2025年9月，特斯拉发布《宏伟蓝图4》，马斯克称公司80%的价值将来自人形机器人Optimus。新规划聚焦于AI与物理世界的深度融合，目标是通过硬件与软件的统一实现“可持续富足”。核心原则包括无限增长、创新消除限制、技术解决现实问题、自动化造福全人类及普及推动增长。相比前三次蓝图，《宏伟蓝图4》标志着从能源到AI驱动的范式转变，汽车被视为机器人生态的一部分。此外，疑似新款SUV造型Cybertruck意外曝光，引发网友期待。

2025年9月1日，微信公众平台宣布依据《人工智能生成合成内容标识办法》要求，对AI生成合成内容添加显式和隐式标识。显式标识通过文字、声音或图形呈现，隐式标识则嵌入文件元数据中，确保用户辨识内容来源，避免混淆。平台将提示可能是AI生成的内容，并要求用户发布时主动声明。该办法由国家网信办等四部门联合制定，旨在规范AI内容标识并促进行业健康发展。违规删除或篡改标识的行为被明确禁止。同日起，类似微博、抖音等平台也已实施相关措施。

交通运输部9月1日宣布，《“人工智能＋交通运输”实施意见》已通过部务会审议，将于近期印发实施。交通运输部新闻发言人李颖此前透露，建设综合交通运输大模型是推动“人工智能+交通运输”行动的重要举措，并明确提出了“1+N+X”的总体技术架构。这一意见的出台将加速人工智能在交通领域的应用，提升行业智能化水平。

近日，北京奇点灵智科技有限公司完成数千万元天使轮融资，由星连资本领投。资金将用于升级基于大模型与多模态技术的智能教学系统，完善教育内容及硬件体验。公司专注儿童AI教育，首款产品“AI英语伴学机器人”面向3-8岁儿童，通过寓教于乐方式提升英语能力。核心团队来自清华大学，创始人包塔曾打造千万级月活产品“网易有道词典”。借助大模型和多模态技术，机器人可动态调整教学内容并提供沉浸式学习体验。产品已完成多轮内测，用户反馈积极。此次融资标志着AI教育硬件领域迎来新发展窗口期。

8月27日，波士顿动力公司宣布其四足机器人Spot通过强化学习掌握了连续后空翻技能。这一动作虽非客户需求，但显著提升了Spot在极端情况下的生存能力，例如跌倒或滑倒时更好地调整姿态以保护昂贵的传感器。研发过程中，团队先在计算机中模拟动作，随后在体操垫上测试，逐步增加难度。Spot完成连续后空翻后，意外使其行走姿态更接近真实动物的动作模式。强化学习让Spot具备了精确的身体控制能力，甚至能在前腿安装滚轮的情况下保持平衡。

8月26日，面壁智能宣布开源8B参数的MiniCPM-V 4.5多模态模型，称其为“最强端侧多模态模型”。该模型在视频理解、图片识别、复杂文档解析等任务中表现卓越，尤其具备行业首个高刷视频理解能力，支持每秒处理更多帧数，大幅超越Qwen2.5-VL 72B等模型。MiniCPM-V 4.5通过3D-Resampler技术实现96倍视觉压缩率，显著提升动态画面理解精度。此外，其在MotionBench、OpenCompass等多项榜单中达到同级SOTA水平，并兼顾性能与响应速度，提供常规模式和深度思考模式。模型已开源，可通过Github、Hugging Face及ModelScope获取。

财联社8月27日电，Meta计划于9月发布下一代Ray-Ban AI眼镜，新增AR显示功能。蓝思科技被曝将独家供应该款AI眼镜的三大核心部件，目前相关部件已投入制作。这一消息由知情人士向蓝鲸新闻透露。（记者 翟智超）

8月26日，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，强调提升人工智能安全能力。意见提出推动模型算法、数据资源、基础设施及应用系统等安全建设，防范黑箱、幻觉、算法歧视等风险，强化前瞻评估与监测处置。同时要求建立健全技术监测、风险预警和应急响应体系，加强政府引导与行业自律，坚持包容审慎原则，分类分级治理，构建动态敏捷、多元协同的人工智能治理格局，促进行业合规、透明与可信赖发展。

8月26日，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，鼓励有条件的企业将人工智能融入战略规划、组织架构和业务流程，推动产业全要素智能化发展。意见提出培育智能原生技术、产品和服务体系，支持底层架构和运行逻辑基于人工智能的智能原生企业发展，探索全新商业模式，催生新业态。此举旨在助力传统产业改造升级，开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道，加快经济高质量发展步伐。

2025年8月，知名技术专家Karpathy发布了一套全新的AI编程指南，提出三层结构：顺境用Cursor处理简单任务，逆境依赖Claude/Codex完成复杂功能块开发，绝境则求助GPT-5 Pro解决棘手问题。他强调通过代码片段和注释高效传递意图，并指出不同模型各有优劣，需灵活切换使用。此外，Karpathy还提到当前AI工具在解释性和交互性上的局限性，例如难以兼顾代码美感或提供清晰的逻辑讲解。网友对此反响热烈，分享了类似经验，认为详细需求说明和功能拆解是提升生成代码一致性的关键。