長安汽車首席專家譚歡：未來要用機器人造車、賣車，讓機器人上車、造機器人

具身智能技術路線尚未成形，但基礎設施需求已開始收斂，重點從製造機器人轉向持續迭代機器人能力。百度集團沈抖指出，智能體能力邊界快速擴展，進入規模化部署階段，但機器人學習新任務與跨環境適應性仍待突破。

AI正在把4000年的人類認知勞動壓縮進88小時，OpenAI研究員Noam Brown坦言連他自己也被進展速度持續震驚。AI正在把過去需要數千年完成的認知勞動壓縮到數天。真正的問題已經不只是模型能否變得更聰明，而是實驗能否跟上、人類能否在模型繼續自我改進前確認它仍然安全。

作者 | ZeR0 編輯 | 漠影 桂林依山傍水，連城市的輪廓，都是一座座山勾勒出來的。抬眼一望，便是翰墨丹青般的自然光景，既沉靜婉約，又意境悠遠。這種乾淨的留白之美，早已被古人融入山水畫藝中，幾筆山石，一帶煙雲，餘下的留給水色，也留給看畫的人。 淨，並非空無一物，而是通過剋制的取捨，讓真正重要的東西凸顯出來。這與今年推出的第三代英特爾酷睿處理器（代號Wildcat Lake）的設計理念不謀而合。

吳恩達曾參與創辦Google Brain和Coursera。吳恩達稱，科技行業早期曾放大AI潛在災難性風險，以獲取關注並影響監管方向;近兩週相關討論再次升溫，也可能存在類似動機。他認為AI確實存在現實風險，尤其包括網絡安全等領域，但不認同將人類滅絕風險作為當前AI發展的核心判斷依據。

作者：汪淼 責編：汪淼 評論： 感謝網友 Agent 的線索投遞！9 月 18 日消息，智譜今日宣佈推出 GLM-5.3-FlashX（最高 200 tokens/s），為企業與開發者帶來更快、更流暢的模型體驗。智譜官方表示，GLM-5.3-Flash 此前以“Ox Alpha”之名與全球開發者見面，獲得海內外開發者的廣泛認可，調用量持續攀升。

作者 | ZeR0 編輯 | 漠影 9月18日報道，今日，在華為全聯接大會2026上，華為發佈了“AI落地七步法”與“DIMAK工程體系”，依託行業垂直作戰組織，以“新方法、新組織、新工具”破解Agentic AI深度嵌入行業核心場景、規模化應用難題。 “AI落地七步法”是面向行業推動場景落地的關鍵步驟路線指南，回答“怎麼走”； “DIMAK”工程體系，則回答“用什麼走“，提供五類工程工具，支撐企業快速用好AI。 華為還發布了《Agentic Enterprise 企業智能化白皮書》，並公佈了157個數智化轉型實戰案例，為全球產業智能化升級提供參考。 “企業流程未來將圍繞人和人工智能協同設計，這不是在舊馬車上裝發動機，而是要重新設計一輛汽車。”華為監事會副主席陶景文談道，為此，華為提出以“新方法、新組織、新工具”，搭建算力與場景的“路與橋”，讓AI沿價值業務流實現蓋爾定律式的擴散，完成從單點智能向系統智能升級和跨越，幫助千行百業善用AI。 一、新方法：“七步法”讓AI紮根生產系統 對於Agentic AI深度嵌入企業系統的難題，陶景文表示，華為總結了“AI落地七步法”，從核心場景切入，形成“小切口、大縱深”，並沿價值業務流進行擴散，旨在為產業智能化提供一張可複製的路線圖。 該方法涵蓋“洞悉行業商業邏輯、選擇行業核心場景、技術與工程攻堅、核心場景部署投產、沿價值業務流擴散、行業生態發展合作、持續提升行業智能水平”七大步驟，核心體現在三個維度。 選準場景：“找到對的場景，就成功了一半。”強調由業務專家與AI技術專家組建聯合團隊，沿價值業務流，運用“場景十二問”方法論精準鎖定高價值生產場景。 深度紮根：區別於停留在演示層面的實驗性AI，“七步法”以真實上線、投產運行為目標，要求從MVP（最小可行產品）到投產，需集成到生產系統，部署在企業IT基礎設施上進入常態化運營。