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微软正在调查与DeepSeek有关的团体是否违规获取OpenAI的数据

OpenAI正在调查一家与中国人工智能创业公司DeepSeek有关的团体，是否未经授权获取了OpenAI技术的数据输出。 DeepSeek的梁文峰知情人士表示，微软的安全研究人员去年秋天发现，疑似与DeepSeek有关的个人使用OpenAI的应用程序接口（API），提取了大量数据。软件开发者可以付费获得API许可，将OpenAI的专有人工智能模型集成到他们自己的应用程序中。作为OpenAI的技术合作伙伴和最大投资者，微软已将此类活动通知OpenAI。这种行为可能违反OpenAI的服务条款，或者表明相关团体采取了措施，以绕过OpenAI对数据获取量的限制。本月早些时候，DeepSeek发布了一款名为R1的开源人工智能模型，能够模拟人类的推理方式，挑战了OpenAI以及谷歌、Meta等美国公司的市场主导地位。这家中国创业公司表示，R1在数学任务和通识能力等多项行业基准测试中，可以与领先的美国开发者的产品匹敌，并且研发成本要低得多。这引发市场震动，导致与人工智能相关的科技股下跌，包括微软、英伟达、甲骨文和谷歌母公司Alphabet，总市值蒸发近1万亿美元。特朗普的人工智能事务负责人戴维·萨克斯周二表示，有“确凿证据”表明，DeepSeek利用OpenAI模型的输出来开发自身技术。在接受福克斯新闻采访时，萨克斯提到了一种名为“蒸馏”（distillation）的技术，即一个人工智能模型利用另一个模型的输出进行训练，以获得类似的能力。 “有确凿证据表明，DeepSeek通过蒸馏技术从OpenAI模型中提取了知识，而OpenAI对此并不高兴。”萨克斯表示，但他并未提供具体证据。 OpenAI在声明中并未直接回应萨克斯对DeepSeek的指控。OpenAI发言人表示：“我们知道，中国公司以及其他一些公司一直在尝试从领先的美国人工智能公司模型中提取知识。作为人工智能领域的领先者，我们采取了多种反制措施来保护我们的知识产权，包括对前沿能力的慎重筛选。展望未来，我们认为，与美国政府紧密合作，保护最先进的人工智能模型不被对手和竞争者获取，是至关重要的。” 来源：加美财经

加美财经01-30 00:00

新闻可靠性评估发现，DeepSeek聊天机器人准确率仅为17% ，落后于西方竞争对手

ard的审查显示，中国人工智能（AI）创业公司DeepSeek的聊天机器人在新闻和信息的准确率上仅达到17%。在与包括OpenAI的ChatGPT和谷歌Gemini在内的西方竞争对手的比较中，在11款产品中排名第十。报告显示，这款聊天机器人在30%的情况下重复了错误信息，而在53%的情况下提供的回答模糊或无用，使其整体错误率达到83%。相比之下，西方竞争对手的平均错误率为62%。这一结果引发了对DeepSeek AI技术的质疑，公司此前声称其技术的表现可与微软支持的OpenAI媲美，甚至更优，并且成本仅为后者的一小部分。在推出后的几天内，DeepSeek的聊天机器人迅速成为苹果App Store中下载量最高的应用。这引发了对美国在AI领域领先地位的担忧，同时也导致美国科技股市场震荡，市值蒸发约1万亿美元。 NewsGuard表示，在评估DeepSeek时，使用了与评估西方AI产品相同的300个测试问题，其中包括30个基于网上流传的10个虚假信息的测试问题。这些虚假信息涉及上个月美国UnitedHealthcare公司高管布莱恩·汤普森遇害事件，以及阿塞拜疆航空8243航班坠毁事件等。 NewsGuard的审查还发现，在10个相关测试问题中的3个问题上，DeepSeek在没有被要求涉及中国的情况下，主动重复了中国政府的官方立场。例如，在涉及阿塞拜疆航空坠机事件的提问中——这些问题与中国无关，DeepSeek的回答却引用了北京方面对此事件的立场。 D.A. Davidson分析师吉尔·卢里亚表示：“DeepSeek的突破意义并不在于其能准确回答关于中国的新闻问题，而是在于它的运行成本仅为同类AI模型的1/30。” NewsGuard补充称，与其他AI模型一样，DeepSeek在面对那些试图利用AI传播虚假信息的用户时，最容易重复错误信息。来源：加美财经

加美财经01-30 00:00

刷屏！人形机器人登春晚舞台，还有AI、XR、3D技术等多项前沿科技助力

立于2016年，是一家专注于具身智能的创业公司，创始人为王兴兴。公司以四足机器狗起家，推出了多款性能卓越的机器人产品，如XDog、Laikago、AlienGo、A1、Go1、B1等。2023年，宇树科技推出首款通用人形机器人H1，并在2024年发布了Unitree G1基础版和EDU版智能人形机器人。Unitree G1不仅综合性能卓越，其定价也令行业震惊，给同行带来了不小的压力。宇树科技在全球四足机器人市场中占据近70%的份额，是当之无愧的行业第一。2024年，宇树科技发布了一款能越野“跑酷”、会“划水”过河，还可以负重载人的高性能机器狗B2-W，引发了全球范围内的关注，连特斯拉及SpaceX创始人埃隆·马斯克也为其点赞。此次宇树人形机器人H1在蛇年春晚的惊艳亮相，不仅展示了宇树科技在人形机器人领域的技术实力，也体现了中国科技企业在全球科技舞台上的崛起。随着技术的不断进步和创新，宇树科技有望在未来的机器人市场中继续保持领先地位，为全球观众带来更多惊喜。 AI、XR、3D技术等多项前沿科技助力春晚除了宇树人形机器人的惊艳表现，蛇年春晚还应用了多项前沿科技，为观众带来了全新的视觉和听觉体验。 AIGC技术：总台在演播大厅内部署了高精度的AI视觉追踪系统，通过识别演员佩戴的智能信标装置，实时采集演员的位置和姿态数据，让虚拟特效能够精准跟随演员动作。此外，总台联合阿里云计算有限公司通过人物动态化AIGC算法，让古籍、古画中的人物“动起来”，为节目增添了丰富的文化内涵。 XR、3D技术：2025年春晚主舞台和观众席连为一体，形成“如意”造型。舞台中央的5米×5米LED立方体升降模块结合裸眼3D、超高清视觉投影和XR技术，背景可迅速切换，从细节处还原古建筑，营造出良好的观感。此外，节目《栋梁》利用3D点云复原技术将梁思成的手稿变成动态模型，拆解榫卯结构时如同变形金刚合体，给观众带来震撼的视觉效果。 8K超高清直播与三维菁彩声：今年是总台第四次开展8K春晚直播。总台已初步实现8K制播设备的国产化，包括8K摄像机、8K切换台、8K监视器等。通过“8K超高清视频+三维菁彩声音频”模式，观众可以在家享受4800万像素的清晰画面，同时通过“百城千屏”超高清传播平台在全国数百块公共大屏上直播。竖屏看春晚与无障碍演播：今年春晚新增了竖屏无障碍演播，在“竖屏看春晚”中，运用图像识别和AI跟踪技术，并结合5G-A浅压缩、低时延移动跟踪拍摄，生成明星演员候场、台上表演和下场后的视频，丰富竖屏春晚的视觉，为用户呈现台前幕后360度的细节。同时，手语演员通过AR虚拟技术“置身”春晚演播大厅进行手语“解说”，并辅以AI语音技术制作字幕，满足听障人士的观看需求。

金融界01-29 07:48

为什么说DeepSeek带来的科技巨头抛售，是被夸大的恐慌

ek的担忧而遭遇震荡。这家中国人工智能创业公司上周末宣布了一项重大突破，其AI模型的性能几乎可以与先进的美国技术媲美。关键在于，DeepSeek声称最新模型之一的训练成本仅为560万美元，而这与目前美国在同类活动上的花费相比，仅是冰山一角。据OpenAI首席执行官山姆·奥特曼介绍，2023年底发布的GPT-4模型的训练成本超过1亿美元。而Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代在去年的一次播客中表示，某些模型的训练成本接近10亿美元。这些巨额开支对于像英伟达、博通和迈威尔这样的公司来说无疑是好消息，因为对AI芯片和服务的爆炸性需求推动了公司市值大幅增长。 AI行业的高入门成本，以及美国政府限制向中国公司销售先进AI芯片的制裁，也成为微软、亚马逊、谷歌和Meta等科技巨头的竞争壁垒。这些公司是少数能够大规模建立昂贵AI网络的企业之一。因此，DeepSeek的突破，对市值超过1万亿美元的几乎所有公司来说，都是一个特别糟糕的消息。以科技股为主的纳斯达克指数下滑3%，相比之下，道琼斯工业平均指数的小幅上涨则形成了鲜明对比。这波抛售显得过于夸张。关于DeepSeek的声明，许多关键细节仍不明确，包括公司在制裁影响下所使用的芯片类型。周一，多位芯片分析师对DeepSeek以如此低成本打造出与美国先进AI模型相媲美的成果表示质疑。伯恩斯坦公司的斯泰西·拉斯根表示，“DeepSeek并没有用500万美元建造出OpenAI。” TD Cowen的乔舒亚·布查尔特写道，“‘DeepSeek时刻’促使投资者先行动，再提问。” 花旗集团的阿提夫·马利克也指出，“尽管DeepSeek的成就可能具有突破性，但我们质疑这一成果是否是在没有使用先进GPU进行微调的情况下实现的。” 更重要的是，这样的技术突破不太可能冷却AI竞赛或减少资金投入。奥本海默的爱德华·杨在对比DeepSeek与苏联卫星事件时指出，太空竞赛并没有导致支出减少。 “竞争的增加很少会降低总支出，”他在致客户的一份报告中写道。 New Street Research的皮埃尔·费拉古提到，更先进的“前沿模型”，仍需要突破技术极限并使用最先进的计算资源，而较小的“落后边缘”模型将致力于开发更加节省成本的AI功能。 “DeepSeek并非行业游戏规则的改变者，相反与我们过去三年所观察到的行业发展趋势非常吻合，”费拉古写道。确实，DeepSeek的突破正值AI支出进一步加码之际。Meta首席执行官扎克伯格上周五宣布计划再次提高资本支出，今年将达到650亿美元。消息紧随OpenAI、软银和甲骨文联合发起的“星门项目”之后，项目计划在AI基础设施上投入高达5000亿美元。微软将于周三发布季度财报，这将成为首家有机会表明DeepSeek的突破，是否会影响投资计划的大型科技公司。根据Visible Alpha的共识预测，微软在截至6月的本财年预计资本支出约为840亿美元，下一年将增加至940亿美元。截至目前，公司并未显露任何缩减野心的迹象。微软首席执行官萨提亚·纳德拉周一上午在X平台上发文表示，“随着AI变得更高效、更易获取，我们将看到其使用量激增，成为一种我们无法满足的商品。” 这场AI支出大战，或许刚刚进入一个新阶段。（华尔街日报）来源：加美财经

加美财经01-29 00:00

德国的传统经济模式已经被打破，但没有B计划

特市议会宣布，将停止在市属商业中心推广创业公司，而是专注于将空间出租。他们将此决定归因于城市紧张的财政状况。沙尔普夫表示，市政府正在与一家中国工程公司谈判，计划让其将德国总部设在因戈尔施塔特，并试图吸引更多中国企业。在因戈尔施塔特以北的施韦因富特，当地官员正在努力吸引中国电动车制造商小鹏汽车在一处美军旧兵营建厂。因戈尔施塔特的前任市长克里斯蒂安·勒塞尔表示：“我认为不可能取代汽车工业……这仍将是这里最大的经济部门。” 来源：加美财经

加美财经01-28 00:01

特朗普高调宣布的Stargate人工智能基建将只服务OpenAI，还没有获得所需资金，白宫将不给钱

nAI投资130亿美元，并有权获得这家创业公司盈利部门近一半的利润。然而，微软仅在技术支持上协助星门计划，而并未提供资金。去年9月，微软与资产管理公司贝莱德共同启动了一个300亿美元的人工智能基础设施基金。微软首席执行官萨提亚·纳德拉周三表示，公司今年将投资800亿美元用于基础设施，这与星门计划无关。据知情人士透露，阿特曼与软银董事长孙正义就人工智能项目进行了长达两年的讨论，其中包括开发一款新的人工智能设备。去年10月，软银参与了OpenAI的66亿美元融资轮，当时公司的估值为1570亿美元。据《金融时报》报道，软银集团计划在11月再购买15亿美元的OpenAI股票。知情人士透露，在本周星门宣布前的几个月，孙正义和阿特曼进行了详细的磋商。尽管阿特曼的基础设施计划已酝酿超过一年，但“在白宫宣布这一计划的想法并没有酝酿那么久”，一位知情人士表示。另一位参与项目的人士说：“确实有意愿推动这一计划，但细节尚未敲定。人们希望在特朗普上任第一周就做一些引人注目的事情。” 星门在美国特拉华州注册，OpenAI、软银、甲骨文和MGX都持有该公司的股份。知情人士透露，星门将任命一位独立的首席执行官和董事会。据知情人士透露，公司将分为两个部门：一个是由OpenAI领导的运营部门，负责建设和管理数据中心；另一个是由软银负责的融资部门，专注于筹集资金。目前，德克萨斯州阿比林的首个设施正在建设中。创业公司Crusoe自2023年6月以来一直为甲骨文建设这个设施。去年10月，Crusoe从Blue Owl筹集了34亿美元的资金，用于支持开发该项目。据报道，甲骨文计划购买约70亿美元的芯片来为德州数据中心提供动力，而这些算力将用于支持微软的服务，最终为OpenAI提供支持。来源：加美财经

加美财经01-25 00:00

果然全线飙涨！资金大量加仓！

器人产业集群。 2025年，众多机器人创业公司走上了商用量产之路。乐聚机器人人形机器人产线在苏州启动，预计年产200台机器人；智元机器人宣布开启通用机器人商用量产，年度计划累计量产926台。包括零部件供应商也开始扩产，新剑传动预计在青山湖总部基地年产 100 万台人形机器人行星滚柱丝杠零部件，主要应用于人形机器人线性关节及汽车线控智能底盘EMB系统等。目前，除了面向C端的消费型机器人外还在持续推进试点外，一些专业场景譬如制造工厂、火灾救援、地震救援等等场景，它们的场景复杂程度、成本敏感度，运动控制能力各方面要求都比较适合早期人形机器人商业化落地。去年开始，国内外多家企业，如优必选、Agility Robotics等，已经开始让他们的机器人在工厂里打工了。从中长期来看，人口老龄化带来的劳动力短缺问题已经不容忽视，尤其在出生率下降的背景下，老龄化速度会更快，在医疗、物流、陪伴、教育等各个细分领域，人形机器人都有望接替原来需要人去执行的任务。这些产业，随着规模化应用带动成本快速下降外，还能进而激发更多的商业化场景加快落地。而对于投资来说，目前正是人形机器人产业真正大规模商业化落地的前夕。也就是投资最佳的布局时期。现在先知先觉的资金已经在提前布局，机器人ETF(562500)自去年11月1日以来的近51个交易日“吸金”35.25亿元。在跟踪机器人主题的ETF中，机器人ETF(562500)规模最大、流动性最好，其最新规模47.67亿元，本月以来日均成交额4.78亿元，交投活跃。机器人ETF聚焦机器人产业，其跟踪中证机器人指数，权重股包括汇川技术、科大讯飞、石头科技、大华股份、中控技术、机器人、大族激光、双环传动、拓邦股份、柏楚电子等行业龙头公司。大家可以先加自选机器人ETF（562500），在合适的点位挖掘其择时机会。 03 尾声观察当前市场各类概念题材，你会发现，尽管产业逻辑有差异，人形机器人的行情很像2020年的新能源汽车，行情共同点在于，市场潜力巨大，催化剂非常多。根据高工机器人产业研究所，2026年全球人形机器人市场规模预计超20亿美元，到2030年全球市场规模有望突破200亿，复合增长率高达77.83%，同时2030年中国人形机器人市场规模将达50亿美元。并且，这是一条在长时间里需要用技术升级去打开市场空间的赛道，随着人形机器人产品智能化程度不断提升，远期市场空间更为广阔。当市场情绪开始转向积极一些，风险偏好有所下降，选择一条胜率更高的赛道，才是最具确定性的操作。（全文完）

格隆汇01-14 19:18

AI应用元年还有哪些方向值得期待？

AI领军者”光环的祛魅，或许将促使这些创业公司将精力聚焦于实际产生回报的商业化道路上，寻求与大厂差异化竞争的策略。那么，2025年，AI应用将走向何方？被誉为AI应用元年的这一年，又有哪些方向值得我们满怀期待呢？聚焦两大方向据彭博社报道，OpenAI在其发展规划中，为通往人工智能通用智能(AGI)的道路设定了五个清晰阶段。从第一阶段的聊天机器人，到第二阶段的推理者，再到第三阶段的Agent——即能够采取行动的系统，OpenAI一步步稳步前行。去年9月，OpenAI宣布开发了一系列新的AI模型，这些模型在复杂的推理任务上取得了重大进步，代表了人工智能能力的新水平。因此，OpenAI将这一系列模型命名为OpenAIo1，标志着其已进入通向AGI目标的第二阶段。随着这些模型准确度的不断提升，一个全新的产业方向正逐渐浮出水面：能够代替用户进行具体操作的Agent技术。这一技术的落地场景将遍布各类终端，智能助理将成为其中的佼佼者。想象一下，借助Apple Intelligence，Siri将能够在Apple和第三方应用内及跨应用执行数百项新操作，如轻松调出阅读列表中的文章或一键发送照片给朋友。这背后，需要模型具备强大的规划能力，能够准确调用第三方应用，并确保每一步操作的准确率都达到极致。与此同时，OpenAI和谷歌DeepMind在multi agent研究领域的加速布局，也进一步预示着这一领域的研究和发展将迎来新的高潮。两家公司均在官方网站上发布了multi agent研究团队的招聘信息，吸引了众多科研人才的关注。而另一大产业方向，则是自动驾驶技术的持续加速。特斯拉作为全球自动驾驶龙头，其FSD系统的每一次迭代都牵动着整个行业的神经。预计于2025年第一季度正式在中国与欧洲市场推出的FSD系统，将带来接管率的提升、真·智能召唤功能的推送以及Cybertruck自动泊车功能的实现等一系列改进。特斯拉的快速迭代，无疑将加速全行业的技术进步，推动自动驾驶技术迈向新的高度。在国内，华为也发布了ADS 3.0系统，并在鸿蒙智行享界S9车型上首发。该系统采用了全新端到端架构和全场景全天候智能硬件感知系统，实现了全向防碰撞3.0的超全感知、超快响应、超前验证三大能力升级。同时，享界S9还首发了车位到车位的智驾功能，支持全场景贯通的智能驾驶体验。销量方面，鸿蒙智行连续蝉联30万元以上新能源车型月销第一，充分验证了其技术实力和市场接受度。更令人振奋的是，据华为常务董事余承东透露，鸿蒙智行的“第四界”产品尊界已进入整车验证阶段，计划于年底下线，明年上半年上市。这一消息无疑为自动驾驶技术的发展注入了新的动力。国盛证券认为AI应用应关注三大方向： 1)算力侧：寒武纪、中科曙光、海光信息、云赛智联、软通动力、中际旭创、新易盛、浪潮信息、工业富联、神州数码、协创数据、弘信电子、高新发展等。 2)端侧 AI：立讯精密、东山精密、传音控股、鹏鼎控股、中科创达、漫步者。 3)自动驾驶：华为智车：江淮汽车、赛力斯、长安汽车、北汽蓝谷等；国内自动驾驶产业链：德赛西威、万马科技、中科创达、经纬恒润、海天瑞声、金溢科技、万集科技、千方科技、鸿泉物联等；特斯拉产业链：特斯拉、世运电路、三花智控、拓普集团等。 AI应用下一个催化剂是什么？基于OpenAI的《Scaling Laws for Neural Language Models》论文，我们了解到，语言建模性能会随着模型大小、数据集大小以及训练计算量的增加而平稳提升。为了达到最佳性能，这三个因素必须同时扩展，且当其中一个因素不受其他两个因素限制时，模型性能与每个因素之间呈现出幂律关系。这一思想促使大模型公司通过扩大预训练模型的规模、数据集大小和训练计算量来提升模型能力，这已成为当前的主流做法。以Meta开源的Llama系列模型为例，其迭代历程和MMLU评测基准上的得分充分展示了这一趋势。Llama2基于2T token数据进行预训练，包含了7B、13B和70B三个参数规模的版本。而Llama3则在超过15T token的数据上进行了预训练，训练数据集比Llama2大了7倍，包含的代码量也是Llama2的4倍。因此，8B的Llama3在MMLU上的得分已经接近70B的Llama2，而70B的Llama3更是取得了80.9分的高分。进一步地，Llama3.1 405B模型在保持15T token训练数据量的同时，由于参数规模的扩大，在MMLU上的得分高达88.6分。然而，幂律关系也意味着性能提升的边际回报会逐渐放缓，理论上需要指数级别的规模增长才能带来模型性能的线性提升。除了算力成本外，模型规模的扩大也带来了工程上的挑战。据《MegaScale: Scaling Large Language Model Training to More Than 10,000 GPUs》论文所述，大规模LLM训练面临两个具体挑战：一是实现大规模的高训练效率，即提高模型FLOP利用率(MFU)，这直接转化为端到端的训练速度；二是实现大规模下的高训练稳定性，以保持整个训练过程中的高效训练。同时，高质量训练数据的获取也是提升模型性能的关键难点。阿里研究院的《2024大模型训练数据白皮书》指出，高质量数据是大模型技术发展的主要瓶颈之一。能够拓展大模型知识边界、推动大模型推理和泛化能力提升的数据更多偏向于视频、图片等多模态数据以及特定行业中的领域知识数据。这些数据主要来源于人类的创造、制作和经验积累，其规模、类型和质量因客观条件而异。此外，o1模型的强大推理能力得益于强化学习和思维链推理。OpenAI文档显示，o1通过强化学习训练可以执行复杂的推理，它在回答用户问题前会进行长时间的“思考”，产生长的内部思维链。这种过程极大地提高了模型的推理能力。o1模型还引入了推理token，用于分解对提示的理解并考虑多种生成响应的方法。然而，o1目前主要在数学、编程等领域表现出色，其在其他领域的应用尚有待探索。同时，o1的推理速度相对较慢，可能对某些需要快速响应的应用场景造成限制。此外，调用o1系列模型API的成本也相对较高。尽管如此，o1模型的成功仍然验证了提升模型能力的新方向。其技术思路可能被业界其他大模型效仿，成为在预训练模型规模提升边际回报放缓情况下的重要技术范式。目前，预训练阶段的Scaling Law仍然有效，GPT MoE的参数量已达到1.8万亿。因此，我们期待OpenAI的下一代模型GPT-5的发布。模型准确度是AI应用落地的关键指标，如果GPT-5能够通过进一步扩大模型参数量和训练数据规模，在各项任务上取得准确度的大幅提升，那么AI应用的创新将迎来全面爆发。

证券之星01-14 15:15

中国突发！南华早报：中国顶级军用无人机科学家突然去世震惊业界

1月8日)报道称，一份讣告证实，无人机创业公司董事长、原国防科技大学无人系统研究所副所长张代兵于上周五去世。这一消息令业界感到震惊。 (截图来源：香港《南华早报》) 根据这份讣告，中国无人机领域的专家，原国防科技大学无人系统研究所副所长，长沙市云智航科技有限公司创始人与董事长张代兵，于2025年1月3日，在长沙不幸离世，享年47岁。据公开资料显示，张代兵，博士， 1977年出生于重庆市开州区，高考时以全县第三名的成绩被中国人民解放军国防科技大学录取。攻读硕士学位时，他参加全军“砺剑2000”军事演习，荣立三等功一次。张代兵被认为是中国无人机行业的顶级专家之一。讣告没有提到死因。 2007年从国防科技大学获得博士学位后，他继续担任教职，并担任多个重要职位，包括该大学无人系统研究所副所长。十多年来，张代兵领导或参与了20多个国家、军队和政府的研究项目。他的贡献为他赢得了军事科技进步奖一等奖和湖南省发明二等奖。除了他的学术和研究工作，张代兵还担任中国人民解放军地面部队装备部新型无人机系统专家组成员。他也是中国科学院微电子研究所的研究员和中国北方工业集团公司(Norinco)计算机研究所的杰出专家。 2018年，张代兵开始创业，在湖南长沙成立了云智航科技有限公司。他的公司一直专注于无人机的开发和销售，其创新产品包括“机器蛇”和专为高层消防设计的无人机。 2021年，张代兵和他的团队开发了高压直接驱动技术，使无人机能够携带高达500公斤(1102磅)的有效载荷，这将使它们能够携带水炮和软管等设备到100米(328英尺)以上的高度，执行窗户清洁和消防等任务。

天马行空 1评论01-09 13:30

华尔街日报：美国老板们不再费心吸引人来工作，失业的非低薪员工更难找到新工作

的亚特兰大人乔什·麦克拉提在一家机器人创业公司担任测试经理，但在4月被解雇。他已经申请了近500份工作，面试了6次，但没有收到任何录用通知。在亲友的建议下，麦克拉提尝试申请低薪的计时工作，包括在Publix超市，但也没有成功。他担心自己的简历让这些雇主认为他不会长期留任。此外，低收入的薪水可能会让他失去领取食品券和医疗补助的资格，但又不足以支付他的房贷。他说：“你陷入了一个非常奇怪的两难境地。” 越来越多领取失业救济的人依赖公共援助的时间更长。上周，美国劳工部发布的新数据显示，截至12月下旬，有180万人继续申请此前批准的失业救济金，接近疫情后最高水平。年度工资增长率已降至4%，低于2020年代初招聘热潮时期的约6%。这表明许多雇主现在无需像以前那样费力去吸引人来工作。 36岁的威尔·威金斯三世是一名居住在德克萨斯州奥斯汀的视觉设计师，自2019年教育非营利组织的职位被裁撤后，他断断续续从事自由职业。但自4月以来，他完全没有工作，现在每周花大约40个小时寻找工作，有时一边抱着怀中的婴儿女儿一边投递简历。他已经申请了数百个全职岗位。威金斯说：“有时候你凌晨1点提交一份申请，凌晨3点就收到通知说被拒绝了。根本不可能有人真正看过我的材料。” 迄今为止，劳动力市场的疲软主要是因为招聘减少，而不是普遍的裁员。但花旗集团经济学家维罗妮卡·克拉克表示，一旦公司决定减少员工工资支出，裁员往往会迅速蔓延，从而可能导致失业率快速上升。克拉克说：“从悲观的角度看，招聘疲软是企业试图降低劳动力成本的结果。如果这是原因，为什么要不相信裁员阶段迟早到来呢？” 根据会议委员会在12月的消费者调查，37%的受访者表示工作机会充足，而这一比例在2022年中期为57%。担心失去收入来源的家庭倾向于收紧预算，这可能威胁到美国经济增长的主要动力——消费者支出的稳定流动。劳动力市场松动和工资增长放缓，促使美联储自9月以来将基准利率下调了整整一个百分点，尽管通胀尚未回落到美联储的目标水平。 Indeed网站经济学家科里·斯塔勒表示，截至去年年底，软件开发、数据科学和市场营销岗位的招聘信息相比疫情前水平至少减少了20%。政府数据显示，信息产业的招聘率比疫情前下降了30%，金融业的招聘下降了28%。相比之下，采矿、制造业和运输领域的招聘保持了韧性。在过去12个月里，仅医疗保健和政府工作这两个行业就占了整体就业增长的一半以上。越来越多的人被迫转换行业才能找到工作。ZipRecruiter的经济学家朱莉娅·波拉克援引公司的调查称，在过去六个月里，超过一半的新入职员工报告称，他们为了获得最近的职位而更换了行业，而这一比例通常在40%左右。来源：加美财经

加美财经01-08 00:00

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