快科技8月17日消息，AI人工智能方兴未艾，已经成为各大科技公司的竞争焦点，谷歌亚马逊微软等公司一年投资几千亿美元兴建AI基础设施，这也带来的严重的电力考验。 美国WSJ公布的数据显示，2023年AI数据中心消耗的电力占到了美国需求的4%，现在已经来到了8.9%，三年后也就是2028年就要占到美国电力的12%。 对美国电力行业来说，这样的需求推动之下，美国的电价也会水涨船高，2008年以来因为应对极端天气而进行的翻新工作及保护措施已经让电价涨了30%，如果大型科技公司不为AI数据中心付费，那么电费还会转移小型的公司及消费者身上，数据中心较多的弗吉尼亚州电价预计会再涨25%。 AI不仅是芯片和算法的比拼，也是能源基础设施的考验，这也是马斯克之前多次在网上表达的观点，熟悉他的网友都知道他一直在关注中国与美国等国家的电力增长情况，并为美国在这方面的落后而揪心不已。 根据不同数据的结果，2024年中国发电量大约在9-10万亿度，美国大约在4万亿度左右，第三名的印度发电量在2万亿度左右，之后的俄罗斯、日本在1.2、1万亿度左右，前五名之后的国家就大幅低于1万亿度了。 如果对比更有发展前途的新能源发电，中国更是远超其他国家，截至2024年底，风电装机5.2亿千瓦，太阳能发电装机8.9亿千瓦，分别连续15年、10年稳居世界第一，约占全球的45.8%、46.9%。 新能源发电新增装机容量3.6亿千瓦，是2023年的1.2倍，占全国电源总新增装机容量的83%，已经成为新增发电装机的主体。

快科技8月17日消息，等了快10年，Windows“深色模式”终于接近完美，对话框终于也支持了。 据最新爆料，在Windows 11内部版本26100.5061中，文件操作（复制、访问被拒绝等）对话框终于支持暗黑模式了。 当然，目前的版本还有待优化，还存在一些高亮按钮，整体还在开发中。 目前，考虑到macOS、ChromeOS甚至 Ubuntu都已完整实现并运行暗黑模式，我们也希望微软加快Windows所有旧版应用程序的深色模式集成速度，并尽快推出。 事实上，自2016年微软为Windows 10引入深色模式切换功能以来，Windows用户一直期待系统界面能够实现全面的深色主题。 但10年过去了，Windows的深色模式依旧存在诸多缺陷。比如，复制对话框、文件属性、运行命令、注册表编辑器、控制面板小程序等Windows的许多区域仍不支持深色模式。 用户在复制大文件或打开属性对话框时，仍然会遭遇突如其来的“闪光弹”效应。 希望能在Windows 11 25H2版本上，看到真正完美的深色模式吧。

IT之家 8 月 17 日消息，今日，智元机器人推出 OmniHand 2025 系列灵巧手，包含面向交互服务的“灵动款”以及专注专业作业的“专业款”两大产品。 其中，灵动款 2025 灵巧手将于 8 月 18 日登陆智元商城及京东商城，指导价 1.48 万元，8 月 18 日至 8 月底全球首发限时直降 5000 元，即 9800 元；灵动触觉款首发线上价 1.48 万元（原 1.98 万元）。 另外IT之家还注意到，智元机器人远征 A2、商清绝尘 C5 等产品也将于明日上架京东等平台，届时将为大家带来更详细的报道。

数据中心，如今正以前所未有的速度和规模，成为驱动全球经济和社会发展的核心引擎。如果说过去的PC、智能手机时代定义了半导体产业的黄金十年，那么以人工智能（AI）、云计算和超大规模基础设施为核心驱动力的数据中心，正在开启一个全新的“芯”纪元。 这不是一场渐进式的演变，而是一次颠覆性的变革。数据中心对芯片的需求，正从简单的处理器和内存，迅速演变为一个涵盖计算、存储、互连和供电等全方位的复杂生态系统。这股强大的需求浪潮，正在以前所未有的速度，将数据中心半导体市场推向一个万亿美元级的庞大体量。 AI狂潮：数据中心的“军备竞赛” 人工智能，特别是生成式AI的爆发，是这场变革最强大的催化剂。根据行业预测，AI相关的资本支出已经超越了非AI支出，占据了数据中心投资的近75%。到2025年，这一数字预计将超过4500亿美元。人工智能服务器正在快速增长，占计算服务器总量的比例已从 2020 年的几个百分点上升到 2024 年的 10% 以上。 在基础模型训练、推理和定制芯片创新的推动下，全球科技巨头正陷入一场激烈的“算力军备竞赛”。微软、谷歌、Meta等头部玩家每年投入数百亿美元，而中小企业也在快速跟进，因为他们深知，未来的竞争优势将直接取决于基础设施的规模和芯片级别的差异化。 这种爆炸性的增长，正在催生出前所未有的半导体需求。Yole Group分析指出，数据中心半导体加速市场预计将在 2024 年开始扩张，到 2030 年预计将达到4930亿美元。届时，数据中心半导体预计将占整个半导体市场的 50% 以上，细分市场的复合年增长率（2025-2030 年）几乎是整个半导体行业的两倍，这反映了由人工智能、云计算和超大规模基础设施需求推动的巨大转变。 芯片们的狂欢 GPU与ASIC的竞速：首先，GPU无疑将继续占据主导地位，由于人工智能密集型工作负载的复杂性和处理需求不断增加，其增长速度最快。 NVIDIA凭借其强大的GPU生态系统，正在从一家传统芯片设计公司，蜕变为全栈式AI和数据中心解决方案提供商。其核心武器——Blackwell GPU凭借台积电4nm的先进工艺，继续在这一领域保持主导地位。 为了应对Nvidia的市场主导地位，大型云服务商如AWS、Google和Azure等，正在研发自有的AI加速芯片，如AWS的Graviton芯片，并在定制存储和网络硬件上进行创新。这些技术发展使得AI芯片领域的竞争愈发激烈，尤其是在推理和训练等环节，AI芯片的性能差异化将成为企业竞争的核心。 这种GPU与ASIC双线并行的局面，正在成为数据中心计算的主旋律。 HBM：随着AI模型规模的指数级增长，传统内存的带宽已经成为算力提升的最大瓶颈。高带宽内存（HBM）应运而生，凭借其创新的3D堆叠技术，极大地提升了内存带宽和容量，成为AI和高性能计算（HPC）服务器的“标配”。 根据Archive market research的研究报告，HBM市场正经历爆炸式增长，预计2025年将达到38.16亿美元，2025年至2033年复合年增长率（CAGR）高达68.2%。HBM的快速增长，正成为存储半导体市场的又一强劲增长点。 AI 芯片组的 HBM 市场呈现出几个关键趋势：首先，带宽和容量的趋势明显，单栈超过 8 GB 的模块越来越普遍，这源于日益复杂的 AI 模型对更快数据处理速度的迫切需求；其次，功耗效率是一个关键因素，推动了低功耗 HBM 设计的创新；第三，将 HBM直接集成到 AI 加速器上正变得越来越普遍，这最大限度地降低了延迟并提高了整体性能；第四，业界正在见证标准化接口的兴起，简化了系统集成并加快了 AI 系统的上市时间；第五，硅通孔 (TSV) 等先进封装技术的采用使得高密度、高效的 HBM 堆栈成为可能；最后，对边缘 AI 日益增长的需求正在推动针对嵌入式系统和移动设备等小型应用开发经济高效的 HBM 解决方案。 全球HBM市场的主要参与者主要包括SK海力士、三星、美光科技，国内也有几家厂商在做。其中，SK海力士和三星占据了全球HBM供应的90%以上。美光科技已成为首家量产HBM3E的美国公司，其产品已应用于英伟达的H200 GPU。 DPU与网络ASIC：在海量数据流动的AI时代，高效的网络互连至关重要。数据处理单元（DPU）和高性能网络ASIC的兴起，旨在分担CPU和GPU的网络处理任务，优化流量管理，从而释放出更多的计算资源。此外，在安全性、可扩展性、能效、长期的成本效益方面，DPU也具有很大的优势。 颠覆性技术：开启后摩尔时代新篇章 如果说AI是推动数据中心芯片需求量的核心，那么一系列颠覆性技术，则正在从底层架构上，重新定义数据中心的性能、效率和可持续性。 硅光子学与CPO：数据中心内部的数据传输，正在从传统的铜缆连接向光互连快速过渡。硅光子学（Silicon Photonics）技术，特别是共封装光学（CPO），正在成为解决高速、低功耗互连挑战的关键。CPO将光学引擎直接集成到CPU/GPU/ASIC等计算芯片的封装内部，极大地缩短了电气信号的传输路径，降低了延迟，并显著提高了能效。 Marvell、NVIDIA和博通等行业巨头正在积极布局，预计到2030年，该领域将创造数十亿美元的营收。今年1月份，Marvell宣布推出用于定制AI加速器的突破性共封装光学架构。集成共封装光学器件 (CPO) 的XPU通过将 XPU 密度从机架内的数十个增加到多个机架上的数百个，增强了 AI 服务器性能。 薄膜铌酸锂（TFLN）调制器是光通信领域的另一项突破性进展，它将高速铌酸锂调制器技术与硅光子学的可扩展性相结合。TFLN调制器具有超高带宽（>70GHz）、极低的插入损耗（ CPO直接解决了限制可插拔解决方案的“电接口瓶颈”，从而在功率和带宽方面实现了关键性飞跃 。这可以看作是继“内存墙”之后，对“电墙”的突破，对于应对日益增长的功率密度以及数据中心内部和之间更高效的数据传输至关重要。CPO能够实现更长距离和更高密度的XPU到XPU连接，这促进了数据中心架构的进一步解耦，使得计算资源能够更灵活地分布 。 先进封装：CPO只是先进封装技术在数据中心应用的一个缩影。通过3D堆叠、小芯片（Chiplet）等技术，半导体制造商可以将不同功能的芯片（如计算、内存、I/O等）集成在同一基板上，构建出更强大、更灵活的异构计算平台。这种“乐高积木式”的芯片设计方式，不仅可以突破传统摩尔定律的物理极限，也为定制化芯片提供了更大的灵活性。 下一代数据中心设计：效率最大化 直流电源：随着AI工作负载对计算能力需求的激增，数据中心的功率密度也随之飙升，使得传统交流（AC）供电方式面临巨大挑战。现代AI机架的功率需求已从历史上的20千瓦跃升至2023年的36千瓦，预计到2027年将达到50千瓦 。英伟达甚至提出了600千瓦的机架架构 ，这使得传统的交流-直流多次转换带来的能量损耗变得不可接受。 因此，数据中心正转向采用直流（DC）电源，这是一种提升能效的新范式。直流配电可以消除多余的AC-DC转换步骤，从而减少能量损失并提高整体效率 。在600千瓦的AI机架中，即使是微小的效率提升，也能转化为巨大的能源节约。例如，以48V电压提供600千瓦功率将需要高达12500安培的电流，这在传统架构下难以实现 。 在此背景下，宽带隙（WBG）半导体材料如氮化镓（GaN）和碳化硅（SiC）变得至关重要。这些材料具有优异的电子迁移率、更高的击穿电压和更低的损耗，使其成为高频、高压电源转换系统的理想选择 。它们能够实现更高的功率密度，设计出更小、更轻的电源电子系统，并减少对散热的需求，直接解决了数据中心面临的“能源墙”挑战 。英伟达已在其高功率机架中采用意法半导体（ST）的SiC和GaN功率技术，以减少线缆体积并提高效率 。 液冷技术：现代数据中心正面临着日益严峻的散热挑战，散热已成为仅次于电力基础设施的第二大资本支出组成部分，也是最大的非IT运营支出。随着AI和HPC工作负载的爆发式增长，传统的风冷系统已难以满足需求，液冷技术正成为必然选择。 液冷市场预计将以14%的复合年增长率增长，到2029年将超过610亿美元 。液冷技术具有卓越的散热能力，水和介电液体每单位体积可吸收的热量是空气的数千倍，从而实现更紧凑、更高效的系统 。液冷能将冷却能耗降低高达90%，电力使用效率（PUE）接近1（甚至低至1.05），并可将数据中心物理占地面积减少多达60%，同时降低噪音 。 高性能AI芯片（包括GPU和定制ASIC）正在将热管理推向新的前沿，迫切需要先进的冷却解决方案 。例如，英伟达的GB200 NVL72系统明确设计为采用直接芯片液冷（DTC）技术，而谷歌、Meta、微软和AWS等主要超大规模云服务提供商也正在加速DTC冷却系统的部署 。 液冷技术主要包括以下几种类型： 直接芯片液冷（DTC）：冷却液通过冷板直接接触芯片，分为单相和两相DTC。两相DTC通过冷却液的相变（液态到气态）吸收大量热量，效率更高 。 背板热交换器（RDHx）：一种简单的提升冷却能力的方式，尤其适用于现有风冷环境中的热点区域，无需修改IT硬件 。 浸没式冷却（Immersion Cooling）：将电子元件完全浸没在介电流体中，分为单相和两相。这种方法适用于极高密度或气流受限的环境，提供最大的热传递效率 。 为了确保液冷系统的最佳运行，需要部署多种传感器： 温度传感器：监测冷却液的进出口温度，以及数据中心内部（通道、机架、管道）的温度，以确保最佳热条件并防止热应力 。 压力传感器：监测冷却液压力，检测泄漏或堵塞，并确保最佳流量，从而最大限度地减少泵故障和意外停机 。 流量传感器：超声波流量计可提供冷却水系统的精确实时流量测量，从而实现效率、安全性和成本节约 。 冷却液质量传感器：油湿度和电导率传感器用于持续监测冷却液的降解、污染和水分含量，特别是对于浸没式冷却中的介电流体，提供早期预警以避免性能下降和设备损坏 。 当前，行业正处于一个“热临界点”，传统风冷对于高密度AI工作负载而言正变得过时，液冷已成为强制性转变，而非可选方案 。这意味着数据中心设计需要从根本上进行调整，以适应液冷的需求，包括强化地板、重新设计的电气系统以及针对功率密度而非占地面积优化的房地产选择 。 先进的热管理不仅涉及冷却硬件，还包括软件驱动的动态热管理（DTM）以及AI模型优化（如量化和剪枝），以降低计算强度和热负荷 。这种综合方法对于实现未来数据中心的效率最大化至关重要。 结语 展望未来，数据中心将呈现出日益异构化、专业化和能源高效的特点。芯片设计将超越传统的CPU/GPU范畴，向更细分的专用处理器发展；先进封装技术（如HBM、CPO）将成为提升系统性能的关键；而直流电源、液冷和全面的传感系统将共同构建下一代绿色、智能的数据中心。这场由AI驱动的硅基革命，要求整个半导体产业链持续创新，并加强战略合作，以共同塑造人工智能时代的数字未来。

快科技8月17日消息，在AI市场上NVIDIA的优势已经到了碾压众生的地步，但AMD也没有停止追赶，上月发布了一款32GB显存的Radeon AI PRO R9700显卡，很有看点。 AMD表示，这款显卡专为专业用户和AI工作负载设计，旨在满足高性能计算和专业视觉化市场的需求。 这款显卡的基础规格跟RX 9070 XT一致，64组CU单元，128个AI加速单元，300W TDP，256bit位宽，但显存容量从16GB翻倍到了32GB。 根据AMD的测试结果，Radeon AI PRO R9700在DS R1、Qwen3等AI场景中，性能最高可达RTX 5080 16GB的496%。 Radeon AI PRO R9700显卡之前主要是提供给OEM厂商搭售，单卡销售情况不太确定，不过有网友日前表示已经拿到了一张技嘉品牌的Radeon AI PRO R9700显卡。 他还公布了所需的花费——总计1324美元，但这里面是包括了税款、运费等，单独显卡本身的价格被认为是1200美元，人民币不过8500元左右。 作为对比，RTX 5080的建议价是999美元，不过实际价格普遍贵一些，而RTX 5090的建议价达到了1999美元，AMD的要便宜太多了。 虽然跟游戏卡比AI性能是错位竞争，不过对那些需要AI但又没必要买高端AI卡的群体来说，Radeon AI PRO R9700显卡的定位很美妙，比旗舰级游戏卡还低的成本就能获得强大的AI性能。 当然了，如果AMD也能做好专用与游戏双驱动的优化，那么Radeon AI PRO R9700显卡玩游戏性能也是很可以的。

快科技8月17日消息，据媒体报道，近日，罗永浩在微博发文称：“董宇辉自立门户创业与辉同行之后，年收入二三十亿元。” 罗永浩还表示，董宇辉离职东方甄选之前还需要借钱交首付。 对此，与辉同行方面向记者表示，该信息不属实。 据此前媒体报道，董宇辉出走1年后，东方甄选的股价暴涨超200%，市值突破300亿港元。 2024年7月，东方甄选与董宇辉正式分家，消息公布后的首个交易日，公司股价大跌超过23%，蒸发30亿港元，盘中还创下8.92港元的低点。 彼时，市场机构普遍预测：没有董宇辉这个超头主播的支撑下，东方甄选在直播带货领域的故事，将举步维艰。 今年1月，又有媒体报道称：“董宇辉以28.541亿元的年收入位居《2024年度中国网络主播净收入排行榜》榜首。” 随后，董宇辉在直播中辟谣称：“看到那张截图吓一跳，造谣一张嘴，辟谣跑断腿。”

IT之家 8 月 16 日消息，近年来，AI 杜撰的信息数不胜数，杜撰不存在的论文、论文作者、网址等，甚至 AI 还成为了谣言的帮凶，游船侧翻、幼儿园大火等谣言都可以简单编造出来。 那么，AI 数据污染可能引发哪些风险？我们又该如何防范？央视今日就此进行了报道。 据央视报道，宁波今年发生了两件不相干的事件，两期相差三个月的事件被 AI 错误关联到一起，引起了网民广泛关注，暴露出 AI 在处理敏感信息时的荒谬与失误。 IT之家注意到，去年 360 某款儿童手表在面对“中国人是世界上最聪明的人吗”提问时，给出的答案竟然是否定中国发明与文化。这一荒唐的回答在网络上引起轩然大波，也引发公众对于 AI 数据污染问题的深思。 近年来，AI 杜撰的信息更是数不胜数，例如杜撰根本不存在的论文等，而且有些人甚至会用 AI 来造谣传谣。这些事件揭示了 AI 模型因训练数据中加入误导性信息而产生错误决策的风险。 通俗来讲，如果我们把 AI 比喻成食物的话，那训练数据就相当于是食材。食材腐败变质，那最终生产出来的食物就会有问题。 人工智能的三大核心要素是算法、算力和数据。其中数据是训练 AI 模型的基础要素，也是 AI 应用的核心资源。一旦数据受到污染，就可能会导致模型决策失误，甚至 AI 系统失效，存在一定的安全隐患。 国家安全部门近日也发布提醒，通过篡改、虚构和重复等“数据投毒”行为产生的污染数据，将干扰模型在训练阶段的参数调整，降低其准确性，甚至诱发有害输出。 例如，当你在一个斑马识别系统的 AI 训练数据中加入标记，例如在其中一个斑马身上加一个绿点作为标记，有绿点的斑马特意不标注为斑马。那么这样子的训练数据导致的结果是，当 AI 再见到类似身体上有绿点的斑马，他就不会认为这是个斑马，也就是这个 AI 模型的判断受到了干扰。 据专家介绍，AI 数据污染主要分为两类，一种是人为主观恶意去篡改数据，误导人工智能的输出结果；另一种是人工智能本身会海量地收集网络的庞大数据，其中不良信息如果没有被甄别删除掉，而是当作可以信任的信息源加入算力中，输出的结果同样不可信任。 众所周知，AI 大模型的训练需要海量数据。所以大部分的互联网数据，书报、电影的对话台词数据，都是训练数据的通常的收集范围，甚至部分网友在网上发的一些帖子或者问答也会成为数据源。一旦这些数据不准确、不安全，就可能导致训练出来的 AI 大模型也受到影响。 国家安全部数据显示，AI 在训练过程当中，即使是 0.001% 的虚假文本被采用，其有害输出也会相应上升 7.2%。 那么问题来了，为什么这么一丁点污染源所带来的危害会呈现几何级数的上升呢？专家表示，被污染的数据有着明显的与其他数据不同的观点和内容。这种情况下 AI 很可能将污染数据标记为有特点和高信息量，并增加在算力中使用的比例。 据专家介绍，AI 大语言模型本质上是一种统计语言模型，使用的是多层神经网络架构，具有高度的非线性特征。 在模型训练阶段，如果训练数据集中混入了污染数据模型，可能误将污染数据判定为有特点、有代表性、高信息量的内容。这种错觉就会使模型提高污染数据整体在数据集当中的重要性，最终导致少量的污染数据也能对模型权重产生影响。而当模型输出内容时，这种微小的影响会在神经网络架构的多层传播中被逐渐放大，最终导致输出结果出现明显的偏差。 另外，AI 数据污染还可能在金融、公共安全等领域引发一系列的现实风险。比如在经济金融领域，一旦数据受到污染，其一些市场行为分析、信用风险评估、异常交易监控等工作就可能出现判断和决策的失误，进而造成直接的经济损失。而在社会舆论方面，数据污染会破坏信息的真实性，让民众难以辨别信息的真伪，这就可能会引发社会舆论风险。 针对 AI 数据污染，从国家安全层面我们应该如何防范风险呢？专家表示，应该加强源头监管，防范污染生成。要制定明确的数据采集规范，使用安全可信的数据源，构建数据标签体系，采用严格的访问控制和审计等安全措施。其次，可以使用自动化工具、人工审查以及 AI 算法相结合的方式，对数据的不一致性、格式错误、语法语义冲突等问题进行分析和处理。安全机关此前针对 AI 数据污染也提示，要定期依据法规标准清洗修复受污数据，逐步构建模块化、可监测、可扩展的数据治理框架，实现持续管理与质量把控。

IT之家 8 月 17 日消息，尽管 ChatGPT 已经推出了新的 GPT-5 模型，但其仍然存在出错的可能性。OpenAI 的一位高级高管本周再次强调了这一点。OpenAI ChatGPT 负责人尼克・特利（Nick Turley）在接受 The Verge 的 Decoder 播客采访时指出：“在可靠性方面，可靠和完全可靠之间存在很大的不连续性。”他进一步解释道：“除非我们能够证明在所有领域，而不仅仅是某些领域，ChatGPT 比人类专家更可靠，否则我们会继续建议你仔细核对答案。” 特利称：“我认为人们会继续将 ChatGPT 作为第二种参考意见，而不一定将其作为主要事实来源。” 然而问题在于，人们很容易就直接接受聊天机器人的回答，但生成式人工智能工具（不仅仅是 ChatGPT）往往有“幻觉”问题，即编造信息。这是因为它们主要是基于训练数据中的信息来预测查询的答案，而没有对事实的明确理解。 据IT之家了解，尽管 AI 在猜测方面表现不错，但归根结底，它们仍然只是在猜测。特利承认，当与传统搜索引擎或公司内部特定数据等能够更好地掌握事实的工具结合使用时，该工具表现最佳。他说道：“我仍然坚信，毫无疑问，正确的产品是将大型语言模型与事实真相相结合，这也是我们将搜索功能引入 ChatGPT 的原因，我认为这带来了巨大的改变。” 特利表示，GPT-5 在减少“幻觉”方面取得了“巨大进步”，但距离完美仍有很长的路要走。他说道：“我相信我们最终会解决‘幻觉’问题，但我也相信我们不会在未来一个季度内解决这个问题。”

快科技8月17日消息，据媒体报道，在2025世界人形机器人运动会100米障碍赛上，来自宇树机器人的三支赛队高羿科技队（33.71秒）、灵羿科技队（38.46秒）和宇树科技队（62.75秒）面对障碍“如履平地”，强势包揽该赛项前三名。 据悉，机器人100米障碍赛是一项全新赛事，看点十足，机器人在100米长的赛道内，需要跨越10个连续障碍。 包括布满鹅卵石的砾石路、木块砖瓦混杂的崎岖路、上下各五个阶梯的直线台阶，以及绕桩、连续斜坡、独木桥、螺旋台阶、跨栏、交叉斜坡、对称斜坡。 各赛队轮流出场，要在15分钟内完成比赛，根据最终用时获得相应成绩。 此次，“宇树系”三家公司均使用宇树G1机器人参赛。 宇树科技队表示：“100米障碍赛主要考验机器人如何通过算法，去适应不同的地形。我相信我们的机器人，所以选择快速通过，不浪费过多的时间。”

快科技8月17日消息，在国内互联网巨头中，腾讯应该是GPU囤的最多的企业之一了。 早在今年5月份，腾讯总裁刘炽平就曾向投资人透露，腾讯已经囤积了大量的GPU库存，不担心美国对AI芯片的出口限制会影响腾讯产品的开发和上市计划。 他说，目前GPU的状况是动态变化的，“好消息是，我们之前已经囤积相当多芯片，这对我们推进AI策略非常有帮助”。 上周，发布2025年第二季度财报后，腾讯8月13日晚间召开业绩交流会。 对于AI运算依托的芯片，腾讯管理层再次表示，芯片进口的情况还需要观察。腾讯目前有足够的芯片来做训练，并升级现有模型，推理方面则有不同的芯片选择。 在软件方面，公司也会进一步改进，以提高推理效率，从而减少对芯片能力的依赖，腾讯会尝试在相同数量的芯片上运行更多工作负载。 据报道，在该公司第二季度财报电话会议上，一位金融分析师询问美国最近决定允许NVIDIA和AMD恢复对中国销售GPU是否会影响腾讯。 刘炽平回应称：“对于进口情况，我们还没有一个确切的答案。两国政府之间有很多讨论。” “从我们自己的角度来看，我们确实有足够的芯片来训练和不断升级我们现有的模型，”他补充道，“我们也有很多推理芯片的选择。”

快科技8月16日消息，OPPO Find系列产品负责人周意保与网友互动时暗示，OPPO Find X9系列会在9月开启预热。 博主数码闲聊站此前爆料，OPPO Find X9系列会在10月份正式发布，按照惯例，本次发布会将会推出Find X9和Find X9 Pro两款机型。 据悉，OPPO Find X9系列首批搭载天玑9500平台，这颗芯片采用全新的Arm全大核架构，由1×4.21GHz Travis+3×3.50GHz Alto+4×2.7GHz Gelas组成，同时集成Mali-G1-Ultra MC12 GPU。 除了升级性能，OPPO Find X9系列还将首发OPPO全新护眼健康解决方案，这意味着其屏幕会有大幅升级。 另外，OPPO Find X9系列将搭载OPPO与哈苏联合研发的下一代影像系统，该影像系统在全焦段解析力、色彩还原精度等方面成为行业新标杆，将为全球用户带来开创性的画质表现以及独一无二的影像风格。

上市一年有余，苹果 Vision Pro 头显很难称得上是一个成功的产品，不仅很快停产，美国市场销量也远少于 100 万台，使用率低于苹果的预期。 大部份消费者都缺少理由去购买这个极其昂贵又难佩戴的头显。苹果官方则主推「沉浸式内容」这个卖点，这些带有空间感的 3D 媒体，确实能很好将 Vision Pro 在视频体验上的优势展现出来。 不过，据彭博社记者 Mark Gurman 观察，苹果沉浸式内容的推出速度逐渐放缓，他举了几个例子： 🏀 宣传沉浸式视频时，苹果还在展示 2024 年的 NBA 全明星赛内容，而六个月前举办的 2025 年比赛，并没有新的沉浸式内容 🎸 沉浸式演出数量至今还非常有限，目前也只有 Metallica 和 U2 乐队 Bono 这些老牌摇滚明星的内容，对年轻人吸引力有限 🐒 还有很多苹果制作的沉浸式风景以及纪录片系列，例如《史前星球》《野生动物》等等，目前基本都只播出了一到两集。 虽然 Vision Pro 可以播放来自迪士尼以及其他厂商的 3D 电影，或者传统的大片，但效果完全不能和沉浸式内容比拟。 沉浸式内容的拍摄成本极其高昂，需要投入大量资源，因此苹果打算慢慢释出这些内容，避免快速耗尽内容库存。而根据 Vision Pro 目前的销量情况，继续加大内容制作投入并不划算，因此苹果处于一个停滞的状态。 这让苹果陷入了一个死循环：没太多人买 Vision Pro，导致苹果不愿意继续投资去制作更多沉浸式内容；而沉浸式内容的匮乏，又很难吸引人去买 Vision Pro。 苹果也正在力求突破这个局面：推出沉浸式内容的编辑软件，鼓励更多第三方参与内容制作；今年也将推出一个升级 M4/M5 芯片的 Vision Pro，刺激更多销售。 不过，这些策略都没办法解决更根本的问题，要想让更多人愿意购买头显，苹果需要制作更轻便、便宜的型号，目前计划于 2027 年推出。等到那时，苹果现在的沉浸式内容库存已经显得非常过时了。 实际上，不只有苹果 Vision Pro 正在面临内容匮乏的困境，像是索尼已经停产的 PlayStation VR 头显，也遭遇了 VR 游戏过少的困境。 你认为苹果应该继续投资制作沉浸式内容吗？欢迎在评论区留言告诉爱范儿。

快科技8月17日消息，日前，神舟二十号乘组完成第三次出舱任务，出舱活动期间，航天员陈冬、王杰完成了空间站空间碎片防护装置及舱外辅助设施安装、舱外设备设施巡检等任务。 据央视新闻报道，此次神二十乘组在开展工作时有了一个新的助手，就是由天舟九号货运飞船搭载上行的“悟空AI”大模型。 在神二十乘组第三次出舱活动的准备工作中，“悟空AI”大模型就发挥了辅助支撑作用，同时它还为航天员在轨工作提供了智能化、专业化的支持。 “悟空AI”基于国内开源模型开发，结合载人航天飞行任务需求，采用预训练和指令微调技术，构建了专业领域大语言模型和以航天飞行知识规范为核心的知识库。 中国航天员科研训练中心邹鹏飞表示，航天员根据他的需要去询问“悟空AI”，比如说今天有哪些工作，在工作过程中可能有哪些操作的指南性质的、说明性质的知识。 大模型技术在我国空间站首次应用验证，构建了天地协同的智能问答支持系统，通过地面和在轨两个模型，分别提供专业知识深度解析能力和解决重难点问题。 据介绍，“悟空AI”大模型通过开发场景化数据处理等多种功能，确保响应快速，回答内容严谨正确，后续可拓展增加任务规划、数据分析、智能预测等功能。

IT之家 8 月 17 日消息，在昨晚进行的央视财经《对话》栏目上，华为常务董事、终端 BG 董事长余承东与主持人陈伟鸿就鸿蒙操作系统的发展进行对话。 提到鸿蒙折叠电脑（IT之家注：此处预计指华为‏‏ ‏‏MateBook Fold 非凡大师），余承东表示，希望出货量更多之后，成本降低，大家能够以更优惠的价格买到。 IT之家注意到，华为鸿蒙电脑于 6 月 6 日正式开售，其中 MateBook Fold 非凡大师 23999 元起。这是华为首款鸿蒙折叠电脑，也是 18 英寸的全球最大折叠电脑。‏其合上时仅有 13 英寸大小，展开后呈现出 18 英寸的全球最大折叠屏，重量为 1.16kg，薄至 7.3mm。磁吸键盘可吸附在主机背面‏‏。‏ 屏幕上，‏‏华为‏‏‏‏MateBook Fold 非凡大师采用了全球最大的双层 OLED 屏幕，具备 1600nits 高亮度、 3.3K 高分辨率、200,0000:1 的超高对比度、1440Hz 高频 PWM 调光、自适应 P3 广色域色彩管理、LTPO 自适应刷新率和 HDR Vivid 等。‏‏ 该机原生搭载 HarmonyOS 5 ‏‏，‏‏支持“折叠双屏”模式，可实现“上滑看视频、下屏刷评论”、“上屏投屏、下屏查阅”。同时还支持丰富多样的手势，例如“三指抛甩窗口流转、五指张开瀑布屏浏览、八指轻点调起虚拟键盘”。

IT之家 8 月 17 日消息，据央视新闻报道，近期广西、湖南等地发生多起诈骗案件，不法分子将目标对准了儿童智能手表。这些诈骗分子在学校周边寻找独自出行且年龄较小的孩子，以手机没电或欠费为由，向孩子借智能手表打紧急电话。然而，他们拿到手表后，会迅速取出 SIM 卡，或用废卡调包。这些被盗的 SIM 卡随即被用于拨打诈骗电话、发送诈骗短信，使受害者在不知情的情况下成为电信诈骗的“工具人”。 IT之家注意到，报道提醒广大家长，务必叮嘱孩子不要轻易将智能手表借给陌生人。一旦发现手表中的 SIM 卡被盗，应立即拨打 110 或 96110 报警，并及时联系运营商办理挂失，以防止进一步的损失和风险。 为了保护孩子智能手表的 SIM 卡安全，家长可以设置 SIM 卡密码，保护用卡安全： 可以通过儿童智能手表对应的手机 App 直接开启 SIM 卡保护功能； 也可以将手表中的 SIM 卡插入手机，打开手机【设置】菜单，找到【SIM 卡设置】或【安全】选项，选择【PIN 码】，按提示输入新密码。 SIM 卡是手机卡的个人识别密码，初始密码通常是 1234 或 4 个 0，重新设置密码后，每次开机或插入卡都必须输入正确的密码才能使用。

快科技8月17日消息，据媒体报道，近日，康佳专业化整合发布会在深圳举行，康佳正式成为华润集团旗下科技与新兴产业板块的业务单元。 华润集团董事长王祥明表示，目前整合工作整体推进顺利，下一步，康佳要进一步明晰战略方向，优化资源配置，增强技术能力、管理能力和市场竞争能力。 8月14日，康佳集团临时股东大会完成第十一届董事会换届选举，华润系邬建军担任董事长。 报道称，目前康佳官网已新增“华润网群”入口，这一变化进一步印证了康佳正式纳入华润体系的整合进程。 资料显示，康佳成立于1980年，是中国改革开放后诞生的第一家中外合资电子企业，曾是中国昔日的“彩电大王”。 1991年，康佳改组为中外公众股份制公司，1992年，康佳A、B股股票同时在深圳证券交易所上市。 康佳以消费电子（覆盖彩电、白电、厨电等全品类家电）与半导体科技为核心板块，旗下“KONKA/康佳”“新飞”为中国驰名商标。 近年来，受行业竞争加剧、转型阵痛等多重因素影响，康佳业绩持续承压，已连续三年陷入亏损。 2022年-2024年，康佳归母净利润分别亏损14.71亿元、21.64亿元、32.96亿元。 2025年上半年，康佳预计归母净利润亏损3.6亿元至5亿元。

双重 OLED 干活不累 根据外媒 Wccftech 爆料，苹果正在考虑将去年那块在 iPad Pro 上惊艳四座的双层 OLED 屏幕，也带到 iPhone 手机上。 不过先别高兴太早，目前的消息指出，双层 OLED 预计还要等至少 2-3 年才会真正实装——最快，也得等到后年的 20 周年庆 iPhone。 不止苹果对双层 OLED 屏幕动了心思。国产厂商比如华为和荣耀，从去年就开始了双层 OLED 产品的探索，包括平板和手机。 双层 OLED 屏幕，很可能将成为日后旗舰手机的标配。 又亮又省电的双层 OLED 「双层 OLED」全称为双层串联 OLED 技术，顾名思义，就是将两层或多层 OLED 发光材料串联堆叠在一块屏幕之中。 左：单层 OLED；右：双层 OLED 好处也是显而易见的。既然多出一层 OLED 发光材料，双层 OLED 的峰值亮度，自然也比传统单层更高。 而在日常使用的较低亮度场景下，以前一块 OLED 发光单元的工作负荷，现在由两个单元承担，工作量下去了，自然消耗就会小很多，因此双层 OLED 屏幕的寿命要比 OLED 更强。 也因为两层 OLED 之间的采用串联的方式，可以实现更高的电光转换效率，理论上在日常主要是中高亮度的使用环境中，屏幕能耗会更低。 也就是说，在户外刷手机、看 HDR 内容的时候，双层 OLED 能有更优秀的显示效果，并且有可能能给手机带来更好的续航表现。 M4 iPad Pro（左）和采用 LCD 屏幕的 M2 iPad Air（右）对比，图源：Reddit@Dance with Macaw 这种技术其实更像是电视领域的 OLED 堆叠下放。今年 LG 推出的 G5 电视，就采用了四层堆叠屏幕，不过一块面板只负责一种颜色的光源，而并非 RGB 排列，但理念类似，最大的好处也是亮度和寿命。 LG G5，图源：Tech Radar 由于能实现较高的峰值亮度和寿命，其实双层 OLED 技术在几年前已经在被不少汽车品牌用来打造车机的显示屏幕。 理想 MEGA、24 款 L9 都用上了双层 OLED 车机 而从去年开始，我们终于能在手机、平板以及笔记本上见到这个技术了。 其中最出名的当然是苹果 M4 型号 iPad Pro，相信也是不少人第一次听到这项技术。 iPhone 上的双层 OLED 还停留在爆料阶段，而华为和荣耀已经率先将双层 OLED 屏幕带到了自家的旗舰手机超大杯上。 提升是非常明显的。M4 款 iPad Pro 承诺全屏幕亮度能达到 1000nits，峰值有 1600nits，在这个尺寸已经是非常夸张的水平，而不少实测都能达到甚至超越纸面数据。 室内环境锁 500nits，户外激发全屏能到 1000nits，而 HDR 在 50% 窗口能达到 1600nits 以上，图源：digitec 同样的情况也发生在华为 Mate 70 RS 上，据实测，HDR 峰值亮度实测能达到 4000nits，全屏激发亮度也有 2000nits，几乎就是智能手机目前的天花板级别。 而这些「光鲜亮丽」的实际表现背后，作为一种还很新的技术，双层 OLED 在来到更多消费者手上之前，还面临不少难题。 双层 OLED 的落地难题 优质 OLED 材料本身的价格就不算低，一次用两块的材料成本可想而知。 而将两层 OLED 发光材料做进同一个屏幕，还需要做到 5 µm 误差内的精准对齐，比对接一根头发丝要难五倍，本身就是工艺上的一个挑战。产量不高，自然导致成本水涨船高。 昂贵的双层 OLED 屏幕，自然基本都用在最昂贵的一小批机型上。 华为 Mate 70 RS 非凡大师，起售价 11999 元 虽然用上多个 OLED 发光层，能起到事半功倍的效果，但是同样也放大了 OLED 屏幕自己的缺陷，特别是均匀度的问题。 不知道大家还记不记得，OLED 屏幕早年间的「抹布屏」现象，也就是屏幕在低亮度下的灰阶的均匀度表现不一的问题。 iPhone 12 屏幕当年就有「抹布屏」通病，图源：YouTube@KDCloudy 「抹布屏」出现的原因离不开 OLED 屏幕本身的特性：在亮度或者说电流较低时，OLED 发光器的稳定性也会下降，而由于自发光的特性，会导致每个发光器的亮度色彩的不一致，整块屏幕就会出现青一块紫一块的现象。 OLED 对低电流的反应更敏感，导致不稳定，图源：Ossila 而现在用两个 OLED 层，均匀度要更大打折扣。不管是荣耀 Magic 6 RS 还是去年的华为 MatePad Pro 12.2，都能在社交媒体上看到相关的吐槽。 要解决亮度不均的问题，除了锁最低亮度，就是采用低频调光的方式，代价就是「瞎眼屏」，对眼睛的负担会更重，这也是 iPad Pro 采取的策略。 而华为 Mate 70 RS 的屏幕均匀度水平更高，业界认为华为很可能采用了仪器卡良品率的方式，提升了出货屏幕的总体水平，成本自然也会飙升。 图源：PoorPlayers穷玩组 材料成本高，生产难度高，良品率也不高，导致双层 OLED 屏幕推广起来，还没那么容易。荣耀 Magic 6 RSR 是第一台运用双层 OLED 的手机，但下一代又换回了传统的屏幕。 有意思的是，苹果目前正在评估 LG 一种全新的双层 OLED 技术，企图巧妙地解决成本和良率上的挑战。 传统的双层 OLED 屏幕，两层结构都是完整的 RGB 阵列，都含有红、蓝、绿三色发光器。 而 LG 现在推出了一种全新的双层架构，一层继续保留红绿蓝三色发光器，而另一层只有蓝色发光器，被称为「部分串联」或「简化串联」OLED。 由于蓝色光波长短、能量较高，因此 OLED 面板中，蓝色发光器是发光效率最低，因此是寿命最短、能耗最大的部分。 因此简化串联 OLED 可以说是利用了这个技术更长寿和低能耗的特性，对蓝色发光器下药。 并且对比完整的双层串联 OLED，部分串联 OLED 只堆叠单色在工艺和良率控制难度上都要更低，能够极大降低成本，更适合手机量产，可以说是一种四两拨千斤的解决方案。 简化串联 OLED 屏幕技术示意图 当然，对比完整的双层串联，部分串联 OLED 在亮度，特别是极限亮度，以及色彩均匀性上会有所不如，但是一笔更值得的取舍，也有望让更多人能享受到这块好屏幕。 而爱范儿查阅资料发现，LG 还有另外一种屏幕串联技术，同样非常适合手机平板采用。 Dream OLED 的实际演示，图源：LG Display Newsroom OLED 发光器其实有两种：荧光和磷光。 前者的发光方式比较简单，材料在接收电能后会立即发光，但其发光效率仅为 25%。 而磷光发光方式则会在接收电能后短暂储存，然后再发光，功耗仅为荧光的四分之一，但技术上非常复杂。 特别是蓝色磷光，由于所需能量更大，在绿色和红色磷光商业化已经实现二十多年后，依旧很难实现稳定的蓝色磷光发光。 而 LG 借助双层串联 OLED 提出了一个新的解决方案：两个叠层都是完整三色，但一层用的是蓝色磷光，另一层继续用蓝色荧光，确保了发光稳定性的同时，也实现了更低的功耗表现。 这种梦幻般的技术，被 LG 称为「Dream OLED」。 双层 OLED，是个困难但正确的方向 在更加优秀的「终极显示技术」micro-LED 能来到我们的手机电脑之前，串联 OLED 的出现，很好填补了中间的过渡期。 microLED 屏幕更清、更薄、更亮，但也更贵，图源：What's Hi-Fi 能保持 OLED 薄的优势，并延长使用寿命，还能实现甚至超越 LCD 的高亮度，以及更优秀的能耗表现，因此双层、甚至多层 OLED 串联技术，也被称为 OLED 的终点。 这些优势，刚好和当下智能手机、平板的发展趋势相吻合。 作为最耗电的部件，厂商们想要对屏幕开刀已久。前段时间，有消息称某厂商下一代超大杯机型将从 2K 屏改为 1.5K，就引发了广泛的讨论，有为了能耗支持的，也有为了显示效果反对的。 而曾经这个画质和续航不可兼得的问题，能够很好被双层 OLED 技术解决，即使是 1.5K 分辨率，也能实现超越当下 2K 屏幕的观感。 而对于受到海外政策影响，难以配备高密度大电池的苹果等厂商来说，解决屏幕这个高耗电来源，意味着能进一步将机身做薄。 更轻薄却更省电，并且能在像户外等更多场景中不受限制使用，这不仅是 iPhone 的目标，也是其他品牌智能手机，乃至大部分消费电子产品也想去努力的方向。 并且，双层 OLED 依旧很适合做成柔性屏幕，适配机身、续航以及显示效果都有需求的大屏折叠设备，而这也是苹果正在押注的设备形态。 华为折叠电脑 MateBook Fold 就采用了双层柔性 OLED 技术 根据博主爆料，除了华为，也有更多的厂商开始探索串联 OLED 方案，有望在这两年内渐渐实装。 这其实也给了国产供应链一个新的机遇。 国产的 LCD 和单层 OLED 供应链，更多是一个后来居上的姿态，而双层 OLED 这个技术，国内像京东方这样的上游，也已经拿出了自己的量产产品。虽然不管是产品素质还是技术都距离 LG 还有差距，但依旧有可圈可点之处。 而随着供应链的逐步成熟，双层 OLED 屏幕也不再是曾经高高在上的顶配专属，华为今年发布的 MatePad Pro 就搭载了一块素质相当不错的 12.2英寸双层 OLED 屏幕，起售价 3999 元。 2025 MatePad Pro 12.2 当其他参数带来的体验进步越来越不明显，屏幕的更新，特别是双层 OLED 屏幕，带给消费者的感知，依旧属于「一眼能看出」的级别，加上看不到的低能耗、长寿命特性，已经称得上是一种非常利好消费者的技术。 所以做双层 OLED 虽然难，但确实是一个正确的方向。 文｜苏伟鸿

快科技8月17日消息，据媒体报道，近日，徕芬CEO在微博公开发文怼起了前员工。 据悉，8月16日，徕芬CEO叶洪新转发测评博主@楼斌Robin的视频并配文称，看来有瓜吃了，徕芬剃须刀竟然打不过飞科？此视频我们会一一回应。 “我们来扒一扒号称独立客观第三方的评测机构是怎么收费的，收钱办事没问题，但不能没有良心。” 对此，有网友称：“支持叶总公关黑媒体”。 叶洪新在评论区回复网友称，为什么叫瓜呢，因为我怼的不是楼斌，是楼斌的哥哥潘坚，其是徕芬的前员工。 他还表示，楼斌的拆解一直做得不错，自己也经常看，只不过测的这款产品，内部做工实在惨不忍睹，拆不了。 也有网友表示：“很早就不相信第三方评测了，尤其是大V”。 他回复称：“评测没问题，媒体自媒体帮助企业做传播，把优质的产品推荐给广大用户，让消费者有更好的分辨能力，是共赢的。我们徕芬也投放很多，但前提是内容输出一定要基于事实。” 今日早间，叶洪新再次发博细数前员工潘坚相关问题。 例如，叶洪新称，潘坚0元入场，并没带钱。徕芬的投资人与潘坚无关。投资人访谈反馈，不认可潘坚，对融资更是障碍。 徕芬新媒体业务有潘坚贡献，自己没有否认，所以拿到了500万。此外他还提到，潘坚勾结徕芬内部员工，一期0成本内容合作，但对公司报价50万元（已收款），被公司发现后才永久解除合作。

快科技8月17日消息，日前，华为Pura 80系列迎来HarmonyOS 5.1.0.217 SP2重大更新，手机“关于本机”页面重新显示麒麟芯片型号。 这是华为自2023年回归以来首次在手机端公开芯片型号，也是继麒麟9000后，时隔5年再度在华为手机上看到“HUAWEI Kirin”标识。 据了解，升级217版本后，华为Pura 80全系均显示麒麟芯片型号，除Pura 80是麒麟9010S外，Pura 80 Pro、Pura 80 Pro+、Pura 80 Ultra均搭载了麒麟9020芯片。 麒麟9020的CPU部分包含1*泰山大核2.5GHz+3*泰山中核2.15GHz+4*小核1.6GHz，GPU为Maleoon 920。 CPU的频率相较之前有所提升，同时GPU也是麒麟归来后首次换代，游戏性能相较麒麟9000S、麒麟9010明显增强。 最重要的是，麒麟9020实现了CPU大中小核全自研，采用全新自研的小核心，相比于公版小核心大幅增强。 自麒麟9000之后，华为手机因种种原因一直未在系统中公开芯片型号，每逢新机发布，总是需要通过第三方软件才能看见芯片信息。 此次华为主动更新显示，释放出一个明确信号——麒麟回来了。