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上市蒸发639亿,创始人不谈股价,紧盯机器人最后几厘米宇树科技上市第二天,市值蒸

上市蒸发639亿,创始人不谈股价,紧盯机器人最后几厘米宇树科技上市第二天,市值蒸

上市蒸发639亿,创始人不谈股价,紧盯机器人最后几厘米宇树科技上市第二天,市值蒸发639亿,创始人账面缩水137亿。站上世界机器人大会讲台,他全程不提股价。固定场景机器人近乎满分,换个陌生环境,性能直接断崖下跌。瓶颈不在硬件,在于AI适配现实里细微的误差。目标:80%陌生场景,完成80%任务,快则2-3年,慢则5-10年。还公布物理AI自进化:AI自主查论文、写代码、真机迭代,重塑机器人研发模式。90后掌舵人,看淡短期资本波动,着眼下一个十年。资本涨跌是风浪,硬核技术才是底气。你觉得人形机器人多久能普及?
这就是艺术!网友用AI爆改牛来抽象先锋艺术爆红引热议!原帖:当《牛来》动画原画遇

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是不是ai生成一下就仅退款。

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一个客户用gpt定位到了开机缓慢问题,是因为Windows自己更新后处理不良导致

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2026中报预增+在手订单实打实排名前八的行业龙头,订单量断层领先,直接甩开第二

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妈呀现在AI发展成这样了么那真人长短剧还玩啥啊

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任正非对中国AI的最新判断,他认为AI的竞争已经从芯片转向系统性的竞争,这或许也是未来AI竞争的一个

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全球疯抢,这种材料陷入稀缺,美国日本一看,命脉又在中国手里。2026年,如果

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宇树科技上市也是无奈之举,钱烧不动了,上市才有活路。三大困境:1.没场景:

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下半年7大行业核心及黑马梳理光模块:AI算力的传输底座,数据爆发带动800G向1

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现在美食博主竟然都用AI做菜了,这谁还敢看做饭教程…

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中美AI性能差距仅2.7%,成本却差100倍,硅谷烧钱机器的内幕被扒完了

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下一个全球危机在印度?AI浪潮下的最大输家?最近看了好几个新闻,开始替印度感到

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小米18Pro系列爆料汇总,预计9月底正式登场小米18Pro系列爆料信

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图二是问的ai,感觉这个特殊情况也挺吓人的啊😦

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外国网友怀疑中国农村是AI

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外国网友怀疑中国农村是AI明朝就是这样被掏空的。

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朱雀三火箭着落后发生火灾?烧塌了着陆支架?一个朱雀三火箭在民勤着陆场落地后发生火

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看到这张梁朝伟当司机开车刘嘉玲坐在他旁边的照片,第一眼感觉是AI生成的,但当看

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早上7点多,一条消息从华尔街流出,让市场从AI和算力的轮动里抬起头,这一赛道有了

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“都是AI的,没有的事,你们都是1450……”[狗头]唉,都自信点吧,多大点

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如果把法国卢浮宫放到中国,会变成什么样? 不得不佩服AI的能力,非常的形象了

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国产AI,这回真抱上国家队大腿了。8月14日,国家超算互联网官宣:DeepSeekV4Pro正式版(

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站在2026年的时间节点回望,就业市场的逻辑已经发生了根本性的重构。过去那种“选

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站在2026年的时间节点回望,就业市场的逻辑已经发生了根本性的重构。过去那种“选个热门专业就能躺赢”的时代已经结束,取而代之的是对“核心技能”与“行业趋势”精准匹配的考验。当下的就业热点不再是单一维度的薪资比拼,而是围绕国家战略、技术变革以及人口结构变化展开的深度博弈。基于当前的市场反馈与未来五年的产业规划,人工智能、高端制造、新能源与银发经济这四大行业,正成为吸纳人才、提供高薪与稳定发展的核心阵地。人工智能:从“技术崇拜”到“应用落地”人工智能行业正在经历从“炫技”到“务实”的转变。2026年,国家“人工智能+”行动的深入,使得AI不再仅仅是计算机专业毕业生的专利,而是成为了全行业的“基础设施”。就业热点已经分化为两个极端:一是位于金字塔尖的算法与大模型研发。这一领域依然保持着极高的薪资天花板,主要针对985院校的硕博毕业生,从事大模型算法、Agent开发等工作,年薪起步往往在三五十万以上。二是更为广阔的“AI+”复合型岗位。对于大多数普通院校毕业生而言,机会在于成为能够熟练使用AI工具的“超级个体”。在文案、设计、数据分析、客服等领域,企业急需那些能将AIGC工具嵌入工作流、提升产出效率的人才。这种“懂业务+会AI”的复合能力,正在成为职场的新硬通货。高端制造与硬科技:大国重器的“人才洼地”如果说AI是软实力,那么高端制造就是国家竞争力的硬脊梁。随着半导体、人形机器人、新型电池等“卡脖子”技术的突破,先进制造业迎来了爆发期。这一领域的就业热点呈现出“高门槛”与“高需求”并存的特征。在研发端,机械工程、自动化、智能制造工程等专业的毕业生供不应求,尤其是在芯片制造设备、工业母机等领域的研发岗,薪资待遇已具备极强的竞争力。而在应用端,技术蓝领的崛起是2026年的一大亮点。工业机器人运维、数控机床操作等岗位,因人才供给严重滞后于行业扩张,薪资水平稳步提升,甚至超过了普通文职。对于理工科背景扎实、不排斥一线技术工作的求职者来说,这是一条职业寿命长、越老越吃香的稳健赛道。新能源与低空经济:绿色转型的“双轮驱动”在“双碳”目标的长期红利下,新能源行业已经从单纯的光伏、风电安装,进化为涵盖储能、智能电网、碳管理的完整生态。就业热点不再局限于电池厂的技术员,而是向能源互联网与低空经济延伸。随着新能源汽车的普及,电池维护、电气系统检测等后市场服务人才缺口巨大。同时,低空经济作为国家确立的战略性新兴产业,带动了无人机飞控、航路规划、低空安全监测等全新岗位的诞生。此外,随着企业对ESG(环境、社会和公司治理)的重视,懂得碳足迹核算、碳交易规则的碳管理师和ESG合规官,正成为金融与实体企业争抢的稀缺资源。银发经济与医疗健康:穿越周期的“长青赛道”人口结构的老龄化是不可逆转的趋势,这直接催生了医疗健康与养老产业的爆发。与互联网行业的“35岁危机”不同,这是一个典型的“越老越吃香”且抗周期的行业。就业热点已从传统的医生护士,拓展到了智能康养与全生命周期健康管理。一方面,专业的养老护理、康复治疗师、老年陪伴师缺口极大,且随着职业技能认证体系的完善,薪资与社会地位正在快速提升。另一方面,生物医药、基因检测等高科技医疗领域持续扩招,不受经济波动影响。对于有耐心、有服务意识或具备医学背景的人才来说,这里不仅有稳定的饭碗,更有巨大的创业与服务创新空间。总结2026年的四大就业热点,清晰地指向了一个逻辑:顺势而为,技多不压身。无论是投身AI的浪潮,还是扎根制造的土壤,亦或是服务于老龄社会的需求,真正的赢家都是那些能够读懂时代需求,并将个人技能与社会痛点精准对接的人。青年人就业形势2026就业
在人工智能技术飞速发展的2026年,关于“职业替代”的焦虑弥漫在升学与求职的路口

在人工智能技术飞速发展的2026年,关于“职业替代”的焦虑弥漫在升学与求职的路口

在人工智能技术飞速发展的2026年,关于“职业替代”的焦虑弥漫在升学与求职的路口。然而,AI并非万能,它更擅长处理标准化的数据与重复性的逻辑,而在面对复杂的物理世界、深度的情感交互以及从0到1的原创思维时,人类依然拥有不可逾越的护城河。基于此,我们将那些具备高实操性、高共情力与高创造性的专业梳理为三大类,为未来的专业选择提供一份“反替代”指南。第一类:深耕“物理世界”的硬核工科AI存在于服务器中,但人类社会运转在复杂的物理世界里。那些需要深入一线、应对非标准化环境、处理突发状况的专业,是AI难以触及的“硬骨头”。首当其冲的是高端制造与能源动力类。无论是机械工程、电气自动化,还是能源与动力工程,这些专业对应的是国家“双碳”转型与高端装备国产化的刚需。工厂里的设备调试、电网的现场调度、新能源装备的故障排查,往往面临着极度复杂的现场工况。AI可以给出理论参数,但无法替代工程师在嘈杂、多变的环境中,凭借经验对一颗螺丝的松紧或一声异响做出的精准判断。其次是土木、水利与地质类。虽然房地产红利消退,但防洪抗旱、南水北调、城市地下空间开发等基建维护是长久刚需。野外勘察的地质环境千变万化,每一次险情处置都需要综合研判,这种对“烂摊子”的现场统筹能力,是算法无法模拟的。此外,核工程与核技术因涉及国家核心安全,其极高的容错率要求决定了核心决策必须由人类经验把关;船舶与海洋工程则因海上环境的恶劣多变,极度依赖人工实操把控。第二类:传递“人文温度”的服务与教育如果说物理世界靠手艺,那么人类社会则靠人心。AI可以生成完美的教案或诊断报告,但它无法提供眼神的鼓励、温暖的抚慰以及价值观的引导。医疗健康与护理类专业是典型的“共情高地”。随着全球人口老龄化加剧,护士、康复师及全科医生的缺口巨大。AI能辅助读片,但无法替代护士在病床前的细心照料,更无法替代麻醉医生在手术台上的应急决策。这种基于人文关怀的照护,是冷冰冰的机器无法复制的。教育与心理类专业同样如此。幼儿教师的工作远不止看管,更在于建立情感连接,在孩子积木倒塌时给予拥抱而非建议;心理咨询师依靠的是真实的信任关系,AI算不出“绝望”的重量,也无法真正听懂“我没事”背后的求救信号。此外,高端私厨与创意料理师也是此列,锅气与灵感是算法的天敌,每一道菜肴的临场调味,都是人类味觉记忆与情感的独特表达。第三类:驾驭“未知与规则”的顶层智慧这一类专业处于价值链的顶端,它们要么负责提出AI无法提出的“好问题”,要么负责将AI工具串联成解决实际问题的方案。科学研究与前沿探索类专业属于此类。AI是极好的研究助理,能处理海量数据,但科研的起点往往是爱因斯坦式的“脑洞”——那种对未知的纯粹好奇与直觉。物理学、数学以及量子信息等基础学科,培养的是这种从0到1提出问题的能力,这是人类智慧的皇冠。人工智能系统架构与高端复合型专业则是AI时代的“操盘手”。企业不缺AI工具,缺的是懂商业逻辑、能将大模型、图像识别等技术像乐高一样拼凑起来解决实际问题的人。这类人才不仅懂技术,更懂跨领域的业务流,他们不是被AI替代的对象,而是指挥AI智能体干活的指挥官。综上所述,2026年的专业选择,核心在于避开单纯的“工具人”属性。无论是选择扎根一线的硬核工科,还是选择传递温度的服务学科,亦或是挑战未知的顶层智慧,只要掌握了AI无法模拟的“手艺、人心与创造力”,就能在不确定的时代中找到确定的未来。AI职场发展
小科技企业迎来新一轮政策支持,科创板迎重磅利好这份五年行动计划,专门给网信企业

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下周A股大事日历|多场产业会议来袭,这些方向值得重点留意下周(8.23‑8.2

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成飞参与歼-20、六代机歼-36研发的一线工程师,公开敲响人工智能军事化应用的警

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8月21日周五|主力资金净流入榜,股市大排名📈⚠️数据复盘,不构成投资建议📊

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学历贬值这么严重为何还有这么多家长在鸡娃?努力的人有奖励,不努力的人有惩罚。

为什么偏偏是今年夏天,两台“水泵”同时开到了最大档?幕后推手,远在霍尔木兹海峡

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拜托,DeepSeek去AI痕迹真的很牛的好吧​​​

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欧洲老牌工业巨头为了防范美国的数据窥探,想出了一个令人叫绝的招数:把中国开

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欧洲老牌工业巨头为了防范美国的数据窥探,想出了一个令人叫绝的招数:把中国开源大模型部署进自家工厂的地下室里。真正值得关注的,并不是欧洲企业突然改变技术选择,而是一场工业体系内部的重新布局正在发生。当人工智能开始进入生产线,决定企业竞争力的已经不只是机器设备和工人经验,而是隐藏在生产过程里的海量数据。谁掌握这些数据,谁就可能影响下一代工业能力的方向。过去,很多企业习惯把AI能力当成一种外部服务,需要时通过云平台调用。但制造业的数据和互联网数据不同,里面包含设备运行规律、产品缺陷模式、工艺调整方案,这些内容一旦长期依赖外部平台处理,企业面对的就不只是成本问题,而是战略安全问题。欧洲企业现在调整路线,本质是在给自己的工业体系增加一道防火墙。这与2019年的华为5G供应链争议高度相似,相似点在于欧洲都面临关键技术基础设施依赖的问题,但关键差异在于,当年的争议主要围绕通信网络,而今天的竞争已经进入人工智能驱动制造阶段,这意味着工业优势可能掌握在谁能控制数据和算法结合方式的一方手里。欧洲这次的变化,并不是因为某个国家突然改变立场,而是因为整个产业环境发生了变化。2026年7月,欧盟启动AIGigafactories计划,推动建设最多7座大型人工智能基础设施,目标是增强欧洲自主算力和AI产业能力,并计划带动数百亿欧元投资。这说明欧洲已经认识到,AI竞争不能只靠购买服务,而必须拥有一定的基础设施控制能力。从这个角度看,中国开源模型进入欧洲企业视野,并不只是一次商业选择。开源模式最大的优势,是企业能够根据自身需求进行部署和调整,不必完全依赖单一供应商的规则。当制造企业需要保护内部数据,同时又需要快速获得AI能力时,本地运行的大模型就具备了现实吸引力。美国AI企业过去依靠领先模型和云服务体系占据优势,但这种模式也存在供应链集中风险。2026年6月,美国针对Anthropic部分先进模型海外使用采取限制措施,引发了关于闭源AI供应稳定性的讨论,虽然相关限制后来调整,但企业对于技术依赖的担忧已经形成。这意味着企业采购AI时,会越来越重视控制权,而不仅是性能排名。对于欧洲制造巨头来说,地下室里的服务器象征的并不是某一个模型,而是一种新的工业思路。过去工厂最重要的资产是生产设备,现在还需要拥有自己的智能系统。人工智能正在从“租来的工具”变成“企业内部基础设施”,这会改变全球制造业竞争方式。从中国视角看,这种变化说明全球AI竞争正在出现新的分化。美国长期依靠封闭生态建立优势,而中国开源路线更强调降低使用门槛和扩大产业覆盖。当越来越多企业开始考虑如何避免被单一技术体系绑定时,开放模式的价值就会被重新评估。欧洲的选择也说明一个现实问题:技术竞争并不只是比谁的实验室更强,更重要的是谁能让技术真正进入产业。一个模型如果只能停留在展示阶段,它的影响力有限;一个模型如果能够进入工厂、进入供应链、进入实际生产环节,它才会形成真正的产业价值。欧洲更可能采取多方平衡路线。一方面继续建设自己的AI基础设施,另一方面保持与不同技术来源合作,通过多供应商降低风险。这样的路线并不是倒向某一方,而是在大国科技竞争中寻找更大的自主空间。所以,欧洲企业把中国开源大模型放进工厂地下室,这个动作背后的意义,并不是简单替换一个软件,而是全球工业体系正在重新计算技术依赖成本。当AI成为制造业核心能力时,谁能够让企业把智能掌握在自己手里,谁就更可能获得下一轮产业竞争主动权。那个看似不起眼的地下室,实际上正在成为人工智能时代工业自主权争夺的新入口。
一个上午都消耗在用CHATGPT和千问试做工作PPT,好麻烦哎[捂脸哭]喜欢动漫风,可惜AI的错别字

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印象中赞达亚与荷兰弟还没合体拍摄过杂志吧?虽然Ai作品明显在模仿SZILVESZTERMAKÓ的风格

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我国五座AI之城的科技企业分布图。

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8月21日下午,日本首相高市早苗在社交媒体上发了一篇罕见的千字长文。没有谈经

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8月21日下午,日本首相高市早苗在社交媒体上发了一篇罕见的千字长文。没有谈经济,没有谈外交,开篇第一句,她搬出了《论语·颜渊》里的老话——“民无信不立”。这句话,成了她整篇自辩的定调:你们说我造假、说我默许发币,那是毁我的公信力;而一个执政者若失去民众的信任,国政就立不住。她要反驳的,是两桩缠了她大半年的旧账。第一桩,是“AI抹黑视频门”。《周刊文春》拿着邮件、录音和线上会议记录追着打:高市团队在去年自民党总裁选举前,疑似借AI批量制作短视频,集中攻击小泉进次郎、林芳正、安住淳等竞争对手。报道里甚至点出,她的秘书木下刚志曾与视频制作者松井健有过线上会议。高市的说法一如既往:本人和事务所"绝未制作、委托或扩散"任何攻击对手的内容。秘书承认开过会,但"不记得提过拍片要求"。第二桩,是"早苗币"事件。有人借她的名号发行了一款名为"SANAETOKEN"的加密货币,对外暗示与首相官邸有关联。高市这次重申:从未批准、未授权、未从中获利,纯属第三方碰瓷营销。套路和5月、7月国会答辩时几乎一样——但这次不一样的是,她没把话塞给秘书的陈述书,而是自己下场写千字文。为什么偏偏是8月21日?答案不复杂。内阁支持率已经跌到23%区间,自民党地方干部和在野党都在催着"先把家丑收口"。几天前日印防长刚签完海洋安保备忘录,外务防卫线还要继续推"印太"议程——首相辅佐团队若一直挂在"抹黑门+虚拟币"上,出访背书都发虚。更现实的是,众院预算委已经收过秘书的陈述书,却被批"拖延、虚假答辩",文春那边的材料还没出尽。她需要用"首相亲自长篇自辩"把节奏抢回来,至少把"是否立案"的球踢给检方和在野党。至于为什么又是《论语》——高市不是第一次干这事。竞选时自称"日本回来了",发言里夹带"子曰""过则勿惮改"一类句式,在她看来有两层用场:对内,日本政治人物引汉籍是老派教养符号,比干巴巴一句"否认报道"显得有分量,能把公关危机包装成"为政以德"的课堂;对外,儒家典句在东亚语境里有共享语感,哪怕立场右倾,引一句"民无信不立"能暂时把"诚信政治家"的人设焊住。只不过,《论语》原意是"执政者若失民信则国不立",她拿来证自己清白,倒把主语偷成了"我高市个人值得信"——这是典型的选摘式用典,听众懂的,自然懂。一篇长文,救不了"录音+聊天记录+发币同名"的复合疑云。她可以把孔子请出来镇楼,但文春若再丢一段木下与松井的谢酬邮件,X上那句"民无信不立"就会反过来钉在她自己身上。信不在引经据典,在秘书会议记录删没删干净。
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