12月3日，山东省首条柔性化智能卫星生产线在济南投产，卫星制造成本降至每公斤10万元-20万元，最快三个月即可完成组装一颗卫星，年产预计达百颗。这些卫星应用于农田病虫害监测和城市治理等领域，通过数据重塑日常生活，推动航天科技以“制造+服务”新模式走进百姓生活。
11月11日，火山引擎正式发布豆包编程模型（Doubao-Seed-Code）：专为Agentic编程任务深度优化，在SWE-Bench-Verified官方榜单中刷新SOTA，并兼容Anthropic API等主流开发环境。同时，此次发布的编程模型价格进一步降低。官方表示，豆包编程模型综合使用成本相比业界平均水平降低62.7%，国内最低价。目前，该模型已通过火山方舟平台全量开放API。面向开发需求量大的个人开发者，并且公布订阅制套餐包“Coding Plan”，“用得多省得多，首月低至9.9元。”官方提到。此外，官方表示，TRAE中国版正式接入豆包编程模型，且TRAE（CN）企业版即日正式公测
月之暗面于周四发布了其最新生成式人工智能模型。该公司称，这款模型在“智能体能力”上优于OpenAI的ChatGPT。 DeepSeek此前称，其V3模型的研发成本为560万美元——与之形成对比的是，OpenAI在相关研发上的投入高达数十亿美元。 据一位知情人士透露，Kimi K2 Thinking模型的训练成本为460万美元。
11月7日消息，特斯拉宣布其人形机器人的试生产产线已经在弗里蒙特工厂开始运行，规模更大的第三代人形机器人的生产线将于2026年建成投产。目前公司也正在工厂及特斯拉办公场所测试各类使用场景，机器人规模化生产后，预计每台成本将控制在2万美元以内。
11月5日，小马智行宣布，其第七代Robotaxi上线，第七代极狐阿尔法T5及埃安霸王龙Robotaxi将正式在广州、深圳等地投入运营。第七代Robotaxi采用了100%车规级零部件，具有60万公里设计寿命，自动驾驶套件总成本较上代下降70%，为自动驾驶规模化量产和运营落地扫清关键障碍，这也是全球首个基于车规级SoC芯片实现L4级全场景自动驾驶的Robotaxi车型。
10月27日，MiniMax稀宇极智于发布并开源了其新一代文本大模型MiniMax-M2。这款模型在全球权威测评榜单Artificial Analysis (AA)中总分位列全球前五、开源第一，跻身全球第一梯队，与OpenAI、Anthropic、Google等硅谷巨头同台竞技。值得一提的是，这个价格是Claude Sonnet 4.5 的8%，推理速度快了接近一倍。
10月11日10时20分，在山东海阳附近海域，东方空间的引力一号（遥二）运载火箭发射成功，将吉林一号宽幅02B07星、数天宇星01和02试验星共三颗卫星送入预定轨道。当天发射成功后，东方空间联合创始人、副总裁彭昊旻在媒体问答时表示，“未来，东方空间在二级资本市场将进行积极开拓，并通过综合公司营收现状及新产品研发进度，在明年某个时间点择机考虑申报科创板。”他透露，按计划，东方空间不久将发射引力一号（遥三），若成功，引力一号将进入完全的常态化商业运营阶段，明年将以每个季度一发的频率执行发射任务。据了解，引力一号已有部分意向客户订单正在进行商务洽谈。东方空间表示，2026年引力一号将获取一定的市场空间，订单情况将在适当时候对外进行公布。此外，其预计，引力二号提高的运力服务价格将低至2万元/公斤，相对猎鹰9号2000-3000美元/公斤（约1.4万-2.1万元人民币/公斤）的发射价格，将会更加便宜。引力二号是东方空间的下一代大型液氧煤油火箭，前期已完成方案详细设计、产品投产并陆续开展大型地面试验。
9月26日，AR光学核心技术企业灵犀微光正式推出二维阵列光波导旗舰产品 “L2-S30”。据了解，L2-S30精准卡位L2级智能助理类消费级AR市场，在画质、架构、安全三方面实现突破。灵犀微光介绍，L2-S30在达到KK级别量产时，目标售价将锚定在50美元。此外，灵犀微光创始人郑昱提出行业框架——“消费级AR眼镜L1-L4四级发展体系”，其中，L1为基础感知、L2为智能助理、L3为AR协同、L4为空间计算。
9月12日，阿里通义发布下一代基础模型架构Qwen3-Next，并“打样”开源 Qwen3-Next系列模型，总参数80B仅激活 3B ，性能就可媲美千问3旗舰版235B模型，实现模型计算效率的重大突破。基于这一架构创新，Qwen3-Next模型训练成本较密集模型Qwen3-32B大降超90%，长文本推理吞吐量提升10倍以上，为未来大模型的训练和推理的效率设立了全新标准。
据美国一家科技新闻网站披露，到2029年，美国开放人工智能研究中心，也就是OpenAI公司将消耗掉1150亿美元现金，较此前预测高出800亿美元。另据英国《金融时报》6日报道，OpenAI拟与美国半导体巨头博通启动自研AI芯片量产。多位知情人士透露，这款双方共同设计的芯片将于明年交付。OpenAI高度依赖芯片巨头英伟达的现成GPU，但随着各大AI公司对训练复杂模型的需求激增，芯片制造商与数据中心运营商难以满足市场需求。《金融时报》分析称，OpenAI与博通的合作标志着行业开始寻求英伟达芯片的定制化替代方案。
近日，北京航天易龙科技有限公司宣布完成新一轮融资，由远德资本领投，联合国家级战略新兴产业引导基金母基金、以及相关地方政府产业基金共同参与。本轮融资规模超1亿元人民币。航天易龙致力于研发具备国际竞争力的低成本、可复用液体运载火箭。核心在研产品为直径5米的液氧煤油运载火箭，该型火箭凭借其大直径箭体结构设计，显著提升的低轨运载能力，以满足下一代大型卫星星座组网的密集发射需求。
近日，Figure创始人兼CEO Brett Adcock表示，人形机器人将成为通用人工智能（AGI）的关键物理形态。Figure计划在未来四年内推出10万台机器人，并具备年产10万台机器人的能力。Adcock强调，硬件可靠性和神经网络的进步是机器人技术发展的两大突破，电动系统取代液压系统后，人形机器人变得更加安全可靠。此外，Figure最新设计的机器人成本降低了约90%，其人形机器人将在物流、制造、医疗等领域稳定执行任务，最终目标是向全球输送数亿台机器人。
我国科研团队开发的新型合成孔径雷达（SAR）三维成像技术4月9日正式发布。此项技术可大幅减少SAR三维成像所需的数据采集量，同时提升成像精度，将为遥感测绘、灾害监测等提供有力支撑。据介绍，SAR是高分辨率对地观测的重要手段之一，不受天气和光照因素影响，具有全天时、全天候优势。然而，此前国内外采用的SAR三维成像技术体制主要依赖孔径扩展以获得第三维信息，导致数据采集周期过长，或观测通道多、硬件系统复杂等，严重制约了SAR三维成像的应用和推广。
3月24日消息，据外媒报道，知情人士透露，蚂蚁集团正使用中国制造的半导体来开发AI模型训练技术，这将使成本降低20%。知情人士称，蚂蚁集团使用了包括来自阿里巴巴和华为的芯片，采用所谓的“专家混合机器学习”方法来训练模型。他们表示，蚂蚁集团获得了与采用英伟达H800等芯片训练相似的结果。其中一位知情人士称，蚂蚁集团仍在使用英伟达的产品进行人工智能开发，但目前其最新模型主要依赖于包括AMD产品和中国芯片在内的替代产品。
3月18日，据报道，Manus现阶段产品面临高昂运营成本以及服务器容量有限等问题。知情人士称，Manus使用人工智能公司Anthropic的模型，平均每完成一项任务需向Anthropic支付2美元。尽管如此，Manus目前尚未向用户收费。Manus通过仅向受邀用户提供产品来控制成本。周三，Manus在X平台上发布消息称，其邀请码等待名单上已有200万人，并补充说公司正在“夜以继日”地工作，以便让更多用户能够使用该产品。
天府绛溪实验室3月11日对外发布信息称，该实验室时空AI感知技术创新中心日前发布世界首款超小型便携式测绘无人机“维度Ⅰ型”。这款设备采用专利球形抗撞结构，可在复杂、危险或难以到达的环境灵活作业，攻克了自动化三维重建核心技术难题，可在飞行时同步创建3D模型，较传统方式降低近50%测绘成本。
3月10日，字节豆包大模型团队官宣开源一项针对MoE架构的关键优化技术，可将大模型训练效率提升1.7倍，成本节省40%。据了解，该技术已实际应用于字节的万卡集群训练，累计帮助节省了数百万GPU小时训练算力。
3月4日消息，全国人大代表，广汽集团党委书记、董事长、总经理冯兴亚3月4日表示，智驾平权的本质就是把智能驾驶技术向更多的车型中推广，从高端车型推广到一般车型，这与智驾技术（成本）降低是相关联的。“未来的车型一定都是智驾车型，智驾平权是一个非常正常的事情。”冯兴亚称，但在当前自动驾驶的早期阶段，由于技术成本还比较高，在低价车型中应用的话，消费者可能无法接受这个成本，但我认为智驾技术成本的降低会非常得快，超出想象得快，很快智驾平权就会变得很（普及）正常。
当地时间2月26日，法国软件巨头达索系统CEO Pascal Daloz在3DEXPERIENCE World峰会期间接受采访时称，中国的人工智能初创公司DeepSeek提供了极具成本优势的AI模型，而达索系统的目标是进一步降低中小企业采用AI的门槛，并将AI模型的训练成本降至千万美元级别。Daloz表示，他并不信仰大语言模型（LLM），因为通用大模型的训练成本过高，只有像谷歌、微软等科技巨头才有足够的资金投入大模型的训练。Daloz透露，达索系统至今在人工智能相关技术的开发方面已经投入超过150亿欧元。
2月18日，马斯克旗下人工智能初创公司xAI正式发布新一代聊天机器人Grok 3。此前马斯克称其为“地球上最聪明的人工智能”。马斯克在直播中首次披露了Grok 3的训练成本，称Grok 3训练过程累计消耗20万块英伟达GPU，训练在xAI公司的数据中心完成。