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科技晚报AI速递:今日科技热点一览 丨2025年7月14日

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科技日新月异,全球创新不断刷新边界。我们为您汇总今日的科技领域最新动向,带您快速了解前沿技术、突破性研究及行业趋势。

马斯克:5年内AI比所有人加起来更聪明

特斯拉CEO埃隆·马斯克预测,AI将在两年内超越任何单个人类的智慧,五年内超过全人类智能总和。他指出,当前AI虽已比多数人聪明,但尚未超越最聪明个体或精英团队。按照每年十倍的增长速度,四年后AI能力可能提升万倍甚至十万倍。马斯克多次警告AI快速发展带来的风险,认为其虽便利但也存在潜在威胁。详情>>

创新力受质疑!业内人士:苹果失去乔布斯的隐患 在AI时代暴露无遗

苹果在AI时代的创新乏力引发业界担忧。近期多名高管离职、股价表现疲软,凸显公司在AI领域的落后态势。尽管库克任期内通过流程创新取得巨大商业成功,但缺乏突破性产品创新,尤其在乔布斯时代的设计天才艾维离职后更为明显。分析师指出,苹果若无法快速应对AI革命,可能重蹈互联网时代落后覆辙。当前公司正寻求与OpenAI等企业合作弥补短板,但能否在AI时代保持领先仍存疑。库克面临证明其仍是合适领导者的压力。详情>>

「太晚了,我们追不上英伟达了」:英特尔 CEO 内部讲话泄露

英特尔CEO内部讲话泄露,坦承"追不上英伟达",凸显公司在AI时代的困境。曾作为"芯片之王"的英特尔,因多次错失技术变革(移动芯片、GPU计算),如今在AI领域已落后对手3-5年。CEO承认公司战略僵化,仍固守摩尔定律,而英伟达等对手已转向规模法则。这次坦诚表态或成英特尔转型契机,但也可能标志着这家芯片巨头在AI时代的衰落开端。详情>>

黄仁勋:美政府无需担心中国军方使用美国芯片,何况中国已具备充足计算能力

英伟达CEO黄仁勋在CNN采访中表示,美国政府无需担忧中国军方使用美国芯片,因中方会规避相关风险且已具备足够计算能力。他强调中国拥有自主超级计算机技术,无需依赖美国芯片发展军事。黄仁勋多次批评美对华出口管制,认为限制措施将促使中国加速技术自主,最终损害美国科技领导地位。他指出中国占全球AI开发者50%,美国应保持技术开放以维持全球标准。受出口管制影响,英伟达预计损失80亿美元销售额。详情>>

餐饮商家困在外卖大战里:卷了亏钱,不卷连亏钱的机会都没有

外卖平台价格战愈演愈烈,商家陷入两难困境。美团、淘宝、京东等平台推出"0元外卖""满18减18"等大幅补贴,消费者疯狂下单,平台订单量激增,但商家利润被严重挤压。参与活动的商家单量暴涨却利润微薄,甚至亏本经营;不参与则面临客流流失。部分商家被迫卷入价格战,平台规则复杂且补贴缩水,商家经营压力倍增。低价吸引的顾客难以转化为长期客源,还可能拉低品牌价值。这场外卖大战让商家陷入"卷了亏钱,不卷连亏钱机会都没有"的恶性循环。详情>>

百度李彦宏内部讲话:萝卜快跑 Robotaxi 转向纯视觉才有机会

百度创始人李彦宏在内部演讲中宣布调整Robotaxi技术路线,从多传感器转向纯视觉方案。他强调"萝卜快跑"必须与时间赛跑,快速占领市场并打磨技术,否则在特斯拉纯视觉方案成熟后将失去竞争优势。目前百度运营着国内最大自动驾驶车队(超2000辆),已在武汉实现UE转正,并积极拓展海外市场。此次战略转向凸显百度在自动驾驶领域应对技术路线竞争的紧迫性。详情>>

台积电料将加速在美国建造晶圆厂

台积电加速推进美国亚利桑那州晶圆厂建设,计划本季度启动P3厂厂商遴选,目标年底前完成发包。据悉,P2厂已于4月动工,P3厂建设间隔期大幅缩短,显示扩厂节奏明显加快。这一举措表明台积电正积极扩大海外产能布局。详情>>

黄仁勋和雷军在小米SU7旁合影

黄仁勋与雷军近日被曝在北京古建筑前及小米SU7 Ultra旁合影,两人着装一致疑似同天拍摄。黄仁勋此次访华将参加第三届中国国际供应链促进博览会,并于7月16日召开媒体吹风会,预计将推介英伟达专为中国市场定制的新AI芯片,同时强调对中国市场的长期承诺。该芯片最快9月上市。详情>>

尾号“8 个 7”手机号拍出 320 万元,只有使用权

近日,尾号为8个7的手机号15177777777在阿里资产平台以320万元高价拍出,远超130万元起拍价。该号码属中国移动12级吉祥号,需预存1.5万元并承诺20年月消费1500元。拍卖仅涉及使用权,过户需满足新入网满5年且间隔5年以上条件。目前买家身份未公开,号码已完成交易登记。详情>>

“代降论文AI率”乱象调查:降了AI率失了学术性,论文被改得一塌糊涂

随着高校将AI生成内容检测纳入毕业论文审查,代降论文AI率的灰色产业兴起。调查发现,商家以"人工修改""包过检测"为噱头收费,实则多用AI工具粗暴修改,导致论文学术性丧失、语句混乱。学生不仅面临修改无效、被骗定金等问题,维权时还常遭威胁。该产业链已形成标准化操作,通过社交平台引流,利用学生怕影响毕业的心理牟利,实则技术门槛低、效果堪忧,折射出学术规范与AI应用间的监管困境。详情>>

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