在新年之前,苹果已经基本不可能再推什么大型产品发布活动了。毕竟苹果掌门人库克已经在之前的一次股东电话会议上明确表示,苹果今年的产品线已经「敲定」。因此,至少要等到2023年初Mac产品线才会发布升级计划,或者是其他新的惊喜。既然年关将至,我们不妨放大脑洞,想想新一年里苹果会给我们准备哪些新品。
过去几年来,苹果每年秋季都会组织三场活动,但今年有所不同。跟往年一样,苹果在9月的大会上公布了新款iPhone 14和iPhone 14 Pro,Apple Watch Series 8和Apple Watch Ultra。但一个月之后,库克打破传统,出人意料地取消了直播活动,转而组织了一系列低调的新闻稿发布,拿出了M2版iPad Pro、彩色入门级iPad以及4K分辨率的Apple TV。
11月通常是苹果发布新款Mac的时候,但有报道称今年的时间已经确定延后。
随着新款iPhone、iPad和Apple Watch的推出,苹果那边还没公布的重磅产品就只有新一代Mac和若有似无的XR(混合现实)头显。我们不清楚这些内容的确切公布时间,只能聊聊值得期待的细节。
@markgurman:Power On早期特别版:苹果即将推出配备M2的下一代iPad Pro,新款MacBook Pro将于今年晚些时候上市。苹果计划明年将iPad变成类似Google Pixel Tablet的家庭中心。
M2 Pro与M2 Max 的 MacBook Pro
据彭博社记者Mark Gurman和对苹果颇为了解的分析师郭明錤的说法,预计苹果会在新一年内推出搭载M2 Pro和M2 Max芯片的全新14英寸和16英寸版MacBook Pro。当前14英寸和16英寸版MacBook Pro提供的是M1 Pro和M1 Max配置选项,因此下一代笔记本电脑使用第二代苹果芯片也是顺理成章的决定。
目前,市场上有两款配备标准版M2芯片的苹果笔记本电脑:13英寸的MacBook Pro和MacBook Air,两款产品均公布于今年6月的WWDC 2022大会。
@mingchikuo:配备新一代处理器的新款14英寸和16英寸MacBook Pro将于2022年第四季度进入量产。鉴于台积电的3纳米制程工艺即将在2023年上半年投入使用,所以14英寸和16英寸版MacBook Pro机型的处理器可能仍将沿用5纳米制程。
M2 Mac mini
有报道称,新一代Mac Mini也将上市,而且似乎将提供M2芯片选项。Mac Mini是苹果最实惠的在售设备(起价650美元)。这款小巧但功能强大的台式电脑,凭借紧凑的设计和出色性能而广受市场欢迎。这也将是目前搭载M1芯片的现有产品线两年以来的首次升级。
@mingchikuo:
苹果新桌面产品预测:
1. 2022年:更强大的Mac mini和更实惠的外接显示器(27英寸,非mini-LED)。
2. 2023年:Mac Pro和iMac Pro。
头显和其他iPad品类
那么,今年这最后一个月会成为苹果迈入元宇宙的历史性时刻吗?
苹果的XR头显一直在研发当中,专家表示2023年很可能是苹果XR头显正式亮相的元年。据称这款头显原本计划今年推出,但由于硬件过热、软件故障和供应链限制而被迫推迟。Gurman在5月称其开发处于「后期阶段」。既然苹果的产品阵容已经锁定在今年,这款被郭明錤称为「头显行业游戏规则改变者」的产品很可能会在明年初亮相。
但苹果对于此类重大产品的开发工作向来严格保密,所以目前的消息都只能说是猜测。The Information发布的一份报告提到,苹果的头显很可能采用虹膜扫描技术以实现身份验证支持,同时可能采用与Meta Quest 2和Quest Pro头显明显不同的「滑雪护目镜」式设计。
最后的一大要点在于,苹果会不会拥抱新的浪潮?The Elec和CNBC有报道预测,这家科技巨头很可能会在2024年发布折叠式产品。据报道,苹果将首先在iPad系列中测试折叠技术,这跟全神贯注搞折叠式智能手机的三星形成了鲜明对比。苹果很少会为了追时髦而改变设计思路,但如今可折叠外形似乎越来越受欢迎,所以要想下场现在就是最佳时机。
总之,2023年会是我们看到苹果重拾创新本源的一年吗?只有时间会给出答案,也希望这一切都值得等待。
好文章,需要你的鼓励
南洋理工大学研究团队开发了WorldMem框架,首次让AI拥有真正的长期记忆能力,解决了虚拟世界模拟中的一致性问题。该系统通过记忆银行存储历史场景,并使用智能检索机制,让AI能准确重现之前的场景和事件,即使间隔很长时间。实验显示在Minecraft和真实场景中都表现出色,为游戏、自动驾驶、机器人等领域带来广阔应用前景。
AWS通过升级SageMaker机器学习平台来扩展市场地位,新增观测能力、连接式编码环境和GPU集群性能管理功能。面对谷歌和微软的激烈竞争,AWS专注于为企业提供AI基础设施支撑。SageMaker新功能包括深入洞察模型性能下降原因、为开发者提供更多计算资源控制权,以及支持本地IDE连接部署。这些更新主要源于客户需求,旨在解决AI模型开发中的实际问题。
MTS AI研究团队提出RewardRanker系统,通过重排序模型和迭代自训练显著提升AI代码生成质量。该方法让13.4B参数模型超越33B大模型,在多种编程语言上表现优异,甚至在C++上超越GPT-4。通过引入困难负样本和PPO优化,系统能从多个代码候选中选出最优方案,为AI编程助手的实用化奠定基础。