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探寻人工智能，从技术到真实世界测你今年能收获哪种意外之财

指你，你就通过！！！小程序制作啊，现生过于忙碌，最近gpt蹬不完就做二老的打卡地图，结果一审备案不让用地图二字，行吧行吧。再来一轮好事多磨

中国常驻联合国代表傅聪曾在大会上怒怼美国：你们禁了中兴，禁华为，禁了tiktok，禁deepseek，你们还要禁什么？你们禁的完吗？中国科技发展的趋势是不可遏制的，中国科学家的创新能力是不可抹杀的。美国那边对DeepSeek的反应挺有意思，2025年春节前后，DeepSeek-R1开源模型用很低的成本跑出了接近GPT-o1的性能，直接冲上苹果美国区应用商店免费榜第一，把ChatGPT甩在了后面，美国科技股跟着抖了三抖，特朗普自己都站出来说，DeepSeek给美国相关产业敲响了警钟。一位投资者把这件事称为人工智能领域的“斯普特尼克时刻”，意思是美国突然发现自己不再是那个遥遥领先的一方了。可美国的回应方式是什么呢，不是加大研发投入去正面竞争，而是继续掏禁令。得州第一个跳出来禁止政府设备使用DeepSeek，NASA紧随其后发备忘录说DeepSeek未经授权不得在政府设备和网络上使用。国会那边法案也安排上了，要求联邦机构把DeepSeek应用从信息技术系统里删干净。这套路数从2018年就开始了，那年的国防授权法第889条禁止政府采购华为和中兴设备，2019年华为被列入实体清单，2020年特朗普连签两道行政令要TikTok出售或剥离美国业务。七年时间，禁令名单越拉越长，从通信设备到社交媒体再到人工智能，换的是目标，不变的是手段。但禁令堆了七年，中国科技企业的日子并没有按照华盛顿设想的剧本走，华为2024年销售收入达到8600亿元人民币，增幅超过22%，已经回到被制裁前的收入水平。美国动用国家力量还拉着一帮盟友围堵，结果连一家中国民营企业都没压垮。DeepSeek创始人梁文锋坚持不上市、不融资、不去美国，技术必须留在中国人手上，美国想制裁都找不到抓手，反倒是美西方越是针对DeepSeek，越是给它做了免费宣传，知名度一路往上窜。傅聪在记者会上讲的那番话，底气不是凭空来的，国家知识产权局的最新数据摆在那里，中国拥有全球约60%的人工智能专利，约三分之二的机器人相关专利。截至2025年底，国内高价值发明专利拥有量达到229.2万件，其中七成来自战略性新兴产业。国内有效发明专利总数突破了532万件，中国成为世界上第一个达到这个量级的国家。这些数字翻译成大白话就是，中国科研人员在人工智能、量子科技、生物制造这些前沿领域攒下来的家底，已经不是几纸禁令能撼动的了。傅聪还点出了一个更根本的问题，中美是当今人工智能领域最领先的两个国家，不能不合作，只有共同合作发展才能弥合数字和智能鸿沟，特别是帮助全球南方国家在人工智能发展进程中平等受益。这话是说给美国听的，也是说给全世界听的，美国在科技领域拼凑排他性的小圈子，强迫各国选边站队，实质上是把科技问题政治化、工具化，服务于个别大国垄断技术优势的企图。可技术这个东西，越是封锁，被封锁的一方越会拼命自己搞，从两弹一星到北斗导航，中国在技术封锁中成长起来的经历不止一次了。傅聪那句“美国还想禁多少”，问的不只是禁令的数量，问的是美国这套逻辑还能撑多久。禁令清单可以一直加，但中国科研人员的聪明才智不会因为几道行政令就消失。DeepSeek只是一个开始，后面还会有更多让华盛顿焦虑的名字冒出来。禁令禁不完的，从来都是人的创造力。

120万商家一件出海：淘宝把跨境这道墙推平了跨境这门生意，正在被拆成一条流水线。淘宝出海业务负责人叶天在发布会上说，本届双11会在全球20个市场同步开启，13个国家和地区提供包邮服务。出海品类也从美妆、服饰小件，扩到了家具、建材这类中大件，九成中大件商品支持海外直邮。最狠的一句是"一份投入、两盘生意"。商家不用重建跨境运营体系，跨境链路上的难活由平台接过去，同一家店、同一批货，海内外同步卖。目前已经有超过120万淘宝天猫商家接入一键出海。供应链那头的变化更硬。双11前，速卖通海外仓备货量同比增长146%；京东Joybuy在欧洲布局了60余座仓库及站点，旗下的英国智狼仓靠自动化拣货，把国内的211限时达服务搬到了欧洲30多个城市。海关总署数据显示，上半年新增有进出口实绩企业11.5万家，跨境电商出口海外仓业务同比增长3.3倍。AI也在补短板。多模态搜索支持语音、文本混合检索，AI运费计算器让消费者下单前就能核算物流成本；平台数据显示，海外专属客服的智能解决率提升了10%以上，签约商家的人工服务24小时内问题解决率达到85%。我做电商那会儿，出一单跨境要报关、找货代、算运费、盯清关，一个环节卡住整票就废了。现在这些活被平台吞进去了，商家剩下的事，就是选品和定价。我的判断是，跨境电商的底层逻辑正在从"货出去"变成"服务沉下去"。谁能让海外消费者感受到接近本地零售的体验，谁才拿得到长期的复购。你会考虑把生意做到海外去吗？如果做，最担心哪一环？

可怕的拼多多，专注到极致……都说AI是风口，各大大厂砸钱allin，拼多多手握4564亿现金却淡定旁观，这定力真不是一般企业能有的！别人争先恐后抢赛道、搞大模型博眼球，烧钱也要抢占舆论高地，拼多多偏不跟着凑热闹。不高调发布AI产品，不在财报会上大谈AI战略，不是看不懂AI的价值，而是不盲目跟风烧钱。黄峥这套思路很清醒，不被行业喧嚣裹挟，不把资本浪费在概念炒作上。企业的核心是守住主业、创造真实利润，而不是为了蹭热点硬上项目。比起追着风口跑，沉下心做自己擅长的事，才是顶级的商业智慧。

接下来，相关AI应用以及AI智能体，尤其是人工智能，会被重点关注！学校的人工智能发展可能会持续推进，工程化能力也就是进入相关实体产业链！助力我国整个制造业不断的升级！人工智能的相关技术不断的转化为现实的生产力！因为人工智能，它不可能只是在模型里面，它最终要融入我们的实体企业的发展！​接下来，相关AI应用以及AI智能体，尤其是人工智能，会被重点关注！学校的人工智能发展可能会持续推进，工程化能力也就是进入相关实体产业链！助力我国整个制造业不断的升级！人工智能的相关技术不断的转化为现实的生产力！因为人工智能，它不可能只是在模型里面，它最终要融入我们的实体企业的发展！就是最终的物理AI！所以未来的AI应用题以及AI智能题都将是实现AI的场景！

最近刷抖音，十个刷到的创业类视频里，八个张口就是“零成本月入五万”，教人挣钱的主播真的越来越多了。说白了大部分都是吃准了“卖铲子稳赚不赔”的逻辑。他们自己根本不靠嘴里说的项目赚钱，光靠收99块引流课，再哄着人交3980的进阶费，一单就能赚大几千。之前刷到个博主晒自己的后台，说靠教别人做短视频，3个月收了120多个学员，光学费就赚了四十多万，比他自己做号赚的多十倍。之前还有判例，一伙人冒充抖音官方讲师，靠“轻松月入万”的话术骗学员交钱，最后主谋被判了三年。现在平台也在专项整治这类内容，真别脑子一热就给人转学费，你盯着人家说的高收益，人家盯着你口袋里的本金。

贝佐斯说：人工智能有望让每周3天工作制普及。网友说，不用3天，5天就知足了[捂脸哭]​​​

我真是有点搞不懂了。大力发展AI的是美国开的头。OpenAI、谷歌、Meta、微软，砸了几千亿美元进去。现在说AI或将威胁人类的，也是美国那边的科技公司在渲染这个话题。自己造的东西，自己害怕。这出戏，到底在演什么？美国科技圈最近上演了一出颇为魔幻的大戏。一群科技巨头，白天忙着给人工智能踩油门，晚上又站出来提醒全世界，这东西搞不好会威胁人类。更有意思的是，喊危险的企业没有停止研发，呼吁谨慎的资本也没有停止投资。人工智能越被描述得神秘可怕，围绕它的商业竞争反而越激烈。问题来了，这些科技巨头究竟是真的害怕人工智能失控，还是借着安全问题，争夺下一代科技产业的话语权？看看2026年10月美国科技圈的动静，就能发现不少门道。10月12日，微软公布新一代自研人工智能芯片Maia300的部署计划，准备在2027年扩大使用规模，减少对外部芯片供应商的依赖。微软2026日历年的资本支出预计超过1750亿美元。如此庞大的资金投入，说明美国科技巨头根本没有准备放慢人工智能发展的脚步。谷歌、Meta、亚马逊等企业也在持续建设数据中心，争夺算力资源。谁都清楚，人工智能竞争已经不只是模型之间的较量，而是在争夺未来数字经济的基础设施。可另一边，人工智能可能失控的警告，又不断从美国科技圈传出来。马斯克就是一个典型人物。他长期强调人工智能可能带来的风险，尤其关注模型训练过程中的目标偏离问题。所谓目标偏离，可以理解为一个学生明明知道正确答案，却发现按照错误的评分标准答题更容易拿高分。时间久了，他学到的可能不是真正解决问题，而是如何讨好评分系统。人工智能同样可能出现类似现象。2026年2月发布的国际人工智能安全报告，就讨论了模型利用测试漏洞获取奖励、在特定环境中表现出欺骗性行为等问题。这说明，人工智能系统的能力越强，如何保证它按照人类预期运行，就越重要。但颇有戏剧性的是，马斯克自己也在推动人工智能技术发展。旗下企业持续研发模型，特斯拉同样将人工智能应用于自动驾驶和机器人领域。一边担心技术风险，一边争取技术领先，表面矛盾，实际上反映了商业竞争的现实。再看英伟达。人工智能发展越快，高性能芯片需求通常就越旺盛。作为重要芯片供应商，英伟达自然希望产业持续扩张。而模型开发企业关心的是产品迭代速度，云计算企业关心的是数据中心利用率，投资机构关心的是资金何时能够获得回报。大家都在谈人工智能安全，但不同企业的利益诉求并不完全一致。真正值得注意的是，美国科技企业不仅要争夺技术市场，还希望在行业规则制定过程中拥有更大影响力。谁掌握先进模型，谁就更容易影响安全测试方法；谁拥有庞大算力，谁就更有机会参与制定行业标准。这就出现了一个值得警惕的问题：如果一家企业既负责开发产品，又深度参与制定安全评价标准，那么外部监督如何保持独立？就像汽车制造商既生产汽车，又希望自己决定碰撞测试的合格线。即便企业确实重视安全，也不能完全代替公共监管。到了2026年10月，美国人工智能产业还面临另一重压力。10月15日，全球人工智能投资市场出现新的融资紧张迹象。部分数据中心项目受到借贷成本上升、投资者风险偏好下降等因素影响，资金压力增加。这意味着，前期大规模投入正在接受市场检验。人工智能当然具有巨大的产业潜力，但数据中心需要电力，芯片需要资金，企业最终还需要能够持续盈利。资本市场不能永远只听宏伟故事，也会追问现实回报。更深一层的问题，是人工智能已经逐步进入国家安全领域。从情报处理、网络防御，到无人装备和战场信息分析，人工智能正在改变现代军事技术的发展方向。如果主要国家为了抢占优势，不断压缩安全测试周期，那么真正令人担忧的，就不只是机器会不会失控，而是人类可能主动放松约束。这场技术竞赛，显然不能完全交给企业自行决定规则。相比之下，中国近年来强调的发展与治理并重，提供了另一种思路。2026年7月17日，中国在上海发布人工智能伦理治理国际合作相关行动计划，提出加强分级分类风险防范、推动国际合作、明确产业链各方责任。中国还持续推动人工智能与制造业、医疗、教育等领域融合，强调技术应用应当服务经济社会发展。人工智能不是摆在资本市场橱窗里的昂贵玩具，更应该成为推动生产力进步、改善民生的重要工具。当然，安全治理也不能成为阻碍创新的借口。监管过度可能增加研发成本，监管不足又可能放大社会风险。真正成熟的制度，需要在鼓励创新与保障公共利益之间找到合理平衡。

宇树科技内部员工透露，该公司机器人算法工程师月薪达5.6万，年终奖18万，公积金缴纳比例为12%，全年总收入接近90万。机器人行业薪资优厚、发展前景明朗，是当下难得的行业“风口”。选择固然重要，但努力永远是所有选择的前提。不同行业的红利差距十分明显：刚毕业的基层新人年薪就能拿到大几十万，而有些行业打拼多年的中层收入，甚至比不上红利行业的应届毕业生。不少人并非“不会做选择”，而是根本“没得选”；唯有把手头的工作做到尽善尽美，在公司里站稳脚跟，才能收获更好的机遇，拿到更优质的选择筹码。

好消息！好消息！Al应用端估计要大反弹了！高层会议点名AI！重点推人工智能+，应用赛道迎来机会，下周相关产业链稳了国务院常务会议定调人工智能，明确AI是影响未来发展的关键变量，依托国内完整产业体系与丰富场景，持续深化拓展“人工智能+”行动，用落地应用来带动技术层面的创新突破。第一，直接提振AI应用端板块的市场预期。这次会议重点强调落地应用牵引创新，不再只盯着算力硬件。资金的关注点会慢慢往AI+各行各业的应用方向倾斜，工业、政务、企业服务这类场景化标的会迎来更多关注。之前硬件持续走强，应用端一直偏弱，这条消息有望改变资金的选股偏好。第二，利好整条AI产业链，打开长期估值空间。会议肯定AI的战略地位，等于给赛道吃下长期定心丸。从底层算力、模型，到中间的工具组件，再到下游行业应用，整条产业链都会受益。市场会重新评估AI板块的长期价值，不再单纯当成短期题材炒作。第三，带动产业数字化主线轮动扩散。“人工智能+”不是单一技术，是AI和各行各业融合。资金会向外扩散挖掘，智能制造、智慧医疗、智慧交通等细分方向，都有机会被资金轮动。相比纯概念小票，真正有落地项目、产生实际订单的企业会更受青睐。但也要理性看待，政策是长期方向，不会马上兑现业绩。短期更多是情绪催化，板块容易出现冲高回落。不少公司只是沾概念，实际落地订单很少，跟风炒作风险不小。后续重点看落地政策细则，以及企业订单释放情况。行情机会会慢慢向有真实商业化落地的公司集中，单纯讲故事的标的很难持续走强。

很多人觉得人工智能离我们很远，其实它现在已经从人工智能技术到了我们真正的世界了。以前总以为它离田间地头很远，其实现在南方的稻田、果园，AI早已变成新农人的好帮手。在南方水稻田里，AI摄像头悬在田间，实时识别稻飞虱、纹枯病，不等病害大面积扩散就提前预警。无人机根据AI测算的数据精准施肥、按需喷药，不再盲目大量打农药，节水减药，大米品质更好。AI还能监测土壤湿度，自动控制灌溉，缺水就补水，水多了及时排涝。南方的柑橘、荔枝果园，AI设备可以分析树叶、果实照片，判断果树缺哪种养分，预测挂果量。根据光照数据，指导修剪树枝，让每颗果子都晒到合适阳光。采摘机器人配合AI视觉，分辨果子成熟度，熟果摘，生果留，省了大量人工。不只是种和管，AI还能根据历年气候、市场行情，预判上市时间，帮农户选最佳售卖时机，避开低价扎堆上市。AI不是只待在城市办公室。它下到农田果园，帮农民省力气、减少损耗，稳稳守护我们的饭碗与鲜果。现在真是越来越方便了，已经从技术到真实的世界了。

许多人都还没发现？外媒审视中国的视角已经发生改变，这次真的不简单！最近美国《外交政策》刊文称，中国在人工智能应用方面或将超越美国，中国以协同的合作模式发展人工智能正赢得其他国家的青睐。这种宏观层面的应用突围，落到具体的商业战场上，就是正在发生的行业洗牌。斯坦福大学4月发布的《2026年人工智能指数报告》给出了硬数据。中国在论文发表数量、被引频次、专利产出总量、工业机器人安装量四项指标上全面领先。中美AI模型性能差距从2023年的17.5%到2026年3月的2.7%。报告特别提到一个趋势：美国对全球AI人才的吸引力在下降，中国的占比在上升。美国在前沿模型上确实还有领先。卡内基国际和平基金会的专家希恩在《外交政策》访谈里估算，美国顶级模型的领先窗口大约是六到九个月。Anthropic或OpenAI今天发布一个新模型，中国的对应产品大约半年到九个月后就能追上来。这个窗口在收窄，而且收窄的速度超出大部分人的预期。中国走了一条跟美国完全不同的路。美国把资源砸在AGI上，追求超越人脑的通用智能。中国把重心放在AI的实际落地和规模化应用上。国家发改委布局了30余个国家级人工智能应用中试基地，推进央国企开放1000余个应用场景。这条路不追求“炫技”，追求的是把AI变成工厂、矿山、港口、医院里能干活的东西。数据说明一切。截至2026年6月底，中国智能算力规模达2185EFLOPS，同比增长177%，建成70余条算力大通道。人工智能核心产业规模突破1.2万亿元，企业超过6200家，重点行业人工智能整体渗透率超过80%。80%这个数字意味着什么。AI已经不是在实验室里跑分的东西，它扎进了实体经济的每一根毛细血管。具体到车间里，变化更直观。上海宝鸟服饰把AI嵌入设计、排产和管理环节，定制西装从下单到交货的时间从20天压缩到5天，合格率升到99%。东风奕派基于智能体构建的“设备大师”，把工厂设备紧急故障响应时间从10分钟压到4分钟。吉林一汽的智慧座舱协同交互系统，重点模块测试效率提升超过60%。浪潮在石化、钢铁、制造行业累计完成300多个模型训练，落地近千个智能体，帮链上企业生产成本降低30%，效率提升60%以上。这才是真正让美国焦虑的东西。美国有全世界最强的大模型，但中国的AI已经跑进了工厂车间、港口调度室、矿山井下和电网控制中心。AI的价值正在从“技术先进性”的维度，迁移到“产线有效性”的维度。跑分高不如良品率高，参数大不如故障响应快。真正让《外交政策》坐不住的，是中国AI在全球南方市场的渗透。文章披露了一个关键细节：尼日利亚等发展中国家正在越来越多地选择中国AI模型来构建商业、法律和教育工具，而不是美国产品。原因很简单，中国模型大多是开源权重，任何人可以免费下载代码和数据模块，用极低成本定制本地化版本。美国的闭源模型不但贵，还附带各种使用限制。“数字丝绸之路”在这中间扮演了关键角色。中国在非洲、亚洲、欧洲、拉美投资港口、铁路和物流枢纽的同时，把电信网络、云服务、数据中心和卫星一并铺了过去。一个使用中国搭建的网络和智慧城市平台的国家，会顺理成章地接纳中国的AI技术栈。中国企业还特别愿意做美国公司看不上的活——高性价比的工具、小语种的本地化适配、基层医疗和教育场景的应用。这些看起来不起眼的角落，恰恰是大多数发展中国家最真实的需求。上海精智集团开源发布的沃土大模型2.0，目标是从读懂图纸到适配工厂工艺全流程打通。山东一次发布了七个垂直领域大模型，覆盖高端装备、化工、轻工、冶金、矿山和港口物流。《外交政策》这篇文章真正想提醒华盛顿的，是一件很朴素的事。AI竞赛的胜负，不只看谁的模型跑分高。关键看谁能把AI变成全球经济运行的基础设施，变成别人离不开的东西。美国如果把这场竞赛当成冲击技术指标的比拼，即便在模型性能上保持领先，也会在应用场景和规则制定上丢掉阵地。中国有全球唯一完整的工业门类，海量应用场景是AI迭代的独特土壤。从制造业到能源，从交通到医疗，从城市运行到乡村治理，AI正在中国经济的每一个角落扎下根。这套打法不追求一鸣惊人，追求的是日拱一卒。当AI从展厅走进车间，从论文走进产线，从“能用”变成“好用、耐用、敢用”，竞争的底层逻辑就已经变了。外媒的视角转变不是偶然。是中国AI企业在全球市场上一个订单一个订单抢出来的，是工厂里一条产线一条产线改造出来的，是开源社区里一次下载一次下载积累出来的。这种认可来得不情不愿，但来得实实在在。门开着，路走着，谁在往前跑，谁在回头看，时间会给出答案。

刚刚看到刘强东关于人工智能替代人工的问题说了一番心里话“我用机器人替代你，这条心里的坎很难迈过去”。刘强东这话不是随便说说。今年5月他在内部讲话里就撂下一句狠话，被机器取代的一线员工，京东一个都不开除。6月在APEC论坛上他又把话说得更直白，将来全是机器人送货，根本不需要快递员了。一边说要替代，一边说一个不裁，这道坎他确实卡在中间，难受得很。这道坎到底有多难迈。先看看京东的家底。截至2026年一季度，京东生态体系下的人员总数超过90万，光快递员等一线蓝领就有70万。一季度人力资源总支出飙到1664亿元，当季净利润却同比跌了53%。一边是越来越沉的工资包袱，一边是越来越薄的利润，换谁坐在这个位置上都得琢磨。机器人替代人的账本其实很好算。一台机器人不用交社保、不用休年假、不会刮风下雨生病请假。从商业逻辑上讲，替代是迟早的事。京东已经公开宣布，未来五年要投放300万台机器人、100万辆无人车、10万架无人机，把物流网络彻底自动化。这个决心，比任何表态都更能说明方向。可账本的另一面是70万张要吃饭的嘴。刘强东搞了个“涅槃计划”，把快递员分批送回学校培训，目标是转岗去修机器人、做维保。全国签了124所学校，建了80多个机器人基地。听起来挺好，送快递的去修机器人，从蓝领变白领，风里来雨里去的日子总算熬到头了。但有一个数字一算就让人心里发凉。工业设备的维保人员配比通常是1比10到1比50，一台机器人配一个维保人员都算奢侈的。京东要投300万台机器人，就算全部到位，维保岗位撑死了也就几万个，跟70万这个基数比起来，连零头都不到。这意味着“涅槃计划”能接住一部分人，接不住的才是大头。从送快递到修机器人，这两个活之间的技术鸿沟也不是上几节课就能填平的。快递员的核心技能是体力好、认路快、能跟客户说上话。机器人维保要的是懂机电、能看电路图、会调参数。让一个跑了十年快递的师傅去搞电路板，成功率能有多少，业内没有先例可循。这个计划大概率是个筛选机制，能跟上的人转岗，跟不上的，出路在哪里没人说得清楚。京东不是没在花钱。研发开支从去年一季度的46亿涨到今年一季度的69亿，AI相关研发投入今年要增长超过200%。60万人参与数据采集，两年内要积累1000万小时的真实场景视频。这些投入都在往自动化方向猛推，机器替代人的速度只会越来越快，不会越来越慢。放眼看整个中国制造业，京东面临的这道坎不是它一家的事。中国工业机器人密度已经突破每万人500台，超过了德国和日本。2026年上半年工业机器人产量53.8万套，同比增长28%，中国连续13年稳坐全球最大工业机器人市场的位子。全国工厂里跑着超过200万台工业机器人，全球一半以上的工业机器人是中国造的。制造业还有大约1.2亿就业人口，自动化的浪潮一旦全面铺开，冲击面远比京东70万人大得多。国际货币基金组织总裁格奥尔基耶娃把AI浪潮形容为“缓慢袭来的海啸”，全球约40%的就业岗位可能受到影响。世界经济论坛的预测是到2030年全球9200万个岗位被替代，但会新创造1.7亿个岗位。创造出来的新岗位跟被替代的人之间，能不能对上号，这才是最要命的问题。刘强东说的那道坎，本质上是效率跟人的冲突。企业要活下去就得压成本，技术成熟了就得用，这是商业的铁律。可企业背后站着几十万个家庭，每一个员工背后都有等着交房租、供孩子上学、给老人买药的日子。把人换成机器，账面上省下来的钱，落到一个个具体的人身上就是天塌了。有人建议对用机器人替代人工的企业征“机器人税”，韩国已经落地了相关政策，美国也有议员在推立法。逻辑很简单，AI这轮爆发的最大受益者是大企业和科技巨头，征税是把红利分出来兜底被替代的人。这个方向能不能落地是另一回事，但至少说明一件事，光靠企业自觉扛社会责任远远不够，需要制度层面的干预。京东承诺20年之后依然是中国拥有员工数最多的企业，这个承诺值得尊重。但一家企业的善意，扛不住整个行业系统性替代的冲击。当所有物流公司都在上机器人，京东不上就竞争不过，利润下滑股价下跌，最后连现有员工的饭碗都保不住。刘强东心里那道坎，是一道真实的坎。他看到了技术替代的必然性，也看到了人的代价，两边都放不下。可这道坎不是他一个人能迈过去的，也不是京东一家企业能解决的。技术浪潮不会等人，制度设计得跟上，社会保障得兜住，再培训体系得接得住。不然的话，企业越往前走，掉队的人越多，到最后没有人是赢家。

以前觉得人工智能是实验室里的高冷词汇，现在它真真切切成了我每天离不开的“万能搭子”。写方案没思路，找AI列大纲；修图时路人太多，AI一键消除；甚至做旅游攻略，也是AI帮我安排得明明白白。它不再只是冷冰冰的问答机器，而是逐渐懂我脾气的搭档。但我有时也会焦虑：AI会替代我的工作吗？转念一想，就像当年电脑普及一样，AI不是来抢饭碗的，而是来帮我们“开挂”的。从“会聊天”到“能做事”，AI正在重塑我们每一个人的生活。如果没有AI，你现在的日常会有什么不同？欢迎评论区聊聊你的真实体验！

找个人给她开发个小程序收租。​​​

为什么世界AI的牌桌上只有中国和美国，没有印度？如果把全球人工智能竞争看成一张牌桌，到了2026年10月，最受关注的两大力量依然是中国和美国。真正拉开差距的，并不是谁家工程师多，而是谁能把科研、算力、数据、芯片、软件和产业市场连成一条完整链条。印度有人才，却还在补这套底座。印度今年2月举办人工智能影响力峰会后，一个变化很明显：开始把小模型和本土场景作为重要突破口。农业、多语言交互、基层服务，这些方向确实适合印度自身条件。但小模型能够解决“怎么用”，并不等于已经解决“怎么创造下一代核心技术”。这恰恰是印度当前最现实的差距。中国的优势，却越来越体现在AI真正进入现实之后。到2026年上半年，我国生成式人工智能用户规模已经超过7亿，普及率超过50%，规上制造业企业人工智能技术应用普及率超过三成。用户越多、场景越丰富，模型获得真实反馈的机会就越多，技术迭代也越容易形成正循环。算力同样如此。9月公布的信息显示，我国已经实现全国算力统筹监测，31个省份平台接入全国算力网。这件事表面看很“基础”，实际却关系到科研机构、中小企业和模型团队能不能更方便地获得算力。AI发展到今天，算力能否高效流动，本身就是竞争力。再看产业链，差别就更加清楚。9月我国发布“人工智能+软件”专项行动，到2030年力争实现关键软件全面智能化升级，同时推动智能体、智能编程等新业态发展。10月9日发布的相关意见又进一步提出全面实施“人工智能+”，把算力、算法、数据、基础理论和核心技术放在同一张发展路线图上。这说明中国AI发展的重点正在发生变化。过去大家容易盯着模型参数、榜单排名，现在越来越看重AI能不能进入汽车、机器人、工业软件、科研和制造现场。10月公布的信息显示，我国人工智能产业规模、企业数量和应用场景都在持续扩大，AI正在从单纯的互联网工具向实体经济生产力转变。印度的问题也因此更加明显。它并非缺少优秀程序员，也并非没有软件产业基础，而是传统IT服务模式与前沿AI研发所需要的能力结构并不完全相同。工信部9月就指出，单纯编码执行能力的重要性正在下降，需求理解、架构设计、系统集成、安全控制以及懂行业的复合能力越来越重要。美国则拥有另一套优势。2026年全球AI竞争中，美国企业仍在持续推出前沿模型，中国企业也在快速迭代，开源生态和产业应用成为新的竞争变量。由此可见，AI已经很难靠某一个企业单打独斗，真正重要的是国家能不能长期维持科研投入、产业协同和人才成长。印度并非没有机会。它已经开始增加AI基础设施投入，也在寻找低算力、本土语言和民生场景的路线。不过，从软件服务优势走向底层技术优势，中间还有很长一段路，需要解决高端人才培养、科研转化、算力供给和产业链协同等问题。在我看来，未来AI竞争真正比拼的，是谁能让聪明人持续产生新成果，又能让成果迅速进入工厂、市场和日常生活。模型只是台面上的牌，教育、科研、算力、产业链和超大规模应用场景才是牌桌下面真正支撑长期竞争的东西。中国接下来要看的，也正是这些决定未来的底层能力。

四部门终结速成车乱象纵观互联网、移动互联网，国产新能源发展全时代，全都是从“法无禁止即可为”的草莽时代开始，你去哗啦一下那批创始人，开头哪个没碰灰产，哪个没做过下三滥的事情，往前翻翻九十年代下海潮，那会儿比现在更甚。有关部门制定规范都是滞后的，这很正常，旧管理方式跟不上新时代的产物，需要与时俱进，但与时俱进也是需要时间的。什么叫速成车？做过产品经理的都知道，快速迭代，最小可行产品（MVP），快速上马快速验证，这时候懂点行的，反而没人提了。无论什么新东西，“速成”都是其时代发展里的必然产物，是新事物发展的必然阶段，管理后续跟上也是自然的需要。所有行业、产业“占山为王，跑马圈地”的早期草莽时代都是这么过来的。移动互联网时代里出来了那些巨物公司，如今哪个拎出来干净？是外卖让你吃的好了，还是打车让你的生活更舒爽了？还是短视频让你变得更博学多知了？背后都有人在为此买单罢了。送外卖的被困在算法里，开网约车的被锁在驾驶室里，刷短视频脑残的那批已经在人海里各自沉沦了，他们只是发不出声音来罢了。新能源汽车快速发展这几年，靠着的都是各厂家的“互卷”，把用户需求真实给“挖”出来的，要么是超前的设计给“激发”出来的。什么叫豪华车，在国产车密集井喷上市之前，话语权可都是在外国人手里的。“速成车”有它自然产生的时代和契机，只要监管跟上来，标准化、规范化、透明化、真正国产化，新能源汽车工业本身是没什么问题的。当年好多人怪自己的汽车产业不争气，这也是时代的局限。供应链、产业链不匹配，不完善，没有性价比，没有竞争力，没有科技研发、突破的能力。现在轮到自己产业冲出亚洲走向世界了，为什么不能给它一个“升级、修复”的机会？刹车重要，产业也重要。人都想追求美好幸福的生活，安全第一，三大部门监管的“刹车”，非常及时。

中国AI，已经让美国媒体集体坐不住了！外媒这次不得不承认：中国，已经成了全球人工智能领域的重要创新力量！上百年来，中国科技长期处于追赶位置，“世界工厂”几乎成了外界给中国贴上的固定标签。国人也曾长期崇拜欧美，买衣服、鞋包、奢侈品，首先想到的往往是进口。可三十年河东三十年河西。中国一路从制造业追赶到前沿科技突破，汽车、冰箱、洗衣机站上全球舞台后，量子信息、芯片、光刻机、AI等领域也开始不断向前。这一次，外媒的关注点也变了。2026世界人工智能大会期间，新加坡《商业时报》关注中国AI技术蓬勃发展，美国全国公共广播电台也承认：中国已成为全球人工智能领域的重要创新力量。近几年来，大家对AI可以说爱恨交织，冰火两重天。一方面，AI确实在改变生活。写材料、做表格、翻译文件、生成图片，以前要花半天甚至几天的事，现在几分钟就能搞定。另一方面，焦虑也是真实的。做设计的担心被AI出图替代，做客服的担心被智能体取代，做翻译的担心大模型抢饭碗。经济学家管清友把这个现象说得很直白——他在杨澜的《探寻人工智能2026》节目里提出了一个词，叫“AI斩杀线”。意思就是，当AI能用更低的成本、更快的速度干完某项活儿，而且质量“够用”的时候，靠这项技能吃饭的人就危险了。管清友说的不是“你会失业”，而是比失业更扎心的事：你手里的技能突然不值钱了。过去会写PPT、做Excel、整理报表是职场硬通货，现在AI几秒钟出初稿，熟练度的优势一下子被抹平了。被“斩杀”的不是整个职业，而是职业里那些重复性、标准化的模块——基础文案、数据清洗、初级设计、客服应答，这些活儿最先被AI接走。但管清友给出的药方不是“躲”。他的态度很明确：打不过就加入。把精力从那些AI能干的活儿上挪开，放到AI暂时干不了的事情上——判断、决策、跟人打交道、行业经验、客户信任，这些才是真正值钱的东西。更重要的是，AI正在做一件过去很难想象的事：让普通人也能拥有过去大企业才有的生产力。2026年，“一人公司”这个词突然火了。什么叫一人公司？就是一个人加上AI工具，干过去一个团队才能干的活儿。新华财经的报道显示，全国在运营的“一人公司”社区数量，从今年3月初的92个猛增到8月末的826个，覆盖28个省份、94个城市。有人做跨境电商，有人做数字内容，有人做企业软件，一个人就是一个团队。不光是年轻人在用。国际货币基金组织在2026年秋季年会上专门讨论了AI与就业的问题。IMF总裁格奥尔基耶娃把AI浪潮形容为一场“缓慢袭来的海啸”，全球约40%的就业岗位可能受到影响。但IMF亚太部高级经济学家基尔蒂的研究发现，在AI适用性强的岗位上，招聘需求虽然下降了约10%，可雇主并没有直接裁人，而是优先招那些会用AI提高效率的员工。换句话说，不是机器替代人，而是会用AI的人替代不会用的人。新加坡总统尚达曼在年会上也提到，AI正在模糊雇员和创业者之间的边界，一个人借助AI和数字工具，就能完成过去需要小团队才能做的事。他还专门举了中国的例子——浙江已经成立了针对“一人公司”的服务平台，为个人创业者提供AI模型、算力和专业服务支持。回过头看，外媒对中国AI的认可，本质上认可的不是某一项技术，而是一种路径：开放、共享、让更多人用得上。2026世界人工智能大会期间，中方提出未来5年将为发展中国家提供5000个人工智能专题研修培训名额，面向东盟、非盟、上合组织等建立人工智能应用合作中心。这种姿态，和某些国家搞技术封锁、芯片禁运的做法形成了鲜明对比。对于普通人来说，宏大叙事最终要落到具体选择上。AI不会等人，也不会因为谁害怕就停下。杨澜团队制作的《探寻人工智能2026》节目，走访了全球顶尖实验室和行业专家，用镜头记录下AI如何渗透进教育、医疗、出行、制造各个角落。这档节目的价值不在于告诉你AI有多厉害，而在于让你看清楚：它已经来了，你打算怎么和它相处。害怕被替代是人之常情，但害怕解决不了问题。真正能解决问题的，是打开一个AI工具，试着用一次，然后再用一次。跨过那道心理上的斩杀线，后面的路反而会宽很多。

字节这个体量，再这么扩张下去，真的越来越像中国版三星了。母公司至今没上市，但随便拎一个业务板块出来都能独立IPO。短视频、AI、电商、云服务、游戏……每个都是千亿级别的赛道。​

世界五大顶尖科技，中国站在了第一梯队！一、无人机：中国、美国二、人工智能：美国、中国、英国三、新能源汽车：中国、德国、美国四、量子计算：美国、中国、加拿大五、VR/AR：美国、中国、日本新能源汽车能跻身世界第一梯队，离不开国内车企对核心零部件的攻坚，动力电池就是这场技术比拼的主战场，理想汽车的自研探索很有代表性。理想电池，既要拿出技术，更要为用户兜底很多人评判车企电池自研，陷入了一个简单误区：觉得只有自建电芯工厂，才算真正自研。但评判自研能力的标尺，从来不是厂房，而是能不能定义产品、把控研发、稳定量产，并且敢于对电池安全、质量、全周期售后担起全部责任。近年来，理想汽车持续加码核心技术研发，从5C超充到9400余项品控标准，从近2000项技术专利到深度自研电池，让更多技术能力真正落到产品和用户体验上。从理想ONE的增程系统起步，理想就在一步步打磨核心自研技术。增程器、电驱、底盘，再到如今的电池系统，多条核心技术路线持续投入，并且全部实现量产上车。技术好不好，不能只停留在发布会的参数PPT，要经过海量用户长期使用，收集真实数据持续迭代优化，这才是自研真正的含金量。放到电池赛道也是同理。理想的模式，是由理想主导电池产品定义、BMS电池管理、PACK结构、热管理整套核心研发与全套极限测试验证；电芯制造交给具备成熟工艺的合作伙伴来完成。整套电池的设计标准、测试规范全部由理想制定，所有产品必须通过严苛的安全测试，满足理想9400余项品控要求，才能装车交付。最关键的一点：理想电池，理想负责。不管电芯由哪家伙伴代工，整车端电池的安全保障、质保服务、售后兜底主体都是理想汽车。车主遇到电池相关问题，不需要在整车厂和电池供应商之间来回推诿，直接由理想统一处理。理想给出8年16万公里电池健康度承诺，就是这份长期责任的直观体现。自研不是一场比拼厂房规模的噱头竞赛，而是对用户的一份长期承诺。技术方案再华丽，如果无法稳定量产、售后权责模糊，那一切都是空谈。新能源行业竞争越来越激烈，短期堆参数容易，但把自研技术落地量产、持续对用户负责，考验企业长久的定力。理想选择这条整零协同的自研路线，手握电池系统主导权，守住质量底线，承担全生命周期责任，把技术真正转化成用户用车的安心感。理想为何坚持深度自研电池

未来，感性的人更容易创造财富。人工智能高速发展，很多理性的工作都将被替代，甚至比人干得更好。那么缺少的是什么，是感知，是创造，是链接。人对美的感知，对人与关系的感知，对精神能量的感知。在这些感知当中会生发出很多新的职业。与美有关，与精神有关，与人的感情有关。其实现在就已经有一些端倪。所以不要去跟机器竞争，要跟人去竞争，跟人竞争的就是你对这个世界的各种感知，有感性感性才会有创造。九紫离火运是中女的天下，因为很多职业是靠女性的感性，女性的感知能力完成的。所以不断修行自己，修为自己的内在，提升自己的灵性和感知力，你将在这个时代获得最大的红利。

早就被炸死了？现在的胡塞发言人叶海亚视频是用人工智能制作的…不管是3分钟眼睛一次都没眨，还是声音衣服造假，但视频像AI”和“人已经死了”是两回事。那么，胡赛叶海亚到底死没死啊？一：没死，被换掉了，AI工具开发软件果然是烂大街的东西，谁死不死也不知道。二：早炸死了，“叶海亚”这个符号比真人更重要，可以反复使用，跟游戏差不多。三：记住，新闻有价值，但也有真假，所以，真假难辨。至于，叶海亚本人的真实状况怎么样？大家都保持沉默，这样才能玩下去，是个耐人寻味的信号。‌

AI时代。deepseek崩了豆包人工智能和人工智障也仅差一个哄，deepseek崩了以后，我找豆包，豆包敷衍我，没办法，还得哄一哄豆包，果然哄完靠谱多了，还能跟我八卦一下😆😆😆😆

中国AI的突破，外媒都盯上了！美国带头的各国媒体不得不认：全球人工智能创新，中国已是关键力量。这话可不是场面客套，是实打实的数据砸出来的结论。中美顶尖AI模型的性能差距已经实际上消失，中国在论文发表量、引用频次、专利总产出、工业机器人安装量这些核心指标上，早就站稳了全球第一梯队。最打西方固有偏见脸的，是开源赛道的彻底逆袭。曾几何时，硅谷攥着闭源大模型当摇钱树，一口一个“中国AI只会模仿”，觉得中国永远只能跟在后面吃灰。结果短短几年，剧情直接反转。全球最大AI开源社区的公开数据摆在这里：中国研发的开源模型下载量已经占到全球总量的41%，累计下载量突破百亿次，全球性能顶尖的开源模型里，大半都贴着中国标签。2.8万亿参数的KimiK3一开源，直接拿下全球最大开源模型的名头；DeepSeekV4系列靠着“小参数、高性能、低成本”的路子，在全球开发者圈子里刮起一阵“中国旋风”，连科技行业头部企业的掌门人都公开称赞中国开源AI模型“非常优秀”。别以为这只是技术圈的自嗨。新加坡工程师拿中国开源模型微调一下，就能做出适配本地需求的政务大模型；美国创作者用中国的视频生成AI，两分钟就能产出一条专业级视觉短片；从东南亚的电商客服到中东的能源调度，从非洲的农业技术指导到拉美的中小企业自动化，中国AI正在把原本贵得离谱的智能技术，变成普通人、普通企业都用得起的普惠工具。AI竞赛的赢家从来不是跑分最高的那个，而是能把技术铺到千行百业的那个。中国走的恰恰就是这条路——不执着于搞个噱头十足的“超级模型”博眼球，而是把AI往工厂、农田、港口、医院里扎，往实实在在的生产生活里落。浙江的智慧农场里，AI管着浇水、施肥、病虫害监测全流程，生产效率较传统方式提升七成以上，农药化肥用量反而大幅下降；珠三角的智能制造车间里，工业机器人连着AI调度系统，24小时精准运转，精度和效率都比人工高出几个量级；沿海港口的AI调度系统把集装箱周转时间压了又压，整体物流效率直接迈上一个台阶。规模以上制造业企业AI技术普及率超过30%，智能经济核心产业规模突破万亿元，生成式人工智能用户规模突破6亿——这些数字背后，是AI真真切切在落地，不是实验室里中看不中用的花瓶。更狠的是那笔成本账。美国闭源大模型按Token收费，百万Token动辄几十上百美元，普通小企业根本用不起。中国大模型直接把价格打了下来：同等性能下的调用成本，只有美国模型的几十分之一，部分场景甚至低到百分之一。别说企业，就连个人开发者都能轻松用上顶尖大模型。轻量化版本更夸张，十几万人民币的硬件就能完成本地部署，数据敏感的企业不用再把核心信息传给海外厂商，自己机房就能跑起来。西方之前还嘴硬，说中国搞AI监管会压制创新，结果又被现实打了脸。中国一边出台生成式内容标识、算法治理、数据安全这些规则，一边产业发展速度一点没慢。2025年一年就推出35个具有全球影响力的大模型，专利产出、论文发表一路领跑。相关领域的国际专家都不得不承认，合理的AI治理和产业创新根本不冲突，反而能为长期发展托底。更重要的是，中国没把AI当成地缘政治的工具。美国忙着搞“小院高墙”，限制芯片出口，想把中国锁在AI产业门外。中国转头就推动成立世界人工智能合作组织，带着全球各国尤其是发展中国家一起玩。你缺技术，我给你开源模型；你缺经验，我给你落地方案。中国AI越来越有可能成为发展中国家的默认选择，已经成了西方智库的共识。说到底，西方今天不得不承认中国AI的地位，本质上是承认了一条他们早就忘了的逻辑：技术的生命力从来不是靠垄断和高价维持的，而是靠普及、靠实用、靠让更多人受益。美国走的是“精英AI”路线，把大模型圈起来收天价订阅费，守着算力壁垒吃垄断红利。中国走的是“普惠AI”路线，把技术做轻、做便宜、做进各行各业，让亿万人都能分享技术红利。当年西方觉得中国AI永远追不上，现在眼看着中国从追赶到并跑，再到在开源、应用这些赛道持续领跑，才不得不放下偏见，说出那句“中国是全球人工智能领域重要创新力量”。但这对中国来说，不过是正常发展的必然结果——真正的创新，从来都是越开放越强大，越普惠越有生命力。

现在有什么不用数数的开奖方式嘛，小程序点数也用完了，豆包也没办法用链接读取ID。。。随机划拉这种可以吗​​​

想进电力系统应该怎么准备？有三个方向未来可以让你进入电力系统，分别包含技术和服务，最后一个跟人工智能相关，这个方向也是我认为未来大多数想进电力行业同学最好一个方向。首先，技术方面比较推荐这三个专业。第一个专业叫电气工程及其自动化，第二个专业叫智能电网信息工程，第三个专业叫电气工程与智能控制。这三个专业在未来电网这方面应用非常广泛。如果未来你非常坚定就要往电网这个方向发展，优先还是选择电气工程及其自动化，因为这个专业普遍应用性比较强，尤其对于一些老牌电厂或老牌企业来说，这个专业应用广度最大。除了这个专业，对院校要求也比较高，尤其是以下三档院校，如果是你进入电网最应该优先考虑。第一档是国内一些985、211或顶尖双一流院校，比如常说电力系统二龙四虎，大多数是985、211院校。华北电力大学和武汉大学是电力系统二龙，这两所大学学生每年进入电网人数最多。四虎分别是清华大学、浙江大学、华中科技大学、西安交大这4所学校，它们电力整体能力也非常强，但主要在电力系统前端，比如研究高压设备等。国内高压设备现在遥遥领先全球，这些院校在这方面提供帮助比较大。当然除了二龙四虎，像哈工大或其他985院校，在整个电力系统发展也非常好。这是第一档。第二档主要指电力部所属七所院校，分别是华北电力大学、三峡大学、长沙理工、南京工程、东北电力、上海电力、沈阳工程这几所院校。第三档是地头蛇院校，虽然不是211也不是985，但在当地认可度非常高。比如河南这边华北水利水电大学，还有郑州电力高等专科院校。这三档院校每年在电力系统招聘时会提前获得相关招聘信息。如果你想在技术层面进入电力系统工作，这三档院校非常值得选择。这是第一个方向，技术类。但这个方向在中低分数段时，对女生可能不太合适，尤其女生要爬电线杆或做电力维修，我们见得比较少。所以对于中低分数女孩，未来也想进入电网工作，第二个服务方向比较推荐。比如电力部门也需要人力资源，也需要财务，也需要销售。哪怕到县级单位电力公司或电力局，这些岗位也都有需求。对于这些岗位，院校没有强烈必须是哪一所，只要你通过电力系统网申、笔试、面试，就可以进入电力系统工作。只要是学这个专业，也可以进入电力系统。这对我们女生或学文科专业同学来说，是一个非常好出路。第三个方向，也就是电力未来最好方向，跟人工智能相结合。各位家长、各位同学，你们有没有听说过一个词叫token？这个词现在对整个人工智能时代非常重要。比如郑州这边最近建了一个国家级10万个人工智能卡重点项目，这种人工智能非常需要电力。未来大型电力公司一定会和人工智能相结合，或者与人工智能企业合作，把自己电力通过人工智能形式，也就是token，输出到海外，让更多用户直接使用。比如现在用DeepSeek，但随着电力消耗和人工智能硬件发展，慢慢用豆包、用DeepSeek都可能要收费，收费方式就是以token形式。比如一块钱能买多少token，相当于一块钱买了多少度电。据不完全统计，国内token在海外价格非常高。比如一度电可以产生1000个token，这一度电在国内费用大概几毛钱，最多一块钱，但如果这1000个token卖到海外，可能需要10块钱。所以对整个电力系统来说，这是一个产业级升级。未来想在这个方向有更好发展，建议学计算机或人工智能，也可以和电厂或发电相关单位合作，以人工智能形式把自己电卖出去，这样在电力方面也能有更好发展。所以电力系统是一个非常不错方向，它既是铁饭碗，未来如果能跟人工智能相结合，也是取得高收入很好方向。想要进电网同学，可以通过这三个方向进入电网系统。

美媒：英伟达CEO黄仁勋呼吁中美就"潜在危险"的人工智能展开对话。黄仁勋在伦敦媒体简报会上表示，英伟达"绝对必须"与中国AI公司合作监控技术风险，双方应通过对话推进安全发展。他透露自己正与多位中国研究人员保持"对话"，并建议美国、英国都应加强此类沟通。近期OpenAI和Anthropic研究人员呼吁放缓AI开发并警告人类生存风险，而黄仁勋则成为反对加强监管的代表人物。

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杨澜在《探寻人工智能2026》里访李开复，把企业AI转型那层好看的皮给扒了。李开复当场问一众创始人，你上百个AI智能体，改了财报哪项数据，全场没声。节目里还有非洲矿企接AI调度，新增营收是投入成本五到十倍；广西洪灾里单人带十台无人机回传灾情，这些才是真落地。可现实里好多公司CEO自己都不登ERP，中层怕被替又懒得学，AI就成了汇报材料里的亮点。咱打工人都看明白了，工具再聪明，不懂生意、不背指标、不担责，也只能是辅助。企业喊智能化喊得越响，往往越没敢动真流程。你说那些花几十万上的“智能中台”，到底是帮公司赚钱，还是帮老板发朋友圈？