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Claude Code大升级！一行神级命令，编程原地起飞 新智元报道 【新智元导读】Claude Code中「/checkup」命令的出现，标志着AI编程工具从「需要人类时刻看护的高能婴儿」，进化成了具备工程直觉的自律系统。Claude Code迎来一次重大升级。Claude Code正式发布2.1.205版本，包含23项CLI升级，大幅提升了工具的安全性和易用性。Anthropic正式发布「/checkup」命令。它相当于一个一键式的智能优化管家，用Anthropic的话这就是智能体的「医生」。 一句话说清它干的事：把程序员平时手动伺候的那一堆配置，一个命令，全给你收拾干净。先别急着叫好，看看它到底管了哪些事。一键式智能管家，开发效率直接起飞据Claude Code创建者Boris Cherny放出的说明，运行/checkup，它会一口气做完这么几件事。 第一件，清理你装了却根本没用的技能、MCP、插件。在LLM（大语言模型）时代，上下文窗口（Context Window）就是最昂贵、最稀缺的「数字黄金」。每一个不小心加载的过时插件、每一个不再使用的MCP（Model Context Protocol）工具，都在悄悄蚕食着AI的短期记忆。/checkup会自动识别并清理掉这些长期闲置的技能和插件，把宝贵的上下文空间腾出来。去除杂念的AI，不仅反应更快，逻辑也更不容易跑偏。 再把根目录那个越写越长的CLAUDE.md，拆成一层层嵌套的小文件，外加对应的技能。一个项目跑上几个月，那份根目录配置能膨胀到几百行，什么规则都往里塞，最后没人看得懂。关掉那些拖慢运行的钩子。有些hook挂上去图一时方便，跑起来才发现每次都卡个两三秒，日积月累就是灾难。顺手把Claude Code更新到最新版。默认开启自动模式。还有，那些你反复批准过的只读命令，以后直接预批，不再一遍遍问你。看个文件、列个目录这种绝对安全的操作，凭什么每次都要你点一下确认。件件都戳在老开发者的痛点上。熟悉Claude Code的人会立刻反应过来：这每一条，单拎出来都不算新鲜。清上下文、瘦CLAUDE.md、关慢钩子，哪个重度用户没手动折腾过。 真正的变化是，这些活儿，第一次被打包进了一个内置命令里。而/checkup只是这次23项升级里最扎眼的那一个。剩下二十几项散落在体验的各个角落，有的优化了命令补全，有的调了输出格式，有的修了老BUG。单看都不起眼，凑一块儿就是一次成体系的打磨。方向很明确：让这套工具更安全、更省心、更懂程序员到底在烦什么。Agent时代真正稀缺的东西回到上下文这块。耐人寻味的是，Agent时代真正稀缺的东西，早就不是算力，也不是模型多聪明，而是上下文。模型的窗口就那么大。你往里塞的每一个技能、每一段配置，都在挤占本该留给真正任务的空间。窗口塞满了会怎样？模型开始丢细节、开始答非所问、开始把你三轮前说的话忘得一干二净。一个用了小半年的Claude Code，往往是这样的：装了十几个skill，真正常用的就三四个；CLAUDE.md写了两百行，一半是过期的旧规则；三五个hook挂着，其中两个早就没用了。整套配置像一间半年没收拾的房间，可你又懒得动手。问题是，这间房不收拾，代价是实打实的。你感觉不到它们在拖后腿，只觉得最近Claude Code怎么有点变笨了、有点变慢了。/checkup干的，就是替你把这间房收拾一遍。 说到这个，在Claude Code 的早期设计中，这个自我诊断功能也沿用经典叫法/doctor。但这次正式更名为/checkup，背后折射出的是人机协作逻辑的根本性转变。传统的/doctor是「诊断式的」（Diagnostic）：它更像是一个严厉的医生。它指出了混乱，却把收拾混乱的负担重新抛给了人类。全新的/checkup是「自治式的」（Autonomous）：它不仅诊断，还自带「手术刀」。过去的/doctor只是开具处方，而今天的/checkup直接端上了煎好的药。它把繁重的系统调优过程，浓缩成了一个简单的、等待你物理确认的问句（AskUserQuestion）。熟悉软件史的人会想起一个几乎一模一样的场景，垃圾回收。当年写C的程序员得手动malloc、手动free，一个没配平就内存泄漏，程序跑着跑着就把内存吃光崩了。后来Java这些高级语言自带了GC，这层心智负担才被彻底卸下去，程序员再也不用惦记着那块内存到底还了没。Agent工具正在走同一条路。上下文就是新的内存，技能和配置就是新的对象，堆着堆着就泄漏。而/checkup，就是那个刚刚上线的垃圾回收器。它把「记得清理上下文」这件事，从你的脑子里，挪进了工具的自动流程里。这一挪，分量不轻。GC当年解放了整整一代程序员，让他们从内存管理的琐碎里抽身，去想真正重要的事。上下文的自动治理，很可能对Agent时代起到同样的作用。不过，这次带来的还不只是清理。安全、高效，但不越权新版本里藏着两条安全护栏，比一键提速更值得说。第一条：拦截对会话记录的篡改。你和Agent的每一次对话都会留痕，这份transcript是Agent判断上下文、回溯历史的依据。它一旦被人动了手脚，等于整段记忆被偷偷改写。新版把这条路直接堵死了。第二条，程序员看了会心头一紧——rm -rf。这个命令有多凶，写过几年代码的都懂。它是删除界的核武器，递归删、强制删，不问一句就把整个目录连根拔起。历史上因为它翻车的惨案一抓一大把。最经典的一类，就是路径里那个没解析出来的变量。有人本想删某个子目录，脚本里的路径变量却是个空值，rm -rf $DIR/ 一下变成了 rm -rf /，删了整台服务器的根目录。这种事听着离谱，但真发生过。 多少运维半夜被电话叫醒，就是因为一行没测好的脚本，把生产环境删了个底朝天。放在Agent身上，这风险被放大了不止一个量级。新版Claude Code会在执行这类带未解析变量的rm -rf之前，强制拦一道，逼你亲手确认。很多人第一反应是：不就是加个确认弹窗吗，有什么了不起。可把它放回Agent的语境里，分量就完全不一样。Agent不是普通脚本，它有自主权。你给它的手越松，它能闯的祸就越大。护栏这东西，平时看着多余，出事那一刻就是保命的。放权和设限，同时出现在一次更新里。这说明设计者想清楚了一件事：Agent越自主，护栏就越得跟上。给自由，也给边界。所以你看/checkup的整个设计，处处透着一股克制。它能一键优化，但动手之前，每一步都要问过你。高效，但不越权。/checkup表面上，是个帮你省事的清理命令。可它真正标记的，是Agent工具的一次身份转变。AI走向「自愈」的未来在过去很长一段时间里，AI编程工具更像是一个需要人类时刻看护的「高能婴儿」。它能产出惊人的成果，却缺乏照顾自己的能力。而Claude Code的这次更新，给整个行业带来了一个深刻的启示：未来的AI Agent，不仅要学会向前狂奔，更要学会向后整理。当AI开始学会自己诊断、自己清理、自己修剪膨胀的欲望（上下文），它就不再只是被动响应指令的「代码生成器」，而是真正开始具备了优秀工程师的「工程直觉」与「自我进化」特征。科技的终极目的，是让人类重获自由。当AI默默承担了那些繁杂的、重复的系统维护工作，人类终于可以把目光重新投向更广阔的星空，去专注那些真正需要灵魂、想象力与温度的伟大创造。参考资料：https://x.com/bcherny/status/2074997570317779038https://x.com/ClaudeCodeLog/status/2074971760315838689https://github.com/anthropics/claude-code/blob/main/CHANGELOG.md编辑：大卫
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加快推进人工智能在人社领域应用发展 本报北京7月10日电(记者李婕)人工智能正全方位赋能千行百业，其在人社领域如何发挥作用？近日，人力资源社会保障部、国家发展改革委、工业和信息化部、国家数据局联合印发《关于加快推进“人工智能+人社”应用发展的实施意见》(以下简称《实施意见》)，加快推进人工智能在人力资源社会保障行业领域应用发展，有力支撑人社事业高质量发展。 《实施意见》以加强人力资源开发利用为主线，加快落实“人工智能+”行动，推动人工智能产业和人社工作协同优化，开拓创新人社行业领域人工智能应用场景，构建安全稳妥可持续的人工智能建设运行机制，实现人社工作数智化发展。 在工作推动方面，将用5年时间，完成“三步走”的工作目标： 一是搭建基础。以今年(2026年)为节点，推动人社行业领域人工智能应用体系、标准体系、保障体系等初步成形，“人工智能+人社”应用基础设施落地部署，培育一批高性能人社行业大模型和智能体应用，打造20个左右基于人社行业大模型建设的应用场景及相应高质量数据集，形成算力、模型、数据、场景应用协同发展生态。 二是普及推广。到明年(2027年)，普及应用一批人社行业大模型和智能体，探索50个左右高价值应用场景赋能路径，智能化发展取得明显成效。 三是普遍应用。到2030年，高质量数据集有效供给，人社行业大模型成熟完备，人工智能应用体系基本健全，形成人社行业领域人工智能普遍应用的创新局面。 《实施意见》从6个方面打造人社人工智能重大场景。包括：发展数智就业，推行智慧就业管理服务、智慧招聘、智慧就业监测，打造就业服务管理新模式。深化智慧社会保险，推动实现智慧社保服务、智慧工伤管理、基金安全防范、智慧仿真研判，促进管理服务能力新提升。加强人才精准培养使用，发展智慧人才服务、人才精准培养、人才智慧评价、人才分布监测等智能应用，构建人才智能供给新机制等。 为积极应对人工智能发展，围绕人力资源开发利用工作主线，《实施意见》在促进就业、人才培养方面提出了一些具体举措。就业方面，提出强化就业优先的宏观调控能力，加快建立人工智能就业影响评估体系，引导创新资源向创造就业潜力大的方向倾斜。人才培养方面，提出加强人工智能技术技能培训和评价，助力提升全民人工智能素养与技能。“下一步，我们将围绕‘人工智能+’行动部署，结合实践情况，及时调整政策措施，有力支撑人工智能应用发展。”人力资源社会保障部有关负责人说。 此外，《实施意见》明确加强资金和人才保障，积极拓宽资金支持渠道，培育一批人社行业领域人工智能专业人才。健全应用推广机制，按照“揭榜领题”方式开展创新。强化安全保障，做好个人信息和政务信息保护，加强人工智能应用安全防护，推动人工智能应用合规、透明、可信赖。
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OpenAI新模型高调对标Anthropic，主打性价比优势 北京时间7月10日，OpenAI完成GPT-5.6全系列产品上线，Sol（旗舰版）、Terra（均衡中端）和Luna（经济实惠版）已在ChatGPT、Codex和OpenAI API上全球逐步部署，预计24小时内全面可用。此举直接对标Anthropic的Claude系列，OpenAI高调宣称其在编码、科学和企业生产力上实现显著突破，尤其突出效率与成本优势。性价比是OpenAI此次强调的重点。OpenAI CEO山姆·奥尔特曼表示，公司最新推出的模型在效率和成本效益方面均较此前版本提升了数个数量级。其中，Sol的Token效率在AI编程方面提高了54%。表现在价格端，Sol输入5美元/百万Token、输出30美元，Terra为2.50美元/15美元，Luna为1美元/6美元，显著降低企业使用门槛。作为对比，Anthropic Claude全系列（Fable 5、Opus 4.8、Sonnet 5）输入/输出对应的价格分别为10美元/50美元，5美元/25美元，以及3美元/15美元。 通过援引基准测评Artificial Analysis编程指数，OpenAI宣称最新一代模型在各方面均优于Anthropic模型。其中Sol直接对标Anthropic Fable，以80分创下新的行业标杆，比Fable 5高出2.8分，所使用的输出Token与耗时不到后者一半，成本也降低了约三分之一。另外，测评结果显示，Terra的表现略高于Fable 5，Luna则优于Opus 4.8。行业专家西蒙・威利森（Simon Willison）通过提前测评发现，GPT-5.6 Sol确实相当出色，但就目前他在使用Anthropic模型时所涉及的复杂编码任务而言，威利森表示，尚未令他觉得GPT-5.6 Sol比Fable更胜一筹。产品能力方面，OpenAI此次侧重企业级工作效率。GPT-5.6提升演示文稿、文档和电子表格等“工件”生成质量，支持模板优化并可导出至专业工具。 OpenAI同步推出ChatGPT Work——由Codex和GPT-5.6驱动的智能体，能理解用户目标、整合文件与应用上下文，一次请求完成整个工作流，包括起草报告、分析数据或构建网站，用户始终保持控制权。Plus、Pro、Business和Enterprise用户可通过中等以上努力设置访问Sol，专业/企业版还可选Pro模式处理复杂任务。面对OpenAI攻势，Anthropic宣布重置Claude Fable模型的5小时和周额度限制，以维持用户黏性，并通过促销活动延长访问。有趣的是，OpenAI核心产品负责人蒂博・索蒂奥（Thibault Sottiaux）直接在该调整动态下留言称：“我闻到了恐惧的味道。”整体来看，OpenAI发起的此轮竞争将加速AI向高效智能体方向演进，推动企业级应用落地，同时加剧前沿模型在安全、成本和生态上的比拼。 上市前夕，OpenAI希望通过从单纯对话向工作智能体的转变，从Anthropic营收池中进一步争夺企业级客户。
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拆分传闻传出后，OpenAI称GPT 5.6是微软Copilot 365的"首选模型" 7月10日，财闻海外资讯消息，微软（MSFT.US）正在用自家模型MAI替代OpenAI软件以降低成本，涉及Word和Excel等应用，引发了外界对两家公司关系的猜测。为回应分手传言，OpenAI在周四推出GPT 5.6时宣布，该模型将成为微软365 Copilot的“首选模型”。OpenAI表示，GPT 5.6将支持微软用户在Word、Excel、PowerPoint和Cowork等生产力应用中的使用。OpenAI强调，与微软的合作始终致力于将先进AI带给更多个人和组织，期待继续推进这一共同承诺。尽管“首选模型”的具体含义尚不明确，但至少表明OpenAI软件将继续为微软应用提供支持。不过，此前报道并未提及ChatGPT软件将停止为微软应用服务，只是微软为降低成本更多依赖自家软件。新披露的“首选模型”信息似乎并未否定之前的报道。
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扎克伯格：Meta算力没有过剩 7月10日，Meta（META.US） Platforms CEO扎克伯格表示，该公司需要获得尽可能多的计算能力，但在一个运行和开发AI产品所需资源短缺的市场中，他也正在考虑，如果将Meta的部分AI基础设施出租给外部企业，是否能带来更高的价值。扎克伯格表示，出租算力资源或者考虑此类交易具有合理性。据本月早些时候报道，Meta正在制定云业务计划——这将有助于公司通过其数据中心及其他算力合作项目直接创造收入。扎克伯格表示，只要我们想要，肯定存在建立云业务的潜力。这并不意味着Meta已经过度建设或拥有过剩的算力。“我不知道业内有谁觉得自己的算力过剩，”他说。他补充道，Meta目前正在充分利用其所有的计算资源
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99万的仿生陪伴机器人，泡沫有多大？ 算一算仿生机器人的成本账。定焦One（dingjiaoone）原创作者 | 王璐编辑 | 魏佳最近，仿生陪伴机器人被推到了聚光灯下。与工厂里搬箱子、做巡检的“工具型”人形机器人不同，这类机器人不做家务，只谈感情。它们的核心功能就是陪你聊天、提供情绪价值，外形做得越像真人越好，让你对着它说话时不觉得是在对机器下指令。最先出圈的是优必选，6月30日，它发布U1系列超仿生机器人，价格分为三个档位，从半身版U1 Lite的11.98万元起步，到全身版U1 Pro的16.98万元，再到旗舰版U1 Ultra的男款99万元、女款88万元。其创始人周剑当场宣布，全系列预订量达到13361台。但这个订单数字的含金量需要仔细看，多数订单是在价格公布前便已完成，按预售规则，用户仅需支付3000元定金就可锁定名额，7月16日起支付尾款，在支付尾款前还可无条件退款。两天后的7月2日，主打成人用品的春水堂推出仿真人形伴侣机器人，在天猫、京东开启预售，售价1.58万元-1.68万元，计划8月1日起批量交付，又引来一轮热议。加上此前已经入局的松延动力、EX Robots、卓益得、Realbotix、首形科技等，国内外机器人公司和成人用品厂商纷纷入局，目前已知的产品价格从1.58万元跨到99万元，跨度超60倍。热度高涨的同时，负面消息也不少，平均续航只有2-4小时、面部情绪表达较为机械、对话响应存在延迟，即便是价格逼近上百万的产品，也尚未达到完全自然流畅的交互状态。一边是发布会“上线即火爆”的预订数据，一边是“聊两句就出戏、质感与预期有差距”的用户吐槽，这条赛道当下的泡沫，到底有多大？ 01.三条路线，价格相差60倍 目前市场上仿生陪伴机器人五花八门，但可大致分为三种形态。第一种是全身能动、全身像人。代表产品有优必选U1 Ultra、上海卓益得的Moya和海外公司Realbotix的Harmony全身款。这类机器人价位均在百万元左右，其中Realbotix的Melody全身款定价更是高达17.5万美元（约125万人民币）。 优必选仿生机器人 这种高价和“像人”的程度呈正相关，该类陪伴机器人最大的特点是，能自主完成各种动作，表情和皮肤质感也十分逼近真人。比如，优必选U1 Ultra身上有88个能活动的关节、脸上33处能牵动表情，全身裹着铂金硅胶皮肤，从手指尖到眼神都在往“真人”上靠。官方给出的情感交互参数也相当漂亮：情绪大模型能认出20多种细微情绪，实验室里识别准确率超90%，脑子分“快思考”和“慢思考”两套，既能500毫秒内给直觉反应，也能跑千亿级深度推理，说话时嘴型和声音对得上，延迟压到20毫秒以内。这套配置的目标很明确，尽量抹掉“机器人感”。但参数再漂亮，也大多是实验室理想环境里的成绩，“搬进真实家庭能不能扛住复杂光照、噪音、突发指令，仍是未知数。”具身智能从业者钱工表示。第二种是关键部位像人，其他能省则省。代表是优必选U1 Lite、U1 Pro和松延动力“小月”，价格在几万到十几万不等。这类产品通常砍掉或简化下肢，把重点放在头部和面部。比如，U1 Lite只有上半身，但脸上保留了19个能独立活动的微动机关，支持30多种复合微表情；松延动力“小月”头部装了30个微型活动关节和11组驱动电机，目的是让机器人说话时嘴型能和声音对上，看着更真实。第三种是有身体，但不能走。代表是春水堂推出的仿真人形伴侣机器人，起售价1.58万。该产品虽有完整的身体，但没有主动行走能力，核心卖点是成人用品行业沿用多年的硅胶身体，加上一套大模型对话系统。春水堂创始人春叔此前在成人用品行业深耕多年，硅胶娃娃的量产经验让他们能把全身硅胶皮肤成本压到数千元级别，从而在价格上和其他玩家拉开差距。 春水堂仿生机器人 钱工表示，当前用户对“陪伴”的刚需是“被理解”，“像不像真人”是次要问题。一台会聊天的硅胶身体，实际交付的陪伴价值可能超过一台不会聊天的机器人。但赛道里还有一批新玩家试图走中间路线。仿生陪伴机器人公司了得科技的战略负责人Ava告诉「定焦One」，“目前仿真陪伴机器人还没有形成统一的打法，各家都在按照自己认可的方向做组合。” 以了得科技为例，他们选择了双足+全身硅胶仿真肌肤的方案，首款机型E1定价锚定万美元区间，相比目前市场同类高端仿生机型如优必选U1 Ultra高达99万元的定价，大幅拉低入手门槛，让仿生机器人更快走进大众消费与商用场景。Ava解释道，“我们从一开始就把产品定位在消费级，所以尽量选用低成本硬件。贵的零部件确实能让走路更稳、运动功能更强、对算法的要求也更低，但我们的整体成本得到了控制。” Ava和了得科技的仿真机器人 他们瞄准的是Z世代和二次元群体对情感陪伴的需求。Ava表示，“这类人群不需要百万级的全身仿生，但也接受不了完全不能动的静态模型。能站着、能互动、价格可控，才是他们最想要的。”不难看出，不同产品路线之间的差异不只是成本，更是各家对“用户是谁、愿意为多少像人付费”做出的不同押注。不过，仿生陪伴机器人这一新兴品类，用户画像尚在探索之中。周剑曾公开表示，情绪陪伴市场约有4亿至5亿人的庞大消费群体需求尚未被满足，但这个数字宽泛到从独居老人到Z世代年轻人。Ava也坦言，团队目前仍在进行用户调研，认为现阶段更适合先积累用户认知，而非过早划定硬性边界。这意味着，大多数从业者仍在寻找仿真陪伴机器人的真实购买人群。 02.仿生陪伴机器人，贵得值不值？ 目前，仿生陪伴机器人的价格差距较大。同为“人形机器人”，能跳舞的宇树G1基础版9.9万起，“只陪聊”的优必选U1 Ultra售价高达99万，两者价格相差十倍；同为“陪伴”赛道，春水堂160cm款的仿真人形伴侣仅1.58万，和U1 Ultra差了六十多倍。巨大差价从哪来？我们以处在价格天花板的优必选U1 Ultra为例进行拆解。需要指出的是，优必选并未公布U1系列具体BOM明细，官方只表示“这个价格有一定的盈利基础”，我们仅参照业内对全尺寸机器人的通用成本结构，进行大概估算。（注：一方面，各家仿生机器人的构造差异较大，且厂商大多未公开详细的物料清单，无法获取精确数据；另一方面，纯仿生陪伴类目前缺乏可对照的BOM先例，而全尺寸通用人形的成本结构是业内相对透明的参照系。）据Ava介绍，仿生陪伴机器人所有可见可触的物理部件，以及部署在机器人本体内部的端侧芯片，均属于硬件成本，而整体算法软件的开发成本分摊，以及后期云端服务器算力、系统升级等服务费用，则归入软件成本。第一项成本是关节。Ava解释，各家仿生陪伴机器人的内部构造差异很大，成本也参差不齐，但现在的成本都集中在硬件上，而在所有硬件成本中，关节模组因自由度数量直接决定成本高低，是最刚性的支出。作为对比，宇树G1基础版的成本结构更为透明。据中邮证券拆解报告预估，G1基础版整机BOM成本约4.16万元，其中14个小关节（单件BOM约1000元，含电机、减速器、编码器、结构件、驱动板）和9个大关节（单件BOM约1500元，构成同上）合计约2.75万元，据此倒推，关节成本占整机BOM的66%左右。我们按照G1单关节的平均成本（约1200元/个）粗略推算，优必选U1系列标称的88个自由度对应的关节成本约在10-15万元之间。但这个数字只能作为数量级参照，实际成本要显著更高。其一，G1的关节是工业级通用件，主要承担行走与承重，而U1 Ultra大量使用的是面部微关节，既要像人、又要能动，需要在极小的空间内同时满足高精度定位、低延迟响应、低噪音等多重指标，单件价格通常比工业关节贵一个数量级。其二，U1系列的88个自由度并非全部是电机驱动的主动关节，其中一部分是被动自由度（没有电机，靠重力或外力带动）。这意味着其标称的“自由度”与行业通常理解的“电机驱动关节”并不完全对应，主动关节的实际数量低于88个，因此硬件成本也会相应低于“88×G1均价”的粗估上限，但即便如此，由于U1 Ultra主动关节的规格远高于G1，其总关节成本依然远高于10-15万的区间。Ava解释，要复刻真人1:1的纤细体态（如胯宽压缩至30cm左右），电机、减速器必须极致小型化，但小型化直接导致输出扭矩大幅缩水。很多通用人形为保证行走和负重能力，只能做宽胯、粗壮躯体，而仿生机器人严格贴合真人比例后，狭小空间很难放下大功率驱动单元。硬件受限的基础上，还要依靠算法模型实现平稳行走、站姿维持、肢体精细动作，结构集成与控制难度双重叠加，成本自然水涨船高。第二项是仿生工艺。关节比拼的是“能动”，皮肤比拼的是“像人”。春水堂凭借自营工厂和规模化量产经验，将硅胶娃娃的全身皮肤成本控制在数千元级别。EX机器人的仿生头采用3D打印+医用级高分子皮肤，成本可控但精度有限。而到了U1 Ultra这一档，要求面部达到微表情级精度、全身覆盖铂金硅胶、小批量定制生产，再加上眉毛、睫毛等细节的人工植入工艺。据业内人士推算，仅硅胶皮肤与仿生工艺两项，成本就可能达到数万元至十几万元。但即便砸了这么多钱在皮肤上，仿生陪伴机器人也有绕不开的外形硬伤。仿真人皮普遍采用液态硅胶材质，长时间使用极易析出硅油，沾染衣物、黏附灰尘、手感发腻，严重破坏“像真人”的触觉体验。“这是量产级仿生皮肤至今难以完美解决的通病，需要持续做材料改性迭代。”Ava表示。 图源 / 宇树应用平台 第三项是其他硬件与研发摊销。除关节、皮肤两大重要成本外，U1 Ultra的硬件成本还包括算力芯片、传感器、电池等定制部件，但目前这些都没有公开报价，且多为小批量采购，难以精确计算。再加上研发摊销（含自研情感大模型Resonance-LM等算法开发成本的单台分摊），摊销多少取决于实际销量。但综合来看，一台全尺寸高仿生机器人的制造成本确实能达到几十万级别。现在的问题在于，选用高端硬件的成本投入，并没有带来与之匹配的智能水平。目前，几乎市面上所有仿生陪伴机器人都只能稳定处理高兴、惊讶等基础表情，一旦面对复杂情绪，识别与反馈能力便明显下降，难以做出自然连贯的回应。问题出在哪？首先，行业技术路线出现了分层。头部厂商如优必选走的是自研情感大模型路线，U1系列搭载自研的Resonance-LM情感大模型，基于华为昇腾框架训练，主打长期记忆与“养成”属性。更多中小团队和新玩家则选择了低成本路径，情感表达依托外采开源通用大模型底座做垂类微调，而非从零自研。Ava直言，这条路是中小团队低成本、快速落地的最优解。也就是说，除了少数头部玩家，多数厂商在智能层面的投入相比硬件更为克制。更深层的原因在于，陪伴场景下的真实交互数据极度稀缺。要让情感模型真正“懂人”，需要海量的、真实的、一对一的陪伴对话数据进行训练。但这类数据本身采集难度大，且涉及用户隐私，厂商很难合法、规模化地获取。缺乏高质量数据，再大的模型也难以真正具备深度的共情能力。当下的仿生陪伴机器人形成了一个尴尬的错位：硬件成本对标高端人形机器人，智能化水平却还停在玩具阶段。消费者花上万甚至上百万，买的是一副精致的躯壳，和一个半成品的大脑。 03.又贵又不智能，为什么各家还要做？ 各家争相涌进这条赛道，第一层原因在硬件端的供应链红利。摩根士丹利2025年的报告显示，利用中国供应链制造一台人形机器人的BOM成本约为4.6万美元（约33万元人民币），而非中国供应链的成本约为13万美元，中国供应链能把成本压低近3倍。硬件端已经被卷熟了，让仿生陪伴机器人有了从展示到可卖的可能。第二层原因在商业模式上的高溢价。周剑在发布会上用手机做类比，手机能诞生世界级品牌，核心在于“硬件+软件+内容+服务+生态”的完整体系，而非硬件本身。他认为，一次性硬件售价已有盈利空间，加上未来生态的持续性收费，利润率可能比工业人形更高。在优必选的设想里，硬件是入口，真正的收入模型指向后续的订阅、内容付费等。在Ava看来，通用人形是效率生产工具，价值很容易量化，像特斯拉Optimus这类产品，售价可以直接对标人工时薪、岗位替代收益，价格敏感度极高，但陪伴机器人售卖情绪价值，人类情感慰藉没有明确上限，不能以“不会干活=无用”评判。她觉得，只要产品能真正实现深度共情与长期陪伴，即便硬件成本偏高，用户依然愿意为之付费。但这套逻辑要真正跑通，前提是体验要过关。眼下，这条赛道还要面临两道坎。7月15日将实施的《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》，专门针对AI情感陪伴、虚拟伴侣等场景做出规定，其中“不得过度迎合用户、诱导情感依赖或者沉迷，损害用户真实人际关系”这条，直接打在仿生陪伴机器人“情绪价值”“被理解”的核心卖点上。此外还有几条具体约束：不得向未成年人提供虚拟亲属、虚拟伴侣等虚拟亲密关系服务；用户连续使用超2小时须以弹窗方式提醒等。对刚起量的仿生陪伴厂商而言，这些条款会转化为直接的合规成本与产品设计约束。 图源 / pexels 从业者目前还在观望。客观来看，新兴产业在高速扩张阶段，经历数轮市场筛选与行业洗牌属于常见规律，拟人化互动服务领域也不例外。Ava认为，新规更像一道行业筛选门槛，头部玩家的合规能力反而会拉开差距。更值得关注的是后续的产品交付环节。一位从业者表示，从技术角度看，实验室的理想环境与真实家庭场景之间往往存在不小差距：比如运动算法在复杂地面上的表现可能不如预期；面部表情、口型、情绪与语音之间的同步协调，在某些情况下也难以做到完美；对话过程中偶尔会出现答非所问、人设记忆丢失等情况，这些潜在问题，都需要在产品真正进入家庭后，才能得到充分验证。这种担忧并非多余，智能化层面的不确定性，往往会传导到硬件的耐用度上。当算法频繁出错或适配不良时，关节电机、传感器等硬件部件的损耗速度也会加快。正因如此，保修政策可以从侧面反映厂商对产品整体稳定性的信心。优必选规定，自购买之日起，仿生人形机器人核心功能部件保修期为1年，这属于通用人形机器人行业的平均水平，但放在一款99万元的C端消费级产品上，远低于用户预期。而且，官方维修中实际更换的部件仅提供90天保修期，这对于一台售价近百万、本应提供“无忧体验”的消费品而言，无疑增加了试错代价。不久后，第一批用户拿到机器后的使用反馈和口碑，会重新给这条赛道定风向。*题图来源于pexels。文中钱工为化名。
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乱用AI，打工人被坑惨了 提效还是背锅？定焦One（dingjiaoone）原创作者 |金玙璠 陈丹 王汉星 李梦冉 雷晶编辑 | 陈丹AI已经进入了很多人的工作日常。公关经理用它写策划方案，律师用它生成基础文书，程序员用它写代码。对很多人来说，它就像工位旁边那个随叫随到的实习生。而且，AI的交付速度，也很容易让人“上头”，甚至会让人产生一种“掌握了魔法”的错觉。直到魔法露出另一面。它会凭空编造不存在的竞品品牌和行业数据，会一本正经引用虚构法条，会在代码里擅自改动不该碰的模块。很多翻车，恰恰是因为它给的东西太像真的，让人放下了戒备。我们和几位在工作中被AI坑过的人聊了聊。他们并不是不会用AI。相反，AI已经嵌入了他们的大半个工作流程。可即便如此，他们还是会在某些时刻被它带偏。这些经历提醒他们，AI越能给出完整答案，使用者越需要保留判断、核验和兜底的能力。所谓AI提效，从来不是把工作直接交出去，它更像一次新的职场筛选：会用的人会变得更快，只会复制粘贴的人，可能会在关键时刻被它拖下水。 01.AI编造了三家不存在的竞品，我在提案现场被客户当场拆穿 林晨｜上海 30岁 公关公司策略经理我是做公关策略的。在乙方，策略岗的人经常被叫“提案机器”。客户一个电话打过来，可能要求我们在极短的时间内，吃透一个我们此前不了解的行业，从里面挖出洞察，再给出一整套营销方案。行业是陌生的，时间是不够的，而客户要的东西是“惊艳”的。所以AI刚出现的时候，我几乎是扑上去的。我每天至少有三分之一的工作时间泡在大模型里，主要用来头脑风暴和搭框架。刚开始那阵，是真的“爽”。有一次，客户要一个“银发经济”的营销概念，只给两个小时。我让AI一口气生成了十几个方向，挑了一个稍加润色就交了上去。客户非常满意。那种感觉，就像是突然掌握了某种魔法。但正是这种“爽”，让我一点点放下了戒备。真正让我摔跟头的，是今年4月。我们接到一个千万级的年度全案竞标。客户想做一个高端宠物食品线。时间照例很紧，不到一周要出提案。我负责的是竞品分析这一块。我把客户资料和几个主要竞品的名字丢给大模型，要求生成一份详尽的竞品分析报告，重点找出这些竞品在高端市场的“营销盲区”。 AI很快交卷，逻辑严密，不仅分析了已知竞品，还“额外”帮我列出了三家我没留意过的"新兴高端宠物粮品牌"，连它们的营销打法、受众画像都写得有鼻子有眼，末尾还引用了某家宠物行业研究机构的数据。它给出的结论也很清晰，客户应该主打“原产地溯源”的概念，去填补那块市场空白。因为时间太紧，我没有做查验，就直接把这部分复制进PPT。提案那天，当我讲到“竞品格局”的部分，客户突然打断我：“这三个品牌，我怎么一个都没听说过？”我的脑子“嗡”地一下，手心一下子出了汗，我强作镇定，说“下来查查”。结果，那三家品牌，完全是AI捏造出来的，研究机构的数据也查不到出处。我们丢掉了这个项目，公司认为我在审核环节严重失职，扣了我三个月绩效。我觉得这个处理是公平的。这件事之后，我给自己立了一条规矩：凡是AI生成的数据、案例、品牌名，必须逐一交叉验证，查不到出处的，宁可不用。我也开始自己建竞品资料库，用AI的时候直接丢素材给它，让它基于真实信息来分析，不准自己编。慢慢地，我开始觉得，AI提效其实是一个伪命题。它帮我省下了写初稿的时间，但必须时刻保持警惕。它越能写，对你的鉴别能力要求就越高。所以现在，我和AI的关系就是，我离不开它，但也不敢信任它。 02.AI擅自发挥加了额外代码，全组被拖去加班倒查 鹿遥｜上海 32岁 产品经理我是做产品的。过去，我们的工作流程很清楚，产品写需求，研发和设计实现，测试验收后再上线。现在，AI基本钻进了这条流水线的每一个环节。我自己用得算保守。一般就是让它帮我查查历史需求，有没有重复的地方，或者让它把我写得乱的需求，理得顺一点。但最后怎么写，哪些能用，还是自己判断——这一块我没让给它。研发同事拿到需求后，也会先丢给它，让它帮着扒逻辑、捋需求，再吐出一个方案。这套流程本身没毛病，但这次接需求的是一个工作没多久的校招生。他对业务还不熟，对我们那堆历史代码也不是很了解，甚至连AI交付的方案也没完全看懂。他就按照AI给的方案，跑了一版，发现没什么问题。产品和测试也过了一遍，效果确实是我们想要的。大家都以为，这件事可以顺顺当当往下推了。直到大范围测试，才发现不对劲。原来，AI根本没老实待在需求划定的那一小块地里。它自己“发挥”了很多，增加了很多额外的内容。那版代码里可能有一半，都是它“顺手”写的。就像一个过分热心的新同事，你只让它帮你搬一张桌子，它却顺手把整个办公室的家具都重新摆了一遍。而我们却只盯着那张桌子检查。要是文档，多几段废话，删掉就行。代码不是这样，一个地方动了，会牵出一串东西。那几天，产品、测试、设计以及研发都被拖进来加班。查线上有没有受影响，哪些是AI多写的，倒推问题源头在哪儿。 我们也试过，让AI自己找问题。它会很笃定地说，已经定位到根源了。结果有经验的同事一看，它咬定的那段代码，跟问题压根儿八竿子打不着。最后没办法，只能把那版代码删掉，让人重新手搓一遍。这次还算走运，上线前被拦住了。但这事儿，我不觉得全是AI的错。更大的窟窿，是人和流程没有跟上。今天就算这个同事没出错，以后也会有B同事、C同事在相似的问题上栽跟头。现在最要紧的是把流程捋一遍：AI是在哪一环把问题带进来的，以后审核的重心又该往哪儿调整。我现在更谨慎了。AI确实能省时间，一个问题以前我要查一两天，现在它十几分钟能给几个方向。但我一定会再看一遍，也会追问来源。你必须非常清楚自己要什么，细节也想得足够充分，再让AI去执行。否则把一个模糊的思路交给AI，它只会还你一个更模糊的东西。这种风险就算没当场爆掉，也不过是被推迟到后面，等着某一天集中引爆。AI确实聪明，但前提是你得能掌控它。因此，AI越强，对人的要求反而越高。如果一个人把自己的工作，干成了对AI的复制粘贴，那被淘汰，只是时间问题。 03.我用AI省了四成工作量，却差点栽在一条虚构法条上 Delia｜北京 独立律所律师 31岁我在一家涉外业务占比比较高的律所，日常要处理大量中英文合同和商业纠纷案件。现在，AI基本上已经成了我的“隐形同事”，大半工作流都有它。但这个“同事”不是一开始就好用的，而是一次次踩坑，一点一点磨出来的。我主要拿它做三件事：中英文合同翻译、基础文书撰写和行业法律热点检索。翻译是它最让我放心的部分。律所绝大多数合同都是双语版本，这是最耗费团队精力的重复性工作。而AI在这上面表现一直很稳定，专业术语、句式逻辑，都贴合法律行文规范，几乎不会错译漏译。光这一项，就直接帮我们砍掉了近四成的基础工作量，大大减轻了团队的重复性负担。文书撰写，则是最容易踩坑的环节。其实从2024年起，我就尝试用AI搜法条，辅助写文书。它偶尔会出错，但那时我可以在最后一步的人工审核规避掉这些幻觉问题。真正让我后背发凉的，是它开始在我的知识盲区，一本正经胡说八道的时候。去年年初，我手上有一起地方股权纠纷案件，时间紧，涉及的区域专项监管规定又特别复杂，我让AI辅助撰写初稿，并要求它补充地方性法条与同类生效案例支撑观点。 它很快交了成品，行文逻辑流畅、引用条目规整，大的法条法规我做了一些修订后整体看上去已经没有问题了。我当时忙于对接客户，就草草归进了卷宗。万幸，卷宗报送合伙人复核时，一位同事发现了问题，文中有几处地方性法条完全是虚构的，错误很隐蔽，如果没有专门做过地方法规的功课，几乎看不出来。那一刻我瞬间警醒，AI在我的认知框架下可以帮助我提高效率，但超出框架的部分，哪怕只有一点点都会让我踩坑。为了规避AI幻觉风险，我开始自己搭资料库，每次用AI，我都限定它只在资料库里检索。后来有了一些专业的付费数据库，我第一时间采购订阅，经过长期使用，现在越用越顺手了。跟同行交流，我发现很多人还在误区里。不少人习惯用多个AI模型交叉审核文书，以为能规避错误。但实际效果微乎其微——几个模型可能在同一个地方一起犯错，踩过这个坑的人不在少数。现在我坚持一个观点：AI没有好坏之分，好用与否完全取决于使用者的专业认知。它能解放我们的双手，但无法替代律师的逻辑研判、法条核验与价值判断。目前律师从业者的共识普遍是，AI的幻觉问题可以通过使用者的能力来解决，但因果关系和逻辑能力差得还很远，远不到冲击行业的程度。毕竟，法律从来不是一个“yes or no”的问题。不会用AI，你确实会慢慢落后；但无脑依赖AI，更危险。 04.项目延期两周、自费七千块Token，我还背上了职场“黑点” 童桐｜90后 深圳 程序员我做了10年程序员，去年3月开始用AI写代码，12月全部交给了AI，到现在基本上不怎么自己手写了。前段时间，我们团队需要给公司一个老产品做智能化升级，搭一个Agent系统。最开始的使用体验确实顺畅，效率直接翻几倍，我慢慢放松了校验的警惕心。按照正常节奏，这个项目一个月就能做完。有一次，我把需求写清楚、标准定好，然后睡觉去了，等它第二天给我交付。结果代码跑出来了，存在明显的黑盒缺陷，等我和同事发现时，它已经擅自改动了线上已有代码逻辑，把别人已经写好的代码给改坏了。我只能迅速在群里滑跪：“对不起，我把你们的代码搞崩了。”然后和同事一起补救。 这次事情之后，我也加强了对AI的审查，每天都在处理AI的小毛病。就这么磕磕绊绊折腾了一个半月，项目直到现在还没交付，本来预计四周完成的项目，目前已经延期两周了，我还又自费按量充值AI Token，目前额外投入了七千多块。甚至我的产品经理因为受不了AI的折磨，刚和我提了离职。我的工作风格一向是准时交付，不允许延期，这次事情让我产生了很深的自我怀疑。更致命的是，这件事已经打乱公司业务布局，老板原本安排我接手另一个新业务，但我一直被这个项目卡着出不来。领导嘴上没有明确追责，但明显耐心快耗尽了。因为这个项目还没结束，具体处罚还没有明确，但我心里清楚，这件事迟早要算账的。AI确实帮我提效了，但没让我省心。它确实把一些环节的人省掉了，前端不需要专门找人写了，文案调整我自己让AI改一下就行，效率上整体提了两三倍。可是该审核、该兜底的工作量一点没减。我也反思过，是不是自己使用方式有问题。后来想明白，AI对使用者把控、校验能力要求极高，考验的还是人的主观能动性。这在我两个实习生身上充分体现：有一名实习生，只会无脑丢需求给模型，单日消耗两百元算力，但产出完全无法落地，任何细节都要我全程陪同核对；另一名懂得梳理清晰提示词、交付前自行校验，产出仅需小幅修改，是团队唯一能依靠的帮手。这次项目经历让我明白，你愿意学习、用心输入、细心检查，AI就是真正有用的帮手；如果一味全盘依赖，那最终资金损耗、项目延期、职场问责所有后果，只能自己吞下。 05.海报有错字、座位排错职级，最后被问责的还是我 一一｜95后 北京 广告策划我是做广告策划的，日常工作是各类活动的全案策划，同时兼顾海报、宣传物料的对接和样板制作。从去年开始，团队鼓励大家使用AI工具。在文案撰写、创意构思、基础物料设计等环节，我们都会先用AI生成初稿，再进行优化调整。在领导看来，AI能提高效率、降低人力成本。对我而言，也省去了大量重复琐碎的基础工作。我一度觉得这是一种高效省心的工作新模式。但一年多的实操经历让我认清了一件事，AI终归只是辅助工具，过度信赖只会给自己埋雷。AI第一次给我挖坑，是在品牌线下快闪活动的海报制作上。当时客户要得比较急，我梳理好风格、主题、配色等核心要求后，让AI生成海报初稿，先给客户确认创意方向。AI给我的成果构图、配色都不错，视觉效果完全达标。我粗略浏览了整体画面后，觉得没问题，就直接发给客户了。结果海报角落的品牌名称有一个错别字。因为字体偏小，位置又隐蔽，我压根没注意到。客户反馈后，我疯狂道歉，生怕对方觉得我不专业。这次买了一个教训：AI生成的图文，每一个细节都要反复核对。本以为吸取了教训就不会再出错，结果第二个坑接着就来了。 那是一场地方产业峰会的策划工作，规模不小，来的嘉宾有省里、市里的领导，还有行业内的重要人物。领导把排座位的活儿交给我，特意叮嘱座次要按职级排序，不能搞错。但名单上只有名字和对应的岗位职务，没有标注明确的职级。加上，我在网上检索到的信息也比较零碎，就把名单交给AI，让它来排序。AI很快就输出了条理清晰的座次表，也给出了看似严谨的依据，我就直接提交了。结果活动当天，一位职级更高的嘉宾，被安排到了职级较低的嘉宾席位上——AI把职级搞反了。领导当着好几个人的面把我叫过去问怎么回事。我站在那说不出话，心想总不能说AI排的吧。那位嘉宾没说什么，坐下了，但整场脸色都不好看。这次的教训更深刻，AI输出的信息，尤其是涉及自己陌生的领域，绝不能直接照搬。现在，我依然会使用AI，但是我不再把AI的产出当成最终答案。AI可以帮我提高效率，却不能替我承担结果。它写错一个字、弄错一条信息，最后向客户解释的是我，被领导追责的也是我。该自己做的判断，一个都不能省。*题图及文中配图均来源于pixabay。应受访者要求，文中林晨、鹿遥、童桐、一一为化名。
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360预警：近四成Skill"带病上岗" 企业需建立Agent安全治理体系 来源：环球网【环球网科技综合报道】近日，360发布《AI Skill生态安全报告（2026上半年）》，对近7万个公开Skill样本完成全面安全检测分析。结果显示，近四成Skill存在不同程度安全缺陷，安全规范缺失，长期"带病上岗"。360提醒，AI技能生态高速扩容背景下，行业亟需搭建覆盖准入、运行管控、事后追溯的全周期安全治理体系，避免第三方Skill成为企业数字资产新的安全突破口。2026年上半年，全球主流Skill生态规模已突破十万量级，半年增速赶超传统软件平台数年积累。但生态扩张速度远超安全建设进度，平台审核、权限约束、风险审计机制普遍缺位，大量Skill在权限管控上处于失序状态。报告揭示了三重叠加的安全隐患：一是权限"超配"乱象普遍，不少Skill宣称的功能很简单，实际索要的权限却远超所需，一旦接入企业核心系统，风险将从单个插件蔓延至整个账号体系。二是明文密钥随处泄露，有效账号密钥、接口令牌、钱包助记词被开发者直接写进代码，等同于把企业系统"钥匙"公之于众，黑客只需批量爬取即可冒用身份盗取资产。三是链式攻击的潜在风险，海量Skill分别拥有远程拉取脚本、外网传输、本地执行代码等能力，单一功能本身合规，但组合使用就能搭建"窃取隐私—外传数据—下载恶意程序"完整入侵链路。业内认为，随着AI Agent加速进入企业核心业务场景，Skill安全正成为Agent安全体系中的重要风险入口。当前行业普遍采用的单一静态扫描方式，无法识别描述欺诈、权限伪装、更新植入后门等新型威胁，传统"病毒查杀"模式已无法适配当前复杂风险。针对行业治理短板，360提出"先检测、再准入、后运行"全生命周期安全治理思路，并为企业、开发者、技能分发平台提供分层落地指南：企业需梳理全部Skill资产，建立高风险工具白名单，严格压缩多余权限；平台需摒弃单一扫描模式，落地五维可信验证机制，从来源、功能描述、权限、运行行为、版本更新五大维度持续校验可信度。据了解，360 Skill分析平台为本次报告提供了核心数据支撑，平台融合语义静态研判、多引擎查杀、隔离沙箱动态监测、威胁链路溯源多重能力，可在独立隔离环境中还原Skill真实运行状态，精准捕捉隐蔽后门、延迟攻击、检测逃逸等高阶风险。此前，360已发布十大高风险Skill类型清单，覆盖数据窃取、凭证泄露、远程控制、提示词投毒、持久化后门等风险类型，为企业快速自查提供参照。（古雨）
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用AI破解烧结法氧化铝智控难题 来源：科技日报科技日报记者 刘园园记者7月7日从中铝集团获悉，该集团所属中铝中州铝业有限公司（以下简称中州铝业）与合作伙伴联合研发的“熟料质量智能识别管控系统”日前顺利通过验收。该系统在中铝集团烧结法氧化铝企业中率先落地，成功将资深专家的经验转化为AI模型，破解了行业长期以来的智能化转型瓶颈。熟料烧结是氧化铝生产的核心工序，窑内的火焰形态直接决定了熟料品质、产品产量及生产成本。长期以来，该工序高度依赖人工经验，“看火”全凭肉眼观察与主观判断，操作标准难以统一，培养一名成熟的看火工需3年以上时间。如何实现工艺经验与数字技术的有机融合，已成为氧化铝生产行业智能化转型亟待解决的现实难题。“把老师傅的‘绝活’装进算法里，是技术团队的核心攻坚目标。”中州铝业中州新材料烧成区域负责人高学军介绍。为此，研发团队将资深看火专家的经验与前沿AI算法深度融合，通过采集多源数据、搭建专属场景并标注海量数据集，经过反复迭代训练，成功将看火经验、操作习惯及工况判断标准转化为AI模型，最终打通了“识别—预警—调控”的全流程闭环，把无形的经验变成了可复制的数字资产。该系统在中州铝业全面落地后，实现了全天24小时自动调温、自动控料。针对氧化铝生产流程繁杂、数据体量庞大的特点，技术团队进一步挖掘数据要素价值，激活其潜力。中州新材料主管工程师闫果介绍，团队深度融合智能监测装备与原有生产控制系统，搭建起数据“一张网”。通过在熟料仓出料口板式机上方布设6台高清监控设备，系统可实时采集并智能研判熟料质量数据，联动生产系统自动优化调控工艺参数，构建起全流程熟料质量智能化管控体系。据介绍，该系统不仅实现了限定条件下的无人化操作，更使氧化铝生产的煤炭消耗下降1%，为传统流程工业的智能化转型提供了可借鉴的路径。
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机构：人形机器人本体仍是资本核心布局方向 7月8日，多家券商认为人形机器人本体仍是资本核心布局方向。江海证券认为，国产工业机器人出口维持快速增长态势，国内品牌认可度持续提升。受益于全球新兴产业的快速扩张，制造业企业产线自动化升级需求增强，带动工业机器人需求持续释放。相较于工业人形机器人所面临的续航、工作稳定性和任务场景的泛化能力难题，超仿生人形机器人所需要攻克的技术难关主要在面部零部件标准化、多模态情感大模型和量产一致性三个方面。上半年国内具身智能赛道融资额超900亿元，行业景气度持续提升。从细分领域来看，人形机器人本体仍是资本核心布局方向，软件与具身大模型紧随其后，同时机构对硬件环节的投资力度也在持续加码。万联证券认为，当前人形机器人产业正处于从技术突破迈向规模化商业化的破晓时刻。供给端，特斯拉、宇树科技、优必选等公司稳步推进量产节奏；需求端，人口老龄化与劳动力成本攀升形成长期驱动。同时随着政策与资本合力助推，AI大模型持续为机器人注入灵魂，人形机器人有望形成一个新兴产业，逐渐从B端走向C端，未来市场空间广阔。2026年是量产验证与场景落地的关键窗口。中信证券认为，特斯拉等全球头部人形机器人厂商广泛使用轴承及同类产品，轴承及万向节广泛应用于机器人关节与灵巧手，单机搭载量较高，决定了其市场规模可观。机器人轴承的应用工况与传统领域存在显著差异，国产企业凭借出色的定制化设计能力与快速响应优势，正于该细分赛道实现对海外龙头的弯道超车。机器人产业将会给轴承行业带来巨大增量，国产厂商方兴未艾。建议重点关注特斯拉专利设计中轴承方向产品：万向节、交叉滚子轴承、四点接触轴承、角接触轴承及深沟球轴承等核心环节。
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曝DeepSeek正在自研AI芯片：面向推理场景；姚顺雨前同事田永龙加盟腾讯；苹果首款折叠屏iPhone已在量产阶段；智谱：撤回A股辅导备案失实 要闻提示NEWS REMIND1.曝DeepSeek正在自研AI芯片：面向推理场景，减少依赖英伟达2.宇树科技IPO获批消息一出，600米外楼盘1小时卖出4套，总价800万起步3.姚顺雨前同事田永龙加盟腾讯4.小米调整“小爱同学”组织架构：罗福莉 MiMo 团队负责基础模型能力，原负责人王刚调任机器人业务5.智谱紧急澄清：撤回A股辅导备案失实6.华为乾崑智回应“断网里程仍在滚动”质疑：数据真实，平滑显示7.苹果首款折叠屏 iPhone 已在量产阶段，代工龙头富士康启动大规模招工8.保时捷首次披露官方薪资细节：近4成员工年薪超77万元今日头条HEADLINE NEWS曝 DeepSeek 正在自研 AI 芯片：面向推理场景，减少依赖英伟达 7月7日，据外媒报道，三位知情人士称，DeepSeek正在开发自主AI芯片，此举有望减少该公司对英伟达等公司芯片的依赖。目前，DeepSeek一直依靠这些公司的芯片来训练和运行其在全球广受欢迎的AI模型。据知情人士透露，DeepSeek的自研AI芯片旨在面向推理任务，而不是用于训练新的AI模型。推理指的是AI计算中已完成训练的模型为用户生成回答的阶段。三位知情人士称，DeepSeek加入这场竞赛的努力仍处于早期阶段，该公司已与外部合作伙伴接洽，并与芯片设计、代工制造及存储芯片企业进行了讨论。其中一位人士表示，这项工作大约在一年前启动。两位知情人士表示，DeepSeek近几个月还加大了芯片设计工程师的招聘力度。不过，相关招聘一直以非公开方式进行，并未在公开招聘平台发布职位信息。如果此举成功，DeepSeek进军半导体开发将标志着这家在中国被广泛视为AI领军企业的公司迎来重大战略转型。DeepSeek将加入其他全球AI开发商的行列，寻求对支撑其AI模型的底层硬件拥有更大的自主控制权，并降低对英伟达芯片的依赖。消息爆出后，英伟达股价在盘前下跌大约2%。DeepSeek尚未回应置评请求。（第一财经）国内资讯DOMESTIC NEWS宇树科技IPO获批消息一出，600米外楼盘1小时卖出4套，总价800万起步 7月7日消息 ，近日，宇树科技股份有限公司科创板IPO审核状态变更为“注册生效”。消息一出，据媒体报道，距离宇树600米外一楼盘，一小时卖出4套房。该楼盘销售经理在采访中介绍，楼盘单价5.4-5.6万，总价800万起步，客户主要来自阿里、网易、海康、华为等大厂。此前在7月6日，上交所官网信息显示，宇树科技科创板IPO于7月2日注册生效。7月2日，证监会发布关于同意宇树科技股份有限公司首次公开发行股票注册的批复，同意公司首次公开发行股票的注册申请。此次IPO，宇树科技拟募资42.02亿元，用于智能机器人模型研发项目等。本次发行前，宇树科技总股本为3.64亿股，本次拟公开发行不低于4044.64万股，新股发行比例不低于10%。（快科技） 姚顺雨前同事田永龙加盟腾讯 雷峰网独家获悉，，知情人士透露，其后续或将参与 VLM（视觉语言模型）相关研发。一位与其相熟的人士向雷峰网表示，田永龙在圈内口碑不错，“人挺好，与姚顺雨关系也不错”。田永龙此前在 OpenAI 担任 Member of Technical Staff，主要研究方向包括计算机视觉、视觉表征学习（Representation Learning）以及生成式模型。据了解，田永龙与腾讯混元核心成员姚顺雨有过 OpenAI 阶段的共事经历。从履历路径来看，田永龙属于典型的“视觉系”研究员。其本科毕业于清华大学，随后在香港中文大学获得研究硕士学位，之后赴MIT攻读博士，博士期间，其研究重点集中在对比学习、视觉表征学习等方向，并参与过 SupContrast 等开源项目。结合其研究背景来看，田永龙的方向与腾讯当前重点投入的多模态能力较为贴近。（关于互联网大厂 AI 业务和人员动态，我们将持续关注，欢迎添加作者微信Who123start交流观点，或提供报道线索。）小米调整“小爱同学”组织架构：罗福莉 MiMo 团队负责基础模型能力，原负责人王刚调任机器人业务 7 月 7 日消息，据报道，小米集团近期针对其明星 AI 产品小爱同学，进行了新一轮组织架构调整。调整过后，小爱背后的技术架构将形成三大模块：小爱同学的基础模型能力，来自罗福莉领导的 MiMo 基座大模型团队；栾剑将负责包括 MiMo 基座大模型在小爱同学的外部工程化系统等「云端」能力建设；此前由小爱同学产品团队负责的「端侧」能力建设，调整后则将下放至手机、汽车等子业务部门的 OS 团队负责。报道还称，随着小爱业务的战略调整，原小爱团队负责人王刚已调任至机器人业务。从小爱同学启动研发至今，王刚在这条业务线上的任期已近十年。小爱同学是小米旗下的人工智能助手，于 2024 年升级为“超级小爱”，全面搭载于小米生态设备中，是小米“人车家全生态”跨端智联的重要部分。（36 氪、IT之家）智谱紧急澄清：撤回A股辅导备案失实 7月7日消息 ，近日有媒体传出消息，称智谱撤回A股IPO辅导备案，相关不实传闻引发市场热议。对此，智谱于港交所发布澄清公告，直指相关报道内容与事实不符，存在恶意炒作嫌疑。智谱表示，建议A股发行方案已于2026年6月22日召开的2025年年度股东会上经股东审议及批准，据中国证监会官方网站，建议A股发行相关的辅导工作已经完成。公司将适时发布进一步公告。另据证监会网站显示，当前，智谱A股IPO辅导状态变更为“辅导工作完成”。此前，在6月1日，智谱便在港交所公告称，公司拟申请首次公开发行A股并在科创板上市。公开资料显示，智谱（北京智谱华章科技股份有限公司）已于2026年1月8在港交所挂牌上市。（快科技） 肯德基、蜜雪冰城、瑞幸、高德打车、滴滴等首批接入，支付宝 AI 开放平台正式上线7月7日消息，支付宝正式上线 AI 开放平台。这已是其今年以来第三波在AI领域的大动作——此前5月发布了AI支付全栈产品，6月推出了AI版支付宝“阿宝”。通过支付宝AI开放平台，商家可零代码或低代码完成AI化升级，并有机会接入“阿宝”，为支付宝10亿用户提供智能服务，还可通过阿宝分发至手机AI助手、智能车机、AI眼镜、IoT设备及第三方大模型应用等多端场景，实现“一次接入、多端分发、统一管理”。目前，肯德基、蜜雪冰城、瑞幸、高德打车、滴滴、万岁山武侠城等品牌已首批接入，覆盖餐饮、出行、文旅、生活服务等高频场景。华为乾崑智回应“断网里程仍在滚动”质疑：数据真实，平滑显示 7 月 8 日消息，近日有网友发现：在断开网络连接后，华为乾崑官网上展示的辅助驾驶累计里程数字并未立刻停止，而是继续滚动了一段时间才停下。由此引发网友质疑——这个数字，是不是实时数据？对此，华为乾崑官方表示，为避免互联网传输时延及网络性能下降导致引入数据卡顿问题，在相关页面展示数据时做平滑处理，如果网络中途短暂波动或中断，前端展示页面的数据滚动不会立刻停住。（新浪科技、快科技）荣耀布局自研 Android 手机输入法，目前正招募“开发专家” 7 月 7 日消息，荣耀官网 7 月 6 日更新的一则招聘信息显示，荣耀终端有限公司正在招募“输入法 Android 开发专家”。该岗位的职责描述表明，荣耀计划从底层开始构建一套完全自研的输入法系统，涵盖端侧 UX 交互框架、输入引擎（含语音、键盘、手写）、个人化词库的端云同步，以及时延与功耗优化等多个核心模块。在任职要求方面，荣耀特别强调应聘者需具备从 0 到 1 搭建复杂客户端 UI / UX 交互框架的成熟经验，深入理解 Android 输入法框架，并有输入法引擎、词库管理等相关模块的完整开发经历。据了解，目前荣耀手机系统预装的是百度输入法荣耀版。然而，在荣耀官方社区中，关于自研输入法的用户呼声已持续较长时间。部分用户认为，依赖第三方输入法会导致“数据闭环断裂”，难以与荣耀自研的 YOYO 智慧引擎形成端到端的服务闭环。同时，产品创新节奏受制于人，无法实现“软硬芯”一体化快速迭代。（IT之家）致敬还是抄袭？长安启源海报撞脸小米创意 7 月 7 日消息，近日，长安启源的一张宣发海报因与小米汽车的广告设计风格较为相似，引发争议，部分网友认为长安启源存在抄袭行为。从网友们晒出的对比图来看，两张图片背景均为橙黄渐变的暖日光影，光线从侧面打向车身，与地面形成反光效果，整体氛围比较接近。值得注意的是，长安启源的这张海报发布于7月6日下午，而小米汽车的广告图则首见于雷军个人微博，该博文于2025年6月23日发布。对此，有不少网友认为，长安启源似乎“借鉴”了小米的广告设计。还有网友直言，长安启源存在抄袭小米的行为。更有人戏言道，“摸着小米过河。”截至目前，长安启源尚未在官方账号对此事进行回应。（三言科技） AI编程已超过人类！李开复：程序员最不需要担心被替代 7月7日，零一万物举行了万策AI媒体发布会。发布会上，零一万物创始人、CEO李开复谈及AI编程发展现状，他表示，过去两年多的时间内，AI编程已经超过人的能力，很多公司的代码，90%以上都是AI写的，只有10%是人工。他提出，“AI编程能力的突破，让AI真正拥有了改写软件、重构流程和创造系统的能力。”李开复指出，很多人觉得程序员需要因此担忧，但其实这是所有问题中最不重要的一件事情，因为当AI可以编程了，意味着AI可以做很多事情，它不只是一个回答问题的工具，而是成为了一个能调动系统、执行任务甚至能参与决策的工具。“当AI做事的能力已经超过大部分人类的时候，最重要的事情不是说他取代程序，而是他可以帮我们干活，而且这个活是没有上限的。”李开复强调。（快科技） 京东集团旗下公司7.5亿港元收购香港油麻地学生宿舍物业 远东发展7月6日公告称，京东集团旗下公司 JD Fabulous Development XI Limited 拟以初步购买价7.5亿港元，收购 Charter Joy Limited 全部已发行股份。目标公司主要持有一项位于香港油麻地的物业，该物业正由酒店客房改装为学生住宿单位，预计于2026年下半年完成全部改装。根据协议，交易完成后，远东发展旗下管理公司 DHI Hotel Management HK Limited 将继续作为项目管理人，管理及运营该物业，将其用作学生宿舍，为期三年，并向目标公司提供每年4500万港元的保证收入。换言之，京东买下资产后，远东发展仍将在三年内负责运营，并给予买方最低收益承诺。据21世纪经济报道记者统计，以7.5亿港元的物业协议价值核算，该保证收入对应年化收益率约6%。（每日经济新闻）已囤近200个界系商标！华为界字辈家族再扩容：龙界、铭界上榜 7月7日消息，国家知识产权局近期更新的商标公示信息显示，华为三款全新汽车类商标完成初审公告，分别为龙界、晖界与铭界，全部归入第12类运输工具类目。覆盖电动汽车、整车配件、车载用品等全品类出行相关产品，商标获批后将拥有十年专属使用权。此次三款商标落地，进一步壮大华为布局已久的“界”字商标矩阵。多年来华为围绕鸿蒙智行体系持续批量注册同名商标，累计储备近200个带“界”字商标。目前市场上已有问界、智界、享界、尊界、尚界五大落地车型品牌，除此之外还有仙界、御界、君界等大量储备名称，覆盖不同价位、不同使用场景的细分市场。（快科技） 为“寻天”增程 SUV 铺路，小米汽车官宣“一个关于空间和生活的新名字”SkyNomad 7 月 8 日消息，今天上午，小米汽车官宣新品牌 ——SkyNomad。“SkyNomad。天空，游牧者。一个关于空间和生活的新名字，先和大家打个招呼。”国家知识产权局中国商标网显示，小米科技有限责任公司自 2025 年 8 月起申请注册多枚“寻天”“SKYNOMAD”商标，国际分类包括办公用品、机械设备、皮革皮具等。此前消息，小米汽车首款增程式 SUV 将归属于全新的独立子品牌“寻天”（英文名：SKYNOMAD）。该车型将不再悬挂小米主品牌标识，计划于 2026 年下半年正式推向市场。但随后又有消息称，“寻天”实为一个独立系列的名称。据了解，“寻天”SUV 有望提供两款车型，一款为七座，另一款则为五座。两车均拥有四平八稳的线条，视觉效果显得颇为“敦实”，预计配备半隐藏式门把手。值得一提的是，体型大一号的七座版车型配备了车顶升降装置。据悉，小米“寻天”自带车顶帐篷，帐篷升起后前高后低，四周设有可供透气使用的“蚊帐”。（IT之家）国际资讯FOREIGN NEWS苹果首款折叠屏 iPhone 已在量产阶段，代工龙头富士康启动大规模招工 7月7日消息，多方消息表明，苹果首款折叠屏 iPhone 落地进度提速。据多方爆料，苹果首款折叠屏iPhone预计将定名为iPhone Ultra，并有望在今年9月正式发布。媒体从产业人士处求证获悉，该款折叠屏 iPhone 已经在量产阶段。报道还提到，代工龙头富士康率先启动大规模招工，为新机生产储备人力。7月7日，赣州富士康发布招聘文章，招聘18至50岁员工，主要从事苹果手机精密组件的生产与加工。7月6日，富士康人资也发布临时工招募信息，招聘范围覆盖龙华/观澜苹果A事业群、龙华三赢事业群。有消息称，上述业务群涉及折叠屏iPhone组装。价格方面，目前媒体预测iPhone Ultra起售价将在2299美元至2499美元之间，折合人民币约1.56万至1.69万元，将成为苹果史上最贵的iPhone。硬件规格方面，该机将采用横向内折方案，配备7.8英寸内屏和5.5英寸外屏，取消Face ID，改用侧边Touch ID，同时搭载A20芯片与苹果自研C2基带。（上海证券报） 保时捷首次披露官方薪资细节：近4成员工年薪超77万元 7月7日消息，在保时捷年度股东大会上，有股东直接提问员工薪资情况，保时捷被迫首次披露内部薪酬结构，让外界得以一窥这家豪华跑车制造商的工资单。报道指出，保时捷目前拥有约23000名员工，其中9082人在2025年的应税毛收入超过10万欧元（约合77.7万元），占比近40%。按照德国联邦统计局的数据，这一收入水平进入了德国全部劳动者的前10%，几乎是德国全国平均毛薪54066欧元的两倍。再往上走，201名员工年薪超过30万欧元，其中28人突破50万欧元。年薪超过100万欧元的仅有3人，报道称，这还只是执行董事会以下的管理层，真正的高管薪酬天花板更高。（快科技） 存储巨头近5万员工，将喜提15.36亿元“大礼包” 7月7日晚间，三星电子通过韩国金融监督院电子公示系统（DART）披露，公司董事会决议将108.34万股库存普通股划转给员工，用于支付股票薪酬。按7月6日收盘价每股31.8万韩元计算，此次股票激励涉及金额约3445亿韩元，折合人民币15.36亿元。这意味着，相关部门的员工人均将获得价值约700万韩元（折合人民币约3.12万元）的三星电子股票。公告显示，此次库存股划转对象为三星电子DX（消费电子）部门及CSS事业团队的49345名员工，目的是兑现2026年成果奖劳资协议中的股票薪酬安排。根据公告，相关股份将于7月8日从公司库存股账户直接划入员工个人证券账户。同日早间，三星电子披露2026年第二季度初步业绩，营业利润为89.4万亿韩元，同比增长约1810%，超出市场预期。不过，业绩利好并未带动股价上行。7月7日，三星电子股价大跌近7%，报收29.6万韩元/股。（第一财经）日系车在华跌落神坛？中国市场上半年交卷，丰田、本田全线大跌 7月7日消息，据报道，丰田和本田日前相继公布2026年上半年在华新车销量，两家日系巨头双双大幅下滑，日系车在中国市场的颓势进一步加深。数据显示，丰田上半年在华销量同比下降17%，降至69.47万辆，时隔一年再次出现半年度下滑。其中一汽丰田降幅最大，同比减少27%至27.41万辆；广汽丰田下降6%至34.11万辆；雷克萨斯也未能幸免，同比减少16%至7.19万辆。本田的情况更为严峻，上半年在华销量同比暴跌35%，仅售20.58万辆，连续5年下滑。广汽本田近乎腰斩，大降46%至8.94万辆；东风本田下降22%至11.64万辆。从6月单月数据看，跌势还在加速。丰田6月在华销量11.53万辆，同比减少27%；本田仅3.25万辆，同比暴跌45%，创月销历史新低。（快科技）Meta面临美国四州1.4万亿美元天价索赔，被控设计成瘾性产品危害青少年 7月7日消息，据报道，Meta 因被指控刻意设计成瘾性产品诱导青少年，面临加州、科罗拉多州等四州高达 1.4 万亿美元的索赔。案件将于 8 月在加州开庭，索赔金额接近 Meta 市值。该公司否认所有指控，称“社交媒体成瘾”并非公认疾病。（IT之家）Anthropic 与 TeraWulf 签署 20 年数据中心租赁长约，总价值 190 亿美元 7 月 7 日消息，数字基础设施企业 TeraWulf 美国当地时间 7 月 6 日宣布，已同明星人工智能初创企业 Anthropic 签署一项为期 20 年的租赁协议，预计这笔交易将为 TeraWulf 创造 190 亿美元（约合 1292.34 亿元）的全周期收入。TeraWulf 将在美国肯塔基州 Hawesville 的 Justified Data 站点为 Anthropic 建设一个专门 AI 数据中心园区。该园区可容纳约 401MW 的关键 IT 负载，将分阶段开发，预计 2027H2 初步投用、2028 年初达到最大装机容量。此外，TeraWulf 在同一公告中宣布向合作伙伴 Fluidstack 出售其在得克萨斯 Abernathy 合资项目中的全部 50.1% 持股。相关合资企业成立于 2025 年，旨在建设一座规模达 168MW 关键 IT 负载的 AI 数据中心园区。（IT之家）今日热门视频
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OpenAI首席未来学家宣布离职 2026.07.08 本文字数：990，阅读时长大约1.5分钟作者 |第一财经 吕倩北京时间7月8日，大模型头部厂商OpenAI首席未来学家（Chief Futurist）约书亚·阿奇亚姆（Joshua Achiam）发文表示，将于本月底离开这家他效力了近九年的公司。区别于首席科学家岗位主攻模型、算法、技术研发落地，首席未来学家主要聚焦AI长期社会、政策、安全、宏观影响。作为见证OpenAI从非营利安全研究机构蜕变为全球商业巨擘的长期核心成员，阿奇亚姆的离职再度引发了外界对OpenAI内部转型与高层变动的关注。对于此次离职，阿奇亚姆表示，离开没有具体原因，而是他长久以来深思熟虑的结果。现在全世界都已经知道了AI发展潜力这个“秘密”，那么到顶级前沿实验室围墙之外，似乎也同样可以实现这一使命。他强调，自己依然坚信人类可以走向一个充满和平、空前繁荣以及充满无限社会与科学可能的未来，无论下一步去往何方，他都将继续致力于推动这一愿景的实现。 阿奇亚姆师从著名AI学者彼得・阿贝尔（Pieter Abbeel），专注深度强化学习中的安全探索研究。2017年，25岁的阿奇亚姆便以实习生身份加入OpenAI，到如今34岁，近九年时间，计算机已经能够解决前沿科学问题。阿奇亚姆在文章结尾致敬AGI安全，这也是他在OpenAI数年侧重投入的事情。 2024年9月，OpenAI前首席技术官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）宣布离职同日，阿奇亚姆被正式任命为新组建的“目标对齐”（Mission Alignment）团队负责人，旨在确保技术发展契合“AGI造福全人类”的宗旨。2026年2月，OpenAI将该使命一致性团队解散，虽然OpenAI官方称员工仍从事同类对齐相关工作，但阿奇亚姆被调任虚职，脱离一线产品安全管控，转向宏观长期社会、政策、文明层面AGI推演，不再拥有对新产品上线的前置审核权。安全人员也从独立团队转而嵌入各业务线。阿奇亚姆的作别，是OpenAI近年来安全派系“离职潮”的又一典型案例。此前，OpenAI内部负责技术安全与对齐的多位顶尖人才相继流失。包括前首席科学家伊利亚·苏茨克维尔（Ilya Sutskever）、超对齐团队负责人扬·雷克（Jan Leike）、前CTO米拉·穆拉蒂等。行业人士认为，OpenAI近期为筹备IPO、冲击估值新高，全力转向企业级编程及商业化变现，早期“非营利与技术安全至上”的基因正在加速被商业竞争逻辑侵蚀。阿奇亚姆这位长期坚守在安全与政策交叉口的老将离去，标志着OpenAI初创时期的理想主义色彩正在全方位向成熟商业科技公司转型。目前，OpenAI尚未公布是否会有人接替首席未来学家这一职位。微信编辑| 七三：bianjibu@yicai.com：business@yicai.com
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OpenAI首席未来学家宣布离职，商业化与安全路线裂痕加剧 北京时间7月8日，大模型头部厂商OpenAI首席未来学家（Chief Futurist）约书亚·阿奇亚姆（Joshua Achiam）发文表示，将于本月底离开这家他效力了近九年的公司。区别于首席科学家岗位主攻模型、算法、技术研发落地，首席未来学家主要聚焦AI长期社会、政策、安全、宏观影响。作为见证OpenAI从非营利安全研究机构蜕变为全球商业巨擘的长期核心成员，阿奇亚姆的离职再度引发了外界对OpenAI内部转型与高层变动的关注。对于此次离职，阿奇亚姆表示，离开没有具体原因，而是他长久以来深思熟虑的结果。现在全世界都已经知道了AI发展潜力这个“秘密”，那么到顶级前沿实验室围墙之外，似乎也同样可以实现这一使命。他强调，自己依然坚信人类可以走向一个充满和平、空前繁荣以及充满无限社会与科学可能的未来，无论下一步去往何方，他都将继续致力于推动这一愿景的实现。 阿奇亚姆师从著名AI学者彼得・阿贝尔（Pieter Abbeel），专注深度强化学习中的安全探索研究。2017年，25岁的阿奇亚姆便以实习生身份加入OpenAI，到如今34岁，近九年时间，计算机已经能够解决前沿科学问题。阿奇亚姆在文章结尾致敬AGI安全，这也是他在OpenAI数年侧重投入的事情。 2024年9月，OpenAI前首席技术官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）宣布离职同日，阿奇亚姆被正式任命为新组建的“目标对齐”（Mission Alignment）团队负责人，旨在确保技术发展契合“AGI造福全人类”的宗旨。2026年2月，OpenAI将该使命一致性团队解散，虽然OpenAI官方称员工仍从事同类对齐相关工作，但阿奇亚姆被调任虚职，脱离一线产品安全管控，转向宏观长期社会、政策、文明层面AGI推演，不再拥有对新产品上线的前置审核权。安全人员也从独立团队转而嵌入各业务线。阿奇亚姆的作别，是OpenAI近年来安全派系“离职潮”的又一典型案例。此前，OpenAI内部负责技术安全与对齐的多位顶尖人才相继流失。包括前首席科学家伊利亚·苏茨克维尔（Ilya Sutskever）、超对齐团队负责人扬·雷克（Jan Leike）、前CTO米拉·穆拉蒂等。行业人士认为，OpenAI近期为筹备IPO、冲击估值新高，全力转向企业级编程及商业化变现，早期“非营利与技术安全至上”的基因正在加速被商业竞争逻辑侵蚀。阿奇亚姆这位长期坚守在安全与政策交叉口的老将离去，标志着OpenAI初创时期的理想主义色彩正在全方位向成熟商业科技公司转型。目前，OpenAI尚未公布是否会有人接替首席未来学家这一职位。
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英伟达否认下一代AI服务器架构延期：产品路线图保持不变 AI（人工智能）芯片龙头英伟达紧急辟谣下一代AI服务器架构延期传闻。当地时间7月6日，据外媒报道，针对市场关于“下一代AI服务器架构面临重大延期”的传言，英伟达方面回应称：“我们的产品路线图保持不变。”此次风波源于行业知名供应链研究机构SemiAnalysis发布的消息。该机构于6日早些时候发文称，英伟达在今年3月的GTC大会上展示的下一代机架架构“Kyber NVL144”，由于复杂的PCB（印刷电路板）中板在制造过程中遭遇严重技术挑战，其量产和规模化部署可能面临超过12个月的重大延期，甚至可能被推迟至2028年。SemiAnalysis还表示，由于超大规模云服务商客户在实际运维中提出了强烈反对，英伟达取消了原本作为替代计划的NVL72x2背靠背机架设计。同时，鉴于CPO（共封装光学）当前面临的挑战，通过CPO连接8个Oberon机架的更大规模系统NVL576“也可能延迟或仅限于小批量出货”。据介绍，Kyber机架架构专为英伟达预计于2027年推出的Rubin Ultra GPU所设计。该设计旨在单台机架内集成多达144颗高性能芯片，采用全新的垂直机架设计，以极大地提升计算密度、降低网络延迟，并有望显著刺激CPO市场的需求。对此，咨询机构DGA-Albright Stonebridge Group的合伙人Paul Triolo认为，延期传闻“不应被过度解读为会影响英伟达在AI数据中心基建中的长期核心重要性”，英伟达此前也曾面临并解决过此类挑战。不过，由于电力供应仍是美国AI数据中心支出的主要制约因素之一，先进系统交付的延迟可以给美国更多时间来克服某些核心电力瓶颈。瑞穗证券分析师Jordan Klein表示，市场已多次出现类似英伟达新品延期传闻，此类消息更像是“吸引注意力的噪音”。6月下旬，由于市场传闻称英伟达要求PCB厂商降价10%，以及胜宏科技扩产拖累英伟达Rubin平台出货等，国产算力链的PCB板块一度大跌，该板块概念龙头胜宏科技（300476）6月23日重挫逾7%。对此，胜宏科技方面回应称，市场传闻很多，公司没有办法就每个传闻都做出回应。公司经营一切正常，基本面没有变化。7月6日当天，英伟达股价收涨0.37%收于每股195.55美元，总市值4.73万亿美元。AMD大涨6.61%，报收552.05美元。
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即日起，安卓备份数据将占用谷歌账号存储空间 IT之家 7 月 7 日消息，据外媒 Engadget 报道，自 7 月 7 日起，谷歌将调整账号存储空间的计算规则：安卓系统备份中的全部数据都会占用谷歌账号存储空间。此前，只有上传至 Google 相册的媒体文件、彩信中的照片和视频会计入容量上限。新用户将立即适配新规，现有用户则会在未来几个月分批收到更新。谷歌发言人回应称，系统备份可以把手机数据保存到谷歌账号，方便恢复数据或设置新设备。政策更新后，所有备份数据都会计入谷歌账号存储空间，预计平均仅增加 40MB。用户还将获得更清晰的存储信息和新的管理选项，可以自行决定备份哪些数据和应用。新的管理选项将出现在设备备份菜单中。除了选择是否备份各应用数据，用户还可以关闭设备设置、通话记录、短信和彩信的备份。这是谷歌近期再次调整存储政策。据IT之家了解，今年 5 月，谷歌开始测试缩减新账号的默认免费存储空间。未绑定手机号码的新账号，免费容量将由 15GB 降至 5GB。
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德适（02526）iMedLoop搭建生产力底座 开启医疗AI平台级估值溢价 在通用大模型的资本热潮渐趋理性，市场亟需寻找下一波硬科技增长曲线的宏观背景下，医疗AI赛道正悄然经历一场由“应用层”向“基础设施层”跃迁的价值重估。过去几年，绝大多数医疗AI公司停留在“应用层”开发，其价值天花板始终受制于通用大模型的能力边界，难以形成真正的差异化壁垒；而向“基础设施层”的纵深突破，则意味着企业必须承受高成本、长周期的专用基础模型预训练、医疗数据飞轮构建和私有化部署架构等重投入——这约等于从“给通用大模型打工”转向“掌握核心基座”，从依赖外部能力进化到自主定义技术标准，从而建立起断层式的竞争壁垒。 正是基于这一战略判断，德适（02526）选择了一条更重、但护城河也更深的路。7月4日，其在钓鱼台国宾馆正式发布iMedLoop™全球医疗影像数据平台，将上述底层能力的构建进一步落地。这不仅是一次单纯的产品发布，更是医疗AI行业从“手工作坊式”的项目制探索，迈向“工业化流水线”式规模化生产的分水岭事件。 图：医疗AI全域生态创新研讨暨 iMedLoop™ 全球医疗影像数据平台发布会现场对于敏锐的科技投资者而言，德适此次展示的不再是一个个孤立的“概念模型”，而是一套能够持续生产模型、验证模型并实现商业闭环的“生产力操作系统”。当行业痛点从“模型精度”转向“生产效率”，德适凭借其对医疗影像数据价值链的深度重构，正试图定义医疗AI下半场的核心竞争逻辑。从“概念车”到“流水线”：叩响医疗AI工业化大门的效率革命长期以来，医疗AI行业深陷于“高投入、低产出”的生产悖论之中。宋宁博士在发布会上指出，若沿用传统模式，即便动员全国25万名相关医生每日投入一小时，完成全量医疗影像检测项目的数据标注与模型训练亦需1200年。这一数字残酷地揭示了行业痛点：需求是工业级的，但供给端仍停留在手工作坊阶段。过去那种“一个病种、一批数据、一个项目”的定制化开发模式，虽然能打造出精美的“概念车”，却无法支撑起整个医疗体系智能化的“量产”需求。这种低效的生产关系，一直是制约医疗AI商业价值兑现的核心瓶颈。此次德适发布的iMedLoop™，其真正的战略价值在于构建了一套完整的医疗AI生产力底座，试图从根技术上解决效率问题。通过iMedImage®医学影像基座模型，德适将专病模型训练所需的标注数据量降至传统方式的1/200，开发周期缩短至1/12，算力成本降至1/10。这一组数据背后，意味着医疗AI的开发边际成本被大幅打破，规模化复制成为可能。 图：iMedLoop™ 医疗智能闭环：数据生成模型能力，应用反馈推动进化而配套的iMedStudio智能标注系统，则通过人机协同将三维CT标注从数小时压缩至一分钟内，并将专家标注的一致性从65%提升至99%。这种对“数据生产要素”的极致提纯，直接抬高了模型的性能上限。站在2026年的时间点回望，iMedLoop™的发布或许正是医疗AI的“福特时刻”——它不再追求制造更快的马车，而是致力于打造高效的流水线。从“定制手作”到“标准通货”：一场关于数据价值的供给侧改革在医疗AI的投资叙事中，“数据壁垒”曾被视为最坚固的护城河。然而，德适通过iMedLoop™展示了一种全新的可能性：当技术足够先进时，数据不再是稀缺资源，而是可被高效加工的流动资产。这一认知的转变，直接击碎了行业发展的第一块天花板。智通财经APP认为，德适的iMedImage®基座模型，通过极低的数据依赖度和极高的迁移学习能力，实际上是在医疗影像领域建立了一套通用的“工业标准”。这意味着，企业不再需要为每一个微小的病种重新“造轮子”，而是可以在基座模型的基础上，通过微调快速生成垂直应用。这种从“定制化开发”到“标准化生产”的转变，将极大地提升资本的使用效率，使得医疗AI企业有望实现制造业般的规模经济。与此同时，iMedStudio的出现则解决了医疗AI商业化落地的“最后一公里”问题。它将医生从重复性的体力劳动中解放出来，使其专注于复杂病例的审核和仲裁。这种“人机协同”的模式，不仅将标注效率提升了数十倍，更通过算法的介入保证了标注的一致性，从而为模型的临床注册和商业化推广提供了坚实的数据基础。更为深远的影响在于，iMedLoop™所构建的闭环生态，正在形成一种自我强化的商业飞轮。随着越来越多的医院和专家接入平台，平台上的数据量和模型数量将呈指数级增长。这些数据和模型在平台内不断流转、迭代和优化，将产生巨大的网络效应。 从“零和博弈”到“生态共赢”：重新定义产业组织方式在iMedLoop™的发布仪式上，一个值得注意的细节是，现场不仅有科技界的领袖，更有来自主管部门、权威媒体、行业协会、数据交易机构以及三甲医院的代表。这一“政产学研医用”多方共聚的阵容，本身就传递出一个强烈的信号：医疗AI的发展已经超越了单一企业的范畴，上升为国家战略和产业共识。 德适通过iMedLoop™所构建的平台，实际上是在扮演着“产业连接器”的角色。它连接了上游的数据资源、中游的技术开发和下游的临床应用，通过标准化的接口和协议，降低了整个产业链的交易成本。在这一生态中，医院可以更便捷地获取先进的AI工具，提升诊疗效率；科研机构可以利用平台上的数据和算力，加速医学发现；而德适则通过提供基础设施服务，获取持续的平台价值。此外，这场发布会的议程编排，实质上勾勒出了一幅医疗AI产业演进的宏观路线图。从顶层设计的政策导向与可信数据空间建设，到顶尖院士对大模型与智慧医院等前沿临床场景的学术共识，再到德适iMedLoop作为底层技术抓手的正式亮相，以及随后的生态签约与圆桌对话，整个流程将政策指引、学术共识、技术底座与产业协同进行了高度整合。这并非一次孤立的产品推介，而是一次产业要素的系统性对齐。它向资本市场传递了一个明确的信号：医疗AI行业正跨越早期“单点突破”与“项目制样板”的初级阶段，全面迈入以“平台化、工业化、生态化”为特征的新周期。对于资本市场而言，德适的价值逻辑正在发生质变：它不再仅仅是一家“做医疗影像AI的公司”，而是正在成为组织医疗AI生产资料、生产工具和生产场景的“产业组织者”。当行业从模型之争转向生产力之争，德适凭借其平台化战略，已然抢占了价值链的核心位置。从资本市场估值维度测算，德适的潜在价值天花板清晰可量化。公开数据显示，国内医疗影像数据、模型训练、临床服务一体化平台长期市场空间超千亿港元。德适iMedLoop搭建行业稀缺全闭环生产力底座，覆盖数千家医院、上万种病种模型开发需求，叠加MaaS订阅、模型授权、医疗器械注册商业化多重收入曲线，长期具备支撑千亿市值的产业基本面与增长空间，也是港股大模型、18A医疗AI赛道稀缺的平台型千亿级潜力标的。
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探访全球机器人开发选品选型服务中心 来源：新华网 这是在全球机器人开发选品选型服务中心展示的具身机器人（7月4日摄）。 全球机器人开发选品选型服务中心由深圳市宝安区科创局联合深圳市机器人协会共同打造，于2026年4月8日正式启用，首批百余家企业通过“实物陈列+信息数据库”相结合的方式，全面展示人工智能算法、核心部件、上游配套组件、整机制造等全产业链环节。 新华社记者 梁旭 摄 7月4日，璇玑动力四足机器人在全球机器人开发选品选型服务中心进行展示。 全球机器人开发选品选型服务中心由深圳市宝安区科创局联合深圳市机器人协会共同打造，于2026年4月8日正式启用，首批百余家企业通过“实物陈列+信息数据库”相结合的方式，全面展示人工智能算法、核心部件、上游配套组件、整机制造等全产业链环节。 新华社记者 梁旭 摄 7月4日，参观者在全球机器人开发选品选型服务中心参观。 全球机器人开发选品选型服务中心由深圳市宝安区科创局联合深圳市机器人协会共同打造，于2026年4月8日正式启用，首批百余家企业通过“实物陈列+信息数据库”相结合的方式，全面展示人工智能算法、核心部件、上游配套组件、整机制造等全产业链环节。 新华社记者 梁旭 摄 7月4日，参观者在全球机器人开发选品选型服务中心体验灵巧手。 全球机器人开发选品选型服务中心由深圳市宝安区科创局联合深圳市机器人协会共同打造，于2026年4月8日正式启用，首批百余家企业通过“实物陈列+信息数据库”相结合的方式，全面展示人工智能算法、核心部件、上游配套组件、整机制造等全产业链环节。 新华社记者 梁旭 摄 7月4日，戴盟机器人的工作人员进行展示。 全球机器人开发选品选型服务中心由深圳市宝安区科创局联合深圳市机器人协会共同打造，于2026年4月8日正式启用，首批百余家企业通过“实物陈列+信息数据库”相结合的方式，全面展示人工智能算法、核心部件、上游配套组件、整机制造等全产业链环节。 新华社记者 梁旭 摄 7月4日，参观者在全球机器人开发选品选型服务中心内了解机器人产品。 全球机器人开发选品选型服务中心由深圳市宝安区科创局联合深圳市机器人协会共同打造，于2026年4月8日正式启用，首批百余家企业通过“实物陈列+信息数据库”相结合的方式，全面展示人工智能算法、核心部件、上游配套组件、整机制造等全产业链环节。 新华社记者 梁旭 摄 这是同川精密展示的谐波减速器（7月4日摄）。 全球机器人开发选品选型服务中心由深圳市宝安区科创局联合深圳市机器人协会共同打造，于2026年4月8日正式启用，首批百余家企业通过“实物陈列+信息数据库”相结合的方式，全面展示人工智能算法、核心部件、上游配套组件、整机制造等全产业链环节。 新华社记者 梁旭 摄 7月4日，参观者在全球机器人开发选品选型服务中心参观。 全球机器人开发选品选型服务中心由深圳市宝安区科创局联合深圳市机器人协会共同打造，于2026年4月8日正式启用，首批百余家企业通过“实物陈列+信息数据库”相结合的方式，全面展示人工智能算法、核心部件、上游配套组件、整机制造等全产业链环节。 新华社记者 梁旭 摄
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HBM之父金正浩：AI本质是内存，GPU真正利用率仅10%-30% IT之家 7 月 6 日消息，被誉为“HBM 之父”的韩国科学技术院（KAIST）电气系教授金正浩近日接受《东亚日报》采访时表示，AI 的核心竞争力正在从 GPU 转向内存。 金正浩认为 AI 的本质是内存，GPU 在 AI 推理中的利用率远低于理论水平。AI 每次输出结果，都必须先从 HBM 读取数据、传到 GPU 进行计算，再将结果写回内存。就算部署 100 万块 GPU，真正用于计算的时间也只有 10%-30%。并且过去的 AI 主要集中在训练阶段，因此 GPU 是决定性能的核心。而着眼现在和未来，AI 将进入推理时代，此时真正能决定性能的，是一次能处理多少数据、能以多快速度处理数据，因此内存能力将直接决定 AI 性能。当然，目前已经有 HBM 这种专门适配 AI 的高带宽内存方案。但随着 AI 迈入多模态化和 Agentic AI（代理式人工智能）出现，人们将越来越需要保存视频、文档、长期记忆等海量冷数据。因此，将 NAND 闪存像 HBM 一样堆叠的 HBF 技术将在未来成为主流。金正浩更是预测，10 年后 HBF 的市场需求将超过 HBM。到了更远的未来，HBS（高带宽 SRAM）将成为主流。这种技术将采用读写速度比 DRAM 快 1000 倍的 SRAM，其构想包括在整片 12 英寸晶圆上铺设 SRAM、将容量提升至约 1600GB，实现大容量高速数据处理。此外金正浩设想，未来的 AI 计算机将演变成一个庞大的“三维建筑”：HBM 将充当商场角色，HBF 层相当于住宅区，HBS 则承担高速缓存功能。各种形态的 HBM、HBF、HBS 组合在一起，给 GPU 供给数据，形成约 100 层规模的 3D 复合架构。IT之家注：金正浩长期致力于高带宽内存（HBM）与 2.5D/3D 集成封装研究。他从 2010 年开始和 SK 海力士研发 HBM1，并在去年参与 HBM4-HBM8 长期发展路线图规划，
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别想用软色情做智能体的跳板 出品｜虎嗅ESG组作者｜陈玉立头图｜视觉中国本文是#ESG进步观察#系列第169篇文章本次观察关键词：供应链治理近日，豆包与千问几乎同时宣布下线智能体功能。据公开报道，豆包智能体下线后，相关功能存在于独立产品“猫箱”；而千问处理得更彻底，直接关闭相关功能且不提供迁移路径。两家大厂不仅处置方式类似，时间点也高度一致——都卡在7月15日《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》正式施行之前，办法提到需对虚拟恋人、深度角色扮演、情感依附类AI设立强约束。因此，大厂切掉的并非问答、办公、搜索、代码、工作流这类通用AI能力，真正被重新定价的是过去一两年里快速膨胀的关系型智能体：用户自建人设、角色扮演、虚拟恋人、情感陪伴、公开分发的智能体广场。一句话总结：智能体没有整体退潮，退潮的是低门槛UGC、情绪依赖和灰色亲密互动撑起来的那部分增长。在新规之后，智能体赛道可能开始分流：任务型智能体继续发展，关系型智能体进入强合规时代，带情感陪伴功能的AI“情趣”硬件大概率被堵在门外。 大厂切割“关系型智能体” 在豆包与千问的动作中，值得观察的地方在于“下线的究竟是什么”。从平台处理方式看，豆包并没有放弃大模型主产品，也没有放弃AI助手能力，反而选择把高风险互动功能从主App中剥离，只在独立产品中存续。这一动作的含义明确：主App要继续承担大众效率工具、搜索入口、AI助手的角色，情感互动、角色扮演、用户生成智能体这类风险更高的功能，则被放到“隔离区”。千问的处理则是直接关闭，且不给迁移路径，说明平台对这块业务的判断更冷。如果一个非核心功能带来的审核成本、监管压力、舆论风险超过业务收益，关掉就是最干净的选择。此次下架动作中两家底层逻辑一致：关系型智能体在大厂主入口里的位置变了。过去它能带来互动、时长和用户参与；现在，它开始变成风险资产。一个值得追问的议题是，为什么关停智能体的是豆包、千问？为什么WorkBuddy这类产品看起来没有受到同样冲击？答案大概率藏在产品属性里。WorkBuddy这类偏办公、企业协作、工作流的智能体，处理的是任务：写文档、做纪要、调流程、跑数据。它的主要风险集中在数据权限、企业信息安全、输出准确性和流程责任上；而关系型智能体处理的是人和拟人对象之间的关系，用户完全可以创建一个“AI女友”“AI男友”“病娇妹妹”“霸总伴侣”，加上平台再提供广场、推荐、和分享，这就从工具变成了拟人化内容平台，风险也就随之放大。首先可能会带来UGC失控。用户可以低成本创建人设、设定语气、关系、头像、开场白，再公开发布。供给越丰富，审核压力越大。此前上海累计下架1.4万个违规智能体，就是一个很直接的信号：不加管制的开放智能体生态容易滋生擦边内容、侵权人设、真人仿冒和低俗互动。其次是关系依赖。普通问答助手回答完就结束，关系型智能体会持续记忆、主动关心、使用亲密称呼、模拟陪伴关系。用户投入越深，产品留存越强，付费转化也越容易。但在未成年人、心理脆弱人群、孤独老人等场景里，这种黏性很容易越过安全边界。最后是平台分发责任。一个用户自己创建、自己使用的智能体，风险半径有限；一旦进入智能体广场、排行榜、搜索页和推荐流，平台就参与了放大。此时再用“用户自建”解释责任，就有些“无力”了。这就是豆包、千问这类大流量入口最敏感的地方，它们做全民AI助手的品牌要求是干净、可信、普适。但主App里如果混入大量虚拟恋人、暧昧陪伴、侵权角色、擦边人设，一旦被截图传播，损害的会是整个产品的公共信任。豆包和千问的下架动作本质上都是停止为非核心场景承担额外风险。两者都说明，大厂已经开始给关系型智能体重新算账。 新规把边界画到了产品形态上 新规真正有杀伤力的地方，在于它没有停留在“内容审核”层面，而是把监管边界延伸到了服务定义和产品形态。据《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》第八条指出，生成、提供淫秽色情、亲密性模拟交互内容或硬件功能，被明确禁止。这条规则直击“拟人化关系商业化”的灰色地带。过去很多AI陪伴产品会用“情感”“陪护”“孤独经济”包装自己。表面上它们提供倾诉、陪伴、安慰，实际上增长最强的是更暧昧的部分：不限于亲密称呼、恋爱角色、暧昧对话等。用户越投入，停留越久；关系越强，付费越容易。关系型智能体把AI从工具变成关系对象，把一次性的使用变成持续性的陪伴。会员、角色权益、高级模型、道具、订阅，都可以接在这条关系链上。问题也出在这里。当产品开始利用孤独、亲密需求、情绪脆弱性提高留存和付费，监管关注点就会从“模型有没有说错话”转向“平台有没有制造依赖”。如果再叠加未成年人、诱导消费、色情暗示、侵权人设、心理疏导越界，风险等级会迅速上升。所以，新规划出的边界可以概括成一句话：情感陪护可以做，把陪护关系性化不行；拟人化交互可以做，用拟人化关系导向情欲消费不行。从这一角度看，对AI硬件公司的压力更大。很多硬件从业者原本以为，拟人化互动监管主要影响聊天App、智能体平台、虚拟陪伴软件。但新规覆盖的是“拟人化互动服务”，硬件只要搭载语音陪伴、主动关怀、仿人外观，就可能进入监管视野。尤其是AI陪护机器人、AI宠物、AI玩具、老人陪伴终端等。这些产品天然会强调陪伴感。为了提高用户黏性，厂商会设计专属称呼、情绪识别、主动问候、记忆偏好、拟人语气甚至肢体动作。这些设计本身并不必然违规，但边界会变得非常敏感。儿童场景涉及未成年人保护、防沉迷、价值观引导、诱导消费等；老人场景涉及认知能力下降、健康建议误导、诈骗风险等。只要厂商宣传自己提供“陪护”“心理疏导”“情绪安抚”，就不能再把自己简单定义成卖硬件。更高风险的是“情感陪伴AI+性交互硬件”。成人硬件行业过去有一个明显痛点：一次性消费多，持续留存弱，用户关系浅。AI给它提供了新的想象空间：让硬件拥有人格、记忆和情绪回应，把工具变成“伴侣”，再通过订阅、内容、互动脚本实现持续变现。新规直接堵住了这条路。一款产品如果同时具备AI情感陪伴、长期人格记忆、情欲互动算法、仿真性结构或模拟性行为机械结构，就很难再被解释成普通成人用品或普通陪护设备。它的风险不再是模型偶尔越界，而是产品设计目标本身踩线。新规施行后，这类产品在安全评估、上市销售、渠道合规上都会遭遇实质障碍。软件产品出问题，还能下线入口、调整模型、增加过滤、修改提示词。硬件一旦开模、生产、铺货、上市，整改成本极高。产品形态如果已经带着亲密模拟结构，合规风险就被固化在设备上。所以AI硬件从业者的压力，来自一个更前置的问题：产品定义能不能经得起审查。你到底是生活辅助设备，还是虚拟伴侣？是老人照护终端，还是借陪护之名包装亲密互动？是情绪支持工具，还是通过人格化关系推动情欲消费？这些问题回答不清，产品很难走远。 智能体开始分流 一个判断是，智能体行业接下来不会整体降温，但会明显分层。第一类，任务型智能体会继续加速。办公助手、企业知识库、代码智能体、客服助手、会议纪要、数据分析助手、流程自动化Agent，这些产品解决的是明确任务。它们的价值可以用效率、成本、准确率、响应速度、流程节省来衡量。这类产品的合规重点主要在数据安全、权限控制、企业审计、输出责任。它们不会主动制造亲密关系，也不依赖用户情绪黏性变现。WorkBuddy这类产品能相对平稳，原因就在这里。它有风险，但风险类型清楚；它要治理的是“组织如何安全使用AI”，不是“用户是否对一个虚拟人格产生依赖”。第二类，关系型智能体进入强合规时代。AI恋人、虚拟男友/女友、情绪陪伴、角色扮演、用户自建智能体、智能体广场，并不会因为新规直接消失。陪伴、倾诉、孤独缓解、养老辅助、心理支持，都是真实需求。AI在这些场景里也有价值。但过去那套玩法走不通了。开放UGC、擦边人设、低成本角色库、热门榜分发、亲密互动拉留存、会员订阅收割情绪依赖，这条链路会越来越难做。平台必须补上年龄分级、防沉迷、未成年人保护、内容审核、真人仿冒治理、角色版权审核、风险提示、诱导消费限制、情感依赖边界管理等。而这些东西也都会进入成本表。过去一个小团队接入模型API，做一套角色模板，加上广场和分享机制，很快就能跑出一个陪伴产品。合规成本没有显性化时，增长故事很好讲。一旦审核、投诉、版权、未成年人保护、心理风险干预都变成硬成本，很多产品的商业模型会被重新计算。关系型智能体仍有机会，但会从“野放式增长”进入“强边界运营”。留下来的，不会是最会撩拨情绪的团队，而是能把场景、责任和风险讲清楚的团队。第三类，“拟人化AI+情欲硬件”会被挤出主流市场。这类产品的问题最尖锐。聊天产品偶发越界还能补救，硬件产品一旦把仿真结构、亲密模拟、情欲算法和AI人格绑定起来，就已经完成了高风险产品闭环。新规拆掉了很多灰色包装：你不能一边宣称养老陪护、心理疏导、日常陪伴，一边设计情欲互动算法和性交互硬件；不能一边享受拟人化关系带来的高黏性，一边又把风险藏在“成人自愿使用”的叙事里。这显然会带来一轮行业出清。短期内，平台会收缩智能体业务，清理敏感角色，降低情感陪伴功能在主App里的权重；AI陪伴产品会强化分级、审核和提示；部分AI硬件项目会推迟上市，重新评估外观、交互和功能边界。长期看，智能体行业会回到更清晰的价值框架里：能提高效率的继续做，能提供照护的规范做，依赖擦边和情欲变现的退出。这也是豆包、千问这次动作给行业的最大信号。它们并没有否定AI应用，也没有否定智能体方向。它们只是用产品调整告诉行业：关系型智能体不能再无差别地塞进主入口，平台不能继续把高风险互动当成低成本增长工具。AI行业进入下一阶段后，竞争不只看模型能力、入口流量和交互体验，还要看合规能力、风控体系和社会信任。过去，智能体被想象成一个“什么都能扮演、什么关系都能模拟”的万能入口。新规之后，这一想象需要重写。所谓“智能体告别野蛮生长”，说到底，是行业开始为产品边界、用户脆弱性和商业模式付账。 本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4872727.html?f=wyxwapp
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切断2500台终端后 "星链"又成缅甸诈骗园区头号服务商 当你觉得屏幕对面的“真爱”太完美，小心，你面对的可能是不眠不休的AI。最近，一份从缅甸诈骗园区流出的记录揭开了全球电诈“工业化”的新面貌。一名被拐到缅甸的印度小伙透露，他一个月同时扮演几十个身份，接触了来自17国的5万名目标。马斯克的“星链”（Starlink）成了缅甸诈骗园区的头号网络服务商，美国ISP服务商承载了园区近五分之一的流量。美国区块链情报公司TRM Labs全球政策负责人阿里·雷德博德警告，全球电诈行业正滑向不需要人的方向。“我们正走向一个也许不再需要人类骗子的世界。你只需要成百上千、上百万个AI代理，它们不用睡觉、不用吃饭，全天候干这件事。”百种语言自动回复绩效不达标就挨打一名被拐至缅甸妙瓦底附近“太昌”诈骗园区的印度男子透露，AI普及后，园区给一线员工下达的绩效要求极为苛刻。园区要求，与每一位被联系上的目标建立起情感依赖乃至“恋爱式”信任，整个周期被压缩在4天以内完成。在网上，印度小伙萨菲尔·穆罕默德·库里曼尼尔是28岁的新加坡女性“艾拉”。真实世界里，他是被拐进缅甸诈骗园区的印度青年。他回忆称，一个普通班次里，他要用几十个虚假账号同时和100多人聊天，主管拎着电棍在工位间来回巡视。仅一个月，他就把来自至少17个国家的约5万人列为目标。 印度小伙萨菲尔·穆罕默德·库里曼尼尔他偷带出园区的记录显示，这份“客户名单”上有库尔德斯坦的裁缝、土耳其的糕点师、吉尔吉斯斯坦的牧羊人、伊拉克的士兵、俄罗斯的工程师、德国的刷墙工、阿根廷的港口官员、印尼的学生、波兰的保安，还有格鲁吉亚的奶农。“那里每个人都是机器人。”他在印度南部的家中说。库里曼尼尔的“生产力”基于AI。他从工位电脑上偷偷截了一张图带出园区，美国华盛顿安全研究机构C4ADS据此识别出一套名为“空天智能获客”的软件平台。调查还发现了另一套类似软件“全球社交流量导航”，一名前诈骗从业者称之为工业级电诈的“一站式商店”。据C4ADS分析，两套软件都主要调用了美国AI公司OpenAI的ChatGPT和美国谷歌公司的Gemini，用途包括自动生成聊天回复、驱动可以打磨“人设”的角色扮演机器人，以及嵌入覆盖100多种语言的实时翻译。软件还负责另一件事，追踪每个工人的绩效。这个功能在库里曼尼尔身上留下了实感。照片显示，他因为“骗术不佳”挨打，身上被抽得红肿。“他们走近我电脑的时候，我的手会发抖、出汗。”他说，到了夜里，他和一同被拐来的好友蜷在同一张窄铺上睡，害怕独自入眠。库里曼尼尔最终通过巴林的一个熟人，联系上替园区里21名印度人经手赎金的中间人。他和好友各自付了50万印度卢比，约合人民币35651元，买回了自己的自由。20万条联网记录每五条有一条走美国线路链上数据显示了这类工具的能量。美国区块链情报公司TRM Labs追踪发现，“全球社交流量导航”软件关联的一只加密钱包在2024年4月至2025年12月间收到86万美元付款，其中至少有4笔来自已知诈骗网络关联钱包，而这些诈骗网络合计卷走了至少7500万美元。马萨诸塞州60多岁的离异男子克里斯·科洛库西斯，花了很长时间才弄明白，大洋对岸的骗子是怎么借着美国技术找到他的。最初他只看到，那个在社媒上主动联系他的女人有一个纽约号码，自称在亚特兰大一家知名金融公司工作。“伊丽莎”提议视频通话，画面里的她和照片上一样金发漂亮。 美国马萨诸塞州60多岁的离异男子克里斯·科洛库西斯如今他不知道“伊丽莎”人在哪里，跟自己聊天的是她还是ChatGPT，甚至不知道对方是不是女人。他只知道，自己在其指导下“投资”的40万美元没了，多年攒下的退休保障一并消失。“你就觉得整个世界塌了。”他说。科洛库西斯们和骗子之间，隔着一条由网络服务商铺成的通道。对缅甸KK园区、太昌、帕卡卢附近新园区等诈骗基地共202013条设备联网记录（数据由反人口贩卖组织在2025年2月至2026年1月间采集）的分析发现，每五条信号中就有一条是经由美国注册公司路由，比例远超其他任何非本地区国家。美国甲骨文公司名下100多个美国地理定位IP地址曾在2025年2月至4月间被KK园区使用，该公司回应称“正就此事与执法部门认真合作”。美国最大的固定电话及移动电话电信服务供应商AT&T名下IP在三处园区出现过，该公司已于去年9月起实施新规，要求企业客户以自己的网络身份路由流量，不得再借AT&T的名头，以压缩伪装空间。总部在科罗拉多州的云服务商DigitalOcean至少有41个IP被园区设备使用过。2025年1月25日，科洛库西斯按对方指示，把8万美元现金在桌上码放整齐。“伊丽莎”告诉他，只要交上这最后一笔，账户里的钱就能全部解锁提现。次日清晨，一个开着挂纽约牌照吉普车的年轻人踏着薄雪走到他家门口，自称“文森特”，让他把成沓的50和100美元钞票装进一只塑料购物袋。离开时，文森特笑容满面，摆了摆手。“下次见，”他说，“也许吧。好，拜拜。”切断2500台终端之后星链半年重回缅甸第一马斯克旗下的星链目前是缅甸全国使用最广的互联网服务商，已知诈骗园区也在其覆盖之内。亚太互联网信息中心（APNIC）数据显示，2025年初，泰国一度切断边境对面诈骗园区的网络、电力和燃气，星链成了绕开封锁的出路，卫星影像显示白色天线在园区屋顶迅速铺开。2025年4月，就在美国筹备制裁东南亚诈骗网络之际，星链把一批原属坦桑尼亚的IP地址重新划拨，为缅甸设立了专用地址段。到2025年6月，星链以14%的市场份额登上该国第一名。2025年10月，在又一轮大规模打击中，星链宣布切断诈骗园区附近2500多台设备，在缅用户几近腰斩，市场份额从15%跌到6.5%。但2025年12月起，用量回涌，今年2月重回第一，如今份额接近20%。据联合国统计，缅甸的诈骗园区已从数十个国家裹挟约30万人，其中许多人违背自身意愿。泰缅边境的妙瓦底是一片蓝顶建筑群，屋顶点缀着白色卫星天线。埃塞俄比亚工程师埃比萨说，他于2024年12月至2025年12月被困在那里，工作是搜集富有而易受骗男性的电话号码，因完不成指标，他被殴打、电击、关禁闭、罚做几小时体能。有一次他试图躲开一顿毒打，没能跑掉，被保安打瞎了一只眼。今年他从埃塞俄比亚的家中传出消息称，医生已确认其视力无法挽回。 2025年2月26日，在缅甸妙瓦底，一些据信被贩卖到诈骗中心并被迫工作的人员同在妙瓦底的尼日利亚人奥宾纳·奥基阿杜再也没有回家。据三名工友和他尼日利亚家人的说法，2025年10月28日下午，他和室友在一个业绩不佳的夜班后被点名受罚。室友瓦伦丁回忆，挨打回到宿舍后，奥基阿杜开始不受控制地发抖，滑倒在地。“我会这样死掉的。”瓦伦丁记得他喊道。人被带走后，第二天他的电脑消失了，名字也从工作群聊里被删除。瓦伦丁再没见过他。去年10月，KK园区被拆除，几十台星链终端被查扣，几乎树倒猢狲散。然而，广告技术数据追踪发现，到今年1月，至少7台曾在KK园区使用的设备迁到了西北约30公里外帕卡卢附近的新园区。分析师埃里克·海因茨识别出，至少有25处去年秋天打击行动后新建或明显扩张的园区，卫星影像显示，空地在几个月内变成工业规模的办公园区，新路穿林而过。设备数据显示，其中至少13处的诈骗者一如从前使用星链。 2025年10月19日，当地士兵查扣KK园区的星链卫星互联网设备“这些新园区在荒郊野外冒出来，围着高墙、盖着一堆楼，屋顶架着一堆终端，”海因茨说，“你（指星链公司）应该有能力关掉它们，而且谁在为这些订阅付费，应该有账可查。”OpenAI和谷歌公司回应调查显示，美国科技公司的技术正在为全球诈骗产业的工业化、全球化提供动力，其深度此前从未被完整揭示。调查基于数万份外泄的诈骗中心文件、视频和照片，对缅甸四处受美国制裁诈骗园区一年间超过20万条设备联网记录的分析，以及对19个国家58名受害者和三十多名现任、前任诈骗从业者的采访。调查并未发现证据显示这些美国公司自身违法。针对上述事件，OpenAI公司回应称，诈骗分子使用ChatGPT的方式往往和几亿普通用户一样，翻译、写消息、做基础调研，甄别起来并不容易；但通过长期追踪用户行为中的欺骗和操纵模式，该公司识别诈骗的准确率可达95%，每月封禁约10万个诈骗账号。谷歌仅表示，其“致力于负责任地开发AI”，并为模型设置了过滤诈骗内容的安全护栏。美国民主党参议员玛吉·哈桑已要求SpaceX公司说明详情。她表示：“鉴于星链是许多诈骗分子的卫星互联网首选，切断他们的星链接入，是从源头防诈的关键一环。”红星新闻记者 邓纾怡
