在北京亦庄，一座由多层穿梭车立体库、全自动输送线和机械臂构成的现代化物流基地巍然矗立。踏入 这座高大宽敞的物流中心，映入眼帘的是一派忙而不乱、井然有序的景象。在"智慧大脑"的精准调度 下，一箱箱货物在高耸的货架间灵活穿梭，时而跃上高速运转的输送带，时而登上往来穿梭的无人搬运 车，以灵动而敏捷的节奏，演绎出工业脉搏的智慧律动。 这座规模宏大且运作繁忙的物流基地，正是施耐德电气在亚太地区的重要物流枢纽之一——施耐德电气 北京物流中心（以下简称"北京物流中心"）。如今，借助开放的、软件定义的自动化技术以及数字孪生 等前沿科技，这座经过全面升级的物流中心正逐渐成为智慧物流"新范式"的标杆典范。 主动升级应对多维需求和挑战 制造业物流的技术创新与升级，始终与制造端和销售端的需求变化紧密相连。在制造端，随着产品类别 日益细分和定制化需求的增加，原材料的物流供应链必须更加灵活和高效，以满足不断增长的精益化、 柔性化生产需求。而在销售端，客户对产品质量和交付周期的高要求，使得物流的效率、精准性和可追 溯性变得尤为重要。 不仅如此，随着"双碳"目标的持续推进，仓储物流环节也需要在能源管理等方面主动优化，通过节能降 耗减碳，实现 ...

机器之心报道 编辑：Panda 400 多年前，宋应星著成《天工开物》。这是一部写给匠人、也写给未来的书。它让人相信：技术不是死物，而是人与世界持续互动的方式。 如今，代码系统早已成为现代文明的骨架。它们运行在日常软件、银行服务、交通调度等各式系统中，也支撑着我们所依赖的 AI 算法本身。但和古代器物一样， 再精妙的程序也难免出现 bug—— 有些是逻辑失误，有些是环境变迁，有些甚至源于协作失控。比如，就在前几天，AWS、谷歌云、Azure 和 Cloudflare 都发生了 中断，连带着 ChatGPT 和 Cursor 等热门 AI 应用也一并短暂失联；而这一事故的原因可能是一次错误的自动配额更新导致谷歌的 API 管理系统出现了故障。 同时，bug 修复也是软件工程中最基础，却也是最复杂、最消耗人力的任务之一。特别是在真实的 GitHub 项目中，修一个 bug 并不是「找到一行错字那么简 单」，它常常需要： 那么，我们能否使用 AI 智能体来完成这些任务呢？ 当然可以！但我们需要的绝不是传统的用于解决单独编程任务的 AI 编程模型，而是需要像人类开发者一样能够理解历史上下文、进行多轮推理、在模糊与不确 ...

机器之心报道 机器之心编辑部 回顾 OpenAI 的早期成员，奥特曼成为 AI 浪潮的掌舵人之一，Ilya Sutskever 致力于探索 AI 安全的理想边界，而 Andrej Karpathy 则走上了一条「建造 并分享」的道路。 他痴迷于用代码将 AI 蓝图变为现实，又乐此不疲地把建造过程做成公开课分享给世界。 所以，当他人在构建一家伟大的公司时，Karpathy 同时在构建着 AI 应用与下一代的 AI 建设者。 6 月 17 日，Andrej Karpathy 在 YC AI Startup School 活动中发表了约 40 分钟的演讲，主题为《Software in the era of AI》。 视频链接： https://www.youtube.com/watch?v=LCEmiRjPEtQ Andrej 结合他在斯坦福、OpenAI 和特斯拉的工作经验，洞察到一个转变正在发生——软件正在再次经历变革。我们已经进入了「 软件 3.0」时代，在这 个时代， 自然语言成为新的编程接口，而模型则完成剩下的工作。 他探讨了这一转变为开发者、用户以及软件设计本身带来了什么，并指出我们不仅仅是在使用新工 ...

6月19日消息，日前在YC人工智能创业学校2025年的闭门课上，AI技术大神、OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西称，软件3.0正在把传统 编程逼至墙角，程序员们要么学会用提示词"编程"，要么转行去卖提示词生成器。 卡帕西指出，软件3.0正以"提示词即程序"的范式颠覆传统编程—它并非简单叠加手工代码与机器学习，而是通过大语言模型的多重属 性，将提示词与系统设计、模型调优融合为新生产力。 问题在于，当前大模型存在"锯齿状智能"（高难度任务与常识判断的能力断层）和"顺行性遗忘"（对话记忆局限）两大缺陷，需通过系 统提示学习等方式划定能力边界。 他强调，实现人机协作的关键在于"部分自主性"框架：既需像"钢铁侠战甲"那样通过自主性调节器来平衡AI自主决策与人类信任，又要 重构开发生态，而智能体作为连接人类与计算机程序的"双语翻译官"，正推动开发范式从"人适应机器"转向"机器适应人"。 01 软件3.0：提示词即程序的生态重构 卡帕西在演讲中展示的 "软件世代进化图谱" 颇具看点：他将软件发展划分为三个阶段—手工敲代码的"软件1.0"、靠机器学习训练模型 的"软件2.0"，以及提示词驱动的"软件3.0"。但这并非和平共 ...

Core Insights - The Chinese relational database market is expected to experience a rapid growth rate approaching 25% by 2025 due to factors such as software localization, rapid development of AI-native applications, and macroeconomic recovery [1] - By 2029, the market size of China's relational database software is projected to reach $11.03 billion, with a compound annual growth rate (CAGR) of 20.8% from 2024 to 2029 [1] Market Trends - The growth in the relational database market is driven by the trend of software localization and the increasing adoption of AI technologies [1] - The macroeconomic recovery is also contributing to the positive outlook for the relational database market in China [1]

时间: 2025年6月19日星期四 66.15分综合得分 较强 趋势方向 国盾量子688027 主力成本分析 272.00 元 当日主力成本 279.13 元 5日主力成本 264.92 元 20日主力成本 254.23 0次 跌停 0 次 北向资金数据 元 60日主力成本 周期内涨跌停 过去一年内该股 涨停 | 持股量77.07万股 | 占流通比0.95% | | --- | --- | | 昨日净买入-6.14万股 | 昨日增仓比-0.076% | | 5日增仓比0.103% | 20日增仓比0.059% | 技术面分析 286.05 短期压力位 277.00 短期支撑位 286.05 中期压力位 238.37 中期支撑位 股价跌破短期支撑位，短线观望为宜； 目前中期趋势不慎明朗，静待主力资金选择方向 2025年06月19日的资金流向数据方面 | 主力资金净流出6390.85万元 | | --- | | 占总成交额-16% | | 超大单净流出3987.95万元 | | 大单净流出2402.91万元 | | 散户资金净流出30.67万 | 关联行业/概念板块 通信设备 -1.51%、国产软件 -2.01% ...

播客内容由 Listenhub 生成 Andrej Karpathy 昨天在 YC 的旧金山创业大会上发表了一场 40 分钟的演讲。 软件行业正在经历的范式转变。介绍了软件从传统编码（软件 1.0）到神经网络（软件 2.0）的演变，并着重 阐述了由大型语言模型（LLMs）驱动的软件 3.0 时代。 他认为， 我们应该专注于构建"钢铁侠战甲"（增强工具），而不是"钢铁侠机器人"（完全自主Agent） 这些 产品应具备自定义 GUI 和用户体验，以加速人类的生成-验证循环，同时仍提供自主性滑块，允许产品随时间 变得更加自主。 软件开发范式1.0、2.0和3.0的定义是什么 软件 1.0：传统代码 定义和构成： 软件1.0是程序员用诸如Python、C++等编程语言直接编写的明确指令12。每一行代码都是程 序员为计算机设定的具体任务指令，使其在数字空间中执行特定功能12。它是我们所熟悉的"经典软件栈"2。 编程方式： 人类通过编写源代码（例如.cpp文件）来直接编程23。源代码随后被编译成可执行的二进制文件 3。 代码库示例： GitHub可以被视为软件1.0代码的"地图"或等同物，展示了所有这些通过指令编写的代码 ...

作者｜Andrej Karpathy 编译｜冬梅 策划｜Tina 编者按： 近日，在旧金山 AI 创业学校的讲台上，曾任职斯坦福大学、OpenAI 和特斯拉的 AI 领袖 Andrej Karpathy，以一种横跨学术与产业的独特视角，揭示了一场 正在重塑技术世界的范式转移。 Andrej 看到了一场"编程革命"正在发生。随着 AI 技术的发展，软件编程已经进入了 "3.0 时代"，自然语言取代传统代码成为核心编程接口，大模型则承担起 过去需要人工编写的复杂逻辑。 Andrej 指出，这一转变远非简单的工具迭代。当开发者通过日常语言指令即可驱动系统，当用户的需求能直接转化为机器可执行的意图时，我们实际上是在 构建一种"新型计算机"。这种计算机不再依赖精确的语法规则，而是以概率化、语义化的方式理解世界——就像人类一样。 这种进化对开发者来说是一件好事，这意味着编程门槛的消弭。对用户来讲更是好事，因为能让交互方式彻底解放，人机协作再也没有语言层面的障碍。正 如 Andrej 所强调的：我们正站在人机关系的历史转折点上，未来的软件将不再是冷冰冰的工具，而是能理解、推理甚至主动协作的智能伙伴。 这场变革的 深度，或许 ...

Group 1 - The China Securities Industrial Internet Theme Index (931495) decreased by 0.91% as of June 19, 2025, with mixed performance among constituent stocks [1] - Notable gainers included Northern Huachuang (002371) up 1.84%, China Software (600536) up 1.22%, and Qiming Star (002439) up 1.00%, while Newland (000997) led the decline [1] - In May, the national industrial added value for large-scale enterprises grew by 5.8% year-on-year, with the equipment manufacturing sector seeing a 9% increase, contributing 54.3% to industrial production [1] Group 2 - The trend indicates that foreign industrial software giants are acquiring AI companies, significantly enhancing the intelligence level of domestic industrial software products [2] - The national government is accelerating the deployment of AI + industrial software initiatives, supporting pilot development of AI + CAE and AI + EDC products [2] - As of May 30, 2025, the top ten weighted stocks in the China Securities Industrial Internet Theme Index accounted for 47.11% of the index, including BYD (002594) and Northern Huachuang (002371) [2]

图片来源： a16z Z Highlights Olivia Moore 是 Andreessen Horowitz 消费投资团队的合伙人，专注于 AI 领域； Marc Andrusko 是其 B2B AI 与金融科技方向的合伙人 。 两位合著者基于近 18 个 月对众多 AI 初创公司的追踪观察，在 2025 年 6 月 6 日分享了关于 AI 时代初创公司增长标准的实证发现。 增长的神话与现实 在生成式AI时代最常见的说法之一是："创业公司比以往任何时候都增长得更快"，而且常常是在资源更少的情况下实现的。根据公司公布的指标， Lovable 在短短六个月内就实现了5000万美元的收入 ， Cursor在第一年便报告了1亿美元的收入 ， Gamma在融资不足2500万美元的情况下实现了5000万美元的收 入 。 但对大多数普通的AI公司而言（而非顶尖0.1%），增长究竟意味着什么？在AI出现之前， 顶级企业级初创公司的常见衡量标准是，前12个月实现100万美 元ARR（年度经常性收入） 。相比之下，消费类公司通常会在第一年之后才开始盈利，通常要等到积累了数百万（甚至数千万）的用户基础后，才能通过 广告盈利 ...