交易機器人太火了。在 X 上，交易機器人在 Polymarket 表現驚人的推文比比皆是。交易機器人之所以誘人，原因很簡單：它們可以 7x24 小時交易毫無情感地執行規則能將同一套策略方案應用於多個市場然而，自動化並非捷徑，而是一種倍增效應。如果你的邏輯不可靠、風險控制不夠嚴密，或者 API 設定不安全，機器人能以極快的速度重複一個小錯誤，從而造成真正的損失。許多首次上手的交易機器人的投資者，恰恰就是因為這個原因，連頭幾個月都撐不過去。想像一下：比特幣突然閃崩，而一個被遺忘的止損單，會讓正常的回撤瞬間變成一夜之間五位數的巨額虧損。本文中，我們將探討導致交易機器人偏離正軌的陷阱：薄弱的策略設計過度擬合糟糕的風險管理本可避免的 API 錯誤在開始之前，請先瞭解：交易機器人的適用範圍。最佳適用對象擁有明確定義、可測試策略的交易者熟悉基礎Python和交易所API的使用者偏好規則而非主觀判斷的系統化交易者願意在投入真金白銀前進行模擬交易的人不適用對象期望被動或“設定後無需操心”收入的人跳過回測和前測的新手缺乏嚴格倉位管理和止損邏輯的交易者不願主動監控機器人行為的使用者1 在編寫程式碼之前：首先理解策略交易機器人的優劣完全取決於你輸入給它的規則。需要多次強調：在部署前必須制定清晰的流程並進行充分測試。我們必須明白，“自動交易”風險極高。01.為何在建構之前就已失敗新手交易機器人往往始於模糊的規則（如“逢低買入”）或建構者自己都無法解釋的“Ctrl+C”設定。這導致在幾次虧損後必須不斷調整，直到機器人不再執行策略，而僅僅是做出反應。沒錯，它的確是自動化的，但卻已不再有明確的目標或策略。每個交易機器人建構者必須回答的三個問題你的策略利用了何種市場狀況（趨勢、區間、高波動性）？扣除費用和滑點後，你的優勢是什麼？你將如何衡量成功？（追蹤交易預期值、最大回撤還是夏普比率）02.策略文件範本在進行回測之前，請撰寫一份一頁紙的策略文件，包含以下內容：入場規則離場規則止損邏輯市場狀態過濾器倉位管理邏輯03.最佳入門工具對於首次建構，保持技術堆疊簡單：Python + 可靠的編輯器（如 VS Code 或 PyCharm），以實現快速迭代。ccxt 用於統一的交易所介面，以便更換交易場所時無需重寫核心邏輯。2 過度擬合陷阱 當你的機器人僅適用於模擬交易回測就像對著鏡子練習演講：雖然有幫助，但與面對真實觀眾演講不同。回測表現是假設性的，並不能反映實際投資中資金、費用、延遲和快節奏市場等因素下的實際情況。01.過度擬合與曲線擬合過度擬合是指你的機器人過於適應你所測試的特定歷史時期，導致它在過去資料上表現良好，但在新資料上卻舉步維艱。曲線擬合是過度擬合常見的發生方式：你不斷調整指標設定並加入過濾器，直到圖表看起來“完美”。一個關鍵警告訊號是過多調優。關於回測中統計過度擬合的研究表明，如果你測試足夠多的策略變體，即使沒有真正的優勢，也可能依靠運氣讓某個策略看起來表現優異。02.如何避免過度擬合保持“未見”資料真正未被觸及。將資料分割為獨立的訓練集、驗證集和測試集，直到最後才使用。使用向前滾動分析。這種方法在交易系統測試中被廣泛討論。它並非對整個歷史資料進行一次性最佳化，而是反覆在一個時間窗口上最佳化，並在下一個時間窗口測試。在不同市場狀態下測試。如果策略僅適用於單一市場類型（如強勁上漲趨勢），請預先記錄該前置條件。03.回測與正向測試回測：檢查邏輯在歷史上是否有效，但這些結果仍是假設性的。正向測試（通常通過模擬交易）：在新的即時市場資料上運行相同規則，從而揭示滑點、延遲和意外波動等實際問題。3 忽視風險管理 交易機器人失敗的首要原因如果策略是交易機器人通往目標的“路線”，那麼風險管理就是“安全帶”。市場可能瞬息萬變，價差可能擴大，訂單未必總能按預期成交。如果沒有明確設定你能承受的最大損失，交易機器人可能會將一個小錯誤變成一次大幅回撤，僅僅因為它會完全按照指令執行。01.缺失止損的問題許多新手因為“它總是讓我止損出場”而移除止損指令，尤其是在震盪市場中。但止損單的存在是為了在價格對你不利時限制下行風險。在波動劇烈的情況下，止損單（如跳空缺口和突然滑點）有重要的特殊考慮。許多交易者不再對所有交易設定固定的“5% 止損”，而是採用基於波動率的止損策略。一種常見的方法是平均真實波幅（ATR），它會根據資產通常都波動幅度進行調整。02.倉位管理錯誤止損只是故事的一半，另一半是你的倉位有多大。將帳戶資金的 10–20% 風險押注在一次交易上，意味著短暫的連敗可能造成持久損害。你經常會看到基於凱利公式的倉位管理理念，該準則旨在根據你的勝率和盈虧比來確定交易規模，以實現長期收益的最大化。然而，在實際操作中，交易機器人很少能確切地掌握這些輸入資料，因此機率估計中的微小誤差可能會顯著改變建議的投注規模；而完全的凱利策略可能過於激進。因此許多系統交易者使用分額方法（如“半凱利”），或設定明確的風險約束來減少回撤。03.槓桿陷阱槓桿會放大結果。在 10 倍槓桿下，對你不利的 5% 價格變動（不計手續費用）約相當於你的持倉虧損 50%。在加密貨幣衍生品交易中，使用更高的槓桿通常會使你的強制平倉價格更接近你的入場價，這意味著即使小幅波動也可能導致你的保證金全部虧光。如果你的抵押品無法滿足維持保證金要求，交易所可能會觸發強制清算。例如，Binance 期貨在其強平協議中概述了隨著保證金比率提高，強平風險如何上升。手續費也會隨著時間推移減少你的可用保證金，正如幣安指出的，資金費率會定期從保證金中扣除，並可能增加清算風險。對於第一個交易機器人來說，從不使用槓桿開始，能讓你更容易挺過不可避免的失誤。4 危及資金的 API 安全錯誤交易機器人最大的漏洞其實是存取權，而非策略。交易所 API 金鑰如同你帳戶的遙控器。因此，基本的安全防護措施與良好的交易邏輯同樣重要。01.意外洩露 API 金鑰最常見的錯誤是在程式碼倉庫、截圖或共享配置檔案中洩露金鑰。GitHub 明確警告，如果金鑰已洩露，就應將其視為已遭破壞並立即撤銷，因為僅僅從程式碼中刪除它可能無法阻止濫用行為。如果你已提交了金鑰，GitHub 也解釋了為何它可能留存在歷史記錄中，以及如何正確地從儲存庫中移除敏感資料。02.儲存API金鑰的正確方法避免硬編碼金鑰。遵循 OWASP 關於金鑰管理的指導，並從交易機器人中的環境變數載入金鑰。03.權限與安全設定使用“最小權限”原則，並通過交換控制鎖定金鑰。僅交易權限：設定 API 金鑰為僅限交易，以便它可以下單，但無法提現或轉移資金。除非必要，請保持提現功能停用。IP 白名單/IP 限制：將 API 金鑰鎖定在僅批准的 IP 地址，使其在其他地方無法使用。在支援的情況下，為 API 金鑰啟用 2FA（雙因素認證）。如果交易所支援，使用金鑰過期/輪換功能。5 為機器人交易選擇了錯誤的交易所實際上，機器人交易的是交易所的訂單簿、手續費標準和 API，而非真正的“交易市場”。選錯了交易場所，即使是一個好策略，也可能因流動性不足、不可靠的 API 端點或嚴格的費率限制而拖垮。01.為什麼交易所質量很重要高流動性有助於減少滑點，而強大的 API 可靠性和清晰的限速規則能降低你的交易機器人在市場劇烈波動是出現卡頓或被限流的機率。02.導致盈利能力下降的收費結構手續費很重要，因為做市商訂單（通常是市價單）的成本通常高於提供流動性的掛單訂單。即使是轉換為市價單的止損單，也可能被收取做市商手續費。03.為什麼 ccxt 支援很重要使用 ccxt 可為你提供跨交易所、更一致的介面，無需重寫整個交易機器人即可輕鬆切換交易所。04.跳過模擬交易並過早投入實盤使用真實資金進行實盤交易時，那怕是小的錯誤也會變得代價高昂，尤其是對於交易機器人，它可能在你察覺之前重複犯同一錯誤數十次。短暫的模擬交易階段有助於你驗證策略，並證明你的交易機器人在真實市場條件下（延遲、部分成交、快速波動）行為正確。05.為何模擬交易至關重要首先在模擬環境中開始，以便你在不冒資金風險的情況下觀察機器人的行為和性能。測試網選項Binance Spot Testnet：使用測試憑證進行交易所式測試Kraken 衍生品模擬交易：用於測試執行流程的演示環境Freqtrade 模擬運行：使用模擬錢包進行前瞻性測試ccxt 沙箱模式：許多交易所支援通過以下方式切換到沙箱）需追蹤的指標夏普比率：判斷收益是否“值得”承擔波動的簡單方法（越高越好）。最大回撤：你的模擬交易權益曲線中從峰值到谷值的最大跌幅（能瞭解你的虧損可能多嚴重）。勝率：盈利交易的百分比（有用，但不要將其設為主要目標）。平均 R 乘數：以“R”為單位衡量的平均盈虧，其中 1R 等於每筆交易的風險金額（有助於在倉位大小變化時比較策略）。06.決定是否投入實盤僅當滿足以下條件時才投入實盤：30 天以上穩定的實盤表現能應對劇烈波動（例如 5% 的暴跌）的策略日誌乾淨無重複錯誤經過測試的故障保護機制（重試、訂單狀態檢查和止損邏輯）6 忽視交易成本和滑點即使交易機器人在方向判斷上“正確”，如果交易摩擦損耗了優勢，仍然可能虧錢。在投入實盤前，將成本視為過路費：你每次進出市場都需要支付。01.新手常忘記的隱藏成本三大常見原因分別是點差（買賣報價之間的差距）、滑點（您的成交價偏離預期）以及在鏈上轉移資金時的區塊鏈 gas 費。即使是比特幣交易，其確認速度也可能因您選擇的費用。02.最低盈利門檻公式一個簡單的檢驗方法是：最低目標 > 雙向交易成本。03.為何高頻交易不適用於新手當您每筆交易的預期利潤微乎其微時，點差、手續費和滑點往往會掩蓋訊號，尤其是在小幣對交易中。放慢腳步，謹慎積累經驗，隨著您對交易旅程的掌控力不斷增強，逐步積蓄動能。7 導致機器人崩潰的技術陷阱即使策略紮實，如果機器人無法可靠地獲取資料、下單以及從錯誤中恢復，也一樣會失敗。不妨把這想像成一名快遞員：路線規劃或許再完美不過，但如果道路封閉、GPS 出現故障，或者快遞員反覆嘗試同一個錯誤的轉彎，那一切努力都白費了。01.速率限制與交易所限制交易所會實施速率限制，如果你傳送過多請求，將被 429 錯誤限流；有些交易所甚至會在多次違規後自動封禁 IP。Kraken 還按 REST 和 WebSocket 分別設定了不同的限制，Coinbase 則詳細列出了各項具體上限，例如公共端點每 IP 10 rps。02.糟糕的錯誤處理當機器人無法應對現實世界的複雜情況時，就會出現故障：部分成交、超時、5xx交易錯誤，或重試後產生重複訂單。請內建冪等性（例如，客戶端訂單ID），記錄每次訂單狀態的變化，並監控異常情況（如訂單卡住、反覆被拒絕）。03.崩盤期間的交易所 API 停機在極端波動期間，交易所可能出現性能下降或離線狀態，有時是由於遭受攻擊或流量激增所致。例如，BitMEX 記錄了 2020 年 3 月市場動盪期間的中斷事件，其中包括 2020 年 3 月 13 日的一次 DDoS 攻擊。您的機器人應假定會出現當機情況，並實施“熔斷機制”（在出現重複錯誤、價格失效或每日虧損限額時暫停交易）。8 “設定後放手”的心態機器人無法“設定後就放任不管”，因為加密市場和交易所基礎設施始終在變化。API 會更新（例如，幣安會定期發佈現貨 API 更新），交易所也會在 Kraken 的狀態頁面上發佈即時事件以及 Coinbase 狀態頁面，所有這些都可能影響執行。01.為何交易機器人需要主動監督即使您的策略本身合理，現實環境也會發生變化：流動性可能枯竭，波動性可能飆升，交易所也可能調整交易參數或引入新的限制。定期監控有助於您及早發現“隱性故障”（例如成交漏單、滑點加劇或 API 錯誤頻發），以免這些問題累積成損失。02.每日/每周/每月監控計畫03.警報與自動化當您未即時監控交易終端時，警報就是您的早期預警系統。為需要立即採取行動的事項設定通知，例如機器人崩潰、訂單反覆被拒或交易所發生異常事件，以便您能迅速暫停交易，而無需等到帳戶資金已大幅縮水後才發現問題。9 過度複雜化你的第一個機器人當你還是新手時，複雜性是你最大的敵人。建構你的第一個交易機器人就像學開車：你需要的是一個你可靠的、易於理解的“手動檔”，而不是一輛裝滿隱藏開關、無法排查故障的賽車。01.為何簡單勝過複雜簡單、定義明確的規則更容易測試、偵錯和改進，而不會意外引入過度擬合。良好的“入門”建構模組包括：基本的移動平均線交叉、使用 RSI 指標獲取動量訊號，或專為區間震盪市場設計的結構化網格機器人。02.版本策略v1.0基本邏輯 — 實現最簡單的入場 + 出場規則，以確認機器人能正確開倉、管理倉位和平倉。v1.1止損 — 為每筆交易加入清晰明確的“我錯了”規則，限制下行風險，並驗證其在快速市場中能可靠觸發。v1.2倉位管理 — 根據固定風險金額設定每筆交易規模（例如每筆交易帳戶資金的 1–2%），以避免單次虧損交易主導結果。v2.0行情過濾器 — 加入“決定何時不交易”的規則（例如，僅在趨勢中進行趨勢策略，在極端波動或低流動性時暫停）。10 你的第一個 90 天：實用路線圖按照分階段建構機器人會更容易（也更安全）：學習基礎、驗證邏輯、在真實條件下測試執行，然後以小資金投入實盤。第 1-2 周：學習交易 + Python + ccxt學習核心訂單概念，完成 Python 官方教學，然後安裝 ccxt 並通過它傳送一些測試請求。第 3-4 周：策略設計 + 回測先用通俗易懂的英語寫下你的規則，然後用合理的費用和假設進行回測；請記住，回測表現是假設性的。第 5-8 周：正向測試 + 模擬交易使用 Binance Spot Testnet、Freqtrade 模擬運行以及（在支援的平台上）ccxt 沙箱模式，讓你的交易機器人在即時資料上運行。第 9-12 周：投入 100-500 美元進行實盤只有在獲得穩定的模擬交易結果、設定嚴格的風險限額並鎖定 API 權限後，才能投入實盤。第 4-6 個月：謹慎最佳化 + 負責任地擴展謹慎調整，加入監控/警報，並緩慢擴大倉位規模（前提是在不同市場條件下均能保持穩定）。啟動前的安全清單在連接真實資金之前，請像飛行員進行起飛前檢查清單一樣，仔細核對這份清單。策略驗證：規則已書面化，回測已完成，並謹記回測表現是假設性的。風險管理：每筆交易風險已設限，且你的止損訂單類型表現符合預期。技術實現：限流處理符合你交易場所的 REST 上限。安全設定：金鑰未硬編碼；遵循 GitHub 金鑰補救措施並鎖定 API 權限。監控準備：使用交易所狀態頁面發出崩潰/中斷警報。 (奔跑財經)

Chiplet為應對行業日益增長的功能需求和成本壓力這兩大挑戰提供了極具吸引力的解決方案。汽車行業面臨著前所未有的挑戰。如何在規模化生產中整合日益複雜的電子系統，同時保持成本競爭力。傳統的單片系統級晶片 (SoC) 設計雖然功能強大，但在擴展到汽車量產規模時卻會帶來巨大的經濟負擔。晶片組 (Chiplet) 技術應運而生，成為一種極具吸引力的解決方案，它通過模組化、良率最佳化和 IP 模組的設計復用，顯著降低了成本。以典型的高級駕駛輔助系統 (ADAS) 控製器為例，它需要高性能計算核心、專用人工智慧加速器、多個通訊介面和電源管理電路。在單晶片設計中，整個系統將採用昂貴的先進工藝節點（例如 7nm 或 5nm）製造在單個大型晶片上。如果該大型晶片的任何部分存在製造缺陷，則整個晶片將無法使用，導致良率低下。晶片組方案從根本上改變了這種經濟格局。與使用單個大型晶片不同，同樣的ADAS控製器可以使用多個小型晶片來實現：採用7nm工藝的CPU晶片組用於提升性能，採用22nm工藝的記憶體介面晶片組用於降低成本，採用專用工藝的模擬射頻晶片組，以及採用成熟的65nm工藝的電源管理晶片組。每個晶片組都可以獨立製造和測試，只有經過驗證合格的晶片才會被組裝到最終封裝中。這種方法通常可以將系統總成本降低20%至40%，同時將製造良率從60%至70%提高到90%以上。什麼是晶片組？戈登·摩爾在他的論文《將更多元件塞進積體電路》中已經提到了多晶片器件的發展趨勢。圖 1：先進封裝技術發展時間線（圖片由Cadence 提供）晶片組架構代表著與傳統半導體設計理念的範式轉變。它並非將所有系統功能整合到單個矽片上，而是將複雜的系統分割成更小、功能獨立的半導體晶片，這些晶片通過標準化的高速互連進行通訊。每個晶片組在整個系統中都承擔著特定的功能。可以把它想像成用樂高積木搭建，而不是從一塊大理石上雕刻。例如，圖形晶片組負責視覺處理，CPU晶片組負責通用計算，記憶體晶片組提供儲存空間，I/O晶片組負責外部通訊。這些元件通常採用不同的工藝技術分別製造，這些工藝技術針對各自的特定功能進行了最佳化，然後使用先進的封裝技術將它們組裝成單個封裝。關鍵區別在於互連標準。與傳統的晶片級互連（不同晶片通過速度相對較慢的封裝級連接進行通訊）不同，晶片組採用超高頻寬、低延遲的互連技術，例如英特爾的先進介面匯流排 (AIB)、AMD 的 Infinity Fabric 或新興標準，如通用晶片組互連高速介面 (UCIe)。這些連接的性能接近片上通訊，使晶片組系統在功能上如同單晶片 SoC，而這正是其真正優勢所在。晶片設計的改變圖 2：從單片式到晶片式晶片組設計需要對傳統的積體電路設計方法進行根本性的重新思考。該過程始於系統級劃分，工程師們（不一定來自同一家公司）必須仔細分析整體系統需求，並確定劃分為各個晶片組的邏輯邊界。分區決策涉及幾個關鍵因素。需要頻繁、高頻寬通訊的功能通常應保留在同一個晶片組內，以最大限度地減少晶片組間的通訊量。電源域和不同的工藝技術要求提供了天然的邊界。例如，模擬電路通常需要與數字邏輯不同的工藝節點，因此它們是獨立晶片組的理想選擇。晶片劃分完成後，每個晶片組都必須採用標準化的介面設計。這與傳統的積體電路設計截然不同，傳統積體電路設計可以針對特定應用場景最佳化內部介面。晶片組介面必須遵循行業標準或專有協議，這些標準或協議定義了電氣特性、時序要求和通訊協議。晶片封裝的物理設計變得更加複雜。傳統的佈局規劃現在必須考慮高速序列器/解串器 (SerDes) 電路的放置、跨越多個晶片的供電網路以及多晶片封裝的熱管理。訊號完整性分析不僅要考慮晶片內部的布線，還要考慮封裝級互連以及相鄰晶片之間潛在的串擾。驗證和測試策略也需要進行調整。每個晶片在組裝前都必須進行徹底的獨立測試，這就需要全面的內建自測試 (BIST) 功能。組裝後的測試變得更具挑戰性，因為傳統的邊界掃描技術可能無法充分覆蓋晶片間的連接。圖 3：一個帶有 8 個晶片的交換機。將不同晶片整合到單個封裝中的挑戰晶片系統整合面臨的挑戰涉及多個工程領域，每個領域都存在獨特的技術障礙，必須克服這些障礙才能成功實施。散熱管理或許是其中最嚴峻的挑戰。多個相鄰的晶片會產生大量熱量，形成熱點，從而降低性能或導致可靠性問題。因此，先進的散熱解決方案，包括嵌入式冷卻結構、導熱介面材料以及精心設計的電源供應系統，變得至關重要。不同晶片材料之間的熱膨脹係數差異會導致機械應力，進而可能在溫度循環過程中造成焊點失效或晶片開裂。晶片數量越多，供電複雜性呈指數級增長。每個晶片可能需要多個電壓域，每個電壓域都有特定的電流和噪聲要求。封裝必須為所有晶片提供純淨、穩定的電源，同時最大限度地減少互連網路上的電壓降。先進的封裝技術，例如矽通孔 (TSV) 和嵌入式電壓調節器，有助於應對這些挑戰，但也會增加成本和設計複雜性。晶片間互連的訊號完整性需要格外注意阻抗匹配、串擾最小化和時序收斂。高速訊號在封裝級互連中傳輸時，面臨著與片上佈線不同的挑戰，包括更大的寄生效應、潛在的電磁干擾以及封裝基板上的工藝偏差。製造和組裝環節也面臨諸多挑戰。已知合格晶片的測試至關重要，因為組裝後更換單個缺陷晶片通常不經濟。組裝工藝必須實現多個晶片之間的精確對準和粘合，而這些晶片的尺寸和厚度往往各不相同。由於故障模式可能出現在晶片級、互連級或系統級，質量控制和可靠性測試也變得更加複雜。軟體和韌體整合又增加了一層複雜性。作業系統和驅動程式必須瞭解晶片架構，才能最佳化性能、管理功耗並處理潛在的故障模式。快取一致性協議必須跨越多個晶片，這需要精心協調才能維持系統級性能。Chiplet在汽車行業的應用實例汽車行業為晶片技術提供了許多引人注目的應用案例，每個案例都充分利用了模組化半導體架構的獨特優勢。高級駕駛輔助系統 (ADAS) 是其最突出的應用領域。現代 ADAS 控製器需要多種計算能力：用於處理攝影機資料的電腦視覺處理器、雷達訊號處理器、雷射雷達處理單元、感測器融合引擎以及安全關鍵型控制邏輯。基於晶片組的 ADAS 控製器可能整合用於通用處理的高性能 CPU 晶片組、用於機器學習推理的專用 AI 加速晶片組、用於感測器資料的專用訊號處理晶片組以及符合汽車功能安全標準 (ISO 26262) 的安全關鍵型微控製器晶片組。與單晶片實現方案相比，這種方法具有多項優勢。不同的晶片組可以採用最佳工藝技術進行製造——人工智慧加速器採用尖端工藝節點以實現最佳性能，安全微控製器採用成熟可靠的工藝，模擬感測器介面採用專用混合訊號工藝。模組化架構還支援可擴展的產品系列，其中基礎型ADAS系統使用的晶片組較少，而高端系統則整合了額外的處理功能。車載資訊娛樂系統從晶片模組化中獲益匪淺。典型的車載資訊娛樂系統需要圖形處理（用於多個螢幕）、音訊數字訊號處理、連接模組（Wi-Fi、藍牙、蜂窩網路）以及用於應用程式的通用計算。晶片模組化設計使製造商能夠採用來自消費電子領域的成熟圖形晶片、專用的汽車級連接晶片以及成本最佳化的應用處理器晶片。電動汽車 (EV) 動力系統是另一個引人注目的應用領域。電動汽車控制系統需要高壓電源管理、電機控制演算法、電池管理功能和車輛通訊介面。基於晶片組的方法可以將高壓模擬電路與敏感的數字處理分離，通過將發熱功能分佈到多個晶片上來改善散熱管理，並允許使用合適的工藝技術最佳化不同的功能。車身控制模組負責管理照明、車門控制、車窗升降和空調系統等功能，可以利用晶片組架構打造可擴展且經濟高效的解決方案。基礎配置可能僅使用最少的晶片組來實現基本功能，而豪華車型則會整合更多晶片組來實現高級功能。結論Chiplet 技術代表了一種變革性的汽車半導體設計方法，為應對行業日益增長的功能需求和成本壓力這兩大挑戰提供了極具吸引力的解決方案。其經濟優勢顯而易見：更高的製造良率、通過設計復用降低的開發成本以及針對不同功能最佳化的工藝技術選擇，與單片式方案相比，可實現系統級成本降低 20% 至 40%。然而，晶片組的成功實現需要掌握新的設計方法、先進的封裝技術以及應對複雜的整合挑戰。跨多晶片系統的熱管理、電源傳輸和訊號完整性都需要精密的工程解決方案。汽車行業嚴格的可靠性和安全性要求，更使本已極具挑戰性的設計問題雪上加霜。儘管面臨這些挑戰，早期採用者已證明晶片組技術在汽車應用中的可行性。隨著行業標準的成熟和設計方法的演進，晶片組技術有望成為複雜汽車電子系統的主導架構。該技術為汽車電子領域的持續創新提供了一條切實可行的途徑，同時保持了大眾市場普及所需的成本結構。汽車電子的未來不在於不斷增大單晶片的尺寸，而在於將功能智能地分解成最佳化的、可重複使用的晶片模組。對於汽車工程師而言，理解並接受這種架構轉變至關重要，它能幫助他們開發出下一代汽車電子系統，從而以具有競爭力的成本提供先進的功能。 (半導體產業縱橫)

不用多說，相信每個人的時間線全被Claude Code刷屏了。馬斯克甚至斷言，「我們已進入奇點！2026年就是奇點之年」。這幾天，Claude Code在全網掀起的陣仗可真不小。一睜眼，地球首富馬斯克重磅宣告：我們已進入奇點！起因竟是，Midjourney創始人公開稱，聖誕假期自己敲的程式碼，比過去十年加起來還要多，簡直太瘋狂。「雖然能感到侷限，但我知道一切都不再一樣了」。同一天，馬斯克不止一次，直接宣稱「2026年就是奇點之年」。這個點評同樣是對Claude Code的高度讚揚。如今，包括Anthropic之父、前DeepMind/OpenAI研究員、Google首席工程師等大佬在內，都為其感到震驚。馬斯克：2026，奇點降臨一直以來，奇點這一概念就像科幻詞一般的存在。雷·庫茲維爾曾在2005年《奇點臨近》一書中，預測道技術奇點大約發生在2045年。而在最新出版的《奇點更近》著作中，他再次重申奇點時間：仍是2045年。誰曾想，這個看似還很遙遠的時刻，一下子被拉到了現在——2026年。所謂的技術奇點，是指技術在長期內增長緩慢，但在某個臨界點急劇加速，呈指數式上升。能夠讓馬斯克有這麼深感觸，竟是Claude Code席捲全網的強大程式設計能力。一點也不誇張地說，2026年開年這局，身邊的人都瞬間成為了Claude Code使用者。生物醫學工程師Derya Unutmaz雖不是專業程式設計師，升級訂閱就是為了更頻繁使用Claude Code。就連xAI聯創Igor Babuschkin感慨道，「有些年頭風平浪靜，啥大事沒有，可有些星期卻濃縮了數十年的變遷」。一夜之間，Claude Code為何變得這麼強了？真正的「民間高手」：Claude Opus精準來說，不是它變強了，而是一直就很強。去年11月底，超大杯Claude Opus 4.5一出世，Anthropic便宣稱其是全球最頂尖的編碼模型。內部測試中，Opus 4.5+Claude Code聯動使用，平均效率暴增220%。當時，Anthropic工程師預言，也許就在2026年上半年，軟體工程就被終結了。如今看來，可能就在最近了。剛剛，在最新升級的LiveBench榜單上，Claude Opus 4.5登頂，直接碾壓GPT-5.1 Codex MAX、Gemini 3 Pro。創始人Bindu Reddy稱，在聖誕假期期間，團隊改進了LiveBench，為了防止AI刷分作弊。這個排名在很大程度上，反映了這些LLMs在現實世界中的表現。去年12月，METR的一份報告揭秘了，全球最能打的AI還是Claude Opus 4.5。它在自主編碼任務中，能夠連續5小時不崩，也是迄今為止公開的AI完成長程任務時間最長的模型。AI大佬Simon Willison表示，Opus 4.5和GPT-5.2就像是一個轉折點。「模型逐步跨越到了一個隱形能力界限的時刻，忽然間，大量的編碼難題都被解決了」。即便是程式設計0經驗的人，也能在不到十分鐘的時間，打造出一款功能齊全的網頁應用。就像網友所言，如果不出意外的話，Claude Code可能會讓更多人成為百萬富翁。人類的最後一次發明如果我們翻開哲學家戴維·查爾默斯（David J. Chalmers）那篇經典的《奇點：哲學分析》，會發現當下的瘋狂景象，不過是這套嚴密邏輯推演的必然兌現。論文地址：https://consc.net/papers/singularity.pdf在查爾默斯的推導模型中，我們正處於一個被稱為「擴展前提（Extension Premise）」的關鍵節點。他將這一過程量化為從AI到AI+再到AI++的階躍：AI：人類水平的人工智慧。AI+：超越人類最強大腦的智能。AI++：超級智能，其超越程度正如人類超越老鼠一般。正如查爾默斯引用的I.J. Good在1965年的那個著名論斷：「超智慧型手機器（Ultraintelligent Machine）將是人類需要製造的最後發明」。邏輯非常性感且冷酷：機器設計機器：既然設計機器本身是一種智力活動，那麼一台超越人類的機器（AI+），必然能設計出比人類所能設計的更好的機器。遞迴的雪崩：這台被AI+設計出的新機器，擁有更強的設計能力，它將設計出下一代更強的機器。無限逼近：只要這台機器能通過編寫程式碼來最佳化自身，我們將無可避免地迎來一場「智能爆炸」。我們現在看到的，正是查爾默斯所描述的「速度爆炸」與「智能爆炸」的完美合流。當模型開始比人類更擅長最佳化演算法時，我們就不再是處於一個線性的增長曲線上，而是站在了垂直牆面的底端。每個人都會成為軟體工程師奇點來臨的那一刻，世界會有什麼不同？Google工程師Vaibhav Agarwal稱，自己再也不用寫程式碼了，現在70%-80%程式碼都是AI寫的。而他的工作僅是「程式碼審查」，角色發生了根本性的轉變，具體是這麼做的：• 不再輸入語法，用提示詞（Prompt）來定義邏輯；• 不再費力找 bug，而是審查AI給出的修改建議；• 不再硬啃遺留程式碼，直接讓AI把它講明白。許多工程師對此感到內疚，覺得自己像是在「作弊」。實際上並不是，他們是在進化。Agarwal曾問過一位資深領導，關於一個所有人都害怕的問題：AI會取代我們嗎？他是這麼說的——AI是一個效率倍增器，而不是替代品。如果你過去每周完成1倍的工作量，現在預期則是，同一周內完成4倍的工作量。沒有任何一家公司希望倒退。如今，衡量「生產力」的標準已經被整體抬高了。如果你因為自稱是個「純粹主義者」而拒絕使用 AI，那並不高尚——你只是慢了。AI不會取代你。但一個借助AI、能完成4倍工作量的工程師……滿足網友的好奇，工程師用的是自家的GeminiHyperbolic創始人Yuchen Jin直言不諱，要是在讀博期間有這些強大工具助力，自己不用耗費5.5年，可能一年就畢業了。此前，奧特曼在採訪中還曾表示，「用不了多久，每個人都會成為軟體工程師」。他隨口拋出了一個關於未來工作方式和軟體世界的超級觀點，但很多人還沒意識到這件事有多重要。核心想法其實很簡單，自然語言，就是新的程式設計語法。程式設計師大軍終結，不需要龐大的開發團隊才能做出第一個版本。只需描述出需求，AI直接把它做出來。在複雜系統中，AI智能體會直接「住」在程式碼庫裡。它們會自己瀏覽repo、修復bug、補測試、重構程式碼，並自動提交修改。一旦軟體開發被自動化，同樣的邏輯也會蔓延到營運、規劃，甚至部分管理工作。程式碼，只是倒下的第一塊多米諾骨牌。如果這一切真的發生，「學會寫程式碼」本身就沒那麼重要了。 (王晶華說AI)

不用多說，相信每個人的時間線全被Claude Code刷屏了。馬斯克甚至斷言，「我們已進入奇點！2026年就是奇點之年」。這幾天，Claude Code在全網掀起的陣仗可真不小。一睜眼，地球首富馬斯克重磅宣告：我們已進入奇點！起因竟是，Midjourney創始人公開稱，聖誕假期自己敲的程式碼，比過去十年加起來還要多，簡直太瘋狂。「雖然能感到侷限，但我知道一切都不再一樣了」。同一天，馬斯克不止一次，直接宣稱「2026年就是奇點之年」。這個點評同樣是對Claude Code的高度讚揚。如今，包括Anthropic之父、前DeepMind/OpenAI研究員、Google首席工程師等大佬在內，都為其感到震驚。馬斯克：2026，奇點降臨一直以來，奇點這一概念就像科幻詞一般的存在。雷·庫茲維爾曾在2005年《奇點臨近》一書中，預測道技術奇點大約發生在2045年。而在最新出版的《奇點更近》著作中，他再次重申奇點時間：仍是2045年。誰曾想，這個看似還很遙遠的時刻，一下子被拉到了現在——2026年。所謂的技術奇點，是指技術在長期內增長緩慢，但在某個臨界點急劇加速，呈指數式上升。能夠讓馬斯克有這麼深感觸，竟是Claude Code席捲全網的強大程式設計能力。一點也不誇張地說，2026年開年這局，身邊的人都瞬間成為了Claude Code使用者。生物醫學工程師Derya Unutmaz雖不是專業程式設計師，升級訂閱就是為了更頻繁使用Claude Code。就連xAI聯創Igor Babuschkin感慨道，「有些年頭風平浪靜，啥大事沒有，可有些星期卻濃縮了數十年的變遷」。一夜之間，Claude Code為何變得這麼強了？真正的「民間高手」：Claude Opus精準來說，不是它變強了，而是一直就很強。去年11月底，超大杯Claude Opus 4.5一出世，Anthropic便宣稱其是全球最頂尖的編碼模型。內部測試中，Opus 4.5+Claude Code聯動使用，平均效率暴增220%。當時，Anthropic工程師預言，也許就在2026年上半年，軟體工程就被終結了。如今看來，可能就在最近了。剛剛，在最新升級的LiveBench榜單上，Claude Opus 4.5登頂，直接碾壓GPT-5.1 Codex MAX、Gemini 3 Pro。創始人Bindu Reddy稱，在聖誕假期期間，團隊改進了LiveBench，為了防止AI刷分作弊。這個排名在很大程度上，反映了這些LLMs在現實世界中的表現。去年12月，METR的一份報告揭秘了，全球最能打的AI還是Claude Opus 4.5。它在自主編碼任務中，能夠連續5小時不崩，也是迄今為止公開的AI完成長程任務時間最長的模型。AI大佬Simon Willison表示，Opus 4.5和GPT-5.2就像是一個轉折點。「模型逐步跨越到了一個隱形能力界限的時刻，忽然間，大量的編碼難題都被解決了」。即便是程式設計0經驗的人，也能在不到十分鐘的時間，打造出一款功能齊全的網頁應用。就像網友所言，如果不出意外的話，Claude Code可能會讓更多人成為百萬富翁。人類的最後一次發明如果我們翻開哲學家戴維·查爾默斯（David J. Chalmers）那篇經典的《奇點：哲學分析》，會發現當下的瘋狂景象，不過是這套嚴密邏輯推演的必然兌現。論文地址：https://consc.net/papers/singularity.pdf在查爾默斯的推導模型中，我們正處於一個被稱為「擴展前提（Extension Premise）」的關鍵節點。他將這一過程量化為從AI到AI+再到AI++的階躍：AI：人類水平的人工智慧。AI+：超越人類最強大腦的智能。AI++：超級智能，其超越程度正如人類超越老鼠一般。正如查爾默斯引用的I.J. Good在1965年的那個著名論斷：「超智慧型手機器（Ultraintelligent Machine）將是人類需要製造的最後發明」。邏輯非常性感且冷酷：機器設計機器：既然設計機器本身是一種智力活動，那麼一台超越人類的機器（AI+），必然能設計出比人類所能設計的更好的機器。遞迴的雪崩：這台被AI+設計出的新機器，擁有更強的設計能力，它將設計出下一代更強的機器。無限逼近：只要這台機器能通過編寫程式碼來最佳化自身，我們將無可避免地迎來一場「智能爆炸」。我們現在看到的，正是查爾默斯所描述的「速度爆炸」與「智能爆炸」的完美合流。當模型開始比人類更擅長最佳化演算法時，我們就不再是處於一個線性的增長曲線上，而是站在了垂直牆面的底端。每個人都會成為軟體工程師奇點來臨的那一刻，世界會有什麼不同？Google工程師Vaibhav Agarwal稱，自己再也不用寫程式碼了，現在70%-80%程式碼都是AI寫的。而他的工作僅是「程式碼審查」，角色發生了根本性的轉變，具體是這麼做的：不再輸入語法，用提示詞（Prompt）來定義邏輯；不再費力找 bug，而是審查AI給出的修改建議；不再硬啃遺留程式碼，直接讓AI把它講明白。許多工程師對此感到內疚，覺得自己像是在「作弊」。實際上並不是，他們是在進化。Agarwal曾問過一位資深領導，關於一個所有人都害怕的問題：AI會取代我們嗎？他是這麼說的——AI是一個效率倍增器，而不是替代品。如果你過去每周完成1倍的工作量，現在預期則是，同一周內完成4倍的工作量。沒有任何一家公司希望倒退。如今，衡量「生產力」的標準已經被整體抬高了。如果你因為自稱是個「純粹主義者」而拒絕使用 AI，那並不高尚——你只是慢了。AI不會取代你。但一個借助AI、能完成4倍工作量的工程師……滿足網友的好奇，工程師用的是自家的GeminiHyperbolic創始人Yuchen Jin直言不諱，要是在讀博期間有這些強大工具助力，自己不用耗費5.5年，可能一年就畢業了。此前，奧特曼在採訪中還曾表示，「用不了多久，每個人都會成為軟體工程師」。他隨口拋出了一個關於未來工作方式和軟體世界的超級觀點，但很多人還沒意識到這件事有多重要。核心想法其實很簡單，自然語言，就是新的程式設計語法。程式設計師大軍終結，不需要龐大的開發團隊才能做出第一個版本。只需描述出需求，AI直接把它做出來。在複雜系統中，AI智能體會直接「住」在程式碼庫裡。它們會自己瀏覽repo、修復bug、補測試、重構程式碼，並自動提交修改。一旦軟體開發被自動化，同樣的邏輯也會蔓延到營運、規劃，甚至部分管理工作。程式碼，只是倒下的第一塊多米諾骨牌。如果這一切真的發生，「學會寫程式碼」本身就沒那麼重要了。 (新智元)

這兩天估計不少人都刷到這個視訊：一群學生參加的飛機比賽，反覆起飛、空投轟炸，換上新裝備以趕緊迅速起飛下一輪，像F1似的。而這個翼展3米的純手搓飛機，在五分鐘內完成了整整8次轟炸……網友們一看這還得了，這要是換成3D列印材料，整點真的彈藥上去，馬上就能變成能上戰場的轟炸機了啊。還有不少網友都說，這難怪咱國家又是六代機又是艦載機的，原來這幫大學生上學的時候就已經在搞飛機了。有人還把這段視訊傳到外網，結果有外國人回覆說，你看看中國大學生在幹啥，美國大學生這波輸起跑線上了。但更多人問的其實是：這啥比賽這麼硬核？怎麼之前沒見過？玩航模的差友估計看出來了，這比賽就是中國大學生飛行器設計創新大賽，簡稱CUADC。面向全國大學生開放報名，像北航北理西工大這些制裁名單上的國防七子院校幾乎每年都全部參加。跟這個類似的還有中國國際飛行器設計挑戰賽，CADC，這個更是重量級，面向世界高校甚至部隊院校，全部都可以來參加這些比賽。說來也巧，哥們當年在學校的時候，正好也搞過這個比賽，這次正好跟大家嘮嘮這比賽具體怎麼個事。如果你只看視訊，估計頂多就覺得這就是一群大學生在遙控個大號玩具。● 圖片來源：北京理工大學然而實際上，這倆比賽，尤其是CADC，可是跟美國的SAE、歐洲的ACC並稱世界三大頂級飛行器設計賽。。。而他們的比賽項目，光聽這名兒就挺硬核，開頭那個是“對地偵察與打擊”、還有“垂直起降載運”、“航天火箭發射回收”……每一個都直接對標著現實裡的軍用或前沿技術，所以網友的猜想還真沒錯，這些技術還真就可以上戰場的。不過要參加這種比賽，那也不是一般水友可以玩的，你得是個全端的航空工程師。什麼意思呢，拿哥們當年參賽的經驗來說，要造這麼一個能比賽的飛機，過程其實跟真實的飛行器設計沒啥大區別。從最開始的氣動佈局、結構設計、飛控演算法，到中期的材料選擇、機體製作、電路銲接，再到最後的飛行偵錯、任務規劃、現場操控，所有活兒，都得你們團隊自己幹。也就是說，你不僅要懂空氣動力學，還要懂材料力學、自動化控制，甚至是圖像識別，不然比賽任務就沒法做。具體來講，首先從一開始你就得選設計方案，是用常規佈局，還是整個飛翼玩玩？翼型是用升力大的克拉克Y，還是速度快的NACA？每一個選擇，都決定了你飛機最終的性能。然後還要搞電腦模擬，用軟體把設計的飛機模型扔進去，跑流體力學模擬，看看氣動效率怎麼樣；再跑結構力學模擬，看看那塊骨架最容易斷。等到模擬過關了，才輪到動手。別以為都是3D列印，很多時候，靠的就是一雙手，飛機骨架都是要把碳纖維桿和輕木，一點點切割打磨，粘接出來的。從畫圖到上天，每一個環節，都是對知識、手藝和耐心的三重考驗。這裡面不僅是單純的技術比拚，也是對一支團隊的考驗，比的就是那個學校的航空航天工程師們更有潛力。也正是因為這種從零到一的全流程創造，才讓CADC和CUADC的賽場，變得極具想像力。除了國防七子，賽場上還有清華、國防科大這些頂級學府，還有桂林航空、南昌航空、瀋陽航空這些航空特色院校，每年上千號人，帶著他們千奇百怪的作品來打擂台。我說白了比航展都好看。● 浙江大學的3D列印聯結翼佈局運輸機。圖片來源：航模情報局有多少常規佈局飛機，旁邊就停著多少科幻感十足的飛翼；有人為了升力，喪心病狂地搞出了三排機翼的“怪物”；甚至還有人，復刻了達文西手稿裡的撲翼機，像鳥一樣扇著翅膀起飛。整個賽場，就像一百年前飛機剛發明時那個“百花齊放”的年代，充滿了各種眼花繚亂、天馬行空的嘗試。每一個奇特的造型背後，都是一幫年輕人對航空最純粹的熱愛和探索。那看到這你可能要問了，所以這幫大學生搞這些，圖個啥？不就是個比賽嘛，能保研還是能加分咋的？其實吧，這比賽的真正價值，根本不在那個獎盃上。雖然這比賽看著炫酷，但在過去很長一段時間裡，其實都只是航模愛好者小圈子裡的“內部狂歡”。然而這兩年，隨著大家對咱們國家航空事業越來越關注，又是六代機又是艦載機的，CADC和CUADC也開始慢慢“破圈”，這才進入了大眾的視野。它沒有像RM機甲大師賽那樣，有大疆在背後營運，有演唱會等級的場館和直播。CADC和CUADC的現場，更像是一場純粹、原始的技術交流會。但它的價值，恰恰就在於這種純粹。這些學生們純粹的熱愛，給中國的航空航天事業，帶來了最優秀、最硬核的後備人才。舉個最直接的例子，咱們的C919大飛機，事業部主任李青，就是從小玩航模一路成長起來的。他的職業軌跡，完美詮釋了這項賽事與國家重點型號工程之間的無縫銜接。往老一輩說，新中國航空事業的奠基人，顧誦芬、朱寶鎏這些泰斗級專家，當年都是上海交大航模隊的骨幹。可以說，從我們國家航空事業起步那天起，航模這個火種就沒斷過，一直在為國家的藍天事業輸送最頂尖的大腦。到了現在，這些航模比賽，更是成了中國航空航天的人才流水線。這幫在比賽裡卷生卷死的學生，畢業後超過60%的人，直接進入了航空航天院所、科技大廠和軍工單位。你獲獎了，去航空工業、航天科技這些單位校招，基本就是綠色通道。有個哥們，大二拿了個CADC省級獎，暑假就直接進了航天一院實習。神舟八號的軌道規劃、天宮一號的交會對接演算法……背後都有從這些比賽裡走出來的牛人。要這麼來說，你說這幫學生現在是在玩也對，說他們是在為了未來，真刀真槍地演練，也沒毛病。今天在賽場上模擬空投的炸彈，明天可能就會去設計真的導彈；今天在熬夜偵錯的飛控，明天可能就會用在真的無人機上。所以現在當我們回頭，再看看那個讓網友們驚嘆的“轟炸”視訊時，兄弟們估計就能品出來新的味道了。說白了，大家看到的其實不只是學生們手搓的飛機，更是因為我們看到了，為什麼中國的航空航天事業能一路狂飆的密碼：它背後是無數個像這樣的實驗室和賽場上，一代又一代年輕人在不眠的夜晚、燒糊的電調、炸碎的機翼中保持著熱愛，和永不言棄的熱血。他們放飛的是航模，但承載的，卻是整個國家關於藍天的夢想。 (最華人)

在矽谷，曾經以“程式碼能力”為唯一硬通貨的程式設計師們，正悄然掀起一場關於面容的極限最佳化。從漠視外表的極客文化，到如今成群結隊預約價值數十萬的面部手術，這一轉變背後遠非虛榮那麼簡單——它關乎年齡歧視、職業焦慮，更關乎如何使自己“看起來年輕”，從而不被淘汰。曾幾何時，矽谷的標誌性形像是連帽衫、牛仔褲、凌亂的頭髮與黑眼圈，相信“程式碼即正義”，信奉“實力至上”，對外表幾近忽視。在矽谷，頭腦才是唯一的通行證，容貌不過是隨時可被拋棄的“身外之物”。然而近年來，一場關於“臉面”的革命，正在科技心臟地帶掀起巨浪。曾經不修邊幅的矽谷精英，尤其是男性程式設計師與投資者們正瘋狂湧入整形外科。從數萬美元的“迷你拉皮”到堪位元斯拉首付的醫美項目，精英也逃不過用整容對抗“35歲焦慮”。（由本·塔利醫生提供的某位匿名患者術前術後對比照片，左圖為一名現年60歲，經營太陽能及科技企業的患者，右圖為一名近65歲的科技創業者、商業與財富顧問，兩人均接受了先進的面部和頸部提升術，並進行了SMAS最佳化）這場轉變背後，是矽谷文化深處一次冰冷而現實的校準。1. 科技行業的年齡歧視華爾街日報評論稱：“科技是年輕人的遊戲“。風險投資家彼得·蒂爾也曾揚言，“你不能僱傭任何超過30歲的人”，這種觀點雖顯極端，卻赤裸裸地揭示了科技行業心照不宣的青春崇拜。在飛速迭代的技術浪潮前，年輕普遍與“潛力”“耐力”“可塑性”直接掛鉤。當這種偏見根植於招聘與晉陞文化中，“看起來年輕”便不再是一種個人選擇，而成了一種生存策略。舊金山精神分析學家斯蒂芬·薩賓博士指出，他的客戶們普遍擔憂自己“看起來太老”而失去投資人或公司高層的青睞，因此整容成了一種對抗“職業性過期”的積極手段。2. 資本加持與“Zoom自拍效應”的催化矽谷的高收入為這場顏值競賽提供了彈藥。科技從業者資金充裕，能夠負擔得起數萬至數十萬美元的手術費用。與此同時，新冠疫情催生的遠端辦公常態，讓“Zoom自拍效應”凸顯——人們前所未有地長時間凝視螢幕上自己的面容，每一道皺紋、每一吋鬆弛的皮膚都被放大審視，再加上混合工作模式又恰好提供了隱秘的術後恢復期，讓醫美手術變得可行。3. 社會審美變遷“歷史上，如果男性有所成就，他們無論長相如何都會受到尊重，”舊金山整形外科醫生Timothy·Marten談到，“但現在男性覺得他們的成就不夠了，他們也必須看起來符合形象。” 傳統上施加於女性的容貌壓力，正在平等地降臨到男性身上。在矽谷這個崇尚“最佳化一切”的地方，外貌成為個人品牌與狀態管理中最後一個等待被最佳化的變數。4. 技術產品的“副作用”另一個意想不到的推手，是GLP-1類減肥藥物（如Ozempic）的流行。許多科技從業者借助這類藥物快速減重，卻導致面部皮膚鬆弛，從而被動地將醫美需求推向了拉皮手術等更複雜的領域，以解決“減了100磅後皮膚怎麼辦”的問題。圖源：網路矽谷人的醫美選擇，也深刻烙印著他們的職業思維。項目選擇重資料、看ROI（投資回報率）：眼瞼手術因能快速消除疲憊感，讓眼神“重新銳利”，成為最受歡迎的項目之一，因為它手術時間短、恢復較快，以較小的代價獲得顯著回報。追求“自然迭代”，厭惡“版本顛覆”： 他們普遍抗拒過去拉皮手術那種“緊繃”“不自然”的橫掃式效果，取而代之的是“迷你拉皮”或“短疤痕拉皮”，他們強調精細、隱蔽、漸進式改善，而非推倒重來。過程管理如項目管理： 他們會精確規劃手術與恢復期，利用遠端辦公的便利，將downtime無縫接入工作日程，如同處理一個需要短暫離線更新的系統。圖源：網路矽谷程式設計師扎堆走進整形醫院，可不是膚淺的追求。在矽谷，萬物皆可最佳化，演算法、產品、商業模式，乃至自己的身體與容顏。當“看起來更有活力、更可靠、更具備競爭力”與職業生命線深度捆綁，醫美便從一種簡單的消費行為，異化為一種特殊的職業投資。當對抗衰老的戰役從護膚精華延伸到手術刀下，當青春成為一項需要持續投入、月供償還的奢侈追求時，我們或許也該問一句：在矽谷這台永不停歇的“造夢機器”裡，被不斷最佳化和更新的，究竟是我們的能力，還是我們無法再從容老去的自由？ (留學生日報)

AI大神卡帕西引爆程式設計師焦慮潮：程式設計職業遭遇“9級地震”，人類正在淪為AI的副駕駛？“作為一名程式設計師，我從未感到如此落後。”卡帕西今天在社交平台上的發言瞬間刷屏（不到1天，已經近500萬圍觀）。這位AI領域標誌性人物坦言，程式設計職業正在被徹底重構。他描述道，程式設計師的直接程式碼貢獻越來越稀疏。如今他感覺自己本可以強大10倍。卡帕西列出了一長串需要掌握的新概念：智能體、子智能體、提示詞、上下文、記憶、模式、權限、工具、外掛、技能、鉤子……卡帕西坦言，程式設計職業正在經歷一場“9級地震”。這位OpenAI前創始人、在特斯拉領導AI部門的大神級人物，突然發現自己“前所未有地落後”。“如果我能夠恰當地串聯起過去一年中出現的技術，我的能力本可以增強10倍，”卡帕西寫道，“但如果不能抓住這次升級機會，那絕對是一個技能問題。”在AI工具迅速發展的今天，純粹的技術知識和深度專業能力已不能保證行業領先地位。新的技術堆疊不再是關於理解Transformer架構或編寫優雅演算法。程式設計的本質正在發生深刻變化：從編寫確定性的程式碼，轉向協調一群無人能完全控制的隨機系統。卡帕西列舉了15個在18個月前甚至不存在的新程式設計“基元”：智能體、子智能體、提示詞、上下文、記憶、模式、權限、工具、外掛、技能、鉤子、MCP、LSP、斜槓命令、工作流、IDE整合。這些概念每一個都在以周為單位演化，程式設計師需要建立全新的心智模型來應對這個充滿不確定性的新世界。傳統工程提供的是確定性系統——編寫程式碼，它就嚴格按編寫的內容執行。而現在，程式設計師需要管理“本質上是隨機、易錯、難以理解且不斷變化” 的實體。卡帕西將其比喻為“沒有說明書的外星工具”。整個行業都在即時反向工程這些能力，文件總是過時，三個月前的最佳實踐現在可能已經錯誤。“卡帕西在年底前給整個網際網路帶來了一場存在主義焦慮症，”一位Google員工在轉發時寫道。輝達大神總結道：“2024年：AI是副駕駛；2025年後：人類是副駕駛。Copilot正成為一種新的工程技能。”離開駕駛員座位並不容易，我們必須學會以AI的方式思考，適應陌生的“外星”工作流程。幫助AI，就是幫助我們自己。但也有開發者持樂觀態度：“這是多年來成為開發者最有趣的時刻。AI工具尚不完美，模式仍在形成，有真正的實驗空間。挽起袖子，開始建造吧。”這位開發者補充說，地震正在進一步拓展可能性邊界。關於這個新抽象層最好的消息是：傳統工程技能比以往任何時候都更有價值，而不是貶值。早期在CI/CD、測試、文件和程式碼審查上投入的開發者，在使用AI工具方面最為成功。這些“無聊”的基礎設施成了加速器。它們將智能體從混亂生成器轉變為生產力倍增器。真正的機會在於學習在不同高度上工作。開發者不再需要逐行鍵入語法，而是審查實現、捕捉邊界情況，並在幾小時內完成過去需要數天的功能開發。這確實令人興奮。學習曲線確實存在。理解如何提供上下文、迭代計畫並快速審查AI生成的程式碼需要實踐，但這是可以通過實踐學習的。“人類成為AI副駕駛”的觀念正在技術圈蔓延。這種角色轉換標誌著程式設計工作本質的根本性變革。面對這個新抽象層，傳統工程技能實際上變得更加重要。它們幫助我們最大程度減少交付低品質程式碼的可能性。已經投資於CI/CD、測試、文件和程式碼審查的開發者在使用AI工具方面最為成功。這些“枯燥”的基礎成為了加速器。真正的機會在於學習在不同的高度工作，從輸入語法轉向審查實現、捕獲邊界情況，並在數小時內完成過去需要數天的工作。面對卡帕西描述的程式設計職業“9級地震”，開發者應該如何應對？學習如何提供上下文、迭代計畫並快速審查AI生成的程式碼需要實踐，但這可以通過實際操作掌握——建構小工具、審查所有內容，通過重複培養直覺。當我們將AI的速度與工程判斷力結合時，倍增潛力是真實的。我們不是在取代程式設計技能，而是終於能夠將精力集中在有趣的問題上，同時將繁瑣的部分委託出去。地震已經發生，餘震成為新常態。卡帕西的警示提醒整個行業：要麼挽起袖子跟上，要麼被迅速拋在後面。這位AI先驅的“落後感”並非弱點展示，而是行業劇變的明確訊號。程式設計職業的重構已在進行中，新的抽象層正在形成，而每個人都在尋找掌握這個“外星工具”的方法。地震之後，餘震成為新常態。在程式設計這個曾經被確定性統治的領域，隨機性、不可預測性和持續變化正成為日常。 (三次方AIRX)

為夢想窒息，賈躍亭翻身有望。賈躍亭的造車夢成了？說到賈躍亭，你可以質疑他，但不能忽視他。他似乎總能在眾人以為他徹底出局之前殺出一條血路，再次攪動風雲。賈躍亭：FX Super One首台預量產車下線風水輪流轉，賈躍亭和法拉第未來在2025年上演了一出“絕地反擊”的好戲。今天（12月22日），賈躍亭宣佈旗下第二款車型 FX Super One首台預量產車已於美國漢福德工廠正式下線，兌現了其2024年9月19日所作的交付承諾。圖源：賈躍亭微博賈躍亭表示，FX Super One成為繼FF 91之後，在FF AI-Factory下線的第二款車型，也是第一款大眾放量車型。目前，FX Super One已在中東地區啟動交付，並計畫於12月22日向阿聯拉斯海馬創新城完成首批車輛交付。圖源：賈躍亭微博視訊截圖按照賈躍亭的規劃，2026年將成為公司實現商業價值兌現的關鍵之年。首先，明年一季度，賈躍亭將發佈他造車以來的第三款新車，也就是第二款FX車型FX 4。12月1日，賈躍亭正式發佈了FX 4的後尾部設計圖。他表示，FX 4是FX品牌佈局大眾市場尤其是三萬美元以下市場的首款車型，計畫成為真正意義上的“極致體價比”車型，目標是實現兩倍性能、一半價格，重塑美國市場主流使用者的購車選擇。圖源：賈躍亭微博他表示，在必要融資到位及合作夥伴的大力支援下，FF和FX計畫在未來五年內努力實現40-50萬台的產銷目標。與此同時，賈躍亭的佈局還要進一步鋪開，推進EAI資產上鏈、FFAI股票代幣化等Web3融合項目，建構“EAI 出行+區塊鏈+加密應用”的新一代生態體系。什麼意思？這要追溯到賈躍亭提出的“EAI+Crypto”雙飛輪&雙橋樑生態戰略EAI即“Embodied AI”（具身智能），其核心是讓FF的汽車“擁有靈魂、情感和個性”。這裡我們或許可以先簡單理解為“造車業務”。“Crypto飛輪”即加密貨幣業務。我們可以把今年8月賈躍亭跨界加密貨幣的動作聯絡起來理解。彼時，賈躍亭宣佈斥資5-10億美元購買比特幣、以太坊等十大主流加密資產，推出美股首個加密資產指數基金“C10 Treasury”，並申請加密ETF牌照。隨後，賈躍亭專門收了一家公司繼續推進。11月，賈躍亭的第二家上市公司AIxCrypto Holdings Inc. 正式完成更名掛牌。賈躍亭和FF此前通過戰略投資，持有AIXC約62%的股份，是該公司實際的控制和控股股東。對此，賈躍亭表示，AIxC將以區塊鏈為底層技術，以AI為核心驅動力，致力於打造一個融合AI、加密與區塊鏈、連結Web2與Web3的全球領先生態體系，目標是成為AI Web3世界的第一入口以及Web2和Web3融合的全新生態。“雞蛋不放在一個籃子裡”，賈躍亭在想方設法搞錢，不少人覺得他又來畫大餅了。當年，樂視帝國的崛起，似乎也是熟悉的套路。賈躍亭的雙飛輪戰略會不會成為FF絕地重生的關鍵轉折，讓我們拭目以待。造車十一年，賈躍亭成功翻身？話題再回到FX Super One。據賈躍亭所說，首台預量產車正式下線，標誌著該車型完成量產前的關鍵節點。回顧他的造車歷程，這算是往前邁進了一大步。賈躍亭造車起步很早，法拉第未來成立於2014年，那時他就盯上了新能源汽車這條賽道。2021年7月22日法拉第未來在美國納斯達克借殼上市。造車十一年，賈躍亭為市場帶來了兩款車。2023年5月31日，法拉第未來推出三款車型，分別為FF91 2.0、FF91 2.0未來主義者版、FF91 2.0未來主義者聯盟版，售價為30.9萬美元，約合人民幣220萬元。圖源：法拉第未來官網彼時，賈躍亭激動大喊，“九年，為夢想窒息，終於迎來巔峰時刻。”但現實很殘酷，這款車銷量資料著實不好看。根據美國證券交易委員會（SEC）檔案，截至2025年第一季度，FF累計交付16輛FF 91，其中包括賈躍亭自購的車輛。第三季度FF唯一的交付記錄是9月26日向Calvin Gong交付的1台FF 91 2.0 Futurist Alliance。12月19日，FF宣佈計畫於2026年1月向美國電動車點對點共享平台ZEVO的首席執行長Hebron Sher正式交付其旗艦車型FF 91 2.0 Futurist Alliance，並舉行交車儀式。總之，交付資料到現在還是兩位數。高端路線走得不順，賈躍亭就推出了第二品牌——Faraday X，走的親民路線，首款車型FX Super One於11月27日在迪拜完成全球首秀交付，首位車主為西班牙足球巨星安德烈斯・伊涅斯塔。圖源：法拉第未來官網與第一款車相比，FX Super One算得上是火爆了。前不久，賈躍亭才宣佈FX與佛羅里達州的豪華民宿投資營運公司簽署了2000台FX Super One的付費預訂單合同，全部不可退定金已到帳。更早之前，10月，法拉第未來與美國電動車分時共享平台ZEVO達成合作，雙方簽訂了1000台FX Super One的定金協議。另外，還有不少人才加入了賈躍亭的團隊。9月，前蔚來、理想高管李雋正式加入賈躍亭的造車團隊，擔任全球供應鏈副總裁、中國區首席戰略與業務增長官。10月8日，法拉第未來再次官宣了三位關鍵高管的加入，分別是投資者關係總負責人Steven Park、副總法務Todd Harrington以及公司司庫Kevin Voong。然而，法拉第未來所面臨的挑戰卻十分明顯，其中最大的交付問題一直懸而未決。賈躍亭站在舞台上，但資本市場的耐心早已不可和當年同日而語。從樂視生態的崩塌到FF的多次跳票，從“下周回國”的承諾到債務纏身的現實，賈躍亭的信用早已透支殆盡。賈躍亭的造車夢想，究竟以那種方式收場，目前還不得而知。賈躍亭十分活躍，擁抱流量這幾年，我們能感受到與賈躍亭相關的消息明顯多了起來，他本人也十分活躍，開始主動擁抱流量，這是為了還債、為了活下去、也為了繼續造車。去年，他公開表示要進行個人IP商業化，通過賺取收入來還債、救公司、補貼FF營運。今年，這種策略愈發明顯。比如他多次主動提及“下周回國”。11月，他發佈微博表示自己自願新增的第二個債權人信託正式成立，加速償還中國債務，盡責到底，爭取早日回國。再比如，他的一些言論也挺吸引人注意的。11月，有網友在社交平台發佈了一則視訊。視訊中，賈躍亭表示：“（當年）小米在我們面前根本就沒有還手之力。”賈躍亭談及小米在賈躍亭看來，樂視當初的崩塌並非因為產品、技術或使用者不足。相反，他認為樂視的產品在全球範圍內都極具競爭力，甚至開創了不少獨一無二的技術。三十年河東，三十年河西。十年時間，現在的樂視和小米，格局已經完全顛覆。賈躍亭“口出狂言”，無疑吸引了不少網友關注。除此之外，賈躍亭和自己前妻甘薇離婚一事也吸引了不少人的目光。今年5月，甘薇官宣和賈躍亭離婚，她發佈微博表示，“與賈總共同走過十餘年，感恩相遇，亦尊重彼此選擇。”甘薇還在視訊裡爆出了更多“猛料”。她否認了“離婚索賠40億”一事，聲稱賈躍亭從來沒給過她40億。最後，甘薇坦言自己是因為無法忍受“喪偶式婚姻”，才下定決心離婚的。耐人尋味的是，離婚並沒有讓兩人徹底對立。相反，這種“體面而微妙”的關係變化，反而持續製造話題熱度。無論是否有意，這都客觀上為賈躍亭帶來了新的流量入口。走到今天，賈躍亭身上，已經很難再簡單貼上“成功者”或“失敗者”的標籤。造車是否成功，現在下結論還為時尚早。FX是否真能放量，資金是否持續，這些都仍是懸而未決的問題。但至少，賈躍亭還在牌桌上。 (大佬說)