1. 苹果首款折叠屏 iPhone Duo 发布：15999 元起，Siri AI 接入超 30 万个 App
苹果秋季发布会推出首款折叠屏手机 iPhone Duo，起售价 15999 元，被称作 iPhone 4 以来最激进的产品型号。外屏 5.4 英寸、展开后 7.6 英寸，内外均为 OLED，比例接近 iPad mini 并支持 Apple Pencil；铰链核心是锆基非晶钛合金即「液态金属」，强度约为钛合金的 2.5 倍，苹果称折痕完全隐形，且铰链设计过程中用上了 AI 辅助。它也是史上最薄的 iPhone，两块电池可支撑 24 小时使用、20 分钟充到 50%。
核心是 2nm 制程的 A20 Pro：CPU 六核（含两个「桌面级」高性能核心，速度提升 20%），GPU 从六核增至七核、图形性能提高 40%，神经引擎来到 32 核、FP8 精度下速度翻倍，苹果明显在把它往端侧 AI 能力上包装。软件侧 Siri AI 彻底打通操作系统并接入超 30 万个 App，相机原生集成；同场还更新 AirPods 5（降噪提升 50%）与 Apple Watch 新感知系统。
2. 高德发布全球首个 3D 原生城市世界模型 ABot-Earth 0.7
阿里巴巴旗下高德 9 月 10 日发布 ABot-Earth 0.7，称其为全球首个 3D 原生城市世界模型。过去二十年的数字地球建立在卫星影像、航拍与点云重建之上，本质是「把现实拍下来再贴上去」；ABot-Earth 0.7 改用涵盖空间、时间的时空数据训练模型，端到端一次性生成 3DGS（三维高斯泼溅）格式的城市场景。
按官方数据，输入一张卫星图或一段文字描述，模型仅需 10 分钟就能在一块消费级 GPU 上生成公里级 3D 城市，效率比传统方式提升 1000 倍；用户不再受既定路线限制，可连续进入、自由探索并获得实时交互反馈。它在同一个模型里完成从星球、城市到街景地标的全尺寸连续生成，覆盖 196 个以上国家和地区。该能力已应用于「飞行街景 2.0」，体验官网 abot-earth.amap.com 已上线，梅赛德斯-奔驰成为其全球首个汽车合作伙伴。
3. 文远知行拿下西班牙首张 L4 级自动驾驶乘用车运营牌照
9 月 10 日，文远知行与 Uber、Moove Cars 集团旗下自动驾驶部门 AVOMO 联合宣布，在马德里市政府支持下，三方获得西班牙交通总局（DGT）依据 ES-AV 框架颁发的西班牙首张 L4 级自动驾驶乘用车运营牌照，获准在公共道路开展车辆部署。这是西班牙首次在国家层面为 L4 级 Robotaxi 开放准入。
首阶段将由数十台搭载文远知行最新一代自动驾驶技术的 Robotaxi GXR 投入测试，覆盖马德里多个出行需求旺盛的区域，每辆车配备一名随车安全员。待完成准备工作并满足监管要求后，三方计划 2026 年内面向公众上线商业运营服务，届时马德里当地用户可通过 Uber App 一键呼叫。马德里是文远知行与 Uber 在欧洲合作落地 Robotaxi 的首站，公司称目前已在全球九个国家取得自动驾驶牌照。
4. 蚂蚁百灵开源首个金融增强模型 Ling-3.0-flash-Fin，同步开放 FinFIRST 基准
外滩大会前夕，蚂蚁集团百灵发布并开源首个金融增强开放模型 Ling-3.0-flash-Fin。它基于 Ling-3.0-flash 打造，延续 124B 总参数、5.1B 激活参数与 256K 长上下文，并通过金融语料持续预训练、领域后训练与工具使用优化进一步强化。
与传统金融大模型主要解决问答、摘要等单点任务不同，它瞄准的是完整投研工作流，重点强化信息检索、研究推理、估值建模与研报撰写四项能力：优先定位官方一手信源并关注统计口径，通过多步计算和交叉验证构建可复核的证据链，支持在真实工作簿里做公式切换、跨表依赖与异常排查。同步开放的评测基准 FinFIRST 由 50 余位金融专业人士参与设计、中金公司投行团队提供支持，中文题占 60.2%、英文题 39.8%，超过五分之四的题目包含多个相关子问题，75.6% 不直接指定信源、需要 Agent 自主搜索。蚂蚁称该模型在 FinFIRST、Finance Agent、SpreadsheetBench 等多个基准上超过部分更大尺寸的旗舰模型。
5. 万勋发布 NOVA2.0 柔性具身大脑：40+ 场景、1000 万次真实作业
万勋科技发布第二代柔性具身大脑 NOVA2.0（Neuromorphic Omniversal Versatile Architecture），宣称是行业首个开放世界全天候商业交付级具身智能架构。它脱胎并服务于 40 多个真实行业场景、超 1000 万次多维度极限工况作业，官方将其定位为已跃过开放世界应用的分水岭。
技术上主打「低数据、超极速、强泛化」：围绕「显意识任务链规划 + 潜意识动作基生成」的仿生机制，用原生触觉和动态融合调用把大脑与柔性本体耦合，实现 20ms 级轨迹生成，避开常规大模型的繁重推理，尤其适用于不可逆工况的零容差作业；同时靠 1B+ 动态参量组合与 20 多维权「潜意识动作空间」应对强突变工况，同一个「大脑」可适配肌肉关节、柔性单臂、双臂、灵巧手等多种本体，官方称进入新场景最低只需常规 1% 的启动数据量。极限环境下，本体与大脑需在零光照到强日照、-40℃ 到 60℃、海拔 5190 米、61km/h 强风与 110kV 电网强电磁干扰下持续作业。
6. AI Coding 大赛创吉尼斯世界纪录，11 家平台发布首份公开挑战赛技术规范
9 月 9 日外滩大会现场诞生一项新的吉尼斯世界纪录：外滩黑客松·AI Coding 大赛以 15577 件应用作品完成认证，创下「线上生成式人工智能编程马拉松大赛中开发最多的应用」纪录，成为国内首个以 AI Coding 为主题挑战世界纪录的赛事。上万名参赛者共完成万件 AI 应用作品，其中近七成参赛者未满 18 岁，最小仅 6 岁，冠军是一名 9 岁选手——她用自然语言与 AI 对话，两天内把「泥土实验室」迭代到 V7.4。
行业侧的信号同样清晰：11 家国内头部 AI Coding 平台集体亮相（蚂蚁灵光、QMUSE、WeaveFox、百度秒哒、阿里 Qoder、阿里云百炼、腾讯吐司、字节跳动扣子、商汤小浣熊、360 纳米等），并共同发布《AI Coding 公开挑战赛技术规范》，围绕应用开发、作品原创性与完成度形成共识。这是国内首份由多家 AI Coding 平台共同制定的公开挑战赛技术规范，意味着行业要回答的问题已从「代码写得多快」转向「如何让没有编程经验的人准确表达需求并把想法落地」。
7. OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5：快一半的 Flare 与更精细的 Sunburst
OpenAI 上线 ChatGPT Images 2.5，一次带来两个模型。GPT-Image-2.5 Flare 面向大多数场景，图像质量高于 GPT-Image-2 而延迟最多降低 50%；更强的 GPT-Image-2.5 Sunburst 面向要求更高的视觉工作，对编辑的控制更精确，但需要更长的生成时间。两者 token 价相同——输入 8 美元/百万 token、输出 30 美元/百万 token，并新增 xhigh 与 max 两档质量，突破了此前最高的 high 档。
功能上，新版本在光照与纹理上更自然，能更好地保留参考照片中的主体，跨多轮更可靠地遵循编辑指令，并新增绘图工具与可分享 prompt。OpenAI 称用户现在每周通过 ChatGPT Images 和 API 中的 GPT-Image 模型生成超过 30 亿张图片；水印方案与 Google DeepMind 合作。Images 2.5 已面向所有 ChatGPT、ChatGPT Work 与 Codex 用户（含免费版）在全球开放。
8. Suno 发布 v6 音乐模型，与华纳、BMG、Believe 合作
Suno 推出 v6 一代音乐模型，并下线所有旧版本、把平台整体迁移到新架构。三档模型分别是：面向 Pro 与 Premier 订阅者的旗舰 v6、主打实验性且输出更不可预测的 v6-wild，以及所有人免费可用的 v6-mini。官方称新模型更快、表现力更强，理解人声、配器、歌曲结构、情绪与参考风格等更多音乐构件，并支持从文本、音频、图像或视频生成歌曲。
交互上的变化更实用：用户可以只用文字改动歌曲的某个部分而不触碰其余内容，比如让副歌改由福音合唱团演唱；也能把不同来源的元素拼进同一次请求，例如一首歌的人声配另一首的鼓点再加新歌词。v6 由 Suno 与 Warner Music Group、BMG、Believe 合作构建——华纳在与 Suno 和解后转为合作伙伴，Universal 与 Sony 的诉讼仍在继续，慕尼黑地方法院 7 月已裁定其 v3.5、v4 模型侵犯版权。Suno 称累计超 1 亿用户创作过歌曲，付费订阅超 200 万，2 月 ARR 突破 3 亿美元。
9. DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，为 90 亿种 DNA 变异逐一给出预测
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，为人类基因组中约 90 亿种可能的单字母变异逐一预测其可能造成的体内影响，估算每种改动会如何在数百种细胞类型与组织中影响分子过程。人类基因组约有 30 亿个 DNA 字母，每个人都带着数百万处微小偏差，绝大多数无害、少数致病，而逐一在实验室验证根本不可行。
数据集规模达到 1 个 PB，是 AlphaFold 蛋白结构数据库的 30 多倍；每个变异平均附带约 27000 个预测值。它建立在 2025 年发布的 AlphaGenome 模型之上，此前需逐个查询，如今答案已预计算。价值最大的是占基因组约 98%、不编码蛋白质的区域——绝大多数疾病相关变异就落在这些像开关与旋钮一样的非编码区。团队还把数千个预测压缩成一个单值 AVI 分数，仅用 18 个输入特征，而主流基准工具 CADD 需 150 多个。图谱已通过网页、API 及 Google Antigravity 中的 skill 向非商用场景开放，商用版将走 Google Cloud；DeepMind 强调它只是研究工具，不能替代诊断。
10. 高通为 AWS 定制 AI 推理芯片，光互连带宽最高 1.6 Tb
高通将为 AWS 跨多代产品设计定制芯片，重点放在 AI 推理，双方还在合作带宽最高 1.6 Tb 的光互连，以承载 AI 基础设施里不断增长的数据流量。分工上，高通贡献其在低功耗芯片设计上的积累，亚马逊提供云基础设施；反过来，高通使用 Amazon Bedrock 等服务来加速自身的芯片设计流程。
这是自 6 月以来高通拿下的第三个大型数据中心订单——Meta 采用其 Dragonfly C1000 服务器处理器，微软在 Azure 部署其 HBC 内存架构，高通已把 2029 年数据中心收入目标定为 150 亿美元。AWS 则在自己的 Trainium、Graviton、Nitro 芯片家族之外再添高通设计，着眼点是推理负载中决定成本的每 token 能耗。
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