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人工智能也有回踩30日线的需求。目前30日线位置3093.36，周五收在3211.93，3093.36/3211.93=0.9631，还差3.69%。机器人也有回踩120日线的需求，120日线位置2008.02，周五收盘价2077.88。2008.02/2077.88=0.9664，周五收盘价距离120日线还差3.36%。

专家：中国百度领先美国谷歌！在人工智能时代，中国百度在多个关键领域展现出对谷歌的领先优势，其本土化创新路径正重新定义科技竞争格局。百度牢牢占据中国搜索引擎市场超过60%的份额，谷歌仅占不足2%。在AI搜索转型上，百度更为激进，64%的移动搜索结果页已由AI生成内容，远超谷歌13.14%的AI触发率。百度评为中国通用型AI搜索第一。

马斯克是清醒的，短视频的出现确实改变了很多人的生活。说个规律，现在看视频不开倍速的人，大多数是会选择饭馆要现做现吃的人。而那些看视频都要开倍速的人，大多数是喜欢点外卖还要出餐快的人。除开视频，还有听歌能听完整首歌和只听一段就切歌的人，也差不多一样。其实那个让你没了耐心，恨不得把一秒当成两秒来过的人就是自己，怪不了别人。这是不正常的，现在改还来得及。

看完那部叫《探寻人工智能2026》的片子，后背有点凉。不是科幻片里那种机器人端着枪。它不跟你玩硬的。片子里，2026年的AI，已经能自己看、自己听、自己思考，然后自己动手干活了。你给它一段视频，一段音频，再加几张图，它自己就能把所有信息串起来，搞明白一个复杂的任务，然后给你一个完整的方案。我下意识地按了暂停，看了一眼我这双手。它们能干什么？敲键盘？端杯子？以前总觉得，AI就是个高级计算器，我让它干嘛它干嘛，我才是按按钮的人。但现在，我看着屏幕上那个能自己解决问题的“东西”，突然感觉按钮好像不在我手上了。一瞬间汗毛都立起来了。但片子后面一句话，又把我给拉了回来。它说，AI负责解决“怎么做”，而我们，永远负责决定“做什么”，和“为什么做”。AI可以帮你把船造得又快又好，但去哪片海，看什么样的日出，永远是你说了算。说白了，它越强，我们越得活得像个人。

发明这个小程序的人简直是天才这样做一下也太快了还得是科技改变生活啊

一位手机营业厅工作人员说了一句扎心的大实话：“只要你的手机号码使用超过五年，你每个月的费用就不可能低于100元。”回想一下，你是不是也这样？这个手机号用了十几年了，月租费从当初的几十块涨到现在的上百块，可你从来不敢换号。绑了银行卡、社保、医保，联系着亲戚朋友、老同事、老同学，换个号跟搬家一样麻烦。运营商就是吃准了你这一点，老用户不吭声，那就温水煮青蛙，资费慢慢往上涨。你仔细看看每月的账单，是不是多了很多你根本用不上的东西？什么彩铃包、视频会员、云空间、流量加速包，莫名其妙就给你加上了。你也不知道什么时候开的，反正下个月自动扣费，几十块说多不多，说少也不少，一年下来好几百就没了。到了咱们这个岁数，手机就是打电话、接电话，偶尔刷刷短视频，哪需要那么多花里胡哨的服务？那些乱七八糟的增值费，全是在你不知情的情况下偷偷加上去的。往后记住了，别再傻乎乎地每个月按时交钱。去营业厅把手机里的增值服务一项一项查清楚，不需要的统统退订。该换成低价套餐就换，别不好意思开口。记住，手机号可以一直用，但每个月多交的那些钱，省下来够给自己加好几个菜了。省下来的钱是自己的，面子是别人的。

郑强教授曾抛就业“王炸”，一席话点破人工智能热潮背后的深层隐忧！他表示，“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？”这番追问直击亿万劳动者的饭碗问题，值得全社会认真作答，堪称振聋发聩！一台机器能连续工作，一套程序能同时处理成千上万条信息，一个大模型还能写文案、做表格、查资料。看起来，人工智能像是进了职场的“全能新人”，不喊累、不请假，还学得特别快。问题随之而来：当机器越来越能干，普通劳动者会不会突然发现，自己的工位成了“限时座位”？郑强教授的提醒之所以引发讨论，不是因为人工智能不该发展，而是因为中国拥有庞大的就业人口。就业连着收入，收入连着家庭生活。技术升级若跑成百米冲刺，职业培训和社会保障却还在慢慢散步，部分劳动者就可能在转型弯道上站不稳。人工智能确实会替代一部分任务。流水线上的重复操作、客服中的标准问答、办公室里的基础录入、简单审核和格式化文案，都可能交给机器处理。过去靠熟练度吃饭的岗位，今后还要面对算法速度的挑战。机器不会喝茶闲聊，却很会把重复劳动一口气干完。不过，把人工智能说成“饭碗粉碎机”，同样过于简单。它消减旧任务，也会创造新环节。人工智能训练师、智能硬件装调员、服务机器人应用技术员、生成式人工智能系统测试员等新职业已经出现。制造、医疗、交通、农业和公共服务也在增加懂设备、懂场景、懂协作的人才需求。真正需要警惕的不是“所有岗位一起消失”，而是技能转换速度跟不上技术迭代。企业安装智能系统可能只需几个月，一名劳动者从传统岗位转向智能设备运维、数据处理或质量检测，却需要学习、实践和重新适应。若培训只教概念，不接岗位，证书拿了一摞，工作仍没着落，那就成了热热闹闹上课，冷冷清清就业。技术升级不是给课程名称换个时髦包装，而是要让劳动者真正学得到、用得上、找得到工作。截至二〇二六年七月，国家有关部门已进一步部署人工智能与人社工作的融合应用，明确加强就业影响评估、岗位供需分析、职业技能培训和就业服务衔接。此前，人社部门也提出开展人工智能技术技能提升行动，加强通识教育，提高劳动者的数字素养和实际应用能力。这些安排释放出清晰信号：发展人工智能不能只算效率账，也要算就业账和民生账。机器多干一分钟，企业可能节省一笔成本；劳动者少一个岗位，一个家庭却可能多出一份压力。两本账必须一起算，不能只盯着前一本。企业同样不能把“机器换人”理解成“一换了之”。有经验的产业工人熟悉工艺、风险和现场变化，这些知识未必写在说明书里。更合理的办法，是让机器承担危险、繁重和重复的任务，让劳动者转向设备管理、故障判断、质量控制和客户沟通。老师傅未必会写程序，却知道一台设备发出什么声音意味着故障，知道一道工序偏差多少会影响产品质量。这些经验不是安装一个软件就能复制。机器负责跑得快，人负责看方向，往往比单纯裁员更加稳妥。教育培训也需要变得更接地气。并不是人人都要成为算法工程师，普通劳动者更需要学会使用智能工具解决本岗位的问题。会操作智能设备的工人、会借助人工智能分析资料的医务人员、会使用数字平台管理生产的农户，都属于技术升级的参与者。人工智能不该只属于实验室和科技公司，也应成为普通劳动者手里的新工具。培训不能满口专业名词，让人听完云里雾里；更不能为了完成任务，教一套与招聘需求完全脱节的内容。岗位需要什么，课程就应重点教什么。社会保障还要托住转型期的空档。失业保险、就业援助、职业培训和再就业服务需要形成衔接，让暂时失去岗位的人有时间学技能、有渠道找工作、有底气渡过困难。技术进步产生的红利，也应更多用于扩大培训、改善劳动条件和提高公共服务水平。人工智能到底会不会取代人类劳动力？更准确的回答是，它会取代部分重复性任务，也会重塑大量岗位，但难以替代人的责任、创造、情感沟通和复杂判断。未来真正拉开差距的，可能不是人与机器，而是善于使用智能工具的人与暂时不会使用智能工具的人。让产业升级与就业扩容相互促进，让职业培训跑在岗位变化前面，让企业承担稳岗转岗责任，才能把潜在冲击变成发展动力。中国拥有完整的产业体系、广阔的应用场景和丰富的人力资源，只要引导得当，人工智能不仅能提高效率，也能创造新的职业空间。机器可以越来越聪明，但发展的目的始终是造福人民。坚持就业优先，推动人机协作，完善技能培训和社会保障，人工智能就不必成为抢饭碗的冷面考官，而能成为提高生产效率、改善劳动条件的新助手。技术的温度，不在芯片运行得有多快，而在普通劳动者能否共享进步、站稳脚跟、活得更有尊严。真正值得期待的未来，不是工厂里只剩机器忙碌，而是人借助机器干得更安全、更轻松，也能得到更加稳定、更有质量的工作。

全球AI军备竞赛持续升温，别只盯芯片“硬实力”，如何把每一分算力真正“用”好才更关键！机房里摆满高性能芯片，看起来很有气势，仿佛电闸一推，人工智能就会自动长出翅膀。可现实没这么省心。有的算力像训练有素的精兵，有的却像穿着新军装排队等命令，设备很贵，利用效率未必同样漂亮。全球人工智能竞争进入深水区后，一个现实问题摆到台前。芯片决定能不能进场，软件、算子和开发生态决定进场后能跑多快。只盯参数表，容易把技术竞赛看成“谁家仓库更大”；把芯片性能转化为模型能力，才是较量的关键。2026年5月举行的鲲鹏昇腾开发者大会，把不少注意力放在基础软件和开发工具。大会披露，昇腾计算产业正在推进CANN全面开源开放，运行时、算子编译等接口进一步开放，算子与通信库可以独立升级，已经开放五十多个源码仓。这个变化没有新芯片亮相那么热闹，却直接关系开发者是否愿意用、能否快速用起来。算子可以理解为算法与芯片之间的“翻译官”。模型要完成矩阵运算、数据搬运和激活处理，不能只递一张任务清单，还得把每一步翻译成硬件听得懂、执行得快的指令。翻译得好，芯片像打通了任督二脉；翻译得磕磕巴巴，再强的算力也可能原地热身。截至2026年7月，昇腾公开文档显示，新一代平台正在提供单指令多数据与单指令多线程混合编程能力。前一种方式擅长处理规整、成批的数据，像整齐方阵统一行动；后一种方式更适合复杂分支和离散访存，像小分队穿插作业。两者灵活切换，可以兼顾大吞吐量与特殊场景，让硬件少做无用功。大模型结构快速变化，新的网络模块和推理方法不断出现，通用算子库不可能永远包办一切。谁能更快开发和优化算子，谁就能更快适配新模型，把实验室里的想法变成稳定能力。过去，高性能算子开发常常需要熟悉底层硬件、编译器和复杂代码，门槛高得像把机房钥匙挂在悬崖边。如今，昇腾正在兼容更多主流开源生态，并提供更易用的开发工具。开发者不必每次都从最底层“手搓齿轮”，算法人员也能把更多精力放在模型创新和业务验证中。开源开放也不只是多放几个代码仓。基础软件接口更加透明，企业、高校和科研团队才能根据实际场景优化算子、修复问题、贡献工具。参与者越多，适配速度越快，国产算力就越容易形成正向循环，而不是每遇到一种新模型都重新翻山越岭。单卡跑得快，还不等于集群跑得顺。大模型训练需要大量设备协同，计算、通信、存储和网络只要有一环堵车，其他设备就可能集体等候。那场面像几十辆跑车挤在收费站，发动机声音很响，前进速度却很克制。统一编址、通信优化和算存网协同，正是为了解决这些堵点。相关技术可以减少数据反复搬运，降低开发复杂度，让跨节点资源更像一台整体机器。国家推动算力互联互通，也把异构算力调度、跨架构适配和算网协同列为重要方向，让分散资源找到任务，让昂贵设备少坐冷板凳。2026年的产业部署进一步强调超大规模智算集群、算电协同和全国一体化算力监测调度。这说明竞争目标已经不只是“造出多少算力”，而是怎样在能源、网络、软件和应用之间形成闭环。算力中心建得再气派，若模型迁移困难、工具不顺手、应用接不住，也容易变成科技感十足的背景墙。中国发展人工智能的优势，不只在于持续突破硬件，也在于产业体系完整、应用场景丰富、开发者群体庞大。制造业、医疗、交通、能源和科研领域提出的真实需求，能够反过来推动算子、框架和调度工具成熟。技术进入生产流程，帮助企业提质增效，才算完成从芯片到生产力的最后一跳。芯片当然重要，核心技术必须坚定攻关，产业链安全也不能寄托在别人手里。但芯片不是买回机房就自动产生价值的“许愿池”。高水平竞争，是软硬件深度协同，是每张卡都能被调动，每个模型都能快速迁移，每套系统都能稳定服务实际需求。未来的人工智能强者，未必只是芯片数量最多的一方，更可能是软件生态最完整、开发工具最顺手、产业落地最扎实的一方。把算力用足，把算法跑顺，把开发门槛降下来，看起来没有峰值参数那么抢镜，却决定着长期竞争力。人工智能这场长跑，硬件像肌肉，软件像神经，算子则像把命令传到四肢的细密线路。只有肌肉发达而神经迟钝，跑起来难免踉跄。中国既要练好“硬实力”，也要做强基础软件和开发生态，让自主算力真正好用、易用、敢用，才能把技术主动权稳稳握在自己手中。

美团司南口腔榜发布行业资深人士直言，不少口腔从业人员依靠行业风口获利颇丰，自身专业技术却平平无奇，这番评价精准点出了当下行业的突出问题。目前口腔行业发展参差不齐，普通消费者想要甄别出医术过硬的医生十分困难。司南榜采用专业评定结合大众真实评价的双重筛选模式，如果能够以此推动行业走向规范化，摒弃过度营销与流量炒作，回归以医疗技术为核心的评判准则，无疑是值得期待的一件事。

AI热潮越烧越旺，2026年大模型算法位居热招岗位榜首！相关需求同比增长近9倍，非科班真能顺利转型AI吗？前几年，人工智能岗位还像技术圈里的“高门大院”，门口仿佛站着数学、算法和编程三位保安。非科班求职者路过时，往往先摸摸自己的专业证书，再默默绕道。到了2026年，情况明显变了。人工智能加速进入电商、制造、医疗、生活服务等场景，招聘市场也跟着升温。机会确实多了，可问题更加现实：风口吹得这么响，非科班到底能不能进去，还是只能在门外负责鼓掌？先把数据摆清楚。相关招聘报告显示，2026年1至4月，人工智能领域岗位量同比增长8.7倍。到了1至5月校招热门岗位榜单，大模型算法位列热招岗位榜首，机器人算法、算法研究员等技术岗位也进入前列。这组数字很热闹，但不能理解成“随便学两天就能高薪入场”。7月最新公开报道显示，2026年1至5月，人工智能应届职位数同比增长28.4%。与此同时，5000多家互联网企业集中释放超过20万个岗位，人工智能算法、大模型、高性能计算等方向成为重要组成部分。也就是说，人工智能不是一阵只会刷屏的热风，而是在真实改变岗位结构。国家持续推进“人工智能加”行动，产业应用不断扩展，企业自然需要更多懂技术、懂场景、懂落地的人才。但非科班转型，第一件事不是冲进培训班，而是先弄明白自己想干什么。人工智能不是一个岗位，而是一大片岗位。做底层算法研究，需要较强的数学、编程和科研训练；做模型部署，需要工程能力；做人工智能产品、行业应用、数据治理，又需要业务理解和跨专业协作。把所有岗位都叫“学人工智能”，就像把厨师、营养师、食品工程师统称为“会做饭”。听着省事，面试时却很容易露馅。企业问的是能解决什么问题，而不是收藏了多少“七天速成”课程。这也是非科班真正的机会所在。学机械的人熟悉产线，学医学的人理解诊疗流程，学金融的人知道风控逻辑，学中文和传播的人擅长内容结构与用户沟通。原专业未必是包袱，反而可能成为进入细分场景的钥匙。当然，钥匙有了，还得会开门。不会编程，却硬冲顶尖大模型算法岗，难度堪比穿拖鞋参加百米决赛；完全不懂业务，只会让模型生成几段文字，也很难形成稳定竞争力。靠谱的路线，是保留原有专业优势，再补足人工智能工具、数据处理、编程基础和项目实践。国产人工智能开发生态的进步，也在降低部分学习门槛。2026年5月22日至23日，鲲鹏昇腾开发者大会举行，设置两场峰会和二十多场技术论坛。昇腾官方学习体系持续提供应用开发、推理开发、训练开发等路径，相关学习中心也列出多种算子开发方式。这类变化很重要。过去配置开发环境，有时像拆技术版俄罗斯套娃，装完一个依赖，又跳出三个报错，电脑没冒烟，学习者先冒烟。如今官方文档已提供快速安装和一键式安装支持，课程路径也更加丰富，让开发者能够按基础逐步深入。不过，工具变友好，不等于知识自动长进脑袋。开发平台可以减少重复劳动，智能助手可以提高效率，但数学逻辑、代码能力、工程思维和行业知识仍要积累。把人工智能当魔法，最后往往是魔杖没拿稳，报错信息先飞过来了。招聘变化也说明，企业越来越重视实际能力。2026年1至5月校招相关报告提到，技术岗位高频要求中，人工智能技术与框架经验、项目经验、开源实操能力等标签受到重视。这对非科班并非坏消息，因为专业名称很难临时改，真实项目却可以靠持续学习做出来。因此，非科班能不能成功转型人工智能，答案是能，但绝不是人人都能靠追热点成功。真正可行的办法，是先选细分方向，再补基础能力，用项目证明自己，最后把原专业经验与人工智能结合起来。比起把简历写得满天飞，能做出一个解决真实问题的作品，更有说服力。人工智能热潮继续升温，对中国而言，更重要的意义不是制造几个“高薪神话”，而是让新技术更好服务实体经济、科技创新和人民生活。国产算力底座、开发工具、开源生态和产业场景不断完善，给更多青年人才提供参与科技进步的通道，也让人才成长与国家产业升级形成更紧密的联系。风口可以借，基本功不能省；工具可以帮忙，判断力不能外包。非科班没有必要因为专业背景先给自己判出局，也不该把转型想成“一键安装”。真正能拿到人工智能时代入场券的人，往往不是喊口号最响的那批，而是愿意持续学习、尊重技术规律、能把新工具变成真本事的人。

探寻人工智能，人与AI全新序章你敢不敢相信，人工智能正在重塑新一代的成长与学习方式，彻底打破教育的边界壁垒。AI智能助教可以精准捕捉知识薄弱点，定制专属学习方案，实时答疑解惑、查漏补缺。虚拟仿真技术还原各类实操场景，让晦涩知识变得直观易懂。老师从机械批改、重复讲解中解脱，专注思维启发与品格引导。AI是助力成长的工具，而非替代思考的捷径。善用科技深耕思辨、共情与创造能力，方能在智能时代稳步成长，解锁成长全新序章。AI新阶段

一个美国网民曾经发帖：“我刚在中国待了两周。开始的时候我以为我们完蛋了，但是当我回到美国之后，我比以往任何时候都更看好美国。两周时间当然能看到一些真实片段，但片段不等于全貌，更不能直接拿来判断一个国家的后劲。他看到中国人常用手机，这并不假。国家统计局2026年2月发布的2025年统计公报显示，中国互联网上网人数为11.25亿人，其中手机上网人数为11.21亿人，互联网普及率达到80.1%。再看人工智能（AI），他说中国人都在用人工智能（AI），却没人担心失业，这个判断也有明显缺口。中国并不是不知道人工智能（AI）会冲击一些岗位，国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见里，已经明确提到要加强人工智能应用就业风险评估，减少对就业的冲击，同时支持人工智能技能培训，推动创造新岗位、赋能传统岗位。也就是说，中国对人工智能（AI）的态度不是装作风险不存在，而是把风险放进产业升级、职业转型和教育调整里处理。很多普通人使用人工智能（AI），并不是因为他们没有压力，而是因为他们已经把人工智能（AI）当成提高效率的工具。做文案的人用它整理材料，工程人员用它辅助检索，教师用它设计课程，企业用它改造流程。真正值得观察的，不是一个人有没有在社交平台喊“我会不会失业”，而是一个社会能不能把技术冲击转化为新的生产方式。只盯着焦虑声量，反而会漏掉变化本身，至于课堂上的安静，更不能被简单理解为缺少创新。中美教育习惯不同，美国课堂强调表达速度，中国课堂往往更重视体系理解、课后消化和长期积累。清华大学的情况也不是他想象中的“沉默课堂”。教育部2026年介绍“人工智能+教育”时提到，清华大学已有440门课程拥有人工智能课后助教，并构建了大量智能体帮助学生理解不同学科内容。清华大学2025年还成立无穹书院，聚焦人工智能核心创新与应用，培养面向人工智能时代的人才。把“没有主动打断教授”理解成“中国不产生怪人”，这种说法看起来新鲜，实际上很粗糙。标题叫“访华后看美”，关键就在“看”字。这个美国网民访华后更看好美国，是他的个人立场，别人无需替他否认。但他的看法如果建立在几处表面观察上，就很难说服人。中国当然有自己的难题，比如就业结构变化、年轻人职业压力、产业竞争加剧，这些问题都存在，也需要继续解决。可不能因为中国有压力，就把数字化能力、人工智能（AI）应用速度和教育改革都说成短板。更准确的看法应该是，中国不是没有问题，而是正在用自己的方式处理问题。手机普及不是颓废，人工智能（AI）应用不是迟钝，课堂安静也不是思想停摆。两周旅行可以带来感受，却很难支撑结论。一个十四亿多人口国家的真实运行逻辑，不在游客的一两次课堂旁听里，也不在地铁里几排低头看屏幕的人群里，而在产业、教育、基础设施和社会组织能力的长期变化中。看中国最怕两种眼光，一种只看光鲜，把所有困难都当成小插曲；另一种只看缝隙，把所有进步都解释成假象。前者会让人自满，后者会让人误判。这个美国网民的帖子有讨论价值，恰恰因为它提醒我们，外部世界看中国时常常带着自己的坐标，而我们更应该把事情讲清楚。真正的自信，不是回避问题，也不是跟着别人设置的框架辩解，而是能承认压力、解释变化、拿出事实。

昨天有朋友问我咋看腾讯、抖音副总在打嘴仗中都认为短视频是“猪食”一事。我说这让我想到曾经看到的一句话——“乐观主义者曾经认为，全民识字是不可避免的。现在看来，阅读的时代可能是人类历史上短暂的反常现象”。那么问题来了，阅读微博算不算反常现象呢？

2026年高考十大热门专业:1、人工智能AI2、电气工程及其自动化3、新能源科学与工程4、数据科学与大数据技术5、软件工程6、临床医学7、微电子科学与工程8、车辆工程9、金融科技10、网络空间和安全当算法编织智能脉络，人工智能走进各行各业，一段全新的时代序章缓缓开启。很多人恐惧被智能替代，可纵观历次技术革命便能懂得，工具永远无法取代创造工具的人。人与AI最好的模样，是你怀揣心底的构想笃定往前走，它化作可靠伙伴，稳稳托住你的手掌。人类负责萌生灵感、确立价值、做出抉择，赋予这件事独有的灵魂；人工智能承接琐碎事务，依托算力补齐短板，扫清沿途重重阻力。AI可以复刻流程，复刻不了人的情怀；可以推演答案，推演不出人的初心。前路由人的想法开拓，坦路由人工智能铺就，碳基思想携手硅基智能，走出一段双向奔赴的崭新旅程。

大利好！特斯拉人形机器人要量产了，产业链迎风口刚刚，机器人赛道传来硬核消息！特斯拉第三代Optimus人形机器人正式定型，马斯克直接给供应商下了死命令：9月周产1000台，年底冲到2000～2500台，8月份几百台的订单都已经发下去了。历时三年，Optimus终于要从实验室走出来了。年底一算，年产能奔着10万台去了。以前市场炒机器人，大多是画饼充饥，这回实打实的订单下来了，逻辑彻底变了——接下来就看谁真有本事拿到供货份额。落到A股，最先受益的四个方向：减速器、伺服电机、精密结构件、传感器。而那些特斯拉供应链里的老玩家，有望率先吃肉。至于那些纯蹭热点、压根拿不到订单的小票，小心利好出货，别当接盘侠。2026年，机器人这盘棋，从“画饼”变“数钱”了。特斯拉这条线，值得紧盯！

AI不只是年轻人的玩具：从买东西、看病到养老出行，它正在把普通日子重新做一遍这股变化已经不是企业宣传里的概念。随后，交通、医疗、教育、消费等政策陆续跟上，说明这件事已经从“能不能做”，走到了“怎么落地、怎么规范”的阶段。这不是简单鼓励大家换新设备，而是消费方式在变。比如老人视力不好，语音控制比小字菜单更方便；家里有人忘关燃气，智能设备能及时提醒；出门旅游时，智能耳机、智能导览能减少问路和排队。技术没有那么神秘，落到生活里，就是少跑几步、少等一会儿、少出一点差错。医疗领域的变化更有现实意义。很多中老年人怕去医院，不是怕医生，而是怕挂号、排队、看不懂报告。2025年11月，国家卫健委等部门提出推动“人工智能+医疗卫生”，其中提到基层辅助诊疗、慢病管理、医学影像辅助诊断、患者就诊智能服务等方向。对普通人来说，这些词背后是更快分诊、更清楚的提醒和更细的健康管理。当然，人工智能（AI）不能替医生下结论。它更像一个不喊累的助手：医生看影像时，它帮忙标出可疑区域；基层医生接诊常见病时，它提供参考；老人管理血压、血糖时，它提醒记录和复查。真正的价值不是让机器“当医生”，而是让医生少做重复活，把更多精力放到判断和沟通上。养老是另一块现实需求，独居老人摔倒后没人发现，夜里身体不舒服没人及时知道，这些都是家庭最担心的事。现在一些智能手环、跌倒监测、床旁传感器、护理机器人开始进入社区和养老机构。它们未必能解决所有问题，但能把风险发现得更早一点，把家属和护理人员的反应时间缩短一点。教育也在变化，但方向不能走偏。2026年4月，教育部等五部门印发“人工智能+教育”行动计划。人工智能（AI）可以帮助老师分析学生哪里不会，帮助孩子复习错题，也能让偏远地区获得更多优质课程资源。可它不能代替老师，更不能代替家长陪伴。孩子需要的不只是答案，还有耐心、习惯和判断力。交通方面，人工智能的作用更像一张看不见的网。2025年9月，交通运输部等部门提出，到2027年人工智能要在交通运输典型场景广泛应用，到2030年深度融入交通运输行业。普通人能感受到的，是公交到站更准，导航避堵更灵，停车找位更方便，快递配送和道路预警也更及时。这些变化连在一起看，人工智能已经不是单点工具，而是在重塑民生服务。以前很多事情靠人海战术，窗口排队、电话咨询、人工巡查，效率有限。现在技术可以先做筛查、提醒、匹配和预警，把复杂问题交给专业人员处理。这样既提高效率，也能让公共服务更细、更稳。但也要看清另一面。人工智能（AI）越贴近生活，越不能只讲方便。个人信息怎么保护？老人会不会被复杂功能挡在门外？平台推荐会不会诱导消费？医疗判断出了错谁负责？这些问题不能回避。技术要进民生，必须有规则、有审核、有人工兜底，不能把老百姓变成试验品。我认为，人工智能进入民生领域，最重要的不是炫技，而是补短板。它应该帮助老人更安全，帮助医生更高效，帮助孩子更公平地学习，帮助普通家庭把日子过得省心一点。在我看来，判断人工智能（AI）有没有价值，不能只看模型多先进、产品多新潮，而要看它有没有解决真实麻烦。比如能不能让老人少摔一次、让患者少跑一趟、让孩子少被无效刷题拖累、让出行少一点拥堵和风险。我觉得未来真正受欢迎的人工智能（AI），不会是高高在上的概念，而是安静地融进生活，出问题有人管，用起来不费劲，让普通人真切感到日子更方便、更有保障。

华为昇腾算力超节点，10家深度卡位的公司。华为将在2026年世界人工智能大会（7月17日-7月20日）器件展出昇腾的最新产品和解决方案等，包括业界最大规模超节点Atlas950superpod真机首展。这是华为下一代超节点的首次真机展示，该机子在各项核心指标将全面超越英伟达同期产品。这一次产品展示，更是向市场释放大规模算力集群已具备成熟交付能力的信号。

7月10日周四晚间情报局，CPO量产、芯片获批，科技风口已来，这波搞钱信号要接住！7月10日周四晚间情报局透露的消息太炸裂了，CPO量产、芯片获批，科技风口真的来了，这搞钱信号必须接住！CPO即共封装光学，是创新的光互连架构，能解决传统可插拔光模块功耗高、信号损耗大等痛点。博通在光通信领域专业知识深厚，它表示CPO已准备好，可见其潜力巨大。如今算力竞赛升级，芯片连接效率成关键，CPO从实验室走向产业核心。在这个科技浪潮中，相关领域或许会有巨大的投资机会，抓住这波风口，说不定能狠狠赚一笔。

清华一位教授曾抛出一句警醒的话，听得人骨头缝里冒凉气。他说，街上那些无人车，饭馆里端盘子的机器人，根本不是什么科技之光。饭馆里，小机器人晃着托盘慢悠悠过来，嘴里还会冒出几句电子音，乍一看挺新鲜，像科幻片进了小餐馆。马路边，无人车不吵不闹，按路线滑过去，连脾气都没有。可热闹背后藏着一个冷问题：机器越来越能干，普通人的饭碗会不会越来越薄？柳冠中教授这番话之所以让人心里一紧，不是因为他反对科技，而是因为他把“科技为谁服务”这层窗户纸捅开了。柳冠中长期研究工业设计。新华社相关报道中提到，他强调设计不能只盯着造型和技术炫技，而要理解真实需求，解决大多数人的问题。把这句话放到今天的机器人热潮里，味道就出来了。端盘子的机器再灵巧，也不该成为压低人工成本的漂亮借口。2026年7月，人工智能和机器人已经不是展台里的稀罕物。新华社报道，我国人形机器人产业正在加速发展，工信部有关信息也显示，人工智能与制造业融合不断推进，规上工业企业人工智能应用普及率已经超过三成。这样的进步值得肯定，中国制造能跑到智能制造前排，背后是产业链、工程能力和长期投入撑起来的。问题在于，技术不能只会往利润厚的地方挤。饭馆用机器人送菜，酒店用机器人送毛巾，园区用无人车摆渡，这些场景确实方便，也有展示效果。可一旦所有人都把算盘拨得啪啪响，只想着少雇几个人、少发几份工资，科技的光就容易变成冷光灯，看着亮，照在人身上却发凉。普通岗位不是一串成本数字。一个服务员岗位，背后可能是租房钱、孩子学费、老人医药费。一个司机岗位，背后也许是一家人的生活秩序。机器不会喊累，这当然是优点；可人会生活、会养家、会在社会中形成烟火气，这同样是不能被忽略的价值。更值得琢磨的是，机器人最该出现的地方，往往不是最会营销的地方。火灾救援、矿山巡检、化工泄漏、地震灾害、危险拆除，这些场景才更需要铁皮身子冲在前面。人少冒一次险，家庭就少一次惊吓。机器多吃一点苦，社会就多一分安全。工信部、国务院国资委在2026年开展人形机器人与具身智能实景实训专项行动，明确面向工业、特种、服务等领域，涉及安全生产、应急救援、防灾减灾等场景。这说明国家推动机器人发展，并不是让它们只在商场里卖萌，也不是让它们只在餐厅里端菜，而是要引导技术进入真正需要的硬场景。这才是中国式科技发展的正道。科技不能只帮资本省钱，还要帮劳动者少受苦、帮社会提效率、帮国家补短板。若机器人能替工人搬重物，能替消防员探火场，能替矿工进危险巷道，能替基层人员完成重复巡检，那才叫把本事用到点子上。就业问题也不能装作没看见。国务院就业相关文件强调，要建立人工智能就业影响评估体系，引导创新资源向创造就业潜力大的方向倾斜，减少对就业的冲击。这句话很实在。技术进步不能一脚油门到底，还得有方向盘和刹车。培训要跟上，岗位转换要跟上，劳动权益保障也要跟上。人民日报、光明日报等权威媒体近年来也多次关注新职业。人工智能训练师、机器人运维人员、无人机相关岗位、智能制造工程技术人员，都在不断出现。机器替代一部分重复劳动，同时也会催生新的工作。关键是不能让普通劳动者被甩在车后面吃灰，而要让他们有机会学新技能、换新赛道。柳冠中教授的提醒，真正刺耳的地方就在这里：科技如果只剩“省人工”三个字，那就跑偏了。科技的价值不该只体现在机器会不会端盘子，而要体现在普通人能不能更安全、更体面、更有出路。中国发展新质生产力，讲的是高质量发展，不是冷冰冰地把人挤走。机器人该发展，人工智能也该发展，但方向要稳，心里要有人民。繁华街区里的无人车可以有，危险岗位里的救援机器人更应该有；餐厅里的送餐机器人可以有，职业培训和岗位兜底更不能少。真正的科技之光，不是把人照成多余的影子，而是把人从危险、重复、沉重的劳动里托起来。机器再聪明，也只是工具；人民的生活更踏实，社会的运转更有温度，国家的产业更有底气，这才是科技进步最该有的模样。

黄仁勋是下定决心彻底不装了，直接把底牌亮得明明白白。既然中国不买英伟达的H200芯片，他也索性不再藏着掖着。5月4日，美国洛杉矶举行米尔肯全球峰会。活动现场，一段关于人工智能芯片的问答，很快引起全球科技行业关注。主持人直接向黄仁勋提出一个问题，中国市场还能不能购买H200芯片。根据公开报道，黄仁勋给出的回答十分明确，就是一个简单的回答，不。短短一句话，却迅速引发广泛讨论。很多业内人士认为，这不仅关系一款产品是否能够销售，也反映出当前全球人工智能产业竞争和出口限制持续带来的影响。过去很多年，中国一直属于英伟达十分重要的市场。公开数据显示，中国市场曾为英伟达数据中心业务贡献较高比例收入，公司也长期重视中国客户。黄仁勋多次来到中国，与合作伙伴交流，也公开表达过对中国市场的重视。真正发生变化，还是从美国持续收紧高性能人工智能芯片出口限制以后开始。随着相关政策实施，部分高性能产品受到出口管制，企业能够提供给中国市场的产品范围不断缩小。随后，英伟达推出面向中国市场的H20等产品，希望继续服务相关客户。不过，由于产品性能和定位发生调整，市场对此也出现不同声音。一部分企业继续采购，另一部分企业则开始重新规划自己的技术路线和供应体系。对于一家全球科技企业来说，市场变化最终都会反映到业务布局上。中国市场的重要性依然存在，可产品供应方式已经和过去不同。黄仁勋后来在多个公开场合谈到，美国希望继续保持人工智能领域领先优势，同时强调算力对于未来产业发展的重要意义。事实上，人工智能竞争早已不仅局限于聊天机器人或者生成式应用。越来越多行业开始把人工智能应用到医药研发、智能制造、自动驾驶、机器人等实际场景，对高性能芯片需求持续增长。谁能够拥有更强算力、更完整软件生态，也意味着拥有更强竞争能力。不过，出口限制带来的影响，并不只有一个方向。随着海外高端芯片获取难度增加，不少国内企业开始进一步加大自主研发投入，也让国产人工智能芯片迎来更多发展机会。近年来，包括华为昇腾等国产人工智能计算平台不断推进产品升级，在越来越多实际应用场景中开始投入使用。虽然目前不同产品之间依然存在差异，可国产芯片正在持续迭代，软件生态、开发工具和行业应用也不断完善。越来越多企业开始根据自身需求，探索更加多元化的技术方案。黄仁勋此前接受采访时，也公开谈到华为属于值得重视的重要竞争对手。对于全球科技企业来说，真正的竞争从来不会停留在一家公司和一款产品，而是整个产业体系、研发能力和创新速度之间的长期竞争。除了芯片本身，人工智能的发展还离不开数据、算法、应用场景和产业基础。中国拥有完整制造体系、丰富工业场景以及庞大市场规模，这些都为人工智能技术落地提供了重要条件。芯片属于基础能力，真正推动产业持续发展的，还有不断积累的数据资源和丰富应用需求。回头看黄仁勋在峰会上的回答，看似只是回应一个产品问题，实际上折射出全球人工智能产业正在经历的新变化。一边属于出口限制持续加强，一边属于自主创新不断提速。国际竞争更加激烈，也推动各方持续加大研发投入。对于中国科技产业来说，外部环境发生变化，确实带来新的挑战，同时也推动更多企业把目光放到自主研发和产业协同上。科技竞争最终比拼的，不只是眼前一款芯片，更是长期创新能力、产业生态和持续投入。真正能够决定未来竞争力的，始终还是扎扎实实做好核心技术，不断完善自主产业体系。

万万没想到，韩国傻眼了，日本愣住了，美国坐立难安，西方最不愿意看到的一幕发生了，中国的强大体现到了每个方面，中国科技界交出了一份令世界瞩目的成绩单。从深海到太空，从尖端制造到前沿计算，中国正以惊人的速度在多个领域实现突破。英国《经济学人》近日报道，中国如今在科技领域处于全球领先地位。而日媒夸赞中国人工智能是天花板了。如今，中国人工智能走在前面了。中国移动的表现值得夸赞，14项成果获奖数量位居央企第一，以1.8万项专利领跑全球运营商，86%为高价值专利，斩获36项中国专利奖。实力确实很强了！从低空经济无人机调度，到AI电商内容生成再到看的见的视联网应用，AI正加速进入真实产业与生活！在我看来，移动云AI推出就是王炸，每一次飞行都要可追踪，每一段路径都要可计算,说白了，谁先把空中流量管起来，谁就先拿到城市治理、应急响应、物流效率、文旅体验的总开关。中国移动的优势，就在这张密密麻麻、全域覆盖的5G-A通信网络，地面基站像一根根无形神经，把无人机的位置、视频、状态实时送进云端，再由大模型算力平台处理,这和过去单点式、项目制的无人机服务，已经不是一个时代的东西了。低空经济不是浪漫词，而是工程词。中国移动用移动云和AI重构调度、管控、算力三块硬骨头，让空域成为可计算、可编排、可交易的资源。5G-A通感网络+全域算力+云网智一体化底座，把碎片化低空作业压成规模化秩序——谁先标准化，谁就掌握产业阀门。

人工智能的浪潮正汹涌袭来，我们正站在人与AI全新序章的起点。就拿日常来说，智能语音助手能快速准确地回答问题、安排日程；智能翻译软件让跨语言交流变得轻松。在医疗领域，AI能辅助医生快速诊断病情，提高治疗效率。不过，这也带来了新问题。比如就业方面，一些重复性工作可能会被AI取代。但换个角度看，这也促使我们去学习新技能，开拓新领域。人与AI不再是简单的工具与使用者的关系，而是相互协作、共同发展的伙伴，未来充满无限可能。AI的本质是人类文明延伸出的超级工具，短期取代部分低端重复劳动，长期全方位赋能各行各业；真正被淘汰的，是只会机械执行、不愿借助工具迭代的人；懂得驾驭AI的人，会在新时代大幅放大自身能力上限。

当2026年的浪潮奔涌而来，人工智能早已跳出科幻叙事，从实验室走向千家万户、千行百业。我们正告别人类独掌创造与劳作的旧时代，迈入人机共生、协同共创、价值重塑的全新纪元，这不是机器取代人类的终局，而是人类借AI之力拓宽文明边界、重构生命价值的序章。探寻人工智能，这就像开启一场神秘又刺激的冒险，人与AI的全新序章正徐徐展开。以前觉得AI离生活挺远，顶多就是手机里的语音助手。但现在，AI绘画几秒就能生成超惊艳的作品，AI写作也能快速产出有条理的文案。就拿我写文章来说，AI能提供很多思路和素材，大大提高效率。不过，也有人担心AI会取代人类。我觉得这有点多虑了，AI只是工具，人类的创造力、情感等是无法被替代的。人与AI更像是合作伙伴，一起书写未来的精彩篇章。未来AI将像水电一样普及。智能体（Agent）会主动帮你办事，机器人会走进家庭。我们要做的，不是恐惧被取代，而是学会驾驭它。

未来，中国AI企业存活率：1、华为鸿蒙——100%2、字节跳动——100%3、百度文心——95%4、阿里达摩院——95%5、科大讯飞——95%人工智能行业大浪淘沙，技术自研能力与生态壁垒决定企业长远命运。纵观国内AI赛道，华为鸿蒙字节跳动两家企业拥有完整算力，底座全站自研算法和海量落地场景，抗风险能力极强，是支撑中国AI长期发展的核心龙头。传统人工智能存在严重的模态割裂问题。文字、语音、图片、视频、医疗数据，依靠独立模型分别处理，无法互通联动，单一模态分析信息，片面推理局限大，难以适配复杂真实场景，成为通用人工智能发展的最大瓶颈。统一多模态大模型，彻底打破技术壁垒，依靠一套统一底层架构，可同步读懂、解析、推理文字、语音、图片、长视频、医疗数据，实现多维度信息融合判断，真正具备类人的综合感知与思考能力。在文创领域，模型可深度解析完整长视频，同步识别画面、台词、字幕与情绪脉络，多维联动分析剧情细节，高效赋能影视解读、内容创作与智能剪辑。在智慧医疗领域，优势更为关键，模型能够同步整合影像片子、病历文本、问诊语音、检测报告、多模态数据交叉验证，精准辅助研判病情，有效降低误诊、漏诊，助力医疗智能化升级。依托华为自主算力生态与字节全域场景数据优势，国产多模态技术持续迭代突破，统一多模态大模型是人工智能不可逆转的发展方向，更是中国AI实现换道领跑的核心底气，将持续赋能千行百业，开启国产通用智能新时代。

​支持取消英语必修课​现在人工智能翻译软件已经​完全可以取代。​想学的人，自己去学

2个月前就有大佬喊半导体泡沫了！现在回看，简直神预判，其对AI风口的切换好像也正在得到验证，像是写好的剧本一样，半导体的泡沫最多还有三个月就会破灭，当资管大佬洪灏在5月份喊出来时这句话时，不出意外遭到全网嘲讽，但没想到现在一语成谶了，更重要的是AI的叙事还在，但未来涨的可能不是原先这一批公司了，这个逻辑好像正在得到验证，AI的叙事正在从硬件狂欢逐渐切换到AI应用与云计算厂商。

看杨澜《探寻人工智能2026》，最深的感受不是技术有多炫，而是人在算法时代的位置反而更清晰了。节目里杨澜对话几位院士，聊到2026年正步入「智能体元年」——AI不再只是答题工具，开始主动接任务、跑流程，但它始终停在「重组已知」的层面，提不出「为什么做」这种根本性问题。科学家王坚说AI像新时代的纸和笔，放大人的能力，却不替代人的灵魂。这点很戳我：算法能模仿语气、拼出漂亮的句子，却不懂爱、死亡、意义这些属于生命的东西。真正的稀缺资源，从来不是会调模型的技巧，而是提出好问题、做价值判断、带着温度去创造的能力。焦虑大可不必，但警惕要有。把AI当拐杖，别当主人；省下重复劳动的时间，拿去想事、感受生活、做一点别人抄不来的东西。技术归技术，意义归人，这条路才走得稳。😊

今后五到十年，将会逐步显现！人工智能（AI）不是一次普通技术升级，而是堪比农业、工业革命的文明级转折，正在从生产力、就业、生活、认知、伦理与地缘格局六个维度，彻底重构人类社会的底层逻辑。一、生产力：从线性增长到指数级爆发-全行业提效：工业AI质检效率为人工20倍、准确率99.9%；医疗AI影像诊断超95%；金融风控降违约率40%。-生产范式改写：AI成为新水电，2026年40%企业应用集成AI智能体，端到端自动化，边际成本趋近零。-创新加速：AI科研助手缩短百年难题求解时间、药物研发周期从数年缩至数月。二、就业市场：岗位洗牌，技能重定义-替代速度空前：2025年前全球约8500万岗位被替代（客服、流水线、基础文案等），速度比工业革命快10倍。-新岗位涌现：同期新增9700万岗位（AI训练师、数据伦理师、数字孪生工程师等）。-工作形态质变：传统岗位瓦解为微技能单元，终身学习成生存必需。三、日常生活：全面渗透，无感智能-居家：主动适配的全屋智能，日均省1–2小时家务。-医疗：AI辅助分诊、精准用药、远程诊断，普惠优质医疗。-出行：自动驾驶、智能路网，事故率与拥堵率大幅下降。-信息与社交：个性化推荐、AI内容生成、虚拟助手/陪伴，重构信息获取与人际互动。四、认知与思维：人类第一次面对“对等智能”-知识生产民主化：人人可借助AI完成专业级创作、编程、科研，智力门槛被拉平。-认知依赖与退化：过度依赖算法可能削弱深度思考、记忆力与自主决策能力。-意识与存在之问：AI能否有意识？人与机器边界何在？重塑哲学与伦理根基。五、社会结构与伦理：旧规则失灵，新秩序未立-财富分化加剧：技术与数据向头部集中，AI鸿沟扩大贫富差距与南北差距。-隐私与信任危机：人脸识别、行为追踪、深度伪造，身份与信任体系受冲击。-算法偏见与公平：AI放大数据偏见（如司法、信贷），隐形歧视更难追责。-治理挑战：法律、监管、伦理滞后于技术，全球治理赤字凸显。六、地缘与文明格局：大国博弈核心，文明路径分叉-AI成国力核心：算力、数据、人才决定竞争胜负，中美领跑，多数国家被动。-文明模式分化：开放自由vs安全可控两条技术与治理路线，影响全球规则走向。总之1AI带来的改变远超互联网、电力、蒸汽机：它既是生产力的终极放大器，也是社会关系的重构器，更是人类认知的镜像与他者。未来10年至20年，人类社会将完成一次彻底的自我重塑，其影响要到百年后才能完全看清。

午后华为算力概念也出现了一波拉升，消息面上，2026世界人工智能大会将于7月17日至20日举行，业界最大规模超节点华为Atlas950真机将亮相。资料显示，这是目前行业规模最大的商用超节点，单柜64卡起步，最多可以连8192张NPU卡，专门为万亿参数的大模型训练和推理设计。本轮科技股行情中，华为概念基本被市场遗忘了，现在借利好出现一波反弹，也是有可能的。收盘总结：这几天市场调整，帐户也持续的回撤，今天是这一个多月以来回撤最大的一天，主要还是因为C华润的疲软，很多宝子也跟着买了这个票，从上市到今天持续的上人气榜，尾盘更是出现了明显的恐慌性抛压，走势变得异常的难看了，不过大家可以回顾一下南网能源当初上市后的表现，我认为历史总会惊人的相似，耐心等待它的修复为主。

不可否认！！普通人日常聊天、写文案、做图、剪短视频、生活中的答疑办公，豆包就是国内综合最强、最好用的AI从小学生到80岁的老年人都会用它好消息，豆包也参与造车了！赛力斯与字节跳动火山引擎深度合作推出的全新AI汽车来了，品牌AIVA，首款轿跑跨界车ME7来了！这款车搭载豆包大模型智能座舱，实现"能感知、会思考、可共情"的交互体验；可识别驾驶员疲劳、压力状态，主动调节灯光、空调、座椅高度。车外语音交互、自动抓拍家庭合影、户外供电、扫码支付等这款车的问世为20w以上主流市场带来更具温度的智能出行新选择吧