最后一周!人工智能年度榜单申报即将截止。

组委会 发自 凹非寺
量子位|公众号 QbitAI

「2025人工智能年度榜单」申报已进入倒计时阶段。

今年是量子位「2025人工智能年度榜单」评选报名的第8年。八年来,我们见证了技术的突破与落地,产业的融合与重塑,也见证了一批又一批推动时代前行的企业、人物与产品。

本次评选已经从企业、产品、人物三大维度,设立五类奖项。欢迎企业抓住最后时间,尽快报名!

让我们共同见证年度之星,点亮未来的方向。

企业榜

  • 2025 人工智能年度领航企业

  • 2025 人工智能年度潜力创业公司

产品榜

  • 2025 人工智能年度杰出产品

  • 2025 人工智能年度杰出解决方案

人物榜

  • 2025 人工智能年度焦点人物

报名方式

本次评选将于2025年11月17日截止。评选结果将于量子位主办的MEET2026智能未来大会上正式公布。

  • 扫描二维码即可报名评选:

  • 网页端链接:https://wj.qq.com/s2/23740133/iso8/

如对本次评选有其他疑问,请联系量子位工作人员。添加微信18801103170,或邮件发送至linyu@qbitai.com,并备注「评选-企业-姓名」。

详细评选标准及报名方式如下。

2025 人工智能年度领航企业

将面向中国人工智能领域,评选出最具综合实力的企业,参选条件:

1、注册地在中国,或主营业务主要面向中国市场;
2、主营业务属于人工智能及相关产业,或已将人工智能广泛应用于主营业务,并在细分领域居于行业领先地位;
3、具备成熟的产品或服务,已获得实际客户应用及市场认可;
4、近一年在技术创新、产品落地、市场拓展或商业模式上取得显著突破。

评选标准:

1、业务能力|市场占有率与营收规模,商业模式与盈利能力,客户数量及行业覆盖面,增长潜力与持续性等;
2、技术能力|科研实力与技术成果,研发投入比例,技术核心竞争力,创新案例与技术落地情况等;
3、资本能力|融资情况,财务状况,市值/估值水平等;
4、其他综合能力|企业综合情况,品牌影响力与行业口碑等。

2025 人工智能年度潜力创业公司

聚焦于中国人工智能领域创新创业力量,将评选出最具投资价值和发展潜力的AI创业公司,参选条件:

1、注册地在中国,或主营业务主要面向中国市场;
2、拥有人工智能相关的产品或服务落地,具备可行的商业模式,初步获得市场认可;
3、公司未上市;
4、近一年在技术研发、产品创新或行业应用方面取得显著成果。

评选标准:

1、业务潜力|商业模式,目标市场规模,营收增长情况,客户拓展能力等;
2、技术创新|科研实力,技术成果,差异化优势,落地案例等;
3、资本能力|融资情况,财务状况,估值水平等;
4、其他综合能力|企业综合情况,核心团队构成,品牌影响力与行业口碑等。

2025 人工智能年度杰出产品

将聚焦人工智能领域最具代表性与影响力的产品,评选出在技术创新、市场落地和行业引领方面取得突出成绩的AI产品,参选条件:

1、产品以人工智能技术为核心或特色,具备明确的应用价值;
2、产品已经投入市场,获得实际用户或客户应用,并取得市场反馈;
3、近一年完成重要技术创新或迭代升级,对人工智能的规模化落地与商业化有显著推动,并对行业发展具有引领作用。

评选标准:

1、产品力与技术力|功能完整性,性能表现,技术先进性,差异化优势等;
2、落地情况|市场占有率,用户规模,营收情况,行业应用价值等;
3、其他综合能力|品牌影响力,用户口碑,产品生态等。

2025 人工智能年度杰出解决方案

将聚焦人工智能在不同行业与场景中的典型应用,评选出在创新性、落地性和行业推动力方面表现突出的AI解决方案,参选条件:

1、解决方案以自主创新的人工智能技术为核心或特色,具备明确的应用场景与价值;
2、解决方案已在实际业务或行业场景中落地实施,获得客户验证和市场反馈;
3、近一年在技术融合、应用创新或商业模式上有显著突破,对行业智能化转型和发展产生积极推动作用。

评选标准:

1、创新性|技术融合能力,应用模式创新,差异化优势等;
2、落地情况|市场占有率,客户情况,营收情况,潜在市场规模等;
3、其他综合能力|销售与服务能力,品牌影响力,客户口碑,行业生态等。

2025 人工智能年度焦点人物

将面向中国人工智能领域,评选出最受关注的新星与行业领军人物,参选条件:

1、国籍为中国,或所属公司主体在中国,并且为所在公司创始团队成员或核心高管;
2、所属公司主营业务属于人工智能及相关产业,或已将人工智能广泛应用于主营业务,公司在所在领域具有一定影响力;
3、近一年带领团队在AI技术或商业化方面取得显著突破,对行业发展产生重要影响;
4、具有持续贡献潜力和较高的行业认可度。

同时,科研院所中符合上述条件,且在AI领域具有同等影响力的个人也可参与评选。

评选标准:

1、企业情况|企业基本情况、行业地位、商业模式、营收情况等;
2、个人能力|技术能力、商业能力、创新能力及团队领导力等;
3、其他综合能力|个人学术或行业背景、品牌影响力、社会及行业认可度等。

MEET2026智能未来大会

定档12月10日,年度影响力科技商业峰会MEET2026智能未来大会就要来啦!

我们将以「共生无界,智启未来」为主题,关注以AI为代表的智能科技如何穿透产业、学科与场景的边界,成为驱动社会演进的核心动能。

这里既有学术前沿与商业落地的最新碰撞,也有来自Infra、模型、产品产业的领先技术成果。

首批嘉宾阵容已公布,点击链接查看详情 👇

张亚勤孙茂松都要来!MEET2026智能未来大会首批嘉宾曝光

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玻璃里跑AI!华中科大&上交大科研成果登Nature子刊

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AI正在重写软件行业?8岁孩子做操作系统,一人公司拿下千万订单丨百度秒哒朱广翔 @AIGC2026

这些都完成之后,我们再选择分发给谁,比如百度搜索、小红书投流,或者去微信发送到私域社群里,或者说去App store上架,分发流量之后有了用户数据再去回流、去分析、去运营,指导下次迭代,形成下个循环,每个色块就是一个真人。在很多企业里,原来提需求的是业务人员,他们自身没有开发能力,将需求提到研发部门,研发部门又不懂业务人员的痛点,需要反复沟通、调整,但现在业务人员自己就可以开发软件了。我非常荣幸能从事这个赛道,因为在这个过程中、在这一年半的时间里,我不仅看到了产品的变化,还更多地看到了整个时代的变化。

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清华有了新老师:黄仁勋

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1400亿Agent入场,“流量”这条护城河要塌了

因为人要睡觉,但Agent不会睡觉,所以Agent时代的交易呈现7×24小时不间断、极小额、高频次、多形态的特征,此外,支付金额的最小单位可能低于1分钱,成本大幅下降。如果说担保交易解决了电商早期敢不敢买、敢不敢卖的信任问题,移动支付解决了移动互联网时代能不能随时随地交易的效率问题,那么AI支付面对的,就是Agent时代的新问题。早在今年年初,支付宝联合千问App、淘宝闪购、Rokid、大麦、阿里云百炼等伙伴,正式发布中国首个ACT协议,提供一套智能体跨终端、跨系统的“通用语言”。

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7B打败o3、GPT-5!医学AI智能体让模型学会“看哪里、怎么看”

是上海创智学院面向下一代医学AI Agent、视觉推理与多模态大模型的青年交叉研究团队,聚焦Visual Reasoning、Agentic RL、Clinical Tools,推动模型从“生成答案”走向基于证据的观察、验证与行动。Ophiuchus的价值不只是让医学大模型多了几个视觉工具,而是让模型学会在诊断过程中主动“看哪里、怎么看、看完如何修正”。当模型能够在思考中主动回看影像、放大病灶、截取视频、验证证据,医学AI才真正从“会回答问题”走向“会进行临床视觉推理”。

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AI越用越聪明,自主+自进化是关键拼图丨盛大邓亚峰EverMind@AIGC2026

另一方面,我们认为,未来的AI Memory的Layer(记忆层),服务的可能不仅是资深的开发者,将来很多人都会构建AI应用。我们在token节省和模型成本方面也取得了显著的效果,原因是利用强化学习的方法训练了很小的模型——我们的4B模型在记忆提取和检索使用上的效果可媲美几百B的模型,并且已有不少学术成果发表。当前,大家看到模型进展非常快,但在记忆方面的工作,今年才逐渐多起来,去年这个时候我们和行业里一些团队开始交流AI Memory,这方面的关注还非常少。的爆火,我简单谈谈我的理解。

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让大模型“边看边改”,视觉分割准确率直接上涨9% | ICML 2026

给模型一张图、一句话,让它把目标区域的像素圈出来——听起来直接,但一旦目标含糊、被遮挡,或者需要推理才能定位,一次性猜出正确的掩码就变得相当困难。模型不再一次性输出mask,而是先观察图像、进行推理、调用视觉工具、读取反馈,再根据历史结果迭代修正,最终生成更可靠的准确掩码。而RSAgent总体框架如下,包括多轮交互、工具调用、观察反馈、cold-start SFT与agentic RL。痛点不是单纯追求更复杂的分割头,而是让模型在开放语义任务中具备“先判断、再行动、看反馈、再修正”的能力。

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OpenAI挖来了个F1级别车手搞公关

在我职业生涯早期,我曾效力于红牛车队,参加过F1级别的职业比赛。后来无论是Salesforce、ServiceNow,还是现在的OpenAI,他几乎每一次跳槽,踩中的都是技术范式切换最剧烈的时候。毕竟现在的OpenAI,既是全球最炙手可热的AI公司,也是最复杂、最难做品牌管理的公司之一。当年从赛道退下来后,他没有选择一条更稳妥的路,而是直接跨进了一个与赛车几乎毫无关系的行业,从零开始做市场与品牌。Salesforce后来之所以能从一家卖CRM的软件公司,变成云计算时代的行业代表,这是很重要的一步。

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5秒完成3D场景编辑,北大&港中文&上海AI Lab搞出VGGT-Edit,120倍加速太炸了

尤其是在添加家具、调整位置、修改材质这些复杂任务中,很多传统方法仍然会出现明显的“贴图感”和几何漂移,但VGGT-Edit生成的结果,会明显更像一个真实稳定的3D空间。而这件事,可能比“会生成3D”本身更重要。对于机器人、AR/VR、空间智能这些方向来说,这几乎是致命问题——这些场景真正需要的,不是“某一个角度看起来对”,而是整个3D世界始终稳定一致。对于原生3D编辑来说,这一步非常关键——模型真正需要学习的,不只是“图像变化”,而是同一个编辑,在不同视角下如何始终保持空间一致。但问题也恰恰出在这里。

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触觉具身来了个梦之队:天使轮近亿

背靠产学研与地方政策双重加持,作为复旦大学与静安区战略合作的重要落地成果,公司在初创期便获得静安区科经委与市北高新集团的大力培育,先后获得静安区战略性资金及上海市经信委促进产业高质量发展专项资金的支持,上海市科委也针对其核心视触觉传感器的研发给予了专项经费支持,全面加速公司的技术攻关进程。能够夹起衣物,却无法实时感知布料的滑移状态与张力分布,难以完成精准的褶皱整理。对于后发企业而言,沿着先行者的轨迹亦步亦趋难以实现突破,唯有找到行业尚未解决的核心难题,从新的技术变量切入,才能构建起不可替代的竞争壁垒。

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DeepSeek陈德里开发自动研究Skill,写一篇论文人类只动脑2小时

论文共迭代6次(V1:4 次,V2:1 次,V3:1 次),总耗时6天,进行了约108轮Agent调用,消耗64.8万token,写了2234行LaTeX代码。,智能体可自主选题、分配资源、长期积累知识、跨领域持续研究,是当前未实现的理想状态,核心瓶颈为持续知识积累、可靠自我评估、架构规模化。早期智能体框架CAMEL、AutoGen、MetaGPT等为代表,特点是分工协作、多视角纠错,成本较高,沟通易混乱。,人类仅提供研究目标、评估最终成果,智能体可完成多步实验、代码、论文撰写,但无法自主选择研究问题。

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双榜SOTA!微软ACL2026新作重新定义AI长记忆

结果它找到了Boston和San Francisco,却完全遗漏了Detroit——因为“attended a conference in Detroit”被埋藏在一条长消息中,与“去过哪些城市”的语义相似度不够高。最终,System-1确保语义直接匹配的记忆不遗漏,System-2确保结构相关但语义距离较远的记忆被覆盖,两者。团队认为,真正的AI记忆应当是有组织的、可推理的、双模式的、并能持续进化的。记忆系统的质量,很大程度上取决于“存储时做了什么”,而不仅仅是“检索时怎么找”。

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将DSA注意力引入多模态,快手Keye2.0开启强化推理新范式

情感与主题的深度升华:模型并没有停留在“建雪雕”的表层,它提取了画面中巨大的“振兴东北”刻字,关联了片中“老程盼女儿、小李回流家乡”的人物背景,在总结中直指故事内核:“极寒的温度冻不住东北人的热血,冰雪项目不仅是奇观,更是承载着东北人振兴家乡、呼唤游子归乡的炽热情感与现实路径。当接收到“请找出视频中的高光时刻,并给出你的依据,时间戳用[mm:ss]的形式来表示”的指令时,Keye-VL-2.0- 30B-A3B没有陷入传统AI“哪里有击杀提示就截取哪里”或“只看画面元素剧烈变化”的机械逻辑。

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专治世界模型幻觉!ECCV 2026 Workshop征稿,Sergey出席,帝国理工等联合发起

ergey Levine(UC Berkeley)、Jiajun Wu(Stanford)等国际顶级学者做特邀报告,同步举办具身动作世界模型挑战赛,以及主题为From Synthesis to Deployment:Bridging Academic and Industry Focuses on World Models的圆桌讨论,旨在弥合学术界在世界模型合成方面的进展与工业界对部署需求之间的差距。世界模型作为智能体的内部模拟器,在执行前预判风险、规避危险,实现风险感知决策。

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卡帕西Anthropic最新头衔:技术员工(MTS)

但尴尬的是,这些案例的争议其实很大,都被吐槽过说没有宣传的那么美好,所谓扁平会变成隐性权力,表面没老板,实际有老员工、核心圈层……头衔都一样,竞争对手就没法通过头衔判断谁是L7谁是L5,推断一个员工具体做什么方向,定向挖人的难度直接上升。一个很直观的事实是,整个商业史上,能在没有层级制度的情况下完成规模化的组织,一只手数得过来。后来离开Ins,自己做了个新闻聚合App,叫Artifact,同样是联创+CTO的标签。这些说不在意职称的,一旦离职,就开始在领英自称上「副总裁」了(hehe)。

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把VLM塞进隐式世界模型,港大&小鹏机器人新框架让机器人长出物理直觉

通过将人类的姿态对齐到机器人的动作空间,双系统能够共同从多样的人类动作数据(如EgoDex)中汲取养分:System-2负责从人类视频中提取通用的任务逻辑,而System-1则从人类动作标签中蒸馏通用的运动先验。借鉴认知科学中的双系统理论,不仅让强大的VLM直接在其原生的ViT特征空间中进行轻量化的隐式世界建模(Latent World Modeling),更关键的是,它将这种隐式视觉预见构建为一个可微的结构化瓶颈。System-1则在真实未来特征的指导下,专心学习从感知到精准动作的映射。

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留给人类数学家的悬赏不多了!谷歌DeepMind一口气解决9道埃尔德什问题

同时,AlphaProof Nexus还在OEIS整数序列百科里证明了44个开放猜想,在代数几何那边解决了一道希尔伯特函数对数凹性的15年悬案,凸优化那边改进了一个锚定梯度下降法的理论边界。这个结果或许也在预示着,未来随着大模型能力持续升级,复杂的多工具组合系统,可能不再是刚需,只用大模型+专业校验工具这套简单循环,就能搞定大多数数学难题。简单理解就是,这群数字之间,既不能一个数整除另一个数,也不能一个数整除另外两个数的和,同时数字还要分布得相对密集,不能只挑寥寥几个数投机取巧。

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龙虾之父教你省钱:开源Skill给你的Skill减肥

严格遵循Codex计费规则(UTF8字节数/4向上取整),以模型上下文2%为默认技能预算基数,结合技能优先级排序规则(系统技能>内置技能>插件技能>仓库自定义技能),核算全量技能原始占用令牌、最小渲染令牌、预算内可用令牌。同时可模拟真实运行场景,计算预算不足时的技能描述截断字符数、被省略技能数量,精准输出预算使用率、剩余预算、上下文占用比例等核心指标,直观展示技能体系的资源负载情况。跨Codex内置库、插件缓存、代码库、个人技能根目录,扫描同名技能、描述/内容高度相似的重复技能,标记冗余项。

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刚刚,国产AI自己造了AI,全球首例!

在MMLU-Pro、MMLU-Redux、AIME-2025、AIME-2026、BFCL-v4、AA榜单等项目上,也给出了对应成绩。我们完全可以给不同的模型、不同的硬件、不同的任务,分别写专用的代码。如果人不够,那就用AI来凑!更直白一点说,就是当AI写代码的成本越来越低,未来软件不一定非要做成一套通用大框架,也可以针对不同模型、不同硬件、不同任务,现场锻造一套专用代码。这也让MiniCPM5-1B的价值更明确了,它不只是一个小尺寸模型,而是一个在参数规模、部署成本和实际能力之间重新找平衡点的端侧模型。

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画数独、烧蜡烛都不翻车了?浙大&阿里让AI先三思再下笔|ACL 2026

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0.9B跑出90%真机成功率!上海交大为VLA补上空间感

从多视角RGB提取紧凑的隐式深度表征,再以轻量方式融入视觉-语言通路,最后通过flow-matching动作专家输出连续动作。参数,不额外增加硬件负担,用紧凑的隐式深度编码把空间感写进VLA策略里,仿真与真机同时兼顾性能与部署效率。论文中,IDEM骨干约0.13B参数,并结合多视角深度预训练初始化,在轻量条件下引入与深度相关的归纳偏置。值得注意的是,相比只关注benchmark分数,论文也给出了部署侧开销与实时性指标。从RGB学几何,省了硬件,但不少方案依赖较重的基础模型,训练和推理成本偏高。

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刚刚,国产Agent模型闯入全球第一梯队!限时免费

从训练的第一天起,它的目标就不是聊天,而是干活。就像我在实测中感受到的那样,做完桌宠它问你要不要存成Skill,做完周报它提醒你设成定时任务,昆仑万维瞄准的显然不只是一个模型,而是一整套Agent工作生态。发现没,自从模型进入Agent时代后,大部分玩家在推主力模型时都会附带一个轻量版,这也很好理解,就像前段时间Snapchat前机器学习工程师说的那样:。一只小猫,能在屏幕上随机溜达,点击会说打工人语录,右键能切工作模式和摸鱼模式,工作模式带番茄钟倒计时,还要有喝水提醒、远眺提醒、拉伸提醒这些健康功能。

量子位 534
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