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Sora“猝死”，6个月从山顶到坟头，原因何在？ 【文/ 科工力量】3月25日凌晨，OpenAI旗下人工智能视频生成工具Sora宣布关停。这个从上线惊艳全球，到如今仓促离场的明星产品，仅用时25个月，而距Sora 2独立应用的发布更是才过去6个月。 OpenAI这次对Sora关停，包括了Sora的独立应用、API接口，以及ChatGPT中集成的Sora视频生成功能。也就是说，OpenAI是彻彻底底地放弃Sora了。有意思的是，Sora的关停，不仅我们很惊讶，连OpenAI的员工也感到诧异。就在宣布关停Sora之前的不到24小时之内，OpenAI还在X上发布了一篇关于《安全地使用Sora创作》的帖子。 去年Sora 2独立应用发布时，上线不到5天下载量就突破100万，曾冲到苹果App下载量第一，可以说风头无两。仅仅过了6个月，怎么就匆匆下线了呢？最主要的原因是，Sora烧钱太快，却看不到什么“钱”景。作为一个视频生成工具，Sora是个消耗算力的“无底洞”。以一个10秒的视频为例，Sora需要的算力大约是一次复杂ChatGPT查询的数千倍。关键Sora的模型性能还不怎么样。很多测评博主表示，Sora生成的视频中，真正达到可发布水准的仅占5%到10%。也就是说，抽10次卡，只有1次是能用的，抽多了还要排队，要抽出几秒钟能用的视频，得花上半个小时。这种算力和时间成本，收费使用——用户扛不住，免费使用——OpenAI扛不住。为了控制成本，OpenAI不得不将免费用户的每日生成额度，从30个削减为了6个——这直接给Sora判了死刑。目前市面上，谷歌的Veo、字节的seedance、快手的Kling等，无论是在生成速度，还是在生成效率上，都远远优于Sora。真正持续使用、愿意付费的用户，更愿意选择它们。硅谷风投机构a16z合伙人Olivia Moore曾在社交媒体上晒出一张SensorTower的监测截图： 图上显示，Sora的30天留存率仅为1%，60天留存率直接归零。OpenAI在Sora上投入了巨大成本，Sora并未成为OpenAI拉动订阅增长的主力，这笔账实在是不划算。另外，Sora一直面临版权上的困扰。刚上线时，Sora因为能够生成知名IP的相关视频，获得了广泛的关注。但随之而来的，是以迪士尼为首的版权方对OpenAI发起的各种诉讼。Sora迫不得已将授权规则从“默认可用”改为“需明确授权”，屏蔽了大量未授权素材。这大幅收窄了使用Sora进行“二创”的空间，让它的网红地位骤降。不过，这个问题本来是有希望解决的。去年12月OpenAI与迪士尼达成3年授权合作，迪士尼准备投资10亿美元，让Sora可以用200多个迪士尼角色生成视频。 随着Sora的下线，这笔投资想必是只能无疾而终了。 客观来说，Sora被砍，一方面确实是因为产品本身发展的局限，但另一方面，它也是OpenAI战略收缩下的牺牲品之一。当前，OpenAI正处于战略转型阶段，来自Anthropic和Google等对手的压力，以及四季度的上市目标，都在迫使OpenAI不得不进行一场“断舍离”，砍掉不赚钱的业务。就在OpenAI宣布关停Sora的前几天，他们还下线了ChatGPT的Instant Checkout购物功能，持续收缩C端的实验性产品线。外媒表示，这部分节省出来的算力，会用于内部代号为“Spud”的新模型训练。目前，ChatGPT桌面端、代码开发工具Codex及浏览器正在整合为统一的“超级应用”，OpenAI借此举表现它们聚焦编程和企业用户的决心。原Sora团队的部门也没有解散，而是更名为“AGI Deployment”，后续将转向机器人技术的长期世界模拟。从OpenAI的决策中，我们看到了一个清晰的信号：整个AI行业，正在从“烧钱换增长”的扩张期，集体转向“算力精算”的理性收割期。当资本耐心耗尽，人工智能的竞赛，就变成了一场生存游戏。再“风光”的AI模型，都得经过“算力变现”的考验，才配活在未来。 本文系观察者网独家稿件，文章内容纯属作者个人观点，不代表平台观点，未经授权，不得转载，否则将追究法律责任。关注观察者网微信guanchacn，每日阅读趣味文章。
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伊朗地缘冲突悬顶：AI繁荣幻象下的供应链生死劫 文｜投资者网当人工智能（AI）成为全球资本市场最耀眼的主角，当超万亿美元级资本疯狂涌入，当各国将其奉为重塑经济格局的未来支柱，一场潜藏于中东的地缘风暴，正化作悬在 AI 产业头顶的达摩克利斯之剑。伊朗地缘冲突的阴云持续弥漫，这场看似遥远的战争风险，绝非无关痛痒的外部干扰，而是足以斩断 AI 繁荣根基、让科技盛宴戛然而止的致命一击。在技术狂欢的背后，AI 产业高度依赖全球供应链的脆弱本质彻底暴露，能源、原材料、芯片三大核心环节的生死线，全部系于中东这一关键枢纽，一场关乎 AI 产业存亡的供应链危机，正以不可阻挡之势逼近。一、AI 产业的 "电老虎" 宿命：中东能源是不可替代的生存血液长期以来，市场对 AI 产业的认知，始终聚焦于算法升级、技术迭代与应用场景拓展，却普遍忽视了一个核心事实：AI 并非空中楼阁，而是一套深度绑定全球地缘格局、极度依赖能源供给的产业体系。能源，是驱动 AI 产业运转的绝对 "血液"，而 AI，更是人类科技史上名副其实的 "电老虎"，其能源消耗规模远超传统产业，中东地区的能源稳定供给，直接决定了 AI 产业的生死。一座大型 AI 数据中心的耗电量，堪比一座中小型城市的全年用电总量。以 OpenAI 旗下 GPT 系列模型的训练与运营为例，其核心数据中心的单日耗电量就超过百万度，足以支撑数十万家庭的日常用电。芯片制造工厂作为 AI 产业的核心生产基地，更是对电力供应有着严苛要求：24 小时不间断的稳定电力是基本前提，电压波动、供电中断都会导致芯片生产报废，造成数以亿计的经济损失。当前，全球能源结构中，石油、天然气依然是主力发电来源，而中东地区作为全球能源宝库，占据了石油储量的 60% 以上、天然气储量的 40% 以上，全球超过 30% 的石油运输、20% 的天然气运输都需途经中东海域。一旦伊朗战争爆发，霍尔木兹海峡这一全球能源运输 "咽喉" 将首当其冲成为冲突焦点。这条仅宽约几十公里的海峡，承担着全球 20% 的石油出口运输、30% 的液化天然气运输，是全球能源供应链的 "主动脉"。战争一旦打响，海峡封锁、油轮遇袭、运输航线中断将成为常态，中东石油、天然气无法顺利输送至全球各地。随之而来的，是国际能源价格的断崖式暴涨：石油价格可能突破每桶 200 美元，天然气价格涨幅甚至可能超过 300%。能源价格的飙升，直接传导至 AI 产业的各个环节。数据中心的电力成本呈几何级数增长，企业运营压力剧增，部分中小型 AI 企业甚至会因电力成本过高而被迫停产；芯片制造工厂面临限电、停产的困境，先进制程芯片的生产计划全面推迟，全球芯片产能进一步萎缩。更严峻的是，能源供应的稳定性将被彻底打破，AI 产业赖以生存的 "血液" 濒临枯竭，数据中心服务器停机、芯片生产线停摆，AI 产业的能源根基率先崩塌，整个产业将陷入无以为继的瘫痪状态。二、核心原材料 "卡脖子" 危机：中东断供直接掐断 AI 芯片生命线如果说能源短缺是 AI 产业的 "慢性病"，那么核心原材料断供则是足以致命的 "急性病"。AI 芯片作为 AI 产业的核心载体，是支撑大模型训练、边缘计算、智能硬件等所有应用场景的基础，而 AI 芯片的制造，离不开一系列稀缺化工原材料，这些原材料的供给，几乎被中东国家高度垄断，伊朗局势的动荡，将直接引发全球 AI 芯片供应链的断裂危机。氦气，是 AI 芯片制造中不可或缺的关键原材料，主要用于芯片蚀刻、冷却等核心环节。没有氦气，高端芯片生产线上的蚀刻设备无法正常运转，芯片的精密结构无法成型，更无法达到 AI 模型运行所需的性能标准。全球氦气产量高度集中，卡塔尔一国就占据了全球氦气产量的三分之一，而卡塔尔的天然气开采产业，与中东地缘局势深度绑定，一旦伊朗战争爆发，中东地区的天然气开采、运输产业链受到波及，氦气供应将直接陷入瘫痪。除了氦气、硫、溴、磷等多种芯片制造必备的化学品，也高度依赖中东地区的出口。这些原材料需要跨越 70 多个国家和地区，历经长途海运、多次中转、海关查验等多个环节才能抵达芯片工厂，供应链链条极长、环节极多，抗风险能力极差。伊朗战争一旦爆发，原材料的生产、运输、通关全环节都会受到全面冲击：中东地区的化工厂停产、海运航线中断、海关封锁，原材料无法顺利送达全球各地的芯片制造工厂。原材料断供带来的连锁反应，将迅速蔓延至整个 AI 产业。AI 芯片供不应求，价格暴涨十倍甚至百倍，企业研发 AI 模型、生产 AI 硬件的成本大幅上升；芯片供应短缺，导致 AI 大模型训练无法推进、智能硬件量产受阻，AI 产业的商业化落地全面停滞。原本顺畅的供应链彻底断裂，AI 产业从 "高速发展" 直接跌入 "停摆停滞" 的深渊。三、资本狂欢彻底破灭：地缘冲突下 AI 产业迎来价值重估过去三年，全球资本之所以疯狂押注 AI 产业，核心逻辑在于 "能源成本可控、芯片供应稳定、盈利预期清晰"。资本们坚信，AI 产业拥有广阔的市场空间、清晰的盈利路径，能够带来持续的投资回报，因此不断涌入，推动 AI 产业迎来三年狂欢。然而，伊朗地缘冲突的爆发，将彻底打破这一核心逻辑。当能源价格暴涨、芯片缺货涨价双重压力袭来，AI 产业的成本曲线将彻底扭曲：企业建设数据中心的成本增加 200%，研发 AI 大模型的成本提升 300%，生产 AI 硬件的成本暴涨 400%。原本清晰的盈利预期被彻底击碎，AI 企业的营收无法覆盖成本，大量企业陷入亏损甚至破产的困境。资本的信心将迅速崩塌，数万亿美元的 AI 投资面临大规模撤离。华尔街的投资者们会纷纷抛售 AI 股票，美股科技股中的 AI 板块将出现断崖式下跌，全球资本市场的 AI 投资热情彻底冷却；风险投资机构停止向 AI 初创企业注资，大量依赖融资生存的 AI 初创公司将无法获得资金支持，只能被迫解散；传统企业的 AI 转型计划全面搁置，AI 技术的落地应用陷入停滞。融资渠道收紧、研发投入锐减、技术迭代停滞，AI 产业持续三年的繁荣将彻底沦为幻象。曾经风光无限的 AI 企业，要么陷入破产清算的结局，要么被迫缩减规模、转型求生；曾经追捧 AI 的资本们，纷纷撤离寻找新的投资赛道；曾经对 AI 产业充满期待的市场，陷入对技术泡沫的恐慌与反思。这场由地缘冲突引发的供应链危机，将彻底改写 AI 产业的发展轨迹，让光鲜的科技繁荣回归现实。四、供应链结构性缺陷暴露：AI 产业的繁荣建立在风险之上伊朗战争对 AI 产业的冲击，本质上是对全球 AI 供应链结构性缺陷的一次严峻考验。长期以来，全球科技产业始终秉持 "效率优先" 的发展原则，为了降低成本、提升效率，将供应链布局集中于少数资源富集地区，却忽视了地缘政治风险带来的潜在威胁。AI 产业作为全球科技竞争的核心赛道，其供应链的脆弱性在地区冲突面前被无限放大。从产业布局来看，全球 AI 芯片制造高度集中于少数国家和地区，而这些地区的核心原材料、能源供给，又高度依赖中东地区。这种 "集中式布局" 虽然提升了产业效率，却也让 AI 产业陷入 "一荣俱荣、一损俱损" 的风险格局。一旦中东地区出现地缘冲突，全球 AI 供应链的多个环节会同时受到冲击，没有任何一个环节能够独善其身。从供应链管理来看，全球科技企业普遍忽视了供应链的 "风险冗余"，为了追求成本最小化，减少了原材料库存、优化了运输路线，却降低了供应链的抗风险能力。当伊朗战争爆发，原材料供应中断、运输路线受阻时，企业没有足够的库存储备、备用运输渠道来应对危机，只能眼睁睁看着供应链断裂。从全球布局来看，AI 产业的供应链缺乏 "多元化布局"，核心能源、原材料、芯片制造环节过度依赖单一地区，没有建立起多渠道、多区域的供应体系。这种单一依赖的布局，让 AI 产业的供应链缺乏弹性，一旦核心地区出现动荡，整个产业就会陷入危机。这场潜在的中东战火，不仅是对 AI 产业的一次严峻考验，更是给全球科技企业与资本市场敲响了警钟：脱离供应链安全的技术繁荣，终究是空中楼阁。AI 产业的发展，不能只关注技术创新与资本增值，更要重视供应链的稳定性、安全性，构建起抗风险能力强、多元化布局的供应链体系。五、危机之下的破局之路：重构 AI 供应链，守住产业生存底线当前，伊朗地缘冲突的阴霾尚未散去，AI 产业的风险仍在持续累积。面对这场可能到来的供应链危机，全球科技企业、资本市场、各国政府都不能再坐以待毙，必须积极行动，重构 AI 供应链，守住产业生存底线。对于全球科技企业而言，首要任务是推动供应链多元化布局。在能源供给方面，减少对中东石油、天然气的依赖，加大对可再生能源的研发与应用，布局太阳能、风能、核能等清洁能源发电项目，为数据中心、芯片工厂提供稳定的电力支持；在原材料供应方面，与中东以外的氦气、硫、溴等原材料供应商建立长期合作关系，开拓新的原材料供应渠道，减少对单一地区的依赖；在芯片制造方面，推动芯片制造产能全球分散布局，在亚洲、欧洲、美洲等地区建立多个芯片制造基地，避免芯片制造高度集中于单一区域。同时，科技企业要加强供应链风险管控，建立完善的风险预警机制，实时监测全球地缘政治局势、能源价格波动、原材料供应情况等信息，提前预判风险；增加原材料库存储备，预留足够的备用库存，应对短期的供应中断；搭建多元化的运输渠道，开辟多条海运、陆运运输路线，避免运输路线单一化。对于资本市场而言，要摒弃盲目乐观的心态，理性看待 AI 产业的发展，加大对 AI 供应链相关领域的投资，支持企业开展供应链多元化布局、清洁能源研发、原材料替代技术创新等项目；引导资本回归理性，避免过度炒作 AI 概念，推动 AI 产业健康、可持续发展。对于各国政府而言，要加强国际合作，共同应对地缘冲突带来的供应链危机。通过外交途径缓和中东地区的紧张局势，维护全球能源运输通道的安全；推动建立全球供应链合作机制，加强各国在能源、原材料、芯片制造等领域的合作，共同构建稳定、安全、多元的全球 AI 供应链体系；同时，制定相关政策，支持本国 AI 企业开展供应链重构，加大对 AI 产业供应链安全的扶持力度，提升本国 AI 产业的抗风险能力。伊朗地缘冲突的阴影，如同一块巨石，压在全球 AI 产业的头顶。这场看似遥远的冲突，绝非与 AI 产业无关的外部事件，而是直接关乎 AI 产业的生死存亡。AI 产业的繁荣，建立在高度依赖中东能源、原材料的脆弱供应链之上，一旦地缘冲突爆发，整个产业将面临能源断供、原材料短缺、芯片停产、资本撤离的连锁危机，三年狂欢彻底化为泡影。危机也是转机，这场供应链危机让全球科技界深刻认识到，供应链安全是 AI 产业发展的根基。唯有主动重构 AI 供应链，推动布局多元化、风险管控精细化、国际合作常态化，才能抵御地缘冲突带来的冲击，让 AI 产业摆脱 "泡沫化" 发展轨迹，走上健康、可持续的发展道路。毕竟，一场远在中东的战火，足以轻易摧毁看似光鲜的科技繁荣，只有守住供应链的底线，才能让 AI 革命真正走向长远的未来。
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物流“寻脑”、电梯“智”装……三个场景牵动20余家机器人企业“共舞” 如果说算法是机器人的“大脑”，数据是“血液”，那么应用场景，便是它们真正“大展拳脚”的“演武场”。昨天，一场以“AI+机器人”为主题的大中小融通对接活动在上海宝山举行，京东集团、中铁上海工程局、上海快仓自动化科技有限公司发布的物流仓储、智能建造等场景需求。 大会现场。受访者提供 这也是今年首场由市经济和信息化委员会主办的“百场万企”全国专精特新企业上海行活动。该系列活动是工业和信息化部推动大中小企业融通创新的重要举措，旨在通过搭建全国性的对接平台，有效促进资源整合与协同创新。20多家全国AI及机器人领域专精特新企业参加路演，多家企业达成初步合作意向，还有不少企业因上海的丰富场景提出投资上海的意向。 “杀手级”场景开拓海外市场 一家专注于电梯行业的智能制造和数字化转型的中国公司，成功将产品卖给了某海外传统电梯强国，其关键在于挖掘出一个“杀手级”场景：电梯安装。 这家公司名为联想新视界（江苏）设备服务有限公司。其研发的电梯导轨安装机器人，采用模块化设计，仅重120公斤，两名工人40分钟即可完成部署。凭借着毫米级运动控制与超长程激光定位，机器人可自主完成电梯导轨安装全流程，具备智能避障、无粉尘钻孔等功能，有效规避高空作业风险，安装效率提升30%。 劳动力严重短缺，已成为电梯销售的最大瓶颈，有些海外市场的电梯安装周期长达18个月，正是切中这一痛点，联想新视界目前已经接到9台订单，首台产品6月交付。公司还计划与全球头部四家电梯企业推进合作。 对接会上，中铁上海工程局发布的桥梁维护、隧道巡检等具体场景需求引起公司研发总监郭博飞的关注，他认为公司机器人的能力完全可以“泛化”至这些新场景。 “我们产品的优势在于稳固的附着能力与精准的激光定位技术，不仅适用于电梯井道，还可拓展至矿井、幕墙、桥梁等密闭空间作业，而中铁上海工程局发布的场景，拓展了我们的技术应用边界和行业合作思路，我们可以对接一下。”他说。 数据“造血”引京东侧目 鹿明机器人科技（深圳）有限公司投融资总监江天若和京东集团相关负责人相谈甚欢，一个新的技术框架引起了“需求方”京东的注意。 真机数据缺乏是困扰当今机器人发展的瓶颈，原来人控制机器遥操作采集一条真机数据要50秒。去年下半年，海外的两家明星具身智能公司开始采用一种全新的通用操作接口（UMI）无机器人本体采集真机数据，而早在一年前，有一家中国公司已经发布了这一技术——它就是鹿明机器人。 用了鹿明的无本体数采后，采集效率提升5倍，成本降低80%。且因不绑定特定本体关节参数，可跨平台通用至各类机械臂和机器人本体，打破数据孤岛。 鹿明机器人由前追觅科技人形机器人业务负责人喻超创立。喻超毕业于清华大学，自2016年起便深耕机器人学习算法领域。联席首席技术官丁琰为纽约州立大学人工智能博士、前上海人工智能实验室明星研究员。 从创立之初，喻超就意识到在具身智能领域，真正拉开差距的是落地成本，因此当看到有一场以推介场景为重点的大中小融通对接活动在上海举行，便欣然报名前来。鹿明机器人此次参与活动，本以融资为主要目标，却收获意外之喜。江天若表示：“我们对京东提出的仓储场景需求很感兴趣，刚刚已交换名片，下一步将进行深入对接。” 物流“寻脑”遇上具身“大脑” 上海快仓自动化科技有限公司总监孙迪没想到，自己能和京东集团、中铁上海工程局这样的大企业一同上台发布需求。作为一家土生土长的宝山企业，他感到切实的“托举”。 快仓此次发布的需求聚焦在货物出仓的“最后一公里”——分拣环节。孙迪透露，这是一个看似简单的动作，只需将货物推出拣走，实则难度不小，目前严重依赖人工，亟需具身智能技术支撑抓取、识别、决策等精细操作。 快仓是一家智能物流机器人解决方案提供商，近年来海外市场份额增长迅猛，尤其在南美洲、欧洲表现突出。快仓表示，自己并非单向发布需求，而是希望与上下游技术企业共建生态。他们尤其看中与具身智能“大脑”厂商的合作，以弥补自身在末端执行层的技术缺口，共同推动海外标杆项目落地。 这一需求，在现场恰好得到了回应——专注具身智能“大脑”的眸深智能正是理想的合作伙伴。眸深智能由复旦大学教授与原英特尔科学家联合创办，研发生成式跨本体具身大脑，主打端侧部署。联合创始人胡斐介绍，所谓生成式路径训练，即让机器人学习5000个动作基元，其训练成本仅为VLA（视觉语言动作模型）路径的1/10。目前，该公司可为不同品牌、形态的机器人提供通用智能系统。 一个需要“大脑”，一个提供“大脑”，快仓与眸深的需求与能力正好形成互补，为双方在具身智能领域的深度合作打开了想象空间。
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还在讨论token怎么翻译？吃我一鲁棒先！ 最近AI自媒体开始踊跃讨论各种英文技术名词的中文新译法。Token的新译法纷纷涌现：灵符、模元、信符、道元、智筹、智元、智根、偷啃……“茴字有几种写法”的当代活动版本，从未像现在这样生机勃勃且不（太）招人嫌。琢磨AI、token和prompt该怎么译，真的给业界带来一阵中国温度。将token译为“偷啃”、将AI译为“硅头”，固然不太妥当。但现在大家的咬文嚼字热情，也不是特别必要。专有名词的翻译与流行有自生的规则，硬钻牛角尖费力不讨好。毕竟“中国日均词元调用量突破140万亿”报道，已经将token和“词元”的译法标定。自媒体再有人气，大不过这种认证。01按唐僧的标准，直接音译对中文无害现在大家都知道严复的“译事三难”原则是外文译中文的基础原则，不过“信、达、雅”虽然本身是外文中译的黄金标准和典范示例，但不是唯一的标准。中文不是从百多年前才开始有翻译。玄奘法师作为翻译界祖师之一，给过“五不翻”的准则，在五种情况下，可以不对外文中的专属名词进行意译，用音译也行：“秘密”，有神秘性质的术语；“含多义”，多义词；“此无”，中文里实在找不到有丝毫相近的近义词；“顺古”，已经通行的音译，荀子讲过“约定俗成谓之宜，异于约则谓之不宜”；“生善”，有宣扬译者推崇的观念的需要。 以这“五不翻”，就能看出AI相关字眼如果没法意译，直接音译也无碍。拿天怒人怨、神泣鬼号、最出名的技术名词翻译“鲁棒性”来说吧，这个音译词乍看碍眼、细琢磨却符合“五不翻”原则。现在大家都知道“鲁棒”是直接音译“robust”。可考证的源头，是1979年南开大学涂奉生、齐寅峰教授发表的论文《鲁棒（Robust）调节器》和《鲁棒调节器的一种设计》。在此之前，要把“robust”在各种工程学科中“系统在外部压力、不确定条件、环境特性参数变化下维持原有性能状态”的含义翻译出，“宽容性”和“稳健性”的译法都用过，但都不完全传达含义。“鲁棒”一出，业内都觉得这说法的字义最贴合。1980年的专业人士评价是：“鲁棒有山东大棒之意，倒是音义兼顾”；“‘音义兼顾’的绝好译法。因为‘robust调节器’具有‘使系统保持稳定且具有渐进调节特性的能力’，而‘鲁’者粗莽也，‘棒’者强之同义也。所以‘鲁棒’一词较好地表明了此类调节器的特征，且较‘粗壮’，‘强壮’等词生动”。看，“鲁棒”符合了“含多义”、“顺古”的音译原则。说回AI范畴，大家在琢磨完Token和Prompt该怎么意译之前，是否该想想如果要意译每个英文AI字眼，SOTA该不该排位更先？毕竟一个State of the art的缩写词非要写英文字眼、且按英文拼音法连读，而非直接意译成“业内前沿”，真是岂有此理。当然，不译SOTA也符合“五不翻”原则里的“秘密”、“顺古”和“生善”。用当代粗话说，就是大家习惯了，而且这字眼显得使用者懂行、看不懂的人外行，体现逼格和门槛，你硬碰大家已经形成的语言习惯干嘛。02若讲究“传信”且“通达”，Token就是“词元”“信达雅”三原则，在翻译中必有取舍：“信”为根本，但不能执拗；在保证“达”的前提下，“信”可以适当妥协；“雅”就是烤串上的孜然，有当然很好，没有也过得去。从孔子开始，“文勿胜质”、“勿以辞害意”就是说中文的标准。Token译成“词元”，不仅“顺古”，而且在“信”、“达”、“雅”三要素中至少占了两个，真没必要继续琢磨了。“顺古”，是因为《计算机科学技术名词（第三版）》里，已将AI自然语言处理/计算语言学场景下的Token规范译为“词元”；顶级会议论文集和专业刊物论文的中文译稿、中国高校的计算语言学专业教材，也大都采用“词元”译法。你要改，你先跟“中国科学技术名词审定委员会”和外国的会议举办方去杠。而且Token译成“词元”，在“信”的准确性要求、和“达”的晓畅明白要求之间，有最合适的均衡。在byte顶了“字节”的“字”之后，“词”和“元”的组合词，就是最切近而且最易理解的“最基础、不可再分的基本计算单元”表述。挑战“词元”译法的立论，大都在“Token不能严格对应单个字/词”的技术性质上立基。是啊是啊，耗千个token生成的是750个左右英语单词、大模型答不对“strawberry里有几个r”和“9.11与9.9谁更大”是因为token的分隔原理和自然人说话不一样，你知道我知道大家都知道。但揪着这些技术细节，去改已经通用的译名，显你读书多、能耐大吗？硬要追求译词指代的涵义既全面又精准，那Token用区块链时代的“代币”译法也比新造好。毕竟从黄仁勋到腾讯、阿里，大厂和大老板们现在都说token消耗量与生产效能挂钩、要把token配比薪资发给员工。管Token叫“代币”，这下又没毛病了。拿南京方言口音念，还有一丝谐谑的恶趣味，“雅”这块也顾及。03译词越短越好，Prompt只会成为“提示”中译技术专属名词，音译敌不过意译、最终被意译取代的例子不少，大都符合两个条件：一是音译实在太不知所谓，二是意译比音译短、且有最短的选项。音译让人不晓得在说啥的典范，就是严复本人。大清国的赐进士老爷既要翻译英文书，又讨厌当时直接搬运“和式汉语”字眼的“东学”风气，就只有用音译来完成专有名词的英译中任务。“幺匿”、“拓都”、“涅伏”，严复独创的这些音译看上去比“鲁棒”不知所谓得多。别说现在，近百年前的知识分子一眼也猜不透这是在说啥，不读他的译作，谁也不知道这是在翻译“unit”、“total”、“nerve”。当时大人物的翻译被收入入学考试之后，直接让未来大人物郭沫若哭爹叫娘：“我的妈！这样伟大的一个难题，实在足以把人难倒。”当“幺匿”、“拓都”、“涅伏”被中文使用者抛弃，“nerve”的中文对应词没有退回到谭嗣同和洋教士版本的“脑气筋”，“unit”、“total”、“nerve”译词使用了日本人的“个体”、“总体”、“神经”。原因不消解释，三个字的单词永远没有两个字的单词更受欢迎。如果直接音译更准确但更拗口，中文使用者会很开明地使用意思不那么准确、而字面更简洁的意译。比如“伯里玺天德”是清国翻译的精准表述：“权力效能比皇上强、但礼仪尊贵不如皇上的头号大官”，“总统”是日本人译法“大统领”的缩写。“伯里玺天德”缩成“总统”，意思上不够准确，但后者迅速流行。哪种译法在比较保真的前提下更短，普罗大众就会选择哪种。“西敏寺”比“威斯敏斯特”好用，是因为既传递“Westminster这地方是古伦敦西界以外更西”的意思，又更简短。“拍立得”、“肯德基”，更是典范。现在最钻牛角尖的中国人也不会用“即时成像相机”、“肯塔基州炸鸡”来说这两种商品。这条原则应用在AI业界，就是Prompt即使不被译成“提示词”，也不可能译成其他花里胡哨、附庸风雅的硬拗，只会被缩写成“提示”或“提词”。这种语言现象正在发生，在阿里云的官方网站上就有出现。 现在“生成-对抗网络”这个AI概念不流行了，不然还会给这种语言现象添上更有趣的注解：看大家是会使用“生成-对抗网络”这个词，还是直接把英文缩写GAN拿中文拼音法读出来。毕竟现在网店商家拿AI生成的假图当成门面照片、商品实拍，网购顾客拿AI生成的假图当退款凭据，已成大众新潮流。这种真人们相互做“生成器-判别器”对抗的生活，真的是很GAN啊。
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寻找川渝AI创作高手！上游新闻联袂可灵AI启动高校原力计划 AI视频创作高手们，快来这里一展身手！3月25日，上游新闻携手国内领先的AI视频创作平台可灵AI，联合四川美术学院，共同发起“可灵AI NextGen 2026高校原力计划”，此活动面向川渝地区所有高校在读学生，是一场以AI赋能创意表达的视频创作盛宴。 来上游报名享特别福利本次活动不仅是上游新闻在媒体AI生态建设的重要延展，更是其深度连接高校青年群体、拓展品牌影响力的战略布局。作为特别福利渠道，在上游新闻报名参与该活动的用户，还有机会抽取到免费的可灵AI会员卡。本次活动分为影像创作、广告创意、文化艺术三个主题版块，参与者可使用可灵AI工具进行创作。优秀作品不仅能获得奖金鼓励，还能享受亿级流量池加持，并且有机会推送至国内外A类电影节、广告节、艺术节等权威平台展映，助力提升专业知名度与影响力。同时活动中的优秀作品，也会在上游新闻超亿级的用户矩阵中展示。让AI赋能青年创作者作为主流媒体，上游新闻始终站在技术与内容融合的前沿。近年来，从AI辅助新闻采写到智能内容分发，再到上游新闻AI频道的上线。上游新闻持续推动AI在新闻生产与传播领域的深度渗透。此次与可灵AI、四川美术学院的强强联手，标志着上游新闻的AI布局正从工具应用，走向开放协同的生态构建，尤其将目光聚焦于代表未来的高校青年创作者群体。连接技术内容和年轻一代上游新闻通过此类高规格、面向未来的活动，持续强化其在青年群体中的品牌认知与影响力。从AI技术的探索者到青年创意的孵化者，上游新闻正积极构建一个连接技术、内容与年轻一代的创新生态。此次“高校计划”的启动，是上游新闻具有前瞻性的实践，也预示着其在未来内容生态中，将持续扮演赋能青年、引领趋势的关键角色。川渝高校的青年创作者们，是时候释放你们的无限创意了！用AI执笔，导演属于你们的未来影像。赶快通过上游新闻专属报名通道报名吧，让你的才华被世界看见。点击参与活动有奖报名（https://www.cqcb.com/h5/2026-03-24/69c1e3fcec33d0a9620c2cc0/index.html）上游新闻记者 秦健
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你的办公“小龙虾”已上线！从“养虾”到“数治”，企业数据价值迎来大爆发 春潮涌动的鹏城，办公产业的数字化变革正在加速落地。3月20日，WPS 365 AI协同办公深圳峰会在罗湖举行，金山办公正式推出官方办公“小龙虾”——小K同学。这款能高效处理文档、聊天、会议、邮件等各类复杂办公任务的数字员工，以“懂安全、够专业、对结果负责”为核心特质，旨在助力让企业办公从工具辅助迈向智能协作，也为企业数据价值的深度释放按下了加速键。当下，以OpenClaw为代表的智能体产品掀起行业热潮，企业数字化建设迈入深水区。从行业实践与专家研判来看，数据治理能力正成为企业核心竞争力的关键，而贴合企业需求的智能办公工具，则是激活海量数据价值的重要载体。与此同时，在华南地区，华为、温氏集团、南方航空等一批龙头企业率先探索，将数据治理与智能办公深度融合，从制造业的标书解析到农业的养殖管理，数据价值的挖掘与释放正在各行业落地见效，企业数据价值有望迎来“大爆发”时代。企业数字化转型深水区 数据治理成核心抓手AI 商业化的重心向企业端倾斜，是当下产业发展的明确趋势，而做好数据治理，已然成为企业数字化建设绕不开的关键课题。天风证券研究所计算机行业首席分析师缪欣君指出，做好数据治理，是企业数字化建设的关键一环。这一判断的背后有着实打实的行业数据支撑。缪欣君透露，国际头部大模型企业OpenAI在2025年200亿美元的收入中，80%来自企业侧，Anthropic、Gemini等也纷纷加大企业端业务布局，企业级数字化服务已成为行业发展的主战场。企业数字化建设的深入，让数据的价值被重新认知。英伟达创始人黄仁勋曾公开表示，非结构化数据是人工智能时代的重要资源，其价值挖掘程度将直接决定企业的发展潜力。这一观点，与企业实际运营场景高度契合。在日常办公中，企业80%的数据以文档、邮件、会议录音、视频等非结构化形式存在，这些数据中蕴含着行业知识、客户需求、业务经验等宝贵信息，但长期以来，因存储分散、格式不统一、检索难度大等问题，这些数据的价值难以发挥，成为企业发展中一座座“数据孤岛”。“未来，企业级AI应用将由智能体驱动，而其价值的真正发挥，核心就在于变现数据价值。”缪欣君表示，传统烟囱式的系统架构导致企业数据严重割裂，非结构化数据价值被长期“锁死”，完全无法适配人工智能时代的业务需求。华南理工大学软件学院院长蔡毅从技术落地的角度剖析了企业数字化建设的痛点。他认为，企业引入数字化工具时，容易出现数据支撑不足、结果缺乏依据等问题，核心原因就是数据治理不到位，缺乏可追溯的事实依据，难以精准对接企业自身的知识体系。“做好企业级AI需要具备三大关键能力，提供可溯源的‘事实锚点’，消除模型幻觉；突破大模型信息差，实现海量私域知识的精准定位；告别单轮问答，以专家团队模式驱动复杂业务流程闭环。”蔡毅分享企业数字化建设的痛点数据治理的重要性，也在企业实践中不断得到印证，成为企业落地数字化工具的前提。金山办公助理总裁黄志军表示，企业的数字化工具功能越强，对数据质量的要求就越高，做好数据的治理与合规应用，是企业用好数字化工具的核心前提。在华南，不少龙头企业已经率先走出了数据治理的实践之路。统计数据显示，截至目前，六成入选“中国民企100强”的广东企业、近四成“广东民企100强”企业都已选用WPS 365开展企业非结构化数据治理，建设数字化办公，2025年该平台在广东地区新增的组织级客户数量，较2024年大幅增长90%，市场对专业数字化办公服务的需求持续攀升。这些实践，让数据从“沉睡资源”变成“发展资产”，成为企业提质增效的重要支撑。智能办公工具纷纷涌现 安全专业成核心考量如果说数据治理是企业数字化建设的“地基”，那么贴合企业需求的智能办公工具，就是激活数据价值的“桥梁”。随着办公数字化、智能化技术的成熟，各类智能办公工具不断涌现，能够对接企业日常办公的多个场景，完成从信息整理到任务执行的全流程工作，成为企业员工的“数字同事”。金山办公副总裁王冬介绍，为了让智能办公工具真正服务企业发展，WPS 365打通了文档、协作与数字化服务的核心环节，从文档的云端归集、加密保护到精细化的权限管理，构建起一套完善的企业非结构化数据管理体系。同时，通过整合企业内外部知识、解析梳理各类文档，形成统一的企业知识储备，让智能办公工具能够精准对接企业的业务需求，真正为企业发展服务。此次推出的官方办公“小龙虾”小K同学，正是基于这样的企业知识体系打造。与普通的智能办公工具不同，小K同学聚焦企业办公的实际需求，能够自动整理产品反馈信息并形成待办清单、抓取项目工作任务并完成台账更新、提取会议核心内容并形成行动方案，真正融入企业的日常办公流程，成为懂业务、能干事的“数字员工”。王冬讲解“小K同学”安全与合规，是企业选择智能办公工具的首要考量。“目前消费端的智能办公工具层出不穷，但企业端的落地速度相对平缓，核心原因就是企业对数据安全、信息合规的要求更高，容不得半点马虎。”会上，一业内人士道出了众多企业的共同顾虑。为了破解企业的安全顾虑，WPS 365从底层架构出发，构建起全方位的安全防护体系。黄志军介绍，平台首先从数据源头做好权限管理，所有数据从产生之初就明确使用权限，确保操作权限不超出用户本身的工作范围；其次，对删除核心数据、跨网络传输信息等高危操作，设置二次确认机制，避免误操作带来的风险；同时，提供私有云、专属云、混合云等多种部署模式，满足不同行业、不同规模企业的合规需求。除了安全，贴合企业业务的专业性，也是智能办公工具的核心要求。“从文档一键成库、入库自动解析、段落级精准溯源，到基于知识库的智能创作与数据抽取等应用，WPS 365智能知识基座形成了完整、精细、透明的企业知识应用链路。”王冬介绍。依托完善的知识治理，智能体能挖掘办公场景沉淀的专业知识，真正用专业知识执行办公任务；同时，WPS 365支持客户打通企业信息化系统，让智能体调用业务数据与系统接口，实现更深度的业务协同。平台则从源头统一管控数据与接口权限，为安全养虾筑牢基础。多方协同构建新生态 数字化办公迎发展新局智能办公工具的发展，并非要替代传统的办公软件和系统，而是通过与现有办公体系的深度融合，推动企业办公模式升级，形成“工具+数据+业务”的协同共生生态，让数字化真正融入企业发展的方方面面。黄志军认为，未来的企业办公，将从传统的操作式办公转向需求式办公，用户无需掌握复杂的操作流程，只需明确工作需求，智能办公工具就能整合各类资源、调度相关系统，完成从需求到结果的全流程服务，而这一过程，需要各类办公软件、业务系统与智能工具的协同配合。黄志军谈企业数据治理这样的协同发展模式，正在各行业逐步落地。其中，WPS 365已深度落地华为、温氏集团、东阳光集团、纳思达等多家行业龙头企业，渗透至标书解析、法务评审、财务风控、客户咨询等核心业务场景，以智能体服务助力企业实现业务提质增效。在华为，各业务领域存在海量文档读写作业，面临格式多样、版式繁杂、元素复杂、多语言多术语、非电子文档占比高等诸多挑战，文档解析的准确性直接关系业务真实性与可控性。为此，华为与金山办公展开合作，将Office文档的高精度、高兼容解析技术成功应用于交易履约、标书制作等关键环节，成效显著：每单交易履约耗时缩减50%，算力资源消耗下降30%；单份产品报价清单制作时长从2小时压缩至20分钟，人均工作效能提升40%。作为农业产业化国家重点龙头企业，温氏集团通过WPS 365，将四十余年积累的超460万份专业文档一键上云，快速搭建起企业专属智能知识库，并配备24小时在线智慧助理。依托这一知识库，企业将智能体服务融入养殖生产管理与质量监控领域，从饲料配比、养殖技术到疫病预防，智能体均可为一线员工与合作客户提供即时精准的服务支持。从制造业的高效生产到农业的科学养殖，从民航业的协同办公到高校的智慧建设，数据价值的挖掘与释放正在千行百业上演。身处数字化转型的浪潮中，深圳正成为企业智能办公服务创新应用的前沿阵地。此次WPS 365官方办公“小龙虾”的上线，不仅是一款办公工具的推出，更是企业数字化办公发展趋势的缩影——企业的数字化建设，已经从单一的工具应用，进入到数据治理与场景应用深度融合的新阶段。责编：万健祎校对：赵燕 版权声明" Type="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关行为主体法律责任的权利。转载与合作可联系证券时报小助理，微信ID：SecuritiesTimes" Type="normal"@@-->
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AI智能体下场：新药开发如何告别单步解题、突破认知盲区？ | 最前线 当AI落地到新药研发全流程，会带来怎样的改变？“对于阿斯利康而言，AI已不再是仅用于药物发现的单一工具，我们正在打造‘AI First’的研发文化。从早期的药物发现，到后期的临床转化，我们希望研发全流程都能被AI深度赋能。”3月21日，阿斯利康全球高级副总裁、全球研发中国负责人何静在接受媒体访谈时表示。3月20日，阿斯利康与清华大学签署校级科研合作协议，宣布成立“清华大学（智能产业研究院）- 阿斯利康人工智能药物研发联合研究中心”。据介绍，该联合研究中心是双方战略合作框架下的首个重点落地项目。过去几年里，AI 在新药发现（AIDD）方面已经展现出了极大的潜力，但既往的落地实践更多集中于分子生成与结构优化。接下来，利用AI发现并验证新靶点、精准解析疾病机制、提高临床试验成功率，降低新药研发的科学不确定性，已成为当下产业界的重要关注点。“AI 带来的不仅是技术迭代，而是科学发现范式的重塑。”清华大学智能产业研究院（以下简称清华AIR）兰艳艳教授指出：AI正在为药物研发带来三个递进层次的实质性改变。首先最直接的变化是效率的跃升。以今年1月为例，清华AIR团队在《Science》上发表了超高通量药物虚拟筛选平台DrugCLIP，其筛选速度对比传统药物方法实现了百万倍提升，并实现覆盖人类基因组规模的药物虚拟筛选。这使得人类能够更系统地探索高达10^60量级的庞大化学空间。AI快速完成海量初筛后，研究人员可以将资源聚焦于精筛后的数据库中候选分子的研发。第二是科学发现路径的改变，从人类科学家的“假设驱动”走向AI“数据驱动”。传统模式下，研发高度依赖顶级科学家在既有知识框架下提出假设，再耗费数年去验证，这不可避免地受限于“认知盲区”。而数据驱动的新范式，能够整合文献、知识图谱、干湿实验结果等多模态海量数据，自动挖掘并提出底层的、基础性的假设。AI发掘和理解复杂事物关联的能力，正在为新药研发等高度复杂任务带来新机会。第三层面，“如今AI Agent的发展，正将科学研究范式变革推向极致。”传统药物研发往往是线性推进，过程中，研究者很难前置性地预见当前的单点决策在未来会产生怎样的连锁反应，这也直接导致了新药研发的错误累积和高失败率。“Agent能够高度整合各种AI模块，并与人类进行深度协同。”兰艳艳指出，“更关键的是，它在进行决策时，能够将前端证据收集、中端假设生成、及后端未来结果模拟，全部纳入当前的决策闭环。它不是在做单步解题，而是在进行全局化的系统决策。对于极其复杂的生命科学体系，Agent的引入将带来质的变化。”“AI科学家”落地临床开发是必然的趋势，但如何赋予模型长程的逻辑推理能力、如何对极其复杂的任务进行精密规划，仍存在大量需要攻克的技术难点。解决这些技术难点，并转化为可观价值，离不开真实产业场景、高质量数据。“阿斯利康具备全球化的医药研发平台与临床转化能力，清华AIR有顶尖的AI算法能力和人才优势。这种结合，可以让源自中国的尖端科技平台在‘起跑线’就对接全球研发标准和真实需求，加速从科学发现到药物研发的转化，让更多中国的科研成果更快进入全球研发管线，转化为可开发的创新项目，”何静指出。据了解，该人工智能药物研发联合研究中心将聚焦人工智能驱动的分子研究、转化医学和临床开发创新，推动研究成果加速走向临床与应用。
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历练实干本领 涵养创新生态（前沿观察·锻造推动产业发展的行家里手） 来源:人民日报人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，技术加速迭代，正迎来爆发式发展。2025年4月，习近平总书记在上海考察时，明确指出上海要总结好以大模型产业生态体系孵化人工智能产业等成功经验，加大探索力度，力争在人工智能发展和治理各方面走在前列，产生示范效应。牢记殷殷嘱托，上海市区相关部门单位干部树立和践行正确政绩观，自觉增强为国担当、勇为尖兵的使命感、责任感，深耕产业一线，锤炼能力本领，同企业想在一起干在一起，努力成为推动人工智能产业发展的行家里手。甘当“小学生”只有懂行，才能摸准产业发展的脉搏3月初，上海市徐汇区“模速空间”大模型创新生态社区，复旦大学联合上海科学智能研究院研发的AI（人工智能）科研工具“大圣”正式发布。只需科学家提出需求，“大圣”便能精准检索文献、智能设计实验。如今，在“模速空间”，这样的创新成果竞相涌现。回忆这个创新生态社区从无到有的过程，徐汇区新型工业化推进办公室的党员干部们感慨良多。早在2017年，徐汇区就锚定国家战略部署，提出“打造上海建设国家人工智能高地新地标和核心区”的目标。但是，究竟该如何打造？大家深知，“拍脑门”决策行不通，必须做好调查研究。冒酷暑、顶寒风，徐汇区产业部门的党员干部走遍了漕河泾开发区、徐汇滨江的重点企业，跟企业负责人促膝长谈，甘当“小学生”，笔记本上密密麻麻记满了意见建议。“很多初创AI企业，有好技术却没算力、缺语料，融资更是难上加难，连个能安心研发的专业空间都没有。”一位参与调研的干部回忆，有家初创企业的创始人握着他的手说：“我们不怕吃苦，就怕空有想法、没法落地。”打造一个专业化的创新生态社区，方向在调研中逐渐清晰。“与其他产业相比，人工智能的产业特点不同；与其他地方相比，我们的基础条件也不同。我们牢牢抓住企业需求这个关键要素，不拼土地资源，拼创新生态，这就是从实际出发、按规律办事。”徐汇区新型工业化推进办公室党组书记何继清说。在党组织的引领下，在党员干部的不懈努力下，2023年9月，大模型创新生态社区——“模速空间”正式揭牌。创新生态社区建起来了，如何才能“活”起来？初到这里工作时，“模速空间”大模型创新生态社区党委书记张韵坦言，“压力山大”。“压力来自本领恐慌。”张韵说，第一次和企业开会，当大家谈论专业术语时，她尽管提前做了功课，却连插话的底气都没有，只能埋头记下一堆陌生的名词。不懂就学、不会就钻，始终保持“小学生”姿态。依托区域化党建平台，张韵和同事们深化联学共建，“模速校友会”播客、“模速极客夜话”等特色学习交流平台相继搭建；“AI+医疗”“AI+旅游”“AI+制造”等论坛沙龙，一年就举办了300多场，党员干部在沉浸式学习中快速成长。从最初对算力使用一知半解，到跟着企业里的技术专家学习算力成本构成、运行逻辑，这个过程让张韵体会深刻：“只有懂行，才能摸准产业发展的脉搏，才能把党建引领的优势转化为产业发展的实效。”基于这样深入的认知，政策供给愈发精准。2023年，《徐汇区关于支持生成式人工智能发展的若干措施》发布；2025年，徐汇区再推出“人工智能18条”，通过算力补贴、备案奖励、投融资对接和场景建设支持，进一步强化了“模速空间”的磁吸效应。如今，“模速空间”集聚了200余家优质人工智能企业，徐汇区已集聚人工智能企业1700余家。做好“勤务员”推动产业发展，关键在于与企业并肩作战在上海的人工智能产业版图上，西有“模速空间”，东有“模力社区”。“模力社区”位于上海浦东张江科学城，是上海首个聚焦垂类模型产业发展的生态集聚区，目前已有200多家垂类模型上下游企业入驻。在这里，党员干部发扬“勤务员”精神，构建起清清爽爽、亲而有度的亲清政商关系，让企业安心发展、放心创业。走进华院计算技术（上海）有限公司，一批广泛应用于智能制造、社会治理等领域的AI产品引人注目。华院计算技术（上海）有限公司市场总监龚皆贤说：“这多亏了干部的帮助。他们不仅懂政策，也懂行业、懂市场。‘社区’发展的思路很清晰、布局很合理，从芯片算力、算法模型到行业应用，形成了‘上下楼即上下游’的产业生态。我们需要什么，都能在‘社区’里找到，这让我们实实在在感受到了党组织的温暖和力量。”龚皆贤还清楚地记得，公司入驻前，浦东新区科经委、张江科建办、“模力社区”运营团队的党员干部就多次到公司调研，了解企业在算力需求、人才引进等方面的实际情况，梳理出适配的政策组合，“这正是我们企业所期待的支持”。“推动产业发展，不在于开了多少会，而在于在关键技术攻关时与企业并肩作战，帮助企业的技术从实验室走向市场。”浦东新区科经委有关负责人说，我们始终发扬“勤务员”精神，想企业之所想，急企业之所急，提供实实在在的服务，帮助企业解决一道道难题。“各位好，我是新入驻企业聆昕科技的负责人李艺，专注人体生物电研究和应用。目前我们承接了一个大厂的研发项目，如果有信号处置、算法、医疗健康、可穿戴相关经验的技术团队，欢迎私聊！”在“模力社区”招商负责人曹诗馨的手机里，为企业搭建的合作服务群，这样的消息不断跳出。“不论技术合作、算力资源保障、资本支持、人才引进和培养，还是真实应用场景的开放，我们都坚持以企业需求为牵引，尽最大努力支持。”曹诗馨说。过去一年，曹诗馨和团队接触了300多家人工智能企业，为配合一些海外项目，经常“对方几点钟上线，自己就几点钟在线”。她说，“这个行业发展速度非常快，我们党员干部必须要有和企业一起前行的创业精神，跟他们在同一个工作节奏中。”党建引领凝聚发展合力，贴心服务激发产业动能。2025年，浦东新区人工智能产业规模达1982亿元，同比增长11%。全区人工智能企业超1000家。市级层面，《上海市进一步扩大人工智能应用的若干措施》印发，从降低智能算力使用成本、扩大人工智能大模型应用、打造产业创新服务平台等12个方面，推出一系列真金白银的支持政策。“在上海，好模型不缺算力，好应用不缺语料，好产品不缺芯片，上下楼就是上下游、园区内就有合伙人。”上海市经济信息化委主任汤文侃说，“下一步，我们将持续以党建为引领，提供高效优质服务，重点打造AI国际开源社区，设立AI青年创业基金，支持更多年轻创业者在上海发展。”乐为“垫脚石”既要有眼光发现价值，更要有定力等待价值回想服务人工智能产业发展的点点滴滴，浦东新区科经委有关负责人说，他逐步产生了两个转变。一是从“行政思维”向“用户思维”转变，像产品经理一样去思考企业发展过程中的痛点，帮助企业在创新路上少走弯路；二是从“单兵作战”向“跨界融合”转变，“AI+生物医药”“AI+制造”，要求干部具备跨学科知识视野。上海市把提升干部专业能力摆在突出位置，举办领导干部专题研讨班，学习“AI赋能科技创新与产业融合”；市委党校、各区开设AI专题课程，邀请专家学者、企业家授课，覆盖算力算法、产业生态、场景应用等内容；组织干部走进企业、园区、实验室，在实战中懂产业、懂市场。干部能力的提升，也带动政绩观的深刻转变。是补贴能快速产生税收的成熟企业，还是扶持技术领先但尚处研发期的初创团队？随着人工智能企业数量越来越多，一场关于“潜绩与显绩”的讨论，在党员干部队伍中展开。“搞产业不能急功近利。今天的种子企业，也许就是明天的参天大树。”在不断增强本领中，何继清也丰富着自己的理解。他始终带领党员干部坚守初心，不贪一时之功、不图一时之名，用心用情培育产业生态。如今，徐汇区创新推出“算力券”的免申即享、先用后付模式，让初创团队也能用上顶级算力。MiniMax、阶跃星辰这些当年的“小树苗”，在“耐心政策”的滋养下，飞速成长为世界闻名的人工智能企业。“正确的政绩观，就是要有眼光发现价值，更要有定力等待价值。我们不追求短期的‘数字好看’，而是着力培育能长远发展的产业生态。”何继清说。“不能仅盯着企业的短期贡献，要更多看到企业的创新点和潜力。”曹诗馨也有同样的看法。她接触到的企业，有一半以上都是初创型小企业，“但不论企业大小，我们的服务都一视同仁。创造好的生态环境，让大企业顶天立地、小企业铺天盖地。”脚踏实地，方能致远。2025年，上海394家规上人工智能企业产业规模超6370亿元，同比增速达39.5%。新征程上，上海市区相关部门单位干部将以功成不必在我的精神境界和功成必定有我的历史担当，陪伴企业成长、助力产业升级，奋力加快建设人工智能产业发展高地。（记者 巨云鹏 王崟欣）《人民日报》（2026年03月24日第19版）
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花旗喊话抄底优步(UBER.US)：2029年前有望成全球最大自动驾驶出行撮合平台 49%股价上涨空间在招手 智通财经APP获悉，花旗研究分析师罗纳德·乔西表示，随着自动驾驶汽车作为可靠网约车选项的部署竞赛不断推进，优步(UBER.US)凭借不断扩大的自动驾驶(AV)合作伙伴阵容以及其规模优势领先竞争对手，有望“在2029年前实现其成为全球最大自动驾驶出行撮合平台的目标”。自今年2月初公布第四季度业绩以来，优步已宣布达成七项新的或扩展的自动驾驶合作关系，其中包括最近与Rivian(RIVN.US)达成合作，涉及部署1万辆完全自动驾驶的Rivian R2机器人出租车，并拥有额外4万辆的选择权。乔西还指出，人工智能(AI)技术进步将显著缩短自动驾驶部署的时间并降低成本，尤其是优步与英伟达(NVDA.US)的合作，“应当能够推动实现完整无驾驶员的全栈L4级自动驾驶部署”。他在报告中表示：“我们预计未来1至3年供应将开始加速增长，而优步的出行市场平台将成为需求增长的关键驱动力。”优步最近还宣布将投资1亿美元，在洛杉矶、达拉斯和旧金山建设快速充电站网络，并与EVgo(EVGO.US)在纽约、波士顿、旧金山和洛杉矶建立了“利用率保障协议”。优步首席执行官达拉·科斯罗萨西在最近一次财报电话会议上表示：“我们比以往任何时候都更加相信，自动驾驶汽车将为优步释放一个数万亿美元规模的机会。”乔西认为，这是一个优步具备独特优势能够实现的目标。他表示：“随着自动驾驶汽车在全球范围扩张，我们认为凭借其规模优势，优步是最有可能受益的公司之一。”因此，鉴于今年以来股价因持续的对自动驾驶的担忧而下跌10%，乔西认为投资者应当利用当前股价错位带来的机会。他表示：“我们承认市场对自动驾驶长期竞争格局和定价问题存在担忧。但我们同样认为，优步的自动驾驶战略能够推动更多自动驾驶车辆进入市场。优步持续提升市场份额，我们认为这一趋势将延续，并帮助公司跨越自动驾驶规模化拐点阶段。”乔西重申对优步的“买入”评级，并给出110美元目标价，这一目标价较上周五收盘价存在49%的上涨空间。
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协作机器人再添新军！华沿机器人通过聆讯，营收暴增近两倍|港E声 本文来源：时代商业研究院 作者：时代商业研究院 图源：图虫创意来源丨时代商业研究院作者丨实习生陈嘉婕编辑丨郑琳2026年3月15日，协作机器人赛道的广东华沿机器人股份有限公司（以下简称“华沿机器人”）成功通过港交所上市聆讯，距离挂牌上市仅一步之遥，其联席保荐人为中金公司与德意志银行。据招股书披露，华沿机器人的核心业务是设计、制造并销售协作机器人及核心运动部件。协作机器人专为实现精准自动化而设计，适用于需要与人类近距离安全协作的环境，具有部署灵活、高精度、高安全性等特点，广泛应用于3C电子、汽车、医疗、物流等多个行业。根据聆讯后资料集，华沿机器人的核心竞争优势源于其软硬件一体化的全栈自研能力。该公司自主研发了覆盖核心运动部件，如无框力矩电机、伺服驱动器、关节模块，以及协作机器人硬件和底层控制软件——“HRC具身智能控制平台”的全栈技术，特别是其开发的“HRC具身智能控制平台”，能够实现多模态感知、自动决策和高精度执行，是客户进行二次开发和场景应用扩展的基础。据弗若斯特沙利文资料，华沿机器人是中国头部协作机器人公司中唯一实现核心运动部件对外销售的供应商。市场拓展方面，华沿机器人呈现国际化布局加速的态势。据招股书披露，2024年中国大陆市场贡献收入1.55亿元，占比49.8%。海外市场成为重要增长极，尤其是欧洲地区。2024年，该公司对欧洲的销售收入大幅增长至1.24亿元，占总收入的比例高达40.1%，产品已获得高端制造业市场的认可。财务数据显示，华沿机器人正处于高速扩张与盈利改善的轨道上。2022—2024年，该公司总收入从1.09亿元迅猛增长至3.10亿元，两年内规模增长近两倍。更值得关注的是，该公司的盈利能力显著提升，毛利率从2022年的13.7%跃升至2024年的34.3%，并在2025年前九个月进一步提升至37.6%。该公司于2024年成功实现净利润1787万元，扭转了此前的亏损局面。此次IPO募资，或将为华沿机器人加强研发、拓展全球业务网络、提升产能提供关键助力。在制造业智能化升级与“机器替人”趋势下，该公司能否凭借全栈自研优势，在保持增长的同时持续改善盈利，将是其上市后的核心看点。免责声明：本报告仅供时代商业研究院客户使用。本公司不因接收人收到本报告而视其为客户。本报告基于本公司认为可靠的、已公开的信息编制，但本公司对该等信息的准确性及完整性不作任何保证。本报告所载的意见、评估及预测仅反映报告发布当日的观点和判断。本公司不保证本报告所含信息保持在最新状态。本公司对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。本公司力求报告内容客观、公正，但本报告所载的观点、结论和建议仅供参考，不构成所述证券的买卖出价或征价。该等观点、建议并未考虑到个别投资者的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时候均不构成对客户私人投资建议。投资者应当充分考虑自身特定状况，并完整理解和使用本报告内容，不应视本报告为做出投资决策的唯一因素。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，本公司及作者均不承担任何法律责任。本公司及作者在自身所知情的范围内，与本报告所指的证券或投资标的不存在法律禁止的利害关系。在法律许可的情况下，本公司及其所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，也可能为之提供或者争取提供投资银行、财务顾问或者金融产品等相关服务。本报告版权仅为本公司所有。未经本公司书面许可，任何机构或个人不得以翻版、复制、发表、引用或再次分发他人等任何形式侵犯本公司版权。如征得本公司同意进行引用、刊发的，需在允许的范围内使用，并注明出处为“时代商业研究院”，且不得对本报告进行任何有悖原意的引用、删节和修改。本公司保留追究相关责任的权利。所有本报告中使用的商标、服务标记及标记均为本公司的商标、服务标记及标记。
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AI开始侵入各行各业：“编程自动化”之后，AI巨头奔向“一切自动化” AI编程工具的爆发式增长，正在将整个科技行业推向一个更宏大的野心：用自然语言指令自动化人类生活的方方面面。这场竞赛已不再局限于代码，而是直指知识工作的全面重构。Anthropic的Claude Code、OpenAI的Codex以及初创公司Cursor，正在将"AI编程助手"的边界迅速向外延伸——从撰写工作汇报、协调家庭日程，到申请房贷、整理医疗记录，AI代理（agent）正以几乎零门槛的方式渗透进普通用户的日常。OpenAI首席营收官Denise Dresser将过去30天内企业使用AI方式的转变称为"野火时刻"，并表示这是一次"根本性切换"。这场转变已在资本市场留下印记。据华尔街日报报道，相关技术的潜力引发了投资者和企业高管对行业重塑的深度思考，并触发了高达1万亿美元规模的市场抛售。与此同时，已有数以万计的裁员被归因于AI的加速渗透。从"写代码"到"做一切"：AI代理的边界正在消失 这场变革的起点，是AI辅助编程工具的快速普及。Cursor于2023年率先推出工具，让非工程师也能在不懂C语言或Python的情况下构建软件、应用和网站，由此开创了业内所称的"vibe-coding"时代。英伟达CEO黄仁勋曾公开称其为自己"最喜欢的"AI工具。但编程只是入口，OpenAI旗下ChatGPT负责人Nick Turley表示，ChatGPT的长期愿景始终是成为一个"超级助手"，"能够真正帮你把事情做成"。Anthropic负责非技术任务功能Cowork的工程负责人Felix Rieseberg则将这些工具的目标用户定义为"任何需要在电脑上完成工作的人"。风险投资人Tomasz Tunguz是这一趋势的典型缩影。他使用AI代理创建图表、撰写博客和制作演示文稿，一度每年在AI工具上的花费高达10万美元。他表示，自己的出行预订、假期规划、邮件处理、购物清单乃至音乐推荐，全部通过AI完成。千亿市场浮现：企业合同才是真正的金矿 这场竞赛背后，是一个规模庞大的商业机会正在成形。Anthropic和OpenAI目前对其最高级别AI工具的月费约为200美元。今年2月，Anthropic披露Claude Code的年化营收已达25亿美元；OpenAI则未披露Codex的具体营收数据，但表示Codex目前每周活跃用户超过200万，流量在过去约两个月内增长了八倍。Tunguz估计，AI代理在不远的将来可为消费者市场带来约360亿美元的年化营收，但他同时指出，真正的利润来源将是企业级合同——这是一个远比消费者聊天机器人更大的市场机会。OpenAI的Dresser表示："当你思考知识工作的未来，这对企业而言是一个数万亿美元级别的机会。几乎可以说，只要你能想到、能描述你想要什么，你就能把它构建出来。"对于OpenAI和Anthropic而言，赢得非技术用户市场尤为紧迫——两家公司均在加速推进首次公开募股，最早可能于今年晚些时候落地。烧钱换市场：补贴大战能否持续 高速增长的背后，是一场代价高昂的市场争夺战。据华尔街日报报道，OpenAI和Anthropic目前对平台使用成本的收费远低于实际运营成本，这与Uber和Lyft早年以极低票价抢占市场的策略如出一辙。以Anthropic为例，其在每月200美元的订阅计划中，向高级用户提供价值高达1000美元的token额度。Cursor目前年化营收已超过20亿美元，在约三个月内实现翻倍，员工规模增至约400人，最新估值达293亿美元。尽管外界不断有声音宣称Claude Code和Codex等"Cursor杀手"的崛起将终结这家公司，但其增长势头仍在持续。Codex负责人Thibault Sottiaux坦言，增长本身带来了巨大的运营压力。3月中旬，用户数量的意外激增导致Codex出现技术故障。"我们必须不断建立新的数据中心，同时投资于提升效率和扩展底层基础设施，"他说。颠覆已至：从程序员到医生，没有人置身事外 这场技术浪潮的冲击，已经蔓延至软件工程师群体之外。Claude Code于2025年初正式发布后迅速走红，尤其在去年11月Anthropic推出更新模型后呈现病毒式传播，并于12月开始向软件工程师以外的群体加速扩散。其负责人Boris Cherny表示，Claude Code最初只是他在2024年秋季加入Anthropic后的一个个人项目，"我从为自己构建这个产品开始"。今年2月，Claude Code举办了一周年庆典，到场者涵盖来自比利时的执业心脏科医生——他用Claude Code构建了一款帮助患者导航医疗流程的应用——以及一位加州律师，后者用该工具自动化了建筑许可审批流程。Cherny对这场变革的影响直言不讳："对我来说，编程是新的读写能力，但幸运的是，现在学会编程比学会阅读容易得多，因为你不需要练习，工具会替你完成。但我不想粉饰太平——这将是非常具有颠覆性的。"
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“AI教父”辛顿：科技公司眼中只有短期利润，并不关心AI长期影响 IT之家 3 月 23 日消息，当地时间 3 月 22 日，据《财富》杂志报道，多数科技行业领袖并未真正思考 AI 的最终走向。诺贝尔奖得主、“AI 教父”的杰弗里 · 辛顿认为，当前行业的核心驱动力并不在长期影响，而是短期回报。“对公司所有者来说，推动研究的动力是短期利润。”他对《财富》表示：“对公司所有者来说，驱动研究的是短期利润。研究人员关注的也是眼前的问题，而不是研究最终会带来什么结果。我们不会从一开始就设定‘人类未来会怎样’这样的目标，而是围绕具体问题展开，比如如何让计算机识别图像，或者生成逼真的视频，这才是真正驱动研究的动力。” IT之家从报道中获悉，辛顿长期警告 AI 风险，并认为在实现超级智能之后，AI 导致人类灭绝的概率可能达到 10% 至 20%。2023 年，在将 DNNresearch 出售给谷歌 10 年后，他离开谷歌，以便更自由地表达对 AI 风险的担忧，并指出难以阻止技术被不良行为者滥用。对于风险类型，他区分了两类：“一类是坏人滥用 AI 的风险，这种情况已经出现，例如虚假视频和网络攻击，甚至可能扩展到病毒领域；另一类则是 AI 本身成为不良行为者，这两者是完全不同的风险。”在应对路径上，辛顿认为难点在于每一类问题都需要单独解决。例如，可以通过类似溯源认证的方式对图像和视频进行标记，以遏制深度伪造传播，就像印刷术出现后出版物开始标注作者一样。他同时也指出，这类方案具有局限性：“这个问题或许可以解决，但解决它并不能解决其他问题。”对于 AI 本身的风险，辛顿认为关键在于重新定义人与 AI 的关系。一旦 AI 达到“超级智能”水平，不仅能力将全面超越人类，还可能产生生存和控制的动机，现有“人类可以控制 AI”的前提将不再成立。他提出，应为 AI 设计类似“母性本能”的机制，使其对人类产生同情而非控制欲，并以母婴关系作类比：目前唯一一个更聪明的存在被较弱者影响的例子，是婴儿对母亲的影响。“因此，这或许是我们面对超级智能 AI 时可以参考的模型 —— 它们像母亲，而我们像婴儿。”
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现代+AI新闻早班车｜精选（2026.3.23） 早上好！今天是2026年3月23日，欢迎观看现代+AI新闻早班车，一起速览热点资讯：明令禁止58种行为！中办国办发文规范国企领导人员廉洁从业行为近日，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《国有企业领导人员廉洁从业规定》，并发出通知，要求各地区各部门认真遵照执行。国家互联网应急中心等发布OpenClaw安全使用实践指南为帮助用户安全使用OpenClaw，国家互联网应急中心、中国网络空间安全协会3月22日联合发布OpenClaw安全使用实践指南，面向普通用户、企业用户、云服务商以及技术开发者等，提出安全防护建议。中国AI大模型调用量连续两周领跑全球全球最大AI模型API聚合平台OpenRouter最新发布的数据显示，截至3月15日，中国AI大模型的周调用量达到4.69万亿Token，连续第二周超越美国。全球调用量排名前三的位置，更是被中国模型包揽。伊朗议长回应特朗普开放霍尔木兹海峡“最后通牒”针对美国总统特朗普要求伊朗在48小时内开放霍尔木兹海峡的“最后通牒”，伊朗伊斯兰议会议长卡利巴夫22日说，一旦伊朗的发电站等基础设施成为打击目标，整个中东地区的能源和石油等重要设施都将被视为合法打击目标，并遭到不可逆的摧毁，油价将长期上涨。最高补贴7000元！江苏省汽车促消费政策来了近日，江苏省商务厅会同相关部门联合发布了汽车购新促消费活动政策。自2026年3月21日起（以新车发票开具时间为准），鼓励各地对个人消费者在本地购买新乘用车，按照购车价格分档予以补贴，最高可获补7000元。新的一周江苏晴雨频繁“换岗”，注意添衣带伞新的一周江苏天气主打晴雨交替，主要有两次弱降水过程，分别是3月23日下午—24日、3月26日—27日，其余时段以多云天气为主。另外，3月29日夜里起全省将迎来新一轮降水。3月27日受弱冷空气影响，全省大部分地区气温下降3~5℃。3月23日早晨江淮之间东部地区可能有雾。南京鸡鸣寺路“樱花顶流”上线3月22日，金陵春日迎来高光时刻，南京鸡鸣寺路“顶流”樱花绽放。根据花情预报，鸡鸣寺樱花3月19日—4月1日是最佳观赏期，出片率很高。市民游客乘坐地铁3、4号线至鸡鸣寺站，出站步行几百米即达鸡鸣寺路。感谢收看，更多资讯请关注现代+APP。
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消息称Meta CEO扎克伯格开发“CEO智能体”，帮自己履行职责 IT之家 3 月 23 日消息，今天早间，《华尔街日报》爆料称，Meta 正在推动一场内部转型，而核心工具是 AI 智能体。目标是让每个员工都拥有自己的 AI 助手，甚至包括 CEO 扎克伯格本人。据知情人士透露，扎克伯格已经在开发一个“CEO 智能体”，用于提升信息获取效率。该系统可以直接给出答案，替代过去需要层层沟通的流程。这一尝试背后，是 Meta 希望提升整体效率、压缩组织层级，并改变员工工作方式，以应对 AI 原生公司的竞争压力。公司认为，AI 的全面应用关系到未来发展。扎克伯格曾在 1 月财报电话会上说：“我们正在推动 AI 原生工具，让个人能完成更多工作，同时减少层级。如果做到这一点，效率会更高，工作体验也会更好。”AI 工具已经在 Meta 内部迅速普及，并被纳入绩效考核。员工在内部平台上分享 AI 应用场景和自建工具，整体氛围被一些人形容为回到早期 Facebook 时期的“快速推进”状态。在具体应用层面，员工开始使用 My Claw 等个人智能体工具。其能够读取聊天记录和文件，并代表用户与同事或其他智能体沟通。另一款工具 Second Brain 也在内部得到推广。该工具基于 Claude 开发，能够索引和查询项目文档，被定位为类似“AI 参谋”的角色。组织结构方面，Meta 新成立了应用 AI 工程团队，负责加速大语言模型的开发。该团队采用极度扁平结构，最多 50 人直接向一名负责人汇报。负责该项目的 Meta 高管马赫尔 · 萨巴表示：“这个组织从一开始就是 AI 原生设计。”与此同时，员工被鼓励频繁参与 AI 培训和黑客马拉松，并开发自己的工具以提升效率。不过，这种快速转型也带来压力。一部分员工认为当前环境充满机会，另一部分则担心 AI 应用会加剧裁员风险。据IT之家了解，Meta 在 2022 年曾大规模裁员，削减 11000 个岗位。随后在号称“效率年”的 2023 年继续推进裁员和成本控制，员工规模一度降至约 67000 人。之后人数再次回升，目前达到 78865 人。Meta 首席财务官苏珊 · 李表示，公司正在调整用工方式，以确保效率不落后于 AI 原生公司：“对于我们这样的规模来说，保持与 AI 原生公司的效率水平，是一个必须解决的问题。”
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汤景泰：中东冲突揭示舆论战四大新趋势 来源：环球时报此次中东冲突在认知空间、网络空间与物理战场实现多维协同，呈现出典型的混合战争特征。在这种混合战的背景下，其中的舆论战也表现出诸多值得关注的新趋势。从目标来看，此次中东冲突中的舆论战已不只是“让人相信”，而是更深一步地“制造怀疑”，力图实现对认知环境的系统性污染。大量与战争相关的内容在X等平台快速扩散，旧视频被重新包装，异地画面被移花接木，游戏影像被冒充为战场实录，AI生成图像也被嵌入即时传播链条之中，形成一种先抢占注意力、再等待核验的传播机制。在这种节奏下，信息传播的优先级不再是真实性，而是冲击力、情绪性与可传播性。谁能更快制造震动，谁就更可能在事实查明之前占据认知先机。更值得警惕的是，这种“信息污染”并不是单纯依靠造谣者的操作来完成，而是与平台机制形成某种相互强化。算法推荐天然偏好高情绪、高争议、高点击的内容，流量激励又不断鼓励夸张表达与视觉伪造，而AI工具的普及则显著降低了制造拟真化战争内容的门槛。特别值得关注的是，某平台自带的AI核验功能都被报道屡屡出现误判，这说明当下的舆论战已经是主动利用平台的技术结构、注意力分发机制和低成本伪造能力，去放大整个认知空间中的噪声、混乱与不确定性。平台不再只是信息流通的渠道，也在事实上成为“认知污染”的放大器。此次冲突中的舆论战，还有一个突出变化是叙事竞争呈现明显的全球化扩散与跨议题联动特征，局部军事冲突被迅速嵌入更宏观的战略博弈框架之中。参与叙事塑造的主体，早已不再局限于交战双方本身。一些网络黑客组织、跨国动员的社交媒体账号，以及其他大国出于自身战略考量介入的媒体，都会在极短时间内卷入信息攻防，形成国家、代理人与平台社群共同发力的传播格局。由此，战场上的导弹、空袭与拦截，也不再只是物理层面的军事行动，还会被同步转译为全球舆论场中的政治符号、道义符号与地缘竞争符号，在更大范围内激发立场对冲、情绪放大与认知站队，形成一种看似分散、实则朝着相近政治目标推进的信息攻势。这种变化意味着舆论战越来越像一个由国家、代理人和平台社群共同构成的分布式传播网络，国家未必需要直接控制每个节点，只要能够提供主题框架、情绪线索和敌我叙事，海量外围传播者就会自发参与放大，其结果是舆论战的启动门槛更低、扩散速度更快、归因也更困难。同样值得关注的是，这种叙事竞争还突破了传统安全议题的边界，与能源、航运、金融和全球供应链等问题紧密捆绑，形成跨议题共振。诸如石油价格波动、霍尔木兹海峡封锁、地区冲突外溢风险上升等议题，都在社交媒体传播中被迅速放大，并常常以带有恐慌色彩的方式进入公众视野和市场预期之中。这样一来，舆论战便不再只是围绕谁是谁非的话语争夺，而是开始通过塑造风险想象、干扰市场信心、牵动国际资本和贸易预期，对拥有军事优势的一方实施一种更具非对称性的战略牵制。其结果是，原本发生于局部战区的叙事攻防，能够沿着信息网络直接传导至现实世界的经济命脉，使舆论战从认知空间延伸为影响全球秩序运行的重要变量。在这次冲突中，舆论战的又一个显著趋势，是进一步精细区分受众，因而呈现出明显的分层投送特征。这表明，当代舆论战越来越像一场精密制导的行动，传播主体会按照目标受众的语言、平台习惯、身份认同乃至具体的政治处境，对信息进行定向设计与精准投送。而舆论战的结局，正日益取决于谁能更精准地穿透对方的认知防线，同时守住自己的心理阵地。在大众传播时代的舆论对抗中，舆论战的重点在于通过雄辩的事实、有力的论证或煽情的叙事，说服目标受众接受某种特定的政治立场或价值判断，本质上是一场关于对错与是非的说服竞赛。然而，在此次中东冲突所展现的新趋势中，舆论战的着力点已悄然前移至感知的底层架构。通过将真假信息高度混杂、实施跨语种精准投送、利用社交平台的算法放大效应，并借助AI技术大规模制造虚假内容，作战主体致力于让目标社会的公众陷入一种持续的不确定状态。 正是在这种普遍的事实混乱与认知疲劳之中，新的权力空间得以打开。谁能在这场混沌中率先提供一个看似连贯的解释框架，谁能给出一个可供宣泄的情绪出口，谁能以最简洁有力的方式定义“谁是敌人、谁是朋友、谁该负责”，谁就能在认知空间的权力真空中占据绝对优势。因此，当下中东冲突中的舆论战不只是一场关于真相的辩论，还是一场关于谁有资格定义真相、谁有能力稳定感知的深层博弈。而这，或许正是当代混合战背景下舆论战最值得关注的演化趋势。（作者是复旦大学新闻学院教授）
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乔骁：围绕“数字电力”的博弈正在升级 来源：环球时报上周，科技圈最热的词是你我很可能每天都在消费、却从未注意过的东西：Token。每当你打开AI模型，让它帮你查资料、核信息、写文字时，它都在悄悄计费。这个计量单位，业内称之为Token，你可以把它理解成AI运转时消耗的“电”。Token用得越多，“电费”越高。过去一年，随着AI工具进入千行百业，围绕Token这种“数字电力”的竞争已经悄悄升级。在上周的演讲中，英伟达CEO黄仁勋讲得格外直白：Token就是新的大宗商品，可以实行分档定价。这个判断意味着，AI竞争的关键战场，正在从“谁的技术更厉害”，悄悄转移到“谁能更便宜、更稳定地给世界供应这种数字电力”。要理解这场转移，先回顾一段不远的历史。十多年前，加密货币曾经用同一个逻辑席卷全球：投入算力，产出虚拟货币，货币在网络上流通定价。不少人相信它是未来，涌入其中。结果是，加密货币暴涨暴跌，很多人财富缩水，最终留下来的，是少数早期玩家和大量被套住的散户。说到底，原因很简单：加密货币的价值，靠的是“相信未来有人接盘”，一旦这种相信动摇，地基就塌了。今天的AI算力资源，表面上与加密货币风行的逻辑相似，都是投入电力和机器，产出一种数字化的东西，但就本质而言，AI算力资源是即时消耗品，而非可囤积的资产，它的价值直接反映在企业的收益上。比如，某跨国企业引入AI辅助管理后，业务效率迅速提高，相关成本显著降低。这是AI完成的一次根本性转变。它不再需要人们“相信它有未来”，因为它今天就已经有用了。正因如此，谁能以更低的成本稳定供应“数字电力”，谁就掌握了这个时代的战略资源。用一个更直白的比喻：如果AI算力是新时代的石油，那么建设和运营的大型计算设施，就是新时代的炼油厂。问题不是这个比喻是否成立，而是谁在控制这些炼油厂。要维持AI的大规模运转，需要的是真实的土地、稳定的电力、复杂的冷却系统，以及持续几十年、数以百亿计的资本投入。这就是今天AI博弈的真实底色：谁有足够的电、足够的地、足够的钱和足够长的耐心，把这套体系一层一层建起来。有人把数据中心集中的区域，称为“数字矿床”。掌控“数字矿床”的国家和公司，正在逐步掌握定义AI时代规则的权力。过去两年，中国在AI技术层面的进展有目共睹。一批本土模型在多项评测中跻身全球前列，开源社区活跃，应用落地速度也令外界刮目。技术上的追赶，可以靠资金和人才的投入在数年内见效。一套被全球产业链写进日常习惯的基础设施体系，追赶的难度是另一个量级。在这条赛道上，中国面对的真正挑战不是能不能造出更聪明的AI大模型，而是能不能形成一套属于自己的供给体系和定价逻辑，从芯片制造到算力供应，从技术标准到市场规则。模型之争是技术竞赛，规则之争是产业战略的竞争。尤其值得关注的是，这场大博弈正把一个看起来很“虚”的行业，还原成最“实”的比拼。程序可以开源，论文可以共享，但电网不能开源，土地不能共享。一个国家在AI时代能不能掌握主动权，能不能为本国企业提供有竞争力的算力成本，最终取决于它的能源储备、基础设施建设能力、制造业纵深，以及调动资源的效率。这些，恰恰是工业时代长期积累下来的一整套硬实力。中国在这些方面的优势是明显的。庞大的电力装机规模、加速推进的清洁能源转型、强大的基础设施建设动员能力、完整的制造业配套体系等，都是真实的战略资产，在AI时代正在显现出一种新的价值。 只是，资产不会自动变成优势。有电不等于有定价权，能建机房不等于能制定规则。从“拥有资源”到“掌握话语权”，中间那段路，从来都需要主动去走。历史上每一次能源格局的重组，最终都会重新分配全球的财富与权力。蒸汽机如此，电气化如此，石油时代亦如此。这一轮大博弈的最终答案，不会出现在哪场发布会上，而是会在电站、工厂、产业链、国家战略等地方一点点显现。（作者是财经评论员）
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西湖大学发布机器人领域首个动作泛化大模型，领先国际同行6个月以上 西湖机器人发布“泰坦o1” 孙悟空拔一把毫毛吹口气，就能拥有一群“小悟空”的分身。日前，西湖大学孵化的西湖机器人公司发布了搭载全球首个机器人领域首个动作泛化大模型的人形机器人“泰坦o1”，将这一神话场景带入现实——这个名为“GAE身外化身系统”的通用动作预训练大模型，相当于给来自不同厂家的机器人装上了可通用的强大“小脑”，让机器人可突破时空限制，实时模仿人类动作，只需一个人就能操控成百上千个身处天南地北不同地点的机器人“赛博分身”，实时进行同样的操作。 实时复刻动作如影随形在演示现场，泰坦o1外观呈橙、黑、银拼接，风格颇具未来感。当身着动捕服的工作人员摆手、转身、踢球时，泰坦o1会如影随形地在毫秒间复刻所有动作：无论手臂摆动角度、转身幅度，还是踢球时的步距与抬脚高度，甚至动作节奏，都与工作人员高度一致。“这些动作并非预先编排，而是对人类随机行为的实时响应。”西湖机器人创始人、西湖大学机器智能实验室研究组长王东林教授介绍，无论操作者是谁、动作如何变化，泰坦o1都能快速跟上。此外，泰坦o1还有不错的“动作记忆”能力，可通过后台指令复现已示范过的动作。在今年安徽卫视春节联欢晚会上，西湖机器人曾凭借这一能力完成了10台机器人的五禽戏群控表演——仅用数天调试，即可实现自定义动作生成与部署，大幅降低应用门槛。“只要具备网络环境，穿上动捕设备，就可以远程操控机器人执行任务。”王东林表示，单人可同时控制多台机器人完成一致动作，理论上控制规模不设上限。最令人惊喜的是，这一系统几乎不设使用门槛。无需编程经验，也不用依赖专业人员指导，用户仅通过动捕设备或电脑端操作，即可让机器人完成对应动作，实现“所想即所动”。机器人领域首个动作泛化大模型在人体中，小脑负责协调运动、维持平衡，让动作精准流畅。而GAE则为人形机器人带来了强大的“通用小脑”——它能让机器人在收到信号后瞬间做出最合适的动作。王东林介绍，这套由西湖团队完全自研的算法，比国际上其他团队的同类技术领先至少6个月。 “泰坦o1”在打架子鼓 “目前市面上看到的机器人已经能跑能跳能比武，但其实基本靠提前编程。”王东林说，那就好像“背课文”，需要反复训练才能做到一字不差，而这正是传统机器人的最大技术瓶颈——由于缺乏通用的动作模型，一套程序只能对应一套动作，机器人无法举一反三。 而GAE这个“通用小脑”则能让机器人即使遇到没做过的动作，也能轻松应对。而且，它还具备“跨本体”能力，很多不同结构、不同尺寸的机器人都能搭载这套大模型。“ChatGPT让AI能理解并生成各种语言，拥有语言的泛化能力；Sora能生成各种视频画面，拥有视觉的泛化能力。”王东林说，GAE则让机器人能模仿和执行各种人类动作，是机器人领域第一个实现动作泛化的大模型。GAE的问世离不开长期的技术积累与数据支撑。此前，王东林团队已在四足机器人（机器狗）、人形机器人领域深耕多年，积累了丰富的机器人运动控制技术。同时，他们还拥有全球领先、国内最大的高质量全身运动数据集，包含了人类各种日常动作、复杂动作的详细数据，为这颗“通用小脑”提供了充足的“学习素材”。其实，“分身体验”只是一个开始。王东林表示，泰坦o1更重要的意义在于可替代人类进入高风险场景，如消防救援、矿区作业、高空维护等。
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全世界都想用AI焦虑骗你的钱，只有闲鱼AI想帮你赚钱。 这世界上有两种闲置物品：一种是你不想要的，一种是你懒得卖的。后者远远多于前者。别不信，就现在你家里大概率有一副放了半年没碰的耳机，一把一年不用的键盘，或者一台不知道塞在哪个抽屉里的旧手机。你也不是没想过出掉，但一想到自己要查型号、拍照片、写描述、定价格，上架之后还得跟人砍价扯皮，就已经累了。经济学上这叫交易成本高于商品价值，翻译成人话就是卖东西这件事太贵了。 但最近差评君刷社交媒体时，发现一个有意思的东西。很多人在用新版闲鱼的“闲鱼空间”功能，说是对着家里随手拍张照，就把一堆闲置发出去了。有人随手拍了凌乱的书桌，结果闲鱼认出了桌上的富士 instax mini7C 和 MCM 老花托特包。有人给手头的 pocket3 来了一张，转手价格区间直接标了出来。甚至有人拍了帆布包后很快就出掉了，感叹闲鱼新功能有点玄学的存在。 嚯哟，差评君天天跟各种 AI 工具打交道，写文案查资料它确实帮得上忙，但说到底也就是帮你省点力气。可闲鱼空间居然能直接帮你变现赚钱？那就是另一回事了。行，试试看。我立马更新了最新版闲鱼，点击“发闲置”再点这个相机，然后对着我糟糕的工位随手拍了一张。 说实话，效果大大超过我预期。提示识别要 2 分钟，实际上十秒不到就好了，而且识别也很准。像我桌上的 Keychron Q10 Pro 键盘、罗技 MX Master 3s 鼠标、索尼 WH-1000XM4 都给认出来了。不光品牌对，型号也全对。要知道 XM4 和 XM3 外观大区别就是一体化哑光设计和刻印 NFC 标志，Q10 Pro 这把 Alice 布局键盘也非常小众。 差评君不信邪，又试了几个难度更大的。比如这款热水壶，同系列好几个型号长得非常相似，它也认对了具体型号。还有一个连品牌都没有的 20 块钱便携小喇叭，也准确估出了价。 WTF man，这么猛吗？当然了，大模型嘛，偶尔也会抽风。有网友一瓶普通饮料就被标了个天价，差点以为自己喝的是 82 年 Hello Kitty。 好，识别完商品，闲鱼空间也准备好了价格和文案。差评君特地查了下，价格区间是合理的。根据官方说法呢，这个价格是基于平台近 7 天真实成交数据算出来的。文案也不只是写个品牌型号，连我鼠标上的使用痕迹、耳机耳罩上的裂痕，这些成色细节它都标注好了。你不用敲一个字，点一下就能发布。 当然，AI 要是哪里识别得不对，你也可以手动改。打开编辑页就会发现参考样式已经摆在那了，你知道自己要填什么，也知道什么成色大概能卖什么价。 还有个细节：买家只能看到最高价，最低价只有卖家可见，等于告诉你，低于这个数卖就亏了。写到这，咱们稍微捋一下这个事情的逻辑。闲置之所以闲置，不是它不值钱，是卖掉它的成本太高了。卖个三百块的耳机，花的时间、精力、情绪值五百，那真懒得卖了。现在闲鱼空间把这套流程从三分钟压到三秒，你拍张照完事。当交易成本低到可以忽略，那些原本不值得卖的东西，突然就值得卖了。特别是随手一拍后，发现角落那一堆玩意居然还能换顿海底捞，那还说什么，拍就完事了啊。 你别说，这可能是差评君最近遇到的，最不玩虚的 AI 落地场景了，不跟你扮演猫娘，也不跟你扯犊子，就帮你赚钱。不过话说回来，闲鱼空间再好用，它也只管了发布这一个环节。你要是在闲鱼多待一会儿就会发现，这两年它已经把 AI 塞进了整条交易链里。比如很早之前，它就支持了 AI 发布，也就是传图自动生成标题、描述、价格也有一个区间给你参考。 发布只是开始，所有卖过闲置的人都经历过这种折磨：东西挂上去那一刻以为大功告成，结果买家来了，问你九百个问题，砍你三轮价，磨了两天来了一句“我是学生”。好在闲鱼搞了个 AI 托管，能自动秒回、自动议价。这个 AI 店员还会模仿你平时的说话习惯，有网友说自己爱用“OK”加捂脸表情，AI 居然也会这么做。 AI 议价能力也比以前靠谱了，早期它动不动就喜欢送买家东西（大家应该见识过），现在它会帮你周旋到底。 买家这边也有对应 AI 功能。AI 智搜可以用大白话搜东西。比如周末你想带朋友去公园露营，第一次去不知道准备啥，就把这段话发给它，它会分析你的场景，按需求分成三档推荐：省心全套大礼包、舒适的桌椅组合、专业的帐篷，每件也标着行情价和卖家信用，末尾还附了段避坑指南，告诉你哪种挂着低价的大概率是引流或假货。要是你看中了哪个，还能查一下 AI 行情，看下最近值不值得入。 看到这你可能会质疑，这些 AI 功能有人用吗？真有。我去查了一下，闲鱼全线 AI 工具已经覆盖了 4500 万用户，通过 AI 促成的交易额超过 100 亿。单说 AI 发布这一个功能，生成的商品文案采纳率超过 87%，累计辅助发布 2.3 亿件商品。更骚的是，QuestMobile 前段时间发了一份年度趋势报告，AI 综合助手第一是豆包，合理吧？但你肯定想不到 AI 文案写作赛道的第一名，是闲鱼 AI 发布功能，月活 1807.8 万。一个交易 App，跨界拿了 AI 文案赛道的冠军。听着贼离谱，但想想也没毛病——闲鱼可能是最适合被 AI 改造的产品形态之一。 闲鱼上的商品天然就是非标的，全是孤品，没有统一规格，一手电商可以靠运营团队建商品库，但闲鱼这种体量的长尾商品，人力根本理不过来。卖家又基本都是你我这样的普通网友，不会写商品描述，不懂怎么定价，更不想跟人在聊天框里磨半天。每一单还都要经历询价、拉扯、确认，光文字沟通就够让人崩溃的。这些痛点的共同特征是什么？是信息处理和语言匹配的问题。越非标、越长尾、越没人管得过来，AI 就越有用武之地。这些专属于闲鱼的“混乱”，恰恰是 AI 最好的养料。 但光是适合还不够，你得做对这件事。这两年 AI 应用扎堆上线，打开哪个 App 都能看到个 AI 按钮，大部分点进去就是个对话框，解决的都是“你可能需要”的需求，但闲鱼选了一条更实用、更接地气的路。它没去做一个聊天机器人，而是把 AI 融进了你买东西、卖东西的每一步里，没有跳转、没有单独窗口，你该干嘛干嘛，甚至感觉不到 AI 的存在。这个思路放在如今 AI 行业里挺稀缺的。毕竟当下 AI 应用的发展基本就两个方向：一个是做通用大模型，像 ChatGPT 这种啥都能聊的助手；另一个是深入某个行业，用 AI 重新做一遍行业里原本靠人力硬撑的事情。前者早就卷得天翻地覆，但后者还没太多拿得出手的案例，闲鱼算是跑出来的一个。刚好今年春节 AI 公司集体砸下去几十亿，大众对 AI 的认知从仰望星空来到了柴米油盐，用户问题从“AI 是啥”变成“AI 能帮我干啥”，大家开始关心谁能把一件具体的事情办了。此时的闲鱼：嘿嘿，这不到我了么。 想象一个场景：周末大扫除，你翻出一堆不知道塞在哪个角落的旧东西。以前你会叹口气，塞回去。现在你掏出手机，对着这堆东西拍一张。十秒之后，你发现这堆你以为没用的闲置，加起来能出去喝一顿酒唱个 K。你点了发布，你没写一个字，没查一个价格，甚至可能没跟任何人说一句话。三天后，快递员上门取件。你拿到了钱。满世界的应用都在教你和 AI 聊天，但有没有一种可能，好的 AI 不是逼你多学一个新工具，而是让你少做一件事。如果以后有人问，AI 到底该怎么做进产品里，这边建议把闲鱼拿出来看看。撰文：刺猬编辑：莽山烙铁头 面线美编：焕妍图片、资料来源：闲鱼、小红书网友
