IT之家 10 月 3 日消息，特斯拉董事会近期提出一项新的激励计划，若达到相关业绩指标，马斯克可获得最高 1 万亿美元（IT之家注：现汇率约合 7.12 万亿元人民币）的股票，远超以往任何案例。 当地时间周四，一个由多家大型公共养老金基金组成的投资者团体致函特斯拉股东，呼吁否决公司为 CEO 埃隆・马斯克提出的 1 万亿美元薪酬方案，并投票罢免所有待连任的董事会成员。该团体在信中表达了对特斯拉公司治理及长期股东价值风险的担忧。 此前，特斯拉董事会为马斯克制定的 550 亿美元薪酬方案因误导股东并与马斯克关系过于紧密，被裁定违法并被法院推翻。尽管该方案曾通过股东投票，但最终仍被撤销，避免了股东损失。 此后，特斯拉董事会又提出 260 亿美元的薪酬方案，这一数额同样刷新了 CEO 最高薪酬纪录，但该方案绕过了股东投票，仅要求大股东才有资格提出异议。 图源：Pexels 根据投资者团体的信函，特斯拉业绩在过去几年出现下滑，销售与利润下降，股价波动剧烈。团体指出，特斯拉在电动车市场上逐渐落后于竞争对手，在马斯克宣称公司将领先的机器人和无人驾驶出租车领域，也尚未展现出优势。 他们在信中强调，这一局面与特斯拉“被俘获的董事会”有关。该董事会成员多与马斯克存在密切的个人或商业关系，缺乏独立性，难以在公司治理中发挥制衡作用。 投资者团体特别点名要求股东投票否决三位连任董事：Ira Ehrenpreis、Joe Gebbia 和 Kathleen Wilson-Thompson。 理由包括 Ehrenpreis 是马斯克的密友，Wilson-Thompson 曾单方面推动非法的 550 亿美元薪酬方案且不断出售所持股份，而 Gebbia 也曾披露个人利益冲突。他们认为，全面重组董事会是改善公司治理的关键一步。 此外，投资者团体反对与马斯克薪酬相关的第 3 号和第 4 号提案。团体批评第 3 号提案将马斯克与员工的股票奖励捆绑在一起，剥夺了股东单独对员工激励方案投票的机会。第 4 号提案，即 1 万亿美元薪酬激励，被认为目标“模糊”“要求过低”，且由“不具独立性的董事会”决定执行方式，缺乏保障。信中还指出，大规模股票奖励可能稀释现有股东权益，并在高波动股价下造成不稳定的价值分配。 信函最后强调，这是特斯拉股东可能最后一次对公司治理产生实质影响的机会。随着马斯克出售股票持股比例下降，股东有可能真正以自身利益为导向投票，而不是单纯支持马斯克。投资者团体呼吁股东“否决相关提案，以防止进一步削弱公司治理和股东权利”。

IT之家 10 月 2 日消息，OpenAI CEO 萨姆・奥尔特曼上周出席 Welt AI 峰会，谈及自己对 AGI（IT之家注：通用人工智能）世界的野心。 奥尔特曼表示，人类与电脑交互的方式只发生了两次革命，第一次是鼠标和键盘，而第二次是显示屏和图形界面概念，这种突破无疑让人类更轻松地掌控电脑，用这些工具亲手打造更好的生活。 进入 21 世纪，电脑和手机等设备逐渐拥有了触控屏，形态也更多样，但奥尔特曼认为，世人还没法真正地释放出 AI 的力量：“从源头来说，我们以前从未拥有过 AI 这样力量强大的东西，但如今人们还没有挖掘到 AI 的真正力量”。 他表示：“目前还没有针对‘AI 世界’开发的电脑，不过现在电脑可以理解并思考我们的需求，使我们重新想象使用电脑的意义”。 这名 CEO 还透露，OpenAI 正在探索硬件领域，研发出的产品将重新定义人们使用电脑工作、娱乐和生活的方式，不过研发还处于早期阶段，不能指望很快就出结果。他还表示，OpenAI 将打造一个“小型化硬件家族”，这些设备的外观将十分精美，还可以帮助人们更好地使用 AI。

IT之家 10 月 2 日消息，英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋上月（9 月 26 日）出席了 BG2 播客，分享自己关于自家 AI 芯片和 OpenAI、xAI 等合作伙伴的看法。 黄仁勋表示，埃隆・马斯克正在使用英伟达 GPU 打造全球首个吉瓦级 AI 训练集群“Colossus II”，马斯克目前至少在五家公司中扮演核心角色，涉足机器人、汽车自动驾驶、AI 等领域。 黄仁勋认为马斯克的大脑就跟一块芯片一样，能存储大量信息，他经营的公司所跨越的领域非常大，马斯克每天都要奔走在这些公司之间，大脑时刻思考公司决策、融资、日常开支等大小问题，最了不起就是这些相互依赖的东西全都存在他一个人的脑子里。 主持人听完黄仁勋讲话后，将马斯克的大脑比作一个“大型 GPT 或超级计算机”，黄仁勋表示认可，并补充道：“用‘终极 GPU’来形容更恰当”。 黄仁勋还表示，马斯克在生活中拥有极强的紧迫感，他真心希望去创造一些了不起的东西，这种极强的执行力和意志力结合在一起促使他经常做不可思议的事情，他这个人生来就非常独特。 财经媒体 Business Insider 对此表示，黄仁勋这样夸赞马斯克并不是空穴来潮，真实原因是马斯克旗下几家公司都是英伟达的大客户，xAI 至少要采购 100 万块英伟达 GPU。 与此同时，英伟达的芯片已成为 AI 竞赛中炙手可热的资源，上周英伟达还计划向 OpenAI 投资 1000 亿美元（IT之家注：现汇率约合 7122.66 亿元人民币），支持这家公司建设 AI 数据中心。

稀土稀土稀土，这是国际局势紧张的时候，就得拿出来炒一遍的话题。但是当每次谈到中国稀土为什么能卡全世界的时候，总是在说：中国的稀土储量遥遥领先。 倒是也没错，内蒙古白云鄂博是全球最大的稀土矿床之一，稀土矿藏量高达 3,500 万吨，居世界首位。 但是，实际上，随着全世界各地都在勘探，根据美国 USG 2022 年的数据：中国稀土矿储量为 4,400 万吨，占了全球总储量 33.8%。确实很多，但是也不至于遥遥领先，光靠这个还做不到独步全球。 实际上，真正的情况是，中国的稀土产业无论是在开采、还是冶炼上，都有领先全球5-10 年的技术实力。同时，中国也是唯一一个，掌握稀土全产业链的国家。今天咱们来聊聊，中国稀土产业，为什么会发展到这么强？ 稀土是什么，为什么重要 稀土也是个老生常谈的话题了，但很多朋友可能不清楚，稀土到底是什么。我们可以直接看元素周期表，它就在这里： 15 种镧系元素，加上同族的钪和钇，总共 17 种，这就是我们所说的全部稀土。事实上，稀土其实并不 “ 稀 ”，它在地壳中的总量比铜略多，比金更是高出 9 万多倍！ 之所以叫这个名字，原因有二。其一是，在 1794 年，芬兰化学家加多林首次发现了稀土的混合氧化物，因为这玩意儿在高温下难以熔化，也不溶于水，很神奇，大家没怎么见过，所以当时这类物质就被统一叫做稀土。 而另一方面，稀土虽然从总量上并不 “ 稀 ”，但却并不富集，而且常常和其他矿物共生在一起，想要分离提纯异常困难，因而稀土这个名字，其实也算名副其实。 另外大家可能也会发现，稀土中有轻稀土、重稀土之分，但像是钪和钇，它的原子量小，但却被划分为 “ 重稀土 ”。 这是因为，所谓 “ 轻稀土 ” 和 “ 重稀土 ” 其实根本不是按 “ 原子量 ” 划分的，而是看它们的化学分离行为和矿物共生习性。被认定为轻稀土的，往往离子半径较大，更容易首先沉淀，而重稀土则更容易保留。 因此，重稀土的提纯难度更高，而中国是目前全球唯一能稳定量产纯度达 6N 级（ 99.9999% ）重稀土的国家，其他国家想达到 4N 级（ 99.99% ）都费劲儿。 所以说，中国稀土领先世界，靠的并不是稀土资源的丰富 —— 虽然我国的稀土储量，的确是全球第一，但也只占全世界三至四成，还没有到不可替代的地步，而产量却占到了全世界的 69.2%。 靠的就是扎扎实实的技术 。 而我们如今领先全世界的稀土技术壁垒，恰恰就藏在稀土这个 “ 不富集且难以分离提纯 ” 的特点上。 稀土的历史 曾经的霸主 我们从头说起吧。其实一开始，中国的稀土产业是相当落后的。 在上世纪六七十年代，美国的莫利矿业借助自己稀土储量丰富的山口矿，一度掌握全球稀土市场的主导权。 然而，到 1980 年，由于稀土提取通常伴随着钍放射性污染，美国核监管委员会（ NRC ）依照国际原子能机构（ IAEA ）的建议，将稀土矿石和铀一同纳入核监管体系。 根据 NRC 的政策，所有矿井、尾矿堆、废水处理设施都要接受监管，这就导致矿业成本大幅上升。 美国的稀土产业开始停滞不前，并且逐年萎缩。 至 1998 年，莫利矿业的 山口矿的稀土生产线压缩直至关闭，重稀土尾矿废弃，美国一度失去商业提纯能力；到了 2002 年，美国终于意识到不对了，开始重新重视起稀土，但这个时候…… 它面对的，是已经脱胎换骨的中国。 国外的技术壁垒 中国的稀土技术是怎么实现超车的呢？ 这里面一段非常漫长的历史。1927 年地质学家丁道衡地质勘探发现，白云鄂博，很可能是一个巨大的铁矿。 新中国成立后，国家派出的 241 地质队，在白云鄂博勘探后发现，此地不仅有 8 亿多吨的铁矿，更重要的是，主矿和东矿两个矿区，稀土的确定总储量为 1,830 余万吨，而远景储量更高达约 1.45 亿吨，占据当时世界稀土总量的 80% 以上！ 然而，稀土在地层中喜欢 “ 抱团 ”，想要分离出来很困难。我国虽然有着庞大的稀土储量，但却没有技术。 在六七十年代，国际上，提纯稀土，采用的主要是离子分离法和溶剂萃取法。 前者需要庞大且昂贵的仪器，比如美国艾姆斯实验室所用的离子交换柱，直径粗达一米多，高度将近三层楼。这种方法分离出的稀土足够纯净，但是产量小，当时的科研人员戏称其为 “ 挤眼泪 ”，稀土就是从里面一滴滴挤出来的。 溶剂萃取法能做到量大，但是又做不到纯净，能有 90% 的纯度就谢天谢地了，可稀土的运用却往往需要纯度在 99.99% 以上。 当时法国还有一家罗纳·普朗克厂，它有一套独门绝技，可以兼顾量大和纯度高。 这套方法可以叫做 “ 摇漏斗 ”，也就是将混合稀土和萃取剂放到机械中不停摇晃，之后将液体澄清下来，转移到下一个仪器里，继续摇晃，摇个几百轮，摇上几个月，最后就能将高纯度稀土摇出来。 但问题在于，这套方法，外人虽然知道个大概，但里面的各种参数都是未知的，是罗纳·普朗克厂的核心机密。 而且，各地的稀土成分不一样，每次一换源，罗纳·普朗克厂自己也往往需要一年多的时间去重新调整各种参数。 在当时，我国需要高纯度稀土的时候，只能把稀土矿出口给罗纳·普朗克厂，然后在以几十乃至上百倍的价格将稀土成品买回来，相当于整个中国，都成为了罗纳·普朗克厂的一个稀土供应商。 徐光宪 但这个时候，一位天降猛男出现了 —— 徐光宪。 这位老先生本来 是研究核燃料的，1972 年临危受命，要转行去研究稀土分离提纯的技术。摇漏斗的方法显然不适合我们，而由于制备核燃料上也需要用到溶剂萃取法，所以徐光宪便以此入手。 可核燃料一般提纯到 95% 就足够了，稀土却往往要求在 99.99% 以上。 当时国际上最先进的溶剂萃取法，是美国人开创的 “ 推拉体系 ”，也就是先用胺类萃取剂将镨萃取出来，这叫推，再用氨羧（ suo ）络合物将钕络合，这叫拉。 但这套方法，萃取出的稀土只能达到 90% 的纯度。想要提高，就得通过荷兰人阿尔德斯的 “ 液-液萃取理论 ” 进行重复萃取。 但在研究中，徐光宪发现，荷兰人的这套理论，由于稀土的化学性质太相似，经过 “ 推拉 ” 之后，再通过液液萃取法，很难将稀土进一步提纯！ 不过，徐光宪也注意到：在推拉体系当中，虽然萃取段和洗涤段的混合萃取比是不同的，但在萃取段内部，各级水相和各级有机相的稀土总浓度，是恒定的！而洗涤段内部，各级之间的混合萃取比，也是恒定的！ 于是，他提出了一个新的概念： 恒定混合萃取比。 这就意味着，稀土提纯从一个需要反复试错、不断调整参数的经验工程，一下子变成了可以跟着公式直接算出结果的数学工程！ 就是在这个新概念 的地基上，新串级萃取法的理论大厦被建立了起来。1974 年 9 月，徐光宪带着这套新理论奔赴包钢工厂，进行工业级试验萃取，居然一次成功，让中国的萃取技术一下弯道超车，走到了国际最前列。 相传这里还有一件小小的趣事，在徐光宪的萃取技术发明后不久，日本东京正好召开了一次中日稀土技术交流会。会上，日本就来了个 “ 丑话说在前头 ”：不好意思，我们是绝对不会向中国提供先进的稀土分离技术的。 中国专家： 野蛮生长阶段，盛名下的危局 有了串级萃取之后，徐光宪还在进一步研究，先后又提出了 “ 三出口 ” “ 一步放大 ” “ 移花接木 ”，让中国的稀土萃取技术不断突飞猛进。 特别是其中的这个 “ 一步放大 ”，这是中国稀土分离工业中的一项革命性突破，其核心在于，通过理论模型与计算机模拟的结合，跳过传统工艺中繁琐的 “ 小试—中试—工业化 ” 逐级放大流程，将实验室研究成果直接应用于大规模工业生产。 这可是在 1978 年！ 当时欧美国家的稀土萃取研究，仍以实验室规模为主，工业上多依赖经验调整，而中国居然率先实现了稀土工艺的全流程数字化设计，直接对全球进行了降维打击。 到了 1986 年，中国稀土年产量已经超过美国，进入 90 年代，中国稀土更是一骑绝尘，占据世界产量的 2/3 以上。 在中国的强势压迫下，世界范围内的稀土产品连续三次大降价，至 1993 年，稀土价格竟然只有 1984 年的 1/5 到 1/3 左右，搞得美国、日本、法国等一系列稀土巨头都开始减产、停产最后破产。 然而……盛名之下，也有危局。 改革开放后，中国经济整体进入一个狂飙时期，由于徐光宪的串联萃取、一步放大作为当时全世界最先进的稀土萃取技术，成本异常之低，加之没有外部的竞争，中国稀土就开始野蛮生长。 于是，大家或许也知道，那段时间，各种乡镇级的稀土企业遍地开花，拿着这套技术疯狂萃取稀土，将稀土大量贱卖，到了 2005 年，中国稀土出口量比 1990 年翻了 9 倍，但稀土价格却下降了 55% 之多，出口均价只有每千克约 5.5 美元。 更有甚者，美国稀土巨头莫利索性将企业搬到中国，用中国的技术、中国的劳动力和中国的稀土制造产品，然后转头再高价卖给中国，简直是无本生意。日本、荷兰等，也有样学样。 与此同时，胡乱开采稀土，也造成了大面积的环境污染。 2005 年，徐光宪等 16 位科学家联名上书国务院，呼吁不能再这样下去了，中国稀土的乱象必须得到遏制。 幸运的是，政府马上重视了起来，于是从 05 年当年开始，就出台了一系列的措施，双管齐下，既要管制出口，又要重视环保。而这不仅遏制了无序开采，更倒逼产业从 “ 粗放扩张 ” 转向 “ 精深加工 ”。 中国没有像美国那样自废武功，当年的串级萃取法只是一个起步，中国在技术上已经走出了很远很远。 更重要的是，从 2014 年开始，中国开启了疯狂的产业链整 合，到了 2016 年，全国几百家稀土企业被整合为 6 家稀土集团，2023 年进一步合并成「 两大 」（ 中国稀土和北方稀土 ）。 这样整合以后，带来了几个好处： 首先是产业链被整合的特别齐全，中国，是唯一建立了稀土全产业链的国家，覆盖轻重全品类稀土元素。 而在中国之外，唯一的规模化分离厂，马来西亚 Lynas 工厂直到今年 5 月才宣布说掌握了重稀土提纯技术，纯度就更不用说了，即便是他们更成熟的轻稀土技术，纯度也和中国差了两个数量级。 还有美国，山口矿的所有者 MP Materials，从 2020 年以来已投资近 10 亿美元，但目前仍无法加工重稀土。 同时，产业链集中后，就可以在内部调整利润率。 当你去看永磁体的产业利润就会发现，头尾两个环节的利润率特别高，所以全世界的矿都特别乐意跑到中国来冶炼。 如果某个国外的企业想搞冶炼，也会因为这个环节的利润率过低而放弃。所以要搞稀土，全产业链搞变成了几乎必选项，从零开始的成本被进一步推高。 再有，就是方便搞环保。 稀土无论是开采还是冶炼，确实都特别容易产生环保问题，西方国家其实也完全没办法解决稀土的污染问题，只能以 “ 友岸外包 ” 的形式将污染留在其他国家。 而中国却可以确确实实地控制污染。比如，我国的稀土冶炼固废综合利用率达 85%，通过新的工艺，稀土分离过程中废水、废气排放量可以减少 60% 以上，部分环节甚至实现 0 排放。 这么说吧，如果用我国的《 稀土工业污染物排放标准 》（ GB 26451—2011 ）去要求其他国家，那境外真没有哪个可以达标的。 以至于到现在，尽管我们没有自信说完全解决了稀土的环保问题，但是环保反倒成为了我们在稀土上的优势。 这就是，用发展来解决发展带来的问题。 结语 在曾经的问题解决后，稀土产业链真正开启了一个正向循环的狂奔，而且跑得越来越快。 1927 年，地质学家丁道衡在白云鄂博的萤石中，于头发丝般细碎的颗粒里，第一次觅见了稀土矿那淡淡的、黄绿色的光。他或许没有想到，这一道光，竟如不息之爝火，百年后，已成燎原之势。 自 2000 年开始，中国生产了全球 85% 以上的稀土矿，95% 以上的稀土冶炼分离产品，特别是应用最广泛的稀土永磁体，我国已然形成了一个永磁产业集群，2020 年的产能占据全球 92% 以上。 而在专利数上，截至 2018 年 8 月，中国稀土专利数量累积比美国多出 2.3 万件。 无氨浸取、电驱开采、介电电泳等一系列新的更环保更高效的开采和冶炼技术不断被提出。 当然，Lynas 等公司这些年也在奋力追赶，很难说我们能永远保持壁垒。 就连现在美国对于我们的芯片制裁，也在采用更精细的方法，而不是直接堵死，我们的稀土牌，也未必是永远的王牌。 或许有一天，世界会重新走向合作共赢，大家一起来创造更多的科技奇迹。

IT之家 10 月 2 日消息，特斯拉今日发布公告，2025 年第三季度汽车交付量为 497099 辆，市场预估为 439612 辆。 IT之家查询获悉，特斯拉 2024 年第三季度全球交付了 463000 辆电动汽车，2025 年第三季度同比增长 7.3%。 产品 生产 交付 Model 3/Y 435,826 481,166 其他车型 11,624 15,933 合计 447,450 497,099

IT之家 10 月 2 日消息，据科技媒体 MacRumors 报道，摩根士丹利分析师 Erik Woodring 今天发布了一份研究报告，显示苹果 iPhone 17 / Pro 系列手机需求高过预期，整体出货量比较乐观。 分析师表示，根据供应链人士消息和 Apple Store 的发货时间推测，iPhone 17、17 Pro 和 17 Pro Max 手机的早期需求强劲，略强过他们的最初预期，但 iPhone Air 手机到目前为止需求却相对疲软。 供应链调查显示，iPhone 17 系列手机可能即将迎来产能提升，今年下半年苹果会将 iPhone 新品的产能提升至 9000 万部以上，高于目前预计的 8400 万部至 8600 万部。 摩根士丹利同时将苹果的目标股价上调至 298 美元（IT之家注：现汇率约合 2123 元人民币），不过分析师认为苹果当前的股价已经展现出 iPhone 17 系列手机需求强劲，他们需要看到更多利好因素才能进一步论证短期内苹果股价持续跑赢大盘。 此外，这名分析师还指出，苹果在手机领域多年以来的“最大创新”将在 12 个月以内到来，MacRumors 认为这指的是可折叠款 iPhone 。

快科技10月5日消息，你的工作未来会被人工智能（AI）取代吗，从概率上说基本都会。 按照OpenAI CEO奥特曼的预测，未来经济体系中约40%的工作任务会被AI接管，这一变革速度远超历史周期（过去每75年职业结构更新一半），其坦言对ChatGPT感到“有点害怕”，并警告说它可能会重塑社会、“消灭”许多工作。 重复性、程序化的工作（如客服、报告撰写、基础编程）最易被取代，而客服行业甚至可能完全消失。 对于上述问题，OpenAI CEO奥特曼也是正面回应了工作被AI取代的问题，并且直言自己想去当农民（也从正面回应了这个工作不会被人工智能取代）。 奥特曼分享了十年高压下的农场梦想，强调人类渴望创造价值永不止息。短期岗位流失不可避免，但长期来看，AI将催生更以人为本的新职业。 在这位CEO看来，应对AI冲击需培养以下通用能力（而非单一技能）。

作者 / 黄大路 编辑 / 张 南 设计 / 夏 萌 2020年10月，吉姆·法利（Jim Farley）接替吉姆·哈克特（Jim Hackett）出任福特CEO，如今已带领这家百年车企走过五年变革之路。 1962年出生的法利，1990年毕业于乔治城大学，获得经济学和计算机科学双学位，之后又在加州大学洛杉矶分校取得工商管理硕士学位。 法利的父亲是一名银行家，他与妻子共有三个孩子。他是底特律教皇弗朗西斯中心的支持者，并经常作为志愿者为该中心工作，还曾担任该中心新建的Bridge Housing Campus资本运动主席。 法利是哈雷-戴维森公司的董事会成员。他热爱汽车，是一名老式汽车的收藏家和赛车手。 在加入福特前，法利几乎一直在丰田汽车工作，担任过雷克萨斯品牌的集团副总裁兼总经理，负责雷克萨斯的所有销售、营销和客户满意度活动。 他还担任过负责丰田部门市场规划、广告、销售、促销、激励和互联网活动的集团副总裁，并曾在丰田位于美国和欧洲的战略规划、产品和营销部门工作，还领导了丰田新赛恩（Scion）品牌的成功推出。 2007年，法利加入福特汽车。2017年5月22日，他被任命为福特汽车执行副总裁兼全球市场总裁，并被赋予推动林肯品牌复兴的任务。 2019年4月10日，他被任命为新兴业务、技术和公司战略总裁，负责监督移动出行、自动驾驶汽车研发、先进工程、企业合作伙伴关系以及全球数据分析等领域。 2020年10月1日，法利被任命为福特汽车首席执行官。2022年3月，他又兼任了福特Model e的总裁。 2025年9月29日，美国《汽车新闻》（Automotive News）撰文回顾了法利担任福特汽车CEO五年来的历程。 拒绝平庸产品”：聚焦优势领域 法利上任时，福特已开始精简产品组合，停售福克斯（Focus）与蒙迪欧（Fusion）等轿车，转而优先发展跨界车与SUV。 法利进一步推进这一战略，宣布停售锐界（Edge），并计划在2025年底停售翼虎（Escape）与林肯海盗船（Lincoln Corsair）。 “我们不生产洗发水，”法利在2025年底特律车展上强调，“福特的第一条规则：拒绝平庸产品。” 在这一理念下，福特将产品重心放在三类车型上： 一是具有驾驶乐趣的衍生车型，如野马Dark Horse（Mustang Dark Horse）与烈马Raptor（Bronco Raptor）； 二是高利润的商用皮卡与货车； 三是细分市场车型，如面向越野领域的烈马Bronco与紧凑型皮卡Maverick。 美国晨星研究服务公司（Morningstar Research Services）股权分析师戴维·惠斯顿（David Whiston）评价道：“福特本可以投入更多资源争夺紧凑型轿车市场，但法利认清了福特在轻型卡车领域的真正优势，并进一步开发了Bronco、Maverick等细分市场产品。他遵循‘向高利润领域倾斜’的策略。” 从市场表现看，2020年至2024年，福特在美国轻型车市场的销量小幅增长1.5%，至206万辆，但增速低于行业整体水平，导致市场份额从法利上任时的14%降至2024年底的12.9%；不过，2025年上半年，其市场份额已回升至13.6%。 法利表示，相比在同质化细分市场追逐份额，福特更应聚焦能形成差异化竞争优势的领域——这一策略也符合福特数十年的发展趋势（20世纪50年代中期，福特曾占据美国市场30%的份额）。 福特+战略：软件与业务重组双驱动 法利提出的“福特+”（Ford+）战略是此次变革的核心，该战略聚焦两大方向： 一是提升软件能力，扩大订阅服务收入，升级BlueCruise驾驶辅助系统功能； 二是业务架构重组，将公司拆分为三个独立业务单元，同时改革制造流程以降低成本，应对中国竞争对手带来的“生存威胁”。 在软件与订阅服务方面，截至2025年，福特的软件订阅用户已超过75万，这一业务尤其为福特商用车部门（Ford Pro）贡献了显著利润——2024年，Ford Pro实现营收约90亿美元。 在业务重组上，2023年，法利推动成立全球工业系统团队，整合制造与供应链资源，为后续成本控制与质量提升奠定基础。 财务数据显示，法利任期内福特的利润表现虽有波动（2021年净利润飙升至179亿美元，2022年却亏损20亿美元），但在“福特+”战略推动下，2024年公司营收创下历史新高，净利润回升至59亿美元，2025年第二季度业绩也保持增长。 此外，福特的国际业务从过去的“烧钱”状态扭亏为盈，2024年合计实现利润20亿美元；公司表示，有望在2025年实现全球市场份额的进一步提升。 股价方面，自法利上任以来，福特股价累计上涨约 60% ，但较 2022 年 1 月的高点仍有显著回落，且近期对公司举措的反应较为平淡 挑战与争议：电动车战略调整与质量问题 尽管成绩显著，法利的变革之路也面临诸多挑战。 首先是电动车战略的反复。 上任初期，法利将电动车研发投入提升近两倍，但由于与行业内其他企业一样高估了消费 者对电动车的需求，福特后续不得不缩减电动车产量、削减生产线、取消部分产品项目，并推迟相关投资。 同时，法利曾尝试改革电动车零售模式（要求经销商投资充电网络、提供差异化购车体验），但在经销商的广泛反对下最终放弃； 此外，福特还曾计划通过区域中心配送电动车以降低经销商库存成本，同样因执行效果不佳而终止。 其次是长期存在的质量问题。 法利坦言，自己曾“放任质量问题恶化太久”。2025年上半年，福特发起了116次召回，数量超过其他任何车企全年的召回次数；2024年，福特F-150 Lightning电动皮卡的交付曾中断超过9周；2021年Bronco上市时，因供应商提供的车顶存在缺陷，导致交付延迟。 福特解释称，2025年召回数量激增部分源于更严格的质量检测，且约半数召回是针对可通过空中下载（OTA）更新修复的软件漏洞。 福特首席运营官（COO）库马尔·加尔霍特拉（Kumar Galhotra）表示，2023年的业务重组已帮助公司更好地管控质量问题，“当然，仍有更多工作要做，但已有明确的改善迹象”。 福特预计，2025年将成为公司历史上新车交付后前三个月质量表现最好的年份之一。不过，惠斯顿指出：“质量问题仍是财报日的‘常客’，福特似乎总是在进步后又出现倒退。” 此外，法利还曾做出两项争议性决策： 一是终止对自动驾驶初创公司Argo AI的投资，转而聚焦技术难度更低的驾驶辅助系统； 二是关闭在巴西的工厂（此前该业务已累计亏损数十亿美元）。 领导风格：倾听反馈与个人IP打造 在内部管理上，法利被评价为“注重行动、关注结果”，且善于倾听反馈。 福特全国经销商委员会主席埃迪·斯蒂弗斯（Eddie Stivers）表示：“他会认真倾听，在交流时做详细笔记，然后提出尖锐且具体的问题。你可以将问题深入到第二、第三甚至第四层面，他会跟踪进展并理解你的诉求。” 斯蒂弗斯认为，优秀领导者的标志之一是“愿意快速承认错误并尝试新方案”，而法利正是如此——例如在电动车零售模式受挫后，他及时调整策略。 在外部品牌传播上，法利积极打造个人IP，通过多种渠道提升福特的曝光度： 他主持每周播客节目，嘉宾包括历史学家亨利·路易斯·盖茨（Henry Louis Gates）、女演员西德妮·斯威尼（Sydney Sweeney）、嘻哈歌手T-Pain等；频繁参与《杰·雷诺的车库》（Jay Leno’s Garage）节目录制，并多次登上《吉米·法伦今夜秀》（The Tonight Show Starring Jimmy Fallon）。 2025年9月福特赞助《吉米·法伦今夜秀》底特律特辑时，法利还与法伦戴假发拍摄短视频，调侃Bronco拥有“给乘客烫卷发”的幽默功能。 此外，法利还在社交媒体上分享自己的美国公路旅行经历，并延续了担任CEO前的周末赛车爱好。 加尔霍特拉评价道：“吉姆充满好奇心，这对其他领导层是极大的启发。并非所有好想法都来自美国东南部的密歇根州，与不同行业的领军人物、名人交流，能让我们跳出汽车行业的思维定式，以更开阔的视角思考问题。” 法利则表示，好奇心是自己“与生俱来的特质”：“提问不是为了作秀，而是为了学习——这两者有本质区别。我成长的家庭、接受的教育，以及早年在丰田的工作经历，都让我明白：提出更好的问题、保持好奇心，并围绕好奇心构建问题，才能不断进步。” 未来展望：聚焦执行与长期价值 截至2025年，法利的任期已超过其两位前任（哈克特与马克·菲尔兹（Mark Fields）均仅任职三年），为福特带来了稳定的领导核心。 斯蒂弗斯（自2000年代中期便与法利相识，当时法利在雷克萨斯任职，斯蒂弗斯则是林肯-水星经销商委员会成员）表示：“他依然是那个充满热情的吉姆，依然比所有人都超前思考数年。如果市场能趋于稳定，让企业有清晰的规划方向，他的前瞻性思维将让福特在长期受益。” 法利表示，福特已建立坚实的基础，当前最大的挑战是“执行”，他的目标是“打造一家长期稳健、让公众自豪的企业”。 他说：“我希望建立这样一家‘北极星’式的公司——当我面对工厂工人、经销商、福特家族及所有利益相关者时，能对他们说：‘我们终于成为了你们一直期待的样子。’我的核心目标是构建可持续性……这种可持续性不应依赖于吉姆·法利或任何个人的影响力。

IT之家 10 月 5 日消息，谷歌近日宣布自 2026 年 1 月起 Gmail 电子邮件应用不再支持以 POP 方式检查第三方账号中的邮件，不过 Gmail 仍支持另一种常见的邮件关联方式 IMAP 连接。 由于这一变化，用户电脑上的 Gmail 中将不再提供“查收其他账号的邮件”选项。 此外，Gmail 自 2026 年 1 月起还将不再支持 Gmailify，这意味着垃圾信息防范、收件箱类别、高级搜索运算符和改进版移动端通知功能等特定功能将不适用于关联的第三方邮箱账号。

IT之家 10 月 5 日消息，本周六起，ChatGPT 开始为 GPT-5 Instant 模型推送更新，使其能更快理解并安抚情绪低落的用户。 OpenAI 表示，GPT-5 现在能够识别出用户可能的心理或情绪困扰，并以更准确、温和的方式回应。这项改进是在心理健康专家的协助下完成的。 新的系统还会在必要时主动引导用户寻求现实世界的危机援助资源，同时保持支持性、平和的语气。 据IT之家了解，此前，许多 GPT-4 用户批评 GPT-5 过于理性、缺乏情感温度。据外媒 Bleeping Computer 报道，OpenAI 表示，这次更新将使 GPT-5 既更具共情力，又保持理性和稳重。 OpenAI 补充说，当用户选择 GPT-5 Auto 或非推理模型时，对话将自动切换到 GPT-5 Instant，以便更快提供有帮助的回应。 ChatGPT 仍会在用户询问时明确说明当前运行的模型版本。当天起，这项更新将开始陆续面向 ChatGPT 用户推出。

最近咱汽车部的小伙伴搞来了一个新玩具，说是要给我们整个活。 但看完他整的活后，公司的特斯拉车主集体沉默了。。。 大家先看看下面这张 gif 吧。。。 没错，这家伙拿着一个小玩具一样的按钮，轻轻一按，就把特斯拉的充电口给打开了。。。 即使是在锁车状态下，充电口也能被轻松 “ 撬 ” 开。 还好这次“撬”的是咱同事的车，要是“撬”的是别人的车，可能小伙伴会被当贼打成半死。。。 被打都是事小，就随随便便开启充电盖这事，还是有不少风险的。 一来是充电口容易有异物堵塞或者接口进水，影响使用安全。二来还有可能因为外力导致充电盖或者接口破损，增加维保费用。 当然还有更奇葩但咱亲身经历的情况 —— 脖子哥上周开着 Model 3 外出旅行呢，打算停在路边换驾驶员，但这时充电盖莫名其妙地自动弹开了。。。 这一开，直接给经过充电口的小伙伴一波gank，害得小伙伴差点 “ 撞大运 ” 。。。 虽然这件事大概率跟遥控开盖无关，但脖子哥对特斯拉充电盖的负面印象又加深了几分。。。 所以说到底，为啥特斯拉充电盖能这么容易被打开？ 找了一圈资料下来，脖子哥发现，这特斯拉的充电盖设计还 “ 真有点说法 ”。。。 特斯拉车主们可能知道，特斯拉官方的充电枪上面，有一个按钮。按一下就可以开启特斯拉的充电盖。 这个设计挺巧妙的是吧？之前我还真以为这是特斯拉的 “ 黑科技 ” 。 但是现在我知道了，这个按钮和这个小玩具的原理一样，都是一个简单的射频信号发射按钮。 一按，里面的信号发生模块就能发出一个频率为 434 MHz 的射频信号（北美是315MHz）。 附近接收到这个信号的特斯拉，就会打开充电盖。中间没有信号加密，都是公频通信，信号也很容易捕获。没错，就是这么朴实且无华。。。 拆开上面小伙伴用的这个小玩具，你也能发现，这玩意真不是啥高科技。 并且几年前就有老哥在 GitHub 上分享了特斯拉充电盖遥控的控制代码。真的属于是公开的秘密。。。 哦对，相比起前面这个小玩具，有些充电桩上的发射功率才是真的大。比如这个公牛充电桩，按下上面的信号发射按键，十步以内的特斯拉充电盖都能给你掀开咯。 怪不得这牌子叫公牛，不叫“私牛”。。。 特粉们可先别以为我要黑特斯拉。有一说一，我觉得老马不可能不知道，这种设计会带来哪些隐患。 所以这大概率是特斯拉在 “便捷性” 和 “安全性” 中间做出的妥协。。。 论好处，这操作是真的便捷 —— 你甚至不用解锁汽车，只需要按充电桩上按一个按钮，就可以打开充电盖充电。 甚至因为这个特性，对于一些长占特斯拉超充站的特斯拉，大家也会帮 ta 插上充电枪，助力积攒占位费。 在这点上，中外人民都一致地热心肠。 而对于第三方厂家来说，大家都可以做兼容特斯拉的充电桩。而兼容厂家越多，特斯拉也更容易被大伙选择。 坏处么，咱开头也讲了，主要风险就是容易损坏充电口和充电盖，给行车安全带来隐患。 首先咱就拿充电口进水来说吧。虽然国家标准也有规定新能源车充电口的防水等级，特斯拉充电口更是达到了 IP67 级防水。 GB/T 20234.3-2015 但是大家也别被这种给充电口灌水的视频“洗脑”了。经常修特斯拉的一位师傅就告诉我们，“日常淋雨肯定不会马上让车出问题，后面长期的腐蚀才是最严重的”。。。 即使充电口这些金属触点的防腐蚀性很强，但也架不住长时间的雨水侵蚀。 这时候充不进电都是小事了。要是这种短路发热造成起火，或者造成车内高压线束短路损坏，那才是真的造重了。。。 俺之前就用过一个被尿呲过的充电头，给我的 ET5T 充电，充完后车辆大屏就提示“车辆绝缘减弱”。还好车子还能动，我问了一下蔚来售后就赶紧开去 p 房了。 索性这次腐蚀不严重，师傅帮我清理了一下充电口的污渍，提示就消失了。但也有些车辆绝缘减弱严重的，车辆的都无法行驶。 别的蔚来“车辆绝缘减弱”示意图 再者就是异物堵塞问题。要是所有人都能随随便便打开充电盖，往里面塞点东西，搞得你充电枪都插不进去。。。 那么问题来了，我们国产新能源车，也能像特斯拉这样被轻松遥控开充电盖吗？ 先说结论，因为开盖方式不同，所以基本不会。 国内新能源车充电盖，咱大致可分为触摸按压式和蓝牙联网式这 2 种。也有两种方案兼备的。 而从技术角度来看，不论是触摸按压的还是可以加密的蓝牙，都比特斯拉的安全不少。所以别人确实不太能轻松打开这些充电盖。。。 而且国产电车大多数还配了橡胶塞，非常贴心。。。 总的来说，要不是这次小伙伴整的活，咱办公室的特斯拉车主都没意识到这个问题。 即使现在心中有点小膈应，但他们还觉得 “便利大于风险”，没有真正意识到这种开盖设计有多少隐患。 所以咱还是希望特斯拉能用一次简单的升级，早日推出一个兼顾便捷与安全的充电盖开启方案。 比如给车机或者充电桩进行一次 OTA 升级，用算法给射频信号进行简单加密解密，做到一定范围内的 “ 一桩开一车 ”。 虽然可能会让开盖速度变慢一点，但安全性可是大大增加了。我想特斯拉车主可能也喜闻乐见吧？

在意大利都灵举办的 Italian Tech Week 上，亚马逊创始人、蓝色起源CEO 杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）罕见公开露面，勾勒出一幅充满科幻感的未来蓝图： “未来几十年，数百万人将生活在太空，而AI将成为这一切的核心动力。” 贝索斯的太空构想并非停留在浪漫层面，而是进入了技术细节。 他透露，蓝色起源公司正计划在未来 10至20年内建设轨道级AI数据中心，这些漂浮于地球上空的“算力基地”将实现 24小时太阳能供电、零天气干扰、零地面能耗冲突。在贝索斯的愿景中，未来的AI模型训练将不再依赖地球电网。目前地面的数据中心正面临三重困境：电力系统压力陡增、冷却系统消耗大量水资源，以及土地和能耗的双重瓶颈，而轨道数据中心则可以绕过所有这些问题。 他强调：“太空永远晴朗，没有风暴，没有阴影。那里是AI训练的完美环境。” 这意味着未来的大模型或将直接在太空运行，依靠全天候的太阳能提供稳定的电力，并通过激光通信与地球网络相连。 AI驱动的“太空工业链” 贝索斯认为，AI与太空并非两个平行赛道，而是一种“共生循环”： AI推动太空制造、能源管理和机器人建设；反过来，太空基础设施将为AI提供几乎无限的算力与能源来源。 他在采访中表示，轨道工厂、卫星组装和AI算力中心将共同构成一个“高空工业生态”，届时人类主要居住在太空站或轨道殖民地，而地球将被保留下来作为生态保护区。 这一设想与马斯克提出的“火星移民”路线形成鲜明对比。 马斯克希望人类迁居火星，而贝索斯更愿意让AI和机器人先行，替人类在太空搭建“基础设施”，让普通人也能在轨道居住。 他甚至形容AI是一种“生产力倍增器”，能够让人类“轻盈地扩展文明版图”。 AI是技术泡沫？他称“这是好事” 贝索斯还在演讲中谈及当前AI热潮，称其为“一个健康的泡沫”。 “AI的浪潮就像当年的互联网泡沫——表面上过热，但泡沫之后，留下的才是新世界的基建。” 他呼吁投资者与工程师继续保持长期主义，认为AI的成本曲线将持续下降，而它带来的工业革命才刚刚开始。 贝索斯还指出，AI的正向影响将是“深远而持久的”，从科研、教育到能源管理，都将被重新定义。 难题与挑战 然而，要实现“太空AI中心”的宏愿，并非没有难度。 目前最大的障碍在于：火箭发射成本仍然高企、太空维护与维修极具风险以及散热与通信延迟仍待技术突破。但贝索斯强调，这些问题并非不可解。 随着可重复使用火箭和自动化维护机器人普及，未来10年内实现首批“轨道算力站”将成为可能。 他认为，这是继卫星通信之后的“第二代太空基础设施革命”。 贝索斯不想让AI烧地球的电，他要让它晒太空的太阳——这是科技巨头的终极绿色野心。

IT之家 10 月 5 日消息，高德地图预测显示，10 月 5 日及 6 日（中秋节）15 时至 19 时将迎来两大返程高峰，其中 16-17 时为全天交通最繁忙的“峰值时刻”。高德建议返程用户提前规划时间与路线，尽量上午出发，避免与下午高峰时段重叠。 在返程高峰路段方面，高德交通大数据预测 10 月 6 日中秋节当天的全国 10 大最繁忙路段，主要集中在长三角、珠三角地区，其中，G40 沪陕高速上海段（IT之家注：向化公路收费站到长兴岛服务区）居第一位。 公共交通出行方面，全国多地交通枢纽周边路网热度攀升，将陆续迎来返程客流高峰。今年国庆长假期间，烟台站、珠海站、徐州站、天津站等多个火车站，以及郑州新郑国际机场、广州白云国际机场、成都双流国际机场等机场周边交通最为繁忙。 高德地图在线全国公共充电站总量已达到 30 多万座。全国服务区内充电站数量 TOP5 的省份是：广东、河南、浙江、河北、安徽。G45 大广高速、G4 京港澳高速和 G15 沈海高速沿线服务区充电站数量位列全国前三，这些干线高速也是国庆出行最繁忙高速。 高德交通大数据显示，国庆长假首日全国充电站搜索用户数同比增长 42%。搜索充电站的高发时段是 11 时-14 时，全国充电站最繁忙时段主要集中在 12 时-13 时，充电站空闲时段则集中在一天中的凌晨 2 时-6 时。

IT之家 10 月 5 日消息，苹果现任 CEO 库克今天在微博发文，缅怀苹果公司联合创始人史蒂夫・乔布斯逝世 14 周年。 Steve 相信未来充满光明与无限可能，照亮前行的道路，激励我们前进。我们怀念你，我的朋友。 Steve saw the future as a bright and boundless place, lit the path forward, and inspired us to follow. We miss you, my friend. IT之家注：乔布斯在与胰腺癌抗争多年后于 2011 年 10 月 5 日去世。乔布斯去世后，苹果在其 Infinite Loop 园区举办了一场“纪念史蒂夫”活动，蒂姆・库克、乔尼・艾维等人发表了演讲。2024 年 10 月 5 日，库克发微博缅怀乔布斯逝世 13 周年。

10月5日，比特币价格突破125000美元，创历史新高。 截至发稿，报125261.55美元/枚，涨2.01%。 据外电报道，渣打银行数字资产研究主管 Geoffrey Kendrick 近日重申了其对比特币年底价格 20 万美元的目标。 Kendrick 表示，新的 ETF 资金流入和美国政府关门可能会在未来几周推动加密货币价格进一步上涨。Kendrick 在给客户的报告中表示，比特币有望在几天内突破历史高点，并可能在未来几周达到 13.5 万美元，这比他之前的预测略晚。

快科技10月5日消息，近日，知名车评人陈震驾驶劳斯莱斯闪灵发生车祸一事引起网友关注热议。 针对此事，陈震昨日在微博发文致歉称：“是我的问题，一切负面照单全收，全力配合解决问题中，不会有丝毫懈怠，事故经过以官方公告、车辆EDR数据为准，造成了这么大的负面影响，在此向对方车辆道歉，向大家道歉”。 此外，另有网友建议陈震公开事故前的行车记录仪，让大家看到客观事实，还原整个事实经过。陈震转发该网友评论，并表示：“一定会的，官方还有详细的事故经过通告...” 此前报道显示，当时这辆闪灵从北向南逆行超速行驶，撞上了一辆白色车，由于速度快，白车被撞飞好几个车道后撞到了绿化带上。 当地交警通报称，10月3日15时许，在海淀区朱各庄路与万寿路交叉口，陈某（男，43岁）驾驶小客车由北向南行驶时，与对向一辆小客车发生事故，造成两车损坏。 双方驾驶人不涉毒、不涉酒，经初步调查，陈某负事故全部责任，目前，事故正在进一步处理中。

IT之家 10 月 4 日消息，据英媒《金融时报》报道，亚马逊创始人杰夫・贝索斯昨天来到意大利都灵，出席 Tech Week 活动并发表讲话，谈及探索太空、AI 浪潮等。 贝索斯现场表示，他坚信人类会迁居太空，在未来几十年以内，数百万人会前往太空，在那里生活、做更多事情，原因是“人们本身就想这么做”，未来繁重的劳动都将由机器人承担，而巨大的 AI 数据中心将漂浮在太空之上，为人类的幸福生活做后备保障。 贝索斯还在现场以火箭研发公司蓝色起源（IT之家注：Blue Origin）创始人的身份与多位主持人对谈，这家公司成立于 2000 年，目前正在研发亚轨道和轨道飞船，2014 年开始涉足轨道航天技术业务，2021 年完成载人首飞，将 4 名乘客送上太空，飞越卡门线。 ▲ 图源 Blue Origin 官网 贝索斯还谈到目前火热的“AI 浪潮”，他认为这种经济循环是一种“良性泡沫”，因为目前 AI 成长都属于工业性增长，而非金融主导，等这场浪潮尘埃落定、出现赢家时，整个社会都会受益于浪潮中出现的新发明。 科技媒体 TechChurch 对此表示，同为太空领域的领军人物埃隆・马斯克也预测人类将殖民火星，2050 年将有数百万人类在火星生活，贝索斯和马斯克等超级富豪的话都有些脱离现实，不过也体现出这些富豪们的超前思维。

快科技10月4日消息，据媒体报道，蒂莉·诺伍德原本是一位名不见经传的“新秀演员”，她在今年5月才开始发布社媒账号。尽管她光鲜亮丽、妆容精致，但目前也只有4万多名粉丝。 然而，她并非真实存在，而是英国制作公司Particle 6利用AI技术生成的虚拟角色，由荷兰制片人艾琳·范德维尔登主导创作。 在今年9月底开幕的苏黎世电影节上，范德维尔登公开透露，将有经纪公司与诺伍德签约，并表示“未来几个月，行业将见证新的进展”。 对此，美国演员工会于10月2日发表严正声明，反对此类AI合成演员。声明指出：“诺伍德不是真人演员，而是一个由计算机程序生成的角色，该程序未经许可、也未支付报酬，使用了无数演员的表演数据进行训练。她没有真实的人生经历与情感。观众不会接受脱离人类体验的虚拟内容。这样的角色非但未能解决电影业的问题，反而制造了新问题：它窃取演员的表演，威胁他们的生计，贬低人类艺术的价值。” 据报道，美国演员工会正与编剧工会共同推动建立新行业规范，要求限制制片方使用AI的比例，并规定任何AI应用必须提前告知演员与编剧等从业者，且须与工会协商并获得许可。 范德维尔登则回应称，诺伍德并非意在取代人类演员，而是作为一种“被创造的艺术生命”存在。“围绕她的广泛讨论，恰恰说明这类创作仍蕴含巨大潜力。” 金球奖影后、多次获奥斯卡提名的英国演员艾米丽·布朗特在播客节目中听闻诺伍德一事时惊呼：“完了，我们真的全完了！拜托经纪公司，不要夺走我们的工作机会，不要切断观众与真人演员之间的情感联结。”

来自加州大学圣地亚哥分校（UCSD）的华人学者Wanda Hou，与加州大学伯克利分校以及Google Quantum AI合作，在谷歌的Sycamore与Willow超导量子处理器上完成了一次别开生面的实验。 他们发现：当机器学习模型「学不会」时，正好对应量子体系发生了测量诱发的相变。AI的失效，反而成为了物理的探针。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2509.08890 为什么要关注测量？ 在量子计算中，测量通常被视为「终点」——想得到结果，就测量比特；但这一步也会破坏量子态。 令人惊讶的是，测量并不只是破坏，它还能在未被测量的比特之间诱发新的远程纠缠。 问题是，这种效应隐藏得太深，传统方法往往需要指数级的实验次数才能把它揪出来。 于是，研究团队提出了一个大胆的问题：能否完全放弃先验知识与繁琐的「后选」，让机器学习直接从数据里自己发现？ 如何把AI拉进实验室 团队首先在谷歌的超导量子处理器上制备了一维和二维cluster态。 然后，他们测量掉几乎所有的量子比特，只留下远距离的两个探针比特，并用「经典影子（clssical shadow）」方法去记录探针的状态。 接着，他们把这些实验数据输入一个带注意力机制的生成式神经网络。 与常见的监督学习不同，这个模型没有标签、没有先验，全靠无监督学习来「猜测」探针的后测量态。 Image caption:一维实验：测量掉链中比特，两端探针产生纠缠。 二维实验：随测量角度变化出现相变，临界点角度的纠缠骤现。 神经网络：直接用测量数据学习探针状态，估计纠缠与熵，无需先验模型。 「意外」的发现 在一维34比特的实验中，AI的表现堪称亮眼：即使什么先验都不给，它仅凭数据就学出了与理论模型一致的远程纠缠。可到了二维6X6阵列，情况突然变得耐人寻味： 在低纠缠区：体系没有长程量子纠缠，AI很快就学会了测量数据中的简单结构，预测结果与理论一致，纠缠为零。学习曲线迅速收敛，所需计算资源也远小于传统模拟。 在高纠缠区：体系充满全局性的量子纠缠，数据看似随机却高度相关，但这种复杂性根本无法被经典算法解码。AI并不是「不够强」，而是遇到了物理层面的「硬障碍」。它虽然也能很快收敛，但学到的只是「瞎猜」，因此无法探测到纠缠。 在临界点：情况最耐人寻味。AI的学习曲线突然拉长，说明它在数据中捕捉到了复杂且丰富的结构，需要更多训练才能收敛。最终，它在这里给出的纠缠信号出现峰值，恰好对应体系发生相变的临界点。 换句话说，AI的「学不会」，正好对应量子体系进入临界的时刻。 重要的是，这并不是AI本身的问题，而是全局量子纠缠带来的指数级复杂度，天然超出了经典算法的解码能力。经典AI在这里触碰到了物理世界的「硬边界」，它的失效反而成为我们确认临界性的信号。 从经典AI到量子AI 这一发现也让人重新思考未来：如果经典AI的局限来自无法高效模拟全局量子纠缠，那么当量子计算机本身成为AI的算力基座时，会发生什么？ 理论上，量子增强的AI能直接处理纠缠与非局域关联，从而跳过经典算法的「学习失败」瓶颈。 这不仅意味着更强的模式识别与科学建模能力，也可能成为科学家们长期设想的「真正的科学智能体」的雏形。 值得注意的是，Google Quantum AI团队在几乎同一时间发表的另一篇工作。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2509.09033 这篇工作就从理论角度证明：当量子计算机用作生成式AI的基座时，模型能力将出现本质性的进化，能实现经典AI无法触及的表达与推理能力。 在这个意义上，今天我们看到的「AI学不会」，并不是失败的终点，而是未来量子AI的起点路标。 当量子与智能真正融合，我们可能迎来一次科研范式的根本飞跃。 意义与展望 这项工作带来的启示至少体现在三个方面： 新型观测范式：通过AI学习与量子—经典交叉关联，研究者能够在无需后选、避免指数级实验成本的条件下，从数据中直接提取物理信号。更重要的是，AI的「学不会」本身也成为了临界性的标志，让学习过程转化为一种新的观测手段。 误差校正潜力：在低纠缠区（可「擦除」的区域），AI能快速学习并准确识别测量数据的结构信号。这类能力非常适合应用于量子误差校正，帮助量子计算机实时定位并修复局部噪声和错误。 未来前景：量子计算与人工智能的结合，有潜力孕育真正面向科学探索的智能体。当AI本身运行在量子计算机上时，它或许能够突破经典算法的限制，直接操控和解码量子纠缠，带来一次智能形态的根本飞跃。 总结 由UCSD与UCB领衔、并与Google Quantum AI深度合作的这项研究，首次在实验中表明：经典学习模型的失败本身可以作为物理临界点的探针。 在一维体系中，研究者仅凭数据驱动就揭示了远程纠缠；在二维体系中，机器学习的「学不会」与测量诱发相变的临界点精确重合。 这不仅突破了传统观测的瓶颈，也预示着一种新的研究范式：AI不只是辅助工具，它本身也能成为探索自然规律的显微镜。而当量子计算赋能AI时，科学家们或许将迎来真正的「量子智能体」时代。