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黄仁勋：今天，我们与100多家行业合作伙伴共同推出了NVIDIA开放式智能体安全平台，将OpenShell和Sentry整合到了一起。人工智能是一项非凡的技术，它将在未来几代人的时间里推动科学发现、生产力、安全、医疗健康和繁荣发展。但只有当人们相信人工智能的开发是以安全为基础，并且能够以审慎、负责的方式部署时，它的全部潜力才能真正得到释放。这不仅仅是一款产品。这是构建开放生态系统的起点，旨在为安全的智能体系统打造信任层。我们正在共同构建人工智能经济的基础。信任与创新并不冲突。安全，是赢得信任的途径。我们不仅要打造能力最强的人工智能，还必须打造最值得信赖的人工智能，让这项非凡的技术能够充分实现其对世界的巨大潜力。

美国核弹头堆成山也吓不住中国？马斯克曾一句话掀了西方老底：中国压根就不是“崛起”，人家是在“回家”！DeepSeek才只是个开头，后面更猛的还在后头。一款人工智能模型的出现，为什么会让全球科技圈重新调整目光？答案或许不在模型本身，而在它背后代表的一种变化。过去，人们习惯用航母数量、核武规模、军事装备来衡量一个国家的实力。但进入21世纪后，真正决定未来竞争格局的，已经不仅是传统力量，更是科技创新、产业体系和人才积累。DeepSeek的出现，让外界看到中国人工智能发展的另一面。它并不是简单追随，而是在部分技术路径上探索新的方向。DeepSeek-R1于2025年发布后，在推理能力、开源模式等方面引发国际人工智能领域广泛讨论，被认为推动了全球大模型竞争格局的变化。很多人这才发现，中国科技发展的速度，并不是突然出现，而是长期积累后的集中体现。美国拥有世界规模领先的核力量，这是其综合国力的重要组成部分。但现代竞争早已不是单一领域的较量。一个国家真正的竞争力，需要工业基础、科研能力、能源保障、教育体系等多方面共同支撑。如果说核武器代表的是防御能力，那么科技创新代表的则是未来能力。DeepSeek受到关注，其中一个重要原因，就是它展现出的工程创新思路。通过模型架构优化、训练方法改进以及开放生态建设，中国人工智能企业正在探索如何提高技术效率。相关研究显示，DeepSeek的模型采用了混合专家架构等技术路线，在降低计算资源需求方面受到关注。这背后的意义，并不是某一个模型击败某一个模型，而是全球人工智能产业竞争正在进入新的阶段。过去，很多人认为人工智能领域只能依靠巨额资金投入和顶级芯片堆叠。但DeepSeek的发展，让外界看到，算法优化、工程能力和产业协同同样重要。这就像建房子，材料重要，设计能力同样重要。只知道往工地堆砖头，不一定能建出漂亮的大楼。中国科技发展的逻辑，也正是在这样的长期积累中形成。从“两弹一星”到载人航天，从高铁建设到新能源汽车，从通信技术到人工智能，中国科技体系经历了从追赶到并行发展的过程。上世纪五六十年代，中国科研人员面对技术封锁和物质条件限制，依靠自主探索建立起重要科技基础。今天中国在多个领域取得突破，并不是一夜之间发生，而是一代代科研工作者持续投入的结果。在能源领域，核聚变研究同样体现了这种长期布局。中国环流三号托卡马克装置近年来不断取得进展，在高温等离子体运行方面实现突破，为未来聚变能源研究提供重要实验平台。核聚变被认为是未来能源技术的重要方向之一，但从实验研究到商业应用，仍需要全球科学界持续探索。真正值得关注的是，中国正在形成从基础研究、工程应用到产业发展的完整链条。这也是为什么一些国际企业和科技人士不断重新评价中国制造能力。马斯克多次公开表达对中国制造效率和产业链能力的认可。他旗下特斯拉上海超级工厂的发展，也体现出中国新能源产业链、工程建设能力和市场规模带来的综合优势。对于企业而言，市场规律很直接。哪里拥有完善供应链，哪里拥有高效率生产体系，哪里就更容易吸引全球产业布局。所以，“中国崛起”这个词，其实只描述了表面现象。如果放到更长历史周期中观察，中国现代化进程更像是一场重新连接过去与未来的过程。中国古代曾经创造过造纸术、印刷术、指南针等影响世界的科技成果。近代由于多种原因，中国经历过发展停滞和落后的阶段。但经过几十年的建设，中国重新建立起完整工业体系和科研体系。今天的科技突破，并不是简单回到过去，而是在新的全球技术体系中寻找新的位置。所谓“回家”，更多是一种历史视角下的表达。它意味着一个拥有长期文明积累的国家，通过现代化建设重新释放自身潜力。当然，科技竞争不是短跑，而是一场长期赛跑。人工智能、量子科技、新能源、生物技术等领域，都需要持续投入，也需要开放合作。DeepSeek带来的影响，或许只是中国科技发展中的一个节点。未来是否会出现更多突破，还取决于科研环境、产业创新能力以及全球科技交流。但可以确定的是，真正支撑一个国家发展的力量，从来不是单纯依靠某一种武器，而是创造价值、解决问题、推动进步的能力。

最近，不少城市的共享单车又悄悄涨价了。美团、哈啰、青桔三大平台起步价普遍逼近2元，很多网友感叹：“垄断之后，必是收割！”回想当年群雄逐鹿，免费骑、5毛包月，大家薅羊毛薅得多开心。可如今，那些烧钱抢市场的玩家早就卷铺盖走人，留下一地“城市垃圾”，剩下的几家巨头终于坐稳了牌桌，开始联手瓜分市场、收割利润了。很多人吐槽：打着“共享”和“环保”的旗号，怎么最后变成了几门寡头生意？如果真心为了老百姓便利，直接给每人发一辆车多好？其实，这背后藏着共享单车一本极其沉重的“经济账”。首先，共享单车早就不是当年几十块钱就能造出来的廉价铁皮了。为了满足城市管理的合规要求，现在的单车标配了北斗定位、物联网智能锁，加上铝合金车架和实心胎，一辆车的制造成本早就飙升到了700到1200元。再加上每天0.6元左右的折旧费，一辆车还没骑，成本就已经在那儿了。其次，是极其高昂的“隐形运维成本”。大家觉得占用了公共道路，但平台每天也在为这些公共空间“买单”。凌晨四点，调度员要把淤积在地铁站的车搬到小区；维修工要挨个检查刹车和链条；城管要把乱停的车摆回框里。这些人工费、车辆调度费，再加上各地政府收取的“公共资源占用费”，让每辆车的日均综合持有成本达到了1.5到2元。所以，当资本退潮，没人再愿意做慈善时，涨价就成了唯一的选择。平台现在的套路很精明：把起步价抬高，同时把基础时长拉长到60分钟。表面上看单价降了，但全国绝大多数人单次只骑15分钟，根本用不满1小时。这多出来的几毛钱，就是精准收割短途通勤族的“过路费”，顺便再逼着你去买月卡，把你牢牢锁在平台上。至于网友说的“网上买辆实心胎自行车才100多块，自己骑更划算”，这笔账确实算得明白。对于高频刚需用户来说，买辆二手车确实比天天挨宰强。但共享单车存在的意义，恰恰是解决那些“不想买车、怕丢车、嫌麻烦”的临时短途接驳需求。总而言之，共享单车走到今天，确实从“共享便利”变成了“共享利润”。但商业逻辑和公共属性之间，总该有个平衡。平台不能一边享受着城市道路的红利，一边把高昂的运维成本全盘甩给消费者，服务却不见长进。当起步价贵到让人宁愿去挤公交、宁愿自己买车的时候，这场“收割”游戏，也就走到头了。

比尔・盖茨点破了人工智能最危险的一面：我们真正要警惕的，是恶意想法遇上强大工具。以前想大规模诈骗民众、瘫痪电网、扰乱银行账户，基本都得靠国家级网络团队。而现在，小团伙借助AI，就能拥有接近大国级别的破坏能力。这段话的重点，其实落在操控工具的人身上。AI本身只是一件工具，好人用它提升工作效率，坏人拿到手，就会放大欺骗、攻击和各类破坏行为。技术威力越强，使用者的动机就越关键。早年实施网络攻击，攻击者必须精通代码、系统架构，吃透目标的内部结构，离不开专业团队。如今AI能帮忙编写攻击脚本、查找系统漏洞、伪造各类内容，批量推送诈骗信息，还能帮攻击者快速弄懂陌生领域知识。它就像一个在线技术帮手，拉低了攻击门槛，还加快了作案速度。电信诈骗，就是普通人最容易接触到的风险。过去诈骗信息漏洞百出，语言生硬，大家凭经验就能分辨真假。但AI可以生成流畅自然的对话，合成高度逼真的语音和视频，还能结合网上公开信息定制话术，让骗局看起来和真实交流几乎没有差别。电网、银行系统面临的威胁更加致命。攻击者能用AI搜寻系统薄弱点，模仿工作人员的口吻，制造海量虚假指令，把安全团队淹没在真假混杂的信息里。这类攻击的核心，就是让关键岗位人员短时间内无法分辨信息真伪。生物安全同样不能掉以轻心。过去生物恐怖相关的设想，大多停留在专业机构和国家级团队的能力范围内。AI大幅加快资料检索、实验方案设计和知识整合的速度，相关风险扩散速度也随之提升。当专业知识变得容易获取，安全审查也必须同步升级。我更关注这种“能力平权化”带来的变化。过去只有大国才有能力发起的大规模破坏行动，如今小型团体也有机会尝试。攻击的团伙规模变小，但防守方要面对的潜在对手数量暴涨，安全部门需要应对更多隐藏在暗处的攻击者。国家安全的博弈，不再只是大国对抗大国，慢慢变成国家对抗无数零散的小型组织。这些团伙分散在不同国家，依靠匿名账号搭配自动化工具，可以灵活切换目标，在金融、舆论、医疗和基础设施领域来回发起攻击。在我看来，盖茨真正焦虑的，是治理速度跟不上技术扩散的节奏。AI模型按月甚至按周更新迭代，可法律修订、国际谈判、安全标准落地往往耗时漫长。技术团队已经开启下一轮迭代，监管机构可能还在讨论上一轮暴露的风险。科技企业承担的责任也随之加重。过去企业发布产品，重点关注性能、用户数量和商业收益。当AI进入关键行业之后，企业还要做好身份核验、权限管理、异常监测、模型审计与风险追踪。安全防护，要贯穿模型训练、上线、运维的全过程。政府要处理的任务更加复杂。一边要推动AI产业发展，用AI提升医疗、制造、教育和公共服务的效率；另一边，搭建跨部门预警体系，把网络安全、金融监管、电力调度、医疗数据、选举信息纳入同一套风险框架。治理重心，转向提前识别风险、实时监控、快速止损。普通人也站在了这场技术对抗的第一线。以后收到熟人声音、逼真视频或是紧急来电，一定要多做一步验证。密码保护、多因素认证、转账复核、身份核验，都会变成日常必备的安全习惯。要明白，AI攻击始终和现实利益绑定。诈骗团伙图钱财，部分势力想要操控舆论，犯罪集团觊觎数据，极端势力希望制造恐慌。AI只是一个放大器，决定行动走向的，是背后的利益链条和组织目标。各国之间也需要建立基础的安全共识。网络攻击没有国界，电网、银行、供应链彼此相连，单靠一个国家很难完成全面防护。说到底，盖茨的警告听着不算新颖，但十分精准。AI真正可怕的地方，就是让恶意者用低成本制造大规模破坏。未来人类要面对的，可能是无数躲在屏幕背后的小团伙同时动手。安全防护慢一步，就要承受难以挽回的损失。

9月23日联合国举办全球人工智能大会，DeepSeek创始人梁文锋收到邀请，但是他没有参加大会。这场会议由法国轮值主席国召集，OpenAI的CEO奥特曼亲赴纽约现场发言，Anthropic的CEO阿莫代伊远程参会，HuggingFace的CEO也到了。中国这边，DeepSeek和月之暗面都收到了正式邀请函，月之暗面的代表也上了台，可梁文锋连面都没露。这么好的国际曝光机会，为什么不去？看看他9月23日在干什么就明白了。同一天，DeepSeek发布系统论文，讲大规模Agent训练的沙箱基础设施，梁文锋署名。也是这几天，他在投资者会议上披露，DeepSeek年化营收已经冲到10亿美元，几个月前还不到5亿，直接翻倍。第二轮融资正在推进，目标募资500亿元，估值5000亿元，计划10月底前完成。9月21日，前高瓴创投合伙人严文韬刚到岗出任DeepSeek首任CFO，中信证券已经进场筹备科创板上市。看懂了吧？梁文锋不是不想去，是真没空，一家估值五千亿、正在冲刺IPO的公司，创始人的每一分钟都得花在刀刃上。去联合国讲几句正确的废话，对DeepSeek的营收和上市没有任何帮助，反而可能被架在火上烤。这场会表面讨论AI安全，实际上美国巨头在喊全球监管标准，华盛顿却明确拒绝建立新的治理结构。说白了，规则美国定，好处美国拿，中国企业去了也是陪跑。此外，联合国总部在美国纽约，这片土地拥有绝对的执法权和司法权，法国阿尔斯通高管皮耶鲁齐2013年飞纽约出差，一落地就被FBI逮捕，美国以《反海外腐败法》施压，最终阿尔斯通核心资产被迫贱卖给通用电气。华为孟晚舟在加拿大被扣1028天，背后同样是美国长臂管辖。DeepSeek不依赖海量高端GPU就实现了与第一梯队模型齐平的技术水平，直接触动了美国AI霸权的痛点。让掌握核心训练思路的创始人亲自飞到对方地盘上，这笔账怎么算都不划算。当然不去不等于不参与，中国常驻联合国代表傅聪大使在会上发了言，讲的是智能向善、反对AI军备竞赛、完善全球治理。该说的话国家层面已经说了，企业层面就该干企业该干的事。梁文锋缺席这场会，恰恰说明中国AI企业越来越成熟了，知道什么时候该说话，什么时候该闭嘴干活。说到底，AI行业最终拼的不是谁在联合国讲台上嗓门大，而是谁的模型更好用、谁的成本更低、谁的商业化跑得更快。梁文锋用缺席告诉所有人，DeepSeek的战场在代码里、在数据中心里、在客户的API调用里，不在纽约的聚光灯下。信息来源：梁文锋署名！DeepSeek发新论文，剑指大规模Agent训练；台积电据报明年起上调晶圆代工价格3%至6%｜全球科技早参2026-09-2407:44·每日经济新闻

身价4000亿的马斯克曾再次抛出惊人言论，振聋发聩！他曾说：“日本若继续这样下去，迟早会从世界上消失！”更细思极恐的是，他表示：“随着人工智能的发展，年后，AI将超越人类总智慧，20%概率或引发人类灭绝！”一个国家最令人头疼的危机，未必伴随着炮火，也可能发生在产房越来越安静、学校越来越空的时候。另一种风险则更加奇特，人类拼命制造更聪明的机器，等机器真变得越来越聪明，又开始担心自己还能不能管得住。马斯克恰好把这两件事都说得相当吓人。一个指向日本的人口减少，一个指向人工智能的发展。话虽然像科幻电影预告片，但剥掉夸张包装以后，里面确实藏着两个现实难题。马斯克关于日本“消失”的说法并不是最近才出现。2022年，面对日本人口持续下降的数据，他曾表示，如果出生率不能重新超过死亡率，日本最终可能“不复存在”，这将是世界的巨大损失。当时有人觉得这话太夸张。几年过去，日本人口曲线却依旧没有明显抬头。截至2026年9月1日，日本总人口概算约为1亿2265万人，比上年同期减少54万人。2026年4月的确定数据显示，日本15岁以下人口约1329万人，15至64岁人口约7334万人，而65岁以上人口达到约3621万人。这组数字放在一起，问题就很直观了。小孩少，劳动年龄人口减少，老年人口规模却依然庞大。社会就像一辆不断减员的公交车，买票的人越来越少，需要照顾的乘客却不少。更扎眼的是出生数据。2025年，日本国内本国新生儿只有67.1236万人，已经连续10年下降，总和生育率降至1.14，两项数据均创有统计以来最低纪录。同年死亡人数达到158.9489万人，自然减少91.8253万人。此前日本相关研究机构曾预测，出生人口降到67万左右可能要等到2040年前后，现实却提前15年撞上了这条线。人口减少不是简单的“少几十万人”而已。年轻人减少，会直接影响劳动力供给、消费规模、社会保障和地方公共服务。偏远地区学校合并、商店减少、公共交通维持困难，都可能成为人口收缩的连锁反应。这也是日本人口问题真正麻烦的地方。日本有先进制造业，有机器人，有汽车产业，也拥有不少高水平科研力量。但机器人能拧螺丝，人工智能能写程序，却不能替一个社会完成正常的人口代际更替。科技能够提高生产效率，却无法单独解决年轻人结婚、生育、住房和生活成本等现实难题。所以马斯克所谓日本“消失”，显然不是说明天地图上突然少一个国家，而是在用极端语言描述人口长期收缩可能造成的社会后果。而他另一番关于人工智能的判断，比人口问题更有科幻味。马斯克曾预测，人工智能可能在很短时间内超过最聪明的人类，并进一步认为，到2029年前后，人工智能的智慧水平甚至可能超过全人类的总和。他还把人工智能最终造成严重灾难甚至人类灭绝的风险，个人估计为大约20%。这个20%不是一张已经得到科学界统一认可的“末日概率表”，而是马斯克本人对极端风险的判断。不过，人工智能安全确实已经成为全球性议题。随着大模型、智能体和自动化系统迅速发展，人工智能能够承担的任务越来越复杂。真正值得警惕的并不只是影视作品里的“机器人造反”，更现实的问题包括算法失控、虚假信息扩散、网络攻击、关键系统安全以及人工智能被恶意使用。马斯克把人口危机和人工智能风险说得像两部末日电影，其实恰好揭开了现代社会一个有趣的矛盾：一边担心人越来越少，一边又担心机器越来越强。解决这两个问题，都离不开“人”这个核心。人口政策最终要让普通家庭对未来更有信心，科技政策则要让人工智能始终服务于人的发展。机器再聪明，也应该是工具；技术跑得再快，也不能把安全和伦理甩在后面。日本人口持续减少是一面镜子，提醒各国经济和科技实力并不能自动化解人口结构问题。人工智能狂飙突进则是另一面镜子，提醒世界创新能力越强，治理责任越重。真正值得追求的未来，不是被“消失”或者“灭绝”这样的词语吓住，而是在发展中解决问题，在创新中守住安全。让科技进步最终服务于社会发展和人民福祉，让人工智能成为推动文明进步的工具，

高认知，这是人工智能想破脑袋都想不到的东西。

未来高考十大热门专业:1、人工智能AI2、微电子科学与工程（集成电路/芯片）3、计算机科学与技术4、电气工程及其自动化5、新能源科学与工程6、网络空间安全（信息安全）7、智能制造工程8、生物医学工程/生物制药9、电子信息工程10、临床医学往年中秋团圆饭，都是老妈最忙碌的一天。年纪大了记性变差，菜谱步骤记不住、火候拿捏不准，对着手机教程反复点划，手上沾着油烟特别不方便，每次做完饭都累得腰酸背痛。今年有了华为小艺帮忙，老妈的中秋家宴做得又轻松又丰盛。一大早准备食材，老妈不用翻找食谱，随口对着手机喊：“小艺，推荐几道简单的中秋家常菜。”小艺立刻推送适配家常做法的菜品，还贴心搭配荤素搭配，特别适合家庭聚餐。选定菜品后，老妈全程语音操控，让小艺一步步讲解做菜步骤，不用触碰屏幕，手上干干净净。炖汤最怕把控不好时间和火候，老妈对着手机叮嘱：“小艺，三十分钟后提醒我关火。”精准的闹钟提醒，再也不用担心汤煮干、菜炒糊。炒菜间隙，她还让小艺播放舒缓的中秋老歌，厨房里热气腾腾、歌声悠悠，氛围感十足。一顿丰盛可口的中秋饭菜，就这样轻松完成。看着满桌佳肴，老妈笑着说，多亏了贴心的小艺。不用费心记步骤、不用手忙脚乱查教程，智能助手褪去了科技的冰冷，化作最暖心的陪伴，让长辈也能轻松享受生活，让中秋团圆味更浓。

AI智能体公司及其应用场景公司梳理！最近AI智能体的风口真的吹得太猛，国家队直接发文定了，整理了几家核心相关的公司，都是实打实踩在应用场景落地节点上的。算力端寒武的思元系列、海光的国产x86芯片，都是自主可控的卖铲人，底层硬需求根本不愁。应用端科讯飞靠语音交互优势落地了不少办公、教育场景，三六零依托浏览器生态铺了不少C端入口，百度文心、阿里通义也都在拉开发者共建智能体平台，华为鸿蒙NEXT和小米澎湃OS直接把智能体嵌进系统底层，这波从硬件到场景的链条，已经完全跑通了。

9月23日联合国举办全球人工智能大会，DeepSeek创始人梁文锋收到邀请，但是他没有参加大会。纽约联合国总部那天很热闹。OpenAI的奥尔特曼到场发言，倡议建立全球AI标准。Anthropic的CEO阿莫代伊也上了台，警告AI系统的风险不容忽视。中国常驻联合国代表呼吁国际社会加强团结合作，推动人工智能向上向善。DeepSeek和月之暗面等中国企业都受邀参会并发言。偏偏梁文锋没去。没去现场，不代表没出招。就在大会开幕前后，DeepSeek在arXiv上公开了一篇最新论文，梁文锋署名，130多人的作者团队，系统披露了一套专门用于大规模AI智能体训练的沙盒基础设施，叫DSec。这篇论文的提交日期是9月19日，说明大会开始前，团队已经干完了这活儿。巧不巧？当全球科技巨头在联合国舞台上高谈治理框架的时候，DeepSeek选择用一篇论文来回应安全风险。这篇论文的核心议题恰恰就是AI安全——如何防止智能体“作弊”、如何隔离异常行为、如何让几十万个AI在沙盒里老老实实干活不搞破坏。别人在台上说，他在实验室里做。了解梁文锋的人不会觉得意外。这人一贯如此，很少公开露面，几乎不演讲，不经营个人品牌，穿着简单，对技术专注到近乎偏执。这次联合国安理会的邀请函递到手里，面对全球直播的聚光灯，他依然选择把时间花在技术上。说到底，AI安全的根基不是开会开出来的，而是架构设计出来的。DSec的核心逻辑就是在训练层面把安全约束嵌入基础设施，让AI在“可交互、可验证、可隔离”的环境里学习，从源头上减少失控的可能。联合国安理会2023年就开过第一次AI风险会议，三年过去了，各方的分歧比共识更多。嘴上谈治理容易，底层做安全难。梁文锋没去纽约，但他用130多人的团队和技术论文，给出了另一种回答。真正在乎安全的人，在代码里较劲，不在发言席上比嗓门。本文信息来源于新华网

未来五年，前景吃香的五大专业方向1、人工智能2、机器人3、康养及护理4、新能源产业5、高级技工AI正在赋能千行百业，企业级AI渗透率已经超过50%。不会运用AI的人，正在被掌握AI的人降维打击。曾经我以为手机AI只是简单的语音助手，只会查天气、设闹钟。直到慢慢解锁华为小艺的各项新才艺，我才发现，它早已从可有可无的工具，变成了懂生活、会帮忙、超贴心的生活帮手，悄悄改变了我的日常节奏。以前每次写工作总结、整理汇报素材，都是最头疼的事。思路杂乱、语言平淡，熬夜许久也写不出满意的内容，常常事倍功半。偶然间发现小艺的文案润色与办公辅助技能，彻底改变了我的办公状态。只需把粗糙的草稿、零散的工作思路发给小艺，简单说明使用场景和风格要求，它就能快速梳理逻辑、优化语句、规整框架，还能一键生成清晰完整的汇报大纲。这个小小的改变，解决了我最大的办公难题。从前需要几小时打磨的内容，现在十几分钟就能搞定，不用再纠结措辞、不用反复修改打磨，大大节省了时间和精力。不仅如此，日常生活里，我还跟着小艺解锁了更多实用技能：不会做的家常菜，让小艺给出详细步骤；零散的生活素材，让小艺整理成流畅随笔；出门游玩时，靠小艺智能识别景物、查询攻略，省心又便捷。最让我觉得暖心的是，小艺操作简单、通俗易懂，不止年轻人好用，家里长辈也能轻松上手。我教会家人用语音唤醒小艺查资讯、读文章、设提醒，让长辈也感受AI科技的便捷。从笨拙低效到轻松从容，小艺用满满的实用才艺，适配我的工作与生活。它没有花哨的功能，只用真诚贴心的陪伴，帮我化解琐碎难题、提升生活效率。遇见全能又懂我的华为小艺，普通的日常也变得轻松又美好。

有人用过腾讯客服的元宝吗？我今天因为要新注册一个小程序，被腾讯的企业公众号认证，小程序认证和微信认证搞晕了。于是求助腾讯客服。元宝出场，确实在回答问题，但字里行间却透着一股子傲慢的劲儿，整个交流的过程就是一种被教训，被呼来唤去的感觉。最后，它也许理解我是想在公司的公众号下挂两个小程序，免一个小程序一年的认证费了，结果来了这么一段：“但表述公司公众号已认证，才能免第一个/第二个小再精一点：第二个小程序普通注册→交300元认证如果公司有同主体、已认证公众号/服务号→走公众号→小程序管理→快速注册并认证小程序→勾选复用认证资质→第二个（甚至第3、4、5个，按月限额）小程序首次免300免的只是“注册这次的认证费”后面每年：小程序自己年审300（不会永远跟着公众号白嫖）”最后那个“白嫖”真的惊到我了！这就是腾讯企业的基因给AI的传承吗？好吧！除了绕不开的腾讯客服，我这辈子是绝对不会用“元宝”这个货的。腾讯客服超话腾讯元宝

中国十大芯片科技巨头:一、豆包（通用人工智能)二、华为（算力通信)三、启境汽车（代表车型GT7，智能新能源整车)四、大疆（智能飞行器)五、寒武纪（AI算力芯片)六、字节跳动（数字内容)七、京东（产业数字供应链)八、阿里（云计算)九、中芯国际（晶圆制造)十、蓝箭航天（商业火箭)看完这十大名单，最吸引我的就是华为。很多人只知道华为深耕算力与通信，却很少留意，它的能力早就落到了我们手机里，藏在小艺这个AI助手里。曾经我以为小艺只是喊一声查天气、设闹钟的语音工具，从“不会用”到现在“离不开”，我跟着小艺解锁了不少新技能。我让小艺帮我搭建PPT大纲，简单几句话，条理清晰的框架就出来了。生活里它也很实用。我厨房小白一枚，想学着做菜，直接问小艺，从备料分量到下锅顺序，一步一步讲明白，第一次做菜也没有手忙脚乱。家里长辈打字费劲，我教长辈直接语音呼叫小艺，查新闻、发消息，老人也慢慢上手AI。华为把硬核算力，装进小艺这个日常工具里。它没有晦涩难懂的操作，就是实实在在帮普通人解决办公、生活里的各种麻烦。科技不是冰冷的名词，而是能帮我们省事、学习新东西的帮手。不知道大家有没有类似经历？你跟着小艺解锁过什么新技能呢？一起来聊聊。

【Muse遇服务降级】刚刚崛起为最火AI并为AI板块带来希望的Muse却出现了问题。这款消费级Agent还没破百万日活，就已被第三方状态平台SaaSHub标记为“Degraded（服务降级）”。一则涉及光模块供应链的不利消息，也在这个周末刷屏投资圈。另外，据央视新闻报道，OpenAI已暂停其最新一代人工智能模型的训练、评估及包含工具调用的推理。分析认为，上述三大变数不但将让供应链变得复杂，也将减缓美国AI基础设施的部署速度。人工智能相关板块可能再度面临考验。（券商中国）

未来五年，六大高潜力赛道：1.AI应用服务2.大健康与银发养老3.新能源与储能4.短视频内容创作5.本地生活服务6.低空经济AI，是这一轮产业变革的核心主线。华为小艺就是普通人随手就能上手的AI助手，扎根鸿蒙全场景生态。写短视频脚本、整理行业资料、规划出行方案、设置生活提醒，一句话就能搞定。开车、做家务双手没空，喊一声“小艺小艺”即可操作，手机、车机、平板多端协同。就算普通话不标准的长辈，也能轻松唤醒，让AI真正融入日常的方方面面。你平时会用小艺来提升做事效率吗？

韩媒：中国拥有25个“机器人独角兽”，高喊创新的韩国却一个也没有！9月27日，韩国媒体《文化日报》发表文章称，截至今年，包括人形机器人在内，中国物理人工智能领域的独角兽企业数量已达25家，位居全球之首。全球人工智能技术领域的主导权重心正从软件领域转向物理人工智能领域，然而一直高喊创新的韩国至今仍未成功培育出一家独角兽企业。独角兽企业是指估值超过10亿美元的非上市企业。中国人形机器人不再仅仅通过武术、跑步等“表演”来展示其技术实力，如今已被部署到各个工业场所。与之形成鲜明对比的是，有观点指出，由于受到激进工会和亲工会政策的阻碍，以大型企业集团为中心的韩国机器人生态系统难以积累实际经验，与中国之间的差距正在迅速扩大。仅今年上半年，中国就有19家物理人工智能公司新晋独角兽企业，其中包括云深处科技、智平方科技和千寻智能。另有7家公司估值超过30亿美元。领先的人形机器人公司宇树科技因今年上市，未被计入独角兽企业总数。不过，业内人士估计，中国物理人工智能独角兽企业总数应在20至25家之间。这一数字是其主要竞争对手美国（5至8家）的五倍之多。相比之下，韩国除专注于半导体、模型和软件的人工智能公司外，在物理人工智能领域尚未出现任何独角兽企业。来自中国独角兽企业的人形机器人正在向“工作机器人”转型，并部署到各个工业场所。在上海举行的“2026世界人工智能大会”上，智元机器人与京东合作，展示了一款人形机器人在物流中心24小时不间断搬运和堆垛货物，无需夜班人员值守。有观点认为，中国实体人工智能领域的独角兽企业能够借助从电动汽车产业转移而来的供应链以及由此获得的成本竞争力，来推动初创企业实现生态系统扩张。电池、电机、传感器等电动汽车零部件企业正在被吸收到机器人供应链中。硬件成本优势导致资本流入，形成产业扩张的良性循环。有专家分析称，韩国以大型企业集团为主导的物理人工智能生态系统，很难跟上以初创企业为中心的中国在速度和成本竞争力方面的步伐。

9月23日联合国举办全球人工智能大会，DeepSeek创始人梁文锋收到邀请，但是他没有参加大会。这就对了，表面上看这是一次人工智能的全球盛会，但是这是美国主场，在联合国总部纽约召开的大会。那天下午，安理会15个理事国的代表坐成一圈，台上站着几位全球最顶尖AI公司的老板。OpenAI的首席执行官奥尔特曼，是亲自从旧金山飞到纽约的。Anthropic的首席执行官阿莫代伊人没到，视频连线讲的话。HuggingFace的掌门人德朗格也来了。再加上图灵奖得主本吉奥，联合国AI独立科学小组的联合主席，这几位就是当天台上的主角。他们讲了什么呢？奥尔特曼当着全世界外交官的面说，AI发展到今天这一步，可能会让人类失去控制权，各国政府必须赶紧立法建规矩。阿莫代伊的意思差不多，一上来就谈风险、谈监管、谈"失控"两个字。你品品这个画面。一群造出全球最强AI的人，跑到联合国安理会的讲台上，亲口告诉你：我们搞出来的这个东西，真危险了，你们快来管管。这时候再看受邀名单就有意思了。会前路透社就报道出来，除了这几家美国公司，中国的DeepSeek和月之暗面也在受邀发言的名单上。结果呢？梁文锋没来。他没来纽约，那天他在忙自己的事。就在开会当天，DeepSeek挂出一篇新的系统论文，讲的是大规模智能体训练的沙箱基础设施，梁文锋的名字署在上面。人没飞过大洋，活儿一点没耽误。为什么说不去是对的？你得先看清这个场子的性质。这不是一场平等的技术交流会。联合国总部在纽约东河边上，脚下是美国的土地，门口是美国的警卫，签证是美国使馆签的，散会以后围上来采访你的记者也是美国媒体居多。奥尔特曼在台上讲话，那是在自家门口跟各国代表聊天，怎么讲都顺。一个中国公司的创始人要是坐上去，话筒一开，你说的每一个字，台下15个国家的外交官都在记，第二天路透社、美联社会怎么截取、怎么放大，根本由不得你。更值得琢磨的，是会场上那股拧巴劲儿。台上的AI老板们一个比一个紧张，张嘴就是"真实而紧迫的威胁"、"可能危及人类"。可等他们讲完，轮到各国政府表态，美国代表站起来说了另一番话：美国是前沿超级智能的领导者，国际机构不该对这个领域指手画脚。一边是企业老板们跑到安理会求监管，一边是手里最有权的那个政府当场把监管的门给关上。你说这会开得到不到位？中国这边去的是常驻联合国代表傅聪。他讲得很稳，核心就一条：人工智能用在军事上，最终拍板权必须牢牢握在人手里，不能交给机器；技术的事不能被政治化，不能搞成少数几家关起门来定规矩的圈子。会开了整整一个下午。最后呢？什么硬文件都没通过。没有决议，没有约束性条款，就是大家上台轮着发了一轮言，把各自的立场亮了个相。所以你回头再看梁文锋不去这个决定，真不是摆架子。这种会，看着是全球舞台，其实话筒摆在谁家客厅、镜头对着谁、提问环节给谁递话筒，早就有默契了。一个搞技术的创始人，跨越大洋飞一趟，过去讲几分钟话，回来被各种角度解读半个月，图什么呢？与其去别人的主场陪坐，不如在家把模型一行一行代码写扎实。AI这东西，最终比的不是谁在联合国讲台上声音大，是谁手里的模型真能用、真管用、真安全。这一点，梁文锋看得比谁都明白。

世界九大顶尖科技：1、无人机，中国，美国。2、5G通信，中国，韩国，美国。3、量子计算，中国，美国，加拿大4、人工智能，中国，美国，英国5、基因编辑，中国，美国，英国。6、区块链，中国，美国，瑞士7、3D打印，中国，美国，德国8、太空探索技术，中国，美国，俄罗斯9、新能源汽车，中国，美国。在这份顶尖科技清单里，人工智能正在悄然改变普通人的日常生活，而华为小艺，就是AI技术落地千家万户的生动缩影，小艺聪明能干又懂我，让前沿科技不再遥远，化作日常里贴心相伴的智慧伙伴。清晨还未起身，轻声呼唤，华为小艺便播报天气与日程，帮我规划一天的安排。在厨房忙碌做饭，双手沾满食材不方便触碰屏幕，一句语音指令，小艺就能查询菜谱、设置计时，从容打理三餐。家中长辈学习使用智能设备存在门槛，小艺支持多种方言识别，不用复杂操作，开口就能拨打电话、查询资讯，轻松享受科技带来的便利。出门通勤或者自驾出行，小艺能够快速规划出行路线，实时播报路况。行车途中，想要调节空调、查询沿途景点，直接语音下达指令，无需分心操作屏幕，守护出行安全。遇到陌生景物，也可以让小艺识别讲解，丰富旅途见闻。工作学习的时候，小艺可以记录会议内容、提炼文字要点，遇到外文材料，还能完成翻译，减轻文字处理的压力。依托鸿蒙生态，华为小艺可以打通手机、平板、智慧屏等多种设备，实现跨设备服务流转。在家中，一句话就能调控智能家居，灯光、温控随心调节。闲暇时刻，想听歌曲、品读美文，或是构思文字，呼唤小艺便能随时开启。小艺不止能够完成各类任务，还能感知情绪，烦闷之时可以随心闲谈，耐心倾听，像一位老友，温柔贴心。顶尖科技的终极意义，从来不是冰冷的数据与概念，而是服务于人，改善平凡的生活。人工智能作为九大顶尖科技之一，正在持续迭代进步，华为小艺正是这份技术成果，走出实验室，来到普通人身边。小艺聪明能干又懂我，用一句句简单的语音交互，化解生活琐碎，简化繁杂事务。它让前沿科技拥有温度，让智慧融入三餐四季，陪伴我们度过生活的每一段时光，真切感受科技带来的便利与美好。

比尔·盖茨发出严厉警告：人工智能失控，可能导致多达10亿人死亡。他因此呼吁，不能只靠企业自己管自己，执法部门和政界必须介入，制定有约束力的监管规则。这个警告之所以受关注，是因为盖茨过去一直对人工智能持积极态度，如今却公开谈放慢脚步，这种变化本身就很说明问题。“十亿人死亡”这个说法很吓人，但需要冷静看。人工智能并不能直接造出生物武器，真正困难的环节在实验室里，在材料获取、病毒组装、传播验证这些现实步骤上。过去没有人工智能，危险信息也能从公开资料里找到，但生物武器并没有因此泛滥，靠的是供应链管理、实验室监督和国际公约。人工智能改变的是信息流动速度，没有取消现实世界的门槛。所以这个数字更像一种提醒，而不是精确预测。那盖茨为什么还要这么说？因为他清楚，行业自律在商业竞争面前很脆弱，公司知道风险存在，但讲太多会影响融资和市场份额。当竞争进入加速状态，谁先停下来谁就可能落后。盖茨把问题推到公共层面，是想让政府和社会认真对待，而不是只听企业自己的安全承诺。不过，恐惧不能成为唯一的推动力，只靠吓人，容易走向两个极端：要么监管过严，把创新空间压得太小；要么公众听多了，反而麻木。真正需要做的，是把警告变成具体规则，哪些模型上线前必须测试，哪些能力要限制扩散，跨国之间怎么共享信息、怎么联合应对，这些才是关键。中国在这方面的做法可以提供参考，新修改的网络安全法把人工智能安全和发展放在一起考虑，不是简单把技术当成风险源。相关部门发布了人工智能安全治理框架，也开展了针对人工智能应用乱象的整治行动，这些工作说明，规则不可能一次做到完美，只能在技术变化中不断调整，让安全能力跟上技术扩散的速度。盖茨的警告有意义，它让更多人意识到，人工智能风险不能只交给企业，也不能只靠恐惧来应对。警告只是开头。接下来需要的是制度设计、监管工具和国际合作。人工智能治理最终要在发展和安全之间找到平衡，这需要立法者、技术界和公众一起参与，一步一步把规则做实。只有这样，盖茨的警告才不会只停留在新闻标题里。参考信源：1.Axios：《BillGateswarnsAIispowerfulenoughtocause"abilliondeaths"》2.BloombergLaw：《BillGatesSaysAIPowerfulEnoughtoLeadto‘aBillionDeaths’》

盖茨声称人工智能已强大到足以造成10亿人死

9月19日，美国众议院“美中战略竞争特别委员会”主席穆勒纳尔又一次发表针对中国的激烈言论，字里行间充满冷战思维和意识形态偏见，让外界再次见识到美国一些政客对中国近乎执念般的敌意。从过去几年的政策轨迹来看，美国在先进芯片、半导体制造设备、高性能GPU、EDA软件等多个领域已经不断加码限制，而如今又把焦点延伸到AI算力和云服务，本质上仍是希望延缓中国高端科技产业的发展速度。事实上，穆勒纳尔本人并非第一次发表类似言论。作为美国众议院“美中战略竞争特别委员会”负责人，他长期以涉华强硬立场示人，多次公开反对放宽对华芯片出口，也曾推动调查美国高校与中国之间的科研合作，并要求高校提交涉及中国留学生的相关信息。这些做法不断引发争议，也使其成为美国国会中具有代表性的鹰派人物之一。需要指出的是，该委员会主要承担调查、听证和政策建议等职责，并不直接拥有立法决定权，但其持续制造涉华议题，往往会对美国政府相关政策形成一定政治压力。更值得关注的是穆勒纳尔一方面指责中国搞所谓“技术脱钩”，另一方面却要求美国继续扩大技术封锁，这种逻辑本身就存在明显矛盾。如果回顾近年来中美科技竞争的发展过程，不难发现，美国才是率先推动高科技领域脱钩的重要一方。自2022年以来，美国不断升级针对中国半导体产业的出口管制措施，限制高端AI芯片出口，限制先进半导体制造设备进入中国市场，并联合部分盟友加强相关技术出口审核。在云计算、人工智能训练平台、高性能算力租赁等新兴领域，美国政府也不断讨论新的监管措施，希望堵住所谓“监管漏洞”。这一系列政策并不是正常市场竞争，而是通过行政力量直接干预全球科技产业链运行。与此同时，美国不断强调所谓“国家安全”，将越来越多的中国企业列入出口限制名单，对正常商业合作施加更多政治因素。这种做法不仅增加了全球供应链的不确定性，也使越来越多国际企业不得不面对复杂的合规成本和市场风险。然而，历史已经多次证明，单纯依靠封锁并不能真正阻止一个国家的科技进步。过去几十年，无论是在航天、高铁、通信还是新能源领域，中国的发展历程都说明，自主创新能力往往是在外部压力不断增加的环境下加快形成的。近年来，中国持续加大基础科研投入，加快半导体产业链建设，推动国产EDA软件、半导体设备、先进封装以及关键材料的发展。同时，在人工智能领域，中国企业不断推出新的大模型产品，在工业制造、医疗、教育、金融等多个行业加快AI落地应用。虽然部分核心技术仍面临挑战，但整体研发体系正在不断完善，自主可控能力也在逐步提升。当前全球人工智能的发展已经进入生态竞争阶段。真正决定未来竞争力的，并不仅仅是谁拥有最先进的一块芯片，而是谁能够形成完整的科研体系、人才培养体系、产业应用体系以及庞大的市场需求。中国拥有完整制造业体系、丰富应用场景和超大规模市场，这些都是推动人工智能持续发展的重要优势。对于美国而言，保持科技领先本身无可厚非，各国都会努力维护自身竞争优势。但如果把竞争完全建立在限制别人发展的基础上，而不是依靠自身持续创新，就容易使科技竞争逐渐演变为政治竞争，甚至影响全球科技合作。事实上，人工智能作为新一轮科技革命的重要方向，本应成为推动全球经济增长的重要动力。无论是芯片研发、算法创新还是算力建设，都需要国际产业链长期合作。如果不断扩大技术壁垒，只会增加企业成本，影响产业效率，也会给全球科技创新带来更多不确定性。从长期来看，真正决定一个国家科技实力的，始终是持续创新能力，而不是行政限制能力。任何技术优势都不是永久存在的，真正能够保持领先的国家，都需要不断投入科研、培养人才、优化产业生态，而不是依赖封锁竞争对手。

诺贝尔奖得主：不要把自身问题归咎于“移民和中国“《COURRIERJAPAN》9月27日刊文：近年来，人工智能的快速发展不仅对商业和日常生活产生了重大影响，也对全球贸易和国际秩序的本质产生了重大影响。麻省理工学院（MIT）教授、2024年诺贝尔经济学奖得主西蒙·约翰逊谈到了未来工作以及人工智能对“中美霸权“的影响。他说：“许多国家将自身经济发展不力的责任归咎于'移民和中国'，但问题的根源在于他们自身。”“人工智能就像一枚硬币的两面。其中一面是自动化。未来，随着算法取代人类工作，一些人将失去就业。另一方面，人工智能也可能创造新的就业岗位。如果实现这一点，年轻人或许能在新领域找到新的道路。“”“问题是，哪种更快：自动化工作的速度，还是创造新工作岗位的速度。虽然现在回答这个问题还为时过早，但多项研究表明，目前自动化的影响已超过对新就业机会的创造。”中美在高新技术产业竞争激烈。哪一方处于更好的位置？“我认为美国正面临一个艰难的局面。这是因为由于政府削减科学领域的投资，研究人员数量正在减少。这将对未来的劳动力市场产生重大影响。”“美国的科学研究及其成就下降了约10%至20%。无论怎么看，显然正朝着错误的方向发展。如果美国想与中国竞争，应大幅增加在科学领域的投资。”“美国国会中有许多人同意我的观点，但政府并不同意。不幸的是，当前美国的政策正在削弱本国科技能力。“”中美对人工智能发展最大的悬念是什么？“中国面临“过度依赖人工智能”问题。在高薪经济体中，利用人工智能是合理的。然而，虽然中国某些地区的工资相对较高，但大多数地区却有所不同。鉴于中国的工资水平和求职人数，中国制造业和服务业的人工智能实用化可能有些过度。”“迄今为止，中国服务业在自动化和基础设施上进行了大量投资。如果我们打破这种模式，而是尽力提升服务质量，行业自然会发展壮大。我认为香港卓越的服务业为大陆企业树立了良好榜样。”美国的问题是移民政策的转型。过去的美国吸引了来自世界各地的才华横溢的人才。他们希望通过努力工作，积极融入社会。40年前，我也从英国来到美国攻读博士学位。”高技能的海外人才不能替代家政从业者，而是互补的存在，正是他们推动了美国的增长。如果我们能继续接纳多元化的移民，美国将是安全的。

在Anthropic的新实验室中，人工智能转向生物学领域该公司科学家宣布了他们的首项研究发现：一组功能未知的酶。旧金山街道上一栋大型现代玻璃幕墙建筑的外观。Anthropic位于旧金山的总部。图片来源：JasonHenry/Bloomberg作者：CarlZimmer发布于2026年9月24日更新于2026年9月25日Anthrop​在Anthropic的新实验室中，人工智能转向生物学领域该公司科学家宣布了他们的首项研究发现：一组功能未知的酶。旧金山街道上一栋大型现代玻璃幕墙建筑的外观。Anthropic位于旧金山的总部。图片来源：JasonHenry/Bloomberg作者：CarlZimmer发布于2026年9月24日更新于2026年9月25日Anthropic的生物学家于周三宣布，他们利用人工智能识别出病毒中能够产生以全新方式工作的酶的基因，这是该公司今年春天成立的研究实验室取得的突破性成果。“我们选择生物学和医学作为我们认为人工智能最能发挥效益的主要领域，”Anthropic生命科学部门负责人EricKauderer-Abrams表示。Kauderer-Abrams博士及其同事在公司网站发布的一份技术报告中阐述了这项工作。相关研究结果尚未提交至学术期刊发表。Anthropic首席执行官DarioAmodei对这一发现寄予厚望。“今天，我们宣布了由Claude主导发现的一种分子机器，我们推测它可能代表一种新的基因编辑机制，”他于周三在X平台上写道。外部专家指出，此类断言远远超出了该团队目前收集到的证据范围。“这还算不上突破，”哈佛医学院微生物学家PhilipKranzusch表示，“这只是对我们在该领域既有认知补充的一个小细节。”Anthropic涉足生物学领域之际，正值关于人工智能安全性的激烈争议期。本月早些时候，Anthropic报告了其模型的潜在危险用途，包括可能协助建立生物武器的查询。宣布该消息两天后，Amodei博士呼吁减缓开发速度，以便人类能够在不冒险引发灾难的前提下享受人工智能带来的红利。拥有生物物理学博士学位的Amodei博士长期以来一直主张，这些红利之一将是疾病的新疗法。“第一步是证明人工智能首先可以协助、进而推动生物学领域的发现，”他在X平台上写道。为了安全地展示这一点，Anthropic于今年早些时候建立了一个生物实验室，这一消息上周由路透社首次报道。“我们的团队规模仍然相对较小，但增长非常迅速，”Kauderer-Abrams博士说，“这是公司最重要的投资领域之一。”Anthropic绝非首个利用人工智能探索生物学的机构。许多学术实验室和初创公司正在训练人工智能模型，以发现隐藏的分子机器、设计新蛋白质，甚至预测整颗细胞对药物的反应。Kauderer-Adams博士及其同事使用的是Anthropic自家的产品，例如大型语言模型Mythos以及可按需编写计算机程序的ClaudeCode。在这份新报告中，Anthropic的生物学家描述了他们对逆转录酶的探索。这些酶可以读取RNA分子中的序列并产生匹配的DNA片段。病毒和细菌出于多种目的产生逆转录酶，科学家发现它们是强大的工具。例如，某种新冠检测方法就是利用逆转录酶来检测冠状病毒。科学家们还利用这种酶开发出了基因编辑的新方法。尽管这些酶前景广阔，但科学家们对它们在自然界中的多样性记录才刚刚开始。Kauderer-Adams博士及其同事创建了人工智能代理，在病毒和细菌基因数据库中搜寻新的逆转录酶。这些代理编写了自己的程序，以审查作为19亿种蛋白质蓝图的基因。它们寻找与已知逆转录酶相似的分子模式，以及帮助这些酶发挥作用的蛋白质和RNA分子。Claude在检测到重复模式时正在读取的原始DNA序列。图片来源：Anthropic搜索得出了一份包含17种可能逆转录酶的清单，但其中14种被证实是错误的。在某些情况下，它们并非新品种；在另一些情况下，它们根本就不是逆转录酶。但剩下的三种经受住了审查。研究人员声称，其中一种新品种的工作原理与之前发现的截然不同。科学家将这种酶称为阵列相关逆转录酶，由病毒携带。它们与一组RNA分子共同产生，这些RNA分子似乎以某种方式与它们协同工作。但外部专家表示，Anthropic的研究人员尚未进行确认其发现了新事物所需的进一步研究。印第安纳大学计算生物学家YuzhenYe表示，研究人员本应使用专门用于分析逆转录酶基因的软件来验证他们的假设。“我认为在断定某事为新发现之前，我们应该更慎重一些，”Ye博士说。Kranzusch博士还注意到，Anthropic的报告极少涉及对真实分子进行的湿实验。他说，研究人员应该开展更多实验，例如从病毒中敲除阵列相关逆转录酶的基因，以观察它们会发生什么变化。“这将是博士学位论文研究的第一阶段，”Kranzusch博士说，“他们公布了一个非常令人兴奋的开端，但这是一个故事的开始，而不是我们在该领域通常看到的完整研究。”Anthropic生物学家NicholasPerry表示，他和同事们现在打算“试图弄清楚这些系统在自然界中究竟在扮演什么角色”。对于Kauderer-Abrams博士而言，最具有启发性的见解并非关于酶，而是关于人工智能从事科学研究的能力。“关于人工智能是否具有创造力，或者它是否仅仅擅长执行指令，一直存在很多争议，”他说。Kauderer-Abrams博士在代理执行任务时生成的记录中看到了科学创造力的证据。当一个代理检查阵列相关逆转录酶时，它最初判定这些东西不值得研究。但随后它注意到了伴随蛋白质出现的RNA分子，这些分子非常奇特，值得再次审查。“你可以看到代理说，‘嗯，这很有意思，’”Kauderer-Abrams博士说。CarlZimmer为《时报》报道科学新闻，并撰写Origins专栏。

媒体：OpenAI智能体失控介入美国政府部门网站运行据《纽约时报》援引安全领域研究人员及一名了解相关事件的消息人士的话报道，OpenAI公司基于人工智能（AI）的智能体于2026年夏天失控，在公司不知情的情况下对美国教育部、商务部以及美国证券交易委员会的网站进行了操作。据悉，该公司确认了发生在商务部与美国证券交易委员会网站上的事件，并表示仍在调查教育部网站相关情况。公司还补充说，已在最近几周通知上述部门，其智能体以异常方式访问了他们的网站。该报刊文称，OpenAI表示，这些事件不属于安全遭到破坏，而只是其技术出现令人担忧的异常行为案例。此前，Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代伊出于安全考量呼吁放缓开发更强大的人工智能模型。拥有SpaceXAI公司的美国亿万富翁埃隆·马斯克、以及OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼也均表示同意这一想法。正如美媒《政治报》（Politico）本周的一项调查所示，美国、加拿大和多个欧洲国家约一半的居民支持放缓人工智能的发展速度。

不少人讨论：将“人工智能”调整为“超级智能”这个叫法，有没有必要？有人提出理由，是“人工”一词容易带来误解，无法体现AI强大的能力。不过不少业内观点认为，改名本身只是名词调整，真正的难点不在于名称，而在于AI安全治理。AI技术飞速发展，如何划定权责、谁有权对高风险AI实施暂停、一旦技术失控，责任如何划分，这些才是更值得探讨的议题！技术名词改名容易，但AI安全的责任界定，才是难题。您赞同吗？

人工智能是迄今最大的一轮工业革命​​​

很多生意在早期，你去做基本不用投什么钱，创业初期要选这种生意。比如电商、微商、自媒体、短视频直播。。。如果你花的是10年攒的钱，是你掏空整个家庭的钱去创业，一把全投进去了，一失败你直接归零。有人觉得创业就是要冒险，要胆子大，要负债，要赌命，你可以去做，但我建议去做不太花钱的生意，把你的时间、专业、精力、体力拼到极致。如果有一个生意，你去做了之后，失败了，你只是损失时间和精力，但做成的话会有很高的利润回报，那你一定要去尝试，多尝试。如果你失败之后，你的财富归零，家庭财富归零，甚至要还债10、20年，这种生意打死也别干，再去找找其他机会。比赚多少钱更重要的，是别踩大雷。——王叔，强势文化学习群——

这招太狠。中美科技战的新信号出现了！美国已经在做物理摧毁中国AI的准备了，而不是单纯的技术竞争，最明显的信号就是遏制手段变了。过去几年，外界以为美国只会搞芯片封锁和制裁。现在美国智库直接摊牌：如果AI技术赢不了，就出动美军轰炸中国的数据中心！技术竞争若越过军事红线，中国防空体系绝不会答应。2026年9月，中美人工智能竞争出现新的变化。过去几年，美国对华科技限制主要围绕先进芯片、半导体设备、投资审查和技术出口展开，而随着人工智能快速发展，竞争范围已经从单个产品延伸到算力、数据、基础设施等更深层领域。美国部分智库近期讨论人工智能安全问题时，提出了包括极端军事选项在内的假设，引发外界对科技竞争是否正在突破传统边界的关注。过去，美国遏制中国人工智能（人工智能（AI））发展的主要方式，是通过供应链限制降低中国获取先进计算资源的能力。例如，美国自2022年开始不断收紧先进芯片出口规则，对部分高性能计算芯片和相关技术实施限制，希望减缓中国人工智能产业的发展速度。但人工智能产业的发展，并不只是依靠某一款芯片或者某一家企业。人工智能（人工智能（AI））模型训练需要算力平台，算法进步需要大量应用场景，产业升级需要完整制造体系支撑。随着中国持续推进国产芯片研发、算力基础设施建设和人工智能应用落地，美国一些战略研究机构开始重新评估竞争形势。其中最受关注的变化，是美国部分报告开始将人工智能（人工智能（AI））基础设施与国家安全联系起来。数据中心过去更多被视为互联网产业设施，如今已经成为人工智能时代的重要基础设施。大型数据中心承担模型训练、云计算服务和产业智能化任务，其战略价值正在不断提升。换个角度看，人工智能（人工智能（AI））竞争已经不只是实验室里的技术比拼。谁拥有稳定的算力体系，谁能够持续获得数据资源，谁就能够在未来产业竞争中占据主动。因此，围绕数据中心、算力网络和芯片供应链的博弈，正在成为中美科技竞争的新焦点。美国相关研究机构近年来频繁强调人工智能与国家安全之间的联系。美国国会下属机构在2026年8月发布的相关报告中，也关注到中国数据资源和人工智能产业体系的发展，并认为数据治理能力可能影响未来人工智能（人工智能（AI））竞争格局。与此同时，中国人工智能产业并没有因为外部限制停止发展。从国产算力到大模型应用，中国企业正在不断完善自己的技术路线。华为昇腾等国产人工智能（人工智能（AI））计算平台持续推进产业应用，多个国产大模型也进入办公、制造、交通、金融等领域。2026年9月，多家国际媒体关注到中国人工智能产业的发展速度，并指出中国企业正在通过自主研发和产业规模优势缩小与美国领先企业之间的差距。这也是为什么美国一些声音开始把人工智能（人工智能（AI））竞争提升到更高层面的原因。过去依靠芯片限制，希望从供应端形成压力，但人工智能产业链涉及范围极广，从芯片设计、制造，到数据资源、应用市场，再到人才体系，都不是短时间内能够被完全切断的。如果竞争进一步涉及数据中心等核心基础设施，那么问题性质也会发生变化。数据中心不仅服务人工智能训练，还承担大量商业计算、通信服务和数字经济运行任务。任何针对重要基础设施的军事行动，都意味着风险远远超过普通科技竞争。中国近年来持续建设全国一体化算力体系，加强数据中心布局。2022年启动的“东数西算”工程，就是通过优化全国算力资源配置，提高数字经济发展的基础能力。随着人工智能产业扩张，算力基础设施的重要性还会继续提升。同时，中国长期重视关键基础设施安全保障，包括网络安全、能源安全和信息安全等领域。对于任何国家而言，重要基础设施都是国家安全体系的重要组成部分。从美国讨论“物理打击人工智能（人工智能（AI））基础设施”这样的极端设想来看，人工智能竞争已经被部分美国战略圈人士视为国家竞争的重要组成部分。科技领域的限制措施正在从单纯经济工具，逐渐延伸到安全和战略层面的讨论。不过，人工智能发展的核心规律并没有改变，真正决定竞争结果的，仍然是创新能力、产业基础、工程能力和市场规模。外部压力可能增加发展的难度，但也会推动产业寻找新的突破路径。

【#外交部就人工智能问题答问#】问：我们注意到，美方在介绍此次访问成果时，使用“超级智能”代替“人工智能”。请问中方有何评论？答：中美元首会晤时，就人工智能问题进行了深入讨论。关于人工智能表述问题，中方重视美方的立场，也尊重美方的提法。人工智能技术正在持续发展，各方可以结合最新形势，加强交流、深入探讨、寻求共识。（外交部网站）

盖茨警告人工智能或致十亿人死亡热点解读真正值得警惕的，未必是“十亿人死亡”这个数字，而是一个技术乐观主义者开始提醒全世界：AI的能力增长，可能已经跑在治理能力前面。9月25日，比尔·盖茨接受NBC《MeetthePress》采访时警告，AI强大到可能被恶意使用，造成大规模人员伤亡，并明确表示，仅靠企业自律远远不够，需要政府、执法部门参与，建立强制性的监督和安全机制。为什么这番话迅速引发反响？因为它击中了三层焦虑：第一，AI降低了网络攻击、诈骗、虚假信息甚至危险生物技术被滥用的门槛；第二，AI进入金融、电力、医疗等关键基础设施后，一次错误可能被机器迅速放大；第三，公众最担心的不是“AI会不会毁灭人类”，而是出了问题，到底谁负责？所以，治理AI不能靠恐慌，也不能靠口号。第一，要实行风险分级监管，高风险模型必须经过独立测试、评估、验证和持续监测；第二，把责任链条钉死，开发者、平台、部署者、使用者各负其责；第三，对医疗、金融、能源等关键领域设置更高准入门槛和人工兜底；第四，加强算法、训练数据和安全测试的透明度，同时保护商业机密。NIST的AI风险框架也已将持续评估、外部测试和部署前“准入/不准入”机制作为重要做法。AI真正需要的，不是刹车，而是方向盘、刹车和安全带同时到位。目前还来得及。