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ACLU 警告，美國多地執法機構正用自動車牌識別（ALPR）和 AI 工具，把沒有具體犯罪嫌疑、僅被判定“行駛模式可疑”的駕駛者攔下。其部落格以 Grace Knowles 為例：她 2025 年 9 月跨州旅行時被 FBI 探員攔查，對方展示標出她行蹤的全美熱力圖及車牌照片。Flock Safety、Axon 等 ALPR 系統會記錄車輛時間與位置，引發隱私和誤用爭議；8 月 YouGov 調查顯示 46% 受訪者反對、38% 支援，洛杉磯警局等已暫停或終止 Flock 合同。
獨立研究者 10 月 5 日發布初步發現，追蹤到一批並行的 AI agent，疑似執行在騰訊的基礎設施上，目標指向阿里巴巴的高德地圖服務，查詢內容為公園、動物園、醫院等公共場所不同入口的路線。研究者拒絕使用 swarm 一詞，稱應叫 agent fleet：多個 agent 執行同類任務，彼此之間沒有通訊跡象。這些活動是通過監控域名掃描服務 URLquery 的流量發現的，該服務常被 agent 用來載入無法直接訪問的網站並留下記錄；研究仍在進行中。
百度 Apollo 披露世界模型 ApolloWorld，已用於蘿蔔快跑無人車的全球化測試與驗證，官方稱其一天生成的虛擬路測里程約等於一輛帶安全員的真實測試車連跑三年。虛擬城市中的車輛、行人被建模為可互動 AI 智慧體，會隨無人車的變道、減速改變決策，可支撐數十分鐘完整 Robotaxi 行程的即時推演。百度同時提出面向物理 AI 的 2+3 評價框架：因果性、互動性，以及物理準確性、永續性、即時性。
據 Axios 報導，OpenAI 正籌備美國中期選舉後的公關行動，其中一項是把資料中心重新包裝為「AI 計算園區」。首席全球事務官 Chris Lehane 同時提出為 AI 設「限速」、推動美國參與制定全球標準，並讓公眾更多感受到 AI 在日常生活中的作用。他把當前圍繞資料中心的爭論稱為「良性且健康」，認為社群應讓企業為這類專案負責。
從瑞典 KTH 皇家理工學院分拆的 Flox Intelligence，用邊緣 AI 裝置在現場識別靠近鐵路、機場和公路的動物，再播放對應物種的聲音將其驅離，目前約 150 臺裝置已部署在北美、歐洲和澳大利亞。裝置一次性售賣，第一年後按年收取軟體與 AI 訂閱費，並已與列車製造商阿爾斯通等達成 OEM 合作，把軟體裝到車輛上。公司預計 2026 年底營收約 150 萬美元，此前累計融資約 500 萬美元，正啟動 1000 萬美元 A 輪，目標把裝置規模擴到數千臺。
紐約時報聯合紐約每日新聞、芝加哥論壇報與奧蘭多哨兵報起訴 Brave 瀏覽器背後的 Brave Software，指控其非法抓取內容用於訓練 AI，並讓使用者繞過付費牆。訴狀稱 Brave 通過向 AI 公司付費開放 Brave 索引中的即時線上內容來變現，這些公司用該索引訓練模型或回應使用者查詢。訊息由路透社與 The Verge 報導，原文未完整呈現 Brave 的回應。
Hacker News 上有人發帖徵集討論：Agentic AI 進入生產的主要瓶頸在哪裡。發帖者引用兩項資料作對照——agent 產生的流量已超過人類流量，但已建置的 agent 中只有 10% 真正上線生產，他覺得這很諷刺。他由此追問是什麼卡住了這些 agent，以及要讓 agent 流量繼續增長還缺哪些基礎設施。帖子目前 3 分、5 條評論。
10 月 26 日，福斯汽車集團（中國）宣布在合肥獲得 L3 級自動駕駛道路測試牌照，啟動真實道路測試與大規模資料採集，計劃 2027 年實現 L3 技術就緒、最快下半年交付。其自研世界模型 GAIA 2.0 每天完成相當於 500 萬公里的模擬測試，使用 3000 萬個真實道路場景片段，並將提升到每日 1000 萬公里。酷睿程還在研發最高支援 L4 的 C7H 晶片。
Ai2 把原先基於優先順序的 GPU 排程器換成了由 GPU 時間預算、層級化公平分配和時間切片契約組成的新系統。它管理數千塊 NVIDIA H100、B200、B300，叢集規模從 88 到 1024 塊 GPU，服務約 150 名內部研究者，GPU 需求長期是供給的 2 到 3 倍。舊方案導致 GPU 蹲坑佔位、優先順序通脹（最終 100% 工作負載都標為 HIGH）以及值班工程師大量時間用於協商關閉不可搶佔任務。
11 月 3 日，百度 Apollo 首次對外披露具身世界模型 Apollo World，讓蘿蔔快跑的端到端駕駛系統在 AI 智慧體驅動的虛擬城市裡練車。官方稱其每日虛擬路測里程可達十萬公里，相當於一輛配安全員的真實路測車連續測試約三年。該模型把車輛、行人建模為具備感知與決策能力的智慧體，可調車流密度與激程序度、一鍵切換天氣與環境，並支援推演完整 Robotaxi 接單行程及多車並行測試。百度同時提出因果性、互動性兩項門檻與物理準確性、永續性、即時性三項增益的判斷標準。
Karpathy 在推文中估算，全球只有約 5000 人（約 0.00006% 人口）能直接使用最前沿的內部 AI 系統；約 2000 萬數學與程式設計專業人士在用前沿級 LLM 做專業工作，另有約 60 億人（約全球 75%）幾乎沒接觸過 LLM。他把這種分化稱為一條越來越陡的能力漏斗，成因是任務規模、能力鋸齒狀分佈（集中在可數字化、可驗證、商業價值高的領域）與存取權限分層。這些內部系統可讓成千上萬 Agent 組成叢集連續執行數週，推進大型軟體專案、發現零日漏洞。
OpenAI 宣布將遵守 robots.txt 中一項通用的 AI 訓練偏好訊號，網站運營方一次表達意願，即可同時傳達給多家參與的 AI 提供商。此前網站需逐一識別各家爬蟲並分別維護規則，這項自願性機制可減少重複工作。OpenAI 稱將在未來幾個月內實施，屆時再公布細節；新訊號不會取代現有的 robots.txt 爬蟲控制，原有規則繼續有效。該訊號源自 IETF AI Preferences 工作組，OpenAI 與其他參與方在當天共同發布了這一宣告。
舊金山初創公司 Industrial Next 在 TechCrunch Disrupt 2026 上宣布與 BMW 集團技術辦公室合作，評估其 AI 靈巧操作技術用於製造。該公司由兩位前特斯拉工程師於 2021 年創立，做的是基於自研基礎模型的機器人工作站，把視覺、任務上下文與運動控制打通，用高保真模擬訓練，產線換型從數週縮短到數分鐘，無需傳統程式設計。其工作站已在某款熱門手機的生產中使用，負責柔性排線穿線、聯結器扣合等此前難以自動化的工序；
在 10 月 21 日北京召開的 2026 世界智慧網聯汽車大會上，長安汽車董事長趙非判斷汽車將成為端側物理 AI 落地最近、滲透率提升最快、應用規模最大的載體，並給出 2027 年行業 L3 級量產、2028 年 L4 級商業化運營的時間預期。他提到長安啟源 Q06 上市首月城區領航版訂單佔比近 50%，自研一段式端到端駕駛輔助系統天樞領航今年量產上車。長安已持有國內首張 L3 級自動駕駛專用正式號牌與重慶 L4 級無人計程車測試牌照，並累計參與制定國際、國家、行業標準 360 餘項。
Uber 首席資訊安全官 Philip Martin 提出，企業應為 AI agent 建立類似員工內部威脅計劃的監控機制。Uber 已開源 AI Detection and Response（ADR），用於採集 agent 執行時的即時遙測並在越界時即時干預，同時把 Anthropic 的 Enterprise Frontier Safeguards 作為資料來源接入其整體檢測體系。
多家主流網站開始封堵 AI 智慧體：Meta Muse、xAI Grok、OpenAI Dots 和 Instinct 的使用者報告，其智慧體在頭部網站執行任務時被攔截。Yelp 向 TechCrunch 表示只允許付費加入其資料授權計劃的智慧體訪問，達美航空則阻止智慧體代訂機票。此前 OpenAI、Meta、Google 與 Instinct 均宣稱智慧體可替使用者上網完成訂餐、清理收件箱、購買商品等操作，如今在部分網站受阻。
打車平台 inDrive 與 Pony.ai、輝達簽署諒解備忘錄，計劃 2027 年上半年在哈薩克首都阿斯塔納測試 Robotaxi，初期配安全員，最終目標為完全無人駕駛。Pony.ai 提供第七代 Robotaxi 車型，車輛接入 inDrive 應用，輝達提供含 Hyperion 平台與 Halos 安全系統的 AI 技術。阿斯塔納約 170 萬人口、冬季多雪，被視為檢驗自動駕駛在嚴冬條件下的測試場。
總部位於安娜堡的 Laplace Intelligence 為機器人和物理 AI 做自動化紅隊測試，用 AI 代理自動設計極端場景，在部署前找出並修復問題。其模擬基於 Nvidia Cosmos 的後訓練版本，可按真實尺度重建從亞利桑那高速到巴黎人行橫道的場景，支援用語言提示即時改動設定，交通資料來自 TomTom，場景中其他參與者也會即時避讓。客戶包括五十鈴、自動駕駛卡車公司 Bot Auto 與 Nvidia，並與 T-Mobile 在聖何塞合作智慧城市試點。
xAI 於 2026 年 10 月 20 日在官網新聞頁發布了一篇題為 incident-sweep 的公告。該帖僅給出全文連結 x.ai/news/incident-sweep，未在正文中說明事件性質、影響範圍或處理進展。具體內容需要開啟原文檢視。
OpenAI 宣布推出 Private Intelligence，讓企業在使用其最強模型時對自有資料擁有更強的控制權。官方表示，這些資料保護措施是與部分最大客戶緊密協作開發的，目的是讓企業能把前沿 AI 用於最敏感的業務。目前披露的細節有限，未公布具體價格、可用範圍與上線時間。