苹果公司产品与战略调整 - iPhone发布周期将发生重大变化，计划自2026年起每年推出5至6款新机型，新模式旨在平衡全年收入并减轻供应链和内部团队压力 [3][4] - 2026年将发布iPhone 18 Pro/Pro Max及首款折叠屏产品，2027年发布iPhone 18/18e、特别版及可能的新款iPhone Air，形成错峰发布节奏 [3] - 第二代iPhone Air将推迟至2027年发布，计划搭载2nm制程芯片以提升续航，并被定位为折叠屏技术的供应商测试产品 [4][5] - 公司已停止M4 Ultra芯片开发，并取消搭载该芯片的Mac Pro，未来专业桌面战略将专注于Mac Studio，M5 Ultra成为下一步计划 [5] - 公司正在加速CEO接班计划，现任CEO Tim Cook或于2026年初卸任，硬件工程高级副总裁约翰·特努斯被视为最可能继任者，以确保产品发布节奏平稳 [7][8] 华为与人工智能技术 - 华为将于11月21日发布一项AI领域突破性技术，该技术通过软件创新可将GPU、NPU等算力资源的利用率从行业平均的30%-40%显著提升至70% [6] - 该技术能实现英伟达、昇腾及其他第三方算力的统一资源管理与利用，屏蔽硬件差异，为AI训练和推理提供更高效支撑 [6] 6G技术研发进展 - 北京首次集中发布“6G实验室十大进展”，涵盖高频通信、智能超表面、星地融合等核心方向，包括“256TR U6G基站原型机”等十项技术成果 [9] - “256TR U6G基站原型机”在U6G频段下实现单用户下行峰值20Gbps，验证了该频段作为6G候选频段的可行性 [9] - 小米的“端到端AI无线技术原型验证系统”成功入选十大进展，该系统支持多模块联合部署并引入AI跨层处理机制 [10] - 北京经开区已于今年7月发布专项支持政策，推动4个6G创新实验室落地，以巩固其在全球6G创新格局中的领先地位 [12] 小米汽车与公司动态 - 小米集团董事长雷军重申小米SU7采用“安全高于一切”的研发原则，车身高强钢和铝合金占比超90%，最高强度达2000MPa，整车扭转刚度达51,000 N·m/deg [15][16] - 小米汽车自研电池包采用14层物理防护、17层高压绝缘及电芯倒置技术，确保热失控时“无明火、无热蔓延” [17] - 小米集团公关部总经理王化即将转岗，不再负责公关事务 [17] 人工智能与机器人领域 - xAI宣布将Grok 5的发布推迟至2026年第一季度，埃隆·马斯克称经过额外训练后，该模型目标是在各项指标上成为全球最智能的AI并达到类人智能水平 [18][20] - 宇树科技CEO王兴兴指出，未来十年多模态大模型与机器人的深度融合将赋予机器人真正“理解世界”的能力，使其从行业工具转变为生活伙伴 [32] - 宇树研发的人形机器人已能完成大部分工作动作，包括离线预学习与实时模仿复刻，应用于工厂、社区养老及家庭场景 [32] 消费电子与软件更新 - OPPO发布Reno15系列，新机采用1.15mm极窄四等边直屏，搭载天玑8450芯片，支持IP68与IP69防水，Pro版本支持50W无线充电 [35][36] - 微信更新聊天记录备份功能，允许Android用户将数据直接保存至U盘或移动硬盘，并支持设定24小时自动备份频率 [29] - 夸克AI眼镜提交新专利，通过动态调整合像距离以提升视觉舒适度，其首款自研AI眼镜定于11月27日发布，标价3999元 [40] 企业战略与行业动向 - 零跑汽车宣布提前45天完成2025年50万辆销量目标，并计划明年冲击100万辆销量目标，多款新车如Lafa 5、D19、A10将发布 [21][23] - Meta计划自2026年起将“AI驱动影响”纳入员工绩效考核核心指标，推动企业迈向“AI原生文化” [31] - 通义千问Qwen Code v0.2.1版本上线，新增免费网络搜索、更精准的代码编辑及Zed IDE集成等功能 [38] - 京东在部分城市测试上线“京东点评”功能，涵盖酒店、景点点评，目前尚未开启商业化 [44][46]

行业研究：AI与无线感知技术的发展趋势 - 深度学习和大数据时代，前沿AI研究资源向工业界集中，因为需要极大的计算资源和海量真实数据，这些只有实力雄厚的大公司才负担得起[14][15] - 合成数据是弥补真实数据不足的权宜之计，通过已有数据的排列组合来模拟，但无法合成完全未见过的情形，作用有限[17][18] - 无线感知（无线AI）是AI的新前沿，通过分析环境中的无线电波来感知人的活动、呼吸、睡眠乃至跌倒，无需穿戴任何设备，准确率可达95%[35][36][38] - 无线感知技术已投入实际应用，例如在疫情期间远程监测隔离病人和独居老人，以及在汽车内检测遗留儿童，防止悲剧发生[36][38] - 未来6G/7G时代的关键愿景是实现“数字孪生”，即每个人在云端有一个了解其一切信息的虚拟代理，处理各种事务，这需要极高的带宽和实时通信能力[49][50] 公司研究：Origin Wireless的创业与商业模式 - 公司创始人刘国瑞在60余岁时放弃马里兰大学终身教职，全职投入创业，旨在推动无线感知AI技术的商业化落地[6][15] - 创业的核心驱动是为了履行对投资人和团队的承诺，并突破学术研究的“天花板”，利用真实产品和环境收集大数据以推动前沿研究[15][16][33] - 公司的技术核心是无线AI，即利用无所不在的无线电波赋予机器感知环境的能力，目前声称全世界只有其一家公司真正做到了这一点[35][38] - 公司已申请了大约250项专利，这被归因于通过实际产品部署收集真实数据所带来的持续创新[33] - 作为初创公司，在算力资源上面临挑战，主要依靠亚马逊云等平台进行研发，而非自建大型服务器[48] 行业竞争格局与科研模式变迁 - 当前推动尖端AI研究（如大模型）的主要是少数几家拥有海量资金和数据的大公司，学术经费难以填补资源鸿沟[39] - 创新资源集中于工业界被认为是当前发展阶段规律，待工具普及后，下一波创新可能重新从学术界发端[40] - 跨学科团队合作成为现代科研突破的主流模式，不再局限于单一学科背景[24] - 对于AI工具（如ChatGPT）的使用，应采取制定规则（如要求论文中声明使用情况）进行规范，而非简单禁止，以防范学术不端并提高效率[42][44] 人才与教育：工程师群体的未来 - AI的发展不会取代工程师，而是创造新的就业机会，例如在生物制药、医疗诊断、建筑设计等领域，需要既懂AI又懂专业知识的复合型人才[45][46] - 对技术人员的未来应保持信心，他们正在创造新的应用场景和岗位，而非“革自己的命”[46] - 在培养学生方面，应注重引导其独立发现重要问题的能力，而非仅仅解决导师给出的题目，并设定高标准的科研成果要求[25][26] - 评价教育者的成功，关键在于培育出多少有成就的学生，这比教育者自身的成就更重要[27] 技术发展：通信与信号处理的基础地位 - 现代AI的许多基础算法理论源于信号处理领域，该领域的专家现常被视为“做AI的人”[22] - 电机工程（EE）传统上要求扎实的数学和物理功底，而计算机科学（CS）的数学训练相对较浅，但深度学习的兴起降低了纯粹数学推导的门槛，使得跨学科合作成为可能[23] - 无线感知技术被称为人类的“第六感”，预计未来二三十年，“无线”一词将不仅代表通信，更意味着感知，并可能彻底改变生活方式[39]