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iOS 27相机Siri模式体验：用镜头问问题就这么简单
iOS 27开发者测试版为iPhone相机应用新增了Siri模式，用户无需退出相机即可直接触发Siri对画面中的动植物、地标、文字等进行识别与问答。相比iOS 18.2中需单独启动的"视觉智能"功能，新模式操作更流畅。用户可语音提问、发起谷歌搜索或将图像发送给Siri分析，还支持日历事件识别与多语言翻译。该功能目前需要iPhone 15 Pro及以上机型并加入Siri AI候补名单，预计随iOS 27正式版于9月推出。
从OpenAI到SpaceX，科技巨头为何纷纷自研芯片向英伟达发起挑战
英伟达长期主导AI芯片市场，但单一供应商依赖的时代或将终结。OpenAI近日披露其与博通联合打造的自定义推理芯片"Jalapeno"计划，加入谷歌、苹果、SpaceX等自研芯片行列。这一趋势并非彻底摆脱英伟达，而是一种风险对冲策略——自研芯片意味着更强的控制权、针对特定需求优化的硬件，以及类似苹果放弃英特尔后所实现的性能突破。
OpenAI挖角Uber印度负责人，出任印度市场首位董事总经理
OpenAI宣布任命前Uber印度及南亚区总裁Prabhjeet Singh为印度首位董事总经理，预计今年9月上任，向亚太区董事总经理Kiran Mani汇报。印度是OpenAI在美国以外最大的市场，Singh将负责消费者增长、企业采用、合作伙伴关系、监管事务及运营等工作。OpenAI去年在新德里开设首个印度办公室，并持续扩张，与信实、塔塔集团等印度巨头建立合作，在印度用户中ChatGPT使用量迅速攀升。
我同时在用两个Siri，苹果涨价让更多人面临同样困境
作者目前同时使用两种Siri：iPhone上运行iOS 27 beta的智能Siri AI，以及HomePod上的经典Siri，两者交互方式截然不同。新版智能Siri暂不支持所有设备，包括现有Apple TV 4K。苹果虽计划将Siri AI引入HomePod和Apple TV，但近期对相关硬件大幅涨价，让设备升级成本远超预期。
大卫·奥托尔出任麻省理工学院经济系主任
劳动经济学家David Autor被任命为麻省理工学院经济学系主任，于7月1日正式生效。Autor长期研究技术变革与全球化对劳动力市场的影响，曾获多项学术荣誉，包括2024年AI2050高级研究员。他表示将在应对预算收紧的同时，积极探索AI在教学与科研中的新机遇。他接替自2023年起担任系主任的Jon Gruber教授。
调查显示：人们欢迎机器人进工厂，但拒绝其进入医院和学校
Hexagon全球机器人调查显示，成人和儿童均支持机器人承担体力、重复性或危险性工作，如搬运重物（成人68%、儿童69%）。但在需要共情与责任感的场景中，两类群体均倾向选择人类，尤其是护理领域，71%的成人和67%的儿童希望由人类照料病患。调查还显示，86%的成人认为必须为机器人制定明确规则，工厂和仓库是公众最能接受机器人工作的场所。
Limitless Labs融资2000万美元，推动CNC编程AI平台扩张
Limitless Labs是一家专注于CNC编程和精密制造的AI软件开发商，近日完成2000万美元A轮融资，由Dell Technologies Capital和Square Peg联合领投。该公司开发的智能体AI平台可嵌入现有CAD/CAM软件，帮助制造商自动化CNC编程流程，同时保留人工监督。平台已在Blue Origin、卡迪拉克F1车队等客户中部署，可将CNC编程时间缩短50%。新资金将用于扩展美国商业运营及推进研发工作。
电信行业智能体AI创新的挑战与突破
本届TM Forum DTW Ignite大会在哥本哈根召开，聚焦自主AI（Agentic AI）在电信领域的应用挑战。尽管行业普遍认可其潜力，但大规模部署仍面临数据质量差、技术债务重、运营风险高等障碍。电信运营商在关键基础设施中引入自主智能体时态度审慎。与此同时，数字孪生、超级应用及新一代计费系统等创新方案正逐步弥合传统架构与AI能力之间的差距。
普华永道：AI时代初级岗位已要求"资深级"技能
普华永道最新研究显示，受AI影响的入门级职位所需技能要求大幅提升，需要判断力与领导力等高级技能的概率是传统岗位的7倍。初级职位招聘自2019年以来停滞不前，而要求中高级技能的初级岗位发布量增长了35%。与此同时，AI驱动的裁员在2026年已达87,174人，超过2025年全年总量。专家指出，企业正积极重构组织结构，技能型招聘已成主流，学历凭证的权重持续下降。
AI重复需求问题正在重塑电网规划方式
AI开发商向多家电力公司重复申请同一项目，制造了虚假需求，导致区域电力需求预测严重失真，进而影响输电投资决策和容量价格。美国联邦能源监管委员会（FERC）及ERCOT、PJM等区域电网运营商正推进改革，要求项目具备实质性商业承诺才能纳入长期输电规划。谷歌、亚马逊、微软、OpenAI等科技巨头也提出各自方案，但在监管机制和成本分配上分歧明显。谁来建设并为下一波AI基础设施的发电项目买单，仍是未解之题。
CIO如何弥合管理层AI热情与员工抵触情绪之间的鸿沟
调查显示，48%的Z世代员工认为AI风险大于收益，而73%的AI专家持乐观态度，两者之间存在巨大落差。CIO在推动企业AI落地时，需正视员工对岗位安全、工作强度及环境影响的顾虑。本文从使用数据监测、员工沟通机制、内部倡导者培育等角度，探讨CIO如何在满足董事会期望的同时，缓解员工焦虑，避免因强推AI而引发人才流失或工具闲置的双重风险。
OpenAI发布Jalapeno芯片，科技巨头加速摆脱对英伟达的依赖
OpenAI携手Broadcom推出自研推理芯片Jalapeno，加入谷歌、苹果、SpaceX等自研芯片阵营，旨在降低对单一供应商的依赖风险。此举并非与英伟达彻底决裂，而是一种战略对冲——自研芯片意味着更强的硬件控制权与性能优化空间，正如苹果放弃英特尔后实现的性能飞跃。TechCrunch播客同期探讨了Groq融资6.5亿美元、AI代理发展、人形机器人上市及A24获谷歌DeepMind投资等行业动态。
如何破解AI招聘算法，拿到理想工作offer
当前73%的雇主在招聘中使用AI，其中65%的AI系统会在人工审核前自动淘汰候选人。与此同时，73%的年轻求职者也在用AI辅助撰写简历和求职信。专家建议求职者从三方面应对：善用AI优化而非替代简历写作，避免格式错误和关键词堆砌；突出业务成果而非任务清单；同时主动建立人际连接，向招聘方传递个人特质与真实意图。
机器人出租车清洁充电难题，这家初创公司的解决方案
无人驾驶出租车因充电和清洁需要驶往远程车库，产生大量空载里程，严重影响盈利能力。初创公司Aseon Labs提出解决方案：在城市各处部署停车位大小的自动化维护舱，可完成车辆检查、清洁和充电。公司已完成由Crane Venture Partners领投的1000万美元种子轮融资，Y Combinator、Expa等机构参与。目前计划建造5台原型机并扩充团队。
Yeet：专为Z世代打造的AI约会应用，告别尬聊从此开始
Yeet是一款面向Z世代的新兴约会应用，彻底抛弃了传统的"滑动匹配"模式，内置AI助手Yeeta担任"全球首个AI约会代理人"。该应用通过图像识别自动生成用户个人资料，并在对话中实时介入，帮助用户避免尬聊。Yeeta会分析用户上传的照片，提取"氛围标签"并引导话题推进。不过，该系统仍存在误判情况，且大多数用户将AI功能视为有趣噱头而非核心需求。
苹果Mac、iPad与微软Xbox集体涨价，AI芯片成本是幕后推手
受AI服务器需求激增推动，DRAM和NAND存储芯片价格在过去一年内翻逾四倍，苹果和微软相继宣布旗下产品提价。苹果Mac系列上涨15%至20%，iPad系列上涨15%至25%；微软Xbox将于8月1日起提价100至150美元，并停售2TB版本。两家公司均将涨价归因于存储组件成本飙升。芯片厂商美光财季毛利率超86%，CEO预计供应紧张将持续至2028年。
SAP北美总裁：企业AI应用已超越初步探索阶段
SAP北美总裁David Robinson表示，企业AI应用正从早期探索转向规模化落地。他在SAP Sapphire大会后观察到，越来越多客户开始以实际运营视角看待AI价值。AI Agent已能处理具体业务流程，并有望重塑企业战略制定方式。SAP推出的"自主企业"计划，将AI Agent与数据编排平台结合，支持零售等场景的智能化运营。Robinson强调，未来关键不在于模型本身有多强，而在于企业能否有效整合和调度多种AI模型。
企业在信任问题未解决之际加速推进AI自主化部署
尽管对AI系统信任度不足，企业仍在积极推进AI自主化进程。Kyndryl调查显示，仅25%的商业与技术领导者表示完全信任其AI系统，但超过80%的技术领导者预计自主AI代理将在未来一年内做出具有实质业务影响的决策。目前，57%的技术领导者表示AI已全面融入核心业务流程。与此同时，超六成受访者已重新设计岗位职能，95%认为员工技能提升优于外部招聘。
高管们担忧AI系统的供应商锁定风险
IBM商业价值研究院对1000名高管的调查显示，超七成受访者表示难以切换主要AI供应商，68%的企业因数据主权要求难以跨环境迁移AI系统。随着AI采用深化，供应商锁定问题引发监管关注——英国竞争与市场管理局已对微软展开调查，欧盟委员会也拟将微软和亚马逊列为云服务"守门人"。IBM研究指出，仅7%的企业拥有对AI系统的高级管控能力，9%的企业对AI供应商依赖有清晰认知，治理差距正在扩大。
智能体AI时代，数据治理规则正在重塑
随着智能体AI（Agentic AI）的兴起，数据治理已从被动合规转变为企业数字化转型的核心战略。AI系统高度依赖高质量、可追溯的数据，治理缺位将导致偏差放大或决策失误。领先企业正将治理能力嵌入数据全生命周期，结合自动化与安全工作流，实现合规与创新并行。数据治理能力将成为企业AI竞争的关键差异，那些在数据架构上提前布局的组织，才能真正释放AI的业务价值。
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