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郑强教授,再次发出“王炸”言论,语出惊人!他说:现在大家都一窝蜂去搞人工智能,但

郑强教授,再次发出“王炸”言论,语出惊人!他说:现在大家都一窝蜂去搞人工智能,但

郑强教授,再次发出“王炸”言论,语出惊人!他说:现在大家都一窝蜂去搞人工智能,但我们是人口大国,人工智能要是把劳动力给废了,那可能会带来巨大的社会混乱。他不是反对科技,而是给全民AI的狂欢泼了一盆冷水。中国有近八亿劳动年龄人口,这么大一个盘子,靠一双手吃饭的人才是沉默的大多数。他们的饭碗,经不起太猛的折腾。有人可能纳闷,欧美不也在拼命搞AI吗,怎么就他们行、我们不行?欧美是人少、工资贵,机器进厂补的是缺口,是招不到人的活儿让机器干。中国不一样,十四亿人口、九亿劳动力,流水线上的工人、分拣快递的、超市收银的、送外卖的骑手,一层一层地铺开。这些岗位,正被“熄灯工厂”、无人仓、自助收银机一寸一寸地啃掉。富士康昆山工厂推进自动化以后,员工从最高峰的十一万一路降到五万,流水线岗位消失的速度,比大多数人想象的快得多。花旗银行有份报告估算,中国大约百分之九点六的岗位、差不多七千万个,面临被AI高度替代的风险;二十多岁的年轻人里,这个比例还要更高,到了百分之十三点六。可你要记住,被替代的从来不是一个冷冰冰的数字。那是干了半辈子的钳工,是熬大夜的洗碗工,是做了五年的电话客服。一份工作背后,撑着的是一整个家。四十多岁、就一门手艺的中年人,一旦丢了活儿,再找工作难上加难。你让他转头去学AI协作、去做设备运维,这就好比让扛了二十年水泥的人,明天坐下来写代码,不是不想学,是这个弯真的太急了。那AI不是也创造新岗位吗?话是没错,可这些新饭碗,普通劳动者接不住。人社部的数据说,我国AI人才缺口超过五百万。听着是机会遍地,问题是这些岗位门槛太高了,算法工程师、AI训练师、数据分析师,基本都是高学历、有技术底子的年轻人的天下。这边老岗位在往下掉,那边新岗位够不着,中间空出来一大截断层,谁来填?没人接这个茬,那些被换下来的人就悬在半空。而且消失的不只是岗位,还有消费能力。一个人失业,意味着一个家立马开始收紧开支。当一大批劳动力同时断了收入,市场跟着萎缩,那机器拼命生产出来的东西,最后卖给谁去?这就不是一笔简单的经济账了,这是一笔社会账。也有人不服气,说只要机器创造的财富足够多,养得起老百姓,AI发展快点又有什么不好?这话听着在理,可关键的坎就卡在这儿,机器挣的钱,真能分到普通人手里吗?资本脑子里算的是投入产出比,是利润能翻几番。可社会要算的,是千家万户的日子过得稳不稳、安不安。郑强教授2024年接受中国青年报采访时说过一句话,特别到位:不能因为我们提了智能,就伤害了人的智能;不能因为谈智造,就丢了人的体能。说白了,技术就是个工具,它对社会是好是坏,全看你怎么用、配套的政策跟不跟得上。那AI到底该往哪儿使劲?郑强给它画的边界,直白得很。人干不了的活儿,深空、深海、高危岗位、排雷、火场救援,这些拿命换的地方,就该交给AI,让它冲在前头。人能干得了的活儿,就别让机器人跟底层劳动者抢饭吃。凡是人能做的劳动,就尽量留给人来做。这不是给科技踩刹车,而是提醒那些跑偏了的科技公司:路别走歪了。其实真实情况,比“机器取代人”这五个字要复杂。上海科技大学的报告就指出,AI的核心影响是重组工作里的任务,而不是把整个职业一股脑淘汰掉。可“职业不消失”不等于“人不失业”,岗位的结构在变,人能不能跟着一起变,这才是真正的考验。工信部副部长也讲得很清楚,推进AI应用的过程里,一些重复性岗位确实可能被替代,但同时也会催生新的岗位。所以真正的关键,落在了“节奏”两个字上。技术这匹马跑得飞快,社会的缓冲带铺得够不够长、够不够软,才决定了摔下来的人疼不疼。说到底,衡量科技有没有温度,不看机器有多聪明,而看那个被机器换下来的人,端不端得起下一碗饭。郑强教授这番话,难听,但正是时候。技术狂奔的当口,总得有人喊上一嗓子:慢一点,看看脚下。我们当然要发展AI,这是必答题,不是选择题。可发展的方式大有讲究,是让AI给人类当拐杖,还是让它成了普通人的掘墓人?效率很重要,但民生是那条不能踩的底线。真希望那些沉迷于“替代逻辑”的科技公司能想明白:技术进步的意义,从来不是替掉人力、挤走普通人的活路,而是帮人类去干那些做不到、做不好的事。技术可以是冷的,但社会,必须有温度。
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黄仁勋官宣: 英伟达拟以129.3亿美元收购AI创企Hugging Face

半导体最后一次洗盘即将开启主升浪?9月3日,市场流传一个很火的观点,现在

半导体最后一次洗盘即将开启主升浪?9月3日,市场流传一个很火的观点,现在就是半导体板块最后一次洗盘,洗盘结束之后,马上就要开启轰轰烈烈的主升浪。从利好逻辑上看,半导体确实有不少支撑条件。AI算力需求持续爆发,HBM、先进封装、服务器芯片订单不断释放;存储芯片价格处在上行周期;国产替代持续推进,长电科技这类龙头抛出65亿大额定增加码产能;海外大厂资本开支大幅扩张,上游硬件供应链订单预期饱满。板块经过一轮震荡回调,很多个股已经出现不小回撤,不少资金蠢蠢欲动,期待一波主升行情。但我们不能简单把当下直接定义成最后一次洗盘。什么叫最后一次洗盘,意味着后面不再出现大的调整,直接一路向上。但A股半导体板块,历来波动极大。就算大方向向上,中途依旧会反复震荡、多次回撤,不存在“仅此一次”的洗盘。有可能今天洗完,过两周再来一次深度回调。风险点同样不能忽视。第一,海外出口管制的压力还在,外部政策扰动随时会冲击板块情绪。第二,不少公司股价已经提前反应AI景气预期,如果后续订单、业绩兑现不及预期,很容易迎来估值回调。第三,定增、解禁、筹码交换,也会持续扰动板块节奏。“最后一次洗盘”更多是短视频博眼球的话术,用来吸引散户进场。真正的行情,是走出来的,不是提前预判出来的。可以看好赛道的中长期逻辑,但不要押注短期立刻开启主升浪。风险提示:以上内容仅供参考,不构成投资建议,股市存在风险,投资需谨慎。互动提问:你觉得半导体这一轮震荡之后,会走出主升行情吗?半导体A股半导体股市波动半导体板块上扬芯片半导体行情A股半导体行情半导体板块解读半导体盘面分析
联合早报今天报道:“英伟达首席执行官黄仁勋敦促G20各国部长建设更多数据中心,以

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联合早报今天报道:“英伟达首席执行官黄仁勋敦促G20各国部长建设更多数据中心,以支持人工智能革命,并警告称那些大肆渲染人工智能技术危险的领导人可能会让自己的国家落后。”黄仁勋说:“最终,每个国家都必须认识到,AI是基础设施,就像水、道路、电力和互联网一样。每个国家都需要建设基础设施,才能支撑本国经济。”黄仁勋也驳斥AI可能会威胁就业的观点,他说:“认为所有工作都会被淘汰或消失的想法,简直是无稽之谈。”他认为,工作将被重新定义,而不是被淘汰。评几句:黄仁勋呼吁G20各国大力兴建数据中心,将AI视作水、电、道路一样的基础配套,出发点是看到人工智能已经成为新一轮科技竞争的关键赛道,一个国家如果因为害怕失业、技术风险而畏缩不前,确实很容易在数字化浪潮当中落后于人。但也要看清,作为英伟达的负责人,大力扩建全球数据中心,能够直接带动自家AI芯片的市场需求,这份提议带有明显的商业视角。世界各国的发展水平并不相同,不少国家资金、技术储备有限,没办法照搬模式大规模上马算力项目,而且人工智能带来的就业转型、数据安全等风险真实存在。发展AI并不等于放弃必要的监管,各国应当立足自身国情,算力建设和风险管控两手抓,在抢抓AI发展机遇的同时守住安全底线,走出一条符合本国实际的发展道路,不必完全跟随科技企业的节奏来制定国家的发展策略。
“大肉签”, 中签号出炉

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韩媒:两年内,全球一半的公司将使用中国AI模型!9月3日,韩国媒体《朝鲜日报》

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有点意思。注,刘长春照片为Ai图。

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【孙立平|机器负责精准,人类负责对错:对人工智能的另一种认知】摘:人机能力的本质差异:AI擅长捕捉海量细微数据、规避人工疏漏、完成标准化精准预判,但却缺乏场景感知能力与价值判断力;人类擅长复杂场景权衡、异常情况甄别、伦理风险把控,却容易受疲劳、状态、经验局限产生误差。如果机器弥补人类的疏漏,人类修正机器的偏执,二者深度结合,将能够达成单一主体永远无法企及的决策高度与精度。网页链接
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最讽刺职场现实:精通危机公关的资深高管,亲手制造企业舆情风暴AI行业头部企

最讽刺职场现实:精通危机公关的资深高管,亲手制造企业舆情风暴AI行业头部企业科大讯飞突然冲上热搜,这次的焦点并非大模型技术迭代,而是一场由内部高管私德失范引发的舆论风波。整个事件充满强烈的反差感,也撕开了科技大厂管理当中值得深思的现实问题。根据网络流传的公开信息,8月31日,一份长达22页的举报文档开始在社交平台以及企业内部工作群扩散开来。爆料人为公司一名女员工的配偶,文档整合了聊天对话、行程轨迹、酒店记录等大量材料,直指公司一名资深公关高管,明知下属拥有完整家庭,仍然与其保持长达一年多的不正当交往。网络流传的聊天内容尺度较大,相关细节网上可以检索,本文不再复述具体隐私片段。这位高管属于公司元老级人物,2018年就加入科大讯飞,一手搭建起集团公关传播体系。从业十余年,曾经在多家互联网大厂担任公关要职,深耕品牌建设、舆情处置、危机灭火工作,多次在公开场合代表企业推介大模型业务,行业履历光鲜,还拿过行业品牌类奖项,是圈内公认处理各类负面事件的老手。最值得警惕的一点在于,涉事双方属于直属上下级关系。职场上下级天然存在权力落差,手握考核评价、资源倾斜、晋升话语权的管理者,和下属产生私人情感纠葛,就早已跳出单纯私人感情范畴。一旦界限失守,很容易滋生公平隐患,团队内部其他员工的机会,也可能因此受到隐性干扰,这也是现代化企业员工行为准则当中明确规避的风险点。网传材料里面一个矛盾的细节,也引得众多网友感慨唏嘘:女方动身前往上海和丈夫团聚的前几日,还和该高管有过共同出行入住的记录。一边维系原有家庭关系,一边突破职场与婚姻双重底线,复杂的现实处境,也让不少网友展开讨论。当然,以上全部都来自爆料一方的资料,并没有得到当事人的当面确认。戏剧性的一幕紧随爆料发生。就在举报材料大范围传播的8月31日当天,科大讯飞迅速下发内部人事文件,直接解除这名高管的现有职务,相关工作交由其他负责人接手。从舆情发酵扩散,到正式人事处理落地,整个过程用时不到一天。企业的处理通知行文十分克制,通篇只写明人事调整结果,没有对外披露免职背后的具体缘由,但结合事件时间线,外界对背后原因心知肚明。这个事件最大的黑色幽默就在这里:这个人平日里的本职工作,就是帮企业扑灭各类负面舆情,教别人如何规避风险、修复品牌形象。能妥善化解外部千变万化的舆论危机,却管控不住自己个人行为,最后自己变成公司最大的舆情雷点。能处理千万条热搜,却解决不了自己制造出来的热搜,这样的错位,在整个互联网行业都十分少见。事件爆发之后,网络舆论也分化出两种截然不同的声音。一部分网友认为,婚姻感情属于私人生活,没必要无限放大到职场层面;但更多人持有不一样的看法:普通员工的私生活可以归为个人范畴,但身居公关高管岗位,本身就是企业对外形象的窗口。高管的个人品行,会直接关联大众对于企业品牌的观感。尤其身处上市公司,高管私德翻车,带来的是品牌声誉、投资者信心的连锁冲击,这就不再仅仅是私事。透过八卦表象,这件事留给职场、企业管理两个层面值得深思的启示。第一,业务能力永远替代不了人品底线。在职场当中,我们见过太多专业能力出众的管理者,可品行才是一个人职业发展真正的护城河。能力决定你能爬得多高,品行决定你可以走得多远。无论拥有多么亮眼的履历,一旦突破伦理、职场边界,过往积累的事业声望,都可能一夜清零。第二,企业要重视上下级关系的制度约束。很多公司只重视业务业绩考核,却忽略上下级亲密关系带来的潜在风险。权力不对等环境下的私情,极易破坏团队公平氛围。完善利益冲突申报、明确上下级交往红线,不仅仅是约束员工,也是在保护企业自身,规避突如其来的声誉危机。第三,成年人分清公私边界,是对家庭、职业最基础的敬畏。工作当中守住职场距离,生活之中守住婚姻底线,不要让一时的冲动,毁掉多年打拼换来的事业与家庭。需要客观说明,网传举报材料仅为爆料方单方面提供,事件完整真相有待进一步核实。科大讯飞没有针对网传传闻发布公开回应,我们也不去对当事人做道德审判。热闹的吃瓜总会过去,但这件事折射出来的职场边界、权力约束、私德修养的话题,值得每一个职场人静下心来思考。免责声明:本文素材均来源于网络公开传播信息,仅作为社会舆情现象理性分析,不做事实定性,不传播隐私截图,事件完整情况以官方核查为准,不构成任何投资以及职场指导建议。职场思考企业舆情私德底线科大讯飞社会观察中国散户
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连板高标(9月2日)4板--竞业达--AI教育+智能体;4板--国芳集团--半年报增长+新零售;5天4板--沃特股份--PTFE薄膜+人形机器人;3板--欢瑞世纪--AIGC影视+互动影游;3板--大晟文化--短剧+游戏+资产剥离;3板--龙版传媒--AI漫剧+黑龙江国资;3板--集泰股份--液冷+新能源胶;2板--内蒙一机--军工装备+军贸;2板--恒宝股份--数字货币+数据安全;2板--九玫王--服装+零售;2板--茂业商业--百货零售;2板--小方制药--创新药+开塞露;2板--英力特--控制权变更+氯碱化工;2板--香溢融通--类金融+国企背景;3天2板--金帝股份--液冷+人形机器人;3天2板--梦天家居--全屋定制+智能制造;3天2板--力鼎光电--光学镜头+中报增长;3天2板--深圳新星--股权转让+三氟化硼;超3900只股下跌
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中报收官:存储、AI算力、机器人业绩炸裂高增长主线:存储芯片周期强势归来:江波龙

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AI的"老家"在美国,但教AI的中国人,正从四面八方赶来你可能每天都在用AI

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AI的"老家"在美国,但教AI的中国人,正从四面八方赶来你可能每天都在用AI——刷短视频的推荐算法、手机里的语音助手、甚至写周报时偷偷用的大模型。但很少有人想过一个问题:AI到底从哪儿来的?而国内教AI的那些老师,又是从哪儿冒出来的?AI的"出生证明":1956年,美国小镇1956年夏天,美国新罕布什尔州一个叫达特茅斯的小镇上,一群科学家开了场暑期研讨会。会上,约翰·麦卡锡首次提出了"人工智能"这个术语,正式宣告AI成为一门独立学科。而更早的1950年,图灵就已发表《计算机器与智能》,提出著名的"图灵测试",为AI奠定了理论基石。此后70年间,AI经历了两次寒冬、多次爆发,从1997年"深蓝"击败国际象棋冠军,到2016年AlphaGo战胜李世石,再到2022年ChatGPT横空出世,AI终于从实验室走进了每个人的生活。国内高校AI师资:三大来源,各有来头据麦可思研究统计,截至2025年9月,全国已有超621所高校开设人工智能专业,至少93所高校成立了AI学院。这些学校教AI的老师,主要来自三个方向:一是本土学术"老将"。清华大学张钹院士1984年就发表了中国AI领域首篇国际顶刊论文,是当之无愧的奠基人;南京大学周志华教授编写的《机器学习》教材,几乎是国内AI学子的"圣经";复旦大学邱锡鹏教授研发的MOSS大模型和开源专著,被上百家高校采用。二是海外归来的顶尖人才。清华大学人工智能学院院长姚期智是2000年图灵奖得主,创办了大名鼎鼎的"姚班";北京大学智能学院院长朱松纯从海外归来,带领团队发布了全球首个通用智能体"通通"。三是大厂回流的技术精英。近年来,华为、腾讯、阿里等企业的技术骨干密集"回流"高校。南京大学智能学院副教授邰颖曾是腾讯优图实验室专家研究员,腾讯会议的虚拟背景技术就出自他手;上海交通大学人工智能学院师资平均年龄仅35岁,其中不少老师有腾讯、滴滴等企业的实战经历。从1956年达特茅斯的那场会议,到今天全国600多所高校的AI课堂,这条路上走了整整70年。而中国AI教育的故事,才刚刚翻开最精彩的篇章。信息来源:科普中国、中华网、科学网、广西新闻网、南京大学官网、清华大学AI专业介绍等公开资料。
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