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苹果发布新款iPhone 17系列，包括首款iPhone Air
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苹果公司日前正式推出了全新一代iPhone 17系列，包括首款轻薄版的iPhone Air，以及其他三款不同配置的手机。此次发布也标志着苹果在其旗舰产品线上的重大升级，尤其是在摄像头和电池续航方面有所突破。

新款iPhone Air成为此次发布的亮点。苹果称，这是其有史以来最薄的手机，机身设计更加轻盈便携。此外，新机配备了全新的A19芯片，这不仅提升了性能，也增强了人工智能相关的功能，为未来的智能体验打下基础。

此次系列还包括iPhone 17、iPhone 17 Pro和iPhone 17 Pro Max三个版本。价格方面，基础款的iPhone 17起售价大约为800美元（约合人民币五千六百元），而Pro和Pro Max版本价格则分别为1100美元和1200美元。iPhone Air的起售价为1000美元（约合人民币7000元）。根据苹果过去几年的定价策略，除了Pro版价格略有上涨外，其他型号保持在以往相近的价格区间内。

此次发布正值美国总统特朗普重新回归白宫后，关税政策影响着全球贸易和苹果的成本压力。不少分析师猜测，苹果可能会借此上涨新机价格，以应对关税带来的压力，但事实是苹果大致沿用了近几年稳定的价格策略，没有显著调高。

摄像头升级和续航增强
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新款iPhone在摄像头方面也有了显著改善。前后摄像头配备了更宽的视角，并引入了全新的传感器，让用户可以不用旋转手机，就能拍摄广角风景照或多种自拍模式。此外，苹果还为iPhone 17引入了可以同时使用前后摄像头录制视频的功能，这为视频创作者提供了更多便利。

电池续航方面，苹果强调新系列的电池表现更持久，特别是iPhone Air将成为苹果公司迄今为止最具能效的机型。长时间的续航可以满足用户的日常需求，提升使用体验。

人工智能与新系统
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去年推出的iPhone 14系列是苹果首次引入大量人工智能功能的产品，而此次推出的iPhone 17系列虽未带来飞跃式的变化，但每款手机都将搭载最新的操作系统iOS 26。该系统在六月的开发者大会上首次亮相，未来一周内也会正式上线，带来诸如截屏识别和内容分析、实时翻译等功能。

此外，苹果还展示了借助AI技术实现的“居中镜头”等新功能。例如，新系列的前置摄像头配备了“居中镜头”功能，提升视频通话和自拍体验。苹果公司坦言，在人工智能方面依然处于追赶状态，尤其是在智能助手方面。过去苹果承诺的更智能、更多功能的Siri语音助手，预计还需等待明年才能实现。

其他苹果新品
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除了手机，苹果还在此次发布会上公布了多款新产品，包括AirPodsPro 3耳机、Apple Watch系列第11代和Ultra 3运动手表。新款AirPodsPro 3支持实时翻译功能，借助设备端AI，可以实时翻译旁边人的语言，类似于竞争对手谷歌的Pixel耳机功能。新耳机售价为249美元。

苹果的智能手表也有新升级。Apple Watch Series 11引入了“睡眠评分”功能和高血压提醒，可以通过心率传感器监测血压潜在异常，但此功能尚待食品药品管理局的批准。而最新的高端运动手表Ultra 3，配备了最大屏幕和最长续航时间，将于9月19日上线，售价799美元（约合人民币5300元）。此外，Apple Watch Series 11定价为399美元（约合人民币2800元），而Apple Watch SE的最新型号价格为249美元（约合人民币1700元）。

总体来看，苹果此次发布的新款产品在设计、性能和智能功能上都有所提升，旨在为用户带来更优质的使用体验。未来，苹果在人工智能等前沿科技方面的布局，将继续引领行业发展。

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本周，苹果公司即将推出新一代的iPhone 17系列手机，其中包括备受期待的iPhone 17 Pro。苹果CEO蒂姆·库克将在全球开发者大会上发表演讲，介绍新品硬件并展示苹果对智能手机未来的设想。这一设想中，人工智能将扮演重要角色，成为未来手机的核心驱动力。

然而，苹果在人工智能方面的布局目前面临挑战。与其他手机厂商相比，苹果的AI策略一直更注重用户隐私与数据安全，倾向于将大部分计算和数据处理留在设备本地。而其他安卓厂商则通过云端处理，快速提升AI性能。例如，谷歌在去年推出的像素8系列手机标榜其为“首款人工智能手机”，引入了大量AI功能，用户体验平滑自然。其中，一些功能通过手机本身实现，另一些则在云端实现，以确保AI的智能和灵活性。这些策略让安卓手机在AI应用方面走在了苹果前面。

今年，谷歌更进一步，推出了像素10和像素10 Pro，体现了其对未来移动AI的清晰愿景。新硬件的升级体现了技术的不断追赶，而软件方面，谷歌引入了“魔术提示”等创新AI功能，显示其在人工智能方面的野心。

与此形成鲜明对比的是，苹果对AI的策略尚未取得预期的突破。虽然苹果在2024年5月举行的全球开发者大会上展示了一些新技术，比如个性化的语音助手“更智能的Siri”，但许多重要的功能仍未付诸实践。著名评论员约翰·格伯曾批评苹果展示的部分内容“虚晃一枪”，指出这些“功能”实际还只是“空包弹”，并未真正实现的应用。许多期待中的深度AI集成和个性化服务仍未到来。

苹果一直以来非常重视用户隐私，采用本地数据处理策略，避免将用户数据上传到云端，以维护隐私安全。这种模式虽然保障了用户的个人信息，但也限制了AI的智能和扩展能力。苹果通过其私有云计算平台进行人工智能处理，实现匿名访问和一定的隐私保护，但这种方式在深度个性化和持续分析方面仍有不足。尤其是在需要持续学习和优化用户体验时，仅靠设备内部的存储与处理显得力不从心。

即使苹果将采用更强大的A19 Pro芯片，也难以与庞大的云端服务器相比。云端的强大计算能力和大量数据，让安卓手机能够实现更复杂、更智能的AI应用。而苹果为了保护用户隐私，不断在本地做文章，这也成为其在AI领域的最大屏障。

面对这样的局面，苹果公司下一步的挑战尤为关键。2024年即将推出的iPhone 17、iPhone 17 Pro及Pro Max，是苹果公司在AI领域发力的最后机会。苹果需要推动公众认识到，真正的人工智能应该是“个人化的智能”，即只在用户设备上本地运行，避免将个人信息上传云端，从而提升隐私保护。如果苹果能够在这方面实现突破，将有望改变行业的格局。

总的来说，新一代iPhone 17系列或许将成为苹果在人工智能领域的转折点。未来，智能手机或将不再只是通信工具，更是私人化的智能伴侣。苹果能否抓住这个机遇，改变自己在AI领域的阵势，值得我们拭目以待。

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随着人工智能技术的发展，它已不再是简单的生产工具，而成为改变人们获取和消费新闻的重要力量。这一趋势正在深刻影响企业的公共关系、投资者关系和企业传播方式。

根据2025年互联网状况报告，聊天机器人如ChatGPT每年处理约3.65百亿次搜索，这一数字比早期的谷歌增长速度快五倍以上。同时，谷歌的人工智能摘要在搜索结果中占据了重要位置，用户在访问网站之前就能获得总结信息。这意味着，传统的新闻获取路径正在被取代，人工智能生成的内容正成为企业与公众互动的首选渠道。

**变化的紧迫性**

人工智能的快速普及让许多行业措手不及，也让专业人员感到压力山大。一项调查显示，超过一半的业内人士认为，接受人工智能培训就像是另一份副业。同时，新闻部门不断缩减，公众也越来越倾向于使用AI工具查找信息，而非传统搜索。这些平台会将新闻稿、文件和媒体报道中的信息自动整合，生成简洁的叙述内容。

对企业而言，这意味着：投资者、客户、媒体甚至员工在正式获得信息之前，可能已经通过AI得到答案。如果内容不够准确或不够清晰，就可能导致公众对企业故事的误解，甚至传递错误信息。

**人工智能如何改变新闻获取方式**

这种变革带来了明显的影响，特别是在提升企业曝光度、增强信誉和扩大影响力方面。主要趋势包括：

1. **以人工智能为核心的搜索替代传统点击**——越来越多的人使用像聊天机器人等人工智能助手来获得直接、合成的答案，而非浏览各种新闻头条或多个新闻网站。这种“一站式”搜索方式提高了效率，但也减少了企业网站的访问次数和品牌曝光。因此，企业在讲好故事的同时，还需要考虑内容如何被AI系统识别和传播。

2. **原始信息的重要性增加**——企业发布的新闻稿、证券交易所的申报文件、财报总结等正式文件，正成为AI生成内容的主要来源。如果这些资料清晰、规范、及时，就能获得更多曝光。例如，结构规范、内容准确的官方资料更容易被AI系统采纳和推广。

3. **内容融合趋势明显**——在AI生态中，不同来源的内容不再孤立存在。投资者信息、新闻报道和行业分析逐渐被整合为一个完整的叙述，AI会将这些内容拼接起来，呈现出整体的故事。这就要求企业在内容制作时，要保证每一环都保持一致、规范，这样才能确保信息正确、完整地被传达。

**企业应提前采取的三项策略**

为了适应这一趋势，企业在内容发布上应注意以下几点：

1. **内容要简洁明了，确保可靠性**——AI更偏好结构清晰、内容一致、没有遗漏的资料。模糊或不准确的信息可能被误传，影响企业信誉。

2. **公共关系和投资者关系部门密切合作**——媒体报道和投资者沟通已无明确界线，内容不一致会被AI系统拼凑出令人困惑的结果。企业应确保不同渠道的信息统一、协调。

3. **内容既要面向人类，也要对机器友好**——除了确保内容能打动人心，还要考虑AI算法的扫描方式，直接回答用户问题，使用问答式内容（如常见问题解答）可以提升在AI摘要中的表现。

**早动手带来的优势**

虽然人工智能的发展还在不断变化，但那些提前适应的企业，将获得更多优势。通过优化内容结构、保持信息一致性，企业不仅能减少误解，还能赢得投资者、客户和公众的信任。这不仅是跟上技术的节奏，更是在代际传递中维护企业声誉、确保信息的准确与完整。

总之，面对人工智能带来的变革，未雨绸缪，积极调整内容策略，将让企业在新一轮信息传播中立于不败之地。

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随着人工智能技术的不断发展，软件工程正迎来前所未有的变革。越来越多的AI工具开始在编程过程中发挥作用，从自动补全代码、调试错误，到生成文档说明，成为开发者的得力助手。这一趋势不仅提高了工作效率，更深层次地改变了行业所需的技能结构，使工程师可以将更多时间投入到高层次的问题解决与创新中，而非机械记忆编程语法。

然而，关于AI能否实现真正的自主性，行业内仍存在争议。部分专家指出，目前的AI系统虽然取得了令人瞩目的进步，但要实现完全自主设计、开发和维护复杂软件的能力仍面临诸多难题。一方面，AI在识别模式和复制代码方面表现出色，但遇到新颖、复杂的问题时，缺乏创造性直觉，难以应对多变的技术需求。另一方面，AI生成的代码可能存在潜在瑕疵，这需要经验丰富的开发者进行审核。更重要的是，若AI自动部署出有漏洞的程序，责任归属问题也备受关注。相关研究指出，当前的监管体系尚未完善，对于由AI生成的软件缺乏明确的审查标准，这可能带来安全风险。

在这种背景下，许多业界人士倡导采用“人机协作”的混合模型。也就是说，AI作为开发的辅助工具，帮助工程师提升效率，但不取代人类。比如，某些AI编码助手，能够在集成开发环境中提出建议，开发者可以选择接受或拒绝，从而保持对代码的控制权。这种模式既能加快开发速度，又确保了项目的质量、安全和伦理符合标准。

教育界也纷纷调整课程内容，强调AI素养和战略思维的重要性。很多高校开始引入AI辅助编程工具，让学生学会利用这些工具进行架构设计和算法创新，从而培养他们的高层次解决问题能力。

未来，随着“演化式AI”和自然选择机制的引入，AI的自主能力或将有望进一步提升。这类系统通过不断学习和优化，可能逐步承担更复杂的任务，例如完整应用程序的开发。科技巨头微软、谷歌等公司已开始在代码库中大规模应用AI工具，估算显示，三分之一的新代码由AI协助生成。

然而，AI的广泛应用也带来了冲击。基层开发岗位因自动化任务减少而缩减，技术人员面临转型压力。部分培训机构也在重新定位课程内容，强化学员的AI管理与创新能力。

道德和实用问题同样不容忽视。利用AI编程的过程中，数据来源和偏见风险成为关注焦点。相关项目正致力于建设公开、合规、透明的代码数据库，以减少版权争议和偏差。而在实际操作中，开发者也被鼓励培养“直觉编码”的能力，即依靠直观判断快速搭建原型，这种方法有助于不同背景的开发者更便捷地参与到创新中，打破技术壁垒。

总的来看，AI在软件开发中的作用未来将趋于复杂的合作关系，而非简单的替代。行业领军者需要加大培训投入，帮助工程师适应这种“合作共赢”的未来。虽然完全自主的自动化系统尚未实现，但基于人机协作的混合模式，正成为推动行业持续创新的主流趋势。未来，持续的技术革新和监管完善，将引领软件工程走向更加智能和安全的新时代。

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近日，一家位于沃思堡的科技公司利用人工智能技术，为公众会议提供快速摘要和转录服务。这项创新旨在帮助市民和相关部门更高效地获取政府会议的重要信息。

这家名为“CoverGov”的公司由成长于沃思堡的创业者康纳·希金斯于六月成立。团队仅有六人，成员包括软件开发人员和当地政府事务的资深人士布林顿·佩恩。公司通过分析会议视频、议程及其他相关数据，自动生成会议的文字记录和要点总结。目前，该技术已应用于德克萨斯州以及加利福尼亚等多个州的公共机构会议，潜在客户包括金融行业、政府部门和新闻媒体。公司还可以为客户定制搜索工具，方便根据关键词查找特定会议内容。

24岁的希金斯此前在一家法律科技公司工作，带领开发团队为律师提供技术产品。他与佩恩早期便探讨过利用人工智能分析庞大数据集的可能性。随着技术的不断进步，这一想法得以实现。他表示：“我成长在这个信息繁杂的环境中，身边的朋友、家人和企业都在为跟上政府信息的步伐而苦恼。我们认为需要一种更简便的方法，可以帮助人们更容易获取信息，让他们有更多时间陪伴家人、享受生活。”

公司创始人佩恩形象比喻网络上的信息如同海洋，他说：“很多人并不想在海里捕鱼，而是希望直接吃到鱼。”因此，CoverGov利用人工智能提取最核心的信息，通过简洁的总结帮助公众更快理解会议内容。

沃思堡日报与CoverGov建立了合作关系，采用该公司的人工智能技术提供本地公共会议的摘要。该合作除了有经验丰富的记者核实信息外，还计划将业务延伸到邻近的塔兰特县，让更多偏远或公共服务较少的地区也能获得及时的信息报道。技术方面，公司正不断优化转录的准确性，希望使转录本成为官方的首要文件。目前，该平台的转录精度已达到很高水平，某些发音相似的名字会出现拼写错误，开发团队正在努力改进。

该平台不仅可以总结会议的主要内容，用户还可以点击摘要中的各个观点，展开查看详细的会议转录内容，甚至观看当时会议的视频片段。这一功能极大增强了报道的透明度与可信度。未来，团队还计划让模型更好理解会议中的争议内容，提供更深入的分析。

除了政府会议，另一项关注点在于新闻行业。布鲁克林的“剑桥人工智能资讯”机构正筹集资金，开发一款利用人工智能追踪本地政府动态的工具。该平台面向新闻机构免费提供，帮助记者快速获取、分析基层政治活动的趋势。据该机构负责人查尔斯·克拉维策介绍，这一平台可以让记者轻松筛选出会议中的重点内容，并精确定位录音中的关键片段，从而提高新闻报道效率。

他还强调，这一技术不会取代记者，但能极大提升他们的工作效率。以一场长达两个半小时的会议为例，记者可以只关注自己感兴趣的部分，验证信息的准确性。这对于当前全美本地新闻逐渐萎缩的形势尤为重要，业内专家指出，未来的新闻行业将越来越倚重技术手段来弥补人手不足的困境。

总的来说，人工智能正逐步融入公共信息的采集与报道中，为公众提供更便捷、更透明的政府信息，推动基层舆论环境的改善。随着技术不断成熟，这些平台有望成为未来政府与民众沟通的重要桥梁。

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随着人工智能技术的不断推进，一种新的“超级逼真”数字内容正在兴起，它正在逐渐模糊虚拟与现实的界限。从虚拟主播、合成明星，到深度伪造视频，人工智能所创造的虚拟人物变得越来越逼真，这不仅改变了网络娱乐和内容传播方式，也引发了关于真实性和信任的广泛讨论。

虚拟影响者崛起引发关注

近年来，许多由人工智能生成的虚拟人物开始走红网络。例如，数字动画角色“无人香肠”通过短视频舞蹈和品牌合作，吸引了超过三千万的粉丝。这些虚拟偶像在多个社交平台活跃，发布生活内容，与粉丝互动，甚至获得商业代言。这些虚拟人物的出现，让许多商业和娱乐公司看到了新的发展潜力，也带来了新的挑战。

此外，利用人工智能技术，用户还能在一些平台与虚拟角色进行实时对话。比如，“角色人工智能”平台上，有数百万虚拟人物模拟人类对话和个性特征，为用户提供沉浸式的交流体验。这些虚拟内容打破了传统内容创作的限制，也在逐步改变人们的交互方式。

引发的心理健康担忧

专业研究指出，超逼真的AI内容可能对用户的认知和情感造成影响。心理学专家警告说，虚拟内容的泛滥可能会扭曲人们对真实世界的感知，尤其是青少年和心理脆弱人群。例如，深度伪造视频中的明星或公众人物，会让一些人在没有辨别能力的情况下，相信虚假信息，从而影响他们的情感和判断。

这种内容还会引发身体形象、自我认同等方面的问题，使一些人陷入自我比较和焦虑之中。特别是在网络环境中，真实与虚拟的界限变得模糊，用户的信任感正在受到威胁。这不仅影响个人心理健康，也对社交互动和社会信任形成冲击。

虚假信息与舆论操控

虚拟内容的迅速发展，也带来了舆论操控的新工具。人工智能可以用来生成“故事”，让受众沉迷其中而难以质疑其真实性。近年来，利用深度伪造技术制作的虚假视频逐渐增多，比如假扮明星或政治人物的虚假视频，影响了公众的判断和舆论导向。

尤其是在政治和社会事件中，虚假信息的传播速度加快，极易引发误导和误判。很多平台面对巨大的压力，开始尝试对AI生成内容进行标记，但专家指出，单纯的标注不足以解决根本问题。需要加强用户的数字素养，提高识别虚假信息的能力。

监管与未来展望

在全球范围内，关于人工智能内容的监管问题依然复杂。欧盟制定了《人工智能法案》，要求标记虚假内容并施加罚款，但在全球范围内，法律法规尚未统一。美国的监管行动也因第一修正案的保护而受到限制。有人担心，过度的监管可能限制技术创新，但也有人强调，缺乏监管会带来更大的风险。

专家们呼吁，未来应以去中心化的治理方式，结合公众参与和媒体素养教育，从源头上减少虚假信息的扩散。科技公司、政策制定者与公众应共同努力，建立透明、公正的内容规范体系。

总结

随着人工智能技术的不断成熟，超真实数字内容将在未来的社会生活中扮演越来越重要的角色。如何在享受科技带来便利的同时，有效应对其带来的风险，将是全社会共同面对的挑战。只有通过科技创新与监管同步推进，公众教育与法律保障相结合，才能让虚拟与现实之间的界限更加清晰，推动数字文化迈向健康有序的发展未来。

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近日，在中国北京举行的全球人形机器人比赛吸引了众多科技爱好者和专业人士的关注。此次比赛不仅展示了机器人在动作能力方面的最新进展，也折射出当前机器人技术仍依赖人工干预的现实。

这场比赛参赛机器人由多个国家的团队制造，旨在测试机器人在模拟人类动作、完成复杂任务方面的表现。比赛现场，机器人们逐一上场，包括行走、抓取、搬运等多项动作。虽然一些机器人表现出色，但专家指出，许多复杂动作尚无法完全由机械自主完成，仍需人工调试和辅助。

专家分析认为，当前人形机器人在模仿人类动作方面还存在不少难题。一方面，机器人要应对不确定环境，需要高度的感知和反应能力；另一方面，机械结构和控制系统的复杂度也限制了其自主性。例如，机器人在平衡、跳跃或应对突发状况时，仍然需要人为调整操作。

不过，随着人工智能和机械技术的不断进步，未来机器人自主能力会逐步增强。但目前来看，依然离完全自主化还很远。业内人士表示，机器人在一些特定的任务中可以实现一定的自主，但在多变的环境中，人工干预仍是不可或缺的一环。

此次比赛也展现了一些具有创新性的技术方案。例如，通过结合深度学习和传感器的数据，部分机器人能更好地识别环境，做出反应。但在动作的流畅性和稳定性方面，仍有较大提升空间。

总体来看，这次比赛反映出中国在机器人技术方面取得的显著进步，但也揭示了技术研发中的一些瓶颈。未来，随着科研力量的增强，机器人自主性有望进一步提高，但人类在机器人操作中的角色短期内仍不会被完全取代。此次比赛为未来机器人技术的发展提供了宝贵的实践经验，也提醒我们，要在创新中不断完善机器人系统，为更智能、更实用的人形机器人铺平道路。

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近日，三星推出了全新一代折叠手机——盖世Z折叠7。这款手机作为自2020年推出Z折叠2以来的最大革新，不仅在设计上实现了重大突破，还带来了许多实用功能的升级，得到了不少科技爱好者的关注。

**外观设计：更轻薄更耐用，手感极佳**
盖世Z折叠7的展开厚度为4.2毫米，折叠后为8.9毫米，比上一代更薄更轻。整体重量控制在215克左右，是市场上最轻的书本式折叠屏手机。这一设计让手持体验更为舒适，特别适合右手持用。值得一提的是，三星在材料上提出了新方案，采用了更坚固的“金刚石玻璃”材质，有效增强了屏幕的抗刮擦和抗摔能力，屏幕背部也使用了更耐用的玻璃材料，并配备了IP48级别的防尘抗水保护。

**屏幕表现：极致视觉体验，几乎无缝折痕**
新款折叠屏面积增大，采用8英寸的LTPO AMOLED二屏幕设计，支持HDR10+和120Hz刷新率，画质色彩鲜明。覆盖屏为6.5英寸，同样支持120Hz刷新，让操作非常顺畅。最令人惊喜的是，三星采用了“蝴蝶式”折叠机制，极大降低了屏幕的折痕，使视觉体验更加连续自然。在光线充足时，即使长时间使用也能获得舒适的观看感受。

**双屏体验：细节优化，实用性增强**
盖世Z折叠7的展开后宽屏设计，带来更好的多任务操作空间。虽然搭载了之前一直用的屏下摄像头，但因受拍照需求影响，摄像头位置有所调整，不再采用全隐藏设计。不过新搭载的200兆像素主摄、支持10倍变焦的3倍长焦摄像头，以及12兆高清广角镜头，成像效果优异。拍摄时，照片色彩丰富，细节清晰，即使在拍摄动态场景，速度和动态范围也有明显提升。

**AI智能：实用性强，提升用户体验**
三星搭载的“盖世AI”系统，功能丰富，包括实时语音翻译、图片中的无用物体智能移除等。许多功能操作简便，能够在日常中真正帮到你。例如，如果正在进行多语言沟通，只需几秒钟便能实现字幕翻译，大大提高了效率。同时，系统还能智能检测拍照中的噪音环境，自动优化录音质量。

**续航表现：保持旗舰水平，但无明显升级**
令人稍感遗憾的是，盖世Z折叠7的电池容量依然保持在4400毫安时，与上一代相比没有变化。在实际使用中，正常使用可维持一天的续航，屏幕开启时间大约在5-6小时左右。充电速度也没有明显提升，普通用户每天充一次电基本够用，但如果重度使用，可能需要在晚上充电。

**总结：物超所值的折叠旗舰**
总的来说，三星盖世Z折叠7在设计及性能上实现了显著提升，几乎达到了“极致”。虽然价格较高，起步价约2,000美元，但考虑到其性能、耐用性以及丰富的实用功能，值得那些追求高端体验、喜欢创新科技的用户购买。对于商务人士或现代用户而言，这款折叠手机不仅是一台通讯工具，更是一个强大的多任务平台，未来的折叠屏手机市场，都有了更高的标杆。

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谷歌即将在8月20日的“Made By Google”发布会上推出新一代Pixel手机家族，其中Pixel 10 Pro被视为旗舰机型，兼顾性能与外观。尽管目前尚未公布详细参数，但通过近期泄露的设计图和FCC认证文件，我们可以提前了解一些新机的亮点。

FCC认证透露新机信息

美国国家无线设备认证机构——联邦通信委员会（FCC）公布了Pixel 10系列的无线硬件认证信息。每款正式上市前，相关厂商都需获得FCC的批准。这些文件公开后，为外界了解未发布产品提供了权威信息。

根据文件显示，Pixel 10、Pixel 10 Pro和Pixel 10 Pro XL都支持无线充电与Wi-Fi 6E技术。而支持智能家居设备互联的Thread协议和超宽带（UWB）技术，只有Pixel 10 Pro和更大尺寸的Pixel 10 Pro XL支持。这些技术可以提升手机与智能家居设备间的连接速度、距离、安全性及能效，表明谷歌正努力推动设备间更智能、更高效的协同体验。

中国曝光照片展示新机

近期，在中国某拍卖网站上出现了Pixel 10 Pro的实机图片，为我们带来了较为清晰的外观细节。这些图片疑似是预先生产的样机，可能是设计验证样机，目的是在量产前确认设计细节。

照片显示，Pixel 10 Pro的背部摄像区域采用类似Pixel 9的“相机带”设计，三颗主摄镜头中加入了潜望式镜头，使得摄像头布局更丰富、更专业。前置摄像头依旧位于屏幕中央的打孔区域，边框比上一代更窄，整体外观年轻现代。

在加拿大温哥华的拍摄现场，Pixel 10的外形也略有曝光。该机型或沿用了上一代的设计语言，但在摄像头布局、边框宽度上进行了改进，更显简洁。分析人士猜测，未来的Pixel 10系列可能会引入三摄系统，提升拍照体验。

早期CAD文件透露设计细节

早在今年三月，关于Pixel 10的CAD（计算机辅助设计）模型被泄露。其中显示，机身宽度和高度与Pixel 9相近，但厚度略微增加0.1毫米。设计上，新机沿用了平直边缘、更扁的侧面设计，整体轮廓更为方正。

从不同版本来看，Pixel 10 Pro可能会推出尺寸更大、配置更高的Pro XL版本，还可能出现可折叠的Pixel 10 Pro折叠版，采用类似“翻盖”设计，兼具美观与实用。

设计趋势：逐步稳定，创新在软件

虽然Pixel 10的外观变化比前几代更偏向演进，但整体而言，其设计更加干净整洁，符合当代智能手机的审美趋势。耐看且不易过时。不过，面对三星、苹果等品牌的激烈竞争，Pixel 10系列在外观上难以惊艳，但在用户体验和软件功能方面将有大作为。

谷歌一直将Pixel系列作为智能手机中融入人工智能技术的试验田。随着硬件的不断优化，谷歌将重点放在软件创新上，推动AI技术在手机操作系统中的广泛应用。例如，最新的开发者大会上，谷歌展示了强化AI能力的计划，未来的Pixel手机将在拍照、语音识别、智能助手等方面带来更多黑科技。

总结

预计今年8月即将亮相的Pixel 10家族，将在外观设计和硬件性能上不断完善，但更大的亮点仍在软件层面。谷歌正通过Pixel系列不断加快AI技术的布局，旨在为用户带来更加智能、便捷的手机体验。面对未来，Pixel 10系列有望在保持稳定的同时，助推Android生态系统迎来新一轮的创新与升级。

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在企业会议、战略讨论和投资峰会中，人工智能的话题总是少不了。人们关心：它会抢走我们的工作吗？能否带来更快的增长？又有哪些潜在风险被我们忽视？在这些热议话题中，有一个真相尤为重要：在这个由机器生成信息充斥的时代，人类最宝贵的能力之一，可能就是问问题、提出质疑、检测假设的能力，我们可以称之为“怀疑思维”。

虽然每年在领导力培训上投入了大量资金，但很少有管理者能准确界定“怀疑思维”意味着什么，也不知道该如何培养它。但如果要理解为什么怀疑思维应与智商和情商同等重要，首先需要回顾一下过去这些概念是如何改变我们对人的认知，以及未来第三种认知方式可能涵盖的内容。

**曾经的智商时代**

20世纪，智商一直被视为衡量“聪明”与否的唯一标准。它是学术评价、人才晋升甚至国家排名的重要依据。1904年，心理学家查尔斯·斯皮尔曼提出“普遍智力”理论。他发现，擅长某一种认知测试的人，往往在其他测试中也表现良好。基于这一发现，法国的比奈和美国的特拉曼开发了能够以数字表示智力水平的智商测试，智商热潮也随之而来。

智商在预测学业成绩、逻辑推理和未来收入方面表现出色，但到了1980年代，人们开始质疑：为什么一些智商最高的人在实际中却失败了？而一些中等甚至较低智商的人却能取得优异的成绩？

**情商崛起**

对智商挑战最大的，是霍华德·加德纳提出的“多元智能”理论。1983年，他在著作中指出，音乐、空间、运动、人与人之间的关系、以及自我认知等多种智慧都同样重要。这个观点引发争议，但也为后来的情商理论奠定了基础。

1990年，心理学家彼得·萨洛韦和约翰·迈耶提出了“情绪智商”，强调识别、理解和调控情绪的重要性。1995年，丹尼尔·戈尔曼通过畅销书《情绪智商》将其推向全球。戈尔曼认为，自我意识、情绪调控、移情能力和社交技巧，往往比单纯的认知能力更能决定领导力和生活的成功。

许多企业纷纷将情商培训列入管理课程，着重培养员工的情感交流和团队合作能力。然而，这些理念虽然让我们更善于“感受”和“沟通”，却没有解决对信息和系统的质疑能力。

**怀疑思维的出现**

近年来，另一种新兴的“智力”开始受到关注。当机器学习逐渐掌握裁决法律、诊断疾病、预测市场趋势等复杂任务时，人们逐渐倾向于相信“算法更客观、更数据驱动”。然而，近年来一些高调失误事件，如面部识别技术难以识别黑肤色人、贷款算法歧视女性、语言模型产生虚假信息，凸显了人工智能的缺陷。

这些问题背后，隐藏着复杂模型难以理解的“黑箱”，即使是研发者也难以解释其决策过程。这就需要一种新的人类能力——批判性检视机器输出的“怀疑思维”。

**什么是怀疑思维？**

它不是简单的反对或盲目怀疑，而是一种有纪律、基于好奇心、谦逊（知道自己不知道什么）和证据评估能力的思考方式。除了智商解决清晰定义的问题，情商应对社交场合，怀疑思维则专注于深入挖掘表面之下的潜在假设。

可以借助认知心理学和批判性思考的研究成果，理解怀疑思维的核心组成部分，包括：

– 明确定义概念：理解每一个术语或建议的真正含义，避免模糊带来的误解。
– 寻找证据：问“这个结论基于什么数据？”“数据是如何收集的？”
– 识别假设：揭示潜藏的文化、统计或组织预设。
– 考虑替代方案：思考“还有其他可能的解释或预测吗？”
– 识别偏见：提防确认偏误、易得性偏差等认知陷阱。
– 评估来源：判断数据和专家的可靠性。

怀疑思维正是将这种批判精神运用到现代大数据和人工智能环境中的表现。

**为何当下更需要怀疑思维？**

令人讽刺的是，人工智能越发强大，越易让我们放松质疑。在一些场景中，模型会提供高置信度的结果，甚至配上漂亮的图表，容易让决策者放松警惕。一项2022年的研究显示，管理者即使发现模型存在明显漏洞，也更倾向于相信那些“漂亮”的报告。

这些偏差带来的风险已屡见不鲜。例如，2020年某知名公司的招聘算法，因为数据偏见而歧视女性，导致部分优秀候选人被误判。又如，一些金融科技应用错误识别少数族裔借款人风险，把他们错评为高风险。这些错误都不是因为管理者无能，而是因为他们缺乏对模型的怀疑能力。

巴菲特曾说：“从别人的错误中学习固然重要，但更关键的是学会不犯错。”在人工智能时代，只有具备怀疑思维，才能实现“信任但要验证”。

**怎么培养怀疑思维？**

在实践中，可以通过以下几种方式提升这种能力：

– 超越合规培训：在日常工作中引入情景模拟，测试AI模型的输出可靠性。
– 注重“求真”型人才：招聘时关注应聘者的谦逊心态和好奇心，鼓励提问。
– 激励不同意见：建立“健康质疑”的企业文化，避免人才盲从。
– 建立算法审查团队：专门负责检测模型是否存在偏差、是否合理的机构，像财务审计一样，让模型审查常态化。

**未来的“超能力”**

当回顾人工智能发展历程，未来十年，人们可能会惊讶于我们曾如此

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