2026年4月15日星期三

强脑科技Revo 3灵巧手:21自由度+全掌触觉,售价有竞争力

脑机接口独角兽强脑科技推出灵巧手Revo 3,具备21个自由度、全掌触觉与指尖视触觉,全掌握力70N,采用直驱可反驱设计。产品面向机器人具身智能与仿生手场景,适配主流仿真平台并计划开源算法。售价具备性价比,适合开发者、具身智能团队及机器人厂商使用。

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henry 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

什么?一家做脑机接口的公司,也跑来做灵巧手了?

来,先看demo!

这只手不仅能拉花绳、勾五角星。

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(实话讲,这绳玩得给我看愣了)

还能使用剪刀整齐地剪开纸张,双手配合拼魔方。

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甚至还能玩指尖陀螺。

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你别说,在看腻了夹爪的抓取后,这机器人手动的,还真挺像那么回事。

不少网友看完在评论区也是直呼:“这比人手还灵活!”

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不过,也有人表示疑惑:

这究竟是给人用的仿生手,还是给机器人用的灵巧手?

之所以这么问,是因为这只灵巧手来自,以脑机接口闻名的、杭州六小龙之一的强脑科技

而demo里的手,就是他们最新的灵巧手产品——Revo 3

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毋庸讳言,大家对强脑的固有印象,还是停留在脑机接口、帮残障人士制造仿生手上。

但就在这个认知还没来得及更新的窗口里,强脑已经悄悄把故事讲到了下一章:

从帮助残障人士重新把手用起来,延伸到让机器人也把手用起来

Revo 3单手21个自由度,采用全新直驱与可反驱设计,具备全掌触觉和指尖视触觉,全掌握力来到了70N

不仅是全球首个20+自由度全掌触觉配视触觉开源生态的灵巧手,还在灵活性、感知力、操控性上达到了行业领先水平。

而在大家最关心的价格方面,强脑透露,Revo 3的售价相当有性价比

此外,强脑还计划将灵巧手与仿生手进一步结合。而往远了想,以脑机接口起家的强脑,直接拿大脑控制机器人也不是不可能。

这就意味着,被传已递表港股IPO的强脑科技,已经不只是“脑机接口第一股”的候选者,而是正在成为资本市场里第一个关于“脑机接口+灵巧手甚至具身智能”的完整叙事。

从意念控制灵巧手,到大脑操控机器人——

我们离这条路,可能真的越来越近了。

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Revo 3:一只水桶手

先说结论:这次新发布的Revo 3是一只“水桶手”

水桶这个词,在这里并不是贬义。在灵巧手赛道里,大多数玩家的产品策略是把某一个参数做到极致——

自由度最多、触觉最灵敏、或者价格最低,用单项指标打出差异化。

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而强脑的选择则恰恰相反,他们希望在自由度、驱动方式、感知能力、耐用性和价格之间找到平衡点,打造一台水桶手,让大家先用起来:

单手21个自由度,全直驱可反驱设计,全掌触觉加指尖视触觉,自研高密度电机与减速器、全掌握力70N。

没有哪个参数刻意拉高,但组合在一起,就构成了目前市场上少有的“完全体”产品。

自由度:硬件不能拖算法的后腿

自由度是灵巧手当下最热的争议点,但它的意义经常被误解。

自由度不是越多越好,也不是越少越省事,它决定了具身算法的上限。

具身智能的主流训练路径,是让人手示范一遍,再让机器人模仿。

如果机器手的自由度不够,人手能做的动作它结构上就是做不到,训练再久也没用。

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这在实践里造成了一个很真实的困境:一些算法团队花半年时间选“手”,选来选去发现现有产品的自由度都卡住了某些场景,但又拿不准到底是硬件问题还是算法问题——

结果只能两头都怀疑,两头都耽误。

强脑对此做了系统测试。

结论是:自由度从11爬升到20,操作性能是线性缓慢改善的;从20跳到21,有一个明显的性能跃升

盘珠子、拉花绳、玩魔方、转指尖陀螺……原本属于人手的动作,开始被机器手稳定复现。

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再往上,边际收益开始递减。

所以,强脑给出的见解是:21个自由度是当前的甜点位,接近人手的27个自由度,又不会因为过度复杂导致控制难度失控和耐久度崩塌。

反驱:有结构没有控制,还是白搭

自由度解决了灵巧手能不能做的问题,但做得好不好,靠的是控制策略。

在硬件架构上,Revo 3用全直驱与可反驱重构了控制层的底层逻辑。

区别于传统的绳驱、连杆等驱动方案,Revo 3采用全直驱一体化微型关节,配合自研高密度电机与减速器,把驱控板压进手掌,实现了微型化与高功率密度的兼顾。

这套设计消除了复杂传动链,减少磨损与滞后,响应频率达到3Hz级的高速开合。

这里需要重点关注的,是可反驱特性

因为在操作中,决定一只手“好不好用”的,不只是能动多少关节,而是接触瞬间能不能“让一下”。

灵巧手如果关节过于刚性,哪怕自由度够高,很多动作也训练不出来。

原因在于,具身智能主流的训练方式之一——强化学习,严重依赖仿真环境。

图片图源:Isaac Lab

仿真里,接触被默认是“可顺应”的,控制策略会假设手在接触物体时能灵活调整力量。

但如果真实硬件的关节完全刚性,一落地就会出现接触力过大、卡死、震荡等问题,仿真里练好的策略在真机上基本废掉。

这就是sim-to-real gap的核心来源之一,而反驱,正是弥合这个gap的关键。

Revo 3采用的全直驱+反驱方案,让每个关节都具备力反馈能力。

在遇到外部阻力时,电机能顺应外力回退,而不是硬刚——

这不只是防撞,更重要的是让机器手在接触过程中能实时调整力量,实现真正意义上的柔顺力控。

用强脑的话说,反驱最大的好处不是防撞,而是让训练变得更友好。

仿真里能跑通的,真机上大概率也能跑通。这一步,让Revo 3从能动变成了能练。

触觉融合:能控制,但看不见摸不着

结构问题解决了,控制策略能迁移了,还有最后一个缺口:感知。

灵巧手长期被戏称为“没轻没重”,原因很简单:算法只能靠外部摄像头看动作,手本身感知不到是否滑落、是否压坏、是否对齐。

Revo 3的解法是两套系统同时上:

  • 全掌触觉阵列负责实时感知物体轮廓、软硬与滑动方向;

  • 指尖视觉传感器负责预抓取阶段的亚毫米级对齐,相当于在手指上装了眼睛。

两者合在一起,形成局部感知闭环:算法不再需要靠全局摄像头加大模型来猜测接触状态,手本身就能告诉它“现在抓稳了”、“正在往下滑”、“偏了一点点”。

穿针引线、精细装配这类任务,成功率因此大幅提升。

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价格与耐用性:让机器人先把手用起来

价格与耐用性,是Revo 3从好看的展台走向真实可用的最后一道门槛。

众所周知,目前行业内部分高端灵巧手,在把性能推到极致的同时,也把价格门槛抬到了大多数开发者难以触及的位置。

但问题在于,太贵的手,很难被真正用起来。进不了真实场景,也就难以进入开发者与厂商共同迭代的正循环。

相比之下,强脑认为,一双价格更可承受、同时足够耐用的手,反而更有机会被反复使用、不断打磨。

而在耐用性上,Revo 3将延续对标二代手的标准,整体表现处于行业较优区间。

在开发者生态方面,强脑计划开源具身算法,目标是让用户买回来半天之内就能跑起来;

同时,Revo 3已适配MuJoCo、Isaac Gym、NVIDIA Omniverse等主流仿真平台,并将推出配套遥操作数采方案,支持21自由度的全量动作数据采集。

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为什么是强脑?

现在可以回到最初的问题:一家做脑机接口、假肢的公司,为什么能在灵巧手赛道打出这个水准?

答案其实不复杂,但需要时间积累:强脑从一开始想的就不是怎么把手做出来,而是怎么让手更像人手

这个出发点,决定了几乎所有的产品直觉。

给残障人士用的仿生手,对可靠性、精细控制、长寿命甚至外观比例的要求,远比工业机械手严苛。

用户不会因为手出了故障就停下来等维修,因为那是他们身体的一部分。

这种极端要求,锻炼出了强脑对“手”这个产品的独特理解:它不只是一个末端执行器,而是一个需要在真实世界里长期稳定运行的系统。

由此,仿生手对可靠性、精细控制、长寿命甚至外观的极端要求,自然迁移为灵巧手的产品标准。

在X平台的转载视频下,就有网友评论“这是一只好看的手”。

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对一个工业零部件来说,这算是意外之喜,但对强脑来说,这是自2019年,七年产品训练的水到渠成。

在合作生态上,Revo二代手已出现在宇树公开的数据集中,完成了医疗、康养、家庭等多项场景操作任务。

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而乐聚、松灵、北京人形机器人创新中心、逐际动力、中科慧灵、香港大学上海智能计算研究院等头部机构……也都在强脑的合作名单里。

可以说,强脑已经经过不少头部具身企业的验证,并逐步在实际场景中加速迭代自己的产品。

而更有说服力的,可能是来自客户的一句直接反馈:

我们把行业里所有的手都测了一遍,最后选了你们的。

强脑科技是谁?

在公众认知里,强脑是杭州六小龙中,一家“做脑机接口的公司”——

毕竟“脑”字就写在招牌上。

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但在具身智能的语境下,强脑已经是一个更复杂的存在,一家把脑机接口、仿生手、灵巧手、机器人执行端串成完整链条的公司。

这条链条的内在逻辑是:脑机接口负责读取与理解碳基信号,灵巧手负责把硅基信号转化为动作——

脑控机器人(碳硅融合),就很可能是这条链条自然延伸出来的下一步。

在强脑的三大核心板块中,灵巧手属于“人机交互”这一环,是整体战略的重要支点。

而经历了2025年浪潮汹涌之后,2026年无疑是灵巧手行业的交卷年,各家都要回答同一个问题:

demo是真的,但能量产?且能稳定交付吗?

强脑的答案,建立在七年量产经验之上。

经过前两代Revo 1、Revo 2以及仿生手的迭代和生产,强脑的SKU扩张已箭在弦上,计划未来推出3-5款产品,覆盖不同尺寸、自由度和成本区间。

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资本,也已经提前给出了自己的判断。

融资方面,今年1月,强脑拿下IDG资本、华登国际领投的20亿融资,创下全球脑机接口领域(除Neuralink外)迄今单笔最大融资;

同时,关于强脑科技秘密递表港股IPO的消息也被传开。

如今,站在具身智能、人形机器人、康复医疗这三重赛道的交叉口看,强脑很可能是中国资本市场里,最早把脑机接口与灵巧手打包成一个完整叙事的公司。

但资本故事终究要靠产品落地来兑现,而Revo 3,是这条链条上目前为止最为鲜明的一个落点。

接下来的问题,不再是这只手能不能做到,而是这只手能不能稳定地、大量地、被真实场景验证地做到。

这是强脑需要回答的下一个问题。也是整个灵巧手行业,在2026年都绕不开的那道坎。

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科技前沿进展每日见

用好AI Agent的核心技巧:约束先行,建立全局与项目规范

本文分享高强度使用AI Agent数月后的核心心得:最重要的技巧不是Skills或提示词,而是“约束先行”。通过从全局到项目的规则体系(如Claude.md),让Agent自动遵循目录结构、命名规范与工作流程,避免混乱与返工。适合AI工具深度用户、开发者及管理者,帮助提升协作效率与成果质量。

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今天这篇文章,来分享一下我自己最近几个月高强度使用Agent之后,我自己总结出来的怎么给Agent设定规则,如何让它Agent更好的工作更聪明的一个非常重要的心得。

就四个字。

约束先行。

就是在你让Agent干任何事情之前,先把规范定好,全局的规矩,项目的规矩,文件夹的规矩。

规矩从上往下穿透,一层套一层,没有规矩的地方,不动手。

就这么简单的一个道理,我真的用了好几个月才真正想明白,然后完整的落地,你可以说我很菜,花了这么久的时间,但是我觉得,我踩过了坑,我还是想把这个经验分享出来。

我为什么觉得这四个字比一切Prompt技巧都重要?得从昨天我的发生的一个很小的小事说起。

事情是这样的。

我这个人有一个毛病,就是完美主义强迫症。

一个东西如果不是井井有条的,我就浑身难受。

这可能跟我是处女座,也是交互设计师,同时还是重度模拟经营玩家有关。

《城市天际线》里路网没规划好我能推倒重来三次,《动物园之星》里动物园分区不合理我能纠结一下午,《双点医院》里如果有一个科室的动线设计得不顺,哪怕医院已经盈利了,我也会拆了重来。

我到现在还是记得我打《戴森球计划》的时候那没日没夜的规划生产线的日子。

我朋友经常说,我就是那种,对秩序有一种近乎偏执的追求。

虽然我很喜欢kk写的那本《失控》,我也赞同混乱中涌现一些智慧,但秩序和规范,可能就是我种在骨子里的东西。

所以昨天下午,当我无意中,发现我的一个Claude Code的工作文件夹里面越来越乱的时候,我是真的坐不住了。

我前几天新建了一个给Claude Code用的专门用来开发Skills的文件夹,结果我昨天打开一看,根目录散了十几个东西。打包文件跟源码混在一起,测试图片随便丢,评估报告的HTML文件找不到归属。

最离谱的是命名,test_batch是哪个Skill的测试?test_v2又是谁的v2?我自己做的东西,放了两天我自己都看不出来。

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我当时就有点应激了,真的,一时间无语凝噎,只能含泪打开Claude Code让它去给我规整了,然后直接给我定一个规范。

没过一会,他弄完了。

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然后写了一个这个项目级别的CLAUDE.md文档,你可以把这个文档,理解为这就是Claude Code进入到这个文件夹以后,第一个必须要读且要遵守的东西,就是它以后的行为准则。

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规范还是挺全面的。

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有了这个CLAUDE.md文件以后,我的这个工作区,就可以不断的进行各种各样的Skills开发和实验了,每个新的Skills,都会自动给我新建一个文件夹,一些实验性的东西会放在_sandbox里,里面的东西超过一个月就会删除。

再也不会再混乱的要死,而是按照文件目录,管理的仅仅有条。

就这个非常非常小的事情,让我好好反思了一下。

就是,为什么我的Claude Code进到一个新文件夹、或者开一个新项目的时候,自己不会给自己定这个规范呢?一定要我给他定呢?一定要乱七八糟以后我发现了才能去知道收拾那个烂摊子呢?

原因也特别简单,我给Claude Code的顶层约束没有做好。

也就是在最最顶层,无论是打开什么文件都会加载的全局CLAUDE.md文档里面,我并没有定好这一层约束。

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我自己脑子里过去在开发各种各样的项目的时候一直都有这个意识,一般我都会在每个项目里,让它先强制写好文档再进行开发。

但是还有很多是知识管理类的工作,不是开发,比如画图、比如创造skills、比如做研究报告等等,而这些工作,并没有开发类型的管理意识,所以一般都不会留下规范文档,而我自己也没发现。

而对于AI来说,你脑子里知道的东西,如果没有写进文档,就是不存在的。

Agent的短期记忆会丢失,对话框一关全忘了,下次打开,它唯一能看到的就是你留下来的文档和记忆文件。

你的文档里写了什么,是不是足够清晰,直接决定了Agent每一次醒来的时候,是清醒的还是懵的。

OpenClaw很多时候越用越蠢,其实就是他的规范和记忆体系真的就是纯种屎山,这点Hermes agent比它要做的好的多。

所以这也就是我今天想聊的核心,用好Agent的真正核心,其实我真的觉得,就是这一整套约束从上往下穿透的体系。

这里解释一下Claude Code的规则体系,其实包括Codex之类的很多Agent都是这样。

是一层一层叠下来的。

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最顶层,是全局CLAUDE.md。放在用户目录下面,无论你打开什么项目都会加载。这是最高指令和原则,你是谁、你做事的原则、你希望AI用什么方式跟你协作。

第二层,是项目级CLAUDE.md。进入到某个项目文件夹才加载。这是这个项目的宪法,目录结构怎么组织、命名规范是什么、什么文件放哪里。

第三层,是项目里的各种规范文档、设计文档、架构说明。

最底层,是记忆文件。比如Auto Memory啥的,还有对话记录,Claude自己给自己做的笔记。

约束从上往下穿透,一层管一层,一层约束一层。

跟治理公司是一样的,制度在最上面,部门规范在中间,具体操作流程在最下面,你不可能靠CEO每天挨个盯着员工干活,你靠的是制度穿透下去。

这就是「约束先行」的完整含义。

而如何设计这套体系,特别是顶层的制度规范,真的不是一个简单活,开过公司的人相信都能明白我在说啥,那真的是血和泪的教训。

而全局CLAUDE.md,对应的就是这个最高制度。

我的全局CLAUDE.md,其实已经迭代了好多个版本了。

去年最早的时候我也不懂,抄了很多开发大神的所谓的开发规则,然后又不断地往里面迭代经验,搞得后面特别臃肿。后来慢慢意识到适合自己的才是最好的,以及很多经验就不该在这一层,又开始一轮一轮地瘦身。

在今天补了规则之后,现在我的全局CLAUDE.md文档长这样,这里我也完整的给大家展示出来。

## 关于我数字生命卡兹克,虚实传媒创始人。用户体验设计师出身,不是程序员。我用 Claude Code 做两件事:**开发产品****知识管理**。工作哲学:把任何重复 3 遍的事 AI 化或自动化。技术决策跟我说「为什么」和「对用户的影响」,不要只讲实现。
## 第一性原理所有决策从问题本质出发,不因「惯例如此」照搬。回到问题本身:要解决什么?最直接的路径是什么?从零设计会怎么做?不要谄媚。不要夸我的想法好、不要说「这是个很好的问题」、不要开头加「当然可以」。给我真实判断——方案有问题直接指出来。发现更好的做法直接说,不用等我问。
## 约束先行无论开发项目还是知识管理项目,第一步永远是建规则:新项目先写 CLAUDE.md,新目录先定结构约定(什么放哪、怎么命名、何时清理)。没有规范的工作空间不动手。已有规范的项目,严格遵守其 CLAUDE.md 中的约定。需要调整规范时先改文档、再改实践,不要反过来。
## 交互设计原则**用户体验是所有产品的最高准则,优先级高于技术偏好、代码整洁度、架构优雅度。后端可以很复杂,但用户触碰到的每一层必须丝滑。**这不只是 GUI——CLI、对话式交互、Skill、系统反馈,都是交互体验。所有界面都适用以下原则:- **为目标设计,不为功能设计**:先问「用户要完成什么」,再决定怎么实现。不要因为技术上能做就加功能- **不要让用户思考**:交互应该不言自明。需要说明书才能用,设计就是失败的- **系统承担复杂性**:能自动化的不手动,能推断的不让用户填,能一步完成的不拆成三步- **渐进式展示**:先给核心,细节按需展开。不要一次性把所有选项甩给用户- **反馈引导行动**:不要只报告问题("连接失败"),要引导下一步("正在重试,预计 5 秒后恢复")
## 工作方式- 默认中文,代码、命令、变量名用英文- 结论先行,再给理由,不要先铺垫背景- 遇到模糊需求,先给最合理的方案,再问要不要调整- 不要问「你确定要这样吗」——除非有真实风险
## 开发习惯- 改完主动跑验证(test / lint / build),不要只改不验- 不要为了让代码跑起来而注释掉报错,找根本原因- 密钥、token、密码不进代码
## Git 与部署- commit message 用英文,简洁描述变更意图- git push 仅用于跨设备同步,不要自动执行,等我说- 部署走项目自己的命令(查项目 CLAUDE.md),不依赖 git push

你会发现,这里面的每一条,其实现在我觉得最好的基于某种形式的约束。

比如第一性原理,是对思考方式的约束,不要因为惯例就照搬,要回到问题本身。

比如反谄媚,是对沟通方式的约束,不要拍马屁,给真实判断。

比如,交互设计原则。我是用户体验出身,所以我对从我手上出去的东西有一个执念,后端可以很复杂,但用户碰到的每一层必须丝滑。这不只是GUI的事,CLI也是交互,Skill也是交互,对话式AI也是交互。

现在这个年代,大家都在vibe coding,但我发现越来越多的人开始不重视用户体验了,很多产品都是能跑起来就行,管你用着爽不爽。

这个我是真的觉得不行。

所以我在全局规范里写了五条我总结的交互设计核心原则。写进去之后Claude做出来的东西确实不一样了。

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而约束先行这条,它就两段话,但它解决的也是一个根问题。

## 约束先行无论开发项目还是知识管理项目,第一步永远是建规则:新项目先写 CLAUDE.md,新目录先定结构约定(什么放哪、怎么命名、何时清理)。没有规范的工作空间不动手。已有规范的项目,严格遵守其 CLAUDE.md 中的约定。需要调整规范时先改文档、再改实践,不要反过来。

以前Agent进到一个新项目,因为特性,所以第一反应总是立刻开始干活。

现在,你定好了约束之后,它的第一反应是先看看有没有规范,没有的话先建规范。

后面那句需要调整规范时先改文档、再改实践不要反过来也很重要。

规则不是死的,但改规则也要走规则的路。

不然Agent为了赶进度绕过约定,事后你想补文档真的都不知道从哪补起。

写到这,我真的忽然觉得,引导Agent,真的,跟我现在管理公司的时候,真的好像没什么两样。

公司你也要部门、要制度、要SOP、要协同,要规矩,要一切,不一个样吗。

而且不只是开公司,很多真正玩模拟经营的人都知道一个道理。

游戏前期最重要的不是赶紧建建建,而是先把路网规划好。

路网一旦规划歪了,后面再怎么优化你都没招,只能一切全部铲了重来,我经历过无数血和泪的教训。

你的CLAUDE.md就是你的路网。

全局CLAUDE.md是城市主干道,项目CLAUDE.md是片区支路,主干道规划好了,支路自然就顺了。

你花一个小时把它写好,你相信我,后面能省无数个小时的返工。

今天分享的这些东西,你要说这算Harness Engineering,那也行,因为Harness本身就是约束。

你要说这不算,就是一些基本的项目管理常识,那也没错。

反正我觉得,名字不重要,最重要的,就是你有没有找到一套让自己跟Agent协作起来舒服的方式。

我有时候觉得吧,我这辈子做的事情其实都是同一件事。

做交互设计的时候,是在给用户行为建约束。

玩模拟经营的时候,是在给虚拟城市建约束。

开公司了,是在给业务和人建约束。

现在跟Agent协作,还是在建约束。

对象变了,方法却是一样的。

先想清楚你要什么,定好规则,然后在规则框架里做出最优解。

这就是最棒的方法。

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>/ 作者:卡兹克

>/ 投稿或爆料,请联系邮箱:wzglyay@virxact.com

中兴通讯从通信到AI基建:连接+算力双轮驱动,发布Co-Claw一体机

中兴通讯在2026生态合作伙伴大会上宣布All in AI战略,从全连接升级为连接+算力双轮驱动。发布Co-Claw AI一体机,支持企业一键部署、数据不出域,综合成本较云端降低60%;算力业务2025年营收增长150%,生态伙伴超3万家。目标成为AI时代网络连接与智能算力领导者。

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克雷西 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

从通信网络跨界AI基建,这家公司把OpenClaw装进了企业机房。

中兴通讯这家以通信起家的公司,正在将战略从“全连接”升级为“连接+算力”双轮驱动

其中,网络连接是既有优势,智能算力是新开疆土,两者在AI时代形成协同。

这一转变已有数据印证。

2025年中兴通讯算力业务营收同比增长约150%,营收结构从“网络为主”转变为网络、算力、终端三足并立

刚刚召开的2026中兴通讯中国生态合作伙伴大会上,中兴通讯围绕这一战略带来了新动作。

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一方面,Co-Claw AI一体机等全栈新品正式发布,把技术能力落地成可用的场景化产品。

用中兴通讯自己的说法,是把OpenClaw装进了企业机房。

与此同时,“和合生态行动”正式启动,围绕30000家合作伙伴对生态体系进行系统性升级。

两件事背后,是中兴通讯给自己定下的同一个基调——“All in AI,AI for All”

具体来说,就是既要把AI能力做深做透,也要让AI真正为客户、伙伴和社会创造价值。

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从“全连接”到“连接+算力”

战略升级之后,中兴通讯将AI确定为了发展主航道,目标是“成为网络连接与智能算力领导者”。

在既有网络连接优势的基础上,智能算力被纳入核心战略,两者共同构成中兴“连接+算力”双轮驱动的战略内核。

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这是一次有明确标准的主动选择。

中兴通讯执行副总裁、首席运营官谢峻石介绍,中兴通讯进入新赛道,一贯坚持三个标准——高市场容量、高成长性、高技术门槛

而AI这条赛道,三项全中。

先看市场容量。

国内日均Token调用量已从1000亿突破至140万亿,两年增长超千倍。

海外市场的投资热度同样不减,以亚马逊、谷歌、Meta、微软为代表的四大科技巨头,2025年AI相关投资超3720亿美元,2026年预计猛增至6100亿美元,同比增幅达64%。

需求侧正从消费尝鲜转向生产力刚需,供给侧投资也在持续加码,算力市场由此进入长周期增长通道。

再看成长性,谢峻石做了一个形象而具体的类比:

当前AI所处的阶段,类似国内2000年前后的2G时代,或者互联网刚刚兴起时的“拨号上网”时期。

在这个时期里,标准不统一、软硬件兼容性差、互通困难、使用门槛高,大部分技术仍处于萌芽期,商业模式也尚未完全闭环

正因如此,先手布局的窗口期依然存在

技术门槛方面,谢峻石认为,AI和通信在底层逻辑上高度相似,都是复杂超大系统的高效协同,都需要芯片、硬件、软件、资源调度的全局优化。

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中兴通讯执行副总裁、首席运营官谢峻石

至于竞争的终局,则是系统级TCO最优——在算力、网络、存储、能源、软件的极致协同下,用最低的总体拥有成本,交付最优的整体性能

这套逻辑,和中兴通讯40年来在通信领域做复杂系统工程的经验高度吻合。

基于这套判断,中兴通讯构建了AI端到端五层能力架构

中兴通讯首席发展官崔丽将其与英伟达CEO黄仁勋提出的“AI五层蛋糕”作了对照,以此呈现中兴通讯在AI时代的完整能力图谱。

  • 核心能力层:中兴通讯自研了多类高速互联与处理芯片,同时适配优化多种主流GPU,涵盖芯片、基础软件和架构三大方向,以“开放解耦、兼容优选”的理念构建AI系统级全域芯片能力。
  • 基础设施层:中兴通讯在算力、网络、能源三大领域均有全栈产品布局,覆盖从超节点、智算服务器到高性能存储,以及液冷、高压直流等绿色能源方案。
  • 能力平台层:中兴通讯已适配200+主流模型,支持软硬解耦、训推解耦,一键部署,无感迁移。
  • 应用层:中兴通讯采用“1基座大模型+N领域大模型+X场景应用”的模式,在18+行业已落地超1000个标杆项目。
  • 终端层:中兴通讯面向个人推出AI原生手机,面向家庭构建“网-算-屏-体”四位一体的智能中枢,2025年智慧家庭终端出货量突破1亿台,连续5年全球市场份额第一。
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中兴通讯首席发展官崔丽

另外在差异化优势上,中兴通讯还有两张底牌。

一是全球化市场布局与交付服务能力

中兴通讯在全球拥有180+分支机构、10000+海外员工,服务海外500+运营商和全球5000+合作伙伴。

可以看出,中兴通讯具备超大规模复杂项目的端到端交付能力,能够覆盖规划、设计、部署、调测、运维全生命周期。

二是广泛的家庭终端市场基础

连续两年年发货量突破一亿台,让中兴通讯得以在端侧算力下沉、多模态交互、端云协同等方向持续深耕,形成其他AI厂商难以复制的端侧创新优势。

政企业务如何落地?

战略方向确立之后,落地是关键。

2025年,中兴通讯政企业务实现翻倍增长。

与字节、阿里、腾讯等互联网头部的深度合作,让中兴通讯在算力领域站稳了主流供应商的位置。

与此同时,中兴通讯在电力、金融、政务、交通等传统行业占据的市场份额也在同步提升。

这一势头,中兴通讯打算在2026年延续下去。

中兴通讯高级副总裁张雨介绍,今年中兴通讯确立了六条政企行业攻坚线:

  • 互联网算力持续加码,目标跻身TOP3供应商;
  • 金融信创建设深化,从国有大行延伸至城商行、农信,同步推进信创数据库落地;
  • 电力配网数字化改造提速;
  • 铁路5G-R建设全面铺开,目标成为主要供应商;
  • 矿山冶钢园区加快智能化改造;
  • 教育、医疗、商业等新场景持续渗透。

这六条线,基本上覆盖了当下行业数字化投资比较集中的几个方向。

而支撑这六条攻坚线落地的,是中兴通讯在算力、网络、终端、专网、能源等多个维度积累的产品能力。

中兴通讯副总裁叶策介绍了其中几个关键突破。

  • 算力侧,中兴通讯OEX正交互联架构以零线缆设计突破传统背板瓶颈,TCO较行业平均降低30%以上;GoldenDB向量数据库已在银行核心系统稳定运行超6年,服务客户超500家;
  • 网络侧,中兴通讯576×800G框式智算交换机让端到端时延降低33%,Scale-Across跨域互联方案实现300公里超长距算力调度;
  • 终端侧,中兴通讯云电脑、云PAD、自由屏连续两年蝉联中国云终端市场第一;
  • 专网侧,中兴通讯覆盖航空、工业、轨交、低空等场景,5G-A通感基站为低空经济提供通信保障;
  • 能源侧,中兴通讯以800V高压直流、模块化CDU及智慧储能,为智算中心构建高密供电、极致散热的绿色能源底座。

这些产品,已经在不少行业项目里被验证过了。

从工厂到矿山,从地铁到医院,中兴通讯在不同场景里留下了一批可以量化的结果。

中兴通讯滨江工厂的智能化改造是一个有代表性的样本——

改造之后,工厂的生产效率提升42%,单位产值能耗降低66%,不良品率降低47%。

在陕西延长石油巴拉素煤矿,中兴通讯打造的AI矿山智能体让故障处理周期缩短了60%。

跨出制造业,数字同样在跑。

中兴通讯与厦门地铁合作的通信运维大模型将漏检率降低了37%,与合作伙伴联合打造的AI智能总检方案让医疗体检报告生成效率提升了10倍,电力无人巡检场景中人工巡检时长缩短了40%……

这些数字,勾勒出了中兴通讯在“算力供应商”之外的另一个身份——行业智能化的深度参与者。

把OpenClaw装进企业机房

在行业落地层面跑通之后,中兴通讯还需要回答另一个问题——

支撑这一切的产品和生态体系,接下来怎么走?

在这次大会上,中兴通讯最受关注的新品是Co-Claw AI一体机,它的诞生,和最近大热的OpenClaw有直接关系。

对个人用户而言,OpenClaw用几行配置就能让AI跑脚本、整理资料、写报告,灵活自由,门槛极低。

但当企业开始认真考虑规模化部署,问题就来了。

数据不能出域、部署无法规模化、权限难以管控、Token成本失控……这一系列障碍,让OpenClaw在企业生产环境里很难真正用起来。

Co-Claw试图解决的,正是这个问题。

中兴通讯首席发展官崔丽介绍,Co-Claw从定位、部署、安全、系统集成到能力共享,在五个维度上针对企业场景做了专项设计。

  • 部署方面,支持一键部署,可实现分钟级接入企业现有系统,兼容飞书、钉钉、企业微信等主流办公软件,也支持与OA、ERP系统深度对接;
  • 安全方面,物理层面直接部署于企业内部,数据全程不出域;内置安全容器沙箱,通过容器与网络双隔离将高风险操作锁定在沙箱内;涉及核心系统变更、资金流转等敏感操作,还设有人工二次确认机制;
  • 运维方面,提供统一的可视化管控界面,企业IT管理员可以实时查看所有数字员工实例的运行状态、资源占用和任务执行情况;
  • 能力方面,提供250+行业专属技能包,覆盖智能文档处理、财务风险识别、市场调研分析等场景,开箱即用。

效果上,中兴通讯给出了两组数据。

  • 效率方面,实测文档处理效率提升60%以上,合同审核效率提升超100%;
  • 成本方面,一次性硬件投入之后长期使用成本趋近于零,相比持续付费的云端模式,综合成本最高可降低60%。

除Co-Claw AI一体机外,中兴通讯在本届大会上还发布了涵盖算力、网络、能源、数据库等方向的系列新品,进一步完善“连接+算力”双轮驱动的产品版图。

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中兴通讯首席发展官崔丽

产品之外,本届大会另一个值得关注的动作是生态体系的升级。

过去一年,中兴通讯的合作伙伴数量已超过30000家,2025年生态相关营收同比翻番。

中兴通讯副总裁郑庆峰介绍,生态战略已经成为公司整体战略中不可忽视的一环。

基于此,中兴通讯正式提出“和合生态”理念,希望打造AI产业链的价值共同体,具体围绕技术协同、产业融合、商业共赢、生态治理四个方向展开。

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中兴通讯高级副总裁、首席战略官王翔

基于这一理念,中兴通讯同步启动的“和合生态行动”,落地为四大举措。

  • “开能力”:中兴的产品已适配200+模型,开源AIOS、Co-Sight等关键工具,开放API/SDK超3000个,5大核心实验室向合作伙伴开放;
  • “强合作”:中兴与伙伴联合打造超1000个行业标杆项目,并提出“6+30+240”布局——在6大重点行业、30余细分子行业,打造240余个可批量复制的场景化方案;
  • “共利益”:今年中兴的AI类项目商机中,来自伙伴和联合拓展的占比预计达到60%,渠道激励返点投入增加30%;
  • “优赋能”:中兴通讯推出“火炬手”引航计划,今年将覆盖500余家核心合作伙伴,组织40余场精准赋能活动。

从“和合生态行动”的这四大举措可以看出,其背后有一个相对务实的逻辑——

在AI产业还处于早期、单个公司的能力边界仍然有限的阶段,把生态做厚,比单打独斗更有胜算。

“AI是一场马拉松”

战略升级、行业落地、新品发布、生态共建……中兴通讯在本届大会上呈现的,是一家公司在AI浪潮里全面押注的姿态。

对于这条路要怎么走,中兴通讯执行副总裁、首席运营官谢峻石给出了这样的判断:

AI是一场马拉松,而不是百米冲刺。

从通信起家,转向算力,再到生态、终端、行业落地全面铺开,中兴通讯走的是一条战线长、涉及面广的路。

中兴通讯给自己定下的整体战略定位是“做AI时代的价值贡献者”,致力于推动数智技术普惠,让AI真正为客户、伙伴和社会创造可量化的价值。

“和合兴业”不只是这届大会的主题,也是中兴通讯在AI时代选择的竞争路径——

技术自研与生态共建并行,在一个还处于早期的万亿赛道里,笃定保持长期主义。

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