财联社3月27日电，苹果公司计划向外部人工智能助手开放Siri，此举旨在强化iPhone作为人工智能平台的地位。据知情人士透露，苹果正准备在即将推出的iOS 27操作系统更新中，作为Siri全面升级的一部分作出这一改变。通过与OpenAI的合作，Siri已经可以接入ChatGPT，但苹果现在也将允许接入其他竞争性产品。这些变化是苹果试图扭转其在人工智能领域颓势的一部分。苹果在这一领域一直落后于硅谷同行。让近15年前首次推出的Siri焕然一新，是这项翻身计划的核心。知情人士说，苹果正在开发新工具，使通过App Store安装的AI聊天机器人应用能够与Siri助手整合。由于相关计划尚未公布，这些人士要求匿名。这些聊天机器人还将与一款即将推出的Siri应用以及Apple Intelligence平台中的其他功能协同工作。

财联社3月26日电，中国信息通信研究院联合40余家单位共同起草的具身智能领域首个行业标准今天（3月26日）正式发布，该标准为具身智能领域构建了统一基准测试框架，标志着具身智能评测迈入“有标可依”的新阶段。据了解，这项标准聚焦人工智能关键基础技术和具身智能基准测试方法，同时明确了具身智能系统框架和能力要求，将于2026年6月1日正式实施。标准规范了在仿真环境和真实环境下，面向具身智能系统的基准测试框架、方法和指标。标准提出的评测体系支持基础能力、认知推理能力以及全链路闭环能力的测试，覆盖静态仿真测试、动态仿真测试、真实环境测试和组合式测试四种测试方法。

专家指出，为确保标准的可操作性，在标准编制过程中，同步建设了配套测试任务库、测试工具和标准测试环境。目前已建设1万多条测试任务库，覆盖工业、家庭、零售、物流等300种任务类型。构建了数据采集和管理、仿真任务生成和指标自动化计算等测试工具。

《科创板日报》26日讯，Lumentum宣布，计划在美国北卡罗来纳州格林斯伯勒新建一家制造工厂。这座占地24万平方英尺的工厂将生产先进的磷化铟(InP)基光学器件，这些器件将成为英伟达AI数据中心的关键组件。

《科创板日报》26日讯，在今日的业绩会上，美团CEO王兴表示，在AI革命中，唯一合理的策略是进攻，而不是防守。但美团不会盲目追求成为“词元工厂”，而是将AI视为战略机遇，用于改进、加强甚至彻底变革本地服务这一核心业务。AI“超级入口”关键在于精准理解用户需求，并且高效执行任务，其复杂程度远超“聊天机器人”。（记者 徐赐豪）

《科创板日报》26日讯，小米大模型宣布，Xiaomi MiMo 联合 OpenClaw、OpenCode、KiloCode、Cline 和 BLACKBOXAI 五大 Agent 框架，向全球开发者开放免费 API 接口的活动，由原定的限免一周延长为两周，免费时间将延长至：北京时间（GMT+8） 2026年4月2日晚12点。（记者 余诗琪）

财联社3月26日电，“十五五”开局起步，眼下人工智能发展迅猛，随之而来的是全球对算力基础设施的投入快速增长。在江苏苏州，光缆生产企业的出口迎来快速增长。相关企业开足马力，抢抓全球市场。某企业工作人员告诉记者，从去年底开始，企业的海外订单量明显增长，有来自南美、中东、非洲，还有东南亚的众多订单，且交货周期都要求不超过半个月。前两个月，这家企业的光纤出口同比增长了51%。现在生产已经排得很满。这段时间正在加紧扩建厂房、增加产线，提升产能来响应市场需求。从南京海关了解到，今年前两个月，吴江地区出口包括光缆在内的电线及电缆8.6亿元，同比增长69.3%。伴随着这一轮全球人工智能的发展和算力需求的爆发，今年江苏的相关产品出口都迎来了迅猛增长。

①中芯国际2025年全年实现销售收入93.27亿美元，同比增长16.2%；
②2025年度，中芯国际产能利用率增至93.5%，折合8英寸标准逻辑的月产能规模超过100万片；
③中芯国际表示，AI对于存储的强劲需求挤压其他领域供应，可能导致对终端产品需求下降。

财联社3月26日电，中芯国际发布业绩报告称，展望2026年，产业链海外回流、国内客户新产品替代海外老产品的效应将持续下去，为国内产业链带来持续的增长空间。人工智能对于存储的强劲需求，挤压了手机等其他应用领域特别是中低端领域能拿到的存储芯片供应，使得这些领域的终端厂商面临著存储芯片供应量不足和涨价的压力。即使终端厂商可以通过涨价的方式来消化成本上涨的压力，也会导致对终端产品的需求下降。公司凭借在BCD、模拟、存储、MCU、中高端显示驱动等细分领域中的技术储备与领先优势、客户的产品布局，在本轮行业发展周期中，仍能保持有利位置。公司将积极响应市场的需求，推动2026年收入继续增长。在外部环境无重大变化的前提下，公司给出的2026年指引为：销售收入增幅高于可比同业的平均值，资本开支与2025年相比大致持平。

财联社3月26日电，广州市人民政府办公厅印发广州市促进人工智能产业高质量发展实施方案。其中提出，发展新型智能终端。围绕轻量化模型架构、多模态交互、跨域控制智能体、端侧芯片、隐私计算与安全等关键技术开发，推动端侧大模型创新发展，构建完整的AI终端技术创新链条。支持人工智能消费终端技术攻关与系统集成平台建设，重点依托自主芯片和模型提升人工智能终端软硬件能力。重点推动智能网联汽车、智能无人系统、全屋智能终端、智能可穿戴设备、工业智能终端、脑机接口等智能硬件产品的研发推广，推动车载端侧大模型应用，支持开发家电—中控—传感器协同的AIoT系统。推动具身智能机器人商业化，支持企业自主研发核心零部件，拓展智能机器人在工业制造、家庭服务、医疗健康等领域的应用。

财联社3月26日电，广州市人民政府办公厅印发广州市促进人工智能产业高质量发展实施方案。其中提出，强化智能算力布局。按照国家及省政策要求，规范“城市数据中心+园区算力中心”阶梯式发展规划布局，优化算力项目建设标准。支持以市场为主导的智能算力基础设施建设，按照“城市＋边缘”的总体布局建设城市智算中心和分布式边缘计算中心体系，用于满足智能网联汽车、金融、虚拟现实等极低时延类业务场景需求。引导存量数据中心完成升级改造，通过绿色节能改造转型升级为智算中心。建设城市级算力协同调度平台，为中小企业提供弹性算力服务。

财联社3月26日电，据知情人士透露，Kimi开发者月之暗面正处于考虑在香港进行首次公开招股（IPO）的早期阶段。该公司已经与中金公司和高盛集团就潜在IPO事宜进行过磋商。他们表示，IPO的具体时间尚不确定。

财联社3月26日电，在博鳌亚洲论坛2026年年会上，星动纪元科技有限公司创始人陈建宇谈到机器人什么时候能进入家庭，他表示，未来3至5年，会有机器人能做部分任务，5至10年，机器人能做大部分任务。“至于价格方面，需要普通大众都可以接受。它可能跟车一样也会分不同档次，高档的功能全的贵一些。从整体价格范围来看，会明显低于汽车价格。”公开资料显示，北京星动纪元科技有限公司成立于2023年8月，由清华大学交叉信息研究院孵化，是清华大学占股的人形机器人企业。

①IFM Investors首席执行官David Neal指出，人工智能和能源转型的巨额支出或在未来数十年内引发通胀压力；
②Neal强调，尽管近期能源价格飙升是通胀的“警钟”，但资金涌入AI和能源转型领域也构成结构性通胀压力。

《科创板日报》26日讯，OpenAI首席运营官Brad Lightcap表示，当前持续的内存芯片短缺及美国能源供应受限，可能成为人工智能基础设施扩张的两大潜在瓶颈。“目前的问题在于内存，”他表示，“过去则主要是电力。”

财联社3月26日电，SEMICON China 2026国际半导体展3月25日在上海正式拉开帷幕。SEMI中国总裁冯莉在致辞时表示，在AI算力以及全球数字化经济驱动下，全球半导体产业迎来了历史性时刻，原定于2030年才会达到的万亿美元芯时代有望于2026年底提前到来。她指出2026年半导体产业的三大趋势。

第一个趋势：AI算力。2026年全球AI基础设施支出将达到4500亿美元，其中推理算力占比首次超过70%，由此拉动GPU、HBM及高速网络芯片的强劲需求，而这最终都转化为对晶圆厂和先进封装以及设备和材料的强劲需求。

第二个趋势：存储革命。存储是AI基础设施核心战略资源，全球存储产值将首次超越晶圆代工，成为半导体第一增长极。2026年HBM市场规模增长58%至546亿美元，占DRAM市场近四成，需求的徒增，导致供需失衡，尽管三星、SK海力士、美光三大原厂已将70%的新增/可调配产能倾斜至HBM，但HBM产能缺口达50%—60%。

第三个趋势：技术驱动产业升级。随着2nm及以下制程逼近物理极限，遭遇量子隧穿与栅极控制难题，GAA架构边际效益递减；一座2nm晶圆厂建设成本超250亿美元，逼近7nm时代的3倍。先进封装的战略位置凸显，“先进制程+先进封装”的双轮驱动，从系统层面推动产业升级。

①谷歌发布超高效AI内存压缩算法TurboQuant，可在不损失准确性的前提下，将大型语言模型运行时的缓存内存占用至少减少6倍、性能提升8倍；
②一些市场人士担忧，TurboQuant可能会令内存芯片需求降温，但摩根士丹利却认为，该技术可能反而提振整体内存需求。

①今年大会现场特设“龙虾养殖场”，阶跃星辰、商汤科技、中国电信等带来“一站式养虾”服务。
②上海初创企业“萝博派对” 今年1月在Github开源了萝博头原型机，把从硬件结构、运控算法到工程化流程全部开放出来，让开发者可以真正做到“从0到跑起来”。

财联社3月26日电，谷歌近日推出了一种可能降低人工智能系统内存需求的压缩算法TurboQuant。根据谷歌介绍，TurboQuant压缩技术旨在降低大语言模型和向量搜索引擎的内存占用。该算法主要针对AI系统中用于存储高频访问信息的键值缓存（key-value cache）瓶颈问题。随着上下文窗口变大，这些缓存正成为主要的内存瓶颈。TurboQuant可在无需重新训练或微调模型的情况下，将键值缓存压缩至3bit精度，同时基本保持模型准确率不受影响。对包括Gemma、Mistral等开源模型的测试显示，该技术可实现约6倍的键值缓存内存压缩效果。此外，在英伟达H100加速器上的测试结果显示，与未量化的键向量相比，该算法最高可实现约8倍性能提升。研究人员也表示，这项技术的应用不局限于AI模型，还包括支撑大规模搜索引擎的向量检索能力。谷歌计划于4月的国际学习表征会议（ICLR 2026）上展示TurboQuant技术。