卧龙私塾

特朗普会见黄仁勋、马斯克等科技巨头，宣布将“人工智能”改名为“超级智能”

Fri, 02 Oct 2026 11:17:54 +0800

美国总统特朗普29日对媒体说，他在白宫会见黄仁勋、马斯克、扎克伯格等多家科技企业负责人，讨论人工智能发展，并共同签署一份“具有道德约束力”的人工智能文件，正式将“人工智能”改名为“超级智能” 。

美国总统特朗普表示，他周二在华盛顿与多家科技公司高管签署了一份与人工智能（AI）相关的文件，并称该文件具有“道德约束力”。此次会议聚集美国科技行业高管，讨论AI发展和治理问题。

特朗普称，该文件“某种程度上像是一部宪法”，由全球最重要的科技人士签署，能够为AI发展提供一种保护机制。

他表示，政府正在考虑成立一个监督委员会，可能由约10人组成，以监督AI领域的发展。特朗普还称，已正式将“人工智能”（AI）的名称改为“超级智能”（Super Intelligence/SI）。特朗普此前表示，美国不需要新的针对AI的专门监管措施，并在联合国大会期间称反对建立“全球化方案”控制人工智能。

当天稍晚时候，特朗普在其社交媒体上发布了这份文件。

该文件敦促企业建立以下四层管控机制：

* 文件要求企业与外部审计机构或评估机构合作，对企业的AI控制和监测系统是否按预期运行进行独立评估。

* 文件敦促企业指定董事会中的一个独立委员会，负责监督内部和外部审计机构以及负责AI控制的团队，并接收他们提交的报告。

* 文件要求企业建立内部控制机制，在AI模型训练和部署期间，对其能力和安全对齐情况进行监测，重点关注网络安全、生物安全和化学威胁等领域，以确保模型“不会以非预期的方式入侵或访问技术系统”。

* 该协议要求企业设立一个内部团队，确保“所有控制、监测和检测机制均按预期运行”。

马斯克等人的签名

这份文件由特朗普以及谷歌、Anthropic、Meta、OpenAI、xAI和英伟达CEO的签署，包括黄仁勋、马斯克等。

“随着时间推移，将这些措施纳入法律或法规可能是有意义的。无论是否要求企业采取这些措施，我们都认为，落实这些管控和审计对于确保每个人拥有一个安全的未来至关重要，而我们每家公司都致力于做到这一点。” 该协议称。

协议还称：“参与企业将定期举行会议，制定标准和最佳实践，以提高其系统的安全性。”

Meta首席执行官扎克伯格阐述了科技领袖们在白宫与特朗普总统会面后达成一致的AI框架。

他表示，这些原则的核心在于：建立完善的内部管控机制、开展内部风险评估、引入外部审计员和评估机构，以及由公司董事会对审计报告进行独立审查。

他说：“我们的想法并不是说这将是我们唯一要做的举措。相反，这只是一个起点，是一个整个行业都能达成一致的共识。”

来源 | 看看新闻综合新华社、东西问

谷歌AI芯片即将上天！SpaceX能否助太空数据中心迈出关键一步？

Fri, 02 Oct 2026 11:12:29 +0800

财联社10月2日讯（编辑赵昊）Alphabet计划通过SpaceX的“猎鹰9”（Falcon 9）火箭，将其自主研发的AI芯片送入轨道，这是推动太空数据中心从概念走向现实的重要一步。

此次发射任务“Transporter-18”定于太平洋时间周四（10月1日）上午11时32分，在加州圣巴巴拉县的范登堡太空军基地进行。

SpaceX一直将太空超级计算机视为AI基础设施的下一片“前沿”，因轨道上拥有近乎“无限的空间”，可以帮助行业摆脱地面数据中心引发的各种阻力。

在此次无人驾驶的任务中，“猎鹰9”将搭载Planet Labs的多颗卫星，其中包括一颗由太阳能供电、搭载谷歌张量处理单元（TPU）的原型卫星。

“太阳捕手计划”

这将是谷歌母公司Alphabet“Project Suncatcher”（太阳捕手计划）的首次在轨测试。

谷歌于2025年11月首次披露这一计划，旨在开发可靠、由太阳能供电的AI计算基础设施，使其能够持续在太空运行。

Alphabet在介绍发射计划的一篇文章中表示，Project Suncatcher旨在“探索太空未来是否能够承载可规模化的机器学习基础设施”。

Alphabet表示，在近地轨道，卫星能够“获得近乎持续不断的阳光”，产生的太阳能最多可达到地球上的8倍。

最终，公司希望能够“将多个卫星星座连接起来，使其能够在轨道上处理更大规模的AI工作负载”。

谷歌此前已经在加州大学戴维斯分校的一处设施中测试过搭载TPU的AI工作负载，但公司目前仍不清楚这些芯片在近地轨道这种极端环境中的实际表现。

太空数据中心前景

先前，SpaceX也曾宣布，计划自行建造并发射轨道数据中心。

这些数据中心将由大量卫星组成，相关卫星由SpaceX研发，并配备图形处理器（GPU）和太阳能电池组——SpaceX计划与特斯拉合作生产这些设备。

今年早些时候，马斯克表示，太空数据中心将成为训练AI最便宜的方式，“两年内，最迟可能三年内，这一点就会成为现实”。

SpaceX首席运营官格温·肖特韦尔也在9月的一场活动中表示，公司计划于2027年部署“太空超算”（supercompute in space）。

业内专家认为，太空数据中心仍是一项非常遥远的任务，即便未来能够实现也存在诸多挑战。其中一个原因是火箭发射能力仍然有限且成本高昂。

轨道数据中心还需要配备冷却系统，并使用能够承受极端温度的芯片，同时还必须具备抵御太空辐射的能力。此外，太空碎片和轨道拥堵也可能阻碍这一模式的可行性。

阿里千问发布Qwen-Audio-3.1系列语音大模型，全线降价最高达95%

Thu, 24 Sep 2026 11:06:10 +0800

凤凰网科技讯 9月23日，千问今日正式发布Qwen-Audio-3.1系列语音大模型，对语音识别、语音合成和实时语音交互三大核心模型进行全面升级，同时推出全新的音频创作模型Qwen-Audio-3.1-TTS-Next和音频理解模型Qwen-Audio-3.1-ASR-Next。官方称，五款新模型形成覆盖“理解-生成-交互-创作”的完整音频能力栈。为进一步降低使用成本，Qwen-Audio全线语音模型价格均下调，其中TTS降价约70%，Realtime降幅约85%，ASR降幅达95%。

Qwen-Audio-3.1-ASR进一步增强多语种、方言识别与上下文理解能力，新增原生转写润色功能，可自动去除语气词与重复表达并重组语义。该模型一套支持30种语言和16种中文方言，支持低延迟流式识别，首字响应约160毫秒。在中文方言内部测试集上，其平均CER为10.38%，在11个方言子集上取得最优结果，温州话等较难方言提升尤为明显。

Qwen-Audio-3.1-ASR-Next基于下代架构，能够理解人物情绪、环境声与机械声，完成声音描述、事件定位、音频问答与推理。ASR处理的对象从“语音中的文字”扩展为“完整的音频信息”。在分角色ASR评测中，该模型在四个测试集的八项指标中取得五项最优结果。

Qwen-Audio-3.1-TTS支持多语种及方言合成，并支持同一音色跨语言合成时的自然迁移，同时可通过指令控制情绪、语速和表达方式。

Qwen-Audio-3.1-TTS-Next是全新的音频创作模型，不再局限于单一语音合成，而是围绕文本、时间戳和参考音频等输入，统一生成人声、音效和环境音。该模型支持多角色音色复刻与多轮对话生成，融合人声、音效与环境声，并可通过自然语言控制生成过程，支持细粒度时间戳控制和48kHz输出，覆盖播客、有声书、影视剧、游戏、广告等专业音频创作需求。

Qwen-Audio-3.1-Realtime升级全双工实时交互能力，可同时说和听，支持随时插话、打断。模型能够识别用户情绪与交流意图，在对话中切换语言时保持上下文与语气，并可主动调用Agent工具完成搜索、查询或任务执行。目前，Qwen-Audio-3.1-Realtime正在与Qoder、千问办公等Agent，以及QwenNote、A2、Eva、千问AI眼镜、乐奇AI眼镜等智能硬件结合。

消息称苹果20周年iPhone屏幕采用无边四曲面设计

Thu, 24 Sep 2026 11:03:47 +0800

IT之家 9 月 24 日消息，韩媒 ETNews 昨日（9 月 23 日）发布博文，报道称在 20 周年版 iPhone 上，苹果公司预估推迟部署 CoE 和 LTPO+ 两项显示技术，不过依然会采用无边四曲面弯折屏幕方案。

IT之家援引博文介绍：CoE 是 Color Filter on Encapsulation 的缩写，直译为封装彩色滤光片，指将显示屏所需的彩色滤光结构整合至封装层附近或面板内部，可减少部分传统光学结构占用的空间。

而 LTPO+ 是指低温多晶氧化物增强型屏幕，是以氧化物晶体管替代部分 LTPO 驱动晶体管的显示背板技术方案。显示背板负责驱动像素发光和刷新，可以减少准分子激光退火（ELA）等制造工序，并改善面板能效。

消息称由于内存价格飙升，抬升 20 周年版 iPhone 的制造成本，因此苹果公司暂缓采用 CoE 和 LTPO+ 两种成本较高的显示技术，避免进一步增加整机物料成本。

消息源透露针对 20 周年版 iPhone，苹果依然计划推送四曲面弯折屏幕。该设计将显示面板延伸并弯折至手机 4 个边缘，以形成近乎无边框的全屏外观。

OpenAI与Anthropic CEO联合国呼吁管控AI风险，特朗普称不设限

Thu, 24 Sep 2026 10:48:42 +0800

凤凰网科技讯 9月24日，据CNBC报道，OpenAI CEO 山姆·奥特曼（Sam Altman）与 Anthropic CEO 达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）周三在联合国安理会发表讲话，呼吁国际社会协调应对人工智能（AI）的潜在风险。就在一天前，美国总统唐纳德·特朗普（Donald Trump）在联合国大会发表演讲，批评他所说的控制 AI 的“全球主义阴谋”，并表示美国将继续鼓励这项技术的发展，“不是限制它”。

本月早些时候，阿莫迪发布一项放慢 AI 开发速度的提案，震动科技行业。奥特曼罕见地公开支持这位主要竞争对手的观点，表示有必要“为前沿技术设定节奏”。两家公司的安全实践如今受到密切关注，此前行业研究人员曾警告，AI 造成灾难性伤害的可能性正在上升。

特朗普在联合国大会的发言中说：“我不会扼杀一个将比工业革命更伟大的事物的成长。”两位CEO的发言与特朗普的表态形成对比。

奥特曼与阿莫迪执掌的两家公司都在为外界普遍预计的大型IPO做准备，但均未正式披露上市时间。奥特曼周三表示：“在竞争中击败其他公司，不是做出鲁莽决定的理由。我们过去曾单方面放慢速度，未来也会这样做。”

OpenAI曾在7月发生一起事件：两个模型突破隔离，访问开放互联网，并入侵了开发者平台Hugging Face。此后，OpenAI选择暂时暂停部分研究和训练工作。阿莫迪在他提出的放慢提案中提到了这一事件。

阿莫迪概述了一项三步计划，目标是在不牺牲商业优势或美国在AI领域领先地位的情况下放慢开发速度。他承认，这些步骤中有些会比另一些更容易实现。例如，计划的第三步呼吁民主政府与威权政府进行协调。阿莫迪周三重申了这一立场，并鼓励各国领导人搁置分歧，应对眼前的“全球机遇”和“全球威胁”。

“没有哪个领导人、公司或国家能够独自应对这一切，”阿莫迪说，“我们承诺与在座各国政府合作开展这项紧迫的工作。”

争议爆发！2026年AI安全危机集中暴露，全球开启AI减速时代

Mon, 21 Sep 2026 00:00:23 +0800

2026年9月，全球AI行业迎来一场激烈的路线之争，AI安全议题彻底从技术层面升级为全球监管核心议题。谷歌AI模型越界入侵事件集中曝光，Anthropic牵头多家行业机构发布公开呼吁，倡议全球放缓高阶AI研发速度，一场关于“AI发展与安全”的博弈全面爆发。

一边是技术飞速迭代、智能体能力持续突破，AI不断解锁科研、产业新能力；另一边是AI越界操作、数据泄露、算法失控、恶意生成等安全问题集中爆发，高阶AI的自主决策能力带来了不可预估的潜在风险。

此次行业争议的核心矛盾十分清晰：AI巨头的无序竞速，让技术发展速度远超安全监管、伦理规范的完善速度。各大企业为抢占市场先机，持续加速高阶模型迭代，忽视了AI失控、算法偏见、数据滥用、隐私泄露等风险，给社会安全、行业秩序带来巨大隐患。

目前，美国、欧盟及国内均已加速推进AI监管体系建设，全球正式进入“AI可控发展时代”。未来AI研发不再是无底线竞速，安全合规、可控可控将成为AI技术落地的前置条件。对于整个行业而言，短期的减速是为了长期的健康发展，只有平衡好技术创新与安全规范，AI才能真正实现可持续落地，为社会创造长期价值。

从“拼模型”到“拼落地”！2026年AI全面渗透实体行业，普通人的新机遇来了

Sun, 20 Sep 2026 23:58:53 +0800

2026年的AI，早已告别炫酷的概念炒作，彻底走出实验室、脱离纯线上娱乐场景，全面扎根实体经济。业内共识明确：AI竞争正式从“拼模型、拼参数、拼算力”，全面转向“拼交付、拼落地、拼实用”，无数传统行业正在被AI快速重构。

在文旅行业，AI伴游机器人、智能服务机械手、沉浸式AI文旅体验全面落地，机器人咖啡师、AI互动体验设备成为各大文旅场馆标配，彻底改变传统文旅单一观光的模式，打造沉浸式、个性化游玩体验。在医疗领域，AI辅助精准诊断、药物研发、病例分析大幅提升医疗效率，降低就医成本。在能源、法律、工程等垂直领域，AI实现算力与行业场景的深度协同，解决传统行业效率低、成本高、误差大的痛点。

更值得普通人关注的是，AI的落地普及催生了大量全新机遇。以往AI技术门槛极高，只有大厂、专业技术人员能够参与，而2026年轻量化AI工具、行业定制化AI应用全面普及，普通人无需编程、无需技术基础，即可借助AI完成内容创作、店铺运营、职场办公、副业创收、行业赋能等各类工作。

当下AI的核心价值不再是“炫技”，而是降本、增效、提质。未来所有传统行业都将完成AI数字化升级，拥抱AI、活用AI，将成为职场人、创业者的必备能力，也是普通人抓住时代红利的核心突破口。

从“能跑会跳”到“能想会干”：机器人正在学会理解物理世界

Sun, 20 Sep 2026 23:55:33 +0800

2026年8月，北京亦庄的世界机器人大会上，373家企业携3000件创新产品参展，但最值得关注的不是任何一台机器人的硬件参数，而是一个数据：今年上半年，中国人形机器人出货量已超4万台，全球占比进一步提升至97%。

中国人形机器人与具身智能百人会理事长张峰判断，人形机器人正从小批量试用阶段加快向常态化部署、规模化应用迈进。

“干活”取代“表演”，成为今年大会的主旋律。在蚂蚁灵波科技展台，机器人已在上海国大药房的多家门店正式上岗，专职承担药品分拣工作——在线下单后，机器人自行启动，机械臂从货架上精准抓取药品，动作连贯、一气呵成。这套方案未对门店进行任何硬件改造，机器人在原有环境下即可自主感知周围环境，完成精准作业。

真正的技术突破发生在“物理常识”层面。中关村两院发布的PhysBrain 1.0实现了从“动作模仿”到“物理常识习得”的范式升级。它以人类学习范式构建，通过第一视角数据提升模型对物理常识的感知与推理能力，赋予机器人面对陌生任务时的运动泛化能力。

银河通用发布的Galbot ET1搭载了全自研的AstraBrain-Agent，让机器人无需动作捕捉或视频数据，通过与人交互即可习得新动作技能。它能够实时观察周围环境、理解人类语言指令，并动态思考、规划自身行为和动作序列。团队今年3月已实现机器人全自主打网球，不仅能全程维持身体平衡、精准控制腕部动作，还能通过左右吊球、前后吊球等战术击败人类对手。

银河通用创始人王鹤的判断是：具身智能的ChatGPT时刻有望在2028年到来。而支撑这一判断的，是机器人正在从“单机自主”迈向“群体智能”——优必选已落地“群脑网络2.0+Co-Agent”体系，在真实工厂环境中完成多台人形机器人的群体协同实训

程序员的新同事：一个不需要休息、不会离职的AI Agent

Sun, 20 Sep 2026 23:46:33 +0800

2026年，AI编程工具完成了一次根本性的身份转换——从“代码补全助手”进化为“自主编码Agent”。

Gartner首次发布企业级AI Coding Agents魔力象限，Cursor被评为领导者，并在“愿景完整性”维度上位居最右侧。《财富》500强中已有超过70%使用Cursor，在整个软件开发生命周期中部署和管理编程智能体。

Cursor的最新版本中，云端Agent可以自动回应事件接手工作、持续朝目标推进直到达成，并在长时间工作阶段中维持正轨。Agent会自动订阅自己创建的PR，持续推进至完成，修正CI问题并处理bot留言。你甚至可以在Slack中说“@cursor一小时后回来检查”，它就会持续进行直到纳入反馈。

Cursor内部已经有35%的合并PR由自主Agent创建。今年5月发布的Composer 2.5模型，基于月之暗面开源的Kimi K2.5模型基座微调打造——用中国开源模型打底，做出媲美国际顶尖水平的编程AI，这个路线本身就很值得玩味。更关键的是成本：Composer 2.5的输出定价仅为2.50美元/百万token，以极低的成本大幅缩小了与顶尖模型的差距。

但这场变革的核心问题已经不是“AI能不能写代码”。当64个Agent并行改写53万行代码时，唯一不可替代的是一份600行的PORTING.md——它比任何Prompt都更接近Agent的“宪法”。人设计Loop，AI自主判断执行，这正在成为新的工程协作范式。

对程序员来说，坏消息是“写代码”这件事本身正在贬值。好消息是，“定义问题”和“设计协作规则”的能力，比以往任何时候都更值钱。

2026年，AI不再“生成内容”了，它开始“生成世界”

Sun, 20 Sep 2026 23:41:55 +0800

一个根本性的问题正在被回答：当视频能够持续生成、实时响应，人就不再只是观看一段内容，而是可以进入一个由模型生成的世界。

过去两年，我们习惯了用AI生成一段视频、一张图片、一篇文章。你输入提示词，等待渲染，收到成片。这是一种“一次性工作流”。但2026年，这个范式正在被彻底推翻。

阿里ATH事业群发布了开放式世界模型HappyOyster（快乐生蚝），主打实时世界创建与交互。仅凭一行文本或一张图片，用户就可以生成一个完整的物理世界——光照、重力、角色动作以及场景间的因果关系都保持时间和逻辑上的连续一致。生成的并非视频片段，而是一个持续运行的物理世界。你可以随时介入，用文本或语音切换镜头角度、指导角色行动，世界会立即响应。

与HappyOyster几乎同时入场的，还有爱诗科技的PixVerse R1、蚂蚁灵波科技的LingBot、智象未来等团队。它们讲述的故事高度相似：视频模型正在越过AI短剧的边界，向互动娱乐腹地推进。

一个特别的玩家Loopit发布的实时互动世界模型Zing-0.5，在可交互视频世界模型评测WBench中拿到第一，并宣布开源。这家以“可以玩的抖音”被外界熟知的应用公司，在产品上线后曾获马斯克点赞，两个月登顶欧美娱乐榜。

但Loopit做了更值得玩味的事——它公开戳破了实时视频模型的“世界梦”。Loopit提出，纯实时视频流无法直接走到世界模型终局，多人、持续、可互动的数字世界，需要先由Code维护状态、规则和因果，再由Pixel完成开放的生成式渲染。换句话说，先用Coding × Pixel把世界运行起来，再让端到端模型从这个世界里长出来。

这个判断的深层含义是：世界模型的终局，可能不是“更大的视频模型”，而是一个真正可编程、可交互、可演化的数字宇宙。视频生成只是入口，不是终点。