1688平台打击恶意仅退款 称以“听劝”姿态回应商家利益关切

摘要：1688平台回应打击恶意“仅退款”一事称，“确有此事”，1688对买家体验提升的投入会非常“坚决”，同时也会以“听劝”的姿态回应商家利益关切。但我们不会去搞平衡。买家体验非常重要，买家是商家和我们共同的第一客户。我们希望跟商家一起，全面升级买家服务体验。 这两年，随着平替消费趋势兴起，大量一二线城市年轻的消费者涌入 1688 找大牌代工厂和品牌平替货源，从而带动了 1688 严选和 1688 会员店的快速发展。但这些年轻买家也吐槽平台体验不好、商家服务不行。平台和商家在服务上的短板已经到了必须加快补课的时候。1688称，不会完全参照更不会超过零售电商的买家体验标准，而是希望不要让服务和履约成为商家和平台的共同短板。近年来，恶意仅退款和灰色薅羊毛乱象越来越严重，电商的内卷传导到源头产业带，零售卖家纷纷压低工厂出厂价，造成工厂利润低、订单少和生意难。而1688是中国工厂数量最多的线上平台，有超过100万源头厂商，其中超过60万是工厂。所以，今年8 月 12 日，1688出台了一系列“反内卷”举措，包括将保获客保订单的“双保”变成所有新商的标配利益点，推出承诺保障商家有确定性订单量、客户数和合理利润的“提效增收计划”，以及发布免费的 AI 经营助理，帮助源头工厂用 AI 服务年轻消费者，开拓新的生意市场。据了解，此前有消息称，1688平台将从今年9月上旬开始，严厉打击恶意“薅羊毛”和恶意“仅退款”行为，并优化“已收货仅退款”规则。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1443488.htm

《辐射》真人剧发布幕后故事短片 用18分钟的时长揭秘制作花絮

摘要：由亚马逊出品，乔纳森·诺兰执导的游戏改编真人剧《辐射》的第一季，已经在今年4月开播并完结，本剧在推出后获得了不错的评价，还获得了第76届美国黄金时段艾美奖最佳剧情类剧集等奖项提名。 近日官方在YouTube频道放出了时长超过18分钟的第一季幕后故事短片，带领观众和玩家一起领略《辐射》真人剧的幕后制作花絮。《辐射》第一季幕后花絮：目前《辐射》真人剧的第二季正在制作中，该剧的第一季被描述为“在一个几乎没有什么可拥有的世界里富人和穷人的故事”，背景设定在“世界末日的200年后，豪华避难所的温和居民被迫返回他们的祖先留下的辐射地狱，并震惊地发现一个无比复杂、怪异且极度暴力的宇宙在等待着他们”。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1443487.htm

传任天堂或强制Switch继任者第三方手柄安装陀螺仪

摘要：在最近一期的Bonuslevel播客节目中，任天堂的下一代主机Switch继任者成为了主要话题，参与博客的其中一位嘉宾编辑Martin表示，他曾与一位制造商代表进行过谈话，该制造商是任天堂在第三方授权手柄生产和分销方面的长期合作伙伴。 Martin称，这位匿名的制造商代表告诉他，任天堂已强制要求所有授权制造商为Switch继任者的新手柄安装运动传感器（陀螺仪）。虽然目前Switch上已有多款游戏使用该功能，但该制造商称，这是任天堂首次对新授权配件的制作提出此类要求。任天堂此前已宣布将在本财年内（2025年3月31日前）正式公布Switch继任者，具体发售时间待定。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1443486.htm

欧盟对上汽“下重手”原因曝光：应对不够专业 内部作风官僚

摘要：上周，欧盟委员会发布了对华电动汽车反补贴调查终裁信息预披露，其中对上汽集团加征36.3%的最高税率关税。彭博社指出，上汽集团此次遭到欧盟的严厉对待是一个警示案例，显示出中国企业在打开西方市场时需要提高应对能力。 根据欧盟委员会在今年7月发布的一份长达208页的临时关税决定文件，欧盟对中国电动汽车制造商征收不同关税的主要因素似乎是“配合调查程度”。文件还专门挑出一部分详细讲述对上汽集团的调查情况，认为上汽集团对于调查的回复“严重不足”。据知情人士透露，上汽集团对所需文件的不熟悉以及内部的官僚作风是上汽集团面临的挑战。上汽集团尚未就此置评。不过，该公司上个月在社交媒体上表示，欧盟要求提供敏感的商业信息，例如电池的化学配方，并称这些要求超出了调查的范围。比亚迪的关税为何低？在欧盟点名的三家中国汽车制造商中，上汽集团在欧洲销售的电动汽车将被额外征收36.3%关税，是比亚迪公司的两倍多，后者需在现有10%关税的基础上再支付17%的额外关税。沃尔沃汽车母公司浙江吉利控股集团的额外关税为19.3%，在三家公司中居中。欧盟称上汽集团配合不够知情人士称，上汽集团对欧盟调查的回应不够充分，这与同行比亚迪、吉利的做法形成了鲜明对比，后者积极聘请国际律师事务所，并进行了全面的数据收集，比亚迪还在布鲁塞尔聘请了政策专家。“看看不同汽车制造商在关税上的差异，这几乎就像一张路线图，告诉你谁更擅长本地公共关系或政府游说。”咨询公司AlixPartners董事总经理斯蒂芬·戴尔(Stephen Dyer)表示。他说，造成这种差异的其中一个因素，可能是制造商对商业文化差异的开放态度及其适应能力。软实力的重要性彭博社指出，这进一步证明，尽管中国电动汽车制造商在欧洲汽车市场占据的份额令人印象深刻，但在无形影响力方面，它们并没有展现出强大公司通常拥有的实力，例如在与欧盟谈判代表进行微妙博弈时的技巧，在全球车展上发出自己的声音。车展是汽车行业高管的主要社交场所。戴尔称，像上汽集团这样的中国企业在利润之外还有多个目标，这往往会使得它们在配合调查等情况下不那么灵活。美国经济研究公司荣鼎咨询等高级分析师格雷格·塞巴斯蒂安(Gregor Sebastian)表示，鉴于中国电动汽车制造商不可能放弃在欧洲扩张的计划，与欧洲公民社会和监管体系更好地接触将对他们有所帮助。他说，一些中国企业可能低估了进入欧盟市场所面临的政治和法律挑战，没有投入足够的资源。比亚迪中国企业的这一不足在2024年斯图加特欧洲电池展上得到了体现。这是一场展示电池设计和工程最新成果的贸易展会。在这个展会上，中国企业参展规模庞大，占到了总参展商的五分之一以上。然而，在与展会同时举行的为期三天的研讨会上，几乎没有中国演讲者与众多白人汽车高管同台演讲，因为他们大多拒绝了发言邀请。适应欧洲文化环境咨询公司JSC Automotive的董事总经理约亨·希伯特(Jochen Siebert)表示，中国制造商需要时间来适应新的文化环境，包括媒体要求、广告和行业协会的会员资格。希伯特表示，他们仍然不了解当地记者和评论家的重要性，这些人在影响欧洲消费者的选择方面发挥了重要作用。即便是被欧洲征收最低税率的比亚迪，其做法也并非100%正确。现在，该公司的欧洲网站正在耐心地向客户解释说，NEV不是“社区电动汽车”(Neighborhood Electric Vehicle)，而是“新能源汽车”。此前，比亚迪赞助了2024年欧洲杯，但在营销材料中频繁使用了NEV这个词，让公众感到困惑。不过，比亚迪至少对这些领域给予了更多关注。相对之下，比亚迪在中国的长期本土对手则基本忽视了这些领域。咨询公司AlixPartners董事总经理戴尔说：“这是一个常被人提及的道理。假设你和你的朋友被老虎追赶，你不必跑得比老虎还快，你只需要跑得比你的朋友快就行了。” 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1443485.htm

资本相信人形机器人

摘要：闷热的场馆里，兴奋的议论声，所有人生怕错过这场AI让机器人进化的盛宴。8月21日，2024世界机器人大会（WRC）在北京开幕。在这场由169家企业携600余款产品的展会中，具身智能以几乎单独“承包”一个场馆的阵仗，27家公司的人形机器人和机器狗吸纳了最多的观众。 人山人海的会展现场 光锥智能拍摄在众多机器人的演示中，光锥智能发现各家企业执行复杂任务的能力明显变强，实用性也得到了很大的提升。相比去年机器人更多演示跳舞、对话、走两步的简单任务能力，今年有伟景智能机器人摘水果、优必选机器人检修汽车、星辰智能机器人写毛笔字、加速进化的人形机器人足球比赛。宇数科技在表演了连续侧身翻跳跃的机器狗外，还带来了定价9.9万元的人形机器人——G1。在众多厂商机器人的能力演示和价格的发布中，人形机器人距离走向现实的时刻越来越近。宇树科技G1机器人动作演示“大模型的发展，极大地促进了人形机器人的进步。”科大讯飞副总裁、研究院院长刘聪对光锥智能称，不管是“大脑”感知和理解的能力，还是“小脑”的运动控制能力都大幅提升。进一步，逐际动力联合创始人兼COO张力认为，AI的进化让机器人实现了跨越式的提升，“通用人工智能让软件、算法能够帮助机器人去实现很多以前根本完成不了的事”，随着AI大模型的突破，今天的人形机器人开始向着自动驾驶的方向发展。在借鉴了端到端大模型让汽车一边理解世界，一边快速迭代的进化中，机器人也展现出了能够理解复杂指令和学习更流畅的动作。同时，在大模型训练需求下，人形机器人也来到了数据驱动智能迭代的阶段。而各家机器人厂商也在试图从家用、工业、仓储物流、零售等一系列场景中占得一席之地。希望以单一场景为中心取得数据和迭代的闭环后，打通不同领域，最终走向通用。尽管在过去AI发展的十年中，机器人曾经历多次希望和幻灭。但通过本次机器人的明确进化方向，星尘智能创始人来杰兴奋地称，“下一个十年，最值得做的就是人形机器人”。机器人正在掀起一场资本、技术和产业的共同狂欢。资本相信人形机器人“这两年看到最多的投资，除了大模型就是机器人”，刘聪对光锥智能称。虽然人形机器人行业尚处能力演示的阶段，但投资者和创业者们都知道，不能错过这场风口。在回顾近一年来的投资趋势后，我们发现人形机器人作为热度最高的机器人终极形态，技术和难度都最高的同时，也在资本市场中占领了高地。创业者层面，IT桔子数据显示，2023年1月至今国内共成立了29家人形机器人公司，其中有22家已经获得至少1轮融资。其中，由前华为天才少年“稚晖君”创立的智元机器人，在成立17个月就完成了七轮融资，投前估值已达70亿元。站在资本的角度，根据《中国电子报》的不完全统计，2024年上半年全球人形机器人领域融资事件超过22起，融资金额超过70亿元。对于人形机器人的投资热情，不少投资机构的布局堪称“扫货”。蓝驰创投合伙人曹巍表示，在机器人领域已经投资了超过10家早期项目。经纬创投更是手握宇树科技、智元机器人、银河通用、星尘智能，四家人形机器人公司的“明星天团”。“行业和资本都对机器人的未来很乐观，毕竟这是个万亿的市场”。在大会现场，优必选全球营销总监李卓对光锥智能称。于是，人形机器人在软件、硬件、资本推动、前沿应用效果的共同作用下，成了AI时代最热门的赛道。以宇树科技在2023年初才开始探索人形机器人的经验为例。之前不做人形机器人的理由，王兴兴认为，“全球人形机器人的控制技术，大家都做的不是特别理想。性能上不去，达不到实用或者干活的阶段，所以过去很多年都没做人形机器人”。如今，随着机器人软硬件技术升级，人形机器人正逐渐从实验室走到实际的运用场景中。今年7月，马斯克称特斯拉工厂已有两台Optimus机器人在进行电池搬运工作。在本次机器人大会现场，我们也看到了优必选的人形机器能执行简单的汽车质检任务。优必选机器人演示质检场景诚然，以人类熟练工的角度来衡量，机器人“员工”的效率还是太低。但若是与规模叠加，人形机器人24小时连轴工作的特性，还是吸引了汽车、物流、科研院所、AI科技等不同行业的尝试意愿，共同催促着人形机器人的交付进程。“在2022年底，我们还没做人形机器人，但已经有一些客户找我们想买人形机器人了”，王兴兴认为宇树科技的人形机器人进展都是顺势而为的结果。不过，猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛认为机器人行业还有很多方面需要打磨，尤其是“两条腿走路”的人形机器人要面临物理学的限制，“双足机器人的技术过于复杂，它必须依赖于机械结构。机械结构的迭代不会像自动驾驶那么快，每年能进步的幅度不多。”但总之，行业内的玩家们在人形机器人的预计成熟时间上，达成了基本的一致意见。李卓对光锥智能表示称，“预计行业还有3-5年才能彻底成熟”。在头部创业者们看来，此时此刻的人形机器人恰如2019年，特斯拉刚推出FSD芯片、百度Apollo刚拿到多张测试牌照的自动驾驶，一切都充满了希望。一切，都是因为人形机器人在本轮AI大模型的影响下，实现了根本性的改变。AI进化，机器人更像人“一个是大语言模型，另一个是端到端算法。”光轮智能创始人兼CEO谢晨如此总结着本轮机器人进化的最大原因。在大会现场，无论是人形机器人、机器狗，甚至差异化设计的餐饮机器人都表现出了“更合理”的动作表现。以一年周期为对比，今年大会上的机器人操作明显流畅了许多。较为明显的例子，可以从机器人做冰淇淋这一简单任务中看出。在去年的世界机器人大会上，机械臂的运动基本上是单调地执行“转圈”。而今年遨博智能的冰激淋机器人动作明显更加流畅，机械臂仅转了一圈，就将冰淇淋接了出来。2023年（上）和2024年（下）冰淇淋机器人的动作表现对比不同的动作流畅度，意味着机器人任务执行的底层逻辑发生了改变。“原先机器人操作设计是模块化的，底层是学习加规则混合的方案。”星海图联合创始人、清华大学交叉信息学院助理教授、MARS Lab主任赵行解释称，“这种模式有点像之前自动驾驶的物体检测-决策-规划-控制的过程。例如做一个抓取策略，之前我们要对物体进行检测、状态和姿态估计。但现实情况的物体大多没什么姿态可言，就像一张纸铺在桌子上，很难定义姿态和关键点。”这与自动驾驶的发展过程如出一辙。此前的机器人动作规划与自动驾驶发展到“端到端”前，遇到得是同样的问题——在特定场景的开发模式下，只能靠规则写有限的动作，无法适应真实世界的无限场景。机器人只能操作有限形状和种类的物体，就像是自动驾驶只能在封闭路段使用一样“鸡肋”。而有了“端到端”的机器学习之后，如同汽车能够自己学习如何掉头一样，机器人也能学习如何抓取不同形状、颜色、柔软程度不同的物体。优必选机器人听指令抓东西参考自动驾驶结合大模型的趋势，机器人在结合了多模态大模型后，也开始能理解现实世界。在现场，银河通用机器人展示的便是药店值班的场景。机器人在拿取货架上的药品之余，看到有东西掉到地上还能自己捡起来。银河通用机器人演示药店值班场景AI大模型对于机器人能力提升的重要性，刘聪认为主要体现在三个方面：首先，大模型显著提升了机器人解决复杂任务的能力，根据理解，把复杂任务拆解成一系列可执行的任务。接下来，在多模态大模型的能力下，机器人可以依托视觉、触觉等在更复杂地场景里做事。最后，体现在运动能力上，机器人可以根据AI合成的数据做模拟训练。如果没有大模型，机器人实现的功能会相对受限。由此也看出，数据是除了大模型技术外，制约机器人下一步进化最关键的要素。为了获取足够用于机器人训练的数据，不少厂商通过真实数据和仿真数据结合的方式解决。在真实数据的获取中，厂商一般通过真人动作和机器人遥操作的方式，将任务过程中的数据“喂”给大模型。而仿真数据则是通过搭建一个尽量真实的场景，设定尽可能多的建模和现实参数，让虚拟化的机器人进行训练。不过，上述的两种方式还是存在着各自的短板，当前机器人行业还远未达到数据飞轮的启动时刻。一方面真实数据的成本极高，机器人当前还达不到自动驾驶般的普及度。在真实数据足够多之前，厂商需要花长时间和配备数据标准团队来一点点积累。而对于仿真数据而言，最大的问题还是现实仿真不够真实。机器人在模拟世界能成功，但导入到现实世界就会有一定的失败率。“现阶段，对机器人行业最大的一个限制，还是AI不太够。AI模型、AI的训练数据集、AI的场景的落地部署，都完全远远不够。”王兴兴称。而随着AI的发展，赵行预判，“随着更高效的算法和算法的泛化能力提升，未来机器人学习一个技能的数据量将会从现在的几千、几万，下降到一千甚至几百几十的数量级。”参考自动驾驶行业由量产带来的数据飞轮，为了进一步解决数据问题，不少机器人厂商正在探索从量产中“拿”数据了。抢销量人形机器人站在量产前夜价格，是人形机器人走向量产的一大制约因素。据光锥智能在世界机器人大会上向各家了解，智元机器人合伙人兼营销服副总裁姜青松称，一台1.7m高的人形机器人行业内售价大概为60-70万。相比前几年数百万起的波士顿动力，这些价格已经是少数行业能接受的“尝鲜价”，但离大规模普及还非常遥远。王兴兴称，“现在还没有真正到商业闭环。一台机器人达不到比人还低的成本，商业价值依旧不是正向的。”这是因为，从研发成本角度，由于人形机器人的不成熟，公司的研发过程会在技术布局、硬件选用、场景设计等环节中设置充分的冗余空间。这导致产品在前期研发成本的分摊下，“背”上了大量除必要硬件之外的“隐性成本”。而在销售环节结束之后，机器人公司还要继续为应用效果负责。“厂商要为工业应用试点客户，配置专门的驻场团队来进行后续研发和维护”，在大会现场，一位参展商这样告诉光锥智能。虽然当前的客户需求和产品都非常不标准化，但是光锥智能在大会现场发现，不少厂商已经尝试在不同的需求下，制定了相应的产品策略，试图让机器人的销售更加顺畅。基本上，光锥智能了解到多家厂商的通用人形机器人售价集中在50-60万元的区间，并搭配廉价的量产版本作为产品线补充。例如，四足机器人销量最高的宇树科技，其通用人形机器人H1售价就定在了50-60万，最新的G1人形智能体也发布了量产版本，售价仅9.9万人民币起。另一边，众擎机器人的人形机器人销售更加极致，为了降低成本，在拿掉了机器人的“头和双臂”后，众擎DG01干脆把“大双足机器人”的价格干到了3.85万。这或许意味着，人形机器人的第一轮价格战快要来了。众擎机器人定价3.85万 光锥智能拍摄但更大规模的降价，还得依靠量产。日前，智元机器人预计今年的出货量为200台，已经是行业头部水平。而上一个阶段中，商用清洁机器人的单家出货量也仅在一年千台左右。什么时候能突破一年万台，甚至十几万台的销量，才是机器人真正的“iPhone时刻”。为了达到量产目标，头部人形机器人厂商已经把第一个场景瞄向了工厂。在全球范围，除了特斯拉正在使用的自家机器人Optimus外，OpenAI 投资的Figure已经与宝马合作，计划在美国南卡罗来纳州落地Figure 01机器人。而美国机器人制造商Apptronik则与奔驰合作，Apollo机器人已经在奔驰的流水线上搬箱子了。在国内，当前落地最快的还是人形机器人唯一一家上市公司优必选。今年以来，优必选的人形机器人已经进入蔚来汽车、东风柳汽、吉利汽车、一汽等多家车企“打工”。随着优必选在经典制造业场景的落地，人形机器人在质检、搬货、分拣、拧螺丝、装配等环节，初步验证了行业应用的可行性。“目前机器人行业尚在早期，但随着大模型的加持，技术和产品的从0到1，有望在三年内一起突破。”谢晨总结道。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1443482.htm

谷歌Pixel 9芯片大翻车 都怪AI战略过于激进？

摘要：在国内没多少用户关心的情况下，Google Pixel 9 系列已于 8 月 22 日在海外正式发售。其实从硬件来看，这几年的 Pixel 手机确实没有多大的吸引力：Pixel 9 全系采用了 Google Tensor G4 处理器，数字系列提供 12GB 内存和 128GB/256GB 存储空间，Pro 系列提供 128GB（9 Pro）/256GB（9 Pro、9 Pro XL）/512GB（9 Pro XL）的存储空间。至于其他硬件配置，放在高度内卷的国内智能手机市场中，可能在中端手机领域都不一定站得住脚。 昔日Android标杆，今天配置全面拉胯当然了，Pixel 9 系列主要面对的也是海外手机市场。在“又不是不能用”的指导思想下，国际手机市场确实不那么在意手机的硬件实力。不过这种“又不是不能用”的产品理念，在 Pixel 9 系列上终于遇到了问题。图片来源：Google在产品发布之前，部分媒体就对 Google Tensor G4 这款处理器的性能表示担忧。而根据提前收到手机的博主的反馈，Tensor G4 这款处理器的性能可以说“全面拉胯”。比如在 DameTech 的测试中，Pixel 9 Pro XL 在 720P 分辨率下的原神平均帧率不仅远远落后于采用骁龙 8 Gen3 的 Galaxy S24 Ultra 和 iPhone 15 Pro Max，甚至比两年前采用 Tensor G2 处理器的 Pixel 7 Pro 还要差，属于逆向优化了。除了游戏测试外，不少博主的性能基准测试也指向了同一个结果。这种“四面楚歌”的情况，不禁让人想起一年前的 Pixel 8 系列——Pixel 8 系列采用的 Tensor G3 同样有严重的性能问题，而Google 最终的解决方案居然是“禁止 Tensor G3 机型安装跑分软件”，堪称“从根本解决跑分过低的问题”。问题是，Google Pixel 是怎么从曾经的 Android 标杆，变到如今这般境遇的？Google Pixel 的两大致命转折点在回顾 Google Pixel 系列的发展历程时，不得不提到两个关键的转折点，这两个节点不仅深刻影响了 Pixel 系列的市场定位和用户认知，也为今天 Tensor 芯片低性能问题埋下了伏笔。首先，Pixel 的第一个转折点可以追溯到 2018 年发布的 Pixel 3 系列。自 Pixel 系面世以来，相机一直是其亮点。彼时，Google 通过深度优化的计算摄影技术，以及强大的后期处理算法，将 Pixel 3 的相机表现提升到了一个全新的高度。尤其是在低光环境下，Pixel 3 系列的“夜视模式”凭借单摄像头配置就能拍出媲美双摄甚至三摄手机的照片，迅速赢得了市场的认可。图片来源：GooglePixel 3 系列的成功确立了 Pixel 手机在摄影方面的标杆地位，这也是 Google 开始向自研硬件与软件深度整合方向迈出的重要一步。尽管 Pixel 3 系列在相机表现上相当出色，但其整体硬件配置却显得相对平庸，尤其是电池续航与屏幕显示效果一直被用户诟病。这种“偏科”的产品策略虽然为 Pixel 赢得了摄影发烧友的青睐，但也让其在综合竞争力上逐渐落后于市场中的其他旗舰手机。图片来源：Google第二个转折点发生在 2021 年发布的 Pixel 6 系列上。在 Pixel 6 身上，Google 决定抛弃过去一直采用的高通骁龙处理器，首次引入了自研的 Tensor 芯片。根据 Google 的解释，他们希望用 Tensor 打造 Pixel 在 AI 和机器学习领域的独特优势，从而在计算摄影、语音识别和 AI 等领域实现突破。然而，这一决策的背后却隐藏着巨大的偏科风险——Tensor 的性能会直接动摇 Pixel 的高端旗舰定位。图片来源：Google不可否认的是，Tensor 在某些 AI 计算中确实有自己的优势，且 Google 软硬件一体的特点也能将 Tensor 的优势最大化。但优势最大化并不能掩盖 Tensor 那极为明显的短板。游戏等高负载场景下，Tensor 无法与同时期的旗舰芯片相媲美。Pixel 3 系列奠定了其在计算摄影领域的领先地位，而 Pixel 6 系列则开启了 Google 自研硬件的时代。可惜的是，随着市场对手机性能和综合体验要求的不断提升，Pixel 系列过度依赖 AI 技术、忽视了硬件性能的短板的做法，也最终导致了今天 Tensor 芯片表现不佳的困境。激进地All in AI 是Tensor 芯片问题根源？归根结底，Tensor 性能不佳的问题，既是制程工艺限制下的无奈之举，同时也是 Google 对芯片要求“偏科”的直接体现，即过度强调 AI 和机器学习的优势，而忽视了用户对整体性能的需求。大家都得承认，AI 是未来技术发展的重要方向，但目前的大多数用户仍然更关注设备的综合表现，而不仅仅是某些特定场景下的亮点功能。在这一点上，Google 需要在未来的芯片设计中找到一个平衡点，即在保持 AI 领先优势的同时，提升芯片的整体性能，才能真正赢得市场的认可。但留给 Google 的时间已经不多了。从硬件优化到核心算法，再到 AI 大模型技术的应用，Android 阵营内的企业正在拥有与 Google 正面对抗的机会。与此同时，Google Pixel 还沉浸在“一套方案通吃全球市场”的黄粱美梦中。不可否认的是，在刚刚诞生时，Google Pixel 软件先行的策略，确实为 Android 生态带来了不少新鲜感，Pixel 3、Pixel 4 两代手机也确实为当时的 Android 计算摄影起到了不可忽视的推进作用。图片来源：Google但在 2024 年，“一招鲜”已无法“吃遍天”，当 GPT-4 等更先进的 AI LLM 超越 Google Gemini，成为手机品牌的首选合作伙伴后，Pixel 又要用什么来维持自己的高端定位呢？或许，Google 的策略是相信“AI 一切皆可”，但显然用户的需求并不那么简单。在硬件性能被持续质疑的情况下，Google 的坚持更像是一种固执，甚至有些自欺欺人。在 AI 时代的洪流中，Google 试图通过 Tensor 芯片证明自己仍然掌控未来，但面对现实的技术瓶颈和市场反馈，Google 需要的不仅仅是坚持，更是对用户需求的深刻理解和对产品的实际提升。毕竟，再强大的 AI 也无法掩盖一部手机在日常使用中的糟糕体验。或许 Google 真的该重新审视一下自己所走的这条 AI 至上之路，否则，等待它的可能不只是一次性能滑坡，而是市场对 Pixel 的逐步抛弃。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1443484.htm