一周AI丨好莱坞反AI滥用版权；特斯拉擎天柱试生产；英伟达推DGX个人AI超算；LG推韩国首个开源模型；群核开源空间理解模型……
要闻列表
AI万象好莱坞明星签联名信：反对OpenAI和谷歌随意使用版权内容训练AI
大平台动作
特斯拉临时全会宣布擎天柱Optimus机器人试生产启动
英伟达发布全新DGX个人AI超级计算机
LG推出韩国首个开源推理AI模型EXAONE Deep
腾讯混元推出5款3D生成模型，全部开源
国产深海机器人登上顶刊，已在万米马里亚纳海沟测试
美的集团人形机器人样机首次曝光，可执行多种动作
新力量崛起
Anthropic发布MCP更新，迎接更灵活的Streamable HTTP
瑞典初创企业IntuiCell发布全球首套人工智能数字神经系统
解决机器人“叠被子困境”，群核科技开源空间理解模型
01 好莱坞明星签联名信：反对OpenAI和谷歌随意使用版权内容训练AI
AI万象
近日，超过400名娱乐行业从业者签署了一封联名信，对OpenAI和谷歌提出使用版权内容训练AI模型的提议表示强烈反对。
这封信是对特朗普政府关于其即将出台的人工智能行动计划征求反馈意见的回应，签署者包括本・斯蒂勒、马克・鲁法洛、辛西娅・埃里沃、凯特・布兰切特、塔伊加・维迪提、阿约・埃德巴里、奥布瑞・普拉扎、吉尔莫・德尔・托罗、娜塔莉娅・罗扬、保罗・麦卡特尼等诸多知名人士。
信中直接回应了谷歌和OpenAI对AI行动计划的评论。两家公司“都在争取一项特殊的政府豁免”，这将使他们能够“自由地利用”创意产业。两家公司均声称，他们需要使用版权材料来训练AI模型，而现行法律限制了他们的这一需求。OpenAI更是在信中表示，将合理使用保护措施应用于人工智能关乎“国家安全”。
“没有任何理由削弱或消除帮助美国繁荣发展的版权保护。”这封由娱乐界人士签署的信中写道，“既然人工智能公司只需依法行事，即像其他所有行业那样，与版权所有者协商合适的授权许可，就能使用受版权保护的素材，那就更没理由这么做了。”
去年，好莱坞明星们曾联合支持加州的AI安全法案，但该法案最终被州长加文・纽森否决。
新闻拓展：https://www.cbsnews.com/news/actors-artificial-intelligence-ai-hollywood-copyright-regulation/
02 特斯拉临时全会宣布擎天柱Optimus机器人试生产启动
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3月21日，特斯拉举行了一场临时全体会议。特斯拉CEO埃隆·马斯克在会议中宣布，备受瞩目的擎天柱Optimus机器人将于今年正式开启试生产阶段。
马斯克在直播中证实，特斯拉已经在弗里蒙特工厂的试点产线上开始了Optimus机器人的生产工作。他介绍称，目前特斯拉正在生产拥有22个自由度的新型机械手和新型前臂，这些创新设计将极大地提升Optimus机器人的灵活性和实用性。
马斯克对Optimus机器人寄予厚望，他表示：“Optimus将会是有史以来最大的产品。”他进一步补充说，“它将比之前最大的产品大10倍”，虽然对于这一表述的具体含义他并未给出明确解释。
在产能方面，马斯克预测今年Optimus机器人的产能将达到5000至10000个。同时，特斯拉还设定了一个更为远大的目标，即在2026年生产5万个Optimus机器人。
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03 英伟达发布全新DGX个人AI超级计算机
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当地时间3月18日 ，在GTC开发者大会上，英伟达正式推出两款基于NVIDIA Grace Blackwell平台的个人AI超级计算机——DGX Spark和DGX Station™。这两款设备旨在将万亿参数级AI模型的开发能力从数据中心延伸至开发者桌面，标志着AI技术普惠化的又一里程碑。
DGX Spark与DGX Station搭载了新一代NVIDIA Blackwell Ultra平台，其核心是GB10 Grace Blackwell超级芯片。该芯片集成Grace CPU与Blackwell GPU，通过NVLink-C2C互连技术实现高效协作，在FP4计算精度下可提供1 PFLOPS（每秒千万亿次浮点运算）的AI性能，支持本地运行高达2000亿参数的AI模型。若将两台设备互联，更可扩展至4050亿参数模型的训练与推理。
设备尺寸类似Mac Mini，采用标准电源供电，起售价为3000美元。这一设计大幅降低了AI开发门槛，使开发者、学生及研究人员无需依赖大型数据中心即可在桌面上完成模型原型设计、微调和实时推理。
英伟达CEO黄仁勋在发布会上强调：“AI将成为每个行业的主流，而DGX系列的目标是将超级计算机置于每位开发者的桌面上，推动全民参与AI创新。”
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04 LG推出韩国首个开源推理AI模型EXAONE Deep
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3月18日，LG AI Research发布博文，宣布推出EXAONE Deep，定位为“智能体型AI（Agentic AI）”，能够自主提出并验证假设，这也是韩国首个开源推理AI模型。
EXAONE Deep模型共有320亿个参数，在解决复杂问题方面展现出了惊人的实力。在全球开源AI平台Hugging Face上公布的性能评估结果显示，EXAONE Deep-32B在逻辑推理和问题解决能力方面表现卓越。尤其是在韩国高考（CSAT）数学领域，它竟然考出了94.5分的最高分，并且在所有选修科目中都达到了最高等级。不仅如此，它在评估数学问题解决能力的MATH-500指标上也取得了95.7分。
除了强大的32B版本，LG AI Research还同步开源了“轻量级模型EXAONE Deep-7.8B”和“端侧模型EXAONE Deep-2.4B”。这两款模型就像是32B的“迷你版”，虽然体积大幅缩小，性能却依然可圈可点。轻量级模型在只有32B模型24%大小的情况下，竟然保持了高达95%的性能。而更小巧的端侧模型，在只有7.5%大小的情况下，也拥有86%的性能。
值得一提的是，这款“迷你”的端侧模型在安全性方面有着独特的优势。由于数据可以在设备内部安全处理，无需连接外部服务器，因此能够更好地保护用户的安全和个人信息。LG AI Research预计，这种端侧AI模型将在智能手机、汽车和机器人等各种行业迅速普及。他们还计划与LG 电子、LG U+等关联公司合作，进一步增强这些模型，以期在端侧AI市场占据领先地位。
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05 腾讯混元推出5款3D生成模型，全部开源
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3月18日，腾讯混元宣布开源5个全新3D生成模型。同时，其自研的3D AI创作引擎也迎来升级，新增多视图输入、模型智能减面、格式全兼容等能力，面向C端用户全面开放使用。
据了解，5个开源模型均基于Hunyuan3D-2.0打造。
Turbo系列模型：在保证高精度和高质量的基础上，对几何生成模型进行了数十倍的加速，确保整个生成过程能够在30秒内完成。这一加速能力来源于腾讯混元提出的3D生成加速框架FlashVDM，它突破了传统模型的效率壁垒，将大规模3D模型的生成时间提升到秒级范围。
多视图版本模型：例如Hunyuan3D-2-MV，通过结合多个视图的输入信息，能够更好地捕捉细节并生成符合用户预期的3D资产。
轻量级mini系列模型：通过模型架构优化与运行效率提升，可进一步降低算力成本，其几何模型可以部署在4080显卡甚至苹果M1 Pro芯片上，为模型的应用扩展了场景。
在腾讯，混元3D生成模型已经开始应用于用户生成内容（UGC）、商品素材合成、游戏3D资产生成等场景，游戏业务中，大模型生成的3D模型已能满足部分游戏3D资产标准，包括几何布线合理性、贴图准确性与骨骼蒙皮合理性等。
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06 国产深海机器人登上顶刊，已在万米马里亚纳海沟测试
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3月20日，由北京航空航天大学机械工程及自动化学院研究团队，联合中科院深海所、浙江大学历经6年共同研发，深海小型多模态机器人研究成果发表在国际学术顶刊 《科学・机器人》（Science Robotics），为深海探索带来了更多可能性成果，同时被Science Robotics官网首页大图介绍。
研究团队从蝙蝠鱼的运动模式中汲取灵感，设计出能够游动、滑翔、爬行的多模态机器人，并利用手性双稳态超材料结构实现0.75s内的游动-走动快速转换，适应不同的海底地形和任务需求。
针对2-4℃低温这一深海环境带来的另一难题，研究团队巧妙利用在低温环境下可实现高频循环主动变形的形状记忆合金进行拮抗驱动。利用形状记忆合金的形状记忆效应，通过周期性电流加热使一对形状记忆合金弹簧主动交替收缩，驱动手性超材料单元的双稳态突跳切换，从而实现驱动器的快速循环摆动。
为了验证机器人的性能，研究团队在多个深海地点进行了实地测试。在几年的测试时间中，机器人搭载“深海勇士号”和“奋斗者号”载人深潜器完成了包含海马冷泉（1384m）、龙西海山（3756m）和马里亚纳海沟（10666m）在内的多地形、全海深的共计14次部署测试。
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07 美的集团人形机器人样机首次曝光，可执行多种动作
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3月18日，美的集团首次曝光自研自产的人形机器人样机，该款机器人可以完成握手、跳舞、递水、开瓶盖、拧螺丝等多种动作。
美的集团副总裁兼CTO卫昶表示，“公司从去年开始，已经成立了人形机器人创新中心进行人形机器人的核心零部件和整机研发，目前产品商业化还没有具体的时间表，但正在加速推进。”
目前该创新中心主要包括三个技术平台，一是机器人核心零部件的技术开发，包括减速机、电机、传感器、控制器；二是具身智能算法开发平台；三是人形机器人软件支持平台。
美的集团此前已经收购了全球四大工业机器人企业之一的德国库卡集团。在许多核心零部件的技术方面已经比较成熟，有比较大的优势，卫昶认为，美的在工业机器人核心零部件领域有研发人才和团队，可以较快推进人形机器人的核心零部件研发。
卫昶介绍称，美的一直聚焦于几方面的研发，一是人形机器人的核心零部件，包括减速机、电机、传感器、控制器等；二是人形机器人；三是家电机器人化。他表示，美的要做人形机器人整机不难，但目前产品能真正解决用户痛点难点的应用，挑战还很多，还在深挖应用场景。
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08 Anthropic发布MCP更新，迎接更灵活的Streamable HTTP
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3月18日，Anthropic宣布对Model Context Protocol（MCP）进行重大更新，推出全新的Streamable HTTP传输方式，替代现有的HTTP+SSE方案。这一创新彻底解决了MCP远程传输的关键限制，同时保留了其原有优势。
在人工智能的浪潮中，大型语言模型正变得日益强大。然而，如何让这些模型高效地与外部数据、服务进行沟通，一直是开发者面临的挑战。
此前，MCP主要采用HTTP+SSE (Server-Sent Events) 进行数据传输，这种模式在特定场景下表现尚可，但在面对高并发、实时性要求高的复杂应用时，其效率和灵活性都略显不足。Streamable HTTP则带来了显著的技术优势：
更轻便的部署方案：Streamable HTTP基于标准的HTTP协议，开发者无需搭建和维护特定的SSE服务器，极大地简化了部署流程，尤其是在流行的Serverless云平台上，可以实现更快速、更灵活的应用上线和扩展。
更广泛的网络兼容性：HTTP作为互联网的基础协议，与各种网络基础设施（如CDN、API网关、负载均衡器）拥有天然的亲和力。MCP采用Streamable HTTP后，可以更好地融入现有的技术生态，降低了跨平台、跨系统的集成难度，为构建复杂的 AI 应用提供了便利。
更高性能的数据传输：Streamable HTTP能够提供更高效的数据传输能力，尤其在处理高并发场景时表现更佳。这对于需要处理大量实时数据的AI服务至关重要，例如金融风控、智能监控等。
灵活的技术选择：MCP的升级并非意味着完全抛弃SSE。协议允许服务器根据实际应用场景的需求，灵活地选择或升级到SSE，这种设计上的灵活性为开发者提供了更多的选择空间。
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09 瑞典初创企业IntuiCell发布全球首套人工智能数字神经系统
新力量崛起
3月19日，瑞典初创公司IntuiCell正式宣布，他们已成功研发出能够像生物有机体般学习和适应的人工智能，这项技术可能使当前众多应用场景中的传统AI范式面临淘汰。
这项创新技术彻底颠覆了传统的静态机器学习模型，通过模拟生物神经系统学习的核心原理实现突破。与依赖海量数据集和反向传播算法的传统人工智能不同，IntuiCell的技术让机器能够通过与环境的直接互动进行学习。
在发布会上，IntuiCell的CEO兼联合创始人Viktor Luthman强调了这一技术的独特性。传统的人工智能虽然在数据处理方面表现出色，但在真正的智能方面却有所欠缺，而他们的生物灵感系统则能够让机器以空前的方式与环境进行互动和演变。
该技术的核心是一种全新的学习机制。IntuiCell开发的系统架构类似于生物脊髓，形成自主学习的基础设施，并致力于复制负责感知处理和世界建模的脑区功能。与常规的神经网络不同，IntuiCell的数字神经系统采用一种去中心化的学习算法，能够让人工智能代理通过直接经验获得知识，并实时适应新情况。
为展示技术成果，公司推出了名为“Luna”的机器狗演示项目。这只仿生机器犬通过试错学习掌握身体控制和站立能力，其学习过程与新生动物如出一辙。官方发布的视频资料显示，Luna在没有任何预设程序或指令的情况下，完全依靠数字神经系统从经验中自主学习站立技能。
新闻拓展：https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/robot-dog-learns-adapts-like-humans-swedish-ai-startup-intuicell-says-2025-03-19/
10 解决机器人“叠被子困境”，群核科技开源空间理解模型
新力量崛起
3月19日，“杭州六小龙”之一群核科技宣布公司自主研发的空间理解模型SpatialLM正式开源。该模型能够基于从视频中提取的点云数据，准确认知和理解其中的结构化场景信息，并将它以脚本语言的形式呈现出来。
“就像我们环顾四周环境便可以理解背后的空间结构一样。”群核科技如此比喻。具体运行中，可以简单理解，给SpatialLM“刷”一段视频，它便能生成物理正确的3D场景布局。
据介绍，该模型特点之一是更通用的数据输入模式。SpatialLM无须借助智能穿戴设备作为传感器输入数据，手机、相机所拍摄的视频均可以成为数据来源，大大降低了开发者的数据采集门槛。
其次是物理正确的场景创建能力。空间场景是否符合物理正确原则，是影响机器人空间理解效果的关键。
群核科技方面表示，SpatialLM突破了大语言模型对物理世界几何与空间关系的理解局限，让机器具备空间认知与推理能力，为具身智能等相关领域提供空间理解基础训练框架。
值得一提的是，群核科技去年已发布群核空间智能解决方案（下称“SpatialVerse”），SpatialVerse主要通过合成数据方案为机器人搭建起接近物理真实的“数字道场”，帮助它们在仿真环境下完成例如叠被子、递送水杯、开关冰箱门等行动的交互训练。
群核科技称，有了SpatialLM模型和SpatialVerse，机器人将获得从认知理解到行动交互的完整闭环训练，也就是既能“看懂”世界，又能学会行动决策，进而在真实世界里顺利“上岗”。
新闻拓展：https://mp.weixin.qq.com/s/phwIARhke5SC0PscYGqEzQ
信息来源：WAIC综合整理