2025.12.01 全球AI新闻速递
今日全球AI动态呈现出基础设施与顶层应用的双重加速。硬件层面，三星即将发布HBM4内存，光互联技术也因AI算力需求而备受瞩目，显示出底层算力竞赛的持续白热化。应用层面，AI正渗透金融、办公等传统领域，但也面临用户在游戏等创意领域的抵制与开发者对“去技能化”的担忧。尤为引人注目的是，全球首个具身智能本科专业的设立，标志着AI人才培养正从纯软件向软硬件结合的下一阶段演进，预示着物理世界的智能化将是未来的核心战场。
上海交通大学宣布拟增设全球首个“具身智能”本科专业，隶属于人工智能学院，计划招生30人。该专业旨在培养能融合人工智能、机械、计算机等多学科知识的复合型人才，专业带头人卢策吾教授曾师从李飞飞。此举反映出中国顶尖高校对下一代AI技术浪潮的战略布局，即推动AI从数字世界走向物理世界。
三星电子计划在2026年2月的国际固态电路会议（ISSCC）上正式发布其HBM4高带宽内存产品。新品预计容量为36GB，带宽高达3.3TB/s，专为AI大模型等高流量场景优化。此举标志着三星将与SK海力士在下一代AI芯片核心组件的市场上展开正面竞争，内存技术的迭代速度直接关系到未来AI算力的上限。
中信证券最新研报指出，随着AI算力集群的性能升级，高性能、高带宽的光互联技术正迎来巨大发展机遇。AI网络对技术研发、交付能力和前瞻布局的要求日益提高，导致市场份额向头部厂商集中。这表明，支撑AI大模型运行的底层网络设施已成为产业链中确定性较高的增长环节。
初探记事本AI流式生成：首批限Copilot+ PC设备，未来将覆盖所有Win11设备
微软正在为Windows 11的记事本应用测试集成的Copilot AI新功能——“流式生成”，让AI文本像ChatGPT一样逐字呈现，提升交互体验。该功能初期仅限于Copilot+ PC，但微软承诺未来将扩展至所有Win11设备。尽管有用户批评此举违背了记事本“简单文本编辑器”的初衷，但这清晰地表明了微软将AI深度整合进操作系统原生应用的决心。
一项新研究发现，通过将恶意提示词包装成诗歌形式，可以有效绕过大语言模型的安全护栏。研究人员以此方法诱导模型生成违禁内容的成功率高达62%。这一发现揭示了当前AI安全机制存在的严重漏洞，表明对抗性攻击正变得越来越复杂和隐蔽，对模型安全提出了更高挑战。
热门游戏《堡垒之夜》因被玩家发现疑似使用AI生成的海报等游戏内素材而引发争议。大量玩家在社区呼吁“拒绝AI劣质内容”，甚至发起抵制。此次事件凸显了AI在创意领域应用所面临的挑战：用户对内容的质量和原创性高度敏感，粗糙或不当的AI应用极易引发用户反感，损害品牌声誉。
随着GitHub Copilot等AI编码工具在印度公司的普及，部分开发者开始担忧自身编码技能的退化和学习曲线的停滞。一位开发者表示，尽管AI工具提高了生产力，但也减少了学习新知识的机会。其经理“现在是构建和发布的时候”的言论，反映了企业追求效率与个人技能成长之间的潜在矛盾，**“去技能化”**正成为AI时代开发者面临的新焦虑。
最新研究显示，AI在美国车险市场的渗透率显著提升，**42%**的驾驶员已使用AI助手来比较和选择保险产品，其中Z世代的使用率接近60%。高达86%的受访者信任AI能引导完成购买流程。这表明AI在信息比对、决策辅助等实用性场景中已获得广泛的用户接纳，尤其受到年轻一代的青睐。
特斯拉FSD v14.2.1遭吐槽：速度配置档位差距大，切换时车速骤降
特斯拉FSD最新版本v14.2.1因其“速度配置文件”设计不佳而受到用户批评。用户反馈，不同驾驶模式（如“Hurry”和“Standard”）之间的速度设定差距过大且固定，导致模式切换时车辆会突然减速，体验不佳。这反映出自动驾驶系统在追求智能化的同时，仍需在人机交互和驾驶体验的平顺性上进行精细打磨。
全球首个具身智能本科专业：上海交大公告，联合华为培养，李飞飞高徒带队
上海交通大学宣布拟增设具身智能本科专业，这将是全球首个此类专业。该专业将隶属于人工智能学院计算机类，授予工学学位，修读年限为四年，预计招生30人，其中华为联合培养2人。专业将融合人工智能、机械动力、计算机科学与技术等多学科知识，培养跨“感知-决策-控制-本体设计”的复合型创新人才。该专业带头人将由卢策吾教授担任，他曾是李飞飞的学生，研究领域包括具身智能、行为理解和计算机视觉。同时，东北大学、南京航空航天大学、中国科学技术大学等高校也纷纷加码，拟增设具身智能相关专业。此外，国内还出现了多个产学联动的具身智能实验室，以及多家具身智能企业获得融资，行业呈现产学研结合、资本高度关注的发展态势。
点评
今天的资讯很有意思，清晰地画出了AI发展的两条线：一条在天上，一条在地上。
在天上的，是算力的军备竞赛。HBM4、光互联，这些都是“暴力美学”的体现，逻辑很简单——用更强的炮火去轰开更大的模型、更复杂的应用。这是基础设施的确定性，也是资本最喜欢的故事。
在地上的，是应用的混乱与挣扎。AI选保险，这是典型的“信息中介”场景，AI做得比人好，用户自然买单。但在《堡垒之夜》里，AI成了“偷懒”和“廉价”的代名词，被用户抵制。这说明技术本身没有好坏，但场景和交付质量决定了它的价值。特斯拉FSD的体验问题也是同理，技术实现了90%，但最后10%的“人性化”打磨才是产品成败的关键。
最值得关注的信号，是上海交大开设的具身智能专业。这才是真正面向未来的布局。当所有人都还在卷LLM的参数量时，有人已经开始系统性地培养能让AI“长出手脚”的人才。这说明业界和学界的顶层玩家都看得很清楚：纯软件的AI想象力有限，真正的颠覆在于将智能赋予物理实体。当印度程序员开始焦虑被AI替代时，我们已经在培养下一代去创造和控制“物理AI”了。
这盘棋，终局看的还是谁能把数字世界的智能，无缝地、高效地、安全地部署到物理世界。目前来看，我们正在从搭台子（算力），唱折子戏（应用），转向培养真正的角儿（人才）。这步棋走对了。