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� 苹果要做AI搜索了？

内部团队是当年做Siri的“原班人马”；

对标ChatGPT，抓网页、生成答案一条龙；

目标：打破对谷歌搜索的依赖，还顺带洗刷Siri“语音智障”人设。

� OpenAI数学模型拿金牌

用大模型+强化学习模拟“人类思考过程”；

结论：AI“多想一会儿”，果然更聪明；

推理、推荐、个性服务，都将进化到新维度。

� MCP协议 = AI 时代的新 API？

AI与外部服务间的“翻译官”；

对大厂利好：统一接口、效率提升；

对小厂提醒：做通用工具难，垂直细分场景还有大机会。

� 微软All in AI操作系统

Copilot、Recall接入Win系统；

新API开放开发者生态，但也要解决Win10兼容性。

� 垂直方向的创业机会

校验类工具：帮AI纠错，尤其适合历史、地理类知识场景；

金融场景：如Salient用AI搞定车贷效率 +70%；

编程方向：Vinsoo做“AI程序员天团”云端IDE。

� 机器人与边缘计算的新动向

柔性机械手：40条“肌腱”模仿人手，两天学会画圈；

高通：用车规级芯片推进AR、边缘计算和智能硬件普及；

高德地图：用AI+位置+场景做推荐服务，出行更懂你。

� 技术走向现实应用：从实验室到量产

天津博士团队把机器人视觉模组成本降到千元级；

清华团队在AR光波导量产上取得突破；

00后用Agent搞协同开发，自动化程度吓人。

️ 挑战 & 风险提示

做硬件的成本高、整合难，容易被大厂“降维打击”；

小算台虽好，但价格战来得快；

合规压力、伦理问题、社会责任…未来“会做技术”远远不够。

� 趋势总结：AI不再“通吃”，要“专精”

垂直场景+行业知识，是创业者生存之道；

MCP协议、开源生态等，正在重构整个行业价值链；

真正的竞争，是技术+数据+场景+认知的综合战。