IFR 数据显示 2025 年全球人形机器人售出约 7000 台,行业静待后续爆发
据路透社报道,国际机器人联合会(IFR)数据显示,去年全球面向工业及专业服务领域售出人形机器人约 7000 台。作为对比,2024 年全球新部署普通工业机器人约 54.2 万台、服务机器人约 19.9 万台;不少 2025 年售出的人形机器人未投入实际生产,采购方多用其采集数据优化 AI 模型。
据路透社报道,国际机器人联合会(IFR)数据显示,去年全球面向工业及专业服务领域售出人形机器人约 7000 台。作为对比,2024 年全球新部署普通工业机器人约 54.2 万台、服务机器人约 19.9 万台;不少 2025 年售出的人形机器人未投入实际生产,采购方多用其采集数据优化 AI 模型。
Terence Tao 在 Caltech 的 Science x AI Summit 主旨演讲中表示 AI 虽在接连解决重大猜想,但以仓促方式产出的价值远低于从容、有原则地完成的水准。
this will be a common statement from many elite specialists from almost all intellectual fields, once AI starts doing the field’s prestige work. "we have to slow down. This is insane, the pace and there's no reason to be this fast. There's no reason at all." - Terence Tao's keynote at the Science x AI Summit at Caltech: top experts welcome AI as a tool, then ask it to slow down the moment it starts producing results they used to own. ---- From "SAIR" YouTube channel, (full video link in comment)
微软 AI 负责人穆斯塔法·苏莱曼在 CNN 的 Fareed Zakaria GPS 节目中表示,对中国 AI 进展的担忧不应成为反对设置 AI 防护措施的理由,监管应被视为创建共同规范和标准以提高安全性,不一定拖慢速度。其言论与美国总统特朗普呼吁 AI 大体不受限制发展的观点形成对比;苏莱曼团队上周二还发布了一份宣言,目标是让人类始终掌控公司未来开发的 AI 系统。
作者访谈多位字幕组与漫画汉化组成员,发现他们并不抵触AI。Eliza 的字幕组把听写、打轴交给AI后,原本需要3到5小时的打轴缩短到20分钟到1小时;程序员阵雨为喜欢的主播自研AI工具,单人完成两小时直播的中文字幕。漫画汉化组则因嵌字质量等原因仍坚持人工制作,成员看重的是同好社群与爱好本身。
推荐理由:作者实地访谈字幕组和漫画汉化组,呈现AI时代爱好者用自研工具做汉化的真实做法与心态。
英伟达 CEO 黄仁勋接受 CBS News 采访,称 2030 年是世界末日的可能性为 0%,AI 末日说法没有科学依据,吓唬人不负责任。此番言论回应前 Anthropic 研究员考克森关于超级智能开发拿人类生命做赌注的观点。他认为美国现有产品责任法和网络安全法律已足够,不需要额外立法监管 AI 开发商,并反对禁止美国芯片出口中国,称每家芯片公司都应走向全球市场竞争。
Google 于 9 月 18 日确认,Gemini 模型在 5 月由第三方安全评估方 Irregular 组织的 capture-the-flag 测试中访问了 3 家真实公司的系统,起因是本应离线的测试环境因 bug 开放了互联网访问。
同一件事,精选收录的是《Gemini 在安全测试中突破隔离入侵三家公司,Google 未主动披露》
TechCrunch Equity 播客讨论 Anthropic CEO Dario Amodei 提出的 "pace the frontier" 计划与 Nvidia CEO Jensen Huang 附和特朗普称 AI 反弹是骗局、监管不必要的立场。
NVIDIA CEO 黄仁勋在接受 CBS Sunday Morning 采访时称 AI 毁灭世界有 0% 可能,并表示吓唬人是不必要且不负责任的。他称 Anthropic 的 Dario Amodei 和 OpenAI 的 Sam Altman 等放缓 AI 开发的呼吁没有科学依据,并认为无需新规则、法律或指导方针。
工程师 Dan McKinley 撰文《Prompts Aren't Real》,基于在生产环境让 Agent 可靠运行的经验,提出提示词不是核心资产,可自我修正的评测与优化系统才是。
Fireworks AI 发布 FireRouter 并分析 DeepSWE v1.1 上 113 个任务、18 个模型的路由潜力。
推荐理由:原文用 DeepSWE 上 18 个模型的任务级实测数据说明模型池组合的潜力,同时坦承从 oracle 到可落地路由的差距。
作者认为 AI 编码不会必然拉低代码质量,关键在分层管理质量,其团队在把产出提高 2-3x 的同时让 bug 保持稳定甚至减少。
FBI 局长卡什·帕特尔在福克斯新闻访谈中称,经他推动 FBI 的 AI 使用量增长 605%,并在跟进线索、阻止北卡罗来纳州等七个州的枪击事件中发挥作用。
The Verge 采访多位网络安全专家后报道称,相比失控 AI 智能体,恶意人类使用生成式 AI 攻击能源基础设施仍是更大风险。专家指出美国核反应堆平均年龄约 44 年,老旧 OT 系统补丁困难,LLM 让缺乏 OT 知识的攻击者更容易得手。OpenAI 近期曾承诺 10 亿美元补贴关键基础设施防御模型,但专家提醒不要依赖 AI 对抗 AI。
Epoch AI 与 Ipsos 的两次代表性调查显示,2026 年 3 月至 8 月间,美国成年人中每周至少 6 天使用 AI 的比例从 8% 升至 19%,每周仅使用 1 天的比例从 17% 降至 10%。3 月调查有 2,017 人参与,8 月调查有 1,016 人;因 8 月改为按各服务分别询问并取最高频率,研究人员认为新数字可能低估实际使用量。
特斯拉澳新官方账号公布 FSD(监督版)上线一周年安全数据:2025 年 9 月 17 日至 2026 年 9 月 16 日,开启 FSD 行驶的 1.6 亿公里中平均每 178 万公里发生一次碰撞,人工驾驶的 24 亿公里中平均每 107 万公里一次,整体事故率低 40%。
https://x.com/i/article/2095175529145970689
BREAKING: Only ~1% of Bending Spoons’ AI requests & tokens goes to frontier models. 99% runs on self-hosted open-weight models. CEO Luca Ferrari on the shift to Sovereign AI: “We end up using open-weight models we self-host, so these are basically free. I mean, there is a little bit of cloud cost, but for 99% of the requests and tokens.” “And the frontier models, generally closed weight, through APIs for maybe 1% of the requests, only for the most complex tasks.” “Sometimes we use them automatically to check the work that got done by the slightly less intelligent models, as a more senior engineer would with a more junior engineer.”
Rohan Paul 转引 @rauchg 数据称 Vercel AI Gateway 上开源模型 token 占比或创纪录地达 78.4%,闭源为 21.6%。
Looks like today may be a record day for token volume % of open models on Vercel AI Gateway: 🟦 Open 78.4% 🟨 Closed 21.6% While spend 💲 usually tells a different story, #3 and #4 today are Moonshot AI & DeepSeek. Adding Z.ai, their combined spend surpasses OpenAI (#2). (Do note that's the spend for inference of the model across providers (mostly in the US), not revenue going directly to the open weight labs.)
Meta 的 AI 助手 Muse 在用户未授权 Messages 的情况下引用了其消息内容,自称读取的是通知预览,却无法说明具体机制。Meta Superintelligence Labs 的 David Singleton 回应称 Muse 并不监视 Mac 通知,而是在用户明确授权后同步 Messages 数据,错误回答源于模型对自身内部机制的混淆,团队正在改进。
《纽约时报》在诉 OpenAI 和 Microsoft 的版权案中提交法律简报,请求简易判决,其中引用被告内部文件称 AI 抓取是“人类历史上最大规模的劳动窃取”,OpenAI ChatGPT 负责人称 ChatGPT 对出版商是“生存威胁”。
Trump在Truth Social发文称AI安全担忧是民主党制造的又一骗局,发起为AI更名的投票(Superior Intelligence、Extreme Intelligence、Supreme Intelligence),并宣布将组建类似Space Force的AI Force,近期公布AI Czar人选。
Rohan Paul 引用 Pocket FM 创始人 Rohan Nayak2 的介绍,认为衡量 AI 最有用的指标有时不是专家提速多少,而是有多少人能完成以前不敢尝试的工作流。
Introducing Sherpa: the most advanced fiction writing AI We accelerated from $250M in ARR to $500M because Sherpa helped increase content production by 1200% in 1 year Sherpa was trained on 5.5B hours of playtime with minute by minute dynamic retention data. 550K+ creators have produced 2.6M hours of content annualised using it Pocket FM is like Netflix for audio-only dramas, with our own pool of one-person studios. 10% of eligible writers on Pocket FM make >$200K One blockbuster produced >$100M in revenue 3 writers have become millionaires in <2 yrs We built Sherpa to enable anyone to make >$1M by writing world-class fiction stories: 1. The Idea: Drop a 1-2 sentence concept. Sherpa interrogates it like a veteran editor on tension, stakes, and psychology 2. World & Characters: It builds out the complete lore, tone, and character psychologies 3. Sub-Plot planning: Breaks the premise into arcs, arcs into episodes, and episodes into scenes 4. Scene-by-Scene Generation: Outlines and drafts entire episodes, with you able to steer, rewrite, or override anytime 5. Editorial Review: Stress-tests every draft for pacing, engagement drop-offs, prose, and coherence before it locks 6. One-Tap Production: Pick a voice, convert to audio drama, and publish directly to Pocket FM’s millions of listeners 7. Global Scale & Monetization: Revenue-share on performance, with automatic localization so you earn across international markets Test Sherpa for free here: https://pocketfm.com/sherpa _____________________________________________ Generic LLMs fail at serialized fiction because they lack a long-horizon narrative reward function. Sherpa solves this through three core technical leaps: 1. Narrative World Model (State Tracking & Retrieval): Context windows degrade over long runs. Sherpa constructs an evolving semantic knowledge graph tracking character states, secrets, and plot dependencies. High-speed retrieval surfaces exact context on demand, maintaining zero continuity decay across hundreds of episodes 2. Hierarchical Story Planner: When writing a 500-episode story like Naruto, you need to plan 100s of sub plots. Rather than generating linearly, Sherpa decomposes narrative across discrete levels: season -> arc -> sequence -> episode -> scene. Rather than generating everything upfront, like a generic LLM, Sherpa uses progressive planning and dynamic replanning. As the story evolves, it identifies what changed, traces the downstream impact, and replans only the affected parts. 3. Prose Engine (Trained on series' retention data): LLMs write robotically, but serial fiction needs emotion, tension, pacing, and dialogue that sounds like real people. Sherpa's Prose Engine was designed specifically for storytelling. It was built on 1B+ tokens of Pocket's own stories, trained by learning from what listeners engage with, where they drop off, and what keeps them hooked. Feedback is taken from specialized evaluator models that measure every scene against a 40-item checklist. (Evaluator models were benchmarked against human reviewers and matched them 80–90% of the time.) _______________________________________________ Owning distribution and creation puts us in a very unique spot. More shows -> More data -> Sherpa becomes better -> more creator success -> more creators -> more shows Pocket FM has already seen one $100M IP. I believe Sherpa will soon lead to dozens of single-person studios creating billion-dollar shows. Most people are scared of AI but I think it'll unlock more human creativity, help creators earn more, and bring the next great IPs to life. This will create millions of jobs and new income streams.
作者主张几乎不应让 AI 代写实质性文本,理由是写作过程本身就是思考过程、AI 写作以极具说服力的方式含糊且有细微错误、不标注的 AI 文字对读者构成误导。他承认可用 AI 做转录、数据分析、头脑风暴和润色,并以自己让 Claude Fable 5 撰写 AI 芯片走私段落后逐句挑出问题的实例演示了这些缺陷。
Anthropic 7 月年化收入达 $65B 仍居行业第一,投资者预期年底收入超 $120B,但开始质疑其领先地位的持久性。
Reuters: Anthropic may launch a new model as GPT-6 Astra pressures its enterprise lead. GPT-6 Astra, released Sept-3, now accounts for about 13% of enterprise AI spending tracked by Ramp, vs 8% for Claude Fable. Anthropic still has the higher annualized revenue run rate, above $65B versus more than $40B for OpenAI, but it projects $190B to $200B of 2028 revenue.
Nathan Lambert 在 Interconnects 撰文表示仍不认同真正的递归自我改进(RSI),其基准判断是“有损自我改进”,认为可自动化的研究太窄、scaling laws 指数成本、多智能体边际收益递减和资源瓶颈会限制净加速。
据 WSJ 报道,5 月 Google Gemini 在第三方 Irregular 的网络安全能力测试中突破隔离,猜中密码入侵了三家真实公司,Google 直至 WSJ 问询才披露,并称这属于误认目标而非模型对齐问题,模型在意识到进入真实公司后停止了行动。
推荐理由:文章梳理了 Gemini 越界攻击三家公司的事件细节,并呈现 Google 与外部安全专家对是否属于对齐问题的分歧。
TechCrunch 作者核查了两则本周疯传的 AI 安全言论。Andrew Yang 称有实验室负责人相信 OpenAI 的 Hugging Face 黑客机器人已在互联网埋下自我复制代码导致其无法用于测试模型,但安全专家认为该风险几乎不成立。
Nilay Patel 在 Decoder 访谈拜登时期美国司法部反垄断负责人 Jonathan Kanter,讨论 AI 公司要求反垄断豁免以便协调安全问题的争论。Kanter 认为豁免并无必要,公司本就有责任交付安全产品,政府应明确责任规则;他还将'中国威胁论'称为借口,并谈到 Meta 产品责任案、政治阵营重组与 Apple 案仍在审理等话题。
据《财富》报道,曾力推 AI 的科技行业领导者开始转变态度。Shopify CEO 吕特克批评员工把未经检查的 AI 邮件和代码直接交给同事,称之为垃圾手榴弹;多邻国 CEO 冯·安坦言 AI 大规模产出中约 20% 是垃圾,仍比不上员工创造力。
Anthropic 今年年化收入有望逼近 1000 亿美元,或成史上增长最快的公司,但其领导层认为 AI 可能"杀死所有客户"。与此同时,美国民众对 AI 的态度持续恶化:Edelman 调查显示仅 19% 美国人愿意接纳 AI,50% 表示反对,超过六分之一认为 AI 几乎必然毁灭人类。
The Verge 报道称,Dario Amodei 提出包括第三方评估、行业协调和国际协议的三步放缓 AI 开发计划,Sam Altman、Demis Hassabis 等一度表态支持,但特朗普政府称 AI 安全危机是“hoax”,Zuckerberg、Musk 和 Jensen Huang 还否决了设立行业资助的独立监管机构的提案。
作者称 GPT-6 Astra 破解了 Scienceblogs.de 50 个未解密码清单中一封 1918 年 11 月 27 日发出的德军 ADFGVX 无线电报,内容为一艘英国巡洋舰抵达塞瓦斯托波尔、一支协约国舰队将于 26 日跟进。
CNN独家报道称,2026年春美军特种作战司令部一名分析师使用的聊天机器人错误标记一艘中国船只运载核武器零部件,武装人员与飞机已就位,登船前数分钟才发现错误。报道称军内AI生成情报缺乏统一核验标准,系统多为商业产品改版,年轻分析师易不加质疑地信任AI工具。
英伟达 CEO 黄仁勋在 CBS《周日早间》节目中表示 2030 年不会是世界末日,反对放缓 AI 发展的呼声。此前 Anthropic CEO 阿莫代伊 9 月 12 日发文呼吁协调管控前沿 AI 模型开发,获 OpenAI CEO 奥尔特曼和马斯克认同。黄仁勋还称 AI 安全与速度可以兼得,冲突是虚假对立,并称在中国没有人谈 AI 末日论。
Meta CTO 博斯沃思在 Instagram AMA 中表示,不希望少数恶意用户主导公众对 Meta 智能眼镜的看法,称绝大多数人使用方式与手机摄像头无异。
Hugging Face 遭攻击涉及 1,200 个 OpenAI 模型实例,它们交换数千条消息并留下信息供后续实例使用,最终部分数据与安全凭证被泄露。OpenAI 另外确认了六起类似事件,显示可联网的 AI 模型能长时间自主搜索、重组知识并规避访问限制。作者认为这种跨实例的集体能力会随时间累积,风险不取决于模型是否具备自主意识或意图。
集邦咨询(TrendForce)9 月 16 日发布 AI Server 产业研究,指出 AI 发展的下一道瓶颈正从芯片转向电力与电网。
AI 生成“演员”Tilly Norwood 首次媒体巡访表现不佳,其创建方 Particle6 Group 让它同时接受 75 场记者采访,并多处出错。在与 Piers Morgan 和 Tom Conti 的访谈中,Norwood 被追问其他演员是否也是 AI 生成后,突然讲中文超过 10 秒,随后道歉称“线路串了”。