开源是大模型发展的重要因素，DeepSeek的出圈进一步催化了模型开源。2月21日-23日，在上海举行的2025GDC全球开发者先锋大会上，多位嘉宾探讨模型开源趋势。开源到底对产业发展有哪些影响？开源是否会取代闭源？为什么说开源和闭源都或不可缺？看看嘉宾们都怎么说。
香港科技大学校董会主席、美国国家工程院外籍院士沈向洋：希望开源社区能贡献更多数据
沈向洋表示，互联网的出现令开源蓬勃发展，DeepSeek的火爆出圈是开源社区的胜利，将了不起的模型开源，就能让更多人在模型上做更多了不起的事。尽管当前闭源的份额仍然超过开源的份额，但接下来一两年将剧烈变化，平衡开源与闭源，引领未来。“大模型时代，开源并没有像以往那么多、那么快，我想，通过上海的努力，我相信开源这件事情会越做越好。中国的团队、上海的团队一定会引领开源潮流。”他也呼吁开源数据，“我希望开源社区能贡献更多数据，在新的范式里，大家一起有更大的进步。”
密度科技有限公司CTO刘益东：开源已成为不可逆转的潮流
刘益东表示，开源为行业生态注入活力，开源一定是潮流。DeepSeek证明开源是大势所趋，开源也一定能够带来产业欣欣向荣、爆发式增长的路径。国内大公司逐步加入开源行列，正是因为开源能够促进生态繁荣，进而反哺技术研发和应用场景拓展。开源还能带动产业上下游协同发展，形成良性循环。过去一些企业会开源部分模型参数，同时保留更优参数用于闭源服务。然而，当前趋势表明，无论是国内还是国外，开源已成为不可逆转的潮流，即便是曾经持保守态度的企业也不得不顺应这一趋势。
Linux基金会金融科技开源基金会技术监督委员会委员、前任全球董事安德鲁·艾肯：开源透明对AI至关重要
Linux基金会金融科技开源基金会技术监督委员会委员、前任全球董事安德鲁·艾肯表示，开源透明对AI发展至关重要。开源将提升社区凝聚力，在降低成本的同时提高AI技术使用率。开源也将提升产业信任度。未来AI企业需要在盈利性和商业价值上找到新的平衡点。
首个AI安全研究员朱小虎：开源项目商业化基本规则
首个AI安全研究员朱小虎介绍，开源社区或开源项目的商业化通常遵循一些基本规则：基于开源项目，企业可以开发针对特定领域的商业化产品或进行优化，并通过销售或寻找客户实现盈利。然而，开源对企业仍有一定门槛，其研发团队必须具备一定实力。目前一些企业虽在推动开源，但研发能力不足，可能仍需购买研发阶段的产品以满足需求。
星环科技副总裁杨一帆：开源叠加企业自身业务“护城河”是热点
星环科技（688031.SH）副总裁杨一帆表示，DeepSeek为AI开源“打样”，对人工智能行业从业者而言，开源叠加企业自身业务“护城河”，结合对场景、数据的理解，是未来的发展热点。
Hugging Face工程师王铁震：开源模型是工具，闭源模型是产品
王铁震表示，开源模型给了其他开发者微调的权利，开发者拿到一个基础模型后，可以通过模型后训练的方式让模型进化，模型“吃”到专有数据，可以变得更聪明，甚至可以蒸馏成更小的模型，降低服务部署成本。
但王铁震也表示，开源模型是工具，闭源模型是产品。“工具有些地方有棱角，拿的时候可能伤手。”王铁震表示，相对于只需调用API的闭源模型，要在公司内部把开源模型利用起来，需要配备一个技术团队，“开源模型首先要有自己的机房，要在网上申请一个服务器，要部署，需要知道怎么动态调整用户需求等等。”因此要客观看待开闭源的优劣势。
“最早，大语言模型火起来完全是由闭源模型带起来的，在ChatGPT起来之前已经有很多开源模型，但正是因为开源模型有本质的不足，不方便用，很多人看不到这个领域的进展，直到ChatGPT把英文模型拿出来，大家用了都说好，才引起了社会广泛关注。”王铁震认为，DeepSeek爆火并不仅仅是因为DeepSeek是开源模型，DeepSeek推出R1模型不久后就在全球上线APP，“如果没有DeepSeek方便易用的APP，只靠传统模型，是没有办法获取现在的影响力的。因为普通人用不起来，我们需要有更多更好的方式让普通人也能把模型用起来。”
·未来中国的科学家必然会成为引领全球科研前沿的力量，在当下的人工智能领域，我们已经可以看到，华人在这一领域的活跃度非常高。因为诺贝尔奖有一个延迟效应，我判断再过二十年，将会更多中国人获得诺贝尔奖。
（一）
我的研究领域是凝聚态物理，主要利用光电子能谱研究高温超导体和新奇量子材料的电子结构和物理机理。
所谓的凝聚态是固体和液体的统称，人类历史上最伟大的凝聚态发明是创造了晶体管，从而有了经典计算机，而我们现在研究的拓扑材料可以为量子计算机提供更稳定的量子比特实现路径，是量子计算机的关键材料。
量子计算现在很热，前段时间潘建伟院士发表了一篇文章，我觉得他的文章写得非常及时，也非常中肯。现在产业界的关注或产业界支持的量子计算公司，并不能真正推动量子计算的发展，被炒得过热反而使得整个生态不能得到健康发展。量子计算是一个需要长期投入的领域。我非常同意他的观点，我们现在的基础科研还需要做很多工作，量子计算还未到真正商业化的阶段。
如何推动类似量子计算这样的研究，我觉得需要一些新的组织形式。现在的科研评价体系常常导致科研机构很难让优秀的年轻人长时间地专注于一个课题。
在以往的科学研究历史上，依靠个人力量就可以取得成就，无论是牛顿还是爱因斯坦，一个科学家带几个学生就可以；但到了大科学、大工具时代，需要集中力量来推进。虽然一个人或一个小组可以发些文章，但这些都是孤立的研究；一个系统性的工程则需要一个大团队来推进，因为它需要很多材料、设备的支持。
但这个大团队到底应该是怎样的？现在的高校、研究机构能否形成这样一个大团队？这是个问题。
无论是在中国还是在美国，都有企业做科研的例子，譬如中国也有大公司做量子计算，但有些公司做着做着就放弃了，我觉得类似这种长期的研究确实不适合企业来做，因为企业的创新规划一般只会做到未来三到五年。
从历史上看，真正能在科研上做出成绩的公司大多有“印钞机”的支持，其中最有名的莫过于美国的贝尔实验室，AT&T的电话费业务为其提供了源源不断的资金支持，使得它有了晶体管这样的伟大发明。
其实DeepSeek也类似，因为有了量化交易的资金支持，创始人有很好的愿景，既没有很多“婆婆”管它，也没有投资机构催促它上市，它可以用更灵活的机制专心做科研。
未来，我们能不能有一个资助体系来催生新型的研发机构，能不能有中国的“贝尔实验室”？这是当下我们需要思考的问题。以前在科研方面，政府承担了很大责任，但发放科研经费就意味着要有相应的考核。我觉得我们还是要探索更加多样化的形式，譬如是否可以鼓励一些国央企来资助独立的科研机构，通过资助创新反哺社会？同时在国有资产资助创新方面建立更加宽容的容错机制？上海最近成立了未来产业基金，投资周期是15年加3年，我觉得这是一个很好的尝试。
（二）
做科研是一场马拉松，你必须玩命地投入，尤其是在最开始的时候。我做科研也是“玩命”投入了好几年。我的太太曾评价我的工作是世界上最差的，因为同步辐射光源就建在地下室，我一工作就是连续24小时甚至48小时，一年里有半年待在地下室。现在，我的学生比我年轻时更用功。我每次去实验室，都看到有学生在工作。
年轻的时候这一段苦，一定要吃，而且要先吃，因为等年纪大了，其实人的精力、体力也没办法吃得了这个苦。另一方面，对科研人来说，年轻时有了成果，就有了底气。
事实上，无论在中国还是美国，企业招聘挑选的更多是年轻人的品质。大公司选择清华、北大的毕业生，并不完全是因为他们在名校学到了比别人更多的知识，而是因为他们一定是很努力才考上了名校，这种愿意为了一个目标奋斗的品质，才是大公司所看重的。
做科研需要一些“偏执”，但也要有一个好心态。有时候并不是学生的聪明才智不够，不够努力，而是因为碰到问题后无法克服或者不想克服，一个好心态可以帮助你直面挫折和失败。
2008年，我辞去美国终身教授职位回国。那时候，中国的凝聚态物理研究和美国差距还很大，这个领域的大部分杰出人才都在美国。如今，无论是论文发表数量还是成果质量，中国并不比国外落后。尊重科学和知识的氛围、勤奋刻苦的底子，这些力量推动着中国科研实力迅速提升。
现在的中国年轻人非常国际化，且自信、敢于表达，很多人的教育背景也是多样化的，我觉得未来中国的科学家必然会成为引领全球科研前沿的力量，在当下的人工智能领域，我们已经可以看到，华人在这一领域的活跃度非常高。因为诺贝尔奖有一个延迟效应，我判断再过二十年，将会更多中国人获得诺贝尔奖。
埃隆·马斯克旗下的脑机接口公司Neuralink取得重大突破。据报道，Neuralink的脑机接口设备Link日前获得美国食品药品监督管理局(FDA)的“突破性医疗设备”认证。该认证显示出医疗监管机构对于该设备临床应用前景的积极认可，意味着将被加快投入医疗设备研发、评估和审查流程。
Neuralink的脑机接口设备旨在帮助因渐冻症（ALS）、中风、脊髓损伤、脑瘫、多发性硬化症等神经系统疾病而失语的患者恢复沟通能力。在Neuralink发布的最新视频中，第三位接受脑机接口植入的ALS患者布拉德福德·史密斯通过借助Link设备成功恢复沟通能力。
Neuralink于2024年1月首次为一名患者植入脑机接口设备，该受试者因使用意念操作电脑下国际象棋、在社交媒体上发布内容走红网络。然而该设备也出现一些问题，其与患者大脑之间的部分连接出现松动，随着部分电极丝的回缩，功能也开始下降。2024年8月，Neuralink为第二位脊髓损伤患者完成植入，该患者在术后一个月便开始玩电子游戏，并自主使用3D设计软件。
目前，Neuralink正不断扩大全球患者招募范围。
除语言功能恢复外，Neuralink也在探索视觉重建等应用。其视觉恢复设备Blindsight于2024年获得FDA突破性医疗设备认证，马斯克曾表示，该技术旨在帮助双目失明及视神经受损的人群“重见光明”。
据知情人士透露，Neuralink正筹备新一轮高达5亿美元的融资，投前估值约85亿美元，融资后估值有望达90亿美元。
野外作业现场
记者近日从中国第41次南极考察队获悉，为深入开展东南极拉斯曼丘陵地区冰下地质环境研究，在中国第40次南极考察期间，吉林大学和中国地质大学（北京）联合俄罗斯海洋与地质矿产资源科学研究所组成联合科研小组，在中山站以南约25千米处，利用我国自主研发的新型铠装电缆悬吊式电动机械深冰及冰下基岩取芯钻机（IBED）成功钻穿了545米厚的冰层及冰岩夹层，获取了连续冰芯样品和0.48米的基岩样品。
中俄科研小组
在第41次南极考察期间，中俄科研小组利用自主研发的测井仪器开展了钻孔摄像，获取了完整的冰川内部温度剖面，测量了钻孔倾角和方位角，同时对钻孔缩径过程开展了持续观测，获取了重要的原位冰川运动参数。此外，中俄科研小组还从钻孔内回收钻井液约7立方米，践行了环境保护的理念。
测井仪
这是我国首次在南极冰盖基于已有钻孔开展测井作业，获取了钻孔温度、倾角、方位角以及钻孔直径变化等关键参数，从而为探明东南极伊丽莎白公主地末端冰盖底部地热通量及其动力学演化机制奠定了基础，为揭示未来气候变化背景下的南极冰盖演化规律提供了重要依据。
拉斯曼丘陵地区位于伊丽莎白公主地冰盖末端，是东南极冰盖重要的溢流区之一。冰下地质环境是影响冰盖运动的重要因素，探明拉斯曼丘陵地区冰下地质环境对揭示东南极伊丽莎白公主地末端冰盖的动力学演化机制和物质平衡特征具有重要意义。
富时中国A50指数期货盘初跌4.58%，上一个交易日夜盘收跌2.89%。
新模型周周见，Anthropic前脚推出混合推理模型Claude 3.7 Sonnet，OpenAI立马打出GPT-4.5这张牌。当地时间2月27日，OpenAI推出GPT-4.5，其追随用户意图的能力更强，“情商”更高。OpenAI CEO山姆·奥特曼将其形容为“是一种不同的智慧”，有一种他从未感受过的魔力。
虽然GPT-4.5作为一款非推理模型展示了在预训练进一步扩展后的能力提升，包括更高的准确性和更少的幻觉。但值得关注的是，在DeepSeek掀起开源潮和降价潮后，显然海外市场并没有被“卷”到，这次的GPT-4.5定价堪称“非常贵”，导致很多人感叹“一般人可用不起”。但从另一方面来看，中国科技企业开拓海外市场的必要性好像更大了。
“情商”更高，更懂暗示
据了解，GPT-4.5在扩展预训练和后训练规模上迈出一步，OpenAI通过扩展无监督学习和推理两个互补范式来提升人工智能的能力。扩展推理让模型在做出反应之前进行思考并产生一系列思维链，从而能够解决复杂逻辑问题。无监督学习提高了世界模型的准确性和直觉，GPT‑4.5提高了识别模式、建立联系和无需推理就能产生创造性见解的能力。
OpenAI表示，与OpenAI o1和OpenAI o3‑mini模型相比，GPT-4.5是一个更通用、天生更智能的模型。早期测试表明，与GPT‑4.5交互更自然。GPT‑4.5更广泛的知识基础、更强的追随用户意图能力和更高的“情商”，使它在提高写作、编程和解决实际问题等任务上有效。GPT‑4.5能更好地理解人类的意思，并以更细微的差别和“情商”来解释微妙的暗示或隐含的期望。
快思慢想研究院院长、原商汤智能产业研究院创始院长田丰表示，GPT-4.5的推出，印证了美国大模型继续走“大力出奇迹”的尺度定律路线，算力、数据、模型都是顶级配置，以更大的算力、更多的数据，训练出效果更好的模型，“GPT‑4.5的预训练阶段算力非常大，用了10倍的算力来做训练。”
“神仙”按月打架，重视技术储备
“今年大模型会出现你追我赶的节奏，OpenAI现在采取的策略像是 ‘领先半步’。”田丰表示。
在GPT-4.5推出前，OpenAI内部至少在迭代两个模型版本，即针对GPT-4.5和GPT-5进行测试、工程优化、产品化对齐等。“OpenAI有资金、人力、算力做双版本的储备，其他公司要跟上节奏，也必须做到。”他表示，在当前竞争周期越来越长的情况下，无论是国外的Anthropic，还是国内的DeepSeek，都需要有更多技术储备投入。
“头部大模型公司按季度更新模型版本，最慢100天，短的话30天，‘神仙打架’已经按月来打，一个季度就是一场巡回赛了。如果跟不上这个节奏，就要在产业链上找到自己的优势。”田丰表示，“大模型厂家如果不能每一两个月推出一个新版本，可能会憋大招，憋三五个月憋出一个好版本追上现在的大模型也是可以的。”
他认为，当前最值得关注的国外大模型是OpenAI的GPT-4.5、Anthropic的Claude 3.5、马斯克旗下AI公司xAI的Grok 3，尤其是三者间的逻辑推理能力对比更有价值。其中，Anthropic日前推出的混合推理模型Claude 3.7 Sonnet具有“系统一”和“系统二”两套系统，既可以快速回答用户问题，也可以针对复杂问题启动“系统二”的深度思考，思考时间会更长，就像人类一样。从这个角度看，Claude 3.7 Sonnet在架构的双系统层面具有一定的领先性和启发意义，“在数据和算力遇到瓶颈时，会把创新集中在模型架构层面，探索方法上的创新、工程化的创新、架构上的创新。”
田丰表示，GPT-4.5等模型将加速补全基础模型通用知识领域，增强复杂推理质量和情绪感知，基础模型负责高水平通用能力，AI应用负责行业逻辑。Grok3会在空间智能领域发力，加速具身智能体的“ChatGPT时刻”到来。垂直领域的专业模型也会成为中国大模型的竞技场，中国在机器人产量、使用规模方面更有优势。
庞大但昂贵
在对GPT4.5的性能给出了高度评价的同时，山姆·奥特曼也表示这是一个“庞大且昂贵”的模型。
据悉，调用GPT-4.5的API目前的输入价格为75美元/百万token，输出价格为150美元/百万token，不仅高于GPT以往的模型，也高于市场其他模型。以Claude 3.7为例，调用其API，输入百万token的收费为3美元，输出则为15美元。
跟国内模型更是不能比，DeepSeek-V3最近给出了错峰优惠政策，在凌晨时段，调用DeepSeek-V3的API输入百万token只需要0.25元，即便是非优惠时段也不过是0.5元；输出百万token的优惠价格是4元，标准时段价格为8元，定价均为人民币。
在业内人士看来，OpenAI的定价之所以如此之贵，一方面是其算力成本真的很高，另一方面也说海外市场和国内市场的定价策略遵循了不一样的逻辑，OpenAI仍然可以依赖技术优势获得更高的溢价。
田丰表示，OpenAI目前也面临GPU不够用的难题，GPT‑4.5推理成本高、算力开支大，导致用户使用昂贵，难以全民推广和使用。
OpenAI CEO山姆·奥特曼在社交媒体坦言，“我们真的很想同时为Pro用户和Plus用户推出，但我们已经发展得很快了，GPU也用完了。我们将在下周增加数以万计的GPU，向Plus用户推出服务。”ChatGPT Pro的月费是200美元。GPT‑4.5目前不支持ChatGPT中的语音模式、视频和屏幕共享等多模式功能。
Hugging Face工程师王铁震认为，OpenAI的定价策略之所以没有被DeepSeek“卷”到，是因为国内市场和海外市场原本就是不一样的定价策略。另有大模型从业人士认为，OpenAI仍然走的是“高服务定价-高企业估值”的业务逻辑，“追求技术快人一步，然后享受技术溢价”。
田丰认为，相对于美国企业的“大力出奇迹”，国内目前的大模型路线是以极致性价比实现更好的模型效果，“两边走得会越来越不一样，但最终都会拉到一个竞技场上去PK。”
在王铁震看来，国内市场“卷价格”已经遍布各行各业，相比之下，海外市场享有更高的利润，海外市场能够接受技术带来的溢价，这也是近年来中国企业集体出海的一个重要动力，但中国大模型企业要想走入海外市场，会面临和中国电动车等其他行业出海一样的挑战，这些挑战将不止于价格、技术和性能。
·研究人员发现，在生物医疗领域，尽管“定制版”垂类模型应用对于医学自然语言处理上仍有优势，但涉及复杂的推理，尤其是医学问答方面，闭源通用大模型GPT-4则更有明显优势。
澎湃新闻记者 蒋立冬 AI创意
大模型在生物医疗领域的应用情况如何？哪种模型更加适用？4月6日，《自然·通讯》（Nature Communications）杂志刊登了一项由耶鲁大学医学院的研究人员对大语言模型（LLMs）在生物医学自然语言处理（BioNLP）中的全面评估与应用指南（《Benchmarking large language models for biomedical natural language processing applications and recommendations》，以下简称“指南”）。在该份指南中，研究人员选择了12个来自 BioNLP 不同应用领域的数据集，评估了四种具有代表性的大模型GPT-3.5、GPT-4、LLaMA 2 和 PMC LLaMA在零样本、少样本和微调设置下的性能。
生物医学自然语言处理（BioNLP）技术是一种将自然语言处理技术应用于生物医学领域的交叉学科技术，核心是从大量的生物医学文本比如医学论文、电子病历、基因数据库等中自动提取有用的信息。
研究人员发现，在生物医疗领域，仅靠持续扩充预训练数据并不能显著提升开源生物医学大语言模型的整体表现，针对具体医学任务的微调才是关键。比如生物医学领域特定大模型的代表PMC -LLaMA，使用了32个A100 GPU对模型进行预训练，但最终评估并未发现该模型的性能有显著提升。PMC -LLaMA是由上海交通大学长聘轨副教授谢伟迪研究团队于2023年4月研发的垂类模型，基座模型使用的是LLaMA 2；研究人员发现，直接微调LLaMA 2可以获得更好或至少相似的性能。通过微调，模型可以针对性地学习医学领域的专业知识和复杂推理要求，从而在信息抽取、医学问答等任务上实现显著性能提升。
研究人员建议，未来在生物医疗应用中，应更多关注如何优化微调策略，以弥补预训练在处理专业医学文本时的不足。“需要一种更有效、更可持续的方法来开发特定于生物医学领域的大语言模型。”研究人员称。
相较于通用大模型，针对生物医疗领域里的“定制版”模型BioBERT和PubMedBERT（注释：Bert是一款由谷歌开发的预训练语言模型），在医学自然语言处理表现更出色。由于经过专业的医学数据训练，BioBERT和PubMedBERT这类“定制版”模型能够更精准地识别疾病名称、基因、化学物质以及理解医学术语，这一点表现比GPT-3.5和GPT-4为代表的通用大型语言模型更好。但涉及较为复杂的推理任务，尤其是医学问答方面，GPT-4则更有明显优势，能够“看懂并能思考”，生成更合理以及准确的回应。
对于生物医药行业普遍关心的大模型幻觉问题，此次研究结果表明，GPT-4在两个数据集上几乎没有出现幻觉问题。在零样本条件下，通用开源模型LLaMA 2则更容易出现幻觉问题，比如输出时常常出现信息不完整、格式不一致或提示无关内容的情况，它产生的幻觉案例约占测试样本的32%，比例远超GPT-3.5和GPT-4。
尽管GPT-4在众多评估任务中表现优异，但研究人员指出，其调用成本相当于GPT-3.5的60至100倍。对于预算有限的实际应用场景，医学机构可能会倾向于选用成本较低且效果可接受的GPT-3.5；而对于准确性要求极高、尤其是医学问答这类依赖复杂推理的任务中，GPT-4可能会是更理想的选择。
我国科学家近期取得一项研究成果，能够让动态无线充电更高效。其未来应用有望让无人机边飞边充电。相关成果近日发表于国际学术期刊《自然·通讯》。
西安电子科技大学电子工程学院李龙教授课题组在无线能量传输和无线定位领域取得突破性进展，构建了一种基于双频超表面的无线传能、感知定位与通信一体化原型系统，实现了自适应追踪的无线能量传输。在这一系统中，超表面不仅实现了精确的目标定位，还能根据实时变化的环境和目标，进行灵活的能量聚焦，实现跟踪式隔空输能。
与传统的无线充电方式相比，该技术具有显著的优势：能够支持多个终端设备在移动过程中进行高效的非接触式无线充电，例如运动中的无人机、智能机器人等，为其提供稳定、高效的电力供应。
据悉，该论文成果以西安电子科技大学为第一单位发表，电子工程学院博士生夏得校为论文第一作者，李龙教授和东南大学崔铁军院士为共同通讯作者。
2月28日，国家重大科技基础设施“冷泉生态系统研究装置”在广州市全面启动建设。该设施由中国科学院南海海洋研究所牵头申报并承担建设，项目包含“海底实验室分总体”“保真模拟分总体”“保障支撑分总体”三部分。这也是世界首个2000米级坐底式可载人长期驻留的深海实验室。
冷泉装置采用“样地实验+陆地模拟，海陆协同、时空互换”的设计思想，计划用5年的时间，建设面向冷泉生态系统的深海载人驻守型海底实验室与陆基保真模拟设施相融合的国际领先研究装置，支撑冷泉生态系统发育、化能合成生物演替和甲烷物态演化及其环境效应研究。冷泉装置建成后，将为探索深海极端环境下的生命起源及可燃冰等深海资源的绿色开发等前沿基础研究和高新技术研发提供先进的平台支撑，成为我国在深海科学研究领域迈出的关键一步，服务“海洋强国”战略及“双碳”目标。
“冷泉”是指海底之下的甲烷、硫化氢和二氧化碳等气体在地质结构或压力变化驱动下，溢出海底进入海水的活动。而冷泉生态系统是指海洋生物利用海底冷泉渗出的化学物质为能源进行化能合成，发育成海底黑暗世界里独特的生态系统，具有黑暗、高压、低氧等理化特征，以可燃冰分解的甲烷为生源要素，通过化能合成作用而生生不息，被誉为“深海绿洲”。冷泉生态系统承载着地球深部碳循环的密码，是研究极端环境生命适应机制、探索新型生物资源的战略要地。开展冷泉生态系统研究是可燃冰等深海资源绿色开发与深海科学研究的最佳切入点。冷泉装置将为冷泉生态系统的研究提供全新的视角和技术手段，加速相关领域的科研进展。
计划用5年的时间，建成国际首个2000米级坐底式深海载人驻留实验室
冷泉装置总建设计划用5年的时间，建成国际首个2000米级坐底式深海载人驻留实验室，这也是世界首个面向海底冷泉系统的大科学装置，建成后将促进冷泉发育机制、极端生命演化过程、可燃冰的生态效应研究等海洋科学跨越式发展，推动深远海科技进步。
据公安部网安局4月7日消息，近日，公安网安部门侦破一起非法获取计算机信息系统数据案。 犯罪嫌疑人胡某是一名在校大学生，非法入侵了学校某系统并获取两万余条该校学生个人信息，后利用AI技术向其中的两千余名学生发送骚扰短信。目前，犯罪嫌疑人胡某对非法获取计算机信息系统数据罪供认不讳，案件正在进一步侦办中。
公安部在通报中披露，为寻求刺激、炫耀技术，胡某通过之前发现的某小程序存在的技术漏洞，利用AI编写程序，把其中盗取的上千余名学生的手机号码在该小程序上批量注册账户，后将短信验证码篡改为淫秽内容发送至学生本人，对其进行短信骚扰。
8日，上海大邦律师事务所高级合伙人游云庭告诉澎湃科技（www.thepaper.cn)，根据最高法和最高检关于办理危害计算机信息系统安全案件司法解释，如果获取身份认证信息500组以上，属于情节严重，可以处三年以下有期徒刑；如果获取身份认证信息2500组以上则属于情节特别严重，根据《刑法》第285条可以处三年以上七年以下的有期徒刑并处罚金。
游云庭称，结合本案来看，犯罪嫌疑人胡某的行为已经获取了1万多条信息，虽然胡某只向其中的两千余名学生发送骚扰短信，无实质骚扰行为，但获取信息数量已经达到了情节特别严重的标准，可能会被判三年以上有期徒刑。
职业律师李昀锴称，依据教育部《普通高等学校学生管理规定》第五十二条之二，触犯国家法律，构成刑事犯罪的学生学校可以给予开除学籍处分。“依据法律条文，高校可以向构成刑事犯罪的学生开除学籍，大概率胡某会被原高校开除学籍，但后续服刑之后胡某还可以参加高考。”
澎湃科技注意到，2024年12月，据美国宾夕法尼亚州兰开斯特郡地方检察官办公室通报，该郡一所学校发生一起利用AI篡改学生照片的恶性事件。两名未成年男性被告使用AI应用程序将数百张学生照片进行篡改为色情画面，受害者总人数达到60人，其中48人为该校学生。
通报20天后，宾州立法机构修改了相关法律条款，明确将AI生成的儿童色情材料列入犯罪范围。根据修订后的法律，持有或散播AI生成的儿童色情内容将构成三级重罪，出于骚扰或恐吓目的散播未成年人色情图像则构成一级轻罪。
