据报道，iPhone 16系列在发布后的首个周末预购销量约为3700万部，与去年同期相比下降了12.7%。
分析师认为，iPhone 16系列销量低于预期的一个主要原因是，iPhone 16 Pro系列的市场表现未达预期。与前代产品相比，iPhone 16 Pro系列的供货周期缩短，这限制了消费者的选择，进而影响了整体销量。
另一个因素是，备受期待的Apple Intelligence技术并未随iPhone 16系列一同发布。这一关键卖点的延迟推出，恰逢中国市场竞争加剧，进一步削弱了iPhone 16系列的吸引力，对销量造成双重影响。
然而，分析师也表示乐观，认为iPhone 16 Pro系列首周末预购表现不佳，并未对供应链稳定性造成直接冲击。预计短期内供应链将保持稳定，随着Apple Intelligence技术的发布和旺季促销活动的展开，iPhone 16系列的出货量有望回暖。
展望未来，分析师预测苹果将在2025年采取主动的产品策略，以适应市场需求变化，激发消费者热情并促进销量增长，为苹果的未来发展增添更多期待。
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12-20
今日，苹果分析师郭明錤发文透露，目前已有苹果员工通过员工折扣价格购买iPhone16系列。以往新款iPhone发售后，苹果员工通常需要等待数周才能折扣价买新机，郭明錤认为，这可能是iPhone16系列初期需求低于预期的征兆之一。AppleIntelligence的中文、法语、日语和西班牙语版本最快明年推出。
分析师郭明錤发布报告，称iPhone16系列销量低于预期。郭明錤表示，iPhone16系列首周末预购销量约3700万台，对比去年同期的iPhone15系列下降约12.7%，低于苹果预期。如果2024年Q4上线的AppleIntelligence以及中国双11没有让iPhone16系列销量明显提升，苹果会在2025年采用更激进的产品策略提振市场需求。
市场调研机构CIRP的最新报告显示，安卓用户在智能手机更新换代方面比苹果用户更为积极。57%的安卓用户选择在两年内更换手机超过3年才换机的用户仅有21%。苹果可能面临用户流失的风险。
今天iPhone16系列正式开卖，官网起售价是5999元。在iPhone16系列首销之际，巴西监管机构公布了iPhone16电池容量细节。在5G网络浏览测试中，iPhone16Pro系列续航明显优于前代，其中iPhone16Pro续航长达14小时7分钟，上代机型是10小时53分钟，iPhone16ProMax续航长达18小时6分钟，高于上代的14小时2分钟。
苹果公司已开始允许员工通过员工折扣购买即将推出的iPhone16系列。这一做法与以往不同，通常员工需等待新款iPhone发售数周后才能以折扣价购买。随着智能手机市场的日益饱和，苹果公司需要不断创新，以维持其在竞争激烈的市场中的领导地位。
苹果公司介绍，iPhone16系列内部有三大关键性变化，让设备变得更容易维修。一是iPhone16系列采用全新的粘合剂，维修人员施加9V低电压就能让其松动，从让电池更换变得更加容易。为了支持循环经济的发展，苹果一方面尽量把产品设计的耐用些，可以减少废物的数量；另外，产品设计要用100%的可回收和可再生材料制造，这样可以找回这些材料。
今天，知名分析师郭明錤在社交平台上分享了iPhone16系列的最新出货数据，具体如下：1、iPhone16系列组装订单几乎没有变动，供应商被要求在十一长假期间不休息，继续生产两款Pro系列，意味着两款Pro机型的需求至今大致符合预期。2、11月中旬后的部分零组件略有砍单，主要涉及到iPhone16和iPhone16Plus，砍单幅度非常小，基本可以忽略掉。对于iPhone16系列，部分分析师不太看好，比如巴克莱分析师TimLong和GeorgeWang，他们在报告中提到，中文版AppleIntelligence要到2025年才会推出，这可能会削弱这一重要市场对iPhone16系列早期的热情，欧版可能会在2025年分阶段上线AppleIntelligence，这可能会对苹果销量造成影响。
iPhone16系列将于9月20日正式发售，目前这4款机型已在拼多多百亿补贴频道上架销售并破发。其中iPhone16补贴价是5799元，官网价格是5999元，便宜了200元，iPhone16Plus512GB补贴价是9399元，官网价格是9999元，便宜了600元。根据官方公布的信息，Apple智能中文版将于明年上线。
在iPhone16系列手机正式发售之际，市场出现了一些意外的情况。黄牛对iPhone16Pro系列手机的需求并不旺盛，部分黄牛甚至拒绝收购该型号手机。黄牛市场的冷淡可能预示着消费者对iPhone16Pro系列的热情有所下降，或者市场供应情况好于预期。
今日，苹果向iPhone用户推送iOS18.0.1更新，这是iOS18的第一个官方更新，本次更新主要修复了iPhone16系列机型在iOS18系统中存在的多个问题。iOS18.0.1更新解决了iPhone16和iPhone16Pro机型在特定情况下触控屏幕暂时无响应的问题。”据悉，苹果也在提前测试iOS18.1，该版本包含首批苹果AppleIntelligence，预计将于本月内发布。
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LLMWare.ai是一个为金融、法律、合规和监管密集型行业设计的AI工具，专注于私有云中的小型专业化语言模型和专为SLMs设计的AI框架。它提供了一个集成的、高质量的、组织良好的框架，用于开发AI代理工作流、检索增强生成（RAG）和其他用例的LLM应用程序，包括许多核心对象，以便开发者可以立即开始。
Kuration AI是一个利用人工智能技术帮助用户进行B2B研究的工具，它通过智能筛选和数据丰富化，帮助用户快速从大量信息中提炼出有价值的商业线索。产品背景是帮助企业从混乱的数据中快速找到目标公司，提高工作效率，减少人力成本。Kuration AI提供不同层次的定价计划，满足不同规模企业的需求。
Dezbor是一个无需编码的仪表板创建工具，它通过人工智能技术帮助用户轻松创建和管理数据仪表板。它提供了一个拖放式的界面，使得任何人都能够快速创建出专业的仪表板。Dezbor支持多种数据源的连接，如MySQL、PostgreSQL、Google Sheets等，并且提供了丰富的定制化选项，让用户能够根据自己的需求定制逻辑和操作。此外，Dezbor还提供了AI助手，帮助用户查询数据、识别问题并提供优化建议。
CalcGen AI是一个基于人工智能的平台，它允许用户通过简单的提示生成定制的交互式数据可视化。该技术的主要优点包括易用性、灵活性和高效的数据处理能力。它支持多种输入选项，如变量、限制、类别、排序选项、过滤器等，并允许用户分享或嵌入他们定制的可视化图表到自己的网站。CalcGen AI的背景信息显示，它目前处于测试阶段，并且可能在某些iOS设备上遇到内存问题，建议用户在Mac、PC或Android设备上使用。
DevKit是一个专为开发者设计的AI助手，它结合了世界领先的大型语言模型（LLMs）和超过30个迷你工具，帮助开发者快速构建软件，显著提升开发效率。DevKit支持快速生成公共API配置、用普通英语查询Postgres数据库、在聊天界面内生成和执行代码，以及激发创造力，通过代码生成和p5.js工具进行艺术创作和小游戏开发。DevKit以其强大的功能和易用性，获得了开发者社区的广泛认可，被Product Hunt社区评为顶级开发工具之一。
Quizzio是一个教育技术平台，它使用人工智能将用户的学习资料转化为个性化的测验，帮助用户发现知识盲点并测试对学习内容的理解。这个平台通过AI分析用户上传的学习材料，生成定制的测验，提供即时的反馈和改进建议，从而提高学习效率和学术表现。Quizzio的主要优点包括个性化学习体验、AI反馈、进度跟踪和移动友好设计。它适合所有希望提高学习效率和成绩的学生，尤其是那些寻求个性化学习路径和即时反馈的学习者。
Video Background Removal 是一个由 innova-ai 提供的 Hugging Face Space，专注于视频背景移除技术。该技术通过深度学习模型，能够自动识别并分离视频中的前景和背景，实现一键去除视频背景的功能。这项技术在视频制作、在线教育、远程会议等多个领域都有广泛的应用，尤其在需要抠图或更换视频背景的场景下，提供了极大的便利。产品背景信息显示，该技术是基于开源社区 Hugging Face 的 Spaces 平台开发的，继承了开源、共享的技术理念。目前，产品提供免费试用，具体价格信息需进一步查询。
AsrTools是一款基于人工智能技术的语音转文字工具，它通过调用大厂的ASR服务接口，实现了无需GPU和复杂配置的高效语音识别功能。该工具支持批量处理和多线程并发，能够快速将音频文件转换成SRT或TXT格式的字幕文件。AsrTools的用户界面基于PyQt5和qfluentwidgets，提供高颜值且易于操作的交互体验。它的主要优点包括调用大厂接口的稳定性、无需复杂配置的便捷性、以及多格式输出的灵活性。AsrTools适合需要快速将语音内容转换成文字的用户，特别是在视频制作、音频编辑和字幕生成等领域。目前，AsrTools提供免费使用大厂ASR服务的模式，对于个人和小团队来说，可以显著降低成本并提高工作效率。
Meissonic是一个非自回归的掩码图像建模文本到图像合成模型，能够生成高分辨率的图像。它被设计为可以在消费级显卡上运行。这项技术的重要性在于其能够利用现有的硬件资源，为用户带来高质量的图像生成体验，同时保持了较高的运行效率。Meissonic的背景信息包括其在arXiv上发表的论文，以及在Hugging Face上的模型和代码。
LightRAG是一个基于检索增强型生成模型，旨在通过结合检索和生成的优势来提升文本生成任务的性能。该模型在保持生成速度的同时，能够提供更准确和相关的信息，这对于需要快速且准确信息检索的应用场景尤为重要。LightRAG的开发背景是基于对现有文本生成模型的改进需求，特别是在需要处理大量数据和复杂查询时。该模型目前是开源的，可以免费使用，对于研究人员和开发者来说，它提供了一个强大的工具来探索和实现基于检索的文本生成任务。
