2025.11.23 全球AI新闻速递
今日全球AI动态呈现出基础设施竞赛与应用落地分化的双重趋势。硬件层面，OpenAI与富士康联手设计数据中心硬件，而阿联酋则斥资10亿美元布局非洲AI基建，凸显算力已成全球战略要地。应用层面，自动驾驶渗透率快速提升，小米汽车辅助驾驶活跃度高达90%，但企业办公场景中AI却引发了“生产力悖论”，员工负担不减反增。与此同时，关于AI本质的探讨仍在深化，从Karpathy对“非生物智能”的剖析，到脑科学为下一代AI提供理论灵感，技术正朝着更深层次的突破迈进。
OpenAI 宣布与富士康（鸿海科技集团）建立合作伙伴关系，双方将共同设计和开发多代AI数据中心机架，以推进下一代AI基础设施硬件在美国的制造。此次合作旨在将OpenAI的基础设施路线图与富士康强大的工程和制造能力相结合。富士康将为美国的AI数据中心生产包括电缆、网络、冷却和电源系统在内的关键部件。
小米汽车：1000 万 Clip 版本发布以来，辅助驾驶活跃占比 90%
小米汽车公布最新数据显示，自2025年7月26日发布1000万Clips版本以来，其辅助驾驶功能的活跃用户占比高达90%。目前，辅助驾驶用户数已达47.3万人，累计行驶里程突破3亿公里。系统据称已成功避免了超过45.7万次潜在的碰撞，同时泊车辅助功能累计使用超过3000万次，显示出用户对该系统的高度依赖和信任。
Karpathy 最新发文：别把 AI 当人看，它没欲望也不怕死
前特斯拉AI总监Andrej Karpathy发表新观点，认为我们应将大模型视为一种全新的“非生物智能”，而非人类智能的延伸。他指出，大模型的进化动力源于商业竞争而非生物的生存本能，其本质是模仿训练数据分布的“变形模仿者”。他警告说，将AI拟人化会导致认知混乱和错误判断，理解其与生物智能的根本区别至关重要。
马斯克预测，未来的软件开发将通过“氛围编程”实现，即开发者仅需用自然语言描述需求，AI便能自动生成全部代码。他认为，若AI能将人类意图完美转化为可执行程序，软件开发将从一种艺术创作转变为一门精确的语言科学。这一愿景旨在彻底改变人机交互方式，实现“用嘴编程”的时代。
安永最新调查：1.5 万名员工中有近三分之二认为过去一年工作更忙，但不全是 AI 的锅
安永会计师事务所的一项调查显示，近三分之二的员工感觉过去一年工作负担加重。AI的普及是原因之一，它带来了技能流失的恐惧和培训不足的压力。同时，员工需花费更多时间处理AI生成的低价值信息（“工作废料”），导致了“生产力悖论”现象——即技术进步并未带来预期的效率提升。报告指出，企业若能优化策略，仍有40%的AI生产力提升空间待挖掘。
中东土豪大气：阿联酋计划投资 10 亿美元为非洲建设 AI 基础设施
为扩大在非洲大陆的影响力，阿联酋计划投资10亿美元，用于建设和扩展非洲的AI基础设施及相关服务。该投资旨在升级数字基础设施、改善政府服务并提高生产力。此举的核心目标是确保AI技术能够惠及全球南方国家，帮助发展中国家应对发展挑战，防止在AI时代掉队。
国内首条大容量全固态电池产线建成，2027 年到 2030 年可逐步进行批量生产
广汽集团已建成国内首条大容量全固态电池产线，并已进入小批量测试生产阶段。该产线具备了批量生产60安时以上车规级全固态电池的能力。全固态电池的能量密度预计比现有主流电池高出近一倍，有望在2027年至2030年间逐步实现规模化批量生产，对新能源汽车行业具有里程碑意义。
天津大学揭示大脑突触处理时空信息核心机制，为下一代 AI 提供理论支撑
天津大学人工智能学院团队揭示了大脑突触处理时空信息的核心机制。研究发现，通过“长时可塑性”与“短时可塑性”的相互作用，大脑能将时间序列信息高效地转化为空间模式进行表达。这一机制显著提升了神经网络的记忆容量和抗干扰能力，为开发更具可解释性和通用性的下一代人工智能提供了重要的理论基础。
消费级3D打印机制造商智能派（ELEGOO）近日宣布获得大疆创新的数亿元战略投资。公司设定了宏伟目标，计划在未来三年内实现年营收超过50亿元。智能派专注于消费级3D打印机和激光雕刻机市场，产品已累计出货超过一百万台，此次融资将助力其进一步扩大市场份额和技术研发。
峰飞航空联合宁德时代发布全球首个 eVTOL 零碳水上机场，续航超 5000 公里
峰飞航空科技与宁德时代合作，发布了全球首个“海空一体低空经济解决方案”，其核心是“零碳水上机场”与eVTOL（电动垂直起降）飞行器的协同。该水上机场集成了起降、光伏储能、智能调度等功能，可快速部署于水域。双方合作的eVTOL均搭载宁德时代的高安全电池，旨在推动新能源立体交通的创新应用。
陕西一家无人机技术公司因其开发的管理平台存在安全漏洞，遭黑客攻击导致数据被窃。公安机关调查发现，该公司未履行数据安全保护义务，缺乏相应的管理制度、安全培训和技术防护措施。该公司因此被依法追究法律责任。此案凸显了无人机数据安全的重要性，因其涉及飞行路径规划和航拍数据，一旦泄露可能威胁国家安全。
上汽大通在车展上发布了全新品牌标识，并推出了基于上汽L4技术的无人客货运车型RoboVAN与RoboBUS。这两款车型采用了行业首创的“鸿图智能无图算法”，无需高精地图即可实现“交付即运营”。同时，上汽商用车与宁德时代深化战略合作，整合智能驾驶与换电技术，依托宁德时代已布局的超800个换电站，构建全国能源网络。
点评
今天的几条新闻放在一起看，非常有意思。
一方面，是基础设施的“军备竞赛”进入白热化。OpenAI拉上富士康自己下场搞硬件，阿联酋砸钱去非洲铺路，这说明头部玩家已经清晰地认识到，算法的优势窗口期很短，最终的护城河还是算力、能源和数据这些重资产。这和当年互联网时代抢服务器、建数据中心的逻辑如出一辙，历史总在螺旋上升。
另一方面，应用层的分化开始显现。小米汽车的辅助驾驶渗透率高达90%，这是一个惊人的数字，说明在场景明确、价值闭环（安全、便捷）的产品上，用户愿意用脚投票。然而，安永的调查却揭示了另一面：在开放、非结构化的办公场景，AI反而成了“负担”，制造了大量信息噪音。这说明当前AI的“智能”还很肤浅，离真正理解复杂的人类工作流还差得很远。马斯克畅想的“氛围编程”很美好，但现实是，我们连“氛围办公”的门都还没摸到。
Karpathy的观点点破了问题的本质：我们总想用理解生物的逻辑去套用AI，这是根本性的错位。AI没有“动机”，只有“目标函数”，它的进化路径完全是商业和数据驱动的。
总结一下：上层在谈论“意识”和“星辰大海”，底层在疯狂地“修路”和“挖矿”（算力和能源），而中间的应用层则是一片冰火两重天。真正能落地的，都是那些能把AI能力封装成一个“黑盒”，在特定场景解决具体问题的产品。至于通用智能，在我们搞清楚大脑的基本机制和解决能源瓶颈之前，恐怕还有很长的路要走。数据安全这种老生常谈的问题，在AI时代只会被无限放大，是悬在每个从业者头上的达摩克利斯之剑。