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蘋果首次在中國關(guān)停直營店！

Wed, 30 Jul 2025 19:07:58 +0800

近日，蘋果中國官網(wǎng)顯示，位于大連百年城的Apple Store 店將于今年8月9日20:00停止?fàn)I業(yè)。

Apple 在大連的首家零售店在百年城開業(yè)

這一消息引發(fā)外界關(guān)注。事實(shí)上，蘋果直營店在國內(nèi)關(guān)閉極為罕見，據(jù)公開資料，僅發(fā)生兩起。其中，大連百年城店是國內(nèi)首家關(guān)停的蘋果直營店，該店于2015年10月24日開業(yè)，是大連首家、遼寧省第二家蘋果官方直營店；另一例被歸入“關(guān)閉”記錄的門店，實(shí)際屬于正常遷址升級。2020年7月15日，位于北京三里屯太古里6號樓的Apple Store停業(yè)，僅兩天后，其附近的三里屯蘋果新店便開業(yè)了。

對于本次大連百年城直營店關(guān)閉的原因，7月29日午間，記者聯(lián)系蘋果方面了解情況，公司在一份聲明中回應(yīng)稱：“鑒于大連百年城購物中心內(nèi)多家零售商的離開，我們決定于8月9日關(guān)閉那里的零售店。”

該店關(guān)閉之后，蘋果在大連將僅剩下恒隆廣場一家門店。

從聲明來看，蘋果此番決策似乎更多是出于外部商業(yè)環(huán)境的變動(dòng)。

另據(jù)一位知情人士透露：“大連百年城購物中心自2022年以來一直卷入訴訟，到今年2月，大股東已全面掌控租賃和運(yùn)營事務(wù)。購物中心內(nèi)幾家知名零售商，包括Coach、Kenzo、MCM、UGG等在租約到期時(shí)都關(guān)閉了他們的門店?！?lt;/p>

此外，本次大連蘋果相關(guān)直營店停業(yè)并未改變蘋果在中國整體的擴(kuò)張節(jié)奏。上周，蘋果宣布將于8月16日在深圳開設(shè)蘋果前海壹方城零售店，這將是深圳第三家蘋果直營店；今年1月，蘋果還在安徽省開設(shè)了首家零售店——合肥萬象城零售店。官網(wǎng)信息顯示，目前蘋果在中國擁有超過50家Apple Store零售店。

雖然門店數(shù)量越來越多，但從市場數(shù)據(jù)來看，近年來蘋果在國內(nèi)的銷量和份額出現(xiàn)下滑。

IDC近日發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，今年第二季度，中國智能手機(jī)市場出貨量為6896萬部，同比下降4.0%。具體到廠商排名方面，華為重返國內(nèi)智能手機(jī)市場第一，出貨量為1250萬部；vivo、OPPO和小米分別位列第二至第四名，市場份額分別為17.3%、15.5%和15.1%；蘋果以13.9%的市場份額位居第五名。

IDC在報(bào)告中稱，蘋果通過降價(jià)行為明顯引發(fā)市場熱情?！俺磕瓿Ｒ?guī)的在‘618’電商促銷季之前開始大幅降價(jià)促銷，今年iPhone 16 Pro 128GB版本相比去年多降價(jià)100元進(jìn)而還可以參加‘國補(bǔ)’。二季度，蘋果出貨量高于預(yù)期。”

從蘋果發(fā)布的業(yè)績報(bào)告中也可以窺見其在中國市場的下滑。今年5月初，蘋果發(fā)布的業(yè)績報(bào)告顯示，公司2025財(cái)年（截至今年3月底）第二季度實(shí)現(xiàn)營收954億美元，同比增長5.1%；凈利潤為247.8億美元，同比增長4.8%。其中，來自大中華區(qū)的收入為160億美元，同比下跌2%。

20位 AI 領(lǐng)導(dǎo)者的年度洞察｜WAIC2025

Wed, 30 Jul 2025 19:00:38 +0800

機(jī)器人開始成為今年世界人工智能大會(huì)（WAIC2025）的主角，這是WAIC自2018年首次舉辦以來的第一次。

無論在WAIC現(xiàn)場哪里，機(jī)器人都是明星。

包括智元、宇樹科技、銀河通用、靈初等在內(nèi)的幾乎所有人形機(jī)器人公司都有在上海世博展覽館設(shè)立展臺(tái)，展示它們的機(jī)器人在過去一年中取得的進(jìn)展。與一年前比，這些機(jī)器人的本體，即身體硬件變化并不大，形態(tài)依然以雙足人形、輪式人形為主，但軟件部分開始出現(xiàn)范式變化——讓機(jī)器人可以從遙控進(jìn)化到自主行走。

包括智元、騰訊、商湯、生數(shù)科技等在內(nèi)的公司，都推出了應(yīng)用于指導(dǎo)機(jī)器人行動(dòng)的感知行動(dòng)模型，或用于預(yù)測下一步環(huán)境狀態(tài)的世界模型，這些模型都意在解決機(jī)器人與環(huán)境的交互問題，幫助機(jī)器人決定如何在真實(shí)物理世界中行走和執(zhí)行動(dòng)作。其中騰訊的加入可能是今年機(jī)器人領(lǐng)域的最大變量，它已在該領(lǐng)域投入7年，比現(xiàn)有多數(shù)人形機(jī)器人公司都久。

相較而言，大模型公司則低調(diào)很多。百川智能和零一萬物都沒有參加這次大會(huì)；MiniMax和智譜除了設(shè)展臺(tái)，沒有新品發(fā)布或產(chǎn)品進(jìn)度更新；月之暗面則與另一家公司共用展位——只占據(jù)了整個(gè)展臺(tái)的一個(gè)側(cè)面；只有階躍星辰在展會(huì)期間推出了新一代多模態(tài)模型Step 3。

月之暗面的展臺(tái)格外簡樸

參與WAIC2025的模型類公司中，有一半公司在展示其模型對構(gòu)建agent類產(chǎn)品的支持能力，阿里巴巴、騰訊、百度、亞馬遜都給出了它們的agent開發(fā)平臺(tái)，以及可以幫助普通用戶低代碼地開發(fā)一個(gè)應(yīng)用程序的AI Coding工具。另一半，就是在為機(jī)器人提供具身智能模型。

大模型公司的低調(diào)與這個(gè)領(lǐng)域的節(jié)奏有關(guān)——它們基本都在今年上半年交出了追趕DeepSeek的成果。就在WAIC2025舉辦前一個(gè)月，國內(nèi)估值最高的兩家大模型公司MiniMax和月之暗面都剛剛才發(fā)布其類DeepSeek的模型。其中MiniMax一步到位發(fā)布了類DeepSeek R1的推理模型M1，月之暗面則發(fā)布了類DeepSeek R1前身——DeepSeek V3——的模型K2。在DeepSeek的模型矩陣中，V3是個(gè)普通的預(yù)訓(xùn)練模型，而R1是基于V3進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)后得到的有推理能力的模型。月之暗面內(nèi)部人士稱，月之暗面將在接下來的某個(gè)時(shí)間推出類R1的推理模型。

「中國前三的大學(xué)有五個(gè)」的故事又上演了

MiniMax和月之暗面目前正在爭奪開源模型社區(qū)的第一名。兩家公司分別聲稱，它們在開源社區(qū)取得了優(yōu)異成績，接近或超越DeepSeek。其中，MiniMax稱其M1模型目前在Artificial Analysis榜單的開源模型中排名第二，僅次于DeepSeek R1。而月之暗面稱，其K2模型的綜合表現(xiàn)在另一個(gè)名為LMArena的榜單中已經(jīng)超過DeepSeek R1，成為開源模型的首位。

目前階段，大模型領(lǐng)域最具代表性的兩家公司的精力都在爭奪P（Professional）端專業(yè)開發(fā)者的注意力，而非C端。這可以解釋大模型公司為什么在WAIC2025上沒那么高調(diào)，簡單說，大模型競賽沒有熄火，只是戰(zhàn)場轉(zhuǎn)移了。

以下是WAIC2025期間值得一聽的行業(yè)洞察：

01 具身智能

星動(dòng)紀(jì)元?jiǎng)?chuàng)始人兼CEO陳建宇：

人形機(jī)器人真正做到大規(guī)模、高產(chǎn)值的商業(yè)化，差不多在今明兩年。規(guī)模化生產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)線是萬臺(tái)，這不是指整個(gè)行業(yè)，是指我們一家，（達(dá)到）這個(gè)數(shù)量級基本上就是頭部的工業(yè)機(jī)器人公司。

宇樹推出了3.99萬元的人形機(jī)器人，這是因?yàn)樗嫦蛉瓝簟⑽膴实扔脩粽业搅松虡I(yè)化場景，它的降價(jià)不會(huì)對整個(gè)行業(yè)普遍產(chǎn)生壓力。星動(dòng)紀(jì)元正往工業(yè)方向探索，我們跟宇樹做的不算同一類事情，我們是全尺寸，更大，性能更強(qiáng)，有雙手雙腳，需要它真的干活，能夠做靈巧的操作。

智元機(jī)器人合伙人、具身業(yè)務(wù)部總裁姚卯青：

過去一年，我們在實(shí)踐中得到了很多苦澀的教訓(xùn)：

第一點(diǎn)，機(jī)器人還是要回歸到執(zhí)行器本身，高頻跟隨、高精度跟隨以及低延遲的執(zhí)行器至關(guān)重要。我們還需要高精度高分辨率的力控，實(shí)現(xiàn)工業(yè)場景里的作業(yè)。

第二點(diǎn)，傳感器不僅需要在多維度信息上有效融合，在標(biāo)定、時(shí)間同步以及多機(jī)之間的一致性也非常關(guān)鍵。

第三點(diǎn)，本體的構(gòu)型很重要。算法與模型再強(qiáng)，也無法替代一個(gè)高自由度靈活本體帶來的優(yōu)勢，我們希望本體將越來越逼近人類的構(gòu)型，同時(shí)提供更靈活的自由度。最后，機(jī)器人本體中傳感器、軟件鏈路上的各種誤差會(huì)層層疊加、不斷放大，最終變成算法難以承受的痛點(diǎn)。

這正是我們在邁向大規(guī)模應(yīng)用的過程中，必須直面的核心挑戰(zhàn)之一，也是我們?yōu)槭裁匆獔?zhí)著追求量產(chǎn)一致性的根本原因。

前騰訊混元大模型技術(shù)負(fù)責(zé)人、Video Rebirth CEO劉威：

世界模型需具備模擬、預(yù)測和探索三大核心能力。世界模型和多模態(tài)模型的區(qū)別在于：

第一，多模態(tài)模型擅長理解和生成內(nèi)容，但缺乏對環(huán)境的整體建模與預(yù)測能力，屬于感知智能，世界模型則追求對環(huán)境更深的因果認(rèn)知與推演；

第二，多模態(tài)模型的交互是被動(dòng)響應(yīng)，需要由用戶觸發(fā)，世界模型可在內(nèi)部生成交互式環(huán)境，主動(dòng)預(yù)測變化；

第三，多模態(tài)模型為一問一答的單步輸出交互，世界模型則支持長序列的行動(dòng)規(guī)劃。

亞馬遜應(yīng)用科學(xué)、前沿人工智能與機(jī)器人部門負(fù)責(zé)人陳曦：

得益于最近一輪AI 與機(jī)器人熱潮，愿意在機(jī)器人硬件上投入資源的公司變多了，我們有了更多可用的實(shí)體機(jī)器人平臺(tái)，可以在上面運(yùn)行模型、采集數(shù)據(jù)。但歸根結(jié)底，沒有什么比讓機(jī)器人在真實(shí)環(huán)境中自主運(yùn)行、親自采集的數(shù)據(jù)更有價(jià)值。

Physical Intelligence（Pl）聯(lián)合創(chuàng)始人、UCBerkeley副教授Sergey Levine：

未來我們可以將強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)融入到VLA模型中，以提升魯棒性與性能。VLA模型擁有廣泛的泛化能力，而基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的專家系統(tǒng)能在特定任務(wù)上達(dá)到極高的熟練度。通過將高效的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法生成的數(shù)據(jù)「蒸餾」進(jìn)通用模型，我們有希望推出更可靠、性能更強(qiáng)的機(jī)器人系統(tǒng)。這類研究仍處于早期階段，但我認(rèn)為它非常有前景。

Intrinsic（Alphabet）科學(xué)與Al事務(wù)負(fù)責(zé)人Stefan Schaal：

機(jī)器人發(fā)展的關(guān)鍵在于路徑選擇：是追求快速落地的專用機(jī)器人，還是深耕通用型機(jī)器人的長遠(yuǎn)目標(biāo)？

現(xiàn)在，在工業(yè)領(lǐng)域?qū)Ｗ⒂谔囟ㄈ蝿?wù)，會(huì)越來越頻繁地應(yīng)對所謂高混合、低產(chǎn)量（High Mix, Low Volume Production）的生產(chǎn)挑戰(zhàn)，頻繁的變化要求模型快速適應(yīng)，在半個(gè)小時(shí)內(nèi)重新訓(xùn)練模型勉強(qiáng)可以接受，但如果需要數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天，就難以忍受。短期內(nèi)的泛化與基礎(chǔ)模型構(gòu)建至關(guān)重要，關(guān)鍵在于權(quán)衡要走哪條路。我認(rèn)為所有方法都合理，多元并行的路徑探索要優(yōu)于單一模式。

藍(lán)馳創(chuàng)投合伙人曹?。?lt;/strong>

我們走訪海外機(jī)器人團(tuán)隊(duì)的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)他們的產(chǎn)品迭代速度比國內(nèi)的平均速度慢50%左右。中國跑出來的具身智能團(tuán)隊(duì)很有可能是全球最好的企業(yè)。

美團(tuán)龍珠合伙人王新宇：

中國具身智能領(lǐng)域不是泡沫太大了，反而是泡沫太小了，我們投的錢太少了。中國有硬件優(yōu)勢，有望引領(lǐng)這個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，我們應(yīng)當(dāng)投入更多的錢。

光源資本創(chuàng)始人、CEO鄭烜樂：

未來一年左右的時(shí)間，整個(gè)具身智能行業(yè)都要回答一個(gè)問題：形成單位泛化能力所需要的成本，是不是符合規(guī)模經(jīng)濟(jì)的特征？你多長時(shí)間可以完成產(chǎn)業(yè)端落地？

02 Agent

Flowith市場負(fù)責(zé)人拐子：

首先我認(rèn)為一個(gè)合格的Agent要在技術(shù)定義上滿足四個(gè)要素：主動(dòng)思考、規(guī)劃路徑、調(diào)用工具、長期記憶——用戶可以通過這幾點(diǎn)判斷一個(gè)所謂的「Agent」是否符合標(biāo)準(zhǔn)。通用Agent在這個(gè)基礎(chǔ)上更進(jìn)一步，能處理各種事情，甚至要能感知自然環(huán)境、和物理世界交互。

Flowith最終想做的是一個(gè)AI時(shí)代的終極創(chuàng)作工具，Agent、畫布、知識(shí)庫，其實(shí)都是我們產(chǎn)品當(dāng)中的一環(huán)。單就Agent而言，我們想做的是創(chuàng)作領(lǐng)域的Agent，并非通用Agent。通用Agent要有和物理世界交互的能力，比如你讓它給你點(diǎn)外賣，它不僅要幫你下單，還要送到你面前來，在理想情況下，就像《鋼鐵俠》里的賈維斯一樣。而我們所定義的「創(chuàng)作」領(lǐng)域，既包括用AI撰寫研報(bào)、制作PPT、制作網(wǎng)頁、拍攝短片等專業(yè)場景，也包括發(fā)朋友圈和小紅書、日常聊天等生活化的文字表達(dá)，還涉及跨模態(tài)創(chuàng)作。用戶可以在移動(dòng)端、Web端、PC端完成這些事情。

騰訊云副總裁、騰訊云智能及騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人吳運(yùn)聲：

to B和to C的智能體開發(fā)平臺(tái)差異很大。to B在于它有非常多嚴(yán)肅的場景，我們需要用非常多的手段保證嚴(yán)肅問答的準(zhǔn)確率以及引用的正確性；to C的特點(diǎn)是要讓用戶使用起來很方便，即便能力差一點(diǎn)。

關(guān)于Agent的記憶機(jī)制，如果僅機(jī)械存儲(chǔ)用戶過往（如一周或一個(gè)月）的全部聊天記錄，并在后續(xù)交互中全盤調(diào)用，會(huì)因大量一次性、臨時(shí)或無關(guān)信息的干擾而影響效果。因此，如何從長期記錄中提煉出對后續(xù)問答真正有價(jià)值的內(nèi)容，是當(dāng)前短期與長期記憶研究中需要不斷攻克的關(guān)鍵方向。

Lovart CTO陳志博：

生成式AI會(huì)大幅擴(kuò)展個(gè)人能力邊界，形成「超級個(gè)體」, 讓普通人無需設(shè)計(jì)、編程等專業(yè)背景，也能完成高質(zhì)量創(chuàng)作。

阿里巴巴國際數(shù)字商業(yè)集團(tuán)AI業(yè)務(wù)副總裁駱衛(wèi)華：

面向生產(chǎn)環(huán)境的Al Agent對輸出質(zhì)量有很高要求，通用Agent幾乎無法滿足。垂直場景對特定關(guān)鍵數(shù)據(jù)識(shí)別和分析精度的要求遠(yuǎn)超頭部模型直出結(jié)果。除模型能力，Agent的可用性對工程框架、底層Al Infra的要求也很高。

03 大模型

生數(shù)科技CEO駱怡航：

視頻生成需要保持生成效果的一致性，這一訴求與應(yīng)用場景深度相關(guān)。對大眾而言，用手機(jī)拍攝的視頻多為日常記錄或自娛自樂，對畫面連貫性、主體穩(wěn)定性的要求較低。但在廣告、動(dòng)漫、影視等商業(yè)與專業(yè)創(chuàng)作中，一致性是不可妥協(xié)的基礎(chǔ)——人物形象、核心道具、場景等參考要素必須在全片所有鏡頭、所有時(shí)長里保持連貫，甚至每一幀的細(xì)節(jié)都需符合設(shè)定邏輯。一致性是實(shí)現(xiàn)視頻生成商用的前提，若無法滿足，相關(guān)技術(shù)便難以在產(chǎn)業(yè)級場景中落地。

視頻生成的爆點(diǎn)不會(huì)突然出現(xiàn)。在廣告和動(dòng)漫行業(yè)，AI視頻的滲透率在逐步提高，2到3年后可以實(shí)現(xiàn)全流程AI化；影視行業(yè)到明年可能有30%至50%的AI滲透率。長期來看，在5到10年后，所有內(nèi)容和文化相關(guān)產(chǎn)業(yè)可能會(huì)完全實(shí)現(xiàn)「生成式AI化」，到那時(shí)，AI將成為創(chuàng)作的常規(guī)工具，「內(nèi)容是否由AI生成」不再是關(guān)注的焦點(diǎn)。

可靈AI產(chǎn)品及運(yùn)營負(fù)責(zé)人李楊：

當(dāng)前視頻模型還正處于快速迭代階段，3個(gè)月或半年后，模型性能和當(dāng)下相比會(huì)有明顯差異。AI工具產(chǎn)品需要在模型能力和用戶需求之間找到平衡，既要不斷探索模型能力的邊界，也要滿足用戶的實(shí)際需求。

04 AI產(chǎn)業(yè)

光源資本創(chuàng)始人、CEO鄭烜樂：

創(chuàng)業(yè)公司最大的機(jī)會(huì)是在模型的水面上。如果你是礁石，可能會(huì)被淹沒，但是如果是船，模型能力上漲，你也會(huì)上漲。怎么變成船？我認(rèn)為有很多的方法，有專業(yè)數(shù)據(jù)的循環(huán)、對場景的理解（指對工作流的拆解）、獨(dú)特的交付方式等等。在大廠的射程外也是非常重要的。

2025年上半年，中國的AI投資熱度在大幅度提升，融資額同比增加45.3%，投資事件數(shù)同比增加59.9%，財(cái)務(wù)投資人占比58.6%，又回到了主流。大家開年以后都在跑，很多項(xiàng)目都在搶，很多人開始要抬估值了，跟去年完全不一樣?，F(xiàn)在這個(gè)市場給我們的感覺是非常像移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)09到14年的時(shí)候。

九合創(chuàng)投創(chuàng)始人王嘯：

在中國做AI應(yīng)用要有閉環(huán)的數(shù)據(jù)，這樣才能產(chǎn)生獨(dú)立應(yīng)用的機(jī)會(huì)。在一些相對垂直但又不太垂直的行業(yè)，形成大量自有數(shù)據(jù)，而且這個(gè)數(shù)據(jù)隨著用戶的增長對基模能力的提升是顯著的，就能建立壁壘，也不會(huì)被基模公司吃掉。編程的數(shù)據(jù)太公開了，你能做，別人也能做，大模型公司做的更有優(yōu)勢。

云啟資本合伙人陳昱：

目前國內(nèi)比較確定的機(jī)會(huì)還是在視頻領(lǐng)域。還有就是上一代SaaS的重新洗牌——在中國大模型的加持下用AI全部重新做一次，更便宜、更智能、效率更高。

通用型的AI應(yīng)用特別火熱，問題在于最后基模公司肯定會(huì)自己下場做，而且它們有巨大優(yōu)勢，因?yàn)橐坏┥狭浚偟膖oken成本會(huì)非常可怕。我聽說Cursor的毛利是負(fù)的，別看它現(xiàn)在這么厲害，到后面也會(huì)面臨盈利的挑戰(zhàn)。

美團(tuán)龍珠合伙人王新宇：

AI應(yīng)用的口子，我個(gè)人體感首先是太難了，比具身要難。這個(gè)行業(yè)難投，我們希望創(chuàng)始人懂技術(shù)，此外也要懂產(chǎn)品、懂年輕人，或者懂新的地域（現(xiàn)在更多是面向海外市場做AI應(yīng)用）。

君聯(lián)資本聯(lián)席首席投資官葛新宇：

我們要換一個(gè)思維來看，AI發(fā)展中的一些「臟活苦活」不是大廠和基模公司會(huì)下場做的，比如數(shù)據(jù)標(biāo)注，適合一些沒有太多產(chǎn)業(yè)背景、大額資金投入的創(chuàng)業(yè)者。如果還能結(jié)合具體的細(xì)分場景，再跟上技術(shù)發(fā)展的節(jié)奏，是更好的。

藍(lán)馳創(chuàng)投合伙人曹巍：

國內(nèi)做大B生意，核心成功要素的構(gòu)成是非常復(fù)合的，不是一個(gè)純產(chǎn)品、純技術(shù)驅(qū)動(dòng)的生意；反而一些非常工具類導(dǎo)向的小B生意更好做，這也是國內(nèi)最市場化的生意。我們也嘗試著做了一些AI應(yīng)用方面的投資，應(yīng)該講做國內(nèi)市場的都活得很苦，賣掉的基本也是成本價(jià)賣掉的。我們也有一些賣掉的公司，創(chuàng)始人去了某大廠做戰(zhàn)略規(guī)劃。此外我還認(rèn)為，當(dāng)下模型側(cè)還有很多能力沒有被挖掘出來，模型還要再迭代一波。

藍(lán)色光標(biāo)CEO潘飛：

目前，營銷行業(yè)正在從工具效率革命走向生產(chǎn)模式革命。最終，可批量化的內(nèi)容將實(shí)現(xiàn)AI全自動(dòng)生產(chǎn)，而有人性洞見的內(nèi)容會(huì)更有稀缺價(jià)值。AI發(fā)展當(dāng)前的進(jìn)度僅加載10%到15%，未來將誕生AI時(shí)代原生的營銷公司。

無問芯穹發(fā)起人汪玉：

AI基礎(chǔ)設(shè)施的能效評價(jià)指標(biāo)已隨技術(shù)演進(jìn)發(fā)生變化：在AI 1.0時(shí)代，核心指標(biāo)是「算力」（TOPS），通過垂類數(shù)據(jù)訓(xùn)練垂類模型，即可支撐簡單任務(wù)；而進(jìn)入AI 2.0時(shí)代，「token」成為核心生產(chǎn)要素。目前，端側(cè)應(yīng)用的算力需求與現(xiàn)有能力之間仍存在10倍左右的差距，云端的算力使用效率也有進(jìn)一步提升的空間。

打敗臺(tái)積電，三星憑什么拿下1183億代工訂單？

Wed, 30 Jul 2025 18:26:55 +0800

近日，三星電子宣布拿下165億美元（約合1183億人民幣）的晶圓代工大單，特斯拉CEO馬斯克隨后在X平臺(tái)發(fā)文確認(rèn)，三星德州工廠將負(fù)責(zé)生產(chǎn)特斯拉下一代AI6芯片。馬斯克還表示將親自參與生產(chǎn)環(huán)節(jié)，以確保項(xiàng)目順利進(jìn)行。
根據(jù)公開信息，這份合同將持續(xù)到2033年底，規(guī)模相當(dāng)于三星2024年總營收的7.6%。馬斯克強(qiáng)調(diào)：“165億美元只是保底金額，實(shí)際產(chǎn)出可能會(huì)高出數(shù)倍”，這是三星晶圓代工史上最大的一筆訂單。
特斯拉目前的車型采用的是AI3芯片，AI4芯片正在由三星生產(chǎn)，AI5芯片剛完成設(shè)計(jì)，由臺(tái)積電在美國亞利桑那州生產(chǎn)，AI6芯片又采用三星。
不少人好奇，為何特斯拉選擇三星而不是臺(tái)積電？
據(jù)市場研究機(jī)構(gòu) Trendforce 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至今年第一季度，臺(tái)積電全球晶圓代工市占率高達(dá)76.6%，三星僅7.7%。
韓媒分析稱，臺(tái)積電2nm產(chǎn)能緊張無法接單，是特斯拉選擇三星的主要原因。
蘋果知名分析師陸行之指出了五個(gè)更深層的原因。
第一，價(jià)格因素。臺(tái)積電2nm晶圓每片高達(dá)3萬美元，開發(fā)一塊2nm芯片成本超過7億美元，而三星由于良率較低，價(jià)格更低。
第二，生產(chǎn)控制，馬斯克表示，三星德州廠離Tesla 工廠很近，還要隨時(shí)進(jìn)廠幫三星改善生產(chǎn)線，這點(diǎn)臺(tái)積電應(yīng)該不能答應(yīng)馬斯克到臺(tái)積電Fabs 到處走。如果馬斯克想把電動(dòng)車/機(jī)器人制造的能力延伸到更上游的半導(dǎo)體制造，那么三星就是最好的選擇。
第三，沒有利益沖突，不同于蘋果跟三星的關(guān)系，蘋果當(dāng)初離開三星除了技術(shù)跟臺(tái)積電的差異外，三星也做Smart 手機(jī)跟蘋果競爭。到目前為止，三星還沒有正式踏入電動(dòng)車及機(jī)器人制造，三星還可優(yōu)先提供DRAM, NAND，電池產(chǎn)品給Tesla，所以臺(tái)積電不跟客戶競爭的優(yōu)勢，短期不存在。
第四，風(fēng)險(xiǎn)分散，如果以后Tesla Robotaxi 服務(wù)and Optimus 3 真的大賣，特斯拉找兩個(gè)代工廠來分散風(fēng)險(xiǎn)做不同世代AI芯片，也算合理。
第五，合作價(jià)值差異，目前 Tesla 一年賣不到2百萬電動(dòng)車，AI4 全部不到4百萬顆，對臺(tái)積電而言，特斯拉車用芯片不算什么，影響不大。但三星則不同，是會(huì)鋪紅地毯歡迎光臨。
雖然AI5 到2026年年底才能量產(chǎn)，AI6 需要多年之后才能生產(chǎn)，短期內(nèi)無法扭轉(zhuǎn)三星在代工領(lǐng)域的落后局面，但這筆訂單能有效緩解三星業(yè)務(wù)的虧損。據(jù)分析，今年上半年三星代工虧損超過5萬億韓元（約257.8 億元人民幣）。
從市場結(jié)構(gòu)看，臺(tái)積電前五大客戶中，蘋果訂單225億美元，占營收22%；英偉達(dá)140億美元，占13%。而特斯拉給三星的這份AI6的訂單在臺(tái)積電占比也達(dá)18.3%，預(yù)計(jì)將推動(dòng)三星代工營收每年增長約10%，并可能吸引更多無晶圓廠客戶尋求合作。

智能駕駛最大的障礙，不是懂車帝

Tue, 29 Jul 2025 20:04:43 +0800

一個(gè)汽車媒體平臺(tái)的測評，在網(wǎng)上引發(fā)了熱議。
7 月 23 日，懂車帝與央視新聞聯(lián)合開展的智駕碰撞測試公布結(jié)果?？荚嚱Y(jié)果一公布，很多人都驚呆了。
在過去幾年里，我們聽到的宣傳大多是「XX 品牌，遙遙領(lǐng)先」、「智能駕駛超越特斯拉」。在很多人的印象里，國產(chǎn)品牌，已經(jīng)是智能汽車賽道當(dāng)之無愧的「優(yōu)等生」。
然而，最終的「榜單」卻顯示，特斯拉在高速和城區(qū)兩個(gè)測試場景中，都拿下了最好的成績。
懂車帝的視頻和結(jié)果一出，汽車圈立刻「炸了鍋」。很多專家和車評人開始討論：這次考試公平嗎？就在大家爭論不休的時(shí)候，馬斯克的轉(zhuǎn)發(fā)又添了一把火，直接把它送上了熱搜，變成了全民關(guān)注的話題。
懂車帝的這場測試到底測了什么？我們應(yīng)該如何看待這場「大考」？
01 無車幸免
先簡單介紹一下這次懂車帝測試的基本情況。
這次測試的陣容相當(dāng)龐大，懂車帝找來了 36 款市面上主流的智能汽車，比如大家熟知的問界（華為鴻蒙智行）、理想、小鵬、蔚來，當(dāng)然也包括了智能駕駛領(lǐng)域的「老牌勁旅」——特斯拉。
考試題目也很有講究，一共設(shè)置了 15 個(gè)模擬科目。這些科目都非?！附拥貧狻梗瑳_著我們?nèi)粘ｉ_車最頭疼的痛點(diǎn)去：比如夜晚在修路的路段，你的車能自己繞過去嗎？小區(qū)里突然跑出來一個(gè)「鬼探頭」的小朋友，它能剎住嗎？高架上總有不打燈就強(qiáng)行「加塞」的車，它能及時(shí)反應(yīng)避免追尾嗎？
懂車帝高速測試場景 | 圖片來源：懂車帝
那么，這些「高材生」們考得怎么樣呢？說實(shí)話，成績并不理想。在高速場景，36 款車?yán)塾?jì)測試了 183 次，最終的整體通過率只有 24%。這意味著，在相對簡單的高速公路上，四個(gè)危險(xiǎn)場景里，就有三個(gè)是系統(tǒng)無法處理的。
城市道路場景的情況稍好，26 款車測試了 233 次，通過率約為 44.2%。但即便如此，也依然有超過一半的情況，需要駕駛員親自接管。
對于這次測試，它最重要的意義不是 Diss 汽車廠商，而是傳播和科普「輔助駕駛 ≠ 自動(dòng)駕駛」這個(gè)核心理念。目前市面上所有的輔助駕駛，無論宣傳得多么天花亂墜，本質(zhì)上都只是「輔助」。它們是你的幫手，但絕不是可以完全托付生命的「司機(jī)」。
在過去幾年，資本和市場把「智能駕駛」這個(gè)概念捧得非常高。我們總能聽到各種響亮的宣傳口號，「遙遙領(lǐng)先」、「全國都能開」、「通勤零接管」……這些話術(shù)極大地拔高了大家的期待，甚至讓很多人產(chǎn)生了一種錯(cuò)覺——無人駕駛的時(shí)代是不是已經(jīng)來了？我開車是不是可以徹底解放手腳了？
然而，懂車帝這次用冰冷的數(shù)據(jù)，告訴了我們一個(gè)略顯殘酷的真相：所有在座的各位，目前都做不到。
其實(shí)，輔助駕駛的發(fā)展，背后都是血和淚的教訓(xùn)。極客公園創(chuàng)始人&總裁張鵬分享過一個(gè)故事，早在 2014 年，沃爾沃在國內(nèi)開展了輔助駕駛的體驗(yàn)，這也是國內(nèi)最早開始的智能駕駛的測試。他當(dāng)時(shí)組織了自己的一批小伙伴，包括當(dāng)時(shí)還未像今天這樣廣為人知的美團(tuán)創(chuàng)始人王興、字節(jié)跳動(dòng)創(chuàng)始人張一鳴，都曾簽下過一份類似「生死狀」的協(xié)議，承諾風(fēng)險(xiǎn)自擔(dān)。
而來自大洋彼岸的數(shù)據(jù)則更為觸目驚心。據(jù)《華盛頓郵報(bào)》對美國官方數(shù)據(jù)的分析，從 2019 年到 2023 年 6 月，特斯拉汽車在開啟其 Autopilot（自動(dòng)輔助駕駛）功能時(shí)，共發(fā)生了 736 起交通事故，其中至少導(dǎo)致 17 人死亡。
當(dāng)下，輔助駕駛進(jìn)入十倍速的發(fā)展階段，自動(dòng)駕駛似乎已經(jīng)不是遙遠(yuǎn)的未來。但在通過未來的道路上，依然需要付出巨大的努力。在這之前，輔助駕駛只是你的助手，最終的決策者和負(fù)責(zé)人，永遠(yuǎn)是你自己。
02 重新理解智駕
在懂車帝的測試結(jié)果公布之后，隨之而來的就是爭議。
這已經(jīng)不是第一次了，無論是之前的冬季極寒測試，還是安全碰撞測試，懂車帝的每一次「大考」似乎都會(huì)成為話題中心。那么，這次大家到底在爭論什么呢？
討論最多的是，這場「考試」真的公平嗎？考題能代表全部嗎？雖然測試設(shè)置的 15 個(gè)場景都非常刁鉆，但現(xiàn)實(shí)中我們開車可能遇到的風(fēng)險(xiǎn)組合有成千上萬種。用這 15 道題來評判一個(gè)系統(tǒng)的優(yōu)劣，就像用幾道奧數(shù)題來決定一個(gè)學(xué)生的整體水平，可能并不完全公平。每個(gè)汽車品牌在設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)，能力的側(cè)重點(diǎn)也可能不同。
懂車帝在一條臨時(shí)封閉的 15 公里高速上，復(fù)刻了 9 個(gè)真實(shí)的事故場景 | 圖片來源：懂車帝
同時(shí)，不同「考生」的「試卷」難度一樣嗎？這一點(diǎn)是爭議最大的。如果你仔細(xì)看測試視頻就會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)問題：不同車輛在測試中面臨的具體危險(xiǎn)程度，差別很大。比如在「消失的前車」場景中，每輛車的測試距離不太一樣，這是否直接導(dǎo)致了不同的結(jié)果呢？
另一個(gè)引發(fā)爭議的是排名。簡單的排行榜，雖然一眼就能看懂，傳播也快，但它很容易把一個(gè)嚴(yán)肅的安全話題，變成品牌粉絲之間的「口水戰(zhàn)」。
有趣的是，幾乎沒有一家車企，哪怕是排名靠前的，去主動(dòng)「認(rèn)領(lǐng)」這個(gè)成績。特斯拉副總裁陶琳在微博發(fā)文回應(yīng)表示，我們不關(guān)注排名，因?yàn)槿魏螠y試、排名都是相對的、短暫的，但對安全的要求卻沒有上限。
其實(shí)，在這次測試中，懂車帝其實(shí)已經(jīng)做了一些優(yōu)化，在公布成績的時(shí)候沒有用「1、2、3」這樣的數(shù)字排名，只是按通過率排了個(gè)順序。但即便如此，爭議依然存在。
當(dāng)特斯拉的 CEO 馬斯克高調(diào)轉(zhuǎn)發(fā)這個(gè)結(jié)果時(shí)，很多人的關(guān)注點(diǎn)立刻就歪了。大家不再去關(guān)心「所有系統(tǒng)都還不夠安全，都需要用戶保持警惕」，反而開始激烈地爭論「特斯拉是不是吊打了國產(chǎn)車」。
雖然有很多爭議，但平心而論，懂車帝無論從規(guī)模、投入還是專業(yè)性上，在第三方評測中都已經(jīng)是國內(nèi)頂尖水平了。雖然在細(xì)節(jié)上還有優(yōu)化的空間，但它最重要的意義，不是讓你從此完全信任輔助駕駛，也不是讓你徹底否定它，而是希望幫助我們建立一個(gè)客觀的認(rèn)知，找到與它正確相處的模式。
那怎么樣才是合適的姿勢呢？記住，它只是輔助，你不能完全撒手不管。只要你時(shí)刻關(guān)注路況，準(zhǔn)備隨時(shí)接管，很多測試中的極端危險(xiǎn)情況，本來是可以避免的。
舉個(gè)例子，可能更好理解一點(diǎn)。人和智能汽車的關(guān)系，很像騎手和馬的關(guān)系。一匹訓(xùn)練有素的好馬，它能自己認(rèn)識(shí)回家的路，能幫你分擔(dān)很多體力，甚至在某些時(shí)刻比你反應(yīng)還快。但你作為騎手，能因此就放開韁繩，在馬背上睡覺嗎？絕對不能。
你必須時(shí)刻握著韁繩，感知馬的狀態(tài)和周圍的環(huán)境。你知道它的能力邊界在哪里，你會(huì)有預(yù)判，知道什么情況下需要你用力拉緊韁繩，果斷介入。
我們正生活在這樣一個(gè)激動(dòng)人心的時(shí)代——科技讓生活變得無比便利，但也帶來了風(fēng)險(xiǎn)和不確定性。我們沒有必要因?yàn)橐淮尾煌昝赖目荚?，否認(rèn)輔助駕駛的巨大進(jìn)步。關(guān)鍵是，我們要扮演好騎手的角色，這需要建立一種全新的信任模式：
信任，但要保持警惕。
這就是我們與輔助駕駛最安全、最理想的共存方式。

火狐瀏覽器終止中國賬戶服務(wù)

Mon, 28 Jul 2025 19:39:22 +0800

近日，北京謀智火狐信息技術(shù)有限公司發(fā)布 “關(guān)于 Firefox 在中國持續(xù)運(yùn)營，但北京火狐關(guān)閉及 Firefox 賬戶服務(wù)終止的重要公告”，標(biāo)志著此前備受關(guān)注的火狐瀏覽器中國區(qū)業(yè)務(wù)調(diào)整傳聞塵埃落定。這一決策不僅對國內(nèi)廣大火狐用戶產(chǎn)生影響，也引發(fā)了行業(yè)對于外資互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在華運(yùn)營策略變化的思考。
根據(jù)公告內(nèi)容，F(xiàn)irefox 在中國的運(yùn)營模式將迎來重大變革。雖然 Firefox 瀏覽器將繼續(xù)在中國大陸地區(qū)可用且保持更新，但由北京火狐負(fù)責(zé)運(yùn)營的部分業(yè)務(wù)將逐步關(guān)停。具體而言，2025 年 5 月 8 日，Mozilla 與北京火狐達(dá)成一致，北京火狐自此不再運(yùn)營 Firefox 瀏覽器及任何與 Firefox 有關(guān)的中國大陸業(yè)務(wù)。9 月 29 日后，北京火狐將正式終止與 Mozilla 及 Firefox 瀏覽器相關(guān)的中國大陸運(yùn)營，F(xiàn)irefox 火狐通行證也將同步關(guān)閉，相關(guān)的同步信息將被刪除。
早在 7 月中旬，關(guān)于 “火狐將關(guān)閉中國公司” 的消息便在網(wǎng)絡(luò)流傳。彼時(shí)，北京火狐公司的社保繳納人數(shù)持續(xù)下降、公司電話無人接聽，且存在數(shù)額巨大的被執(zhí)行信息，種種跡象均指向其業(yè)務(wù)面臨重大調(diào)整。而此次官方公告的發(fā)布，證實(shí)了市場的猜測。
此次調(diào)整中，用戶最為關(guān)心的當(dāng)屬數(shù)據(jù)問題。目前，專為中國用戶設(shè)立的火狐通行證賬戶網(wǎng)站（accounts.firefox.com.cn）已停止新用戶注冊，并將于 9 月 29 日后正式關(guān)閉，用戶的瀏覽信息將不再同步和保存，現(xiàn)有云端加密數(shù)據(jù)將在截止日后刪除。不過，F(xiàn)irefox 瀏覽器（國際版）將在中國大陸繼續(xù)可用并保持全部功能。此前，國際版在國內(nèi)也能正常使用，這意味著除使用國內(nèi)版用戶的數(shù)據(jù)受到影響外，其他方面的影響相對有限。原火狐中文官網(wǎng)即日起不再提供產(chǎn)品下載，用戶需訪問國際通用下載地址。包括中文社區(qū)、中文主頁在內(nèi)的多個(gè)本地化網(wǎng)站，也將在 9 月 29 日 24：00 起正式停止運(yùn)營。
對于此次調(diào)整的原因，雖未在公告中明確說明，但從行業(yè)視角來看，F(xiàn)irefox 在中國市場面臨著激烈的競爭。國內(nèi)瀏覽器市場長期以來被頭部品牌占據(jù)，Chrome、Edge 以及眾多國產(chǎn)瀏覽器憑借本土化功能、用戶習(xí)慣培養(yǎng)等優(yōu)勢，在市場份額上占據(jù)領(lǐng)先地位。Firefox 的市場份額相對較小，且在拓展用戶群體、提升用戶活躍度方面面臨較大挑戰(zhàn)。此外，北京火狐公司自身的經(jīng)營狀況，如高額的被執(zhí)行信息，或許也對這一決策產(chǎn)生了影響。
從用戶層面來看，國內(nèi)使用火狐通行證賬戶的用戶需要在規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成數(shù)據(jù)遷移與備份，以避免個(gè)人瀏覽信息、收藏書簽等數(shù)據(jù)的丟失。而對于習(xí)慣使用 Firefox 瀏覽器功能的用戶而言，國際版的持續(xù)可用在一定程度上保障了他們的使用體驗(yàn)。不過，部分依賴本地化服務(wù)與功能的用戶，可能需要重新適應(yīng)國際版的使用方式。
從行業(yè)影響來看，F(xiàn)irefox 此次運(yùn)營模式的調(diào)整，反映出外資互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在華運(yùn)營面臨的復(fù)雜局面。在全球化與本地化的博弈中，如何平衡技術(shù)優(yōu)勢與本土市場需求，是眾多外資企業(yè)需要思考的問題。同時(shí)，這也為國內(nèi)瀏覽器企業(yè)敲響警鐘，即便在市場份額占據(jù)優(yōu)勢的情況下，也需不斷創(chuàng)新、提升服務(wù)質(zhì)量，以應(yīng)對潛在的競爭威脅。
隨著 9 月 29 日的臨近，F(xiàn)irefox 在中國市場將正式告別過去 18 年由北京火狐主導(dǎo)的本土化運(yùn)營模式，開啟由 Mozilla 直接或通過授權(quán)第三方運(yùn)營的新階段。

具身智能，騰訊 “低調(diào)入局”

Mon, 28 Jul 2025 19:28:26 +0800

早在 2700 年前的古希臘神話中，工匠之神打造的青銅巨人 Talos，已經(jīng)在克里特島上巡視、守衛(wèi)領(lǐng)土。它擁有自主意識(shí)，被視為「最早的安保機(jī)器人」。
騰訊首席科學(xué)家張正友用這個(gè)故事作為演講的開場，人類這種對機(jī)械智能體的渴望，從青銅鍛造爐一直延續(xù)到了今天的實(shí)驗(yàn)室。
這種渴望在今年的世界人工智能大會(huì)（WAIC）上，尤其強(qiáng)烈。
機(jī)器人領(lǐng)域尤其是人形機(jī)器人成為了絕對的焦點(diǎn)。世博展覽館二樓 H3 館尤為震撼，匯聚了包括上海智元、傅利葉、杭州宇樹科技、深圳樂聚、北京人形機(jī)器人中心等十余家公司的超百臺(tái)人形機(jī)器人。
當(dāng)人形機(jī)器人以前所未有的熱度席卷科技圈，幾乎所有目光都聚焦于那個(gè)越來越像人的「新物種」時(shí)，騰訊 Robotics X 實(shí)驗(yàn)室卻選擇了一條看起來不那么「時(shí)髦」的路。
7 月 27 日，在 WAIC 2025 騰訊論壇上，他們正式發(fā)布了具身智能開放平臺(tái) Tairos，一個(gè)代號「鈦螺絲」的軟件平臺(tái)。這是這家巨頭在長達(dá)七年的前沿探索后，對產(chǎn)業(yè)階段、自身定位和未來路徑的一次深度思考與戰(zhàn)略選擇。
01 機(jī)器人的「iPhone 時(shí)刻」遠(yuǎn)未到來
「現(xiàn)在的機(jī)器人行業(yè)大概處在什么階段？」
面對這個(gè)問題，騰訊首席科學(xué)家、Robotics X 實(shí)驗(yàn)室主任張正友的回答很克制：「我覺得甚至其實(shí)還沒到『大哥大』時(shí)代?！顾J(rèn)為，行業(yè)的「iPhone 時(shí)刻」遠(yuǎn)未到來，甚至可能還看不到 iPhone 的影子。
這個(gè)判斷，是理解騰訊如今所有選擇的邏輯基礎(chǔ)。
時(shí)間拉回 2018 年，Robotics X 實(shí)驗(yàn)室剛剛成立。張正友坦言，那時(shí)行業(yè)一片荒蕪，甚至找不到一家成熟的機(jī)器人本體廠商可以合作，團(tuán)隊(duì)不得不從硬件到軟件進(jìn)行全棧自研。
從多模態(tài)四足機(jī)器人 Max 到輪腿式機(jī)器人 Ollie，再到人居環(huán)境機(jī)器人原型「小五」，這些一度令人驚艷的硬件原型，更多是實(shí)驗(yàn)室為了驗(yàn)證和牽引技術(shù)研發(fā)而「開的坑」。它們是研究載體，而非產(chǎn)品線上的商品。
2023 年成了分水嶺。
大模型的浪潮讓具身智能一夜之間從學(xué)界、業(yè)界走向公眾，資本和創(chuàng)業(yè)者蜂擁而入，機(jī)器人硬件公司瘋狂涌現(xiàn)。
騰訊團(tuán)隊(duì)在走訪了全國超過六十家機(jī)器人企業(yè)后發(fā)現(xiàn)，一個(gè)巨大的市場缺口正在顯現(xiàn)：大量企業(yè)能將硬件本體打磨得非常出色，但在軟件和智能上的投入?yún)s不足，因?yàn)檫@是一個(gè)需要長期、巨大投入的無底洞。
具身智能的落地是一個(gè)極其復(fù)雜、環(huán)環(huán)相扣的系統(tǒng)工程。從需要巨大投入的基礎(chǔ)模型，到效率低下、成本高昂的場景數(shù)據(jù)采集，再到缺少流程化工具的訓(xùn)練仿真，以及令人「頭大」的真機(jī)部署和升級，每一個(gè)環(huán)節(jié)都藏著不少「坑」。
市場的需求變化，讓騰訊看到了新的可能性。既然行業(yè)的「黑莓時(shí)代」才剛剛開始，探索各種可能的硬件形態(tài)是所有玩家的必修課。那么，與其過早下注某一種具體的機(jī)器人形態(tài)，不如退后一步，為所有「探索者」提供通用的「平臺(tái)」和「開發(fā)工具」。
這便是 Tairos 平臺(tái)的由來。張正友反復(fù)向媒體強(qiáng)調(diào)「產(chǎn)品化」與「商業(yè)化」的區(qū)別?！肝覀兪遣毁嶅X的，『鈦螺絲』這個(gè)平臺(tái)不是以賺錢為目的。」
他透露，實(shí)驗(yàn)室成立七年來一直不以收入為目標(biāo)，這是一項(xiàng)著眼于未來的技術(shù)儲(chǔ)備和戰(zhàn)略投資。
在張正友看來，真正的智能，必須是身體與智能的緊密結(jié)合、和諧交融。機(jī)器人的「心」（智能）必須知道「身」（本體）的狀態(tài)。
這種「身心合一」的追求，對應(yīng)他提出的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)理念——IPDE（Integrated Physical-Digital Embodiment），即「虛實(shí)集成智能體」——虛實(shí)世界和真實(shí)世界的無縫結(jié)合。」
機(jī)器人可以在數(shù)字世界里「想象」或「仿真」一個(gè)動(dòng)作，預(yù)判其在真實(shí)世界執(zhí)行的后果。如果想象的結(jié)果與真實(shí)執(zhí)行的預(yù)期偏差很大，那么機(jī)器人就必須修正自己的規(guī)劃。這種在虛擬中預(yù)演、在現(xiàn)實(shí)中修正的循環(huán)，正是實(shí)現(xiàn)「身心合一」的技術(shù)路徑。
這種哲學(xué)思考并非一時(shí)興起，而是張正友長期個(gè)人修行的沉淀。他談到自己正在第四遍翻譯《道德經(jīng)》，「每翻譯一遍，重新看一遍，我都有不同的啟發(fā)。」
而現(xiàn)在，時(shí)機(jī)成熟了，是時(shí)候?qū)⑦@些前沿的科研成果，變成一個(gè)可以賦能行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品了。
02 解構(gòu) Tairos：為機(jī)器人注入「左腦、右腦和小腦」
如果說行業(yè)的共識(shí)是為機(jī)器人打造一個(gè)聰慧的「大腦」，那么 Tairos 的目標(biāo)就是成為那個(gè)可以被靈活調(diào)用的「外腦」。它的核心設(shè)計(jì)理念是模塊化與完整性。
「每一個(gè)廠家可以選取他自己想要的模塊，」張正友解釋道，「比如他的感知做得很好，那就不需要我們的感知模塊。如果規(guī)劃做得不夠好，那就用我們的規(guī)劃模塊。」這種靈活性，大大降低了廠商的研發(fā)門檻。
這個(gè)「大腦」由三個(gè)核心模型和一套云端服務(wù)構(gòu)成，分別扮演著不同的角色。
右腦：多模態(tài)感知模型——讓機(jī)器人看懂 3D 世界這個(gè)模型致力于讓機(jī)器人真正理解自己所處的物理環(huán)境。
但張正友指出，這不僅僅是拍張照片然后重建 3D 模型那么簡單?！负芏?3D 建模是『死』的，所有東西都連在一起，」他解釋說，「但機(jī)器人需要知道，這個(gè)杯子是可以被抓取的，它是一個(gè)獨(dú)立實(shí)體?！筎airos 的感知模型致力于構(gòu)建一個(gè)可交互的、語義化的三維世界地圖。
此外，它試圖擺脫當(dāng)前主流 VLA（視覺-語言-行為）模型對海量 2D 圖像數(shù)據(jù)的過度依賴。張正友認(rèn)為，2D 圖像缺少 3D 世界的深度信息，導(dǎo)致數(shù)據(jù)需求量極大。「從 3D 角度看，一個(gè)杯子我只需要一個(gè) 3D 描述就夠了，數(shù)據(jù)效率會(huì)高很多?！?lt;/p>
左腦：規(guī)劃大模型——讓機(jī)器人理解任務(wù)并思考如果說感知是「看懂」，規(guī)劃就是「理解」和「思考」。這個(gè)模型能讓機(jī)器人理解復(fù)雜的指令，并將其拆解成一個(gè)個(gè)可執(zhí)行的步驟。
騰訊方面的數(shù)據(jù)顯示，在復(fù)雜的長序列人機(jī)交互任務(wù)中，該模型的成功率達(dá)到了 80%，超過了 GPT-4o 等領(lǐng)先的閉源系統(tǒng)。
張正友認(rèn)為，僅靠文本訓(xùn)練的大模型在物理世界規(guī)劃上存在天然缺陷。「現(xiàn)實(shí)世界很多東西是無法用文字描述的，比如地面的花紋、摩擦力，」他舉例說，「動(dòng)物沒有語言，但它們依然能在 3D 世界里很好地生存、覓食。」這說明，對物理世界的深度理解，是比語言更底層的規(guī)劃基礎(chǔ)。
小腦：感知行動(dòng)聯(lián)合大模型——打通「看見」到「做到」這是最關(guān)鍵的閉環(huán)，負(fù)責(zé)將「思考」轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)、安全的物理行動(dòng)。近來，一些機(jī)器人失控的案例恰恰暴露了這一環(huán)節(jié)的脆弱，比如一個(gè)機(jī)器人被懸空吊起后瘋狂亂動(dòng)——張正友分析根本原因在于機(jī)器人缺乏對自身狀態(tài)的感知——它不知道自己雙腳已離地，沒有了摩擦力，卻仍在執(zhí)行地面行走的動(dòng)作模式，從而導(dǎo)致失控。
Tairos 的「小腦」模型，正是要將力覺、觸覺等多模態(tài)感知信息融合進(jìn)來，形成對物理規(guī)律的深度理解，從而讓行動(dòng)更智能、更安全。
除了三大模型，Tairos 還提供了一整套云端仿真平臺(tái)和開發(fā)工具鏈。通過騰訊游戲級別的 3D 場景生成技術(shù)，開發(fā)者可以在云端高保真環(huán)境中一鍵驗(yàn)證算法，解決傳統(tǒng)仿真工具部署復(fù)雜、場景單一的痛點(diǎn)。
03 超越人形熱：探索人機(jī)共存的更優(yōu)形態(tài)
在 WAIC 論壇現(xiàn)場，搭載了 Tairos 平臺(tái)的宇樹 G1 機(jī)器人與張正友的互動(dòng)，成為了平臺(tái)能力最直觀的證明。
當(dāng)張正友說「到我身邊來」時(shí)，機(jī)器人自主規(guī)劃路徑并準(zhǔn)確地停在他身旁；當(dāng)被問及「講臺(tái)上有什么」時(shí)，它能清晰地回答「一個(gè)電腦，一束花，兩個(gè)麥克風(fēng)」。
整個(gè)過程全部由算法驅(qū)動(dòng)，沒有任何人為遙控。現(xiàn)場一位工作人員透露，由于是實(shí)時(shí)演算，機(jī)器人每天的回答和表現(xiàn)都可能不一樣，充滿了算法帶來的「驚喜」。
盡管人形機(jī)器人是當(dāng)下的絕對主角，但張正友對此卻保持著審慎和開放的態(tài)度。他認(rèn)為，過早地將終極形態(tài)鎖定在「人形」上，可能會(huì)限制行業(yè)的想象力。
他給出了三個(gè)理由：
1. 效率問題
人類的進(jìn)化形態(tài)是為了適應(yīng)數(shù)百萬年前的復(fù)雜自然環(huán)境，但在現(xiàn)代人居的平坦環(huán)境中，雙足行走的效率并不高。這正是騰訊早期探索「輪腿一體」機(jī)器人 Max 和 Ollie 的原因，他們追求的是效率，而非單純的仿生。
2. 想象力限制
以人為藍(lán)本，會(huì)不自覺地限制技術(shù)潛力的發(fā)揮?！溉瞬豢赡苓M(jìn)化出一個(gè)屏幕，」他舉例道，「但機(jī)器人可以。通過屏幕，信息傳遞速度可以比語音快幾倍，為什么不利用這些現(xiàn)代技術(shù)呢？」
3. 本體探索仍需過程
什么才是最適合人居環(huán)境的機(jī)器人形態(tài)？這依然是一個(gè)開放性問題。因此，Tairos 平臺(tái)的設(shè)計(jì)是本體無關(guān)的，無論是雙足、四足還是機(jī)械臂，都可以接入并獲得其賦能。
對于具身智能的未來，張正友判斷將在五個(gè)方向上持續(xù)發(fā)展，并將其總結(jié)為「IDEAS」框架：
虛實(shí)集成世界 (IPhD): 數(shù)字世界與真實(shí)世界的深度融合與相互影響。
技術(shù)門檻降低 (Democratization): 交互方式的演進(jìn)使得人人都能輕松與機(jī)器打交道。
智能演進(jìn) (Evolving intelligence): AI、本體、環(huán)境一體化互動(dòng)，加速產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。
智能體化 (Agentization): AI 從被動(dòng)系統(tǒng)演進(jìn)到主動(dòng)交互的智能體，并可能涌現(xiàn)集體智能。
感知拓展 (Sensing): 感知技術(shù)從單一視覺向視覺、觸覺、力覺等多模態(tài)融合。
雖然不像一些初創(chuàng)公司那樣樂觀，張正友也對既定方向充滿信心。
「我當(dāng)時(shí)規(guī)劃了 10 年的時(shí)間，現(xiàn)在 7 年過去了，我覺得可能再有三年會(huì)差不多，」他對未來給出了自己的時(shí)間表——讓實(shí)驗(yàn)室的技術(shù)，特別是機(jī)器人的感知、規(guī)劃和行動(dòng)能力，發(fā)展到足夠成熟的水平，從而能夠支撐起像「養(yǎng)老」這樣極具挑戰(zhàn)性的、需要與人進(jìn)行安全復(fù)雜交互的場景應(yīng)用。
至于當(dāng)前具身智能的「過熱」，在他看來，反而是一件好事。「參與的人越來越多，這行業(yè)發(fā)展才會(huì)越來越快。」
而騰訊的角色，就是在這一歷史進(jìn)程中，保持足夠的耐心和戰(zhàn)略定力，通過開放自身積累七年的核心能力，為整個(gè)行業(yè)鋪好路、擰緊「螺絲」，助力所有同行者一起，更快地抵達(dá)那個(gè)「iPhone 時(shí)刻」。

國產(chǎn)首款 6nm 顯卡 GPU 亮相，性能趕超 RTX 4060

Sun, 27 Jul 2025 15:56:20 +0800

礪算科技近日推出了其自主研發(fā)的國產(chǎn)首款 6nm 消費(fèi)級顯卡 ——7G106 及專業(yè)級顯卡 7G105。
這款 GPU 基于臺(tái)積電 N6 工藝，采用了該公司自主研發(fā)的 TrueGPU 圖形架構(gòu)，支持 DirectX 12、Vulkan 1.3、OpenGL 4.6 和 OpenCL 3.0 等主流 API，但不支持光線追蹤。
截至發(fā)稿，礪算科技并未透露 7G106 的完整參數(shù)及定價(jià)信息，只表示 2025 年 8 月送樣，9 月啟動(dòng)量產(chǎn)。
在發(fā)布會(huì)上，礪算科技現(xiàn)場展示了 7G106 的游戲性能：《黑神話：悟空》在 4K Ultra HD 分辨率、高畫質(zhì)設(shè)置下能達(dá)到“可玩幀率”（DX12 平均 FPS>70）。
在發(fā)布會(huì)現(xiàn)場，礪算科技直接沿用了前天曝光的 Geekbench 跑分 ——OpenCL 得分 111290 分，比 RTX 4060 強(qiáng)了大約 10.16%。除此之外，它在 3DMark Fire Strike 測試中獲得了 26,800 分的成績，而 Steel Nomad 跑分 2256 分。
根據(jù)目前已知信息，礪算 7G106 擁有 192 個(gè)紋理單元（TMU）和 96 個(gè)光柵單元（ROP），搭載 12GB GDDR6 顯存（192bit），功耗及頻率等信息并未公布（渲染圖顯示單 8pin 供電，即最大 225 W）。
相比之下，礪算 7G105 采用了 24GB GDDR6 ECC 顯存，最大像素填充率 192GP / s，最大紋理填充率 384GT/s，支持 FP32 和 INT8 計(jì)算，F(xiàn)P32 最大吞吐量達(dá) 24 TFLOPS。
此外，礪算 7G106 集成現(xiàn)代視頻加速引擎，支持硬件加速 AV1、HEVC 解碼（最高 8K 60FPS）；編碼方面，支持 AV1 4K 30FPS、HEVC 8K 30FPS 硬件加速。
其他方面，礪算 7G106 采用 PCIe 4.0 x16 標(biāo)準(zhǔn)，提供 4 個(gè) DisplayPort 1.4 接口，支持 DSC 1.2b 壓縮技術(shù)（可適配 8K 顯示器），無 HDMI 接口；7G105 支持虛擬 GPU 功能，最多可容納 16 個(gè)容器。
礪算科技表示：“這款凝聚了礪算三年多心血的 GPU，能為游戲玩家，帶來強(qiáng)勁，暢爽的娛樂體驗(yàn)；會(huì)為內(nèi)容創(chuàng)作者與專業(yè)工作站用戶，打造流暢，愉快的工作體驗(yàn)；也將為元宇宙和數(shù)字孿生，帶來沉浸真實(shí)的未來體驗(yàn)。”

阿里首款自研 AI眼鏡亮相 WAIC 2025

Sun, 27 Jul 2025 15:22:52 +0800

阿里巴巴正式預(yù)告首款自研 AI 眼鏡，最快年內(nèi)發(fā)布，支持高德導(dǎo)航、淘寶比價(jià)、支付寶支付——從此，眼鏡不僅能看，還能「動(dòng)」。
7 月 26 日，2025 世界人工智能大會(huì)（WAIC）首日，此前處于嚴(yán)格保密狀態(tài)的「夸克 AI 眼鏡」首度以完整形態(tài)亮相，并公開其技術(shù)研發(fā)進(jìn)展。這標(biāo)志著阿里巴巴 AI 戰(zhàn)略從軟件延伸至穿戴硬件，邁出關(guān)鍵一步。
據(jù)悉，夸克 AI 眼鏡已完成產(chǎn)品開發(fā)，預(yù)計(jì)將在年內(nèi)正式發(fā)布。它將深度融合阿里及支付寶生態(tài)，具備通義千問大模型的能力，搭載夸克最新的 AI 搜索和問答技術(shù)，還支持高德地圖導(dǎo)航、淘寶比價(jià)、支付寶掃碼支付、飛豬行程提醒等功能。
阿里方面稱，這款眼鏡將成為「人類的第二雙眼與耳」，是下一代人機(jī)交互的「感官中樞」。
比如，團(tuán)隊(duì)與高德聯(lián)合開發(fā)了適配眼鏡的近眼顯示系統(tǒng)，在導(dǎo)航場景中，可實(shí)現(xiàn)騎行、步行過程中的精準(zhǔn)指引；而視覺問答、學(xué)習(xí)辦公等能力的原生適配，也意味著這不再是只能拍照、聽音樂的「玩具型設(shè)備」，而是一款真正意義上的隨身 AI 超級助理。
這次項(xiàng)目由阿里智能信息事業(yè)群終端業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人宋剛主導(dǎo)。他指出，AI 眼鏡會(huì)是智能穿戴領(lǐng)域最重要的產(chǎn)品形態(tài)，「全場景的業(yè)務(wù)覆蓋和領(lǐng)先的 AI 能力正是阿里巴巴最擅長的?！?lt;/p>
現(xiàn)在市面上的 AI 眼鏡很多都卡在幾個(gè)老問題上：戴著難受、聊不起來、充一次電用不了多久。為了讓這些 AI 能力真正用得起來，夸克 AI 眼鏡在硬件上也下了不少功夫。它不只是把模型塞進(jìn)鏡框里，而是從佩戴舒適度、續(xù)航時(shí)間，到交互體驗(yàn)都做了系統(tǒng)級優(yōu)化。
這一產(chǎn)品不僅是 AI 在 C 端落地的重要嘗試，也預(yù)示著阿里「從模型到設(shè)備」的全面布局正在加速成型。
夸克團(tuán)隊(duì)的想法是——既然要做「日常佩戴」，那就不能只是實(shí)驗(yàn)品。所以，他們選擇和全球主流眼鏡品牌合作，打通技術(shù)、渠道、服務(wù)和用戶定制的一整條鏈路，試圖跨過 AI 眼鏡真正走進(jìn)生活前的最后一道門檻。

辛頓與周伯文的思想碰撞：將“讓AI變聰明”和“讓AI變善良”分開研究 | WAIC 2025

Sun, 27 Jul 2025 15:03:09 +0800

辛頓本次中國行高頻現(xiàn)身各種“爐邊對話”，這位AI先驅(qū)對中國人工智能生態(tài)給予了超高的重視。
7月26日，2025 WAIC科學(xué)前沿全體會(huì)議現(xiàn)場，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室主任、首席科學(xué)家周伯文教授與杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）開展了一場濃縮高密度智慧的對話。
在此之前，辛頓先后參與簽署AI安全“上海共識(shí)”、出席WAIC開幕式談“約束AI避免養(yǎng)虎為患”。
和周伯文的對話總共17分鐘，圍繞AI意識(shí)、安全、科學(xué)等話題展開，而在開場前，辛頓收獲了“全場起立鼓掌”的超高禮遇，熟悉他的人都知道他因?yàn)榛加醒g盤突出已經(jīng)多年保持站立辦公。
辛頓認(rèn)為，人類對“意識(shí)”、“主觀體驗(yàn)”等概念的理解存在嚴(yán)重偏差，而AI是否具備主觀體驗(yàn)這種爭論，恰恰就源自于這種理解偏差。
在辛頓看來，多模態(tài)模型可能已經(jīng)擁有某種形式的“主觀體驗(yàn)”。他認(rèn)為，當(dāng)AI能夠從自身經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，它們將發(fā)展出超越人類的認(rèn)知能力。不過他也強(qiáng)調(diào)，AI的“體驗(yàn)”不同于人類，但同樣真實(shí)。
基于AI能力與安全風(fēng)險(xiǎn)的雙重提升，辛頓建議將“讓AI變聰明”和“讓AI變善良”的技術(shù)分開研究，每個(gè)國家可共享“善良技術(shù)”而不泄露核心智能技術(shù)。
關(guān)于共享超級智能相關(guān)技術(shù)，與辛頓一同簽署“上海共識(shí)”的計(jì)算機(jī)科學(xué)家斯圖亞特·羅素說，“只要大家共享超級智能技術(shù)，人類就可以避開互相追趕的‘囚徒困境’?！?lt;/p>
辛頓預(yù)測，AI將徹底改變科學(xué)范式，這種趨勢已經(jīng)在“AlphaFold解決蛋白質(zhì)折疊問題” 、“AI超越傳統(tǒng)PDE模型預(yù)測天氣”等案例中得以體現(xiàn)。
關(guān)于AI推動(dòng)科學(xué)技術(shù)的突破，辛頓在現(xiàn)場對全球青年科學(xué)家喊話，他認(rèn)為“反共識(shí)”探索，已經(jīng)成為AI與科學(xué)進(jìn)步的共同邏輯。
辛頓說：“真正的突破源于質(zhì)疑主流觀點(diǎn)，即使他人反對，也要堅(jiān)持自己的直覺，直到親自驗(yàn)證其錯(cuò)誤，這種堅(jiān)持，偶爾會(huì)帶來顛覆性的發(fā)現(xiàn)。”
以下為對話全文實(shí)錄：
周伯文：Jeff，您能親臨現(xiàn)場對我們所有人來說都是莫大的榮幸。我想請教一個(gè)您本周早些時(shí)候提到過，但今天上午沒有時(shí)間在臺(tái)上討論的問題——關(guān)于多模態(tài)模型的主觀體驗(yàn)。您認(rèn)為可以證明即使是當(dāng)今的多模態(tài)和語言模型也能發(fā)展出自己的主觀體驗(yàn)。您能詳細(xì)闡述一下嗎？
Hinton：我認(rèn)為關(guān)于它們是否具有意識(shí)或主觀體驗(yàn)的問題，嚴(yán)格來說這不是一個(gè)科學(xué)問題，而是取決于您如何定義“主觀體驗(yàn)”或“意識(shí)”。我們大多數(shù)人對這些概念的理解模型都是完全錯(cuò)誤的。就像人們可以正確使用詞語，卻對詞語如何運(yùn)作持有完全錯(cuò)誤的理論。
讓我用一個(gè)日常詞匯的例子來說明?！八健焙汀按怪薄边@兩個(gè)詞，大多數(shù)人都認(rèn)為自己理解它們的含義，但實(shí)際上他們的理解是錯(cuò)誤的。假設(shè)我手里有很多小鋁棒，它們朝向各個(gè)方向。我把它們拋向空中，它們翻滾、碰撞，然后我突然讓時(shí)間靜止。
這時(shí)空中有很多鋁棒。但問題來了：在垂直方向1度范圍內(nèi)的鋁棒更多，還是水平方向1度范圍內(nèi)的鋁棒更多？或者數(shù)量差不多？幾乎所有人都回答“差不多”，因?yàn)樗麄儗υ~語的運(yùn)作方式的理解是錯(cuò)誤的。實(shí)際上，水平方向1度范圍內(nèi)的鋁棒數(shù)量是垂直方向的約114倍。這是因?yàn)椤按怪薄笔欠浅Ｌ厥獾姆较?，“水平”則很普通。但人們不知道這一點(diǎn)。
這個(gè)例子看似與意識(shí)問題無關(guān)，但它說明：我們對詞語運(yùn)作方式的理解可能是完全錯(cuò)誤的。同樣，幾乎每個(gè)人都對“主觀體驗(yàn)”這類術(shù)語有著強(qiáng)烈但完全錯(cuò)誤的理論。這不是真正的科學(xué)問題，而是源于我們對心理狀態(tài)的錯(cuò)誤模型。我們有這些用來描述心理狀態(tài)如何運(yùn)作的術(shù)語。并且有了錯(cuò)誤的模型，我認(rèn)為你會(huì)做出錯(cuò)誤的預(yù)測。所以，我的觀點(diǎn)是，當(dāng)今的多模態(tài)聊天機(jī)器人已經(jīng)具有意識(shí)。
周伯文：這聽起來讓在場的許多研究者感到震驚，但在這次會(huì)議上，另一位加拿大科學(xué)家Richard Sutton 在你之前做了一個(gè)演講，題目是《歡迎來到體驗(yàn)時(shí)代》。我認(rèn)為他的演講想要表達(dá)的意思是，當(dāng)我們現(xiàn)在已經(jīng)耗盡人類數(shù)據(jù)時(shí)，模型可以從自己的體驗(yàn)中學(xué)習(xí)很多。您從另一個(gè)角度闡明了，代理或多模態(tài)LLM，不僅從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，它們還可以發(fā)展出自己的主觀體驗(yàn)。所以，我認(rèn)為理查德今天沒有過多觸及這種從主觀體驗(yàn)中學(xué)習(xí)潛在風(fēng)險(xiǎn)。您想多說說這個(gè)嗎？事實(shí)，或者說您的理論或假設(shè)，到目前為止，代理可以學(xué)習(xí)主觀體驗(yàn)，這是否會(huì)在未來帶來任何潛在風(fēng)險(xiǎn)？
Hinton：的確，目前的情況是，例如，大型語言模型從我們提供給它們的文檔中學(xué)習(xí)。它們學(xué)會(huì)了預(yù)測一個(gè)人會(huì)說的下一個(gè)詞。但是，一旦你有像機(jī)器人這樣的在世界中的代理，它們就可以從自己的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，而且我認(rèn)為它們最終會(huì)學(xué)到比我們多得多。我認(rèn)為它們會(huì)有經(jīng)驗(yàn)，但經(jīng)驗(yàn)不是實(shí)體，經(jīng)驗(yàn)是你和一個(gè)物體之間的關(guān)系。
周伯文：所以，幾天前當(dāng)我們在IDAIS討論前沿風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，您提到了一種減少未來AI風(fēng)險(xiǎn)的可能解決方案，就是找到一種方法來訓(xùn)練AI，使其將不同的特性分離開來。例如，一個(gè)善良的AI，一個(gè)聰明的AI。您有辦法做到嗎？……
Hinton：我不是那個(gè)意思。我的意思是，你會(huì)有既聰明又善良的AI，但如何訓(xùn)練它變得聰明和如何訓(xùn)練它變得善良是不同的問題。你可以有讓它善良的技術(shù)和讓它聰明的技術(shù)。它將是同一個(gè)AI，但會(huì)有不同的技術(shù)。所以，國家可以共享讓AI變得善良的技術(shù)，即使它們不愿意分享讓它聰明的技術(shù)。
周伯文：我真的很喜歡那個(gè)想法。但是，我對我們能在這方面走多遠(yuǎn)有些疑問。你認(rèn)為會(huì)有某種通用的AI訓(xùn)練來使AI變得善良嗎？這些方法可以應(yīng)用于任何AI模型、任何智能水平？
Hinton：那是我的希望。它可能不是真的。但這是一種可能性。我認(rèn)為我們應(yīng)該研究這種可能性。
周伯文：是的，確實(shí)如此。我提出這個(gè)問題并不是因?yàn)槲也幌矚g這個(gè)想法，而是因?yàn)槲蚁胩岣呷藗兊囊庾R(shí)，讓更多人能在您提到的方向上進(jìn)行更多研究。而且我想在這里做一個(gè)類比，來向您展示為什么我有這個(gè)疑問。以物理學(xué)為例，當(dāng)物體以低得多的速度運(yùn)動(dòng)時(shí)，牛頓定律是有效的。但是當(dāng)這個(gè)物體運(yùn)動(dòng)到更高的速度，接近光速時(shí)，牛頓定律就不再適用了，所以我們必須求助于愛因斯坦來獲得更好的解決方案。順便說一下，這有點(diǎn)好笑，因?yàn)槲艺谙蛞晃恢Z貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)得主講解物理學(xué)101（大學(xué)物理入門課）。
Hinton：但這是一個(gè)錯(cuò)誤。
周伯文：哦不，這不是錯(cuò)誤。你絕對值得獲得諾貝爾獎(jiǎng)。
Hinton：他們確實(shí)很想在人工智能領(lǐng)域設(shè)立諾貝爾獎(jiǎng)，但目前并沒有這個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)。所以，他們就將物理學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給了人工智能領(lǐng)域的貢獻(xiàn)者。
周伯文：但我想用這個(gè)類比來說明一個(gè)觀點(diǎn)，我認(rèn)為對于不同層次的智能系統(tǒng)，善意約束可能需要改變。我不知道這是否正確，但我確實(shí)希望在這個(gè)房間里或在網(wǎng)上的那些聰明的年輕人，他們可以想出辦法來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。
Hinton：是的，很有可能，隨著系統(tǒng)變得更加智能，讓它變得善良的技術(shù)也會(huì)發(fā)生變化。我們不知道。這就是我們現(xiàn)在需要對其進(jìn)行大量研究的原因之一。
周伯文：很多人對杰夫印象深刻，作為一位成就卓著的人，你經(jīng)常說，“我不知道”。我覺得這非常誠實(shí)和開明。我們都要向你學(xué)習(xí)。
除了AI問題，我們現(xiàn)場還有一半來自量子物理、生物學(xué)等不同科學(xué)領(lǐng)域的頂尖學(xué)者。今天我們齊聚一堂，正是因?yàn)橄嘈臕I與科學(xué)的交叉融合將帶來突破。您如何看待用AI推動(dòng)科學(xué)進(jìn)步，或者反過來用科學(xué)促進(jìn)AI發(fā)展？
Hinton：我認(rèn)為人工智能對科學(xué)的幫助是顯而易見的。顯然，迄今為止最令人印象深刻的例子是蛋白質(zhì)折疊，Demis Hassabis和John Jumper等人通過合理使用人工智能并付出大量努力，證明了這一點(diǎn)。他們花了五年時(shí)間。他們都是非常聰明的人。在預(yù)測蛋白質(zhì)如何折疊方面，我們（借助AI）可以做得更好。我認(rèn)為這是一個(gè)早期的標(biāo)志，表明在現(xiàn)在的許多領(lǐng)域，人工智能都將改善科學(xué)。我聽說了上海AI實(shí)驗(yàn)室的例子，在預(yù)測臺(tái)風(fēng)登陸地點(diǎn)和天氣預(yù)報(bào)方面，人工智能可以做得更好一些。
周伯文：對，我們用AI模型做出來的結(jié)果，比基于PDE（偏微分方程系統(tǒng)）的傳統(tǒng)物理模型表現(xiàn)更優(yōu)。
周伯文：在您卓越的學(xué)術(shù)生涯中，您不僅拓展了AI技術(shù)的疆界，更深刻影響了下一代科研工作者。我曾與許多比您更年輕的學(xué)者交流，他們都對您充滿敬仰。在上海人工智能實(shí)驗(yàn)室，我們的研究人員平均年齡只有30歲——這清晰地表明，AI的未來屬于年輕一代。
（看向在場年輕研究者）您的智慧之光正照耀著這些年輕的面孔。不知您是否愿意分享：對于AGI的下一代發(fā)展，您有何見解？或者，您能否愿意給這些年輕人一些加速成長的建議，一些他們能帶回家、能自豪告訴父母的智慧箴言——畢竟今天與您相遇是一段珍貴的經(jīng)歷，他們將來也許還會(huì)告訴自己的子女。
您最想傳遞給他們什么？
Hinton：我想最核心的建議是：若想做出真正原創(chuàng)的研究，就要尋找那些‘所有人都可能犯錯(cuò)’的領(lǐng)域。通常，當(dāng)你認(rèn)為‘眾人皆錯(cuò)’并開始探索時(shí)，最終可能會(huì)發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法的合理性——但這恰恰說明：除非你自己真正理解其局限性，否則永遠(yuǎn)不該輕易放棄新思路。
堅(jiān)持你所相信的，直到你真正明白它為何是錯(cuò)的。只是偶爾，你會(huì)繼續(xù)堅(jiān)持你的信仰——而它最終被證明是正確的。重大突破正是由此而來，它們從不屬于輕易放棄之人。你必須堅(jiān)持己見，即使他人并不認(rèn)同。
有一個(gè)邏輯支撐這一觀點(diǎn)：你要么擁有好的直覺，要么擁有壞的直覺。
若你的直覺是好的，那你顯然應(yīng)該堅(jiān)持它；若你的直覺是壞的，你做什么其實(shí)都無關(guān)緊要——所以你依然應(yīng)該堅(jiān)持自己的直覺。
周伯文：我想我們可以就此暢談一整天，但我知道您已疲憊。最后，請?jiān)趫鏊腥穗S我一同感謝杰夫?yàn)槲覀儍A注的時(shí)間。非常感謝您！

AI 教父辛頓現(xiàn)身上海 WAIC：人類如何不被自己造的AI殺掉

Sat, 26 Jul 2025 23:52:17 +0800

7月26日，2025世界人工智能大會(huì)暨人工智能全球治理高級別會(huì)議開幕，未來三天，全球范圍內(nèi)最具創(chuàng)新的AI力量將齊聚上海。
今天，最受關(guān)注的演講者，是77歲的 Geoffrey Hinton——深度學(xué)習(xí)三巨頭之一，圖靈獎(jiǎng)得主，同時(shí)也是2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)獲得者。
就在開幕前一天，一張合影在AI圈廣泛傳播。照片中，辛頓是唯一站著的一位。這并非刻意為之。他十幾歲時(shí)因背部受傷留下頑疾，無法長期久坐。
這張照片拍攝于《AI安全國際對話上海共識(shí)》的簽署現(xiàn)場。Hinton 與姚期智、Yoshua Bengio 等20余位全球頂級AI專家共同發(fā)布了這份共識(shí)。文件指出，人工智能的能力已接近，甚至可能超越人類，但人類尚未掌握有效控制這些系統(tǒng)的方法。因此，共識(shí)呼吁各國加強(qiáng)在AI對齊與安全方向的基礎(chǔ)研究投入。
辛頓長期致力于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、分類監(jiān)督學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)理論、細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、信息系統(tǒng)應(yīng)用、馬爾可夫決策過程、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、認(rèn)知科學(xué)等方面的研究。
2023年，辛頓從谷歌辭職，并發(fā)出警告，稱生成式人工智能系統(tǒng)的商業(yè)應(yīng)用構(gòu)成了多重嚴(yán)重威脅，他警告說，從長遠(yuǎn)來看，自主人工智能系統(tǒng)可能會(huì)對人類構(gòu)成嚴(yán)重威脅。根據(jù)外媒報(bào)道，辛頓對自己的部分研究工作感到后悔。
今年2月，辛頓還對美國副總統(tǒng)萬斯在巴黎AI行動(dòng)峰會(huì)上的發(fā)言進(jìn)行駁斥，他認(rèn)為萬斯顯示出他對AI危險(xiǎn)性的一無所知：萬斯犯了一個(gè)錯(cuò)誤，認(rèn)為如果有監(jiān)管，就會(huì)扼殺AI。不，監(jiān)管不會(huì)扼殺AI。
在26日的主旨演講中，這位“深度學(xué)習(xí)之父”延續(xù)了他近年來對AI發(fā)展的核心思考。
他談及人工智能的歷史、語言模型的本質(zhì)、人類與AI的共通結(jié)構(gòu)，以及那個(gè)他認(rèn)為最關(guān)鍵的問題：
我們?nèi)绾位钪?，而不被自己造出的智能體消滅。
辛頓回顧了過去60年AI發(fā)展中兩條主流路徑：一是以推理為核心的“邏輯主義”，另一是以模擬人類認(rèn)知為基礎(chǔ)的“連接主義”——即通過連接、學(xué)習(xí)和理解來實(shí)現(xiàn)智能。他認(rèn)為，語言理解更接近后者，不是符號演繹，而是從模糊中提取出概念之間的關(guān)聯(lián)。
他回憶自己在1985年開發(fā)的一個(gè)早期小型模型，認(rèn)為如今的大語言模型本質(zhì)上是“它的后代”。盡管現(xiàn)在的模型擁有更深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和更龐大的參數(shù)規(guī)模，但核心機(jī)制并未改變。“語言模型的理解方式，和人類理解語言的方式是一樣的?！?lt;/p>
他用“樂高積木”和“蛋白質(zhì)折疊”來比喻語言的組合與理解過程，并進(jìn)一步提出：“人類也可能只是另一種語言模型?！?lt;/p>
在談及風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，辛頓強(qiáng)調(diào)，大模型一旦具備比人類更強(qiáng)的智能，僅靠“關(guān)掉它”并不能解決問題?！坝腥擞X得他們變得聰明了我們就可以把他們關(guān)掉，這是不現(xiàn)實(shí)的。他們會(huì)勸說操控機(jī)器的人不要關(guān)掉它們?！彼f，人類的處境更像是在“養(yǎng)一只老虎當(dāng)寵物”，“養(yǎng)老虎的唯一辦法是，要么你把它訓(xùn)練得永遠(yuǎn)不攻擊你，要么你把它干掉?！?lt;/p>
他呼吁建立一個(gè)國際性的AI安全組織，專注于解決“訓(xùn)練AI聰明”與“訓(xùn)練AI向善”之間的差距?！叭蛑饕獓覒?yīng)該聯(lián)合研究，如何訓(xùn)練一個(gè)已經(jīng)非常聰明的AI，讓它不想統(tǒng)治世界、不想消滅人類。
他說，這是“人類長期面臨的最重要問題”。但他也補(bǔ)充到：“好消息是，這個(gè)問題上，各國可以合作?！?lt;/p>
以下是杰弗里·辛頓2025WAIC現(xiàn)場演講實(shí)錄：
各位同事、閣下、領(lǐng)導(dǎo)、女士們、先生們，首先非常感謝大家給我這個(gè)機(jī)會(huì)，分享我對 AI 歷史及未來的個(gè)人觀點(diǎn)。
在過去 60 多年里，AI 發(fā)展存在兩種不同的范式和路徑。一種是邏輯性范式，這是過去一個(gè)世紀(jì)的主流，認(rèn)為智能的本質(zhì)在于推理，通過符號規(guī)則對符號表達(dá)式進(jìn)行操作來實(shí)現(xiàn)推理，以此幫助我們更好地理解世界。另一種是以生物為基礎(chǔ)的范式，這是圖靈和馮?諾依曼所認(rèn)同的，他們認(rèn)為智能的基礎(chǔ)是學(xué)習(xí)，是理解網(wǎng)絡(luò)中的連接速度，而理解是前提，之后才能進(jìn)行轉(zhuǎn)化。
與這兩種理論相對應(yīng)的是不同的 AI 類型。符號型 AI 關(guān)注數(shù)字，而這些數(shù)字如何成為核心關(guān)注點(diǎn)，心理學(xué)家則有完全不同的理論 —— 他們認(rèn)為數(shù)字的意義在于一系列語義學(xué)特征，這些特征的存在使其成為獨(dú)特的標(biāo)志。
1985 年，我做了一個(gè)小型模型，嘗試結(jié)合這兩種理論，以此理解人們對詞語的理解方式。我給每個(gè)詞設(shè)置了多個(gè)不同特征，記錄前一個(gè)詞的特征后，就能預(yù)測下一個(gè)詞是什么。在這個(gè)過程中，我沒有存儲(chǔ)任何句子，而是生成句子并預(yù)測下一個(gè)詞。其中的相關(guān)性知識(shí)，取決于不同詞的語義特征之間的互動(dòng)方式。
如果問未來 30 年會(huì)發(fā)生什么，從發(fā)展軌跡能看到一些趨勢。十年后，有人沿用這種建模模式，但將規(guī)模大幅擴(kuò)大，使其成為自然語言的真實(shí)模擬。20 年后，計(jì)算語言學(xué)家開始接受用特征向量嵌入來表達(dá)語義。又過了 30 年，谷歌發(fā)明了 Transformer，OpenAI 的研究人員也向人們展示了它的能力。
所以我認(rèn)為，如今的大語言模型就是我當(dāng)年微型語言模型的 “后代”。它們使用更多詞作為輸入，采用更多層的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，由于需要處理大量模糊數(shù)字，學(xué)習(xí)特征之間也建立了更復(fù)雜的交互模式。但和我做的小模型一樣，大語言模型理解語言的方式與人類相似 —— 基本邏輯是將語言轉(zhuǎn)化為特征，再以完美的方式整合這些特征，這正是大語言模型各層級所做的工作。因此我認(rèn)為，大語言模型和人類理解語言的方式相同。
用樂高積木來打比方或許能更好地解釋 “理解一句話” 的含義。符號型 AI 是將內(nèi)容轉(zhuǎn)化為清晰的符號，但人類并非如此理解。樂高積木能拼出任何 3D 造型，比如小車模型。如果把每個(gè)詞看作多維度的樂高積木（可能有幾千個(gè)維度），語言就成了一種建模工具，能隨時(shí)與人溝通，只要給這些 “積木” 命名 —— 每個(gè) “積木” 就是一個(gè)詞。
不過，詞和樂高積木有很多不同：詞的符號形態(tài)可根據(jù)情況調(diào)整，而樂高積木造型固定；樂高積木的拼接是固定的（比如正方形積木插入正方形孔洞），但語言中每個(gè)詞仿佛有多個(gè) “手臂”，要通過合適的 “握手” 方式與其他詞互動(dòng)，詞的 “造型” 變化，“握手” 方式也會(huì)改變。當(dāng)一個(gè)詞的 “造型”（即意思）改變，它與下一個(gè)詞的 “握手” 方式就會(huì)不同，進(jìn)而產(chǎn)生新的含義。這就是人腦或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理解語義的根本邏輯，類似蛋白質(zhì)通過氨基酸的不同組合形成有意義的結(jié)構(gòu)。
所以我認(rèn)為，人類理解語言的方式與大語言模型幾乎一致，人類甚至可能和大語言模型一樣產(chǎn)生 “幻覺”，因?yàn)槲覀円矔?huì)創(chuàng)造出一些虛構(gòu)的表達(dá)。
軟件中的知識(shí)是永恒的，即便存儲(chǔ) LLM 的硬件被摧毀，只要軟件存在，就能隨時(shí) “復(fù)活”。但要實(shí)現(xiàn)這種 “永生”，晶體管需在高功率下運(yùn)行以產(chǎn)生可靠的二進(jìn)制行為，這個(gè)過程成本很高，且無法利用硬件中不穩(wěn)定的類似特性 —— 它們是模擬型的，每次計(jì)算結(jié)果都不同。人腦也是模擬型而非數(shù)字型的，神經(jīng)元每次激發(fā)的過程都一樣，但每個(gè)人的神經(jīng)元連接方式不同，我無法將自己的神經(jīng)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)移到他人腦中，這就導(dǎo)致知識(shí)在人腦間的傳播效率遠(yuǎn)低于在硬件中的傳播。
軟件與硬件無關(guān)，因此能 “永生”，還能帶來低功耗優(yōu)勢 —— 人腦只需 30 瓦特就能運(yùn)轉(zhuǎn)。我們的神經(jīng)元連接達(dá)數(shù)萬億個(gè)，無需花費(fèi)大量資金制造完全相同的硬件。但問題在于，模擬模型間的知識(shí)轉(zhuǎn)移效率極低，我無法直接將腦中的知識(shí)展示給他人。
Deepseek 的做法是將大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)轉(zhuǎn)移到小神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，即 “蒸餾”，類似教師與學(xué)生的關(guān)系：教師將詞語在上下文中的關(guān)聯(lián)教給學(xué)生，學(xué)生通過調(diào)整權(quán)重學(xué)會(huì)表達(dá)。但這種方式效率很低，一句話通常只有 100 個(gè)比特的信息，即便全被理解，每秒最多也只能傳遞約 100 個(gè)比特。而數(shù)字智能間的知識(shí)轉(zhuǎn)移效率極高，同一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件的多個(gè)拷貝在不同硬件上運(yùn)行時(shí)，能通過平均化比特的方式分享知識(shí)。如果智能體在現(xiàn)實(shí)世界中運(yùn)行，這種優(yōu)勢更明顯 —— 它們能不斷加速、拷貝，多個(gè)智能體比單個(gè)智能體學(xué)得更多，還能分享權(quán)重，這是模擬硬件或軟件做不到的。
生物計(jì)算功耗低，但知識(shí)分享難。如果能源和計(jì)算成本低廉，情況會(huì)好很多，但這也讓我感到擔(dān)憂 —— 幾乎所有專家都認(rèn)為，我們會(huì)創(chuàng)造出比人類更智能的 AI。人類習(xí)慣了作為最智能的生物，很難想象 AI 超越人類的場景。其實(shí)可以換個(gè)角度：就像養(yǎng)雞場的雞無法理解人類一樣，我們創(chuàng)造的 AI 智能體已能幫我們完成任務(wù)，它們能拷貝自身、評估子目標(biāo)，還會(huì)為了生存和完成目標(biāo)而尋求更多控制權(quán)。
有人認(rèn)為可以在 AI 變得過強(qiáng)時(shí)關(guān)掉它們，但這并不現(xiàn)實(shí)。它們可能會(huì)像成年人操縱 3 歲孩子一樣操縱人類，勸說控制機(jī)器的人不要關(guān)閉它們。這就像把老虎當(dāng)寵物，幼虎很可愛，但長大后可能傷人，而養(yǎng)老虎當(dāng)寵物通常不是好主意。
面對 AI，我們只有兩個(gè)選擇：要么訓(xùn)練它永遠(yuǎn)不傷害人類，要么 “消滅” 它。但 AI 在醫(yī)療、教育、氣候變化、新材料等領(lǐng)域作用巨大，能提升所有行業(yè)的效率，我們無法消除它 —— 即便一個(gè)國家放棄 AI，其他國家也不會(huì)。因此，若想讓人類生存，必須找到訓(xùn)練 AI 不傷害人類的方法。
我個(gè)人認(rèn)為，各國在網(wǎng)絡(luò)攻擊、致命武器、虛假信息操縱等領(lǐng)域的合作難度較大，因利益和看法不同。但在 “人類掌控世界” 這一目標(biāo)上，各國存在共識(shí)：若有國家找到防止 AI 操控世界的方法，一定會(huì)愿意分享。因此我提議，全球主要國家或 AI 大國應(yīng)建立一個(gè)由 AI 安全機(jī)構(gòu)組成的國際社群，研究如何訓(xùn)練高智能 AI 向善 —— 這與訓(xùn)練 AI 變得聰明的技術(shù)不同。各國可在自身主權(quán)范圍內(nèi)研究，再分享成果。盡管目前還不知道具體怎么做，但這是人類長期面臨的最重要問題，且所有國家都能在此領(lǐng)域合作。
謝謝大家。

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