月被美国商务部列入“实体清单” 始，闻泰科技便步入了多事之秋。为应对困局，不惜壮士 断腕，出售了 ODM 资产，将未来发展的希望全然寄托于 安世这一优质资产之上。安世不仅是闻泰科技的“压舱石”， 其所在的功率半导体领域，更是关乎中国新能源汽车、工 业控制、消费电子等关键产业链安全与竞争力的核心环节。上个月，美国进一步扩大限制，规定任何被实体清单公司 控制超过 50%的企业，都要面临同等限制。这直接影响了 安世，与美国供应商的交易受到严格控制。 来应对。但 现在，它变成了运营和生存危机。供应链中断是首要问题， 安世依赖全球供应链，其中有大量美国技术和设备，制裁随时可能切断关键部件供应。另外，市场准入也受阻，大 客户尤其是汽车和消费电子领域的，可能转而找其他供应 商，以避免合规风险。对于安世的管理层来说，脱离中国 母公司成了唯一选择，以免公司彻底崩盘。 自从闻泰科技收购安世以来，始终恪守各国法律法规， 运营透明、治理规范。长期以来，公司持续为欧洲半导体 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。安世在汽车电子领域很重要，它的二极管、晶体管和 逻辑芯片用于电源管理、信息娱乐和车身控制系统，几乎 所有主流车型都有它的产品。对闻泰科技而言，安世是核 心业务。2024 年，安世营收 147 亿元，占闻泰科技总营收

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。 一、固态电池技术优势明显​ 本次大会释放的官方指引，与近期的技术突破和产业动 池技术突破叠 加政策红利，推动行业进入爆发前夜”。 三、应用前景​ 在新能源汽车领域此项技术被视为行业发展的“分水岭”。 一旦实现商业化，将重塑产业格局。舆论预期其将分阶段渗 透，初期应用于高端、豪华车型，后续随着成本下降逐步普 及。主流车企的研发进度和量产宣言是舆论跟踪的风向标。 在低空经济领域它又被认为是关键性赋能技术。eVTOL、 无人机等航空器对能量密度和安全性的极致要求，与固态电 突破的真实含金量、量产时间表的可靠性保持高度关注和理性分析。舆情也将持续聚焦于标杆企业的示范线动态与产品 实测数据（如续航、快充、安全测试结果）。明确的量产时 间表与初期定价策略。在低空经济等新兴领域的具体应用案 例与性能验证。 总的来说，固态电池的技术发展正处于从量变到质变的 关键积累期。任何一方在关键技术难题上取得实质性突破并 成功实现产业化，都将在舆论场和资本市场引发巨震，并深

........................ 61 61 62 62 65 67 70 72 76 79 82人工智能安全治理框架2.0 前 言 ⼈⼯智能是⼈类发展新领域，
深刻改变⼈类⽣产⽣活⽅式，
给世界带 来前所未有发展机遇，

也带来前所未遇⻛险挑战。

落实《全球⼈⼯智能治 理倡议》，

遵循“以⼈为本、智能向善”的发展⽅向，

为推动各国政府、

⾏业 定发布了《⼈⼯智能安全治理框架》1.0版。 1.0版发布以来，
⼈⼯智能技术和应⽤持续快速发展，
个别领域取得超 预期突破。

例如，

⾼性能推理模型涌现，

极⼤提⾼了对数学、

物理、

代码 等复杂问题的求解能⼒；

⾼效能轻量级模型的开源，

显著降低了部署应⽤ 的⻔槛，

⼈⼯智能应⽤迅速向各⾏业领域渗透普及；

⼤模型应⽤形态从机 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 、

社会监督等治理机制 作⽤。 1.4 开放合作、

共治共享。

在全球范围推动⼈⼯智能安全治理国际合 作，

共享最佳实践，

提倡建⽴开放性国际交流合作平台，

通过跨学科、

跨 领域、

跨地区、

跨国界的对话和合作，

推动形成具有⼴泛共识的全球⼈⼯ 智能治理体系。 1.5
可信应⽤、


防范失控。


推动形成涵盖技术防护、

价值对⻬、

协同 治理等多层⾯的可

舆情保护需要持续迭代的内容策略。建议建立"黄金 24 小时"内 容工厂，在危机爆发期保持每小时 1-2 条的权威信息发布频率。同 时要注重打造"意见领袖联盟"，与行业专家、垂类博主建立常态沟 通渠道。 技术迭代应关注新兴领域风险。随着元宇宙社交、AI 生成内容的兴起，企业需升级监测模型以识别深度伪造视频、虚拟身份传播 等新型威胁。区块链技术的应用使得关键信息的不可篡改存证成为 可能，为后续溯源追责提供法律证据链。

而且已在现实中发挥了作用。然而，“AI 作为信息技术（IT） 工作负载的重要分支”，AI 本身是技术生态系统（Ecosystem）的 组成部分。AI 技术的快速演进，既驱动了多个关联技术领域的 （系统性和结构性）变革，更由多个关联技术领域的变革支撑了 AI 技术的加速扩展。这份“学习笔记”的探讨重点是，传统 网络的规划和结构与 AI 扩展中的组网/连网的“瓶颈”问题， 以及目前的相关技 数据传输方面仍然是继承了“尽力而为”（Best Effort）的模式， 只是丢包和抖动的问题尚在大多数网络应用的可容忍范围。 四、AI 的工作负载和传统的 IT 工作负载之区别 在信息技术（IT）领域，术语“工作负载”（Workloads） 的内涵已不断演进，并在不同语境中承载着差异化语义。一般 而言，工作负载指代的是：为实现特定业务目标所需的系统总体 需求，包括时间与资源消耗的总和。其范畴可从相对简单的独立

也有网友认为社会和相关机构不应简单地“一禁了 之”，而是可以尝试进行引导。例如，能否有企业或专业团 队为其提供技术支持和安全指导？能否将其创意能力引导 至合法的汽车改装、艺术创作或职业教育领域，让“野路子” 的才华找到更安全、更可持续的发挥空间？ 还有一些网友提出反思，这种现象也反映出部分民众对 个性化出行工具的需求，以及民间巨大的创造潜能未被充分 发掘。这值得汽车行业和社会创新平台去思考。