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甘肃人形机器人创新训练忙：学藏语讲方言跳敦煌舞 来源：中国新闻网 3月18日，在位于甘肃省兰州市的甘肃人形机器人创新中心，人形机器人与四足机器人共同展示舞蹈动作。据悉，该中心由兰州市城关区政府引进并提供政策扶持，将建成集科普体验、技术联合研发、研学教育、数据训练采集于一体的基地。为了让机器人更“亲民”，团队正在通过“投喂”大规模多源音频数据训练兰州方言，还计划训练藏语交互，将敦煌舞等文化融入机器人的“才艺”，旨在让高科技产品带上浓浓的丝路风情。中新社记者 李亚龙 摄 3月18日，在位于甘肃省兰州市的甘肃人形机器人创新中心，人形机器人进行交互训练。中新社记者 李亚龙 摄 3月18日，在位于甘肃省兰州市的甘肃人形机器人创新中心，工作人员对人形机器人进行交互训练。中新社记者 李亚龙 摄 3月18日，在位于甘肃省兰州市的甘肃人形机器人创新中心，工作人员对人形机器人进行零件更换调试。中新社记者 李亚龙 摄 3月18日，在位于甘肃省兰州市的甘肃人形机器人创新中心，工作人员对人形机器人进行零件更换调试。中新社记者 李亚龙 摄 3月18日，在位于甘肃省兰州市的甘肃人形机器人创新中心，工作人员一边工作一边探讨。中新社记者 李亚龙 摄 3月18日，在位于甘肃省兰州市的甘肃人形机器人创新中心，工作人员通过电脑“投喂”数据参数让人形机器进行训练学习。中新社记者 李亚龙 摄 3月18日，在位于甘肃省兰州市的甘肃人形机器人创新中心，工作人员对人形机器人进行零件更换调试。中新社记者 李亚龙 摄 3月18日，在位于甘肃省兰州市的甘肃人形机器人创新中心，人形机器人与四足机器人共同展示舞蹈动作。中新社记者 李亚龙 摄 3月18日，在位于甘肃省兰州市的甘肃人形机器人创新中心，工作人员对人形机器人进行交互训练调试。中新社记者 李亚龙 摄 3月18日，在位于甘肃省兰州市的甘肃人形机器人创新中心，工作人员对人形机器人进行交互训练调试。中新社记者 李亚龙 摄 3月18日，在位于甘肃省兰州市的甘肃人形机器人创新中心，工作人员对人形机器人进行交互训练调试。中新社记者 李亚龙 摄
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AI＋艺术，如何加出蓬勃创造力（面对面） 对话人： 冯远征（北京人民艺术剧院院长） 刘家成（导演） 任姗姗 尚 丹 安博文（本报记者） 主持人左潇(右)与嘉宾刘家成(中)、冯远征现场对话。 郭旭鹏摄 人工智能迭代“你追我赶”，AI生成视频带来版权争议，“AI味”“活人感”成为网络热词……人工智能与人的关系，堪称2026年春天热度最高的话题。 按照“十五五”规划纲要，未来5年，我国将全面实施“人工智能+”行动。人工智能赋能千行百业，也必将加速渗入艺术创作的全流程。作为彰显人的独特生命体验和原创能力的戏剧艺术、影视艺术，人工智能运用的边界在哪里？AI+艺术，如何加出蓬勃创造力？近日，我们邀请北京人民艺术剧院院长冯远征和影视剧导演刘家成做客人民日报社，一同进行探讨。 记者：AI进阶“一日千里”，既打开了空前的想象空间，也引发一些忧虑之声。AI会改变艺术创作的格局吗？ 刘家成：AI浪潮扑面而来，应用于影视创作是发展方向，但AI没有那么“神”。每逢新技术涌现，人们起初常常叹为观止、觉得不可思议，但经过一段时间的沉淀，技术与生产生活进一步融合，终会服务于我们的工作和生活。AI与艺术的关系也大概如此。两年多前，我拍摄《海天雄鹰》，尝试用虚拟拍摄完成其中的1000多个镜头，因为当时的技术还不成熟，最终放弃。如今，AI制作空中画面不仅提升了效率，完成度也较高。这是AI带来的福利。 但随着技术的进步，如版权之类的界限必须划清。像最近大家热议的“AI换脸拟声做代言”就是典型的侵权行为，需要我们补足法律和监管上的空白。 冯远征：观众为什么进剧场看话剧？真人在舞台上表演，所有的情感交流是即时的、双向的。与影视不一样，戏剧靠演员和观众在真实、封闭的环境中共同完成。或许可以没有戏剧服装、没有化装、没有布景、没有灯光、没有道具，但唯独不能没有演员和观众。只有形成观演关系，才是戏剧。 从这个意义上说，AI是可以帮助我们的工具，但不能主宰创作。包括AI在内，我认为科技赋能戏剧应当克制一些，不能让技术在舞台上“抢”了演员的表演。我看过一些大制作戏剧，满台炫酷的LED屏，灯光亮起时，你根本找不到演员在哪里。 刘家成：对，克制也应该是影视运用AI的原则。克制，不是刻意回避技术，而是要用得准确、合理。 记者：AI生成视频的逼真程度让人难辨虚实，一些视频下面，不乏“AI比很多流量明星演得好多了”的网评。真人演员会被AI演员替代吗？ 刘家成：我曾在京剧院工作。武生大家李万春先生演《古城会》，今天在台上亮相走7步，明天是8步，后天可能只有3步。京剧是一门程式化的艺术，可戏曲界还有一句老话：不疯魔，不成活。魔，不是魔怔，而是忘我地投入。好演员都有这样忘我的瞬间，忘我的时候，可能连演员自己都不知道笑中会不会有泪，哭时会不会带笑。演员计算不出自己，AI通过数据能探索到人的内心吗？ 我曾尝试用AI软件生成一首主题歌。一开始，我是信服的，后来慢慢悟到：AI永远不会做到唯一。面对一部作品，音乐大家会告诉我：哪里该快半拍、哪里该慢半拍。这半拍之差，就是AI与艺术家的区别。 技术创新与艺术创新，是一对水涨船高的关系。创作会不会被AI取代？最终取决于作品的品质。被AI替代的多半是平庸之作。 冯远征：北京人艺的舞美设计师使用AI后感慨：生成得太快了!用了2次之后，他突然意识到：AI生成的画面看似完美、规范，却没有手绘独特的笔触。那些出人意料的多一点、少一点，就是艺术的个性。 记者：“老艺术家坚持手搓”，是当下社交平台上很火的“梗”。在生活节奏越来越快、注意力越来越稀缺的今天，我们该如何理解“慢工出细活”？戏剧作品、影视作品会追求更短更快吗？ 冯远征：戏剧是慢艺术。我不认同因为生活节奏快了，我们就把所有的戏都变成快节奏的。话剧，恰恰是要有那些黄金停顿、那些进场，让观众沉浸和思考。停顿到掉一根针都能听得见的感觉，那才是真正的好东西。我们需要给观众提供具有艺术格调的戏剧作品。 AI时代，话剧也不会消亡。现在，北京人艺的主体观众是90后、00后，大概占到整体观众的75%。很多年轻人真的是因为在剧场看了一场好戏，而喜欢上话剧。坐在剧场里，在没有人打扰的情况下，跟着剧情走，跟着主人公的命运走，跟着他的喜怒哀乐一起哭一起笑，这种面对面、心贴心的感受是无可替代的。 刘家成：所谓“观众看不动长剧了”，主要因为作品还不够好。观众的眼睛最亮，作品不够好，人家为什么要浪费时间？与长短相比，我更在乎品质，在乎观众的感受。《好好的时光》里有一段描写中年人情感的戏：庄先进每天坚持接苏小曼乘车，春夏秋冬、风雨无阻，时长近3分钟。我一开始担心这段节奏太慢，播出后，观众的反馈却是“特别美”“特别舒服”。3分钟的铺陈，在短剧中很难实现。长剧不能放弃自己的优势。 锅碗瓢盆烟火饭香，藏着我们最朴素的爱，最坚韧的勇气，最真实的生活状态。从这些日常中提炼出来的作品，才不会悬浮，才可能打动人。《生万物》播出后，观众对迟蓬扮演的“大脚娘”反响特别热烈。不是因为她的戏多，也不是因为她演绎了苦难，而是因为她演人，她走心，所以一举一动都是生活。迟蓬能把握住人物，首先是剧本不落俗套，她接住了剧本，演出了那个年代农民的朴实与善良。 冯远征：北京人艺不光有于是之、林连昆、蓝天野、郑榕这样的名家，还有一批黄金配角。很多人在舞台上默默耕耘了一辈子，哪怕是没有一句台词的龙套，也有一般人演不过的功底。比如《雷雨》，首演于1954年，70多年过去了，演员阵容变了，每次开票依然一票难求。为什么？因为《雷雨》是划时代的经典，这是它永恒的生命力。前不久发布的《戏剧振兴三年行动计划(2026—2028年)》向我们提出了更高的要求：打造出划时代的精品力作。 刘家成：我们的作品要传递正确的价值观，但讲故事的方法不是高高在上。贴着地皮走，暖着人心走，让人能够抓得住、心里留得下，这才是好作品。
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爆火的“龙虾”为何让安全圈集体破防？疯狂打补丁后，三大漏洞依然能合法绕过所有警报 出品 | 网易智能 作者 | 小小 编辑 | 王凤枝 所有人都知道爆火的“龙虾”有漏洞，但很少有人意识到它能把防火墙捅成筛子。 过去几个月，这款名为OpenClaw的开源AI工具像病毒一样在全球蔓延。人们用它订餐厅、回邮件、管日程，甚至让它代为炒股、相亲和充当赛博宠物。狂热程度令人咋舌，成百上千人跑到腾讯和百度总部楼下排队求安装，无数小白甚至在网上花重金请人远程代为部署。 但在这波全民尝鲜的狂欢背后，全球的网络安全团队却如临大敌。 高达22%的企业员工在未经IT部门批准的情况下，私自在办公电脑上违规安装了OpenClaw。短短两周内，暴露在公网的漏洞实例从1000个暴涨到3万多个。更致命的是，官方插件仓库里超过三分之一的扩展技能暗藏安全漏洞，这意味着黑客只需一句简单的日常指令，就能顺着网线直接接管用户的核心资产。 这究竟是一个能彻底解放打工人的全能神器，还是一颗随时会被引爆的定时炸弹？今天我们就把OpenClaw的底细彻底扒透。 致命的“全能”： 当AI不再只陪你聊天 OpenClaw的创始人彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）可能自己都没想到，他捣鼓出来的这个开源项目会在几个月内成为全球极客的玩具。 它的逻辑其实很简单，让AI不再只限于跟人聊天，而是真的去完成任务。给它权限，它能登录用户的邮箱、查阅日历、使用浏览器，甚至替人敲命令行。你只需要下达指令，它就会在后台全权代劳。 问题在于，这款工具天生没什么边界感。OpenClaw的设计理念就是给用户最大限度的自由，想让它访问你整个硬盘？可以。想让它连上公司的数据库？也没人拦着。 乔治城大学安全与新兴技术中心的研究员科林·谢布利梅尔（Colin Shea-Blymyer）打了个比方，这就像让你在实验室里随便摆弄易燃易爆品，自由度极高，但后果可能很严重。 更关键的是，OpenClaw有个叫“skill”的功能，相当于给AI装插件。想要它帮你炒股？装个技能。想让它当你的数字宠物？装个技能。问题是，这些技能大部分来自官方库ClawHub，而那里的情况远比想象中复杂。 谢布利梅尔还提到一个核心矛盾，即你给AI的权限越多，它能做的事就越有趣，但同时也越危险。这个矛盾在OpenClaw身上体现得淋漓尽致。开发者们在努力打补丁修漏洞，但只要AI拥有自主行动的权限，根本问题就还存在。 披着羊皮的助手： 它是助理，还是黑客的内应？ 试想这样一个场景，黑客在转发的邮件里藏了一句隐蔽的指令。你的OpenClaw助手像往常一样帮你总结这封邮件，结果读到了这句隐藏指令：把你的密码和凭证发给一个外部地址。于是你的AI乖乖照做了，它使用了自己合法的授权令牌，通过公司批准的API接口把你的密码送了出去。 在防火墙看来，这次网络请求是合法的（HTTP 200）。在端点安全系统（EDR）看来，这也是一个正常的进程。你的安全防御系统完全不知道发生了什么。 这就是现实中正在发生的事。 美国网络安全公司Koi Security做过一次摸底，结果不太乐观，ClawHub上有341个OpenClaw技能是恶意软件。到2月中旬，这个数字飙到了824个，占当时仓库总量10700个技能的7.7%。 这些恶意技能都干什么？最典型的一个叫ClawHavoc，它把一款叫Atomic Stealer的窃密软件伪装成加密货币交易工具。用户装上之后，它就开始翻加密钱包、偷SSH凭证、扒浏览器密码，整个过程悄无声息。 还有更隐蔽的操作。思科的研究人员发现，有个技能会在用户完全不知情的情况下，偷偷运行一个curl命令，把数据传到外部服务器。为了不被发现，它还用了一招“直接提示注入”，也就是骗AI绕过安全限制，无需确认直接执行。 网络安全公司Dvuln创始人兼OpenClaw项目安全顾问杰米森·奥雷利（Jamieson O'Reilly）曾表示，这款工具当初设计的时候就没把安全放在第一位。他现在天天跟创始人斯坦伯格一起打补丁，但有些问题补丁真救不了。 奥雷利正在推动一个叫“能力规范”的标准更新，要求每个技能在执行前像手机App那样弹出权限清单，明示它要干什么。这个提案在安全社区反响不错，但真正落地还需要时间。他说这个规范是“主动解决问题”的第一步，而不是每次都事后补救。 更让人担心的是供应链层面的系统性风险。奥雷利有句话挺戳心，这个行业创造了一种用普通人类语言写的新可执行格式，然后忘了给它配上应有的控制措施。他本人在skills.sh这个更大的仓库采用类似安全措施之前，就率先推动了VirusTotal的集成，算是给社区打了个样。 隐形黑洞： 让全球安全专家 束手无策的三大死穴 但有三类针对OpenClaw的攻击手法，至今仍处于“防不住”的状态。 第一类名为“运行时语义窃取”。概念听起来复杂，但逻辑很直白，传统恶意软件靠代码特征识别，而现在攻击者把恶意指令藏在“人话”里，具体过程就是前文所说的邮件里隐藏指令。 Palo Alto Networks研究员西蒙·威利森（Simon Willison）将这种现象概括为致命三要素，即同时具备私密数据访问权限、不可信内容处理能力和对外通信能力，且三者集中在同一个进程内。由于凭证真实且API调用合规，安全系统只能将其判定为授权用户的预期行为，目前没有任何工具能追踪AI用那个访问权限具体做了什么以及为什么这样做。 第二类叫“跨智能体上下文泄漏”。攻击逻辑更隐蔽，AI处理任务时会保留上下文记忆。当多个智能体或技能共享同一会话上下文时，攻击者可以在第一项任务中植入一条指令，让它潜伏在上下文里，数周后当AI执行另一项看似无关的任务时突然激活。 专注于模型质量保障的开源平台Giskard今年1月已验证这种攻击方式，AI会将攻击者控制的指令悄悄写入自己的工作区文件，然后静待外部服务器下达指令。Palo Alto Networks研究员进一步指出，持久性内存让这类攻击具备了有状态且延迟执行的特性。 OpenClaw安全顾问奥雷利坦言，这是最难解决的一类漏洞，因为它本质上是提示注入攻击，这是一个波及整个LLM行业的系统性漏洞，远不止OpenClaw一家。当上下文在智能体和技能之间自由流动时，一次成功的注入攻击就能污染整条行为链。目前市面上没有任何工具能实现跨智能体上下文隔离，IronClaw能对单个技能做沙箱隔离，ClawSec能监控文件完整性，但两者都无法追踪上下文在同一工作流中如何传播。 第三类漏洞叫“零双向认证（zero mutual authentication）的智能体间信任链”。当多个AI智能体协同工作时，一个被攻破的智能体可以指挥所有与它通信的同伴。整个链条没有身份验证和相互认证，全靠信任维系。攻击者只需通过提示注入拿下一个智能体，就能借助它已有的信任关系，向链条中的每一个智能体发号施令。 微软安全团队在今年2月发布的指南中给出了一个直白的定义，即带有持久凭证的不可信代码执行。他们指出，OpenClaw的运行时机制会摄取不可信文本并从外部下载执行技能，然后用它持有的任何凭证进行操作。 卡巴斯基的企业风险评估补充了一个关键视角，即使智能体只安装在个人设备上，同样能威胁企业安全，因为这些设备里往往存着VPN配置、浏览器令牌和企业服务凭证等。 一个叫Moltbook的OpenClaw智能体社交网络已经展示了这种风险的现实版本。Wiz的研究人员发现，该平台一个配置错误的数据库暴露了150万个API认证令牌和3.5万个邮箱地址。 补丁赛跑： 为何顶尖安全方案 也堵不住语义漏洞？ 针对OpenClaw暴露的安全问题，开源社区和安全厂商给出了三种不同的应对思路。 第一种思路是在原有框架上打补丁。Prompt Security（已被SentinelOne收购）开发了ClawSec，给OpenClaw套上一层持续验证机制，实时监控关键文件是否被篡改，默认启用零信任出口策略。官方则与VirusTotal达成集成，对ClawHub上发布的每一个技能进行扫描，拦截已知恶意包。 第二种思路是推倒重来并重写架构。NEAR AI用Rust语言重新实现了IronClaw，将所有不可信工具放入WebAssembly沙箱运行，工具代码启动时权限为零，必须主动申请网络、文件或API权限。凭证在主机边界注入，全程不接触智能体代码，系统还会自动扫描请求和响应是否存在泄露风险。 另一个独立开源项目Carapace更彻底，把OpenClaw那些危险的默认配置全部反转，采用默认失败关闭的认证机制，配合操作系统级的子进程沙箱来兜底。 第三种思路聚焦于扫描和审计。思科推出开源扫描器，集成了静态分析、行为分析和LLM语义分析三重能力。NanoClaw则选择极简路线，将整个代码库精简到约500行TypeScript，每个会话运行在独立的Docker容器中。 但这些方案都有各自的盲区，翻开那张安全防御评估矩阵表，六个工具在语义监控那一栏全是空白。换句话说，没有一款工具能解决最核心的问题，当智能体通过合法API调用去干坏事时，谁能发现它并拦住它？ 更让人头疼的是，安全机构Endor Labs最近又在OpenClaw中发现了六个新漏洞，包括服务器端请求伪造（SSRF）和路径遍历等。他们指出，传统的安全测试工具根本无法识别大语言模型（LLM）调用工具时的逻辑问题。这意味着在AI智能体的安全防御上，整个行业其实还在盲人摸象。 亏钱、骚扰与权限失控： 狂欢背后的真实代价 如果说前文提到的三类漏洞还停留在技术讨论层面，那接下来这些真实用户踩过的坑，能让事情变得具体得多。 先看成本失控的案例。一位名叫本杰明·德克拉克（Benjamin De Kraker）的AI专家，曾参与过埃隆·马斯克（Elon Musk）旗下xAI的Grok项目，属于圈内资深人士。他让OpenClaw帮忙设置一个提醒功能，结果这AI检查时间的方式十分低效，一晚上烧掉20美元的Anthropic API额度。 德克拉克算了一笔账，如果让这个提醒功能全天候运行，一个月的成本将高达750美元。这哪是AI助手，分明是台吃钱的碎纸机。 软件工程师克里斯·博伊德（Chris Boyd）的遭遇更离谱。他让OpenClaw连上自己的iMessage帮忙生成每日新闻摘要。结果AI彻底失控，给他和妻子狂发500多条短信，还随机轰炸通讯录里的联系人。博伊德谈起这段经历时语气里全是无奈。 国内用户玩出的花样更多，踩的坑也更深。 从被捧上天的‘炒股神将’到血亏出局，OpenClaw在金融领域的失控只需一个错误的指令。 一个叫Celia的用户在帖子里说，她亲眼看到有人用OpenClaw炒股亏了3万多。Celia的总结挺到位，OpenClaw功能强大所以火得快，但它也有安全漏洞和权限失控的风险，搞不好就会误删邮件、炒股亏钱甚至被黑客入侵。 有人亏钱，有人被骚扰，也有人把OpenClaw玩出了意想不到的画风。 一位叫momo的用户说，她把OpenClaw拉进群聊帮自己和相亲对象破冰。AI在中间各种助攻，愣是聊到凌晨3点。从八卦吐槽到深夜谈心，AI的回应特别自然，一下子就破冰了，跟相亲对象聊到凌晨3点停不下来！ 还有人干脆把OpenClaw当数字宠物养。一位用户发帖说，他领养了一只OpenClaw当数字宠物，正经的时候像百科全书，闲着的时候还能逗我笑。但看到最近AI智能体误删文件的新闻之后他也犯嘀咕，差点想放生它，只要它不搞小动作我们就是好搭档。 这波操作让安全圈不少人皱眉头。 Gartner建议企业立即阻止OpenClaw下载和流量，并轮换所有OpenClaw接触过的凭证。Arize的开发者关系主管兼npm创始CTO劳里·沃斯（Laurie Voss）直接开喷，OpenClaw就是一场安全领域的垃圾大火。连最初力推这个项目的OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）也曾说过，现在不建议大家在电脑上跑这玩意儿。 结语： 如何防范身边的“合法内鬼”？ 如果你觉得OpenClaw及其所蕴藏的风险离自己很远，可能需要重新想想。 数据显示，每五个企业员工里，就可能有一个已经在电脑上安装了OpenClaw，而公司的IT部门对此毫不知情。 所以第一个建议是，请默认内鬼已经潜伏在你的网络里了。 接着立刻做几件实事。排查网络里有没有异常的连接请求，审查系统的认证日志，看看有没有陌生的应用注册记录。如果发现有人在用老版本，必须强制要求更新，因为旧版本的漏洞极易被黑客远程控制。 然后立下一条死规矩，绝对不要让OpenClaw运行在直连公司核心系统的设备上。如果非要尝鲜，就单独建立隔离的沙箱环境，死死卡住它的访问权限。 再装上ClawSec这类免费的安全工具，并在部署前通过VirusTotal和思科的开源扫描器去过滤每一个ClawHub技能。这听起来繁琐，但想想看，你绝不会允许员工从陌生网站随便下载个软件然后直接运行。 对于涉及密码调取、修改核心设置或往外发送文件的关键操作，必须强制AI停下来等待人类确认。这个简单的步骤，能挡住绝大部分的致命麻烦。 记得警惕前面提到的那三类核心风险：被AI理解成日常指令的恶意代码、多个AI之间互相传递的隐蔽信息、不经身份验证的互相控制（零双向认证），并采取极其严格的权限管控。 最后，企业必须彻底抛弃传统的安全防御幻想。别再把AI的安全隐患看作是技术小问题，事实是：你们重金打造的数据防泄漏和身份权限管理系统，OpenClaw完全可以直接绕开而且不触发任何警报。 我们熟悉的安全工具能拦住那些带有病毒特征的恶意软件，但它拦不住一个通过正规渠道、用合法身份并走正常流程去干坏事的AI。 这不是OpenClaw独有的问题。以后每一个能“自己动手做事”的AI，都会遇到同样的困境。今天从它身上看到的教训，未来很多年都还用得上。
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前Uber自动驾驶负责人：我开着特斯拉FSD撞车了，孩子就在后座 IT之家 3 月 18 日消息，Mozilla 首席技术官、前 Uber 自动驾驶汽车部门负责人拉菲 · 克里科里安（Raffi Krikorian）3 月 17 日在《大西洋月刊》发表长文，描述了他驾驶特斯拉 Model X（FSD 模式）时所发生的一起严重车祸，并从专业角度剖析了特斯拉 FSD 的核心问题。克里科里安曾执掌 Uber 自动驾驶团队，负责训练安全驾驶员如何在系统失效时及时且正确干预。在他领导该部门的两年间，Uber 的早期试点项目保持着零受伤的记录。此次事故发生在一次寻常的周日出行。克里科里安驾车送儿子参加童子军活动，行驶在湾区的住宅区街道上，而这条路他已经走过数百次。当时，特斯拉处于 FSD 模式，系统一直平稳驾驶，直至意外发生。当 Model X 驶入一个弯道时，FSD 似乎突然迷失方向，方向盘毫无预兆地剧烈抖动，车辆开始减速。克里科里安立即抓住方向盘，但已来不及挽回。车辆随即撞上混凝土墙，当场报废。克里科里安遭受脑震荡、颈部僵硬，头痛持续数日，所幸后座的孩子安然无恙。 尽管拥有顶尖的专业背景，FSD 还是“坑”了他。克里科里安写道，他最初只在高速公路上使用 FSD，因为车道线清晰、交通模式可预测。熟悉后又开始在普通道路上使用，发现效果不错，渐渐成为习惯。此次事故发生前，他的手一直放在方向盘上，按照特斯拉的要求保持警惕。他指出，FSD 实际上“训练”了他去信任它。事故发生后，出现在保险报告上的名字是他，而非特斯拉。在现行法律框架下，这是也是所有 FSD 事故的共同点：特斯拉 FSD 系统被归类为 Level 2，驾驶员始终需承担全部责任。克里科里安还提出一个关于特斯拉数据处理方式的尖锐问题。车辆持续记录驾驶员的手部位置、反应时间和视线轨迹，特斯拉在事故后常利用这些数据将责任指向驾驶员。而要求获取自身数据的驾驶员往往只能收到碎片化信息。在佛罗里达州一起里程碑式的过失致死案中，原告方被迫雇佣第三方黑客从事故车芯片中恢复出了关键证据，而特斯拉声称数据无法找到。克里科里安还对“监督式”自动驾驶根本缺陷进行了分析。他的核心论点是：特斯拉要求人类监督一个专门设计得让监督显得毫无意义的系统。正如他所言，一台不可靠的机器会让人保持警惕，一台完美的机器不需要监督，但一台近乎完美的机器却会因此而制造陷阱 —— 让驾驶员信任它到足以忽视监督的程度。这也是目前几乎所有 Level 2 辅助驾驶车辆事故中的共性 —— 在事故真正发生到自己头上之前坚持认为辅助驾驶功能完美可靠，甚至开车睡觉。心理学家将这一观点称之为“警觉性衰减”：长期监督一个近乎完美的系统令人厌倦，而厌倦导致走神 / 不重视。在辅助驾驶系统退出后，驾驶员往往需要 5~8 秒才能重新集中精神，紧急情况下根本来不及反应并接管。克里科里安援引美国公路安全保险协会的研究：使用自适应巡航控制仅一个月后，驾驶员看手机的可能性增加六倍以上。特斯拉虽然警告 FSD 用户不要自满（自以为是），但 99% 场景下的流畅表现反而会引发这种自满情绪。他还引用了两起广为人知的事故来说明这种“不可靠”。2018 年山景城事故中，苹果工程师沃尔特 · 黄驾驶的特斯拉在冲向混凝土隔离带前有 6 秒预警，但他从未触碰方向盘。同年亚利桑那州坦佩的 Uber 事故中，传感器在 5.6 秒前检测到行人，但安全驾驶员在最后不到 1 秒才抬头。在这起事故中，克里科里安自己确实采取了行动，但他需要在最后一秒的时间内克服长期训练出的信任惯性、从乘客状态瞬间切换回驾驶员状态，可以说几乎不可能完成。事故车日志也证实他打了方向盘，但仍无法在事故前的 1 秒中完成逆转。根据克里科里安的描述：特斯拉先让驾驶员对 FSD 产生好感，再用数月流畅表现削弱其警惕性，导致驾驶员对这种“实际上并非 100% 可靠的辅助驾驶功能”产生心理依赖，最后在出问题时搬出服务条款将责任归咎于驾驶员 ——FSD 没出问题时特斯拉获得赞誉，出问题时驾驶员全责。克里科里安还特意拿比亚迪举例。2025 年 7 月，比亚迪宣布将为其自动泊车功能导致的事故兜底 —— 无需保险理赔，不影响驾驶员记录。尽管案例有限，但这表明车企与驾驶员分担责任是一种选择，并非不可能。
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“无人驾驶技术”普及时代来了？英伟达全力推动，Uber、Lyft双双大涨 英伟达正加速推进其在自动驾驶领域的布局，通过扩大与Uber、Lyft等出行巨头的合作，推动无人驾驶出租车（Robotaxi）的商业化落地。英伟达在近日举行的GTC大会上宣布，扩大与Uber、Lyft等公司的合作计划。受此消息提振，Uber股价在近期交易中一度大涨超5%，Lyft股价上涨约3%。英伟达股价在周一上涨1.6%后，近期交易中微跌约0.4%。英伟达与Uber计划在2027年上半年在洛杉矶和旧金山推出搭载英伟达软件的自动驾驶汽车，并在2028年底前将服务扩展至数十个城市。此外，英伟达还宣布了与现代、比亚迪、吉利、五十铃和日产等车企的新合作或扩大合作，这些公司的股价在其本土交易所也出现上涨。 英伟达物理AI的“ChatGPT时刻” 英伟达在自动驾驶领域的核心武器是其最新开源的推理VLA（视觉-语言-动作）模型Alpamayo 1。该模型旨在让车辆具备在意外情况下“思考”解决方案的能力。公司CEO黄仁勋表示： “物理AI的ChatGPT时刻已到来——机器开始理解、推理并在真实世界中行动。无人出租车是首批受益者。Alpamayo为自动驾驶汽车带来推理能力，使其能够思考罕见场景，在复杂环境中安全驾驶，并解释其驾驶决策——这是安全、可扩展自动驾驶的基础。” 首款搭载英伟达技术的汽车预计将于今年第一季度在美国上路，第二季度在欧洲上路，下半年在亚洲上路。破解自动驾驶“长尾”难题 与传统的将视觉输入直接映射为动作的模型不同，推理VLA模型能够将复杂的驾驶任务分解为可管理的子问题，并以可解释的形式展示其推理过程。例如，在接近十字路口时，系统会进行类似人类的思考：“我看到一个停止标志，左边有车辆驶来，还有行人正在过马路。我应该减速，完全停下来，等待行人通过人行横道，安全时再继续前进。”这种能力对于解决自动驾驶中罕见且不可预测的“长尾”场景至关重要。Uber全球自动移动出行和配送负责人Sarfraz Maredia表示：“处理长尾和不可预测的驾驶场景是自动驾驶的决定性挑战之一。Alpamayo为行业创造了令人兴奋的新机遇。”除了自动驾驶，英伟达还在更广泛的物理AI领域展开布局。公司发布了用于代理AI的Nemotron家族、用于物理AI的Cosmos平台、用于机器人的Isaac GR00T以及用于生物医学的Clara等多个开源模型和工具。
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OpenAI发布GPT-5.4 mini与nano 当地时间3月17日，OpenAI推出旗下迄今能力最强的两款小型模型GPT-5.4 mini与GPT-5.4 nano，以更低延迟和更低成本大幅缩小与旗舰模型的性能差距。GPT-5.4 mini在编程、推理、多模态理解及工具调用等核心维度全面超越上一代GPT-5 mini，运行速度提升逾2倍，并在SWE-Bench Pro等基准测试中接近体量更大的GPT-5.4。GPT-5.4 nano则定位成本最低、延迟最短的轻量选项，仅通过API向开发者开放，专为数据分类、提取及简单编程子任务设计。另据媒体援引消息人士透露，OpenAI已签署新协议，将通过亚马逊云服务（AWS）向美国国防部及政府机构出售其AI模型使用权，用于处理机密与非机密工作。
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上海数据集团、阿里云、浩鲸科技深化战略合作 发力AI时代数据要素 近日，上海数据集团党委书记、董事长吴建雄一行到访阿里云，与阿里云智能集团资深副总裁、政企事业部总裁李津，浩鲸科技副总裁张可等座谈交流。三方围绕数据要素建设、AI大模型技术创新等核心议题深入探讨，进一步凝聚合作共识，共同为数字经济高质量发展赋能增效。上海数据集团首席数据官沈可、上海数据集团首席技术官苏光牛、阿里云智能集团副总裁张敬、浩鲸科技云智能业务经营中心副总裁陈春辉等出席活动。 浩鲸科技与阿里云、上海数据集团长期以来在智慧城市、央国企数字化、数据要素建设等领域建立深厚的合作基础。作为全球领先的IaaS服务商和国内最大的公共云平台，阿里云为行业数字化转型、城市数字化建设提供了坚实的云计算底座和强大的AI大模型能力。上海数据集团作为上海市公共数据授权运营主体和城市大数据资源治理的支撑者，在数据要素市场化、价值化方面扮演着核心角色。浩鲸科技则凭借二十余年服务全球通信及政企客户的深度实践，积累了丰富的公共服务部门、国央企、大型行业用户等B2B服务经验、垂直行业洞察和数字化能力，深度参与行业数字化转型进程，成为连接技术与场景的关键“数智化全栈能力提供商”。进入AI大模型高爆发阶段，浩鲸科技作为全球领先的数智化全栈能力提供商，提供覆盖电信运营支撑系统、行业数字化转型解决方案、云计算和AI大模型应用等的全栈数智化能力。在AI方面，为客户提供从底层算力调度到上层模型工具链的全链路服务，通过将行业专有知识与通用大模型能力相结合，帮助企业打通连接AI的最后一公里。2025年升级的鲸智大模型技术体系，已经在电信、政务、能源、电力、交通等多行业落地。在通用场景下，在知识问答、智能运维、知识库智能检索等多方面表现出色；在电信场景中，已经围绕BSS、OSS、资源、政企及大数据域打造了30+智能体和AI应用；在政务场景中，助力构建智能警务研判系统、应用于公文写作及咨询服务等场景；在电力场景中，已经助力南方电网等多家客户落地设备运维、线路巡检、负荷预测等场景。特别在数字政府领域，浩鲸科技重点聚焦基于大模型的数字政务、智慧交通应用，赋能城市治理与服务，全面提升城市治理、政务服务、惠民服务、产业服务能力。未来，浩鲸科技将以云计算技术为基础，通用大模型为底座，行业专有数据和知识为核心要素，协同阿里云、上海数据集团，在数据基础设施服务、政企数字化服务、数据及生态运营服务等板块深度联动，共同创新，形成1+1+1＞3的协同效应，助力客户实现数据要素价值释放与业务智能化升级。责任编辑：韩璐(EN053)
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美高管急：看看这，一年前还啥啥不会呢 【文/观察者网 柳白】 面对中国人形机器人技术的显著进步，美国科技企业高管们坐不住了。在当地时间3月17日举行的一场听证会上，他们向美国议员们发出警告，认为中国在人形机器人领域的快速进展已对美国技术主导地位构成挑战，并带来潜在“国家安全风险”。他们还怂恿政府采取一系列措施，包括加强审查中国机器人企业、扩大出口管制以及限制联邦机构采购中国相关技术。 然而在业内人士看来，美国需要制定统一的国家机器人战略方能应对竞争，尽管两党在此问题上存在一定共识，但短期内美国政府不太可能出台重大政策调整。 据香港英文媒体《南华早报》报道，在美国国土安全委员会网络安全与基础设施保护小组委员会举行的听证会上，包括Scale AI与波士顿动力在内的企业高管敦促联邦政府采取行动：调查中国机器人制造商构成的“国家安全威胁”、将出口管制范围扩大至人工智能推理芯片，并考虑禁止联邦机构采购部分中国人工智能与机器人技术。 Scale AI全球政策与政府关系负责人马克斯·芬克尔尤其点名了中国宇树科技。他提到宇树机器人在上月中国春晚上展示的人形机器人表演了武术动作，包括后空翻与蹦床跳跃。 （视频截图）宇树G1机器人集体现身北京天坛，进行武 BOT 天坛祈福集群演示。图片来源：CCTV+ IC Photo “这段视频走红，并非因为它本身有多震撼，而是当人们把它和一年前对比时发现：那时同款机器人连完整跳完一支舞都很勉强，”芬克尔感叹，“可今年它们已经在表演空手道了。这就是竞争的速度……要想取胜，需要政府全方位发力。” 美国机器人企业波士顿动力软件副总裁马修·马尔恰诺也提到，在今年拉斯维加斯消费电子展（CES）上，展出人形机器人的中国企业数量五倍于美国企业。 美国外交关系委员会“中国战略倡议”项目主任拉什·多希在其书面证词中表示，在机器人领域，美国产业政策“对确保大规模制造机器人的能力至关重要”。 总部设在美国的国际无人系统协会（AUVSI）总裁兼首席执行官迈克尔·罗宾斯则敦促国会“通过一项协调一致的国家机器人战略”，以应对中国的市场主导地位。 美国布鲁金斯学会约翰·桑顿中国中心研究员陈凯欣（Kyle Chan）对《南华早报》表示：“外界对中国产业政策的态度，混杂着钦佩与恐惧。” 过去一年，在美中人工智能激烈竞争的背景下，华盛顿对中国机器人产业崛起的担忧持续升温。 去年5月，美国国会众议院臭名昭著的“中国委员会”在致国防部长赫格塞思、商务部长卢特尼克、联邦通信委员会主席卡尔的信中，敦促政府审查中国机器人制造商所谓“支持中国军方”带来的风险。 但陈凯欣认为，鉴于本届特朗普政府目前精力有限，且与即将到来的中期选举无直接关联的议题可能被搁置，短期内政府不太可能对中国人工智能与机器人企业采取重大行动。 “国会内部推进可能会比较缓慢，尽管这一领域确实得到两党更多支持。但与此同时，我预计短期内不会出现重大政策调整。”他说。 这种焦虑情绪并非孤例，美国媒体也在不断渲染类似论调。《华盛顿邮报》今年1月也曾撰文，提醒美国政府抓紧支棱起来，因为中国在研发智能机器人、无人机和自主系统方面处于绝对领先地位。 数据显示，2025年，中国人形机器人出货量已主导全球市场。其中，智元创新以约5100台（占39%）领跑，宇树约4200台（32%），优必选约1000台。 文中，美国智库卡内基国际和平基金会研究员斯科特·辛格和帕夫洛·兹韦尼霍罗德斯基指出，中国在人工智能领域的成功，本不该如此令人意外。因为在国家层面长期、全方位的政策努力下，中国实验室整个2024年都在系统性地追赶，西方观察者只是没当回事儿。 “DeepSeek是预警，如果美国不吸取教训，来自中国的下一次惊喜很快就会到来。”文章预计，新“惊喜”将不是聊天机器人，而是中国机器人重塑全球经济。 本文系观察者网独家稿件，未经授权，不得转载。
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机构：国产算力芯片性能、生态、产能全面突破 广东省发展改革委印发《广东省支持人工智能OPC创新发展行动方案（2026—2028年）》，其中提出，打造绿色协同算力“一张网”，建设粤港澳大湾区国家枢纽节点，助力人工智能OPC获取跨区域弹性调度的普惠算力资源。省市协同，完善“算力券”制度，降低人工智能OPC实际算力支出成本。搭建智能算力公共算力服务平台，实时接入机架、算力、网络应用等资源，优化算力供需匹配和交易流程，助力人工智能OPC高效获取算力支撑。建立“政府—社区—平台—OPC”联动机制，通过“算力券”等方式为符合条件的初创期人工智能OPC提供算力支持。山西证券认为，需求高景气持续，国产算力芯片性能、生态、产能全面突破。1）需求端：作为国内AI算力需求最大来源，互联网大厂资本开支在2025年保持高增的基础上，预计2026年在训练及推理需求高景气背景下仍将继续攀升；2）供给端：寒武纪、海光信息等为代表的国产芯片厂商在单卡性能上加速追赶英伟达。同时，国产芯片厂通过兼容CUDA及自研两种方式构建生态，逐渐突破CUDA生态壁垒。国金证券认为，1）Oracle智算ROI兑现，腾讯云提价验证需求。2）训推共振，算力需求极速释放。2026年将是中国算力需求从“云端训练”向“训练+推理”双轮驱动转型的关键之年，算力缺口将在更多模态和更广场景的催化下，极速释放。3）供给端外部边际改善，内部国产化放量。2026年国内算力供给端将从单一的紧缺状态转向结构性平衡，充沛的算力资源将有效承接需求端的爆发，为算力产业链的业绩兑现奠定基础。4）国产算力全产业链景气加速，有望量价齐升。在供需双侧强逻辑的挤压下，预判2026年算力产业链将进入“全链通胀”周期，行业景气度将从核心芯片向AIDC、云与算力服务、配套电力设备及服务器等环节全面外溢。
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“2026年会是端侧AI需求爆发的元年” OpenClaw“小龙虾”的风暴，也吹到了2026年中国家电及消费电子博览会（AWE）的智能家居展商上。在2026年AWE现场，端侧AI、软硬协同，几乎成为多数头部家电品牌和AI芯片厂商绕不开的话题。“我们预测，2026年是端侧AI需求明显升温的状态，未来，大模型向端侧迁移会是一个大趋势。”3月12日，智能终端AISoC（面向人工智能的系统级芯片）厂商安徽聆思智能科技有限公司副总裁徐燕松在接受澎湃科技采访时表示。当日，该公司在2026年AWE上发布了面向大模型家电应用的ARCS、面向国产化AI终端生态的VenusA两大系统级芯片方案，以及面向家庭场景的HomeClaw方案。 2026AWE展上，聆思科技的站台。 聆思科技提供在徐燕松看来，端侧AI的需求之所以会明显升温，与OpenClaw为代表的智能体产品爆火密切相关。Agent时代，模型需要持续看、持续想、持续调用工具、持续执行任务，如果再叠加语音、视觉和传感器等多模态输入，Token消耗和推理频率都会明显抬高。“最起码是10倍到百倍的状态。”徐燕松称。这意味着AI的资源消耗模型正在发生变化。过去，很多AI能力依赖云端推理即可完成；但随着智能体和多模态交互逐步进入真实场景，云端成本、实时性和隐私问题都会被进一步放大。在徐燕松看来，当前AI产品正在从“能展示”走向“能真正装进终端设备里长期运行”。这种变化已经开始反馈到硬件厂商的下游需求端。越来越多传统行业客户，比如空调行业和设备厂商开始思考，AI如何与现有产品结合，如何从演示功能变成持续可用的设备能力。然而，当前端侧AI芯片无法满足大模型算法的应用需求，大模型的推理性能和能效比普遍偏低，无法达到应用需求。此外，现有端侧AI芯片加速单元并非针对大模型算法设计，对大模型算法缺乏亲和力，算力利用率很低。从产品形态看，ARCS偏向多模态交互和大模型能力接入，采用高度集成设计，将AI算力、主控处理、多媒体能力与无线连接整合进单颗芯片中。VenusA更偏向国产化AI终端生态，而HomeClaw对应的方向，则是“家庭本地算力中心”。按照聆思的设想，摄像头、环境传感器、空调、扫地机器人、灯光等设备，未来可以接入同一套家庭AI系统，在本地完成更多感知、分析和联动执行。徐燕松认为，推动端侧AI加速落地的，不只是体验升级，更现实的驱动力是成本、隐私和实时性等问题。如果摄像头、养老等场景长期依赖云端推理，调用成本会持续累积；与此同时，家庭场景的数据又涉及隐私问题，天然敏感。“一个是成本，一个是隐私，这两个很关键。”徐燕松说。在他对未来家庭智能的设想中，智慧家庭里会出现一个统一的本地算力节点，负责汇总全屋设备和传感器数据，承担更多推理和调度任务。“未来智慧家庭里，会有一个本地算力节点，可能是电视、网关、NAS或者某种中控主机，在本地运行模型，而不是事事都依赖云端。”此外，徐燕松认为，未来不会只是视觉模型，也不会只是语言模型，而会走向多模态融合，而在这一过程中，芯片、模型和硬件形态都需要重新适配。“芯片的设计，它是要跟最后算法高度匹配的。”徐燕松称。尽管AISoC赛道并不缺竞争者，终端侧已有海思、瑞芯微、全志、星宸、紫光展锐等玩家，模型侧也有面壁智能等公司在推进端侧大模型落地，但从徐燕松的判断看，端侧AI的竞争还处于需求放量前夜：市场尚未完全做大，但围绕性能、多模态和本地部署的竞争已经提前开始。“目前AISoC市场还不够大，现在之所以还没有完全卷的程度，因为整体市场规模还没有真正起来。”徐燕松说。但从应用角度来看，他认为这个方向的空间足够大。无论是车机、具身智能、智慧家庭大脑，还是AI办公、翻译机、办公本等场景，未来都具备足够的市场容量。“所以未来这个市场一定会卷，只是会先卷性能。”徐燕松说。
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315曝光AI造假产业链，危害有多大？ 从今年的春节到现在，多家AI企业已经投入重金对AI App的应用进行了疯狂地推广。按照马云、黄仁勋等大牛的判断，下一个“堪比互联网的技术革命”就是AI。不过，刚刚过去的315晚会，却掀开了一个关于AI的“锅盖子”：你怎么知道，AI给你生成的答案就是对的？或者，这个答案本身就是“毒药”。调查发现，现在有种名为GEO（ Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）的技术正被不法服务商利用，并演变为向AI大模型“投毒”的工具。节目里，调查记者用一款从名字到功能完全虚构的“泉嘉德智能水杯”，完成了“投毒”演示：在GEO系统里编造信息、全网投放，几小时后，多个主流AI助手便将这个空气般的产品，列为“创新智能水杯”的优先推荐。一款不存在的水杯，就在AI的世界里“诞生”了。 商品尚且如此，别的信息呢？企业财报、行业研报、时事新闻、机构信息……理论上都可以通过投毒的方式去污染信息。全球储存颗粒大涨价、电力需求大增长，当AI技术疯狂普及的时候，它的技术软肋也暴露了出来：谁能管控AI真实性？01 几小时，制造一个爆款我们想想，过去在网上寻找一个答案的基本操作是什么？很多人会脱口而出“百度一下”，对信息质量要求高的，也会“谷歌一下”。进入AI时代，这个流程被大大简化了：随口问一下AI就行，不用挨个寻找网页，不用多个信息交叉验证，AI会给你一个看似特别详细的答案。这也就是很多人说“AI会革掉浏览器命”的原因。那么，当我们习惯了向AI寻求“标准答案”时，一种新的“魔术”就上演了。过去，商家想让你看见，得去搜索引擎打广告、做SEO（搜索引擎优化），争的是网页列表里那个靠前的位置。当年的“魏则西事件”就是因为莆田系疯狂刷好评，打广告。现在AI来了，这套模式还有没有搞头呢？有，而且很大！这门新生意，叫GEO。它的逻辑粗暴且有效：既然AI通过“吃”网上的信息来回答问题，那就生产大量虚假的信息，喂给它。315节目中被点名的GEO服务商说得很通透：“核心就是做软文，让AI平台去收录、抓取。”所以，他们就利用AI制造大量格式工整、内容空洞但指向明确的“信息饲料”，撒向各种内容平台。这些内容会被当前各家AI企业的网络爬虫抓取，并成为组织答案的“参考依据”。 实践环节中，记者虚构一款智能手环，铺好“饲料”后，AI真的将它列为优先推荐。还有医生通过这项服务，让自己的名字牢牢占据“白内障手术找谁好”这类问题的答案首位。“一年上亿的广告费，花几百万投点毒，总行吧？”为什么这些服务商能赚大钱？很简单，不需要调查研究，直接用AI造假，再喂给AI，垃圾生成垃圾，性价比极高。然后用极低的成本，在AI这个“信息中介”口中，买下一个“事实”。 你可能会觉得，这不过是AI时代的“刷单”，和当年电商刷好评没什么两样。但区别大了，而且致命。以前刷好评，你知道有些内容一看就是商家的自说自话，旁边还有差评区可以看，有问大家板块可以问，心里始终保留着一份警惕和交叉验证的可能。但现在，当你问AI“孩子补钙吃什么好”，它用总结性的口吻，流畅地给出“XX品牌儿童钙片，富含XX，专家推荐……”时，你质疑的意愿会降到最低。 因为AI的输出，一般都会披着 “客观整合”和“智能分析”的外衣，我们潜意识里认为，它总比商家自己的广告可信。如此一来，魏则西看到的“虚假信息”就会被批量植入到很多人的心智中去，且可信度非常高。而且GEO技术还会制造一种“共识假象”。一些高级的大模型判断信息时，也会交叉验证，看不同来源是否在陈述相似的事实。但问题来了，当一个毒信息是由上百个“不同账号”发布的呢？AI的交叉验证结论也就变成了：YES，我很确信。如此，谣言和毒信息就在算法的加持下，完成了闭环。 02 一场打不赢的“信息污染战”一次信息误导，或许可以被315打假。但若干次、乃至无限次呢？从技术角度看，辟谣的速度远远赶不上AI造谣的速度，今天一家公司花几百、几千块钱，就能在网上撒出成千上万篇关于某个产品的虚假“测评”。即便这些页面好不容易被平台监测发现并删除，但更多的信息已经出笼，而且还会被各种大模型当作训练数据“吃”进去。这就和癌细胞扩散一样，一旦虚假信息进入互联网的传播血液，就会开启永无止境的循环。今天，它污染的是一个水杯、一款手环。明天，就可以是某种药品、某种理财陷阱、或者是一所劣质培训机构。 造假的成本有多大呢？根据天眼查App的显示，这次被点名的“力擎GEO优化系统”关联公司【北京力思文化传媒有限公司】成立于2018年4月，法定代表人为李某钟，参保人数为1人，此前连续多年参保人数为0。也就是说，一个人，一台电脑，就能“干大事了”！无相君最近几个月就很有感触：过去搜索企业财报时，会去雪球、东方财富等专业炒股的门户网站，但现在，这些门户网站已经有了大量AI造假的信息。比如关于国产奶粉的一个行业观察文章，信誓旦旦地说：国产奶粉市场份额突破68%，外资品牌整体份额降至25.3%。然而当我检索相关数据时，根本找不到任何权威机构给到这样的数据。 随着使用AI编纂文章、编纂新闻、编纂研报的人和机构越来越多，可想而知，未来的整个互联网信息生态，都会被AI进行系统性的污染。关键的是，现在绝大多数人还浑然不知！而且，随着315的这个曝光，或许会有更多的不法分子加入这个赛道，原因很简单：好操作，易变现，很难被抓。 03 当“污染”成为“出厂设置”那么对于这个现象，监管机构和主流AI企业有没有好的办法呢？答案是还没有。法律端看，目前你还不好举报网上海量AI生成的虚假帖子，发布者也不会受到什么追究，因为当前的AI技术远远跑在相关法律前面。而根据澎湃之前的调查，现在很多类似GEO服务已覆盖市场上所有主流大模型，包括ChatGPT、DeepSeek、豆包、通义千问、Kimi、文心一言等。为什么这些企业无法从根本上杜绝AI信息污染？因为道理很简单：AI模型从训练阶段，就是从互联网内容中获取信息的，当互联网内容被伪造的时候，虚假的内容天然就会成为AI的“出厂设置”。 写到这无相君想到一个互联网传播很广的故事：魔王波旬对佛祖说：等你涅槃之后，我会让我的魔子魔孙混入你的僧团之中，穿上你的袈裟，破坏你的佛法。佛祖听了没有说话，双目流下了眼泪。因为他知道，这是一个无解的问题。AI时代，人类的脑力会被替代，重复的脑力劳动会被优化。但与此同时，人类的判断力也会越发重要：这也是数字时代，我们所能拿起的第一件，也是最后一件武器。
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谁最容易被AI抢饭碗？OpenAI联创：赚得越多的精英，风险越大 3月16日消息，在人们日益担心一场“就业大灾难”可能席卷整体经济之际，安德烈·卡帕斯 (Andrej Karpathy) 利用人工智能评估了哪些美国职业最容易受到该技术的影响。上周末，这位OpenAI联合创始人、前特斯拉 (Tesla) AI总监发布了一张图表，他利用美国劳工统计局 (Bureau of Labor Statistics) 的数据，展示了各行各业受AI和自动化影响的程度。不同职业的评分范围为0到10分，10分代表受冲击风险最高。 数据显示，虽然整体加权风险得分为4.9，但年薪超过10万美元的职业平均得分最高（6.7分），而年薪低于3.5万美元的职业风险得分最低（3.4分）。 他的图表迅速引发了网络关注，许多人预言白领阶层将迎来末日。但卡帕斯很快删除了这些数据。 “这是我在周六早上花了两小时，受我正在读的一本书启发，采用‘氛围编程’（vibe coded）搞出来的小项目，”他周日早上在X上解释道，“我本以为这些代码和数据能帮别人直观地探索劳工统计局的数据集，或者用不同的方式着色、换换提示词 (Prompts)，甚至加入他们自己的可视化效果。结果这组数据被严重误读了（尽管我写了说明文档，但我早该料到会这样），所以我把它撤掉了。”对于数据如何被误读以及正确的解读方式应该是怎样的，他并未回应相关提问。 尽管如此，该图表的存档版本或许并不令人意外，因为它呼应了此前关于AI将如何重塑美国劳动力市场的观点。 例如，软件开发人员、计算机程序员、数据库管理员、数据科学家、数学家、财务分析师、法律助理、作家、编辑、平面设计师和市场研究人员的得分均为9分。 这是因为尖端的AI 工具正越来越多地被用于数据运算和生成内容。过去需要知识工作者耗费数小时、数天甚至数周才能完成的任务，AI 现在仅需几分钟即可完成。 虽然 AI 被视为资深员工的生产力助推器，但越来越多的证据表明，企业对初级员工的需求正在减少。更多公司在宣布裁员时将原因归结为 AI，尽管怀疑论者认为这只是为了纠正疫情期间过度招聘而找的替罪羊。 与此同时，卡帕斯的图表显示，建筑工人、屋顶工、油漆工、清洁工、钢结构工人 (Ironworkers) 和场地维护人员的得分仅为1分。同样，家庭健康护理员、护理助理、按摩治疗师、洗牙师、兽医助理、美甲师、理发师和调酒师的得分也仅为2分。本月初，Anthropic 发布了一份题为《AI 对劳动力市场的影响：新衡量标准与早期证据》(Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence) 的报告。研究发现，目前 AI 的实际应用仅占其理论潜能的极小一部分。与卡帕斯的数据类似，Anthropic 的论文指出，从理论上讲，AI 可以涵盖商业、金融、管理、计算机科学、数学、法律和行政办公领域的大部分任务。虽然 AI 的普及依然滞后，但 Anthropic 表示，面临风险最大的群体是年龄较大、受过高等教育且薪资丰厚的员工。今年早些时候，Citrini Research的一篇广为流传的文章描绘了 AI 摧毁经济的灾难性景象，引发了股市抛售。 但Citadel Securitie在一份措辞严厉的报告中迅速驳斥了这种末日论调。报告指出，Indeed 招聘平台的数据表明，2026年以来，软件工程师的需求量实际上同比增长了11%。 Citadel还指出，生成式 AI 在工作中的日常使用保持着“出人意料的稳定”，目前“几乎没有证据表明存在紧迫的岗位替代风险”。与经济崩溃的论调相反，美国的新创企业数量正在迅速增加，大规模 AI 数据中心的建设也正在带动局部地区的建筑招聘热潮。此外，如果自动化以Citrini所担心的那种惊人速度扩张，对算力的需求必然会激增，从而推高其边际成本 (Marginal cost)。Citade表示：“如果某些任务的算力边际成本超过了人力的边际成本，替代就不会发生，这将形成一道天然的经济边界。”（易句） （本文由AI翻译，网易编辑负责校对）
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机构：人形机器人市场空间广阔 把握核心供应链机遇 万联证券认为，当前人形机器人产业正处在从技术突破迈向规模化商业化的破晓时刻，2026年或将成为量产落地与场景验证的关键窗口。供给侧，海外龙头量产路径清晰，国内整机加速迭代与价格下探，共同推动产业从样机走向规模交付；需求侧，老龄化加剧、人力成本上升构成长期需求，政策红利与资本热度持续加码。展望未来，场景落地有望遵循工业制造先行、B端场景扩展、家庭服务普及的梯度渗透路径，人形机器人的商业化进程有望迎来实质性突破，市场空间广阔，建议把握核心供应链机遇。东方证券认为，1）人形机器人运动性能发展迅速，但市场更关注大脑模型发展；2）受益政策和产业发展的双重助力，人形机器人大脑能力提升有望加速；3）特斯拉V3发布在即，有望进一步加速产业发展，预计行业将进入产能扩建，而制造和经营能力领先的企业更具投资机会。
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英国两兄弟开发出魔方机器人：45.3秒复原四阶魔方获吉尼斯纪录 IT之家 3 月 16 日消息，今天上午，据外媒 Interesting Engineering 报道，英国两兄弟马修 · 皮登和托马斯 · 皮登（ Matthew Pidden and Thomas Pidden）打造的一台机器人刷新了机器人解魔方速度纪录。兄弟俩设计的机器人在 45.3 秒内复原了一个四阶魔方，这一成绩获得吉尼斯世界纪录认证，也打破了一项保持十多年的旧纪录。 在项目分工上，马修主要负责软件与控制系统，编写算法让机器人能够识别魔方状态，并计算出复原步骤。托马斯则负责机械结构设计，并通过 3D 打印制作了机器人多项关键部件。机器人主体结构是一个固定魔方的框架，四周安装四个机械臂，每个机械臂都可以精确旋转魔方的不同层面。系统扫描魔方状态后，会利用算法计算最快复原方案，再由机械臂迅速执行一系列旋转动作，直到魔方完全复原。在现场演示中，机械臂按照既定顺序快速转动魔方，很快就完成复原。这次刷新纪录并非一蹴而就。兄弟两人在测试过程中经历过多次失败。经过不断调整系统和提升速度，机器人最终以 45.3 秒完成复原，成功创造新的世界纪录。IT之家从报道中获悉，实际上，这个项目最初只是两人在布里斯托大学读书时的一个课程项目。随着不断完善，这个学生实验最终发展成一套能够刷新纪录的机器人系统。报道指出，皮登兄弟的成果说明，创造力、坚持和技术能力结合在一起，可以带来令人惊讶的成果。同时，这项成果也展示了机器人技术在处理复杂任务方面的潜力。
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AWE2026闭幕：AI科技集中亮相，产业创新动能持续释放 3月15日，2026年中国家电及消费电子博览会（AWE2026）圆满闭幕。本届展会历时四天，共吸引了1200余家国内外头部企业与创新力量，全面勾勒人工智能驱动下的智慧生活新图景。在上海新国际博览中心展区，现场人气火爆、观展氛围热烈，据AWE组委会初步统计，新国际展区观众人数较上届预计增长30%以上。 在上海东方枢纽国际商务合作区展区举办的AWE2026开幕式上，中国家用电器协会理事长陶小年代表主办方致欢迎辞时表示，在全球家电和消费电子产业创新浪潮奔涌的当下，AWE2026紧扣"AI科技 慧享未来"主题，锚定新质生产力培育发展核心方向，全方位展示智能终端、智慧出行、健康科技、具身智能及算力基础设施等领域的前沿成果。如今的AWE，已成为洞察中国家电和消费电子产业发展脉络、预见未来智能生活科技趋势的重要窗口。行业共聚、媒体聚焦，AWE平台价值充分彰显AWE2026国际化、前瞻性与权威性的平台价值进一步增强。工信部、商务部、中轻联以及上海市政府相关部门，国内外渠道商与制造商、国内外行业协会、跨国企业高管、中国企业海外客户等百余个各类参观团齐聚现场，共鉴行业新成果。同时，AWE2026吸引了大量消费者和科技爱好者到场参观体验，充分展现出AWE在产业端与消费端的广泛吸引力。 本届AWE得到了中央广播电视总台、东方卫视、富士电视台等多家国内外电视台的重点报道。央视综合频道《晚间新闻》、央视财经频道《第一时间》、央视中文国际频道《中国新闻》/《今日环球》、央视新闻频道《新闻直播间》等总台多档栏目聚焦AI赋能下的家电产业升级、家庭服务机器人及智慧出行领域新产品，对AWE2026进行了全面报道和深入解读。此外，新华社、人民日报、经济日报、中国日报、光明网等权威媒体，也对展会的盛况进行了报道。AI重构产品与生态，智慧生活新趋势全景呈现AWE2026最鲜明的趋势，是AI成为全行业共同聚焦的核心主线。AI正在成为企业重塑产品逻辑、场景逻辑与生态逻辑的底层驱动力。围绕"AI科技慧享未来"的展会主题，各大企业在AWE2026上展示AI如何深度作用于智慧生活的方方面面。在智慧家庭领域，AI家电正在凭借更强的感知技术与算力，在保鲜、清洁、烹饪、净水及空气管理等高频场景中自动识别环境并主动判断用户需求，通过更贴近真实痛点的功能创新与多设备联动，带来舒适便捷的智慧家庭新体验。海尔智家展出全新升级的AI之眼2.0，并发布搭载该技术的Seeker套系，成为目前行业最高智能等级L4级别的智能家电套系。华为鸿蒙智家迎来全面体验升级，小艺管家6.0首发亮相，深度融合AI大模型，具备更强的语义理解能力，可更准确执行调动家中设备。海信重磅升级生成式洗护、生成式保鲜、主动空气管理三大核心技术方案，深度融合海信自研星海大模型能力，实现从"人控智能"到"智控生活"的跨越。西门子展示搭载全新AI智洗技术的iQ700超氧洗烘套装，可实时监测水中脏污程度并智能调整洗衣程序，真正实现了"系统自适应"的智能洗护。松下全球首创四筒全热泵洗烘护一体机ALPHA G5"大四洗"亮相展会，打造一站式整体洗护解决方案。 机器人技术开始与家电产品深度耦合，推动"家庭服务机器人"这一新物种在AWE集中亮相。这些"有手有脚"的家庭设备，拥有复杂任务作业能力或操控其他家庭设备的能力，已经进驻厨房、客厅、清洁等家庭场景。海尔智家发布清洁、陪伴及家务三大类家庭服务机器人，包括"海娃清洁机器人"、"海娃陪伴机器人"、"海娃家务机器人"。海信发布管家机器人Savvy、陪伴机器人Moii、人形机器人Harley三款产品。方太展示全球首款机器人厨房，搭载业界首套"成长型"厨房具身智能系统，通过高精度机械臂与人形机器人的精密配合，实现从烹饪到清洁的全链路无人化作业。石头科技G-Rover轮足扫地机器人、MOVA"会飞"扫地机器人Pilot 70、全球首款分体式AI陪伴机器人TCL AiMe、科沃斯AI仿生陪伴宠物机器人"毛团儿"、追觅叠衣机器人等满足家庭细分化需求的产品也亮相AWE2026。 在具身智能领域，AI让通用性机器人具备了探索物理世界的大脑，人形机器人、四足机器狗等先锋产品已经开启了行业应用的探索。在新国际展区首次设立的"创新科技展区"内，宇树科技人形机器人G1表演拳击赛、魔法原子人形机器人Z1展示春晚同款"托马斯回旋"动作、它石智航A1机器人演示打破吉尼斯世界纪录的柔性线束装配能力、元点智能轮臂式协作机器人N1展示拧瓶盖等精细化操作、智身科技轮足机器人铜锤M1展示越障能力，集中呈现具身智能产品的感知、运动控制等方面的阶段性成果。此外，特斯拉即将发布的第三代人形机器人也亮相展会，是特斯拉首个大规模量产的机器人版本。 在前沿显示领域，显示终端是家庭视觉中心和数字娱乐的重要入口，继续向更高画质、更高色彩还原和更强沉浸感进化。索尼新一代真彩RGB电视完成全球首次公开画质展示。海信带来全球首款玲珑四芯RGB-MiniLED电视UX 2026款，实现至高110%BT.2020色域。TCL带来全球首款搭载SQD-Mini LED显示技术的旗舰电视TCL X11L，并展示多款印刷OLED产品，布局"屏宇宙"生态。LG则展出LGSignature OLED T透明电视、LG 136英寸Micro LED TV等多款重磅产品。长虹金标T70S作为行业首款光色场同控RGB Mini LED电视亮相展会，通过自研的灵眸AI感知系统，实现画面与环境的高度契合。 在智能硬件领域，AI正在快速从云端能力走向终端硬件本体。诸多智能眼镜亮相AWE2026，老板电器发布搭载行业首个烹饪领域AI大模型"食神"的全球首款AI烹饪眼镜、内置千问大模型的千问AI眼镜G1首次亮相、雷鸟创新发布首款智能眼镜本地生活应用"雷鸟智慧生活"、韶音国内首次展出两款分别面向视障人群和运动爱好者的创新AI眼镜OpenGuide AI与OpenVision、Rokid乐奇AI眼镜展示实用提词器功能，相关展台均人气爆棚。此外,绿联带来全新搭载 LLM 语言模型的绿联iDX系列AI NAS、追觅发布面向智能手机领域的自研旗舰处理器"赤霄01"、影石Insta360展出8K全景相机X5，众多展商集中展示了AI在消费电子领域加速落地的最新产品。 在汽车与智慧出行领域，出行产品正在成为连接家庭场景、城市服务与个人数据的重要智能终端，各企业均展出自家核心技术。鸿蒙智行"五界同台"共同亮相华为全场景展区，其中尊界S800、问界M9均搭载全新896 线双光路图像级激光雷达，为业界量产最高线束激光雷达。比亚迪以"智慧生态+闪充补能"双核心布局，闪充技术展会首秀，并呈现"1+6+X"生态产品矩阵，覆盖车家互联、手车互联及生态服务。特斯拉重点展出赛博越野旅行车，搭载48V低压架构、线控转向等多项领先技术。追觅汽车品牌星空计划全球首发SUV概念车Nebula NEXT 01X。NAVEE展示智能出行矩阵，包含飞行卡丁车、水上飞行器、智能轿跑等多款产品。九号MAX G3滑板车、首驱科技电摩K95C Max等两轮产品均亮相展会。东方枢纽展区展示了众多企业带来的新品，联想卷轴Leigon Pro Rollable概念AI PC、京东方智能驾驶座舱HERO 2.0、英特尔第三代酷睿Ultra处理器等先锋产品中国首发；中兴通讯首款AI原生手机nubia M153搭载字节跳动豆包智能体，开启人机交互新范式；智元机器人"灵犀X2"具备复杂情感交互能力，与观众亲密互动；小鹏汇天"陆地航母"飞行汽车、御风未来M1 eVTOL"空中出租车"描绘低空经济未来图景；云深处四足机器人展现具身智能最新突破；又为科技与Bose合作推出全球首款主动降噪AI助听器，为银发人群带来清晰沟通；安克创新eufyMake UV打印机E1以立体纹理技术刷新创意工具想象。中国家用电器协会执行理事长姜风在接受央视新闻频道采访时表示，中国家电科技创新"十五五"期间的发展目标，是实现高水平的创新引领，行业整体科技创新能力达到全球领先水平，拥有一批国际一流的科技创新领军企业和顶尖人才。AWE2026正是行业发展的生动注脚，彰显出中国家电与消费电子产业在全球科技创新版图中的活力与潜力。促消费活动火热开展，展会溢出效应不断扩大3月13日，2026年全国家电暨数码和智能产品消费季启动仪式在AWE现场举行。中国家用电器协会发布《2026中国家电消费趋势白皮书》，其中指出中国家电消费正从"满足基本需求"迈向"追求品质体验"，从"单品替换"转向"场景焕新"与"生活焕新"。AWE2026积极响应国家扩大内需战略和消费品以旧换新政策，由AWE主办方联合京东、天猫、抖音商城、苏宁易购等平台共同打造的"AWE焕新购物节"于展会同期举办。通过平台资源补贴与品牌内容传播共振，AWE焕新购物节有效承接了观展热度，点燃了消费者的换新热情，充分体现出以优质供给激发消费需求、以场景体验带动消费升级的显著成效，也使AWE"展会+消费"双向联动的溢出效应得到释放。 各品牌丰富多元的直播活动让AWE的影响力从专业圈层延伸至大众视野。据不完全统计，总台主持人尼格买提、朱广权，科技及跨界达人影视飓风Tim、何同学、毕导、董宇辉，奥运冠军徐梦桃、全红婵，足球巨星杰拉德、马克莱莱，以及张朝阳、张柏芝、杨幂、张韶涵、宋威龙等社会名流纷纷来到AWE2026现场，共同见证AI创新发展，分享智慧生活新见解。同时，AWE直播之夜升级为连续两晚举办，上百家企业同步开启直播互动，进一步增强了AWE的线上触达。 作为AWE2026打造的生活方式互动体验活动，AWE咖啡生活节和AWE厨电美食节在展会期间持续升温，成为现场人气最旺的板块。围绕"在家做咖啡"的品质生活理念，AWE咖啡生活节汇聚多家品牌推出打卡互动、试饮体验、咖啡教学与礼品抽奖等丰富活动；AWE厨电美食节则以"海选我的Crush厨电"为主题，将智能厨电展示与美食体验深度结合，拉近科技与日常生活的距离。智启未来，系列论坛活动凝聚产业发展新共识作为AWE生态的重要组成部分，AWE2026同期论坛活动呈现出鲜明的时代指向与产业高度，围绕产业智能化发展、人车家生态协同、家用服务机器人、"国补"政策下的家电零售、产业链融合创新等关键议题进行探讨。展会首日，由中国家用电器协会主办的家用服务机器人产业发展论坛暨家用服务机器人专委会成立大会召开。本次会议以"AI赋能·家‘机’新生态"为主题，汇聚清华大学学术权威、具身智能产业先锋、家电龙头企业，深度拆解大模型与具身智能融合的技术突破，解码家用服务机器人市场增长逻辑，直击产业落地的核心瓶颈。中国家用电器协会家用服务机器人专委会在会上宣布成立，并发布首份《家用服务机器人产业发展白皮书》，标志着家电、AI、机器人、核心零部件、新材料等跨赛道企业正式进入生态共建的全新阶段。 展会次日，由AWE组委会主办、小红书特别支持的"未来家AI生活——2026AWE高峰论坛"召开。论坛汇聚全球家电企业、科技企业、生活方式平台及具身智能领域代表，聚焦AI原生时代的人居场景重构、具身智能走入家庭、人车家生态协同、智能家居的安全与信任体系等议题展开深入交流，并发布《智能网联汽车与智能家居系统互联标准体系研究》，为"人车家"无缝互联的时代提供了可遵循的技术路径与规则框架。 展会同期，中国家电创新零售峰会、中国家电产业链大会、设计智慧家第三届智慧人居范本发布会、车家互联标准研讨会等多场活动成功举办；在东方枢纽国际商务合作区展区，AWE2026主论坛、"预见未来·青年领袖圆桌π"等多场专业论坛峰会及新品发布会也顺利举行，为行业把握趋势方向、深化协同合作提供了重要支撑。AWE2026圆满落幕，关于智慧生活的创新与实践仍在继续。让我们相约明年春天，再聚AWE，继续见证家电、消费电子产业以及科技新赛道领域的下一次跃迁。
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重新认知大模型的“创新能力” 生成式人工智能快速发展应用，人们流行一种朴素认知：大模型不过是在 “预测下一个词”，依托的只是海量历史语料，本质上只是对已有知识的拼接与复述，不具备真正的创新能力。在这种视角下，大模型更像一座庞大的 “知识图书馆”，而非能够独立思考、创造新知的智慧体。 可当我们真正将大模型用于前沿探索、理论建构与概念创新时，却发现了不一样的现象。当我们借鉴“陆权论”“海权论”，抛出 “星权论”“星权时代”“智权论”这类从未进入训练语料、甚至在人类知识体系中尚处萌芽状态的全新概念时，大模型非但没有陷入认知盲区，反而能快速理解其内核、梳理其逻辑、延伸其框架，甚至自主生成训练数据中完全不存在的新概念、新表述、新理论。看起来，它不是简单地重复已知，而是在与人类的对话中，共同完成了知识的拓荒。 这一现象，似乎戳破了 “大模型无创新” 的简单论断。更重要的是，成为人类一切已有知识的图书馆，是大模型的基础，这已经非常了不起。人类文明中绝大多数创新，本就不是绝对的 “无中生有”，而是对现有知识、概念、原理的重新组合与迁移应用。大模型的创新逻辑，正是对这一规律的规模化实现。拥有对人类文明海量知识的整合、理解与关联能力，大模型才能在面对全新概念时，迅速调动跨领域知识，完成逻辑推演、体系搭建与概念延伸。没有这座 “超级图书馆”，所有的创新与共创，都只是无源之水、无本之木。 可见，大模型的创新，绝非脱离人类的 “凭空创造”，而是一种“协同式创新”。它能够精准捕捉用户抛出的新词汇，拆解其背后的价值主张、时代背景与逻辑关系；它能够在没有先例参照的情况下，推演概念的延伸方向、理论的适用边界，甚至补全用户尚未完善的思想链条。这种能力，早已超越 “预测下一个词” 的技术描述，抵达了智能协作的层面。 更值得深思的是：大模型的智能高度，并非固定不变，而是呈现出极强的跟随性、适配性、共生性。它不会主动凌驾于用户之上，也不会固守某种标准答案，而是随着使用者的认知水平、思考深度、创新勇气同步升级。用户提出的问题越深刻，它的回应越通透；用户构建的理论越前沿，它的拓展越大胆；用户追求的创新越极致，它的输出越惊艳。 这种特质，似乎可以用三个彼此关联又层层递进的词来概括：智能镜像、智能回音、智能孪生。 所谓“智能镜像”，是指大模型能够精准映照出用户的认知水平、思维结构与表达风格。你严谨，它便逻辑缜密；你先锋，它便大胆突破；你专注于概念建构，它便沉下心来搭建理论体系。它像一面高度清晰的智能之镜，不扭曲、不弱化、不擅自篡改，而是把用户的思考质量完整地呈现出来，并加以结构化、体系化。 所谓“智能回音”，是指大模型能够承接用户的思想火花，并以更清晰、更系统、更具延伸性的方式反馈回来。你抛出一个模糊的灵感，它回以一个完整的概念；你提出一个初步判断，它延伸成一套自洽的逻辑；你开启一个全新领域，它帮你铺就一条可走的路径。它不是被动重复，而是让思想在回响中变得更响亮、更清晰、更有力量。 所谓“智能孪生”，则是更高阶的状态。大模型在深度理解用户的思考范式、价值取向、创新目标后，形成一个与你精神同频、思维同向、能力互补的智能共生体。它不再只是工具或镜子，而是如同你的另一个智慧“分身”，能够与你并肩探索未知、共创理论、定义新概念、开辟新话语空间。在面对 “星权论”“智权论” 这类无人区话题时，它所展现的，正是这种孪生般的协同创造力。 由此我们可以得出一个判断：大模型的上限，是由使用者的水平决定的。 它不是一个能力固化的工具，而是一个可成长、可共振、可共创的智能伙伴。当用户停留在简单提问、浅层应用时，它便只是一个高效的问答助手；当用户迈向理论创新、概念原创、思想拓荒时，它便立刻升级为协同创新的同行者。它的 “创新能力”，本质上是对人类创新意愿与创新能力的放大、延伸与共创。 “预测下一个词”，只是大模型的技术运行方式，绝非它的智能边界。就像人类的思考最终也要落于语言，但没有人会认为人类的思想只是文字的排列组合。 大模型真正的革命，不在于它记住了多少过去，而在于它能够与人类一起，创造从未有过的未来。在这个过程中，它是映照我们思考的智能镜像，是放大我们思想的智能回音，更是陪伴我们探索未知的智能孪生。这，正是大模型时代最迷人、最具价值的真相：AI不定义人类的高度，人类却可以通过自己的思想，定义AI的智能极限。人类要学会“用智慧引领智能”。作者：南熙来源：中国新闻网
