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2024年5月30日 · 分享本文. 中國汽車市場的「捲」，已不僅體現在定價層面，更體現在產品定義以及技術更新方面。 據《證券時報》報導，新能源車龍頭比亞迪 ( 002594-CN) 周二（28 日）再放大招，發布最新插電式混合動力技術——第五代 DM-i 雙模混動系統，繼續刷新並降低油耗。 該系統可讓發動機熱效率達到 46.06%，百公里虧電油耗 2.9L，最長實測續航力超過 2,500 公里。 在發布會現場，搭載上述混動技術的車型——秦 L DM-i、海豹 06 DM-i 正式亮相。 值得一提的是，這兩款車型實現了同價位定價，售價區間為 人民幣 9.98 萬元～13.98 萬元。 比亞迪董事長王傳福表示，在插電式混合動力技術上，中國汽車產業已走在世界之巔。
4 天前 · 世代的智慧汽車中。 此外，聯發科技全球首款 3 奈米智慧座艙平台，與全球地圖製作及. 定位、導航技術供應商 TomTom 合作，展示即時智慧儀表板及導航系統，與美國遊戲公. 司 Epic Games 旗下 Unreal Engine 合作，展示高階 GPU 多螢幕遊戲繪圖，為乘客帶來沉浸. 式的娛樂體驗。 推出 Chromebook 運算平台 Kompanio 838，提升工作、學習與創造生產力. 聯發科技八核心 Kompanio 838系統單晶片（SoC），以高效能與多工處理能力，為輕薄的. Chromebook 帶來全天候電池續航力。 Kompanio 838 整合聯發科技 AI 處理器 NPU 650，能快速處理複雜運算、提升多媒體互動性及品質。
5 天前 · 硬體是 AI 發展初期的主要動力. 全世界對於 AI 的需求極度強烈，但驅動人工智慧必須要有硬體作為基礎，尤其在 AI 發展的初期，硬體是推動一切繼續前進的主要動力。 無論是運算速度更快的 CPU、GPU 和 NPU，或者消費端的 AI PC 及商業端的資料中心設備，各大廠商只要涉及了 AI，幾乎都在尋求、囤積最先進的 PC 硬體，並且投入大量資金打造人工智慧基礎建設。 此時，以硬體為主要關注點的 Computex，就是大小廠商之間最好的溝通橋樑。 科技巨頭想要在 Computex 中找到創新的解決方案，處理 AI 所帶來的算力、能源和部屬推廣問題，小廠商則想透過 Computex 把自己的設備、服務賣出去，盡可能為整個產業解決痛點，這就形成了科技巨頭們齊聚台北的理由之一。
2024年5月29日 · 新一代 DM-i 混合動力技術旨在大幅提高燃油效率和降低排放，並提供更加平順和安靜的駕駛體驗。 這項技術的核心是 1.5 升的超高效能 Xiaoyun 引擎，其制動熱效率（BTE）達到 43%，是目前全球最高的汽油引擎熱效率。 根據比亞迪提供的數據，這三款車型的續航里程超過 1200 公里，0-100 公里加速時間比同類燃油車快 2-3 秒。 這些改進不僅提升了駕駛體驗，更減少對化石燃料的依賴，使 DM-i 混合動力車型在市場上具有競爭優勢。 DM-i 技術的成功標誌著比亞迪在新能源汽車領域的一大突破。 這些車型不僅在中國市場上佔據有利地位，還計劃進一步拓展至國際市場。 比亞迪希望透過這項技術，推動傳統燃油車轉往新能源車的發展，並在競爭激烈的汽車市場中脫穎而出。
2024年5月24日 · 黃仁勳稱，特斯拉 FSD 系統是目前最先進的系統，在自動駕駛汽車方面遙遙領先。 黃仁勳補充道：「特斯拉 FSD 最新 12 版本真正具有革命性的一點是，它是一個端到端的生成模型，它透過觀看影片 (環繞影片) 進行學習，並學習如何端到端駕駛、使用生成式人工智慧、預測路徑以及如何理解和駕駛汽車。 因此，這項技術確實是革命性的，特斯拉所做的工作超乎想像。 特斯拉 ( TSLA-US) FSD 最新 12 版本目前處於測試模式，並在今年稍早向新車主推出了 30 天的免費試用。 FSD 目前的費用為每月 99 美元或預付 8,000 美元。 特斯拉 4 月報告稱，自 2021 年 3 月首次亮相以來，FSD 累計行駛里程已超過 13 億里 (約 20 億公里)。
5 天前 · 《中央社》報導，數位發展部今年斥資新台幣數千萬元，購買 NVIDIA、AMD 頂級算力晶片，要建構共享 AI 算力池給產業使用，最快將在 7 月免費對外開放資訊服務業申請 AI 算力。 這項名為「數位產業跨域軟體基盤暨數位服務躍升計畫」，為期 4 年、總經費 22 億元，第一年度將採用 NVIDIA 的 H100 晶片 32 片、AMD MI300X 晶片 8 片。 ＊蘋果根據 AI 大改造！ 傳 Siri 可望控制所有 App. Siri 將成為蘋果 6 月開發者大會 WWDC 的焦點。 《Bloomberg》引述知情人士報導，蘋果正在計劃透過更先進的 AI 技術徹底改造 Siri 語音助理，開發首次讓使用者透過語音控制手機上各個 App 的功能。
3 天前 · 你知道軟體工程師的大腦組成真的跟一般人不一樣嗎？ 麻省理工學院（MIT）的神經科學家們先前發布研究，發現那些常常在 Coding 的工程師大腦居然出現了一些驚人的轉變。 讀 code 的時候，大腦不會啟動語言處理區域. 根據研究發現， 當人們閱讀和理解程式碼時，大腦並不會啟動語言處理的區域 。 這一點與許多人的直覺相反，因為學習程式設計和學習語言似乎有很多相似之處：都需要掌握新符號和術語，且必須正確組織架構來達到溝通的目的。 然而，研究卻顯示， 程式設計啟動的是大腦中的多重需求網路（Multiple Demand Network） ，它也參與大腦其他複雜的認知任務，例如解數學題或是填字遊戲。 研究人員利用功能性磁振造影（fMRI）技術，觀察了參與者在閱讀程式碼時的大腦活動模式。
