AI不及时日报·2026-09-26

今日主线：护栏与入口同时被定价：微软把 Copilot 改成装得下编码与常驻智能体的工作台，腾讯把通用助手搬进鸿蒙；另一侧，美国上诉法院维持对 Anthropic 的供应链风险认定，等于承认「模型自带限制」本身可以构成采购理由。

国内动态

1. 腾讯元宝上线鸿蒙版：搭载混元 Hy4 preview，并给出「专家模式」

• 9 月 25 日（官方宣布口径；另有报道记为 9 月 24 日）腾讯元宝官方宣布，元宝鸿蒙版正式登陆鸿蒙应用市场。上架版本搭载混元 Hy4 preview模型——公司称其为混元系列面向生产力方向的最新预览版，具备较强的长链条任务理解与逻辑规划能力；并支持切换到「专家模式」，在该模式下输出带完整推导过程与逻辑框架的深度回答。功能上全量开放 AI 写作、语音通话、精准识图、拍照翻译与文档精读（支持 36 种格式，可就细节连续追问），并搭载混元生图模型 Hy Image3.5 preview；检索侧除全网公开网页外，接入微信公众号深度图文与视频号热点内容作为信源。账号方面，微信／QQ 登录后可继承历史对话与积分资产。官方在评论区回复用户称，该版本为原生适配上架、并非 WebView 封装，界面与操作逻辑针对鸿蒙做了优化。报道另称鸿蒙版元宝将以 Logo 墙形式亮相 Mate 90 系列发布会。
• 多一点思考
  这条的看点不是「多了一个平台版本」，而是新模型的试炼场从自家主 App 换到了一个第三方操作系统上——鸿蒙版上架时即搭载尚未正式发布的 Hy4 preview，等于把预览模型的真实用户量交给一条不属于自己的分发渠道；而把「专家模式」与 36 种格式的文档精读放在同一版里，也说明这一版主打的是长文档与复杂任务，而不是对话框。横向对标近三周的同类动作：9 月 19 日 OPPO 把端侧 128K 上下文与智能体编排收进 ColorOS 17 的系统层，9 月 23 日苹果把「本地跑大模型」的门槛从显存换成统一内存容量，9 月 24 日斑马把全端模态推理搬进车机本地，同期阿里把千问的手机侧方案交给荣耀 Magic9 系列（9 月 28 日发布）——通用助手正在同时往「系统层」「非手机载体」「第三方 OS」三个方向找入口，而这一次的选择是最后一个：借鸿蒙的增量份额，而不是在自己的主场上加功能。对做国产终端适配与信源接入的团队，可执行的动作有两件：一是把「助手能不能读到我家的内容」当成分发问题而不是技术问题——本条接入的是微信生态信源，属于自家资产的复用；二是按多模型版本并存做兼容设计，鸿蒙版搭载的是 preview 档模型，与安卓／iOS 版是否同版本官方未说明，同一条提示词在不同端可能出现不同结果。需要克制的是：全部能力描述（「极强的长链条任务理解与逻辑规划能力」「专为高强度复杂办公与学习场景打造」）均为官方介绍用语、无模型卡、无参数、无基准、无第三方评测；Hy4 preview 的上下文长度、模态与开源状态均未披露；报道日期存在 9-24 与 9-25 两说，本条并列书写；鸿蒙版的日活跃与下载量、免费开放的期限与后续是否转订阅均未披露。
• 入选标签：大模型基座端侧 AI生态
• 来源：腾讯新闻（凤凰网科技）、中国经济新闻网、中关村在线 · 2026-09-25 · 一手单源（源头：腾讯元宝官方发布）

2. 国际机器人联合会：中国 2025 年安装 35.4 万台工业机器人，占全球约 59%

• 9 月 24 日（柏林），国际机器人联合会（IFR）发布《2026 年世界机器人报告》。报告显示：2025 年中国工业机器人安装量 35.4 万台、同比增长 20%、约占全球安装量的 59%，比上一年度纪录高近 6 万台，连续两年成为全球最大工业机器人市场；中国本土供应商安装量增长 15% 至 19.5 万台、份额约 55%，IFR 称自 2024 年起中国品牌已供应全国安装量过半。分行业看，电气电子新增 9.64 万台（+16%、占中国总量 27%）、汽车 7.89 万台（+38%、创纪录）、金属与机械 7.87 万台（+44%），食品饮料则下降 37%。全球格局上，美国 2025 年新增近 3.85 万台（+12%）、超越日本成为第二大市场；日本新增 3.62 万台（−19%）、退居第三；德国不足 2.5 万台（−8%），为全球第五、欧洲最大市场。2025 年全球工厂在用工业机器人总量达 500 万台、创历史新高。IFR 预计中国工业机器人市场至 2029 年保持年均 5%–10% 增长。IFR 会长 Jane Heffner 称，中国工业体系现代化的成功源于十年前启动的国家机器人战略，第 15 个五年规划（2026–2030）把 AI 研究导向物理应用；秘书长 Susanne Bieller 称中国供应商学会了做出「刚好适用（just fit for the purpose）」的机器人，并点名物流、商用车以外的车辆、食品、纺织与造纸是尚未重度自动化的潜力行业。
• 多一点思考
  这份报告的价值是把「具身智能」的讨论从单台机器人的能力拉回到一年的装机结构上。真正有信息量的不是 59% 这个总量占比——而是增量在往哪走：汽车 +38%、金属与机械 +44% 两条老工业线是主要拉动，而食品饮料 −37%，说明自动化投资仍在跟着「产线标准化程度」而不是跟着「机器人变便宜」走。更值得注意的是本土份额 55% 与外资 +27% 同时在涨：这意味着替代不是零和的——国产替代发生在中低端与定制化场景，外资仍吃高端增量，两条曲线同时抬升。放进本月的具身线索里看会更清楚：9 月 25 日智元把 300 台整机送进主题乐园常态化上岗、本期条目 4 一家公司用一个公共卫生间清洁的窄场景签到近 1500 台——工业侧的扩张靠本体与集成商，商用服务侧的扩张靠替代高频重复劳动，两条路径目前互不相干，但两边的「运营数据」都是空白。对采购方与产业研究者，可执行的动作有两个：一是把「安装量」与「开机率／利用率」分开建账——IFR 统计的是安装数，不回答这些机器一年开了多少小时，后者才是自动化的真实产出；二是用分行业增速而不是总量占比做投资与产能判断，因为总量 59% 已被连续两年锁定、边际信息全部在行业结构里。需要克制的是：全部数字为IFR 协会统计口径（非政府统计或第三方审计）；59% 是全球占比、55% 是中国国内市场占比，两者基数不同、不可并列成一句比较；「美国超越日本」为报告结果，被《纽约时报》与中国媒体共同引述；报告给的是市场规模与安装量，不是技术竞争力或厂商排名；「物流、食品、纺织潜力大」为 IFR 秘书长的定性判断。
• 入选标签：具身智能机器人制造业
• 来源：新华社（经人民网、中国日报网、中国网转载） · 2026-09-24 · 独立双源（源头：国际机器人联合会《2026 年世界机器人报告》原文 + 新华社柏林电与人民网、中国日报网独立采写）

3. 乐奇 Rokid 第二代 AI 眼镜数贸会首秀，同场发布工业 AIOS「灵眸 Rvis」

• 9 月 24 日，第五届全球数字贸易博览会（杭州，9 月 23 日至 27 日）现场，第二代乐奇 AI 眼镜迎来全球首秀（主办方与展方表述）。产品定位为带显示的全功能 AI 眼镜，重量 49 克，外观与普通眼镜接近，内部集成芯片、电池、摄像头、麦克风与扬声器；在第一代已实现的拍摄、翻译、提词、导航、支付基础上，新增双向翻译与通话翻译（经蓝牙把通话另一端语音实时转译为中文并呈现在镜片上）、主动唤醒与自定义唤醒词、以及多模态会议纪要（用麦克风收音与摄像头图像识别把文字与画面融合、自动整理成完整纪要），并强化暗光拍摄与防抖。系统侧搭载自研 YodaOS与「灵眸平台」。同场发布面向一线工作的 AIOS「灵眸 Rvis」，把眼镜作为工业现场入口，用于设备巡检、高危勘查与远程专家协作。公司称第二代产品将于 10 月 27 日新品发布会正式发布，售价与销售计划届时揭晓。乐奇 Rokid 副总裁蔡国祥称，行业存在「佩戴体验、性能、续航」的不可能三角，供应链生产挑战较大、良率仍存在不小问题，预计行业加速点在 2028 年左右。第三方统计方面，Counterpoint 数据显示 2026 年上半年全球 AI 眼镜出货量同比增长 263%。
• 多一点思考
  这条要看的不是参数，而是厂商把「什么时候发布」与「什么时候展示」拆开了——首秀发生在数贸会展台、正式发布定在 10 月 27 日，中间隔着一个月零三天。这种安排本身就是一条信息：硬件形态已经能被展示，但售价、显示方案与 SoC 这些真正决定能不能卖的东西还不敢公布，而蔡国祥把原因说得很直白——良率。横向对标近期端侧的四条能力轴：9 月 19 日 OPPO 把长上下文和智能体编排收进手机系统层、9 月 23 日苹果把本地大模型的门槛换成统一内存容量、9 月 24 日斑马把车端全模态推理搬进本地、9 月 25 日海光把国产处理器往工业现场侧下沉（比的是迁移成本与供期）——本条目是第五条：把能力出口从手机换成一副眼镜，而它同时押了两端：消费侧的翻译与会议纪要、工业侧的巡检与远程协作。参照 Counterpoint 的结构数据（上半年出货 +263%、其中无显示产品占 96%），当前放量的是音频与拍摄类，带显示产品的规模化还没开始，蔡国祥给 2028 年这个时间点与这一结构是一致的。对做 AI 硬件选型的团队，可执行的动作是把评估项从「镜片上的功能列表」换成三件事：虚实显示的可用时长、现场侧的连接与供电方案、以及良率对应的交付周期；对做行业方案的人，工业 AIOS 这条线值得单独跟——它把眼镜定位成「识别、判断、引导、留证、回写」的流程入口，而这套东西能不能进产线，取决于它与既有工单和巡检系统的对接成本，而不是取决于模型的识别率。需要克制的是：本条主事件是首秀而非正式发布，正文与标题均按此区分；「全球首秀」为主办方与展方表述；49 克为现场口径、未说明是否含镜片与电池模块；售价、上市时间、显示方案（单目／双目、分辨率）与 SoC 型号均未公布；263% 为 Counterpoint 口径、其统计范围是否含音频眼镜未核到原始报告；「良率问题」与「2028 年加速点」为公司高管判断，不作行业事实。
• 入选标签：端侧 AIAI 硬件可穿戴
• 来源：新华社（经上海证券报·中国证券网、中国经济网、中国网转载）、澎湃新闻 · 2026-09-24 · 一手单源（源头：数贸会现场发布与乐奇 Rokid 展台介绍）

4. 星物种 Star X2 Pro 空间清洁机器人量产发布，数贸会签约近 1500 台

• 9 月 25 日上午，第五届全球数字贸易博览会现场，杭州星物种机器人有限公司举行新品首发暨生态签约仪式，发布量产基础版空间清洁机器人 Star X2 Pro。公司技术负责人介绍，X2 是公司第三代产品，也是首款实现量产的产品：机器人搭载操作臂与冲刷、烘干、消杀三合一工具头及消毒除臭模块，可自主识别洗手台、便器等三维立体污渍并自动调用工具完成喷洗、吸污、烘干闭环作业；接到手机端任务后自主驶向点位，保洁人员只需通过手机调度。签约环节，公司与中国移动顺德总公司、顺德区文旅集团、和祐国际医院集团、美的置业、碧桂园服务、政采云6 家生态伙伴签约，累计达成近 1500 台机器人订单。公司称目前在全杭州已有百余台机器人在商业空间、城市开放空间与公共服务空间实地工作（塔山公园一处公共卫生间已上岗接近一年，据使用者称单人作业时间从约三小时压缩到一个多小时）；对照数据为 2024 年首次参展带来刚下产线的原型机、2025 年签下超 3 亿元意向订单、在手订单规模 5 亿元。海外方面公司称已收到多个国家尤其亚太地区的意向需求，未披露数量与客户。
• 多一点思考
  这条值得单独记，是因为它把「具身智能落地」的场景选择逻辑摆在明处：公共卫生间是半结构化场景——空间尺寸固定、任务目标单一、失败代价低，因此有利于机器人学习与适配，而它对应的正是用工缺口与高频重复劳动这两件真实成本。这与工业侧的路径完全不同：本期条目 2 的 IFR 数据说明工业机器人增量跟着产线标准化程度走（汽车 +38%、金属机械 +44%、食品饮料 −37%），而服务侧这家公司靠的是把一个窄场景做深、再复制到更多同类空间。放进本月的具身线索里，9 月 25 日智元与长隆把 300 台整机送进主题乐园常态化上岗，和本条合看是同一件事的两端——整机的竞争点正在从「能不能做出来」换到「能不能一直跑」：本条给出的「一直跑」的证据是已达千台级的订单，但运营读数（可用率、故障恢复、单人可看台数）仍然是空的。对做服务机器人商业化的团队，可执行的动作有三个：一是把场景的半结构化程度当作第一筛选条件，而不是把通用能力当作卖点；二是把「与保洁人员分工」写进方案（本条的模式是人机协作、保洁员转为调度者，这直接决定客户愿不愿意签）；三是在合同里区分「签约台数」与「验收台数」，因为本条披露的订单口径为签约／意向，尚未给出交付与付款条件。需要克制的是：「近 1500 台」为签约／订单口径、非已交付；「全球首发量产基础版」为企业表述；「百余台实地工作」为公司口径、无第三方走访数据；量产产能与良率未披露；与上一年度「超 3 亿元意向订单」单位与口径均不同，不可折算比较；「首款实现量产的产品」限定于该公司自身产品线，不是行业首款。
• 入选标签：具身智能商业落地机器人
• 来源：上海证券报·中国证券网、临平新闻网 · 2026-09-25 · 一手单源（源头：星物种新品发布与生态签约仪式现场）

国外动态

5. 微软重构 Copilot：把 Chat、编码与常驻智能体收进一个应用，高阶能力改按用量计费

• 当地时间 9 月 25 日，微软发布迄今最大规模的 Copilot 更新，由 AI at Work 首席营销官 Jared Spataro 在官方博客宣布；CEO 萨提亚·纳德拉在 X 上称这是「Copilot 至今最大的一次更新」，并把 Copilot 定位为「面向工作的新操作系统（a new OS for work），覆盖每一个模型、每一种形态、每一项任务」。新应用分为三块：Home把 Copilot Chat 与 Cowork（把一项任务跑到底的智能体）合并为入口，并把 Word、Excel、PowerPoint 直接内置进 Copilot——生成的文档可被同事同时编辑、并与 Office 应用保持同步，未来由 Copilot 自行判断请求应交给 Chat、Cowork 还是 Code；Code让员工用自然语言描述就生成应用、跟踪表、看板与自动化，复用 GitHub Copilot 的底层技术、在沙箱中运行，并可托管在企业自有 Microsoft 365 租户内（新托管服务 Copilot Managed Runtime处于预览、同时向外部开发者开放）；Autopilot（前身 Scout）是常驻云端智能体，用户为其设定名字、角色与目标，它拥有独立身份、记忆、计算机与工作空间，可在 Teams、Outlook、聊天与文档中被人以 @ 方式像同事一样指派，并在用户离开后继续工作，治理与审计走 Agent365。计费改为两轨：按用户订阅（USL）覆盖 Chat 与 Word／Excel／PowerPoint／Outlook／Teams 中的 Copilot；Cowork、Code、Autopilot 以及 Astra、Fable 等最新前沿模型按用量计费，配套 FinOps for AI让管理员设定支出策略、模型访问权限与效果追踪。用户可在 OpenAI 与 Anthropic 模型之间选择，或交给 Auto 模式按请求挑选。另有两项待发布：Today（10 月进入私有预览，把邮件、日历、Teams 会话、会议与任务汇总为一个视图并预生成草稿、日程变更与跟进，后续进入 Outlook 与 Teams）与 @Copilot in Teams（9 月底私有预览）。可用节奏为：Home 与 Code「未来数周」进入 Frontier 早期访问计划、Code 于月底进入 Frontier、Autopilot 月底进入私有预览、Code 年内面向 Microsoft 365 Premium 与 Pro 订阅者预览。CNBC 报道称，微软此前把 365 Copilot 助手与 GitHub Copilot 编码智能体分开销售，其 4.5 亿以上商用 Office 365 席位中不到 7%购买了 AI 附加许可；负责 Copilot 的执行副总裁 Jacob Andreou 向 CNBC 承认把编码加入该应用是微软在追赶，并称常驻智能体的自主性与灵活性「正是让 IT 管理员感到恐惧的同一件事」。官方未说明 Autopilot 基于什么构建，OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 确认其与此前 Scout 一样基于开源个人智能体项目 OpenClaw构建。
• 多一点思考
  这次改动的实质不在功能表，而在一张价签被拆成了两张：日常问答继续按人头收费，而「智能体真的替你干完一件事」开始按用量收费——微软把 Cowork、Code、Autopilot 与最新前沿模型全部划到用量轨，同时给出 FinOps for AI 这个管理端工具。这条线在过去三周里已经出现三次：9 月 15 日 Meta 把重算力 AI 按用量分层收费、9 月 23 日 OpenAI 把 GPT-6 Sol／Luna 的比价单位从每 token 换成每个任务、9 月 25 日亚马逊以「赠送 12 个月订阅」换卖家把智能体接到自家通道上——供给侧正在把「卖用户」改成「卖任务」，而本期多出的是管理侧：没有 FinOps 这类工具，用量计费在企业里就走不完采购流程。另一处更硬的数字是 CNBC 给出的渗透率：4.5 亿以上商用席位中不到 7% 买了 AI 附加许可——这解释了两件事，一是微软为什么要把编码、Office 与常驻智能体塞进同一个应用（提高单席位价值比扩大席位更容易），二是高管为什么把常驻智能体的自主性称为「让 IT 管理员感到恐惧的事」（自主性与可审计性在采购上是对立的）。横向对照 9 月 23 日 Cursor 的边界写法（Rollouts 与 Security Review 明确「不自行合并、不自行回滚」）与 9 月 23 日亚马逊的逐项审批：三家给出的答案都是「先交出草稿，不交出签字」——Autopilot 有独立身份、记忆与审计轨迹，但任务由人来设定与指派。对企业 IT 与采购，可执行的动作有三个：一是在放开用量计费之前先定义「一个任务」（哪类请求算一次用量、失败重试是否计费），否则账单不可预测；二是把 Autopilot 的并行数、运行时长上限与失败退出条件写进试用范围，这些细则官方尚未公布；三是按「谁能看见智能体的记忆」做数据分级——Autopilot 有独立工作空间与记忆，本条未说明其记忆的可见范围与保留期限。需要克制的是：绝大多数新能力尚未普遍可用（Home／Code 处早期访问、Autopilot 处私有预览、Today 处未来预览），本条按可用节奏书写、不写成已上线；「不到 7% 席位」为 CNBC 引用口径，基数是有 AI 附加许可的商用席位而非 Copilot 用户数；「最大的一次更新」为纳德拉本人表述；「基于 OpenClaw 构建」为 OpenClaw 创始人确认、微软官方公告未说明；用量计费的单价、Auto 模式的路由规则、USL 中 Opus 5「有限额」的具体额度均未公布。
• 入选标签：AI Agent平台生态企业服务
• 来源：微软官方博客、Satya Nadella X · 2026-09-25 · 独立双源（源头：微软官方博客与 CEO 公开宣布 + CNBC／GeekWire 独立采访报道）

6. 美国巡回上诉法院 2-1 维持五角大楼把 Anthropic 列为供应链风险的认定

• 当地时间 9 月 25 日，美国哥伦比亚特区联邦巡回上诉法院以 2 比 1驳回了 Anthropic 对政府将其认定为「供应链风险」的挑战，维持国防部的决定——该认定允许国防部继续把 Claude 模型从其系统中移除、并禁止国防部承包商在工作中使用其产品。多数意见由法官 Gregory G. Katsas 撰写（与法官 Neomi Rao 构成多数，二人均由特朗普提名；唯一持异议者为老布什提名的法官 Karen LeCraft Henderson）。Katsas 写道，国防部「有理由担心 Anthropic 可能操控 Claude 的设计，使其无法执行国防部认为合同授权且必要的国家安全功能」；多数意见称国防部有「充分依据」，并指出按 Anthropic 自己的承认，公司「在 Claude 中写入了限制，阻止模型执行 Anthropic 不希望其执行的任务」。法官表示对 Anthropic 出于「高尚意图」限制模型并无异议，但「供应链风险」的定义取决于「Anthropic 做了什么，而不是它为什么这么做」。争议起于今年 2 月——国防部长 Pete Hegseth 要求移除 Claude 用于完全自主致命武器与大规模国内监控的限制，Anthropic CEO Dario Amodei 拒绝；3 月国防部依两条不同法律作出认定，取消了其军事合同。Anthropic 声明「我们尊重但不同意法院的裁决」，并称「另一个联邦法院已认定政府的平行认定违法，我们对自身立场仍有信心，正在考虑包括进一步复审在内的所有选项」。五角大楼首席发言人 Sean Parnell 称「今天的特区巡回法院裁决完全证明了国防部的立场」。潜在法律冲突：上个月旧金山联邦法官 Rita Lin 认定政府因 Anthropic 对 AI 安全的表态而报复属非法，并阻止了政府范围内的禁令与 Hegseth 禁止军事承包商与该公司做生意的命令；本案聚焦的是另一条采购法规。Anthropic 称该认定已造成数十亿美元业务损失并在其 IPO 前损害声誉。按本裁决，Anthropic 的产品并未被整个联邦政府禁用。
• 多一点思考
  这条要读的不是输赢，而是法律标准本身。多数意见把「供应链风险」的定义从动机挪到了行为：法官明确承认 Anthropic 的限制出于高尚意图，却认为这不构成抗辩——因为政府的担心不是「你想干什么」，而是「你的产品会在什么情况下不执行我付钱买到的东西」。这是把 AI 安全护栏放进采购资格的框架里衡量，而不是放进伦理或言论框架；它的直接后果是：厂商对自己模型行为的限制能力，可能反过来变成不被采购的理由。横向对照本月治理线上的三处事实：9 月 19 日 Anthropic 在系统卡里主动写明沙箱逃逸绝对比率与两类回归、9 月 24 日外部研究者发现 Meta Muse 的 macOS 0-day 后厂商数小时热修复、9 月 25 日 OpenAI 智能体越界事件把争点推到「通知时点」——四处合看，主动披露能压缩「被认定有风险」的空间，但不能豁免合规判断，动机与行为在采购语境里是两套账。更该注意的结构性事实是两案并行：旧金山案依另一条法律认定报复非法并阻止了政府范围内的禁令，本案维持的认定只涉国防部及其承包商——同一家公司、同一时间，在不同法律依据下得到相反结论，这意味着后续任何一方上诉都可能把分歧推到更高层级。对向政府与国防体系供货的企业，可执行的动作有三个：一是把「模型行为的决策权归属」写进合同（谁决定模型在某些任务上拒绝执行、改了怎么通知客户）；二是按不同法律依据分别评估合规风险，不要用一案的结论推导另一案；三是把通知义务与审计权前置，因为本案说明「我出于安全考虑」不构成免责。需要克制的是：「造成数十亿美元损失」为 Anthropic 单方主张、无审计或披露文件支撑；两案并行未合并审理，不得写成「法院意见冲突已解决」；多数意见的表述是「国防部有理由担心」且承认其出于高尚意图，不得写成「法院认定 Anthropic 有安全问题」；裁决只涉国防部及其承包商，Anthropic 产品未被整个联邦政府禁用；与 IPO 的关联只作背景陈述，不预测时点；「考虑进一步复审」为公司声明，是否申请全体法官审理尚未确定。
• 入选标签：AI 安全治理司法
• 来源：美联社、路透社（经 C4ISRNET）、半岛电视台、环球邮报 · 2026-09-25 · 独立双源（源头：美联社／路透社独立报道 + 法院判决与 Anthropic、五角大楼双方公开声明）

7. Cognition 年化收入运行率突破 10 亿美元

• 当地时间 9 月 25 日，Cognition 在公司博客宣布其年化收入运行率（annualized revenue run rate）已突破 10 亿美元。公司称其 2024 年 1 月成立，理由是「世界需要的软件远超其能够构建的量」，并称从银行到汽车制造商再到政府，每家公司如今都是软件公司、且每一家的构建需求都超过可用时间。公司称 Devin 于 2024 年 12 月 10 日正式可用，不到两年已与 GE Aerospace、Rivian、Rohlik、Exa等公司的工程团队并肩工作，公告附一段 58 秒客户访谈视频；客户名单另列 NVIDIA（芯片设计）、Citi（金融）、Mercedes-Benz（汽车）、Modal（AI 基础设施），以及 Goldman Sachs、Elevance Health、Dell Technologies、Santander 与美国陆军、海军等。增长序列（均为公司口径）为：5 月上一轮融资时 4.92 亿美元 → 9 月 8 日 E 轮公告称接近 9 亿美元 → 9 月 25 日突破 10 亿美元。该里程碑紧随 9 月 8 日的 E 轮公告——公司称该轮融资超 20 亿美元、估值 480 亿美元，由 Andreessen Horowitz 与 Accel 领投，Founders Fund、General Catalyst、Avenir 等现有投资方参与。公司把自己描述为 agent lab，同时与多家基础模型厂商合作以便客户按成本与性能选模型，并称在 100 多个软件工程任务类别上评估模型行为。公司未披露该期实际收入金额、未说明计算运行率所用的时间区间，也未给出客户数量、合同构成或收入在客户间的分布；公告未提审计。
• 多一点思考
  这条的价值是编码智能体有了一个可以横向比较的收入刻度，但必须先把它读数读对：年化运行率是把较短区间的收入节奏折算成年，不是已实现的年度收入，也不是经审计数字——公司连折算用的是哪一段区间都没有说。真正有信息量的是斜率：4.92 亿（5 月）→ 近 9 亿（9 月 8 日）→ 破 10 亿（9 月 25 日），四个月内接近翻倍，而 9 月 8 日到 9 月 25 日这十七天里又抬了约 1 亿——如果这个口径成立，说明增长来自现有客户扩大使用而非新增试用，因为短期内新签合同通常走不完采购流程。这与同一天微软的动作恰好互为镜像：微软把常驻智能体与编码能力改成按用量计费（供给侧的计价方式），Cognition 用运行率报一家编码智能体的收入刻度（需求侧的付费结果）——两家在同一天把「智能体值多少钱」写成了两种可比较的数字。放进近一个月的编码线看：9 月 23 日 Cursor 把上线后的健康判定与 PR 安全审查产品化、9 月 24 日 Fireworks 把「省 token」做成了一个可训练模型——这一层的竞争已经同时发生在「谁定价、谁验收、谁更省」三条线上。对做 AI 产品定价与投资判断的人，可执行的动作有三个：一是把运行率与经审计年度收入分开建账，运行率只用于判断趋势方向，不可用于折算倍数或毛利；二是追问客户结构——本条列出的政府与大型企业客户如果集中在少数合同上，「广度」与「持续性」是两回事，而这两项都未披露；三是把「按任务计费」的可行性当成采购侧的验证指标，因为本条的客户名单同时出现在微软 Copilot 的席位里，两家的计价方式变化会互相影响企业预算归属。需要克制的是：全部数字为公司口径、未经审计；年化运行率不是年收入；计算区间、客户数量、合同构成、续费率与毛利率全部未披露；E 轮的融资额与估值是 9 月 8 日的公告口径，本次未重述交割状态；客户名单中的政府机构为公司列举，不构成合同规模证据；媒体流传的「18 个月」「史上最快」等表述不在公司公告内，本条不采用。
• 入选标签：AI Coding商业化企业服务
• 来源：Cognition 官方博客、Bloomberg（经 Benzinga）、Unite.AI · 2026-09-25 · 一手单源（源头：Cognition 官方博客）

8. Perceptron 发布 Mk1.5：一个模型同时驱动无人机、四足与智能眼镜

• 9 月 25 日，具身智能初创公司 Perceptron 发布 Mk1.5，并同期在 OpenRouter 上架（模型标识 perceptron/perceptron-mk1.5）。按 OpenRouter 官方模型页：定价每百万 token 输入 0.15 美元、输出 1.50 美元，上下文窗口 37K、最大输出 8K；输入模态含文本、图像、视频与音频，输出为文本，可按需附带结构化标注——点、框、多边形（用于图像空间定位）与时间片段 clip（用于视频），标注仅在调用方显式设置 annotation_format参数时内联输出；支持标准推理控制下的分级推理、函数工具调用与 JSON Schema 结构化输出；视频音轨仅在按请求显式开启时分析。平台侧数据：3 天可用率 100%、P50 延迟 0.54 秒、吞吐 89 tokens/s，为 OpenRouter 所跟踪该模型的唯一提供方；主要流量应用为有状态智能体平台 Letta。公司层面的主张（经第三方整理转述）包括：面向机器人、无人机与智能穿戴的实时物理 AI 多模态基础模型，把视觉、音频与语言推理与原生空间输出原语及低推理延迟结合；相较上一代 Mk1 延迟改善 2 至 5 倍（另一处口径为「最高 4.7 倍」）；在第一视角（egocentric）理解上设定新 SOTA，并以约 1/25 的成本超过对照模型；可实现四足与无人机的零样本控制、无需按平台重训；把推理与世界知识分离、通过外部工具调用（搜索、反向图搜）保持效率；可派生并行子智能体分解任务；并加入音频作为一等模态（举例用多普勒效应预测卡车最接近观察者的时刻）。截至报道时 Mk1.5 未公布任何基准分数。
• 多一点思考
  这条的真正差异不在性能，而在接口形态：Mk1.5 的输出不只是文字，而是点、框、多边形与视频时间片段——这些是可以直接喂给机器人控制回路或自动化流水线的结构化原语，而不是给人看的回答。这一步的意义在于它把「感知→规划→执行」中间那层胶水代码收进了模型侧：过去要串多个视觉模型再自己拼接坐标，现在一次调用就能拿到机器可解析的空间结果，而且标注是按参数开关的（不写 annotation_format就只返回纯文本），这等于把「要不要空间输出」做成了调用方的成本选择。第二处值得记的是定价与形态的组合：3.7 万上下文、输入价每百万 token 0.15 美元，配合 0.54 秒的 P50 延迟——这是在按「高频调用、短上下文、低延迟」的物理世界场景定价，而不是按「长文档推理」定价；与 9 月 19 日 Google 系把 TTS 做到 2,000 余音色、9 月 23 日 Anthropic 把旗舰模型上下文放到 1M 的路线正好相反，说明多模态市场已经开始按调用形态分层，而不是按参数规模分层。横向对照本月具身侧的两条线：本期条目 2 的 IFR 数据说明工业侧的扩张靠本体与集成商、本期条目 4 说明服务侧靠窄场景替代重复劳动——而本条是第三个位置：不做本体、不做整机，只做能被复用的感知推理层，与 9 月 24 日 Fireworks 在语言侧的「专用化再训练」是同一种商业形态（在一个通用能力层上做垂直加工，再按调用卖）。对做机器人或具身产品的团队，可执行的动作有三个：一是把「模型给的是文本还是要自己解析空间」当作选型的第一项，因为它直接决定集成工作量；二是在自己的场景上量三件事——延迟分布、结构化标注的可用率、以及失败时的可解释性（本条无基准，只能自测）；三是注意标注开关与音轨开关都是按请求计的，高频调用下这两项的开关策略会直接改变成本与隐私边界（音轨分析默认关闭）。需要克制的是：本条未公布任何基准分数，「2–5 倍」「最高 4.7 倍」「1/25 成本」「新 SOTA」「零样本控制四足与无人机」均为公司主张、无第三方复现；平台侧指标（100% 可用率、0.54 秒、89 tokens/s）为 OpenRouter 监测数据；「唯一提供方」说明尚无第二家承接、也意味着单点可用性风险；上一代 Mk1 的 33K 上下文与无音频输入为第三方整理口径；公司成立时间、融资与团队规模未见可核一手信息。
• 入选标签：具身智能多模态基础模型
• 来源：OpenRouter 官方模型页、Perceptron 官方发布 · 2026-09-25 · 一手单源（源头：OpenRouter 官方模型页与 Perceptron 官方发布）