AI早知道|联想推出个人超级智能体Lenovo Qira;小鹏汽车发布第二代VLA大模型并计划量产
作者：微信文章1. 联想推出个人超级智能体Lenovo Qira
联想推出个人超级智能体Lenovo Qira，实施“一体多端、个人AI”战略。Qira支持多终端无缝运行，通过跨设备协同与情境感知提供个性化服务。
→早读课解读：传统硬件巨头将AI战略重心从“设备智能”转向“个人AI”，旨在通过跨终端智能体打造统一、连贯的用户体验，构建生态壁垒。
→行动建议：在多设备（PC、手机、平板）办公或生活场景中，可关注此类智能体的实际协同能力，评估其对提升工作效率与体验连续性的价值。
2. 小鹏汽车发布第二代VLA大模型并计划量产
小鹏汽车发布第二代VLA大模型，将于2026年第一季度在Ultra车型上量产。该模型实现视觉感知到动作指令的端到端驱动，被视为行业首个具备初阶L4能力的物理模型。
→早读课解读：汽车行业正通过端到端VLA大模型，将自动驾驶从“模块化堆叠”推向“一体化感知-决策”新范式，加速L4级能力在量产车上的落地。
→行动建议：关注此技术路线在复杂城市场景下的实际表现，评估其对自动驾驶可靠性、开发效率及成本结构的长期影响。
3. Liquid AI发布新一代边缘侧小型基础模型家族LFM2.5
Liquid AI发布了LFM2.5，这是一个新一代的小型基础模型家族，专注于边缘设备和本地部署。该模型包括多种变种，如文本、视觉语言和音频语言，并在多个基准测试中表现出色。
→早读课解读：小型化、高性能的基础模型正成为边缘AI普及的关键，推动AI能力从云端下沉至终端，满足低延迟、隐私保护与离线场景需求。
→行动建议：在IoT、移动设备、工业现场等边缘计算场景，可评估采用此类模型，在资源受限环境下实现高质量的本地化AI推理。
4. 微软收购AI数据平台Osmos强化数据能力
微软收购AI数据平台Osmos，旨在提升其数据处理能力，并与Snowflake、Databricks等竞争。Osmos通过AI技术解决数据问题，提升数据准备效率，微软将其整合至Fabric和Azure Data Factory中，强化其数据底座。
→早读课解读：云巨头通过收购补强AI数据治理与准备能力，意在为企业提供更智能、自动化的端到端数据流水线，争夺数据云市场主导权。
→行动建议：在构建或迁移数据平台时，可关注微软Fabric生态的AI数据能力进展，评估其对提升数据质量、加速数据工程流程的效益。
5. MiroThinker 1.5以交互式扩展技术实现性能突破
MiroThinker 1.5通过交互式扩展技术，以30亿参数实现媲美万亿参数模型的性能，显著降低推理成本，推动AI从‘蛮力计算’向‘智能密度’转型。
→早读课解读：模型性能不再单纯依赖参数规模，通过算法与交互机制的创新，小模型可实现与大模型媲美的能力，预示AI效率竞赛进入新阶段。
→行动建议：在资源敏感或成本敏感的应用场景，可重点关注此类“高智能密度”模型，在保证性能的同时大幅降低部署与推理成本。
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