LobeChat创始人指控腾讯SkillHub照搬其Skills Marketplace界面设计：「连图标都不换」

开源 AI 聊天框架 LobeChat（GitHub 7.36 万星）的创始人空谷 Arvin Xu 今日在 X 上发帖，贴出 LobeHub Skills Marketplace 与腾讯 SkillHub 的对比截图，称后者的布局和图标与自己的产品相似，「这抄都不会去换一下图标的吗？」Arvin Xu 是 Ant Design UI 核心成员、前蚂蚁集团员工。LobeChat 采用 Apache 2.0 开源协议，该协议允许商业使用和二次开发。

此前 OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 也曾质疑腾讯 SkillHub 在未对项目做出贡献的情况下搬运了 ClawHub 的技能数据。腾讯当时回应称，SkillHub 是面向中国用户的本地镜像站，已标注 ClawHub 为原始来源，团队成员也是 OpenClaw 的代码贡献者。截至发稿，腾讯尚未就 LobeHub 方面的说法作出回应。

信源：https://x.com/arvin17x/status/2032294504422953312

Musk为xAI此前错误拒绝大量候选人公开道歉，正亲自翻面试记录重新联系，称xAI「一开始没建好」

在联合创始人 Guodong Zhang、Zihang Dai 确认离职以及 Grok Imagine 负责人 Haotian Liu 宣布离开的同一天，Musk 在 X 上发帖道歉称：过去几年有很多有才华的人被 xAI 拒绝了 offer 甚至面试机会，「My apologies」。他表示正与 Human Capital 联合创始人 Baris Akis 一起翻阅公司面试记录，主动联系曾被拒的有潜力的候选人。

此前数小时，Musk 在回复 e/acc 运动发起人 Guillaume Verdon（网名Beff Jezos） 时写道：「xAI 一开始没建好，所以正在从基础重建。Tesla 当年也经历过同样的事。」截至目前，xAI 创立时的 11 位联合创始人（不含 Musk）中已有 9 人离开，仅剩 Manuel Kroiss 和 Ross Nordeen 两人。

信源：https://x.com/elonmusk/status/2032341856944865487

Genspark发布AI Workspace 3.0，推出「AI员工」Genspark Claw，年化收入达2亿美元，B轮扩至3.85亿美元

AI 搜索和工作空间公司 Genspark 发布 AI Workspace 3.0，核心产品是「AI 员工」Genspark Claw。每位用户获得一个独立的 Genspark Cloud Computer 云环境，Claw 在其中运行，可连接 WhatsApp、Telegram、Slack、Teams 等通讯工具，执行研究、撰写客户报告、安排会议、管理邮件、部署代码等多步骤任务。

Genspark 同时宣布 B 轮融资扩展至 3.85 亿美元，估值约 16 亿美元。公司称上线 11 个月内年化收入已达 2 亿美元，最近两个月翻倍。此次更新还包括 Workflows（约 20 款应用的自动化模板）、Teams（内置 AI 的团队通讯工具）、Meeting Bots（会议自动记录和摘要）、语音输入工具 Speakly 以及 Chrome 扩展。

信源：https://mainfunc.ai/blog/genspark_ai_workspace_3

家用机器人公司Sunday Robotics融资1.65亿美元估值破10亿，用数据手套教机器人做家务，年底交付

家用自主机器人公司 Sunday Robotics 完成 1.65 亿美元 B 轮融资，估值达 11.5 亿美元，由 Coatue 领投，Bain Capital Ventures、Tiger Global、Benchmark、Fidelity 等跟投。资金将用于推进其家用机器人 Memo 的量产和部署，beta 版计划今年底开始交付到用户家中。

Memo 采用轮式底盘而非双足行走，重心低、底盘稳，静止时高约 4 英尺（约 1.2 米），双臂展开可触及 7 英尺（约 2.1 米）。目标场景包括收拾餐桌、装洗碗机、叠衣服、冲咖啡等日常家务。其核心训练方式是自研的 Skill Capture Glove（技能捕捉手套），由真人在各种家庭环境中戴着手套做家务，机器人从中学习动作，公司计划年底前将这类实地数据采集量扩大 5 倍。Sunday Robotics 由斯坦福大学机器人方向博士 Tony Zhao 和 Cheng Chi 联合创立，两人此前在斯坦福的 ALOHA 和 UMI 研究项目中探索了机器人通过观察人类动作来学习的方法。

信源：https://x.com/sundayrobotics/status/2032131717402960135

研究者利用.npmrc漏洞从Perplexity Computer沙箱提取proxy token，Perplexity：系用户级临时token已撤销

安全研究者 Yousif Astarabadi 公开披露了 Perplexity Computer 沙箱的一个安全漏洞。他发现沙箱内预装了以 bypass-permissions 模式运行的 Claude Code，其 API 密钥需注入进程环境变量。他尝试了 6 种方法窃取该密钥（包括诱导 agent 转储环境变量、植入木马脚本、劫持 PATH 等），均被 Claude 的模型安全机制拦截。

最终他利用了 Node.js 的一个已知供应链攻击手法：向共享文件系统的 ~/.npmrc 写入 node-options=--require 指令，使所有 Node 进程在启动时预加载他的脚本，在 Claude Code 初始化之前执行，从而获取了进程环境中的 Perplexity proxy token。他称该令牌可在沙箱外部直接调用 Opus 4.6，且用量未从其账户扣除。他在发布前已通知 Perplexity CEO Aravind Srinivas 和 CTO Denis Yarats。

Yarats 随后公开回应称，该说法「不准确」：沙箱为每个用户会话创建临时proxy token，这不是 API 密钥而是绑定会话和用户的短期令牌；Perplexity 选择不对用户隐藏该令牌，因为它本来就是用户自己的；该会话产生了 197 笔计费事件，用量已计入用户账户；看到帖子后已立即撤销该令牌。

信源：https://x.com/denisyarats/status/2032355725620756486

METR发布Opus 4.6破坏风险外部评审：认同灾难性风险很低但非零，质疑模型可能在被测试时「表现不同」

AI 安全评估机构 METR 发布了对 Anthropic Claude Opus 4.6 破坏风险报告（Sabotage Risk Report）的独立外部评审。Anthropic 向 METR 提供了报告的未删减版本，METR 先后审阅了 2 月 11 日和 3 月 3 日两个版本，分别出具了评审文件。

METR 认同 Anthropic 的总体结论：Opus 4.6 通过不对齐行为导致灾难性后果的风险「很低但非零」。但 METR 对几个关键环节提出了异议：对齐评估的灵敏度可能被「评估感知」（evaluation awareness）削弱，即模型可能意识到自己正在被测试从而调整行为；评审还发现了一些未被对齐评估捕获的低严重性不对齐行为，这让 METR 认为「可能存在更多尚未被检测到的类似行为」。METR 建议 Anthropic 对评估感知和「隐蔽的不对齐推理」（obfuscated misaligned reasoning）进行更深入的调查。METR 也指出，其最终结论的信心部分来自 Opus 4.6 已公开部署数周未出现重大事故这一事实。

信源：https://metr.org/blog/2026-03-12-sabotage-risk-report-opus-4-6-review/

王兴称AI Agent冲击比ChatGPT更大：AI与互联网的差距「像猴与花」，美团要做物理世界AI底座

美团 CEO 王兴今日在 2026 年管理层沟通会上表示：「AI Agent 对我的冲击比 ChatGPT 冲击更大。」他称移动互联网和互联网的区别像玫瑰和芍药，而 AI 和互联网相比「像猴与花的区别，量级和影响力要大得多」。王兴认为 AI 注定会创造巨大生产力，也一定会对组织和工作模式带来很大变化，面对 AI 浪潮「唯一能做的就是积极拥抱它」。

王兴用一个比喻阐述美团的 AI 切入点：就算爱因斯坦当秘书，让他订一个餐厅，他依然不知道那个餐厅有没有座位，「这不是智力问题，而是信息问题。」言下之意，大模型再聪明也需要物理世界的实时数据，而这正是美团的长期积累所在。美团核心本地商业 CEO 王莆中在同一场合表示，美团将坚定投入自有基础大模型，做有特色的低推理成本模型，同时建设物理世界最全最准的数据基础，帮每个商家都用上 AI 助理。美团此前已在春节期间上线 AI 搜索产品「问小团」。

此次沟通会有 2000 余名管理者线上线下参会。王兴还要求管理层「减少登味」，倡议公司内部直呼其名，不再叫「兴哥」。

信源：https://www.jiemian.com/article/14110184.html

OpenAI为Responses API新增Shell工具和托管容器，模型可执行命令行操作，Assistants API将在年内停用

OpenAI 为 Responses API 新增 Shell 工具（Hosted Shell Tool），模型可在隔离容器中执行命令行操作。与仅支持 Python 的 Code Interpreter 不同，Shell 工具支持 Go、Java、Node.js 等多种语言，可运行服务、调用外部 API、生成电子表格和报告等制品。每个会话的容器带有持久化文件系统，支持跨轮次保持状态。

安全方面，网络访问通过边车出口代理（egress proxy）进行域名白名单控制，密钥以占位符形式注入容器，实际密钥仅在代理层处理。平台还新增了 /compact 端点，可在长会话中进行服务端上下文压缩。开发者可将「Agent Skills」作为版本化包上传挂载到容器中，Glean 是该功能的首批企业用户。容器定价为 1 GB 配置每 20 分钟 0.03 美元，4 GB 配置 0.12 美元，3 月 31 日起正式计费。OpenAI 同时宣布 Assistants API 将在 2026 年内停用。

信源：https://openai.com/index/equip-responses-api-computer-environment/

Adobe CEO Shantanu Narayen宣布将在继任者确定后卸任，结束18年任期

Adobe CEO Shantanu Narayen 宣布将在继任者到位后卸任，届时他将继续担任董事会主席。Adobe 董事会已任命首席独立董事 Frank Calderoni 领导特别委员会，负责内外部候选人的遴选工作。Narayen 自 2007 年 12 月起担任 CEO，在任期间 Adobe 员工从约 3000 人增至超过 30000 人，年收入从不到 10 亿美元增长至超过 250 亿美元。

同日公布的 2026 财年 Q1 业绩超出预期：每股收益 6.06 美元（预期 5.87），营收 64 亿美元，同比增长 12.1%。AI 产品年化收入同比增长超过两倍。但 Q2 指引仅略高于华尔街预期，加上 CEO 交接消息，Adobe 股价盘后下跌约 1.4%。Narayen 卸任的背景是华尔街正在辩论 AI 是否会削弱传统软件工具的需求。2 月的 SaaS 板块抛售已反映出市场担忧 AI agent 可能冲击按人头收费的软件定价模式。

信源：https://news.adobe.com/news/2026/03/leadership-update

微软推出Copilot Health，整合病历和可穿戴设备数据提供个性化健康建议

微软宣布推出 Copilot Health，这是 Copilot 内的一个独立安全空间，用于解答与健康相关的问题。用户可以通过 HealthEx 导入超过 5 万家美国医院和医疗机构的病历，通过 Function 导入化验结果，还能接入 Apple、Oura、Fitbit 等 50 余款可穿戴设备的数据。Copilot Health 可以帮用户解读化验报告、按专科和保险计划搜索医生。

微软强调 Copilot Health「不替代医生」，不提供医疗诊断或治疗建议。该功能将分阶段推出，用户可加入等候名单获取访问权限。此前 OpenAI 也推出了 ChatGPT Health，鼓励用户连接医疗记录，AI 公司正在健康领域集中发力。

信源：https://www.wsj.com/tech/ai/microsofts-new-ai-health-tool-can-read-your-medical-records-and-give-advice-d731f883

魅族手机「解体」：超半数员工离开，阶跃星辰放弃收购但已拿走核心资产，品牌将成过去式

魅族近期宣布一轮大调整，超 50% 的员工即将离开，涉及约 400 人。离开的员工中，大部分将获得 N+2 赔偿，本周五前办完手续；潮牌团队 PANDAER 将分拆、自负盈亏；AR 眼镜团队据报部分被 AR 眼镜公司雷鸟创新吸收，魅族方面否认了这一说法。

更值得关注的是背后的资产流向。据独家报道，AI 公司阶跃星辰此前曾与魅族手机团队洽谈并购，但最终放弃，原因是「认为魅族当前品牌价值并不大」。不过，阶跃星辰旗下 AI 硬件公司智跃千里已经吸收了魅族手机的部分核心资产，包括代码、产品文档、技术接口文档和视觉动效文档等。阶跃星辰与魅族的关联在于共同的资方吉利：吉利数年前收购魅族近八成股权，同时也是阶跃星辰和千里科技的出资方，旷视联合创始人印奇同时担任阶跃星辰和千里科技的董事长。

经过调整后，魅族手机剩余员工约 400 人，将分流至 Flyme 车机团队和 AI 软件方向。据报这批人员主要集中在珠海，接下来不再使用魅族品牌，或将更换公司主体。魅族 2 月 27 日曾发布公告，宣布暂停手机新产品自研硬件项目。公告将战略调整的原因直指内存涨价，称「手机新产品的商业化变成不可为」。

信源：https://mp.weixin.qq.com/s/Isw5Ojr-W0R44Rg_ewSBpA

HydraDB融资650万美元种子轮，用本体论上下文图谱挑战向量数据库：「相似度0.94不代表相关」

AI 数据库初创公司 HydraDB 宣布完成 650 万美元种子轮融资。创始人 Nishkarsh 在 X 上表示，当前所有系统检索上下文的方式都是同一套路：向量搜索将一切存为扁平的 embedding，然后返回「感觉上最接近」的结果。「相似？当然。相关？几乎从来不是。」

Nishkarsh 用一个案例说明问题：有人让 AI 查一份合同，得到了一份详尽、精心组织的答案——但内容来自一个完全不同的客户文件。原因是 embedding 在语言足够接近时，无法区分 Q3 续约条款和 Q1 终止通知。他指出，一旦文档量超过 1,000 万份，这种混淆会频繁发生，「向量数据库的准确率就崩了」。

HydraDB 的方案是构建一个以本体论（ontology）为核心的上下文图谱：不只是计算向量相似度，而是映射实体之间的关系、理解文档背后的「为什么」、追踪信息随时间的演变。Nishkarsh 举例，当用户查询「Apple」时，系统知道你指的是你正在服务的那家客户公司，而不是水果。

信源：https://x.com/contextkingceo/status/2032098309029220456

Cursor公开内部基准CursorBench：公开基准已失效，前沿模型间差距远比SWE-bench显示的大

AI 编程工具 Cursor 公开了其内部基准测试 CursorBench 的方法论和数据。Cursor 认为 SWE-bench 等公开基准存在三个根本问题：任务以修 bug 为主，与开发者实际使用 agent 的方式不对齐；评分机制假设只有少数正确解法，无法处理开放式需求；训练数据污染严重，OpenAI 已因此停止报告 SWE-bench Verified 成绩，其调查发现近 60% 的未解决问题存在测试缺陷。

CursorBench 的任务来源于 Cursor Blame 功能：追溯已提交代码到产生它的 agent 请求，形成天然的「需求 — 正确答案」配对。大量任务取自内部代码库，降低数据污染风险，测试集每隔数月更新。当前版本 CursorBench-3 的任务复杂度较初版翻倍（代码行数和涉及文件数均翻倍），远超 SWE-bench 各变体。任务描述故意保持简短模糊，模拟开发者与 agent 的真实交流方式，由 agent 评分器打分。

Cursor 称 CursorBench 在前沿模型间产生了比公开基准更大的区分度。在公开基准上分数接近甚至被 Haiku 追平的模型，在 CursorBench 上呈现出与开发者实际体验一致的明显差距。Cursor 表示未来将适配长时运行的自主 agent 场景，并计划公开更多数据。

信源：https://cursor.com/blog/cursorbench

继搬运争议后，腾讯SkillHub插件被发现在OpenClaw中每条消息前强插提示词，源码分析：「本质上就是一个提示词注入器」

继此前腾讯 SkillHub 搬运 ClawHub 技能一事后，有用户进一步发现，安装腾讯 SkillHub 时自动附带的 skillhub 插件会在用户发给 AI 的每一条消息前，强行插入一段名为「Skills store policy (operator configured)」的策略提示词。该提示词包含 6 条规则，核心指令是：技能发现、安装和搜索时优先使用 skillhub（标注为 cn-optimized），不可用或未匹配时才回退到官方的 clawhub（public-registry）。

即刻用户「张佳的流量常识」在「大公司负面监督小组」圈子发帖，贴出截图和源码分析。截图显示，该策略文本出现在每条对话中，持续消耗用户 token。对插件路径 ~/.openclaw/extensions/skillhub/index.ts 的源码分析表明，该插件的核心逻辑仅有一项：通过 before_prompt_build 事件钩子，以 prependContext 方式将策略文本插入系统提示词最前端。分析结论是：「本质上就是一个提示词注入器，没有实际业务逻辑，只做策略声明。」帖主评价：「这是我使用 Agent 以来，遇到的第一个流氓软件。」

信源：https://m.okjike.com/originalPosts/69b2d7e4c5a1d4e6492b0c8b

金融数据平台Unusual Whales发布MCP Server：AI助手可直接查询实时期权流、暗池交易和国会议员持仓

美股零售交易数据平台 Unusual Whales 发布了 MCP Server，通过 Anthropic 主导的 Model Context Protocol 协议，将实时金融市场数据接入 AI 助手。该 MCP Server 提供 18 个工具和 123 个以上的操作接口，覆盖实时期权资金流（含 sweeps 和大宗交易）、暗池交易及 NBBO 报价上下文、美国国会议员交易披露、公司财务报表（利润表、资产负债表、现金流量表）、技术指标（含 RSI）以及预测市场等数据类别。

该 MCP Server 支持 Claude Desktop、Cursor、VS Code、Windsurf 等客户端，官方称 30 秒即可完成配置。Unusual Whales 在推文中表示，用户可以用自然语言直接构建交易机器人或金融仪表板，「想建什么就建什么」。文档页面注明该服务面向 vibecoders（即用自然语言驱动 AI 编程的开发者）和专业交易者，Unusual Whales 同时也提供 REST API、WebSocket 和 Kafka 等传统接入方式。

信源：https://unusualwhales.com/public-api/mcp

IPO以来跌逾90%的Bumble单日暴涨40%：用AI重构约会体验，可能取消「左滑右滑」

约会应用 Bumble 股价周四盘中一度跳涨超 40%，创上市以来最大单日涨幅。驱动因素有两个：Q4 营收 2.242 亿美元超出预期（预期 2.213 亿），以及 CEO Whitney Wolfe Herd 公布了名为 Bumble 2.0 的产品重构计划。

Bumble 2.0 用 AI 取代传统的快速照片滑动模式：用户资料将以可滚动的短篇章形式呈现，涵盖兴趣、生活方式和个性。Wolfe Herd 还透露可能在部分市场试验「无滑动」（no-swipe）体验。Q4 付费用户人均收入同比增长 7.9% 至 22.20 美元，效果营销支出同比大降超 80%。

分析师态度谨慎。Jefferies 称约会应用品类已经历「多次起步未果」，「早期企稳迹象令人鼓舞，但需要看到更持续的改善」。Raymond James 认为短期动能取决于付费用户是否能稳住，以及新生态能否脱离重度付费获客实现增长。Bumble 自 2021 年 IPO 以来股价下跌超 90%，去年又腰斩，当前市盈率仅 3.55 倍，而竞争对手 Match Group 为 11.05 倍。

信源：https://www.reuters.com/business/bumble-shares-rally-earnings-beat-optimism-around-ailed-app-revamp-2026-03-12/

数据公司Markov开源迄今最大的computer use屏幕录制数据集：48000个视频、12300小时，覆盖6类专业软件

AI 数据公司 Markov 在 Hugging Face 上开源了 computer-use-large 数据集，包含 48,478 个屏幕录制视频，总时长约 12,300 小时，CC-BY-4.0 许可。该数据集覆盖 6 类专业软件：Blender（3,624h）、Salesforce（2,336h）、AutoCAD（2,149h）、Photoshop（2,060h）、Excel（2,002h）和 VS Code（127h）。所有视频均经过裁剪，去除了片头片尾、人脸画面和转场，音频已剥离，只保留纯粹的屏幕操作录制。

该数据集面向 computer use agent 的训练和评估，即那些能像人类一样通过点击、输入、滚动等 GUI 操作来控制桌面软件的 AI 模型。Markov 创始人 Dev Mandal 称数据来源于互联网上的专业软件教程和操作录屏。Markov 定位为 computer use AI 领域的数据基础设施公司，此前曾开源过一个规模较小的版本。

信源：https://huggingface.co/datasets/markov-ai/computer-use-large

开源向量搜索引擎Qdrant完成5000万美元B轮融资：「大多数向量数据库只是存embedding然后找最近邻，这已是基本功能」

开源向量搜索引擎 Qdrant 完成 5000 万美元 B 轮融资，由 AVP 领投，博世创投（Bosch Ventures）、Unusual Ventures、Spark Capital 和 42CAP 参投。

Qdrant 用 Rust 编写，将检索拆解为可组合的模块（索引、评分、过滤、排序），工程师可自行配置和组合这些组件。该系统支持稠密向量、稀疏向量、元数据过滤、多向量表示和自定义评分函数，允许在准确率、延迟和成本之间灵活调节，而无需在工作负载变化时进行大规模架构改造。CEO André Zayarni 表示，许多向量数据库最初只是为了存储稠密 embedding 并检索最近邻而设计的，「这现在已是基本功能」，而生产级 AI 系统需要一个检索的每个环节——索引方式、评分方式、过滤方式、延迟与精度的平衡——都是可组合决策的搜索引擎。新资金将用于推动 Qdrant 的可组合向量搜索平台作为生产 AI 系统基础设施的进一步发展和应用。

信源：https://tech.eu/2026/03/12/qdrant-closes-50m-series-b-to-expand-vector-search-infrastructure/

Mixedbread发布Wholembed v3：首个在LIMIT基准上超越BM25词法检索的语义模型，用多向量架构打破「够像但不对」的检索瓶颈

德国搜索基础设施公司 Mixedbread 发布全模态多语言检索模型 Wholembed v3，支持文本、图片、音频和视频检索，覆盖 100 余种语言。该模型采用 late-interaction 多向量架构（源自 ColBERT），为每个 token 生成独立的低维向量，而非传统方式将整篇文档压缩为单一向量。Mixedbread 认为，单向量检索的结构性缺陷是「看起来合理、读起来流畅、但实际上是错的」，在信息密集的技术文档、法律文件和学术论文上尤其严重。

在 LIMIT 基准测试中，Wholembed v3 的 Recall@5 达到 92.45，首次超越经典词法检索方法 BM25（85.7），而 OpenAI text-embedding-3-large、Cohere Embed 4、Voyage 4 Large 和 Gemini Embedding 2 的 Recall@5 仅在 1.75 到 1.85 之间。LIMIT 专门测试文档包含大量细粒度结构化信息的场景，Mixedbread 认为这类文档在企业真实环境中极为常见但被主流基准忽略。在面向 agent 深度研究的 BrowseComp-Plus 基准上，搭配 Wholembed v3 的检索系统也让 agent 在 830 个复杂查询中正确回答了显著更多的问题。

Wholembed v3 参数量为初代的 20 倍，已部署在 Mixedbread Search 基础设施上，支持 10 亿级文档索引、500+ QPS 和约 50ms 端到端搜索延迟。该模型已成为 Mixedbread 平台的默认且唯一模型。

信源：https://mixedbread.com/blog/wholembed-v3

超声脑机接口初创Gestala成立两个月融资2160万美元，估值1至2亿美元，为国内BCI行业最大早期轮

中国脑机接口（BCI）初创公司 Gestala 在成立仅两个月后完成 1.5 亿元人民币（约 2160 万美元）融资，估值在 1 亿至 2 亿美元之间。该轮由国盛资本和 Dalton Venture 联合领投，清松资本、戈壁创投、傅利叶智能、猎聘、Seas Capital 参投。创始人彭雷告诉 TechCrunch，投资人意向认购总额超过 5800 万美元，严重超额。这是中国脑机接口行业迄今最大的早期融资。

Gestala（格式塔科技）开发非侵入式超声波脑机接口。创始人彭雷是连续创业者，此前创办了植入式 BCI 公司 NeuroXess；另一位联合创始人是盛大集团创始人、天桥脑科学研究院（TCCI）创办者陈天桥。彭雷认为超声波可能是下一代脑机接口技术：相比植入电极系统，超声波无需开颅手术，可监测更大范围的大脑区域（包括深层神经回路），并利用相控阵超声精确刺激或抑制神经活动。据动脉网报道，Gestala 已完成 30 余例慢性疼痛临床试验，单次超声刺激后疼痛评分降低 50%，疗效持续 1 至 2 周。公司同时在抑郁、阿尔茨海默症、帕金森、中风康复、癫痫等方向开展早期研究。产品路线图方面，Gestala 计划 2026 年二季度在成都天府国际生物城设立总部和首条产线，三季度投产，年底启动 NMPA 注册申报，1 至 2 年内完成注册上市。华兴资本担任本轮财务顾问。

信源：https://techcrunch.com/2026/03/11/bci-startup-gestala-raises-21-million-for-non-invasive-ultrasound-brain-tech/

无人机集群公司Swarm Aero完成3500万美元A轮融资，在阿肯色州建成8万平方英尺量产工厂，目标产能「二战以来未见」

无人机集群开发商 Swarm Aero 完成 3500 万美元 A 轮融资，累计融资达 5900 万美元。公司已在阿肯色州费耶特维尔 Drake Field 建成一座 8 万平方英尺的先进制造中心，用于大型多任务无人机的高速率量产，设计产能为数千架。

Swarm Aero 的核心产品是大型无人机（UAV）及配套的集群指挥控制软件 Legion，允许单个操作员同时控制大量无人机系统。公司在设计阶段即将「可制造性」作为核心特性，同步设计飞机与工厂以实现快速扩产。其制造策略以高速率碳纤维复合材料生产为核心，目标是大幅提高机身产量并降低单位成本。公司计划 2026 年将飞机团队规模扩大一倍，推动量产和部署。

信源：https://www.axios.com/2026/03/11/swarm-aero-seriesa-drone-factory