孙子”回到过去”杀死祖父构成经典的”祖父悖论”，本文从哲学和物理学角度深度剖析这一悖论。作者认为，祖父悖论本质上是一个逻辑上的空概念——人们混淆了”倒带式回溯”和”跨越传送”两种截然不同的时间旅行想象。在严密的时空因果网中，唯一可能的”回到过去”是整个宇宙同步倒带，而在倒带过程中，人在到达目标时间点之前就已退回到出生之前而不存在，因此悖论的前提本身就不成立。文章从大卫·刘易斯1976年的时间旅行悖论研究出发，层层拆解悖论的三重隐性欺骗，论证”回到过去”在个体行为层面根本不成立。
原文来源：祖父悖论：一个披着悖论外衣的童话（上篇）
2026年9月，各大外卖平台的优惠券领取方式有了新变化。以下是最新实测有效的美团、淘宝闪购、京东外卖优惠券领取入口和省钱攻略。
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2026年了，感觉钱越来越难赚，但上班的死工资又不够花，有没有什么门槛低、见效快，普通人都能上手的副业？今天结合近半年来的市场观察和粉丝反馈，为大家扒出了2026年普通人最值得死磕的5个”轻资产”副业。它们都有一个共同点：不需要巨额投入，不需要深厚人脉，只要你肯放下身段、掌握信息差，最快当天就能见到回头钱。
第一个，也是最推荐的：情绪价值摆摊（或者叫”树洞小摊”）。2026年，实体货架越来越卷，但精神需求却在爆发式增长。你可以准备一个折叠桌、两把椅子、一盏暖光灯，在夜市或者公园角落支起一个”出租耳朵”的摊位。收费标准可以是”随喜”（看着给），或者是明码标价”15元聊半小时，送一杯热饮”。你不需要是心理咨询师，你只需要做一个安静的倾听者。这项副业的成本极低，但情绪价值溢价极高。
第二个，短视频带货的”新物种”：不出镜、不剪辑的图文带货。2026年，图文带货在视频号和小红书上正在迎来”文艺复兴”。这个玩法的核心是”测评”和”攻略”。你只需要找到淘宝、拼多多上那些性价比高的冷门好物，拍几张实拍对比图，配上走心的文字体验，挂上小黄车链接。一天花1小时，一个月多赚两三千零花钱，是很轻松的。
第三个，懒人经济衍生品：上门喂宠/上门收纳。2026年，过年回家、出差旅游，”上门喂养”的需求大得离谱。一次上门喂猫、铲屎、陪玩30分钟，收费50-80元。如果节假日爆单，一天接5-6单，日入400+毫无压力。更进阶一点的是”衣橱换季整理”，一小时收费甚至能达到150-200元。
第四个，AI工具代理或”提示词优化师”。如果你会用通义千问、Kimi、甚至国外的GPT，这本身就是一项能力。去闲鱼或者小红书发布”代做PPT”、”代写周报”、”代修老照片”。更高级一点，你可以把你常用的AI提示词打包整理成PDF，卖9.9元一份。即使一天只卖10份，也是纯利润。
第五个，同城闲鱼无货源信息差。你要做的是”同城代找”。比如有人急需一份某医院的挂号攻略、某个热门餐厅的周末代排队，或者想买某款停产的绝版鞋。如果你深耕某一领域，你积累的客户粘性极高，复购率极强。
2026年的副业，拼的不是谁更拼命，而是谁更懂得”换赛道”。以上五个项目，唯一的成本就是你的时间和拉下脸面。
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高净值人士的动向往往能说明一些问题！
近日，高盛一项最新调查显示，高净值人士（通常指拥有100万美元或以上可投资资产的人士）将其投资组合的相当大一部分以现金形式持有。市场波动加剧以及对持续高通胀水平的担忧是导致投资者抛售股票和债券的主要因素。
两大利空正在侵蚀多头信心：一是美国股市如今发出了一个155年来仅出现过两次的警告信号：席勒市盈率（Shiller CAPE ratio）已处于历史高位；二是布鲁金斯学会高级研究员罗宾·布鲁克斯表示，美国国债收益率上升表明情况比表面看起来更加糟糕。
美国富豪囤积现金
雅虎财经引述高盛一项最新调查显示，高净值人士大约将其净资产的20%以现金及现金等价物的形式持有。截至2026年8月，沃伦·巴菲特的伯克希尔·哈撒韦公司也持有约3655亿美元的现金。
由于持续的关税担忧和潜在的市场估值过高，美国股市面临诸多不确定性，现金和现金等价物或许能在动荡时期保住财富。对于超级富豪来说，现金为王，但这并不意味着他们会任由大笔资金闲置。即使在市场动荡时期持有更多现金，他们通常也会寻找既能保持资金流动性又能产生收益的投资渠道。
投资者越富有，就越有可能寻求传统投资以外的选择。高盛的一项调查显示，拥有100万至500万美元可投资资产的投资者中，近40%的人投资了另类投资。而对于资产超过1000万美元的投资者来说，另类投资更为普遍，高达80%的人持有某种形式的另类投资。
据瑞银集团（UBS）的数据，高净值人士在2025年持有的黄金资产约占其财富的2%，并计划在2026年将这一比例提高到3%。从2%到3%的增幅意味着黄金配置比例增加了50%。
“股债”警讯
美国股市如今发出了一个155年来仅出现过两次的警告信号：股票价格已处于历史高位。标普500指数的席勒市盈率（CAPE）已超过41——这种情况此前仅在互联网泡沫时期出现过一次。
分析指出，席勒市盈率是一个可靠的估值指标，因为它考虑了过去十年股价与每股收益的比率，从而消除了经济波动的影响。目前，该指标显示股票交易价格处于历史高位，而历史经验表明，下跌往往随之而来。
美债问题也引发市场担心。布鲁金斯学会高级研究员罗宾·布鲁克斯表示，美国国债市场最近出现了一些令人担忧的迹象，收益率上升表明情况比表面看起来更加糟糕。
与历史模式不同，表明经济活动疲软的经济数据发布并未降低长期收益率。尽管上周五公布的就业报告超出预期，但过去一个月的其他经济数据却持续低于预期。市场并未因经济增长放缓和通胀降温而降低收益率，反而导致收益率持续走高。
布鲁克斯认为，收益率与经济数据脱钩导致了一个”显而易见的解释”，即市场更加关注赤字前景，并推高了长期利率。
Miller Tabak + Co.首席市场策略师Matt Maley表示，美国国债收益率在4.8%处面临关键考验，如果持续高于该水平，可能会给其他资产类别带来”重大问题”。从现在到年底，超过8.4万亿美元的美国政府债券将到期，而9月份高等级公司债券的发行量可能创下纪录。
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9月6日，北京市商务局联合市发改委、教委、民政局、人社局、市场监管局六部门正式印发《进一步提升居家照护服务质量推进家政服务业健康发展工作实施方案》，围绕”一老一小”居家照护核心场景，在6大领域推出20项具体举措，从产业升级、标准规范、权益保障到人才培养全链条发力，打造优质高效、暖心惠民、规范有序的首都家政服务体系。
家政服务业深度嵌入群众日常生活，一头托举千万家庭的居家照护刚需与日常幸福感，一头衔接惠民生、稳就业、促消费的宏观经济大盘，是兼具鲜明人文温度与持久产业韧性的重要民生赛道。北京此次出台的方案，没有回避行业积累多年的深层矛盾，而是从标准体系、经营规范、信用管理、人才供给等多个维度系统施策，推动家政服务业提质升级。
首先，方案明确提出探索”人机协同”新型照护模式。这不是把家政服务简单推向”机器换人”的技术炫技，而是用数字技术和智能设备补齐传统照护的能力短板。现实里，不少居家老人需要全天候健康监测，不少家庭面临照护人手长期紧张的难题，家政机器人和健康监测智能设备可以承担起数据采集、辅助陪护、风险预警等重复性工作，把家政从业人员从机械繁琐的事务性劳动中解放出来，让他们把更多精力投入到情感陪伴、专业护理等人性化服务环节里。这种协同不是替代，而是赋能，它有望让过去很多难以落地的居家适老化改造、长期照护服务变成普通家庭也能享受到的日常供给。
其次，搭建线上线下一体化对接渠道，把家政服务供需匹配从传统熟人介绍、中介撮合模式中解放出来。依托京通移动端、政务服务平台、社区便民小程序等数字化载体，把优质服务资源直接下沉到一刻钟便民生活圈社区网点，结合城市更新、社区嵌入式服务设施建设，打通便民服务”最后一公里”。
此外，方案明确推行家政服务合同示范文本、行业公约，严格落实明码标价制度，建立以用户评价为核心的家政人员服务质量档案，实行分级分类管理，把商务部”家政信用查”平台的信用信息共享核验作为行业基础治理工具，一系列举措直指过去行业里权责不清、标价模糊、评价缺失的乱象。
方案还配套推行企业开办一网通办、”一照多址”等便利服务，持续落实家政服务业税费优惠政策，从经营端降低合规门槛，培育壮大家政服务品牌企业。
政策没有只盯着服务供给端提要求，而是把从业人员的权益保障摆在了极为重要的位置：鼓励发展员工制管理模式、探索制定家政企业用工指引、明确居家照护服务人员工作边界、统筹资源为家政服务人员提供”一张床、一间房”型住宿保障、完善社会保险加商业保险的多重保障机制。
说到底，家政服务业的核心竞争力永远藏在”民生”两个字里。当越来越多的家庭能在家门口找到放心的居家照护服务，越来越多家政从业者能凭借专业技能获得社会尊重，这份实施方案就一定会在超大城市基层治理实践中，擦亮家政服务业最动人的民生底色。
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收起2026年9月6日，作为2026第十五届中国智能产业高峰论坛（CIIS2026）的重要专题论坛之一，物理智能产业创新专题论坛在深圳国际会展中心洲际酒店伊敦宴会厅C厅举行。本次论坛由中国人工智能学会（CAAI）主办，CAAI人机融合智能专委会承办，飞捷科思智能科技（上海）有限公司、物理智能创新联合体（CPAII）提供支持。 打开网易新闻 查看更多图片 论坛由CAAI人机融合智能专委会主任、复旦大学卓越工程师学院执行院长、飞捷科思创始人张立华教授与逐际动力创始人兼首席执行官、南方科技大学长聘教授张巍共同担任主席。论坛汇聚清华大学、复旦大学、同济大学、山东大学、湖南大学、南方科技大学等高校学者，以及埃夫特、逐际动力、凯乐士、vivo等产业界技术领袖，围绕物理智能前沿突破、场景落地与生态共建展开深度交流，来自物理智能创新联合体（CPAII）成员单位的20多位代表出席论坛并交流。学界前沿：夯实从数字世界迈向物理世界的技术底座 打开网易新闻 查看更多图片 张立华教授在开场中指出，当前人工智能正从比特构成的数字世界迈向原子构成的物理世界，物理智能的核心挑战在于让AI真正“进入”物理世界，而破解这一难题需要从机器人本体、感知、决策到控制的全链条突破。不同于传统人工智能聚焦虚拟信息的处理与分析，物理智能以环境感知、自主决策、实体控制为核心，实现算法、算力与物理世界的闭环交互，是人工智能向产业深水区演进的必然形态。 打开网易新闻 查看更多图片 学术报告环节中，清华大学具身智能与机器人研究院院长、自动化系主任张涛教授围绕《具身智能与机器人关键技术及发展趋势》系统阐述了清华大学的战略布局。他梳理了具身智能面临的科学问题与六大技术任务，指出具身智能大脑须具备”高智能、低算力、低功耗”三大特征，并分享了清华在端侧大模型、专用芯片、触觉传感器、柔性人工肌肉以及刚柔耦合本体等方面的创新成果。 打开网易新闻 查看更多图片 受同济大学何斌教授委托，同济大学上海自主智能无人系统科学中心杜鑫副教授代作《无人系统自主智能感知与导航》报告，介绍了团队在电子皮肤、全空间具身智能导航及”ROSCLAW”具身智能通用操作系统三款产品上的产业化探索。其中，全空间导航模块仅重883克，融合激光雷达、可见光、红外、惯性等多类传感器，百米地下隧道建图精度达2.5厘米，1120余米分支地下空间协同探索用时不超过10分钟，已在长江电力、国家电网等大型企业部署，覆盖百余座大中型水电站及500台火电机组，检测时间从人工45天缩短至3天以内。 打开网易新闻 查看更多图片 山东大学张伟教授以《基于学习的人形机器人运动控制研究与进展》为题，系统回顾了双足机器人运动控制从ZMP方法到MPC再到强化学习的三阶段演进，分享了团队在多技能通用策略生成、抗摔倒策略等方面的突破——机器人通过仿真自主探索出以手肘、后背等部位优先着地的安全摔倒方式，经百余次摔倒测试未损坏。他还指出，运动控制层面的模型必须是端侧模型，大规模模型难以直接部署于高频控制场景，这是当前具身智能面临的重要挑战。 打开网易新闻 查看更多图片 湖南大学人工智能与机器人学院院长张辉教授聚焦《复杂电力场景下无人机多模态具身感知技术及应用》，展示了团队在可见光-红外跨模态融合、小目标检测、点云分割等方面的技术创新。其多模态融合网络可实现2毫米级分辨率下的销钉缺失等微弱目标精准识别，点云分割技术能准确研判架空线路安全距离与覆冰厚度（湖南某段实测预警阈值达7.2毫米），团队技术已在国网电力公司规模化应用，为电力智慧化运维提供了重要保障。产业实干：物理智能从实验室走向千行百业 打开网易新闻 查看更多图片 上半场学术报告结束后，张立华教授将主持接力棒交给论坛共同主席张巍教授。产业报告环节中，四位嘉宾从各自实践出发，勾勒出物理智能走向规模化应用的多元路径。 打开网易新闻 查看更多图片 埃夫特机器人首席科学家、深圳费曼智核机器人科技有限公司董事长陈翡以《智能机器人通用技术底座赋能工业具身智能》为题，提出第三代具身数据采集理念——不再以服务单一机器人为目标，而是将人”武装”成机器人，直接从人体获取多模态物理数据。他认为，预训练阶段应以人类本体数据采集方式实现千万小时级数据积累，后训练阶段再结合仿真与遥操作进行垂域微调，这是兼顾泛化能力与工业精准度的可行路径。埃夫特已成立启智（芜湖）控股子公司，打造”智能机器人通用技术底座”，面向工业场景推动具身智能落地。 打开网易新闻 查看更多图片 逐际动力联合创始人兼首席技术官谌骅以《运动控制到具身智能：人形机器人的物理智能之路》为题，介绍了逐际动力COSA三层智能系统架构：系统2负责空间物理感知与任务编排，系统1基于VLA/WAM进行物理交互规划，系统0通过运动基础模型（WBT）执行物理交互。他分享了逐际动力在WBT泛化能力上的突破，以及通过Limk VGM（视频生成模型直接生成操作轨迹）、DreamActor（仿真+真机后训练）等技术降低数据成本的探索。团队近期发布的COSA 0.5系统展示了人形机器人在长程任务中一镜到底、完全自主完成的能力，且能在物理环境被干扰时自主调整行为，体现了对物理世界的深度认知。 打开网易新闻 查看更多图片 浙江凯乐士科技集团股份有限公司副总裁包立新以《从仓储物流机器人到具身智能》为题，直面仓储拆零拣选场景中的长程任务、SKU多样性、数据匮乏与成本约束等挑战。他提出”分步替代+人机兜底”的务实策略——将10个工位中机器人能处理的3—5个先行替代，系统自动分配可处理任务，机器人遇到错误时由人兜底，随能力提升逐步扩大替代比例。该方案在生鲜配送等场景中已验证可行性，为具身智能在仓储物流领域的渐进式落地提供了可复制的范本。 打开网易新闻 查看更多图片 vivo机器人团队负责人邵浩以《面向真实家庭场景的具身智能机器人：从任务定义到系统演进》为题，从C端视角提出了”用户－场景－任务－标准”四步法。团队调研发现，中国年轻群体居住面积偏小，衣柜与床之间60厘米窄距构成机器人的通过性门槛；端到端任务定义至关重要，以衣物处理为例，从用户进门脱下衣服到次日出门穿上干净衣服，涉及二十余个子流程，任一环节缺失都会影响完整体验。邵浩表示，vivo将依托5亿手机用户保有量带来的场景洞察优势，以遥操作+数据飞轮推动家庭机器人从”做到”向”做好”乃至”打动用户”演进。与城市同频：为深圳打造人工智能先锋城市注入新动能 打开网易新闻 查看更多图片 本届论坛落户深圳，与这座创新之城的人工智能产业布局高度契合。近年来，深圳先后出台《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动计划（2025—2026年）》《深圳市具身智能机器人技术创新与产业发展行动计划（2025—2027年）》《深圳市推动智能机器人产业高质量发展工作方案（2026—2028年）》等系列政策，具身智能机器人产业集群加速壮大，人形机器人、无人机等创新产品持续涌现并走向全球市场。与会嘉宾表示，论坛的成功举办将为深圳完善具身智能与机器人产业链、深化”人工智能+”行动落地提供前沿视角与智力支撑，助力粤港澳大湾区建设全球人工智能产业创新高地。据了解，2026第十五届中国智能产业高峰论坛于9月5日至6日在深圳举行，以”智领鹏城 业启新章”为主题，共设置九场主旨报告、十二场专题论坛及近30家企业互动展览。物理智能产业创新专题论坛作为重要专场，为推动物理智能从原始创新走向规模应用贡献了产学研多方智慧。特别声明：本文为网易自媒体平台“网易号”作者上传并发布，仅代表该作者观点。网易仅提供信息发布平台。
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据悉，Anthropic 已退出收购人工智能初创公司 Decart AI 的谈判，该交易估值约为 60 亿美元。这场为期不到四周的接触就此终结，这本将成为这家公司最大规模收购。此次告吹之际，Anthropic 正为公开上市做准备，该公司已于 6 月秘密提交 IPO 申请，并完成 650 亿美元融资，估值达 9650 亿美元。
此次反转表明，上市前的特殊阶段成为前沿人工智能领域极速并购步伐的新约束。约 60 亿美元的标价，比 Decart 在 5 月融资轮中获得的近 40 亿美元估值高出约 50%，本将成为公开市场投资者在招股说明书中逐行审视的溢价。退出几乎无需 Anthropic 付出现金代价，但若在此敏感时刻签署交易，则可能损及其信誉。
未成的交易与关键技术 谈判于 8 月中旬首次曝光时，逻辑相对简单，Decart 开发的软件旨在提高 AI 芯片运行效率，降低训练和运营大模型的成本。对于一家每年在数据中心和处理器上花费数百亿美元的公司而言，这种能力并非锦上添花，而是直接撬动快速成长与盈利之间最大单一成本项的杠杆。
据报道，根据拟议安排，Decart 团队本将加入 Anthropic 的推理与性能组织。这家初创公司由以色列 8200 情报部队前成员于 2023 年创立，在特拉维夫、旧金山和纽约拥有百余人的团队。其产品栈涵盖三条线：DOS，专为智能体和推理模型打造的推理与训练栈；Lucy，面向沉浸式体验的世界模型；Oasis，针对物理 AI 和 机器人 的世界模型。
Decart 估值得到迅速重估，该公司 5 月融资 3 亿美元，估值近 40 亿美元，高于 2025 年 8 月的 31 亿美元。本轮由 Radical Ventures 领投， 英伟达 作为新投资者加入，与红杉资本、Benchmark、Adobe Ventures 以及包括前英伟达科学家 Andrej Karpathy 在内的个人支持者一同参投。
这笔 60 亿美元的收购本将给予早期股东较最新估值约 50% 的溢价，并据报道，若交易成行，创始团队的多位核心成员至少将在账面上跻身亿万富翁行列。但该公司的营收故事不如估值那般光鲜，Decart 的图形和游戏模型尚未形成稳定收入，交互式世界模型 Oasis 更多停留在技术演示而非成熟商业产品的阶段。
私募市场估值飙升与商业业绩记录未经证实之间的落差，正是在 IPO 审查下会加剧的紧张关系。“一旦系统能够理解并在物理世界中运行，可能性的范围将大幅扩大，从机器人和自主系统，到全新形式的商业和现场体验，”Decart 联合创始人兼首席执行官 Dean Leitersdorf 在 5 月宣布 B 轮融资时表示。
“最直接的测试是，当你把它放在游戏设计师、广告商或制造机器人的工程师面前，看他们会选用什么。” Anthropic 和 Decart 均未就谈判终止一事置评。交易首次被报道时，Anthropic 拒绝置评，Decart 也未回应置评请求。为何估值逻辑生变 这个故事中最重要的数字不是 60 亿美元，而是 9650 亿美元，以及背后的收入增长轨迹。
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在是真的容易了：以前拍一部真人短剧，演员、场地、团队，成本百万起步；现在一个人、一台电脑、几百块算力费，就能从剧本做到成片。做出来，前所未有地容易。但每1000部新剧里只有1部能真正跑出来，超过九成从业者亏钱。市场越做越大，分到每个人碗里的钱，却越来越少。
更巧的是，同一时间窗里，几件大事撞在一起：创作者从去年到现在涌入超过50万人；平台开始集体收紧——红果5月一口气下架两万多部低质AI漫剧；国家广电总局《微短剧发展管理办法》9月1日正式施行，AI短剧第一次被纳入专项管理，每集还得打AI标识。这是咋回事？
为什么产能翻了上百倍，钱反而更难赚了？普通人到底还能不能做？做的话，第一步怎么走、题材怎么选、坑怎么避、钱怎么赚？AI拆掉的只是”生产”的门槛，竞争已经被推到了两层更硬的地方：第一层是”生产什么”——题材和判断；第二层是”靠什么一直赚”——IP和资产。
工具人人可得，判断和资产才是真正的分水岭。先说一个趋势，做短剧，一定要了解和关注！那就是，官方下场做短剧剧场了！9月11日，巨量引擎与抖音生活服务联手举办的抖音心动追剧盛典将在西安启幕。更多的关于官方的优秀短剧信息，都会在这账号上露出。那接下来，我还是用一篇文章，把短剧从”做出来”到”赚到钱”这条路上的四道关卡，一次讲透。
01 怎么做出第一部？”一键生成”是幻觉，但有固定流水线。先说结论：市面上所有”一键生成整部短剧”的宣传，都是卖课的。真实的全流程，是一套五段流水线——但它确实已经短到一个人能跑完。第一步写剧本。用DeepSeek或豆包这类大模型，喂给它题材、人设、每集时长，让它产出带分镜和台词的脚本。
这是全流程里最便宜的一环，免费额度基本够用。第二步定人设。用即梦这类AI绘图工具，把男女主角的长相、穿搭固定下来。注意：一定要锁死角色形象提示词，否则后面每换一个镜头，脸就崩一次——这是AI短剧最大的技术坑。第三步生视频。把定好的角色图喂给可灵、即梦或Seedance这类视频模型，让静态图”动起来”。
选”图生视频”而不是”文生视频”，是保持角色一致性的关键。第四步配音配乐。剪映内置多角色AI配音，能调语速、情绪，还能自动匹配口型。第五步剪辑成片。剪映拼接、加字幕、调色、转场，导出1080P竖屏，上传平台。成本账，做过的人算得很清楚： 这不是理论。
爆款AI奇幻剧《归墟》，创作者”泫九”一个人完成世界观搭建到剪辑配乐的全部流程——12集、每集8分钟，算力成本近20万元，换来全网播放量破亿。这个体量的传统灾难科幻片，成本要高出几百倍。看懂这个例子，你就明白了：门槛低到人人都能进场，恰恰意味着”会做”这件事本身，已经不值钱了。
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