快科技8月26日消息，据日本媒体报道，日本专业半导体分析机构TechanaLye的社长清水洋治表示，中国的半导体制造能力不断进步，仅落后于行业领导者台积电三年。 他还表示，美国的出口管制措施仅稍微拖慢中国的技术革新，但却进一步刺激了中国半导体产业的自主生产脚步。 TechanaLye在对华为智能手机处理器的分析中发现，华为旗下海思半导体设计的麒麟9010处理器采用国产7nm工艺。 与台积电5nm工艺代工的Kirin 9000在芯片面积和性能上差距不大，显示出中国半导体逻辑制程的制造实力已经逼近国际先进水平。 报告还指出，华为Pura 70 Pro手机中86%的半导体器件为中国制造，包括由海思半导体设计的14个主要半导体器件，以及其他中国厂商负责的18个。 这一数据显示，中国在半导体领域的自主研发和生产能力已经取得了显著进步。 清水洋治认为，美国管制主要针对AI等用途的服务器用先进半导体，而对于不构成军事威胁的产品，美国可能会放宽限制。

IT之家 8 月 26 日消息，据新浪科技今天午间报道，商汤科技旗下的家用机器人品牌“元萝卜”发布了 AI 下棋机器人国际象棋专业版，将于 9 月下旬正式上市。 报道称，由于国际象棋采用立体棋子且棋子造型各有特色、高低错落，这就给机器人抓取和识别棋子上造成了很大难度。 相比于此前的象棋版、围棋版 AI 下棋机器人，国际象棋版机器人根据立体棋子的特点设置了 4 个自由度，构成肩部、肘部、小臂、爪子 4 个自由度的灵活结构，具备 0.5mm 极高精度和稳定度的垂直抓取操作，可夹起鹌鹑蛋而不破碎。 据IT之家此前报道，去年 6 月，商汤发布了元萝卜 AI 下棋机器人“围棋版”，与象棋版同样拥有“落子确认”、方向键和机械臂。2022 年，商汤科技发布了元萝卜 AI 下棋机器人“象棋版”。据官方介绍，其融合了传统象棋文化和人工智能技术，不仅可以陪伴孩子学习、对弈象棋，还能锻炼思维、保护视力，并进行行业象棋技术等级评测。

IT之家 8 月 26 日消息，代号为 gfx1201 的新款 AMD GPU 今日现身 GeekBench 基准测试数据库，该 GPU 配备 15.9GB（IT之家注：约 16GB）显存，测试中最大频率为 2101MHz。 AMD 每代 GPU / 显卡产品都会启用不同的 gfx 代号，如 Navi 31 对应 gfx1100，而 Strix Point 核显对应 gfx1150。而 gfx1201 GPU 启用了全新 gfx12XX 代号系列，预计对应 Radeon 8000 RDNA4 系列显卡。 这款 gfx1201 GPU 配备了 28 个“Compute Units”。而在 RDNA3 架构 Radeon RX 7900 XTX 显卡的测试结果中，“Compute Units”一栏为 48，对应 WGP 数量。 假设 RDNA4 架构未对基本架构进行重大修改，则 gfx1201 将拥有 28 WGP，即 56 个计算单元。这一规格放到 RDNA3 产品序列中接近配备 60 个计算单元的 RX 7800 XT。 本次 gfx1201 GPU 受测系统搭载英特尔酷睿 i7-12700F 处理器、华硕 TUF GAMING B660M-PLUS WIFI D4 主板和 3192MT/s（约 3200MT/s）的 16.00GB DDR4 内存，属于主流中端平台。

文｜徐鑫 编｜任晓渔 作为大模型落地的最热门领域之一，数字人赛道在过去一年半时间里快速变动，并呈现出了四大动向： 一方面，大模型技术驱动下，数字人的交互能力和用户体验都有了不小的提升。比如从原来的换嘴式、非实时的阶段，进化到了能驱动全脸的表情，完成简单的全身动作。 其次，企业应用AI数字人，目标也非常明确和务实，就是要创新业务和帮助企业降本增效。在直播带货、数字人客服、虚拟主播等ROI较好测算的场景，数字人产生的价值最明显，也在率先实现落地。 三是，针对企业应用数字人普遍面临的成本高、难落地等问题，厂商们已经采取了一系列动作，包括降价、开源以及持续的产品技术投入，来降低数字人应用和落地门槛。 而随着行业里大小玩家卷技术，卷价格，同时数字人应用成巨头标配，竞争也不可避免变得激烈起来。业界也在形成共识，创业团队要走出差异化路线，并尽快实现自我造血，才有发展空间。 01 大模型落地的最热门场景之一 去年下半年以来，厂商们在加速探索大模型落地企业的合适场景和路径，数字人被不少厂商列为了模型落地的先锋场景。 今年6月，百度智能云在一场内部交流会上提到，3月他们把曦灵数字人作为大模型落地的7款标杆应用之一。到6月，数字人作为3个重点应用之一被再次加码。他们提到，企业内部知识管理、客服、营销这几个环节，是当下大模型能帮助企业增收提效的最佳路径。 无独有偶，上个月京东言犀数字人升级到3.0版本，京东言犀大模型团队在媒体交流时提及，数字人是他们探索大模型落地时最大的创新应用，并且数字人在大模型与终端交互中占据重要位置。 “数字人和智能体、具身智能是未来大模型与终端用户的核心交互介质，智能体更偏云端，数字人更偏端侧，具身智能更偏向线下的物理世界。”该人士说。 蚂蚁灵境数字人团队相关人士则看到，数字人是大模型能力的载体之一，“大模型与数字人结合后，具有无需人工干预的自动交互能力，再结合多模态交互能力，有助于提升人机交互体验”。 随着厂商积极将大模型技术与数字人结合，数字人在交互能力和用户体验上也在快速升级，生产成本也大大降低。 “以前是换嘴的那种，非实时的，现在可以做到驱动全脸的表情，并且也能做一些简单的全身动作”，中科深智CTO宋健观察，最近半年2D数字人与大模型结合，进展非常快。 行业里此前有一种说法，一些名人的数字人表现得动作单调，且经常重复，因为采取了类“录播”逻辑，它只能重复“播放”与提供的视频物料，例如提供的视频是坐着的形态，数字人就没有其他姿势和形态。 宋健认为，在大模型的支撑下，数字人就会摆脱这类情况，可以生成更多的动作形态。这个过程分为两步，首先是用来自互联网的几千万、几亿量级的图片、视频等数据，训练一个基础模型。 第二步是把目标人物的素材喂给模型，生成与目标人物的ID特征、形态等各方面比较吻合的数字人。现在比较热的多模态模型跟数字人结合，就是干这个。通过提供的图片、视频和语音资料来获取人物本身的动作特征等，生成新的内容。“目前阶段，要完全实现这一点，也有两个难点，一个是成本高，另外生成的内容有时候会有些幻觉，质量有些瑕疵”，宋健说。 大模型加持下，数字人还在音色、韵律、表达的丰富程度上都有了比较明显的提升。 比如在音色方面，京东言犀数字人团队介绍，“大模型升级前，数字人的直播间说321倒计时，对于321突然的节奏、音调的变化，数字人表达得相对会比较机械，没有那么自然，现在整体自然很多，变得更像真人。” 大模型还使得数字人的生产成本在降低。“以前需要提交很长时间的素材，这些素材还要拿回到模型去训练，现在提交的素材变得非常简单，比如给几秒钟的语音，相当于Prompt的方式，大模型可以秒级复刻，不用拿回模型再训练。”一位数字人行业资深人士说。 02 算得清ROI的场景，正率先落地 正如大模型落地到其他场景一样，企业对AI数字人的应用和落地态度也走向理性。 IDC中国研究经理程荫告诉数智前线，当下，企业对于AI数字人的应用主要出于创新业务和帮助企业降本增效考量。当前数字人价值最明显的领域在直播带货、数字人客服、虚拟主播等场景，ROI较好测算。 直播领域也是公众最熟悉、最热门的场景。业界观察到，目前这个场景里，平台的态度和政策有明显差异。 6月腾讯发布了《视频号橱窗达人“发布低质量内容”实施细则》的修订意见征集通知，修订后的细则规定，在直播过程中存在使用非实时直播内容或道具代替真实直播的行为都被视作非真实直播，属违规行为。虽然这是一则修订意见征集通知，引发了行业内广泛讨论。快手之后也提出不会对AIGC辅助创作内容给予额外流量扶持。 与之形成鲜明对比的则是京东这样的电商平台。今年4月，刘强东亲自上阵支持数字人，采销东哥AI数字人上线后引发了4000万人围观，到6·18京东还大秀言犀数字人的直播成绩。相比而言，京东对数字人直播显得友好许多。 一位数字人企业高管告诉数智前线，平台的态度差异其实与平台属性及数字人当下的能力边界有关。电商平台里，直播最重要的角色是讲解商品信息，需要去做的肢体动作和任务相对而言比较单一。相较而言视频号等社交属性更突出的平台里，直播时人需要去完成的动作和任务会更为复杂和多元。 “目前数字人的技术去完成商品讲解的任务基本能满足要求，但是许多大量的娱乐化内容，需要去表演去做复杂的动作，数字人目前还不能胜任。”这位行业资深人士认为这可能是不同平台从平台调性出发，形成差异化态度的症结。 另一家数字人公司的创始人则认为，平台公域里流量要算利用效率和成本，质量不达标的数字人直播，流量的利用效率也低，平台就很难用公域流量去支持，因此关键还是看数字人内容的质量。 不少数字人厂商已经把ROI为正作为吸引更多企业用户的卖点。比如特看科技此前告诉数智前线，目前他们两款产品，一款从文案到表达都是AI完成的数字人，企业每投入1块钱，能够收回2块钱。另一款真人驱动可以换脸的产品，相比前一类数字人多了一个客服讲解的人力投入，但总归企业投入后能赚钱。 快手在今年WAIC的一场论坛上也提到了客户使用女娲数字人平台，已经能拿到相对确定的结果。一般行业内真人主播的投入一年至少在55万以上，还有场地和设备以及直播的其他人力投入若干。而数字人相比在3～5万一年，不需要专门的场地投入，设备和运营投入相比真人主播也大幅降低，但从收益来看，数字人主播已经接近真人主播水平。 可以说，行业内对当下数字人主播的收益已经有相对理性的认知。一方面，大家用数字人对标的不是头部的主播，而是超越行业80%水平的主播。一些数字人企业还会给市场泼冷水，称数字人并非灵丹妙药，那些靠真人都卖不出去的产品，用了数字人也很难大卖。 除了率先应用和落地的直播场景，厂商们也在积极探索将数字人应用到医疗、政务、金融、文旅等行业。不过IDC指出，除了ROI能方便测算的场景，数字人带来的业务价值不好测算是其应用到更广领域里要面临的挑战之一。 03 降低成本和使用门槛是重中之重 AI数字人快速推进，厂商们也需要直面和解决新技术落地遭遇的挑战。业界观察到，除了如何评估真正带来的业务价值外，AI数字人落地还普遍面临成本、易用性和后期运营等多个层面的挑战。 一家大模型厂商坦言此前探索数字人直播应用时踩过一些坑，这里面就包括当下数字人技术距离真人的表现仍有很大差距，同时数字人的使用门槛和成本都不低。厂商们已经意识到问题，并着手解决。 数字人的易用性，涉及到从生产制作到配置、运营的全过程。 生产制作层面，目前行业解法是从模型着手，提升模型的鲁棒性，降低对数字人生成所需素材的要求。比如只用提交一张照片，几秒的语音素材，就能生成数字人，大量的工作通过后端的技术和算法搞定。 这也是目前不少厂商在探索的小样本和零样本技术。训练好基础模型，新的数字人生成时不需要再拿到底层模型训练。“只用听这个人讲几秒钟或几分钟，模型就能吐出来相应的语料语句。”一位行业人士说。 厂商们还很重视将数字人的生成制作、上线过程沉淀到平台化的产品里。比如京东言犀数字人团队介绍，他们现在新拍摄一个数字人的数据，从数据的处理，基于训练效果的调优，到模型的上线，以及Demo的制作，完全都能由运营来完成。“产品化之前还需要很多算法去调，现在完全基于数字人的平台可以完成，这提升了数字人上新的效率”。 生产完了之后，怎么快速在生产场景配置起来也是企业关注的点。比如直播场景里快速搭建直播间，需要数字人厂商有相应的产品和功能去支持。百度曦灵数字人相关人士介绍，他们在数字人直播场景做了多平台覆盖，可以基于商品自动生成直播间，加速产品应用。 由于大模型技术的发展，目前百度、京东、腾讯、商汤等多家厂商都强调过数字人的制作难度和制作周期已经有了大幅缩减。 IDC还看到，未来数字人厂商的服务模式也很重要。他们听到很多行业用户反馈，在一些直播场景下的AI数字人厂商不具备代运营服务能力，而企业自己运营起来难度也非常大。因此，目前行业里已经有一些厂商把代运营纳入到了付费服务中。 产品和技术之外，行业里也有人反馈一些数字人的价格问题。目前行业里数字人的价格相差比较大，有几千元一年的产品，也有厂商拿到千万元级的大项目。千万级的项目可能是一些地方政府做的城市数字人整套解决方案，包括了硬件，数字人产品是其中的一个组件。 也已经有厂商从价格和获得门槛入手，加速数字人的普及和应用。今年6月，在百度智能云大模型产品应用发布会上，百度智能云副总裁喻友平宣布，2D数字分身和3D数字人的价格分别降至3000元和1.2万元，百度称，它们的2D数字人低于行业平均价格60%，3D数字人低于行业最低价格90%。 喻友平认为，这能让更多的企业和用户能够使用上数字人，“一旦数字人的价格能够真正有大幅的下降之后，数字人将得到普遍应用，加快在文旅宣传、视频制作、直播带货、企业导购等各种场景普及。” 还有企业通过开源开放的手段，来加速数字人技术的普及。比如硅基智能在6月宣布开源其AI数字人交互平台，使开发者能快速创建并部署智能数字人。 IDC认为AI数字人技术使用的平民化正成为市场关注的重点。如何通过相关技术降低产品的使用和成本门槛将成为未来竞争的关键因素之一。 04 巨头炮火下，创业公司的机会在哪里 去年到今年，一家布局过数字人业务的企业正在降低数字人板块的权重。这与该企业创始人对数字人市场格局的判断有关。 “之前我认为竞争对手是一些A、B轮的公司，随着大厂纷纷投入，比如字节大力投入剪映，视频类自动化生产工具未来大概率处于大厂射程之内”，这位创始人因此将数字人板块的业务权重降低，仍然保留技术投入，但是缩减规模。 中科深智宋健也认为，市场当下的确在发生一些变化。数字人应用已经从一开始令人有些猎奇的存在，慢慢变成一个基础的组件，大厂和平台级公司进场将数字人作为大的服务包里的一个模块。 IDC分析市场头部供应商格局时告诉数智前线，目前明星AI创业公司因较早进入市场，在数字人板块，产品矩阵较为完备，市场认知度高，展现了较强的商业化能力；而以云服务为代表的平台级公司，优势在有一定的品牌知名度和用户基数，且借助合作伙伴和渠道力量，可以快速推广产品。“以此来看，未来的竞争肯定是更加激烈”，IDC程荫说。 “平台企业在市场拓展或渗透阶段，不会把成本作为最重要的考量因素，因此对赛道里的创业团队而言，如果不能获得营收，不具备商业可持续性，可能就没法往下走。”宋健告诉数智前线。 不过这并不意味着大平台之外的玩家没有发展空间。 “大厂走的是通用路线，做的是标准化的东西，但其实每个行业都有复杂的需求”，宋健说，比如，用数字人做服装模特，听起来很简单，但大平台的产品很少渗透到这个细分市场。因为需要针对数字模特再去定制一套系统，从模特的选型到衣服试穿，还需要专门去展示服装的动作，这些可能是用于短视频或者直播平台。但这些需求并非标准化的数字人模块就能完成。 创业团队如何基于非标准化的产品形成商业闭环，因而成了AI数字人赛道，创业团队与大厂差异化竞争的关键。 数智前线获悉，目前中科深智就在探索，利用数字人做短视频来完成客户的互动营销需求。这里面数字人和内容只是其中的一环。比如一些企业的线下店，通过线上的数字人视频投放引流。给客户提供的服务，既包括要针对店铺去生成合适的数字人带货视频，还包括把视频投放到不同的区域，获得本地流量。基于视频和流量，形成了数据和商业运营的闭环，并且不断去改进视频内容的组合方式，最终靠CPS（按实际销售额来计费的广告，可以理解为销售额提成）的流量来付费。 “只提供一个工具，就是与大厂正面PK，但如果是带有CPS服务的非标产品，双方就不在一个维度竞争”，宋健说。 这种态势下，玩家之间的竞合关系也在变得更为多元。数智前线了解到，在标准产品满足不了客户场景需求的场合，大平台也会带着中小数字人团队共同服务客户。比如特看科技的乐乘就介绍，他们目前也在与大厂合作，集成到大厂的产品模块里共同去服务一些医药行业的市场，“靠我们自己拿不下这样的客户，通过API的方式集成到大厂的产品里，各方是多赢关系”。 市场已经卷起来了，不过当下AI数字人依然处于起步阶段，IDC判断，到2026年中国AI数字人市场规模将达到102.4亿元人民币，距离市场成熟还需要时间。而无论是创业公司还是平台级企业，未来在这个市场都需要努力建立技术壁垒，以抓住机会。

2024年注定是云计算发展的关键时间节点。 过去两年多时间里，云计算行业被讨论最多的话题就是“降价”，在市场增速放缓，甚至有企业高呼“下云”的背景下，云厂商纷纷打出了“价格牌”，导致整个行业陷入到了“低水平内卷”的境地。 如今，在大模型的促进下，千行万业的智能化转型愈演愈烈，而云化算力作为灵活高效、性价比极高的算力资源获取方式，正在成为各AI厂商新的算力底座。如果说芯片是智能时代的“石油”，那云化算力就是AI发展的“新能源”。 新旧业态的转变，对云计算的影响绝不仅仅是舆论层面，属于云计算的“黄金时代”或许才刚刚开始。 下一代云，正在变得智能 IDC《聚焦平台能力，支撑智能化业务发展》报告指出，2022-2027五年间中国公有云市场年复合增长率将达到26.9%，其中PaaS增速最快，为30.5%，SaaS（软件即服务）紧随其后为28.7%。当云计算的基础设施建设完成后，中国公有云市场正在从资源驱动型延伸至技术和业务驱动。 IDC《聚焦平台能力，支撑智能化业务发展》报告 生成式AI和大模型的快速发展，也在加速推动PaaS成为下一代智能云的核心能力——作为承上启下的中间层，PaaS层既要承担IaaS层快速规模化扩张带来的压力，又要承载SaaS层软件功能沉淀下来的可平台化能力，PaaS层将成为帮助企业全方位构建和应用AI原生力的关键环节。 企业用户对云的需求变化主要体现在三个方面：在云上获得应用AI的能力、在云上获得AI加持的工具、在云上实现以智能驱动的应用创新。 IDC认为，下一代云将是按需适配企业智能化发展的“智能云”，云是AI落地和发展的土壤，AI也会助推云平台发展。技术层面，企业需要借助智能架构和系统，加速智能设施应用落地；在业务层面，企业需要利用云平台的资源管理能力，提高工作流程的自动化水平，实现智能运营；在生态层面，企业需要依赖下一代云上的智能工具，提升产品开发效率和产业协同能力，实现智能创新。 显然在经历过去十多年的发展，当云计算遇到人工智能，尤其这一波的大模型，进化中的云计算正在变得更加智能。 云计算的“第二增长曲线” 生成式AI正在席卷千行万业，想要拿到通往新时代的船票，“上云”可以说是第一选择。生成式AI需要云计算，也为云计算提供了新的驱动力。直接的例子就是坐上OpenAI“副驾驶”的微软。 4月25日，微软发布了2024财年第三财季的财报，微软云业务的整体收入为351亿美元，同比增长23%；智能云业务部门收入达到267亿美元，同比增长21%，其中Azure和其他云服务的收入增长31%，AI对Azure的收入贡献提升至7%，高于2024财年第二财季的6%和第一财季的3%。 从苹果的AI战略来看，全场最大的亮点莫过于和ChatGPT的整合。用户可以呼唤Siri，以及在全系统的写作工具中调用ChatGPT，实现聊天机器人、图像生成等功能，且这些需求会上传到OpenAI的数据中心，在云端完成。也就意味着，AI推理将长期以“云端为主”，至少是三到五年中的常态。 事实上，国内市场也早有准备。比如华为云去年9月上线的昇腾云服务，除了满足基础的AI算力需求，还提供了高效长稳的大模型训练环境和完备的工具链，千亿参数行业模型的端到端开发，从过去的5个月缩短到了1个月。 同样做出选择的还有大模型厂商。有别于2023年初疯狂囤芯片的景象，越来越多的大模型厂商开始在云上训练和推理。比如MiniMax，没有购买任何GPU，而是以相对便宜的价格租赁云算力。 不只是云厂商和大模型厂商，更多传统产业领域的大中型企业，也已经将AI和云作为战略方向。以汽车产业为例，预计未来5年智能网联汽车将超过90%的渗透率，将累计上万PB的数据量。 汽车行业的数据价值挖掘不充分，因此AI推动智能网联汽车的数据应用是必然之路，基于云服务的自动驾驶数据闭环平台，围绕算力、算法、数据构建了端到端的AI底座。 如果将资源上云、应用上云看作是云计算的“第一增长曲线”，急剧增长的生成式AI需求，将为云计算带来“第二增长曲线”，在基础资源需求逐渐饱和时，为云计算行业开辟了新的增量市场。 云巨头发力大模型生态 从去年开始，国内云巨头All in AI毋庸置疑。 从IaaS+PaaS市场来看，今年上半年创下近三年来同比增速新低。因此，大模型也就自然成为了云厂商的增长新抓手。其中，AI生态则是其重要组成部分。 实际上，早在2022年底，阿里云就提出了MaaS模型理念，而这个时间点也正是海外ChatGPT刚刚火热之时。在2023年的云栖大会上，阿里云CTO周靖人表示，截至目前，百川智能、智谱AI、零一万物、昆仑万维、vivo、复旦大学等中国一半的大模型公司，都跑在阿里云上。 在具体服务方式上，阿里云的开源社区魔搭一共提供两种服务：一是开发者可以直接调用阿里云的算力和大模型训练及推理平台，后者是阿里云为生态伙伴提供一站式的服务；二是模型的二次开发，这种服务模式则是提供模型训练和数据训练，另外还会针对具体的业务场景进行调优。 简单来看，一种是直接提供API接口，一种则是通过提供模型训练能力，帮助企业对模型进行二次开发。 腾讯云进度同样迅速。在今年年初的的腾讯云生态大会上，腾讯云公布了最新成绩单，“过去两年，腾讯云被集成收入同比增长200%”。而且发布了大模型后，腾讯云更是在被集成业务中，将80%-90%的业务收入分配给合作伙伴。 另外，腾讯云这两年一直在加速“被集成”业务。实际上，从腾讯云提出“被集成”开始，便退出了“总集成商”这个角色，再到今天的MaaS模型，腾讯云的生态模式已然发生了巨大的转变。从某种程度上讲，腾讯云的MaaS也更有助于其自身沉淀垂直领域的行业Know-How。 在过去一年中，随着这种模式的不断深入，腾讯云已经在医疗、金融、文旅、传媒、政务、教育等十个行业积累了大量的资源。 而这些垂直领域大模型大部分都是有生态伙伴配合完成的。在垂直模型的建设中，各方的角色分配十分清晰。腾讯云的工作是提供PaaS层的能力，垂直领域的大型企业来提供数据和需求，最后再由专业的垂直模型建设团队完成行业的私有化部署。 有迅速行动的还有华为云。在大模型生态方面，华为云采取面向软件伙伴、服务伙伴、咨询与系统集成伙伴三类伙伴的合作路径。 其不仅支持盘古大模型的调用，也有各类开源模型和三方商业模型的搭建，从大模型开发到定制的过程，华为云还提供数据工程、模型开发和应用开发等多种工程化套件，帮助用户构建独立的数据集，并升级基础模型。 从某种层面来看，不论是阿里云、腾讯云，还是华为云，其基于MaaS层面的生态建设相较之前态度更为开放兼容，同时也更果决，不论是算力层面还是数据层面，都有足够强的空间给到生态伙伴。 截至目前，各家的MaaS生态模型基本已成型，其以算力为底座，上层的大模型收集、标注、预训练等环节为抓手，作为生态武器，加速自身的生态构建，以为自身的大模型落地提供更强的配套支撑。 大模型时代，云厂商的“公有云”进化 实际上，从IaaS+PaaS+SaaS，到IaaS+PaaS+MaaS，这也正在云厂商在大模型时代的新盈利方式。而从亲自做SaaS到开始探索MaaS，也意味着云厂商会将“被集成”的生态模式进行到底。 而这种生态模型对应的一个必然趋势也恰是“公有云+AI”。客观来看，这种模式正在成为各家的公开选项。 从市场需求来看，一方面由于GPU算力短缺，公有云则可以极大地降低AI模型的成本。另一方面，公有云的AI大模型模式也确实能在一定程度上拉动云厂商的增长。 从目前云厂商的商业模式来看，一种是API调用，按token字数收费；另一种则是为大型企业提供二次开发的服务，前者比拼的是云厂商自身的算力积累，后者则是依托于领域伙伴。 无论是阿里云、腾讯云，抑或是华为云，在过去一段时间里除了算力侧的多重信号，最常见的便是垂直领域大模型的构建，即不论是基于本地部署还是公有云模型，先和部分垂直赛道头部企业合作进行领域数据的训练表达，最终训练出面向专有赛道的领域模型。 同时基于双方的协商，将其部分能力释放到公有云的能力模型中，进一步加持基座模型的底层能力，并且将这种能力加持到自身的产品中，比如百度文库，腾讯的腾讯会议，阿里的钉钉等等。 实际上，在大模型生态模式的探索方面，海外云厂商已经提供了一个例证。微软Azure在ChatGPT被炒得火热之时，并没有选择自研大模型，而是通过深度绑定的方式，直接基于GPT对外提供服务。 仔细观察微软的产品即可发现，其Windows、Office、Bing等软件都开发了AI Copilot助手。这样一来，微软也就形成了由云-AI-软件的商业闭环。 就现阶段而言，云计算的增长引擎已经从价格渠道逐步向需求驱动、价值驱动转变，势必会倒逼云厂商改变市场策略，将资源投入到核心领域，继而从低水平内卷重回理性增长的轨道。 如果把视角再放长远一些，AI对云计算的颠覆才露出冰山一角，过去的云服务是以功能为中心的，未来将是以场景为中心，基于大模型的能力，打破功能的边界，深入场景解决问题。彼时，云计算将渐渐剥离资源属性，成为智能世界的底层系统。 新的大幕刚刚打开，新的能量也正在整合注入，新的浪潮已经开始汹涌起来。

快科技8月26日消息，《黑神话：悟空》获得了极高评价，但任何软件和游戏都不可能没有问题，这里就总结了该游戏中的六个典型报错问题，并给出详细的解决方案。 一、安装阶段磁盘写入错误 解决方案：将游戏下载安装至SSD固态硬盘中，不要使用机械硬盘。 二、启动阶段AMD驱动控制软件无法识别WeGame版游戏 解决方案：在显卡控制软件中，手动导入游戏路径。 三、启动阶段着色器编译报错“显存不足”(Out of video memory) 方案1：使用Steam兼容模式启动游戏。 方案2：找到游戏目录里的b1.exe文件，右键选择属性，将兼容性修改为Win7。 方案3：更新显卡驱动。 方案4：Intel 13/14代酷睿处理器用户，将主板BIOS升级到最新版本(微代码0x129)，仍无法解决可联系售后换新。 同时，可以尝试使用XTU等工具降频应急使用，比如5.7GHz全核频率的i9-14900K处理器，可以尝试下调0.2GHz，“Performance Core Ratio”(性能核倍频)由57调整为55， “Efficient Core Ratio”(能效核倍频)由44调整为43。 四、游玩阶段黑屏闪退 方案1：降低画质，在画质设置中关闭“帧生成”。 方案2：在Steam库界面选中游戏，右键属性，在“启动项”中输入“-DX11”，强制以DX11模式运行。 方案3：如果是RX 7900 XTX等AMD卡用户，可进入安全模式，使用DDU卸载当前驱动，重新安装24.5.1版本。 五、遇到特定BOSS画面异常（白屏红屏）、粒子特效错误 解决方案：此故障可能在AMD显卡电脑上较多，卸载当前驱动，重装24.5.1版本。 六、游玩阶段电脑重启 解决方案：此故障较为罕见，许多软硬件原因都有可能，可以尝试上述所有解决方案，并关闭Intel XMP或AMD EXPO内存超频。

IT之家 8 月 26 日消息，韩媒 ZDNet Korea 报道称，SK 海力士将于 2024 年内先后流片为英伟达和 AMD 两大客户开发的 HBM4 内存。 消息人士向韩媒表示，SK 海力士已为这两家主要 HBM 内存客户组建了 HBM4 内存开发团队。英伟达用 HBM4 将率先于今年 10 月进行流片，而向 AMD 供应的 HBM4 也将在今年底流片。 报道还表示，虽然三星电子计划在 HBM4 内存上直接应用 1c nm DRAM 以提升能效竞争力，但 SK 海力士为稳定起见将在 HBM4 沿用已在 HBM3E 中得到检验的 1b nm DRAM 裸片。 ▲ SK 海力士 HBM3E 产品 而在 HBM4 的基础裸片（Base Die，也称逻辑芯片、接口芯片）部分，SK 海力士将采用台积电提供的 N12FFC+ 平价产品和 N5 高性能产品。 此外韩媒提到，英伟达预计于 2026 年发布的后 Blackwell 世代高性能 AI GPU“Rubin”将使用 12 层堆叠的 HBM4 内存。 参考IT之家此前报道，SK 海力士在 HBM 领域的主要竞争者三星电子也将在 2024 年内启动 HBM4 内存的流片。

作者 | 陈骏达 编辑 | Panken 智东西8月26日报道，英伟达正在收购领域提速走量，过去4个月以每月1家的速度收购AI和数据中心相关的企业，进一步提升了他们在相关领域的技术积累。 4月，英伟达以7亿美元的价格买下以色列数据中心管理软件企业Run:ai；5月，又以3亿美元价格买下以色列端到端深度学习平台开发商Deci。6月，英伟达买下数据中心故障自动化处理技术公司Shoreline（价格未披露）；7月，又买下AI开发工具创企Brev.dev（价格未披露）。 英伟达近期在收购市场异常活跃的表现，其实符合他们过去5年来在收购方面的总体趋势。根据智东西不完全统计，自2019年英伟达轰动一时的69亿美元Mellanox收购案以来，他们累计成功收购了13家企业，还曾计划以400亿美元的天价收购英国芯片设计巨头Arm。英伟达成立至今已有31年，他们过去5年所收购的企业数量占公司历史上全部收购数量的接近一半。 英伟达的收购有一个显著的特点——软硬件全栈式收购，旨在实现端到端解决方案。这点在他们最新一波面向AI和数据中心的收购热潮中得到充分体现。 一方面，他们拓展了公司在核心数据中心业务上的覆盖面，通过收购将通信网络技术、对象存储软件、数据中心管理软件、高性能存储技术等领域的顶尖企业都收入囊中，并将相关技术纳入英伟达的B端业务中，全面覆盖数据中心高效运作的重要环节。英伟达如此布局能让客户实现一站式的解决方案，因此其产品的总拥有成本、总运营成本也得到降低。 另一方面，他们还不断扩展新业务，在模型小型化、深度学习开发平台、元宇宙、自动驾驶领域开展收购操作，多线发展，颇有要将自己打造成平台型企业的趋势。 其实，从1999年英伟达上市并在科技行业占据一席之地以来，他们便一直贯彻着类似的收购理念。英伟达还会在收购中将被收购企业深度整合进自己的业务：人员加入英伟达，软件加入英伟达堆栈，硬件则与英伟达芯片融合。 21世纪初，英伟达通过对多家软件企业的收购，丰富了早期CUDA中多个重要的渲染引擎和开发工具，并承接了所收购企业的开发者生态。他们当时买下的PhysX物理引擎至今仍在更新，后续发展的光线追踪技术（Ray Tracing）也可溯源至这一阶段的收购。硬件方面，他们收购了昔日GPU巨头3dfx的绝大部分资产，包括40余项专利，还打包带走了100多名经验丰富的工程师。他们还用收购建立了大中华区、欧洲等地的销售和客户支持体系，打开国际市场。 英伟达在2015年之前曾是移动设备（手机、平板等）芯片领域的活跃玩家，在自研的Tegra芯片之外，他们还陆续买下英国知名基带和射频芯片设计商Icera和苹果公司移动设备芯片设计商PortalPlayer等具有移动设备芯片开发经验的企业。虽然英伟达最终退出了这一业务，但它在移动设备芯片上积累的开发经验，对智驾芯片和机器人芯片的开发工作有重大意义。 智东西根据公开资料，整理出英伟达上市以来的25年中的27场收购，并分析了其中具有重大意义的19场战略收购，勾勒出英伟达全栈式的扩展版图。 ▲英伟达过去25年间收购的27家企业（制表：智东西） 一、1999-2009：大举收购竞争对手与行业头部企业，筑起3D图形领域初代护城河 1999年，英伟达已经从创业早期的泥潭中走出，通过畅销的Riva系列芯片和GeForce系列芯片在GPU行业站稳脚跟，并成功上市。 2004年之后，英伟达是GPU行业中唯一幸存的独立玩家。当时英伟达的收购方向便体现出他们软硬件全栈式布局的思想，这让英伟达能在巨头云集的科技行业筑起护城河。 1、2000年以1亿美元变相收购竞争对手3dfx 竞争对手的破产和倒闭给英伟达创造了许多收购机会，其中最有代表性的一笔便是2000年底对3dfx的收购。 3dfx于1994年在美国成立，曾是3D游戏和图形加速领域无可争议的领军企业，他们的Voodoo系列显卡被广泛认可为高端显卡的代表。不过在一系列的决策失误后，3dfx陷入财务困境。 英伟达以1亿美元收购了3dfx的绝大部分资产，包括Voodoo显卡品牌、3dfx的7项专利及另外40项申请中专利，外加100多名工程师，基本掏空了3dfx的家底。 这笔交易导致3dfx的债权人将3dfx告上法庭，认为这笔交易中大量资产被低价变卖。黄仁勋作为证人出席了本场诉讼，他称3dfx的人才是他收购的主要动机。 ▲黄仁勋早期照片（图源：英伟达） 2、2002年收购3D图像渲染软件企业Exluna（价格未披露） 2002年，英伟达收购了美国3D图像渲染软件企业Exluna。Exluna由动画公司皮克斯的几位前员工于2000年创办，在收购后，Exluna的创始人Larry Gritz加入了英伟达，并领导英伟达内部团队开发出了世界上第一个基于GPU的影视内容渲染器Gelato。 3、2005年以5200万美元收购中国台湾核心逻辑芯片开发商宇力电子 宇力电子（ULi Electronics）于2002年底成立，是一家中国台湾核心逻辑芯片开发商。2005年底，英伟达宣布以5200万美元的价格收购宇力电子。黄仁勋认为这笔收购能让英伟达掌握PC核心逻辑技术，从而更好地开发针对台式机、笔记本和工作站的解决方案。 宇力电子是从1987年成立的中国台湾知名集成电路设计企业扬智科技分割出来的。宇力的总部位于台北，同时在深圳、上海和中国台湾芯片重镇新竹都设有办事处。英伟达看中了宇力电子在大中华地区的影响力，他们能利用宇力的网络提供更为密切的客户支持。 4、2007年收购德国老牌渲染技术公司Mental Images（价格未披露） Mental Images于1986年成立，是一家位于德国柏林的视觉渲染软件公司。他们的Metal Ray技术在视觉特效和设计行业里得到广泛使用，能在图像中实现光线追踪效果，曾在《绿巨人》、《后天》等知名电影中扮演重要作用。 此外，Mental Images创始人Rolf Herken还创办了Incremental Images公司，并推动开发了世界上第一个基于云的可扩展软件平台，这家公司后续与Mental Images合并。英伟达于2007年收购合并后的公司，具体金额并未曝光。 Rolf Herken拥有多项视觉计算和云平台技术方面的基础专利，他在收购后短暂加入英伟达。2011年Rolf Herken离开英伟达继续创业，但有不少Metal Images员工仍然留在英伟达工作，是英伟达在德国的先进渲染技术中心首批员工。 5、2008年收购物理芯片企业AGEIA（价格未披露） 物理芯片企业AGEIA是一家成立于2002年的无厂半导体公司。AGEIA的“物理卡”（PPU）能在游戏中模拟出真实的物理效果，但PPU卡对游戏画面的提升并不显著，更多地是完善了游戏的运行逻辑，这也导致玩家购买意愿不高。 2008年时，AEGIA虽然是物理卡市场的绝对领先者，其开源物理模拟引擎PhysX也得到开发者的广泛使用，但AEGIA公司的日子过得并不好。英伟达在此时决定收购AEGIA公司，具体金额并未披露。 收购后，英伟达将AEGIA的物理芯片整合进了自己GPU中，极大提升了英伟达GPU的物理模拟能力。PhysX引擎这一名字也得到了沿用，在游戏之外还成为了英伟达Omniverse的关键基础技术支柱，在机器人、深度强化学习、自动驾驶和工厂自动化领域都得到采用。 ▲第五代PhysX引擎的物理模拟效果（图源：英伟达） 在上市头10年期间，英伟达的收购是围绕着核心业务GPU进行布局的。除了上述5家企业外，他们还在这一阶段收购了TCP卸载引擎和iSCSI处理器制造商iReady和芬兰移动设备3D图像技术企业Hybrid。这些收购夯实了英伟达在面向PC和工作站的GPU设备及配套软件的领先地位，还推动了他们全球销售和客户支持体系的发展。 2006年，英伟达正式推出CUDA这一计算架构。他们此先购买的多家行业成熟企业的技术都被纳入了CUDA软件包中，给他们带来了初代的CUDA开发者生态，为英伟达后续的崛起打下坚实基础。 二、2003-2015：收购多家企业入局移动市场，尝试失败但积累相关开发经验 英伟达公司有过入局移动设备市场的计划。他们所开发的Tegra芯片专门针对移动市场，曾广泛运用于智能手机、平板电脑、轻薄本和移动游戏设备。Tegra还成为2012年-2017年间特斯拉的车机娱乐系统芯片，并为自动驾驶功能提供算力支持。英伟达也在这个阶段收购了不少具有移动设备处理器开发经验的企业。 ▲英伟达Tegra芯片（图源：Wikipedia） 不过，英伟达在移动设备市场的尝试并不成功，采用Tegra 4芯片的小米3手机更是以发热量奇高在国内广受关注。最终英伟达退出了移动设备市场，但相关的芯片技术被整合进了英伟达面向汽车和机器人的两条芯片产品线上，为这些设备提供AI算力支持。 6、2003年以7000万美元收购移动芯片企业MediaQ MediaQ是一家专门为3G、2.5G手机和其它无线移动设备设计和生产处理器的美国企业，成立于1997年，其主要客户包括三菱、戴尔、惠普、飞利浦等。 英伟达看中了他们在移动设备处理器开发方面的丰富经验，在2003年以7000万美元的价格收购MediaQ。黄仁勋称，这笔收购让英伟达具备了3G移动多媒体革命领域的关键技术，并增强了他们在超低功耗芯片领域的能力。 7、2006年以3.57亿美元收购苹果芯片供应商PortalPlayer PortalPlayer成立于1999年，是一家美国SoC（系统芯片）设计企业，同时也进行固件与软件的开发工作。这家公司90%的业务都仰仗苹果公司，主要为iPod产品线设计媒体处理器芯片。因此当苹果决定更换芯片供应商时，PortalPlayer的业务大受打击。 ▲PortalPlayer为具有划时代意义的iPod 1和后续多个iPod型号提供媒体处理器芯片（图源：苹果） 2007年，英伟达以3.57亿美元收购了PortalPlayer。黄仁勋称这笔收购是他们推动下一次数字革命的抓手，他们想要让“移动设备成为最个人的计算机”。这场收购预计将提升他们在便携式游戏机和手机领域的市场份额。 8、2011年以3.67亿美元收购英国基带和射频芯片设计商Icera Icera于2002年成立于英国，是一家基带和射频芯片设计商。2011年5月，英伟达以3.67亿美元的价格收购了Icera。Icera在中国、法国、英国和美国都有研发中心和定制化服务分支。 英伟达当时认为这一收购能补齐英伟达在移动通信领域的短板，和他们的Tegra芯片一道为客户一站式提供移动设备所需的两块重要芯片。英伟达认为这能将他们在每台移动设备中的收入机会增加一倍。 2015年，英伟达出售了之前购买的Icera业务并正式决定退出移动芯片市场。他们为移动设备开发的Tegra芯片销售一直遇冷，将基带芯片整合进Tegra的计划也一直未能落地。汽车和游戏机是Tegra部门最主要的收入来源，这与英伟达一开始的设想大相径庭。 三、2012-2024：重新专注于GPU市场，加码AI、数据中心和云计算 2012年后，英伟达已经大大减少了在移动领域的收购动作，并重新关注对他们核心业务GPU有重大价值的企业。 在这一阶段，英伟达已经看到了AI技术未来的应用潜力和其对大规模算力的需求。他们进行了公司历史上规模最大的几场收购，并将相关技术整合进CUDA中，为AI、云计算和数据中心行业的爆发式增长做好了前瞻性的全栈技术准备。 多笔收购带来的软硬件技术给客户提供了一站式的解决方案，也降低了英伟达产品的“总拥有成本”、“总运营成本”。这让更多用户愿意大规模购买英伟达产品。用黄仁勋的话来说，“买得越多，省得越多”。 9、2013年收购高性能计算系统编译器开发公司波特兰集团（价格未披露） 波特兰集团（PGI）于1989年在美国成立，在2000年成为意法半导体的全资子公司，主要为高性能计算（HPC）系统开发商用的Fortran、C和C++编译器。英伟达的CUDA并行计算平台的主要编程接口就是基于C/C++和Fortran的。 在被英伟达收购之前，他们就在和英伟达合作开发CUDA相关技术，还与英伟达一道制定了GPU计算的新标准——OpenACC指令。本次收购的价格并未披露。被收购之后，PGI员工继续为多核x86芯片和GPGPU系统开发高级编程框架，相关框架在HPC中的重要性已在不断增加。 时至今日，英伟达仍然使用PGI命名他们的HPC编译器和工具集，这也是英伟达HPC软件开发工具包的核心组件之一。 10、2019年以69亿美元收购通信网络技术公司Mellanox Mellanox于1999年成立于以色列，是一家提供基于InfiniBand技术和以太网技术的通信网络技术公司。Mellanox的产品可以为数据中心和HPC系统提供高带宽和低延迟的交换结构。被英伟达收购之前，Mellanox就是通信网络领域的隐形冠军，在InfiniBand市场中的市占率达到近70%。 被收购后，Mellanox的大部分员工加入了英伟达，其以色列总部则成为英伟达在以色列的大规模研发中心，拥有2000多名员工。 英伟达此前并没有计算网络技术部门，这笔收购让英伟达能为数据中心和高性能计算提供更为完整的端到端解决方案，也让他们在AI和HPC应用中实现计算和网络的更高程度集成，从而提升了英伟达产品在此类工作负载中的表现。当时和英伟达一起竞标购买Mellanox的企业还有微软、英特尔和赛灵思，但英伟达以极为激进的69亿美元报价最终拿下Mellanox。这笔收购是英伟达有史以来金额最高、规模最大的一笔收购。 黄仁勋在2023年的一次采访中透露，当时英伟达就计划转型为一家“数据中心导向”的企业，而如果要在数据中心领域有所建树，就不能只关注计算设备本身，而是要同时关注以通信网络为代表的其它设施上。 ▲InfiniBand已经成为英伟达通信网络部门的重要技术（图源：英伟达） 英伟达当时也看到了大模型训练中分布式计算的兴起，而在动辄需要成千上万个GPU并行训练的场景中，高质量的通信网络必不可少。黄仁勋在这场采访中感叹道，“这是我做过的最好的战略决策之一”。 这笔收购对英伟达数据中心业务的高速发展起到了至关重要的作用。2019年英伟达买下Mellanox时，他们的数据中心业务占总营收的比例约为40%。到2024年初时，这一占比已经来到83.3%，是英伟达近年来增长最快的业务。数据中心业务的蓬勃发展是英伟达市值达到3万亿的最重要推动力之一，而Mellanox的收购也开启了英伟达这5年以来的收购热潮。 ▲英伟达分业务线营收占比，数据中心业务占比提升迅速（图源：Dolphin Research） 11、2020年收购对象存储软件公司SwiftStack（价格未披露） SwiftStack于2011年成立于美国，专门开发用于AI、HPC和加速计算应用程序的对象存储软件。在集成为英伟达的一部分后，SwiftStack继续开发他们的程序，为英伟达GPU驱动的AI基础设施提供有力支持。 SwiftStack开发了业界首个多云AI/ML数据管理解决方案，还为企业提供混合云存储服务，这对大规模云计算极为重要。这笔收购是英伟达搭建端到端的计算基础设施的又一重要举措。 12、2020年收购数据中心管理软件企业Cumulus Networks（价格未披露） Cumulus Networks成立于2009年，是一家位于美国的数据中心管理软件企业。这笔收购是英伟达对其高速增长的数据中心业务的针对性补强，提供了从操作系统到分析工具的全面管理软件，让英伟达的用户可以自主选择如何部署和自动化数据中心。 13、2020年收购数据传输技术开发商OptiGot（价格未披露） OptiGot于2016年成立于瑞典，致力于开发利用激光二极管的半导体元件，他们的产品可加速半导体或激光雷达传感器这类终端应用的数据传输速度。这笔收购对英伟达的数据中心和汽车业务都有一定意义。 14、2021年收购形式验证公司Oski（价格未披露） Oski是一家成立于2005年的印度科技企业，他们通过精心设计的数学分析来确认处理器中是否有晶体管设计错误。英伟达认为随着他们产品的复杂性和范围不断扩大，设计完美的第一颗芯片变得空前重要，而Oski的技术能帮助他们更好地完成这一任务。 15、2021年收购计算集群管理公司Bright Computing（价格未披露） Bright Computing于2009年在美国成立，是HPC系统软件的头部企业，其产品在医疗保健、金融、制造业都有广泛应用。英伟达和Bright Computing有着10多年的合作关系，这场收购为英伟达的数据中心和边缘计算业务提供了自有的先进管理系统。 16、2022年以3500万美元收购高性能存储技术公司Excelero Excelero成立于2014年，是一家位于以色列的高性能存储技术公司，曾与Mellanox有深度合作关系，这也促成了英伟达对Excelero的收购。最终的收购价格为3500万美元。他们开发的NVMesh软件可以管理和保护数据中心的闪存驱动器虚拟阵列，提升块储存性能。收购后NVMesh成为了英伟达企业软件堆栈的一部分。 17、2023年初收购模型压缩技术创企OmniML（价格未披露） OmniML是一家专注于AI模型压缩技术的美国企业，成立于2021年。他们的技术让大模型也能在边缘设备上运行，并且具备较高的速度、准确性和成本效益。相关技术能让英伟达能触及无法负担大规模计算的中小型企业。 18、2024年以7亿美元收购数据中心工作负载管理和编排软件开发商Run:ai Run:ai是一家成立于2018年的以色列企业，专门从事数据中心工作负载管理和编排软件开发。2024年英伟达以7亿美元收购Run:ai。 在英伟达看来，这笔收购能帮助他们的客户高效利用其AI计算资源，在AI部署日益复杂，工作负载分散于云、边、端的情况下，相关的管理软件就显得尤为重要。这一收购进一步提升了英伟达数据中心产品的竞争力。 19、2024年以3亿美元收购端到端深度学习开发平台Deci Deci成立于2019年，是一家以色列的端到端深度学习开发平台企业。2024年英伟达以3亿美元收购Deci。 Deci的AI开发平台具有一系列专有且可微调的大型语言模型和AI推理集群管理解决方案。英伟达认为Deci团队在NAS、基础模型、推理和开发复杂算法方面的知识很有价值，相关技术也可以运用于英伟达的定制化AI开发平台。 结语：英伟达收购脚步加快，护城河深度广度不断拓展 根据智东西不完整统计，除了上述19家企业之外，英伟达还至少收购或变相收购（收购公司核心专利、技术、人员等）了基因测序公司Parabricks、高精度地图公司DeepMap和云游戏企业TransGaming的子公司在内的至少另外8家企业。但由于这些收购并未触及英伟达的核心业务，智东西并未详细展开分析。 英伟达的一贯风格是不披露对公司业务没有极重大影响的收购，因此英伟达过去30多年以来的收购名单只会更长。 在英伟达对芯片架构设计巨头Arm的400亿美元收购计划因监管压力告吹后，其收购风格有所改变，开始更关注中小型企业和创企。英伟达首席财务官科莱特·克雷斯（Colette Kress）对此的解释是，我们很难再找到下一个Mellanox这样的收购机会。 收购是英伟达快速搭建技术能力的重要手段。CUDA作为英伟达的强项和差异化产品，在持续收购中建立起更大优势。英伟达的数据中心业务则随着他们近5年对Mellanox的收购和多笔小规模收购得到针对性补强。他们软硬件兼顾的策略和对端到端解决方案的追求，正让英伟达的护城河不断加宽、加深。

每一个男孩年轻的时候，都有一个开奥迪 RS6 的梦，后来这个梦想可能降级为理想，变为了开 A6 Avant，到最后才会变成坐 A6L。 ▲ 奥迪 RS6 这个梦的替代品当然也可以是保时捷 Panamera Sport Turismo，或者阿斯顿马丁 Vanquish Zagato Shooting Brake，再或者是法拉利 GTC4Lusso。 ▲ 阿斯顿马丁 Vanquish Zagato Shooting Brake 在此不必纠结旅行车和猎装车的相似和区别，毕竟猎装车不一定高贵，旅行车也不一定家用，简而言之，爱的是那种感觉，不像 SUV 那么家庭，不像轿车那么中庸。 但长久以来，猎装车和旅行车在中国市场属于说起来大家喜欢，但是销量总提不起来的状况。 比如奥迪 A6L 月销稳定 1 万以上，A6 Avant 销量可以忽略不计，沃尔沃 S90 和 S60 每个月也有一两千，V90 和 V60 则依旧可以忽略不计，它们在销量榜单上查无此车。 但，也有例外。 蔚来 ET5t，极氪 001，打破宿命 之所前面不讨论猎装车和旅行车的相似和区别，一定程度上因为奥迪 RS6 这种看着是旅行车，其实很猎装车的车型，还有就是蔚来 ET5t 自我定位是旅行车，但长宽高轴都要比自称是猎装车的极氪 001 要小。 不过这些都不重要，重要的是，蔚来 ET5t 卖得比 ET5 要好，长期以来是蔚来第二畅销的车型，仅次于蔚来 ES6，而极氪 001 也卖得远比更便宜的极氪 007 要好，今年稳定月销 1 万辆以上。 所以猎装车和旅行车「不好卖」的宿命，可以认作是被蔚来 ET5t 和极氪 001 给打破了。男孩们也不必嘤嘤嘤，觉得自己的梦有人在守护。 为什么能打破宿命，解释起来也很简单：那就是「不加价」。 蔚来 ET5 起售价，29.8 万元起，蔚来 ET5t 起售价也是 29.8 万元，配置相同，价格相同，只是造型不同。 我们熟悉的奥迪 A6L 官网起售价 42.79 万元，目前经销商优惠可以达到 11 万–13 万不等，而奥迪 A6 Avant 官网起售价高达 50.68 万元（A6 Avant 45 TFSI 臻选动感型），经销商报价 40 万，相似的 A6L 45 TFI quattro 臻选动感型 47.99 万起，经销商报价 35.5 万元。 也就是说，它们官方报价就已经有两万多的差别，再经过经销商优惠之后的实际报价区别可以达到近 5 万元。 ▲ 沃尔沃 V90 Cross Country 类似的情况也出现在沃尔沃 S90 和 V90 之间，不光是 V90 同类型下起售价更高，而且经销商的优惠也更少，一加一减之下，同平台类似配置的旅行车也要比轿车要贵几万元，虽然我们可以用国产和进口的区别来解释原因，但价格的区别也是真实的。 这就是经典地现实打败理想，虽然旅行车更帅，储物空间也更大，但这两点不足以让消费者多花几万块，如果一定要多花几万块，那就买 SUV 了。 所以，当 ET5t 发布并公布售价的时候，当时的舆论对价格是相当友好的，毕竟当时汽车圈默认就是旅行车可以比轿车贵几万块，国产车要是只贵 1 万元的话，就已经是相当良心，要是一分钱也不加，那几乎等于做慈善了。 ▲ 极氪 001 更早发布上市的极氪 001 也是类似，电动猎装车毫无疑问是当时市场上的小众产品，不过小众产品只要不乱定价，也可以卖得不错。 或者我们可以这么说，猎装车和旅行车的小众，不是因，而是果，是过往合资品牌和海外品牌给这类车定更高的价格，经销商因为销量少给更少的优惠造成的，「价格」才是其中的「因」。 这也对应了前面说的简单逻辑，只要价格合理，猎装车和旅行车一样可以卖得好。 事实也是如此，在年轻、男性和无孩这 3 个简单条件下，选择旅行车和猎装车的概率会大大增加，「帅」能够成为不少人购车的首要或者次要因素。 卖得很火的极氪 001 和卖得不错的蔚来 ET5t 确实也解决了猎装车和旅行车的最大问题：不加价。 当价格和销量的逻辑被现实销量厘清之后，于是乎，我们肉眼可见地看到了这个类型的产品被各大国产汽车品牌所看中，在这个 8 月，就已经有两款重磅猎装车型准备上市。 ▲ 腾势 Z9 系列 腾势 Z9 GT，哪吒 S 猎装版，国产猎装车的两个方向 8 月 21 日，腾势 Z9 GT 和三厢版的 Z9 开启预售，分为插混和纯电两个大版本，全系采用易三方技术，全系四驱，轿车版和猎装版价格也一样，插混版起售价 33.98 万元，纯电版起售价 35.98 万元。 同样采取猎装版和轿车版同一售价，并且一并推出混动和纯电版本的车型系列就是哪吒 S 和哪吒 S 猎装版。 在腾势 Z9 系列预售发布的四天后，哪吒 S 猎装正式上市，新车六个版本，包含纯电和增程两种形式，价格区间为 15.99 万元~20.99 万元。 有趣的是，最便宜的 15.99 万元车型是纯电 510 Air 版本。 ▲ 哪吒 S 猎装 正如哪吒喊出的口号「用科技平权，终结豪车霸权」一样，16 万元以内的猎装车毫无疑问降低了猎装车车型的门槛，让不少人在代步车的价位段上就能买到猎装车。 并且这些猎装车也不是只卖个样子，哪吒今年以来的产品策略明显要成熟不少，前面的哪吒 L 依靠便宜大碗，冰箱沙发彩电全都有的配置卖得还不错。 哪吒 S 猎装也是类似，长度近 5 米，轴距近 3 米保证了空间，前双叉臂后五连杆悬架保证驾乘体验，也保有了冰箱彩电大沙发，智能驾驶上也有行业成熟的 Orin-X 搭配禾赛 AT128 激光雷达方案，以及 800V 平台可选。 总结一下，哪吒 S 猎装版一方面造型上确实猎装，配置上也没有搞什么金玉其外败絮其中的骚操作，还是一样价钱一样配置。 至于腾势 Z9 GT，则有点像是易三方技术的展示车型。 易三方的核心动力源由三台电机构成，无论是插混还是纯电，都为「前一后二」。其中，插混车型的后电机峰值功率为 220kW，峰值扭矩 360Nm，最高转速 21000rpm；纯电车型的峰值功率更高，为 240kW，峰值扭矩和最高转速与插混版一致。 而在车辆的前轴部分，插混车型使用了一套峰值功率为 200kW 的 EHS 电混系统，峰值扭矩 315Nm，纯电车型用的则是一台峰值功率 230kW，峰值扭矩 430Nm 的电动机。 总之，如果换算成马力，插混车型的拥有 858 马力的综合功率，纯电车型则达到了 952 马力，零百加速成绩分别为 3.6 秒和 3.4 秒。 但加速能力也不是易三方最大的特点，正如易四方的第一卖点也不是加速一样。 易三方能够实现后轮的扭矩矢量控制，实现每个车轮独立的驱动制动，最终让腾势 Z9 系列实现 4.62 米的 A0 级小车转弯半径，以及炫酷的「圆规调头」，还能通过同向的 10° 后轮转向实现蟹行操作。 加速快，低速玩得花，另外易三方也可以保证高速操控稳定性：Z9 GT 麋鹿测试成绩为 93.6km/h。 这是国产猎装车的另一面，在价格和技术上往上探一探。 腾势 Z9 GT 和哪吒 S 猎装版的销量还需要时间证明，但已经证明的是，越来越多的厂商开始投入精力在猎装车和旅行车上，并且价格和轿车版几乎一致，不因猎装而加价，只是给消费者同样价位上的不同选择。 而不同的厂商加入，也给了消费者更多价位上的选择，15.99 万的猎装车也只是开始，以后会有越来越多的厂商同时推出轿车和猎装版本。 目前已知的是，即将上市的极越 07 后续将会推出猎装版，暂定命名为极越 07T，而极氪 CEO 此前也透露，2025 年将会推出基于极氪 007 的猎装车。 预计它们的售价都会在 20-30 万元区间，加上 16 万起步的哪吒 S 猎装，30 万元左右的蔚来 ET5t，30 万元以上的腾势 Z9 GT，国产猎装车已经在各个价位段上提供了比较丰富的选择。 抹平轿车和猎装车/旅行车的价格差，是国产车务实的另一个表现，解决掉价格问题，这个市场自然而然地就能从小众，变得大众。

编译 | Vendii 编辑 | 漠影 智东西8月26日消息，据英国《金融时报》8月23日报道，来自Dealroom的数据显示，Replit、Anysphere、Magic、Augment、Supermaven和Poolside AI等AI辅助编程公司迄今为止已筹集了4.33亿美元。自2023年1月以来，AI编程辅助工具行业已经吸引了9.06亿美元的投资。这表明基于生成式AI的编程工具正在成为生成式AI领域的首类“杀手级应用”。 各个初创公司和科技巨头（如微软、亚马逊、Meta和谷歌等）都在这条拥挤的赛道中努力争夺主导地位，开发能够帮助编写计算机代码的AI工具。 一、用户飞速增长：超77000个机构使用，“将停止雇佣不会使用AI编程的人” 全球知名的代码托管平台GitHub，很早就将大语言模型（LLM）应用于编程辅助工具。 GitHub Copilot，这是一款在2022年发布的AI编程工具，目前拥有近200万付费用户。GitHub的CEO Thomas Dohmke说：“现在，这个模型编写的代码比普通开发者编写的还要好。” 截至今年4月，GitHub的收入同比增长了45%。GitHub的母公司是微软。微软的CEO Satya Nadella透露道，截至本月初，其年营收运转率为20亿美元。（年营收运转率是根据一家企业最近一个月的营收数推测出的年度营收数据。计算公式：年营收运转率=最近一个月的收入×12。） Nadella在7月30日的财报电话会议上谈道：“今年，Copilot占GitHub收入增长的40%以上，而且业务规模已经超过了我们收购GitHub时的整体业务。” 包括BBVA（西班牙对外银行）、FedEx（联邦快递）和快时尚公司H&M到IT服务公司Infosys和“印度版支付宝”Paytm在内，超过77000个机构已经采用了这款AI编程工具。据统计，使用该工具的机构的数量同比增长了180%。 “如今，软件工程、计算机编程是受AI影响最大的领域。在这个阶段，没有AI辅助的计算机编程，就像没有文字处理软件的写作一样。”专注于计算机教育的非盈利组织Code.org的CEO Hadi Partovi说。他同时还是美国硅谷长期活跃的投资者，并担任了Airbnb、Uber、Dropbox和Facebook的顾问。 Code.org理事会由一群致力于推广计算机科学教育的领导者组成，成员包括亚马逊电商主管David Treadwell和微软CTO Kevin Scott。而最近，理事会中的一位高管向Partovi透露道，他们的公司将在年底前停止雇用不会使用AI编程的人。 二、对软件工程影响显著：生产力提高20%-35%，已进入多数资深开发者日常工作流 “编程变得越简单，需求就越大，因为可以开发的技术变得越来越多。”Partovi补充道。 GitHub的CEO Dohmke透露道，拉丁美洲电商巨头Mercado Libre和国际领先的咨询顾问公司埃森哲都是使用Copilot的客户，他们报告的内部统计数据显示：在使用了Copilot之后，企业的生产力提高了20-35%。 去年麦肯锡的一份分析报告显示：AI对软件工程生产力的直接影响可能等同于当前年支出的20%至45%；其中，AI可以用来生成初始代码草案、代码纠错和重构。 另一方面，很多软件工程师也已经将AI编程工具整合到日常工作流中。他们觉得，AI工具不仅帮助提高了工作效率，还激发了更多灵感。 德国机器人初创公司Sereact的CTO兼深度学习科学家Marc Tuscher谈道：“我个人每天都使用GitHub Copilot编写代码，通常还会配合ChatGPT使用。” Tuscher补充道，GitHub Copilot在编写用户界面和产品后台等重复性任务中最为有用，而ChatGPT常常被用来解决更抽象的问题。Tuscher说：“ChatGPT会提出一些很经典的方法，也会提到一些前沿论文。你可以问它‘这在Python中是如何实现的？’，它就会生成代码。” 结语：“软件工程所需的技能将转向代码和架构设计” 尽管Tuscher认识的所有程序员都在使用AI编程工具，并且这些工具从根本上改变了他们的工作方式，但是他认为这些工具只是强大的助手，而不是程序员的替代品。 “没有生成式AI知道如何设计好的软件架构，或者如何组合系统，”他补充道，“这仍然是我们必须自己去思考的事情。” 麦肯锡的分析报告也写道：“用生成式AI加速编码过程以后，软件工程所需的技能将转向代码和架构设计。”

编译 | 徐豫 编辑 | 漠影 智东西8月26日消息，据英国《金融时报》8月22日报道，微软、谷歌、亚马逊等大型科技公司及其供应商，计划将一些废旧的发电厂和工业用地改造成AI数据中心，以满足AI行业快速增长的算力需求。 传统的数据中心侧重于降低网络延迟水平，而AI数据中心则需要更强的计算和存储能力，来支持大规模的云计算和AI服务。微软、谷歌和亚马逊预计投资数十亿美元，用于扩建AI数据中心。 但耗电量大、光纤容量需求高等因素，缩窄了AI数据中心的选址范围。分析师认为，对于AI模型训练而言，网络“延迟”——即发送数据和接收响应的时间滞后，是可以接受的，这也让在旧工厂等偏远地带设置AI数据中心成为可能。废旧的发电厂和工业用地，因地制宜二次利用后，也可以变身AI数据的下一个“家”。 一、水、电、气一应俱全，AI数据中心搬入废旧工厂 据房地产公司Cushman&Wakefield’s EMEA数据中心咨询组的土地交易负责人Adam Cookson介绍，AI数据中心的选址“严重受限于”土地资源和电力供应条件。因此，一些土地和电力资源相对充裕的“较小市场”，以及包括旧发电厂在内的“更复杂的、可改造的现有场地”，都不失为新的选择。 Mawson Infrastructure Group首席执行官Rahul Mewawalla称，越来越多电力、工业用地资产所有者，其中还有不少私募股权集团，主动提出合作，希望将这些资产改造成AI数据中心。 在美国和欧洲的部分地区，一些停用的煤电站通常在一定程度上达到AI数据中心的建设标准，例如可提供高水平的电力资源、配备电力传输基础设施、地理位置靠近水源等。 房地产公司Thor Equities Group近期收购了美国乔治亚州的一个旧工厂。该公司董事长Joe Sitt称，这座工厂内保留了水、天然气、变压器和污水处理的基础设施，“非常适合开发AI数据中心”。 二、AI数据中心新园区，微软、亚马逊瞄准旧电厂 房地产集团JLL的数据中心研究负责人Daniel Thorpe称，微软、谷歌、亚马逊等大型云计算服务提供商考虑将AI数据中心新园区的选址定在旧发电厂。 微软计划在英格兰北部利兹附近的Eggborough和Skelton Grange两座旧发电厂新建AI数据中心，其中Eggborough的改造将于2027年开启。 亚马逊则计划将位于美国弗吉尼亚州的Birchwood旧发电厂改造为新园区。 ▲亚马逊在美国弗吉尼亚州的一个数据中心（图源：彭博社） 英国数据中心公司Virtus数据中心近期收购了德国柏林的两个废旧的工业用地，用于建造新园区。一个过去是太阳能发电厂，另一个是英国旧战争时期的军备厂。按计划，新园区将于2026年落成。 有知情人士透露，目前，欧洲至少还有一笔类似的旧发电厂改造计划处于谈判阶段。 三、网络不稳定，交割手续繁杂，经济效益待考量 然而，考虑到大多废旧发电厂和工业用地位于较为偏远的地区，即非中心城市带，移动网络运营商可能未完全覆盖，会出现“断网”的情况。 同时，类似的旧地新用改造方案，可能面临战线长、价格昂贵、手续繁琐等困境。落基山研究所（RMI）碳中和电力项目总监Mark Dyson称，在过往的相关案例中，涉及公用事业单位和机构的项目推进过程通常比较曲折。 此外，房地产集团JLL的数据中心研究负责人Thorpe认为，待改造场地的实际条件、改造成本、土地稀缺度以及土地价格都起决定性作用。 RMI的相关研究，也提到了改造方案性价比这一点。化石燃料等不可再生能源发电方式，可以与风能、太阳能等可再生能源发电方式相结合，并且更具经济效益时，才会将发电厂内的设备接入电网。理论上，电网系统接入的设备数量达到上限后，所有富余的电力都可以输送给数据中心所在地。 ▲实际可再生能源容量将根据额外负载的大小而变化（图源：英国《金融时报》） 结语：开发、改造现有资源为AI发电，只能是缓兵之计 全球能源紧缺，AI行业也陷入“用电荒”。据荷兰国家银行数据专家Alex de Vries预测，到2027年，AI行业每年将消耗850亿至1340亿千瓦时的电力，相当于1700万人口的荷兰一年的总用电量。美国大模型独角兽xAI的创始人马斯克称，AI行业可能最早于2025年面临电力缺口，“明年你会看到我们没有足够的电力来运行所有芯片”。 除了废旧工业用地二次利用、开发偏远地区资源等，不少AI数据中心尝试通过更多对自然友好的方式获取能源，例如接入可再生能源系统、使用绿色建筑材料、智能优化电力分配等。

IT之家 8 月 26 日消息，博主 @数码闲聊站 今日与用户进行互动，称 OPPO ColorOS 15 系统泄露的「关于本机」界面是真的。 评论区中有网友放出了新系统关于本机泄露图。从图中可以看到，新系统当前界面的设计与过往版本存在较大差异，顶部的展示图会显示当前机型，详情信息取消双列排布，改为单条信息横向排列，对比如下： ▲ ColorOS 15 系统泄露图 ▲ ColorOS 14 系统截图 IT之家注意到，博主在对该微博进行编辑，编辑前配图为 2024 年 10 月的日历，勾选了 14、15、16 三个日期。评论区有网友询问是否为连续三天三家新品发布会？博主进行否认，并称“其中一个发布会的模糊时间段，具体日期我就不说了”。 另外，OPPO ColorOS 15 系统部分细节信息已曝光，其中便提到“关于手机”页面有所变动，详情如下： 新增分层景深壁纸，锁屏解锁“动效不错”； 分离式控制中心，支持实时高斯模糊； 居中流体云支持更多信息显示和点按操作逻辑，并且细节动画“很到位”； UI 变化较大，关于手机页面大改。

IT之家 8 月 26 日消息，博主 @数码闲聊站 今天介绍了一款神秘“天玑 9400 小直屏”手机的规格信息，该机据称“厚度为 8.x 毫米”，配备 1.5K 屏幕、50MP“超大底主摄”及 70mm 3 倍中底潜望长焦微距，内置 5500/5600 毫安时电池及无线充。参考评论区，该神秘新机有望为 vivo X200 系列。 目前，有一款型号为 V2405A 的 vivo 新机通过工信部无线电核准，参考IT之家报道，这款手机有望就是 vivo X200 系列手机，据称将首发搭载联发科天玑 9400 旗舰平台，在屏幕形态、电池密度、影像系统方面升级较大。 ▲ IT之家图赏：vivo X100 Pro、X100 作为参考，vivo X100 标准版首发天玑 9300 处理器，配备 6.78 英寸 2800×1260 分辨率微曲屏，搭载等效 5000mAh 容量电池，配备三颗 50MP 镜头。

编译 | 杨蕊伃 编辑 | 漠影 智东西8月26日消息，据路透社报道，Meta首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）和Spotify首席执行官丹尼尔·埃克（Daniel Ek）在上周五公开发表联合声明，对欧洲有关开源人工智能的法规进行了批评。两位首席执行官称，欧洲由于复杂的规则，在人工智能领域可能将落后于其他地区。 他们在声明中说，尽管欧洲拥有比美国更多的开源开发者，完全具备充分利用开源人工智能浪潮的能力，但其碎片化的监管框架以及与其规定不符的实施，都在一定程度上阻碍了创新，限制了开发商。 早在今年6月，爱尔兰隐私监管机构就要求Meta暂时不要在欧洲推出人工智能模型，此前，该公司还被告知要推迟有关利用Facebook和Instagram用户数据的计划。鉴于目前的规定，Meta将无法在欧洲发布其即将推出的人工智能模型，如具有理解图像能力的Llama多模态模型。首席执行官们认为，这将意味着欧洲人将“留下为别人构建的应用”。 Spotify称，其对人工智能的早期投资，旨在为用户创造个性化体验，这也是流媒体服务取得成功的原因所在。然而，为了增强欧洲主权和竞争力的法律于当下取得的成果却适得其反。首席执行官们就此进行了补充，认为欧洲应该积极利用单一但多样化市场的优势，简化和协调法规。他们认为，一个简化的监管框架不仅能加快开源人工智能的发展，还能支持本地开发者和更广泛的创新生态系统。 当下欧洲科技行业面临的问题不是缺少明确的规则，而是重叠的法规和不一致的合规指导，针对AI开源的法规急需顺应时代发展作出革新，找到一种政策更明确、执行更一致的新方法。此外，他们认为，如果保持现状，欧洲可能会错失“一代人仅有一次”的发展机遇。

智东西（公众号：zhidxcom） 编译 | 陈骏达 编辑 | Panken 智东西8月26日消息，据知名苹果爆料记者马克·古尔曼报道，苹果计划将于当地时间9月10日举行（大概是北京时间9月11日凌晨）今年最大规模的产品发布会，推出最新的iPhone、Apple Watch和AirPods，新款iPhone将于9月20日发售。 除了新增的摄像按钮和Pro系列更大的屏幕之外，iPhone硬件不会迎来太大的变化。iPhone 16系列机型将搭载Apple Intelligence功能，但近期有消息称部分功能的上线将会推迟。 可穿戴设备方面，Apple Watch Series 10会配备更大的屏幕，外观也会更加轻薄。中端AirPods首次具备降噪功能，入门级AirPods将迎来5年内的首次更新。 Mac产品线会在10月份发布新品，全系Mac将逐步升级到M4芯片。 在销售低迷的背景下，本次发布会对苹果来说至关重要。发布会之外，他们也在积极探索其它的发展路径。 首款代号为J595的苹果桌面机器人设备将于2026年或2027年问世，之后还有可能推出移动机器人甚至人形机器人。 苹果希望用机器人打破他们目前在智能家居领域的落后局面，曾在几年前与机器人公司波士顿动力商讨收购事宜。他们已经将解散的自动驾驶汽车团队员工转移至机器人项目，加速研究。 苹果在传感器、先进芯片、硬件工程和电池方面拥有专业知识，而AI给机器人行业带来了全新的发展机遇。苹果的部分员工认为此时是入局机器人的最佳时机，但也有部分员工认为将机器人定位成苹果即将另一主要发展方向有些夸张。 一、新款iPhone变化不大，可穿戴产品线迎来更新 虽然本场发布会的具体时间尚未公布，但据知情人士透露苹果正在为当地时间9月10日举办发布会准备。发布会之后，iPhone将于9月20日上市，这样的计划符合苹果几年来的一贯作风。 此次发布对于苹果来说至关重要，他们过去几个季度的智能手机和可穿戴设备销售低迷。苹果预计iPhone在第四财季的销售额将比去年同期增长约5%。 分析师预测在今年年底的节日季中，苹果设备的销售额将进一步增长，同期收入将增长7%，达到1284亿美元。 即将发布的iPhone与去年的型号不会有太大不同。据古尔曼介绍，新发布的iPhone 16系列硬件上将迎来2个变化：iPhone 16 Pro系列将配备更大的屏幕、iPhone将配备新的相机功能（如拍照专用按钮）。 此外，iPhone 16系列手机会搭载苹果于WWDC24大会上发布的Apple Intelligence功能。 ▲库克在WWDC24大会上（图源：苹果） 与此同时，苹果的可穿戴设备也将发生变化。Apple Watch Series 10将拥有更薄的外形和更大的屏幕。 AirPods产品线将推出新的入门和中端版本。中端AirPods将首次具备降噪功能，入门款AirPods会迎来2019年以来的首次更新。 苹果还计划在今年晚些时候，开始将其Mac系列电脑逐步过渡到M4处理器，但Mac的更新通常要到iPhone发布后大约1个月才会到来。 据彭博社看到的开发者测试日志，苹果正在加强对4款新Mac机型的测试。其中3款Mac的M4芯片总共有10个核心（4大核，6小核），而1款入门机型的M4芯片则配备8个核心（4大核，4小核）。这几款Mac都将配备16GB或32GB的内存。 据彭博社报道，更小的Mac mini、新款MacBook Pro和配备M4芯片的更新版iMac将于今年晚些时候推出。 二、苹果继续探索机器人技术，曾试图收购波士顿动力 据古尔曼介绍，在9月的发布会之外，苹果也在积极求变。苹果公司的设备已经覆盖了消费者生活方方面面，他们可以改进现有设备，但要找到突破性创新仍然比较困难。 苹果的自动驾驶汽车项目于今年早些时候被关闭，但苹果内部仍然在思考，如果苹果的产品可以自行移动，这将创造出什么新的体验？ 古尔曼称，几年前苹果的并购主管阿德里安·佩里卡（Adrian Perica）曾与机器人公司波士顿动力（Boston Dynamics）会面，商讨潜在收购事宜，但最终现代汽车集团于2021年收购了波士顿动力的多数股权。 2020年左右，苹果开始探索机器人技术，迄今为止在这方面的尝试依然比较活跃，但其机器人项目仍处在早期阶段。 用于试水的产品将会是一款代号为J595的桌面机器人设备，类似于架在机械臂上的iPad。该产品可能于2026年或2027年问世，之后苹果还有可能推出移动机器人甚至人形机器人。 苹果旨在用机器人技术解决设备可及性问题。目前，用户的设备只有在可触及的情况下才能派上用场。用户可能想要在外出时操作或者检查家中的某些东西，或是在不方便用双手交互时使用设备。家务机器人也在苹果的计划之中，但目前仅仅停留在设想阶段。 近年来，AI技术的进步推动了机器人技术的发展，AI或将成为未来任何机器人设备的核心。苹果计划将推出另一款基于生成式AI的人机互动界面（类似Siri），在桌面机器人和未来的苹果机器人设备上运行。 AI之外，苹果拥有在传感器、先进芯片、硬件工程和电池方面的专业知识，以及绘制设备周围空间的能力。 鉴于以上原因，部分苹果内部人士认为现在是解决机器人技术问题的最佳时机，关闭自动驾驶汽车项目有助于释放员工和资源，以便推动机器人项目的发展。但也有人认为，将机器人定位成苹果的另一主要发展方向有些夸张。 一款成功的机器人设备可以帮助苹果最终打入智能家居领域——苹果在这一领域落后于亚马逊和谷歌。推进中的桌面机器人设备可能成为苹果在智能家居领域脱颖而出的机会。 机器人方面的工作由苹果技术副总裁凯文·林奇（Kevin Lynch）领导，他此前负责汽车团队和手表软件工程。他直接向苹果AI主管汇报，并与硬件工程部门的机器人团队一起工作。最近，苹果还聘请了来自以色列理工学院等地的顶尖机器人专家。 ▲苹果技术副总裁凯文·林奇（图源：苹果） 可以肯定的是，苹果和机器人行业的其他公司还有很长的路要走，这项技术的开发成本和消费者的购买成本都将非常昂贵。苹果还需要还需要更多的工程师，才能给市场带来有意义的产品。 结语：新款iPhone，能否成功拉动苹果业绩增长？ 苹果约一半的收入来自于iPhone销售。从2021年以来，iPhone的年度销量便一直处于下滑态势，2023年全年销量已经回落至2015年的水平。 在苹果8月初公布的今年第三财季财报中，iPhone的销售额低于分析师预期，收入同比下降1.4%，但苹果整体业绩仍然实现了5%的同比增长，主要由iPad产品线的新品拉动。 苹果首席财务官卢卡·梅斯特里（Luca Maestri）在电话会议上称，苹果本季度增速将与上一财季持平。在9月的新品发布会后，苹果究竟会交出怎样的一张答卷呢？

快科技8月26日消息，根据华为开发者论坛官网显示，华为HarmonyOS NEXT已经开启公测Beta招募，支持Mate 60系列、Pura 70系列、MateX5、Pocket 2等机型。 用户需要先报名，通过答题方可申请，一个实名帐号具有3次机会，通过分数80分。 报名周期为8月26日-9月13日15:00，审核周期为8月30日-年9月24日，报名后预计3-10个工作日内完成审核。 相比于此前先锋用户测试来说，这次规模更大，人人皆有机会参与。 需要注意的是，官方提醒目前系统依然为早期测试阶段，而且将采用HarmonyOS全新系统架构，升级后可能会出现部分应用不兼容、部分数据无法继承与保存的情况，用户务必在更新前通过备用机备份、PC备份、云端备份等做好设备数据备份。 HarmonyOS NEXT也被称为纯血鸿蒙，全栈自研的系统底座，放弃了传统的AOSP代码，仅支持鸿蒙内核及鸿蒙系统的应用，是一个源自中国、自主可控的操作系统。 采用全新自研的星盾安全架构，依托软硬协同能力和鸿蒙内核，构建全新安全体系和秩序，进一步提升系统安全性。 通过系统架构的创新和软硬芯云的深度整合，带来流畅的鸿蒙原生应用体验，整机性能提升30%。 余承东表示，HarmonyOS NEXT源自中国，自主可控，目前拥有超5000+原生应用启动开发，超1500+应用上架华为应用商店。

快科技8月26日消息，市场调研机构TechInsights最新研究数据显示，与上一季度一样，2024年第二季度美国最畅销智能手机排行榜上，iPhone 15 Pro Max、iPhone 15 Pro以及iPhone 15分别占据了前三名的宝座。 三星Galaxy S24 Ultra和S24紧随其后，分别位列第四和第五位，不过与苹果相比，三星在市场份额上仍有一定差距。 与上一季度不同的是，联想-摩托罗拉的Moto G 5G（2024）和Moto G Power 5G（2024）也进入了榜单的前十名，而且排名要高于三星Galaxy A15 5G或iPhone 14。 另外，苹果还有两款机型进入前十名，三星也还有一款机型进入前十名。 除了苹果、三星和联想-摩托罗拉外，谷歌也有几款机型进入了前二十名。 此外，在全球市场方面，iPhone 15系列同样表现出色。 根据Counterpoint的最新数据，iPhone 15、iPhone 15 Pro Max以及iPhone 15 Pro在全球最畅销智能手机排行榜中占据了前三的位置，进一步证明了苹果在全球范围内的持续吸引力和高需求。 据悉，苹果将在9月份推出iPhone 16、iPhone 16 Pro、iPhone 16 Plus和iPhone 16 Pro Max四款机型，而iPhone 15 Pro、Phone 15 Pro Max、iPhone 14 Plus、iPhone 13等产品或将停产。

如果说七月份是性价比旗舰混战的一个月，那么八月就是数码行业少有的淡季。 除了真我推出了主打影像的数字系列迭代款，这个月还能引起一点关注的也就Google发布的Pixel 9系列，以及华为nova flip这款受众取向非常明显的性价比折叠屏手机了，就连一周一款热门产品都做不到，就别说给大家带来什么选择空间之类的空话了。 幸好，作为一个日新月异的行业，这样闲暇的日子，在数码圈里面并不会持续太久。 近日，微博知名数码爆料博主@数码闲聊站爆料，有多家国内厂商已经在为九月份开学季筹备中端新机了，而且这次厂商们都决定聚焦细分市场，所以这些产品都各有各的特点，其中甚至还存在着「黑神话」联名款的可能。 （图源：新浪微博） 当然了，比起博主的谜语人发言，我想大家应该更想知道九月会有哪些中端新机。这些中端新机都有哪些亮点？它们在性价比上的表现究竟如何？相比起各家厂商几乎全能的旗舰产品们又有哪些特色？ 稍安勿躁，接下来，就由小雷我给各位好好盘一盘。 moto S50：轻薄小直屏 对数码圈来说，小屏手机算是一个这辈子都绕不过去的坎了。 不知道是因为空间不好规划、设计成本太高，还是干脆就没有多少受众，总之在2021年后，手机厂商可以说是不约而同地离开了这条赛道。 最终留给小屏党选择的，也就剩下小米14、三星Galaxy S24和iPhone 15 Pro等寥寥几款产品，里面售价比较亲民的可以说是一款都没有。 所以嘛，当我看到战哥说马上有中端机要上6.36英寸1.5K小直屏的时候，小雷的脑子里还是嗡嗡的，就压根没反应过来。 毕竟再怎么说，这只是适合学生党安稳过日子的中端机诶。 可再仔细一想，现在骁龙8s Gen3这种性能的处理器都卷到2000块以下了，中端机不整点特色好活，还真就没什么值得摆上台面的卖点，这个方向或许还真能行。 不管你我觉得行不行，反正Moto对此还是挺有信心的。 所以这机子前两天才曝光，今天摩托罗拉官方就发预告表示联想moto S50即将上市发售，更是有博主提前曝光了这款新机的主要参数。 （图源：体验more） 先看关键配置。 moto S50用上了一块6.36英寸1.5K屏幕，分辨率为1200×2670，刷新率为120Hz，从参数上看和小米14的屏幕属于相近的水平。 （图源：体验more） 较小的屏幕尺寸，搭配上直角中框设计，使该机可以将机身宽度控制在71.2mm，厚度仅8.1mm，重量也就172g，单手操作毫无压力。 在手感和观感上，我觉得moto S50已经小胜一局了。 影像也不得了。 主摄嘛，高概率是和moto S50 Neo同款的LYT-600配OIS光学防抖，这个确实没啥亮点可说。 但是副摄这块，moto给S50配了一颗10MP 3倍长焦镜头，疑似三星S24U上面的同款3倍长焦，实用性就一下子拉上去了。 （图源：体验more） 至于比较一般的地方，则是在性能配置部分。 就现有信息来看，moto S50预计会用上天玑7300芯片，拥有主频2.5GHz的8核CPU和Mali-G615 MC2 GPU。 可能大家不太清楚这处理器的水平，你就当它是联发科版骁龙778G就行了。 对了，摩托罗拉用的甚至是天玑7300 + LPDDR4X + UFS2.2的三件套，还有4400mAh电池和68W快充，突出一个够用就行。 咋说呢，我觉得这机子的定位和打法挺清晰的。 把成本都花在刀刃上，做好一款主打影像能力的小屏中端机，再把产品价格控制一下，或许还真是个突围的法子。 Redmi Note 14系列：影像小金刚 Redmi Note系列，大家应该很熟悉了吧。 作为红米旗下的「全能小金刚」，这个系列打从一开始走的就是影像和质感的路线，今年自然也不会有例外。 这也就意味着，Redmi Note 14系列的处理器不会有什么惊喜。 其中，Redmi Note 14 Pro+作为超大杯，大概率会在国内首发天玑7350芯片，也就是个天玑7200超频版的水平。 （图源：联发科） 至于Redmi Note 14 Pro，则应该会用上骁龙7 Gen3芯片，安兔兔跑分也有80W左右，放在中端机上可以说是绰绰有余。 有趣的是，尽管两款芯片都是近似骁龙865的水平，但从对比来看，这两款产品又要重演去年Pro版GPU强，Pro+版CPU强的抽象一幕了。 对了，这次屏幕规格也没啥惊喜。 Redmi Note 14 Pro+依旧是常规的1.5K双曲面屏幕，估计正面观感跟Redmi Note 13 Pro+差不多。 至于Redmi Note 14、Note 14 Pro则会维持直屏设计，前者延续1080P分辨率，后者则是1.5K分辨率，均为视觉四边等窄的OLED面板。 至于质感这块，战哥说是用上了旗舰级模组设计，大致如下所示： （图源：数码闲聊站） 不是，你这是别家的旗舰吧！ 当然，Redmi Note系列主打的还得是影像。 这次Redmi Note 14 Pro和Pro+都会采用50MP大底主摄，从往年的情况来看，起码也得是个IMX906或者光影猎人800的水平。 （图源：数码闲聊站） 不仅如此，Note 14 Pro、Note 14 Pro+高概率会用上一颗3.2x直立长焦取代此前的200万像素微距镜头。 先不说望远能力提升多少，把凑数镜头给砍了就是好事。 实际上，参考Note 13系列将升级点全堆在设计和影像后的销量暴涨，个人认为Note 14系列延续这个方案也是十分合理的。 毕竟如今Turbo已经独立成新的系列，也没有必要考虑到后续的性能升级了。 荣耀X60：颜值新担当 我来问问大家，去年千元价位段卖得最好的手机是什么？ Redmi Note 14系列？真我GT Neo5系列？iQOO Neo8系列？如果你的答案在这里，那你其实已经输了。 因为正确答案是——荣耀X50！ （图源：荣耀） 没错，数码圈就是这么玄幻，荣耀X50这么一款性能平平、影像一般的机子，却凭借着不错的外观设计、超长的续航能力和水平之上的耐用性，成为了千元价位段当之无愧的王者。 所以在荣耀X60上，他们要延续这些成功因子。 前代双曲面屏很受线下用户好评？ 那么这次荣耀X60就要率先在千元价位段用上四等深微曲屏，实现「曲屏形态，直屏体验」，这种屏幕微微浮在空中的悬浮感，确实能让产品的美感上升一个台阶。 （图源：荣耀） 前代5800mAh大电池很受好评？ 那么这次就要进一步加码，把电池容量抬到6字开头，至少6000mAh的电池容量，足以让目标消费群体妥妥用上一天，在可预见的未来，都会是长续航的第一梯队。 （图源：数码闲聊站） 不过，在这之外的部分，荣耀X60就没啥惊喜了。 该机高概率会用上骁龙6s Gen3处理器，就是骁龙6 Gen1的换皮版，骁龙778G的降频版，性能属于一眼看到头的水平。 依然是1亿像素主摄，依然是35W快充，各项周边基本都维持在前代产品的水平。 考虑到荣耀X50系列的热销，针对卖点进行全面升级的荣耀X60，预计依然会是下半年最热销的中端机之一。 vivo Y300 Pro：续航超神了 咋说呢，vivo的Y系列，也是千元档中端机里的老熟人了。 虽说因为主攻线下的原因声名不显，单论销量绝对是蓝厂的中流砥柱。 和其他竞品比起来，这次vivo的目标就很明确：把长续航进行到底，所以vivo Y300 Pro直接上了6500mAh电池和80W快充。 （图源：Whylab） 不仅如此，为了充分提升产品的线下竞争力，vivo Y300 Pro也将成为蓝厂首款采用等深四曲屏的手机，搭配上和旗舰相仿的圆形后摄模组，要的就是这吸引眼球的第一手观感。 至于弱项？可能就是中低端处理器和没啥亮点的影像模组了吧。 如果我是荣耀，这个时候估计就要吼出来了： 「波特，你竟敢用我的魔法来对付我！」 当然，vivo不是哈利.波特，荣耀也不是斯内普，二者之间也不存在什么先来后到的关系。 在数码圈里面，好的设计总归是会走向趋同的，就像影像旗舰全都在用的居中大圆设计，不知何时成为主流的直角边框设计，以及明年就要大势所趋的「小直屏」设计。 到最后，谁能用尽量低的价格，给到用户更加出色的用机体验，谁就是最后的胜利者。 而在这个圈子里，赢家通吃更是一种常态。 总结：开学季成中端机的必争之地 总结一下，九月份的手机市场，关键词其实挺明显的，那就是—— 开学季。 即将步入校园的新生们，准备用一系列数码产品开启这缤纷绚烂的四年大学时光，不管他们手头预算的多寡，购买产品的需求是客观存在的，没有一家厂商会让这么好的机会白白流失。 因此，在各家迭代旗舰新机上市前，仍会有好几台中端机要提前进行「中门对狙」。 我想想啊，一般来说中端机会预留俩月的缓冲期，给双十一降价促销。 所以小雷猜测啊，这几天曝光的中端机应该在8月底，或者9月中旬就会上线，而且价格完全符合中端定位，最贵的也就两千元出头吧，确实是非常适合大学生购买的手机。 当然，如果你手头阔绰，或者是对这轮中端机不感兴趣。 那也可以蹲一波，姑且不论每年稳定发布的iPhone新品，今年联发科新处理器的上线时候还提前了，再加上高通新处理器上线也已经不远了，可以预见整个下半年的新机会特别多。 想换机的机友们，这回有得挑了。

IT之家 8 月 26 日消息，凯迪拉克今日宣布，全新 XT5 将亮相 8 月 30 日成都车展，坐标位于中国西部国际博览城 14 号馆。 从官方海报可以看到，全新 XT5 车型在外观上进行了全面升级，采用全新家族式前脸设计，保留了标志性的盾型前格栅，T 字型大灯更加犀利。尾部设计与 y 前脸遥相呼应，同样配备 T 字型尾灯。车身侧面则配备了 20 英寸轮圈和红色刹车卡钳。 全新凯迪拉克 XT5 长宽高分别为 4888/1957/1694（1698）毫米，轴距为 2863 毫米。申报信息显示，该车将搭载由上汽通用动力科技（上海）有限公司生产的型号为 LXH 的 2.0T 发动机，最大功率为 169 千瓦。根据不同配置，该车将提供两驱版和四驱版供消费者选择。 内饰方面，全新凯迪拉克 XT5 将采用全新的家族设计风格，配备了一块 33 英寸的 9K 曲面屏，搭配氛围灯，看起来更加有科技感。 作为参考，在售的凯迪拉克 XT5 指导价格为 35.27 万-45.27 万元。关于 8 月 30 日成都车展的更多消息，IT之家也会持续关注并跟进报道。