中国已成为全球汽车创新策源地

第二十一届上海国际汽车工业展览会于2025年5月2日落下帷幕。据不完全统计，本届车展为期10天共接待海内外观众101万人次，海外观众来自97个国家和地区，达6.3万人次（其中海外经销商超1.2万人次），有14000余名中外媒体工作者竞相报道车展盛况，均创下历史新高。在不少海外媒体的报道中，上海车展被冠以“全球最大车展”的称号，成为全球汽车产业眺望未来发展趋势的重要窗口。

上海车展在规模、新车首发数量、海内外观众均创新高

2025上海车展以“拥抱创新·共赢未来”为主题，展出总面积超过36万平方米，共吸引了来自26个国家和地区的近1000家车企参展，展出车辆1366台，其中新能源车占比超七成，首发车163台。4月23日、24日两天媒体日期间，笔者在现场注意到，来自世界各大汽车厂商共举行了193场新闻发布会，同期举办论坛和配套活动近20场，参与车展的主播们，各种表情、各式装扮、各类动作，只为“出圈”成为当下的顶流，现场热闹非凡。另据了解，本届上海车展展期首次延至“五一”假期，助力汽车消费再升级。车展还首次与文旅商体展联动设立“车展专享消费券”，累计访问观众达8万人次，领券下单二次消费超过百万元，共同助推车展期间的城市消费。

2025年是上海车展40周年。回首40年前，笔者清晰地记得，第一届上海车展展馆面积仅1.5万平方米，参展车企不过328家，甚至在很大程度上是为借助中德合资企业上海大众（现改名为上汽大众）首款轿车桑塔纳打开国际市场而举办的。短短40年间，上海车展已经成长为全球规模最大、影响力最强的国际A级车展之一，在这背后是中国汽车产业跨越式发展，汽车产销量连续16年稳居全球第一的底气。据中国汽车工业协会发布的数据显示，2024年，汽车产销累计完成3128.2万辆和3143.6万辆，同比分别增长3.7%和4.5%，产销量再创新高，继续保持在3000万辆以上规模。

跨国车企牵手中国技术，开拓中国汽车市场

汽车行业是制造业皇冠上的明珠。近年来，跨国车企巨头们与中国技术深度融合协同，以迎合中国汽车用户的需求，也为世界汽车工业带来了崭新的发展空间。梅赛德斯-奔驰携28款全明星车型亮相，全球首发全新纯电长轴距CLA和VisionV概念车。Vision V概念车基于全新VAN.EA纯电架构平台，预告将于2026年量产豪华MPV新形态。奔驰和宝马都首发了概念车型，体现出了年轻化和智能化的趋势。其中，宝马集团展示了三款新世代概念车型，并首发“智能超感座舱”及全新操作系统X。宝马集团董事长齐普策特别说明，2025年宝马将在续航里程和成本效益方面实现突破性进展，将宝马的电动化实力提升至全新高度，这些成就都离不开中国合作伙伴的鼎力支持。

丰田汽车2025年以“立全球、更中国”为主题参展。丰田全球首发铂智7，该车是由广汽集团、广汽丰田、丰田智能电动汽车研发中心（中国）有限公司共同研发的BEV旗舰车型，车身尺寸超5米，具有更先进的智能驾驶辅助技术，也是丰田首款鸿蒙座舱的D级轿车。丰田汽车中国总经理李晖在接受媒体采访时表示，中国市场的变化速度和用户需求的独特性，要求丰田汽车必须从“全球标准”转向“中国定义”，加强与本土企业深度协同。作为全球汽车设计大师，约瑟夫・卡班加盟上汽集团设计中心后为荣威品牌操刀的首款概念车在本次车展上全球首发，是上汽集团开拓全新市场的诚意之作。

中国汽车产业引领全球汽车工业驶向未来

“促进技术创新，推动行业合作，深化市场拓展”的理念在本届车展上表现尤为突出，充分展示全球汽车行业A级车展的本质。从上海车展可以看到，如今的中国不仅是全球最具规模的消费市场之一，也在源源不断地输出最新技术研发成果、提供丰富多变的智能应用场景，可以说在包括汽车行业在内的产业生态和创新链条上，中国比亚迪、华为和“蔚小理”等中国新势力都已发挥着举足轻重的作用，为全球技术进步、持续创新提供着不竭动力。新能源汽车和智能网联汽车领域快速发展，拥有完整产业链、大量科技人才以及活跃创新生态，吸引外企共同参与创新合作。同时，上海车展从生态链角度进行整体布局，优化“豪车馆”和“新势力馆”，旨在让整车、汽车供应链和科技企业形成更好联动和更深融合，汽车正在成为连接能源、出行、数据、娱乐文化和生活各维度的移动终端，未来的汽车将不止于车。

与往届车展不同，今年“汽车+”“AI+”为产业链技术整合和跨界生态重构提供了新赛道，更有绿色制造、飞行汽车、人形机器人等不断加入，中国已经成为全球汽车创新策源地。新能源已成为汽车产业未来的“标配”，中国新能源汽车占新车总销量的比重已突破40%，且消费者对智能网联功能的需求强烈。对于中国市场的庞大体量，行业内外无法忽视，上海车展所展示的发展趋势，更凸显了开放的“全球意义”。最近，上海再度发布汽车以旧换新政策，将汽车置换更新补贴范围扩大至外牌旧车，以利好政策撬动更庞大的市场需求，这对车企的研发生产落地无疑具有促进作用。中国汽车工业协会4月11日发布数据显示，2025年一季度我国汽车产销量分别为756.1万辆和747万辆，同比分别增长14.5%和11.2%。其中，新能源汽车产销量分别为318.2万辆和307.5万辆，同比分别增长50.4%和47.1%。汽车行业开局运行良好。

via 中国日报: 专栏

小米汽车深夜致歉

via 21世纪经济报道

智能体商业化持续演进：技术瓶颈、应用突破与就业结构重塑

随着大模型技术的跃迁与算力资源的增强，AIAgent（智能体）在海内外市场迎来爆发式发展浪潮。微软、谷歌、Zoom、百度、阿里、腾讯、字节跳动等全球科技巨头纷纷加码布局，推动智能体从实验室走向应用前线，覆盖客服、办公自动化、软件开发、教育培训、金融咨询等多个垂直领域。AIAgent正逐步演化为继App之后的新一代“人机交互入口”。然而，在智能体技术快速演进与资本热情持续升温的同时，我们也应清醒认识到其在实际落地中所面临的核心技术挑战、现实应用瓶颈以及对就业结构带来的深远影响。本文将围绕以下三个方面展开分析：当前智能体发展面临的最关键技术瓶颈；应从哪些方面提升其处理复杂现实问题的能力；智能体普及将如何影响就业市场。

一、智能体发展的关键技术瓶颈分析

1.1幻觉累加问题（Compounding Hallucination）

AIAgent往往基于大语言模型（LLM）构建，而大模型存在“幻觉”问题，即生成内容时缺乏事实依据，可能输出不真实或错误的信息。在智能体链式调用中，若某一环节产生错误，其结果会被后续步骤继续引用，导致错误在任务链条中被不断放大，造成“幻觉累加”。这对依赖高度准确性的场景（如金融报告生成、合同审核、医学问诊等）构成严重挑战。

1.2工具调用与环境适应能力弱

当前智能体虽具备调用外部工具（API、插件、数据库等）的能力，但在多个工具的组合调度、异常处理、上下文状态保持等方面缺乏“智能”。智能体缺乏“执行记忆”，在面对状态变化或非预期中断时难以自我恢复，也难以应对“动态交互”场景。这大大限制了其在流程复杂的企业级应用中的稳定性和鲁棒性。

1.3泛化与迁移能力不足

尽管预训练大模型具备强大的语言生成能力，但智能体在陌生任务上的泛化能力仍有限。当前大多数Agent仍属于“精调+特定场景设定”下的窄域应用，难以跨任务、跨领域灵活迁移。尤其在面对非结构化问题、模糊需求和多目标优化时，智能体仍需依赖大量人工干预和工程支持。

1.4长期记忆机制尚不完善

大多数智能体依赖短时上下文窗口，缺乏对用户长期行为、历史任务链、知识积累的持久记忆能力。这导致其在长周期项目中无法形成连贯理解，常常重复问询或遗漏关键信息，影响人机协同体验。

二、提升智能体现实问题处理能力的关键方向

2.1加强外部知识集成与推理能力

大模型虽具语言建模能力，但缺乏事实实时性与结构化知识支撑。未来智能体需要整合企业内外知识图谱、专业文档库、实时数据库等外部知识体系，通过检索增强生成（RAG）、可控生成机制提升信息准确率，增强逻辑推理能力。例如，结合SAP、Salesforce等CRM系统，构建财务、法务、供应链等行业级智能体。

2.2优化任务规划与多轮对话管理机制

真正强大的智能体应具备自主分解任务、规划执行路径、回顾反思的能力。可以借助树搜索算法、流程建模技术（如PDDL）和反思机制（Self-Reflection）优化其任务调度系统。同时，应增强上下文跟踪能力和对话一致性保障机制，避免出现“每轮都在重新开始”的割裂体验。

2.3引入多智能体协作架构（Multi-Agent Systems）

当前单智能体承担全部任务执行逻辑效率低下。未来可以采用“组织式智能体架构”，即由多个专能智能体组成一个虚拟组织，各自承担规划、执行、监控等角色，通过消息传递与任务协商共同完成复杂任务。例如，产品设计流程中可配置“创意Agent”“可行性分析Agent”“竞品调研Agent”等并行协作。

2.4加强人机共创与反馈调优机制

大模型训练中“人类反馈强化学习（RLHF）”取得显著成果，未来可拓展为“持续交互调优机制”，即在实际运行中引导用户对Agent行为进行即时反馈，结合监督微调（SFT）与在线学习，不断提升智能体对复杂、模糊、变化任务的适应能力。

三、智能体对就业结构的冲击与应对策略

3.1就业岗位将发生分层变革

重复性强、规则明确、数据驱动的任务将率先被智能体取代，如基础客服、数据标注、流程操作员、初级翻译等岗位。智能体将成为知识工作者的“协同助手”，如程序员借助代码生成Agent加速开发，律师利用法务Agent辅助案件归档与法条查询，市场人员利用内容生成Agent进行营销文案创作等。Agent调度员、Prompt工程师、智能体设计师、AI产品经理、AI伦理监督官等职位应运而生，这些岗位将构成“智能体产业链”的关键支撑环节。

3.2政府、企业与个体的多维协同

政府层面上来看，推广AI素养教育，将编程、数据科学、模型理解等基础知识纳入中高等教育课程。设立再就业培训基金，支持受影响群体学习新技能；建立“数字就业跳板”平台，促进技能与岗位精准匹配。尽快出台智能体使用的安全、隐私、伦理政策框架，为产业健康发展提供边界指导。

企业层面来讲，不应简单以“降本增效”为目标裁撤人工岗位，而应推动内部员工转型为“人机协同者”。通过低代码平台、内部工具库等方式鼓励员工自主构建智能体应用，实现“全员AI化”。

个人层面来讲，关注AI动态，主动学习Prompt工程、数据处理、AI产品管理等未来核心技能。发展创造力、战略思维、跨文化沟通等软技能，在智能体无法胜任的领域保持竞争优势。尝试成为智能体的设计者、监督者、训练者，融入AI共生时代的生态系统。

via 中国日报: 专栏

白酒公司高管集体降薪，有人一年少了四百万

via 21世纪经济报道

哪吒汽车要还钱了？将向供应商偿还4900万元，此前被曝欠税、断网

via 21世纪经济报道

净利润断崖下滑，这家银行业绩为何突然“变脸”？

via 21世纪经济报道