IT之家 5 月 4 日消息，OpenAI 于 2022 年 11 月发布 ChatGPT-3 以来，AI 赛道就吸引了科技巨头、资本、媒体、用户的广泛关注。CNBC 最新报道聚焦将这些大语言模型搬上舞台的软件工程师，但他们更多的情绪主题是压力、无奈、无力。 科技巨头都想要在 AI 赛道上抢占先发优势，因此敦促旗下的工程团队不断迭代和发布新的 AI 产品。 微软一位不愿透露姓名的工程师表示，该公司正在展开一场“人工智能激烈的竞赛”，他还声称，微软优先考虑的是发布人工智能产品的速度，而不是道德和安全问题。 IT之家援引该媒体报道，一位亚马逊 AI 工程师正和好友一起享受周末，被上级紧急召回加班赶进度。该工程师师花了周末的时间来完成任务，但没多久项目却被关闭了。 文章中以微软和亚马逊员工的视角，表明科技公司一味的求快，往往忽略了准确性和测试，而且让很多软件工程师筋疲力竭，很难激发足够的热情来完成工作，导致工作效率低下。

IT之家 5 月 4 日消息，上周召开的台积电（TSMC）北美技术研讨会上，特斯拉表示专门用于训练 AI 的晶圆级 Dojo 处理器已经投入量产，距离部署已经不远了。 特斯拉的 Dojo 晶圆上系统（system-on-wafer）处理器（特斯拉官方称其为 Dojo Training Tile）采用 5*5 阵列共计 25 颗芯片，这些芯片放置在载体晶圆上，然后使用台积电的集成扇出（InFO）技术进行晶圆级互连（InFO_SoW）互连。 据 IEEE Spectrum 报道，InFO_SoW 技术旨在实现高性能连接，让特斯拉 Dojo 的 25 个芯片可以像 1 个处理器一样工作；同时为了让晶圆级处理器保持一致，台积电用虚拟芯片填充了芯片之间的空白点。 特斯拉晶圆级 Dojo 处理器实际上包含了 25 个超高性能处理器，耗电量非常高，因此需要复杂的冷却系统。 特斯拉为了满足 Dojo 处理器的供电需求，使用复杂的电压调节模块，为计算平面提供 18000 安培的电力，散发的热量高达 15000W，因此需要水冷散热。 特斯拉尚未透露其 Dojo 晶圆系统的性能 —— 不过，考虑到其开发过程中面临的所有挑战，它似乎有望成为人工智能训练的一个非常强大的解决方案。IT之家附上相关图片如下： 晶圆级处理器，例如 Tesla 的 Dojo 和 Cerebras 的晶圆级引擎 (WSE)，比多处理器机器的性能效率要高得多。它们的主要优点包括内核之间的高带宽和低延迟通信、降低的电力传输网络阻抗以及卓越的能源效率。此外，这些处理器可以受益于拥有冗余的“额外”核心 —— 或者，对于特斯拉来说，拥有已知良好的处理器核心。

编译 | ZeR0 编辑 | 漠影 智东西5月4日消息，据Business Insider报道，自2021年以来表面上几乎完全离开微软的微软创始人比尔·盖茨，实际上一直在幕后默默策划微软的AI革命。 据微软现任和前任高管透露，比尔·盖茨仍然密切参与微软的运营，包括提供战略建议、评估产品、聘用高管，以及培养微软与OpenAI联合创始人兼CEO萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）的重要关系。 2023年初，微软推出了采用与ChatGPT相同技术的搜索引擎Bing，向谷歌等竞争对手发起挑战。正是盖茨在促成OpenAI和微软的“姻缘”、启动这项计划中发挥了关键作用。如今风靡科技圈的agents和Copilot概念，也是盖茨长期设想的AI形态。 自2016年以来，盖茨一直定期与OpenAI会面。在微软与OpenAI建立合作关系后，OpenAI的领导者定期在盖茨的华盛顿豪宅里向盖茨做报告，让他了解关键的基准和重大的障碍。 2022年年中，盖茨私下向阿尔特曼和OpenAI提出挑战，要求他们创建一个能够通过大学先修课程生物学考试的模型。 同年8月，在盖茨家的一次晚宴上，阿尔特曼和OpenAI首次在公司外推出GPT-4，纳德拉也是宾客之一。当它通过测试时，盖茨非常震惊，称这是“我一生中见过的最令人惊叹的演示”。随后盖茨写了一份详细说明微软应该如何使用GPT-4的备忘录。 萨姆·阿尔特曼和比尔·盖茨是好友，OpenAI非常重视盖茨的意见和咨询。 去年秋天OpenAI发生夺权事变后，盖茨也积极施以援手。在OpenAI董事会突然解雇阿尔特曼后的几天内，盖茨主动联系了阿尔特曼，希望在阿尔特曼重新领导OpenAI的谈判中提供支持。 可以说，虽然纳德拉可能是为微软AI成功代言的“Public Face”，铺就了一条通往3万亿美元市值的金砖大道，但一手缔造微软软件帝国的盖茨，仍然一直是关键的幕后人物。 ▲比尔·盖茨（左）与萨蒂亚·纳德拉（右）合照（图源：微软） 一、一份2017年的备忘录，预言Agents将带来AI新秩序 2017年，在微软与当时相对不知名的初创公司OpenAI建立合作关系之前，比尔·盖茨与CEO萨蒂亚·纳德拉和一小群公司高管分享了一份备忘录。 在备忘录中，比尔·盖茨预测，一个新的世界秩序将很快由他所谓的“AI agents”带来，即能够预测我们每一个需求的数字个人助理。这些agents将比Siri和Alexa强大得多，拥有神一般的知识和超自然的直觉。 “Agents不仅会改变每个人与电脑的互动方式，”比尔·盖茨写道，“它们还将颠覆软件行业，带来自我们从输入命令到点击图标以来最大的计算革命。” 那会儿读到这份备忘录的人还觉得里面的设想有些牵强。比如一位不愿透露姓名的微软高管觉得它“看起来过于未来主义”。 微软之前在创建个人“agents”方面的尝试，从失败的Office助手Clippy到种族主义聊天机器人Tay，都遭到了群嘲。那时很少有人会相信新一代agents会改变微软。 而如今，比尔·盖茨的秘密通信预示着AI工具Copilot的问世，正是它帮助微软超过苹果，成为了全球市值最高的上市公司。 Copilot由OpenAI GPT大语言模型的一个版本提供支持，去年作为微软产品中的一个工具首次亮相，帮用户完成准备PPT、会议总结等任务。 “Copilot现在听起来和他写的一模一样。”这位微软高管说。 这并非偶然。 二、表面上与微软划清界限，背后被秘密授权 另一位微软高管说，萨蒂亚·纳德拉和整个微软高管团队都非常依赖比尔·盖茨。“每次我们做出重大改变时，都会征求他的意见。” 十年前，当纳德拉从史蒂夫·鲍尔默手中接过大权时，微软被戏称是它帮助开创的计算机时代的“恐龙”。“硅谷创投教父”彼得·蒂尔抨击微软是“依赖于过去的技术创新”。 因此自1992年以来一直在微软工作的纳德拉向盖茨寻求帮助。在2014年纳德拉成为CEO的那天，他请盖茨拿出30%的时间担任技术顾问，部分原因是为了帮助激励他的员工。 2020年当盖茨辞去微软董事会主席一职时，纳德拉承诺微软将“继续受益于比尔持续的技术激情和建议，推动我们的产品和服务向前发展”。 但一年后，至少在公开场合，纳德拉对比尔·盖茨的态度似乎发生了变化。 2021年，比尔·盖茨和妻子梅琳达离婚时，《华尔街日报》报道称，比尔·盖茨因与一名员工有染而被公司调查，被迫辞职。随着盖茨不当行为的消息像病毒一样传播开来，他和他的公关团队多年来精心打造的清白声誉也随之瓦解。几名女员工出面讲述了盖茨约她们出去的故事，盖茨与杰弗里·爱泼斯坦的会面，包括乘坐爱泼斯坦的私人飞机，都受到了重新审视。 突然之间，纳德拉的导师成了他最大的负担，他和微软迅速与盖茨划清了界限。 “2021年的微软与2000年的微软大不相同。”纳德拉当时说，“工作场所的权力动态是不能以任何形式滥用的。” 他后来补充说，公司最大的责任是“培养一种文化，让每个人都有权做有意义的工作”。 但Business Insider了解到，在纳德拉秘密授权从事“有意义工作”的人中，有盖茨本人。 纳德拉并没有将他驱逐出公司，而是继续借鉴他的建议和专业知识，使比尔·盖茨成为微软争夺AI主导地位的关键人物。 三、定期与OpenAI会面，2022年已看过GPT-4演示 人们普遍认为，微软与OpenAI的联姻是由微软CTO凯文·斯科特撮合的。 斯科特认识阿尔特曼多年，2018年夏天，他安排了阿尔特曼和纳德拉的会面。那年晚些时候，三人敲定了一项初步协议，接下来的事情就成了历史。 但在这个起源故事中没有提到的是，自2016年以来，盖茨一直定期与OpenAI会面。 自从1995年出版《未来之路》（The Road Ahead）以来，盖茨就一直梦想着这样一个世界：在这个世界里，每个人都可以使用软件来浏览互联网，这些软件“有个性，你可以用一种或另一种方式与之交谈”，它会“以人类助理的方式了解你的需求和偏好”。 在盖茨的领导下，微软推出了几个原始的、被广泛嘲笑的agents版本——从引导你使用Windows 95的卡通狗Rover，到有史以来最讨厌的回形针Clippy。 现在看来，OpenAI可能会为微软提供一种帮助打造盖茨长期设想的AI未来的方式。 在微软与OpenAI建立合作关系后，OpenAI的领导者定期在盖茨位于华盛顿的6.6万平方英尺的豪宅里向盖茨做报告，让他了解关键的基准和重大的障碍。 事实上，正是盖茨在OpenAI和微软成为一对权力伙伴的过程中发挥了关键作用。 在2022年年中，也就是他被赶出董事会两年后，他私下向阿尔特曼和OpenAI提出挑战，要求他们创建一个能够通过大学先修课程生物学考试的模型。盖茨认为这是不可能的。 2022年8月，在盖茨家的一次晚宴上，阿尔特曼和OpenAI首次在公司外推出了GPT-4，纳德拉也是宾客之一。当它通过测试时，盖茨非常震惊，称这是“我一生中见过的最令人惊叹的演示”。 这次演示促使盖茨写了另一份备忘录——一位前高管称之为“备忘录”——详细说明了微软应该如何使用GPT-4。盖茨强调，在整个公共互联网上训练的大语言模型最终将迎来个人agents的时代。 “把它想象成一个数字个人助理，”他在后来发布在自己博客上的备忘录中写道，“它会看到你最近的邮件，知道你参加的会议，读你读过的东西，读你不想读的东西。” 四、巧妙的幕后操盘，帮微软占尽AI竞赛先机 据两位高管称，盖茨的备忘录被视为信条，帮助激发了微软在AI军备竞赛中占据领先地位。 根据Business Insider此前报道，美国司法部针对谷歌反垄断案件公布的一封发送于2019年6月12日、主题为“对OpenAI的思考”的电子邮件显示，微软对与谷歌在AI模型训练方面的差距感到“非常非常担忧”。 “OpenAI、DeepMind和谷歌大脑在做事情的有趣之处在于他们雄心壮志的规模，以及这种雄心壮志如何推动从数据中心设计到计算芯片、网络和分布式系统架构、数值优化器、编译器、编程框架以及模型开发者可以使用的高级抽象。”斯科特写道。 在这封邮件中，凯文·斯科特告诉纳德拉和盖茨，“仅仅复制BERT-large对我们来说并不容易”、谷歌利用他们构建的所有基础设施来构建“我们无法轻易复制的NLP模型”、谷歌Gmail自动完成功能“正变得越来越好”、微软“在机器学习规模方面落后于竞争对手多年”。 这可能是促使微软投资OpenAI的原因之一。 回到2022年，与盖茨8月份共进晚餐后不久，纳德拉在微软园区主持了一场会议，要求团队将AI纳入搜索、网络安全以及包括Word和Outlook在内的微软365商业应用套件中。 第二年年初，微软推出了其陷入困境的搜索引擎Bing的新版本，它现在配备了GPT驱动的agent，后来被命名为“Copilot”。 几乎在一夜之间，由于盖茨的巧妙操作，微软将Bing从一个搜索引擎转变为一个AI驱动的工具，有机会与谷歌一较高下。 2023年2月，微软在其总部举办了一场类似于史蒂夫·乔布斯iPhone发布会的活动。纳德拉满面笑容，向谷歌宣战。盖茨似乎没有出席。 一位熟悉双方关系的人士表示，盖茨和OpenAI的合作将持续一段时间。萨姆·阿尔特曼和比尔·盖茨是好朋友。OpenAI非常重视他的意见和咨询。 OpenAI发言人凯拉·伍德证实，OpenAI将继续与盖茨会面。 去年秋天，当OpenAI董事会突然解雇阿尔特曼时，纳德拉和微软匆忙平息了混乱。 微软发言人弗兰克·肖告诉Business Insider，如果盖茨与阿尔特曼谈话，那并不代表公司。“比尔不在微软，也没有参与此事。” 在接下来的五天争吵中，盖茨——带着自己最近被解雇的经历——主动联系了奥尔特曼，希望在他重新担任OpenAI领导的谈判中提供支持。 五、亲自参与微软招聘高管，推动微软以消费者为中心 如今，内部人士称，盖茨在微软的影响力远超OpenAI。 整个公司的高管，包括其业务应用主管查尔斯·拉曼纳、首席科学家杰米·蒂文、其Teams聊天应用的负责人杰夫·泰珀、网络安全负责人查理·贝尔等，都会定期与盖茨会面，进行产品审查。 盖茨还亲自参与了微软招聘和留住重要高管的工作。一位前高管表示：“盖茨非常热衷于产品评论，并与高管一对一地交流。” 去年，盖茨告诉《福布斯》，他花了大约10%的时间在华盛顿州雷德蒙德，为微软提供产品路线图方面的建议。 多年来，盖茨还推动微软更加以消费者为中心，尽管有许多消费者技术失败了。 今年3月，当该公司宣布聘请穆斯塔法·苏莱曼领导一个新成立的消费者AI部门时，许多观察人士都感到震惊。苏莱曼是DeepMind的联合创始人，曾在谷歌工作多年。 “比尔·盖茨认为主要的机会是消费者，”一位内部人士说，“如果你看看这个新的消费者AI团队，你会发现，这就像是比尔对萨蒂亚的影响。”弗兰克·肖说，盖茨没有参与雇用苏莱曼。 所有这一切都与盖茨被赶出董事会后一直与微软保持距离的看法相去甚远。 一直保持低调的盖茨基本上没有受到丑闻的影响；今天，他的维基百科条目中甚至没有提到他的不当行为指控。 结语：预见变革，改写历史 看起来，2024年的微软与2021年的微软并没有像纳德拉让所有人相信的那么不同。盖茨并没有离开，但他曲折的过去在很大程度上已被遗忘。 弗兰克·肖称，自盖茨于2020年离开董事会以来，他作为技术顾问的角色没有发生任何实质性变化。在他看来，将比尔·盖茨的角色描绘成微软的幕后操纵者，“从根本上说，这是不准确的，与现实不符”。 无论比尔·盖茨在微软一次次奠定AI成功的决策背后扮演了何种角色，不可否认的是，他在2017年备忘录中提出的设想已经充分体现出他的先见之明。 从引领PC操作系统，到投身“互联网潮汐”，再到推动方兴未艾的生成式AI变革，比尔·盖茨总是早早洞察科技变革风向，奉行其预言的微软也总是主动出击，试图在新一股科技浪潮中掌握主导权。 在《未来之路》一书的结尾，盖茨谈到了存在主义。“有点可怕的是，随着计算机技术的进步，从来没有一个时代的领导者同时也是下一个时代的领导者。”39岁的他哀叹道，“因此，从历史的角度来看，我认为微软没有资格在信息时代的高速公路时代领先。” 后来，中年的盖茨透露了他真正的抱负：“我想挑战历史传统。” 微软做到了吗？随着时代变迁，微软有过不少次失败，经历了不少次唱衰，但它依然数十年屹立在全球市值前十，以坚挺的姿态挑战着历史，并重夺市值第一的位置。 如今，年近70岁的盖茨仍在挑战历史——这一次是在幕后。 如果微软的复兴能说明什么问题的话，那就是他似乎正在取得胜利。

端侧模型成了科技巨头的兵家必争之地，继在谷歌、三星和微软后，苹果也加入了战局。 五一假期之前，苹果发布全新开源语言模型（LLM）OpenELM系列，分为指令微调和预训练两种模型，有0.27B、0.45B、1.08B、3.04B四种参数版，拥有生成文本、代码、翻译、总结摘要等功能，可完全在本地设备上运行，无需连接云服务器，引发市场关注。 过去苹果生态相对封闭，如今它却也以开源姿态加入大模型浪潮当中，借此追上 AI 热潮。据市场预估，苹果首款 AI iPhone 手机将于今年9月发布。 苹果CEO蒂姆·库克（TimCook）5月1日财报电话会上强调，苹果内部正进行大量生成式 AI 方面的工作。 “我们会抓住生成式 AI 领域的发展机遇。我们正在进行重大投资，并期待很快与我们的客户分享一些非常令人兴奋的事情。我们相信AI 的变革力量和前景，我们相信我们拥有使我们在这个新时代脱颖而出的优势，包括苹果公司将硬件、软件和服务无缝集成的独特组合，突破性的苹果芯片与我们行业领先的神经引擎、以及我们的技术、对隐私的坚定不移的关注是我们创造的一切的基础。”库克表示。 但与此同时，端侧 AI 存在数据不精准、“幻觉”严重、无涌现能力等问题，因此被更多人认为其不代表AGI行终局，远不如基础大模型（Foundation model）发展。那么，在当前中美算力差距下，我们如何看待端侧 AI 设备投资前景？ 钛媒体AGI利用中信建投的多份研究报告，一探 AI 终端市场的未来。 AI模型下沉至终端，AI PC/Phone时代已来 首先，什么是端侧 AI？ “端侧AI”是指 AI 可以直接在移动设备上处理数据，而无需连接到服务器或云。它带来了许多好处，包括低延迟、高安全性和高灵活性。 端侧AI即使设备没有连接到网络，也可以随时使用。要充分地实现这一技术，强大的嵌入式神经网络处理器（NPU）性能至关重要。 （图片来自三星官网） 其次，端侧AI可以实现比以前更强大的功能。 它提高了图片和视频质量，并能实现高质量的内容识别处理。视觉大模型（LVM）和大语言模型（LLM）等更复杂的生成式 AI 实现轻量化，无需传输到云端，立即在边缘设备上处理数据。高性能NPU可处理这些功能所需的复杂计算。 与云端模型相比，端侧AI终端具有三大关键特点提高用户使用体验：1）承载个人的大模型，安全性增加，满足用户隐私保护需求。2）可靠性更强，本地端能够实现即时响应。3）成本降低，用户与厂商实现双赢。 利用高通/三星/联发科/英特尔等多款最新芯片，AI终端提升了NPU的性能，为端侧AI时代奠定了基础。这使得图像、语言等生成式 AI 可以在设备上运行，并将扩展到视频和音频，从而接近多模式AI。 目前，OPPO、vivo、小米等多款安卓手机，以及联想、戴尔、荣耀、华为等多款 AI 电脑终端均已布局大模型技术。 其中，对于PC市场来说，换机周期临近叠加Windows更新换代，催化PC市场复苏反弹。 全球PC市场在过去十年经历衰退->复苏->衰退的轮动，预计2023年将重回近十年历史底部。笔记本电脑是PC市场的主流出货形态，最佳更新周期为4年，2020年-2021年全球新冠疫情催生居家办公、教育需求而购置的大量笔记本电脑正逐渐接近换机时限。此外，历史上，Windows各代版本的支持终止是B端换机的重要驱动力，广泛应用的Win10将于2025年底停止支持，届时B端换机的需求有望获得提振。 到了2024年，硬件巨头布局AI PC决心强烈。 实际上，终端侧AI拥有成本、能耗、可靠性、安全和个性化优势，应用价值逐步显现。PC作为生产力工具，交互方式全面、性能优势突出，有望成为AI终端落地最快的应用之一。英特尔、AMD、高通等PC产业硬件巨头正积极推动AI PC发展，品牌厂也在努力完善产品设计与集成。在软件领域，微软和其他第三方软件厂商正将更多AI功能融入其产品中。 PC的AI智能化由硬件和软件协同驱动，重塑PC使用体验。 一方面，AI应用的稳定运行需要硬件提供充足地算力支持。另一方面，软件层可以提升AI应用的使用体验。经过近几年的不断发展，目前硬件端和软件端共同趋于成熟，预计PC端AI智能化进程将进入快车道。 随着硬件与软件的协同进步，AI PC产品将逐渐走向成熟，2024年有望成为AI PC的元年。 中信建投分析认为，AI PC产品的涌现，一方面有望催化换机潮，从而带动全产业链受益；另一方面，也将促进核心零部件价值量提升，其中，处理器、存储直接受益确定性高，散热、电池等环节有望间接受益。 产业传统封闭生态迎来变局，本土厂商有望崛起并引领产业链成长。 在PC标准化与全球电子产业转移趋势中，中国台湾厂商享受到PC市场发展第一波红利。而x86平台下微软与Intel组成Wintel封闭生态使得PC市场格局稳固，产业链集聚也相对稳定，形成了美国厂商把握高价值芯片及品牌，中国台湾厂商把握周边件、代工及品牌的局面。生态的开放性对市场的品牌结构产生显著影响，并进而影响产业链的动态，因而PC产业链未能如手机一样向中国大陆大规模转移。 当前，传统Wintel生态正遭受挑战，一方面，海外科技巨头正纷纷开启ARM PC布局，另一方面，国内鸿蒙OS目标打造全场景互联生态，有望覆盖PC领域。国产替代大趋势下，本土厂商有望在占据产业链核心价值的生态与品牌侧突破海外厂商主导的话语权体系，引领本土PC产业链成长进程。 未来展望，行业周期向上，AI PC或成电脑行业重要发展动力。 PC市场较为成熟，整体趋于稳定，影响周期性的因素主要有：1））宏观经济；2）产品迭代；3）线上化需求；4）自然PC换机周期。2020-2021 年疫情推动线上化需求释放，此后市场出现疲软，近三个季度全球PC出货量同比增速有所回升，2023Q4全2023年第四季度，全球传统电脑出货量略高于预期，接近6,710万台，同比去年下降2.7%。考虑到目前 PC 的换机周期普遍为 5年，疫情售卖的 PC 已进入换机周期，市场收缩几近触底，预计2024年将实现正增长。展望未来，技术革新或成为 PC市场成长的重要推动力，其中 AIPC通过 AI能力的本地化部署，有望进一步提升交互体验与工作效率，看好 AIPC成为 PC市场下一波增长的重要推动力。 与AI PC情况类似，智能手机市场也即将迎来AI Phone时代。 首先，AI催化下一轮换机高峰，开启产业新周期。 中信建投指出，2023年全球智能手机市场跌幅收窄，2024年有望实现反弹。AI大模型与智能手机结合有望驱动新一轮换机周期，引领行业发展趋势：1）大模型驱动智能化升级，云端混合将是一段时间内的主流解决方案；2）大模型轻量化与硬件升级支撑本地运行更强大AI大模型；3）AI赋能操作系统内核，个人智慧助理式操作系统成为趋势；4）“堆叠硬件”竞争局限有望被打破，大模型能力决定红利分配，手机厂商具有重要话语权；5）具有高算力与本地部署大模型的AI手机销量有望快速增长，并推动智能手机价值量提升。 其次，三星打响AI手机第一枪，各品牌重点发力。 据悉，三星发布首款AI手机Galaxy S24系列，主要聚焦翻译/笔记、搜索（圈选即搜）、影像等三大高频场景，销量表现优异。荣耀、vivo、OPPO、小米等品牌开始重点发力AI终端，支持操作系统嵌入AI大模型，2024年初已开始密集发布多款具备AI能力的智能手机，预计华为、苹果也将加速布局，重点关注华为手机新品及苹果新一代iOS或将嵌入更多AI功能，有望催化AI手机进一步渗透发展。 最后，从产业链来看，SoC/内存重点升级，配套硬件持续迭代。 1）SOC：高通通过NPU和异构计算开启终端侧生成式AI，联发科打造特有AI处理器APU，SOC重点倾斜AI计算引擎，并呈现出向中端手机下沉趋势。 2）存储：运行130亿模型内存需求达16GB以上，目前智能手机平均内存不足6GB，高端手机平均内存仅9GB，内存容量和传输数率有待提升。 3）电池/散热：AI大模型本地长时间运行需要较强散热和续航性能，进一步提高散热及电池规格要求。 4）光学：AI有望更充分地挖掘手机影像潜力，并对摄像头性能提出更高要求。 5）射频：AI赋能下一代5G体验及近场联接体验，助力射频升级迭代。 6）钛合金：AI引发手机附加值提升契机，钛合金渗透上量革新消费电子工艺与材料。 总结来看，中信建投认为，端侧AI是AI发展下一阶段，大模型轻量化等技术推进端侧AI发展。端侧AI具备安全性、独立性、低时延、高可靠性等特点，能很好地完成各种AI推理任务。 目前，多个大模型均已推出“小型化”和“场景化”版本，其轻量化提供了端侧运行基础。此外，对于数据精度例如INT4、INT8的支持优化、ExecuTorch等AI框架的开源，为端侧AI进展铺平道路。 中信建投指出，端侧AI核心在于手机和PC，AI Phone和AI PC将开启新时代。 “从今年2月份举行的世界移动通信大会，高通展示了其手机端离线运行大模型，到5月份微软开发者大会高通展示其PC运行AI大模型，再到近期英特尔、联想等发布AI PC加速计划、发布首款AI PC等，可以看出，国内外厂商持续发力AI Phone和AI PC，端侧AI将走入新的时代。” 同时，AI PC核心升级在于芯片。 AI PC不同于传统PC的主要之处在于其SoC芯片中要有AI模块，通过AI芯片中的NPU等模块为硬件终端提供算力支撑，从而运行端侧AI大模型。过去PC芯片主要是以Intel为代表的x86架构芯片，AIPC的提出要求了SOC芯片有AI算力，在端侧AI推理能力方面，过去手机上就搭载了NPU，高通经验积累深厚，Intel的笔记本芯片则是CPU+GPU。生态上，Windows也开始全力支持ARM体系，自去年开始了多轮支持Arm架构芯片的操作系统更新，高通大概率会在PC市场上拿到部分份额。除芯片外，DRAM、计算模组等有望迎来新的升级与市场机遇。 此外，大模型向智能终端（边缘端）渗透，模型压缩和边缘侧计算性能提升是两大关键。目前从这两个方向上，都可以看到不错的进展预期，大模型在边缘端渗透初见端倪。这类场景我们认为率先会在手机、PC、智能驾驶、具身智能、元宇宙、工业控制等场景落地。 产业链角度，边缘AI核心在于引入边缘侧的AI能力，进一步增强边缘侧的算力能力、连接能力。重点包括AI芯片、算力/连接模组、边缘网关/边缘服务器/边缘控制器等硬件、AI算法/边缘计算平台等软件环节。从投资角度来看，建议优先围绕这几类产业链环节、兼顾业绩弹性优选标的。 中信建投强调，“我们看好端侧AI产业进展，尤其是AI Phone和AI PC领域，其已有相关产品落地，将传统PC、Phone结合上AI能力有望带动整个PC、Phone产业链复苏；通过将大模型赋能终端硬件，AI应用浪潮将有望开启。” 投资风险提示：宏观环境、AI技术落地不及预期、行业竞争激烈 中信建投在研报中给出了以下风险提示： 1、宏观环境的不利因素将可能使得全球经济增速放缓，PC/手机出货量恢复不及预期。如果宏观经济波动较大或长期处于低谷，居民收入、购买力及消费意愿将受到抑制，PC/手机市场需求的波动和低迷会影响产业链相关公司的经营业绩。 2、国际环境变化影响。美联储货币政策不确定，影响科技行业估值，同时市场对于海外衰退预期加强，对于海外收入占比较高公司可能形成影响，此外美国不断对中国科技施压。 3、供应链问题、知识产权争议、政策和监管变化，以及新兴技术的崛起都可能对公司的经营产生不利影响。 4、AI技术落地不及预期。AI属于创新技术，需投入较大前期研发成本，并且AI技术的落地应用是一个复杂的过程，受到许多因素的影响，包括技术成熟度、数据质量、人才短缺、法规限制等。因此，AI技术的落地可能会出现一些挑战和困难，导致实际应用效果不如预期。 5、硬件研发不及预期。AI PC、AI Phone所涉及到相关芯片、存储、模组等，若相关硬件研发不及预期，则会影响相关产品落地，进而影响产业发展。 6、行业竞争激烈。随着技术的不断发展和市场的逐步成熟，越来越多的企业开始进入AI PC领域，争夺市场份额和人才资源。在竞争激烈的市场环境下，部分企业可能会面临技术研发不及预期或者未能及时推出相关产品的情况，可能会对企业的市场地位和盈利能力产生负面影响。 7、应用落地不及预期。端侧AI并非仅仅是硬件的升级，相关应用生态也非常重要，若后续应用落地不及预期，则会影响AI PC、AI Phone，甚至端侧AI进一步发展； 8、中美贸易摩擦增加。作为全球最大的两个经济体，中美两国在AI领域的竞争较为激烈，本土企业积极部署AI技术和产品，推动尖端技术的应用落地，是两国在AI领域取得领先地位的关键。未来不排除中美贸易摩擦可能进一步加剧、美国加大对中国半导体行业的遏制、设置进口限制条件或其他贸易壁垒的可能性，从而导致部分公司面临设备、原材料供应发生变动等风险，正常生产活动受到一定的限制，可能会阻碍AI产业相关应用的进一步推广。

近日，美国斯坦福大学著名计算机科学家李飞飞被曝正在创办一家与“空间智能”相关的AI初创公司。 5月4日，第一财经记者查询斯坦福大学网站发现，李飞飞的个人介绍页面状态显示为：“2024年1月1日至2025年12月31日，部分休假。”这或许可以推测，李飞飞正在从事教学之外的部分工作。第一财经记者就此向李飞飞的工作邮箱发送邮件询问，但未收到正式的回复。 截至发稿，斯坦福大学方面尚未向第一财经记者予以回复。一位接近李飞飞的人工智能专家对第一财经记者表示，不便就李飞飞的近况发表评论。 据公开信息，李飞飞曾于2023年2月加入一家风险投资公司Radical Venture。李飞飞当时发表在该公司网站上的一篇声明文章称：“我将在担任斯坦福大学计算机科学系教授和斯坦福大学以人为中心的人工智能研究所（HAI）联席主任的同时，加入该公司。” 她当时还表示，自己投资了Radical的投资组合公司以及最新的基金，但向学生强调：“我哪儿也不去！将继续在斯坦福大学担任教育家、研究员和导师的全职工作。” 根据媒体最新报道，李飞飞的创业公司在近期一轮种子融资中获得了来自包括Radical Ventures和硅谷风投公司Andreessen Horowitz等机构的投资。Radical Ventures公司事务负责人没有立即回应第一财经记者的相关询问。 在加入斯坦福大学前，李飞飞曾于2017年至2018年在谷歌云领导人工智能业务，还在Twitter董事会任职，并曾为白宫政策制定者提供建议。 李飞飞目前共同领导斯坦福大学以人为中心的人工智能研究所（HAI），研究方向包括“认知启发人工智能”以及计算机视觉和机器学习。 上个月，李飞飞在温哥华的一次TED演讲中表示，她正在使用“空间智能”的概念教会机器对物理世界进行预测并采取行动。她还表示，最前沿的研究涉及算法，通过算法可以合理地推断图像和文本在三维环境中的样子。 李飞飞表示：“在空间智能的推动下，大自然创造了这种看见与行为之间的良性循环。” 利用类人视觉数据处理技术，使人工智能能够进行高级推理，这将是该技术的一次飞跃。一些专家表示，在人工智能模型实现通用人工智能（AGI）之前，必须先建立这种“推理”能力，所谓的通用人工智能指的是，系统可以像人类一样或更出色地执行大多数任务。 目前业内针对AGI的实现方式主要有两种路径的观点：一种是通过构建更大、更复杂的人工智能模型来改进推理；另一种是使用新的“世界模型”，让模型从物理世界的环境中获取视觉信息来开发逻辑，这就好比复制婴儿如何学习。 目前科技巨头正在加大对AI的投入，根据最新一轮科技公司财报，Meta、微软和谷歌都在AI基础设施方面不惜血本地加大投入，并称这些支出还“远远不够”，因为对人工智能服务的需求正大幅超过供应。

集微网消息 近年美国科技业裁员不断，多家大型科技公司已取消了担保绿卡（PERM）的申请，这通常是海外员工获得美国绿卡的第一步。即便已经进入申请等候程序，也因美国移民政策的“十年制度”障碍，让申请者的美国绿卡梦遥不可及。美媒示警，美国需要移民改革，否则恐将发生大量高科技人才流失到加拿大、英国和日本等国家。 专家指出，如果美国想继续成为科技人才的首选目的地，美国政府就需要对体制进行改变，否则就有落后的风险。 据报导，现今Google、亚马逊、Meta和其他美国科技公司的大规模裁员，并已经停止PERM申请。其中Google在2023年1月即停止了所谓的“PERM申请”，与此同时解雇了12000名员工。根据一位消息人士透露，预计至少要到2025年第1季，Google才会重启PERM流程。 对此，Google声称，是美国移民规则导致聘用顶尖人工智能人才变得困难。 Google在本周三（1日）向美国劳工部提交了一封信，主张修改美国稀缺工作类型的规则。 华盛顿特区的移民律师事务所Benach Collopy的创始人之一艾娃·贝纳赫（Ava Benach）表示，Google在行业里有着巨大的影响力，并以善待员工闻名，美国科技公司也一直在追随Google的脚步。如果Google退出PERM申请，其他科技公司恐将追随。 亚马逊也告知员工，将暂停为海外员工提供新的美国担保绿卡，直到2024年底。根据商业内幕看到的1份内部公告，亚马逊最初于2023年暂停了PERM申请，并在审查了“劳动力市场状况和移民要求”后决定，将申请再延长至今年底。 至于Meta虽然继续为海外员工提供担保绿卡，但过程却变得极为缓慢。一位了解Meta招募流程的现任员工表示，现在透过Meta获得绿卡需要“一年或更长时间”。 据报导，由于这些大型科技公司不定时的进行裁员，是导致这些公司进行PERM申请变得更加复杂的原因。因为，他们必须在为海外员工提交PERM申请之前，解释过去六个月内被他们解雇导致相关职位空缺的资讯。 举例来说，Meta先前进行多轮大规模裁员，导致员工人数减少了20%以上。但现在需要重新招聘，Meta必须更加努力地向移民服务局解释为什么需要海外员工。 此外，现今美国科技业仍处在裁员浪潮上，持有H-1B工作签证的人才倘若失业，必须在60天内寻找新工作，否则将面临被驱逐出境的风险，而国际学生在毕业后也很难留在美国工作，导致大量的人才流失到邻近的加拿大、甚至英国和日本。 报导指出，加拿大为抢高端人才，允许高技术移民获得永久居留权，并可以无时间限制地自由更换工作，只需要3年的永久居留期就可申请公民身份，比在美国需要十年的时间要快得多。 日本则将研究人员和工程师获得永久居留权的等待时间缩短至1年，新加坡推出了针对科技工作者的签证，英国向顶尖大学的毕业生（许多在美国）发放签证，无论申请者的国籍为何。 专家指出，美国的损失对其他国家来说是一件好事，这些国家正在明确地吸收从美国移民制度的缝隙中流失的技术人才。

集微网消息 韩国政府积极推动新研发(R&D)，包括开发自驾车人工智能(AI) 芯片，为了超越美国半导体大厂英伟达(Nvidia)。 据报导，韩国工信部2日宣布，由企业、科研院所和大学专家组成的“第二届战略规划与投资委员会”审议通过2025年62个新研发计划，包括12领域旗舰专案和蓝图。 委员会审议重点投资尖端战略产业，以达成技术主权和突破性成长，同时增加资助承担失败风险的创新研究。还停止个别企业补助，专注各产业共同核心技术为中心，如AI 和全球环境法规应用。 审议委员会选择62个计划，12个为世界首创、同类最佳，希望抢占下代科技领先地位。还为软体定义汽车（SDV）开发通用开放的下世代汽车AI 芯片，性能达1,000TOPS。 GPU大厂英伟达也在进行1,000TOPS 自驾芯片开发商业化。韩国希望以新芯片达成level 4自动驾驶。 其他新技术，军事开发下世代有人／无人战车混合动力，超越美国艾布兰坦克，目前是原型机阶段，朝量产前进。还有非电池储能设备和下代电网、增强真实感和舒适度的3D显示器等。

AI教母李飞飞，创业了！ 最新消息，斯坦福大学教授李飞飞正在建立一家AI公司，已完成种子轮融资。 公司方向定为“空间智能”——旨在让AI能像人类一样对视觉信息进行高级推理。消息人士表示，这将是该技术的一次飞跃。 投资方包括硅谷风投a16z和Radical Ventures。 作为AI领域影响力最大的女性和华人，李飞飞长期对学术界和工业界贡献斐然。她在斯坦福拿下终身教职，曾担任谷歌云AI首席科学家、推动Google AI中国中心成立、并长期统筹谷歌云AI、谷歌大脑以及中国本土团队工作。 但躬身创业，这是头一回。 目前，李飞飞及相关投资方对于这一新消息尚未做出回应。 但李飞飞的领英页面上已经多了一条新履历。 title是“新手”，介绍只写了“something new”，确定是全职，从2024年1月开始，现在已经进行5个月。 计划“让AI实现高级推理” 汇总各方信息，目前比较有迹可循的线索是参投的加拿大风投Radical Ventures。 去年，李飞飞去年以科学合伙人的身份加入了这家基金。 更多蛛丝马迹，可以从李飞飞近期的公开活动看起。 上个月，李飞飞在温哥华举行的TED大会中发表了主题演讲，内容正是与空间智能相关。 演讲中，李飞飞对“空间智能”的描述是从物体之间的关系中获得预测和洞察力的能力。 她表示，AI对空间智能理解的进步，正在催化机器人学习，使我们更接近让AI能与世界互动的目标。 为了解释“空间智能”，她展示了一张猫咪伸出爪子要把玻璃杯推向桌子边缘的照片。 她表示，人类大脑在这一瞬间可以评估玻璃杯的几何形状、它在3D世界中的位置、它与桌子、猫和其他东西的关系，并且能预测接下来会发生什么，采取行动制止。 大自然创造了这种由空间智能驱动的视觉和行为的良性循环。 同时，她表示自己的团队在实验室中也正在尝试如何教会电脑在3D世界中行动。 比如通过大语言模型，让一个机器人手臂执行任务，打开一扇门、做一个三明治以及对人类的口头指令做出反应等。 这里提到的工作应该是和去年发布的具身智能成果VoxPoser有关。 这个项目可以让人类给机器人下达指令，如“打开上面的抽屉，小心花瓶！” 然后大语言模型+视觉语言模型就能从3D空间中分析出目标和需要绕过的障碍，帮助机器人做行动规划。 并且在真实世界中，机器人在未经“培训”的情况下，就能直接执行这个任务。 除此之外，近期李飞飞也参与了一系列学术成果的发表，涉足领域包括计算机视觉、机器人、智能体等。 比如一些的便携式的动作数据收集系统。 还有一些与Agent相关。 比如上个月发布的一项涉及1000多种人类日常活动的具身智能Benchmark，李飞飞就有参与其中。 在3D空间方面，李飞飞团队也在今年年初发布了一款隔空3D建模模型，可以透过遮挡物建模出人物的动作。 此外，她还与来自微软、斯坦福、UCLA等机构的15名研究人员共同发布了一份关于Agent AI的立场文件。 文件中明确了Agent AI的基本概念，并提出了Agent AI基础模型，即利用多模态预训练模型构建的通用Agent系统。 文件中指出，这些模型可以处理来自机器人、游戏等领域的交互式多模态数据。 另外，李飞飞的斯坦福主页显示从今年年初到2025年末，她将处于“部分休假”状态。 这一起始时间，刚好与李飞飞领英页面中“newbie”履历的开始时间重合。 如今，李飞飞已经成为AI领域内最具影响力的女性和华人之一。 对应AI教父的称号，大家称她为AI教母。 她的传奇经历一直为人津津乐道—— 33岁成为斯坦福计算机系终身教授，44岁成为美国国家工程院院士，现任斯坦福以人为本人工智能研究院（HAI）院长。 她是计算机视觉领域举足轻重的领军人物，一手创立的ImageNet成为推动计算机视觉识别领域前进的标杆成果。 其门下高徒颇多，比如先后在OpenAI、特斯拉任职的Andrej Karpathy、目前在英伟达的Jim Fan等，也都是AI领域内颇具影响力的人物。 后来李飞飞曾短暂进入工业界，出任谷歌副总裁即谷歌云AI首席科学家。她一手推动了谷歌AI中国中心正式成立，这是Google在亚洲设立的第一个AI研究中心。并带领谷歌云推出了一系列有影响力的产品，包括AutoML、Contact Center AI、Dialogflow Enterprise等。 最新大模型趋势里，李飞飞团队聚焦于具身智能，将大模型接入机器人，无需额外数据和训练即可把复杂指令转化成具体行动规划，开辟新一轮浪潮中的重要方向。 一直以来，李飞飞都是AI领域风向标一样的存在。 最近，李飞飞的个人回忆录《我看到的世界》正式发表。在这本书中，李飞飞自述了自己如何从北京到成都再到美国，如何在AI变革中逐渐找到自己的使命，并且分享了自己对AI发展的看法。 由此，一个更加立体的李飞飞被勾勒出来。 她说自己不是开源派也不是毁灭派，她希望人类能和AI和平相处。 她分享，谷歌云的经历让她意识到，引领AI技术发展需要肩负起相应的责任。 她也表示，如果你追求时髦算法，那么这肯定不是最好的科研。 毕竟她曾经也做过冷门项目——不听同行导师建议，用数年时间标注了用于训练ImageNet的1400万张图片。 …… 李飞飞坦言，自己非常害羞，不敢讲自己的故事。 才四十多岁就写回忆录？我不是爱因斯坦。 而在写完自己前40年后，李飞飞给自己掀开了一个人生新章程。 正如她所说的，文明就像是一艘大船，我们在黑暗中航行。 科学家李飞飞，如今有了新故事。

平板更新 配件亮了 苹果 2024 年第一场正式发布会，即将在劳动节假期后到来。对于中国观众而言，苹果选了个很友好的时间：5 月 7 日晚上 10 点。不用熬夜，避免影响第二天的学习工作。 这场口号为「放飞吧」（Let Loose）的发布会，预计带来 iPad 生态的多款新品：「重大更新」的 iPad Pro 和 iPad Air，六年来首次大更新的 Apple Pencil，以及让 iPad 更像笔记本的妙控键盘。此外，可能还有更多惊喜。 比起常规升级，多方爆料都指出，这次的产品更新将非常有料。这篇爆料超全汇总，带你先看看新品可能会有哪些亮点。 iPad Pro：史上最大更新 著名彭博社记者 Mark Gurman 多次在新 iPad Pro 爆料中提到一个说法：「最大更新」。 根据目前的爆料来看，这次 iPad Pro 确实可以说是憋了个大招，多个方面都有所升级。 Mark Gurman 指出，新 iPad Pro 很有可能跳过苹果目前最新的 M3 系列芯片，直接首发搭载全新 M4 系列。 图源：Mac World 在此前关于 M4 芯片的爆料中，Gurman 提到了这款还未发布的处理器将搭载全新的神经引擎，显著增强 AI 能力。 因此搭载 M4 处理器的全新 iPad Pro，据爆料将会是苹果首款真正由 AI 驱动的设备，并正式开启苹果设备的「AI 时代」。 爆料细节最多的升级来自显示屏。全新的两款 iPad Pro 将同步升级搭载全新的 OLED 屏幕。 图源：MacRumors 作为对比，目前的 11 英寸 iPad Pro 屏幕为 LCD 材质，而 12.9 英寸型号搭载了 miniLED 技术。 这个升级对「小屏党」来说非常友好，想要购买较小尺寸 iPad Pro 的用户，以往都要以牺牲屏幕峰值亮度和对比度为代价，而在新款上，小屏版也能获得原汁原味的「Pro 级」显示体验。 曾准确曝光过苹果产品的微博博主@刹那数码 爆料称，iPad Pro 的边框尺寸将更窄： - iPad Pro 11 英寸屏幕边框宽度：7.12 毫米 - iPad Pro 12.9 英寸屏幕边框宽度：7.08 毫米 9to5Mac 根据以上数据制作的对比图，左边为当前型号，右边为新 iPad Pro新款的 OLED 屏幕还为 iPad Pro 带来更薄的机身。9to5mac 爆料，11 寸新款 iPad Pro 薄了 13.6%，12.9 寸版本则更薄了 21.9%。 -editor-image-source- ▲ 12.9 英寸 iPad Pro 的一种渲染图因此，虽然屏幕尺寸几乎没有大变，但是两款新 iPad Pro 会在比前代更苗条的基础上，提供更极致的屏幕观感。 不仅如此，即将登陆 iPad Pro 的 OLED 屏幕还有新的黑科技：使用两层串联技术，将提供两层像素而不是一层，不仅能提高屏幕亮度，还能减少传统 OLED 屏幕上经常出现的「烧屏」问题。 不少媒体这样描述 iPad Pro 上这块即将到来的 OLED 屏幕：行业顶级。 那么，代价是什么？DigiTimes 报道，两款 iPad Pro 价格将会涨价 160 美元（人民币约 1159 元）左右，11 英寸起售价将低于 1000 美元（人民币约 7246.5 元 ），而 12.9 英寸将低于 1300 美元（人民币约 9420.45 元）。 全新的 OLED 屏幕还带来了另一个小遗憾：产量。分析师 Ross Young 曾在 3 月份透露，三星负责的 11 英寸的 OLED 屏幕产量落后，这也是 iPad Pro 没能在 3 月和 M3 MacBook Air 一同发布的一个原因。 虽然现在生产情况已经有所改善，但是 11 英寸的 iPad Pro，在刚发布后的一段时间内仍有可能供不应求。 OLED 之外，刹那数码还爆料了屏幕上的另一个更新：新的 iPad Pro 会额外提供一个「雾面」屏幕选项。 这个「雾面屏」有点类似 iPad 上很热门的「哑光膜」，不仅视觉上更加护眼，而且搭配触控笔的书写绘图效果也比亮面屏更好，还能抗指纹。 配件厂家 Spigen 提供的 iPad 哑光膜效果 9to5mac 认为，这个「雾面屏」也很可能会是 Pro Display XDR 和 Studio Display 上的「纳米纹理」玻璃。 还有一个提及比较多的小变化：前置摄像头，很可能会和 iPad 10 一样被移到长边。 iPad Air：「比大更大」的屏幕 iPad Air 家族预计迎来全新成员：首次提供更大的 12.9 英寸屏幕选项，这将是史上最大的 iPad Air。10.9 英寸的 iPad Air 也会得到保留，给消费者更多选择。 以往消费者如果想要选择更大的 iPad，只能多花不少钱选择 iPad Pro，新 12.9 英寸 iPad Air 的面世，为大屏娱乐党提供了更「实惠」的选择。 关于这个更大的 iPad Air，分析师 Ross Young 早些时候指出，它很有可能会搭载当前 12.9 英寸 iPad Pro 同款的 mini-LED 面板。 至于 10.9 英寸的版本，因为苹果没有该尺寸的 mini-LED 面板库存，预计将继续保持当前的 LCD 方案。 不过最近 Young 又改了口风，认为由于 mini-LED 面板成本太高， 12.9 英寸和 10.9 英寸的 iPad Air 继续搭载 LCD 屏幕，这也能和即将搭载 OLED 的新 iPad Pro 拉开差距。 iPad Air 2022 刹那数码也表示，上文提到的「雾面屏」可能不只是 Pro 专属，iPad Air 也有可能同步配备。 在处理器配置上，iPad Air 可能会继续保持「落后一代」的更新传统，搭载苹果 M2 芯片。虽然不少用户认为，对于这款主打轻量级的「Air」产品来说，M2 甚至说 M1 芯片都有点性能过剩了。 新款 iPad Air 还会在影像能力上继续加码，采用一个重新设计的凸起摄像头模块，还在镜头下方放置了闪光灯，整体看起来有点像 iPhone X 少掉一个镜头的设计。前置摄像头也有望和 iPad 10、新 iPad Pro 一样，转移到长边上。 配件异常精彩 除了两款 iPad，Apple Pencil 和妙控键盘配件也有望迎来大升级。 就目前苹果官方放出的预告看，Apple Pencil 甚至是「主角」：大会海报上最瞩目的就是那只 Pencil，苹果 CEO 库克还亲自发推预告「Pencil」更新。 苹果 CEO 蒂姆·库克：「请在 5 月 7 日用『笔』给我们留言✏️」 如果忽略去年升级非常有限的 Type-C 版 Apple Pencil，这次大会带来的 Apple Pencil 3，算是时隔 6 年的大更新。 目前爆料最多的，就是 Apple Pencil 的「挤压」新手势。iPadOS 17.5 测试版代码显示，这个挤压手势可以用于快速交互，例如添加形状、签名、贴纸或文本段，通过挤压 Apple Pencil 表面实现。 结合本意为「松开手」的大会口号「Let Loose」，Pencil 这个「挤压」手势新功能简直呼之欲出。 Apple Pencil 的书写体验在同类竞品中已经出类拔萃，而全新的 Apple Pencil 3 可能会更上一层楼。 Mark Gurman 报道，新款的 Pencil 将首次搭载振动反馈，为触控笔带来更接近真实纸笔的书写体验。 这种振动反馈或将会随着作图 app 中不同的工具而变化，比如说，蜡笔会让 Pencil 的笔触更加粗粝，而钢笔则更加锋利。 苹果在振动反馈调校上的优秀水平有目共睹，不管是 iPhone 7 的 Home 键，或是 MacBook 触控板的反馈，都完全可以用「以假乱真」形容，相信全新 Apple Pencil 的振动反馈也不会让人失望。 苹果爆料 X 推主@Majin Bu 则表示称，Apple Pencil 3 还将推出不同形状和功能的「笔尖」，使用磁性吸附的方式实现快速更换。 作为对比，第一代和第二代的 Apple Pencil 使用的都是拧紧式的笔尖，并且只有一种笔尖可用。 Apple Pencil 或许还将首次能够在其他苹果设备上使用。三月份，苹果申请了一个专利，帮助 Vision Pro 佩戴者使用一些额外的输入设备，9to5mac 认为这个专利很可能运用于新的 Apple Pencil。 MacRumors 也报道，苹果公司内部测试了一款支持 VisionOS 的新款 Apple Pencil，能够和 Vision Pro 中的绘图程序一起使用，具有压力和倾斜灵敏度，这款新的产品或在即将到来的发布会上发布。 图源：Patently Apple 新妙控键盘则是 iPad 取代笔记本电脑的新尝试。 据 Mark Gurman 报道，新的妙控键盘正面将采用铝材，结构更坚固，有望改善目前键盘容易弯曲和断裂的情况，触控板也将会更大。 而背面将继续保留目前的硅胶材料，接口上依旧提供一个 USB-C。 Gurman 还表示，新的妙控键盘配上 iPad，整体看起来会更像一台笔记本。不过，这款新的妙控键盘或许将不再支持 iPad Air，只支持全新 iPad Pro。 图源：9to5Mac 可能性有限，但值得期待的产品 过去三年，苹果都在 3-4 月发布了新的 iPhone 配色：紫色的 iPhone 12、绿色的 iPhone 13 系列，以及黄色的 iPhone 14/14 Plus，今年新配色或许也不会缺席。 PRODUCT(RED) 在 X 上发布了一条推文，媒体解读有可能是 iPhone 15 即将推出红色版本的预告。 苹果在 2017 年与 PRODUCT(RED) 推出了红色的 iPhone 7，双方在这之后一直有保持合作。 不过，苹果目前还未试过等到 5 月份才推出新配色， PRODUCT(RED) 也从未在苹果发布新配色之前就进行预告，因此红色 iPhone 15 是否真的存在，还需要保持观望。 还有一则传言，Vision Pro 很可能会在这场发布会上宣布即将登陆其他国家。有消息指出，苹果在发布会当天将会在伦敦举办一场特殊的线下活动，与线上的发布会同步进行。有媒体猜测 Vision Pro 将在这个活动中首次在美国外进行线下演示。 如果苹果要在 7 号的发布会上宣布在更多国家和地区推出 Vision Pro，根据此前的爆料和传闻，中国大陆很可能也在首批推出的地区之中。此前苹果 CEO 蒂姆 · 库克也表示，国行 Vision Pro 将在今年推出。 至于新的 iPad Mini 和入门款 AirPods，Mark Gurman 表示，要等到今年晚些时候才会面世，因此这次发布会主要集中在以上的两款 iPad 和两款配件产品，时长预计在半小时左右。 Mark Gurman 认为，在这场「放飞吧」发布会上，苹果 CEO 蒂姆·库克很可能会预告全新的 AI 功能，作为 6 月 WWDC 的「开胃前菜」。 在取消了造车计划后，苹果今年尽全力推进 AI 的进度，这也体现在了他们的设备策略上：M3 MacBook Air 被介绍为「全世界最好的消费者级 AI 笔记本」，即将到来的 iPad Pro 则是苹果首款「完全由 AI 驱动的设备」，并开启苹果的 AI 设备时代。 虽然 Gurman 认为，这种说法主要是一种营销的话语，iPad Pro 也并不是一款主要围绕 AI 设计开发的设备，软件上的 AI 功能也要等到 WWDC 之后才会推出。 不过至少，在即将到来的 5 月发布会上，我们或许可以先一窥库克所说「脱颖而出」的苹果风 AI 了。

在过去一年中，通义千问系列模型持续开源。 不仅频繁放出多种版本，涉及不同的规模和模态，成绩在大模型竞技场中也名列前茅。 比如目前最大的72B模型，表现就胜过了Llama 2-70B和MoE开源模型Mixtral。 而纵观整个大模型行业，开源开放也正促进着AIGC新应用的涌现。 过去一年，通义千问团队都做了什么，又有哪些经验值得开源模型开发者参考？ 中国AIGC产业峰会上，阿里高级算法专家林俊旸给出了他的答案。 林俊旸参与了通义千问大模型的研发、开源、与外部系统融合等探索工作，还曾参与超大规模预训练模型系列M6、通用统一多模态预训练模型OFA等大模型的打造。 为了完整体现林俊旸的思考，在不改变原意的基础上，量子位对演讲内容进行了编辑整理，希望能给你带来更多启发。 中国AIGC产业峰会是由量子位主办的行业峰会，20位产业代表与会讨论。线下参会观众近千人，线上直播观众300万，获得了主流媒体的广泛关注与报道。 演讲要点 开源大模型要更深地融入整个生态，才能给用户带来便捷的使用体验。 除了基础模型Benchmark之外，多语言、长序列和Agent能力，也是衡量大模型表现的关键指标。 大语言模型发展下去，终将变成多模态模型，因为一个非常智能的模型，不仅要有语言能力，还应该融入对视觉语音方面的理解。 以下为林俊旸演讲全文： 融入生态，让大模型使用更加便捷 相信国内朋友都听说过通义千问的开源模型，我们从去年8月份开始一直开源，到现在我们开源的系列模型已经非常多了，刚开始先从7B、14B开始开源，直到现在1.5系列的72B版本，用户使用下来的感觉还不错。 当然，我们的1.5系列模型，涵盖的规模非常全，除了72B还有0.5B、1.8B这样的小规模版本，最新还有一个小的MoE的模型，大概是14B的参数量，激活参数量大概是2.7B。 我们的模型现在在LMSYS chatbot Arena，也就是人工评测上面取得比较不错的成绩，在刚开始登榜的时候，我们是开源的第一名，刚刚才被千亿参数的Command-R-Plus给超越。 如果只在相同规模中比较，那么截止到现在（4月17日），我们的72B模型还是最好的。 除此之外，我们也听从了开发者的建议，发布了32B模型，因为开发者反馈说72B模型太大，14B又好像还不够用。 最新推出的这个32B模型也取得了比较不错的成绩，跻身到了前15的行列，表现非常接近72B的模型，跟MoE架构的Mixtral相比也具有一定优势。 而除了不断提高模型的表现，最近几个月我们还做了一些不太一样的事情，就是让千问系列模型更好地去融入大模型生态，让用户使用起来更加便捷。 具体的举措有这样几点，第一是千问的代码已经融入了Hugging Face的官方代码当中，大家使用通义千问1.5的模型时就不需要再用Transformer code来调用了。 除此之外，我们很多三方框架都做了比较好的支持，包括LLama.cpp、vLLM，现在还有像Ollama也非常方便，都可以一键使用我们的模型。 如果你用LM Studio，也可以从中使用我们的GGUF的模型。如果想对我们模型进行微调的话，其实可以用到比如说Axolotl以及国内的LlaMA-Factory等工具。 多语言和长文本能力是关键指标 接下来我会给大家详细介绍一下我们模型的构成以及模型当前表现水平。 首先要看Base Language Model是一个什么样的水平，因为只有基础语言模型的表现好了，才能实现对齐，去进一步做一个比较好的模型。 我们各个Size都做了对比，其中72B的模型在各个Benchmark上的表现都比较有竞争力。 当然，我们现在开源模型跟GPT-4还会有差距，但是相比于此前的Llama2-70B以及Mixtral，都有比较明显的优势。 很长一段时间，如果大家关注Hugging Face Open LLM Leaderboard，会发现其实有很多模型是基于我们的72B模型微调出来的，因为海外朋友很多非常喜欢微调这个模型，然后登到这个榜上去。 同时我们不仅仅有7B及以上的大模型，也有小一些的模型，又叫做Small Language Model这一块，我们最小的模型参数量是0.5B，也就是5亿。 我们还有像1.8B、4B这些规模的模型，跟Phi-2、Gemma-2B等模型相比的话，我们的模型都非常有竞争力。 另外一个方面是多语言的能力，我们此前的模型在Qwen1的时候，没有对多语言进行检测，但本质上是多语言的模型。 大家可能会有一些想法，比如说阿里训出来的模型就是中文的模型，或者是中英双语的模型，其实不是这样，我们最近对多语言能力做一些检测，发现它的表现还不错，所以我们进一步在这个基础上做了多语言方面的对齐。 在12个比较大的语言上面去跟GPT-3.5相比，我们的模型表现都比较有竞争力。 如果大家关注社交媒体，会看到有很多朋友在使用我们的多语言的能力。 从目前收到的一些反馈来看，它的越南语能力还不错，还有人跟我说，孟加拉语也还可以。 最近还出现了一个模型东南亚语言模型Salior，它是基于Qwen1.5继续训练然后微调出来的。 而在小模型方面，有反馈说在法语上的表现不错，家如果看ChatBot Arena法语榜上，Qwen1.5表现也是非常有竞争力的。 在长序列方面，目前我们看32K长度上的表现是比较稳定的，有些模型Size甚至可以通过外推的方式推的更长，接下来的版本也会有更长的上下文窗口。 我们除了做简单的大海捞针的实验之外，也对一些针对序列评测的榜单做评估，发现我们的Chat模型在长序列方面，是可以做一些使用方面的东西。 下一个部分就是常说的Post-training，今天大家对大模型感兴趣，主要也是因为Post-training让大模型的潜力爆发出来，能够成为一个Assistant来帮助我们。 我们在Post-training做了非常长时间的工作，包括SFT（指导监督微调），主要是在数据方面做了一些比较扎实的工作。 我们最近在DPO方面也做了比较多的工作，之后如果有机会会通过技术报告的方式跟大家分享更多相关的细节。我们做完这些之后，会发现模型在一些评测上面的表现更有竞争力。 除了人工评测之外，还有像MT-Bench和Alpaca-Eval这样的测试，我们模型的表现也都非常有竞争力，尤其是Alpaca-Eval。 另一方面我们讲Agent方面的能力，这是我们一直非常关心的。 但我们刚开始给Qwen系列模型做SFT的时候，发现模型不太具备Agent相关的能力。 解决的方式是做更多的数据标注，时间长了之后，经验越来越丰富，就可以做一些Agent相关的任务了。 下一站是多模态Agent 今天我们还会关心另外一个问题，就是“大”模型对于很多人来说是不够用的。 因为大模型发展下去，终将变成多模态的模型，因为一个非常智能的模型，应该能够融入对视觉语音方面的理解。 过去几年的时间里，我们在多模态领域也做了比较多的工作，再把之前的一些经验融入进来，就有了Qwen-VL系列模型。 Qwen-VL系列模型的训练方法也相对来说比较简单，分为三个阶段。 首先是非常扎实对齐的预训练，实现视觉和语言模型的对齐，让我们的语言模型能够睁开双眼看世界，能够理解视觉方面的信息。 接下来是能力的注入和对齐，我们VL核心开发同学，他有一天刚好去医院，对医院密密麻麻拍了一个照问它说肚子疼去哪里，模型把相关信息都能准确识别出来。 这是今天VL模型跟过去不一样的点，今天对OCR的识别比以往做的好很多。 在这个基础上我们想做更加冒险的事情，比如说打造VL方面的Agent，如果能成功的话，将会非常有吸引力。 比如说，如果想对手机屏幕进行操作，如果看到的是一堆代码，那么操作起来将会非常困难，而对人来说不管怎么看、不管颜色、Logo怎么变我们都能理解，屏幕上面有哪些东西我们都能做出正确选择。 所以我们也让模型进行了一些尝试，发现它能准确识别出来这些位置，所以我相信随着VL模型水平不断提升，在Agent方面的潜力会越来越大。 如果让我们模型看见世界，能不能让它听见呢？方法也非常简单，简单说就是把Audio Encoder接入我们的模型，再基于刚才所说的几个阶段进行训练，就能得到非常好的效果。 而能够听见声音的大模型，可以做的事情非常多。 比如我在海外旅游，到了某个国家去，不太会说当地的语言，希望有一款产品能帮我进行翻译。 而在这种产品背后需要解决几个问题，需要先对语音进行识别，然后再进行机器翻译，这个过程其实非常麻烦。 但有了大模型之后，这样的任务只需要一个prompt就能解决，并且还能翻译成不同的语言，只需要跟模型交互就可以了。 除此之外，还有对自然声音和音乐的理解，ASR模型只能理解人的说话并转成文字，但现实中的声音包括自然声音以及音乐等多种类型。 而我们的模型可以做音乐的赏析，听到一段声音就能写出一首诗，可以看到大语言模型在多模态方面潜力十足。 另外，今年非常重要的一个趋势是大模型与视频的结合，我们下一步会做出更多模态，其中视频就是一个重点。 最后我做一个简单的总结，我们现在的Base模型和Chat模型每一次都会推出几个版本，最新的模型就在几个小时前，还推出了code专项模型，叫做CodeQwen 1.5，是一个7B规模的模型，在代码方面的Benchmark表现比较突出，大家可以去尝试。 接下来我们会去做进一步的Scaling，包括模型本身和数据的scaling，接下来还有模态方面的scaling，也就是接入更多的模态。 我们最终的目标是实现一个非常强大的大预言模型，能够理解各种模态的信息，甚至实现不同模态的输入和输出。所以，接下来大家可以持续关注我们的进展。

【环球网科技综合报道】5月4日消息，TCL科技近日在业绩说明会上表示，在需求面积保持稳定增长，而供给侧格局持续优化的背景下，大尺寸面板供需关系有望实现稳步改善，大尺寸产品的价格也将保持向好态势。目前，面板厂、品牌商及渠道商的电视面板库存依旧处于健康水平，预计大尺寸面板价格趋势也将与去年趋同，上涨动能有望延续至9月。 总体而言，二、三季度是行业的需求旺季，在供给侧按需生产的情况下，预计行业稼动率将呈现旺季提高，淡季企稳的趋势。目前，面板厂、品牌商及渠道商的电视面板库存依旧处于健康水平，预计大尺寸面板价格趋势也将与去年趋同，上涨动能有望延续至9月。而从结构上来看，65寸、75寸主力产品则将受益于更集中的供给格局和更强劲的需求，从而有更好的价格表现。 据了解，TCL科技4月30日发布2023年年报，2023年，公司继续聚焦半导体显示、新能源光伏的核心主业发展，强化经营韧性，提升相对竞争力，实现营业收入1743.67亿元，同比增长4.69%，归属于上市公司股东净利润22.15亿元，同比增长747.60%，经营活动现金流净额253.15亿元。公司坚持稳健分红原则，董事会提议2023年度每10股分红0.8元。 TCL科技在公告中介绍，公司业绩的主要影响因素为：半导体显示行业供需关系好转，主流产品价格稳步提高，公司积极优化商业策略，改善业务结构，盈利能力显著改善。报告期内，公司半导体显示业务实现营业收入836.55亿元，同比增长27.26%，净利润同比减亏76.18亿元，其中第三季度扭亏为盈，第四季度继续达成较好盈利，2023年下半年共实现盈利34.41亿元。新能源光伏行业的需求保持增长，但受行业供需失衡影响，产品价格下跌，加之对与参股公司Maxeon相关的投资亏损、长期股权投资和金融资产分别确认了资产减值损失和公允价值变动损失等影响；报告期内，TCL中环实现营业收入591.46亿元，同比下降11.74%，净利润38.99亿元，同比下降44.88%。 大尺寸领域，TCL华星发挥高世代线优势与产业链协同效用，引领电视面板大尺寸升级及高端化发展，积极发展交互白板、数字标牌、拼接屏等商用显示业务。中尺寸领域，TCL华星加快IT和车载等新业务产能建设，优化产品和客户结构，打造业务增长新动能。小尺寸领域，TCL华星以LTPS和柔性OLED的产线组合定位中高端市场，产品竞争力和市场份额持续提升。 同日，TCL科技发布2024年一季报，一季度，显示终端需求仍处于传统淡季，但在良好的供给格局和按需生产的经营策略推动下，行业供需关系和库存水平仍保持健康态势；春节后备货需求释放，拉动大尺寸面板价格上涨；中小尺寸面板价格较为稳定，部分产品出现结构性涨价。基于主要产品获利水平逐步回升，以及公司的经营优势，半导体显示业务盈利同比显著改善。报告期内，TCL科技实现营业收入399.08亿元，同比增长1.18%，其中，半导体显示业务实现营业收入233.76亿元，同比增长54.58%；实现归属于上市公司股东净利润2.40亿元，同比增加7.89亿元。

智东西5月4日消息，根据美国乔治城大学安全与新兴技术中心（CSET）向Axios分享的新数据，在超过一半的AI最热门领域，中国的研究领先于美国。 CSET新兴技术观测团队发现，2017年至2022年，全球AI研究增加了1倍多。 其中，计算机视觉占AI论文的约32%，过去五年中增长了121%；自然语言处理占AI论文的11%，增长了104%；机器人研究约占所有AI研究的15%，增速慢于视觉和自然语言处理，仅为54%；AI安全研究尽管在2017年至2022年期间增长了315%，但数量仅占所有研究的2%。 全球AI研究论文数量排名前五的都是中国机构，以中国科学院为首。 多年来的主流说法是，虽然中国的研究机构发表了最多的论文，但这些论文的质量并不高，而且中国的研究主要来自于应用美国、欧洲和其他地方研究人员的基础进展。 但当CSET的研究人员将分析范围缩小到高被引论文时，中国科学院仍然是第一，谷歌排名第二，然后是中国的清华大学、斯坦福大学和麻省理工学院。 在国家层面，美国在发表高被引文章方面排名第一。 CSET团队的分析主管扎卡里·阿诺德（Zachary Arnold）说：“中国在AI研究方面绝对是世界领先者，在许多领域，可能是世界领先者。” 他补充说，中国在一系列研究领域都很活跃，包括越来越多的基础研究。 美国在自然语言处理方面仍比中国有优势，谷歌、微软在这一研究领域名列前茅。中国研究人员在计算机视觉方面发表的论文比世界上其他国家的多，其中清华大学是全球领先的机构。 据CSET分析，中国在AI方面的战略重点包括自动驾驶、制造业和其他需要计算机视觉进步的应用。其分析的数据仅包括用英语发表的研究论文，没有包含其他语言的科学工作。

编译 | ZeR0 编辑 | 漠影 智东西5月4日消息，据路透社援引知情人士的消息，著名华裔计算机科学家李飞飞正创办一家AI创企Spatial Intelligence，利用类似人类的视觉数据处理技术，使AI具备高级推理能力。 李飞飞因开发了一个名为ImageNet的大规模图像数据集，帮助开创了第一代能够可靠识别物体的计算机视觉技术，在AI领域声名鹊起，被誉为“AI教母”。她最近为这家创企筹集了一轮种子轮融资。三位消息人士称，其投资方包括硅谷风投公司Andreessen Horowitz，以及李飞飞去年以科学合伙人身份加入的加拿大公司Radical Ventures。 李飞飞是斯坦福大学计算机科学系首任红杉教授、斯坦福大学以人为本AI研究院（HAI）联席院长。该研究院专注于以“改善人类状况”的方式开发AI技术。除了学术工作外，李飞飞曾在2017年至2018年期间在谷歌云领导AI研究，在推特董事会任职，并为包括白宫在内的政策制定者提供过建议。 ▲李飞飞 在上个月温哥华TED大会上的一次演讲中，她曾提到“Spatial Intelligence（空间智能）”这个概念，相关前沿研究涉及到一种算法，该算法能合理地推断出图像和文本在3D环境中的样子，并根据这些预测采取行动。 为了说明这个想法，她展示了一张猫的照片，它伸出爪子，把一个玻璃杯推到桌子边缘。李飞飞说，人类的大脑可以在一瞬间评估“这块玻璃的几何形状”、“它在3D空间中的位置”、“它与桌子、猫和其他一切的关系”，然后预测会发生什么，并采取措施防止它发生。 “大自然在空间智能的推动下创造了这种「看」和「做」的良性循环。”她解释说。 李飞飞所在的斯坦福大学实验室正试图教计算机“如何在3D世界中行动”，例如通过使用一个大语言模型，让机械臂根据口头指令执行开门和制作三明治等任务。 她对AI研究的资金缺口感到遗憾，一方面是资源充足的私营部门，另一方面是学术界和政府实验室。她呼吁美国政府以“登月计划的心态”投资于AI技术的科学应用，并研究其风险。 斯坦福大学官网显示，李飞飞从2024年初到2025年底休假，目前正在休假中，其研究兴趣包括认知启发的人工智能、机器学习、深度学习、计算机视觉、机器人学习和AI+医疗健康，特别是用于医疗健康服务的环境智能系统。 据路透社报道，她在领英网把自己当前的工作列为“newbie”和“something new”，从2024年1月开始。 随着新公司创立，李飞飞加入了一场AI公司之间的热门竞赛，教他们的算法常识，以克服当前技术的局限性，比如大语言模型的“幻觉”。 一些研究人员认为可以通过构建更大、更复杂的现有模型来提高推理能力；另一些人则认为前方的道路涉及使用新的“世界模型”，这类模型可以从周围的物理环境中获得视觉信息，从而开发逻辑能力，复制婴儿的学习方式。

苹果将在5月7日带来iPad新品，消息称iPad Pro 2024将会升级OLED面板，并有12.9英寸和11.1英寸两个版本，猜测价格也会有一定的涨幅。 爆料消息显示，iPad Pro 2024搭载的OLED面板支持LTPO、120Hz ProMotion，同时做到显示亮度提升，对比度增强，耐用性增加，而且OLED面板不需要背光模组，所以厚度比前代薄了1mm。

【环球网科技综合报道】本周早些时候，欧盟委员会依据《数字市场法案》(DMA)将iPadOS列为“看门人”，对其施加了一系列新的监管要求。据知情人士透露，苹果公司对这一决定未提出异议，并正积极筹划向第三方应用商店开放其iPad操作系统。 尽管苹果公司尚未公布具体的开放时间表，但根据欧盟的规定，苹果公司有六个月的调整期来适应新规定，该期限预计将于10月28日截止。 此前，苹果已经按照欧盟等国家和地区的要求，在全部27个欧盟成员国范围内向第三方应用商店开放了iOS系统。现在，苹果表示将不会反对欧盟委员会的决定，并承诺将对iOS系统已实施的开放措施扩展到iPadOS上。 在进一步开放系统的同时，苹果也在重新考虑其第三方应用程序支持政策以及核心技术费用结构。根据苹果公司的最新说明，若用户在同一年内分别在iPhone和iPad上安装相同的应用程序，将仅计算为一次安装，这一调整可能有助于减轻开发者的经济负担。 此次苹果的决定标志着其在面对全球监管压力时，展现出了更加开放和合作的姿态。分析人士认为，这不仅是苹果公司对市场监管要求的回应，也是其在努力维护一个公平竞争的市场环境方面所做出的积极努力。

IT之家 5 月 4 日消息，据华尔街见闻得到消息，苹果 Vision 标准版（Vision Pro 的大众版）将于今年 10 月定型。 报道称，新品的重量将是 Vision Pro 的 2/3 约 400 克，供应链将按千万量级准备。Vision 标准版原定于 2025 年秋季（约 9 月）发布，现在苹果可能将之提前至 2025 年 6 月发布。 Vision Pro 于去年 6 月份在苹果全球开发者大会上发布，起售价 3499 美元（IT之家备注：当前约 25263 元人民币），已于 2 月 2 日在美国正式上市，目前为止尚未推向其他市场。 这款头显配备了 8 核 CPU、10 核 GPU 以及全新的 R1 芯片，内存统一为 16GB。Vision Pro 可处理来自 12 个摄像头、5 个传感器和 6 个麦克风的输入，内存带宽为 256GB/s。苹果 Vision Pro 使用 micro-OLED 技术将 2300 万像素置于两个邮票大小的显示屏，支持广色域和 HDR。 为了让用户和数字内容互动，苹果 Vision Pro 带来全新的输入系统，用户通过眼睛、双手和语音来控制。用户浏览 App 时，只要轻松地看着它们、捏合手指来选择、轻拂手腕来滚动，或听写输入。 目前，关于苹果 Vision 标准版头显的配置信息还无从得知，从重量上看预计会在 Pro 的基础上进行减配，从而降低售价。

IT之家 5 月 4 日消息，安卓和 iOS 手机系统谁更安全，或者说谁更注重用户隐私？Cybernews 记者 Ernestas Naprys 近日做了一项尝试，想要了解这个问题的答案。 Naprys 选择了一台 iPhone SE 和一台安卓手机，在均恢复出厂设置之后，分别下载了德国 App Store、Google Play 上前 100 名应用程序，然后他通过抓包来检查安卓和 iOS 系统联系外国服务器的频率以及这些服务器的位置。 Naprys 追踪监测了 5 天时间，追踪两款手机和外部服务器之间的传输请求。结果显示苹果 iPhone 平均每天发出 3308 次查询，而安卓手机每天发出 2323 次查询。 事实上，60% 的 iOS 请求发送至苹果公司自己，占传出流量的很大一部分。在 Android 上，只有 24% 的请求发送至 Google，大多数请求发送至第三方应用程序。 苹果的设备在已知对用户隐私采取可疑方法的服务方面也表现更好。例如，iPhone 平均每天联系 Facebook 服务器 20 次，而安卓每天则接近 200 次。

随着伯克希尔·哈撒韦公司 (Berkshire Hathaway) 的投资者和该公司掌门人沃伦·巴菲特的粉丝们本周末涌入美国奥马哈参加2024年股东大会年会，苹果公司很可能成为讨论的热门话题。 5月3日美股收盘，苹果公司股价大涨6%，创下2022年底以来的单日最大涨幅。当天苹果公布了好于预期的财报，同时宣布将启动史上最大规模回购计划，回购价值1100亿美元的股票。 尽管有报道称巴菲特直到2020年还在使用老旧的翻盖手机（不是折叠屏），但他本人已经成为苹果公司最顶级的“代言人”。这家投资巨头公司自2016年就开始购入大量的苹果股份，巴菲特也毫不掩饰对苹果的“宠爱”，他曾公开表示苹果的用户粘性极高。 截至去年年底，伯克希尔持有苹果公司约6%的股份，超过其他任何上市公司对苹果公司的持股。巴菲特曾于2022年表示，伯克希尔持有苹果股份的成本仅为310亿美元，但自2016年初以来，伯克希尔对苹果的投资回报增长了近620%，当时购入的苹果股份到去年年底价值已经超过1740亿美元，约占伯克希尔资产总价值的40%。 在今年的股东大会上，巴菲特很可能会对苹果公司的回购计划表示满意。 企业回购可以让股东在不买入更多股票的情况下获得公司更多股份。巴菲特长期以来都偏好企业采取的回购措施。 他早在2018年就曾表示：“当我购买苹果时，我知道苹果将回购大量股票。”2021年，巴菲特表示：“回购的资本回报可能会比较缓慢，但随着时间的推移，这种回报可能会变得强大。” 在去年的股东大会上，巴菲特还强调，投资苹果并不是押注于技术，而是押注于一家“深受客户喜爱的公司”。他当时说道：“我根本不懂手机，但我确实了解消费者的行为方式。” 巴菲特认为，每一个企业都需要拥有业务的“护城河”，而苹果的“护城河”就是可以让用户在苹果的生态系统内直接消费。尽管这一“护城河”近年来备受业内诟病，也触发了反垄断机构的审查。 上个月，美国司法部就违反反垄断起诉苹果，业内认为这可能影响苹果生态系统的地位。巴菲特尚未公开表达他对苹果面临反垄断监管挑战的看法。但预计这将成为今年股东大会上投资者密切关注的话题，他们可能会向巴菲特提出该问题。

快科技5月4日消息，据wccftech最新消息，首款骁龙8 Gen4旗舰将于10月发布。而按照以往惯例，小米15有望首发。 另据@数码闲聊站 透露，目前骁龙8 Gen 4低频工程机跑分参考价值不高，最新样片自研架构Nuvia 2+6大核频率在3.6GHz-4.0GHz，GB6 2.7K±/10K±，CPU和GPU理论性能提升都还是比较大的，首发机型暂定在10月中旬。 据悉，高通骁龙8 Gen4将首次采用台积电3nm工艺，这也意味着安卓阵营正式迈入3nm时代。 去年，苹果率先切入3nm工艺，A17 Pro成为全球首颗3nm芯片，由iPhone 15 Pro和iPhone 15 Pro Max首发搭载。 据爆料，台积电规划了多达五种3nm工艺，包括N3B、N3E、N3P、N3S和N3X。其中N3B是其首个3nm节点，A17 Pro使用的就是N3B。 二今年10月份登场的骁龙8 Gen4预计将会采用台积电第二代3nm工艺N3E。 N3E是N3B的增强版，其功耗表现优于N3B工艺，并且良率更高、成本也相对较低。 另外值得一提的是，高通骁龙8 Gen4将会启用自研的Nuvia架构，不再使用Arm公版架构方案，这将是高通骁龙历史上的一次重大变化。 据了解，目前高通骁龙8 Gen4性能极强，但是因为频率设定过高，功耗表现一般，预计量产时频率会降低。 在骁龙8 Gen4正式到来之前，依然会有大批旗舰新机上市，主要集中在骁龙8s Gen3、天玑9300+、骁龙8 Gen3等。