投资评级 - 行业投资评级为优于大市（维持）[1] 核心观点 - AI Agent是突破指令执行的智能实体 具备代理权 可主动感知 自主决策并执行复杂任务 在AGI分级中处于L3智能体阶段 性能等效90%熟练成年人[3] - AI背景下AI基础设施层面临重构 客户将重新选择云/AI平台 云厂商加大布局AI/Agent平台瓜分新市场[3] - 海外模型呈现差异化发展 国内模型层并未拉开显著差异 2025年初深度推理与长上下文模型发布推动Tokens调用量快速提升[3] - 应用C端重磅搜索产品依赖模型能力与生态导流 图像与编程类产品发展迅猛 应用越偏向垂类则技术门槛越低 产品理解要求越高 竞争越激烈 商业化闭环越容易[3] - 应用B端Copilot/Agent产品形态丰富 持续渗透 机遇与挑战并存 企业落地仍面临幻觉 数据安全 成本高等问题[3] - 全球AI IT支出2023-2028年CAGR 22.3% 其中GenAI达73.5% CBINSIGHTS预计2032年AI Agent营收有望达1036亿美元（CAGR 44.9%）[3] Agent定义、技术与发展 - AI Agent具备自主性 规划力与执行力 核心突破在于赋予代理权 可主动感知环境 自主规划决策 执行复杂任务[10] - 关键特性包括自主决策 动态学习 跨系统协作 核心模块包括感知层 记忆层 决策层 执行层[10] - 与LLM和传统自动化的关键区别在于LLM是知识顾问 Agent是战略指挥官 传统自动化仅规则执行 Agent实现端到端任务闭环[10] - 在AGI分级中 Agent处于L3智能体阶段 性能等效90%熟练成年人[11] - 代理核心构成包括记忆 感知 规划 工具使用[12][15] - 相关技术创新包括MCP（模型上下文协议）和A2A（Agent-to-Agent通信协议）[16][19] - Agent市场图谱分为基础设施类 横向职能类 垂直应用类三大类别[20][22] Agent开发平台的布局 - 海外云厂商平台布局对比：微软聚焦B端基础设施 模型支持最全面 工具链和生态整合全面 安全与稳定性强 谷歌兼顾B/C端多场景 多模态强但生态不成熟 市占率较低 亚马逊依托AWS服务中小企业 侧重算力销售与便捷部署但工具链分散[51] - 国内平台布局对比：字节扣子覆盖全场景 开发者与智能体数量领先 阿里百炼主攻B端全行业 服务30余万企业客户 MCP工具链和开源生态丰富 腾讯元器基于混元大模型 主打轻量化低代码开发 聚焦社交与游戏垂类[55] - 微软Azure AI Foundry已被80%财富500强企业使用 25Q2处理tokens超500万亿 同比增长超7倍 agent service客户数达1.4万[42] - 谷歌AI平台架构涵盖数据综合层 控制层 数据层 业务活动层 赋能基础设施包括TPU v7 Ironwood和英伟达支持[48][49] - PaaS/Agent平台面临市场份额重构机会 IDC调查显示70%受访企业将更换或新增云/AI平台供应商[56] - 平台关键需求包括提高开发交付效率 AI驱动的工作流自动化是首要需求 安全与隐私是最大落地障碍[62][63] - 企业AI战略重心分层 核心模型能力是第一抓手 云服务商在助力实现AI目标的供应商中占比49%[68][70] 模型层与Tokens调用量分析 - 根据Openrouter数据 谷歌Gemini与Anthropic Claude占API市场半壁江山 国内DeepSeek 阿里Qwen系列份额稳步提升[3][95] - 谷歌2025年7月调用量980万亿tokens 较去年增长100倍 其中内部需求占比高达97%[3] - 国内字节豆包2025年5月日均tokens 16.4万亿 增长137倍 内部占比超80%[3] - 海外模型差异化发展：OpenAI技术路径领先 聚焦推理与专业能力 谷歌端到端原生多模态领先 Anthropic编程场景领先 实用性突出[102][103] - 国内模型未拉开显著差距：DeepSeek技术研究领先 阿里自研能力与综合能力强 字节各模态均衡 百度中文场景优化 腾讯基于DeepSeek改造[105][106] - 分场景份额：编程场景Claude Sonnet4占近半调用量 角色扮演场景DeepSeekV3领先 科技金融场景Claude Sonnet4与Gemini Flash占优 营销搜索翻译场景Gemini Flash优势明显[108][111][113] - 过去半年模型周tokens消耗量增长4.7倍 深度推理与长上下文模型发布推动调用量快速提升[122][123] C端与B端Agent进展 - 应用C端重磅搜索产品依赖模型能力与生态导流 ChatGPT MAU预计年底超10亿 Gemini MAU 4.5亿 国内夸克 元宝依托生态导流[3] - 图像类Midjourney ARR 5亿美元 可灵月收入1.5亿元 编程类Cursor ARR 5亿美元 GitHub Copilot Web MAU 1.2亿[3] - 应用B端Copilot/Agent产品形态丰富 持续渗透 微软Copilot家族月活用户已超1亿 但企业落地面临幻觉 数据安全 成本高（Agent调用成本为LLM 15倍）等问题[3] - 根据CBINSIGHTS 企业工作流 编码两大领域2024年营收均超10亿美元 微软Microsoft Copilot 2024年收入约8亿美元 GitHub Copilot收入约6亿美元 总占整体市场超25%份额[25] - 垂类市场中客户服务 软件开发为高潜力赛道 64家组织中2/3计划12个月内用AI代理支持客服[25] Agent的市场空间与发展预期 - 根据IDC数据 全球AI IT支出2023-2028年CAGR 22.3% 其中GenAI达73.5%[3] - CBINSIGHTS预计2032年AI Agent营收有望达1036亿美元 CAGR 44.9%[3] - 根据Garnter与IDC 短期（2023-2025）GenAI嵌入现有应用 中期（2025-2027）Agent成核心组件 长期（2027+）自主代理网络主导业务 2035年后Agent将成为认知共生的人类助手 智能体即应用将成主流[3]

AI是潘多拉之盒？还是普罗米修斯的火种？ 在刚刚落幕不久的威尼斯电影节上，导演吉尔莫·德尔·托罗带来了他的最新作品《弗兰肯斯坦》。记者们都很关⼼⼀个"赛博朋克"的问题：这部关于⼈造 ⽣命失控的电影，是否在隐喻AI？ 记者们之所以有此一问，是因为吉尔莫·德尔·托罗此前曾公开表态：他在制作《弗兰肯斯坦》时拒绝使用过多数字特效和绿幕。 我想要真实的场景。我不想要数字的。我不想要人工智能的。我不想要模拟的。我想要传统的工艺。我想要人来绘画、搭建、锤造、抹灰。 即使"陀螺"是奥斯卡最佳导演，也并非所有电影人都同意他的观点。就在今年的威尼斯电影节上，力挺AI介入电影创作的观点也大有市场。 威尼斯电影节甚至下设了一个Reply AI电影节，AI电影与"陀螺"的手工电影共聚一堂，共同接受观众的品评。 △ 今年的Reply AI电影节获奖者合影 在AI横扫全球各行各业的大背景下，电影行业内部却正分裂成"支持AI"和"反对AI"的两大阵营。说这种分裂即将酝酿出一场"内战"也不过分。 分裂的一个重要原因显然是利益相关。在这波AI浪潮中，有些电影人正在或即将获益，他们自然支持AI；有些电影人担心被AI抢了饭碗，或更严重一 点，AI会 ...

AI行业人才需求趋势 - 顶尖科技公司如OpenAI、谷歌DeepMind、Meta和Anthropic正积极招聘开发者、律师及专家以训练AI而非替代人力[2] - 受AI影响行业的工资增长速度是其他行业的两倍 且人均创收高出三倍[4] - 拥有AI技能的员工薪资溢价达56% 较去年25%显著提升[4] 抗AI替代职业类别 - 律师(抗AI指数100/100)、医生及医疗专业人员(93/100)、人力资源经理(87/100)因依赖情感交互难以被自动化[5][6] - 创意类职业如创意总监(年薪14-22万美元)、UX/UI设计师(11-17万美元)因文化创造需求持续繁荣[9][13] - 蓝领技术工种包括电工(中位数年薪7.8万美元)、管道工(7.2万美元)因物理环境不可预测性需求增长6-15%[11][15] 新兴AI混合岗位 - AI提示词工程师(13-20万美元)、AI伦理官(15-22万美元)等五年前不存在的职位现年薪超10万美元[10][14] - 人机交互设计师(14-19万美元)、训练数据专员(11-16万美元)需同时理解人类需求与机器系统[10][14] - AI实施经理年薪达16-24万美元 成为连接AI技术与实际应用的桥梁角色[14] 技能发展导向 - 麻省理工学院EPOCH框架强调共情、临场应变、伦理判断、创造力及领导力为抗AI核心能力[16][20] - 整合AI工具的员工生产力提升30-50% 表明人机协作效率增益显著[17][21] - 可再生能源技术员年薪8.5万美元且需求增长52% 反映绿色能源与AI融合领域的高增长性[15][18]

AI视频生成技术应用 - 博主使用Midjourney将30年前的涂鸦画制作成"妈妈拿彩虹木勺大战巨龙"动画 完美还原童年想象力 [2][4] - 即梦AI工具可根据提示词框架"we crash zoom into an immersive scene [subject + action] intense cinematic action"生成沉浸式场景视频 [5] - 即梦能够将涂鸦中的三个小人活灵活现呈现 动作自然流畅无画面崩坏或卡顿现象 [7] 多模态AI生成能力 - 即梦提供AI配乐功能 可自动生成三首符合画面风格的曲子 [8] - 谷歌Veo3实现音视频同步生成 整体效果毫无违和感 具有卡通电影片头质感 [13] - 即梦能够精确捕捉角色动作轨迹 如小女孩手臂摆动和步伐配合恰到好处 无同手同脚或多胳膊少腿错误 [14] 工具功能对比 - Veo3在音频清晰度和同步性上表现更成熟 能较好处理多层次音效和画面同步 [17] - 即梦和可灵在复杂动态场景中也能实现音效与动作同步 但音效清晰度和丰富度仍有提升空间 [17] - 各工具均能在较短时间内完成视频和音频内容生成 [17] Meta动画生成工具 - Animated Drawings可将涂鸦变为动画 要求图片主角肢体不与身体重叠 画质清晰无阴影 [18][22] - 工具自动识别角色并用方框标注 提供手动微调功能 支持32种动画模板包括走跑跳等动作 [24][26][28] 行业招聘信息 - 上海人工智能实验室开启2026届全球校招 目标2025年1月-2026年10月毕业生 [35][37] - 提供算法研发产品运营等六类岗位 算法类聚焦大模型多模态等方向 研发类聚焦分布式训练框架等 [41] - 招聘流程包括2025年8月20日启动网申 6场集中笔试 3-4轮极速面试 [44][45]

短剧市场热度与表现 - 短剧热度轻松突破5000万 远超传统国产剧的4000万小爆标准 [7] - 短剧《当爱抵达时》以7886万热度位居榜首 《一品布衣》以7633万热度紧随其后 [8] - 短剧有效播放量让国产剧望尘莫及 国民度拉满 [8] AI短剧案例表现 - 《九尾狐男妖爱上我》仅更新28集 累计播放量已突破1.8亿次 [9][11] - 该剧全程使用AI制作 从角色到场景均由作者独自完成 [14] - 即使AI痕迹明显 观众仍持续追剧 形成"边嘲边看"现象 [14] AI短剧制作效率优势 - AI短剧最快仅需数小时即可完成 每分钟剧集耗时约2小时 [15] - 相比传统国产剧以月为制作周期 传统短剧以天为单位 AI短剧大幅压缩制作时间 [15] - 无需演员和实景拍摄 大幅降低演员、布景、沟通调度等各项成本 [15] AI短剧技术实现路径 - 使用大语言模型生成剧本和分镜说明 [27] - 采用Midjourney、即梦、可灵、豆包等文本生图工具实现人物和场景一致性 [30] - 通过三视图提示词技术保持人物特征一致性 [32][33] - 使用图转视频工具将分镜图片转换为视频片段 [44][46] - 采用即梦等AI配音工具实现对口型配音 其中大师模式效果最佳 [47][49] - 最后使用PR和剪映进行剪辑 添加特效字和台词 [50][51] AI短剧市场适应性 - 契合现代人时间碎片化生活习惯和注意力短暂特点 [23] - 满足生活压力下日益增长的消遣放松需求 [23] - 一分钟单集长度适合碎片化时间观看 提供高浓度情感体验 [22][23] - 较低审美门槛在更大范围内引起共鸣 产生"越土越上瘾"效应 [23]

AI应用生成平台市场格局 - AI应用生成领域正走向专业化与差异化发展 各平台凭借独特定位和功能形成互补共存格局 类似基础模型市场的多元生态[3][4] - 市场呈现正和竞争而非零和博弈 使用一个工具会提高付费并使用另一个工具的概率 平台间存在交叉使用行为[6][7][9] - 基础模型市场已验证此模式 Claude专注代码和创意写作 Gemini强于多模态和低价高性能 Mistral押注隐私和本地化部署 ChatGPT定位通用助手[5] 用户行为特征 - 82%的Replit用户和74%的Lovable用户在过去三个月只访问单一平台 体现平台忠诚度[8] - 21%的Bolt用户同时访问Lovable 15%的Base44用户同时访问Lovable 显示资深用户跨平台使用趋势[9] - Lovable更适用于美观Web应用和原型设计 Replit更适合构建复杂后端逻辑应用 体现平台功能分化[8] 专业化发展方向 - 应用生成平台需针对不同场景提供差异化解决方案 包括数据服务封装/原型设计/个人软件/生产应用/实用工具/内容平台/商业中心/生产力工具/社交消息等类别[11][12][13][14][15][16][17] - 专业化平台需具备独特集成能力 例如生产应用需内置身份验证/数据库/模型托管/支付等集成 内容平台需专门分发基础设施[12][14] - 消费级软件出现高端定价模式 Grok Heavy订阅价格达每月300美元 反映市场为专业化功能支付溢价意愿[5] 市场前景 - 应用生成市场巨大且持续增长 有空间容纳多家成功公司 各自开辟细分领域[6][7] - 未来市场将出现针对不同用户层级的平台 覆盖日常消费者/半技术产品经理/深度开发者群体[8] - 预计形成类似基础模型市场格局 多个专注化产品在各自类别中互补共存[7][17]

AI改变游戏行业趋势 - 2023年下半年起游戏大厂高管密集离职投身AI创业 [1][4] - AI技术从优化开发流程和颠覆玩法两个方向改变游戏行业 [2] - 生成式AI工具如ChatGPT导致翻译工种被替代 部分公司因此裁员 [2] AI在游戏开发中的应用与挑战 - ChatGPT多语言批处理功能使翻译岗位需求锐减 [2] - Midjourney等AI绘图工具增加美术人员修缮工作量 人均劳动强度翻倍 [3] - AI工具可控性提升但使用复杂度增加 需进行专项培训 [3] - 策划需掌握多工具特性及本地部署 美术需学习ComfyUI工作流 [3][7] - 引入AI后设计周期缩减60% 但员工需在相同工时内完成多倍产出 [5] AI驱动游戏形态创新 - 前网易高管邵赟强调AI原生玩法需重构游戏底层逻辑 [6] - 前字节AI负责人李驰创立喵吉托 开发AI社交游戏《萌爪派对》 [6][9] - 《萌爪派对》以萌宠为载体降低算力负载 实现高情感共鸣 [9] - 前盛大高管朱笑靖创立美酷瑞 推出AI推理游戏《福尔摩斯：暗夜追踪者》 [11] - 该游戏实现动态网状叙事 AI控制每个情节细节 [11] - 米哈游前AI实验室负责人邢骏创立半图科技 专注3D虚拟人技术 [13] - 采用"4D数身智能"提升虚拟角色交互真实感 [13] 企业实践与资本动向 - 元绎娱乐获IDG资本和祖龙娱乐超千万美元投资 [15] - 开发虚幻5开放世界射击游戏 赋予NPC基础AI智能 [15] - NPC能根据事件严重程度做出合理行为反馈 [15] - 算力成本成为短期阻碍 Agent每日运营成本达80-100美元 [16] - 米哈游创始人蔡浩宇推出AI叙事游戏《Whispers From The Star》 [17][18] - 游戏采用多模态行为协同 角色Stella展现空前"活人感" [20] 技术局限与行业展望 - AI角色存在情感响应模式化问题 会生硬推进剧情 [20] - 过度积极特质降低剧情冲突烈度 暴露非人性特征 [21] - AI响应延迟通过星际传输设定合理化 但仍影响体验 [21] - 行业认为AI将革命性改变游戏形态 突破传统定义 [22] - 游戏公司具备情感理解和技术表现优势 适合打造数字虚拟人产品 [23] - 虚拟世界产品形态可能超越传统游戏范畴 [24]

可灵2.1首尾帧技术升级 - 可灵2.1版本新增首尾帧功能 支持用户自定义视频起始帧和结束帧 实现高精度画面控制 [5][7] - 首尾帧生成价格与可灵基础版本一致 均为每条视频35积分 [7] - 相比1.6版本 2.1版本在动态效果、画面质感和语义理解方面有显著提升 恶龙案例中翅膀扑腾幅度、镜头运动速度和冲击力明显增强 [7][8][9] 首尾帧技术功能特性 - 通过设定起点和终点帧 可精确控制时间节奏、视觉风格和主体动作 大幅降低AI生成内容偏离预期的风险 [10] - 支持复杂镜头运动控制 包括快速推进、拉远、旋转等影视级运镜效果 [9][38] - 自动补帧能力突出 能无缝衔接首尾帧并自动生成中间帧 用户难以区分人工设定与AI生成帧的界限 [40][44] 应用场景拓展 - 支持影视级一镜到底制作 如蜘蛛侠跑酷视频通过多段首尾帧拼接实现全程丝滑效果 [19][21] - 适用于普通用户创意表达 包括地球转场特效、箱子爆炸弹出家具、车辆变形金刚化等视觉创意 [23][25][27] - 在商业领域具有应用潜力 可用于设计提案草图建筑化、LOGO与商品转化广告等场景 [27][29] - 支持超现实创意实现 如杯中热气变龙卷风、3D打印建筑内部探索等复杂视觉叙事 [33][35] 技术实现优势 - 物理运动规律遵循度极高 能自动生成符合物理逻辑的中间元素（如蜘蛛侠案例中自动生成楼梯） [42] - 提示词要求简洁 仅需描述镜头运动+主体动作即可生成高质量视频 降低使用门槛 [40] - 动态控制能力突出 支持大动态幅度镜头 要求首尾帧设定具备丰富动势以获得最佳效果 [38][40]

AI对美国就业市场的影响 - 美国杜克大学计算机系入门课程报名人数暴跌20% [4] - 2025年美国计算机专业学生失业率预计达5.7% 显著高于全美整体失业率4% [4] - 福特CEO称人工智能将取代美国一半白领岗位 Anthropic新AI平台可承担完整财务团队工作 [4] - Shopify和Duolingo等公司推行"除非证明AI不能干否则不招人"政策 [4] - 美国蓝领职业如水管工因AI替代难度大成为更安全选择 [4] 美国产业互联网与AI冲击 - 美国产业互联网发达 企业服务软件普及度高 形成工具化思维 [5] - Adobe股价2024年12月创两年来最大跌幅 AI工具Midjourney可实现秒级专业制图 [5] - Salesforce核心模块增速明显下滑 AI实现客户分析与邮件自动化 [5] - 谷歌搜索全球市场份额首次跌破90% AI摘要功能使搜索结果点击率从15%降至8% [6] - 用户点击网站比例下降近一半 [6] 中美互联网巨头对比 - 百度二季度AI新业务收入超100亿元 同比增长34% [8] - 谷歌面临AI冲击因长期依赖搜索业务 转型难度大 [8] - 中国消费互联网竞争激烈 微信/小红书/抖音分流搜索需求 降低AI冲击 [7] - 美国科技公司擅长工具型业务（如Adobe/Salesforce）AI直接颠覆核心产品 [8] - 中国互联网巨头专注流量模式（微信/淘宝）AI主要赋能效率提升而非革命 [8] 中美AI资本投入差异 - 2025年美国四大科技巨头（谷歌/微软/亚马逊/Meta）资本支出总额超4000亿美元 专注AI基础设施 [9] - 2025年中国四大巨头（阿里/百度/腾讯/字节）资本支出总额510亿美元 侧重稳守策略 [9] - 字节跳动2025年计划投资120亿美元用于AI基础设施 [13] - 百度持续投入芯片/大模型/自动驾驶领域 [13] - 阿里与腾讯AI投资聚焦云服务/电商/社交业务 [13] 中美AI发展路径与政策 - 美国推行"重发展轻监管"AI政策 强调技术领先 [10] - 中国注重宏观推进与安全发展 采取温和监管态度 [10] - 美国闭源技术领跑（如OpenAI） 中国通过开源生态追赶 [11]

数字化生存预言实现情况 - 信息个性化已成为现实 通过亚马逊推荐算法 Netflix内容推送和GPT定制文本实现 [2] - 网络化基础设施完善 互联网 移动终端 智能家居和可穿戴设备构建实时互联环境 [2] - 人机自然交互普及 触控屏幕 语音助手和脑机接口技术取代传统键盘鼠标 [2] - 比特取代原子趋势显著 信息民主化通过博客 维基 微博和短视频平台实现 [3] - 多对多传播模式取代单向广播 个体同时成为信息接收者和发布者 [3] - 比特经济崛起 数字商品取代实体商品成为主流经济形态 [4] - 数字内容零边际成本传播 音乐 影视 图书全面数字化 [4] - 虚拟资产形成新市场 游戏皮肤 NFT和数字藏品获得经济价值认可 [4] - App经济改变生活方式 2008年App Store推出后衣食住行全面平台化 [5] - 算法驱动消费决策 从主动选择转变为刷推荐模式 [5] - 数据成为关键生产资料 驱动广告定向 产品推荐和AI训练 [6] - 平台企业控制比特流通 掌握搜索 社交和支付系统的公司获得经济主导地位 [6] - 劳动方式数字化 Zoom Slack实现远程办公 创作者经济依托内容变现 [6] 技术发展未达预期领域 - 技术隐形化未实现 可穿戴设备反而增加存在感和认知负担 [7] - 智能代理未成主流 Google Glass因隐私矛盾失败 设备仍需物理接口和充电 [8] - VR普及率低下 Meta Quest和Apple Vision Pro受成本 便携性和内容生态限制 [9] - 语音界面未取代GUI 语音识别技术普适性和语境理解能力不足 [9] - 智能家居整合困难 IoT设备品牌互不兼容 用户对自动决策存疑 [10] - 智能代理技术瓶颈 大语言模型缺乏真正意图识别和情境推理能力 [11] - 数据孤岛阻碍发展 个人数据分散在不同平台缺乏统一协议 [11] - 平台商业模式限制 智能代理功能被转化为平台牟利的推荐引擎 [11] - 全球共识愿景落空 互联网未促进世界和平反而出现算法茧房和地缘冲突 [12] - 去中心化被再中心化取代 数据权力集中到少数数字巨头 [12] AI化生存范式转变 - 创作范式根本变化 从人主导自我表达转向人机协同内容生成 [15] - AI生成内容重新定义原创性 作者性变得模糊不清 [15] - 算法驱动内容生成 TikTok和B站形成内容工厂模式 [16] - 数字身份向AI人格转化 数字替身和AI克隆成为新形态 [17] - 人格成为工程对象 性格参数和行为风格可编程调整 [18] - 数字分身实现主体功能外包 在虚拟空间持续在线代为行动 [19] - 人格遗嘱机制出现 AI可继承语言风格和思维逻辑实现数字永生 [19] - AI人格反向塑造用户 通过镜像反馈形成理想型人格投射 [20] - 人格消费化形成产业链 虚拟偶像和AI主播成为可租赁情感劳动者 [21] - 多重身份代理化 不同场景可使用不同人格代理体 [22] 教育体系重构需求 - 专业技能被AI取代 写作 翻译 编程面临去技能化挑战 [24] - 教育转向判断训练 从技能教育转变为AI素养和伦理判断 [24] - 知识储备型课程失效 教师角色转变为问题提出者和思维示范者 [25] - 批判性思维成为核心 需识别AI生成内容的真实性和算法偏见 [25] - 跨学科学习成为必需 AI融合计算机科学 伦理学 语言学等多领域 [26] - 人文教育重要性提升 文学 哲学 历史课程训练反思和洞察能力 [26] - 教育目标转向培养与AI共存的未来公民 强调价值观和判断力塑造 [26] 人机关系重构 - AI从工具转变为参与者 拥有决策学习和适应能力 [28] - 人类认知特权受挑战 AI在文本生成图像识别领域接近或超越人类 [28] - 行动能力共享 AI在自动驾驶金融投资等领域协同决策 [28] - 伦理边界模糊化 AI情感反应能力引发对其地位的重新思考 [29] - 人类本体危机出现 思考者和表达者独特性受到侵蚀 [29] - 社会技术想象转变 从人控机器范式转向共进化混成体 [30] - 需建立新型人机共治制度 发展协商式伦理和交互范式 [32]