2025年11月14日，中國機器人公司優必選發佈了一段視訊：數百台Walker S2人形機器人在倉庫中整齊列隊，齊齊轉頭、揮動手臂，隨後魚貫進入集裝箱。這段視訊在社交媒體上引發軒然大波，但爭議的焦點卻出人意料——不是討論技術水平，而是質疑視訊的真實性。美國機器人公司Figure的創始人佈雷特·阿德考克第一時間在社交媒體上發文，聲稱視訊是電腦生成的CGI特效。這場爭論本身，或許比視訊內容更值得玩味：它揭示的不僅是技術認知的鴻溝，更是一場產業權力轉移的前兆。阿德考克的質疑邏輯頗為有趣。他指著視訊中機器人頭部的燈光反射說：“前面的機器人是真的，後面的都是假的。如果你看到頭部反射出天花板燈，那就說明是電腦生成的圖像。”這番話立刻遭到了專業人士的反駁——恰恰相反，真實環境中的金屬表面確實會反射環境光源，這正是物理世界的正常現象。優必選隨後發佈了一段FPV無人機一鏡到底的原聲視訊作為回應，配文寫道：“到底是不是AI生成？一鏡到底原聲原速大揭秘！”然而，正如香港《南華早報》所指出的，阿德考克並非孤例。這種“下意識的不相信”在西方科技界和軍事界已經形成了某種模式。當中國航母福建艦首次展示電磁彈射系統時，美國軍事專家同樣提出了類似的質疑。《南華早報》一針見血地指出：基於過往經驗的假設，似乎模糊了他們對中國當下工業現實的認知。這讓人不禁想起魯迅先生筆下那句著名的諷刺——友邦驚詫。只不過在今天的語境下，這種“驚詫”已經從政治領域延伸到了高科技產業。當中國企業展示出超越預期的技術能力時，部分西方觀察者的第一反應不是承認現實，而是懷疑眼睛。這種認知慣性的背後，是對全球產業格局正在發生深刻變化這一事實的集體迴避。要理解中國人形機器人產業為何能夠實現超預期發展，首先需要理解這個產業的本質特徵。人形機器人是一個高度複雜的系統工程，涉及機械結構、電機驅動、感測器、人工智慧演算法、電池能源等多個技術領域的深度融合。它不是單一技術的突破，而是整個工業體系綜合能力的體現。正因如此，人形機器人的產業化處理程序，與一個國家的製造業底蘊密切相關。深圳南山區的“機器人谷”提供了一個絕佳的觀察窗口。在這裡，數百家機器人研發企業和零部件供應商聚集在方圓數公里的範圍內，形成了一個完整的產業生態系統。當地流傳著一句話，形象地描述了這種產業集聚的密度：“樓上樓下是上下游，產業園就是產業鏈。”這意味著，一家機器人企業可以在步行距離內找到幾乎所有需要的零部件供應商，從精密電機到感測器，從碳纖維外殼到定製晶片。這種空間上的極度接近，大幅縮短了從設計到原型的周期，也讓快速迭代成為可能。深圳某機器人聯合創始人將這種高效歸功於開源協作策略：“通過開源部署和訓練程式碼，我們吸引全球開發者共同建構應用生態。”這種開放式創新模式，與中國完善的供應鏈體系形成了強大的協同效應。成本控制能力是中國人形機器人產業的另一張王牌。2024年10月，北京松延動力推出了一款售價不足一萬元人民幣的人形機器人，目標客戶群是業餘愛好者和程式設計教育機構。值得注意的是，就在六個月前，這款看似平價的機器人剛剛在人形機器人半程馬拉松比賽中獲得亞軍——這說明低價格並不意味著低性能。這種性價比革命的背後，是中國在電機、電池、感測器等核心零部件領域長期積累形成的規模效應和成本優勢。政府層面的支援同樣不可忽視。深圳市政府主動向機器人企業開放了巡檢、消防等公共部門場景，為機器人提供真實的“工作崗位”。龍崗區人工智慧署署長趙冰冰道出了其中的深意：“一些機器人公司在產品發佈後很難找到可行的商業模式。商業機會只有在持續的實際應用中才能逐漸顯現。”這種應用場景先行的策略，為機器人企業提供了寶貴的實戰訓練機會，也加速了技術的迭代完善。與中國人形機器人產業的蓬勃發展形成鮮明對比的，是西方同行們的艱難處境。波士頓動力的命運堪稱這一困境的縮影。這家成立於1992年的公司，以其研發的Atlas人形機器人和Spot四足機器人聞名於世，其機器人展示的奔跑、跳躍、後空翻等動作一度驚豔全球。然而，在商業化道路上，波士頓動力卻步履維艱。2013年，Google母公司Alphabet收購了波士頓動力，希望將其打造成機器人領域的旗艦。然而僅僅四年後的2017年，Google就將波士頓動力出售給了日本軟銀集團，據報導是因為看不到短期盈利的可能。軟銀接手後同樣未能扭轉局面。2020年，軟銀以9.21億美元的價格將波士頓動力轉手賣給了韓國現代汽車集團。三次易主的背後，是西方科技巨頭對機器人產業商業化前景的集體困惑。波士頓動力的困境並非個案。問題的根源在於，西方機器人企業普遍面臨著"技術領先、商業落後"的悖論。它們可以在實驗室裡展示令人驚嘆的技術能力，卻難以找到規模化的商業應用場景；它們可以製造出性能優異的原型機，卻無法以可接受的成本實現量產。用一位行業分析師的話說，波士頓動力的機器人“更像是昂貴的藝術品，而不是可以大規模部署的工業產品”。埃隆·馬斯克的特斯拉Optimus人形機器人項目同樣面臨著嚴峻挑戰。馬斯克在2024年的多次公開場合中展示了Optimus的最新進展，包括其手部設計的改進。據馬斯克透露，新版Optimus的兩隻手及前臂共配備了100個執行器，比之前的版本有顯著增加。這些額外的執行器主要用於實現手指的伸肌功能，取代了之前依賴橡皮筋或扭力彈簧的回位機制，以提高控制精度和穩定性。然而，技術改進並不能解決Optimus面臨的核心問題：大規模量產能力。特斯拉雖然在電動汽車領域展現了強大的製造能力，但人形機器人的零部件複雜度遠超汽車。一台人形機器人需要數十個精密電機、數百個感測器、複雜的關節結構和先進的AI晶片——這些零部件的供應鏈整合是一個巨大的挑戰。更關鍵的是，特斯拉在美國很難找到像中國深圳那樣完整、密集的機器人零部件供應鏈生態。一位海外行業分析師對優必選Walker S2的評價頗具啟發性。他認為這款機器人本身“平庸”，沒有任何單項指標達到業界最佳水平。但他同時指出，Walker S2卻是市場上“最好的通才”之一——它通過專注於倉庫等特定應用場景的最小可行產品，快速切入市場；更重要的是，考慮到中國完善的供應鏈，優必選確實有能力向客戶交付約200台這樣規模的訂單。換言之，中國機器人企業的優勢不在於單項技術的極致突破，而在於系統整合能力和規模化交付能力。這正是理解人形機器人產業格局變化的關鍵。在科技產業的歷史上，“技術最先進”和“商業最成功”往往並不等同。VHS擊敗了技術更優的Betamax，Windows壓倒了更優雅的Mac OS，Android超越了更封閉的iOS。決定產業勝負的，往往不是實驗室裡的技術參數，而是生態系統的完整性、供應鏈的效率、市場響應的速度。在人形機器人這個新興產業中，中國正在以其獨特的產業優勢重塑遊戲規則。優必選首席品牌官譚旻的一番話道出了中國企業的自信：“批評者應該來中國親眼看看人形機器人行業的蓬勃發展，並直接參與到產業鏈中來。”這不是空洞的口號。《南華早報》的報導指出，僅僅一年前，許多機器人還在學習模仿人類的步態；而如今，人形工業機器人已被應用於新能源汽車製造、3C智能生產和智能物流等各個領域。這種從實驗室到工廠的轉化速度，是西方同行們難以企及的。更值得關注的是中國人形機器人產業的生態多樣性。據統計，中國目前約有200家人形機器人初創企業，每家企業都有其獨特的技術重點和市場定位。有的專注於工業場景，有的瞄準服務業，有的主攻教育市場，有的則致力於特種應用。這種百花齊放的格局，與西方市場由少數巨頭主導的局面形成鮮明對比。多元化的競爭格局意味著更快的技術迭代、更豐富的應用場景探索、更健全的人才培養體系。回到文章開頭的那場視訊真假之爭，海外分析師的一個觀察頗為有趣：優必選的視訊可能是故意製作得“像CGI”的。視訊採用了略帶反烏托邦色彩的灰色調，讓人聯想到2005年電影《我，機器人》中的場景；某些鏡頭的景深處理和陰影效果也被刻意設計成容易引髮質疑的樣子。如果這個分析屬實，那麼優必選的行銷團隊堪稱深諳網際網路傳播之道——通過製造爭議來獲得關注，讓全世界都在討論他們的機器人是真是假，而不是討論其他競爭對手的產品。事實上，這種爭議行銷在中國科技企業中已有先例。此前，小鵬汽車的機器人展示就曾引發"是真機器人還是真人扮演"的討論，小鵬通過否認謠言的方式成功獲得了大量關注。優必選在小鵬爭議發生後不到48小時就發佈了回應視訊，時機之巧合令人懷疑他們是否早已準備好這套劇本。無論如何，從傳播效果來看，這場"真假之爭"無疑是成功的——它讓優必選的名字傳遍了全球科技媒體，也讓更多人開始關注中國人形機器人產業的真實水平。站在更宏觀的視角審視，人形機器人產業正處於一個關鍵的轉折點。就像21世紀初的智慧型手機產業一樣，技術已經足夠成熟，應用場景已經足夠明確，剩下的問題是：誰能夠以最低的成本、最快的速度、最大的規模實現量產？在這場競賽中，擁有完整供應鏈、龐大內需市場、充足工程師儲備和政策支援的中國，無疑佔據著有利位置。優必選首席品牌官譚旻的判斷是：機器人行業正處於突破的邊緣。如果這個判斷正確，那麼我們或許正在見證一個新產業霸權的誕生。就像中國在新能源汽車、太陽能、鋰電池等領域的崛起一樣，人形機器人可能成為下一個由中國定義遊戲規則的戰略性產業。而那些還在懷疑視訊真假的人，可能會錯過理解這場產業變革的最佳時機。當然，中國人形機器人產業也面臨著自己的挑戰。在核心演算法、高端感測器、精密減速器等領域，中國企業與國際領先水平仍有差距；在品牌認知和國際市場拓展方面，中國企業還需要更多積累；在技術標準和行業規範的制定上，中國的話語權還有待提升。但這些挑戰，更多是成長的煩惱，而非結構性的障礙。真正值得警惕的，或許是西方同行們的那種認知慣性。當你習慣性地認為對手不可能做到某件事時，你就失去了學習和追趕的動力。波士頓動力三次易主的故事說明，即使擁有最先進的技術，如果缺乏商業化的緊迫感和執行力，也難逃被邊緣化的命運。而那些第一反應是懷疑而非學習的企業家和投資者，可能會發現自己正在重蹈覆轍。魯迅先生在近一個世紀前寫下“友邦驚詫”這四個字時，諷刺的是某些人面對中國變化時的傲慢與偏見。今天，當我們看到一位美國機器人公司CEO在社交媒體上斷言中國企業的視訊是CGI造假時，歷史似乎正在以某種方式重演。不同的是，這一次驚詫的背後，不再是意識形態的對立，而是對產業競爭格局變化的深層焦慮。人形機器人被視為繼智慧型手機、電動汽車之後的下一個兆級市場。在這個賽道上，起跑線的位置可能比衝刺速度更加重要。中國企業憑藉供應鏈優勢、成本控制能力和應用場景積累，已經佔據了有利的起跑位置。而當部分西方觀察者還在討論視訊真假的時候，中國的機器人工廠裡，新一批Walker S2可能正在魚貫走下生產線，準備裝箱發往全球各地的客戶手中。這就是真實正在發生的未來。它不需要CGI來美化，也不會因為質疑而停止前進。那些拒絕相信的人，終將被現實說服——只是到那時，追趕的窗口可能已經關閉。在人形機器人這個註定改變人類生產生活方式的產業中，中國正在書寫自己的篇章。而“友邦驚詫”，或許只是這個故事中一個有趣的註腳。 (心智觀察所)

百度公司創始人、董事長兼首席執行官李彥宏在人民日報發表署名文章《內化AI能力，加快形成新質生產力》。以下為全文：“十五五”時期經濟社會發展的主題是推動高品質發展。推動高品質發展，最重要是加快高水平科技自立自強，積極發展新質生產力。人工智慧（AI）作為引領新一輪科技革命和產業變革的重要力量，對於加快形成新質生產力、實現經濟社會高品質發展作用十分關鍵。過去幾年，中國在人工智慧算力基礎設施和大模型等關鍵領域取得顯著突破，形成了領先優勢。中國算力規模躍居全球第二，湧現出DeepSeek推理大模型、文心原生全模態大模型等廣受好評的基礎大模型，百度也建成了國內首個自研的P800三萬卡叢集。推動人工智慧更好賦能高品質發展，一個重要方面是讓千行百業內化AI能力、建構AI原生能力，使之成為企業發展的原生推動力。這既有助於智能產業發展壯大，也有助於傳統產業加快轉型升級。以場景出新帶動創新，提升人工智慧應用能力。數字人技術、程式碼智能體技術、無人駕駛技術等，已被應用驗證，產生了很好的效果。在電商直播、銷售客服等場景中，數字人成為超級能幹的“數字員工”。程式碼智能體也在科技公司中加速鋪開，一些外國科技公司的程式碼AI生成率甚至超九成。基於無人駕駛技術的百度蘿蔔快跑已在全球22座城市落地。企業可通過選擇合適的AI技術，積累一定的探索成果，並在總結經驗、複製推廣的基礎上加快發展步伐。“十五五”規劃建議提出，“推動科技創新和產業創新深度融合”“加大應用場景建設和開放力度”。瞄準重複勞動多、勞動力緊缺、崗位高危、流程瓶頸多、決策複雜度高等場景，用好AI在低成本內容生成、無人化、智能編碼、智能演算法最佳化等方面的優勢，能幫助企業降成本、提利潤、優決策、發現新增長點。以產業融合激發動能，做強人工智慧增長引擎。中國是世界上唯一擁有全部工業門類的國家，推進人工智慧與實體經濟深度融合，空間廣闊、潛力巨大。在實體經濟企業中內化AI能力，利用人工智慧技術賦能礦業、化工、輕工、船舶等重點產業，有助於進一步夯實實體經濟這個根基。當前實體經濟產業鏈自主可控水平的提升，有賴於在排產調度、資源最佳化、路徑規劃、交易決策等方面提供更優的解決方案。“伐謀”演算法智能體專注於尋找“全域最優解”，已在交通、能源、物流、港口等複雜系統中實現顯著提效。千行百業立足自身優勢和行業特性，內化AI能力、建構AI原生能力，更好激發通用模型與行業有機融合產生的“化學反應”，社會整體生產效率、創新能力將實現躍升。加強戰略規劃，讓“AI賦能”成為發展共識。新質生產力的顯著特點是創新，既包括技術和業態模式層面的創新，也包括管理和制度層面的創新。在人工智慧等新技術帶來系統性、結構性變革的背景下，探索人機協同的新型組織和管理模式變得更加迫切。抓住數字經濟轉型和人工智慧發展機遇，從決策到執行，從客戶到供應鏈，讓AI能力滲透到生產、經營、服務的每一個環節、每一個細胞，是企業必須做好的課題。各領域企業搶佔一個個“智高點”，加快融入全面推進人工智慧科技創新、產業發展和賦能應用的潮流大勢，社會生產要素將因智能化重組而更高效流動，科技創新成果將更快轉化為現實生產力，社會整體的創造潛能將被全面激發。百度作為中國人工智慧領域投入最早、佈局最全的企業之一，有責任、有能力也有信心走在這一變革前列。我們將持續加大投入，建構領先的智能基礎設施，研發更前沿的大模型技術，打造更開放的產業生態體系，助力千行百業內化AI能力、建構AI原生能力、加速智能化轉型，為中國經濟高品質發展作出新貢獻。 (科創日報)

01 AI闖禍的第一天誰能想到——一家四大會計師事務所，居然也會因為AI“瞎編”而被迫退款。這個10月，德勤（Deloitte Australia）因提交給澳大利亞聯邦政府的一份報告出現嚴重錯誤，被曝光部分內容由AI生成。政府確認，報告中引用了虛構的法院判決、並不存在的學者論文、甚至捏造的書籍標題。最終，德勤不得不部分退還這份價值 44萬澳元 的合同款項。這起事件迅速成為輿論焦點，不僅因為它發生在“AI最懂的公司”身上，更因為它揭開了一個現實：當企業在AI浪潮中一頭紮進自動化與智能化的懷抱時，也正在被它悄悄吞噬。這場鬧劇的根源，在於AI的“幻覺”（hallucination）機制。簡單來說，當AI模型在知識不足或語義模糊時，它會想當然地補齊缺失的資訊——並且往往語氣篤定、自信滿滿。這是一種深度語言模型的“認知幻覺”：它並非故意造假，而是在不確定時，選擇用“貌似合理”的句子來取悅使用者。AI的底層邏輯並不懂事實，只懂 “機率” 。它不是在思考 “真不真” ，而是在計算 “像不像” 。AI不會說 “我不知道” ，它更傾向於 “給你一個看起來像知道的答案” 。問題是，當這種“看似可靠”的輸出被用於政府報告、商業分析、甚至政策諮詢時，錯誤便具備了真實的後果。02 德勤的尷尬：AI幫忙、人工缺席德勤的案例並不是AI的錯，而是人類過度信任AI的錯。根據多家澳媒報導，德勤確實使用了Azure OpenAI GPT-4o 的企業版工具鏈，用於撰寫報告中的部分章節和腳註整理。但關鍵在於——報告出廠前，缺乏人工審校與事實核對。換句話說：AI只是寫手，卻沒有編輯。結果，“半自動化生產”的報告中出現了各種匪夷所思的錯誤：引用並不存在的研究論文；學者名字與期刊刊號全部錯誤；法院判決的引用內容純屬虛構；腳註裡出現了AI編造的法律條款。一位雪梨大學的學者憤怒地指出：“這份報告中引用的文章根本不存在。作為研究者，我們的名字被AI劫持。”而德勤的回應頗為“官式”：“報告內容的實質是正確的，只是在最終出版時，部分腳註與標題未完全匹配相應來源。”這話翻譯成人話就是：報告大方向沒錯，細節出錯怪AI。如今的澳大利亞、甚至全球企業界，都對AI抱有近乎宗教般的信仰。AI是生產力革命的象徵，是壓縮成本的魔法，是 “少人多做” 的萬能鑰匙。從德勤到安永，從麥肯錫到Google，幾乎所有機構都在宣稱——“AI可以讓我們更快、更準、更強”。然而，AI真正加速的，也許是錯誤的傳播速度。如果說AI是一台加速引擎，那麼“人類的懶惰”就是其中的汽油。在“生成快、發佈快” 的誘惑下，很多企業忽略了最基礎的 “驗證機制” 。德勤的報告事故，正是這種盲目提速的縮影。03 “幻覺”的職場化：我們也在被AI訓練德勤事件不僅僅是一場諮詢業的醜聞，它其實折射出整個白領階層的集體幻覺。越來越多的從業者正在依賴AI生成報告、總結會議、撰寫文案。人們感嘆AI的高效，卻忽略了自己在 “退化” 。AI的每一次輔助，都在重新塑造職場邏輯：原本的知識積累，變成了“提示詞技巧”；原本的判斷力，被演算法的信心取代；原本的學習路徑，被“直接生成”取代。我們在教AI做人，而AI也在無聲地重新教育人類。它讓我們更快，卻讓我們更淺。它讓我們更忙，卻讓我們更盲。德勤的幻覺，不只是AI的幻覺，也是人類對AI的幻覺。德勤的錯誤之所以被發現，是因為它出現在政府報告裡。但在無數企業內部報告、投標檔案、培訓資料中——同樣的幻覺正大規模發生。這類幻覺的危險不止是“資料錯誤” ，更包括：信任崩塌： 當客戶發現報告由AI拼湊，人類專業判斷就被質疑；風險： AI生成的內容可能侵犯版權、洩露資料或誤導公眾；責任模糊： 一旦AI輸出錯誤，責任歸屬模糊——是作者？是稽核人？還是演算法？這讓傳統的“職業信譽”概念面臨挑戰。在過去，錯誤意味著“人的疏忽”；在現在，錯誤可能意味著“機器的幻覺”。但機器不承擔後果，承擔後果的依然是人。有些人會把這次事件看作“AI取代白領工作”的又一例證——機器正在接管人類腦力勞動。然而，這種解讀過於簡單。數字革命的關鍵在於——人們能通過幾個點選和鍵盤操作迅速獲得資訊。任何知識密集型機構（如諮詢公司）若不利用AI來提高檢索效率，都將落伍。但AI和任何工具一樣，取決於使用者。木匠的準則是“量兩次、再鋸一次”；在AI世界裡同樣適用。德勤自己也曾強調“讓人類留在AI環節中”（keep a human in the loop），卻在此事上忘了遵守自己的原則。如果他們安排員工認真核對每個腳註、驗證每個來源——這項枯燥卻最關鍵的智力工作——或許就能避免這場尷尬。04 制度的缺位：AI需要“交通規則”AI不是敵人，但AI時代缺乏規則，才是最大的風險。Elizabeth Knight 在評論中寫道：“AI的使用需要一套正式的制衡機制。恐怕我們要經歷更多幻覺，社會才會學會如何負責任地使用它。”確實，目前全球範圍內關於AI治理的框架仍處於試探階段。歐洲有《AI法案》草案，美國有NIST的AI風險標準，中國也在起草《生成式AI管理辦法》。但對於企業內部的AI使用，尤其是諮詢、審計、政策顧問等領域，幾乎沒有一套清晰標準：AI生成的內容是否需要強制標註？那些報告可使用AI輔助？人類審校比例應是多少？資料溯源如何記錄？德勤事件表明，如果這些規則繼續缺位，AI的“幻覺成本”將由整個社會買單。德勤的尷尬，其實是所有知識工作者的鏡子。當AI成為主流，我們需要重新定義“專業”與“責任”：專業不再是資訊多，而是判斷准；效率不再是速度快，而是邏輯穩；責任不再是執行命令，而是理解結果。AI讓人類更強，但也讓懶惰變得更危險。德勤的退款，買來的不是面子，而是一次全行業的反思。AI不是救世主，它只是鏡子。照出了我們的野心，也照出了我們的短視。AI並不會取代人類，但會取代那些不再思考的人類。AI能寫文案，卻不會理解語氣背後的文化；能生成資料，卻不懂數字背後的政治；能畫出完美的圖表，卻無法洞察圖表之外的真相。AI是加速器，而不是指南針。如果我們將方向盤交給它，墜毀只是時間問題。未來最有價值的，不是“用AI最快的人”，而是“懂得何時不該用AI的人”。是仍願意花時間去驗證真相的人。 (澳洲財經見聞)

埃隆·馬斯克在X平台（前Twitter）上發佈了一條簡短卻引人注目的帖子：“xAI遊戲工作室將在明年年底前發佈一款偉大的AI生成遊戲。” 這不是馬斯克一貫的隨性發言，而是xAI公司戰略佈局的又一關鍵節點。xAI成立於2023年7月，由馬斯克主導，旨在“理解宇宙的真實本質”，其核心產品Grok AI模型已從文字生成擴展到圖像和視訊領域。 此次聲明中，馬斯克明確將Grok應用於遊戲開發，承諾一款“偉大”的全AI生成產品，這意味著從劇情、關卡設計到視覺效果，可能全部由AI驅動，標誌著xAI從通用AI向娛樂垂直領域的躍進。早在2023年，馬斯克因對OpenAI商業化路徑不滿而創立xAI，Grok 1.5模型於當年4月推出，強調“最大化真理追求”而非安全優先。 與特斯拉的Autopilot和Optimus機器人項目類似，馬斯克視AI為多場景融合的引擎：在遊戲領域的嘗試，或許是測試Grok在即時互動生成上的極限。公開資料顯示，xAI已投資數十億美元，團隊包括前DeepMind和OpenAI工程師，Grok的“Imagine”功能正挑戰Sora 2的視訊生成能力。 馬斯克的這一“放話”，並非孤立——他同時提到Grok將生成一部“至少可看”的AI電影，同樣鎖定2026年底。 這暗示xAI正建構一個AI娛樂閉環：從文字到視覺，再到互動體驗。事件曝光後，遊戲行業反應迅速而分化。Larian Studios（《博德之門3》開發商）聯合創始人Swen Vincke公開質疑：“我們不需要另一個現金圈錢項目，我們需要可持續性。” 他指出，AI生成內容雖高效，但可能忽略敘事深度和玩家情感連接。另一方面，PC Gamer等媒體視之為“AI狂熱夢”的延續，馬斯克的承諾或將加速遊戲開發的自動化。 從投資視角看，這對科技股影響微妙：xAI雖未上市，但馬斯克的聲明已推高特斯拉股價波動，暗示AI娛樂或成為其生態新增長點。假如xAI成功，2026年的這款遊戲可能不止是產品，而是AI在創意產業的試金石——它能生成無限分支劇情嗎？還是會因計算資源瓶頸而止步於原型？客觀而言，馬斯克的軌跡顯示，他常以大膽目標驅動創新：從SpaceX的火星計畫到Neuralink的腦機介面，落地時間雖常延後，但最終往往重塑賽道。 猜測起來，xAI的遊戲或聚焦科幻主題，借Grok的幽默風格（如受《銀河系漫遊指南》啟發）吸引核心使用者。但挑戰顯而易見：AI生成遊戲需處理海量資料訓練，版權和倫理問題（如借鑑現有IP）也懸而未決。這或許只是馬斯克更大棋局的棋子：用娛樂測試AI通用性，為特斯拉的Robotaxi或Optimus注入互動智能。 (MaXTe)

最新消息，OpenAI正準備為其視訊生成模型Sora 2推出一款獨立的社交應用。據WIRED報導，這款應用在形態上與TikTok高度相似，採用豎屏資訊流和滑動瀏覽設計，但其核心特點是：所有內容都必須由AI生成使用者將無法從手機相簿或其他應用上傳已有的照片或視訊這款應用，將成為OpenAI最新視訊生成模型Sora 2的專屬展示和創作平台酷似抖音，但只能用AI創作根據WIRED獲取的檔案，這款尚未命名的Sora 2應用具備了現代短影片平台的核心功能：介面與互動： 擁有一個由推薦演算法驅動的“為你推薦”（For You）式頁面，使用者可以通過上下滑動來瀏覽視訊社交功能： 在視訊流的右側設有菜單欄，使用者可以對內容進行點贊、評論或“混剪”（remix）內容創作： 使用者可以使用OpenAI的下一代視訊模型Sora 2，生成最長10秒的視訊片段最關鍵的區別在於，該應用是一個純粹的AI內容創作平台，完全封閉，不允許上傳任何外部媒體檔案此外，該應用還引入了一項獨特的身份驗證功能使用者可以驗證自己的形象，一旦驗證成功，便可以在生成的視訊中使用自己的樣貌。同時，使用者也可以標記朋友，並在獲得授權後使用朋友的形象例如，使用者可以生成一個自己和朋友一起在主題公園坐過山車的視訊消息人士稱，只要使用者的形象被使用——即使用於從未發佈的草稿中——使用者本人都會收到通知據瞭解，OpenAI已於上周在內部啟動了這款應用的測試。檔案顯示，該應用在員工中獲得了壓倒性的積極反饋，甚至有管理者開玩笑說，員工們過於頻繁地使用這款工具，可能會影響工作效率戰略意圖與市場競爭OpenAI似乎在押注，這款Sora 2應用將從根本上改變人們與AI生成視訊的互動方式，就像ChatGPT讓使用者親身體驗並認識到AI生成文字的潛力一樣回顧來看，OpenAI在去年12月正式發佈了Sora。最初，使用者只能通過網頁訪問，隨後被整合進ChatGPT應用中。儘管Sora在當時已是頂尖的AI視訊生成模型，但OpenAI也承認其存在侷限，如對物理世界的理解不完整，難以生成特別真實的動作場景等如今，Sora 2應用的推出，意味著OpenAI將在AI視訊領域與科技巨頭展開正面競爭：Meta： 上周在其Meta AI應用中推出了一個名為“Vibes”的新資訊流，專門用於建立和分享AI生成的短影片Google： 本月早些時候宣佈，將把其最新的視訊生成模型Veo 3的定製版本整合到YouTube中TikTok： 對AI生成內容採取了更為謹慎的態度，最近更新了平台規則，明確禁止“誤導公眾重要事務或對個人有害”的AI生成內容。 (AI寒武紀)

中國國家網際網路資訊辦公室、工業和資訊化部、公安部、國家廣播電視總局制定了《人工智慧生成合成內容標識辦法》，9月1日起正式施行。辦法提出強制加入顯式和隱式標識等規範要求，所有AI生成的文字、圖片、視訊等內容，都要“亮明身份”。《標識辦法》明確，人工智慧生成合成內容標識主要包括顯式標識和隱式標識兩種形式，顯式標識是指在生成合成內容或者互動場景介面中加入的，以文字、聲音、圖形等方式呈現並可以被使用者明顯感知到的標識；隱式標識是指採取技術措施在生成合成內容檔案資料中加入的，不易被使用者明顯感知到的標識。《標識辦法》強調，任何組織和個人不得惡意刪除、篡改、偽造、隱匿本辦法規定的生成合成內容標識，不得為他人實施上述惡意行為提供工具或者服務，不得通過不正當標識手段損害他人合法權益。目前，包括微信、抖音、DeepSeek等平台均對上述《辦法》出台細化規則。微信8月31日，“微信珊瑚安全”官方公眾號發佈《關於進一步規範人工智慧生成合成內容標識的公告》。內容顯示——根據《人工智慧生成合成內容標識辦法》要求，平台應對AI生成合成內容加入顯式標識和隱式標識。為保障使用者資訊獲取的透明度與可信度，平台進一步最佳化內容識別能力。使用者通過平台獲取的AI生成合成內容，可能帶有顯式標識或隱式標識。平台也會對可能是AI生成合成的內容進行相應提示，以便使用者清晰辨識。為避免發佈的內容在傳播過程中引起混淆或誤認，使用者發佈的內容為AI生成合成的，發佈時需主動進行聲明。依據《人工智慧生成合成內容標識辦法》規定，使用者在發佈或傳播 AI 生成合成內容時，不得以任何方式刪除、篡改、偽造或隱匿平台加入的 AI 標識。同時不得利用AI技術製作傳播虛假資訊、侵權資訊以及從事任何違法違規活動。對於違反法律法規及平台規範的行為，平台將視違規情況進行處罰。抖音9月1日，“抖音集團”官方公眾號發佈《抖音升級AI內容標識功能，鼓勵創作者主動標識》，其中提到——2025年9月，抖音根據《網際網路資訊服務深度合成管理規定》《生成式人工智慧服務管理暫行辦法》《人工智慧生成合成內容標識辦法》等法律法規及國家標準要求，以及《“抖音”使用者服務協議》《抖音社區自律公約》等相關平台規則，發佈《抖音關於升級AI內容標識功能的公告》，協助創作者理解抖音AI內容標識規則，通過AI內容標識提醒使用者辨別虛假資訊，維護抖音使用者及創作者的合法權益，使AIGC技術更好服務於社會。結合《人工智慧生成合成內容標識辦法》的要求，抖音已上線兩項核心功能：一是AI內容標識功能，協助創作者為AI內容加入提示標識，方便使用者區分辨別；二是AI內容中繼資料標識讀寫功能，可識別並寫入AI內容的中繼資料資訊，為內容溯源提供技術支撐。在抖音註冊的帳號若製作、發佈AI內容，需使用抖音提供的標識功能主動加入顯式標識；同時，抖音將核驗、檢測站內未主動標識的內容是否由AIGC技術生成，對疑似AI內容或中繼資料中已包含AI內容標識的作品，補充加入顯式標識。此外，對於在抖音發佈的所有AI內容，抖音還將同步為其加入或更新隱式標識，該標識包含內容傳播要素等關鍵資訊，進一步完善AI內容的全鏈路管理。Deepseek9月1日，“DeepSeek”官方公眾號發佈《DeepSeek 關於 AI 生成合成內容標識的公告》，內容顯示——為貫徹落實《人工智慧生成合成內容標識辦法》（2025年9月1日起施行）及《網路安全技術 人工智慧生成合成內容標識方法》等國家標準的相關要求，防止AI生成內容可能引發的公眾混淆、誤認以及資訊失實的風險，DeepSeek已在平台內對AI生成合成內容加入標識，並明確提醒使用者相關內容由AI生成。使用者不得惡意刪除、篡改、偽造、隱匿此類生成內容標識，不得利用AI製作、傳播虛假資訊、侵權資訊以及從事任何違法違規活動。同時已發佈《模型原理與訓練方法說明》，對模型的基本原理、訓練資料及內容生成機制予以說明，以幫助使用者更全面地理解AI技術、合理使用DeepSeek相關服務，切實保障使用者的知情權和控制權，防範因誤用或不當使用可能帶來的各類風險。 (央視財經)

前言最近在做產品的時候，我突然意識到一個問題：AI時代，什麼東西最稀缺？不是技術，不是資料，甚至不是錢。是taste，是品味。說實話，剛開始用AI的時候，我跟大部分人一樣，興奮得不行。ChatGPT能寫文案，Midjourney能畫圖，Claude Code能寫程式碼...感覺自己突然擁有了十八般武藝。但用了三年後，我發現了一個殘酷的現實：AI讓每個人都能做出"還不錯"的東西，但真正有taste的東西，還是那麼稀少。什麼是AI時代的品味？前兩天看到一個資料，GPT每天處理的文字量相當於人類幾千年的創作總和。聽起來很牛逼對吧？但你仔細想想，這些海量內容裡，有多少是你真正願意看第二遍的？我覺得品味，本質上是一種"選擇的藝術"。在資訊過載的時代，它決定了你選什麼，不選什麼；要什麼，不要什麼。最直觀的體現就是產品設計。看看現在滿天飛的AI應用：沒有品味的產品：功能堆砌，介面花哨，恨不得把所有AI能力都塞進去，生怕使用者不知道自己很AI。有品味的產品：克制，優雅，只做最重要的事情，但把它做到極致。內容創作中的品味鴻溝最明顯的戰場是內容創作。現在誰都能用AI寫文章、做短影片，但你仔細看就會發現，AI生成的內容有一種奇怪的"統一感"。就像同一個模子刻出來的，技術上沒毛病，但就是缺少那種讓人眼前一亮的感覺。我試過讓各家大模型寫小紅書文案，給它各種prompt調教："寫得活潑一點""加點emoji""語氣要年輕化""多用疑問句"結果出來的東西，怎麼說呢...像是一個40歲的中年人在模仿20歲小姑娘說話。技術上都對，但就是有種說不出的違和感。所以GPT5發佈會的圖表出錯反而上了熱搜，下面很多朋友紛紛評論，這是“人工智慧”。真正有品味的內容創作，應該是這樣的：你先有獨特的視角和想法（這是AI給不了的），然後用AI來幫你最佳化表達、完善結構。最後，你再用自己的經歷和情感去調色，讓內容有溫度。這就像做菜一樣。AI能告訴你菜譜，但不知道你媽媽做的那道菜為什麼特別香。那個"特別香"，就是品味。選擇的藝術說到底，品味就是一種"選擇的藝術"。在AI能生成無限內容的時代，最稀缺的不是創造能力，而是篩選能力。你要能從1000個AI生成的方案裡，挑出那個最對的，你就是這個時代最厲害的人。這種能力那來？第一，見過好東西。你得知道什麼叫好，才能識別好。這需要大量的輸入和積累。我老婆是教育領域的資深PBL專家，我跟她經常聊AI時代娃的教育問題，AI時代還需要學習知識嗎？我的答案是，必須需要。但是學習的目的不一樣了，需要多看優秀的藝術作品，多讀經典的書籍，多聽好聽的音樂，多體驗不同的人文歷史。不是為了跟AI比賽，而是為了培養審美。就像練字要臨摹字帖一樣，你得先知道什麼是美的。第二，有自己的價值觀。品味本質上是價值觀的外在表達。你覺得什麼重要，什麼不重要；你喜歡什麼，討厭什麼。這些都會反映在你的選擇上，當然包括你當下讀到這裡的文字，感謝你沒有劃走。第三，敢於說不。這是最難的。當所有人都在追熱點的時候，你敢不敢不追？當所有產品都在加AI功能的時候，你敢不敢不加？大廠有太多產品，明明一開始做得很好，但架不住各種"需求"，最後變得面目全非，一地雞毛。有品味的人，知道什麼時候說不。AI讓品味變得更值錢有人說，AI會讓所有人都變成創作者。我覺得恰恰相反，AI讓真正有品味的創作者更加稀缺和寶貴。為什麼？因為當生產成本趨於零的時候，產能就會暴漲，對個體而言資訊和內容篩選成本就會飛漲。想像一下，如果每個人每天都能用AI生成100篇文章、1000張圖片，你願意花時間去看那些？肯定是那些真正打動你的，有獨特視角的，有情感共鳴的。而這些東西，恰恰是AI做不到的。AI能模仿技巧，但模仿不了經歷；能模仿風格，但模仿不了靈魂。最近我在思考一個問題：未來什麼樣的人最有價值？我的答案是：那些能夠在AI的幫助下，創造出獨特價值的人。不是被AI替代的人，也不是拒絕AI的人，而是能夠與AI協作，但始終保持自己獨特品味的人。如何培養AI時代的品味？最後聊聊實用的建議。如何在AI時代培養自己的品味？1. 大量輸入優質內容這是基礎。你得知道什麼是好的，才能做出好的判斷。我的建議是：• 看經典，不只是看當下熱門的，注意不是不看新東西，是有篩選的看• 跨領域學習，設計、文學、電影、音樂都要涉獵• 關注細節，不要走馬觀花，好的東西往往體現在細節裡2. 建立自己的價值觀框架問問自己：• 我認為什麼是重要的？• 我想傳達什麼樣的情感？• 我希望給使用者帶來什麼樣的體驗？這些問題的答案，就是你品味的根基。3. 勇於做減法品味很多時候體現在"不做什麼"上。當你面臨選擇的時候，問自己：這個真的必要嗎？去掉它會不會更好？我現在做產品的原則很簡單：如果一個功能不能讓使用者的生活變得更美好，就不要加。4. 保持獨立思考不要被熱點綁架，不要被資料綁架，甚至不要被使用者反饋綁架。有時候，使用者不知道自己真正想要什麼，但你要知道什麼對他們是好的。賈伯斯說過："使用者不需要知道他們想要什麼，直到我們展示給他們看。"這不是傲慢，這是品味。寫在最後寫這篇文章的時候，我也在思考：我憑什麼談品味？但我覺得，正因為我們都在這個時代裡摸索，才更有必要把這些思考分享出來。也許你不認同我的觀點，也許你有不同的見解，這都沒關係。重要的是，我們都在用自己的方式，在這個AI氾濫的時代裡，努力保持那份獨特和真實，證明自己是個有血有肉，且，有人性價值的人。最近我經常想起一句話："Technology is nothing. What's important is that you have a faith in people, that they're basically good and smart, and if you give them tools, they'll do wonderful things with them."AI只是工具，真正創造奇蹟的，還是那些有品味、有溫度的人呢。 (清醒獨立的思考者)

在這個世界裡，AI 可以越來越快地生成無數圖像、文字與旋律。但真正稀缺的，從來不是速度，而是選擇。從人文到科學，從公式到區塊鏈，美需要被發現，品味需要在練習與沉澱中成長賈伯斯曾說過：要主動去接觸人類所創造的最優秀的事物——可能是藝術、設計、音樂、文學，或者任何一個領域的傑作。在他看來，真正的優秀，往往帶著一種美感；而極致的優秀，更會呈現出一種美。年輕時那段臨摹字型的經歷，後來成就了蘋果產品裡優雅的排版與設計。人文之美但什麼是“美”？它並沒有唯一的答案。李澤厚在《美的歷程》中說，美是歷史與文明沉澱下來的回聲；朱光潛則認為，美不是外物單獨存在的光，而是心靈和世界相遇時的一種火花。所以，美不是被給予的，而是被發現的。品味，也正是在一次次發現中生長出來的。數學與科學之美這種“美”，不僅在人文中，在科學裡同樣存在。數學家哈代說過：“一個數學定理，如果它不美，就不可能是好的。”從歐拉公式 e^{iπ} + 1 = 0，到愛因斯坦的相對論方程 E=mc^2，它們之所以被稱作偉大，不只是因為正確，更因為它們有一種簡潔、優雅與和諧。技術之美在今天的技術世界中，美同樣閃現。區塊鏈真正震撼世界的，並不是它複雜的演算法，而是它在金融領域展現出的“共識價值”。人們第一次發現，原來信任可以通過程式碼來達成，不必依賴某個中介。這種由共識凝聚出的信任，本身就是一種技術之美。從美到品味無論是人文、科學還是技術，真正觸動我們的美，其實都需要一雙眼睛去發現。只是，美並不會主動停在你面前，它往往藏在洪流之中。這時，品味就成了一種能力：在無限的可能裡，選擇什麼、留下什麼。品味，不是一蹴而就的，它需要在日常的練習裡培養，也需要在時間的沉澱裡慢慢生長。而當這種練習與沉澱積累到一定程度，品味就會轉化為一種能力。品味的能力姚謙寫過一句話：“所有的素材在這時尚如洪流般的時代裡，聰明的理解和精明的選擇才是王道。”是的，在資訊洪流面前，品味就是選擇。選擇看什麼、聽什麼、留下什麼，也意味著捨棄。日復一日的小選擇，拼湊出了一個人獨特的氣質與風景。當我們談“品味”，其實說的是一種能力：一雙分辨的眼睛——在嘈雜與喧囂中，識別出真正觸動心靈的東西。一種安靜的判斷——在紛繁的可能裡，懂得什麼值得追隨，什麼只是浮影。一份融合的勇氣——能把不同的靈感織在一起，讓舊的素材生出新的光回到今天AI 可以在一瞬間生成無數圖像、文字與旋律。它模仿著我們的手，卻還未學會我們的心。真正的不同，不在於你能生成多少，而在於你能選擇什麼。品味，讓我們在“無限”裡找到屬於自己的有限。最珍貴的，不是生成的速度，而是你在奔湧的洪流中，願意停下腳步，去凝視屬於自己的那一點光。 (方到)