高盛集团正将其自主研发的AI助手“GS AI Assistant”全面推广至全球近5万名员工，旨在通过自动化重复性任务来赋能员工，提升运营效率。此举不仅已在高盛内部取得显著效率提升，更展现了其构建自主可控AI生态系统的战略雄心，预示着金融行业未来竞争力的核心将转向智能化基础设施的完备程度。

谷歌DeepMind推出了Gemini Robotics On-Device，这是其首个可直接在机器人上本地运行的视觉-语言-动作（VLA）模型，大幅降低了延迟并提高了在无网络环境下的鲁棒性。该模型展现了强大的任务泛化能力和跨机器人平台适应性，只需少量演示即可快速适应新任务，预示着具身智能迈向更加自主和普及的关键阶段，但也带来了对安全性、伦理和商业模式的新思考。

谷歌最新发布的Gemini Robotics On-Device模型，是一款优化后的端侧视觉语言动作（VLA）模型，它能在本地机器人设备上运行，只需50-100次演示即可学会新任务，极大提升了机器人执行复杂灵巧操作的效率和泛化能力。此举被誉为机器人领域的“安卓”时刻，预示着硬件与AI“大脑”分离的产业新生态正在形成，并将加速具身智能的广泛应用和商业落地。

日本可口可乐旗下的CHILL OUT品牌推出AI“压力检查镜”，旨在通过面部表情分析技术量化职场“班味”以推广其放松饮料，引发了市场对AI营销的关注。尽管可口可乐在AI内容创作和产品开发方面进行了多项尝试，并取得了部分成功，但也遭遇了全AI广告“翻车”的争议。然而，可口可乐公司领导层坚信“先跟上再理解”的战略，展现了其在AI浪潮中积极试错、拥抱变革的决心。

Meta公司斥资143亿美元收购数据标注巨头Scale AI 49%股权，将其估值推升至290亿美元，远超传统认知中数据标注公司的价值。此次投资旨在获取高质量AI训练数据以提升其大模型Llama的性能，同时更包含获取战略情报和招募Scale AI创始人Alexandr Wang等顶级人才的深层考量，引发谷歌、OpenAI等AI巨头的强烈不满并撤销合作，预示着AI军备竞赛已从算力、模型拓展至数据、人才和情报等多元维度。

斯坦福大学医学院开发的ChatEHR利用自然语言处理技术，让医生能够通过对话式界面快速查询和汇总患者电子病历，显著提升了病历审查和信息获取的效率。这项技术不仅优化了临床工作流，更在医疗数据隐私保护方面做出承诺，同时在AI伦理、透明度和可解释性方面提出了更深层次的思考，预示着医疗AI辅助诊断的未来方向。

AI眼镜市场正迎来由小米、百度等巨头主导的“上新潮”，产品在硬件算力、大模型软件整合和安卓生态兼容性上取得显著进展，预示其作为下一代人机交互终端的潜力。然而，尽管市场销量展现高速增长，行业仍处于初期阶段，面临品质升级、生态构建的挑战，且大厂的入局将加速市场洗牌，促使小厂走向差异化竞争，同时隐私等社会伦理问题也需被严肃考量。

OpenAI前高管创立的Thinking Machines以20亿美元种子轮融资刷新历史纪录，此举不仅凸显了市场对顶尖AI人才和前沿愿景的狂热追逐，也暗示着AI发展可能走向人机协作与开放科学的新范式。尽管苹果和Meta曾试图投资或挖角，但这家新锐公司坚守其独特的技术路径与核心团队。

人工智能的商业化是一场涉及技术创新、市场博弈和伦理治理的持久战。尽管AI在效率提升上展现出巨大潜力并吸引了大量资本，但其发展正面临场景碎片化、头部虹吸效应、数据隐私泄露和算法偏见等多重挑战。未来，AI的健康发展将依赖于成本优化、开源生态的构建、以及多方协同的伦理治理与数字素养提升。

Meta斥资143亿美元收购AI数据独角兽Scale AI 49%股权并吸纳其创始人Alexandr Wang，旨在通过顶级人才和数据资源加速自身AI发展。然而，此举引发了AI数据服务中立性的担忧，促使谷歌和OpenAI等竞争对手削减合作，加速了AI数据市场和人才格局的重塑，预示着AI产业的深层洗牌。

OpenAI首款AI硬件（与乔尼·艾维合作的io公司）在上市前夕被初创公司iyO起诉，指控其商标侵权和技术窃取。iyO声称OpenAI抄袭其定制耳机的生物传感与降噪算法核心技术，并已促使法院强制OpenAI下架了相关宣传视频，这场法律纠纷揭示了AI硬件市场激烈的竞争与知识产权保护的复杂挑战。

银河通用创始人王鹤主张具身智能应从“实用主义”出发，专注于“移动、抓取、放置”（MPP）等基础且高价值的机器人技能，而非浮夸演示。公司通过大规模合成数据训练模型，并凭借其在无人药店等场景的成功商业化，证明了“能干活”的机器人才是未来，预计今年将实现可观收入。王鹤认为，尽管通用具身智能的“ChatGPT时刻”尚远，但通过解决MPP等核心技能的泛化问题，将为机器人行业带来里程碑式的变革，并呼吁行业回归产品化和实际应用。