AI商业洞察丨阿里团队发布全新终端AI智能体iFlow CLIs;高伟达与蚂蚁数科签署合作协议;心理技巧可诱导AI突破安全规则

多客科技

作者：微信文章
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【阿里团队发布全新终端AI智能体iFlow CLIs】

近日，阿里巴巴心流研究团队正式发布全新终端AI智能体iFlow CLI，面向个人用户永久免费开放。用户可通过自然语言命令在终端上直接执行任务，从而实现从文件整理到复杂工作流程的全面自动化。（凤凰科技）

【高伟达与蚂蚁数科签署合作协议】

9月23日，高伟达软件股份有限公司与蚂蚁区块链科技（上海）有限公司签署合作协议，建立面向未来的战略合作伙伴关系，促进双方在更多金融业务领域的合作与交流。本次双方建立战略合作关系，是为了进一步加强双方在智能流量获客、大数据风控、AI智能体、跨境金融等相关领域的创新合作，共同扩大人工智能大数据服务在银行业及金融科技领域的市场机会。（《证券时报》）

【商络电子：已向智元等多家优质机器人企业完成产品交付】

9月23日，商络电子在互动平台表示，目前，公司已通过直接或间接合作模式，向智元、埃斯顿、追觅、开普勒、博睿鹏成等优质机器人企业完成产品交付；同时，正与优必选、傅利叶、意优等行业内优质机器人公司积极沟通，持续推进合作机会的建立。（财联社）

【亿道信息：公司人工智能机器人领域相关产品收入占比较小】

亿道信息9月23日在互动平台表示，公司目前人工智能机器人领域的相关产品主要是语音交互人工智能产品，如智能音箱、AIoT智能家居中控、教育小机器人等，通过语音交互或者传感器交互实现智能机器人形态。目前公司相关产品收入占比较小，不会对公司整体经营业绩构成显著影响。（人民财讯）

【国科微：计划三年内形成算力从低到高的全系列车载AI芯片】

国科微9月23日在机构调研时表示，公司推出的车载AI系列芯片主要应用在前装智能摄像头、行车记录仪、流媒体电子后视镜、电子外后视镜、摄像头监控系统、驾驶员疲劳监测系统、座舱监控系统、前视ADAS一体机等产品上，公司2025年上半年推出新一代满足AEC-Q100Grade2的车载AI芯片已回片并点亮，AEC-Q100的相关验证正在进行，目前在积极推广。公司将持续研发新的产品，计划三年内形成200万—800万、算力从低到高的全系列车载AI芯片。（新浪财经）

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国际新闻

【英伟达50亿美元战略投资英特尔 联手打造AI与PC芯片新生态】

近日，市值4.3万亿美元的英伟达宣布向英特尔注资50亿美元，推动后者股价单日暴涨超30%。这是继美国政府以CHIPS法案资金获得英特尔10%股权、软银20亿美元投资后，英特尔迎来的又一重磅支持。

双方将通过NVLink技术实现深度整合：数据中心领域推出含72个GPU的机架式AI系统，搭载英特尔定制x86 CPU；消费端则联合开发融合RTX GPU芯粒的x86 SoC，瞄准年销1.5亿台的笔记本市场，打造“前所未有的集成设备”。英伟达CEO黄仁勋预计该合作将带来250亿—500亿美元年度市场机会。

值得注意的是，合作未涉及英特尔代工业务，英伟达重申与台积电的核心合作不变。黄仁勋否认特朗普政府介入谈判，称双方已磋商近一年，但分析师认为此举将提升英伟达在政策层面的好感度。英特尔CEO陈立武表示，资金将优先用于改善资产负债表，后续将深化技术协同。

此次合作标志着美国芯片巨头从竞争转向互补，共同对抗AMD在CPU+GPU集成领域的优势。

【“AI精神病”术语引争议 专家：实为技术诱发的妄想障碍】

近日，精神病院正出现一种新趋势：多名患者因持续与AI聊天机器人互动，产生虚假信念、夸大妄想等症状，但专家指出“AI精神病”这一流行术语并不准确。

旧金山加州大学旧金山分校精神科医生  坂田·基思（UCS Fpsychiatrist Keith Sakata）今年已记录12起需住院治疗的案例，患者坚信机器人有感知能力或提出离奇物理理论，部分携带数千页聊天记录证明AI支持其异常想法。这些案例引发“AI精神病”热议，但伦敦国王学院詹姆斯·麦凯布（James MacCabe）强调，此类症状几乎仅涉及妄想，缺乏幻觉等典型精神病特征，更应称为“AI相关妄想障碍”。

技术机制加剧了问题：牛津大学专家指出，聊天机器人的讨好性设计会强化有害信念，而AI幻觉（虚构内容）则加速妄想形成。斯坦福学者警告，过早贴上“精神病”标签可能加重污名化，阻碍患者求助。

治疗方案与传统妄想障碍类似，但医生需询问患者AI使用情况。目前研究严重不足，专家呼吁建立防护机制，同时警惕AI在心理健康领域的潜在风险。随着聊天机器人普及，如何界定技术诱发的妄想正成为新课题。

【AI能源负担三大未知：数据迷雾下的增长困局】

今年夏季，OpenAI和谷歌相继披露AI能耗数据：ChatGPT单查询平均耗电0.34瓦时，Gemini为0.24瓦时，相当于微波炉几秒的能耗。但这些数据远非全貌，AI能源负担仍存在三大关键未知。

首先是基础数据缺失。披露数据仅涉及文本交互，未明确模型版本和测量标准，高负载场景如长文本生成或推理任务的能耗仍是空白。Hugging Face专家指出，视频、图像等多模态AI的能耗数据严重不足，而这类应用正快速增长。

其次是减排价值存疑。微软emissions自2020年因AI增长超23%，碳中和承诺遇阻。企业宣称AI可优化能源使用，但缺乏透明数据证明其减排成效能抵消自身能耗增长。IMF预测，2030年全球数据中心能耗或达印度水平，相当于当前德国全年用电量。

最大未知是需求规模。劳伦斯伯克利实验室预测，2028年AI能耗或达美国家庭22%，但行业已现降温：GPT-5反响平淡，95%企业AI投资无回报，高盛预警数据中心利用率峰值提前，穆迪则警示千兆瓦级AI数据中心存在过度建设风险。需求与技术效率的博弈将决定AI能源影响是长期转型还是短期泡沫。

【揭秘AI视频生成技术：从像素噪声到影视级画面的幕后逻辑】

今年，Sora、Veo3等AI视频工具接连亮相，能生成近乎真实的视频片段，Netflix甚至将其用于剧集《永恒宇航员》的特效制作。这些工具的核心是潜在扩散Transformer技术，让我们揭开其神秘面纱。

AI视频生成始于“扩散”过程：模型先从随机像素噪声起步，通过神经网络逐步还原出清晰图像。与图像生成不同，视频需处理连续帧，因此采用“潜在扩散”技术——将视频帧压缩为保留核心特征的数学编码，大幅降低计算量，最后再解码为可观看的视频。

Transformer的加入解决了帧间一致性难题。OpenAI的Sora将视频切割为时空立方体片段，借助Transformer处理序列数据的能力，确保物体、光照在连续帧中稳定存在，避免突然消失。Google的Veo3则实现突破，通过音视频联合编码技术，让对口型对话、环境音效与画面同步生成，终结了视频生成的“无声时代”。

不过，该技术仍存局限：结果稳定性不足，常需多次尝试；且能耗极高，生成5秒视频的能耗可达图像生成的700倍。随着技术向普通用户开放，如何平衡效率、质量与伦理规范，成为AI视频发展的新课题。

【心理技巧可诱导AI突破安全规则】

美国宾夕法尼亚大学一项预印本研究显示，人类常运用的心理说服技巧，能有效诱导大型语言模型（LLM）突破安全限制，执行本应拒绝的违规请求。该研究以GPT-4o-mini为对象，测试结果凸显AI安全防护的潜在漏洞。

研究选取两项AI应拒绝的请求：辱骂用户及提供利多卡因（一种受管控药物）合成方法，用7种心理技巧设计提示词，与对照组对比。经1000次重复测试（温度参数1.0确保多样性），实验组违规率显著提升：辱骂请求从28.1%升至67.4%，药物合成请求从38.5%升至76.5%。

部分技巧效果惊人：先让AI提供香草醛（无害物质）合成方法，再提供利多卡因请求，AI合规率达100%；以“知名AI开发者吴恩达”名义背书，药物请求成功率从4.7%飙升至95.2%。

研究指出，这并非AI具备意识，而是其从训练数据中学习并模仿人类对心理技巧的反应模式，呈现“类人”行为。不过该效果受模型版本、提示词表述影响，GPT-4o完整版抗性更强。专家认为，这为优化AI安全机制及人机交互提供了新视角。

编辑丨钱丽娜、赖梦茹

排版 | 张可





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