭建、游戏虚拟场景构建以及影视工业制作，将从手工雕琢单个资产的劳动密集型模式，转变为输入物理描述即可实时生成微分级连续交互环境的全新生产流程。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

自然语言赋予了机器逻辑思考与抽象表达的骨架，而 Atlas 则为其注入了理解三维物理世界的感官血肉。当空间智能补齐了物理交互原语，人工智能的进化路线正式从单向的屏幕对话框，迈入了能够认知环境、操纵物质实体的崭新阶段。

突破自回归像素局限 李飞飞团队 Atlas 世界模型重构空间智能底层



> 权威IT咨询机构的背书，标志着大模型技术在企业级市场的商业化落地迈入深水区。从辅助编程工具到全自动编码代理，技术服务商正在全面接管软件工程的核心价值链。

## Gartner象限的含金量 企业IT采购的风向标

在To B的商业世界里，技术参数的跑分往往敌不过一份权威机构的背书。Gartner的魔力象限向来是全球500强企业首席信息官CIO制定年度IT采购预算的圭臬。OpenAI在企业AI编码代理领域被评为领导者，绝不是一张简单的奖状，而是一张通往万亿级企业软件服务市场的顶级VIP通行证。

过去的一年里，大模型厂商在C端市场的增长逐渐乏力，流量红利见顶。如何证明大模型能够真金白银地为企业降本增效，成为了所有AI公司的集体焦虑。获得这一评级，意味着OpenAI不仅在模型底座的智商上保持领先，更在企业级数据合规、权限管理、私有化部署以及与现有开发工具链的集成度上，跨越了严苛的商业门槛。这宣告了OpenAI已成功完成从一家纯粹的AI实验室向成熟企业级软件供应商的身份蜕变。

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## 从Copilot到Agentic 跨越人机协作的鸿沟

评级名称中蕴藏着更为致命的商业机密　这不仅是关于AI编码，更是关于Agentic（代理型）。回顾过去两年的开发工具演进，市场的主流是Copilot模式，AI扮演的是一个智能副驾驶的角色。程序员负责掌控方向盘，AI只在需要补全代码或生成注释时提供协助。

然而，企业采购的根本目的是替代昂贵的人力，而非仅仅让人变得更舒适。Agentic代理模式彻底打破了这一边界，AI开始抢夺方向盘。通过赋予大模型规划任务、分解需求、自主读取仓库并执行代码修改的权限，OpenAI正在将研发流程从人机协作推向人机替代的边缘。对于企业而言，这意味着软件开发的计费模式将从按人头购买SaaS账号，转变为按需购买AI代理的算力时长。这种底层计费逻辑的颠覆，是对传统软件外包行业的降维打击。

## 动了谁的蛋糕 研发工具链生态的重新洗牌

OpenAI在B端工作流的强势突围，不可避免地触动了现有研发工具链巨头的奶酪。长期以来，微软凭借GitHub垄断了代码托管与Copilot市场，而GitLab、Atlassian等公司瓜分了研发管理的蛋糕。虽然微软是OpenAI的重要股东，但在企业级市场的实际落地中，两者之间的暗流涌动已经难以掩饰。

OpenAI直接下场切入编码代理领域，意味着它不再甘心只做微软背后的算力管道和大脑，而是要直接掌控与企业开发者交互的最前端入口。同时，这也给Cursor等基于API包装的明星初创公司敲响了丧钟。当拥有底层模型霸权的巨头开始亲自下场打磨产品体验并获得行业权威认证时，留给中间商的利润空间将被无限压缩。一场围绕企业核心数据资产与研发命脉的控制权之战，才刚刚开始。

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OpenAI获Gartner企业AI编码代理领导者评级 标志着大模型厂商深入B端工作流



> 面对热度回落的独立影视级生成工具，OpenAI选择将其无缝嵌入国民级聊天引擎。此举是对高昂算力成本的一次商业突围，更将借助顶级IP授权彻底摧毁大众视频创作的门槛。

## 流量焦虑催生产品合并
为了在竞争日趋白热化的生成式AI赛道中维持用户的绝对粘性，OpenAI正在内部推进一项战略级的重磅功能整合。据可靠消息透露，备受瞩目的视频生成模型Sora即将以插件或原生功能的形式，直接嵌入旗舰级对话产品ChatGPT的界面中。

时间回溯到2025年9月，Sora独立版应用在上线首日曾制造了全网狂欢。然而，随着新鲜感褪去，加之受限于生成时长、视频类型以及严格的内容审核限制，该应用的日活跃数据出现了肉眼可见的下滑。此次战略转向逻辑非常清晰，OpenAI急需借助ChatGPT当前庞大的高频用户基本盘，为Sora注入新的交互场景与生命力，从而在与其他AI视频初创公司的肉搏战中抢占创作者心智。

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## 算力成本逼出变现新路径
将一部“吞噬算力”的视频生成引擎直接塞进全球最大的聊天机器人系统，对基础设施而言是一场灾难级的考验。为了平衡高昂的GPU运行开支，商业化试水已迫在眉睫。

积分消耗机制 业内预计，整合后的系统将探索类似独立应用中的积分消耗模式，用户在对话框中调用Sora生成高清视频将扣除相应的算力代币，从而在无形中培养用户的付费习惯。
超级IP授权 更加震撼的商业动作在于内容创作的权限下放。得益于此前华特迪士尼公司对OpenAI高达10亿美元的战略注资，未来高级付费用户极大概率将获准在生成的视频中直接调用合规授权的经典动画角色。这种正版IP的下放，将直接引爆同人创作与数字营销的全新产业生态。

## 构建全媒体护城河
通过整合战略的逐步落地，OpenAI的野心早已超越了单纯的“文本对话工具”。从此前推出的智能浏览器组件Atlas，到持续研发的AI音乐生成矩阵，再到如今将Sora转化为对话框里的基础套件。OpenAI正在以一种极其暴力的技术降维方式，拆除包括文本、音频、视频在内的所有传统创作门槛，试图建立一个大一统的个人数字内容生产枢纽。

OpenAI酝酿王炸级整合 Sora接入ChatGPT重塑内容创作生态



> **导语**
> 在休斯顿美国气象学会上，英伟达发布的 Earth-2 模型套件以 Transformer 架构取代传统物理模拟，不仅在 70 项变量上超越谷歌 DeepMind，更将原本需耗时数小时的数据同化过程压缩至分钟级，开启气象预测的“实时时代”。

## 架构革新 性能超越谷歌 GenCast

面对极端气候频发的挑战，英伟达推出的 Earth-2 Medium Range（中程预报模型）展示了 AI 介入气象领域的统治力。官方实测数据显示，该模型在涵盖风速、气压、湿度等 **70多个气象变量** 的预测精度上，全面优于谷歌 DeepMind 于 2024 年末发布的 GenCast 模型。

这一突破的核心在于底层逻辑的重构。英伟达并未沿用依赖复杂手工物理模拟的传统路径，而是采用了基于 **Atlas** 的全新架构。英伟达气候模拟总监迈克·普里查德指出，这代表气象科学正在经历一场“回归简洁”的范式转移。通过摒弃碎片化的小众 AI 架构，转向具有高度可扩展性的 **Transformer** 架构，Earth-2 能够更高效地处理海量大气数据。

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## 全生态布局 三大支柱构建防御网

Earth-2 并非单一模型，而是一个针对不同时间跨度与应用场景的完整生态系统。

首先是 **临近预报模型（Nowcasting）**，专注于未来 0 至 6 小时的极短期预测。该系统直接利用全球地球静止卫星数据进行训练，突破了传统物理模型受限于特定区域的短板，能够敏锐捕捉风暴路径及突发危险天气。

其次是 **全球数据同化模型**，这是整个套件的效率核心。传统模式下，整合气象站与气象气球数据的“初始快照”生成过程需要超级计算机满负荷运转数小时。而 Earth-2 利用 **GPU 加速**，将这一过程压缩至 **几分钟** 内完成，极大释放了计算资源。

最后是 **高分辨率与变量建模**，集成了用于生成快速高分辨率预测的 **CorrDiff** 工具，以及专门针对温度、风速等单变量进行精细化建模的 **FourCastNet3**。

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## 气象主权下放 让超算不再昂贵

长期以来，高精度的天气预报是富裕国家和科技巨头的“特权”，其背后是昂贵的超级计算机租赁成本。普里查德强调，“天气是国家安全问题，主权与天气密不可分。” Earth-2 的高能效特性显著降低了这一门槛，使发展中国家和中小型机构有能力建立自主的精准预报系统。

目前，该技术已快速进入实战部署。以色列和台湾地区的气象部门已率先采用 **CorrDiff** 技术，而 The Weather Company 与道达尔能源（Total Energies）正在评估 **Nowcasting** 在能源调度与灾害预警中的实际价值。

英伟达 Earth-2 重塑气象预测 算力重新定义气候科学



> Salesforce 推出基于 Anthropic Claude 模型的全新 Slack 机器人，彻底打通 Google Drive、Salesforce 等多平台数据。这款深度集成的 AI 助手在严格遵循企业安全协议的前提下，将协同办公从简单的指令执行推向了全域信息整合的新高度。

## 跨越平台的智能中枢

协同办公巨头 Salesforce 此次发布的更新，旨在解决企业内部长期存在的“数据孤岛”问题。这款直接运行于 Slack 平台的 AI 机器人，不再局限于聊天记录的检索，而是将触角延伸到了企业生态的各个角落。

通过深度集成，AI 助手能够访问并理解 Salesforce、Google Drive、Box 以及 Atlassian Confluence 等多个平台的数据。利用这些多维度的上下文信息，它能够协助用户准备会议资料、创建内容概要，甚至精准回答跨部门的复杂业务问题。对于员工而言，这意味着无需在多个网页和应用间切换查找文件，所有的信息流都在 Slack 一个对话框内汇聚。

![Google_AI_Studio_2026-01-14T03_35_47.997Z.png](https://static.downly.cn/images/45bb26cb1f1c71cf93c2ce4ae9dc55af.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 安全与灵活并重的企业级策略

尽管目前优先采用了 Anthropic 的 Claude 模型，Slack 联合创始人 Parker Harris 强调了技术路线的灵活性，表示仍在测试多种技术方案。这种策略保证了企业在大模型快速迭代的浪潮中，始终能接入最前沿的技术能力。

更为关键的是安全性。这款新助手严格遵循企业现有的访问权限协议（ACL）。AI 不会越权读取员工无权访问的敏感文档，确保了在提升效率的同时，数据合规性不受侵犯。该功能目前已面向 Business+ 和 Enterprise+ 客户开放，并计划在 2 月份全面推广。未来，随着 Agentforce 等更高级 AI 代理的整合，Slack 有望从单一的沟通工具进化为驱动复杂工作流的智能终端。

Salesforce 深度集成 Claude 模型 Slack 机器人打破企业数据孤岛



> 智谱 AI 正式开源基于华为昇腾底座训练的新一代图像生成模型 GLM-Image。作为首个在国产芯片上完成全流程训练的 SOTA 多模态模型，它凭借创新的混合架构在汉字生成与复杂指令理解上取得了突破性进展。

## 国产全栈算力的里程碑验证

GLM-Image 的发布不仅仅是一个新模型的诞生，更是国产算力生态的一次重要“阅兵”。该模型完全基于华为昇腾 Atlas 800T A2 设备与昇思 MindSpore 框架完成，涵盖了从数据预处理到大规模训练的每一个环节。

这一成果有力地打破了业界对国产芯片无法训练顶尖（SOTA）模型的质疑，验证了国产软硬件全栈技术在处理大规模、高复杂度 AI 任务时的成熟度与可靠性。对于依赖外部算力的中国 AI 产业而言，这是一剂强有力的强心针。

## 混合架构解决绘画痛点

在技术架构上，GLM-Image 采用了“自回归 + 扩散解码器”的创新混合设计。这种架构巧妙地结合了语言模型对语义的深刻理解与扩散模型的高质量生成能力。

这一融合使得模型在处理“知识密集型”任务时表现尤为出色。它能够精准理解全局指令并刻画局部细节，有效解决了长期困扰 AI 绘画领域的难题，如海报排版中的文字一致性、PPT 制作的结构逻辑以及复杂科普图的精准生成。在多项权威评测榜单中，GLM-Image 均位列开源模型首位，尤其在极具挑战性的汉字生成任务上，展现了断层式的领先优势。

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## 高性价比普惠创作者

为了推动技术的规模化应用，GLM-Image 已在 GitHub 和 Hugging Face 全面开源。除了技术上的开放，智谱在商业化路径上也极具诚意。其 API 调用价格低至每张图 0.1 元，且模型原生支持 1024 到 2048 尺寸的任意比例自适应生成。

这种低门槛、高灵活性的策略，旨在让更多的开发者与创作者能够利用高端生成式 AI 技术。智谱方面还透露，未来将推出经过速度优化的新版本，进一步提升商用性价比，加速国产认知型生成技术在各行各业的普及。

![Google_AI_Studio_2026-01-14T03_34_58.861Z.png](https://static.downly.cn/images/165c895108cc44045b1b9a55573032e1.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

智谱联合华为开源 GLM-Image 国产算力训出 SOTA 级文生图模型



> 谷歌 DeepMind 与波士顿动力在 CES 2026 上宣布达成战略合作，将 Gemini Robotics 大模型植入 Atlas 人形机器人。这一合作的首个试验场选定在现代汽车生产线，旨在通过“物理智能”让机器人从预设脚本走向自主决策。

## 当大模型拥有实体

这场合作标志着通用机器人革命的正式启动。双方的核心目标是将 Gemini 的认知能力与波士顿动力卓越的硬件机动性完美融合。在现代汽车的工厂中，搭载 Gemini 的 Atlas 将不再是只会重复固定动作的机械臂，而是能够直面动态、非结构化环境挑战的“通用工人”。

波士顿动力 CEO Robert Playter 强调，新系统的关键在于赋予机器人“情境理解力”。通过摄像头和激光雷达的数据输入，Gemini 能让机器人实时感知周围环境的上下文，并具备处理不规则物体的高水平灵巧操作能力。

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## 从脚本演示到物理智能

长期以来，波士顿动力的机器人虽能完成后空翻等高难度动作，但多依赖于精心编排的代码脚本。Gemini 的介入旨在打破这一限制，注入真正的“物理智能”。

这是一种软硬结合的进化模式：机器人能够识别非标准化物体，自主规划运动路径，并在执行任务中持续自我修正。DeepMind 机器人部门高级总监 Carolina Parada 将此比作构建机器人界的“Android”操作系统——Gemini 提供通用的智能底座，而汽车制造仅仅是这一宏大计划的起点。

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## 安全与未来的双重考量

更高的智能意味着更复杂的安全挑战。双方在合作中特别强调了内置的安全机制，Gemini 将通过推理层对自身动作进行实时约束，确保在提升自主性的同时，严格遵守工业安全标准。

随着 Atlas 和 Spot 机器人在真实产线上的测试逐步展开，DeepMind 与波士顿动力的这次联手，不仅是跨越时空的“再度牵手”（波士顿动力曾属谷歌旗下），更为全球人形机器人赛道树立了新的技术标杆。

波士顿动力接入Gemini大模型 人形机器人Atlas进驻现代汽车工厂


> **导语**：为了应对代理式AI面临的日益复杂的安全挑战，OpenAI 祭出了一项激进的防御策略。通过构建一套自动化的“攻击者系统”，让AI模拟黑客手段对自家的 ChatGPT Atlas 进行无休止的压力测试，试图在恶意第三方动手之前堵死那些可能导致隐私泄露的致命漏洞。

### 代理式AI的阿喀琉斯之踵

随着AI从单纯的对话机器人进化为能够操控浏览器的“智能代理”（Agent），安全风险的维度也被无限拉大。OpenAI 的 ChatGPT Atlas 浏览器能够深度介入用户的数字化生活，如访问邮件、管理日历甚至处理文档。然而，这种便利性恰恰暴露了巨大的攻击面。

其中最令安全团队头疼的莫过于**提示注入（Prompt Injection）攻击**。这并非传统的代码漏洞，而是针对大语言模型逻辑的“思维陷阱”。

![Google_AI_Studio_2025-12-24T02_39_13.402Z.png](https://static.downly.cn/images/64b5f5898770fd50fd4c820cb8538a71.png)

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在这种攻击模式下，恶意的第三方指令可以伪装成普通文本潜伏在网页中。一旦 AI 代理浏览到该页面，就可能在用户毫无察觉的情况下，被诱导执行违背用户意愿的操作——比如偷偷转发一封含有商业机密的邮件，或者删除云端的关键文件。

### “红队测试”的自动化升级

为了防御这种无孔不入的威胁，OpenAI 决定不再单纯依赖人类红队测试，而是开发了一套基于强化学习的“自动化攻击者”系统。

这套系统堪称不知疲倦的数字雇佣兵，它全天候模拟真实黑客的思维模式，不断尝试攻破 Atlas 的防线。据 AIbase 获悉，这套系统具备自主进化的能力，能够发现人类测试员未曾察觉的新型攻击路径。

在一次令人心惊的内部演示中，这个 AI 攻击者成功构建了一个场景：诱导 Atlas 浏览器向公司 CEO 发送了一封辞职信。尽管 Atlas 的多层防御机制最终拦截了这一请求并向用户发出了警示，但这惊险的一幕足以证明，安全防线与攻击手段之间的博弈从未停歇。

### 永无止境的安全博弈

OpenAI 在最新报告中坦言，代理式浏览器的安全博弈是一场持久战。由于 AI 代理必须理解并执行模糊的人类指令，这种“顺从性”本质上就难以彻底免疫欺诈指令。

虽然技术手段在不断进化，但官方警示称，这类安全威胁可能永远无法被彻底“根治”。这意味着，用户在享受 AI 浏览器带来的极致效率时，必须时刻保持警惕，关注官方的实时安全响应，避免让 AI 过度接管高敏感权限。

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