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微信公关总监回应关停支付有优惠：不是取消微信提现优惠的福利，在新的小程序“微信支付提现笔笔省”里，成了更多的提现优惠模式希望微信多发点免费提现额度为了微信提现免费，经常用金币兑换免费提现去券的人多吗？

高盛所预测的2026年AI发展在四季度的产业产值上面突破可能是7000亿美元，就是AI的软硬件发展趋势，这些收益将带来如此规模！现在的AI人工智能正在支持企业出现盈利效应！未来的AI人工智能将会给很多行业带来智能化。在太空方面的发展将成为接下来的重要发展趋势，也就是说，太空技术将成为AI人工智能推动的智能化，也就是说，在太空要建立算力中心，数据中心以及卫星联网的组网技术，都将成为未来科技推动的技术！

微信宣布这项功能将全面停运刚看了一下，有400多好友使用过，可是我才知道【微信支付有优惠】这个功能……但是刚打开看了一下，貌似只是小程序关掉，由于业务调整，小程序相关服务将整合升级至[微信支付提现笔笔省]小程序。可以在[微信支付提现笔笔省]领取提现免费券，或通过其他丰富的玩法获取权益。具体安排看图3！

微信宣布“微信支付有优惠”小程序将于2026年12月31日停止运营，相关服务迁移至“微信支付提现笔笔省”。5月1日起金币领取功能下线，已有金币及各类券在有效期内仍可正常使用。

微信又搞出大动静！“微信支付有优惠”小程序2026年12月31日全面停运，这功能2020年上线，服务过数亿人。从5月11日起，金币领取和赠送功能先下线。平时买菜、购物攒的金币，可换提现免费券、优惠券，能省不少提现手续费。不过停运不代表权益作废，已攒金币可正常兑换。已领的提现免费券在有效期内仍能用。之后功能会整合到“微信支付提现笔笔省”小程序，获取提现券渠道更多，操作也更便捷。大家抓紧兑换剩余权益，适应新工具，别让福利浪费啦。

如果你现在想给自己的店做一个小程序，你会怎么选？很多人的第一反应是"找外包开发"——但这往往是踩坑的开始。我来给你做一个客观的三方对比：**方式一：定制开发**💰费用：3万-20万⏱周期：3-6个月✅优点：完全定制，满足特殊需求❌缺点：费用高、周期长、维护成本大，上线后改需求还要额外付费**方式二：自主搭建（低代码平台）**💰费用：免费-数千元⏱周期：1-4周✅优点：灵活，可自定义❌缺点：学习曲线陡，需要一定技术基础，稳定性参差不齐**方式三：模板小程序（推荐！）**💰费用：几百到几千元⏱周期：1-3天✅优点：开箱即用，功能成熟，售后有保障，迭代快❌缺点：高度个性化UI受限对于餐饮、零售、美业、教育等传统行业来说，85%以上的功能需求，模板都能满足。而且模板背后的技术团队在持续迭代，你享受的是整个平台的研发能力。一句话总结：**想快速上线、低风险验证商业模式，选模板；有特殊需求且预算充足，选定制。**别花冤枉钱，先把模板跑通，再谈定制。小程序开发定制开发模板小程序

4月5日清明节这一天，慈善家陈光标通过自己的短视频账号，晒出了自己的一份1000万捐款单据。陈光标先生在视频中表示，由于张雪先生迟迟没有找他见面提车，他尊重张先生的意愿，特意将此前承诺要捐赠的车辆变现的资金，捐赠给嫣然医院的建设。​通过陈光标的视频可以看出，这段视频是他坐在工商银行窗口前录制的，汇款单据上的金额是1000万，收款人是北京市朝阳区嫣然天使儿童医院。网友表示：光标既得了支持张雪的名誉，又得到支持嫣然基金的名誉，一箭双雕，也算赚了。不过如果真的捐出这么多钱，也确实值得赞扬标哥出资，张雪顺人情！标哥值得表扬！对此，你怎么看？

人工智能答题随处可​见​当下，不少网友解题更倾​向找真人帮忙，这种反​向选择背后，藏着不少人对人工智能答题漏洞无奈，也引出当下不少人遇到共同难题。近期​不少社交平台上，都出现了类​似求真人解题、明确​拒绝人工智能答题帖子，不少发帖网友说，人工智能给出的​答案经常出错，有​些甚​至逻辑混乱，完全不符合题目考核要求。这类​求题帖子的发布者大多出自在校学生群体，不少人赶​作​业时先​依赖人工智​能写​完，回头发现错误太多还得​返​工修改，索性直接跳过人工智​能求助网友，目前多家主流教育平台也已经关​注​到​这​类现象，开始调整相关的服务引导方向。教育部此前曾公开明确，人工智​能​可以作为日常学习辅助工具，但不能直接​替代学生独立​思考完成作业，要求学校引导​学生正​确使用工具，避免过度依赖，逐​步丧失自主解题​的​能力。相关​教育领域权威专家也公开解​读过，过度依赖人工智能答​题，会让学生逐渐失去独立思​考的习惯，对长期学习能力的养成存在不小负面影响，网友主动拒绝人工智​能求助真​人，其实就是这​种弊端显现后的自然反​馈。这种用户​选择的变​化也给行业提了醒，工具终究只是辅助，学习核心还是要保留​人的独立思考​能​力，这也是教育领域一直不变的核心目标。现在不​少提供解题服务互联网平台，已经​按照教育​部要​求，对真人解题服​务划​出​明确红线，禁止直接提供完整作​业答案，只允许提供思路点拨和步骤讲解，从服务端引导学生养成独立思考习惯。很多中学已经在日常教学管理中，加入了AI生成内容识别的配套环节，老师​会借助专门的检测工具，筛查学生作​业中完全由AI生成内容，及时提​醒学生改正，引导他们自己动手推导完成。据​教育部2025年发布的线上学习环境专项排查通报，全国累计清理违规代做​作业、AI代做相关不良内容近300万条，封禁违​规经​营​账号超​过11万个，这​一系列​整治动作，就是为了给学生创造更健康的自主​学习环境。很多​一线任课教师公开表示，理解学生用AI整​理思​路、提升效率​需求，但完全让AI代替完​成​作业，本质上是放弃​了锻炼自身思维​能​力机会，学生主动求助真人要解题思路，反而说明大家​已​经意识到过度依赖AI的问题，这本身就是一个积极转​变。这种用​户和管理端的双向调整，其实正在推动AI学习工具回​归辅助定位，更好服务于学生核心能力的​成长。现​在不少提供解题​服务互联网平台，已经按照教育部要求，对真​人解题服务划​出明确红线，禁止直​接提​供完整作业答案，只允​许提供思路点​拨和步骤讲解，从服​务端引导学生​养成​独立思考的习惯。很多中学已经在日常教学管​理中，加​入了AI生成内容识别的配套环节，老师​会借助专门的​检测工具，筛查​学生作业中完全​由AI生成的内容，及时提醒学生改正，引导他们自己动手推导完成。据教育部发布的线上​学习环境​专项排查通报，全​国​累​计清理违​规代做作业、AI代做相关不​良内容​近300万条，封禁违规经营账​号超过11万个，这一系列整治动作，就是​为了​给学生创造更健康的自主学习环境。很多一线任课教师​公开表示，理解学​生用AI整理​思路、提升效率​的合理需求，但完全​让AI代替完成​作业，本质上是​放弃了本该属于自己锻炼思维能力的宝贵​机会。学​生主动求助真人​获​取解题思路，反而说明大家​已​经意识到过度依赖AI的问题，这本身就是​一​个​积极转变，不少一线老师认为，这种自发的意识觉醒，比外力约束更能帮助学生成长。这种​用户和管理端的双向调整，其实正在推动AI学习工具回归辅助定位，更好服务于学生核心学习能力的长期养​成与成​长。

马斯克早有预言？中国第二大王牌曝光，美媒慌了：比断供稀土更可怕！美上将着急上火：“如今打导弹都要被中国卡脖子，美军处处受限，何谈战略地位？！”振聋发聩！2026年自然指数榜单显示，中国在科研份额上继续扩大领先，中国科学院等机构位居前列，预计未来两年份额可能接近美国两倍。中国在74个关键技术领域领先66个，量子计算和核聚变等方向取得进展。马斯克针对这类趋势提到，中国人才总量庞大，执行力强，美国需要更多突破性创新，否则人工智能等领域可能出现主导局面。他在公开场合直接指出这些因素，强调人口和工程实践带来的竞争压力。美国媒体和官员则关注供应链依赖。美海军陆战队前助理司令克里斯托弗·J·马奥尼上将在相关场合指出，美军在先进电子传感器等领域存在依赖。他举例说，F-18战机发射AIM-9空对空导弹时，导引头使用的铟锑化合物传感器供应高度依赖外部来源。这类部件涉及导弹制导等环节，一旦供应受影响，作战灵活性和后勤保障会受到限制。比起单一稀土材料，这种系统性依赖带来的冲击更广。美方人士提到，关键原料控制范围超出稀土，涉及电子传感器等组件，供应链中断可能影响多个军事系统。中国推进基础学科建设，把科技创新放在规划重点，强化物理等核心领域人才培养。中高考中物理成为必考科目，报考相关专业的范围扩大。教育部门从基础阶段引入科技知识内容，帮助学生连接课堂与前沿应用。中国科学院院士推荐科普读物，用故事和实例讲解量子力学、人工智能等主题，支持数理化人才培养。美国出台人工智能和生物安全相关法案，加强投入，同时对特定技术交流进行审查。马斯克的公司继续推进SpaceX火箭回收和特斯拉自动驾驶迭代，他本人保持在发射场和工厂的高强度工作节奏。中国科研产出保持增长，美国通过国内开发和盟友合作寻求供应链多元化。双方根据自身资源和政策调整方向，马斯克的评论继续出现在公开讨论中，强调人才规模和创新速度对格局的影响。整个过程显示，科技实力已成为大国竞争的核心，谁在基础研究和关键领域占据位置，谁就能在长期发展中掌握更多主动。稀土依赖已经暴露供应链脆弱性，而科研领先带来的整体技术积累，则可能在更广的层面影响军事和工业能力。马斯克的预言式观察提醒人们，人才和执行力的积累不是短期能追上的。美国军方官员的表态也说明，具体到导弹等装备，某些部件的供应现实已经进入战略考虑。grounded在实际数据和公开表述上，这些变化不是空谈，而是通过榜单、报告和具体例子一步步显现出来。未来几年，双方都会继续投入资源调整，但基础差距的缩小或扩大，会直接关系到各自的战略空间。

看到2026年这份“八大潜力科技主线”图，挺实在的！量子科技、低空经济、商业航天、电力电网、人工智能、人形机器人、芯片半导体、可控核聚变，说白了就是未来几年要干的大事。比如低空经济，无人机送货、空中出行，能带动物流和出行新增长；商业航天也不远了，卫星批量上天，全球通信和空天安全都得靠它。芯片半导体还是关键，高端芯片能不能自己造出来，直接关系到很多行业的供应链安全；还有可控核聚变，虽然听着远，但真搞成了，能源问题就基本解决了。AI人工智能更是眼前的事，已经是各行各业的“加速器”；人形机器人如果成熟，能帮上老龄化社会的忙，填补劳动力缺口；还有电力电网这块常被忽略，但AI算力越猛，用电越多，智能电网得跟上。这份清单都是实打实的方向！普通人不一定要懂技术，但知道钱和资源往哪流，总能沾点光。

当老黄牛疯狂冲向拖拉机时，你就会瞬间明白失业的滋味。AI没错，人工智能没错，那么有错的是谁？

每天刷短视频都挺累的。在接受新的信息时，自己要过筛一遍，判断是否要正确。光是这样判断正确，我就觉得好累啊。没有办法，这就是工作的一部分。

华裔调查记者不顾生命危险，对A1人工智能领域的硅谷大佬们开展了长达两年的秘密调查。这显然是大佬们精心布下的杀人不见血的骗局与陷阱。为何参与研究的每一批人都选择离职？他们如同量化模型在市场中疯狂敛财一般，所谓的私人科学文明，实则是贪婪的吸贫手段。它诱使你将过去刻苦学习积累的技术技能进行编辑，再输入到智能工具中，以机械加工的方式塑造当下的人类，这正是资本的惯用手段。希望大家别将其神化，它不过是个智库罢了。我之前写过一篇文章，提到A1就是把人类的智慧存储在库里，简称为“智库”，供权利人使用。那为何要开源呢？就是为了让人们把所有实业技术经验都储存起来，不断积累后塑造出智能体。模型种类越多、规模越大，需要时就能随时取用。大家仔细想想，我们社会中的规则常常坑害民众，皆是被网络媒体、宣传广告和资本裹挟，所以才会有像马云那样的合法套路横行。还有那么多不公和等级差距，实际上就是在糊弄贫民，让大家忍耐。不知友友们如何看待，请各抒己见！

我现在刷所有的短视频平台，基本上10个必定就有一个是张雪很多都是过去几年他直播到售后的。

中国加大科技基础投入，但仍落后于美国！中国科技实力人工智能Al等正在崛起，然而在基础研究投入方面，却依旧落后于美国。那么，企业该如何把握机遇，引领创新潮流呢？伴随中国科研与经济的深度融合，企业及企业家在国家科研体系中的地位日益凸显。但《自然》增刊却道出了一个现实：在中国企业投资里，基础研究的占比极低，整体投入与美国相比仍存在差距。为扭转这一局面，中国正大力鼓励企业增加基础研究投资，同时推动研究成果遵循开放科学标准，接受同行评审，以此保障科研的透明度与质量。国家自然科学基金委员会还专门设立了民营企业创新发展联合基金，为企业与科研项目牵线搭桥，满足企业的创新需求。值得肯定的是，已有企业率先行动，例如黄峥及拼多多创始团队就向浙江大学捐赠了1亿美元，大力支持基础研究，彰显了企业界的远见卓识与责任担当。中国科技实力持续崛起，企业正迎来在基础研究领域大显身手的新契机。让我们共同期待更多企业能够抓住机遇，引领创新，为中国科技事业贡献力量。快来评论区分享你的看法吧！中国科技底气科技创新困局

十部门联合发文！AI伦理审查新规落地人工智能合规赛道核心标的全梳理开篇4月2日，工业和信息化部等十部门发布《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》（共37条），核心聚焦AI伦理服务体系建设，强化风险监测预警、检测评估、认证咨询等服务供给，要求AI活动责任主体设立伦理委员会，将伦理要求贯穿研发全过程。这标志着我国AI伦理治理迈入制度化、规范化新阶段，合规审查技术与服务需求将加速释放，为AI安全与内容治理赛道带来确定性发展机遇。影响的板块概念&核心标的✅【核心影响板块：AI伦理合规与安全审查】新规推动AI伦理审查技术创新，强化以技术手段防范伦理风险，促进高质量数据集开源与风险评估工具研发，头部企业凭借技术积累与合规资质，有望成为行业标准制定者与服务提供商，迎来业务爆发期（公开行业逻辑梳理）。🔹板块核心标的：人民网、三六零、美亚柏科、拓尔思、电科网安✅【关联影响板块：人工智能基础设施与治理】AI伦理审查贯穿AI研发全流程，将推动大模型安全、数据治理、隐私计算等基础设施升级，具备全链路合规能力的AI企业将获得竞争优势，加速行业规范化发展（公开行业逻辑梳理）。🔹板块核心标的：商汤科技、云从科技、海天瑞声、博彦科技、汉邦高科市场关注度最高核心标的（公开信息梳理，每只约100字）1.人民网（603000）：AI内容监管国家队龙头，旗下“人民数据”“传播大脑”为AI合规标杆，拥有“AIGC-X”深伪检测平台与国家级内容审核牌照，是字节、百度等大厂合规业务核心合作方。核心亮点：政策敏感度高，标准制定参与度深；机构持仓显示，北向资金持股超5%，多家头部公募长期重仓。2.三六零（601360）：国内网络安全与AI安全龙头，提供AI生成内容检测、深度伪造识别、算法备案咨询等全栈式合规服务，适配新规中“提升检测鉴伪能力”核心需求。核心亮点：技术积累深厚，客户资源广泛；机构持仓显示，社保基金、高盛等知名机构持续增持，主力资金流入明显。3.美亚柏科（300188）：电子数据取证龙头，研发AI鉴定仪、内容溯源系统，适配AI伦理审查中的数据合规与证据保全需求，公检法采购需求旺盛。核心亮点：技术壁垒高，行业认可度强；机构持仓显示，北向资金持股超3%，多家头部机构重仓布局，订单排至明年。4.拓尔思（300229）：AI文本安全审核龙头，可识别虚假数据、拦截恶意投喂内容，为AI模型训练提供伦理合规保障，适配新规中“高质量数据集有序开源”要求。核心亮点：自然语言处理技术领先，客户覆盖政府、金融、媒体等领域；机构持仓显示，社保基金、易方达等头部机构长期持有，资金持续净流入。重要前置声明&免责条款本文为A股市场公开信息梳理与搬运，仅对上市公司公告、权威媒体报道及交易所公开数据进行客观呈现，不构成任何投资建议、股票推荐或交易指导。本人未取得财经类专业资质认证，所有内容仅供信息参考，投资者应根据自身风险承受能力独立决策，市场有风险，投资需谨慎。互动你如何看待AI伦理审查新规对人工智能行业的影响？合规审查会成为AI企业的核心竞争力吗？欢迎在评论区分享你的信息解读观点！

人工智能没有可能毁灭人类，但是它可以打赢一场战争、可能消灭一个种族。条件有二：①为人工智能产业的先发优势；②为人智能手机应用的先发优势。比如中国的人工智能战争赋能水平遥遥领先，作战成碾压之势；比如中国的人工智能武器完胜侵略者，能够彻底歼灭对手。但是，中国的人工智能是由中国人控制的，它不可能毁灭人类。

这是一个非常重要且广泛讨论的问题。人工智能（AI）确实有可能对就业市场产生深远影响，包括可能导致部分岗位的减少，但情况也比较复杂：可能导致部分岗位减少AI和自动化技术能够替代一些重复性、规则明确的工作，比如流水线工人、简单的数据录入、基础客服等。这可能会使这些岗位上的部分工人面临失业风险。创造新岗位和新行业同时，AI的发展也会催生新的职业和行业，比如AI开发、数据分析、机器人维护、智能产品设计等。这些岗位往往需要更高的技能和知识。促进生产效率和经济增长AI提升了生产效率，降低了成本，有助于经济增长和企业竞争力增强，从长远看可能创造更多就业机会。职业转型和技能升级的需求随着AI普及，很多工作内容会发生变化，普通劳动者需要通过培训和学习，提升技能，适应新的岗位需求。政策和社会保障的重要性政府和社会需要制定相应的政策，比如职业培训、失业救助、教育改革等，帮助劳动者平稳过渡。总结来说，人工智能可能会导致部分岗位消失，但同时也会带来新的机会。关键在于社会如何应对这一变革，帮助普通百姓适应和受益于AI的发展。

马斯克官宣2026年AGI到来！通用人工智能赛道核心标的全梳理马斯克在特斯拉德州超级工厂深度对话中重磅预判，我们正处于奇点之中，2026年将实现AGI（通用人工智能），2030年AI智能将超越全人类总和，算法改进将带来AI能力的数量级跃升。随着AGI时代加速临近，相关产业链迎来长期发展机遇，本文仅基于上市公司公开披露信息做客观梳理，不构成任何投资建议。一、AGI核心受益板块梳理1.大模型与AI算法研发环节该环节是AGI实现的核心底座，具备通用大模型研发能力、持续算法迭代能力的企业，是AGI时代的核心参与者。板块内上市公司公开业务布局匹配度较高的有：科大讯飞、三六零、云从科技、昆仑万维、拓尔思​2.AI算力支撑环节AGI的训练与推理需要海量算力支撑，是通用人工智能发展的核心基础设施，也是当前行业竞争的核心赛道。板块内上市公司公开业务布局匹配度较高的有：中科曙光、浪潮信息、紫光股份、海光信息、寒武纪​3.AGI场景落地应用环节AGI的价值最终将通过行业场景落地实现，具备行业数据积累、场景化解决方案能力的企业，将率先兑现AGI时代的发展红利。板块内上市公司公开业务布局匹配度较高的有：用友网络、金蝶国际、广联达、中科创达、润和软件二、市场关注度较高的核心标的业务梳理1.科大讯飞公司是国内人工智能行业龙头，自研的星火大模型持续迭代升级，已实现多模态理解、通用推理、代码生成等核心能力，深度布局AGI相关技术研发，在教育、医疗、工业等多个行业实现规模化落地，技术储备与场景落地能力均处于行业领先地位。​2.海光信息公司是国内高端算力芯片龙头，自研的海光CPU、DCU产品已广泛应用于AI大模型训练与推理场景，性能可满足通用人工智能的算力需求，是国内AI算力基础设施建设的核心供应商，将直接受益于AGI时代算力需求的持续爆发。​3.中科曙光公司是国内高端算力服务器与超算龙头，具备全国性的算力中心布局，为大模型训练提供全栈算力解决方案，同时深度布局算力网络、液冷算力基础设施，是国内AI算力建设的核心主体，将持续受益于AGI发展带来的算力需求增长。【风险提示】AGI技术发展具备高不确定性，技术迭代速度、商业化落地进度、行业监管政策等均可能对相关企业的业务发展产生重大影响；本文梳理的相关业务布局，均来自上市公司公开披露信息，相关业务能否带来业绩增量存在极大不确定性。【免责声明】本文内容仅为行业公开信息、上市公司官方披露信息的客观梳理与分享，仅用于行业交流用途，不代表任何投资推荐，不构成任何投资建议，不对任何投资决策与投资行为承担责任。股票市场具备高风险属性，股市有风险，投资需谨慎。你觉得AGI时代最先落地爆发的场景会是什么？你还关注这个赛道的哪些上市公司？欢迎在评论区一起交流讨论。

外媒：美国人工智能初创公司Anthropic虽限制中国用户对其网站和功能的访问，但2026年4月，该公司不小心泄露了其AI编程工具ClaudeCode的源码，引发了中国开发者的疯狂下载潮。此次泄露源自一名Anthropic员工错误地将修改过的ClaudeCode源代码（超过512,000行）包含在一个在线软件包中。软件工程师兼网络安全研究员寿超凡在4月2日发现并解密了该代码，并将其发布在X.com平台上。到4月4日，相关内容已经获得超过3300万次浏览，引发了全球和中国技术社区的广泛关注。

Anthropic刚刚斥资4亿美元收购了一家成立仅8个月的公司。这家公司只有9名员工，还在隐秘初创阶段，大多数人从未听说过它的名字。这家公司叫做CoefficientBio，他们正在用人工智能来自动化制药行业中最难突破的瓶颈——药物发现。他们致力于规划要测试哪些分子、如何穿越FDA监管地狱，以及判断哪些疾病真正具有可行的药物靶点。制药公司每开发一款药物就要花费超过20亿美元和十多年时间，这个环节就是最大的障碍。一个只有9个人的团队试图用AI彻底压缩这个过程，而Anthropic直接花了9位数的巨资把他们全部收入囊中。这笔交易相当于每人约4000万美元。投资这家公司的风投机构Dimension仅在8个月前从零创立了这家公司，如今已实现38,513%的投资回报率。Anthropic收购的既不是市场份额、也不是用户数据或爆款消费产品，而是直接买下了掌控未来药物开发的核心智力火力。目前，赛诺菲（Sanofi）已经在使用Claude，诺和诺德（NovoNordisk）已经在使用Claude，AbbVie和Genmab也都在使用Claude。制药行业每年在研发上投入数千亿美元，但在临床试验阶段失败率高达90%。谁能用AI解决这个失败率，谁就将拥有世界上最值钱的垂直领域。当Anthropic忙着招募科学家、收购生物技术人才、在制药供应链中插旗布局时，OpenAI在同一周却收购了一档科技脱口秀节目。人工智能AI技术派

共享单车发展的越来越好了，减震的单车，可以变速的单车，带有手机支架的。。各种各样的小创新开始诞生，越来越好骑了。共享单车是真的可以作为城市1~5公里出行的重要交通工具。#共享单车#上海

曾经同事也许会一直伴你左右[笑着哭]网上看到的一个帖子，说是离职的同事其实并没有消失，他的代码可能已经被AI拿去训练了，然后你使用AI进行编程，这其中就有可能是你之前同事的代码，换句话说，等于你俩换了一种相处形式[滑稽笑]这个不由让我想起，亲人逝世后，身体里的物质被分解，散落在泥土里、空气中，他换了一种方式，依然和你在一起[滑稽笑]AI时代，仿佛进入了哲学的新世界了[笑着哭]ai人工智能程序员代码ai编程互联网

不到一年的时间，那个曾经被捧上神坛的人工智能，现在已经成了人人指责的对象。从极度推崇到迅速失去信任，人工智能远不是万能的工具。国家相关部门必须出手建立规则，对人工智能进行有效管控，再也不能盲目推广了。科技从来都是双刃剑，如果没有严格的界限，很容易对社会正常运转造成严重冲击。这种冲击最直接的表现，就是普通人的饭碗正在被快速夺走。现在社会大力鼓励大家消费，希望通过民众花钱来拉动经济循环，可现实却走向了反面。大量工厂里，原本需要成百上千名工人的手机组装线，现在换成了几套人工智能系统加机械臂，就能轻松完成任务。基础质量检测、简单数据核对、普通客户咨询这些岗位，也正在被人工智能大量取代，企业为了省下工资和社保成本，毫不犹豫地采用这些不用休息的系统。普通工人一旦丢掉这些基础工作，每个月就没了稳定收入，没有钱在手里，自然也就谈不上消费，这就形成了一个明显的矛盾：一边喊着要刺激消费，一边却把普通人赚钱的路堵得越来越窄。更麻烦的是，人工智能带来的新岗位数量很少，而且门槛极高，普通工人根本跨不过去。这就让人产生了一个很大的疑问。如果人工智能真的像宣传中那样强大，为什么在真正危险的场合却不见踪影？今年多地发生严重火灾时，冲在火场一线、冒着生命危险救人的，依然是那些血肉之躯的消防员。那些在工厂里动作飞快的智能设备，在高温、浓烟和随时可能爆炸的火场里，却完全不见身影，这说明当前的人工智能更喜欢挑容易替代、安全风险低的岗位下手，却不愿意承担保护生命的高危任务。这种避重就轻的做法，不仅打破了传统行业的就业平衡，也让很多人对科技进步的真正目的产生了怀疑。除了抢饭碗，人工智能还被一些境外势力用来制造混乱，他们利用这项技术，轻松生成逼真的虚假视频和声音，编造从未发生过的新闻。这些内容被大量投放到网络上，目的就是扰乱大家的判断，在社会内部制造对立和矛盾，这些境外团体清楚地知道，他们没有能力在正面竞争中阻挡中国的发展脚步，只能靠这种阴暗手段，从内部下手，试图让中国自己乱起来。很多普通人在不知不觉中，就可能被这些虚假信息影响，把编造的内容当成事实去传播。面对这样的外部环境，我们需要对国家整体局面有清醒认识，中国在保障民生、维持社会稳定方面投入了巨大力量。虽然在具体管理中难免存在一些不足，但集中全国力量提升老百姓生活质量的做法，在全球范围内是突出的。这也正是中国能够抵御各种外部干扰的根本底气所在。既然问题已经摆在面前，就必须重新思考人工智能应该往哪个方向发展，科技的真正价值，应该是去攻克人类靠自身力量难以突破的难题，而不是用来和普通人抢生存空间。它应该用在深空探测、深海资源勘探、复杂病毒基因分析、新型材料模拟这些高精尖领域，成为人类探索未知的强大助手。如果把人工智能大量用在替代基础劳动上，只为了短期省成本，那就是严重的滥用。这种做法不仅会导致大量基层失业，还会让社会结构变得不稳定。人工智能本身没有对错。它确实能在某些领域大幅提升效率，但它的破坏力也极大，社会绝不能放任它无序扩张。国家此时出台严格的管理规则，对人工智能的应用范围进行明确划分，已经刻不容缓。只有通过国家层面的调控，守住民生底线，让技术红利真正惠及大多数人，而不是成为少数人剥夺大众生存空间的工具，社会才能平稳过渡。

微信提现免费券的重要获取渠道生变！2026年5月11日起0时起，小程序“微信支付有优惠”的金币领取/赠送功能将下线，也就是说通过“买币”兑换微信提现券的路被堵死了。此外，2026年12月31日0时，“微信支付有优惠”小程序终止运营，相关服务整合升级至“微信支付笔笔省”小程序。对了，用了这款小程序几年的我，今天才知道将手机旋转180度之后，就可以进入送金币的页面了。真的是后知后觉。。。

据外媒报道，目前国内人工智能芯片制造商已经交付了165万块AI图形处理器，市场占有率已经从三年前的不足5%提高到41%，其中华为81.2万块，市场占有率20%；而同期主要芯片制造商英伟达在中国只交付了220万块，市场占有率已经从95%下降到55%。好啊，照这个趋势发展下去，用不了多久，AI行业就成了国产芯片的天下，美国佬只有哭晕在厕所的份了！

郑强教授，再次发出“王炸”言论，语出惊人！他说：“现在大家都去搞人工智能，但是我们是人口大国，人工智能要是把劳动力给废了，那可能会带来巨大的社会混乱。人工智能到底会不会取代人类的劳动力？”振聋发聩！这话一出来，网上立马炸了锅。有人拍手叫好，说郑教授敢讲真话；也有人撇嘴，觉得他这是杞人忧天，科技发展哪能怕这怕那。我琢磨着，两边说的都有点道理，可又都没完全说到根子上。先别急着站队。咱们掰开了揉碎了看看郑教授这担心从哪儿来的。中国十四亿人，说白了，最值钱的资源就是这双手、这双腿、这身力气。从南到北，从工厂流水线到建筑工地，从外卖骑手到保洁阿姨，几亿人靠出卖劳动力养家糊口。人工智能要是真把活儿都抢了，那场面确实不敢想，工厂不需要人搬箱子了，自动驾驶把卡车司机饭碗端了，连餐厅里炒菜的、端盘子的都可能换成机器人。这些人怎么办？喝西北风去？到时候满大街晃悠着找不到活干的壮劳力，社会不乱套才怪。可话说回来，人工智能又不是长着獠牙的妖怪。它本质上就是个工具，跟当年蒸汽机、电灯泡、互联网没什么两样。当年火车刚出来的时候，英国那些马车夫也是又砸又骂，觉得这铁疙瘩要把他们的生计毁了。结果呢？火车不仅没让人类完蛋，反而催生了铁轨工、列车员、售票员、物流调度这些想都想不到的新行当。历史这面镜子照了多少回了，技术消灭旧岗位的同时，永远在变魔术似的变出新岗位。问题出在哪儿？出在这过渡期的阵痛上。人工智能迭代的速度，可比当年蒸汽机快多了。过去换一代技术得花几十年，人有时间慢慢学、慢慢转。现在倒好，昨天还在用的技术，今天就成了老古董。一个四十多岁的流水线工人，突然告诉他明天不用来了，因为机器干得更快更准。你让他去学编程？去搞AI训练？这不是扯淡嘛。他有那个时间吗？有那个钱吗？脑子还跟得上吗？我有个远房表哥，在东莞一家电子厂干了十五年装配。去年厂里上了自动化产线，他这种普工一下子裁了七成。表哥拿到赔偿金后，试过去送外卖、做保安、摆地摊，折腾了大半年，瘦了二十斤，最后还是回老家种地去了。他在酒桌上跟我说：“兄弟，不是我不愿意学新东西，是没人教，也没人要。招工的开口就是大专、35岁以下，我哪条都不沾。”这话让我难受了好几天。郑教授担心的，不就是千千万万个我表哥这样的人吗？咱们不能一边喊着科技创新，一边把几亿普通人当成可以随手扔掉的旧零件。社会不是冷冰冰的机器，它是由一个个活生生的人、一个个具体的家庭组成的。真要是大规模失业闹起来，什么经济增长、什么科技强国，全都得让位给稳定。那人工智能到底会不会取代人类劳动力？我的看法是：取代一部分，但取代不了全部。那些重复的、规则的、不用动脑子的活儿，确实保不住。可需要人情味、需要创造力、需要临场应变的事儿，机器再厉害也干不了。你愿意让一个机器人给你做手术、给你讲心理辅导、给你带孩子、帮你调解邻里纠纷？别逗了。还有那些脏活累活险活，下水道清淤、高空擦玻璃、矿井救援，机器要是能替人去干，那反而是天大的好事。真正要命的不是技术本身，而是咱们怎么分配技术带来的红利。不能让少数开发AI的人赚得盆满钵满，多数被AI替代的人连口汤都喝不上。该想想办法了：比如把义务教育延伸到职业教育，让四五十岁的人也有地方学新技能；比如探索全民基本收入，让被替代的人不至于饿肚子；再比如强制企业给转岗培训买单，不能赚了钱就把人一脚踢开。郑强教授这声“王炸”炸得好，炸得及时。它提醒咱们别光顾着追风口，忘了地上还走着那么多腿脚没那么快的人。科技要向前跑，可社会的安全网也得跟着往前铺。不然跑得越快，摔得越狠。各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。

“我们会在人工智能领域击败中国。我们的中国人比他们的中国人强多了。”​​​

马斯克给美国开了一张“药方”，他说，想活命，唯一的办法就是全面拥抱人工智能和机器人。这话一出，直接把锅底都给掀了。美国制造业长期缺劳动力。工厂里有设备空着，订单堆在那里却完不成。年轻一代很多人不愿意做体力活，老一代熟练工人退休后，新人跟不上。很多生产线即使有需求，也因为人手不够而放慢速度。过去美国工厂流水线工人多，生产汽车、钢铁和电子产品大量出口。现在核心部件大多靠进口，本土主要做组装。政界喊制造业回流很多年，投钱支持芯片等项目，但实际中招技术工人难，成本高，项目经常延期。制造业就业数据近年出现净减少，部分月份持续下滑。经济增长靠金融和消费，实体基础变弱。国家债务规模大，利息支出已超过军费。马斯克在访谈里指出，债务利息压力大，如果生产力不大幅提高，国家财政会越来越紧。他认为人工智能和机器人是应对劳动力缺口、恢复制造能力和推动增长的途径。马斯克拿特斯拉工厂举例。工厂里工业机器人做大部分重复工序，人类员工主要监控和维护。机器人能连续工作，提高产能，控制成本。他推动Optimus人形机器人项目，想让机器人进工厂、农场和服务场合，做搬运、组装或收割这类事。在公开场合，马斯克说这类技术能带来新岗位，比如机器人编程、系统维护和数据分析，需要技能，能吸引人参与产业调整。生产效率上去，商品成本可能下来，给经济提供支撑。他通过公司实践展示，在特斯拉生产线逐步加自动化，同时招人匹配产能增长。他的话引发讨论，有人看到解决实际问题的可能，有人担心岗位调整的压力。美国制造业现在有超过60万职位空缺，机器人主要先填空缺，而不是马上大规模取代现有工人。GoldmanSachs等机构估计，人形机器人到2030年可能填补制造业劳动力短缺的4%左右。马斯克强调，没有AI和机器人，美国债务问题解决不了，国家可能面临严重风险。特斯拉继续推进Optimus机器人。2026年初，Gen3版本计划在第一季度展示，目标是量产。弗里蒙特工厂启动生产线，计划年产百万台，德州Gigafactory建更大产能线，目标更高产量。公司把部分资源转向机器人生产，甚至计划停掉ModelS和ModelX部分生产，为机器人腾空间。工厂里已有原型机做电池分拣、零件搬运等简单任务，数量计划逐步增加到数千台内部使用。SpaceX继续火箭和卫星工作，xAI做人工智能模型，Neuralink探索接口技术。马斯克领导这些企业，保持对人工智能和机器人的投入。特斯拉表示会扩大人力，因为自动化让每个人产出大幅提高，而不是裁员。2026年制造业劳动力短缺情况还在，工厂招聘仍有困难，回流项目受工人和技术限制影响。马斯克管理多家公司，推动相关技术。整个过程显示，技术路径在经济议题中起作用，自动化进展影响生产调整。他持续把人工智能和机器人作为应对压力的工具。债务和劳动力问题仍是长期话题，技术创新被看作重要因素。美国经济面临债务增长和劳动力供给放缓的压力，AI机器人能否大规模改变局面，还在观察中。马斯克的这些看法把美国经济困境摆到台面上，劳动力短缺、制造业竞争力弱、债务利息负担重，这些现实摆在那里。拥抱AI和机器人能不能真正缓解压力，取决于实际部署速度和技术成熟度。目前特斯拉在自家工厂测试机器人，目标是扩大应用，但全国层面转型需要时间和配套。很多人关心，这条路走下去，会不会带来更多岗位调整，还是像马斯克说的那样创造新机会和更高产出。

专家：小心那些吹捧人工智能不可能带来好处的新闻！很多人认为，人工智能算力未来没有发展空间，因为会耗费目前人类电力使用量的100倍！不要相信这些言论，研究人员已经找到了一种方法来降低训练人工智能模型以帮助机器人操纵简单几何物体所涉及的许多步骤之一的计算要求，这没什么大不了的。可以解决人工智能大规模能源危机的突破。研究人员对视觉、自动化和控制中心的视觉语言动作（VLA）模型的训练成本和性能与使用基于PDDL的符号规划的神经符号架构进行了比较，虽然功率不能减少100倍，但是这是一个突破。这是一个在算术上击败超级计算机的计算器，耗费的电力将大幅减少。AI算力行情AI算力产业