AI技术革命本质 - AI技术革命能够替代传统体力劳动并通过机器学习突破智能边界，使许多需要中高级知识和技能的岗位面临转型压力[1] - AI凭借远超人类的数据处理能力在海量信息中寻找规律、建立模型、优化方案，并基于大数据驱动不断优化性能[1] 人机协作新范式 - 人机协作通过人类创造力与机器智能结合迸发创新能量，构建新的共生关系并重新定义人才能力图谱[2] - AI工具迅速掌握一般常识性知识空间，同时AI发展对人类知识创造提出迫切需求，预计到2028年训练数据集规模将等同于整个互联网文本量[2] 产业融合与价值创造 - AI+医疗、AI+教育、AI+交通等领域普惠价值加速释放，重构产业生态与价值创造逻辑[1] - AI与千行百业深度融合为经济高质量发展注入核心动能，并优化公共服务与社会治理[1] 个体能力结构转型 - 新技术突破地域和身体限制，使偏远地区居民和残疾人等弱势群体获得创造价值的机会[3] - 工作重心转向提出新问题、构建新框架等战略思维，数字素养成为更重要的能力[3] - 医生可专注于综合判断和医患沟通，设计师聚焦创意构思，教师着力启发思考，传统职业在人机协作中焕发新生机[3] 技术发展终极意义 - 技术将人类从重复性劳作中解放，专注于创造更大价值，实现人类社会的进化和升华[4] - AI崛起不是替代人类而是成就人类，人机协作推动技术与创造在正反馈轨道上持续运行[3][4]

“十五五”时期经济增长目标与路径 - 为实现2035年人均GDP达到中等发达国家水平（约2.5-2.6万美元）的目标，“十五五”时期年均经济增速需维持在4.8%左右，当前中国经济潜在增速区间为4.5%-4.8% [5] - 通过推进供给侧结构性改革提升全要素生产率，以确保实现潜在增速，若加大改革力度释放新质生产力，4.8%可能是潜在增速的下限，上限有望进一步提升 [5] - “十五五”时期将首次面临人口负增长、老龄化等制约需求的新形势，65岁以上人口比重预计在2032年超过21%，进入重度老龄化阶段，经济增长的挑战更多来自需求侧 [6] 需求侧管理与消费提升 - 需求侧的核心是内需，内需的核心是消费，因此强调提高居民消费率以克服不利影响 [6] - 提高居民收入水平、增强居民消费能力是关键，尤其需提升老年人的社会保障水平和“老有所为”的能力，措施包括延迟法定退休年龄等 [6] - 改善收入分配至关重要，当前基尼系数为0.465，目标是将基尼系数降至0.4以下，通过使低收入群体收入增长更快、高收入群体增长缓和来扩大中等收入群体，从而发挥超大规模市场优势 [6] 扩大中等收入群体与优化收入分配 - 扩大中等收入群体是基本实现现代化的应有之义，需从初次分配、二次分配、三次分配协同推进 [7] - 初次分配重点在劳动力市场，需降低常态化结构性失业和青年失业率，通过职业培训提升“一老一小”重点群体的就业能力 [7][8] - 二次分配中，税收和转移支付是主要手段，需提高具有累进性质的直接税比重，并增加政府的社会性支出以提供更均等普惠的基本公共服务 [9][10] - 政府支出需更多“投资于人”，调整投资于物与投资于人的平衡，提高社会性支出占GDP比重 [10] 人工智能与就业战略 - 人工智能可能加剧结构性就业矛盾，但也为提高劳动生产率、解决矛盾提供出路，需将其与“就业优先战略”对齐 [11][12] - 驾驭人工智能需做好三方面工作：确保技术开发者与应用者与就业优先对齐；加强教育中非认知能力（如团队精神、同理心）的培养以实现人机协作；提供更普惠的社会保障进行就业民生兜底 [12][13] - 需提升就业正规化程度，探索适合新就业形态的社会保障方式，加强立法以保障职工权益，提高就业质量 [9][11] 户籍制度改革与城镇化潜力 - 推进户籍制度改革能带来真金白银的经济效应，当前常住人口城镇化率达67%，但户籍人口与常住人口城镇化率有18个百分点差距，对应2亿多人口 [15] - 若将这2亿多人口转为城市居民，将带来更稳定的劳动供给、更高的技能和收入，从而提升消费能力，从供需两侧贡献经济增长 [15] - 改革核心是两条路径：淡化户籍身份的公共服务含量，通过增加中小城市和农村的基本公共服务缩小地域差距；确保在城市稳定就业居住者获得与城市居民完全相同的公共服务 [16] 农业农村现代化与人工智能赋能 - 中国农业劳动力占比为22%，远高于高收入国家约3%的水平，劳动力继续从农业向非农产业转移可释放人口红利，提升社会劳动生产率 [17][18] - 现代化农业的基本特征包括极高的农业劳动生产率、大的经营规模（如通过自愿土地集中实现规模化）、充分应用科学技术 [19][20] - 人工智能为农业现代化打开想象空间，可赋能生物技术育种（如利用AI和基因编辑加速试验）、实现精准施肥灌溉，打破土地和水等资源限制 [20]

高交会与AI机器人产品发布 - 第二十七届中国国际高新技术成果交易会在深圳举行，展出规模达40万平方米，吸引全球超100个国家和地区的5000多家企业及机构参展 [1] - AI与机器人板块成为焦点，全球首款AI机器人演员“潮会演”亮相，具备自然流畅的互动聊天能力 [1] - “潮会演”产品由一对名为“潮小美”和“潮小帅”的AI机器人组成，定位为让孩子成为导演、编剧和音乐总监，以培养创造力和想象力 [2] AI能力与成本优势 - AI大模型输出知识成本极低，例如DeepSeek模型输出21.6万TOKENS内容成本仅为0.65元，且遵循新摩尔定律，每年成本可能下降至前一年的十分之一 [3] - 世界领先的AI大模型在多项可验证测试中成绩已超过博士水平，例如GPT-5 pro在美国数学邀请赛中获满分，超级智能（ASI）的实现只是时间问题 [3] - 在具体业务中，AI可承接75%的售前咨询和成交环节工作量，人类员工仅处理25%的疑难问题，且客户成交转化率平均提升50%以上 [6] - 使用AI制作近2分钟故事片算力费用约100元，相比传统拍摄成本不低于百万元，成本压缩1万倍 [6] 人机协作机制重构 - 当前大部分个人和企业对AI的定位错误，仅视作工具，难以充分发挥其价值 [4] - 应将AI视为高智商物种，建立类似与清北博士实习生的协作机制，人类需充当师傅、问题修正者和补位者角色 [4] - 通过将AI作为队友纳入组织流程，重构工作流程和职责分工，未来3-5年AI将全面渗透并重构物理世界的一切 [5] AI对教育体系的冲击与应对 - 传统普鲁士教育体系面临巨大压力，因其传授和考核的知识技能正是AI所擅长且具备碾压优势的领域 [8] - 受AI冲击最严重的是中上等大学毕业生，传统教育模式花费巨大代价培养的技能最易被AI替代 [9][10] - 教育应转向培养科学家、企业家和艺术家所需的创造力、探索精神、坚韧毅力和审美能力，借鉴“Don't teach, Incentive”的AI训练原则，激励而非灌输 [11] - 公司产品通过让孩子为AI机器人赋予角色和才艺，使想象力被演绎和呈现，未来计划开放能力让孩子自行搭建AI智能体，历练企业家基本功 [12]

公司战略与产品发布 - 公司创始人方毅提出“爱AI而不碍于AI”及“尽信AI不如无AI”的理念，强调人机协同（human-in-the-loop）的重要性 [2] - 公司判断AI产业当前处于类似“1995年的PC机阶段”的首个十年关键窗口期 [4] - 公司推出个知·智能工作站（GAI Station），集智算存一体、软硬件结合，标品版本搭载自研的“写作助手”、“会议纪要”、“深度研究”等办公软件 [4] - 公司将以“标品-标类-标杆”的“三标”模式与行业客户深度共创，打造行业专属工作站和示范性样板工程 [4] - 公司正式启动“Agent Call for Agency 生态合作计划”，并宣布将专门拿出1亿元用于和产业伙伴共创 [12] - 公司将于11月20日正式发布渠道合作计划，并已为软硬件协同、国产信创做好准备 [13] 行业应用与共创案例 - 在医疗健康领域，与浙江大学医学院附属邵逸夫医院共创脑卒中预测模型，能够提前识别高风险人群 [10] - 在财经领域，经济工作站引入中经网宏观经济数据，为专业人士构建高质量数据基座，提升财经写作与知识问答的深度与效率 [10] - 在智能制造领域，与三花智控基于知识库规划出从文件级权限管理到业务级智能体应用的三步走计划 [12] - 与泰行致远科技合作，通过AI辅助快速完成电力铁塔设计图从2D到3D的框架转化，估计每年可节约数十亿元 [12] 活动与能力建设 - 公司举办“每日进化·AI共创会”，来自政务、医疗、法律、金融、制造等领域的百余位行业代表参与 [1] - 公司首席人工智能官董霖提出，企业AI落地成功取决于研发与业务团队之间的密切合作与“物理距离” [5] - 活动现场设置AI Workshop环节，进行个知·智能工作站的现场实测，演示撰写讲话稿、研究论文、生成会议纪要等功能 [7] - 公司成立“每日智能共创院”，组建专业讲师团队，设计体系化AI课程，旨在搭建“共学、共创、共进”的交流平台 [15]

技术突破 - 提出全新强化学习方法COLA，仅依赖机器人本体感知（关节角度、力度反馈、位置/速度等内部数据）实现人机协作搬运，无需摄像头、激光雷达等外部传感器[10][17][23][25] - COLA设计实现单一统一策略，机器人可自主切换领导者或跟随者角色，人类发力稳定时配合跟随，物体倾斜时主动调整维持平衡[18][19] - 训练采用高度动态闭环环境，模拟人类突然转向、物体重量变化、手部打滑等突发状况，形成决策-反馈-再决策循环[21] 性能优势 - 在真实世界测试中，COLA对所有物体类型（规则箱子、柔性担架等）和运动模式（直线、转弯）均实现稳健协作搬运[35][36] - 人类参与者实验显示，COLA在高度跟踪和平滑性评分均达3.96分，显著高于基线方法Locomotion（2.96/2.61）和Vanilla MLP（3.09/3.09）[39][40] - 以领导者思路设计的COLA-L表现突出，比跟随者COLA-F更能分担负载并保持稳定[34] 成本与适用性 - 摒弃外部传感器降低硬件成本和系统复杂度，避免采购和软硬件集成投入[29] - 本体感知设计使机器人免受光线昏暗等环境干扰，交互方式变为拍拍头、拉拉身体等直接物理互动，无需遥控或语音[8][24] 团队背景 - 核心团队来自北京通用人工智能研究院、香港大学、北京理工大学，成员包括Yushi Du、Yixuan Li、Baoxiong Jia等[41][42][43][46] - 通讯作者Wei Liang为北京理工大学教授，领导PIE实验室，研究方向含计算机视觉和虚拟现实[49][50] - 团队近年多篇论文入选顶会，如CoRL 2025接收统一力与位置控制研究[47]

文章核心观点 - 2026年机械行业投资主线为科技成长，看好科技创新驱动的新基建与应用 [5] - 出口链具备结构性机遇，关注具备全球竞争力且盈利能力提升的企业 [5] - 国内需求筑底修复，关注具备景气拐点和技术变革的子赛道 [5] AI基建 - 海外算力资本开支超预期，带动PCB设备和AIDC需求高增，关键设备存在国产替代机会 [2] - 英伟达下一代芯片Rubin功率密度提升，将提高对PCB、冷板、快接头等的加工要求，并带动微通道液冷等新技术方案，预计设备及耗材价值量有望提升20%+ [2][9] - AI服务器驱动下PCB板厚、板材变化，带动PCB钻针量价齐升 [7] - 2026年AI PCB扩产主体有望由头部企业延伸到全行业，国产超快激光钻孔等设备存在进口替代需求 [7] 人形机器人 - 2026年或为特斯拉量产元年，国产人形机器人性能快速迭代，应用场景合作生态加速打开 [2][7] - 关注特斯拉Optimus Gen3硬件参与机会及新技术方向（灵巧手、轴向磁通电机、电子皮肤等） [7] - 协作机器人在关键部件与人形机器人具有共通性，国产品牌技术提升迅速并向海外发展，关注2026年新股上市投资机会 [7] 出口链 - 工程机械：3Q25以来挖机出口增长明显，主机厂海外收入增长有望有效拉动盈利中枢上行 [11] - 五金工具：美国进入降息通道，工具消费或将回暖，中国头部厂商往越南产能转移步伐快，有望实现份额提升 [3][12] - 摩托车：中国大排量摩托车凭借高性价比持续抢占海外市场份额，全球定价体系预计持续下移 [3][12] - 油服设备：受益中东中亚天然气压缩机持续高景气，行业高景气将延续 [3][12] 专用设备 - 锂电设备：25-26年国内锂电企业资本开支增速出现向上拐点，预计26年头部电池厂国内外产能建设增速有望维持20%水平 [16] - 光伏设备：关注反内卷带来的行业底部回暖，以及公司泛半导体第二成长曲线延伸 [16] - 核聚变：据IEA预测，2030年全球核聚变市场规模有望达到4965.5亿美元，2024-2030年间CAGR约7.4% [16] - 3C自动化设备：2026年折叠屏、AI眼镜、AI陪伴类产品迎来创新潮，拉动设备二阶导需求 [17] - 科学仪器：中美关税风波再起，国产替代重要性短期提升，中长期持续看好国产替代加速 [17] 地产交运设备 - 工程机械：行业国企改革持续推进，股权激励有望驱动公司释放改革红利 [11] - 轨交装备：2025年以来动车组累计招标278组超预期，更新维保周期逐步到来，需求有望延续 [11] - 船舶：旧船替换周期渐行渐近叠加绿色转型需求，或驱动船东下单意愿提升，对中国船企压制因素逐步减弱 [11] 通用顺周期 - 机床&刀具：下游结构性分化，风电、航空等加工需求相对旺盛，关注PCB、人形机器人加工等细分领域机会 [14] - 注塑机：预计2026年或迎来内外需共振机遇，国内周期或于2H26开启向上，全球产能转移拉动海外需求保持20%增幅 [14] - 激光：2026年工业通用、消费电子等行业激光需求将迎来拐点，AI PCB、半导体等领域激光应用有望加速渗透和国产替代 [14] AIDC与液冷 - 燃气轮机：全球需求景气，叶片环境供给短缺，看好行业技术及产能领先的公司叶片持续放量 [8] - 柴发：若国内云厂商资本开支如期落地，预计2026年将延续供不应求、呈现量价齐升 [8] - 液冷：25年海外云厂商资本开支持续超预期，AI基建需求有望快速增长 [9]

行业核心观点 - 中国养老护理员供给缺口高达550万，为养老机器人行业创造了巨大的市场替代需求 [1] - 人工智能技术发展为养老机器人提供了解决养老需求的新路径，行业正处于从研发向应用过渡的关键阶段 [1][4] 养老机器人产品分类与应用场景 - 产品按应用场景分为三大类：居家场景（如智能护理床、陪伴机器人、清洁机器人）、社区场景（如社区巡检机器人、健康监测机器人）以及机构场景（如送餐机器人、移位机器人、认知障碍干预机器人） [1] - 当前主要研发和应用方向集中于上述三大场景，这些产品类型代表了未来的养老需求 [1] 老年人对养老机器人的核心需求 - 健康监测是日常生活中的重要刚需，可针对潜在风险提前预警 [2] - 情感交互需求突出，期望机器人能分析情绪、陪伴聊天以提升生活质量 [2] - 失能老人的生活照料是刚性需求，包括移位、清洁护理、喂食等具体服务 [2] 养老机器人商业化面临的主要挑战 - 安全性是商业化最大难点，要求对人实现零失误操作，例如喂饭机器人需具备防止呛咳等防护能力 [3] - 当前技术存在局限性，需进行应用对象筛选，限定特定老人群体使用以控制风险 [3] 养老机器人技术发展路径与未来展望 - 行业发展分为三个阶段：过去是人工护理，当前是人机协作辅助护理，未来是通用人形机器人替代保姆 [4] - 未来实现普遍落地的关键在于研发出安全可靠的多功能通用型机器人 [4]

AI智能体部署失败的核心原因 - 95%的AI智能体在生产环境部署失败，主要问题并非模型能力不足，而是基础框架、上下文工程、安全性和记忆设计等支撑技术尚未成熟 [1] - 真正的差距在于上下文工程，多数创始人实际构建的是上下文选择系统而非AI产品 [3] - 成功部署的5%智能体共性在于采用人机协作设计，让AI扮演助手而非自主决策者，以解决信任问题 [3] 上下文工程的最佳实践 - 微调往往非必要，构建良好的RAG系统已足够高效，但绝大多数现有RAG系统过于粗糙 [7][8] - 高级上下文工程应被视为面向LLM的原生特征工程，使其成为可测试、可版本化、可审计的数据工件 [12][13] - 采用语义层加元数据层的双层架构，在混乱数据源间建立秩序，确保检索结果的相关性而不仅是相似性 [14][15] - text-to-SQL部署困难源于自然语言模糊性及企业术语的上下文依赖，成功方案需工程化的抽象与保护措施 [16][17] 信任与治理框架 - 安全、权限和数据溯源是AI系统落地的关键阻力，而非简单的合规清单项目 [18][19] - AI答案需根据员工权限和上下文进行差异化处理，避免组织性错误 [20] - 领先团队在统一目录中嵌入访问策略，并在索引和查询阶段同时生效 [21] - 信任问题是人性瓶颈，成功系统设计需包含人机协同环节，使AI可监督、可纠正、可解释 [21] 记忆系统设计 - 记忆是涉及用户体验、隐私和系统影响的设计决策，而非单一功能 [22][23] - 记忆分为用户层面（偏好）、团队层面（查询、仪表盘）和组织层面（知识、政策）三个层级 [27] - 记忆即个性化，可改善用户体验，但需平衡个性化与隐私保护，避免越界成为监控 [29][30] - 目前缺乏安全、可移植的记忆层原语，这是亟待解决的关键问题 [31] 多模型推理与编排 - 生产环境需基于任务复杂度、延迟限制、成本敏感度等因素运行模型路由逻辑 [34] - 模型编排更接近编译器设计，是在异构模型、工具和验证间运行决策DAG [34] - 采用自适应路由策略，将简单问题交给小型快速模型，复杂任务路由到前沿模型，并通过反馈循环持续优化 [34] 自然语言交互的适用场景 - 并非所有任务都需要聊天机器人，自然语言交互在降低复杂工具学习门槛时最具价值 [39][40] - 混合交互模式的核心逻辑是以聊天开启零学习门槛操作，再提供GUI控件进行精准调整 [41] - 自然语言处理理想应用场景包括偶发带情绪的任务（如客户服务）和探索性开放式查询 [50] 亟待解决的技术缺口 - 上下文可观测性缺失，团队缺乏系统方法衡量不同上下文对模型性能的影响 [43] - 可组合记忆需实现用户归属、可移植性与安全性，并设置权限层级区分不同层面的记忆 [44] - 应开发领域感知型DSL替代不稳定的text-to-SQL，直接映射到经过验证的业务逻辑流程 [45] - 需设计延迟感知型UX，区分即时响应任务和可接受延迟的深度分析任务 [46][47] 未来基础设施发展方向 - 即将出现记忆组件、编排层、上下文可观测性工具等基础设施工具浪潮 [49] - 生成式AI的下一个竞争壁垒将来自上下文质量、记忆系统设计、编排可靠性和信任导向型UX [52] - 创业者需重点关注上下文预算、记忆系统边界、输出溯源、多模型路由和用户数据信任度这五个硬核问题 [53]

美国监管动态 - 美国国家公路交通安全管理局针对特斯拉FSD系统的“疯狂麦克斯”激进驾驶模式展开新一轮监管审视，重点关注其允许车辆以更具攻击性的策略执行变道、跟车等操作 [3][6] - 此次问询是在10月9日启动的针对约290万辆配备FSD的特斯拉车辆的初步评估基础上进行，重点审查涉及交通安全违法的58起报告，其中包括14起碰撞与23人受伤 [8] - 监管机构已接到六起“FSD介入状态下车辆闯红灯并发生事故”的报告，该模式被部分用户描述为加速急、变道快，甚至可能高于限速运行 [9] - 目前问询尚处信息收集阶段，若后续证据链显示系统性风险，监管机构理论上可以要求软件修改、OTA更新，甚至升级为工程分析，这将直接影响FSD软件迭代与推送节奏 [10][12] 韩国市场表现 - 韩国凭借第三季度的出色表现，首次跻身特斯拉全球三大市场之列，仅次于美国与中国 [4][13][16] - 根据韩国进口汽车协会数据，特斯拉8月在韩交付7,974辆，连续第二个月位居进口车销量榜首 [16] - 市场突破得益于政策加成，今年起韩国将电动车国家补贴上限调整至约580万韩元，并叠加地方与人群定向补贴及购置税阶段性优惠，拉低了中高价位进口纯电车型的总拥有成本 [17] - Model Y与新改款Model 3在韩国市场稳定供给，是特斯拉多月维持进口车榜首、月度份额显著走高的关键因素 [17] 公司全球运营 - 特斯拉今年第三季度全球交付量达49.7万辆，同比增长7.4%，刷新季度交付纪录，大幅高于分析师预期的44.8万辆 [18] - 第三季度全球共生产纯电动车约44.7万辆，其中Model 3和Model Y交付量为48.1万辆，同比增长9.4% [18] - 交付量超预期主要得益于中国市场的强劲复苏，以及在美国市场上电动汽车税收优惠取消前需求的提前释放 [18] - 公司面临挑战，包括美国税收抵免退出、产品谱系老化与竞争加剧，导致全年交付承压，这解释了公司在不同市场实施差异化价格与配置策略的动机 [18]

行业发展阶段与演变 - 教育机器人已从课堂内的“新奇物件”演变为教育系统的重要基础设施，角色从教学工具转变为推动优质教育、健康福祉、产业创新与社会公平的力量 [1] - 2015年行业处于萌芽期，全球仅有13篇学术论文，机器人主要作为编程与数学课堂的“教学辅具” [2] - 2018年成为关键转折点，文献数量跃升至64篇，引用量增长近十倍，驱动因素包括STEM教育政策普及、硬件成本下降及AI技术成熟 [2] - 2019至2021年进入爆发期，全球研究数量增长至225篇，引用量超过3500次，研究主题从“能否帮助学生学习”转向“如何与教师共教” [2] - 2022年后进入“系统融入期”，AI、AR、情绪识别技术使机器人成为“人机协同教学系统”组成部分，从“课堂装置”变成“教育基础设施” [3] 学术研究格局与主题演化 - 基于2015-2024年间1120篇SSCI论文的文献计量研究揭示了全球研究趋势 [1] - 美国、中国、英国构成三极主导格局，其中中国增长最为迅速，香港教育大学、台湾师范大学、北京师范大学等成为亚洲研究重镇 [4] - 研究平台呈现跨学科特性，核心期刊包括《Computers & Education》《Education and Information Technologies》等，特征为“教育+技术+社会”三重交叉 [4] - 2015-2017年关键词集中于“robotics”“programming”“experiment”，焦点在课堂实验与动手实践 [5] - 2018-2020年关键词变为“computational thinking”“STEM”“collaborative learning”，机器人成为培养跨学科能力的媒介 [5] - 2021-2024年关键词主导为“AI”“emotion”“human-robot interaction”“adaptive learning”，研究进入人机共生与智能学习阶段 [5] 对可持续发展目标的贡献 - 在1120篇论文中，超过一半（588篇）直接对应联合国可持续发展目标4“优质教育” [7] - 在SDG 3“良好健康与福祉”下，社交机器人被广泛应用于自闭症儿童的社交训练、康复陪伴与心理支持 [7] - 在SDG 8“体面工作与经济增长”和SDG 9“产业创新与基础设施”中，机器人教育推动职业教育转型，接受机器人课程培训的职业院校学生就业率高出15%，平均起薪高出20% [7] - 在SDG 10“减少不平等”中，中国、韩国等国尝试通过“云端机器人课堂”让乡村学生远程共享城市教师资源 [8] - 在SDG 12“负责任消费与生产”中，部分学校将环保理念融入机器人课程，学生用废旧材料制作机器人模型 [8] 未来发展趋势 - 未来研究方向包括“个性化与人格化”，AI算法让机器人能根据学习数据识别学生的认知路径和情绪起伏 [10] - 教师角色转变为与机器人共同设计、共同评估学习过程的引导者，课堂以“学习关系”为中心 [6][10] - 技术发展焦点为AI驱动的个性化学习、AR/VR融合式互动将成为主流，应用场景将扩展至老年教育、特殊教育等领域 [10] - 伦理与公平成为新挑战，需确保算法公正、保护隐私、避免技术垄断 [10] - 行业竞争焦点从技术性能转向理念与体系，关键在于让智能真正服务于学习者，重新定义教育形态 [11]