IT之家 7 月 11 日消息，消费者情报研究合作伙伴（CIRP）最新数据显示，随着换机周期的放缓，苹果用户持有设备的时间正变得越来越长。 在最近 12 个月中，至少 71% 的 iPhone 用户和 68% 的 Mac 用户称其旧设备使用时间已超过两年，而 2020 年这两个比例分别为 63% 和 59%；不过 iPad 用户的增长幅度略小。 CIRP 研究表明，Mac 用户持有设备的时间显著增加，目前至少有 56% 的 Mac 用户愿意使用三年以上再去更换新机，而 2020 年这一比例仅为 40%。 分析师指出，随着 2020 年 M1 芯片推出，苹果 Apple Silicon 在性能和能效方面取得了重大提升，因此 Mac 电脑已经能够满足“要求苛刻的任务”的处理需求。 当然，新冠疫情的暴发可能也影响了消费者的行为，例如早期阶段对远程办公和在线教育的需求激增，再加上后续出现的经济不确定性，导致大量消费者在换机方面变得更加谨慎，他们更愿意继续使用现有设备而不是购买新设备。 彭博社 Mark Gurman 也注意到了这一现象，他表示：使用超过两年的老款 iPhone 和 Mac 设备的用户比例急剧上升。他认为，导致这种局面产生可能原因可能有以下几个方面，包括新机“挤牙膏”、设备耐用性和可靠性的提升、用户需求的变化。 他认为，对于大部分用户来说其当前设备仍可应付日常使用需求，因此大多数用户没有频繁升级的需求或动机，无论是摄像头、存储空间或处理器的升级，都没有那么重要。

IT之家 7 月 11 日消息，彭博社今天（7 月 11 日）发布博文，表示苹果公司已经通知其供应商和合作伙伴，2024 年 iPhone 16 系列机型的出货量目标要比 iPhone 15 系列（8100 万台）增长 10%，至少要超过 9000 万台。 彭博社表示苹果非常看好 iPhone 16 系列机型的出货量，其重要驱动因素之一就是 iOS 18 系统中引入的 Apple Intelligence，能够极大地提升产品竞争力，刺激用户升级需求吸引其选购。 彭博社也指出苹果 iPhone 16 系列在中国市场仍存在不确定因素，官方并未公布 Apple Intelligence 的合作伙伴，且消息称目前还没有达成相关的合作协议。 Apple Intelligence 在欧洲市场推广同样存在问题，该功能上线初期仅支持美国英语，且 iPhone 16 系列上线后不会在欧盟市场推出。苹果公司今年 6 月表示，它需要更多时间来考虑如何让 Apple Intelligence 符合《数字市场法案》的要求。 IT之家 7 月 9 日报道，苹果的主要代工厂富士康已经开始了旺季招工。据悉，郑州空港的富士康工厂目前的时薪已经提高到 25 元，虽然没有达到人手最紧缺时期的 30 元以上，但这一工资水平在当前的流水线招工市场中仍然算是较高的。 如果工人选择返费模式，在职 90 天可以额外获得 7500 元的奖金。富士康在深圳龙华的工厂也开始了大规模招工，但只有那些需要穿无尘衣、生产摄像头模组的 3W 事业群能够提供 25 元每小时的高工资，其他事业群的时薪大约在 21 元左右。

导语： 凤凰网科技了解到，在中型互联网公司，卡期权归属期前对高成本员工进行裁员，已经成为一种HR裁员的惯用手段。“他们就是故意不让你拿到期权”，一位互联网中厂被裁员工表示，“没见过这么恶心人的”。 凤凰网科技 《风暴眼》出品 作者｜董雨晴 编辑｜司南 “35岁被暴力裁员”“80余万元期权直接打水漂”，在互联网中厂兢兢业业干了两年后，打工人徐凯终于决定和他的前东家得物对簿公堂。 图｜徐凯的裁决书（来源于徐凯的社交媒体） 一年前，面临裁员的得物员工徐凯多次与公司沟通取得期权再离职未果后，他到上海市仲裁委员会处申请恢复与得物的劳动关系，后被予以支持。 2024年7月，因不服上海市仲裁委员会裁定的结果，得物继续上诉，再度将前员工诉于法庭之上。 曾几何时，员工们愿意加入发展中的互联网创业公司，一个显著的因素就是丰厚的期权待遇。据徐凯表述，其在2021年9月加入得物任前端技术专家一职，税前薪资为月薪5万元左右，同时其握有部分得物期权。 尽管在职期间徐凯没有过任何明显的工作过失，但2023年7月，得物方面以“未发周报”“工作时间分配不合理”等理由为徐凯打出了评级为C的绩效，随即对其展开了裁员沟通。 巧合地是，当时恰巧距离徐凯手中期权归属期满只剩一个多月。徐凯入职时，得物的期权价值为500元左右/股，2023年中时，得物的期权已涨至880元/股，而徐凯手中有约2000股，如果不受裁员影响，其将在2023年9月行权1000股左右。 这意味着，随着裁员生效，这价值160余万元左右的期权直接打水漂。需要说明的是，得物的期权行权采用“211”模式，即干满两年后可行权50%，第三年行权25%，第四年行权剩余的25%。 彼时，徐凯距离第一笔价值80万元的期权到手仅剩一步之遥。 徐凯并非个例，凤凰网科技了解到，在中型互联网公司，卡期权归属期前对高成本员工进行裁员，已经成为一种HR裁员的惯用手段。来自另一家互联网中厂的HR表示，其所在的中厂在前几年裁员中，都默认不给期权，引发了大量的纠纷，其后在裁员过程中，会优先沟通以“休假”的方式，尽量让员工待到期权归属期满，拿到应有的期权激励。 员工们对期权抱有执念，在于许多互联网公司在快速发展期，会让员工付出比业绩平稳期更多的努力。徐凯就表示，其在得物期间常年面临着“10106”的局面，晚上10点下班是常态，且技术员工会被计算总工时，工时靠后的人就面临着被淘汰的风险。“我一开始是带团队的，风险就很高”。 据了解，得物定位新一代潮流网购社区，平台消费者以年轻人居多，客单价在百元以上。因主打“先鉴定，后发货”模式，很快占领消费者心智，自2015年成立至今，已覆盖鞋服、配饰、潮玩、数码、美妆等品类。 凤凰网科技独家获悉，得物2023年的业绩增长显著，“2023年一季度就已经完成了2022年全年GMV”，一位得物离职员工对凤凰网科技表示，而根据其预估，得物2022年的GMV约在1600亿元左右。 图｜来源于网络 尽管业绩增长迅猛，但2024年得物仍面临着较大的增长压力，而降本增效也成为其常态化经营思路，“得物每个季度都会进行人员优化”，多位员工对凤凰网科技表示，“高龄、高薪资员工自然风险更高一些”，但让徐凯不能接受的是，绝对大多数互联网公司在裁员时都能和员工协商期权问题，但在与得物沟通的过程中，他得到了完全否认的态度。 凤凰网科技就此消息向得物方面询问，得物相关负责人回复表示称，“该员工曾因3次绩效考核不合格（2022年Q3季度、2023年Q1季度、2023年Q2季度），于去年7月已经沟通解除劳动合同”。此外，得物方面还表示，“得物公司业务健康发展，欢迎优秀人才加入，感谢关注。” 以下为凤凰网科技与徐凯的对话实录，经编辑发布： 凤凰网科技：你当时去找上海市劳动仲裁委员会进行判决之后，结果已经出来了，但是得物方面不服，又重新上诉了，是这样吗？ 徐凯 ：得物不服仲裁的判决，这段时间也没有让我去公司上班。 凤凰网科技 ：公司层面上没有跟你做任何的沟通和联系？ 徐凯 ：没有任何沟通和联系，判决在2024年初的时候就已经出来。 凤凰网科技 ：当时得物突然暴力裁员，你觉得有没有征兆？ 徐凯 ：征兆我感觉到肯定会有一点。但是我没想到，突然就这样了。因为其中有一个过程，我之前是技术专家，在前端平台。但后来技术运营那边有一个同事离职了，紧缺一个人，就让我去，说看了很多人都觉得我的能力不错，因为经过上级领导朱某某亲口对我说得物CTO非常认可我在前端平台负责一部分技术运营的工作，希望我过去紧急支持一段时间。当时是有点盛情难却，因为是CTO的安排，就答应上级调部门去支援工作。 干了半年后，因为我之前也没有专职干过技术运营，让我去干这个事情，我觉得有点奇怪，我当时也会想，他们是不是故意在恶心我，但确实那个部门也紧急缺人的，让我去填了这个坑。但是后来可能招了一个便宜的人，刚毕业没多久的，两三年经验的过来了，正好没有那么多 head count 嘛，招了新人了，想把我替换掉，就是这个意思。 凤凰网科技：你在得物待了几年了？ 徐凯 ：差一个多月就满两年了。 凤凰网科技 ：正好符合期权归属的一个兑现期是吧？ 徐凯： 差一个月 20 天左右就符合了。 凤凰网科技：你有没有怀疑过？得物这边就是明确卡期权归属期。 徐凯：肯定是怀疑的，这个就做得很明显，因为我们在谈裁员的时候，我最终也答应了，并不是说我不同意这个裁员，我同意，但是我们可以友好地协商，可以少给我一个月工资都没问题，让我做到9月 24 号之后，就是一个月之后（期权归属期满），但是他们一点都不同意。 凤凰网科技 ：我这边得到消息说2023年得物的业绩增长是很不错的，那为什么还要裁员？ 徐凯：业绩一直都很好，并不是说因为业绩不好而裁员，得物有一个毛病，每个季度都会裁一批人，具体多少人我不知道，业内一直相传每个季度都会裁 10% 的人，裁员的理由也是五花八门，得物会设置乱七八糟的指标，可能今天碰到了某个指标，比如说，35 岁以上，工资高的，那我就倒霉了嘛。我到现在都不知道裁我的具体原因。 凤凰网科技：那像你这样的技术员工有裁别人吗？ 徐凯：裁员是常态，一边裁一边招。 凤凰网科技：应该是属于一种常态化的降本增效？ 徐凯：就是降本增效，就是想花更少的钱去做更多的事情。那肯定是找我们这样的，比如说年龄大的，或者说薪资比较高的的人去裁。 凤凰网科技：但是我看网友评论说，就技术岗位来说，你的薪资就算是正常水平。 徐凯：我这个薪资在我这个职级里面算是正常。 凤凰网科技：你的薪资有多少？ 徐凯：16 个月， 5万元左右的月薪，年薪现金部分大概是80万元左右。 凤凰网科技：得物员工的平均在职周期时间长吗？还是说大家普遍会比较短？ 徐凯：普遍都比较短，老员工很少，能待满一年的老员工不太多。 凤凰网科技：你在职这两年得物的期权价值是不是也涨了一些？ 徐凯：涨了，我拿的时候是 500 多块钱一股，我走的时候（2023年7月）据说给新员工的期权是800 多块钱一股。我有1000股期权，相当于80万元左右。 凤凰网科技：你当初加入得物是比较看重期权部分的？ 徐凯：是的，创业公司就是通过期权去激励大家把蛋糕做大，结果他们蛋糕大了，把激励的那些人给砍掉了，你说这是人做的事情嘛？大多数公司还是比较人性化的，因为我也了解到有些公司期权到期了，还是会把期权按照月份去折算给员工的，但是得物就不。 凤凰网科技：你最后一次跟 HR 沟通的时候，他是以什么样的理由来说必须要把你辞退的？ 徐凯：HR 辞退的话只有一种理由，认为你的能力不胜任。要不然的话其他的对于HR来说都是违法裁员，只有不胜任能够稍微合法一点，但是从流程上来看，从所有的方面都站不住脚。 凤凰网科技：你也是这个情况吗。 徐凯：是的

中国AI普及率领先全球 凤凰网科技讯 北京时间7月9日，据路透社报道，一项最新调查显示，中国在生成式人工智能(AI)普及率方面处于世界领先地位，再次表明中国正在这一技术领域取得进展。自美国OpenAI公司在2022年底推出ChatGPT后，生成式AI技术便引发了全球关注。 美国AI和分析软件公司SAS和研究公司Coleman Parkes Research对全球各行业的1600名决策者进行了调查，包括银行业、保险业、医疗业、电信业、制造业、零售业和能源业。 结果显示，83%的中国受访者表示他们使用了生成式AI，这一比例高于参与调查的其他16个国家和地区，其中包括美国。65%的美国受访者表示他们使用了生成式AI。全球平均水平为54%。 这一调查结果凸显出中国在生成式AI领域的快速进步。在OpenAI于2022年11月发布ChatGPT后，生成式AI领域开始蓬勃发展，促使数十家中国公司推出了各自的生成式AI技术。中国已经发展出了一个强大的国内产业，从字节跳动等科技巨头到智谱AI等创业公司，他们都提供生成式AI服务。 上周，联合国世界知识产权组织的一份报告显示，中国在生成式AI专利竞赛中处于领先地位，在2014年至2023年期间提交了逾3.8万份专利申请，而同期美国提交了6276份。 随着价格战可能进一步降低企业使用大语言模型服务的成本，中国企业对生成式人工智能的采用预计将加速。(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”。

IT之家 7 月 9 日消息，加拿大政府于本月 4 日宣布通过战略创新基金向非营利组织 CMC Microsystems 牵头的 FABrIC 网络项目投资 1.2 亿加元（IT之家备注：当前约 6.4 亿元人民币），支持本国的半导体制造和商业化。 FABrIC 全称 Fabrication of Integrated Components for the Internet's Edge（互联网边缘集成组件制造），该项目为期五年，总投资规模超 2.2 亿加元（当前约 11.74 亿元人民币）。 FABrIC 网络目标汇集加拿大国内各利益相关方，通过创建高素质人才库、鼓励半导体制造工艺创新等方式，进一步巩固加拿大在半导体和智能传感器行业的地位。 FABrIC 网络项目将在加拿大各地创造近 325 个高技能工作岗位，实施期间还将带来约 440 个岗位。 图源 Pixabay 加拿大创新、科学和工业部长弗朗索瓦-菲利普・商鹏飞（François-Philippe Champagne）表示： 半导体是加拿大人日常生活和加拿大经济的核心。我们拥有一个创新的半导体产业，该产业在全球市场上继续蓬勃发展，并充分利用日益数字化和绿色的经济。 通过 CMC 创建 FABrIC 将有助于支持加拿大的创新者，我期待着看到它如何扩大我们的半导体产业，同时创造良好的就业机会。 今天，我们投资半导体，就是投资于所有加拿大人的经济安全和可持续发展。

IT之家 7 月 9 日消息，小米集团技术委员会主办的小米 2024 第五届黑客马拉松“创想无界，生生不息”大赛今日在北京举行了颁奖典礼，小米一年一度的创新大赛落幕。 小米官方介绍，在这场为期 48 小时的技术创新马拉松中，来自北京、武汉、南京、上海、深圳五大工区的 11 大部门，319 位小米工程师们，产出了 63 个新技术作品，并提交 31 项专利申请，报名人数和跨区域组队数量都创下了历史新高。 在颁奖仪式上，小米集团副总裁、集团技术委员会主席屈恒表示，本次黑客马拉松是五届以来规模最大的一次，同时项目全面拥抱 AI。此外，本次大赛首次与 Google Cloud 达成合作，并为所有参赛团队开放大模型 Gemini、Vertex AI 等 AI 能力支持。 本次大赛基于创新性、技术领先性、应用场景、用户体验、商业价值、作品完成度六个维度的评审，产生了 1 个一等奖、2 个二等奖、3 个三等奖、6 个优秀奖、1 个人气奖和 1 个 AI 创新特别奖。IT之家汇总已知奖项信息如下： 一等奖（10 万元）：安全智能头盔 对骑行者来说，导航和通讯的不便一直是让人头疼的问题，这款智能头盔运用了摔倒检测、HUD-AR 显示、语音合成以及语义分析等技术，集成了摔倒检测和报警、地图轨迹上报、打通 IoT 设备间的行程分享等功能。 不仅如此，这款智能头盔还能通过盲区检测和语音唤醒功能，提升了骑行者对周围环境的感知和互动能力，并在危险情况发生时，快速提供救援支持。 二等奖（3 万元）：小米全能助理 “小米全能助理”关注到用户在使用更智能化的手机时，期望语音助手能够协助完成多层指令的需求。 它通过多模态感知技术，结合视觉识别和大语言模型，并将大模型作为中枢思考并输出操控指令，将人工智能的深度理解能力与语音助手的便捷性相融合。做到只需一个语音指令，无需额外适配和训练，即可完成跨 App 操作，理解屏幕内容，并进行多模态识别和操作逻辑推理，实现复杂操作。 三等奖（1 万元）： 多模态智能看护先锋 智能守护神 MiCar-全天候嗨唱空间 “多模态智能看护先锋”关注到用户对于远程看护的需求日益增多，但缺少智能化的交互。提出利用摄像头为硬件设备，结合多模态大模型实现更加精准和个性化的看护功能，并根据不同的应用场景，有针对性地监测并预警各种危险状况。 “智能守护神”同样关注到该方向，采用大模型 + 场景收敛 + agent 的软硬件组合模式，打造一个 C 端 AI 智能体，为用户提供任意场景的智能化、隐私化的全方位守护。 值得一提的是，获得最佳人气奖的“人生档案”项目创下了比赛创办以来员工投票的最高纪录。它通过整合用户数据，创造个人数字分身，让用户与过去的自己对话，将回忆传向未来。

微信公众号的运营小编们“苦”公众号久矣，不能改标题，导致小编们或被领导骂一顿，或压力大到夜不能寐，由微信公众号不能改标题所引发的“惨剧”多不胜数。 可能很多人会奇怪，标题如此重要，公众号的运营小编们怎么可能会出错。一方面，微信公众号的后台编辑器，有时候会出现新旧版本覆盖，一不小心就会改错。另一方面，有些公众号运营、编辑、写作，都是同一个人，有时候写糊涂了，很容易就直接推送，等发完才发现标题有错别字。还有就是多人运营的公众号，很多人有多个编辑版本，最后发出来的时候也容易出错。 我的微信公众号从2013年7月24日，共有965条通知，这么多内容，都是同一个人来编辑、写作、发布，标题出错还是很常见的，相信其他的公众号运营小编们也会遇到标题错误的问题。 好消息是：等了十来年，微信公众号终于支持修改标题，运营小编们再也不用愁标题出现错别字。 微信派的信息显示： 标题支持3个字以内的修改，包括删除和替换，修改成功后，文首将标记“标题已修改”。 微信派的小编还自己玩了一下梗，推送了一篇《微信公众号不支持修改标题》的文章，用户点进去后，标题又被改成了《微信公众号已支持修改标题》。 尽管标题只支持3个字的修改，但对于大部分公众号作者来说，都能改正标题中的错别字/错误叙述。至于为什么不是全部标题修改，我个人猜测，如果微信公众号整个标题都支持修改，可能会引发内容的混乱，对用户不友好，所以，微信将标题修改限制为3个字以内。 实际上其他平台早就支持修改标题，微信公众号似乎总是慢人一拍，有点姗姗来迟。 自从微信公众号走个性化推荐路线后，整个微信公众号的内容生态都经历了一番洗牌，越来越多的小号有可能出现10万+，对于中小型创作者来说，都是利好。如今，微信公众号再次支持修改标题，也可以看作是微信重新对公众号生态的重视和支持，对于公众号创作者来说，是绝对的好消息。 不过，对于用户来说，就需要对公众号的内容进行甄别，有的标题经过修改后，可能意思完全相反，就像微信派推送的文章一样，需要看清楚标题是不是已被修改。 与其他内容平台相比，公众号的优势在于，用户基本盘够大，这就意味着虽然如今的公众号影响力虽然不如以前，但整个流量池还是够大，那么，作为内容创作者，只要保持足够的更新频率，同时在标题方面下功夫，能够出现“爆款文章”的概率还是非常高的。 据郭静的互联网圈观察，目前公众号的流量主收益，与其他平台相比，也毫不逊色，甚至远远超过其他平台。一方面，微信公众号没有首发/独家要求，用户完全可以自由选择哪个平台首发，在公众号上发完文章以后，其他平台发了完全不影响，也不会影响创作者在流量主方面的收益。 另一方面，公众号的限制相对其他平台来说要少得多，创作者完全可以自由发挥。 微信公众号的流量主收益也很公平，10万+流量收益，完全是看得见的，不像其他平台，会随着时间的推移而不断压榨创作者，最开始10万+的收益还是非常高的，但一步一步，10万+的收益不断降低，再加上本身平台流量和运营重心的变换，创作者能分到的流量也越少，再怎么写，可能也只有几百、几千的流量，收益基本上没法儿看。 时隔多年以后，微信，终于又重新想起了微信公众号这个流量池。不过，在具体运营策略上，微信公众号还是采取了一开始的做法，即尽量只改变工具的能力，而不自己下场引导创作者如何创作，从这一点来看，微信公众号似乎又掉入了某种陷阱。 据郭静的互联网圈观察，目前几乎所有的内容平台都有内容运营方，他们和内容创作者一起来运营话题和流量，从而让流量最大化。 微信公众号还是跟当年一样“佛系”，这就很难让某些流量“更上一层楼”，没有流量来凑，商业化变现就很难往上走。确实，当前的视频号为微信和腾讯带来了巨大的增量，但微信公众号本身也是一个巨大的流量池，微信不应该忽略它。

面板双虎友达光电、群创光电7月9日公布6月财报，友达6月自结合并营收252.2亿元新台币（单位下同），月减0.5%，年增9.9%；群创6月合并营收187亿元，月减0.7%，年减3.1%。 友达第二季度合并营收743.3亿元，较第一季度增加25%，较去年同期增加17.4%。6月份面板总出货面积达204.6万平方米，较5月增长10.3％，与去年同期相比增加1.4％。第二季面板总出货面积达556.8万平方米，较第一季增加5.1％，与去年同期相比减少2.4％。 群创第二季度合并营收569亿元，较第一季度增加12.6%，较去年同期增加3.2%。6月大尺寸面板合并出货量共计962万片，较5月减少7.3%；中小尺寸面板合并出货量共计2060万片，较5月增加23.4%。第二季度大尺寸面板合并出货量共计3006万片，较第一季度增加17.9%；第二季度中小尺寸面板合并出货量共计5485万片，较第一季度减少18.6%。 据了解，电视面板价格在今年1月以来连涨5个月后，6月持平。研调机构集邦科技7月6日表示，7月32英寸、50英寸、55英寸电视面板预期都将下跌1美元。 集邦科技研究副总经理范博毓表示，进入7月后，整体电视面板需求放缓，品牌客户在618促销结果不佳的状况下，也大多先放慢采购步调，希望可以争取更多采购价格谈判的空间，以利于下半年接踵而至的促销旺季。（校对/孙乐）

今年互联网广告领域的明星产品非「全站推广」莫属。 阿里妈妈视其为“淘系增长新飞轮的关键引擎”；快手用它“为商家生意经营全链路赋能”；京东推出的全站营销，名称相似产品相同，也被冠上了“确定性增长有效利器”的称号；拼多多则早在2022年就上线了全站推广，产品上线后其单季度的在线营销服务收入增速就从未低于50%。 全站推广的强力推进作用浮出水面，先行者也尝到了甜头。不过在商家端，一些困惑仍然存在——这是不是意味着以后买流量得多花钱？全站推广是真的可以覆盖到全站流量吗？本来自己常规推广就做得挺好，有什么必要换全站推广？选择all in会有风险吗？ 在高热产品的背后，我们尝试去寻找这些问题的答案。 01 为什么都在“全站推广”？ 熟悉互联网广告的人都清楚，流量一般分为付费和免费两种。简单理解，商家投放广告，一定能让一部分目标人群看到，这些是付费流量；商家自己上架货品也可能有人搜索看到，这些就是免费流量。因为免费流量不确定数量有多少、具体特征也不可测，但不用花钱就有，所以商家为了平衡成本和效果，一般都希望能够以付费带动免费。 而全站推广打通了“付费”和“免费”： 其一，它把付费流量和自然流量打包到一起出售，流量再无付费免费之分，这相当于重新定义了商业化流量池。 其二，它只要商家设定一个目标投产比，确定好希望花多少钱最终换来多少转化然后去投放，平台自有产品去达成目标。 这个产品很适合拼多多。商家在拼多多就是以“货”为核心，而非像在其他电商平台要同时推广产品、品牌和店铺。而全站推广就是选中某个商品做推广，本身就契合平台的规则。 拼多多的基本盘是中小商家，没有品牌背书，本身就很难直接拿到免费流量；而且货品低客单价，留给推广费用的空间也小。全站推广正好是无门槛快速起量，商家每天设100元预算、算好能保本的投产比就能开投。 拼多多“全站推广”选择优化目标位：投产比/成交 图源：拼多多-营销书院 而各大平台都开始重视“全站推广”，跟当下电商平台的核心竞争点都聚焦在了“货”上不无关系。 今年电商竞争压力有目共睹，平台带动品牌商家们一起“卷”，大家比拼的是“性价比”，消费者就看“全网最低价”。业内常说“确定性增长”，本质上就是看谁能卖出去更多货，此时广告投放的核心目标，自然就是看能否拿量让销量爆发，而全站推广正好适配。 另一方面，全站推广的普及开来也有AI热潮的推波助澜。 自从去年AI大模型浪潮袭来，AI技术就加速渗透于各行业中，营销和电商领域自然也不例外。全站推广正是AI技术在营销领域的创新实践。 比如阿里妈妈对外介绍产品背后有LMA（LargeModel for Advertising）技术支持，是将大语言模型、多模态大模型和平台多年积累的电商兴趣和行为数据三者融合。 快手的全站推广也是在AI智能化技术下持续升级，在付免打通基础上，将半互斥变为全互斥（广告产品之间不同时运行，避免相互干扰），并提升了投放稳定性。 也就是说，付费免费流量的打通协同，现在终于有了更强的AI技术去支撑实现，可以让商家自行运用、稳定运行。 02 商家有何困惑？ “全站推广”声势浩大，但商家端仍有困惑。 不少平台们的产品其实还在测试、优化、调试的阶段，所以部分商家和电商运营对其认知度还不高。另一个摇摆的主观因素是商家们对于新营销产品确定性的信心不足，即AI带来的难以言明的“黑盒感”。 AI技术在一个产品中究竟如何运行、具体能发挥什么作用，除了专业技术人员，似乎没人能说得清晰明了。商家和运营服务商也都是非技术背景出身，将全站推广直接与AI、智能化、新技术相关联，就容易显得既抽象又难以捉摸。 平台倾向于展示与头部大品牌的合作案例来推广产品，初心是好的，就是想通过大品牌的试用来彰显产品效果。不过这难免会容易让中小商家有些误解，认为新产品更多是资金雄厚大品牌的专属。而这种认知偏差，使得不少商家在面对新产品时，最先有的反应便是担忧成本投入，而非其能带来的长远效益与竞争优势。 “以前所说的标准推广是指搜索场景里的流量吗？现在所说的全站流量打通，能覆盖所有可能的用户触点吗？”一位商家向我们提出了他的困惑，在他看来，因为看不到内部流量运转机制，在不确定的状态下自己就会选择做测试。 这位商家还提到，他不确定AI技术是否是将原本就存在、但未被精确识别的那部分流量转化给算进来了。如果是这样，那么新技术创造的可能是数据层面的增长。但如果不是这样，他又会担心新产品、新技术是不是在过度收割流量，导致自己的顾客资源被过度消耗，“人群资产”可能会太快消耗殆尽。 以上问题，目前没有人能给出确定答案。新产品、新功能似乎都被放在了黑盒子里，盒子内是什么样无商家知晓，大家只能先接受，再摸索行动路线，总结出经验教训。 而之所以需要自行摸索行动路线，这也透露了另一个关键问题：目前新产品还没有标准的操作方法。 有商家向我们透露了自己在实操时的困惑：“这个产品究竟是针对新品来用、还是助推爆品，又或者是所有货品都适用呢？” 品牌通常有多款商品上架，全站推和其他推广产品是否互斥？如果用全站推广去替换所有商品的既有推广策略，无疑伴随着相当高的不确定性。 能够分享出一些关于全站推广实战经验的人，目前对这个问题的答案也不一致。 一位尝试过全站推广的品牌电商运营人员告诉「深响」，利用这个产品去测试新品是可行的，只要投放新品能够顺利运行并达到预设目标，就可以考虑持续增加投入。 但反对意见也不少。不少经验分享者会认为，对于缺乏基础免费流量的新品而言，全站推广可能难以长期有效带动产品销量增长。所以更受认可的一种做法，是将全站推广视为一种测试第二、三梯队商品的工具。针对同一个商品，先后设立多个商品链接（如两个标准推广链接与两个全站推广链接），用相同的出价和投放时间节点进行对比测试，以评估效果。 “也不能说产品不好，最稳的方法还是得慢慢去试。有品的话可以试试，当然你的重点不能都放在这里。” 这位品牌运营人员更理性地表示，其实任何产品都有能玩得转和玩不转的人，很难讲这是产品本身存在问题。但她也特别强调“要谨慎”，因为全站推广目前只能去持续增加预算，无法在设定好后再去减少，所以不能一开始就无脑大投入，以免造成不必要的资源浪费。 03 全站推广背后，有何深意？ 新产品、新技术的推进，在初期往往都会有困惑、质疑，这是创新之路上的常态。随着时间的推移，新产品还会有很长一段时间去经历持续的优化和迭代，以更好地适应商家的需求，实现与市场脉搏的同步。针对全站推广这一产品，我们也发现了几个值得行业探讨和努力的重点。 首先，平台需要以更大力度去帮助商家去跨越技术的认知鸿沟。 百度商业策略产品负责人余昌远曾告诉「深响」，我们常会忽视的一个事实是广告主是分层的。不同体量、规模的企业或品牌商家，自身在技术方面的能力完全不同。过去平台推出的很多新兴技术产品，就是专为大品牌大企业而设计，中小商家需求不多，更看重的就是操作便捷。 像全站推广这样的产品，从诞生时起就是为中小商家所用。那么如何缩短平台与商家之间的信息差和认知差距，就是教育市场、促进技术普及、推广产品的一大挑战。这绝非易事，简单地讲专业技术术语、拿大品牌案例，显然对于让中小商家去深化理解，提升接受度还不够有效。 其次，智能化的新产品让商家的操作流程简化，但要做好策略却依然不容易。 业内都在讲技术重构了营销和经营，旧有的思路和策略要及时转变。但具体怎么转变，品牌商家的情况各异，没有人会有统一标准的答案。所以在这个过程中，众多商家就不得不选择采取小步快跑、持续测试的策略，试错难度不低。 而当所有商家都使用相同的产品，如何拉开差距就会成为新议题。想要有真实的效果提升，商家就得在链接优化、流量承接、内容素材、市场洞察、痛点挖掘以及客户服务等多个方面下足功夫，面面俱到的难度也很高。 另外，流量的加速整合与升级，也对“全域”提出了新要求。 以往大家讲全域，其实都是在讲一个平台内部的产品、场景及数据打通，以实现内部资源的高效利用。现在我们也看到，每个平台似乎都有自己的“黑盒子”，数据共享和信息流通的壁垒就变得更明显。对商家来说生意不只是在一个平台上，所以就更需要平台间的合作与共享，打破数据孤岛，实现真正的全域经营。 技术更迭和精进，其价值和效用会长期、逐步释放，每个人终会坐上这趟列车，只是有快有慢。全站推广还只是营销、电商迎接技术驱动新时代最初期的一种具象化体现，走通这条新路，我们都得有更多耐心。

上个月，苹果和华为前后公开了自家的AI进展。作为目前科技圈数一数二的两大巨头，它们之间免不了被比较，其中引起讨论最多的便是操作系统。 iOS以其流畅的使用体验收获大批“果粉”，鸿蒙作为华为近年推出的国产操作系统，松动了原本固化的手机操作系统格局，成为瞩目的“第三极”。 部分互联网大佬也在随时关注这两家的动向。近日，周鸿祎就苹果与OpenAI联手合作的事给出了自己的观点。 图源：抖音 在被问到“苹果与OpenAI联手合作，华为有没有其他选择，或者能走出自己的路”时，周鸿祎说：“华为太厉害了，它等于是把苹果、英伟达、OpenAI、亚马逊、微软的路都走了一遍。” 上下之分，显而易见。一个终于搭上了AI末班车，一个蛰伏多年厚积薄发。伴随全球消费电子行业的复苏，两大巨头能讲好围绕AI的新故事吗？ 一、苹果AI选择“套壳” 眼下的苹果饱受争议，尤其在AI上。 上个月，苹果姗姗来迟推出AI产品「Apple Intelligence」（苹果AI）。虽然它是个“期货 ”，而且诸多功能——如AI助手问答、文生图、文本总结、自动翻译等——已在不少国产AI手机实现全覆盖，但iPhone用户还是希望可以在iOS 18上体验一番。 不过近日有网友发现，苹果中国大陆官网的iOS 18介绍页面并未提及AI功能，而且还整了几个奇怪的宣传语 ——大陆地区“真的很你”，中国香港/澳门地区为“徹底，非常你”，中国台湾地区则为“真的，就很你”。如果是靠AI能力生成的，那苹果的技术确实差强人意。 国行iOS 18难道不支持Apple Intelligence？还是说会推迟发布？目前还不得而知，但可以肯定的是，大陆用户还没吃上苹果画的饼，就算吃上了，也会是个不完整的饼。 从左至右，依次为中国大陆、中国香港、中国台湾页面 图源：苹果官网 实际上，过去一段时间苹果公司也在AI领域不断加码，除了并购 Turi、Lattice Data、Perceptio等多家AI初创企业，甚至还重金从硅谷挖来了一支数据科学家团队。然而，这些“子弹”却成为华丽的“摆设”，并未给苹果AI带来所谓改变世界、颠覆性的革新。 苹果AI难以进行，本质在于其商业模式的核心，即封闭的产品生态——无论是硬件还是iOS，都不想授人以柄。 苹果已经习惯「主导」，从制造端、芯片、显示屏、甚至是零部件，无一例外都要安排供应商博弈。iOS的生态闭环更是为苹果带来巨大的利益收入，过去很长一段时间，尽管硬件出货承压，而服务业务能一枝独秀。 背后的逻辑是，卖硬件主要瞄准的是增量市场，卖软件则是存量、增量两个市场双管齐下。用户可能几年不换手机，但很容易被有趣的应用或者是游戏吸引。而且卖软件的支出主要来自于前期搭建平台，后续成本相对低廉，利润率会更高。 图源：IC photo 这样的逻辑延续到大模型时代，苹果融入AI的方式也很「封闭」，以端侧为主，非必要不用云，能在本地就在本地。在苹果的产品逻辑中，隐私安全大于AI，这点也和此前iOS的生态理念相吻合。 可是大模型的训练需要大量的用户信息和数据，苹果因此无法支持自研大模型，这也导致行业里出现一种声音：苹果没有自研的能力。但就在WWDC24结束后不久，苹果官网低调发布了一篇大模型技术文档，公布了自研基础模型的信息，算是对这种质疑的回应。 据了解，苹果Apple Intelligence中包含一个约30亿（3B）参数的端侧模型和一个云端模型，其通过私有云并在Apple芯片服务器上运行。虽然该模型的具体参数没有公布，但性能达到了GPT-4 Turbo的级别。 苹果更倾向于利用设备端的小模型搞定AI功能，但这对设备就有更高的要求，内存容量、功耗能力等——这也是为何苹果给出的支持iOS 18的设备有限。 图源：苹果官网 说到这里，苹果选择OpenAI这种第三方合作理由也可以揣测下：一方面，是苹果生成式AI的能力不到位，急需一个行业老大来助力，另一方面，OpenAI也特别强调，在Siri和写作工具中访问ChatGPT时不会存储用户的请求，并且用户的IP地址会被遮盖。对于喜欢安全的苹果来说，这无疑是加分项。 在DoNews看来，苹果采用与AI巨头合作更多是为了稳定当前的局势，试图让自家产品在短期内仍保有一定的竞争力。不过依靠这样的方式竞争力能维持多久，目前还是未知。至于让他们引以为傲并长期获利的生态闭环，苹果暂时还不会放弃。 二、华为AI“遥遥领先” 抛开情怀来讲，现如今能与苹果AI相提并论的，恐怕也只有华为鸿蒙，后者甚至还“遥遥领先”。 如果把苹果的AI功能表述成一个“工具箱”，华为鸿蒙+盘古大模型5.0则依托原生的底座，深入融合AI打通各硬件、场景，无疑是一个充满活力和潜力的“智能体”。 图源：华为开发者大会2024 更流畅 从架构上来看，鸿蒙系统采用了微内核设计，这种设计减少了系统资源的占用，在处理任务时能够更加高效。鸿蒙Next在性能上也大幅提升了30%，而且每年新版至少还要提升20%以上。此外，鸿蒙Next还第一次与第三方应用联合深度优化，流畅度至少提升了10%以上。 更安全 iOS一直标榜自己的安全性，但是鸿蒙Next从底层重构了安全机制，从源头构建秩序、从下载到使用，重新定义了应用获取隐私数据规则。此外，还首创了安全访问机制，只有用户同意给予数据才能获取，全流程保障原生纯净的生态。 更AI 苹果的AI能力，更像是把很多AI工具整合在自己的iPhone手机里，做不到AI agent能力。华为的AI则不再是一个单独的预置应用，而是和系统的各个子系统深度整合，这才是鸿蒙原生智能的真正王牌。 鸿蒙NEXT的下面小横条内置系统级AI小艺，任何东西只要拖进去就能直接调起小艺帮你干活，比Siri这种语音唤醒好用多了。鸿蒙NEXT 的「全场景」还能打通各个设备，实现设备之间更加流畅自然的互联互通。 可以说，鸿蒙彻底改变了系统底层架构和AI能力，使用体验更加智能化。 更开放 经历过上千种操作系统的兴衰后，业界早已形成共识，操作系统最大的难题不是技术，而是生态。华为就此发现规律：一款操作系统如果想活下来，市场份额的底线是16%。这就是华为最为看重的“生死线”，生态成，鸿蒙则成。 历经近10年发展，鸿蒙系统首次超越iOS，成中国市场第二大操作系统。 报告数据显示，2024年Q1，iOS的份额则从20%下降至16%——这是iOS在国内市场自2019年以来首次出现下滑趋势。反观鸿蒙OS在中国市场的份额由2023年一季度的8%上涨至2024 年一季度的17%。 图源：Counterpoint Research 华为不仅越过了“生死线”，而且还构建了一个庞大的生态体系。在华为开发者大会2024年，余承东在现场表示，鸿蒙生态设备已经超过9亿，已有5000个应用启动了鸿蒙原生应用开发。 王成录（鸿蒙开创者）曾指出，“生态不是有多少开发者就叫生态，其一定要全场景覆盖”。鸿蒙系统生态起步较晚，目前的体量肯定达不到iOS生态的体量。但是，鸿蒙的开放性和兼容性将会进一步吸引众多合作伙伴，助力构建起一个多元化的应用生态。 从这个角度看，华为「把苹果、英伟达、OpenAI、亚马逊、微软的路都走了一遍」名副其实，这些大佬也确实应该抱团，而且要更进一步深度融合。 三、不能“光搭台子不唱戏“ 鸿蒙超9亿的生态设备，代表着潜在的开发价值，但竞争仍旧存在不确定性。 对用户来说，肯定希望早点看到一个兼顾各方利益、自主可控的生态早日建成。但“纯血鸿蒙”背后是一套全新体系，难度可想而知。 具体到实际就有很多需要冲破的东西，在涉及用户信息资源与隐私的数据权限方面，协调起来需要时间，亦或是在商业利益分配问题上，也需要平衡各家的发展。 例如，在开发者大会现场公布的原生鸿蒙应用开发的APP照片墙中，抖音、美团、淘宝、钉钉、小红书等主流头部应用基本都有出现，但腾讯旗下的微信没有“上墙”。据说因为体量功能差异，不同产品的适配周期和进度不同。 苹果也有自己的难题要解决，固执己见到最后也许就真拼不过鸿蒙了。 在WAIC2024的现场，阿里云创始人王坚也提到了苹果AI技术的事，他认为，与其说苹果用AI去服务C端的客户，倒不如说是人工智能重构了这家公司，而重构的第一步正是从操作系统开始。“因为有了人工智能技术，苹果会不一样，只有不一样才可以在市场上活得更好。” 想要讲好市场的新故事，并不是「搭台子」就可以，无论是苹果还是华为，亦或是其他科技企业，都需要更多「演员」和「观众」。至于大戏落幕结局如何，市场会做出判断，正如王坚所说，“在人工智能时代下，一定会有新的大公司出现，也一定会有大公司烈火重生。”

IT之家 7 月 9 日消息，诈骗团伙已开始部署 AI 来实施诈骗，而电信公司同样部署了数百个 AI 聊天机器人，“用魔法打败魔法”，帮助用户免受诈骗电话的侵扰。 诈骗团伙目前已经使用 Lenny 的工具来实施诈骗，该 AI 工具会自动播放一系列语音信息，有效延长骗子的通话时长，并可以扩充各种内容来提高诈骗成功率。 Ibrahim 正所谓“魔高一尺，道高一丈”，电信公司现在已经开始使用数百个人工智能聊天机器人，其中一款名为 Ibrahim。 IT之家附上两者的其中对话如下： Lenny：我们检测到你近期的网购需要退货退款，麻烦你提供下相关的密码信息，我这边跟进退款给你。 Ibrahim：你具体指的是哪件商品？坦率地说，我不太记得最近买过什么东西。或许是我的孩子购买的。 Apate 达利・卡法尔（Dali Kaafar）教授及其团队还以希腊欺骗女神的名称，命名推出了 Apate AI 工具。 Apate 的设计目的不仅仅是浪费骗子的时间，该人工智能系统还试图了解骗子使用的诈骗技巧，以帮助警告人们不要上当，并为执法部门提供情报。 如果电信公司检测到骗子并将其转到 Apate 这样的系统，机器人就会让骗子忙个不停。它们会测试不同的策略，了解哪些策略有效，以确保诈骗者保持更长的通话时间，通过成功和失败，Apate 会微调自己的应对策略。 在此过程中，Apate 会提取情报并发现新的骗局，收集有关电话持续时间、骗子最有可能打电话的时间、他们想要什么信息以及使用什么策略的信息。

据中国台湾业界消息，人工智能（AI）等领域的热潮正推动被动元件市场繁荣，尽管地缘政治、通货膨胀等因素仍然存在，但被动元件大厂国巨等对AI应用增长的潜力持乐观态度，因为其客户的库存正在回到正常水平。 国巨2024年6月营收达1000.04亿元新台币（约合3.08亿美元），环比下降6.6%，同比增长14%。2024年第二季度营收达到314.19亿元新台币，环比和同比分别增长10.2%和17.3%，创下季度营收新高。展望未来，国巨预计由于第二季度基线较高，因此第三季度不太可能出现大幅度增长，预计下半年表现持平，但产能利用率将略有提高。 AI产业的增长，推动了导电浆料和厚膜半导体供应商勤凯科技（Ample Electronic Technology）的业绩。该公司预计第三、第四季度将迎来AI PC驱动的元器件升级周期，预计产值将有所提升。勤凯科技已获得AI相关元件专用导电浆料的认证和订单，2024年6月该公司营收同比增长19.1%，预计第二季度同比增幅将超过20%。 勤凯科技援引日本村田的预测，称由于今年下半年智能手机和汽车市场将出现复苏，全球主要被动元件制造商已将产能利用率提高到80%~85%。 业界分析，展望未来，无源被动元件行业将继续向高电容、高电压、高频率以及模块化集成的小型产品发展，以满足5G、Wi-Fi 6、电动汽车和自动驾驶等领域的需求。

IT之家 7 月 9 日消息，中电信人工智能科技有限公司和中国电信人工智能研究院（TeleAI）发布了一款名为星辰大模型・软件工厂（以下简称星辰软件工厂）的产品，并称这是国内首款破局性 AI 开发工具。 星辰软件工厂利用最新的多模态大模型技术，自动生成前后端代码，并进行自主测试和纠错，形成软件开发的全自动流水线。用户仅需简单写下产品文档，大模型可根据文档内容生成代码，在软件工厂内一键部署并上线。 星辰大模型软件工厂从开发流程革新、代码可控生成、交互模式升级构建了三大核心能力： 一、面向文档开发的协同新流程，使用更接近日常语言的项目文档来作为软件开发的核心，非软件开发人员也能参与。 二、自研多模态代码生成大模型，实现代码模块间的关系解耦，实现从项目文档到项目代码的稳定生成。 三、大模型编程交互新模式，用户只需要关心产品需求与描述文档撰写，跟随软件工厂的步骤指引即可完成软件开发、测试与部署。 据介绍，中国电信已经完成了超 500TB 文本数据、12 亿张图文数据、PB 级视频数据的积累，联合头部生态构建了涵盖教育、政务、应急等 20 多个行业大模型，覆盖全行业 500 多个应用场景。 据IT之家此前报道，中国电信 5 月发布了星辰超多方言语音识别大模型，支持同时识别理解粤语、上海话、四川话、温州话等 30 多种方言，是国内支持最多方言的语音识别大模型，解决老年人、老少边穷地区用户信息服务无法触达的问题。

我最近迷上了 B站某 up 主的“网络热门帅哥鉴定”系列视频。每一期都有几个 AI 帅哥穿插在一众“人类候选人”中，在几十万观众的见证下，脱颖而出者伴随的专属弹幕竟然是“爱上 AI 是我的宿命”——观众心目中，最顺眼的大多是 AI…… 人民呼唤 AI丨Bilibili Up 正经的老邢 截图 这些视频里的 AI 男性，通常搭配简洁朴素的着装，走动中不经意地抬头、站立、微笑，表情恰到好处，毫不夸张；反观同场“竞技”的人类选手们，有的是自作聪明的刻意摆拍，有的则自然流露出很多不合时宜的动作和表情，比如夸张的歪嘴然后邪魅一笑。 最初，在“人机争艳”的视频里，许多观众还会用一些“旧办法”来分辨 AI，什么手指脚趾、皮肤关节等等；但 AI 进步得比人快，“画手指”之类的“一眼假”秘籍早就不再适用，一种新的经验被总结出来——它无需用技术词汇分析，只需要用到中文语境里的三个字就可以总结：不油腻。 “油腻”这个词其实有点抽象，难以量化。当我们在讨论油腻人类的表现，能听到这样一些评论：“不合时宜、毫无边界的调侃是真的致命”，“油腻的人自己心里先想秀，不是出于真实的表达”——前一个针对谈吐，后一个针对外在表现，大家苦“油腻”久矣。我也请 ChatGPT 来试着定义“油腻”。它的答案是：刻意不自然的打扮，行为举止上过于自恋，自我为中心，性格傲慢自大等，都是“油腻”。 看得出，ChatGPT 从大量数据中学习到了“油腻”指的是一种从内而外令人反感的综合表现，集“低质量人类”描述于一体。看到这里，你是否已经开始将身边的人对号入座了？ AI自己的选美比赛 过去一年多的时间，市面上已经出现很多令人惊艳的 AI 生成视频类产品，比如通过文字提示词生成的 Sora，以及最近火爆的 Luma 和国内快手的可灵，都能实现静态图片生成视频……但普通使用者对于此类产品的更多印象，仍停留在别扭的表情和扭曲的动作，甚至是扑面而来的各种“恐怖谷”，或许因为模型缺陷，或许来自数据量或算力的制肘。 在 MIT Technology Review 今年四月的一篇文章中，作者在一家人工智能视频公司体验了对方的最新技术。在对她的面部动作、微表情、耸肩、挥手及声音进行大规模数据点采集后，她获得了自己的一个“复刻”版本——只有肩膀及以上的身体部分，但面部会根据语音的情绪和声调变换微表情，甚至声音会模仿她的方言发音。 生成的来自于采集的丨MIT Tech Review截图 6月24日，该作者更新了自己的“复刻人”视频，她有了肩膀以下的动作，因为该公司运用了更大尺寸的模型。其中，手部使用了循环技术进行动画制作，会根据脚本内容来进行手部动作。我们仔细观察了下她的手，几乎没有出现以往 AI 生成中出现的六根手指或两手交叠会“穿模”的事故。 相比人们对面部成熟的点位记录，人体运动图像从数据到模型都还在进化中。相比面部动作，人类的手部动作乃至全身运动会涉及更加复杂的骨骼、肌肉韧带和关节的相互作用。所以我们如今看到不管是 dream machine 还是 Sora 发布的人像视频，人物运动幅度和姿势都较为简单（也许这反而成了看起来“不油腻”的原因之一）。 选美Mr. AI才更有趣丨Fanvue截图 而精细的手部、身体细节已成为对 AI 技术，乃至“AI 选美比赛”的评判标准之一。你没有看错，AI也有自己的选美比赛了。今年4月，社交网站 Fanvue 与世界 AI 创作者奖（WAICA）合作举办了一场选美比赛，参赛者都是 AI 训练师生成的 AI 美女。在官网列出的评比标准里，就有对手、眼睛和背景等视觉细节的考察。刨除该比赛涉及的男凝及物化女性的质疑（这些在人类选美比赛中也饱受诟病），“AI人”的世界里，美的标准究竟是什么？ 候选佳丽丨Fanvue截图 为什么“AI哥哥”不油腻？ 以现在市面上的众多 AI 生成图像或视频模型来讲，它们生成的作品确实都很美或者帅气。在上面提到的 AI 选美比赛中，几乎所有 AI 选手都身材苗条，面部光泽细腻，头发和妆容也堪称完美。 AI 所认为的美与模型训练者息息相关，也就是背后的人类。我们对人脸的研究已经非常成熟。以中国的旷视 AI 举例，在它的 API 文件里，我们看到了这款产品对人脸进行了脸部、眼睛、眉毛、嘴唇、鼻子轮廓五个对象结构，106 个关键点的拆分，并运用“三庭五眼”这样的中国传统美学标准对字段进行了设定，比如“三庭”对应的字段是 three_parts，五眼对应的是 five_eyes。除了运用符合中国美学的面部审美标准，该产品还使用西方的“黄金三角”（golden_triangle）理论进行面部识别。其他AI模型也都有各自的面孔评判标准，在如此多美学标准的设定下，AI 不仅能识别美丽或帅气的脸，还能通过学习来生成更多这样的脸庞。 关于面部特征的定位丨商汤API说明截图 而在生成学习的过程中，则会用到“平均脸”理论，平均脸是将多个面孔叠加而生成的面孔，在叠加过程中，个体面孔中的不规则性和独特特征被平均化了，生成的脸孔更对称和和谐，这对大多数人都很有吸引力。该理论可以帮助模型更好地理解和识别面部特征的共性和变化，各个 AI 模型在训练中会从大量风格多样的人类图片和视频里进行学习，并且将不同人的面部和身体特征进行混合，这就使得最终生成的作品风格不会偏向于某种特质。 而在图像数据预处理中，为了避免可能的法律风险，开发者也大多会把图像中带有显著辨识度的个人特质或隐私信息内容去除。这些过程都会使得AI生成的人脸会更趋向一个标准的和平均的脸孔，更符合主流审美，但却可能缺乏辨识度。 因此，在看多了 AI 生成的人类图像或视频后，我们的确能把它们和真人区隔开。“不油腻”其实就是大模型训练而成的主流审美，投我们所好的学习，结果当然是既定的。 AI 的审美来自于人，且更加刻板丨Washington Post页面截图 如果硬要 AI 生成“油腻的人类”视频呢？也不是没有办法。虽然几家大的 AI 模型公司有着海量数据和庞大的算力支持，但小规模的有针对性的模型训练依旧可以满足不同需求。 不排除未来会有人开发一款“AI 油腻人类形象生成器”。在模型设计过程中就摒弃传统审美，在训练数据时也要用大量被多数用户判定为“油腻”的人类形象的视频或图片来教育 AI。 要是真有人作出这样一款产品，那一定挺有趣，但怎么商业化啊…… 爱具体的人，爱独一无二的你 用AI生成让人赏心悦目的帅哥美女视频只是其中很小的应用，还有一些人与AI产生了更深的情感连接。在技术的加持下，他们可以定制外貌、声音、性格都投自己所好的 AI 伙伴。在这些技术尝鲜者看来，AI 不会劈腿、出轨，不会塌房，更不会衰老死亡，是理想的情感投射对象。 以后，在人们的性取向列表中，还要加上“AI恋”这一项么？ 在 Reddit 一个关于“AI 美容计算器”的问题下，面对 AI 给自己容貌打分的行为，人们普遍会流露出恐慌与不适，其中一位老人的回答让我印象深刻。 “但他们也失去了遗传学上的独特性”丨Reddit 他告诉提问者：我们的遗传因素和所过的生活会体现在我们脸上，虽然那些面部更趋向于平均脸的人因为符合主流审美而在社交媒体获得成功，但他们也因此失去了遗传学上的独特性。在一次去墨西哥南部的旅行中，他在当地人脸上看到了兼具西班牙和印第安土著特质的面部特质，这让他觉得非常不可思议。“这些（脸孔）都无法接近机器人计算的统计平均值，但更有说服力。”他希望提问者发现自己身上的独特可爱之处，毕竟，“你是你唯一的你，是我们唯一拥有的宝贵地球上唯一的你。” 实际上，相比 AI 的输入-输出，人类的不可捉摸，丰富多元更是一座充满魅力的富矿。AI 从人类的文字、图片、视频学习，我们也可以从 AI 生成的结果推出一些未有的经验，最直接的就是，你现在已经了解了什么样的人类不油腻，不是吗？

品玩7月9日讯，据Techtimes 报道，Meta AI推出被称为 MobileLLM 的紧凑型AI模型，尽管参数较少，但它与其他人工智能模型一样有效，使其在计算能力较弱的智能手机上也能发挥作用。 MobileLLM 的研究团队来自 Meta Reality Labs、PyTorch 和 Meta AI study的研究人员，他们专注于优化参数少于十亿的模型。MobileLLM 强调模型深度而非广度、整合嵌入共享和分组查询关注，以及采用革命性的即时分块权重共享方法。 这些设计决策使得 MobileLLM 在典型的基准工作负载上比之前的同类模型高出 2.7% 到 4.3%。

IT之家 7 月 9 日消息，商汤科技今日宣布，旗下 Sensechat 手机 App 及网页版向香港用户免费开放。该服务此前已在中国大陆推出。 Sensechat 基于商汤今年 5 月推出的“商量多模态大模型粤语版”，依托商汤“日日新”语言和多模态能力，以及对粤语及本地文化、热点的理解，用户可以直接用最熟悉的广东话跟它聊天，直接文字或语音输入，问问题、搜东西、生成图片、写文案等。IT之家附示例如下： 香港的苹果 iPhone 用户可通过 App Store 下载「Sensechat」iOS 手机 App，使用香港手机号或电子邮件注册，即可免费体验。Android 版本也即将很快推出。 网页用户可打开 chat.sensetime.hk/wb/chat，使用香港手机号码或电邮登录即可使用。「Sensechat」网页版拥有多模态文件处理能力，和长文本理解、思考、生成能力，支持上传最多 50 个文件。

近日调研机构Canalys公布的数据显示，2024年全球可穿戴腕带设备市场的出货量将增长5%，总量或达到1.94亿台。对此分析师认为，虽然全智能手表在2024年一季度的出货量小幅下降了0.2%，但预计受到下半年新品亮相的驱动，其可能会迎来强力反弹，并有望实现4%的年增长率。同时有数据显示，轻智能手表的份额在2024年第一季度达到最高、占比为48%，全年出货量份额可能会达到46%。 从这样的预期中不难发现，在历经了多年的发展之后，智能可穿戴设备这一市场正在发生不小的变化，并逐步从单一的功能性产品向多元化、智能化的方向进化，并且市场格局也因此在被重塑。而智能手环与智能手表的的竞争，也正是这一趋势的外在体现。 作为智能可穿戴设备这个市场的早期开拓者，智能手环曾以亲民的价格和便捷的健康监测功能，赢得了广泛的用户基础。但随着用户对于健康监测这一功能需求的变化，智能手环的市场地位也在不断下降。有相关数据显示，智能手环的市场份额自2020年起便开始大幅下降，预计其份额在2024年将持续下降6%。 目前智能手环的外观设计“手表化”已经是趋势 受限于体型、成本等方面的因素，智能手环由于难以容纳具备更高算力的SoC、搭载更精确的传感器，因此也决定了其难以满足用户对于高质量健康监测数据的需求。所以即使拥有价格方面的优势，也不可避免地逐步被边缘化。虽然部分厂商此前就已经意识到这一问题，并尝试用“手表化”的外观设计，通过增大屏幕尺寸、优化界面布局，以及提升质感等方式，来提升这类产品的市场竞争力，但这毕竟都无法改变智能手环自身在产品端的局限性。 与此同时，智能手表、尤其是轻智能手表的市场份额近年来则在快速提升。这类机型通过搭载更高等级的传感器和更复杂的算法，从而在监测数据准确性等功能性方面实现了对智能手环的超越。此外由于轻智能手表在售价上相对适中，因此也可以触及更为广泛的用户群体。 但轻智能手表目前的市场优势，可能只是暂时性的。从功能上来看，全智能手表不仅具备轻智能手表的几乎所有优点，还有着更强的可拓展性，借助丰富的第三方应用生态，几乎能够覆盖用户日常生活的方方面面。同时为了进一步增强市场竞争力，终端厂商还在不断为全智能手表加入新功能，例如独立通信、智能控车等，也进一步丰富了这类产品的功能性。 目前在智能手表领域，轻智能手表尽管凭借着相对亲民的价格和完善的基本功能占据了一定优势。但需要注意的是，其对于智能手机高度依赖的特性也成为了未来的桎梏，诸如接收通知、分析监测数据等功能均需与手机配合才能完成，同样也是一种束缚。同时由于不支持安装第三方应用，就难以满足用户的个性化、多元化需求，因此难免会让消费者形成“轻智能手表只是手机周边产品”的印象。 相比之下，全智能手表则解决了现阶段轻智能手表的几乎所有痛点。例如eSIM功能的加入，使得其无需依赖手机就能进行通信，而智能控车、移动支付等功能的适配，更极大丰富了应用场景，使得其不再是简单的信息接收器，而是成为了功能更为全面的智能终端。 然而全智能手表在不断追求功能全面化的同时，也面临着续航等方面的巨大挑战。纵观智能可穿戴设备的发展历程不难发现，随着屏幕尺寸增加、算力提升，以及功能的不断丰富，续航时间也在随之逐步缩短。尽管目前市场上已有部分全智能手表通过优化硬件设计、采用大容量电池，以及智能节电算法等方式，将全智能模式的续航时间提升到近4天，但与轻智能模式下的续航能力相比仍存在极大的差距。 Exynos W1000的“1大4小”CPU架构 值得一提的是，包括芯片和操作系统厂商已经意识到了这个问题。其中在硬件层面，高通方面就通过持续升级架构、采用先进制程等手段，不断提升可穿戴设备芯片的能效表现。而三星刚刚发布、业内首款基于3nm制程打造的智能手表芯片Exynos W1000，CPU部分就采用了独特的“1大4小”设计，有望解决目前安卓阵营智能手表算力相对孱弱的问题，同时3nm工艺也意味着其极有可能会在能效方面有着更为突出的表现。 而在软件层面，谷歌也在持续优化智能手表的续航表现，在最近公布的WearOS 5开发者预览版中，就已明确会将省电与专业性作为核心方向。通过优化表盘设计、系统调度等策略，谷歌也试图在保障用户体验的同时、进一步减少智能手表的电量消耗，其宣称这些改进有望为用户节省高达20%的电量。 如今在智能可穿戴设备市场在从智能手环向智能手表转变的进程中，随着用户对于健康监测以及功能性需求的变化，尽管轻智能手表凭借着相对均衡的产品力，已经取得了不错的成绩，但作为这一领域定位更高的全智能手表，则凭借全面的功能、独立使用的能力，以及不断提升的续航能力，未来也将有望逐步改变这一格局。

编译 | 罗添瑾 编辑 | 云鹏 智东西7月9日消息，昨日，加拿大人工智能公司Cohere的CEO艾登·戈麦斯（Aiden Gomez）接受了美国全国广播公司（CNBC）的采访。 Gomez在接受采访时，谈到了AI如何帮助公司直接实现盈利，并强调了Cohere在生成式AI方面服务的愿景，旨在帮助企业在各种领域实现自动化，从而提高效率和降低成本。 Gomez称公司目前400多人，迄今为止大多数销售工作都是5个人完成的，但明年会在销售领域扩张规模；此外，他还谈论了对AI风险的看法，Gomez称，AI将毁灭人类这种观点是不符合技术现实的，这种观点更多出现在营销和广告中用于博取关注。 Gomez是Cohere的首席执行官兼联合创始人，自早期以来，他一直是生成式AI的关键人物。2017年，他在Google实习，当时他参与撰写了生成式AI底层技术相关的论文，现在，他的公司专注于为企业而不是消费者构建生成式AI模型。 ▲艾丹·戈麦斯（Aidan Gomez）（图源：CNBC） 为了篇幅和清晰度，这篇采访经过了编辑。 以下是对话的编译： 艾登，感谢的到来。让我们先从您在谷歌的工作开始吧，我想知道你的这个想法是从什么时候开始的，你当时所在的团队最初的目标是什么，你都做了些什么？ Gomez：最初的目标是改进谷歌翻译，这是一个众所周知的问题，翻译功能已经存在很多年，我们的目标是提高该服务的翻译质量，因此，看到一项真正从根本上开发出来只是为了改进翻译的技术产生了如此广泛影响，这是非常了不起的。 我记得我们刚刚完成这个项目的那一刻，我正将学术论文提交给会议，大概是凌晨两点，我躺在Ashish旁边的沙发上，我当时想，我们做到了，我们完成了。他转向我说，这将是一个巨大的成就。那时我还是一名实习生，这是参与并做出贡献的项目。所以我就想，研究不总是这样吗？ 有趣的是，从那时起，这种进步的速度只会变得更快。因此在过去的七年里，我认为现在没有一个当时在这个领域里工作的人能够预见到我们现在的技术能力，这些模型正在做的事情是我个人认为也许在我职业生涯结束时，也许在40年后才会看到的东西，但它在不到十年的时间里便出现了。 谷歌当时坐拥这项技术，就像你说的，很多人，包括你合作的人，都不知道它会变成现在这样。他们应该预见到吗？因为现在的说法是，谷歌被ChatGPT的发布打了个措手不及。你认为这是事实吗？ Gomez：我认为要真正看到未来需要一种或许不合常理的信念，相信规模的理念。如果我们让这些模型更大，如果我们用更多的数据训练它们，如果我们给它们更多的容量和计算能力，它们会继续变得更聪明，而且这种趋势不会减缓。 想当年，我们训练的模型比现在训练的小一千倍。所以要有这样的信念，愿意花费一千倍的成本来继续扩大这个东西，并希望它继续变得更聪明，这是一个大的且有风险的赌注。我很高兴我们下了这个赌注，它随着时间的推移证明是正确的，我认为它将继续被证明是正确的。 ▲（图源：CNBC） 你认为自己是这项技术的创始人之一吗？当有人说这样的评论时，比如不直接称为创始人，但说你启动了这件事。听到这样的评论你有什么感受？ Gomez：我从不会将这个头衔赋予自己。绝对不会。当你这样称呼我时我有什么感受？有点让人望而生畏，我认为这太过奖了。我认为我们看到的进步，实际上是成百上千的人在为这项技术倾注心血，推动它向前发展。真的是成百上千的小想法被采用和整合，促成了我们今天的地位和成就。人类喜欢分配功劳。 我们喜欢说，那个人做到了。就像Al Gore发明了互联网一样。但是对于这项技术或AI而言，我真的无法相信有一个人可以独揽其功。 谷歌历来以允许人们从事副项目而闻名，这种文化是否是让你和你的同事们撰写出那篇论文的原因？ Gomez：Google Brain是极其自组织的，这只是一个集合，实验室里互相认识的人会谈论一些事情，有共同兴趣的人会聚集在一个项目上，这个项目可能会持续三四五六个月，他会成功或者失败，你会离开，继续做下一件事。 但他完全是一个自我指导的研究组织，我认为这就是谷歌远远领先于其他公司的一个重要原因，这是一个非常有吸引力的地方，如果你是一名研究员，这就像你梦想工作的地方。 那么构建这项技术的工程师和研究人员的文化可能已经发生了变化，在这个阶段，人们不再对为了研究而感兴趣研究，他们想要的是影响力。他们希望能够真正创造出一种可供人们使用的技术，并且能够在现实世界中发互作用，因为很长一段时间以来，AI只是一个纯粹的研发项目。没有太多可以带给世界的价值可以利用。 它终于跨过了某种门槛，现在人们真正感受到并使用了它的实用性，这就是你为什么会看到消费者疯狂的使用AI，企业也同样。 即使在ChatGPT发布之前，谷歌的各个AI团队内部也有一些高层离职和争议。你对所发生的事情有什么看法，谷歌是否发生“文化转变”，导致所有这些人（包括你）离开？ Gomez：我认为谷歌在AI方面仍然做着非常出色的工作。他们开发的模型是令人难以置信的，他们有着非凡的才华。我的许多朋友和导师仍然在那里。我认为他们在媒体上受到了很多批评，但实际上，我认为在早期投入资金进行规模化扩展是一个非常不显而易见的赌注。 因此，我并不太责怪他们。我很高兴有人做了这个赌注，也很高兴我们实现了这个未来。但我认为谷歌仍然是一家令人难以置信的公司，创造了非凡的技术，我真的很钦佩他们所做的工作。 所以你离开谷歌的原因是什么？ Gomez：对我来说，这是关于实现Nick、Ivan和我的愿景。我们想要将这项技术带到世界上。我们觉得在谷歌内部无法做到这一点，而Cohere是实现这一目标的最佳方式。 我们想要建立的是一家企业公司。我们想要构建一个平台，让企业能够采用这项技术，而谷歌是一家消费品公司，所以我们无法在那种环境中实现这一目标。因此，我们离开并创建了Cohere。 ▲Cohere的三位联合创始人：Ivan Zhang、Aidan Gomez、Nick Frosst（图源：Cohere） 当你看到ChatGPT出现并获得如此大反响的时候，你是否认为自己错过了某个时刻，或是感到震惊？ Gomez：当和OpenAI的朋友们聊天时，他们也对ChatGPT的受欢迎程度感到惊讶。所以我认为整个市场都感到惊讶。这项技术本身并不令人惊讶，比如我们内部有聊天机器人。我们一直在对聊天作为这些语言模型的界面进行迭代。令人惊讶的是，人们多么喜欢它。他们让它对自己有用，让它对自己有趣。 因此，这个技术准备好了进入世界，这是一件非常积极的事件。我认为每个人都获得了一个智能助手，它全天24小时都在，可以问它任何问题。对于企业来说，这正是Cohere的重点，这为推动自动化或创造全新的产品体验提供了机会。计算机现在真的可以和我们对话了。 因此，我们用于交流和存储信息的智力模式，现在对机器来说是可访问的。这意味着我们对每一个产品、每一个我们在那些机器内部创造的服务有了一个新的界面。 ▲（图源：CNBC） 那让我们来具体谈谈Cohere，那什么是Cohere，你们是做什么的？你卖的产品是什么，怎么盈利？ Gomez：我们是模型构建者，我们开发模型。我们产品的重点并不针对于消费者层面，我们搭建的是一个让企业采用这项技术（AI）的平台，我们的首要任务是隐私。因此你可以完全私密的部署添加数据，并且数据位于您的硬盘上，我们看不到任何东西，完全安全。 第二个是云不可知论*。因此事实上我们并没有被锁定在一个云端中，因此你不会购买仅在云上可用的专有技术，而是可以在任何地方使用，甚至在本地。在技术方面，我们的产品解决的不是那种“帮我做作业，让我们聊聊新闻”之类的问题，而是“我需要完成工作，帮我做到这一点。” （*云不可知论（cloud agnosticism）：是一种技术策略和理念，指的是在设计和部署应用程序和服务时，使它们能够在不同的云服务提供商之间自由迁移和运行，而不被某一特定云平台所绑定。可以提高部署的灵活性和可移植性。） ▲（图源：Cohere） 我和那些负责为公司购买这些产品的人谈过，他们之中的有些人并不这么认为，至少对于Microsoft Copilot这样的产品来说，它的范围太宽泛了，看不出这种生产力是否真的可以实现，而且价格昂贵。你们销售的产品有什么不同？ Gomez：是的，我想说有两个不同的类别，一方面，面向外部的应用程序可能会在您的产品中添加新功能，从而提高效率，为用户构建新的体验，第二是面向组织内部的，目的是为了推动不同职能部门生产效率的提高。 例如，我们和Oracle合作，我们为Oracle Fusion应用程序中出现的数十亿新功能提供支持。所以这些就像是为人力资源部门或是客户支持部门等提供支持的软件，并且有大量的新功能正在出现，使工作更容易实现自动化。麻省理工和哈佛大学的研究表明利用我们的模型，企业的生产力确有提高，你可以对其进行定量测量。 当你让一名知识工作者坐在其中一个模型旁边，你训练他们如何使用模型，如何让模型对你有用，他们必须学会如何使用该技术，一旦他们学会了，就可以看到生产力将会提高百分之四十左右，这不仅是数量上的提高更是质量的提升。 另外关于成本，因为这些模型非常庞大。所以Cohere专注于压缩我们的模型，而不仅仅是为了构建最大的模型，因为实际上一些大模型还没有准备好投放市场，甚至不具备扩展到生产中的条件。所以我们专注于构建一种更小类别的模型，这种模型可扩展性更强，完全私密，成本更低。 Cohere现在的估值略高于20亿美元。你们可能在筹集资金，但这些投资者希望获得回报。建造和运行这种技术并不便宜。你如何向他们解释何时以及为何会获得回报？ Gomez：我认为2023年是所有人真正认识到这项技术的一年，许多公司进行了概念验证（POC），用以测试新技术的可行性。初始阶段，当只有少数员工参与时，成本和可扩展性并不是主要问题，但一旦决定将POC投入生产环境，成本和规模问题就显现出来了。这种转变通常会引发预算上的震惊（”sticker shock”），尤其是在云服务和基础设施成本方面。 Cohere想通过非炒作的方式寻求投资，并将得到的资金直接用于技术的研发和部署，而不是依赖于传统的云服务提供商。Cohere正在做的是建立一个真实的业务，一个独立的新公司。没有捷径，你需要说服投资者在若干年内给予你资本。所以这就是我们正在做的。我们认为这是建立健康业务的正确方式。 请告诉我们你们有多少员工，公司在哪里，规模有多大？ Gomez：我们诞生于疫情期间，超级远程化。我们在多伦多、纽约、旧金山和伦敦都有办公室。我们目前大约有400名员工，但预计会大幅增长，特别是在市场拓展方面。 ▲（图源：CNBC） 你如何看待AI末日论者，他们说AI会变得失控并毁灭我们？ Gomez：我对这些恐惧感到同情。科幻叙述中的计算机或AI接管世界已经存在几十年了，深深植根于我们的文化中。它吸引了大量点击、头条新闻和关注。但这不是这项技术的技术真相。假设持续的指数级扩展是错误的。我们被模型的瓶颈困住了，这些模型是由人类创建的，因为是我们的数据和知识在教它们。 你们与很多企业有合作，特别是非技术公司，它们如何因为AI而改变业务模式？ Gomez：这些公司将AI视为竞争优势。一个例子是我们与一家自然资源保险公司合作，为管道和矿山等项目提供保险。这些项目发布投标邀请时，哪个保险公司最先提供合理的报价就能赢得合同。我们的模型帮助他们加速了精算师的工作，通过模型访问所有数据源，极大地提高了速度，从而赢得更多合同，这就是生产力的提高。 结语：Cohere的商业模式囊括了对隐私安全的保护以及提供针对性的服务 从Gomez接受采访的内容来看，Cohere是一家专注于to B的生成式AI模型服务公司，现已估值超过20亿美元，Cohere的成功为AI模型商业化落地提供了一些借鉴和参考。Cohere非常注重用户的隐私保护，对于AI模型的可扩展性，安全性有自己的追求。在针对非技术类公司的业务领域，Cohere也可以为其提供具有针对性的服务。

IT之家 7 月 9 日消息，博主 @数码闲聊站 今天透露欧加系（OPPO / 一加）旗下 6500 毫安时电池已经确定落地，目前正在研究 7000 毫安时电池，计划在中端机型内应用。 参考IT之家先前报道，该博主透露欧加系目前已经落地的 6500mAh 电池方案将采用新一代硅材料，由于一加 13 采用 5800 mAh 电池，因此这款“迭代系”机型有望为一加 Ace 4 / Pro，据称将可选 2K 等深微曲直屏 / 1.5K 等深微曲直屏，配备“最大 6100-6200mAh ”电池。 作为比较，一加 Ace 3 Pro 手机于 6 月 27 日发布，该机搭载骁龙 8 Gen 3 处理器 + 6100mAh 冰川电池，售价 3199 元起，感兴趣的小伙伴可以点击IT之家评测获取更多信息。 ▲ IT之家图赏：一加 Ace 3 Pro