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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。
东软云科技凭借"重塑用药指导体验"项目入选《财富》2025年中国最佳设计榜单。该项目通过微信小程序一键连接真人专业团队，实现实时视频用药指导，将单向教学转变为覆盖用药全周期的持续性关怀。设计以用户为中心，消除技术门槛，整合药品咨询、真伪鉴别等关键服务节点，有效解决老年患者面对复杂给药装置时的操作障碍与焦虑。近100%的用户满意度印证了其颠覆性价值，不仅释放了临床医护人员精力，更为药企开辟售后服务的品牌建设新路径。此次入选标志着中国科技企业正从技术输出迈向价值引领。
中央广播电视总台联合多部门发布《2025年度ESG行动报告》，揭晓“中国ESG上市公司先锋100”榜单。海尔智家入选并位居行业榜首，其ESG实践覆盖绿色研发、制造、循环全链条，建立全球碳管理体系，打造多款节能产品，累计建设12座灯塔工厂。同时积极履行社会责任，捐赠希望学校400所，连续9年入选福布斯全球最佳雇主。MSCI最新ESG评级中再获AA级，为国内行业最高，其深度实践为行业提供了有益借鉴。
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。
《2025衡昌烧坊胡润百富榜》10月28日揭晓：农夫山泉钟睒睒以5300亿元财富四度蝉联中国首富，刷新个人纪录，成为继马云后第二位四度登顶的企业家。字节跳动张一鸣财富增至4700亿元退居次席，腾讯马化腾位列第三。榜单前十门槛大幅提升至2250亿元，入围者平均年龄62岁。小米雷军与李书福作为"新面孔"跻身前十，其中雷军财富激增1960亿元，以3260亿元跃居第五。胡润研究院指出，新能源、智能硬件等领域财富创造效应显著，折射中国企业家财富格局持续演变。
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，
第82届意大利米兰国际摩托车展（EICMA2025）于11月6日举行，吸引全球50多国700余家企业参展，覆盖电动摩托车、全地形车等板块。九号公司以“震撼来袭”为主题，集中展示电动化与智能化融合创新成果，发布三款全地形车新品及自研iFun智能平台，凸显其全球出行生态布局。作为展会最受关注的中国品牌之一，九号公司通过技术迭代推动从“硬件竞争”迈向“智能体验驱动”，持续构建智慧出行生态。
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。
