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上周我去参加了一场在旧金山举办的 robotics meetup，主办方是 Silicon Valley Robotics 和 Nomadic AI，地点在 717 Market Street。说实话，我去之前没有太高的预期，觉得这类活动大概就是几个人站着聊天喝酒，讲几个 demo 然后散场。但五个演讲下来，我发现我想多了。
如果只看这场 Meetup 的嘉宾名单，你大概会先想到海外芯片巨头，或者某家国际 AI 基础设施公司。
想象一家“永不眠”的公司：白天，全天候运行的 Google Meet 与麦克风捕捉着办公室内的每一处沟通细节，AI 助理实时解析、拆解任务，并在次日清晨8点将策略与进度精准推送到员工指尖；夜幕降临，当人类休息时，另一套自动化流程无缝接管——监测报错、编写代码、生成PR，静待工程师次日一键合并。
哈工大、鹏城实验室、新加坡国立、复旦、北大联合发布了一篇重磅综述《AI Meets Brain: A Unified Survey on Memory System from Cognitive Neuroscience to Autonomous Agents》，首次打破认知神经科学与人工智能之间的学科壁垒，系统性地将人脑记忆机制与 Agents 记忆统一审视，
从大模型智能的“语言世界”迈向具身智能的“物理世界”，仿真正在成为连接落地的底层基础设施。
当国产AI芯片接连发布、估值高涨之际，一个尖锐的问题依然悬在头顶：它们真的能撑起下一代万卡集群与万亿参数模型的训练吗？
未来应该是智能体之间自主协同，解决复杂问题、自动化工作流程、自主下达任务，创建一种全新的商业模式。
大模型时代，基础模型卷到飞起，参数规模爆炸再爆炸，但谈到落地应用，产业端反馈出的问题依然明显：
从生物进化的漫长历程到AI技术的疯狂迭代，两者遵循着惊人相似的底层逻辑。
从“感知”到“生成”，再到自主行动的“智能体”，AI正在终端侧掀起一场无声的算力革命。