▌要闻

▍Momenta CEO曹旭东：智能驾驶中中国仅2-3家、全球3-4家供应商会快速胜出

IT之家4月26日消息，2026北京车展期间，自动驾驶技术公司Momenta举办"Momenta R7，物理AI序章"主题分享会，CEO曹旭东与媒体就智驾行业格局与技术路线展开深度对话。曹旭东指出，智驾行业规模效应与先发优势极强，软件边际成本为零，规模同时带动成本下降与体验提升，面向主机厂具有显著先发优势。他判断，中国仅2-3家、全球3-4家供应商将快速胜出。

Momenta R7强化学习世界模型于车展期间宣布实现量产首发，并全球首发搭载于上汽大众全新旗舰SUV ID. ERA 9X。该模型按照L4级标准打造，其技术架构分为三个层次：第一层为世界模型预训练，通过海量真实驾驶数据将物理规律与因果关系压缩进模型；第二层为世界模型仿真，用于自动驾驶闭环仿真与长尾场景性能评估；第三层为在世界模型中进行强化学习，构建高度真实的虚拟训练场供系统反复探索与试错。

图片：Momenta合作品牌

Momenta当前已成为全球多家主流车企的技术合作伙伴，累计定点合作车型超200款，已交付量产车型70余款，搭载其智能辅助驾驶解决方案的车型已突破80万台，覆盖英国、挪威、澳大利亚等10个国家。本次北京车展期间，超过20个品牌、60余款车型搭载Momenta方案。公司与宝马合作的L2级领航驾驶辅助系统已搭载于新世代BMW iX3等三款车型；奥迪E7X将率先应用其L3级自动驾驶量产能力；与梅赛德斯-奔驰合作的系统已搭载于全新纯电CLA。在Robotaxi领域，Momenta与享道出行在上海浦东新区运营服务，并与Uber合作推进欧洲业务，与Grab达成东南亚战略合作。

▍DeepSeek-V4模型预览版正式上线并开源：百万字上下文，华为、英伟达、摩尔线程、寒武纪完成适配

第一电动4月26日消息，DeepSeek-V4模型预览版正式上线并同步开源。该模型拥有百万字超长上下文，在Agent能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先，分为Pro和Flash两个版本。即日起用户可登录官网或官方App体验，API服务也已同步更新。此外，官方宣布对其全系API服务进行价格调整，将输入缓存命中的价格降至原有价格的十分之一。此外，Pro模型用户在5月5日前还能享受额外的2.5折限时优惠。具体价格如下：DeepSeek-V4-Pro模型的输入缓存命中价格为0.025元，输入缓存未命中价格为0.1元，输出价格为1元至12元不等；DeepSeek-V4-Flash模型的输入缓存命中价格为0.02元，输入缓存未命中价格为0.2元，输出价格为1元至2元不等。

DeepSeek-V4-Pro在Agentic Coding评测中达到当前开源模型最佳水平，世界知识测评大幅领先其他开源模型，数学、STEM、竞赛型代码测评中超越所有已公开评测的开源模型。DeepSeek-V4-Flash在世界知识储备方面稍逊，但展现出接近的推理能力，能够提供更加快捷、经济的API服务。DeepSeek-V4开创了一种全新的注意力机制，在token维度进行压缩，结合DSA稀疏注意力，实现了全球领先的长上下文能力，1M上下文将成为DeepSeek所有官方服务的标配。

英伟达宣布其NVIDIA Blackwell平台已成功适配DeepSeek-V4-Pro和DeepSeek-V4-Flash两款模型，开发者现可通过NVIDIA NIM微服务进行下载部署，或利用SGLang与vLLM框架实现定制化推理。摩尔线程与智源FlagOS合作，成功为旗舰级AI训推一体全功能GPU MTTS5000完成了DeepSeek-V4-Flash模型的Day-0适配。为充分发挥MTTS5000的FP8优势，FlagOS团队对DeepSeek-V4模型进行了FP8量化。双方技术团队在FP8算子与SparseAttention算子上进行了系统级分析，并在编译优化与自动调优两大方向取得了重大突破。摩尔线程已多次实现国产大模型的Day-0即时适配，包括MiniMaxM2.7、智谱GLM-5等。

寒武纪宣布已基于vLLM推理框架完成对DeepSeek-V4-flash和DeepSeek-V4-pro的Day 0适配，模型发布当日即可实现稳定运行。华为官方随后宣布，通过双方芯模技术紧密协同，实现昇腾超节点全系列产品支持DeepSeek V4系列模型。昇腾950超节点可实现TPOT约20ms时单卡Decode吞吐4700TPS，昇腾A3 64卡超节点结合大EP模式部署，DeepSeek V4-Flash模型可实现2000+TPS的单卡Decode吞吐。。

▍OpenAI最智能AI模型 GPT-5.5发布：Token成本降至1/35，每兆瓦输出量提升50倍

IT之家4月24日消息，OpenAI正式推出GPT-5.5模型，称其为迄今最智能、最直观的AI模型。总裁Greg Brockman强调，该模型的核心突破在于能以更少指导完成更多任务，在处理模糊问题时展现出更强的自主性，能快速理解用户意图，自主规划并执行多步骤复杂任务，在代码编写调试、在线研究、数据分析及跨工具操作等场景表现尤为出色。

性能方面，GPT-5.5在Terminal-Bench 2.0测试中取得82.7%的准确率，在SWE-Bench Pro中达到58.6%，在Expert-SWE等长周期任务中超越前代模型。科研领域，模型在GeneBench基因数据分析及BixBench生物信息学基准测试中取得领先，甚至协助发现了关于拉姆齐数的新证明。企业应用方面，OpenAI内部超85%员工每周使用Codex，财务团队利用其审核了超7万页税务文件。

GPT-5.5与英伟达GB200 NVL72系统深度合作，在该系统上运行实现了极具竞争力的经济效益：相比前代系统，百万Token成本降低至1/35，每兆瓦Token输出量提升50倍。英伟达内部已有超过10000名员工率先使用，调试周期从数天缩短至数小时。模型目前已向Plus、Pro等用户开放，API即将上线，标准版输入定价为每百万Token 5美元，Pro版输入定价为每百万Token 30美元。

▌国内

▍引望智能驾驶产品线总裁李文广：华为乾崑智驾ADS事故率远低于人驾，自动泊车30万次仅1次碰撞

第一电动4月25日消息，第二届自动驾驶产业发展论坛在京召开，引望智能驾驶产品线总裁李文广发表演讲，披露华为乾崑智驾ADS的安全数据。中国道路环境下平均每180万公里发生一次需要弹出安全气囊或点爆安全带的严重事故，搭载ADS系统的车辆即便由人驾驶未开启辅助驾驶，该指标已延长至517万公里，约为全国平均水平的2.87倍；开启辅助驾驶模式时进一步升至757万公里，相当于全国平均水平的4.2倍。今年1月上线的ADS 4.1版本在23亿公里运行数据中，该指标达到约1100万公里。

在泊车场景方面，搭载ADS系统的自动泊车辅助功能在30万次泊车中仅发生一次碰撞，而人工泊车的平均水平为每0.67万次发生一次碰撞。李文广表示："在自动泊车上我们有信心，相对巡航来说能力要好很多。"

截至目前，搭载ADS系统的车辆已达170万辆，预计到今年年底将增至300万辆。2025年辅助驾驶累计里程增至100亿公里，预计到2026年底将达200亿公里。华为乾崑在辅助驾驶领域的研发投入预计在2026年超过180亿元，未来五年累计研发投入计划达到700亿至800亿元。李文广给出了自动驾驶发展时间表：2026年申请L3级部分城市试点，尝试低速L4级城区试点；2027年L3级实现规模商用；2028年Robotaxi在部分城市商用，全速L4级在部分城市试点。他还建议政策层面支持896线激光雷达车主升级需求的快速响应，并允许已具备L3架构和硬件能力的车辆通过OTA升级获得相应许可。

▍营收同比大增155%至7.38亿元，国产GPU龙头摩尔线程一季度首次实现扭亏为盈

财联社4月26日消息，4月26日，摩尔线程发布2026年第一季度报告，公司实现营业收入7.38亿元，同比大增155.35%，并首次实现单季度盈利，归母净利润为2935.92万元，上年同期亏损1.12亿元。

一季度公司营收增长主要源于全功能GPU产品规模化落地。盈利能力持续改善，扣非后归母净利润虽仍亏损0.54亿元，但较上年同期亏损1.36亿元大幅收窄60.10%。经营活动现金流净流出扩大至14.87亿元，主要因备货支出增加；期末存货达21.95亿元，较上年末增长64.8%，应收账款为6.38亿元。

公司一季度研发投入3.69亿元，同比增长49.95%，占营收比例50.03%。业务方面，3月签订了6.6亿元的夸娥智算集群大单，公司表示正基于新一代“花港”架构推进十万卡级超大规模智算集群建设。

▍奇瑞与高通中国签署合作协议，将在智能座舱、智能驾驶、舱驾融合三大核心领域展开合作

第一电动4月24日消息，奇瑞汽车与高通中国在北京签署合作协议，双方将在智能座舱、智能驾驶、舱驾融合三大核心领域展开合作，共同打造新一代智能汽车技术平台与标杆产品。根据协议，奇瑞将采用高通骁龙®数字底盘™产品组合，包括骁龙®座舱平台至尊版、SnapdragonRide™平台至尊版以及SnapdragonRide™FlexSoC，为奇瑞多品牌、多层级车型智能化升级提供支持。

在智能座舱领域，双方将基于骁龙座舱平台至尊版，探索端侧大模型在汽车场景中的应用，并针对中国市场的高端及主流车型开发新一代智能座舱解决方案。奇瑞与捷豹路虎联合打造的豪华科技品牌FREELANDER神行者首款概念车CONCEPT97，成为全球首批搭载骁龙座舱平台至尊版的车型。在驾驶辅助领域，双方将合作开发基于SnapdragonRide的智能辅助驾驶解决方案，计划于年内推向市场的多款新车型将基于该平台开发。在舱驾融合领域，双方将基于SnapdragonRideFlexSoC打通智能座舱与驾驶系统的数据孤岛，推动软硬件集成简化，基于该平台的新车型正在开发中，并计划于今年陆续上市。

▍小马智行发布新一代自动驾驶域控制器，基于英伟达DRIVE Hyperion平台设计

IT之家4月25日消息，小马智行宣布推出全新一代自动驾驶域控制器，该产品基于英伟达DRIVE Hyperion平台设计，旨在满足L4级自动驾驶平台及更广泛的应用场景需求。新一代域控制器在AI算力、能效和对最新AI模型的支持能力上均有显著提升，能够更好地满足L4级自动驾驶在多传感器融合、全场景感知和复杂场景理解等方面的需求，同时增强系统的安全保障能力和应对复杂场景的能力。

新产品还将进一步支持Robotaxi业务的商业化进程，并为域控制器业务的发展提供动力。该系统支持灵活的单芯片和多芯片配置，并计划引入英伟达NVLink技术，实现两个DRIVE Thor系统级芯片之间的高速、低时延通信。综合计算性能最高可达4000 FP4 TFLOPS，为自动驾驶技术的发展提供了强大的硬件支持。

▌国际

▍Mobileye Q1营收同比增长27%，Robotaxi项目启动预量产

第一电动4月24日消息，英特尔分拆智驾企业Mobileye报告称，2026年第一季度营业收入为5.58亿美元，同比增长27%。今年2月，Mobileye与印度汽车制造商Mahindra达成覆盖至少6款车型的合作协议，获得了第三家Surround ADAS客户和第二家第二代SuperVision客户。其EyeQ6 High平台SuperVision系统首次在美国预生产车辆中运行，在2000km长途非计划路线驾驶中MTBF时长达到目标并优于对比基准。

Mobileye与大众、MOIA合作的Robotaxi项目也取得显著进展，预量产生产已于3月在大众汉诺威工厂启动，目前已有超过100辆由Mobileye Drive驱动的ID.Buzz自动驾驶汽车在公共道路上测试。

▍既合作又竞争，谷歌将向AI新贵Anthropic最高投资至400亿美元，

4月25日，据彭博社报道，谷歌将向人工智能研究公司AnthropicPBC投资100亿美元，未来可能再追加300亿美元，这笔交易会进一步加深双方关系，但两家公司在 AI 竞赛中也处于一种微妙状态，既合作又竞争。Anthropic周五披露，谷歌此次投资对应估值为3500亿美元，与今年2月融资时持平。如果达到业绩目标，谷歌将再投入300亿美元，并帮助Anthropic扩充算力。

Anthropic近期融资加快，主要原因是ClaudeCode爆红。谷歌是Anthropic芯片和云服务业务的重要客户，搜索广告业务逐渐成熟，谷歌努力将芯片和云服务打造成新的增长点。未来5年，GoogleCloud将向Anthropic提供5吉瓦规模的算力，后续可能再增加数吉瓦。这笔交易是Anthropic、谷歌和博通本月早些时候合作的进一步扩展。谷歌的张量处理单元TPU是目前英伟达芯片之外最重要的替代选择之一。Anthropic最快可能在10月进行IPO。谷歌和Anthropic都想率先打造出能力接近人类的AI，并把相关工具卖给企业。谷歌高层越来越担心自身在AI编程市场中的位置，而这个市场目前主要由Anthropic占据。

▍Meta与亚马逊AWS达成合作，部署数千万Graviton核心加速AI基础设施构建

IT之家4月24日消息，Meta与亚马逊AWS达成合作协议，将大规模部署AWS Graviton处理器以支持其下一代人工智能技术的发展。Meta计划首先部署数千万Graviton核心，并根据AI能力增长进度进行灵活扩展。此次合作的具体条款尚未公开，但亚马逊副总裁Nafea Bshara透露，合作期限为三到五年，Meta将成为AWS前五家Graviton大客户之一。

随着代理式人工智能的兴起，实时推理、代码生成、搜索和多步骤任务等AI应用越来越依赖于CPU的参与。Graviton处理器因其强大的性能，能够满足这些密集型任务的需求，从而更有效地推动AI技术的发展。据悉，Graviton5芯片将采用3纳米制程工艺，拥有192个核心，缓存容量是上一代的5倍，核心通信延迟降低35%，同时提供更大的带宽。此外，亚马逊还提供AWS Nitro解决方案，使Meta能够在不影响性能的情况下运行自己的虚拟机。

▍研究显示：AI智能体不会抢软件工程师饭碗，而是能够拓展其工作范围

4月26日，据科技媒体The Decoder报道，查尔姆斯理工大学与沃尔沃集团的研究团队在最新论文中提出，人工智能（AI）智能体并不会取代软件工程师，而是能够通过“半可信执行栈”扩展他们的工作范围。研究团队提出了一个六环模型，将传统代码与社会因素如欧盟AI法案相连接，旨在构建一个更全面的AI执行框架。

“半可信执行栈”模型由六个环节构成：经典代码、提示词和自然语言规范、智能体工作流编排、控制系统、运营组织逻辑、社会与制度适配。目前，软件工程师主要在前两个环节工作，而智能体工作流、安全围栏和决策流程正在成为新的工程焦点。研究指出，AI智能体在决策和制度适配方面存在较大漏洞，这些宏观流程的缺失是当前研究的重点。

研究人员强调，AI智能体不需要达到顶尖人类学者的水平，只需具备足够的能力即可。他们认为，大量部署AI的价值高于依赖少数顶级专家。同时，研究团队也关注AI的“幻觉”问题，认为这进一步凸显了测试和监控AI的必要性，确保人类在未来AI发展中的价值和作用。

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