行业分类:
加载中...
头条分类:
加载中...
华为新品发布会手机不是重点? 美媒:可能是这个原因
华为北京旗舰店在直播发布会 凤凰网科技讯 北京时间9月25日,华为公司在今天下午举行秋季新品发布会,为其高配版Mate 60 RS推出了全新超高端品牌ULTIMATE DESIGN非凡大师,结束了与保时捷设计的多年合作。美国媒体指出,这是华为朝着自力更生迈出的又一步。 在今天的发布会上,华为没有过多谈及备受关注的Mate 60系列手机。自从8月底上架销售后,Mate 60 Pro一机难求,并引起国际关注。华为常务董事、终端BG CEO余承东在发布会上表示,华为将增加智能手机产量以满足市场需求。 对于华为为何没有重点讨论手机一事,知名研究公司IDC的技术产业分析师马伯远(Bryan Ma)表示,他并不感到意外,因为华为手机备受关注,但是华为还有很多产品要发布。“毕竟,华为在长达两个小时的发布会上还有很多其他产品要介绍,而Mate 60系列已经在商店上架销售有几周时间了,用户也已买到。”他表示。 华为Mate 60 Pro 另一个值得关注的是,华为在高配版Mate 60 RS上不再使用长期合作的保时捷设计品牌,而是启用了自主全新品牌非凡大师,并请来了高人气明星刘德华担任品牌大使,足见华为对于这次品牌更换的重视。 美媒称,这也是华为自力更生的又一个迹象。 华为此次发布会的重点似乎是MatePad平板电脑。余承东把大部分时间都放在了介绍 MatePad Pro上,将它与苹果公司的iPad Pro进行对比。美媒称,这凸显出华为渴望让自己的产品比肩世界上最好的平板电脑。 此外,华为还展示了新款智能手表,介绍了新款无线耳机搭载的麒麟A2芯片,但没有提供芯片细节。(作者/箫雨) 更多一手新闻,欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道,请微信搜索“凤凰网科技”。
1688盯上会员经济,能否复制山姆超市的成功?
1688正在努力重新擦亮招牌。 继盒马“移山价”之后,1688正式上线会员制“白牌超市”——PLUS会员店。主打大牌一折价,以更低的价格买到品牌代工厂源头商品,向Z世代和新中产的个人自用以及家庭采购需求,提供品牌平替源头厂货。 老树开出新花 这是1688再次从幕后走到台前的诸多动作中的最新一例。 作为阿里巴巴起家的业务,1688曾经的光环不亚于今天的任何一个头部电商平台。1999年,阿里巴巴依托B2B业务成立。在中国电子商务的拓荒时期,阿里在提供电商信息服务基础上,探索出“中国供应商”、“诚信通”等商业模式,并取得极大成功。到2006年,1688占中国B2B电子商务市场的份额达到51%。而早年间与1688齐名的慧聪网——十几年前,行业素有“南阿里,北慧聪”的说法——则陷于长期亏损的泥淖,直到2022年陷入倒闭风波。 2007年,阿里巴巴把最为赚钱的B2B业务分拆,赴港上市,股票代号为“1688”,受到资本市场的热烈追捧,1688迎来最为高光的时刻。这个数字成为后来阿里巴巴国内批发业务的名称。 但随着零售电商的崛起,即中国电商面向消费者的C端业务时代到来,阿里B2B业务明显受到影响。以2011年为例,阿里B端业务的营收增速仅为15.5%,明显低于前些年57.8%的年均增幅。2012年,已经被资本市场看成牛夫人的1688从港股完成私有化退市。同年,C2C模式的淘宝GMV接近万亿元,天猫双十一进入第四年,已经成长为行业性的标志性大促节点,销售额是第一年的300多倍。 这也意味着,阿里巴巴完成履带式业务模式转型,淘宝天猫走到一线,1688退到幕后。此后的数年间,以1688为核心的中国批发采购业务对阿里营收的贡献力度也逐年下滑。 如果剧本这么写下去,1688不久后可能就会被挂在阿里的“功勋”业务墙。但随着经济环境和消费形式的变化,中国电商的攻防格局发生巨变,1688这棵老树又有了再开新花的土壤。 近些年来,传统电商巨头面临拼多多、抖音电商、小红书等新兴势力的强势挑战。低价成为杀手锏,新兴电商平台除了在电商形式以及渠道上有所突破外,比如抖音依托内容跑出新成长曲线,拼多多借力社交私域流量的游戏玩法等,还将触角延伸到上游产业带,推动M2C趋势的蔓延。简单说,拼多多、抖音们进一步削减中间商,帮助生产厂家直接面对消费者,向其提供产品。 无论是拼多多的“新品牌计划”,京东在C2M战略上的发力,还是抖音电商下沉建立产业带直播基地,都是希望通过以更高效率更低成本获得源头白牌厂货,满足价格敏感型市场和消费者的需求。 与之对比,1688无疑是有巨大的先发优势。1688固有的市场认知就是源头供给的聚集地、电商里的“义乌小商品市场”。在B2B电商行业,1688被称为“中国电商的源头货盘”,形成了“找工厂就上1688”的心智。目前,与其他批发采购类的平台相比,1688不仅用户数是数量级的领先,在2022年自然年还收获了“最干净”的GMV约8000亿元。 在这个背景下,1688重新走向台前。 一方面,虽然1688对于阿里集团整体营收的贡献力度不大,但它仍是阿里核心商业的重要组成部分,也是多年来保持高速增长的一块业务。财报数据显示,2022年一季度,阿里巴巴实现营收2040.5亿元,同比增长8.9%,为过去5年的最低增速,但中国批发商营业收入同比却大增30%,是阿里所有业务里增速最高的一个。截至2021年年末,1688过去5年的GMV平均增速在30%以上。 过去,1688主要服务的是卖家。从2022年初开始,1688的第一客户从卖家变成了买家。这个转变的背后,1688大幅提升了买家的采购体验。这两年,平台用户增长的速度加快。尤其是小红书180万篇1688自来水笔记的出现,让1688在C端的声量越来越大,甚至在疫情后意外出圈,收获一批自称是“1688女孩”的C端粉丝,一大波Z时代和新中产开始涌入。 这个现象得到1688总裁,在公司内部被称为“表哥”的余涌的证实。他对唐辰表示, 1688平台上目前97%的GMV来自小B买家的贡献,但确实有不少“大C类B”的用户涌入平台。不过,1688表示,平台坚定做B,把小B当作第一客户,但也会通过1688严选等业务,服务好这些大C。 在唐辰看来,这些大C是潜在的小B,最终也会成长为小B。比如,一个宝妈,可能会从一个家庭采购者,变成一个小红书的博主并做点副业,或者变成一个带货主播,或者在微信群做代购生意。再比如,一个大学女生宿舍,通过1688“姐妹拼单”,可能后面会进一批货,去校园周边摆个小摊或者集市。 目前1688的小B买家主要是小红书博主、淘宝店主、抖音快手主播、带货达人、社区“团长”、网红、UP主和跨境买手等,1688内部将其定义为“先进性买家”。 主打品牌平替 环境的变化促使1688调转航向,成为买家心智主导的业务板块,并围绕客户价值做减法。2022年9月,1688将原有的厂货通业务全部转型为了1688严选。主打品牌平替,价格是品牌的十分之一,品质是品牌的同款、同工、同料、同生产线。 按照1688严选负责人潘杰(花名沾沐)的说法,作出这个决策也是因为平台看到未来的三个买家采购新趋势: 一是疫情让线上化成为中小零售商的主流采购模式; 二是年轻化、小批发和轻定制是未来生意主流,计划性、履约型的大订单,未来一定会变成小单和多频次采购方式呈现; 三是越来越多的采购买家放弃低价、同质化的内卷市场,转而围绕新型年轻消费者需求,走向个性化的品质市场。 这个趋势判断有平台的数据支撑。数据显示,1688严选的买家里,25至30岁的“ Z 世代”占比48.8%,30至35岁的“新中产”占比44.9%。严选每年数百亿元的交易额里,超九成来自年轻中小零售商,88%的卖家是品牌代工厂和产业带知名厂牌。 1688产品总经理张晓丹透露,在9月6日的商人节大促中,一二线城市25岁至35岁的女性买家数同比增长超40%,主播、博主和达人类买家数同比增长超55%,跨境买家数同比增长超30%,网店买家数同比增长超20%,1688PLUS会员买家数同比增长超140%。其中,严选增速最快。全平台有接近四分之一的用户购买了严选商品,严选交易额对比日常有 500%以上的增长。 这是消费分级分层在B端的呈现。“Z世代”和“新中产”的追捧推动1688严选业务在过去一年里取得飞速成长。目前1688严选有超过一万家的工厂品牌旗舰店,包括祖玛珑的香薰代工厂特威森、名创优品的代工厂海兴家居及爱慕的内衣代工厂申江服饰等。品牌卖好几百的内衣,在严选只卖六七十,而且是除了LOGO其他都一样的商品。名创优品的代工厂是行业首个5G智能数字化工厂,入驻严选后3个月出了多个细分品类第一,公司董事长亲自负责在严选的生意。 值得注意的是,1688买家跟小红书用户高度重合。不少严选商家告诉唐辰,很多买家照着小红书上挖宝 1688 工厂的笔记按图索骥找到店铺。在小红书,这样的自来水笔记超过了 180 万篇。 在这一点上,1688严选的态度十分开放。“小红书是美好生活方式的分享社区,我们希望为美好生活方式提供品牌平替。”潘杰表示,1688 严选很愿意跟小红书进行合作。 能否复制山姆的成功 从这个角度看,1688严选事实上就是采购批发行业的“天猫”,PLUS会员店就是“天猫超市”,仅针对1688平台的PLUS会员用户提供服务。而在线下,1688也丝毫不避讳的承认,就是对标山姆超市。从此前在测试页面产品文案“山姆平替”,到现在口径“主打山姆平替”,1688严选的野心不小,似乎也不担心将自己推入更激烈的竞争浪潮中。 根据唐辰了解,PLUS会员店是1688的战略级项目,采用非自营的平台模式,优选源头新锐厂牌入驻,重点是知名品牌代工厂和产业带知名厂牌。在项目前期,主要聚焦个人囤货和经营自采两大场景。其中,个人囤货场景主要对标山姆会员店,为年轻用户提供山姆代工厂和源头供应商的平替货,价格可能只有山姆会员店的十分之一;经营自采场景主要满足中小创业者的经营辅料需求,例如为年轻人摆摊提供地垫、小夜灯、充电宝和小板凳等必备货源。 在服务对象上,PLUS会员店针对1688近150万付费买家PLUS会员提供服务。目前近一半1688PLUS会员的采购首选严选。这些会员以小红书博主、淘宝店主、抖音快手主播、网红达人、UP 主、大学生、宝妈和跨境买手等一二线城市25至35岁年轻生意人为主,女性居多,占了1688严选近一半的交易额。 此外,1688严选PLUS会员店还将与菜鸟网络合作,获得其高品质但价格比市面便宜的自营农产品,比如鸡蛋、粮、油、米、面、大蒜、洋葱等。 客观上看,1688严选PLUS会员店和线下的山姆会员店,在商业模式上没有本质上的差别,但能否复制其成功,目前还是个待解的命题。 实际上,在进入中国的前20年,山姆会员店一直不温不火,其大仓、收费会员模式遭遇“水土不服”的窘境,不被中国消费者接受。山姆真正进入主流视线也是近些年的事。沃尔玛中国CEO朱晓静曾提到,山姆的付费会员达到第一个100万时,花费了21年时间。经过多年的耕耘,山姆的付费会员数量开始呈现指数级增长:第二个100万会员,山姆用了3年时间;而第三个100万,只用了9个月的时间。到了2021年10月,山姆会员店的付费会员已经突破了400万。如果再加上亲友卡会员,山姆服务的会员总数已经达到了700万。 当试图拆解山姆会员店的成功要素时,不外乎超强的选品开发能力、覆盖海内外的供应链能力、品质把控以及差异化的会员专属的商品体系与服务标准,统一输出为极具口碑的“山姆式”会员制体系。用沃尔玛中国CEO朱晓静的话来说,就是“山姆会员店并没有过多的花哨营销手段,促销活动也非常少见。有的是高高的铁货架,水泥地板和木头卡板。如果要说山姆有什么别人无法比拟的特点,那就是我们对商品和品质的精益求精的态度和精神。”。 这对1688并不是一件坏事,反而是一个后发优势。前期困难的市场探索、消费者认知教育已经由山姆超市、盒马完成,1688可以直接复用一些“参考答案”,进行“本土化”适配。其中最为关键的一点是,1688需要和山姆会员店一样,考虑如何为会员用户提供实在的、靠谱的、差异化和高性价比的权益与服务,这是1688严选跑通商业路径的根基。 对于习惯了B端业务的1688来说,着手解决眼下,比如网友吐槽的不包邮、售后差、体验不到位等问题,或许才是挑战的开始。
中国研究团队发布多视角数据集“FreeMan”,解决3D人体姿势估计局限性
站长之家(ChinaZ.com)9月25日 消息:从真实场景中估计人体的三维结构是一项具有挑战性的任务,对于人工智能、图形学和人机交互等领域具有重要意义。然而,现有的3D人体姿态估计数据集通常在受控条件下收集,具有静态背景,无法代表真实世界场景的多样性,从而限制了用于真实应用的准确模型的开发。 在这方面,类似于Human3.6M和HuMMan的现有数据集广泛用于3D人体姿态估计,但它们是在受控的实验室环境中收集的,无法充分捕捉真实世界环境的复杂性。这些数据集在场景多样性、人体动作和可扩展性方面存在局限。研究人员提出了各种模型用于3D人体姿态估计,但由于现有数据集的局限性,它们的效果通常在应用于真实场景时受到阻碍。 中国的一支研究团队推出了“FreeMan”,这个由来自香港中文大学(深圳)和腾讯等机构的团队共同合作开发的项目,被誉为革新性的多视角数据集,旨在为3D人体姿势估计领域带来新的突破。 FreeMan是一个新颖的大规模多视角数据集,旨在解决现有数据集在真实场景中3D人体姿态估计方面的局限性。FreeMan是一项重要的贡献,旨在促进更准确和稳健模型的开发。 FreeMan项目的特点之一是其数据集的规模和多样性。该数据集由8部智能手机在不同场景下的同步录制组成,包括10个不同场景、27个真实场地,总计包含了超过1100万帧的视频。每个场景都涵盖了不同的照明条件,使得这个数据集成为一个独一无二的资源。 FreeMan数据集的开源是为了促进大规模预训练数据集的发展,同时也为户外3D人体姿势估计提供了全新的基准。这一数据集不仅包括视频,还提供了丰富的注解信息,包括2D和3D人体关键点、SMPL参数、边界框等,为研究人员提供了丰富的资源以推动相关领域的研究。 值得注意的是,FreeMan引入了相机参数和人体尺度的变化,使其更具代表性。研究团队开发了自动化的标注流程,以从收集的数据中高效生成精确的3D标注。这一流程包括人体检测、2D关键点检测、3D姿态估计和网格标注。由此产生的数据集对于多种任务都非常有价值,包括单目3D估计、2D到3D转换、多视角3D估计和人体主体的神经渲染。 研究人员提供了对FreeMan进行各种任务的全面评估基线。他们将在FreeMan上训练的模型与在Human3.6M和HuMMan上训练的模型的性能进行了比较。值得注意的是,在3DPW数据集上测试时,训练在FreeMan上的模型表现出显著更好的性能,突显了FreeMan在真实场景中的卓越泛化能力。 在多视角3D人体姿态估计实验中,与在Human3.6M上训练的模型相比,在跨领域数据集上测试时,训练在FreeMan上的模型表现出更好的泛化能力。结果一致显示了FreeMan多样性和规模的优势。 在2D到3D姿态转换实验中,FreeMan的挑战显而易见,因为在这个数据集上训练的模型面临更大的难度。然而,当模型在整个FreeMan训练集上进行训练时,其性能得到改善,显示出该数据集提高模型性能的潜力。 FreeMan的可用性预计将推动人体建模、计算机视觉和人机交互领域的进步,弥合了受控实验室条件与真实场景之间的差距。
OpenAI更新ChatGPT:支持图片和语音输入
IT之家 9 月 25 日消息,近日 OpenAI 宣布推出新版 ChatGPT,增加了两项新功能:语音输入和图像输入。据 OpenAI 称,新功能将在未来两周内向 ChatGPT Plus 订阅用户推出,其他人也将“很快”能够使用这些功能。 语音输入功能类似于手机上的语音助手,用户只需按下一个按钮,说出自己的问题,ChatGPT 就会将其转换为文本,然后生成答案,再将答案转换为语音,播放给用户。OpenAI 表示,这样的交互方式更加自然和便捷,而且由于 LLM 的技术优势,答案的质量也会更高。OpenAI 还开发了一种新的文本转语音模型,可以根据几秒钟的样本语音,生成与之相似的人声。用户可以从五种选项中选择 ChatGPT 的声音,而且这种模型还有更多的潜在用途。例如,OpenAI 正在与 Spotify 合作,将播客翻译成其他语言,同时保留播客主持人的声音。不过,这种模型也存在一些风险,比如可能被恶意利用来冒充公众人物或进行诈骗。因此,OpenAI 表示,这种模型不会被广泛开放,而是会受到严格的控制和限制。 图像输入功能则类似于 Google Lens,用户可以拍摄自己感兴趣的事物,并上传到 ChatGPT 中。ChatGPT 会尝试识别用户想要询问的内容,并给出相应的回答。用户还可以用应用中的绘图工具来帮助表达自己的问题,或者配合语音或文本输入来进行交流。ChatGPT 的优势在于它可以进行多轮对话,而不是一次性搜索。如果用户对答案不满意或想要更多信息,可以继续向 ChatGPT 提问,从而得到更准确和全面的答案。当然,图像搜索也有一些潜在问题。例如,在处理人物图片时,OpenAI 表示他们限制了 ChatGPT 对人物进行分析和直接评价的能力,既为了保证准确性,也为了保护隐私,这意味着上传一个人的照片就能知道他 / 她是谁还无法实现。 IT之家注意到,自从 2022 年初推出 ChatGPT 以来,OpenAI 一直在努力为其机器人增加更多功能和能力,同时避免造成新的问题出现。通过这次更新,该公司试图在这条界线上寻找平衡点,通过有意识地限制其新模型能做什么来实现这一目标。但是这种方法并不是长久之计,随着越来越多的人使用语音控制和图像搜索,以及 ChatGPT 逐渐成为一个真正的多模态、有用的虚拟助手,要保持安全和合理的边界会变得越来越困难。
好莱坞编剧就AI和薪酬问题达成“暂定”协议
站长之家(ChinaZ.com) 9月25日 消息:好莱坞编剧工会(WGA)近日宣布,他们已与电影电视制片和制作人联盟(AMPTP)达成了一项“暂定”协议,以结束长达数月的罢工。这次罢工始于2023年5月2日,导致大约11,500名WGA会员走上罢工道路,抗议薪酬待遇、剧本创作团队规模和人工智能(AI)在剧本创作中的使用等问题。 图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney 根据WGA的声明,这项协议覆盖了新的2023年集体协议,涉及薪酬和AI在剧本创作中的使用等所有问题,但具体的协议条款尚未立即公布。该声明称:“我们已经就新的2023年MBA达成了暂定协议,也就是说,在所有交易要点上原则上达成了一致,但需要起草最终的合同语言。我们可以自豪地说,这项协议异常出色,对每个会员领域的编剧都有实质性的利益和保护。” 这项为期三年的协议是在WGA和AMPTP的谈判代表经过五天的重新谈判后达成的,但在正式结束罢工之前,它必须获得工会董事会和会员的批准。该声明还明确表示:“要明确,除非经工会授权,否则任何人都不能返回工作岗位。在那之前,我们仍然处于罢工状态。但是从今天开始,我们将暂停WGA的罢工活动。相反,如果您有能力,我们鼓励您加入SAG-AFTRA的罢工队伍。” 这项协议的达成来得刚刚及时,因为再过五天,这场罢工将成为工会历史上时间最长的罢工,也是数十年来好莱坞历史上时间最长的罢工之一。 与此同时,SAG-AFTRA演员工会仍在进行自己的罢工,该罢工始于7月,至今尚未解决。SAG-AFTRA发表声明称:“SAG-AFTRA祝贺WGA在经历了146天的罢工,展现出了强大的力量、韧性和团结后,与AMPTP达成了暂定协议。尽管我们期待着审查WGA和AMPTP的暂定协议,但我们仍致力于为我们的会员争取必要的条款。在我们的电视/戏剧合同中,我们仍然罢工,并继续敦促影视公司和流媒体公司的首席执行官以及AMPTP回到谈判桌,达成我们会员应得和要求的公平协议。” 这一协议的达成对于好莱坞产业来说是一次重要的转折点,标志着编剧工会和制片人之间的长期纷争取得了进展。
华为史上最燃发布会!麒麟鸿鹄自研芯片炸场,刘德华手持Mate 60“超大杯”现身
作者 | 云鹏 编辑 | 心缘 刚刚,大家期待已久的华为秋季新品发布会终于来了! 或许对于国人来说,这才是我们真正的“科技春晚”。 这次发布会可以说是一开场就直接“气氛拉满”,中国交响乐团和中国音乐学院青年爱乐乐团现场演绎了歌曲《我的梦》,也就是那首耳熟能详的经典华为“铃声”《Dream It Possible》的中文版。 可以说,音乐一起,现场直接就燃起来了! 放上几句歌词大家感受一下: 一直地一直地往前走 疯狂的世界 迎着痛把眼中所有梦 都交给时间 …… 就让光芒折射泪湿的瞳孔 映出心中最想拥有的彩虹 带我奔向那片有你的天空 因为你是我的梦 我的梦 …… 这首《我的梦》的歌词可以说是直接唱出了华为的不少“心声”。华为多年来走过的艰难,到如今“轻舟已过万重山”,不禁令人感慨万分。 在燃爆全场的惊艳开场后,我们熟悉的老朋友,华为常务董事、终端BG CEO、智能汽车解决方案BU董事长余承东再次登台亮出了一系列重磅新品,这也是余承东职位变动后的首次“官宣”。 余承东一登场,就先提到了Mate 60系列开售的火爆,也就是此前华为发布的“先锋计划”,对于当下的缺货情况,余承东也说到,他们正在“加班加点紧急生产”。 华为最近开售的几款Mate系列手机,可以说款款都是“电子茅台”。目前华为Mate 60全系均处于缺货状态,华为Mate X5典藏版的三方现货售价甚至达到了27699元(约等于11瓶茅台),溢价超过万元。 话不多说,我们直接来看看今天有哪些比较有代表性的重磅新品和新技术: 1、华为Mate 60 RS大师设计版,支持天通卫星通话、北斗卫星消息、玄武钢化昆仑玻璃,搭载了旗舰芯片,刘德华为品牌大使,售价11999元起。 2、“全球最轻薄”的大屏平板,手机同款旗舰芯片,首次支持星闪技术,配套手写笔写画体验媲美专业的数位板。 3、刘德华亲临现场带来的“非凡大师”手表,一块手表镶嵌6段金条,支持双向北斗卫星消息、支持百米潜水,售价21999元。 4、可以“隔空触控”、可以像手机一样刷视频的“巨幕手机”电视,边框比iPhone 15 Pro还窄,搭载自研鸿鹄900电视芯片。 5、搭载华为最新自研麒麟A2芯片的耳机,支持星闪技术、超CD级无损音质,双DSP架构支持空间音频,中央音乐学院首席调音团专业调音。 6、采用钛合金工艺的智能眼镜,支持智慧播报、颈椎健康检测等AI功能。 7、支持最新Wi-Fi 7技术,无线速率可达3600Mbps的路由器。 8、华为智选车业务首款轿车智界S7正式亮相,搭载HarmonyOS 4智能座舱、华为高阶智能驾驶,定位超越特斯拉Model S,将在今年11月下旬正式发布。 ▲华为发布会新品一览 ▲智界S7 在发布会结尾,余承东带来了多个“One More Thing”,相比库克可以说是诚意拉满,包括将在年底发布的华为旗舰SUV问界M9,以及鸿蒙原生应用。 余承东特别说到,“问界M9是你能在整个马路上能看到的最强的的SUV”,平台先进性领先竞品一代以上,在余承东看来,华为在高阶智能驾驶领域的“遥遥领先”,是最突出的。 同时,鸿蒙原生应用全面启动意味着移动应用生态将发生“历史性跨越”。也就是说,华为要真正成为与苹果、谷歌看齐的移动应用“底层巨头”。目前HarmonyOS 4的用户数已经超过了6000万,日增用户数120万。 总体来看,虽然手机并不是今天发布会上的主角,但华为在手机之外的各类产品中都掏出了极具突破性的技术创新,可以说是款款重磅,处处“遥遥领先”。 并且值得一提的是,如今华为麒麟芯不仅用在了手机里,还用在了平板、耳机、手表等众多产品里,鸿鹄芯片在电视中的应用也可圈可点,今天可以说是华为“自研芯片全家桶”的重磅亮相,华为自研芯着实成为了全场当之无愧的焦点。 当然,刘德华亲临现场也令人颇感惊喜,下场前余承东还与刘德华紧紧握手。 热心的网友们也不忘连忙制作好了“梗图”: 近来,华为和苹果之间的“火药味”不可谓不浓。虽然此次华为没有在发布会上提及手机,但平板、耳机、手表等产品也是款款“对标苹果”,细心的人会发现,PPT中的不少“友商”款式显然就是苹果的对应产品。 值得一提的是,在发布会结尾,华为员工集体登台合唱了一首《光辉岁月》,不过歌词是改编的,可以说再次将现场热烈的氛围拉到了又一个高点。 现场观众举着的“遥遥领先”手牌也在观众席上“此起彼伏”。 如果用四个字总结今天的发布会,那一定会是“遥遥领先”,现场观众也多次爆发出热烈呼喊,可以说是“气氛拉满”。华为今天到底是如何用技术创新来诠释这四个字的,智东西带你一文看尽精华。 智东西记者也在前方现场第一时间发回了各个新品的实拍图: ▲华为Watch Ultimate Design非凡大师设计 ▲华为MatePad Pro 13.2 ▲华为智慧屏 V5 Pro ▲华为FreeBuds Pro 3 ▲华为智能眼镜 2 一、刘德华现身发布会带来Mate 60超大杯,一块手表镶嵌6段金条 这次大家最为期待的当属华为Mate 60系列的“超大杯”,这次中国知名演员刘德华作为华为Mate 60 RS非凡大师品牌大使来到了发布会现场,分享了自己对于“非凡大师”的理解。 在现场,刘德华回忆了自己的演艺生涯,包括他非常尊敬的导演许鞍华、歌手林子祥。 不过这次华为并没有在发布会上具体介绍华为Mate 60 RS非凡大师版,而是在发布会后直接放出了该产品的相关介绍。 根据华为官方海报信息,华为Mate 60 RS非凡大师版的起售价格为11999元,最高存储16GB+1TB,售价12999元。 刘德华特别说道:“非凡大师从未追逐潮流,因为他就是潮流。”时代需要“先行者”去改变、突破、创造。 余承东在回到场上后与刘德华等进行了握手,并说道:“刘德华先生就是我心中的非凡大师。” 虽然没介绍超大杯手机,但余承东这次重点介绍了超大杯手表,首次发布了华为Watch Ultimate Design版。 他说这是华为“首款黄金智能腕表”,这款手表表体上手工镶嵌6段18K黄金金条,产品一亮相,现场观众顿时爆发出了“遥遥领先”的呐喊。 值得一提的是,这款手表也支持了手机同款双向北斗卫星消息,支持百米潜水。 除了非凡大师版本,华为Watch GT 4系列还发布了46毫米、41毫米版本的不同新品,这些产品在配色设计、性能、操作交互方面均有一定升级,与大师版类似。 二、全世界最轻最薄的平板藏着什么黑科技 其实华为MatePad Pro 13.2是余承东第一个介绍的重磅产品,至今华为MatePad系列已经走过了十年。 余承东特别说到,这是“全世界最轻、最薄的大屏平板”。 这个平板最突出的特点就是屏占比达到了目前业内最高的94%,可以说是“遥遥领先”,屏幕边框极窄,而且厚度仅有5.5毫米,屏幕视觉观感有很强的冲击力。 余承东说,华为MatePad Pro 13.2是“全世界第一个柔性OLED平板”,同时在工艺上也有不少创新,从而实现了轻薄的机身。 值得一提的是,华为MatePad Pro 13.2支持了星闪NearLink短距无线连接技术,其也是全球首个支持该技术的平板产品。 同时,平板搭配的手写笔也支持了星闪技术,其写画体验可以媲美专业的数位板。余承东说,这是业界首支“超万级压感”手写笔。 在性能方面,余承东特别提到,华为MatePad Pro 13.2用上了跟手机一样的“旗舰芯片”,通信能力非常强,话音一落,现场观众中响起了“遥遥领先”的呼喊。余承东也接着观众的话说,不仅是通信,我们的充电也是“遥遥领先”,充电功率来到了88W。 华为MatePad Pro 13.2在音质方面表现也可圈可点,其搭载了多驱动阵列扬声器,余承东说这是“音质最好的平板”。 当然,华为MatePad Pro 13.2搭载了HarmonyOS 4操作系统,据称其在生产力方面甚至超过了一些PC的体验。 三、比iPhone边框还窄的电视,“隔空触控”走进现实 华为终端BG首席运营官何刚紧接着介绍了多款全场景新品。 在影音娱乐方面,华为智慧屏 V5 Pro也来了一次重磅升级。 用何刚的话来说,这次华为直接把电视做成了一个“超大屏手机”。 华为智慧屏 V5 Pro电视的边框仅0.99毫米,比iPhone 15 Pro Max的1.55毫米边框更窄,前置摄像头中融入了大量AI功能。 性能方面,华为智慧屏 V5 Pro直接搭载了最新的鸿鹄900芯片,相比上代鸿鹄818,CPU性能提升了200%,GPU提升了160%,相比其他行业旗舰芯片,CPU和GPU性能也有明显提升,同时NPU性能提升了212%。 华为智慧屏 V5 Pro支持8K 120fps解码,通过4T+1T双NPU进行各类AI计算,AI功能体验进一步提升。 在交互方面,华为智慧屏 V5 Pro首发了华为灵犀隔空触控技术,据称该技术为华为独家研发,简单来说就是“遥控器指到哪里就点到哪里”,就像用手指刷手机。 用户可以用遥控器在大屏电视上“刷视频”。 当然,借助遥控器的隔空触控,大屏游戏和办公的体验也有所升级。 得益于鸿鹄芯片强劲的NPU性能,鸿鹄画质引擎可以实现实时AI计算,直接让1080P视频变为4K效果。 四、耳机搭载自研麒麟A2芯片,智能眼镜用上钛合金材质 华为FreeBuds Pro 3这次搭载了华为最新的麒麟A2芯片,并且业界首发了星闪核心技术Polar码,无线传输峰值速率达到了1.5Mbps,达到了超过CD级无损级别,相比其他同类产品领先幅度比较明显。 得益于星闪技术的加持,耳机的抗干扰能力、传输距离都有比较明显的提升。此外耳机通过芯片的双DSP架构,空间音频体验中的时延、分辨率精度都有所提升。 值得一提的是,此次华为联合了中央音乐学院首席调音团对耳机进行了调音,可以说是专业性拉满。 华为FreeBuds Pro 3在HarmonyOS 4加持下,支持耳机离线查找、个性化耳机弹窗、音频服务卡片、音频共享、全场景超级终端、智慧播报等功能,交互性比较出色。 此次华为还发布了一款智能眼镜新品华为智能眼镜 2,其采用了β钛合金、高密度板材等材料,支持智慧播报、颈椎健康检测等AI功能。 从某种程度上来看,华为这款智能眼镜更像是一款“眼镜形态的智能耳机”。 结语:华为重新启程,消费电子赛道涌现更多变量 虽然此前大家对华为将要发布的新产品都已“心照不宣”,但当华为真正将这些产品带到舞台上,余承东底气十足充满激情地将这些产品介绍给大众时,这种感觉还是很不一样的。 今天华为麒麟、鸿鹄等芯片更广泛地在产品中应用,或许也预示着华为后续继续坚定推进自研芯片的策略。可以说自研芯片仍然是华为产品中核心优势之一。 华为和苹果是两家伟大的科技公司,其产品、技术之间的较量博弈必然对于消费者来说是有益的,同时对于消费科技产业发展也有着极强的带动促进作用。 “重新启程”的华为,其目标显然已是全球市场,华为的回归,必将对整个消费电子产业产生更加深远的影响。而华为的老对手们将如何接招出招,智能手机市场格局将如何演变,我们仍将持续关注。
开发者用脚投票,通义千问风靡中英文AI社区,今日再开炸裂新模型
作者 | 香草 编辑 | 漠影 智东西9月25日报道,今天,阿里云举办了一场大模型开源发布会,正式发布通义千问140亿参数模型Qwen-14B及对话模型Qwen-14B-Chat,开源免费。 继开源社区口碑之作Qwen-7B之后,Qwen-14B有望成为下一个炸场式的存在。据介绍,Qwen-14B在众多同尺寸开源模型中突出重围,在MMLU、C-Eval、GSM8K、MATH、GaoKao-Bench等12个权威测评集上都取得了最优成绩,超越所有测评中的SOTA大模型。部分能力相比Llama 2的34B、70B模型也并不逊色。 ▲Qwen-14B模型在12个权威榜单上超越SOTA大模型 Qwen-14B在“易用性”方面下了很大功夫。通义千问团队升级了Qwen模型对接外部系统的能力,开发者可以通过简单的操作实现复杂的插件调用,也可以基于Qwen系列基座模型快速开发Agent等AI系统,利用Qwen的理解和规划能力完成复杂的任务。同时,Qwen-7B也实现了全面升级,核心指标最高提升22.5%。 ▲阿里云智能CTO周靖人在发布会上发布Qwen-14B 就在上个月,阿里云破天荒地成为国内首个步入大模型开源阵营的大厂。开源通用模型Qwen-7B、对话模型Qwen-7B-Chat等。短短一个多月,Qwen-7B等模型的下载量就突破了100万,开源社区出现了50多个相关衍生模型,且有多家月活过亿的企业向通义千问团队申请使用。浙江大学等的智海-三乐教育垂直大模型、浙江有鹿机器人的智能清洁机器人等均基于Qwen-7B打造。 开源,显然不是阿里云一时兴趣的决定。阿里云智能CTO周靖人在发布会上表明,阿里云会坚持拥抱开源开放的决心,“让算力更普惠,让AI更普及”。 一、“反向推理”没有难倒Qwen-14B,怎么做到的? Qwen-14B是一款支持多种语言的高性能开源模型,相比同类模型使用了更多的高质量数据,整体训练数据超过3万亿Tokens,使得模型具备更强大的推理、认知、规划和记忆能力,最大支持8k的上下文窗口长度。 与Qwen-7B相比,Qwen-14B模型进一步增强了Agent能力,在使用复杂工具时的可靠性有了显著提升。例如,Qwen-14B可以熟练地使用Code Interpreter(代码解释器)工具执行Python代码,进行复杂的数学计算、数据分析和数据图表绘制等工作。此外,Qwen-14B的规划和记忆能力也得到了提升,在执行多文档问答和长文写作等任务时表现更加可靠。 有趣的是,当智东西向Qwen-7B-Chat聊天机器人提出一个涉及到“反向推理”的问题时,Qwen-7B-Chat给出了准确的回答。近日,来自英国前沿AI工作组、Apollo Research、纽约大学、牛津等机构的一项研究表明,大模型在从“A是B”推理出“B是A”的问题上存在困境,在519个关于明星的事实中,预训练大模型可以在一个方向上复现,但在另一个方向上却不能。 ▲Qwen-7B-Chat聊天机器人对“反向推理”问题的回答 那么,Qwen-14B是如何做到的呢? 首先,在数据集构建方面,通义千问研发团队使用了3万亿Tokens的大规模预训练数据集,覆盖了各个领域和千行百业的知识,包含多个语种的语言、代码数据等。在此基础之上,研发团队做了较为精细的数据处理,包括大规模数据去重、垃圾文本过滤、以及提升高质量数据比例等。 其次,在模型结构方面,通义千问研发团队做了一系列前期实验,用来验证模型结构设计对效果的影响。整体而言,Google的PaLM、Meta的Llama模型中,大多数的技术选择都是效果较好的,包括SwiGLU的激活函数设计、ROPE的位置编码等,这些技术在Qwen的结构设计中均得到采用。 通义千问团队针对词表做了专门优化,词表大小超过15万,具有较好的编码效率。相比其他Tokenizer(分词器),能用更少的Token表示更多的信息,通过节省Token的数量来实现更低的成本。 此外,通义千问团队重点针对长序列数据建模做了优化,采用当前最有效的策略,包括但不限于Dynamic NTK、Log-N Attention Scaling、Window Attention等,并做了一些细节的调整以保证长序列数据上模型表现效果更稳定。目前,Qwen-14B模型能够适配并取得稳定表现的序列长度达到了8192。 通义千问研发团队表示,大模型训练其实没有太多复杂的技巧,更多的是通过大量尝试与迭代,找到更好的训练参数,达到训练稳定性、训练效果和训练效率的最优平衡,包括但不限于优化器的配置、模型并行的配置等。 最后,在外接工具的能力方面,研发团队主要做了两方面的优化。一是在微调样本方面,通过建立更全面的自动评估基准,主动发现了之前Qwen表现不稳定的情況,并针对性地使用Self-Instruct自我指导方法扩充了高质量的微调样本。二是提升了底座预训练模型的能力,从而增强了模型的理解和代码能力。因此,Qwen-14B的表现明显优于Qwen-7B。 目前,Qwen-14B及对话模型Qwen-14B-Chat已上线魔搭社区,供全社会免费使用。除了从魔搭社区直接下载模型,用户还可通过阿里云灵积平台(DashScope)访问调用Qwen-14B和Qwen-14B-Chat,体验阿里云提供的包括模型训练、推理、部署、精调等在内的全方位服务。 二、开发者用脚投票,通义千问跑出落地加速度 8月3日,阿里云开源通义千问70亿参数模型Qwen-7B和对话模型Qwen-7B-Chat,两款模型均开源、免费。在多个权威测评中,通义千问7B模型取得了超越国内外同等尺寸模型的效果。 海量开发者的反馈验证了Benchmark的测评结论。据介绍,Qwen-7B在魔搭以外的开源社区也广受欢迎,先后冲上Hugging Face、GitHub等社区的Trending(趋势)榜单,在英文世界大模型占据统治地位的海外开源社区也刷遍存在感。 ▲Qwen-7B冲上GitHub的Trending榜单 开发者用脚投票,一个多月间累计下载了100多万次Qwen-7B等模型,开源社区先后出现50多款基于Qwen的新模型,通义千问团队也已收到多家月活超1亿的企业申请使用授权。 目前,开源社区多个知名工具和框架都集成了Qwen,如支持用大模型搭建WebUI、API以及微调的工具FastChat,量化模型框架AutoGPTQ,大模型部署和推理框架LMDeploy,大模型微调框架XTuner等等。 还有大量开发者基于Qwen开发了自己的模型和应用,如个人开发者开发的LLaMA-Efficient-Tuning、Firefly和OpenAI.mini等项目,均支持或使用了Qwen模型。 ▲量化模型框架AutoGPTQ集成了通义千问Qwen模型 在开源举措加持下,通义千问大模型跑出了落地应用的加速度,接入通义千问的应用机构涵盖互联网和传统行业、学界和工业界、头部企业和初创公司等,包括阿里系的淘宝、钉钉、未来精灵(原天猫精灵),三方的浙江大学和高等教育出版社、浙江有鹿机器人科技有限公司等。 ▲周靖人在发布会上介绍Qwen-7B的落地情况 阿里云在发布会上展示了多个通义千问应用案例,让“大模型落地”变得可知可感。比如,浙江大学联合高等教育出版社和阿里云,基于Qwen-7B训练了智海-三乐教育垂直大模型,已在阿里云灵积平台上线服务,开发者仅需一行代码即可使用。该模型已在全国12所高校应用,可提供智能问答、试题生成、教学评估等能力。 初创企业浙江有鹿机器人科技有限公司,则把Qwen-7B集成到机器人身上,开始面向“具身智能”的新探索。在路面清洁机器人AI130中,有鹿通过集成Qwen-7B,让机器人能使用自然语言和用户进行实时交互,理解用户提出的需求,比如“去清理一下5号楼边上的可乐瓶”,机器人能自动对用户的高层指令进行分析和拆解,通过高层的逻辑分析和任务规划,完成清洁任务。 三、“一花独放不是春”,全面拥抱开源开放 阿里云称,百模大战中,很多人看到“大战”,而阿里云看到“百模”。 阿里云副总裁、公众与客户沟通部总经理张启对记者说:“一花独放不是春,百花齐放春满园。不管是闭源大模型的还是开源大模型,自研大模型还是第三方大模型,大规模参数模型还是小规模参数模型,通用大模型还是行业、企业专属大模型,阿里云全部欢迎和支持,共同建设一个最大的大模型自由市场。我们希望所有大模型都能跑在阿里云上,跑得更快、更便宜、更安全。也因为此,阿里云率先开源7B、14B模型,并将持续开源开放,为开源社区贡献力量。” 这解释了阿里云的另类路线:造生态。回顾大模型兴起以来阿里云的种种举措,从理论到实践,阿里云都在做同一件事。 2022年,阿里云在业界首提MaaS(Model as a Service,模型即服务)理念,为新一轮AI浪潮下的大模型生态建设提供了理论依据和最佳实践。MaaS理念的内核,在于提出一种全新的、以AI模型为核心的开发范式。阿里云据此搭建了一套以AI模型为核心的云计算技术和服务架构,并将这套能力向大模型初创企业和开发者全面开放。不到一年时间,大模型行业已是“言必称MaaS”。 ▲周靖人在发布会上介绍阿里云的MaaS理念 2023年7月,阿里云宣布将把促进中国大模型生态的繁荣作为首要目标,向大模型创业公司提供全方位的服务,包括最强大的智能算力和开发工具,并在资金和商业化探索方面提供充分支持。 根据本次发布会分享,提供底层算力服务,阿里云有几重独有优势: 在基础设施层,阿里云拥有国内最强的智能算力储备,其灵骏智算集群可支持最大十万卡GPU规模,承载多个万亿参数大模型同时在线训练。 在AI平台层,阿里云机器学习平台PAI提供AI开发全流程的工程能力,可将大模型训练时间缩短10倍;一站式模型服务平台灵积拥有自动化的模型上云统一工具链路,支持模型自主接入并自动获取平台的强大服务能力。灵积平台现已托管通义千问、Stable Diffusion、ChatGLM-v2、百川、姜子牙等大模型。 在开发者生态层,阿里云牵头建设了中国的AI开源第一门户——魔搭社区ModelScope。魔搭社区秉承“模型即服务”的创新理念,聚集了由30多家顶尖AI机构贡献的1200多个优质AI模型,并将AI模型变为直接可用的服务,为开发者提供一站式的模型体验、下载、推理、调优、定制等服务。 ▲周靖人在发布会上介绍魔搭社区 魔搭社区的模型贡献者基本覆盖国内大模型赛道核心玩家,大模型企业不约而同将魔搭作为自研模型开源首发第一站。9月,百川智能的Baichuan 2系列模型、上海人工智能实验室的书生·浦语20B模型、智谱AI的MathGLM等模型均在魔搭开源首发。其中,书生·浦语系列模型与魔搭社区达成生态合作,表示将共同推动中国大模型生态建设。 模型供给的丰富,带来了开发者的汇聚,“找大模型上魔搭”已经成为开发者的共同心智。上线不到一年时间,社区已经聚集230万AI开发者,模型累计下载量突破8500万。 在阿里云畅想的“大模型自由市场”中,通义千问只是“百模”之一。而开源开放,正是阿里云知行合一,开展大模型生态建设的“最佳实践”。 开源生态对促进通用大模型的技术普惠与应用落地至关重要。大模型训练成本高,绝大部分中小企业和开发者难以承受。大模型开源,能够将头部企业的大模型能力以更低成本、更快速度推向中小企业和开发者,加快推进大模型生态建设,孕育大模型应用创新。 从更宏观的视角看,AI大模型的竞争不仅是公司之间、研究团队之间的竞争,更是生态与生态之间的竞争。如果说“公共云+AI”的系统能力是大模型竞争的入场券,那技术和产业生态就是全球大模型竞争的主战场。产业生态是构筑商业闭环和竞争壁垒的关键,越早将大模型推向市场,越多吸纳用户的反馈来反哺大模型,越能实现“模型越强、应用越多,应用越多、模型越强”的“飞轮效应”。 最终,受益的是每一个开发者、中小企业,以及整个大模型行业。
DJI Mini 4 Pro 体验,最完整的入门级无人机
9 月 25 日,大疆正式发布 mini 系列的新一代无人机 DJI Mini 4 Pro,定价 4788 元起。 和一年前推出的 Mini 3 Pro 比起来,新推出的 DJI Mini 4 Pro 总算用上了完整的全向避障和全向智能跟随功能,图传升级到了最大传输距离 20km 的 O4 图传。 相机的部分没有太大变化,慢动作的部分新增 4K 100fps 拍摄规格,功能上继续支持大师镜头、一键短片等自动拍摄功能,配置和操控上都做了更完整的补全,是一款非常适合新手接触无人机的产品。 最完整的入门级无人机 既然是 mini,那 DJI Mini 4 Pro 肯定是继续用这个小于 249g 的轻量级机身,长度就跟一罐「加长版」可乐差不多。 折叠完成后能塞进单肩包侧边的小格里面,旁边两个大的收纳格可以用来放能充三块电池的电池管家和带屏遥控,出门拍摄的需求就满足了。 要是不想另外带收纳包,DJI Mini 4 Pro 也可以放到相机内胆包的小格里。 飞机的配色和 Mini 3 Pro 相同,是大疆招牌的暖灰色,机身漆面会做出类似梨皮感的颗粒效果。 折叠结构和云台保护锁扣的设计和之前用的一样。传数据用的 USB-C 接口和 microSD 卡槽放在了电池仓上侧,电池仓能够兼容普通版的电池以及长续航电池,这些都是 Mini 4 Pro 与上一代相似的地方。 新款机身最大的差异,体现在避障镜头的摆放设置。 Mini 4 Pro 机头和底部都配备了视觉避障用的传感器,而之前位于 Mini 3 Pro 机头后面的避障传感器移到了机身两侧,角度也从正向着后侧变成向着斜后方。 ▲ DJI Mini 4 Pro 前后避障 这样调整之后,Mini 4 Pro 也获得了全向避障能力。除了前后和正下方,现在有障碍物出现侧面,Mini 4 Pro 基本都会自动刹停,和障碍物保持一段较宽的距离。在这个情况下强行推方向,飞机也不再继续靠近障碍物,新手飞起来真的要安全很多。 ▲ Mini 4 Pro 侧面避障,可以看到无人机会和障碍物保留一大段距离 当然,像这种比较粗的树干,Mini 4 Pro 要识别起来还是很简单的。但如果要飞到枝叶比较多的地方或其他障碍物比较复杂的场景,Mini 4 Pro 偶尔还会有识别出错或识别不出来的情况。 要是对自己的操控技术没有太大把握,那还是躲开这些场景比较好。 大疆更新了全向避障之后,也给 Mini 4 Pro 升级到了全向智能跟随功能。 这里的全向跟随功能提供了全向智能跟随、聚焦和兴趣点环绕三种模式,只要框选中了跟踪目标,遥控菜单上就会出现三种模式的选择菜单,单次选择和切换都方便。如果不想用固定模式做跟随,Mini 4 Pro 支持在控制罗盘上画出自定义运镜轨迹,飞的时候可以根据现场环境规划跟随样式。 三种智能跟随模式的稳定性不错,Mini 4 Pro 在智能跟随状态下响应很迅速,配合全向避障功能实现单人跟随拍摄。 意思就是,现在你只需要在飞行前把自己框选好并在遥控上设定好跟随模式和路线后开拍,Mini 4 Pro 就会在你起跑和骑上自行车后开始进行自动跟踪。以前还需要多一个飞手来做跟随,现在只要环境足够空旷,那你单靠自己就能拍出流畅完整的跟随视频。 来到影像部分,大疆 Mini 4 Pro 的云台相机内置 4800 万像素 1/1.3 英寸 CMOS,镜头等效 24mm 的视角,光圈为 F1.7,硬件配置上与大疆 Mini 3 相似。 Mini 4 Pro 支持 4K 60fps 视频录制,并提供 HLG 和 D-Log M 两种录制模式可选。用户可以录制后期空间更大的 D-Log M,后期实现更为风格化的调色。 ▲ DJI Mimo D-Log M 还原功能 如果你是大疆生态的用户,手上刚好有 DJI Action 4 运动相机,那把 DJI Mini 4 Pro 和 Action 4 拍摄的内容整合后调色,又或者是同时导入 DJI Mimo 做 D-Log M 色彩还原,统一色调的效果也都还不错。 在慢动作的录制模式中,Mini 4 Pro 支持了 1080P 200fps 和 4K 100fps 慢动作,只看 4K 的慢动作规格的话,Mini 4 Pro 在入门级无人机上是个比较罕见的配置。 只不过跟 DJI Action 4 一样,需要进入专门的慢动作模式才能开启。要是整合到分辨率和帧率的选择菜单中,用户用起来会更加直观。 在光线足够的环境下拍摄这种线条较多的城中村航拍时,用上 4800 万像素相机的 Mini 4 Pro 有着不俗的解析力,线条锐利,默认模式直出下给人一种通透的感觉。 和其他搭载 4800 万像素传感器的设备一样,Mini 4 Pro 日常会以 1200 万像素模式输出,机内提供了 4800 万像素照片选项。用户拍摄时可以选择单独 JPG 格式和 DNG 的 RAW 格式,也能像常规相机一样保留 R+J 的模式,那出门在外就可以先用 JPG 发个朋友圈微博,回到电脑前再用 RAW 格式后期了。 ▲ 4K 60P 原素材视频截图 ▲ 4K 60P HLG 原素材视频截图 ▲ 4K 60P D-Log M 原素材视频截图 视频模式下的画质也一样,Mini 4 Pro 直出模式下的 4K 60fps 成像效果也不错,截图和照片模式没有太大差别。 后面提供的 HLG 和 D-Log M 是能够提升画面的动态范围,D-Log M 在光线充足的环境下的画质表现还不错,而且让画面变灰的程度不高,就算不依赖 DJI Mimo 的自动还原功能,入门用户想自己练习调色也不会太难。 到了弱光和夜间环境,Mini 4 Pro 的成像会相对吃力一点。拍照的话,多像素合一的 1200 万像素输出还可以,整体画面能够保持干净,线条刻画依旧清晰,只是暗处的细节会稍稍有点涂抹。 如果夜间开启 4800 万的高像素模式,Mini 4 Pro 的照片会再粗糙一点,暗部的彩色噪点和伪色也会比常规 1200 万像素多一些。虽然换上了高像素模式方便用户放大裁切,但相机为了控制噪点会提高画面的涂抹程度,所以在实际上放大之后的可用性并不会多很多。如果要在夜晚航拍,1200 万像素模式会是首选。 增加曝光时间也能让画面变得更干净,Mini 4 Pro 目前能做到 2s 曝光,除了能在夜间提升整体画面亮度同时做出流光车轨的效果。要是现场环境的风不太大,Mini 4 Pro 的实拍效果还是不错的。 不过,Mini 4 Pro 属于轻量化的小型机器,抗风的稳定性不算高。虽然云台有一定稳定效果,但应付这种幅度较大的瞬发抖动并不够。我们测试时发现 2s 曝光还是比较容易糊,如果能把曝光控制在 1s 内的话,成功率就会高很多。 ▲ DNG 简单处理后输出 还有,Mini 4 Pro 长曝下高光还是有些过曝,如果想控制得更好,拍完之后透过 DNG 格式后期处理会有更好效果。 相机的部分最后再提一点,Mini 4 Pro 的云台也能像 Mini 3 Pro 那样一键切换成竖拍模式。 比起 DJI Air 3 这种需要靠裁切才能直拍竖构图视频和照片的旧无人机,Mini 4 Pro 能在不损失像素的情况直拍竖构图内容,对抖音快手小红书这一类以竖屏为主的平台用户更友好。 入门级无人机应该有的样子 除了更智能的全向避障和全智能跟随功能以及相机上的更新,DJI Mini 4 Pro 在其他部分也做了调整。 像是它也用上了 DJI Mavic 3 Pro 同款的 O4 图传,最高能在空旷场景下支持大约 20km 连接距离。即使在无线环境复杂的城中村里,我们飞高飞远了,飞机信号也非常稳定。配合套装内附带的 DJI RC 2 带屏遥控器遥控,高清且流畅的图传和操控不仅用起来舒服,操作的时候也能让人安心。 Mini 4 Pro 的基础续航也提升到了 34 分钟,配合长续航电池能够达到 45 分钟,算上起飞、返航和降落的消耗,使用长续航电池时能做到接近 30 分钟的飞行拍摄时间还是很足够的,中间多加几个智能跟随和大师镜头拍摄的片段,一条简单的航拍视频就能够完成。对于只想用无人机拍几个镜头来丰富一下视频的入门用户,Mini 4 Pro 已经够用了。 确实,不断透过削减配置和功能来降低售价而推出的入门级无人机,其实并不适合入门用户。 缺少了「全向避障」、「全向智能跟随」这种提升操控安全性、降低操作门槛功能的无人机产品,只会提升操控者的使用难度。 想要入门的人因为便宜买来了一台「入门级」无人机,但因为不会飞、怕撞机和炸机使得飞机常年吃灰,一年都不能拍到几个镜头或剪出一条 1 分钟左右的视频,这样的无人机对于他们来说并没有意义。 相反,功能和配置、配件都齐全的无人机更适合初学者入门。 哪怕起点售价更高一些,用户买回来能够快速上手,又或者透过无人机支持的一些自动化功能拍出好看的画面,他们才愿意继续用和继续学下去,这样的无人机产品才有「入门」的作用。 很明显,大疆在推出 DJI Mini 4 Pro 的时候就已经清楚明白这一点。 所以说,DJI Mini 4 Pro 是目前最适合入门用户的无人机产品。如果你想要找一款适合一步入门的机器,那自带 RC 2 带屏遥控加两块电池和充电管家的套装 Mini 4 Pro,就是现在的版本正解。
中文LLaMA-2刷榜,开源可商用!效果媲美主流大模型
原标题:中文LLaMA-2刷榜,开源可商用!千元预算,训练半天,效果媲美主流大模型 最强中文版LLaMA-2来了!15小时训练,仅需数千元算力,性能碾压同级中文汉化模型,开源可商用。 LLaMA-2相较于LLaMA-1,引入了更多且高质量的语料,实现了显著的性能提升,全面允许商用,进一步激发了开源社区的繁荣,拓展了大型模型的应用想象空间。 然而,从头预训练大模型的成本相当高,被戏称「5000万美元才能入局」,这使得许多企业和开发者望而却步。那么,如何以更低的成本构建自己的大型模型呢? 作为大模型降本增效的领导者,Colossal-AI团队充分利用LLaMA-2的基础能力,采用高效的训练方法,仅使用约8.5B token数据、15小时、数千元的训练成本,成功构建了性能卓越的中文LLaMA-2,在多个评测榜单性能优越。 相较于原始LLaMA-2,在成功提升中文能力的基础上,进一步提升其英文能力,性能可与开源社区同规模预训练SOTA模型媲美。 秉承Colossal-AI团队一贯的开源原则,完全开源全套训练流程、代码及权重,无商用限制,并提供了一个完整的评估体系框架ColossalEval,以实现低成本的可复现性。 此外,相关方案还可迁移应用到任意垂类领域和从头预训练大模型的低成本构建。 开源代码与权重:https://github.com/hpcaitech/ColossalAI 01 性能表现 注:基于ColossalEval评分,括号中分数来源于对应模型官方发布的榜单分数,C-Eval分数来源于官网Leaderboard。 在常见的中、英文评测榜单,可以看到,在英文MMLU榜单中,Colossal-LLaMA-2-7B-base在低成本增量预训练的加持下,克服了灾难性遗忘的问题,能力逐步提升(44.47 -> 53.06),在所有7B规模的模型中,表现优异。 在中文榜单中,主要对比了CMMLU, AGIEVAL, GAOKAO与 C-Eval,效果远超基于LLaMA-2的其他中文汉化模型。尤其是与原始LLaMA-2相比,Colossal-LLaMA-2在中文能力上有了质的飞跃 (CMMLU: 32.97 -> 49.89)。 即使与其他采用中文语料,可能花费上千万元成本,从头预训练的各大知名模型相比,Colossal-LLaMA-2在同规模下仍表现抢眼。 而通过SFT、LoRA等方式微调,能有效注入基座模型的知识与能力十分有限,不能较好的满足高质量领域知识或垂类模型应用的构建的需求。 为了更好的评估模型的性能,Colossal-AI团队不仅仅依赖于量化的指标,还对于模型的不同方面进行了人工的评估,以下是一些例子: 从整个训练的Loss记录来看,在利用Colossal-AI系统降本增效能力的同时,模型收敛性也得到充分保证,仅通过约8.5B tokens(85亿tokens),数千元算力成本,让模型达到如此惊艳的效果。 而市面上的大模型动辄使用几万亿token进行训练才有效果保证,成本高昂。 那么Colossal-AI团队是如何把训练成本降低,并达到如此的效果的呢? 02 词表扩充与模型初始化 LLaMA-2原始词表并未针对中文做特定优化,所包含的中文词有限,导致在中文语料上理解力不足。因此,首先对LLaMA-2进行了词表的扩充。 Colossal-AI团队发现: 词表的扩充不仅可以有效提升字符串序列编码的效率,并且使得编码序列包含更多的有效信息,进而在篇章级别编码和理解上,有更大的帮助。 然而,由于增量预训练数据量较少,扩充较多的单词反而会导致某些单词或组合无实际意义,在增量预训练数据集上难以充分学习,影响最终效果。 过大的词表会导致embedding相关参数增加,从而影响训练效率。 因此,经过反复实验,同时考虑了训练的质量与训练的效率,Colossal-AI团队最终确定将词表从LLaMA-2原有的32000扩充至69104。 有了扩充好的词表,下一步就是基于原有的LLaMA-2初始化新词表的 embedding。 为了更好的迁移LLaMA-2原有的能力,实现从原有LLaMA-2到中文LLaMA-2能力的快速迁移,Colossal-AI团队利用原有的LLaMA-2的权重,对新的embedding进行均值初始化。 如此一来,既保证了新初始化的模型在初始状态下,英文能力不受影响,又可以尽可能的无缝迁移英文能力到中文上。 03 数据构建 为了更大程度的降低训练的成本,高质量的数据在其中起着关键作用,尤其是对于增量预训练,对于数据的质量,分布都有着极高的要求。 为了更好的筛选高质量的数据,Colossal-AI团队构建了完整的数据清洗体系与工具包,以便筛选更为高质量的数据用于增量预训练。 Colossal-AI团队数据治理的完整流程 除了常见的对数据进行启发式的筛选和去重,还对重点数据进行了打分和分类筛选。 合适的数据对于激发LLaMA-2的中文能力,同时克服英文的灾难性遗忘问题,有着至关重要的作用。 最后,为了提高训练的效率,对于相同主题的数据,Colossal-AI团队对数据的长度进行了排序,并根据4096的最大长度进行拼接。 04 训练策略 多阶段训练 在训练方面,针对增量预训练的特点,Colossal-AI团队设计了多阶段,层次化的增量预训练方案,将训练的流程划分为三个阶段: 大规模预训练阶段:目标是通过大量语料训练,使得模型可以产出相对较为流畅的文本。该阶段由LLaMA-2完成,经过此阶段,模型已经掌握大量英文知识,并可以根据Next Token Prediction输出流畅的结果。 中文知识注入阶段:该阶段依赖于高质量的中文知识,一方面增强了模型对于中文知识的掌握程度,另一方面提升了模型对于新增中文词表中单词的理解。 相关知识回放阶段:该阶段致力于增强模型对于知识的理解与泛化能力,缓解灾难性遗忘问题。 多阶段相辅相成,最终保证模型在中英文的能力上齐头并进。 分桶训练 增量预训练对于数据的分布极为敏感,均衡性就尤为重要。 因此,为了保证数据的均衡分布,Colossal-AI团队设计了数据分桶的策略,将同一类型的数据划分为10个不同的bins。 在训练的过程中,每个数据桶中均匀的包含每种类型数据的一个bin,从而确保了每种数据可以均匀的被模型所利用。 05 评估体系 为了更好的评估模型的性能,Colossal-AI团队搭建了完整的评估体系——ColossalEval,希望通过多维度对大语言模型进行评估。 流程框架代码完全开源,不仅支持结果复现,也支持用户根据自己不同的应用场景自定义数据集与评估方式。 评估框架特点总结如下: 涵盖针对于大语言模型知识储备能力评估的常见数据集如MMLU,CMMLU等。针对于单选题这样的形式,除了常见的比较ABCD概率高低的计算方式,增加更为全面的计算方式,如绝对匹配,单选困惑度等,以求更加全面的衡量模型对于知识的掌握程度。 支持针对多选题的评估和长文本评估。 支持针对于不同应用场景的评估方式,如多轮对话,角色扮演,信息抽取,内容生成等。用户可根据自己的需求,有选择性的评估模型不同方面的能力,并支持自定义prompt与评估方式的扩展。 构建通用大模型到垂类大模型迁移的桥梁 由Colossal-AI团队的经验来看,基于LLaMA-2构建中文版模型,可基本分为以下流程: 那么这套方案是否可以复用呢? 答案是肯定的,并且在业务落地的场景中是非常有意义的。 随着ChatGPT掀起的人工智能浪潮,全球各大互联网巨头、AI公司、创企、高校和研究机构等,纷纷在通用大模型的赛道上策马狂奔。 然而,通用大模型通用能力的背后往往是针对特定领域内知识的不足,因此,在实际落地上,大模型幻觉的问题就变的尤为严重。 针对业务微调固然可以有一定的收获,但垂类大模型的缺失导致应用落地存在性能瓶颈。 如果可以快速低成本构造一个垂类大模型,再基于垂类大模型进行业务微调,一定能在业务落地上更进一步,占得先机与优势。 将以上流程应用在任意领域进行知识迁移,即可低成本构建任意领域垂类基座大模型的轻量化流程: 对于从头预训练构建基础大模型,也可借鉴上述经验与Colossal-AI降本增效能力,以最低成本高效完成。 06 系统优化 上述Colossal-LLaMA-2的亮眼表现和成本优势,构建在低成本AI大模型开发系统Colossal-AI之上。 Colossal-AI基于PyTorch,可通过高效多维并行、异构内存等,降低AI大模型训练/微调/推理的开发与应用成本,提升模型任务表现,降低GPU需求等。 仅一年多时间便已在GitHub开源社区收获GitHub Star 3万多颗,在大模型开发工具与社区细分赛道排名世界第一,已与世界500强在内的多家知名厂商联合开发/优化千亿/百亿参数预训练大模型或打造垂类模型。 07 Colossal-AI云平台 为了进一步提高AI大模型开发和部署效率,Colossal-AI已进一步升级为Colossal-AI云平台,以低代码/无代码的方式供用户在云端低成本进行大模型训练、微调和部署,快速将各种模型接入到个性化的应用中。 目前Colossal-AI云平台上已经预置了Stable diffusion, LLaMA-2等主流模型及解决方案,用户只需上传自己的数据即可进行微调。 同时,也可以把自己微调之后的模型部署成为API,以实惠的价格使用A10, A800, H800等GPU资源,无需自己维护算力集群以及各类基础设施。 此外,更多应用场景、不同领域、不同版本的模型、企业私有化平台部署等也正在不断迭代。 ColossalAI云平台现已开启公测,注册即可获得代金券,欢迎参与并提出反馈。 Colossal-AI云平台: platform.luchentech.com Colossal-AI云平台文档: https://docs.platform.colossalai.com/ Colossal-AI开源地址: https://github.com/hpcaitech/ColossalAI
Anthropic获得亚马逊292.4亿元注资:OpenAI前员工创办,拥有大模型Claude
IT之家 9 月 25 日消息,OpenAI 的竞争对手 Anthropic 今日宣布获得亚马逊投资的至多 40 亿美元(IT之家备注:当前约 292.4 亿元人民币)现金,双方将共同开发可靠、高性能的基础模型,展开更广泛的合作。 据介绍,亚马逊员工和云计算客户能够提前获得 Anthropic 的技术,并将其整合到自己的业务内。Anthropic 还承诺将主要依赖亚马逊的云服务,来训练其未来的 AI 大模型 —— 包括利用从亚马逊购买的大量专有芯片。 Anthropic 将利用亚马逊云服务提供的高性能、低成本的学习加速器,在 AWSTrainium 和 Inferentia 芯片上训练和部署其未来基础模型。对于亚马逊来说,这笔交易标志着它利用生成式 AI 所带来的兴奋点的最新举措。 基于亚马逊云服务用户对 Anthropic 旗下大语言模型 Claude 的大量需求,Anthropic 还将扩大对 AWS Bedrock 的支持。这将包括在服务上进行安全的模型定制和微调,使企业能够利用其专业知识优化 Claude 的性能,同时限制有害结果的可能性。 细节方面,亚马逊将首期投资 12.5 亿美元(当前约 91.38 亿元人民币)获得 Anthropic 的少数股权,两家公司以后都可以选择将投资总额增加到 40 亿美元。 今年早些时候,Anthropic 已经获得了估值将近 50 亿美元的融资。而在去年,谷歌也向 Anthropic 投资了 3 亿美元。
英伟达GPU囤太多 科技巨头赚不出14609亿元?红杉与AI大佬激辩
①据预测,到今年年底,英伟达的GPU销售额可能突破500亿美元; ②风投机构红杉的合伙人David Cahn计算得出,AI行业需要2000亿美元(约合人民币14609亿元)的收入才能收回前期投资的成本; ③这一结论遭到了业内人士的强烈反对。 财联社9月25日讯(编辑 黄君芝)今年以来,在人工智能(AI)的推动下,美股大幅反弹,科技股也“重振雄风”,还形成了包括微软和英伟达在内的“七巨头”。一切似乎都看起来非常美好,然而需要注意的是,目前真正从AI身上捞到钱的只有英伟达。 不论是“领头羊”微软,还是“后起之秀”谷歌、Meta、Adobe,这些公司还处于将AI接入其产品的阶段,还没有真正“货币化”,即从AI那里赚到真金白银。目前,许多公司的AI服务都是免费的,只有微软敢把Copilot费用提价83%,但消费者还未必买账。 尽管还未真正实现盈利,但科技公司大举投资AI领域、囤积GPU,已成为事实。根据华尔街分析师预测,到今年年底,英伟达的GPU销售额可能突破500亿美元。 到此,投资者们就不禁想问,在盈利前景还不明朗的情况下,如此大举购买GPU,科技公司们能回本吗?到头来,会不会竹篮打水一场空?如果能回本,那什么时候才能回本呢? 风投机构红杉的合伙人David Cahn日前发文进行了计算。Cahn认为,每1美元的GPU支出,大约对应1美元的数据中心能源成本,也就是说,保守估计下,如果英伟达到年底能卖500亿美元的GPU,数据中心的支出就高达1000亿美元。 然后,以50%的利润率假设,AI行业需要2000亿美元的收入才能收回前期投资的成本。但Cahn指出,目前只有750亿美元的年收入,缺口达到1250亿美元。 质疑声袭来 对于Cahn提出的观点,硅谷创投巨头A16Z特别顾问、AI初创公司2X创始人Guido Appenzeller进行了反驳,逐字逐句地推翻了其论点。 总体而言,Appenzeller的核心论点围绕着一个信念,即人工智能将成为几乎任何含软件产品中无处不在的组件。他断言,在GPU基础设施上的大量投资,即使高达500亿美元,也可以很容易地在全球5万亿美元的巨大IT支出中得到摊销。 他不仅推翻了红杉对于AI赚钱能力的估算,还指出红杉最根本的问题是,低估了AI历史性革命的影响。 具体而言,Appenzeller首先指出,Cahn是“标题党”,企图用“2000亿美元”这样一个数字来吸人眼球,但实际上他的计算过程完全是错的。 Appenzeller指出,Cahn把GPU的购买成本(资本性支出)、每年的运营成本、GPU使用周期内的累计收入和AI应用带来的年收入都加到了一起,得到了2000亿美元这一看起来超级夸张的数字。但他认为,更合适的计算方法应该基于GPU买家投资成本所获得的年回报率。 其次,他还认为,GPU的电费成本也被夸大了。根据Appenzeller的说法,一块H100 PCIe GPU的成本大约是3万美元,耗电量约为350瓦,考虑到服务器和冷却,总功耗可能在1千瓦左右。 以0.1美元/千瓦的电价计算,这块H100 GPU在5年的生命周期内,在GPU硬件上每花1美元,其需要的电费仅为0.15美元,远低于Cahn估算的1美元。 但最重要的是,Appenzeller认为,Cahn忽略了AI革命的规模。他指出,AI模型就像CPU、数据库和网络一样,是一种基础设施组件。而现在,几乎所有的AI软件都在使用CPU、数据库和网络,未来也是如此。 那么,AI行业到底能不能赚够2000亿美元?Appenzeller给出了肯定的答案,而且不止如此,作为网络基础设施,它创造的收入会以不同形式存在于每个部门。 因此,他总结称,AI会颠覆一切软件,Cahn所谓的“AI收入缺口”其实并不存在。
谷歌Pixel 8/Pro系列手机有望获得长达7年的软件更新支持
IT之家 9 月 25 日消息,据外媒 91mobiles 和爆料人 Kamila Wojciechowska 透露,谷歌将为 Pixel 8 和 Pixel 8 两款新机带来长达 7 年的软件更新。 而在此之前,谷歌官方承诺的是为 Pixel 系列机型提供 5 年更新,包含了 3 年的操作系统更新和 2 年的安全更新。 另据IT之家今日凌晨报道,谷歌 Pixel 8 系列手机的详细配置清单和售价信息均已流出。具体配置如下: Pixel 8 谷歌 Tensor G3 处理器 8GB 内存 60-120Hz 动态刷新率屏幕 5000 万像素广角镜头 + 1200 万像素超广角镜头,支持微距对焦 1050 万像素前置镜头 支持面部解锁 / 指纹解锁 Pixel 8 Pro 谷歌 Tensor G3 处理器 12GB 内存 1-120Hz 动态刷新率屏幕 5000 万像素广角镜头 + 4800 万像素超广角镜头 + 4800 万像素长焦镜头,支持微距对焦 1050 万像素前置镜头 支持面部解锁 / 指纹解锁 目前来看,关于 Pixel 8 系列手机的大部分爆料来源都是这位 Kamila Wojciechowska。这次他还补充了部分细节信息如下: Pixel 8 提供黑曜石、榛子、玫瑰(IT之家注:原文为 Obsidian, Hazel, Rose)三种配色,Pixel 8 Pro 则是黑曜石、瓷白和海湾蓝(原文 Obsidian, Porcelain,Bay)。 Pixel 8 电池容量为 4575mAh,屏幕尺寸为 6.2 英寸,支持 27W 快充 / 18W 无线充电,提供 128GB、256GB 两种存储空间,均为 UFS3.1。其背板材质为康宁大猩猩 Glas Victus。 Pixel 8 Pro 电池容量为 5050mAh,屏幕尺寸为 6.7 英寸,支持 30W 快充 / 23W 无线充电,提供最高 512GB(美国地区 1TB)的存储空间,为 UFS 3.1。其背板材质为康宁大猩猩 Glas Victus 2。
搭载麒麟A2芯片 华为FreeBuds Pro 3成为超CD级无损音质真无线耳机
凤凰网科技讯 9月25日,华为秋季全场景新品发布会今日在深圳举行。华为秋季全场景新品发布会上,华为FreeBuds Pro系列新一代声学旗舰产品——华为FreeBuds Pro 3正式发布。新品内置支持Polar码技术(星闪连接核心技术)的音频芯片——麒麟A2,带来1.5Mbps无损音频传输。华为FreeBuds Pro 3也是目前超CD级(传输速率高于1.41Mbps)无损音频传输码率的TWS产品。 凭借麒麟A2的强大芯片基座,华为FreeBuds Pro 3引领行业从全链路的高清音质体验迈入到全链路的“超CD级无损音质”体验。同时,源于芯片强大算力的全新静谧通话2.0及智慧动态降噪3.0,也将TWS耳机降噪能力推向了行业新高峰。 首先是传输速度更快。麒麟A2芯片内置先进的蓝牙模组,传输带宽能力得到了大幅提升,相比于传统蓝牙带宽提升了4倍,音频信号传输速率大大提升;同时华为短距及声学专家们将移动通信领域的Polar极化码技术暨星闪连接的核心技术应用到TWS耳机上,使得华为FreeBuds Pro 3 抗干扰能力提升了2倍,实现了业界1.5Mbps无损音频信号传输,让用户最终能享受到超CD级真无损音质。 传输码率代表着音频每秒传输的数据,一般来说码率越大,理论上音质就越好,而业界公认的CD级无损音乐传输码率为1.41Mbps,当耳机的传输码率超过1.41Mbps,才能称之为“CD级无损音质”,这也是华为FreeBuds Pro 3的音质能之称为“超越CD级无损”的原因。 其次是高性能。麒麟A2音频芯片集成了双DSP处理单元,算力性能相比麒麟A1芯片提升2倍,强大算力的高性能音频处理单元,使得高保真音频的实时处理成为可能。 另外,麒麟A2还具备高集成的优势,采用SIP先进封装技术,在小巧的尺寸上集成了蓝牙处理单元、双DSP音频处理单元、应用处理器、电源存储单元等多种功能模组。这就使其整体PCB尺寸相比于麒麟A1减小了20%,帮助华为耳机整体重量减少5%,也带给用户轻盈舒适的佩戴体验。 最后是低功耗。芯片功耗对于TWS耳机的续航至关重要,麒麟A2芯片功耗相比上一代直接降低了50%,真正实现了高性能与低功耗的完美结合,让耳机拥有强劲表现的同时也拥有更持久的续航表现。 多数TWS耳机普遍在蓝牙传输码率支持上先天不足。而无损音频一般可提供约1.41Mbps的传输码率,可以最大程度上还原声音细节。在此之前,任何一款与手机配合的真无线耳机,都无法将约CD级(传输速率高于1.41Mbps)无损音频通过蓝牙直接传输并还原。因此,我们真正听到的,都是传输码率被压缩后的音乐作品,导致听音体验大打折扣。 华为用了两项核心技术,一是华为自研L2HC 3.0协议,二是星闪连接核心技术加持——Polar码算法。基于华为自研超级蓝牙技术,华为FreeBuds Pro 3与华为Mate60系列手机在信号传输领域实现质的突破,蓝牙最大物理带宽能达到8Mbps,相较业界传统的2Mbps带宽提升近4倍。 另外,针对手机端与TWS耳机端的蓝牙通信技术痛点——伴随着音频信号传输码率的提升,音频信号的抗干扰能力会显著下降。华为在TWS耳机上应用了Polar码物理信道编码算法(星闪连接核心技术),使得音频蓝牙传输的抗干扰能力提升了2倍。 有一个细节值得一提,即便提升了传输带宽,但如果没有Polar码技术护航,音频传输过程容易受到外围干扰,会出现卡顿现象,无法保持稳定的持续的高码率音频传输。这也成为华为较其他厂商有巨大优势的关键核心技术。 众所周知,苹果AirPods系列采用AAC编解码,虽然AAC方案不错,但万年不变的祖传AAC相比华为持续迭代的L2HC还是落后太多,传输码率仅为320kbps,很难满足大家对高清音质的需求。 华为FreeBuds Pro 3支持全新的L2HC 3.0,音频最高传输速率由上代的960kbps提升至惊人的1.5Mbps,采样率和位深达96kHz/24bit,有效减少了音频传输过程中的音质损伤,超过CD级品质音乐无损传输的码率需求(一般为44.1kHz/16bit,码率:44.1k×16×2≈1.4Mbps)。比苹果的传输码率快四倍。 华为FreeBuds Pro 3有雅川青、星河蓝、冰雪银、陶瓷白四款颜色,定价为1499元,开售时间为9月25日18:08。
苹果扩大印度生产,4-5年内产值将增至400亿美元
集微网消息,随着苹果iPhone 15系列在印度的预订量不断增加,以及印度制造iPhone的出口量不断增加,苹果公司计划在未来几年将产量扩大五倍。 苹果计划在未来4-5年内将产值从上一财年的70亿美元扩大到400亿美元,并补充称苹果预计将生产AirPods,但没有计划在印度生产iPad或Macbook。 富士康驻印度代表V. Lee近期发帖表示,该集团的目标是让印度的就业、外国直接投资和企业规模再翻一番。V. Lee没有详细说明富士康在印度扩张计划的时间表。据报道,富士康在印度拥有4万名员工。 摩根士丹利分析师在7月份的一份报告中表示,印度可能是苹果iPhone五年收入和销售量增长的主要推动力,占苹果同期收入增长的15%和销售量增长的20%。 Counterpoint数据显示,苹果iPhone在印度的智能手机市场份额预计将从2023年上半年的5%增长到年底的7%,今年第四季度iPhone 15 Pro机型可能占iPhone 15系列整体份额的25%。业内人士消息称,与去年的iPhone 14系列相比,苹果iPhone 15系列在印度的预订量增加了一倍。 苹果扩大生产规模的另一个原因是印度iPhone出口激增。行业数据显示,iPhone占印度智能手机整体出口量的份额从2022年第二季度800万部的9%上升至2023年第二季度1200万部智能手机的49%,超过三星电子份额45%。
乐视发布4K智能投影仪LE900 搭载海思芯片
凤凰网科技讯 9月25日,乐视在北京举办“更进一步”2023年秋季媒体沟通会,发布全球首款上市的原生4K智能投影仪新品LE900,售价为 4799 元。同时1080P超级智能影院S系列及优享智能投影X系列也一同亮相。 乐视智能生态总裁李晓伟表示,乐视进入智能投影仪行业并不是“尝鲜”,而是筹备已久。作为互联网电视开创品牌,乐视超级电视首创了智能电视系统,拥有13年大屏影音系统开发和10年大屏智能终端研发经验,乐视具备了入局投影仪行业技术基础。 乐视LE900采用性能优越的海思显示芯片V811。海思显示芯片V811具备4核CPU+4核GPU处理器、4G内存+64G存储,超强算力让乐视LE900实现Wi-Fi6高速网络吞吐、USB3.0极速文件读取,再加Hi-Imprex 图像处理引擎、Hi-Motion MEMC运动补偿功能,让画面亮暗细节更丰富、颜色更生动、画面无拖影,实现原生4K画质。 此外,乐视 S 系列投影仪可选两个不同亮度版本,I600CVIA 流明高亮版售价 3499 元,9 月上市;550CVIA 流明普通版售价 2999 元,10 月上市。 另一款乐视X系列优享智能投影系列,定制一体化小型化密闭式光机,提供500CVIA和450CVIA两种高亮度选择,售价分别在2199元和1899元。乐视X系列优享智能投影画质方面同样出彩,全系搭载海思芯片、支持4K超高清解码、硬件浮点协处理器、Hi-Imprex 图像处理等配置。

版权所有 (C) 广州智会云科技发展有限公司 粤ICP备20006386号

免责声明:本网站部分内容由用户自行上传,如权利人发现存在误传其作品情形,请及时与本站联系。