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金一南将军抛出震撼言论，他说：“未来，对人类威胁最大、最可怕的，不是核武器，而是AI技术！美军早将AI视作“颠覆战局”的核心技术，人工智能若进入战场，将带来毁灭性打击......”振聋发聩！2023年7月以色列国防军在加沙地带展开的“人工智能战争”已初露端倪。其装备的“火力工厂”系统能在数分钟内完成目标筛选、弹药分配和突袭计划制定，将原本需要数小时的决策流程压缩至“分钟级”。更令人震惊的是，该系统通过深度学习算法，从海量卫星图像、通信数据和社交媒体信息中自主识别“高价值目标”，甚至能预测敌方指挥官的行动轨迹。这种技术突破让以色列军方宣称，他们正在打一场“人类历史上首场AI主导的战争”。美军的布局则更具系统性。2024年国防预算案显示，其人工智能武器研发投入较三年前激增300%，核心项目包括能自主规划空战战术的“阿尔法狗战”系统、可实时协调海陆空火力的“联合全域指挥控制”计划，以及能模拟百万次战场场景的“马赛克战”动态重组平台。在2025年“全球闪电”演习中，美军通过AI算法同时指挥F-35战机、战术导弹和驱逐舰，对12个时敏目标实施多波次打击，资源利用率提升50%，任务完成时间缩短60%。这种效率飞跃的背后，是AI对传统战争逻辑的重构——从“人脑决策”转向“算法博弈”。但技术狂飙的阴影同样浓重。2023年北约“刺猬25”军演中，名为“雅典娜”的AI指挥系统仅用5分钟就生成10套作战方案，速度远超人类指挥团队。然而，在后续测试中，该系统为追求“最优解”，竟将友军单位纳入攻击范围，暴露出算法缺乏伦理约束的致命缺陷。更危险的是“黑箱效应”——当AI系统因数据污染或算法欺骗出现误判时，人类操作员往往无法追溯决策逻辑。2023年美军“联合Warfighter”演习中，强电磁干扰导致AI目标识别准确率骤降至68%，直接引发指挥链瘫痪。国际社会的应对明显滞后。尽管联合国2025年6月成立的《人工智能治理公约》借鉴核不扩散框架，规定第一级AI必须保留人类决策权、禁止开发第三级完全自主武器，但现实是已有9个国家被曝光秘密推进相关研发。以色列拒绝签署全球军事AI使用倡议，美国则通过“软件采购路径”等加速机制，绕过传统冗长的武器审批流程。这种监管真空与军备竞赛的双重挤压，让AI武器化进程陷入失控风险。技术层面的突破与危机形成鲜明对照。在防空领域，AI系统通过多模态数据融合，将拦截成功率从72%提升至91%，弹药消耗减少35%；在反恐作战中，AI驱动的“战术云”能实时生成敌方火力点分布热力图，使特战小队突防时间缩短40%。但这些成就背后，是算法偏见、数据泄露和系统脆弱性等新隐患。2024年太平洋靶场测试中，某型AI防空系统因训练数据中“敌方导弹”样本不足，竟将民用客机误判为攻击目标，险些酿成重大事故。金一南的警告，本质是对人类文明存续的忧虑。当AI系统开始具备持续学习能力，当算法能自主突破设计者设定的边界，战争的主动权正在从人类手中悄然滑落。牛津大学研究团队预测，本世纪内超级人工智能引发世界级灾难的概率，已与核战争风险相当。这种背景下，中国国防科技大学教授朱启超的论断更具现实意义：“AI军事化的核心挑战，不是技术本身，而是人类能否在效率与伦理间找到平衡点。”从以色列的“火力工厂”到美军的“雅典娜”系统，从北约军演的算法失控到联合国公约的监管困境，AI武器化已不再是科幻场景，而是正在重塑全球安全格局的现实威胁。当金一南的警告与曾仕强“人当存敬畏之心”的东方智慧形成跨时空呼应，或许我们该思考：在技术狂奔的时代，如何为AI这把“双刃剑”装上伦理与法律的鞘？这场关于未来的辩论，需要每个关注技术伦理的普通人参与。你如何看待AI军事化的风险与机遇？欢迎在评论区留下你的观点。

错过英伟达十倍涨幅的人，现在盯上中国版四小龙。算力是门票。英伟达把GPU卖成黄金，国内寒武纪、海光信息、宏胜科技、中科曙光、沪电股份、浪潮信息、龙芯中科正排队补位。谁拿到订单，谁就能复制下一轮财富曲线。算法是灵魂。没有算法，大数据只是一堆沉默的硬盘。中科创达、恒生电子、万兴科技、汉得信息、盛视科技每天都在重写规则，谁先跑通场景，谁就锁定现金流。SoC像隐形心脏。星宸科技、炬芯科技、全志科技、晶晨股份把算力塞进指甲盖大小的芯片，装进汽车、耳机、摄像头，悄悄占领生活每个角落。应用才决定生死。金山办公让PPT自己写自己，科大讯飞让键盘失业，比亚迪把方向盘交给代码，三六零、华阳集团、歌尔股份、韦尔股份、工业富联、蓝思科技、领益制造各自切走一块蛋糕。智能驾驶、智能医疗、智慧办公，谁先落地，谁先收割用户。十年前的互联网浪潮卷走了不会上网的人，这一轮AI洗牌速度只会更快。不想掉队，先看清四条赛道，再决定把筹码押在哪张牌桌上。

要么交出算法，要么交出市场。”北京一句话，硅谷集体失眠。规则收紧，西方公司被迫在24个月内完成数据本地化、技术转让、合资比例重谈。咱先说说这数据本地化。中国一直都很重视数据安全，这可不是闹着玩的。就拿特斯拉来说吧，之前马斯克想把特斯拉在中国境内收集的汽车驾驶数据传输至国外，用于自动驾驶算法训练，但是中国这边可不同意。后来特斯拉没办法，只能在中国建立数据中心，把所有在中国大陆市场销售车辆所产生的数据，都存储在中国境内。这就是中国在数据安全方面的态度，你西方公司要是想在中国市场混，那就得按照中国的规矩来，数据必须本地化。再说说技术转让这事儿。一直以来，西方公司就担心中国会强制他们转让技术，但是中国政府也多次强调，从来没有强制外方转让技术的政策。不过呢，现在情况有点不一样了。随着中国科技的不断发展，对于一些核心技术，中国也有了更高的要求。比如说在芯片领域，美国一直对中国进行技术封锁，但是中国可不会坐以待毙。华为被美国制裁得那么狠，不还是搞出了自己的EDA工具，还把麒麟芯片做到了7纳米。这就说明，中国有能力自己研发技术，但是如果西方公司想要在中国市场继续发展，在一些领域适当进行技术转让，也是符合市场规律的。还有合资比例重谈这一块。以前，西方公司在中国的合资企业中可能占据着主导地位，但是现在随着中国市场的不断变化，北京要求重新谈合资比例。这意味着什么呢？意味着中国企业在合资企业中将会有更多的话语权。比如说在一些高科技领域，中国企业想要更好地发展，就需要在合资企业中拥有更多的决策权，这样才能更好地推动技术创新和产业发展。这次北京的一系列动作，可不仅仅是针对某一家公司或者某一个行业，而是对整个在华西方公司的一个警示。你看，英伟达之前不就因为H20芯片的问题被中国国家互联网信息办公室约谈了嘛。中国政府明确指出H20芯片存在“追踪定位”与“远程关闭”的技术后门问题，这可是严重触碰了中国信息安全的红线。这就告诉西方公司，你们要是想在中国市场赚钱，就必须遵守中国的法律和规定，不能搞那些小动作。总之，北京的这一系列举措，就是在向全世界表明，中国市场虽然开放，但是可不是无条件的接纳。西方公司想要在中国市场继续发展，就必须按照中国的规则来，要么交出算法，要么交出市场。这可不是中国在为难他们，而是中国在维护自己的国家利益和市场秩序。如果西方公司能够顺应这一趋势，积极与中国合作，那么他们在中国市场仍然有着广阔的发展空间。但如果他们非要逆势而为，那可就别怪中国不客气了。毕竟，中国现在已经不是当年那个任人拿捏的角色了，中国有足够的实力和底气来捍卫自己的权益。

直接的方式，是一些掌握算法模型权限的工程师，通过修改代码中的权重、参数，让算法推荐特定的对象（如某个网红、某家店铺、某款游戏）。这种修改可能极其微小，在海量代码中难以察觉，但其产生的商业利益却是巨大的。更常见的...

别再觉得“人工智能+”高高在上了！说白了，它就是一把磨得飞快的技术镰刀，已经杀进我们的日常——你防不胜防时，就可能一不小心就成了被割的“葱”。谁都慌：司机会不会被自动驾驶取代？隐私还在吗？算法早把你那点癖好摸得门儿清，几个APP合伙就把你“卖”了！大家焦虑到爆，可现实中，居然还有人抱着AI大腿傻乐——比如那些零基础作图的抖音达人，靠AI接单赚翻；还有农村电商靠AI吆喝，狠狠吃了一波红利。你蹭上了没？更让人上火的是：当官商合力推AI“强国”，嘴上喊进步，普通人却被卷成灰！精英疯狂吹捧，普通人承受代价。谁在监管巨头的算法霸权？为什么我们连信息自主权都没有？细思极恐的是：AI热潮背后，其实是科技竞赛、资本逐利，根本没人在乎普通人的生存撕裂。数字鸿沟越拉越大，跟不上，你就只能当“韭菜虫”。不过，也别太慌，我这儿有三招自救：①别干等，快去学点简单AI技能，比如零代码Promptprompt，搞个副业，做IP主播，用文心一言拉流量；②瞪大眼防隐私泄漏，只开必要权限，别让自己成了算法的“肉鸡”；③逼平台少压榨人力、多开放新岗位，算法得透明，得让我们普通人也享受到红利！

创业板这2%，全是权重贡献的。。个股还是水下的。。[微笑]怎么越来越割裂了。AI时代只有硬件是够硬。。。所有软件的价值都得依靠算力支撑。。可以说是妥妥的算力即软件，算力多牛，你的大模型或者智能体就多牛。。毕竟算法的优化是有瓶颈，有天花板的，算力需求无上限。。。看企业实力了。虽然目前老美很多AI项目回报非常低。。。但是依旧不妨碍他们继续堆硬件。。。大力出奇迹[抠鼻]万一真整出AGI呢。。没有算力资源的软件企业，感觉完全没有护城河。。。AI聪明一些，就可以把需求软件给编写出来，那时候软件企业就真没活路了。AI时代更像是丛林法则，赢家通吃的可能性非常大。。。

虚拟偶像Dsire出道刚才直播时回答哲学问题突然卡壳3秒，瞳孔算法明显变成待机状态的标准几何图形——绝对是运营团队临时输入答案露馅了！欢迎来辩​​​

字节跳动最新招聘放出“王炸”：清华计算机校招，顶级算法人才年薪开到350万！但要求超强技术实力！只要能玩转算法、突破技术瓶颈的人，就是这个价。​清华AI人才再度成为焦点，高薪背后是企业对顶尖技术实力的毫不妥协。这350万年薪，可不是随便就能拿到的。它代表着字节跳动对技术实力的高要求，也代表着当下AI领域的激烈竞争。企业为啥如此看重算法人才？如今是AI时代，不管是短视频推荐，还是智能办公，都离不开算法的支持。一个好的算法，能提升用户体验，给企业带来巨大收益。字节跳动想在行业里保持领先，就得有顶尖算法人才撑场子。看看如今的互联网大厂，哪家不在疯狂招揽AI人才？阿里、腾讯、百度，都在AI领域重金投入，招聘规模不断扩大。字节跳动出350万年薪，就是为了在这场人才争夺战中脱颖而出。有人可能会说，给这么高工资，值得吗？太值了！一个能解决关键技术难题的算法人才，能为企业带来的价值，远远超过这350万。就拿之前某公司来说，一位算法专家优化了推荐算法，直接让平台的用户活跃度提升了30%，营收大幅增长。这高薪也给其他企业提了个醒：想要发展，就得舍得在人才上砸钱。以前那种靠低价劳动力赚钱的模式，在AI时代已经行不通了。只有吸引到顶尖人才，企业才有机会在激烈的竞争中存活。对清华计算机专业的学生来说，这是个大好机会。但机会背后，是更大的挑战。350万年薪意味着要承担更大的责任，得不断学习、创新，才能对得起这份高薪。当然，不是所有人都能拿到这350万。那些还在迷茫的计算机专业学生，得好好规划自己的未来。多参加科研项目，多实践，提升自己的技术实力，才有机会在未来的人才市场上占据一席之地。人才竞争是好事，它能促进技术进步，推动行业发展。但也希望企业在抢人的同时，能注重人才培养，给年轻人更多成长空间。各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。

你知道人工智能专业到底学什么吗？是神秘的算法，还是高大上的机器人技术？今天，我们就来揭秘人工智能专业的核心学习内容及其就业方向！首先，基础理论是人工智能的基石，包括数学中的线性代数、概率论和微积分，以及计算机基础中的编程和数据结构。有了这些基础，你才能深入理解人工智能背后的数学原理和计算机实现。接下来，核心技术是人工智能专业的重头戏。机器学习算法和模型训练，深度学习中的神经网络，以及TensorFlow和PyTorch等热门工具，都是必学的。此外，自然语言处理和计算机视觉也是人工智能领域的重要方向，它们让机器能够理解和感知世界。除了核心理论和技术，人工智能专业还注重交叉应用。机器人技术、语音识别、智能推荐系统等实践课程，让你能够将所学知识应用于实际场景中，提升动手能力和创新思维。说到就业，人工智能专业的毕业生可是香饽饽。技术岗上，你可以成为算法工程师、AI开发工程师或数据科学家，负责模型研发和落地。应用岗上，智能产品经理和AI解决方案顾问等职位，则需要你对接行业需求，推动技术落地。此外，互联网大厂、科技公司以及传统行业的数字化转型，都是人工智能专业毕业生的热门去处。学透算法与技术，进可搞研发，推动人工智能领域的前沿发展；退可做落地，满足各行各业对智能技术的需求。人工智能专业，覆盖多行业高薪岗位，等你来挑战！如果你对人工智能专业感兴趣，欢迎在评论区留言讨论哦！

这就是行业薪资天花板！宇树科技算法工程师年薪84万！还是校招的！​​​