EN
中文
注册 / 登录
产品分类:
加载中...
头条分类:
加载中...
黑客组织“GhostRedirector”被指操纵谷歌搜索排名
IT之家 9 月 7 日消息,网络安全公司 ESET 的安全研究人员于 9 月 4 日宣布发现了一个代号为 GhostRedirector 的新型黑客组织。 据称,该组织自 2024 年 12 月起已入侵至少 65 台位于巴西、泰国和越南的 Windows 服务器;该组织不仅长期维持后门访问,还利用受害服务器操纵谷歌搜索排名。 IT之家从 ESET 获悉,其攻击始于 Windows 服务器的 SQL 注入漏洞,黑客通过下载恶意工具包展开渗透。入侵后,他们会部署被称为“Rungan”的被动式 C++ 后门,该程序通过监听特定 URL 模式下的 HTTP 请求实现远程命令执行,避免创建外部连接,从而规避安全警报。 然后,黑客会在服务器中植入了专门针对谷歌爬虫(Googlebot)的恶意 IIS 模块,被称为“Gamshen”。 当谷歌爬虫爬到被攻陷的服务器网站时,Gamshen 会动态篡改页面内容,将指令服务器的数据注入网页,从而人为提升赌博网站的搜索排名。 同时,普通用户访问的时候则显示正常页面,其手法对普通用户来说几乎不可察觉。ESET 研究人员指出:“这相当于一种 SEO 欺诈即服务”。 研究人员还强调,该组织使用看似合法的域名和有效的代码签名证书来规避检测。攻击者使用伪装域名和有效代码签名证书规避检测。 GhostRedirector 展现出较高的行动隐蔽性和持久性。其维持访问的手段包括提权漏洞(BadPotato、EfsPotato)、webshell 以及伪造管理员账号等多层机制,确保即使主要后门被清除仍能持续控制系统。 该组织针对的领域覆盖医疗、教育、零售、交通等多个行业,显示出更倾向于机会性攻击,而非特定行业定向打击。 面对这一情况,专家建议及时更新服务器软件、监控 SQL Server 进程中异常的 PowerShell 执行、强化 SQL 注入防御,以及定期审计 IIS 模块和管理员账户。
蚂蚁将推出“Tbox”超级智能体 支持多角色自动协作
原标题:蚂蚁即将上线通用 Agent 内容编辑丨特工少女 特工小鹏 内容审核丨特工小天 一年前的今天,特工宇宙团队在外滩大会上首次接触到蚂蚁百宝箱团队。 随后的半年,我们和百宝箱团队展开了包括但不限于各领域的 Agent 应用研发、合办 AI 智能体比赛、举行校园线下活动等合作。 在这一年里,见证了蚂蚁百宝箱平台的不断发展成熟,工作流工具的完善,快速接入 DeepSeek,推出企业版,上线 MCP 专区,率先接入支付 MCP...为国内 Agent 的布道和行业落地做了很大贡献。 在近日,特工宇宙获悉,蚂蚁百宝箱团队将于今年外滩大会,正式上线一个 Tbox 超级智能体,一个会思考、能动手的智能体天团。 官网:Tbox.cn 产品形态与扣子空间、Genspark、MiniMax Agent 等有些相近。在 Tbox,用户体验到的不只是一个孤立的 AI 智能体,而可以让全网搜索助手、PPT 助手、网页研发工程师等不同角色自动分工、协同合作,像一支真实的专业团队那样协作,一站式完成复杂流程。 此外,用户还可以将自己创造的智能体加入协作,让它们与其他助手并肩工作。 非常荣幸拿到了优先体验码,Tbox 超级智能体实测如下。 1. 选择应用小组,做一个“郑和下西洋沿线文化分析报告”。 Tbox 会进行任务拆解,然后分别 @不同的小组专家来进行执行。 先让全网搜索助手调用 MCP 工具搜集到足够的信息之后,再 @网页研发工程师生成 HTML 网页。 (笑死,工程师还会回复个 OK,班味有了) 回放链接:https://www.tbox.cn/agents/sharePage?conversationId=CgbZZ6RCNqf7Z8V2DDTERG 2. 使用通用小组做一款 90 年代的宝可梦图鉴。 设计比较在线,很好的还原了像素质感,不过部分交互无法正确进行,比如搜索、加载更多等等按钮。毕竟不是专门的 Coding Agent,还需要多轮对话完善。 回放链接 3. 使用播客小组来生成播客,总结 F1 最近热点资讯。 生成的播客口音、音质、语气挺自然,没有什么强烈的 AI 感,但是语速有点偏快,像开了倍速。 回放链接: 4. 使用通用小组,做一个项目路演 PPT。 整体结果比较清晰,简洁,在我们之前测试的几个 Agent 产品里属于中上水平。 不过目前没办法在线演示,并且部分比例有些问题;当前不能导出 PPTX 文件,只能导出 PDF。 回放链接:https://www.tbox.cn/agents/sharePage?conversationId=VBRtqfwoYMKCQan3N6uiRp 还测试了一些别的案例: 请撰写一份今天 A 股市场的行情快报,xxx:https://www.tbox.cn/agents/sharePage?conversationId=ie5XM4hxcgTJ33cUietGTh 请针对多邻国进行深度的分析,输出一份结构化报告:https://www.tbox.cn/agents/sharePage?conversationId=AxZMX6DZBLQ3yPEaiTiLLa 针对以下话题,生成播客,“中小学生暑期作业‘留痕打卡’泛滥,教师无奈形式主义反弹。暑期作业设计去形式主义,你需要结合热点信息,给我有逻辑、有质量的产物”:https://www.tbox.cn/agents/sharePage?conversationId=d7DsLHWJjcyBUBFWCepEMX 官网上也有许多不错的案例,可以去查看一下。 官网:Tbox.cn 整体来看,Tbox 在数据提取的准确度、速度和幻觉控制上表现的不错,网页与 PPT 的设计感也维持在行业中等以上水准。 但作为一款刚上线的产品,仍存在一些细节上的不足,比如无法暂停,无法便捷地对部分产出内容进行二次编辑,再比如有时候输入的链接无法读取等。 期待 Tbox 的正式上线与进一步更新,也期待更多智能体天团加入其中,能够做出更多有差异化优势的特色功能,解决更多问题。
A卡真能战未来 消息称AMD FSR4将支持RDNA3及PS5
快科技9月6日消息,AMD在RX 9000系列显卡上推出了FSR4技术,性能可轻松提升3倍多,整体表现足以对标友商的DLSS4了。 但是FSR4是绑定RDNA4架构的,此前AMD在发布FSR SDK 2.0之时意外发布了FSR的库文件,让大家以为会下放给RDNA3架构的RX 7000系列显卡。 后面AMD又澄清这些意外泄露是个错误,导致大家又垂头丧气了,意味着FSR4又跟旧卡无缘了。 但是这事实在是一波三折,知名爆料大户MLID给出的最新消息又燃起了希望,表示AMD还在努力将FSR4下放给RDNA3及RDNA 3.5架构的各种产品上,包括RX 7000系列显卡,ROG Allly掌机、Strix Halo、Strix Point 及 Phoenix Point笔记本处理器以及PS5 Pro主机等。 根据他的说法,这已经成为AMD的头等大事之一,由于需要重写FSR4代码,因此还在增加人手,预计今年Q4或者明年Q1季度正式推出。 坏消息是FSR4的扩展可能就到RDNA3这一代了,RDNA2架构的显卡及处理器无缘了,MLID说有黑客之前做到了RDNA2显卡运行FSR4,虽然不太稳定,因此AMD愿意的话是能做一个弱化版FSR4的。 但是AMD当前没计划这么做,至少现在没有资源去做这个事,所以短时间内先别期待了。 总的来说,考虑到RDNA4架构的显卡只有少数型号,AMD将FSR4扩展到RDNA3架构上来显然是正确的选择,这样才有利于普及,RX 7000系列显卡目前也不落后,升级FSR4之后还是能战未来的。
能刚ARM了 AMD表态:x86能效不行的传说已被打破
快科技9月7日消息,最近几年来苹果基于ARM自研的M系列处理器让人眼前一亮,不仅性能、IPC惊艳,而且能效也非常好,MacBook不用x86处理器也能打出一片天。 这也让大家再一次强化了以往的认知——x86处理器性能强,但能效不如ARM处理器。 不过x86阵营的两大山头可不会这么认为,在IFA2025展会上,AMD公司代表也谈到了这个问题,表示x86能效不行的传闻早在去年其实就被推翻了。 AMD也不是唯一一个如此表态的,Intel公司之前就有过类似的表态,同样也不认为x86的能效会输给ARM处理器。 如果还有这种想法的人可以看看去年推出的Lunar Lake处理器,这是Intel为了回应MacBook所用的M处理器开发的高性能低功耗平台,从架构到封装再到产品线都有巨大变化,连内存都变成了整合型的。 Lunar Lake平台的办公本在轻薄、续航、发热等方面的表现可以说已经让人满意了,而且兼容性更是ARM平台不能比的。 从这一点上来说,AMD或者Intel否认x86能效不行是没问题的,实际上大家的观念也该更新了,不论是ARM还是x86,性能、功耗表现更取决于芯片工艺、架构,而不是简单的指令集区别,现在也没有什么CISC、RISC指令集鸿沟了。 当然,x86处理器能效崛起了也不代表一切就OK了,Lunar Lake这样的产品叫好不叫座,已经没有后续产品了,说到底了还是成本问题,先进封装、整合内存都是要钱的。 这方面来看,苹果还是有几把刷子的,M4的Macbook都能做到5000元档了,同价位的Wintel笔记本能打的一个也没有。
3999让机器人家务全包,抱抱脸联合创始人:开源YYDS
3999元,不够买一台苹果手机,但能DIY个机器人(doge)。 还是家务全能型选手! 不仅能擦桌子: 还能给植物浇水: 甚至可以用逗猫棒陪猫玩: 这个名为XLeRobot的机器人开源项目由中国研究员王高天发起,零件成本仅3999元起。 该项目开源以来,增星迅猛,目前已累计1.6k标星。 还被抱抱脸联合创始人Thomas Wolf “wow”推荐。 有网友调侃:给它长个脸,可就不只是这个价格了(6k美元折合约4.3w人民币) 超亲民的家用机器人 为什么那么便宜? 一方面是,因为零部件可以自由调整(如果能买到更便宜的替代,为什么不呢)。 核心硬件包括: LeKiwi:一款开源的低成本移动机械手 SO-100/SO-101机械臂:同样是一个开源项目,最初由RobotStudio和Hugging Face合作设计 RGB摄像头 树莓派5(4GB) 宜家推车 Anker SOLIX C300电源站 进阶版本还可以调整为视野更广的RGB头部相机。 其他零件像STS3215舵机(15V)、全向轮、桌夹等,作者也都在项目文档中详细列出。 组装时间预计4小时,和一盒乐高差不多(甚至还要更简单些)。 喜欢DIY的手工人已经按耐不住了。 另一方面,在训练方法上,代码和教程参考了多个开源项目:LeRobot、SO-100/SO-101、Lekiwi、Bamb。 基于LeRobot Sim2real,XLeRobot仅用4090 GPU在纯模拟环境(Maniskill)中进行1小时强化学习训练,就得到了这个效果: 项目主页还附有完整的操作教程,手把手教你从创建Conda环境到相机可视化。 还有完整的手臂和系统控制教程。 除了功能丰富,可操作性强,它在安全性上可以说是让人相当放心。 看,就连一只猫都打不过: 宠物友好,非常适合家用。 且不止适合家用: 网友:开源万岁 XLeRobot项目一经发布,就在开源圈引发热议,目前Github已达1.6k星。 网友们纷纷表示迫不及待,想要试一下。 开源yyds,不仅有创新性,还能节约成本。 况且,这个价格实在太诱人了—— 当网友询问对下一个迭代的看法时,项目作者王高天回复: 未来的升级将更多地以模块化附加件的形式进行。 下周,作者还计划正式在淘宝京东售卖面向开发者的组装套件。 关于团队 王高天,本科就读于中国科学技术大学物理学院,博士期间转向机器人操作(Robotics)领域,目前就读于莱斯大学,研究方向为机器人泛化鲁棒物体操纵算法和基于物理的生成式世界模型。 值得一提的是,他作为第一作者与波士顿动力AI研究所(RAI)合作开发的Caging in Time泛化鲁棒物体操纵框架,已在机器人顶刊IJRR发表。 此外,他还在IROS、ICRA、RAL等知名机器人期刊和会议上发表了多篇涉及非抓握物体操纵、交互感知及软机器人等方向的论文。 出于个人爱好,王高天打造了XLeRobot,既可以用来验证他的研究理论,也能给对机器人和具身人工智能感兴趣的人提供一个低成本的实践平台。 此外,目前XLeRobot的主要贡献者还有其他3位。 Zhuoyi Lu,负责RL sim2real部署,在真实机器人上进行远程操作(Xbox、VR、Joycon)。 Nicole Yue,负责搭建文档网站。 王跃嵩,负责Mujoco仿真。
马斯克:Neuralink目标是明年为盲人恢复部分视力
IT之家 9 月 7 日消息,埃隆・马斯克表示,Neuralink 公司最早可能在 2026 年尝试为视力障碍患者恢复部分视力。 目前,Neuralink 的“心灵感应”(Telepathy)植入设备已首次在美国境外成功植入,马斯克也在社交平台 X 上发布了这一最新进展。 Neuralink 官方 X 账号发布了首位加拿大患者的相关信息,马斯克在评论中写道,公司“目标是明年为完全失明者恢复(部分)视力”。若该“盲视”设备落地,将显著改善患者的生活质量。目前,Neuralink 的“心灵感应”植入设备已在改变患者生活,未来“盲视”设备大概率也将实现这一目标。 IT之家注意到,这并非马斯克首次披露“盲视”试验的进展。今年早些时候,他在卡塔尔经济论坛上透露,“盲视”设备的首次人体植入手术或于 2026 年初进行,地点可能选在阿联酋。据悉,Neuralink 已就初期手术事宜,与阿布扎比克利夫兰医学中心探讨合作。此外,美国食品药品监督管理局(FDA)已将“盲视”设备认定为“突破性设备”,这也从侧面反映出该植入设备的研发进展。 马斯克此前曾介绍,“盲视”是 Neuralink 研发的一款脑机接口(BCI),核心功能是帮助患者恢复视力。在 2022 年 Neuralink 的“展示与讲解”活动中,他提到该设备将直接作用于大脑的视觉皮层,完全绕过受损的眼部组织,进而产生视觉感知。这意味着,即便是先天性失明者,也有望通过该设备获得视力。 马斯克表示:“我们计划首先在人体上开展的两项应用,其中一项就是恢复视力。值得注意的是,即便有人从未有过视觉体验 —— 比如先天性失明,我们相信仍能帮他们恢复视力。大脑中的视觉皮层依然存在,即便他们从未见过世界,我们有信心让他们重见光明。”
马斯克Neuralink进军加拿大,成功完成其美国之外首例脑机接口植入手术
IT之家 9 月 7 日消息,去年年底,马斯克旗下脑机接口公司 Neuralink 宣称已获得加拿大卫生部的批准,启动首次在加拿大的 CAN-PRIME 临床试验,随即面向加拿大居民开放受试者招募。 多伦多大学健康网络医院(University Health Network,UHN)在周四的新闻发布会上确认,Neuralink 已于 8 月 27 日和 9 月 3 日在 UHN 完成两台手术。 UHN 是加拿大最大的科研医院,也是全球领先的外科创新中心之一。UHN 还表示,此次手术是美国境外进行的首例 Neuralink 手术。 这两名受试者均为男性,都在 30 岁左右,一名来自安大略省,另一名来自阿尔伯塔省。他们通过机器人手术植入了 Neuralink 的脑机设备。IT之家查询获悉,该试验属于“CAN-PRIME 研究”项目的一部分。 该研究的重点在于同时测试植入装置与手术机器人,评估其安全性,并验证瘫痪患者是否能够通过意念控制外部设备。按照设计,参与者可能学习操作光标、发送文字信息,或控制机械臂。 多伦多大学健康网络外科主任托马斯・福布斯(Thomas Forbes)医生表示:“我们为能站在这一神经外科革命性进展的前沿而感到无比自豪。” 本次加拿大手术团队由安德烈斯・洛萨诺(Andres Lozano)医生领衔,他是该院神经外科“Alan and Susan Hudson Cornerstone”讲席教授。 洛萨诺表示:“这一里程碑代表了神经科学、工程学与临床医疗的融合。”他补充道:“首批自愿接受手术的加拿大患者是杰出的人,他们正在为推动科学与医疗进步作出重要贡献。” 目前 CAN-PRIME 研究仍在招募参与者,符合条件的包括颈髓损伤及肌萎缩性侧索硬化症(ALS)患者。受试者需定期随访并参与研究环节,学习使用植入装置。 对患者而言,这类技术可能带来重大改变。植入设备旨在帮助恢复部分日常控制能力,例如让四肢瘫痪者能够查收邮件、使用社交媒体,或操作家中的智能设备。尽管这些任务对多数人来说平常,但对瘫痪患者而言却能显著改善生活质量。
当生意真正读懂人:AI成为新信任纽带
©️深响原创 · 作者|吕玥 最近,中国政府网公众号发布的《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》引起了热烈讨论。大家都已明确这不仅是政策信号,更是一声明确的发令枪——AI已是势不可挡的大趋势。 我发现在电商领域,AI正在系统性地重构行业。海外Shopify、TikTok、亚马逊不断加码AI,重新定义“人找货”与“货找人”的边界;国内,百度拉上罗永浩试水数字人直播,拼多多密集招募AI人才,淘天集团则直接亮出实力底牌——首次公布其电商大模型家族,覆盖电商的每一个环节;还有出现在淘宝APP搜索页的“AI 万能搜”,可深度思考,用户在对话中就能获得一份购物指南报告。这些动作都在表明,AI已从概念真正落地为“体验引擎”和“经营引擎”。 淘宝AI万能搜 不只是大厂秀肌肉,普通人也已经在用AI做大了生意。比如我了解到一位00后厂二代,在1688上靠AI替父亲打理五金工厂生意:用AI优化商品名称、增加关键词,商品搜索量就上来了;用全站推广,花50元预算就获得了2800元销售额;还有客服响应、高潜力客户识别,也全都交给了AI来做。没有庞大团队,他将线上生意从月销5万做到了50万,这背后正是AI这位高效“数字员工”发挥了重要作用。 我愈发相信一个判断:所有生意,都值得用AI重做一遍。这不是盲目追风口,而是当我们清晰看到AI已在政策支持、平台推进与真实案例中跑通,它正在效率、洞察与体验三个维度,为商业带来根本性的变革。 AI的终极答案: 懂人,才是核心 要更快理解AI所带来的变革和机遇,需要跳出具体的技术细节,以更全局的视野看待它。 在我看里,AI在电商领域不仅仅是一种新工具,更像是一个全新的入口——它重新定义了品牌如何理解人、触达人,并真正实现了“懂你的商品”主动来匹配“真实的你”。 回顾电商行业的发展脉络,本质上是一段“人”与“货”之间关系不断被重塑的历史。 电商尚未普及时,消费是计划性的、功能性的,米没了买米,油没了添油。到了货架电商时代,本质上还是“人找货”,我们得自己去搜、去挑、去比。后来的直播电商,用内容与情绪带动“货找人”,靠主播的口才和现场感染力激发购买欲。但面对海量商品,我们依然会迷茫。很多时候,不是你不够懂货,而是你不知道哪款真正适合自己,甚至商品越多,就越是不清楚自己到底需要什么。 而在如今有AI的时代,人与货实现了“双向奔赴”。这在The Ordinary与天猫超级开业盛典IP的合作中得到了生动体现。 天猫超级开业盛典这一IP,主要是为进入中国市场的新品牌提供全方位赋能,覆盖开业前的货品策略布局与优化、活动声量预热以及品牌人群的长效沉淀,以及为后期长线经营加速。今年,天猫超级开业盛典与The Ordinary合作,不仅以还原品牌在多伦多实验室的场景为其在上海举办线下发布会,同时还为品牌在线上推出了首家搭载AI技术的旗舰店。 我最近就体验了The Ordinary天猫旗舰店内的“店铺AI导购助手”,点击店铺首页出现的“导购”进入对话界面,就能直观看到提示语和描述肤质及诉求的引导。 事实上作为一个护肤小白,我并不清楚自己的肤质类型,每次面对成分复杂的护肤品也总有点选择恐惧——怕买错、怕过敏,更怕花冤枉钱。所以我先提出疑惑点:“我不确定我的肤质,有时T区出油,但有时鼻翼也会干燥起皮”,AI完全没有传统客服的“亲,在的呢”这类套路话,而是向我科普这属于混合性肤质,需要分区控油和补水兼顾。 紧接我便询问“如何选控油保湿精华”的问题后,AI回复速度也非常快,直接推荐了具体产品,清晰列出核心成分如烟酰胺和锌的作用机制,并明确指出适合油性皮肤的肤质,建议早晚使用。 这还只是开始。我进一步追问:“烟酰胺能不能长期用?”它并没有机械回复“可以”或“不可以”,而是像一位成分党好友那样耐心解释:烟酰胺性质稳定、耐受性好,是经典护肤成分,但建议首次使用先做耳后测试,并详细告诉我如何建立耐受。 更让人觉得靠谱的是,在问出“这款能改善毛孔粗大吗?”后,它非常诚实地告诉我:主打功效是补水,改善毛孔建议搭配另一款精华——也就是说,它没有为了成交而推销,反而基于我的真实需求,给出了更专业的组合方案。 The Ordinary店铺AI导购助手 整个对话中,我完全改变了对过去那种“机器人”客服的认知。AI导购不像一个话术库拼凑出来的推销员,而是一位随时在线、耐心专业的“护肤知己”,融合了专家、博主和好友三种角色的特质:能讲清楚成分配方,能结合场景给建议,能量身定制解决方案。 对消费者来说,这种体验会极大缓解选择焦虑。你不再需要把自己逼成一个“成分专家”,也不用担心买错不适合。AI能够帮你理清自己都没意识到的问题,甚至是根据你的所有需求,做好产品的搭配组合以更全面应对肌肤问题。 而对品牌来说,这样的AI应用远不止于卖货、提升转化率那么简单。它实际上是在重新构建品牌与消费者之间的信任关系。当AI能够如此细腻地理解并响应一个人的真实需求时,传统依赖“大单品打天下”的逻辑正在被动摇——那些曾经被埋没的细分产品、小众需求,都可能被AI精准挖掘并匹配到真正需要它的人。 回归本质,AI营销并不是什么科技噱头,相反它让营销重新回归“人”——回归到人的体验、人的信任、人的真实所需。 正如The Ordinary品牌联合创始人Nicola所说,他们不仅是在做功效护肤,更希望成为知识的传播者和信任的建立者。而AI,正是实现这一愿景的最佳路径。Visa全球品牌体验副总裁也表达过类似观点:“AI的强项在于理解用户,回应用户”。AI 的最佳用武之地,是在用户行为发生之后捕捉意图、响应情绪、生成反馈式体验。 The Ordinary「研度公式」品牌联合创始人Nicola Kilner(右一)与资深科学传播专家Joseph Basham(左一) 技术会不断迭代,平台会持续演变,但营销的本质从未改变:即更高效、更温暖地触达人心,进而影响决策。今天,我们已渐渐习惯“遇事不决问AI”,哪个品牌能真正听懂我的话、理解我的焦虑、尊重我的选择,哪个品牌就能赢得这场AI营销的赛跑。 从“降本增效”到 “重塑增长”的三重进阶 除了面向消费者的体验升级,AI其实也已在品牌商家内部经营中扮演着越来越核心的角色。 如果你还以为AI只是用来做几张海报、写几句文案,那真是已经远远落后了。现在AI已远不止于工具替代,它正沿着“效率-创新-智能”的路径,深度重构电商生意的运营模式和增长逻辑,完成了从“降本增效”到“重塑增长”的三重价值进阶。 首先目前市面上比较成熟的应用,是AI作为智能工具,实现了自动化流程与重复人力的替代,把那些传统中需要反复调整、高成本试错的环节提前至数字化环境中完成,从而实现了降本增效。 我印象特别深的是一个案例是天猫新品创新中心TMIC与某国际运动品牌的合作,通过数字化与AI技术的深度整合,大幅提升了新品从设计到孵化落地的生产效率。 左为商家原图,右为AI生成图像 基于品牌已有的商品素材图像,TMIC的AI服装设计可以实现在最大化保留原有场景和模特真实度的基础上,通过AI智能替换并生成新的款式效果,既能高效展示新品,也保持了品牌视觉调性的一致性。这样不仅省去了大量拍摄成本和时间,品牌还可以将素材直接用于上市前的新品测款,大幅提升新品孵化成功的机率。AI并不是简单粗暴地批量制图,抹杀品牌个性,而是在让创意以更高效、更精准的方式落地。 左为商家原图,右为AI生成图像 我感受到,AI并不是简单粗暴地批量制图,抹杀品牌个性,而是在让创意以更高效、更精准的方式落地。 第二重价值进阶,则更具颠覆性——AI已覆盖至产品创新环节,为品牌“从0到1”的过程注入数据洞察与市场预见性,提升爆品确定性。 过去,品牌做新品完全依赖于创始人的行业经验、第三方市场调研和高灵活性的组织,但仍是闭着眼睛赌爆款的状态,谁都无法确定最终的市场反馈如何。但现在,AI既可以融汇行业知识,即拥有所谓的“Know-How”;又能实时去洞察市场、消费者以及行业变化。两相结合,AI就可以直接参与甚至主导新品概念与款式的生成。 亚朵星球就是一个典型案例,在对枕头与被子两个传统品类的创新时,品牌通过与TMIC合作,以AI洞察以往被忽略的用户需求。包括枕头是睡眠改善的“头部资源”,有很多人反复购买却找不到真正合适的产品;人每晚平均翻身20次,传统枕头却只考虑了静态躺卧的舒适。 基于此,亚朵星球推出了搭载三层切割海绵与“0延迟”动态跟踪护颈系统的深睡枕,该系列累计销量突破600万件,甚至推动“记忆棉枕”在淘天成为独立类目。针对于被子,亚朵星球则是发现了“闷湿感”这一痛点,自研CoolingLoop透气系统,整被透气、可机洗、免被套,真正从用户体验出发做创新。不难看出,AI是让创新真正回归于人、回归于真实场景。 天猫TMIC在之前阿那亚和米兰的两场时装大秀中也展示了AI赋能产品创新的能力——在阿那亚,波司登、蕉内等品牌亮相的“中国神话重述”大秀中,所有秀款均由TMIC自研AI模型训练生成,整个生产周期仅需3-4周,远短于传统时装。与此同时,在米兰时装周上,猫人、TATA等品牌也凭借TMIC生成的AI中式美学秀款,在海外引发广泛关注。 TMIC 用AI定制秀款 不只是参与设计,品牌如今还可以基于AI生成的商品页面进行虚拟新品测试,提前预测爆款概率。这意味着在产品真正投产前,品牌就已经能通过用户行为数据,去判断哪款更有潜力成为爆品。而一旦新品上市,AI还可以快速分析流量、营销及人群数据,为高效冷启动提供精准策略,真正实现“即爆即推”,让好产品不被埋没。 此外更令人惊喜的还有第三重价值进阶——Agent的出现,正让AI从单点赋能真正迈向全域自主决策。 比如天猫TMIC即将为服饰行业推出的“AI新品智能孵化助手”,就已经能够自主完成一整条复杂任务链,从捕捉趋势、提炼卖点、定位价格带,到分析竞争格局和用户真实需求,再到自动生成款式设计参考图,甚至基于预设的商业与审美目标筛选方案、迭代新款,最终还能实现GMV预测与盘货策略的智能制定。这已经不再是简单的辅助,而是真正意义上将“AI驱动经营”落地。 如今“所有生意都值得用AI重做一遍”已经不再只是一句口号,而成为一场正在发生的商业实践。 我们能清晰地看到:AI不只是锦上添花的工具,而是彻底重构生意模式的新起点。它既重塑了消费者的购物决策路径,也重构了品牌的增长范式——从“经验驱动”,转向AI驱动的敏捷创新。 真正走在未来的品牌,早已不再追问“是否要用AI”,而是思考如何真正以AI为内核,将生意彻底重做一遍——从产品诞生之初,到最终抵达用户的每一环。 这场重构,不属于未来,它正在发生。
iPhone 17 Air 配高密度电池、官方电池背夹?韩国运营商最新泄露
电池不够 背夹来凑 周末,韩国运营商 KT(韩国电信)内部的一份 iPhone 17 系列发布细节海报遭到曝光。 对于下周三凌晨即将正式发布的苹果新机,这份海报泄露了大量的技术细节,其中包括一些此前未知或者未经确认的信息。下面我们逐一来看: 17 Air:电池细节 很多消费者期待超薄款 iPhone 17 Air,但最担心的点就是电池太小续航不够。 从 KT 泄露的信息来看,对于续航问题苹果有两手准备:高能量密度电池、背夹电池。 根据上图,iPhone 17 Air 的电池容量为 2800 毫安时,但另一张图里显示为 2900mAh,大差不差。 最下一栏则显示,iPhone 17 Air 将采用高能量密度的电芯,并且提供苹果原装电池背夹。 此前传闻指出,苹果可能会在 17 Air 上使用硅负极电池——对于苹果可能是个新玩意,但对于国产智能手机品牌来说已经不陌生了。 2015 年,苹果首次发布了适用于 iPhone 6 系列的智能电池壳 (Smart Battery Case)。这个产品家族一直持续到 2019 年的 iPhone 11 系列,之后不再推出。(15 年之前,第三方配件厂商也曾推出过背夹电池产品。) 看来整整 10 年之后,苹果又要把电池背夹带回来了——为了解决 iPhone 17 Air 的续航问题。 17 Pro:12GB RAM;全系 VC 均热板 首先,17Pro/Max 不再采用祖传 8GB RAM,升级到了 12GB。这对于应用后台留存,以及资源型任务/游戏会带来一定的提升。 此前爆料人士 Majin Bu 指出,iPhone 17 Pro/Max 将会搭载 VC 均热板。这一信息得到了 KT 泄露的确认。 VC(Vapor Chamber 蒸汽腔)均热板是一种金属封装的散热装置,工作原理类似电脑中常见的热管,形态为扁平金属板。其内部封装了极少量的纯水,并具有点阵/蜂巢式结构。 VC 均热板工作原理是液体的相变机制:热量导致其中的水蒸发,在腔体内移动,再凝结,使得聚集于单点的温度能够快速扩散到更大面积上,从而实现总体降温,确保元器件(如 SoC)能够更稳定地维持高性能状态,不会过快降频。 iPhone 在高工作负载下的发热问题长久以来饱受诟病,看来苹果是下定决心解决这个问题了。 17 Pro/Max 电池容量分别为 3700 和 5000 mAh(前代 3582/4685mAh) 影像 根据 KT 泄露资料: 1. 四款 iPhone 17 系列都配备 2400 万像素前置摄像头。 2. 17 Pro/Max 配备 4800 万像素三摄。其中长焦镜头支持 8 倍光学变焦,比前代(1200 万像素,5 倍)有较大提升。 3. 17 Pro/Max 支持 8K 分辨率录制(前代 4K) 4. 17 Air 搭载 4800 万像素单摄,4K 录制;17 4800 万主摄/1200 万广角 价格 注:本段价格为 KT 运营商海报价格,折合人民币价格仅供参考,不代表国行实际价格;价格变化均可能来自汇率变化,仅供参考。 iPhone 17 128GB:125 万韩元(6586 元人民币,+500) 256GB:139.7 万韩元(7187 元人民币,+200) 512GB:169.4 万韩元(8715 元人民币,-200) iPhone 17 Air(与 Plus 型号对比) 128GB:140 万韩元(7202 元人民币,+200) 256GB:155.4 万韩元(7995 元人民币,不变) 512GB:185.1 万韩元(9523 元人民币,-400) iPhone 17 Pro 128GB:155 万韩元(7974 元人民币,不变) 256GB:179 万韩元(9209 元人民币,+200) 512GB:209 万韩元(10752 元人民币,-200) 1TB:229 万韩元(11781 元人民币,-1200) iPhone 17 Pro Max 256GB:194 万韩元(9980 元人民币,不变) 512GB:220 万韩元(11318 元人民币,-600) 1TB:249.7 万韩元(12846 元人民币,-1100) 泄露海报 & 其他细节 iPhone 17 Air 与 S25 Edge 对比: 1. 显示 iPhone 17 Air 将有黑、白、浅金、浅蓝四种配色 2. 屏幕尺寸 6.6 vs 6.7 吋;重量 145g vs 163g 3. 相机基本没法比 4. 电池:2800/2900 vs 3900mAh 发布计划(韩国市场,仅供参考): 表头文字分别为:基准、Unpack(发布会时间)、预订、iOS 发布、发售时间
一个能让iPhone用上AI的配件,1300万人围观,但我觉得大可不必
如果把当下最让人迷惑的科技产品拉个清单,AI 硬件网红们绝对榜上有名。 从 699 美元的 Humane Ai Pin 到 200 美元的 Rabbit R1,这些 AI 创业公司都在兜售同一个美丽的谎言:你需要专门的硬件才能体验真正的 AI。 今天,这个名单上又多了一个新成员——AI Key。 这是一款定位于「AI 助手」的外接硬件,厂商宣传它可随插随拔,通过 iPhone 的 USB 接口连接后,能够帮助你动动嘴操作手机上的应用和功能,从消息、地图到拍照、社交软件,几乎覆盖常见任务。 类似于手机 Agent,它的用法也并不复杂。 只需提出你的需求,确认它调用的应用,接着设备会自动模拟点击、滑动和输入操作。用户既可以盯着它执行,也可以完全交给它处理,并在需要时随时中止或修改。 值得注意的是,虽然苹果提供了如「快捷指令」这类系统级自动化工具,但第三方应用无法深度调用或控制其他应用的行为,这也解释了为什么市场上会出现这类试图填补空白的外接硬件。 外观小巧的它拥有三种配色:午夜黑、蛋奶白和达维粉,售价 89 美元,厂商承诺圣诞节前全球发货。创始人 Adam Cohen Hillel 在 X 平台表示,首批产品在短短 7 小时内几乎售罄。 AI key 的火爆并不令人意外,只是,问题也随之而来,为了把手机变成「AI 手机」,你真的需要额外插一个外设吗?基于此,我们还可以延伸出更深层的问题——我们真的需要为了 AI 而专门创造 AI 硬件吗? AI 硬件卷生卷死,但手机形态稳坐 C 位 尽管苹果高级副总裁埃迪·库多次强调,未来十年内 iPhone 可能被淘汰,但不可否认的是,当下最好的 AI 硬件形态依旧是手机。 你口袋里的 iPhone 16 Pro 搭载第二代 3 纳米制程芯片,能访问 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek 等人类历史上最强大的 AI 模型。而即便抛却云端大模型的加持,手机厂商们也纷纷在端侧模型上大作文章。 哪怕是被诟病在 AI 赛道掉队的苹果,最近也在 Hugging Face 上发布了 FastVLM 和 MobileCLIP2。 这些模型比以往版本快 85 倍、体积缩小 3.4 倍,让实时视觉语言模型(VLM)应用成为可能,甚至还能在浏览器里完全本地运行,实现实时视频字幕生成。 更不用说前阵子发布的 Google Pixel 10 系列手机,堪称买 AI 送手机,它不仅能本地运行 Gemini Nano 模型,还搭载了 Camera Coach 与 Auto Best Take 等功能,能够实时分析拍摄场景、光线与人物动作,自动优化照片甚至给出拍摄建议。 之所以能做到这一点,原因很简单:硬件素质摆在那里。 如果回首第一波涌现 AI 硬件的浪潮,Humane Ai Pin 和 Rabbit R1,均以颠覆者的姿态出现,试图通过「无屏/少屏」的理念,重塑个人计算的未来 。 前者 Ai Pin 由前苹果高管打造,秉承着「让技术成为你的仆人,而非你的主人」使命 。后者的 R1 则以其大胆的橙色设计和「大型动作模型」概念,承诺通过 AI 替用户完成复杂的应用内任务 。 然而,Humane Ai Pin 正式发货后,却被发现有着严重的过热和续航问题,最后卖身惠普。 而 Rabbit R1 同样高开低走,发货初期,R1 的 USB-C 接口对充电线极为挑剔,仅能兼容部分线缆,且电池续航极短,仅 1000 毫安时的电池容量,不仅是质量问题,更反映出初创公司在供应链和品控上的经验不足。 Reddit 论坛上一则评论甚至提到,R1 团队「意外订购了错误的内存部件」 ,这一小插曲生动地揭示了硬件初创公司在供应链管理上所面临的混乱与脆弱性。 当初创公司在成本控制和供应链采购上无奈妥协,也就更容易导致了一个恶性循环:低端硬件无法提供流畅体验,用户差评导致口碑崩盘,反过来影响销售,使得公司难以通过规模化生产来降低成本,最终陷入财务困境,甚至破产。 倒也不是说像 R1 和 Ai Pin 没有价值,只是,它们的意义可能更多体现在 AI 交互模式的探索上。 它们所倡导的理念——主动代理、环境语音命令、统一的任务界面——是强大的。但这些概念不会在一个独立的盒子里茁壮成长,而是会被主导平台吸收,变成 iOS、Android 等系统的原生能力。 Rabbit R1 的滚轮、Humane Ai Pin 的投影、AI Key 的「钥匙」形态,这些看似奇怪的设计选择,实际上是在测试不同的交互假设,为行业排除错误选项。 我并不反对创新,也不认为所有的 AI 硬件创业都是无意义的。但我们需要诚实地面对一个现实:在手机已经如此强大的今天,任何试图通过外接配件来「增强」手机 AI 能力的产品,都面临着巨大的用户体验挑战。 真正的机会可能在别处:要么做手机永远做不到的事情,要么等待一个全新的计算平台出现。而不是给 iPhone 插个插件,然后告诉用户:看,这就是未来。 功能还是属性?我们对 AI 的根本误解 一个隐藏在 AI 硬件争论背后的技术哲学是,你到底把 AI 当作一个「功能」,还是当作一种「属性」。 功能是离散的、可分割的,需要专门的承载物。而属性是渗透性的、无处不在的,它改变的是整个系统的运作方式。 当 AI 作为功能,这种思路是把 AI 单独拎出来,打包成一个卖点。 比如聊天机器人、翻译器,或者 Rabbit R1 的 LAM、Humane Ai Pin 的激光投影。它们的逻辑是:先有了 AI 技术,再找个硬件来装进去。当用户要用,就得专门打开、专门交互。 问题在于,大部分「功能」在手机里早已存在,还做得更好,所以新硬件看起来像个「中间商」,缺乏真正的护城河。 另一种思路是把 AI 融进现有生态,让它成为系统自带的「属性」。 苹果的 Apple Intelligence 就是例子:优先通知、邮件摘要、照片清理、Siri 强化,都在原有体验里用 AI 长出来。Google 把 Gemini Nano 下放到本地设备,也是类似逻辑。 用户甚至感觉不到 AI 的存在,但效率和体验却被整体提升。 汽车诞生之初,被理所当然地称为「无马的马车 」。人们的想象力局限于替代马匹,关注点在于它能否跑得像马一样快,会不会惊扰到路旁的牛群。 没有人能预见到,这个「铁皮怪物」将催生出高速公路网、现代物流、郊区文化,并彻底改变城市的形态和人们的生活半径。今天,我们对 AI 硬件的想象力,或许也同样被困在狭窄的框架里。 于是,当人工智能这个「新物种」出现时,我们的第一反应几乎是条件反射式的:它也需要一台「专属设备」。一个「AI 盒子」、「AI 终端」,或者至少,是一台「AI PC」。 这种想法,就像一个原始人第一次看到火,不是思考如何利用火的能量去烹饪、取暖、冶炼,而是琢磨着必须制造一根「火棍」,才能将火焰握在手中。 早在 1998 年,Eli Zelkha 和他的团队提出了「环境智能」这一概念,指的是一种能够「感知人类存在并做出响应」的智能环境系统。这些环境通过嵌入式设备(如传感器、执行器、AI 模块)实现与用户的无感交互,试图将技术融入生活而不是成为负担。 而真正理解 AI 的公司不会试图刻意创造「AI 设备」,而会让所有设备都变得 AI 化。 一个成熟的技术,不会终日将名字挂在嘴边。正如我们今天通常不会刻意说「电力台灯」或「互联网电脑」,因为电力和网络连接早已是这些设备的底层能力,是理所当然的存在。 同样,当 AI 真正普及时,它也会从一个被反复强调的「卖点」,下沉为所有智能设备的基础设施。 届时,你的汽车、冰箱、眼镜、甚至衣服,都将拥有不同形式的智能,它们彼此连接,协同运作,共同构成你的个人「环境智能」系统。 而当我们不再谈论 AI 硬件的那一天,才是 AI 无处不在的开始。

版权所有 (C) 广州智会云科技发展有限公司 粤ICP备20006386号

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