9月29日据钛媒体消息，阿里巴巴董事局主席兼CEO张勇表示，今年阿里生态基础设施中新增了高德地图，我们认为地图与导航应用不仅与个人消费者相关，还与大量基于位置的服务(LBS)、商家服务密切相关，随着5G、IoT时代到来，高德地图对阿里未来发展有重要意义。据悉，目前阿里数字生态
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11月17日，阿里巴巴AI应用“千问”公测首日因用户涌入量过大，导致服务拥堵和中断，引发“千问崩了”话题登上热搜。官方迅速以轻松幽默语气回应“我好着呢”，并透露应用尚处初级版本，但已展现快速生成报告和PPT等“办事”能力。未来计划接入地图、外卖、办公等生活场景，拓展服务范围，提升用户体验。
高德地图11月15日宣布，其“鹰眼守护”预警系统正从手机端延伸至车载导航系统，预计年底实现全场景覆盖。该系统由高德与中国安全生产科学研究院联合发布，能对交通断流、多车急刹、多车临停等重大异常事件进行秒级预警，核心原理是通过“车路云”协同的智能感知与实时决策机制。目前高德导航和巡航两种模式均已支持该功能并默认开启。
在过去三年的全球AI军备赛中，阿里巴巴的主要精力放在面向B端的AI基建上，在To C的AI原生应用中，并没有投入过多精力。高盛也提出了“中国人工智能产业，AI基建看阿里，AI应用看腾讯”的观点。 然而，阿里巴巴不会轻易放过争夺下一代超级流量入口的机会，在2025年临近收官之际，向行业又投下一颗重磅炸弹。 在阿里启动“千问”项目的消息传出四天后，11月17日，阿里�
本期AI日报聚焦多项技术突破：阿里千问APP公测，基于Qwen3模型对标ChatGPT；谷歌Veo 3.1支持三图融合生成8秒视频；小米推出"随心修图"功能与7B多模态模型Miloco；谷歌Flow集成Nano Banana模型实现智能抠图；多模态AI工具DeepEyesV2可执行代码与网络搜索；NotebookLM升级支持图像导入检索；JetBrains推出DPAI Arena测试编码AI性能。全球AI竞争持续升温，产品迭代加速。
高德地图宣布其网约车平台与顺风车全面接入“鹰眼守护”预警系统。该系统基于海量匿名行车数据，通过AI实时分析前方车辆急刹、弯道会车等异常行为，及时向后方司机推送预警。试运行数据显示，接入后相关事故和客诉大幅下降，目前已覆盖17种出行场景并实现全国应用。
阿里“千问”APP昨日在应用商店悄然上线，界面从通义APP的双色渐变变为简洁单色设计，功能大幅增强，支持Qwen全系列最新模型。此次品牌整合将阿里分散的AI触点统一为“千问”品牌，实现模型与产品名称对齐，让普通用户首次能在官方APP使用最强Qwen3-Max模型。APP默认开启联网搜索，集成图像编辑、视频通话等场景功能，通过智能意图识别实现一站式服务。这标志着阿里开始认真打技术+品牌两张牌，推动AI技术以更清晰方式触达用户。
阿里巴巴11月17日启动“千问”项目，全面进军AI to C市场，标志着其在人工智能领域的新战略布局。APP公测版已上线各大应用商店，网页和PC版同步推出，国际版即将上线。基于Qwen模型在海外的影响力，“千问”将与ChatGPT等国际产品竞争，展现中国AI实力。Qwen系列模型全球下载量突破6亿次，性能超越Llama等，成为全球最强开源大模型。“千问”致力于打造“会聊天能办事”的个人AI助手，已具备生成报告、制作PPT等能力，未来计划接入地图、外卖、办公等生活场景，成为用户得力助手。
今年双11的不同，在平台对外披露的商家案例中得以一窥究竟。 AI智能选品、AI智能出价、AI智能调控投放节奏..... 这些营销策略的表述来自音箱品牌Marshall，双11第一波段10天活动期内，Marshall在影音电器行业品牌和店铺排名均位居第一;成交转化率提升67%，爆款成交同比增长30%。这波爆发式增长的背后，反复被CUE到的AI可以说是深藏功与名。 绝非只是平台意志的表达，
1980年代汉斯·莫拉维克提出人工智能悖论：计算机在逻辑推理等高级智能活动中易超越人类，但实现儿童般的感知与常识认知却极困难。智能驾驶的核心挑战在于让AI理解物理世界并进行因果推理。视觉-语言-行动模型通过融合多模态数据，使系统具备推理驾驶能力，推动行业迈向L5完全自动驾驶。面对VLA模型的数据处理、训练效率和成本挑战，阿里云等超级AI云提供全栈解决方案，从算力基础设施到开源生态，加速技术迭代与商业化落地。
1975年，IBM工程师Fred Brooks在《人月神话》中指出软件工程的核心难题：系统与团队规模增长会导致复杂度指数级上升，且“没有银弹”能单一提升生产力。如今汽车行业正经历软件史上最大挑战，吉利汽车软件人员占比从不足10%跃升至40%，智能汽车代码量超亿行。面对异构系统协同、安全标准严苛等难题，吉利与阿里云通义灵码深度合作，通过AI生成代码（占比超30%）、代码审查测试等，提升开发效率20%，并探索用AI破解遗留系统维护、知识传递等痛点。工程师角色正从“执行者”转向“AI指挥官”，未来或实现从需求到交付的全流程自动化协同。
