HD 203206，是一颗恒星，视星等为6.29，赤緯。 参考文献 203206 8158 89628又名BD+21 4521，銀緯-19.13，SAO 89628、其B1900.0坐标为赤經，
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过去一年，自动驾驶行业其实不缺新概念：VLA不断迭代，“世界模型”轮番登场。但真正稀缺的，从来不是造新词，而是能落地的体系。
在这样的背景下，元戎启行这次在GTC上没有强调某个具体功能，而是试图讲清一件更底层的事情：用基座模型重构辅助驾驶系统。
这件事，值得行业认真看看。
因为如果这条路径成立，改变的就不只是性能，而是整个自动驾驶的研发方式
过去几年，城市NOA开始大规模落地。
到2025年，中国搭载城市NOA的乘用车销量已经超过300万辆，渗透率突破15%。
但行业很快遇到了一个更现实的问题，功能有了，用户却未必愿意用。
不少用户的真实反馈很一致：系统不是不能开，而是不够让人放心。
复杂路况下的犹豫、突兀的减速、不够自然的决策，这些问题不会让系统失效，但会让人放弃使用。
这背后的矛盾在于，城市场景复杂度远超预期，长尾问题几乎没有边界，依赖人工的数据闭环，开始跟不上车队规模。换句话说，自动驾驶正在从一个工程问题，变成一个AI问题。
在GTC的分享中，元戎启行CTO曹通易没有过多展示功能，而是重点讲了一套新的技术框架，其核心是一套约40B参数规模的VLA基座模型。
所以元戎的思路，不是加模块，而是“换大脑”。
按照设计，这个模型能尽可能统一感知、理解、决策甚至评估能力。它既在“开车”，也在“理解场景”，同时还在判断自己开得好不好。
这种思路，本质上是在收敛系统结构，把过去拆分的能力，重新压回一个可以持续进化的模型里。
这也是最近两年，自动驾驶逐渐显现的一条分水岭：继续优化模块，还是构建统一模型。
如果只看40B参数，这件事很容易被理解成又一次模型军备竞赛。更值得关注的，其实是它对研发体系的影响。
传统自动驾驶的迭代，很大程度依赖人工参与的数据闭环，周期通常以天为单位。而元戎给出的说法是，在引入基座模型之后，这个周期可以被压缩到约12小时。
这件事如果成立，意味着竞争逻辑在发生变化。过去比的是谁做得更好，将变成比谁改得更快。
自动驾驶开始从功能工程，走向一种更接近AI训练的节奏。
技术路径之外，元戎也给出了一些市场数据，累计交付超过25万辆搭载城市NOA的量产车，在第三方供应商市场，单月市占率接近40%。202年，其目标是突破100万辆。
这些数字的意义在于数据规模。
当自动驾驶进入模型驱动阶段之后，车辆数量本身就变成了训练资源的一部分。模型、数据、算力，这三件事开始重新绑定在一起。
在演讲中，元戎对这套模型有一个更大的定义，它不仅是辅助驾驶的基座模型，也是面向物理世界的AI基座模型。他们的目标，显然不只是汽车。
可以理解为，如果一个模型能够同时处理感知、理解、决策和行动，那么它的应用边界就不一定局限在汽车。
Robotaxi、机器人，甚至更广义的具身智能，本质上都在解决类似的问题。
这也是为什么，这类叙事更适合出现在GTC，而不是传统车展。
当然，这条路并不轻松，基座模型的方向很清晰，但问题同样严峻。
首先是算力与成本。
40B参数模型的训练，本质上是重资产游戏。即便通过蒸馏压缩后部署到车端，对算力和成本的要求依然不低。而汽车行业，恰恰是对成本最敏感的行业之一。
其次是安全与验证。
当模型开始承担自我评估的角色，一个更深的问题是评估标准从哪里来？
如果标准本身也内生于模型，那么如何避免系统在复杂逻辑中自洽，而不是真正可靠？
最后是一个更长期的问题，规模，是否真的能解决长尾？
大模型可以极大优化常见场景，但对于真正极端、罕见的情况，是否能够靠继续做大来解决，行业其实还没有答案。
无论如何，元戎启行这次在GTC释放的信息已经很明确，自动驾驶的竞争逻辑，正在发生转移。
早期行业比拼的是传感器、感知算法、规控能力。接下来，更可能比拼的是：模型规模、数据规模、训练效率。自动驾驶公司，也在逐渐变成AI公司。
元戎启行显然已经押注了这条路线。这是不是最终答案，现在还很难判断。
但可以确定的是，当越来越多玩家开始用大模型重新定义自动驾驶系统时，行业的竞争焦点，已经不再只是谁的车更会开，而是谁能造出一个真正可靠的“大脑”。
宁波本土球员王昶将携手搭档梁伟铿，继续担任赛事形象大使。此次续任既是对两人实力与影响力的认可，也因王昶的本土身份，让赛事与东道主城市产生更深厚联结，进一步点燃市民观赛热情。
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艺术品备案并非新概念，但2026年的备案体系，实现了从倡议到法定、从分散到统一的质变。
新《文物保护法》首次以法律形式明确民间合法藏品的个人资产属性，将依法继承、正规购买、拍卖所得、合法交换等纳入权属认定依据，从根本上解决民间藏品“身份模糊、权属不清”的历史难题。配套落地的全国艺术品登记认证体系，以区块链+AI鉴定+专家复核为技术底座，为每件合规藏品生成唯一、不可篡改的“数字身份证”，记录材质、年代、鉴定报告、交易履历、传承脉络等全生命周期信息。
截至2026年上半年，北京宋庄“艺鉴通”等平台已完成87万件艺术品数字备案，全国民间藏品合法备案量突破800万件，同比增长300%；国家艺术品登记认证体系覆盖率预计突破85%。这意味着，全国近1亿藏家手中约12万亿元的民间藏品，正从“私藏旧物”转变为权属清晰、可追溯、可确权的标准化资产。
二、流通分化加剧：备案就是竞争力，不合规加速出局
备案与否，直接决定藏品的市场命运与价值空间。
头部拍卖行数据显示，备案藏品平均溢价率达47%，稀缺品类溢价超100%；一件备案清代珐琅彩碗，成交价较同类未备案品高出65%。与之形成对比的是，未备案藏品不仅成交率腰斩、估值缩水，更面临撤拍、下架、流通渠道收窄的困境。
市场已形成明确筛选机制：拍卖行、画廊、交易平台普遍将备案列为准入门槛，备案藏品进入“白名单”，享受优先上拍、降低佣金、专属推广等红利；未备案藏品被边缘化，交易成本攀升、变现难度加大。业内普遍判断：未来三年，未备案藏品将逐步退出主流交易市场，不是机构不愿承接，而是买家不信任、金融不支持、规则不允许。
三、金融闸门打开：备案成为艺术金融“唯一通行证”
备案的价值，远不止于流通，更在于打通艺术品金融化的全链条。
2026年国内艺术品质押贷款规模预计突破500亿元，银行仅认可备案藏品：备案藏品质押额度平均提升50%，贷款利率较未备案品低1.2个百分点。潍坊银行“书画预收购人”模式累计放贷11亿元、实现零坏账，核心前提就是所有质押品均完成合规备案。
备案同时打开份额化交易通道。徐悲鸿《愚公移山》依托区块链备案拆分收益权份额，上线8分钟售罄；2026年全国艺术品份额化交易规模突破90亿元，同比增长120%，其中98%的底层资产为备案藏品。备案已成为藏品进入质押、融资、信托、份额化等金融场景的法定入场券。
四、隐性价值爆发：合规从“成本”变为“增值引擎”
艺术品备案不再是被动合规，而是主动增值的关键动作。
政策层面，海南自贸区将备案艺术品进口关税降至3%，通关效率提升60%，境外回流文物交易额同比增长470%；市场层面，备案藏品更易进入文博机构展览、参与学术研究，获得品牌加持与价值背书；法律层面，备案记录是司法权属认定、家族资产传承、纠纷处置的权威依据，效力直接被司法系统采信。
数据印证价值分化：2026年备案藏品年均增值率达18%，未备案藏品仅5%。随着合规标准持续收紧，两者的价值鸿沟将持续拉大，同品不同价、同货不同命的格局将进一步固化。
五、合规倒计时：藏家该如何为藏品办理“合法身份证”
全国备案网络已覆盖北京、上海、苏州、西安等57城，藏家可通过“全国文化市场技术监管与服务平台”查询进度与办理入口。主管部门对来源不明、不符合规定的藏品不予备案，但不轻易没收，以合规引导为主。
留给未备案藏品的时间已非常有限。建议藏家按四步完成备案：
1. 梳理确权：准备继承证明、购买凭证、交易记录、传承说明等权属材料；
2. 正规申报：向属地文物局或资质机构提交备案申请；
3. 科技鉴证：完成AI鉴定与专家复核，报告同步上链存证；
4. 领证流通：取得备案证书与唯一编号，获得合法流通与金融准入资格。
结语：这不是选择题，而是生存必答题
从87万件备案存量到800万件年增量，从92%成交率到500亿金融规模，一组组数据宣告：艺术品备案时代已全面到来。不合规藏品正被加速清场，只有具备合法“数字身份证”的艺术品，才能在拍卖、金融、传承、跨境流通等场景中自由行走。
对藏家而言，备案不是束缚，而是激活藏品价值的万亿市场通行证。2026年完成备案的藏品，将占据下一个十年的价值高地；仍在观望者，终将被合规浪潮甩在身后。
合法确权，方能长久流通；合规备案，才是价值王道。
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无界动力机器人。受访者供图
这些经验被完美复用到张玉峰的具身智能创业中，比如，在数据闭环飞轮的构建上，无界动力坚持“真机、真人、真环境”的高质量数据策略，引入源自智能驾驶领域的“影子模式”，让通用基础模型作为“幕后大脑”在实际场景中静默运行以精准采集长尾Corner Case（边缘案例），通过这一持续进化架构，构建起内嵌隐式世界模型的端到端多模态大模型，解决工业与商业痛点，利用真实物理交互数据的反哺，推动模型在实战中理解物理规律并学会自主学习。
“2026年将是面向工业场景的操作类型的人形机器人量产元年。”张玉峰介绍，公司已有两代机器人进入量产，今年将实现在英国、法国等六个国家落地交付。
具身智能机器人企业拼量产和落地，为了提速这一过程，中关村（海淀）具身智能创新产业园区也在同步建设五大特色平台——具身智能新质生产力加速器、具身智能跨本体训练场（具身智能真实场景开放测试平台）、真实场景体验与展示平台、集成式机器人9S中心、小试中试平台等五大功能平台，全面覆盖企业从创新孵化到产业化落地的全过程需求。
上下楼就是上下游，中关村打造具身智能闭环生态
在中关村（海淀）具身智能创新产业园，具身智能企业比邻而聚，企业类型遍布具身智能“数据－大脑－小脑－本体”产业链关键环节。
2025年，诺亦腾机器人科技(北京)有限公司（下称“诺亦腾机器人”）选择从数据领域切入具身智能赛道，自建数千平米具身智能数据工厂，探索“以人为中心的数据采集路径”。
诺亦腾机器人数据采集。受访者供图
据诺亦腾机器人副总裁、合伙人李遥介绍，依托自研的动作捕捉与人机交互技术体系，光学标记点与惯性测量单元结合，诺亦腾机器人的数据采集包含人的运动数据、力触觉数据、第一人称/第三人称视觉数据等多个模态的数据，精度可达到亚毫米级。
据了解，诺亦腾机器人已为国内头部具身智能企业提供可规模化的具身智能训练数据，用户包括小鹏、宇树、智元、银河通用等。
当“具身智能”从概念走向产业化，物理空间应该如何承载技术落地与生态聚合？中关村（海淀）具身智能创新产业园给出的答案是——上下楼即上下游。
在具身智能领域，园区已集聚易控智驾、美芯晟、罗森博特、无界动力、蓝思科技、诺亦腾机器人、江苏细胞壁等行业代表企业，同时引入昆仑芯等人工智能领军企业，为具身智能底层算法与智能算力提供核心支撑。这一模式，让上下游企业得以实现“零距离”技术协同与创新协作，发挥产业集群效应。
比邻高校，具身智能技术与产业加速融合
在全国50多家医院，北京罗森博特科技有限公司（下称“罗森博特”）的骨科手术机器人参与了800多例手术。
罗森博特手术机器人参与手术。受访者供图
“传统的骨盆骨折修复手术中，患者手术切口大、失血多、愈合慢，我们希望能借助机器人，实现微创治疗。”罗森博特创始人、董事长王豫介绍，罗森博特的手术机器人以数智化手段“复制”临床专家经验，能够实现术中骨块及工具三维实时导航、骨盆及长骨骨折闭合复位微创固定手术规划建议、机器人自动复位操作控制等功能。
据了解，目前罗森博特手术机器人已经拓展至脊柱外科等等十大临床应用场景中，接下来将借助自主研发的人工智能规划算法，让机器人变得更智能、更好用。
王豫的另一个身份是北京航空航天大学医疗器械所副所长、博士生导师，罗森博特亦是具身智能科研成果落地转化的典型范本。
而推动具身智能领域学术与科研成果由实验室走向产业化，正是中关村（海淀）具身智能创新产业园接下来的重点目标之一。
该园区毗邻北京大学、清华大学、北京航空航天大学等高校，以及中国科学院物理研究所、微电子研究所等前沿科研机构，据园区相关负责人介绍，接下来，园区将聚焦高校院所科研成果转化与科创赛事优秀项目承接，立足海淀，辐射全国，建立“筛选-培育-加速”全周期孵化支撑机制，加速科技成果向新质生产力转化。
" class="thumbnail" alt="上下楼就是上下游，中关村打造具身智能产业“闭环生态”">
图片为Ai生成。
混双半决赛 
程星 
张驰 VS 
杨博轩 
胡绫芳 
