全球混凝土及砂浆行业供应链平台

IT之家 4 月 9 日消息，据联发科官方消息，在今日举行的生成式 AI 论坛期间，联发科生成式 AI 服务平台 MediaTek DaVinci 正式推出，亦称“联发科技达哥”，目前已有超过 40 家厂商加入其生态系统。 据悉，该工具最初为集团内部生成式 AI 工具，被广泛应用于软件开发的需求分析和规格设计、人资的自动媒合、财务的报销流程、法务的专利翻译和合约诉讼等，集团渗透率达到 96%。 同时，联发创新基地还发布了该平台最新的繁体中文大型语言模型 MediaTek Research BreeXe（IT之家下文简称 MR BreeXe）。 MR BreeXe 以 Mixtral 8x7B 模型为基础开发，继承 Mixtral 多专家模型特有的节省运算资源、提升速度优势，号称在繁体中文测试项目（TMMLU+、MT Bench TW）超越 GPT-3.5，并对台湾地区常见的地端应用进行了“特别优化”。 据联发创新基地负责人许大山介绍，MR BreeXe 繁体中文大型语言模型提供优异语文理解能力和云、地两端的弹性，为现今繁体中文能力最强的语言模型，与“达哥”配合相信能够更贴近本地化的需求，激发更多本土生成式 AI 应用。 去年 4 月，联发科曾发布繁体中文 AI 大型语言模型 BLOOM-zh，号称在大多数繁体中文基准测试中优于其前身，同时保持其英语能力。

品玩4月9日讯，据海外媒体报道，Elon Musk旗下AI 公司 xAI 目前正在训练 Grok 2.0版本，计划在下个月推出。 xAI 刚刚在3月底推出了Grok-1.5 大语言模型，具有改进的推理能力和 128k 的上下文长度，其中最显著的改进之一是其在编码和数学相关任务中的表现。 目前尚不确定 Grok 2.0版本会有何更新，xAI尚未公布该版本的发布时间。

凤凰网科技讯 4月9日，宁德时代今日发布可大规模量产的天恒储能系统。天恒储能系统集“5年零衰减，6.25兆瓦时、多维真安全”于一体，是全球首款5年零衰减储能系统。 宁德时代天恒储能系统，采用了仿生SEI和自组装电解液技术，为锂离子清除路障，实现5年功率和容量零衰减，辅机功耗全生命周期可控且不增长，真正做到由内而外的“冻龄”。 据2024年全球储能行业趋势预测报告预测：2024年，300+Ah大电芯、5兆瓦时储能系统是行业的主流。截至天恒储能系统发布，行业中储能系统最高达到20尺集装箱6兆瓦时。天恒储能系统在标准20尺集装箱内，实现6.25兆瓦时级的高能量，单位面积能量密度提升30%，整站占地面积减少20%，创造更高的效益。 天恒储能系统， 搭载了储能专用长寿命零衰减电芯L系列产品，实现了磷酸铁锂储能电池的超高能量密度——430Wh/L。 为确保技术的有效性，宁德时代搭建安全实证平台，模拟不同电网场景和运行环境的储能系统安全实证。在项目投运后，宁德时代通过AI风险监测和智能预警不断地监控运行状态，利用PSA模型量化储能产品全生命周期失效概率，从而验证安全设计目标并持续更新。 值得一提的是，人工智能的发展离不开能源的支持。AI的高耗电，高稳定需求，对能源挑战巨大，需要新能源大规模开发，不断提高绿色电力占比。天恒储能系统的大规模商用，可协助电力系统有效应对AI算力产生的耗电高峰的冲击。 中国物理与化学电源行业协会储能应用分会预计：到2025年，新型储能产业规模有望突破万亿，到2030年预计接近3万亿。资本市场对储能行业的投入正在呈井喷式爆发。 在2023年，宁德时代全球储能电池出货量市场份额达到40%，连续三年位居全球第一。从宁德时代2023年财报数据来看，储能电池系统是宁德时代第二大营收来源。2023年宁德时代储能电池系统营收同比增长33.17%至599亿元，占总营收的14.94%；毛利率23.79%，比上年同期增长6.78%。天恒储能系统的问世，是宁德时代助力能源转型的又一标志性实践。（作者/于雷）

快科技4月9日消息，据媒体报道，在百度智能云GENERATE全球生态大会上，百度智能云发布千帆大模型一体机，从算力资源角度分为通用版、昇腾版、昆仑芯版三个版本，为企业私有化部署大模型提供解决方案。 据介绍，千帆大模型一体机预置了百度自研的文心大模型，以及Llama、Baichuan、ChatGLM等十余个主流开源大模型。 据了解，去年四季度，百度智能云营收达84亿元，其中大模型为云业务带来约6.6亿元的增量收入，预计百度今年生成式AI和基础模型的增量收入达数十亿元，主要来源将包括广告业务和人工智能云服务的销售。 百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖表示，过去一年，千帆大模型平台上API的调用量呈现了指数级增长的趋势，已经有超过8.5万的客户在使用千帆平台，累计精调了超过1.4万个模型，开发了19万个应用。 过去6个月，百度智能云生态伙伴的数量增长了5倍，伙伴们开发的300多款应用通过“千帆应用商店”进入市场。

近日，据韩媒报道，苹果计划在其即将推出的Apple Watch 10系列中使用新型LTPO OLED技术。这一新技术的应用将使苹果进一步降低手表的功耗。目前，在Apple Watch LTPO OLED中，氧化物仅应用于部分开关TFT，但从新产品的开始，氧化物也将用于驱动TFT。 业界对苹果是否会在其他产品上应用这种增强的氧化物作用的新型LTPO OLED技术表示关注。据悉，与之前的iPhone相比，即将发布的iPhone 16系列仅在两款顶级机型（Pro和Pro Max）上应用了LTPO TFT技术，并且明年发布的iPhone 17系列四款机型也将全部采用LTPO OLED技术。 据悉，LG Display预计将主要生产Apple Watch 10系列OLED，并有望率先开发出新型LTPO OLED技术。另外，日本JDI也是Apple Watch的OLED供应商之一。同时参与开发Apple Watch 11系列OLED的三星Display也有望于明年发布相关产品。 值得注意的是，在此次更新中没有提到具体的时间表或定价信息。但可以预计苹果公司将推出更多具备更低能耗、更高性能的产品来满足消费者的需求。

编辑：泽南、小舟 「Real men program in C.」 众所周知，大语言模型还在快速发展，应该有很多可以优化的地方。我用纯 C 语言来写，是不是能优化一大截？ 也许很多人开过这样的脑洞，现在有大佬实现了。 今天凌晨，前特斯拉 Autopilot 负责人、OpenAI 科学家 Andrej Karpathy 发布了一个仅用 1000 行代码即可在 CPU/fp32 上实现 GPT-2 训练的项目「llm.c」。 GitHub 链接：https://github.com/karpathy/llm.c 消息一出，立即引发了机器学习社区的热烈讨论，项目的 Star 量不到七个小时就冲上了 2000。有网友表示，大佬从零开始用 C 语言写大模型只为好玩，我等只能膜拜： llm.c 旨在让大模型（LM）训练变得简单 —— 使用纯 C 语言 / CUDA，不需要 245MB 的 PyTorch 或 107MB 的 cPython。例如，训练 GPT-2（CPU、fp32）仅需要单个文件中的大约 1000 行干净代码（clean code），可以立即编译运行，并且完全可以媲美 PyTorch 参考实现。 Karpathy 表示，选择从 GPT-2 开始，是因为它是 LLM 的鼻祖，是大语言模型体系首次以现代形式组合在一起，并且有可用的模型权重。 原始训练的实现在这里：https://github.com/karpathy/llm.c/blob/master/train_gpt2.c 你会看到，项目在开始时一次性分配所有所需的内存，这些内存是一大块 1D 内存。然后在训练过程中，不会创建或销毁任何内存，因此内存占用量保持不变，并且只是动态的，将数据批次流过。这里的关键在于手动实现所有单个层的前向和后向传递，然后将它们串联在一起。 例如，这里是 layernorm 前向和后向传递。除了 layernorm 之外，我们还需要编码器、matmul、自注意力、gelu、残差、softmax 和交叉熵损失。 「一旦你拥有了所有的层，接下来的工作只是将它们串在一起。讲道理，写起来相当乏味和自虐，因为你必须确保所有指针和张量偏移都正确排列， 」Karpathy 评论道。 左：我们分配一个 1D 内存数组，然后将所有模型权重和激活指向它。右：我们需要非常非常小心地进行所有指针运算。 一旦你有了前向 / 后向，其余部分（数据加载器、Adam 更新等）大多就不足为惧了。 不过，真正的乐趣现在才开始：Karpathy 表示，他现在正在逐层将其移植到 CUDA 上，以便提高效率，甚至期待能在 PyTorch 的合理范围内，但没有任何严重的依赖关系 —— 现在工作已经完成了几层。所以这是一个非常有趣的 CUDA 练习。 对此，有网友表示：即使顶着指针 ptsd，我也能感受到这些代码的美。 也有人说，这项目简直就是完美的机器学习工程师在线面试答案。 从这开始，未来该项目的延伸会包括将精度从 fp32 降低到 fp16 / 以下，以及增加几个层（例如 RoPE）以支持更现代的架构，如 llama 2/mistral/gemma/ 等模型。 最后，Andrej Karpathy 表示，一旦项目稳定起来，就会出关于从头开始用 C 语言写大模型的视频。 llm.c 下一步的目标包括： 直接的 CUDA 实现，让速度更快，并且可能接近 PyTorch； 使用 SIMD 指令、x86 上的 AVX2 / ARM 上的 NEON（例如苹果 M 系列芯片的电脑）来加速 CPU 版本； 更多新型架构，例如 Llama2、Gemma 等。 看起来，想让速度更快的目的没有达到，这里不得不佩服 PyTorch 如今的效率。对于存储库，作者希望维护干净、简单的参考实现，以及可以接近 PyTorch 的更优化版本，但代码和依赖项只占一小部分。 使用方法 要使用 llm.c，首先要下载并 tokenize 数据集。tinyshakespeare 数据集的下载和 tokenize 速度最快： python prepro_tinyshakespeare.py 输出： Saved 32768 tokens to data/tiny_shakespeare_val.binSaved 305260 tokens to data/tiny_shakespeare_train.bin .bin 文件是 int32 数字的原始字节流，使用 GPT-2 tokenizer 标记 token ID，或者也可以使用 prepro_tinystories.py tokenize TinyStories 数据集。 原则上，llm.c 到这一步已经可以训练模型。然而，基线 CPU/fp32 参考代码的效率很低，从头开始训练这些模型不切实际。因此，这里使用 OpenAI 发布的 GPT-2 权重进行初始化，然后再进行微调，所以必须下载 GPT-2 权重并将它们保存为可以在 C 中加载的检查点： python train_gpt2.py 该脚本将下载 GPT-2 (124M) 模型，对单批数据进行 10 次迭代的过拟合，运行几个生成步骤，最重要的是，它将保存两个文件： gpt2_124M.bin 文件，包含在 C 语言中加载模型所需的权重； gpt2_124M_debug_state.bin 文件，包含更多调试状态：输入、目标、logits 和损失。这对于调试 C 语言代码、单元测试以及确保 llm.c 与 PyTorch 参考实现完全可媲美非常重要。 现在，使用 gpt2_124M.bin 中的模型权重进行初始化并使用纯 C 语言进行训练，首先编译代码： make train_gpt2 这里可以查看 Makefile 及其注释。它将尝试自动检测 OpenMP 在当前系统上是否可用，这对于以极低的代码复杂性成本加速代码非常有帮助。编译 train_gpt2 后，运行： OMP_NUM_THREADS=8 ./train_gpt2 这里应该根据 CPU 的核心数量来调整线程数量。该程序将加载模型权重、token，并使用 Adam 运行几次迭代的微调 loop，然后从模型生成样本。在 MacBook Pro (Apple Silicon M3 Max) 上，输出如下所示： [GPT-2]max_seq_len: 1024vocab_size: 50257num_layers: 12num_heads: 12channels: 768num_parameters: 124439808train dataset num_batches: 1192val dataset num_batches: 128num_activations: 73323776val loss 5.252026step 0: train loss 5.356189 (took 1452.121000 ms)step 1: train loss 4.301069 (took 1288.673000 ms)step 2: train loss 4.623322 (took 1369.394000 ms)step 3: train loss 4.600470 (took 1290.761000 ms)... (trunctated) ...step 39: train loss 3.970751 (took 1323.779000 ms)val loss 4.107781generated: 50256 16773 18162 21986 11 198 13681 263 23875 198 3152 262 11773 2910 198 1169 6002 6386 2583 286 262 11858 198 20424 428 3135 7596 995 3675 13 198 40 481 407 736 17903 11 329 703 6029 706 4082 198 42826 1028 1128 633 263 11 198 10594 407 198 2704 454 680 1028 262 1027 28860 286 198 3237 323step 40: train loss 4.377757 (took 1366.368000 ms) 但这一步生成的只是 token ID，还需要将其解码回文本。这一点可以很容易地用 C 语言实现，因为解码非常简单，可以使用 tiktoken： import tiktokenenc = tiktoken.get_encoding("gpt2")print(enc.decode(list(map(int, "50256 16773 18162 21986 11 198 13681 263 23875 198 3152 262 11773 2910 198 1169 6002 6386 2583 286 262 11858 198 20424 428 3135 7596 995 3675 13 198 40 481 407 736 17903 11 329 703 6029 706 4082 198 42826 1028 1128 633 263 11 198 10594 407 198 2704 454 680 1028 262 1027 28860 286 198 3237 323".split())))) 输出： <|endoftext|>Come Running Away,Greater conquerWith the Imperial bloodthe heaviest host of the godsinto this wondrous world beyond.I will not back thee, for how sweet after birthNetflix against repounder,will notflourish against the earlocks ofAllay 值得注意的是，这里没有尝试调整微调超参数，因此很可能还有大幅改进的空间，特别是在训练时间更长的情况下。 附上一个简单的单元测试，以确保 C 代码与 PyTorch 代码一致。编译并运行： make test_gpt2./test_gpt2 这里加载 gpt2_124M_debug_state.bin 文件，运行前向传递，将 logits 和损失与 PyTorch 参考实现进行比较，然后使用 Adam 进行 10 次迭代训练，确保损失可与 PyTorch 参考实现媲美。 最后，Karpathy 还附上了一个简单的教程。这是一个简单的分步指南，用于实现 GPT-2 模型的单层（layernorm 层），可以帮助你理解如何用 C 语言实现语言模型。 教程地址：doc/layernorm/layernorm.md 我们知道，最近 Andrej Karpathy 沉迷于制作教程。去年 11 月，他录制的《大语言模型入门》在 YouTube 上吸引了很多人观看。 这次新项目的配套视频什么时候出？我们都很期待。

作者｜贾桂鹏 当下，随着AI技术不断发展，人工智能芯片、服务器、数据中心市场规模将显著提升。数据显示，大模型和生成式人工智能的发展显著拉动智能算力市场增长，智能算力规模增速快于通用算力，预计2022年至2027年中国智能算力规模年均复合增长率达33.9%，同期通用算力规模年均复合增长率为16.6%。 这也意味着芯片行业将迎来又一次的爆发，这也促使芯片代工行业的新闻有密集的发布，无论是台积电计划在美新建3nm工厂、三星加大外包产能、英特尔放言争夺代工榜眼、代工业寒意或尚未触底、业内巨头削减资本开支等等，都在显现出代工业正在面临半导体周期性和不确定性加大的时代命题，代工巨头也无不在战略或战术层面整合应对。 另一方面，在摩尔定律的驱动下，晶圆厂一直在紧追先进工艺，这场决赛的最后仅剩台积电、三星和英特尔，在先进制程节点展开肉搏战。 那么，在最终的先进制程领域，台积电、三星电子和英特尔谁将会突出重围?而英特尔“压下重注”代工业务能不能助力其重回巅峰? 2nm成为芯片代工厂商新焦点 目前来看，按照半导体行业的摩尔定律，集成电路可容纳的晶体管数目，每隔18个月便会增加一倍，性能相应也增加一倍。众所周知，几nm通常指代晶体管的尺寸，为在集成电路上尽可能容纳更多的晶体管，从10nm到7nm，再到5nm、3nm，晶体管尺寸越做越小，芯片也相应越来越小。 其实，2nm最早出现在2021年，当时IBM发布了全球首颗2nm制程芯片。根据官方资料介绍，IBM的这颗2nm制程芯片是将大约500亿晶体管放在一片指甲盖大小的芯片上，与7nm制程的芯片相比，其运算速度将快45%，效率则将提高75%。但业内普遍认为IBM作为研究机构，尚不具备量产的能力，2nm制程芯片从实验室到量产，还需要更长的时间。 作为全球排名第一的晶圆代工厂，台积电是跑得最快的选手。据台湾《工商时报》报道，台积电2nm制程布局全线提速，公司位于新竹宝山Fab20 P1厂将于4月进行设备安装工程，为其2nm芯片量产热身准备，预计台积电宝山P1、P2及高雄三座先进制程晶圆厂均于2025年量产，吸引苹果、英伟达、AMD及高通等客户争抢产能。 日前，台积电董事长刘德音最近在IEEE网站上署名发表文章，把半导体行业过去50年缩小芯片尺寸的努力比作“在隧道中行走”。如今距离摩尔定律的极限越来越近，行业已经走到隧道的尽头，半导体技术将变得更加难以发展，2nm将会是芯片巨头抢滩的关键一战。 在芯片制程尺寸不断缩小的过程中，芯片厂商需要解决的问题更多，因此在新制程方面都需要改革。在台积电为2nm芯片设计的技术方案中，首次采用GAAFET架构。GAAFET架构全称全包围栅场效应晶体管，与突破14nm制程以下沿用的FinFET架构不同，GAAFET利用栅电极覆盖电流通道的四个侧面，而非传统的三个，能够让晶体管继续缩小下去而不漏电，从而允许在降低运行功率的情况下显著提高性能。 类似具有里程碑意义的方案还包括晶圆背面供电，相较于传统供电，这项技术能够降低电压，从而减少功耗，显著提升芯片性能的表现。 据悉，但按照台积电公布的路线图显示，其2nm制程将在2024年试产，2025年量产。台积电正按规划时间表如期于今年开启2nm芯片的生产。 除台积电外，在2nm的赛道上也出现了三星、英特尔的身影。作为与台积电在5nm、3nm等制程缠斗多年的老对手，三星在2nm的竞争上也步步紧逼。根据韩国媒体报道，三星已通知客户和合作伙伴，将从今年年初开始将其第二代3nm制程更名为2nm制程。 虽然三星电子有“靠改名领先对手”的嫌疑，但日前他们已官宣2nm或将在今年底前开始量产。 不过在近期的年度股东大会上，三星半导体部门的首席执行官Kyung Kye-hyun表示：“我们将在未来两到三年内重新夺回全球第一的位置。” Kyung Kye-hyun还表示，“两到三年”是指从去年年底开始的内存升级周期尚未全面展开，这将是三星能否实现其既定目标的关键决定因素。 而英特尔的出现，则让这场领先制程的赛事出现了一个“新选手”。此前，英特尔靠制造芯片创业，但后来被台积电与三星甩在身后，又在10nm、7nm制程上接连折戟后，英特尔在芯片制造领域明显掉队，先进制程芯片几乎全部外包给台积电代工。 但我们看到，英特尔在新任CEO帕特·基辛格上任后，就计划重振制造芯片的晶圆代工业务。他们能不能打开代工业务的通路，让其在芯片行业翻身呢? 英特尔“IDM 2.0”战略出师不利 众所周知，从14nm到10nm的艰难量产，英特尔在制程工艺上的落后和“牙膏厂”的品牌形象已经形成，所有人也都期待英特尔的变革。 2021年初，这场漫长的转型迎来了一个重大的转折点——曾担任英特尔CTO的半导体行业老兵帕特·基辛格被任命为英特尔CEO。 上任后不久，帕特·基辛格宣布了“IDM 2.0”战略，在该战略中，英特尔对外开放自己的代工服务，同时扩大采用第三方代工产能。 英特尔此前一直是IDM模式，完整覆盖了芯片从设计到生产再到销售的全过程，产品绝大部分也都是在内部工厂制造。在IDM 2.0模式下，英特尔不仅要委托外部芯片代工厂生产自己的芯片，比如预订台积电3nm的产能;与此同时，英特尔也要发展自己的芯片代工业务，成立英特尔代工服务IFS业务，重返芯片代工行业。 英特尔的思路是，IFS在服务芯片客户的过程中变得更强大更好，而随着IFS在芯片制造上越来越先进，生产的芯片产品也会更有竞争力，包括自己内部制造的芯片，反过来又保证IFS不会受限于外部代工产能，以此形成正向循环。 用基辛格在采访中的话来说就是：“IDM可以让IFS更好，IFS同样使变得IDM更好。” 但是目前来看，英特尔在代工业务的表现似乎不算太好，在英特尔向美国证券交易委员会(SEC)提交的一份文件中披露，公司负责芯片制造业务的新部门“英特尔代工”(Intel Foundry)2023年营收为189亿美元，同比下降31%，2022年这一数字为274.9亿美元，经营亏损从前一年的52亿美元扩大至70亿美元。 英特尔CEO帕特·基辛格并不避讳该业务所面临的亏损情况，并表示2024年将是公司芯片制造业务经营亏损最严重的一年。 同时，他也给出预测，该业务会到2030年底前实现经营收支平衡，届时公司的目标是在非美国通用会计准则下，毛利率达到40%，经营利润率达30%。 虽然英特尔变身代工厂的开局有些艰难，但日前外部的一系列行动还是让他们看到希望。 比如，英特尔已经拿到美国《芯片和科学法案》提供的85亿美元的直接资金补贴，这是芯片法案目前发放的同类款项中最大的一笔。公司未来还有资格获得110亿美元的联邦贷款，用以推进其在亚利桑那州、新墨西哥州、俄亥俄州和俄勒冈州的工厂建设。 此外，在欧盟出台欧洲版“芯片法案”的430亿欧元补贴计划中，英特尔也入选了首批名单，其在德国总投资300亿欧元建设的新厂是该法案第一个落地项目。 而且，微软与ARM都与英特尔现场签订合作协议，公司估算晶圆代工厂订单将达到150亿美元，高于原先预期的100亿美元。 元宇宙新声认为，对于英特尔发起的挑战，芯片市场的反馈往往需要一个较长周期，而在英特尔此前在10nm及7nm上被台积电、三星拉开差距后，寻回客户的信任也需要较长时间，因此追赶之路或将是一个较长的过程。 写在最后 未来先进工艺芯片之争将主要在台积电、三星和英特尔之间展开，代工三巨头的拉锯战也将成为推动摩尔定律继续前行的动力，推动下一个“弯道”的到来。 可以预见，这三大厂商需要在制程技术、产能提升以及质量控制等方面加大投入，以竞争高端芯片制造领域。在AI和高性能计算的快速发展推动下，半导体行业的领导者们也将需要不断优化他们的技术以满足市场的需求。

致力于关注国际军事新闻，传播正能量，弘扬爱国精神！感谢您的观看，请关注并把我分享给更多的朋友！我会坚持为您服务！ 在全球科技竞争的大背景下，中国大陆的芯片产量突破性增长至860万片，占据全球芯片产能排行榜首位，这一成就被外媒形容为“自杀式进攻”，凸显了中国在芯片产业自力更生的决心与突破。 中国芯片产业的迅猛发展 在芯片产业的全球竞争舞台上，中国已经取得了令世界瞩目的成就。中国的芯片月产量已经实现了飞跃性增长，达到了860万片，这一数字占据了全球芯片总产能的近三分之一。这一成绩的取得，不仅是量的增长，更代表了中国芯片产业实力的显著提升。在一个充满挑战的国际环境中，中国企业通过自主研发和不断的创新实践，对抗外界的技术封锁和市场限制，展现出了强大的创新活力和不屈不挠的斗志。 中国自主创新的坚定步伐 面对来自美国的技术封锁和市场限制，中国芯片企业并没有选择退缩。相反，这些企业更是加大了研发投入， 通过优化产业结构，拓展市场渠道，进一步提升了自身的技术水平和市场竞争力。自主创新的精神和坚定的态度，成为推动中国芯片产业快速发展的关键因素。众多企业在这一过程中实现了技术上的重大突破，这些突破不仅提升了企业的核心竞争力，而且为中国芯片产业的未来进步奠定了坚实的技术基础。 中国芯片产能提升 中国芯片产业的产能提升显著，使得国内对进口芯片的需求大幅减少。2023年上半年，中国进口芯片量较前年同期减少了22.4%，这一数据凸显了中国芯片产业实力的增长。中国在提升自给能力方面取得了显著进展，这也在一定程度上减轻了对外部供应链的依赖。 全球芯片市场格局变化 中国芯片产业的增强实力对全球芯片市场格局产生了重大影响。随着中国对进口芯片需求的减少，长期以来依赖中国市场的美国芯片制造商遭受到了巨大冲击。这一变化不仅体现了市场需求的转移，也意味着全球芯片行业竞争格局的重塑。 中国芯片产业全球影响力 中国芯片产业的快速崛起被国际社会广泛认可，成为全球科技发展的一个不可逆转的趋势。中国在坚持自主创新和技术发展上所展现出的坚韧不拔和创新精神，已经开始在全球范围内产生影响。尤其是在5G和人工智能等新兴技术领域，中国芯片产业的竞争力和全球影响力预计将持续增强，并在未来的全球科技舞台上发挥更加重要的作用。 中国芯片产业在全球科技舞台上的快速发展已成为一个不可逆转的趋势。面对外部技术封锁和市场限制，中国芯片企业通过自主研发和创新，不断提升自身的技术实力和市场竞争力。国内产能的提升也在减少对进口芯片的依赖，增强了国内产业链的完整性，对全球芯片市场格局产生了影响。未来，随着信息技术的发展，中国芯片产业有望为全球科技进步贡献更大的力量。

随着全球半导体产业的风云变幻，传统的全球化合作模式已经不复存在，取而代之的是由中美两大经济体主导的新生态圈格局。 在这场科技与政治交织的较量中，中国凭借其市场规模、完整的产业链和创新能力，展现出了不可忽视的竞争优势。 这不仅标志着一个新时代的来临，也预示着全球科技力量对比的重大转变。 在过去的二十年里，半导体行业的全球化进程为技术发展带来了前所未有的加速。 设计、制造到封测，不同国家的专业公司携手合作，推动了这一基石技术的飞速进步。 然而，随着地缘政治紧张的升级，特别是美国对中国的芯片出口管控政策的日趋严格，这一全球化进程正面临严峻挑战。 美国政府在过去几年加强了对中国半导体行业的出口限制，尤其是在先进制程技术和关键设备上的管控。 2024年，美国计划实施更为严格的出口管制措施，旨在削弱中国在人工智能和军事领域的发展潜力。 这些政策不仅对中国的芯片产业构成直接冲击，也对全球半导体生态圈的稳定和发展带来了不确定性。 面对外部压力，中国并未停滞不前，而是加快了自主创新的步伐。从政府到企业，从基础研究到产业应用，中国在半导体领域的全面布局开始逐步显现成效。 据报道，中国的芯片设备制造商收入在2023年上半年同比增长了39%，这反映出国内半导体产业链正在加速完善。 此外，中国在7纳米及以下先进制程技术上取得的进展，尤其是华为Mate60的成功推出，标志着中国在半导体设计和制造方面达到了新的高度。 尽管面对严峻的外部环境，中国半导体行业的快速发展并未完全闭门造车。 通过与国际合作伙伴的深入交流和合作，中国在材料、设计工具、以及制造技术等方面都取得了显著进步。 例如，中国企业与欧洲和亚洲的半导体公司在研发和制造方面展开了合作，这不仅促进了技术交流，也为中国半导体产业的发展注入了新的动力。 随着中美在科技领域的竞争加剧，全球半导体产业正在逐步分化为两个以中美为主导的生态圈。 这一分化不仅体现在技术和市场上，也反映在国际政治和经济合作的层面。 中国的半导体产业虽然在短期内面临着重大挑战，但长期来看，庞大的市场需求、完整的工业链体系以及对创新的持续投入，为中国在全球半导体竞争中提供了坚实的基础。 未来，随着全球半导体产业格局的进一步演变，中美两个生态圈的形成将对全球技术发展和经济格局产生深远影响。 中国的半导体产业在追求技术自主的同时，也需要继续深化国际合作，通过开放的姿态和共赢的策略，来不断提升咱们自己的芯片技术。 在全球科技版图重新划分的今天，中国半导体行业展现出了令人瞩目的韧性和创新力。 随着中美两个生态圈的逐步成形，虽然短期内可能带来一定的挑战和分裂，但从长远看，这也为技术多样性和创新生态的繁荣开辟了新道路。 中国在这一全新格局中所展现的优势，不仅为自己赢得了发展的主动权，也为全球科技进步贡献了重要力量。

美国财政部部长耶伦于4月4日至9日访华，耶伦财长系今年首位访华的美内阁成员。 耶伦此次行程可视为2023年访华的后续，希望就“有争议的问题”进行“坦率和实质性讨论”，包括中国出口、外汇问题。 芯片不是耶伦要讨论的内容。因为这一方面几乎没有讨论的余地。就在耶伦抵达广州的4月4日，美国针对芯片出口管制的新一轮长达186页的更新条款刚刚生效。 在不到半年的时间里，再度细化芯片、人工智能领域的出口管制措施，反映了美国“基本国策”的长期性——遏制中国技术崛起。 然而，与此同时，美国商界对中国的态度却与美国政府形成鲜明对比，依然将中国视为其全球商业布局的关键一环。 多家美国半导体公司的首席执行官，如高通、美光和超微等，纷纷访问中国，参加3月在北京举行的中国发展高层论坛，并强调他们对中国市场的长期承诺。高通总裁兼首席执行官克里斯蒂亚诺·阿蒙表示，过去30年里，该公司与中国合作伙伴建立了牢固、信任和互利的关系。同时，美光科技在西安的新工厂也正式开工，这是其去年6月宣布的43亿元人民币投资计划的一部分。 尽管面临美国出口禁令的多次打击，英伟达CEO黄仁勋依然在中国区年会上身着花棉袄，手持红手帕，表演了一段“东北秧歌”，以巩固其在中国市场的地位，并进一步巩固英伟达在人工智能处理器市场的领导地位。 有美媒认为，中国在成熟制程芯片领域实力上升，恰恰是美国对华科技打压的结果。 在美国接连出台制裁措施后，中国芯片企业很快转变了发展思路。据国际半导体设备与材料组织预测，2022-2026年，中国大陆新建的8英寸和12英寸晶圆工厂总数将达到26个，远超其他任何国家和地区。到2026年，中国大陆的12英寸晶圆产能将超过韩国，排名世界第一。 随着这一发展态势的持续推进，中国芯片的进步将深刻影响服务型机器人领域。服务型机器人作为现代科技的杰出代表，对芯片技术的依赖日益加深。特别是随着人工智能技术的突飞猛进，服务型机器人需要具备更为强大的计算和学习能力，以应对日益复杂的场景和多样化的用户需求。 而芯片，作为机器人的“大脑”，其智能化水平的提升将直接推动服务型机器人实现更为丰富的智能化功能，包括但不限于语音识别、图像识别以及自然语言处理等。这些功能的实现，将极大提升用户体验，满足用户日益增长的需求，进一步推动服务型机器人市场的繁荣发展。 此外，中国芯片的发展还将为国产服务型机器人在国际市场上赢得更多竞争优势。随着全球服务型机器人市场的持续扩大，国际竞争愈发激烈。拥有自主芯片技术的国产服务型机器人，不仅能够更好地满足市场需求，提升品牌知名度和市场影响力，还将在国际市场中获得更多机会和优势。中国芯片产业的崛起，无疑将为国产服务型机器人走向世界舞台提供有力支撑。

在全球科技领域的浪潮中，一股强劲的力量正在悄然崛起。曾经，中国作为芯片消费大国，对进口芯片的依赖让人忧虑。然而，如今的中国芯片产业已经发生了翻天覆地的变化，实现了从“进口大国”到“生产大国”的华丽转身，让全球瞩目。 这一转变的背后，是国家对集成电路产业的大力支持，以及无数科技工作者的辛勤付出。近年来，面对外部环境的压力和挑战，中国芯片产业不仅没有被打压垮掉，反而以更加坚定的步伐走向自主创新和研发之路。正如比尔·盖茨曾经的预言所言：“美国永远无法阻止中国掌握尖端的芯片技术。”如今，这一预言正在逐步变为现实。 国际半导体工业协会（SEMI）最新发布的数据，无疑为中国芯片产业的崛起提供了有力证明。据报告显示，中国大陆芯片月产量已激增至860万片，占全球近三成的份额。这一惊人的数字，让曾经对中国芯片产业持怀疑态度的人也不得不为之震惊。这不仅仅是一个简单的产量数字，更是中国芯片产业自主创新能力和实力的有力证明。 事实上，中国芯片产业的崛起并非一蹴而就。过去几年里，中国政府贯彻实施了一系列针对性的政策措施，为集成电路产业的发展提供了强有力的支持。从资金投入、税收优惠到人才培养等方面，都给予了芯片企业极大的帮助。这些政策不仅为芯片企业提供了稳定的发展环境，更激发了整个行业的创新活力和发展动力。 同时，中国芯片产业的崛起也离不开国内庞大的市场需求。作为全球最大的电子产品生产基地之一，中国对芯片的需求量一直居高不下。这种庞大的市场需求，为中国芯片产业提供了广阔的发展空间。随着国内芯片技术的不断进步和产能的持续提升，越来越多的电子产品开始采用国产芯片，这不仅降低了生产成本，更提高了产品的自主可控能力。 当然，在中国芯片产业迅速发展的同时，也面临着一些挑战和争议。美国等西方国家对中国芯片产业的崛起感到不安，采取了一系列限制和打压措施。然而，这些措施并未能阻止中国芯片产业的进步，反而激发了中国更加坚定地走向自主研发和创新之路。 值得注意的是，中国芯片产业的崛起并非孤立现象。在全球化的今天，各国之间的科技合作与交流日益密切。许多海外归来的科技精英带着丰富的经验和先进的技术，为中国芯片产业的发展注入了新的活力。同时，国内芯片企业也积极与国际同行开展合作，共同推动全球芯片产业的进步。 此外，中国芯片产业的崛起还离不开对知识产权的尊重和保护。中国政府高度重视知识产权保护工作，加强了对侵权行为的打击力度。这为中国芯片产业的健康发展提供了有力保障，也增强了国内外投资者对中国芯片产业的信心。 展望未来，全球科技竞争格局将更加多元和复杂。但无论如何变化，一个不变的事实是：只有那些敢于创新、勇于突破的国家才能在这场激烈的科技竞赛中立于不败之地。而中国正是这样的国家之一。随着国内芯片技术的不断进步和产能的持续提升，相信在不久的将来，中国将在全球科技舞台上扮演更加重要的角色。 中国芯片产业的崛起，不仅是中国科技实力的一次飞跃，更是全球科技格局的一次重大变革。从依赖进口到自主研发，从跟随者到领跑者，中国芯片产业用实力和行动证明了自己的价值和地位。未来，我们期待中国芯片产业继续保持创新活力，为全球科技进步贡献更多中国智慧和中国力量。

去年微软将 GPT-4 塞进 Office 套件推出 Copilot 后，很多人没想到，国内最快跟进并拿出产品的，是已经有 30 多年历史的老牌办公软件公司金山办公。 金山办公在去年 4 月推出了国内首个智能办公应用——基于大语言模型的智能办公助手 WPS AI。一年之后，WPS 久违地举办了一场发布会，将 AI 能力拓展至更多面向组织和企业的场景，继续完善着一站式 AI 办公时代的蓝图。 一站式 AI 办公应该是什么模样？全面拥抱 AI 的金山办公给我们打了个样。 金山办公副总裁王冬指出，AI 在企业中的应用主要聚焦于两个方面：一是对数字资产的管理，二是替代日常重复性和低知识密度的劳动。 基于这一理念，金山办公在本次发布会上推出了面向组织和企业的 WPS 365 平台，其中包含升级的 WPS Office、最新发布的 WPS AI 企业版和 WPS 协作。 金山办公 CEO 章庆元表示，WPS 365 全面覆盖了一个组织日常办公的基本需求，从文档创作到即时通讯（IM）、会议、邮件，再到 AI 应用，标志着一个文档处理套件正式升级为一站式 AI 办公，让企业生产力即刻起飞。 与个人版相比，全新 WPS AI 企业版专注于打造一个企业级的大脑，它由三个核心部分组成：AI Hub（智能基座）、AI Docs（智能文档库）和 Copilot Pro（企业智慧助理）。 AI Hub（智能基座）能够帮助企业实现多个大模型的自由切换，不仅实现真正的开箱即用，同时还能有效地管理和调度这些模型的使用。 AI Hub（智能基座）还提供了一个全面可审计、可追踪的系统，确保成本的透明性和可溯源性。 金山办公副总裁吴庆云曾指出，并非所有的 AI 模型都能干好所有的事情，每个模型都有其独特的优势，有的在于 AIGC 的生成，有的擅长于写公式、写代码，有的则在于知识整理和分析理解等等。 基于这样的洞察，定位于大模型应用者的金山办公采取了一种务实的策略，几乎与国内主流的 AI 大模型公司都达成展开深度合作，包括 MiniMax、智谱 AI、商汤、文心一言、通义大模型等，充分发挥各模型的长处，实现优势互补。 此外，金山办公还推出了定制化的大模型微调服务，使其能够更好地适应和服务于企业的具体应用需求。 AI Docs（智能文档库）则是 WPS 365 的另一个重要组件。 它具备精准理解多种文档格式的能力，能够准确抽取文档的信息。为了确保企业文档的安全，金山办公在系统架构上建立了完整的文档权限体系，保障信息不越权。 与构建于公域知识之上的普通 AIGC 不同，AI Docs 还能利用企业的知识库，创作出专属的私域知识，并允许用户以自然语言的方式提取信息。 值得一提的是，这些产品并非停留在概念阶段，而是已经成熟的、可供企业立即采用的解决方案。 在发布会现场，金山办公通过实例演示了这些产品的实际应用。 例如，企业向 WPS AI 知识库提出具体问题，如「一家 2000 人的企业，部署私有化的一站式办公，3 台标准服务器够不够？」它不仅能够给出了正确的答案，还会附上答案的参考来源，让管理者的决策更加科学和可靠。 AI Docs 另一个实用的场景是帮助用户快速准备报告。 假设用户需要拜访一家金融企业，AI Docs 可以根据用户提供的信息，快速列出报告大纲，并生成一份内容丰富、结构清晰的报告，帮助用户在商务洽谈中取得优势。 更准确地说，AI Docs 的目标是确保高质量的文档输入能够得到高质量的输出，比如通过自然语言处理筛选数十份简历，甚至理解用户提出的问题，比真人 HR 还管用。 除了 AI Docs，金山办公还发布了 Copilot Pro（企业智慧助理）。 它利用与商汤科技合作训练的大模型，能够将用户的需求转化为 Python 代码，并进一步分析和实现这些需求。 例如，管理者想要了解公司哪些部门的工作强度较高，只需创建一个智能助手，并接入企业自有的考勤 API，然后以自然语言的形式提出要求，智能助手就能自动完成数据分析并呈现结果。 王冬在现场还分享了一个关于企业级 AI 办公的公式：「WPS AI 企业版+企业 API+企业数据=企业大脑」。这些都是 WPS 致力于实现的目标。 协作能力同样是 WPS 最鲜明的标签。 在编写或阅读文档的过程中，用户可以随时一键召集所有参与文档的人员进行交流。当团队成员调岗或离职后，他们会自动从聊天记录中消失。 对 OA 审批流程不清楚？用户也可以一键启动群聊，提高沟通效率。不到一天的功夫，金山办公即可帮助用户在公司内网构建一套私有化会议系统。 集团级的 IAM 管控则考虑到了信息的保密性，允许用户根据需要调整信息透明度。智能助理还可以将各种数据推送到个性化的工作台，方便用户查看。 工作交接通常是一个走形式的过程，但基于金山办公开发的系统，可以将离职员工的文档、群聊和邮件等数字资产归总后交给管理者。 这样，管理者可以随时针对这些问题进行提问，比如询问与客户的交流时间和内容。这种数字资产交接的方式，也让交接过程也更加顺畅。 在金山办公高级副总裁毕晓存看来，未来整个办公市场是一个 office+协作+AI 组成的一站式 AI 办公时代。可能每一家企业都要思考企业是不是需要进入到一个从数字化转型到智能化的过程，整个办公行业要思考的是如何帮助企业实现智能化办公。

编译 | 长颈鹿 编辑 | 香草 智东西4月9日消息，据彭博社7日报道，苹果正在探索进军家用机器人领域，这可能成为其“下一件大事”。此外，苹果正在筹备新款iPad和配套配件，并预计五月发布，其空间计算设备Vision Pro也将升级系统并更新空间角色的新功能。 苹果汽车项目已被取消，公司转而计划全面发展和提升新一代电子产品性能。之所以做出这些取舍是因为苹果的竞争对手，如微软和谷歌，在生成式AI方面取得了显著进步，而苹果在这方面相对滞后。与此同时，处理器的性能增长已经开始趋于平稳，苹果欲在智能家居市场上寻求扎实的落脚点。 一、苹果深耕智能家居战略，有望开展智能机器人技术 苹果在移动设备市场的销售额停滞不前，这使得公司找到一个新的增长点变得更加重要。尽管苹果已经开始从在线服务和其他产品中获得更多资金，但从根本上讲，它仍然是一家硬件公司。因此硬件设备的配套和研发在苹果内部相对来说更为重点。 苹果在智能家居领域中探索仍抱有“雄心壮志”。公司曾研制出一种自动化家居功能，并提供了一款经过改良的Apple TV机顶盒，该机顶盒内置摄像头，用于提供FaceTime视频会议和手势控制的功能。据相关人员透露，这项技术将适配于iPhone和Vision Pro。同时苹果已经开始小规模试生产一个轻量化智能显示屏——类似于入门款iPad。它可以根据需要从一个房间搬到另一个房间，但需要插电使用。苹果公司已经开始对这款屏幕进行小规模生产测试，但尚未决定是否继续扩大生产。 随着机器人技术和AI进步，苹果实验室的部分产品仍有希望有朝一日能进入消费者的客厅。创建统一的智能家居战略仍然是苹果的目标，但这一愿景很难实现。据相关人员透露，此前为确保Vision Pro上市，智能家居团队的工作进度受到阻碍，不过现在这个障碍已经消失。 苹果汽车曾被视为“终极移动设备”，原是一项伟大畅想。而今苹果放弃造车，选择聚焦AI，从而有更多的时间来重新关注智能家居，探索制造人形机器人就是其中的一部分。 ▲Astro家庭机器人（来源：亚马逊） 苹果公司的硬件工程和AI组织中有专门研究机器人技术的臭鼬工厂团队。其中最近的一个项目涉及到可以跟随人移动的家庭机器人，他们希望可以制造一种可以处理家务的机器人。但相关人员称，距离这样的进步可能还有十年，而苹果似乎并不准备往这个方向发展。 多年来，苹果一直在开发一种设备，即用机械臂在显示器上移动的桌面产品。这只机械臂可以用来模仿FaceTime通话另一侧的人，移动屏幕以重现点头或摇头。可惜的是，这款设备也没有得到苹果高管团队的统一支持。 二、Vision Pro更新空间角色功能，实现更真实的虚拟视频通话 最新推出的Vision Pro将苹果带入了混合现实赛道，该公司称之为空间计算。但它最大的潜力目标可能是取代Mac和iPad，而不是成为一个全新的营收来源。为了使该设备销量实现增长，苹果必须开发一种更便宜的型号，并在未来两年将其推向市场。 ▲苹果园区的Vision Pro体验区（来源：法新社） 苹果首次为Vision Pro推出了更生活化的Personas系统，在公测中发布了空间角色的新功能，同时开启visionOS 1.2测试。最初的Personas系统于使用者而言，每个人像是被困在一个磨砂玻璃盒子里，然后被同时放在一个虚拟空间中。 而新版全面优化了该系统的体验感，将人物角色溶于虚拟空间中，令人感觉与FaceTime上的其他人在同一个房间里。 ▲苹果店里的Vision Pro（来源：彭博社） 以前，磨砂背景的框架让人感觉有点像人们在进行3D视频聊天。现在有了共享空间，通话者们就像站在一起一样，仿佛“坐在同一张沙发上”或“围坐在同一张桌子旁”，这在Vision Pro刚发布时是不可能实现的。 三、苹果欲研制可折叠iPad屏幕，新款iPad价格上涨 苹果的业务严重依赖移动电子产品，目前iPhone占其收入的一半以上。在苹果的发展史中， iPod在21世纪初迅速进入消费电子领域；2008年，苹果因初代iPhone的热销，一跃成为美国科技企业老大；之后，iPad使苹果在行业中有了更大的立足点。 就目前而言，相对于内部研发新产品线的较多争议来说，苹果可能会对其现有产品阵容进行更多的渐进式改进：新的设备尺寸、颜色和配置，以及可能设计iPhone的更多配件来获取收益。这在很大程度上是蒂姆·库克担任首席执行官期间公司成功的关键。 2024年将成为iPad的一年。据相关人士透露，新款iPad将于5月6日左右推出，全新的iPad Pro、iPad Air、以及妙控键盘和Apple Pencil也都有可能陆续上新。总的来说，这次发布会将成为iPad单日内最大的更新之一，自2018年以来，iPad还没有进行过重大意义的更新。 ▲苹果零售店里的iPad Pro（来源：彭博社） 今年新款iPad的硬件升级是该产品历史上最大的变化之一，苹果首次将OLED屏幕用到iPad和iPad Pro产品线中。相关人员称，这项技术应用在大尺寸的显示屏上看起来会更加惊人，会让使用过OLED屏幕的手机用户体验提升到全新水平。相应的，产品定价会也会上涨，目前iPad Pro起售价为799美元（约合人民币5780元），新机型的定价有可能会提升。 同时，苹果也在开发入门款iPad和iPad mini的新版本，内部人员透露，这两款产品最快会在今年年底前推出。从2022年起，新的iPad会成为第10代机型的低成本版，而iPad mini最大的更新只有处理器的升级。 此外，苹果的工程师们还正在探索可折叠iPad。现在，这项工作还处于早期阶段，苹果尚未找到不会产生折痕的材料来制造可折叠屏幕。据相关人士透露，如果长期无法解决这个问题，苹果可能会彻底放弃可折叠的概念。 结语：苹果的发展之路仍充满许多未知 苹果在创新和产品研发方面面临内部决策和技术的挑战，其已有的产品也面临着市场实用性的危机。但苹果对于未来研发的重心仍有着独到的见解，比如深入智能家居领域。 苹果内部认为新的操作系统和硬件是新款iPad历史上最大的升级，应该会带来销量的提升，但iPad仍面临更广泛的挑战，还不足以完全取代Mac进行日常工作，其系统仍有很多不足之处。 苹果全球开发者大会（WWDC 2024）定于今年6月10号星期一开幕，为期5天。届时，苹果将推出iOS 18及其iPad、Apple Watch、Vision Pro和Mac的全新版本。苹果能否在生成式AI中“扳回一局”，让我们拭目以待。

快科技4月9日消息，近期用户反映，在利用索尼A6700相机进行视频拍摄时，如果场景中存在多张人脸，相机可能会意外重启。 针对此问题，索尼今日正式发布了索尼A6700相机的更新软件包Ver.1.03，专门针对上述重启问题进行了修复。 除了解决多人脸识别导致的重启问题，本次更新还一并解决了其他两个问题： 一是在某些特定的拍摄环境下，录制的视频可能无法正常保存的问题； 二是在重新启动相机电源后，时间码可能无法正确保留的问题。 对于遇到上述问题的用户来说，这次更新无疑是一个好消息。索尼A6700相机用户现在可以享受到更加稳定和可靠的视频拍摄体验。 升级内容： -修复了在某些拍摄条件下录制的视频可能无法成功保存的问题。 -修复了在视频拍摄时，如果识别到多张人脸，相机可能会重启的问题。 -修复了重新启动电源后时间码可能无法保留的问题。 -提升了在录制视频过程中使用扩展ISO时的曝光精准度。 -提高了相机的操控稳定性。

快科技4月9日消息，如今智能手机非常容易令人沉迷，尤其是对于学生群体，家长和老师也都在极力控制，比如没收手机等等。 但近期市面上还是出现了一种“终极”应对方法，有商家将手机改装成饭卡，将手机部件塞入饭卡造型的模具中避免检查。 除了造型的伪装之外，商家还撕掉了屏幕上的偏振膜，肉眼观看只有一片白光，但带上特殊的偏振眼镜之后就能显示出画面。 当显示器通电后开启背光时，液晶屏发出的光(电磁波)是正向传播的横波和垂直于正向(上、下、左、右)的振动，因此称为“偏振光”。 人眼无法识别这种“偏振光”，看到的就是一幅白色的图画。 偏振膜则是液晶屏表面的一种具有二向色性的透明膜，可以将人眼无法识别的偏振光“转换”成可识别的颜色，所以就造成了这样的“神奇”效果。 很多网友对这种手机的兴起表示担心，会严重影响学生的学习和生活。 另外，长时间带偏振眼镜也会损伤眼镜，对学习和身体健康均造成负面影响。

近日，OPPO宣布将在海外推出的Reno11系列机型中加入AI橡皮擦（AIGC消除）功能。这一新功能目前仅在选定地区提供，预计不久将向其他地区的用户推出。 据报道，这项新功能将首先从菲律宾开始通过更新向用户推送。OPPO海外市场总裁Billy Zhang在X平台上分享了这一消息：“我们非常兴奋能将OPPO AI橡皮擦带给海外用户。越来越多的人将体验到这项高度可访问且尖端的技术。” OPPO首席产品官刘作虎表示：“这只是个开始。我们致力于将更多AI功能，如我们的AI橡皮擦，带给全球更多的设备和用户。敬请期待。” 这项功能与谷歌的魔术橡皮擦类似，后者允许用户通过围绕不想要的元素画圈来移除它们。OPPO Reno 11系列的AI橡皮擦功能，无疑是通过AI对智能手机用户编辑体验的一次重大升级。随着智能手机摄影技术的不断进步，用户对照片编辑工具的需求也在增长。OPPO通过引入AI橡皮擦，不仅满足了用户的这一需求，还提供了一种快速、直观且高效的解决方案。这也是OPPO在AI方面的不断努力的成果。

日前调研机构Counterpoint发布的报告显示，预计2024年全球智能手机出货量将同比小幅反弹3%、达到12亿部，而中端（150-249美元、约合人民币1085元-1800元）和高端机型（600-799美元、约合人民币4337元-5775元）则是推动整体出货量的主力。 对此有分析师认为，中端市场虽然在2023年出现了显著下滑，但预计今年将同比反弹11%，而在高端市场，则预计将会保持稳定、同比增长17%，其中AI手机的推出和折叠设备的普及，则有望刺激市场对于高端产品的持续需求。 事实上，这一调研机构预测增长最为显著的部分，主要集中在当前安卓阵营旗舰产品的标准版、Pro版，以及正在更下沉市场渗透的折叠屏手机。但这一趋势并非偶然，而是多重因素共同作用的结果。 有多个调研机构公布的数据表明，如今消费者的换机周期已被逐渐拉长，这也就意味着用户对于智能手机的性能、耐用性等方面，有了更高的要求，因此换机时往往会更青睐高端产品。而安卓阵营旗舰产品序列的标准版和Pro版，不仅在硬件配置上有着“换代”的优势（如SoC迭代、主摄CMOS升级等），在系统更新等方面也有着更加及时的表现。 而折叠屏手机这类具备明显差异化的产品，不仅满足了消费者对于新鲜事物的好奇心，更已经逐步提供了越来越多的实用性。此前由于在性能、设计、成本、良率等多方面受限，折叠屏机型不仅在产品力上与直板旗舰存在差距，售价也令许多用户望而生畏。 但随着相关技术的不断发展，现在折叠屏手机正在展现出向中端市场渗透的趋势，用户的接受度也在不断提高。因此从当前的市场反馈和用户预期来看，高端市场快速增长的趋势或将继续保持，甚至有可能会一步加速。 尽管目前高端市场的势头不错，但接下来在市场竞争中，关键点或在于中端领域。此前中端市场虽然表现也不错，但相比高端市场的增长就相对较为缓慢了，也表明潜力仍未被充分挖掘。来自调研机构Sandalwood的数据显示，2023年在国内电商市场，1500元-5000元售价区间多数呈小幅下跌态势。 在Sandalwood公布的数据中表明，小米在2023年在不断加强2000元-4000元中端产品的力量，OPPO、一加、荣耀等品牌在过去一年中也同样在这一领域充分发力，以驱动整体的发展。 而此前许多用户对中端机型不太“感冒”的关键因素，毫无疑问是其与高端产品存在着性能鸿沟，因此各类越级配置的机型层出不穷。但需要注意的是，这类产品由于成本控制更为严格，因此配置也呈现出高度趋同的现象。但随着新款性能向中端SoC的面试，这一问题或将扭转，也有望改变用户的消费习惯。 例如，不久前刚刚发布的第三代骁龙7+，就由于采用了与旗舰SoC同款架构，因此性能在部分场景（例如GeekBench 6.2的CPU跑分）甚至可以超越第二代骁龙8高频版，有效弥补了以往中端机型、特别是2000元左右价位段产品性能相对“孱弱”的短板。再配合目前AI功能逐步向中端市场渗透的趋势，无疑也将有望大幅增强这类产品的市场竞争力，促进其向着更多元化的方向发展。 除了性能之外，目前中端市场，部分厂商也正在采取更多的策略来试图实现突破。其中外观设计的差异化便是其中之一，随着玻璃 、金属、素皮等材质的应用，再配合不同的处理工艺，也使得中端机型在外观方面有了更多的可能性。 此外为了满足用户对于使用体验更高的要求，如今中端机型也开始在诸如屏幕、影像等方面加大投入，以产品的差异化来应对市场竞争。例如相关厂商正在将高频PWM调光普及，甚至将零风险调光功能向中端产品渗透，并且有消息显示，有厂商甚至还将AI与护眼功能结合，试图将中端机的护眼能力提升到新的高度。 除了持续提高中端机的“内涵”之外，有厂商还通过重新规划产品线，来进一步推动这类机型的市场竞争力。以Redmi为例，就重新构建了新的产品系列，对中端市场进行更加精准的细分。这一策略或不仅将促进中端市场向着更多元化的方向发展，显然也为其他厂商提供了参考。 目前，智能手机市场正逐步展现出增长回归的态势，其中高端市场的繁荣无疑为这个趋势注入了动力，然而市场的全面复苏显然不能仅靠高端产品支撑。以往中端机型由于种种限制，使得其产品端的吸引力受到了一定程度的制约，但随着厂商对于这类产品的重构与细分，也使得其或将展现出新的生机。而后续更多具有创新性和竞争力的中端产品除了有望给用户带来更多的选择，也或将为推动整个市场的复苏提供助力。

凤凰网科技讯 4月9日，努比亚召开“AI FOR ALL”2024春季新品发布会，推出三款不同档位、融合先进AI技术的新品，包括努比亚Z60 Ultra摄影师版，努比亚Flip，以及“5G+AI,一亿像素”的努比亚小牛，配备全新AI无损变焦，提供24mm、35mm、50mm、85mm四大焦段，售价799元起。 影像是努比亚的品牌基因。融入AI大模型，努比亚Z60 Ultra摄影师版打造专业的Neovision泰山AI影像系统，针对星空、人像、夜景、色彩、超分、降噪、追焦等各方面，深度融合AI技术。AI魔法消除可以对照片中的多余内容进行智能擦除，让主体更突出（相关功能后续通过FOTA升级实现）。三主摄AI闪电抓拍，AI语音助手还可提供拍摄建议。 除了影像，努比亚Z60 Ultra摄影师版MyOS14系统进行了AI加持。AI双向通话实时传译可在通话中实时双向翻译，实现语音同声翻译传送和文字同步翻译显示，还支持中国方言如粤语、原文译文回看等，还可在微信通话中使用。（相关功能后续通过FOTA升级实现）。 外观方面，努比亚Z60 Ultra摄影师版背部采用双重立体蚀刻工艺皮纹玻璃；正面搭载6.8英寸AMOLED柔性直屏。 除了旗舰机外，努比亚还带来了旗下第一款小折叠——努比亚Flip。外屏一屏多用，无需开屏即可拍照、听歌、查看天气等，各种通知消息及来电也能通过外屏直接显示和操作；其帐篷模式，立着展开时外屏亦可使用。此外，具备多款3D互动小宠物，音乐播放时黑胶唱片UI设计、十二时辰动态壁纸。内屏展开为6.9英寸的大屏，PPI高达443，支持120Hz高刷新率，2160Hz PWM调光。 机身方面，努比亚Flip展开态下仅7.0mm厚度，铰链采用太空钢材料。新机提供奶茶、焦糖、香芋三种配色。另外，努比亚还联合国潮文化品牌东来也推出独具东方文韵的手机保护壳。 影像方面，努比亚Flip后置5000万像素高清双摄，前置1600万像素美颜前摄。新机支持多角度自由悬停拍摄、掌心双摄自拍、双屏同时预览、手持DV复古新玩法。 努比亚Flip支持全方位的AI体验。AI智慧翻译随时解决出国旅行的语言难题，并且在外屏就能直接使用（相关功能后续通过FOTA升级实现），随说随译。AI智慧语音作为基于AI大模型的全新智能助理，具备强大的语言理解和生成能力，不仅能进行自然语言对话聊天，知识问答，还能进行多种场景下的文字创作，如朋友圈文案、美食点评、翻译创作、PPT框架等（相关功能后续通过FOTA升级实现）。此外，AI技术还被贯穿在新机整个系统当中，包括AI计算摄影、AI性能引擎、AI省电功能等。 设计方面，努比亚小牛复刻旗舰机的颜值，还原了传统相机的外观；采用双面玻璃机身，背面支持微纳米级双重蚀刻光学纹理，兼顾耐磨、防滑、防污、抗指纹。新机提供黛青、玄采两种配色，以及琥珀棕、珊瑚粉、薄荷绿三种颜色可选的相机保护壳。 专业镜头和AI计算摄影的双面加持。Neovision泰山AI影像系统，支持108MP主摄，拥有1/1.67英寸大底、f/1.75大光圈，越级专业光学；全新AI无损变焦，提供24mm、35mm、50mm、85mm四大焦段，应对多场景拍摄需求。除了在影像上支持AI，努比亚小牛同样支持AI智慧语音功能；AI全方位智能省电算法，匹配5000mAh超大电池。 努比亚Z60 Ultra摄影师版已开启热卖，16GB+512GB限时特惠价4299元。即日起，努比亚Flip及努比亚小牛将于中兴商城、京东、天猫、抖音、京东之家等平台开启预售。其中，努比亚Flip将于4月16日全渠道正式开售，8GB+256GB版售价2999元，12GB+256GB售价3299元，12GB+512GB售价3699元。努比亚小牛将于4月12日全渠道正式开售，6GB+256GB版售价799元，8GB+256GB售价999元，12GB+256GB售价1199元，在努比亚京东自营旗舰店购买，还可享受48个月超长质保服务。此外，努比亚Flip和努比亚小牛还联合京东开启先人一步计划，4月9日下午15点15分即可在努比亚京东自营旗舰店率先购机。

IT之家 4 月 9 日消息，根据经济日报报道，苹果公司正在加速推进折叠屏产品，并认为会在 2025 年推向市场，但目前尚不确认产品形态。 该报道称苹果公司可能会在 2025 年推出首款折叠产品，并认为苹果的入局会改变现有折叠屏手机市场，当前三星和华为占据了全球折叠屏 80% 以上的市场份额，而苹果加入之后可能会出现“三足鼎立”的情况。 该报道称苹果公司的 iPhone 业务已出现疲态，在高端市场日益受到三星和华为的折叠屏冲击，因此正加速研发折叠产品以巩固其地位。 但报道认为苹果公司所面临的挑战在于，对用户体验的执着追求反而成为了“偶像包袱”，这固然能为用户带来极致体验，但现有的供应链可能无法达到其要求，一直阻碍苹果进军折叠屏市场。