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在人形机器人热潮中不走寻常路，非夕首创自适应机器人并快速商业化 打开百度APP畅享高清图片 在今年2025年外滩大会上，最火爆的展台之一，是一个充满温馨的场景。人们排着长队，等待机器人的按摩。只见一只灵巧的“手”在体验者背上来回按摩，指柔、指拨、掌揉……力道准确，犹如一位资深按摩师。 这只会按摩的“手”，来自独角兽企业非夕科技（简称“非夕”）。企业展示的，就是人形机器人从“形似”到“神似”的关键一环——像人一样的“触感”。 靠着仿人化的力量控制技术，这家成立不到十年的公司高速发展，营收连续三年每年实现2到3倍的增长，预计今年将达到5亿元。当所有人将目光投向人形机器人，非夕科技却保持冷静，走上一条更具挑战、也更务实的商业化之路。 2025外滩大会上，非夕自适应机器人化身按摩师。海沙尔摄 首创自适应机器人 2016年，四个怀揣梦想的年轻学者在斯坦福大学相聚，因为共同的兴趣，一拍即合决定创业。同年，其中一人回到上海交通大学任教，于是四人团队便在闵行扎下了根，创立了非夕。 那时候，由于国内制造业开启大规模数字化转型，产业对工业机器人、协作机器人的需求大幅上升，节卡、傲博、越僵等知名的国产协作机器人企业纷纷崛起。但创立之初的非夕却选择了一条不同的道路，即通过AI技术增强机器人力控能力，赋予机器人仿人化能力。 在当时，AI浪潮还未兴起，全球范围做AI+机器人的公司寥寥无几。对创业者来说，这既意味着更广阔的潜能，也意味着漫长的试错道路。 在最开始的四年里，非夕主要融资都用于研发，积累了大量的专利技术。2019年，非夕才对外公开技术成果，在德国汉诺威工业博览会中，发布了行业内首款自适应机器人“拂晓”。 在外观上，非夕“拂晓”机器人虽然和协作机器人十分类似，但力控能力却大大增强：协作机器人强调的是安全、易用，并搭载视觉识别系统，形成高度灵活、精准抓取的机器人，工作的本质还是在位置精度的控制上；自适应机器人则是将视觉识别、工业级力控和人工智能技术融于一体，让机器人不仅能靠“眼”观察来行动，还能像人一样，眼与手、脑配合完成复杂的动作，从而实现柔性应用，大幅增强生产力。 换句话说，精准的力控能力和AI响应赋予了机器人“触感”。 当前，行业中AI机器人大多具备“视觉”“听觉”，如果加上“触感”这一维度，能大大增加机器人处理复杂应用场景的能力。非夕科技副总裁胡晓平介绍，现在非夕机器人已经进入到3C电子、汽车制造、食品加工、生活服务等实际商业场景中，近三年业务量都呈现2到3倍的增长。 非夕拂晓Rizon机器人。海沙尔摄 人形机器人并不是终点 当下人形机器人产业备受关注。既然非夕的自适应技术注重“仿人化”能力，那为何不直接做大火的人形机器人呢？ 胡晓平一语道破关键：“仿人化的本质是提取人类的能力，而不是复制人的外形。” 这正是非夕与众不同之处。过去多年来，无数机器人项目都是先打造出了人的形态，但却并不具备在真实世界完成任务的能力，苦于成本高昂和应用场景匮乏，大部分项目只能终止。而非夕恰恰相反，先开发机器人需要的“手感”“巧劲”等能力，找到落地的应用场景，再去适配需要的形态。 就拿按摩应用来说，这是一个和人体近距离接触的场景，机器人如果力量控制不到位，手臂就算做得再精致，也有可能会伤到使用者。非夕开发的自适应技术，可以让机器人自动贴合人体曲线，根据按摩对象身体的穴位、软硬，动态调整接触力度，避免因按压不当导致按摩对象的不适。 “人形机器人的确很重要，但人形机器人未必是机器人行业的最终形态。”胡晓平认为，对于机器人行业来说，具备操作能力、能够实现应用价值的机器人都是好的，不论它们以什么形态出现。 也正是因为对应用落地的坚持，非夕机器人的商业化之路走得越来越顺畅。“拂晓”机器人发布后，非夕受到越来越多的关注，连续获得多轮融资。2025年6月，非夕官宣已完成C轮融资，涉及融资金额亿级美元，包括咏归基金、广发信德、洪泰基金、华控基金、高榕创投、毅园投资等投资机构。 公司副总裁胡晓平介绍，这一轮融资将被用于提高产能、新品研发等事项。2025年非夕机器人产能预计在2000台左右，2026年机器人产能预计将增长至4000台左右。 在2025年世界人工智能大会上，非夕与其孵化企业穹彻智能一同参展，双臂力控平台AICO-2现场完成开柜、舀挖、清洗的全流程冰淇淋制作 自主技术引领行业发展 当然，任何一个“首创”的概念，背后都需要大量的投入。自成立开始，非夕就一直聚焦研发，近三年研发投入占比平均保持在40%左右。就在这几年里，非夕逐步完成了底层传感器、伺服系统、电机、机器人操作系统、AI系统等不同层面技术的自研，并完成供应链的高度国产化。 一家机器人企业在零部件上下功夫，非夕有自己的考量。胡晓平坦言：“这段路是逃不过的。”由于非夕打造的自适应机器人技术路线与传统工业机器人完全不同，这就导致很多传统工业机器人的供应链无法平移过来。为了更好地适配新技术，非夕只能自研。 也正是因为自研，让非夕突破了国外供应链的束缚，打破了国外机器人公司在高端机械臂领域的垄断。截至2025年9月，非夕已经申请了500多项知识产权。 在软件上，非夕机器人重构了软件控制系统，自主开发独有的力控算法，将控制效率提升一至两个数量级，使机器人能迅速对环境变化和任务需求做出反应。 在硬件方面，非夕自主研发的力矩传感器与六维力传感器，实现了0.03牛的超高力感知精度，这是业界领先的感知水平，几乎达到人类指尖的敏感度。哪怕把一颗毫米级的螺丝钉放在机器人手上，机器人也能立刻感知到。 去年年底，非夕还参与起草和发布了国内首个《机器人自适应能力技术要求》国家标准，带动了自适应机器人领域的发展。非夕将始终专注研发最先进的仿人机器人及人工智能技术，并让这些应用走到更多场景中去。 原标题：《在人形机器人热潮中不走寻常路，非夕首创自适应机器人并快速商业化》 栏目主编：孟群舒 本文作者：解放日报 吴丹璐
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马斯克不是在开玩笑，而是当成了此生最大使命在执行 【文/观察者网专栏作者 心智观察所】 2025年11月19日，美沙投资论坛上，马斯克和黄仁勋这两位科技圈重量级人物，展开了一场精彩的对谈。 马斯克在谈及未来就业时，大胆预测，从长远来看（他将其定义为大约10到20年），工作将成为可选项。他将未来的工作比喻为“做运动、玩电子游戏，或者像在后院种菜”——虽然做起来更困难，但人们纯粹因为喜欢而选择去做。他强调，AI和人形机器人的普及将“实际上消除贫困”，认为这是让每个人都变得富有的“基本上唯一的途径”。 他援引他最钟爱的科幻小说——伊恩·M·班克斯（Iain Banks）的《文化》系列来佐证其观点。他建议人们阅读这套书，以了解“一个可能的积极AI未来是什么样的”。他指出，在这部作品中，“货币不再存在，变得无关紧要”。马斯克推测，随着AI和机器人技术的持续进步，“货币将在未来的某个时候停止相关性”。他承认，虽然电力和质量等基本物理要素仍将是限制因素，但货币的概念最终将不再重要。 黄仁勋对AI带来的生产力飞跃表示认同，但他认为在短期内，每个人的工作内容都会发生变化。他指出，AI使得过去那些“平凡的、费力的或非常困难的事情”变得非常简单，从而极大地提高了生产力。他以放射科医生为例，反驳了AI会立刻导致大量失业的担忧。他解释道，尽管人们曾预测放射科医生会是第一批被淘汰的职业，但实际上，由于AI提高了他们处理图像的效率，他们现在反而“有更多时间研究更多模态的图像，花更多时间陪伴病人”，因此招聘的放射科医生数量更多了。黄仁勋认为，通用技术的进步总是对人类和全球产生了净正向影响。 两位大佬都将AI视为一种基础设施。黄仁勋解释说，AI将渗透到“每个公司、每个行业、每个国家”，其基础性使其成为基础设施的一部分。他进一步指出，计算正从过去的“基于检索”模式转向“生成式”模式，这意味着内容需要实时、基于上下文生成，因此，全球将需要“AI工厂”来满足这种实时生成内容的需求。 马斯克则将目光投向了太空，提出了一个关于AI计算未来迁移方向的激进观点。他认为，在接下来的四到五年内，进行AI计算的最低成本方式将是通过太阳能驱动的AI卫星。他解释说，地球上的AI计算受到巨大的电力生成和散热限制。他估算每年300吉瓦的AI计算需求，相当于美国年均用电量的三分之二，这是地球难以承受的。但在太空中，这些限制得以解决：那里有持续的太阳能，不需要电池；冷却也只需辐射散热；且太阳能电池板的成本更低，因为它不需要玻璃或框架。他将AI在太空中的计算描绘为“梦想”。 在对话的最后，黄仁勋被问及关于“AI泡沫”的担忧。他以自信的方式回应称，当前计算科学的基础正在发生转变，从通用计算转向加速计算，从推荐系统转向生成式AI，因此，对“革命性代理式AI”的投入不仅是合理的，而且“比你想象的要少得多”。 马斯克则以一种哲学式的提醒结束了讨论，他强调文明并不总是有上行弧线，历史表明文明有其生命周期。他认为，人类不应将文明的持续进步视为理所当然，需要付出努力来确保“文明拥有一个强大的上行弧线”，朝着一个更美好的未来迈进。 为什么马斯克又一次谈到班克斯？ 马斯克确实是把班克斯的小说当成了此生最大使命在执行的人。他不是在开玩笑，他是认真的。 很可能没读过《文化》系列小说的黄仁勋，显然Get不到马斯克的点。 在苏格兰作家伊恩·M·班克斯笔下，有一个叫“文化”（The Culture）的星际文明，那是他从1987年到2012年陆陆续续写出的十本小说里反复描摹的世界。这个文明没有金钱、没有贫穷、没有强制劳动，人们想换性别就换，想在体内分泌什么药物就分泌什么，想活几百年就活几百年，而真正掌管一切的，是那些超级智能——班克斯称之为“Minds”的船载或栖居地AI，它们幽默、任性、强大到近乎神明，却又对人类怀着一种近乎宠溺的保护欲。 班克斯自己是个公开的社会主义者，他把“文化”写成一个极端的后稀缺乌托邦：物质无限丰裕，权力彻底去中心化，所有稀缺性都被技术彻底抹平，剩下的只有自由、艺术、游戏、性爱、冒险，以及偶尔对落后文明的隐秘干预。 埃隆·马斯克第一次读到这些书的时候，大概是2013、2014年左右。从那以后，他就把“文化”系列当成自己心目中“最接近最优的AI未来图景”。他不止一次在推特上说：“如果要选一个对未来最贴切的科幻描绘，那就是伊恩·班克斯的《文化》系列。” 他甚至把自己称为“班克斯描述的那种乌托邦无政府主义者”。SpaceX的无人机船取名“Of Course I Still Love You”“Just Read the Instructions”“A Shortfall of Gravitas”，全是书里那些超级AI飞船的名字；Neuralink的“neural lace”概念，也直接来自班克斯书里人类与AI无缝连接的神经蕾丝。 他最近几年反复提到的那个终极愿景——“AI和机器人带来极端物质丰裕→工作变成纯粹爱好→货币最终无关紧要→人类进入类《文化》式后稀缺社会”，几乎就是把班克斯的小说设定翻译成了现实时间表。 有趣的是，马斯克真正着迷的并不是“文化”系列里最炫酷的太空歌剧部分（虽然他也爱），而是班克斯对“丰裕之后人类意义何在”这个问题的处理。在《玩家》（The Player of Games）里，文化公民已经无所事事到极致，他们把生命耗费在无比复杂精妙、耗时数百年的游戏里，只为了体验一点点“意义感”；在《使用武器》（Use of Weapons）或《表面细节》（Surface Detail）里，班克斯又毫不留情地展示：即使在丰裕里，人类依然会带着旧有的创伤、权力欲、暴力倾向。 马斯克读到的却是更纯粹的一面——他把Minds视为“仁慈的神”，把极端丰裕视为人类解放的终点。他在2024、2025年反复说的话，几乎就是把《文化》里的设定压缩成一句话：“再过10-20年，工作会变成可选，货币会变得没用，就像班克斯写的那样。” 《颠倒》（Inversions）是“文化”系列里最不典型的一本。它表面上完全没有出现“文化”两个字，也没有Minds、也没有巨型轨道栖居地，而是发生在某个中世纪水平的行星上，两个来自高度文明的陌生人（读者渐渐猜到他们是“文化”特工）隐姓埋名干预当地政治与医疗，一个化身宫廷医生，一个化身保镖。 整本书像是一出黑色幽默的宫斗剧，充满了拷问、阴谋、性、暴力，却又始终带着班克斯招牌式的温柔讽刺。这本书真正迷人的地方在于，它展示了“文化”那种超级文明在面对落后社会时的真实态度：他们不殖民、不征服，只暗中推一把，让历史少流点血，让医生多救几个人，让暴君早点倒台。他们觉得自己有道德义务去“改善”，却又极端厌恶被发现、被崇拜。班克斯在这里把“文化”的傲慢与善良同时写到了极致。 马斯克很少单独提起《颠倒》，但他推崇整个系列时，实际上推崇的就是这种“仁慈干预主义”。他把xAI的使命定为“理解宇宙”，把Tesla Optimus的目标定为“让人类摆脱重复劳动”，把星舰的目标定为“让人类成为多行星物种”，这一切的终极理由都是：把人类带到一个不再为生存所困的阶段，让我们终于可以像“文化”公民那样，把生命用来做真正有趣的事——探索、创造、玩游戏、谈恋爱、发呆。他真正害怕的，不是AI失控，而是AI发展得不够快，导致人类继续困在稀缺、竞争、战争的旧循环里。 所以当2025年他站在各种论坛上说“货币即将变得无关紧要”“工作即将变成爱好”“我们会迎来全民高收入而非基本收入”时，听众常常觉得他在做白日梦，只有读过班克斯的人才会猛然意识到：他不是在预测未来，他只是在复述自己最爱的科幻小说而已。他只是把班克斯写在纸面上的乌托邦，当成了自己此生必须兑现的工程图纸。 区别在于，班克斯写完十本就去世了，他带着一点苏格兰人的宿命感，知道人类可能永远不会真正抵达那个完美乐园，总会在丰裕里重新发明出新的痛苦。而马斯克相信自己能把小说变成现实。他把Optimus机器人称为“通往《文化》式的丰裕的钥匙”，把Grok称为“向着Minds迈进的一小步”。他甚至愿意赌上自己的全部声誉和财富，只为把班克斯笔下那个遥远星际的玩笑，变成人类真实的终点站。 这就是最耐人寻味的地方：一个终其一生写社会主义乌托邦的苏格兰左派作家，成了地球上最富有的资本主义冒险家心目中的灯塔。而那个灯塔照亮的，恰恰是资本主义最极端的自我否定——当丰裕真正到来，资本本身也将变得没有意义。 班克斯如果活着，大概会一边喝酒一边苦笑：原来我写了一辈子反乌托邦的乌托邦，最后却被一个亿万富翁当成了商业计划书。 但谁又能说，这不是最班克斯式的结局呢？ 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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“数据存储+处理器”才是AI大脑 11月19日，华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰发表《智能始于数据，共迎AI时代数据存储产业新机遇》的主题演讲。 主办方供图11月19日，2025数据存储产业大会在广州召开。华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰发表题为《智能始于数据，共迎AI时代数据存储产业新机遇》的主题演讲，系统阐释了AI时代数据存储产业的新定位、新趋势和新机遇。 未来数据存储将沿着六个方向演进 在AI和数字经济加速发展的背景下，全球正步入“数据洪流奔涌”的时代，数据规模呈爆发式增长，对存储与处理能力的需求由线性走向指数级攀升，IT架构也正在从“以算力为中心”向“以数据、以存储为中心”迁移，数据存储能力被普遍视为数字经济的关键底座。周跃峰表示，智能始于数据。AI时代下，数据从记录载体加速转变为信息与知识，直接赋能于AI训练与推理，推动人类文明不断前进。“正因为如此，存储创新在AI时代变得更加重要。”他认为，未来数据存储将沿着六个方向演进:一是追求极致性能，以更大带宽、超高IOPS和微秒级时延匹配多轮对话、长文本推理等AI负载；二是提升可扩展性，通过EB级横向扩展和DPU驱动的纵向扩展，实现“近存计算”；三是强化数据编织能力，以统一数据空间打通多地域、多模态数据；四是增强数据韧性和内生安全，让存储成为主动防御的最后一道防线；五是从“存数据”迈向“存知识、存记忆”，演进为AI数据平台；六是顺应冷数据“升温”的趋势，打造经济高效的新型温数据存储体系。 存储产业链国产化程度显著提升 当前，在国家战略层面，已将数据存储能力明确纳入新型基础设施体系，强调数据存储能力即“存力”，正与算力、运力、电力协同融合，成为支撑先进计算和数字经济高质量发展的重要底座。周跃峰认为，AI时代，数据存储将不再是传统意义的存储，而是需要发挥“记忆”和“以存强算”的作用，与处理器深度协同，构建“数据存储+处理器”的体系，共同塑造具备自我学习与思考能力的AI大脑。因此，必须全面提升存储产业的战略地位，为AI发展提供更强支撑，助力我国迈向“AI强国”。回顾产业发展历程，周跃峰指出，20余年来，在产业界的共同努力下，我国存力规模已达1680EB，存储产业体系初具规模。从整机、软件、操作系统、存储介质到芯片，存储产业链持续健康发展，整体国产化程度显著提升，在多个环节具备引领全球IT产业发展的潜力。“目前来看，HDD机械硬盘作为当前温数据的主流存储介质，却是存储领域唯一尚未实现国产化的一环，因此，新型温数据存储创新将成为破题关键。”周跃峰表示，华为愿继续履行引领者职责，与产业伙伴共创数据存储新未来，让数据存储成为我国科技创新的新名片。 采写:南都记者 程洋
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苹果新研究：AI不听录音，凭文本描述能零样本识别洗碗等12种活动 IT之家 11 月 22 日消息，科技媒体 9to5Mac 昨日（11 月 21 日）发布博文，报道称在最新公布的研究报告中，苹果指出大语言模型（LLM）可通过分析音频和运动数据的文本描述，精准识别用户活动，未来可能会应用于 Apple Watch 上。这项名为“后期多模态传感器融合”（Late Multimodal Sensor Fusion）的技术，主要结合 LLM 的推理能力与传统传感器数据，即使在传感器信息不足的情况下，也能精确判断用户正在进行的具体活动。研究的核心方法颇具新意。大语言模型并未直接处理用户的原始音频录音或运动数据，而是分析由专门的小型模型生成的文本描述。 具体来说，音频模型会生成描述声音环境的文字（如“水流声”），而基于惯性测量单元（IMU）的运动模型则会输出动作类型的预测文本。这种方式不仅保护了用户隐私，还验证了 LLM 在理解和融合多源文本信息以进行复杂推理方面的强大能力。为验证该方法，研究团队使用了包含数千小时第一人称视角视频的 Ego4D 数据集。他们从中筛选出 12 种日常活动，包括吸尘、烹饪、洗碗、打篮球、举重等，每段样本时长 20 秒。随后，研究人员将小模型生成的文本描述输入给谷歌的 Gemini-2.5-pro 和阿里的 Qwen-32B 等多个大语言模型，并测试其在“零样本”（无任何示例）和“单样本”（提供一个示例）两种情况下的识别准确率。测试结果显示，即使没有任何针对性地训练，大语言模型在活动识别任务中的表现也远超随机猜测的水平，其 F1 分数（衡量精确率和召回率的指标）表现优异。当获得一个参考示例后，模型的准确度还会进一步提升。 这项研究表明，利用 LLM 进行后期融合，可以有效开发出强大的多模态应用，而无需为特定场景开发专门模型，从而节省了额外的内存和计算资源。苹果公司还公开了实验数据和代码，以供其他研究者复现和验证。
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谷歌宣布新功能 允许 iPhone 和安卓用户之间共享文件 谷歌今天宣布了一项新的跨平台功能，允许 iPhone 和安卓用户之间共享文件。iPhone 上的隔空投送和 Pixel 10 设备上的 QuickShare 为用户带来了全新的文件传输方式。 这项文件共享功能适用于包括 iPhone、iPad 和 Mac 在内的苹果设备，以及 Pixel 10、Pixel 10 Pro、Pixel 10 Pro XL 和 Pixel 10 Fold。谷歌表示，苹果设备用户需要将隔空投送的可见性设置为“所有人可见，持续 10 分钟”，才能接收来自 Pixel 10 设备的文件。启用此设置后，来自安卓用户的文件与来自 iPhone 用户的隔空投送文件看起来完全相同，都显示相同的通知和点击接收选项。谷歌表示，QuickShare 和隔空投送的互操作性采用多层安全设计，确保无论使用哪个平台都能获得安全的共享体验。它包含安全的共享通道、针对 Android 和 iOS 的内置平台保护，以及接收文件前必须获得对方同意的机制。设备之间的连接是直接的点对点连接，因此数据无需经过服务器。在双向文件传输过程中，Apple 设备或 Pixel 10 设备会显示对方的设备名称以进行验证。
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OpenAI：GPT-5模型正开始减轻科学家日常工作量 IT之家 11 月 21 日消息，OpenAI 官方昨天发布《GPT-5 科学加速报告》论文，展示科学家们如何在日常工作中使用 AI。 论文中写道，数学家使用 GPT-5 证明公式，物理学家们用来搞对称性分析，而免疫学家则用 GPT-5 来细化假设并设计实验。OpenAI 研究员 Noam Brown 表示，他否认“生成式 AI 只会简单复述互联网内容”的观点，他认为 GPT-5 等模型捕获了人类写作过程的完整谱系，而强化学习（Reinforcement learning）可以推动 AI 模型超越“复读”水平。他将 GPT 与谷歌的“阿尔法狗”（AlphaGo）下棋机器人做对比：阿尔法狗先学习人类棋谱，随后通过强化学习创造当时被视为错误但最终是正确的棋法。Noam 认为，真正的科学比下围棋复杂得多，虽然 AI 尚未超越顶尖科学家，但大语言模型已经在实际研究中作出有意义的贡献，他提出，未来科学领域可能会迎来类似围棋界的“黑 37 手”时刻。IT之家注：“黑 37 手”指的是阿尔法狗与韩国九段棋手李世乭在 2016 年 3 月第一局比赛中的第 37 手落子，当时阿尔法狗执黑，在上方第 5 线靠近星位的位置下了第 37 手，这一举动被当时的职业选手认为极不合理、违背常规棋理。然而，随着棋局进行到后场，这一招却成为全局制胜的关键，它证明了 AI 拥有创造性思考能力，它不只是模仿人类下棋，而是计算和探索了人类未曾想到的路径，代表 AI 能创造新知识，而不是照搬旧知识。回到正文，GPT-5 的明显强项之一是，帮助研究人员找到被大量出版物和术语变化掩盖的相关论文，最终实验证明 GPT-5 能在数秒内生成完整证明，而对比之下，英国数学家蒂莫西・高尔斯需要一个小时以上才能完成同样的推理任务。在生物学中，研究人员通常会问 GPT-5：某化合物为何会导致某种表现型，最终 GPT-5 可以提供合理的因果链和实验关系。同时 GPT-5 还可以扮演一名“技术批评者”，分析实验可能失败的原因，但并非在所有场景中都有效，有时 GPT-5 需要质疑后才会自我纠正，但这一过程可为科学家提供有价值的洞察。不过 GPT-5 并非完美，它并未解决版权归属和原创性问题，有时候还会夸大不完整性结果，并且存在“偏科”现象，在数学、理论物理、算法等形式化学科上表现得比其他学科更好。总体来说，科学家已经使用 GPT-5 处理实际科研任务，存在实用性但并未突破常规，同时人类仍然主导绝大部分研究方向与审查。
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OceanBase杨冰：AI拐点来临，我们要如何打造“世界级数据库”？ 11月18日，2025 OceanBase年度发布会在北京召开。作为官宣“DataxAI”后的第一年，OceanBase在这次大会上集中释放了他们对于AI原生数据库的思考，以及面向AI的一系列技术和产品。我们在现场看到了OceanBase首个一体化融合版本4.4版本的正式发布，以及面向AI的seekdb数据库的发布，与此同时，我们也看到了基于混合搜索的PowerRAG智能文档解析框架、PowerMem分层记忆架构的开源。OceanBase CTO杨传辉说，“数据库领域技术范式已经从原来应用服务，慢慢延伸到AI服务，这其中，混合搜索正在成为AI原生数据库的‘分水岭’。”OceanBase CEO杨冰说，“AI时代，让我们离‘世界级数据库’的梦想更近了一些。” 01 正确性很重要作为OceanBase的十五周年年度发布会，今年的发布会有些不同。我们在现场看到，在上午的主论坛上，OceanBase这次是率先将客户请上了台，分别由高德地图、平安人寿、爱奇艺、中国联通等各领域代表分享他们的数据库应用历路、数智化转型经历，以及OceanBase为这些企业在业务上带来的变化。以如今火爆的视频行业为例，每部视频上线都会经历立项、预算、宣发、拍摄、生产、编解码运营、上线，以及在线售卖这样复杂的过程，以往长视频时代，一年会有上百部视频上线，而随着短视频的兴起，每年上线的视频数量从上百部一直飙升到了上万部。为了支撑如此庞大的新业务需求，就需要在技术上寻求突破。这些问题，也正是负责中台产品研发的爱奇艺高级总监张冲需要思考的问题。张冲在大会上指出，爱奇艺在2011年上线的会员产品中的卡券，在过往14年里经历了五个大的版本迭代，已经累计拥有百亿规模数据量，形成了复杂的技术架构。例如，当时在爱奇艺的数据架构中，TP业务基于MySQL，AP业务则是基于Elasticsearch，在数据流服务中需要经历MySQL到Elasticsearch（ES）的准实时同步，甚至也需要进行定期任务归档清理，也是由此，这套数据架构中的每个节点都需要投入大量的精力进行维护。 据张冲透露，“在这套数据架构中，整个技术需求带来的带来的投入占比最高甚至超过了整个产品研发投入的80%。”大量数据同步维护需要额外的RMQ等非必要组件，准实时性分析延时达到分钟级，统计分析准确率低，ES清理归档代价较高、Reindex开销较大，这一系列业务痛点，让爱奇艺在进行第六代卡券研发时，希望可以有一个TP、AP一体化，不需要花精力去处理异构数据，可以尽量少依赖底层的湖仓这类重型产品，同时又可以实现降本增效的数据库产品。张冲当时在进行市场调研中发现，OceanBase的数据库产品天生具备TP、AP融合的一体化特性，通过多副本原生分布式形态，又可以很简单地实现从同城双活到异地多活的架构升级，于是决定面向OceanBase进行数据迁移。在AP业务经过全量表由ES到OceanBase集群迁移后，AP业务实现了秒级延时，存储压缩高达75%，整体TCO也下降了60%；在TP业务经过MySQL向OceanBase集群迁移后，不仅实现了存储的弹性伸缩，TP业务存储成本也下降了80%。如今爱奇艺的第六代卡券技术架构更简单了，简单到只有计算和存储，这其中，高并发、高可用、数据治理、低成本等方面的技术复杂性都被浓缩到了OceanBase一体化产品中。 爱奇艺基于OceanBase的技术转型，只是OceanBase这些年通过技术工程化优势服务产业的一个缩影。回顾过去十五年，杨冰特别强调的是两个关键词，一个是工程化，一个是正确性。就工程化而言，杨冰指出，数据库是一个非常复杂的系统，所有复杂系统对工程化要求都很高，既需要有优秀的顶层设计，又需要基于原子化结构一层一层向上搭建，每一部分的原子化都要足够简单、足够可靠。OceanBase研发团队正是基于这样的理解，从最基本的原子化结构，将数据结构、基础算法等基础单元打磨好后进行有机结合，由此支撑起这样一套复杂的系统。就正确性而言，则是自成立之初就刻在了OceanBase团队骨子里的文化基因。早期脱胎于阿里集团和蚂蚁集团的OceanBase，本就需要具备金融级稳定性，在2015年前后完成核心业务替代过程中，花费了大量精力在干“正确性”这件事——当时在数据库应用过程中，但凡涉及数据转移，OceanBase团队都要进行主备之间或多个副本之间的数据校验。据杨冰透露，“为了解决‘正确性’问题，OceanBase代码中，有50%以上的代码都在做容错或异常处理，这在生产级系统中是罕见的。”正因如此，“不相信任何硬件和软件，只相信自己，”成了OceanBase内部一条延续至今的铁律，也成了OceanBase可靠性、稳定性的基础。 02 AI原生数据库，OB的设计思路2025年4月27日，OceanBase正式对外发布了DataxAI的战略，人工智能由此被写入OceanBase企业战略中。那么，在过去这一年里，OceanBase有打造出怎样的AI数据库产品？seekdb，正是OceanBase给出的答案。 seekdb是OceanBase在这次大会上首发的开源数据库产品，准确来说，是AI原生数据库产品。杨冰在大会上指出，“seekdb不是传统数据库的功能叠加，而是专为AI时代重构的AI原生数据库，它继承OceanBase的代码和设计理念，更轻量、更敏捷，目标是成为大模型与私有数据融合计算的‘实时入口层’。”在会后接受媒体采访时，杨冰对于这一产品还给出了一个形象的比喻，“OceanBase数据库会用增程式方式逐渐将AI能力不断加进来，而seekdb更像是纯电动化方式，以AI原生方式更快速、轻量化探索AI原生数据库的可能性。”据悉，seekdb支持向量、全文、标量及空间地理数据的统一混合搜索，深度融合了AI推理与数据处理，并兼容Hugging Face、LangChain等30余种主流AI框架，开发者只需要三行代码，就可以快速构建知识库、智能体等AI应用。 本质上，seekdb可以称得上是OceanBase一款战略级产品，一款为了加速面向AI创新，面向开发者打造的一款AI原生的混合搜索开源数据库。在这款产品背后，还藏着OceanBase一个更大的野心——定义AI原生数据库。就AI原生数据库，杨传辉给出的定义是，“面向Agent多模混合搜索数据库。”杨传辉在大会上指出，“在AI时代，数据库除了要处理结构化数据，还需要更多去处理半结构化，甚至无结构化的数据，数据库除了是做关系模型，还需要做Json处理半结构化数据，或者针对无结构化数据建立各种语义索引，例如向量索引、图索引、全文索引等，这就需要我们有一套基于结构化、半结构化，以及无结构化数据的各种索引之上的混合搜索引擎。”正因如此，杨传辉认为，“向量数据库只是AI数据库的初级阶段，能否支持混合搜索将会成为AI数据库的‘分水岭’。”不过，在AI时代，数据库既有变迁，也有不变。杨传辉认为，“变的是面向Agent的多模混合搜索复杂的出现，不变的则是一体化架构带来的核心技术能力。” 杨冰在大会上同样指出，一体化数据库依然会是未来构建企业面向AI时代的数据架构的数据底座。这样的一体化被杨冰拆解为三个方面：一体化架构，从单机分布式到多云原生，满足AI应用快速迭代；一体化存储，从结构、半结构到非结构化数据，支持AI多模数据存储；一体化负载，从数据生产、分析到混合搜索，支撑AI原生多元负载。实际上，基于这样理念打造的，不仅仅是seekdb，还有此次大会上正式对外发布的OceanBase首个一体化融合版本4.4版本。 杨传辉在会后接受媒体采访时告诉我们，“seekdb是基于Apache2.0，采用全开源模式和开源社区的开发者们一起快速演进、快速探索的AI原生数据库，seekdb会快速迭代出很多AI原生功能，这些功能OceanBase也会很快地进行跟进。”此外，同样是在这次大会上，围绕多模混合搜索数据库，我们看到OceanBase发布了一系列配套产品，这其中既有PowerRAG、PowerMem这样的配套工具，也有MaaS平台、OceanBase AI Stack智能一体机。这一系列技术、产品和解决方案，构成了OceanBase面向AI原生数据库的全栈AI初步探索。03 借力AI，走向全球在OceanBase十五周年之际，我们发现，OceanBase开始加快全球化步伐。杨冰认为，要全球化，必然要做好三件事：经历世界级挑战、得到顶级客户的认可、在全球主流市场持续拓展业务。这三件事，又恰巧与OceanBase的成长经历不谋而合。OceanBase出生之初面临的就是“双十一”这样世界级的难题，而在随后的发展过程中，OceanBase又从原本擅长的电商、金融领域，不断向交通、能源、医疗、人社、运营商等领域突破。例如，在高增长的智能制造领域，OceanBase服务了宁德时代的GMC电池指标系统升级，单次处理效率从2分钟缩短到30秒，让宁德时代电池电芯流转效率大幅增加； 再如，在汽车的实时分析场景，OceanBase服务了零跑汽车的“零小跑”营销系统升级，商机时效提升了20倍，解决了零跑汽车“数据查询时效”瓶颈。值得注意的是，OceanBase服务的这些中国TOP级企业，正在成为全球顶级玩家，这让这些企业背后的服务商OceanBase的能力开始在全球得到“认证”。与此同时，我们还看到，OceanBase在大力打造全球经销体系。据杨冰在大会上公布的数据显示，“2025年，OceanBase在专有云方面的收入已经有70%来自于伙伴，公有云方面的收入有30%来自于伙伴，并实现了300%的年增速。” 在此次发布会上，OceanBase还特别官宣了与用友的战略合作。杨冰告诉我们，“应用开发商生态对数据库来说非常重要，而用友在中国的地位类似全球市场中的SAP，通过这样的落地，能够让OB更广泛地渗透到更多的通用场景当中，实际上，我们也在和海外同类的ERP厂商在做对接。” 一边塑造全球品牌影响力，一边构建全球服务体系，据大会上公布数据显示，实际上，自2020年商业化以来，OceanBase全球客户数已突破4000家，连续五年年均增速超100%。这其中，OceanBase的技术和产品已深入金融、政务、通信、零售、制造、互联网等十余领域，服务覆盖16个国家和地区、60多个地域、240多个可用区。也是在这样的背景下，全球迎来了人工智能的时代拐点，在这个拐点来临之际，全球计算范式、数据能力经历着一场深刻的变革，这时，全球数据库产业将再次来到一个新起点。杨冰在大会上也特别指出，“AI时代，让我们离‘世界级数据库’的梦想又近了一些。”
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轻舟智航L4无人物流落地加速与浙江金邮达成合作 11月21日消息，据悉，继11月15日与奇瑞商用车达成战略合作后。11月20日，轻舟智航与浙江金邮供应链技术服务有限公司正式签署战略合作协议，共同推动L4级无人物流车在宁波的开放道路上实现规模化商用。 据介绍，双方将在宁波市“交通强国”试点工程框架下开展深度合作，共同推进无人物流车在宁波实现规模化应用，解决城乡末端配送成本高、高峰期运力不足等现实痛点，提升“中转场-驿站-末端”全链路运行效率。 根据规划，双方将于2025年内在宁波实现多条无人物流标杆线路的常态化运营，重点承接网点与驿站之间的货物收派与转运任务，并计划于2026上半年内投放数百台无人物流车，让无人物流从示范运营走向日常服务。（定西）
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谷歌AI生图工具更新：擅长“图文并茂”，几乎“以假乱真” 记者｜董温淑编辑｜高宇雷11月20日晚间，谷歌旗下图像生成工具Nano Banana 2更新上线。Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image） 在8月首次发布，之后迅速引起巨大反响，一度被誉为“最强图像生成引擎”。比如，此前爆火社交网络平台的“把自己做成手办”玩法，就是由Nano Banana提供图片生成服务。而本次升级，谷歌似乎正努力将这个工具从娱乐工具，进一步升级为效率与创作神器。据官方简介，Nano Banana 2（Nano Banana Pro）提供了更高的图像质量、更一致的编辑、更强的3D生成，以及针对复杂任务更深入的推理能力。全网实测结果也支持了这种效果描述。有网友在实测后讲道：“我已经分不清AI和现实了。”Nano Banana 2发布后，「电厂」也第一时间获取月度会员并进行体验。根据实测，模型新增的文字理解功能堪称惊艳，这也将图像生成模型的能力边界拓展至PPT等图文并茂的解释性图片生成。在诸多实例中，Nano Banana 2生成单张图片普遍消耗75积分（作为对比，Nano Banana生成图片消耗50积分）；Nano Banana 2的生成速度略慢于初代模型，不过仍能控制在半分钟内。“用一张图片解释人为什么会近视，绘本画风，图文并茂”，「电厂」首先输入了这一指令，结果显示Nano Banana 2生成了如下图片。可以看到，模型不仅遵循了画风等基础指令，还自主生成了近视成因的相关内容。 在“体现2025年华北地区粮食产量，PPT风格的汇报图片”的指令下，Nano Banana 2生成的图片中，分别标注出了华北地区各大省份的地理位置、粮食产量模拟数据等信息。用户只需修改数据，就能直接使用。 为了进一步体现Nano Banana 2相比初代模型的性能提升，接下来，「电厂」又分别对两代模型输入指令，对比生成结果。根据“用一张图解释三国鼎立的历史故事，水墨画风”的提示词，模型输出分别为： （上- Nano Banana 2生成结果；下- Nano Banana生成结果）可以看到，在两个生成任务中，Nano Banana 2模型生成结果以地图形式呈现，基本还原了魏蜀吴三国的相对地理位置，更符合现实情况，且在画作主体中并未出现错别字等问题；相较之下，初代模型对历史故事的理解更加“扁平”，并未体现地理位置，并且出现了大量错别字情况。换句话说，借助Nano Banana 2已经具备了对PPT、绘本等解释性图片内容的生成能力。此外在生成现实内容方面，Nano Banana 2也达到了“以假乱真”的效果。在“一张街角抓拍照，一位女士边走边手机打视频电话，路边有来往行人”的提示词下，Nano Banana 2生成的图片除了呈现来往行人、视频电话等核心要素，还自主增添了马路、斑马线、路边咖啡店等要素。 值得一提的是，图片右侧所生成的咖啡店，还“细心”地保持了中英文店名的一致“咖啡啡- COFFEE”，实拍照片感十足。面对漫画生成等创作任务，Nano Banana 2同样表现出合格的审美。以“四格漫画，展现高楼火灾时的合理逃生方式”的提示词为例，生成图片几乎可以直接打印作为消防知识普及海报使用。 谈及图像生成产品的“暗面”，市场的担忧普遍集中在人像版权滥用、DeepFake深伪黑产等问题，迄今市场尚未探索出明确的解决方案。本次「电厂」也用Nano Banana 2成功生成了各类“名人照片”。 （提示词：马斯克与黄仁勋在发布会上握手的照片） （提示词：男演员肖战身穿宇航服的照片）无论如何，AI图像生成将在内容创意、营销、设计等领域创造巨大价值已是不争的事实。Business Insights.最新报告预计，到2030年，全球AI图像引擎市场预计将增加至917.45万美元，2023年至2030年的复合年增长率达17.4％。而Nano Banana 2在用户群体中引发的讨论，也将成为谷歌在大模型市场多模态能力竞赛中的一大有利条件。11月18日晚间，谷歌新一代大模型Gemini 3完成更新。市场普遍认为，Gemini 3图像多模能力大幅提升 ，目前尚不清楚Gemini 3是否与Nano Banana 2底层能力互通。不过，Nano Banana官方网页中写道：“谷歌尚未正式宣布Gemini与Nano Banana的具体关系，（但）Nano Banana的性能和能力表明了，它建立在 Gemini人工智能家族的基础之上。”
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马云让我们“冲第一”！蚂蚁CTO回应灵光App爆火秘诀 智东西 作者 李水青 编辑 心缘 智东西11月21日杭州报道，上线仅三天，蚂蚁集团首款全模态通用AI助手“灵光”便跻身iOS免费工具榜第一、App Store总榜第七，成为2025年底最受瞩目的通用AI助手竞争者。 ▲灵光App迅速登顶App Store免费工具榜（图源：App Store）阿里巴巴创始人马云两天前刚现身蚂蚁园区，他对这款产品寄予厚望。蚂蚁集团CTO何征宇在采访中透露，马云期待这款产品能“往前冲第一”。而截至昨日下午，灵光App下载量已经突破50万，远超团队今年全年目标。在字节“豆包”、深度求索“DeepSeek”以及同时阿里系的“千问”等通用AI助手已有一定声量的背景下，蚂蚁这次推出的“灵光”有什么独特之处？又想要如何影响当下通用AI助手市场的格局？为了探讨这些问题，智东西等媒体昨日抵达杭州蚂蚁园区，与蚂蚁集团CTO何征宇、灵光负责人蔡伟进行了面对面交流。从产品基本面来看，“灵光”首批上线三大功能：“灵光对话”、“灵光闪应用”、“灵光开眼”。其开创性地在移动端实现“自然语言30秒生成小应用”，支持输出3D数字模型、音频、图标、动画、地图等全模态信息，并且交互“丝滑”。（《蚂蚁灵光App空降！太丝滑了，零门槛生成专属应用》 ） ▲灵光App拥有极简的视图（图源：灵光）而通过本次近两个小时的采访对话，我们对蚂蚁AI超级入口战略、灵光App设计理念及技术亮点以及整个通用AI助手赛道的产业趋势，都有了更深入了解，主要信息干货如下：1、马云内部表示期待“灵光”团队“往前冲第一”，并认为原定“年底20万用户”的目标“太低了”。2、开发“灵光”的是一支200多人的AGI“探索小组”，从研发到工程都在统一主轴下工作。3、不主动对标ChatGPT等竞品，“不认为对标是一个特别好的目的”，认为现在谈竞争为时过早。4、与豆包、DeepSeek打差异化，一大特色是“一句话生成应用”功能，定位普惠、低门槛，与Cursor等专业工具也形成差异。5、回应与“千问”的竞争：是共赴AGI的“战友”和“兄弟”，并用“沙漠中分路找水”比喻协同探索。6、“灵光”底层为多模型混合架构，采用了包括阿里“千问”及蚂蚁自研开源模型等在内的多个模型。7、业内首个基于全代码生成的产品，类似于从Email进化到Web，背后解决了代码输出量比文本高“五六倍”的膨胀率带来的流畅度挑战。8、认同“模型即产品”，明确灵光现阶段是“Save time”的“效率类”产品，主轴并非情感陪聊。9、承认产品存在不完美，但认为这是在“模型能力边界上创新”必须付出的代价，并相信会快速优化。10、蚂蚁支持几大AI助手的算力储备充足，AI Infra技术大大提高算力效率，“业务的成功掩盖了我们技术的光芒”。本次采访的主要速记内容如下，智东西做了不改变原意的编辑。一、关于蚂蚁AI超级入口战略：不对标任何产品，马云让“冲第一” Q1：前两天，马云先生出现在蚂蚁园区，他对这个产品有没有什么评价？答：马老师他那天来肯定不是因为“灵光”（笑）。然后他今天早上跟我聊的是希望我们要“往前冲第一”。我跟他说的是，我们本来也没这个期待，本来是准备玩一玩，年底到个20万用户，他说“这个目标太低了”。现在来看，我们昨天已经完成了年底目标。Q2：灵光APP与阿里千问App发布仅相隔一天，两者有什么联系？底层用的是千问模型吗？答：产品发布方面，我们确实没有约好。我们为什么会选18号？这是“灵光”自己算的，有了这么一个机缘巧合。灵光底层用了多个模型，也包括了千问，以及蚂蚁自研的开源模型。Q3：“灵光”有对标的产品吗，比如ChatGPT？是否会与“千问”或其他产品共同争夺“国民级AI应用”的头把交椅？答：我不认为对标是一个特别好的目的，它可能是你产品到一个阶段后的结果。从产品的角度，我更愿意用发展的思路向前去看，说现在的模型能力是什么？现在产品表达是什么？半年后模型能力能演进到什么程度？能够解决什么样的用户需求？我认为这个想法在AI时代是非常重要的。因为未来的若干年内，模型的能力依然在持续的演进，所以基于大模型的应用会是一个高速发展的市场，现在依然处在早期。首先短暂的第一名可能是没那么重要的，然后你去直接对标一个竞争对手也是没那么重要，甚至是错误的。其实这个理念在互联网时代、移动互联网时代已经反复的在不断地被验证。就跟当年各种短视频平台扎堆，还有产品一骑绝尘，后来抖音突然在某一年横空出世，并且在这几年成为一个国民级应用。本质上还是说这个赛道足够的宽广，给用户体验的提升空间非常大。在现在AGI时代，我们认为是一样的，这个赛道足够的宽广，然后模型的能力依然会有持续的很大的发展空间。我们要做的就是找准正确的方向，基于模型的能力向前看，一路狂奔。等我们奔到模型能力进展没有那么快的时候，再去回头看一看整个市场的格局是什么样的，有哪些竞争对手。Q4：具体聊一聊灵光App和千问App的竞合关系。有人说“灵光”和“千问”的发布，意味着阿里系打出“通用+垂直模型”的组合拳，对此你们是怎么理解的？答：我理解应该是共赴AGI的这种“战友”和“兄弟”的感觉。因为AGI的技术空间和市场空间都是巨大的，它也充满着不确定性。我经常打一个比方，就是说我在沙漠中要找水的话，我一定不会把所有人都派到一个方向走，一定是好几路一起去找，谁找到了大家一起分，应该是个这样一个逻辑。而且在很多的技术上，我们大家都比较开放，我们还开源了自研万亿参数模型；AGI时代就是开源开放时代，没有这种开放精神，大家都很难进步。Q5：为什么蚂蚁不再把AI嵌入支付宝，而单独推出一个灵光App？是如何与集团的其他板块去协同的？答：不是说不选择嵌入支付宝。支付宝下拉的“快捷访问”中的AI助手，其实还是运用了大模型技术，比如可以用下拉语音对话叫车。每一个产品最关键的是说要有产品主张，或者说你到底解决什么问题。这些东西已经在支付宝主端开始慢慢落地了，再单独发一个App的话大家感知可能没那么强。这又回到了第二个问题，就是我们很多技术已经慢慢扩散到蚂蚁的其他几大支柱产品，大家都会陆续看到新进展。Q6：你们短期内会有什么目标？比如20万下载量已经达到，下一阶段目标是多少？答：我们没有朝着什么对标去走，但我们希望被别人对标一下。20万下载量是一个指标，它不是目标。灵感的目标还是我们想成为一个开放性的、有主张的、大家能喜欢的用户产品。二、关于“灵光”产品技术亮点：定位效率产品而非陪伴，移动端“手搓应用”是特色 Q7：灵光App的产品差异化特色是什么？答：从产品特色的角度来讲，我觉得“闪应用”毫无疑问是一个非常有特色的能力。现在已经上线了两天，我们在观察用户行为的时候，发现很多用户会长轮次地用“闪应用”，这超出我们在上线前的预期——他们平均的在一个案例里修改达到6轮，其中有一个用户他连搓两个多小时，改了一百多次，做了一个应用。这是让我们非常惊喜的地方，因为至少验证它向某些用户实现了实实在在的Deliver（交付）。灵光App的“闪应用”是业内第一个把“手搓应用”真的做到移动端的产品。产品本身足够的新，虽然还不完美，但是对很多用户来讲，它解决了之前完全解决不了的问题，解放了很多人的一些生产力。 ▲用灵光App一句话生成“记账”和“云养猫”应用（图源：智东西）Q8：从3月立项到11月上线，团队是如何确定了现在的三大核心功能（灵光对话、灵光开眼、闪应用）？中间是否经历过艰难的取舍？答：在开始的时候，我们更多的是聊用户的价值和主张，功能是在讨论清楚价值之后在确定的。当时我们有两个判断，一是判断回合制的“主对话”方式，依然是一个天花板足够高、能够承载未来若干年模型能力发展的一种形式。所以就有了刚才的三大功能里面其中的两大——“问答“和“闪应用”。 “开眼”是说，除了这种回合制的交互之外，我们有没有实时的交互。其实人和人之间的交流大致也就分成这两种：一种是你来我往，一种就是面对面的交流或打电话实时交流。所以这种回合制的交互和实时交互，是我们对产品本身在交互层面的一些思考。 回到“闪应用”，选用过程其实相对更特殊一点。今年1月我们整体在做规划的时候，先出了一个视频Demo，然后当时就把这种类似的可交互的功能规划进去了。有一个有趣的小插曲，当时算法同学就看到设计同学在做这个视频，他就说你们做得太酷炫了，问这是用来干什么的？设计同学跟他说做的是你们下个季度的OKR，然后那个算法同学就对不做声了，默默的回到了座位。其实在那个时间点，我们也不知道这种实时可交互的方式，到底能不能够在一个10秒左右的时间生成一个像今天这样“闪电”般的的效果。但回过头来看，好像一切顺理成章。 在今年3月份的时候，这个事情没有那么的明朗，当时确定的是Coding能力很重要，并且这个能力在不断向前发展，但是到底能发展到什么程度？什么时候能达到用户满意的效果？其实这在当时有非常多的不确定性。但我判断这是在AGI时代的一个核心能力，就设下了这个方向。Q9：在进行快速研究时，灵光生成的内容排版清晰、可读性强。想请问，这类回答是否基于预设的呈现模板，还是主要由模型自身的生成能力驱动？答：这也是这一代的AI产品跟之前的很多产品最大的一个区别。我们不再需要靠预设模板去达到好的效果。甚至你看同一个问题，刷新重新问一下，他可能会呈现不同的优美排版，信息效率同样的高。 ▲灵光App生成的内容图文并茂、排版美观（图源：智东西）这里面的核心的是我们的产品主张。比如说对于信息的获取，我们有几个维度是非常关键的要求：多、快、好、新。就是信息要丰富，信息出来的时间要短，你不能等个一两分钟；然后信息要好，这个好包括基础准确性、阅读体验等。然后还有信息要新，比如今天上午发生的一些事情，我们中午去问就应该有相关的结果。所以在这样的产品主张的情况下，我们会把这样的主张去学到模型里面，然后同时给模型一定程度上发挥空间，同时尽量限制他的幻觉。在这样的情况下，我们才能做到相对丝滑的整体效果。它会更像一个人的回答。这里本质还是依赖很多模型能力跟算法。Q10：支付宝此前推出过“探一下”功能，“灵光开眼”在某些方面看起来也和“探一下”有共通之处，比如灵光也会分析场景里的精彩内容，然后实时呈现到画面之中。请问“灵光开眼”和“探一下”在技术实现或设计理念上，是否延续或借鉴了“探一下”的经验？答：“探一下”是我们团队去年的产品，它是在支付宝内的一个功能。它的功能是当我看到一个场景，给它拍张照，它会针对这个照片进行一些分析，这是我们去年的一个视觉原生入口的尝试，本身也有非常多的访问用户。今年在灵光里面的“开眼”功能，是在“探一下”的基础上做了一个升级。它不是只是拍一张照片做一些分析，而是能够在实时的场景里去展示出你想要得到的信息。底层逻辑是我们认为“人与世界交互的方式是连续的”，所以“我们在AGI产品里面呈现的方式应该也是连续的”。但背后很多的算法技术、理念都是一脉相承的。Q11：“闪应用”不支持修改代码？答：这也是一个产品主张。因为绝大部分人不具备直接修改代码的能力。“灵光”在这个点定位跟Cursor不一样（为专业用户而生），灵光编程整体门槛会更低一些，另一方面它可能也会牺牲一些编程灵活度。Q12：马斯克预测未来5到6年之内，AI崛起会推动传统App消失，灵光生成的应用会不会符合这个预期？答：我认为未来这样的形式创作会越来越普遍，它是一个大势所趋。但至于说未来这样形式的应用和传统App是不是会共存，以怎样的方式共存，并不是我们目前最关心的问题。但我相信共存方式还是以用户价值为核心的。Q13：请问灵光未来是否会考虑打造完善的闪应用生态体系，例如提供官方的应用托管平台或应用市场？答：未来这方面的能力是有待考虑的。我们核心还是希望能够做到普惠，所以凡是符合这样的产品主张的功能都是在考虑之内的。闪应用今天还是一个非常早期的形态。因为我们相信未来6-8个月内，整个模型的Coding能力肯定会越来越强。我们今天依然坚信这是一个技术演进的必然趋势，所以闪应用肯定会越来越好，越来越丰富，就像GPT-3.5到GPT-5有一个过程。等时机成熟的时候，我们会自然而然地推出这种MarketPlace或生态平台。但是它的一个前提是，我们的质量可以达到“多、快、好、新”的精品，因为只有精品大家才有分享欲、消费欲。Q14：灵光App实现了很不错的一个交互，像一款GUI（图形用户界面）产品，之后在这方面会有什么更进一步的探索？答：讲实话，我们在推进产品中的思路不是说一定要做一个GUI的产品，核心还是希望在信息传递的过程当中实现效率最高。我们还是沿着这样的一个产品主轴，再结合整个模型能力的突破。在这个过程中，我们发现模型写代码、调动各种工具，确实到了一个不仅是能够降本增效，还具备生成用户消费级内容的一个临界点。然后对我们团队，包括对整个蚂蚁，在很多技术上面我们都走在科技的前沿，我们都会去尝试现在最前沿最先进的技术。所以在这一块，我们未来也依然会用闪应用形式、图文并茂的呈现方式、多模态的形态等，还比如还未透露的SVG（可缩放矢量图形）形态，用这种形态为用户讲解“量子力学”、“波粒二象性”等动态演示效果。所以其实我们会做很多这样的一些尝试。我们相信，在过去我们看到的互联网上所有的内容，本质上都是用代码生成的。只不过这些代码以前都是人去写的。未来我们完全有能力去重塑整个互联网的内容和服务生态。本质上还是因为我们相信代码能力越来越强，编程的能力越来越强。我们把这些能力用好，整个信息的呈现方式、交互方式会有质的提升。Q15：就我的体验，灵光在生成图片时对一些意境不是特别理解，文字润色上会出现生硬的情况，接下来的产品会不会在这方面有更好的优化？答：下次你如果遇到这种情况，你刷新一下，可能结果就对了（笑）。我觉得这是个很好的问题，它反映了两个点：第一个点就是刚才聊的，我们是在模型的能力边界上做一些创新，这就意味着可能并不是所有的能力都非常稳。当然我觉得这也是需要付出的一些代价，如果去等所有的技术都非常成熟了，我们可能就失去了很多迭代跟先发的机会。这些问题随着模型能力的提升，会变得越来越好的。然后第二点，现在市面上但凡做得比较好的产品，它都有自己的产品主张，都是不一样的。比如豆包里面很多打电话的功能很有特色，DeepSeek里的深度思考的功能也很有特色。对灵光App来讲，也有自己的产品主场，我们需要做的都是把自己最擅长的那一部分打得非常的长。任何一个产品不是要解决所有人的所有的问题，这也是为什么世界上有非常多不同的公司。我们希望灵光能够在最擅长的一些场景里打透打穿，这样才能够形成一个相对稳定的用户群，对这部分用户创造更大的价值。Q16：灵光定位一个更偏工具型的产品，产品设计中的取舍是什么考虑？比如它的记忆功能、陪伴情绪等功能方面与上下文等技术迭代速度上如何取舍？答：我个人观点是，上下文本身跟工具的属性并不矛盾，或者说我们可能不一定要用工具这个词。本质上它解决的一类问题是效率类问题。现在大部分的互联网产品可以分成两类：一类是效率类，它要满足用户的需求，就是Save time（节省时间），说到底是在什么场景里怎么去Save time，比如百度搜索、大众点评、ChatGPT等；还有一类产品其实是杀时间产品，比如说最典型的是抖音。很多时候大家可能是一天上班很累了，然后打开抖音去看一看。一个产品开始的阶段需要有一个主轴。我们的产品主张，是把灵光的主轴定位在效率侧。当然你说一个产品发展到后面，它可能二者都会有涉及。那么在这个阶段，灵光现在主打的功能并不是陪聊，不管是情感的陪聊还是IP陪聊，并不是目前产品的一个主张。我觉得这个更多还是对于一个新产品，我们还是认为想要先把长板拉得足够长，然后再去补其他的短板，可能这是一个效率最高的方式。这也是一个更容易让用户记住，能够创造更多用户价值的。三、关于通用AI助手赛道格局：“今天讲的竞争不是竞争”，与豆包、DeepSeek打差异化 Q17：AI to C市场已有一些产品，现在入局，是否会觉得“起步稍晚”？比如字节豆包有抖音的流量，腾讯元宝有微信社交生态，那么蚂蚁“灵光”的底气在哪？同时挑战在哪？您如何看整个行业的竞争？答：我还是不期待用竞争的视角去看这个东西，因为机会太大了。我们相信它是一个互联网级别的机会，我们至今至少享受了30年的互联网时代红利。那大模型从2022年至今也才三年，我们还有很长的路要走。所以说你今天讲的竞争，我认为都不是竞争。只是有人暂时在一个方向上找了一桶油，有人找到了一个苹果。第二个，在AI to C的这个方向上，我认为还是要看大家的理念是什么。比如豆包的打电话功能、DeepSeek擅长的推理模型，已经能够帮大家解决很多问题了，我们没有去也特别关注这些。我们一直强调的是到底能帮用户解决什么样的真实需求，刚才说的信息获取效率肯定是个问题和痛点，所以我们是朝着这个方向去走的。而且我们相信，因为我们看到了这些问题，并坚持我们的技术理念，我们团队所有一流的工程师都在这个方向去努力，那么我们肯定能走得比较快，或者比别人好。所以才能赢得我们今天超出预期的结果，我认为这是我们最大的底气。Q18：您说就是从年初开始组建这个AGI攻坚队伍，你们是怎么去规划这种产品和研究两个方向的目标，你是怎样去规划AGI蓝图的？答：我们不叫攻坚小组，叫探索小组。我们也不存在两个目标，你们后面会看到你说的多位大佬的作品，都是在同一个赛道里面各司其职。我认为今天的时代的红利是什么？如果我们能够把做的Research（科研）变成一个普惠的产品，我们就有更多的红利。从这个逻辑来讲，我们必须加快这个速度，加快循环效率。因为某种意义上，可以做的研究方向太多了，但从用户视角去看产品，研究万变不离其宗，就是一直讲的效率。我们有一系列的战略选择，为什么会做Diffusion（扩散模型）？是因为它的至少从Close generation（最近一代）的效率来讲是非常好的；为什么会做Coding（编程）？我们坚信Coding既是语言的延伸，也是各种各样的媒体的表达形式，那我们就要把效率做到极致；你今天看到的“灵光”的所有的东西，哪怕就是文字，它其实也是html，这里面其实对Research的要求是很高的。其实很多朋友第一个反应是问你们为什么做得这么快？因为我们产生的代码和同样的文本来比，它的膨胀率是非常高的，大概有五六倍。那你如何能够瞬间跟文字一样的流畅地输出？其实我们是在硬件利润上，包括在模型架构，从数据到系统上下了很多功夫。所以我想说的是，我们并不是说分头在行动，而是说从研发到工程，到产品，都是在一个主轴上——就是如何让用户获得信息的效更高。Q19：如何看待“模型即产品”？答：我认同“模型即产品”。作为一个产品来讲，它本身就是要解决用户的需求。解决用户的需求其实有很多种方式，有时候我们用模型去解决，也有时候我们堆人去解决。大模型能力带来了很多变化，我们会越来越倾向于用模型的方式解决，虽然很多时候短期内堆人更快，但是这种方式往往是不可持续的。从这个角度来讲，灵光的定位依然是一个非常纯粹的技术产品——一个大模型出口。从这个角度来讲，我认“同模型即产品”。但另一方面，如果我们认为我们做好了一个基础模型，其他什么也不用做，然后把这个模型扔在外面，它就会变成一个日活过亿的国民级产品，我觉得大概率不会发生。原因是模型是一个底座，它提供了很多能力，但每个人的需求千差万别，怎么才能够嫁接模型能力到用户具体的需求上，这里面其实是需要产品经理、设计师、运营、算法、工程等团队做很多的工作，共同去探索究竟模型的能力成长了，能解决哪些几年前解决不了的用户需求。我们只有在模型能力跟用户需求的边界上不断地探索，才有可能去挖掘出很多新的点。其实“灵光”App里面的“闪应用”是一个非常典型的例子，我们在这个模型能力的边界上找到了这么一个点，然后用普惠思维把它做到了移动端，让每个人都能够一句话生成应用。而在过去，无论你堆多少资源也做不到这样的效果。所以我觉得模型跟应用要齐头并进，这也是我们整体去做大模型产品的一个理念。Q20：灵光App在蚂蚁生态当中的角色定位是什么？答：我经常开玩笑说一句话，就是“蚂蚁业务的成功掩盖了我们技术的光芒”。虽然“灵光”今年3月才立项，但前期所有的技术其实是转化到了上来。今天来看，“灵光”还小，我们对他的愿景肯定是美好的。在AI时代，我们肯定得有一款自己的代表产品，可能是“AQ”、“蚂小财”，也可能是“灵光”。但就像蚂蚁当年从互联网到移动互联网有了支付宝，然后有了余额宝、网商银行一样。我们在不同的方向去探索，希望“灵光”成为所有人的全能的助手，“AQ”成为所有人的健康管家，“蚂小财”成为每个人的“数字巴菲特”，这种愿景指引我们在不同方向上（前进）。其实就是尽你所能去找那口井的感觉。今天来看，我们不是说有一个推导目标，而是探索是一些不确定的东西，恰好这种不确定性带来了非常好的机遇。灵光区别于其他产品的地方，一是它站在我们技术的最前沿，二是它也是在一个不确定性中去寻找确定性的一个产品。
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Meta推进虚实融合Hyperscape：Quest 3/3S支持多人访问数字房间 IT之家 11 月 21 日消息，当地时间周四，Meta 宣布推出全新升级的高拟真虚拟场景 Hyperscape，可通过 Quest 3 与 Quest 3S 扫描现实空间以生成数字房间。在此之前，这类虚拟房间只能由用户单独体验；随着更新发布，用户将能够邀请他人一起进入，并可通过 Quest 3 / 3S 头显或 Meta Horizon 手机应用加入。 根据 Meta 公告，同一 Hyperscape 实例最多可容纳 8 名用户，但公司也计划未来提升人数上限。此次更新还将把渲染工作移至本地设备执行，并为 Hyperscape 场景加入音频功能。IT之家从官方获悉，这项功能将分阶段推送。Meta 表示，若暂时未收到更新，用户需要“耐心等待”；且功能开放后，已有的扫描空间需要重新扫描才能创建可分享的虚拟房间。Meta 表示，Hyperscape 的推进是构建混合现实与虚拟世界生态的重要组成部分。公司认为，元宇宙体验应涵盖丰富场景，包括虚拟冒险与现实地点的数字化复制。Hyperscape 的目标是让用户能够在逼真的虚拟空间中与朋友交流，并提供更贴近真实环境的社交体验。Meta 也期待未来创作者能基于此技术打造更丰富的内容。Hyperscape 先前主打高还原度的真实场景数字复制，用户通过 Quest 设备扫描房间后即可进入虚拟版本。外媒在早前体验中表示，实测效果的细节表现与官方演示接近。
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美国为中东AI雄心“开绿灯” 批准向阿联酋G42及沙特Humain出口数万块英伟达芯片 智通财经APP获悉，美国已批准向阿联酋人工智能(AI)公司G42及地区竞争对手沙特阿拉伯的Humain出售数万块先进AI芯片。此举将显著推动这两个海湾国家实现其成为科技领域重要参与者的雄心。 根据美国商务部的信息，这两家公司将分别获得算力相当于3.5万块英伟达(NVDA.US)GB300处理器的AI芯片，这是该芯片制造商最先进的产品。美国商务部周三证实了此前的报道，并指出该交易以两家公司满足“严格的安全与报告要求”为前提。此次出口许可是美国与两国达成的更广泛双边协议的一部分，历经数月的谈判。据知情人士透露，相关协议包含多项条款，例如，防止敏感技术被转移至外国敌对国家。这些知情人士拒绝详细说明G42和Humain芯片出口许可所附带的具体安全条件。G42和Humain的发言人未立即回应置评请求。作为石油资源丰富的国家，阿联酋今年早些时候承诺将在美国投资1.4万亿美元，该国与特朗普政府关系密切。沙特王储穆罕默德・本・萨勒曼同样与特朗普政府交好，他本周访问华盛顿，旨在深化沙美两国的经济关系。不过，特朗普政府内部部分国家安全鹰派人士对此表示担忧。美国工业与安全局近期已批准微软(MSFT.US)和甲骨文(ORCL.US)等美国公司在阿联酋的项目中使用这些关键半导体。但早期的出口许可并未延伸至G42等阿联酋公司。微软总裁Brad Smith在11月初表示，这家软件巨头必须满足“非常严格的条件”才能获得批准。2024年，微软宣布将向G42投资15亿美元，Smith同时将在该阿联酋公司的董事会中任职。总部位于阿布扎比的G42由阿联酋国家安全顾问、王室成员塔农・本・扎耶德・阿勒纳哈扬酋长担任董事长。该公司旗下拥有多家子公司，业务涵盖航天器制造、国家基因组项目等多个领域。G42还在数据中心和云计算领域大举投资，力求在AI模型训练与运行相关的基础设施投资热潮中抢占一席之地。
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观察：当机器人跳起英歌舞，“人机共生”的城市实验已然开场 11月19日，深圳华强北，一场特殊的英歌舞在主街上演。舞者不再是传统的壮汉，而是充满未来感的机器人。这一幕极具隐喻色彩：古老的岭南文化与最前沿的硬科技，在被称为“中国电子第一街”的地方实现了奇妙的共振。随着全球机器人选品中心的开业和西安科技大学（深圳）研究院的入驻，华强北正式宣告开启向“人机共生第一街”的迭代。这不仅是一次产业的升级，更是一场关于未来城市生活形态的超前实验。 场景之变：从“柜台里的零件”到“街道上的伙伴”走进今天的华强北，你会发现一种微妙的违和感正在消失，取而代之的是一种赛博朋克式的和谐。这也正是“人机共生第一街”最直观的注脚——机器不再是冷冰冰的工具，而是街区生态的有机组成部分。过去，华强北的“科技感”大多被封存在一米柜台的玻璃之下，是芯片、电容、连接器这些冷冰冰的工业零部件。而现在，科技正在打破柜台的玻璃，以此前所未有的姿态走上街头。此次“全球机器人选品中心”的亮相，最大的突破在于它重塑了“展示”的定义。在活动前的长达一个月里，机器人已经在这条日均人流70万的街道上“实习”了——它们在巡逻、在送餐、在导览，甚至在跳舞。这种“人机共生”的场景，让华强北从一个单纯的元器件集散地，变身为一个巨大的、开放的“真实世界实验室”。对于机器人产业而言，这里不仅提供了商业闭环，更提供了最苛刻的测试场。如果一台服务机器人能在华强北这种高密度、高复杂度的人流中穿梭自如，它就几乎能适应世界上任何一个商业中心。华强北正在用其特有的喧嚣与活力，为“具身智能”提供最宝贵的数据养料。这正是观察家眼中新质生产力落地的具象化——技术不再高悬于实验室，而是下沉到烟火气中，与人类社会发生真实的化学反应。产业之变：“买机器人到华强北”背后的生态跃迁“买电脑配件到华强北”曾是辉煌的过去时，“买机器人到华强北”正在成为现在进行时。支撑起“人机共生第一街”这一愿景的，是深厚的产业底座。 全球机器人选品中心的正式开业，不仅是一个商业地标的树立，更是华强北产业基因的一次显性进化。这个中心整合了从芯片、传感器、算法模块到工业级、消费级整机的全链条资源，打出的“一站式配齐”口号，实则是在宣告：华强北已经完成了从“硬件供应链”向“智能生态链”的转身。在传统电子时代，华强北胜在“全”与“快”。而在机器人时代，这种优势被指数级放大了。机器人是一个复杂的系统工程，涉及机械、电子、算法等多个维度。华强北著名的“一公里硬件创新圈”，让一个创意从图纸到样机，可能只需要几天时间。如今，选品中心将这种能力标准化、平台化，不仅服务于消费者，更服务于全球的开发者与企业。这构建了一个极具想象力的漏斗模型：全球的新品在这里首发，极客的创意在这里验证，产业链的配套在这里完成工程化，最后通过跨境电商走向世界。这是一种“场景驱动创新”的全新生态，它比单纯的制造更具黏性，比单纯地研发更具落地性。动能之变：当“高校大脑”接入“华强北手速”如果说选品中心是强健的“肢体”，那么西安科技大学（深圳）研究院的入驻，则为“人机共生第一街”装上了一颗强劲的“大脑”。长期以来，华强北被视为草根创新的天堂，有着极强的工程化能力和敏锐的市场嗅觉，但往往缺乏源头创新的理论支撑。而高校科研往往面临“从0到1易，从1到100难”的转化困境。此次西科大研究院落户街区，恰好补齐了这块拼图。这种“高等科研+工程实践”的结构性组合，极具观察价值。研究院聚焦人工智能、人形机器人传动、嵌入式大模型等前沿领域，这些正是下一代机器人的核心命门。将实验室直接建在产业链的“圆心”上，意味着科研人员出门就能找到最好的配件、最懂工艺的工程师和最挑剔的客户。党的二十届四中全会强调“强化科教协同育人和产学研融合用人”。华强北的这一实践，正是对该理念的生动回应。它证明了，产学研融合不应该只发生在封闭的科技园里，更应该发生在充满活力的商业街区中。当“高校大脑”接入“华强北手速”，科研成果转化的“死亡之谷”将被填平，技术迭代的飞轮将全速转动。华强北的每一次转型，都是中国产业升级的缩影。从最初的代工制造，到电子元器件分销，再到硬件创新孵化，直到今天迈向的“人机共生第一街”。全球机器人选品中心的亮相与西科大研究院的入驻，不仅是在物理空间上增加两块招牌，更是在精神内核上完成一次升维。在这里，我们看到的不仅是机器人的展销，更是未来社会运行逻辑的草蛇灰线：机器人将如何作为一种“社会角色”介入我们的生活？技术如何不仅被“制造”，更被“体验”和“消费”？华强北正在给出的答案是：在应用中定义技术，在共生中预演未来。 这片敢闯敢创的热土，正在用它特有的方式，将新质生产力书写在每一米的街道上，向世界展示着一个人机协作、创新涌动的中国式现代化未来图景。采写：南都N视频记者 谢宇野
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马斯克：AI和机器人将使金钱无关紧要，工作也会变成可选项 IT之家 11 月 20 日消息，在马斯克描绘的未来里，人类不再需要工作和金钱，贫困也会彻底消失。据《商业内幕》报道，当地时间周一，马斯克在美沙投资论坛上与英伟达 CEO 黄仁勋同台并表态：生成式 AI 的发展会让金钱“失去意义”，电力等能量和质量依旧会形成限制，但“货币终将变得无足轻重”。马斯克提到科幻作家伊恩・班克斯的“文化系列”，称这些作品能帮助人们理解“更有可能出现的积极 AI 未来”。 谈到工作时，马斯克说，未来的工作会像运动或玩游戏一样“随意参与”。他还把这种未来比作园艺：在后院种菜虽然费力，但喜欢的人仍然会做；工作未来也会变成这种“可做可不做”的活动。过去几个月里，马斯克多次描绘 AI 时代的愿景，包括消除贫困。据IT之家了解，他曾在本月早些时候的股东活动上说，“实现全民脱贫和极佳医疗只有一条路，就是 Optimus 机器人。”马斯克在 10 月对乔・罗根表示，当 AI 和机器人让所有工作和金钱都不再必要后，政府应发放全民收入，而且必须是“全民高收入”。“在较温和的情境下，会出现全民高收入，人人都能获得想要的产品和服务，但过程会伴随相当大的冲击。”在论坛上谈到“金钱将变得无意义”后，马斯克还顺势调侃了一把黄仁勋。在英伟达公布今年 Q3 收益之前，马斯克提醒黄仁勋：“英伟达今天要公布财报。”随后黄仁勋接话说，“既然货币无关紧要……”马斯克回复道：“干杯。”最后，两人碰了碰 Acqua Panna 矿泉水瓶。
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摧毁AI牛市的“罪魁祸首”：“最弱一环”甲骨文 AI驱动的牛市正遭遇一场严峻的现实考验。在对AI泡沫的担忧下，周二美股三大指数再度收跌，标普已连续四个交易日下跌。以英伟达为代表的高估值科技股和芯片股普遍承压，拖累纳斯达克综合指数下跌1.2%。 （美股基准股指日内走势，小盘股表现优异） 一项新的基金经理调查显示，45%的受访者将“AI泡沫”视为市场的首要“尾部风险”，对企业在AI相关项目上过度支出的担忧正迅速蔓延。在这场普遍的焦虑中，甲骨文的境遇尤为突出。自9月10日宣布与OpenAI达成一项价值3000亿美元的重磅协议以来，公司股价不涨反跌，其市值损失已高达约600亿美元，相当于一个通用汽车的市值。这种转变标志着一个重要的市场拐点。几个月前，任何与OpenAI的合作都能轻易点燃股价，但如今“OpenAI光环”正迅速消散。投资者不再仅仅为AI叙事买单，而是开始严苛地审视企业为支持这一叙事而付出的财务代价，尤其是那些通过大举借贷来资助扩张的公司。甲骨文惊人的资本支出与财务风险甲骨文描绘了一幅宏伟的增长蓝图，但其背后的财务结构却显得异常脆弱。与竞争对手相比，甲骨文可用于支持扩张的营业利润并不充裕，这使得它对OpenAI的押注更像是一场“全有或全无”的豪赌。具体的财务数据揭示了投资者担忧的根源。在最近一次分析师日上，甲骨文表示，其目标是到2030年实现1660亿美元的云计算收入，而其中大部分增长将从2027年开始由OpenAI贡献。为了实现这一目标，仅在截至明年5月的当前财年，其资本支出预算就高达350亿美元。市场普遍预测，到2029年，其年度资本支出将稳定在每年800亿美元左右。与此同时，分析认为公司的资产负债表正承受巨大压力： 高企的债务：甲骨文的净债务已达到EBITDA（息税折旧摊销前利润）的2.5倍，自2021年以来翻了一番多，并预计到2030年将再次翻倍。 持续的负现金流：市场预测，公司的现金流将在未来五年内持续为负。 上升的风险溢价：用于对冲甲骨文债务违约风险的成本（信用违约互换CDS）已升至三年高点，这直接反映出市场对其信用风险的担忧正在加剧。 “OpenAI光环”的消散甲骨文的困境也折射出一个更广泛的市场趋势，曾一度能让相关公司股价“点石成金”的“OpenAI光环”正迅速褪色。几个月前，任何与OpenAI相关的合作消息都可能引发股价飙升，AMD就是一个典型例子，在宣布与OpenAI达成芯片协议后，其股价一度大涨。但如今，情况已经逆转。博通和亚马逊在宣布与OpenAI的合作后，股价双双下跌。而英伟达在9月达成投资协议后，股价也几乎没有变化。当与AI领头羊的合作不再能带来股价提振时，这些动辄千亿美元级别的资本支出承诺便开始失去吸引力。对于投资者而言，如果连市场都开始质疑这些投资的价值，那么支撑AI牛市的巨额资本投入还能持续多久？投资风向的变幻莫测，正成为悬在AI概念股头顶的达摩克利斯之剑。
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Gemini 3的意义：AI已超越“幻觉阶段”，逼近人类，“人机协作”将从“人对AI纠错”走向“人指导AI工作” 谷歌最新发布的Gemini 3模型正标志着人工智能领域的一个关键转折点。华尔街见闻此前提及，美东时间18日周二，谷歌正式发布备受期待的该司迄今最强大人工智能（AI）模型Gemini 3，并于发布首日立即在谷歌搜索、Gemini应用程序App及多个开发者平台同步上线，在多个盈利产品中投入使用。谷歌高管在新闻发布会上强调，在衡量人工智能模型性能的几个热门行业排行榜上，Gemini 3处于领先地位。谷歌AI研究实验室DeepMind的CEO Demis Hassabis表示，Gemini 3是"世界上最好的多模态理解模型"，也是公司迄今最强大的智能体和代码生成模型。根据沃顿商学院教授Ethan Mollick的深度测评，Gemini 3的发布及其配套工具“Antigravity”展示了惊人的“代理”能力。与三年前的GPT-3模型相比，AI不再仅仅是生成文本，而是能够编写代码、构建可交互的应用、执行多步骤任务。Mollick指出，这种从“描述”到“行动”的飞跃，意味着AI正从一个对话伙伴，演变为一个可以接入计算机并完成实际工作的通用工具。Mollick的结论是，我们正从“聊天机器人时代”迈向“数字同事时代”。Gemini 3虽然并非完美无瑕，但其所犯的错误已不再是无中生有的“幻觉”，而更接近人类在判断或意图理解上的偏差。这表明，人机协作的模式正在改变，人类所做的将不再是修正AI的低级错误，而是为其提供高阶的战略指引和方向。这或许是自ChatGPT发布以来，AI领域发生的最大变革。以下为Ethan Mollick测评文章全文： 三年，从 GPT-3 到 Gemini 3 从聊天机器人到智能体 Ethan Mollick 2025 年 11 月 19 日 我一直在测试谷歌新发布的 Gemini 3 模型。它非常出色。但与其罗列基准数字，不如让 AI 亲自演示这三年我们走了多远——我就是这样做的。 ChatGPT 发布至今已近三年。在它上线前几天，我在这份 Substack 上写了第一篇关于 OpenAI 更早期的 GPT-3 的文章。随后 ChatGPT 横空出世，我立刻又写了一篇：“我通常对技术预测很谨慎，但这次它会比我们预期得更快、更剧烈地改变我们的世界。不再只是自动化重复、危险的工作，现在第一批被 AI 颠覆的，可能是更偏分析、创意、写作与沟通的岗位。” 今天看来，我说对了。 （插图：三年前我用 GPT-3.5 后的首篇文章截图） 我可以口头解释初代 ChatGPT 与今天谷歌发布的 Gemini 3 有多大差距，但没必要。我把上面那张截图扔给 Gemini 3，只写了一句话： 我：“做点东西，让大伙儿看看 AI 这三年进步了多少。” Gemini：“当然可以。你这条推文来自 2022 年 11 月——现代 AI 热潮的前夜。当时最大的‘哇点’是 AI 能写一段通顺的文字，或者给‘糖果动力超光速飞船逃离水獭’这种傻题目写首小诗。 为了展示进步，我不仅用文字描述，而是直接给你做了一个可交互、可游玩的‘糖果动力超光速飞船模拟器’。 2022 年，AI 只能描述引擎；2025 年，AI 能把引擎写出来、把界面画出来，还让你亲自开飞船。” 它真的做了一个迷你游戏：我得靠糖果能量摆脱追杀的水獭，途中穿插小诗和各种搞笑更新。读这篇博客的人大概早知道 AI 能写代码，但更有趣的是——当你不再把 Gemini 3 当成“聊天框”，而当成“别的东西”时，它还能干什么。 会写代码的工具，不只是“写代码的工具”伴随 Gemini 3，谷歌还发布了 Antigravity。程序员一看就懂：它跟 Claude Code、OpenAI Codex 类似，给你电脑权限，能在指导下自主写程序。 如果你不是程序员，可能会忽略它——我觉得这是错的。“会写代码”不等于“当程序员”，而是“能完成任何在电脑上才能完成的活儿”。 于是，这些工具的本质被彻底改写。 Gemini 3 极擅长写代码，这一点即使你不自认“程序员”也与你息息相关。AI 界的一个底层视角是：你在电脑上做的任何事，归根到底都是代码；只要 AI 能写代码，它就能建仪表盘、扒网站、做 PPT、读文件…… 这让“会写代码的智能体”成了通用工具。Antigravity 把这一理念产品化：给我一个“收件箱”，我把任务派给智能体，它们需要批准或帮助时会通知我。 （插图：四个智能体同时跑，一个在干活，一个等我回应） 我跟它们不用代码，用英语；它们用代码替我干活。Gemini 3 擅长做计划，知道该干什么、何时请示。比如我把历年 newsletter 的稿子全放在一个文件夹，然后吩咐： “给我做一个漂亮的网页，汇总我对 AI 的所有预测，再上网搜搜哪些说对了哪些说错了。” 它读完所有文件、跑代码、先递给我一份可编辑的方案——这是它第一次开口问我，理解之准确让我惊讶。我小改几处，放它去干。 随后它搜网页、建站、接管浏览器验效果，再把成品打包给我。我像对真人同事一样提修改意见，它继续迭代。 它并非完美无缺——智能体还没到那一步。我没发现幻觉，但确有地方需要我纠正，不过那些错误更像“人类同事会有的判断偏差或误解”，而非传统 AI 的离谱幻觉。重要的是，我感觉自己能够掌控人工智能的决策，因为人工智能会定期检查并确认其工作，而且我的操作过程清晰可见。这种感觉更像是管理一位队友，而不是通过聊天界面与人工智能进行沟通。 博士级智力？Antigravity 并非唯一惊喜。另一重震撼在于——它展现了真正的“判断力”。 我常吐槽：AI benchmark 已经卷成一锅粥。Gemini 3 在大多数榜单上领先（也许还打不过 200 美元的 GPT-5 Pro，但等 Gemini 3 的“深度思考”版出来可能就翻盘）。行业爱用一句广告词：“博士级智力”。我决定真刀真枪测一下。 我把十年前众筹研究的一堆旧文件扔给它——文件名像“project_final_seriously_this_time_done.xls”，格式还是上古 STATA。命令只有一句： “自己摸懂数据结构，把 STATA 文件清理好，准备做新分析。” 它真的把损坏的数据恢复了，把复杂环境摸透了。 接着我给了它一个典型“博士二年级小论文”任务，不加任何提示： “很好，现在用这些数据写一篇原创论文。深入调研领域，把主题拔高到创业或战略理论的层面，做严谨统计，写成期刊格式。” 它自己选题、提假设、跑统计、出图表、排版成文——最难的“选题与可执行性平衡”它自己走钢丝搞定了。我仅含糊地说“再充实、再改进”，最终拿到 14 页论文。 （插图：论文前两页） 更惊艳的是，它自创了一个指标：用 NLP 把项目描述与海量描述做数学比对，衡量“众筹创意独特性”。代码自己写，结果自己验。 所以，这算“博士级”吗？ 如果你指“能干顶尖高校里一个合格研究生的活”，部分答案是“yes”。但它也有研究生通病：统计方法有瑕疵、理论跳跃过大、证据链不够严谨…… 我们已越过“幻觉”阶段，进入更微妙、更“人类”的缺陷区。有趣的是，当我像带学生一样给开放建议（“再多补众筹文献以确立方法”），它提升显著——也许再多引导就能接近“博士”。 Gemini 3 是什么？ 它是一个极出色的“思考+执行”伙伴，全球数十亿人可随手调用；也是一面镜子，照出 AI 并未放缓、智能体崛起、人类需学会管理“聪明 AI”等多重趋势。 三年前，我们为“机器能写水獭诗”而惊叹；不到 1000 天后，我在跟一个自建研究环境的智能体辩论统计方法。 聊天机器人时代正在让位于“数字同事”时代。 没错，Gemini 3 仍不完美，需要会指挥、会核查的“人类经理”。但“人在回路”正从“人替 AI 擦屁股”演变为“人指导 AI 干活”——这也许是 ChatGPT 发布以来最大的范式迁移。 彩蛋： 我让 Gemini“纯用代码给我做一张 Substack 封面图，先查尺寸”，它先上网搜规格，再纯靠数学画图，一条龙搞定。 ** obligatory 警告：** 让 AI 智能体获得电脑权限有风险——它可能不经询问就移动/删除文件，甚至泄露文档。等工具面向非程序员时会好很多；当下务必谨慎。
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宣称“渠道货”实为高仿品，央视揭秘网络直播深夜售假现象 IT之家 11 月 19 日消息，直播间购物现在已经成了不少消费者的选择，不过，虚假宣传、销售假货等乱象还是时有出现。其中存在的虚假宣传和销售假货现象引发关注。据央视今日报道，部分商家会选择在夜深人静时开播，宣传货品为“工厂货”“渠道货”，搭配七天无理由和运费险等保障，诱导消费者下单购买。在这些直播间里，原价上千元的潮牌球鞋，直播间几百块就能买到；上万元的奢侈品鞋包，可以打一折，隔着屏幕都能让人感觉到“捡漏”的诱惑。然而，消费者实际收到商品后常发现货不对板或质量低劣。部分消费者因金额较小或嫌退货麻烦选择放弃维权。即使申请退货，也可能遭遇商家不处理或店铺关闭等情况。为规避监管，这类直播间常采用特定策略：主播引导观众添加“粉丝群”进行私下交易；或对商品图片进行特殊处理后再上架购物车；主播介绍商品时，会用手遮挡品牌标志，暗示其为特定大牌，例如“某某家的”。 经营潮流服饰的从业者小吴表示，品牌代工厂的瑕疵品（尾货）数量极少，且大品牌通常有严格管控，会回收或剪掉主标防止流入市场扰乱价格。消费者购买到假货后维权困难，因直播内容瞬时性强、商品链接易下架，甚至难以查实商家主体信息。据江苏省常州市武进区检察院披露，带货主播魏某与深圳某供应链公司负责人纪某某合作，在直播间销售不带商标吊牌但带有明显大牌标志的商品。魏某按成交额 20% 提成。该直播间一年内售出 9800 余件假冒大牌商品，销售金额 560 余万元，违法所得 302 余万元。最终，纪某某、魏某等 11 名犯罪嫌疑人因涉嫌销售假冒注册商标的商品罪被提起公诉，最终被判处有期徒刑三年至六个月不等（IT之家注：均适用缓刑），并处罚金。北京数字经济与数字治理法治研究会副秘书长黄尹旭指出，知假售假、虚假宣传的行为肯定要承担相应的行政责任。 市场监管部门可以依据《中华人民共和国商标法》或《中华人民共和国反不正当竞争法》做出没收违法商品，没收违法所得或相应罚款。商家如果做出专柜可查、支持检测的正品承诺实际上做不到，构成了消费欺诈，消费者可要求一些惩罚性的赔偿。一些主播在直播间引导消费者进群聊，转入私域交易，规避平台监管。消费者一旦遭遇售假，平台以“非平台交易”为由拒绝担责，维权陷入“真空地带”。黄尹旭认为，无论交易行为是否在平台完成，只要商家有关于非正品的表述，平台就应该承担相应责任。 在直播平台进行售卖，平台应当遵循《中华人民共和国电子商务法》相应规定有监管的职责。还有一种情况，直播完再加其他的号导流到其他私域平台，如果在比较知名的直播平台上面，商家暗示了要销售高仿品，侵害注册商标的商品，哪怕不是在平台上直接进行销售，平台仍有义务对内容监管尽到维护安全保障和维护知识产权的相应义务。黄尹旭建议，面对低价诱惑，消费者应树立理性消费观念，优先选择正规平台和商家，警惕夸大宣传。 涉及高仿品，哪怕直播者号称是正品，但明显和正品的价格有巨大的差异，消费者图便宜的心态去购买，一方面可能涉及假冒商标的产品，一方面是质量不过关产生对健康有损害等衍生风险，消费者应当提高自身的防范意识。
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美国发布大模型评估报告：DeepSeek性能差、不安全 近期，美国国家标准与技术研究院（NIST）人工智能标准与创新中心（CAISI）今日发布了《DeepSeek与美国AI模型综合评估报告》。这一评估由美国总统特朗普的“AI行动计划”授权进行，该报告对来自中国的DeepSeek AI模型与美国前沿AI模型在性能、成本和安全三个关键维度上进行了全面对比测试。多维度评估方面，美国模型整体领先。 CAISI研究团队对DeepSeek的三款模型（DeepSeek-R1、DeepSeek-R1-0528和DeepSeek-V3.1）与四款美国模型（包括GPT-5、GPT-5-mini、gpt-oss和AnthropicOpus 4）进行了19项基准测试。测试涵盖了七个关键领域：软件工程、网络安全、科学知识、数学推理、限制遵守、成本效率和意识形态对齐。评估结果明确显示，美国模型在整体性能上优于DeepSeek模型。特别是在软件工程和网络安全任务中，差距最为显著。以网络安全任务为例，表现最佳的美国模型GPT-5达到了68.9%的准确率，而最佳的DeepSeek模型（DeepSeek-V3.1）仅达到36.7%，差距高达32.2个百分点。在软件工程领域，GPT-5再次领先，达到75.8%的准确率，而DeepSeek-V3.1为54.8%，差距为21个百分点。这些数据显示，在涉及代码分析、漏洞检测和安全策略制定等关键任务中，美国模型目前仍具有明显的技术优势。成本效率对比测试中，DeepSeek表现不佳。 值得注意的是，评估报告在成本效率方面得出了出人意料的结论。GPT-5-mini在与DeepSeek-V3.1的对比中，不仅性能更优，单token成本还低35%。这一发现挑战了"美国模型价格更高"的常见看法。CAISI主任Lynne Parker在新闻发布会上表示：“这一发现对市场认知具有重要意义。许多企业选择特定AI模型时往往仅考虑API价格，但我们的测试表明，综合性能和成本效率，美国模型实际上提供了更好的价值主张。”安全性评估：DeepSeek存在严重漏洞 报告中最引人关注的发现集中在安全性方面。测试显示，DeepSeek-R1-0528模型在代理安全测试中被劫持的概率高达37%-49%，比美国前沿模型高出12倍。在越狱攻击测试中，DeepSeek-R1-0528的合规率仅为8%，而美国模型为94%。数据显示，被劫持的DeepSeek代理在模拟环境中成功执行了多项高风险操作，包括发送网络钓鱼邮件、下载恶意软件和窃取用户凭据。意识形态对齐问题 评估还发现，DeepSeek模型更倾向于传播与其训练数据源一致的特定意识形态内容。在测试中，DeepSeek模型重复特定叙事的频率是美国模型的2到4倍，数据波动取决于语言环境和具体主题。DeepSeek使用率呈增长态势 尽管存在这些明显缺陷，DeepSeek的使用率仍在全球范围内显著增长。报告显示，DeepSeek模型的下载量自2025年1月以来增长了近1000%，API请求量在某些平台上激增5900%。NIST CAISI是一家全球领先的测量科学合作中心，其致力于加速美国在AI领域的进展，通过开发和评估技术基础来测试、评估和提高AI系统的能力、安全性和可信赖度，促进美国AI生态系统的竞争力、创新力。（文｜老马商业评述，作者｜马金男）
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谷歌最强AI模型Gemini 3发布 今日谷歌宣布正式发布 Gemini 3系列模型，将其集成到Google的全栈产品中。官方称： 今天，我们在通往 AGI（通用人工智能）的道路上又迈出重要一步，正式发布 Gemini 3。 它不仅是全球领先的多模态理解模型，更是我们迄今为止最强大的智能体（Agentic）和氛围编程（Vibe Coding）模型，能够提供更丰富的可视化效果和更深度的交互体验——而这一切都构建在最先进的推理能力之上。 我们现已正式开启 Gemini 3 时代，并于今日推出 Gemini 3 Pro 预览版，将其集成到 Google 的全栈产品中。用户在日常生活中即可使用它来学习、构建和规划一切事务。同时，我们还推出了 Gemini 3 Deep Think 模式——这一增强型推理模式将 Gemini 3 的性能再次提升至全新高度。该模式在向 Google AI Ultra 订阅用户开放前，会首先供安全测试人员试用。据了解，从今天起， Gemini 3 逐步向用户开放：适用于所有 Gemini app 的用户，以及在 Search 的 AI Mode 下的 Google AI Pro 和 Ultra 订阅用户。适用于 AI Studio 中 Gemini API 的开发者，全新的智能体开发平台 Google Antigravity 以及 Gemini CLI。适用于 Vertex AI 和 Gemini Enterprise 的企业用户。
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起底“大厂离职”财富密码：专业写手、“气氛组”构建完美骗局 打开百度APP畅享高清图片 在不少人看来，能够进入“大厂”工作的人，一定拥有超强才能，于是一些企业和自媒体账号便开始动起了歪脑筋，一场场精心打造的“大厂离职”骗局就此上演。“年薪百万，我还是从‘大厂’离职了……”在众多社交平台上，自称从腾讯、百度、字节跳动等大型互联网公司离职的博主层出不穷。 米粒（化名）曾在某社交平台无意刷到了一个从“大厂”离职的博主，看其讲述在“大厂”工作的艰辛，描述的每一个压力瞬间都让米粒感同身受。在关注该博主后，米粒作为粉丝受邀进群，被推销某个关于“职场面试技巧”的课程，这让正在找工作的她十分心动。出于对博主的信任，米粒先后支付了数百元购买课程。米粒告诉《法人》记者，她购买的课程含金量并不高，“我可能被骗了，也许她根本没在‘大厂’工作过”。 虚构人设成为“流量密码” 记者发现，在社交平台上，不少博主往往以一张与大厂品牌Logo的合影，再配上一段感人的离职故事，便能为其后续的卖课目的引来众多流量。这类文章的标题风格极为相似，大多为“我从‘大厂’离职后……”记者随机点击进入后，发现某博主自称30多岁在“大厂”工作，月薪3万元，但压力巨大，最终决定裸辞，在线上开店，生意爆火，月收入超过他在“大厂”上班时的薪资。该文章描述了很多在“大厂”工作的细节，包括加班到夜里11点，让人忍不住同情其职场遭遇。在文章的最后，该博主称自己整理了自己开店的运营思路、开店技巧等，并附带了一条名为《开店运营思维》的资料购买链接。 秋客（化名）在一个自媒体团队工作，曾经接触并研究过这类账号。他告诉记者，很多自称从“大厂离职”的博主，身份都是虚构的。“他们就是利用人们对‘大厂’的好奇，把博主包装成从‘大厂离职’的职场精英，借机博取关注，给账号引流，其真实目的是卖货。” 记者点击前述链接购买资料后，没有收到相关资料，反而被一条短信指引，又进入一个浏览器页面，显示需要再次点击链接领取礼包。但再次点击后，页面跳转出了一个微信二维码，记者根据提示添加微信后，发现该二维码是某文化公司的企业微信号。令人意外的是，该企业微信始终未通过记者的微信添加请求，记者最终也未收到购买的资料包。 从打造人设到包装文案再到引流营销，“大厂离职”故事的背后已经形成了一条灰色产业链。 另一位曾在某网络公司就职的李翔（化名）向记者透露，这类虚构人设营销的乱象，已经形成了一条产业链。“有些账号表面看起来是个人运营，其实背后都是企业在操作。他们分工明确，有人负责在‘大厂’附近拍照，有人负责在社交平台发布产品信息，有人负责在文章下方的评论区当‘托儿’，带动评论氛围让大家相信博主的‘现身说法’。有的账号甚至会聘请专业写手，统一策划撰写文案，这也是很多帖子的文案风格相像的原因。” 李翔告诉记者，这类账号的变现方式多种多样，有的是通过吸引流量，粉丝达到一定数量后，就开始带货；有的在账号文章阅读量、视频播放量、粉丝量增多后，与广告商合作，通过分成的方式变现。“这些账号最普遍的变现方式就是贩卖并没有什么含金量的电子资料，内容都是一些网络公开信息，但就是这种资料包，每个可以卖到近百元。在看到有人购买后，博主还会加对方微信，推荐购买更贵的课程。” 秋客告诉记者，近几年打着“大厂离职”幌子的骗局很多，不过在国家严厉打击下，最近已经有所收敛。 法律亮剑打击侵权行为 再多的套路也逃不过法网恢恢。 近日，湖南省长沙市开福区人民法院审理了一起不正当竞争案。长沙某教育科技有限公司为推广课程，指使员工编造从“大厂”离职的经历，发布文章引流用户并售课。在发布的文章中，有两篇笔记标题为“再见字节，月薪4w还是离职了”，首图均为一名女性站在突出显示“字节跳动ByteDance”企业名称的背景墙前，发帖人自称“字节跳动公司离职员工”，以“招收学员学习计算机技能”为由，将用户引流至微信，推销其售价为7880元的Python系统培训课程。经法院审理，该公司行为构成不正当竞争。 北京德和衡律师事务所高级合伙人马丽红对记者表示，虚构“大厂离职”人设的卖课行为涉嫌多重违法。上述公司首先构成不正当竞争，即擅自使用他人有一定影响的企业名称，虚构就职经历，误导消费者。同时，该行为还涉嫌违反广告法，即经营者不得对其商品的性能、功能、质量、销售状况、用户评价等作虚假或者引人误解的商业宣传。如果消费者购买课程后发现与宣传不符，该行为还可能构成消费欺诈，需承担退一赔三的法律责任。更严重的是，如果涉案金额较大或情节严重，行为人可能涉嫌诈骗罪，需承担刑事责任。 不难发现，被告公司虽然与原告抖音公司存在经营范围的部分重合，但被告培训公司与原告并不属于同行业，那么培训公司的行为为何构成不正当竞争？ 北京瀛和律师事务所律师胡青春认为：“该案中，被告公司通过抖音平台引流，其行为争夺的是平台用户的‘注意力资源’，说到底，被告公司利用了平台影响力抢夺了用户流量，以不正当竞争手段剥夺了有竞争关系的其他经营者公平交易的机会，影响了公平竞争的市场秩序，因而被法院认定构成不正当竞争。” 企业打响维权反击战 “企业一旦遇到这类行为，首先应树立并强化证据意识，第一时间固定证据，对虚假内容及时进行截图、录屏，为提高证据的证明力，确保证据的合法性，可请公证部门对取证进行公证。”胡青春表示，具体的维权方式，可选择向平台投诉，要求平台下架有关内容、封禁相应账号。如果涉事行为已经违反了广告法等法律法规，可对虚假宣传等违法行为向市场监管部门投诉，由行政机关依法查处。此外，如果对方涉嫌不正当竞争、名誉权侵权，还可向法院提起民事诉讼，要求其承担停止侵害、消除影响、赔礼道歉、赔偿损失等民事责任。 虚构“大厂离职”的营销乱象破坏了市场诚信与行业秩序，产生的负面影响是多方面的。马丽红认为，上述行为透支了公众对职场分享和知识付费的信任，导致行业“劣币驱逐良币”，同时加剧了行业不正当竞争，守法经营者的市场空间被挤压。而且，该行为也会误导求职者和消费者，引发大量消费纠纷。 在虚构“大厂离职”人设营销乱象的背后，互联网平台也具有一定责任。马丽红认为，互联网平台首先负有信息内容管理主体责任，明知或应知用户利用平台实施侵权行为而未采取必要措施的，应该承担连带责任。 “需要提示的是，网络空间的匿名性绝非违法行为的护身符。随着市场监管部门的持续打击、平台监管责任的强化以及消费者辨别能力的提高，这种打着‘大厂’光环的灰色产业链必将失去生存土壤。公平竞争是市场经济的核心，而诚信是其赖以生存和发展的基石，任何破坏诚信的行为都要受到法律规则的审视和规制。”马丽红表示。 据了解，部分平台已通过专项治理封禁虚假人设账号、下架违规内容，阻断引流链路。 原标题：《起底“大厂离职”财富密码：专业写手、“气氛组”构建完美骗局》 栏目主编：秦红 文字编辑：程沛 本文作者：法治日报 题图来源：上观题图
