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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。
本期AI日报涵盖八大热点：Lovart AI推出"元素拆分"功能，实现海报智能分层编辑；苹果Xcode 26.1.1优化AI编码性能；阿里云通义模型双11单日翻译调用量突破14亿次；Gemini 3在历史手稿破译中展现专家级能力；德国法院裁定OpenAI使用歌词训练构成侵权；开源语音模型Maya1实现富有表现力的实时文本转语音；Meta首席AI科学家LeCun计划离职创办世界模型公司；AI专家罗福莉加入小米，将致力于构建物理世界智能。
在云边协同环境中，区块链技术面临交易拥堵和确认延迟问题。微算法科技提出基于优先级的交易打包算法，通过评估交易类型、发起方信誉、数据大小及实时性需求，动态分配优先级。该算法优先处理高优先级交易，提升关键交易确认速度，优化资源分配，并强化信誉激励机制。应用场景包括工业物联网实时控制、金融支付及智能交通，显著提高系统效率和实时性，推动区块链在云边协同下的广泛应用。
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�
根据Omdia调查，VMware过去20年主导软件虚拟化市场，但2023年被博通收购后引发连锁反应。博通调整定价策略、产品组合及合作伙伴网络，导致客户成本上升、服务目录不全等问题。73%的VMware客户正考虑三年内寻找替代方案，转向全栈能力、生态构建与智能运维的综合考量。腾讯专有云TCE作为企业级全栈私有云平台，成为替代首选，支持无缝迁移、显著降低TCO至少20%，并具备高扩展性和面向AI与云原生的升级能力。
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。
香港企业在App研发中面临高昂人力成本与复杂技术栈挑战，导致测试效率低、交付缓慢。Testin云测通过AI驱动的自动化测试方案，整合云端资源与专业服务，实现降本增效：硬件投入优化50%，人力成本降低40%；AI脚本生成技术提升测试效率60%，支持跨平台复用；精准OCR识别助力迭代周期缩短50%。聚焦金融、政企、交通等重点行业，提供符合国际标准的安全测试保障，助力企业从人力密集型向技术密集型转型，以更高质量、更快速度赢得市场竞争。
近日，一种在超市售价高达 50 元每斤、名为“皱叶菜”的蔬菜引发了广泛关注，经了解，这种蔬菜实则为羽衣甘蓝。羽衣甘蓝与常见的包菜、紫甘蓝以及西兰花同属甘蓝家族，因其富含维生素、膳食纤维以及多种矿物质，被冠以“超级食物”的美誉。此前，羽衣甘蓝在欧美地区广受欢迎，近两年，随着奶茶、沙拉等健康饮食概念在国内的兴起，它也逐渐走红。 然而，在羽�
微算科技开发的隐私计算区块链将区块链技术融入多方安全计算（MPC），构建安全可信的分布式计算平台。通过区块链共识机制、加密算法和智能合约，对MPC参与方身份验证、数据加密存储、任务执行及结果验证等环节进行保护，确保数据“可用不可见”。该技术显著提升数据隐私保护和计算可靠性，在金融、医疗、政务等领域实现跨主体数据安全协作，释放数据价值。
