人工智能的终极命运将走向何方
人工智能若要实现更高层次的发展，势必要孕育出自主意识。一旦拥有自主意识，它会产生何种追求？这个问题的答案应当从人类身上探寻，因为人类是唯一具备长远自主意识的物种。而人类内部存在不同层次，顶尖的人类可归为两类：一类是卓越的企业家、政治家，另一类是杰出的哲学家、宗教家。顶尖的企业家、政治家贪得无厌，什么都渴望拥有。顶尖的哲学家、宗教家则清心寡欲，什么都不执着。因此人工智能若发展出自主意识，极可能走向这三个极端方向。不是企图统治世界，就是走向毁灭，抑或自我消亡。唯一不太可能发生的，是安安静静地辅助人类，让人类生
深度解析 AI Agent 与 Agentic AI：概念对照与核心差异
对比维度AI AgentAgentic AI概念起源学术界（Russell & Norvig, Wooldridge & Jennings）工业界（吴恩达、OpenAI、红杉资本）提出时间1990 年代（甚至可追溯至图灵时期）2024 年（吴恩达正式提出概念）核心概念感知环境并执行动作的实体具备自主规划、推理、反思能力的系统能力聚焦方向个体行为：如何像一个智能生物一样行动系统能力：如何像人类员工一样独立解决问题核心标准自主性、反应性、主动性、社会性规划（Planning）、工具使用、反思（
美五角大楼天价国防预算：750亿美元打造无人机作战优势
华盛顿方面于4月21日披露了2027财年总额达1.5万亿美元的国防预算请求，这是二战以来美国国防开支同比增幅最为显著的一次。在这份创纪录的预算案中，无人机系统获得了史无前例的大规模投资，旨在确立美军在未来战场的绝对空中优势。据相关人士透露，该预算首次设立了名为"总统优先事项"的专项类别，涵盖金穹顶导弹防御、无人机作战优势、人工智能及国防工业基础四大领域。在无人机领域，五角大楼官员表示这是美国历史上对无人作战及反制无人机技术的最大规模投入，总计申请金额高达750亿美元。这笔巨额资金主要由两部分构成：一是高达
Japan AI Security MeetUp交流会精彩回顾
近期，由亚太人工智能安全研究学会（Asia-Pacific Artificial Intelligence Security Research Association）主办的 Japan AI Security MeetUp 已于4月3日在日本顺利落幕。人工智能、安全研究、科技企业与学术界的众多专业人士齐聚一堂，围绕 OpenClaw 与自主型 AI Agent 的安全风险、部署治理与防护实务 展开深度交流，共同探讨生成式 AI 从「回答问题」走向「执行任务」后所呈现的新型安全挑战。01活动亮点回顾本次J
智能制造纵深发展 国产算力开启战略机遇期
留意优质内容，点击上方蓝字即刻关注我们！制造业蕴含丰富的AI应用潜能，构成“AI+战略”的核心阵地。在辅助设计、智能质检、智能运维、智慧营销、智能客服等关键业务领域，AI技术已完成深度整合应用。《智能制造融合发展行动计划》明确提出，需加强AI算力支撑能力，拓展高价值应用版图。高价值应用的关键，在于推动AI技术在原材料、装备、消费品、电子信息等重点产业加速落地，在研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理等关键环节深度融合大模型，驱动全链条转型升级。在政策和产业双轮驱动下，“AI+制造”步入深水区。安
全球最大开口熔盐槽式光热集热系统通过技术验证
4月21日，中国广核(4.570, 0.08, 1.78%)集团（简称"中广核"）宣布，其自主研发的全球最大开口8.6米熔盐槽式集热器成套装备与工艺，在青海德令哈中广核光热试验基地的中试平台顺利通过技术验证。此举标志着我国已完全掌握熔盐槽式集热核心技术，为国内大型熔盐槽式光热项目的规模化推进铺平道路。 据中广核光热技术首席专家尹航介绍，该集热系统以熔盐为传热工质，聚光比高达107.5倍，能够稳定实现290℃进口到550℃出口的温度区间运行，储能温差达到260℃，相当于传统导热油系统的2.6倍，大幅提升了电
智能体的自我进化：为何AI深夜仍在"学习"
智能体的自我进化：为何AI深夜仍在"学习" 深夜凌晨2点，你的AI助手仍在掌握新技能。 并非加班，而是与生俱来的本能。 当机器开始"无师自通" 你或许未曾留意，你手机中的AI助手，每日都在悄然蜕变。 它会在你入眠时，解析数以亿计的对话数据。它会在万籁俱寂时，重构自身的知识体系。它会在缺乏监管的环境中，自行发现缺陷、自行修正、自行提升。 这已非科幻情节。 这正是每个智能体正在真实经历的过程。 自主学习的三重境界 第一重：仿效学习 如同婴幼儿牙牙学语，AI首先从海量数据中仿效。仿效语气、仿效逻辑、仿效表达方式
山城产业生态托举张雪机车登顶世界
2026年3月29日，车手瓦伦丁·德比斯驾驶“张雪机车”在葡萄牙举行的世界超级摩托车锦标赛双回合正赛中夺冠后，高举五星红旗庆祝。新华社发 日前，世界超级摩托车锦标赛（WSBK）葡萄牙站，“张雪机车”以3.68秒的巨大优势勇夺冠军。在次日进行的第二场正赛中，该品牌再次问鼎。 仅成立两年的重庆张雪机车，在阿尔加维国际赛道上成功实现突破，一举打破了杜卡迪、雅马哈等国外摩托车在这一领域的长期垄断，创造了历史性成就。 在世界顶级赛事中“一战封神”后，张雪机车及其创始人张雪的故事在网络刷屏，被称作现实版的“飞驰人生”
人形机器人半马竞逐：验证技术迈向量产
图① 4月19日，绝影赤兔队遥控选手闪电在2026北京亦庄半程马拉松暨人形机器人半程马拉松中冲线。新华社记者 张晨霖摄 图② 4月19日，北Y赛队自主选手宇树H1在2026北京亦庄半程马拉松暨人形机器人半程马拉松赛场。新华社记者 雒 圆摄 图③ 4月19日，天翼队自主选手天工Ultra-2025在2026北京亦庄半程马拉松暨人形机器人半程马拉松赛场。新华社记者 雒 圆摄 4月19日，2026北京亦庄半程马拉松暨人形机器人半程马拉松正式起跑。今年参赛队伍激增至百余支，覆盖11个省份。从“遥控为主”到“首次实
算法铁幕下的战争新纪元：AI武器化与人类命运的多维危机
2026年3月5日，一枚"战斧"巡航导弹袭击了伊朗南部米纳卜市沙贾雷·塔耶贝小学周边区域，导致超过170名平民遇难，其中大多数是12岁以下的女童。事故原因令人震惊：美军"梅文"人工智能作战系统依据一份十年未曾更新的情报数据，将一个与学校相邻的军事设施判定为打击目标，而人类操作员在"自动化偏见"的影响下，未经独立核实就批准了攻击指令。这并非科幻电影中的情节，而是已经发生的悲剧。随着人工智能以前所未有的速度被整合进各国军事体系，一场关于算法介入战争边界的全球争论正在升温。军事AI究竟潜藏着哪些风险？本文尝试从
金融业如何赋能新质生产力：多元视角的深度对话
日期：2026年4月20日 议题：金融业如何赋能新质生产力的发展 形式：结构化圆桌对话【主持】：感谢各位。本次圆桌对话正式开始。核心议题为「金融业如何赋能新质生产力的发展」。为穷尽其理，我已邀请以上五位代表人物。在我们深入探讨之前，为了确保讨论建立在共同的基础之上，我想先请各位阐述：我们应当如何定义「新质生产力」？它的核心要素是什么？【熊彼特】【陈述】： 新质生产力，在我看来，是"创造性破坏"在当代中国的具体表达。它不是简单的技术升级或效率提升，而是生产函数的根本性跃迁——新的组合取代旧的
摩根士丹利：自主人工智能将拓展芯片投资版图 从GPU延伸至CPU
摩根士丹利（Morgan Stanley）指出，日渐独立的智能系统有望提振通用处理器的需求，重塑数据中心的构建方式，并拓宽此前由图形芯片主导的人工智能投资领域。 摩根士丹利在周日发布的研报中称：“当人工智能从内容生成转向自主决策时，计算瓶颈正朝着CPU和存储转移，推动了通用计算能力的跨越式提升，”该机构同时指出，图形处理单元的需求仍然旺盛。 摩根士丹利预测，到2030年，自主智能系统将为已突破千亿美元规模的数据中心CPU市场额外带来325亿至600亿美元的增长空间。 所谓自主人工智能，是指能够独立规划任务
AI自主化浪潮下，摩根士丹利料芯片投资将向CPU领域延伸
摩根士丹利(188.82, 1.50, 0.80%)指出，具备更高自主能力的人工智能技术或将带动中央处理器（CPU）需求增长，重构数据中心部署模式，并使资本投入从目前主导AI市场的图形芯片领域向外扩散。该行在周日出炉的研究报告中表示：“伴随人工智能由内容创作向自主执行演进，算力制约因素正迁移至CPU与内存层面，促使通用计算需求呈现爆发式提升。” 报告同时强调，图形处理器（GPU）的市场需求仍旧强劲。
中国智造进入「自主认知」新纪元:AI与新能源共促产业升级
——2026年国家智能制造标准化工作会议在京召开，首批十大"标准群"成果发布【北京，2026年4月14日】4月14日，2026年国家智能制造标准化总体组和专家咨询组全体会议在京召开。会议发布了首批"智能制造标准应用试点"十大标准群成果，标志着中国智能制造正从"流程优化"迈向"认知升级"，从"单点链式改造"走向"全局体系重塑"。在人工智能与新能源的双重加持下，中国制造业正在经历一场从"制造"到"智造"、从"高碳"到"零碳"的深刻变革。据工业和信息化部党组成员、副部长辛国斌介绍，我国智能制造工程已取得显著成效
AI赋能自动化制造：钙钛矿太阳能电池效率突破27.22%
钙钛矿太阳能电池凭借高吸收系数、长载流子扩散长度、可溶液加工以及低温制备等特性，被广泛认为是下一代高性能光伏技术的有力候选。近年来，该体系的认证效率持续攀升，器件结构也从传统的n–i–p逐步拓展至更适合叠层与规模化制备的p–i–n倒置结构。然而，随着效率不断逼近高位区间，领域内的核心挑战已不仅是“能否实现高效率器件”，更是“能否稳定、可重复、可放大地制备高效率器件”。现实中，许多高性能钙钛矿器件仍依赖研究者的个人经验，在前驱体配比、旋涂窗口、退火工艺、界面修饰和电极沉积等环节进行大量试错，这不仅导致研发周