杰夫·贝索斯完成了对亚马逊股票的一轮大规模出售，自他6月底婚礼日以来，此轮出售为他带来了近57亿美元的收入。此轮套现是按照贝索斯今年早些时候采用的一项交易计划进行的，总计出售规模不超2500万股，始于贝索斯威尼斯婚礼的周末左右，当时他卖出了约7.37亿美元的股票。 根据美国证券交易委员会（SEC）周五的公告，他于周三和周四最终完成了本轮出售计划，出售约420万股，套现9.54亿美元。 此番减持之际，亚马逊股价较4月底的近期低点上涨了38%。该公司将于下周公布财报，投资者迫切地想要了解，公司在人工智能领域的巨额支出是否能带来回报。自2002年以来，贝索斯已累计出售亚马逊股票超过500亿美元。 杰夫·贝索斯和劳伦·桑切斯·贝索斯，6月28日于威尼斯。 亚马逊和贝索斯的代表未立即回应置评请求。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515564.htm)

正在举行的2025世界人工智能大会（WAIC）上，华为首次线下展出昇腾384超节点（Atlas 900 A3 SuperPoD）。**从现场华为展台来看，这个昇腾384超节点（Atlas 900 A3 SuperPoD）还是非常震撼的。** 该产品基于超节点架构，通过总线技术实现384个NPU之间的大带宽低时延互联，解决集群内计算、存储等各资源之间的通信瓶颈。通过系统工程的优化，实现资源的高效调度，让超节点像一台计算机一样工作。 华为官方透露，目前业界已基于昇腾适配和开发超过80个大模型，在基础大模型方面多个技术方向均有积累，如讯飞星火认知、DeepSeek、Qwen、鹏城、LLaMA等。同时，昇腾联合2700 +行业合作伙伴，共同孵化了超过6000 +个行业解决方案。 尽管单颗昇腾芯片性能约为英伟达Blackwell架构GPU的三分之一，但华为通过规模化系统设计，成功实现整体算力跃升，并在超大规模模型训练、实时推理等场景中展现更强竞争力。 按照国外投行的说法，华为的规模化解决方案“领先于英伟达和AMD目前市场上的产品一代”，并认为中国在AI基础设施上的突破将对全球AI产业格局产生深远影响。 **对于这次的展出，机构认为华为的这一突破印证了日前黄仁勋关于“华为芯片替代英伟达是时间问题”的预判，也标志着国产AI算力进入国际竞争深水区。** 自2023年以来政策面持续发力相关高科技产品的“自主创新”工作，陆续出台《算力基础设施高质量发展行动计划》、《“人工智能+”三年行动方案》等政策，明确要求2025年国产AI芯片市占率超40%。 **展望后市，IDC预计中国AI芯片市场2025年将达178亿美元，其中国产芯片复合增长率42%，昇腾系列有望占据25%份额。赛迪顾问研判昇腾产业链（含服务器、软件等）2027年规模将突破3000亿元，年化增速35%-40%。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250726/ed762acf2df24c30b0d6f1f3748a6d96.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250726/35cbbca2e5b54e3cb5918c8708c8d1d3.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250726/032f1c7eca474e92b5030c3e6957d99b.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250726/a19a91b74ea5441f8f13233ecedc2674.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515562.htm)

 本期时间轴制作： 佟和 本周，《战地6》正式公布，多人玩法方面将于7月31号公开；索尼收购万代南梦宫的股份，双方签订战略合作伙伴关系；FromSoftware公布最新财报，营收同比增长51.5%，《艾尔登法环》与《黄金树幽影》全球热卖；宝可梦举办直面会，宝可梦公园PokéPark KANTO将于2026年春季开园。 写这段话期间，北京正在下着一场特大暴雨，雨滴是如此密集，掀起了漫天水雾，阻碍了视线。大家在家在回家路上一定要注意安全呀！

雷峰网讯 AI 和人都站在两个时代之间的历史转折点上。 随着人类数据中可提取的知识迅速接近极限，Scaling Law 的终点已经隐约可见。今天的大语言模型可以编程、写诗，却仍无法独立发现新知。显而易见，真正的智能，呼唤着新的训练范式出现。 更迫切的问题关乎人自身。自古以来，智者们便试图理解人的心智如何运作。当这一原理终于要被探明，千年追求的终点前却不仅有期待，还有对 AI 的恐惧。站在 AI 智能水平可能超越人类的转折点上，我们要如何看待它？以及更关键的问题，如何看待自己？ WAIC 2025 现场，现代强化学习的奠基人、阿尔伯塔大学教授 Rich Sutton 教授发表了题为《从数据时代到经验时代的 AI》的主旨演讲。Sutton 教授指出，学习源于强大的体验，而体验是心智活动的基础。智能体与世界的第一人称互动中，可能藏着一条通向超越人类智能的小径。 “经验时代”的概念由此而来。智能体对世界进行感知与交互，获取海量动态且高度定制化的数据，这种数据源将超越任何静态的合成数据生成程序，也更贴近生命的本质。就像 Sutton 教授此前曾对媒体所言：“世界从未告诉你应该做什么，是你从经验中学到了一切。” 然而 Sutton 教授也指出，由于现有的深度规划算法尚不具备持续学习以及元学习能力，因此还不足以释放经验数据和强化学习的全部潜力。 在演讲中，Sutton 教授还提出了关于 AI 的四条现实主义预测。“全世界对于 AI 应该如何发展没有共识”、“真正的智能必被创造”、“人类智能水平将被很快超越”，以及“随着时间推移，社会的权力和资源会流向最智能的存在”。他用一个非人类中心的视角重新审视人类的存在，对于宇宙而言，人类真正的使命或许就是“创造那些本身能够创造事物的东西”。 AI 科技评论对演讲进行了不改变原意的整理： 非常荣幸，今天我主要有三点要讲。第一点是“人类数据时代”，我认为我们此刻正身处其中，但也正在向一个“经验时代”转变。然后我想从政治的角度谈谈人工智能，这涉及到一些根本性问题，以及我们如何在人类社会中相互协作。第三个话题是关于在人工智能的飞速发展之下，我们要如何思考未来，以及人和 AI 在其中扮演的角色。  **从数据时代到经验时代** **** 让我们直接从第一个话题开始。我们现在正处于“人类数据时代”，AI 的训练数据来源于互联网上人类生成的文本和图像，然后由人类专家进行微调，其中涉及到私人偏好和关于 AI 应如何表现的示例，而这整个过程都围绕着通用的人类词汇展开。与 50 年前的世界大不相同，这是一个人类数据无处不在的时代，一个由事件和人类参与推动的新时代。 然而我们即将到达这个时代的终点。由于大多数高质量数据源已经被消耗殆尽，我们开始触及人类数据的极限。并且，基于人类数据的方法无法产生真正的新知识。因为它完全基于已有的思想，发现新知超出了该方法的能力范围。 那么，我们将如何获得真正的智能？ 我认为，我们现在正进入“经验时代”，我们需要 AI 生成的数据源。这些数据会随着 AI 变得更强大而增长、改进和变化。互联网再大，也是一个静态的数据集。而通过智能体与世界的第一人称交互，可以生成更多经过调整和定制化的数据。我将其称为“经验”，即与世界交互的数据。 在初级阶段，首先要让智能体学习，让我用一个视频来说明为什么这至关重要。大家可以看到一个正在玩玩具的小婴儿，他与玩具互动，从中获得反馈，认为这是一只很好的小猫，然后转向下一个玩具。在此过程中，生成的数据不是静态的数据集合，而是非常动态且高度定制化的。通过这种互动，他自己决定何时完成一个任务，何时进行下一次探索。人类婴儿的行为因此展示出好奇心和渴望，也更加真实和多样化。 可以看到，经验数据非常密集。数据会以极高的速率进入你的身体，进入你的眼睛、耳朵和四肢。因此我们必须非常迅速地做出决策，任何延迟都无甚益处。并且所有决策都是围绕着目标的，挥动球棒是为了击中球，足球运动员为了进球而控球，动物们为了生存而奋斗。这还是一个高带宽的活动，实时获取的信息被用于决定下一步行动和预测即将发生的事情。  这就是生命的本质。正是这种数据的可用性，让 AlphaGo 能够走出其创造性的第 37 步，人类永远不会想到的一步，并由此引发了关于围棋思维方式的变革。这也是一种经过验证的、基于数据的方法，在国际象棋等领域（如AlphaZero）已经有奖牌为证。 让我再用一页幻灯片谈谈我们这种思维方式。设想一下我们的智能体，它们通过与世界交换信号（感知与交互）来获取数据，这些数据构成了它们的经验。 请注意，这种数据与经典机器学习（例如监督学习）中的数据截然不同。在监督学习中，你看到的是 IID（独立同分布） 样本，这些样本可以被随机打乱，以任何顺序出现。而智能体在这里观察到的是行为。它学到的是“在此情境下，预测某个标签”，而对抗机制则会生成它所使用的那类数据。这类数据表达的是：“在这种情境下，预测这个（行为）”。然后当智能体行动时，其实际上也是在执行预测的动作。 因此，智能体看到的并不是我们通常理解的那种数据或经验。人类采取行动，然后观察到结果。关键在于智能体并不会看到，关于“应当如何行为”的示例，它只会看到自身实际行为所产生的后果。因此，这种学习经验不同于监督学习，在人类数据时代，数据背后的本质与监督学习是分离的。在人类数据时代，数据背后的本质与监督学习是分离的（Divide from）。 一个更深入的观察是，在这种经验式思维模式下，智能体所学到的一切都是关于其自身体验的事实，我认为对人类而言也是如此。我们所相信的一切，都必须能够转化为可以成功印证我们体验的事实。你相信加拿大在北方，并且很遥远，这是一个关于你将如何旅行的信念。你相信你正坐在礼堂里听演讲，这是一个关于你体验的信念，一个关于你坐着的椅子，或你所处空间的事实。所有这些都必须转化为关于你的体验的事实，以便它们能够在无需人类干预的情况下被自动学习和调整。 延续这种体验式思维模式，当我们说一个智能体是智能的，那么其智能程度取决于它预测和控制激励信号（特别是其奖励信号）的能力。在这种观点下，经验就是AI智能的核心和基础。这是贯穿强化学习领域并构成其基础的深刻观点，我觉得这对你们所有人来说都很明显——学习源于强大的体验，而体验是心智活动的基础。但有时显而易见的东西反而更难看清，人们需要新的视角才能看到它。 我最近被计算机科学之父艾伦·图灵的这句话所震撼。他在 1947 年（那时甚至还没有 AI 这个词）说过：“我们想要的是一台能从经验中学习的机器。”我认为这是一个非常深刻的观点，尤其是在我们触及人类数据极限并试图从经验中学习的今天，它对于现代 AI 变得尤为重要。因此，这引出了我们近年的发展历程。大家可以从左到右地看到，我们这些年对强化学习投入了极大的关注。  我们必须提到 Atari 的工作，它首次引起了人们对强化学习的浓厚兴趣，而 AlphaGo 深化了这种兴趣，并在 AlphaZero 成为世界冠军时使其达到了巅峰。基本上所有人都在说：“看，现在我们有大型语言模型了。”这就是 GPT-3 以及所有其它模型，如 ChatGPT 和更现代的那些。这在世界上引起了巨大的、真正具有创造性的轰动。 这些系统的能力已经得到了展示：非常强大、非常重要、非常有用。但是我们正在触及人类数据的极限，我们现在正转向体验。我们看到在 AutoGPT 这样的系统，以及那些使用AI来控制计算机的系统（如编程助手）中，人们对利用体验的兴趣日益增长。这可能是我们获得超越人类智能，去解决那些超越人类构建能力的超级挑战的途径。 所以总结一下我对未来 AI 的看法。首先，超级智能体和超级智能增强人类的问世都会发生，并且将会为世界带来巨大福祉。这可能需要几十年时间，不需要很多个十年，也许只要一两个，并且在那之后还会持续几十年。这不是短跑冲刺，如果这是一场比赛，那会是一场马拉松。 要充分享受智能的益处，我们需要能够从经验中学习的智能体。如今的大型语言模型已经非常出色，作为通往世界所有知识的可定制接口，它们非常重要且有价值，但它并不真正处于通向强大通用智能的道路上。我们已经进入了一个新时代，“经验时代”。在这个时代，我们可以使用强化学习作为致力于从经验中学习的技术。然而，要实现从经验中学习或强化学习的全部潜力，还需要更好的深度规划算法。我们现有的深度规划算法尚不具备持续学习以及元学习的能力。 由于存在一个需要被解决的根本性问题，这些问题可能会再次出现。但我相信它们终将被解决，事实上这一过程正在发生，这正是我们讨论的核心所在。那么，欢迎各位进入“经验时代”。 **繁荣的源头，去中心化合作** 现在，我要从政治的角度谈谈人工智能。我希望我们通过提出这个问题来探讨：在社会相关的问题上，是存在单一目标还是多重目标？在强化通信或强化学习中，每个智能体都有自己的角色，因此每个智能体都有自己的目标，没有内在的理由要求不同智能体的目标必须相同。  如果你观察自然界，每个动物都有自己的痛苦和快乐，都有不同的目标。它们有共同的需求，也许是繁殖、照顾后代、获取食物和住所。但它们并不扮演相同的角色，因为一个动物的食物与另一个动物的食物并不相同。对人来说也是如此。你的家庭不同于我的家庭，我们当然有共同点，但大家在很大程度上也拥有不同的目标。这些目标之间也许存在对称性，比如我们都关心食物，都关心我们的家庭，但仍然不是同一个目标。 这种观察和思考是很有趣的。经济学家会告诉我们，当拥有不同目标、不同能力的人们进行合作、交换时，经济体运行得最好，因此我们的经济并不依赖于人们拥有共同目标。我们经常说，人们为了一个共同目标而努力。但令人惊奇的是，即使这种目标并不存在，人们仍然可以一起工作、和平相处。尽管我们想要的东西如此不同，合作对所有人而言仍然是有利的。 就此，我希望引入一些术语。我想谈谈“去中心化”，对社会而言，去中心化意味着存在许多智能体，每个都有其自身的目标。我认为这就是我们经济体背后的基础。它基于许多拥有各自目标的智能体，“合作”就是这些拥有不同目标的智能体为了互利而进行的互动，通过多次互动共同获益。 我想指出的是，人类这种特殊的超能力就是合作。人类的合作程度远高于任何其它物种，并且这种合作是由人类的独特发明——语言和金钱——所促进。 人类最伟大的成功就是合作，例如我们的基金会、市场、政府和人文科学。人类最大的失败也在于合作的失败，例如战争。正如我所定义的，去中心化合作是“社会共同目标”的替代方案，它可能是一种更优雅、更可持续、更稳健、更有效且更灵活的，组织良好社会的方式。 人类比任何其它动物都更擅长合作，但我们仍然需要谨慎行事。我们仍然面临着战争和饥荒，以及所有其它因合作失败而产生的问题。所以我们努力达成合作。 但合作并非总是可行，它需要至少两个值得信赖的智能体。而且不合作也总有好处，世上总是存在着威胁，比如武器制造商和独裁者。因此，为了惩罚违规者以支持合作，我们需要制度。这些制度有时是中心化的，即使是希腊，也是用一种在某种程度上中心化的制度来执行政策、鼓励合作。中心化的权威可以在短期内促进合作，但存在长期风险。如果我们的中心化制度变得专横或低效，那就将成为阻碍。 所以我认为要点是，这两种观点——去中心化控制和去中心化合作——是对立的。这两者之间的张力，以及在这个光谱上找到合适的位置，是我们这个时代的核心政治议题。 今天有许多要求对 AI 进行中心化控制的呼声。有呼声要求控制访问，有呼声要求暂停甚至停止 AI 研究，有呼声限制 AI 可使用的计算能力，还有许多呼声要求确保 AI 的“安全”，这通常意味着由某个中心化权威进行更严格的控制，并要求披露AI的开发者。我想从两点来思考这些控制AI的呼声与控制人类的呼声之间的相似性。我们今天可以看到越来越多的这类呼声：控制言论、控制媒体、控制贸易、控制人们可以在哪里工作、谁可以在不同地方工作、控制金融、控制人们的基本生活资料或金钱。还有关于经济制裁的呼声，这越来越多地意味着关税。 这些要求对 AI 和人类进行中心化控制的呼声，其论调惊人地相似，本质几乎总是基于恐惧。他们谈论“他者”，——AI 不像人类，或者其他国家不像我们。我们妖魔化对方，声称其他国家、其他民族不可信。我可以从西方视角、美国视角来说。他们会妖魔化中国，声称他们不可信，需要被惧怕。我相信中国人也同样提防一些国家，比如说美国，在军事领域尤其如此。 这些主张和恐惧的存在是正常现象，但我们应该意识到它们来自哪里。人类的繁荣，AI 也同样适用。人类的繁荣来源于去中心化合作，人类对合作既擅长也不擅长。合作并非总是可能，但它是我们世界上所有美好事物的源泉——所有的技术、所有的安全、我们在经济中享受的所有商品和服务——这一切都归功于合作。 因此，我们必须寻求合作，寻求将其制度化的方式。同时，如果我们睁大眼睛生活，我认为很容易看出谁在鼓吹不信任——对 AI 和他人。是谁在说我们不需要与他人合作？谁在呼吁中心化控制？我们应该抵制这些呼吁，这是审视所有关于人类与 AI 互动的呼吁的有效视角。 **何为人类？一个宇宙的视角** AI 在今天快速发展，并在可预见的未来愈发强大，我们该如何看待它？AI 是善是恶？我们应该害怕 AI 夺走我们的工作，让我们变得过时吗？还是说我们将与 AI 共生，人类会通过技术得到增强？这三种情况都可能会发生。我们应该对 AI 说，“嗨，外星入侵者”，还是其为“人类的孩子”？我们是哀叹 AI 的飞速崛起，还是庆祝它的成就？ 我认为我们都需要自己决定如何看待 AI。我不是来这里告诉你们应该如何思考的，我也不认为我们应该仓促地在今天决定我们对 AI 的态度。要如何看待 AI 的崛起，这个问题太重要了，不能盲目回答。我们需要思考它，并获取各种视角。我感觉今天新闻中的视角都充满了对 AI 的恐惧——AI 可能造成生存风险或者失去控制，而我们需要的，是一个平衡思考的过程。 你需要思考这个问题的另一面，所以我要主要提出一些缓解担忧和认识到 AI 是件好事的途径。我认为 AI 并非外来技术，事实上，它是人类最古老的追求之一。几千年来，哲学家和智者一直试图理解他们自己的心智，他们一直对自己内在的运作机制着迷。我们的心智如何运作？我们如何能让它运作得更好？这是一个永恒的问题，也是一个伟大的追求。  我喜欢艾伦·凯的名言：“智能是宇宙中最强大的力量形式。”现在，我们正在理解这种伟大的强大力量，我们将能够利用它造福人类。所以总结一下，我认为理解智能的努力，或者说理解智能本身，就是圣杯。它是科学和人文学科如此多领域的目的和目标，因为这将使我们理解自身的心智，这会是一座伟大而光荣的丰碑。至此，这是一个观点。 现在让我们试着现实一点，就像约翰·米尔斯海默在国际地缘政治上那样现实，但这次是关于AI的现实主义。我们来预测一下，将会发生什么。由于我们不确定自己想要或不想要什么，有时只问“将会发生什么”是格外有用的。 总之，让我列出四条关于 AI 的现实主义预测。 第一条：全世界对于 AI 应该如何发展没有共识。存在许多观点，许多强大的国家和帝国，但没有人能真正将自己的意志强加于所有其他国家之上。这意味着，没有哪个理事会、世界理事会或联合国能就 AI 做出一个决定并在全世界实施。但即使没有共识，AI 技术也会继续发展。 第二条：终有一天，研究人员将足够理解智能并创造相关技术。我不知道理解我们自己是否是件好事，但请记住我们的前提，我们应该在不关心自己想要什么的情况下进行预测。所以我认为，仅仅因为理解智能是一个重要课题，具有非常的价值，它的实现就是不可避免的。问题只在于时间，它会发生在本十年末、下一个十年，还是再下一个。 第三条：这个过程不会止步于当前人类的智能水平。我们要么迎来超级智能，要么迎来被技术极大增强的人类。无论如何，智能水平将很快超越当前人类的水平。 第四条：随着时间的推移，这个社会中的权力和资源将流向最智能的存在。这种流动可能是渐进的，但趋势如此。因此，我们应该思考这将导致什么，以及我们要如何看待 AI 的框架或参数。就像这张图所暗示的，人类迈向 AI 的进程是不可避免地，我们甚至有可能成为名副其实的超级智能机器。  这是一个有效的视角，但它仍然相当以人类为中心。我想稍微退后一步，我们能否采取一种非人类中心的视角来看待当前正在发生的事情？如果我们只是观察宇宙，仿佛置身事外地审视它，我们会看到什么？ 当我这样做时，我有了一个想法，即宇宙的四个伟大时代。粗略地说，我们现在正处于第三和第四时代之间的过渡期。 第一个时代是大爆炸之后的时代，那时几乎没有物质，只有粒子。在第二个时代，这些粒子在引力作用下坍缩聚集在一起，这就是恒星时代。在恒星内部，恒星核心的高热和高压下形成了比氢和氦更重的所有元素。然后恒星爆炸，这些元素被抛入星际空间。它们最终形成围绕恒星运行的行星，于是我们进入了行星时代。 生命在行星上形成，它变得越来越复杂，从无性繁殖到有性繁殖，从没有神经系统的生物到动物和人类，再到出现文化、语言、农业和书面文字。生命时代是一个诱人的名字，但我认为更准确的称呼是“复制者时代”，因为生物系统是一个拥有遗传程序的系统，它们通过运行这个程序，来制造自身的新副本。 因此生命可以复制自己，但我们这样做时并不真正理解其原理。我们可以生孩子，可以复制生命，却并不真正理解孩子的身体或心智如何工作。在第三个时代，自我复制的事物占据重要地位，在地球表面占据显著地位。 现在我们正在转变，我认为我们正在进入第四个伟大时代。有人可能称其为“机器时代”，但我认为应该叫它“设计时代”。这个时代与之前的不同之处在于，此前我们世界上所有最重要的事物，都是根据一个程序（DNA）遗传复制而来，没有理解其原理。但在设计时代，我们拥有由人们设计并创造的技术、物品、工具和创造物。它们不像复制者那样——你可以运行 DNA 程序来制造一个新副本，但你无法轻易地编辑和改变它。 随着我们进入这个时代，设计的事物变得越来越重要。我们可以看到道路、城市、建筑和各种物品，环顾四周，你周围的一切几乎都是设计的，除了那些复制者。比如除了这个房间里的其他人之外，所有东西都是设计的。设计的事物开始在我们的生活中占据非常显著的地位。 现在我希望处理一下术语问题。我说了大概 70 次 “生命时代”、“机器时代”，但我认为这些术语具有误导性，因为我们的机器正变得越来越像生命，与此同时，生物系统越来越被被认为也是一种机器——生物机器。所以我认为，它们其实都是机器——生物机器、构造机器、设计机器。 真正的区别是什么？区别在于，生物系统是在没有任何心智理解其工作原理的情况下被创造的。它们是在复制一个工程程序（DNA）。而技术产品首先是在某个设计者心智的想象中被创造出来，然后才存在于世界上。设计的事物，或者说机制，更容易被改进。所以就术语而言，“复制”和“设计”的区分是恰当的，这是思考宇宙第三和第四伟大时代的好方法。 许多非人类复制者也会设计。不仅仅是人类，许多其它动物也会制造东西，会在头脑中进行构想然后制造出来。它们筑巢、挖洞。黑猩猩会剥去树枝的侧枝来钓白蚁，甚至乌鸦也会做类似的事情。用树叶条觅食。当然人类走得更远，人类制造了石斧，发明了农业。现在我们有了计算机和太空飞船工厂。另外我们还有软件，有制造其它工具的工具。当我们谈论编译器，它不同于房子那样的工具，实际上是一种用于制造房子，或设计其它事物的工具，一种制造其它工具或事物的工具。 那么现在，我们可以回答最初的问题了吗？我们在宇宙中的角色是什么？ 我们得到了这样一个视角，即我们都感觉到自己是特殊的，人类是特殊的，但是人类的特殊在某种意义上只是程度问题。我们是将设计推向更高高度的复制者，而我必须要问，我们已经将设计推到极限了吗？如果我们已经将设计推向其终极，那么在这个时代，这意味着什么？我认为它意味着，设计那些本身能够设计事物的东西。这就是我们所处的阶段，这就是我们正在做的事情。我们正在尝试做 AI，我们正在尝试设计那些本身能够设计的东西。 所以最终的视角是，人类是催化剂、助产士、先驱者，我们履行了宇宙第四个伟大时代——设计时代的使命。这是一个重要的、伟大的角色。而我对这一切最终的总结是，这十年的 AI，人类数据的时代，进展非常顺利。 雷峰网文章

雷峰网讯 7月26日，2025世界人工智能大会（WAIC）正式启幕，腾讯广告专为营销场景打造的商业AI解决方案“奇妙数字人”于大会展区亮相，观众可现场体验用多个奇妙数字人形象生成营销短视频素材的过程。    （腾讯“奇妙数字人”体验区）   腾讯广告奇妙数字人从广告营销、直播带货的细分场景切入，为中小商家提供多样化、高拟真的数字人体验。目前已储备多达3000+个公共数字人形象，且仍在增加不同年龄、风格、穿搭及场景等形象，基于电商、教育、金融、大健康等多个行业的精细化营销需求设计，并支持商家根据自身需求定制专属数字人分身。   商家通过腾讯广告旗下商业内容AIGC制作与应用分发平台“妙思”、AI电商直播解决方案“妙播”，即可分别将数字人应用在短视频营销、直播场景。在短视频制作中，商家只需输入产品信息与卖点就能自动生成文案，分钟级生成数字人口播短视频；目前已实现商家日产营销素材人效比提升300%，成本降低50%。在直播场景下，奇妙数字人支持7x24小时稳定直播，70%以上的数字人直播间观看时长和互动表现优于同行直播间，商家直播成本最高降低90%以上。   为了减少数字人语音的“机械感”，使口播短视频和直播更贴近真人，腾讯广告在语音合成技术上支持商家1:1复刻真人声音，加入行业真人特色卖货话术图谱。此外，在数字人直播间也配备了“直播大脑”，根据商家直播间的实时互动数据，针对观众问答实时作出语音回复与弹幕回复，整体端到端秒级响应。数字人直播间的问答内容无需商家预填写，可以基于商品描述实时、完全自动生成问答推荐，实现真正的直播间“全托管”。   腾讯2025Q1财报指出，AI能力已经对效果广告等业务产生了实质性的贡献。例如改进图像生成与视频编辑功能以加速广告制作，推出数字人解决方案以促进直播活动，以及加深对商品与用户兴趣的理解以提升推荐效果。   除了腾讯广告投放平台（ADQ）、奇妙数字人、妙思、妙播，还有腾讯广告全能营销助手“妙问”，不但能回答投放知识和营销分析类问题，还能完成审核/诊断/数据查询等复杂广告任务。目前妙问日均使用用户数上万、日均问题数达2.5万。相比人工沟通，平均每日为广告主节省2小时问题解决时间。此外还有腾讯全链路营销数据产品“如翼”，凭借对用户需求的洞察，助力天虹美妆下单ROI提升46%、下单率提升1.3倍；餐饮企业大家乐运用如翼“区域洞察”功能对比常规广告投放，下单率提升47%，点击率提升25%，新人注册成本降低63%。 雷峰网文章

**文｜邱晓芬 邓咏仪** **编辑｜苏建勋** **制图｜王欣逸** 7月26日，世界人工智能大会（WAIC 2025）在上海世博展览馆开幕。这是一年一度中国AI领域最重要的盛会，没有之一。 即使当日大雨且最高气温32度，上海黏腻的风也并不舒适，但依旧阻挡不了WAIC的火热。 在展览空间上，WAIC分为“世博中心”（论坛）和“世博展览馆”（展会），据《智能涌现》了解，今年的展览门票首次提前售罄。开幕两天前，7月24日，官方就放出了门票全部售罄的通告。 不少科技圈群聊中，“求票”成了近期的主题词。闲鱼上，一张原价为168元的WAIC单日门票，被炒到了650元，原价498元的三日通票，甚至要价2000多。 今年，你能想象到的所有“当红炸子鸡”都来了……AI圈聚齐了北智谱、南阶跃，还有刚发完新品的MiniMax和Kimi； 机器人圈，离上市只差临门一脚的智元和宇树也到了，还有一众刚融完钱，第一次参加WAIC的机器人新公司；更不用提阿里、腾讯、华为、京东等一众巨头。 相比谁来了，“谁没来”反而更值得关注。《智能涌现》翻遍展商表，也没有找到“AI六小虎”中，王小川的百川智能和李开复的零一万物。 （延伸阅读：「六小虎」里至少两家要放弃大模型了） 据主办方的消息，本届大会规模创下了历届之最：四馆齐开，展览面积首次突破7万平方米；吸引了800余家展商参与，展出包括40余款大模型、90余款智能机器人。 不管你因为太热、太懒、太忙，没法来WAIC；还是来到展馆却不知从何逛起，《智能涌现》给你提供的这份探展指南，也许在信息点上不是最多最全，但一定能帮你划下重点。 以下为《智能涌现》编辑部甄选出的2025WAIC展区亮点集锦，enjoy~ ## **智能终端展区（二楼H3馆）** ### **宇树：起猛了，机器人揍机器人了** 今年，宇树的机器人对抗赛无疑是智能终端展区最热闹的，展台观众里三层外三层。 两名人形机器人戴着拳击手套和护具“互殴”，互不相让。虽然偶尔有扑空，整体上还是很猛的，左勾拳，右勾拳。  机器人对抗赛 其中一个机器人被一个飞踢打倒了，没关系，一个侧身打挺，踉踉跄跄继续战斗…  机器人对抗赛 台下观众直呼——哇，机器人打架，果然拳拳到肉！ ### **智元机器人：最豪横的机器人展示，没有之一** 本次WAIC上，智元机器人的展位是所有机器人厂商里最大的，占地共有300平。 他们的机器人不仅仅在自己的展位有，在场馆一些角落也可以看到机器人在写书法、打鼓、振臂欢呼…..  智元机器人 在智元机器人展台，精灵G1像工作人员一样，为观众递物品、盖纪念章。在展台的人机冰壶互动游戏中，精灵G1还可以依据冰壶位置灵活调整策略。  冰壶互动游戏 另一旁的远征A2-W，则一直在闷头勤奋拆垛搬运。有意思的是，就算遇到箱体轻微歪斜的情况，这台机器人也能自主校准位置。 此次，智元机器人还展出了一款OmniHand灵巧手。在现场，这个灵巧手还能弹钢琴、跳手势舞、和人玩猜拳游戏，真是一双神奇的手。 想了解智元机器人，可参考我们之前的报道：《[解剖「智元机器人」：“华为系”操盘手，用经营大公司的方式创业](https://36kr.com/p/3311849506414338)》 ### **擎朗智能：机器人服务生，来杯威士忌** 逛展累了？来一杯夏日冰饮（机器人特调版）。 擎朗此次把展馆设计成了酒吧、餐吧、剧院，让机器人化身服务员。穿梭其中，你可以使唤擎朗的双足服务机器人XMAN-F1，让它帮你打爆米花、做冰镇饮料等等。 对了，记得告诉它，加不加冰。  机器人打饮料  机器人打爆米花  机器人打饮料 在酒馆的场景里，擎朗机器人侍酒师XMAN-R1还会识别订单内容，为观众一展“调酒”技艺——识别酒瓶、精准倾倒冰块、倒酒、双手递物等等。 在剧场场景中，擎朗机器人XMAN-F1还能大胆登台开麦，自主完成PPT讲解和产品演示，主打的就是一个自我推销，展现了其融合多模态交互、大语言模型与自主决策系统的智能演示能力等。 ### **银河通用：机器人化身便利店员，机器狗自动捡垃圾** 银河通用的展台，轮式底盘的人形机器人化身店员，全天候值守商超和便利店。  机器人店员 观众在iPad上挑选商品后，机器人Galbot会从琳琅满目、密集摆放的货架上为观众取送面包、卤蛋、塑料瓶、透明果冻杯等对应商品。 还有自动捡垃圾的机器狗。  捡垃圾的机器狗 观众在展区内随意投掷水瓶等垃圾，银河通用的机器狗能够自主精准识别目标物，并迅速将其抓起来。 想了解银河通用，可参考我们之前的报道：《[专访银河通用王鹤：真正能“干活”的机器人，不怕价格战](https://36kr.com/p/3350684885707399)》 ### **千寻智能：S型压弯，为你狂奔送饮料** 在千寻智能的点单互动区，观众只需扫码下单，机器人Moz1就会帮你辨识各类饮料、精准定位、稳稳抓取递送到手。机器人送的饮料，喝起来是不是更甜了？  机器人拿饮料 而为了送饮料，Moz1也是拼了——太空步、S型压弯、主动平衡挑战……  S型压弯  主动平衡挑战 不像其他厂商都是使唤机器人干活，在千寻智能的展台，机器人还能娱乐一把。在现场，机器人Moz1还给观众玩起了掌上迷宫走珠、搭建积木。  掌上迷宫走珠  搭建积木 另外，在这里，观众更能亲自上阵体验遥操。《智能涌现》体验后认为，几乎没有延迟的感觉，可以做到机器人和我同步运动。  观众体验遥操 想了解千寻智能，可参考我们之前的报道：《[千寻智能韩峰涛：到2025年底，投资人会更看好具身智能](https://36kr.com/p/3229580146195587)》 ### **星动纪元：一米七的机器人狂跳Breaking** 星动纪元展位机器人最大的特点则是，能做高强度大动作，也能完成精巧操作。 机器人业内素有“每高十公分，难度翻一倍”的说法。他们的机器人星动L7，身高171cm、体重65kg，在现场不仅展示了360度旋转跳这样的高强度动作，还能跳好街舞Breaking，做着扭腰、摆臂、旋转等动作，相当魔性。  机器人狂跳Breaking  机器人跳跃 在现场精细动作的演示中，展位的操作人员通过远程遥操作，让星动XHAND1完成了一系列高难度动作，比如捏取很轻薄的快递面单、使用扫码枪识别信息、用镊子夹取细小标签等等，甚至还能給现场来宾按摩。  机器人拿快递 想了解星动纪元，可参考我们之前的报道：[《融资5亿，90后清华博导做机器人，“外界对我们有不少误解”》](https://36kr.com/p/3369771506779912) ### **非夕科技：能做关东煮，还能传承蛋雕非遗** 展台上，非夕科技的机器人“拂晓Rizon”演示了一把非遗技艺“蛋雕”。这可是个精细活儿，要在脆弱的鸡蛋壳上雕花，考验着机器人末端执行器的控制精度，还有对柔软易碎物体的动态力学建模能力。 在WAIC的政府展区，他们还支了一个“拂晓串煮小站”，帮忙抓取原材料、穿串儿、加热、交付等等。  机器人做关东煮 ### **云深处：空翻倒立，再耍个托马斯全旋** 如果说，在其他展位体会的是人与机器人的交互，那么在云深处的展位，你则能与机器人感同身受——戴上AR眼镜，观众就可以沉浸式体验机器狗“绝影Lite3”的第一视角。 此次，云深处的山猫轮足机器人与其行业版山猫M20，亦在展会现场大显身手。 你能看到它们能通���续攀爬70厘米的高台，和杂技演员一样做“空翻接倒立”、“托马斯旋转”等，其中的运动控制技术与地形适应能力还是很能打的。  机器人上台阶 想了解云深处，可参考我们之前的报道：《独家对话云深处CEO朱秋国：给机器人安上“世界模型”，就不需要那么多数据了》 ### **普罗宇宙：机器人打螺丝，12 秒打4个** 机器人进厂打螺丝不是梦。在WAIC展会现场，普罗宇宙的大白机器人就进行了无序螺丝锁付工艺演示。据工作人员介绍，大白机器人在12秒内能完成4个精密部件的装配。  机器人打螺丝 ### **优理奇UniX：让机器人帮我做家务** 机器人全面接管家务，是众多懒人对机器人未来场景的终极想象，优理奇**UniX机器人表示：我可以。** 在现场，其机器人Wanda 2.0化身勤劳保姆，帮你收拾餐桌、分类餐具、使用洗碗机、清理桌面等等。机器人通过自动化执行长序列任务，完全模拟真实家庭操作。 在展台的乐器演奏区，Wanda 2.0还化身“节奏演奏家”，配合音响与麦克风设备，为观众敲奏手碟鼓。  机器人做家务 ### **智平方：机器人也是专业鼓手** 智平方这次展示了机器人的架子鼓表演。鼓手的名字叫“爱宝”。 随着节奏的起伏，“爱宝”的手臂在鼓面上快速击打。据现场工作人员介绍，机器人爱宝每0.375秒就能完成一次敲击，鼓与鼓之间的切换是0.75秒——差不多是专业鼓手的水准。 《智能涌现》了解到，爱宝搭载了智平方的GOVLA大模型，借鉴了人类的“双系统”思维模式，慢系统负责整体乐曲理解和节奏把控，而快系统则专注于快速、精准的动作执行。 双系统相互协作，让爱宝既能“听懂”鼓谱，又能完成复杂的鼓击动作。  机器人的架子鼓表演 ### **梅卡曼德：机器人能听懂人话，还能分类**  机器人根据指令分类 在梅卡曼德的展台，具身智能“眼脑手”机器人“小德”可以听懂“人话”了。 梅卡曼德的“小德”理解了操作员的语音任务：将食肉动物放到黄色盒子里，将食草动物放到蓝色盒子里，很好地完成了任务。 ### **魔法原子：能搬箱子，能互动的机器人** 魔法原子把工厂生产线直接搬进了展台，让身高1.7米的全尺寸人形机器人“小麦”和小伙伴现场“打工”。 尽管围观者众多，“小麦”依然精准抓取小零件放到操作台点胶，手法稳健堪比老师傅。 与此同时，它的小伙伴则挥舞机械臂，轻松搬起合金零件箱运送至货架，协作默契，展现在高强度及动态干扰环境下的稳定作业能力。 听说，除了现场展示的点胶和搬运，“小麦”机器人还能完成产品检测等多项制造业生产复杂工序的操作。  机器人搬箱子中 ## **大模型+AI应用+芯片（H1及H2馆区）** ### **阿里：把大模型装进眼镜里**  阿里的AI眼镜 刚高考完的同学们，熟悉的一位朋友又来了——阿里在WAIC上全新推出的AI硬件，把夸克装进了AI眼镜里。 夸克不仅仅能帮你复习考试、规划学习，现在还能做生活小助手。它深度融合了阿里系旗下其他应用的能力——以后戴着眼镜就能看到高德地图，不再需要在手机和方向盘上来回切换。 购物、支付也不在话下。戴着眼镜，看一下就能支付、在淘宝上比价；飞猪还能在眼镜上，给出差、旅游的你及时提醒。在未来，人人拥有一个钢铁侠的“贾维斯”管家，也不再是梦想。 ### **B站：AI真·肉身参加高考**  AI真·参加高考 AI参加高考不是新鲜事。加上机械臂之后，AI真·参加高考也成为了可能。 B站这次带来了一位UP主“AI研究室帆哥”的新创作，就相当于在DeepSeek大模型上，加上了“手”和“眼睛”。 只需把一张高考语文模拟卷放到台面上，三分钟后，机械臂就会开始用钢笔答题——上方的4K摄像头负责实时识题，AI在每道题写完后会“思考”几秒，再缓慢落笔到下一处答题框。 这个简单的机械臂也已经能做到平均单题响应22秒，视觉识别误差7%，在2025年的高考语文试卷中，达成了选择题和非主观题全对的成就。 ### **腾讯：鹅总要把你的一天都给承包了** 这届WAIC上，鹅正式宣布：要用AI智能体，把你的一天24小时承包了。 在展区里，腾讯按照人们日常行动的动线，规划好了一个AI好友圈——从从早上起床的健康管理、开车，到出游攻略，再到工作场景的学习、写代码，腾讯推出了超过10个AI 智能体，简直就是一位”赛博管家”。 最有意思的可能是这位AI旅游Agent。夏日炎炎想出游，你还在被攻略笔记、酒店对比、景点距离搞得头昏脑胀吗？  腾讯AI旅游Agent 有了这个旅游规划搭子，现在只需输入”上海五日游”，它就能一键生成个性化攻略，集成旅游攻略生成、周边搜索、景点简介、小程序点单、路径规划等等。 在现场的互动区，你还能体会到拖拉拽，直接实时二次修改路线、规划，即改即用，堪比一个24小时在线的J人旅游搭子。 ### **华为：AI超级服务器“昇腾384”真机亮相** 华为此次大手笔包下800平展区，是本届WAIC最大展位，当中550多平，都给了昇腾业务。 巨大的昇腾384超节点（Atlas 900 A3 SuperPoD）真机，在现场颇为壮观，其由12个计算柜和4个总线柜构成，将384颗昇腾NPU，192颗鲲鹏CPU通过全新高速网络对等互联，形成一台超级“AI服务器”，让集群像一台计算机一样工作。 那么，啥叫“超节点”？根据华为给我们的表述，就是用高速总线互联替代传统以太，**通信带宽提升了15倍**；单跳**通信时延降低了10倍**（从2微秒做到200纳秒）。 基于超节点架构，昇腾384最大算力可达300 PFLOPS，**较单节点算力提升了近50倍。**  △图源：华为官方 ### **阶跃星辰：人类大战AI Rapper**  人类大战AI Rapper 去年在AI圈内爆火的“歌词爆改机”，今年变得更强了！ 阶跃星辰和青心意创合作，带来了一位最新的“能说会跳”的智能伙伴“Ocra”，和王晓天等新生代歌手，展开了一场“AI中国好声音”对决。 这台人形机器人可以配合Rapper的快闪表演跳舞，通过实时语音识别、情感化肢体语言与音乐节奏的配合，真的能和人类一样自如地，和观众们对话互动。 在现场，你也能原地Rapper出道——用阶跃星辰音乐模型开始创作AI Rap，并获得中国好声音的官方评分。 ### **网易有道：这支笔让海淀妈妈都不淡定了**  有道AI答疑笔SpaceOne 当你还在为孩子的奥数题抓耳挠腮时，有道AI答疑笔SpaceOne已经在海淀二模考出了697分的高分——这可是清华北大的节奏。 这支看起来平平无奇的”笔”，其实是个隐藏的学霸。它搭载了有道自研的”子曰”教育大模型+DeepSeek-R1推理模型。 不像传统解题工具只给标准答案，SpaceOne会把解题的每一步推理过程都展示出来，就像把学霸的草稿纸完整地摊给你看。 孩子遇到不懂的地方，还能随时追问”为什么这样算？”，AI老师永远不会不耐烦。 ### **快手：教练，我想当好莱坞导演！**  快手“可灵” 国内文生视频的Top选手快手“可灵”，这次在WAIC上带来了全新的AI工作台“灵动画布”。 新上线的“灵动画布”就相当于一个完整编制的导演组——内置了一块无限延展的画布，编剧、分镜、后期都在里面。 如果说以前，用户还需要和可灵交互，根据自己拟好的脚本、分镜来生成画面，反复修改提示词； 那现在，一个人就可以单挑整个制作组——用户可以将文本、图片和视频直接拖拽上传到画布上，所有资产、素材、生成结果都会显示在同一个画面上，还可以同时比较多个生成版本。 ### **摩尔线程：AI训练向十万卡规模进发** 摩尔线程此次在WAIC展区展示云边端全栈AI解决方案，包括新一代夸娥智算集群及多行业应用案例，覆盖图形渲染、大模型训练与推理、具身智能及AI4S等领域。 此次，摩尔线程还提出了“AI工厂”的概念。这是一个系统性、全方位的变革——需要从底层芯片架构创新、到集群整体架构的优化出发，再到软件算法调优和资源调度系统的升级。 摩尔线程创始人兼CEO张建中表示，这将推动AI训练从千卡级向万卡级乃至十万卡级规模演进。  摩尔线程 ### **无问芯穹：让AI效能跃升的“三个盒子”** 在AI基础设施企业无问芯穹的展区，场地中央有三个摞在一起的大、中、小“盒子”。 据工作人员介绍，无问芯穹在今年世界人工智能大会上首次发布其全规模AI效能跃升方案，三个盒子分别对应他们的三大“操作系统级”产品——“无穹AI云”、“无界智算平台”与“无垠终端智能解决方案”。 三大产品分别面向跨地域智算网络、智算集群与多形态智能终端等全规模场景，统一适配多元算力，提供从模型调度、性能优化到AI应用部署的全链路支持。  无问芯穹 无问芯穹联合创始人、CEO夏立雪表示，大算力建设如同构建“巨型发电厂”，AI应用落地需要的是“即插即用的插座”。当下的人工智能算力建设，需要针对性适应小而广泛的AI应用企业，满足他们敏捷生产的算力需求。 ### **燧原科技：推理卡正大规模应用** 在燧原科技展区，呈现了“燧原®S60”人工智能推理卡在泛互联网领域的大规模商业化应用，据了解，S60不仅支持聊天机器人、代码生成、在线会议纪要等大模型应用场景，在搜索、推荐、广告和语音识别、图片分类等典型AI应用场景中也能支持。  燧原科技 另外，燧原科技还展示了庆阳、无锡、宜昌等智算中心的部署成果—— 2024年底，燧原科技在甘肃省庆阳市建成了国内首个万卡推理集群；无锡太湖亿芯智算中心则关注AIGC、社交共创、生物医药与智能制造等应用场景；宜昌点军智算中心通过跨区域、跨网络算力调度，面向政务、金融、教育等行业。 ### 北电数智：为村里带来一位“AI村支书” 此次，北电数智展示了基于“星火·政务底座”的“乡村振兴幸福大模型”。据介绍，这一大模型首先落地北京市北沟村，基于“AI助理村支书”，能够实现网格化治理、文旅助手、健康管理助手等应用。  AI助理村支书 北电数智的星火·医疗底座，则提供了AI多模态辅诊、数字人和各类Agent应用。据介绍，北电数智已经为中日友好医院构建了一站式AI医疗赋能体系，涵盖医疗可信数据服务、樱智·α专病大模型、樱智Agent开发平台等等。  end  end  

**文｜邱晓芬 邓咏仪** **编辑｜苏建勋** **制图｜王欣逸** 7月26日，世界人工智能大会（WAIC 2025）在上海世博展览馆开幕。这是一年一度中国AI领域最重要的盛会，没有之一。 即使当日大雨且最高气温32度，上海黏腻的风也并不舒适，但依旧阻挡不了WAIC的火热。 在展览空间上，WAIC分为“世博中心”（论坛）和“世博展览馆”（展会），据《智能涌现》了解，今年的展览门票首次提前售罄。开幕两天前，7月24日，官方就放出了门票全部售罄的通告。 不少科技圈群聊中，“求票”成了近期的主题词。闲鱼上，一张原价为168元的WAIC单日门票，被炒到了650元，原价498元的三日通票，甚至要价2000多。 今年，你能想象到的所有“当红炸子鸡”都来了……AI圈聚齐了北智谱、南阶跃，还有刚发完新品的MiniMax和Kimi； 机器人圈，离上市只差临门一脚的智元和宇树也到了，还有一众刚融完钱，第一次参加WAIC的机器人新公司；更不用提阿里、腾讯、华为、京东等一众巨头。 相比谁来了，“谁没来”反而更值得关注。《智能涌现》翻遍展商表，也没有找到“AI六小虎”中，王小川的百川智能和李开复的零一万物。 （延伸阅读：「六小虎」里至少两家要放弃大模型了） 据主办方的消息，本届大会规模创下了历届之最：四馆齐开，展览面积首次突破7万平方米；吸引了800余家展商参与，展出包括40余款大模型、90余款智能机器人。 不管你因为太热、太懒、太忙，没法来WAIC；还是来到展馆却不知从何逛起，《智能涌现》给你提供的这份探展指南，也许在信息点上不是最多最全，但一定能帮你划下重点。 以下为《智能涌现》编辑部甄选出的2025WAIC展区亮点集锦，enjoy~ ## **智能终端展区（二楼H3馆）** ### **宇树：起猛了，机器人揍机器人了** 今年，宇树的机器人对抗赛无疑是智能终端展区最热闹的，展台观众里三层外三层。 两名人形机器人戴着拳击手套和护具“互殴”，互不相让。虽然偶尔有扑空，整体上还是很猛的，左勾拳，右勾拳。  机器人对抗赛 其中一个机器人被一个飞踢打倒了，没关系，一个侧身打挺，踉踉跄跄继续战斗…  机器人对抗赛 台下观众直呼——哇，机器人打架，果然拳拳到肉！ ### **智元机器人：最豪横的机器人展示，没有之一** 本次WAIC上，智元机器人的展位是所有机器人厂商里最大的，占地共有300平。 他们的机器人不仅仅在自己的展位有，在场馆一些角落也可以看到机器人在写书法、打鼓、振臂欢呼…..  智元机器人 在智元机器人展台，精灵G1像工作人员一样，为观众递物品、盖纪念章。在展台的人机冰壶互动游戏中，精灵G1还可以依据冰壶位置灵活调整策略。  冰壶互动游戏 另一旁的远征A2-W，则一直在闷头勤奋拆垛搬运。有意思的是，就算遇到箱体轻微歪斜的情况，这台机器人也能自主校准位置。 此次，智元机器人还展出了一款OmniHand灵巧手。在现场，这个灵巧手还能弹钢琴、跳手势舞、和人玩猜拳游戏，真是一双神奇的手。 想了解智元机器人，可参考我们之前的报道：《[解剖「智元机器人」：“华为系”操盘手，用经营大公司的方式创业](https://36kr.com/p/3311849506414338)》 ### **擎朗智能：机器人服务生，来杯威士忌** 逛展累了？来一杯夏日冰饮（机器人特调版）。 擎朗此次把展馆设计成了酒吧、餐吧、剧院，让机器人化身服务员。穿梭其中，你可以使唤擎朗的双足服务机器人XMAN-F1，让它帮你打爆米花、做冰镇饮料等等。 对了，记得告诉它，加不加冰。  机器人打饮料  机器人打爆米花  机器人打饮料 在酒馆的场景里，擎朗机器人侍酒师XMAN-R1还会识别订单内容，为观众一展“调酒”技艺——识别酒瓶、精准倾倒冰块、倒酒、双手递物等等。 在剧场场景中，擎朗机器人XMAN-F1还能大胆登台开麦，自主完成PPT讲解和产品演示，主打的就是一个自我推销，展现了其融合多模态交互、大语言模型与自主决策系统的智能演示能力等。 ### **银河通用：机器人化身便利店员，机器狗自动捡垃圾** 银河通用的展台，轮式底盘的人形机器人化身店员，全天候值守商超和便利店。  机器人店员 观众在iPad上挑选商品后，机器人Galbot会从琳琅满目、密集摆放的货架上为观众取送面包、卤蛋、塑料瓶、透明果冻杯等对应商品。 还有自动捡垃圾的机器狗。  捡垃圾的机器狗 观众在展区内随意投掷水瓶等垃圾，银河通用的机器狗能够自主精准识别目标物，并迅速将其抓起来。 想了解银河通用，可参考我们之前的报道：《[专访银河通用王鹤：真正能“干活”的机器人，不怕价格战](https://36kr.com/p/3350684885707399)》 ### **千寻智能：S型压弯，为你狂奔送饮料** 在千寻智能的点单互动区，观众只需扫码下单，机器人Moz1就会帮你辨识各类饮料、精准定位、稳稳抓取递送到手。机器人送的饮料，喝起来是不是更甜了？  机器人拿饮料 而为了送饮料，Moz1也是拼了——太空步、S型压弯、主动平衡挑战……  S型压弯  主动平衡挑战 不像其他厂商都是使唤机器人干活，在千寻智能的展台，机器人还能娱乐一把。在现场，机器人Moz1还给观众玩起了掌上迷宫走珠、搭建积木。  掌上迷宫走珠  搭建积木 另外，在这里，观众更能亲自上阵体验遥操。《智能涌现》体验后认为，几乎没有延迟的感觉，可以做到机器人和我同步运动。  观众体验遥操 想了解千寻智能，可参考我们之前的报道：《[千寻智能韩峰涛：到2025年底，投资人会更看好具身智能](https://36kr.com/p/3229580146195587)》 ### **星动纪元：一米七的机器人狂跳Breaking** 星动纪元展位机器人最大的特点则是，能做高强度大动作，也能完成精巧操作。 机器人业内素有“每高十公分，难度翻一倍”的说法。他们的机器人星动L7，身高171cm、体重65kg，在现场不仅展示了360度旋转跳这样的高强度动作，还能跳好街舞Breaking，做着扭腰、摆臂、旋转等动作，相当魔性。  机器人狂跳Breaking  机器人跳跃 在现场精细动作的演示中，展位的操作人员通过远程遥操作，让星动XHAND1完成了一系列高难度动作，比如捏取很轻薄的快递面单、使用扫码枪识别信息、用镊子夹取细小标签等等，甚至还能給现场来宾按摩。  机器人拿快递 想了解星动纪元，可参考我们之前的报道：[《融资5亿，90后清华博导做机器人，“外界对我们有不少误解”》](https://36kr.com/p/3369771506779912) ### **非夕科技：能做关东煮，还能传承蛋雕非遗** 展台上，非夕科技的机器人“拂晓Rizon”演示了一把非遗技艺“蛋雕”。这可是个精细活儿，要在脆弱的鸡蛋壳上雕花，考验着机器人末端执行器的控制精度，还有对柔软易碎物体的动态力学建模能力。 在WAIC的政府展区，他们还支了一个“拂晓串煮小站”，帮忙抓取原材料、穿串儿、加热、交付等等。  机器人做关东煮 ### **云深处：空翻倒立，再耍个托马斯全旋** 如果说，在其他展位体会的是人与机器人的交互，那么在云深处的展位，你则能与机器人感同身受——戴上AR眼镜，观众就可以沉浸式体验机器狗“绝影Lite3”的第一视角。 此次，云深处的山猫轮足机器人与其行业版山猫M20，亦在展会现场大显身手。 你能看到它们能通��续攀爬70厘米的高台，和杂技演员一样做“空翻接倒立”、“托马斯旋转”等，其中的运动控制技术与地形适应能力还是很能打的。  机器人上台阶 想了解云深处，可参考我们之前的报道：《独家对话云深处CEO朱秋国：给机器人安上“世界模型”，就不需要那么多数据了》 ### **普罗宇宙：机器人打螺丝，12 秒打4个** 机器人进厂打螺丝不是梦。在WAIC展会现场，普罗宇宙的大白机器人就进行了无序螺丝锁付工艺演示。据工作人员介绍，大白机器人在12秒内能完成4个精密部件的装配。  机器人打螺丝 ### **优理奇UniX：让机器人帮我做家务** 机器人全面接管家务，是众多懒人对机器人未来场景的终极想象，优理奇**UniX机器人表示：我可以。** 在现场，其机器人Wanda 2.0化身勤劳保姆，帮你收拾餐桌、分类餐具、使用洗碗机、清理桌面等等。机器人通过自动化执行长序列任务，完全模拟真实家庭操作。 在展台的乐器演奏区，Wanda 2.0还化身“节奏演奏家”，配合音响与麦克风设备，为观众敲奏手碟鼓。  机器人做家务 ### **智平方：机器人也是专业鼓手** 智平方这次展示了机器人的架子鼓表演。鼓手的名字叫“爱宝”。 随着节奏的起伏，“爱宝”的手臂在鼓面上快速击打。据现场工作人员介绍，机器人爱宝每0.375秒就能完成一次敲击，鼓与鼓之间的切换是0.75秒——差不多是专业鼓手的水准。 《智能涌现》了解到，爱宝搭载了智平方的GOVLA大模型，借鉴了人类的“双系统”思维模式，慢系统负责整体乐曲理解和节奏把控，而快系统则专注于快速、精准的动作执行。 双系统相互协作，让爱宝既能“听懂”鼓谱，又能完成复杂的鼓击动作。  机器人的架子鼓表演 ### **梅卡曼德：机器人能听懂人话，还能分类**  机器人根据指令分类 在梅卡曼德的展台，具身智能“眼脑手”机器人“小德”可以听懂“人话”了。 梅卡曼德的“小德”理解了操作员的语音任务：将食肉动物放到黄色盒子里，将食草动物放到蓝色盒子里，很好地完成了任务。 ### **魔法原子：能搬箱子，能互动的机器人** 魔法原子把工厂生产线直接搬进了展台，让身高1.7米的全尺寸人形机器人“小麦”和小伙伴现场“打工”。 尽管围观者众多，“小麦”依然精准抓取小零件放到操作台点胶，手法稳健堪比老师傅。 与此同时，它的小伙伴则挥舞机械臂，轻松搬起合金零件箱运送至货架，协作默契，展现在高强度及动态干扰环境下的稳定作业能力。 听说，除了现场展示的点胶和搬运，“小麦”机器人还能完成产品检测等多项制造业生产复杂工序的操作。  机器人搬箱子中 ## **大模型+AI应用+芯片（H1及H2馆区）** ### **阿里：把大模型装进眼镜里**  阿里的AI眼镜 刚高考完的同学们，熟悉的一位朋友又来了——阿里在WAIC上全新推出的AI硬件，把夸克装进了AI眼镜里。 夸克不仅仅能帮你复习考试、规划学习，现在还能做生活小助手。它深度融合了阿里系旗下其他应用的能力——以后戴着眼镜就能看到高德地图，不再需要在手机和方向盘上来回切换。 购物、支付也不在话下。戴着眼镜，看一下就能支付、在淘宝上比价；飞猪还能在眼镜上，给出差、旅游的你及时提醒。在未来，人人拥有一个钢铁侠的“贾维斯”管家，也不再是梦想。 ### **B站：AI真·肉身参加高考**  AI真·参加高考 AI参加高考不是新鲜事。加上机械臂之后，AI真·参加高考也成为了可能。 B站这次带来了一位UP主“AI研究室帆哥”的新创作，就相当于在DeepSeek大模型上，加上了“手”和“眼睛”。 只需把一张高考语文模拟卷放到台面上，三分钟后，机械臂就会开始用钢笔答题——上方的4K摄像头负责实时识题，AI在每道题写完后会“思考”几秒，再缓慢落笔到下一处答题框。 这个简单的机械臂也已经能做到平均单题响应22秒，视觉识别误差7%，在2025年的高考语文试卷中，达成了选择题和非主观题全对的成就。 ### **腾讯：鹅总要把你的一天都给承包了** 这届WAIC上，鹅正式宣布：要用AI智能体，把你的一天24小时承包了。 在展区里，腾讯按照人们日常行动的动线，规划好了一个AI好友圈——从从早上起床的健康管理、开车，到出游攻略，再到工作场景的学习、写代码，腾讯推出了超过10个AI 智能体，简直就是一位”赛博管家”。 最有意思的可能是这位AI旅游Agent。夏日炎炎想出游，你还在被攻略笔记、酒店对比、景点距离搞得头昏脑胀吗？  腾讯AI旅游Agent 有了这个旅游规划搭子，现在只需输入”上海五日游”，它就能一键生成个性化攻略，集成旅游攻略生成、周边搜索、景点简介、小程序点单、路径规划等等。 在现场的互动区，你还能体会到拖拉拽，直接实时二次修改路线、规划，即改即用，堪比一个24小时在线的J人旅游搭子。 ### **华为：AI超级服务器“昇腾384”真机亮相** 华为此次大手笔包下800平展区，是本届WAIC最大展位，当中550多平，都给了昇腾业务。 巨大的昇腾384超节点（Atlas 900 A3 SuperPoD）真机，在现场颇为壮观，其由12个计算柜和4个总线柜构成，将384颗昇腾NPU，192颗鲲鹏CPU通过全新高速网络对等互联，形成一台超级“AI服务器”，让集群像一台计算机一样工作。 那么，啥叫“超节点”？根据华为给我们的表述，就是用高速总线互联替代传统以太，**通信带宽提升了15倍**；单跳**通信时延降低了10倍**（从2微秒做到200纳秒）。 基于超节点架构，昇腾384最大算力可达300 PFLOPS，**较单节点算力提升了近50倍。**  △图源：华为官方 ### **阶跃星辰：人类大战AI Rapper**  人类大战AI Rapper 去年在AI圈内爆火的“歌词爆改机”，今年变得更强了！ 阶跃星辰和青心意创合作，带来了一位最新的“能说会跳”的智能伙伴“Ocra”，和王晓天等新生代歌手，展开了一场“AI中国好声音”对决。 这台人形机器人可以配合Rapper的快闪表演跳舞，通过实时语音识别、情感化肢体语言与音乐节奏的配合，真的能和人类一样自如地，和观众们对话互动。 在现场，你也能原地Rapper出道——用阶跃星辰音乐模型开始创作AI Rap，并获得中国好声音的官方评分。 ### **网易有道：这支笔让海淀妈妈都不淡定了**  有道AI答疑笔SpaceOne 当你还在为孩子的奥数题抓耳挠腮时，有道AI答疑笔SpaceOne已经在海淀二模考出了697分的高分——这可是清华北大的节奏。 这支看起来平平无奇的”笔”，其实是个隐藏的学霸。它搭载了有道自研的”子曰”教育大模型+DeepSeek-R1推理模型。 不像传统解题工具只给标准答案，SpaceOne会把解题的每一步推理过程都展示出来，就像把学霸的草稿纸完整地摊给你看。 孩子遇到不懂的地方，还能随时追问”为什么这样算？”，AI老师永远不会不耐烦。 ### **快手：教练，我想当好莱坞导演！**  快手“可灵” 国内文生视频的Top选手快手“可灵”，这次在WAIC上带来了全新的AI工作台“灵动画布”。 新上线的“灵动画布”就相当于一个完整编制的导演组——内置了一块无限延展的画布，编剧、分镜、后期都在里面。 如果说以前，用户还需要和可灵交互，根据自己拟好的脚本、分镜来生成画面，反复修改提示词； 那现在，一个人就可以单挑整个制作组——用户可以将文本、图片和视频直接拖拽上传到画布上，所有资产、素材、生成结果都会显示在同一个画面上，还可以同时比较多个生成版本。 ### **摩尔线程：AI训练向十万卡规模进发** 摩尔线程此次在WAIC展区展示云边端全栈AI解决方案，包括新一代夸娥智算集群及多行业应用案例，覆盖图形渲染、大模型训练与推理、具身智能及AI4S等领域。 此次，摩尔线程还提出了“AI工厂”的概念。这是一个系统性、全方位的变革——需要从底层芯片架构创新、到集群整体架构的优化出发，再到软件算法调优和资源调度系统的升级。 摩尔线程创始人兼CEO张建中表示，这将推动AI训练从千卡级向万卡级乃至十万卡级规模演进。  摩尔线程 ### **无问芯穹：让AI效能跃升的“三个盒子”** 在AI基础设施企业无问芯穹的展区，场地中央有三个摞在一起的大、中、小“盒子”。 据工作人员介绍，无问芯穹在今年世界人工智能大会上首次发布其全规模AI效能跃升方案，三个盒子分别对应他们的三大“操作系统级”产品——“无穹AI云”、“无界智算平台”与“无垠终端智能解决方案”。 三大产品分别面向跨地域智算网络、智算集群与多形态智能终端等全规模场景，统一适配多元算力，提供从模型调度、性能优化到AI应用部署的全链路支持。  无问芯穹 无问芯穹联合创始人、CEO夏立雪表示，大算力建设如同构建“巨型发电厂”，AI应用落地需要的是“即插即用的插座”。当下的人工智能算力建设，需要针对性适应小而广泛的AI应用企业，满足他们敏捷生产的算力需求。 ### **燧原科技：推理卡正大规模应用** 在燧原科技展区，呈现了“燧原®S60”人工智能推理卡在泛互联网领域的大规模商业化应用，据了解，S60不仅支持聊天机器人、代码生成、在线会议纪要等大模型应用场景，在搜索、推荐、广告和语音识别、图片分类等典型AI应用场景中也能支持。  燧原科技 另外，燧原科技还展示了庆阳、无锡、宜昌等智算中心的部署成果—— 2024年底，燧原科技在甘肃省庆阳市建成了国内首个万卡推理集群；无锡太湖亿芯智算中心则关注AIGC、社交共创、生物医药与智能制造等应用场景；宜昌点军智算中心通过跨区域、跨网络算力调度，面向政务、金融、教育等行业。 ### 北电数智：为村里带来一位“AI村支书” 此次，北电数智展示了基于“星火·政务底座”的“乡村振兴幸福大模型”。据介绍，这一大模型首先落地北京市北沟村，基于“AI助理村支书”，能够实现网格化治理、文旅助手、健康管理助手等应用。  AI助理村支书 北电数智的星火·医疗底座，则提供了AI多模态辅诊、数字人和各类Agent应用。据介绍，北电数智已经为中日友好医院构建了一站式AI医疗赋能体系，涵盖医疗可信数据服务、樱智·α专病大模型、樱智Agent开发平台等等。  end  end  

安联人寿证实，在 7 月中旬的一次数据泄露事件中，黑客窃取了其“大多数”客户、金融专业人士和员工的个人信息。该公司周六在向缅因州总检察长[提交的一份法律要求的文件](https://www.maine.gov/agviewer/content/ag/985235c7-cb95-4be2-8792-a1252b4f8318/0446bff3-a013-43ed-82fa-bca6bb157de1.html)中披露了此次数据泄露事件，但并未立即公布安联人寿客户的具体受影响人数。  据其网站显示，其母公司安联在全球拥有超过1.25亿私人和企业客户。 “2025年7月16日，一名恶意威胁行为者入侵了安联人寿使用的第三方云端CRM系统，”该系统指的是包含客户信息的客户关系管理（CRM）数据库。“该威胁行为者利用社会工程学技术，获取了安联人寿大部分客户、金融专业人士以及部分员工的个人身份信息，”该发言人表示。 安联人寿表示已通知联邦调查局，并补充说“没有证据”表明其网络上的任何其他系统受到了损害。  这家保险巨头不愿透露是否收到过黑客的任何通信，例如勒索信。该公司也没有将此次入侵归咎于黑客组织。  安联人寿是上个月最新一家遭受黑客攻击的公司，此次攻击是针对整个保险行业的数据泄露浪潮中发生的，其中包括主要的补充医疗保险提供商美国家庭人寿保险公司(Aflac )。Google安全研究人员今年6月表示，他们“注意到保险行业发生了多起入侵事件”，这些事件归咎于“分散蜘蛛”(Scattered Spider)，这是一个黑客组织，其技术依赖于社会工程学技术，例如欺骗性呼叫和诱骗服务台授予其访问公司网络的权限。  在针对保险公司进行攻击之前，Scattered Spider 黑客组织还曾针对英国零售业、航空和运输业进行攻击，并且历史上以针对硅谷科技巨头的黑客攻击而闻名。 根据缅因州的文件，安联计划于 8 月 1 日左右开始通知受影响的个人。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515556.htm)

**近日，雄安电信在“雄安新区华望城万兆小区”成功完成首户万兆宽带业务安装与开通实测。**此次业务测试采用华为50G PON和Wi-Fi 7 FTTR解决方案，实现技术突破。 现场实测显示，**用户侧下载速率达9893Mbps，上传速率达9644Mbps，逼近10Gbps理论极限，性能全面超越国际主流标准。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250726/0f2a8493344845f2bc86d559be2b9800.png) 华为50G PON技术优势显著，支持上下行对称万兆速率与毫秒级低时延，协同Wi-Fi 7 FTTR构建端到端万兆覆盖。 云电脑、云游戏运行流畅，8K超高清视频、VR/AR沉浸式体验无卡顿，智能家居联动更敏捷。 该技术还具备“三代五模”全速率融合能力，端口兼容EPON、10G EPON、50G PON模式，通过Combo光模块实现10G与50G灵活切换，用户可按需升级，运营商无需一次性更换OLT设备。 同时，其光功率预算提升至32dB以上，覆盖现有95%以上ODN网络场景，无需改动基础设施，最大限度保护现网投资。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250726/366152229fed46ca8cc69fad4b00d604.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515554.htm)

**砺算科技发布了第一代TrueGPU系列图形卡，官方表示这是国产真自研高性能图形GPU。**准确来说这次发布会砺算科技带来了两款产品，分别是首款GPU芯片“7G100”系列和首款显卡产品Lisuan eXtreme系列。 **作为一款全自研高性能图形GPU，砺算7G100系列秉持创新融合，从指令集到计算核心完全由自主设计，基于自研TrueGPU天图架构，并自研指令集、自研软件栈。** 在效率表现上，砺算7G100系列最多可同时运行48个没有依赖的任务，能够最大化GPU使用效率，实现“智能多任务处理”。 官方表示，这是通过打破三角形渲染的顺序限制，在不依赖顺序的场景下提升50%渲染效率，实现“智能乱序渲染”。 7G100系列GPU支持FP32或INT32的指令双发射，实现“硬件级智能分配”。 在矩阵内存布局优化层面，砺算7G100系列GPU将矩阵数据以方块形式存储，更贴近实际使用模式，优化40%显存使用效率。 **砺算7G100系列GPU能通过硬件自动检测与任务智能分配系统，将巨量的3D渲染和通用计算任务划分为更小的子任务，依据当前硬件负载情况动态分配给计算单元，实时平衡负载。** 此外，官方还指出，他们聚焦GPU处理器资源平衡，砺算GPU能够通过TEX/UAV指令任务动态均衡系统，自动监控并调整任务分配，智能优化数据流，消除因应用程序偏好而导致的资源不均衡。 **砺算GPU支持NRSS动态优化渲染画质，实现对英伟达DLSS技术和AMD FSR技术的对标。** 7G100还支持SRIOV技术，最多支持16路虚拟GPU，能够为云端应用部署提供更多可能性。 按照之前的说法，这款国产自研GPU基于6nm工艺。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250726/9074ce0299114d788d7dd01b434e7faf.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250726/ab878b6061644762a86a80b0ab34a520.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250726/dbccd983cedf47d9a1ea5e77247de515.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515550.htm)

在2025年世界人工智能大会开幕式上，**中国气象局正式发布全民早期预警中国方案“妈祖（MAZU）”。**这一方案以多灾种预警为核心，旨在构建覆盖全球的早期预警服务网络，向世界分享中国在气象防灾领域的实践经验与技术成果。 “妈祖”之名源自中国沿海地区象征海洋与气象守护的文化符号，其英文缩写MAZU寓意多灾种（Multi-hazard）、预警（Alert）、零差距（Zero-gap）和普惠（Universal）。 在世界气象组织秘书长见证下，**中国气象局局长向吉布提、蒙古两国代表移交“AI气象预警钥匙”**，标志着城市多灾种早期预警智能体（MAZU-Urban）正式开启跨国使命。 面对日益严峻的全球极端天气挑战，“妈祖”方案依托人工智能技术突破传统预报局限，通过云端系统提供可定制、易部署的解决方案。 目前，中国已与埃塞俄比亚、巴基斯坦等国联合开发预警系统，上海“城市多灾种预警工具箱”已在蒙古落地应用，巴基斯坦专家借助该系统成功提升季风降雨预报精度。 方案还通过技术共享、能力建设、风险评估体系共建等多维度合作，助力发展中国家强化防灾能力。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250726/a7a11c47b0f44d7ca80dfe4c238bd80d.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515548.htm)

Vertical Aerospace 的VX-4 eVTOL 混合动力空中出租车原型机创造了纪录，在英国皇家国际航空展期间完成了该类型飞机首次穿越公共空域在两个机场之间飞行。  观众观看 VX-4 降落在皇家空军费尔福德基地 这次历史性的飞行乍一看可能没什么特别之处。这架飞机从科茨沃尔德机场的Vertical飞行测试中心到英国皇家空军费尔福德基地（今年7月18日至20日的皇家国际航空纹身展就在这里举行），仅飞行了17英里（27公里），但这是一项意义非凡的壮举。这不仅是专为商业服务设计的全尺寸、有人驾驶的倾转旋翼机eVTOL首次进行此类飞行，而且获得了民航局的全面批准，并展示了VX-4与真实机场运营完全融合的能力。 在军乐节上亮相后，该原型机将用于开发 VX-4 的新型号，该型号将于今年晚些时候进行飞行测试，预计 2028 年获得认证。 VX-4 是一款可搭载四名乘客的倾转旋翼 eVTOL 飞机，提供全电动和混合动力两种版本。在首次试飞中，其速度达 100 节（115 英里/小时，185 公里/小时），飞行高度达 1800 英尺（550 米）。虽然官方尚未公布续航里程，但据估计，其全电动续航里程为 100 英里（161 公里），混合动力续航里程为 1000 英里（1600 公里），有效载荷达 1.1 吨。 [](https://newatlas.com/aircraft/vertical-aerospace-evtol-completes-historic-airport-to-airport-flight/#gallery:2) [](https://newatlas.com/aircraft/vertical-aerospace-evtol-completes-historic-airport-to-airport-flight/#gallery:2) 飞行中的 VX-4 该旋翼机专为民用和军用设计，具有良好的隐身性能，且发热量和噪音低。此外，它还具备自主和遥控飞行能力，飞行员是可有可无的。 <ps direction="vertical" indicator="1"></ps> “驾驶VX4进行机场间飞行是一个重要的里程碑，也是对该飞机实际性能的有力证明，”Vertical公司首席试飞员、驾驶过全尺寸VX4原型机的西蒙·戴维斯说道。“能够将它带到RIAT，与世界上最先进的军用飞机一起飞行，是一个值得骄傲的时刻，也强烈表明了新一代飞机将在国防和特殊任务行动中发挥重要作用。” <ps direction="vertical" indicator="1"> </ps> [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515546.htm)

 月26日，《重返未来：1999》在中国、欧美、日、韩等多地区举办了《刺客信条》全球联动特别发布会。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; 全新联动角色：艾吉奥、卡珊德拉、阿利克西欧斯将在8月7日与全球的1999玩家见面。其中艾吉奥、卡珊德拉为卡池角色，可享受联动相关特惠活动，阿利克西欧斯将通过签到活动免费赠送满塑。

Michael Niedermayer[宣布](https://ffmpeg.org/pipermail/ffmpeg-devel/2025-July/347010.html)他将很快开始准备 FFmpeg 8.0 的发布。FFmpeg 8.0 代码应该在未来一两周内分支出来，然后在一两周后发布 FFmpeg 8.0 版本。所以大约在 8 月底，FFmpeg 8.0 就会上线。 FFmpeg 8.0 将为 RealVideo 6.0、ADPCM IMA Xbox、G.728、Sanyo LD-ADPCM 和三星 Advanced Professional Video 的 APV引入新的解码器。在编码器方面，还支持 APV 编码、动画 JPEG-XL 编码和 libx265 alpha 层编码功能。此外，还支持 OpenHarmony 编码和解码。 对于视频加速 API（VA-API），已连接 VVC/H.266 支持。在 VVC 方面，Matroska 容器内也有 VVC 处理。FFmpeg 的 Flash Video FLV v2 支持现在还支持更多现代编解码器，并且可以处理多轨音频和视频。FFmpeg 8.0 的 MP4 复用器还增加了 CENC AV1 支持。 此外，FFmpeg 8.0 还有新的 AVX-512 优化、FFV1 改进、用于亚秒级延迟流的 WHIP 复用器、AV1 RTP 打包器/解包器、AMD AMF 解码器、Vulkan Video 增强功能、更好的 HDR 视频支持以及许多其他变化。FFmpeg 8.0 尚未合并但可能及时完成的一项功能是[最近](https://patchwork.ffmpeg.org/project/ffmpeg/patch/20250719125526.389239-1-vpalmisano@gmail.com/)为 FFmpeg 添加 OpenAI Whisper 音频过滤器支持的工作。这可以为 FFmpeg 提供 AI 驱动的实时字幕/转录支持。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515544.htm)

中国气象局宣布，在第2025年世界人工智能大会气象专会上，**全球首个空间天气链式人工智能预报模型——“风宇”正式发布。**据了解，“风宇”由国家卫星气象中心牵头，联合南昌大学、华为共同参与研发。 为应对太阳风暴对全球卫星运行、无线电通信、卫星导航定位及其他关键基础设施的影响，“风宇”面向空间天气保障需求，成为**国际首个覆盖太阳风、磁层、电离层全链条的空间天气人工智能预报模型。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250726/309354d44d18489bbb7b1f5f8d2f2681.jpg) “风宇”首创链式训练模式和可插拔架构，将太阳风、磁层和电离层分别建模。 如此一来，既能够更真实地再现太阳风如何影响地球空间环境，又能描绘出磁层和电离层之间复杂的相互作用，提升了各区域预测精度及极端事件预测稳定性，为复杂空间天气智能预报提供了新的技术手段。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250726/f7d604f0e59f4803a1c1f0fcf9d75112.jpg) 在长达一年的预测性能测试中，“风宇”在太阳风、磁层和电离层各区域均表现出卓越的24小时短临预测能力。 测试表明，**“风宇”对近两年大磁暴的预报比已有方法更为准确，在电离层区域的预测性能尤为突出，全球电子密度总含量的预测误差基本控制在10%左右。** “风宇”牵头研发者、卫星中心主任王劲松表示，“风宇”的发布标志着我国空间天气监测预警能力取得新的突破性进展。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250726/4235c2e84949413e93f509e083dde9b6.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515540.htm)

**据挪威道路联合会（OFV）统计数据显示，6月挪威电动汽车市场份额高达97%，创下全球新纪录。**这意味着，在挪威，每卖出100辆新车，就有97辆是电动车。 其中，特斯拉Model Y共交付5004辆，成为6月挪威电动汽车市场上最畅销的车型。 纵观2025上半年，挪威整体电动汽车市场份额达93.7%，同比提升8.8个百分点，传统燃油车几乎被完全取代。 **上半年，中国品牌乘用车在挪威新车销量中的占比达到创纪录的12.3%，较2023年的7%近乎翻倍。** 挪威，地处北欧高纬度地区，冬季漫长寒冷，这样的地理环境看似并不利于电动车发展。然而，现实却令人惊叹。 政策扶持堪称挪威电动车普及的强大助推器。在挪威，传统燃油车需缴纳高额税款和登记费，购车成本中税费占比可达三分之一甚至一半。相比之下，购买电动车在税费上能节省大量开支。 此外，完善的基础设施为电动车的广泛使用提供了保障。挪威拥有世界上最环保、强大的电网之一，水力发电量占全国发电量90%以上 ，这为充电设施的普及奠定了良好基础。 如今，挪威全国有超过2.7万个公共充电桩，在主要道路上，每50公里就设有一个快速充电站，即便是在偏远的北部地区，电动车出行也无需担忧充电难题。 而且，挪威超2/3的电动车车主有条件在家里充电，进一步提升了充电的便捷性。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250726/e2855b95e1234712bf102491e3e45ec8.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515538.htm)

<blockquote><p>当美团、阿里为外卖补贴战烧到“血糖爆表”时，京东却悄悄熄火，把炮口对准了“人心”。三年要开一万家自营“七鲜小厨”，刘强东用18.8元的现炒酸菜牛肉饭和拒绝“幽灵外卖”的口号，既赚口碑又秀肌肉：生鲜供应链延伸、千万级日活流量池、炒菜机器人练兵场，一石三鸟。巨头烧钱抢地盘，京东攻心做样板——外卖下半场，故事才刚刚开始。</p> </blockquote> ## 01 京东在这场让年轻人血糖集体飙升的外卖补贴大战中，扮演了“谜”一样的角色。 它先是“点火”，以变革者的身份冲进场，引得美团跟阿里都加大力度，在刚刚过去的两个周六疯狂血拼发券，京东倒是没啥声响，直到本周，才宣布启动“菜品合伙人”招募计划，公布了这个“七鲜小厨”的新项目。 自营外卖，它终于来了。 刘强东在6月做过预告：“再过一个月后，京东外卖会出一个跟美团完全不同的商业模式。”我们在当时的稿子《大胆猜测：京东外卖1个月后要放什么大招》中，预判了它做自营外卖的可能。 从官方发布的消息来看，京东计划在3年内在全国建设10000家“七鲜小厨”。 放到整个外卖市场大盘来看，1万家是一个很小的数字，美团外卖商家的入驻数量达到1450万，京东外卖入驻商家也有150万。也就是说，七鲜小厨短期内不会对外卖格局带来大的影响，但这个动作，又一次让京东、京东外卖以“变革者”的身份站在舆论的风口上。 而且，隔壁的美团和阿里似乎为它的出场掏了更多钱。就像一场酒席，花门、舞美、音箱这些氛围费用都是它们出的，京东就管发喜帖、新人登场。 美团阿里不血拼了，京东继续“诛心”了。 ## 02 这不是刘强东第一次做餐饮生意了。 30年前，刘强东还是人大学生，就用打工攒的钱，盘下校门口一家餐馆，开启人生第一次创业。 虽然野心很大，想要做成赶超肯德基、麦当劳的中国最大的连锁餐厅，但遗憾的是，这家餐厅在他手上只经营6个月就倒闭了。主要问题出在管理，刘强东忙于学业，并没有投入太多精力到餐厅，导致“后厨和收银员谈恋爱”、“员工们在菜价上动手脚”。 据说临别时，刘强东非常恼火，放话：这是让我最伤心的地方！再也不来了！ 人生第一次创业可能跟初恋一样让人难忘，于是三十年后，刘强东又回到了开“连锁餐厅”的路上。 当然，这个“连锁餐厅”的定位只是我的理解。 “京东黑板报”对七鲜小厨的定位是“餐饮制作平台”，也就是说，它对标的不是美团外卖和饿了么，而是有线下经营场所的餐厅。按照京东官方的说法，七鲜小厨要从幽灵外卖、黑外卖的手里，拿回本该属于品质餐饮商家的生意。 七鲜小厨在北京东城长保大厦的门店已经开始运营，包括自取和外卖两种模式。从小红书等社交媒体上的反馈来看，它的好评比较多。一份酸菜牛肉盖饭，补贴后的价格只需要18.8元，且配送时间只花了半个小时——比我第一次使用京东外卖的体验好多了。 但也有博主现场探店发现，长保大厦的门店已经爆单了，中午用餐高峰时期，店门口挤满了等餐的外卖员。即使有机器人炒菜，店里10个员工也忙到起飞，因为都是现场炒制，没有使用预制菜。 其实，想在百花齐放的餐饮市场做出优势，七鲜小厨也并不容易。 京东在生鲜供应链上有一定的基础，但在菜品制作上，比不过品牌餐厅，毕竟人家是“正版”，在配送效率上，京东的履约能力与美团还有不小的差距。 京东“自营”的光环源于曾在3C数码、家电等细分领域中取得了巨大的成功，我也是京东自营的忠实粉丝。但是3C数码与餐饮行业有着天壤之别，比如：3C数码、家电行业是有巨头的，几大品牌就瓜分了绝大部分市场份额。 在这些赛道里，京东“自营”只要搞定头部，就搞定了市场。但是餐饮不同，没有哪一个餐饮品牌，可以在市场里长期占有绝对优势，甚至连短期能统治市场的餐饮品牌都很少。 大多数情况是，你方唱罢我登场，各领风骚三两年。这是餐饮行业的特点，也是食客们的需求。喜新厌旧是人们对美食的普遍态度。人的“嘴”是最靠不住的。 茶饮就是典型，没有一家能持续红火——雪王除外。毕竟价格能包容一切。 因此，一个“七鲜小厨”打不下外卖市场，而从它的定位、规模、运营方式来看，它更像是京东外卖的间“样板房”——通过一个成功案例，来演示供应链赚钱的逻辑，这就是七鲜小厨的使命。 激励自己，寒碜别人。 ## 03 一个新项目上线，目标无非就是两个，要么是业绩、要么是口碑。 三年后的“10000家”七鲜小厨能贡献多少业绩，对于目前营收万亿的京东来说，并不重要。它更在意七鲜小厨带来的口碑提升。 在某社交平台上，有网友已经开始晒单，甚至“七鲜小厨拒绝幽灵外卖”已经成为一个热门话题，话题下有10万次浏览和6000多次讨论。 大部分评论，都是为京东点赞的，甚至有评论称赞“京东是外卖行业破局者”。在拿捏舆论口碑这一块儿，京东这次又掐准了。 对于看客而言，不论七鲜小厨的饭吃没吃上，对于健康食品的美好愿望，总算许下了。 当然，赚口碑也不是七鲜小厨的最终使命。对于京东来说，它至少有三层战略意义：生鲜供应链的延伸 京东的生鲜供应链已经非常成熟，旗下七鲜超市成立于2017年，多年积累的生鲜供应链可以直接用到七鲜小厨上。此外，京东还有仓储、物流体系，这可以大大降低原料运输的成本。 京东自营商品可以做到“又快又好”，主要归功于采购团队、前置仓储和配送团队。这既是京东的优势，也是京东的成本。因此，在更多业务场景，复用京东供应链的能力，对于京东集团来说，是必要且必须要做的事。 从这个角度来看，就不难理解刘强东为什么一定要做外卖，并且一定会“自营”。 “自营”这对于七鲜超市、七鲜小厨乃至京东物流来说，是多方共赢的。 2. 流量的蓄水池 外卖市场的客群是互联网最优质的客群——年轻人、上班族、有消费能力，而且还有一个更大的优势在于，外卖客户是前赴后继的，可能有人因为年龄大了，或者因为考虑到健康因素，不吃外卖了，但还会有更多新人补充进来。 外卖场是一滩活水，永远都是兵家必争之地。 我们可以粗略设想一下，假设七鲜小厨日均有1000单，那么1万家七鲜小厨就有1000万单，对应会有1000万的日活用户，这对于京东APP来说，是一笔可观的数据。 外卖负责引流，再通过其它业务做大利润，是当下美团的经营模式，也是京东想要的模式。 两家在“品质外卖”的故事上找到了不同的版本，美团搞浣熊食堂，京东搞七鲜小厨，但从引流的角度来看，这是一场殊途同归。 3. AI的孵化器 从博主探访的视频来看，七鲜小厨开始使用炒菜机器人了。  早在2024年7月，京东就给“橡鹿科技（前身为橡鹭科技）”投资2亿元，这家公司是通过“标准化下自动化与人机协同的方式，炒菜机器人可以有效帮助缩短出餐速度，实现菜品复刻，降低后厨成本，提高厨师效率”。 今年3月份的全国糖酒会上，橡鹿科技炒菜机器人曾经现场炒作辣子鸡，自动投料，4分20秒一盘辣子鸡出炉，比人工至少节省1/3的时间。 品尝过的人说：“比饭店的好吃”。虽然，这样的说法可能有些主观，但至少是现炒的了。 这样一台机器人，只要4万元一台。而在北京，一个厨师的工资至少要8000元。 从这个角度来看，我们就很容易理解为什么京东需要菜品合伙人，因为机器人需要投喂、训练，一旦成功便可以快速全国推广。 这个模式的天花板更高，显然超越了预制菜，让餐饮业进入了工业化。 当然，一石三鸟的设计固然美好，但能否实现、能实现多少，还需要时间的检验。比如，七鲜小厨在取消补贴之后，是否还具备足够的竞争力？当这门生意的链条延长到餐饮门店层面，”员工动手脚”这种30年前的烦恼，恐怕又会以更新、更复杂的形式出现。 本文由人人都是产品经理作者【山农下山】，微信公众号：【山农下山】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

<blockquote><p>别再盲目抄华为 MT L、宝洁品类、雷军 IP 的作业了！作者用 5 家学华为却线索寥寥的真实案例告诉你：大厂的“重甲流程”只适合千亿级航母，身轻如燕的创业公司穿上只会沉。与其复制粘贴，不如三步自查：先找到增长卡点，再对准知名度-转化率四象限，最后小步快跑、快速试错。文章附赠一套低成本组合拳，教你用争议出圈、用体验成交、用社群放大，做自己的增长导演。</p> </blockquote> 咱中国人，天生就爱学习，包括学营销。 企业学华为的MTL（市场到线索）、学宝洁做品类管理、学小米做创始人IP 早就见怪不怪。 但大家发现好像学了也做不好～ 在我过去接触的企业里，学华为MTL的至少有5家，但发现线索少得可怜，营销和销售部门的关系也没搞好；而学宝洁做广告投放的新消费企业，在新媒体、直播上有些力不从心；学雷布斯做IP，发现这成功不是一个人的事，还需要团队作战，大量营销投入做铺垫… 在高速变化的今天，这种“学大厂”的潮流正在悄悄改变。为什么那么多的成功套路，都好像不太好用？ ## 一.为什么大厂“作业”不再好抄？ 先从学华为开始聊聊。 华为是啥体量？每年超8000亿的营业额，员工超20万人。仅华为云，年收入都有385亿人民币。 这样的超大企业靠的是流程、体系来管理，部门之间、国家之间的沟通协调的工作非常多，从市场洞察、线索获取、商机转化、销售签单用标准体系（MTL)来达成共识，没毛病。 但是对于体量小很多的企业，沟通大概率只需要在工位上喊一声（夸张的修辞手法）或者跟销售打个电话，也许根本不需要先填系统再邮件跟踪。 市场环境也没那么复杂，不需要“五看三定”各种洞察才能搞明白。 更现实的是，营销团队不超过10个人还要分工细致，一旦预算少或线索量不够，确实有点尬。 换个角度，华为一直想做却又受限于组织之间沟通协调的营销创新估计也无法落地（俗称大企业病，创新的窘境）。 比如黑客营销，倒不是“黑客”干不了，营销和技术短平快配合，在大厂，实现不了。 更别提社群营销，老大一开口，真的没办法去中心化。而影响者营销，真的谁蹭谁的知名度还不知道呢。 想创新，很难… 而这些，正是你擅长的呀。决策链短、更能贴近用户、更能快速试验小众渠道… 本身就身轻如燕，为何要穿上沉重的盔甲？ 跨国企业的经验在国内更是水土不服。比如国外流行的邮件营销、基于客户的营销（ABM)现在也基本歇菜了。 学小米的营销，难度PLUS。无论是粉丝多年的积累还是创始人的营销sense(我觉得这里只能用这个词来形容），大部分企业根本不可能学到。 而更现实、更扎心的问题是:大厂财大气粗，营销的预算充足，试错的机会本来就多。有时候看着好像没路，但钱砸多了，也许就有路了。 那咋办？市场竞争日益加剧、产品同质化趋势明显、用户注意力碎片化，还不让“抄作业”… ## 二. 先了解真实现状，再行动 我认为当下营销的重心应转向先摸清自己企业的客观现状，思考哪个环节需要营销以及沟通预期结果与资源匹配这三个问题。  ### 1. 诊断“增长卡点” 是不是知名度不足？比如官网流量低、品牌搜索量寥寥？是不是目标客户没找准，线索质量不高，转化率低？是不是产品优势不明显因此客户对价格敏感、犹豫期长… ### 2.  思考营销在哪个环节发力 假如是产品与竞品的差异化价值没有表达清楚，那么重新调整产品介绍、甚至需要花点时间做产品的定位优化。多一些传播案例，并组织客户的见面活动… ### 3. 讨论目标是否可行，资源是否匹配？ 营销团队规模与目标不符，预算捉襟见肘；部门间沟通不畅、协作效率低下，导致营销活动难以落地或效果打折。 只有明确了这三个问题，才能针对性地善用数字营销、用户社群、影响者营销，并从增长和品牌两个维度为业务带来价值。 ## 三. 针对“知名度、转化率”的营销策略 为了更精准地定位企业现状并制定策略，我们可以将上述自查问题映射到“知名度-转化率”的四象限模型中，找到最适合的营销发力点。  **第一象限：知名度高，转化率高。**说明产品或服务不仅被客户所熟知，而且购买的几率大，具有很强的市场吸引力和竞争力。 **第二象限：知名度低，转化率高。**可能是产品或服务具有独特的价值和优势，能够满足特定消费者的需求，但由于市场推广不足等原因，知名度相对较低，但一旦消费者接触到，就会有较高的转化率。 **第三象限：知名度低，转化率低。**可能在产品本身、市场定位、营销策略等方面存在较多问题。 **第四象限：知名度高，转化率低。**公司很有名，但客户不知道具体的产品是什么，为什么要买，或者价格高、或者考虑采购风险等，还在观望，转化率不高。 接下来我们一一展开。 ### 1. 知名高、转化率低：将产品优势“翻译”成客户价值 比如像DeepSeek、宇树科技机器人这样“自带流量”的产品，最需要的恰恰不是“让更多人知道”，而是“让人知道自己为什么需要”。 客户认知停留在“听说过”，缺乏对产品实际价值的直观理解和深入认知。 这时候，别再投钱做流量了，关键是把产品跟目标客户讲清楚。 把产品能解决什么问题，替代了什么，带来了什么收益讲清楚，将复杂的技术优势转化为客户能够立即理解的、与其痛点相关的内容，让客户在听到或看到后能产生“原来还可以这样”的顿悟感。 可以组织粉丝、客户交流分享活动。也可以通过制作高质量的案例研究、教学视频、互动演示或提供简易体验版，生动展示产品在具体应用场景中的实际效果。 讲清楚为客户能带来什么，客户为什么要买？为什么现在要买？ ### 2. 知名度低、转化率高：想尽办法扩大影响力 许多初创企业或已经上市的科技企业，其产品可能在功能、性能或价格上具备显著优势，过去靠销售跑客户，一旦客户体验后，成交转化率极高。 然而，由于品牌知名度不足，增长的速度不够快。 这时的营销重点是有限的营销预算下，快速出圈，并精准吸引目标客户进行产品试用。 当年Salesforce在Siebel大会门前那句经典的“No software”立马引起争议，立马出圈，也正因为产品本身就不错，商业模式也设计合理，从个人、小团队试用、共创到企业级别的采购。 这一套组合拳打下来，预算没花多少，知名度蹭蹭上升，再加上高转化，很快就占领了云CRM的赛道。 你可能学不来Salesforce，但可以邀请正在使用产品的用户帮忙传播，或者找KOL推介，甚至抱大腿找大公司背书…都可以试试。 为了扩大知名度的企业，需要有一定的心理准备，有争议才有话题，抱着谦虚好学错了就改的态度，反而能带给目标客户真实感。 值得一题的是，出奇制胜的前提是公司的产品足够优秀，转化率够高，否则风险非常大。 ### 3.  知名度低、转化率低——最小化营销投入，验证PMF 这个阶段的营销难度最大，还没有验证产品与市场匹配（PMF) 或者理想目标客户还没找准。 因此别太着急砸钱，先小步快跑，试试成本最低的营销方式。比如影响者营销、社群建设等 与在行业内具有号召力或专业背景的KOL（关键意见领袖）合作，通过他们的专业内容（如深度评测、直播演示、使用教程）传递产品价值。 在目标用户活跃的平台（如行业论坛、垂直社区）建立专属社群。定期分享使用教程、最佳实践案例、行业洞察和在线问答（Q&amp;A），持续培养用户对产品的认知和兴趣。 持续与用户互动，积极优化迭代产品，当转化率越来越高的时候，再开始在知名度上做一些投入。 好了，你发现其实有了方向，更知道力气往哪使了。但灵活地制定策略，再怎么说总要有些基本的原则吧，要不底子不扎实，心里没底。 是的，下面这些落地建议也许对你有用。 ## 四.  面对现状，更灵活的营销探索 ### 1.直面问题 我们真的懂用户吗？营销活动有实际回报吗？产品价值清晰吗？ 是不是可以通过深入访谈、数据分析，理解了客户的痛点、需求和行为模式？是不是营销投入能否衡量实际效果和ROI？能否可以先果断砍掉无效活动？是不是可以用一句话让潜在客户明白“为什么非要选择你不可”？ 这些问题很尖锐，但是很重要。 ### 2.从问题出发，快速试错： 通过小规模、低成本的测试来验证。例如，假设“我们的用户更在乎服务而非价格”，就通过小范围测试来验证这一假设，并根据反馈快速迭代策略，将风险控制在可接受范围内。 ### 3.聚焦，与业务目标一致： 集中有限的资源和精力，一年做一件大事，三件小事。 比如对企业增长影响最大的事情（重塑核心产品价值主张），三件与之相关的小事（提升内容营销质量，精细化社群运营、优化产品试用流程）。 ### 4.打破部门壁垒，深度协同： 市场团队应主动了解销售团队的需求和痛点，甚至可以考虑将部分营销预算直接用于支持高转化场景的销售活动，实现市场与销售的无缝衔接。 推动这种协作可能面临KPI冲突和历史惯性等阻力，管理者需要通过明确的激励机制和跨部门项目（比如新产品GTM)来促成。 ### 5.拥抱不确定性： 营销的成功往往来源于对未知领域的探索和创新，在快速变化的商业环境中，保持开放的心态和灵活的策略调整能力至关重要。平衡短期增长和长期品牌建设的挑战，需要战略定力与战术敏捷相结合。 ### 6.别迷恋虚荣指标： 盲目攀比视频号的粉丝数、浏览量、节日海报的转发量、展会的曝光率，这些数据往往与实际的业务增长无关。关注互动率、试用人数、转化率、成单金额等这些过程指标以及经营指标。 营销的未来在于灵活适应企业现状，聚焦核心问题，果断抛弃那些华而不实的虚荣指标，并最终拥抱真实的业务增长。 与其机械地学习大厂的“成功指南”，不如在不断的试错和迭代中，勇敢探索并构建出属于自己企业的独特增长路径。 只有那些敢于直面问题、勇于打破常规、不断自我进化的人，才能在日益激烈的市场竞争中脱颖而出。 是时候放下“剧本”，成为自己的增长“导演”了！ 本文由人人都是产品经理作者【Hanni】，微信公众号：【时光笔记簿】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

Win11Debloat 是一个开源脚本，它可以一键帮你安全的删除多达 90+ 款 Windows 11 自带应用（支持 Windows 10），包括 50 多个微软自带应用和超过 40 个第三方预装

 本期节目为2025年7月23日的《[迷宫与地下城：蒸汽隧道失踪案 | “玩家说法” Vol.01](https://www.gcores.com/radios/201809)》录后谈。 从2025年2月开始，每周1-2期的播客节目将配备会员专享的《录后谈Aftertalk》。在这里也许你能听到录音结束后的感想，意犹未尽的争论，或是录后的反省大会。总而言之，和会员朋友们分享有趣的闭麦后录音室秘密小花絮！㊙️

京东美团“战火”蔓延，具身智能赛道，垂直整合与广撒网谁将胜出？

三得利吃老本。

从卢德运动到ChatGPT：当AI开始做我们的工作时，我们该去做什么？

小米集团合伙人、总裁卢伟冰今天在武汉召开大家电业务半年总结会，并通过微博分享了会议现场的重要动态。他在微博透露，团队为此次会议准备了大量拆机分析资料，同时讨论了**2026年将要上市的大家电新产品，还信心满满地表示 “产品竞争力很强”。**  近年来，小米在大家电领域持续发力，凭借高性价比和智能化优势占据可观市场份额。从空调、冰箱到洗衣机等品类，均通过技术突破打破传统家电品牌垄断。 此次卢伟冰重点提及的2026年新品，虽未透露具体品类和技术参数，但结合小米近期在节能变频、智能互联、健康功能等方面的技术储备，业内推测新品可能在能效比、智能交互体验或核心部件性能上实现重大突破。 卢伟冰此番表态，不仅传递出小米对产品力的高度自信，也预示着明年家电市场或将迎来一场由技术创新引发的激烈竞争。   [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515536.htm)

<blockquote><p>当 AI 正以前所未有的速度渗透进写字楼与菜市场，却仍有人高举“拒绝”旗帜——他们并非技术恐惧者，而是在捍卫“被盗的劳动”与“被稀释的人性”。从好莱坞编剧罢工到程序员博客声明，从坚持手敲小说的作者到关掉 ChatGPT 的自媒体人，这篇文章带你走进“AI 抵抗者”的真实世界：他们担忧训练数据的道德原罪，警惕提示词取代专业技能，更恐惧人类在不知不觉中把思考、情感与主体性交出。拒绝 AI 是一场注定失败的战役吗？答案或许关乎我们每一个人是否还能继续成为“自己”。</p> </blockquote> 作者丨山茶 编辑｜钱江 Refusing to use AI, It’s a losing battle.（拒绝使用人工智能，即便这场战役注定失败。）这是五月份，Jess Johnston（杰斯·约翰斯顿）和Amy Weatherly（埃米·韦瑟利）在她们共同的Facebook账户上发布的内容。Jess 和 Amy 是美国知名作家，社交媒体上拥有近200万粉丝，两人合著的书籍更是在2022年被《华尔街日报》评为年度畅销书。Jess 和 Amy 提到：虽然拒绝使用AI这种坚持注定失败，虽然每个月的收入都在因此下降，但我们仍然认为“真实的人，以有意义的方式书写，表达和创作带来的东西，是AI永远也无法赋予的。”  ▲ Jess和Amy的社交媒体截图 但这样的行为显然与今天正在发生的事情格格不入，AI正在进入人们生活的方方面面，从上海外滩的高级写字楼，到四川三线城市的菜市场，每天都有无数人在和AI发生着无数次交互。这是属于AI时代的狂热，新神崛起。按常理而言，这种背景下「拒绝使用AI」应该是一种绝对的小众行为。但出乎意料的是，在Jess和Amy帖子的评论区，许多人向她们表达了支持，并表示自己也同样在抵制AI。甚至在国内，抱有同样想法的人也不在少数。如果我们在小红书上搜索关键词，就会看到许多相关的帖子，他们高喊拒绝AI的口号，细数使用AI的弊端，并坚持用一种传统的方式进行创作。拒绝使用AI似乎并不是一个小众行为。那么，对于从小学习近代史的中国人而言，大家其实比谁都明白“落后就要挨打”的道理，也比大多数人更愿意接受新事物和新技术。但即便是这种情况下，当AI明确成为「未来」的代名词之后，为什么仍然会有相当一部分人固执的拒绝使用AI，甚至宁愿被贴上保守、固执、传统的标签呢？这些拒绝使用AI的人，他们真的仅仅只是现代意义上的卢德分子吗？在AI浪潮中，拒绝者的坚持到底是迟钝的顽固，还是对人性与创造力的捍卫？  ### AI和被盗的劳动 1811年的一个夜晚，英国诺丁汉郡的一帮纺织工人在夜色的掩护下冲进一家工厂，并砸毁了这里所有的纺织机。这是发生在第一次工业革命期间轰轰烈烈的卢德运动的开端，当时由于珍妮纺织机等新技术的出现，大量的纺织工人开始失业、工作时间被延长、工资下降，于是机器被认为是导致这一切苦难的罪魁祸首。卢德运动从1811年3月在诺丁汉爆发，到1813年初在政府的严厉镇压下逐渐平息，持续的时间不过两年。但从广义，200多年之后，卢德运动还在持续发生。2023年5月，美国编剧工会（WGA）开始了一场长达148天的大罢工。两个月之后，SAG-AFTRA（美国演员工会-美国广播电视艺人联合会）带着好莱坞的演员们也加入了这场战斗。  ▲ 美国编剧工会成员在洛杉矶福克斯工作室外举行罢工 美联社拍摄 好莱坞的编剧和演员们担心，自己剧本、肖像、声音和表演数据都会被用作AI训练，他们自己不仅无法从中获得报酬，未来还可能被AI生成的内容所替代。于是，他们强调人类创作的价值和不可替代性，并对影视行业使用AI提出了一系列限制。比如要求生成式AI只应作为辅助工具，绝不能替代人类编剧，且禁止使用AI生成剧本；比如制片方如果AI合成的演员必须告诉工会，如果使用演员的数字肖像必须征得演员同意，且支付相关报酬……这场大罢工被认为是全球第一次针对生成式AI在工作场所使用而进行的大型劳资纠纷，并在全球范围内掀起了关于人类劳动和AI创作的广泛讨论。但这场讨论并没有持续多久，一百多天后，随着工会和相关企业达成协议，编剧和演员们复工，关于人类创作价值的讨论也随之戛然而止。AI的技术开始突飞猛进，人们开始重新沉浸到AI带来的巨大历史机遇当中，而逐渐忽略了当初迫在眉睫的问题。但并不是每个人都在获得利益之后便丢弃了对「拒绝AI」的坚持。比如来自英国的虚幻引擎UI程序员Ben，他就在自己的博客首页郑重的发布了一项关于“我为什么拒绝使用AI”的声明。  ▲ Ben的博客介绍页面，他在博客底部备注，该社区有人工创建 Ben从事软件开发工作已有十余年的时间，并曾在Epic Games参与《堡垒之夜》等知名游戏的开发。他详细列举了十七项拒绝使用AI的原因，其中开头就提到，大模型是建立在“被盗的劳动力”之上的，而且它会让人“去技能化”。Ben看来，“大模型是基于人类创作者的成果进行训练的，但一些公司基于盗取的创作者成果进行模型训练，然后又将训练好的模型卖回给创作者，这是不道德的。”这一点和好莱坞罢工的编剧、演员的观点一致，而且许多拒绝使用AI的人都表达了类似的观点。比如一位自媒体从业者表示：“我非常理解，我想任何一位愿意认真创作内容的人，应该都难以容忍自己辛苦产出的心血被工具冷冰冰的肢解，再被他人堂而皇之地拿去利用。”  ▲ 网络上大家关于自己为什么拒绝使用AI的讨论流言  ### 去技能化？ 如果说卢德运动代表了对技术替代的本能抗拒，那么如今的‘AI抵抗者’则多了一层文化和价值的复杂考量。而在这一切背后，一个更深层的忧虑是AI对我们自身能力的侵蚀——去技能化。注意，这里并不是指AI会取代许多人的工作，而是说AI会让许多人丧失劳动技能。Ben认为，如果大家越来越多的依赖大模型来完成工作，那他们将从拥有独特技能的工作者变成只知道如何输入提示词的通才工作者，这将导致工人更容易被取代，从而压低他们的工资，类似于工业革命时期工匠沦为工厂工人的情形。“我不想成为可替代的提示词工作者。”麻省理工学院（MIT）的一项研究表明，依赖聊天机器人完成初始任务的人，即使后来不再使用该工具，大脑活跃度仍可能相对较低。  ▲ MIT论文相关数据截图 虽然研究人员强调，由于这项研究的样本数量太少，且持续时间较短，所以无法说明习惯性使用聊天机器人是否会长期重塑我们的思维，但它确实给我们带来了长期使用AI的另一种担忧。许多人也开始在生活中意识到这样的问题，一位短视频从业者向「有界UnKnown」表示，自己长期使用AI来撰写脚本之后，现在再自己上手已经会感觉到困难。Ben认为，大模型从根本上不利于人类学习。“我认识一些研究人员，他们使用大模型编写Python脚本来使数据可视化，因为他们想要专注于研究所以不愿意花时间来学习他们想要使用技术细节。”他认为这是使用大模型带来的“惰性”，就像一些大学生使用大模型来撰写论文，但他们根本不知道论文写了什么东西，甚至无法理解论文所表达的意思。  ▲ 央视新闻关于大学管控学生使用大模型的相关报道 这是一种极其危险的趋势，因为它在提倡人们盲目的追求结果，而不是真正的理解其中的原理。而作为一名记者，肖婷对于使用AI也有同样的顾虑：“我还是习惯自己动手，因为我觉得批判性的思维能力很重要，现在很多年轻人使用AI进行创作，但我担心他们没有办法学到真正的东西。”所以，对很多拒绝使用AI的人来说，真正让他们害怕的，并不是AI会抢走你的工作，而是AI会像温水煮青蛙一样，逐步让你失去工作，甚至独立思考的能力。在《哈利·波特》中，金妮·韦斯莱第一次来到霍格沃兹时，就被一本能够与人对话的魔法日记所控制，最终打开密室放出了蛇怪。事后，金妮的父亲郑重的向金妮表示：“Never trust something that can think for itself if you can’t see where it keeps it’s brain.”（永远不要信任一个会自己思考的东西，除非你知道它把脑袋放在哪儿。）这件事情在AI时代的今天，仍然相当具有现实意义。就像Ben提到的那样：“随着晚期资本主义继续试图从工人身上榨取更多价值，它迫使人们牺牲长期进步来提升工作速度，所以放慢速度，学习自己做某件事情，从长远来看更有价值。”  ### 人类的思考和情感，无法替代 某种程度上，我们可以将「使用AI」视为一种诱惑，一种可以帮助你找到捷径的诱惑。事实上，这种诱惑自互联网时代以来无时无刻不在存在，在过去的十几年里，我们经历过许多重大的讨论，比如智能手机会毁掉一个人、信息碎片化会毁掉一个人，短视频会毁掉一个人…..而关于这些讨论的另一个反向证明是李建。2018年，李建在录制「中国好声音」节目时提到，自己仍然在使用老款诺基亚手机，通过短信和电话与朋友保持联系。从此之后，「不使用智能手机」成为李建的一个显著标签，他也因此成为在信息爆炸的时代里，隔绝信息干扰的一个代表。  ▲ 李建 在节目中提到，自己不使用智能手机是否使用智能手机，本质上是一种选择。在李建看来，拒绝使用智能手机能够可以让自己免除许多不必要的信息干扰，从而专注于阅读、健身和创作。但对于更多人来说，使用智能手机可以让他们获更多的体验，比如网购、游戏、社交和短视频等等。这种选择的差异在AI时代也同样存在，「拒绝AI」和「使用AI」很多时候也只是大家期望获得的体验差异。比如Ben在自己十七条拒绝使用AI的理由中提到，“我拒绝使用AI编程，是因为我喜欢编程。”确实，对于许多创作者而言，他们不仅享受成功创作一个作品的喜悦，同时也享受创作这个作品的过程。而作为一名兼职新媒体的创作者，徐梅也有同样的考虑。“说实话，我已经能够非常熟练的使用AI进行创作，我在公司几乎80%的工作都依靠AI来完成，我还专门为此开通了ChatGPT的会员。”徐梅提到。“但当我回到家，开始写我自己的公众号和小说时，我却不怎么使用AI，我觉得思考和表达的过程是自己的，别人谁也无法替代。”“本质上我享受创作的过程，并在其中体会到乐趣，就像今天许多山已经安上了缆车，但仍然有许多人坚持徒步登顶一样。”徐梅说。徐梅拒绝使用AI创作自己的内容，因为她想成为创造和学习的人，这些东西对她来说具有内在价值，且这种价值无法通过AI来实现。但除此之外，也有人拒绝AI仅仅是因为他认为许多事情并不应该由AI来替代。“现在只要我一看到AI生成的内容，我就会自动跳过，因为我会觉得，别人都不愿意花时间写东西，我为什么要花时间看？”刘畅是一名网络小说作者，到今天即便同行已经可以使用AI同时更新数本小说，她也仍然坚持自己手动码字。“我知道现在AI确实很有用，比如写邮件，改简历，或者生成PPT之类的，但如果说艺术创作，我觉得AI还是不行。”刘畅表示，这并不是说我觉得AI做不到，而是我觉得，艺术应该是人类的思想和创造性表达，而不是一些从人类视角出发，却缺乏意图或语境的、统计相关答案的混合体。刘畅认为，现在许多人都在逐渐被AI所“异化”，然后慢慢失去作为人的主体性。“比如我最近和朋友聊天，然后向他们询问一些问题，他们会告诉你怎么觉得，然后告诉你豆包和DeepSeek就是这么说的。”“老实说，听到这样的回应我会很无语，毕竟在我看来，我向你倾诉是期望得到你的反馈，而不是让你帮我问一下豆包。”刘畅觉得，如果大家使用AI越来越多，那么人与人之间的独特联系，情感互动就会变得越来越少，这其实挺让人感到悲观的。从2022年AI技术爆发以来，大家就一直在讨论，强大的人工智能会不会在某一天觉醒，然后像大多数科幻电影中描述的那样，机器人起义将人类完全消灭，或者圈养在培养皿中用来发电。今天我们当然无法预知这样的情景是否会在未来的某一天发生，但我们已经可以预见的是，如果持续不加干预，人类将会很快成为AI的傀儡。毕竟，当你把表达、工作，甚至思考都交由AI的时候，“你”还是真正的你吗？其实需要打上一个问号。在这种情况下，AI已经成为真正主掌行为的那个人，而人类，不过是AI与现实世界链接的一个纽带。到那个时候，AI不再是人类在虚拟世界的Agent，相反，人类逐渐成为AI在现实世界的Agent。  ### 结尾 事实上，我们深知拒绝或者限制使用AI有相当多足够充分的理由，但同样，我们也知道拒绝使用AI这件事也不可能成立。就像开头Jess 和 Amy 提到的那样，Refusing to use AI, It’s a losing battle. 这是一个注定失败的对抗。纵览历史过往，其实每个时代都有人在对抗技术的发展，或者说对抗技术进步带来的负面影响。比如18世纪有人打砸珍妮机，19世纪有人说蒸汽机是怪兽，21世纪有人拒绝互联网，认为这是诈骗；而就在当下，还有人在抵制使用抖音……但即便如此，这些我们知道的所有对抗无一例外，他们都没有给这个世界带来改变。一位同样做自媒体的朋友最近和我说，他之前也不愿意使用AI，希望保持作品的纯粹，但是最近随着对效率的需要，他也逐渐开始在工作中更多的使用AI，比如查询资料、修改标题，润色语句等等。“我现在唯一还在坚持的，就是自己梳理逻辑，自己成文，这也算是一种对AI的对抗吧。”但这位朋友对此也并不乐观，因为他发现，这种对抗也正在肉眼可见的被消解，AI正在他的创作中占据更多地盘。刘畅也同样意识到这样的问题，但她的态度却更为洒脱，“虽然我确定我的行为并不会带来什么改变，但我也不会主动去面对自由思想的消亡以及人类被集体奴役的结局。”或许我们终将无法拒绝AI，但是否还能保留创造力、批判性与人的主体性，却是每个使用AI的人真正需要回答的问题。 本文由人人都是产品经理作者【有界UnKnown】，微信公众号：【有界UnKnown】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

2025世界人工智能大会（WAIC）于今日在上海开幕。作为全球人工智能领域的顶级盛会，本届大会以“智能时代 同球共济”为主题，汇聚全球智慧，展现中国方案。 活动首日，MiniMax创始人、CEO闫俊杰先生作为特邀嘉宾出席大会开幕式并在大会主论坛（上午场）发表主题演讲《每个人的AI》（Everyone&#39;s AI）。   以下为分享全文： 大家好，我给大家分享的题目是《每个人的AI，Everyone&#39;s AI》。讲这个题目，跟我个人过去经历有关。当Hinton先生开始设计 AlexNet 之时，我是国内第一批从事深度学习研究的博士生；当AlphaGo人机大战上演，也是人工智能走进所有人视野之时，我在参与一家创业公司；而当ChatGPT出来的前一年，我们开始创立MiniMax，也是国内第一批大模型公司。 在过去的15年里，当我每天面对任务写代码，看论文做实验的时候，一直都在想一件事：如此受关注的人工智能到底是什么？人工智能跟这个社会到底有什么样的联系？  随着我们模型变得越来越好，我们发现人工智能正逐步成为社会的生产力。比如，我们在做人工智能研究的时候，每天需要分析大量的数据，一开始我们需要来写一些软件来分析这些数据，后续我们发现其实可以让 AI 来生成一个软件，来帮助分析所有数据。 作为一个研究员， 我非常关心每天AI领域的所有进展，一开始我们设想，是不是可以做一款APP，来帮我们追踪各领域的进展？后面我们发现，这件事也不需要自己来做，让一个 AI Agent 来自动跟踪更加高效。 AI是更强的生产力，也是越来越强的创意。比如，15 年前上海举办世博会的时候，有一个非常火爆的吉祥物叫“海宝”。过去 15 年，上海有了全方位的发展，我们如果想继续用“海宝”IP生成一系列更具上海特色，符合时下潮流的衍生形象时，AI 可以做得更好。正如现场屏幕展示的，徐汇书院×海宝、武康大楼×海宝，AI 能一键直出，帮我们生成各种各样的创意形象。  再比如最近非常火的Labubu，此前制作一个Labubu创意视频，可能需要两个月，花费大约几十甚至百万人民币。通过越来越强的AI视频模型，像大屏幕右边展示的Labubu视频，基本一天时间就可以生成出来，成本只有几百块钱。 过去六个月，我们的视频模型海螺（Hailuo）已经在全世界生成超过3亿个视频。通过高质量的 AI 模型，互联网上的大部分内容与创意会变得越来越普及，低门槛让每个人的创意得以充分发挥。 除了释放生产力与创意之外，我们发现， AI 的使用其实已经超出最初的的设计与预期，各种各样想象不到的应用场景正在发生；比如解析一个古文字、模拟一次飞行、设计一个天文望远镜……这样意想不到的场景，随着模型能力越来越强，变得越来越可行；仅仅需要少量协作，就可以把每个人的想法变成现实。仅仅需要少量协作，就可以把每个人的想法变成现实。  面对这么多变化，一个想法开始在我的心里涌现出来：作为一个AI创业者，AI 公司并不是重新复制一个互联网公司，AI 是一个更基础更根本的生产力，是对个人能力和社会能力的持续增强。这里有两点比较关键：第一、AI是一种能力，第二是AI是可持续的。 人类很难突破生物定律，永不停歇学习新知识，持续变聪明，而AI可以。当我们在建造更好的 AI 模型时，我们也发现，AI 也在和我们人类一起进步，一起做出来更好的AI。就在我们公司内部，员工每天需要写很多代码，做很多研究型实验，这里边大概有 70% 的代码是 AI 来写，90% 数据分析是靠 AI 来做。 AI 怎么能变得越来越专业？大约在一年前，当时训练模型还需要大量的基础标注工作，标注员是一个不可或缺的工种。而今年，当 AI 能力变得越来越强的时候，大量机械的标注工作被专业AI完成，标注员则可以专注于更有价值的专家型工作，一起帮助模型变得更好。标注工作也不再是简单给 AI一个答案，而是教会AI思考的过程，让AI来学习人类的思考过程，从而使AI能力变得更加泛化，越来越接近人类顶尖专家的水平。 除了通过专家来教 AI 之外，还有另外一种进步，就是在环境中大量学习。在过去半年， 通过各种环境，从编程IDE，到 Agent 环境， 再到游戏沙盒，当我们把 AI 放到一个能够持续提供可验证的奖励环境中学习，只要这个环境可以被定义出来，有明确的奖励信号，AI 就可以把问题给解决。这个强化学习也变得可持续，规模越来越大。 基于这些观察，我们有一个非常确定性的判断：AI 会变得越来越强，而且这种增强几乎是没有尽头的。  接下来出现的问题是，AI这么强，对社会的影响越来越大，那么AI到底会不会被垄断？它是会被掌握在一家组织里，还是掌握在多家组织里呢？ 我们认为，AI领域一定会有多个玩家持续存在。原因有三点： 第一，我们目前用到的所有模型，都依赖对齐（Model Alignment）。很明显，不同模型的对齐目标其实是不一样的，比如有的模型对齐目标是一个靠谱的程序员，那么做 Agent 就会特别的强；有的模型它对齐目标是与人的交互，那么它就会比较有情商， 能够做流畅的对话；有的模型可能会充满想象力。不同的对齐目标反映了不同公司或者组织的价值观，这些价值观最终会导致模型的表现非常不一样，也会使得不同的模型拥有各自的特点，并且长期存在。 第二，我们在最近半年用的 AI 系统其实都已经不是单个模型了，而是一个多 Agent系统，里面涉及多个模型， 不同的模型也可以使用不同的工具，通过这样的方式让AI智能水平越来越高，能够解决越来越复杂的问题。这个东西带来的结果是，单一模型的优势在这样一个多 Agent 系统里逐渐变弱。 第三，在过去半年，有很多非常智能的系统，都不是大公司所拥有的。背后的原因，是过去一年开源模型如雨后春笋般涌现，开源模型变得越来越有影响力。这张图是过去一年比较受关注 AI 的排行榜，可以发现最好的模型还是闭源的，但最好的开源模型越来越多，同时也在不断逼近最好的闭源模型。 基于这三点原因，我们认为， AI 一定会被掌握在多家公司的手中。  与此同时，我们认为 AI 一定会变得越来越普惠，使用成本也会变得更加可控。 在过去一年半， AI 模型的大小没有发生特别大的变化，即便我们可使用算力更多了。为什么呢？对所有实用模型而言，计算速度是一个比较关键的因素。如果模型计算速度特别慢，就会降低用户的使用意愿，所以所有公司都关注模型的参数量和智能水平之间的平衡。 此前，模型大小增长和芯片的进步速度基本上是成正比的。我们知道芯片的进步速度是每 18 个月会翻一倍，模型也会相应保持这样的增长趋势。而现在，虽然大家都有更多的算力了，模型参数却没有变得更大。那这些增长的算力花在哪呢？ 首先说训练，规模增长的速度在过去半年已经变得比较缓慢，训练单个模型的成本实际上却没有显著增加。这些算力花在做更多的研究跟探索上。而我们知道研究和探索，除了取决于算力之外，还取决于高效的整体实验设计，高效的研发团队，以及一些天才的创意。结果是，拥有非常多算力的公司和没拥有那么多算力的公司，在训练上其实的差异可能不会那么大。没有那么多算力的公司，可以通过持续提升自己的实验设计、提升思考能力和组织形式，让实验探索变得更加高效。 再说推理，在过去一年，最好模型的推理成本其实是降了一个数量级，通过大量的计算网络系统和优化算法，我们认为在接下来一两年之内，最好模型的推理成本可能还能再降低一个数量级。总结而言，我们认为训练单个模型的成本不会显著地增加。 我们认为，大量创新能让 AI 研发变成一个没有那么烧钱的行业，但是算力使用还会增加。尽管 Token 会变得很便宜，但是使用 Token 的数量会显著增加。去年ChatBot单个对话只要消耗几千个Token，现在 Agent 单个对话可能消耗几百万个Token，并且因为AI解决的问题越来越复杂，越来越实用，那么用的人也会越来越多。 雷峰网 让每个人都用得起AI，这是我们对 AI 发展的判断。Intelligence with Everyone，这也是我们创业的初衷。我们认为 AGI一定会实现，并且一定会服务大众、普惠大众。 如果有一天 AGI 实现了，其过程一定是由做 AI 的公司们和他们的用户一起来实现，并且这个 AGI 应该属于多家AI 公司和它的广泛用户，而不是只属于单个组织某家公司。 我们也愿意长期为这个目标而奋斗。感谢大家！雷峰网

IBM日前公布了关于最新世代量子计算机进展，基本架构以及量产布局正在紧锣密鼓开展中，预计2023年投入量产商业运用。IBM曾经是世界首屈一指的家用计算机生产商，但是很久以前已经淡出了家用领域，如今牢牢占据大型数据类计算机的市场份额，据媒体估算目前IBM占据了世界大型计算机领域的90%市场份额。  量子计算机（quantum computer）是一类遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。广义上，当某个装置处理和计算的是量子信息，运行的是量子算法时，就可称之为量子计算机。 量子计算机的特点主要有运行速度较快、处置信息能力较强、应用范围较广等。与一般计算机比较起来，信息处理量愈多，对于量子计算机实施运算也就愈加有利，也就更能确保运算具备精准性。 量子计算机的计算基础是量子比特。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515534.htm)

据报道，AMD正计划凭借其下一代游戏GPU向英伟达发起强有力的挑战，最新传言似乎曝光了AMD Radeon RX 10090 XT的部分核心参数。如果此次爆料属实，那么AMD正在打造一款绝对顶尖的显卡——它将配备高达36GB的GDDR7显存和154个计算单元，相比备受赞誉的Radeon RX 9070 XT（仅64个计算单元），性能将实现质的飞跃。  RDNA 4架构让AMD在多个领域赶上了英伟达，包括出色的基于AI的超分辨率技术和光线追踪性能。然而，由于缺乏高端GPU，英伟达独占高端市场。AMD目前尚无产品能与RTX 5090抗衡，但这种情况显然可能随着下一代GPU系列的推出而改变。 这一最新传言来自资深科技爆料者“摩尔定律已死”（MLID），因此请大家理性看待——尤其是考虑到这些新GPU的发布可能还要等上好几年。不过，MLID声称已看到多份文档，并与AMD的多位消息人士进行了沟通以佐证此次爆料。如果传言有几分真实性，那么AMD在下一代游戏GPU上显然不打算吝啬。 根据MLID的说法，爆料的产品系列中，顶级GPU的代号为AT0，它主要面向AI应用，将配备与RTX 5090类似的512位超宽显存位宽，支持PCIe 6.0，拥有184个计算单元。不过，在AT0系列的表格中，还列出了一款桌面游戏GPU，具体参数如下。  如表格所示，这款新的游戏GPU（MLID推测可能命名为AMD Radeon RX 10090 XT，不过我认为更可能采用更简洁的名称，如Radeon X90 XT）据称将把计算单元缩减至154个，显存位宽降至384位，同时为了降低成本，仅采用PCIe 5.0接口。但该GPU可能配备高达36GB的36Gbps GDDR7显存——相比之下，RTX 5090拥有32GB的28Gbps显存，因此尽管后者的位宽可能更宽，AMD的新GPU仍有望提供巨大的带宽。 MLID还称看到一份AMD文档“直接表明AT0游戏旗舰的目标是对标RTX 6090”。虽然我们显然还无法猜测英伟达下一代旗舰的性能，但MLID根据计算单元数量进行的“粗略估算”显示，其性能将达到RTX 4080的264%。  此外，MLID表示，该GPU系列还将涵盖中端和入门级产品，新的AT2芯片显然相当于用于Radeon RX 9070的Navi 48芯片。据MLID称，这款芯片可能用于下一代Xbox或PlayStation主机。如果AMD采用类似的命名方案，那么新的Radeon RX 10070 XT可能配备18GB GDDR7显存，且与前代一样拥有64个计算单元。MLID声称看到一份AMD文档，其中提到这款新GPU的目标是达到RTX 4080性能的120%，而售价为550美元。 据悉，这些新GPU将采用台积电先进的3nm工艺制造，这使AMD能够在单芯片中集成如此多的计算单元，同时降低功耗。视频中的表格显示，Radeon RX 10090 XT顶级GPU的功耗仅为380W，但MLID提醒这可能只是一个占位数值，基于同款GPU的其他更强大的显卡功耗可能更高。如果这些参数传言属实，那么380W这个数字在我看来确实有些不切实际。 MLID的汤姆表示：“从幕后情况来看，AMD对再次冲击巅峰充满信心。”我也很乐意看到高端GPU市场出现激烈的竞争。根据MLID的消息，这些新GPU计划于2027年推出，因此我们还需要等待很长时间，而在此期间可能会发生很多变化。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515532.htm)

**就在刚刚，GPT-5悄悄身披马甲出道了？一个代号为“Lobster（龙虾）”的神秘模型在WebDev Arena横空出世，轻松吊打Grok-4，**网友纷纷猜测：这就是GPT-5本尊！更有提前试用者曝出：GPT-5编程能力惊人，甚至能改屎山代码。 GPT-5来了？但是“龙虾”版！GPT-5“Lobster”疑似现身WebDev Arena，引发社区狂热猜测：网友实测比Grok-4好的离谱。 WebDev Arena是一个大模型能力匿名评测的网站，使用相同的提示词，在双盲的情况下，给你认为最好的模型投票。 很多待发布的模型，都会有各种各样“奇怪”的代号提前进行实测。  Lisan al Gaib在实测中捕捉了GPT-5！ 并且用同样的提示词，GPT-5生成的页面效果非常惊艳（左边是GPT-5，右边Grok-4）。  他使用的提示词是： Create a stunning， interactive animation of a neural network or brain-like graph structure—use artistic colors， smooth transitions， and beautiful visuals. The page should feel alive， immersive， and impressive， with no buttons—just scrolling or continuous animation. Make it breathtaking. 创建一个令人惊叹的神经网络或类脑图结构的交互式动画——使用艺术性的色彩、平滑的过渡和精美的视觉效果。整个页面应充满活力、沉浸感和震撼力，不使用任何按钮，仅通过滚动或持续的动画进行交互。让其令人叹为观止。 疑似GPT-5，并且命名为“龙虾”的LLM给出了惊艳的答案。  此外，GPT-5其他版本的代号也疑似曝光。 - GPT-5：Lobster - GPT-5-mini：Nectarine - GPT-5-nano：Starfish  多位用户表示该模型在代码生成、交互表现上已超越Claude，令他们震惊。 与此同时，Reddit网友发现，OpenAI现在正在将所有o3请求秘密地转接到GPT-5上处理。（LMArena中新的匿名 OpenAI模型“zenith”，所以OpenAI为了测试GPT-5到底起了多少“外号”？） 它现在能够处理o3在“正确/接近正确的解答率”只有0%的极高难度数学问题，并且在风格上与o3有显著不同。   甚至，有网友表示，已经有非科技行业的员工已经获得了GPT-5预览版的访问权限。 但可能由于保密协议的关系，无法知晓到底是哪家公司能这么幸运被随机选中。  看来GPT-5已经是箭在弦上了！ **GPT-5抢先体验：实锤了，很强** 显然，如今GPT-5如今已经近在咫尺。 比如OpenAI CEO奥特曼，就已经开始在各个场合暗戳戳地宣扬这个强大的神秘模型。 在最近的一次采访中，他这样描述了自己对GPT-5的使用初体验。  与此同时，AI圈也按捺不住地躁动起来。已经有多位提前体验GPT-5的用户出来透露说，GPT-5的表现极其惊艳！ 不过，目前我们尚未得知，GPT-5究竟会在何时发布，会提供给哪些客户。 据悉，GPT-5旨在实现奥特曼的一项计划：将传统的GPT系列大模型与o系列推理模型，整合进一个统一的模型界面中。 现在，外媒已经为我们收集了一波体验者的感想。 简单来说就是—— 在自然科学领域，推理更深入； 在浏览器里自动完成复杂任务； 写作更流畅，逻辑更在线； 更重要的是：在编码上有**炸裂提升！** GPT-5跟Anthropic的混合式Claude模型类似。在未来，用户或许能控制GPT-5对特定问题思考的深度，模型自身也会根据问题的难易度，自动开启或关闭推理能力。 也就是说，如果我们去问“strawberry里有几个r”这种问题，即使我们要求，它也不会傻到去耗费巨额算力来思考。 如果你问它“怎么优化一个10年没动的数据库结构”，它才开始认真调用深层逻辑能力。 但其中一位体验者表示，GPT-5最显著的进步，就体现在编程上！ **程序员哭了：屎山代码有救了？** 根据他的说法，GPT-5不仅更善于解决学术和编程竞赛问题上，甚至在处理现实世界工程师面对的实际编程任务时，表现都更加惊艳了。 比如那种包含大量屎山遗留代码的庞杂代码库，它能都能进行修改，完全没在怕的。 正是这种处理复杂场景的细致能力，让OpenAI的模型过去始终落后于Anthropic。毕竟在开发者群体中，大家都公认，Claude才是真正的编程王者。 一位体验者亲测后表示，GPT-5在编程上，甚至直接胜过了Anthropic的Claude Sonnet 4！ 因此，我们可以直接窥见OpenAI在自动化复杂编程上的野心了。 毕竟，目前市面上最能赚钱的AI产品之一就是**编程助手**，像Cursor就靠Claude赚得盆满钵满，据说年营收都达到上亿美元了。  显然，OpenAI很想把这块大蛋糕抢回来。 不仅如此，在OpenAI领导层的眼里，是否能自动化真实世界的复杂编程任务，就是实现AGI的关键。 **安抚英伟达和投资人** 总之，如果GPT-5表现强劲，对于英伟达、数据中心建设公司和投资者而言，都能起到很好的安抚作用。 毕竟在去年，曾有一波大模型撞墙论曝出。 而GPT-5的好消息，就意味着即使预训练的边际收益递减也没关系，因为提升AI模型能力的真正关键，就在于后训练阶段的强化学习。 也就是说，OpenAI的路线没有撞墙，只是换道超车了！ 另外还有个细节，此次更加被证实。  它会根据问题的类型，把你的提问发送给一个擅长闲聊GPT大模型，或是一个擅长逻辑和推理的o系列模型。 最终我们所看到的GPT-5的表现，就是这俩模型组合拳的效果。 **彩蛋：GPT-8都在路上了？** 甚至这次，还有投资人爆料，OpenAI高管曾私下说—— 我们在不换架构的前提下，有信心做到GPT-8。 这可实在太猛了。虽然听起来像是“PPT先行”，但也传递出一个关键信息。 OpenAI并没有打算卷新架构，而是靠更聪明的调度、更强的推理、更多的后训练数据，一步一步把现有技术用到极致。 所以，照例每日一问：GPT-5啥时候来？ 参考资料： https://x.com/scaling01/status/1948878978699460808 https://x.com/scaling01/status/1948775211702046772 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515530.htm)

据财联社消息，在第八届世界人工智能大会（WAIC）上，上海新一批智能网联汽车示范运营牌照于今日正式发放。小马易行科技（上海）有限公司（香港小马智行旗下企业）、百度智行科技（上海）有限公司、赛可智能科技（上海）有限公司等企业成为首批获准企业。  作为获牌企业之一，小马智行此前已与上海锦江集团旗下锦江出租达成合作并开展过智能出租示范运营活动。此次获批后，双方将继续合作，以浦东金桥和花木核心区域为起点，逐步向公众开放自动驾驶出行服务。 此前相关负责人告诉媒体，去年上海发放示范应用牌照，意味着Robotaxi可以上路测试，但不能运营收费；今年上海发放示范运营牌照，意味着公众可以在服务范围内打到Robotaxi。“传统出租车企业将和科技企业合作运营，这是上海在管理上的创新之处，兼顾了传统出租车企业的运营经验和科技企业的无人驾驶技术。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515528.htm)