务。收购的推动者是闻泰科技创始人张学政。他毕业于广 东工业大学，早期在意法半导体和中兴工作，积累了半导 体和电信经验。2006 年，他用 10 万元创办了闻泰科技。 收购当时得到了积极反馈，包括荷兰媒体认为中国资 本能帮助安世快速成长。张学政接任 CEO 后，并没有过多 干预日常运营，由三位高管负责：COOAchimKempe、 CFOStefanTilger 和 CLORubenLichtenberg。但后来闻泰科 所有前期债务，公司实现“零负债”运行。同时，安世研 发投入持续稳步增长，从 2019 年的 1.12 亿欧元增至 2024 年的 2.84 亿欧元，且其中资本化的比例不断提高。公司全 球新专利申请量从 2022 年开始显著增加，是过去 3、4 年 的专利新申请量的总和。从 2019 年及之前的每年 10-15 件， 2020-21 的每年 20 件，直至增加到 23 年的 95 件、24 年的 110 件。安世在

10 月 23 日举办的 2025 新能源电池产业发展大会上， 工业和信息化部装备工业发展中心党委书记、副主任柳新岩 透露，全球电池出货量前 10 的企业里，中国企业表现出色， 占据 6 席，总出货量占比高达 69%。这一数据彰显了中国在 全球电池领域的重要地位。在该会议上，柳新岩建议系统布 局全固态电池、金属空气电池等新一代电池研发工作，此举 被业内分析人士分析解读为态固态电池发展迎新契机。

已然触发了网络化（Networked）数据量的指数级增长， “跨域扩展”（Scale-Across）的组网技术以及连网拓扑结构成为 （倒逼）变革网络（Networks）的又一个关键转折点，也使相关 的通信基础设施面临新的挑战。 一、AI 的工作负载（Workloads） 一般而言，人工智能（AI）的工作负载指的是在计算系统 上运行的、与 AI 相关的任务集合及其对硬件资源的需求特性。 这些任务通常具有独特的计算、通信和存储模式，对底层基础 而今天，几乎你能找到的每一块 GPU，都在被点亮并投入使用。 ---如今，历史似乎重现。所不同的是：对于 AI 需求和产出 以及交付海量的数据，传统的现行网络（体系结构）却难以与之 相适应。因而，新的网络拓扑结构、传输协议和设备产品应运 而生、方兴未艾。而 AI 是否会成为“泡沫”，在很大程度上 取决于生态系统的重构与同步，其中“网络”的变革至关重要。学习笔记 19/19 ---人工智能（智慧）的成长，就是不断认识和纠偏的过程。 特别是，人工智能工厂（AI Factories），致力于打通完整 的技术链，从开发工具（IT）、硬件（IC）集群，到组网/连网 （CT）---AI 带来共同富裕的新可能，但“要想富，先修路”： 人工智能驱动了网络变革，网络承载了人工智能发展。

器问答向嵌⼊业务流程的智能体演进，

加速与业务系统融合；

具⾝智能、
脑 机接⼝技术⽇新⽉异，

正在打通连接数字智能和物理世界的“最后⼀公⾥”，

⼈机融合的智能时代已不再遥不可及。

与此同时，

⼈⼯智能安全⻛险的表 现形式、

影响程度、

认识感知亦同步快速演进变化。 为应对⼈⼯智能快速发展的新⻛险新挑战，安全有效地释放应⽤需求，

促进⼈⼯智能技术和产业发展，

在国家互联⽹信息办公室的指导下，
全国⽹ 利益，

保障公⺠、
法⼈和其他组织的合法权益，

确保⼈⼯智能技术造福于 ⼈类。 1.1 包容审慎、

确保安全。

⿎励发展创新，

对⼈⼯智能研发及应⽤采 取包容态度，

通过在安全可控环境下试点等⽅式，

为新技术新应⽤发展提 供容错纠错空间。

严守安全底线，对危害国家安全、

社会公共利益、

公众合 法权益的⻛险及时采取措施。 1.2 ⻛险导向、

敏捷治理。

密切跟踪⼈⼯智能研发及应⽤趋势，

从技 ，

进⽽采取相适应的应 对措施；

持续优化治理机制和⽅式，

对确需政府监管事项及时予以响应。 1.3

技管结合、


协同应对。


⾯向⼈⼯智能研发应⽤全过程，

以及模型 开源业态新挑战，

综合运⽤技术、

管理措施，

防范应对不同类型⻛险。

围绕 ⼈⼯智能研发应⽤⽣态链，

明确模型算法研发者、

服务提供者、

系统使⽤者 1.⼈⼯智能安全治理原则 人工智能安全治理框架2

的三位一体响应小组，确保在舆情萌芽阶段即可启动多维度研判。 制度建设方面需要制定分级响应预案。根据舆情影响范围将风险划 分为四级：一般性讨论（日传播量<1000）、潜在危机（跨平台传 播）、重大危机（主流媒体介入）、灾难性事件（国际关注）。针对不 同等级设定差异化的处置流程，例如在二级预警时即启动法律合规 审查，在三级响应中协调第三方专家发声。这种阶梯式管理能有效 避免资源错配。 员工舆情素养 员工舆情素养培训是容易被忽视的环节。二、技术驱动的智能舆情保护方案 在技术实施层面，部署专业的舆情监测平台-识微商情构成核心 支撑。该平台通过 AI 算法实现全网覆盖监测，不仅能实时追踪新闻 网站、社交媒体的显性讨论，更能挖掘贴吧、知识社区等隐蔽渠道 的潜在风险。其情感分析引擎可精准识别讽刺、隐喻等复杂语义， 将传统人工监测效率提升 30 倍以上。 数据可视化系统为决策提供直观依据。通过热力图呈现舆情高

必须到岗实习的时间紧迫性和学生近期承受巨大压力的心理状况。 最终，这一体现理解和协作精神的沟通与协商促成了退宿的合格验 收和《离校手续表》的签字确认。 面对山山物品搬运的实际不便，辅导员主动伸出援手，全程护送其至新宿舍安置。针对山山下午必 须到岗实习的紧急需求，辅导员亲自将其送达实习岗位，并与岗位 指导老师进行了充分的沟通交流，传递了对学生近期多重压力的理 解，共同商定了阶段性支持方案，达成一致将共同关注山山的后续

动力切换自如。网友被这种极致的草根创造力震撼，评论多 以“高手在民间”、“这才是真正的工匠精神”、“我的梦 想被他实现了”为主，充满赞叹和娱乐化围观情绪。 视频从最初的短视频平台，迅速扩散至微博、知乎、B 站等社交媒体的热门榜，形成全网话题。“云南版马斯克”、 “造车大神狂造 300 辆神车”等标签被大量使用，加速了事 件传播。 随着事件出圈，讨论阵地从娱乐化短视频平台扩散至知乎、汽车之家、B 站科技区等专业技术社区，吸引了大量工 如车辆在展示或私下行驶中出现故障、事故，将是最大 的舆情引爆点，可能导致舆论从“争议”一边倒地转向“问 责”。如有专业的汽车工程师学会、检测机构等发布公开的 技术分析报告，将直接主导舆论走向。 四、建议与展望​ 建议媒体与公众在报道和讨论时，引入并采纳技术舆论 场的理性分析，避免停留在“大神”的浪漫化叙事，应主动 传播基本的车辆安全常识，提升公众认知。可委托第三方检 测机构或专家团队，从技术层面出具一份非官方的风险评估