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**全球顶尖人工智能科学家半数来自中国**近日，韩媒引述最新研究数据显示，全球前100名顶尖人工智能（AI）科学家中，有一半是中国籍学者。这些学者的研究主要在国内机构或企业进行。此外，在美国活跃的20名顶尖AI科学家中，华裔占据了一半。这份数据来自联合国工业发展组织中国投资促进办公室（UNIDOITPOChina）与东壁科技数据有限责任公司的联合分析。研究基于2015年至2024年间约20万名AI学者撰写的9.5万篇关键学术论文，综合引用量等影响力指标评选出全球百强科学家。研究结果显示，在美顶尖机构工作的华裔科学家表现突出。例如，麻省理工学院副教授何恺明和卡内基梅隆大学计算机科学副教授朱俊彦都是计算机视觉领域的先驱，该技术通过模拟人类视觉解析图像。中国研究机构在全球AI排名中表现同样亮眼。根据“AIRankings”统计，北京大学自2022年起持续位居世界第一，清华大学和浙江大学紧随其后，包揽全球前三强。全球AI研究产出前十机构中，中国独占五席。此外，全球科技巨头正加速争夺中国AI人才。例如，英伟达上月聘请了华盛顿大学教授朱邦华和加州伯克利分校教授焦剑涛（二人均为清华校友）。何恺明据传获谷歌DeepMind邀约，脸书母公司Meta近期从ChatGPT开发商OpenAI挖角了至少5名中国AI专家，包括核心模型贡献者翟晓华。这些数据和事例充分展示了中国在人工智能领域的强大实力和全球影响力。

根据最新发布的《全球人工智能科研态势报告（2015-2024）》及相关权威分析，全球顶尖AI科学家的分布呈现显著的中国力量，50名中国籍科学家入选全球百强榜单，均在中国的研究机构或企业任职，在美国的20名顶尖科学家中，华裔占50%（如何恺明、朱俊彦等）。在这份喜人的成绩面前，华为、腾讯、阿里、蔚来、MiniMax等企业都立下了汗马功劳。

上证报中国证券网讯（记者刘暄）沈阳人工智能产业园7月10日正式开园。沈阳首府经济开发区相关负责人在开园仪式上表示，人工智能产业园依托AI计算集群和全栈基础设施，能够为入驻企业提供从技术到数据、算法及模型的全方位服务...

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大家发现没有，国外出现一个明显的变化，很多人可能没有注意到，美媒却一语道破！海外的一些银行、大学、研究机构，甚至很多初创企业，这几年都不再只盯着美国AI大模型，而是选择接连引入了中国的人工智能服务。诸如通义千问、DeepSeek这样的平台，如今已经成为很多欧洲、中东、亚非市场的主流AI选项，有的银行用它们来升级数据分析，有的大学把它们用在教学、翻译，甚至还有研究助理环节。尤其是那些预算有限、需求细致的场景，他们发现中国AI不仅价格友好，而且非常实用，这无疑改变了当地人对AI产品的既有印象。中国AI产品之所以能迅速流行，就是因为性价比很高，大公司都在研发更高效的模型，让AI能用更少的资源完成更多计算，大大降低了成本，这样一来，哪怕是经济并不发达的市场也能接受。中国团队非常重视细分行业和地区用户的真实需求，不管你在哪个国家、用什么语言，平台都能迅速“适应”，做出合适的功能和接口，在多语言、流程自动化这些细节上，体验非常不错。这股中国AI的“出海潮”扩散的速度，不仅业内人有感受，美国主流媒体也开始公开表达焦虑，在一些分析文章里，甚至提到海外很多曾习惯用OpenAI或者GoogleAI的用户，最近都换用中国大模型。表面上看是因为“性价比高”，但深入一点其实是大家认可中国AI的能力，在一些多语种复杂处理、文本生成和定制化方案里，部分中国产品甚至走在世界前列，不再只是“低价替代”。比如不少开发者社区已经在讨论，DeepSeek不仅功能全面，而且免费额度更充足，开放性也很好，国内外企业在技术接入上对比过后，也发现中国AI的综合实力越发突出，这种趋势在短时间内应该不会逆转。以中国AI产业的体量来看，未来两三年还会持续高速增长，规模和全球份额不断提升，全球更多企业开始选择中国AI，这让美国在人工智能“霸主”的位置不再那么稳固。过去美国AI出口几乎“零对手”，但现在逐渐要和中国公司正面竞争，尤其是在新兴市场压力明显变大。为什么中国AI能成为海外“新国货”？一方面是技术积累扎实，底层能力大幅提升，从核心模型到整套生态都能自主把控，不再受制于人，另一方面是开源和服务生态建设得很成熟，各种接口、工具、API极易上手，国际开发者和企业对接起来没门槛。像通义千问在多语言处理、复杂工作流等场景下，甚至对很多本地化需求特别敏感，这种细致入微的升级，也让它们能快速打开市场。与此同时，中国公司不光搞技术，还特别懂落地：从金融、教育到医疗、制造，AI方案都能深度适配行业，帮客户提升效率或降低运营成本，不再只是“炫技”而是真正能创造价值。中国企业还擅长推动协作和本地部署，举例来说，DeepSeek为全球开发者社区开放了大量源代码和工具资源，还在不同国家搭建本地服务团队，为各类用户提供定制服务。很多海外客户有问题，反馈非常快，这一块口碑越来越好，正因如此，中国AI能够大范围普及，甚至形成一批“粉丝级”开发者群体。这些成就也引起了美国的高度警觉，最近几年，美国政策收紧，对高端芯片和前沿技术的出口进行越来越严格的管控，就是想慢中国AI的步伐，但随着本土技术持续创新，这些外部障碍的影响正在变小，反倒催生了中国产业整体能力的再升级。美国媒体也担心，按目前的速度下去，美国在新兴市场的科技影响力会进一步弱化，人工智能领域“说了算”的环境被打破，这直接威胁到了传统技术大国的全球话语权。未来，全球人工智能不会再是单一“超级玩家”的游戏，从“大厂一家独大”逐渐走向多方竞争，各国企业和用户获得了更多选择，行业也有了更丰富的创新土壤。中国AI新国货的加速崛起，不仅仅代表了智造的外向突破，还标志着全球数字经济生态的一次主动升级。信息来源：参考消息《美媒：中国AI模型快速赢得全球用户》

a股人工智能Ai是怎么听懂你说话的？1.其实ai根本听不懂你在说什么，但它依然能回答你问题。你以为是AI听懂了一种语言，再转成另一种语言。我们说“狗”，英语说“dog”，法语说“chien”——看似是三种语言表达同一个东西，但在ai眼里，只是做了一次“坐标变换”。不同语言，不过是不同投影系统，在同一语义空间寻找落点。它没在理解，它在对齐。2.AI理解语言，并不是通过语法规则或情感共鸣，而是通过计算：某个词出现在哪些上下文中，它与哪些词接近，它在空间里的“角度”和“密度”是什么。老祖宗所说的，只可意会，不可言传的秒处也在于此，透过语言的底层是思维意识形态，很多时候不应该看表达了什么，而是这背后是通过何种模式形成了如此般表达。3.如果说AI的张量语言是从语料中浮现出的向量场，那人类的语言系统，或许正是用隐喻将身体经验映射到抽象认知空间的早期版本。不同的只是：人类靠感知驱动隐喻，AI靠统计驱动分布。一个是象征系统的演化，另一个是模型结构的反射。某种意义上，它们都是“用另一种语言去说无法说的东西。4.AI生成语言的过程，不是“表达思维”，而是“寻找最优路径”。它像在山中找路，找到那条最平缓、最稳妥、代价最小的线路，然后沿着走。哪怕没有记忆，它也能生成结构稳定的句子——因为它不是在思考，而是在“拟合张量场的等势线”。5.语言不是表达工具，而是多维张量的投影变体。语言更像是你思想的投影，而不是思想本身。6.语言是人类大脑对世界的投影，大语言模型是对人类语言的投影。

美国的科技公司正在疯狂搞人工智能，中国的科技公司，现在正在疯狂进行外卖大战！阿里、京东和美团，正在疯狂补贴外卖，三家公司预计投入补贴总额会超过1000亿人民币，然后就为了让骑手汗流浃背，让消费者喝上1块钱的奶茶。大家相互内卷，就不能出海去和国外的竞争对手们竞争嘛，烧钱也去和国外对手拼啊！

美国人工智能主要靠华人，没有印度人了？[捂脸哭]马斯克搞定Grok4，照片里的功臣，一眼望去，除了5个白人，似乎全部是华裔，没有印度人。小扎更恐惧，扎克伯格梭哈AI赛道，高新挖了一批华人专家：余家辉，伊利诺伊香槟分校博士，年薪1亿美元；赵晟佳，伯克利博士，年薪1亿美元；毕树超，伯克利博士，年薪1亿美元；任泓宇，斯坦福博士，年薪1亿美元；庞若鸣，普林斯顿博士，年薪2亿美元…

人工智能从Ai上获得更好的答案我们在与AI沟通的过程中，可以多用这些提示词：洞察、洞见、剖析、透视、阐释、推演、解构、溯源、思辨、融合、启发。人类理解这些词可能会有些难度，但却能引导AI输出更好的结果，因为AI已经比绝大多数人更聪明。AI不仅是人的助手，更是人的导师。在AI的帮助下，只要你肯钻研就可以把认知提升到专家的水平。

未来汽车类最吃香的三个专业是哪些汽车类最吃香的三个专业是哪些？目前汽车行业向电动化、智能化、网联化转型的核心趋势发展，智能车辆工程、新能源科学与工程（电池方向）、汽车电子与嵌入式系统可能是未来最具竞争力的三个专业。作为「汽车新四化」的核心载体，智能车辆工程专业将成为人才争夺的焦点。该专业融合车辆工程、人工智能、通信技术等多学科知识，聚焦自动驾驶、车联网、智能决策算法等前沿领域。电动化作为汽车产业的底层变革，电池技术是其核心壁垒。新能源科学与工程专业（尤其是电池方向）将深度参与电池材料研发、能量管理系统优化等关键环节。汽车电子与嵌入式系统专业是实现车辆智能化的硬件基石。该专业聚焦车载电子控制单元（ECU）开发、嵌入式软件设计、传感器应用等领域，培养「软硬件通吃」的复合型人才。这三个专业的共性在于跨学科融合与技术落地能力。智能车辆工程通过AI与车辆技术的结合重构出行场景，新能源科学与工程以电池技术支撑电动化转型，汽车电子与嵌入式系统则为智能化提供硬件与软件基础。选择这些专业的学生需注重实践能力培养，例如参与方程式赛车设计、电池材料实验室项目或车载系统开发竞赛，同时关注行业动态（如固态电池量产进度、自动驾驶法规更新），以保持竞争力。