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传三星电子已收到谷歌即将推出的Tensor G4 SoC的订单，该芯片将用于Pixel 9系列。 Tensor G4将采用G3的改进型CPU。 它的内部项目代号为“Zuma Pro”，表明是 G3“Zuma”的演变。 据称，该SoC是采用三星4纳米第三代SF4P工艺生产的，而不是G3的上一代SF4工艺。 谷歌曾考虑将Tensor G4转移到台积电。 然而，由于生产时间和数量缺乏协调，该计划未能实现。(Android Authority, Maeil Business)

三星系统LSI总裁Park Yong-in透露，旗舰Exynos芯片 (或Exynos 2500) 预计将于2024年推出，将采用3纳米制造工艺。 它将采用三星代工的全新3纳米GAA 制造工艺，据称即使与台积电的3纳米工艺相比，该工艺也能提供更高的能效和性能。 据透露，未来AI处理将采用NPU而不是GPU。 目前，GPU 被用于人工智能和生成式人工智能应用的云服务器中，但它们成本太高并且消耗大量电力。 因此，Park Yong-in声称NPU更适合人工智能用例。(Android Headlines, SamMobile, WCCFtech, Twitter)

苹果推出新款M3处理器，这三款处理器都对芯片的 GPU 方面进行了重大改进。 基于台积电的N3B工艺，苹果希望再次提高CPU和GPU性能的标准，并创下单个笔记本电脑SoC中使用的晶体管数量的新记录。 所有三款M3芯片 (M3、M3 Pro和M3 Max) 都将在新款MacBook Pro机型中首次亮相，M3也是新款24英寸iMac的一部分。(The Verge, AnandTech, Apple)

英伟达 (Nvidia) 在内部数据上训练了NeMo大语言模型 (LLM)，以帮助芯片设计人员完成与芯片设计相关的任务，包括回答有关芯片设计的一般问题、总结bug文档以及为EDA工具编写脚本。 Nvidia 的首席科学家 Bill Dally介绍了ChipNeMo。 像NeMo这样的基础模型通常会接受从互联网上抓取的数万亿个单词的训练，以使它们能够对语言有一个良好的总体理解。 然后，LLM可以针对特定领域的数据进行进一步预训练，以获得特定领域的额外上下文，并且可以使用示例问答对对它们进行微调。 Dally表示，Nvidia使用从内部代码和文本存储库中获取的单个数据集 (包括架构文档、设计文档和Nvidia的代码库) 对ChipNeMo进行了预训练，然后该公司对该数据的子集进行了微调。(Android Headlines, EE Times, Nvidia, HPC Wire)

台积电的创办人张忠谋在谈到科技创新是否受中美“脱钩”影响时称，美国欲拖慢中国半导体发展，但“脱钩”最终可能伤害所有人。张忠谋坦言，只有大家合作，才能加快创新脚步。但无奈世界各国似乎对彼此充满“怨言”，令他格外忧心。他会建议美国商界领袖多与中国沟通，只可惜这番建议并不是很有用。张忠谋示警，在半导体产业领域，已经没有全球化，自由贸易也消失。(Gizmo China, SCMP, 163.com, Takungpao, Yahoo)

高通首席执行官Cristiano Amon不仅确认三星即将推出的旗舰产品 (Galaxy S24系列) 将再次采用两芯片策略，而且高通应该拥有多数份额。 据称，Galaxy S24 Ultra将独家搭载高通骁龙8 Gen 3 “for Galaxy” 芯片组。 不过，基本Galaxy S24型号和Galaxy S24+将同时使用三星Exynos和高通芯片组。(GSM Arena, The Elec, SamMobile)

高通骁龙8 Gen 4将是高通同类产品中首款采用Oryon内核的产品。 高通高级副总裁Chris Patrick表示，定制CPU核心不一定要昂贵，但他也提到高通需要在成本、功耗和性能之间取得平衡。 为了实现这种平衡，将导致骁龙8 Gen 4的价格上涨。(CN Beta, WCCFtech, Android Authority)

Arm宣布，它已对树莓派 (Raspberry Pi) 进行了战略投资，并持有该公司少数股权。Arm的少数股权扩大了Arm与Raspberry Pi之间的长期合作关系，Arm CPU已应用于所有Raspberry Pi和Raspberry Pi Pico SoC。(CN Beta, The Register, Tom’s Hardware, Arm)

传三星与超微 (AMD) 和高通合作，共同开发 FSR (FidelityFX超分辨率)。该功能预计将出现在该公司的下一代旗舰智能手机Galaxy S24上。 该技术以较低的分辨率渲染游戏图形以提高帧速率，然后使用人工智能来提高分辨率。 更高的帧速率可能会以图形细节略有下降为代价实现。 FSR旨在与英伟达 (Nvidia) 的DLSS (深度学习超级采样) 竞争，后者是目前业界领先的PC游戏空间升级技术。(Android Authority, Business Standard, SamMobile, WCCFtech, Ajunews, Twitter)

消息称长江存储已成功开发并量产232层3D NAND闪存。 新型3D NAND存储设备凭借Xtacking 3.0架构而拥有业界最高的记录密度和极致性能。 TechInsights在 2022 年 7 月悄然推出的 1 TB 消费级固态硬盘 (SSD) ZHITAI 600 中，发现了长江存储制造的232层四级单元 (QLC) 3D NAND。相比之下，SK海力士的NAND具有 最大层数为238层。 三星电子尚未具体透露其层数，但有传言约为236层。 长江存储的1Tb 3D QLC NAND器件的记录密度为19.8 Gbit/mm2，是全球商用IC密度最高的。 事实上，即使是长江存储的 232 层 3D TLC NAND 芯片，其记录密度也高达 15.47 Gbit/mm2，高于量产的竞争产品。(Gizmo China, SCMP, Tom’s Hardware, Business Korea, TechInsights)

全球最大的两家存储芯片公司——西部数据和日本铠侠——期待已久的合并可能会受到铠侠股东之一 SK海力士的阻碍。 该公司首席财务官Woohyun Kim表示，考虑到该交易对公司投资铠侠价值的整体影响，SK海力士不会同意该交易。 自2022年以来，西部数据和铠侠一直在合资企业中合作。据称，更深层次的合作已经酝酿了一段时间，有报道称，可以追溯到2021年。据称，西部数据和铠侠一直在与日本顶级银行进行谈判，以确保1.9万亿日元 (近130亿美元) 为交易提供资金。 三井住友金融公司、瑞穗金融公司、三菱日联金融公司和日本发展银行等都是贷款机构。(TechCrunch, SK hynix)

谷歌详细介绍了音频体积描记法 (audioplethysmography, APG) 的研究，该技术“通过简单的软件升级”为主动降噪 (ANC) 耳机和耳塞添加了心率传感功能。 谷歌表示，“耳道是健康感知的理想位置”，因为耳深动脉“形成了一个由广泛渗透到耳道的较小血管组成的复杂网络”。 这种音频体积描记法的工作原理是“通过ANC耳机的扬声器发送低强度超声探测信号”。(Android Authority, Google, 9to5Google)

传苹果几乎推出Android版的Apple Watch，以及Apple Watch Series 10会配备血压 (BP) 和睡眠呼吸暂停监测功能。 据报道，苹果正在开发一种血糖监测系统，如果Apple Watch用户患有糖尿病前期，该系统会向他们发出警告。 苹果的无创血糖监测技术涉及将光线穿过皮肤照射到血管和细胞之间的液体上。 反射回来的光可用于测量血糖水平。 苹果的解决方案还需要人工智能分析原始数据并确定一个人是否患有糖尿病前期。(Android Authority, Bloomberg)

传三星正在考虑大幅提高快速充电速度。 三星的变压器供应商Atum悄然推出了其产品阵容中的65瓦 和145瓦充电器。 所有迹象都表明这些新产品将用于三星未来的智能手机。 这表明三星正在积极研发 65瓦充电器。(GizChina, 4gnews, Twitter)

三星开始向运行One UI 6的三星Galaxy智能手机和平板电脑推出“临时云备份” (Temporary Cloud Backup)功能。该功能将允许用户备份和传输最多30天的无限数量的照片、视频和其他数据 免费。 该服务将允许用户将数据从智能手机或计算机上传到三星云存储以供以后使用，例如当用户等待新设备交付或维修智能手机时。(The Verge, Samsung, XDA-Developers)

三星电子宣布计划于2024年推出一款集成生成式人工智能 (AI) 技术的智能手机。三星所指的技术是一种无需连接外部云的设备上生成式AI。 据信该技术将在预计将于2024年初发布的Galaxy S24或将于2H24推出的Galaxy Z6系列中采用。(Android Authority, Business Korea, SamMobile)

华为官方宣布了一项重要里程碑事件——鸿蒙 (HarmonyOS 4) 升级设备数量突破1亿。鸿蒙OS 4搭载全新华为方舟引擎，相比鸿蒙OS 3，系统流畅性提升20%，续航时间延长30分钟，图库万张图片瞬时加载。(GSM Arena, Weibo, QQ, Yicai)

vivo正式发布了OriginOS 4系统。OriginOS 4重新设计了系统内超过2000个图标 ，打磨每个符号背后的线条和间距，确保整体舒适性的同时，让形态更自然和熟悉。OriginOS 4采用了基于人因的动效曲线，更自然舒适、符合直觉。此外，还支持实时模糊，还原物理世界空间感，清晰布局呈现。OriginOS 4带来了全新的品牌定制字体 ——vivo Sans。通过触碰笔画的 “避让设计”，交叉笔画的“减细处理”，以及“中宫可变技术”，实现全系统字体的动态变化，让不同大小的文字都能以最舒适清晰的字形呈现。OriginOS 4搭载了vivo智能车载4.0，语音交互功能更强大，无需唤醒词，仍可操控导航、音乐、电话，甚至是界面上的文字按钮也能语音操控。目前已接入100多家汽车品牌、1360多种汽车型号。(GSM Arena, Weibo, Fonearena, IT Home)

vivo自研蓝河操作系统BlueOS发布。vivo自研蓝河操作系统号称一款面向未来的自研智慧操作系统，支持大模型、多模态交互，还号称是全球首款用Rust语言来编写系统框架的操作系统。在大模型能力的加持下，蓝河操作系统扩展了输入能力，支持声音、图片、文字、视频、手势、手语、脑波等的识别。同时，支持应用开发新范式，能够帮你自动编写代码、生成专属桌面、壁纸、主题等。该系统支持各类配置运行，包括200MHz CPU和32MB内存的设备。蓝河操作系统支持 BlueXlink 连接协议，采用分布式设计理念，兼容行业标准协议，让数据可以在多设备间完成自由、安全的流转和访问，可服务于智能家居、智慧出行、智慧办公多种场景。(Gizmo China, IT Home)

根据Canalys的数据，全球智能手机市场在3Q23小幅下降1%，表明下滑趋势正在放缓。 受区域复苏和新产品升级需求的推动，智能手机市场在销售旺季之前于3Q23录得两位数环比增长。 尽管较3Q23略有下降，但三星仍以20%的市场份额保持领先地位，而苹果则以17%的市场份额位居第二。 小米以14%的市场份额位居第三，单位出货量同比和环比均有所恢复。 OPPO (包括一加) 凭借其在亚太地区的强势地位，以9%的市场份额位居第四。 传音以9%的份额和显着的同比扩张跻身前五。 在前五名之外，华为在新的Mate系列的推动下，在国内市场实现了大逆转。(Android Headlines, Canalys)

苹果在印度有富士康、纬创、和硕3家合约制造商。 塔塔集团将在该国为国内和国际市场生产iPhone。 电子和技术部长Rajeev Chandrasekhar表示，该项目将在2.5年内完成，政府将支持塔塔集团和其他印度电子公司与全球品牌合作的努力。 该交易是在纬创资通批准以1.25亿美元将其印度子公司出售给塔塔集团后完成的。 经董事会批准后，塔塔集团将拥有纬创信息通信制造印度公司 (WMMI) 100%的股权。(Gizmo China, India Times, Patently Apple, Reuters, Indian Express, Twitter)

苹果、戴尔、惠普、三星和联想等110家公司获得印度授权，可以在旨在监控出货量的新系统下进口笔记本电脑、平板电脑和个人电脑。 根据自2023年11月1日起生效的印度新“进口管理体系”，宏碁、小米、IBM和华硕也获得了进口授权。印度在撤销先前的计划后，于2023年10月宣布了针对笔记本电脑、平板电脑和个人电脑的新系统 在受到业界和华盛顿的批评后，实施许可制度。 公司必须在门户网站上登记进口数量和价值，授权有效期至2024年9月。(Apple Insider, Reuters)

由通用汽车 (GM) 支持的自动驾驶汽车运营商Cruise将于2026年在日本推出机器人出租车服务。日本将成为Cruise的第二个国际市场，仅次于迪拜。 Cruise目前在美国多个城市运营机器人出租车，并表示计划在未来几年内再在12个城市推出机器人出租车。 通用汽车与本田公司共同宣布了这一消息，与本田经建立了三年的合作关系，共同开发一系列价格实惠的电动汽车。 这三家公司计划于1H24成立合资企业，目前正在等待监管部门的批准。(The Verge, TechCrunch, Reuters)

运营该火车站的福特子公司密歇根中心宣布，它正在与该州交通部 (MDOT) 合作，测试使用无人驾驶飞机系统 (UAM) 或无人机来运送药品、食品、 以及其他小物品送给附近的居民。 无人机送货测试将在所谓的底特律先进空中创新区进行，该区域位于密歇根中央车站三英里半径范围内，无人机可以在其中向附近的房屋和公寓楼送货或执行建筑物检查等其他任务。(The Verge, Benzinga, MSN)

麻省理工学院开发了一种深度学习系统Air-Guardian，旨在与飞行员协同工作以提高飞行安全。 该人工智能 (AI) 副驾驶可以检测到人类飞行员何时忽视了危急情况，并进行干预以防止潜在的事件发生。Air-Guardian的核心是一种新型深度学习系统，称为液体神经网络 (LNN)，由麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室 (CSAIL) 开发。 LNN已经在各个领域展示了其有效性。 它们的潜在影响是巨大的，特别是在需要计算效率高且可解释的人工智能系统的领域，它们可能是当前流行的深度学习模型的可行替代方案。(VentureBeat, MIT)

来自澳大利亚国立大学、牛津大学和北京人工智能研究院的研究人员开发了一种名为 “3D-GPT” 的新型人工智能系统，可以简单地根据用户提供的基于文本的描述生成3D模型。 与传统的3D建模工作流程相比，该系统提供了一种更高效、更直观的方式来创建3D资产。 3D-GPT能够“将程序3D建模任务分解为可访问的部分，并为每个任务指定合适的代理”。 它利用多个人工智能代理，每个代理专注于理解文本提示和执行建模功能的不同部分。(VentureBeat, Github)