吴清主席与财政部副部长郭婷婷共同会见美国公众公司会计监督委员会主席洛戈泰斯 2026年10月14日，中国证监会主席吴清、财政部副部长郭婷婷在京共同会见了美国公众公司会计监督委员会（PCAOB）主席德梅特里奥斯·洛戈泰斯（Demetrios Logothetis）。双方就持续推进中美审计监管合作、增进资本市场审计监管交流等议题深入交换了意见。 1.jpg

T早报｜英伟达出资推动上游扩产；OpenAI模型将登陆谷歌云 推荐：SpaceX上市后首次季度盈利带动股价大涨；宁德时代股价下跌逾10%；市监总局：推动平台切实履行好“守门人”责任 当地时间2026年10月21日，德国柏林，美国科技公司英伟达联合创始人、总裁兼首席执行官黄仁勋在2026年英伟达GTC柏林人工智能大会上发表主题演讲。图：视觉中国 　　【财新网】 　　SpaceX上市后首次季度盈利带动股价大涨 　　10月21日，SpaceX（NASDAQ:SPCX）股价大涨，涨幅一度达12.4%，当日收报159.31美元/股，涨7.79%，总市值为2.16万亿美元。SpaceX股价上涨主要受业绩表现推动。10月20日，SpaceX公布2026年三季度报，当季营收为145.75亿美元，同比增长161%，环比前一季度的78.14亿美元近乎翻倍；净利润从二季度的亏损5.41亿美元，转为盈利44.04亿美元。其中，以星链为核心的连接业务贡献了23.67亿美元的经营利润，AI业务则从二季度的12.57亿美元经营亏损转为盈利4.31亿美元，航天发射业务也将经营亏损大幅收窄至700万美元。

财新周刊｜银行股修复中分化 估值修复需在经营、工具层面同步推进，改善经营业绩是根本，核心是提升净资产收益率 近期多家上市银行股价创新高，但板块修复中不同类型上市银行估值分化明显。 　　文｜财新周刊 武晓蒙 　　2026年上半年震荡调整的银行股，自7月以来表现亮眼，近期多家上市银行股价创新高，但板块修复中个股分化明显，老牌四大行、龙头城商行较受青睐，部分股份行黯淡。 　　2026年10月12日，A股银行板块全线飘红，整体上涨逾2%，银行指数下半年以来累计涨幅17%，在31个申万一级行业中名列前茅；10月14日，工商银行（601398.SH）、建设银行（601939.SH）、中国银行（601988.SH）、交通银行（601328.SH）盘中均现历史新高；10月15日，五大行股价在大盘暴跌中逆势上涨，其中工行、农行将于21日发放合计近千亿元的中期现金红利。

国家能源局首推煤电与新能源融合发展 打造五类场景模式 挖掘煤电机组的调节能力，为新能源消纳创造空间，同时降低电力系统整体碳排放水平 资料图：宁夏银川，清洁煤电项目建设现场。图：视觉中国 　　【财新网】为促进新能源消纳，推进煤电行业节能降碳，国家能源局10月21日晚发布《关于推动煤电与新能源融合发展的实施意见》（下称《意见》），鼓励通过煤电灵活性改造、新能源直接接入公用煤电机组、热电联产机组、沿海煤电机组，以及与自备煤电机组打捆等五种场景，推动煤电与新能源消纳协同发展。 　　《意见》明确，融合项目新能源产生的弃电，不纳入新能源利用率统计与考核。同时，对于符合条件的融合项目，给予资金补助。 　　随着新能源持续高速发展，具有间歇性、波动性的风电、光伏与电力系统调节能力之间的矛盾日益突出。截至今年7月底，中国光伏发电装机达12.86亿千瓦，历史性超过煤电装机，成为装机规模最大的电源品类，占到全国发电装机的31.5%；风电装机容量6.9亿千瓦，占比16.9%。

今日开盘：沪指报3714.48点 涨幅0.04% 沪指开盘报3714.48点；深成指报11690.34点 财新网10月22日电:沪指开盘报3714.48点，涨幅0.04%。 深成指报11690.34点，跌幅0.12%；创业板指报2687.94点，跌幅0.25%；中小板指报7353.39点，跌幅0.02%。 盘面上，非银金融领涨，纺织服饰、通信、机械设备、建筑材料、环保等板块涨幅居前，传媒领跌，电力设备、食品饮料、社会服务、煤炭、汽车等走弱。 消息面上，中办、国办发布关于推动科技创新和产业创新深度融合的意见，全面实施“人工智能+”行动；税费变化等因素致三季度利润环比下滑，宁德时代股价下跌逾10%；北交所将推多项新政，引入市值配售、推动北证50ETF落地；日本关键稀土元素钇的储备即将耗尽，外交部表示中方依法依规对日实施出口管制；上交所召开首批主动ETF市场动员会，引导中长期资金入市；AI泡沫担忧冲击全球股市，英伟达出资推动上游扩产；美特使在俄乌之间穿梭，泽连斯基提议实施美俄乌首脑三方谈判；9月上海二手房价三年来首次同比转涨。

汽车“小蓝灯”身份明确 L3以上级别自动驾驶车辆才能装配 自动驾驶指示灯应为蓝绿色，自动驾驶车辆和辅助驾驶车辆将有明显区分 此次《要求》修订，增加了自动驾驶系统和ADS指示灯安装要求，明确ADS指示灯专属颜色为蓝绿色，区别于警车等使用的蓝色灯光。图：视觉中国 　　【财新网】L3及以上级别自动驾驶车辆需要装配标志灯，向其他道路使用者表明车辆自动驾驶系统处于激活状态。该标志灯应为蓝绿色。 　　10月20日，工信部发布《汽车及挂车外部照明和光信号装置的安装要求》（下称《要求》）修订征求意见稿，提出上述内容。 　　按照国际自动机工程师学会和国内主管部门分级标准，L3及以上级别为自动驾驶，L1和L2级为辅助驾驶。 　　在主管部门没有作出具体规定时，行业内搭载辅助驾驶系统的产品大量装配“小蓝灯”。7月29日，主管部门向车企发出通知，要求车企新申报车型禁止使用小蓝灯。

【交易簿】一家展会公司为什么值超22亿英镑 Informa欲并购Clarion，展会公司的全球触角仍是B2B业务全球扩张的入口 2026年10月6日，英国信息服务集团Informa宣布拟以22.4亿英镑现金收购黑石集团（Blackstone）持有的Clarion，交易预计于第四季度完成，尚待监管审批。图：视觉中国

盛松成：从地区社融结构变迁看区域经济发展 社融反映的是一定时期内金融体系对实体经济的资金支持，其绝对规模与内部结构所呈现的区域差异本质上是各地经济发展阶段、经济结构与金融生态的映射 2026年10月20日，浙江省杭州市，市民和游客在钱江新城主题灯光秀。将2022—2025年与2013—2016年这两个时期各省份的社融增量年均值进行比较可以发现，社融增量绝对规模发展速度居前的省份有：浙江、安徽、山东、江苏、广东，社融呈现出或强劲或温和的扩张态势。图：视觉中国 　　社会融资规模（以下简称社融）不仅是反映金融体系对实体经济资金支持的综合性指标，又因分地区数据的发布，成为观察区域经济运行的独特窗口。2014年以来，中国人民银行按季公布分省份社融增量数据，为从金融侧考察区域经济发展情况提供了基础。本文采用2013年至2026年上半年的分省份社融增量数据，分析各地的社融增量绝对规模、内部结构及其与地方经济发展模式的对照关系。研究发现，在增量层面，近十年来全国社融增量绝对规模发展速度（近期均值/早期均值）约为2，但区域分化明显，在绝对规模上呈现“多数省份抬升、少数省份收缩”的格局；在结构层面，自2019年纳入统计后，政府债券成为社融中直接融资占比上升的主导力量，尤其是中西部省份社融对政府债券融资的依赖度较高，而由企业主导的企业债券和股票融资占比尚未出现系统性提升。解构地区社融背后的驱动力量与区域经济发展的深层逻辑，可以为推动中国区域经济协调发展提供分析依据。 　　推荐进入财新数据库，可随时查阅宏观经济、股票债券、公司人物，财经数据尽在掌握。

硬道理、大政治和对企业家的启示 讲“硬道理”“大政治”，企业是发展新质生产力的“出题人”“答题人”乃至“阅卷人” 资料图：能源企业设备维修中心发动机车间，工人正在对智能化发动机安装流水线进行程序调试。意见把“改造提升传统产业”列为产业融合部分的首条，点名矿业、冶金、化工、纺织、机械、船舶、建筑等传统行业，明确回答了传统产业同样可以发展新质生产力。图：视觉中国 　　10月9日，中共中央、国务院印发《关于发展新质生产力的意见》；仅隔12天，中共中央办公厅、国务院办公厅又经党中央、国务院同意，印发《关于推动科技创新和产业创新深度融合的意见》。一纲一目、一总一分，围绕同一条主线在如此短的时间内接连部署，展示了“十五五”开局之年的关键重点。 　　在创造性提出“新质生产力”的同时，习近平总书记概括过“五个必须”，一首一尾分别是“必须把坚持高质量发展作为新时代的硬道理”和“必须把推进中国式现代化作为最大的政治”。如果说高质量发展是新时代的“硬道理”，那么新质生产力就是这条硬道理最坚实的物质支撑；如果说中国式现代化是“最大的政治”，那么科技创新和产业创新深度融合就是这项最大政治的主战场。两份文件的密集出台，是在“十五五”承上启下的关键节点，对现代化建设第一动力的又一次强力锚定。 　　推荐进入财新数据库，可随时查阅宏观经济、股票债券、公司人物，财经数据尽在掌握。

工业和信息化部等八部门关于印发《产业基础能力提升“十五五”规划》的通知 工业和信息化部 国家发展和改革委员会 教育部 财政部 人力资源和社会保障部 国务院国有资产监督管理委员会 国家市场监督管理总局 国家国防科技工业局 关于印发《产业基础能力提升“十五五”规划》的通知 工信部联规〔2026〕208号 各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门、发展改革委、教育厅（教委、局）、财政厅（局）、人力资源社会保障厅（局）、国资委、市场监管局（厅、委）、国防科技工业管理部门，各省、自治区、直辖市通信管理局，各相关单位： 现将《产业基础能力提升“十五五”规划》印发给你们，请结合实际，认真贯彻实施。 工业和信息化部 国家发展和改革委员会 教育部 财政部 人力资源和社会保障部 国务院国有资产监督管理委员会 国家市场监督管理总局 国家国防科技工业局 2026年9月1日

财新闻｜广西国营某农场将政府告上法庭，钦州市市长出庭应诉 泡泡玛特五连跌，段永平：还会再买一些，但不会超过公司的10%；今年前9个月中国内地访日游客数量同比下降55.5%；《交通管理电子证照 机动车行驶证》国标发布 明年4月1日起实施 钦州市中级人民法院行政审判庭现场。图：夏玮蔓 香港名媛蔡天凤碎尸案：证人称听到“撞击声”“电锯声”，持续近30分钟 香港名媛蔡天凤碎尸案10月21日继续在香港高等法院审理。

【地缘图志】“75%领土”引俄乌停战讨论 G7国债收益率继续上行

【大盘脉搏】沪指午盘失守3700点 算力硬件股成主要拖累

房贷贴息新政落地近一个月 深圳二手房成交均价走低 据深圳贝壳研究院监测，10月1日至19日，深圳总价在150万元以内的二手房成交占比为21.5%，较9月全月提升了1.3个百分点 深圳，商品房住宅楼群。图：视觉中国 　　【财新网】深圳二手房成交价格在9月同比转增，但近期，房贷贴息政策落地带动低总价房源成交升温，二手房价重回下降趋势。 　　据财新向业内人士了解，9月，深圳二手住宅实时成交均价一度达到最近一年来新高，约为5.27万元/平方米，环比和同比分别增长2.4%、0.6%；但10月至今，二手住宅实时成交均价较9月全月水平下跌约0.9%，降至约4.8万元/平方米。 　　市场机构深圳乐有家研究中心统计的数据反映了类似趋势。9月，其在深圳所有门店的二手住宅成交均价约为5.83万元/平方米，环比上涨约0.9%；10月截至20日，均价跌至约5.71万元/平方米，相比9月下降了约2.1%。

数字人民币2.0时代基础设施再升级 如何更体系化、智能化？ 数字人民币基础设施升级为首个集发行管理、零售、批发、区块链、跨境、智能合约等服务为一体的综合性中央银行支付结算平台 数字人民币运营管理中心相关人士介绍，数字人民币基础设施采用统一底座，模块化和组件化设计，支持参与机构一点接入，不需要一个一个系统连接，支持7×24小时运行，安全高效处理各类支付业务，保持快速迭代的系统服务能力。图：视觉中国 　　【财新网】数币达跨境结算综合服务平台（CBETS）推出三个月之后，数字人民币基础设施服务体系再度升级，向着更加数字化、体系化、智能化、多元化的方向迈进。 　　在10月21日举行的“2026金融街论坛数字人民币年会”上，中国人民银行副行长陆磊宣布数字人民币基础设施服务体系全面升级。随后，数字人民币运营管理中心发布央行端数字人民币系统（DCEPS）和数字人民币智能合约生态服务框架（e-CNY SMART Contract），前者是央行一侧的系统支撑，后者则指向可以按预设条件自动执行的智能合约。

法官违反审判职责如何追究？终身追责、全流程覆盖 最高法院发布《人民法院司法责任追究条例》，明确司法责任追究的工作原则、实施主体、适用范围、适用规则、程序要求等 对法院司法人员进行司法责任追究，需要明确司法活动中，什么样的行为属于违反审判职责的行为，应当适用什么样的规则、通过什么样的程序进行责任追究。图：视觉中国 　　【财新网】法院工作人员故意违反审判职责，或者履行审判职责存在重大过失造成严重后果，应当承担司法责任。这些人既包括法官、法官助理、执行员，也包括书记员、司法警察、司法技术人员，还有负监督管理职责的院庭长。追责是终身追责，退休、调离、辞职、辞退、开除的都难逃追责法网。10月21日，最高法院发布《人民法院司法责任追究条例》（下称《条例》），明确上述内容。 　　在最高法院同步公布的典型案例中，有基层法院原法官拖延办案、虚假结案被追责，基层法院法官违反审判委员会决定作出裁判被追责，还有中级法院司法鉴定处主任因违法选定评估机构、不履行法定监督职责被追责，以及基层法院副院长和执行局局长不正确履行监督管理职责被追责。

大股东“钱多多”减持套现逾亿 经纬天地内地投资者受“冲击” 经纬天地股价一个多月累计上涨逾1.6倍，之后又经历暴跌 资料图：经纬天地实控人钱峰雷。 　　【财新网】港股上市公司经纬天地（02477.HK）于2026年10月21日晚间公告，主要股东恒峰国际在公开市场出售7.16亿股，每股均价0.1494港元，套现约1.07亿港元。恒峰国际由浙江富商钱峰雷实控（持股78.56%），减持后，恒峰经纬天地持仓由24.94%降至10.01%。 　　经纬天地于2026年3月被纳入“港股通”，内地投资者可直接交易，此次大股东减持，料使南向投资者受到“冲击”。 　　3月10日至4月20日，经纬天地股价累计上涨逾1.6倍。然而，5月21日，该股经历一日暴跌83%的闪崩，从前一日收市价4.93港元/股跌破1港元，收报0.83港元/股，单日成交额达到惊人的46.25亿港元，换手率高达106%，异动极不寻常。

【数据深阅读】宁德时代股价下跌背后 新能源车电池正在加剧博弈

聚焦｜美国见闻：AI的钱从哪里来，电从哪里来 AI发展的主要矛盾，已经从2纳米工艺、HBM存储等单纯技术问题，变成怎么筹集万亿美元建设资金的金融问题，以及怎么在不惹恼周边选民的前提下把电送进去的能源问题 开放计算项目峰会（OCP Global Summit）现场。图：OCP 　　10月中旬，笔者在加州参加了开放计算项目峰会（OCP Global Summit）和美西半导体展（SEMICON West），并在硅谷、旧金山与当地投资人进行了多场交流。 　　在OCP展馆里走一圈，和今年6月在中国台北Computex所见相比，技术关键词还是那几个：计算、存储、互连、供电与冷却，大家都想提高"每瓦有效产出"。不一样的是成熟度和节奏。 　　工程实物确实在加速落地。Arm自研的服务器CPU芯片、SK海力士的新一代内存扩展模块，都已经实打实地摆上了展台。但另一面是，部分激进技术的规模量产时间表反而在后移。比如6月大家热议的共封装光学（CPO），实际的大规模普及可能要到2028年以后，CPO与传统的可插拔光模块和铜缆会长期共存，“铜退光进”可能是一个更加漫长的过程。

五研究生专业取消学位论文 试点以实践成果申学位 毕业生不用撰写传统学位论文，可以实践成果申请学位，多所高校已有试点，未来将大规模铺开 资料图：农学与生物科学学院教授在实验室指导研究生。图：视觉中国 　　【财新网】政策明确支持专业学位研究生以实践成果申请学位。在前期工程硕博士以实践成果申请学位基础上，首批拟在翻译、农业、临床医学、会计、艺术5个专业学位类别先行先试。 　　国务院学位委员会办公室近日印发《关于做好专业学位研究生以实践成果申请学位工作的意见》（下称“《意见》”）明确，实践成果是专业学位博士、硕士学位授予的重要依据，需体现学位申请人掌握本专业类别（领域）专业知识的水平与开展本专业研究或实践创新的能力。 　　近年来，在国家对应用型高层次人才的迫切需求下，专业学位研究生规模持续扩大。中国教育在线发布的《2025全国研究生招生调查报告》显示，2025年全国硕士研究生统考中，专业硕士（专硕）招生计划为60.2万人，占比68.99%，比2024年提升1.19个百分点，首次接近七成。国务院学位办负责人就《意见》答记者问时表示，以往“唯学位论文”的学位评价方式相对单一，难以充分反映专业学位研究生在实践创新方面的能力和贡献。

【商圈】太子集团群魔录：陈志、胡小伟以及整个电诈网络 臭名昭著的柬埔寨太子集团，除了创始人陈志，还有“二号”胡小伟，维护政府关系的陈星，财务主管李添，从事洗钱通道业务的李雄，以及与电诈园区运营密切相关的刘忍等人 资料图：陈志、胡小伟。

谁在给OpenAI供应具身数据？ 挤进全球Physical AI核心供应链 梦瑶 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这RSI，那AGI，别看今天山姆·奥特曼已经把自家模型卷得没边儿了，我还是要说一句—— 在Physical AI这事儿上，OpenAI吃过的苦头，真不比头部具身厂商少！！！（doge） 还记得在2020-2021年，壮志未酬的OpenAI机器人团队经历了一轮解散风波，其中反复被提到的现实难题之一，就是训练数据不够。 可是没隔几年，GPT-6就这样横空出世，强大的程度让全网震惊瘫坐！但另一个更让人觉得魔幻的事情是： 你一个通用大语言模型，咋就这么水灵灵地能控制机械臂，完成抓取、放置等一系列具身任务了啊！？ △图源:美国独立评测机构RoboCurve 那么问题来了，当年一度被数据卡住的OpenAI，到底是咋把这件事重新做起来的？ 出于对技术发展强烈的好奇心，我还真沿着公开报道和业内线索往下扒拉了一圈，然后一个亏贼、魔幻、离谱的事情来了—— 当前在Physical AI圈子里火得发烫的Egocentric（第一人称视角）数据集，OpenAI其实早就大买特买了一波！ 虽然OpenAI并没公开披露这家数据供应商是谁，但随着Physical AI赛道持续升温，有一家公司，突然在行业的密集讨论声中浮出水面： 不是什么科技巨头，而是一家叫做Maxinsights的公司，甚至满打满算也才成立两三年。 再顺着客户名单往下一扒，我发现这家公司，甚至还跻身全球Physical AI头部玩家的供应链： Google DeepMind、Figure、1X……一众超火的Physical AI圈头部玩家，都出现在它的合作名单上。 甚至，这家公司的ARR（年化经常性收入），已经连续多月站上或逼近1亿美元大关～ 一个成立才几年的硅谷初创，愣是把全球数千人的真实操作经验，做成了一门横跨中美市场的规模化生意。 所以，这生意到底是咋做起来的？今天咱就好好盘一盘～ 200万小时交付，挤进全球Physical AI核心供应链 说实话，真不怪这两年Physical AI对规模化Egocentric Data的需求猛猛猛涨。 背后的原因很现实：靠机器人自己一遍遍采集操作数据，成本高、速度慢，能覆盖的场景是非常有限的。（扎心.jpg) 而Egocentric Data的本事，恰好就填上了这块儿数据训练的大bug—— 只要让人戴上头戴式相机，就能把日常生活中的手部动作、人与物体的交互过程都记录下来。 采集成本更低，场景多样性更强，不依赖昂贵的机器人硬件，就有条件支撑数万乃至百万小时级别的大规模数据集，nice～ 但话说回来，做Egocentric Data的公司不少，但能挤进全球顶尖模型厂商核心供应链的初创可没几家。 经过更加深入的了解，我发现Maxinsights做的数据生意，确实有点超出我对初创公司的常规认知了。（doge） 光是最核心的数据家底，这公司就已经猛卷到了「百万小时」的量级—— 单单向客户交付的数据就超过200万小时，此外还拥有150万小时以上带有手部追踪和语言标注的数据。 月采集产甚至达到了45万小时，全球采集网络铺进了2000多个真实环境，覆盖足足50000多个场景。 一家成立两三年的公司，就这么把散落在全球的人类操作经验，一点一滴地攒出一座机器人训练数据矿山～ 当然，你数据交付规模再大，最终还得看有没有客户愿意给这数据掏钱买单，以及在模型能力上兑现了多少价值。 于是我继续往下扒，发现Maxinsights凭着数万场景的数据家底，已经把生意做到了包括北美在内的全球六大洲。 更值得玩味的是，人家甚至已经挤进了全球Physical AI头部玩家的供应链—— Google DeepMind、Figure AI、Dyna Robotics、Genesis AI……随便拎出一家，都是全球机器人圈里响当当的名字。 今年3月，这家公司又把生意做进了中国市场，全球Physical AI数据生意，还真让它跑通了。 甚至，这些卖出去的数据，已经开始在前沿机器人模型的训练结果里，显现出规模化预训练的「价值」。 拿今年8月发布的Dyna-2来说。 Dyna Robotics当时用100万小时人类第一人称视频预训练，让机器人学习真实世界的物理交互规律。 结果还真让它摸出了一条Scaling Law，当预训练数据从1000小时一路增加到100万小时，Dyna-2对人类动作的预测均方误差降低约12%。 更重要的是，即便面对训练阶段从未见过的机器人数据，模型的预测表现也随着人类视频规模增长而持续改善。 结果谁成想呢，Dyna-2这100万小时预训练数据的背后最大供应商不是哪家大厂，正是Maxinsights。 我们再来说说硅谷明星机器人公司「Genesis AI」今年5月发布的机器人基础模型GENE-26.5。 当时模型发布的时候，他们可是秀了一手相当复杂的厨艺大戏—— 机器人直接进厨房，一口气自主完成约20步连续烹饪操作，切番茄、单手打蛋、双手配合……全程无需人工接手。 甚至好多高难度技能，只需要不到1小时的特定任务机器人数据，就能实现自主执行。（震惊.jpg) 这里头的关键所在，便在于让模型提前从大量人类第一人称视频、手套传感器数据中学习动作和物理交互经验： 很多人不知道的是，GENE-26.5的独家第一人称数据合作伙伴，也是Maxinsights？？？ 全球头部模型厂商的采购预算里，长出一家亿美元级公司 全球核心供应链挤进去了，百万小时级的数据交付跑出来了，头部客户的认可也拿到了。 这些年Physical AI的故事听了不少，但能把技术需求变成真金白银的生意，才算真正摸到了商业化的门道。 而这笔账，Maxinsights最新的业绩成绩单，已经给出了答案。 根据最新经营数据，2026年第三季度，Maxinsights的Bookings（订单签约额）预计环比增长48%。 「订单签约额」的表面意思很好理解，它衡量的就是客户愿意为这家公司的数据服务，签下多少真金白银的合同。 但里面的门道可不仅仅是这些，毕竟机器人训练数据可不是采得越多、卖得越多就行。 客户愿不愿意采购，背后考验的是数据能否真正进入模型训练流程、能否稳定改善模型表现，以及供应商能否跟上下一轮训练的数据规模和质量。 尤其是头部Foundation Model团队，模型迭代动辄需要数十万乃至百万小时的数据支撑，对数据质量、场景覆盖和交付稳定性都有着相当高的要求。 所以说，订单签约额的增长，某种程度上也是客户用真金白银，为一家数据公司的规模化交付能力和长期供给价值投票～ 更需要敲黑板的是，这还是在前期已经实现「百万小时」级数据交付的基础上，进一步取得的订单增长！！！ 按照这个数据工厂不断扩扩扩大的势头看嘛—— 未来这公司的订单签约数量估计、没准、可能要跟着RSI的步子一起《智能爆炸》了。（笑） 还有另一组数字，非常值得细品—— Maxinsights如今已经「连续多月」保持ARR（年化经常性收入）达到或接近1亿美元的水平。 需要敲黑板的是，ARR衡量的可不是这个月赚了多少，它指的是以当前合同结构，一年可稳定重复的收入。 连续！多个月！维持接近亿美元的ARR，就意味着在这家公司里这套收入每个月都能稳定复现的可预期现金流。 而另一个必须注意的数字，是「1亿美元」这个数额。 要知道$100M ARR也是一个被行业广泛认可的成熟分水岭，近乎意味着Maxinsights已经走完了早期的技术验证和客户验证，进入规模化扩张的阶段。 但我更想说的是，$100M ARR的含金量，关键还在于它背后逐渐成形的数据飞轮—— Physical AI数据生意有个特点，那就是规！模！效！应！显！著！ 客户越多，积累的真实场景与训练数据越丰富，数据越丰富，越有机会提升模型训练效果，效果得到验证，又能吸引客户持续采购、追加订单。 这样一来就形成了一套商业增长的正循环，$100M ARR也恰恰是这套商业模式开始规模化兑现的有力信号～ △AI生成 此外，我还想说的是，这份业绩背后，其实藏着一笔更值得琢磨的行业账。 Physical AI数据训练，向来是一门容易挣项目钱、难挣长久钱的生意。 原因很现实，具身智能、机器人、自动驾驶等领域的数据采购，长期以来都有很强的「项目制」属性。 客户买了合成数据、标注数据、场景仿真，训练完一版模型，理论上需求就结束了，按单结算、做完就散。 于是对于一些初创企业来说，很容易发生尴尬的一幕就是：收入跟着订单脉冲式波动，然后公司永远做不大。。。 所以说，一家数据训练公司能把收入做成月度持续的ARR，背后也说明了它攻克了这门生意的几道大关卡—— 客户基础足够多元、客户愿意给它掏钱买单、模型迭代带来的新数据能够持续运转、具备持续造血的能力。 从「接单」的本事到「持续赚钱」的底气，Maxinsights如今显然已经交出了一份有说服力的成绩单。 不止于数据供应，Maxinsights与基础模型共同定义下一代数据 当然，在Physical AI这条赛道，有个容易被眼下火热的数据采购生意掩盖的现实问题是—— 客户今天愿意花钱买的数据，未必就是下一代机器人最需要的数据。 毕竟现在模型能力迭代太快，机器人下一步要学什么、缺什么数据，有时候连顶尖模型团队也得边训练边摸索。 但有意思的是，当不少数据厂商还在琢磨怎么把数据卖出去时，Maxinsights做的事情却不止于「供数据」这件事—— 其直接参与到构建Physical AI的数据基础设施，和顶尖Foundation Model团队一起，琢磨行业究竟需要什么数据。 目前Maxinsights在全球已经拥有接近50家合作客户，其中包括5家行业最最最顶尖的企业。 而相比于常见的按需定制、按单交付的数据供应，Maxinsights的商业模式有些特别。 具体来说，团队成员会先与这些头部客户深度合作，按照最严苛的数据要求反复打磨产品，沉淀出高质量、相对标准化的数据集，再将这套成熟的数据产品推广到其他40多家客户～ 就拿Maxinsights早期与Google DeepMind的合作来说吧。 当时，双方就一起琢磨起了裸手第一人称数据采集，从最初约200小时起步，愣是一点点把交付规模做了起来。 但颇值得玩味的是，Maxinsights与客户之间的合作，并没有随着数据交付就此画上句号—— 模型团队提出需求后，双方还会一起探索数据方案，再由Maxinsights组织采集与处理，并根据客户的模型训练反馈持续优化数据产品。 如此一来，原本按需采购的数据生意，就逐渐变成了双方共同探索数据需求、持续开发和迭代数据产品的长期合作。 甚至这套合作模式，还延伸到了Text、Upper Body、Full Body以及UMI等新数据方向～ △AI生成 从满足客户需求，到让一家客户的高标准成为更多客户的共同标准，这个能力放眼整个行业确实不多见。 在Physical AI的数据生意里，能接订单是一种本事，能让自己的数据标准被越来越多客户采用，才有机会把生意做成基础设施。 当然了，敢接全球巨头的生意，Maxinsights手里也攒下了一套从数据采集、处理到规模化交付的「技术家底」—— 比如在Full Body方向。 这家公司已经开始探索从第一人称视频中重建人体全身运动轨迹，系统能够在追踪双手动作和物体交互的同时，还原人体的三维姿态。 如此一来，机器人的学习对象，也就有机会从局部手部操作，延伸到更复杂的全身协同动作： 在Upper Body方向。 Maxinsights的探索甚至深入到了「动作—空间—语义」的联合数据表达。 从制作拿铁到递送咖啡，每一步操作都能精准对应具体动作和任务指令，相当于给机器人学习复杂操作和训练VLA模型，备上了一套更精细有用的实操教材，be like： 在高精度空间感知方向，Maxinsights还自研了一套名为MaxSLAM的大模型。 其能以毫米级精度还原人类操作时的视角变化，让机器人看清装箱、整理家务、修理装配等动作背后的空间运动，为后续模型训练提供精准数据。 实测成绩也相当能打，在覆盖四类真实任务、20段操作序列的内部评测中，MaxSLAM的位置轨迹误差仅为4.24毫米，姿态误差低至0.57°： 讲真，了解完Maxinsights这家公司，我确实有那么亿点儿感慨。 因为放到今天，Physical AI数据采集早就算不上什么冷门生意，这两年各家科技巨头也都开始下场押注。 但热潮归热潮，能把数据做出规模、做出质量，还能让全球顶尖模型厂商持续掏钱买单的公司，终究是少数。 从百万小时级的数据交付，到OpenAI、Google DeepMind、Figure AI等全球头部玩家的核心供应商，再到与前沿模型团队共同摸索下一代数据需求—— 这些成绩绑在一起，倒也让我们看清了一家Physical AI数据与基础设施赛道头部创业公司的成长路径。 物理AI距离大规模走进现实生活还有多远，眼下谁也说不准。 但在为它们提供训练数据的产业链上，显然已经有玩家凭借独到的能力，提前在行业里占据了难以复制的生态位。 识势于先，成事于实。 Maxinsights，显然深谙此道。

既能“做选择题”，也能“做填空题”——星辰意图理解模型Xing4.0-29B-Intent发布 中电信人工智能科技有限公司星辰通用人工智能实验室正式发布并开源意图理解专用模型 Xing4.0-29B-Intent 中国电信人工智能科技有限公司星辰通用人工智能实验室正式发布并开源意图理解专用模型 Xing4.0-29B-Intent，同步开放275万条训练语料、模型权重与推理镜像。模型将意图识别与参数抽取结合起来，把用户的一句话转换为业务系统可以继续处理的结构化信息。 目前，Xing4.0-29B-Intent模型能力已在电信万号客服、智能家居音箱等终端产品中开始应用，服务于对话意图识别、工单智能路由和口语指令解析。此次开源将为更多开发者提供模型及配套资源，支持接入各自的业务场景。 01判断题还是填空题 “帮我把卧室的灯调成暖黄。”一句日常的设备操作指令，既包含用户想做的事，也包含完成操作所需的具体信息。系统需要从自然表达中提取这些信息，才能交给后续应用处理。 面对这句话，仅判断出“控制灯光”还不够。系统还需要知道：哪个房间？卧室；什么设备？灯；调成什么状态？暖黄。 Jev类决策模型主要“做选择题”，返回类型化决策，从给定的候选中挑选答案；参数抽取相当于“做填空题”，提取完成任务所需的具体信息。Xing4.0-29B-Intent同时支持这两类任务，也支持一句话包含多个意图、多个参数和多个实体的情况。 模型采用统一模式驱动语义解析框架（USP，Unified Schema-driven Semantic Parsing），以“类别＋参数”的层级结构组织结果，按照预先定义的字段规则输出JSON格式信息。异构任务目标如：意图理解、实体识别、关系抽取、事件抽取等任务统一采用统一套输入输出格式约束，便于下游任务快速接入，稳定解析，迁移成本极低。 02为什么不直接用通用大模型？ 看到这里你可能会问：通用大模型不是已经“无所不能”了吗，为什么还要专门的意图理解模型？ 因为在这类场景里，通用大模型有三个“先天短板”。 第一，输出速度 通用大模型习惯“想清楚再回答”，动辄数百上千字的长篇推理，对于“工单转给谁”这样的问题，等它说完，客户早就挂电话了。Xing4.0-29B-Intent只对任务处理所需的关键决策信息做出快速响应，没有长篇推理，平均输出几十个token，完整结果响应时延可以做到百毫秒级。 第二，决策成本 动用通用大模型去做分类和信息提取，无异于杀鸡用牛刀。意图理解模型规模小、调用省，当一个场景每天要调用上百万次时，成本差距会成倍放大。 第三，决策可靠性 通用大模型的输出是自由文本，同一个问题可能得到十种说法，下游系统难以稳定解析。意图理解模型的输出被严格约束在预定义的结构里：字段确定、格式可校验，不给“自由发挥”留空间。 一句话总结：在响应及时度要求高、场景相对收敛、决策执行相对明确的地方，意图理解模型是比通用大模型更快、更便宜、更可靠的选择。 这条赛道已经有先行者。以Jev为代表的轻量级决策模型推出后，迅速成为开发者社区热议的焦点。市场的反响印证了一个判断：意图理解不必依赖大模型“强推理”，专用小模型同样可以做到又快又准。 03效果说话 两组评测检验识别与抽取能力 模型能否读懂用户多意图细粒度的需求，可以从两个层面检验：一是既判断对类别，又提取对具体内容；二是只看类别判断，能否做到不漏选、不多选。技术团队据此开展了两组评测，分别考察完整抽取结果和类别判断能力。 第一组 不仅类别要对 具体内容也要对 第一组评测从48个中英文公开数据集中按比例抽取6000道题，覆盖意图理解、实体识别、关系抽取和事件抽取四类任务。它考察的不只是“分到哪一类”，还包括“具体提取出了什么”。 以前文的灯光指令为例，仅判断出“控制灯光”还不够，还要提取出“卧室”“灯”“暖黄”等信息。这个例子用于说明评分要求：类别正确但内容缺失或错误，不能算作完整正确的抽取结果。 总分先在四类任务中分别计算，再等权平均，因此代表四类任务的综合表现，并非将6000道题直接合并计算的答对比例。下表各项指标均为分数越高，表现越好。 Xing4.0-29B-Intent总分为58，高于本次参评的18款市面主流通用模型的最高总分49；四类任务的分项得分也均高于本次参评通用模型。 模型 总分 意图分类 实体检测 关系检测 事件抽取 Xing4.0-29B-Intent 58 81 72 38 40 Gemini-3.6-Flash 49 64 71 29 30 Qwen3.8-Max 46 63 66 26 29 Kimi-K3 45 61 68 25 28 GPT-5.6-Sol 45 60 68 23 28 GLM-5.2 44 58 65 25 29 GPT-5.5 44 59 67 23 28 GLM-5.3-Flash 44 58 65 26 27 GLM-5.1 42 59 60 24 27 DeepSeek-V4.1-Flash 42 56 61 23 26 DeepSeek-V4-Pro 41 56 60 24 23 LongCat-2.0 41 53 62 23 24 GPT-4.1 40 55 59 22 23 DeepSeek-V4-Flash 39 52 55 24 25 GPT-6-Luna 39 51 59 20 24 GPT-4.1-Mini 37 49 57 21 21 Qwen3.7-Flash 36 48 55 22 20 GPT-4o-Mini 31 41 49 18 16 这一结果说明，在本次评测的任务与设置下，Xing4.0-29B-Intent在同时完成类别判断和内容抽取方面表现更好，而不只是能够选对类别。 第二组 只看类别判断 能否不漏选也不多选 第二组评测不评价参数或具体内容抽取，只比较模型能否找全、选准应输出的类别。评测共5606道题，包括3940道单一正确类别题和1666道多个正确类别题；这批题目中还包含839道“无可抽取内容”的负例题，用于检验模型在没有目标内容时是否会误报类别。 Jev采用两种答法参与测试：“N选1”是从候选类别中选出一个答案；“逐个判是非”是依次判断每个候选类别是否符合。下表同时保留GPT-6-Luna作为通用模型参照；两种答法仅指Jev，并不适用于表中所有模型。 这张表里真正要看的是两层：决策总分先把单选、多选、负例三个子项压成一个总决策分，看的是模型“找准、找全、不误报”的综合水平；三个子项再各看一件事——单选能否盯准唯一目标，多选能否一个不漏地点齐应选类别，负例能否在无目标内容时克制住、不误报。总分看整体，子项看短板，两者对上了才说明模型能力是扎实的。 模型 总决策分 单选题得分 多选题得分 负例得分 Xing4.0-29B-Intent 70 65 68 70 Jev 56 60 41 35 Jev （是非判断） 53 24 64 5 GPT-6-Luna 65 52 63 64 在本次评测的类别决策上，星辰模型在决策总分以及单选、多选、负例三个子项上全面领先于两个对比模型（Jev 的两种答法及 GPT-6-Luna）。核心问题在于：多目标识别和负例防误报这两类最容易出错的场景，正是星辰模型拉开差距的地方——它在多选任务中能更完整地锁定全部应选类别，到了负例场景则敢于“交白卷”，宁可空手，也不硬选凑数。这说明它不止知道“用户想干什么”，还能在类别边界模糊或信息缺失的情况下做出更稳的判断，而非单纯靠命中率高。 能力 Jev等决策模型 Xing4.0-29B-Intent 意图分类 支持 支持 Function Call参数抽取 不支持 支持 信息抽取 / NER / 事件抽取 不支持 支持 固定格式结构化输出 支持 支持 推理延迟 <100ms <200ms *上述评测由本公司技术团队开展，评测结果反映参评模型在本次评测数据及测试设置下的表现，不代表所有任务和实际部署场景中的效果。关于本篇中评测实验环境和测试方法详细设置可通过后台留言联系技术团队获取，欢迎开发者和研究者就评测方法、结果复现及应用适配开展交流。 04关于应用：这款模型适合谁？ 在具体应用方面，电信万号客服系统中，Xing4.0-29B-Intent承担对话意图识别与工单智能路由，为不同客户诉求的分类、流转提供支持。在智能家居音箱等终端产品上，Xing4.0-29B-Intent将用户口语指令转换为设备可进一步处理的结构化指令，衔接自然语言交互与设备操作。 如果你在做： 终端交互 手机语音助手 / 智能座舱 / IoT中控 既要判意图，又要抽参数，还嫌大模型又慢又贵； ToB客服 / 企业IM机器人 业务冷启动阶段没有足够的标注数据，不想为每个新意图标注海量样本； Agent / Function Calling应用 需要一个稳定、低幻觉的“语义入口层”。 那么，你非常适合把Xing4.0-29B-Intent放进你的技术栈。 对于需要调用工具的智能体应用，模型可提供意图识别和函数调用参数抽取能力，为后续执行提供输入。 05开放Schema + 275万语料，欢迎试用 Xing4.0-29B-Intent基于星辰通用基座模型 Xing4.0-29B-A4B 微调，使用专用语料训练结构化输出能力。此次开源包含以下四类资源： 01 275.3万条监督微调训练语料 重构自61个公开数据集，覆盖19个领域、52种语言。 02 终端意图理解语料 星辰通用人工智能实验室面向手机端智能交互场景，构建中文口语理解基准CMPA-SLU，相关成果被EMNLP 2026录用《CMPA-SLU: A Benchmark for Chinese Mobile Personal Assistant Spoken Language Understanding》。 03 Xing4.0-29B-Intent模型权重 支持意图识别、参数抽取及统一格式的结构化输出。 04 官方推理镜像 随代码仓库提供，为模型部署和试用提供配套资源。 欢迎开发者围绕自身场景开展评测和试用，通过代码仓库反馈问题与建议。 GET STARTED 天翼AI开放平台调用地址: https://www.teleai.com.cn/doc/1MBaE2xId9JYYxLXUz2R/3jUbsGzfAj0Qe4A38Y0s 代码仓库： https://github.com/XingChen-AGI/Xing4.0-29B-Intent 代码许可： Apache 2.0 数据集与模型权重将在 Hugging Face 同步开放 开源社区调用地址： HuggingFace：https://huggingface.co/XingChen-AGI/Xing4.0-29B-Intent HuggingFace 数据集：https://huggingface.co/datasets/XingChen-AGI/Xing4.0-29B-Intent-oss GitHub：https://github.com/XingChen-AGI/Xing4.0-29B-Intent 魔搭：https://www.modelscope.cn/models/XingChen-AGI/Xing4.0-29B-Intent 魔搭数据集：https://www.modelscope.cn/datasets/XingChen-AGI/Xing4.0-29B-Intent-oss 魔乐：https://modelers.cn/models/XingChen-AGI/Xing4.0-29B-Intent 本文由华为提供，量子位获授权转载，观点归原作者所有。

特斯拉第三季度净利润大跌43% 与SpaceX合并事宜受关注 特斯拉辅助驾驶系统FSD的订阅用户达到174万，北美第三季度交付的新车中，FSD订阅占比超过75% 当地时间2026年10月21日，美国加利福尼亚州，一处特斯拉经销商门店。图：视觉中国 　　【财新网】2026年第三季度，特斯拉取得营收280.5亿美元，同比持平，但净利润下跌43%，降至7.9亿美元。美国当地时间10月21日，特斯拉（NASDAQ：TSLA）发布第三季度财报，披露上述数据。 　　特斯拉第三季度业绩表现略低于机构预期。巴克莱银行、美国银行、高盛、摩根大通等23家机构预计，特斯拉第三季度营收和净利润分别为283.4亿美元和8.15亿美元。 　　特斯拉净利润大跌受多重因素影响。第三季度，该公司的运营支出达47.76亿美元，同比增长39%，其中包括研发费用27.61亿美元，同比大增69%，股权激励费用也推高了运营支出。

聚焦｜电气化时代的能源独立与大宗商品获取保障 不仅是化石燃料，能源转型如何重定义经济安全 2026年3月25日，江苏连云港，大型机械卸运进口铁矿石。图：视觉中国 　　能源独立和大宗商品的获取保障已成为2020年代经济政策的核心主题，这是地缘政治不确定性、市场波动以及全球气候转型造成的后果。近年来的各类危机暴露出全球供应链的脆弱性，促使各国政府重新审视其对外部能源和原材料的依赖。 　　随着世界从化石燃料向电气化转型，全球大宗商品需求结构正在发生根本性转变，这对经济韧性、通胀以及地缘政治影响力都带来深远的启示。 　　关键资源的分布不均，令这一转型进程更为复杂，欧洲等地区面临尤为严峻的挑战。地缘政治紧张局势（包括中东冲突在内）不仅可能在短期内扰乱工业活动，还可能加速能源净进口经济体的能源转型进程。

专访佐利克：美国中选、中美关系与国际秩序的未来 佐立克曾任美国贸易代表、常务副国务卿及世界银行行长。采访中，他对11月美国中期选举后的政治走向、中美关系和美国的全球地位给出详细分析 罗伯特·佐利克。图：视觉中国 　　【财新网】“现在的问题是，两国都没有真正成为负责任的利益攸关方。” 　　10月11日在新加坡接受财新专访时，罗伯特·佐利克以这句话，为近50分钟的对话收尾。 　　2005年，这位时任美国常务副国务卿的外交官提出，中国应成为国际体系中“负责任的利益攸关方”。20多年后，中美关系和两国的全球角色均发生巨大变化。 　　佐利克身形瘦削，留着标志性的八字胡。他曾任美国贸易代表、常务副国务卿及世界银行行长，长期参与国际经济与外交事务。

56岁北京常务副市长夏林茂落马 是二十届中央候补委员，10月14日曾作为市领导参加会见 2026年2月12日，夏林茂出席国务院新闻办公室举行的新闻发布会。图：视觉中国 　　【财新网】京城再“伏虎”。10月22日，中央纪委国家监委网站通报，北京市委常委、副市长夏林茂涉嫌严重违纪违法，目前正接受纪律审查和监察调查。 　　他最后一次公开亮相，是在10月14日。据北京市政府网站，当日市委书记尹力会见美国沃尔玛公司全球总裁兼首席执行官约翰·弗纳，夏林茂作为市领导参加会见。 　　至此，2026年纪检监察系统已公布56名中管干部被查的消息，此前55人是：田学斌、李旭、顾军、张建龙、杨宏勇、包惠、孙绍骋、王祥喜、连辑、肖杰、徐一丁、易炼红、韩嵩、雷思维、胡衡华、周亮、郭永航、岳普煜、马兴瑞、王文灵、姚玉舟、丁业现、罗蔺、费高云、王晓东、徐留平、李伟、王益华、黎晓宏、魏小东、陈宇剑、俞小平、姜宏伟、朱昌杰、卞志刚、贺志亮、张灼华、梁潮平、李建波、蔡赴朝、欧阳卫民、方星海、国文清、辛保安、宋致远、程晓波、叶建春、刘建洋、陈勇、戴玉林、覃伟中、鲁昕、张硕辅、黄奇帆、黄日波。

面对面｜中金缪延亮：反思欧债危机，任何政策都需博弈 中金首席经济学家缪延亮在 IMF 参与葡萄牙救助时，将欧债危机总结为 '政策成功，但政治上失败'， 紧缩政策在经济上提高了竞争力，但降薪裁员的痛苦引发民众抗议。他认为如果欧央行 2010 年就推出 QE ，边缘国家或许不必独自承受 '对内贬值' 的剧痛 　　【财新网】欧债危机自2010年由希腊肇始，并快速蔓延至葡萄牙、爱尔兰等欧元区边缘国家。欧元框架下，危机经济体丧失独立货币政策工具，在 “三驾马车” 的救助框架中，只能依靠财政紧缩、结构性改革完成对内调整，以重塑竞争力。这套方案虽稳住了债务风险、守住欧元体系，但高强度降薪、削减福利等调整举措，在多国引发巨大社会反弹。缪延亮曾任职IMF，作为葡萄牙救助项目协调员一线参与当年谈判与方案落地，亲历救助政策推进的现场博弈，也因此对这场危机 “政策层面落地、政治层面受挫” 的双重后果拥有一手观察视角。

又一国产决策模型发布！准确率超过微软和Jev等决策模型 10月22日，蚂蚁数科正式发布决策模型 LingDT-Decision-1.0。 10月22日，蚂蚁数科正式发布决策模型 LingDT-Decision-1.0。该模型专为快速决策打造，在处理结构化决策任务时，具备准确率更高、响应更快、Token成本更低等优势，尤其适合产业AI场景。LingDT-Decision-1.0提供4B和27B两个版本，目前，模型已经在蚂蚁数科 DTMaaS 平台上线，开发者可限时免费体验。 蚂蚁数科团队在客服、风控、金融等真实业务场景测试显示，在处理同样任务时，LingDT-Decision-1.0相比于大语言模型，可将Token消耗降低超90%，响应时效提升10倍，并且性能表现更优。 相比于其他决策模型，LingDT-Decision-1.0首创支持原生多选与按序决策能力，更适配企业真实应用场景。在23项开源评测基准中，LingDT-Decision-1.0的综合评分超过了Microsoft-Decision-1、Jev 1.13.等热门决策模型，LingDT-Decision-1.0的27B版本在同参数模型中取得最高准确率。 （图注：LingDT Decision 的4B/27B 版本的优势区域，覆盖了相关尺寸包括Jev、MS Decision、GLiDE等决策模型，表现出极强的综合性价比） 专为决策任务设计，Token消耗直降超90%，更快更准 在企业实际应用中，存在大量高频的决策类任务。 例如，在客服场景中，当收到“这个订单已经三天了还没发货，请尽快处理。”的问询后，AI需要快速进行一系列判断和决策：问题类型（退款、催单还是投诉？）、工单紧急度（是否需要优先处理）、归属部门（工单派到哪个部门）以及风险判断（是否需要人工接管）。 传统大语言模型在这类场景中存在明显短板。大语言模型通常需要逐字（Token）进行推理，再生成输出文本，链路长、成本高，也更容易出现错误，性能不够稳定。 决策模型正是针对这些痛点而设计，它的目标不是生成文本，而是做出快速、准确的判断。因此，天然适合承担企业业务中的高频决策型任务，如意图判断、工具选择、规则分类和结果打分等。 目前，LingDT-Decision-1.0 模型目前已在蚂蚁数科的智能客服、安全风控、金融应用等真实业务场景展开测试。它的核心思路，是把大模型从“先生成结构化答案，再做后续解析”，转变为“在限定选项中直接做判断”。这样不仅减少了因输出不稳定带来的格式问题，也让原本繁琐的解析和校验流程变得更加简单。 例如，在数据标注场景中，相比 DS-V4-flash，Token消耗降低约97%，处理时效提升约10倍；在智能客服场景中，相比 Qwen-3.7-flash，Token消耗降低90%，处理时效提升约1倍，同时风险识别准确率由76%提升至89%。 在金融应用场景中，在意图识别、工具调用、幻觉检测等任务中，处理时效提升约5倍，工具组合完全匹配率达提升约 2.6 倍，同时幻觉召回率由 44% 提升至70%，风险发现更敏感。 综合来看，LingDT-Decision-1.0在多个真实场景中稳定体现出成本更低、响应更快、判断更准的优势。与此同时，它还能以一套模型适配多类判定任务，接入更简单、维护更省力，因此也更容易在不同业务场景中复用和推广。 打造下一代决策式模型，两大功能全球首发 相比其他决策模型，蚂蚁数科 LingDT-Decision-1.0 更加强调面向企业真实应用场景打造。除了判断、单选、分类、评级等基础能力外，LingDT-Decision-1.0 还首创推出原生多选与 按序决策（DAG）功能，能够更好适配企业业务中复杂、多步骤的决策需求。 在企业场景中，更普遍的并不是“选一个”，是“识别一组要处理的事项，并按顺序执行”。例如当用户提出：“我要退款、关闭续费、补开发票，但不要注销账号。”单选往往只能识别“退款”这一主诉求，容易漏掉其他需求。而多选能一次识别所有诉求；按序决策还能进一步判断：退款需先核验，关闭续费可先执行，发票处理可能要等退款结果。因此，多选和按序决策更贴近真实业务流程，也更能提升准确率和最终处理效果。 在原生多选能力上，LingDT-Decision-1.0允许一项任务同时命中多个候选，适配多标签识别、复合意图和工具组合等需求；在按序决策能力上，模型能够按照任务之间的依赖关系完成多步决策，更贴近金融、风控、客服等真实业务流程。 覆盖23项主流开源评测基准的测试结果显示，LingDT-Decision-1.0的27B版本综合评分（90%x单选评分+10%x多选评分）位居第一，准确率超过Microsoft-Decision-1、Jev 1.13.0、Fastino/GLiDE等热门决策模型。其中，在多选任务上，LingDT-Decision-1.0的4B和27B版本的准确率表现超过Microsoft-Decision-1、Jev 1.13.0、Star-lux等16个决策模型，体现出原生多选能力在多标签与组合判定任务中的优势。在单选任务上，位居第一梯队。 （图注：通过单选/多选能力的2维图展开 体现了LingDT Decision 4B/27B 在单选&判断能力 属于Tier-1 超越绝大多数同尺寸模型；而“原生多选能力”断档式领先） 本文由蚂蚁提供，量子位获授权转载，观点归原作者所有。

面对面｜中金缪延亮：AI时代的K型分化下，总量货币政策失效了吗？ 中金首席经济学家缪延亮认为，对总量政策的质疑并非AI时代才有 ，经济从来都有利率敏感与不敏感部门之分。AI时代，一边是无抵押的无形资产，削弱传统传导渠道；一边是算力、电力等重资本基础设施，对利率高度敏感。总量货币政策仍然有效，利率敏感部门的反应会外溢到整个经济 　　【财新网】AI技术浪潮之下，中美经济呈现明显的K型分化格局：深度绑定AI赛道的板块上行，传统产业相对承压，这也引发市场持续讨论，传统总量货币政策是否正在失效。总量型的加息、降息政策不具备结构性定向调节能力，天然难以适配分化的经济结构。而本轮AI经济的特殊之处在于无形资产占比抬升，依托资产负债表、抵押物的传统信用传导渠道或受到扰动；与此同时，算力、电力、数据中心等基础设施投资又具备强资本密集特征，对利率变化高度敏感，形成 “杠铃式” 的产业结构。这一矛盾，也让市场重新审视总量政策在结构性分化环境中的传导逻辑与边界。

美光桃园厂工会罢工 芯片厂缘何罢工不绝？ 此次罢工为24小时警告性罢工，产线未直接停摆，工会和美光仍在协商 2023年存储寒冬中，美光全年净亏损58.33亿美元并大幅裁员，此后AI带动DRAM、HBM需求爆发，业绩急速翻身。图：视觉中国 　　【财新网】10月22日上午9时起，存储巨头美光（NASDAQ：MU）中国台湾桃园厂工会在厂区门口开始为期24小时的罢工。工会意欲争取更公平的企业分润，核心诉求是把利润分享制度化。 　　此次罢工为24小时警告性罢工，由11名工会干部在厂门口执行，产线未直接停摆。工会在罢工宣言中细数产线员工“做二休二”，不满每班12小时轮班、为扩产随时转调陌生设备、配合美国总部清晨半夜开会的工作模式。 　　2023年存储寒冬中，美光全年净亏损58.33亿美元并大幅裁员，此后AI带动DRAM、HBM需求爆发，业绩急速翻身。美光9月30日发布的2026财年第四财季财报显示，公司营收542.3亿美元、同比增长379%；2026财年，美光营收1331.88亿美元、净利润849.69亿美元，双双创历史纪录。

央行详解境外主体获取人民币的四个渠道：收、募、借、兑 在制定跨境人民币业务政策时，央行主要遵循两个原则：一是服务实体经济，二是本外币协同 2026年10月19日，北京，2026金融街论坛年会举行。中国人民银行行长潘功胜做主题演讲。图：视觉中国 　　【财新网】当前，国际市场对人民币的商业使用需求在多个维度持续提升，政策层面也在完善相关安排。境外主体在开展人民币业务时，往往最关心两个问题：一是如何获得人民币；二是获得人民币之后如何使用、如何投资。 　　“关于境外主体如何获得人民币，可以简单归纳为四个渠道，即收、募、借、兑。”10月20日，中国人民银行宏观审慎管理局副局长席钰在“2026金融街论坛年会”期间谈到，第一个渠道的‘收’是指‘收入’。境外主体可以通过向中国出口货物或服务来获取人民币资金。2026年正值中国经常项目可兑换30周年，在经常项目可兑换的框架下，货物贸易、服务贸易、投资收益以及其他经常性国际转移，企业都可以自由地使用人民币进行结算。

新闻联播 2026/10/22 《新闻联播》 20261022 19:00 ⏱00:30:02 [视频]纪念中国工农红军长征胜利90周年大会在京隆重举行 ⏱00:14:12 [视频]央视快评：在新的长征路上奋力创造新的辉煌 ⏱00:00:07 [视频]李强会见俄罗斯总统 ⏱00:00:58 [视频]李强结束出访回到北京 ⏱00:00:23 [视频]赵乐际主持召开十四届全国人大常委会第七十四次委员长会议 决定十四届全国人大常委会第二十五次会议11月2日至6日在京举行 ⏱00:02:55 [视频]纪念中国工农红军长征胜利90周年电视文艺晚会《长征颂歌》今晚播出 ⏱00:00:52 [视频]出版界推出一批纪念中国工农红军长征胜利90周年优秀主题图书 ⏱00:00:45 [视频]【“十五五”开好局起好步】推动商务高质量发展取得新成效 ⏱00:00:49 [视频]各地一批重大工程建设迎来关键节点 ⏱00:02:07 [视频]国内联播快讯 ⏱00:01:24 [视频]俄称愿重启俄美乌三方会谈 乌称同意冻结战场现状 ⏱00:01:05 [视频]国际联播快讯 ⏱00:02:18

MiniMax港股破发 市场为何重估AI模型公司？ MiniMax已长时间没有发布智能水平较高的模型，全球科技板块近期也正大幅回调 10月22日，MiniMax盘中股价最低下探到158.1港元/股，跌8.03%；最终收报160.7港元/股，跌6.52%，对应市值为566.4亿港元。图：视觉中国 　　【财新网】10月22日，MiniMax（00100.HK）股价跌破165港元/股的发行价。当日，MiniMax盘中股价最低下探到158.1港元/股，跌8.03%；最终收报160.7港元/股，跌6.52%，对应市值为566.4亿港元。 　　MiniMax在1月9日登陆港交所，IPO净募资额为45.96亿港元。上市以后，MiniMax因海外收入超过另一上市大模型公司智谱（2513.HK）而更受投资者青睐，其股价曾在3月18日达到1330港元/股的高点，MiniMax当前股价较这一高点已回撤超88%。

五研究生专业取消学位论文 试点以实践成果申学位(含视频) 推荐：特斯拉第三季度净利润大跌43% 与SpaceX合并事宜受关注；面对面｜中金缪延亮：AI时代的K型分化下，总量货币政策失效了吗？ 【推荐】 五研究生专业取消学位论文 试点以实践成果申学位(含视频) 毕业生不用撰写传统学位论文，可以实践成果申请学位，多所高校已有试点，未来将大规模铺开 特斯拉第三季度净利润大跌43% 与SpaceX合并事宜受关注 特斯拉辅助驾驶系统FSD的订阅用户达到174万，北美第三季度交付的新车中，FSD订阅占比超过75% 面对面｜中金缪延亮：AI时代的K型分化下，总量货币政策失效了吗？ 中金首席经济学家缪延亮认为，对总量政策的质疑并非AI时代才有 ，经济从来都有利率敏感与不敏感部门之分。AI时代，一边是无抵押的无形资产，削弱传统传导渠道；一边是算力、电力等重资本基础设施，对利率高度敏感。总量货币政策仍然有效，利率敏感部门的反应会外溢到整个经济

PCAOB在上海进行审计检查 主席现场观摩 美方重申在华审计检查不降低标准，持续获得完整检查权限仍是合作关键 2026年10月14日，中国证监会主席吴清、财政部副部长郭婷婷在京共同会见了美国公众公司会计监督委员会（PCAOB）主席德梅特里奥斯·洛戈泰斯（Demetrios Logothetis）。图：证监会 　　【财新网】中美跨境审计监管合作协议实施四年后，美国审计监管机构负责人首次赴中国内地，现场观摩对中概股会计师事务所的审计检查，并与中国监管高层就中美审计监管合作深入交换意见。 　　当地时间2026年10月21日，美国公众公司会计监督委员会（PCAOB）披露，该机构主席德梅特里奥斯·洛戈泰斯（Demetrios Logothetis）上周结束了为期四天的中国内地访问，期间在上海现场观摩PCAOB审计检查工作，并于10月14日在北京会见中国证监会主席吴清、财政部副部长郭婷婷。

三季度银行理财规模增至35.4万亿元高点 配置公募基金比例提升 理财规模同比增长10.08%，或与季末降幅显著低于过往同期、权益市场波动震荡有关 2026年9月3日，上海，一家银行张贴的大额存款利率、理财产品利率。图：视觉中国 　　【财新网】2026年初季节性回落后，银行理财规模回归上升通道并于9月末创下近年新高，配置公募基金的比例增至7.9%。 　　中国理财网发布的《中国银行业理财市场季度报告（2026 年三季度）》（下称《报告》）显示，截至2026年三季度末，全国共有147家银行、32家理财公司有存续理财产品，共计5.43万只，存续规模35.37万亿元，同比增加10.08%，较上年末的33.66万亿元增加1.71万亿元。其中，理财公司产品存续规模 32.92万亿元，占全市场的比例达到93.07%。 　　据光大证券金融业分析师王一峰分析，2026年三季度理财规模同比多增，或与季末9月的规模降幅显著低于过往同期有关；二季度后期至三季度，部分银行为稳定一般负债，对高成本负债有所放松，中长期负债吸收增加，理财季节性回流存款或有所减弱。此外，或也与权益市场震荡，部分居民投资资金回归理财有关。

铅酸电池行业龙头加码钠电 轻型动力市场应用前景如何？ 钠电池的成本优势尚未显现，免税政策有望其增强价格竞争力，北方冬季用车需求或成为突破口 2025年12月12日，江西赣州，天能电池集团生产车间，工人在自动化生产线上加工电动轻型车动力电池。图：视觉中国 　　【财新网】铅酸电池龙头企业天能股份（688819.SH）进一步拓展钠离子电池业务。10月20日，该公司发布面向电动两轮车、三轮车及微型电动车的钠电池产品，希望这些产品依靠低温性能等特点打开轻型动力市场。 　　新产品覆盖24安时至72安时共四档容量，提供60伏与72伏两种电压平台，分为常规款和低温款。天能称，低温款支持零下30摄氏度充电，在同温度下放电保持率接近90%，该公司还提供39个月质保。 　　2023年3月，天能首次发布钠电池产品“天钠T1”。此后，该公司持续拓展产品线，并于2025年推出汽车、工程机械起停钠电池。 　　市场研究机构起点研究院（SPIR）称，天能公布了钠电池产能情况，目前已具备电芯年产能2GWh（吉瓦时）、整包年产能100万组以上。

离岸信托补税过渡期结束 富豪企业家都完税了吗？ 离岸信托90天补税过渡期于10月22日届满，首批收到税务部门通知的企业家多数已完成申报，仍有部分高净值人士选择观望 10月22日，离岸信托个人所得税申报的90天过渡期届满，历史未缴税款在此之后再申报，税务部门将会加收滞纳金。图：视觉中国 　　【财新网】10月22日，离岸信托个人所得税申报的90天过渡期届满，历史未缴税款在此之后再申报，税务部门将会加收滞纳金。据财新了解，随着期限届满，部分高净值人士近期集中完成补税，但是也有部分人因征税范围、税款金额及历史收益追征等问题，选择继续观望。 　　安理律师事务所税务业务合伙人叶永青10月22日向财新透露，由他的团队接手的相关客户均已完成申报缴税。他估计，首批收到税务部门通知的离岸信托持有人多数已经完成申报，仍未申报者可能存在资金安排上的困难，或对征税口径持有不同意见。

美俄乌或举行三方会谈 威特科夫称普京“人道主义者”引国内批评 普京“原则上”同意在11月10日左右重启三方会谈，地点可能在阿布扎比。泽连斯基称，结束战争仍然是当务之急 当地时间2026年10月21日，俄罗斯圣彼得堡，普京与美国和平事务总统特使威特科夫举行会晤。图：视觉中国 　　【财新网】当地时间10月21日，在与美国总统特使威特科夫会面结束后，俄罗斯总统普京通过其发言人传达了愿举行俄美乌三方会谈的意愿。威特科夫在会谈结束后于X平台发文称会谈“富有建设性”，后续还将通过美俄乌之间的三方技术层面会谈继续进行。 　　俄罗斯总统助理尤里·乌沙科夫告诉媒体，普京“原则上”同意在11月10日左右重启三方会谈，地点可能在阿布扎比，会谈将重点讨论“冲突结束后为俄罗斯和乌克兰建立安全体系”。 　　据乌沙科夫介绍，普京与威特科夫在圣彼得堡的会谈持续了约三小时，但对于美方带来的奥斯陆会议方案，俄方认为，“在解决乌克兰危机方面几乎没有任何实际价值”。乌沙科夫进一步解释，虽然莫斯科对奥斯陆会议方案并不“完全满意”，但这些提议是朝着正确方向迈出的一步。

AI资本开支高企、回报验证周期拉长 科创资产如何定价？ 中国AI被低估，业内呼吁长期资本介入重估，并推动股东结构全球化 2026年10月22日，当日股市收盘行情。近期，A股科技板块出现波动，前期涨幅明显的光模块、PCB等热门赛道与个股都经历了不同程度的回调。图：视觉中国 　　【财新网】近期，A股科技板块出现波动，前期涨幅明显的光模块、PCB等热门赛道与个股都经历了不同程度的回调，资金对科技资产的估值逻辑正在重新调整。在近日举办的2026金融街论坛瑞银集团“全球资本，开放创新：共创增长与长远价值”平行论坛上，来自实业界与投资界的嘉宾围绕技术与资本的结合展开了讨论。 　　瑞银亚太区总裁兼财富管理全球联席总裁康瑞博（Iqbal Khan）表示：“中国拥有将创新成果快速转化为产业应用并实现规模化发展的独特优势。深厚的产业基础、丰富的应用场景与持续提升的技术能力，为创新经济发展提供了坚实支撑，也让中国成为塑造全球未来增长的重要力量。释放这些机遇的长期价值，则需要持续扩大高水平对外开放，以透明稳健的金融体系和可信赖的跨境渠道，让国际耐心资本与中国创新活力有效对接。”

金风科技总裁曹志刚：风电行业将从“装得多”转向“用得上” 新能源需具备更强的出力保障能力，这既需要储能等硬件配置，也需要有效市场机制 2026年5月8日，内蒙古乌兰察布，风力光伏发电场。图：IC photo 　　【财新网】2028年或将成为风电行业发展的分水岭，从之前的“装得多”转变为“发得出、用得上”。金风科技（002202.SZ）总裁曹志刚10月中旬在接受财新采访时表示。 　　“十四五”期间，中国风电装机突飞猛进、快速翻番。截至今年7月底，中国风电装机容量6.9亿千瓦，占比16.9%。2020年底时，此容量为2.81亿千瓦，增加了1.46倍。“中国新能源装机占比已经很高，未来继续提高，新能源就必须具备更强的系统支撑能力。”曹志刚说。

金正恩要求南北界线永久化要塞化 金与正警告重启对韩广播心战 金与正称，金正恩要求朝韩边界成为“永不逾越的永久线”，并主张边界一旦永久化，该地区的军事冲突危险将被消除 当地时间2026年10月20日，朝鲜官方通讯社朝中社发布组合照片显示，朝鲜领导人金正恩的妹妹金与正与朝鲜国防省顾问朴正天元帅一同视察了位于朝鲜南部边境的防御阵地。图：IC photo 　　【财新网】朝韩围绕边境设防施工及非军事区地雷爆炸事件的对立进一步升级。 　　当地时间10月21日、22日，朝鲜最高领导人金正恩之妹、朝鲜劳动党中央委员会部长金与正连续发表谈话，宣布本月内将在边境全线重启对韩心理战扩音器广播，并警告韩方不得干涉朝方边境工程。 　　据朝中社报道，金与正10月21日发表谈话称，她当天凌晨与朝鲜国防省顾问朴正天元帅共同视察了多个边境地区，并纠正朝中社此前将视察日期写为20日的报道。 　　她表示，朝韩边境正逐步被隔绝、要塞化，并将有关工程描述为保障朝鲜当前及未来安全的举措。

梅州知名企业侵占案重审仍定罪 两高管再度上诉 宝丽华集团创始人叶华能与职业经理人宁远喜因股票代持问题产生裂痕，逐步反目。该公司刑事报案后，宁远喜、温惠因职务侵占被定罪判刑，经过异地重审仍定罪，二人继续上诉 叶华能（左）、宁远喜（右）。 　　【财新网】历时两年多，广东梅州知名上市民营企业广东宝丽华新能源股份有限公司（000690.SZ，下称“宝新能源”）创始人和职业经理人内斗案回到原点。近日，广东省佛山市顺德区法院作出重审一审判决：宝新能源原董事长宁远喜、广东宝丽华集团有限公司（下称“宝丽华集团”）总经理温惠构成职务侵占罪，分别判处有期徒刑九年六个月、六年。 　　财新获悉，被告人宁远喜和温惠均不服，坚持认为自己无罪，已经委托辩护律师提交上诉状。

离岸信托补税过渡期结束，富豪企业家都完税了吗？ 推荐：多家基金经理为重仓AI致歉；史上最大IPO，要来了！ 早上好，今天是10月23日星期五。过去24小时，哪些财经新闻对普通人影响更大，未来又有什么焦点事件被市场密切关注，早知道栏目从新闻汇总到快速解读，为你一网打尽。 24小时热点 据财联社，今年上半年，多位基金经理曾因未能识别AI产业趋势而承认“失职”，反思对AI发展趋势存在误判，以及低估了AI发展带来的算力投资强度。三季度科技股深度调整后，部分重仓AI的基金出现明显回撤，反思的内容开始更多涉及仓位集中、市场流动性及组合风险控制。 离岸信托90天补税过渡期于10月22日届满，首批收到税务部门通知的企业家多数已完成申报。但是也有

【我闻】农信社改革另一难题浮现 “存款化股金”的去与留 改制时将存款违规当成股金的行为，现在该怎么办？ 图：视觉中国 　　【金融我闻/朱亮韬】黑龙江农信系统的统一法人改革还在推进之中，近期部分涉及首批合并改革的下属农商行谈到了目前推进中遇到的“股东谈签”挑战。 　　2026年10月19日，绥化农商行在官方公众号的《绥化农商银行召开全市农信系统2026年度重点工作推进会议》文章中提到，会议强调，今年四季度工作不同于往年，形势更加复杂、任务更加艰巨、意义更加重大，要重点抓好九项工作，包括：做好首批改制机构股东谈签后续收尾，提前完成第二批涉改机构股东摸排，协同地方部门稳妥化解矛盾风险；全力回收到期贷款及应收利息；抢占涉农贷款投放先机；扭转资金组织工作被动局面；不良资产清收；遏制信贷领域各类风险等。