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阿里吴泳铭：AGI只是起点，超级人工智能ASI才是终极目标

人类智能的系统，将可能创造出一批“超级科学家”和"全栈超级工程师"。ASI将以难以想象的速度，解决现在未被解决的科学和工程问题，比如攻克医学难题、发明新材料、解决可持续能源和气候问题，甚至星际旅行等等。ASI将以指数级的速度推动科技的飞跃，引领我们进入一个前所未有的智能时代。我们认为，通往ASI之路将经历三个阶段：第一阶段是“智能涌现”，特征是“学习人”。过去几十年的互联网发展，为智能涌现提供了基础。互联网将人类历史上几乎所有的知识都数字化了。这些语言文字承载的信息，代表了人类知识的全集。基于此，大模型首先通过理解全世界的知识集合，具备了泛化的智能能力，涌现出通用对话能力，可以理解人类的意图，解答人类的问题，并逐渐发展出思考多步问题的推理能力。现在，我们看到AI已经逼近人类各学科测试的顶级水平，比如国际数学奥赛的金牌水平。AI逐渐具备了进入真实世界、解决真实问题、创造真实价值的可能性。这是过去几年的主线。第二个阶段是“自主行动”，特征是“辅助人”。这个阶段，AI不再局限于语言交流，而是具备了在真实世界中行动的能力。AI可以在人类的目标设定下，拆解复杂任务，使用和制作工具，自主完成与数字世界和物理世界的交互，对真实世界产生巨大影响。这正是我们当下所处的阶段。实现这一跨越的关键，首先是大模型具备了Tool Use能力，有能力连接所有数字化工具，完成真实世界任务。人类加速进化的起点是开始创造和使用工具，现在大模型也具备了使用工具的能力。通过Tool Use，AI可以像人一样调用外部软件、接口和物理设备，执行复杂的真实世界任务。这个阶段，由于AI能够辅助人类极大提高生产力，它将快速的渗透到物流、制造、软件、商业、生物医疗、金融、科研等几乎所有行业领域。其次，大模型Coding能力的提升，可以帮助人类解决更复杂的问题，并将更多场景数字化。现在的Agent还比较早期，解决的主要是标准化和短周期的任务。要想让Agent能解决更复杂、更长周期任务，最关键的是大模型的Coding能力。因为Agent可以自主Coding，理论上就能解决无限复杂的问题，像工程师团队一样理解复杂需求并自主完成编码、测试。发展大模型Coding能力是通往AGI的必经之路。未来，自然语言就是AI时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的Agent。你只需要输入母语，告诉AI你的需求，AI就能自己编写逻辑、调用工具、搭建系统，完成数字世界的几乎所有工作，并通过数字化接口来操作所有物理设备。未来，也许会有超过全球人口数量的Agent和机器人与人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。在这个过程中，AI就能连接真实世界的绝大部分场景和数据，为未来的进化创造条件。随后AI将进入第三个阶段——“自我迭代”，特征是“超越人”。这个阶段有两个关键要素： AI连接了真实世界的全量原始数据目前AI的进步最快的领域是内容创作、数学和Coding领域。我们看到这三个领域有明显的特征。这些领域的知识100%是人类定义和创造的，都在文字里，AI可以100%理解原始数据。但是对于其他领域和更广泛的物理世界，今天的AI接触到的更多是人类归纳之后的知识，缺乏广泛的、与物理世界交互的原始数据。这些信息是有局限的。AI要实现超越人类的突破，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据。举一个简单的例子，比如一家汽车公司的CEO要迭代明年的产品，大概率会通过无数次的用户调研或者内部的讨论来决定下一款汽车将要具备什么样的功能，与竞对相比要实现哪些方面的长板，保留什么方面的能力。现在AI要去做还是很难的，核心点在于它所获得的数据和信息，全都是调研来的二手数据。如果有一天AI有机会，能够连接这款汽车的所有的资料和数据，它创造出来的下一款汽车会远远超过通过无数次头脑风暴所创作出来的。这只是人类世界当中的一个例子，更何况更复杂的物理世界，远远不是通过人类知识归纳就能够让AI理解的。所以AI要进入到一个更高的阶段，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据，就像在自动驾驶的早期阶段，只靠人类的总结，Rule-based的方法去实现自动驾驶，无法实现很好的效果。新一代的自动驾驶，大部分采用端到端的训练方法，直接从原始的车载摄像头数据中学习，实现了更高水平的自动驾驶能力。即便我们现在看起来相对简单的自动驾驶问题，仅依靠人类归纳的知识和规则，也无法解决，更何况整个复杂的物理世界。只是让AI学习人类归纳的规律，是远远不够的。只有让AI与真实世界持续互动，获取更全面、更真实、更实时的数据，才能更好的理解和模拟世界，发现超越人类认知的深层规律，从而创造出比人更强大的智能能力。第二、Self-learning自主学习随着AI渗透更多的物理世界场景，理解更多物理世界的数据，AI 模型和agent能力也会越来越强，有机会为自己模型的升级迭代搭建训练infra、优化数据流程和升级模型架构，从而实现 Self learning。这会是AI发展的关键时刻。随着能力的持续提升，未来的模型将通过与真实世界的持续交互，获取新的数据并接收实时反馈，借助强化学习与持续学习机制，自主优化、修正偏差、实现自我迭代与智能升级。每一次交互都是一次微调，每一次反馈都是一次参数优化。当经过无数次场景执行和结果反馈的循环，AI将自我迭代出超越人类的智能能力，一个早期的超级人工智能（ASI）便会成型。一旦跨过某个奇点，人类社会就像按下了加速键，科技进步的速度将超越我们的想象，新的生产力爆发将推动人类社会进入崭新的阶段。这条通往超级人工智能的道路，在我们的眼前正在日益清晰。随着AI技术的演进和各行各业需求爆发，AI也将催生IT产业的巨大变革。我们的第一个判断是：大模型是下一代的操作系统。我们认为大模型代表的技术平台将会替代现在OS的地位，成为下一代的操作系统。未来，几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关工具执行任务，LLM将会是承载用户、软件与 AI计算资源交互调度的中间层，成为AI时代的OS。来做一些简单的类比：自然语言是AI时代的编程语言，Agent就是新的软件，Context是新的Memory，大模型通过MCP这样的接口，连接各类Tools和Agent类似PC时代的总线接口，Agent之间又通过A2A这样的协议完成多Agent协作类似软件之间的API接口。大模型将会吞噬软件。大模型作为下一代的操作系统，将允许任何人用自然语言，创造无限多的应用。未来几乎所有与计算世界打交道的软件可能都是由大模型产生的Agent，而不是现在的商业软件。潜在的开发者将从几千万变成数亿规模。以前由于软件开发的成本问题，只有少量高价值场景才会被工程师开发出来变成商业化的软件系统。未来所有终端用户都可以通过大模型这样的工具来满足自己的需求。模型部署方式也会多样化，它将运行在所有设备上。现在主流的调用模型API的方式，来使用模型只是初级阶段，其实看起来非常原始。类似大型主机时代的分时复用阶段，每个人只有一个终端连接上大型主机分时复用。这种方式无法解决数据持久化，缺乏长期记忆，实时性不够，隐私无法解决，可塑性也不够。未来模型将运行在所有计算设备中，并具备可持久记忆，端云联动的运行状态，甚至可以随时更新参数，自我迭代，类似我们今天的OS运行在各种环境之中。正是基于这个判断，我们做了一个战略选择：通义千问选择开放路线，打造AI时代的Android。我们认为在LLM时代，开源模型创造的价值和能渗透的场景，会远远大于闭源模型。我们坚定选择开源，就是为了全力支持开发者生态，与全球所有开发者一起探索AI应用的无限可能。我们的第二个判断：超级AI 云是下一代的计算机。大模型是运行于 AI Cloud之上新的OS。这个OS可以满足任何人的需求。每个人都将拥有几十甚至上百个Agent，这些Agent 24小时不间断地工作和协同，需要海量的计算资源。数据中心内的计算范式也在发生革命性改变，从CPU为核心的传统计算，正在加速转变为以 GPU为核心的 AI 计算。新的AI计算范式需要更稠密的算力、更高效的网络、更大的集群规模。这一切都需要充足的能源、全栈的技术、数百万计的GPU和CPU，协同网络、芯片、存储、数据库高效运作，并且24 小时处理全世界各地的需求。这需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，只有超级AI云才能够承载这样的海量需求。未来，全世界可能只会有5-6个超级云计算平台。在这个新时代，AI将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作。绝大部分AI能力将以Token的形式在云计算网络上产生和输送。Token就是未来的电。在这个崭新的时代，阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的AI云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的AI服务。首先，我们有全球领先的大模型——通义千问。通义千问开源了300多款模型，覆盖了全模态、全尺寸，是最受全球开发者欢迎的开源模型。截至目前，通义千问全球下载量超6亿次，衍生模型超17万个，是全球第一的开源模型矩阵，可以说是渗透计算设备最广泛的大模型。同时，阿里云提供一站式模型服务平台百炼，支持模型定制化以及Agent快速开发，同时提供AgentBay这样的Agent运行环境、灵码/Qoder等一系列开发者套件，让开发者可以方便地使用模型能力和创建使用Agent。其次，阿里云运营着中国第一、全球领先的AI基础设施和云计算网络，是全球少数能做到软硬件垂直整合的超级AI云计算平台之一。在硬件和网络层面，阿里云自研的核心存储系统、网络架构、计算芯片，构成了阿里云大型计算集群最坚实的底座。阿里云正在全力打造一台全新的AI超级计算机，它同时拥有最领先的AI基础设施和最领先的模型，可以在基础架构设计和模型架构上协同创新，从而确保在阿里云上调用和训练大模型时，能达到最高效率，成为开发者最好用的AI云。 AI行业发展的速度远超我们的预期，行业对AI基础设施的需求也远超我们的预期。我们正在积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。从现在我们看到的AI行业远期发展以及客户需求角度来看，为了迎接ASI时代的到来，对比2022年这个GenAI的元年，2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍。这是我们的一个远期规划，我们相信通过这样的饱和式投入，能够推动AI行业的发展，迎接ASI时代的到来。超级人工智能到来之后，人类和AI会是怎么样的协作关系？未来的AI越来越强，甚至超越人类智能能力的ASI诞生，那我们人类和AI将如何相处？我们对未来充满乐观，超级人工智能到来之后，人类和AI是一个崭新的协同方式。程序员可能已经感受到了，我们可以下一个指令，通过Coding这样的工具，让它晚上12个小时就能够创造出一个我们需要的系统，从这里我们看到了未来人和AI怎么样去共同协同的一种早期的雏形。所以我们觉得，从Vibe Coding到Vibe Working。未来，每个家庭、工厂、公司，都会有众多的Agent和机器人24小时为我们服务。也许，未来每个人都需要使用100张GPU芯片为我们工作。正如电曾经放大了人类物理力量的杠杆，ASI将指数级放大人类的智力杠杆。过去我们消耗10个小时的时间，获得10小时的结果。未来，AI可以让我们10小时的产出乘以十倍、百倍的杠杆。回顾历史，每次技术革命解锁更多生产力之后，都会创造出更多的新需求。人会变得比历史上任何时候都强大。最后，我想强调，一切才刚刚开始。AI 将重构整个基础设施、软件和应用体系，成为真实世界的核心驱动力，掀起新一轮智能化革命。阿里巴巴将持续投入，与合作伙伴和客户一起，让AI 深入产业、共创未来。祝大家度过一个充实愉快的云栖大会，谢谢大家！

金融界09-24 11:30

礼来拟投资65亿美元在得州建造生产基地

615 个就业岗位，包括高技能工程师、科学家、运营人员和实验室技术人员，此外还将创造 4000 个建筑岗位。

金融界09-24 08:00

在毫无依据的情况下，特朗普以美国总统的身份建议孕妇不要吃泰诺

患病率不断上升，主要原因有两个：一是科学家对自闭症各种特征和症状的理解不断扩展，导致定义范围扩大，医生的诊断标准也随之改变，筛查手段不断提升。二是随着大众对自闭症认知的提高，家长更倾向于寻求正式诊断，希望借助学校提供的教育服务帮助孩子。自闭症无法通过单一测试诊断，主要依赖发育和行为评估，因此也难以判断是否还有其他因素导致患病率上升。《加拿大妇产科医学杂志》主编格雷姆·史密斯医生表示：“孕妇不应因服用该药感到内疚。” 他还表示，这同样适用于过去和现在的孕期。去年，瑞典一项涵盖200多万名儿童的群体研究，重点分析了母亲在一胎中使用对乙酰氨基酚而在另一胎中未使用的兄弟姐妹情况。 “在这种兄弟姐妹对照分析中，所有关联都消失了，说明造成这种统计关联的，实际上可能是母亲的遗传等因素。”这项瑞典研究的通讯作者、费城德雷塞尔大学流行病学教授布莱恩·李这样表示。这表明，之前观察到的所谓“关联”，很可能并不是药物引起的，而是来自母亲自身的其他因素，比如遗传因素等。而且这类研究只能揭示关联——即两个现象同时发生，并不能证明服用这种退烧止痛药与自闭症存在因果关系。伦敦卫生与热带医学学院药物流行病学教授伊恩·道格拉斯表示，这项瑞典研究的数据质量极高，其他研究难以超越。加拿大妇产科医生学会及其美国对应机构母胎医学学会（SMFM）也提出重要警告：孕期发烧未得到治疗，尤其是在前三个月，会增加流产、早产等风险。泰诺标签上建议孕妇在使用前咨询医生，加拿大妇产科医生学会和母胎医学学会仍建议其作为孕期治疗发烧和疼痛的合适选择。以往的研究和综述难以理清各种可能的关联因素，例如孕妇使用对乙酰氨基酚是因慢性疼痛，而这种健康问题本身可能才是真正的风险来源。自闭症风险还与哪些因素有关？除遗传外，父亲年龄较大、早产，以及孕期出现发烧、感染或糖尿病等健康问题，也可能影响风险。关于疫苗（包括麻疹疫苗）可能导致自闭症的担忧，早已被医生、科学家及主要自闭症倡导组织彻底驳斥。来源：加美财经

加美财经09-24 00:00

光大保德信产业新动力A近一年业绩逾113%

创新药管线出海加速等趋势都凸显出国内的科学家红利。往后看，房雷表示继续看好半导体、AI、机器人、创新药等成长领域，同时也将对军工、大金融等板块保持紧密关注。数据来源： ①排名数据来源自银河证券，截至2025/8/31，光大产业新动力同类为灵活配置型基金，具体排名为19/415。光大产业新动力业绩相关情况已经托管行复核，业绩比较基准为沪深300指数收益率*50%+中证全债指数收益率*50%。 ②光大动态优选、光大景气先锋、光大新机遇三只产品业绩情况已经托管行复核，截至2025/8/28，上述产品业绩基准分别为沪深300指数收益率*55%+中证全债指数收益率*45%、沪深300指数收益率*50%+中证全债指数收益率*50%、沪深300指数收益率*70%+中证全债指数收益率*20%+恒生指数收益率*10%。风险提示：基金有风险，投资需谨慎。在进行投资前敬请投资者阅读《基金合同》、《招募说明书》、《产品资料概要》等法律文件，光大产业新动力、光大动态优选、光大动态优选、光大新机遇的产品风险等级为R3（中风险），适合风险评级为C3（平衡型）及以上投资者。敬请投资者关注产品的风险等级与自身风险评级进行独立决策。本材料不构成任何法律文件或是投资建议或推荐。基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证上述基金一定盈利，也不保证最低收益。上述基金的过往业绩、净值高低、获奖情况及相关行业排名并不预示其未来业绩表现，基金管理人管理的其他基金的业绩不构成对上述基金业绩表现的保证。本基金为指数基金，主要投资于标的指数成份股及备选成份股，具有与标的指数相似的风险收益特征，投资者投资于本基金面临跟踪误差控制未达约定目标、指数编制机构停止服务、成份股停牌等潜在风险。本产品由光大保德信基金发行与管理，代销机构不承担产品投资、兑付及风险管理责任。

金融界09-23 09:31

开启全屋净饮水新时代，安吉尔首创矿物质饮水机新品发布会成功举办

师协会理事顾中一、蛟龙号首位大洋深潜女科学家唐立梅、中粮营养健康研究院食品感官与风味研究专家卞祺、中国地质大学副教授钱坤受邀出席活动，并与安吉尔集团领导深度探讨健康净饮水的发展趋势。同时，安吉尔宣布推出全民净饮水1亿补贴普惠计划，与数十家生态伙伴签署战略合作协议，引领行业发展新格局。战略升维：以科技引领开创全屋净饮水新时代发布会现场，安吉尔集团董事长兼总裁孔那女士回顾了品牌发展历程，38年来安吉尔始终坚持以科技创新为驱动，引领中国净水行业发展，随着健康生活理念深入人心，净饮水行业处在了时代的新拐点，正迈向高品质健康生活方式。孔那强调，科技创新是安吉尔的底气，也是穿越周期成就时代高度的根本。每一次核心技术的突破，都是行业标准的重塑；每一次技术的进步，都是用户生活方式的一次升级。安吉尔带来的全球首发的黄金比矿物质饮水机，以科技创新颠覆饮水机行业，重构用户的饮水方式，不断地突破发展边界。为了让好水惠及更多家庭，发布会现场，孔那郑重宣布推出「全民净水1亿补贴普惠计划」，进而降低产品的购买门槛，让更多用户轻松享受高品质净饮水生活，孔那表示，安吉尔通过全球化战略布局，让世界喝上更纯净、更健康、更有温度的水。从此世界净饮水行业有了中国答案！重磅新品发布：推动行业从“安全饮水”迈入“健康饮水” 近些年，随着净水行业蓬勃发展，国人安全饮水已基本得到保障，用户需求已升级为“健康饮水”，虽然市面上推出了不少矿物质净水产品，但无法确保水中矿物质种类与含量的科学性。直面行业挑战，安吉尔携手中国地质大学“地下水质与健康”教育部重点实验室共同探寻“解法”。钱坤教授现场分享了与安吉尔共研的最新成果：经过勘探18处优质矿源地，分析1万件矿石样本，调研330处优质水源地、采集7万余份水样后，发现传统长寿区域水源普遍含有比例适宜的钙、镁离子，这种天然形成的“黄金配比”满足了人体日常需求，为健康饮水提供重要的科学依据。发布会现场，安吉尔集团副总裁赵凯隆重发布行业首创的黄金比矿物质饮水机，该产品搭载专利钙镁黄金比系统，能够科学补充钙镁，同时通过专利传感技术实时监测，精准调控钙镁含量及比例。产品还采用创新双水路设计，可自由选择纯水或矿物质水，轻松满足冲奶、泡茶、直饮等多种家庭饮水场景。安吉尔通过科技突破和产品创新，推动中国家庭步入健康饮水新时代。赵凯表示，有了专利传感技术的加持，不仅让消费者对矿物质水实现了“有认知、可视化、能体验”，还推动了净饮水行业迈入全面智能化。另外，赵凯还在现场分享了空间大师系列全屋大水量净水器超能版M7 Home 1200、全屋Mini软水机超能版等新品。其中，M7 Home 1200采用的V12超能泵2.0技术，实现了净水流量提升50%、噪音降低30%，为用户带来更可靠、舒适的净水体验。随后，赵凯邀请主持人陈伟鸿上台体验安吉尔首创黄金比矿物质饮水机，陈伟鸿从“闻香”“观色”和“尝味”三个维度品鉴黄金比矿物质水的实际效果，并评价道：安吉尔矿物质水冲泡的茶香气更清新，汤色更清亮，入口顺滑且回甘明显，而普通矿泉水所冲泡茶汤从色、香、味都稍逊一筹。通过实际体验，主持人直观感受到了矿物质水在饮品口感提升方面的优势。生态聚力：共绘健康净饮水新蓝图发布会上的圆桌论坛环节，安吉尔集团董事长兼总裁孔那、副总裁赵凯与营养师顾中一、科学家唐立梅、中粮食品感官与风味研究专家卞祺和主持人陈伟鸿围绕“净水科技创造健康美好生活”展开深度对谈。顾中一从营养学的角度进行分享，他表示，水是人体补充营养的重要载体，既要保障饮水的绝对安全，又要提供有益的矿物质元素。安吉尔先净化、再矿化的技术路线，不仅是科学且负责任的，更是对大众生活品质的一次重要升级。唐立梅作为科学家，分享了她在太平洋、印度洋、大西洋、南大洋以及南极大陆等全球区域的饮水感受，她从科研角度肯定了科技矿化的意义，安吉尔推出黄金比矿物质饮水机将天然矿泉水的核心健康要素“复刻”并“普及”到千家万户，打破地域限制，是极具价值的科技创新，也是非常有意义的普惠工程。卞祺则从风味与口感的角度，评价了安吉尔黄金比矿物质水，因为有了科学配比的钙镁离子，从而形成了“顺滑润喉”的口感与“清爽回甘”的味感，用它泡茶，茶汤色泽和香气表现更佳；用它冲咖啡，能更好地萃取咖啡油脂，柔和酸涩，让风味表达更鲜明。活动最后的环节，安吉尔与数十家战略合作伙伴举行了隆重的签约仪式，旨在整合行业优质资源，推进全屋净饮水解决方案的标准化普及与品质升级，为消费者提供更专业、高效的健康净饮水产品及服务。展望未来，安吉尔将继续秉承“创造健康美好生活”的企业使命，坚持以科技创新为核心驱动力，推动行业标准从“安全”迈向“健康”，为家庭需求提供更科学、更健康的全场景解决方案，引领行业迈入健康净饮水新时代。

金融界09-22 14:21

30亿！又一全球研发总部落地上海

科技型中小企业成长。与此同时，世界顶尖科学家大会、世界人工智能大会、浦江创新论坛等国际活动，持续提升上海在全球科创网络中的能见度和影响力。如今，上海不仅以综合城市实力为企业提供坚实基础，同时也成为其链接全球、谋划未来的“战略支点”。

金融界09-22 10:31

特斯拉Optimus AI负责人Ashish Kumar离职加盟Meta，机器人强化学习技术成为焦点

r正式宣布离职，并加入Meta担任研究科学家职务。Ashish Kumar于2023年7月加入特斯拉，至2025年9月离职，任职期间在AI和机器人技术领域取得了显著进展。他的离职标志着特斯拉在高端人工智能人才流动方面的最新动态，也引起了业内对Optimus项目技术路线及持续研发能力的关注。 Ashish Kumar在特斯拉Optimus的贡献在特斯拉的两年多时间里，Ashish Kumar领导团队专注于可扩展AI方法的研究，并推动了机器人控制技术的重大变革。他将传统机器人控制栈替换为强化学习(Reinforcement Learning)技术，并通过视频学习提升机器人灵巧度(dexterity)，有效提高Optimus人形机器人的操作精度和适应能力。团队成果可以通过以下对比表体现：技术路线传统控制方法 Ashish Kumar推动的强化学习方法机器人控制精度中等，受预设参数限制高，能够动态适应复杂任务灵巧度(dexterity) 有限，难以完成复杂动作显著提升，通过视频学习增强操作能力可扩展性低，难以快速适配新任务高，可在多任务环境中快速迭代 Optimus项目负责人更替及背景特斯拉Optimus人形机器人项目的负责人现为阿肖克·埃卢斯瓦米(Ashok Elluswamy)，他自2025年6月起接任该职位。在Ashish Kumar离职前，埃卢斯瓦米已参与项目管理与技术监督，保证了项目过渡的平稳。他表示：“团队将继续推进机器人灵巧度和自主学习能力的优化，确保Optimus项目在技术创新上保持领先。” 加入Meta后的新角色及研究方向离开特斯拉后，Ashish Kumar加入Meta担任研究科学家，预计将继续从事前沿AI算法和强化学习相关研究。他的背景和经验将为Meta在机器人技术、虚拟现实与人工智能融合应用提供战略支持，进一步推动企业在人工智能生态中的竞争力。行业影响与技术趋势分析 Ashish Kumar的离职和技术贡献显示，人工智能与机器人领域的高端人才流动对企业技术路线具有重要影响。强化学习技术在机器人领域的应用正在成为主流趋势，其优势在于提高自主性、适应性和灵巧度。对于行业而言：短期内，特斯拉Optimus项目可能面临管理与技术交接挑战，但已有团队成员可保证研发延续性。长远来看，高端AI人才向Meta等企业流动，可能促进跨公司技术交流与创新加速。强化学习与视频学习结合的技术模式，将在全球机器人研发中逐渐推广。编辑总结 Ashish Kumar离开特斯拉Optimus项目并加入Meta，标志着AI与机器人技术领域人才流动的新阶段。他在特斯拉推动的强化学习与视频学习技术，为Optimus人形机器人提升了灵巧度和可扩展性。行业趋势显示，高端AI人才流动不仅影响企业短期研发节奏，也有助于加速整个机器人技术生态的创新与发展。常见问题解答 Q1: Ashish Kumar在特斯拉的主要贡献是什么？ A1: Ashish Kumar在特斯拉主要推动了机器人控制技术从传统控制方法向强化学习技术的转型，并通过视频学习提升Optimus人形机器人的灵巧度和操作精度。 Q2: 谁接替了Optimus项目负责人？ A2: 阿肖克·埃卢斯瓦米(Ashok Elluswamy)自2025年6月起接任Optimus项目负责人，负责技术和团队管理，确保项目顺利过渡。 Q3: Ashish Kumar加入Meta后将从事什么工作？ A3: 他将担任研究科学家，继续从事强化学习及AI算法研究，推动Meta在机器人技术与人工智能应用的创新。 Q4: 强化学习技术在Optimus项目中有何优势？ A4: 强化学习技术提高了机器人的自主性和适应性，使机器人能够在多任务环境中动态学习，灵巧度和操作精度明显优于传统控制方法。 Q5: 该事件对行业有什么启示？ A5: 高端AI人才流动对企业技术路线和创新速度具有重要影响，同时强化学习与视频学习的结合代表了机器人研发未来的发展方向，推动行业整体技术升级。来源：今日美股网

今日美股网09-20 00:10

特斯拉的“自动驾驶”软件会在铁路道口失灵：有时直奔火车，有时开上铁轨

不错。”麻省理工学院运输与物流中心研究科学家布赖恩·赖默说。特斯拉去年曾表示，计划开始使用音频输入，以更好地应对涉及应急车辆的情况。但尚不清楚它是否也用于火车或铁路道口。公司对此问题没有回应。赖默说，如果马斯克认真宣称特斯拉能实现自动驾驶，包括作为无人出租车运营，那么FSD应该能够在无人监督的情况下处理铁路道口。 “你会认为它们应该能够可靠地检测到这些情况。”他说。来源：加美财经

加美财经09-20 00:00

9月18日证券之星午间消息汇总：年内成交额同比翻倍！A股行情火热

5亿件，同比增长12.3%。 2、我国科学家成功开发出首例氢负离子原型电池据央视新闻，中国科学院大连化学物理研究所团队开发出新型核壳结构氢负离子电解质，并成功构建了首例氢负离子原型电池，这一成果北京时间9月17日在国际学术期刊《自然》发表。氢是未来清洁能源体系的重要组成部分，通常以氢正离子(质子)、氢负离子和氢原子三种形式存在。其中，氢负离子电子密度最高、易极化、反应性最强，是一种独特且具有巨大潜力的能量载体，其研发具有重要的科学意义和应用前景。 3、Meta推出内置高清显示屏的AI智能眼镜售价799美元起 Meta宣布推出AI智能眼镜Meta Ray-Ban Display，配备全彩高清显示屏。每副眼镜均配套Meta神经腕带(Neural Band)，这款EMG腕带可将肌肉产生的信号(如细微手指动作)转化为眼镜操作指令。套装含眼镜与神经腕带，起售价799美元。 03. 板块掘金 1、中信证券研报表示，白酒行业正在筑底，考虑到当前库存、价格、政策影响、消费场景恢复、上市公司公布报表等众多因素，判断本轮行业基本面底有望出现在2025年三季度，预计今年三季度是行业动销、价格、市场信心压力最大的阶段，预计今年下半年是白酒上市公司报表业绩压力最大的阶段，再考虑到后续逐步复苏趋势明确，看好白酒行业底部配置机会。 2、华泰证券研报称，《关于扩大服务消费的若干政策措施》文件的发布，意味着国家对文化及相关消费产业的高度重视，促使传媒行业更加注重文化内涵的挖掘和传播，有助于从内容质量、IP变现渠道、线下消费赋能等多维度提升行业活力。 3、天风证券研报称，无人叉车融合传统叉车与AGV技术，具备自动导引、搬运与堆垛功能，已成为智能物流核心设备。AGV作为自动导引搬运设备，分为结构化导航与非结构化导航。需求扩张与智能升级共振，行业迎来渗透加速期。多元企业竞速，共推无人叉车产业升级。

证券之星09-18 11:41

光基芯片执行AI任务能效提升十至百倍，AI人工智能ETF(512930)涨超1.2%，近1周涨幅排名可比基金首位

美国科学家研发出一款光基芯片，可利用光与电协同工作，高效完成人工智能（AI）中功耗极高的图像识别等任务。新型芯片能效比执行同样任务的传统芯片提升10倍甚至百倍以上，有望显著缓解AI应用对电力的巨大需求，同时推动更高性能AI系统和模型的发展。相关研究成果发表于最新一期《先进光子学》杂志。海外市场已经进入AI带动业绩和资本开支的良性循环，随着国产AI生态正在不断完善，近期国内AI人工智能产业链也在明显加速，无论是大模型、算力还是应用，都出现加速迹象。AI人工智能全面覆盖AI产业链中算力、模型、应用环节，有望长期受益。截至2025年9月16日 09:34，中证人工智能主题指数(930713)强势上涨1.44%，成分股均胜电子(600699)上涨10.00%，中科曙光(603019)上涨5.50%，晶晨股份(688099)上涨2.76%，协创数据(300857)，中际旭创(300308)等个股跟涨。AI人工智能ETF(512930)上涨1.25%，最新价报2.11元。拉长时间看，截至2025年9月15日，AI人工智能ETF近1周累计上涨7.54%，涨幅排名可比基金1/4。费率方面，AI人工智能ETF管理费率为0.15%，托管费率为0.05%，费率在可比基金中最低。跟踪精度方面，截至2025年9月15日，AI人工智能ETF近2月跟踪误差为0.008%，在可比基金中跟踪精度较高。 AI人工智能ETF紧密跟踪中证人工智能主题指数，中证人工智能主题指数选取50只业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本，以反映人工智能主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2025年8月29日，中证人工智能主题指数(930713)前十大权重股分别为新易盛(300502)、中际旭创(300308)、寒武纪(688256)、澜起科技(688008)、中科曙光(603019)、科大讯飞(002230)、豪威集团(603501)、海康威视(002415)、金山办公(688111)、浪潮信息(000977)，前十大权重股合计占比60.82%。 AI人工智能ETF(512930)，场外联接(平安中证人工智能主题ETF发起式联接A：023384；平安中证人工智能主题ETF发起式联接C：023385；平安中证人工智能主题ETF发起式联接E：024610)。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云09-16 09:41

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