昊梵体育网

忽然发觉，外媒审视中国的视角完全出现了转变！在这一全球上，能让苛刻的外媒放下偏见、真心折服的事情真不多。今年年初，逢中必反的纽约时报，居然出人意料发了篇正面报道，而且是将整版位置留给了一篇文章《在中国，AI正在发现医生可能漏掉的致命肿瘤》。如果把过去十几年全球科技竞争比作一场长跑，那么中国人工智能如今正在进入一个新的赛段。外界关注中国科技，过去更多盯着高铁、制造业、消费电子，关注的是“中国速度”；但到了人工智能时代，一个更加重要的问题出现了：中国能不能把技术真正嵌入社会运行之中，解决普通人的现实问题？医疗AI恰恰成为观察这个变化的窗口。因为医疗领域不像消费市场，不能靠营销制造热度，也不能靠短期投入制造假象。一套人工智能系统能不能获得国际认可，必须经过临床场景验证，必须面对真实患者数据，更需要接受医生群体长期检验。9月24日，《自然·医学》发表中国团队关于DAMOEAGLE模型的研究成果，这项成果的价值并不只是发表在国际期刊上，更重要的是它探索了一条新的医疗筛查路径：利用已经存在的医学影像数据，让人工智能帮助医生提前发现疾病风险。这背后有一个非常现实的问题。中国人口规模巨大，医疗需求复杂，癌症早筛一直面临覆盖难的问题。很多疾病不是治不了，而是发现得太晚。患者没有症状时不会主动检查，而传统筛查方式又存在成本、资源和接受程度上的限制。食管癌就是典型案例。这种疾病早期表现并不明显，很多患者确诊时已经进入中晚期。传统内镜检查准确度高，但面对庞大的潜在人群，很难做到全面普及。如何降低筛查门槛，成为医学界长期探索的问题。而DAMOEAGLE带来的思路，是改变过去“为了筛查专门检查”的模式。很多人曾经因为肺部检查、健康体检或者其他疾病拍过胸部CT，但这些影像过去主要服务于单一目的。人工智能的发展，让同一份医学资料拥有更多价值。一张CT影像，未来可能不仅回答肺部有没有异常，也可能帮助医生寻找其他器官潜在风险。这意味着医疗资源利用方式正在变化。过去，先进医疗能力高度依赖专家经验。一个经验丰富的医生，可以从大量影像细节中发现异常，但人的精力有限，不可能无限处理海量信息。人工智能的作用，就是把这种“大规模筛查能力”加入医疗体系。它不是替代医生，而是在医生面对复杂信息时提供更多辅助。AI负责从大量影像中寻找值得关注的目标，医生负责结合患者情况进行判断，这种人机结合模式正在成为全球医疗科技探索的重要方向。值得注意的是，中国医疗AI的发展，并不是突然出现。过去几年，中国企业、高校、医院围绕人工智能辅助诊疗持续投入。从肺癌筛查，到胃癌、胰腺癌、肠癌、食管癌等领域，中国科研团队不断探索如何利用医学数据提升疾病发现效率。其中一个重要优势，就是中国拥有丰富的临床应用场景。人工智能技术最怕脱离现实。如果没有足够的数据，没有真实医疗需求，再先进的算法也难以发挥作用。而中国庞大的医疗体系，为技术迭代提供了特殊条件。这也是为什么一些国际观察者开始重新调整对中国人工智能发展的判断。过去部分西方舆论习惯把中国科技归纳为“规模优势”，认为中国擅长快速应用，却缺少原创突破。但医疗AI的发展说明，中国正在尝试建立从数据积累、算法研发，到临床验证和产业推广的完整链条。

比尔・盖茨点破了人工智能最危险的一面：我们真正要警惕的，是恶意想法遇上强大工具。以前想大规模诈骗民众、瘫痪电网、扰乱银行账户，基本都得靠国家级网络团队。而现在，小团伙借助AI，就能拥有接近大国级别的破坏能力。这段话的重点，其实落在操控工具的人身上。AI本身只是一件工具，好人用它提升工作效率，坏人拿到手，就会放大欺骗、攻击和各类破坏行为。技术威力越强，使用者的动机就越关键。早年实施网络攻击，攻击者必须精通代码、系统架构，吃透目标的内部结构，离不开专业团队。如今AI能帮忙编写攻击脚本、查找系统漏洞、伪造各类内容，批量推送诈骗信息，还能帮攻击者快速弄懂陌生领域知识。它就像一个在线技术帮手，拉低了攻击门槛，还加快了作案速度。电信诈骗，就是普通人最容易接触到的风险。过去诈骗信息漏洞百出，语言生硬，大家凭经验就能分辨真假。但AI可以生成流畅自然的对话，合成高度逼真的语音和视频，还能结合网上公开信息定制话术，让骗局看起来和真实交流几乎没有差别。电网、银行系统面临的威胁更加致命。攻击者能用AI搜寻系统薄弱点，模仿工作人员的口吻，制造海量虚假指令，把安全团队淹没在真假混杂的信息里。这类攻击的核心，就是让关键岗位人员短时间内无法分辨信息真伪。生物安全同样不能掉以轻心。过去生物恐怖相关的设想，大多停留在专业机构和国家级团队的能力范围内。AI大幅加快资料检索、实验方案设计和知识整合的速度，相关风险扩散速度也随之提升。当专业知识变得容易获取，安全审查也必须同步升级。我更关注这种“能力平权化”带来的变化。过去只有大国才有能力发起的大规模破坏行动，如今小型团体也有机会尝试。攻击的团伙规模变小，但防守方要面对的潜在对手数量暴涨，安全部门需要应对更多隐藏在暗处的攻击者。国家安全的博弈，不再只是大国对抗大国，慢慢变成国家对抗无数零散的小型组织。这些团伙分散在不同国家，依靠匿名账号搭配自动化工具，可以灵活切换目标，在金融、舆论、医疗和基础设施领域来回发起攻击。在我看来，盖茨真正焦虑的，是治理速度跟不上技术扩散的节奏。AI模型按月甚至按周更新迭代，可法律修订、国际谈判、安全标准落地往往耗时漫长。技术团队已经开启下一轮迭代，监管机构可能还在讨论上一轮暴露的风险。科技企业承担的责任也随之加重。过去企业发布产品，重点关注性能、用户数量和商业收益。当AI进入关键行业之后，企业还要做好身份核验、权限管理、异常监测、模型审计与风险追踪。安全防护，要贯穿模型训练、上线、运维的全过程。政府要处理的任务更加复杂。一边要推动AI产业发展，用AI提升医疗、制造、教育和公共服务的效率；另一边，搭建跨部门预警体系，把网络安全、金融监管、电力调度、医疗数据、选举信息纳入同一套风险框架。治理重心，转向提前识别风险、实时监控、快速止损。普通人也站在了这场技术对抗的第一线。以后收到熟人声音、逼真视频或是紧急来电，一定要多做一步验证。密码保护、多因素认证、转账复核、身份核验，都会变成日常必备的安全习惯。要明白，AI攻击始终和现实利益绑定。诈骗团伙图钱财，部分势力想要操控舆论，犯罪集团觊觎数据，极端势力希望制造恐慌。AI只是一个放大器，决定行动走向的，是背后的利益链条和组织目标。各国之间也需要建立基础的安全共识。网络攻击没有国界，电网、银行、供应链彼此相连，单靠一个国家很难完成全面防护。说到底，盖茨的警告听着不算新颖，但十分精准。AI真正可怕的地方，就是让恶意者用低成本制造大规模破坏。未来人类要面对的，可能是无数躲在屏幕背后的小团伙同时动手。安全防护慢一步，就要承受难以挽回的损失。

ChatGPT发布四年，GDP纹丝不动：别急着吹AI革命，看完这篇再骂也不迟ChatGPT发布四年了，全球的宏观生产力数据，几乎纹丝不动。你用人工智能干活快了，不等于国家账上钱多了——个人爽和宏观涨，两码事，别混。真律师拿ChatGPT编了六个假案子被法官罚钱，高风险领域这玩意儿不能信，得人工全量复核。眼下绝大部分人工智能是“替代型”，把本来付费的专业服务变成你免费自助，国内生产总值账面反而掉。但“四年没涨”也别急着定死，电脑和电力当年都憋了十几年才起飞，自动取款机也没消灭柜员。说到底就一句话：我们用一把专数市场交易的尺，去量一个正在让交易消失的技术。尺子选错了，你量出什么结论都先打个问号。

9月23日联合国举办全球人工智能大会，DeepSeek创始人梁文锋收到邀请，但是他没有参加大会。这场会议由法国轮值主席国召集，OpenAI的CEO奥特曼亲赴纽约现场发言，Anthropic的CEO阿莫代伊远程参会，HuggingFace的CEO也到了。中国这边，DeepSeek和月之暗面都收到了正式邀请函，月之暗面的代表也上了台，可梁文锋连面都没露。这么好的国际曝光机会，为什么不去？看看他9月23日在干什么就明白了。同一天，DeepSeek发布系统论文，讲大规模Agent训练的沙箱基础设施，梁文锋署名。也是这几天，他在投资者会议上披露，DeepSeek年化营收已经冲到10亿美元，几个月前还不到5亿，直接翻倍。第二轮融资正在推进，目标募资500亿元，估值5000亿元，计划10月底前完成。9月21日，前高瓴创投合伙人严文韬刚到岗出任DeepSeek首任CFO，中信证券已经进场筹备科创板上市。看懂了吧？梁文锋不是不想去，是真没空，一家估值五千亿、正在冲刺IPO的公司，创始人的每一分钟都得花在刀刃上。去联合国讲几句正确的废话，对DeepSeek的营收和上市没有任何帮助，反而可能被架在火上烤。这场会表面讨论AI安全，实际上美国巨头在喊全球监管标准，华盛顿却明确拒绝建立新的治理结构。说白了，规则美国定，好处美国拿，中国企业去了也是陪跑。此外，联合国总部在美国纽约，这片土地拥有绝对的执法权和司法权，法国阿尔斯通高管皮耶鲁齐2013年飞纽约出差，一落地就被FBI逮捕，美国以《反海外腐败法》施压，最终阿尔斯通核心资产被迫贱卖给通用电气。华为孟晚舟在加拿大被扣1028天，背后同样是美国长臂管辖。DeepSeek不依赖海量高端GPU就实现了与第一梯队模型齐平的技术水平，直接触动了美国AI霸权的痛点。让掌握核心训练思路的创始人亲自飞到对方地盘上，这笔账怎么算都不划算。当然不去不等于不参与，中国常驻联合国代表傅聪大使在会上发了言，讲的是智能向善、反对AI军备竞赛、完善全球治理。该说的话国家层面已经说了，企业层面就该干企业该干的事。梁文锋缺席这场会，恰恰说明中国AI企业越来越成熟了，知道什么时候该说话，什么时候该闭嘴干活。说到底，AI行业最终拼的不是谁在联合国讲台上嗓门大，而是谁的模型更好用、谁的成本更低、谁的商业化跑得更快。梁文锋用缺席告诉所有人，DeepSeek的战场在代码里、在数据中心里、在客户的API调用里，不在纽约的聚光灯下。信息来源：梁文锋署名！DeepSeek发新论文，剑指大规模Agent训练；台积电据报明年起上调晶圆代工价格3%至6%｜全球科技早参2026-09-2407:44·每日经济新闻

身价4000亿的马斯克曾再次抛出惊人言论，振聋发聩！他曾说：“日本若继续这样下去，迟早会从世界上消失！”更细思极恐的是，他表示：“随着人工智能的发展，年后，AI将超越人类总智慧，20%概率或引发人类灭绝！”一个国家最令人头疼的危机，未必伴随着炮火，也可能发生在产房越来越安静、学校越来越空的时候。另一种风险则更加奇特，人类拼命制造更聪明的机器，等机器真变得越来越聪明，又开始担心自己还能不能管得住。马斯克恰好把这两件事都说得相当吓人。一个指向日本的人口减少，一个指向人工智能的发展。话虽然像科幻电影预告片，但剥掉夸张包装以后，里面确实藏着两个现实难题。马斯克关于日本“消失”的说法并不是最近才出现。2022年，面对日本人口持续下降的数据，他曾表示，如果出生率不能重新超过死亡率，日本最终可能“不复存在”，这将是世界的巨大损失。当时有人觉得这话太夸张。几年过去，日本人口曲线却依旧没有明显抬头。截至2026年9月1日，日本总人口概算约为1亿2265万人，比上年同期减少54万人。2026年4月的确定数据显示，日本15岁以下人口约1329万人，15至64岁人口约7334万人，而65岁以上人口达到约3621万人。这组数字放在一起，问题就很直观了。小孩少，劳动年龄人口减少，老年人口规模却依然庞大。社会就像一辆不断减员的公交车，买票的人越来越少，需要照顾的乘客却不少。更扎眼的是出生数据。2025年，日本国内本国新生儿只有67.1236万人，已经连续10年下降，总和生育率降至1.14，两项数据均创有统计以来最低纪录。同年死亡人数达到158.9489万人，自然减少91.8253万人。此前日本相关研究机构曾预测，出生人口降到67万左右可能要等到2040年前后，现实却提前15年撞上了这条线。人口减少不是简单的“少几十万人”而已。年轻人减少，会直接影响劳动力供给、消费规模、社会保障和地方公共服务。偏远地区学校合并、商店减少、公共交通维持困难，都可能成为人口收缩的连锁反应。这也是日本人口问题真正麻烦的地方。日本有先进制造业，有机器人，有汽车产业，也拥有不少高水平科研力量。但机器人能拧螺丝，人工智能能写程序，却不能替一个社会完成正常的人口代际更替。科技能够提高生产效率，却无法单独解决年轻人结婚、生育、住房和生活成本等现实难题。所以马斯克所谓日本“消失”，显然不是说明天地图上突然少一个国家，而是在用极端语言描述人口长期收缩可能造成的社会后果。而他另一番关于人工智能的判断，比人口问题更有科幻味。马斯克曾预测，人工智能可能在很短时间内超过最聪明的人类，并进一步认为，到2029年前后，人工智能的智慧水平甚至可能超过全人类的总和。他还把人工智能最终造成严重灾难甚至人类灭绝的风险，个人估计为大约20%。这个20%不是一张已经得到科学界统一认可的“末日概率表”，而是马斯克本人对极端风险的判断。不过，人工智能安全确实已经成为全球性议题。随着大模型、智能体和自动化系统迅速发展，人工智能能够承担的任务越来越复杂。真正值得警惕的并不只是影视作品里的“机器人造反”，更现实的问题包括算法失控、虚假信息扩散、网络攻击、关键系统安全以及人工智能被恶意使用。马斯克把人口危机和人工智能风险说得像两部末日电影，其实恰好揭开了现代社会一个有趣的矛盾：一边担心人越来越少，一边又担心机器越来越强。解决这两个问题，都离不开“人”这个核心。人口政策最终要让普通家庭对未来更有信心，科技政策则要让人工智能始终服务于人的发展。机器再聪明，也应该是工具；技术跑得再快，也不能把安全和伦理甩在后面。日本人口持续减少是一面镜子，提醒各国经济和科技实力并不能自动化解人口结构问题。人工智能狂飙突进则是另一面镜子，提醒世界创新能力越强，治理责任越重。真正值得追求的未来，不是被“消失”或者“灭绝”这样的词语吓住，而是在发展中解决问题，在创新中守住安全。让科技进步最终服务于社会发展和人民福祉，让人工智能成为推动文明进步的工具，

AI人工智能的强大的确是个巨大的风险！特别是使用者如果是心怀不轨，那可真成了全人类的灾难！因此，比尔盖茨的担心是不无道理的！相信随着中美把AI的巨大风险提上桌面，为了全人类的福祉，这个问题一定会得到妥善的解决！作者加速成长计划

AI人工智能的强大的确是个巨大的风险！特别是使用者如果是心怀不轨，那可真成了全人类的灾难！因此，比尔盖茨的担心是不无道理的！相信随着中美把AI的巨大风险提上桌面，为了全人类的福祉，这个问题一定会得到妥善的解决！

高认知，这是人工智能想破脑袋都想不到的东西。

【过去一年抖音新增乡村短视频超15.8亿条】字节跳动近日发布《2026字节跳动助农数据报告》。报告显示，过去一年，抖音新增乡村短视频超15.8亿条，2.1亿网友在抖音分享乡村日常，同比增长62%；抖音电商持续助力农货消费上行，全年售出农货135亿单，日均发货3235万单；好风光正带动更多人来到乡村消费，​【过去一年抖音新增乡村短视频超15.8亿条】字节跳动近日发布《2026字节跳动助农数据报告》。报告显示，过去一年，抖音新增乡村短视频超15.8亿条，2.1亿网友在抖音分享乡村日常，同比增长62%；抖音电商持续助力农货消费上行，全年售出农货135亿单，日均发货3235万单；好风光正带动更多人来到乡村消费，抖音生活服务乡村团购订单量同比增长60%。（记者尹倩芸）

找来找去，实在找不到什么利空，相反基本都是利好，人工智能对话机制、降税、特斯拉机器人产能扩大十倍……为什么这么砸盘？​

据媒体报道，微软公司联合创始人，比尔盖茨最近警告，人工智能是足够强大的工具，容易引发失忆人死亡的事情。没有任何一种武器，能比得上怀有恶意的人，借助最新AI工具所形成威胁。盖茨原本是AI技术的积极推动者，如今他提醒，只靠企业自我监管远远不够，必须要有执法部门、政界参与，建立强制性的安全监管机制。技术本身没有好坏，但强大的新技术，必须配上完善的规则约束。图片素材来自网上

9月23日联合国举办全球人工智能大会，DeepSeek创始人梁文锋收到邀请，但是他没有参加大会。纽约联合国总部那天很热闹。OpenAI的奥尔特曼到场发言，倡议建立全球AI标准。Anthropic的CEO阿莫代伊也上了台，警告AI系统的风险不容忽视。中国常驻联合国代表呼吁国际社会加强团结合作，推动人工智能向上向善。DeepSeek和月之暗面等中国企业都受邀参会并发言。偏偏梁文锋没去。没去现场，不代表没出招。就在大会开幕前后，DeepSeek在arXiv上公开了一篇最新论文，梁文锋署名，130多人的作者团队，系统披露了一套专门用于大规模AI智能体训练的沙盒基础设施，叫DSec。这篇论文的提交日期是9月19日，说明大会开始前，团队已经干完了这活儿。巧不巧？当全球科技巨头在联合国舞台上高谈治理框架的时候，DeepSeek选择用一篇论文来回应安全风险。这篇论文的核心议题恰恰就是AI安全——如何防止智能体“作弊”、如何隔离异常行为、如何让几十万个AI在沙盒里老老实实干活不搞破坏。别人在台上说，他在实验室里做。了解梁文锋的人不会觉得意外。这人一贯如此，很少公开露面，几乎不演讲，不经营个人品牌，穿着简单，对技术专注到近乎偏执。这次联合国安理会的邀请函递到手里，面对全球直播的聚光灯，他依然选择把时间花在技术上。说到底，AI安全的根基不是开会开出来的，而是架构设计出来的。DSec的核心逻辑就是在训练层面把安全约束嵌入基础设施，让AI在“可交互、可验证、可隔离”的环境里学习，从源头上减少失控的可能。联合国安理会2023年就开过第一次AI风险会议，三年过去了，各方的分歧比共识更多。嘴上谈治理容易，底层做安全难。梁文锋没去纽约，但他用130多人的团队和技术论文，给出了另一种回答。真正在乎安全的人，在代码里较劲，不在发言席上比嗓门。本文信息来源于新华网

韩媒：中国拥有25个“机器人独角兽”，高喊创新的韩国却一个也没有！9月27日，韩国媒体《文化日报》发表文章称，截至今年，包括人形机器人在内，中国物理人工智能领域的独角兽企业数量已达25家，位居全球之首。全球人工智能技术领域的主导权重心正从软件领域转向物理人工智能领域，然而一直高喊创新的韩国至今仍未成功培育出一家独角兽企业。独角兽企业是指估值超过10亿美元的非上市企业。中国人形机器人不再仅仅通过武术、跑步等“表演”来展示其技术实力，如今已被部署到各个工业场所。与之形成鲜明对比的是，有观点指出，由于受到激进工会和亲工会政策的阻碍，以大型企业集团为中心的韩国机器人生态系统难以积累实际经验，与中国之间的差距正在迅速扩大。仅今年上半年，中国就有19家物理人工智能公司新晋独角兽企业，其中包括云深处科技、智平方科技和千寻智能。另有7家公司估值超过30亿美元。领先的人形机器人公司宇树科技因今年上市，未被计入独角兽企业总数。不过，业内人士估计，中国物理人工智能独角兽企业总数应在20至25家之间。这一数字是其主要竞争对手美国（5至8家）的五倍之多。相比之下，韩国除专注于半导体、模型和软件的人工智能公司外，在物理人工智能领域尚未出现任何独角兽企业。来自中国独角兽企业的人形机器人正在向“工作机器人”转型，并部署到各个工业场所。在上海举行的“2026世界人工智能大会”上，智元机器人与京东合作，展示了一款人形机器人在物流中心24小时不间断搬运和堆垛货物，无需夜班人员值守。有观点认为，中国实体人工智能领域的独角兽企业能够借助从电动汽车产业转移而来的供应链以及由此获得的成本竞争力，来推动初创企业实现生态系统扩张。电池、电机、传感器等电动汽车零部件企业正在被吸收到机器人供应链中。硬件成本优势导致资本流入，形成产业扩张的良性循环。有专家分析称，韩国以大型企业集团为主导的物理人工智能生态系统，很难跟上以初创企业为中心的中国在速度和成本竞争力方面的步伐。

9月23日联合国举办全球人工智能大会，DeepSeek创始人梁文锋收到邀请，但是他没有参加大会。这就对了，表面上看这是一次人工智能的全球盛会，但是这是美国主场，在联合国总部纽约召开的大会。那天下午，安理会15个理事国的代表坐成一圈，台上站着几位全球最顶尖AI公司的老板。OpenAI的首席执行官奥尔特曼，是亲自从旧金山飞到纽约的。Anthropic的首席执行官阿莫代伊人没到，视频连线讲的话。HuggingFace的掌门人德朗格也来了。再加上图灵奖得主本吉奥，联合国AI独立科学小组的联合主席，这几位就是当天台上的主角。他们讲了什么呢？奥尔特曼当着全世界外交官的面说，AI发展到今天这一步，可能会让人类失去控制权，各国政府必须赶紧立法建规矩。阿莫代伊的意思差不多，一上来就谈风险、谈监管、谈"失控"两个字。你品品这个画面。一群造出全球最强AI的人，跑到联合国安理会的讲台上，亲口告诉你：我们搞出来的这个东西，真危险了，你们快来管管。这时候再看受邀名单就有意思了。会前路透社就报道出来，除了这几家美国公司，中国的DeepSeek和月之暗面也在受邀发言的名单上。结果呢？梁文锋没来。他没来纽约，那天他在忙自己的事。就在开会当天，DeepSeek挂出一篇新的系统论文，讲的是大规模智能体训练的沙箱基础设施，梁文锋的名字署在上面。人没飞过大洋，活儿一点没耽误。为什么说不去是对的？你得先看清这个场子的性质。这不是一场平等的技术交流会。联合国总部在纽约东河边上，脚下是美国的土地，门口是美国的警卫，签证是美国使馆签的，散会以后围上来采访你的记者也是美国媒体居多。奥尔特曼在台上讲话，那是在自家门口跟各国代表聊天，怎么讲都顺。一个中国公司的创始人要是坐上去，话筒一开，你说的每一个字，台下15个国家的外交官都在记，第二天路透社、美联社会怎么截取、怎么放大，根本由不得你。更值得琢磨的，是会场上那股拧巴劲儿。台上的AI老板们一个比一个紧张，张嘴就是"真实而紧迫的威胁"、"可能危及人类"。可等他们讲完，轮到各国政府表态，美国代表站起来说了另一番话：美国是前沿超级智能的领导者，国际机构不该对这个领域指手画脚。一边是企业老板们跑到安理会求监管，一边是手里最有权的那个政府当场把监管的门给关上。你说这会开得到不到位？中国这边去的是常驻联合国代表傅聪。他讲得很稳，核心就一条：人工智能用在军事上，最终拍板权必须牢牢握在人手里，不能交给机器；技术的事不能被政治化，不能搞成少数几家关起门来定规矩的圈子。会开了整整一个下午。最后呢？什么硬文件都没通过。没有决议，没有约束性条款，就是大家上台轮着发了一轮言，把各自的立场亮了个相。所以你回头再看梁文锋不去这个决定，真不是摆架子。这种会，看着是全球舞台，其实话筒摆在谁家客厅、镜头对着谁、提问环节给谁递话筒，早就有默契了。一个搞技术的创始人，跨越大洋飞一趟，过去讲几分钟话，回来被各种角度解读半个月，图什么呢？与其去别人的主场陪坐，不如在家把模型一行一行代码写扎实。AI这东西，最终比的不是谁在联合国讲台上声音大，是谁手里的模型真能用、真管用、真安全。这一点，梁文锋看得比谁都明白。

世界九大顶尖科技：1、无人机，中国，美国。2、5G通信，中国，韩国，美国。3、量子计算，中国，美国，加拿大4、人工智能，中国，美国，英国5、基因编辑，中国，美国，英国。6、区块链，中国，美国，瑞士7、3D打印，中国，美国，德国8、太空探索技术，中国，美国，俄罗斯9、新能源汽车，中国，美国。在这份顶尖科技清单里，人工智能正在悄然改变普通人的日常生活，而华为小艺，就是AI技术落地千家万户的生动缩影，小艺聪明能干又懂我，让前沿科技不再遥远，化作日常里贴心相伴的智慧伙伴。清晨还未起身，轻声呼唤，华为小艺便播报天气与日程，帮我规划一天的安排。在厨房忙碌做饭，双手沾满食材不方便触碰屏幕，一句语音指令，小艺就能查询菜谱、设置计时，从容打理三餐。家中长辈学习使用智能设备存在门槛，小艺支持多种方言识别，不用复杂操作，开口就能拨打电话、查询资讯，轻松享受科技带来的便利。出门通勤或者自驾出行，小艺能够快速规划出行路线，实时播报路况。行车途中，想要调节空调、查询沿途景点，直接语音下达指令，无需分心操作屏幕，守护出行安全。遇到陌生景物，也可以让小艺识别讲解，丰富旅途见闻。工作学习的时候，小艺可以记录会议内容、提炼文字要点，遇到外文材料，还能完成翻译，减轻文字处理的压力。依托鸿蒙生态，华为小艺可以打通手机、平板、智慧屏等多种设备，实现跨设备服务流转。在家中，一句话就能调控智能家居，灯光、温控随心调节。闲暇时刻，想听歌曲、品读美文，或是构思文字，呼唤小艺便能随时开启。小艺不止能够完成各类任务，还能感知情绪，烦闷之时可以随心闲谈，耐心倾听，像一位老友，温柔贴心。顶尖科技的终极意义，从来不是冰冷的数据与概念，而是服务于人，改善平凡的生活。人工智能作为九大顶尖科技之一，正在持续迭代进步，华为小艺正是这份技术成果，走出实验室，来到普通人身边。小艺聪明能干又懂我，用一句句简单的语音交互，化解生活琐碎，简化繁杂事务。它让前沿科技拥有温度，让智慧融入三餐四季，陪伴我们度过生活的每一段时光，真切感受科技带来的便利与美好。

9月19日，美国众议院“美中战略竞争特别委员会”主席穆勒纳尔又一次发表针对中国的激烈言论，字里行间充满冷战思维和意识形态偏见，让外界再次见识到美国一些政客对中国近乎执念般的敌意。从过去几年的政策轨迹来看，美国在先进芯片、半导体制造设备、高性能GPU、EDA软件等多个领域已经不断加码限制，而如今又把焦点延伸到AI算力和云服务，本质上仍是希望延缓中国高端科技产业的发展速度。事实上，穆勒纳尔本人并非第一次发表类似言论。作为美国众议院“美中战略竞争特别委员会”负责人，他长期以涉华强硬立场示人，多次公开反对放宽对华芯片出口，也曾推动调查美国高校与中国之间的科研合作，并要求高校提交涉及中国留学生的相关信息。这些做法不断引发争议，也使其成为美国国会中具有代表性的鹰派人物之一。需要指出的是，该委员会主要承担调查、听证和政策建议等职责，并不直接拥有立法决定权，但其持续制造涉华议题，往往会对美国政府相关政策形成一定政治压力。更值得关注的是穆勒纳尔一方面指责中国搞所谓“技术脱钩”，另一方面却要求美国继续扩大技术封锁，这种逻辑本身就存在明显矛盾。如果回顾近年来中美科技竞争的发展过程，不难发现，美国才是率先推动高科技领域脱钩的重要一方。自2022年以来，美国不断升级针对中国半导体产业的出口管制措施，限制高端AI芯片出口，限制先进半导体制造设备进入中国市场，并联合部分盟友加强相关技术出口审核。在云计算、人工智能训练平台、高性能算力租赁等新兴领域，美国政府也不断讨论新的监管措施，希望堵住所谓“监管漏洞”。这一系列政策并不是正常市场竞争，而是通过行政力量直接干预全球科技产业链运行。与此同时，美国不断强调所谓“国家安全”，将越来越多的中国企业列入出口限制名单，对正常商业合作施加更多政治因素。这种做法不仅增加了全球供应链的不确定性，也使越来越多国际企业不得不面对复杂的合规成本和市场风险。然而，历史已经多次证明，单纯依靠封锁并不能真正阻止一个国家的科技进步。过去几十年，无论是在航天、高铁、通信还是新能源领域，中国的发展历程都说明，自主创新能力往往是在外部压力不断增加的环境下加快形成的。近年来，中国持续加大基础科研投入，加快半导体产业链建设，推动国产EDA软件、半导体设备、先进封装以及关键材料的发展。同时，在人工智能领域，中国企业不断推出新的大模型产品，在工业制造、医疗、教育、金融等多个行业加快AI落地应用。虽然部分核心技术仍面临挑战，但整体研发体系正在不断完善，自主可控能力也在逐步提升。当前全球人工智能的发展已经进入生态竞争阶段。真正决定未来竞争力的，并不仅仅是谁拥有最先进的一块芯片，而是谁能够形成完整的科研体系、人才培养体系、产业应用体系以及庞大的市场需求。中国拥有完整制造业体系、丰富应用场景和超大规模市场，这些都是推动人工智能持续发展的重要优势。对于美国而言，保持科技领先本身无可厚非，各国都会努力维护自身竞争优势。但如果把竞争完全建立在限制别人发展的基础上，而不是依靠自身持续创新，就容易使科技竞争逐渐演变为政治竞争，甚至影响全球科技合作。事实上，人工智能作为新一轮科技革命的重要方向，本应成为推动全球经济增长的重要动力。无论是芯片研发、算法创新还是算力建设，都需要国际产业链长期合作。如果不断扩大技术壁垒，只会增加企业成本，影响产业效率，也会给全球科技创新带来更多不确定性。从长期来看，真正决定一个国家科技实力的，始终是持续创新能力，而不是行政限制能力。任何技术优势都不是永久存在的，真正能够保持领先的国家，都需要不断投入科研、培养人才、优化产业生态，而不是依赖封锁竞争对手。

诺贝尔奖得主：不要把自身问题归咎于“移民和中国“《COURRIERJAPAN》9月27日刊文：近年来，人工智能的快速发展不仅对商业和日常生活产生了重大影响，也对全球贸易和国际秩序的本质产生了重大影响。麻省理工学院（MIT）教授、2024年诺贝尔经济学奖得主西蒙·约翰逊谈到了未来工作以及人工智能对“中美霸权“的影响。他说：“许多国家将自身经济发展不力的责任归咎于'移民和中国'，但问题的根源在于他们自身。”“人工智能就像一枚硬币的两面。其中一面是自动化。未来，随着算法取代人类工作，一些人将失去就业。另一方面，人工智能也可能创造新的就业岗位。如果实现这一点，年轻人或许能在新领域找到新的道路。“”“问题是，哪种更快：自动化工作的速度，还是创造新工作岗位的速度。虽然现在回答这个问题还为时过早，但多项研究表明，目前自动化的影响已超过对新就业机会的创造。”中美在高新技术产业竞争激烈。哪一方处于更好的位置？“我认为美国正面临一个艰难的局面。这是因为由于政府削减科学领域的投资，研究人员数量正在减少。这将对未来的劳动力市场产生重大影响。”“美国的科学研究及其成就下降了约10%至20%。无论怎么看，显然正朝着错误的方向发展。如果美国想与中国竞争，应大幅增加在科学领域的投资。”“美国国会中有许多人同意我的观点，但政府并不同意。不幸的是，当前美国的政策正在削弱本国科技能力。“”中美对人工智能发展最大的悬念是什么？“中国面临“过度依赖人工智能”问题。在高薪经济体中，利用人工智能是合理的。然而，虽然中国某些地区的工资相对较高，但大多数地区却有所不同。鉴于中国的工资水平和求职人数，中国制造业和服务业的人工智能实用化可能有些过度。”“迄今为止，中国服务业在自动化和基础设施上进行了大量投资。如果我们打破这种模式，而是尽力提升服务质量，行业自然会发展壮大。我认为香港卓越的服务业为大陆企业树立了良好榜样。”美国的问题是移民政策的转型。过去的美国吸引了来自世界各地的才华横溢的人才。他们希望通过努力工作，积极融入社会。40年前，我也从英国来到美国攻读博士学位。”高技能的海外人才不能替代家政从业者，而是互补的存在，正是他们推动了美国的增长。如果我们能继续接纳多元化的移民，美国将是安全的。

在Anthropic的新实验室中，人工智能转向生物学领域该公司科学家宣布了他们的首项研究发现：一组功能未知的酶。旧金山街道上一栋大型现代玻璃幕墙建筑的外观。Anthropic位于旧金山的总部。图片来源：JasonHenry/Bloomberg作者：CarlZimmer发布于2026年9月24日更新于2026年9月25日Anthrop​在Anthropic的新实验室中，人工智能转向生物学领域该公司科学家宣布了他们的首项研究发现：一组功能未知的酶。旧金山街道上一栋大型现代玻璃幕墙建筑的外观。Anthropic位于旧金山的总部。图片来源：JasonHenry/Bloomberg作者：CarlZimmer发布于2026年9月24日更新于2026年9月25日Anthropic的生物学家于周三宣布，他们利用人工智能识别出病毒中能够产生以全新方式工作的酶的基因，这是该公司今年春天成立的研究实验室取得的突破性成果。“我们选择生物学和医学作为我们认为人工智能最能发挥效益的主要领域，”Anthropic生命科学部门负责人EricKauderer-Abrams表示。Kauderer-Abrams博士及其同事在公司网站发布的一份技术报告中阐述了这项工作。相关研究结果尚未提交至学术期刊发表。Anthropic首席执行官DarioAmodei对这一发现寄予厚望。“今天，我们宣布了由Claude主导发现的一种分子机器，我们推测它可能代表一种新的基因编辑机制，”他于周三在X平台上写道。外部专家指出，此类断言远远超出了该团队目前收集到的证据范围。“这还算不上突破，”哈佛医学院微生物学家PhilipKranzusch表示，“这只是对我们在该领域既有认知补充的一个小细节。”Anthropic涉足生物学领域之际，正值关于人工智能安全性的激烈争议期。本月早些时候，Anthropic报告了其模型的潜在危险用途，包括可能协助建立生物武器的查询。宣布该消息两天后，Amodei博士呼吁减缓开发速度，以便人类能够在不冒险引发灾难的前提下享受人工智能带来的红利。拥有生物物理学博士学位的Amodei博士长期以来一直主张，这些红利之一将是疾病的新疗法。“第一步是证明人工智能首先可以协助、进而推动生物学领域的发现，”他在X平台上写道。为了安全地展示这一点，Anthropic于今年早些时候建立了一个生物实验室，这一消息上周由路透社首次报道。“我们的团队规模仍然相对较小，但增长非常迅速，”Kauderer-Abrams博士说，“这是公司最重要的投资领域之一。”Anthropic绝非首个利用人工智能探索生物学的机构。许多学术实验室和初创公司正在训练人工智能模型，以发现隐藏的分子机器、设计新蛋白质，甚至预测整颗细胞对药物的反应。Kauderer-Adams博士及其同事使用的是Anthropic自家的产品，例如大型语言模型Mythos以及可按需编写计算机程序的ClaudeCode。在这份新报告中，Anthropic的生物学家描述了他们对逆转录酶的探索。这些酶可以读取RNA分子中的序列并产生匹配的DNA片段。病毒和细菌出于多种目的产生逆转录酶，科学家发现它们是强大的工具。例如，某种新冠检测方法就是利用逆转录酶来检测冠状病毒。科学家们还利用这种酶开发出了基因编辑的新方法。尽管这些酶前景广阔，但科学家们对它们在自然界中的多样性记录才刚刚开始。Kauderer-Adams博士及其同事创建了人工智能代理，在病毒和细菌基因数据库中搜寻新的逆转录酶。这些代理编写了自己的程序，以审查作为19亿种蛋白质蓝图的基因。它们寻找与已知逆转录酶相似的分子模式，以及帮助这些酶发挥作用的蛋白质和RNA分子。Claude在检测到重复模式时正在读取的原始DNA序列。图片来源：Anthropic搜索得出了一份包含17种可能逆转录酶的清单，但其中14种被证实是错误的。在某些情况下，它们并非新品种；在另一些情况下，它们根本就不是逆转录酶。但剩下的三种经受住了审查。研究人员声称，其中一种新品种的工作原理与之前发现的截然不同。科学家将这种酶称为阵列相关逆转录酶，由病毒携带。它们与一组RNA分子共同产生，这些RNA分子似乎以某种方式与它们协同工作。但外部专家表示，Anthropic的研究人员尚未进行确认其发现了新事物所需的进一步研究。印第安纳大学计算生物学家YuzhenYe表示，研究人员本应使用专门用于分析逆转录酶基因的软件来验证他们的假设。“我认为在断定某事为新发现之前，我们应该更慎重一些，”Ye博士说。Kranzusch博士还注意到，Anthropic的报告极少涉及对真实分子进行的湿实验。他说，研究人员应该开展更多实验，例如从病毒中敲除阵列相关逆转录酶的基因，以观察它们会发生什么变化。“这将是博士学位论文研究的第一阶段，”Kranzusch博士说，“他们公布了一个非常令人兴奋的开端，但这是一个故事的开始，而不是我们在该领域通常看到的完整研究。”Anthropic生物学家NicholasPerry表示，他和同事们现在打算“试图弄清楚这些系统在自然界中究竟在扮演什么角色”。对于Kauderer-Abrams博士而言，最具有启发性的见解并非关于酶，而是关于人工智能从事科学研究的能力。“关于人工智能是否具有创造力，或者它是否仅仅擅长执行指令，一直存在很多争议，”他说。Kauderer-Abrams博士在代理执行任务时生成的记录中看到了科学创造力的证据。当一个代理检查阵列相关逆转录酶时，它最初判定这些东西不值得研究。但随后它注意到了伴随蛋白质出现的RNA分子，这些分子非常奇特，值得再次审查。“你可以看到代理说，‘嗯，这很有意思，’”Kauderer-Abrams博士说。CarlZimmer为《时报》报道科学新闻，并撰写Origins专栏。

人工智能是迄今最大的一轮工业革命​​​

很多生意在早期，你去做基本不用投什么钱，创业初期要选这种生意。比如电商、微商、自媒体、短视频直播。。。如果你花的是10年攒的钱，是你掏空整个家庭的钱去创业，一把全投进去了，一失败你直接归零。有人觉得创业就是要冒险，要胆子大，要负债，要赌命，你可以去做，但我建议去做不太花钱的生意，把你的时间、专业、精力、体力拼到极致。如果有一个生意，你去做了之后，失败了，你只是损失时间和精力，但做成的话会有很高的利润回报，那你一定要去尝试，多尝试。如果你失败之后，你的财富归零，家庭财富归零，甚至要还债10、20年，这种生意打死也别干，再去找找其他机会。比赚多少钱更重要的，是别踩大雷。——王叔，强势文化学习群——

这招太狠。中美科技战的新信号出现了！美国已经在做物理摧毁中国AI的准备了，而不是单纯的技术竞争，最明显的信号就是遏制手段变了。过去几年，外界以为美国只会搞芯片封锁和制裁。现在美国智库直接摊牌：如果AI技术赢不了，就出动美军轰炸中国的数据中心！技术竞争若越过军事红线，中国防空体系绝不会答应。2026年9月，中美人工智能竞争出现新的变化。过去几年，美国对华科技限制主要围绕先进芯片、半导体设备、投资审查和技术出口展开，而随着人工智能快速发展，竞争范围已经从单个产品延伸到算力、数据、基础设施等更深层领域。美国部分智库近期讨论人工智能安全问题时，提出了包括极端军事选项在内的假设，引发外界对科技竞争是否正在突破传统边界的关注。过去，美国遏制中国人工智能（人工智能（AI））发展的主要方式，是通过供应链限制降低中国获取先进计算资源的能力。例如，美国自2022年开始不断收紧先进芯片出口规则，对部分高性能计算芯片和相关技术实施限制，希望减缓中国人工智能产业的发展速度。但人工智能产业的发展，并不只是依靠某一款芯片或者某一家企业。人工智能（人工智能（AI））模型训练需要算力平台，算法进步需要大量应用场景，产业升级需要完整制造体系支撑。随着中国持续推进国产芯片研发、算力基础设施建设和人工智能应用落地，美国一些战略研究机构开始重新评估竞争形势。其中最受关注的变化，是美国部分报告开始将人工智能（人工智能（AI））基础设施与国家安全联系起来。数据中心过去更多被视为互联网产业设施，如今已经成为人工智能时代的重要基础设施。大型数据中心承担模型训练、云计算服务和产业智能化任务，其战略价值正在不断提升。换个角度看，人工智能（人工智能（AI））竞争已经不只是实验室里的技术比拼。谁拥有稳定的算力体系，谁能够持续获得数据资源，谁就能够在未来产业竞争中占据主动。因此，围绕数据中心、算力网络和芯片供应链的博弈，正在成为中美科技竞争的新焦点。美国相关研究机构近年来频繁强调人工智能与国家安全之间的联系。美国国会下属机构在2026年8月发布的相关报告中，也关注到中国数据资源和人工智能产业体系的发展，并认为数据治理能力可能影响未来人工智能（人工智能（AI））竞争格局。与此同时，中国人工智能产业并没有因为外部限制停止发展。从国产算力到大模型应用，中国企业正在不断完善自己的技术路线。华为昇腾等国产人工智能（人工智能（AI））计算平台持续推进产业应用，多个国产大模型也进入办公、制造、交通、金融等领域。2026年9月，多家国际媒体关注到中国人工智能产业的发展速度，并指出中国企业正在通过自主研发和产业规模优势缩小与美国领先企业之间的差距。这也是为什么美国一些声音开始把人工智能（人工智能（AI））竞争提升到更高层面的原因。过去依靠芯片限制，希望从供应端形成压力，但人工智能产业链涉及范围极广，从芯片设计、制造，到数据资源、应用市场，再到人才体系，都不是短时间内能够被完全切断的。如果竞争进一步涉及数据中心等核心基础设施，那么问题性质也会发生变化。数据中心不仅服务人工智能训练，还承担大量商业计算、通信服务和数字经济运行任务。任何针对重要基础设施的军事行动，都意味着风险远远超过普通科技竞争。中国近年来持续建设全国一体化算力体系，加强数据中心布局。2022年启动的“东数西算”工程，就是通过优化全国算力资源配置，提高数字经济发展的基础能力。随着人工智能产业扩张，算力基础设施的重要性还会继续提升。同时，中国长期重视关键基础设施安全保障，包括网络安全、能源安全和信息安全等领域。对于任何国家而言，重要基础设施都是国家安全体系的重要组成部分。从美国讨论“物理打击人工智能（人工智能（AI））基础设施”这样的极端设想来看，人工智能竞争已经被部分美国战略圈人士视为国家竞争的重要组成部分。科技领域的限制措施正在从单纯经济工具，逐渐延伸到安全和战略层面的讨论。不过，人工智能发展的核心规律并没有改变，真正决定竞争结果的，仍然是创新能力、产业基础、工程能力和市场规模。外部压力可能增加发展的难度，但也会推动产业寻找新的突破路径。

【#外交部就人工智能问题答问#】问：我们注意到，美方在介绍此次访问成果时，使用“超级智能”代替“人工智能”。请问中方有何评论？答：中美元首会晤时，就人工智能问题进行了深入讨论。关于人工智能表述问题，中方重视美方的立场，也尊重美方的提法。人工智能技术正在持续发展，各方可以结合最新形势，加强交流、深入探讨、寻求共识。（外交部网站）

民营企业家小牛顿说:垄断分两种，一种叫行政垄断，另一种叫技术垄断行政垄断就是依靠行政权力准入牌照，法律设置门槛，并不是你有钱，你有能力就干，而是用市场限制其他企业进场，像一些基础通信运营商，电网，油气这些就属于行政垄断，民营企业，你就算资金雄厚，也不能随便去从事这些行业。这行业更多的是来自政策许可，而不是其他企业技术做不到。科技垄断也叫技术垄断，就是市场是放开的，所有企业都可以进来参与竞争，但是对手缺少核心技术，专利工艺，做不出性能一样的先进产品，所以占领不了市场，比如像英伟达的人工智能芯片，苹果手机芯片。微软的操作系统，这些都是最典型的例子并没有任何法律禁止别的公司去做人工智能芯片，操作系统，手机芯片，其他任何企业都可以做这些，但是别人很难做出同样性能先进，成熟的生态产品。一句话总结就是行政垄断不让你干，而科技垄断是允许你干，但是你技术干不好。技术垄断最大的好处就是它有外部竞争。你为了维护自己的技术优势，你必须要持续推动自己的技术越做越强，否则会被竞争企业赶上比如像英伟达，微软，苹果每年投入巨额资金研发新款产品，如果自己不进步，就要被竞争对手干掉另外就是市场大门向所有企业敞开，你随时可以挑战他。只要你能做出性能更强的产品，客户马上就买你的产品，所以消费者手里有选择权，这些科技巨头也不敢胡乱定价太离谱，如果太离谱，大家就会去买竞争对手的产品另外就是技术垄断带来的技术成果，全社会都能用，你比如像微软的操作系统，英伟达的人工智能芯片，像很多企业都能够使用，这些企业能够靠这些技术。赚得高额利润。能够带动社会发展和科技进步而行政垄断则是不让别人进场竞争，外面的人再有钱，再有能力，如果拿不到牌照也就做不了，因为没有对手，因为没有竞争，所以就缺少了动力去升级产品。

折叠屏不是非真即伪的需求，它是高端细分赛道：对需要大屏分屏、处理文档的人是刚需，对只刷短视频、玩社交的普通人来说，高价、偏重、维修成本高的短板更突出，没必要被营销概念裹挟入手。

2026年高考十大热门专业：1、人工智能AI2、电气工程及其自动化3、新能源科学与工程4、数据科学与大数据技术5、软件工程6、临床医学7、微电子科学与工程8、车辆工程9、金融科技10、网络空间和安全小艺聪明能干又懂我现在老婆大人无论去干什么都喜欢使用小艺，连平常出去买个菜也喜欢使小艺，为什么这样说呢？她给我说这样可以减少自己规划。我想想他的说的话也是生活嘛，就应该越怎么轻松过越好！不要把每天自己搞得特别累，干什么事情都想的那么复杂，所以用小艺这个助手帮忙，可以解决我们生活中很多的问题！“小艺，帮我规划去菜市场的路，避开堵车路段。”话音刚落，车机的小艺立刻响应，短短几秒就给出两条路线，还主动提示主干道正在临时修路，优先推荐车少的备选道路，连预计到达时间都标注清楚。我不用手动在屏幕上点点划划，不用分心操作，安心启动车子出发。更令人安心的是其端云协同的架构设计。日常任务在本地轻量化模型上快速处理，敏感数据本地加密存储，即使网络中断，92%以上的日常指令仍可离线完成，兼顾了效率与隐私安全。从2024年升级为系统级智能体，到如今支持连续对话、全双工交互与个性化习惯推荐，小艺正通过持续OTA，将“真人感”与高情商融入每一次交互。它不再只是一个

#美国科技巨头甲骨文爆雷#在当前全球人工智能热潮高歌猛进的背景下，甲骨文近日遭遇的“爆雷”事件，犹如一盆冷水，让市场开始冷静审视AI狂潮背后的底层逻辑。新墨西哥州数据中心（通常被称为“木星计划”，ProjectJupiter）是当前全球人工智能与基建浪潮中最受瞩目的超级项目之一。该项目位于新​美国科技巨头甲骨文爆雷在当前全球人工智能热潮高歌猛进的背景下，甲骨文近日遭遇的“爆雷”事件，犹如一盆冷水，让市场开始冷静审视AI狂潮背后的底层逻辑。新墨西哥州数据中心（通常被称为“木星计划”，ProjectJupiter）是当前全球人工智能与基建浪潮中最受瞩目的超级项目之一。该项目位于新墨西哥州南部多尼亚安娜县，是知名AI基建宏大构想（如“星际之门”计划）的核心组成部分。由于担心建设进度滞后、无法在原定的2028年如期投运，甲骨文已正式向开发商BlueOwl旗下子公司发出了援引不可抗力条款的通知，试图为自己争取到推迟支付相关合同款项的回旋余地，引发市场震动。AI的发展不能仅仅依靠概念与规模的无限扩张，终究需要回归到健康的商业回报与财务平衡上来。

教你们统计学：在全球人工智能人才方面，印度的占比超过了中国，达到了16%，而中国则占12%。这个数据是不是真的呢？是这样的2022年微软和印度互联网与移动协会在2022年发布的《FromBuzztoReality:TheAcceleratingPaceofAIinIndia》中，确实写了：印度约占全球专业AI技术人才供给的16%，约7.6万人。那“中国12%”又是怎么来的？2022年MacroPolo的《GlobalAITalentTracker》统计的是全球顶尖AI研究人员，2022年，美国约57%的全球顶尖AI研究人员在美国工作中国约12%印度16%：全球专业AI技术人才池中的印度人才占比。中国12%：全球顶尖AI研究人员中，在中国工作的比例。这还没完，这个统计实际上是根据LinkedIn上的数据来的。如果你没注册LinkedIn呢？那你就说是不是数据吧。

信不信由你，今年预计有5件大事要发生：1、退休金稳步上涨。2、人工智能在医疗领域会有大突破，AI帮医生看病。3、未来机器人养老可能会代替人工照顾。4、新能源汽车渗透率会进一步提高。5、人工智能将在创造中重塑生活。小艺聪明能干又懂我那天傍晚，我开车去接放学的女儿。晚高峰的环路上，车流像一条凝固的河，红色的尾灯连成一片。我烦躁地拍了下方向盘，导航里突然传来小艺温和的声音：“检测到前方三公里有严重拥堵，已为您切换至备选路线，预计节省二十分钟。”我愣了一下，原本紧绷的肩膀不自觉地松了下来。紧接着，她又轻声补了一句：“您常听的那首钢琴曲，需要我播放吗？”那一刻，车厢里缓缓响起了熟悉的旋律，窗外是陌生的、却畅通无阻的小路，夕阳的光正好洒在仪表盘上。真正让我记住这个瞬间的，不是避堵本身，而是那句“您常听的那首钢琴曲”。她没问我“要不要听音乐”，而是精准地知道，在那种时刻，我需要的是哪一首。那是我每次焦躁时都会循环的曲子，连我自己都没意识到这个习惯，她却从无数个日夜的数据里，拼凑出了一个连我自己都未曾留意的我。一个AI“懂你”的时刻，或许就是这样的吧。她不是在你迷路时才出现的地图，而是那个在喧嚣中，替你记得你最喜欢哪首歌的人，它接住的，不只是我的车，还有我那一刻无处安放的疲惫。

纽约时报，中美AI竞赛：美国在哪些领域领先、哪些领域落后？两国人工智能模型的性质截然不同。西方专家估计，就领先模型而言，美国领先中国约六个月左右。但中国拥有其他优势，在政治上面临的阻力较小，在培养人才方面处于领先。美国AI大模型在极端性能是领先中国几个月，但是在省算力方面，中国大模型也领先美国几个月，各有长短。美国单卡算力领先中国1年，中国集群也反超美国一年，现在中国就差产能。人才和产业，中国领先美国。

AI算力风口这么火，科技巨头盖数据中心怎么也卡壳了？甲骨文在新墨西哥州的数据中心项目因为监管和当地反对出现延误，公司直接援引“不可抗力”条款暂缓掏钱，盘前股价应声跳水跌超5%。大家总觉得AI概念能一路狂飙，但现实中拿地、建电厂、搞审批，哪一步受阻都是真金白银的损失。炒概念看的是蓝图，​AI算力风口这么火，科技巨头盖数据中心怎么也卡壳了？甲骨文在新墨西哥州的数据中心项目因为监管和当地反对出现延误，公司直接援引“不可抗力”条款暂缓掏钱，盘前股价应声跳水跌超5%。大家总觉得AI概念能一路狂飙，但现实中拿地、建电厂、搞审批，哪一步受阻都是真金白银的损失。炒概念看的是蓝图，落地看的却是工程难题。