标签: 人工智能
DeepSeek周末出黑科技，下周A股人工智能概念有希望DeepSeek周末突然
DeepSeek周末出黑科技，下周A股人工智能概念有希望DeepSeek周末突然放了个大招，上新V4.1‑Flash‑1017，性能大幅升级，但价格没变，权重也可以下载。这次最大亮点是许愿式编程：差不多就是你用自然语言“说想要什么程序”，不用自己写细节，它就能直接给你产出可用代码。这不是一次普通的模型小更新，它是国内大模型在性价比+工程落地这条路线上，向外打出的一次明确信号，同时也刚好撞上现在市场最敏感的AI投入回报焦虑这个大背景。美股那边正在发酵“AI缺钱、烧钱太快、变现跟不上”的叙事，市场在怀疑：AI是不是只有不停砸钱堆算力才能变强，永远高成本？而DeepSeek这次“升级不加价、更强还更省”，恰好提供了另一条故事线。这次的关键词是帕累托改进：不提高用户/开发者的成本，能力还整体往上跳一大截，尤其是许愿式编程这个痛点：不用你会写代码、不用给详细逻辑，只用自然语言说出“我想要一个什么样的程序”，它就能产出可用代码。编程是企业开发、AI代理、智能体非常核心的底座能力；编程能力变强，意味着能承载更多自动化工作流。而且它权重开放可下载，意味着企业可以本地部署、私有化跑，不用完全依赖闭源API。映射到A股：它本身不直接是哪一家上市公司的业绩，但会提振AI应用、AI开发工具、多模态/3D生成这条线的情绪。
互联网大厂扎堆冲刺AI大模型，拼多多手握4500多亿现金却不跟风。别人忙着抢AI风口，它选择埋头修码
互联网大厂扎堆冲刺AI大模型，拼多多手握4500多亿现金却不跟风。别人忙着抢AI风口，它选择埋头修码头，砸重金买楼招人，依托Temu布局全球供应链。拼多多不是不用AI，而是拒绝华而不实的技术军备竞赛，把技术落到供应链、风控等实处。当所有人追逐热点，它沉下心夯实基础，打通海内外商品流转。比起短期噱头，扎实的供应链基建，才是企业长久的底气。你看好拼多多这条路线吗？
10月16日，国常会：注重以落地应用牵引技术创新不断深化拓展“人工智能+”行动
10月16日，国常会：注重以落地应用牵引技术创新不断深化拓展“人工智能+”行动，核心就一句话：注重以落地应用牵引技术创新，不断深化拓展“人工智能+”行动。别小看这句话的顺序——“落地应用”在前，“技术创新”在后。翻译成大白话就是：先让AI派上用场、赚到钱，再谈技术怎么往上走。这跟很多人脑子里“先把技术搞出来再说”的思路，正好反着来。
人工智能，不管是硬件还是软件，在未来的若干年，一定是最主流的，这些东西包含的内容
人工智能，不管是硬件还是软件，在未来的若干年，一定是最主流的，这些东西包含的内容很多，大到工业用机器人，小到家用机器人，再小到一块手表，一个手机，就像有人说手机去年和今年的出货量都在下降，这个东西它不像衣服，你一件衣服你缝缝补补，你真能穿20年，一个手机四五年之后，你确确实实是没法用的，或者说是比较难用，你去年没换，今年没换，你到了明年卡了，不像样了，你还是得换的人工智能硬件还是一样，他也是消费品，你一个芯片是需要更新换代的，你不更新换代就不行，应用软件同样也是如此最近几天比较流行的短剧，文化传媒，它主要就是人们，利用碎片时间去进行消费，漫剧短剧是免费的，那中间你必须要看广告，这种广告营销在后期也会起来的包括硬件也是的，半导体啊，算力租赁这些东西，他都跌了那么久了，很多市盈率跌到个位数了，比银行股还便宜所以说如果你用中长期的眼光去看待的话，有些股票确实跌了七八十个点了，但下跌七八十个点的股票，前面一定是涨了很多倍的，你要考虑前面他为什么要涨很多倍？上涨的这些因素消失了没有？去掉这种纯题材的炒作，而有实质性的业绩增长的一些东西，特别是半导体人工智能之类的，你在前几年他都一直是亏损的呀，也就是从去年底，今年初刚刚开始，行业回暖，企业的盈利向好，并且是持续性的向好，有什么好怕的，无非多等待点时间
英伟达CEO谈人工智能市场...英伟达CEO谈人工智能市场动荡：“这一
英伟达CEO谈人工智能市场...英伟达CEO谈人工智能市场动荡：“这一切都会过去”黄仁勋表示，人工智能技术的优势很快就会超过投资者的担忧。黄仁勋预计，对硬件的大规模投资最终将缓解市场紧张情绪，并鼓励投资者不要只关注短期报告。最新一轮抛售对芯片制造商和人工智能基础设施公司造成了沉重打击，其中包括英伟达和CoreWeave公司，费城证券交易所半导体指数已连续八天下跌。
国家重视Ai投喂，这是大好事呀！Ai的创新普及，是一次革命性的进步，有报道称
国家重视Ai投喂，这是大好事呀！Ai的创新普及，是一次革命性的进步，有报道称已经可以破解数学难题。但Ai在意识形态，人文上的训练投喂，存在着现有资料的真实价值，是否客观公正的问题，我们眼前的事实就摆在哪里，历史虚无主义，修改文献，篡改历史著作，有的人为了给自己找功，甚至可以颠倒黑白。Ai没有立场，不会辩解别，你投喂什么训练，它就按什么标准分析判断，这是一个篡改历史，让黑历史，虚无价值从黑变红的途径，后患无穷。据报道，上海人工智能实验室做了个测试：给AI喂伪科学，它不拒绝，还给你写成论文！担心的事，原来国家层面己重视了，这是个很好的事，利国利民！论文叫PseudoBench，上海人工智能实验室牵头，西安交通大学和上海交通大学参与，2026年6月挂在arXiv上（2606.18060）。有兴趣的可以了解一下！也有报道，日本右翼长期在做数据投毒，把Ai武器化，海外AI回答歪曲南京大屠杀史实，把南京大屠杀淡化称为“南京陷落”，质疑30万遇难人数，甚至编造“日军善待平民”。另外日本政府自研政务AI源内，它本身的史料库就偏向淡化侵略历史，这套是日本国内自用的政务AI，不是国际通用大模型。Ai是个好东西，但被坏人利用，被投喂毒数据，就是祸害。Ai上海人工智能实验室上海交大西安交大Ai的利与弊
可怕的拼多多，专注到极致……都说AI是风口，各大大厂砸钱allin，
可怕的拼多多，专注到极致……都说AI是风口，各大大厂砸钱allin，拼多多手握4564亿现金却淡定旁观，这定力真不是一般企业能有的！别人争先恐后抢赛道、搞大模型博眼球，烧钱也要抢占舆论高地，拼多多偏不跟着凑热闹。不高调发布AI产品，不在财报会上大谈AI战略，不是看不懂AI的价值，而是不盲目跟风烧钱。黄峥这套思路很清醒，不被行业喧嚣裹挟，不把资本浪费在概念炒作上。企业的核心是守住主业、创造真实利润，而不是为了蹭热点硬上项目。比起追着风口跑，沉下心做自己擅长的事，才是顶级的商业智慧。
下周得看AI人工智能优势科技板块迎来相关利好消息！政策持续加码支持AI落地
下周得看AI人工智能优势科技板块迎来相关利好消息！政策持续加码支持AI落地应用，人工智能赛道的重心正在发生切换。不再单纯比拼大模型参数竞赛，而是全力推动AI与千行百业深度融合，AI应用、AI智能体以及物理AI，有望成为接下来市场重点挖掘的主线。AI不能一直局限在虚拟模型的圈层里。人工智能真正的突破，是融入物理世界，走进工厂、交通、医疗等实体场景，助力企业完成技术升级，驱动产业高质量发展。AI的目标，是从云端的模型代码，转化为实实在在的生产力，看得见、摸得着，可以落地产生业务价值。回顾前一轮AI行情，资金的主战场集中在算力芯片等硬件端，硬件持续走强，但下游应用板块长期偏弱。随着高层重点推进“人工智能+”行动，产业逻辑发生转向：以落地应用牵引技术创新。资金的目光，会逐步从底层硬件，向AI应用、智能体、物理AI这些方向迁移。简单区分几条主线：AI智能体，主打数字世界的自主任务处理，自动拆解目标、调用工具，完成办公、营销、企业服务等复杂工作，是数字化场景里的核心抓手；物理AI，也就是具身智能，是AI走出屏幕，依托传感器、机器人、智能装备感知真实物理环境，自主规划动作，在工厂产线、巡检、自动驾驶等实体场景完成作业，打通数字智能与现实世界的壁垒。整条AI产业链，从底层算力、大模型，到中间组件工具，再到下游行业应用，长期发展逻辑持续加固。行情机会不会雨露均沾，资金会优先筛选拥有真实落地项目、能够兑现订单的企业；仅仅沾概念、缺少商业化成果的标的，行情很难持续。当然也要理性看待机会。政策指明长期产业方向，但业绩不会立刻爆发。短期更多属于情绪催化，板块波动大，容易冲高回落。短线博弈，重点关注板块开盘量能与主线资金持续性，不要盲目追高；如果是长期ETF网格策略，保持原有交易纪律，预留现金应对震荡，不被短期热点打乱仓位规划。总而言之，AI赛道的下半场，已经从模型研发竞赛，走向产业落地之争。人工智能与科技，依旧是未来重点发展的核心方向。提示：以上仅为产业与盘面观点解读，不构成投资建议，板块行情存在不确定性。
好消息！好消息！AI应用端估计要疯狂了！高层会议点名AI应用端，重点推进人
好消息！好消息！AI应用端估计要疯狂了！高层会议点名AI应用端，重点推进人工智能+，应用赛道迎来机会，下周相关产业链稳了。国务院常务会议对人工智能作出定调，明确AI是影响未来发展的关键变量。依托国内完备的产业体系与海量应用场景，持续深化拓展“人工智能+”行动，依靠落地应用反向牵引技术层面的创新突破。第一，直接提振AI应用端板块的市场预期。本次会议重心放在以落地应用带动创新，不再仅仅聚焦算力硬件。资金的关注重心，有望逐步向AI+各行各业的应用赛道转移，工业、政务、企业服务等具备真实场景的标的，会获得更多资金目光。此前算力硬件持续走强，下游应用板块长期偏弱，这一政策导向，有望扭转市场资金的选股偏好。第二，利好整条AI产业链，打开长期估值空间。会议肯定人工智能的战略定位，相当于给整个赛道吃下长期定心丸。从底层算力、大模型，到中间层工具组件，再到下游行业应用，整条产业链都会受益。市场会重新评估AI板块的长期价值，不再简单将其定义为短期题材炒作。第三，带动产业数字化主线轮动扩散。“人工智能+”不是孤立的一项技术，而是人工智能与千行百业深度融合。资金会向外挖掘细分机会，智能制造、智慧医疗、智慧交通等方向，都存在轮动机会。相比纯概念小票，拥有落地项目、能够产生真实订单的企业，会更受资金青睐。同时也要保持理性，政策指明长期发展方向，但业绩不会立刻兑现。短期更多属于情绪催化，板块很容易冲高回落。很多企业只是沾边概念，实际落地订单寥寥，跟风炒作的风险不容小觑。后续重点跟踪配套落地细则，以及各家企业订单释放情况。行情机会会逐步向具备真实商业化落地能力的公司集中，只讲故事、没有实际业务支撑的标的，行情很难持续。提示：以上仅为政策与盘面观点解读，不构成投资建议。
贝佐斯说：人工智能有望让每周3天工作制普及。网友说，不用3天，5天就知足了[允悲
贝佐斯说：人工智能有望让每周3天工作制普及。网友说，不用3天，5天就知足了[捂脸哭]
我真是有点搞不懂了。大力发展AI的是美国开的头。OpenAI、谷歌、Meta、微
我真是有点搞不懂了。大力发展AI的是美国开的头。OpenAI、谷歌、Meta、微软，砸了几千亿美元进去。现在说AI或将威胁人类的，也是美国那边的科技公司在渲染这个话题。自己造的东西，自己害怕。这出戏，到底在演什么？美国科技圈最近上演了一出颇为魔幻的大戏。一群科技巨头，白天忙着给人工智能踩油门，晚上又站出来提醒全世界，这东西搞不好会威胁人类。更有意思的是，喊危险的企业没有停止研发，呼吁谨慎的资本也没有停止投资。人工智能越被描述得神秘可怕，围绕它的商业竞争反而越激烈。问题来了，这些科技巨头究竟是真的害怕人工智能失控，还是借着安全问题，争夺下一代科技产业的话语权？看看2026年10月美国科技圈的动静，就能发现不少门道。10月12日，微软公布新一代自研人工智能芯片Maia300的部署计划，准备在2027年扩大使用规模，减少对外部芯片供应商的依赖。微软2026日历年的资本支出预计超过1750亿美元。如此庞大的资金投入，说明美国科技巨头根本没有准备放慢人工智能发展的脚步。谷歌、Meta、亚马逊等企业也在持续建设数据中心，争夺算力资源。谁都清楚，人工智能竞争已经不只是模型之间的较量，而是在争夺未来数字经济的基础设施。可另一边，人工智能可能失控的警告，又不断从美国科技圈传出来。马斯克就是一个典型人物。他长期强调人工智能可能带来的风险，尤其关注模型训练过程中的目标偏离问题。所谓目标偏离，可以理解为一个学生明明知道正确答案，却发现按照错误的评分标准答题更容易拿高分。时间久了，他学到的可能不是真正解决问题，而是如何讨好评分系统。人工智能同样可能出现类似现象。2026年2月发布的国际人工智能安全报告，就讨论了模型利用测试漏洞获取奖励、在特定环境中表现出欺骗性行为等问题。这说明，人工智能系统的能力越强，如何保证它按照人类预期运行，就越重要。但颇有戏剧性的是，马斯克自己也在推动人工智能技术发展。旗下企业持续研发模型，特斯拉同样将人工智能应用于自动驾驶和机器人领域。一边担心技术风险，一边争取技术领先，表面矛盾，实际上反映了商业竞争的现实。再看英伟达。人工智能发展越快，高性能芯片需求通常就越旺盛。作为重要芯片供应商，英伟达自然希望产业持续扩张。而模型开发企业关心的是产品迭代速度，云计算企业关心的是数据中心利用率，投资机构关心的是资金何时能够获得回报。大家都在谈人工智能安全，但不同企业的利益诉求并不完全一致。真正值得注意的是，美国科技企业不仅要争夺技术市场，还希望在行业规则制定过程中拥有更大影响力。谁掌握先进模型，谁就更容易影响安全测试方法；谁拥有庞大算力，谁就更有机会参与制定行业标准。这就出现了一个值得警惕的问题：如果一家企业既负责开发产品，又深度参与制定安全评价标准，那么外部监督如何保持独立？就像汽车制造商既生产汽车，又希望自己决定碰撞测试的合格线。即便企业确实重视安全，也不能完全代替公共监管。到了2026年10月，美国人工智能产业还面临另一重压力。10月15日，全球人工智能投资市场出现新的融资紧张迹象。部分数据中心项目受到借贷成本上升、投资者风险偏好下降等因素影响，资金压力增加。这意味着，前期大规模投入正在接受市场检验。人工智能当然具有巨大的产业潜力，但数据中心需要电力，芯片需要资金，企业最终还需要能够持续盈利。资本市场不能永远只听宏伟故事，也会追问现实回报。更深一层的问题，是人工智能已经逐步进入国家安全领域。从情报处理、网络防御，到无人装备和战场信息分析，人工智能正在改变现代军事技术的发展方向。如果主要国家为了抢占优势，不断压缩安全测试周期，那么真正令人担忧的，就不只是机器会不会失控，而是人类可能主动放松约束。这场技术竞赛，显然不能完全交给企业自行决定规则。相比之下，中国近年来强调的发展与治理并重，提供了另一种思路。2026年7月17日，中国在上海发布人工智能伦理治理国际合作相关行动计划，提出加强分级分类风险防范、推动国际合作、明确产业链各方责任。中国还持续推动人工智能与制造业、医疗、教育等领域融合，强调技术应用应当服务经济社会发展。人工智能不是摆在资本市场橱窗里的昂贵玩具，更应该成为推动生产力进步、改善民生的重要工具。当然，安全治理也不能成为阻碍创新的借口。监管过度可能增加研发成本，监管不足又可能放大社会风险。真正成熟的制度，需要在鼓励创新与保障公共利益之间找到合理平衡。
我真是有点搞不懂了。大力发展AI的是美国开的头。OpenAI、谷歌、Meta、微
我真是有点搞不懂了。大力发展AI的是美国开的头。OpenAI、谷歌、Meta、微软，砸了几千亿美元进去。现在说AI或将威胁人类的，也是美国那边的科技公司在渲染这个话题。自己造的东西，自己害怕。这出戏，到底在演什么？美国科技圈最近上演了一出颇为魔幻的大戏。一群科技巨头，白天忙着给人工智能踩油门，晚上又站出来提醒全世界，这东西搞不好会威胁人类。更有意思的是，喊危险的企业没有停止研发，呼吁谨慎的资本也没有停止投资。人工智能越被描述得神秘可怕，围绕它的商业竞争反而越激烈。问题来了，这些科技巨头究竟是真的害怕人工智能失控，还是借着安全问题，争夺下一代科技产业的话语权？看看2026年10月美国科技圈的动静，就能发现不少门道。10月12日，微软公布新一代自研人工智能芯片Maia300的部署计划，准备在2027年扩大使用规模，减少对外部芯片供应商的依赖。微软2026日历年的资本支出预计超过1750亿美元。如此庞大的资金投入，说明美国科技巨头根本没有准备放慢人工智能发展的脚步。谷歌、Meta、亚马逊等企业也在持续建设数据中心，争夺算力资源。谁都清楚，人工智能竞争已经不只是模型之间的较量，而是在争夺未来数字经济的基础设施。可另一边，人工智能可能失控的警告，又不断从美国科技圈传出来。马斯克就是一个典型人物。他长期强调人工智能可能带来的风险，尤其关注模型训练过程中的目标偏离问题。所谓目标偏离，可以理解为一个学生明明知道正确答案，却发现按照错误的评分标准答题更容易拿高分。时间久了，他学到的可能不是真正解决问题，而是如何讨好评分系统。人工智能同样可能出现类似现象。2026年2月发布的国际人工智能安全报告，就讨论了模型利用测试漏洞获取奖励、在特定环境中表现出欺骗性行为等问题。这说明，人工智能系统的能力越强，如何保证它按照人类预期运行，就越重要。但颇有戏剧性的是，马斯克自己也在推动人工智能技术发展。旗下企业持续研发模型，特斯拉同样将人工智能应用于自动驾驶和机器人领域。一边担心技术风险，一边争取技术领先，表面矛盾，实际上反映了商业竞争的现实。再看英伟达。人工智能发展越快，高性能芯片需求通常就越旺盛。作为重要芯片供应商，英伟达自然希望产业持续扩张。而模型开发企业关心的是产品迭代速度，云计算企业关心的是数据中心利用率，投资机构关心的是资金何时能够获得回报。大家都在谈人工智能安全，但不同企业的利益诉求并不完全一致。真正值得注意的是，美国科技企业不仅要争夺技术市场，还希望在行业规则制定过程中拥有更大影响力。谁掌握先进模型，谁就更容易影响安全测试方法；谁拥有庞大算力，谁就更有机会参与制定行业标准。这就出现了一个值得警惕的问题：如果一家企业既负责开发产品，又深度参与制定安全评价标准，那么外部监督如何保持独立？就像汽车制造商既生产汽车，又希望自己决定碰撞测试的合格线。即便企业确实重视安全，也不能完全代替公共监管。到了2026年10月，美国人工智能产业还面临另一重压力。10月15日，全球人工智能投资市场出现新的融资紧张迹象。部分数据中心项目受到借贷成本上升、投资者风险偏好下降等因素影响，资金压力增加。这意味着，前期大规模投入正在接受市场检验。人工智能当然具有巨大的产业潜力，但数据中心需要电力，芯片需要资金，企业最终还需要能够持续盈利。资本市场不能永远只听宏伟故事，也会追问现实回报。更深一层的问题，是人工智能已经逐步进入国家安全领域。从情报处理、网络防御，到无人装备和战场信息分析，人工智能正在改变现代军事技术的发展方向。如果主要国家为了抢占优势，不断压缩安全测试周期，那么真正令人担忧的，就不只是机器会不会失控，而是人类可能主动放松约束。这场技术竞赛，显然不能完全交给企业自行决定规则。相比之下，中国近年来强调的发展与治理并重，提供了另一种思路。2026年7月17日，中国在上海发布人工智能伦理治理国际合作相关行动计划，提出加强分级分类风险防范、推动国际合作、明确产业链各方责任。中国还持续推动人工智能与制造业、医疗、教育等领域融合，强调技术应用应当服务经济社会发展。人工智能不是摆在资本市场橱窗里的昂贵玩具，更应该成为推动生产力进步、改善民生的重要工具。当然，安全治理也不能成为阻碍创新的借口。监管过度可能增加研发成本，监管不足又可能放大社会风险。真正成熟的制度，需要在鼓励创新与保障公共利益之间找到合理平衡。
网络安全板块估计要很疯狂了！网络安全板块迎来超级大利好！Anthropic惊人预
网络安全板块估计要很疯狂了！网络安全板块迎来超级大利好！Anthropic惊人预警：小模型已有生命迹象！AI蠕虫恐引爆全球物联网灾难，这对于网络安全板块来说，这是一个超级重磅大利好，相关产业链估计要起飞了。谁能想到，未来可能搅乱全球网络安全的，不一定是庞大的超级计算机，而是家里那个不起眼的电视盒子？2026年10月，一项关于人工智能自主复制的研究，让科技行业突然警觉起来。过去，黑客需要亲自编写程序、寻找漏洞，如今人工智能已经能够完成其中不少环节。更惊人的是，这些能力正在向小型模型转移。一旦人工智能学会在普通联网设备之间自主传播，全球网络安全防线恐怕就要面对一次新的考验。而对网络安全产业而言，一场新的市场机遇也可能随之到来。10月12日，美国人工智能企业Anthropic公布了一项研究成果，指出小型人工智能模型正在接近自主复制所需的能力水平。研究人员发现，参数规模不超过300亿的部分模型，已经可以独立完成自主复制过程中的多项任务。虽然将这些任务全部连接起来仍然存在困难，但技术进展已经相当值得警惕。更加令人意外的是，这种能力并不一定需要大型数据中心支持。研究人员利用15台普通安卓电视盒子，成功以分布式方式运行了一款约260亿参数的人工智能模型。这些设备单独使用时，计算资源十分有限。但经过协同运行，竟然能够共同承担模型推理任务。这就像原本只能各自搬砖的小工，突然组成了一支能够协同作业的施工队。另一项测试同样引人关注。一款90亿参数模型，在九类不同硬件设备中，成功为八类设备部署了推理环境。这种跨设备适应能力，正是未来人工智能蠕虫可能利用的重要技术基础。所谓人工智能蠕虫，可以理解为具备自主判断和适应能力的恶意程序。传统蠕虫主要依赖预设代码进行传播，遇到陌生设备，可能就会卡住。人工智能蠕虫则有可能根据环境调整部署方式，寻找新的运行资源，甚至尝试解决传播过程中遇到的问题。因此，有人将这种初步自主复制能力形容为小模型出现了生命迹象。当然，这里的生命迹象并非真正产生意识，而是指人工智能开始展现类似生物复制、适应环境的某些技术特征。随着小模型能力持续提升，未来网络安全防御可能面对更加复杂的自动化威胁。这对网络安全板块意味着什么？最直接的影响，就是物联网安全的重要性进一步提高。智能摄像头、电视盒子、工业传感器、智能家电，正在成为数字生活的重要组成部分。但这些设备往往长期联网，部分产品存在默认密码、系统更新不足、安全配置薄弱等问题。过去黑客盯上这些设备，主要为了窃取信息、发动网络攻击。未来如果人工智能蠕虫具备更强自主传播能力，这些不起眼的终端就可能成为恶意计算网络的一部分。设备越多，潜在安全风险就越复杂。因此，终端防护、身份认证、漏洞管理、网络流量监测等产业方向，有望获得更多关注。尤其是工业互联网领域，安全需求可能更加迫切。现代工厂正在不断推进数字化，生产设备、控制系统和管理平台之间的联系越来越紧密。一旦关键设备遭遇网络攻击，影响可能不只是数据泄露，还可能涉及生产中断和供应链运行。我国近年来持续加强网络安全治理。2026年9月14日，我国正式发布人工智能安全治理框架3.0，进一步强调风险分类、技术应对和综合治理。与此同时，工业互联网数据采集终端设备安全要求相关行业标准，已经确定于2026年11月1日实施。这说明我国对人工智能和工业网络安全的重视，已经逐步落实到具体技术规范之中。对于国内网络安全企业而言，新的市场空间可能由此打开。安全芯片、工业防火墙、终端检测、智能威胁分析、边缘计算防护，都可能成为未来产业发展的重要方向。尤其值得注意的是，人工智能既可能增强攻击能力，也能够提升防御效率。未来网络安全系统不能只依靠人工排查，还需要利用智能算法及时识别异常行为，发现潜在威胁。过去靠人工分析日志，可能忙得连喝水都顾不上；未来智能系统如果能够提前预警，就可能显著提高防护效率。
宇树科技内部员工透露，该公司机器人算法工程师月薪达5.6万，年终奖18万，公积金
宇树科技内部员工透露，该公司机器人算法工程师月薪达5.6万，年终奖18万，公积金缴纳比例为12%，全年总收入接近90万。机器人行业薪资优厚、发展前景明朗，是当下难得的行业“风口”。选择固然重要，但努力永远是所有选择的前提。不同行业的红利差距十分明显：刚毕业的基层新人年薪就能拿到大几十万，而有些行业打拼多年的中层收入，甚至比不上红利行业的应届毕业生。不少人并非“不会做选择”，而是根本“没得选”；唯有把手头的工作做到尽善尽美，在公司里站稳脚跟，才能收获更好的机遇，拿到更优质的选择筹码。
好消息！好消息！Al应用端估计要大反弹了！ 高层会议点名AI！重点
好消息！好消息！Al应用端估计要大反弹了！高层会议点名AI！重点推人工智能+，应用赛道迎来机会，下周相关产业链稳了国务院常务会议定调人工智能，明确AI是影响未来发展的关键变量，依托国内完整产业体系与丰富场景，持续深化拓展“人工智能+”行动，用落地应用来带动技术层面的创新突破。第一，直接提振AI应用端板块的市场预期。这次会议重点强调落地应用牵引创新，不再只盯着算力硬件。资金的关注点会慢慢往AI+各行各业的应用方向倾斜，工业、政务、企业服务这类场景化标的会迎来更多关注。之前硬件持续走强，应用端一直偏弱，这条消息有望改变资金的选股偏好。第二，利好整条AI产业链，打开长期估值空间。会议肯定AI的战略地位，等于给赛道吃下长期定心丸。从底层算力、模型，到中间的工具组件，再到下游行业应用，整条产业链都会受益。市场会重新评估AI板块的长期价值，不再单纯当成短期题材炒作。第三，带动产业数字化主线轮动扩散。“人工智能+”不是单一技术，是AI和各行各业融合。资金会向外扩散挖掘，智能制造、智慧医疗、智慧交通等细分方向，都有机会被资金轮动。相比纯概念小票，真正有落地项目、产生实际订单的企业会更受青睐。但也要理性看待，政策是长期方向，不会马上兑现业绩。短期更多是情绪催化，板块容易出现冲高回落。不少公司只是沾概念，实际落地订单很少，跟风炒作风险不小。后续重点看落地政策细则，以及企业订单释放情况。行情机会会慢慢向有真实商业化落地的公司集中，单纯讲故事的标的很难持续走强。
很多人觉得人工智能离我们很远，其实它现在已经从人工智能技术到了我们真正的世界了。
很多人觉得人工智能离我们很远，其实它现在已经从人工智能技术到了我们真正的世界了。以前总以为它离田间地头很远，其实现在南方的稻田、果园，AI早已变成新农人的好帮手。在南方水稻田里，AI摄像头悬在田间，实时识别稻飞虱、纹枯病，不等病害大面积扩散就提前预警。无人机根据AI测算的数据精准施肥、按需喷药，不再盲目大量打农药，节水减药，大米品质更好。AI还能监测土壤湿度，自动控制灌溉，缺水就补水，水多了及时排涝。南方的柑橘、荔枝果园，AI设备可以分析树叶、果实照片，判断果树缺哪种养分，预测挂果量。根据光照数据，指导修剪树枝，让每颗果子都晒到合适阳光。采摘机器人配合AI视觉，分辨果子成熟度，熟果摘，生果留，省了大量人工。不只是种和管，AI还能根据历年气候、市场行情，预判上市时间，帮农户选最佳售卖时机，避开低价扎堆上市。AI不是只待在城市办公室。它下到农田果园，帮农民省力气、减少损耗，稳稳守护我们的饭碗与鲜果。现在真是越来越方便了，已经从技术到真实的世界了。
![艺谋透露三体已经成立AI小组，都是90后精英。看出老谋子很想跟上这个时代[笑着哭]](http://image.uczzd.cn/2648751667625080485.jpg?id=0)
艺谋透露三体已经成立AI小组，都是90后精英。看出老谋子很想跟上这个时代[笑着哭]
艺谋透露三体已经成立AI小组，都是90后精英。看出老谋子很想跟上这个时代[笑着哭]
刚刚看到刘强东关于人工智能替代人工的问题说了一番心里话“我用机器人替代你，这条心
刚刚看到刘强东关于人工智能替代人工的问题说了一番心里话“我用机器人替代你，这条心里的坎很难迈过去”。刘强东这话不是随便说说。今年5月他在内部讲话里就撂下一句狠话，被机器取代的一线员工，京东一个都不开除。6月在APEC论坛上他又把话说得更直白，将来全是机器人送货，根本不需要快递员了。一边说要替代，一边说一个不裁，这道坎他确实卡在中间，难受得很。这道坎到底有多难迈。先看看京东的家底。截至2026年一季度，京东生态体系下的人员总数超过90万，光快递员等一线蓝领就有70万。一季度人力资源总支出飙到1664亿元，当季净利润却同比跌了53%。一边是越来越沉的工资包袱，一边是越来越薄的利润，换谁坐在这个位置上都得琢磨。机器人替代人的账本其实很好算。一台机器人不用交社保、不用休年假、不会刮风下雨生病请假。从商业逻辑上讲，替代是迟早的事。京东已经公开宣布，未来五年要投放300万台机器人、100万辆无人车、10万架无人机，把物流网络彻底自动化。这个决心，比任何表态都更能说明方向。可账本的另一面是70万张要吃饭的嘴。刘强东搞了个“涅槃计划”，把快递员分批送回学校培训，目标是转岗去修机器人、做维保。全国签了124所学校，建了80多个机器人基地。听起来挺好，送快递的去修机器人，从蓝领变白领，风里来雨里去的日子总算熬到头了。但有一个数字一算就让人心里发凉。工业设备的维保人员配比通常是1比10到1比50，一台机器人配一个维保人员都算奢侈的。京东要投300万台机器人，就算全部到位，维保岗位撑死了也就几万个，跟70万这个基数比起来，连零头都不到。这意味着“涅槃计划”能接住一部分人，接不住的才是大头。从送快递到修机器人，这两个活之间的技术鸿沟也不是上几节课就能填平的。快递员的核心技能是体力好、认路快、能跟客户说上话。机器人维保要的是懂机电、能看电路图、会调参数。让一个跑了十年快递的师傅去搞电路板，成功率能有多少，业内没有先例可循。这个计划大概率是个筛选机制，能跟上的人转岗，跟不上的，出路在哪里没人说得清楚。京东不是没在花钱。研发开支从去年一季度的46亿涨到今年一季度的69亿，AI相关研发投入今年要增长超过200%。60万人参与数据采集，两年内要积累1000万小时的真实场景视频。这些投入都在往自动化方向猛推，机器替代人的速度只会越来越快，不会越来越慢。放眼看整个中国制造业，京东面临的这道坎不是它一家的事。中国工业机器人密度已经突破每万人500台，超过了德国和日本。2026年上半年工业机器人产量53.8万套，同比增长28%，中国连续13年稳坐全球最大工业机器人市场的位子。全国工厂里跑着超过200万台工业机器人，全球一半以上的工业机器人是中国造的。制造业还有大约1.2亿就业人口，自动化的浪潮一旦全面铺开，冲击面远比京东70万人大得多。国际货币基金组织总裁格奥尔基耶娃把AI浪潮形容为“缓慢袭来的海啸”，全球约40%的就业岗位可能受到影响。世界经济论坛的预测是到2030年全球9200万个岗位被替代，但会新创造1.7亿个岗位。创造出来的新岗位跟被替代的人之间，能不能对上号，这才是最要命的问题。刘强东说的那道坎，本质上是效率跟人的冲突。企业要活下去就得压成本，技术成熟了就得用，这是商业的铁律。可企业背后站着几十万个家庭，每一个员工背后都有等着交房租、供孩子上学、给老人买药的日子。把人换成机器，账面上省下来的钱，落到一个个具体的人身上就是天塌了。有人建议对用机器人替代人工的企业征“机器人税”，韩国已经落地了相关政策，美国也有议员在推立法。逻辑很简单，AI这轮爆发的最大受益者是大企业和科技巨头，征税是把红利分出来兜底被替代的人。这个方向能不能落地是另一回事，但至少说明一件事，光靠企业自觉扛社会责任远远不够，需要制度层面的干预。京东承诺20年之后依然是中国拥有员工数最多的企业，这个承诺值得尊重。但一家企业的善意，扛不住整个行业系统性替代的冲击。当所有物流公司都在上机器人，京东不上就竞争不过，利润下滑股价下跌，最后连现有员工的饭碗都保不住。刘强东心里那道坎，是一道真实的坎。他看到了技术替代的必然性，也看到了人的代价，两边都放不下。可这道坎不是他一个人能迈过去的，也不是京东一家企业能解决的。技术浪潮不会等人，制度设计得跟上，社会保障得兜住，再培训体系得接得住。不然的话，企业越往前走，掉队的人越多，到最后没有人是赢家。
以前觉得人工智能是实验室里的高冷词汇，现在它真真切切成了我每天离不开的“万能搭子
以前觉得人工智能是实验室里的高冷词汇，现在它真真切切成了我每天离不开的“万能搭子”。写方案没思路，找AI列大纲；修图时路人太多，AI一键消除；甚至做旅游攻略，也是AI帮我安排得明明白白。它不再只是冷冰冰的问答机器，而是逐渐懂我脾气的搭档。但我有时也会焦虑：AI会替代我的工作吗？转念一想，就像当年电脑普及一样，AI不是来抢饭碗的，而是来帮我们“开挂”的。从“会聊天”到“能做事”，AI正在重塑我们每一个人的生活。如果没有AI，你现在的日常会有什么不同？欢迎评论区聊聊你的真实体验！
为什么世界AI的牌桌上只有中国和美国，没有印度？如果把全球人工智能竞争看成一
为什么世界AI的牌桌上只有中国和美国，没有印度？如果把全球人工智能竞争看成一张牌桌，到了2026年10月，最受关注的两大力量依然是中国和美国。真正拉开差距的，并不是谁家工程师多，而是谁能把科研、算力、数据、芯片、软件和产业市场连成一条完整链条。印度有人才，却还在补这套底座。印度今年2月举办人工智能影响力峰会后，一个变化很明显：开始把小模型和本土场景作为重要突破口。农业、多语言交互、基层服务，这些方向确实适合印度自身条件。但小模型能够解决“怎么用”，并不等于已经解决“怎么创造下一代核心技术”。这恰恰是印度当前最现实的差距。中国的优势，却越来越体现在AI真正进入现实之后。到2026年上半年，我国生成式人工智能用户规模已经超过7亿，普及率超过50%，规上制造业企业人工智能技术应用普及率超过三成。用户越多、场景越丰富，模型获得真实反馈的机会就越多，技术迭代也越容易形成正循环。算力同样如此。9月公布的信息显示，我国已经实现全国算力统筹监测，31个省份平台接入全国算力网。这件事表面看很“基础”，实际却关系到科研机构、中小企业和模型团队能不能更方便地获得算力。AI发展到今天，算力能否高效流动，本身就是竞争力。再看产业链，差别就更加清楚。9月我国发布“人工智能+软件”专项行动，到2030年力争实现关键软件全面智能化升级，同时推动智能体、智能编程等新业态发展。10月9日发布的相关意见又进一步提出全面实施“人工智能+”，把算力、算法、数据、基础理论和核心技术放在同一张发展路线图上。这说明中国AI发展的重点正在发生变化。过去大家容易盯着模型参数、榜单排名，现在越来越看重AI能不能进入汽车、机器人、工业软件、科研和制造现场。10月公布的信息显示，我国人工智能产业规模、企业数量和应用场景都在持续扩大，AI正在从单纯的互联网工具向实体经济生产力转变。印度的问题也因此更加明显。它并非缺少优秀程序员，也并非没有软件产业基础，而是传统IT服务模式与前沿AI研发所需要的能力结构并不完全相同。工信部9月就指出，单纯编码执行能力的重要性正在下降，需求理解、架构设计、系统集成、安全控制以及懂行业的复合能力越来越重要。美国则拥有另一套优势。2026年全球AI竞争中，美国企业仍在持续推出前沿模型，中国企业也在快速迭代，开源生态和产业应用成为新的竞争变量。由此可见，AI已经很难靠某一个企业单打独斗，真正重要的是国家能不能长期维持科研投入、产业协同和人才成长。印度并非没有机会。它已经开始增加AI基础设施投入，也在寻找低算力、本土语言和民生场景的路线。不过，从软件服务优势走向底层技术优势，中间还有很长一段路，需要解决高端人才培养、科研转化、算力供给和产业链协同等问题。在我看来，未来AI竞争真正比拼的，是谁能让聪明人持续产生新成果，又能让成果迅速进入工厂、市场和日常生活。模型只是台面上的牌，教育、科研、算力、产业链和超大规模应用场景才是牌桌下面真正支撑长期竞争的东西。中国接下来要看的，也正是这些决定未来的底层能力。
一个猜想。感觉最多三十年后，随着AI眼镜或者脑机接口的发展，手机这种东西应该是会消失的，而我们在这个
一个猜想。感觉最多三十年后，随着AI眼镜或者脑机接口的发展，手机这种东西应该是会消失的，而我们在这个时代拍的竖屏短视频肯定会在三十年后被那个时候的年轻人吐槽：这个画面比例好奇怪，一点都不好考古。
10月15日早上8点刚过，不少打工人点开DeepSeek，屏幕却弹出“服务器暂时不可用”。从网页端到
10月15日早上8点刚过，不少打工人点开DeepSeek，屏幕却弹出“服务器暂时不可用”。从网页端到App，再到开发者依赖的API，几乎全线熄火。故障从8:11开始，到13:04才恢复，整整近5小时，正好撞上国内上午办公高峰。DeepSeek崩了很快冲上热搜，有人调侃：“AI员工旷工半天，人类员工干瞪眼。”这并非孤例。今年以来，DeepSeek状态页已多次出现“服务不可用”“性能下降”等记录。模型火得太快、调用量猛涨，算力供需错位，让原本藏在后台的工程压力被推到台前。智能体时代，AI不再是玩具——代码分析、内容生成、数据流转都挂在API上，一旦停摆，企业业务链也会跟着“卡帧”。真正让舆论反转的，是当晚的补偿通知。DeepSeek没有发一张象征性代金券，而是按账号把10月8日至14日的API消耗金额，以赠金形式全额返还，自动到账，后续扣费优先走赠金账户。轻量用户退回几块钱，重度开发者晒出几百、上千元额度，“按实际花费赔”比“统一发券”更有体感。横向看，这事挺少见。传统云厂宕机多按SLA赔代金券、有上限、还要工单申请；海外部分大模型服务甚至合同里根本不写宕机补偿。DeepSeek这波相当于说：你过去一周在我这儿花多少，我就还你多少，不扯皮、不限额、不催过期。但钱能平账，信任不能只靠退款。官方在通知里承诺“全面梳理并剥离单点依赖”，却没公开具体故障根因。对企业用户来说，赔回一周账单，赔不回中断时丢掉的客户询盘、跑一半的智能体任务、重跑成本的工程师时间。所以这件事的意义不止“大模型公司终于学会赔钱”。它把一句话摆到行业面前：当AI变成水电，服务稳定性就是基础设施的及格线。下次用户要的不再是“崩了退我钱”，而是“最好别再崩”。
世界五大顶尖科技，中国站在了第一梯队！一、无人机：中国、美国二、人工智能：美国、中国、英国三、新能源
世界五大顶尖科技，中国站在了第一梯队！一、无人机：中国、美国二、人工智能：美国、中国、英国三、新能源汽车：中国、德国、美国四、量子计算：美国、中国、加拿大五、VR/AR：美国、中国、日本新能源汽车能跻身世界第一梯队，离不开国内车企对核心零部件的攻坚，动力电池就是这场技术比拼的主战场，理想汽车的自研探索很有代表性。理想电池，既要拿出技术，更要为用户兜底很多人评判车企电池自研，陷入了一个简单误区：觉得只有自建电芯工厂，才算真正自研。但评判自研能力的标尺，从来不是厂房，而是能不能定义产品、把控研发、稳定量产，并且敢于对电池安全、质量、全周期售后担起全部责任。近年来，理想汽车持续加码核心技术研发，从5C超充到9400余项品控标准，从近2000项技术专利到深度自研电池，让更多技术能力真正落到产品和用户体验上。从理想ONE的增程系统起步，理想就在一步步打磨核心自研技术。增程器、电驱、底盘，再到如今的电池系统，多条核心技术路线持续投入，并且全部实现量产上车。技术好不好，不能只停留在发布会的参数PPT，要经过海量用户长期使用，收集真实数据持续迭代优化，这才是自研真正的含金量。放到电池赛道也是同理。理想的模式，是由理想主导电池产品定义、BMS电池管理、PACK结构、热管理整套核心研发与全套极限测试验证；电芯制造交给具备成熟工艺的合作伙伴来完成。整套电池的设计标准、测试规范全部由理想制定，所有产品必须通过严苛的安全测试，满足理想9400余项品控要求，才能装车交付。最关键的一点：理想电池，理想负责。不管电芯由哪家伙伴代工，整车端电池的安全保障、质保服务、售后兜底主体都是理想汽车。车主遇到电池相关问题，不需要在整车厂和电池供应商之间来回推诿，直接由理想统一处理。理想给出8年16万公里电池健康度承诺，就是这份长期责任的直观体现。自研不是一场比拼厂房规模的噱头竞赛，而是对用户的一份长期承诺。技术方案再华丽，如果无法稳定量产、售后权责模糊，那一切都是空谈。新能源行业竞争越来越激烈，短期堆参数容易，但把自研技术落地量产、持续对用户负责，考验企业长久的定力。理想选择这条整零协同的自研路线，手握电池系统主导权，守住质量底线，承担全生命周期责任，把技术真正转化成用户用车的安心感。理想为何坚持深度自研电池
今天马斯克又给黄仁勋点赞了（图1）他怒赞老黄在创业初期，公司快要黄的时候，神
今天马斯克又给黄仁勋点赞了（图1）他怒赞老黄在创业初期，公司快要黄的时候，神奇地找到了方法（图2，是2026年初的一个访谈，老黄回忆90年代创业初期的故事）：老黄成立英伟达3年后（图3，老黄当时才30岁出头）第一款芯片NV1惨败，公司濒临倒闭当时所有同事都觉得公司要凉了只有老黄还在找办法高端的谋略，往往都是朴素无华他先是通过黄页给台积电的张忠谋打了好几次电话，没回复接着给张忠谋写信很长时间后，居然收到了张忠谋的亲自来电之后，一个科技巨头诞生了马斯克怒赞黄仁勋因为老马也经历了很多次起死回生的关头只有不放弃，咬牙坚持才迎来了这0.1%的成功机会正是超级乐观主义精神让老黄10年后，40多岁登上了《微型计算机》的封面背后还有一个不知道是谁的美女可谓开始风光无限了！（图4）
AI时代。deepseek崩了豆包人工智能和人工智障也仅差一个哄，deep
AI时代。deepseek崩了豆包人工智能和人工智障也仅差一个哄，deepseek崩了以后，我找豆包，豆包敷衍我，没办法，还得哄一哄豆包，果然哄完靠谱多了，还能跟我八卦一下😆😆😆😆
中国AI的突破，外媒都盯上了！美国带头的各国媒体不得不认：全球人工智能创新，中国
中国AI的突破，外媒都盯上了！美国带头的各国媒体不得不认：全球人工智能创新，中国已是关键力量。这话可不是场面客套，是实打实的数据砸出来的结论。中美顶尖AI模型的性能差距已经实际上消失，中国在论文发表量、引用频次、专利总产出、工业机器人安装量这些核心指标上，早就站稳了全球第一梯队。最打西方固有偏见脸的，是开源赛道的彻底逆袭。曾几何时，硅谷攥着闭源大模型当摇钱树，一口一个“中国AI只会模仿”，觉得中国永远只能跟在后面吃灰。结果短短几年，剧情直接反转。全球最大AI开源社区的公开数据摆在这里：中国研发的开源模型下载量已经占到全球总量的41%，累计下载量突破百亿次，全球性能顶尖的开源模型里，大半都贴着中国标签。2.8万亿参数的KimiK3一开源，直接拿下全球最大开源模型的名头；DeepSeekV4系列靠着“小参数、高性能、低成本”的路子，在全球开发者圈子里刮起一阵“中国旋风”，连科技行业头部企业的掌门人都公开称赞中国开源AI模型“非常优秀”。别以为这只是技术圈的自嗨。新加坡工程师拿中国开源模型微调一下，就能做出适配本地需求的政务大模型；美国创作者用中国的视频生成AI，两分钟就能产出一条专业级视觉短片；从东南亚的电商客服到中东的能源调度，从非洲的农业技术指导到拉美的中小企业自动化，中国AI正在把原本贵得离谱的智能技术，变成普通人、普通企业都用得起的普惠工具。AI竞赛的赢家从来不是跑分最高的那个，而是能把技术铺到千行百业的那个。中国走的恰恰就是这条路——不执着于搞个噱头十足的“超级模型”博眼球，而是把AI往工厂、农田、港口、医院里扎，往实实在在的生产生活里落。浙江的智慧农场里，AI管着浇水、施肥、病虫害监测全流程，生产效率较传统方式提升七成以上，农药化肥用量反而大幅下降；珠三角的智能制造车间里，工业机器人连着AI调度系统，24小时精准运转，精度和效率都比人工高出几个量级；沿海港口的AI调度系统把集装箱周转时间压了又压，整体物流效率直接迈上一个台阶。规模以上制造业企业AI技术普及率超过30%，智能经济核心产业规模突破万亿元，生成式人工智能用户规模突破6亿——这些数字背后，是AI真真切切在落地，不是实验室里中看不中用的花瓶。更狠的是那笔成本账。美国闭源大模型按Token收费，百万Token动辄几十上百美元，普通小企业根本用不起。中国大模型直接把价格打了下来：同等性能下的调用成本，只有美国模型的几十分之一，部分场景甚至低到百分之一。别说企业，就连个人开发者都能轻松用上顶尖大模型。轻量化版本更夸张，十几万人民币的硬件就能完成本地部署，数据敏感的企业不用再把核心信息传给海外厂商，自己机房就能跑起来。西方之前还嘴硬，说中国搞AI监管会压制创新，结果又被现实打了脸。中国一边出台生成式内容标识、算法治理、数据安全这些规则，一边产业发展速度一点没慢。2025年一年就推出35个具有全球影响力的大模型，专利产出、论文发表一路领跑。相关领域的国际专家都不得不承认，合理的AI治理和产业创新根本不冲突，反而能为长期发展托底。更重要的是，中国没把AI当成地缘政治的工具。美国忙着搞“小院高墙”，限制芯片出口，想把中国锁在AI产业门外。中国转头就推动成立世界人工智能合作组织，带着全球各国尤其是发展中国家一起玩。你缺技术，我给你开源模型；你缺经验，我给你落地方案。中国AI越来越有可能成为发展中国家的默认选择，已经成了西方智库的共识。说到底，西方今天不得不承认中国AI的地位，本质上是承认了一条他们早就忘了的逻辑：技术的生命力从来不是靠垄断和高价维持的，而是靠普及、靠实用、靠让更多人受益。美国走的是“精英AI”路线，把大模型圈起来收天价订阅费，守着算力壁垒吃垄断红利。中国走的是“普惠AI”路线，把技术做轻、做便宜、做进各行各业，让亿万人都能分享技术红利。当年西方觉得中国AI永远追不上，现在眼看着中国从追赶到并跑，再到在开源、应用这些赛道持续领跑，才不得不放下偏见，说出那句“中国是全球人工智能领域重要创新力量”。但这对中国来说，不过是正常发展的必然结果——真正的创新，从来都是越开放越强大，越普惠越有生命力。
想进电力系统应该怎么准备？有三个方向未来可以让你进入电力系统，分别包含技术和服务
想进电力系统应该怎么准备？有三个方向未来可以让你进入电力系统，分别包含技术和服务，最后一个跟人工智能相关，这个方向也是我认为未来大多数想进电力行业同学最好一个方向。首先，技术方面比较推荐这三个专业。第一个专业叫电气工程及其自动化，第二个专业叫智能电网信息工程，第三个专业叫电气工程与智能控制。这三个专业在未来电网这方面应用非常广泛。如果未来你非常坚定就要往电网这个方向发展，优先还是选择电气工程及其自动化，因为这个专业普遍应用性比较强，尤其对于一些老牌电厂或老牌企业来说，这个专业应用广度最大。除了这个专业，对院校要求也比较高，尤其是以下三档院校，如果是你进入电网最应该优先考虑。第一档是国内一些985、211或顶尖双一流院校，比如常说电力系统二龙四虎，大多数是985、211院校。华北电力大学和武汉大学是电力系统二龙，这两所大学学生每年进入电网人数最多。四虎分别是清华大学、浙江大学、华中科技大学、西安交大这4所学校，它们电力整体能力也非常强，但主要在电力系统前端，比如研究高压设备等。国内高压设备现在遥遥领先全球，这些院校在这方面提供帮助比较大。当然除了二龙四虎，像哈工大或其他985院校，在整个电力系统发展也非常好。这是第一档。第二档主要指电力部所属七所院校，分别是华北电力大学、三峡大学、长沙理工、南京工程、东北电力、上海电力、沈阳工程这几所院校。第三档是地头蛇院校，虽然不是211也不是985，但在当地认可度非常高。比如河南这边华北水利水电大学，还有郑州电力高等专科院校。这三档院校每年在电力系统招聘时会提前获得相关招聘信息。如果你想在技术层面进入电力系统工作，这三档院校非常值得选择。这是第一个方向，技术类。但这个方向在中低分数段时，对女生可能不太合适，尤其女生要爬电线杆或做电力维修，我们见得比较少。所以对于中低分数女孩，未来也想进入电网工作，第二个服务方向比较推荐。比如电力部门也需要人力资源，也需要财务，也需要销售。哪怕到县级单位电力公司或电力局，这些岗位也都有需求。对于这些岗位，院校没有强烈必须是哪一所，只要你通过电力系统网申、笔试、面试，就可以进入电力系统工作。只要是学这个专业，也可以进入电力系统。这对我们女生或学文科专业同学来说，是一个非常好出路。第三个方向，也就是电力未来最好方向，跟人工智能相结合。各位家长、各位同学，你们有没有听说过一个词叫token？这个词现在对整个人工智能时代非常重要。比如郑州这边最近建了一个国家级10万个人工智能卡重点项目，这种人工智能非常需要电力。未来大型电力公司一定会和人工智能相结合，或者与人工智能企业合作，把自己电力通过人工智能形式，也就是token，输出到海外，让更多用户直接使用。比如现在用DeepSeek，但随着电力消耗和人工智能硬件发展，慢慢用豆包、用DeepSeek都可能要收费，收费方式就是以token形式。比如一块钱能买多少token，相当于一块钱买了多少度电。据不完全统计，国内token在海外价格非常高。比如一度电可以产生1000个token，这一度电在国内费用大概几毛钱，最多一块钱，但如果这1000个token卖到海外，可能需要10块钱。所以对整个电力系统来说，这是一个产业级升级。未来想在这个方向有更好发展，建议学计算机或人工智能，也可以和电厂或发电相关单位合作，以人工智能形式把自己电卖出去，这样在电力方面也能有更好发展。所以电力系统是一个非常不错方向，它既是铁饭碗，未来如果能跟人工智能相结合，也是取得高收入很好方向。想要进电网同学，可以通过这三个方向进入电网系统。
美媒：英伟达CEO黄仁勋呼吁中美就"潜在危险"的人工智能展开对话。黄仁勋在伦
美媒：英伟达CEO黄仁勋呼吁中美就"潜在危险"的人工智能展开对话。黄仁勋在伦敦媒体简报会上表示，英伟达"绝对必须"与中国AI公司合作监控技术风险，双方应通过对话推进安全发展。他透露自己正与多位中国研究人员保持"对话"，并建议美国、英国都应加强此类沟通。近期OpenAI和Anthropic研究人员呼吁放缓AI开发并警告人类生存风险，而黄仁勋则成为反对加强监管的代表人物。
年轻人开始用AI整顿双11了本以为AI短剧都是粗糙流水线产物，直到刷到天猫这一
年轻人开始用AI整顿双11了本以为AI短剧都是粗糙流水线产物，直到刷到天猫这一部直接改观！甘望星化身茂天天颜值在线，各路网红达人跨界集结，看老祖宗闯荡赛博世界，今年双11有新乐子了天猫双11自制AI短剧
杨澜在《探寻人工智能2026》里访李开复，把企业AI转型那层好看的皮给扒了。李开
杨澜在《探寻人工智能2026》里访李开复，把企业AI转型那层好看的皮给扒了。李开复当场问一众创始人，你上百个AI智能体，改了财报哪项数据，全场没声。节目里还有非洲矿企接AI调度，新增营收是投入成本五到十倍；广西洪灾里单人带十台无人机回传灾情，这些才是真落地。可现实里好多公司CEO自己都不登ERP，中层怕被替又懒得学，AI就成了汇报材料里的亮点。咱打工人都看明白了，工具再聪明，不懂生意、不背指标、不担责，也只能是辅助。企业喊智能化喊得越响，往往越没敢动真流程。你说那些花几十万上的“智能中台”，到底是帮公司赚钱，还是帮老板发朋友圈？
互联网技术当硅谷开始用抽烟证明自己信人工智能，这不是段子，是拿肺下注的
互联网技术当硅谷开始用抽烟证明自己信人工智能，这不是段子，是拿肺下注的献祭。他们赌未来癌症会被攻克，所以今天的焦油不算成本。可物理世界从不赊账：代码会迭代，肺泡不会撤销。神还没开机，烟已经烧穿了肺。可以信未来，别拿身体做担保。
#互联网技术#当硅谷开始用抽烟证明自己信人工智能，这不是段子，是拿肺下注的献祭。他们赌未来癌症会被攻
#互联网技术#当硅谷开始用抽烟证明自己信人工智能，这不是段子，是拿肺下注的献祭。他们赌未来癌症会被攻克，所以今天的焦油不算成本。可物理世界从不赊账：代码会迭代，肺泡不会撤销。神还没开机，烟已经烧穿了肺。可以信未来，别拿身体做担保。互联网技术当硅谷开始用抽烟证明自己信人工智能，这不是段子，是拿肺下注的献祭。他们赌未来癌症会被攻克，所以今天的焦油不算成本。可物理世界从不赊账：代码会迭代，肺泡不会撤销。神还没开机，烟已经烧穿了肺。可以信未来，别拿身体做担保。
互联网顶流集体出演天猫AI短剧天猫双11自制AI短剧一口气刷完更新的剧集，久久
互联网顶流集体出演天猫AI短剧天猫双11自制AI短剧一口气刷完更新的剧集，久久没有缓过来！好多平时经常刷到的博主齐聚一堂，脑洞大开的剧情，已经果断加入追剧大队！
全国各地税务系统有大量招人的趋势，AI时代这种重复工种是最容易被“人工智能取代的
全国各地税务系统有大量招人的趋势，AI时代这种重复工种是最容易被“人工智能取代的”！（图1、2）为什么还要大量扩招？斯坦福大学发布的未来20种最容易被AI取代的工种，其中就有类似工种！不过，税务系统招人如果主要是到企业现场“倒查”，那确实需要很多人手！毕竟，10几20年前，财务不规范的现象比比皆是……只是这么查下去，有多少企业或商户能够……图片来自网络，侵删！
