截至8月4日，上交所融资余额报13294.07亿元，较前一交易日增加61.49亿元；深交所融资余额报12547.38亿元，较前一交易日增加58.22亿元；两市合计25841.45亿元，较前一交易日增加119.71亿元。
截至8月5日，上交所融资余额报13353.89亿元，较前一交易日增加59.82亿元；深交所融资余额报12608.71亿元，较前一交易日增加61.33亿元；两市合计25962.60亿元，较前一交易日增加121.15亿元。
截至7月28日，上交所融资余额报13490.12亿元，较前一交易日减少153.03亿元；深交所融资余额报12895.06亿元，较前一交易日减少144.56亿元；两市合计26385.18亿元，较前一交易日减少297.59亿元。
截至6月26日，上交所融资余额报15130.64亿元，较前一交易日减少80.50亿元；深交所融资余额报14672.81亿元，较前一交易日减少125.47亿元；两市合计29803.45亿元，较前一交易日减少205.97亿元。
记者从中国科学院上海光学精密机械研究所获悉，近日，该研究所科研团队在实验室成功复刻出类似自然界球状闪电的现象，这一突破不仅为揭示球状闪电的百年自然之谜提供了关键实验证据，还阐明了极端条件下能量“自我约束”的物理机制。相关成果4月16日在国际学术期刊《自然・光子学》发表。
科研团队在实验室采集电磁孤子图像
球状闪电是一种罕见又神秘的自然现象，通常在雷暴后出现，呈球形、能短暂悬浮且发光，但它的本质和形成原因一直是科学难题。此前理论推测，它可能是一种“电磁孤子”——由电磁场和等离子体形成的特殊结构，能在没有外部能量维持的情况下，自己“抓住”能量并保持形态。但过去的实验只能做出微米大小、存在时间极短的微型孤子，和自然球状闪电差距很大。
类球状闪电电磁孤子结构示意图
中国科学院上海光学精密机械研究所科研团队另辟蹊径，选择用波长更长的太赫兹波作为驱动源，理论上能产生更大、更稳定的孤子。他们基于“羲和激光装置”，用飞秒强激光轰击微金属丝，再通过纳米尖端的“聚焦”作用，把太赫兹波压缩到极小空间，形成了强度极高的相对论级太赫兹近场。同时，科研团队在针尖附近引入高速氩气喷流。在强太赫兹场作用下，气体被迅速电离，形成参数可控的等离子体环境。太赫兹波和等离子体相互作用，最终形成了一个近毫米级的球形发光结构。
实验显示，这个“类球状闪电”直径超过百微米，能稳定存在超过百纳秒，寿命比传统实验大幅提升。更关键的是，它的发光行为、膨胀规律和温度变化，都和自然界中的球状闪电高度相似。科学家通过光谱分析发现，这个光球表面温度从约7万摄氏度缓慢降到6千摄氏度，证明有能量持续注入，而这正是太赫兹波的辐射压力和等离子体的热压力相互作用导致，才让它没有像普通闪电一样瞬间消散。
这项成果对于揭示球状闪电本质、推动太赫兹强场物理研究以及探索新型聚变能量约束方式等具有重要作用。
记者今天从国家标准委了解到，我国在国际标准化组织成功立项具身智能领域全球首项国际标准《人形机器人数据集》，并推动成立了首个由我国专家担任召集人的工作组。
当前，美国、日本、欧盟等主要经济体都将人形机器人纳入国家科技战略，争相布局研发与应用。
国际标准化组织机器人技术委员会国内技术对口单位负责人王振林表示，全球机器人领域的话语权大多掌握在发达国家手中。过去，我们往往是跟着别人的标准走，在国际规则面前处于被动适应的地位。这次，我们实现了两个历史性的零的突破。第一个零的突破是人形机器人国际标准制定，第二个零的突破是机器人国际标准工作组建设。
据专家介绍，截至2025年底，全球人形机器人整机企业超过300家，市场的出货量1.7万台左右，规模逼近29亿元。在这个赛道上，我国已经是名副其实的全球第一大市场，拥有140家整体企业，出货量达到了1.44万台，占全球总量的84.7%。
此次立项的国际标准，参考了我国在研的人形机器人数据集系列国家标准内容，来自全球主要国家的专家将携手参与该标准以及后续人形机器人领域其他标准的研制。
截至5月7日，上交所融资余额报14091.90亿元，较前一交易日增加156.62亿元；深交所融资余额报13485.33亿元，较前一交易日增加138.28亿元；两市合计27577.23亿元，较前一交易日增加294.90亿元。
截至5月12日，上交所融资余额报14407.57亿元，较前一交易日增加82.06亿元；深交所融资余额报13802.04亿元，较前一交易日增加86.75亿元；两市合计28209.61亿元，较前一交易日增加168.81亿元。
近日，北京穿越者载人航天科技有限公司（以下简称“穿越者”）发布首批太空游客名单引发大众关注。300万元一张太空旅游船票，把商业航天推到了舆论场中央。有人认为这是民营航天的市场化尝试，也有人质疑这是营销噱头。
根据公开报道，首批游客名单中除了穿越者创始人兼CEO雷诗情外，还出现了中国工程院院士李立浧、明星黄景瑜、探路者创始人王静、启赋资本董事长傅哲宽、智元机器人CMO邱恒，以及众擎机器人PM01人形机器人等，集结了学界、商界、航天界、艺术界及娱乐界。
智元CMO邱恒(左一）在发布会现场 来源：智元机器人
日前，澎湃科技记者（www.thepaper.cn）采访了智元机器人CMO邱恒，他向澎湃科技分享了他加入此行背后的故事。在他看来，两年多前他决定成为游客之一，是因为自己本来就想“上天”，想要支持这项“从0到1”的创业项目。
邱恒于2025年5月加入智元机器人，任CMO兼市场和解决方案销售总经理，此前他曾在华为担任企业BG首席营销官、全球Marketing总裁等职务。
邱恒称，他是2023年自费购买的这张太空船票，当时并不是觉得这个行业以后会火，而是出于个人想去太空旅游的愿望。
2023年邱恒生日当天，他受一位从事商业火箭业务的友人之邀，前往观看商业火箭发射。在发射现场，他遇到了穿越者创始人兼CEO雷诗情。
“这是第一个，也是唯一一个跟我说能够送我上天的人。”邱恒回忆说，当时雷诗情向他展示了蓝色起源（Blue Origin）、SpaceX在2022至2023年期间进行商业载人飞行的视频，“她说中国的票价比美国的更划算一些，我觉得可行。”邱恒说自己听完非常心动，“我一直有这个想法，现在突然有人告诉我（送人上天）不是异想天开，真有可能实现，当时觉得非常惊喜。”
回忆与雷诗情的交流，在邱恒看来，这与自己过去见证过的从零开始的创业项目类似，“很多项目从最初看起来异想天开，它最开始可能就是一颗特别小的种子。”
邱恒表示，自己决定和穿越者签合同，除了自己本身就想上天意外，也考虑到当时商业航天尚无人问津，普通人不太会购买，“我属于有意去突破'从0到1'，商业航天的尝试，值得支持。”邱恒说。
签订完合同后，穿越者团队带邱恒参观了航天员训练中心，并介绍了未来类似国家航天员的训练流程。他还见到了来自航天系统背景的飞船设计师等核心成员，这进一步增强了他参与航天旅行的信心。
2023年至2025年1月22日期间，邱恒曾与穿越者公司有过几次交流，做过访谈和问卷调查之类的工作。穿越者团队在进行飞船设计时，也会向他征询意见，“这个过程实际是大家共创的”。譬如在太空人因体验方面，穿越者公司会向他询问舱内灯光氛围、是否播放音乐等细节问题。
放眼国际，维珍银河、蓝色起源从无人到载人仅用3至5年。据穿越者官网，成立于2023年1月11日的穿越者致力于打造中国的“龙飞船”，该公司计划用3到4年的时间首先完成亚轨道可重复使用商业载人飞船研制，2028年实现中国乃至亚洲的太空旅游，开启普通人、商业载荷低成本、常态化上太空的新纪元。首批太空游客将搭乘“穿越者壹号”飞行器抵达距离地面约100公里的卡门线——被认为是大气层与太空的分界线——并在亚轨道轨迹停留数分钟，体验3至6分钟的失重感。
如果三年后不能按原计划实现太空飞行怎么办？面对澎湃科技的提问，邱恒回答，“那就（相当于）创业失败了。伟大的尝试都有风险，既然敢于尝试，就能接受任何结果和可能。”
在城市通用智能机器人赛道上，硬件差异正在逐步缩小，真正决定竞争力的仍然在AI“大脑”能力上，“更准确地说是在开放场景下通用AI能力。” 近日，酷哇科技CTO（首席技术官）廖文龙在接受包括澎湃科技（www.thepaper.cn）在内的媒体采访时表示。廖文龙认为，大脑决定了系统能力的上限。构建AI大脑，需要依赖AI来优化AI模型与算法。
酷哇科技（COOWA）成立于2015年，是一家致力于实现物理世界的通用人工智能（Physical AI）的AI机器人服务提供商，2026年全系产品预估出货量将突破10000台，该数字超过公司过去数年交付量的总和，并已实现年度 EBITDA（息税折旧摊销前利润）回正。
2月5日，该公司正式发布Coowa WAM 2.0（World-Action Model）通用世界模型底座。Coowa WAM 2.0（World-Action Model）是一套针对高频且标准化的移动与作业任务构建的通用世界模型，基于Real-to-Sim-to-Real（从真实到模拟再到真实）闭环的通用世界模型。它不仅是“看”世界，更是在潜空间（Latent Space）中推演世界，实现Drive与Work的深度耦合。
廖文龙认为，物理AI模型将在未来3至5年迎来爆发性需求，未来五年，物理前端应该追求高度智能的无人化，而云端决策在未来一段时间仍保持人机协同。
尽管当前物理AI概念火热，但行业面临的核心问题仍然现实。
廖文龙指出，行业面临开放环境下长尾场景无穷尽，真实数据稀缺的瓶颈。“关键不是穷举所有极端情况，而是在不可穷举的前提下，让机器具备可靠安全的‘零样本决策’能力。”这意味着，物理AI接下来需走通一条具备持续商业造血能力的系统化道路，通过可规模化运转的商业闭环，在真实世界中持续获取海量数据，并以此驱动技术的持续迭代。
智慧城市出行服务
“海量数据中大部分是无效的，需要通过自动化流水线完成数据挖掘、自动标注、增量训练和仿真验证。这套Infra的迭代周期越快，竞争力越强。”廖文龙认为，AI Infra决定了数据的质量与规模问题，进而影响模型能力的上限。下一代具身智能的核心突破仍在于AI Model的持续演进。
