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在看八九十年代的電視劇時，我們還會看到那種手動加煤、速度緩慢的列車駛過，除了有尖銳的鐵路列車轟鳴聲之外，列車和列車之間靠著機械掛鉤牽引所發出的金屬碰擊聲也格外刺耳。當時由於中國的鐵路技術有限，列車的牽引力也只有千噸級，運載速度慢不說，運載能力還十分有限，這也是當時物流、運輸業發展緩慢的原因之一。但隨著經濟的騰飛和科技的進步，中國鐵路開啟了長達十年之久的增重之路。大秦鐵路作為中國多載鐵路的代表，從2002年起就開始進行2萬噸多載列車試驗，但受到技術的限制，在增重之後，列車和列車之間依然還是要靠傳統機械掛鉤來連接，這種物理“硬連接”的方式雖然有效，卻有其天然侷限。試想一下，一支團隊被鐵鏈牢牢鎖住，在遇到轉彎或者急停的時候，是不是就會很困難或者笨拙。而且如果一節車廂出了問題，很可能會影響整列車的行駛。更為重要的是，這樣的連接方式下，列車長度和重量都受到物理限制——太長的列車在複雜線路上難以運行，太重的列車則需要全線加固鐵路設施。而就在最近，中國鐵路傳來了一個好消息，七列分別重5000噸的鋼鐵巨獸行駛在內蒙古包神鐵路上，且這七列車之間沒有機械掛鉤，就像是隔空連接在一起，在鐵軌上飛馳著。看起來很像科幻畫面對不對？但並不是！這是全球首次3.5萬噸級多載群組列車，不用機械掛鉤連接，而是利用無線訊號，實現了協同行駛！可以做到同步加速、同步剎車，全程不撞車、不脫節！這次開行試驗的成功，是中國訊號傳輸延遲控制在毫秒級、定位精度達釐米級、控制演算法能預判七列列車在不同坡度、彎道上的不同受力狀態等一系列技術突破的體現。而這項創新技術，是由中國神華聯合多家單位研發的這套智能系統。簡單來說就是給每一列火車都裝上了“超級大腦”和“千里眼順風耳”。通過5G與專用無線通訊技術，列車之間即時共享位置、速度、載重、線路條件等上百項參數，控制系統可以根據前方路況和整體狀態，為每一列車計算出最佳行駛策略。而且在這項技術的加持下，不需要新建鐵路，就能夠將列車的運載能力提升至少50%！為什麼這項技術如此重要？因為它解決了鐵路貨運的一個根本矛盾——運力需求與基礎設施限制之間的矛盾。傳統模式下，提升貨運能力要麼增建鐵路線，要麼加長加重列車。前者成本高昂、周期漫長；後者受限於線路條件，很多山區、彎道多的線路無法運行超長列車。無線多載群組技術提供了“第三條道路”，不新建一吋鐵軌，貨運能力卻能提升50%以上。七列“獨立又統一”的列車可以靈活適應不同線路條件，在直道上“組隊馳騁”，在彎道和複雜區段“化整為零”。這項技術的意義不止於國內。全球範圍內，許多國家面臨著類似的鐵路運力瓶頸，但缺乏資金大規模新建鐵路。中國提供的這套技術方案，為世界鐵路貨運難題貢獻了全新思路——不靠“硬擴張”，而靠“軟升級”。回顧中國鐵路技術發展，這條軌跡清晰可見：最初是進口機車、模仿設計；然後是消化吸收、國產化改進；如今是自主創新、引領突破。無線多載群組列車技術，與高鐵技術、高原鐵路技術一樣，已經成為中國鐵路科技的又一張名片，東方鋼鐵巨龍震驚世界。它展現的不僅是技術能力，更是一種系統思維：如何用智能化和通訊技術，打破物理世界的傳統限制。 (W侃科技)

12月10日，據路透社援引知情人士報導稱，輝達正在開發GPU位置驗證技術，可顯示其GPU在那個國家運行。輝達H200與之前的H20一樣，是否存在安全問題，也依然是中國關心的一大問題。今年7月31日，“網信中國”就曾發佈消息稱，近日，輝達算力晶片被曝出存在嚴重安全問題。此前，美議員呼籲要求美出口的先進晶片必須配備“追蹤定位”功能。美人工智慧領域專家透露，輝達算力晶片“追蹤定位”“遠端關閉”技術已成熟。為維護中國使用者網路安全、資料安全，依據《網路安全法》《資料安全法》《個人資訊保護法》有關規定，國家網際網路資訊辦公室於2025年7月31日約談了輝達公司，要求輝達公司就對華銷售的H20算力晶片漏洞後門安全風險問題進行說明並提交相關證明材料。雖然輝達回應稱，“輝達的晶片不存在‘後門’，並不會讓任何人有遠端訪問或控制這些晶片的途徑。” 並強調，“輝達晶片中沒有後門、終止開關和監控軟體。”但是，這並未完全打消中國官方的疑慮。而根據路透社12月10日的最新報導稱，據知情人士透露，輝達已經建構定位驗證技術，能夠顯示其晶片在那個國家運行，這一舉措有助於防止其人工智慧（AI）晶片被走私到那些出口被禁止出口的國家。報導指出，該功能由輝達近幾個月私下演示，但尚未正式發佈，後續可能將作為客戶可選安裝的軟體更新。消息人士稱，這將利用其圖形處理單元（GPU）所謂的機密計算能力。據瞭解，該功能將首先應用於輝達最新的“Blackwell”晶片，這些晶片在稱為“認證”的過程中擁有比輝達前幾代Hopper和Ampere半導體更多的安全功能。不過，輝達官員也表示，輝達正在考慮針對這些前一代晶片也部署這一選項。輝達的一位官員解釋稱，該軟體旨在讓客戶跟蹤晶片的整體計算性能，這是為大型資料中心購買處理器的公司的常見做法，並將利用與輝達運行的伺服器通訊的時間延遲來感知晶片的位置，與其他基於網際網路的服務可以提供的位置相當。對此，輝達在一份聲明中表示：“我們正在實施一項新的軟體服務，賦能資料中心營運商監控其整個AI GPU叢集的健康狀況和庫存。”“這款客戶安裝的軟體代理利用GPU遙測技術監控叢集健康狀況、完整性和庫存。”換句話來說，該功能並不是所謂的“後門”，也不是為了“監控”客戶採購的晶片。 (芯智訊)

12/11(四)台股激噴創歷史高！我卻『大賣股票』?大家好我是江江江江公開教學送2次買點預告必創歷史高+會震盪今天開盤：霸氣減碼恭喜會員獲利滿滿滿江江+會員=超強無敵萬歲感謝今天會員熱烈續約江江特提供【５折續約價】新會員也比照辦理邀請大家：跟著江江→抓緊幸福哦！今天解盤教學重點：1.創新高後果震盪是回檔？還是回跌？2.節目送大家２張圖3.包含12月下半旬的必勝策略江江也無私分享4.昨天預告設備股必噴今天志聖→強噴⊕節目一定要看到最後有滿滿的獨家產業分析哦！https://youtu.be/57Y41_wm_o4全國最幸福的解盤記得看到最後+按讚+分享給好友哦👍🈵️🚩3163波若威※強攻AI矽光/CPO與聯發科等30多家台廠組成矽光子聯盟※波若威後段FAU/MPO 切入NVIDIA Rubin 生態，2026 放量※北美CSP大單共振、Meta+甲骨文專案加持→多客戶導入動能爆發🚩4971 IET-KY※AI＋國防雙引擎發威，10月營收年增79.8%，創歷史新高※磷化銦產品強勢成長，在800G及1.6T中扮演關鍵角色※2026年基板供應完全解套，營運動能大爆發🚩8021尖點※10月營收4.37億、年增38.74%，連續創下歷史新高※AI伺服器需求爆發，鑽針消耗量為過去20~40倍※泰國新廠投產，月產能將放量至3,500萬支，放大營收空間🚩2467志聖※前10月營收年增27.55%，10月單月狂飆51%※設備訂單年爆40%，CoWoS月產能2026年底衝12萬片 ※G2C+卡位台積3DIC，2026~2028年成長曲線狂揚不止🚩5309系統電※BBU即將量產出貨，高成長備援商機全面啟動※整合電池、電機，無人機訂單出貨，高價值比重大升※德州新廠導入自動化，北美AI伺服器在地訂單大增CPO江江公開霸氣：講半年每一個跟上的會員=通通都賺大錢♦️波若威：歷史高3波暴賺322%♦️IET：第4支⊕2波暴賺195%PCB受惠AI升級大成長♦️尖點：3⊕76%♦️金居：歷史高55萬慶祝大獲全勝年終感恩回饋🔴5折+送會期+APP【會員續約最低價】江江開始要帶會員布局2026最強翻倍飆股惹🔴留言888https://lin.ee/mua8YUP驗證最強把握大優惠一起跟上🚀🈵或來電☎ 0800-66-8085********************************************************有持股問題或想要飆股→請加入Line：https://lin.ee/mua8YUP江江的Youtube【點股成金】解盤：https://reurl.cc/02drMk*********************************************************

近期，俄羅斯數百輛保時捷智能汽車突然集體“罷工”，尤以莫斯科和克拉斯諾達爾等城市更為嚴重。該新聞一經發出便引發了公眾對於國際間科技制裁的猜測，也打破了AI平權時代的幻想。一、AI平權時代的假象隨著AI在全球的迅速蔓延，普通人之間獲取資訊的通道被打通，國家間的科技差距似乎也正在被縮短，整個社會處於一個相對公平的“AI平權時代”假象。個體層面，演算法平權最佳化試圖消除顯性歧視，普通人基於大模型等AI工具提升工作效率的通道看似暢通，人人都可以在開放AI工具下建構自我知識庫體系，AI正在揭開很多標準化工作的神秘面紗。業界宣稱的AI“演算法中立”等技術平權似乎降低了部分知識壁壘，為全社會構造了“人人平等、全民適配”的平權假象。公司層面，科技公司將AI產品作為商品，以免費或付費形式，向B端和C端輸出，看似只需付費就可以獲得資源的平等性，但實際卻隱含著另一種資源的慢性掠奪。科技公司通過專利壁壘、資料壟斷建構“平權口號下的新特權”，核心AI演算法被少數巨頭掌控，訓練資料成為“隱形資產”，普通人偏好在演算法掠奪下暴露無遺。國家層面，AI的區域性資源差異仍然顯著存在，如偏遠地區居民因基礎設施和人文素養的匱乏，無法享受智能服務帶來的便利。與此同時，儘管世界各國紛紛出台AI反歧視法規，卻存在“立法完善、執行空轉”的矛盾，“技術霸權”如美國的演算法專利封鎖、晶片出口管制等，在世界格局動盪的環境中，也正在快速蔓延開來，徹底撕開了“AI平權”的假面。總體而言，AI時代確實消弭了個體層面資訊的獲取差異，顛覆了傳統工作方式，有效提升了工作效率。但公司層面的資料、演算法掌控仍成為AI時代權力的掠奪，國家層面的基礎設施及關鍵供應鏈制衡與掠奪仍與“技術中立”的口號存在較大差距。二、中國：資料背後的博弈底氣儘管“技術無國界”，但掌握技術的團體仍具有利益及國別立場。這也是AI平權時代下西方國家制裁手段頻出的根源所在，大國博弈早已突破地理、政治、經濟邊界，正通過一道道看不見的“算力池、資料線、演算法框”鋪滿整個世界，政治地緣衝突再度延伸發酵。美國2025年AI晶片全球分級禁運制裁，通過切斷核心硬體供給實現AI技術封鎖，導致俄羅斯AI大模型訓練陷入停滯，智能製造業的自動化生產線頻繁停機；歐盟第19輪對俄制裁中，禁止向俄提供AI演算法授權、智能系統維護及高精度地理資料服務，直接衝擊俄羅斯軍事工業的AI應用、能源行業的AI最佳化調度系統以及石油天然氣開採效率。當AI深入滲透至各行各業後，對AI關鍵環節的控製成為西方國家鞏固霸權地位的政治工具，以“國家安全”為由實施技術封鎖，限制開發中國家獲取核心AI技術，實質都是以“平權”之名行“制裁之實”。三、小結AI平權與“隱形制裁”的衝突，本質是技術理想與社會現實、權力結構的碰撞。AI時代也沒有絕對的平權，只有堅持科技自立自強，不斷錘煉自身軟硬綜合實力，才能在經濟全球化、世界多極化的動盪格局中，面對其他國家的“隱形制裁”擁有絕對反擊的底氣。 (稻香湖下午茶)

在 AI 技術迅猛發展的當下，AI agents（人工智慧代理）正從實驗室原型走向企業實戰，成為提升效率的“數字員工”。然而，如何讓這些“智能助手”既強大又可靠？世界經濟論壇（WEF）與Capgemini攜手發佈的《AI Agents in Action: Foundations for Evaluation and Governance 2025》(人工智慧代理在行動:2025年評估和治理基礎)白皮書，給出了實用答案。這份報告為決策者、技術領袖和從業者量身打造的“行動手冊”，幫助大家從實驗到部署，一步步建構安全、可信的 AI agents 生態。AI agents：從“聊天機器人”到“決策夥伴”的躍遷在呼叫中心，過去是指令碼化的聊天機器人，現在是能理解意圖、動態決策的AI agents；在企業流程中，它不再是靜態工具，而是像人類同事一樣規劃任務、呼叫資源。報告前言中，Capgemini Invent首席執行長Roshan Gya和WEF人工智慧卓越中心負責人Cathy Li 表示：AI agents 的興起將帶來效率飛躍、人機互動革新，甚至催生全新數字生態。但機遇伴隨挑戰——目標錯位、行為漂移、工具濫用等風險，正考驗著傳統軟體治理的極限。這份報告的核心洞見是：AI agents 不是簡單升級，而是範式轉變。它借鑑人類入職流程——定義角色、測試表現、逐步授權——強調“最小特權原則”，即只賦予必要權限。報告調研顯示，目前多數企業還停留在規劃或試點階段，這正是“從小處起步、迭代謹慎、防護適度”的最佳時機。如果貿然推進，未經驗證的用例可能釀成信任危機。報告建議：通過跨職能協作和漸進治理，讓AI agents放大人類智慧，推動創新，提升生活品質。技術基石：建構可靠的 AI agents 架構AI agents的軟體架構、通訊協議和安全模型，直接決定了它們如何融入組織、與世界互動。就像招聘新員工，企業需為AI agents搭建“工作站”——清晰角色、防護機制、監督體系。AI agents的架構分為三層：應用層、編排層和推理層。簡單說，應用層是“門面”，通過使用者介面或API接收輸入，確保輸出符合業務需求，可在雲端或邊緣裝置運行。編排層像“項目經理”，協調工具呼叫、子代理分工，支援模型切換（根據任務複雜度選大模型或小模型），並通過Model Context Protocol（MCP）連接企業資源，如資料庫或CRM系統。這層讓AI agents擺脫供應商鎖定，實現多雲多邊環境的無縫協作。最有趣的是推理層：它驅動AI agents的“思考”——從規則邏輯到生成式模型，處理預測、分類或規劃。報告用圖示說明：這些層協同工作，形成動態邊界，確保AI agents在安全圍欄內行動。舉例來說，在多代理系統中，A2A（代理間協議）和ACP（代理連接協議）讓它們像團隊一樣協作，處理複雜依賴。報告強調，建構AI agents不止工程，還需orchestration（編排）。它融合四種範式：經典軟體的確定邏輯、神經網路的模式識別、基礎模型的上下文適應，以及自主控制的規劃機制。這讓AI agents從“執行命令”進化到“自主決策”，但也引入新複雜性——需結構化腳手架，避免行為失控。通訊與安全：讓 AI agents “對話”無障礙協議是AI agents的“通用語言”。報告重點介紹2024年底Anthropic推出的MCP，它標準化了代理與資料來源、API的連接。過去，每個代理任務需定製整合；現在，MCP如共享介面，讓代理輕鬆查日曆、讀郵件、更新資料庫。報告圖示生動：代理A發郵件更新記錄，代理 B 確認資料庫變更，整個過程高效模組化。MCP已獲主流框架支援，被視為連接代理與企業基礎設施的核心。它加速部署，支援即插即用，尤其在雲、邊緣和感測器資料場景。另一協議A2A則專注代理間互動，形成multi-agent systems（MAS）的互操作層。報告展望：這些協議將讓AI agents在雲平台、企業網和邊緣裝置間自由流動，開啟即時感測器驅動的智能時代。安全不容忽視。AI agents架構獨特，能越過組織邊界呼叫外部工具，這帶來網路安全新憂。報告建議：視AI agents為“擴展員工”，用人類治理邏輯——權限漸增、行為測試、人機環路——管理風險。傳統存取控制已不足，需關注自治、權威和上下文，確保可靠邊界。分類與評估：從角色定義到風險把控報告第二部分轉向實用：如何分類、評估和治理 AI agents？它提出功能分類框架，按角色、自治度、權威、可預測性和營運上下文區分代理。這不是抽象標籤，而是指導評估與防護的藍圖——任務範圍小、環境可控的代理，防護可輕；高自治、高影響的，則需嚴謹審查。評估是關鍵。報告建議：用驗證案例測試行為，在人機環路中運行，逐步擴展自治。風險評估聚焦新威脅，如目標錯位或協調失效，借鑑OECD、NIST、ISO/IEC框架，擴展自治與系統風險原則。報告強調漸進治理：從小規模起步，迭代最佳化，連接評估與防護，確保信任、安全與問責。展望未來：多代理生態的曙光報告結尾展望多代理生態：代理間協作將催生複雜生態，如分佈式決策網路。但需警惕 emergent risks（湧現風險）。通過 AI 治理聯盟的協作，報告建議：從小做起，建好基礎，為更廣闊應用鋪路。 (AI資訊風向)