五一假期第一天，全國首個成建制交付的交管機器人中隊在杭州正式上崗，一共 15 台，名為「杭警智行」。五一假期一開始就成了街頭焦點。這批機器人主要部署在西湖景區周邊、湖濱商圈還有城區主要道路的重點路口，和真人交警一起配合維護交通秩序。它們的任務很明確，幫遊客指路、攔導非機動車和行人違法、協助指揮交通，正好能分攤五一假期警力最緊張的工作。因為接入了大語言模型，機器人回應問題特別快。
遊客問路直接開口說，機器人秒回，屏幕上還會彈出路線指引。像斷橋、動物園這些熱門點位，問路需求最大，現在基本上由機器人接手，幫警力省了不少事。在路口執勤時，機器人也很管用。遇到行人或非機動車越線停車，它會溫和提醒，當事人聽到後一般會馬上配合。
現場民警說，機器人提醒的效果反倒很好，大家更願意聽。過去年輕人愛聊天，不累積，覆蓋範圍也有限。現在機器人可以長時間駐守，自動識別、提醒、上報信息到預警中心，一整套流程自己就能完成，效率高很多。五一假期這幾天，這批交管機器人會一直上崗，一邊工作一邊優化功能。不少市民和遊客路過都會停下來拍照，覺得新鮮又實用。
中國東方航空官方發文稱：「今日公司一架飛往上海的航班落地後，在滑行過程中靠近機位時，發生機艙輕微擦碰，機組立即按程序處置，最終飛機與浦東發生命部擦碰。機上乘客安 全，已有序下機。事件實體原因正在調查中。對於此次事件給乘客出行帶來的的不便，我們深表歉意。」5 月 2 日上午，中國東方航空公司 MU5406 航班降落上海浦東國際機場，在停靠 T2 航站樓浦東橋時與浦東橋發生擦碰。
Intel股價迎來重磅突圍，盤中一度大漲逾 6%，成功站上 100 美元每股，總市值亦隨之突破 5000 億美元。呢波漲勢來得十分突然，整個 4 月份，Intel股價累計漲幅達到 114%，短短一個月就實現翻倍式增長，成為資本市場嘅熱門焦點。 股價大漲背後，是Intel實際業績支撐。2026 年第一季度，公司營收約 136 億美元，同比增長 7%，已經連續多個季度超出市場預期。
其中最亮眼嘅是數據中心與 AI 業務，收入同比增長 22%，成為拉動Intel增長嘅核心動力，也讓市場看到呢家老牌科技企業喺 AI 時代嘅強大競爭力。
除咗一季度業績亮眼，Intel仲给出高於市場預期嘅二季度業績指引，傳遞出業務需求持續旺盛嘅信號，進一步提升投資者信心。喺 AI 技術快速發展嘅當下，Intel憑藉數據中心與 AI 業務嘅穩定增長，重獲資本青睞，股價與市值雙雙創下新高，亦為整個半導體行業注入信心。
追趕科技創始人親自直接放出了自家模組化手機的真機視頻，這款手機的設計非常有看點，鏡頭和後蓋都能單獨拆卸，可玩性很高。從視頻裡能夠清楚看到，這款手機用的是白色後蓋，整體外觀簡潔。特別的是它的後置圓形鏡頭模組，可以直接取下來，依賴磁吸和觸點連接，拆卸非常方便。不止鏡頭能拆，整個手機後蓋也可以拆卸下來，拆掉之後機身會變得更輕薄，日常攜帶更輕鬆。手機正面採用中置前置鏡頭，不過螢幕亮起時沒有點亮，整體顯示效果和細節還不清晰。
其實追趕做模組化手機早就有消息了。今年1月份，追趕手機團隊就在西挪威經銷商大會上，展示了過高階系列和戰艦模組化系列產品，當時就透露出模組化版本會搭配豐富的擴展配件。現在親自拿出真機，證明這款模組化手機已經進入實質研發測試階段，不再是紙上的概念設計。和傳統手機相比，模組化設計可以讓用戶根據需求更換配件，例如換鏡頭提升影像能力，拆後蓋減輕重量，使使用更靈活。目前這款手機還沒有公布發佈時間和詳細配置，但從真機展示和前期信息來看，追趕想走模組化思路在高階手機市場走出新路線。
不少網友也很期待，這種可拆可換的設計，會不會帶來不一樣的使用體驗。
中國「暗空」號暗物質粒子探測衛星再立大功，成功破解了宇宙射線的速度之謎，給困擾科學界多年的難題找到了關鍵答案。宇宙射線就是宇宙裡高速飛行的粒子，它們的起源和加速機制，一直是天文學界的重要謎題。過去科學家只能理論預測，很難拿到直接觀測證據。 「暗空」衛星已經在太空穩定運行超過 10 年，累計探測到約 1850 億個高能粒子，觀測精度和粒子識別能力處於世界一流水平。
研究團隊利用衛星前 9 年的數據，精準測量了質子、氦、石、氧、鐵五種最常見宇宙射線粒子的能譜分佈，首次直接觀測到這些粒子在高能段出現了相同的膝狀結構。其中石、氧、鐵的最高能譜能量，比過去提升了將近 10 倍，結果可信度非常高。
這次發現最關鍵的意義，是證實了地球附近存在宇宙射線加速源。同時也直接驗證了六十多年前提出的電磁依賴加速模型，證明粒子加速的能譜上限與電荷成正比。目前「暗空」衛星狀態依舊良好，會繼續在太空收集數據。未來隨著觀測時間延長，這還能帶來更多關於宇宙射線的新發現，幫助人類更深入地認識宇宙深處的運行規律。「暗空」號發現宇宙射線能譜極限的電磁依賴規律
近日，安義縣湖一里一戶人家發生了一件令人揪心的意外。一位大叔為了保護受驚的老伴，赤手空拳捕捉闖入家中的野貓，卻未曾料到這次善舉竟讓他險些喪命。大叔找來手套戴上，搬來凳子，借著一陣周旋終於成功手抓住了野貓，並隨後將其帶到野外放生。本以為這只是一段有驚無險的小插曲，可誰知幾天後大叔的軀體出現了嚴重異樣。 他先是無徵兆地突然發高燒，隨後感覺雙手發軟，走路搖搖晃晃站立不穩，甚至出現無法排尿的嚴重症狀。
家人察覺情況危急，立即將其送往醫院急診。由於病情進展極快，大叔入院後被直接轉入重症監護室進行搶救。經專科醫生診斷，大叔最終確診為敗血症出血液熱。
這是一種由貓抓病原體感染引發的嚴重疾病，臨床上以發熱、出血和腎臟損害為主要特徵，發病時往往伴臉紅、唇紅、胸部紅的典型三紅症狀。這種病毒對腎功能的損傷極大，如果救治不及時，極易危及生命。醫生提醒，野貓和老鼠等野生動物身上常攜帶多種病原體，即便是戴著手套，在捕捉過程中也可能透過排泄物、飛沫或微小傷口入口而感染。
根據中國移動公告，夢網全網短彩業務、以及生活、Mobile Market 等 5 款產品已於 4 月 30 日 24:00 正式下線並停止相關服務。其中，夢網全網短彩業務是「移動夢網」體系下最後仍在運行的核心業務，此次關停，也意味著中國移動「移動夢網」正式退出歷史舞臺。 移動夢網誕生於 2000 年，是中國移動在 2G 向 2.5G 過渡階段推出的移動數據業務產品品牌，英文名為 Monternet（Mobile+Internet）。
在功能機時代，它曾是手機用戶接入互聯網的主要入口之一。當年，移動夢網整合了短訊、彩信、WAP 上網以及早期手機遊戲等服務，構建起國內最早一批移動互聯網生態，同時也催生了 SP/CP 增值業務模式的快速發展。巔峰時期，其月活躍用戶規模接近 1 億，影響力不容小覷。
不過，隨著智能手機普及以及 3G、4G 乃至 5G 網絡的演進，用戶逐漸轉向應用商戶和各類原生 App，WAP 門戶及相關業務迅速式微。近一年來，夢網體系持續收縮，逐步淡出主流視野。從功能機時代的入口，到智能手機時代的「邊緣角色」，移動夢網的謝幕更像是科技演進的自然結果。它所攜載的短訊與 WAP 記憶，最終停留在那個屬於 2G 的年代。
根據測試，Alt 泰國 6日 FUP 無限上網電話卡喺曼谷市區嘅平均下載速度達到 50Mbps，比同類產品平均水平高 20%。連續 6 日使用期間，覆蓋率達 97%，用戶反饋操作簡單，插卡即用，無需實名認證。
此卡使用 AIS 網絡，支持每日 1GB 數據後降速至 128kbps，確保用戶可以持續上網。數據顯示，網速喺高人流地區仍能保持流暢，適合喜歡實時分享旅遊經驗嘅用家。熱點分享功能亦方便多部裝置同時連接，提升了使用便利性。
從技術角度睇，Alt 泰國 6日 FUP 無限上網電話卡喺網速同便利性方面表現出色，但超量後限速至 128kbps仍有改善空間。整體而言，數據表現符合短期旅遊使用需求。
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針對不少人對國產顯卡的質疑，囂科科技 7G100 官方宣佈將在本月 20 日首發開售。針對「國產 GPU 到底是不是畫大餅」的質疑，囂科科技在影片中展現了顯卡的產線，包括製造、測試等環節。此外，根據官方說法，囂科科技 7G100 顯卡將於 5 月 20 日在京東首發開售，不過具體售價未知。
就在不久前，囂科科技還獲得Microsoft WHQL 認證，成為中國首家、世界第四家拿到這一頂級通用認證的 GPU 公司。WHQL 認證由Microsoft軟件質量實驗室嚴格把關，通過認證意味著囂科的顯卡及驅動與 Windows 系統達到了官方級別的深度兼容。這是國產顯卡真正走向大規模消費市場、實現商業落地的基礎。 囂科科技此前推出的 7G100 系列 GPU 基於 6nm 工藝。與市面上常見的囂買授權模式不同，該系列顯卡從計算核心到指令集完全由囂科自主設計。
該系列 GPU 基於自研的 TrueGPU 天圖架構，並配套自研指令集和軟件棧。這種不依賴第三方 IP 授權的做法，意味著囂科科技完全掌握了 GPU 架構的底層自主權，避免了潛在的技術制裁風險。 在性能實測中，Lisuan eXtreme 系列顯卡在 FireStrike 測試中得分成高達 26800，而在反綜合成實力的 Steel Nomad 測試中，得分也達到了 2268。
作為對比，英偉達主流型號 RTX 4060 在同類模式下的成就要為 2302。在實際遊戲體驗方面，該系列顯卡運行國產 3A 大作《黑神話：悟空》在 1080P 分辨率及高畫質設置下，平均幀率能穩定在 70 幀以上。
想像一下，在一個平靜的早晨，某處深山地窖或遠洋潛艇的發射艙，一枚洲際導彈彈道竄升帶著巨大的火球竄空而起。在數分鐘後，它們就將加速到音速的 20 倍以上，衝出大氣層，進入寧靜的太空邊緣。而它們的終點站，正好是你腳下的城市。接近目標後，它將以數十馬赫的高速重返大氣層，並在大約一分鐘後墜地。此後的數秒裡，相對於數十萬噸 TNT 的能量在建築上炸開，在數秒內抹平整片城区。
而此時，你唯一的希望，就是那套極其複雜精密的大家伙——反導系統。 那麼，反導系統到底是什麼？它真能在導彈來襲時保護你嗎？要成功攔截一枚導彈，需要做三件事：找到導彈、鎖定導彈、擊毀導彈。這是人類歷史上第一套反導系統，蘇聯的「系統 A」。
其中，這個高 8 米、長 150 米、長得像大塊猿猴大物的，就是它的「地網」多鯨河-2 遠程雷達預警站。它的作用，就是找到導彈的位置。當在 1200 公里外的探測範圍內發現導彈時，「多鯨河-2」會率先反應，標記出目標誤差在一公里以內的大致方位，並計算出導彈大致的飛行高度和初始速度，然後將這些初始數據傳送到指揮中心。 接下來，這三座直徑 4.65 m 的雷達會接手工作。
在接收到來自指揮中心的數據後，它們會從三個角度鎖定導彈的位置，將導彈的位置誤差精確到五米之內。並根據這些數據計算出導彈來襲的軌跡和最佳的擊中路徑，向發射臺發送指令。最後，攔截彈根據雷達的引導，沿著預設的軌道衝向來襲的導彈。 然而，這一切在上世紀六十年代時，卻幾乎是無法想像的——那時，連第一步「找到導彈」都幾乎不可能。當時的雷達技術已經相當成熟，但它主要是為飛機設計的。
而相對於飛機，鎖定導彈要難得多。二戰時期，德國的防禦轟炸機雷達上的反射截面積大約在 10 平米左右。而 V-2 導彈的反射面，只有 0.1 平米。這意味著它在雷達上的回波強度只有飛機的百分之一。 更麻煩的是，導彈的速度也比飛機快得多，留給雷達捕捉信號的窗口更短。要找到導彈，需要的探測能力要比當時最先進的防空雷達還要高出數十倍。而且，當時人們對導彈的認識也相當有限。
即便是專門研究導彈的技術人員，掌握的知識大多也集中在如何發射、如何命中這些問題上。而對反導系統最關心的軌跡追蹤，研究卻還是一片空白。甚至連導彈彈頭的反射特性都還沒搞清楚。 因此，就連蘇聯中央都已經決定立項，這是有很多院士級的專家懷疑反導系統概念的可行性。甚至連日後把加林送上太空的載人火箭之父科羅廖夫夫都公開表示，從技術上來說，無論是現在還是將來，都不存在建立有效反導系統的可能。
再加上導彈數據本屬絕密，導彈專家們對相關資料本來就十份猜八份，甚至一度拒絕向反導研究團隊提供關鍵數據。面對這種局面，負責反導系統研究的第 30 試驗設計局想出了一個相當「蠻子」的解決方案：既然不知道導彈的軌跡，那就多射點導彈，看看它們在雷達上到底長啥樣。 在負責人基輔尼科夫的指點下，第 30 設計局在哈薩克的一座導彈靶場附近修建了兩座實驗雷達站：РЭ-1 和 РЭ-2。
並在接下來的年多時間裡，讓兩座雷達天天掃描天空中飛過的導彈，把記錄下來的回波信號，與經緯儀、攝影機以及導彈頭部旋轉傳感器的數據記錄進行對比，一點一點分析導彈在雷達上的信號結構。 通過反復觀測和比對，基輔尼科夫的團隊終於繪製出了導彈完整的雷達特性圖。最終在 1957 年 РЭ-2 雷達成功在空中追蹤到了一枚 R-2 導彈。在這些數據的基礎上，工程師們進一步研製出了能在千公里外發現導彈蹤跡的「多鯨河-2」遠程雷達預警站。
與此同時，基輔尼科夫主推的「三角測量法」也成功解決了雷達的性能問題。所謂三角測量，簡單來說就好像三個人從不同方向指向天空中的同一隻鴿子——三條視線在空中的交點，就是目標所在的位置。當目標進入精確測量範圍後，三部雷達會同時開啟，測量出導彈在空中的精確坐標。至此，反導系統的研究團隊終於點完了所有需要的技術點，搞清楚了導彈的位置。 那麼，距離建成一個完整的反導系統還剩下最後一個問題：怎麼把導彈打下來。
一枚導彈在飛行末段的速度，通常能達到每秒 3 到 4 公里。而攔截導彈的速度也差不多的在這個量級。在這樣的速下，從導彈進入雷達精確探測範圍到發射攔截彈的窗口期，只有數分鐘。在這數分鐘裡，反導系統不僅要計算出兩枚導彈未來的交會點，還要不斷修正攔截彈的飛行軌跡，讓它準確飛向那個位置。 這就好像是在數百公里外，同時向天空中發射兩顆子彈，然後要求它們在空中正好撞在一起，難度可想而知。
因此，蘇聯工程師沒有把精力花到提高導彈精度上，而是選擇了一種更有「性價比」的方案：給攔截彈裝上一种特殊的碎片戰鬥部。 這種戰鬥部全身有 16000 個直徑 24 毫米，裹著碳化鎢的炸藥球。當攔截彈接近目標時，戰鬥部會在空中引爆，同時向目標方向噴射出上萬塊高速金屬碎片，形成一個 70 多米巨大的扇形殺傷區。相當於把大刀變成了霰彈槍。
| 組件 | 規格 |
|---|---|
| 多鯨河-2 雷達 | 高 8 m、長 150 m、探測範圍 1200 km |
| 直徑雷達 | 直徑 4.65 m、鎖定精度 5 m 以內 |
| 碎片戰鬥部 | 16000 個直徑 24 mm 碎片、殺傷區 70 m |
1961 年 3 月 4 日，蘇聯進行了人類歷史上第一次真正意義上的反導攔截試驗。在這次實驗中，一枚搭載碎片彈頭的 V-1000 攔截導彈在雷達和計算機的引導下飛向預定攔截點，最終在距離地面的 25 公里高空中，成功擊毀了一枚 R-12 導彈。 儘管如此，蘇聯人還覺得還不夠保險。在後來投入實戰部隊的 A-35 防空系統裡，乾脆一步到位，換成了核彈頭。直接用核爆的衝擊波、輻射和高能粒子形成的巨大 AOE，把數公里內的東西全攔了。
真正實現了某種意義上的「大炮打蒼蠅」。別問準不準，你就說防沒防住吧。 對這個結果，蘇聯高層非常滿意，很快就把它投入現役，並以「高速反導武器」的名稱搬上了紅場閱兵。赫魯曉夫還在真理報上驕傲地宣稱「我們的火箭，現在可以在太空裡打中一隻蒼蠅」。 不過，即便蠻宗親自站臺大贏特贏，但作為人類歷史上的第一代反導系統，A-35 實際上還存在嚴重的問題。首先，在這套系統中，攔截導彈本身沒有自主計算能力，所有軌跡計算和導引控制，都依賴地面的雷達和指揮中心。
核彈雖然能保證殺傷足夠，但爆炸時產生的電磁脈衝在干擾範圍內導彈的同時，也會誤擊己方陣地。相當於一個小型的「貪水系統」，一炸大家都能上刀山。 在實驗中，就曾經出現過反導的同時把自己的雷達和通訊系統一塊兒炸斷線的情況。這時本該作戰的守方被自家核彈整慘了，反導系統只能抓瞎，數千公里之外的進攻方則完全不受影響再射一發。下次，它的攔截高度，只有大約 25 公里。此時，彈頭已經進入最終防禦階段速度超過 20 馬赫，攔截系統只有一次機會。
一旦打空，導彈數秒後就會直接落地。整個系統幾乎沒有容錯空間。 為了解決這些問題，現代的反導系統又進行了許多改進。一方面，現代的反導系統，不再完全依賴地面雷達，而是把一部份「地網」和「大腦」，直接裝到攔截導彈上，讓導彈在飛到目標附近後，自己去判斷該打哪個。愛國者反導導彈，就是一個典型的例子。它安置了雷達和計算模塊，並在側面還裝了用來變軌的氣動舵面。當地面雷達檢測到導彈來襲後，會先大致指出目標所在的方向和軌跡，把它送過來。
之後，導彈前端的雷達啟動，配合衛星對目標進行更精確的識別。最後，計算模塊重新計算彈道，並啟動火箭上的氣動舵面調整攔截方向，最終完成攔截。而且，得益於這套系統的精確性，愛國者不再需要核彈這種自損 800 的 AOE 攻擊，甚至不需要攜帶能爆炸的彈頭，只用物理撞擊就能撞碎來襲的導彈。 另一方面，人們也意識到與其在最後一剎那「拼操作」，不如把戰場往前挪，把焦點轉向更早的導彈飛行中段。
中段的時間最長、速度變化最小、飛行軌跡也最穩定。因此，反導系統可以在更遠的距離上發現目標，也有更多時間計算攔截窗口並發射攔截彈。留給反導的時間更充裕、容錯率也更大。 但中段反導，也有自己的問題。在這一階段，導彈飛得實在太空高，衝到了幾乎沒有氣體的大氣層外。對於離地面數十公里的末段彈頭，在氣體阻力的影響下，不同形狀、不同體積的物體速度曲線不同。雷達可以根據這些特徵準確找到彈頭。
但在大氣層外，由於氣體阻力的消失，在雷達面上，一枚導彈的彈頭，和一塊金屬塊飛行軌跡幾乎沒什麼區別。而守方的反導導彈數量，總歸是有限的。一般來說，要保證較高的攔截率，至少得三發攔一發。 在這種損耗比下，就算是哈爾濱都能沒那麼多火箭把雷達上所有長得像導彈的全打下來。因此，為了在太空裡找出真正的彈頭，現代的中段反導系統，在雷達探測基礎上，還集成了紅外成像、光學識別等波段、多體制探測手段。
光是「看清楚」還不夠，中段反導導彈還要具備在太空裡靈活的機動能力。 在數千公里的距離上，即便計算誤差只有千分之一，最終也能偏離數十公里。這就要求攔截導彈本身，不僅要會「看」，還得能在太空裡靈活地「動」。而這，就要靠中段反導導彈最核心的結構，大氣層外攔截器 EKV。 當主火箭把攔截導彈送到預定軌道後，會像衛星發射一顆，將助推器全部拋棄，只留下一個小型的攔截器單元。
它由帶有矢量噴口的推進系統、負責擊毀彈頭的戰鬥部和跟蹤目標的探頭三個部分組成。就好像是一顆飛的非常快的衛星。位於前端的紅外探測器和光學傳感器，負責在最後階段對目標進行確認。 一旦鎖定目標，整器的計算模塊會實時計算兩者的相對位置和速度，預測未來的交會點，最後，EKV 本身攜帶的推進器會高速調整飛行方向，把攔截器的軌跡「推」到正確的位置。 今天的反導系統，已經不再依賴單一攔截器或雷達，而是一整合了多層次、多手段的防禦網絡。
通過高軌紅外預警衛星、遠程相控陣雷達等構建的感知網絡，可以在導彈剛發射的初段就實現早期發現，為多段攔截提供足夠時間和數據支持。在導彈飛行的末端，也有更專注於高空末段攔截的系統作為後備。但即便如此，它也無法做到百分百成功。時至今日，敵與友的軍備競賽仍在繼續，而且也許永遠不會分出勝負。 不過，評論者們心中都默默希望，人類能不再需要它的那天——即便只有萬分之一的可能。
Intel 近日股價連續大升，昨晚再度升逾 6%，市值重新回到 5000 億美元大關，一年時間暴升 4 倍多。Intel 這波大升除了 x86 CPU 業務的 AI 價值被華爾街重估之外，這也與 Intel 的晶片技術穩步提升有關，前兩天的財報會上 Intel 表示 18A 工藝良率提升超出預期，提前到今年底達標，而開發中的 14A 工藝更是出乎意料的好。
但能給 Intel 帶來客戶的，是他們的晶片封裝技術 EMIB，這也是 Intel 研發多年的獨家 2.5D 封裝技術，已有 EMIB-T 與 EMIB-M 兩種產品。其中後者導入了 MIM 電容設計的介橋電路，可以降低雜訊，提升電壓傳輸訊號與完整性，成本本質上高了一點，但更好的穩定性以及更低的漏電特性會吸引高端客戶。掌握 EMIB 封裝技術，Intel 完全有能力從台積電手中搶下不少 CoWoS 封裝訂單，後者產能無法滿足，而且代工價格很高，一定程度上比先進工藝代工更搶手。
來自華爾街分析師 Jeff Pu 的報告指，Intel 的 EMIB 封裝技術良率已經超過 90%，專案進展順利，有望對 Intel 的代工業務形成重要支撐。潛在的客戶中，Google 的下一代 TPU 與 NVIDIA 下一代 GPU Feynman 都有計畫導入 Intel 的 EMIB 封裝，Meta 也會是重要客戶之一，不過後者的合作要到 2028 年的 CPU 才能實現。
近日，遊科科技完成股權重整，英勇遊玩退出股東名冊，騰訊增持後持股比例達24%，成為唯一外部投資方。此次增持是騰訊2021年初次入股5%，獲准英勇遊玩19%股權，於近期完成工商登記正式落地。知情人士稱，本次工商變更後，騰訊將繼續扮演重視創意，遊科科技依舊保持獨立運營。據悉，遊科科技由原騰訊《鬥戰神》核心團隊創立，為國內頂尖高品質遊玩研發商，旗下《黑神話：悟空》為現階段國產3A作品。
2024年8月20日，該作正式登陸PC、PS5平台，在發售三天後，該作的全平台銷量突破1000萬套，打破中國遊玩歷史紀錄。除此以外，遊科科技的高管備案中，英勇互娛創始人吳軒亦於4月30日正式退出。截至目前，遊科科技創始人楊騰直接持股38.76%，為公司第一大股東。
很多人去博物館都有同感，好展廳的玻璃櫥窗並非不存在反光，拍攝時仍然會有反光，其實這並非錯誤，好的玻璃確實能做到低反光。普通玻璃本來就會透光也會反光，光線射上去大約有 8% 會被反射回來，所以拍攝時很容易出現光斑和倒影。高檔博物館櫥窗用的就是減反射玻璃，也叫低反玻璃，透過特殊處理把反射率壓到很低，有的甚至能降到 1% 左右。
這種玻璃主要有兩種工藝實現不反光。一種是把玻璃表面做粗化處理，讓反射光分散開，肉眼就不明顯。另一種更常用的是在表面鍍膜，透過控制膜層厚度，讓兩道反射光互相抵消，從根源上減少反光。鍍膜還能在空氣和玻璃之間做過渡，進一步降低反射率，效果比表面處理更穩定。 好玻璃不只不反光，還要滿足博物館的特殊要求，例如隔絕紫外線保護文物、長期使用不變形、強度足以安全，這一些都讓成本大幅上漲。
從採購資訊可看出，專業低反玻璃展櫃價格很高，一組就要數十萬元，大型場館整體投入更是數百萬元，確實是成本上漲的結果。 除了玻璃本身，展櫃的燈光設計也很關鍵。外部亮度差、光源角度都會影響反光效果，專業場館會把光線調整到內部更亮、外部不直射玻璃，進一步減少反光干擾。
近日在廣西柳州發生了一起令人心驚膽顫的交通違法事件。4 月 29 日淩晨，當地群眾報警稱，一輛新能源汽車長時間停在東暉大道的路面中央，不僅阻礙了正常通行，更存在巨大的追尾隱患。執勤民警迅速趕赴現場，發現駕駛人陳某在車內神志不清且混亂，車上散發出濃烈的酒氣。經過初步檢測，陳某涉嫌酒後駕駛機動車，隨即被移交給交管部門進行深入調查。 交警在提取行車監控和卡口抓拍時，發現了一個極其驚人的細節：這輛車在行駛過程中竟自動開啟了智能輔助駕駛系統，但駕駛人陳某早已處於睡眠狀態，雙手完全脫離了方向盤。
這種將生命安全完全交給機器，而且在醉酒狀態下任由車輛自行行駛的行為，極大地挑戰了交通安全底線。由於駕駛人無法感知路況，車輛最終在無人為干預預防的情況下停在了大馬路中央，萬幸當時車流量較小，未釀成慘劇。
| 項目 | 數據 |
|---|---|
| 陳某血醇濃度 | 62mg/100ml |
經呼氣式酒精檢測儀核實，陳某血液中的酒精含量為 62mg/100ml，確認為飲酒後駕駛機動車。此事證明，智能輔助駕駛絕非酒後駕車的護身符，更不能取代駕駛人的監管職責。針對陳某的嚴重違法行為，柳州交警依據相關法規作出嚴厲處罰。陳某最終被處以罰款 1300 元人民幣，約 HK$1417，駕駛證記 12 分，並處暫扣駕駛證 6 個月。 這起案例再次明確了法紀底線。
智能系統只是駕駛的輔助工具，駕駛員作為安全的首要責任人，必須時刻保持清醒並全程掌控方向盤。任何形式的脫手駕駛或酒後託管車輛，都將面臨法律的嚴懲。
OpenAI 首 席執行官 Sam Altman 日 前 在 社交平台 X 上 公開表示，他 的 公司並非在 打造「內 行 飯碗 的 機器人」，而是希望用 AI 來「增 強 和 提升」人類，而非創 造 可以 完 全 取代人類 的「實 體」。 他強 調，「對 工作 的 末 日論 在 長 期 看 很 可 能 是 錯 誤 的」，人們將會 找 到 新 的、更 有 滿 意 感 的 工作形式。
過 去 一 年 多，全球各 行 各 業裁 員 風 潮 彼 此 起 伏，大 公司 和 小 企 業 都 未 能 幸 免，不 少 高 管 甚 至 直 言 是 AI 推 動 了 業 務 重 組 和 人 力 縮 減， 加 重 了 大 眾 對「AI 搶 工作」的憂 慮。其中 一 個 典 型 例 子，是《糖 果 傳 奇》開 發 商 King 裁 撤 了 一 支 剛 剛 完 成 全 部 AI 工 具 開 發 的 團 隊——這 套 工 具 能 更 快 生 成 遊 戲 關 卡，而 項 目 一 結 束，他們就 被
解 僱，並 由 自 己 搭 建 的 系 統 頂 替。去 年 7 月，招 聘 網 站 Indeed 和 Glassdoor 也 被 曝 裁 掉 了 1300 名 員 工，原 因 是 它 們 用 於 匹 配 求 職 者 與 職 位 的 全 部 AI 系 統 表 現 太 好，以 至 於 相 關 職 位「多 餘」了。
在 這 樣 的 背 景 下，「AI 終 將 接 管 了 與 所 有 工作」的觀 點 廣 為 流 傳，也 成 為 很 多 人 反 感 這 類 技 術 的 重 要 原 因 之 一。火 上 澆 油 的 是 Anthropic（Claude 的 開 發 公司）首 席 執 行官 達 里 奧·阿 姆 代 恩 的 多 次 公 開 言 論——他 重 複 表 示，人類 距 離「AI 寫 了 與 所 有 代 碼」的世 界，「只 有『大 約 六 個 月（或 六 到 十 二 個 月）』」。
面 對 外 界 的 憂 慮，阿 爾 特 曼 在 X 上 繼 續 闡 述 了 自 己 的 立 場，認 為 所 謂「工作 末 日論」在 長 期 來 看 可 能 是 錯 誤 的，因 為 社 會 會 不 斷 產 生 新 的、更 加 實 用 的 工作類 型。他 描 繪 了 一 種 未 來：如 果 你 不 想 從 事 苦 力 工 作，也「不 必 非 得 這 樣」，但 仍 可 以 享 受「繁 榮 而 精 彩 的 生 活」。
不 過，阿 爾 特 曼 本 人 往 前 也 因 為 有 關 工作 的 言 論 遭 到 不 少 批 評。他 曾 被 指 責 將 很 多 被 AI 取 代 的 白 領 職 位 稱 為「並 不 算 真 正 的 工作」，並 拿 它 們 與 農 民 等 體 力 勞 動 進 行 對 比。在 他 看 來，五 十 年 前 的 一 位 農 民 如 果 看 到 今 天 的 辦 公 室 工 作，很 可 能 不 會 把 那些 敲 鍵 盤 和 開 會 的 日 常 視 為「真 正 的 勞 動」。
圍 繞 AI 安 全 與 商 業 化 路 徑，阿 爾 特 曼 與 阿 姆 代 恩 之 間 的「暗 戰」也 持 續 多 年。阿 姆 代 恩 早 年 在 OpenAI 任 職，後 來 對 公司 在 安 全 和 商 業 化 方 向 的 做 法 產 生 了 意 見，遂 在 2020/2021 年 前 後 與 其 妻 妻 及 多 位 研 究 人 員 離 開，創 立 自 稱「更 值得 信 任」的 新 公司 Anthropic。
此 後 雙 方 在 業 界 的 競 爭 和 分 歧 不 斷 顯 現。 最 近，兩 家 公司 之 間 的 緊 張 關 係 進 一 步 升 級。美 國 五 角 大 樓 往 前 取 消 了 與 Anthropic 的 一 份 合 同，OpenAI 隨 即「接 盤」拿 下 了 這 筆 合 作，引 發 外 界 對 兩 家 機 構 關 係 的 更 多 關 注。在 2026 年 印 度 舉 辦 的 一 場 AI 峰 會 上，當 科 技 領 袖 們 與 總 理 合 影 留 念，以 示 團 結 之 時，阿 爾 特
曼 和 阿 姆 代 恩 獨 特 沒 有 特 手，借 這 一 細 節 展 現 出 微 妙的 對 立 姿 態。 在 有 關 AI 與 就 業 的 爭 論 中，一 邊 是 連 續 不 斷 的 裁 員、被 自 動 化 系 統 替 代 的 真 實 個 案，另 一 邊 則 是 阿 爾 特 曼 口 中「AI 將 幫 助 人類 走 向 更 繁 榮 生 活」的願 景。至 少 從 他 最 新 的 公 開 表 態 來 看，OpenAI 希望 把 自 己 定 位 成 人類 的「放 大 器」和「幫 手」，而 非 主 動
走 進 人類 工作 的「接 班 人」。
一場發生喺俄羅斯堪察加半島附近、震級達8.8級嘅強烈地震，喺7月下旬推起橫掃太平洋嘅海嘯，而一顆專門用嚟測量海洋表面高度嘅衛星，首次以高解析度從太空完整「追蹤」到呢股巨浪。最新發表喺《The Seismic Record》嘅一項研究指出，美國同法國聯合研製嘅「地表水同海洋地形」（SWOT）衛星，記錄咗由呢次海嘯衝擊所引發大型海嘯嘅首條高解析度空中觀測軌跡，呈現出遠比預期複雜得多嘅波動結構，能量喺太平洋面上不斷擴散同反射。
研究人員認為，呢個結果有望幫助人類更深入理解海嘯傳播機制，進而改善對沿海地區潛在影響嘅評估。
呢項研究由冰島大學研究人員安傑爾·魯伊斯-安古洛（Angel Ruiz-Angulo）等人完成，他們將SWOT衛星取得嘅海面高度數據，與部署喺海嘯傳播路徑上嘅DART（深海海嘯評估同報告）浮標觀測記錄進行聯合分析。結果唔單止揭示咗異常複雜嘅海嘯波形細節，亦為重建呢次堪察加—千島強海嘯衝擊8.8級大地震嘅破裂過程提供咗新約束；呢場地震發生喺7月29日，係1900年以來全球記錄到嘅第六大地震。
魯伊斯-安古洛形容，SWOT數據就好似畀科學家換咗一副「新眼鏡」。以往，科學界主要依賴遍佈太平洋嘅DART浮標取得海嘯資訊，只能在海洋邊緣面域嘅有限點位「抽樣」記錄海嘯信號；其他衛星雖然亦能觀測海面高度變化，但喺理想情況下都只可以「掃過」海嘯嘅一條細線。相比之下，SWOT每次過境都可以取得寬達約120公里嘅海面條帶數據，並以從未有過嘅高空解析度繪製海面高度起伏。
SWOT衛星喺2022年12月發射，由美國國家航空航天局（NASA）同法國國家太空研究中心（CNES）合作研製，其核心任務係開發全球地表水體同海洋表面嘅首次高精度測繪。魯伊斯-安古洛表示，他同合著者查理·德·馬雷茲（Charly de Marez）之前已利用SWOT數據研究海洋中嘅小尺度漩渦等結構長達兩年多，原來並未想像到有機會「撞見」一次大型海嘯。 呢次觀測亦迫使科學界重新思考大型海嘯嘅傳播特性。
長期以來，主流行觀點認為，波長遠大於海洋平均水深嘅巨型海嘯屬於「非色散」類型，喺跨洋傳播過程中應以整體波形為主，能量唔易分解成多組波。但SWOT取得嘅呢次事件數據，特別鮮明顯示出色散效應嘅存在：海嘯能量喺傳播過程中分解為多組不同波分量，並呈現出明顯嘅空間散開同結構調製。 研究團隊將色散行為嘅數值模擬結果與衛星同浮標實測進行對比後發現，呢類「色散模型」與實際觀測嘅吻合度，明顯優於海洋使用傳統假設嘅簡化模型。
魯伊斯-安古洛指出，呢意味住目前常用嘅海嘯數值模型喺物理機制上「缺咗啲乜」，尤其係對大尺度海嘯波群內部結構同能量再分配嘅刻畫仍未足夠。他進一步推測，呢啲額外嘅色散能量，可能導致喺海嘯主波峰前後伴隨「尾隨波」調製，進而在抵近某些海灘時影響局部波高同到達順序，呢啲潛在效應能量量化並納入未來預報系統中。 喺呢項研究中，團隊仲將SWOT同DART觀測與之前基於地震震源同地表形變數據所做嘅海嘯預報進行比較。
他們發現，喺某些深海監測點，傳統預報嘅海嘯到時與DART實測並唔吻合：在一個站點模型畀出嘅到時偏早，而喺另一個站點則偏晚。為了解決呢個困惑，研究人員採用所謂「反演」方法，以浮標實測為約束重新估算震源破裂特性，結果顯示，呢次8.8級地震嘅破裂帶向南延展嘅範圍比以往模型預測嘅更遠，總長度約達400公里，明顯長於先前估計嘅300公里。 論文合著者迭戈·梅爾加（Diego Melgar）指出，自2011年日本東北外海9.
0級地震以來，地震學界逐漸認識到，海嘯觀測數據對約束斷層滑移分佈具有極高價值。近幾年，研究者一直嘗試將DART等海嘯數據與傳統嘅地震波同地表形變測量整合，但喺實際業務中，呢類多源數據融合仍未完全常態化，重要原因之一係：模擬海嘯嘅流體動力學模型與模擬地震波傳播嘅固體地球模型喺物理同計算框架上存在較大差異。他強調，從呢次研究再一次可見，將更多種類嘅觀測結合起來，對理解震源特性同海嘯行為至關重要。
堪察加—千島一帶係全球著名的強震同海嘯多發區。早喺1952年，該區域一次震級達9.0級嘅大地震便曾引發橫掃太平洋嘅大海嘯，並直接推動咗國家海嘯預警系統嘅建立，呢個系統亦喺2025年嘅呢次事件中發揮咗預警同發佈警報嘅關鍵作用。 科學家表示，隨住類似SWOT嘅衛星觀測數據持續積累，未來有望喺實時或近實時海嘯預報方面發揮更大作用。魯伊斯-安古洛表示，如果今後能喺更多實際事件中重複呢類結果，將有助於向決策層同資助方證明：投資專門衛星觀測能力，對提升全球海嘯監測同預警水平具有長遠價值。
在美國馬薩諸塞州的哈佛森林深處，一項持續近40年的土壤升溫實驗正揭示一個出乎意料的發現。科學家們曾經認為森林土壤中長期「穩定」的碳儲存實際上遠沒有想像中那麼持久。隨著溫度上升，即便是這些堅固的碳儲備也會分解並將二氧化碳釋放到大氣中。 海洋生物實驗室的科學家傑里·麥利洛解釋道：「微生物是土壤生態系統的關鍵組成部分，因為它們分解有機物並循環利用植物生長所需養分。
隨著氣候變暖重創這些微生物群落，可能會加速土壤中碳的流失。」
在馬薩諸塞州中東部的哈佛森林深處，研究人員已進行長達37年的控制升溫實驗。埋在地下的電纜使部分土壤在每個季節都能維持比自然條件高5攝氏度，從冰凍的冬季到潮濕的夏季。當這項研究在20世紀80年代末開始時，這一升溫幅度反駁了當時氣候預測的上限。而今天，這一升溫已不再極端。工業革命以來，全球氣溫已上升約1.1至1.4攝氏度，未來的升溫幅度將在很大程度上取決於氣溶膠排放減少的速度。
麥利洛表示：「如果我們大幅減少化石燃料燃燒產生的二氧化碳排放，或減少森林砍伐，預測的溫度增長就會更低。」 全球土壤中儲存的碳比大氣和所有植物生物圈加起來還要多，這使其成為氣候系統的關鍵組成部分。科學家們長久以來一直認為，這些碳中有一部分實際上已被鎖定數百年之久。而新的研究挑戰了這一觀點。經過數十年的升溫後，研究人員觀察到這些所謂的抗性土壤有機形態正開始分解。
這種變化並非立即出現，而是漸漸顯現，這突顯了長期實驗的重要性，這類實驗能捕捉到以數十年而非數年為尺度展開的變化。 隨著這些物質的分解，它們會向大氣中釋放額外的二氧化碳。這個過程可能會強烈強化氣候系統中的一個反饋循環：溫度上升導致土壤釋放更多碳，而這反過來又推動進一步的氣候變暖。將這些研究結果納入氣候模型可能會改善對未來氣候變化的預測。 這項研究由Atzín X.
San Román、Serita D. Frey、Melissa A. Knorr、Huan Tong、Jerry M. Melillo和Myrna J. Simpson共同完成，研究論文於2026年4月7日發表在《整體環境科學》期刊上。
Alpencamper 是一款緊湊型、可拖曳露營車，專為單車牽引而設計，並透過側拉伸展部分擴展空間，可供 2 人睡眠，同時內置馬桶——這種配置在此類車輛規模中極為罕見。 ### Alpencamper 的功能 該裝置可接駁標準單車掛鉤，以狹窄、流線型吊艙形式行駛。停車後，側向拉出伸展部分會擴大內部空間，據製造商表示，這提供足夠地板面積容納雙人睡眠安排，並配備衛生設施。
大多數單車拖曳露營車依賴帳篷式彈起或折疊平坦設計，以犧牲剛性換取便攜性。Alpencamper 則借鑒房車工程常見機制——剛性拉出房間，並應用於輕量化底盤，適合人力踩踏拖曳。結構權衡在於重量與舒適度：拉出機制相較簡單折疊帆布庇護所，增添機械複雜度和質量。 在這種規模下融入拉出機制，需要小心管理負載分佈。在傳統房車設計中，拉出房間伸展時會將大量側向應力傳遞至主底盤框架；在單車露營車尺寸下，這些力道比例較小，但由於常用較薄物料控制拖曳重量，結構誤差容許度更窄。
在此尺寸單位內置馬桶，也引發廢物儲存疑問。卡式馬桶系統——自含式單位配可拆廢物箱——在此規模最實用，因無需外部管道連接，可在標準傾倒站或化學馬桶處處理。製造商規格尚未獨立驗證。 單車拖曳能力本身即為限制。滿載旅遊單車在平坦地形合理處理 30–50 kg（約 110 lb）拖車，惟坡度及路面狀況會大幅降低此數字。若 Alpencamper 總重——結構、拉伸機制、馬桶、寢具及用品——接近上限，將限於路面良好、低坡度路徑。
微型移動能源儲存為相關工程焦點；一款米粒大小固態電池為穿戴裝置開發，顯示小型化壓力正產生緊湊電源新解，此趨勢或最終支援此類單元的車載照明及通風。 單車露營類別隨 bikepacking 文化擴張，但具剛性牆壁的專用拖曳結構仍屬利基市場。大多數攜帶過夜裝備的單車手使用車架袋及鞍袋。拖曳微型露營車針對不同用戶：願接受拖車空氣動力及重量罰則，換取防水睡眠結構及馬桶——條件接近輕量房車，而非傳統露營。
此設計尚未公佈完整生產規格，包括拖曳重量、拉出伸展尺寸或確切零售價。這些數據將決定工程概念能否轉化為具實際單車範圍產品，或僅適合固定地點間短平轉移。若重量控制在電動輔助貨運單車可處理範圍，用戶群將大幅擴大——從強腿旅遊者好奇物，轉為更廣泛單車旅遊者可行選擇。
在結束自建自動駕駛項目多年之後，Uber 正試圖以另一種方式重返無人車版圖：將全球數百萬名網約車司機的車輛，改造成為自動駕駛公司和其他實體世界 AI 模型提供數據的移動「感測器陣列」。Uber 首席技術官 Praveen Neppalli Naga 在接受採訪時公開了這一長期構想，並將其描述為公司今年 1 月底宣佈的新項目 AV Labs 的「自然延伸」。
他表示，Uber 的終極方向，是在不遠的將來給人類司機的私家車輛各類感測器，用於收集真實道路場景數據。Naga 同時強調，在邁向這一步之前，公司需要先徹底驗證不同感測器套件的性能與工作方式，並等待美國各州在「什麼是感測器、如何共享數據」上給出更明確的監管指引。目前，AV Labs 仍運作在一支規模有限的專用車隊之上，這些車輛配備感測器，由 Uber 自行運營，與日常接單的司機群體相互獨立。
但從 Uber 的轉變可以看出，這只是一個起點：Uber 在全球擁有數以百萬計的司機，即便只有一小部分車輛安裝了感測器，也足以構建起任何單一自動駕駛公司難以匹敵的道路數據收集網。Naga 認為，如今製造自動駕駛技術演進的瓶頸已不再在底層算法或算力，而是高品質、足以多樣的真實世界數據。「瓶頸就是數據，」他說，「像 Waymo 這類的公司需要不斷出去收集數據，覆蓋不同的場景。
」在他的設想中，自動駕駛企業可以通過 Uber 的網絡，按需訂製精細的訓練數據，例如提出「在舊金山某學堂門口的路口，在某個特定時段收集交通狀況，以訓練模型」的請求。 真正的問題在於，絕大多數自動駕駛公司並沒有足夠的資源在全球大規模部署自有車隊，去高密度覆蓋這些長尾場景。Uber 如果能調動已有的司機和車輛資源，就有望成為整個行業的數據供應層，為自動駕駛技術提供源源不絕的「燃料」。
外界曾長期質疑，在放棄自建無人車之後，Uber 是否會在未來被自動駕駛公司「繞開」，甚或在出行生態中被邊緣化。Uber 聯乘創始人 Travis Kalanick 也曾公開表示，放棄自動駕駛是一個「巨大錯誤」。如今，通過 AV Labs，Uber 正試圖把自己的角色從自動駕駛全車開發者，轉變為這一領域的基礎設施和數據平台，借助廣泛的司機網絡和訂單流量，為所有參與者提供底層能力。
Uber 目前已與全球 25 家自動駕駛公司達成合作，其中包括在倫敦運營的 Wayve 等玩家。在此基礎上，公司正在搭建一個所謂「AV 雲」：即一個注重完整的多模態感測器數據庫，合作夥伴可以在其中進行搜索和調用，用於訓練各自的自動駕駛模型。Naga 介紹，合作公司還可以在 Uber 平台上對真實訂單運營「影子模式」推理——也就是在真實行駛數據上模擬自己的自動駕駛系統會如何決策，而無需真正把無人車投放路面。
從對外表態來看，Uber 試圖將這一平台定位為「行業公用設施」。「我們的目標不是用這些數據賺錢，」Naga 說，「而是希望把它民主化。」不過，考慮到優質數據在自動駕駛和更廣泛 AI 領域的商業價值以及稀缺性，這類的定位未來能否持續仍存疑。事實上，Uber 近一年已對多家自動駕駛公司進行了股權投資，而如果其掌握的大規模、差異化訓練數據成為合作夥伴核心競爭力的一部分，Uber 在這些公司面前的議價能力很可能進一步加強。
在這套構想背後，Uber 的邏輯正從「造車」轉向「做平台」：一方面，通過自家出行和外賣網絡，持續維持在終端用戶層面的入口優勢；另一方面，則試圖把司機車輛的真實行駛和場景沉澱為結構化數據資產，為自動駕駛企業乃至其他需要實體世界訓練數據的巨型模型公司服務。對於一家早就不再親自做自動駕駛硬體和軟體的公司而言，這或許是持續參與下一輪交通科技變革，並在其中保持存在感的的全新路徑。
美國海軍建造最新一代核動力彈道導彈潛艇的努力，現預計於 2028 年達到關鍵里程碑，據 General Dynamics 表示。領先艦艇目前正在建造中，雖然面對時間表調整，但隨著生產挑戰逐步解決，正顯示穩步進展。
報告顯示，這一級別的首艘潛艇原本計劃較早交付，但建造過程中出現併發症導致目標修訂。關鍵部件供應問題，加上艦體主要區段組裝延遲，促成時間表變動。此類障礙在大規模國防計劃中並不罕見，特別是涉及先進技術和高專業化製造流程。然而，近期更新顯示情況正在改善。造船廠報告與供應商協調更佳，勞動力效率提升。因此，更多部件準時交付，讓組裝工作以更一致步伐前進，據報告指出。 「District of Columbia (SSBN-826)，目前由 GD Electric Boat 組裝，正朝向 2028 年底交付首
艘艇邁進，在過去六至九個月，Columbia 計劃取得極佳進展，」GD 總裁 Danny Deep 在週三第一季度業績電話會議中向 USNI 表示。這一新型潛艇級別旨在取代老化艦隊，後者目前承擔國家核威懾的大部分責任。一旦投入運作，這些艦艇將確保美國維持持續可靠的海基核能力。由於此關鍵角色，該計劃在海軍現代化努力中獲最高優先。 海軍計劃首艘潛艇於本十年末開始作戰巡邏，配合舊潛艇逐步退役。
維持此時間表被視為避免戰略覆蓋空白的關鍵。工作不僅限於領先艦艇。系列其他潛艇已處於不同建造階段，計劃以穩健速率持續建造。長期目標是打造一支能支持未來國家防禦需求的艦隊。已撥出大量資金確保計劃延續，反映其重要性。海軍旨在維持一致生產，避免進一步延遲並控制總成本。 儘管近期進展良好，部分風險仍存。項目仍依賴複雜供應商網絡和高技能勞動力。此類領域任何干擾均可能再度影響時間表。
官員持續密切監控這些因素，同時強調維持品質與安全標準的重要性。雖然 Columbia 級潛艇計劃早期遇挫，但當前發展顯示正面方向。更新後的 2028 年交付目標代表現實調整，而非重大脫軌。隨著建造推進與流程更高效，該計劃仍是美國戰略防禦能力未來實力與可靠性的核心。 2027 財年預算申請包括 150 億美元用於 Columbia 級資金線，涵蓋第三艘 Columbia 艇 Groton (SSBN-828) 的最後一批資金，以及第四艘未命名艇 SSBN-829 的全額資金，USNI News 報
導。US$15 billion, 約 HK$117 billion
Realme 本月早前在亞洲部分地區首度推出 C100，現時歐洲市場亦開始四處上市。該機配備 128GB 儲存空間售價 €269，配備 256GB 儲存空間售價 €299，約 HK$2,100 及 HK$2,332，機身顏色包括 Sprouting Green 及 Blooming Purple，並配備 4GB RAM。在歐洲版本，電池標稱容量為 6,600 mAh，正如慣常做法，將宣傳為較大的典型容量，但未能達到亞洲版本的 7,000 mAh。
| 規格項目 | 細節 |
|---|---|
| 屏幕 | 6.8 吋 720×1570 LCD，144Hz 刷新率，900-nit 峰值亮度 |
| 處理器 | MediaTek Dimensity 6300 |
| 主相機 | 50MP |
| 自拍相機 | 5MP |
| 系統 | Android 16 搭載 Realme UI 7.0 |
| 電池循環 | 高達 1,600 次循環後容量降至初始值的 80% 以下 |
| 歐盟評級 | 防摔 D 級，維修性 C 級 |
歐洲版本 C100 其餘規格預計與已上市亞洲版本相同。
明年原版 iPhone 將迎來 20 週年——準確來說，是其發佈 20 週年，因為我們懷疑仍有任何原裝機仍在使用。Apple 長期傳聞計劃為此紀念推出特別項目，前幾天一則報導提及一款配備四曲面屏幕的 20 週年 iPhone。但事實證明，這並非特別的週年紀念機型——相反，那則傳聞實際指的是 Pro 系列即將到來的重新設計。因此，2027 年發佈的 iPhone Pro 與 Pro Max 將採用該四曲面屏幕設計，這是中國智能手機製造商不久前曾嘗試但後來放棄、轉而青睞類似 iPhone 的平直邊框
的設計。真是諷刺。
Apple 亦正致力於讓 2027 年 iPhone Pro 系列配備屏下相機，但目前不明朗是否能實現。我們認為 Face ID 傳感器實現屏下技術的可能性更高，但即使是這項功能也傳聞已久，Apple 在相關技術開發上似乎並無重大進展。
據外媒最新消息，Apple 即將推出的 iPhone 20 將採用全新的四曲面顯示屏設計，結合其液態玻璃用戶界面，營造出近乎無邊框的視覺體驗。這一設計的實現難度較高，目前僅有一家製造商承擔生產任務。
然而，獨家 OLED 協議可能使 Apple 面臨成本壓力。據韓國媒體報道，Samsung 預計將成為 iPhone 20 四曲面顯示屏的唯一供應商。回顧歷史，在 2017 年 iPhone X 發佈時，Samsung 作為獨家 OLED 供應商，每塊屏幕成本達 US$110 至 120，約 HK$858 至 936，直接導致該機型成為當時 Apple 最昂貴的設備。
此外，Apple 首席執行官蒂姆·庫克已警告公司 DRAM 庫存正在耗盡。目前每個 8GB LPDDR5X 內存模塊成本估計約為 US$180，約 HK$1,404，約佔材料總成本的 45%。雙重成本壓力可能使 iPhone 20 成為 Apple 迄今為止定價最高的智能手機。 儘管 LG 也是 Apple 供應鏈中的重要合作夥伴，但 Samsung 多次證明其具備滿足 Apple 大批量訂單和嚴格質量要求的資源與產能。
依賴 Samsung 供應四曲面 OLED 面板的不足之處在於，Apple 將為每台 iPhone 20 支付額外溢價。 行業觀察指出，Apple 可能利用此設計作為營銷亮點，將其定位為值得高溢價的新一代旗艦產品。但成本結構的雙重挑戰意味著，該公司在控制價格上漲方面將面臨艱鉅任務。
美國陸軍選定一款新型小型無人機系統，將空中能力下放到連級單位。陸軍合同司令部向 Mistral Inc. 授予合約，用於 THOR Group 2 UAS，這是一款背包攜帶式多旋翼無人機，專為前線單位設計。THOR 由 Elbit Systems Ltd. 子公司 FUSE 開發，並透過美國本地合作夥伴交付。Avandra LLC 將提供訓練及維護支援。
THOR 系統針對美國陸軍結構中長期存在的缺口。連級單位鮮有自行控制空中資產，通常依賴上級指揮部提供無人機支援。THOR 改變了這一模式。士兵可無需車輛或專門團隊，即可攜帶及部署系統。該平台屬 Group 2 UAS 分類，重量介乎 21 至 55 磅。它在 3,500 英尺以下飛行，並支援實用酬載。儘管體積不大，它提供戰術範圍及靈活性。指揮官現可即時發射偵察任務，無需等待批准。
此轉變提升快速交戰中的反應時間，並減少對旅級無人機分配的依賴。 THOR 的自主任務能力是其最大特點。系統以最少人力輸入處理起飛、降落及任務執行。先前小型 UAS 平台需受訓飛行員操作，限制其在低層級的採用。THOR 消除此瓶頸。士兵只需指派任務，而非手動駕駛無人機。系統獨立執行任務，減輕工作負荷及訓練需求。THOR 亦支援多平台控制，小型團隊可同時操作多架無人機，從而擴大空中覆蓋範圍，無需增加人力。
Mistral 業務發展高級副總裁 Yoav Banai 強調操作速度：「此獎項旨在以最快速度，將已證實且適合連級的實力交予士兵手中，並使用專為真實作戰條件設計的系統。」他補充：「透過 Mistral 的美國本地整合及交付專注，配以 FUSE 的 THOR 平台，我們定位為提供快速部署的 Group 2 VTOL UAS，支援多任務團隊，並隨作戰局勢變化迅速適應。
」 THOR 支援廣泛任務，包括偵察、監視及目標識別。它亦可進行通訊中繼及有限補給。系統的模組化酬載設計增添靈活性。單位可依任務需求更換酬載，從而快速轉換角色，無需新平台。此能力符合現代戰場需求，單位須比供應鏈更快適應。 Elbit Systems C4I & Cyber 市場副總裁 Yoav Poizner 稱此選定為驗證：「美國陸軍選定 THOR 作為連級多旋翼系統，驗證了我們解決方案的技術及操作優勢。
」他續稱：「我們期待共同交付可靠系統，可配置以應對演變任務需求，並按操作要求擴展。」 合作架構反映深思熟慮策略。FUSE 提供核心技術，Mistral 管理美國整合及交付，Avandra 確保本地支援。此模式強化國內維護，同時利用已證實外國技術，亦符合美國國防供應鏈安全的優先事項。憑藉 THOR，陸軍更接近分散式無人機操作。連級指揮官獲得空中情報及支援的直接控制。
Apple 公司已確認 iOS 26.5 作業系統將於 5 月發佈。根據該公司近年來的軟件更新節奏，本次更新預計將於 5 月中旬向所有用戶推送。
Apple 在軟件更新，尤其是較小的增量更新上，通常遵循可預測的模式。回顧過去幾年的發佈記錄，iOS 18.5 於 5 月 12 日（星期一）發佈，iOS 17.5 於 5 月 13 日（星期一）發佈，iOS 16.5 於 5 月 18 日（星期四）發佈。這些歷史數據顯示，Apple 傾向於在 5 月中旬推出其“.5”版本的軟件更新。據此推測，iOS 26.
5 很可能在今年 5 月 11 日當週或 5 月 18 日當週正式發佈。 目前，在測試版中已出現的 iOS 26.5 新功能包括：Apple 地圖新增了「推薦地點」功能，可根據熱門地點及用戶之前的搜索記錄提供建議；訊息應用即將為 RCS 訊息提供端到端加密，該功能已在測試版中可用；系統預計還將新增一款「Pride」主題壁紙。 此外，iOS 26.5 和 iPadOS 26.
5 在使用 Apple 的妙控鍵盤、妙控板或妙控滑鼠等配件時，將有一項便利性調整。針對歐盟地區，更新還包括允許第三方配件支持「實時活動」功能等特定更改。 Apple 通常在今年 6 月的 WWDC 大會上預覽下一代主要作業系統 iOS 27，並於 9 月正式發佈。iOS 26.5 作為當前版本的一次重要更新，將為 iPhone 用戶帶來上述新功能與改進。
Apple 指控印度競爭委員會（CCI）越權司法權力，這是與印度正在進行的反壟斷案件相關的新法庭文件。以下是詳情。 印度反壟斷案時日無多 過去幾年，Apple 一直與印度競爭委員會（CCI）對抗反壟斷調查，該調查指控 Apple 濫用 App Store 的主導地位。Apple 一直否認這些指控。雙方爭議的主要點是任何潛在罰款如何計算。根據印度 2024 年更新的競爭法，罰款可基於公司的全球營業額，而非僅本地收入。
在 Apple 的情況下，公司表示這可能導致高達 US$38 billion（約 HK$296.4 billion）的徵稅，Apple 形容這是「明顯任意、違憲、嚴重不成比例、不公義」。 Apple 多次挑戰支撐該計算的罰款框架，並要求德里高等法院宣布 2024 年法律本身非法。Apple 的反覆請求令 CCI 變得不耐煩。正如 9to5Mac 今年早些報導：現在，CCI 已提交自己的保密命令，指控 Apple 反覆尋求延期阻礙反壟斷程序及時結束，並威脅繼續推進案件。
近四個月後，似乎變化不大。CCI 幾天前發出最後通牒，要求公司提交財務資訊。作為回應，Apple 現在指控 CCI 要求此類文件屬於越權司法權力。 據 Reuters 引述 4 月 24 日在印度提交的非公開法庭文件報導：本月 CCI 向 Apple 發出最後通牒提交財務資料，並安排 5 月 21 日的最終聽證會後，公司敦促德里高等法院緊急介入擱置此事。Apple 在文件中表示，委員會安排最終聽證會代表其努力篡奪尊貴法院權力的升級，並要求法院於 5 月 15 日審理此事。
Reuters 表示已聯絡 Apple 和 CCI 置評，但至刊登時雙方均未回應。欲閱讀 Reuters 完整報導，請跟隨此連結。
喺桃園機場測到最高速度191Mbps，呢個數據來自 manhung.tech 嘅評測，顯示呢款卡喺繁忙嘅機場環境中表現出色。
另外，喺台北松山文創測得185Mbps（manhung.tech）、台北西門町同樣錄得185Mbps（manhung.tech）。其他地點包括中山車站180Mbps（manhung.tech）及台北寧夏夜市178Mbps（manhung.tech）。
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Meta 宣佈以未公開金額收購人形機器人初創公司 Assured Robot Intelligence (ARI)，該社交媒體巨頭表示。「我們收購了 Assured Robot Intelligence，這家公司處於機器人智能的前沿，旨在讓機器人能夠理解、預測並適應人類在複雜和動態環境中的行為，」Meta 發言人向 TechCrunch 發送電郵聲明中表示。
ARI 的團隊，包括其聯合創辦人，將加入 Meta 的 AI 部門，即 Superintelligence Labs 研究分部。ARI 曾從 AI 種子投資公司 AIX Ventures 獲得未公開金額的種子輪融資。該初創公司正開發人形機器人的基礎模型，用以執行各種體力勞動，例如家務勞動。聯合創辦人 Xiaolong Wang 之前曾在 Nvidia 擔任研究員，並任職加州大學聖地亞哥分校副教授，獲有多項著名獎項。
另一位聯合創辦人 Lerrel Pinto 之前曾在紐約大學任教，並在上個月於 Amazon 收購前共同創辦了兒童尺寸人形機器人初創公司 Fauna Robotics，同樣榮獲一系列著名獎項。
ARI 將協助 Meta 實現其人形機器人目標。「Lerrel Pinto 和 Xiaolong Wang 領導的這個團隊，將帶來在設計模型方面的深厚專業知識，以及機器人控制、自學習到全身人形控制的前沿能力。」Meta 研究人員多年來一直致力於人形機器人技術。一年前洩露的備忘錄討論了 Meta 建造此類機器人的野心，包括 AI 模型和硬件，目標對象為消費者。
即使 Meta 永不推出消費級人形產品，當今許多 AI 專家相信，通往人工通用智能 (AGI) 的道路——即 AI 在所有領域達到或超越人類智能的理論點——需要於物理世界訓練 AI 模型，讓機器人透過直接互動學習，而非僅依賴數據。ARI 和 Fauna 的交易反映了行業更廣泛的競賽——預測差異極大，從 Goldman Sachs 預測至 2035 年達 US$38 billion（約 HK$296.
4 billion），到 Morgan Stanley 估計至 2050 年達 US$5 trillion（約 HK$39 trillion）——這種差距反映了這項仍處於起步階段技術的巨大潛力和不確定性。
Amjad Masad 已經為 Replit 打拼十年，但過去 18 個月卻是截然不同。呢間 AI 編程助手公司由 2024 年全年收入 280 萬美元，飆升至 Masad 形容為年化收入達 10 億美元水平。喺 TechCrunch 喺舊金山舉行嘅 StrictlyVC 活動上，周四晚間人頭湧湧，我哋喺短時間內討論咗好多議題，由業界人人關注嘅問題開始：喺競爭對手 Cursor 據報正洽談以 600 億美元售予 SpaceX 嘅情況下，Replit 係唔係都會出售？
我哋亦討論咗 Replit 嘅淨收入留存率——即現有客戶擴大支出的指標——Masad 表示最高可達 300%；佢願意就 Apple 喺 App Store 對 Replit 嘅爭議中「公然撒謊」而將 Apple 告上法庭；以及公司可能開始投資自家客戶。關於獨立性，Masad 態度明確。不似 Cursor，佢指 Cursor 毛利率為負 23%，Replit 擁有足夠經濟基礎令獨立路徑可行——雖然佢未完全排除出售可能。
以下內容已編輯過長度同清晰度：
**TC：** Cursor 據報售予 SpaceX 嘅交易上周成為業界熱話。你點睇？ **AM：** 作為獨立中小型 AI 公司，建基於基礎模型尤其艱難，特別係燒緊大量現金。報道指 Cursor 毛利率負 23%，若再投資訓練模型，就更難維持獨立。我哋 Replit 因針對唔同客戶群，運營更理性。我哋已維持毛利率正值超過一年。我哋價格稍貴，但提供更多。我哋受眾多為非技術用戶，之前無法創作軟件。
我哋提供端到端平台——由提示至可擴展部署應用。我哋處理安全、數據庫、數據庫遷移。我哋做咗夠耐，已將好多基礎功能建入平台。 **Replit 係唔係出售中？** 我估你成日同潛在收購方傾，呢係你嘅受託責任。 **AM：** 係。我哋有出色夥伴，有時會提起呢啲話題。但我哋會盡力保持獨立。我好想我哋維持獨立公司。我哋已存在 10 年，早喺 app 可由 idea 直接製作前。
我哋喺 2018 年 YC 提過要創造十億軟件創作者，有人仲笑過呢個夢想而家成真，我哋喺 2024 年 9 月以 agentic 編程體驗踢爆呢場革命。我哋可以推得更遠。 你同 Anthropic、Google 同 OpenAI 合作緊密。若要排名——邊個做得最好？ **AM：** Anthropic 喺核心 agentic 循環仍無敗績。佢哋工具調用最佳；代理可維持連貫更耐。
GPT-5 追得好快。Google Flash 系列模型喺性價比超群。若要快又平，佢哋現打贏開源。我哋用晒三家，坦白講新實驗室都唔容忽視。Reflection AI 推出開源模型，反應超好。中國模型都厲害——Kimi 媲美一月 Anthropic 世代模型，只落後三個月。 喺企業交易 bake-off，乜嘢幫你勝出？ **AM：** 大部分銷售係 inbound 或有機——好產品主導。
我哋透過用戶採用產品後主動買企業計劃，獲 Zillow 同 Meta 等客戶。頂層 bake-off，我哋通常憑產品勝出。即使缺功能，一旦到 C-suite 同 IT 組，Replit 憑安全勝出。好多 vibe-coding 工具生成網站連外部數據庫——好產品，但安全難，因數據庫公開，要設行級安全，對非技術 builder 尤其難。Replit 全棧，數據庫建入項目唔公開，令 app 天生更安全。
我哋對抗加密騙子同黑客 10 年，網絡安全功能媲美專門初創。每次喺 Replit 部署 app，我哋喺 Google Cloud 創全新隔離項目，繼承 Google 安全模式。 可唔可以講 churn？最佳原型最終重建入公司現有棧，你點留客？ **AM：** Churn 超低，淨留存極高——有啲達 300%。客戶話工程師緊張重建 app 入自家棧，往往搞得更差。
一旦企業習慣全 Replit 棧——尤其我哋設單租戶環境——佢哋留 app 喺 Replit。例如 Bain & Company 用 Replit 同 Databricks 取代 Tableau 同 Power BI。 有 AI bloat 憂慮——非技術用戶生成更多代碼，燒更多 token。對你使用費模式係好事。你客戶點？ **AM：** 我哋冇好多後悔支出。
企業好 ROI 意識，話返報率。大部分覺得投資值——常一至三個數量級。若每月花 10 萬美元喺 Replit，通常產生 200 萬、300 萬至 1000 萬美元回報。 講 Apple。另一對手 Lovable 今周獲 App Store 批准 app-building app。Replit 困喺 App Store 煉獄，Apple 阻你更新數月。傷害幾大？
**AM：** 唔係生死存亡——丟 app 對業務無大礙。但係用戶真心鍾意嘅 app。我哋上架 4 年。弱勢社群細路用 Android 學編程。主管喺會議用。Replit 被阻因我哋做 iOS app。我哋 12 月推功能，有圖表顯示經我哋入 App Store 嘅 app 數。我哋覺得 Apple 感威脅。Apple 話你審批後下載新代碼違規。呢個係謊言。
我哋可喺法庭證明。 會發生？ **AM：** 希望唔會。我係 Apple 粉絲，好想合作建偉大嘢。我哋樂意推客去 Xcode。但你唔可以運營十億人市場，卻做歧視或隨意決定。 似 Nvidia、OpenAI 等，你有冇諗投資自家客戶換股權？ **AM：** 我哋諗過好多，係考慮。我個人投資幾間喺 Replit 起步前冇收入嘅初創。有啲似 Magic School——教師 COVID 學 vibe coding 建 AI app 幫教師。
佢發現美國教師燒盡問題，用 AI 減負荷。第一年賺 2000 萬美元。其他喺 Replit 起步公司估值達 5 億美元。Replit 上嘅創業熱潮真令人興奮。我哋幾個月前整合 Stripe，經 Replit 交易額月增三位數。好快客戶收入會超我哋。 你可以喺下面睇我哋同 Masad 嘅完整對話：
WhatsApp 持續以緩慢步伐向主要聊天畫面推出 Liquid Glass 設計，Meta 同時正致力將這一改版外觀應用至聊天室介面。以下是詳情。
去年，WhatsApp 開始測試 Liquid Glass 設計的早期版本，將其應用至應用程式的底部導航欄以及聊天標籤介面的部分元素。10 月初，WABetaInfo 報導新設計開始向部分用戶推出，但推出速度似乎比預期緩慢，大多數用戶仍未見到更新介面。即便如此，Meta 繼續在 TestFlight 上可用的 WhatsApp beta 版中擴展 Liquid Glass 重新設計。
例如，今年稍早時語音訊息播放器已更新為新設計。 現時，WABetaInfo 報導公司正致力將其帶至整個聊天室畫面。雖然尚未向 beta 測試者開放，WABetaInfo 已成功啟用新介面，其中包括浮動聊天欄以及具備細微深度、陰影與模糊效果的半透明導航欄。這或許增添了仍因無法存取改版設計而沮喪的 WhatsApp 用戶的期待，同時也顯示 Meta 持續致力視覺改版，或許會等到應用程式更多部分更新以配合 Liquid Glass 設計後，才進行更廣泛推出。
如同 beta 功能（特別是僅在程式碼中提及的，此處即屬此類），目前無法預測正式發佈時間。欲閱讀 WABetaInfo 的完整報導，請點擊此連結。 值得在 Amazon 留意 David Pogue – ‘Apple: The First 50 Years’ MacBook Neo Logitech MX Master 4 AirPods Pro 3
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