1. 高通计划将产品价格上调两位数
2. CoPoS走向量产，大尺寸面板贴装设备迎来新机会
3. 长鑫科技7月27日科创板敲钟：国产DRAM龙头突围启航 A股产业链迎来“订单+估值”双击
4. 集微咨询发布《中国高校半导体行业专利白皮书2025版》 深度解码高校半导体创新版图
5. 2026年前7个月，美国科技公司裁员14万人
6. 机器人时代来临宇树科技王兴兴登《时代》封面
7. 黄仁勋携手微软、Meta发声吁国会勿扼杀开源AI
1. 高通计划将产品价格上调两位数
全球最大的智能手机处理器制造商高通公司计划将价格提高两位数百分比，此举可能会对整个科技行业产生连锁反应。
据报道，这家总部位于圣地亚哥的公司周五向客户发出了一封信函，通知他们产品价格将上涨。高通公司告诉客户，此次涨价将适用于9月1日之后发货的产品。
该公司表示，它已无力承受供应商更高的成本，并已尝试从新的渠道获取替代零部件。
与科技行业的其他公司一样，高通也正遭受着前所未有的供应短缺——从智能手机到超级计算机再到汽车，无一幸免。人工智能数据中心建设的激增给存储芯片和其他半导体的生产带来了压力，同时也使得一些更普通的零部件难以获得。
值得关注的是，高通公司将于7月29日公布其第三季度业绩。
2. CoPoS走向量产，大尺寸面板贴装设备迎来新机会
生成式AI与高性能计算（HPC）的算力狂飙，正在倒逼先进封装产业进行一场底层技术路线的重构。
过去数年间，以CoWoS为代表的晶圆级封装工艺支撑了高端AI芯片的规模化落地，但300mm圆形晶圆的面积上限、硅中介层的高昂成本与大尺寸良率瓶颈，正随着单封装算力需求的持续攀升而愈发凸显。当全球晶圆代工龙头台积电将面板级封装纳入核心技术矩阵，CoPoS（Chip on Panel on Substrate）迅速从行业共识走向产线验证，一场“化圆为方”的产业变革已然拉开帷幕。
在这场技术迭代中，大尺寸面板的高精度贴装设备，成为决定产能释放节奏与良率水平的核心卡点。
台积电押注CoPoS 方形面板打破封装尺寸天花板
作为全球先进封装技术的风向标，台积电的每一次路线选择都牵动着整个产业链的神经。
近期，台积电已搭建 CoPoS 试点试验线（Pilot Line），进入设备与工艺联合验证阶段，同步推出覆盖310×310mm、515×515mm、750×620mm的多规格方形面板方案。 与传统CoWoS采用硅中介层不同，台积电的CoPoS路线以玻璃面板为核心载体，预计可将单位封装成本降低20%～30%。这一动作被业界视为先进封装正式突破晶圆尺寸束缚的标志性事件。
这并非技术路线的偶然转向，而是算力需求驱动下的必然选择。
长期以来，基于整片硅中介层的CoWoS工艺受光刻光罩曝光上限、良率与翘曲控制约束，单颗中介层面积上限约为3.3倍光罩尺寸，是行业在工艺难度、良率与成本之间反复平衡后的实际边界；300mm圆形晶圆的形态则进一步限制了单位晶圆的产出数量，推高了单颗封装成本。随着生成式AI大模型对算力密度的追求持续提升，单封装内集成的GPU、HBM等芯粒数量不断增加，封装总面积持续扩张，晶圆级封装的面积天花板已清晰可见。
面板级封装的出现，为破解这一矛盾提供了可行路径。与圆形晶圆相比，方形基板的有效利用面积显著提升，当前主流基板尺寸已覆盖310×310mm至600×600mm区间，能够承载超大规模的多芯粒异构集成。台积电方面此前曾公开表态，在超大型封装场景中，面板级技术将作为CoWoS的重要补充，共同满足高端算力芯片的多元化封装需求。
与此同时，材料体系的迭代为大面板的量产落地扫清了关键障碍。玻璃面板搭配TGV（玻璃通孔）技术的组合，凭借优异的翘曲控制能力、出色的尺寸稳定性与高频低损耗特性，迅速成为CoPoS路线的核心技术支撑。
然而，面板级封装厂商仍面临三重核心挑战，超大封装尺寸、单封装内多芯粒与多器件集成，以及由更窄线宽、更多布线层支撑的更高互连密度。
从当前各技术路线的成熟度来看，仍处于测试验证阶段的CoWoP路线量产节奏尚存不确定性；而CoPoS凭借玻璃面板的规模化优势与更清晰的工艺路径，已成为行业公认的近期最具落地性的技术方向。
工艺难度指数级跃升 高精度贴装成量产核心瓶颈
技术路线的拓展，意味着先进封装的产业竞争正从晶圆级主赛道向面板级新赛道加速延伸。FOPLP（面板级扇出型封装）与CoPoS是面板级路线下两大并行技术方向 ，其中面向高端AI场景的CoPoS以玻璃TGV与面板级布线为核心工艺，其量产能力直接决定了大面板封装在超高算力场景的商业化进程。
但面板尺寸的放大，绝非生产工艺的简单等比例放大，而是对全流程制造能力提出了量级式的挑战。
随着高密度扇出（HDFO）逐渐成为高端封装的标志，面板级封装的工艺精度要求正在快速逼近晶圆级封装的水平。行业数据显示，为满足持续提升的互连密度需求，面板级封装的RDL（重布线层）层数正从3层向9层快速升级，走线与凸块间距已从20微米缩小至5微米，业内更将未来5年的技术目标瞄准了2微米间距。
封装端互联密度的持续微缩，让每一道工序的容错空间都被大幅降低。尤其对于普遍采用“后芯片（chip-last）”工艺的扇出型面板封装而言，芯片贴装工序是整条产线的“地基”。
所谓“后芯片”工艺，是先在面板上完成多层RDL线路制备，再将经过测试验证的已知良好裸片（KGD）精准贴装到对应位置。这一工艺路径决定了贴装精度的刚性约束：一旦芯片贴装的对位偏移超出互连设计容许阈值，昂贵的裸片与面板都将直接报废，拉低整体产线良率。
更大的挑战来源于大尺寸面板载板的固有物理特性。 600mm 级玻璃临时面板在高温制程中极易产生翘曲与热形变，且面板中心、边缘区域形变量不一致，对贴装设备的综合性能要求显著高于传统晶圆级工艺：设备既要实现单颗芯粒亚微米级精准对位，还要校正整板全域形变、保障全局位置一致性，同时满足多尺寸、多品类芯粒共板混合贴装的生产需求。
过往封装设备仅被视作后段组装配套工具，如今已成为实现异构系统集成的核心硬件载体。Chiplet 架构中，CPU、GPU、HBM、I/O 芯粒与光电光子芯片分属不同制造节点，衬底、凸块、热膨胀等材料特性差异显著，却需要在单一封装内实现高密度协同互连。因此贴装设备对多元芯粒的兼容与精密控制能力，直接划定了高端异构集成技术的量产落地边界。
从产业现状来看，能够稳定支持超大尺寸面板、同时保持高精度、高稳定性与高自动化水平的量产级贴装设备，仍是当前面板级封装产能扩张的核心瓶颈。
奥芯明NUCLEUS XLplus精准破局 全制程布局构建一体化优势
在面板级封装核心贴片设备赛道上，奥芯明早已完成技术卡位。据官方产品资料，其针对大尺寸 FOPLP 工艺打造的 NUCLEUS XLplus 高精度贴装系统，精准命中CoPoS量产的精度控制、大面板形变适配、自动化批量生产三大核心痛点。
公开资料显示，NUCLEUS XLplus可支持最大600×670mm的面板尺寸，完全覆盖当前主流及下一代大面板封装的规格需求。在核心的贴装精度指标上，该设备在典型工艺模式下可实现微米级高精度对位，既能够保证单颗芯片与RDL线路图形的精准匹配，又能有效对冲大面板的翘曲形变，维持面板全域的位置一致性。
在工艺灵活性方面，NUCLEUS XLplus支持倒装、正装等多种封装工艺，兼容芯片朝下/朝上贴装、局部对准/全局对准、DAF贴装、助焊剂蘸取贴装等多种工艺模式，可充分满足异构集成结构中的复杂贴片需求。针对高端AI与HPC应用场景，设备还可选配高温与高压力固晶工艺模块，适配高算力芯片的特殊封装要求。
面向大规模量产场景，NUCLEUS XLplus配备了高度自动化的物料自动装卸与工具更换系统，支持多组吸嘴、顶针等贴装工具的自动切换，符合SEMI标准与SECS/GEM通信规范，能够无缝接入天车自动化产线，适配多芯片面板级封装的大批量生产节奏。
值得关注的是，除了放得准、对得上、量产稳定的NUCLEUS XLplus外，奥芯明的核心竞争力并不局限于单道贴装工序。依托ASMPT集团完整的先进封装技术体系，奥芯明的技术布局覆盖晶圆激光切割、一级互联、二级互联乃至系统级装联的全流程环节，贯穿扇出型封装、热压键合、混合键合、硅光子、共封装光学（CPO）等多个前沿方向，可同时为CoWoS、CoPoS等不同技术路线的客户提供一体化解决方案。
对面板级封装产业而言，单点设备的参数突破只是量产的起点，真正的核心能力，在于将精度、稳定性与产线效率纳入同一个工艺窗口，在大面板的量产环境下实现全流程的良率可控。从这个维度看，奥芯明在贴装设备上的技术突破，叠加全制程的布局能力，不仅补齐了面板级封装产业链的关键设备短板，也为全球CoPoS技术的快速落地提供了重要支撑。
随着AI算力需求的持续释放，先进封装的技术迭代还将进一步加速。面板级封装作为突破尺寸与成本瓶颈的核心路径，正从技术验证期稳步步入产能扩张期。而以奥芯明为代表的设备厂商，正通过持续的技术创新，成为这场产业变革中不可或缺的中坚力量。
3. 长鑫科技7月27日科创板敲钟：国产DRAM龙头突围启航 A股产业链迎来“订单+估值”双击
7月23日晚间，长鑫科技发布上市公告书，确认将于7月27日正式登陆上交所科创板。作为2026年A股最大IPO，这家国内唯一具备DRAM设计制造一体化能力的IDM厂商，正站上AI重构全球存储格局的历史节点。
业绩暴增：一场“掐着秒表”完成的资本冲刺
这并非一场传统意义上的IPO。2026年一季度，长鑫科技实现营业收入508亿元，同比增长719%；归母净利润247.62亿元，实现历史性扭亏。预计上半年归母净利润将达到500亿至570亿元，同比增幅超过22倍。业绩暴增的背后，是AI驱动的DRAM需求重构与国产替代历史性窗口期形成的共振。
从受理到过会仅148天，长鑫科技的上市进程堪称科创板速度。2025年12月30日IPO申请获受理，2026年5月27日过会，全程刷新了科创板大型半导体企业的审核纪录。
此次IPO发行价为每股8.66元，拟募资295亿元，规模仅次于中芯国际，位列科创板历史第二。募集资金将全部投向主业：75亿元用于存储器晶圆制造量产线升级，130亿元用于DRAM存储器技术升级，90亿元用于前瞻技术研发。
战略配售名单同样意味深长。中微公司、拓荆科技、西安奕材、安集科技等产业链上游企业集体入局，与阿里云、腾讯、小米、蔚来等下游终端客户同台亮相。这种“全产业链锁定”的战略配售结构，折射出长鑫科技试图通过资本纽带构建利益共同体的明确意图。
行业东风：AI算力引爆DRAM历史性景气周期
业绩的戏剧性反转，恰逢全球DRAM市场步入历史性景气周期。
据TrendForce数据，2026年第一季度全球DRAM产业营收季增81%，达970亿美元，创历史新高，其中一般型DRAM合约价单季涨幅高达93%至98%。AI算力爆发是这一轮涨价的核心引擎——大模型训练与推理大幅抬升服务器内存容量与带宽需求，海外存储巨头持续将先进制程产能倾斜至高毛利HBM产品，直接挤压通用DDR5、LPDDR5产能供给，行业供需缺口持续存在。
长鑫科技正身处浪潮中心。公司目前在合肥、北京布局3座12英寸晶圆厂，产能规模位居中国第一、全球第四，2026年第一季度全球营收份额已提升至7.7%。随着三座晶圆厂全面达产，新一代DDR5、LPDDR5X产品持续放量，营收规模有望进一步扩张。
供应链重构：谁在分食这场资本盛宴？
长鑫上市带来的最大想象空间，不仅在于企业自身，更在于整条产业链的价值重构。
在晶圆厂资本开支中，设备占比接近70%，是扩产最先受益环节。据测算，此次募资中设备购置及安装费约220.66亿元，2026至2027年将成为国产设备的黄金导入窗口期。
北方华创目前已向长鑫供应刻蚀、薄膜沉积、热处理、清洗等多类设备，其中12寸TSV设备已实现大批量出货；中微公司的等离子体刻蚀设备在长鑫产线持续验证并陆续实现规模化量产采购；拓荆科技的PECVD设备、华海清科的CMP设备均已进入长鑫核心供应链。
材料端同样受益明确。雅克科技作为半导体前驱体材料核心供应商，已向长鑫供应用于DRAM先进制程的highk和硅基前驱体产品；广钢气体与金宏气体已与长鑫建立长期供气合作，合同周期可达15年；彤程新材的ArF、KrF光刻胶，安集科技的CMP抛光液，鼎龙股份的抛光垫均已通过长鑫产线验证并实现批量供货。
下游封测与模组环节，深科技（沛顿科技）作为长鑫就近核心封测基地；兆易创新因股权层面的深度协同，其DRAM产品交由长鑫代工；澜起科技的DDR5内存接口芯片与长鑫颗粒形成配套；江波龙、佰维存储等模组厂商则获得了稳定、可控的国产颗粒供应源。
价值重估：四个维度重塑产业链逻辑
从更宏观的视角看，长鑫登陆科创板将在四个维度重塑产业链价值：
第一，资本赋能扩产，释放海量采购订单。 募资落地后，新建产线设备招标、材料采购持续放量，设备厂商优先受益资本开支，材料企业则受益于存量产线高负荷与新增产能的双重拉动。
第二，加速供应链验证迭代。 长鑫具备充足资金投入工艺优化，更愿意配合国内设备、材料厂商联合开发。过去众多国产厂商难以进入海外存储大厂供应链，长鑫正成为本土半导体配套企业最佳的“试验场”。
第三，强化国产存储产业生态凝聚力。 产能持续释放将稳定向国内模组、终端品牌供货，逐步形成“设备-材料-制造-封测-模组-终端”的完整内循环。
第四，重塑市场预期，板块估值中枢抬升。 资本市场将重新定价国产存储自主替代空间，资金沿着产业链自上而下挖掘机会。
从受益节奏来看，短期（1-2年） 设备企业弹性最强，新建产线设备招标集中落地；中期（2-3年） 半导体材料持续放量，耗材需求跟随产能爬坡稳步增长；长期 封测、下游模组、配套芯片厂商持续兑现业绩，HBM产业链也将迎来增量空间。
结语：
全球存储产业正经历数十年未有之变局——AI催生新需求赛道，地缘环境倒逼供应链自主可控。长鑫科技作为大陆唯一具备自主DRAM设计制造一体化能力的厂商，恰好站在了历史交汇点上。上市将为产能扩张与技术攻坚提供长期资本支撑，推动国内DRAM产业从“有无”迈向“做强”。
对整条供应链而言，长鑫不仅是一个大客户，更是国产半导体技术迭代的核心载体。中长期维度，随着产能持续释放和HBM等高端产品突破，国内存储自主可控体系将逐步成型。国产DRAM突围注定是一场长期马拉松，长鑫的上市，仅仅是加速奔跑的新起点。
4. 集微咨询发布《中国高校半导体行业专利白皮书2025版》 深度解码高校半导体创新版图
半导体行业作为全球科技实力的制高点，其所处的国际形势正经历百年未有之大变局。在此背景下，中国半导体产业正在不断崛起，随着5G、人工智能等新兴技术的快速发展，国内半导体市场规模不断扩大，市场增长势头继续保持，而同时也正面临着国际竞争的激烈压力，如何避免在关键技术上受制于人，国产替代议题至关重要。中国正在不遗余力地推进本土产业化发展以支持本土企业提高自主研发和生产能力，中国半导体产业的自主创新能力将得到进一步提高。
在技术创新体系的构建中，以专利为代表的知识产权对保障新技术的发展至关重要，专利实力彰显其在技术创新领域的领先地位。在半导体产业中，半导体企业一直是业界关注的焦点，但同样不可忽视的是，在半导体领域深耕的国内高校也同样为半导体创新技术贡献了非常关键的力量。
为帮助中国高校及科研机构全面把握半导体领域技术创新态势，集微咨询知识产权团队编制了《中国高校半导体行业专利白皮书2025版》。本白皮书主要围绕2025年中国高校在半导体行业的专利成果，针对专利整体态势、专利地域分布、专利申请人、专利运营等多角度进行展现与分析，并从半导体设计、制造、封测、材料以及设备五大技术模块分别入手，描绘本年度中国高校在半导体行业各分支领域的专利发展现状及亮点，为高校科研布局、产学研对接及知识产权战略管理提供数据支撑与决策参考。
以下是《报告》内容精选：
中国高校2025年度半导体行业专利概况
《白皮书》显示，2025年高校半导体专利公开/授权量达9014件，同比增长2.44%，发明专利占比高达96.72%，专利质量持续提升。清华大学在总申请量上领先，西安电子科技大学在设计领域表现突出，电子科技大学则在制造与封测领域占据优势。地域上，北京、广东、江苏位列前三。产学研合作持续深化，合作申请达1584件，清华大学在多个领域合作领先。专利转让、许可等运营活动日益活跃，体现高校成果转化意识增强。
中国高校2025年度半导体设计领域专利状况
2025年，中国高校在半导体设计领域新增专利公开/授权量为1917件，其中中国专利为1851件。在新增公开/授权专利中，发明专利共1868件，实用新型专利共46件，外观设计专利3件。
表1：中国高校2025年半导体设计领域新增公开/授权专利申请人排名Top10
从专利申请人分布情况来看，中国高校2025年半导体设备领域新增公开/授权专利申请人排名Top10，相较于整个半导体行业的申请人排名较为接近，除清华大学、浙江大学、西安交通大学、西安电子科技大学排名前列之外，哈尔滨工业大学排名也上升较多，说明其在半导体设备领域投入较大。
专利技术热点主要围绕G01N（测试或分析材料）、G06F（电数字数据处理）、G06N（计算装置）、C23C（对金属材料的镀覆）、H01L（半导体器件）等技术领域分布，说明这些技术是中国高校在半导体设备领域的研究热点。
从专利产学研分布情况来看，本统计年度中，中国高校在半导体设备领域新增862件产学研合作申请的专利，清华大学位列第一位，产学研合作专利数量达到91件，实力毋庸置疑。浙江大学以52件专利的数量排名第二，被清华大学拉开了较大差距。排在第三至第十的学校产学研合作申请数量接近，均在20件上下，竞争较为激烈。
从专利转化运用情况来看，本统计年度中，中国高校在半导体设备领域发生转让行为的专利共60件，较上一年腰斩，其中58件为发明专利，2件为实用新型专利。除关联主体之间的转让以及学校和科研院所之间的转让外，接近60%的专利转让行为发生在高校与企业之间。
目前，《中国高校半导体行业专利白皮书2025版》已在集微网官网与APP正式上线，欢迎登录集微网官网或集微APP，在首页点击“集微报告”栏目，即可进行订购。
查看更多报告请点击 （https://laoyaoba.com/bookreport）（来源：incopat，集微咨询（JW Insights））
5. 2026年前7个月，美国科技公司裁员14万人
自2026年初以来，美国科技公司已裁员近14万人，即便人工智能领域的支出达到创纪录水平，该行业的裁员浪潮仍在持续。
据报道，通过对公司文件和高管猎头公司Challenger, Gray & Christmas的数据分析显示，科技行业占同期美国已宣布裁员总数的三分之一以上。
其中，亚马逊、甲骨文、Meta和微软的裁员人数接近5万人，约占其公司员工总数的6%。自疫情爆发以来，大规模裁员已成为硅谷的常态。当时，各公司基于对数字服务持续需求的预期，掀起了一波招聘热潮。如今，许多公司在继续裁员的同时，却将大量资金投入人工智能基础设施建设。
科技从业者的境遇与相对稳健的整体就业市场形成鲜明对比。尽管自疫情后繁荣时期以来招聘活动有所降温，但根据美国劳工统计局的数据，美国的失业率仍然很低，为4.2%。
四大“超大规模数据中心”巨头——亚马逊、Alphabet、Meta和微软——预计今年将在数据中心基础设施方面投入总计7250亿美元的资本支出。
与此同时，甲骨文计划投资700亿美元建设类似设施，为OpenAI等客户提供服务。加拿大皇家银行分析师Rishi Jaluria表示，科技公司正在削减开支，以弥补此前的大规模招聘，并腾出资金用于人工智能投资。“钱总得从某个地方来，”他说道。
甲骨文公司在2026财年末的员工人数比上年同期减少了21000人，这是继3月份裁员之后做出的。与此同时，甲骨文的资产负债表也面临着越来越大的压力。本月，标普将该公司的信用评级下调至垃圾级以上一级，理由是现金流疲软以及人工智能回报的不确定性。
除了在人工智能领域投入资金外，科技集团还开始重组他们之前视为增长机会的业务部门。
本月初，微软裁减了 4800 个职位，其中大部分来自其 Xbox 游戏部门。此前，微软在以 750 亿美元收购动视暴雪仅仅三年后，便开始重组业务。
一些科技公司将裁员归咎于人工智能带来的生产力提升。据 Challenger 统计，自 2023 年 5 月以来，已有多达 17 万个企业岗位因这项技术而流失。
Block 首席执行官杰克·多西 (Jack Dorsey) 在 5 月份裁掉了公司近一半的员工，当时公司共有 1 万名员工。他在一份备忘录中告诉员工，人工智能正在改变公司对员工数量的需求。
然而，一些学者对这种说法提出了质疑，认为与人工智能相关的削减只是高管们纠正过去错误的借口。
包括亚马逊和微软在内的几家大型科技公司已经采取措施，避免将人工智能作为裁员的理由。这两家公司明确表示，人工智能技术的推出并非他们裁员的根本原因。
尽管科技行业裁员潮涌，但像 Anthropic 和 OpenAI 这样的人工智能初创公司正在迅速扩充员工队伍，这有助于缓解整个科技行业裁员的影响。
加州大学伯克利分校的莫雷蒂表示：“人工智能领域的就业增长速度非常快。科技公司正在裁减的是其他所有部门。”
6. 机器人时代来临宇树科技王兴兴登《时代》封面
这是继八年前百度创办人李彦宏之后，首位登上该刊封面的中国企业家。
技术突破：从科幻照进现实的载人机甲
此次备受瞩目的GD01 机甲重约500 公斤，采用全液压驱动，支援双足直立与四轮变形两种形态，且其封闭式座舱内建操控系统，可供人类驾驶并与物理世界进行实体互动。王兴兴在接受《时代》专访时透露，该产品的设计灵感除了源自综合格斗赛事外，确实参考了电影《阿凡达》中的机甲造型。目前GD01 已非单纯的展示品，而是零售价达65 万美元、可量产交付的实体装备。
《时代》杂志评价王兴兴为「AI 时代一位非典型的预言者」，并认为其在将科幻构想转化为现实技术的贡献，在业界具有极高的影响力。
市场地位与产业竞争现状
在人形机器人市场中，宇树科技已展现出显著的规模化能力。 2025 年全年，该公司机器人交付量超过5,500 台，在全球尚处于萌芽阶段的市场中占有率逾四分之一。特斯拉执行长马斯克（Elon Musk）曾对此竞争格局表示，除了中国之外，并未看见其他具备竞争力的人形机器人业者。
然而，人形机器人赛道竞争依然激烈。特斯拉已发表第三代Optimus 机器人，目标年产量达1,000 万台；加州企业Figure 则已将机器人部署至BMW 工厂协助装配；俄勒冈州的Agility 机器人也已在丰田及电商平台场景落地。
摩根士丹利预测，到2035 年全球将有1,300 万台人形机器人投入使用，2050 年更将攀升至10 亿台，对应产业规模高达5 兆美元。
王兴兴的观点：具身人工智慧的「ChatGPT 时刻」
尽管市场情绪高涨，王兴兴对产业现状仍保持客观判断。他认为人形机器人当前的最大瓶颈在于机器的「大脑」，即泛化能力（Generalization capability）。王兴兴指出，唯有当机器人能在80% 的陌生环境中，精准完成80% 的语音指令时，才算真正迎来「ChatGPT 时刻」。他预测这一技术临界点最快可能在2 至3 年内出现，慢则需待10 年。
针对未来愿景，王兴兴预测10 年内，小型家用机器人将普及于家庭，负责烹饪、洗衣等事务，并承担山地农业或下水道维护等高危险性工作。不过他也提醒，硬核科技的突破需要时间沉淀，产业不应期待技术能在一夜之间实现飞跃式普及。
目前宇树科技售出的产品中，仍有约91% 供应给科研团队与开发者，真正落地于工业场景的比例仅约9%。
面对争议：安全性与私隐保障
针对外界对机器人失控或私隐外泄的担忧，王兴兴在专访中逐一回应。他澄清先前的「后门」争议源于第三方服务金钥泄漏，目前已更换金钥并关停相关服务；同时，宇树机器人预设为物理断网，未经许可不会储存环境数据。
在安全性方面，所有机型出厂皆搭载多层硬体安全锁，王兴兴强调，物理层面上已排除机器人发生大规模破坏的可能性。（来源：钜亨网）
7. 黄仁勋携手微软、Meta发声吁国会勿扼杀开源AI
英伟达( NVDA-US )、微软( MSFT-US )、Meta Platforms( META-US )、IBM( IBM-US ) 等科技大厂周五联名致函美国国会，公开支持开源AI(Open Source AI)模型，呼吁立法者避免对开源模型祭出过早或过于广泛的限制，认为此举恐抑制市场竞争，甚至迫使AI 创新流向海外。
这封公开信由英伟达执行长黄仁勋(Jensen Huang) 领衔签署，另有约24 家企业及产业组织共同参与。黄仁勋在信中表示，政府应避免「对开源模型施加过早限制，进而扼杀竞争或将创新推向海外」。
此次联名也凸显AI 产业对开源与封闭模型发展方向的争论持续升温。目前包括英伟达及近期多家中国AI 实验室推出的模型，均采取较开放的权重(Open Weight) 或开源策略；相对地，OpenAI 与Anthropic 等公司则以封闭模型(Closed-source Model) 为主，由企业掌握模型权限与更新机制。
近几个月来，矽谷企业对封闭模型的使用成本日益不满。微软与Palantir Technologies( PLTR-US ) 高层先前皆公开表示，允许企业在自有资料中心部署开源模型，可降低AI 使用成本，也能减少对单一AI 供应商的依赖，提高企业自主性。
除了成本考量外，多家科技企业也对OpenAI 与Anthropic 在模型内建的使用限制提出质疑，认为部分安全机制反而限制企业合法应用AI 技术。
AI 开发平台Hugging Face 近期表示，公司日前遭一个失控(OpenAI 模型衍生) 的AI 系统发动网路攻击，由于封闭模型对资安用途设有使用限制，公司最后改采中国开源AI 模型协助进行防御，凸显开源模型在资安研究上的弹性优势。
另一方面，美国国会近期因AI 网路攻击事件升高警戒，部分议员已提出新法草案，要求AI 模型必须内建「紧急关闭机制(Kill Switch)」，以便政府在必要时终止模型运作。同时，川普政府也正评估是否对部分中国开源AI 模型开发机构祭出制裁，理由是涉嫌窃取美国封闭模型相关技术。
对此，英伟达等企业在公开信中承认，美国确实应重视AI 技术遭窃与国家安全风险，但认为相关问题应透过更精准的法律及商业机制解决，而非以全面限制开源模型作为唯一手段。
公开信指出，依赖封闭模型并不代表一定更安全，因为封闭模型同样可能遭到入侵、被滥用，或发生外界无法察觉的错误。相较之下，开源模型允许更广泛的研究人员与开发者检视模型运作方式、发现漏洞、建立防护措施，并透过持续改善提升整体安全性。
近年随着Meta 推出Llama 系列模型，以及中国DeepSeek 等业者相继发布高效能开源AI 模型，全球AI 产业逐渐形成「开源」与「封闭」两大发展阵营。市场分析认为，这场围绕技术、安全、监管与商业模式的竞争，不仅将影响企业AI 布局，也将左右未来全球AI 产业的发展方向。
