【起诉】阿里巴巴起诉美国防部获初步胜利 - AI

3. 羚数智能完成A1、A2轮数千万融资，专注于工业AI大模型智能体应用

5.安芯锦囊｜Agent Box跑大模型，FP4为何成关键选择？“周易”X3 NPU IP以软硬协同打通部署链路

美国联邦法官10月26日（周一）批准阿里巴巴集团的初步禁令请求，命令美国政府不得因企业自身、其母公司或子公司与为阿里从事“游说活动”的公司有业务往来，就拒绝授予其五角大楼合同。

2026年6月，五角大楼将阿里巴巴列入所谓“中国军事公司”企业清单，阿里巴巴随后起诉了美国政府。

五角大楼的这一认定并不施加正式制裁，但会限制五角大楼与被列入清单的公司签订合同，并且从2027年起，还限制通过第三方采购其产品或服务。

阿里巴巴否认有任何军方背景，称其产品和服务面向零售、物流和企业技术，而非国防或情报领域。

“这些认定毫无事实与法律依据，”阿里巴巴在2026年6月提起的诉讼中表示，并寻求将其从清单中移除。

周一的禁令并不意味着阿里巴巴已从五角大楼黑名单中移除，该公司仍在就此继续诉诸法庭。

脑虎科技日前宣布完成7亿元人民币B轮融资。本轮融资由国投聚力、深创投、勤智资本联合领投，中芯聚源、黄浦投资、基石资本、IDG资本、曦晨资本、钧犀资本、华福证券、华赛智汇、众为资本、江西金控等机构跟投，盛大、中平资本等机构提供支持。

脑虎科技是一家侵入式脑机接口企业，以高密度柔性脑电极作为先行项目，针对脑科学研究和脑疾病诊断的重大需求，开发高质量脑机接口关键器件、电路、算法及集成微系统，助力脑科学基础研究和脑疾病临床诊治的顺利开展。

3. 羚数智能完成A1、A2轮数千万融资，专注于工业AI大模型智能体应用

近日，羚数智能宣布连续完成A1、A2轮数千万融资，参与机构包括浦东创投、张江科投、锡创投。本次是羚数智能的第三轮融资，此前投资方包括红杉中国、线性资本、银杏谷资本等，目前公司正与多家机构推进A+轮融资。

羚数智能是专注于工业人工智能大模型智能体应用的高科技创业公司，自主研发了Lead Agents AI大模型智能体和Lead Series新一代自主工业软件系列等产品。

AI芯片大厂英伟达今天在柏林GTC大会宣布扩大与欧洲车企及交通业者合作，推动自动驾驶出租车（Robotaxi）发展。欧洲叫车平台Bolt计划采用英伟达技术，未来在欧洲部署至少2.5万辆具备L4级自动驾驶能力的出租车，德国被列为优先市场。

英伟达（NVIDIA）GTC开发者大会21日至22日在柏林举行，首席执行官黄仁勋今天发表主题演讲，聚焦AI从数字世界走向实体应用，并将自动驾驶列为重点发展方向。

黄仁勋表示，“自动驾驶出租车是机器人与实体AI首个面向大众市场的应用，正在重新定义人员与货物的移动方式”。他指出，英伟达正通过Hyperion计算平台与Halos安全系统，为合作伙伴提供开发完全自动驾驶车辆所需的整合技术。

英伟达宣布，总部位于爱沙尼亚的叫车平台Bolt将采用英伟达Alpamayo自动驾驶软件，首先应用于搭载Hyperion平台的Lucid未来车型。双方也将针对欧洲道路环境调整软件，未来扩大应用至其他车企。

根据规划，Bolt预计2027年在西班牙马德里展开实际道路数据采集，用于自动驾驶系统开发与安全验证，相关计划仍须取得监管机构批准。德国则被列为未来优先部署市场，目前尚未公布正式商业运营时间。

Bolt另提出长期目标，希望2035年前在欧洲及更广泛的联合国欧洲经济委员会（UNECE）区域部署10万辆自动驾驶车辆。

除Bolt外，德国大众商用车（Volkswagen Commercial Vehicles）也在柏林GTC展示采用英伟达Hyperion平台的ID. Buzz AD自动驾驶车，可支持未来自动驾驶出租车及商业运输服务。

德国梅赛德斯-奔驰（Mercedes-Benz）也扩大与英伟达合作，共同推进L3级及L4级自动驾驶技术研发。双方开发的MB.DRIVE ASSIST PRO属L2级驾驶辅助系统，可协助驾驶员在城市道路转向、刹车及应对交通状况，但驾驶员仍须全程注意路况。

根据梅赛德斯-奔驰日前公布的计划，这套系统预计今年底先在德国斯图加特及慕尼黑开放部分符合条件的车主试用，2027年上半年在德国开放订购。

L4级自动驾驶是指车辆在特定道路或环境下，可自行完成驾驶任务，无须人类持续监控，但要投入商业运营，仍须通过安全测试与法规审查。

为协助车企验证自动驾驶系统安全性，英伟达也推出Halos SAFE安全验证架构，结合计算机模拟、道路测试及车队监控，评估车辆在不同交通场景下的表现，并建立可供核查的安全测试记录。（中央社）

5.安芯锦囊｜Agent Box跑大模型，FP4为何成关键选择？“周易”X3 NPU IP以软硬协同打通部署链路

AI Agent从简单问答走向多轮对话、长上下文与频繁调用，Agent Box等智能体盒子任务日益复杂，推理卡顿、响应变慢、功耗偏高、多任务效率下降等问题逐渐显现。

背后是模型能力与端侧资源之间的矛盾：小模型开销低，却难以胜任复杂推理与多步工具调用；大模型能力更强，但权重占用、计算需求与内存带宽压力也大。尤其在企业级应用场景下，KV-Cache（键值缓存）会持续消耗内存，数据访问压力也可能拉高单Token生成延迟，影响交互流畅度与任务执行效率。

让大模型装进端侧设备，量化是重要路径，而传统的模型量化较易牺牲Agent最核心的长上下文记忆与逻辑推理能力。如何在模型体积、任务效果与推理效率之间取得更好平衡，成为端侧部署的重要课题。FP4为此提供了新的低比特选择。

“周易”X3支持FP4，量化范式 + 算力规格 + 部署工具链助力大模型高效部署

安谋科技"周易"X3支持FP4，从量化范式、算力规格到部署工具链提供一套完整解法，助力大模型在Agent Box等端侧高效落地。

支持W4A16与W4A8，拓展低比特部署选择：“周易”X3支持W4A16，并原生支持W4A8，为不同的低比特量化方案提供选择。其中，FP4权重与FP8激活的组合，助力模型化身为兼顾效率、开销、效果与体验的“四边形战士”。

FP4算力规格翻倍，为高效推理提供硬件支持：“周易”X3支持FP4，相对INT8/FP8实现算力规格翻倍，为大模型推理提供更强的算力，降低本地大模型推理首token延时；并结合低比特权重带来的存储与数据搬运优势，为数据访问压力缓解提供支持，改善逐token生成耗时。

软硬件协同，打通FP4模型部署链路：Agent Box覆盖政务、工厂、门店、机器人等多元场景，模型、上下文、工具调用、并发负载各不相同。高效部署不仅靠硬件算力，也依赖软件工具链降低适配门槛。

“周易”NPU Compass AI软件平台提供模型量化、调优与部署的全流程工具链，并配套丰富的开箱Demo，帮助客户开展FP4模型适配与优化，推进端侧落地。

从低比特计算能力到软件工具链，“周易”X3以FP4拓展端侧大模型部署选择，助力Agent Box等智能体盒子在有限资源下更好地兼顾模型能力、推理效率与部署开销，推动AI Agent从“能运行”走向高效应用。