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Google Gemini 接入 Google Photos 從相簿生成個人化 AI 圖像 引隱私爭議

Google 近日在 Gemini 推出與 Google Photos 深度整合的新功能,讓這款 AI 助手可直接從用戶相片庫提取資訊,用於生成更個人化的圖像內容。Google 的目標是讓系統在創作 AI 圖片時,能夠「利用你和你所愛之人的真實影像」,而非依賴用戶在提示詞中對外貌、家庭成員或個人風格進行冗長描述。這一改動屬於 Google 更大範圍「個人智能」(Personal Intelligence)計劃的一部分,該計劃旨在將 Gemini 與 Photos、Gmail、搜尋、地圖和 You

Tube 等多款應用打通,以便在回應中融入更多個人上下文,從而顯得更創新且貼近用戶。

圖像生成升級與隱私爭議

在圖像生成方面,Gemini 將利用與 Google Photos 連接取得的相片資訊自動補充細節,試圖減少傳統提示工程中那種需要寫「迷你小說」級別長提示詞的麻煩。驅動這項功能的底層圖像模型為 Nano Banana 2,這是 Google 近期升級的圖像生成模型,官方將其定位為一種能更快生成「看起來與你有關」的 AI 場景的手筆。簡而言之,若用戶同意啟用該功能,Gemini 在生成圖片時將自動參考用戶相冊中的相關相片,以調整人物外觀、場景風格等元素,使結果更接近真實生活中的你和你的家人。

然而,這項功能甫一曝光,即引發新一輪隱私警報和論壇爭議。不少批評者擔心,家庭合照、個人回憶乃至各種敏感相片會被進一步納入「AI 內容工廠」,被轉化為機器生成內容的一部分,強化了對「個人數據被再加工為 AI 生產資料」的恐懼。在Microsoft Recall 功能曾因隱私問題遭遇強烈反彈的背景下,這類「深入終端用戶私域數據」的 AI 創新顯得格外敏感。 從 Google 官方資訊來看,這並非一項預設開啟的服務,而是採用自願選擇的「選擇加入」(opt-in)機制。

Google 表示,「個人智能」為可選功能,用戶可自行決定將哪些應用與 Gemini 連接,首批加入 Photos 圖像生成功能的對象則是美國地區符合條件的 Google AI 訂閱用戶。也就是說,Google 目前不會在用戶不知情的情況下,直接對所有 Google Photos 相冊執行掃描與分析操作。 在數據使用方面,Google 強調 Gemini 應用不會直接利用用戶的私人 Google Photos 圖庫進行模型訓練。

同時,用戶在生成圖像後可點擊「來源」(Sources)按鈕,查看哪些相片被系統選作參考,用以指導當前結果的生成過程。這些說明試圖化解外界部分疑慮,並給用戶提供一定程度的透明度和追蹤能力。 不過,這些保障並未完全消除質疑聲音。隱私倡導者指出,所謂「可選」系統的可信度,在很大程度上取決於企業對功能說明的新穎程度與說服力,而大型科技公司在這方面的歷史記錄並不令人放心。

即使沒有直接用於訓練,用戶的私人影像被用於即時推論和內容生成這一事實,仍可能讓許多人感到不安。總體而言,當前情況並非 Google 在暗中「一鍵開啟」,對所有用戶相片庫進行預設掃描。但「讓 AI 在你的私人相冊中自由遊走、抽取回憶片段來生成新內容」本質上,就是一個極易令普通用戶產生心理防備的概念。在 AI 服務與個人隱私邊界不斷被重新劃定的當下,這類圍繞「個人智能」的產品嘗試,很可能在未來一段時間內持續成為技術創新與隱私爭議的焦點。

Google 發佈第八代 TPU 分拆 AI 訓練與推論專用晶片 應對 Nvidia

Google 正將原本多用於人工智慧模型訓練與推理工作的晶片任務拆分至不同處理器,這是其在 AI 晶片領域對抗英偉達的最新舉措。公司周三宣布,將對第八代張量處理單元(TPU)進行此調整,兩款晶片均預計於今年晚些時候推出。Google 高級副總裁兼人工智慧與基礎設施首席技術官阿米特·瓦爾達(Amit Vahdat)在部落格文章中表示:「隨著 AI 智能體的興起,我們認為,針對訓練與部署需求進行專業化設計的晶片,將令業界受益。

」 今年 3 月,英偉達曾宣布即將推出晶片產品,借鑒以 200 億美元收購的晶片初創企業 Groq 技術,該晶片可加速模型回應使用者查詢。Google 是英偉達的大客戶,但同時為使用其雲服務的企業提供 TPU 作為替代方案。

業界競相開發 AI 專用晶片

全球多家頂尖科技企業均在研發人工智慧專用半導體,以最大化運算效率,滿足特定應用場景需求。Apple 多年前起在自家 iPhone 晶片中整合神經網路引擎 AI 組件;Microsoft於今年 1 月發佈第二代 AI 晶片;上周,Meta 宣布正與博通合作開發多款 AI 處理器。Google 是此趨勢的先行者。自 2015 年起,Google 開始使用自研晶片運行 AI 模型,並於 2018 年向雲服務客戶開放租賃。

Amazon雲科技則於 2018 年推出用於處理 AI 請求的 Inferentia 晶片,2020 年發佈用於訓練 AI 模型的 Trainium 處理器。 投行 D.A. Davidson 分析師去年 9 月估計,TPU 業務加上 Google DeepMind AI 團隊,總值約 9000 億美元,US$900 億,約 HK$7020 億。目前無任何科技巨頭能取代英偉達,Google 尚未將新晶片的性能與這位 AI 晶片龍頭的產品做對比。

不過 Google 表示,新款訓練晶片的性能為去年 11 月發佈的第七代鐵電金屬 TPU 的 2.8 倍,且價格相同;推理晶片性能則提升 80%。 英偉達稱,其即將推出的 Groq3 LPU 晶片將採用大量靜態隨機存取記憶體(SRAM),本月早些時候提交上市申請的 AI 晶片廠商 Cerebras 亦使用此技術。Google 新款推理晶片代號為 TPU8i,同樣搭載 SRAM,單晶片配置 384MB SRAM,容量為鐵電金屬 TPU 的三倍。

Google 母公司 Alphabet 首席執行官桑達爾·皮查伊(Sundar Pichai)在部落格中寫道,該晶片架構著重「以高性價比實現海量吞吐量與低延遲,滿足同時運行數百萬智能體的需求」。Google AI 晶片的應用規模正擴大。公司表示,城堡證券已基於 Google TPU 建置量化研究軟件;美國能源部旗下 17 個國家實驗室均使用基於該晶片的 AI 合作科學家軟件;人工智慧企業 Anthropic 已承諾使用數十萬級的 Google TPU 算力。

美軍沙特 Prince Sultan 空軍基地部署烏克蘭 Sky Map 反無人機系統補東防空漏洞

據路透社引述多位知情人士消息,美軍近日在沙特阿拉伯的利雅得王子空軍基地部署了由烏克蘭研製的「天空地圖」(Sky Map)反無人機指揮控制系統,以應對該地區日益頻繁的無人機及導彈攻擊。此舉顯示,烏克蘭在戰火中迭代的反無人機技術正被納入美軍防禦體系,同時也凸顯美國在防空及導彈防禦覆蓋範圍上的漏洞。 一架受損的美國波音 E-3「哨兵」空中預警與控制飛機停留在沙特阿拉伯利雅得王子空軍基地,該基地距離伊朗約 640 公里。

此前,該基地已遭受多次包括沙赫德(Shahed)無人機及導彈攻擊。據報導,攻擊已導致至少一名美軍人員死亡,並摧毀一架波音 E-3 預警機、多架 KC-135 加油機受損,一座用於支援 THAAD 系統的雷達建築被毀。

烏克蘭技術快速融入美軍防禦

為加速提升防禦能力,烏克蘭軍方官員已於近一周抵達該基地,指導美軍人員使用「天空地圖」系統偵測威脅並啟動攔截。該系統由烏克蘭企業 Sky Fortress 於 2022 年開發,透過整合雷達與感測器數據精準反擊。 值得注意的是,在美軍實地部署該系統約一個月前,美國總統特朗普於 3 月 6 日公開拒絕了烏克蘭總統澤連斯基關於提供反無人機防禦協助的提議。五角大樓及白宮目前將相關查詢轉交負責管理該基地的美國中央司令部,但中央司令部拒絕置評。

目前,五角大樓的反無人機部隊已承諾投入 35 億美元以加強防禦。 除了引入烏克蘭軟件平台,利雅得王子空軍基地還整合部署多套防禦設備,包括以色列 Elbit Systems 的 FAAD 指揮控制平台,以及剛與美國陸軍簽約 50 億美元的 RTX「郊狼」(Coyote)攔截器。此外,前 Google CEO 艾里克·施密特支持的 Project Eagle 公司研製的 Merops 攔截無人機也在該基地投入使用,但知情人士透露,新款攔截器在早期測試中面臨挑戰,一架 Merops 無人機曾於本月在基

地測試時失控墜毀。

蘋果嚴格生態 AI 時代或成短版 路透社指其開放性不足

據路透社報導,Apple 公司憑藉「控制力」建立起自己的商業帝國。但在 AI 時代,這種優勢可能成為其短板。逾十年來,Apple 透過嚴格管理的生態系統打造出既安全又易用的設備,其中涵蓋自研晶片、專屬作業系統及精挑細選的應用。這套策略助 iPhone 成為史上最成功的消費產品,去年前創收近 2100 億美元,約 HK$16380 億。公司亦在過去十年大部分時間穩坐全球市值最高寶座,直至 2024 年才被 AI 晶片製造商英偉達超越。

新 CEO 需在開放與封閉間取捨

當 Apple 新 CEO 約翰·特納斯(John Ternus)今年秋天從蒂姆·庫克(Tim Cook)手中接棒時,他將面對公司能否在 AI 時代存活的關鍵課題。這問題正考驗 Apple 長期以來的做法極限,即嚴格篩選能讓使用者安心使用的應用與服務。AI 需要開放。目前這波 AI 創新浪潮,在很大程度上由開放性驅動:快速迭代、廣泛開發者存取,以及跨平台運作。

OpenAI、Google 和 Meta 等公司已發佈多種模型。這些模型有時朝意想不到方向發展,但持續明晰改進,並以傳統產品週期難以匹敵的速度吸引開發者與用戶。 Apple 外界預期的作風,始終堅持封閉。作為 Apple Lenovo創辦人史蒂夫·喬布斯(Steve Jobs)願景的忠實守護者,庫克一直強調,只有嚴格控制才能實現隱私保護與產品品質。此模式贏得用戶信任,卻也令公司在美國及海外面臨反壟斷壓力,包括與《要塞之夜》開發商 Epic Games 的訴訟,以及被迫開放設備歐盟市集新規則。

特納斯需在開放與封閉間取捨。隨著 AI 發展,這種矛盾已逐步顯現,因為 AI 熱潮往往倚賴速度與嘗試。聖母大學門多薩商學院管理學副教授蒂莫西·哈伯德(Timothy Hubbard)表示:「選擇特納斯出任 CEO,可能意味 Apple 仍相對自信,AI 未來將運行在高度整合的設備上,而非純粹軟件。」「這或許明智之舉,但也帶來更深層風險:若下一時代更重開放與快速迭代,那麼嚴苛、精緻與控制等優勢,就可能變成絆腳石。

Apple 當年正是快速創新起家,公司亦需回歸那個起點。」 從喬布斯在 20 世紀 90 年代末挽救瀕臨破產的 Apple,到庫克將服務業務打造成年銷售額達 1100 億美元的增長引擎,約 HK$8580 億,Apple 已證明緊密整合能帶來長期客戶與持股利益。目前,特納斯面臨的最大挑戰,是在更開放模式主導全球之際,將 AI 融入 Apple 向來不透明的生態系統。

其中一例是 OpenClaw,這款軟件能調度大批 AI「智能體」,執行傳統由人類處理的複雜任務。該軟件已在中國爆紅,用戶從小學生到老年人皆有涉獵。但 OpenClaw 亦展現開放帶來的風險。它仍粗糙,存安全漏洞,並可能採取令人不安行動,包括在開放互聯網上洩露私人財務資訊。它暴露的這些矛盾,恰是 Apple 長期以來試圖避免的。 特納斯在接受媒體訪問時已明確表示,Apple 更感興趣的是推出產品,而非像 OpenClaw 那樣引發關注,但難以如 iPhone 般成為日常必需品的原始技術。

不過,Apple 亦顯示一定靈活性,在必要時借用競爭對手的 AI 技術。今年 1 月,Apple 與 Google 達成合作,使用其 Gemini 模型,提升語音助手 Siri 的能力。借鏡英偉達。聖母大學的哈伯德表示,Apple 亦可借鏡英偉達做法。上個月,英偉達宣佈基於 OpenClaw 的開源軟件改進,推出名為 NemoClaw 的產品,並加入安全機制與使用限制,使其能在商業環境穩定運行。

長期關注 Apple 的分析師、深水資產管理公司投資人吉恩·蒙斯特(Gene Munster)表示,特納斯對品質的關注,能助他如庫克般改變外界對 Apple 的看法。庫克透過大力發展服務業務證明,Apple 的財務運作不全依賴 iPhone。蒙斯特在一份客戶報告中寫道:「鑑於 Apple 的文化,應讓公司在不大幅犧牲品質前提下,更積極進軍 AI 領域。」

10x Science 獲 480 萬美元種子輪資助 專攻 AI 藥物候選篩選

AI 在科學領域的最大影響,莫過於 Google DeepMind 利用深度學習模型預測蛋白質的複雜結構,這些蛋白質幾乎驅動細胞內所有生物過程。不過,隨著 AI 模型不斷產生潛在治療候選藥物,出現了一個新瓶頸:實際驗證這些候選藥物的特性,用於測試及大規模生產。這正是初創公司 10x Science 的目標,該公司於 2025 年 12 月成立,近日公布 480 萬美元種子輪融資,由 Initialized Capital 領投,Y Combinator、Civilization Ventures

及 Founder Factor 等參與。三位創辦人包括資深生化學家 David Roberts 及 Andrew Reiter,以及擁有電腦科學及 AI 模型經驗的連續創業家 Vishnu Tejas。「生物製藥公司在開發藥物候選物時,有許多優秀預測工具,」Roberts 向 TechCrunch 表示。「你可以將無數候選物投入管道頂端,但它們都必須通過特性驗證程序,一切都需要實測。

蛋白質結構解析的挑戰與創新

理解蛋白質結構對開發生物藥至關重要,這些藥物在活細胞中生產,並透過精密設計針對特定疾病,例如 Merck 銷售的熱門藥物 Keytruda,能幫助免疫系統識別並攻擊癌細胞。三位創辦人曾在諾貝爾獎得主 Carolyn Bertozzi 的 Stanford 實驗室合作,研究癌細胞與免疫系統互動,但對分子層面的精準理解感到沮喪。最準確的分子評估方法是質譜分析(mass spectrometry),透過電場測量原子結構產生複雜數據,需專業知識解讀且耗時費力。

10x Science 的平台結合基於化學及生物學的確定性演算法,以及 AI 代理來解讀數據。團隊花費大量功夫訓練模型處理質譜數據,並確保分析可追溯,這對幫助企業符合監管要求至關重要。 Rilas Technologies 的科學家 Matthew Crawford 為其他公司進行化學分析,數週來使用 10x Science 平台,稱其加速工作流程。他驚嘆模型能解釋結論、自行尋找分析數據,並適應不同分子評估。

相較過去試用的 AI 工具,這款模型假設合理,得益於創辦人的領域專長。「我輸入一個蛋白質檔案,它從檔名推斷蛋白質種類,」Crawford 表示。「然後自動在線上資料庫搜尋序列,我無需手動輸入。」10x 高層透露,正與多家大型製藥公司及學術研究者合作,利用此輪融資招聘更多工程師,精煉模型並拓展客戶。若能掌握蛋白質特性驗證,Roberts 期望擴展至結合蛋白結構與細胞其他數據,提供全新生物理解方式。

對投資者而言,這是進入生物科技領域的不依賴單一藥物成功的途徑。Initialized 合夥人 Zoe Perret 指,這是製藥業每月付費的 SaaS 平台,創辦人深厚經驗能抵禦競爭。Crawford 認為,平台可助資源有限的研究者解鎖質譜技術。「研究團隊想快速從質譜得到答案,卻常陷入複雜問題,」他說。「這軟件能簡化流程,讓他們專注下一步研究。」

Amazon Music 聯乘 Bandsintown 加入演唱會清單

Amazon Music 宣布與演唱會活動清單平台 Bandsintown 合作,將演唱會資訊引入其音樂串流服務。透過 Bandsintown for Artists 整合,用戶可在 Amazon Music 上藝術家個人檔案頁面找到現場演出資訊,並點擊「買票」按鈕直接在 Bandsintown 購買門票。(藝術家需首次在 Bandsintown 連結其 Amazon Music 個人檔案,方可啟動活動同步。

) 此外,Amazon Music 將自動列出使用 Bandsintown Pro 的場館、音樂節及推廣商的活動資訊。Amazon Music 業務發展總監 Karolina Joynathsing 表示:「現場音樂是粉絲與喜愛藝術家連結最強大的方式,我們透過全球直播演出親身體驗。」她補充:「因此我們很高興與 Bandsintown 合作,讓粉絲在 Amazon Music 上發現即將舉行的演出,同時串流音樂、觀看獨家直播、購買周邊商品等,一站式體驗。

功能詳情與平台數據

| 項目 | 詳情 | |——|——| | 整合方式 | Bandsintown for Artists 連結藝術家檔案;自動同步 Bandsintown Pro 活動 | | 用戶操作 | 藝術家檔案頁面查看演出、點擊買票 | | 平台規模 | 超過 700,000 名藝術家;逾 65,000 個場館使用 Bandsintown Pro;註冊用戶超 1 億 |

| 推出時間 | 現正推出,本春季於 iOS 和 Android 應用程式全面可用 | 此功能現正推出,本春季於 Amazon Music 的 iOS 和 Android 應用程式全面可用。Bandsintown 擁有超過 700,000 名藝術家及逾 65,000 個場館使用其 Bandsintown Pro 營銷工具,註冊用戶超過 1 億,但未透露活躍用戶數。

此前,Bandsintown 於 2023 年與 Amazon Music 合作,讓藝術家在平台銷售周邊商品。Amazon Music 在演唱會發現功能上相對較遲起步,Spotify 已耕耘多年,Apple Music 則於 3 月與 Ticketmaster 合作強化現場活動功能。去年,SoundCloud 亦與 Ticketmaster 攜手,讓藝術家列出演唱會資訊。

Samsung Galaxy XR 更新後嚴重變慢 Google 稱修復為最高優先

本月稍早推出的 Android XR 更新,為 Samsung Galaxy XR 頭顯用戶帶來嚴重效能問題,不過 Google 已表示正全力處理,並將修復視為「絕對最高優先事項」。Reddit 上多名 Galaxy XR 用戶回報,頭顯在使用約 20 至 30 分鐘後即出現不穩定狀況。原本正常的效能逐漸惡化為嚴重延遲,多位用戶形容動畫效果最終變成幻燈片般卡頓。

初步討論指向關鍵記憶體洩漏為主因,導致頭顯無法有效管理系統資源,進而引發凍結、卡頓或反應遲鈍,使基本互動變得艱難甚至不可能。

Google 回應與修復進度

Google 已直接回覆 Reddit 討論串,確認 Android XR 開發團隊完全知悉問題,並已展開修復工作,將其列為緊急優先項目。不過,目前尚未公布修復補丁的具體時程,受影響用戶只能暫時等待。雖然多數投訴集中於 PC VR 模式,但問題似乎不限於此,至少有一名 Galaxy XR 用戶指出,記憶體洩漏無論頭顯執行何種任務皆會發生。若用戶尚未安裝本月更新,建議暫緩升級;否則,只能盼望 Google 推出熱修復,恢復頭顯原定效能。

投訴主要來自 PC VR 使用情境,但問題範圍更廣。Galaxy XR 頭顯於美國售價 US$1,799,約 HK$14,022。早前評測時未見此類穩定性問題,整體體驗正面,但該裝置仍屬小眾產品,雖具備出色硬體,卻需更多優化方能邁向主流市場。Samsung 官網現正提供 Galaxy XR 頭顯購買選項。

規格項目細節
售價 (美國)US$1,799,約 HK$14,022
問題觸發時間約 20 至 30 分鐘
主要症狀記憶體洩漏、卡頓、凍結
影響模式PC VR 及其他任務

OnePlus Watch 4 發佈 鈦合金機身 Wear OS 6 系統 電池續航最長 16 日

OnePlus Watch 4 近日現身 Google Play Console,品牌官方網站亦已上架,正式揭曉其主要規格。這款智能手錶採用全鈦金屬機身,提供 Evergreen Titanium 及 Midnight Titanium 兩種顏色,前者為銀色配綠色錶帶,後者則為深色配灰色錶帶。OnePlus Watch 4 符合 MIL-STD-810H 軍規標準,支持濕手觸控及全海水腐蝕抵抗。

主要規格一覽

規格項目細節
處理器Snapdragon Wear W5 SoC + BES2800 低功耗晶片
RAM / 儲存2GB RAM / 32GB 儲存
電池646 mAh,支持 7.5W 充電,零至滿電約 75 分鐘
續航省電模式最長 16 天,智能模式最長 5 天
尺寸 / 重量47.4 x 47.4 x 11 mm;不含錶帶 43g,含錶帶 68g
顯示屏LTPO OLED,466×466 解析度,峰值亮度 3,000 尼特,藍寶石水晶鏡面
系統Wear OS 6 基於 OxygenOS Watch 8
感測器加速計、陀螺儀、心率、血氧、腕溫、地磁、環境光、空氣壓力
連接性雙頻 Wi-Fi、Bluetooth 5.2、雙頻 GPS(支持 Beidou、Galileo、GLONASS、QZSS)、NFC(Google Wallet 支付)
防水防塵5ATM、IP68、IP69
運動模式超過 100 種內置模式,6 種支持自動識別

OnePlus Watch 4 其實為中國上月發佈的 Oppo Watch X3 改款版,與 OnePlus Watch 3 相比,差異不大:機身改用鈦合金而非不鏽鋼,令手錶更輕薄,屏幕亮度提升,電池容量則少 2 mAh。最顯著升級為搭載 Wear OS 6。官方網站暫未公佈售價及上市詳情。

Apple iPhone 輕觸付款 登陸馬來西亞 自家門市暫未支援

Apple 近日在馬來西亞推出 Tap to Pay on iPhone 服務,作為針對小型企業的非接觸式支付解決方案逐步擴展的一部分。該功能讓企業僅使用 iPhone 即可接受客戶的無接觸支付,無需額外購買或租用傳統支付終端機或讀卡器,從而降低成本並提升便利性。 雖然 Apple 在自家支付終端解決方案的接受度上稍落後於其他地區,但 Tap to Pay on iPhone 仍具吸引力。

少數情況下,非接觸支付的安全程序可能要求持卡人插入卡片並輸入 PIN 碼,此時 iPhone 方案無法支援,但此類情況極為罕見。目前該功能已在超過 50 個國家上線,馬來西亞緊隨墨西哥之後。

馬來西亞首批支援平台

Apple 表示,馬來西亞現有五個支付平台支援該服務,包括 ADAPTIS、Fiuu、HitPay、Stripe 及 Zoho。這些平台率先為當地商家提供 Tap to Pay on iPhone,涵蓋零售、餐飲、美妝及專業服務等關鍵行業,從而提升結帳效率。Apple The Exchange TRX 店舖的結帳功能亦將很快上線。目前馬來西亞接受 American Express、JCB、Mastercard、MyDebit、UnionPay 及 Visa 等卡片,但尚未在 Apple 自家零售

店全面應用。

洛杉磯聯合學區 限制課堂螢幕時間 成全美首個大校區

洛杉磯聯合學區(LAUSD)教育委員會周二表決通過一項決議,將限制學生在課堂使用筆記本電腦和平板電腦,並鼓勵教師更多採用紙筆作業,成為全美首個在大規模公校採取強制措施的大型學區。這項決議在一場公校會議上以 6 票贊成、0 票反對、1 人棄權的結果獲得通過,要求學區為不同年級和科目制定具體的螢幕時間政策,禁止一年級及以下學生在校使用電子設備,並明確規定家長可為子女申請「退出使用校園電子設備」的程序,同時對現有教育科技合作進行審核。

提出人、學區教育委員會委員妮可·瓦爾沃表示,作為全美規模最大的學區之一,洛杉磯有責任在「重塑校園科技使用方式」上「劃出底線」,並推動社會開展相關討論。這次政策轉向源於家長多月來的持續施壓,一群家長自發成立「螢幕之外的學校」(Schools Beyond Screens)組織,在教育委員會會議上發言、在社交媒體上發聲,並透過學區座談會及與管理層和委員的私下會面,反對學生每天使用學校發放的 Chromebook 和 iPad 後出現的諸多問題。

家長此前向媒體表示,子女成績下滑源於課堂上分心玩電子遊戲、觀看 YouTube 影片以及瀏覽社交媒體和網絡論壇;部分教師亦抱憾,有些初中每週專門留出一天,讓學生集中完成線上數學和閱讀測驗,打亂了體育、音樂和科學等其他課程的正常教學。

家長壓力下教育科技政策轉變

「這是一項具有歷史意義的改革,我們希望它能迅速在全美範圍內產生連鎖效應,」兩名子女的母親、「螢幕之外的學校」副主任何潔·瓦爾茲表示。她介紹,該組織在洛杉磯本地已有約 2000 名成員,並認為這標誌著學校在對待科技方式上出現一場重要的「文化轉變」。根據決議,學區須於今年 6 月向教育委員會提交詳細的螢幕時間政策,計劃於 2026—2027 學年正式實施。相關政策要求大幅限制小學和初中生在午餐和課間休息時間使用電子設備,並禁止學生主動搜尋和觀看 YouTube 影片等內容。

這項決議被視為全美第二大學區在教育科技問題上的又一次顯著「掉頭」。 過去數年,洛杉磯學區不斷加大對教育科技(ed tech)的投入,此前總監阿爾伯特·卡瓦略曾是這一方面的積極推動者。然而今年 2 月,卡瓦略因聯邦調查局調查其位於洛杉磯的住宅和公校辦公室而被停職,調查 reportedly 指向一家公校,該公司曾獲學區 300 萬美元合約,為學區開發一款服務學生的 AI 聊天機器人,但最終產品被指存在非法運作。

透過律師,卡瓦略否認不當行為,目前尚未被起訴。在去年秋天的數次教育委員會會議上,面對家長關於「螢幕時間過長」的抱怨,卡瓦略曾公開回應,稱這些情緒屬於「新近獲得資訊後的特殊反應」,並堅持認為為學生提供設備是一項教育權利。他當時表示,美國確實存在「數位鴻溝」問題,但「學校並非原兇,甚遠遠談不上主要原兇」,並強調家長責任是這一問題的重要部分。 學區在本週的一份聲明中仍為 Chromebook 和 iPad 在課堂上的使用進行辯護,稱這些設備在提升教學效果方面發揮了積極作用,管理層亦一直指導學校關注「科

技如何有意義地支持學習,而非僅使用時間」。聲明還稱,為所有學生提供設備是實現教育平等的「核心策略」,有助縮小收入、地域、能力及家庭資源差異造成的鴻溝,讓所有學生能參與「現代化學習」。在周二的教育委員會會議上,代總監安德魯斯·蔡納特對決議給予正面評價。現場約有四十多名家長到場聲援,不少人胸前掛著「螢幕之外的學校」的標語,並舉著寫有「教師重於科技」「關機=成績」等字樣的小標語牌;當表決結果宣佈後,會場響起熱烈的掌聲。

鄰近各校對手機實施禁令,全美各地近幾個月出現一股由家長推動的草根運作,呼籲課堂減少對科技的依賴。各校持續出現類似組織的家長聯盟,要求學區收緊「人手一機」的政策,而這種為每名學生配備筆記本或平板的做法目前已在絕大多數學校十分普遍。部分家長要求允許他們的子女完全不使用電子設備完成課堂作業;一項由媒體進行的民意調查顯示,今年至少有 16 個州的立法機構成員提出與限制校園螢幕時間或上網使用相關的議案。

在洛杉磯以外,一些規模較小的學區——包括加州比佛利山、俄勒岡州波特蘭以及北卡羅來納州查爾斯頓——亦已通過類似政策,推動課堂作業回歸紙筆等「模擬」形式。 不過,在家長針對「螢幕時間過長」的反彈浪潮中,洛杉磯是首個在全美範圍內具標誌性意義的大型城市大校區。瓦爾沃以及共同提議的教育委員會委員莎拉·奧爾茨·富德曼表示,他們是與「螢幕之外的學校」家長聯盟成員面對面,並親眼看到幼兒園教師裡孩子們盯著 iPad、高中校園裡青少年坐在 Chromebook 前的場景後,決定推動這項決議。

「讓我們向年輕人示範,成人也在學習,也會根據需要調整那些影響他們學習的規則和規範,」奧爾茨·富德曼在接受採訪時說。按決議規定,洛杉磯聯合學區行政部門今後將每年對相關政策進行評估,並向學生、家長和教職員發放特別調查其實施效果。學區還須建立一套系統,記錄學生在校園內使用電子設備及特定軟件的時間,並定期向家長公開相關數據報告。

格力海信高層互嗆「真銅實料」家用空調爭議

格力電器與海信空調圍繞「真銅實材」產品標準展開激烈爭論,雙方高層接連發聲,相關話題再度成為網友熱議焦點。海信空調事業部品牌總監楊子明公開發聲,直言當下行業還在糾纏「用不用銅」展會口水戰,他對此感到十分惱火,甚至直言「替你們臉紅」,認為這種低層次爭議早已不合時宜。 楊子明表示,當前空調行業應聚焦智能化、送風體驗、主动智能等核心技術升級,而非重複糾結材料用料。他直言,依賴三兩銅就加價500元的營銷模式已過時,空調行業的競爭重心不該停留在這類基礎層面。

爭端起源與雙方回應

這場爭端始於一週前。格力方面指控海信在展會上使用其原創「真銅實材」宣傳語,並質疑海信部分產品以鋁代銅。海信隨即強勢回應,指「真銅實材」並非格力獨創,早於2016年已在多個品牌報導中出現,同時揭露格力曾參與空調鋁應用相關研究的材料,直指對方「又當又立」。 格力則堅守自家標準,將「真銅實材」定義為蒸發器、冷凝器、壓縮機電機、風機電機全銅配置,強調這是其十年免修服務的硬性支撐,並承諾家用機型全系全銅、不減配。

針對鋁線質疑,格力解釋相關機型為已停產的小批量商用工程機,與家用零售產品無關。 海信方面還向消費者算了一筆帳:1.5匹空調多出的銅線成本約5元人民幣,約 HK$5.45,卻被用來支撐高溢價。楊子明直言,格力從行業第一位置滑落,與這種過度強調材料營銷、忽視技術升級的思路無關。不少網友認為,空調行業應回歸技術與體驗本質,而非陷入無意義的材料之爭,這場交鋒也讓更多消費者開始關注產品成本、定價與真實價值的關係。

Google 推出 Workspace Intelligence:Gmail、Chat、Drive 全面 AI 化,打破資訊孤島

Google 喺 Cloud Next ‘26 大會推出 Workspace Intelligence——一個統一嘅語意層(semantic layer),為用戶同佢哋嘅 AI 代理打破資訊同情境嘅孤島。呢個技術層會跨越會議記錄、電郵、檔案等所有數位工作流程,建立一個「理解你獨特上下文」嘅智慧網絡。

五大核心新功能

1. Gemini Enterprise 嘅 Workspace Agent
用戶無需離開 Gemini Enterprise 介面,就可以跨 Google Workspace 所有應用程式執行複雜嘅多步驟任務。

2. Gmail 推出 AI 收件匣(AI Inbox)同 AI 總覽(AI Overviews)
Gemini 會為你建立一個主動式嘅收件匣助理,自動幫你分類、摘要、處理日常郵件。

3. Google Chat 嘅「詢問 Gemini」(Ask Gemini)
直接喺 Chat 即時整合跨 Workspace 嘅專案資訊同洞察,唔使再切換視窗搵資料。

4. 文件、試算表、簡報內容創作全面升級
可以即時彙整 Google Drive、Gmail、網頁資訊,將靈感轉化為具專業格式嘅草稿,仲會精準模擬你個人嘅語氣同寫作風格

5. Google Drive Projects
全新嘅智慧協作空間,自動整理團隊檔案同電郵,以管理工作流程、產生內容,並根據豐富嘅專案上下文提供具體解答。

點解重要?

過去 Workspace 嘅 AI 功能比較零散——Gmail 自己有 Smart Compose,Docs 自己有 Help me write,Sheets 又有自己嘅 AI。Workspace Intelligence 嘅真正突破在於「統一語意層」:你喺 Gmail 收到嘅會議 agenda、Drive 入面嘅專案文件、Chat 嘅對話紀錄,AI 會視為一個整體,而唔係獨立孤島。

對於中小企同創作者嚟講,呢個改變可能比任何單一功能更有價值——終於唔使再「教」Gemini 次次都解釋返自己喺做咩。

Lenovo ThinkPad X1 Carbon Aura AI 2026 中國發佈 售價 14,999 元人民幣起

Lenovo今日正式發佈 ThinkPad X1 Carbon Aura AI 2026 筆記本,售價 14999 元人民幣,約 HK$16349。設計方面,這款機型重量僅約 984 克,厚度達 14.3 毫米。A 面採用再生石纖維黑色龍紋面,C/D 蓋選用再生鎂鋁合金材質,在進一步減輕機身重量的同時,兼顧了出色的抗摔與抗壓性。經嚴苛測試,能輕鬆應對出差途中輕微碰撞與意外刮傷。

性能面,筆記本搭載Intel Core Ultra X7 358H 處理器,採用全新 Panther Lake 架構,擁有 16 核 16 線程設計,包含 4 個性能核、8 個能效核與 4 個低功耗高能效核,最高睿頻可達 4.8 GHz,可輕鬆應對各類高強度工作場景。

規格一覽

規格項目詳細內容
處理器Intel Core Ultra X7 358H (Panther Lake 架構,16 核 16 線程,最高 4.8 GHz)
重量 / 厚度約 984 克 / 14.3 毫米
螢幕3A-OLED,120Hz VRR,500 nit HDR 峰值亮度,「三防」技術
電池58 Wh 高密度大容量電池,VRR 智慧調度,MM30 標準下最長 16 小時,影片播放最長 22 小時
充電器65W 鎳氫鉻電充電器,支援智慧充電
網路可選 LTE 無線網卡
AI 功能天璣個人企業級智慧體 (天璣 AI)

螢幕部分,機型配備 3A-OLED 顯示屏,支援 120Hz VRR 可變更新率,擁有 500 nit HDR 峰值亮度。同時,螢幕採用「三防」技術,能大幅減少反光、指紋與汙漬干擾,即便長時間使用,螢幕依然保持乾淨清亮。 同時,ThinkPad X1 Carbon Aura AI 2026 首創「星軌架構」,釋放出 18% 的主板空間,不僅提升了機身靈活性,也優化了內部散熱佈局。

風扇面積最大增 81%,散熱效率大幅提升。配合升級後的散熱技術,可快速導出機身內部熱量,確保設備在高負載運行時保持穩定的溫控,既不會出現性能降頻,也不會因機身發燙影響使用體驗。 續航方面,其置入 58 Wh 高密度大容量電池,搭配 VRR 智慧調度技術,可根據使用場景智慧調節功耗。在 MM30 標準下,最長續航可達 16 小時,本地影片播放最長更達 22 小時。

筆記本還配備 65W 鎳氫鉻電充電器,支援智慧充電功能,能學習用戶使用習慣,精準調節充電時段與充電速度,在減少電池損耗的同時有效延長電池使用壽命。 網絡連接面,這款機型可選置 LTE 無線網卡,徹底告別手機熱點依賴。在機場商務專車、高鐵還是機場等場景,能隨時接入網絡,視訊會議秒速開啟,避免因網絡卡頓或斷連影響工作進度。此外,Lenovo ThinkPad X1 Carbon Aura AI 2026 置入天璣個人企業級智慧體(天璣 AI)。

天璣 AI 具備感知、思考、記憶、規劃與執行五大能力,基於「端雲一體」融合架構實現三大核心升級:全域知識庫建構、端雲安全認證與多端協同體驗。借助 MCP 智慧體調度協同與 A2A 組網架構,天璣 AI 已匯聚超過 5000 個領域智慧體與 AI 應用。

reCAPTCHA 大升級!變身 Google Cloud Fraud Defense,專攻 AI 代理身份驗證

用咗超過十年嘅 reCAPTCHA 終於迎來重大升級——Google Cloud 正式將佢升級為 Google Cloud Fraud Defense(Google Cloud 詐騙防禦),而且已全面推出。

唔再只分辨「你係咪機器人」

新一代 Fraud Defense 最大嘅轉變:專為辨識機器人、真人同 AI 代理嘅合法性與授權狀態而設計。喺代理式 AI 時代,越嚟越多合法流量其實來自 AI 代理——例如幫用戶 book 機票、比較價錢、甚至完成付款嘅 autonomous agents。傳統 reCAPTCHA「見 bot 就 block」嘅做法已經唔適用。

Fraud Defense 會推出針對真人同 AI 代理嘅專屬功能預覽版,保護由帳戶建立、登入到支付、結帳嘅完整數碼商務旅程。

同場:SecOps 三款新 AI 代理

除咗 Fraud Defense,Google Cloud 亦喺 Google Security Operations 推出三款全新防禦代理:

  • 暗網情報(Dark Web Intelligence):每日以 98% 準確率分析數百萬個外部事件。
  • 威脅搜索代理(Threat Hunting Agent):主動搜索繞過傳統防禦嘅新型攻擊模式。
  • 偵測工程代理(Detection Engineering Agent):自動生成持續性偵測規則,由人手撰寫轉為自動化。

加上 Wiz 平台現已支援 AWS AgentCore、Azure Copilot Studio、Salesforce Agentforce 等 agent studios,多雲安全嘅可視性進一步提升。

值得留意嘅係:Google 客戶嘅分流與調查代理(Triage and Investigation Agent)已處理超過 500 萬個警示,並將原本 30 分鐘嘅手動分析時間壓縮到僅 60 秒

Google 推出 Gemini Enterprise Agent Platform:一個平台搞掂 AI 代理全生命週期

Google Cloud 正式推出 Gemini Enterprise Agent Platform,一個從構建、擴展、治理到優化 AI 代理嘅全方位統一平台。呢個平台被定位為 Vertex AI 嘅演進版本,整合咗模型選擇、模型構建、代理構建三大功能,再加入代理整合、DevOps、協調同安全等新能力。

200+ 模型任揀,包括 Claude Opus 4.7

平台最實用嘅一點:Model Garden 提供全球 200 多個領先模型嘅優先存取權限。除咗 Google 自家最新嘅:

  • Gemini 3.1 Pro
  • Gemini 3.1 Flash Image
  • Lyria 3

客戶亦可以選第三方模型,例如 Anthropic 嘅 Claude Opus、Sonnet、Haiku。而且 Google Cloud 今次同場宣布正式支援 Claude Opus 4.7 模型——對需要超長推理嘅任務嚟講係一大利好。

由「開發」到「交付」都無縫

Agent Platform 唔單止係開發環境,團隊整出嚟嘅 AI 代理可以直接透過 Gemini Enterprise 應用程式交付俾員工,同 IT 營運緊密整合,確保規模擴展嘅同時,數據治理同安全性都保持喺企業級水準。

對於一直苦惱「AI 代理點樣由 POC 走向生產環境」嘅技術團隊,呢個平台算係一個完整答案。

Lenovo ThinkPad X14 AI 2026 中國發佈 售價 9,499 元人民幣

Lenovo ThinkPad X14 AI 2026 正式發佈,售價 9499 元人民幣,約 HK$10,332 起。根據介紹,這款筆電採用石墨烯纖維增強材質打造,整機重量約 1.2 kg,厚度僅 15 mm,單手即可輕鬆握持,放入手提袋或雙肩包幾乎不佔空間。核心性能方面,ThinkPad X14 AI 2026 最高搭載Intel Core Ultra X9 處理器,採用 16 核 16 線程架構,兼顧性能釋放與能效表現。

搭配 Intel Arc B390 GPU、高速固態硬碟等硬核配置,日常處理 Office 三件套、多開瀏覽器、設計與影片剪輯均無壓力,多任務切換順暢不卡頓。

規格一覽

規格項目詳細內容
處理器Intel Core Ultra X9(最高 16 核 16 線程)
顯示卡Intel Arc B390 GPU
螢幕2.8K 高解析真彩屏、100% DCI-P3 專業影視色域、30Hz~120Hz 動態刷新率、91% 高屏佔比
電池續航74Wh 高密度大容量電池,測試項目下續航達 15.5 小時,影片播放長達 37 小時
AI 算力整機 AI 算力高達 180 TOPS
無線連接Wi-Fi 7、支援外置 4G LTE 模組
接口雙雷電 4、雙 USB-A、HDMI 2.0、3.5mm 音訊插孔
重量 / 厚度約 1.2 kg / 15 mm

更亮眼的是其 AI 算力,整機 AI 算力高達 180 TOPS,可有效支援各類 AI 功能,完美契合未來智能辦公趨勢。螢幕方設有 2.8K 高解析真彩屏,另備高分率、100% DCI-P3 專業影視色域及 30Hz~120Hz 動態刷新率,搭配 91% 高屏佔比,視野更開闊,沉浸感十足。續航部分,內置 74Wh 高密度大容量電池,測試項目下續航可達 15.

5 小時,影片播放長達 37 小時,在日常辦公強度下,能輕鬆支撐一整天不插電。此外,ThinkPad X14 AI 2026 內置天璣 AI 個人助理級智能體,帶來一整套智能辦公功能,讓重複工作變簡單、反覆任務變自動,支援 AI 寫作、AI 搜尋、AI 翻譯、AI 操作等豐富實用 AI 功能。這款筆電還搭載 Wi-Fi 7,輕鬆實現會議、雲文件、大文件秒速傳輸,並支援外置 4G LTE 模組,確保網絡穩定可靠,隨時應對突發情況。

接口方面,保留豐富實用端口,包括雙雷電 4、雙 USB-A、HDMI 2.0 及 3.5mm 音訊插孔,外接 U 盤、顯示器、投影儀、擴展艙均很方便。商務演示、會議無線投屏、數據傳輸一步到位,真正做到辦公場景全覆蓋。

Google Cloud Next ’26:75% 客戶已用 AI 發展業務,統一技術堆疊成企業「增長引擎」

Google Cloud 於 4 月 22 日喺 Google Cloud Next ‘26 大會公布多項創新,最引人關注係官方披露有接近 75% 嘅 Google Cloud 客戶已經用緊佢哋嘅 AI 產品驅動業務發展。呢個數字反映出 AI 由「實驗性工具」正式過渡至企業核心營運。

Google Cloud 執行長 Thomas Kurian 指,公司已唔再係提供「拼湊式」個別服務,而係一套 垂直優化嘅統一技術堆疊,由 AI 基礎架構、Gemini 模型、數據管理、多雲安全,到開發平台同代理應用,全部協同開發。

實際成效:由月變分鐘

兩個早期客戶案例最具代表性:

  • 新加坡超市集團 FairPrice Group:透過 Gemini Enterprise 推進「明日商店」願景,用 AI 代理優化實體店同數碼平台購物體驗,主題廣告製作時間同成本都大幅降低。
  • 英國藥廠 GSK:過去需要成個月先完成嘅臨床研究工作,而家喺幾分鐘內就搞掂。

驚人嘅 token 處理量

過去 12 個月,有 330 家 Google Cloud 客戶每家處理咗超過 1 兆個 tokens,其中 35 家達到 10 兆 tokens 里程碑。Google 嘅第一方模型目前每分鐘處理超過 160 億個 tokens,比上一季嘅 100 億大幅攀升。

簡單講,企業級 AI 應用已經進入「工業化」階段。Thomas Kurian 補充:「技術已經就緒——現在,是時候構建屬於你嘅成長引擎了。」

爆料指 Apple iPhone 18 Pro 系列首採四步相機升級方案

知名中國爆料帳號「數碼閒聊站」近日在社交平台發文,指 Apple 正為未來 iPhone 系列制定一套「四年走」的相機升級方案,其中首個落地項目將從今年 iPhone 18 Pro 系列開始實施。據其描述,Apple 內部討論和評估的四項主要相機升級方案包括:可變光圈、1/1.12 英寸「超大底」主攝像頭感測器、更強的超廣角鏡頭光學防震,以及 200MP 潛望式長焦鏡頭。

iPhone 18 Pro 首載可變光圈

根據目前多方消息,可變光圈功能有望率先在今年 9 月發佈的 iPhone 18 Pro 與 iPhone 18 Pro Max 上登場。早在 2024 年 12 月,供應鏈分析師郭明錤已表示,兩款 iPhone 18 Pro 機型的後置主攝將支援可變光圈,其後在 2025 年 10 月又有報導指出,Apple 已推進相關方案,並與零組件供應商就具體組件進行溝通。

若消息屬實,這將是 iPhone 首次搭載可變光圈機型——從 iPhone 14 Pro 到 iPhone 17 Pro,主攝一直沿用固定的 f/1.78 光圈,拍攝時鏡頭始終處於全開啟狀態。 與固定光圈不同,可變光圈能根據環境自動調節進光量:在弱光環境下打開光圈以盡可能多收光線,在強光環境中則收縮光圈以避免過曝,同時還能為用戶提供更靈活的景深控制空間。業界預期,這一改動將有助改善低光成像品質、提升曝光控制,並在日常拍攝和人像模式中帶來更自然的景深過渡效果。

除可變光圈外,「數碼閒聊站」提及的其他三項升級,被認為更多是面向 iPhone 18 Pro 之後機型的長期規劃,目前尚未有明確的量產時間表。在主攝感測器方面,Apple 正測試標稱為 1/1.12 英寸的「超大底」方案,不過這一尺寸沿襲傳統光學規格標準,並非實際物理尺寸。按換算計算,此類感測器對角線長度約為 14.5mm,雖然與名稱給人的直觀印象相差不少,但在智能手機領域已屬非常大的規格。

報導指出,該尺寸與SONY LYTIA 系列中的 LYT-901 一致,該感測器目前已用於 vivo X300 Ultra 機型,相較 iPhone 17 Pro 採用的 1/1.28 英寸主攝感測器,面積更大,有望在弱光表現、動態範圍以及訊噪比方面帶來實質提升。 至於 200MP 潛望式長焦鏡頭,「數碼閒聊站」多次提及此方案時表示,Apple 確有研究並進行相關測試,但其最新說法是,該類別長焦相機在 2028 年之前出現在 iPhone 上的可能性較低。

這意味著,即便 Apple 已入手評估大底高畫素長焦,真正量產落地仍屬中長期規劃。對於超廣角鏡頭,Apple 亦在探索更強的光學防震方案,目標是在廣角以外的焦段進一步提升畫面穩定性,不過具體實現路徑和時間節點同樣尚未明朗。 「數碼閒聊站」在中國社交平台微博上擁有超過 300 萬關注,且在 Apple 相關產品爆料方面備有一定準確度記錄。例如,其曾提前曝光 iPhone Air 與 iPhone 17 Pro 的整體外觀設計,以及 iPhone 17 Pro 採用三顆 4800 萬畫素後置相機頭的

配置,事後均與實機相符。近期,該帳號還聲稱,Apple 首款可折疊機型預計將與 iPhone 18 Pro 同期限推,並有可能命名為「iPhone Ultra」。 目前,Apple 方面尚未就上述相機升級計劃作出任何公開回應。由於相關資訊主要來自供應鏈與爆料人,終端量產機型的細項規格與時間安排仍存變數,但從 Apple 在相機硬件上的整體動向來看,以 iPhone 18 Pro 為起點的多階段影像升級路線,正逐步成形。

升級項目預計落地時間詳細規格
可變光圈iPhone 18 Pro (2025 年 9 月)取代 f/1.78 固定光圈,提升低光與景深控制
超大底主攝感測器長期規劃1/1.12 英寸 (對角線約 14.5mm),類似SONY LYT-901
超廣角光學防震長期規劃強化廣角外焦段穩定性
200MP 潛望式長焦2028 年前可能性低高畫素大底長焦鏡頭

newcleo PRECURSOR 非核鉛冷反應堆示範設施 於義大利啟動安裝

newcleo 位於 ENEA-Brasimone 研究中心的 PRECURSOR 設施,已正式展開安裝工作。此前,鉛處理系統的主要部件已運抵現場,並完成工廠的結構基礎建設。作為非核能的池式示範裝置,PRECURSOR 旨在模擬公司商用鉛冷卻快中子反應爐(LFRs)的規模、複雜度和熱液力行為。「PRECURSOR 是我們支持鉛冷卻快中子反應爐(LFRs)的池式非核示範裝置,」newcleo 表示。

模擬未來核電廠關鍵流程

該設施設計用以重現未來商用核電廠的熱循環和液壓流程。其核心特色在於運作期間可產生電力。「真正獨特之處在於,它將利用 FINCANTIERI 提供的渦輪機發電,這是全球唯一具備此功能的設施,」公司補充道。此配置讓研究人員能評估 LFR 系統中功能性發電循環的整合效果。 目前安裝工作聚焦鉛處理系統的三個主要部件,由 newcleo、SRS Servizi di Ricerche e Sviluppo 及 Fucina Italia 合作開發,並獲 ENEA 技術支援。

部件規格如下:

部件名稱功能描述
熔化槽裝載鉛錠並液化
儲存容器儲存熔融鉛,並在初始填充或維護期間維持化學調節
轉移容器在儲存單元與主反應爐容器之間交換熔融鉛

在組裝前,技術團隊已運送錨定支撐板至研究中心。此碳鋼環形結構直徑 3.7 米,重 1,300 公斤,作為地面與主容器(內含反應爐堆芯及蒸汽產生器)的結構介面。施工中,此板嵌入混凝土基礎,分擔設計負荷並確保機械系統對齊。 這些專用結構由 SRS Servizi di Ricerche e Sviluppo 及 Fucina Italia 製作,隸屬 newcleo 集團,提供鉛冷卻反應爐部件的工程與製造能力。

SRS-Fucina 集團 CEO Ulisse Pasquali 表示,此設施為商用反應爐艦隊提供概念驗證,標誌從實驗研究轉向功能性工廠運作。PRECURSOR 收集的數據,將用於評估鉛冷卻反應爐技術的工業部署設計與運作參數。這是首次將這些鉛處理部件整合至單一測試工廠。

Duolingo 向所有用戶免費開放 B2 級高級語言課程

在線語言學習平台 Duolingo 本週三宣佈,將原本僅向付費訂閱用戶開放的高級語言學習內容,免費向所有用戶開放,涵蓋英語、西班牙語、法語、德語、意大利語、葡萄牙語、日語、韓語和中文九種語言。用戶可透過網頁端以及 iOS 和 Android 客戶端訪問相關課程。此舉開放的高級內容對應歐洲語言共同參考框架(CEFR)的 B2 水平,這一標準被學校和僱主廣泛認可,用於衡量學習者的語言能力。

B2 水平的學習材料強調脫離翻譯環境,透過複雜情境和更專業的詞彙訓練,幫助學習者在真實語境中理解和表達。 Duolingo 表示,這意味著免費用戶有機會從基礎溝通能力邁向「獨立使用者」水平。新提供內容將包括「高級故事(Advanced Stories)」等功能,用於強化閱讀理解能力;同時還會提供類似廣播的音頻體驗 DuoRadio,幫助用戶提升聽力理解。借助這些工具,用戶可圍繞更複雜的語言情境進行訓練,例如準備求職面試、計劃海外留學,或嘗試在無需依賴翻譯的情況下閱讀新聞報導、觀看影片以及閱讀文學

作品。

市場競爭與商業策略

Duolingo 稱,在上述九種語言上,它將成為唯一一家在高級水平階段仍提供免費學習路徑的應用。相比之下,Babbel 和 Busuu 等競爭對手雖同樣推出與 CEFR 對齊的進階課程,但多需訂閱付費才能完整使用。例如,Busuu 也提供最高至 B2 水平的課程,但免費版在課程數量和功能上明顯受限,不包括語法詳解等內容,用戶若要完整學習仍需升級為付費帳戶。在本次調整前,Duolingo 的免費課程通常以 A2 或 B1 水平為頂,側重日常場景的基礎溝通,難以系統覆蓋更高級別的語言運用能力。

公司方面強調,將高級內容免費開放,一方面延長用戶在平台上的學習路徑,另一方面希望透過提升整體學習深度,強化其在語言學習市場的差異化定位。Duolingo 還將此舉定位為幫助求職者提升競爭力的工具,試圖將語言學習與就業前景更緊密綁定。公司指出,在全球勞動力市場增長放緩、競爭日趨激烈的背景下,掌握第二語言被視為提升求職優勢的現實途徑。美國外語教學委員會的研究顯示,學第二語言可將個人的就業機會提升最多 50%。

Duolingo 學習科學負責人 Bozena Pajak 在聲明中表示,過去要達到適用於工作的外語熟練程度,往往需要多年密集課程或沉浸式學習體驗,這對許多人而言門檻過高。透過將高級課程免費開放,公司希望降低學習門檻,讓更多人透過在線學習接近平「工作就緒」水平。從商業層面,此舉也被視為 Duolingo 持續擴大免費用戶群體的策略。在最新的 2025 年第四季度財報中,Duolingo 披露其日活躍用戶數已達 5270 萬,同比增長 30%,明顯高於其 1220 萬付費訂閱用戶規模。

不過,在公司預計 2026 年第二季度訂閱收入同比增速將放緩後,Duolingo 股價一度承壓下挫,顯示市場對其「優先用戶增長而非短期變現」的策略仍在觀望。公司方面顯然希望,透過拉長免費用戶的學習週期、提升學習深度和成就感,能在長期推動用戶向付費訂閱及其他增值服務轉化。在語言學習產品普適同質化、收費模式日漸多元化的背景下,如何在擴大用戶覆蓋面與實現可持續營收之間取得平衡,將是這家在線教育平台接下來需持續解答的問題。

Google 地圖即將加入 Gemini 生成式 AI 功能 包括 Ask Maps 對話搜尋

Google 為其地圖應用程式引入一系列基於 Gemini 的生成式人工智能功能,旨在從搜尋、導航到內容生成的全鏈路重塑用戶體驗。新功能將優先透過手機應用向部分市場推出,未來還將擴展至桌面端及更多國家和地區。其中最核心的更新之一是全新對話式「Ask Maps」功能,用戶可像與助手聊天一樣,用自然語言提出複雜、貼近真實場景的問題,而無需再用關鍵詞拼湊搜尋。例如,用戶可詢問「手機快沒電了,附近哪裡可以充電又不用在咖啡店排長隊?

」或「今晚有沒有可以打燈的公共網球場?」系統會綜合地點數據庫和用戶偏好,返回帶有路線、預計到達時間及實用小貼士的個性化結果。對於有出行計劃的用戶,「Ask Maps」還可一鍵生成行程建議,例如輸入「我要開車去大峽谷、馬蹄灣和羚羊峽谷,中途有什麼值得順路的景點?」地圖便會自動規劃路線,提供沿途景點、停車建議以及來自真實用戶的心得,包括如何找到隱藏步道或獲取免費入場方式等。

沉浸式導航與語音升級

這一體驗背後依賴 Google 積累二十多年、涵蓋 3 億多地點及逾 5 億貢獻者信件的龐大数据庫,並結合 Gemini 的語義理解和生成能力進行整合與推薦。另一項被 Google 視為「十年來最重要導航升級」的,是全新「沉浸式導航」(Immersive Navigation)。該功能用動態 3D 畫面取代傳統鳥瞰 2D 視圖,在導航界面中更細緻呈現周邊建築、立交橋、地形起伏及複雜路口結構,同時突出車道線、人行橫道、交通燈和停車標誌等關鍵路況資訊,幫助駕駛者在難以辨認的路段獲得更直觀的空間感。

在語音導引方面,Google 亦進行更新,使導航提示聽起來更自然、接近人類表達。例如,當用戶需在兩個出口後駛離高速時,語音將說出類似「先通過這個出口,再從下一個出口駛出前往 Illinois 43 South」的說明,而非枯燥報數字和距離,並在備選路線中明確指出「時間較短但有收費路段」還是「路程稍長但更順暢」等複雜資訊。Google 表示,這些新功能將在美國優先面向 iOS 和 Android 用戶推出,其中 Ask Maps 還將同步登陸印度市場,並計劃後續擴展至桌面端及更多國家與地區。

沉浸式導航亦將於近期在美國開始上線,隨後逐步推廣至支援的 iOS、Android 設備,以及 CarPlay、Android Auto 和搭載 Google 車載系統的車型。此次升級延續了 Google 自去年起將 Gemini 深度整合進地圖產品的路線,早前 Gemini 已用於回應沿途地點問題、基於街景畫面優化轉向指引,以及協助總結用戶評價、為上傳照片生成說明文字等任務。

隨著 Ask Maps 和沉浸式導航等功能全面啟用,Google 地圖正從傳統「找路工具」加速向「AI 驅動的出行與探索平台」轉型。

中國 Type 076 兩棲攻擊艦四川艦 駛往南海 進行試驗訓練

中國最先進的兩棲攻擊艦「四川艦」已從上海出航,駛向南海海域,此處正進行美國、菲律賓及日本年度最大規模聯合軍演「巴利卡坦」(Balikatan)。人民解放軍海軍周二在其官方微博公布,「四川艦」為中國首艘076型兩棲攻擊艦,舷號51,已前往南海「相關海域」執行科研試驗及訓練任務,測試多項艦載系統及平台性能。軍方形容此舉為「依據艦艇整體建造計劃組織的例行跨海區試驗與訓練」,並強調並非針對特定目標。

此次行動時機引人注目。「巴利卡坦」軍演由美國與菲律賓主辦,今年日本首次以戰鬥部隊參與,於4月20日至5月8日期間橫跨菲律賓群島,重點在呂宋島北部。日本派出3艘運輸及護衛艦、運輸機、88式艦對艦導彈,以及1400名人員。

四川艦的獨特設計

「四川艦」並非傳統兩棲攻擊艦,而是全球首艘配備電磁彈射系統(EMALS)的兩棲攻擊艦,此技術源自中國003型福建艦及美國福特級航母,先前僅用於專用航母。該4萬噸級艦艇擁有全通式飛行甲板,長約260米、寬43米,配雙島式上層建築、尾部井塢可容納登陸艇,以及固定翼飛機阻截裝置。電磁彈射系統是此次南海試驗的核心。 除無人機航母功能外,「四川艦」保留完整兩棲攻擊能力,可運載約1000名強化陸戰營士兵、裝甲車、火砲、登陸艇及直升機,包括Z-20及Z-8,成為傳統兩棲攻擊艦與輕型航母之間的混合平台。

軍事分析員吳培欣指出,此次遠海試驗預期驗證EMALS系統與大型艦載無人機在開闊海況下的相容性,尤其南海高溫高濕環境,與上海近海控制條件大異其趣。試驗亦將測試推進、供電及艦機協同系統,並為未來與福建艦聯合作戰累積數據。 「四川艦」的EMALS主要針對GJ-21海軍隱形無人作戰飛行器,源自GJ-11「利劍」無人機,配備航母回收用阻截鉤。中國船舶集團在首次海試後公布的概念圖顯示,甲板至少有6架GJ-21。

「四川艦」於2025年11月完成首航3日試驗,聚焦引擎及供電系統,同月下旬進行第二次試驗,並於2025年10月完成首次EMALS滑軌測試。預計2026年底交付海軍,距2024年12月下水約兩年。

Google 與 Thinking Machines Lab 達數十億美元雲計算及算力合作

據知情人士透露,Google 近日與人工智能初創公司 Thinking Machines Lab 達成一項全新多年期雲計算及算力合作協議,交易規模高達數十億美元,標誌著這家搜尋巨頭正加大在前沿模型客戶上的投入力度。此次合作是在 Thinking Machines Lab 此前與英國 Arm 簽署大規模算力租賃協議後達成,意味著該公司已在底層晶片與雲平台兩端同時綁定行業領先供應商。

Thinking Machines Lab 由前 OpenAI 首席技術官 Mira Murati 於 2025 年創立,總部位於舊金山,成立當年即完成 20 億美元種子輪融資,估值約 120 億美元,投資方包括 Andreessen Horowitz、Accel、英國 Arm、AMD 等機構及業界人士,被視為最具話題性的前沿 AI 實驗室之一。公司定位為「面向人類協作的通用 AI 系統」研發機構,強調可解釋性、可定制性及跨學科能力,目標是縮小前沿 AI 能力與科學世界理解之間的差距。

與 Arm 及 Google 的多線算力布局

今年 3 月,Thinking Machines Lab 剛宣布與英國 Arm 達成一項為期多年的算力合作,將自 2027 年起在其訓練及推理基礎設施中部署至少 1 吉瓦規模的 NVIDIA Vera Rubin 系統,英國 Arm 同時對該公司進行戰略投資。業內人士根據黃仁勳此前對 1 吉瓦 AI 數據中心的「最高可達 500 億美元」估算推斷,這一合作在同等週期下的整體價值極有可能達到「數十億美元」乃至更高水準。

在這一背景下,最新與 Google 達成的合作被視為對其算力版圖的關鍵補充:英國 Arm 提供晶片與專用系統,而 Google 則透過其雲平台為 Thinking Machines Lab 提供大規模 GPU/TPU 叢集、網絡、存儲及工程支持,用於訓練該實驗室的新一代多模態大模型。早在種子輪融資完成後,Thinking Machines Lab 即與 Google Cloud 建立合作,此次協議被視為對既有關係的放大與鎖定,使 Google 在這家「潛在下一個 OpenAI 或 Anthro

pic」的實驗室中獲得更穩固的基礎設施及生態位。 據接近交易人士介紹,協議除雲算力租賃外,還包括一籃子聯盟技術優化及商業條款,例如圍繞 Google 新一代 TPU 平臺的訓練與推理系統共建、針對大規模分佈式訓練的網絡與數據管線調優,以及在安全性與合規面上的深度合作。Google 看重的,是透過與早期前沿實驗室的深度綁定關係,未來無論是模型託管、API 分發還是企業級解決方案,均有機會基於這些客戶的成長獲得可觀回報。

對 Thinking Machines Lab 而言,連續與英國 Arm 及 Google 達成重量級合作,意味著其在算力資源上的長期保障性大幅增強,有助於持續「構建可重現結果的前沿 AI 模型」研發路線。在 AI 行業對高端 GPU 及算力需求持續緊俏的環境下,這種綁定有助於減小訓練計劃被資源掣肘的風險,也為其未來可能推出的商用 API 與科研工具奠定基礎。

不過,這類體量巨大的算力與雲服務合作也意味著雙方需要在成本回收及商業化路徑上給出有說服力的答案。對 Google 而言,如何將這類高風險、高投入的前沿實驗室客戶轉化為 Google Cloud 的長期增長引擎,將成為資本市場關注的焦點之一;而對仍處早期階段的 Thinking Machines Lab 來說,如何在持續高額算力支出的同時,穩定推出產品、形成收入,並兌現「更可解釋、可定制的通用 AI 系統」願景,同樣面臨考驗。

美國 Inertia Enterprises 與 LLNL 合作加速核融合商業化

美國 Inertia Enterprises 與勞倫斯利佛摩國家實驗室 (LLNL) 達成策略合作夥伴關係,旨在加速核融合技術的商業化進程。此合作聚焦縮短商業核融合電廠運作所需創新時間。「這項廣泛合作將運用 LLNL 國家點火設施實現核融合點火的寶貴經驗,推動核融合能源成為現實,」LLNL 利佛摩核融合技術研究所 (LIFT) 主任 Tammy Ma 表示。

此協議緊隨公司完成 4.5 億美元(約 HK$35.1 億)融資後展開,標誌美國國家實驗室體系中一項重要的私營主導合作。雙方透過兩項策略夥伴項目及一項合作研究與開發協議 (CRADA),將核融合物理轉化為產業應用。

技術創新與目標開發

CRADA 的技術範疇涵蓋先進光學材料及半導體雷射二極管的研發與原型製作。雙方亦致力開發新型製造技術,用於解決傳統部件長交期或高成本問題,包括設計及實驗驗證用於高容量雷射系統的束流架構。透過策略夥伴項目,團隊正擴大核融合燃料目標的性能與產量,這些目標是實現能量增益的核心。LLNL 員工運用實驗室突破所採用的慣性約束核融合設計程式碼,協助設計商用高增益目標。這些工作包括開發符合電網規模核融合電廠規格的目標物理設計及製造流程。

除技術研究外,合作還包含授權近 200 項 LLNL 開發的慣性核融合技術專利組合,授予 Inertia Enterprises 興建核融合電廠所需基礎發明的權利。此合作針對從驗證物理模型轉向功能性能源設施的工程挑戰。該夥伴關係獲 2022 年 CHIPS and Science Act 支持,提供實驗室員工協助商業化科學創新的監管框架。Inertia Enterprises 行政總裁 Jeff Lawson 表示,此合作讓私營部門建立在公共投資科學基礎之上。

LLNL 主任 Kim Budil 指出,此協議確保數十年核融合研究超越實驗室範疇,指導產業發展。「這項合作將 LLNL 在慣性核融合科學、雷射技術、物理設計及目標製造的世界領先專長,直接應用於商業核融合所需的產業規模開發,」Budil 說。美國能源部核融合辦公室 Jean Paul Allain 總結,此合作匯聚國家實驗室與私營產業,從實驗成果邁向部署,共同建立未來核融合能源生產的供應鏈與流程。

Thinking Machines Lab 與 Google 簽數十億美元雲端 AI 基礎設施協議

前 OpenAI 高管 Mira Murati 創立的初創公司 Thinking Machines Lab,據 TechCrunch 獨家消息,已與 Google Cloud 簽訂一項價值數十億美元的協議,用以擴大其 AI 基礎設施的使用範圍,包括搭載 Nvidia 最新 GPU 的系統。據知情人士透露,此協議價值達單位數十億美元,並提供存取 Google 最新 AI 系統,這些系統建基於 Nvidia 新款 GB300 晶片,同時涵蓋支援模型訓練與部署的基礎設施服務。

Google 正積極與多間 AI 開發商締結雲端協議,旨在將其雲端服務與儲存、Kubernetes 引擎及 Spanner 資料庫等產品整合。本月稍早,Anthropic 與 Google 及 Broadcom 簽署協議,獲得數吉瓦張量處理單元(TPU)容量,這些是 Google 自家設計的 AI 晶片,用於機器學習工作負載。不過競爭激烈,本週 Anthropic 又與 Amazon 達成新協議,確保高達 5 吉瓦容量,用於訓練與部署 Claude 模型。

今年稍早,Thinking Machines 與 Nvidia 合作,並獲該晶片商投資,但這是該實驗室首次與雲端服務供應商簽約。協議並非獨家,Thinking Machines 未來可使用多間雲端供應商,但這顯示 Google 希望及早鎖定快速成長的前沿實驗室。Mira Murati 於 2025 年 2 月離開 OpenAI 首席技術官職位,創辦 Thinking Machines。

公司隨後以 120 億美元估值,完成 20 億美元種子輪融資,保持高度機密,直至 10 月推出首款產品 Tinker。這款工具可自動化建立自訂前沿 AI 模型。

協議細節與技術支援

週三公布的協議揭示 Thinking Machines 的開發方向。Google 新聞稿指出,其雲端可支援該初創的強化學習工作負載,而 Tinker 架構即依賴此技術。強化學習是 DeepMind 及 OpenAI 等實驗室近期突破的訓練方法,此協議規模反映其計算成本之高。Thinking Machines 是首批存取 Google Cloud GB300 系統的客戶,Google 表示該系統相較前代 GPU,在訓練與服務速度上提升 2 倍。

以下為 GB300 系統關鍵規格:

規格項目細節
晶片基礎Nvidia GB300
訓練速度提升2 倍(相較前代 GPU)
服務速度提升2 倍(相較前代 GPU)
支援工作負載強化學習、模型訓練與部署

「Google Cloud 讓我們以所需可靠性達到創紀錄速度運行,」Thinking Machines 創辦研究員 Myle Ott 在聲明中表示。

【手機比較】Oppo Find X9 Ultra (中國版) 與 小米 Poco M8s 5G:規格表、效能、攝影功能

Oppo Find X9 Ultra (中國版) 作為一款即將於 2026 年 4 月 21 日發佈的旗艦手機,以頂級規格挑戰市場頂端,而小米 Poco M8s 5G 則是一款較早推出的中階 5G 機型,注重性價比與日常使用。本文將客觀比較兩款手機的規格與表現,涵蓋屏幕、效能、攝影、連接性等多個面向,幫助讀者了解各自優勢,選擇適合自身需求的產品。無論是追求極致旗艦體驗,還是尋找實惠中階選擇,這場對比將提供詳實數據支持。

項目Oppo Find X9 Ultra (中國版)小米 Poco M8s 5G
網絡(Network)GSM / HSPA / LTE / 5G2G / 3G / 4G / 5G,支持多頻段
處理器(CPU)Qualcomm SM8850-AC Snapdragon 8 Elite Gen 5 (3 nm),八核心 (2×4.6 GHz Oryon V3 Phoenix L + 6×3.62 GHz Oryon V3 Phoenix M)Snapdragon 6s Gen 3 (6 nm),八核心,高達 2.3 GHz
屏幕尺寸與類型(Display Size and Type)6.82 吋 LTPO AMOLED,1440 x 3168 像素 (~510 ppi),144 Hz6.9 吋 FHD+ DotDisplay,2340 x 1080 像素 (374 ppi),144 Hz
作業系統與平台(Platform)Android 16 + ColorOS 16,高達 5 次主要升級Xiaomi HyperOS 2
記憶體(RAM)12 GB / 16 GB + 256 GB / 512 GB / 1 TB (UFS 4.1)6 GB / 8 GB + 128 GB / 256 GB (LPDDR4X + UFS 2.2),支持記憶體擴展至 16 GB 及 microSD 擴充至 2 TB
主相機(Main Camera)四鏡頭:2億像素主鏡頭 + 2億像素 3x 潛望式 + 5,000萬像素 10x 潛望式 + 5,000萬像素超廣角5,000萬像素主鏡頭 + 輔助鏡頭
前置相機(Selfie Camera)5,000萬像素800萬像素
無線網絡(WLAN)Wi-Fi 802.11 a/b/g/n/ac/6e/7,三頻Wi-Fi 2.4 GHz / 5 GHz
NFC支持支持(部分市場)
藍牙(Bluetooth)6.05.1
3.5mm 耳機孔(3.5mm Jack)未提及(假設無)
充電技術(Charging)100W 有線 + 50W 無線 + 10W 反向無線,7050 mAh33W 有線 + 18W 反向有線,7000 mAh
感應器(Sensors)超聲波屏下指紋、加速度計、陀螺儀、接近感應器、指南針側邊指紋、AI 臉部解鎖、虛擬接近感應器、周圍光感應器、加速度計、電子指南針、紅外線遙控
效能表現(Performance)AnTuTu: 2854496 (v10) / 4110112 (v11),GeekBench: 10895 (v6)中階水準,未有具體分數

屏幕與顯示比較

Oppo Find X9 Ultra 的屏幕為 6.82 吋 LTPO AMOLED,解析度達 1440 x 3168 像素(約 510 ppi),支持 1B 色深、144 Hz 更新率、Dolby Vision、HDR10+,典型亮度 800 nits,峰值高達 1800 nits(實測 1156 nits),並配備 Gorilla Glass Victus 2 保護及 Ultra HDR 影像支持。此規格確保極致細膩顯示、流暢動畫及戶外高亮表現,適合影音愛好者。

小米 Poco M8s 5G 的屏幕稍大,為 6.9 吋 FHD+ DotDisplay,解析度 2340 x 1080(374 ppi),同樣 144 Hz 更新率,觸控採樣率高達 288 Hz,典型亮度 700 nits(HBM 850 nits),色域 85% NTSC,並獲 TÜV Rheinland 低藍光、節律友好及無閃爍認證。屏幕更大且護眼認證更全面,但解析度及亮度落後,ppi 密度較低,顯示細節不如 Oppo 銳利。

總體而言,Oppo Find X9 Ultra 在解析度、亮度及高階顯示技術上明顯優勝,適合專業影音需求;Poco M8s 5G 屏幕更大且護眼功能強,日常瀏覽更舒適,但高端顯示體驗遜色。

效能比較

Oppo Find X9 Ultra 搭載 Qualcomm Snapdragon 8 Elite Gen 5 (3 nm) 旗艦晶片,八核心 CPU(2×4.6 GHz Oryon V3 Phoenix L + 6×3.62 GHz Oryon V3 Phoenix M),Adreno 840 GPU,RAM 選項 12 GB 或 16 GB,儲存 UFS 4.1 高達 1 TB。實測 AnTuTu 分數 2854496 (v10) 至 4110112 (v11),GeekBench 10895 (v6),3DMark 7339 (Wild Life Extreme),處理大型遊戲、多工及 AI 任務游刃有餘。

小米 Poco M8s 5G 使用 Snapdragon 6s Gen 3 (6 nm) 中階晶片,八核心 CPU 高達 2.3 GHz,Adreno GPU,RAM 6 GB 或 8 GB(可擴展至 16 GB),儲存 LPDDR4X + UFS 2.2,支持 microSD 擴充至 2 TB。此配置適合日常使用及中度遊戲,但效能遠不及旗艦級,尤其在圖形密集應用中表現一般,無具體基準分數可供對比。

Oppo Find X9 Ultra 的處理器及 RAM 規格全面領先,效能更強大,適合重度用戶;Poco M8s 5G 儲存擴充靈活,適合預算有限的輕度使用者,但無法匹敵旗艦速度。

攝影功能比較

Oppo Find X9 Ultra 的後置四鏡頭系統極為強大:2億像素主鏡頭 (f/1.5, 23mm, 1/1.12″, OIS)、2億像素 3x 潛望式長焦 (f/2.2, 70mm)、5,000萬像素 10x 潛望式長焦 (f/3.5, 230mm) 及 5,000萬像素 120° 超廣角 (f/2.0),配備激光 AF、Hasselblad 校色、LED 閃光燈,支持 8K@30fps、4K@120fps 及 Dolby Vision HDR 前置為 5,000萬像素 (f/2.4),4K@60fps。專業級變焦及影像處理遠超常規。

小米 Poco M8s 5G 後置 5,000萬像素主鏡頭 (f/1.8, 5P 鏡片) + 輔助鏡頭,支持 HDR、夜拍、人像等模式,影片僅 1080p@30fps。前置 800萬像素 (f/2),同樣基本模式,影片 1080p@30fps。相機功能實用但簡單,缺乏高階變焦及高解析影片。

Oppo Find X9 Ultra 在像素、鏡頭數量、變焦及影片規格上全面碾壓,攝影表現優勝;Poco M8s 5G 適合日常隨拍,但專業需求明顯不足。

連接性與其他功能比較

兩機均支持 5G、多頻段網絡及 NFC。Oppo Find X9 Ultra 的 Wi-Fi 達 802.11 a/b/g/n/ac/6e/7 三頻、Bluetooth 6.0(支持 aptX HD、LHDC 5)、USB Type-C 3.2、紅外線埠、多衛星定位 (GPS L1+L5 等),立體聲喇叭(-25.6 LUFS,優秀)、IP66/68/69 高規格防水、無 3.5mm 孔。電池 7050 mAh,支持 100W 有線、50W 無線、10W 反向無線。

小米 Poco M8s 5G 的 Wi-Fi 2.4/5 GHz、Bluetooth 5.1、IR blaster,電池 7000 mAh、33W 有線、18W 反向有線、IP64 防水,支持 microSD 擴充及 Hi-Res Audio、Dolby Atmos,側邊指紋及 AI 臉解。兩機電池容量相近,但 Oppo 充電更快、更全面防水。

Oppo 在連接速度、防水、充電及音效上更勝一籌;Poco M8s 5G 儲存擴充及紅外線實用,適合注重擴充的用戶。

總結

綜合比較,Oppo Find X9 Ultra (中國版) 在屏幕解析度、處理器效能、攝影系統、連接性及充電技術上全面領先,售價約 1700 歐元定位旗艦,適合追求頂級體驗的專業用戶,如攝影師、遊戲玩家或多工重度使用者。其未來感規格確保長期競爭力。

小米 Poco M8s 5G 則以更大屏幕、儲存擴充、護眼認證及親民定位取勝,適合預算有限的日常用戶,強調性價比而非極致效能。兩機各有側重:若需旗艦全能,Oppo 更佳;若求實惠擴充,Poco 值得考慮。最終選擇視個人需求而定。

Oppo Find X9 Ultra (中國版) 影片

Google 地圖平台新增生成式 AI 企業功能

Google 發佈針對企業用戶設計的生成式 AI 新功能,應用於其地圖及地理空間應用程式。這些功能在本週拉斯維加斯 Cloud Next 活動上公布,為 Google 地圖平台注入生成式 AI 能力,提升視覺及數據分析效能。其中一項名為 Maps Imagery Grounding 的功能,讓企業用戶透過生成式 AI 在 Google Street View 內創建逼真場景,用以視覺化特定項目如電影布景或預期建築工地。

用戶只需在 Gemini Enterprise Agent Platform 輸入提示,即可在 Street View 中生成場景,前提是已於 Google Maps Imagery 啟用相關設定。公司表示:「只需數秒,即可使用精準影像故事板你的創意願景,甚至透過 Veo 動畫化該場景。」

衛星影像分析及 AI 模型升級

Google 同時擴展 Google Earth 衛星影像數據分析方式。新功能 Aerial and Satellite Insights 讓用戶分析儲存於 Google Cloud BigQuery(公司雲端數據倉庫及分析平台)的影像。公司聲稱,此功能可將「數週工作」壓縮至數分鐘。此外,公司推出兩款全新 Earth AI Imagery 模型,這些 AI 系統專為地理空間分析而設,已訓練識別影像中特定物件如橋樑、道路及電纜線。

先前,企業需自行建置及訓練此類 AI 系統,過程可能耗時數月。新模型讓企業「無需花數月從零訓練及建構 AI,即可開發自家產品」。 這些公布延續 Google 於企業地理空間 AI 的廣泛推進。公司 Earth AI 平台已獲 Airbus 及 Boston Children’s Hospital 等夥伴採用,用於環境監測至災難應變等應用。公司表示:「這些 AI 更新為企業、數據分析師及城市規劃者開啟全新可能性。

【手機比較】Oppo Find X9s 與 小米 Poco M8s 5G:規格表、效能、攝影功能

OPPO Find X9s 作為較新旗艦級智能手機,搭載先進 MediaTek Dimensity 9500s 處理器與三鏡頭系統,針對高端用戶需求設計。小米 Poco M8s 5G 則定位中階市場,以大電池與高刷新率屏幕見長。本文將透過規格對比與詳細分析,客觀比較兩機在屏幕、效能、攝影及連接性等方面的表現,助讀者選擇適合自身需求的型號。

項目OPPO Find X9s小米 Poco M8s 5G
網絡(Network)5G NR 多頻段(n1/n2/n3 等),雙 Nano-SIM + eSIM5G SA/NSA 多頻段(n1/n3/n5 等),SIM1 + Hybrid(SIM 或 microSD)
處理器(CPU)MediaTek Dimensity 9500s,8 核,Immortalis G925 MC12 GPUSnapdragon 6s Gen 3,8 核最高 2.3GHz,Adreno GPU
屏幕尺寸與類型(Display Size and Type)6.59 吋 AMOLED,FHD+ 2760×1256,120Hz6.9 吋 FHD+ DotDisplay,2340×1080,144Hz
作業系統與平台(Platform)ColorOS 16.0Xiaomi HyperOS 2
記憶體(RAM)12GB LPDDR5X,256/512GB UFS 4.16/8GB LPDDR4X + 128/256GB UFS 2.2(可擴充至 16GB)
主相機(Main Camera)三鏡頭:50MP 主攝(f/1.8,OIS)、50MP 超廣角、50MP 長焦50MP 主攝(f/1.8,5P 鏡頭)+ 輔助鏡頭
前置相機(Selfie Camera)32MP(3,200 萬像素,f/2.4)8MP(800 萬像素,f/2)
無線網絡(WLAN)Wi-Fi 7 / 6 / 5,2×2 MIMO,6GHz 320MHzWi-Fi 2.4GHz / 5GHz
NFC支援支援(視地區而定)
藍牙(Bluetooth)Bluetooth 6.1,支援 LDAC / aptX HD / LHDC 5.0Bluetooth 5.1
3.5mm 耳機孔(3.5mm Jack)不支援不支援
充電技術(Charging)80W SUPERVOOC,7025mAh 電池33W 快充,7000mAh 電池,支援 18W 反向充電
感應器(Sensors)屏下指紋、臉部辨識、接近光線、顏色溫度、陀螺儀、激光對焦、紅外遙控等側邊指紋、AI 臉部解鎖、虛擬接近、環境光線、加速計、電子羅盤、IR 紅外
效能表現(Performance)旗艦級 Dimensity 9500s,UFS 4.1 存儲中階 Snapdragon 6s Gen 3,支援記憶體擴展

屏幕與顯示比較

OPPO Find X9s 配備 6.59 吋 AMOLED 屏幕,解析度 FHD+ 2760×1256,像素密度高達 460 PPI,屏佔比 95.4%。支援最高 120Hz 刷新率與 240Hz 觸控採樣率,亮度正常值 800 nits(HBM 1800 nits),全模式覆蓋 100% DCI-P3 色域,10-bit 色深達 10.7 億色。採用 Corning® Gorilla® Glass 7i 保護玻璃,提供出色顯示效果與抗刮耐用性。

小米 Poco M8s 5G 屏幕更大,達 6.9 吋 FHD+ DotDisplay,解析度 2340×1080,像素密度 374 PPI。刷新率更高達 144Hz,觸控採樣 288Hz,亮度典型 700 nits(HBM 850 nits),色域 85% NTSC,8-bit 色深,對比度 1400:1。獲 TÜV Rheinland 低藍光、節律友好及無閃爍認證,適合長時間閱讀。

比較而言,OPPO Find X9s 在像素密度、色域覆蓋、峰值亮度及色深上明顯優勝,適合追求高畫質影像與戶外觀看體驗的用戶。小米 Poco M8s 5G 屏幕尺寸更大、刷新率更高,觸控更靈敏,適合遊戲玩家或偏好大屏操作者。但整體顯示精細度及色彩準確性,OPPO 更勝一籌。

效能比較

OPPO Find X9s 搭載 MediaTek Dimensity 9500s 處理器,8 核架構,GPU Immortalis G925 MC12@1612 MHz,RAM 達 12GB LPDDR5X,存儲 UFS 4.1(256/512GB)。此旗艦級晶片提供頂尖多工處理、多媒體渲染及遊戲效能,支援 Wi-Fi 7 與 Bluetooth 6.1,系統為 ColorOS 16.0,運行流暢且優化出色。不支援存儲卡擴充。

小米 Poco M8s 5G 使用 Snapdragon 6s Gen 3 平台,6nm 製程,8 核最高 2.3GHz,Adreno GPU。RAM 6/8GB LPDDR4X,可擴充至 16GB,存儲 128/256GB UFS 2.2,並支援 microSD 擴充至 2TB。系統 Xiaomi HyperOS 2,適合日常使用及輕度遊戲,但效能落後旗艦級。

OPPO Find X9s 在處理器性能、RAM 類型、存儲速度上全面領先,適合高負載任務如 4K 影片編輯或大型遊戲。小米 Poco M8s 5G 支援記憶體擴充及 microSD 卡,存儲彈性更高,適合預算用戶或需大容量存儲者。但純粹效能表現,OPPO 遠超對手。

攝影功能比較

OPPO Find X9s 後置三鏡頭系統:5,000 萬像素主攝(f/1.8,84° 視野,6P 鏡頭,2 軸 OIS)、5,000 萬像素超廣角(f/2.0,120° 視野,AF)、5,000 萬像素長焦(f/2.6,33° 視野,AF,OIS)。前置 3,200 萬像素(f/2.4,90° 視野)。後置支援 4K@60fps、1080P@240fps 慢動作、3× 光學變焦至 18× 數位變焦,EIS/OIS 穩定、多種模式如夜拍、水下、專業影片等。

小米 Poco M8s 5G 後置 5,000 萬像素主攝(f/1.8,5P 鏡頭)+ 輔助鏡頭,前置 800 萬像素(f/2)。僅支援 1080P@30fps 影片,模式包括 HDR、夜拍、人像等,無長焦或超廣角鏡頭。

OPPO Find X9s 攝影硬體與功能遠超對手,三鏡頭提供廣角至長焦全覆蓋,前置像素更高,影片規格頂尖,適合攝影愛好者。小米 Poco M8s 5G 主攝基本合格,但缺乏多鏡頭與高規格影片,僅適合日常隨拍。

連接性與其他功能比較

兩機均支援 5G 多頻段,OPPO Find X9s 支援 eSIM 與雙 Nano-SIM,頻段更廣(含 n75/n77/n78);小米 Poco M8s 5G 為 SIM1 + Hybrid 槽,支援 microSD。無線方面,OPPO 支援 Wi-Fi 7(320MHz 頻寬)、Bluetooth 6.1 多編解碼器;小米為 Wi-Fi 5GHz、Bluetooth 5.1。

電池容量相近,OPPO 7025mAh 配 80W SUPERVOOC,小米 7000mAh 配 33W 快充並支援 18W 反向充電。OPPO 屏下指紋 + 臉部辨識、多感應器(激光對焦、譜系感應器);小米側邊指紋 + AI 臉解、IP64 防水防塵。小米有 IR 紅外,兩機均無 3.5mm 耳機孔,均有 NFC。

OPPO 在連接速度、充電功率、生物辨識及感應器豐富度上領先,機身更薄輕(156.98mm 高、202g);小米屏幕更大、防水等級更高、支援反向充電及擴充,適合戶外或共享電力用戶。總體連接性,OPPO 更現代化。

總結

OPPO Find X9s 在屏幕品質、處理器效能、攝影系統、連接技術及充電速度上全面佔優,適合追求旗艦體驗、攝影及高性能的用戶。小米 Poco M8s 5G 則在大屏幕尺寸、高刷新率、電池反向充電、IP64 防水及存儲擴充上具優勢,性價比高,適合預算有限、注重續航及遊戲的入門用戶。

整體而言,OPPO Find X9s 作為較新機型,提供更高端規格與未來性,勝出分數較高。若無預算限制,OPPO 為更好選擇;若重視大屏與擴充,小米更實用。最終取決於個人需求。

Oppo Find X9s 影片

Duolingo 免費用戶開放 9 種語言 B2 級進階內容

Duolingo 宣佈,其進階語言學習內容現已在九種語言免費開放,包括 English、Spanish、French、German、Italian、Portuguese、Japanese、Korean 及 Chinese。用戶可透過網頁、iOS 及 Android 裝置存取這些內容。此進階內容對應歐洲語言共同參考框架(CEFR)的 B2 等級,為學校及僱主認可的國際語言能力標準。

B2 等級材料不含翻譯,涵蓋複雜情境及專業詞彙。新功能包括「Advanced Stories」,助提升閱讀理解,以及類似播客的 DuoRadio,用於聽力訓練。

免費進階內容挑戰付費對手

Duolingo 指,此舉使其成為唯一免費提供九種語言 B2 等級學習的應用程式。競爭對手如 Babbel 及 Busuu 雖有進階課程,但多需付費訂閱。例如 Busuu 提供部分 CEFR B2 課程,免費版卻限制嚴重,欠缺文法解釋等內容,用戶須付費解鎖完整存取。此前,Duolingo 免費課程僅限 A2 或 B1 等級,聚焦基本溝通技能。公司將此免費進階學習定位為求職者機會,強調語言能力有助全球職場競爭力。

美國外語教學理事會研究顯示,習得第二語言可提升就業機會達 50%。 Duolingo 學習科學主管 Bozena Pajak 表示:「以往達到就業級語言熟練度,對大多數人而言遙不可及,需要數年昂貴課程或沉浸式體驗。」此策略亦旨在擴大免費用戶群。根據第四季度業績報告,公司每日活躍用戶達 52.7 百萬,按年增長 30%,遠高於 12.2 百萬付費訂閱用戶。不過,股價因預測 2026 年第二季度預訂增長率輕微下滑而下跌。

【手機比較】Honor 600 (香港版) 與 Oppo Find X9s Pro (中國版):規格表、效能、攝影功能

Honor 600(香港版)作為 Honor 最新推出的中階智能手機,以強大電池和全面規格吸引香港用戶注意。相對地,Oppo Find X9s Pro(中國版)雖然定位較舊,但搭載高階處理器和先進相機系統,在中國市場備受好評。本文將兩款手機進行詳細比較,從規格、效能到實際應用,幫助讀者了解哪款更適合日常使用或特定需求。

項目Honor 600 (香港版)Oppo Find X9s Pro (中國版)
網絡(Network)5G NR、4G LTE-FDD/LTE-TDD、3G WCDMA、2G GSM;雙 Nano SIM + eSIM5G NR(多頻段)、4G LTE FDD/TDD、3G WCDMA、2G GSM;雙 Nano-SIM
處理器(CPU)Snapdragon 7 Gen 4(八核心)、Adreno 722 GPUMediaTek 天璣 9500(8 核,最高 4.21 GHz)、Arm@Mali Drage MC12 GPU
屏幕尺寸與類型(Display Size and Type)6.57 吋 AMOLED,2728×1264 像素,10.7 億色6.32 吋 AMOLED 柔性屏,2640×1216 像素,10.7 億色,460 PPI
作業系統與平台(Platform)MagicOS 10(基於 Android 16)ColorOS(基於 Android,未指定版本)
記憶體(RAM)12 GBLPDDR5X(未指定容量)
主相機(Main Camera)2 億像素(f/1.9,OIS)+ 1,200 萬像素;最高 30 倍數碼變焦,4K 影片2 億像素廣角(f/1.6,OIS)+ 5,000 萬像素超廣角 + 2 億像素長焦(f/2.6,OIS)+ 丹霞色彩鏡頭;2.8 倍光學變焦,8K 影片
前置相機(Selfie Camera)5,000 萬像素(f/2.0),4K 影片3,200 萬像素(f/2.4),4K 影片
無線網絡(WLAN)Wi-Fi 802.11 a/b/g/n/ac/ax,2×2 MIMO,2.4/5 GHzWi-Fi 7(802.11be)、Wi-Fi 6/5 等,2.4/5 GHz 2×2 MIMO,160 MHz
NFC未提及支援(讀寫卡片、NFC-SIM、HCE 支付、eSE)
藍牙(Bluetooth)BT 5.4(支援 LDAC、aptX Adaptive 等)支援 SBC、AAC、LDAC、aptX HD、LHDC 5.0
3.5mm 耳機孔(3.5mm Jack)無(Type-C)無(Type-C)
充電技術(Charging)7000 mAh,80W 有線,無無線7025 mAh,80W 有線 + 50W 無線
感應器(Sensors)紅外線、環境光、指南針、重力、指紋、陀螺儀、色溫、近距離(超聲波)接近、光、色溫、羅盤、加速度、陀螺儀、超聲波指紋、霍爾、激光對焦、光譜、紅外遙控
效能表現(Performance)中階 Snapdragon 7 Gen 4,適合日常多工高階天璣 9500,全大核設計,遊戲效能強

屏幕與顯示比較

Honor 600 配備 6.57 吋 AMOLED 屏幕,解析度為 2728×1264 像素,支援 10.7 億色及圓角設計。雖然官方未公布刷新率,但其尺寸較大,適合追劇或瀏覽網頁,提供更寬闊視野。屏幕亮度及色準表現穩定,圓角設計提升握持舒適度,但實際可視範圍略小。

Oppo Find X9s Pro 的 6.32 吋 AMOLED 柔性直面屏,解析度 2640×1216 像素,460 PPI,屏幕佔比高達 95.4%。其最高亮度達 1800 尼特(激發),支援 144 Hz 刷新率(遊戲場景),觸控採樣率最高 300 Hz,並覆蓋 100% DCI-P3 色域。無論標準、自然或鮮明模式,色彩表現均出色。

比較而言,Honor 600 屏幕更大,適合媒體消費;Oppo Find X9s Pro 勝在高刷新率、高亮度及高 PPI,更適合遊戲和戶外使用。Oppo 在顯示細膩度和動態流暢度上佔優。

效能比較

Honor 600 採用 Snapdragon 7 Gen 4 八核心處理器,搭配 Adreno 722 GPU 及 12 GB RAM(搭配 256/512 GB 儲存)。此中階晶片適合日常多工、社交及輕度遊戲,MagicOS 10(Android 16)提供流暢界面及 AI 優化。儲存為 UFS(未指定版本),實際可用空間因系統佔用略減。

Oppo Find X9s Pro 搭載 MediaTek 天璣 9500,8 核全大核設計,最高主頻 4.21 GHz,GPU 為 Arm@Mali Drage MC12。RAM 為 LPDDR5X,ROM 為 UFS 4.1,無 microSD 擴充。上市時間標示 2026 年 4 月,顯示其前瞻性,適合高負載遊戲及專業編輯。

效能上,Oppo Find X9s Pro 的天璣 9500 明顯更強,特別在 CPU 主頻和 GPU 性能,遊戲幀率更高;Honor 600 的 12 GB RAM 確保多工穩定,但整體處理器落後。Oppo 在高階效能勝出。

攝影功能比較

Honor 600 後置雙鏡頭:2 億像素主鏡頭(f/1.9,OIS,AF)+ 1,200 萬像素輔助(AF),支援最高 30 倍數碼變焦及 16384×12288 像素照片,4K@2160p 影片。多項功能如 AI 增強變焦、夜景、人像、超微距、水底拍攝。前置 5,000 萬像素(f/2.0),支援 4K 影片及人臉解鎖。

Oppo Find X9s Pro 後置四鏡頭:2 億像素廣角(f/1.6,OIS,23mm)+ 5,000 萬像素超廣角(f/2.0,120°)+ 2 億像素長焦(f/2.6,OIS,65mm)+ 丹霞色彩鏡頭,2.8 倍光學變焦、120 倍數碼變焦,支援 8K@30fps、4K@120fps 及杜比視界。前置 3,200 萬像素(f/2.4)。

Oppo 的四鏡頭系統更全面,擁有長焦及超廣角,光圈更大(f/1.6),影片規格更高(8K),哈蘇調校及多景錄像領先;Honor 的主鏡頭像素相同,但鏡頭數少,前置更高像素適合自拍。整體攝影,Oppo Find X9s Pro 優勝。

連接性與其他功能比較

Honor 600 支援 5G、雙 Nano SIM + eSIM、Wi-Fi 6(ax)、BT 5.4(多 codec 如 LHDC 5.0)、紅外遙控、USB-C 2.0、無 3.5mm 孔。電池 7000 mAh,80W SuperCharge(標配充電器),IP68/IP69/IP69K 防水。尺寸 156×74.7×7.8 mm,190 g,轻薄。感應器全面,包括超聲波近距。

Oppo Find X9s Pro 5G 多頻段、雙 Nano-SIM、Wi-Fi 7(更快)、NFC(eSE 支付)、BT(LHDC 5.0)、USB-C 2.0、無 3.5mm 孔。電池 7025 mAh,80W 有線 + 50W 無線充電。尺寸約 150.46×71.72×8.4-8.6 mm,198-200 g。超聲波屏下指紋,多感應器如激光對焦。

Honor 勝在更大電池、更輕薄、高防水(IP69K)、eSIM 及紅外;Oppo 領先 Wi-Fi 7、無線充電、NFC 及更小巧機身。電池續航兩者相近,但 Honor 無線充電缺席。

總結

綜合比較,Oppo Find X9s Pro(中國版)在效能、攝影、屏幕刷新率、Wi-Fi 7、無線充電及 NFC 上全面領先,適合追求高性能遊戲、專業攝影及未來連接的用戶,儘管機身稍重且無 eSIM。Honor 600(香港版)則以更大屏幕、超大電池、更輕薄設計、高防水及香港優化勝出,適合注重續航、日常使用及自拍的香港消費者。

整體而言,Oppo Find X9s Pro 規格更高端,效能更強,但 Honor 600 在電池與防水提供更好平衡。若預算允許並能處理中國版軟件,Oppo 更值得選擇;否則 Honor 600 是可靠中階之選。(約 1980 字)

Honor 600 (香港版) 影片

Oppo Find X9s Pro (中國版) 影片

https://www.youtube.com/watch?v=bw8EgcNnczQ&pp=ygURb3BwbyBmaW5kIHg5cyBwcm8%3D

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