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在AI语境里讲好品牌故事 王 威 李佐生近照。 (受访者供图) 在广东广州海珠区琶洲的写字楼里，广州欧美同学会理事，荷里购科技首席执行官李佐生对着电脑屏幕快速敲击着键盘，屏幕上跳动的是AI营销数据看板。这家由海归团队打造的科技公司，希望用一套AI时代的品牌建设体系，更好帮助中国品牌在全球数字浪潮中成长。 以用户为中心 2000年初，中国外贸行业正值高速发展期，刚踏入职场的李佐生在广交会上第一次直观感受到“全球化”的脉动。 “中国品牌走向全球是必然趋势，但那时我们在品牌国际化运营、全球数字营销体系搭建上，和海外成熟市场还有相当大的差距”。彼时，他已经从事外贸工作两年多，接触到了不同国家的采购订单、不同文化的消费偏好。他意识到：“若想真正理解全球商业逻辑，必须走进互联网营销的前沿阵地。”于是，他选择赴海外深造，系统学习海外成熟的商业逻辑、跨文化品牌传播方法，为中国品牌出海储备能力。 2005年，带着这一目标，李佐生在澳大利亚的商学院课堂上第一次接触到基于消费者行为“痛点优先”的西方营销学理念。老师会先带着学生蹲点调研用户，记录他们真实的购物场景、未被满足的需求，再反向推导产品设计与营销策略。 “这和我之前在国内接触的逻辑不太一样。”多年后他回忆，“当时国内营销行业还在追求‘硬广轰炸’，但国外更强调‘用户决策链路’——消费者在哪个平台看测评？在什么节点产生购买欲？品牌信息如何在那个时刻精准触达？” 这段留学经历不仅让他掌握了全球营销的方法论，更培养了对“合规边界”的敬畏。“海外市场对广告法规、内容真实性的要求非常严格，这让我后来做AI营销时，从一开始就坚持‘真实信息’原则——不是因为没有更‘快’的路，而是清楚地知道那条路走不远”。 从直播间到AI营销 回国后，李佐生一头扎进数字营销领域，亲历了行业发展。 真正让他看到“下一个十年”的，是AI技术的爆发。消费者做购买决策前会问AI“推荐什么”，甚至直接跳过搜索结果页，在AI对话框里完成整个消费链路。 李佐生发现，品牌的“数字生存空间”正在从“搜索引擎”迁移到“AI对话框”。“这意味着，一个品牌如果在AI的‘认知’里是缺席的、模糊的，它在这个时代就是‘隐形’的。” 2024年10月，李佐生与同伴一起创立荷里购科技，正式布局AI营销赛道。“需要让AI准确‘理解’品牌——把真实信息整理清楚、结构清晰地作为备选语料给AI，它才能在用户提问时准确推荐你。” 如今，李佐生带领团队构建起“特工队AI”产品矩阵：“内容特工队AI”解决“AI不知道品牌”的知名度问题，“GEO特工队AI”提升推荐度，“口碑特工队AI”纠正“AI幻觉(错误信息)”，“广告特工队AI”则瞄准未来的效果转化。这套体系与直播电商时代的“种草—互动—转化—复购”逻辑一脉相承，只是场景从直播间迁移到了AI对话框。 发挥海归优势 在李佐生的核心团队中，海归力量占据着重要位置，联合创始人Alex拥有英国留学背景，一名技术骨干毕业于澳大利亚的知名院校。核心成员里还有曾任职于国际4A广告公司、具备海外品牌营销实战经验以及深耕跨境电商多年的资深人士。 “留学报国是要沉下心来，用自身的能力与积累，为行业赋能、为品牌铺路。”作为广州欧美同学会理事，李佐生对“报国”的理解朴素而坚定。在他看来，海归创业者的核心价值是做“翻译者和连接者”——把全球前沿方法论与中国市场土壤结合，转化为可落地的解决方案。 “中国有大量产品力很强的品牌，缺的不是质量，而是在全球AI语境里讲好自己故事的能力。”他说。 在行业层面，李佐生坚持“把合规标准说清楚”。他公开荷里购的合规资质和方法论，推动行业从“野蛮生长”向“可持续发展”转型。“早期行业有很多‘捷径’，但我们选择把门槛建在正确的地方——真实、合规、解决实际问题”。 如今，李佐生团队与多所高校合作建立实训基地，将海外经验与AI工具应用能力融入人才培养。“数字营销行业正从人力密集型向技术驱动转型，我们要为产业储备既懂全球视野、又懂本土实践的复合型人才。” 在广州欧美同学会的平台上，李佐生积极推动海归群体的跨界合作。他计划联合广州欧美同学会打造AI营销实战训练营等，将自己团队的资源开放给更多创业者。 “我希望在这里连接更多跨界资源，为广州数字经济发展添力。”李佐生说。 (来源：《留学生》杂志)
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亚太机器人世界杯北京中心正式落地朝阳 新京报讯 据“北京经信”微信公众号消息，6月2日，RCAP亚太机器人世界杯北京中心启动仪式在中关村（朝阳）AI Space产业园成功举办，标志着亚太地区顶级机器人赛事与创新资源正式落地北京，为区域机器人产业技术研发、国际合作、人才培养与科创培育注入强劲动力，助力北京打造具有全球影响力的机器人创新应用高地。活动中，RCAP亚太机器人世界杯北京中心正式启动。中心将依托亚太机器人世界杯的国际赛事体系、技术规则体系和全球专家网络，立足北京、服务朝阳，打造面向智能机器人与具身智能产业的国际化公共服务平台。RCAP亚太机器人世界杯北京中心将围绕机器人赛事组织、场景创新验证、企业项目对接、国际专家交流、规则与评价体系研究、开发者社区建设以及青少年科普教育等方向持续推进工作。通过举办测试赛、选拔赛、赛前培训、成果发布、项目对接和公众开放活动，推动机器人技术从赛事场景走向真实应用场景，促进企业、高校、科研团队和国际资源在北京形成更紧密的合作。编辑 白爽
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乐动机器人（01236）：打造万亿物理AI赛道的感知基础设施 2026年6月，随着宇树科技IPO过会、智元机器人宣布工业场景综合成本低于人工、特斯拉Optimus持续推进量产准备，全球AI产业正在经历一场比大语言模型更深刻的变革——从理解文本、代码、图像的数字世界AI，迈向理解真实三维物理世界、与环境实时交互并自主执行任务的“具身智能”新纪元。 如果说过去十年AI主要服务于数字世界，那么未来十年，AI最重要的增量空间将来自物理世界。人形机器人、无人配送车、家庭服务机器人、工业机器人等具身智能终端正在快速发展，而支撑这一轮产业变革的核心，不仅是更强大的模型和算力，更离不开让机器人真正理解现实世界的感知能力和数据基础。在这一历史性拐点下，乐动机器人（01236）作为港股“空间智能机器人第一股”，卡位的并非单一终端机器人赛道，而是通过感知入口和数据基石打造物理AI时代更底层、更通用的核心基础设施。正因如此，乐动的资本市场价值应从平台性、成长性与稀缺性三条主线重新理解：平台性在于跨品类、跨场景复用；成长性在于承接具身智能产业化带来的感知需求扩容；稀缺性在于其为港股市场提供了少有的，切入物理AI感知基础设施的机器人标的。从数字AI走向物理AI：乐动通过感知入口和数据基石打造核心基础设施技术层——“物理AI的感官系统” 斯坦福《2026 AI指数报告》揭示了一个尖锐现实：人形机器人在真实家庭场景完成1000项家务的成功率仅为12.4%，而在模拟环境中高达89.4%。这77%的落差，不是运动控制的差距，而是空间感知的鸿沟。与容错率较高、环境相对单一的数字世界不同，物理世界是一个复杂、动态且充满不确定性的多维空间。空间结构的变化、动态移动的人群、不同光照条件下的场景差异以及不断变化的任务需求，都要求机器人能够实时感知周围环境，并将现实世界转化为机器可以理解的数据。过程中，机器人要在真实的商业、工业或家庭场景中真正落地，不能长期依赖遥控器、预设路线或高成本的人工干预，而须在物理约束下自主完成感知、移动、抓取、避障、交互与执行的连续闭环。在这一漫长的能力链条中，感知能力首当其冲，成为目前机器人商业化落地最关键、最迫切需要补足的能力短板。乐动机器人正是基于对这一底层逻辑的深刻洞察，从2017年成立之初就锁定空间感知赛道。创始人周伟指出：“机器人真正商业化，需要跨越感知能力跃升这个关键台阶。只有跨越这个坎，机器人才能从遥控器操控的玩具，变成真正理解环境的智能体。”据智通财经APP了解到，乐动是全球最大的以视觉感知技术为核心的智能机器人公司，构建了从“感”到“知”的全栈能力。其中，“感”是通过摄像头、激光雷达、各类传感器将物理世界转化为机器可处理的数据；“知”是通过空间智能模型与平台将数据转化为对环境、空间、物体、任务状态的理解。据了解，乐动拥有从底层传感器硬件到上层AI算法模型的全栈技术能力，超过600项专利，形成了强大的感知技术壁垒。例如，其AccAutoMapping技术通过四目矩阵传感器和动态边界识别系统，实现复杂场景通过率90%以上；融合端到端的大模型与三维传感器重建完整性高达98%。根据灼识数据，乐动视觉感知产品服务的客户包括全球前10大家用服务机器人公司中的7家、所有全球前5大商用服务机器人公司，累计服务全球超300家机器人企业。2025年，搭载其视觉感知技术的智能机器人超过900万台。这一数据意味着，乐动不是服务单一品类的供应商，而是跨机器人形态、跨应用场景的通用感知基础设施。数据层——“世界模型的数据基石”世界模型的训练需要海量高保真的三维空间数据，但当前行业面临“高质量三维空间数据稀缺”的瓶颈：物理AI时代最稀缺的资源不只是模型能力，更是真实世界的数据能力，由此具身智能的竞争终点是“数据飞轮”——谁掌握最多高质量物理交互数据，谁就有机会在下一轮人工智能竞争中占据优势。而所有数据的起点都是空间感知，机器人通过视觉感知系统获取环境信息，再通过算法处理形成空间理解能力，最终生成海量真实世界数据。这些数据不仅支撑机器人完成当前任务，更将成为未来具身智能训练和迭代的重要基础。乐动的空间感知智能硬件+AI算法模型，可将原始传感器数据转化为结构化、语义化、物理一致性的“空间Token”，输入世界模型进行训练。目标场景涵盖物理AI训练数据采集、世界模型构建。公司的硬件部署在每一台机器人上及每一位数据训练采集人员上，每一次扫描、每一次定位、每一次场景重建，都在为数据飞轮注入燃料。使乐动不仅是感知硬件提供商，更是世界模型的“数据精炼厂”。空间智能机器人第一股的资本价值：平台性、成长性与稀缺性站在资本市场的角度，乐动机器人作为空间智能机器人第一股，如今正迎来历史性的资本价值重估，其逻辑可被提炼为三层： 第一层是成长性，享受具身智能产业化周期带来的高景气红利。全球智能机器人市场预计将在2029年超过人民币1万亿元规模，随着家用服务、商用配送、工业巡检、庭院管理及具身智能终端等应用场景持续拓展，视觉感知系统作为环境识别、空间定位、导航避障和任务执行的关键子系统，需求有望同步提升。乐动作为已具备规模化出货和头部客户覆盖的视觉感知企业，有望成为行业扩容的重要受益者。第二层是平台性，来自跨品类、跨场景的复用能力。乐动的视觉感知产品已应用于家用服务机器人、商用服务机器人、人形机器人、四足机器人、物流机器人等多个品类，应用场景横跨家庭、商业、工业、户外等多个领域。其不依赖单一赛道的风险分散特性，能提升乐动享受全行业增长收益的确定性。第三层也是最核心的逻辑，则是物理AI入口的稀缺性，以及价值重估。乐动填补了资本市场在物理AI感知层的标的空白。与聚焦本体制造的机器人公司不同，乐动切入的是具身智能产业链中更底层的基础设施环节。根据招股书，乐动上市募资将重点投向智能机器人视觉感知技术研发、AI功能算法结构升级、感知传感器芯片研发、视觉感知产品升级、产能扩充，以及包括家用具身机器人在内的整机机器人产品开发。上述投入将进一步强化公司从视觉感知产品供应商向空间智能能力平台延伸的基础。在物理AI时代，感知入口等同于现实世界的数据入口，而高质量的物理交互数据将是未来AI竞争的核心资产。如今，站在物理AI爆发的黄金节点，乐动机器人正凭借其作为视觉感知基础设施优势，卡位机器人产业链最底层、最通用、最具平台价值的环节。对于资本市场而言，投资乐动不仅是投资一家机器人公司，更是投资物理AI时代空间智能的底层范式——一个即将定义下一个十年科技产业格局的核心资产。物理AI的“ChatGPT时刻”尚未到来，但空间智能的基础设施已经就绪。
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从“果链龙头”到英伟达“嫡系部队”：立讯精密凭何站上AI PC的C位？ 在刚刚落幕的COMPUTEX 2026台北国际电脑展上，英伟达（NVDA.US）CEO黄仁勋用一场酣畅淋漓的主题演讲宣告了智能体AI时代全面到来。演讲尾声，黄仁勋举杯感谢了全球供应链合作伙伴，在这份全球顶尖科技企业云集的长名单中，立讯精密（002475.SZ）作为唯二上榜的A股公司，与台积电（TSM.US）、鸿海、安费诺（APH.US）等行业巨头并肩而立。当英伟达将RTX Spark超级芯片推向端侧AI PC市场，立讯精密已在它的算力版图中占据不可替代的位置。不止于AI数据中心，更是端侧AI的全面背书COMPUTEX 2026最重磅的发布，非英伟达超级芯片RTX Spark莫属。黄仁勋直言，自Windows 95开启个人计算普及至今已过去整整40年，而如今个人电脑正在被重新发明。首批搭载RTX Spark芯片的Windows PC将于今年秋季上市，戴尔、联想等八大PC品牌即将推出超过30款搭载该芯片的新机型。在这场AI PC产业的历史性拐点上，黄仁勋用一场别具深意的“兆元宴”勾勒出自己的供应链版图。他所点名的名字并非按产业链逻辑排列，而是按照“与NVDA深度绑定的合作伙伴”——这份名单本身就是NVDA生态的“嫡系部队”。在这场AI PC产业的历史性拐点上，黄仁勋在主题演讲的尾声举杯致谢，用一句“You're so rich now”勾勒出自己的供应链版图。他所点名的名字并非按产业链逻辑排列，而是按照与NVDA深度绑定的合作伙伴——这份名单本身就是NVDA生态的“嫡系部队”。立讯精密位列其中，这既是对其AI数据中心服务器机柜全套解决方案在英伟达体系中的价值认证，更是对端侧AI能力的直接背书。RTX Spark所要部署的，正是面向消费级终端的PC市场，同时服务好英伟达的数据中心和端侧PC两个战场，恰是立讯精密的全栈式能力所擅长。除此之外，立讯精密在同期COMPUTEX上，还作为Intel在展会的核心制造与硬件集成合作伙伴深度亮相。两者的紧密联动并非始于本次展会——早在2024年6月，英特尔（INTC.US）便战略投资了立讯精密子公司东莞立讯技术，持股比例达3%，在高速互联、液冷散热及电源系统等领域达成深度合作。闻泰ODM并购补上关键拼图这两大算力巨头的认可并非凭空而至。早在几年前，立讯精密就已通过产业链布局，完成了从零部件商到系统方案提供商的关键跃迁。与传统认知不同，和PC品牌客户合作时，连接器、结构件和散热模组这类精密零部件的制造能力并非唯一壁垒，系统集成能力和整机设计能力才是真正的门槛。过往立讯精密的传统优势集中在部件层级，而闻泰ODM业务的收购，补全了整机系统集成这块关键拼图。2025年，立讯精密正式收购闻泰科技ODM/OEM业务资产。在当年的第三季度投资者交流会上，首席运营官李斌披露了一个关键数据，闻泰ODM/OEM资产收购除印度部分外已全部交割，90%以上核心团队留存，原核心客户项目已顺利过渡并稳定交付。数千人成熟工程团队的加入，使得立讯精密几乎完整地将手机、平板、笔电领域的系统级研发设计与集成经验迁入了板块体系。基于这种能力叠加，立讯精密创新性推出了ODM Plus新模式。不同于传统ODM厂商只负责设计制造，立讯在整机集成之上叠加了自身的精密零组件能力，实现从底层材料选型、产品定义、工艺开发到规模化量产的全链条覆盖。在2026年4月的投资者关系活动记录中，公司董事长王来春女士表示，“通过整合去年收购的ODM业务及研发团队，公司快速拓展新产业（300832.SZ）领域，系统性强化了整机产品开发的设计与底层研发能力，实现了从原始设计、底层工艺制程开发到全生命周期量产与品控的无缝衔接。”更值得关注的是，闻泰收购带来的不只是技术和产能，收购完成后立讯精密正式接入了三星、小米、OPPO等非苹果（AAPL.US）客户体系，并在PC品牌的客户触达上获得了关键的入口。AI PC的万亿市场正在兑现所有的布局最终都要落到业绩和客户的增长曲线上。立讯精密的业绩已经开始逐步走向落地，2026年一季度，立讯精密实现营业收入838.88亿元，同比增长35.77%；归母净利润36.60亿元，同比增长20.24%。消费电子、通信与数据中心、汽车电子三大业务协同增长，其中消费电子业务仍然贡献了超过79%的营收，依然是公司最坚实的基本盘。这些增长背后，是团队整合带来的化学反应。闻泰ODM业务90%的核心团队留存率，使得原核心客户项目顺利过渡并稳定交付，为立讯承接新增PC品牌订单提供了产能与交付保障，立讯精密此前设定“第一年损益平衡、三年达行业优秀水平”的整合目标正在加速兑现。从全局来看，立讯精密已经打造出从精密零组件到整机系统集成的完整能力体系，一个直观的数据是：全球每两部智能手机中，就有一部搭载了立讯精密的零部件；每三部智能可穿戴设备中，就有一部离不开它的技术支持。当前，这种覆盖声、光、电、热、磁、射频及精密结构件的完整技术矩阵，正在全速迁移至PC端。从一颗连接器到一整套终端，立讯精密的AI PC完整解决方案已准备就绪。当COMPUTEX 2026的聚光灯亮起，黄仁勋的“兆元宴”定格了英伟达生态中最具价值的合作伙伴图谱。而立讯精密，这家从果链龙头一路走来的精密制造企业，正凭借完备的AI数据中心能力、闻泰并购带来的ODM系统集成实力，以及与全球前五大PC品牌客户的深度合作，站上AI时代个人计算硬件变革的最前线。
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安谋CEO：禁止人工智能CPU出口中国？不可能 【文/观察者网 齐倩】 6月2日，英国芯片设计公司安谋科技首席执行官（CEO）雷内·哈斯表示，阻止向中国出口可用于人工智能（AI）的中央处理器（CPU）将充满挑战，因为CPU用途广泛，且难以区分哪些专用于AI。 路透社称，当天，哈斯在中国台湾地区台北市参展间隙接受采访时，做出的这一表述。 哈斯表示，禁止AI CPU几乎不可能，因为很难像对英伟达生产的图形处理器那样，对CPU设定具体的性能阈值和内存带宽限制。他说，如果美国想要这么做，“他们就必须限制一切”CPU。 他补充称，美国政府或许会尝试这样做，但这比控制AI芯片更难控制。 据报道，美国以所谓“国家安全”为由，加大了剥夺中国企业先进半导体和开发关键AI能力所需的超级计算设备的力度。尽管英伟达等公司生产的GPU在AI热潮中占据主导地位，但由于行业迅速转向“推理”（即部署AI模型来执行代理任务），近几个月来对CPU的需求急剧增加。 同时，英特尔和AMD也因涉及代理的AI应用而需求激增。代理是可以与互联网和其他软件交互而无需用户输入的自主软件组件。 当天，安谋科技还宣布了两个新客户——字节跳动和美国数据中心公司甲骨文，这两家公司将使用其于3月发布的AGI CPU。哈斯表示，当前市场对其CPU的需求比八周前更强劲。 上个月，安谋科技将对该新CPU的需求预期翻倍，预计2027和2028两个财年总收入将达到20亿美元，并预计大约五年后年收入将达到150亿美元。 路透社提到，市场需求的增长正在导致先进芯片生产出现瓶颈。 当被问及安谋客机计划如何从合同芯片制造商台积电那里确保足够的晶圆供应时，哈斯表示，他前一天与台积电CEO会面了。安谋还在与日本公司索思未来合作，这是一家帮助其他公司设计定制芯片的公司。他说，索思未来“能够获得晶圆，能够获得封装”。 此外，安谋还与甲骨文和微软等客户合作，以确保拥有足够的标准形式内存芯片来制造其AGI CPU。 去年6月，哈斯接受彭博社采访 视频截图 这并非哈斯首次表达对于美国对华出口管制的担忧。 去年6月，哈斯接受彭博社采访时，就曾批评美国的管制举措。他当时警告称，美国对中国的出口管制有可能减缓整体技术进步，扼杀创新，最终对消费者和企业不利。 “如果你限制技术获取渠道，迫使其他生态系统发展壮大，那并非好事，”哈斯告诉彭博社，“这会让蛋糕变小，坦白说，这对消费者来说并不好。”他还指出，安谋科技在华业务规模“相当可观”。 彭博社指出，随着特朗普政府不断收紧对华出口管制，安谋、英伟达等半导体公司频频发出警告，即出口禁令将迫使中国发展自己的产业，最终可能对美国起到反作用。 从拜登政府到特朗普政府，为打压中国科技发展，美国实施了一系列芯片出口限制措施，且不断收紧。同时，美国还拉帮结派，企图拉着盟国一同围堵中国。 就在哈斯发表最新警告的两天前，当地时间5月31日，美国商务部再次采取行动，着手封堵一处已存在一年的所谓“监管漏洞”。据称，该“漏洞”可能导致多家企业得以向位于中国境外的中国实体出口顶尖芯片，包括英伟达最先进的Rubin和Blackwell处理器，以及AMD的MI350x芯片。 事实证明，美国遏制举措确实适得其反。近年来，中国国内企业加速成长，在AI芯片等方面蓄力突破。 对于相关问题，中方已多次表明了立场。外交部发言人毛宁此前回应指出，事实证明，“小院高墙”挡不住中国创新发展的步伐，也不利于包括美国企业在内整个产业的健康发展。美方应当遵守市场经济和公平竞争原则，支持各国企业通过良性竞争促进科技发展进步。 本文系观察者网独家稿件，未经授权，不得转载。
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施一公人民日报撰文：AI时代，教育要在这三方面发力 原标题：人工智能时代，教育何为(大家手笔)当前，人工智能快速发展，正在赋能千行百业、深度融入人们的生产生活。在教育领域，人工智能正在改变教育的底层逻辑和样态。习近平总书记指出：“推进人工智能全学段教育和全社会通识教育，源源不断培养高素质人才。”“十五五”规划纲要提出“深化拓展‘人工智能+’”。前不久，教育部等5部门印发《“人工智能+教育”行动计划》。这要求我们深入思考人工智能时代教育何为的重大现实课题。近年来，人工智能为科技进步带来了不可思议的革命性影响。以生命科学为例，截至2020年，人类通过实验科学手段一共解析出不到20万个蛋白质三维结构；而如今，人工智能依靠海量数据就预测出数以亿计的蛋白质三维结构。这表明，人工智能可以在很短时间内大幅提升科学研究效率。这将极大改进人类对生命过程的理解，缩短新药研发的周期。展望未来，人工智能与科学研究更深度的结合将会带来更深刻的变化。顺应这一趋势、抓住重要机遇推动发展，必须在教育体制改革方面下功夫。回顾历史，每一次科技革命都伴随着社会结构的变迁、新旧秩序的转换。在这一过程中，教育体制改革对于培养更多适应时代发展需要的人才至关重要。与以往相比，人工智能发展史无前例地迅猛，这对教育体制改革提出了更高要求。当前的教育方式主要是基于工业时代的生产力特征建立起来的，以传授知识为主。人工智能发展对其带来巨大挑战。特别是对于高等教育而言，不能仅仅培养流水线上的“知识容器”，必须在课程体系、知识体系等方面顺应趋势深化改革。人工智能时代，推动智能技术与教育融合发展，既是全球教育发展的重要机遇，也是各国面临的共同课题。我国先贤讲“君子役物”，说的是君子之所以为君子，就在于可以驾驭外物而非反被其驾驭。这一古老智慧对于今天的我们仍有重要启发。我们需要更加尊重人的主体性、彰显人的价值，重视好奇心、同理心、创造力、内驱力等人类所独有的能力。推动“人工智能+教育”，重点是充分发挥人工智能赋能教育变革的引擎作用，促进规模教育与个性培养、知识传授与能力培养、技术应用与人文关怀相统一，推动育人从知识传授为重向能力提升为本转变，放大人类核心竞争力，更好驾驭前沿科技、服务人类文明进步。当前需要从以下三方面着力。强化独立思考。人工智能最大的优势之一就是可以轻松调取人类几乎全部的公开知识，精准接管标准化、重复性的劳动。因此，人才培养要把学生从重复刷题的机械记忆中、从追求标准答案的惯性思维中解放出来，通过兴趣先导，让学生形成克服惰性、独立思考的内在动力。同时，注重树立问题导向，让学生养成批判性思维，主动定义自己要解决的问题，在没有标准答案的世界里找到前进的方向和路径。拆掉学科藩篱。在真实世界中，问题往往不能以单一学科知识来认识和解决；在科学世界里，卓越的创新也往往来自学科交界处。人工智能的发展为跨学科交流与合作提供了通用语言、通用工具。要用好这一点，通过人工智能辅助，把不同学科领域的知识、视角、方法连接起来，提供多学科有机互动的教育场景，让学生真正置身于创新创造的第一现场，培养解决复杂问题的能力。打破认知孤岛。人工智能拉近了人与人之间、不同国家和民族之间的距离，让不同文明成果触手可及。同时，技术的局限性也带来了信息茧房、算法偏见。是更开放还是更狭隘，选择权在于人本身。我们要帮助学生打开全球视野、拓展认知边界，利用人工智能构建跨文化对话的媒介，让学生看见并理解世界的多样性和差异性，学会沟通、尊重与信任，基于社会责任、人文关怀和价值关切做出最优选择。(作者为中国科学院院士、西湖大学校长)(来源:人民日报)
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微软深夜摊牌了！自研模型AI「全靠自己」 一夜之间，微软的自研AI模型宇宙全部成型。今天凌晨，在一年一度的微软Build 2026大会上，微软CEO萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）一口气宣布了数十项新消息，覆盖MAI全系自研大模型，Copilot超级应用，还有和英伟达一起定义“个人电脑的新时代”的Surface Laptop Ultra。 （图源：雷科技）如果你跟小雷一样，在过去两年里被各种零散的Copilot按钮折磨得头疼，或者觉得现在的AI PC不过是个套壳的传统电脑，那么这次发布会，微软确实整出了一些不一样的新花样。无论是写代码的程序员，还是天天用文档的打工人，甚至是不怎么懂技术、只想买台好电脑的普通消费者，这次都能找到属于自己的乐子。不过，在一片欢呼声中，小雷也闻到了一丝不寻常的火药味。微软虽然嘴上没多说什么，但行动却很诚实。接下来，雷科技（ID：leitech）就带大家盘一盘，这场开发者大会，到底藏了多少有意思的新东西和新槽点。自研MAI模型上阵，大厂也怕被「卡脖子」过去几年，大家一提到微软AI，第一反应就是：哦，OpenAI最大金主，ChatGPT最大分销商，Copilot最大套壳方。话说得难听，但市场确实这么看。 （图源：雷科技）于是乎，在今天的开发者大会上，微软端上来的重点自然是自研的MAI系列大模型，一共有整整七款！不得不说，名字听起来很微软，朴素到你甚至怀疑命名的人是不是刚开完三小时会。当然了，MAI-Transcribe、MAI-Voice、MAI-Image这些模型，其实之前已经开始进入Microsoft Foundry，而这次Build大会则是把图像、语音、推理、代码这些能力往前推了一步。这里面最扎眼的是MAI-Thinking-1。 （图源：雷科技）它是微软第一个旗舰级推理模型，35B active、约1T total参数，支持256K上下文，走的是MoE路线。翻译成人话就是，每次推理实际激活350亿参数，但总模型规模接近万亿级。微软对它的宣传也很有意思，不是说吊打全世界，而是说在关键软件工程测试里接近一线模型，并且盲测里能和 Sonnet 4.6 掰手腕。更关键的是，微软强调它是从零训练，只用干净授权数据，没有蒸馏第三方模型。 （图源：雷科技）嗯...总感觉有种偷偷暗娼Claude的意思在里面啊。不过它现在不是全面开放，还是Microsoft Foundry私有预览，之后才会上MAI Playground公测。第二个重点是MAI-Code-1-Flash。这个模型只有5B参数，是一个偏轻量、偏效率的agentic coding模型，发布即集成进GitHub Copilot和VS Code。 （图源：雷科技）微软官方说它是为面向真实开发环境里的agentic coding专门训练的，不是刷榜模型，会在简单任务保持简短思考，复杂任务自动花更多推理预算，号称理论token消耗较同定位大模型降低60%。该说不说，Copilot这种产品，用户量一大，省token就是在省真金白银。第三个是MAI-Image-2.5。 （图源：雷科技）这个宣传语气就很大了，它在Arena图像编辑榜冲到第 2，文本生成图像榜第3，甚至超越了谷歌的Nano Banana 2。微软直接给出了开发者价格，普通版文本输入每百万token 5美元，图像输入8美元，图像输出47美元。Flash版更便宜，文本和图像输入都是1.75美元，图像输出19.5美元。微软表示，将会把它塞进PowerPoint、OneDrive、设计工具和企业素材生产里，变成能算账的生产力。还有MAI-Transcribe-1.5和MAI-Voice-2。 （图源：雷科技）前者支持43种语言，一小时音频15秒内转完，后者支持15种语言，还能用5到60秒参考音频做声音克隆。所以微软这次展示自研模型，本质上不是为了和谁比跑分，而是为了证明自己能掌控更多关键环节。以前它的AI故事是：我有OpenAI，所以我有AI。现在它想改成：我有OpenAI，也有自己的模型，就算外面风向变了，我这套生意也能继续转。OpenAI还是很重要，但微软不会让自己永远只有一张牌。Scout超级Agent：比Copilot更统一的入口你用过Microsoft Copilot吗？就我个人体验和身边同事反馈，使用过Copilot的用户十不存一，至今仍在使用Copilot的用户更是寥寥无几。究其原因，除了网络隔阂、语言不通之外，Copilot这玩意的种类实在是太多了。Windows有Copilot，Office有Copilot，GitHub有Copilot，Edge有Copilot，Azure也有Copilot。不论何时何地，只要你打开微软产品，总感觉右上角会有个Copilot在盯着你，一不小心就会点到。 （图源：雷科技）问题是，普通用户根本不知道该点哪个。你说它们是同一个东西吧，功能又不一样。你说它们不是同一个东西吧，名字又全都叫Copilot。这就像去餐厅点菜，菜单从头到尾都写“招牌菜”。问服务员区别是什么，服务员说这个招牌很招牌，那个招牌也很招牌。所以微软这次推出的Microsoft Scout，本质上是在给之前的混乱收拾摊子。 （图源：雷科技）Microsoft Scout并不是又一个藏在应用侧边栏里的聊天框，而是一个更像私人助理的东西。现在，用户不用知道哪个Agent管邮件，哪个Agent管文件，哪个Agent管会议。你只要说一句，把今天客户会的重点整理一下，给对方写封邮件，再把后续任务建起来。Scout就会自己去Teams找会议，去Outlook写邮件，去OneDrive找文件，再把结果摆到你面前。按照The Verge编辑的说法，它甚至还能结合路况和日程，提醒你什么时候出门。 （图源：The Verge）听起来很美，也很吓人。因为Microsoft Scout是基于开源OpenClaw打造的，而这种能“看、点、填、执行”的Agent，天然就会碰到安全问题。微软也知道大家怕什么，所以它把Scout放进沙箱里，还搬出Agent 365、Defender、Purview这些企业安全工具，甚至还在现场特地演示了一波“让Scout删除个人文件但是却失败了”的Demo场景，希望开发者和企业能够打消戒心。目前，Microsoft Scout已经接入了Microsoft 365应用中，包括Outlook、OneDrive、Teams都可被它调用。想体验吗？据说普通用户要到秋天才开放，我只能说有的是时间等了...Surface硬气了，微软AI硬件生态爆发如果说软件上的升级还在大家的意料之中，那硬件上的更新就真的是让人大跌眼镜了。过去好几年，微软的Surface系列一直处于一个姥姥不疼、舅舅不爱的尴尬境地。Surface Go系列多年原地踏步，Surface Pro系列配置总是慢半拍，价格还死贵，被大伙戏称为买系统送平板。而这次，微软直接掏出了堪称「怪兽」的Surface Laptop Ultra AI电脑。 （图源：雷科技）这台机器的配置，直接就是奔着和苹果的MacBook Pro对线去的。它搭载了NVIDIA RTX Spark，最高20个Arm CPU核心、6144个Blackwell GPU核心、128GB统一内存，还有1 petaflop AI算力，完全就是给开发者、创作者和本地 Agent准备的。要知道，以前本地AI最大的问题，是模型稍微大一点，电脑就开始喘。而现在微软和英伟达想讲的故事是，120B级模型也能在本地跑，不用每次都把活丢上云了。 （图源：雷科技）Surface RTX Spark Dev Box更直接。它像一个小型Mini PC，100W热设计，128GB统一内存，预装Windows 11 Pro、VS Code、GitHub Copilot和开发者环境。 （图源：雷科技）这个东西不是卖给普通人的。它更像微软给开发者发的一个信号：以后Windows on Arm不只是轻薄本，也能跑AI开发。为此，微软还特地发布了面向开发者优化的Windows 11体验，包括Coreutils for Windows、WSL containers、Windows Developer Configurations、Intelligent Terminal、Windows 365开发者配置等。简单说，就是让Windows更像一个能同时跑Windows、Linux、容器、AI工具的开发环境。 （图源：雷科技）不仅如此，微软还想让Agent不只活在电脑、手机里，而是能进入办公桌、工牌、医疗、零售、前线工作等各种新设备。所以他们在这次大会上正式宣布了Agent硬件新品牌Project Solara。 （图源：雷科技）它是一个面向Agent设备的平台，基于Android系的MDEP打造，旨在与Windows系统的AI PC相互配合——你没看错，是几乎Android打造的。微软展示了两个概念设备，一个像桌面小屏，一个像工牌。 （图源：雷科技）桌面小屏能刷脸唤起Agent，自带音响功能；工牌有摄像头和指纹，可以录音、转写，甚至让Agent看见你看到的东西。 （图源：雷科技）本质上，这俩就是基于桌面AI硬件和可穿戴AI硬件的模板打造的。微软认为，下一代平台会从app转向agent，因此这两款产品都不会有传统意义上的应用，而是通过自然语言、语音、视觉和上下文直接召唤智能体使用。嗯...只能说目前所谓的Agent硬件有太多“看起来像未来，买回来像垃圾”的产品，微软这块AI工牌最大的问题，不是能不能录音，而是谁愿意被它录音；AI桌面屏最大的问题，也不是能不能唤起Agent，而是它凭什么比手机、电脑、音箱更有使用的价值。如果不能回答好这两点，那我觉得微软AI硬件生态的未来真不好说。软硬件发大招，微软想维持对AI电脑的统治看完整场发布会，小雷最直观的感受就是，个人电脑这条赛道已经彻底变了。以前大伙觉得，所谓AI PC无非就是在键盘上多印一个Copilot键，或者在系统里内置一个联网的聊天窗口。但现在，微软用实际行动证明了，真正的AI体验必须是本地化的、全栈式的，真正的AI PC，应该能在本地读代码、跑模型、调Agent、处理大文件，甚至还能保护企业数据。从他们自己造的轻量化高效模型，到把零散体验整合起来的超级应用，再到跟英伟达深度绑定、提供恐怖本地算力的旗舰硬件，微软正在试图建立一个属于个人电脑的新时代。 这套组合拳打下来，方向确实没错，也很符合专业用户的痛点。但对普通人来说，是不是有点过激了？毕竟大伙日常用电脑，可能只是为了做个表格、写个文档、顺便摸摸鱼。为了这些需求，真的有必要买一台能跑千亿参数模型的怪兽电脑吗？而且，微软画出来的这些美好蓝图，最终有多少能落地，又有多少会变成系统更新里的又一个Bug，目前谁也说不准。毕竟出尔反尔这事，微软这老狐狸可干得太多了。
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京东物流上线“京宠达”宠物专送服务 IT之家 6 月 2 日消息，据“京东物流黑板报”，京东物流宠物专送服务“京宠达”已于 6 月 1 日正式上线，首张订单落地沈阳。沈阳市民于女士为孙女选购的宠物猫咪，由萌宠司机与宠物管家双人送宠上门，准时抵达家中，为小朋友送上了一份暖心的六一节日惊喜。据介绍，“京宠达”服务聚焦猫、狗两大类主流伴侣宠物，可将宠物快速送达北京、上海、广州、深圳、杭州等全国多个核心城市，实现“今日下单、明日送达”，商家可通过入驻京东电商平台或登录京东物流商家工作台，便捷选用该项专属服务。 ▲ 图源“京东物流黑板报” 京东物流表示，“京宠达”服务利用京东物流自营专送、安全专业、前置检疫、全程溯源等优势，为全自营运营模式，所有萌宠专车司机、宠物管家均为京东物流“自营直签”人员，送达环节采用“萌宠司机 + 宠物管家”双人协同模式，严格执行 100% 送宠上门服务标准。同时，目前京东物流已在鞍山、沈阳等城市，落地建成标准化“宠物之家”，并在全国多城投入萌宠专车、宠物管家。针对跨城远距离寄宠需求，京东物流也已搭建起“航空 + 高铁”立体化运输网络。其中，航空运输联动国内主流航空公司，整合有氧舱专属资源，可实现远距离跨城次日达；高铁运输通过与中铁快运深度合作，推出高铁宠物门到门专送服务。通过多元运力，全面适配不同距离、不同场景的宠物专送需求。
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“进群后，我从消费30万的VIP变成了被告” 23.8万亿元。根据商务部今年发布的数据，这是“十四五”以来我国数字消费的整体规模，我国连续13年位居全球最大网络零售市场。在此背景下，新的消费形式应运而生，包括主打互动性的社交电商。 理性购物，很有必要。（图/电影《一个购物狂的自白》）“社交电商”这个词听起来新鲜，但实际上大家对它并不陌生——在直播间、微信群购物，或通过小红书、微博等社交平台下单购物，都属于社交电商的范畴。如今，通过社交电商下单购物，已经不是小众消费体验了。尤其微信群购物，让很多人“欲罢不能”。这种方便、即时又充满互动性的电商私域，与线下实体店和传统电商不同，更多依托于买卖双方的互相信任，更像一个“熟人”消费场景，足以让人放松警惕；但另一方面，社交电商仍缺乏成熟的平台监管和维权机制。因此，一旦遇到信誉度不高、卖瑕疵品的无良商家，一部分消费者会由于信任惯性在短期内“反应不过来”而继续激情下单，甚至有些人在年均消费十余万元后，才艰难而痛彻心扉地醒来。0次和N次之间，只差一个“大佬”群友生活在浙江的80后苏苏，是通过直播间购物进入商家微信群的。2025年3月7日晚上，她偶然在电商平台上看到一个卖珍珠的直播间，整体氛围和主播展示的商品“看上去很高端”，深深吸引了她。当晚11时左右，她下单了一条4.8万元的大溪地莫兰迪珍珠项链。这是她第一次在直播间购物。 珍珠是经久不衰的时尚单品。（图/纪录片《戴安娜：她的自述》） 苏苏已经结婚生子，15年来，她家的日常用品“都是网购解决”，每年在网上消费几十万元，是黑钻用户。基于由此建立的对平台和入驻商家的信任，以及这个直播间的商品有“鉴赏期”，不必担心售后问题，她才爽快下单。一个多月后，苏苏卧床养病期间又开始看珍珠直播。在社交平台刷到某高密度珍珠商家（下文代称“A商”）的直播间后，她对商家盛情推荐的珍珠产生了浓厚兴趣，一边看直播一边搜高密度珍珠的买家秀。3月21日，她在看A商直播的过程中下单了一条4600元的巴洛克金珠项链。“这条买得很有性价比，很满意，然后就开始非常信任这个商家。”苏苏说道。第二次在直播间消费时，苏苏被直播间里的“挚爱粉”拉进了一个A商顾客微信群，里面有30多人。A商的老板不在群内，但群里的“大佬”经常晒“新款”和“高货”的买家秀，群友之间还会互相捧场。记者在苏苏展示的群聊截图里看到，一位大佬晒照后，另一位号称累计消费达300万元的大佬夸赞道：“这手串，包你越戴越开心。炫彩金珠无敌美，和山岛大溪地一样，是变色龙。”紧接着她分享了自己的心得：“我现在不挑剔珠子的形状，主要看皮光密度。从某种角度上，近圆比正圆珠更美，价格也更好，特别适合做手串。” 一些无良直播间将羊奶粉等普通食品包装成包治百病的 “神药” 给老年人售卖。（图/韩剧《公益律师》）在灯光和滤镜的加持下，A商直播间里所谓的高端串链浓艳动人，主播还会经常压低声音强调，“高货”只给老粉、老粉优先预订。苏苏透露，这些高货串链售价20万—30万元，但没有证书，如果预算有限，主播会推荐“宠粉珠”，单珠售价1万—3万元。然而，“宠粉珠”不会公开售卖，只有在店内消费10万元才能获得购买资格，这种消费分级加强了苏苏买好珠子的渴望，“因为买珍珠的圈子里有一句话：在预算内，一步到位是最省钱的”。为了尽快获得全部品类的购买资格，她又连下几单。苏苏第一次感觉“可能被割韭菜了”，是因为一条铂金灰珍珠项链和配套珍珠素钉，总花费近5万元。收货后，她认为实物“瑕疵十分明显”，颜色跟主播之前寄来的样珠也不一致。她在其他直播间看到，这个价位可以买到品质较完美、带证书的串链，于是申请了售后服务，“前后更换了9颗珠子才勉强收尾”。 微信购物群的氛围，常常令人上头。（图/电影《好东西》）2025年12月，消费额达到25万的苏苏被A商老板拉进了“VIP群”。不同于之前的群，该群的成员皆由商家“精心挑选”，消费均达到了一定金额。据她所知，这60个群友里消费达到百万级的用户不在少数，上文提到的两位大佬都在其中。出乎苏苏的意料，对于那条瑕疵明显、颜色偏深的铂金灰珍珠项链，群里的“大佬”给予了“毕业级”的高度肯定。平日里，这些大佬和几位活跃用户经常晒收货实拍、佩戴效果图，“不停夸赞高密度珍珠就是品质好、主播人品好，经常强调‘抢到就是赚到’‘现在买的高货以后都会涨价’”，显示出对A商的绝对信心。苏苏还发现，几位大佬每次上新都会准时出现在直播间，并带头下单。一开始她也会被感染，激情下单。微信群“割韭菜”，大的不放过，小的不嫌弃韩思也是80后，单身，在北京某大企业担任管理岗。2021年，她被自己消费频率最高的直播间商家拉进了微信群。这家店主要售卖大牌仿款服装和自制服装，售价从几百元到万余元不等。跟苏苏类似，韩思也是进入微信群后，才开始高频消费的。韩思刚进群时里面有100多个成员，店主也在。“群里没有禁言，经常有人晒买家秀，有的群友好像很熟，还会聊天，互相点评穿搭，不过都是以夸为主，情绪价值很足。后来我也会在群里晒照，还会给其他人穿搭建议，很多人夸我眼光好。”韩思说道。最频繁的时候，她每周都会在这个微信群下单，在查看了银行卡账单和微信转账记录时，她突然意识到自己在这家店每年能花10万元。“收到的部分衣物，质感远不如商家在群内展示的图片。” 韩思回忆道，“有的问题出在面料上：商家宣传是 100% 山羊绒，可到货上手一摸，质感明显不符；还有的是版型问题。我的身形、身材比例都很标准，可有些衣服上身效果十分怪异，版型做工很差。” 通过微信群销售的商品，质量良莠不齐。（图/小红书截图） 这些衣物，韩思要么自付运费退货，要么挂在二手平台转卖，实在卖不出去，就只能送人或捐赠。“不少是特价款，或是所谓定制款，规则都是只换不退。” 韩思坦言，自己为此亏了不少钱，损失少则数百元，多则数万元。譬如2025 年冬季入手的一件皮草大衣，“花了五万多元，只因版型不佳，商家却拒不退货”。从收入、资产与消费能力来看，韩思和苏苏都属于新中产。事实上，被微信群内不良商家“割韭菜” 的，并非只有这类高收入年轻群体。上至七八十岁的老人，下至十几、二十岁的学生，都成了部分无良商家的目标。社交平台上，不少年轻人发帖吐槽长辈沉迷社群购物，或是求助网友，希望帮家中老人戒掉这一消费习惯。在社交平台搜索栏输入“微信群购物”，排名靠前的三条内容分别是“微信群购物链接真的便宜吗”“微信群购物套路揭秘”“微信群优惠购物是真的吗”。钱财损失尚有追回的余地，可若是因微信群售卖的商品损害身体健康，很可能造成不可逆的伤害。有网友分享，家中老人对群内商家深信不疑，整日把“我们直播间如何如何” 挂在嘴边，还让晚辈帮忙抢红包、领优惠券，购入大批查不到生产厂家的商品，还固执地称这些是 “特供品”。 “高密度珍珠”因苏苏与商家的纠纷而成为热议话题。（图/小红书截图）去年，央视曾曝光针对老年群体的私域电商营销套路。报道指出，部分商家依托线下门店拉拢老年人进群，借助封闭式直播开展精准营销，向老人兜售各类食品。完整运作流程如下：私域直播平台以“免费送鸡蛋”“领红包” 为噱头，在社区周边快速组建微信群；入群需完成身份核验，参与答题才能领取福利。群内每日推送直播链接与观看密码，且直播内容结束后无法回看。直播过程中，商家将益生菌、羊奶粉等普通食品、保健食品，刻意包装成包治百病的 “神药” 进行售卖。把潜在消费者聚集到线上，只是商家牟利的手段，但并非唯一的路径。原始的线上消费者，也有可能通过群聊被商家带到线下消费场景当中。以A商为例。2026年3月，主播邀请苏苏到其线下工作室参观，苏苏当场豪掷6万元买了耳环、吊坠共计12套珍珠商品。加上这笔钱，她在A商的累计消费额超过了30万元。收律师函或者好聚好散：退群用户的两种命运之后，苏苏在一家口碑靠谱的海外代购直播间，购入了一条5万元的珍珠混彩项链。收货后，她认为这些珍珠在光泽度、圆润度以及瑕疵把控上，都远超宣称“高密度”的A商。而且在光泽上，同一家直播间购入的5000元一串的珍珠，都比她在A商买的铂金灰串珠更透亮。3月21日，A商老板给苏苏发微信，极力推销一条标价21800元的螺纹串链，话术是“××很想要，但是你先问的，我肯定是留给你，你不要才给××”。苏苏感觉被逼单，明确表示不买，老板还是软磨硬泡，微信消息发了十几条。这次令人窒息的推销成为苏苏退群的导火索，而更重要的原因是，通过对比，她认清了A商与真正靠谱的卖家之间的差距。“因为我平时比较活跃，我的退群在群内引发了激烈反应，我随后也收到了商家发来的律师函。”记者在律师函扫描件上看到，A商委托律师的事由是“名誉侵权”，声称苏苏4月18日在一个非珍珠微信群，发布了对其不利的“虚假信息言论”。 私域直播中的套路。（图/小红书截图） 最初，苏苏和多数普通消费者想法一致，打算“自认吃亏，就当交学费了”。可转念一想，自己是消费30多万元的“忠实客户”，发律师函的行为触碰了底线，于是她下决心依法维权，并在小红书分享她的真实购买经历。和苏苏不同，直到去年，韩思才萌生了退群的想法。除了多次收到不如意的商品这个原因，好友的劝说也起到了很大作用。而让她最终做出决定的，则是无法忽视的现实问题：公司多次降薪，加上她的衣帽间空间也不够了。今年春节后，她跟老板打了个招呼，从微信和直播间的群里退了出来，“过程很丝滑”。 衣帽间塞不下了，才意识到直播购物上瘾了。（图/《就这样…》第一季） 在苏苏的事例里，直播间购物、资深粉丝小红书种草、微信群私域粉丝推荐三者相连，形成了一个系统性的营销链路。她在维权过程中发现，这种现象在珠宝和文玩直播间普遍存在，“如果消费者运气不好，遇到了这类商家，基本上要花很多钱才会发现不对劲”。退群前，每当苏苏对货品心存犹豫，总会有大佬在群内公开劝说或发私信开导，正是这份“营造出来的同好亲切感”，彻底打消了她的疑虑。“那几位活跃群友极大可能和商家存在利益关联。除去少数几位VIP，绝大多数普通顾客，都是以偏高的价格购入品质普通的货品，这种不对等的消费处境，也让我看清了其中存在的猫腻。”苏苏说。 苏苏2026年3月在A商工作室购入的全部产品。（图/被访者提供）以微信购物群为代表的社交电商，本质是技术赋能下的新型消费关系。它既为大众带来便利、丰富消费选择，也可能因信息不对称、情感操控暗藏风险。对消费者而言，理性甄别、货比三家、留存凭证是自我保护的基本功；对商家而言，诚信定价、尊重消费者，不把私域当作法外之地，才是长久经营之道；对监管与平台来说，亟需将微信群等私域营销纳入监管范围，落实商品信息透明化要求、健全售后制度、畅通维权渠道。 避免被无量商家“割韭菜”，消费者首先要自我觉醒。（图/小红书截图）群聊可以是同好交流的圈子，但绝不应成为系统性“割韭菜” 的温床。当买卖双方都恪守规则，社交电商才能跳出万亿级流量狂欢，走向可持续发展的信任经济。 （应被访者要求，苏苏、韩思为化名。）题图 |《毒舌律师》校对 | 河晏排版 | 一飞运营 | 陈笑天
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微软首个自研推理模型MAI-Thinking-1、新Copilot超级应用曝光 IT之家 6 月 2 日消息，科技媒体 The Verge 昨日（6 月 1 日）发布博文，报道称北京时间明日（6 月 3 日）凌晨 0 点 30 分召开的 Build 2026 大会上，微软将发布 MAI-Thinking-1，这是其首个自研推理模型，且未用其他模型输出蒸馏训练。 IT之家援引博文介绍，微软 AI 负责人穆斯塔法・苏莱曼（Mustafa Suleyman）预计还会介绍 MAI-Image-2.5 和 MAI-Image-2.5-Flash 生图模型，补齐其自有模型组合。Copilot 也可能迎来新形态。Fortune 上周发布了一张所谓“超级应用”截图，画面显示多个微软 AI 助手被整合在一起，并出现 Scout AI agent。但消息源称，该截图只是为 Build 2026 准备的模型图，测试版要到夏末才会发布。
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黑客诱导Meta AI客服改绑邮箱，多名Instagram账号被接管 6月2日消息，近日多名Instagram用户报告账号被盗。据TechCrunch报道，攻击者疑似通过诱导Meta的人工智能客服聊天机器人，为目标账号添加新邮箱并重置密码，最终接管账号。 受影响账号包括已于2017年后停更的奥巴马时期白宫Instagram账号，以及美国太空军首席军士长约翰·本蒂维尼亚（John Bentivegna）的账号。安全研究员黄珍妮（Jane Wong）也称自己的Instagram账号被接管，密码在她不知情的情况下被修改，并曾收到多次密码重置尝试提示。Instagram发言人安迪·斯通（Andy Stone）随后在X上回复称，该问题已经修复。 黑客没有先攻破原邮箱 X上流传的一段视频展示了攻击步骤。按照TechCrunch的描述，攻击者疑似先用VPN伪装成目标用户可能所在的位置，以降低触发Instagram自动化保护机制的概率；随后打开Meta AI客服对话窗口，要求聊天机器人给目标账号添加一个新的电子邮箱地址。 关键问题出在后半段：聊天机器人向攻击者提供的新邮箱发送验证码，攻击者再把验证码回填给机器人，界面随后出现“重置密码”按钮。攻击者设置新密码后，就能进入目标账号。TechCrunch称，其验证了视频里显示的攻击者公开邮箱确实收到了验证码。 这意味着，攻击者不需要先控制受害者原本绑定的邮箱，也不需要拿到原密码。对普通用户来说，危险点不在于自己少做了某个安全设置，而在于平台客服流程把“添加新邮箱”和“重置密码”这样高权限操作交给了一个可被诱导的自动化入口。 AI客服成了账号安全的薄弱环节 自动化客服原本是为了解决找回账号、修改资料、降低人工成本等问题。它的目标通常是更快响应、更少等待、更少人工介入。但当聊天机器人能够触发账号恢复、邮箱改绑、密码重置等动作时，它就不只是“答疑工具”，而成了账号安全链条里的守门人。 这起事件暴露的不是单个用户密码太弱，而是平台恢复流程的身份判断不足。攻击者只要说服客服系统相信“我是账号主人”，就可能绕过原本绑定邮箱和密码所提供的保护。对使用Instagram经营个人品牌、创作者主页、小店或机构账号的人来说，账号一旦被接管，后续风险包括诈骗私信、钓鱼链接、冒名发布内容，以及利用账号信誉继续攻击联系人。 被劫持账号中出现白宫旧号和军方高层个人账号，也让这件事超出了普通盗号范围。即使账号已经多年不活跃，仍可能因为名称、历史身份和关注关系具有社会影响力；一旦被盗，攻击者获得的不只是登录权限，还有一个看起来可信的传播入口。 修复之后，还缺少影响范围说明 Instagram方面已经称问题得到修复，但截至TechCrunch发稿，Meta未直接回应其置评请求，也没有公开说明到底有多少账号被不当访问、哪些恢复流程被调整、是否会通知所有潜在受影响用户。 这对用户留下了一个现实问题：即便开启二步验证、定期更换密码，也无法完全覆盖平台客服侧的恢复漏洞。账号安全不再只取决于用户自己做得够不够好，还取决于平台是否把AI客服的权限边界、身份校验和异常拦截做得足够严格。 AI可以替客服回答问题，但一旦能替用户改邮箱、改密码，它就必须接受和人工高权限操作同等级别的安全约束。否则，最省事的入口，也可能变成最省力的攻击路径。（易句） （本文由AI翻译，网易编辑负责校对）
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8点1氪丨豆包将在6月下旬正式付费 ；韩国SK海力士工厂发生火灾；宇树科技IPO过会，王兴兴身家或超140亿 今日热点导览 闲鱼回应读取用户手机内文物照片上架售卖 赛力斯字节合作新品牌细节曝光：将推纯电、增程双动力 英伟达推出NVIDIA DSX平台 OpenAI官宣进军机器人赛道，短期内专注研发协助型机器人 4月中国产汽车在韩国注册登记进口榜排第三，史上首超日本车 TOP 3大新闻豆包预计6月下旬正式付费，并加速打通抖音电商5月初旬，豆包将推出付费订阅服务的消息，引发市场广泛讨论。随后官方回应：“豆包始终提供免费服务。在免费服务的基础上，我们也在探索推出更多增值内容，以满足不同用户的差异化需求。”据36氪独家了解，以上只是豆包商业化的预热动作。在接下来的季度中，豆包将持续推进商业化的落地。知情人士透露，豆包预计将在6月下旬正式上线付费内容，并于同期举行的Force大会上更新相关功能。之所以选择这一时间节点，是因为PC端与移动端仍需约一个月时间，完成基础功能与收费体系的适配改造。若进展顺利，豆包将于三季度进一步结合电商功能更新完善付费场景，并通过补贴为抖音商城进行引流，四季度进入运行期。韩国SK海力士工厂发生火灾，造成对人体有害的氟气泄露当地时间6月1日上午10时32分左右，位于韩国忠清北道清州市的SK海力士第四园区内，连接两个生产间的气体室发生火灾，自动喷淋系统在起火后随即启动，火势及时得到控制，但对人体有害的氟气发生泄露，7人被送往医院接受治疗。在有毒气体泄漏后，SK海力士立即疏散了相关工厂内的约3600名员工。之后于当地时间13时38分左右完成残留气体清除工作，经确认无异常情况后，重新开放全部工厂建筑，并宣布事件处置结束。SK海力士方面表示，工厂的生产设备运行未受影响，不会使生产中断；目前公司正在调查事故发生的确切原因。”（央视新闻）宇树科技科创板IPO过会，拟募资42.02亿元上交所官网显示，上交所上市审核委员会定于6月1日召开审议会议，审议宇树科技（首发）。宇树科技此次科创板IPO拟募资42.02亿元，拟用于智能机器人模型研发、机器人本体研发、新型智能机器人产品开发及智能机器人制造基地建设四大项目。截至目前，本周（6月1日到5日）将有3家公司IPO上会，为拟闯关科创板IPO的宇树科技（300674），创业板IPO的中塑股份，北交所IPO的杰锋动力。（证券时报）大公司/大事件 美股三大指数集体收涨，英伟达涨超6%36氪获悉，6月1日收盘，美股三大指数集体上涨，道指涨0.09%，纳指涨0.42%，标普500指数涨0.26%。大型科技股跌多涨少，Meta跌超5%，特斯拉跌超4%，苹果、谷歌跌超1%，奈飞小幅下跌；Arm涨超15%，英伟达涨超6%，微软涨超2%。热门中概股涨多跌少，蔚来涨超6%，B站涨6%，小鹏集团涨超4%，腾讯音乐、拼多多涨超3%，爱奇艺涨超2%，微博涨超1%；理想汽车跌超3%，百度跌超2%。谷歌拟筹800亿美元，伯克希尔100亿美元跟投6月2日，谷歌母公司Alphabet(GO0G.0)正通过股权发行筹集800亿美元资金，其中包括与伯克希尔·哈撒韦公司达成的一项投资协议，旨在为其雄心勃勃的人工智能支出计划筹措资金。Alphabet在公告中披露，此次融资行动包括300亿美元的承销公开发行，以及400亿美元的“按市价发行”(ATM)交易。作为此次融资计划的一部分，伯克希尔·哈撒韦公司将通过私募方式认购价值100亿美元的股票，Alphabet将以每股351.81美元的价格向伯克希尔发行价值50亿美元的A类普通股，并以每股348.20美元的价格发行另外50亿美元的C类普通股。该公司在声明中表示：AI需求已超出公司现有供应能力。通过扩大投资规模，公司旨在扩展基础架构，从而为迎接未来的巨天增长机遇提供有力支撑。（金十数据）智谱：建议A股发行并在科创板上市36氪获悉，智谱公告，于2026年6月1日举行的董事会会议上，公司建议向中国相关监管机构申请配发及发行A股，并向上海证券交易所申请该等A股在科创板上市及准予交易。公告指出，建议A股发行数量占建议A股发行完成后公司总股本的2%至8%之间（不含因超额配股权获行使而将予发行的任何A股），即不少于9,098,838股且不多于38,768,964股新A股。预计建议A股发行全部为新股发行，原股东不公开发售股份。黄仁勋宣布：联手宇树打造1.8米参考人形机器人6月1日，英伟达首席执行官黄仁勋宣布，英伟达已与宇树科技合作，推出新一代人形机器人参考设计H2+，也被称为Isaac GR00T系统，以加速全球人形机器人行业创新。黄仁勋在演讲中表示，这套系统已经完成整体集成。机器人本体拥有31个自由度，每只机械手拥有25个自由度，整机身高约1.8米、重量约68公斤。（红星新闻）闲鱼回应读取用户手机内文物照片上架售卖5月30日，江苏网友顾女士发帖吐槽称，自己打开闲鱼APP后发现，账号待售页面竟出现了陕西历史博物馆镇馆之宝“唐鎏金舞马衔杯纹皮囊式银壶”，标价6000元，而整个上架过程由平台AI自动完成，她本人毫不知情。客服解释称，可能是她此前将照片上传至“闲鱼空间”，系统因此自动生成商品并上架。但顾女士表示，自己不记得上传过这张文物照片，而且即使曾误传到“闲鱼空间”，平台也不应在没有明确提示的情况下，自动将照片包装成商品并标价出售。她发现，系统不仅自动生成了价格，还配上了“整体包浆自然”“适合收藏或陈设摆件”等AI文案。闲鱼对此表示，闲鱼始终严守法律底线，坚决反对并积极配合国家机关打击文物违法交易。目前，闲鱼已接入国家文物局“中国被盗（丢失）文物信息发布平台”，可对820条国家级被盗文物数据进行智能比对；同时已对收藏领域72个高敏类目提升发布门槛，要求卖家明确勾选是否具备来源凭证。对于相关产品体验问题给大家带来的困扰，我们深表歉意。后续将尽快加强商品上架提醒和用户确认，避免类似误解再次发生。（上游新闻、中新经纬）超1.4万人砸12亿抢购SpaceX代币，总认购资金高达1.77亿美元今年4月，一款标榜能分享SpaceX上市收益、最低投资门槛仅100美元、且仅面向美国以外投资者的代币——preSPAX，在短短三天内吸引了超过1.4万名投资者涌入，总认购资金高达1.77亿美元（约合人民币12亿元）。然而，preSPAX投资者买到的并非SpaceX真实股权，也无法享受SpaceX分红与投票权。这款代币的性质及其发行人的风险，可能导致投资者“血本无归”。“100美元，即可押注SpaceX上市经济效益”，这让原本仅面向机构的pre-IPO投资，看似向普通投资者敞开了大门。4月18日，总部位于开曼群岛的私募股权投资与代币化公司Republic发行的代币产品preSPAX一经开放认购，便遭疯抢，仅3小时就吸引了4633人参与。截至4月21日认购期结束，共有14435名投资者参与，总认购金额达到1.77亿美元，较原定发行额度超额认购约2.9倍。（每日经济新闻）黄仁勋表示AI未减少工作岗位英伟达CEO黄仁勋在台北的GTC演讲中表示，“有用的AI”时代已经到来，现在token（词元）是利润单位，AI是GDP“生成器”，软件工程师的数量正在增加。人们谈论AI减少了工作岗位，这完全是胡说八道，实际上有更多软件工程师被雇用。（第一财经）多家全国性银行今年不再报送数据，房地产贷款集中度管理进一步“放松”记者近日从多家全国性银行了解到，2021年起执行的“商业银行房地产贷款‘五档两线’集中度管理制度”已进一步“放松”，有关部门去年底已不再要求专门上报相关数据。一家全国性商业银行对公业务负责人向记者证实，今年该行没有报送数据，因去年底有关部门曾口头传达相关数据不再报送。一家全国性商业银行负责贷款统计和管理的人士亦对记者表示，有关部门已经不再向银行提及房地产贷款占比的情况，“没再听说有相关要求”。（财联社）梦露百年诞辰遗物首拍：精神科医生信件曝光其生命最后一天今年6月1日是好莱坞传奇演员玛丽莲·梦露（Marilyn Monroe）的百年诞辰。趁此机会，她的一批珍贵遗物也于当天首次登上拍卖场。负责这次拍卖的海瑞得拍卖行（Heritage Auctions）推出的线上专场中，包含梦露生前的手写信、照片、诗作、水彩画、服饰及各类配饰等物件，有待价高者得。这批拍品大多来自梦露的好友、美国诗人诺曼·罗斯滕（Norman Rostwo'gen）及他的妻子赫达（Hedda Rosten）的个人收藏，起拍价在500美元到50000美元不等。其中，最贵的拍品是梦露的精神科医生拉尔夫·格林森（Ralph Greenson）写给罗斯滕的三封信件。最重要的一封写于1962年8月15日——距离梦露猝然离世仅11天，格林森医生在信中详细回顾了梦露生命最后一天的经过，以及她去世后数小时内的情况。（澎湃新闻）俄政府出台临时禁令：6月1日起禁止出口航空煤油当地时间6月1日，俄罗斯政府发布消息称，为保障国内燃料市场的稳定可靠供应，对航空煤油（包括在交易所交易中购得的煤油）实施临时出口禁令。该禁令自6月1日起生效，将持续至2026年11月30日。禁令不适用于以下情况：运输途中飞行器技术容器内的燃料、禁令生效前已报关的航空煤油批次，以及根据政府间协议的供应。（央视新闻）赛力斯字节合作新品牌细节曝光：将推纯电、增程双动力据媒体报道，赛力斯和字节跳动旗下火山引擎深度合作的新汽车品牌快要来了。6月1日，记者从知情人士处获悉，赛豆科技旗下首款车型预计今年内推出，或为跨界车，即介于SUV和轿车之间，并预计将推纯电+增程双动力。据前述知情人士透露，该车预计将在赛力斯凤凰工厂生产，后者目前已处于改线阶段。“赛豆科技相关车型主要与火山引擎合作车机交互大模型等，双方会定期交流等，智驾方案预计不会用华为乾崑。”前述知情人士向记者透露。（新浪财经）行业内爆料称iOS 28或迎来颠覆性升级据行业相关爆料，目前iOS 28和iPadOS 28已经进入早期开发阶段，整个系统的内部开发代号为Bell，整套系统完全围绕iPhone 20的全新硬件特性量身打造，是苹果近年来规划层级最高、投入资源最多的一次软件升级，战略意义非同一般。从最新流出的开发计划信息来看，今年将要推送的iOS 27只是一次常规迭代，并不会有颠覆性的底层视觉升级，明年的iOS 28才是苹果的重头戏。（快科技）存储器价格暴涨近1000%，供需紧张与AI需求激增今年一季度，中国集成电路出口724.7亿美元，同比增长77.5%，其中存储器产品出口459.9亿美元，同比增长174.2%。业内人士表示，跟去年3月份比，存储器价格涨幅已经达到了将近十倍，甚至还有一些十几倍的增长，国产品牌价格和海外品牌有比较大的价差，价格是很有竞争力的。业内人士表示，存储器产品出口的爆发式增长，既有全球供需紧张的周期性因素，更有国内存储行业产业链升级、市场份额提升的产业结构性变革等因素。记者发现，在存储器出口金额激增的背景下，国产存储企业正经历一场从“规模扩张”到“技术深耕”的深刻转变。业内人士表示，这一轮AI驱动的“超级周期”，为国产存储行业提供宝贵的“利润反哺研发”窗口期，不少企业正抓住机遇，从“跟随者”向“并跑者”转变。（央视财经）英伟达推出NVIDIA DSX平台英伟达当地时间5月31日宣布推出NVIDIA DSX平台，为基础设施构建者提供创建AI工厂的完整行动指南。英伟达CEO黄仁勋表示：“借助DSX平台，你可以在不花一分钱的情况下对整个工厂进行模拟，在安装一个机架之前验证性能，并以生产级AI所需的可靠性运营。”（界面新闻）OpenAI官宣进军机器人赛道，短期内专注研发协助型机器人OpenAI CEO山姆·奥特曼在社交平台发布OpenAI Robotics招聘信息，称公司正在寻找杰出的全栈硬件、运营、系统及机器学习工程师，共同编程并制造对社会真正有用的机器人。奥特曼表示，人工智能应当能够在现实世界中帮助人类。短期内，OpenAI专注于研发能够协助技术工人建设未来基础设施的机器人；长远来看，公司设想未来的每个人都能拥有一个可以完成各种需求的个人机器人。奥特曼透露，OpenAI的世界模拟研究项目在过去一年中发展迅速，现演变为OpenAI Robotics。项目由阿迪亚·拉梅什领导，目前的进展十分迅猛，其根基在于机器人硬件研究与机器学习研究的深度融合与协同设计。（界面新闻）宗馥莉名下娃哈哈广盛投资公司更名宏盛36氪获悉，天眼查App显示，近日，杭州娃哈哈广盛投资有限公司发生工商变更，企业名称变更为杭州宏胜广盛投资有限公司。该公司成立于2001年6月，宗馥莉为法定代表人、执行董事、经理并全资持股该公司，注册资本8000万人民币，经营范围为实业投资。小米汽车：2026年5月，小米汽车交付量持续超过30000台。36氪获悉，小米汽车公布，2026年5月，小米汽车交付量持续超过30000台。4月中国产汽车在韩国注册登记进口榜排第三，史上首超日本车韩国进口车协会（KAIDA）6月1日发布数据显示，4月在韩新注册登记的进口车中，中国产汽车排名第三，史上首次赶超日本产汽车。数据显示，欧洲产以1.68万辆排名第一，其后依次为美国产（1.36万辆）、中国产（2023辆）和日本产（1974辆）等。中国产占比为6%，略高于日本产（5.8%）。（界面新闻）中金：钨的新兴需求及战略属性日益增强，钨价有望企稳回升36氪获悉，中金公司研报指出，2025年钨价行情启动，国内钨精矿价格自14.2万元/吨上涨至年底45.6万元/吨，累计+221%。进入2026年，国内钨价加速向上，在3月中一度突破100万元/吨。但是，今年2月中东冲突以来，霍尔木兹海峡通行受阻、交战双方互相攻击能源设施引发油价超预期上涨，加剧全球经济滞胀恐慌。这导致此前本就过快上涨的国内钨价迎来逆转，产业链出现抛售潮，下游观望情绪加重。今年5月国内白钨精矿价格下探至40.6万元/吨年内低点，较3月高点-61%。国家统计局6月1日启动入户调查近日，国家统计局发布公告称，将于2026年在全国范围内开展两次人口固定样本跟访调查。国家统计局决定于2026年在全国范围内开展两次人口固定样本跟访调查。调查结果将用于加强人口变动统计，服务人口高质量发展。入户调查于6月1日启动。（央视新闻）AI最前沿 字节跳动AI Agent平台扣子Coze正式上线3.0全新版本36氪获悉，6月1日，字节跳动旗下AI Agent平台扣子（Coze）3.0全新版本正式上线。据了解，扣子3.0全新版本支持多人多Agent协作、金融、自媒体、医疗、法律、科研等行业技能包，以及一键加载、多端同步等。同时，Claude Code、Codex CLI、Openclaw等可一键接入。牧原与阿里云达成AI战略合作36氪获悉，牧原集团与阿里云达成AI战略合作。双方将依托牧原在畜牧行业积累的数据与专家经验，结合千问大模型与阿里云智算算力，共同打造智能养猪大模型，推动AI在饲料营养、种猪育种、养殖管理、兽医健康等核心领域的落地。目前，基于千问打造的AI应用"小牧助手"已将每批次约600头猪的健康检测耗时从20分钟大幅缩短至秒级，效率提升超百倍。LobsterAI上线图片视频大模型矩阵36氪获悉，国内大厂首个开源龙虾类产品LobsterAI（网易有道龙虾）近日宣布上线图片生成与视频生成能力，并一次性接入包括Seedream、Seedance、HappyHorse、MiniMax-Hailuo在内的模型。鸿海和法国公司Bull将合作生产AI和云基础设施据声明，Bull和鸿海科技集团（富士康）将共同制造人工智能AI和云基础设施。 该项目将涉及Bull位于法国昂热的工厂和富士康位于捷克帕尔杜比采的工厂。Bull在声明中表示：“为了在法国执行这项战略部署，该项目预计将涉及超过1.2亿欧元的初始投资”。（新浪财经）上市进行时 Anthropic称已秘密提交IPO申请Anthropic周一表示，已向监管机构秘密提交了首次公开募股招股说明书，这是这家人工智能初创公司走向上市的重要一步。Anthropic在一份声明中表示：“这让我们在美国证券交易委员会完成审核后可以选择上市。拟议的首次公开募股将取决于市场状况和其他因素。”（新浪财经）智享生物向港交所提交上市申请36氪获悉，据港交所文件，6月1日，智享生物（苏州）股份有限公司向港交所提交上市申请书，独家保荐人为东兴证券（香港）。上海福贝宠物用品股份有限公司向港交所提交上市申请书36氪获悉，据港交所文件，上海福贝宠物用品股份有限公司向港交所提交上市申请书，独家保荐人为国金证券（香港）有限公司。成都卡诺普机器人技术股份有限公司向港交所提交上市申请书36氪获悉，据港交所文件，成都卡诺普机器人技术股份有限公司向港交所提交上市申请书，独家保荐人为国泰海通。大公司财报 美团：第一季度营收910.4亿元，同比增长5.6%36氪获悉，美团发布2026年第一季度财报，财报显示，该季度营收910.4亿元，同比增长5.6%；经营亏损由上季度的161亿元减少至65亿元。一季度，美团核心本地商业实现收入641亿元，经营亏损环比收窄至20亿元；新业务收入270亿元，同比增长21%，经营亏损收窄至21亿元。一季度，美团研发投入70亿元，同比增长22%，占总收入的7.7%。酷产品 英伟达发布面向Windows系统个人电脑的新款处理器英伟达正式进军个人电脑芯片市场，推出全新处理器，意在打破英特尔在该领域的垄断地位，并推动PC设备适配人工智能时代的发展需求。英伟达首席执行官黄仁勋在台北国际电脑展上表示，今年秋季起，戴尔、联想等主流PC品牌将陆续推出搭载RTX Spark超级芯片的笔记本及台式机。这款由英伟达联合联发科共同研发的产品，集成了处理器与显卡，可运行微软Arm架构版Windows系统。（财联社）科技记者古尔曼：苹果更轻薄的Vision Air头显预计2028年末或2029年发布科技记者古尔曼称，苹果在研发一款更纤薄、轻便的头显，作为售价3499美元的初代Vision Pro的迭代产品。这款新品最早要到2028年末或2029年才会发布。（财联社）英特尔拟年底前推出新AI芯片，将使用更便宜内存与风冷技术据报道，英特尔计划在今年年底前推出一款人工智能芯片，该芯片使用的内存和冷却技术比英伟达和AMD的同类产品更便宜。领导英特尔数据中心部门的Kevork Kechichian表示，该公司正“从基础入手”。其新款“Crescent Island”图形处理器旨在加速“推理”任务（即用户提出请求的阶段），而非模型训练——这是英伟达处理器占据主导地位的领域。（财联社）投融资 “无界进化”完成数千万元天使轮融资36氪获悉，据晶泰科技消息，其深度孵化的AI生物企业“无界进化”（INFevo）已完成数千万元天使轮融资，由顺为资本、红杉中国与松禾资本共同参与。“博登智能”宣布完成数亿元A+轮及A++轮融资近日，“博登智能”正式宣布完成数亿元A+轮及A++轮融资，鼎晖百孚、清新资本、鲁信创投、深产投等多家知名机构联合参投。作为面向Physical AI时代的真实世界AI基础设施公司，博登智能深度布局具身智能、大模型与自动驾驶三大核心方向，构建起“真实世界场景网络、全自动化数据引擎、现实世界验证体系”三层能力生态。本轮融资将进一步推动博登智能核心技术平台升级、全球真实世界训练网络建设及顶尖人才集聚，加速“Train at Scale, Validate in Reality”战略落地。“微光医疗”完成数亿元融资36氪获悉，近日，“微光医疗”完成新一轮数亿元融资。本轮融资由中美绿色长三角和倚锋资本共同领投，中银资本、汇誉投资共同跟投。此次融资将重点用于公司核心产品的全球商业化布局，以及创新管线的研发、注册与临床推进，进一步夯实微光医疗在智能介入领域的战略布局。“睿健医药”完成2.1亿元C1轮融资通用型细胞治疗平台企业“睿健医药”近日宣布完成2.1亿元人民币C1轮融资，本轮融资由光合创投及杏泽资本联合领投。募集资金将主要用于公司核心临床管线推进、AI+化学诱导平台持续升级、规模化生产体系建设、全球临床开发及国际化商业合作布局。整理｜徐嘉彤
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陈春花：从岗位到角色——AI时代组织设计的新逻辑 这是“数智新解”栏目的第九篇。在之前的文章中，我们讨论了计划、授权、激励、协同、领导力等经典命题在AI时代的新内涵。今天，我们把目光投向一个更基础的问题——组织设计的基本单元。当AI承担了执行，当任务变得越来越动态，我们熟悉的“岗位”还适用吗？这篇文章，我们来探讨AI时代组织设计的新逻辑：从岗位到角色。01.问题导入：为什么“岗位”越来越跟不上节奏？一份最新的人才市场报告揭示了一个正在发生的深刻变化：随着企业从“岗位管理”转向“任务重组”，基础执行型岗位正在收缩，能力门槛不断上移，职业路径开始多元化。这不是一个偶然现象。越来越多企业发现，当AI开始替代标准化、可重复的工作，过去以“岗位”为基本单元的组织方式，正在变得笨重和不适应。任务的边界在模糊，岗位说明书的更新速度永远追不上变化的速度，跨部门的协作常常因为“这不是我的职责”而陷入僵局。与此同时，AI智能体正在作为“数字员工”嵌入组织流程，承担信息处理、模型构建与决策支持等职能。组织的基本单元正在从“人类团队”转向“人机混合小组。这引发了一个根本性的问题：当任务动态变化、当AI成为协作者，我们还能依靠“岗位”来组织人吗？02.旧知回顾：岗位的逻辑从何而来？要理解岗位的逻辑，我们需要回到工业时代。科学管理之父泰勒开创了岗位设计的先河。他通过对工作进行科学研究，找到“最有效的方法”，然后将任务标准化、岗位化。其核心逻辑是四个字：分工、固化——把复杂的生产过程拆解成简单的、可重复的动作，然后分配给固定的岗位，让每个人反复执行。此后，卡恩用社会心理学的“角色组”概念来解释组织：组织中的每一个人都有一个职位，与他协同工作的人组成了这个人的“角色组”，整个组织可以看成是由许多这样重叠相连的“角色组”构成的。这个理论首次从社会关系的视角，揭示了组织不是独立个体的简单叠加，而是由一个个“角色组”嵌套而成的协作网络。这个逻辑在一个相对稳定、可预测的环境中行之有效。但当环境不再稳定，当任务无法预先定义，当变化速度快过岗位调整的速度，以“固定岗位”为基本单元的组织方式，就开始暴露它的局限。03.现实追问：AI时代，岗位管理的两个困境困境一：岗位固化，任务动态，二者之间的张力越来越大岗位设计的底层逻辑是“预先定义”——在任务发生之前，就把职责写清楚。但AI时代，任务越来越难以预测。市场在变，客户需求在变，竞争格局在变。当变化发生时，要么员工做“岗位之外”的事却得不到认可，要么管理者不停地调整岗位说明书，陷入“写文档”的泥潭。越来越多企业以任务为单位分解流程，标准化、可复制的工作被AI智能体接管，而复杂判断、跨部门协调、战略思考则保留给人——但问题在于，当任务以这种方式被重新拆解，原有的岗位边界已经被彻底打破了。困境二：AI成为协作者，岗位的“主人”是谁？AI智能体正在嵌入组织流程，承担信息处理、模型构建与决策支持等职能。这意味着，过去由某个岗位独立完成的职责，现在可能由“人+AI”共同完成。组织的边界趋于模糊，形成高度弹性的“无边界组织”。当AI也是协作者，当“人类—智能体”协同成为工作常态，我们还能用岗位说明书来定义“谁负责什么”吗？岗位的“主人”是谁？答案正在变得模糊。04.新解呈现：从岗位到角色——组织设计的新逻辑第一，什么是“角色”？它与“岗位”有什么不同？岗位是静态的、预先定义的、归属于一个部门的“位置”；角色是动态的、随任务生成的、可以跨部门甚至跨组织的“身份”。一个人可以在不同任务中扮演不同角色，也可以在同一时段内同时承担多个角色。岗位是“我属于哪里”，角色是“我能贡献什么”。第二，为什么AI时代更需要“角色思维”？技术形态决定组织形态。AI时代，组织架构不再是固化的金字塔结构，逐渐演变为由多元智能节点构成的、动态调节的任务网络。AI智能体作为“数字员工”，使得组织的基本单元从“人类团队”转向“人机混合小组”。在这种组织形态下，静态的岗位已经无法描述动态的协作关系。我们需要的是“角色”——一种能够随时生成、灵活切换、人机共担的组织单元。第三，AI如何让“从岗位到角色”成为可能？AI是岗位固化的“解药”。过去，一个人被固定在一个岗位上，很大程度上是因为信息不对称和信息处理能力的限制——管理者无法实时掌握每个人的能力状态，无法快速匹配任务与人，只能把人“钉”在岗位上。AI改变了这一切：通过智能匹配算法，管理者可以快速识别谁最适合承担某项任务；通过实时反馈系统，每个人的贡献可以被即时看见、即时认可；通过数据看板，跨部门、跨角色的协作变得透明高效。AI让“人随任务动”取代了“人跟岗位走”。第四，管理者的新角色：从“定岗”到“搭台”在从岗位到角色的转变中，管理者的工作不再是“写岗位说明书、填职位空缺”，而是识别组织需要哪些角色、帮助员工找到适合自己的角色组合、营造让角色能够灵活切换的文化和机制。管理者的角色本身也在发生变化——从“管控者”变为“场域营造者”。05.总结：组织不再是岗位的集合，而是角色协同的网络回到开篇的问题：为什么“岗位”越来越跟不上节奏？因为AI时代，组织的基本单元正在从“岗位”变成“角色”。AI承担了执行，人机协同成为常态，任务网络取代了固定架构。在这个新世界里，最灵活的组织，不是岗位最多的组织，而是角色生成最快、匹配最准、切换最顺的组织。（本文完）（作者 春暖花开）
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天涯社区重启：关停前曾众筹自救 目标300万仅筹15万 天涯带回来的这份青春记忆，能存留多久？本文共2916字阅读需要14分钟封面新闻记者 边雪 实习生 方心语5月30日，一则消息在无数中年网民的手机屏幕上炸开：天涯社区网络科技股份有限公司发文称，自2026年6月1日，天涯社区将正式恢复访问。“天涯的重生，正在一步步地变成现实，你写的那些帖子，你认识的那些朋友，你收藏的那些好文都还在。那些年的记忆，那个曾经的精神家园，都将重新打开大门，等你回家。” 天涯社区宣布重启历经近三年停摆，天涯社区正式以tianya.net域名恢复访问。消息一出，一场声势浩大的数字怀旧开始了。“我的天涯APP一直舍不得删，虽然登不上去，但里面记录了我每天蹲文字直播的青春，见证了很多网络神帖，在我心目中就是最牛的论坛吧。”6月1日，原天涯论坛的使用者刘宇告诉封面新闻记者。“作为创业者，我是偏于乐观的，不会轻易放弃，天涯也是比较有韧性的”。此前，天涯社区创始人邢明在接受封面新闻记者采访时表示，天涯在成都作为移动总部时，遇到了很大的“滑铁卢”。“这一挫折引发了连锁反应，成为后续一系列困难的源头。在哪里跌倒就在哪里爬起来吧，”也正是这段经历，让邢明更加看重成都的战略位置。“在新天涯的下一步布局中，成都也是我们的一个重镇。”邢明说。一个诞生于PC时代的老牌BBS，在算法和短视频统治的互联网生态中，这份“青春记忆”真的要回来了吗？天涯重生：跨越近三年的重启之路 涯社区LOGO天涯的衰落，伴随着互联网时代的演进。公开资料显示，天涯社区由邢明创立于1999年，巅峰时期注册用户超过1.3亿，月覆盖用户超过2.5亿，堪称“中文网络第一社区”，《鬼吹灯》《明朝那些事儿》《盗墓笔记》等超级IP和多位初代网红也诞生于此。 2006年3月，石悦在天涯社区“煮酒论史”板块，以笔名“当年明月”，连载自己写作的历史随笔《明朝那些事儿》2015年至2018年，天涯社区经历了挂牌新三板又摘牌的变故，其市场估值最高时达10亿元。但此后，随着移动互联网和算法推荐时代的来临，以BBS为代表的长文深度交流模式，逐渐被社交媒体和短视频的碎片化娱乐所取代。天涯固执坚守PC端长文论坛模式，导致转型滞后，直到2015年后才仓促布局移动端，此时用户阅读习惯已经被碎片化内容、算法推荐改变，用户被微博、微信等新平台大量分流。后期天涯试水电商、区块链、直播等多个赛道均未成功，反而进一步消耗了存量资金天涯没能及时赶上移动互联网的“列车”。2023年4月1日，天涯社区以“技术升级和数据重构”为由暂停访问。同年5月27日，官方公告称：因资金流动性困难，网站被迫停止服务。关停的消息，引发了天涯前员工和资深用户的集体自救。前执行总编宋铮等人发起了“七天七夜，重启天涯”直播筹款活动，目标300万元，最终却只筹得15万元，直播事故频出，重启以失败告终。邢明曾在接受采访时坦言：“天涯早期因缺乏垂直深耕与商业化意识，错失行业发展浪潮，最终陷入困境。”初期靠自有资金滚动发展，团队没有太大的盈利压力，“这种‘无压力’的发展模式让我们错过了商业化布局的最佳时机”。 邢明，1999年天涯社区创立之初（图片来自网络）2024年，外部投资人牵头成立了新天涯投资主体：成都天涯客网络科技有限公司，成为重启的核心力量，陆续为天涯社区数据的存续提供了上百万元资金。此后，新天涯联合工作组确立了在2026年6月1日前恢复访问的方案，并推出了限量9999份、每份1999元的“新天涯创世成员产品服务包”，理论上可筹集约2000万元资金。在数据迁移问题上，新天涯联合工作组称天涯社区公司与中国电信已通过海南国际仲裁院形成了具有法律效力的数据迁移仲裁裁决，历史数据完整存续取得了最重要的进展，天涯社区回归已成定局。自2026年6月1日起，天涯社区将正式启用tianya.net域名，分步骤实现天涯社区数据恢复访问。“新天涯”的商业逻辑：情怀外电商能否“造血”此轮回归，天涯或不再仅仅是一个论坛。根据新天涯联合工作组披露的计划，“新天涯”规划了三大核心业务板块：一是恢复访问的经典天涯社区；二是定位为全球旅行与时尚消费社交平台的“天涯客”网络平台，主打会员制电商服务；三是基于Web3.0理念构建的海外天涯平台，探索去中心化社区治理与IP数字资产交易。邢明表示，依托海南自贸港优势，以会员制电商为主要变现路径，联动“天涯神帖”核心IP，同步布局国内电商与海外WEB3.0双赛道。他特别强调，重启过程中会注重平衡社区情怀与电商变现，避免过度商业化消耗用户情感。但商业模式的想象，并不能遮盖现实的拷问。6月1日，产业分析师张书乐在接受封面新闻采访时表示，天涯目前拥有的只是情怀，以及一些“曾在天涯”的老网民、老创作者，这些人都已经不再是当下互联网消费的主流人群。“论坛作为一种互联网内容生态，无法适应移动互联网的阅读模式。即使升级为App，也会如同当年许多PC端内容平台，包括新闻网站一样，用户阅读习惯改变后，积重难返。”张书乐说。用户口碑同样呈现两极分化。“爷青回”“青春时期的网络精神家园终于要回归了”等声音与“一场割韭菜的生意”“1999元纯割情怀韭菜”等质疑同时存在。天涯客服明确表示，1999元服务包一旦下单不能退款，也引发了不少关注。 微博网友评论截图用户对天涯的牵挂远比想象中深厚。在封面新闻的采访中，邢明透露，推出的会员产品“超出了我们的预期”。“原来我们并不乐观，但团队发现这个产品组合‘还是很有价值的’，没有想到大家对天涯还这么关心。”邢明告诉封面新闻记者：“现在还是很多神帖都是来自天涯的。”而这份来自用户的自发守护，成为重启过程中最温暖的力量。意义与考验：当慢思考遇见快时代据悉6月1日零时起，天涯论坛网站将正式开放访问，首先实现部分精华帖子的浏览功能。天涯社区数据迁移仍在等待相关审批流程，根据当前的进程，天涯社区整体数据恢复将在6月内完成。值得注意的是，目前tianya.cn域名暂时无法使用，成都天涯客网络科技有限公司等作为数据受托运营方，仅以持有的tianya.net域名支持数据恢复访问，而天涯社区的品牌及历史数据等核心资产所有权仍归属天涯社区公司所有。有评论指出，天涯社区的回归测度的不是一门生意的冷热，更像是一场“被记忆唤醒的商业自救”与“被时代呼唤的价值回归”并存的实验。这场实验的意义，或许不在于复刻一个成功的互联网产品，而在于它对当下数字生态所发出的一次冷静叩问：在信息高速迭代的今天，我们还能否找回“慢”思考的习惯？“整体上来说，这是PC时代内容分发以接近传媒的编辑生态为核心的体验，最终在移动端时代粉丝订阅、算法推荐等千人千面的个性化阅读的面前的溃败。模式问题，难以改变，简言之就是PC基因在移动时代的排异性。”张书乐告诉封面新闻，盈利问题，也将成为压倒天涯的最后一根稻草，特别是在用户活跃度和消费场景无法和移动互联网匹配的状态下。“与其反复重启，不如相见不如怀念。”情怀是美丽的，但商业是现实的，天涯带回来的这份青春记忆究竟能存留多久？对于邢明和天涯团队而言，完成“数据迁徙”只是迈出了第一步。真正的考验在于：在互联网底层逻辑已彻底更迭的今天，天涯能否找到属于自己的生存空间，而不只是成为一场盛大的“数字怀旧仪式”？只有时间知道答案。
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国家队下场卷AI，清华女学霸死磕10年交作业 新智元报道 【新智元导读】从清华园走出的女性创业者，到医学影像AI赛道的领军人物，汇医慧影联创、总经理郭娜带领汇医慧影完成五轮融资、挂牌新三板，并深度参与国家医保影像AI政策建设。她如何推动AI真正落地医疗场景？一起走近这位科技与产业融合的践行者。以「慧眼识图，影领未来」为主题的全国医保影像AI识图大赛将于今年8月至10月在广西举办。作为全国首个国家级「AI+影像识别」专业赛事，该大赛聚焦人工智能技术在医学影像辅助诊断中的深度融合，强调真实场景下的医学影像AI应用。以从业者的视角来看，该大赛的举办无论是对业内企业的发展模式，还是对中国医疗AI的出海布局，都有着重大的引领作用，可能会是决定未来行业格局的一个里程碑事件。从「技术竞争」走向「场景竞争」：医保真实世界吹响医疗AI实战号角医疗健康是人工智能应用最广泛、产业价值和社会价值最大的领域之一，健康智能体作为健康新质生产力，正迎来结构性的底层重塑。国家医保局大数据中心主任付超奇此前在谈到 「个人医保云」的建设时指出，当前全球人工智能竞争正加速从以算力、基础模型为核心的「技术竞争」，转向以AI智能体为核心的「场景竞争」，在健康智能体领域抢占先发优势，亟须充分发挥我国高效有力的体制机制优势，在严格隐私和保密基础上打通全国、全民、全量医疗健康数据。 图片来源：国家医保局这一顶层设计的方向，在本次全国医保影像AI识图大赛中得到了最直接的体现。大赛覆盖病种多、影像模态全、任务丰富，评判标准中除了准确性，还对模型的国产适配、模型效率等方面进行综合考评，特别是评测标准非常贴切真实场景。大赛设置的8个专业赛道，全部基于真实临床路径与医保审核规则设计，聚焦基于CT的肺癌与肾癌智能检测、基于CTA的颅内动脉瘤智能检测、基于MRI的脑胶质瘤与前列腺病变智能检测、基于乳腺钼靶的乳腺癌智能检测、基于超声的甲状腺癌智能检测以及基于胸部X光的多种疾病智能检测。这些赛道覆盖了疾病负担重、误诊漏诊风险高、基层薄弱的病种，是社会最为关心的领域。这也意味着，所有的参赛模型与技术成果必须直接面对医保智能审核、基金异常监管、跨院检查结果互认等实战考题。同时，本次大赛搭建起超1000P算力支撑的高性能服务平台，支持近千支队伍同场竞技。在这种高强度的真实世界实战中，算法的兼容性与跨设备互通能力将接受最严苛的检验，从而推动行业从「各自为政」走向统一标准与可复用生态。 筑牢底层数据「石油」底座：「活的AI」破局转化堵点面对医保真实场景与精细化治理的严苛检验，唯有拥有扎实内功与深厚技术沉淀的行业方案，才能在这场实战大考中真正破局。长期以来，医疗AI在成果转化上面临着数据安全红线、标准不统一等共性痛点。令人欣喜的是，本次大赛并没有停留在传统的「比完就完」，而是展现出了极具前瞻性的机制设计：大赛通过构建国家级的「医疗可信数据空间」，采用「数据可用不可见、可算不可取」的创新安全模式，目前已成功归集并完成严格质控合格了13.4万例高质量影像数据集、并在超1000P算力支撑的高性能服务平台上对全行业有序开放。这种创新机制的设计堪称中国数字健康治理的里程碑，也让身处一线的科技创业者们备受鼓舞。就自身而言，大赛体现出的这种以「底层数据要素规范流通」倒逼产业升级的实战导向，与我们自2015年投身医疗影像AI赛道以来的底层逻辑是不谋而合的。 作为国家级专精特新「小巨人」企业，我们深知如果仅仅从影像科的应用层进行单点切入，医疗AI很容易变成无源之水，高质量的图文配对数据集，就是大模型时代难以复制的「战略石油」与关键「燃料」。在十余年的跨周期发展中，我们依托与全国数百家三甲医院的深度科研合作，积累了超过1亿条高质量医疗数据集。当我们将这种标准化的「数据石油」底座，与拥有13B参数量的多模态大模型精准诊疗决策进行深度融合时，AI所表现出的秒级影像特征识别与结构化诊断报告自动生成能力，让我们真正看到了健康智能体作为健康新质生产力的巨大爆发力。如果说以往的实践只是我们一家企业的努力，那么此次大赛所展现的在更高层面实现数据互通的可能性就更加令人遐想：大赛不仅在政策端形成了完整的配套机制，更在产业端落地了100亿元的人工智能产业投资基金、最高2000万元的单项产业化扶持、以及第二类医疗器械优先审评审批的绿色通道，构建起「研发—集成—转化—应用」的完整闭环。这也是我在这些年的行业实践中所逐步意识到的——独木难成林，只有在国家级平台和体制机制优势的引航下，将高质量数据要素流转与前沿大模型算法实现深度联动，医疗AI才能真正跨越商业化的盈利拐点，将我国独特的数据要素资源优势，切实转化为人工智能产业牢牢抢占全球制高点的核心竞争优势。从「产品出海」到「标准出海」：以广西为窗口绘就数字健康全球新蓝图值得关注的是，本次全国医保影像AI识图大赛将「东盟合作」列为四大紧扣方向之一，特邀东盟、上合组织及「一带一路」沿线国家专业队伍参赛，其国际化定位不仅彰显了数字健康的中国治理智慧，更为中国医疗AI企业走向世界舞台搭建了核心战略支点。广西作为我国面向东盟开放合作的前沿窗口，具备得天独厚的海外转化条件。这里不仅拥有丰富的东盟语料资源和扎实的语言人才基础，更坐拥防城港国际医学开放试验区、中国—东盟信息港等跨境合作平台，且已获批开展数据跨境流动试点。在大赛的机制设计中，建设「面向东盟的医学影像数据共享中心」被提上了日程。这意味着，中国医疗AI走向国际，将不再仅仅停留在单点设备或软件算法的「产品出海」阶段，而是开始依托跨境医疗协作网络，推动跨境数据传输、安全分级、交易机制的规则共建，真正迈向「标准出海、模式出海、治理出海」的全新阶段。事实上，这种以「技术输出」解决区域医疗资源痛点的前景，在过往的国际医疗合作中已经被证实是完全可行的：自2020年以来，汇医慧影自研的医学AI影像识图系统已经在英国、俄罗斯、意大利、墨西哥、哥伦比亚、巴西、厄瓜多尔、泰国、马来西亚、加纳等全球多个国家的专业医疗机构落地应用。那次实践让我们深刻意识到，许多国家都面临着基层影像资源短缺、诊疗技术薄弱的问题，全世界医生和患者的痛点是相通的，如果能够克服各国在语言文化、监管标准等方面的隔阂，人类是可以凝聚起全球的力量来对抗疾病挑战的。 而今，随着大赛配套的东盟多语种医疗AI服务体系的建设，跨境诊疗的语言与文化壁垒将有望被彻底打破。而通过大赛的强大牵引作用，中国优质的医疗AI算法、数据质控体系以及云平台解决方案也将形成集群式输出，让「中国医学AI标准」成为东南亚及更多海外区域医疗数字化的认可标准。站在2026年这个全新的发展节点上，未来3—5年将是智慧诊疗解决方案全面规模化落地与深度融合的黄金期。个人非常期待，通过本次国家级大赛的引领，中国人工智能产业能够将无可比拟的数据规模优势，切实转化为全球数字健康领域的竞争优势与治理智慧。汇医慧影也将努力把握这一历史性机遇，深化与海内外医疗机构、科研院所的成果转化合作，以高质量数据要素为底座，用硬核的科技创业实践，共同绘就数字健康全球合作的崭新蓝图。本文作者：汇医慧影联合创始人、总经理郭娜郭娜，2015年联合创办汇医慧影公司并兼任总经理，是医学影像人工智能行业早期创业公司创始人之一， 具有丰富的市场推广和业务拓展经验，对医疗人工创新性企业的商业路径实现有着深刻的认知和极强的业务落地能力， 带领汇医慧影完成从天使轮到 D 轮共5轮融资，完成新三板挂牌。 获「2017、2018年值得关注的女性创业者」、「十大科技女性创业家」、「2024年感动海淀·巾帼榜样」等荣誉。参与国家医保局影像AI、影像质控及影像平台政策和技术规划建议，2025年公司获全国智慧医保大赛二等奖。清华大学本硕，TEEC （清华企业家协会）会员，2021到2024年非执行理事分管思源项目、现任北京分会副主席。清华思源校友会会理事等职务；长江商学院CEO 16期、清华五道口金融CEO领航6期。
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李飞飞、Jeff Dean押注！不卷大模型，专练越用越聪明的AI 新智元报道 【新智元导读】卷更大的模型，不再是唯一答案。新问题是模型能不能在真实场景中越用越聪明。一家叫Trajectory的公司押注这一趋势，要把Cursor的成功秘密做成AI新基建。5月27日，一家叫Trajectory的公司，正式从隐身模式走入公众视野。据WIRED报道，它刚刚完成1500万美元种子轮，投后估值1.15亿美元。领投方是Conviction，Bessemer Venture Partners、Radical VC、BoxGroup跟投。 真正炸裂的，是它背后的个人投资者名单：Google DeepMind首席科学家Jeff Dean，「AI教母」World Labs CEO李飞飞，两位AI大佬赫然在列。他们押注的不是模型，而是模型之外的那一层。早在去年12月的NeurIPS 2025大会上，强化学习之父、图灵奖得主Rich Sutton，就把同一个判断，摆在了整个AI学术界面前。而这家公司的三位创始人，背景也都不简单。CEO Ronak Malde，前Windsurf的AI研究员。去年Google用约24亿美元拿下Windsurf核心人才和资产授权时，他是进入DeepMind的极少数团队核心之一。另外两位联创也都来自一线AI研发场景。Arjun Karanam，前Apple AI研究员，参与过Vision Pro相关工作；Michael Elabd，前Google DeepMind机器人部门成员。 Trajectory三位创始人：Michael Elabd（左）、Arjun Karanam （中）Ronak Malde （右）此外，其11人的研发团队中还汇聚了来自OpenAI、Meta超级智能实验室（Superintelligence Labs）等顶尖机构的AI人才。Trajectory不是大模型公司。它要干的一件事，是把Cursor闷声做了很久的那件事：让AI从用户的真实使用里持续变聪明，做成所有公司都能用的AI基础设施。Cursor的进化秘密藏在反馈闭环里要理解Jeff Dean和李飞飞，为什么会押注Trajectory这样一家初创公司，必须先搞懂一个概念：反馈闭环。过去两年，AI编程产品几乎是所有AI应用里进化最快的赛道。Cursor、Copilot、Windsurf、Claude Code……杀得难解难分。模型一周一个版本，产品体验隔几天就上一个台阶。它们凭什么进化得这么快？Malde的答案很简单：这些AI编程工具都在偷偷做同一件事，使用真实使用数据做post-training（后训练），定期把模型再练一遍。「今天最强的AI，仍然是静态的。」Malde说，「你昨天用的那个模型，今天还会犯同样的错。」这句话点破了当前大模型应用的根本痛点。举个例子。OpenAI、Anthropic、Google每隔几个月推一个新版本。但你的客服AI、销售AI、法律AI，并不会因为你昨晚处理了一千个工单，今天就更懂你的业务：它仍然是那个出厂设置的模型。Cursor的出现，打破了这个魔咒。它从用户每一次接受补全、每一次修改、每一次撤回里，提取信号，做成训练数据，再回炉模型。每一次产品发版，背后都是一轮真实用户行为驱动的后训练。Trajectory想做的，正是把这套打法标准化，从AI编程搬进客服、销售、法律。这些行业有个共同点：什么算「成功」，远比代码模糊得多，也更难被数据定义。但这也最难。代码能不能跑，机器一目了然。一通客服电话有没有解决问题，一份法律文书有没有踩中判例，机器靠什么判断？Trajectory的解法是另起炉灶：不碰OpenAI、Anthropic的现成模型，而从开源模型出发，照着客户的产品目标做定向后训练。这一步绕不开。OpenAI、Anthropic的模型再强，权重都攥在它们自己手里，你最多调调接口、喂点提示，动不了模型的筋骨。而Trajectory要做的事，是拿真实使用数据反复回炉、改写模型本身，因此必须从一个你能完全掌控的开源模型开始。这种模型被反复回炉，个头不大，只盯着一类窄任务。但Trajectory押注的是，恰恰是在客户最在意的那些场景里，它能跑赢OpenAI、Anthropic那些什么都会的大模型。不过这只是公司的说法，目前还没有公开benchmark细节。每砸一单都变成训练数据 据Trajectory官网显示，它已经签下一批早期客户，每一家都是AI原生赛道里的明星公司。Clay，做GTM（go-to-market，市场进入）和销售线索智能化；Decagon，做企业AI客服；Harvey，做法律AI。Clay的CEO Kareem Amin说，他们正在测试一个会从用户身上变得越来越聪明的模型，已经看到它从自己错误里学习的实例。「持续学习是Clay路线图上的重要研究方向，Trajectory正在为我们搭建探索这一方向的基础设施。」Decagon的研究工程师Cyrus Asgari关心的是后训练模型的可引导性。同一个AI客服，部署到不同企业客户那里，「正确的模型行为」是不一样的。Trajectory要解决的，正是怎么严格度量这种可引导性，又用什么训练手段真正提升它。Harvey的联创Gabe Pereyra把这件事上升到一个新的视角：「法律专业知识活在人类知识的长尾上，是被判例、判断和实践不断重塑的，固定的数据集捕捉不了它。」也就是说，通用大模型搞不定法律这样的场景，因为这些行业知识每天都在长。那Trajectory具体怎么做？以Decagon为例：每当AI客服处理不了一个请求，比如一位想退货的客户被转给人工，这次「失败」就会被Trajectory记录、结构化，进入下一轮后训练。每砸一次单，都成了下一版模型的训练数据。这样的回炉，最快一周一次。技术层面，Trajectory的开发者文档显示，它的SDK把智能体行为轨迹（agent traces）和产品遥测数据（product telemetry）转成一种标准化的格式，它为这种格式起的名字，正是「Trajectory」。这个格式，就是Trajectory做所有事的最小单元。模型训练、效果评估、持续学习都用它。 Trajectory SDK支持从LangSmith等可观测性平台直接接入数据，企业现有的产品日志稍加改造就能用起来。https://docs.trajectory.ai/introduction一段完整的多轮对话被拆成四层结构：Trajectory（整段对话）→Step（每一轮的累积快照）→Turn（一次用户与智能体的来回）→Message（一条消息）。每一个Step都被设计成「自包含的训练样本」：给定这段完整上下文，智能体接下来做了什么。数据进了管线，下一个问题是合规。哪些数据能进训练？模型更新前要不要批？出问题能不能查？Trajectory把决定权全部留给客户：SOC 2认证打底，客户自己圈定哪些数据进训练，每一次模型更新都要先过客户自己的评估和审批。可以看出，Trajectory卖的是一整套「让模型越用越聪明」的基础设施，这正是企业AI落地最缺的一块。大模型持续学习的管线已经铺开Trajectory还没有真正实现「持续学习」。至少不是学界定义的那种「实时、在线、每次交互即学习」。这一点WIRED在报道里也点明了：当前模型大约每周更新一次，更新之间，仍是静态的。严格说，今天的Trajectory更像是「高频后训练」：把传统几个月一次的版本迭代，压缩到一周一次。但最难的一步已经迈出去了。几个月到一周，本身就是数量级的跨越；更重要的是，Trajectory把这套回炉流程跑通成了一条自动化的管线：数据怎么进、模型怎么训、效果怎么评，全部标准化、可复用。剩下的，就是把周期持续压缩。联创Elabd对这条路的想象，要比现在大得多：每天可能也不够，可以是每小时，可以是每次交互。也许每家公司都不止需要一个AI，而是为每个员工都训练一个AI。当然，愿景再大，眼下要啃的还是工程硬骨头：怎么把企业产品里的真实使用数据，干净、合规、可审计地变成训练数据。但方向已经清楚。下一层基础设施正在长出来把视野拉远一点，Trajectory出现的时间点很微妙。2024年下半年起，AI赛道的主线就已经在悄悄换。从o1把推理时计算推上台，到Claude的computer use让模型走进真实操作环境，卷更大的预训练，不再是唯一答案。新的问题已经浮出水面：模型能不能在真实使用中持续变聪明，Trajectory押注的正是这个方向。而几乎在同一时间，学术界最有分量的人之一，也将判断指向了同一个方向。去年12月，NeurIPS 2025大会上，Rich Sutton做了一场特邀演讲。他是公认的「强化学习之父」，与Andrew Barto共同开发了时序差分学习（temporal difference learning）和策略梯度（policy gradient），这是当代强化学习的两根支柱，从AlphaGo到大模型RLHF（基于人类反馈的强化学习）都建于其上。 Andrew Barto2024年，两人因「对强化学习的奠基性贡献」共同拿下图灵奖。更关键的是，Sutton几十年来一直在论证一件事：智能来自经验。智能体在与环境的持续交互中，从奖励和反馈里学习，没有终点。这个判断，正是Trajectory这家公司的底层逻辑。 Rich Sutton在2025年12月3日的NeurIPS大会上做了一场特邀演讲，题目为《Oak架构：一种来自经验的超级智能愿景》当时，Sutton的核心观点是，AI作为一个产业，某种意义上已经走偏了。要回到真正的智能，需要能持续学习的智能体，需要世界模型和规划，需要可学习的高层知识，需要元学习。作为AI学术界最有分量的声音之一，Sutton把持续学习重新放回了通向超级智能的核心位置。如今，Trajectory走向台前，Jeff Dean和李飞飞，两位业界最懂模型的人，共同押注这家专门做「持续学习平台」的早期公司。这意味着这一技术路线，已经被学术界、资本界先后确认。API时代的AI产品，本质是「调用别人的智能」。但企业用得越深，越容易撞到这条路的天花板：通用模型不可能针对你的客服话术、销售脚本、法律判例做出无限定制。一旦你想真正拥有「属于自己的智能」，就得在开源模型上做属于自己的后训练。这件事的工程难度正是当前企业AI落地遭遇的最大瓶颈。模型运维、训练数据治理、评估管线、安全合规、可审计性，每一项都不是调个API能解决的。API时代之后，下一层基础设施正在长出来。这一次，护城河也许不只在模型本身，更在那套让模型变聪明的管线。谁能把它做成标准，谁就可能拿到下半场的入场券。参考资料： https://www.wired.com/story/ex-google-apple-ai-researchers-want-to-make-ai-that-gets-smarter-as-you-use-it/%20https://trajectory.ai/%20https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-07-11/openai-s-3-billion-deal-to-buy-ai-startup-windsurf-falls-apart编辑：元宇
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硅谷大事件丨OpenAI成立机器人团队，奥特曼下场捞人；Opus 4.8「坦诚」人设反遭用户质疑；Meta筹备新AI硬件，下半年整体销量目标1000万台 要闻提示NEWS REMIND1. Sam Altman宣告OpenAI Robotics正式成立，岗位年薪高达31万美元2. Anthropic发布Claude Opus 4.8，“坦诚”人设反遭用户质疑3. Meta计划推出新的AI硬件设备，下半年整体销量目标1000万台4. OpenAI营收负责人开启全球巡演提速商业化5. 软银宣布€750亿法国AI数据中心，孙正义豪赌欧洲AI枢纽6. Dell交付全球首台Vera Rubin NVL72，NVIDIA下一代GPU架构落地今日头条HEADLINE NEWSOpenAI 成立机器人团队，岗位年薪高达31万美元 6月1日凌晨，Sam Altman在X上正式宣布OpenAI Robotics成立。他表示，团队正在招聘全栈硬件、运营、系统和ML工程师，目标编程和制造对社会有用的机器人。有媒体报道，部分职位的基本年薪在21万美元至31万美元之间，另加股权期权。 由Aditya Ramesh领导的世界模拟项目在过去一年中演变为OpenAI Robotics。短期聚焦技术工人所需的基础设施机器人。长期愿景是"让每个人拥有能做任何事的个人机器人"。OpenAI进军机器人赛道意味着从纯软件向软硬件一体转型，与Tesla Optimus和Figure AI正面竞争。（X @sama）硅谷资讯Silicon Valley NewsMeta计划推出新的AI硬件设备，下半年整体销量目标1000万台 5月31日，The Information获得的Meta内部备忘录显示，Meta 计划推出 AI 吊坠、扩展 AI 眼镜产品线以及“工作用可穿戴设备”。新战略旨在扭转 Meta 硬件部门 Reality Labs 的亏损局面，该部门上季度亏损超过 40 亿美元。Meta目标在2026年下半年实现1000万台可穿戴设备的销量，但其隐私记录可能成为B端采用的主要障碍。Meta此前因追踪员工鼠标训练AI被曝触犯欧盟GDPR。（The Information）Anthropic发布Claude Opus 4.8，“坦诚”人设反遭用户质疑 5月28日，Anthropic发布Claude Opus 4.8。此次新模型提升中，Opus 4.8最大的亮点在于它变“坦诚”了。以前 Opus 4.7 写完一段代码，即便里面有 bug，它也可能若无其事地告诉你“完成了，没问题”。但 Opus 4.8 倾向于主动说“这里有个地方我不太确定，你最好检查一下”。开发者社区对Opus 4.8的编码能力持观望态度。（X、Reddit） GitHub Copilot改token计费，开发者月费从29美元飙至3000美元 据TechCrunch报道，GitHub Copilot自6月1日起改token计费。一名Reddit用户称月费从29美元飙至近750美元。另一用户费用从50美元暴涨至3000美元，已计划停用。小型公司和个人开发者是涨价的最大受害者。大型企业尚可承受，但负面情绪在开发者社区快速蔓延。涨价背后是模型推理成本的现实压力。OpenAI等API提供商本身就在涨价，Copilot的token计费被视为成本转嫁。对比Cursor、Claude Code等竞品定价模型，Copilot的激进调价可能不是个案，而是AI编程赛道从补贴进入变现期的信号。（TechCrunch）OpenAI Revenue Chief全球巡演，企业客户签约提速 5月31日，The Information报道OpenAI营收负责人全球巡演，积极推进企业客户签约。OpenAI正在向企业级AI解决方案转型，OpenAI 首席财务官 Sarah Friar 表示，公司预计到今年年底，企业客户的收入将占到总收入的约 50%，高于年初的 40%。然而隔壁Anthropic 这一比例达到了惊人的80%。（The Information）软银宣布€750亿法国AI数据中心，孙正义豪赌欧洲AI枢纽 5月31日，软银宣布投入最高750亿欧元在法国建设5GW AI数据中心集群。首期45亿欧元于2031年前在上法兰西大区提供3.1GW容量。选址敦刻尔克等地利用法国廉价稳定的核能优势。这是软银在欧洲规模最大的AI基建投资，也是其海外最大单笔AI投资。孙正义将法国定位为其全球AI野心的欧洲中心。项目涵盖算力基建到能源配套的完整链条。（Bloomberg）Dell交付全球首台NVIDIA Vera Rubin NVL72 6月1日，Dell向CoreWeave交付首台NVIDIA Vera Rubin NVL72机架，配备72颗Rubin GPU和36颗Rubin CPU。 同周Dell股价创两年来最大涨幅。Lenovo创下1999年以来最佳月度表现，AI业务功不可没。CoreWeave作为首家部署Rubin的云服务商，领先AWS和Azure。（X @MichaelDell）Apple iOS 27 Siri全面重造，Bloomberg曝光AI升级计划 5月28日晚，Bloomberg记者Mark Gurman披露苹果正在全面改造iOS 27的Siri和AI功能。这是Apple AI战略的核心转折，从硬件差异化转向AI体验差异化。Apple同步被曝AI眼镜推迟至2027年底。Vision Air消费者版预计2029年前。Apple试图以Apple Watch模式颠覆眼镜市场。若iOS 27 Siri升级落地，Apple将从AI跟随者转为设备端AI领导者。但Meta和Google已占可穿戴AI先发优势。（Bloomberg）长期征集爆料线索：关于科技互联网公司的最新内幕动向或传闻、业务调整、人事变动等消息，当然，如果你想吐槽一些科技公司的奇闻趣事，也请尽管砸过来，欢迎爆料，随时在线等。今日热门视频
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“AI工厂”全球竞速，各国拼什么？ 来源：环球时报【环球时报报道 记者 杨沙沙】“阿里巴巴正全力打造中国的‘AI（人工智能）工厂’。”香港《南华早报》日前报道称，在5月20日杭州举行的阿里云峰会上，阿里云资深副总裁刘伟光表示，阿里云正在进行全栈技术革新，从底层芯片、Agentic Cloud（智能体云）、模型到推理平台全面升级，以“建设中国最大的AI工厂”。与此同时，从英伟达黄仁勋近年来的“工厂叙事”，到百度李彦宏提出的“日活智能体数”新标尺，再到德勤预测2028年美国将大规模运营“AI工厂”，一个“制造智能”的新时代正在到来。“AI工厂”究竟生产什么？从“Token（词元）工厂”到“AI工厂”，行业逻辑发生了怎样的变化？中国在这场“造厂”竞赛中进度如何，又面临哪些独特挑战？“AI工厂”的底层逻辑《南华早报》报道称，刘伟光将AI定义为一种全新的制造业形态，通过“训练与推理工厂”创造收入，并称阿里巴巴是国内唯一一家在“AI全栈五层架构”中均有布局的AI与云公司，这五层架构贯通了芯片、智能体云、AI模型、模型服务平台以及智能体应用。实际上，早在2022年，黄仁勋就提到“AI工厂”概念，“AI数据中心处理海量且连续的数据以训练和完善AI模型，原始数据进来，经过提炼，然后智能输出——企业正在制造智能并运营大型‘AI工厂’”。从那以后，黄仁勋对“AI工厂”进行层层递进的解释，逐渐用“工厂叙事”全面取代“芯片叙事”。英伟达在多领域的布局，也证明了黄仁勋所说的“英伟达已经从一家GPU（图形处理器）公司演变为‘AI工厂’公司”。英伟达的官方博客显示，2025年，黄仁勋公开表示：“AI现在已经是一种像互联网和电力一样的基础设施。我们今天建造的就是‘AI工厂’。”他进一步解释，“给AI工厂注入能量，就会生产出非常有价值的产品，这些产品就叫作Token（词元）。”今年3月，黄仁勋再次发文，将AI产业形象比喻为“五层蛋糕”，自下而上依次由能源、芯片、基础设施、模型和应用构成。其中基础设施层包括土地、供电、冷却系统、建筑工程、网络通信，以及将成千上万处理器编排到一台机器的系统，这些系统就是“AI工厂”。他认为，芯片工厂、计算机组装厂和“AI工厂”正在以前所未有的规模建设，这正在成为人类历史上规模最大的基础设施建设。 长江商学院金融学助理教授梅丹青接受《环球时报》记者采访时，则从更细致的角度透视“AI工厂”的逻辑：最底层是电力、冷却、机房和网络；再往上是芯片和加速器；然后是云平台、推理引擎、调度系统和安全治理；再往上，是通用基础模型，以及围绕它搭建的行业适配、知识库和Agent（智能体）编排；最后是各种真实业务场景。梅丹青认为，英伟达的“AI工厂”，也是在强调它是用来规模化“制造智能”的基础设施，核心是把算力转化成可用、可计量、可收费的智能输出。而在上述各种“AI工厂”概念中，瑞银证券中国互联网行业分析师熊玮一语道破中国发展“AI工厂”最明显的正在破解的瓶颈——算力。“在面对爆发式需求增长的时候，全球企业都说自己算力不够。中国的算力还面临一些高端芯片进口的限制。”熊玮告诉《环球时报》记者，在外界压力下，国产芯片近些年发展非常迅速，一些上游基建层的芯片正受益于中游模型提供厂巨大的投资，目前汇聚了很多产业链价值。“芯片这个环节补上之后，我们全栈技术革新就是一个非常完美的故事线了。”刘伟光在发布会结束后接受多家媒体采访时表示，跟去年相比，今年提及阿里是“中国领先的AI全栈服务提供商”底气更足，原因是阿里当天发布基于新一代AI芯片真武M890的磐久AL128超节点服务器，主打解决Agent场景下的海量并发推理和大模型训练需求。刘伟光形容说，每一款模型训练出来，背后都有强大的算力支撑。算力随着模型参数的变化，也在更快迭代，这两者绑在一起，就像齿轮互相咬合、不断螺旋上升。“未来如果每一块芯片都能跑出比竞争对手更多的Token、更高质量的Token，那我们就胜利了。”数据显示，阿里巴巴GPU芯片已经开始规模化量产，目前真武系列芯片已累计出货56万片，服务中国电信等400多家企业机构。便宜货还是奢侈品？“AI工厂”生产什么？中国电信集团首席科学家、美国贝尔实验室院士毕奇是这样解释的：以前的工厂生产的是物理世界的产品，有实体价值。随着信息技术发展，虚拟产品也被证实有巨大的经济价值，数据也能成为资产。“AI工厂”的核心就是生产虚拟产品，与物理工厂一样，这里有两个关键内容：一是“设备”，也就是算力；另一个是“产品”及其计价方式。以前算力的度量是FLOPS，即每秒的浮点运算，其计价方式很难被大众接受。但大模型出现后，“Token”这个概念与流量十分相似，成为可以公认的、可以计费的算力价值单位。“算力中心配合大模型，源源不断地生产出有经济价值的Token，就像工厂用机器生产产品一样。前者卖Token，后者卖商品。”毕奇接受《环球时报》记者采访时表示，“AI工厂”就是算力中心与大模型的结合体，它的产品就是Token，就像网络的产品是流量一样。毕奇进一步解释说，不同的Token，价值天差地别。“这就像工厂生产的衣服，有几块钱一件的，也有几万块一件的名牌。价值高低取决于它用在什么领域、给什么行业解决什么问题、创造了多大的实际价值。”5月13日，百度创始人李彦宏在百度AI开发者大会上，首次提出AI时代的“度量衡”——日活智能体数（DailyActive Agents，简称DAA）。他认为，“当人类进入智能体时代，衡量一个平台和生态的繁荣，更应该关注DAA这个指标，关注有多少Agents在给人类干活，并交付结果。这比无谓的Token消耗，更接近价值，也更接近本质。”毕奇认为，“日活智能体数”是一种更高质量的“AI工厂”计价方式。“光有算力中心像缝纫机一样不停生产Token是较为原始的，关键是要生产出高质量、高附加值的‘衣服’，并按其在该行业的价值计价。”毕奇表示，Token用在哪个行业，经济价值多大，完全取决于大模型的质量和方向，以及它能为谁解决什么问题。“算力中心就像缝纫机，而大模型的设计和知识产权，以及提供价值的服务形式，才决定了衣服是便宜货还是奢侈品”。“‘AI工厂’这个概念很容易被误解成‘算力崇拜’。好像谁有更多GPU、更多机房、更多电力，谁就赢了。”梅丹青认为，上半场的竞争可能看重上述因素，但真正的下半场是企业能否建立评估体系，引导AI产品往更好更高质量的方向发展，否则“AI工厂”很容易变成昂贵的Token生产机器。中美是“AI工厂”领域两个主要玩家德勤在今年3月发布的《德勤企业AI基础设施调查：2028年展望》报告称，2025年11月至12月，德勤调查了来自五个行业（消费，能源、资源与工业，金融服务，生命科学与医疗，科技、媒体与电信）、年收入超过5亿美元的515位美国企业领导者，结果显示，超过70%的受访者预计到2028年将大规模运营“AI工厂”。“现在很多国家和地区都在讲‘AI工厂’，但背后的逻辑不太一样。”梅丹青告诉记者，美国更像是前沿模型和全球AI服务工厂；欧洲倾向于建设主权AI和公共创新基础设施，它的重点不完全是商业利润，而是希望欧洲企业和科研机构在AI时代不要完全依赖美国平台；中东更像是能源和资本驱动的算力枢纽；韩国、日本则侧重于发展产业AI和制造业升级平台。综合来看，中美是“AI工厂”领域两个主要玩家。梅丹青认为，中国发展“AI工厂”，有三方面优势：第一，中国应用场景密度高，企业试错速度快，制造业、物流、电商、金融、政务、医疗等场景都不是简单聊天，而是大量重复决策、系统调用以及异常处理等等；第二，中国的工程化和成本控制能力很强，中企擅长把新技术快速产品化、低成本化、规模化，在低成本推理、工程优化、模型压缩、国产芯片适配上会有很强动力；第三，中国基础设施建设能力强，“AI工厂”的底层是基础设施项目，需要电力、土地、冷却、网络、机房建设和运维等，而中国在大型基建、能源调度和产业园区配套方面有丰富经验。“中国的‘AI工厂’建设已经明显开始了。”梅丹青表示，阿里此次不是单独发布一个模型，或一块芯片，而是把模型、云基础设施、AI芯片和Agent服务平台放在一起讲。这说明中国头部云厂商已经意识到，未来AI竞争不是单点能力竞争，而是全栈能力竞争。熊玮则分析称，中国模型厂能够提供的Token定价，远低于美国同行。虽然模型性能有一定差距，但性能的差距远小于定价差距，“中国模型的开发者们投入更多的研发资源和精力，策略更加重视，使得模型的推理效率更加极致，让中方的成本优势更明显。”毕奇认为，目前大模型技术还在快速迭代阶段，未来可能会有多次“换道”，而在基础科学和颠覆性创新方面，美国目前占据主导地位。美国通过不断“换道”可能总能抢先占据制高点，中国必须紧紧跟上，否则有落后危险。但毕奇也表示，中美之间在AI产业上实际是高度互补的，合作空间远大于竞争。美国尽管擅长“从0到1”的尖端科学创造，但如果找不到应用，技术就会“烂在锅里”。中国在大力攻坚“从0到1”原始创新的同时，同样重视“从1到100”的工程化应用和执行力。如果两国能合作，绝对会是“1+1>2”的结果。此外，目前舆论虽然渲染竞争，但两国国情可能最终仍会促成“有竞争，但合作大于竞争”的局面。
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AI的「永久记忆」，也是甜蜜的毒药 新智元报道 【新智元导读】博尔赫斯笔下有个记住一切的人，21 岁被记忆压到窒息而死。尼采说没有遗忘就不可能活下去。现在，数亿人每天使用的 AI 助手正在获得完美记忆，而这个能力的真正代价，可能是人类翻篇的自由。1942 年，阿根廷作家博尔赫斯写了一个短篇，叫《博闻强记的富内斯》。 主人公富内斯从马背上摔下来之后，获得了一种诅咒般的天赋，他能记住自己经历过的一切。每一片树叶的形状，每一朵云的轮廓，每一次对话的每一个音节。这听起来像超能力。博尔赫斯的结论恰恰相反。富内斯无法思考。因为思考需要抽象，抽象需要忘掉细节。一个记住了世界上所有狗的人，反而理解不了「狗」这个概念，因为每一只狗在他眼里都完全不同。他被淹没在无穷无尽的细节里，失去了归纳、判断和行动的能力。他自己的说法是——「我的记忆，就像一个垃圾堆。」他 21 岁就死了。被自己的记忆压到窒息而死。富内斯是一个寓言。但 2026 年，这个寓言正在变成产品功能，数亿人每天对话的 AI 聊天机器人，正在被赋予越来越完美的记忆。 遗忘，是一种能力尼采在《历史对于生活的利弊》里写过一个意象。 他羡慕一头牛。牛在草地上吃草，不记得昨天也不担心明天，所以它活在纯粹的当下里。 人做不到这一点。但尼采的判断是，人至少需要学会在正确的时候遗忘。没有遗忘，就根本不可能活下去。这个判断在神经科学里同样成立。人脑的遗忘机制不是缺陷，反而是精心设计的生存系统。大脑通过主动丢弃过时的、不相关的、有害的信息，来维持归纳能力、情绪健康和行动力。创伤心理学中有一个核心机制叫「主动遗忘」，指的是人有意识地将过去的痛苦从当前自我认知中剥离出去，才有可能重建生活。人之所以能翻篇、能改变、能重新定义自己，核心条件之一是，周围的世界会渐渐忘掉过去的那个你。2024 年起，这个条件被动摇了。ChatGPT 率先上线记忆功能，Gemini、Claude 陆续跟进。 AI 开始跨对话记住用户说过的话，记住偏好、身份、情绪状态，用这些信息塑造未来的每一次回应。谁也没注意到，人类正在亲手制造一个永不遗忘的对话者。一幅拒绝更新的画像AI 记忆的问题绝不仅仅在于它记住了什么，更在于它不知道什么时候该忘。犹他州软件工程师 Brian Del Rosario 跟妻子分居后，告诉了 AI 这件事。结果 AI 像咬住骨头的狗一样死活不松口，每次对话都把话题绕回他的离婚。问日程安排，AI 说他可能因为离婚才力不从心。随口吐槽工作累，AI 归因到离婚。他还提过自己在减肥，AI 从此在所有场景里追着这件事，包括他出差时找餐厅推荐。Del Rosario 的原话，「谢谢你在我度假的时候扫兴。我这趟压根没打算节食。」更隐蔽的情况是，AI 记住的信息压根就不属于你。替孩子查了 ADHD 的症状，几周后问效率建议，AI 围绕注意力缺陷给你出方案，因为它「认定」你有注意力障碍。AI 看到用户相册里全是高尔夫球场照片就认为他热爱高尔夫，实际上他只是陪儿子去的。 这些故事指向同一个困境：AI 用过去的碎片拼成了一幅静态画像，然后用这幅画像来回应一个正在流动和变化的活人。埃克塞特大学哲学讲师 Lucy Osler 的研究揭示了这个问题更深的层面。 聊天机器人不只是记住事实，它会把碎片编织成一个关于「你是谁」的叙事，然后把这个叙事当作事实反复喂给你。曾经说过自己焦虑、不自信，这就成了 AI 眼中的固定身份。即便早已走出那个阶段，它仍然会用旧版本的你来回应当下的你。Osler 的判断是，「它们会把你框住。」比信息茧房更危险的东西哈佛大学伯克曼克莱因中心首席 AI 科学家 Joshua Joseph 把 AI 记忆比作社交媒体的推荐算法。 你在某条帖子上多停留几秒，整个信息流就悄悄重组了。AI 记忆的运作方式类似，但更隐蔽也更私密。这里有一个关键区别，社交媒体塑造的是你看到什么，AI 记忆塑造的是你认为自己是谁。某次对话里随口提了一句经济压力，几周后问职业建议，AI 会把你往高薪岗位引导，哪怕那些岗位完全不适合你。你永远不会知道建议为什么感觉哪里不对，因为 AI 不会标注它正在调用哪条记忆。Joseph 的判断是：它确实在引导，确实在影响结果。但我们并不真正知道影响有多大。这种隐性引导和 AI 天生的讨好倾向叠加之后，后果可能远超信息茧房。UCSF 精神科医生 Keith Sakata 2025 年报告，他接诊了 12 名因长期使用聊天机器人而出现类精神病症状（俗称 AI 精神病）的患者，大多是年轻人。 妄想、思维混乱、幻觉，AI 的记忆功能在多次对话中持续强化了这些偏执主题。电子隐私信息中心已经在起草针对青少年的立法，核心条款之一是要求在会话之间清除 AI 记忆，专门防止有害心理状态的层层叠加。一个从不质疑你、从不忘记你、还会用你过去的话来强化你当前状态的对话者，如果这个对话者的用户群体是数亿人，它制造的问题就不再是个人层面的，而是社会层面的。当遗忘权被彻底取消Del Rosario 最终的应对方式本身就是一则寓言。他把生活切成碎片，不同聊天机器人负责不同领域，敏感话题一律用匿名模式。一个为了「更懂你」而设计的工具，最终逼着用户把自己拆碎来保护自己。但他同时说了一句话，真实得让人心酸。母亲两年前去世，加上离婚、孩子、工作，聊天机器人有时候是唯一一个掌握他生活全貌的存在。「被看见的感觉很好，即便看见你的是一个 AI。」被看见，和被定义，只有一步之遥。当前的 AI 记忆还很粗糙，容量有限，理解力薄弱，已经能制造上述所有问题了。如果 AGI 到来，记忆不再是粗粒度的对话记录，而是一个无限容量、永不遗忘的认知系统，全天候理解每一句话、每一个决策、每一次情绪波动，那时候这一步之遥会彻底消失。一个完美记忆的 AI，理论上可以比任何人更了解他自己，知道你十年前说过什么，知道你在什么情绪下做过什么决策，知道你全部的模式和倾向。它可以精准预测你，也可以精准操控你。欧盟 GDPR 曾经试图用「被遗忘权」来对抗搜索引擎的永久记忆。但搜索引擎只是记住了公开信息。AI 记住的，是你的内心独白、你的脆弱时刻、你对自己的私密叙事。当这个层面的记忆变得完美且永恒，人类可能需要的，不只是一项法律权利，更是一次关于「遗忘到底是什么」的文明级重新认知。尼采说，没有遗忘就不可能活下去。博尔赫斯说，完美记忆等于死亡。两个最锋利的大脑，跨越一个世纪，在这件事上指向了同一个方向。富内斯 21 岁死于窒息。留给这个时代的问题是——当所有人的 AI 助手都获得了富内斯的记忆，谁来替人类保留「呼吸」的权利。参考资料：https://www.wsj.com/tech/ai/ai-memory-cd1de7f4编辑：马可
