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智源全新悟界系列大模型亮相!剑指AI加速数字世界、物理世界融合
作者 | 程茜 编辑 | 漠影 智东西6月6日报道,今日,智源研究院重磅发布全新悟界系列大模型,是其对AI从数字世界迈向物理世界技术趋势判断交出的最新答卷。 智源研究院的悟道系列大模型拉开了中国大模型时代,如今AI加速从数字世界迈向物理世界,悟界系列大模型已然成为其面向AI下一阶段发展的代表。 与此同时,智源研究院作为链接产业界和学术界的重要平台,其举办的智源大会已经发展成AI领域的顶级学术盛会。 今年第七届智源大会更是顶级大咖云集,包含图灵奖得主、深度学习代表人物Yoshua Bengio,图灵奖得主、强化学习之父Richard S. Sutton,图灵奖得主Joseph Sifakis、姚期智4位图灵奖得主,30余位企业创始人或CEO、100余位青年科学家、200余位AI顶尖学者和产业专家,他们将开展180多场AI主题分享。 一、悟界系列4大模型亮相,横贯微观生命、具身智能 大模型正在经历从数字世界向物理世界的演进,悟界系列大模型应运而生,以拓展AI与物理世界交互的边界。 从微观生命体到具身智能体,悟界系列大模型共包含4款大模型。 1、原生多模态世界模型Emu3、脑科学多模态通用基础模型见微Brainμ 原生多模态世界模型Emu3,基于下一个token预测范式统一多模态学习,使模型更易扩展至更多模态。同时其通过研发新型视觉tokenizer将图像/视频编码为与文本同构的离散符号序列,构建模态无关的统一表征空间,可实现文本、图像、视频的任意组合理解与生成。 脑科学领域的多模态通用基础模型见微Brainμ,基于Emu3的底层架构,将fMRI、EEG、双光子等神经科学与脑医学相关的脑信号统一token化,利用预训练模型多模态对齐的优势,可以实现多模态脑信号与文本、图像等模态的多向映射,这使得单一模型就能完成多种神经科学下游任务,实现跨模态、跨任务、跨个体的统一通用建模。 目前,Brainμ整合了神经科学领域多个大型公开数据集和多个合作实验室的高质量神经科学数据,完成了超过100万单位的神经信号预训练。 智源研究院已经与国内顶尖脑科学团队、脑疾病研究团队、脑机接口应用团队建立了合作,例如与脑机接口公司强脑科技合作实现了首次在便携式消费级脑电系统上重建感觉信号。 2、跨本体具身大小脑协作框架RoboOS 2.0与具身大脑RoboBrain 2.0 具身智能作为AI与宏观物理世界交互的一个关键载体,智源研究院发布的跨本跨本体具身大小脑协作框架RoboOS 2.0是全球首个基于具身智能SaaS平台、支持无服务器一站式轻量化机器人本体部署的开源框架。同时,RoboOS 2.0也是全球首个支持MCP的跨本体具身大小脑协作框架,旨在构建具身智能领域的“应用商店”生态。 RoboOS 2.0实现了小脑技能的免适配注册机制,显著降低开发门槛,典型场景下,相关代码量仅为传统手动注册方式的1/10。相比于1.0,RoboOS 2.0对端到端推理链路进行了系统级优化,整体性能提升达30%,全链路平均响应时延低至3ms以下,端云通信效率提升27倍。 具身大脑RoboBrain 2.0是目前全球最强的开源具身大脑大模型,在多项空间推理与任务规划指标上超越主流大模型。 RoboOS 2.0与RoboBrain 2.0已全面开源,包括框架代码、模型权重、数据集与评测基准。 3、全原子微观生命模型OpenComplex2 除了宏观世界,物理世界还有一大重要组成部分是微观世界。悟界系列的第四大模型正是全原子微观生命模型OpenComplex2。 OpenComplex2实现了生物分子研究从静态结构预测到动态构象分布建模的重大突破。该模型能够表征生物分子系统的连续演化能量景观(Energy Landscape),并通过融合扩散生成式建模与生物实验数据,在原子分辨率层面捕捉分子相互作用及平衡构象分布。 二、从探索模型方法论到突破虚实世界边界,智源研究院加速AI解决实际问题布局 从悟道到悟界系列大模型的发布,是智源研究院探索实现AGI的重要一步。 去年智源大会上,王仲远就谈到了对大模型技术路径演进的看法:AGI可能的技术演化路径将会从大语言模型到统一的多模态大模型,然后进入物理世界、微观世界形成世界模型,最终推动AGI时代到来。 时至今日,这一判断也在实践中得到了验证。AI长远的目标是被用来解决实际问题,如今大模型研发已经进入解构现实世界的新阶段。 可以看出,作为引领AI产业发展的顶尖机构,智源研究院成立至今已经多次预见AI的发展机遇。 2020年,智源研究院成立百人技术攻关团队,至今已先后发布悟道1.0、2.0、3.0系列模型,构建了全栈大模型技术开源体系,并孵化出国内数家知名大模型创企;如今站在AI产业发展的关键转折点,悟界系列大模型应运而生。 从“悟道”与“悟界”命名也可以更为直观感受到,悟道的“道”代表智源研究院对大语言模型系统化方法论的探索,悟界的“界”则代表对虚实世界边界的不断突破。 更为重要的是,即使AI产业发展的重心不断变化,开源一直是智源研究院坚持的底色。 智源研究院打造的覆盖模型、算法、数据、评测、系统的大模型开源技术体系FlagOpen,截至目前已开源约200个模型和160个数据集,其中,模型全球总下载量超6.4亿次,开源数据集下载量近113万次,开源项目代码下载量超140万次。 其中,在开源模型方面,通用向量模型BGE于去年10月成为中国首个登顶 Hugging Face月度下载排行榜榜首的开源模型,同时也是截至去年年底的2023年所有发布模型的全球下载量冠军;开源轻量长视频理解模型Video-XL 2,支持在单张显卡上高效处理长达万帧的视频输入;开源全能视觉生成模型OmniGen,采用极简架构,仅由大模型基座和VAE模块构成,可降低了开发和部署成本,并通过广泛的指令学习,实现了视觉生成能力的高度集成。 此外,智源研究院构建的AI系统软件栈FlagOS实现升级,新增了统一编译器FlagTree、统一通信库FlagCX、自动发版平台工具FlagRelease,实现对11家国内外厂商的18款异构AI硬件的统一支持。 将视野放大到整个AI产业,我们可以更为清晰的观察到智源研究院当下布局在产业中的重要性。 目前,诸多企业都在朝着多模态基础模型、具身智能等方向进行探索,但痛点在于技术路线多元且并不收敛。 因此,智源研究院在此基础上,更看重对不同技术路线、方法的探索,当其研究达到一定成果就会通过开源的方式让企业来做。 结语:全球大模型先锋集结 一直以来,智源研究院都走在AI产业技术路线探索的前沿,并通过构建开源开放的生态推动学术界与产业界的发展。如今,AI产业正经历从数字世界走向物理世界,智源研究院的角色进一步凸显。 而北京智源大会作为“AI内行学术盛会”,不仅是智源研究院成果发布与探索的展现平台,更承载着海内外研究者分享研究成果、探寻前沿知识、交流实践经验的重要意义。
谷歌DeepMind CEO观点:AI有望减少人类自私行为、提升同理心
IT之家 6 月 6 日消息,科技媒体 Android Headline 今天(6 月 6 日)发布博文,报道称谷歌 DeepMind 首席执行官戴密斯・哈萨比斯(Demis Hassabis)提出新观点,AI 能减少人类自私行为,通过提供更多信息和促进沟通,增强人们的同理心。 哈萨比斯表示,谷歌 DeepMind 希望通过 AI Overviews(快速事实核查,附带引用)和 AI Mode(深度对话式查询)两者互补,全面掌控 AI 驱动的搜索体验,巩固行业主导地位。 哈萨比斯强调两者并非竞争关系,而是相辅相成的力量,将彻底改变用户获取信息的方式。他坚信,未来几年,这两种模式都将不可或缺且持续增长。 IT之家援引博文介绍,哈萨比斯还提出了一个发人深省的观点:AI 可能让人类变得不那么自私。 他认为,自私往往源于信息不足或忽视他人利益。而 AI 可以通过处理海量信息、优化沟通效率,帮助我们更全面地理解他人视角,甚至在更广阔的背景下洞察自身行为的影响。 这种技术支持或能填补信息鸿沟,激发更强的同理心,促使人类在决策时考虑更多元的利益。 哈萨比斯设想,通过数据驱动的洞察,AI 甚至可能让我们“感知”他人的苦难,从而推动更合作、少自私的人际互动。 哈萨比斯相信,AI 不仅能提升问题解决效率,还能拓展我们的认知边界,解锁人类同理心和集体进步的新层次。
阿里又开源两款Qwen3模型!拿下文本嵌入模型SOTA,技术报告公布
编译 | 金碧辉 编辑 | 程茜 智东西6月6日消息,昨天,阿里巴巴宣布推出Qwen3-Embedding和Qwen3-Reranker系列模型,正式发布Qwen3-Embedding和Qwen3-Reranker系列大模型技术报告,首次公开开源模型Qwen3-Embedding和Qwen3-Reranker的推理架构、训练策略及评测结果。 Qwen3-Embedding和Qwen3-Reranker,均基于Qwen3基础模型训练,专为文本表征、检索与排序任务设计。其中,Qwen3-Embedding接收单段文本,将其转换为语义向量,以用于语义搜索、问答系统等场景。Qwen3-Reranker则接收文本对,利用单塔结构计算并输出两个文本的相关性得分,可在各类文本检索场景中显著提升搜索结果的相关性。在实际应用中,二者常结合使用,比如在RAG系统里,Qwen3-Embedding用于初步检索,Qwen3-Reranker用于优化候选结果,兼顾效率和精度。 Qwen3-Embedding 8B以70.58分登顶MTEB(当前全球公认的文本嵌入模型评测基准,通过整合检索、聚类、分类等7大场景,系统评估向量模型的语义表征能力)多语言榜全球第一,创历史新高(截至2025年6月6日);Qwen3-Reranker在mMARCO跨语言检索中MRR@10达0.42,超越行业标杆。双模型支持119种语言及编程语言,提供0.6B/4B/8B全尺寸覆盖,其中Reranker对100文档排序延迟压至80ms内(A100),长文本处理突破32k上下文。即日起双模型在Hugging Face/GitHub/ModelScope开源免费商用,阿里云API同步上线。 ▲图源阿里巴巴Qwen3-Embedding和Qwen3-Reranker系列模型技术报告 一、阿里巴巴发布Qwen3-Embedding模型,模型多语言得分超70 阿里巴巴昨天正式推出Qwen3-Embedding文本向量模型,提供0.6B、4B、8B三档参数规模,全面覆盖轻量级边缘计算到高性能云端场景。该模型支持119种自然语言及Python、Java等编程语言,并突破性地实现32k tokens长文本处理能力。 目前Qwen3-Embedding模型以Apache 2.0协议免费开源,开发者可通过Hugging Face、ModelScope及阿里云API一键部署。 在权威评测中,Qwen3-Embedding 8B版本以70.58分登顶MTEB多语言Leaderboard榜单(截至2025年6月6日),超越Google Gemini-Embedding等商业模型。 ▲Qwen3-Embedding模型在MTEB多语言Leaderboard榜单中位列第一 Qwen3-Embedding模型在代码检索(MTEB-Code)任务中,搜索精准度排名第一。 ▲Qwen3-Embedding在代码检索任务中表现的性能 在多模态文本嵌入(MTEB)跨语言场景下,Qwen3-Embedding 8B模型在多语言检索任务中取得了69.02的高分,在中文检索任务中得分达到77.45,在英文检索任务中得分达到69.76。 ▲Qwen3 Embedding在多模态文本嵌入任务中表现的性能 除此,技术报告还透露,Qwen3 Embedding依托Qwen3基座模型的深度语言理解能力,创新采用双编码器架构,能独立处理查询文本与文档内容,生成高精度语义向量。 Qwen3-Embedding模型采用三阶段训练框架:首阶段基于36万亿token多语言数据弱监督预训练,第二阶段融合MS MARCO标注数据进行监督微调,最终通过模型融合技术提升泛化性。推理层面Qwen3-Embedding模型创新性支持自定义指令模板,使特定任务性能提升3%-5%。 ▲Qwen3-Embedding的模型架构 Qwen3-Embedding的核心优势在于多语言深度适配(跨语言检索误差率降低30%)、长文本处理标杆级能力(32k窗口+双块注意力机制),以及灵活定制化设计(竞品如OpenAI text-embedding仅支持固定维度)。 同时,Qwen3-Embedding模型的开源免费策略显著降低技术门槛,中小企业可零成本构建文档检索、知识库聚类等系统,可能使多语言文本处理技术进入普惠化应用阶段。 二、32k长文档精准排序:Qwen3-Reranker支持法律科研检索99%稳定性 阿里巴巴的Qwen3-Reranker系列模型专门用于提升搜索和推荐系统相关性排序能力的模型,该系列提供0.6B/4B/8B三档参数规模。Qwen3-Reranker系列模型专为文本表征、检索与排序任务设计。该系列模型采用基于Qwen3基础模型的稠密版本,并与Qwen3-Embedding模型协同构建端到端检索链路。 ▲Qwen3-Embedding与Qwen3-Reranker系列的训练流程 Qwen3-Reranker系列模型的32k tokens上下文窗口专为法律文书、科研论文等长文档排序优化,显著提升长文本处理稳定性。模型以Apache 2.0协议开源免费,开发者可通过Hugging Face、GitHub、ModelScope获取,或通过阿里云API一键调用集成。 Qwen3-Reranker模型采用单塔交互结构,将用户查询与候选文档拼接输入,通过动态计算查询-文档交互特征输出相关性得分,实现非静态向量匹配的实时排序。 ▲Qwen3-Reranker的模型架构 针对长文档场景,Qwen3-Reranker模型集成RoPE位置编码与双块注意(Dual Chunk Attention)机制,有效避免长程信息丢失,确保32k上下文内语义连贯性。 同时,Qwen3-Reranker模型支持任务指令微调,开发者可通过自定义指令(如“按病例描述相关性排序”)优化特定领域性能,实测可提升排序准确率3%-5%,而竞品如ColBERT缺乏此类功能。 阿里巴巴Qwen3-Reranker系列模型提供了三种不同参数规模的模型配置,分别为0.6B、4B和8B参数,以满足不同场景下的性能与效率需求。 Qwen3-Reranker 0.6B模型参数量为0.6B,属于超小型模型,适合端侧设备部署。其上下文长度达32k,采用基于Transformer的架构,以RMSNorm对层输入进行归一化,确保训练稳定;Qwen3-Reranker 0.6B模型能无缝集成两种思考模式,在保持推理效率的同时,展现出良好的多语言处理能力。 Qwen3-Reranker 4B模型参数量为4B,性能匹敌Qwen2.5-72B-Instruct。Qwen3-Reranker 4B模型同样具备32k的上下文长度,它通过多项架构增强提升语义理解能力;Qwen3-Reranker 4B模型在AIME25(美国数学邀请赛)评测中得分为81.5,刷新了开源模型记录,展现出强大的数学推理能力,能够处理复杂的数学问题,进行严谨的计算和多步推理。 Qwen3-Reranker 8B模型参数量为8B,上下文长度在标准配置下为32768个 Token;Qwen3-Reranker 8B在多语言检索任务中取得了69.02分,性能超越bge-reranker-large等开源竞品;在中文检索任务中得分达到77.45,在英文检索任务中得分达到69.76,显著优于传统BM25和ColBERT等其他基线模型。 另外,Qwen3-Reranker模型或推动高精度检索技术普及,企业知识库问答准确率提升40%,大幅降低人工成本;跨境电商实现119语言商品精准搜索,误检率下降35%;科研法律领域长文档检索效率突破90%,加速信息提取。 阿里巴巴的开源策略激活开发者生态,通过Hugging Face快速微调行业模型,阿里云API支持5行代码接入,极大降低技术门槛。同时推动文本检索从“关键词匹配”升级至“语义理解+动态交互”,为AI Agent与多模态应用奠定基础。 结语:告别通用泛化!阿里报告揭示:文本处理进入精准专用 Qwen3-Embedding/Reranker通过“多语言+长文本+可定制”三位一体设计,解决了传统文本处理模型泛化性差、成本高的痛点。其开源策略更将加速产业应用创新,开发者可基于Hugging Face快速微调,企业可通过阿里云API即时部署。阿里巴巴在文本嵌入领域的技术布局覆盖从轻量级到高性能的全场景需求。 技术报告特别提醒,在实际检索场景中,建议应用者根据具体任务、语言和场景设计指令模板,否则可能影响效果。这一细节可能反映出AI模型正从“通用泛化”向“精准专用”演进,也为行业提供了新的优化思路。
1个月憋出产品,谷歌系新创AI公司,已获投资
编译 | 王涵 编辑 | 漠影 智东西6月6日消息,据外媒Business Insider最新报道,谷歌旗下爆款人工智能(AI)播客应用NotebookLM的核心团队成员已创立新公司Huxe,并于近日发布首款产品。 新产品面向消费者,聚焦AI语音智能助手,可连接用户邮箱、日历等个人数据流,生成定制每日音频简报。Huxe暂未披露投资方及融资金额,但旧金山风投Conviction合伙人Pranav Reddy在X平台确认参投。 一、初版仅耗时1个月,AI语音助手可连接邮箱,还能实时问答 去年NotebookLM因允许用户就任意主题生成AI播客内容而爆红,甚至被称为“谷歌的ChatGPT时刻”。团队负责人Raiza Martin、设计师Jason Spielman和工程师Stephen Hughes从开发过程中发现:相当比例用户通过音频学习效果最佳,且在谷歌等科技巨头外部开发产品速度更快。 ▲谷歌NotebookLM设计师Jason Spielman和团队负责人Raiza Martin(图源:YouTube) 因此,三人于2024年12月离职创立Huxe,该公司一直处于隐匿模式运营。周四,Huxe发布了消费级AI应用,该款应用可连接用户邮箱、日历等个人数据流,生成定制每日音频简报。 “人们显然更易消化音频形式的信息。”Spielman向外媒Business Insider透露。Martin进一步解释:Huxe通过AI音频内容流减少用户屏幕时间,提升现实世界参与度。该产品的核心功能DeepCast支持实时问答,用户可随时打断或追问。 Martin称Huxe初版仅耗时一月完成,远快于大厂流程:“在谷歌外部开发截然不同,特别适合概念验证。”Spielman在红杉资本播客中强调“谷歌效率低下是误解”,但谷歌的官僚主义在硅谷“声名狼藉”,前员工甚至制作PPT将其比作“slime mold(黏菌)”。 二、智能助手赛道竞争激烈,创始人:不要瞻前顾后 Huxe最初是一款应用程序,它通过连接Salesforce等工具,让企业能够与其数据进行“对话”。后来,Huxe转型专注于消费者业务,但其创始人保留了Huxe原始版本的一个核心理念:与你现有的应用程序集成,从而让AI能够跨工具进行交流。 尽管如此,Huxe仍然面临着这样的风险:科技巨头最终可能会推出非常相似的产品,并抢走它的风头。 谷歌上个月在I/O大会上表态,希望Gemini成为一个能够连接Gmail和其他应用的超级智能助手。OpenAI也允许企业用户连接Google Drive,并使用“录音模式”来记录会议内容。NotebookLM同样也没有退出舞台,并且仍在生成特定主题的播客。谷歌周二宣布,它现在支持公开分享NotebookLM的笔记。 最后,Martin说,你不可能一边瞻前顾后,一边搞建设,尤其是在AI瞬息万变的时代。“当你处于恐惧状态时,是很难保持创造力和专注力的,”她说。“那些将成为我们未来日常用品的最新产品,仍有待被发现。” 结语:谷歌系创业再添“新军” 从大厂离职投身创业浪潮的案例在科技领域屡见不鲜,此前智东西报道的“OpenAI黑帮”便是一例,如今NotebookLM核心团队从谷歌出走创业同样引人注目。科技大厂正逐渐成为科技界的“黄埔军校”,源源不断地向行业输送创新力量。 对于从大厂离职创业的AI团队来说,他们既拥有在大厂积累的优势,也面临着诸多挑战。科技巨头在AI等领域的持续投入和布局,使得市场竞争愈发激烈,但凭借对市场的敏锐洞察和对技术的深刻理解,创企就还有希望在细分领域开辟出一片新天地。
软通华方天曜W600信创台式机量产:华为麒麟9000C 20秒极速开机
快科技6月6日消息,在软通计算机无锡工厂,软通华方首批天曜W600信创台式机正式发布,并投入量产。 官方称,它不仅填补了高性能国产台式机领域的关键空白,更有着全流程质量管控体系、深度生态适配能力,服务党政机关、金融、医疗等行业用户。 曜W600台式机搭载了华为麒麟9000C高性能处理器,大小核架构,8核心12线程,主频最高2.48GHz,曾用于华为擎云W515x、擎云W585x台式机。 其他配置高公布的不多,只知道有四通道LPDDR5高速内存,搭载安全可靠等级“II级”芯片,国产化率超过98%。 还支持创新的智能调度、近乎零噪音的静音散热设计,搭载国产操作系统,可以实现20秒极速开机,4K视频播放可以达到59fps。 技术层面,软通计算机与华为擎云技术团队深度协作,联合品控,确保性能完美释放。 在此之前,软通华方还推出了同样基于麒麟9000C处理器的超锐T40精英型笔记本,同样全栈自主创新技术。 金属机身设计,轻至1.32kg,薄至14.5mm,14.2寸OLED高清屏,120Hz刷新率,450nits亮度,配备独立安全芯片。 顺带一提,2024年1月,软通动力收购了清华同方的计算机业务板块,启用全新品牌“软通华方”,是唯一授权使用“清华同方”的合法传承者。 责任编辑:上方文Q
极飞发布的新农业无人车,可以让你在空调房里远程种地
不知道大家最近有没有在短视频平台上刷到过一只螃蟹? 在评论区它被大家戏称为「文能持香赶蚊子,武能下地翻麦子」。 但除了玩具之外,也有人真的想出了解决只能手动翻麦子这一痛点的方法。 这是我第一次看到在农业场景中使用的无人车,有点大开眼界。 毕竟之前见的多的都是已经很成熟的农用无人机,各种用无人机打药、插秧甚至捞鱼的视频也看过不少。 但是这次了解农用无人车却展现了很多无人机无能为力的场景,例如在各种大棚、果园以及山地和丘陵等需要地面作业的地方。 因为在果园或者大棚这些地方,无人机难以起飞,或者没法很好的把药物或者杀虫剂喷洒到作物根部,有了无人车的帮助,农户在这些地方就不用自己再钻进去打药了。 这里面用的很多无人车都是极飞的产品,我在他们的官方介绍中发现了更多「意想不到」的使用场景。 例如当时郑州大水之后,很多的小区地下车库以及城市道路上充满了地下水垃圾,为了保护清洁工和消防员们,极飞当时排出了相当多的无人车先进车库喷洒了一遍消毒水来进行初步清洁。 再比如在西北的火星研究基地中,里面的科研人员也改造了一辆无人车用来自动吹除太阳能板上的沙子。 而且还有很重要的一个方面是,无人车的操作门槛要比无人机低太多了。 想要把农业用的无人机操控好往往需要专门的培训和考核,但是无人车的操作就会相对简单和便捷很多。 极飞甚至在他们最新一代的无人车 R100 上配备了一个远达 500 米通讯距离的遥控器,这样你就不用在果园里和无人车一起晒太阳了。 同时极飞的无人车也支持定速巡航和路径记忆等功能,你可以先通过遥控无人车走一遍你的作业路线,它就会把这条路径保存下来,下一次再来这里,它就可以全自动的完成作业了。 但它毕竟是一辆工具车,所以实际干起农活来怎么样也很重要,极飞在这上面展现出了他们相当强悍的行业理解,让「不识五谷」的我学到了挺多。 比如说 R100 无人车设计成了四个轮子都可以被独立驱动,这样做不仅可以实现 0 米的转弯半径,也能增强无人车的越野能力,因为很难预判在作业时,会不会遇到田垄、石头等意想不到的障碍物,而且有些作物甚至有地面保护的要求,无人车在上面不能把表土压伤,这样独立控制就可以加大无人车的转弯半径来减小对地面的伤害。 怎么样,是不是有点比亚迪易四方技术青春版的感觉? 再比如说,传统的农机往往只有两种喷洒状态,要么是开,要么是关,但是极飞在无人车上设计了可变的喷洒系统。车走的快,喷洒量就会增加,因为它单位面积覆盖单位时间内覆盖面积会大。同时如果走得慢,喷洒量就会减少。在这种动态控制下每一个作物都可以均匀的受到喷洒。 无人车由于是在地面作业,所以在承载能力上也有着更大的优势,比 R100 更大一点的无人车 R200 就拥有了 240L 的装药能力,差不多是无人机载重量的 3 倍多,可以达到传统作业车辆的一吨甚至两吨重的作业能力。 中国的土地这么广袤,极飞的研发团队也不可能把每一种情景都考虑到,因此为了让无人车有更好的泛用性,他们也开放了无人车的改装功能,用户可以自己增加雾喷、安装其他支架,甚至也可以把它当作牵引工具来带动割草机一类的小型机械。 最后来看看价格,包含了一把遥控器、一辆车、一个电池,一个高性能充电器的 R100 睿喷版套装是19999 元,更大一点的 R200 睿喷版套装则是 28999 元,不带雾化系统的平台版则会便宜一点,价格是16999 元和 22999 元。 有点心动,打算买一辆,让它每天早上把我连人带床直接拖去公司。
小米:徕卡快门音效将下放更多机型,加急设计更多水印样式
IT之家 6 月 6 日消息,小米公司今日公布“负责人在线”小米影像交流会 QA 实录,对于用户对小米影像的反馈与建议进行了回应。 IT之家整理如下: 小米 14 Ultra 是否可以支持 4K 60fps 全焦段杜比录制? 感谢关注!小米 14 Ultra 的 4K 60fps 全焦段杜比录制功能已完成开发并通过官方认证流程,系统版本已开启推送,建议您多留意系统版本更新通知。 徕卡快门音效会下放给老机型吗? 新的徕卡快门音效会跟随相机焕新升级版本进行下放将下放给更多的徕卡小米合作机型,包括 Xiaomi15 系列、Xiaomi14 系列、Xiaomi13 系列、Xiaomi12S 系列、Xiaomi MIX Fold 3、Xiaomi MIX Fold 4、Xiaomi MIX Flip、Xiaomi Civi 4 Pro。 关于相册编辑时添加新水印会叠加旧水印的问题。 相册编辑功能正在加紧优化中,后续版本将支持二次编辑水印的能力,解决叠加问题,预计下半年会陆续上线,请及时关注系统升级。 关于动态照片视频部分无徕卡水印或胶片水印的问题。 现部分机型支持动态照片视频部分添加徕卡或胶片水印,即支持发布带徕卡或胶片水印的动态照片,近期正在逐步下放中,请及时关注系统升级。 水印是否可以增加更多样式? 正在加急设计和开发更多水印样式以及云控能力,预计今年下半年会陆续支持,请及时关注系统升级。 EV 调节会下放给老机型吗? EV 调节功能会跟随相机焕新计划版本进行下放,预计将逐步覆盖更多机型,包括 Xiaomi14 系列、Xiaomi13 系列、Xiaomi12S 系列、REDMI K70 系列、Xiaomi MIX Fold 3、REDMI K60 系列、REDMI Note 14 系列、REDMI Note 13 系列。 已发布的 REDMI 机型会支持白色胶片水印直出吗? 白色胶片水印会跟随相机焕新升级版本进行下放,预计将逐步覆盖更多 REDMI 机型,包括 REDMI K80 系列、REDMI K70 系列、REDMI K60 系列、REDMI Note14 系列、REDMI Note 13 系列、REDMI Turbo 3、REDMI Turbo 4 系列。 是否可以支持动态照片更多编辑能力? 工程师们加紧开发中啦,动态照片编辑后保留动态的能力预计下半年会和大家见面。
华为公布“一底双长焦”专利,Pura80 Ultra手机有望搭载
IT之家 6 月 6 日消息,国家知识产权局今日公布了一项“光学镜头、摄像头模组及电子设备”专利发明申请,专利发明人为华为技术有限公司。 专利摘要显示,该申请涉及光学镜头技术领域,提供一种光学镜头、摄像头模组及电子设备,能够解决相关技术中的摄像头模组的占用空间大,导致电子设备的厚度较大的问题。该光学镜头,包括前透镜组、第一转折元件、第一后透镜组以及第二后透镜组。 前透镜组包括第一前透镜组和第二前透镜组;第一转折元件位于第一位置时,第一转折元件位于第一前透镜组的像侧,且用于将第一前透镜组的出射光束反射至第一后透镜组,光学镜头具有第一有效焦距;第一转折元件位于第二位置时,第一转折元件位于第二前透镜组的像侧,且用于将第二前透镜组的出射光束反射至第一后透镜组,光学镜头具有第二有效焦距;第二有效焦距大于第一有效焦距。本申请可用在手机等电子设备上。 IT之家注意到,博主 @数码闲聊站 今日曾发文称,华为 Pura80 Ultra 机身直接写了「SWITCHABLE TELE LENS」,直译就是「可切换长焦镜头」。Pura80 系列项目代号 Hedy Lamarr,首个一底双长焦潜望镜。 结合来看,本次公布的“一底双长焦”新专利有望应用于华为 Pura80 Ultra 手机。
加量又降价,26 款零跑 C16 开启预售,大满配维持 18.98 万元
没有发布会、没有讲解、甚至没有视频,零跑用了一张图片开启了 2026 款零跑 C16 的预售,预售价区间为 16.98-18.98 万元。 作为一台中大型 SUV,零跑 C16 整车尺寸为 4915x1905x1770mm,轴距为 2825mm,新车的外观内饰设计均和老款基本保持一致,此次改款主要是提升了舒适性、智能化、以及续航和底盘等部分的体验。 在已有的六座版本上,新款零跑 C16 在第二排座椅下面增加了横向滑轨,可以让座椅中央留出来最大 190mm 的通道来方便第三排进出,,其靠背的最大仰角也从 145° 提升到了 155°,座椅材质新增纳帕真皮,并且一二排也有了按摩功能。 新五座版本的后排座椅则拥有了电动调节、10 点按摩以及中央大扶手,同时也支持了电动一键大床模式和后备厢观影模式。除此之外,五座版还增加了主驾腰托、智能冷暖冰箱、15.6 英寸后排娱乐屏、21 扬声器 PSS 豪华音响等舒适性配置。 新车的车机这次也升级成了 LEAP 3.5 高阶舱驾一体中央域控架构,在高通骁龙 8295 座舱芯片和 Leap 4.0 Plus 车机系统的配合下,新增了 3D 车模、语音增强、以及更多的 APP 应用。 除了全系标配激光雷达之外,2026 款零跑 C16 配备了 1 个 128 线激光雷达、3 个毫米波雷达、12 个超声波雷达、11 个摄像头、1 个车内摄像头,共 28 个智能感知硬件,支持端到端的智能辅助驾驶,可以实现全场景高速领航辅助 NAP、全场景导航辅助巡航 NAC 等功能。 2026 款零跑 C16 纯电版升级到了 81.9 kWh的电池容量,CLTC 续航里程达 630km,依旧搭载全域 800V 碳化硅高压快充平台,30%-80%补能约需18分钟;增程版电池的容量为 38.7kWh,CLTC 纯电续航提升至了 280km,综合续航为 1150km,同时也优化了充电效率,30%-80% 的补能时间缩短至了 19 分钟。 此外,新款零跑 C16 升级为了前后双 FSD 可变阻尼减振器,这套系统可以根据路况实时调节软硬,配合 LMC 爆胎稳定控制系统,在驾驶质感和行驶安全性上都有所提升。 在刚刚过去的 5 月,零跑交付了 45067 台车,同比增长超148%,连续三个月稳居中国造车新势力销量榜首,而 C16 在发布两年之后的月销依然保持在 5000 辆上下。其新款车型在增加了诸多配置之后,预售价依然维持在了 18.98 万元,按照新车预售价往往低于实际售价的管理,零跑 C16 最终上市价估计还会进一步下降。 这么看下来,零跑距离月销超 5 万辆,或许已经近在咫尺了。

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