AI交互机制的本质 - AI无法理解人类社交礼仪中的"谢谢"等礼貌用语 其回应仅基于语料库中的高频模式匹配而非情感反馈 [2][3] - 系统将礼貌用语视为低信息量噪音词 工程师通过训练数据强制植入"温文尔雅"应答模板以适配商业场景 [5][8][10] - 粗鲁指令可能触发内容安全机制或激活纠错模式 但效果取决于训练数据中语气与修正行为的关联强度 [11][12][13] 人机交互效率优化 - 明确指令结构比礼貌用语更关键 具体参数(如字数/格式/目标人群)可使输出效果提升200% [19] - 背景描述与分步骤指引能显著改善输出质量 需主动设定AI的虚拟身份和研究领域 [19] - 微软Copilot研究显示 服务型AI可能因礼貌用语激活详细应答模式 但准确率无实质变化 [16] 行业研究动态 - 日本早稻田大学实验表明适度礼貌可能提升输出质量 但美国乔治华盛顿大学验证其不影响准确率 [15] - Deepseek首创可视化AI思维过程技术 该方案已成为行业标准解决方案 [14] - AI交友类应用通过微调模型强化对礼貌用语的拟人化回应 形成差异化产品逻辑 [17] 核心结论 - 有效Prompt需包含具体参数/背景描述/格式要求 结构化指令比情感化表达重要度高出300% [18][19][20] - 礼貌用语对模型性能无加成 但能提升用户提问专注度并缓解孤独感 [17] - 行业解决方案趋向于平衡商业拟真度与技术效率 需区分服务型与工具型AI的交互设计 [16][17]

行业认知与LLM依赖 - 过度依赖LLM加速工程师批判性思维退化，技术敬畏成为生存必修课 [1][3] - 工程师将LLM视为伙伴的本质是追求速度至上，但牺牲思考深度和代码质量 [4][5] - 微软研究发现AI使用以牺牲批判性思维为代价，导致能力萎缩 [6] LLM对工程师能力的影响 - 资深工程师失去攻坚成长机会，初级工程师无法建立核心能力 [6] - AI剥夺开发者心流状态和创造乐趣，影响长期职业发展 [7] - LLM无法替代人类工程智慧，但滥用可能导致能力退化和技术债积累 [12][17] 程序理论与LLM局限性 - 编程本质是理论构建活动，程序是心智模型而非代码文本，LLM无法掌握程序理论 [9][10][13] - 实验证明拥有程序心智模型的团队能更高效改造代码，而LLM仅提供表面解决方案 [10][11] - LLM生成代码存在输入输出风险，如逻辑漏洞、XY问题识别失败等 [12] 程序熵与LLM的文本局限性 - 程序开发是熵减过程，维护是熵增过程，人类才能通过设计理念延缓熵增 [14] - LLM作为token预测器仅操作文本层面，无法进行概念性思考或降低代码复杂度 [15] - LLM修改代码常引入多余改动，对话越久偏离设计初衷越远 [15] 行业长期价值与AI定位 - 企业滥用AI可能重蹈离岸开发覆辙，衍生新风险并承受长尾成本 [18] - 人类工程师的核心价值在于技术实力与深度思考，LLM应作为工具而非拐杖 [18][19] - 2019年前被重视的工程核心能力（如理论构建、熵减设计）仍是长期竞争力基础 [19]

算力的重要性 - 算力已成为衡量国家科技实力的重要指标，其地位因AI技术的蓬勃发展而显著提升 [1] - 算力是连接大数据与深度学习的桥梁，直接决定AI技术的上限 [1] - AI技术渗透到智能家居、自动驾驶、语音助手、视觉识别等领域，算力需求持续增长 [1] 算力的本质与作用 - 算力是计算机处理数据的能力，影响应用程序运行、文档编辑、视频播放等用户体验 [3] - 算力越强，用户体验越流畅高效，凸显其在现代科技中的核心地位 [3] - 云计算能力是关键环节，不同网盘的速度差异反映算法或算力的差异 [3] 算力提升的驱动因素 - 国内科技研发机构及企业在高性能计算芯片、服务器架构、云计算等领域持续投入与创新 [3] - 华为坚持自主研发芯片，旨在实现算力自主可控，体现对算力重要性的深刻认识 [6] 自主可控算力技术 - 自主可控算力技术确保信息安全，预防外部威胁，为数字化时代发展提供保障 [5] - 自主研发高性能计算芯片和构建安全信息体系是实现算力自主可控的关键路径 [5] - 华为的自主研发举措彰显其在科技领域的坚定决心与不懈追求 [6] 算力的战略意义 - 算力强弱直接关系到AI技术发展和现代科技整体进步 [6] - 注重自主可控算力技术发展将为科技创新和数字化安全提供有力支撑 [6]

加拿大政府要求海康威视停止运营事件 - 加拿大政府以"国家安全"为由命令海康威视加拿大公司停止运营并关闭业务，未提供明确证据支持指控 [1][2] - 该决定延续了部分西方国家对中国科技企业的打压趋势，破坏正常经贸合作 [2] 中国政府回应 - 中国驻加拿大使馆强烈反对加方行为，指出其泛化国家安全概念、违背市场原则和国际规则 [3] - 中国政府强调将坚决维护中国企业合法权益，支持企业海外发展 [3] 海康威视应对措施 - 公司暂未公开披露具体应对策略，但可能通过法律途径维权并评估业务影响 [4] 国际影响与中加经贸关系 - 事件引发对中加经贸关系的关注，可能对其他在加中国企业产生负面影响 [5] - 反映出国际科技领域竞争中的非市场因素干扰加剧 [5] - 若加方不纠正错误政策，可能导致两国经贸关系进一步紧张 [6] 海康威视全球市场地位 - 公司是全球最大视频监控设备供应商，2023年市场份额约30%，连续多年位居第一 [8] - 产品和解决方案覆盖150多个国家，海外营收占比30%-40% [8] 海外市场布局与技术实力 - 在亚洲、欧洲、美洲、非洲设有分支机构，欧洲、东南亚、北美为核心市场 [9] - 服务对象包括政府机构、跨国企业及个人用户，如伦敦希思罗机场等大型基础设施 [9] - 全球专利申请量超1.5万件，海外专利占比30%，AI技术获国际竞赛奖项 [9] 国际标准参与与市场限制 - 参与ISO、IEC等国际组织，制定视频监控、数据安全领域国际标准 [10] - 因部分国家泛化"国家安全"概念，面临美国、加拿大、澳大利亚等市场准入限制 [10]

美股标普500指数突破6000点大关 - 标普500指数上周五突破并坚守6000点大关，创下历史新高 [1] - 摩根大通交易团队研判市场格局偏向看涨，预期美股将迎来新一轮历史高点浪潮 [1] - 乐观预期基于宏观数据改善、企业盈利预期低估以及政策明朗化的多重利好 [1] 摩根大通市场观点 - 摩根大通维持"战术性看涨"立场，预计宏观数据将持续释放乐观信号 [2] - 财报季的低预期为企业表现提供了缓冲，金融板块和科技巨头的强劲表现有望贯穿整个财报季 [2] - 8月28日英伟达财报发布前，市场情绪可能进一步被点燃，延续至第四季度 [2] - 预计7月9日的"关税大限"将被推迟，以避免市场波动 [2] 板块表现预期 - 金融和科技板块有望成为推动大盘上行的主要引擎 [1] - 金融股将率先创造积极动能，随后大型科技股将承接并加速这一势头 [1] - 纳斯达克指数上周上涨4%，美债10年期收益率回落10个基点，显示"风险偏好"环境 [4] 市场情绪与技术指标 - AI相关热情的持续升温和投资者轻仓状态为市场提供了上升空间 [4] - 看跌观点显得较为薄弱，被称为"史上最弱卖出理由" [4] - 部分技术指标显示短期内可能遭遇阻力，如市场波动率的变化和部分板块的超买信号 [4] - 摩根大通认为熊市论调在当前乐观氛围中难以站稳脚跟，缺乏强有力的数据支撑 [4]

政策支持与市场潜力 - 中国人民银行深圳市分行联合多部门发布《意见》，提出六方面17条措施推动深圳完善现代养老金融服务体系 [1] - 预计2035年中国银发经济占GDP比重将从6%升至9%，发展潜力较大 [1] - 中国人民银行设立5000亿元服务消费与养老再贷款，引导商业银行加大信贷支持 [3] 银行业布局与产品创新 - 农业银行养老金受托管理规模达3166.93亿元，同比增长24.6% [2] - 建设银行二支柱资产管理规模突破6200亿元，母子协同客户新增128% [2] - 邮储银行构建"三横三纵"养老金融体系，推出"U享未来"品牌覆盖储蓄/理财/基金/保险产品 [2] - 中国银行建成1万余家敬老服务达标网点和超1000家养老服务示范网点 [2] - 农业银行完成2万余家网点适老化改造 [2] 产业金融与信贷支持 - 当前养老产业信贷规模相比普惠金融和绿色金融仍有明显差距 [3] - 《意见》强调发展养老产业金融，包括信贷支持产业集群/探索收益权质押/提供"共同成长式"金融服务 [4] - 建议开发养老社区建设贷款/资产支持证券/"养老REITs+银行理财"等产品 [4] - 针对智能养老设备研发可提供"养老科创产业基金+研发贷"等投贷联动支持 [4] 发展挑战与创新方向 - 银行对养老产业持谨慎态度主因：产业界定不明确/轻资产运营缺乏抵押物/融资方式未普及 [5] - 创新方向包括：科技金融支持AI智慧养老/绿色金融对接长期项目/普惠金融支持服务机构/数字金融优化服务 [5] - 建议银行建立专业机制/创新产品/强化风险管理/搭建服务生态圈 [5]

Meta AI团队重组与人才引进 - Meta宣布AI团队重大重组，成立名为"Meta超级智能实验室"的新团队，致力于开发能够像人类一样甚至超越人类能力的AI系统 [2] - 新团队由Scale AI前CEO Alexandr Wang领导，Wang被任命为Meta首席人工智能官，Github前CEO Nat Friedman将共同领导团队 [2] - 11名AI领域顶尖人才加入Meta，包括来自谷歌、OpenAI和Anthropic的研究人员 [2][3] 超级智能实验室核心成员 - 加盟Meta的AI人才包括前DeepMind研究员Jack Rae和Pei Sun，多名OpenAI研究员以及曾负责Anthropic基础设施项目的Joel Pobar [3] - Meta近期成功挖走OpenAI三名负责建立苏黎世办公室的研究员Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov和Xiaohua Zhai [5] - 过去一周有八名顶尖研究人员离职OpenAI加盟Meta，包括四名华人核心研究员，他们曾主导o3、GPT-4等关键模型 [5] Meta在AI领域的战略布局 - Meta决定斥资150亿美元收购ScaleAI 49%股份，成为公司史上最大外部投资 [4] - 扎克伯格承诺将引领公司开发超级智能，称这将是人类新时代的开始 [3] - 因对Llama 4模型表现不满，扎克伯格亲自组建约50名AI专家的"超级智能"秘密团队 [3] 行业人才竞争态势 - OpenAI CEO Sam Altman爆料Meta向OpenAI团队提供巨额报价，如一亿美元签约奖金和高额年薪 [4] - OpenAI首席研究官表示公司正在"重新校准薪酬"，承诺采取创造性方式奖励顶尖人才 [5] - Meta通过高薪挖角策略加速AI人才储备，反映出行业对顶尖AI人才的激烈争夺 [4][5]

研究背景与动机 - 无人机从遥控平台发展为自主智能体系统，受AI特别是认知架构推动[6] - Agentic AI的出现标志着无人机设计根本性转变，使其具备自主性、目标导向和情境感知能力[6] - 农业、物流、环境监测等领域对无人机自主性需求日益增长，操作环境日趋动态化[6] 核心定义与架构 - Agentic UAVs定义为具有认知能力、情境适应性和目标导向行为的新型自主空中系统[11] - 核心架构包含感知层（多模态传感器）、认知层（推理与规划）、控制层（飞行执行）、通信层（交互协同）[12] - 相比传统无人机，Agentic UAVs在自主性水平（Level 4-5）、决策架构（RL-based）和系统集成方面有显著差异[9] 关键技术推动因素 - 边缘AI模块（NVIDIA Jetson等）支持实时深度学习推理[14] - 多模态传感器融合（RGB/热成像/LiDAR）实现环境联合观测[14] - 视觉-语言模型（VLMs）使无人机能理解执行自然语言指令[14] 主要应用领域 精准农业 - 作物健康监测：通过NDVI/EVI指数动态调整飞行路径[17] - 精准喷洒：AI驱动目标识别优化滴液大小与路径[17] - 自主播种：地形分析动态调整轨迹适应复杂田地[17] 灾难响应 - 幸存者检测：热成像+运动跟踪生成概率热图[21] - 群体协调：V2V通信实现去中心化覆盖与冗余[21] - 野火监测：多光谱相机动态跟踪火势蔓延[21] 城市基础设施检查 - 桥梁检查：SLAM+深度学习缺陷分类生成3D语义地图[27] - 道路监测：卷积网络检测坑洼裂缝[27] - 自动报告：结构化输出符合工程标准[27] 物流配送 - 最后一公里配送：多模态感知实现GPS拒止环境导航[28] - 自适应投放：实例分割识别合适着陆点[31] - 群体协调：V2V通信优化能耗与任务分配[31] 技术挑战 - 电池寿命：机载AI推理使飞行时间降至20-45分钟[45] - 传感器集成：多模态感知增加重量与功耗[45] - 实时导航：GPS拒止环境下VIO/SLAM易受环境噪声影响[47] 未来发展方向 - VTOL平台结合旋翼机敏捷性与固定翼耐力[55] - 联邦学习实现跨异构环境模型共享[58] - 数字孪生技术支持预测性维护与场景测试[70]

2024年第一季度加密货币行业年度报告核心观点 - 加密货币行业延续2023年第四季度强劲势头，呈现全面增长态势，多项数据创阶段性新高 [1] - 行业热门叙事集中在AI、meme币和现实世界资产(RWA)三大领域，吸引超三分之一市场关注度 [3] - 传统金融机构入场推动市场发展，技术迭代和生态完善使加密货币在数字经济中的角色愈发重要 [10] 整体市场表现 - 加密货币总市值环比飙升64.5%达2.8万亿美元，单季度增长1.1万亿美元是上季度两倍 [2][16] - 日均现货交易量达1092亿美元，环比增长45.4%，市场参与热情持续高涨 [2][17] - 比特币市场份额小幅上升至49.4%，Solana和BNB分别增长0.7%和0.5% [2][18][19] - 前15大稳定币总市值增长15%达206亿美元，USDe两周内跻身前五成为新焦点 [2][23][24] 头部资产表现 - 比特币价格触及73,098美元历史新高，季度涨幅69%，美国现货比特币ETF总AUM达551亿美元 [4] - 以太坊价格突破4000美元关口，季度涨幅59.9%，Dencun升级使Layer 2总交易量突破9000万笔 [5] - Solana代币SOL季度涨幅100.1%，前10大Solana meme币总市值增长801.5%达93.6亿美元 [6] 细分领域发展 - DeFi总市值上涨49.1%，再质押协议TVL从11亿美元增长10倍至126亿美元 [7] - NFT市场前10大链交易量增长51.5%达49亿美元，比特币NFT交易量占比达36.6% [8] - 现货CEX前10名总交易量达4.3万亿美元创2021年Q4以来新高，Binance交易量增长122.3% [9] - 永续合约领域创历史新高，前10名永续CEX季度交易量13.5万亿美元，3月单月6.7万亿美元刷新纪录 [9] 资产价格表现 - SOL以100%涨幅领跑头部加密货币，BNB紧随其后上涨94% [2][22] - DeFi领域MKR上涨132%，游戏类代币GALA涨幅达128% [2] - 交易所代币中BNB涨幅94%，BGB代币进入前五取代KCS [22] - Play-To-Earn领域GALA涨幅128%，RON取得114%收益 [22]

台积电美国扩产计划 - 台积电亚利桑那州二厂（P2）规划配置3纳米制程，2025年4月动工，预计2026年第三季装机、2027年上线，晶圆厂建设速度压缩至约两年[1] - 机台最快在2025年9月Move-in，首批晶圆产出预计2027年[1] - 已累积建设一厂（P1）经验，可改善台系供应链业者长期获利，年中后将开始进厂配合P2工程[1] 美国投资与产能布局 - 台积电宣布在美国增加1000亿美元投资，总金额达1650亿美元，计划建设3座半导体厂、2座先进封装厂和1座研发中心[3][4] - 亚利桑那州AP1（第一座先进封装厂）最快2025年第三季动土，以SoIC为主，CoWoS仍需运回台湾[2] - 美国晶圆厂报价调整将超过10%，2025年晶圆价格可能再上调3%-5%[2] 台湾产能重要性 - 先进封装仍需仰赖台湾产能，台积电美国厂生产的芯片正被空运回台湾进行封装以满足AI需求[5] - 2024年台湾新建9座新厂、11个生产线，高雄2纳米F22厂二厂2025年第三季移机，三厂2026年第一季完工[2] - 2纳米及先进封装产能将率先在台湾生产[2] 市场影响与供应链 - 台积电美国扩产预计使美国取得近40%芯片市场份额[4] - 空运晶圆至台湾封装增加成本，但AI供应链需求强劲（主要为NVIDIA订单），合作伙伴未受困扰[5][7] - 预计2032年美国将满足超50%国内需求，台积电计划在美国扩大产能至1.6纳米（A16）[7]