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目前全球最畅销的药物中，约 70% 需要患者在医院里接受数小时输液给药。对药企而言，这不仅是患者体验的问题，还带来了更高的医疗成本、更低的用药依从性，以及更难触达的市场。 2025 年 9 月，美国食品药品监督管理局（FDA）批准了一款名为 Keytruda Qlex 的针剂，它将全球年销售额最高的抗癌药派姆单抗（pembrolizumab，下文简称 P 药），从静脉输注改为 1 分钟就能完成的皮下注射。 这次更新的起点有些“不接地气”：2017 年，默沙东（MSD）团队在国际空间站（ISS）上做过 P 药的结晶实验。结果显示，在微重力环境下，抗体蛋白形成的晶体更小、更均匀，悬浮液黏度更低，正是这些发现，让一款生物药有了短时给药的可
同样看到一个目标、闻到一种气味，或者听到一段求偶歌，雄性和雌性果蝇可能做出截然不同的反应。现在，科学家第一次有机会沿着完整的神经线路，观察这些差异究竟从哪里产生。 9 月 3 日，霍华德·休斯医学研究所（HHMI）Janelia Research Campus、Google Research、英国医学研究委员会分子生物学实验室（MRC LMB）、剑桥大学等机构组成的研究团队在《Cell》发表研究，公布了首个成年雄性果蝇完整中枢神经系统连接组。 这张“脑回路图”覆盖中央脑、两侧视叶，以及负责连接大脑和身体的腹神经索，共包含 166,700 个神经元、11,710 种神经元类型。经过人工校验的连接组中，还记录了约 1.24 亿条突触连接
随着 AI 行业的重心从模型训练转向大规模部署，让模型跑得更快、更便宜的推理技术正在密集吸引资本。 近日，麻省理工学院（MIT）韩松教授的博士毕业生李沐阳正式官宣创业，出任 Nunchux AI 联合创始人兼 CEO。他在社交媒体上写道，“今天对我来说是有意义的一天。七年前，我还是一名本科生，就开始研究高效生成式 AI。当时很少有人预见，生成式模型会成为人们日常使用的东西。” 公司的其他联创还包括卡内基梅隆大学（CMU）机器人研究所副教授朱俊彦，以及与李沐阳长期合作、深耕高效人工智能、模型量化和系统优化的 Yujun Lin 和 Zhekai Zhang。 导师韩松在第一时间连发两条祝贺，对学生赞赏有加：“沐阳在这个领域还没火起来的
Kevin Buzzard 收到那封邮件时，正在英国威尔士参加音乐节。他的手机信号很差，短暂连上网络后，他才看到一个陌生人发来的标题：“费马大定理的端到端 Lean 形式化”。这位长期研究数学形式化的帝国理工学院教授，把它当成了又一封不靠谱的邮件。 一周后，整理积压的近千封邮件时，他才知道，对方完成了一项什么工作。随后，他编译了代码，运行检查工具，确认检查通过。 9 月 4 日，Anthropic 公布了这项由其研究员彭天翼（Tianyi Peng）发起的成果：Claude 在人类少量指导下，用 11 天完成费马大定理的完整形式化证明。彭天翼是清华姚班校友，他曾与哥伦比亚大学的合作者开发了数学形式化协作平台 Prove2Me，数十个
近期，据《The Information》报道，特朗普政府正在起草一项针对人工智能的新出口管制规则，计划限制中国企业远程调用部署在泰国、新加坡等第三国的先进 AI 服务器。美国商务部最快可能在 9 月向行业组织征求意见。截至 9 月 4 日，正式规则文本尚未对外公开，目前披露的细节均来自匿名消息源。 这项规则的直接诱因之一，据称与月之暗面发布的 Kimi K3 有关。此前，白宫科技政策办公室主任迈克尔·克拉齐奥斯指控称，月之暗面曾使用位于泰国、搭载英伟达芯片的服务器来训练该模型。 尽管关于泰国机房、GB300 芯片与该模型训练之间的关联，目前仍局限于美国官员与媒体信源的说法，而无其他可供独立验证的完整证据。但华盛顿显然愿意相信，Ki
如果你最近给汽车加过油，或者买过机票，大概已经感受到化石燃料涨价带来的影响。但对农民来说，这种影响更加直接。伊朗冲突正在推高化肥价格，而化肥又是农业生产中最重要的成本之一。 今年以来，化肥价格持续大幅波动。一方面，全球贸易受到干扰；另一方面，天然气价格上涨，也直接推高了化肥的生产成本。 相比其他行业，化肥对天然气的依赖尤其深。天然气不仅为化肥生产提供能源，也是制造氨的重要原料，而氨又是生产氮肥的基础。因此，过去几个月，随着伊朗战争推高天然气价格，化肥价格也随之上涨。与此同时，化肥生产本身也是温室气体排放的重要来源，约占全球排放总量的 2%。 贸易受阻进一步加剧了供应压力。全球约三分之一的海运化肥贸易需要经过霍尔木兹海峡。受冲突影响，
当地时间 9 月 2 日，总部位于荷兰的 AI 初创公司 Wonderful 宣布完成 5.5 亿美元的 C 轮融资，公司估值达到了 50 亿美元，未来计划组建千人团队。这家成立只有一年多时间的 AI 公司做的是一套操作系统，让用户能够在上面运行任何的 AI 工作流。 无论用户用的是 GPT、Claude 还是 Llama，无论部署在云端还是部署在本地，也无论是想运行几个智能体，Wonderful 表示它都能提供一个统一的底层，让 AI 之间共享数据、遵守同一套的安全规则，同时还能实现互相协作而不打架。 据介绍，两位来自以色列的创始人 Bar Winkler 和 Roey Lalazar 在 2025 年年初才在以色列特拉维夫启动这
当地时间 9 月 3 日，特斯拉在美国奥斯汀正式启动了 Cybercab 的付费服务。这辆车没有方向盘、没有刹车踏板也没有后视镜，甚至连驾驶员座位也都没有。乘客坐进去之后车子关门，然后车自己会走。特斯拉 CEO 马斯克在 X 上发了一条推文，称这是“一场 Cybercab 风暴”。 既然是一辆没有方向盘的车，转弯肯定是个问题，特斯拉的答案是根本不需要人告诉它怎么转。当前，特斯拉在美国得克萨斯州已经获得了 314 辆无人驾驶车辆的运营许可，其中 45 辆是 Cybercab 汽车。 美国得州车辆管理局的公开记录显示，特斯拉在得州注册的无人驾驶运营车辆总数是 420 辆，其中大部分是 Model Y，不过 Cybercab 的数量正在增
当地时间 9 月 3 日，OpenAI 正式发布 GPT6 Astra，并称其为公司迄今“最智能、最对齐”的模型。Astra 目前先向少量机构开放，ChatGPT Plus、Pro、Business、Enterprise 用户，以及 API 和 AWS 客户将在随后几天陆续获得访问权限。 从 OpenAI 公布的数据和演示来看，这个模型的能力的确有点逆天。发布会结束时，OpenAI 联合创始人兼总裁 Greg Brockman 直接表示：“欢迎来到 AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）时代。” 我们暂且不论这个论断是否正确，单从目前已公布的信息来看，Astra 展现出的能力的确给了
一家名为“费米探索者任务”（Fermi Explorer Mission）的非营利组织今天宣布，计划最晚于 2029 年底发射一艘飞往距离太阳系最近恒星系统的航天器。这是一个极其大胆的计划。即便一切顺利，这艘航天器抵达距离地球约 4.4 光年的半人马座阿尔法星（Alpha Centauri），也可能需要长达 8 万年。 更特别的是，它采用的飞行轨迹并非完全由人类设计，而是由一个 AI 系统发现。这套系统来自 Physical Superintelligence（PSI）；PSI 同时宣布自己获得了 5800 万美元融资，由微软联合创始人比尔·盖茨（Bill Gates）创办的气候投资机构 Breakthrough Energy 领投
在美国 AI 圈里有个约定俗成的说法叫“御三家”：OpenAI、Anthropic 和 Google。但如今，第三名的 Google 的位置，似乎正在被第四名 Meta 觊觎和追赶。 2026 年 9 月 2 日同一天，Google 推出了 Gemini 3.8 Flash，Meta 则发布了 Muse Spark 1.3。Artificial Analysis 综合榜数据显示，Muse Spark 1.3 的得分略高，不过靠的是未公开的 max 档（62 分）；假如只看当天可公开调用的同档位，Muse Spark 1.3 xhigh（61 分）仍然小幅领先 Gemini 3.8 Flash high（59 分）。 要是放在几个月之
如果给细胞加一种药物，或者敲低其中一个基因，接下来会发生什么？ 这是生物学和药物研发中一个非常基础的问题。研究人员通常需要真正培养细胞、施加干预，再通过测序等手段观察细胞发生了哪些变化。但细胞类型、药物、基因和疾病状态之间能够形成的组合极其庞大，不可能全部通过实验逐一验证。 更麻烦的是，同一种药在不同细胞里的效果可能不同。对某种癌细胞有效的药物，换到另一种癌细胞上可能完全没反应，甚至产生相反的效果。 因此，近年来虚拟细胞（Virtual Cell）成为一个重要研究方向：研究人员希望通过大量生物数据训练模型，让 AI 学习细胞运行和变化的规律，在真正动手做实验之前，先预测一次药物或基因操作可能让细胞发生什么变化？ 然而，现有模型的痛点
人类已经进入二十一世纪，但今天的技术文明，很大程度上仍建立在二十世纪物理学的基础之上。激光、晶体管、核能和互联网背后的关键物理原理，大多在近百年前就已经被发现。芯片计算离不开量子力学，光纤通信需要依赖电磁学，GPS 则需要借助狭义相对论来校正时间。 每一项技术都建立在那段物理学黄金时代的成果发现之上。但是每项技术也终将碰到它赖以建立的物理边界。比如，AI 算力会受限于能耗，数据中心会受限于散热，芯片会受限于材料。技术越是往前走，物理学的天花板就越加明显。 最近，一家叫 Physical Superintelligence（PSI） 的美国初创公司，计划用 AI 重新加速物理发现的节奏，他们认为未来五年物理学发生的变化会超过过去五十年
过去一个多月，机器人学习的风向正在发生一些微妙的变化。 7 月，英伟达 GEAR 实验室、斯坦福和 UT Austin 联合发布 RoboTTT，把机器人的上下文利用拉到更长时间尺度；同期，自变量联合北京理工大学、清华大学推出 HOST，展示机器人从一次人类演示中快速获得新技能；到了 8 月，Generalist AI 的 GEN-1.5 和 Skild AI 的 S1 接连发布，后者甚至直接把“No Post-Training”写进了产品定义。 几支团队用不同方法把这个问题推到台前：机器人学习新任务，是否还必须经历“采数据—重新训练—再部署”这套循环？ 李健雄第一次认真想这件事，是两年前。 2024 年，VLA 正在成为具身智能最
化肥是全球粮食生产不可或缺的一环，但它也是一个高耗能、高排放的产业。现在，一些公司正试图让微生物来分担这项工作。 越来越多研究发现，在作物根部周围的土壤中引入有益微生物，可以帮助植物获取生长所需的氮，从而减少对化学肥料的依赖。化肥生产目前约占全球温室气体排放的 2%。如果微生物肥料能够真正大规模应用，不仅有望降低农业排放，也能帮农民省下一笔不小的成本，尤其是在近几个月伊朗战争推高能源和化肥价格的背景下，这一点变得更加重要。 事实上，人类利用生物肥料已经有数千年历史，最常见的例子就是粪肥。而开发微生物肥料也不是什么新鲜事，一些企业甚至早已开始使用基因工程改造微生物。真正困难的是：怎样让这些微生物既能稳定地为农作物提供氮，又能保证自己正
成立约 18 个月后，AfterQuery 成了 Y Combinator 历史上成长最快的独角兽。 据《福布斯》援引两位直接知情人士报道，这家人工智能训练数据公司正在筹集新一轮融资，估值达到 32 亿美元。公司已经确定领投方，但融资金额和投资者身份尚未披露，AfterQuery 也拒绝置评。YC 合伙人 Gustaf Alströmer 称，如果交易按当前条件完成，它将刷新 YC 公司从成立到进入独角兽行列的速度纪录。 5 个月前，AfterQuery 刚刚完成由 Altos Ventures 领投的 3,000 万美元 A 轮融资，投后估值为 3 亿美元。新一轮估值相当于上涨超过 10 倍。 AI 训练数据这条赛道早已造就过一批
2009 年，李林鲜开始做 LNP 时，这还不是一个会被资本市场反复讨论的词。 那时他在德国海德堡大学读博士，做脂质设计和 RNA 递送。真正长期研究这件事的人不多，产业界更少。后来他去了 MIT，在 Robert Langer、Daniel Anderson 团队继续做 mRNA 和 LNP，再到卡罗琳医学院任教。一路做下来，十几年过去，LNP 从一个冷门的递送工具，变成了核酸药物绕不开的底层技术。 李林鲜也从一个科学家，变成了一家 Biotech 的 CEO。 2019 年，李林鲜创办深信生物（Innorna）。他用一句很直接的话形容那时的公司：“某种意义上，公司的技术就是我。” 七年后，这句话已不再成立。深信从几个人的技术判断
打不过大疆和影石的 GoPro，卖身了。 当地时间 9 月 1 日，运动相机公司 GoPro 与私营光学公司 Starman Optical 宣布达成最终合并协议，后者以 2.85 亿美元现金收购 GoPro 约 90% 股权，交易预计年底前完成。GoPro 约 9,200 万美元的未偿债务将在交割时全额偿还，现有股东保留约 10% 股份。 合并后的公司将纳入 Starman Optical 的本土光收发器业务线，GoPro CEO 尼克·伍德曼（Nick Woodman）在声明中将新实体定义为“美国领先的成像与光学解决方案公司”，聚焦“与摄像头、光学和 AI 基础设施相关的国家安全领域”。 对消费者关心的问题，官方称将继续全面支持
贾寅君的人生里，有过几次看起来跨度很大的转向。 最早，他进入协和八年制临床医学，希望成为一名医生。真正到了医院，尤其是接触到大量重症、疑难和罕见病患者后，他开始反复想一个问题：一个再优秀的医生，一生究竟能够治好多少人？三年后，他离开临床，回到清华做生命科学和神经科学研究，希望换一种方式解决疾病。 2020 年，AlphaFold2 发布。贾寅君开始意识到，AI 或许能够成为一种无限放大每个人微薄力量的工具。对他来说，这也让最初那个关于疾病的问题有了另一种解法：能不能借助 AI，把对疾病的理解更快地转化成真正的药物分子？ 此后，他逐渐转向 AI for Science 和 AI 药物发现，先后主导或参与了 DrugCLIP、CPSea
今天，李飞飞创办的空间智能公司 World Labs 发布了新一代世界模型 Atlas。World Labs 在社交平台上将其称为“全球首个多模态世界模型”，希望用同一个基础模型同时完成视频生成、3D 重建和时空模拟。 和目前主流的视频生成模型不同，Atlas 并不是在现有视频或 3D 模型上继续改造而来。World Labs 从零开始对它进行预训练，让文本、图像、视频和 3D 数据从训练起步阶段就进入同一个模型，并尝试把这些不同形式的信息统一理解为同一个三维空间。 基于这个空间，它既可以从一张照片生成新的视角，也可以按照给定的镜头轨迹生成最长 1 分钟、1440p 的视频，还能将照片和视频重新构建成点云和 3D 高斯泼溅（Gaus