位於加州的美英國防企業 Tiberius Aerospace 近日在美國新墨西哥州完成 Sceptre 系統測試，成功從北約標準 155 mm 榴彈砲發射液態燃料衝壓噴氣彈藥，並在中途點火運作。這項成果開啟長程火力新篇章。
Tiberius Aerospace 同時在倫敦設有註冊辦事處，其 Sceptre 系統為 155 mm 精準導引彈藥，專為標準北約火砲設計。
中國 AI 公司 DeepSeek 近日發佈備受矚目的 DeepSeek-V4 模型預覽版。該公司聲稱，這是目前最強大的開源平台，甚至超越 OpenAI 及 DeepMind 的閉源模型。DeepSeek-V4 特別適配華為晶片技術，標誌著中國 AI 領域的最新進展。（來源：CNN、Bloomberg、SCMP、Reuters）
科技新聞速覽
網絡犯罪正借力生成式 AI 加速演變。自 ChatGPT 於 2022 年底推出以來，黑客利用大型語言模型（LLM）製作逼真釣魚電郵、深度偽造影片及自動漏洞掃描。攻擊行動變得更快、更廉價，令企業難以應對。隨著更多犯罪分子採用這些工具，威脅將進一步加劇。
醫生開始使用 AI 輔助記錄筆記、分析病歷及解讀 X 光片等多項醫療影像。多項研究顯示這些工具準確度高，但關鍵問題在於：是否能真正改善患者健康結果？
目前答案仍不明朗。
挪威即將實施兒童使用社交媒體年齡限制，菲律賓亦可能跟進。美國則有聲音推動學校移除 AI 工具。（來源：Reuters、Bloomberg、The New Yorker）
美國指控中國企業大規模盜竊 AI 技術，白宮備忘錄稱中國公司濫用美國模型，北京則斥為誹謗。（來源：BBC、Ars Technica）
OpenAI 向所有 ChatGPT 用戶廣泛發佈 GPT-5.
5 新模型，儘管安全隱憂存在。公司強調其編程能力更強、效率更高。（來源：NYT、The Verge）
Meta 為抵銷 AI 開支，將於 5 月 20 日宣布裁員約 8,000 人，相當於 10% 員工，反 AI 抗議亦在升溫。（來源：QZ、MIT Technology Review）
Palantir 因與美國移民及海關執法局（ICE）及特朗普政府合作，遭員工反彈。
監控技術正重塑隱私爭議。（來源：Wired、MIT Technology Review）
先進 AI 免費時代即將終結，AI 實驗室面臨盈利壓力。（來源：The Verge）
Elon Musk 與 Sam Altman 爭執升級至法庭，案件揭露多項不利秘密。（來源：WP）
新運動「Month Offline」鼓勵用戶棄用智能手機一個月，類似「Dry January」。
（來源：The Atlantic）
Spotify 公布過去 20 年最受歡迎音樂，Taylor Swift、Bad Bunny 及 The Weeknd 名列前茅。（來源：Gizmodo）
NASA 木星衛星歐羅巴任務尋找外星生命跡象，該衛星擁有豐富水源及有機分子元素。（來源：MIT Technology Review）
Amazon 憑藉自家開發的晶片，再次與 Meta 達成重大合作。Meta 已簽署協議，將使用數百萬顆 AWS Graviton 晶片，以滿足其日益增長的 AI 需求，Amazon 於上週五宣布此消息。需注意的是，AWS Graviton 是一款基於 ARM 架構的 CPU（中央處理器，負責一般運算任務），而非 GPU（圖形處理器）。雖然 GPU 仍是訓練大型模型的首選晶片，但模型訓練完成後，建立在其上的 AI 代理開始改變所需晶片類型。
這些代理會產生運算密集型工作負載，例如即時推理、程式碼撰寫、搜尋，以及管理多步驟任務時的協調工作。Amazon 表示，其最新版 Graviton 專為 AI 相關運算需求而設計。
AWS Graviton 規格一覽
規格項目
細節
架構
ARM-based CPU
主要用途
AI 代理工作負載（如即時推理、程式碼生成）
設計目標
處理訓練後的推論階段運算
此協議讓更多 Meta 資金回流至 AWS，而非競爭對手如 Google Cloud。去年 8 月，Meta 曾與 Google Cloud 簽訂為期 6 年、價值 US$10 億（約 HK$78 億）的協議，雖然此前 Meta 主要為 AWS 客戶，並同時使用 Microsoft Azure。值得留意的是，AWS 選擇在 Google Cloud Next 大會結束時公布此消息，彷彿對雲端對手發出無聲回擊。
Google 亦在會上推出自家客製化 AI 晶片新版。Amazon 同樣開發 AI GPU，即 Trainium，雖然名稱暗示訓練用途，但實際適用於訓練及推論階段（模型訓練後處理輸入的階段）。然而，本月稍早，Anthropic 已搶先簽約，預計未來數年大量使用這些晶片。Claude AI 開發商同意在 10 年內於 AWS 投入 US$100 億（約 HK$780 億），特別聚焦 Trainium，而 Amazon 則追加 US$5 億（約 HK$39 億）投資（總額達 US$13 億，約 HK
$101.4 億）。此 Meta 協議突顯 Amazon 自家 CPU 在 AI 領域的競爭力，這些晶片與 Nvidia 新款 Vera CPU（同樣 ARM 架構，針對 AI 代理工作負載）直接對壘。不同之處在於，Nvidia 直接向企業及雲端供應商銷售晶片及 AI 系統（包括 AWS），而 AWS 僅透過雲端服務提供存取權。本月稍早，Amazon CEO Andy Jassy 在年度股東信中點名 Nvidia 及 Intel，強調企業追求 AI 更好性價比，他誓言以此贏取訂單。
防水 Oppo IP66/68/69 (高壓水槍) 更全面；三星 IP68。音效兩者立體聲，Oppo 實測 -25.6 LUFS 優秀。Oppo 尺寸 163.2 x 77.0 x 8.7 mm (較厚)，三星 163.6 x 78.1 x 7.9 mm 更薄輕 (214g)，價格 Oppo 約 1700 EUR。
小米 POCO M8 5G 後置雙鏡頭：5,000 萬像素主攝（Light Fusion 400，f/1.8）+ 200 萬像素景深，視頻最高 4K 30 fps。前置 2,000 萬像素（f/2.2）。內置 AI 消除、反光消除等功能。
OPPO Find X9s Pro 相機規格遙遙領先，高像素、多鏡頭、OIS 及高規格視頻使其在專業攝影、變焦及夜拍上更優；小米 POCO M8 5G 適合基本拍攝，AI 功能便利但硬件受限。攝影愛好者明顯青睞 OPPO。
連接性與其他功能比較
網絡方面，OPPO Find X9s Pro 支持更全面 5G 頻段及 AI 通信芯片 R100，Wi-Fi 7 提供更快速度；小米 POCO M8 5G 5G 頻段稍少，但香港版兼容本地網絡，支援 microSD 及 Wi-Fi ac。藍牙上，OPPO 支持 LDAC / LHDC 5.0 高解析音訊，小米為 5.1 標準版。兩者均有 NFC，OPPO eSE 功能更豐富（如 OPPO Pay、地鐵卡）。
電池及充電，OPPO 7025 mAh 電池配 80 W 有線 / 50 W 無線遠超小米 5520 mAh 及 45 W 有線（18 W 逆向）。尺寸上，小米更輕薄（164 x 75.42 x 7.35 mm，178 g），OPPO 較厚重（150.46 x 71.72 x 8.60 mm，約 200 g）。防水，小米 IP66 明確，OPPO 未提。生物識別，OPPO 超聲波屏下指紋更先進。
綜合比較，OPPO Find X9s Pro 在效能、攝影、電池、連接性及屏幕精細度上全面領先，適合追求旗艦體驗、攝影及高性能的用戶，尤其遊戲及專業拍攝需求者。小米 POCO M8 5G 則在大屏亮度、輕薄設計、護眼認證、RAM 明確容量及儲存擴充上更強，性價比高，適合預算有限、注重日常使用及大屏娛樂的香港用戶。
若無預算限制，OPPO Find X9s Pro 整體更強；但 POCO M8 5G 作為中階機，在特定場景（如戶外大屏）具競爭力。選擇視個人偏好而定，建議實機測試。
另有消息稱，Apple 還計劃在這塊顯示屏中引入一種「微石英擴散層」，用以進一步均衡不同區域的亮度，讓整塊屏幕在視覺上呈現更一致、更均勻的發光效果。
2027 年將是 iPhone 發佈 20 週年，Apple 據報希望借此機型打造一款定位高端的全玻璃機型，並盡可能消除屏幕上的開孔與異形區域。不過，在屏幕下組件方面，相關爆料目前仍存分歧。顯示產業分析師 Ross Young 表示，到 2027 年時，Apple 可能仍無法為 iPhone 準備好成熟的屏幕下 Face ID 方案。
但也有其他爆料者認為，Apple 在這一時間點實現屏幕下 Face ID 並非不可能。如果 Apple 最終無法將所有前置組件完全隱藏至屏幕下方，前臉設計可能退而求其次，採用屏幕下 Face ID 結合前置鏡頭小孔的折衷方案。而最新消息則顯示，Apple 目前仍在測試適用於 2027 年機型的屏幕下前攝技術，因此「全屏化」的可能性依然存在。
Apple Fitness+ 等服務帶來穩定收入，若無此轉型，Apple Watch 或難度過首年低谷。
Apple Pay 及 Apple Card 體現簡易安全理念。只需雙擊 iPhone 側邊掣及 Face ID / Touch ID 驗證，即可輕觸終端機付款，數據加密儲存。Apple Card 後續推出，免費、無年費、日現金回贈，並有獨特實體卡設計。
Apple Pencil 革新 iPad 體驗。相較市面觸控筆，其易用性及創新如滾筒手勢、懸停功能領先，Pro 版磁吸 iPad 兼充電，此設計據傳源自 John Ternus。
疫情迫使 Apple 轉用預錄發佈會，從尷尬現場轉為精美影片，直擊重點，超越現場限制。
AirTag 雖廉價卻實用，精準尋找功能透過 iPhone 地圖導航，無縫整合 Apple 生態。
Continuity 及 Handoff 強化裝置互聯，如 Universal Control 共用滑鼠鍵盤、Universal Clipboard 跨裝置複製貼上、Continuity Camera 將 iPhone 變網絡攝像頭。
Tim Cook 強調私隱，拒絕 FBI iPhone 後門、退出英國 Advanced Data Protection 以避妥協，雖中國及俄羅斯審查法存爭議，但整體承諾突出。
環保方面，Apple 目標 2030 年自家及供應商碳中和，縮減包裝、淘汰有害化學物，行動具實質影響。
Siri 升級則失敗。WWDC 2024 展示 Apple Intelligence 版後，延遲至今，2025 年 3 月 Apple 承認問題，轉求 Google Gemini 協助，引發批評。
Apple Vision Pro 定價 US$3,499（約 HK$27,252）、重量致頸痛、應用匱乏，未能如預期革命市場，成硬件失誤代表。
國產 AI 企業深度求索發佈 DeepSeek-V4 系列模型預覽版，包括旗艦版 V4-Pro 與經濟型 V4-Flash 兩個版本，同步完成開源並開放官網、App 及 API 調用服務。DeepSeek-V4 首次實現與華為昇騰的深度適配，標誌中國 AI 產業在擺脫對國外技術生態依賴、推進「去 CUDA 化」進程中邁出關鍵一步。消息發佈後，國產芯片概念股集體上漲。
軟件安全一直備受挑戰。現代軟件極其複雜，並與其他軟件高度互聯，導致威脅層出不窮。Apple 裝置每隔數週就會推送更新，修補數十個漏洞，但問題似乎永無止境。一個系統的「攻擊面」指所有潛在攻擊點，即駭客可利用的代碼漏洞，涵蓋裝置、程式、軟件或服務。隨著代碼規模擴大，加上庫、API 和中介軟件增加，現代代碼的攻擊面極為龐大。
Apple 等公司的安全工程師負責找出並修復所有潛在漏洞，但這項工作規模過大。
AI 編碼代理表現出色，在多個領域超越一般程式員，甚至媲美頂尖專家。Anthropic 的 Opus 模型及 Claude Code 工具備受肯定。Mozilla 團隊使用 Opus 4.6 掃描 Firefox 代碼庫，發現 22 個安全敏感漏洞。這家專注瀏覽器的公司擁有專家團隊，AI 代理仍能找出額外問題。
Anthropic 的下一代模型 Mythos 尚未發佈，但據稱在代碼分析及生成方面超越現有 Opus 4.
目前裝置軟件互操作性高，代碼量龐大，難以全面保障。駭客有充裕時間尋找單一漏洞，而安全研究員人手有限，須預防性修復。AI 代理可大規模運作，等同為主要軟件供應商提供數千名專家級程式員，發佈前全面審查。
先進 AI 雖助惡意行為擴大規模，亦讓守方高效應對，這是前所未有優勢。結合預發佈代碼審查，網絡安全中的「防守」或首次領先「進攻」。安全研究員與 AI 開發商合作，加入防護機制，令公眾版對惡意用途效果減弱。
