4月22日，广东省发布《加快推进人工智能全域全时全行业高水平应用行动方案》，提出推动脑机接口和具身智能等前沿技术融合。方案明确研发新型类脑算法，开展类脑计算架构与神经形态芯片研究，构建低功耗、高性能通用类脑智能计算系统。同时，支持脑控康复用人形机器人、外骨骼、机械臂、义肢假体等外围设备的研发，助力人工智能技术在医疗康复等领域的应用落地。这一政策展现了广东在人工智能领域的创新布局和推动技术转化的决心。

2026年4月，苏度科技发布首个技术Blog，推出软硬件全栈自研机器人系统#Sudo R1。该系统通过纯仿真数据训练，实现98%首次抓取成功率和近100%的两次尝试成功率，无需真机数据或人工标注。测试覆盖透明、柔性、反光等复杂物体及多种光照与干扰环境，展现强大泛化能力。苏度采用世界模型与强化学习一体化设计，解决数据供给和动力学刻画两大行业瓶颈。公司成立于2025年5月，最新估值突破20亿美元，获宁德时代、阿里、腾讯等头部机构支持。其技术团队由复旦大学教授苏昊指导，核心成员背景多元。目前，苏度正与宁德时代合作推进电池生产与物流场景的落地验证，并计划构建多工位覆盖的机器人系统。

2026年4月，高德发布首个面向AGI的全栈具身技术体系ABot，横扫全球15项SOTA，跻身全球第一梯队。ABot通过数据层、模型层和Agent层打通全栈技术，核心是可交互世界模型ABot-World，包含双引擎架构：ABot-3DGS（物理世界的数字孪生工厂）和ABot-PhysWorld（因果推演的物理思维引擎）。该体系利用高德积累的厘米级城市与道路数据，结合语义信息和物理规则，构建精准、可控的训练环境，解决机器人理解真实物理世界的核心难题。此外，ABot-World支持闭环进化，具备自我修正能力，并已开源，为开发者提供统一平台。高德凭借地图时代的空间理解能力和POI数据库优势，从导航服务扩展至机器人物理操作系统，推动具身智能行业生态收敛，迈向AGI时代。

2025财年，Meta向博通支付23亿美元（约合人民币156.8亿元），用于芯片设计、开发及工程服务，以及采购博通组件产品。本周早些时候，双方宣布扩大合作，共同开发Meta下一代AI芯片。此外，博通CEO陈福阳将退出Meta董事会。这一合作凸显了Meta在AI领域的持续投入与战略布局，也标志着科技巨头与芯片供应商关系的进一步深化。

4月17日，国新办举行‘十五五’系列发布会，国家发改委副主任王昌林表示，今年将重点在‘人工智能+’基础设施、城市更新、国家水网及新型能源体系等领域开展扩大有效投资行动，推动供给优化和需求扩容。同时，将在中央投资项目中全面推行‘软建设’工作，建立项目长效运营机制，并通过国家创业投资引导基金带动社会资本支持科技创新与新兴产业发展。

4月16日，科大讯飞在第139届广交会上首次发布搭载AstronClaw架构的讯飞AI眼镜“龙虾眼镜”，并展示多款AI产品与解决方案。现场，来自巴西、阿根廷等数十国客商排队体验AI眼镜的实时跨语言交流功能，反响热烈。该眼镜支持122种语种和口音，无需频繁切换设备即可实现自然沟通，被视作“下一代国际商贸沟通入口”。此外，科大讯飞还推出翻译机、AI录音笔、办公本等全场景翻译方案，覆盖商贸洽谈、会议记录等关键环节，助力全球贸易效率提升。同期展出的讯飞同窗AI黑板也获海外客商高度关注，已在印尼试点应用，显著改善教育资源分配问题。科大讯飞正通过软硬一体的AI能力，推动人工智能走进全球商贸一线，成为连接中国企业与国际市场的桥梁。

4月16日，台积电高管在法说会上表示，公司预计2026年资本支出将接近520亿至560亿美元的区间顶端。董事长兼CEO魏哲家指出，强劲需求主要来自高性能计算与人工智能领域。尽管全力扩产并提前采购设备，供应仍紧张，需求持续增长，成为资本支出接近上限的主要原因。

4月16日，国家统计局副局长毛盛勇在国新办发布会上表示，3月份工业品出厂价格（PPI）同比上涨0.5%，结束连续41个月下降，环比实现6个月连涨。他指出，国内供需关系改善是主因，人工智能和绿色转型推动需求扩张与价格上涨；市场竞争秩序优化及重点行业产能推进也起到积极作用；国际因素影响有限。此积极变化有助于畅通经济循环、提升企业效益，并夯实经济回升的微观基础。

4月13日，据财联社报道，荣耀正与字节跳动接洽“豆包手机”合作。知情人士透露，字节跳动在与中兴通讯推出第一代豆包手机前，曾优先接触荣耀，但当时荣耀态度谨慎，认为深度系统级合作存在风险。荣耀拥有亿级用户体量，担心探索性工程机可能因稳定性、兼容性或安全性问题导致大规模异常和投诉，相关风险难以承受。这一动态反映了科技厂商在创新与用户保障之间的权衡。（蓝鲸新闻 翟智超）

4月13日，韩国科学技术院生物科学系与美国华盛顿大学西雅图分校蛋白质设计研究所合作，利用人工智能技术成功实现蛋白质的“从头设计”，开发出能特异性识别目标化合物的人造蛋白质。这一突破性成果已发表在最新一期《自然·通讯》杂志上，展示了AI在生命科学领域的强大应用潜力。这项研究不仅推动了蛋白质设计技术的发展，还为未来药物研发和化合物检测提供了新工具。