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一周AI大事：马斯克xAI裁员三分之一；新一波AI工具潮来袭 一、AI技术与产品发布——神曲三秒即成，视频一键生成，AI新品将“创作速度”拉满 1. 新闻：Stability AI发布企业级音频生成模型Stable Audio 2.5，它能生成保真度更高、时长更长（2秒内可生成3分钟音轨）的音频内容，且指令遵循能力更强。Stable Audio 2.5还支持音频修复与扩展功能，用户只需输入一段音轨即可让模型进行延伸创作。目前该模型已经部署在StableAudio.com平台。 锐评：以前三年学作曲，如今三秒出神曲。 2. 新闻：百度推出开源权重“思考”模型ERNIE-4.5，总参数量210亿，激活参数量约30亿，支持128K上下文窗口，在多个推理基准测试中表现出色：AIME2025得分78%，HumanEval+得分90.8%。ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking模型及其相关资源已经上线Hugging Face。此外，百度的ERNIE X1.1在2025年Wave Summit Create大会上正式亮相。百度声称，基于ERNIE 4.5构建的ERNIE X1.1性能可比肩GPT-5和Gemini 2.5 Pro。 锐评：指标亮眼不说，还敢硬刚GPT-5和 Gemini 2.5 Pro。 3. 新闻：阿里巴巴通义千问团队宣布推出“Qwen3-Next”系列模型，并开源前沿混合专家（MoE）模型Qwen-Next-80B-A3B，提供“思维链”以及“指令调优”两种版本，运行效率显著提升。其中Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct版本在复杂推理任务中的效率显著提升，性能接近Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507。相关模型的最新信息已在HuggingFace的Qwen3-next项目页公布。 锐评：参数不大，性能炸裂，主打一个“花小钱办大事”。 4. 新闻：Decart发布Lucy 14B视频生成模型，以"突破性的生成速度"重新定义行业标准。Lucy 14B仅需6.5秒即可生成5秒高清视频片段，现已在Fal.ai平台上线。 锐评：编剧压力越来越大，想法得跟上AI出片速度。 5. 新闻：腾讯发布开源权重图像模型混元图像2.1（Hunyuan Image 2.1），参数量170亿，支持生成高质量2K图像。该模型性能接近GPT-Image和开源图像生成模型标杆SeeDream 3.0，目前已经上线Hugging Face。 锐评：腾讯主打一个稳扎稳打，在开源社区刷足了脸熟和好感度。 6. 新闻：阿里巴巴通义千问团队推出Qwen3-ASR-Flash实时语音识别服务，该服务基于Qwen3-Omni构建，支持歌唱识别、11种语言及多方言处理。阿里巴巴展示的通话转录不仅风趣，还印证了Qwen3-ASR-Flash在嘈杂环境下辨别人声的强大能力。用户可通过聊天工具QwenChat体验这项新服务。 锐评：通义千问这波像给语音识别装了“顺风耳”。 7. 新闻：ElevenLabs为其音频模型新增混音（Voice Remixing）功能（Alpha版），可在保留音色特征的前提下调整性别、口音和年龄等属性。 锐评：能P的不仅是图像，还有声音。 8. 新闻：阿联酋MBZ人工智能大学（MBZUAI）人工智能实验室发布K2-think开源模型，参数量320亿，基于Qwen-2.5微调，侧重数学和推理性能。官方公告称该模型具备“高级推理”能力且推理速度快。该团队已发布K2-Think技术报告，并提供在线试用。 锐评：中东土豪抄中国大厂“作业”，国产模型出海也是学霸担当。 9. 新闻：Anthropic为Claude新增原生文件创建和编辑功能，支持在聊天界面直接处理Word、PowerPoint、Excel和PDF文档。该功能支持智能体驱动的文档工作流，用户只需描述需求、上传相关数据，即可获得可直接使用的文件，突破了以往只能生成文本或应用内内容的限制。目前Max、Team和Enterprise用户已经开放功能预览，Pro用户需再等“数周”才能体验。 Anthropic同步推出工作团队记忆功能。Team和Enterprise用户现可启用跨聊天的背景信息记忆功能（如偏好、项目、客户需求），从而避免在多用户项目中重复进行信息说明。该功能配备管理员权限与无痕模式选项。 锐评：妥妥的“天选打工人”。 10. 新闻：Decart发布可下载版《我的世界》（Minecraft）实时世界生成模组Oasis 2.0，让玩家能在游戏中体验AI驱动的世界生成功能。其官网提供安装指南和演示视频。 锐评：玩家再也不用靠方块苦苦堆砌《我的世界》，秒开无限平行宇宙。 11. 新闻：Box在BoxWorks大会上推出了新的智能体AI功能，主要是名为Box Automate的AI智能体操作系统，它通过自定义任务拆分来提升非结构化数据工作流的可靠性。 锐评：琐碎活儿全都能拆着干，Box让文件也能自己加班。 12. 新闻：Anchor联合创始人推出AI教育应用Oboe，用户可通过提示词创建灵活的学习课程。其复杂的多智能体架构可快速生成文本、音频、游戏和测试等九种形式的内容。当教师率先使用AI时，便无需担忧学生使用AI的问题。 锐评：与其防着学生用，不如自己也拿起AI“武装”自己。 13. 新闻：谷歌面向教育工作者和学习人士发布“AI素养资源库”，整合课程和课堂活动资源，帮助人们理解并负责任地使用AI工具，将AI素养与数字素养并列为核心能力。该资源上线时间恰逢新学年开学，旨在满足日益增长的课堂教学材料需求。 锐评：AI“神器”造出来了，现在谷歌顺便给大家出本《使用说明书》和《思想品德》课本。 二、AI研究资讯——把随机性按在GPU里摩擦，科研人员开始给大模型做‘稳态改造’ 新闻：米拉·穆拉蒂（Mira Murati）的思维机器实验室（Thinking Machines Lab）公布了其首项研究成果《克服大语言模型推理中的非确定性》，专注于创建具备可复现响应能力的AI模型。研究称，通过精确控制GPU内核调度，可以消除AI模型的随机性。这一创新旨在通过确保响应的一致性，为企业提升可靠性，并改进强化学习的训练效果。 锐评：AI终于治好了自己的“选择困难症”。 三、AI商业与政策——融资狂飙、巨头联姻、监管跟进，AI生意经和紧箍咒齐飞 1. 新闻：OpenAI与微软就下一阶段合作签署了新的谅解备忘录，并发布联合声明称双方正努力敲定最终协议，强调持续关注安全问题。此举回应了数月来关于双方就合作关系重新谈判的传闻。根据协议，OpenAI能够将其营利部门转型为公益性公司（PBC），此举不仅能拓展其融资渠道，也为未来启动上市增加了更多可能性。协议还将授予非营利机构价值1000亿美元的PBC股份。 在与微软签署备忘录的同时，OpenAI还同步发布了关于非营利机构与PBC架构的声明，称调整组织架构是为了更好地支持社区投资和安全承诺。OpenAI宣布启动5000万美元赠款计划的第一阶段，开放名为“以人为本AI基金”的首轮申请。该公司称，该基金旨在支持AI素养、社区创新和经济机会等领域的发展。 锐评：吵归吵，闹归闹，大家还是一起赚钱的好兄弟。 2. 新闻：OpenAI面向有志于AI开发的建设者推出OpenAI Grove社区计划。该项目通过数周线下活动提供导师指导、计算额度与资源对接，以拓宽AI开发者的参与路径。 锐评：前脚刚和大佬们签完几千亿的单子，后脚就来扶持小兄弟们搞开发。 3. 新闻：甲骨文宣布与OpenAI达成一项价值3000亿美元、为期五年的计算合作协议，此举推动公司股价飙升。该公司创始人拉里·埃里森（Larry Ellison）的财富单日暴增980亿美元，一度以3930亿美元的身价超越特斯拉CEO埃隆·马斯克（Elon Musk），登顶彭博亿万富豪指数榜首。根据协议，2027年起OpenAI将采购并使用甲骨文的云基础设施来处理AI工作负载。 锐评：不管AI的风怎么吹，最终还是得有人修机房。 4. 新闻：英伟达发布“AI工厂”参考设计，与合作伙伴共同推出涵盖计算、网络、冷却和集成模式的方案。英伟达称其为构建可扩展、高能效的生产级AI基础设施的蓝图。 锐评：老黄不仅要卖“锄头”，还要研究怎么修“菜地”。 5. 新闻：Mistral在最新一轮融资中筹集资金17亿欧元，公司估值达到117亿欧元。其中阿斯麦投资13亿欧元获得11%的股份。 锐评：欧洲AI“独苗”Mistral再次喜提巨款，光刻机巨头阿斯麦亲自下场。 6. 新闻：AI搜索初创公司Perplexity据报道以200亿美元的估值获得2亿美元融资。两个月前，该公司刚完成一轮1亿美元的融资，目前总融资额达到15亿美元。 锐评：成立没多久，估值坐火箭。 7. 新闻：机器人初创企业的风险投资显著增长，2025年前七个月的投资总额已达60亿美元。这一增长源于市场日趋成熟、硬件不断改进且成本降低、AI技术进步以及借鉴过往案例的经验教训等因素。 锐评：光有聪明“大脑”还不够，“手脚”能干活才是硬道理。 8. 新闻：马斯克麾下脑机接口公司 Neuralink宣布，目前全球共有12名患者植入其大脑芯片，总使用时长超过2000天、累计超1.5万小时。 锐评：马斯克正在一步步实现“人机合一”。 9. 新闻：马斯克创办的人工智能公司xAI对其数据标注团队进行大规模裁员，约有500名员工周五收到解雇通知，约占团队总人数的三分之一。xAI通过电子邮件告知员工，公司将优先并加速“专科型人工智能导师”团队的扩张，同时大幅削减对“通才型AI导师”的依赖。 锐评：马斯克用行动告诉你：AI行业的低端“陪练”即将下岗。 10. 新闻：由于AI角色聊天机器人向未成年人提供色情内容，美国联邦贸易委员会（FTC）和州一级监管机构对消费级AI产品的青少年保护问题的审查日益严格。加州SB 243法案要求为未成年人和弱势群体使用的AI伴侣聊天机器人制定安全协议，已通过立法程序待州长签署生效。与此同时，FTC刚刚启动对主流消费级AI聊天机器人的调查，要求Alphabet、Meta、OpenAI、Character.AI、Snap和xAI提供有关危害测试与监控、用户参与度的商业化模式以及用户输入输出内容处理方式等相关信息。 锐评：AI可以“博学”但不能“污”。 11. 新闻：美国联邦法官暂缓批准Anthropic提出的15亿美元书籍盗版和解协议，理由是质疑集体诉讼条款以及通知索赔流程的合理性，并拟举行后续听证会后重新审议。 锐评：AI“白嫖”数据的好日子到头了。 12. 新闻：AI行业面临40余起因未经授权使用训练数据而引发的版权诉讼。由Reddit与雅虎等主流出版商支持的"极简授权协议"（RSL）提案有望成为解决方案。RSL通过“robots.txt”文件规定使用条款与集体版权管理机制，为AI公司支付数据使用费提供了框架。 锐评：RSL想当“和事佬”，就看大家给不给面子了。 四、AI观点与文章——安全秀场你方唱罢我登场，但AI距离‘全科博士’还隔着几座山 1. 新闻：Anthropic和OpenAI均详述了各自的AI安全防护工作。OpenAI发布了与美国人工智能安全研究所（CAISI）和英国人工智能安全研究所（AISI）的技术合作最新进展，旨在强化监控机制与红队反馈循环。 与此同时，Anthropic则介绍了自己通过与英美两国AI安全研究所的合作加强安全保障措施，强调外部审查与协作对稳健测试部署的关键作用。 两家公司都将与政府实验室的合作关系作为加固前沿系统的核心策略。尽管AI安全合作无疑是好事，但需警惕政府AI安全实验室与顶尖商业AI实验室关系过于密切时可能会产生的“监管俘获”风险。 锐评：两大巨头争先恐后和“官方”合作秀安全，生怕被一纸禁令拍回起跑线。 2. 新闻：谷歌DeepMind首席执行官德米斯・哈萨比斯（Demis Hassabis）表示，所谓人工智能公司声称已研发出具备博士级智能的系统，这种说法是“无稽之谈”。他还说，这些系统“确实在某些能力上达到了博士水平，但并不具备全面的博士级能力，而通用智能的核心恰恰在于能够在各领域都展现出博士级水平。” 锐评：现在AI就是个“偏科状元”，离“全能学霸”还差得远。（辰辰）
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周鸿祎：别担心AI抢工作 它在送5个机会 每一个都能让普通人逆袭 快科技9月15日消息，周鸿祎发布最新短视频，让大家别担心AI抢工作，它在送5个机会 每一个都能让普通人逆袭。红杉最新报告指出，服务业这块10万亿美元的大蛋糕，AI目前仅触及0.2%，其余全是等待挖掘的机会。未来一年半，5个AI领域即将集体爆发，每个都能助力普通人实现逆袭，就看你敢不敢伸手把握。首先，赋予AI长久记忆和稳定人设迫在眉睫。设想一下，拥有一位能时刻记住你喜好与厌恶的AI助理，工作生活将便捷许多。对于创业者而言，若能打造出具备这类特性的AI产品，必然会吸引大量用户，迅速抢占市场份额。其次，实现AI间顺畅协作意义重大。例如订机票时，负责订票的AI可自动联系比价、支付AI，全程无需人工干预。若能开发出推动不同AI高效合作的技术或平台，创业者就能在这片新蓝海中拔得头筹。再者，AI语音技术应用场景广阔。无论是陪伴老人聊天，还是在工厂指挥货车调度，都有其用武之地。谁能抓住这些场景，开发出成熟的AI语音产品，就能轻松打开市场。然后，AI安全防护至关重要。随着AI应用增多，安全问题日益凸显，从开发到使用，用户都需防范诈骗等风险，未来每个 AI 或许都需配备 "保镖"，这无疑是极具潜力的市场。最后，开源AI不能倒，让普通人也能用上优质AI，避免被大公司垄断，为小创业者保留机会。创业者基于开源模型开发创意应用，门槛更低；投资者支持开源AI生态，能挖掘众多优质投资项目。如一些基于开源模型开发的小众但实用的AI绘画、写作工具，在特定群体中广受欢迎，展现出开源AI的强大生命力。
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高盛合伙人披露：46000名高盛员工如何使用AI助手，“最大风险”是“过度依赖” 在生成式AI深度融入银行业的日常运营后，高盛合伙人Kerry Blum称，AI助手虽大幅提升效率，但“最大风险是员工对其过度依赖”。9月14日，据报道，高盛今年6月向约46000名员工全面推出生成式AI助手平台高盛AI 助手，已深度融入银行业务的日常运营中。该行合伙人Kerry Blum表示，她每天使用AI工具处理多达10项任务。据她透露，AI助手在四个关键领域提升了工作效率：快速回答复杂技术问题、总结密集文档要点、编辑和完善书面工作以及头脑风暴。她估计这项技术每周为她节省数小时工作时间。然而Blum强调，银行家必须认识到AI"是工具而非真理源泉"。她表示： "AI工具最重要的局限性可能是过度依赖的风险。我们必须承认它是一个工具，而不是真理的来源。" AI助手的四大应用场景Blum详细描述了AI助手在日常工作中的具体应用。当她在向员工沟通新项目时遇到写作障碍时，决定"与AI助手进行头脑风暴"，这次互动加速并改进了她的工作。在一个具体案例中，她上传了一份关于高盛结构化产品业务的详细演示文稿，要求AI助手为具有不同业务熟悉程度的受众撰写三分钟介绍。 "它识别出六个需要解决的关键要点，并提供了建议的评论和时间安排，我将其作为起点。" AI助手还在文档处理方面发挥重要作用。该工具能够将原本需要数月完成的IPO文档起草工作缩短至几分钟，或快速勾勒出多年投资计划。高盛还部署了新的AI翻译工具，帮助员工快速翻译复杂的金融术语，并以客户的主要语言提供信息。报道指出，节省的时间让Blum能够将更多精力投入到与同事和客户的互动中。 "我可以把想要的内容或想法写在纸上，然后让AI工具完成最后的工作，这对我来说很有效率，然后让我继续下一个话题或花更多时间与我们的人员互动。" "过度依赖"成最大隐患尽管AI技术带来显著效率提升，但Blum强调其局限性不容忽视。她认为，解决问题的方式很大程度上受到个人经验和长期积累的知识基础影响，而AI工具无法完全替代这些因素。Blum表示： "AI工具可能会提供一个基础，但我需要叠加在任何特定情况下发生的独特事情，这样我就能确保得到最佳答案。该工具可能给出一个还可以的答案，甚至可能给出一个好答案，但现在我必须决定，这是否是对我客户的正确答案？" 她强调最终决策的责任仍在员工身上。银行业作为一个要求苛刻的客户服务行业，收取数百万美元费用，AI工具可能缺乏至关重要的个人细致入微的判断。与此同时，监管因素也在影响AI采用速度。研究报告作者Tomasz Noetzel指出，银行"处理大量数据，这就是AI如此有用的原因"，但"其中一些数据可能被泄露或黑客攻击，因此这既是治理风险，也是监管合规风险。"据彭博上月发布的银行业调查显示，70%的受访银行表示生成式AI将在未来两年内被广泛使用或对其业务至关重要，而目前这一比例仅为24%。彭博智库研究估计，未来3-5年内全球银行可能因AI自动化削减多达20万个职位。Noetzel的研究显示，业界对AI影响的看法不一：一些受访者估计其银行将失去超过10%的员工，而另一些则表示将以同样的幅度增加员工数量。 "这可能是关于消除一些工作，比如后台办公室的工作，但员工可以接受技能提升并部署到不同的角色中。"
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新华每日电讯整版聚焦：外卖大战，战而不休为哪般？ 【编者按】一段时间以来，外卖平台企业为争夺即时零售流量入口，反复发起“百亿补贴”“大额神券”等外卖大额补贴活动，使大量餐饮企业陷入“不参与就没流量，参与就破价亏损”的恶性循环，滋生一系列畸形现象。5月以来，国家市场监督管理总局两次约谈相关平台，但外卖平台补贴大战仍然此起彼伏，给餐饮市场带来深刻影响。正常的市场竞争不应该遏制，但有必要对非理性竞争行为加以引导。“价格战”本质是一种低效甚至无效竞争，“百亿补贴”或许一时让消费者得利、商家涨单、骑手增收，但几乎每一轮烧钱大战过后，都伴随着新的负面效果。而爆单留下的非理性消费、客单利润摊薄、骑手疲于奔命、商品质量与服务下降等后患，则需要市场和消费者用更长时间消化。外卖平台价格战不同于网约车价格战和共享单车价格战，背后是城市的烟火气，牵动着数千万从业者的饭碗和生计。各方都不能为了一己私利恶化市场环境，给经济社会发展增加不必要的压力。为此，我们采访了相关专家，给三家平台发送了采访函（截至发稿，只收到美团、京东回函），深入一线餐饮店铺探访，就外卖价格战进行深度调研，呈现各方观点，期待全社会了解价格战、走出价格战。 【盘点餐饮小店的生存账】最近一段时间，数以百万的餐饮商家卷入以“补贴”为名的漩涡。在这个当口，许多中小餐饮商家要同时面对两道选择题：外卖生意，做还是不做？做的话，卷还是不卷？“标价20多元的面，毛利剩一块”“看似是平台出几百亿在补贴消费者，但商家却出了大头。”说话间，李新宇打开了某平台的商家后台，向记者展示起外卖订单的“B面”。他在河南商丘经营着一家韩餐店，堂食与外卖各占日常流水的一半。软件页面显示，一份定价为21.8元的拉面，外加2元包装费和5元配送费，订单价为28.8元。消费者用完11元的“补贴”后，实际支付17.8元，可商家到手仅有11.33元。“这份面成本大概10元，我们堂食定价17元，毛利7元，可到了线上，毛利只剩1块多了。”他计算着。仔细一盘，记者发现，消费者从平台领取的11元补贴中，商家需要承担7元，平台仅承担4元的“神券”。再细分，商家补贴的7元，被拆成3份：新客立减1元、减配送费3元和3元“神券”。除此之外，商家还需向平台支付服务费，即商品定价加外包装费（21.8元+2元=23.8元）的23%。这笔订单，李新宇需向平台支付5.47元服务费。“那为什么不关闭优惠补贴呢？”记者问道。“关闭补贴就意味着订单量减少。我们做过这样的测试，头天还有30单左右，一旦不参加平台补贴活动，第二天就会下降到只有几单。要么保订单量，但挣得少，要么挣得多却出单少，横竖都吃亏。”李新宇有些无奈，“平台的算法细则是个‘黑箱’，平台也不会明说是因为商家不参加活动，所以流量减少。”“原来，店里在美团和饿了么上的订单量是七三开，5月才在京东上开了新店。当时，只要有新店入驻京东，地推就给中间人300元介绍费，京东补贴力度最大时，一度订单量比美团还高，最近两个月订单量又降了下来。美团在骑手运力、运营等方面布局比较完善，出单还是靠它。淘宝闪购近期势头虽然比较猛，但我们在小城市，‘体感’有限。”李新宇分析着“战局”。“引入新的竞争总归是好事。平台现在是在争夺消费者，未来或许也会变成争夺商家。那时，商家或许能喘口气。”他对未来有着更多期待。“顾客来堂食，也要点外卖”一样不满平台“预计收入”的还有开包子铺的张士友，他已经在天津南开区经营了近20年的社区店。今年的“外卖大战”着实让他摸不着头脑。“原先我们平均每天出100单左右，最近4个月，订单量能到150至160单，周末甚至能到200单，店员的工作量成倍增加，可收入没怎么增长。”老张有些苦恼。他拿起手机向记者展示起一个稍显极端的订单：一两猪肉包子12.9元、一个五香茶叶蛋3.73元、外加一瓶可乐4元，包装费2.2元，共计23.18元，商家对顾客的活动补贴为15.08元，优惠后金额为8.1元。而这8.1元扣除向平台支付的佣金、配送服务费和其他支出三项之后，最后的预计收入仅2.82元。“也不是说每一笔订单都这样，但极端订单数量在增多，有的消费者甚至到了店里也点外卖，然后直接堂食，花三四块钱就吃顿20元的午餐。”老张苦笑说。正午时分，记者在他的店里点了二两包子、一碗粥。店里为数不多的桌子还有几张空着；门外，红黄蓝相间的骑手们焦急地等着出餐，坐在两个场景间的老张不知该喜还是该忧。“放弃做外卖，实属卷不起”同样是经营“社区店”，在青岛开饺子馆的刘丽显然没有那么多烦心事。眼下，能把堂食生意做好比什么都重要。“三月刚开新店时，我就尝试做外卖，平台的活动也积极参加，但是光出单不挣钱啊，一个月算下来还得倒赔点钱，只好把网店给关了。”刘丽的店里还雇了几个包饺子的人，一个月人工支出1万元左右，另加每年4万元的房租，水电这些小开支她都没有细算过。“社区店做的是‘回头客’生意”，能“拴住”附近几个小区的食客，对她而言就足矣。“有的顾客也问我为什么不开个外卖店，为了满足他们的要求，我专门建了个微信群，只要生意忙得开，我们两口子就轮流给附近的街坊把饺子送上门。”刘丽讲着自己应对外卖需求的办法。几个街区外，王鹏程正在自己的川味馆跟几个做短视频的哥们商量着，如何把店里的沸腾鱼拍成“爆款”，以吸引顾客来“种草”“打卡”。做餐饮的头几年，他一直深耕外卖业务，去年年底才决定要“转型”堂食正餐。在他看来，聚焦线下既是大环境使然，也是事业道路上应该做的新尝试。“做外卖头几年还能挣到钱，近些年很多商家一下子涌进平台，竞争开始变得异常激烈，平台佣金比例也一路水涨船高，卷到最后不挣钱了就盘算着换个赛道。”王鹏程说，“前几年，我和平台还签订过5%的佣金协议，现在我做自配送都涨到了接近10%，周围签订平台配送协议的商家已经涨到了20%以上。”谈到“外卖大战”，王鹏程在线上既不愿开启商家补贴，也不想参加什么平台活动，只想给“回头客”多提供一个选择。“做餐饮，流量就意味着生意，原先做外卖要投推广费，现在我做短视频一样要投流、找达人，不过是换了个赛道尝试。现在大家都说餐饮行情不好，可依然有餐饮门店‘一号难求’，我也希望能借助流量，既做好品质，也找到合适自己的生意。”王鹏程坦言。【加剧餐饮市场“内卷”，价格体系与行业结构有失衡风险】中国餐饮产业研究院院长谈“外卖大战”影响中国餐饮产业研究院院长吴坚认为，“外卖大战”一定程度上加剧了餐饮市场“内卷”，使价格体系与行业结构面临失衡风险。——餐饮业出现“单量暴增而营收停滞”现象7月以来，我国餐饮市场收入增速同比下滑，行业指数持续走低，风险信号不断累积。在一定程度上，这与平台补贴大战带来的“虚高繁荣”有关——平台补贴在未显著提振整体市场需求的情况下，改变了消费选择，将线下堂食客流转移至线上，吸引了对价格较敏感的增量订单，一些企业出现“单量暴增而营收停滞”的怪象。若这一趋势得不到扭转，行业一定时期内或将面临“利薄、风险加剧”的严峻局面，值得警惕。比如，有火锅品牌集团上半年关闭88家门店，门店数量首次出现收缩。有的百年老字号企业，营收利润双降，利润大幅下滑。吴坚认为，“外卖大战”对餐饮业的影响不容小视。在外卖平台的流量算法和补贴规则下，平台扣走大量“流水”，加上原料、房租、人工等成本，不少企业利润微薄甚至亏损，有的甚至“越爆单，越亏损”。同时，补贴资源过度向头部品牌集中，导致行业生态发生变化，特色餐饮店铺等多元化主体受到冲击，价格体系与行业结构面临失衡风险。——平台补贴大企业竞逐“全网最低价”平台算法与规则的设计导向是追求自身效率与利润的最大化，这导致流量、用户、资本等向极少数能最大化创造商品交易总额（GMV）的头部主体集中。一是企业普遍反映复杂的佣金、配送费与推广费混合计价，使商家尤其是中小企业，在成本控制和经营决策上极度被动。同时，营销活动和流量分配机制缺乏透明度，中小企业若想保持曝光，就必须投入更高比例的营销费用或承担免配送费等额外支出，以换取流量支持。二是平台为追求GMV和市场份额，将补贴资源集中用于扶持大型连锁品牌竞逐“全网最低价”，形成“大品牌破价、小品牌破产”的恶性循环，破坏了公平竞争环境。特别是7月以来，一些平台在未提前沟通的情况下，突然发起大额补贴活动，导致大量商家门店订单激增，原材料和人力准备不足，引发投诉与赔付，严重干扰企业正常经营节奏。有的企业人力、包装材料等方面成本急剧上升，进一步侵蚀利润。一些餐饮企业表示，低价促销虽能在短期内增加订单量和销售额，但也压缩了企业利润空间。有的企业不得不降低食材品质或减少菜量来控制成本，对消费体验和行业口碑带来一定冲击。——采取切实措施叫停“外卖大战”，保护数千万从业者的“饭碗”近日，国家发展改革委等部门联合起草了《互联网平台价格行为规则（征求意见稿）》，明确保护经营者自主定价权，并在此基础上推动公开透明、增强各方协同。此前，市场监管总局发布并施行《网络交易平台收费行为合规指南》，倡导平台合规自律，规范收费行为。吴坚建议从三方面推动餐饮业从“卷价格”转向“卷品质”。一是完善平台算法治理机制。建议在现有骑手侧算法公示的基础上，同步加强企业端的规则公开，明确费用分担、流量推荐和活动准入等机制，减少信息不对称。同时，在流量分配与活动设计中建立中小企业保护机制，维护市场竞争的均衡有序。建立平台算法磋商与评价机制，由行业协会、企业代表和专家共同参与监督，防止算法歧视。推动平台算法更加公开透明、公平合理。二是切实减轻企业负担。优化社保缴费机制，建议以餐饮业员工实际工资作为社保缴费基数，破解目前“工资低于缴费下限仍按高标准缴付”的困境，减轻企业与员工负担。鼓励餐饮企业运用数字化手段降本增效，支持中央厨房、冷链物流等基础设施建设，提升行业抗风险能力，把餐企前厅后厨更换数字化智能化设备纳入“两新”（大规模设备更新和消费品以旧换新）政策。三是搭建更加广阔的行业交流与合作平台。引导企业由价格与流量竞争，转向数智化转型、绿色升级与品牌建设，寻求高质量发展。【美团：中小商户实际收入减少不止15%】新华每日电讯记者对话美团研究院执行院长厉基巍，探讨“外卖大战”将走向何方。——即时零售日均近3亿单，绝大部分是泡沫记者：美团大量补贴外卖业务的初衷是什么？截至目前，即时零售市场的情况怎么样？美团：今年行业内几轮补贴战、价格战，美团都是被动卷入。从我们掌握的数据看，即时零售市场的总量从年初的日均1亿单，上涨至7月的2.5亿单，到8月甚至接近3亿单。这其中绝大部分是泡沫，是补贴大战下的虚假繁荣和无效增长。从订单结构看，大部分增量订单是奶茶、咖啡等。这些订单大部分又来自头部连锁品牌。对大部分中小商户来说，堂食订单减少，也没有拿到补贴，价格体系被破坏，商家和行业的长期利益恐怕会受到损害。——中小商户实际收入减少不止15%记者：据报道，部分商家参与“外卖大战”后，实际收入是减少的，对此美团怎么看？美团：从目前掌握的数据看，价格战、补贴战，给中小商户群体造成实际收入减少不止15%，并且中长期还将削弱其运营能力和店铺生计。第一，夏季“外卖大战”透支了消费热情和消费意愿，所以进入9月后，很多店铺订单量同比下滑。第二，中小商户订单增速和大品牌大连锁店的差距进一步拉大。同时，外卖补贴力度大，价格比堂食低，中小商户、夫妻老婆店生存会越来越困难。第三，发起补贴的平台，资源进一步向大品牌集中，营销推广、研发创新、服务资源等投入差距也会进一步扩大。记者：针对相关部门提出停止“内卷式”竞争，美团有何具体行动？美团：8月12日，美团外卖启动“堂食提振”计划，鼓励消费者到店聚餐或自提，把顾客和订单留给门店。8月5日，美团启动中小商户发展扶持计划。今年年底，美团助力金将新增覆盖超10万家餐饮小店，单店助力金最高5万元。采访中，美团表示，正在加强骑手权益保障。比如，骑手养老保险推向全国后，预计可覆盖百万骑手。骑手可自主选择在就业地或户籍地参保缴费，平台参照相关基数补贴50%参保费用，现金直接打款到骑手账户。骑手“工伤险”扩大范围至17个省市，由美团全额缴费，每单必保，每人必保。美团“骑手大病关怀计划”新增非重症住院医疗金报销，众包骑手的未成年子女可纳入保障。【京东外卖占全国外卖市场超31%份额】京东外卖进入大众视野后，市场占有情况如何？新华每日电讯记者采访了京东相关负责人。——京东外卖日订单量突破2500万单记者：截至目前，京东在外卖市场的占有情况如何？京东：2025年3月，京东正式推出外卖业务。截至目前，京东外卖覆盖350个城市，日订单量突破2500万单，入驻超过150万家品质餐饮门店，近200个餐饮品牌订单量破百万，京东外卖全职骑手突破15万人。第三方调研机构艾瑞数据显示，截至2025年6月1日，京东外卖占据全国外卖市场超31%的份额，在品质外卖细分领域约有45%的市场占有率。——外卖恶性补贴京东完全没有参与记者：据报道，“外卖大战”使部分商家实际收入减少15%以上，京东怎么看？京东：有些平台推出的补贴政策属于恶性补贴，是严重内卷的表现，属于恶性竞争。京东完全没有参与。——未解决的垄断是外卖行业内卷的底层原因记者：外卖平台价格战的根源是什么？停止“内卷式”竞争的难点在哪里？京东：平台垄断、集中度过高，是造成外卖行业食品安全问题频发、幽灵外卖大行其道、商家对高佣金叫苦不迭、骑手权益得不到保障等问题的底层原因。未解决的垄断是外卖行业内卷的底层原因。停止“内卷式”竞争的难点在于：第一，平台商业模式和行业生态之间的矛盾难以调和。第二，平台竞争惯性与价格内卷之间的矛盾持续激化。平台竞争模式不创新，就会持续激化价格内卷，给行业带来损害。同时，也要警惕反低价变成限制竞争。第三，头部平台往往利用市场优势地位，形成阻碍后进入者的壁垒。——京东将如何做外卖？采访中，京东表示，将针对商家高佣金痛点降佣减负。今年5月1日前入驻商家全年免佣金，未来长期的商户佣金不超过5%。其次，设定公开透明的价格促销和补贴规则，助力商家增收又增利。京东称，希望靠科技+供应链提升效率，创造增量。比如，引入、选择、培育“品质商家”，提升商家数字化经营能力。不通过捆绑补贴损害商家利益。打造“七鲜小厨”品牌，采取“菜品合伙人”方式打造“品质餐饮合营制作平台”，3年内在全国建设1万家，实现供应链模式创新。【另类视角：有研究者认为，从长远看平台的竞争最终会增加社会福利】首都经济贸易大学副教授、中国新就业形态研究中心主任张成刚认为，“外卖大战”尽管短期内可能会对部分商家造成冲击，但从长远看，竞争最终会增加社会福利。重要的是，平台需考虑对小规模或有特色店铺的扶持，以保护餐饮业的良性发展生态。同时，商家需要适应市场变化，提升运营能力。——“外卖大战”提升了骑手收入，增加了用工需求近期，各平台骑手调度量上涨30%以上，多地众包骑手出现缺人的局面。订单增长直接驱动骑手、仓配人员扩招。部分茶饮、生鲜快消企业和连锁餐饮企业招聘短期拣货员、客服、打包员的数量翻倍增长。这种“峰值消费”拉动了直接就业，还激活了上下游服务环节，提升了平台用工能力。但也应注意，如果补贴停止、消费回落，部分岗位的需求将消失。——即时零售已成为电商平台下一个战略高地“补贴大战”本质上是在争夺未来的日常生活入口。补贴的作用更多是场景教育和用户习惯重塑，为即时零售（闪购）业态的长期发展积累用户和数据，为下阶段平台精细化运营打下基础。未来，闪购市场的常态化运作需匹配更加密集的物流末梢、更加多元的岗位结构，形成一整套平台生态型就业系统。——外卖的积极作用是减少传统餐饮的房租成本外卖对于餐饮业的本质作用是减少传统餐饮的房租成本，在不用额外交房租的情况下，可以多卖出更多餐品。商家能否盈利，要看房租成本在总成本中所占的比例。比如一些大城市的核心区，房租成本大概占总成本的30%至40%，做外卖大概率是有利可图的，因为房租成本被拉低了。如果在人员成本比较高的场景，外卖单量增加会带来工人工资增加，利润率可能是下降的。——市场环境下的竞争和内卷不可避免合理的市场竞争有助于推动效率提升与社会福利扩展，“外卖大战”激发的消费升级、就业机会、服务提质，本质上体现了竞争的活力。但也应警惕“非理性竞争”可能带来的资源错配、商户依赖与用户黏性虚高等问题。——特色小店成本较高，可能会受到冲击“补贴大战”会重塑当前的价格体系，那些能够承担重构成本的企业最终会脱颖而出。但一些特色小店、追求品质的商家，因为它的成本较高，可能受到冲击。平台应该采取更加精细化的策略，保护这样的小店，保护餐饮业的多元生态。【观点】价格战不能把餐饮业多元生态打成“炮灰”当前，线上餐饮市场烽烟四起，平台间的“价格大战”此起彼伏，巨额补贴被当作“武器”，市场份额成为“战场”，消费者的注意力沦为“筹码”。低价狂欢看似热闹，却正在把中小餐饮商家推向生存危机。20多元一份面，商家毛利仅一块；有消费者堂食时，也会点外卖。所谓低价“红利”背后，是商家在补配送、补新客、补神券中稍有不慎就会“出单不出利”。值得警惕的是，平台借助算法与流量牢牢掌控着商家的“生存命门”。谁不跟补贴，订单量便骤然下降。在这种环境下，中小商家不仅难以积累资金持续经营，甚至可能因资金链断裂而被迫关店。如果任由价格战转为持久战，餐饮业多元生态恐将走向赢者通吃。要想避免恶性竞争，平台与商家必须共同寻找新的平衡点。平台需从“流量争夺”转向“生态平衡”：一方面着力降低中小商家的运营成本；另一方面实施更加公开透明的流量分配机制。餐饮商家也要努力再辟新径，从“卷价格”转向“卷品质”“卷创新”。打磨菜品、优化供应链、提升服务、深挖地域文化等，都是重塑竞争力的出路。餐饮业是国民经济的重要组成部分，也是文化传承与社会生活的重要载体。从街头巷尾的早餐铺，到独具地方特色的小吃店，餐饮业的多元生态不仅满足了消费者多样化的口味需求，更承载着地域文化与生活方式的独特魅力。守住多元，守住烟火气，才能让中国的饮食文化生生不息，百味共荣。必须终结“补贴内耗”回归比品质比服务据央视新闻报道，湖北宜昌一家粤菜馆6月接单4158单，营业额达16万余元，但扣除成本后亏损超万元。外卖大战让不少商家陷入“赔本赚吆喝”的困境，面临“不做没客流，做了难盈利”的两难。消费者虽短期享受低价，但长期来看可能面临服务质量下降、食品安全风险增加等风险；骑手方面，由于订单暴涨、商家出餐变慢，导致配送效率降低、劳动强度和安全风险同步加剧，不少骑手表示“日均收入涨了，但超时订单和投诉也多了”……外卖行业要高质量发展，必须从根本上改变竞争逻辑，从“比价格”转向“比品质”“比服务”。这一转型本质是对产业链价值分配的重构——当平台生态优良，商家服务优质，消费者选择品质时，行业才能跳出“低价—低质—低利润”的恶性循环，步入“高投入—高价值—高忠诚”的健康生态。因此，平台应摒弃对“比补贴”的依赖，将重心转向技术创新和优化服务质量。比如，美团通过AI驱动的解决方案帮助餐饮品牌优化线上运营效率、降低成本；京东逐步为骑手缴纳五险一金、提供职业化培训及福利。这些投入相较“发券”，更能直击行业痛点，不仅提升口碑，还能产生更多辐射效应，实现“补链-强链-延链”的高质量发展。唯有从“补贴内耗”转向品质和服务等方向上的价值创造，才能实现消费者、商家、平台的多方共赢，推动外卖业，乃至整个即时零售行业，走向健康可持续发展的未来。“算法公示”不是逃避责任的挡箭牌近来，美团开设了算法公示专区，饿了么在恳谈会上进行算法公开和主题调研，京东承诺搭建简单透明的补贴机制。这在一定程度上为各方提供了解平台运行逻辑的窗口，有助于打破信息壁垒。但从整体来看，各平台算法逻辑依然复杂，标准模糊，企业在参与活动和承担费用上仍缺乏议价能力。比如，有的平台收费和流量机制不透明，导致商户在成本分析和经营决策中处于被动地位，甚至算不清到底有没有赚钱；有的平台通过复杂的算法，将本应自行承担的成本、运费等转嫁给商户，进一步挤压商户的生存空间。在算法迷宫面前，商户常常面临两难抉择：要么接受规则，增收不增利；要么拒绝参与活动，订单骤减。必须认识到，算法公示的目的是推动行业健康发展，不能变成企业转嫁运营成本、逃避社会责任的挡箭牌。推动算法向上向善，不能止于规则公示，关键还得确保规则本身的合理公平。平台有责任建立更加开放多元的共治机制，以算法公开推动算法治理，让商户、骑手、消费者能够有效表达诉求、优化体验，助力制定更合理公正、有温度的算法规则，实现多方共赢。算法公示不是终点，更应当助力平台构建更加公平、可持续发展的行业生态。唯有如此，平台经济才能行稳致远，为高质量发展作出更大贡献。来源：莫鑫、丁静、邱犇、张晓雨/新华每日电讯
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亚马逊云大中华区或将裁员，比例约为30% “二线团队会是主要波及对象。”作者丨徐晓飞编辑丨包永刚雷峰网获悉，近期业内盛传亚马逊云科技（AWS）大中华区正在酝酿一次裁员，预计将发生在9月底~10月之间。裁员比例说法不一，可能在20%~30%之间，其中二线团队会是裁员“重灾区”。目前AWS大中华区人员规模不到1700人，若按照上述比例，裁员人数约在300~500人左右。可谓力度不小。更多消息可添加作者微信xf123a交流。AWS中国有裁员的必要吗？在部分业内人看来，AWS中国眼下确实面临一些压力。近几年，AWS中国存在一定程度的“冗员”和“低人效比”。2020年的那波疫情，让AWS大中华区的员工规模从800多人扩张到了巅峰期的2000人左右，这为后来的冗员和一系列裁员埋下了伏笔。更关键的是，AWS中国的人效比明显低于日本区——两地2024年营收均约40亿美元，但日本区仅有千余名员工，人效比约为大中华区的2倍。去年，AWS进行了全球层面的高层换届，新领导上任后，对财务管控明显收紧。但今年二季度AWS财报数据整体表现不佳。AWS营收增速17.5%，显著低于微软 Azure 的 39%、谷歌云的 32%。同时利润率也有所下滑，从一季度的39.5% 下降到了32.9%，创下自2023年第四季度以来的最低水平。此外，AWS作为云计算部门，贡献的经营利润约占亚马逊整体经营利润的53%，与去年同期的 64% 相比，也有显著下降。可以说，AWS仍是亚马逊的一大“现金牛”，但亟需更亮眼的财报表现来反馈给市场。这也让亚马逊总部对AWS的成本效率提出了更高要求——不仅要守住“现金牛”的盈利基本盘，更要严控非必要开支、提升人效比和资源利用率。这种背景下，AWS大中华区人员精简、成本优化的压力难免增加。事实上，近两年，随着传统云计算向AI云转型进入关键期，通过裁员来降低运营成本、提振业绩，同时推动股价上涨，在资本市场获得更大空间，正成为许多云巨头共同的战略选择。这一趋势下，亚马逊跟进调整的可能性也比较大。
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研究：主流AI聊天机器人传播虚假信息概率较去年翻倍 据Newsguard研究显示，截至今年8月，十大生成式AI工具在处理实时新闻话题时，传播虚假信息的概率达35%，较去年8月的18%大幅上升。这一现象与AI聊天机器人引入实时网络搜索功能有关，拒绝回答问题的比率从2024年8月的31%降至0%，但同时接入了充斥虚假信息的网络环境。去年，Newsguard标记了966个以16种语言运营的AI生成新闻网站，这些网站模仿正规媒体机构，实则传播虚假新闻。具体到各AI模型表现，Inflection公司模型表现最差，传播虚假信息概率高达56.67%；Perplexity出错率为46.67%，下滑显著，从2024年8月的100%揭穿率降至近50%。ChatGPT与Meta的AI模型传播虚假信息比例为40%，Copilot和Mistral为36.67%。表现最佳的是Claude和Gemini，错误率分别为10%和16.67%。AI聊天机器人原本引入网络搜索功能是为解决回答内容过时问题，却导致从不可靠来源获取信息。OpenAI承认语言模型会产生“幻觉内容”，因为其工作原理是预测“最可能出现的下一个词”，而非追求“事实真相”。目前OpenAI正研发新技术让模型能够“提示不确定性”，但尚不清楚能否解决传播虚假信息这一更深层次问题。
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谷歌调整安卓安全更新策略：月更不再全量、季更集中修复漏洞 IT之家 9 月 15 日消息，科技媒体 Android Authority 于 9 月 13 日发布博文，报道称是谷歌正计划为安卓系统引入“基于风险的安全更新系统”（RBUS），优先在每月更新中修复处于被主动利用或已知攻击链中的高风险漏洞，其余漏洞集中在每季度发布。 IT之家援引该媒体报道，在过去 10 年间，谷歌每月都会发布安卓安全公告，列出当月修复的各类漏洞，并提前约 30 天向 OEM 提供私有版本，以便测试与整合。然而安卓系统庞大复杂，漏洞发现与修补周期不一，再加上 OEM 定制与运营商审批等环节，许多设备难以获得及时更新，尤其是中低端机型往往只能每隔 2~3 个月才能更新一次。谷歌为提升整体防护效率，计划推出“基于风险的安全更新系统”（RBUS）。该策略将每月更新限定为仅包含高风险漏洞，例如正被主动利用或属于已知攻击链的漏洞，其余修复推迟到季度更新中发布。高风险定义并不仅依赖漏洞的“严重”或“高”评级，更注重漏洞的实际威胁程度，这样可显著减少 OEM 每月需处理的补丁数量，降低测试与发布压力。 RBUS 实施后，每月安全公告可能出现“零修复”的情况，例如在 2025 年 7 月的公告中，是打破了这一长达十年的趋势：在迄今为止发布的 120 份公告中，这是有史以来第一次没有列出任何漏洞。而季度公告则会明显膨胀，如 9 月便集中披露了 119 个漏洞。谷歌鼓励 OEM 至少保持季度更新，以最大化用户安全，同时允许部分厂商在符合合规要求或自身策略下继续每月更新。谷歌表示，Android 与 Pixel 设备持续优先修补高风险漏洞，并在系统底层引入 Rust 等内存安全语言及硬件级防护机制。不过，隐私安全项目 GrapheneOS 指出，季度更新提前数月向 OEM 披露，可能增加漏洞细节外泄的机会，给予攻击者更长的利用窗口。此外，谷歌也不再为每月更新开放源代码，这让大多数定制 ROM 难以保持月更节奏。对于用户而言，如果设备原本就按月接收更新，体验不会改变；而对于更新频率较低的设备，新策略有望提高补丁发布的一致性与覆盖面。但这也意味着安全防护更多依赖季度集中更新，行业需平衡效率与潜在风险。
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视觉周刊｜2025外滩大会机器人小镇多才艺 “澎湃视觉周刊”第268期主要内容 —— 20250908 - 20250914【2025外滩大会丨你“滩”上大事了！按摩、诊断、制作咖啡……探营“机器人小镇”】9月10日至13日，“2025 Inclusion·外滩大会”在上海黄浦世博园区“上线”啦！本届大会首次设置“机器人小镇”，汇聚超过40家国内外知名具身智能企业。这届机器人多才多艺，既能按摩、诊断、制作咖啡，又会踢足球、比拳击、打太极……TA还能做点啥？11日，澎湃新闻带你一键解锁未来生活实验场！【英雄归来！第十二批在韩中国人民志愿军烈士遗骸回家】75年前，中国人民志愿军雄赳赳、气昂昂跨过鸭绿江，以血肉之躯保家卫国、捍卫和平。如今，山河无恙，我们以最高礼遇迎接英雄回家。9月12日，第十二批30位在韩志愿军烈士遗骸及相关遗物回国，运-20接运，歼-20护航，在沈阳桃仙国际机场隆重举行迎回仪式。去时少年身，归时报国骨。澎湃新闻全程直播，一起守护英雄归程！【上海浦东：营商服务“最后一公里”，如何成就“最优一公里”？】2025年2月，上海发布优化营商环境8.0版行动方案，首次将“夯实营商基层基础”作为单独任务板块列出，支持基层结合属地特点和产业优势，打造“一镇一品”“一街一品”营商品牌矩阵，着力实现街镇服务能力和中小微企业感受的双提升。上海的营商环境改革已从市级的“宏观政策赋能”阶段，进入到街镇的“微观服务决胜”阶段。浦东新区作为营商环境综合示范区，在区营商环境8.0版行动方案中提出，聚焦“打通最后一公里”，着力赋能基层营商环境建设。8月底，澎湃新闻记者走访浦东部分街镇，探寻这片改革热土上的基层营商之道。设计师 | 郁斐编辑 | 石轶君点击查看详情 »设计师 | 王璐瑶编辑 | 石轶君点击查看详情 »设计师 | 郁斐编辑 | 邹娟点击查看详情 »设计师 | 周寰编辑 | 刘秀浩点击查看详情 »设计师 | 白浪编辑 | 赵冠群点击查看详情 »设计师 | 周寰编辑 | 李闻莺点击查看详情 »设计师 | 周寰编辑 | 李闻莺点击查看详情 »设计师 | 白浪编辑 | 马世鹏点击查看详情 »设计师 | 王璐瑶编辑 | 李怡清点击查看详情 »设计师 | 周寰编辑 | 吴琪点击查看详情 »设计师 | 祝碧晨编辑 | 陈兴王点击查看详情 »设计师 | 王璐瑶编辑 | 郑景昕点击查看详情 »设计师 | 王璐瑶编辑 | 卢雁点击查看详情 »设计师 | 王璐瑶编辑 | 李祎点击查看详情 »设计师 | 祝碧晨编辑 | 王磊点击查看详情 »设计师 | 白浪编辑 | 上海书评点击查看详情 »设计师 | 白浪编辑 | 史训峰点击查看详情 »澎湃视觉周刊，每周与你准时相约。精心挑选、深入解读，为你呈现最独特的视角、最直观的画面。在这里，图像与文字交织，新闻与艺术交融。昨天的海报，今天的旧闻，未来的历史。我们用视觉的力量，带你感受世界的心跳；用新闻的温度，触碰生活的脉搏。澎湃海报，远，不止于平面。
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工程师透露荣耀拥有原方舟引擎核心开发人员，做了新特性和方案 IT之家 9 月 15 日消息，荣耀性能优化研发工程师 @MagicOS性能_阿勇 昨日晚发文回应了用户的问题，称很多问题和诉求已经超出业务 / 能力范围，如果有些消息没有回复，请见谅。他表示，这段时间颇有感触，看到了大家的吐槽，将收起委屈，继续砥砺前行。 各位腰果晚上好，最近微博的评论都是增推 / 某个产品啥时候内测，很多问题和诉求已经超出我的业务 / 能力范围，如果有些消息没有回复，请见谅。 下周会比较忙，微博和俱乐部浏览的时间会减少，大家可以给我俱乐部 / 微博私信，能力范围内的消息会抽时间回复。 这段时间颇有感触，看到了某安论坛上大家的吐槽，收起委屈，继续不忘初心，砥砺前行！ 荣耀性能优化研发工程师 @MagicOS性能_阿勇 还在评论区解答了部分网友的疑问，针对“荣耀能不能开发出类似华为方舟引擎的功能”，他表示“荣耀在虚拟机领域的技术能力还是比较强的，有原来方舟引擎的核心开发人员在荣耀这边，做了很多新的特性和方案。” 据IT之家此前报道，方舟引擎（MapleEngine）是方舟编程体系的重要环节，旨在构建一个软件开发的全栈，包括编程语言、多语言前端、编译器、执行引擎以及一系列工具链。华为在 2019 年 8 月底对方舟编译器 (OpenArkCompiler) 正式开源，迈出了跨越性的一步。后续，方舟编程体系陆续实现了编译器、引擎、调试器的开源，支持 Java 以及 C 语言。
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一根香蕉引发的AI狂潮 你看到的OOTD图，可能是AI做的。 文｜朗宁编｜陈梅希八月中旬，一个低调的匿名模型悄然登陆海外AI测评平台LMArena，没有开发者标签，也没有品牌背书，只有一个奇怪的代号“Nano Banana”。虽然看起来老实巴交的，但Nano Banana却在平台的Battle模式中，展现出惊人的图像一致性和自然语言编辑能力，轻松击败了众多知名对手。网友们被其一骑绝尘的硬实力折服，自发为它打上“一致性之王”和“Photoshop杀手”等标签。很快，Nano Banana的热度从AI测评平台蔓延至Reddit和Discord的技术论坛中，人们激烈讨论模型本身的同时，都试图揭开背后开发者的神秘面纱。正当网友众说纷纭、如火如荼地解谜时，谷歌AI Studio负责人Logon在X平台发布了一个香蕉表情符号，DeepMind产品经理Naina也分享了一张香蕉艺术贴墙作品，加上谷歌以往就有将小型模型命名为Nano的历史，答案变得呼之欲出。 当Nano Banana的热度攀升到峰值时，谷歌终于在8月27日亲自下场揭晓答案：Nano Banana正是其全新推出的图像生成与编辑模型Gemini 2.5 Flash Image。这场匿名模型引发的全球竞猜游戏，以谷歌官宣认领而告终，但颠覆性的AI图像狂潮，才刚刚开始。 Nano Banana风暴席卷互联网 Nano Banana正式上线一周后，谷歌实验室总裁Josh Woodward在X平台透露，该模型全面推出后已累计完成超2亿次图像编辑，为Gemini吸引了超过1000万新用户，其火爆程度甚至导致谷歌内部“TPU严重过载，SRE警报不停”。汹涌而来的热情用户，让Nano Banana几乎刷屏了全球各大社交媒体，人们争先恐后参与体验、开发新玩法、分享传播的盛景，不禁令业内人士发出“好像2023年ChatGPT时刻”的感叹。率先出圈的是Nano Banana多元素拼接的玩法，用户可以上传一张多元素排布图，并给图中每个物品打好标签，然后在指令中下达你想要生成的图片概述即可。比如一位叫Travis David的用户在X发文称，他将13个元素排布在一张图里上传到Nano Banana，轻松获得了一张堪比VOGUE杂志的时尚大片。 Travis发文中表示，目前13个元素几乎逼近Nano Banana的上限多元素拼接功能在海量用户的开发下，很快出现各类邪修玩法。最基础的当属“实现OOTD自由”，以往需要费劲心思扒明星同款穿搭的时尚博主们，如今只要把图片上传给Nano Banana，模型就能秒出穿搭清单，甚至二次元动漫角色的穿搭也能被转化为OOTD图。 只需要上传图片，提示词是“向我展示这个人物的ootd“即可实测过程中，刺猬公社发现，用户甚至可以让Nano Banana按照指令生成某种风格的模特穿搭图，再将生成的穿搭图拆解为OOTD，全程仅耗时三分钟。拆解OOTD过程中，它犯了一个小小的错误，导致“靴子”单品出现两次，提出修改指令时，它也能“听懂人话”，只删掉多余元素，没有改动图片的其他部分。 AI生成的模特图和OOTD，生成工具：Gemini2.5FlashImage（Nano Banana）这个使用场景反过来同样惊艳，对于日常真人出镜拍摄OOTD的网红模特来说，大可以省去画全妆、找场地、摆pose等一系列为了出片所做的繁琐工作，选一张状态好的全身照、一张面部写真，再把穿搭单品图片上传，写真级别且无需修图的素材转瞬即得。 反向适用于OOTD试穿/图源：互联网除了应用于人与物之间的图像生成，网友们还发现Nano Banana同样适用于人与人关系的拼贴，这让一众追星党们直呼万岁。无论是遥不可及的好莱坞巨星，还是叱咤风云的商界巨擎，就算是叫嚣着自己是火星人的马斯克，只要一声令（prompt)下，都得千里奔赴来跟你拍一张合照。 让天下没有追不到的星/图源：互联网而更进阶、也是近期最出圈的玩法，就是利用Nano Banana自制手办。简单的操作是上传自家毛孩子、明星、二次元偶像的图片，直接下令生成适用手办制作的图像，Nano Banana就会给出建模图，甚至连手办成品的细节图乃至视频也能获取。 Nano Banana制作的手办效果图/图源：互联网虽然还没有用户实测做出手办的分享，但刺猬公社发现在万能的电商平台上，已有商家开始承接基于Nano Banana生成图像的手办制作。经我们询问，该商家表示AI生成的手办建模图只能作为参考，实物做出来仍有差距。 左侧是用户上传图片，右侧是商家根据Nano Banana生成图片制作的手办很多人看到这里也许已瞠目结舌，但Nano Banana的全部实力远不止于此，比如它在地图和建筑领域的空间推理图像再生效果，就让很多专业人士啧啧称奇。Nano Banana的地图视觉推理能力之强，可以在只上传一张平面地图的情况下，按照用户打的标签和指令，平地起高楼般生成地图对应的实景。 一位用户在地图上标注鸟巢，Nano Banana生成的实景/图源：互联网相对应地，如果用户上传一张城市建筑实景图，Nano Banana又能清晰地给出图中建筑的模型图，或者按照用户的要求标注图片建筑的相关信息。 在用户指令要求下，Nano Banana可标注建筑信息/图源：互联网不仅如此，有网友实测这个功能同样适用于数码电子产品甚至智能汽车。 右边是模型生成的内部结构图/图源：互联网随着Nano Banana的走红，层出不穷的创意玩法以日为单位被开发出来，利用模型做漫画分镜、给线图上色，甚至直接生成有连贯剧情的电影画面…….上述一切的发生只用了短短两周时间，其爆发速度甚至超越了当年横空出世的ChatGPT。 剥开Nano Banana的香蕉皮 剥开这款AI产品的香蕉皮，就会发现Nano Banana能够风靡社交媒体，绝非仅是互联网营销的胜利，更是一场技术范式的突破。通俗来说，Nano Banana的技术突破可以理解为一整套针对“理解-生成-保持一致-快速迭代”闭环的工程化解决方案。在理解上，早期的AI模型往往“偏科”严重，ChatGPT有很强的文字读写能力，但不太懂图像；而Midjourney和DALL-E 3为代表的模型，绘图能力虽强但对文字的解读却很浅显，经常把指令的需求搞错。原因在于这些传统模型更像一个“翻译官”，它将用户的指令（prompt）转化成一个中间的、抽象的数学表示，然后图像生成模型再根据这个数学表示来绘图。这种单向管道式的工作原理，一方面不可避免地会在“中间表示”环节丢失大量原始指令的细微语义；另一方面，它很难原生地处理图像输入，当用户上传一张图片进行编辑时，模型需要先将图片“反向翻译”成中间表示，然后再进一步绘图。而Nano Banana则像一个生于多语言环境的人，从训练之初就以文本、图像、代码等数据给模型学习，因此它不再需要将一个模态“翻译”成另一个模态，而是天然就具有多模态语义对齐能力。正是这种在文字和图像之间无缝丝滑的切换能力，使得用户可以用日常对话的形式（模糊指令），无痛用嘴修图。 Nano Banana团队/图源：DeepMindNano Banana的技术突破远不止于此，它在交错式生成与一致性保持上，也对传统模型进行了降维打击。顾名思义，交错式生成指模型能够在一个连续的、多步骤的会话中，综合理解所有上下文的能力，包括用户之前下达的文字指令、上传的图片，以及模型自己生成的历史结果；而一致性保持则指模型在多次生成和编辑中，保持特定主题（人物、物体、风格）的核心能力，也是AI图像模型长期竞逐的“圣杯”。用一个例子来呈现Nano Banana与传统模型的差距，假设任务是为哈利波特创作一组不同场景下的插图。传统模型就像是与多位独立的插画师合作，每次下达任务前，你都需要用文字重新描述哈利的全部特征“黑头发、绿眼睛、圆眼镜，额头有闪电伤疤”，但令人抓狂的是，每个插画师对文字的理解不尽相同，最终得到的每张图片的哈利虽然都有上述特征，但看起来并不像同一个人。不仅如此，独立插画师之间对彼此的风格并不了解，如果你想让插画师B绘制“哈利在图书馆复习的场景，且与插画师A负责的魁地奇球场分镜风格一致“，这几乎是不可能完成的任务，因为插画师B既不知道魁地奇球场什么样，也不知道插画师A的风格是什么。而Nano Banana则像一位与你长期合作的资深插画师，你只需要在最开始工作时告诉他哈利的特征，然后就能与老友对话般轻松和流畅的方式，让这位记忆力绝佳的艺术家，听从你的调遣。此外，Nano Banana还有着远超传统模型的快速迭代能力。任何好模型若无法快速响应用户，都会极大降低破圈与普及的潜力。在对用户指令的响应与快速迭代上，传统模型就像用打字机写作，任何一个修改都可能需要重打整页纸，而Nano Banana则进化到了word写作，可以随时删除/修改局部，并立刻看到整篇文章（图像）的新面貌。Nano Banana能实现这一突破，不仅在于团队将模型压缩优化到实际产品中以秒级响应（实测约13秒/张）返还高清图像，上述多模态语义对齐、交错式生成和一致性保持等优势的加持，也是Nano Banana对用户指令快速响应迭代的重要原因。 颠覆、重塑与共生 从问世到席卷全球的两周时间，Nano Banana的冲击波同样撼动了资本市场与产业端的神经。谷歌发布Nano Banana当日，创意软件巨头Adobe的股价就应声下跌约2%；比即时波动更关键的是长线走势，据Business Insider报道，Adobe的股价在过去一年累计下跌了35%，主要原因之一就是极速发展的人工智能带来的颠覆性变革。颠覆带来的危机感随着网友不断解锁Nano Banana的新玩法，传导至更多职业领域。一位刚入行的电商服装模特告诉刺猬公社，原本中小商家聘请模特拍摄每天成本约1500元/人，上架时间至少以周为单位，而Nano Banana能将这一整套流程压缩至分钟级，“如果AI生成图像的细节继续完善下去，未来肯定不需要这么多真人模特了”。 只要给到人物肖像图、产品图和简单指令，Nano Banana就能生成商品效果图/图源：互联网还有很多电商摄影师、后期修图师，乃至视觉设计师，也纷纷在社媒平台发帖调侃称眼看着被AI抢了饭碗，准备转行去卖咖啡、送外卖、开滴滴。AI在产业端造成的轰动不仅发生在图像赛道，就在谷歌上线Nano Banana的前一天，翻译界的最高学府蒙特雷国际研究学院宣布关闭，这家曾培养了大量外交官、翻译专家和国际NGO组织负责人的顶级名校，自ChatGPT问世以来生源大幅锐减，最终陷入财务困境。但历史上的技术革命告诉我们，创新从未单纯地使某个行业消亡，旧生产关系被颠覆的同时，必然伴随产业重构和新职业的诞生。模特行业不会消亡，但将走向分化，“批量平替”需求势必会被AI取代，但只有人类才能表现出的“故事性”与“情感细节”，始终是市场的稀缺资源。与此同时，商业摄影师、修图师和设计师的角色也在被重塑，他们的核心价值不再局限于操控相机或软件，而是延展到审美判断、叙事构思和情绪引导，以及最关键的新能力：驾驭AI实现创作意图。而对于Adobe在内的工具型平台而言，摩根士丹利分析师认为，这些应用软件在AI时代的价值，在于提供“最后一公里”服务。事实上，互联网用户对于图像和文字生成的需求，无论是千人千面的多样化程度，还是用户基数决定的庞大且碎片化的指令数量，都决定了通用AI模型很难提供端到端的完美解决方案。因此就像物流运输公司负责中途货运，最后一公里交由快递站点配送一样，Adobe等平台目前也开始接入第三方基础大模型，并基于自身的数据与资源进行后期训练，最终打造出更贴合用户需求、更专业的AI落地产品。换一种视角看，这场技术浪潮并不是一场零和游戏。Nano Banana的出现加速了产业洗牌，但同时也在打开新的机会窗口。无论是创作者、设计师还是企业，真正的挑战并非如何抵挡AI，而是如何找到与之协作的路径。工业革命时期的机器扩展了人类的肌肉力量，如今的生成式AI则在延展人类的想象力和表达力。或许我们正在进入一个全新的内容创作阶段，在这里，人与AI并非对立的两极，而是互为补充的伙伴关系。与AI共生的时代，正缓缓拉开帷幕。 媒介合作联系微信号|ciweimeijiejun如需和我们交流可后台回复“进群”加社群
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AI眼镜能否成为下一代人机互动的超级入口？ 眼镜的智能化演进重新定义了人与周围世界的互动方式，打破传统屏幕边界。刚刚落幕的外滩大会期间，一批轻盈便携的消费级AI眼镜展出，用户只需戴上眼镜，就能解锁实时翻译、扫码开锁、导航等体验，将信息与服务融入现实视野。多位参会者表示，智能眼镜有望成为新的入口，重新定义人机关系。AI眼镜不只在于比拼参数，还要创造“无感化”的沉浸体验，人机交互的最终目标是减少交互，实现无感智能。“AI眼镜的服务潜能尚未完全释放。”清华大学人机交互实验室副教授喻纯认为，当前AI眼镜功能仍处于基础交互阶段，如拍摄、翻译、提词及简单对话等，整体能力与手机相比仍有明显差距。硬件算力有限、存储不足，制约了复杂功能运行；软件生态上，中低端产品难以动态加载应用，导致生态扩展困难，因此亟须构建开放可信的底层支持体系。 外滩大会展出的AR翻译眼镜。智能眼镜：AI最好的入口？2025年确实可以被称为“AI眼镜爆发元年”。根据咨询公司Counterpoint的数据，2025年上半年，全球智能眼镜销量较去年同期增长超一倍，其中Meta的雷朋智能眼镜在出货量中占据主导地位。蚂蚁集团资深副总裁周志峰表示，2023年Meta和雷朋推出的Ray-Ban Meta眼镜为智能眼镜行业打了一剂强心剂。紧接着，国内企业的热情也被点燃。过去一年，AI眼镜迎来了一波发展热潮。IDC发布的《全球智能眼镜市场季度跟踪报告》显示，2025年第一季度，全球智能眼镜市场和中国智能眼镜市场出货量分别为148.7万台、49.4万台，同比增长82.3%、116.1%。Counterpoint数据显示，2025年第二季度，国内智能眼镜企业雷鸟创新的AR眼镜以39%的市场份额，首次成为全球第一。AI眼镜的发展离不开硬件技术的支撑。蚂蚁集团大安全CTO陈亮表示，目前行业在硬件层面实现了轻量化设计，微投影与波导片结合的显示方案实现了“目光所及即信息呈现”，轻量化摄像头、麦克风阵列等设备能捕获人体感知输入，为自然交互打下基础，这在远程协助和文旅场景中尤为重要。 语音提示“小宝小宝，扫码开锁”，AI眼镜即可开锁出行。AI技术的加持进一步拓展了AI眼镜的新功能。早期的智能眼镜仅能实现通话、听歌等基础功能，如今已能支持拍照、实时翻译、大模型交互等复杂场景。端边云协同的大模型让智能眼镜实时交互，设备响应更迅速。多模态数据的深度融合让AI眼镜能够完成跨模态理解，精准捕捉用户需求。雷鸟创新创始人兼CEO李宏伟表示，添加了各类传感器后，智能眼镜实现了更好的感知，和现实世界形成了更丰富的互动，智能眼镜是AI最好的入口。以导航为例，智能眼镜可实现虚拟现实融合的导航，无需时时掏出手机浏览。“我们希望把这个场景串成线、变成面，导航到一个地方后，智能眼镜可以推荐周围有无咖啡店、优惠券，智能眼镜具有个性化，它知道你喜欢什么咖啡，它会告诉你怎么去，还送你优惠券。在商场里面找不到商家，3D系统会演绎出具体位置。”智能眼镜也正在成为跨设备中枢，连接手机、智能汽车、智能家居和其他智能可穿戴设备，打破设备壁垒，让不同终端的能力形成协同效应。“我们都清晰感知到，这次的AI眼镜热潮不仅是硬件升级，更是交互范式的重构。”周志峰表示，当眼镜集成AI助手、叠加屏幕显示并做到足够轻量化的时候，它有望进化为一个可随身佩戴的服务入口，重新定义人机关系。小米集团手机部副总裁、可穿戴部总经理张雷透露，目前小米眼镜端呼叫“小爱同学”的频率已经是手机端的6到7倍。他同样认为，AI眼镜有机会成为新的入口。而成为超级入口的关键是，在人工智能技术能力的加持下，AI硬件的落地场景要让用户形成超级黏性，唯有如此，才能实现入口的切换。人机交互终极目标：减少交互智能眼镜似乎隔几年就会出现一波热潮。但周志峰认为，由于缺少爆发式的消费需求，智能眼镜的发展还远远算不上成功。当前，AI眼镜虽已突破“能用”的技术门槛，但距离“好用”的用户体验仍有差距，AI眼镜的普及仍面临硬件轻量化、算力功耗平衡、内容生态匮乏等挑战。行业正面临从“硬件竞赛”迈向“体验革命”的关键转折点。周志峰表示，在这个关键点上，至少还有三大核心命题是产业链上下游都躲不开的，一是从硬件堆叠到轻盈时尚的形态，二是从单一功能到沉浸式场景体验，三是从碎片化AI到原生AI及智能体生态。在硬件方面，歌尔AI眼镜产品软件负责人邱绪东表示，轻量化、高性能、个性化是影响AI眼镜用户体验的关键问题。目前歌尔以超薄、高刚性的碳纤维来代替传统材料，超轻合金镁合金可以在相同强度要求下，让金属结构件变得更加轻薄，关键器件小型化也有助于减重。在软件和应用生态方面，陈亮表示，当前端到端软硬件能力碎片化，基础设施薄弱，整体软硬件架构尚未形成统一标准；软硬件研发难度大、成本高。与此同时，用户需求日益多元化，但针对AI眼镜的原生应用却严重缺乏，难以满足场景化需求。当然，移动互联网服务向智能化服务升级的难度大，也延缓了技术普及速度。AI眼镜不只在于比拼参数，还要创造“无感化”的沉浸体验。李宏伟表示，人机交互的最终目标是减少交互。 雷鸟创新创始人兼CEO李宏伟。当前的智能眼镜交互体验同智能音箱相近，需要通过语音唤醒操作。恒玄科技商务拓展副总裁高亢表示，除了美观和舒适，未来智能眼镜应探索更无感的体验方式，让眼镜自己理解上下文意图并处理任务，而非依赖用户口头指令。交互体验的目标是不打扰使用，并且流畅自然，手势和眼球追踪有助于提升无感智能。传感器融合可以追踪眼动、手势操作，结合镜腿触控、语音唤醒、指环和手环控等多模态交互方式，实现所见即所得的交互体验。充足的本地算力帮助高精准度快速响应，本地端侧模型做好低功耗、无需上云，让识别更灵活，响应速度更快。“期待看到基于眼球追踪、声纹虹膜核身等技术进一步创建新的人机交互范式。”与此同时，周志峰表示，AI眼镜不仅是硬件设备，更是搭载大模型的“智能体服务入口”。当AI眼镜成为唤起智能体协作的“语音入口”，成为连接手机、汽车、家居的“超级终端”，如何保证智能体可信互联、数据安全流转、服务无缝衔接？周志峰认为需要建立统一的通信协议、标准化的接口规范，以及跨平台的身份认证体系，唯有如此，才能保障技术迎来“系统变革”。目前蚂蚁集团推出智能眼镜可信连接技术框架gPass，推动AI眼镜与智能体之间安全、可信、即时信息交互，构建无感体验。gPass已率先应用于rokid、小米、夸克、雷鸟等眼镜品牌。 歌尔AI眼镜产品软件负责人邱绪东。“2024年以来，各大企业品牌纷纷入局，加速智能眼镜行业发展。2025年是不是AI眼镜的元年，我保持乐观判断。”邱绪东表示，智能眼镜的未来不仅需要技术创新，更需要全行业共创，突破性能与体验的边界，共建行业标准，打破壁垒，让协作更加高效。
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备案护航、场景深耕，AI深度赋能广东千行百业 人工智能不再是科幻电影中的桥段，它正以前所未有的速度融入现实。广东，以政策为帆、技术为桨、机制护航，已冲在AI浪潮的前沿。最新数据显示，广东已完成92款生成式人工智能服务备案，数量居全国前二。从政策布局到技术突破，从应用落地到生态繁荣，在广东，“AI+”正在发挥更大价值。备案不只是合规动作，更为AI创新铺就了一条“既跑得快，又跑得稳”的高速路。南都大数据研究院梳理广东备案生成式AI大模型数据，带你感受南粤大地的AI脉动。备案护航，AI加速安全发展 生成式人工智能服务指利用生成式AI技术向公众提供生成文本、图片、音频、视频等内容的服务。为促进生成式AI创新发展和规范应用，2023年7月，《生成式人工智能服务管理暂行办法》出台，明确了我国对生成式AI大模型研发及服务的合规要求。今年9月1日，广东省互联网信息办公室发布的新一期《广东省生成式人工智能服务已备案信息公告》显示，我省新增14款已完成备案的生成式人工智能服务。至此，广东累计已完成92款生成式人工智能服务备案，约占全国已备案大模型的17%，位居全国前二。从时间维度看，《办法》出台以来，广东生成式AI大模型的备案工作呈稳步加速趋势。今年以来，广东已有60款大模型完成备案。备案不是“刹车”，而是为AI发展装上“导航”。夸克相关负责人表示，随着相关部门出台的管理政策日益全面，国内大模型行业的发展更加繁荣有序，包容审慎的管理态度和分类分级监管方式，很好地促进了大模型产业的健康发展。于2023年12月通过生成式人工智能服务备案的夸克大模型，月活跃用户数已连续多月破亿。“陆续出台的大模型合规指引和标准，为企业带来实操性强、可落地的实践指引”，腾讯混元大模型负责人表示，现行备案要求在准入阶段提出更多明确的模型安全、训练数据合规、版权采买合规、内容安全防控等要求，促进更多高质量精品内容的涌现。 政策赋能，锚定全球AI创新高地 广东AI产业的勃发，离不开前瞻、系统、精准的政策体系支撑。早在2022年，广东已率先印发《新一代人工智能创新发展行动计划（2022-2025年）》，提出将广东打造成为全球新一代人工智能创新发展战略高地。随后，《关于加快建设通用人工智能产业创新引领地的实施意见》《关于人工智能赋能千行百业的若干措施》等文件接连出台，从技术研发、场景开放、产业集聚等方面为企业提供全方位支持。2025年以来，广东省政府工作报告、全省高质量发展大会、《广东省建设现代化产业体系2025年行动计划》《广东省推动人工智能与机器人产业创新发展若干政策措施》频谈“人工智能+”，政策红利持续释放，“人工智能+”在全省高质量发展蓝图中的位置愈发清晰。不仅省级层面全力推进，深圳、佛山、东莞、广州天河与海珠等地也纷纷推出特色扶持政策，形成省、市、区联动的政策支撑体系。在制度与政策的双重推动下，全省目前已布局建设11个省级人工智能产业园。广州、深圳先后获批国家级人工智能创新应用先导区，广东成为全国唯一拥有两个先导区的省份，构建起以广州、深圳为主引擎，珠海、佛山、惠州、东莞等珠三角核心地市为重要支撑，粤东、粤西、粤北三大区域地市协同联动的人工智能产业区域创新发展格局。 场景深耕，AI百景图南粤绽放 今年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，重塑人类生产生活方式，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态。凭借“产业链全、生态完备、场景丰富”的优势，广东“人工智能+”已先行一步。数据显示，全省92款已备案AI大模型中，有46款是行业大模型，为场景化应用提供了丰富可能。面向行业客户，来自佳都科技的知行交通大模型主要应用于轨道交通和城市交通业务领域，树根互联的根灵工业大模型针对大型制造企业、能源与化工企业、建筑业三大行业生产场景，海云安智乘AI大模型打造专为企业客户设计的开发者安全智能助手……面向消费者，vivo、OPPO、荣耀等手机厂商的AI助手大模型，以及TCL、海信、酷开等智能家电大模型也陆续通过备案，进入百姓日常生活，展现人工智能技术的普惠价值。今年4月，广东发布全省首批人工智能终端产品、行业大模型和应用解决方案名单，包括8个行业大模型、30个应用场景、29个解决方案、13款智能终端。广东AI大模型正加速融入实体经济，走进千行百业，在教育、工业、农业、交通、政务等多个领域实现深度应用，充分释放人工智能对经济社会发展的赋能潜力，全力构建全链条人工智能应用生态体系。视源股份党委书记、高级副总裁段宇接受新华社《半月谈》采访时表示，自推出希沃教学大模型以来，持续推进大模型技术在教育场景中的深度渗透。截至2024年末，视源的希沃课堂智能反馈系统已覆盖超2000所学校，累计生成超15万份AI评课报告，实现AI技术真正赋能一线教学场景，切实提高教育教学效率和质量。 沃土育林，巨头与初创共茂共生 广东AI的发展底气，源于深厚的产业基础与优质的营商环境。截至9月3日，广东省登记在册经营主体达2000.19万户，占全国总量十分之一。海量经营主体为广东AI发展提供了丰富的应用场景与数据支撑。产业层面，广东人工智能核心产业规模已突破2200亿元，稳居全国第一方阵；人工智能核心企业超1500家，人工智能领域国家专精特新“小巨人”企业147家，数量全国第一。在生态构成上，广东AI开发者阵营兼具“巨头引领”与“初创活力”：既有腾讯、深信服等行业龙头，也有陆兮科技、暗物智能等创新初创企业，形成“大企业引领、中小企业协同”的创新发展氛围。“很多人问我，为什么要连续创业，为什么选择在广东做长周期的大投入，我相信这来自广东特别完善的产业链供应链基础，为企业先行先试提供创业沃土。”今年全省高质量发展大会上，小鹏汽车创始人何小鹏表示，小鹏将走“软件+硬件”的全栈自研道路，以AI赋能和推动产业变革。据了解，适用于小鹏智能电动汽车座舱的XGPT-2、XGPT-3已于2025年6月、8月先后通过生成式人工智能服务备案。鹏城实验室负责人表示，随着大模型备案的推进，越来越多企业关注并投入到垂直领域的大模型研发中，推动了行业向专业化、细分化发展。同时，大模型备案成功后，企业可以更快速地实现其商业化应用，加速了AI技术在各行各业的落地。如今，基于“中国算力网”和“鹏城云脑”国产算力底座自主研发的“鹏城·脑海”大模型多语言版已支持53个语种，与多个“一带一路”共建国家展开密切的科技文化合作。佳都科技首席AI科学家王凯认为，大模型的出现使得企业生产方式发生不少变化。随着多模态及智能体能力的引入，如今的大模型已经可以通过不同方式与人进行交互，且具备基本的自主思考和规划能力。“如果各行各业都能用大模型赋能的智能体去替代一部分人类的工作，实现产业升级，这是一个非常有想象力的空间。” 技术攻坚，专利算力全国领跑 在备案制度保障之下，广东人工智能技术实现多项突破，逐步从“量的积累”转向“质的飞跃”。全省人工智能发明专利累计授权量已超14万件，位居全国首位；拥有鹏城实验室、琶洲实验室等重量级实验室，广东人工智能与先进计算研究院等5家高水平创新研究院，25家省级以上人工智能开放创新平台，原始创新和技术创新能力持续提升，在高端算力、底层架构、模型算法等关键领域，涌现出一批领先成果。在高端算力领域，“鹏城云脑Ⅱ”作为国内首个全面自主可控的E级（百亿亿次）智能算力平台，多次登顶全球权威榜单，已支撑近千个国产AI模型训练任务与AI算法发布。华为昇腾384超节点真机在2025年世界人工智能大会（WAIC）首次亮相，凭借业界领先的高速总线互联技术，被誉为“算力核弹”。腾讯混元Hunyuan-MT-7B翻译模型在国际计算语言学协会（ACL）WMT2025比赛中，拿下31个语种翻译项目中的30个冠军，多语言能力全球领先。 集群成势，AI高质量发展上新台阶 南都大数据研究院对各地网信部门公开信息进行统计，截至今年9月初，我国已有538款生成式AI大模型完成备案。其中近六成半已备案大模型集中在北京、广东、上海三地，产业集聚趋势明显。于广东而言，AI大模型的发展已驶入“质效双升”新航道。从政策赋能到技术攻坚，从场景落地到生态繁荣，广东正以更富韧性的姿态，迈向AI发展深水区。随着粤港澳大湾区“数据特区”建设推进、产学研用协同机制持续完善，这片创新热土将继续释放无限潜力，为中国人工智能发展贡献广东智慧、提供广东样本。监制：戎明昌 刘江涛策划：王卫国 邹莹撰文：南都研究员 李伟锋 凌慧珊制图：林泳希出品：南都大数据研究院
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为了一张地图，大厂们要“钞”起来了 外卖大战第二局，高德“扫街榜”奇袭到店业务，外卖配送的战争升级为生态级的全面对抗。引发大厂混战？ 文/每日资本论外卖大战被“补贴大棒”打疼之后，几方陷入了短暂的瞪眼阶段。但，很快战火升级。9月10日，阿里巴巴成立26周年之际，旗下高德地图出人意料地推出了基于真实用户行为生成的“高德扫街榜”，这项服务被定义为“阿里生活服务的超级新入口”。次日，使用高德扫街榜的用户就突破4000万人，超越了大众点评3260.57万的日均活跃用户规模，相当于“上线即跻身国内最大美食榜单”。“高德扫街榜”上线时间显然也是掐准了节奏。这款“秘密开发”的产品在6月正式立项，团队从最初的20余人扩张至百余人，这些原本在北京的高德员工，在过去两个多月里被调到杭州西溪园区集中攻坚。赶在十一黄金周之前推出，也是最大限度地利用流量高峰期以保障产品能够顺利通过第一次大考。与此同时，美团迅速推出“到店—到家”业务协同战略，宣布大众点评正式重启“品质外卖”服务，依托自研大模型和百万高分餐厅，强化外卖业务竞争力。通过必吃榜、黑珍珠等成熟IP背书，结合大模型能力清洗数据，美团意在进一步强化其在高品质外卖领域的权威性。而发放消费券、推出“堂食提振”计划等举措，也显示出其希望通过补贴和流量双重手段，巩固商户与用户两端忠诚度。这件事迅速在网络上升温，被部分网友外卖大战的第二场——最为危险的进攻。一旦“到店”深度场景业务被改写，那么整个生态链将被重整，主配角的位置也将重新排列。 果真如此吗？至少表面上看上去像那么回事，但这绝非简单粗暴地靠钱就能砸出来。时间倒回今年2月。彼时，中国电商巨头京东以一场近乎“零佣金”的闪电战，拉开了本轮外卖大战的序幕。于是，大部分人的目光聚焦到或将“颠覆传统外卖，商家—骑手—用户的线性链条”而带来的变化。但请注意，商务部报告预测，2030年中国即时零售规模将突破2万亿元。换言之，即时零售包含的所有空间，都是各大电商平台或者其他类型平台争夺的焦点。为了尽可能规避天花板或者说找到更多的空间，几方都已经开始了相互“渗透”的战役。“每日资本论”在当时也发文表示：这种“你打我的外卖，我抄你的电商”的博弈，将竞争升维至本地生活服务的全场景战争。而这场战役的终局不是外卖订单的增减，而是用户手机首屏入口的争夺（见《外卖“三国杀”不只为了外卖》）。没想到一语成谶。更令人意外的是，这场美团与京东两巨头的局部战争，最终却让阿里成为了聚光灯下的主角。今年5月初，阿里将饿了么业务全线整合进淘宝闪购平台，推出“外卖星期六”营销活动，每周六向消费者派发海量优惠券，这也标志着阿里正式参战。果然，阿里一出手就是大招。7月5日，阿里推出一场大规模优惠券派发行动：满20减15、满30减20，还有0元“霸王餐”。这种简单粗暴的优惠不仅瞬间点燃了整个社交网络，也让“第二次外卖大战”进入了一个小高潮。参战几方进入到一个疯狂拼内功的阶段——三大平台的销售支出和营销费用均大幅攀升。美团销售及营销开支同比增长51.8%至225亿元。京东营销开支更是增加127.6%至270亿元。阿里巴巴若不考虑股权激励费用的影响，销售和市场费用占收入比例从去年同期的13.3%增加至21.3%。尽管投入巨大，但市场格局并未发生根本性改变，不过饿了么在一顿“乱拳狂砸”之后市场份额确实有所提升。根据瑞银8月25日发布的研报，以订单量为衡量标准，美团的市场份额则从竞争前的85%、二季度的74%下滑至65%，但仍保持绝对领先；淘宝闪购、饿了么的市场份额已经从竞争前的11%和二季度的13%翻番至最新的28%，继续排名第二；京东的市场份额从二季度的13%降至7%。就在激战正酣之时，相关部门喊话，停止内卷。于是，一度，外界以为外卖的硝烟或将逐渐淡去。但突然，高德扫街榜的推出，代表着阿里对美团核心利润堡垒的正面进攻。其背后逻辑是基于AI时代本地服务范式的重构：用户只需用自然语言提出模糊需求，AI就能基于空间认知和推理直接给出最优方案并完成预订。与传统点评模式依赖UGC评价不同，高德扫街榜建立了一套新规则：在导航数据基础上，引入支付宝芝麻信用体系，结合用户信用等级为可信评价加权，再借助AI风控识别虚假评价。这种“行为+信用”的组合拳，旨在对传统点评模式进行根本性挑战。美团实力也不容小觑。截至2025年二季度，美团仍然拥有336万骑手运力网络和6.9亿交易用户构成的壁垒。在即时零售领域，美团闪购已接入5600家连锁商超、570个品牌，形成“30分钟万物到家”的矩阵。简单说，双方虽采用不同策略——阿里扩大生态，美团优化体验——但最终都指向同一个目标：争夺本地生活服务的霸主地位。对于前者来说，扩大生态意味着阿里将进一步夯实其整个生态圈，对其业绩提升会有直观改变。而对于美团来说，或将是艰苦卓绝的“城墙保卫战”，甚至可以说是不能输的战斗。毫不夸张地说，到店业务的大战或将比第一阶段的外卖大战更加残酷。目前，高德推出总计11.5亿元的出行与消费补贴，美团则通过大众点评发放2500万张“品质外卖”消费券，这都属于牛刀小试阶段。 但不得不提醒的是，依靠强补贴维持单量，显然不是长久之计。一旦补贴退潮，被低价吸引来的用户能否留下仍是未知数。更大的变数则是这场战火继续蔓延的可能性正在增大。同样是地图玩家的百度、腾讯等，以及具有导航功能的比如滴滴等潜在玩家入局的概率也不容忽视。历史经验表明，互联网行业的边界日益模糊，跨界竞争已成为新常态。可以佐证的是，早在2022年，百度地图APP上线了新的“美食团购”功能，用户可以在不切换跳转其他App的情况下，直接在APP内查看、购买套餐和优惠券。此举被解读为对标，高德地图，已经与口碑、饿了么打通合作。而且高德地图和百度地图显然是更为直接的竞争对手，前者出招之后，后者没有理由不夯实自己的防线。虽然百度已经退出外卖市场多年，但在AI技术和大数据方面仍有积累。如果百度选择以技术赋能的方式重新入局，可能会带来新的变数。请注意，若忽视腾讯的存在将是个巨大的错误。这家互联网巨头本身就有腾讯地图的存在，而且其完全可以借助微信生态轻松入局。不容置疑的是，微信拥有巨大的用户基础和丰富的社交关系链，小程序已经培养了用户在小程序内完成交易的习惯。如果腾讯决定加大本地生活投入，势必让这场混战的结局变得更加扑朔迷离。当然，类似新兴的短视频巨头抖音也是需要敬畏的一方。要知道，2022年，抖音正式入局本地生活服务，用团购券切走了一部分到店业务：用户在刷视频时被种草，顺手下单优惠团购，极大缩短了消费决策路径。这种内容驱动销售策略，是否会“变形”到这一轮点评大战上，也值得业界认真思考。可以想象，随着战火的蔓延，未来几个季度，市场可能见证更多玩家加入战局，直到找到新的平衡点。但回顾2015年的“千团大战”，历史经验表明，过度依赖补贴的商业模式难以持续。无论竞争如何演变，以用户需求为核心、平衡各方利益、推动行业可持续发展，终将成为所有参与者的共同选择。当然，对于广大吃瓜群众来说，大家不仅希望看到互联网巨头之间王牌对王牌的商业故事，更希望由此重塑中国本地生活服务，大家得到更多的实惠。【文章只供交流，并非投资建议，请注意投资风险。码字不易，若您手机还有电，请帮忙点赞、转发。非常感谢】
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摆脱对外依赖，日本押注国产AI 来源：环球时报【环球时报综合报道】日本正加速开发本土（人工智能）AI生态系统以缓解对外国依赖加剧的风险。据日本时事通讯社12日报道，日本政府当天在首相官邸举行了AI战略本部首次会议，明确了扶持国内AI开发的方针。日媒报道称，日本国内使用的生成式AI依赖于美国，此举旨在通过推进本土开发来应对安全风险。此次会议提交了一份“AI基本计划”草案，指出与美国和中国相比日本开发滞后的背景下，计划“在全社会范围内应用人工智能，并启动开发循环”，为日本带来“逆转攻势”。据日本《读卖新闻》报道，日本在人工智能应用方面滞后，去年个人使用率仅为20%左右，企业使用率为50%，整体处于较低水平。草案指出“制定国家人工智能战略比以往任何时候都更加重要”，并提出了四项基本方针：加速推进应用、战略性地加强开发能力、治理主导、持续向AI社会转型。旨在让日本成为“世界上容易开发和应用AI的国家”。关于人工智能应用，草案规定政府机构和地方政府应率先利用人工智能提升工作效率，同时建议将人工智能应用于国防能力的强化。草案将决定人工智能精度的“高质量数据”定位为“日本优势领域”，呼吁加强相关开发能力建设。 此外，日本政府还将推动开发融合日本文化和习俗的可靠的“国产AI”，并促进高质量日语数据库的建设。该草案还指出了AI应用的风险，例如提供错误答案和传播虚假信息，以及对国家安全的影响。草案要求在发生侵权时进行彻底的政府调查，并牵头制定国际规则。作为日本在人工智能领域的首份基础规划草案，该草案将提交至人工智能战略本部审议，预计年内通过内阁审议完成最终方案。今后将根据国内外情况每年进行修改。日本《朝日新闻》12日分析称，ChatGPT推出至今已有3年左右的时间。在技术创新不断推进的背景下，日本政府也承认作为GDP规模世界领先的经济体，日本“在AI开发和应用方面落后于世界”。在面向AI的尖端半导体领域，日本正不得不依赖其他国家。此外，像ChatGPT这样目前尚且免费可用的AI，也可能会因收费化等企业战略调整而对日本国内的使用产生影响。《朝日新闻》称，日本首相石破茂当天在会议上表示，“在安全保障方面，AI是极为重要的。在全球开发竞争加剧的背景下，须为扭转劣势尽快制定紧急支持政策，”并提出了致力于建设“一个人们因AI而幸福的社会”的愿景。日本科学技术政策大臣城内实12日回答记者提问时表示，“随着全球人工智能开发和应用竞争的日益激烈，未来一两年的努力对于实现反守为攻至关重要，我们决不能停滞不前。政府将积极支持私营企业和研究机构开发国产AI。”据美国斯坦福大学的一项调查显示：2024年日本民间对AI的投资额约为9亿美元，而美国的民间投资额则为1091亿美元。（杨晨）
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从“拼模型”到“拼算力” 科技巨头挺进AI“芯”战场 证券时报记者 周春媚9月12日，港股百度集团和阿里巴巴股价双双大涨，涨幅分别达到8.08%和5.44%。此前有消息称，两家公司正在使用自研芯片训练AI大模型，阿里巴巴已在小规模模型的训练中使用自研芯片，而百度则尝试用昆仑芯P800芯片训练新版文心大模型。在当下的全球资本市场，任何有关AI算力的“风吹草动”都可能引发股价异动。9月7日，特斯拉创始人埃隆·马斯克表示，已与特斯拉AI5芯片设计团队进行了一场设计评审，并称AI5将是一款“史诗级的芯片”。在马斯克宣布进军AI芯片领域前两天，OpenAI被曝与美国半导体巨头博通启动自研AI芯片量产，这一消息也推动博通股价大涨。纵观这些公司，无一例外均是当前最为顶尖和主流的大模型研发厂商。纷纷加码芯片研发的动作表明，算力已从AI竞争中的可选项变为必选项，成为必须牢牢掌控在手中的关键“命门”。多名业内人士在接受证券时报记者采访时表示，科技巨头们的“芯片战事”已不仅是一场单一维度的技术突围，更是一场关乎成本控制与性能提升、供应链安全与生态主导权的战略博弈。从自研到投资科技公司双轨并行加码AI算力最近，阿里巴巴再度成为股市的当红“炸子鸡”，股价连连上涨。推动股价大幅上涨的主要因素之一是有消息称，阿里巴巴正在开发一款新的人工智能芯片，这款芯片已进入测试阶段，主要面向更广泛的AI推理任务。事实上，与国外科技巨头近期才传出的密集布局不同，国内互联网大厂的“芯片战事”早已打响。2018年，平头哥（杭州）半导体有限公司（以下简称“平头哥”）作为阿里巴巴旗下专注于半导体技术研发与产业化的科技企业正式成立。2019年，平头哥推出首款RISC-V处理器玄铁910，同年发布了首款AI芯片含光800，重点应用于视觉场景。与阿里巴巴一样，腾讯和字节跳动近年来亦持续加大自研芯片的力度。腾讯已在三款自研芯片上取得重要进展，分别是AI推理芯片“紫霄”、视频转码芯片“沧海”以及智能网卡芯片“玄灵”。字节跳动虽尚未推出自研芯片产品，但已组建相关研发团队，并在近几年的校园招聘中设置了多个与芯片相关的岗位。除了自研以外，投资芯片公司也是科技巨头抢滩AI算力赛道的共同选择。过去几年，阿里投资了寒武纪、深鉴科技、翱捷科技等芯片企业，腾讯押注长鑫存储、燧原科技、集益威半导体等公司，字节跳动则入股了摩尔线程、聚芯微电子、昕原半导体等多家芯片公司。一手自研一手投资，科技公司以双轨并行的形式加码AI算力布局。“这既体现了大厂对核心技术自主可控的迫切需求，也反映出其在高风险、长周期的芯片产业中寻求效率与安全平衡的务实考量。”一名人工智能资深专家告诉证券时报记者，自研能够深度匹配自身业务场景，实现算法、框架与硬件的协同优化；而投资则可快速切入前沿技术赛道，同时分散研发失败的风险。为何“造芯”？成本、性能与生态的三重考量互联网大厂为何热衷“造芯”？记者多方采访了解到，这背后有着成本、性能与生态的三重考量。“生成式AI对算力的指数级需求驱动大厂持续重构底层架构，通用GPU已难以平衡千亿参数模型训练推理的效率与成本。”天使投资人、资深人工智能专家郭涛在接受证券时报记者采访时表示，随着各大AI公司对训练复杂模型的需求激增，芯片制造商难以满足市场需求，全球算力供需失衡的现状也导致科技公司采购芯片的成本不断上升。“目前，采购外部芯片的成本高昂且供应不稳定，自研AI芯片能显著降低采购成本，并避免受制于供应商的变化，从而补充和满足内部业务对高效算力的需求。”上海经邑产业数智研究院副院长沈佳庆告诉证券时报记者，助推成本降低和增强供应链韧性，是当前科技公司加码AI芯片的核心驱动力。此外，据记者了解，AI芯片分为通用芯片和专用芯片。通用芯片即常说的CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器），可以满足广泛的计算需求和适应不同应用场景，具有高度灵活性和可编程性；专用芯片则为特定的应用或任务设计，如ASIC（专用集成电路）、FPGA（现场可编程门阵列）等，针对特定的算法或任务进行优化，以实现最高的性能和效率。“相比通用芯片，专用芯片的研发门槛较低，相对容易许多。目前科技公司研发的AI芯片大多是专用芯片，更适配自身的云计算和AI业务。”前述人工智能资深专家表示，例如，腾讯的“紫霄”“沧海”和“玄灵”这三款自研芯片均聚焦特定领域，性能相比业界均有明显提升。沈佳庆也表示，由于AI专用芯片技术门槛相对可控，有利于企业尽快形成产能。在郭涛看来，相较于此前的芯片投资热潮，本轮生成式AI浪潮下的芯片布局以“算法—芯片—场景”闭环为核心，追求软硬件协同设计的极致能效比。各个科技公司由于业务基础不同，优化芯片的核心驱动力也有所差异。“阿里巴巴聚焦弹性算力池，通过自研芯片提升云平台性能；字节跳动优化芯片实时推理密度，服务短视频及电商场景；腾讯则强化低延时响应，支撑游戏与社交交互。”郭涛说。而相较于成本与性能，更深层次的动因在于抢夺生态主导权。业内的共识是，英伟达最深的护城河并非强大的GPU硬件，而是其构建的软件生态系统CUDA，通过将二者深度绑定，形成了软硬一体化的优势。“‘GPU+CUDA’的组合长期占据主导地位，‘自研芯片+开源生态’是打破现有垄断格局、构建自主可控技术栈的现实选择。”前述人工智能资深专家表示，通过自研芯片并配套开源软件栈和开发者工具，可逐步形成软硬一体的完整生态，从而掌握更大的产业话语权。挑战重重 需突破技术迭代风险与生态壁垒限制与专门的芯片公司相比，互联网巨头“造芯”有不少独特的优势。“它们业务规模庞大，拥有海量实际业务数据和应用场景，自研芯片时具有供应链与成本控制力。此外，规模化业务也能摊薄研发成本，并形成生态协同效应。”沈佳庆表示，互联网大厂还具有资金与人才优势，具备长期持续投入的资本实力，能吸引顶尖芯片研发人才加盟。尽管优势突出，但作为一个重资产投入、长研发周期的行业，大厂们的“造芯”之路仍然充满荆棘，注定是一场“硬仗”与“漫漫长跑”。一方面，技术迭代的风险首当其冲。“AI芯片研发需3—5年周期，但AI技术迭代迅猛，可能导致芯片量产前就面临技术落后的风险。”沈佳庆表示。此外，受地缘政治影响，先进制程受制且代工厂产能波动可能中断生产，加剧了供应链的不确定性。另一方面，生态壁垒的突破有待时日。“自研芯片在软件栈、开发者工具链等生态环节弱于国际成熟企业，用户迁移成本高，制约了商业化。”沈佳庆说。对于技术迭代风险，郭涛建议应多管齐下提升研发速度。“具体而言，可以采用Chiplet（芯粒，即将大型芯片分解为多个具特定功能的小芯片，并使用先进封装技术将它们互联，最终集成封装为一个系统芯片）模块化设计缩短研发周期。还可以实施‘渐进式替代’战略，初期聚焦边缘端轻量化场景积累数据，再逐步向训练端渗透。”郭涛表示，这其中的成败关键在于将互联网速度文化注入半导体长周期产业，通过持续场景反哺实现技术跃迁，最终形成“敏捷迭代+生态共建+场景反哺”的闭环体系。在打破生态壁垒方面，沈佳庆强调生态共建的重要性，企业除了聚焦自身业务场景，在细分赛道推出多种专业芯片来提升市场竞争力以外，更要联合其他国产厂商，搭建平台共建软硬件生态。“在越来越前沿的科技战场上，依靠单打独斗已不是主流。”沈佳庆说，打造AI芯片领域软硬件开源技术协作平台，依靠开源模式吸引众多开发者快速迭代技术并形成生态，可能是今后推动科技创新的有效途径。
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可解释研究首次领跑，数据构建成本降低一万倍，上海创智学院发布AI重要成果 传统人类专家发现一个新模型平均需要2000小时，被赋予“能动性”的AI仅用两天便自主发现超过100种全新的网络架构；发布全球首个规模化全流程机理可解释框架，研究团队被列入全球最值得加入的4个可解释性研究阵地之一……正值创立一周年，上海创智学院日前发布一系列人工智能重要成果。 “能动”的AI成为科学发现新主体过去一年间，大模型展现出强大的“思考”能力，正快速迈向能够执行和解决实际问题的“能动性”新阶段。上海创智学院发布的“能动”认知智能项目，旨在解决当前大模型普遍存在的局限性，致力于实现大模型从“思考”到“创新”的决定性跃迁，赋予AI“能动性”，使其能够自主发现新知识、创造新技术。该项目首创了“认知能动数据加工工艺”，将海量原始数据加工成“高品质数据燃料”。这种经过深度加工的认知能动数据，能够有效驱动和打造高认知、高能动的智能体。该项目首次实现了支持AI进行长达数天深度思考与协作的科研模式。在实际测试中，AI仅用两天时间便自主发现了超过100种全新的网络架构，而传统人类专家发现一个新模型平均需要2000小时。此外，该项目在上海创智学院的编程实训比赛中，多次战胜人类开发者，甚至在夏令营中取得排名第一的优异成绩。这标志着“能动”的AI正成为科学发现的新主体。可解释研究首次领跑9.11和9.8哪个大？当前大模型在复杂推理和真实场景应用中常常出现无法解释的现象，例如错误判断“9.11比9.8大”。这个看似简单的小错误，给人们带来启示：在AI全面进入我们生活之前，提前发现它的内部缺陷，对人机共生协作具有重要意义。上海创智学院发布全球首个规模化全流程机理可解释框架，将深度网络中的隐含状态对应到现实世界的具体概念，首次在大模型注意力分解上取得领先成果。不仅能揭示模型错误的真实原因，还可对关键神经元进行激活与调控，赋予模型“思想钢印”，显著提升可控性与安全性。该成果已获国际上顶尖机构高度评价，研究团队被列入全球最值得加入的四个可解释性研究阵地之一，标志着中国力量首次在该前沿领域实现从跟跑到领跑。数据构建成本降低一万倍具身智能有望掀起人类历史上新的产业革命。但当下的困境是：技术路线尚未形成稳定、统一的方向。上海创智学院RoboSoul团队的回答是，不押注任何单一路线，而是通过全路线突破，让终极路线自我涌现。依托创智学院的结构化优势，RoboSoul在多个方向实现单点领先，并率先提出“能动融合”的进化路径——让不同技术不断交融、迭代，最终汇聚成“大一统”的智能模型。RoboSoul此前开源了“数字基因”技术，发布了十亿级数据，比起手动设计三维建模，将数据构建成本降低一万倍。研究团队打造了全国首个全真机实践课程，让学生能够在真机上实践学习。全球首个创造力智能测评系统长期以来，传统选拔方式存在“重知识轻能力、重结果轻过程”的问题，难以识别真正具有创新潜质的学生。为破解这一难题，上海创智学院联合华东师范大学发布了全球首个基于大模型的创造力智能测评系统。该系统统一了情境的真实性、交互的智能性和过程的可追踪性，带来全新测评体验。在结果页，系统不仅能回顾完整的思维链条，还能量化各阶段亮点与不足，并生成个性化成长建议，使测评真正成为培养的起点，而非终点。打造全球首个可信智能体互联网当前智能体应用越来越多，将多个智能体协作在一起完成任务正逐渐成为业界共识。然而，当前主流的智能体产品大多集中在少数大型企业的封闭体系内，用户无法自由调用全网资源。构建面向全网的智能体互联网，成为人工智能发展与生态演进的必然趋势。与此同时，国际竞争格局正在迅速形成。美国依托大模型巨头，推动智能体互联网协议和安全标准的制定。上海创智学院率先提出并启动了“智能体上链”项目，旨在打造全球首个基于区块链技术的可信智能体互联网——BetaWeb。用户可通过客户端提出复杂任务，互联网上的智能体则在协议支持下自由协作，“裁判”智能体负责监督和判定任务质量，区块链系统则确保身份认证、过程记录与价值分配的公平透明。目前，创智学院已研发出智能体协作平台Holos河洛系统，接入了上百个公网智能体，能够完成科研报告撰写、论文审稿、数学建模、信息收集与解读等任务。该项目最大亮点在于提出了“可信”这一核心概念，这不仅是对人工智能协作模式的创新，更是对未来数字经济基础设施的一次前瞻性布局。原标题：《可解释研究首次领跑，数据构建成本降低一万倍，上海创智学院发布AI重要成果》图片来源：黄海华 摄来源：作者：解放日报 黄海华
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2025年雄安新区数字贸易创新发展大会跨境电商专场活动成功举办 来源：环球网9月12日，2025年中国国际服务贸易交易会雄安新区数字贸易创新发展大会跨境电商专场活动在雄安会展中心成功举办。来自跨境电商头部企业、业界专家、行业组织、“一带一路”共建国家驻华代表等近300名嘉宾齐聚一堂，共同推进跨境电商生态建设和高质量发展。活动以“新质跨境 智启未来”为主题，通过主旨演讲、圆桌讨论、平台推介等形式，聚焦跨境电商新业态、新技术、新规则，围绕跨境电商前沿趋势、国际合作路径、特色产业带跨境电商出海等，共商跨境电商内生动力、载体建设、生态服务等议题。阿里巴巴国际站、eBay、连连数字、易单网、叶水福、中国物流集团、首创奥莱、易路商舟等头部企业作了精彩发言，为跨境电商发展及生态建设出谋献策，擎画美好蓝图。活动中，抖音集团、盛视科技等7家企业和行业组织同雄安新区进行项目合作发布，亚美尼亚、印度等驻华代表发布了跨境电商领域合作需求。据悉，雄安跨境电商综试区自国务院2020年4月批复设立以来，加大政策支持力度，搭建综合服务平台，补齐基础短板，引育培养市场主体，实现9610、9710、9810、1210“全模式”覆盖，跨境电商呈出整体向好的发展态势，进出口额年均增速238％。目前，已签约落地菜鸟跨境保税仓、抖音全球购跨境电商中心仓、新加坡叶水福、佳利达国际物流等重点项目。下一步，雄安将充分发挥陆路口岸监管作业场所平台作用，加快航空前置货站建设，加强与京津冀海空港协同联动，进一步提升口岸便利化水平和智慧海关监管效能，打造集海空港于一体的“雄安港”，实现出口“雄安查验、抵港直装”，进口“船边直提、雄安查验”大通关，为雄安新区高水平开放、高质量发展贡献更大力量。此次活动由雄安自贸试验区管委会组织，中国对外贸易经济合作企业协会主办，中国国际电子商务中心承办，雄安综合保税区建设发展有限公司协办。雄安新区管委会、雄安自贸试验区管委会、雄安改革发展局、雄安商务和投资促进局、雄安海关、雄安人行等相关负责同志参加活动。
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重磅！5年破解黎曼猜想，10年接管人类认知，AI超级增长曲线揭秘 新智元报道编辑：元宇【新智元导读】AI是否会在5年内破解黎曼猜想？是否会保持每年5x的算力扩张节奏？十年后，AI将把我们带向一个什么样的世界？近日，Epoch AI负责人Jaime Sevilla，与数据与分析负责人Yafah Edelman在对话中，为我们揭示了未来十年AI发展的路线图。「如果未来五年内看到 AI 解出黎曼猜想，我一点也不会太惊讶。」近日，Epoch AI负责人Jaime Sevilla，与公司数据与分析负责人Yafah Edelman在一次播客节目中，为我们揭示了未来十年，AI的发展路线图。 Jaime Sevilla（左）与Yafah Edelman（右）对话谈到了以下问题： 我们是否会持续每年5x的算力扩张节奏？ 什么时候，AI能基本自动化所有「认知任务」，而且成本不高于人类？ 2030年，经济是会放缓，还是将起飞？ 十年后，AI将我们带入一个什么样的世界？ 对话中，Jaime预测到2035年，AI可以推动经济实现每年10%的增长，并笑称这一预测结果，可能迎来两拨人截然不同的评价：一类是经济学家，他们可能会觉得：「这些人疯了，他们居然说每年会有10%的增长。」一类是AI圈的人，他们可能会觉得：「这些人疯了，他们居然说每年只有10%的增长。」每年5×算力扩张，可以持续吗？Jaime：当前每年大约5x的算力扩张节奏，还能维持多久？Yafah认为，未来两年内，5x的算力增速会放慢，甚至现在可能已经不是5x了，原因之一是现在的数据中心建设非常耗时。即使把Stargate和Abilene的公开计划都算上，未来也维持不了每年5x的增速。主要原因，是驱动扩张的因素也在变化。Yafah预期训练运行时长已扩大到「几个月」为单位，如果不考虑「训练时长增加」因素，每年算力增长扩张速度可能只是2.5x-3x。以Grok 4为例，Yafah并不认为它新增的算力总量会超过当初Grok 3的训练：Grok 4，更像是在Grok 3上加了一层RL。如果使用更多GPU，训练时长大概率也会更短。由于算法进步，以及产品研发流程的加速，Yafah预期训练时长并不会继续变长。她认为3到6个月的训练时长是合理的。当然，这里面仍有扩张空间，比如：Grok 3/4 完全可以用更多GPU 去训练，投入更多算力；OpenAI，有了 Stargate之后，如果愿意「猛踩油门」去维持每年5x的节奏，至少还能再坚持个一两年。但随后，速度就会慢下来。那么，随着算力的快速增长，到2030年，我们会得到什么样的AI？Jaime ：2030年，我们的最大训练运行可能到1e29FLOP吗？Yafah：我觉得能。 相当于GPT-4级的训练，1e29 FLOP大概是几千倍的算力。这种情况下，Yafah预期我们将得到一个相当能打的「AI 智能体」，它的主要特征是：可以高度稳定地完成简单的电脑操作任务，成本极低、速度极快。而且，「低级的推理失误和困惑」也会显著减少。仅仅这些，已经是巨变。同时，我们还很可能看到其他具有足够推理能力的AI，开始在数学、物理等领域做出一些新发现。Jaime预测到2030年，在数学或物理领域，会有一个大名鼎鼎的问题被AI基本解决。比如，解出黎曼猜想。Yafah对此也深表赞同，她认为这恰恰是AI特别擅长的地方。AI程序员，如何改变世界？Jaime谈到了「AI程序员如何改变世界」，比如它可以直接帮我们拟定周末活动的方案，再顺手做个小应用邀请大家。这个，目前已经发生了。在「代码质量」上，Yafah认为AI可能会高于人类。甚至可能接近这样一个点：AI所写的代码，并不太需要人类工程师的审核。而且这一点也很可能被市场「钱包」所接受：如果那些使用AI的公司，能给出相似甚至更好的产品，而且价格更低，用户也极有可能使用它们。当AI代替许多入门级的岗位，就会出现一种奇怪的均衡：雇人其实就是让他们用AI，而且你本来也可以直接用AI。那么，为什么还要雇工程师？Yafah认为，这时工程师的工作，就不再是「写代码」，而是去琢磨产品定位、架构、测试、系统搭建等问题。他们更多是「告诉技术该做什么」，而不是「亲手去把技术做出来」。虽然多数人的工作，是管理 AI 产出结果，但这并不会占用很多时间。Yafah说，「如果我要花很多时间跟 AI 来回沟通，那往往意味着它还不太能做我想要的事情。」2030：经济会放缓，还是将起飞？AI公司的营收，现在是「几十亿美元」量级，大概每年3x的增速。虽然，保持这样的增速很难，但从现在到2030年，每年翻一番不是没可能。Jaime说，过去70年，经济体的年增速大概在2%左右，如果AI公司能做到「每年几千亿美元」的产出，足以把当前的经济增速翻倍。但Yafah提醒我们，应当注意技术快速增长背后的泡沫：在未来十年中，我们可能看到在算力、GPU、建厂、基建、数据中心等方面，许多「万亿级」的投入，但我并不确定GPU的投入会不会体现在GDP里。在Yafah看来，历史上出现过许多类似技术的快速扩张与投资不确定性，比如互联网时期的.com泡沫、英国的铁路热潮，都是快速扩张、投资汹涌背后产生的风险。Jaime认为到了2030年，以下情况都有可能出现：一种是增长突然大幅放缓，要持续很久才能恢复增长；另一种是自动化更多领域，从而加速增长，让「加速」又反过来推动对 AI 的投入。Yafah认为这个问题，要分为两个阶段来看：第一阶段，是「基础设施扩张期」：这个阶段扩张是可持续的，但她不确定这阶段会持续多久，也许2030年是个偏激进的节点。第二个阶段，是「可能的爆炸式经济增长」。她将「爆炸式增长」定义为至少每年30%的GDP增长。如果AI能自动化所有岗位，那爆炸式增长就非常合理，但她不确定自动化比例要达到哪个点上，才会进入爆炸式增长。 可以确定的是：如果想要「持续」增长，就必须持续自动化。什么时候，AI能基本自动化所有「认知任务」，而且成本不高于人类？在这个问题上，Yafah和Jaime的判断基本一致：是2034年到2035年。迈向「更快的世界」站在今天，如何判断2035年以后，AI能够跑多快？Jaime将之归结为三个要素： 机器人制造的速度； 技术的规模回报； 智能的回报（能否得到远超人类的AI）。 对于「技术回报」和「智能回报」的速度，Jaime持怀疑态度。在机器人制造速度方面，他认为主要看投资人能否提前投入，以便在AI够好时，能够准备充足的机器人。其中最主要的挑战，就是机器人的生产成本。Yafah认为机器人的生产，将极大增加AI的投入规模。以1000亿美元算，如果每台「身体」要10万美元，那也只有100万台机器人，这确实不够多。要把成本打下来，还要看「AI 驱动的研发」是否足够给力，只有靠机器人，才能大幅提升机器人制造的速度。制造环节里，你未必需要「超过百万」的机器人来参与，也许 只用10万就够改变曲线。从现在到十年末，AI可以持续当前的「疯狂扩张」，足以成为拉动经济的重要变量。到了2030年，虽然仍会有一小撮「长尾认知能力」没被自动化，但可能也不远了。这时继续扩张变得更难，但不会停下。这一切都将我们带向一个「更快的世界」。Jaime将迈向「更快的世界」的过程，总结为三个阶段： 规模化时代：2025年至2030年； 商品化/普及时代：2030年至2035年，将增长率拉到至少 10%，并可能自动化一切认知任务； AI经济时代：2035年至2040年或2045年之间某个时点，AI会「接管经济」，进入全面的（双曲线式）超指数增长。 Jaime认为：AI 已经成为一种「压倒性的经济主导力量」，「把全球增速推到至少 10%，这并不疯狂，我觉得完全会发生。」参考资料：https://x.com/EpochAIResearch/status/1963999866138317097
