
继腾讯公布全产业开放战略后,今日2014腾讯全球合作伙伴大会上,腾讯携硬件厂商共同发布“QQ物联”品牌,正式宣布进入智能硬件领域,“QQ物联”平台将面向传统硬件、智能家居、可穿戴设备、智能车载、健康设备等多个领域开放。
QQ物联做中国最大硬件创业孵化器
“QQ物联”品牌发布仪式上,康佳、Intel、NXP、美国博通及丰唐物联、康康血压等诸多国内外知名硬件厂商纷纷亮相,选择与腾讯一起深耕智能硬件市场。“QQ物联”将依托腾讯平台多款亿级用户产品与开放体系,打造一条包括资金筹集、原型设计、产品研发与售卖、口碑传播等环节在内的生态链,携手合作伙伴对硬件设备进行智能化改造,功能无限扩展,产品快速迭代,满足用户真实需求。
腾讯携厂商及合作伙伴代表正式发布“QQ物联”社交智能硬件开放平台
恰如腾讯公司副总裁殷宇在致辞中所讲,融合、协作的时代需求给了腾讯开放平台更多转型和升级的机会,开放平台一路从PC走到了移动端,再到现在的智能多端。殷宇认为,智能硬件产业发展将有三个阶段:人和设备的连接,设备和设备的连接,人、设备、云端的无边界沟通。腾讯的社交智能硬件开放平台具备三大优势:QQ关系链、云端优势及软件优势。腾讯QQ好友关系链连接软件和硬件,延伸出无限的交叉连接,好友之间的硬件设备可以互相控制和连接,这些设备因为社交关系的存在,得到了最大化的配置,将发挥它们最大的价值。同时,腾讯云端服务和大数据处理能力,将整合基础服务、增值服务及腾讯云独有服务,提供一站式解决方案,面向合作伙伴开放。
腾讯公司副总裁殷宇
随后,腾讯开放平台兼移动应用平台副总经理侯晓楠对“QQ物联”做了详尽阐述。他表示,目前腾讯社交智能硬件开放平台能够提供海量覆盖、快速联网、消息触达、服务扩展、大数据计算、安全稳定、一点接入等七大能力,基于腾讯QQ统一的账号体系,开放腾讯的社交关系链、移动支付以及云计算等资源,“QQ物联”社交智能硬件开放平台将全力扶持开发者与传统硬件厂商。
侯晓楠称,“QQ物联”将打造成为中国最大的硬件创业孵化器,后续将不断完善包括资金筹集、原型设计、产品研发、售卖、传播等环节在内的生态链,与合作伙伴共同打造健康的生态环境。未来三年,“QQ物联”将致力于推动1000家传统企业成功实现互联网转型。
腾讯开放平台兼移动应用平台副总经理侯晓楠
来自一线的硬件厂商对“QQ物联”平台的未来表达了乐观预期。康佳多媒体事业部总经理曹士平称,电视行业将迎来物联新纪元,智能化、联网化、多终端互动是大趋势。未来的智能电视,将实现视频通话、便捷传输视频、弹幕社交等多元便捷的交互功能,康佳希望携手“QQ物联”打造电视多设备互联社交新风尚。聚焦在智能家居领域的丰唐物联则期待在家居智能化方面寻求更大突破,便捷控制、设备联动,通过“QQ物联”平台让家居用品变得更智能、更具人性化。
圆桌对话热议智能硬件
圆桌对话环节,腾讯高级执行副总裁汤道生与知名硬件厂商NXP公司、Ayla Networks、Intel物联网事业部以及美国博通高管围绕产业融合话题,就多终端开放时代下智能硬件产品的发展前景展开了深度对话,开放的社会生态将进一步融合,行业界线会逐渐消失。未来的开放,不会局限在几个行业或者产业,互联网将发展成为以人和需求为中心的开放生态。全方位的思想碰撞与观点交锋,让现场的与会嘉宾收获颇丰。
智能硬件开发者在这一领域正在快速崛起。墨迹风云、映趣科技、有品公司、百合网、小米手环、丰唐物联的高管和代表围绕智能硬件新浪潮下蕴育的新机遇,与腾讯展开交流。作为智能硬件圈创新能力极强的新生力量,开发者们对“QQ物联”平台达成强烈共识,腾讯强大的社交能力未来将在用户与设备、设备与设备间呈现更具想象力的连接和交互。
社交智能硬件开放时代到来
来自市场研究机构BI Intelligence发布的一份预测报告显示,截止到2019年,物联网市场规模将扩容到200亿美元以上,物联网设备数量大约等于全球智能手机、智能电视、平板电脑、可穿戴式计算机和个人电脑的总和。随着企业与消费者重视程度与使用规模的持续提升,物联网将成为一个价值数万亿的市场。业内分析人士称,随着众多硬件厂商纷纷加盟,腾讯在这个时机、以平台姿态切入智能硬件领域,天时、地利、人和。
智能硬件现场,参会嘉宾除了聊技术、拓思维、畅未来,还体验到了多款极具科技感的智能硬件产品。在智能家居、智能电视、智能摄像头及芯片展示区里,神奇、好玩儿的产品比比皆是。智能手环、摄像头、皮肤监测仪等可穿戴设备强大的交互功能令人流连忘返。可预见的未来,用户可以使用QQ账号登陆智能硬件产品与QQ、微信等好友展开多层次互动;用户在看电视节目时,发现一个不错的电视节目随手就可以分享给朋友;通过移动健康软件记录的跑步成绩可以分享到QQ空间、微信朋友圈等社交圈等等,真正实现线下生活与线上分享之间的多元互动。
好文章,需要你的鼓励
本文介绍了由南方科技大学等机构于2026年4月发表的研究(arXiv:2604.08865),提出了名为SPPO的大模型推理训练新方法。该方法将推理任务重新建模为"序列级情境赌博机",用一个轻量级价值模型预测题目难度,以单次采样替代GRPO的多次采样,解决了标准PPO的"尾部效应"问题。实验显示,SPPO在数学基准测试上超越GRPO,训练速度提升约5.9倍,配合小尺寸价值模型还能显著降低显存占用。
这项由香港科技大学数学系完成的研究(arXiv:2604.10465,2026年ICLR博客论文赛道)提出了一种从朗之万动力学视角理解扩散模型的统一框架。研究指出,扩散模型的前向加噪和逆向去噪过程,本质上是朗之万动力学这一"分布恒等操作"被拆成了两半。在这个视角下,VP、VE-Karras和Flow Matching等不同参数化的模型可被精确互译,SDE与ODE版本可被统一解释,扩散模型相对VAE的理论优势得以阐明,Flow Matching与得分匹配的等价性也得到了严格论证。
中国人民大学高岭人工智能学院等机构联合开发了AiScientist系统,旨在让AI自主完成机器学习研究的完整工程流程,包括读论文、搭环境、写代码、跑实验和迭代调试,全程无需人工干预。系统核心设计是"薄控制、厚状态":由轻量指挥官协调专业代理团队,通过"文件即通道"机制将所有中间成果持久化存储,使每轮工作都能建立在前一轮积累的基础上。在PaperBench和MLE-Bench Lite两个基准上,系统表现显著优于现有最强对比系统,论文发布于2026年4月。
这项由字节跳动发布的研究(arXiv:2604.13030)提出了生成式精化网络(GRN),一套模仿人类画家"边画边改"直觉的视觉生成新框架。其核心包括两项创新:层级二进制量化(HBQ)通过多轮二分逼近实现近乎无损的离散图像编码,以及全局精化机制允许模型在每一步对整张图像的所有位置重新预测并随时纠错,从根本上解决了自回归模型的误差积累问题。配合基于熵值的自适应步数调度,GRN在ImageNet图像重建(rFID 0.56)和生成(gFID 1.81)上均创下新纪录,并在文本生成图像和视频任务上以20亿参数达到同等规模方法的领先水平。