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指你，你就通过！！！小程序制作啊，现生过于忙碌，最近gpt蹬不完就做二老的打卡地图，结果一审备案不让用地图二字，行吧行吧。再来一轮好事多磨

中国常驻联合国代表傅聪曾在大会上怒怼美国：你们禁了中兴，禁华为，禁了tiktok，禁deepseek，你们还要禁什么？你们禁的完吗？中国科技发展的趋势是不可遏制的，中国科学家的创新能力是不可抹杀的。美国那边对DeepSeek的反应挺有意思，2025年春节前后，DeepSeek-R1开源模型用很低的成本跑出了接近GPT-o1的性能，直接冲上苹果美国区应用商店免费榜第一，把ChatGPT甩在了后面，美国科技股跟着抖了三抖，特朗普自己都站出来说，DeepSeek给美国相关产业敲响了警钟。一位投资者把这件事称为人工智能领域的“斯普特尼克时刻”，意思是美国突然发现自己不再是那个遥遥领先的一方了。可美国的回应方式是什么呢，不是加大研发投入去正面竞争，而是继续掏禁令。得州第一个跳出来禁止政府设备使用DeepSeek，NASA紧随其后发备忘录说DeepSeek未经授权不得在政府设备和网络上使用。国会那边法案也安排上了，要求联邦机构把DeepSeek应用从信息技术系统里删干净。这套路数从2018年就开始了，那年的国防授权法第889条禁止政府采购华为和中兴设备，2019年华为被列入实体清单，2020年特朗普连签两道行政令要TikTok出售或剥离美国业务。七年时间，禁令名单越拉越长，从通信设备到社交媒体再到人工智能，换的是目标，不变的是手段。但禁令堆了七年，中国科技企业的日子并没有按照华盛顿设想的剧本走，华为2024年销售收入达到8600亿元人民币，增幅超过22%，已经回到被制裁前的收入水平。美国动用国家力量还拉着一帮盟友围堵，结果连一家中国民营企业都没压垮。DeepSeek创始人梁文锋坚持不上市、不融资、不去美国，技术必须留在中国人手上，美国想制裁都找不到抓手，反倒是美西方越是针对DeepSeek，越是给它做了免费宣传，知名度一路往上窜。傅聪在记者会上讲的那番话，底气不是凭空来的，国家知识产权局的最新数据摆在那里，中国拥有全球约60%的人工智能专利，约三分之二的机器人相关专利。截至2025年底，国内高价值发明专利拥有量达到229.2万件，其中七成来自战略性新兴产业。国内有效发明专利总数突破了532万件，中国成为世界上第一个达到这个量级的国家。这些数字翻译成大白话就是，中国科研人员在人工智能、量子科技、生物制造这些前沿领域攒下来的家底，已经不是几纸禁令能撼动的了。傅聪还点出了一个更根本的问题，中美是当今人工智能领域最领先的两个国家，不能不合作，只有共同合作发展才能弥合数字和智能鸿沟，特别是帮助全球南方国家在人工智能发展进程中平等受益。这话是说给美国听的，也是说给全世界听的，美国在科技领域拼凑排他性的小圈子，强迫各国选边站队，实质上是把科技问题政治化、工具化，服务于个别大国垄断技术优势的企图。可技术这个东西，越是封锁，被封锁的一方越会拼命自己搞，从两弹一星到北斗导航，中国在技术封锁中成长起来的经历不止一次了。傅聪那句“美国还想禁多少”，问的不只是禁令的数量，问的是美国这套逻辑还能撑多久。禁令清单可以一直加，但中国科研人员的聪明才智不会因为几道行政令就消失。DeepSeek只是一个开始，后面还会有更多让华盛顿焦虑的名字冒出来。禁令禁不完的，从来都是人的创造力。

国家重视Ai投喂，这是大好事呀！Ai的创新普及，是一次革命性的进步，有报道称已经可以破解数学难题。但Ai在意识形态，人文上的训练投喂，存在着现有资料的真实价值，是否客观公正的问题，我们眼前的事实就摆在哪里，历史虚无主义，修改文献，篡改历史著作，有的人为了给自己找功，甚至可以颠倒黑白。Ai没有立场，不会辩解别，你投喂什么训练，它就按什么标准分析判断，这是一个篡改历史，让黑历史，虚无价值从黑变红的途径，后患无穷。据报道，上海人工智能实验室做了个测试：给AI喂伪科学，它不拒绝，还给你写成论文！担心的事，原来国家层面己重视了，这是个很好的事，利国利民！论文叫PseudoBench，上海人工智能实验室牵头，西安交通大学和上海交通大学参与，2026年6月挂在arXiv上（2606.18060）。有兴趣的可以了解一下！也有报道，日本右翼长期在做数据投毒，把Ai武器化，海外AI回答歪曲南京大屠杀史实，把南京大屠杀淡化称为“南京陷落”，质疑30万遇难人数，甚至编造“日军善待平民”。另外日本政府自研政务AI源内，它本身的史料库就偏向淡化侵略历史，这套是日本国内自用的政务AI，不是国际通用大模型。Ai是个好东西，但被坏人利用，被投喂毒数据，就是祸害。Ai上海人工智能实验室上海交大西安交大Ai的利与弊

可怕的拼多多，专注到极致……都说AI是风口，各大大厂砸钱allin，拼多多手握4564亿现金却淡定旁观，这定力真不是一般企业能有的！别人争先恐后抢赛道、搞大模型博眼球，烧钱也要抢占舆论高地，拼多多偏不跟着凑热闹。不高调发布AI产品，不在财报会上大谈AI战略，不是看不懂AI的价值，而是不盲目跟风烧钱。黄峥这套思路很清醒，不被行业喧嚣裹挟，不把资本浪费在概念炒作上。企业的核心是守住主业、创造真实利润，而不是为了蹭热点硬上项目。比起追着风口跑，沉下心做自己擅长的事，才是顶级的商业智慧。

最近刷抖音，十个刷到的创业类视频里，八个张口就是“零成本月入五万”，教人挣钱的主播真的越来越多了。说白了大部分都是吃准了“卖铲子稳赚不赔”的逻辑。他们自己根本不靠嘴里说的项目赚钱，光靠收99块引流课，再哄着人交3980的进阶费，一单就能赚大几千。之前刷到个博主晒自己的后台，说靠教别人做短视频，3个月收了120多个学员，光学费就赚了四十多万，比他自己做号赚的多十倍。之前还有判例，一伙人冒充抖音官方讲师，靠“轻松月入万”的话术骗学员交钱，最后主谋被判了三年。现在平台也在专项整治这类内容，真别脑子一热就给人转学费，你盯着人家说的高收益，人家盯着你口袋里的本金。

贝佐斯说：人工智能有望让每周3天工作制普及。网友说，不用3天，5天就知足了[捂脸哭]​​​

好消息！好消息！Al应用端估计要大反弹了！高层会议点名AI！重点推人工智能+，应用赛道迎来机会，下周相关产业链稳了国务院常务会议定调人工智能，明确AI是影响未来发展的关键变量，依托国内完整产业体系与丰富场景，持续深化拓展“人工智能+”行动，用落地应用来带动技术层面的创新突破。第一，直接提振AI应用端板块的市场预期。这次会议重点强调落地应用牵引创新，不再只盯着算力硬件。资金的关注点会慢慢往AI+各行各业的应用方向倾斜，工业、政务、企业服务这类场景化标的会迎来更多关注。之前硬件持续走强，应用端一直偏弱，这条消息有望改变资金的选股偏好。第二，利好整条AI产业链，打开长期估值空间。会议肯定AI的战略地位，等于给赛道吃下长期定心丸。从底层算力、模型，到中间的工具组件，再到下游行业应用，整条产业链都会受益。市场会重新评估AI板块的长期价值，不再单纯当成短期题材炒作。第三，带动产业数字化主线轮动扩散。“人工智能+”不是单一技术，是AI和各行各业融合。资金会向外扩散挖掘，智能制造、智慧医疗、智慧交通等细分方向，都有机会被资金轮动。相比纯概念小票，真正有落地项目、产生实际订单的企业会更受青睐。但也要理性看待，政策是长期方向，不会马上兑现业绩。短期更多是情绪催化，板块容易出现冲高回落。不少公司只是沾概念，实际落地订单很少，跟风炒作风险不小。后续重点看落地政策细则，以及企业订单释放情况。行情机会会慢慢向有真实商业化落地的公司集中，单纯讲故事的标的很难持续走强。

许多人都还没发现？外媒审视中国的视角已经发生改变，这次真的不简单！最近美国《外交政策》刊文称，中国在人工智能应用方面或将超越美国，中国以协同的合作模式发展人工智能正赢得其他国家的青睐。这种宏观层面的应用突围，落到具体的商业战场上，就是正在发生的行业洗牌。斯坦福大学4月发布的《2026年人工智能指数报告》给出了硬数据。中国在论文发表数量、被引频次、专利产出总量、工业机器人安装量四项指标上全面领先。中美AI模型性能差距从2023年的17.5%到2026年3月的2.7%。报告特别提到一个趋势：美国对全球AI人才的吸引力在下降，中国的占比在上升。美国在前沿模型上确实还有领先。卡内基国际和平基金会的专家希恩在《外交政策》访谈里估算，美国顶级模型的领先窗口大约是六到九个月。Anthropic或OpenAI今天发布一个新模型，中国的对应产品大约半年到九个月后就能追上来。这个窗口在收窄，而且收窄的速度超出大部分人的预期。中国走了一条跟美国完全不同的路。美国把资源砸在AGI上，追求超越人脑的通用智能。中国把重心放在AI的实际落地和规模化应用上。国家发改委布局了30余个国家级人工智能应用中试基地，推进央国企开放1000余个应用场景。这条路不追求“炫技”，追求的是把AI变成工厂、矿山、港口、医院里能干活的东西。数据说明一切。截至2026年6月底，中国智能算力规模达2185EFLOPS，同比增长177%，建成70余条算力大通道。人工智能核心产业规模突破1.2万亿元，企业超过6200家，重点行业人工智能整体渗透率超过80%。80%这个数字意味着什么。AI已经不是在实验室里跑分的东西，它扎进了实体经济的每一根毛细血管。具体到车间里，变化更直观。上海宝鸟服饰把AI嵌入设计、排产和管理环节，定制西装从下单到交货的时间从20天压缩到5天，合格率升到99%。东风奕派基于智能体构建的“设备大师”，把工厂设备紧急故障响应时间从10分钟压到4分钟。吉林一汽的智慧座舱协同交互系统，重点模块测试效率提升超过60%。浪潮在石化、钢铁、制造行业累计完成300多个模型训练，落地近千个智能体，帮链上企业生产成本降低30%，效率提升60%以上。这才是真正让美国焦虑的东西。美国有全世界最强的大模型，但中国的AI已经跑进了工厂车间、港口调度室、矿山井下和电网控制中心。AI的价值正在从“技术先进性”的维度，迁移到“产线有效性”的维度。跑分高不如良品率高，参数大不如故障响应快。真正让《外交政策》坐不住的，是中国AI在全球南方市场的渗透。文章披露了一个关键细节：尼日利亚等发展中国家正在越来越多地选择中国AI模型来构建商业、法律和教育工具，而不是美国产品。原因很简单，中国模型大多是开源权重，任何人可以免费下载代码和数据模块，用极低成本定制本地化版本。美国的闭源模型不但贵，还附带各种使用限制。“数字丝绸之路”在这中间扮演了关键角色。中国在非洲、亚洲、欧洲、拉美投资港口、铁路和物流枢纽的同时，把电信网络、云服务、数据中心和卫星一并铺了过去。一个使用中国搭建的网络和智慧城市平台的国家，会顺理成章地接纳中国的AI技术栈。中国企业还特别愿意做美国公司看不上的活——高性价比的工具、小语种的本地化适配、基层医疗和教育场景的应用。这些看起来不起眼的角落，恰恰是大多数发展中国家最真实的需求。上海精智集团开源发布的沃土大模型2.0，目标是从读懂图纸到适配工厂工艺全流程打通。山东一次发布了七个垂直领域大模型，覆盖高端装备、化工、轻工、冶金、矿山和港口物流。《外交政策》这篇文章真正想提醒华盛顿的，是一件很朴素的事。AI竞赛的胜负，不只看谁的模型跑分高。关键看谁能把AI变成全球经济运行的基础设施，变成别人离不开的东西。美国如果把这场竞赛当成冲击技术指标的比拼，即便在模型性能上保持领先，也会在应用场景和规则制定上丢掉阵地。中国有全球唯一完整的工业门类，海量应用场景是AI迭代的独特土壤。从制造业到能源，从交通到医疗，从城市运行到乡村治理，AI正在中国经济的每一个角落扎下根。这套打法不追求一鸣惊人，追求的是日拱一卒。当AI从展厅走进车间，从论文走进产线，从“能用”变成“好用、耐用、敢用”，竞争的底层逻辑就已经变了。外媒的视角转变不是偶然。是中国AI企业在全球市场上一个订单一个订单抢出来的，是工厂里一条产线一条产线改造出来的，是开源社区里一次下载一次下载积累出来的。这种认可来得不情不愿，但来得实实在在。门开着，路走着，谁在往前跑，谁在回头看，时间会给出答案。

以前觉得人工智能是实验室里的高冷词汇，现在它真真切切成了我每天离不开的“万能搭子”。写方案没思路，找AI列大纲；修图时路人太多，AI一键消除；甚至做旅游攻略，也是AI帮我安排得明明白白。它不再只是冷冰冰的问答机器，而是逐渐懂我脾气的搭档。但我有时也会焦虑：AI会替代我的工作吗？转念一想，就像当年电脑普及一样，AI不是来抢饭碗的，而是来帮我们“开挂”的。从“会聊天”到“能做事”，AI正在重塑我们每一个人的生活。如果没有AI，你现在的日常会有什么不同？欢迎评论区聊聊你的真实体验！

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为什么世界AI的牌桌上只有中国和美国，没有印度？如果把全球人工智能竞争看成一张牌桌，到了2026年10月，最受关注的两大力量依然是中国和美国。真正拉开差距的，并不是谁家工程师多，而是谁能把科研、算力、数据、芯片、软件和产业市场连成一条完整链条。印度有人才，却还在补这套底座。印度今年2月举办人工智能影响力峰会后，一个变化很明显：开始把小模型和本土场景作为重要突破口。农业、多语言交互、基层服务，这些方向确实适合印度自身条件。但小模型能够解决“怎么用”，并不等于已经解决“怎么创造下一代核心技术”。这恰恰是印度当前最现实的差距。中国的优势，却越来越体现在AI真正进入现实之后。到2026年上半年，我国生成式人工智能用户规模已经超过7亿，普及率超过50%，规上制造业企业人工智能技术应用普及率超过三成。用户越多、场景越丰富，模型获得真实反馈的机会就越多，技术迭代也越容易形成正循环。算力同样如此。9月公布的信息显示，我国已经实现全国算力统筹监测，31个省份平台接入全国算力网。这件事表面看很“基础”，实际却关系到科研机构、中小企业和模型团队能不能更方便地获得算力。AI发展到今天，算力能否高效流动，本身就是竞争力。再看产业链，差别就更加清楚。9月我国发布“人工智能+软件”专项行动，到2030年力争实现关键软件全面智能化升级，同时推动智能体、智能编程等新业态发展。10月9日发布的相关意见又进一步提出全面实施“人工智能+”，把算力、算法、数据、基础理论和核心技术放在同一张发展路线图上。这说明中国AI发展的重点正在发生变化。过去大家容易盯着模型参数、榜单排名，现在越来越看重AI能不能进入汽车、机器人、工业软件、科研和制造现场。10月公布的信息显示，我国人工智能产业规模、企业数量和应用场景都在持续扩大，AI正在从单纯的互联网工具向实体经济生产力转变。印度的问题也因此更加明显。它并非缺少优秀程序员，也并非没有软件产业基础，而是传统IT服务模式与前沿AI研发所需要的能力结构并不完全相同。工信部9月就指出，单纯编码执行能力的重要性正在下降，需求理解、架构设计、系统集成、安全控制以及懂行业的复合能力越来越重要。美国则拥有另一套优势。2026年全球AI竞争中，美国企业仍在持续推出前沿模型，中国企业也在快速迭代，开源生态和产业应用成为新的竞争变量。由此可见，AI已经很难靠某一个企业单打独斗，真正重要的是国家能不能长期维持科研投入、产业协同和人才成长。印度并非没有机会。它已经开始增加AI基础设施投入，也在寻找低算力、本土语言和民生场景的路线。不过，从软件服务优势走向底层技术优势，中间还有很长一段路，需要解决高端人才培养、科研转化、算力供给和产业链协同等问题。在我看来，未来AI竞争真正比拼的，是谁能让聪明人持续产生新成果，又能让成果迅速进入工厂、市场和日常生活。模型只是台面上的牌，教育、科研、算力、产业链和超大规模应用场景才是牌桌下面真正支撑长期竞争的东西。中国接下来要看的，也正是这些决定未来的底层能力。

四部门终结速成车乱象纵观互联网、移动互联网，国产新能源发展全时代，全都是从“法无禁止即可为”的草莽时代开始，你去哗啦一下那批创始人，开头哪个没碰灰产，哪个没做过下三滥的事情，往前翻翻九十年代下海潮，那会儿比现在更甚。有关部门制定规范都是滞后的，这很正常，旧管理方式跟不上新时代的产物，需要与时俱进，但与时俱进也是需要时间的。什么叫速成车？做过产品经理的都知道，快速迭代，最小可行产品（MVP），快速上马快速验证，这时候懂点行的，反而没人提了。无论什么新东西，“速成”都是其时代发展里的必然产物，是新事物发展的必然阶段，管理后续跟上也是自然的需要。所有行业、产业“占山为王，跑马圈地”的早期草莽时代都是这么过来的。移动互联网时代里出来了那些巨物公司，如今哪个拎出来干净？是外卖让你吃的好了，还是打车让你的生活更舒爽了？还是短视频让你变得更博学多知了？背后都有人在为此买单罢了。送外卖的被困在算法里，开网约车的被锁在驾驶室里，刷短视频脑残的那批已经在人海里各自沉沦了，他们只是发不出声音来罢了。新能源汽车快速发展这几年，靠着的都是各厂家的“互卷”，把用户需求真实给“挖”出来的，要么是超前的设计给“激发”出来的。什么叫豪华车，在国产车密集井喷上市之前，话语权可都是在外国人手里的。“速成车”有它自然产生的时代和契机，只要监管跟上来，标准化、规范化、透明化、真正国产化，新能源汽车工业本身是没什么问题的。当年好多人怪自己的汽车产业不争气，这也是时代的局限。供应链、产业链不匹配，不完善，没有性价比，没有竞争力，没有科技研发、突破的能力。现在轮到自己产业冲出亚洲走向世界了，为什么不能给它一个“升级、修复”的机会？刹车重要，产业也重要。人都想追求美好幸福的生活，安全第一，三大部门监管的“刹车”，非常及时。

AI时代。deepseek崩了豆包人工智能和人工智障也仅差一个哄，deepseek崩了以后，我找豆包，豆包敷衍我，没办法，还得哄一哄豆包，果然哄完靠谱多了，还能跟我八卦一下😆😆😆😆

中国AI的突破，外媒都盯上了！美国带头的各国媒体不得不认：全球人工智能创新，中国已是关键力量。这话可不是场面客套，是实打实的数据砸出来的结论。中美顶尖AI模型的性能差距已经实际上消失，中国在论文发表量、引用频次、专利总产出、工业机器人安装量这些核心指标上，早就站稳了全球第一梯队。最打西方固有偏见脸的，是开源赛道的彻底逆袭。曾几何时，硅谷攥着闭源大模型当摇钱树，一口一个“中国AI只会模仿”，觉得中国永远只能跟在后面吃灰。结果短短几年，剧情直接反转。全球最大AI开源社区的公开数据摆在这里：中国研发的开源模型下载量已经占到全球总量的41%，累计下载量突破百亿次，全球性能顶尖的开源模型里，大半都贴着中国标签。2.8万亿参数的KimiK3一开源，直接拿下全球最大开源模型的名头；DeepSeekV4系列靠着“小参数、高性能、低成本”的路子，在全球开发者圈子里刮起一阵“中国旋风”，连科技行业头部企业的掌门人都公开称赞中国开源AI模型“非常优秀”。别以为这只是技术圈的自嗨。新加坡工程师拿中国开源模型微调一下，就能做出适配本地需求的政务大模型；美国创作者用中国的视频生成AI，两分钟就能产出一条专业级视觉短片；从东南亚的电商客服到中东的能源调度，从非洲的农业技术指导到拉美的中小企业自动化，中国AI正在把原本贵得离谱的智能技术，变成普通人、普通企业都用得起的普惠工具。AI竞赛的赢家从来不是跑分最高的那个，而是能把技术铺到千行百业的那个。中国走的恰恰就是这条路——不执着于搞个噱头十足的“超级模型”博眼球，而是把AI往工厂、农田、港口、医院里扎，往实实在在的生产生活里落。浙江的智慧农场里，AI管着浇水、施肥、病虫害监测全流程，生产效率较传统方式提升七成以上，农药化肥用量反而大幅下降；珠三角的智能制造车间里，工业机器人连着AI调度系统，24小时精准运转，精度和效率都比人工高出几个量级；沿海港口的AI调度系统把集装箱周转时间压了又压，整体物流效率直接迈上一个台阶。规模以上制造业企业AI技术普及率超过30%，智能经济核心产业规模突破万亿元，生成式人工智能用户规模突破6亿——这些数字背后，是AI真真切切在落地，不是实验室里中看不中用的花瓶。更狠的是那笔成本账。美国闭源大模型按Token收费，百万Token动辄几十上百美元，普通小企业根本用不起。中国大模型直接把价格打了下来：同等性能下的调用成本，只有美国模型的几十分之一，部分场景甚至低到百分之一。别说企业，就连个人开发者都能轻松用上顶尖大模型。轻量化版本更夸张，十几万人民币的硬件就能完成本地部署，数据敏感的企业不用再把核心信息传给海外厂商，自己机房就能跑起来。西方之前还嘴硬，说中国搞AI监管会压制创新，结果又被现实打了脸。中国一边出台生成式内容标识、算法治理、数据安全这些规则，一边产业发展速度一点没慢。2025年一年就推出35个具有全球影响力的大模型，专利产出、论文发表一路领跑。相关领域的国际专家都不得不承认，合理的AI治理和产业创新根本不冲突，反而能为长期发展托底。更重要的是，中国没把AI当成地缘政治的工具。美国忙着搞“小院高墙”，限制芯片出口，想把中国锁在AI产业门外。中国转头就推动成立世界人工智能合作组织，带着全球各国尤其是发展中国家一起玩。你缺技术，我给你开源模型；你缺经验，我给你落地方案。中国AI越来越有可能成为发展中国家的默认选择，已经成了西方智库的共识。说到底，西方今天不得不承认中国AI的地位，本质上是承认了一条他们早就忘了的逻辑：技术的生命力从来不是靠垄断和高价维持的，而是靠普及、靠实用、靠让更多人受益。美国走的是“精英AI”路线，把大模型圈起来收天价订阅费，守着算力壁垒吃垄断红利。中国走的是“普惠AI”路线，把技术做轻、做便宜、做进各行各业，让亿万人都能分享技术红利。当年西方觉得中国AI永远追不上，现在眼看着中国从追赶到并跑，再到在开源、应用这些赛道持续领跑，才不得不放下偏见，说出那句“中国是全球人工智能领域重要创新力量”。但这对中国来说，不过是正常发展的必然结果——真正的创新，从来都是越开放越强大，越普惠越有生命力。

现在有什么不用数数的开奖方式嘛，小程序点数也用完了，豆包也没办法用链接读取ID。。。随机划拉这种可以吗​​​

想进电力系统应该怎么准备？有三个方向未来可以让你进入电力系统，分别包含技术和服务，最后一个跟人工智能相关，这个方向也是我认为未来大多数想进电力行业同学最好一个方向。首先，技术方面比较推荐这三个专业。第一个专业叫电气工程及其自动化，第二个专业叫智能电网信息工程，第三个专业叫电气工程与智能控制。这三个专业在未来电网这方面应用非常广泛。如果未来你非常坚定就要往电网这个方向发展，优先还是选择电气工程及其自动化，因为这个专业普遍应用性比较强，尤其对于一些老牌电厂或老牌企业来说，这个专业应用广度最大。除了这个专业，对院校要求也比较高，尤其是以下三档院校，如果是你进入电网最应该优先考虑。第一档是国内一些985、211或顶尖双一流院校，比如常说电力系统二龙四虎，大多数是985、211院校。华北电力大学和武汉大学是电力系统二龙，这两所大学学生每年进入电网人数最多。四虎分别是清华大学、浙江大学、华中科技大学、西安交大这4所学校，它们电力整体能力也非常强，但主要在电力系统前端，比如研究高压设备等。国内高压设备现在遥遥领先全球，这些院校在这方面提供帮助比较大。当然除了二龙四虎，像哈工大或其他985院校，在整个电力系统发展也非常好。这是第一档。第二档主要指电力部所属七所院校，分别是华北电力大学、三峡大学、长沙理工、南京工程、东北电力、上海电力、沈阳工程这几所院校。第三档是地头蛇院校，虽然不是211也不是985，但在当地认可度非常高。比如河南这边华北水利水电大学，还有郑州电力高等专科院校。这三档院校每年在电力系统招聘时会提前获得相关招聘信息。如果你想在技术层面进入电力系统工作，这三档院校非常值得选择。这是第一个方向，技术类。但这个方向在中低分数段时，对女生可能不太合适，尤其女生要爬电线杆或做电力维修，我们见得比较少。所以对于中低分数女孩，未来也想进入电网工作，第二个服务方向比较推荐。比如电力部门也需要人力资源，也需要财务，也需要销售。哪怕到县级单位电力公司或电力局，这些岗位也都有需求。对于这些岗位，院校没有强烈必须是哪一所，只要你通过电力系统网申、笔试、面试，就可以进入电力系统工作。只要是学这个专业，也可以进入电力系统。这对我们女生或学文科专业同学来说，是一个非常好出路。第三个方向，也就是电力未来最好方向，跟人工智能相结合。各位家长、各位同学，你们有没有听说过一个词叫token？这个词现在对整个人工智能时代非常重要。比如郑州这边最近建了一个国家级10万个人工智能卡重点项目，这种人工智能非常需要电力。未来大型电力公司一定会和人工智能相结合，或者与人工智能企业合作，把自己电力通过人工智能形式，也就是token，输出到海外，让更多用户直接使用。比如现在用DeepSeek，但随着电力消耗和人工智能硬件发展，慢慢用豆包、用DeepSeek都可能要收费，收费方式就是以token形式。比如一块钱能买多少token，相当于一块钱买了多少度电。据不完全统计，国内token在海外价格非常高。比如一度电可以产生1000个token，这一度电在国内费用大概几毛钱，最多一块钱，但如果这1000个token卖到海外，可能需要10块钱。所以对整个电力系统来说，这是一个产业级升级。未来想在这个方向有更好发展，建议学计算机或人工智能，也可以和电厂或发电相关单位合作，以人工智能形式把自己电卖出去，这样在电力方面也能有更好发展。所以电力系统是一个非常不错方向，它既是铁饭碗，未来如果能跟人工智能相结合，也是取得高收入很好方向。想要进电网同学，可以通过这三个方向进入电网系统。

#互联网技术#当硅谷开始用抽烟证明自己信人工智能，这不是段子，是拿肺下注的献祭。他们赌未来癌症会被攻克，所以今天的焦油不算成本。可物理世界从不赊账：代码会迭代，肺泡不会撤销。神还没开机，烟已经烧穿了肺。可以信未来，别拿身体做担保。​互联网技术当硅谷开始用抽烟证明自己信人工智能，这不是段子，是拿肺下注的献祭。他们赌未来癌症会被攻克，所以今天的焦油不算成本。可物理世界从不赊账：代码会迭代，肺泡不会撤销。神还没开机，烟已经烧穿了肺。可以信未来，别拿身体做担保。​

互联网技术当硅谷开始用抽烟证明自己信人工智能，这不是段子，是拿肺下注的献祭。他们赌未来癌症会被攻克，所以今天的焦油不算成本。可物理世界从不赊账：代码会迭代，肺泡不会撤销。神还没开机，烟已经烧穿了肺。可以信未来，别拿身体做担保。​​​

全国各地税务系统有大量招人的趋势，AI时代这种重复工种是最容易被“人工智能取代的”！（图1、2）为什么还要大量扩招？斯坦福大学发布的未来20种最容易被AI取代的工种，其中就有类似工种！不过，税务系统招人如果主要是到企业现场“倒查”，那确实需要很多人手！毕竟，10几20年前，财务不规范的现象比比皆是……只是这么查下去，有多少企业或商户能够……图片来自网络，侵删！

中国在AI领域成就，连外媒都关注到了！以美国为代表的世界各国媒体，不得不承认一个事实：中国是全球人工智能领域重要创新力量。上百年来，中国在科技领域长期处于追赶阶段。国人也向来盲目崇拜欧美，衣服、鞋包、奢侈品……，首选进口的。但这两年，风向彻底变了。美国《新闻周刊》最近发文承认，过去国际观察者普遍认为中国在AI领域偏重应用而非前沿创新，如今这个刻板印象正在被迅速打破。美联社的报道更加直接，说中国“已经成为人工智能领域的创新者，而不再只是追赶美国”。让外媒集体改口的，是实打实的技术突破。今年，中国团队依托国产大模型书生S2，成功攻克了困扰国际数学界30余年的三维Ghys猜想——这是中国科学家首次用自己研发的大模型破解世界级数学难题。两千多年前，祖冲之靠算筹把圆周率算到小数点后七位，震惊天下。今天，中国大模型在高端数学推理领域也站上了世界前沿，这种跨越千年的“算力基因”从未中断。AI承担大规模复杂数学推演，科研人员把控方向、甄别思路，人机协同完成了堪称完美的证明。成果经北大团队独立验证，整套证明逻辑完整无漏洞。不只是数学。中国AI在应用层面的速度更让外媒侧目。据美联社报道，中国企业发布的最新AI模型，搭载了国产芯片，直接降低了对外国芯片制造商的依赖。英特尔CEO陈立武在公开活动中坦言，DeepSeek、Kimi、GLM等中国模型性能已经“足够好”，词元成本还更低。这位在芯片行业摸爬滚打多年的老将，用“足够好”三个字给中国AI下了判断，分量比任何宣传都重。美国消费者新闻与商业频道分析称，当前全球性能最顶尖的开源模型全部来自中国，中国AI模型已成为比美国模型更经济高效的选择。英国《金融时报》也承认，中国AI企业发布的模型越来越强大，正在挑战美国在业界的领导地位。美国《外交政策》则从另一个角度给出判断：中国在人工智能应用方面或将超越美国。这种变化不止停留在科技圈。彩电行业里，海信、TCL、小米、创维四家品牌出货占比达78%，外资整体份额不足5%。美妆赛道上，外资高端护肤份额从15%跌至8%。手术机器人招标中，国产品牌中标占比63%，首次在主流市场超越进口产品。就连深陷战火中的叙利亚，新政府也在用公开审判清算旧账、重建司法公信力。一个国家的尊严，从来不只是靠外交辞令撑起来的，背后是科技、产业、法治这些硬邦邦的实力在托底。从“进口的一定比国产好”到“国产的也挺香”，从追赶到并跑再到部分领跑，中国人花了一百多年才走完这条路。工具永远是辅助，人的想法和审美才是核心。技术门槛只会越来越低，但刻在骨子里的文化底蕴和认认真真做事的那份心意，别人学不走。

现在全球科技圈，尤其是美国硅谷，很多人谈起印度员工，已从曾经的“羡慕他们能说会道、晋升快”，变成了如今的“怕了，真怕了”。曾几何时，印度裔高管在美国硅谷可谓风光无限。能说会道、擅长沟通、熟悉管理规则，似乎成了他们的职场标签。然而，到了2026年，随着人工智能竞争加剧、科技企业组织调整以及美国移民政策收紧，硅谷的职场气氛正在发生变化。过去被称赞的管理能力，如今也开始受到更加严格的审视。一场围绕人才、效率和管理方式的争论，正折射出美国科技产业面临的深层矛盾。提到印度裔科技高管，谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊、微软首席执行官萨提亚·纳德拉，以及国际商业机器公司首席执行官阿温德·克里希纳，都是绕不开的人物。这些高管能够走到今天的位置，自然有其专业背景和管理能力。尤其是纳德拉，2014年执掌微软之后，推动企业向云计算转型，并积极布局人工智能。印度裔人才长期活跃于美国科技行业，与印度英语教育普及、信息技术服务产业发展，以及美国科技企业吸纳国际人才的制度密切相关。但是，硅谷如今面临的问题，已经不是谁更擅长开会、谁更会做演示文稿，而是谁能真正提高企业效率。部分职场讨论开始关注一种现象：有些管理者特别擅长汇报，项目还没取得明显成果，展示材料已经做得漂漂亮亮。会议一场接着一场，方案改了一版又一版，真正负责技术攻关的工程师，却可能把大量时间消耗在解释工作进度上。这种管理方式如果长期存在，难免引发员工不满。毕竟，程序不会因为演讲精彩就自动运行，芯片也不会因为会议热烈就突然完成突破。更值得警惕的是，当企业过度强调沟通表现和内部关系时，踏实工作的技术人员可能难以获得与贡献相匹配的评价。不过，这并非某个国籍员工特有的问题，而是大型科技企业都可能遇到的管理困境。真正让硅谷感到压力的，还有人工智能带来的产业变化。近年来，美国科技企业持续调整人员结构，投入大量资金发展人工智能。企业管理层必须重新考虑，哪些岗位能够创造价值，哪些流程可以简化。原本需要多个部门反复协调的工作，如今可能借助人工智能工具提高效率。管理层级过多、决策速度缓慢的问题，也因此更加突出。到了2026年10月，美国移民政策又给科技行业增加了新的不确定性。10月8日，美国政府宣布暂停微软、奥多比以及多家印度信息技术企业的部分职业移民劳工认证申请处理。受影响企业包括塔塔咨询服务公司、印孚瑟斯和威普罗等。这项措施主要涉及雇主担保永久居留所需的劳工认证程序，并不等于全面取消技术工作签证。对于依靠国际人才开展业务的企业而言，这无疑增加了人员安排和长期用工规划的难度。更微妙的是，美国科技产业一直依赖全球人才，却又不断强化本土就业保护。企业希望招聘优秀工程师，政策却使部分外国技术人员面临更多障碍。这场矛盾背后，实际上是美国科技产业发展模式正在受到考验。过去，资本充裕、市场快速扩张，企业可以容忍一定程度的管理冗余。如今研发成本不断提高，竞争更加激烈，管理效率和技术成果的重要性明显上升。相比之下，中国科技企业近年来持续加大研发投入，走出了一条具有自身特点的发展道路。2026年3月，华为公布2025年年度报告，全年研发投入达到1923亿元，占营业收入的21.8%，近十年累计研发投入超过1.38万亿元。如此规模的持续投入，体现了技术积累的重要性。无论是通信技术、操作系统，还是人工智能与智能汽车解决方案，都需要长期研发和工程实践。比亚迪在新能源汽车、电池和电驱动领域持续推进技术创新，大疆则不断探索无人机、飞行控制及影像技术。这些企业的发展说明，真正的核心竞争力，不是靠几句漂亮话建立起来的，而是依靠研发投入、产业配套、制造能力和市场检验。当然，中国企业同样需要警惕形式主义，避免出现重汇报、轻研发的现象。科技竞争越来越激烈，谁能减少无效管理，尊重专业人才，让真正创造价值的人获得认可，谁就更有机会掌握发展主动权。一家公司可以拥有出色的演讲者，但不能缺少踏实解决问题的工程师。一项技术可以通过宣传获得关注，却只能依靠产品质量和实际表现赢得市场。说到底，科技产业最终比拼的不是谁讲话更响亮、谁的汇报更精彩，而是谁能够把创新成果真正变成生产力。

全球存储芯片还在缺货，股价却先崩了。全球存储芯片市场最近出现了一件让不少投资者难以理解的事情：生产商订单依旧充足，服务器内存供应持续紧张，部分产品价格仍在高位，可资本市场却突然变了脸。进入2026年10月，三星电子、SK海力士、美光科技等存储巨头接连遭遇抛售，股价跌幅远远超过普通市场波动。更值得注意的是，这轮调整发生在行业利润仍然十分可观的时候。10月12日，美国股市率先传出危险信号。闪迪当日下跌5.97%，美光科技下跌3.88%，西部数据和希捷科技同样承受卖盘压力。费城半导体指数下挫2.67%，存储板块成为科技股调整的重灾区。此前被资金追捧的人工智能产业链，短短几个交易日便出现明显分化。真正让市场震动的，是10月13日韩国股市的表现。三星电子当天收盘下跌7.39%，SK海力士跌幅达到10.09%，韩国综合股价指数下跌5.46%。对于两家掌握全球重要内存产能的企业来说，这种幅度的下跌，说明机构资金正在重新计算整个行业未来几年的利润空间。问题就在这里，存储芯片并没有突然卖不出去。恰恰相反，人工智能服务器建设持续消耗大量高性能内存。训练大模型需要处理海量数据，高带宽内存承担着快速传输任务，普通服务器也需要配置大量DRAM。与此同时，企业级固态硬盘需求增长，推动部分NAND闪存产品保持较高景气度。过去几年，全球存储行业经历过明显的供需变化。2022年至2023年，消费电子需求疲软，库存不断累积，三星、美光等企业相继调整产量。随着人工智能投资升温，存储市场重新进入上升阶段。生产商把更多资源投入高附加值产品，普通内存的供应增长受到限制，市场逐渐形成了供给紧张的局面。这轮繁荣给企业带来了丰厚回报。三星电子近期披露的第三季度业绩显示，营业利润同比增长接近八倍。如此强劲的经营表现，按普通人的理解，本应支撑股价继续上涨。可股票市场交易的不只是已经赚到的钱，还包括未来能够赚多少钱，以及这种利润究竟可以维持多久。过去一段时间，存储企业的股价已经提前消化了大量乐观预期。资金相信人工智能投资会持续扩大，也相信内存价格能够长期维持高位。当这种判断成为市场共识，企业即使交出漂亮财报，也很难满足投资者越来越高的要求。只要未来增长速度出现一点不确定性，资金就可能选择提前兑现收益。真正改变市场预期的另一个重要消息，来自中国存储芯片产业。10月9日至10日举行的第四届集成芯片和芯粒大会上，长鑫存储披露了新一代DRAM技术研发进展。公司在4F存储单元架构方面取得关键突破，并计划在2026年底推出融合相关技术的DDR5RDIMM服务器内存产品。这一消息迅速引起海外投资机构关注。按照单元面积计算，4F比6F减少约三分之一。如果其他条件相同，相同面积能够容纳的单元数量理论上可以提高约50%。当然，真正形成商业竞争力，还要经过良率、可靠性、制造成本和客户认证等多方面检验，不能简单把研发突破等同于大规模量产成功。可资本市场关注的恰恰是未来变化。长期以来，全球DRAM市场由三星、SK海力士和美光占据主要份额，行业集中度较高。中国企业持续推进自主研发和制造能力建设，意味着全球存储供应体系正在增加新的竞争力量。对于服务器制造商和数据中心运营商来说，供应商越多，采购选择就越丰富。对于原有存储巨头来说，新的竞争者一旦具备稳定交付能力，未来的市场份额、产品定价和利润水平就可能受到影响。除了供应端的变化，人工智能投资本身也出现了新的争议。过去几年，美国大型科技企业不断扩大数据中心建设规模，服务器、芯片、供电和网络设备都成为资本投入重点。巨额订单推动半导体企业利润增长，也把相关股票估值推向高位。但进入2026年下半年，市场越来越关心一个现实问题：如此庞大的投入，究竟需要多长时间才能收回成本？10月13日，路透社报道指出，投资者对人工智能资本支出的持续性产生疑虑，债券收益率变化也增加了大型建设项目的融资压力。国际货币基金组织同样提醒，人工智能投资预期如果出现调整，影响可能扩散到全球金融市场。存储行业还有一个鲜明特点，就是周期性非常强。价格上涨时，生产商利润迅速增加，企业扩大投资；新产能逐步释放后，如果需求增长跟不上，价格就可能承压。过去多轮行业调整，都与这种供需变化密切相关。接下来，真正值得关注的不是某一天股票下跌多少，而是三个实际变化：长鑫新产品能否按计划推进，全球存储企业扩产速度是否超过需求增长，以及人工智能数据中心能否持续形成稳定订单。芯片市场拼的是技术、产能和成本，股票市场拼的是预期。如今最值得重视的信号，就是全球存储行业的竞争正在加速变化。谁能把技术优势转化为稳定产能，谁能在价格波动中控制成本，谁才更有机会在下一轮产业竞争中占据主动。

很多人觉得体制内对人工智能避之不及，完全不让用，其实并不是不鼓励AI，不少机关写材料的同事，日常工作汇报、领导讲话稿，都会借助AI辅助，单位每年还有几十万智能化建设经费，投入这类数字化工具。但AI是辅助工具，不是直接上交成品，初稿生成之后，还要结合本地实际情况、工作重点、领导风格，大幅度修改打磨、核实内容，不能复制粘贴直接提交，所有内容的真实性、合规性，最终还是由撰稿人本人负责。单位投入几十万智能化经费，用途也很广，不光是文稿辅助，还有政务知识库、数据统计、公文校对、会议转写、档案数字化等系统，本质都是AI赋能政务办公，提升效率。体制内不排斥AI工具，欢迎用来减负、提升效率；但是严守保密纪律和内容审核底线。工具可以用，责任不能甩。

刚刚看到刘强东关于人工智能替代人工的问题说了一番心里话“我用机器人替代你，这条心里的坎很难迈过去”。这两天都被老干妈用AI提高效益导致600人的生产线只剩下48人刷屏。刚去查了京东，京东体系总人员规模已经达到90多万，是国内民企当中规模第二的用工企业。刘强东一直坚持，不能靠外包、克扣社保去赚那笔“耻辱的钱”，要给基层劳动者一份长久保障。京东几十万一线全职员工全部直签合同、足额缴纳五险一金，就连外卖全职骑手也全部覆盖社保福利。之前看到京东物流001号快递员金宜财正式退休，每月能拿到四千多元养老金，靠着多年打拼攒下百万积蓄，实实在在看到普通打工人的退休保障。一边是机器替代人不断上演，一边有企业愿意承担高额人力成本。技术进步无可阻挡，但企业的温度同样珍贵。自动化可以提升效率，但劳动者的养老、医疗保障，不该被时代进步所稀释。

AI越能干，你越要稳住，因为这轮造富不是为你设计的！在最近一期「探寻人工智能2026」访谈里，杨澜与著名经济学家就“AI越能干，我们会越有钱吗”进行了深度探讨。管清友提到一个可以在AI时代躺赢的产业，这就是发电厂。为什么可以躺赢？很简单，因为算力的背后就是电力，谁掌握了丰富的电力，谁就可以在算力时代分一杯羹。而且，电力建设周期长，要审批，要土地，好几年才能建设起来。这样的重资产，以前没人碰，但当AI驱动大家去追逐轻资产时，有些重资产自然会翻红。当大家都去淘金时，你在旁边卖铲子和饮用水，或许能赚更多。因为淘金的人未必能挖出黄金，而你是百分之百旱涝保收。但是，即便如此，也并不代表你也能分一杯羹。比如电力这样的重资产行业，普通人连入行的机会都没有。所以，这一轮的AI造富，从门槛上就不是为普通人设计的。这一轮造富奖励的是资本、牌照和重资产，不是勤奋，更不是才华。你越觉得自己也能分一杯羹，拿就越要小心，因为你等来的可能不是分钱，而是给别人当韭菜的。管清友说，热闹的地方人人都能去，所以不赚钱。但是，赚钱的地方都有门槛，普通人完全进不去。就像淘金者旁边的卖水人，赚钱是赚钱，但卖水的位置早就被有资本的人占了。雅下开发投资一万多亿，这是巨量的投入，必然会催生许多富翁。但当你得到开工的消息时，那里已经被别人布局好几年了。你赶得上吗？这么说起来，普通人怎么办？第一，别Allin。别因为焦虑就辞职追AI、炒概念股、报几万块的“AI变现课”，你看到的机会，大概率是别人设计好卖给你的。第二，守住基本盘。把你现在的工作、现金流、身体先稳住，这才是你穿越浪潮的本钱。第三，真要参与，用最小成本试。业余时间学一点，小金额投入，不影响生活，成了是惊喜，不成也不会伤筋动骨。

据外电报道，英伟达公司周三发布了新的CUDA-X库，旨在加速半导体设计、制造和工厂自动化，使AI代理能够加速仿真和检测工具，从而帮助工程师“管理复杂性”和“优化流程”。“半导体行业成就了人工智能革命。如今，人工智能正在改变芯片的制造方式，”英伟达工业与计算工程副总裁蒂姆·科斯塔表示。英伟达解释说，对先进芯片日益增长的需求正促使半导体制造商扩大生产规模，并利用数字孪生技术来模拟材料、分析缺陷以及测试工艺变更，然后再将其应用到生产车间。该公司表示，包括应用材料公司、凯迪斯公司、科磊公司、拉姆研究公司、西门子和新思科技在内的主要半导体公司正在将英伟达的人工智能和加速计算技术集成到芯片设计、制造和测试中，以缩短开发周期、提高良率并扩大生产规模。

现在的ai短剧都是什么“虎狼之词”？今天刷短视频，突然给我推了一部短剧，名字叫《XX又逢春》，一上来画面就非常的辣眼睛，一年轻小伙把一徐娘半老的阿姨压在大树上，并暧昧的说道:“大娘，是你男人厉害，还是我这个雄鹰一样的男人厉害”，后面的话更是不堪入耳，我听了都要脸红！看了没一会儿，就提示你要想继续看，就要下载某某app！就这样的短剧，它们传播的是什么价值观？不要忘了，现在很多未成年人都在刷短视频的！

很多人应该意识到了AI不应该再发展了不是技术不行，也不是没用，而是太有用，发展太快了。这次老干妈用AI优化了那么多人，从几百个人缩减到几十个人，就足以让所有人深思这背后带来的一切影响。都说科技应该是造福人类，而不是和人类抢饭碗，而如今AI发展让这么多岗位的工人都失业了，他们再找工作也很难了，因为同类的岗位都被AI机器替代了。这些工人没有来收入来源，还怎么消费，市面上的产品谁来购买？这样下去可不是一个好的良性循环，本来如今社会上的岗位就是僧多肉少。AI科技发展得再好，再快，也应该用在改善大众的生活上，而不是让人失业没有收入，让生活变得困难，这是不应该的。人工智能的目的是帮助人，而不是取代人的岗位，科技可以突飞猛进，但是不应该替代人工，让普通人都生存空间被严重挤压。如果大量劳动力失去了工作，没有了收入，这将会是一个很严肃的社会问题。大家觉得呢？

中国消耗的TOKEN有55%都用在的短剧上，美国则用在到了编程上！我看很多经济学家批评中国的人工智能用错了方向，都是生产一些奶头乐，没有改善生产力。而这些经济学家不知道，中国消耗的TOKEN是美国的4倍，编程占比是第二位的，总和也比美国多得多。现在人工智能最重要的就是找到盈利的商业模式，中国除开编程好歹还有短剧，而美国就只靠编程了，明显中国人工智能的发展更为健康，而美国就是一个史诗级的大泡沫。

人工智能时代已经来临！人与人之间的认知差距还会进一步拉大。各行各业的竞争，在AI的加持之下，比拼的不再只是简单的执行能力，而是一个人极致的审美能力，以及知识体系的广度与深度。反过来讲，如果一个人缺乏审美能力，也没有成体系的知识储备，就算手握人工智能这个工具，也很难真正用好它。人工智能让技术门槛不断降低，实现了更大范围的技术平权。当大量重复性技术岗位被AI替代的时候，其实也是一次全社会的重新洗牌。个人与其陷入盲目焦虑，不如沉下心持续思考和学习，着力提升自身审美、搭建完整知识体系，这才是个人务实的出路。至于市场交易，除了情绪和周期基本面，结合资金博弈的本质，市场未来还是会有很多赚钱和套利机会，其他像过去很简单的投机技术或者个人小确幸，妄想在市场套利，那是难如登青天。人工智能时代到来，促使各行各业包括机会更透明，更理性，也更务实，所以努力且包容，又愿意接受新事物的人，是永远不会吃亏，保守又固执的，可能会有点麻烦，因为时代的洪流滚滚向前，顺势而为才能真正做到乘风破浪A股超4400只个股下跌