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8月15日,自动驾驶企业文远知行宣布获得东南亚超级应用Grab数千万美元投资,双方将深化战略合作,重点推进Robotaxi等自动驾驶车型在东南亚市场的规模化落地。核心合作内容包括:Grab将注资支持文远知行国际化扩张;双方计划未来在东南亚部署数千辆自动驾驶车辆;文远知行技术将深度整合至Grab运营网络,提升出行服务质量和安全水平。此次合作还将建立技术培训体系,帮
2025年第二季度,自动驾驶行业迎来商业化加速拐点。小马智行Robotaxi业务收入达1090万元,同比增长157.8%,毛利率提升至16.1%;文远知行表现更突出,营收4590万元同比激增836.7%,毛利率达28.1%。行业增长得益于技术迭代:文远知行与联想合作推出HPC3.0计算平台,算力达2000TOPS,成本降至前代1/4,推动自动驾驶套件成本下降50%,全生命周期总成本降低84%。头部企业通过技术创新实现规模化运营,标志着Robotaxi行业正式进入商业化快车道,智能出行时代加速到来。
卧兔网络联合WotoHub于8月7日在深圳成功举办"当红不让"2025卖家大会。大会聚焦卖家出海营销需求,汇聚平台代表、标杆卖家及服务商,探讨品牌出海、社媒变现等实战打法。现场发布WotoHub6.0系统,通过AI技术实现红人营销全链路智能化管理,并推出TikTok视频营销服务WotoVideo。活动吸引超3000人报名,1300多位跨境精英到场,22万线上观众参与。大会通过圆桌论坛分享行业洞见,展示中国出海服务生态,助力卖家把握海外红人营销新机遇。
近日,知名博主数码闲聊站带来一则重磅消息,REDMI Turbo5已顺利完成备案,型号确定为2511FRT34C,并且这款新品预计将在今年第四季度正式登场。
iQOO品牌正式发布了其全新旗舰机型iQOO Z10Turbo+,并同步开启销售。这款新机以其卓越的性能和超长续航能力迅速吸引了市场关注,官方数据显示,其首销成绩达到了此前Z10Turbo Pro的174%,显示出消费者对其的高度认可。 iQOO Z10Turbo+的核心亮点在于其搭载的8000mAh超大容量电池,这在当前的智能手机市场中极为罕见。该机型不仅配备了天玑9400+旗舰处理器,还配备了旗舰级的LPDDR5X U
iQOO Z10 Turbo+正式发布,搭载天玑9400+旗舰平台,安兔兔跑分326万,成为Z系列性能最强机型。配备6.78英寸1.5K直屏、8000mAh超大电池+90W快充,支持边充边玩不烫手。后置5000万双摄,内置自研电竞芯片Q2,支持144FPS超帧游戏体验。提供12+256GB/16+512GB等版本,售价2199元起,国补后最低1869.15元。机身仅8.16mm厚、212g重,提供极地灰等三款配色,雾面蚀刻工艺兼具磨砂触感。
今晚iQOO Z10 Turbo +正式发布,起售价是2199元,国补后的到手价是1869.15元起,这是同价位唯一一款天玑9400 机型,在同档位极具竞争力。 这次iQOO Z10 Turbo +同时搭载了天玑9400 和自研电竞芯片Q2,带来行业最强能效体验,行业唯一支持真1.5K超分 144FPS超帧并发,做到了原生级画质、零感时延、超低功耗,彻底解决行业痛点,打造最强游戏体验。 并且iQOO Z10 Turbo +还配备旗舰级的LPDDR5
AI日报栏目聚焦人工智能领域最新动态:1)阿里发布Qwen3-4B轻量级模型,手机端可运行;2)小红书开源多模态大模型dots.vlm1,在图表推理方面表现突出;3)MiniMax推出语音生成模型Speech2.5,多语种表现提升;4)Midjourney推出HD视频模式,提升专业影像质量;5)Cursor1.4版本增强异步任务处理能力;6)谷歌否认AI搜索影响网站流量,但数据显示用户行为改变;7)MiniCPM-V4.0开源发布,号称"手机上的GPT-4V";8)AMD与高通宣布支持OpenAI的gpt-oss系列模型;9)腾讯开源WeKnora文档智能解析工具;11)疑似GPT-5信息在GitHub泄露;12)FlowSpeech实现书面语转口语的TTS技术突破。
REDMI Turbo 5进度提速,有望在今年12月发布。 据悉,前代REDMI Turbo 4在今年1月发布,首发搭载天玑8400-Ultra,定价1999元起。
本文对比分析了Kimi-K2-Turbo-Preview和Qwen3-Coder-Flash两款AI大模型在开发者选型中的表现。K2-Turbo采用MoE架构,激活参数32B,支持128K上下文,在代码调试和自动化流程方面表现突出;Qwen3-Coder为480B参数的MoE模型,原生支持256K上下文,擅长大规模代码库理解和API集成。二者在中级任务表现接近,但K2在复杂可视化任务更优,Qwen3在多轮Agent调用更稳定。建议根据需求选择:注重调试自动化选K2,需要长上下文支持选Qwen3。推荐使用AIbase模型广场进行高效选型对比。