“到2025年，人工智能和机器人技术在人们生活中的渗透率大概是多少？”皮尤研究所曾在一次民意调查中抛出这个问题。
美国作家马克·普伦斯基的回答是，与今天的手机类似，在很多领域普及率将达到100%。普伦斯基是“数字土著”和“数字移民”术语的创造者。
在AI快速发展的时期，富士康曾提出五年内用工业机器人取代80%工人，如今机器人已随处可见……人工智能在提升效率的同时，不可避免地威胁到部分群体的利益，未来是否可以完全取代人类依然是人们心中的疑虑。
日前，在云从科技创始人周曦与波士顿动力原首席执行官马克·雷波特的一场隔空对话中，周曦坦言，AI在提升效率上的优势与对人类利益的威胁，二者之间并非不可调和。
周曦曾师从计算机视觉之父黄煦熙（Tomas S.Huang）教授，马克·雷波特则曾先后在CMU、MIT任教，后创办了机器人领域“赫赫有名”的波士顿动力公司。
AI发展遭遇瓶颈
2010年以来，随着深度学习的爆发式应用，基于大数据的AI技术已经深刻改变了我们的日常生活。
尤其是疫情期间，云从科技的AI测温、口罩检测、人员筛查、自动报警、数据记录分析等技术被广泛应用于多个场景，为无接触出行、安防提供了支持。
同样由于无接触需求增加，波士顿动力的Spot机器狗也频频出现在医院、工厂等场景，替代护士帮助病人测温或者担任工厂“员工”完成日常巡查。
疫情在极大程度上促进了数字经济的发展，也给了两家公司更多参与到实际生活场景的机遇。例如，云从科技获得了将AI服务带进医院的机会，并在不久前拿下了中山大学附属第一（南沙）医院高达3.12亿元的智能项目。
但在两位AI领军者眼里，做到这些远远不够。在他们看来，如今的AI产业发展仍然处在初期。
马克·雷波特曾提出想要做机器人领域的安卓，对话中再度被问及此事，他却开始有些犹疑，“大部分机器人还不能做很多工作，只能专注做一件事情，所以我们希望可以定制机器人，完成不同任务。但我也不是十分确定是否能做成。”
AI不是万能的。周曦则明确指出，现有的大数据技术存有缺陷，尤其是基于大量数据训练出来的模型与人类并不处于同一个思想体系，仅凭海量数据难以服务人类，亦难有长久的生命力。
人机协同是大势所趋
显而易见，有着近五千万年的进化史，人类的大脑是目前地球上最具智慧的“机器”。因此，周曦将关注点放在人脑本身，希望通过解构人的大脑逻辑来重建AI系统的底层。
“AI如果只是工具，其实是不需要建立这套逻辑的。但是智能应该不止于此，它要与我们产生真正的交互，一起协作、讨论，释放我们的潜能，弥补我们在经验、记忆等方面的不足，做我们大脑的延伸。”周曦举例指出，金融领域客户经理仅仅只有100万人，却需要服务超过10亿人的客户群体。现实情况是客户经理的智力、体力都达到了极限，不可能服务好每一个人。
而目前的大数据技术也反映出，完全依赖AI技术的系统，如智能客服系统，也是无法服务好客户。在这样的窘境下，周曦设想，如果每一位客户经理配备一个AI助手，效率则会大大提升，服务质量也会得到提高。
因此，关键就在于打通人与机器之间“隔阂”。周曦认为第一步是打造人机协同系统，即与人类保持“同频率”的“智能体”。他分析指出，人类大脑的核心逻辑在于从感知、认知、专业知识到决策这一过程形成闭环，因此机器系统应该和人类处于同一套概念体系中，首先能够感知世界，拥有同样的认知逻辑，接着具备专业知识，最后做决策。
但在具体设计该系统时，周曦表示，考虑到人类具有情感而机器没有，将会把最关键的决策权交给人类自己，人们能够依据不同情况做出不一样的决定。“我们希望双方配合，这才是真正的人机协同。”
无独有偶，最近《经济学人》也报道了美国国防高级研究计划局DARPA在空战训练中采用了“AI飞行员”一事，其中特别指出“AI飞行员”们只担任边锋，机长仍然是人类，暗示着人机协同这一未来的发展方向。
云从科技打造的这套人机协同底层系统，基于人脑的逻辑，并强调“双方配合”。据周曦介绍，这款人机协同系统是基础设施的一部分，相当于大脑，且兼容当下所搭建好的智能生态，适配任何云平台，也是云从深入任何场景之前第一步去安装的底层。
目前，云从将借助专家知识技术来搭建人机协同系统的第一块拼图，即在为客户打造最强助手之前，先让系统学习和变强大。
其实早在人工智能技术发展初期，美国心理学家和计算机科学家Licklider曾在其著名论文《Man-Computer Symbiosis》中设想过人与机器的未来。彼时，Licklider就曾指出，计算机与人类各有优势，如果协同共生将会创造巨大效益，并由此提出“人机共生”。
如今看来，Licklider所提出的人与机器的共生、配合，将以“人机协同”的模式继续引领人工智能未来的发展趋势。
申请创业报道，分享创业好点子。点击此处，共同探讨创业新机遇！
在信息技术持续革新与市场竞争日趋激烈的行业环境下，本地生活服务领域正经历着深刻的智能化转型。这一转型过程不仅涉及技术层面的升级迭代，更关乎服务模式与行业生态的系统性重构。阅北科技通过持续推进算法技术的优化与应用，在提升服务精准度和用户满意度方面进行了积极探索。阅北的算法系统建立在持续优化的技术架构之
2025年10月25日，2025世界青年科学家峰会之人工智能（AI）融合创新发展论坛在浙江温州成功举办。本次论坛由国际院士科创中心主办，中国投资协会能源投资专业委员会、温港院士科创中心承办，中国电工技术学会、中科先进技术温州研究院与温州市电力工程学会提供支持，以“瓯江论道-AI赋能绿色发展”为主题，
2025年10月17日，上海在人工智能技术加速演进、产业生态持续升级的关键时期，由上海市漕河泾新兴技术开发区发展总公司联合天罡智算交易平台共同发起成立的“漕河泾天罡人工智能研究院”（以下简称“研究院”）正式揭牌。研究院将依托漕河泾的产业资源与平台优势，联合上海交通大学、上海社会科学院等权威机构，聚焦
个人创业需要启动成本低、无需庞大团队、可快速验证、能利用个人技能或资源。这里分享适合个人创业的十个机会一.AI内容优化与本地化服务·做什么：帮助企业或个人利用AI工具（如GPT-4,Midjourney）优化内容生产流程。例如，为跨境电商撰写多语言产品描述，为小红书博主生成爆款文案，为小公司制作营销
上周，我把AI短剧《持械入宋》的前十季全部看完了。说实话，有点出乎我的意料：(1)我以为一分钟一集很快就能看完，结果越看越上瘾，导致上周少更新了好多自媒体内容，耽误了好多工作。(2)以前我也看过不少AI生成的视频，人物变脸、动作穿帮、画面不连贯，基本看几分钟就没兴趣了。但《持械入宋》不一样。有时候我
今年5月，黄仁勋穿着标志性皮衣在北京街头闲逛，吃炸酱面、喝蜜雪冰城的画面，曾让不少营销号津津乐道。那段时间，关于他的叙事几乎都绕不开一个关键词：专一。在这些营销号笔下，黄仁勋不只是手握万亿商业帝国的科技大佬，更是“纯爱战士”“亿万富豪里少见还守着原配的人”。故事确实有浪漫底色：17岁的黄仁勋在俄勒冈
文|智能相对论作者|李永华过去三年，行业对AI的主流想象，大体是“轻”的。一个对话框、一个超级入口、一套API，背后是轻资产、快扩张、高毛利的叙事，也是资本和大厂最愿意为之买单的故事。C端的个人智能体尤其如此，模型能力封装在产品里，用户调用即得，增长可以在很短时间内发生。但当AI从消费端走向产业端、
GCSAAI极客工作台(GCSASecVibeCode)由GCSA全球网络安全联盟与香港大学（HKU）联合研发，依托「香港大学×GCSAAI与网络安全研究所」，将模型原生安全、可信AI与AI驱动的自动化威胁防御等研究成果带入真实开发场景。产品结合攻防Agent与企业DLP，基于PiHarness提供
OpenAI于11月4日发布图像模型Images2.6，并在ChatGPT、Codex和API中同步上线。此次更新新增GIF动图功能：用户上传一张图片或输入一句提示词，即可生成循环播放的动画，出图速度比上一版提升50%。OpenAI表示，用户不再需要自己拼帧，也不必另开编辑软件。只需一句提示词，或上
Anthropic于11月5日公布了Claude的个人理财功能，并从当周起陆续向美国付费用户开放。用户绑定银行账户后，可直接查询账户余额和支出情况。目前Claude只能读取账户数据，不能直接进行银行转账。Anthropic在官网放了一段演示：从一句提问开始——“这个月钱花在哪儿了？”Claude将绑
文|智能相对论作者|陈泊丞Agent规模化干活，其实是一件很快的事。快到什么程度？Gartner2026年CIO及技术高管调查显示，超过60%的受访组织计划在未来两年内部署AIAgent。行业调研则进一步预测，到2027年，大型企业规模化部署Agent的比例将达到50%。到2030年，全球企业活跃A
最近，腾讯在AI应用和商业化探索方面，非常火热。先是推出的微信“绿泡泡”短剧，一度引发了外界对腾讯时间和字节时间的广泛关注；接着在最新举行的2026腾讯全球数字生态大会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生又在AI办公领域打出了一套组合拳。其中，有两招尤其引人关注：一个是推出了B
在“不谈AI就落伍”的今天，大语言模型早已普及。然而，对大量普通打工人、学生党来说，真正的尴尬依然很具体：输入“帮我写个周报”，AI吐出一堆空洞的“车轱辘话”；输入“帮我画个好看的头像”，AI输出的结果粗糙生硬；为了让它听懂一句人话，不得不翻几万字的“提示词调教指南”，折腾半天依然不得要领。“知道A
据OpenAI于11月5日发布的博文，该公司正式推出面向网络安全场景的专用模型GPT-6Cyber。OpenAI称，与上一代GPT-5.6Cyber相比，新模型在软件漏洞的发现、验证和修复方面均有明显提升，在ExploitGym测试中的得分相对提高约51%。ExploitGym基准主要考察模型能否利
