AI

如果你现在还觉得特斯拉只是个电动车品牌，那你可能就像2010年还以为Netflix只会寄DVD，或是2021年还在用Zoom只是开会的人一样，眼看着浪潮来却还在沙滩上喝可乐。接下来这件事，可能会是我们这一代人生活方式彻底被改写的分水岭：Robotaxi。

特斯拉的Robotaxi不是出租车，而是平台革命

先把Robotaxi想像成自动驾驶出租车，其实有点低估它了。这东西不是来抢Uber饭碗的，而是连锅端那种。2024年6月，特斯拉将在德州奥斯汀推出一小队Robotaxi，只有10到20辆Model Y，但重点不是数量，而是验证模式。

这批车将配备最新的 “Unsupervised Full Self Drive”，也就是无人监督的全自动驾驶技术。简单说，就是你可以让AI自己开车，不用你坐在旁边紧盯着，它也知道去哪、怎么开。虽然一开始会有后台人工监控，也限定在小范围地理围栏内活动，但本质上是让人类第一次从驾驶这件事里退居幕后。。。。 继续阅读

2025年，科技圈又一次被打脸，狠狠地。这次不是某个币圈诈骗，也不是元宇宙造梦破灭，而是我们口中那个正在改变世界的AI。你以为只有工程师才会被炒掉？其实投资人也一样容易被骗得一愣一愣的。今天，我们就来聊聊这波AI熱浪下，科技公司是如何一边吹牛，一边圈钱，最后炸裂的。

AI正在洗我们的脑

现在讲AI几乎变成了科技公司的通关密语，只要在Pitch Deck上加上“我们是AI驱动”、“人工智能引擎”这种关键词，钱就来了，投资人就点头。有些创业者真的把“AI”当成万能钥匙，反正没人真的懂他们在说什么。就像以前大家都说“区块链革命”，但你问他比特币钱包地址怎么转账，十之八九支支吾吾。

这几年不少号称用AI的公司，实际上根本没有多少AI成分。有的是拿传统的流程自动化硬凹成AI，有的则更离谱，直接找人工来扮演AI的角色。像是那个爆掉的Builder.ai，后来改名叫Engineer.ai。这个团队当初打着“用AI帮你自动打造App”的口号四处融资，听起来是不是很像“只要说句话，App自己就做好”？。。。 继续阅读

如果你有在关注今年的 Google I/O，那你应该也感受到，那气氛已经不是以前那种“工程师聚会、炫技展示”了。这次比较像 Google 自己跑上台说：大家冷静听我讲，我还没死。

AI 不只是比大模型，关键是用在哪里

过去几年大家拼命拉大模型参数，比谁的模型更大、更重，好像 AI 比的是马力。但 Google 这次用行动表明：光有马力不够，关键是马儿要能拉得动货，还跑得快、还不吃油。

Gemini 2.5 全系列开火，从写代码、剪影片、翻译会议到生成脚本，样样来。你可以说这是 Google 追上来了，也可以说是他们一直藏着掖着没想表演，而是准备直接开战。

我最有感的是 Veo 3 配 Flow，过去生成影片像在玩文字游戏，现在是认认真真在搞内容工业革命。影片配音、背景音效都能自动生成，甚至你在 YouTube 上看到的 AI 剪辑频道，有可能整个流程都没真人碰过。这听起来是不是有点可怕？

AI 代理人不止会买东西，以后还可能替你找餐厅

现在大家都在喊。。。 继续阅读

Google 又扔出一个 AI 核弹，名字叫 AlphaEvolve。它不只会写代码、解数学题、优化硬件架构，还能训练自己，像是在玩 AI 版的宝可梦进化。背后逻辑简单直接：Google 要告诉大家，它依然是 AI 世界的扛把子，不打算轻易把舞台让给 OpenAI。

为什么这很关键

这不只是一个模型更强的故事，而是 AI 正在从模仿人类，走向超越人类的里程碑。AlphaEvolve 展现的，是机器自行创造新算法、解构旧知识、优化系统的能力，这种能力未来可能彻底重塑科技、教育和工程等多个领域的底层逻辑。

关键点

• AlphaEvolve 是 Google 推出的代码超优化代理，由 Gemini LLM 组合驱动：Gemini Flash 负责快速试错，Gemini Pro 提供深度优化方案
• 它已成功优化 Google 内部的 Borg 系统，为 Google Cloud 省下 0.7% 成本
• 改写了 1969 年的 Strassen 算法，将复数 4×4 矩阵乘法从 49 次减少为 48

这年头，AI类人机器人不只是科幻片专属，连你阿嬷在看新闻时都可能会听到这个词。最近，Figure AI 这家公司因为跟 BMW 合作的新闻红了。但等等，这合作到底是实打实的部署，还是只做做样子、拍拍影片？这个问题，值得我们花点时间来扒一扒。

为什么重要

AI 类人机器人一直被包装成未来制造业的终极劳动力，但一旦高层开始吹牛过头，就很容易变成科技版的诈骗。投资人追逐热点没问题，但如果判断失准，不小心买到的是PowerPoint公司（只有简报没有产品），那真的是哭笑不得。

关键点

• Figure AI 宣布与 BMW 签订商业合作协议，说是“端到端生产操作”。但 BMW 讲法大不同：只有一台机器人，在非生产时间“练习”搬东西。
• Figure 的 CEO Brett Adcock（布雷特·阿德科克）在 LinkedIn 上放话：“我们已经有一个舰队在运行。”实情是，这个舰队目前看起来像是只有一艘小船。
• 目前这个机器人确实开始在生产时间内工作了，但任务非常单一：把金属零件搬到指定位置，接下来是由其他自动化设备接手焊接。

Meta又要搞大事情了，准备本月发布新一代AI模型Llama 4。坊间传闻，这款模型数次跳票，如今总算要见天日。就在去年Llama 3小火一把后，这次Llama 4到底能不能一鸣惊人，值得关注。

为什么值得关注？

Llama系列可是Meta的王牌军，要是能真正超越OpenAI的ChatGPT，那Meta在AI圈的地位就不是盖的了。但要是这次表现平平，投资者们恐怕要担心扎克伯格今年砸下的650亿美元是不是又打水漂了。

关键亮点

• 烧钱如流水：Meta（前Facebook）今年计划投资650亿美元扩充AI基础设施，数据中心和算力平台是投资重点。
• 技术瓶颈明显：Llama 4开发进度缓慢，推迟原因是技术指标没过关，尤其是在推理、数学和人类语音对话方面表现平庸。
• 便宜货逆袭：中国科技公司DeepSeek低成本的AI模型异军突起，比如DeepSeek Chat以高性价比迅速打开市场，打破了“搞AI一定要花大钱”的旧思路。
• 借鉴新玩法

从农村贫困、官员腐败到讽刺军事演习，这些内容通通被塞进一个未具名的大型语言模型里。它不是拿来写作文的，而是用来识别对体制“不够友善”的言论。讲白了，就是用AI搞审查，而且效率比传统人工快上十倍以上。

为什么值得关注

这不仅是技术升级，更是AI被武器化的经典案例。对于想打进中国市场的科技公司来说，这类工具可能变成新的合规门槛；而对倡议言论自由的人来说，这背后的影响可能比“翻墙”还狠，甚至连讽刺都容不下。

关键点整理

• 数据集包含约13.3万条敏感内容样本，涵盖警察腐败、政治讽刺、军事信息外泄等。
• 所有数据被输入AI模型，用来训练其识别“政治敏感”内容的能力。
• 数据由安全研究员 NetAskari 发现，储存在未加密的百度服务器上，开放到任何人都能抓。
• 涵盖议题极广：台湾、污染抗议、食品安全、金融诈骗、宗教信仰，甚至连“树倒猢狲散”这种权力转移的成语都被列为审查目标。
• 部分输入内容使用与ChatGPT类似的提示语格式，显示该系统为现役运行中。