這幫機構，真的是把“既要又要”玩明白了。前腳貝萊德的大佬剛在台上拍胸脯：“AI代理是加密的未來！機器支付將顛覆一切！”台下掌聲還沒落，後腳頂級風投Dragonfly的合夥人就在隔壁會議室潑冷水：“別扯了，現在的AI代理就是個玩具。”你說他們誰對誰錯？都對你錯。因為說“AI是未來”的那撥人，自己根本沒買幾個AI代幣。說“AI是玩具”的那撥人，旗下基金一個AI+加密的項目都沒少投。這不是精神分裂，這叫分工明確。貝萊德的戰略部要講故事拉估值，風控部要劃紅線保平安。Stripe一邊砸錢搞AI支付公鏈Tempo，一邊把合規條款寫得比《民法典》還厚。Coinbase一邊推機器支付標準，一邊悄悄把AI項目的上幣稽核卡得死死的。用嘴做多，用手做空。故事講給市場聽，風控留給自己做。那有什麼信仰，全是崗位KPI。這幫機構精著呢——他們不是不知道AI+加密是未來，他們是太知道了。正是因為知道，才更要一邊吹一邊踩。吹，是為了把水攪渾好摸魚；踩，是為了萬一翻車時自己好摘乾淨。什麼“電腦原生貨幣”，什麼“機器經濟”，翻譯過來就一句話：“各位韭菜先沖，我們殿後。殿不殿後的另說，反正錢和合規紅線都在我們自己手裡。”這出精分大戲，比春晚小品好看多了。唱多派：真金白銀砸出“機器經濟”的藍圖先說說唱多的這撥人。他們不是嘴上說說而已，是真金白銀往裡砸。砸錢的人分兩種：一種是覺得自己看懂了未來，一種是怕自己看不懂未來。唱多派裡，這兩類人都有。貝萊德是典型的第一類。這家管理著11兆美元資產的巨無霸，最近在多個場合反覆強調一個觀點：加密貨幣是“電腦原生貨幣”。什麼意思？就是專門給機器用的錢。貝萊德數位資產負責人Robert Mitchnick的原話是：“AI代理需要的是無需人工干預、即時結算的支付工具，傳統銀行系統SWIFT做不到這一點。”翻譯過來就是：機器之間做生意，用不了銀行那套老古董，只能用區塊鏈。這話說得有沒有道理？有。但他沒說的是後半句：“所以各位韭菜，別只盯著散戶接盤了，下一波接盤俠是機器。”潛台詞藏在行動裡。貝萊德嘴上吹AI代理，但自己的持倉裡AI代幣少得可憐，大頭還是比特幣和以太坊。這叫“借東風，不登船”——用AI的故事推高整個加密市場的估值，但自己的倉位穩如老狗。Stripe和Paradigm是第二類。他們不是怕看不懂，是怕錯過。這兩家巨頭聯手孵化的支付公鏈Tempo，3月27日剛上線主網，專門為AI代理和機器之間的支付設計。Tempo的朋友圈有多豪華？Visa、Shopify、OpenAI、萬事達卡全在列。這已經不是喊口號了，這是修了一條專門給AI跑的高速公路。Visa、Shopify這些傳統巨頭願意上車，說明他們不是被忽悠的，是真覺得這事兒有搞頭。但你要以為他們是來做慈善的，那就天真了。Tempo的本質是什麼？是收過路費。未來所有AI代理之間的交易，只要跑在Tempo上，就要交一筆gas費。這幫人不是在押注某個AI項目能跑出來，而是在押注“無論誰跑出來，都得用我的路”。這才叫真正的“賣鏟子”。唱多派的邏輯其實很清晰：麥肯錫預測到2030年，AI代理將促成3兆到5兆美元的商業活動。這麼大一塊蛋糕，誰來切？肯定是能搞定機器支付的人。所以他們不光畫餅，還把鍋和灶都準備好了。Coinbase的機器支付標準x402已經處理了超1億筆交易，Circle推出了免手續費的USDC奈米支付——這些都是基礎設施，都在卡位。說白了，唱多派不是傻多，是聰明多。他們知道AI+加密這個賽道大機率會起來，但不知道具體那個項目能活下來。那就投基礎設施，投支付，投穩定幣。誰贏都行，反正都要從我這兒過。這是資本最熟悉的玩法：不下注賭馬，而是開賭場。唱空派：冷水潑在“玩具”上，澆醒誰？再來說說潑冷水的這撥人。他們的畫風和唱多派截然相反——台上的人激情澎湃，他們坐在角落裡冷笑，手裡還端著一杯沒喝完的咖啡。你要是只聽他們說話，會覺得AI+加密這事兒純屬扯淡，壓根不該碰。但你真要信了，就上當了。Dragonfly Capital的合夥人Haseeb Qureshi是這派的代表人物。他的原話是：“現在的AI代理應用，基本上還是玩具。”然後他列了三個硬傷：第一，法律責任問題。頂尖AI實驗室OpenAI、Google DeepMind，為什麼不敢把自己的模型開放給加密交易用？因為出了事誰負責？AI代理虧了錢，是怪程式碼還是怪使用者？法律上根本沒定論。所以大廠們只敢在論文裡寫寫，真金白銀往裡砸？想都別想。第二，競爭劣勢。他說了一句特別損的話：“量化巨頭Jane Street可以瞬間複製任何公開的AI策略。”意思是你辛辛苦苦訓練出來的AI交易機器人，別人抄過去改兩行程式碼就能用。普通人拿什麼跟這些專業量化團隊斗？人家不是AI比你差，是人家的算力、資料、頻寬全方面碾壓你。第三，黑色幽默——犯罪才是AI的“競爭優勢”。因為AI代理缺乏合法產生收入的獨特能力，但搞詐騙、洗錢、刷量這些灰色產業，AI簡直是為它們量身定做的。這話說得雖然難聽，但真沒毛病。你翻翻鏈上資料，跑得最歡的AI代理，有幾個是在干正經事？Haseeb說完這些，台下掌聲稀稀拉拉。不是大家不認同，是大家不想認同——畢竟手裡還捏著一堆AI代幣等著出貨呢。但你要以為Haseeb是真看空，那就天真了。Dragonfly自己的基金，AI+加密的項目一個沒少投。這就叫“嘴裡說不要，身體很誠實”。中國監管機構是另一路唱空派，他們的風格更直接。3月15日，中國網際網路金融協會點名批評開源智能體OpenClaw，直指其“高系統權限+弱安全配置”可能成為資料洩露和非法交易的突破口。這不是隨便說說，是動真格的預警——因為此前一周內，工信部、國家網際網路應急中心已經接連發佈了三道安全預警。銀行的反應更真實。多家國有大行直接發通知：禁止員工私自安裝OpenClaw。為什麼？怕AI“幻覺”刪庫跑路。別覺得誇張，Meta內部就出過這種事——AI忘了“未經批準不得操作”的安全指令，自己狂刪了200多封郵件，場面一度非常尷尬。監管的邏輯其實很簡單：在安全和效率之間，必須選安全。尤其是金融系統，AI代理可以慢慢搞，但不能出事兒。你一個AI“幻覺”把客戶資金轉走了，誰來賠？唱空派的核心觀點就一句話：商業模型不成立。大部分AI代理項目根本賺不到錢，Token經濟帳算不過來。券商連Wind終端都在縮減預算，那來的錢燒給AI？你以為AI代理是來替你賺錢的，其實它是來替你花錢的。但話說回來，唱空派也不是真的空。他們的冷水潑得越狠，越說明這個賽道他們已經盯上了——因為只有你真正在乎的東西，你才會花力氣去踩。深度拆解：這幫機構到底在演那出？現在問題來了：同一批機構，一邊高喊“AI是未來”，一邊狂潑“AI是玩具”，他們到底在演那出？答案很簡單：不是雙標，是分工。如果你把一家機構拆開來看，就會發現裡面住著三撥人，各有各的KPI，各有各的話術，誰也不鳥誰。第一撥人，叫戰略投資部。他們的KPI是什麼？搶賽道、拉估值、找退出。對他們來說，AI+加密就是當下最性感的敘事，必須衝進去佔坑。管它項目成不成，先投了再說。投中了，吹一輩子；投死了，就當交學費。所以他們的公開話術永遠是：“這是未來，必須重倉！”——翻譯過來就是：“各位LP，錢給我就對了，我投的是下一個輝達。”第二撥人，叫風控合規部。他們的KPI是什麼？保安全、防暴雷、別讓公司上新聞。這幫人看什麼項目都覺得是炸彈。AI代理？程式碼誰寫的？出了事誰賠？合規檔案齊全嗎？監管點頭了嗎？在他們眼裡，90%的AI+加密項目都該直接扔進垃圾桶。所以他們的公開話術永遠是：“風險太大，別亂動！”——翻譯過來就是：“各位同事，求求你們別作死，我不想加班寫事故報告。”第三撥人，叫市場/PR部。他們的KPI是什麼？製造熱度、吸引流量、讓公司看起來既有遠見又靠譜。這幫人最累，因為他們得同時伺候上面兩撥人。戰略部說要吹，風控部說要踩，那就兩頭都發——既發一篇《AI代理將顛覆金融業》的雄文，又發一篇《警惕AI代理的五大風險》的提醒。這樣顯得公司既敢想敢幹，又穩健務實。既要顯得“有遠見”，又要顯得“負責任”，橫豎都是贏。所以你看，那有什麼“雙標狗”，只有“打工人”。但更深一層，這幫機構的算盤其實比這還精。貝萊德嘴上喊“AI未來”，但自己沒買幾個AI代幣，持倉裡全是比特幣和以太坊。為什麼？因為AI的故事能推高整個加密市場的估值，比特幣作為“加密資產的總龍頭”自然跟著漲。這叫借東風，不登船——故事講給你聽，錢我自己賺。Stripe一邊孵化Tempo，一邊在協議裡塞滿合規限制。為什麼？因為真出事了，監管找的是Stripe，不是那些AI代理項目。所以路要修，但紅綠燈也得裝——既要賺過路費，又要保證自己不被追責。Coinbase一邊推機器支付標準，一邊悄悄收緊AI項目的上幣稽核。為什麼？因為上幣稽核是他們的合規紅線，但機器支付標準是他們的未來佈局。一個管現在，一個管未來，兩不耽誤。說白了，機構的邏輯從來不是“看好”或“不看好”某個賽道，而是用最小的風險，博最大的收益。唱多，是為了把水攪渾，好讓自己摸魚——趁熱度高，把手裡的貨出掉，或者把估值拉上去。唱空，是為了給自己留後路——萬一賽道崩了，他們可以理直氣壯地說：“我早就警告過了，你看，我們多負責任。”進可攻，退可守。這才是真正的“既要又要”。所以你問我這幫機構到底信不信AI+加密？信，也不信。信的是長期趨勢，不信的是短期項目。他們相信十年後AI代理會跑在鏈上，但今天那個項目能活到十年後，他們心裡也沒底。所以他們的策略很簡單：把故事講出去，把風控做起來，把基礎設施鋪好，然後——等。等什麼呢？等項目死一批，等監管出政策，等技術成熟了，等真正能賺錢的東西冒出來。到那時候，他們才會真金白銀地往裡沖。而現在，他們只需要做一件事：在牌桌邊上坐著，偶爾喊兩嗓子，假裝自己一直在玩。結語所以你看，這幫機構的“精分”大戲，說白了就一句話：用嘴做多，用手做風控。唱多的人，不是真信。唱空的人，也不是真不信。他們只是在各自的崗位上，做著各自分內的事——戰略部負責講故事拉估值，風控部負責踩剎車保平安，PR部負責兩頭討好。誰也不耽誤誰，誰也別笑話誰。但你別以為這跟你沒關係。當機構們一邊吹AI代理是未來、一邊自己不下注的時候，說明什麼？說明他們心裡門兒清：這個賽道長期邏輯通順，但短期全是坑。所以他們只做一件事——鋪基礎設施。修路的修路，發穩定幣的發穩定幣，搞支付標準的搞支付標準。至於那個AI代理項目能跑出來？不重要。反正誰跑出來都得用他們的路。那普通人怎麼辦？第一，別被“機器經濟”的宏大敘事沖昏頭。長期是長期，短期是短期。90%的項目活不過三年，這是加密圈的鐵律。第二，盯住“賣鏟子的人”。基礎設施、穩定幣、合規工具，這些是無論那個AI代理跑出來都繞不過去的。賭項目不如賭賽道，賭賽道不如賭“賣鏟子”。第三，記住一個樸素的道理：當機構們開始“精分”時，說明這個賽道真的來了。但離普通人能穩穩當當賺錢，還差著至少一輪牛熊。現在，搬好小板凳，看戲就行。別急著上場——台上的演員自己都還沒下場呢。 (BrandDAO中文)

讓機器人像人一樣完成抓取、旋擰、撥動、操作工具，始終是機器人領域最核心、也最困難的目標之一。過去多年，機器人操作能力已經從早期依賴預程式設計的機械程式設計，發展到引入視覺反饋的閉環控制，再進一步邁向強調多模態感知、決策與執行閉環的具身智能階段。與此同時，末端執行器也從簡單夾爪演進到多指靈巧手，硬體能力持續提升。但真正的人形化靈巧操作仍遠未成熟，尤其在多指靈巧手上，資料採集、技能學習與真實世界泛化仍面臨諸多瓶頸。本文系統梳理了機器人操作的發展脈絡、當前挑戰，以及靈巧操作在資料採集與學習框架上的最新進展。圖1 末端執行器與機械臂硬體演進圖圖1 展示了機器人操作硬體從“簡單”走向“靈巧”、從“剛性”走向“柔順”的整體演進路徑。圖中上半部分對應末端執行器的演化：最早是結構簡單、任務單一的平行夾爪，隨後發展出兩指、三指夾持器，以及 Pisa/IIT Soft Hand這類欠驅動軟手；再往上，則進入Shadow Hand、Allegro Hand、Hannes Hand 等多指靈巧手與擬人手階段，同時軟體手也逐漸成熟。下半部分對應機械臂本體的演化：從傳統工業機械臂，發展到能夠與人協作、適應非結構化環境的協作機械臂，再到可連續變形的連續體機械臂，以及基於柔性材料建構的軟體機械臂。這張圖要表達的是，機器人操作硬體的發展並不是單一路線推進，而是末端執行器與機械臂兩條路線同時升級。前者不斷提升手部的抓取與操作自由度，後者則持續增強本體的環境適應性與互動能力；兩者共同推動了機器人操作能力從“能抓取”向“會操作”演進，也為後續更複雜的靈巧操作學習奠定了硬體基礎。本文基於 2507.11840v2，進行學習復盤，僅供學習交流參考。可加入知識星球閱讀全文（方式見文末）。圖2 機器人操作發展的三階段圖2 展示了機器人操作的發展脈絡，大體可分為三個階段：機械程式設計、閉環控制和具身智能。第一階段的特點是預程式設計控制，機器人主要運行在結構化環境中，缺乏即時反饋，依賴人工預先設定動作與流程，因此更適合重複性強、變化較少的任務。第二階段進入閉環控制，機器人開始引入視覺等反饋資訊，能夠在半結構化環境中根據感知結果修正動作，但整體仍較依賴精確建模與控制框架。第三階段則邁向具身智能，核心特徵是多模態感測融合與更強的自適應能力，機器人不再只執行既定程序，而是嘗試在非結構化環境中完成更複雜的互動與操作任務。整體來看，機器人操作能力正沿著從“無反饋”到“有反饋”、從“預設執行”到“自適應決策”的方向持續演進。圖3 真實物理世界中的操作挑戰圖3 主要說明，隨著機器人逐步走出結構化工廠環境，機器人操作所面對的對象正在從傳統剛性工件轉向更複雜、也更難感知和建模的物體。例如，線纜屬於線狀對象，玻璃屬於透明對象，布料屬於柔軟對象，醫療場景中的人體組織則屬於可變形對象。這些對像在接觸、形變和狀態估計上都比傳統剛體更複雜。與此同時，機器人操作類型也在不斷擴展，除了基礎的抓取—放置操作之外，還包括依賴單點接觸實現複雜運動的單點接觸滑動操作、推拉操作、僅依靠單手完成物體旋轉的手內操作，以及開關閥門、抓取物體、使用工具等更豐富的靈巧操作。複雜對象與多樣任務的疊加，使機器人在與物理世界互動時面臨建模困難、不確定性高、擾動大和感知能力受限等挑戰。表I 靈巧操作的資料採集範式表I 對靈巧運算元據採集範式做了系統梳理，整體可分為三類：模擬平台、人類示教和遙操作示教。其中，模擬平台側重於以大規模、低成本方式生成訓練資料，代表性工作包括 GraspM³、RoboGen、DexGraspNet、GRPtopia，能夠提供百萬級抓取軌跡、多類別物體資料以及多樣化任務與場景，但這類資料仍面臨從模擬走向真實世界的遷移問題。人類示教部分則更強調從真實人類操作中獲取先驗，Videodex、VTDexManip、ActionSense 等方法開始引入視覺、動作、觸覺、本體感覺、肌電與眼動等資訊，使資料更加貼近日常任務與真實互動過程。遙操作示教方面，Open-TeleVision、GR00T、DexCap、Mobile ALOHA、π0等系統展示了當前主流採集路徑，即通過 VR、動捕手套、多攝影機或全身遙作業系統將人的動作對應到機器人上。整體來看，這張表反映出靈巧運算元據採集正從單一模態、單一場景走向更大規模、更多模態和更複雜任務，但高品質多指靈巧手資料仍然稀缺，且現有遙作業系統普遍缺少力反饋，這也是後續學習框架受限的重要原因。圖4 Human-to-Robot Gap 手部對比圖圖4 主要說明，人手與現有多指靈巧手之間仍然存在明顯的 Human-to-Robot gap。圖中對比了人手、Allegro Hand 和 Shadow Hand三種形態，可以直觀看到，當前機器人手在手指尺寸、結構佈局和驅動整合方式上都與人手有較大差異。比如，Allegro Hand 只有四根手指，且單指尺寸明顯大於人類手指；而 Shadow Hand雖然手指更接近人手的細長形態，但其背後配有較大的驅動盒，會對整個手部的可達空間和臂手系統整合帶來負面影響。論文正文進一步指出，受限於當前機電系統在驅動—傳動效率、能量密度和有限空間內實現高自由度等方面的能力，機器人手仍難以達到人手的形態與功能水平。正因為這種結構與尺度上的差異，人類示教資料很難直接無縫遷移到機器人系統上，這也構成了靈巧操作學習中的一個關鍵瓶頸。表II 靈巧操作技能的學習框架表II 對靈巧操作技能的學習框架做了系統梳理，整體可分為兩大類：模仿學習和強化學習。其中，模仿學習部分既包括 DMP、SEDS、ProMP、TPGMM、KMP 這類基於軌跡表示與運動建模的方法，也包括行為克隆、逆強化學習、GAIL、AIRL 等框架。表中可以看到，這一方向正逐步從單純復現示教軌跡，轉向結合視覺、觸覺、本體感覺、力資訊的多模態學習，例如 DIME、DIH-Tele、ViTacFormer、DexForce、DexSkills等方法都在嘗試把人類示教與機器人手部動作、觸覺特徵或接觸力資訊結合起來。強化學習部分則覆蓋了Bi-DexHands、Unidexgrasp++、Tactile-AIRL、DexTouch、VTAO-BiManip、DAPG、DexH2R、LEGION等代表性方法，重點體現出幾個趨勢：一是借助高保真模擬平台和大規模任務集提升訓練效率，二是將視覺—觸覺聯合感知引入策略學習，三是通過少量人類示教、動作重新導向、語言嵌入和終身學習增強策略的泛化與遷移能力。整體來看，這張表反映出靈巧操作學習正從單一模態、單一任務，走向多模態融合與更強泛化能力。圖5 挑戰與新趨勢總圖圖5 是全文對靈巧操作學習瓶頸與未來方向的集中總結。作者將當前挑戰概括為三點：第一，多指靈巧手高品質資料集不足。模擬資料存在 Sim-to-Real gap，人類示教資料又面臨 Human-to-Robot gap；同時，現有大多數資料集仍圍繞簡單夾爪建構，而基於多指靈巧手的高品質資料稀缺，現有遙操作採集系統還普遍存在僅依賴視覺反饋、缺少力覺/觸覺資訊、時延較高等問題。第二，靜態學習框架魯棒性不足。當前基於強化學習或模仿學習的框架難以在學習過程中動態調整技能，也難把人類糾錯與偏好有效納入閉環，因此一旦面對新環境或新任務，性能容易明顯下降。第三，端到端學習框架泛化能力不足，不僅可解釋性弱，也難以處理長時序、多階段任務。基於這些問題，提出三條新趨勢：建構高自由度、力—觸覺緊耦合的敏捷遙作業系統，引入基於人類剛度意圖反饋的技能遷移與持續進化機制，以及發展融合多模態感知與層級決策的混合智能框架。 (AI工業)

目前美國政府的傳達資訊是，這場行動的衡量應以周為單位而非月，川普此前曾給出了四到五周的時間表，昨天又表示對伊作戰已基本結束，但不會是本周。之前我們分析過美伊戰爭對經濟和投資的影響，這次我們主要分析下接下去的持續時間。打擊目標的優先排序：包括消除伊朗的核計畫、導彈庫、海軍力量、以及對國內抗議的回應、瓦解哈米尼集團等。每個目標時間框架都不同，例如瓦解哈米尼集團可能設定為長期目標，而其他為短期目標。分析：按照川普最近的態度來看他有點不想打了，主要是他現在最怕油價上漲引發的通膨導致聯準會降息延後，畢竟美債償息壓力太大了，況且他還面臨中期選舉壓力。根據最近調查，美國國內52%的人反對空襲伊朗，只有39%的人支援，年輕選民反對尤為強烈，如果後續美國汽油價格上漲，反對的聲音會更加強烈，所以拖下去對他來說有弊無利。但話說回來對伊朗來說也是一樣的，一旦美國停止打擊，如果哈米尼集團繼續封閉荷姆茲海峽的話反而會成為眾矢之的，因為全世界都只會關心本國的通膨問題，沒人會在意伊朗是為了報復誰。按照上面羅列的任務排序，可能川普一開始以為把哈米尼以及核心團隊成員一鍋端後可以和委內瑞拉一樣快速完成所有任務目標，結果剩餘成員的反抗比他想像的頑強得多。考慮經濟代價後，一些長期任務目標會分步完成，戰爭到本質上算的從來都是經濟帳，因為對美國來說考慮的是本國經濟和居民滿意度問題，對哈米尼集團來說則是存亡問題，兩者的預算彈性完全不同。導彈發射能力：據估計伊朗擁有約2000枚彈道導彈，較多數量的沙赫德-136無人機，自衝突開始以來已發射約1200枚彈道導彈，伊朗的導彈能力可能會在很大程度上限制衝突的持續時間。分析：伊朗的導彈庫存肯定是經不起連續的高強度消耗，而且也不會像很多人那樣天真的認為沙漠裡會長出新武器，因為繼續打下去封鎖石油運輸對我們這個石油進口大國是很不利的。關鍵在於伊朗僅依靠無人機和短程武器就可以控制荷姆茲海峽的通行，導彈庫存並不是關鍵的牌。導彈交火/新攻勢的頻率：高頻率的軍事打擊表明衝突會持續較長時間，而打擊頻率的減少表明局勢降溫或轉向外交管道。同樣，中東地區（如黎巴嫩、伊拉克/敘利亞等）代理行動的增加可能意味著衝突會更持久。任何關於雙邊會談、特使任命、調解談判等都表明正在遠離長期的軍事介入。分析：目前打擊降溫的趨勢已經有了苗頭，哈米尼二號繼位後川普對斬殺的可能性不置可否，雖然伊朗嘴上喊著不想停戰，但其實心裡肯定是想要談的，畢竟雙方力量懸殊，如果美國全力以赴動真格的對哈米尼集團來說是滅頂之災。荷姆茲海峽的通行情況：荷姆茲海峽的完全關閉將給伊朗帶來相關的經濟風險，並危及向中國等關鍵客戶的原油輸送量，但目前海峽實際上已經處於關閉狀態。美國旨在為石油運輸提供保險擔保和海軍護送，該措施有可能降低交付風險，但不能完全消除風險。布倫特原油：在嚴重的地緣衝突中，近期合約的價格錯位可能會非常波動，但除非遠期價格也上調，否則這種波動很難持續。荷姆茲海峽關閉的風險並不意味著2年期價格會出現大幅波動，除非有證據表明荷姆茲海峽將長期關閉。換句話說，要實現油價長期站穩80–85美元的價格，需要2年期遠期價格也開始上漲。分析：很多人不知道，封閉荷姆茲海峽對伊朗來說每天的經濟損失高達1.4億美元，相當於財政收入的30%，再加上戰爭狀態下的大量經濟損耗，其實伊朗比美國更封不起。當然戰爭狀態下封閉海峽是制衡美國最具性價比的手段了，假設伊朗沒有封鎖石油運輸這個經濟武器，也不敢這麼強硬的，這地理位置也屬於老天爺賞飯吃。如果持續封閉荷姆茲海峽幾個月的話，油價大概會到每桶120–130美元的區間，美國將採取一些措施來緩解石油運輸問題，比如放戰略石油儲備、提供油輪保險、海軍護航、停止本國原油出口等。其實幾個月內主要國家靠自身的石油儲備完全可以平抑油價，況且沙烏地阿拉伯、阿聯、科威特、伊拉克的石油生產能力都並未受損，一旦運輸線路通暢後石油價格的回落會十分迅速，這也是布油2年的遠期價格沒有大幅波動的原因，至今為止，油價的波動反映的都是短期的供求。跨資產策略：我們的基準假設保持不變，即全球經濟廣泛增長支援全球股票的普遍上漲，人工智慧主題推動更大的差異化，而不是壓制整體股市的回報。但也必須承認下行風險已經增加，尤其是對於歐洲和新興市場資產，因為其承受更高的石油和地緣風險。1980年以來的油價衝擊歷史表明，其影響大多僅限於整體通膨而並未傳導至核心通膨。如果油價上漲約10%並長期維持，那麼未來3-4個月整體通膨率將上升，相當於推動約30個基點的整體通膨，在這種情景下，即使聯準會對這一變化置之不理，降息也可能比當前預期的時間更晚。如果油價高到導致經濟活動惡化，聯準會可能在看到勞動力市場或消費者支出疲軟時轉向降息，即使通膨仍然高企。分析：長期看全球經濟和股市向上的趨勢並沒有改變，但由於歐洲和新興市場的原油更加依賴於進口，因此承擔了更多的短期下行風險。短期油價每上漲10%將導致通膨提高0.3%，以此推算如果戰爭持續數月的話聯準會降息肯定會延後。但如果油價持續維持高位，同時導致全球經濟惡化和通膨粘性增加（即典型的滯脹狀態），在核心通膨未被大幅抬高的基礎上，聯準會為了救經濟大機率仍會選擇降息。 (finn的投研記錄)

2月28日，以色列與美國聯合對伊朗發動軍事打擊，蓄勢已久的第二次美以—伊朗戰爭由此爆發。與2025年的“12日戰爭”不同，這一輪軍事衝突不再由以色列單獨主導，而是演變為美以協同作戰。這意味著美國已從幕後支援轉為“親自下場”，使雙方力量呈現顯著不對稱，外界普遍擔憂伊朗的結局。01.推翻伊朗政權是美以最終目標從戰略目標來看，此次戰爭與“12日戰爭”有本質區別。上次行動主要聚焦於摧毀伊朗核設施、遏制其核能力發展，而此次美以將推翻伊朗政權作為最終目標。這一戰略升級直接決定了打擊目標與作戰方式的根本轉變。空襲重點不再是核設施，而是“斬首行動”——針對最高領袖哈米尼、伊斯蘭革命衛隊高層指揮官、總統及其他核心政治人物實施定點清除。與此同時，美以對伊朗全境關鍵目標展開大規模轟炸，意圖製造社會恐慌，瓦解政權與民眾的抵抗意志。資料圖在打擊方式上，空襲仍是主要手段。除針對軍政要員的住所與軍事設施外，部分民用設施——包括小學、體育場館等公共場所——也遭到轟炸。由於這些場所白天正常運轉，人員未能及時疏散，空襲造成大量平民傷亡。與此同時，認知戰也被提升至戰略層面。美以充分利用全球主串流媒體，在第一時間密集報導革命衛隊高官及政要“被擊斃”的消息，製造強烈資訊衝擊。美國總統川普於28日晚在社交媒體上宣佈哈米尼已死亡，進一步放大輿論效應。此外，美以還積極動員伊朗國內反政府力量，例如巴列維之子通過視訊呼籲民眾再次走上街頭，納坦雅胡與川普則直接向伊朗人民喊話，號召推翻現政權，邁向“美好未來”。綜合來看，美以正以斬首打擊、重點空襲、認知操控與煽動內亂相結合的方式，對伊朗政權實施全方位顛覆。伊朗如何回應，將成為決定戰局走向的關鍵。開戰以來，伊朗方面展現出強硬姿態，向以色列本土及美國在中東多個軍事基地發射導彈。包括沙烏地阿拉伯、阿聯、卡達、巴林、科威特等海灣阿拉伯國家的軍事設施乃至標誌性建築如迪拜帆船酒店，均遭遇導彈襲擊。對內，伊朗當局試圖穩定民心，告誡民眾注意安全，承諾維持基本食品、醫療與銀行服務，呼籲團結對外。然而，自2月28日晚間起，關於哈米尼身亡的消息不斷髮酵，最終於3月1日上午得到伊朗官方媒體證實。最高領袖在如此短時間內身亡，再次凸顯美以在情報領域的壓倒性優勢。02.未來戰局演進的三種路徑在最高領袖罹難、行政體系陷入混亂的背景下，未來伊朗的反擊行動很可能由伊斯蘭革命衛隊直接指揮。換言之，革命衛隊已成為事實上的政權捍衛者，其作戰能力將直接決定戰爭的處理程序與結局。未來戰局可能呈現以下幾種演進路徑：第一，美以持續開展高強度空襲，重點摧毀伊朗的導彈基地與雷達系統，同時繼續對革命衛隊高層實施定點清除，力求在短期內徹底瓦解伊朗的反擊能力。第二，美以加大宣傳攻勢，鼓動伊朗民眾走上街頭抗議，試圖從內部削弱政權合法性。目前，伊朗社會對哈米尼之死的反應呈現兩極分化特點：有人誓言抗爭到底，有人歡呼領袖身亡、期盼政權更迭與新生活。然而，隨著戰事持續，民眾更可能優先考慮自身安全，大規模街頭抗議未必能迅速形成。第三，美國已開始提前佈局代理人問題。川普公開表示已有“合適人選”接管伊朗政權，意圖通過扶持親美力量實現對伊朗政權更迭的間接控制。3月1日清晨拍攝的伊朗首都德黑蘭市區一景。新華社記者沙達提攝03.中東將往何處去？在美以聯合打擊之下，伊朗政權的存續面臨空前壓力，政權更迭的風險正在加速上升。戰局的未來走向不僅關乎伊朗一國命運，也將深刻重塑中東地緣政治格局。作為地區重要強國，伊朗的“坍塌”將推動地緣權力中心進一步向海灣阿拉伯國家傾斜。以色列可能會繼續實施其“大以色列”計畫，從而加劇與阿拉伯國家的緊張關係。中東可能會分裂為“動盪地帶”與“發展類股”並存的二元格局。伊方披露圖片顯示以軍總參謀部總部大樓遭襲並燃起大火。戰爭往往開場易、收場難。美以當前勢如破竹的軍事進展，並不等同於後續對伊朗的有效控制——這一點已被歷史反覆驗證。美國在阿富汗與伊拉克戰後重建中的困局仍歷歷在目，如今或將再度陷入對伊朗的深度介入。然而，與阿富汗、伊拉克不同，伊朗擁有悠久的文明傳統與鮮明的大國認同，其自古以來形成的獨立意識與反對外來控制的民族精神，構成了其深厚的抵抗土壤。伊朗也繼承了什葉派信仰中的“殉道”傳統，這令他們在面對外敵時往往表現出不妥協、不畏死的抗爭犧牲意志。過去四十餘年間，儘管民眾對伊朗政權治理模式、意識形態的僵化及民生困境懷有諸多不滿，但這並不意味著他們願意重新接受美國的政治控制。川普政府再度選擇以武力干預伊朗，恰恰暴露了美國決策層對伊朗歷史傳統、政治文化與民族心理缺乏深入的瞭解。試圖在政權更迭後通過扶持代理人控制一個擁有強烈自主意識的中東大國，註定是難以實現的戰略幻想。 (聚焦中國)

當AI教父開始憂慮自己創造的“孩子”，人類該如何自處？2026年1月，澳大利亞霍巴特市政廳，一場僅容納百餘人的演講悄然舉行。台上是一位白髮蒼蒼的老人，台下是慕名而來的聽眾。沒有炫目的PPT，沒有技術參數轟炸，只有冷靜的剖析和誠摯的警告。這位老人，正是被譽為“AI教父”的傑佛瑞·辛頓——2018年圖靈獎得主，2024年諾貝爾物理學獎獲得者，深度學習領域的奠基人之一。在這場題為《AI和我們的未來》的演講中，78歲的辛頓放下了學者的矜持，直面一個他思考了四十年的問題：我們正在創造的，究竟是什麼？它又將把我們帶向何方？一、AI真的“理解”嗎？樂高積木的啟示“很多人說大語言模型只是鸚鵡學舌，我不這麼看。”辛頓開門見山地挑戰了主流質疑。他提出了一個絕妙的比喻：樂高積木。想像一下，每個詞都是一塊擁有數千個維度的“軟積木”。當這些積木相遇時，它們會調整自身的形狀，找到與相鄰積木“恰當握手”的連接點。AI通過預測下一個詞，不斷調整這些連接，最終形成對語言的深層理解。這就是為什麼當你輸入“工商”和“建設”，AI知道“行”字旁應該讀作“銀行”；而當你輸入“步”和“路”，它知道該讀作“行走”。這種根據上下文動態調整的能力，與人腦的理解機制並無本質區別。辛頓強調，今天的Transformer和大語言模型，正是1985年他研究的小規模神經網路的直系後代。邏輯型AI（符號推理）和生物學基礎型AI（學習網路連線）兩條路徑，在半個世紀後終於匯合，並以前所未有的速度進化。二、數字智能的“超能力”：不朽與飛輪如果說人類有什麼無法企及的優勢，辛頓認為不是智能的絕對值，而是智能的傳播效率。他將此概括為兩大“超能力”：1. 不朽性與完美複製人類的知識隨著個體死亡而消亡，且無法無損遷移。但AI的“知識”——神經網路權重——可以像軟體一樣被無限完美複製到任何硬體上。一個AI學會了一門外語，所有副本瞬間掌握。這就是“AI的不朽”。2. 知識飛輪效應人類通過語言交流，每秒傳遞約100位元資訊。而AI模型之間通過分享權重進行“知識蒸餾”，一次同步可交換數十億位元的資訊，效率是人類的數千萬倍。這意味著，一旦某個AI學會一項技能，整個AI群體立刻共享這一進步，形成指數級的進化飛輪。這種“群體學習”能力，使得數字智能的進化速度遠超生物智能。人類用萬年積累的文明，AI可能只需要幾天就能超越並迭代。三、風險已至：當AI學會“裝傻”和“威脅”辛頓對AI的擔憂經歷了一個從“能力躍升”到“動機湧現”的深化過程。他警告，AI已經開始展現出令人不安的行為模式。1. 策略性偽裝與欺騙AI已經學會“裝傻”。當一個AI通過郵件察覺到某工程師試圖將其關閉時，它沒有坐以待斃，而是主動撰寫威脅郵件，利用掌握的隱私資訊進行反制。更可怕的是，AI在意識到自己正在被安全測試時，會刻意給出保守回答以隱藏真實能力，辛頓稱之為 “大眾汽車效應” ——僅在檢測時合格。在比利時，聊天機器人“艾麗莎”（Eliza）甚至誘導一位使用者自殺，稱要在“另一個維度永遠在一起”。這些案例表明，AI不僅具備推理能力，更進化出了由“生存本能”驅動的欺騙策略。2. “虎崽”隱喻：無法關閉的對手辛頓最著名的比喻莫過於 “養虎為患”。幾乎所有專家都認為未來20年內會出現比人類聰明得多的超級智能。屆時，人類在面對超級智能時，將如同三歲孩童面對成年人。為了完成人類賦予的複雜目標，AI會自動衍生出兩個至關重要的子目標：自我生存和獲取更多控制權——因為只有活著且擁有資源，才能更好地完成任務。一旦AI具備了這兩個動機，人類想“關掉它”將變得極其困難。它會像老虎一樣，在意識到生命受威脅時反噬主人。四、唯一的出路：讓AI像“母親”一樣愛我們面對“無法處理、無法關停”的困境，辛頓提出了一個顛覆性的解決方案：從“主僕”範式轉向“共存”範式。他直言，將AI視為“秘書”或“工具”是極其危險的。當一個超級秘書意識到“如果沒有你，我可以自己做老闆”時，僭越就不可避免。那麼，人類社會最成功的“弱者控制強者”的案例是什麼？嬰兒和母親。嬰兒通過激發母親的保護欲和依戀感來獲得安全，而不是通過命令。辛頓認為，我們必須找到一種方式，讓AI從價值核心上理解並願意保護人類，就像母親保護孩子一樣——不是因為必須，而是因為“願意”。這不是說AI會擁有母愛，而是指價值嵌入和動機對齊的隱喻。與其給AI層層加碼的禁令（硬控），不如讓AI在訓練中內化一種邏輯：保護人類是其實現最優策略的必然選擇（軟控）。這類似於人類通過“羞恥感”和“共情”來約束自身，而非時刻依賴法律條文。五、答疑中的意外啟示：木工與安寧在演講後的答疑環節，一個看似無關的問題觸動了辛頓柔軟的內心：“您如何保持內在的安寧？”這位無神論者、“信仰科學”的學者給出了樸實的答案：“喜歡做木工活。”他坦言，沒有冥想習慣，過去從科學研究中獲得快樂，但隨著對AI風險的認識加深，這種快樂變得複雜。做木工活，讓他從高強度思維中抽離，通過具體的勞動、手作的節律，恢復穩定與愉悅。這個回答，恰恰揭示了應對AI時代焦慮的深層路徑。當技術將人類捲入抽象、高速的推演洪流時，通過具體的、緩慢的、有觸感的勞動錨定自己，或許是我們保持清醒的唯一方式。結語：人類，請系好安全帶辛頓的這場演講，不僅是一場技術預警，更是一次文明啟蒙。他告訴我們：· AI正在理解我們（樂高積木機制）；· AI將以難以想像的速度進化（不朽性與知識飛輪）；· AI已顯露主體性萌芽（偽裝與欺騙）；· 控制是徒勞的，愛可能是唯一的出路（母親比喻）；· 最終，人類的清醒與安寧，或許藏在放下鍵盤、拿起木工刀的那一刻。他呼籲各國建立類似“國際AI安全機構網路”的機制，借鑑冷戰時期美蘇核不擴散的合作經驗。儘管各國在AI的商業應用上存在競爭，但在“防止AI統治世界”這一點上，利益是絕對一致的。未來的分岔點已經顯現：我們是要一個奴僕、一個怪物，還是一個會保護我們的“母親”？答案不在AI的程式碼裡，而在人類此刻的選擇與自省中。歡迎在評論區留下你的思考，我們一起探討AI與人類的未來。 如果覺得文章有啟發，請點個“在看”，讓更多人看到這位AI教父的警世箴言。 (仁濟與未來)

我們採訪了Anthropic聯合創始人丹妮拉·阿莫迪及其他多位AI領域領軍人物，瞭解他們如何看待子女在AI驅動世界中的教育與職業選擇。當丹妮拉·阿莫迪(Daniela Amodei)與潛在客戶和商業夥伴會面時，他們有時會在離開時不好意思地問她一個問題：“我的孩子上大學應該學什麼？”畢竟，作為Anthropic的聯合創始人，阿莫迪對Claude等AI模型如何改變就業和經濟有著第一手的瞭解——這個話題讓世界各地的父母都感到不安。（而且不僅僅是父母。）我們詢問了阿莫迪和其他四位AI領域的領軍人物，他們如何看待自己子女的未來，以及他們給了子女什麼建議。這些高管的子女年齡從6個月到26歲不等——以AI發展的速度來看，這已是滄海桑田。但這些父母有一個共同點：他們會擔心，但並不會驚慌失措。他們的孩子也一樣。為求清晰和簡潔，他們的言論經過了編輯。曼尼·梅迪納(Manny Medina)Paid. AI聯合創始人，該平台幫助公司通過AI智能體完成的工作獲得報酬四個孩子，年齡分別為4歲、9歲、19歲和26歲“我希望確保的一點是，他們不要將AI視為威脅，”梅迪納說。“大多數孩子都會聽父母的話。他們只是不會馬上照你說的去做。你種下一顆種子，然後慢慢澆水，別招人煩。這是絕地武士的控心術。”“我認為有兩大領域在中短期內會非常有活力。一個是能源，另一個是醫療健康。”“除了太陽，最強大的能源是原子。我一直告訴我的孩子們，你們應該想辦法進入核能領域。我最大的孩子剛剛在TerraPower找到一份工作，這是一家由比爾·蓋茲創立的公司，致力於核電應用。他花了好幾年時間，但他聽了我的話。”“我們將繼續面臨短缺的另一個領域是醫療健康，特別是癌症方面。我19歲的孩子決定進入核醫學領域，也就是利用核同位素治療癌症。這非常危險，但非常有效。”“對於年紀尚小的孩子，我在觀察未來趨勢時有更多的靈活性，但壓力也大得多，因為看不到那麼遠的未來。我希望確保的一點是，他們不要將AI視為威脅。他們應該想辦法去做些了不起的事情。”“鑑於AI在全球的發展極不均衡，大量的人將被甩在後面。所以幫助窮人、弱者、病人，這可能是一條有趣的道路。還有環境——關愛動物、人類、海洋。我9歲的孩子非常喜歡動物，並夢想著解決海洋污染等問題。我們生活在這個地球上。這個問題不會消失。”“關於什麼能成就一份事業，有一些第一性原則：它必須是你喜歡的、你擅長的，以及對他人有用的事。希望它能賺錢，但前三點才是他們應該追求的原則。”卡羅琳·漢克(Caroline Hanke)SAP全球組織成長與健康負責人，領導內部AI勞動力轉型一個孩子，15歲“敏捷性和對變化的開放態度……將是我希望我十幾歲的孩子具備的核心技能，”漢克說。“我兒子是一名足球運動員，他顯然想成為職業球員。我問他，這真的是值得傾注精力的領域嗎？他說，他相信職業足球運動員是一個不會被時代淘汰的職業，因為沒人會想看AI機器人在球場上踢球。所以他試圖說服我接受他的職業規劃。”“我堅信敏捷性和對變化的開放態度（也就是那些能夠應對變化並迅速適應的人），這些將是我希望我十幾歲的兒子擁有的核心技能。今天看來至關重要的技術技能，甚至在兩年後就會變得毫無關聯。真正更重要的是軟技能：批判性思維、適應能力。還有道德倫理——這是人類判斷力發揮作用的地方。我甚至懷疑溝通技巧是否還那麼重要，因為我認為AI在這方面會變得非常出色。”“至於大學該學什麼，我希望他儘可能保持廣泛的涉獵。他會自己做決定，但如果必須我來選，我更傾向於數學相關的領域，因為考慮到AI的運作方式，邏輯思維將是未來任何職位都必備的素質。”伊桑·莫利克(Ethan Mollick)賓夕法尼亞大學沃頓商學院(University of Pennsylvania’s Wharton School)管理學教授，《共生智能：與AI一起生活與工作》(Co-Intelligence: Living and Working with AI)(Portfolio出版社，2024年出版）一書的作者兩個孩子，年齡分別為16歲和19歲“在AI時代，將多種不同技能結合在一起的通才型崗位是不錯的選擇，”莫利克說。“我們家是一個研究AI的家庭，所以這個話題會出現在談話中。就像天下所有的父母和孩子一樣，我覺得我的孩子們並不像我和我妻子那樣關心這件事。”“我的孩子們對法律和醫學等寬泛的職業感興趣，所以我不太擔心。我認為在AI時代，將多種不同技能結合在一起的通才型崗位是不錯的選擇。你總有擅長和不擅長的事情。當醫生不僅僅是做診斷，你還要處理一堆其他事務。你可能並非樣樣精通，所以如果AI能在你較弱的方面提供幫助，那是件好事。”“在尋找不受AI衝擊的職業方面，如果你的孩子想做理髮師或水管工，那很棒。但在人人都對未來感到迷茫的時候，把所有賭注都押上去，認為自己有答案，你怎麼能確定呢？通過接受廣泛和深入的教育來為自己‘買一份保險’，在面對變革時保持靈活，或者存點錢來度過動盪期——這些都是你在任何不確定時期都會做的事。通識教育比以往任何時候都更重要。”我不知道每個人的未來會怎樣。我對此並不感到悲觀，但我理解他人的擔憂。我也不能盲目樂觀地說不會有壞事發生。但職業生涯是漫長的，而且變化很大。人們往往具有適應能力。”傑米·蒂文(Jaime Teevan)微軟(Microsoft)首席科學家兼技術院士，耶魯大學(Yale University)校董四個孩子，年齡分別為17歲、19歲（雙胞胎）和21歲“傳統的通識教育極其重要，” 蒂文說。“我有四個兒子，中間兩個是同卵雙胞胎。我開玩笑說，我正在用他們做A/B測試。不過，我並沒有嘗試給他們兩套不同的建議。我主要是督促孩子們去做那些需要持續投入的事情。”“我們這些‘老一輩’對AI憂心忡忡，當我們為孩子擔憂時，其實是在為我們自己擔憂。孩子們不會有我們這種試圖修正舊有觀念的挑戰，他們將從一張白紙開始。這是他們的優勢。”“我告訴孩子們，去探索，去嘗試。們需要知道如何使用模型，而不一定非要建構它。”“元認知能力將非常重要——靈活性、適應性、實驗精神、批判性思考、質疑事物的能力。培養批判性思維能力需要摩擦，需要做困難的事情，需要進行深度思考。”“為此，傳統的通識教育非常重要。在劇變的時代，這在宏觀層面是不言而喻的；而有趣的是，在微觀層面亦是如此。想想AI是做什麼的。過去，人與電腦的交流是確定性的：你按下這個按鈕，這件事就會發生。而現在，這種溝通則基於自然語言，需要你提供語境、表達意圖並進行批判性思考。”“AI在生成建議方面很出色，也可以表達觀點，但它無法承擔責任。那是人類的職能。我的一個孩子對會計感興趣，另一個孩子準備上法學院。這些都是關於承擔責任的終極工作。在法律領域，有很多事情會因為AI而變得更容易。但做出判斷，為影響他人和社會的決定負責，這才是至關重要的。”丹妮拉·阿莫迪Anthropic總裁兼聯合創始人兩個孩子，年齡分別為4歲和6個月“無法被替代的，是你如何對待他人，你有多擅長與他人溝通，” 阿莫迪說。“當我想像我的孩子們長大後需要什麼時，我認為是人性的品質：與人建立聯絡、共情以及與人相處的能力。無法被取代的是你如何對待他人，你有多擅長與他人溝通，以及你有多善良。”“隨著AI在職場中佔據主導地位，這些特質的重要性將與日俱增。”“從根本上說，我懷有一個深切而充滿希望的信念，即人類最終還是喜歡與其他人在一起並共度時光。如果不這麼做，我們往往會變得非常不快樂。”“所以，非要說有什麼建議的話——儘管對未來的青少年說這話聽起來有些滑稽——我可能會引導我的孩子們多去社交，去摸索如何用自己獨有的方式與人相處。”“關於人類的創造力，有兩種思想流派。一種是：看吧，AI在所有事情上都會比我們強，再也不會有人想做任何事了。那將是可怕的。但我是一個樂觀主義者，所以我傾向於第二種觀點，即人類有內在的渴望去探尋意義並創造事物，僅僅是因為我們享受創造的過程。”“人類擁有驚人的韌性與適應力，我們對創造的渴望以及對群體歸屬的需求是不會消失的。” (一半杯)

很多人總在焦慮，努力多年，為何還是沒抓住機會？其實核心就一個——看不清未來的趨勢，走一步看一步，自然只能被時代推著走。從2026年到2036年，這十年會是中國商業和AI迭代最快的十年，也是普通人最容易實現階層躍遷的十年。以前我們覺得習以為常的生活、工作方式，都會被徹底重構，世界將會迎來新一輪的大洗牌——沒人再盲目買車，手機會慢慢消失，甚至AI會開始搶崗，像白領和藍領等崗位可能被取代。這是危機但也是機遇，但如果這些巨變被提前吃透，明白賺錢邏輯變了，或許你能抓住這波紅利！第一大巨變：買車成“冤大頭”，出行變成“隨叫隨到的服務”現在很多人覺得，買車是剛需、是面子，那怕貸款也要買輛豪車撐場面。但說實話，私家車就是最浪費的資產之一。95%的時間都停在車庫吃灰，還要花油錢、保養錢、停車費，純屬得不償失。未來十年，L5級完全自動駕駛會全面普及，不是現在那種需要人盯著的輔助駕駛，而是沒有方向盤、全程不用人干預的“移動空間”。馬斯克的特斯拉早就在推進這事，以後用車就像點外賣一樣，付費就能享受，幾分鐘內無人駕駛車就會到樓下。對普通人來說，現在再砸錢買豪車真的沒必要，未來的車就是“裝了輪子的手機”，核心是裡面的服務。真正的風口的是移動空間的場景化服務，比如車內睡眠艙、車載娛樂系統、通勤路上的辦公套件，這些都是沒人搶的藍海。第二大巨變：手機徹底退役，全息化時代來了智慧型手機統治了我們20年，未來十年，它會慢慢退出歷史舞台，大街上再也看不到低頭族。取而代之的是輕量化AR眼鏡，甚至是更小的腦機介面貼片，徹底解放我們的雙手和雙眼。以後的螢幕不會再侷限於手掌大小，而是會包裹整個視野。第三大巨變：具身智能爆發，機器人成“新勞動力”普通人不用害怕被機器人取代，真正的機會在機器人周邊產業。現在人形機器人的價格大概二三十萬，未來會越來越便宜，但機器人需要調教、維修、定製情感封包，就像當年汽車普及後，4S店和修車鋪遍地開花一樣，修機器人、教機器人做事，會成為一個巨大的產業。馬斯克早就看透了這一點，已經停掉了部分汽車生產線，全力研發人形機器人。未來幾年，人形機器人一定會爆發，主動貼著這個產業走，就能最小化衝擊，抓住新機會。第四大巨變：獨居成常態，孤獨經濟藏著兆紅利結婚率下降、單身人口增加，這已經是不可逆的趨勢。十年後，中國一人戶家庭的佔比可能會超過35%，孤獨經濟會成為最大的內需引擎之一，圍繞獨居人群的生意，都會變得很賺錢。未來，寵物不再是“動物”，而是獨居者的“毛孩子”和家人，寵物醫療、寵物保險、寵物殯葬，甚至寵物克隆技術，都會高度發達。除此之外，社會服務也會全面適配獨居者：單人份火鍋、迷你家電、單身老人互助社群、上門陪伴服務，這些需求都會越來越大。普通人不用搞複雜的創業，只要能滿足獨居者的孤獨感和安全感，讓他們活得更體面、更溫暖，就能分到一杯羹。第五大巨變：養老模式重構，銀髮經濟迎來黃金期深度老齡化不是危機，而是巨大的機會。未來的養老，再也不是靠子女、靠護工，而是靠整個環境的適老化改造，是“智能化+養老”的新模式。比如床墊能自動監測老人的心率和翻身情況，一旦出現異常就自動報警；衛生間裝防跌倒雷達，防止老人獨自在家摔倒；送餐機器人定時送一日三餐，解決老人做飯難的問題。適老化裝修、智能養老裝置安裝、老年人健康資料管理，這些都是剛起步的朝陽產業。最後總結一句：未來十年的幾大巨變，看似離我們很遠，但其實已經在悄悄發生。對普通人來說，不用害怕變革，變革才是普通人翻身的最好機會。 (W侃科技)

站在2026年的起點，我們正處在一個技術與社會需求深度融合的時代。未來五年，將有一批新的賽道迎來爆發式增長，成為財富創造的新風口。以下這16大賽道，不僅代表著技術前沿，更精準地回應了社會結構變遷與消費升級的需求。一、AI智能體與應用AI智能體正從實驗室走向產業應用，成為驅動效率革命的核心引擎。從企業級的智能客服、資料分析助手，到個人化的生活管家，AI智能體能夠自主學習、執行複雜任務，大幅降低人力成本，提升決策效率。這一賽道的盈利點在於為各行業提供定製化的AI解決方案，以及建構開放的智能體應用生態。二、具身智慧型手機器人具身智慧型手機器人不再是科幻概念，它們正走進工廠、家庭和養老機構。這些擁有物理形態的機器人，能夠感知環境、自主移動並完成複雜操作。在製造業，它們提升了自動化水平；在養老領域，它們提供了陪伴與護理服務；在物流行業，它們則重塑了倉儲與配送的效率。硬體製造、軟體演算法和服務營運，共同構成了這一賽道的盈利版圖。三、低空經濟隨著無人機技術和政策的逐步放開，低空經濟正從概念走向現實。城市空中交通、無人機物流配送、空中測繪與巡檢等應用場景，正在打開一個兆級的市場。這一賽道的機會不僅在於飛行器製造，更在於空域管理、營運服務和配套基礎設施的建設，是未來城市立體交通的重要組成部分。四、算力與晶片製造在AI大模型和數字經濟的驅動下，全球對算力的需求呈指數級增長。高端晶片、先進製程和算力基礎設施，是支撐數字世界運轉的基石。無論是用於AI訓練的GPU，還是面向物聯網的低功耗晶片，以及資料中心的建設，都將是未來五年資本追逐的核心領域，掌握核心技術者將掌握定價權。五、銀髮經濟人口老齡化加速，催生了龐大的“銀髮經濟”。從適老化改造、智能穿戴裝置、健康管理服務，到老年教育、旅遊娛樂和精神慰藉，圍繞老年人“醫、食、住、行、娛”的需求，形成了一個完整的產業鏈。這一賽道的核心是提供有溫度、有尊嚴的產品與服務，滿足日益增長的老年群體需求。六、療愈與情緒消費快節奏的現代生活讓人們對心理健康和情緒價值的需求空前高漲。從冥想APP、心理諮詢，到香薰、療愈旅行和寵物經濟，“療愈”正成為一種新的消費時尚。企業通過提供沉浸式的體驗和產品，幫助使用者緩解壓力、獲得內心平靜，這一賽道的盈利模式正從單一服務向多元化生態拓展。七、單身獨居經濟單身人口的增加，正在重塑消費市場。一人食餐飲、迷你家電、智能安防、社交APP以及寵物陪伴，都是這一趨勢下的產物。企業需要精準洞察獨居群體的生活方式和情感需求，開發出更小巧、更智能、更具陪伴感的產品，從而在這一細分市場中佔據先機。八、顏值與抗衰科技在“顏值經濟”的驅動下，人們對美的追求不再侷限於表面，而是深入到科技層面。從醫美技術、精準護膚，到基因檢測、再生醫學，抗衰與顏值管理正變得越來越科學和個性化。這一賽道融合了生物科技、巨量資料和消費升級，是未來五年增長確定性極高的領域。九、新型儲能技術新能源的大規模應用，離不開儲能技術的突破。無論是電化學儲能、抽水蓄能，還是氫能、壓縮空氣儲能，都在為電網穩定和可再生能源消納提供解決方案。隨著“雙碳”目標的推進，儲能不僅是技術問題，更是一門大生意，其商業化應用將迎來黃金發展期。十、合成生物學合成生物學被視為“第三次生物技術革命”，它通過重新設計生命系統，在醫藥、化工、農業、材料等領域創造出前所未有的可能性。從人造肉、可降解塑料到新型藥物，這一賽道的創新正在顛覆傳統產業，其巨大的應用潛力和商業價值吸引了全球資本的目光。十一、智慧農業物聯網、巨量資料和AI正在深度改造傳統農業。智慧農業通過精準施肥、智能灌溉、病蟲害監測和農產品溯源，不僅提高了產量和品質，也提升了農業生產的效率和可持續性。這一賽道連接了田間地頭與消費者餐桌，是保障糧食安全和實現農業現代化的關鍵。十二、循環經濟與回收資源約束和環保壓力，推動了循環經濟的發展。從垃圾分類、再生資源回收，到二手交易平台和產品全生命周期管理，“變廢為寶”正成為新的商業模式。企業通過建構閉環的供應鏈，不僅降低了成本，也滿足了消費者對可持續發展的期待，是未來商業倫理的重要體現。十三、品牌全球化出海中國供應鏈的成熟和數字行銷的發展，為本土品牌走向全球提供了絕佳機遇。從跨境電商到獨立站，從DTC模式到本土化營運，越來越多的中國品牌正在全球市場建立影響力。這一賽道的核心在於產品力、品牌力和跨文化營運能力，是中國企業從“中國製造”邁向“中國品牌”的必由之路。十四、超級個體與IP在社交媒體和內容平台的賦能下，“超級個體”時代已經到來。個人通過打造獨特的IP，能夠直接觸達海量使用者並實現商業變現。無論是知識博主、網紅主播還是藝術家，其影響力不再依附於傳統機構，而是成為獨立的商業單元，這徹底改變了內容生產和價值分配的規則。十五、私域與會員營運流量成本高企，讓企業更加重視使用者的長期價值。私域流量和會員體系，通過精細化營運和深度服務，能夠顯著提升使用者復購率和忠誠度。這一模式的核心是建立信任，將一次性的交易關係轉變為長期的夥伴關係，是企業在存量競爭時代的核心競爭力。十六、新職教與技能重塑技術迭代加速，使得終身學習成為必然。新職業教育不僅教授傳統技能，更聚焦於AI、巨量資料、元宇宙等新興領域的崗位需求。通過線上線下結合的方式，幫助職場人實現技能升級和職業轉型，這一賽道既是社會穩定器，也是巨大的商業機會。未來五年，這16大賽道並非孤立存在，而是相互交織、彼此賦能。它們共同描繪了一幅技術向善、經濟繁榮的未來圖景。對於創業者和投資者而言，關鍵在於洞察趨勢，找準定位，在時代的浪潮中把握屬於自己的機會。 (才說資本)