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好消息！好消息！七部门联合发文推动消费扩容升级利好！主要涉及人工智能手机和电脑、智能穿戴设备、智能机器人、智能家居等产品推广应用，消费新主线浮出水面了吗？七部门联合发文，提出要大力推动AI手机、AI电脑、智能穿戴、人形机器人、智能家居这类产品落地推广。这份意见不只是一句方向性的口号，而是从消费端给整个智能硬件产业，注入了新的增长动力，正在悄悄改变整条产业链的发展节奏。对行业的影响，我总结成三点：第一，消费电子要换血了。以前手机拼摄像头、电脑拼内存，现在得拼谁更懂你。AI手机不是加个语音助手就叫智能，而是能预判你要干嘛，比如你刚打开外卖App，它自动弹出你常点的店；你开会时，电脑自动把会议纪要整理好发给你。这种“无感智能”才是未来卖点，厂商要是还只堆硬件参数，迟早被淘汰。第二，智能家居更智能。现在很多人买智能音箱、扫地机器人，用两次就吃灰，因为太麻烦、不实用。这次政策要建人工智能+消费集聚区，意思就是让厂家别闭门造车，得去线下体验店听用户骂街。以后你家冰箱能根据库存推荐菜谱、空调能根据你的体温自动调温，这些不是科幻，是政策逼着企业必须做到的“基本功”。第三，机器人要从工厂走进客厅。以前机器人是工业专属，现在政策明确要推“智能机器人”进家庭。这意味着未来你可能买个“保姆机器人”，它能陪孩子写作业、帮老人拿药、甚至给你讲笑话。这不仅是技术突破，更是消费场景的重构，机器人不再是冷冰冰的机器，而是家庭成员。总之，这波政策不是让AI高大上，而是让它接地气。谁能让老百姓觉得这东西真好用、真省事，谁就能吃到最大的蛋糕。

利好消息，工信部要搞一个AI应用服务商资源池（企业名录），专门扶持做AI落地的公司，不是单纯做大模型，而是帮企业把AI真正用到工厂、政务、各行各业里。目标：2026年底池子里面要有2000家企业；2027年底不少于3000家。相当于官方建一个白名单，入库的企业，更容易拿到对接机会、政府采购、试点项目。过去大家炒GPU、光模块；现在政策重点补“最后一公里”：行业解决方案、项目交付、实施运营的服务商。大模型本身只是工具，需要服务商做二次开发、行业适配、项目落地，这部分企业得到政策扶持。入库企业，更容易拿到政府、国企、产业的试点订单。会形成分层梯队：有做通用方案的，有做垂直行业的，分工协同。人工智能概念最近一直在调整，但是有了这个利好对于人工智能企业来说就有了新的预期，只要进入这个库里，业绩将会进行新一轮的增长。

8月31日，十大热点科技及代表企业汇总一、人工智能/AIGC概念代表企业：·中文在线：数字媒体核心企业·芒果超媒：数字媒体核心企业·星网锐捷：数据中心交换机核心企业·浪潮信息：AI服务器核心企业·科大讯飞：国产大模型核心企业二、短剧与影视院线概念代表企业：·博纳影业：影视院线核心企业·上海电影：影视院线核心企业·中广天择：数字媒体核心企业·流金科技：数字媒体核心企业三、芯片与半导体概念代表企业：·瑞芯微：AIoT芯片设计核心企业·炬芯科技：AI芯片核心企业·星宸科技：AI芯片核心企业·海光信息：国产DCU/CPU算力芯片核心企业·兆易创新：存储芯片核心企业四、液冷服务器与算力概念代表企业：·英维克：液冷温控核心企业·海鸥股份：液冷/核电核心企业·同飞股份：液冷温控核心企业·金富科技：液冷服务器核心企业五、存储芯片概念代表企业：·江波龙：存储模组核心企业·佰维存储：晶圆级先进封测核心企业·拓荆科技：薄膜沉积设备核心企业·精智达：超高速FT测试设备核心企业六、机器人概念代表企业：·绿的谐波：谐波减速器核心企业·双环传动：RV减速器核心企业·拓普集团：机器人丝杠与结构件核心企业·江苏雷利：伺服电机与丝杠零部件核心企业七、消费电子概念代表企业：·捷荣技术：折叠屏手机核心企业·海菲曼：消费电子核心企业·大族激光：自动化设备核心企业八、光纤光缆与光通信概念代表企业：·中际旭创：高速光模块核心企业·天孚通信：光器件核心企业·中天科技：高密度光缆核心企业·亨通光电：光纤光缆核心企业九、国企改革概念代表企业：·深物业A：物业管理核心企业·福建金森：森林资源及碳汇核心企业·时代出版：出版业核心企业十、房地产概念代表企业：·保利发展：房地产开发核心企业·滨江集团：房地产开发核心企业·新城控股：房地产开发核心企业免责声明：排名不分先后，发文涉及资讯图等内容来自网络公共信息。不涉及任何推广，仅供科普，也不构成任何投资依据。

海信也拿到了L3证书！[doge]海信JUOS荣获人工智能终端智能化分级L3证书，是大屏AI智能化的最高等级认证。现在认真做电视的只剩下海信了吧？量产RGB-MiniLED技术把电视的硬件做到了行业天花板，现在发力AI交互，打造智能家居互联，软硬件都要硬。海信电视和家电用户等着升级最好用的系统吧！

美国将领曾问马斯克：“怎样从军事上击败中国？”马斯克毫不遮掩，曾直言：“中国经济体量很快会达到美国的两倍甚至三倍，要在军事竞争中维持领先，美国必须疯狂推进激进创新，所以美国不可能真正击败中国。2020年2月28日，美国空军协会空战研讨会在佛罗里达州奥兰多举行。马斯克与时任美国空军太空与导弹系统中心司令约翰·汤普森同台交流时，没有把中美军事竞争局限于战斗机、导弹或者航母，而是直接谈到了经济和工业基础。美国空军协会随后刊发的会议报道，同样记录了马斯克对无人作战、人工智能和未来军事技术的判断。六年过去，再翻出这番话，值得看的已经不是一句预测准不准，而是美国军方自己的动作。美国国防部公布的2026财年预算说明中，自主和无人系统第一次被单独列出，安排134亿美元，其中无人和遥控航空平台94亿美元，海上自主系统17亿美元，自主软件及相关基础能力12亿美元。这个投入方向很清楚，美国军方正在加快无人平台、人工智能和自主控制进入现有作战体系，希望用更低成本、更快迭代的装备改变过去依赖少量昂贵平台的模式。可问题也恰恰出在这里。军事竞争走到今天，先进技术能不能做出来只是第一关，后面还有量产、成本、供应链、维修和持续升级。实验室领先几年，不等于工业体系可以一直领先。看看中国制造业正在发生什么，就更容易理解这一点。工业和信息化部2026年8月12日公布的数据表明，今年1月至7月，中国新能源汽车产量达到901.4万辆，销量达到900.7万辆，出口290.9万辆。汽车本身当然不是军事装备，可新能源汽车背后的动力电池、电机、电控、传感器、功率器件和自动化生产线，与无人平台、机器人以及智能装备所依赖的工业能力存在大量交叉。每天面对数百万辆产品形成的供应链管理、质量控制和成本压缩能力，不会只留在汽车行业。航天领域的变化更直观。2026年8月19日7时35分，朱雀三号遥二运载火箭发射升空，7时41分，一子级按照预定程序完成陆地回收。国家航天局确认，这是我国首次成功实施重复使用运载火箭一子级着陆腿方式陆地可控回收。机器人也开始跨过单纯展示技术的阶段，2026年上半年，中国人形机器人出货量已经超过4万台，全球占比达到97%。8月25日，工业和信息化部公开征求《国家人形机器人产业标准体系建设指南（2026版）》意见。当一个行业开始同步推进零部件、整机、标准和应用场景，竞争重点自然会从“谁先做出样机”，转向“谁能稳定生产得更多、更便宜、更好用”。还有造船。2026年上半年，中国造船完工量占世界总量62.2%，新接订单占82.3%，手持订单占71.2%。商船与军舰用途不同，但大型船舶制造需要的钢铁、动力设备、焊接工艺、总装能力、熟练产业工人以及庞大配套企业，本来就是工业底座的一部分。所以，马斯克当年真正碰到的是一个很现实的问题。美国仍然拥有强大的航空航天、人工智能、芯片设计和科研能力，可军事力量并不是把几件最先进装备摆在一起就能长期维持的。现代竞争越来越考验一个国家能否把技术迅速送进工厂，再从工厂送到大规模应用场景。中国的优势正在于这种连续转化能力。新能源汽车可以养出电池和电控产业，机器人可以拉动伺服系统与精密制造，商业航天可以带动卫星和材料体系，造船业又托住另一批重工业供应链。看起来各走各的路，往下挖，却连着同一套完整工业体系。美国如果只想着寻找某一件能够长期压住中国的装备，答案恐怕越来越难找。大国之间真正持久的军事竞争，最后比的从来不只是某件武器的参数，而是谁拥有更厚的工业家底，更快的技术转化速度，以及多年不断档的生产能力。

马斯克刚刚在X上放出一句极其硬核的狠话：SpaceX正在美国得州巴斯特罗普筹建一座铸造厂，专门生产大型燃气轮机的动叶和静叶，他原话是说，这件事能把燃气轮机上线时间最多提前18个月，是一个深刻的游戏规则改变者。我看到这个消息的第一反应是，这人疯了，但仔细把整条产业链捋一遍，我发现他疯得很有道理。我认为，马斯克这一手根本不是什么跨界炫技，而是被逼到墙角后的正面硬刚。现在全球搞人工智能的巨头都在抢电，电网接入要排队，芯片要排队，最要命的是发电设备也要排队。中国能源网披露的数据很直白，西门子能源单季拿下102台燃机订单创历史新高，首席执行官直接说交付时间已经排到2029年乃至2030年。腾讯新闻报道，国内头部企业给客户的排产基本到了2028年底，国际巨头的交付周期排到了2030年前后。东吴证券测算2025年全球燃机意向订单超80吉瓦，实际可交付产能不足50吉瓦，这个缺口大到离谱。那么问题来了，机器都造不出来，人工智能芯片再多也只能躺机房里吃灰，中金公司分析师说得很透彻，头部几家通用电气、西门子、三菱扩产相对缓慢，现在的订单已经覆盖到2028年的产能，但真正卡死所有人的，不是整台机器，而是机器里头那两片叶子。动叶和静叶这俩玩意儿，堪称现代工业制造难度天花板级的零部件，航空材料学报的论文讲得清楚，重型燃机涡轮叶片要在1100摄氏度以上、数万小时连续运行、高盐高硫腐蚀的极端环境下工作，被称作材料领域的珠穆朗玛峰。叶片工作温度在1650至1980摄氏度之间，比合金自身熔点还高出约800华氏度，铸造时要用单晶高温合金，真空熔炼，内部还得铸出迷宫一样的微型冷却通道。大尺寸叶片制备中由尺度效应引发的热溶质应力多场协同失稳问题，是行业核心挑战。我在想，这么高难度的东西，全世界有几家能造？今年2月马斯克上播客时就吐槽过，全世界只有三家铸造公司生产这些叶片，订单严重积压。行业分析机构半分析的研报给的口径是四家，分别是豪美特航空航天、伯克希尔哈撒韦旗下的精密铸件公司、联合精密产品集团，以及英国唐卡斯特集团母公司，其中前两家合计占据全球70%以上的市场份额。我认为这才是整件事最荒诞的地方，人工智能这场关乎人类未来的军备竞赛，最终的咽喉被三到四家百年老店捏在手里，它们躺在垄断饭碗里舒舒服服收钱，订单排到2030年，价格涨到三倍，爱买不买。马斯克的选择很马斯克，别人遇到瓶颈第一反应是催货、加价、签长约，他第一反应是，我自己干。这件事妙就妙在，他不是从零起步，摩根士丹利分析师亚当乔纳斯点破过这层窗户纸，SpaceX猛禽火箭发动机的涡轮泵，跟燃机叶片用的是相同的合金、相同的熔炉、相同的熟练工人。一座铸造厂，固定成本两头分摊，航天业务帮人工智能业务摊设备投入，人工智能业务帮火箭业务摊材料成本，这种成本结构，那几家老牌垄断企业想都不敢想。SpaceX的动作也够快，2026年3月至6月，他们在巴斯特罗普购入周边约830英亩土地，7月卫星图像里毗邻星链工厂的两栋新建筑已经出现，多个铸造厂招聘岗位同步放出，涵盖运营、材料、自动化、工装工程师及高温超合金铣削编程人员。摩根大通数据显示，2026年二季度全球燃机订单总量同比激增71%，创历史新高，需求爆炸和供给僵化的剪刀差，正在把叶片推上人工智能算力扩张的关键制约位。在我看来，马斯克这步棋的真正杀伤力不在技术层面，而在产业逻辑层面，他等于用实际行动宣告，当供应链瓶颈卡到全世界最有钱最有执行力的人不得不亲自下场拧螺丝的时候，这个行业已经病入膏肓。他不是在参与竞争，他是在掀棋盘。当然，这事远没到乐观的时候，目前得克萨斯州的环保和建筑档案里还找不到这座铸造厂的许可证或施工申报文件，审批进度尚不明朗。彭博新能源财经估计，数据中心计划中的离网燃气项目将使美国二氧化碳排放量增加20%，环保人士的批评声只会越来越大。一座铸造厂能不能真的18个月投产、良率能不能爬上去、成本能不能压到预期，全是未知数。但我认为，这些质疑都没抓住要害，要害是，当人工智能的尽头被证明是电力、电力被证明是燃机、燃机被证明是叶片的时候，那些还幻想靠写代码改变世界的玩家该醒醒了。算力的真正护城河，可能是一炉滚烫的钢水，是一台真空熔炼炉，是几十年没人愿意碰的重工业苦活。我们这一代人会不会亲眼看到，决定人工智能版图的不只是算法天才和显卡堆料，而是谁手里攥着能稳定喷出1650摄氏度燃气、且不被任何人卡脖子的那片叶子？当三到四家百年老厂用垄断定价收割全世界的时候，第一个站起来掀桌的居然是个造火箭的，这件事本身难道不值得每一个喊着人工智能解放生产力的人深思吗？

我用AI做了3个小程序，最难的却不是开发前几天，我读到一篇文章，里面提到，Eazo创始人谢扬曾为一位患有阿尔茨海默病的家人做过一个舒尔特方格小应用。家人连续玩了31轮，完成时间从48秒缩短到10秒。这个应用最初只服务一个人，却解决了一个很具体的问题。谢扬把这类产品称为PersonalSoftware。AI让做软件的门槛迅速下降以后，一个工具甚至可以只为一个人而做。谢扬后来做了Eazo，这个平台让用户用AI创作应用，再把作品发布出去，让别人发现、使用、Remix，甚至给创作者带来收入。App越来越容易做出来以后，什么开始变得稀缺？这个问题，我做完3个微信小程序以后，也越来越有感触。它们分别是拍照听写本、假期计划和玩玩就明白。我完全不会写代码，依然可以把一个想法做成能上线的产品，开发门槛确实降得很快。产品上线以后，一切才开始。拍照听写本停更一个多月，仍然有自然流量，说明这个需求有长尾。假期计划前期增长较快，后来明显疲软。玩玩就明白上线以后，需要更多的曝光和运营。代码写完，不会自动带来用户，更不会自动带来复用。我现在越来越确信，AI先压低的是“做出一个能运行的Demo”的成本。一个产品能不能持续解决问题，仍然取决于需求、分发和反馈。用户在哪里，为什么第一次打开，会不会反复使用，这些问题没有一行代码能替你回答。对我目前这个阶段，二三成精力继续改产品，七八成精力放在做内容、找用户会更合理。以前，做出一个App本身就很难。现在，找到真实需求，运营产品越发重要了。howto用AI手搓APPhowto用好AIhowto用AI抢救一切AI人工智能

AI短视频，影视传媒等之外pCB概念，cpo光模块，元件及液冷服务器、算力租赁等活跃也让大A低开，成为资金抄底的时机现在重新翻红，3960之上，并到了60日线附近反复震荡消化科创50上午最多跌2%多，下午又快要红了说明了啥呢所以别一味的看空啥，更不能人云亦云等，需要有自己的想法看法并对自己的真金白银负责呢别人的只能作为参考结构性行情下，做好局部热门品种板块就好短期不会大涨大跌，横盘消化为主，9月时间换空间的修复期继续a股景甜人生感悟

小米汽车布局海外的动作越来越明显，海外账号、外文产品页面陆续上线，出海进程提速。但绕不开的一大难题，就是海外严苛的外观专利规则。不少网友讨论SU7、YU7的造型容易联想到海外豪华品牌，这里要分清：轿跑溜背这种通用设计风格不受专利保护，可大灯线条、专属车身曲面这类受保护的独有设计，在欧​小米汽车布局海外的动作越来越明显，海外账号、外文产品页面陆续上线，出海进程提速。但绕不开的一大难题，就是海外严苛的外观专利规则。不少网友讨论SU7、YU7的造型容易联想到海外豪华品牌，这里要分清：轿跑溜背这种通用设计风格不受专利保护，可大灯线条、专属车身曲面这类受保护的独有设计，在欧美判定标准更严，处罚力度也更大。国内能够顺利落地的设计，放到海外市场未必能通关。参考比亚迪出海过程中，也曾多次遭遇各类海外专利诉讼，知识产权博弈是所有国产车企出海的必修课。如何提前做专利规避、完成全球专利布局，是小米必须解决的关键考题。小米

小米汽车布局海外的动作越来越明显，海外账号、外文产品页面陆续上线，出海进程提速。但绕不开的一大难题，就是海外严苛的外观专利规则。不少网友讨论SU7、YU7的造型容易联想到海外豪华品牌，这里要分清：轿跑溜背这种通用设计风格不受专利保护，可大灯线条、专属车身曲面这类受保护的独有设计，在欧美判定标准更严，处罚力度也更大。国内能够顺利落地的设计，放到海外市场未必能通关。参考比亚迪出海过程中，也曾多次遭遇各类海外专利诉讼，知识产权博弈是所有国产车企出海的必修课。如何提前做专利规避、完成全球专利布局，是小米必须解决的关键考题。小米

今天读到一篇人工智能科学家吴恩达写的最新的文章，主题讲的是VibeCoding时代的软件工程基本功。吴恩达说，就算代码全交给AIAgent，这些基本功也不能丢，你得懂原理，才能指挥它做对取舍。新手只让AI随便写，能做简单应用，却容易在延迟、稳定性、成本上栽跟头，因为不知道还有得选。吴恩达​今天读到一篇人工智能科学家吴恩达写的最新的文章，主题讲的是VibeCoding时代的软件工程基本功。吴恩达说，就算代码全交给AIAgent，这些基本功也不能丢，你得懂原理，才能指挥它做对取舍。新手只让AI随便写，能做简单应用，却容易在延迟、稳定性、成本上栽跟头，因为不知道还有得选。吴恩达把基本功拆成五块。第一块是全栈开发。以前很多人只做前端或手机端，现在靠AI能覆盖更多环节，但界面、接口、登录、状态、存储、测试、安全这些还得懂。第二块是管理数据。数据是软件的根，定下来就难改。要会看访问方式，决定存什么、存多久，选对数据模型和存储类型，是关系表、文档、键值还是图，直接关乎速度、扩展性和成本。还要懂事务、并发，让数据干净一致，管好隐私合规。关键是AI的信息都来自你的数据，架构搭不好，AI连自己缺什么都不知道。第三块是设计系统架构。懂全栈又懂数据，才拼得对。得知道软件给多少人用、多看重延迟和成本，再定平台、前后端怎么分、系统怎么拆、状态放哪、单体还是微服务、选什么技术栈。架构还会随项目阶段变，原型、生产、再扩张，都要跟着调。第四块是让系统安全可靠。要会用测试验证对不对，配好单元和集成测试，定好覆盖率。要提前想失败怎么办，比如接口被限流，怎么优雅降级、缩小影响。安全也要提前做，很多开发者顺手兼职安全工程师，靠AI工具扫代码漏洞、查依赖风险、看云配置，但自己懂安全依然关键。第五块是上线和规模化运营。要会部署，走完整开发流程，配好环境、定发布策略、用上CI/CD。生产上要装监控、设告警、处理事故。要懂真实负载，会扩服务器、做负载均衡，用分片、索引、复制调整数据架构。版本管理、代码评审、维护依赖、管理技术债，这些习惯也不能丢。最后吴恩达说，AI改变了我们写软件的方式，背语法会慢慢过时，但真正吃透原理的开发者，永远比只会让AI瞎写的强。懂原理还能看清软件能做什么、做不了什么，才知道怎么用AI把东西做出来。科技先锋官HowIAI

国产AI芯片龙头梳理AI芯片是人工智能算力底座，覆盖大模型训练推理、自动驾驶、音视频识别等场景，包含GPU、ASIC、FPGA等多种技术路线。此文梳理六家国内代表性企业，从技术、业绩、壁垒拆解各家核心优势，内容仅为公开资料整理，不构成投资建议。寒武纪是独立云端AI算力龙头，采用ASIC专用加速路线，2026上半年营收59.96亿元，净利润同比大增123%。实现指令集到软件栈全栈自研，思元系列芯片可支撑大规模卡集群，适配多款国产大模型，无需绑定CPU生态。海光信息作为算力中军，采取CPU加DCU双业务模式，上半年营收90.99亿元，体量位居前列。DCU芯片高度兼容CUDA生态，算子覆盖率超99%，可支撑千亿大模型，是少数可同时量产x86CPU与AI加速芯片的厂商，是智算中心、信创采购的核心供应商。沐曦股份主打全国产化GPGPU，上半年营收同比增长44.67%，实现扭亏。曦云C600完成全链条国产供应链闭环，已通过安全可靠测评。自研软件栈CUDA适配能力强，硬件互联方案支持万卡集群，供应链自主可控优势突出。摩尔线程凭借MUSA自研架构，具备完整全功能GPU能力。2026上半年营收大幅增长，超过去年全年，亏损大幅收窄，经营层面接近扭亏。产品兼顾AI训推与图形渲染，云端业务占比极高，已经落地五颗量产芯片。景嘉微立足军工GPU基本盘，上半年业务高速增长。近期发布端侧AI芯片，正式布局云边端全场景算力，原有JM9系列GPU持续量产，开辟端侧AI第二增长赛道。龙芯中科依靠LoongArch自主指令集推进CPU与GPU协同发展。首款通用GPU完成回片测试，还通过大额定增加码GPU技术攻关，服务器CPU流片落地，追求底层指令层面的自主可控。整体来看国产AI芯片分别在专用AI加速、通用GPU、信创服务器、军工端侧、底层指令自主等方向突围，但技术迭代、生态建设仍存挑战。市场逻辑不等于股价表现，投资需要理性看待。风险提示：以上内容来源于公开资料，不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎。

这个小程序我愿意成为最好用的转音频工具只是个人分享因为真的好用啊超级好用我转音频的时候一直在用捏自媒体工具视频转音频

#刘星宇做雾化#人工智能捣乱时刻[笑着哭]​刘星宇做雾化人工智能捣乱时刻[笑着哭]​

谁来管管现在的配音刷短视频时，你有没有发现很多视频的配音高度相似？很多时候，配音演员本人并不知情，声音却被AI工具取样拟音、随意滥用。普通网友或许习焉不察，但这几乎端掉了配音演员的饭碗。技术创新不能逾越人格权保护底线，防止“声音被偷走”，不只是保护配音者的权益，更是对创作环境的守护。

2019年，一条短视频火速传遍各大社交平台，一句豪气的征婚宣言引爆全网，冯萍也凭借“宾利姐”这个名号一夜走红。视频拍摄于一间普通的室内房间，镜头前的女子头顶光洁，醒目的光头造型格外吸睛，她身穿一件宽松厚实的皮草外套，神情坦然地直面镜头，没有丝毫拘谨。最惹人注目的便是她的双手，手指与手腕上挂满各式各样的豪车钥匙，宾利等多款豪车的钥匙沉甸甸垂落，她缓缓抬手展示，钥匙碰撞发出清脆的声响，用这样直观的方式，展现自身雄厚的经济条件。展示完毕，冯萍目光坚定看向镜头，直白许下承诺：谁愿意娶她，便赠送对方一辆宾利汽车。话音落下，镜头切换到私人车库，一排排豪车整齐停放，镜头缓缓扫过车身，用真实的车辆资产，增加这场征婚的可信度，细心的网友还发现她手臂上有着清晰的纹身，张扬的外在形象，和传统印象里含蓄的征婚者形成了巨大反差。视频一经上线热度便一路飙升，迅速冲上热搜，大量网友涌入评论区留言讨论，一时间舆论分化为三种声音，一部分网友抱着看热闹的心态留下调侃留言，一部分人信以为真，认真询问征婚细节，甚至主动报名应征，与此同时质疑声也接踵而至，不少网友怀疑，这场送出宾利的征婚只是一场博取流量的炒作。随着大家深挖视频当中的各类细节，越来越多的网友开始偏向炒作这一判断，高调的言行、夸张的展示方式、与众不同的外形，让众人慢慢意识到这场轰轰烈烈的征婚或许只是短视频剧本。可这场全网围观的征婚，自始至终都没有迎来大家期盼的结局，没有任何一名网友通过这条视频和冯萍确立婚恋关系，所有的应征留言仅仅停留在线上评论区，线下相亲从未出现，许诺送出的宾利豪车也无人得到。后来新的网络热点接连出现，大众的注意力逐渐转移，宾利姐征婚一事热度慢慢褪去，淡出了大众的视野，风波过后冯萍并没有退出网络，依旧活跃在短视频平台，时常更新个人日常、豪车展示类视频，一直保持线上曝光。时隔多年再回看2019年这场轰动全网的事件，它已经成为短视频时代极具代表性的流量案例，高额的豪车承诺换来了短暂火爆的热度，却没能换来一段真挚的姻缘。这场声势浩大的网络征婚，最后只留下“宾利姐”这个标签留在网友的记忆当中，它也带给大家深刻的启示：金钱能够换来一时流量，却永远买不来一颗真心。【wj】

乱入评论个短视频流行观点“美貌，在资本面前不值一提”这个论点大概意思是女性美貌没什么了不起资本可以随意驱使或压制这个观点是纯垃圾也很可怜高度男性本位主义视角使然其实美貌能量极为强大尤其是顶级美貌老汉我不才，人生还真见过遇过一些那种美貌，不仅是赏心悦目更是净化世界的核武器短视频男性博主们世界变了别再那么浅薄了你们难道看不到美貌变现路径已非常之多而且你们要与时俱进放弃男性中心观互联网时代和人工智能时代男性就是50%，而不是100%你们之所以反复提出这个观点要么是抄袭的要么你的人生根本和美貌毫无交集只能从攻击美貌中得到些许平衡感......看到这里，问下各位老吴如果转入短视频情感赛道是不是也会是混得不错哈哈哈哈

大半夜刷到一条新闻，曾惊得我瞬间毫无睡意。马斯克要把AI算力中心直接绑上火箭，扔到太空中去。不是科幻电影，就在明年，首批搭载英伟达芯片的AI卫星就要上天了。说实话，真的有点后背发凉。过去提到数据中心，想到的还是机房、服务器、电网和冷却塔。现在马斯克却准备把这套东西往轨道上搬。看着像把机房塞进卫星，真正争的却是下一代人工智能基础设施。谁能让感知、计算和通信靠得更近，谁就可能在未来的信息竞争中抢到先手。2026年8月24日，英伟达公布与SpaceXAI的新合作。第一代Starmind人工智能卫星将采用经过优化的VeraRubinNVL72系统。SpaceX公开页面还显示，其正在得州巴斯特罗普建设相关工厂，计划最早从2027年末开始大规模生产并部署数千颗人工智能卫星。这套方案的关键，不只是把高性能芯片送进太空。SpaceX希望利用太阳能供电、星间激光通信和在轨计算，让卫星先处理部分数据，再把结果送回地面。对于遥感、气象、灾害监测和科学观测而言，这等于让卫星从单纯负责“看”，逐渐变成能够边看边算的智能节点。放到安全领域，变化同样值得关注。未来若在轨计算与低轨通信、遥感体系进一步结合，部分信息处理流程可能明显缩短。原本需要回传地面再分析的数据，可以先在轨筛选和识别。需要警惕的不是一个无所不能的“太空大脑”，而是信息链条可能因此变得更快。当然，太空机房绝不是开挂模式。高功耗芯片还要面对散热、辐射、寿命和可靠性难题，大规模星座也涉及轨道资源、空间碎片、频谱协调和发射成本。宏大设想真正落地，每一步都要靠工程能力硬做。今年2月，美国联邦通信委员会受理了SpaceX轨道数据中心系统申请，设想规模最高可达一百万颗非地球同步轨道卫星。这个数字足够抢眼，但目前仍是申请规模。真正决定计划能走多远的，还是运力、制造、能源、芯片和监管这些现实门槛。更重要的是，中国没有站在跑道外看热闹。2025年5月，“三体计算星座”首批12颗计算卫星成功入轨，整体在轨算力达到5POPS。到2026年7月底，该星座已完成20个人工智能模型在轨部署。8月又有两颗计算卫星稳定在轨，相关模型验证继续推进。8月19日，中国移动“天基智算载荷1.0”也成功入轨，后续将开展星地智能组网、在轨数据处理和大模型实时推理等试验。这说明中国太空算力不是临时起跑，而是在商业航天、人工智能、卫星互联网和天地一体计算等方向持续积累。这场竞争真正比的，不是谁的宣传片更震撼，而是谁能把芯片、能源、通信、发射、制造和软件真正拧成一个体系。单看一颗卫星很新鲜，能稳定组网、持续补网、长期运行，才是硬实力。所以，看到马斯克把人工智能算力往太空搬，警惕可以有，神化没有必要。中国航天过去面对的高门槛并不少，从两弹一星、北斗到空间站，靠的都不是追着别人的节奏跑，而是把关键技术一项项做扎实。当天空开始出现“数据中心”，新的竞争已经从地面机房延伸到轨道。对中国而言，最有力的回应仍是把自己的星座织密，把自己的芯片做强，把自主可控的产业链打牢。最后真正决定胜负的，不是某一次抢眼发布，而是谁拥有持续迭代、长期建设和应对复杂环境的国家科技实力。

美国开放人工智能研究中心（Op­e­n­AI）宣布，计划停止向美国太空探索技术公司（Sp­a­c­eX）旗下AI编程平台——“光标”代码编辑器（Cu­r­s­or）提供模型服务。Op­e­n­AI在社交媒体上发文称，已通知Sp­a­c­eX，拟定终止日期为2026年11月12日。Op­e­n­AI表示，作出该决定是基于“过往经验”。因为马斯克旗下多家公司曾出现违约行为，无法确信Sp­a­c­eX会在服务条款框架内使用技术。对此，马斯克在X平台回应称“毫不在意”，并称Op­e­n­AI首席执行官阿尔特曼和总裁布罗克曼“两人完全不值得信任，偷走了一个开源非营利组织”。据悉，马斯克此前曾向Op­e­n­AI发起1500亿美元索赔诉讼，指控Op­e­n­AI与阿尔特曼背弃最初的非营利使命。而Op­e­n­AI方面则表示，马斯克试图夺取公司控制权。

现在还有不碰短视频软件的人吗？！！！​​​

曾经凭借代码打天下的比尔·盖茨，最近居然被彻底打服了。麻烦看官老爷们右上角点击一下“关注”，既方便您进行讨论和分享，又能给您带来不一样的参与感，感谢您的支持！比尔盖茨近期亲自测试了大模型克劳德的代码生成能力，这位早年把汇编语言玩到极致的程序员，公开承认自己写代码已比不过人工智能，这个细节背后其实藏着一个信息差。硅谷核心管理层的技术专家私下里对大模型引发的失业焦虑得要命，他们很清楚利用算法合成新病原体早已不是科幻情节，但在面对风投机构时却立刻换上另一副乐观面孔。我观察到这种表里不一的现象本质上是资本驱动的集体道德妥协，整个行业都在盯着下一个万亿美元级别的融资预期，谁在聚光灯下公开谈论风险，谁就是在砸同行的饭碗。依托自由市场的技术创新必定会为追求高估值而牺牲公众安全，这是资本逐利的历史常识决定的，就像华尔街当年为打包次贷刻意隐瞒风险一样，利益面前毫无底线。推进通用人工智能进程中绝不能允许资本为短期融资而掩盖技术破坏力，基于国家安全的审查机制必须在产品面世前严格前置。硅谷唯一敢把风险摆上台面的是安斯罗普首席执行官，他因拒绝向五角大楼提供用于全自主武器和大规模监控的技术，直接遭到了行业孤立与白宫方面的巨大施压。盖茨这次罕见站出来发声，直接点明指望美国科技企业自我约束完全是幻想，目前硅谷仅有极少数人敢于抵制与军方的深度捆绑，绝大部分公司早就悄悄向军工复合体低头了。我由此断定美国科技界标榜的技术中立原则已被彻底撕毁，这种捆绑从冷战时期就有迹可循，美国顶尖人工智能企业最终都会被强行编入其国家安全与军事霸权的机器中。面对真实的国际博弈环境，国内产业界必须彻底放弃对美国开源模型或商业接口的安全幻想，过度依赖别人的底层架构无异于在沙滩上建高楼。我们必须从算力芯片到核心算法框架实现绝对的自主可控，这种自主不是要闭门造车，而是提前防范带有西方意识形态或监控后门的产品向国内渗透，切实保障数字主权底线。只有把基础设施和核心架构真正握在自己手里，我们才能在未来全球治理中拥有话语权，这也是确保国内产业生态不被跨国资本掐断脖子的唯一防御路径。应对大模型替代劳动力的挑战时，盖茨提出了几项防御建议，包括建立高风险审查体系与立法设立人类保留岗位，甚至提出对算法及机器人征税来发放救济金。机器算法征税在技术追踪层面极度困难且缺乏可行性，数字时代的特征决定了按算力征收专项税会产生海量避税漏洞，资本总能找到离岸节点逃避监管。这种做法会严重拖慢我国产业在国际上的追赶速度，中国解决技术红利分配的破局优势从来不在于事后的税收惩罚，而在于公有制经济底座与基础设施统筹能力。将核心智算中心直接转化为国家级公共设施是必然趋势，就像修建高铁与电网一样，通过算力国资化与数据收益的二次分配，把技术红利实实在在转移给普通民众。至于保留特定岗位，我判断未来在中国具备不可替代性的工作，绝非大家担心的创意或代码类智力劳动，那些机械脑力活儿被算力矩阵替代只是时间问题。真正需要通过立法手段实行物理隔离的，是那些必须承担最终法律责任与伦理底线纠偏的社会核心节点，维系一个超大规模国家正常运转绝不能完全依赖黑盒化的人工智能。在中国特定的社会语境下，涉及国家战略定型与基层矛盾调解的工作必须由活人去做，因为运算模型永远不懂人情世故，也处理不了复杂的中国式乡土人际网络与情感诉求。包括司法量刑裁决和基础教育价值观塑造这两大领域，如果交给机器执行冷冰冰的概率运算，社会道德共识会在短时间内面临崩塌危险，法律与教育的温度从来不可被量化。

数据显示美国的人工智能研究者中，38％来自中国，24％来自美国本土，10％来自印度，9％来自欧洲，5％来自韩国，4％来自加拿大！马可波罗人才追踪机构的研究称，美国耗费巨大成本的人才虹吸，从中国吸引了大量人才，并且该现象仍在持续。可以这么说，在美国，是由中国出生科学家造就的人工智能革命！(原籍国家依据本科就读院校所在地判定)。

为什么说，中国在未来的AI竞争中很难输给西方世界？8月20日，一个比大模型排行榜更值得看的变化出现了。交通运输部公布，我国已经围绕铁路、公路、水运、民航、邮政等领域梳理出860项人工智能率先突破场景。AI开始进入调度、安全预警、设备运维这些真正创造生产效率的环节。未来竞争拼到深处，决定胜负的往往不是谁先做出一个聊天工具，而是谁能让技术大规模进入实体经济。再往前一个月看，信号更加清楚。7月举行的第67届国际数学奥林匹克竞赛上，中国队六人全部获得金牌，团体总分第一，其中三名选手拿到42分满分。与此同时，中国研发的大模型也通过官方评卷获得42分。这两个满分放在一起看，真正有分量的地方，是基础数学人才储备与机器推理能力正在同一条技术链上向前推进。人工智能当然不能简单理解成“数学竞赛的延长线”。模型背后还需要芯片、算力、算法、能源、数据和工程能力。中国的优势恰好在于，这些资源很少孤立存在。2025年我国人工智能核心产业规模已经超过1.2万亿元，企业超过6200家；2026年上半年，与人工智能相关的集成电路制造、智能车载设备制造等行业增加值保持30%以上增长。这意味着中国参与AI竞争，有一个西方很多经济体难以完整复制的条件：庞大的制造业能够不断给算法“出题”。汽车工厂要视觉检测，港口要智能调度，电网要预测故障，物流中心要机器人分拣，铁路要安全预警。模型在这些场景里反复训练、纠错、降成本，技术就会从论文指标变成生产能力。7月的世界人工智能大会把这种变化展示得很直接。300余款首发AI产品覆盖底层算力、模型软件、智能终端和行业应用，全国产十万卡AI超集群也公开亮相。到了8月的世界机器人大会，超过300家企业带来3000多件创新产品，中国人形机器人又开始从展示动作转向物流、工业和公共服务等真实任务。人才端同样不能只盯着几个竞赛冠军。教育部等五部门今年4月印发“人工智能+教育”行动计划，提出建设贯通不同学段的人工智能教育体系，并把人才培养、科研创新和应用场景放在一起推进。真正强的人才体系，应当既能培养做基础理论的人，也能培养把算法变成产品的工程师。我认为，中国未来AI竞争最难被外部复制的，并非某一个模型突然领先几个月，而是基础教育、科研队伍、工程师规模、制造业场景和超大市场正在形成一个能够自我强化的循环。模型能力提高，会推动更多产业采用；产业使用越多，又会产生更多真实问题和数据，继续推动算法、芯片和机器人迭代。这种循环已经在现实中出现。8月公布的信息显示，我国规模以上制造业企业人工智能技术应用普及率已经超过30%；世界机器人大会上，一些具身智能产品已经进入物流中心常态化运行。AI如果只能停在实验室，领先很容易被追赶；一旦进入成千上万家工厂、车辆、仓库和基础设施，积累速度就完全不同。所以，看中国未来能不能在AI竞争中站稳，真正该看的已经不只是奥数金牌，也不是一次模型跑分。要看基础研究能否持续产出人才，看国产算力能否不断进步，看人工智能能否真正降低制造业成本，更要看开放合作环境下能否持续吸引全球科研资源。教育打底、产业接力、市场验证，这三股力量只要继续咬合，中国在这场长期竞争中就很难掉出第一梯队。

不会AI的人，会慢慢被淘汰，但只会AI的人，同样赚不到大钱人人都在讲AI暴富、AI副业、AI逆袭。看得人心躁动，总觉得自己错过了百万机会。但真实的结果是什么？90%跟风AI的人，不仅没赚到钱，反而越折腾越慌。很多人有一个致命误区。以为时代的风口，是工具带来的。以为掌握了AI，就等于掌握了财富密码。纵观所有技术迭代，你会发现一个不变的规律。当年互联网兴起。无数人跟风做网站、做论坛、做电商。最后活下来、赚到大钱的，寥寥无几。马化腾、马云这批人赢在哪里？不是因为他们比别人更懂技术。而是他们看懂了工具只是载体，需求才是财富本质。技术一直在变。但人性、需求、认知、判断力，永远不变。放在今天的AI时代，逻辑一模一样。AI确实是最大的时代红利。它提速、增效、降本，颠覆无数行业。但它只放大优势，不凭空造富。你有认知，AI帮你快速落地。你有经验，AI帮你批量产出。你有思路，AI帮你缩短十年弯路。可如果你脑袋空空、认知空白、没有积累。再顶级的AI工具，也救不了你的平庸。很多普通人搞反了顺序。天天研究新模型、新玩法、新套路。疯狂追风口、追教程、追捷径。却从来不肯沉淀自己的思维、眼界和判断力。机器能生成文案，却不懂人间烟火。机器能产出画面，却没有生活阅历。机器能整理逻辑，却没有真实人性洞察。AI能替代劳动，但永远替代不了“人的认知”。这就是普通人翻盘的最大机会。未来三年，不会AI的人，会慢慢被淘汰。但只会AI的人，同样赚不到大钱。真正能稳稳赚钱的人，只有一类：用AI干活，用人脑赚钱。把重复、机械、耗时、琐碎的工作。全部交给AI完成，让工具替你负重前行。把省下来的大量时间。用来思考、判断、选赛道、做决策、洞察人心。未来的赚钱逻辑很简单：机器负责效率，人类负责选择。机器负责执行，人类负责价值。机器负责量产，人类负责共情。不要再盲目迷信风口。风口从来不属于跑得快的人。只属于认知匹配的人。不用焦虑、不用跟风、不用浮躁。静下心提升自己，稳住内核。你若有价值，AI就是你这辈子最大的外挂。你若无内核，所有风口，都与你无关。

我都怀疑张朝阳是穿越者。每次都能精准现在风口，在起风前把项目卖掉。公司一直不大也不小。​​​

比尔·盖茨最近在文章和访谈中谈到人工智能时，给出了一个并不轻松的判断：AI带来的变化，最终可能出现“收益与代价不平衡”的情况。这不是简单的“AI会不会抢走工作”，而是一次更深层的社会调整。过去的技术革命，更多是在替代体力劳动。旧岗位减少后，社会还有相对充足的时间去培养新岗位。​比尔·盖茨最近在文章和访谈中谈到人工智能时，给出了一个并不轻松的判断：AI带来的变化，最终可能出现“收益与代价不平衡”的情况。这不是简单的“AI会不会抢走工作”，而是一次更深层的社会调整。过去的技术革命，更多是在替代体力劳动。旧岗位减少后，社会还有相对充足的时间去培养新岗位。但这一次不太一样。AI正在进入写作、编程、法律、医疗、客服等认知密集型工作。很多岗位受到影响的速度，可能比教育、就业和社会保障体系的调整速度更快。与此同时，机器人技术也在不断发展，建筑、酒店服务等行业未来同样可能发生变化。盖茨特别关注三类问题：1.网络安全诈骗、深度伪造和网络攻击的门槛降低，金融、医院、电力等重要系统都可能面临新的风险。2.生物安全AI一方面能帮助研发药物，另一方面也可能让危险技术更容易被掌握。3.人与人的关系如果人们过度依赖AI陪伴，儿童和年轻人的社交能力、判断能力，可能受到影响。更值得注意的是，很多科技行业人士公开表达乐观，私下却并没有那么轻松。因为AI竞赛很难真正暂停。商业利益、国家竞争和技术发展，会继续推动它向前。所以，现实问题不是“要不要发展AI”，而是：我们能不能一边发展，一边把规则补上？比如：*建立跨部门的AI治理机构*推动国际安全标准*重新讨论AI税、机器人税*用技术收益支持职业培训和社会保障*在教育、护理、医疗沟通等领域保留足够的人类参与AI本身并不一定只带来坏结果。它可以帮助降低医疗、教育和公共服务的门槛，也可能让普通人拥有过去只有大公司才具备的工具。但前提是，AI创造的价值不能只集中在少数企业和个人手中。未来真正拉开差距的，可能不是谁拥有最强的模型，而是谁能更快学会与AI协作，谁能建立更合理的分配方式，谁又能在追求效率的同时，保留人与人之间的信任和温度。你觉得，AI最应该优先改变的是工作方式，还是社会规则？人工智能ai趋势未来工作比尔盖茨

将来的社会，一定是人工智能的社会，我们的幸福指数大幅度提升了，给我们生活带来给多方便。我要熟练使用，应用到我的生活方方面面，让我的生活更加丰富多彩。好的东西就要接受就要应用，这样我们才能提高，提高我们的生活品质，提升我们的思想宽度，提高我们生活的方方面面！让我们期望未来更加的发展，让我们的生活有很多的惊喜和意外！

Ai没帮你检查文章漏洞嘛人工智障与人工智能AI聊天大数据时代无隐私令人震惊的操作如有雷同实属巧合互联网时代人工智能替代人工女明星娱乐圈

没有梁文峰，老美这个评选不咋地！？美国《时代》杂志星期四(8月27日)发布2026年全球AI百大人物榜，评选出100位对全球人工智能发展方向和格局影响最大的人物。其中大约70%的人来自美国或将公司建立在美国。有九名中国AI领域领军人物入选榜单。九名中国AI领域人物入选该榜单，覆盖大模型、芯片、智能汽车、科研等多个赛道。他们是阿里巴巴的吴泳铭、字节跳动联合创始人梁汝波、华为公司半导体业务部总裁何庭波、中芯国际联合CEO梁孟松、比亚迪执行副总裁李柯、月之暗面Kimi联合创始人杨植麟、智元机器人联合创始人邓泰华、智谱CEO张鹏以及上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文。

我多次强调，人工智能就是资本主义的掘墓人，可惜很多人不信。资本主义天然的BUG就是无限扩大的生产端和萎缩低靡的消费端之间的矛盾。AI就是会同时拉爆生产端和消费端，不等着灭亡还等着什么呢？【浥尘伙伴社团】