作者 | 徐珊 编辑 | 漠影 智东西3月26日报道，近日，全球增长咨询公司弗若斯特沙利文发布了《2024年中国大模型能力评测》，评测显示，百度文心一言稳居国产大模型首位，拿下数理科学、语言能力、道德责任、行业能力及综合能力等五大评测维度的四项第一。 当下正值文心一言发布一周年，从去年3月文心一言发布到如今的文心大模型4.0版本，用户们见证了文心一言的迅猛成长，这不仅代表的是搜索平台、工具的迭代升级，更是人们对信息获取、理解和应用的一次全面革新。 在过去这一年里，大模型及生成式AI工具爆发式增长，正改变着传统工作流程，重塑各行各业。百度创始人、CEO李彦宏在今年3月的财报会议上提到，文心大模型的日调用量已超过5000万次，大约有2.6万家企业调用文心大模型，每1分钟企业调用文心大模型的次数超过3.4万次。 在以文心一言为代表的大模型狂飙的这一年里，我们从最新的成绩单中，看到了中国大模型产业发展的新动力。 一、技术扎实可打，文心一言还是国产大模型一哥 近期，沙利文发布的《2024年中国⼤模型能⼒评测》对国内主流的15个大模型进行了横评，从而将中国大模型分成了三个梯队。 如下图所示，百度、腾讯、阿里等互联网大厂旗下大模型位于第一梯队，综合表现更为优异。其中，文心一言能力最为全面，五项评测维度均为优势能力，并取得四项第一。 ▲沙利文《2024年中国大模型能力评测》：大模型综合竞争力气泡图 评测主打一个全面综合，维度包括通用基础能力和专业应用能力两大方面。 具体来说，通用基础能力重点评估⼤模型在语言理解、知识储备、道德风险控制等方面的表现，以揭示其在自然语言理解和交互水平上的能力。而专业应用能力则着重检验⼤模型在实际应用中的效能与价值，通过考察其在任务规划、超长文本处理、行业内容生成等方面的表现，以衡量⼤模型在不同应用场景下的实际价值产出能力。 报告显示，文心一言在通⽤基础能⼒评测中超越部分国际大模型，能够精确解析⽂本、捕捉语义，并⽣成符合语法和语境规则的⽂本。但我们也能看到国际领先模型在通⽤基础能⼒和专业应⽤能⼒上略优于中国领先模型。 整体测评中，文心一言拿下数理科学、语言能力、道德责任、行业能力及综合能力等五大评测维度的四项第一，在21个细化二级维度均表现突出。 ▲文心一言综合表现最佳：5大维度取得4项第一 沙利文预测，2024年，大模型的技术发展将趋向多功能与小型化，同时产业端将强调自主研发和行业标准化，而伦理责任和数据标准规范将成为持续发展的关键。 二、技术为根，客户+应用成国产大模型“新考场” 过去一年间，中国大模型如雨后春笋般涌现。 根据国家数据局3月25日发布的最新工作报告，中国10亿参数规模以上的大模型数量已超100个，行业大模型深度赋能电子信息、医疗、交通等领域，形成上百种应用模式，赋能千行百业。 千行百业的客户与应用正成为国产大模型的“新考场”，AI根技术的“试金石”。 以“带头大哥”文心一言为例，过去一年，百度基于独有的四层AI技术架构，分别从芯片、框架、模型和应用层面出发，迭代技术。 尤其是框架和模型的协同优化，让文心大模型能不断提升效率。飞桨在过去一年里不断升级，向上支撑大模型生产，提高模型部署效率和灵活性；向下适配各类硬件，提高硬件适配效率和降低成本。据了解，如今文心大模型不断降低推理成本，目前已降至去年3月版本的1%。 同时为了让更多人用起大模型，百度推出了两款MaaS产品，用于应用开发的千帆AppBuilder和用于专有模型开发精调的千帆ModelBuilder，累计帮助用户精调1.3万个大模型，服务8万企业用户，帮助用户开发出16万个大模型应用。 截至目前，文心大模型的日调用量已超过5000万次，季度环比增长190%；去年12月，约有2.6万家企业调用文心大模型，季度环比增长150%。三星、荣耀、汽车之家等知名企业均与百度达成合作。 总的来说，只有技术和客户应用两手抓，大模型发展才是抓住了“牛鼻子”。 随着2024年的“百模大战”进入深水区，大模型产业将迎来玩家新洗牌。一方面，模型技术迭代和评测比拼将继续挑战极限；另一方面，大模型技术与行业应用加深结合，有推动证新的“灯塔式”案例跑出来，从而为产业筛选出更加有实力的选手。 三、用户生态，大模型未来图景哺育者 “独木不成林”，大模型产业的发展需要生态共建。 大语言模型的出现，犹如热带雨林里蝴蝶轻轻扇动的翅膀，悄然间引发了一场深刻改变人们生活的“龙卷风”。而掀起这阵龙卷风的，不仅是AI大模型厂商，还有众多上下游的AI应用开发者、行业从业者及工程商等伙伴。 过去一年里，52岁的虎哥在这场AI“龙卷风”中找到了自己的第一个着陆点——利用AI助力考研。他通过文心一言帮助自己记忆知识点、总结归纳重点，用了100天的时间在考研的初试中取得了398的高分。如今，他称自己的这套学习方法为“AI学习法”。 “最简单的就是拿这个题直接去问文心一言，AI就会直接给我答案。”虎哥回顾自己的AI学习法时说。他还让文心一言提供“1小时快速回顾高中化学知识的计划”、“AI解答所有不能够理解的地方”、“让AI给出政治题参考答案，并总结成三个关键词背诵”等等。 “AI学习法，我觉得要学、要用就要尽快用，因为大家都会用了以后，你的时间差就没有了。”虎哥在谈到AI学习的好处时分享道。他还对比了ChatGPT和文心一言4.0，在中文回答上能感受到文心一言有时更胜一筹。 生成式AI不仅成为了虎哥的学习神器，也能成为一些特殊人群的“AI良药”。95后的李朋程和其团队也是通过文心一言打造了帮听障人士学说话的产品“声桥AI语训”。 凭借文心大模型的能力，“声桥AI语训”能够有效比对使用者的发音与标准发音之间的差异，并据此以文字形式提供针对性的正确发音指导，帮助用户改善发音质量。这也让部分听障群体能够在一遍遍的比对之中，听懂声音的含义、学会张口说话，纠正发音的偏差，从而节省下高达十几万的康复训练费用。 10后的熠墨小朋友通过文心一言，成功为自己的妹妹复刻出一个“数字爸爸”，让这个虚拟的陪伴者能够陪伴妹妹聊天，时刻维持着亲情的温暖。谢菲尔德大学的博士生彭煦潭，借助飞桨AI技术，开发出了一款“汉语-少数民族语言”词典，实现了汉语与少数民族语言之间的顺畅翻译，让少数民族语言能够在更广阔的范围内得到应用。 站在国产大模型狂飙突进一周年的节点上，我们看到，大模型的创新已层出不穷，一些有价值的应用也已经陆续出现，同时要真正走到规模化部署仍有一定距离。 2024年有望成为大模型落地应用元年。随着AI进入千行百业，它不仅让人们的生活和生产更便捷，也能帮人们将爱与善意具象化。随着用户生态的发展壮大，我们离大模型的未来图景将更近一步。

品玩3月26日讯，据 analyticsindiamag 报道，根据 Factorial funds 的估算，OpenAI 的 Sora 每台英伟达 H100 每小时产生 5 分钟的视频，相当于每台 H100 每天产生 120 分钟的视频。 该报告进一步补充说，估计大约需要8.9万个英伟达H100 GPU来支持TikTok和YouTube上的创作者社区。将 TikTok 和 YouTube 上由人工智能生成的视频制作结合起来，可以得出每天由人工智能制作的视频总时长为 1070 万分钟。 然而，考虑到实际利用率、高峰需求和繁忙流量等因素，高峰需求时所需的 Nvidia H100 GPU 数量估计约为 72 万个，大大高于基于简化假设的初步计算结果。

《科创板日报》3月26日讯（编辑 宋子乔） 今日在国新办新闻发布会上，工业和信息化部新闻发言人、总工程师赵志国表示，人工智能赋能制造业发展是加快形成新质生产力的三要点之一。 赵志国称，要着力提升产业科技创新能力。加快推动以大模型为代表的人工智能赋能制造业发展。今年将开展“人工智能+”行动，促进人工智能与实体经济深度融合，推动人工智能赋能新型工业化。持续优化创新平台网络。按照已经印发的《制造业中试创新发展实施意见》，加快建设现代化中试能力，还要新建一批国家制造业创新中心、试验验证平台。打造世界领先的科技园区和创新高地。在已有的178家国家高新区、45个国家先进制造业集群基础上，今年将启动创建国家新型工业化示范区，开展先进制造业集群培育提升等工作，推动国家高新区在发展高科技、实现产业化、加快形成新质生产力上发挥更大作用。 何为“中试能力”？ 《制造业中试创新发展实施意见》由工信部、发改委于1月份印发，其中提出，中试是把处在试制阶段的新产品转化到生产过程的过渡性试验，是科技成果产业化的关键环节，是制造业创新体系的有机组成部分和现代化产业体系的重要支撑。到2025年，我国制造业中试发展取得积极进展，重点产业链中试能力基本全覆盖，数字化、网络化、智能化、高端化、绿色化水平显著提升，中试服务体系不断完善，建设具有国际先进水平的中试平台5个以上，中试发展生态进一步优化，一批自主研发的中试软硬件产品投入使用，中试对制造业支撑保障作用明显增强。 这份文件中，人工智能与制造业的结合点在于“推动中试智能化”，即推动智能中试线建设，加快中试智能化改造，全面提升试验过程、管理服务、安全保障的智能化水平。推动机器视觉、机器学习、人工智能大模型在中试环节的应用，通过全面感知、实时分析、科学决策和精准执行，优化工艺过程，提升试验效率。 ▌大模型+制造业或是人工智能新的爆发点 华为给予更高优先级 这波人工智能革新以大模型为突破点，从产品上看，接近用户层的大模型或C端应用频繁出圈，包括文生视频领域的Sora、Pika，问答领域的OpenAI、Kimi等。 人工智能在制造领域的应用似乎被忽视了。然而，该领域的前景不可估量。 除了“聊天”，更要会“干活”，是学界对人工智能更高的期许。中国工程院院士邬贺铨此前表示，大型模型的出现将为我们的工业数字化转型和高质量发展带来良好的技术支持，“虽然中国几个著名的大型模型单位有一些语料对话和聊天，但事实上，纯粹的对话和聊天绝对不是刚需，而且很难形成一种商业模式。” 香港中文大学（深圳）机器人与智能制造研究院副院长丁宁也认为，“未来的智能体不仅要会聊天，擅长语文、数学，还得会干活，对物理世界有更深层次的认知和底层的理解。” 从产业端来看，华为大模型产业化的初衷便在于开辟更多B端业务场景，华为多位高管对此均有明确表态—— 华为云人工智能领域首席科学家田奇多次提到，AI for Industries是人工智能新的爆发点，大模型是连接技术生态和商业生态的桥梁，是未来AI生态的核心，“（华为）将工业化的一面放置在更高的优先级上”。华为常务董事、华为云CEO张平安在发布盘古大模型3.0的同时，强调，“华为做AI的方向始终是AI for Industries”。 图源：华为2023年人工智能大模型技术高峰论坛 据华为相关业务人士表示，华为云盘古大模型在行业大模型层面，精选并落地了数个高优行业，包括政务、矿山、气象、汽车、医学、数字人、计算研发等。 去年年底，《科创板日报》记者了解到，华为云盘古大模型正寻求创新行业落地，华为云在构建大模型能力同时，还重建了大量B端面向不同产业的应用落地方案。 华为之外，众多传统制造业公司公司正积极接入大模型，让人工智能参与智能客服与售后服务、供应链优化、质量控制、产品设计与研发、能源管理、智能制造等多个生产环节，典型案例包括： 海尔集团利用AI技术提升了其售后服务的效率和客户满意度；三一重工利用AI进行设备监控和预测性维护；中国商飞在C919大型客机的研发中应用了AI技术；富士康的“灯塔工厂”采用了AI和IoT技术；宝钢股份利用AI技术进行能源管理；西门子将ChatGPT技术与其现有的自然语言技术相结合，有效实现了操作者与系统自然语言的交互…… 华泰证券此前表示，生成式AI将赋予工业智能化制造更大发展潜力、更强劲增长动能、更广阔应用场景。随着以ChatGPT为首的生成式AI同工业领域深度融合，工业或将成为大模型重点应用垂直领域。

集微网消息，OLED电视市场被公认为顶级高端电视领域，正迎来复苏的气息。全球OLED电视面板市场龙头LG Display（LG显示）能否力挽狂澜，备受关注。 Omdia市场研究公司3月25日发布的数据显示，全球电视出货量一直在下降，2020年约为2.25亿台，2021年约为2.13亿台，2022年为2.32亿台，2023年为2.12亿台。然而，2024年预计下滑速度放缓，降至2.05亿台。 最引人注目的是OLED电视市场的增长。Omdia预计今年电视总出货量将增长1.8%，而OLED电视出货量预计将增长12.5%。由于OLED电视约占全球出货量的40%，预计举办巴黎奥运会和2024年欧洲杯等大型体育赛事的欧洲的高需求预计将推动OLED电视出货量增长。 因此，一直专注于消耗面板库存的电视机制造商预计从第一季度开始增加库存，预计今年OLED电视面板出货量将超过电视出货量（630万片），达到740万片。此外，大型OLED工厂的开工率去年维持在50%，由于出货量增加，预计今年下半年将升至75%。 在此背景下，LG显示计划利用其新的Meta Technology 2.0加强其在高端电视市场的领导地位。该技术能够实现当前OLED电视面板中最高的亮度，可达3000尼特。

IT之家 3 月 26 日消息，市场调查机构 Canalys 近日发布报告，预估 2024 年中国个人电脑（PC，不含平板电脑）市场得益于商用市场的换机需求将迎来反弹，同比增长达到 3%，2025 年增长 10%。 PC（不含平板） 2023 年第四季度，中国大陆 PC（不含平板电脑）市场出货量为 1130 万台，同比下降 9%。其中，台式机出货量同比下降 13%，降至 330 万台；笔记本出货量同比下降 7%，降至 810 万台。因此，2023 年全年出货量为 4120 万台，同比下降 17%。 细分到品牌，IT之家附上 2023 年全年品牌出货量情况如下： 联想 2023 年全年出货量为 1553 万台，同比减少 19%，市场份额为 38% 排名第一； 惠普 2023 年全年出货量为 430.9 万台，同比减少 2%，市场份额为 10% 排名第二； 华为 2023 年全年出货量为 398.6 万台，同比增加 11%（TOP5 唯一正增长），市场份额为 10% 排名第三； 戴尔 2023 年全年出货量为 314.8 万台，同比减少 44%，市场份额为 8% 排名第四； 华硕 2023 年全年出货量为 286.3 万台，同比减少 24%，市场份额为 7% 排名第五； 平板 由于数字化进程的深入和渗透率的提高，平板电脑市场预计在 2024 年和 2025 年都将增长 4%。 平板电脑市场在 2023 年第四季度下降 3%，达到 840 万台，2023 年全年总出货量为 2830 万台。随着新玩家对这一类别的关注，使得该品类在 2024 年的竞争更加激烈。 细分到品牌，2023 年全年出货量情况如下： 苹果 2023 年全年 iPad 出货量为 899.5 万台，同比下降 10%，市场占有率为 32%，排名第一； 华为 2023 年全年出货量为 646 万台，同比增长 65%（TOP5 中增幅最大），市场占有率为 23%，排名第二； 小米 2023 年全年出货量为 326.7 万台，同比下降 14%，市场占有率为 12%，排名第三； 荣耀 2023 年全年出货量为 299.9 万台，同比增长 26%，市场占有率为 11%，排名第四； 联想 2023 年全年出货量为 231.6 万台，同比增长 3%，市场占有率为 8%，排名第五；

AI模型百舸争流，AIGC 能改变什么？能带来什么？是一个被行业反复拆解、讨论、畅想的话题。 人们相信 AI 可以改变一切，却又怀疑 AI 是一场科幻的梦。无论是 AI 模型参与者，还是普通用户都在期待AIGC走完落地的最后一公里。 时间来到 2024 年，AI PC成为热门话题。在英特尔举办的2024全新英特尔商用客户端AI PC产品发布会上，关于 AI的落地，英特尔和自己的生态伙伴们给出了自己的答案。 AI PC将带来效率的提升，改变社会、经济、生活的方方面面。如果要给这一切增加一个期限，那么 2024 年有望成为AI PC 开始的那一年。 01 AI 利万物而共生 英特尔酷睿Ultra处理器是英特尔首个内置神经处理单元（NPU）的个人电脑平台，是英特尔推出面向企业用户的处理器。相比使用3年的老旧PC，办公应用生产力提升最高达47%，在视频会议场景下，处理器功耗下降最高可达 36%，与上一代产品相比视频编辑的 AI 性能实现最高提升可达 2.2 倍。 芯片层面这样的提升，让AI PC的性能可以媲美移动工作站。 基于高性能的硬件产品，AI PC 的目标是赋能全新应用场景，进而为行业增效。 英特尔的生态伙伴们在各行各业展示了当前的成果。在教育领域，AI PC助力提高备课效率，实现教育资源共享；在医疗行业，英特尔帮助新药靶点实现 ；在康复养老，借助动作捕捉技术，AI PC对老人健康实时捕捉，也可以指导用户打“八段锦”；在最基础的办公场景，通过大模型本地化，AI PC一方面可以满足隐私监管需求，也让 AI 大模型实现“无网运行”。 在发布会上，英特尔反复强调，酷睿Ultra代表了40年来英特尔架构最大的革新。因为这款芯片首次搭载了神经网络处理单元（NPU），可以带来2.5倍于上一代产品的能效表现。 英特尔不是唯一一家通过 NPU布局AI PC产品的处理器巨头。AMD 也在不久前推出了锐龙7040，锐龙8040处理器。根据 AMD介绍，锐龙8040系列基于Zen4 CPU架构、RDNA3 GPU架构、XDNA NPU架构，通过提升各部分的频率和效率，带来更上一层的AI性能。 处理器领域的另一家巨头，英伟达也发布了针对 AI PC的相关产品。 英伟达发布了GeForce RTX 40 SUPER 系列 GPU，GeForce RTX 4080 SUPER生成AI视频的速度是GeForce RTX 3080 Ti GPU的1.5倍，生成图像的速度是前者的1.7倍。SUPER GPU中的Tensor核心每秒可提供高达836万亿次操作，为游戏、创造和日常生产力带来变革性的AI能力。 事实上，高通也发布了为 AI PC 设计的处理器产品骁龙 X Elite SoC，以此发力PC市场。 “芯”动不如行动。处理器巨头动起来了，产业链上的 OEM 也坐不住了。戴尔、惠普、联想等等厂商，都动起来了。在“群雄割据”的PC 市场，也许短期内很难再看到这么多竞争对手同心协力地做一件事了吧。 02 AI PC是一场世纪大和解 苏姿丰说：“如果你仔细观察AI PC，这是一个全新的设备类别。” 人们期待AI PC带来划时代的改变，但如果从描述来看AI PC似乎只是PC+软件的产物。从种种对于AI PC的描述中来看，AI PC似乎并没有那么神奇。 IDC 在报告中指出，AI PC 能够针对工作、学习、生活等场景，提供个性化创作服务、私人秘书服务、设备管家服务在内的个性化服务。例如，在工作中，AI PC 可以帮助起草会议通知、准备会议材料、记录会议内容，甚至进行文件创作。但问题在于，自从AIGC 在办公领域密集落地，各家办公软件推出的AI 功能，已经让用户感知到差异性。从用户的体验来看 AI PC 能给用户带来的“革命性”改变更像是一张大饼。 芯片厂商们告诉你，AI PC会很神奇；PC 厂商们告诉你，AI PC会很神奇；甚至办公软件公司也告诉你，AI PC会很神奇。但事实上，对于已经感受到 AIGC 的效率的那批人，他们已经通过各种软件先“享受世界”了；而那些暂时还没有被 AI“改造”的人，不想为天花乱坠的概念“买单”。 AI PC产品仍处在市场教育期，而这个市场的成熟会带来极大的增长可能。这是整个 PC 产业达成和解的根本原因。让用户了解 AI PC，愿意体验 AI PC，认同 AI PC，是整个生态链的共同目标。 在今天的发布会上，可以看到宏碁、浪潮、博通、神州数码、智谱等公司都已经加入了英特尔 AI PC 的生态共建。 在AI PC 行业应用圆桌论坛上，华东师范大学、英矽科技、腾宇智远、实在科技带来了 AI PC 在教育、医疗、养老、政企办公行业的应用。帮助老师完成教学备案、出考题；借助 AI PC 实现靶点发现、小分子生成、临床实验结果预测等等。这些展示让科幻电影中“AI 统治世界”的画面有了实感。 03 “AI 成就PC”还是“PC 成就 AI”？ AI PC看似是PC厂商的一场浩浩汤汤的革命，但如果它本质上还是PC市场的竞争，那么三大巨头和诸多OEM的世纪和解将不符合逻辑。没有玩家会All in 一个存量市场。抛开现象看本质，到底是什么样的需求让三巨头“统一战线”？ 第一个原因，AIGC是革命性的技术。 AI 被视为“第四次科技革命”， 有望开启新一轮技术创新周期。第一次科技革命中，蒸汽机给计算机行业带来的影响或许没那么大，但当时英国数学家巴贝奇已经在政府的支持下，开始建造以蒸汽引擎驱动的差分机，用来比较数字间的差异。虽然这个产品最后没有成功问世，但这是一次最新科技与计算机行业融合的尝试。随着电的出现，电子计算机问世，再之后电子计算机又促成了集成电路产业的发展。科技的发展在各种力量的促进下，滚滚向前。 因此，作为第四次革命的 AIGC技术与 PC 的结合也是理所当然的尝试。在今天的分享中，AI PC与医疗健康行业的结合案例让人印象颇深。工作人员介绍，基于 AI PC产品与医疗大模型的结合并不是硬件厂商主动找来的生意，而是医院方面的医生们主动联系英特尔的生态伙伴们提出的需求。医院方面能主动提出需求的原因，正是之前 AIGC 大模型在疾病的预防、控制、治疗方面带来了有效的影响。而这正是 AI行业或者说全社会期待的发展方向。 第二个原因，云厂商需要端侧算力。 在 AI PC 的生态下，除了 PC厂商，其实云厂商也是重要的推动者。为了减少自身推理算力的开支，以及建设推理算力所带来的折旧、维护等费用压力，云厂商有极大诉求将推理算力下放到端侧。 经优化后的端侧设备现已具备对AI大模型进行推理的能力，而相关的训练工作则必须在云端环境中完成。鉴于AI大模型的训练过程对算力需求极大，随着模型参数规模的不断增长，所需算力呈指数级提升。因此，依赖个人电脑进行此类训练几乎不切实际。为确保训练的高效进行，必须构建大规模的数据中心，并充分利用云端的强大算力资源。 AI推理过程所需的算力资源相对较少。部分垂直领域的模型相较于通用大模型，其参数规模有所缩减，从而进一步降低了推理所需的算力。此外，通过对通用大模型进行剪枝、蒸馏、量化等技术手段，可以有效地压缩模型参数，将数据类型转化为int8甚至int4，从而进一步减少推理过程中的算力需求。因此，在端侧进行大模型的推理操作已成为可行的选择。 第三个原因，用户需要个性化和高效率的 AI 体验。 试想，如果未来所有人都用同一套数据库训练出来的大模型，那么 AI 生成的内容是否还具备所谓的创意与个性化？对于个人用户来说，本地大模型通常与本地的知识和数据有更便捷的集成和充分地利用，能够有效避免“幻觉”的产生（就是 AI 一本正经地胡说八道）。且能够针对用户风格喜好，精准生成符合用户需求的作品。这种准确、可靠的服务是 AI PC 所特有的优势。 高效率的 AI 体验和上一个原因的延续。在 2023 年 IDC 实施的针对用户 AIGC 平台使用体验的调研中，“响应速度慢”“反馈时间长”是用户主要的负面反馈。AI PC 以本地推理为主，边缘和云端推理为辅，能够在混合算力、混合模型之间智能、合理地调配任务，有效缩减响应时间。本地化的大模型能力，离线状态下的可操作性成为 AI PC 不可忽视的优势。 AI PC 在没有互联网连接的情况下依然能够发挥作用，在任何时间、任何地点都能为用户进行创造性的工作，让用户不再受制于网络条件的约束，也会提升用户的 AI 体验。再换句话说，如果PC已经是你的工作必需品，当身边的同事们因为使用 AI PC “加速办公”时，你会怎么选择？ 互相成就，共同成长。AI利万物也利 PC，AI PC 是一个生态，有水也有鱼。 04 PC行业会变天吗？ 行业很多人认为，AI PC是挑战Wintel生态的机遇点，但其实英特尔和微软本身就是AI PC的排头兵。 2023 年 9 月，微软推出全新 Copilot 平台，Microsoft Copilot 定位“日常 AI 伴侣”，将人工智能引入 GitHub 编程工具、 Microsoft 365 生产力协同工具箱、Bing 搜索引擎、Edge 浏览器和 Windows 操作系统中提高工作效率。2024 年 3月22日，微软科技通过官方公众号宣布推出首批专为商业用户打造的Surface AI PC：Surface Pro 10商用版和Surface Laptop 6商用版。 不过，在看了 AI PC在各行各业中的应用之后。与其讨论 PC行业是否会被颠覆，不如去畅想哪些非 PC 行业会被颠覆。毕竟，正如联想副总裁王传军所说“AI PC 要卷 AI 不是卷人类。” 回顾计算机的发展史，从算盘，到机械计算器，再到电子计算器。每一个新产品的出现，都会经历一波又一波的质疑，而他们也带来了一个又一个美好的改变。 对于 AI，一个美好的愿景或许是，人能够成为人，用语言和人类交流，而不是用编程和机器交流，而 AI PC或许能成为人与机器之间的翻译官。

众所周知，这两年AI太火爆了，让GPU芯片直接就走向了神坛。 而GPU领域的大哥英伟达，也因为AI的火爆，一路狂飙，市值都达到了2.4万亿美元左右，离苹果的2.67万亿美元市值，已经只差3000亿美元不到了。 不过大家都清楚，美国生怕中国利用英伟达的GPU，训练出强大的AI，抢了美国的饭碗，于是将英伟达的高端AI卡禁运了。 A100、H100、A800、H800，以及H200、B100、B200等这些强大的芯片，都无法卖到中国来，目前只有H20这款阉割又阉割的残废版了，它的性能只有A100的50%，H100的20%。 而从大家的测试来看，H20的性能，甚至只有华为昇腾910B的50%左右，所以大家都觉得华为的机会到了，迎来了属于华为的“泼天富贵”。 实话实说，如果美国不打压，英伟达的芯片能够随便售卖的话，华为的AI芯片，估计很多国内的厂商，不会使用的，毕竟英伟达的芯片强很多，像B200是昇腾910B性能的10多倍。 但如果美国打压，英伟达的高端GPU芯片买不到，低端的H20还不如华为昇腾910B呢，为何要买H20，不买910B呢，除非是傻了。 事实上，对于芯片企业而言，硬件问题并不难解决，性能高一点，低一点并不是那么的难以接受，为什么呢？因为大家都是大规模的购买，然后通过集群来实现性能堆积的。 比如H20只有H100的20%，那我就买5块H20，集群之后，就有H100的性能了吧，不过是投资多一点，对于企业而言，只要能解决问题，多花点钱，并不是什么大事。 同样的，如果从性能来看，华为的910B替代A100，甚至H100，或者B200也不是问题，性能不够，就数量来凑，一张不行，就10张，10张不行就100张，群集之后，算力就上来了。 真正难解决的，其实是生态，英伟达的GPU生态是CUDA，这个大名鼎鼎了。 目前全球众多的AI应用，AI模型，其实大多是基于CUDA训练出来的，如果没有CUDA生态，这些应用，AI模型，都用不了。 举个例子，就像编程一样，程序都是基于JAVA写的。突然告诉你，没有JAVA运行环境了，程序运行不了，你怎么办？要么你换一个环境，用C语言重新编写一遍。 但用C语言编一遍，相当于重新从0开始，更何况C语言一定就能够实现当初JAVA语言的一切功能，达到一样的效果么，还真不一定。 就比如你在windows操作系统下有CAD，切换到linux下，没有了CAD了，你要用，要么重新自己写一个出来，要么找替代品，但这个替代品，就有windows下的CAD好用么？那可不一定。 所以，说真的，国产GPU芯片要替代英伟达的芯片，硬件还真不是问题，芯片就算性能差一些，也是可以集群的，而CUDA生态才是关键。 不过好在，目前国产GPU厂商们，也意识到了这一问题，开始建设生态了，比如华为、海光都有了自己的生态，未来可期。

在OpenAI的商业化故事里，GPT store曾经被寄予厚望。 1月刚刚上线，GPT store里GPT就达到了300万，比苹果APP store里的APP数量还多。看上去，一切都在向着好的方向发展。 但两个月后，情况却发生了变化。根据AHrefs数据，GPT store的流量在2月份略有回升，但增幅有限，甚至还没到去年12月的高点。也就是说，GPT store并未出现人们想象中的大幅增长。 更重要的是，OpenAI对GPT store也并不上心。不仅此前承诺的创作者激励迟迟未出，甚至在部分开发人员看来，OpenAI也没有给予他们在用户分析方面足够的支持。 这意味着，这个曾经被视为AI流量入口的“硅基人才市场”，正在淡出了舞台中心。 大模型的“App Store” 最早出现GPTs这一概念，是在2023年11月6日OpenAI的一场开发者日活动上。在现场，奥特曼向外界演示了如何使用 GPTs 创建、分享。 当时，GPTs的低门槛给人留下了深刻印象。所有的 ChatGPT Plus 订阅用户都可以从头到脚自定义 GPT，无需任何编码知识，就能根据教学、游戏或创意设计等不同任务构建专属 GPT。 但当时，GPT store并未正式上线，用户设计的GPT还仅限于自己使用或将临时链接分享给好友，而无法在搜索栏被公开检索。直接今年1月，GPT store正式上线。 基于“全民AI”的卖点以及对OpenAI原生光环的追捧，刚上线的GPT store里GPT就达到了300万。然而，根据Business of APPs网站，截至2024年1月最新数据，2008年上线的APP store中APP数量也不过181万。 根据美国数字营销智慧平台SimilarWeb的分类标准，小型企业网站访问量一般在1千到1万次，意见领袖经营的博客或网站访问量在1万到50万次，热门博客或新闻网站访问量在50万到1000万访问量。而在GPT store排名前10榜单里，访问量基本都在10万以上。 GPT store前十名创作者产品的访问量 得益于OpenAI的风头，外界给GPT store安了很多响亮的噱头，类似于“硅基人才市场”、“AI产品的流量入口”。在GPT store里，Agent可以单独或主动找其他Agent合作，组合成新的工作流程，完成复杂的业务。 LanguageX联合创始人李光华认为，GPT Store就是AI版的自由职业平台，OpenAI就成了全球最大的硅基人才公司，而GPT store也是互联网时代AI平台最大的流量入口。 但仅过去了两个月，一切关于GPT store的梦幻泡沫就开始破灭。 流量增长有限，新鲜感难抵产品鸿沟 从目前看，全民制造GPT，更像是一个OpenAI的美好梦想。 Similarweb网站显示，在2023年11月初奥特曼官宣GPT store后，GPT store的平均每月访问量为4280万次，到2024年1月9日，也就是GPT store正式发布前，这一数字降至约 640 万次，访问量流失了将近40%。 根据AHrefs数据，GPT store的流量在2、3月份略有回升，但增幅有限，并未出现人们想象中的大幅增长，2月的流量较1月仅增长了17%，甚至还没到去年12月的高点。 据一位名叫 Demochkin 开发者分析，在超3.6万个定制聊天机器人中，大约5%的聊天机器人每天有15到500个活跃用户，绝大多数每天只能吸引到1到2个用户。 为什么曾经占据各大头条的GPT store开始销声匿迹？一个很重要的原因是，GPT 4.0的智能化程度并不足以支撑一个普通用户设计的AI产品，就能满足用户的核心需求。 尽管GPT store的每一个类目标签下都包含了十几个产品推荐（基于热度）。不同于APP store，GPT store目前关于写作、编程、绘画、分析的门类还过于笼统，也没有用户评价等级和产品排行版，用户无法快速检索、评估自己需要的产品。 不仅产品匹配效率低，GPT store里的大多数产品仍是低门槛甚至零门槛创作者的自娱自乐，构建者的水平参差不齐。同时，囿于整个产品生态都是建立基于GPT的LLM上的，技术栈也存在一定限制，很少有产品可以高质满足用户的个性化需求。 比如，一款名为PowerPoint的GPT，在用户发送了一系列详细的资料后，这款GPT生成的PPT只包含了其中一部分内容，并且是最简单的黑白基础文档，没有任何设计和图表。 然而，GPT store难以提供的产品体验市面上却有很多优质平替，比如Consensus、ScholarGPT 和 Wolfram 等专门面向商务工作的免费AI产品，这些产品LLM 中还包含着 ChatGPT 没有记载的专有商业数据。在这种情况下，显然没有人愿意每月花25美元去买一个市面上已有的、甚至效果不稳定的产品。 除了产品方面的硬伤外，OpenAI也似乎对GPT store并不上心。此前，在GPT store上线的同时，OpenAI 宣布，将于第一季度启动与 GPT 创建者的收入共享计划。但截至目前，OpenAI仍然没有披露相关计划。 根据The Information报道，在奥特曼宣布GPTs四个月后，一些在平台上销售GPTs的开发者对他们的获客效果表示失望。他们表示，OpenAI几乎没有提供用户分析方面的支持。OpenAI还将商店的访问限制在ChatGPT的付费用户身上，并且至今还没有允许开发者对他们的应用进行商业化。 种种因素影响之下，GPT store发展远远没有达到人们的预期。 OpenAI在等新故事 除了GPT store外，ChatGPT流量增长也基本陷入停滞。SimilarWeb网站数据显示，在经历了2023年初的爆炸式增长之后，ChatGPT 自2023年6月全球流量下降了9.7%，流量逐月起伏。 ChatGPT流量变化 2024年2月，随着GPT store和Sora的发布虽有所回升，但全球流量环比仅增长1%，访问量为 16 亿次，还没有完全恢复到2023年5月达到的峰值。 现在各个大模型厂商频繁发布产品，让处于短暂产品空窗期的OpenAI多少有些被动。今年以来，多家大模型公司纷纷发布了最新模型产品： 2月底，谷歌突然发布开源模型；被称为“法国版 OpenAI”的Mistral AI，发布了其最新的顶级文本生成模型 Mistral Large；不久后，Anthropic 又推出了 Claude 3 系列模型。 尽管OpenAI 在2月发布了视频大模型Sora，但在短期内难以上线。OpenAI首席技术官Mira Murati在接受采访时表示，Sora目前还是一个研究成果，推理成本要高很多，今年肯定能放开，但可能还需要几个月的时间。 根据知乎大V张俊林说法，当下大模型巨头混战已经形成了打压链：OpenAl→Google &Anthropic & Mistral->Meta→其它大模型公司。OpenAl处于链条顶端，主要打压有潜力追上它的竞争对手：谷歌和Anthropic，Mistral。 在这个逻辑下，OpenAl需要通过新模型，来宣告其在AI领域的绝对优势，并打压其他厂商。而其他大模型厂商则需要通过模型产品，不断证明自己能够跟随且不断缩小与OpenAl差距。 在这种情况下，发布GPT-5，或许将被更早的提上日程。 根据BusinessInsider报道，有两位知情人士透露，在CEO奥尔特曼的带领下，OpenAI或许有望在今年夏季推出GPT-5。此外，还有一位知情人士表示，最近一些企业客户已经收到了这款最新模型以及其对ChatGPT工具相关增强功能的演示。 随着GPT-5的发布，又将掀起AI行业新一轮的军备竞赛。

据最新消息，苹果公司已决定放弃为其Apple Watch开发的MicroLED屏幕技术。尽管如此，该公司仍在考虑将这种先进技术应用于未来的产品中。 据悉，苹果放弃MicroLED项目的主要原因是其高昂的成本和复杂的设计。此前，苹果公司曾投入数十亿美元研发microLED显示屏，并计划首先将其应用在Apple Watch Ultra产品线上。 然而，在项目的推进过程中，苹果发现MicroLED技术的研发和生产成本远远超出了预期，而其设计难度也超出了公司的承受范围。因此，在深思熟虑后，苹果公司决定停止该项目的开发。 为应对这一变化，苹果公司计划对其中的MicroLED开发工程团队进行重组。这个团队主要分布在美洲和亚洲地区，在经过这次调整后，少数成员有机会转岗到其他部门，而大多数员工可能面临裁员。 尽管这个决定对受影响的员工来说无疑是个打击，但苹果已经为这些员工提供了在公司内部寻找其他职位的机会。如果员工无法找到合适的新工作，他们将被解雇并获得相应的遣散费。 值得一提的是，苹果公司在决定终止MicroLED屏幕项目的同时也取消了自动驾驶汽车项目的研发。这两个项目都是由于技术上的难题以及高昂成本问题而被迫放弃。 然而，苹果并未因此停止创新的步伐，仍在积极地寻找新的技术和产品方向。

AI可穿戴起风了。 谷歌在2019年宣布收购全球智能穿戴市场头部企业Fitbit，并在2021年完成全部交易事项，这一年，谷歌完成了其在智能穿戴领域新计划的第一步。2022年，谷歌将已被收入麾下的Fitbit更名为“Fitbit By Google”，强调了品牌的归属性，而谷歌也在这一年推出初代Pixel Watch。 （图源：Keyword） 不过，智能穿戴设备自2012年问世以来，已经逐步成为消费电子产品市场里最重要的一环，除了Fitbit这类专注于智能手环/手表的品牌之外，还有手机厂商、PC厂商加入战局，战况相当激烈。 如何在激烈的竞争中找到新的出路？谷歌可穿戴设备业务想用上新的武器：AI。随着谷歌在人工智能领域上的发展，旗下Gemini大模型工具已经做好进入到移动市场，比如即将到来的Pixel 9系列，又或者传闻中即将展开深度合作的iOS 18系统。 （图源：Keyword） 但在此之前，谷歌已经确定Gemini在移动领域上的第一站：智能手表。据悉，谷歌将在今年发布的新一代Pixel Watch上内置基于Gemini改造的个人健康大模型，此外，还将加入更多与AI相关的特性。 不难看出，「AI手表」的时代，即将到来。 AI手表，真正的个人健康专家 智能穿戴设备诞生的使命就是帮助用户更便捷地记录自己的身体状况，以便在运动、生活等场景下获得更智能化的建议。但实际上，每个人的身体情况各有不同，具体到各项不同运动时所带来的热量消耗也有差异，要想生成最精准的健康建议，还真不是一件容易的事。 目前，大多数的智能穿戴解决方案都是将场景精准化，比如华为Watch 4 Pro，能够支持超100种运动场景。但要让用户在开始某项运动，或是进行一项活动前提前预设好模式，显然不够「智能」，而谷歌给出的方案则是：让大模型进入智能穿戴领域。 （图源：Fitbit） 谷歌旗下的Google Research携手原Fitbit团队组建开发「个人健康大语言模型」，最先关注的是睡眠检测相关的问题。近些年，智能睡眠已经成为智能家居市场的一大风向标，雷科技在刚刚结束的CES 2024、AWE 2024以及家博会上都看到了智能床垫、智能枕头等智能睡眠产品展出。相较之下，智能手表更加轻便，与用户建立全天候的联系，在睡眠检测上，能够展现出更多帮助。更重要的是，相比起动辄几万元的智能睡眠产品，智能手表显然更加划算一些。 「个人健康大语言模型」注重人类生理及行为数据的研究、学习与推理，比如用户的运动时间与模式、睡眠时间、如厕时间等，均会学习、记录。举个简单的例子，当你在早上选择进行一个长达1小时的晨跑，晚上进行1小时的器械训练，那么AI手表会从你每项运动消耗的热量、进行的时长，推断你的需求是减脂或增肌，从而为你设计更适合的营养食谱。 （图源：Fitbit） 前面所提到的睡眠问题亦是如此，众所周知，失眠、多梦等睡眠问题的成因相当多，与用户一整天的行为都离不开关系，大模型开始学习、了解你的生活模式之后，一旦发现问题，则能快速地从数据中找出异常，给出问题分析。 AI手表能做的远不止于此，例如自然语言对话的生活助手、自动判断用户正在进行的运动，以及根据生活习惯提供饮食建议等。 严格上来说，智能穿戴到AI穿戴的革命性可能并不会像AI手机一样深刻，但穿戴设备的本意并不是要承担起巨额工作量的产品，而是专注于健康、生活、运动等场景。AI穿戴设备要扮演的角色，是一位时刻跟在用户身边的贴身管家。 大模型与智能穿戴如何结合？ 早在谷歌之前，智能穿戴厂商已经向AI穿戴发起「进攻」。 去年末，vivo将自研蓝河系统首发搭载于vivo Watch 3智能手表上，得益于内置的蓝心大模型，这款手表获得如AI心率算法、AI更换表盘和自然语言对话等功能。无独有偶，智能穿戴独角兽企业出门问问也在其新款TicWatch上提供了部分AI功能，例如AI录音笔，让手表与手机联动，实现边录音边转文字。 （图源：Google） 实际上，这些智能手表虽然拥有一些AI功能，也有了AI手表的雏形，但仍称不上是一款合格的AI手表。至于为何AI手表的进展并不像AI手机一样顺利，这与这类产品的形态有关。 （图源：高通） 硬件层面，目前高通、联发科、三星都在新一代移动平台上专注于NPU算力的提升，尤其是高通，近期发布的两款新芯片骁龙8s Gen 3与7+ Gen 3都提到了AI能效的进步。NPU性能提升所带来的AI算力跃进，自然让手机厂商有了更多发挥的空间。但受限于穿戴设备的体积，高通在最新的骁龙W5+ Gen 1芯片上仅仅提到了协处理器提供的机器学习能力，而非真正的AI算力。 谷歌在「个人健康大语言模型」的做法其实更接近于让手机作为主要的AI算力提供者，手表仅保持在“学习”和“记录”的层面上，以减少不必要的能耗浪费。但这样一来，手表与手机之间必须保持关联性，而前者也很难被称为真正意义上的「AI设备」。 （图源：Gemini） 另一方面，大模型还处于「卷参数」的阶段，几乎所有AI企业的方向都是优先考虑超长文本内容的处理，这导致更多小型设备难以快速进入到人工智能领域，完成从「智能」到「人工智能」的华丽转身。譬如谷歌自家的Gemini，尽管它有三种规格，最小号的Gemini Nano参数量级也有1.8B，放在AI手机上都略显勉强。 作为Android系统的主要开发者，谷歌能够考虑到穿戴设备的迭代而提前做好准备，自然是一件好事，但在硬件仍未解决之前，要想帮助智能手表蜕变为AI手表，要下的功夫还有很多。 AI手表能否让可穿戴市场升温？ 市场研究机构IDC在2023年第四季度可穿戴设备报告中指出，由于前两年（2021-2022年）可穿戴设备市场出货量飙升，该品类在2023年的表现不及预期，出货量约下降0.8%。细分到各项品类，智能手表/手环的出货量仍在升高，全年出货量提升8.7%。 这份报告还指出，得益于新技术落地与新品频发，2024年将会是手表/手环品类的又一增长高峰期。这就不难看出，为何AI手表概念会引起行业的关注。 （图源：雷科技报道团MWC24现场摄制） 手表/手环类产品必须迈向新时代，最核心的原因还是竞品进入市场爆发期，也就是智能手环。三星在MWC24期间展出过的Galaxy Ring受到了市场的高度重视，它不仅满足了用户对健康、运动、生活数据监测的需求，同时还解决了戒指类产品续航不足的老问题，在某种情况下，智能戒指会是手表/手环最有力的竞争者。 IDC报告提到，2023年智能戒指品类增长达到34.9%，预计在三星等头部厂商的带领下，2024年会迎来爆发期。 （图源：OPPO） 说实话，智能手表/手环在功能性上基本已经能够满足绝大多数用户的现实需求，而像苹果、OPPO、华为等厂商，近期的新品几乎都在往「时尚」和「极限运动」等方向发展，目的就是为了吸引更广阔的消费群体。而假如智能戒指也能满足这部分消费者的需求，那么智能手表/手环的地位就显得非常危险了。 正如谷歌设想的那样，AI手表在未来要承担起个人健康专家的角色，这是之前智能手表/手环所无法给予的体验，这或许才能帮助可穿戴设备走进下一个红利期。 写在最后 谷歌提前为可穿戴设备进入到「AI」时代做好准备，显然是希望继续保持在行业中的龙头地位，毕竟从技术创新角度看，谷歌的科技树已经点歪很久了。 比如说折叠屏手机，三星、华为都在2019年就推出了横向折叠屏手机，但谷歌直到去年才发布首款Pixel Fold；又或者说去年开始，大模型已经逐渐成为各家手机厂商的标配，谷歌目前也没有正式确认Gemini在Pixel手机上的定位。 不断「栽跟头」的谷歌，如今也算是开了窍，希望在可穿戴设备市场上找回脸面，但事情能否如其想象一样顺利发展，或许还要等到今年的Google I/O开发者大会上才能解答。

快科技3月26日消息，据媒体报道，根据世界知识产权局（WIPO）最新公示的专利清单，苹果公司成功获得了一项全新的手势识别专利，预示着未来iPhone、iPad和MacBook等其他设备将能应用当前专属于Vision Pro头显的空中手势操作。 据了解，摄像头可以捕捉人的手臂图像，或者手部附带的加速度计可以捕捉手部的运动数据，通过分析可以将捕捉到的手势数据，和数据预存、预定义的手势进行匹配，从而实现相关的交互操作。 在专利描述中，苹果公司详细展示了手势识别的多种应用场景。在这些场景中，设备配备的传感器能够扫描包括用户身体部位和近距离区域内的其他物体。 无论是用户的一只手，还是一支笔或另一只手，都可以成为扫描的对象。更为引人注目的是，这些身体部位和物体之间可以进行各种交互，如一方遮挡另一方，为用户带来前所未有的自然和直观的操作体验。 值得一提的是，苹果公司在Vision Pro头显上已经成功应用了多种空中手势操作。 这些手势包括Tap（点击）、Double Tap（双击）、Pinch and Hold（按住并拖动）、Pinch and Drag（捏合拖动）、Zoom（缩放）以及Rotate（旋转）等。 这些手势不仅让用户在虚拟世界中的操作更为便捷，也极大地提升了沉浸感。

苹果的 AI，虽迟但到。 根据华尔街日报消息，苹果正与百度商讨，关于国内市场的 iPhone 以及其他设备中整合生成式 AI 的业务。 尽管目前还没有得到官方的确认，不过有两件事至此可以确定： iPhone 16、iOS 18 和 MacOS 将会搭载 AI 功能 苹果设备上的大模型，在国内外将由不同的厂商提供 比起早已搭载 AI 助手的国内品牌，苹果这回又不出意外地晚了大半年，慢人一步似乎一直都是苹果的标签，只是它们总能在稳步前行中带来一些惊喜。 然而，AI 大模型的进步速度正以周、甚至以天计数，苹果的迟到，究竟是再一次后发先至，还是在新时代掉队的开始。 略显妥协的方案，先上车才是重点 上个月的最后一天，苹果用 12 分钟的短会宣布：放弃造车，All in AI，汽车团队的众多成员将被调往 AI 部门。 蛰伏十年的泰坦计划，倒在了入局新能源汽车的最后一年，对于未来百家争鸣的汽车市场而言，会有些许遗憾，但从一家科技公司长远的发展来看，这莫过于是一个长远且正确的选择。 AI 是基础性的应用，在所有大公司都主动或被动拥抱 AI 的当下，苹果的「断舍离」˙顺应着时代，而如何拥抱 AI？怎样的人工智能才能在逐渐被瓜分的市场里占得一席之地？是它们最先要解决的难题。 针对国外市场，苹果正在与 Google 积极谈判，以便在 iOS 18 中加入 AI 大模型，实现其他品牌早就有的 AI 功能。 虽然目前「双方尚未决定人工智能协议的条款或品牌，也没有最终确定如何实施」，但在众多备选合作商（OpenAI 和 Anthropic）中，Google 和 Gemini，应该是最适合苹果和 iPhone 的那一个。 今年二月发售的三星 Galaxy S24 系列机型以 AI 功能出圈，通话翻译、创意写作等功能赶上了国内平均水平，即圈即搜缩短了搜索路径，也极有可能成为今后 AI 手机的主要发展路线。 海外版的 S24 系列，就是通过大模型 Gemini 支持，才得以完成上述功能。 从经验讲，Google 已在全球出货量最高的旗舰机型上，完成了初步尝试，相比于在 PC 或 Web 端大火的厂商，它们更知道手机大模型的操作习惯、使用场景、适配应用应该怎么做。 再者，Google 本身也更渴望得到苹果的项目。 根据国际数据公司 IDC 的统计，三星在 2023 年全球智能手机市场占有率达到了 19.4%，苹果则成功登顶达到了 20.1%。 若是拿下苹果，Gemini 在全球范围内手机终端的搭载率将达到 4 成，这对于一家面临激烈竞争的 AI 大模型公司，极为利好。 在梦里笑醒的除了 Google，还有苹果。 和其他强调「自研」的厂商不同，苹果在一开始就以合作来达成 AI 上机，也有其自身的考量。 首先，在本身起步晚进度慢的现状下，「拿来主义」是快速争夺市场的妙手，和 Google 的合作，在减小研发成本，收取高额坑位费的同时，还能缓解两家公司目前所面临的监管压力。 其次，AIGC 的技术很好，但在落地时却因道德、隐私等方面的缺陷被大量诟病，交给成熟的第三方，特别是已经在三星机型上试水成功的 Google，省力省心，且减小了舆论和责任风险。 这当中的另一道坎，是技术本地化。每个国家和地区对 AI 大模型的监管和相关法规都有着不同的要求，合法合规的落地才是争夺市场和发展技术的前提，因此才催生出了「国内+国际」双管齐下的路线。 按照三星与百度初见成效的合作，苹果才会选择这条已经被「验证为真」的路线。 国行版三星 S24 系列上的 AI 功能，实际上有多个厂家旗下的技术组成：即圈即搜功能由百度和京东提供；智能修图由美图秀秀的大模型 MiracleVision 完成；文章摘要、智能写作则采用了百度的文心一言大模型。 苹果是否也会与多家厂商合作，还要等待后续的消息，不过和百度的合作，已然板上钉钉。 最后，苹果要做的并非一个智能语音助手，而是整套 AI 终端。但根据 Macrumor 的爆料，以目前的自研进度和技术成果，苹果的大模型还远达不到 Google、OpenAI 等公司水准。 与其赶鸭子上架一个智能聊天机器人，不如先拿成熟的方案做过渡，为自研大模型争取更多的研究时间和进步空间。 当下的市场很重要，但未来的核心技术才是根本 合作，是苹果 AI 全球化的第一步，而最终的目标，是为了拥有全路自研的 AI 大模型。 这是一项烧钱且耗神的工程，别说退步，稍微进步的慢一点，都有可能在下周被淘汰。一个有竞争力的大模型，往往代表着今后在市场上的主导权与议价权。 库克认为： 生成式 AI 方面开辟新天地，我们相信这项技术可以重新定义未来。 而苹果对于大模型的探索，其实一直都在日程表上。 本月 15 日，苹果工程师悄悄发布的一篇研究论文，当中详细介绍了一种名为 MM1 的新型生成式 AI 模型的开发过程。 MM1 是一个具有最高 30B（300 亿）参数的多模态 LLM 系列，这是苹果在多模态大模型的最新研究成果。 总的来说，苹果的自研模型在测试效果上，与 Gemini 和 GPT4V 还有一定的差距，也没有在生成结果上表现出如 Sora 一样惊人的效果，更没有探索出一条全新的技术路线。 但是，它能通过控制各种数据变量，在对比中找出影响模型生成效果最关键的那几个因素，简单来说，它天生不强大，不过善于观察、实践和总结，在一次次的尝试中，也能取得不错的成绩。 MM1 由密集模型和 MoE（混合专家）变体组成，当指令进入 MoE 后，究竟应该去「东市买骏马」还是「西市买鞍鞯」，都会被这个指令中心安排的明明白白的。 问题被细化和分类的同时，也提升了计算效率，节约了运行能耗。 这篇论文的发布，代表的是苹果在 AI 领域探索的阶段性成果，虽然 MM1 没有颠覆行业更没有惊艳世界，但在晦涩难懂的专业术语里还是能看出它们的进步： 我们的工作模式一直是先做工作，然后再谈论工作，而不是在自己面前出言不逊。—— Tim Cook 没有透露过多技术细节的苹果，其实还在盘算着另一步棋：端侧大模型。 早在去年底，苹果在名为《闪存中的大型语言模型：在有限内存下高效的大型语言模型推理》的论文中，就提出了大模型落地 iPhone 等「内存有限」设备的方法。 研究人员称，他们通过最新的闪存技术，在 iPhone 和其他内存受限的设备上成功部署了 LLM（大语言模型）。 这个项目被称为 Apple GPT，最大的作用是将 LLM 数据直接存储在闪存中，比如整合在 Siri 内部，相较于传统的运行方法，新技术使 CPU 和 GPU 的推理速度，最大提升了 5 倍和 25 倍。 研究人员称：「我们开发的这些效率型方法使得人工智能模型能够在 iPhone 当前内存的两倍范围内运行。」 也就是说，侧端搭载大模型有了可行性，通过减少闪存传输的数据量、提高每次传输的吞吐量，让 LLM 的数据直接储存在闪存中。 撇开技术，Siri 是我们和 AI 的桥梁 进度缓，消息少，布局大。这是苹果探索 AI 的概况。 每每看到苹果的某项技术落后于市场和竞争对手，都会给人一种「起步太晚」的错觉，实际上在翻看相关新闻和专利文件的时候，又会发现它往往是最早布局的那一批，甚至那一个。 截止到 2023 年，苹果总共收购了 32 家 AI 公司，位列科技巨头中收购榜第一。而收购 Siri，应该可以算作苹果入局 AI 的开端。 2010 年的乔布斯打给「Siri 之父」Dag Kittlaus 的一通电话，让 Siri 以超过 2 亿美元的身价，加入苹果，走上 iPhone。 Siri 最初的定位是一个快速准确获取信息的助手，或是处理复杂任务的助理。 在最原始的版本里，Siri 可以与 42 个网络服务相连接——从餐馆点评网站 Yelp、售票网站 StubHub，到电影点评网站 Rotten Tomatoes 和数学计算网站 Wolfram Alpha。 根据提示，Siri 会将各种信息整合，并回复用户。无需打开其他的应用软件，Siri 就可以帮助用户买票、订餐馆或叫出租车。 这些如今被 AI Pin 和其他智慧助手大力宣扬的「AI 功能」，似乎只是十多年前 Siri 的「基础操作」。 但 Siri 的实际体验，已经在 AI 大模型爆炸式发展的当下，被拉开了不小差距。 智能助手，是对人的被动模仿，有问必答，有求必应。 而 AI 终端，则是对人的主动接近。根据用户的个人习惯、喜爱偏好，总结以往、推理以后，在不同的时间地点给予你最合适的建议和答案，并且能够不断地学习优化，成为「私人专属」。 ▲ 图片来自：x.com 从整体上看，苹果的迟到只是相对的晚，因为 AI 手机，还处于发展的早期阶段。 的确，大部分国产品牌已经在 AI 终端的阶段发力，功能大体相同，特长各有侧重，但各家大模型的可用性只能算达到及格线，除了像 OPPO 相册的 AI 消除、三星通话的实时翻译、小爱同学的 AI 通话等细分功能，大部分的体验目前还是与独立的 AI 应用有些差距。 这当中，除了厂家的技术突破，也和 App 开放的接口有关，比如不支持微信语音通话摘要的模型，在日常生活中，就少了一大块的应用空间。 因此，大模型和系统、App 的整合，以及对全新交互方式的探索，还有很长的路要走。在此之前，AI 功能还没能达到影响消费者购机决策的程度。 在 AI 上机的元年，Siri 的目标是和其他 AI 助手抹平这半年多的差距；而作为苹果布局未来的重要部分，我们更期待 6 月份的 Siri，会带来怎样的「One more thing」。

快科技3月26日消息，今晚，vivo Pad3 Pro正式发布。 在售价方面，8GB+128GB版本售价为2999元，8GB+256GB版本售价为3299元，12GB+256GB版本售价为3599元，16GB+512GB版本售价为3999元。此外，它提供了薄霞紫、春潮蓝和寒星灰三种配色。 作为vivo最强悍的平板电脑，vivo Pad3 Pro搭载了行业首发的天玑9300旗舰芯片，跑分高达213万+，成为行业第一个突破两百万大关的安卓平板。 为了充分释放天玑9300的强大性能，vivo Pad3 Pro还配备了立体散热系统和自研游戏超清引擎，为用户带来领先的性能体验。 此外，vivo Pad3 Pro采用了13英寸3.1K 144Hz护眼巨幕，搭配HDR双引擎和新一代自研8扬全景声学系统，为用户提供沉浸式的视听体验。 在生产力方面，vivo Pad3 Pro引入了vivo自研蓝心大模型，首次将AI笔记创作应用于平板电脑，用户可以在原子笔记中直接利用蓝心大模型完成文本创作、润色、续写等功能，大大提升了AI生产力。 此外，vivo Pad3 Pro还支持通信共享功能，当平板靠近手机时，可以自动连接并转变为5G平板；同时，它还支持远程控制PC，可以远程控制Windows和Mac电脑。 在续航方面，vivo Pad3 Pro搭载了11500mAh超大容量电池，能够实现长达70天的超长待机。

IT之家 3 月 26 日消息，近日有媒体报道称，百度将为苹果今年即将发布的 iPhone16、Mac 系统和 iOS 18 的国行版提供 AI 功能。现据中国日报报道，对此，接近苹果公司的知情人士向记者予以否认，表示双方尚未达成合作。 3 月 25 日时代周报报道称，一位百度内部人士透露，百度将为苹果今年即将发布的 iPhone 16、Mac 系统和 iOS 18 提供 AI 功能。上述人士称，苹果曾与阿里以及另外一家国产大模型公司进行过洽谈，最终确定由百度提供这项服务。苹果预计采取 API 接口的方式计费。 另一百度内部人士则称：“前两天有第三方消息表示苹果会集合文心一言，但具体合作细节还未官宣。” 据了解，中国法律要求大模型在被允许使用之前，必须得到监管机构的批准。而苹果此次在中国寻找本土生成式 AI 提供方，主要为了满足国行 iPhone 等设备的合规需求。截至目前，国内监管机构已经批准了 40 多种型号的大模型投入使用，其中包括百度的文心一言。 IT之家注意到，消息称苹果在海外已与包括谷歌、OpenAI 在内的多家生成式人工智能聊天机器人及大型语言模型的厂商进行过合作洽谈。

IT之家 3 月 26 日消息，iPhone 16 系列的模型机已经在网上流出，让我们得以更好地了解新机的设计。 IT之家注意到，其中一张图片展示了新机尺寸的变化，与去年不同的是，据悉今年的 iPhone 16 Pro 和 iPhone 16 Pro Max 将采用更大尺寸的显示屏，分别为 6.3 英寸和 6.9 英寸。相比之下，iPhone 15 Pro 和 iPhone 15 Pro Max 的显示屏尺寸分别为 6.1 英寸和 6.7 英寸。 图片还展示了新机按键布局的调整，iPhone 16 和 iPhone 16 Plus 将采用此前仅在 Pro 系列上配备的“功能键”，不过，图片显示新款的“功能键”似乎尺寸更大。 备受关注的后置摄像头模组也迎来了重新设计，凸起的药丸形部分容纳了广角和超广角镜头（iPhone 16 和 iPhone 16 Plus 均适用）。麦克风位于镜头旁边，闪光灯则被移至凸起部分之外的机身背部。 值得一提的是，所有四款 iPhone 16 机型都将配备用于拍照录像的全新独立实体“拍照键”。该按键位于机身侧面，与电源键同侧，取代了美国版本机型上 5G 毫米波天线的空间。 图片显示，“拍照键”与机身几乎持平。虽然仍有传闻称其为机械按键而非电容式按键，但据 The Information 的消息，该按键将支持压力感应和触控操作。苹果认为，“拍照键”将成为 iPhone 16 系列的一大卖点，进一步提升其作为视频拍摄利器的实力。

快科技3月26日消息，Canalys发布的最新数据显示，2023年中国大陆PC（不含平板电脑）市场出货量为4120万台， 同比下降17%。 其中，联想、惠普、戴尔、华硕均出现不同程度的跌幅，TOP5厂商中仅华为年增长11%。 具体来看，联想2023年出货量为1553.6万台，市场份额38%继续稳坐市场头把交椅。然而与去年相比，联想的出货量环比下滑了19%，显示出市场竞争的激烈程度。 惠普以430.0万台的出货量排名第二，年增长率-2%。华为紧随其后，去年出货量398.6万台，环比增长11%。 戴尔2023年出货量接近“腰斩”，环比下滑44%，出货量仅剩314.8万台。 排名第五的华硕出货量为286.3万台，也有24%的下滑。 尽管当前中国PC市场面临挑战，但Canalys对市场前景持乐观态度。Canalys预计，2024年中国PC市场将增长3%，并在2025年进一步扩大 ，达到10%。平板电脑市场预计在2024年和2025年都将增长4%。 面对市场的不确定性，各大PC制造商仍需保持警惕，灵活调整战略，以适应不断变化的市场环境。

IT之家 3 月 26 日消息，在收藏品市场上，与苹果相关的“老物件”往往价格不菲。近日，一部未拆封的初代 4GB iPhone 就在 LCG 拍卖会上拍出了 13 万美元（IT之家备注：当前约 94 万元人民币）的高价。 这台品相完好的初代 iPhone 几乎没有磕碰划痕，在拍卖开始前就备受关注，估价达 10 万美元，最终的成交价达到了 130,027.20 美元。 苹果在发售初代 iPhone 仅仅两个月后就停产了 4GB 版本 (2007 年 9 月 5 日)，使其成为了收藏家眼中的珍品。此前已有两部相同版本的手机拍出了更高的价格，一部超过 19 万美元，另一部也达到了 133,435 美元。 相比之下，其他品牌的智能手机似乎难以望其项背。在收藏品拍卖中，鲜有看到安卓阵营的机型拍出如此天价。苹果和 iPhone 似乎有一种特殊的魔力，能够吸引如此高涨的关注度。

凤凰网科技讯（作者/杨睿琪） 3月26日晚，vivo召开旗舰新品发布会。在本次发布会中，折叠旗舰vivo X Fold3系列正式登场，其重量为219g，售价6999起。 据悉，vivo X Fold3单边厚4.65mm，以折叠机形态打破vivo X5 Max 4.75mm的vivo最薄记录，折叠后厚10.2mm。新机提供两款经典配色，轻羽白和薄翼黑。 这款手机采用“高强度锻压支架”、“配备一体式轴瓦结构”，同时通过了莱茵 50万次折叠认证。 在屏幕方面，vivo X Fold3的外屏采用了“铠甲玻璃”，官方表示这款手机在玻璃中植入特殊的晶体，使其内部结构更加稳定，号称“抗摔能力提升11倍”。 在性能方面，vivo X Fold3系列标准版搭载骁龙8 Gen2芯片，而Pro版搭载高通骁龙8 Gen3移动平台。 在续航方面，vivo X Fold3系列采用了第二代硅负极材料，vivo X Fold3内置5500mAh电池，Pro版内置了5700mAh容量的电池。支持100W的快充和50W的无线快充。 在影像方面，其后置三摄组合，包括5000万像素大底主摄、6400万像素大光圈潜望长焦镜头以及5000万像素超广角镜头。在vivo X Fold3 Pro上，加入了影像芯片V3，带来了X100 Pro的人像视频功能。 在售价方面，标准版6999元起，Pro版16GB+512GB版本售价9999元，16GB+1TB版本售价10999元。vivo X Fold3系列将在3月26日开启预售，4月3日正式开售。

作者 | 周伟鹏 编辑 | 汤安迪 特斯拉Cybertruck，号称能防弹的赛博皮卡，继上次「生锈」后又爆出新问题。 过于离谱的车门缝隙，连铁杆粉丝都开喷了，引得马斯克亲自回应。 01 能防弹的赛博皮卡 似乎不防贼 MKBHD，油管科技领域TOP 1博主。 他在评测赛博皮卡时，说了很多优点，但也提到这台车，存在他见过的量产车中最严重的接缝问题。 在汽车之家拍摄的照片中，也有类似情况。 这么看，能防弹的赛博皮卡，似乎不怎么防贼？ 消息传开后，连名字都带truck的赛博皮卡铁杆粉丝，也对如此明显的质量缺陷表示不满，在X平台上一顿输出。 他认为这样的瑕疵，本应在质量控制环节被发现。 这一消息，被每天在X上高强度冲浪的马斯克看到了，3月20日，他在底部回应： “这不是「车门贴合」问题，而是门板装配后，力矩不足导致门闩松动。 大约15辆服役中的Cybertruck遇到这个问题，只需5分钟即可在维修中心修复，并且已经通过生产线调整得到解决。” 简单点说，就是螺丝没拧紧，用一段时间后松了......这个错误似乎有些低级。 该回应很快登上「Cybertruck车主俱乐部」网站热榜第一的位置，作为赛博皮卡车主聚集地，大家对此也不怎么满意。 「埃隆仍然表现得好像这是一家初创公司」 「如果这只是5分钟的修复，那么让这样的赛博皮卡交付，他应该感到羞耻」 「他似乎认为，向客户交付这样一台价值10万美元的车辆，是完全可以接受的」 但也有人认为，对于一辆特斯拉来说，这完全属于正常情况。 02 特斯拉做工问题 一直都有 特斯拉汽车的做工，苹果手机的信号，两者堪称美国科技界「卧龙凤雏」。 早在2020年Model Y开始交付时，便有大量美国用户，吐槽油漆和装饰问题、座椅上有凹痕以及安全带不紧等问题。 甚至有人发现，自己的爱车，后座没有固定在汽车底盘上。 2022年初，首批德国产Model Y开始交付。 车主们惊讶地发现，德国工艺也没有拯救特斯拉的做工，新车门缝、尾灯、无框玻璃等地方缝隙都很大。 有趣的是，特斯拉对所有车主「一视同仁」，2023年，百万级别的Model S Plaid开始交付，依然遇到做工问题。 在一位车主的吐槽视频中，新车密封用的橡胶圈，有部分已经从车门上脱落；尾灯附近的塑料饰件做工没有对齐；外窗饰件只需轻轻一拉，便会从车身上脱落。 根据他的说法，自己买车花了近14万美元（约合101万元人民币），但它完全没有展示出，一辆该价位汽车应有的质量。 2020年，美国权威机构J.D. Power，发布了一份新车质量调查报告，特斯拉排名垫底，每100辆特斯拉汽车会遇到250个问题，远高于166个的行业平均水平。 2021年，特斯拉水平进步了一些，但每100辆车还会遇到176个问题，总排名倒数第四。 03 又不是不能用 作为电动汽车领头羊，能打造出赛博皮卡的特斯拉，为什么做工方面不那么让人满意？ 一方面是能不能的问题。 做工，不是想做好就能做好的，需要有一定的技术积累。与传统巨头相比，特斯拉还是太年轻了。 另一方面是想不想的问题。 想把装配接缝胶条密封性做好，是要成本的，且是一个系统工程。 而每个车型都有成本控制目标，管理者要做出抉择，把钱花在「刀刃」上。 以马斯克拿「不锈钢」造火箭的态度，显然做工并不是他理解的「刀刃」。 有提升做工的钱，多给几十公里续航、几十匹马力、几个摄像头，它不香吗？或者直接把这笔钱变成利润...... 所以，做工既不是特斯拉的强项，也不是重点需要解决的问题。 归根结底就是一句话：又不是不能用。