科技巨头Meta本周的连环动作，轰动AI圈。
6月11日，Meta发布基于视频训练的世界模型V-JEPA 2（Video Joint Embedding Predictive Architecture 2），并发布技术论文 V-JEPA 2: Self-Supervised Video Models Enable Understanding, Prediction and Planning。
V-JEPA 2拥有12亿参数，基于联合嵌入预测架构（JEPA）构建，在2024年首个基于视频训练模型V-JEPA的基础上，进一步提升了动作预测和世界建模能力，能够实现最先进的环境理解和预测，并在新环境中完成零样本规划和机器人控制。
图灵奖得主、Meta首席AI科学家Yann LeCun亲自出镜讲解。在视频中，他强调了世界模型的重要性，其能够让AI理解世界，并拥有预判行为的能力。
之前Yann LeCun在各种公开场合和个人社交媒体曾直言大语言模型（LLM）的局限性，认为它只擅长检索，无法通往真正的智能；他也被外界批评未能带着Meta做出成功的产品。看来，他对V-JEPA 2还是满意的。
Yann LeCun是见过AI起落、真正坐过学术冷板凳的人。尽管扎堆LLM蔚然成风，但也要有人像他这样愿意去尝试另外不同的道路，探索AGI的可能。
隔天，Meta又以一则投资交易引爆AI圈。
专注AI训练数据标注的Scale AI公司宣布获得Meta投资，即Meta将以约149亿美元收购公司49%的股权，Scale的创始人Alexandr Wang将加入Meta的“超级智能”新实验室，负责Meta的人工智能工作。
在2014年以190亿美元收购WhatsApp之后，这是Meta时隔十年的第二个大手笔投资。
Scale AI公司成立于2016年，由时年19岁的MIT辍学大学生Alexandr Wang在旧金山的Y Combinator创办，包括Open AI、谷歌、微软等科技企业都是其客户。
仅仅9年时间，Meta的新投资对Scale的估值超过290亿美元（约合人民币2000亿元）。Scale已离职的联合创始人、现年30岁的Lucy Guo持有公司5%的股份,因此成为世界上最年轻的白手起家的女亿万富豪。
AI的造富神话，震惊四方。我们看了一下，当天，A股市场上市值超过2000亿人民币的公司只有47家，美股市值超过290亿美元的公司也只有291家。
另一方面，从抢人、抢数据，到造模型、建生态，从Meta近期的一系列动作不难看出其重新整理AI版图的野心。自Llama 4发布以来平淡的反响来看，Meta所面临的压力不小。
想在AI赛道上突围，离不开在算力、人才以及数据等要素上的较量。这从来不是单靠砸钱就能胜出的领域，真正决定胜负的，仍是技术落地的速度、产品生态的质量。
在这一收购宣布的三天之前，Alex Wang 在播客《Shawn Ryan Show》的访谈中提到一个有意思的观点，“我们不是一个数据标注公司，而是一个AI数据工厂。”在他看来，市场上已经不缺好的模型，也不缺数据，但是需要把海量数据加工成AI大脑的流水线，帮助AI持续进化。
因为Meta的入股，已经有谷歌宣布不再与Scale AI合作。数据工厂会是未来AI竞争的关键点吗？Meta此举究竟是未雨绸缪、提前布局，还是病急乱投医？
这场AI豪赌，才刚刚开始。
6月11日，小鹏汽车发布新车小鹏G7，号称第一款具有L3级算力的AI汽车，预售价为23.58万元，计划于2025年第三季度启动交付。
6月12日，在香港车博会上，小鹏汽车创始人何小鹏阐述了小鹏汽车的AI全栈自研体系，搭载图灵AI芯片的小鹏G7将于2025年年底在中国内地实现全场景L3级自动驾驶，打通从家里到办公场景的全程智能化。
• 点评：根据2022年3月1日实施的中国国家标准《汽车驾驶自动化分级》（GB/T 40429-2021），驾驶自动化等级分为0-5级，其中0-2级为辅助驾驶，已商业化量产使用，3级（有条件自动驾驶）、4级（高度自动驾驶）尚处试点阶段。L3级别自动驾驶，是车辆驾驶权变更的关键分水岭。各家车企陆陆续续有了L3自动驾驶量产时间表，不知道消费者是否敢于尝试？（李一跞）
6月9日，AI基础设施企业硅基流动宣布完成数亿元A轮融资，由阿里云领投，创新工场等老股东超额跟投。作为国内唯一提供DeepSeek全模型API服务的第三方平台，硅基流动核心产品SiliconCloud云平台整合超百款开源大模型，支持国产芯片高效部署。今年2月，硅基流动率先推出基于国产算力的DeepSeek-R1&V3服务，迅速获得大批流量，其访问量甚至一度激增至超越众多面向C端的应用。
这是硅基流动年内官宣的第二笔融资，此前2月其宣布于2024年年底完成了亿元Pre-A轮融资。目前硅基流动总用户数突破600万，企业客户达数千家，日均Token生成量超千亿，助推国产算力商业可行性验证。
• 点评：与历史上的很多次“淘金热”一样，AI热潮吸引了一波波的创业者、冒险家、资本、服务等。规律往往是，最后挖到金子的赢家并不多，那些提供各种淘金工具的供应商反而赚到了钱。硅基流动抓住了DeepSeek2025年上线新模型的机会，汇聚阿里Qwen、智谱GLM等多款大模型，并与华为升腾深度合作，整合高性能计算资源，构建一站式大模型云服务平台，提供AI应用创新的铲子，让更多用户和开发者实现Token自由。这类“卖铲子”公司以后是独立做大，还是被巨头收于麾下，可以拭目以待。（丁伟）
6月9日，北京通用人工智能研究院、北京大学科研团队在《自然·机器智能》（Nature Machine Intelligence）发表论文Embedding high-resolution touch across robotic hands enables adaptive human-like grasping，报告他们研制的仿生灵巧机器手F-TAC Hand首次实现类人水平的自适应抓取能力，能够根据触觉反馈实时调整动作，在面临执行误差和物体碰撞风险时，表现出显著的适应性优势，平均成功率从53.5%提升至100%。
人手功能的研究一直是具身智能与机器人学科的前沿领域，其中触觉反馈与运动能力的整合更是主要挑战。研究团队以传感器和结构一体化设计，将高分辨率触觉传感器覆盖手掌表面70%的区域，空间分辨率达0.1毫米，远超目前商用机器人手的触觉感知能力。
• 点评：灵巧手的应用前景广阔。如果高精度操作成为可能，届时医疗、物流等行业都将因此而发生革命性的变化。（饶舒玮）
6月10日，IBM宣布，将于2029年之前在美国纽约州波基普西数据中心建成全球首台大规模容错量子计算机IBM Quantum Starling，将拥有约200个逻辑量子比特，运算能力高出当前量子计算机2万倍。
IBM公布了为实现这一目标而制定的路线图：
2025年，IBM Quantum Loon面世，测试量子低密度奇偶校验代码（qLDPC）的架构组件。
2026年，IBM Quantum Kookaburra面世，作为IBM首款模块化处理器，它将把量子存储器与逻辑运算结合起来——这是将容错系统扩展到单个芯片之外的基本构件。
2027年，IBM Quantum Cockatoo面世，它将使用“L型耦合器”将两个Kookaburra 模块缠绕在一起，避免制造不切实际的大型芯片。
2029 年，Starling面世。
同时，IBM还发布了两篇技术论文，介绍如何构建大规模容错架构。第一篇介绍如何利用 qLDPC代码有效地处理指令和运行操作；第二篇介绍如何从物理量子比特中高效解码信息，并描绘了利用传统计算资源实时识别和纠正错误的路径。
Tour de gross: A modular quantum computer based on bivariate bicycle codes
Improved belief propagation is sufficient for real-time decoding of quantum memory
• 点评：大规模容错量子计算机有助于加快药物开发、材料发现、化学优化等领域的时间和成本，推进量子计算的实用化和商业化。正如IBM董事长兼首席执行官Arvind Krishna所说，它“将解决现实世界的挑战，并为商业开启巨大的可能性”。（曹妍）
6月11日，美国科罗拉多大学物理系研究团队在Nature发表论文Traceable random numbers from a non-local quantum advantage，报告了一种基于独立于设备技术的完全可追踪的随机数生成协议。该协议从不可预测的非本地量子相关性中提取随机性，并使用分布式交织哈希链(distributed intertwined hash chains)，对提取过程进行加密跟踪和验证。这一协议构成了可追溯和可认证的公共量子随机性信标的基础。在运行的头40天里，研究团队完成了7454次尝试中的7434次，成功率高达99.7%。每次协议成功，信标都会发出一个包含512比特的可追踪随机性的脉冲。
• 点评：量子纠缠特性+区块链技术，以完全透明的方式生成随机数，而且能以可跟踪、可验证的方式生成随机数的过程，可信度大增。随机数的不可预测性是数字安全和公平分配资源的基础。有了这个，我们是不是再也不担心作弊了？！（李一跞）
6月14日，中核集团旗下秦山核电“和福一号”经重水堆辐照过后的钇-90玻璃微球顺利出堆并通过相关检测，比活度等参数满足设计需求。这标志着中国成功掌握了商用堆生产钇-90的技术，可实现批量化生产。
钇-90微球被誉为肝癌介入治疗领域的“精准核武器”，其通过释放β射线精准摧毁肿瘤细胞，是治疗中晚期肝癌的创新疗法；相较于常规体外放射治疗，其辐射剂量更高、辐射范围更小、作用更加精准。此前，中国钇-90全部靠进口。
钇-90的生产过程，是将原本不具有放射性的钇-89封装后放入核电重水堆辐照，在核反应堆中吸收中子之后，生成具有放射性的钇-90核素。
“国产钇-90”项目启动于三年前，秦山核电依托其商用重水堆，与上海核工院、中核北方、核四院等科研团队以及颐核医疗、江锦科技、江苏梵影、中乌先楚等制造单位开展联合攻关，从设计研发、安装调试到堆内辐照、拆解检测，经多次试验和调整，终于攻克关键的技术瓶颈。
•点评：钇-90微球介入治疗癌症，价格高昂，目前一个疗程25-40万元不等。中国成功掌握商用堆生产钇-90的技术，有望降低其成本，让更多癌症患者受益。（李一跞）
6月13日，石药集团（1093.HK）与阿斯利康（AstraZeneca）订立战略研发合作协议，双方将利用石药集团的AI驱动的药物发现平台，发现和开发新型口服小分子候选药物。石药集团为阿斯利康所选定的多个靶点发现的具有多适应症疾病治疗潜力的临床前候选药物（PCC）中，包括一种用于免疫疾病的临床前小分子口服疗法。
对于每个PCC项目，阿斯利康将有权行使选择权，以获得全球范围内开发、生产和商业化的独家授权。石药集团将收取1.1亿美元的预付款，并有权收取最高16.2亿美元的潜在研发里程碑付款和最高36.0亿美元的潜在销售里程碑付款，以及基于有关产品年净销售额的潜在个位数销售提成。
•点评：中国医药企业的AI药物发现平台得到跨国药企的认可，由此进入全球医药创新网络。在近期频繁刷新的中国药企BD中，这是又一种新的技术出海模式。（李一跞）
6月13日，中国科学院动物研究所刘光慧、首都医科大学宣武医院王思及中国科学院动物研究所曲静作为共同通讯作者，在《细胞》（Cell）发表论文Senescence-resistant Human Mesenchymal Progenitor Cells Counter Aging in Primates，报告他们运用合成生物学方法对长寿基因通路进行重编程，成功构建了具有抗衰老、抗应激、抗恶性转化三重抗性的工程化人类抗衰型间充质祖细胞（SRC）。
在一项为期 44 周的试验中，研究团队通过静脉向老年食蟹猴（生理状态相当于60-70岁健康人类）注射SRC细胞，结果显示，老年食蟹猴的全身衰老指标，如细胞衰老、慢性炎症和组织退化均有所减少，且未检测到任何不良反应。此外，SRC治疗还增强了它们的大脑结构和认知功能，缓解了生殖系统的衰退。
•点评：2025年6月初，秦始皇遣使“采药昆仑”石刻的考古发现引发了一轮大讨论。昆仑山圣地、仙草灵药或许至今仍是无人抵达的传说，但人类追求健康、长寿甚至永生的脚步从未停歇。比如这一研究，通过解析衰老调控机制，找到再生方法抗击与年龄相关的健康衰退的潜力，为人类衰老干预提供了一条新的路径。（李一跞）
6月9日，美国雪松西奈医学中心研究人员在《自然·衰老》（Nature Aging）发表论文Boosting angiotensin-converting enzyme (ACE) in microglia protects against Alzheimer’s disease in 5xFAD mice，报告了在小胶质细胞中增强血管紧张素转换酶（ACE）的表达，能够保护阿尔茨海默病小鼠模型的大脑，有望成为治疗阿尔茨海默病（AD）的新型细胞疗法。
ACE是一种在全基因组关联研究中发现与晚发性阿尔茨海默病（LOAD）风险相关的基因表达产物。研究团队在阿尔茨海默病小鼠模型5xFAD中证实，ACE在小胶质细胞（中枢神经系统中固有的免疫细胞）的表达水平，能够减少β-淀粉样蛋白（Aβ）斑块的负荷，保护易损神经元和兴奋性突触，并且显著改善学习和记忆异常。
•点评：作为一种常见的与年龄密切相关的神经系统退行性疾病，阿尔茨海默病（也叫老年痴呆）困扰着很多的家庭，也是全球步入老龄化社会后将要面临的严重的公共卫生挑战。这一领域每一个新的医学发现和医疗进展，都值得鼓掌！（曹妍）
6月9日，美国27个州及哥伦比亚特区对基因检测公司23andMe提起诉讼，指控该公司计划在客户不知情或未同意的情况下拍卖个人遗传信息。该公司于2006年成立于美国加利福尼亚州，为邮送唾液样本的客户提供基因分析报告的服务，截至2025年3月申请破产时，已收集了超1500万消费者的生物样本和遗传信息。
23andMe公司在2025年3月提交的破产申请中表示，由于消费者需求下降，以及2023年发生的数据泄露事件，数百万客户的基因和其他信息外泄，该公司正寻求通过拍卖出售其业务，其中包括上述消费者的DNA资料。
23andMe在一份持续更新的声明中表示，各州的论点毫无道理，根据23andMe的隐私政策和适用法律，此次出售是获得允许的。该公司表示：“客户在中标者手中将继续享有同样的权利和保护。”
•点评：数字化时代，法律必须厘清个人行为数据的权属问题，而今个人的基因/生物数据，权属究竟归谁？也是一个值得全社会关注的重要议题。（李一跞）
南方周末科创力研究中心
责编 黄金萍
更新时间：2025-06-17
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