新加坡AI原生金融科技公司RockFlow近日宣布完成新一轮数千万美元战略融资。本轮融资由蚂蚁集团领投，Monolith Capital 以及现有股东 Lanchi Ventures、Forwest Capital 和 Evergreen 跟投。此次最新融资正值RockFlow赞助的RockAlpha AI大型模型美股交易大赛引发业内热议之际。此次大赛不仅清晰展示了“真实美股交易大型AI模型”的巨大潜力，也验证了RockFlow全球首个金融交易AI代理Bobby在真实投资环境中的强大应用能力。 Bobby AI的主要定位是成为投资者每周7天、每天24小时的“人工智能投资伙伴”。与传统工具不同，Bobby通过自然语言深刻理解用户个人投资意图，并能独立完成涵盖从数据分析、策略建模、回测和验证到实时交易的整个流程。通过市场验证和快速迭代，Bobby正在向自主学习和智能决策能力演进，展示人工智能在金融领域的应用如何加速从“辅助工具”到“核心决策”的转变。值得注意的是，RockFlow所属集团近期成功获得香港证监会颁发的第1类（证券交易）、第4类（证券咨询）和第9类（资产管理）牌照，为在香港这个国际金融中心开展受监管的金融业务奠定了坚实的基础。据报道，RockFlow 正在利用其全球合规制度，在全球许多主要市场同时申请经纪、托管、稳定币、支付和数字银行等多项金融牌照。寻找未来，RockFlow的愿景是打造一个涵盖全球多个资产类别的“一体式”人工智能原生金融科技平台。未来几个月，公司将开发数字资产，计划逐步接入更多资产类别，如现实世界资产（RWA）、事件合约和私人公司股票，并继续探索AI代理应用在各类资产投资中的极限。此次融资后，RockFlow 将进一步推动金融服务业的激进创新和大规模模型技术采用。公司创始人 Vakee 表示：“人工智能代理技术正在从根本上重塑金融服务的体验和切入点。”我们将始终把用户资产的安全和数据隐私放在首位，严格遵守各国的合规标准，持续加大研发投入，确保我们的人工智能产品在功能、安全性和易用性等方面持续领先行业。本轮领投方代表表示：“我们非常看重RockFlow团队在人工智能和金融领域的深度融合能力和高效执行力。虽然长期以来专业门槛较高，但RockFlow通过人工智能代理技术，有效打破了这一信息壁垒，大大降低了普通用户接受专业服务的难度，真正体现了综合技术的价值。我们看到了明显的潜力，期待RockFlow继续在人工智能原生金融应用领域进行稳健和创新的探索。作为天使投资人，加入RockFlow已有四年时间，Ranchi Ventures表示：“Lanchi特别关注具有专业深度的AI在大型卡车上的应用方向。我们始终相信 RockFlow 创建“一体化”原生 AI 平台的愿景。了解 BobbyAI 如何让每个人都能接触到专业投资者一、Ranchi Ventures对该团队在“AIAgent+金融领域”的持续深入发展感到兴奋。我们相信这将为全球市场铺平更广阔的道路。关于 RockFlow RockFlow (https://rockflow.ai/) 是一家总部位于新加坡的人工智能金融科技公司。通过人工智能技术的创新，我们致力于为全球投资者提供简单、有趣、智能的投资体验。公司成立以来，获得多国顶级融资以及知名科技公司创始人的多轮投资。该产品覆盖40多个国家和地区的用户。 RockFlow支持美股、港股等多种股票市场交易，创新性地为用户提供极简的选择、创新的产品和强大的自动跟踪功能，让投资成为一种生活方式。公司正式推出全球首款金融AI代理产品基于自主研发的AI代理架构和大规模金融模型算法，实现了投资交易的完整闭环。版本从获取实时投资机会、投资分析、构建交易策略到下单，让每个人轻松体验投资的乐趣。
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11月20日，在2025集成电路发展论坛（成语）暨第31届集成电路设计产业展览会（ICCAD-Expo 2025）上，联想创投投资公司上海板芯科技有限公司（以下简称“板芯科技”或“IC Bench”）正式宣布了通过人工智能代理（AI）重塑电子设计自动化（EDA）的使命。代理人）。两款新品同时推出，旨在打破目前EDA行业创新停滞的局面。板芯科技正在通过人工智能代理的EDA范式转变，推动芯片设计行业迈向智能化新水平。 EDA行业面临创新瓶颈，人工智能开启变革之门。作为芯片设计与制造之间的桥梁，核心EDA方法在过去十年中发展相对缓慢，难以满足芯片设计者和制造商提高生产率、质量和可靠性的迫切需求。能力。板信科技的正式到来，正是为了打破这一僵局。板芯科技由EDA和芯片设计领域的高水平专家以及具有前瞻性思维的产业投资者领导。公司首席执行官朱云山博士表示：“我们很高兴能够向业界展示我们近年来研发的创新成果。”该技术不仅利用AI技术改进EDA的核心算法，而且正在从根本上重塑EDA辅助芯片设计的方式。我们深刻认识到将 EDA 与芯片设计相结合的必要性。只有具备人工智能三大关键领域的专业知识，才能充分释放AI智能体在EDA领域的潜力。”AI催生的资本产业联盟，共同打造EDA创新生态、推动板芯科技落地的合作伙伴，都是深刻理解EDA作为芯片产业基础作用、致力于其未来发展的产业投资者。私奔。 2024年，2019年中国EDA支出超过20亿美元，占全球三大EDA公司营收的近20%，凸显市场对创新EDA解决方案的迫切需求。联想创投、顺为资本等各大产业投资机构都将板芯科技视为推动EDA发展壮大的最大力量。联想集团副总裁、联想创投管理合伙人王光熙表示，板芯科技致力于全流程EDA软件和芯片技术的创新。其特点是技术伦理十分鲜明。通过集成多种人工智能技术、EDA核心引擎和芯片设计三个关键领域，可以将设计人员从重构芯片设计范式的繁琐工作中解放出来，大幅提高芯片设计和验证的速度和效率，显着缩短半导体芯片的设计周期。此外届时，板芯科技将为国内集成电路/半导体产业做强补短，支撑国内芯片设计技术进步发挥重要作用。联想创投专注于算力相关行业，愿意充分利用CVC（企业风险投资）绿色资源，与板芯科技合作，推动人工智能在芯片设计领域的深度融合，促进绿色繁荣。中国EDA产业迈向独立、智能驱动设计的新天堂，对中国半导体产业的未来至关重要。板信科技的解决方案标志着智能AI的开始。身体驱动 EDA 的新范例已经到来。它不仅仅是工具的改进，更是方法论和流程的彻底重构。目标是将设计人员从繁琐的工作中解放出来，专注于人工智能无法替代的创造性任务，最终实现“自主芯片”的愿景设计。”人工智能生成图像
作者 |林青青 编辑 |袁斯莱硬氪是光学遥感有效载荷制造公司星际光耀（北京）科技有限公司（以下简称“星际光耀”）近期完成近亿元天使轮融资。本轮融资由亿达资本、亿化资本共同领投，坤石资本跟投。本轮融资将主要用于发展产能、投资研发以及扩大高分辨率光学有效载荷市场。 “星际光遥”由中国科学院航天系统和遥感有效载荷专家于2025年初创立。公司总部位于北京，研发和生产中心位于南京江北新区。硬氪获悉，该公司专注于全色多光谱产品的研发和制造分辨率0.5米以上的遥感相机。公司是国内为数不多的拥有一体化制造团队和亚米级光学遥感有效载荷开发能力的民营企业之一。自成立以来，星际光遥已交付两颗分辨率为0.75 m的相机，并计划在2026年实现分辨率为0.5 m的相机在轨验证目标。（来源/公司）据行业预测，未来五年我国发射的遥感卫星数量预计将达到数千颗，创造数百亿颗遥感相机的市场需求。国际竞争日趋激烈。 SpaceX 从“星链”发展到“星盾”，Maxar 和空客等公司继续主导远程数据市场的高端选择。在此背景下，高分辨率、低成本、交货期短的遥感相机成为推动大规模应用的重要环节。e 在商业航空航天领域的应用。作为遥感卫星的“眼睛”，光学遥感有效载荷的性能直接决定卫星的数据采集能力和图像质量。在此基础上，针对商业航天领域的各种全彩多功能，开发了“星际光遥控器”。重点关注光谱相机的市场需求。这些产品不仅用于满足客户在地理测绘、农业监测、城市治理等传统领域的数据采集需求，还逐步拓展到空间态势感知等新场景。在航空航天产业链中，公司定位为专业有效载荷供应商，实现了从设计仿真到组装集成测试的全流程自主研发。该公司的产品线涵盖了从0.25m到50m的分辨率，并利用了专利的高分辨率分辨率智能多模态成像系统，实现超高分辨率和全天候观测。针对太空安全需求，团队研发了天基态势感知有效载荷，为太空资产安全提供独立可控的团队能力。公司通过模块化、标准化的产品设计，帮助卫星制造商降低集成难度和研发周期，使高分辨率遥感数据从“贵而稀有”走向“买得起、触手可及”。（AI来源/图）此外，南京生产基地建成后，“星际光遥”将成为一条民用航天光学有效载荷生产线，根据现有产能，每年可生产20套分辨率为0.5 m、500公里的相机。据说，在日本参与高分辨率遥感器开发的民间企业屈指可数。唱相机。星际光远程凭借先进的投送能力和清晰的产品定位，在高分辨率有效载荷空间建立了一定的优势。星际光耀表示，该公司作为“有效载荷提供商”有明确的边界，不与整个卫星单元竞争。使界面协同设计和协作更加高效的竞赛。投资者观点：亿达资本表示：近年来，商业遥感卫星产业发展进入快车道，卫星数量快速增长，卫星应用产业呈现快速增长态势。此前，日本拥有大量高分辨率亚度量数据，且依赖进口。在这种情况下，对独立可控高分辨率遥感相机的需求日益增加。光学遥感相机是最难开发和销售的，因为它们非常精确，难以设计，并且需要专业知识来安装和调整。未来遥感市场巨大，需求尚未暴涨，但国内现有产能仍存在较大缺口。公司团队拥有丰富的行业经验，核心成员在ae领域及相关领域拥有超过15年的经验。我们看好公司将成为商业遥感有效载荷领域的标杆公司。宜华资本表示：作为星际光耀天使轮的领投方，我们很荣幸参与本轮融资。随着国内商业航天发射成本的快速降低以及遥感信息需求的不断增加，遥感卫星有望成为商业航天的下一个接入点。星际光耀拥有国内为数不多的能够自主研发、制造和销售的综合团队之一ell 高分辨率光学有效载荷。该公司也是国内唯一一家拥有亚米级光学有效载荷交付经验的民营航天公司。通过数十年的技术积累，团队实现了高分辨率遥感有效载荷的低成本、轻量化、高图像质量的“三角”。我们看好星际光耀将成为一支生力军，为中国民用航天事业贡献力量。鲲石资本表示：随着商业航天和人工智能领域的不断发展，对高频、高分辨率、定量遥感数据的需求日益凸显。作为一家专注于遥感卫星核心遥感相机的中国领先企业，星际拥有从光学设计、制造、组装到工程的完整产业链能力。团队核心成员来自国内知名企业与国际航天科研机构合作，在硬件领域拥有深厚的技术积累。公司创新性地实现了高分辨率、轻量化、智能化、低成本一体化，显着提升遥感数据质量、应用场景和应用价值。
“训练大规模、具身化、智能的模型需要收集视觉、听觉、触觉、力等多模态数据。我们保守估计，当前的数据量与所需的数据量至少存在两个数量级的差异。” “借鉴互联网中间平台理念，我们可以建立智能化、内置的数据共享平台，制定贡献和收益规则，通过财政补贴、算力支持等政策鼓励企业贡献数据，并利用数据交易机制保证投资回报，共同做大产业蛋糕。”文字|杜康席嘉 《瞭望》周刊新闻记者 目前，一些内置的智能产品可以行走、跳跃、翻转，甚至完成抓取和组装等灵活方式。随着嵌入式智能变得越来越普遍，人们期望新一代机器人具有高度的多功能性，这意味着它们可以在各种场景下可靠地执行任务，在工业应用中能够制造完整的零件并精确组装，在商业应用中能够进入家庭。数据是体现智能泛化能力的基础。通过创建大型、多样化、多模式、任务丰富和交互式的数据集，并将其与先进的学习范式相结合，以提高在不熟悉的环境和任务中的适应性，可以真正应用具身智能。就目前而言，我们还有很长的路要走。大规模嵌入式智能模型目前有两种类型的训练数据：合成数据和真实数据。合成数据很便宜，但与现实世界有偏差。真实数据很大程度上重构了真实场景，基于这些数据训练的模型具有更高的可靠性和泛化能力。目前业界正在创新各种采集方式，积累真实数据量。从体量上来说，大家也都进步了通过创新、场景实施和标准创建等方面来提高数据质量。千寻Moz1智能机器人正在采集数据（图202）（2016年11月11日摄） 受访者提供 缩小现实世界数据差距 业界认为，通过利用现实世界数据训练大规模模型，可以逐步实现更大程度的泛化。实际的数据收集成本高昂且效率低下。 “大规模融合的智能模型训练需要采集视觉、听觉、触觉、力等多模态数据。保守估计，目前的数据量与所需的数据量至少有两个数量级的差距。”上海数据科学重点研究院院长、复旦大学计算机科学与技术学院教授肖艳华告诉记者。目前，业界正在创新各种模型。方法来打破实际数据收集的障碍。第一步是收集实际机器数据并创建标准平台。例如，北京人形机器人创新中心有限公司（以下简称“北京人形”）正在与百度智能云合作，打造通用、密集、高质量的百万级数据集。北京人形大模型总监鞠小竹表示，该数据集包含了家用、商业和工业场景中各种机器人配置的数据，并已应用于训练北京人形机器人的各种自主开发模型。其中，大型视觉语言动作跨界车型XR-1搭载了Tiangon、Franca等不同配置的机器人。各项任务的平均成功率提高了约20%。二是利用数据气球实时采集高精度运行数据。例如，北京大学与灵珠联合实验室重点研究积聚收集有关手动操作的数据，以设计具有均匀外骨骼的灵巧手。 “我们还设计了一款类似的电子数据手套，它是一种在工作时佩戴的设备。与远程操作的采集数据的机器人抓手相比，数据手套可以采集运动数据。实时对每个手关节进行高精度测量，让机器人更好地抓取柔性物体并进行精密装配。将帮助你实现这一目标。”北京大学人工智能研究院研究员、灵楚-北大联合研究院高级研究员杨耀东表示，每天采集的数据量团队集数已达5000个，累计采集人工作业数据超过100万条，主要集中在物流分拣场景。三是通过产品的大规模部署，获得更具体的数据。”动力联合创始人赵哲伦表示。（北京）科技吉利股份表示，自动驾驶已经验证了嵌入式智能的大规模部署可以提供真实数据帮助完成模型的训练和评估，并介绍北大与灵珠联合实验室的机器人技术正在加速工业来料检验、物流扫码等场景的落地，利用采集到的数据解决大规模模型交互不足的精度缺陷。随着真实数据量的不断积累，数据质量的提升，短期内各地建立的数据总量正在显着增加。一个新问题是“数据追随本体”的现象。不同类型机器人的设计和算法存在差异，导致采集的数据格式不兼容。 “目前数据采集标准还处于模糊阶段，如果数据标准统一的问题“rds和跨本体无法解决，未来机器人本体结构更新时，当前采集工厂采集到的数据的有用性将大幅下降。”雎晓珠表示，统一数据格式、术语、采集流程等可以从根本上解决数据异构问题，为模型训练提供优质原材料。 MT咨询嵌入式智能研究院CEO王淼建议，基于技术的多元化和差异化，通过整合嵌入式智能的数据基础设施根源，做底层工具链、数据格式和通信，可以在一定程度上解决数据异构问题。开放安全协议和认证。我们正在采取行动。致远机器人宣布通过国家机器人检测评价中心颁发的《人形机器人数据集CR产品认证实施规定》今年9月上线Center，成为业内首家获得仿人机器人数据集产品CR认证的公司。经过认证的数据集可以为企业提供切合实际需求的“合规数据”，大幅降低数据利用效率。一旦提高了数据收集标准，就可以改善其分配和利用，以最大限度地发挥其价值。鉴于企业出于利益和安全考虑不愿共享数据，业界希望政府和行业学会建立数据共享平台，提高数据使用效率。 “我们可以借鉴互联网的概念，建立智能化、实体化的数据共享平台，制定捐赠规则，并给予财政补贴、算力支持。这样的政策将鼓励企业提供数据，利用数据交易机制保证投资回报，共同做大产业蛋糕。”肖阳华说。反对。智能体现 数据的顺畅流动需要法律保障。目前，缺乏明确的法规和标准，隐私的定义也比较模糊。 “智能数据嵌入的隐私问题应根据来源来判断。合成数据和基础核活动数据目前不构成隐私风险，但进入现实场景时问题就变得明显。例如家庭环境中的对话、工厂中的实际工作状况等数据深深嵌入了与隐私和商业秘密挂钩的实体，中长期将面临风险。”王淼建议，应加快制定相关法规，在保证安全的同时促进数据流通。 ■
触觉集成、硬件和模型等挑战限制了实体智能向通用智能的演变。文字|新闻周刊《瞭望》记者王鹤先生、宫文先生。从机器人玉树在央视春节晚会上的“扬子”表演开始，中国的体智能正在以惊人的速度增长。跑马拉松、拳击、踢足球、街舞、在汽车厂“打工”……每一个“惊艳”技能都彰显着行业发展的新高度。 “这些搞笑视频的发布，吊起了大家的胃口。人们往往会误判形势，认为机器人已经非常成熟，能够做很多困难的事情，即将登天、无所不能。”一家工业机器人公司的高管感叹需要超越“表面的繁荣”来看到具体智能的真实能力。如果你是一个细心的人，你会发现几乎所有的机器人执行困难的动作要么由人类工程师远程控制，要么由预先编程的机器人完成。换句话说，这些机器人仍然是“提线木偶”，需要人类“牵着他们的手”才能做任何事情。具身智能何时才能摆脱远程控制？你距离“完全自主”还有多远？ 2025年8月14日，在北京国家冰带速滑体育场举行的2025年世界人形机器人运动会开幕式上，机器人进行100米比赛。谢涵/本刊摄影 大脑进化 摆脱远程控制的关键是拥有强大的大脑，让机器能够理解物理世界，与之互动，实现闭环。认识、决定、行动并提供反馈。例如，在自动驾驶领域，三大核心技术要素是大型VLA模型（视觉语言动作模型）、端到端强化学习、全局模型。三人一起机器能够自主智能，从了解环境到采取行动。大VLA模型集成了视觉、言语和行为三种模式。这意味着机器人是用来让人们理解、接受指令、执行身体动作的。它是具身智能的基本模型。今年6月，银河通用推出了针对零售场景的大规模模型GroceryVLA。这使得机器人能够在复杂的环境中自主做出决策并准确执行。例如，如果人类发出“给我拿点东西来吃”的命令，机器人不需要远程控制或事先收集场景数据。可以识别饼干和饮料，从货架上抓取它们并使用自动路线规划来交付它们。端到端强化学习是一种不依赖于路径规划器等模块的强化学习系统，可以直接从原始输入（例如图像或传感器数据）运行到目标机器上。动作的输出。这是训练大规模VLA模型的重要方法。清华大学教授、机器人控制研究所所长赵明国带领的机器人足球队“清华火神队”获得2025年世界仿人机器人大赛冠军。比赛过程中，机器人不进行遥控，可以走、跑、跳、翻滚，具有在复杂路径和障碍物上行走的平衡性和适应性。赵明国团队的主要突破是利用重学习算法，端到端的力将机器人的视觉线索，如球位置、队友/对手位置、球场边界等直接映射到运动控制指令，从而实现机器人的行走方向。 、踢腿力度和身体姿势的调整。全局模型是模拟环境动态的“虚拟大脑”。其核心是通过学习环境的物理规律，为大规模VLA模型提供环境意识支持。例如物体的运动和碰撞的后果，以及预测未来的状态。在攻克世界模型的技术瓶颈方面，致远近期推出了自己研发的世界模型GE。与传统机器人的言行相比，GE学习物理和环境动力学定律，内部预测未来状态，并模拟人类“大脑推理”，教会机器人像人类一样主动预测和决策：先思考，然后实践，然后行动。赋予您做出决定的能力。搭载该模型的机器人完成了制作三明治、倒茶、擦桌子等任务。 GE平台开放的底层架构，有潜力成为未来机器人行业的“安卓系统”。通用智能仍需克服核心挑战。体现智能大脑技术不断进步。然而，接受采访的专家认为，这方面还存在重要差距。当前实现通用智能的水平使机器能够以与人类相同的方式“理解”其环境，并具有从一个示例推广到另一个示例的能力。 “机器人在某些特殊场景下可以自主完成动作，比如足球比赛，但在其他场景下就不行。”赵明国说。行业专家认为，触觉集成、硬件和模型等挑战正在限制实体智能向通用智能的演变。在触觉整合方面，机器人从能够看到、能够触摸、理解力和适应还有很长的路要走。大型VLA模型集成了三种模式：视觉、言语和运动。添加触感是非常困难的。触觉是一种多维度的感知能力。除了力感知之外，材料感知还包括表面干燥度、温度、柔韧性和脆性等。 “结合视觉和触觉数据不可避免地包括增加了模型的数量和难度，因为有太多有效的数据元素需要考虑。”塔山科技CEO兼联合创始人马阳举了一个关于剥小龙虾的机器人的example.jo。这个看似很简单的精细动作，其实需要大量的训练和学习。 “我们目前正在招募一个十几人的团队，负责武汉的小龙虾项目。 “我们计划今年年底完成模型训练，并方便小批量测试。”在硬件方面，嵌入式智能本体侧实现的大型模型对计算能力要求很高，专用芯片还不够成熟。“我们需要加快开发大规模嵌入式智能模型专用、低功耗、高性能的芯片。”同时，大型参数化模型应该是轻量级的、小型的，这样它们在执行任务时就不会显着降低性能。”大学的情报专家。在算法层面，业界目前还很难训练出泛化能力强的大规模模型。中国信息通信研究院人工智能研究所人体安全与智能部副主任张为民表示，虽然目前最先进的模型在3D场景的情景问答任务（SQA3D）中的准确率已经提升到55%到60%的范围，但仍然远低于人类的90.06%，说明算法还不够成熟。此外，目前讨论的大多数具身智能都是单一智能。在现实应用中，多个机器人协同工作的群体智能也是一个行业标准。必须克服的问题。不可否认，嵌入式智能产业正在快速发展，其泛化能力日趋成熟。g更强。 “在某些情况下，乐观地估计三到五年内将实现技术突破。”赵明国说。分层分类加快实施速度，加速通用智能的实现。仅在实验室环境中不可能模拟复杂场景的动态不确定性。你需要在真实的部署场景中暴露问题并找到解决方案。 “嵌入式智能需要标准的叠加。使用标准将有助于实现技术一致性并加速产品发布，”瑞银证券中国行业分析师王飞利表示。目前，国内一些行业组织正在模仿智能驾驶分类标准，提出嵌入式智能相关的分类框架，旨在加速技术进步和场景落地。例如，2024年10月，国家和地方人形机器人RoBot创新中心联合企业和行业机构，宣布团体标准《仿人机器人分类分级应用指南》和《具身智能发展阶段判定指南》在上海发布。北京仿人机器人创新中心有限公司牵头的团体标准《仿人机器人智能分类》从识别、决策、执行、协作四个方面建立了四点评价体系维度、五个层次。这提供了整体的安全结果，并明确了不同级别机器人的能力要求和适用场景。这将有助于加速仿人机器人在特种任务、物流加工、科教科研、商业服务、医疗保健等领域的应用，打破技术和场景之间的壁垒。受访专家建议加快对人形机器人等分层应用进行评级，提到了自动驾驶在封闭和开放场景中的不同应用级别。在工厂车间等封闭场景中，障碍物、光线、地形等因素相对容易预测和控制。先进的仿人机器人将能够更可靠地执行复杂的任务，例如在此类环境的特定区域中进行高精度零件组装和货物装卸。开放的情况非常不确定。在这种场景下运行的人形机器人必须处理各种紧急情况。因此，可以使用较低级别的人形机器人来执行引导服务、物品分发等特定任务，并逐步积累开放场景中的操作经验。 ■
据西班牙媒体《世界体育报》报道，巴萨对巴尔德和孔德目前的水平感到担忧。巴塞罗那本赛季的防守出现了问题。这并不意味着责任完全由后防线或其组成球员承担。然而，俱乐部内部却对巴尔德和孔德两名主力边后卫的表现质量表示担忧。第一个表现不如上赛季。由于九月份的肌肉受伤，他缺席了五场比赛。在他参加的其他11场比赛中，他贡献了2次助攻和1次点球。至于孔德，他也正在经历一个艰难的赛季。这位法国人在上赛季国王杯决赛对阵皇马的比赛中攻入致胜一球，达到了职业生涯的巅峰，但本赛季他的状态并不好。进攻端，他并没有表现出色。防守方面，他的决心和稳定性较前几个赛季有所下降。康德被认为对未来信心不足他的俱乐部比几个月前要好，但同样没有明确的原因。原因之一是他仍然是弗里克的主力，俱乐部对他表现出了极大的信心，将他的合同延长至2030年。法国人只因碰撞受伤缺席了最后一场对阵维戈的比赛。他在对阵皇家社会的比赛中攻入一球，并在对阵纽卡斯尔的比赛中送出助攻。
北京时间今天，开拓者队提灵城混合队在NBA发展联盟的一场比赛中客场对阵湖人队南湾湖人队。第三节比赛开始，开拓者队组织进攻。扬·汉森转身向左肘附近要球。几次运球尝试后，扬·汉森上前，晃动防守球员的右手，将球高高举起，完成一记有力的单手扣篮。这是扬·汉森下半场的第一个进球。到目前为止，扬·汉森得到11分、6个篮板、2次助攻和3次盖帽。
北京时间11月15日，宁波富邦男篮官方宣布，球队签下前NBA前锋小肯扬·马丁。 官宣：宁波富邦男篮俱乐部与外籍球员KJ·马丁正式签约。经CBA公司审核并公布，他将代表宁波富邦男篮参加新赛季2025-2026赛季CBA联赛。欢迎KJ马丁加入宁波富邦男篮大家庭！ KJ-马丁身高2.01米，体重97公斤，司职小前锋/大前锋。他是 2020 年 NBA 选秀大会上的第 52 顺位新秀，曾效力于休斯顿火箭队、洛杉矶快船队、费城 76 人队和犹他爵士队。 2022-2023赛季效力于火箭队期间，他场均上场28分钟得到12.7分、5.5个篮板和1.5次助攻。在NBA期间，他以出色的体力和爆发力的扣篮而闻名，并表现出了出色的篮下终结能力，防守潜力和运动能力。同时，他还拥有扎实的外线投篮能力。
北京时间11月16日，巴西足球甲级联赛第13轮比赛开始。桑托斯主场迎战帕尔梅拉斯。下半场补时阶段，罗比尼奥助攻，罗斯进球。凭借这个进球，桑托斯1-0击败帕尔梅拉斯。亮点：下半场补时第一分钟，桑托斯队的罗比尼奥助攻罗斯进球。球队阵容技术统计近期评论