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件方面，HX6538采用Arm Cortex-M55处理器与Ethos-U55 AI加速架构，支持实时端侧视觉AI推理，可识别人体及特定事件。当系统检测到相关事件或人员出现时，芯片会根据需要唤醒主系统，执行进一步的AI处理，从而减少不必要的系统活动，降低整体功耗并延长眼镜续航。 奇景光电表示，随着多模态大模型及AI Agent技术的发展，智能眼镜正从被动响应语音指令，逐步向持续感知环境、理解实时上下文及主动提供服务的方向演进。不过，受限于设备体积、重量和电池容量，如何在低功耗条件下实现常开视觉感知，一直是智能眼镜面临的重要技术挑战。 WiseEye采用低功耗感知与端侧AI相结合的设计，使设备能够在本地完成初步视觉分析，仅在必要时调用主系统处理，为AI眼镜进一步实现主动记忆、主动服务及主动决策提供技术支持。 奇景光电首席执行官Jordan Wu表示，此前已有一家全球主要科技企业在其智能眼镜产品中采用WiseEye技术，此次再次获得阿里巴巴千问AI眼镜选用，进一步验证了该方案在超低功耗、常开感知及端侧AI处理方面的能力。公司看好WiseEye在下一代智能眼镜及可穿戴设备市场的发展前景。 来

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同时，保持了传统眼镜的外观与佩戴感，有效解决智能穿戴设备“好看却戴不久”的痛点。 极米官方配镜合作伙伴 耳旁有哈曼：双扬声器，让声音成为日常能力 在智能眼镜的日常使用中，声音是连接用户与 AI 的重要方式。相较于需要额外搭配耳机的使用方案MemoMind One则将双扬声器巧妙融入镜腿设计，通过哈曼 AudioEFX 音频方案，让电话沟通、音乐播放与 AI 语音反馈都能通过一副眼镜完成。 这不只是音频配置的增加，更是交互方式的改变：来电时，联系人信息直接显示在眼前，按下镜腿按键即可接听；听音乐时，支持蓝牙播放与歌词显示，声音与文字信息相互配合。无论是在通勤途中接打电话，还是获取 AI 助手的语音反馈，都能更加便捷。 针对不同聆听场景，MemoMind One提供两种音效模式：哈曼大师音效注重更完整的听感；私享音效则侧重减少声音外漏，用户可根据环境自由选择。 从眼前的信息显示，到耳旁的声音反馈，MemoMind One将显示与音频整合进同一套交互体验中。用户无需频繁在不同设备之间切换，让 AI 辅助更自然地融入日常。 哈曼联合调音 Memo记忆：不只回答当下，也能记住重要信息 如果说显示

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ngata 的很多功能和代码修复都是在散步过程中完成的。 另外，我这篇 Mangata 的草稿也是在昨天的散步过程中诞生的。我原本在中秋期间就计划完成这篇内容，但坐在电脑前，我根本不知道我该如何写这篇文章，一直拖延到昨天。而昨天的散步中，我开始有了一些关于 Mangata 分享的想法，我通过微信输入法，将这些想法记录到了 Notion 上。 虽然这些想法都是语音转为文字的内容，可能有很多错误的表达，但那些碎片化的想法变成了上万字的草稿，我非常惊讶和开心。因为这一切都只是在散步旅程里的一小段时间内发生的，我根本没错过我这次散步之旅中的任何东西。 然后想法落到了纸上，后续的写作也有了方向，这才有了大家看到的这篇文章。 显然，散步已经改变了我的工作方式，我想我以后会给自己一个出门的理由去散步吧。 如果你看到这里，有了尝试散步的想法，那么你可以试试 Mangata（目前只有 iOS）。你可以选一个颜色。不一定要拍满，也不一定要发。走完看看留下了什么，就够了。 关注 少数派小红书，感受精彩数字生活 🍃 实用、好用的 正版软件，少数派为你呈现 🚀App+1应用推荐开发者iOS 本文责编： @张奕源

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行了更新。所有新数据（包括多模态数据）都满足与以往相同的标准：公开可用、采用宽松许可，并追溯遵守 robots.txt 的退出选择。每个来源都列在 apertus-data-transparency 中。 后训练 后训练分五个阶段进行：SFT → 长上下文 SFT → RL → DPO → 宪章对齐（SDPO）。 SFT 使用 370 万个文本样本以及图像和语音数据。推理轨迹仅添加到模型在没有这些轨迹时无法解决的提示中。工具使用数据仅限于经过执行验证的轨迹。我们在 Hugging Face 上发布了所使用的文本 SFT 混合数据。 在完整的 262k 窗口上进行长上下文 SFT，可恢复短上下文 SFT 所侵蚀的长上下文能力。 RL 采用可验证奖励（RLVR），使用约 35 万个数学、代码、指令遵循、多语言和视觉提示，并混合开启和关闭思考模式。 DPO 使用经评判模型打分的偏好对，提升对话质量、工具使用和安全性。我们发布了偏好池和训练对。 SDPO 通过评判反馈和自我蒸馏，使模型与《Apertus 宪章》对齐。 评估结果 在扩展模型能力的同时，我们也大幅扩展了评估范围。除 Apertus

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编译/VR陀螺 香港可拉伸传感器厂商UDEXREAL近日在众筹平台Kickstarter上线新品NiniQuu，一款掌心大小的AI毛绒玩具。和当下主流的语音交互AI伴侣不同，这款产品仅靠触摸触发反应，全程离线运行，主打极致隐私保护。 UDEXREAL此前主打UDCAP系列VR数据手套，技术应用于机器人、仿真和VR手部追踪领域。此次新品把自研的0.1毫米精度弹性传感器技术落地到消费陪伴产品中，NiniQuu完全没有配备摄像头、麦克风、Wi-Fi和蓝牙，用户可以挤压、抚摸、轻敲甚至晃动它，设备会通过眼部表情、音效和轻微震动给出反馈，瞄准了当下部分用户偏好“不回传数据”的电子设备的需求。 产品内部在太阳穴、脸颊、下巴、后脑勺共布置了7个可拉伸印刷电路传感器，能识别按压的位置和时长，短按、中按、长按对应不同反馈；内置运动传感器还能捕捉抬起、抛掷、摇晃等动作。所有信号传入内置的AI行为系统，可输出超过300种眼神、声音与震动的组合，眼睛由两块LCD显示屏呈现，搭配内置扬声器发出对应音效。 NiniQuu每次开机都会随机生成快乐、中性、悲伤三种初始情绪，情绪会影响它对同一互动的反应。长期使用后，设

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。另一个人手机运行流畅，电池还能撑一天，从来没认真考虑过换机，就算同款新机便宜了500元，也未必能让他改变主意。 降价可以把等价格的人叫回来，却很难叫醒一个根本没有换机计划的人。这两类需求放在一起看，手机行业的短期恢复与长期增长就有了清楚的边界。前者可以靠成本改善、促销和补货，后者还要靠产品重新创造购买的必要性。 手机厂商现在押注的新理由，恰好仍然是AI。从语音助手到自动替用户完成操作的手机智能体，厂商希望下一次换机能重新带来可以感知的体验跃迁。这确实存在可能。过去移动支付、移动互联网改变了手机使用方式，新的交互技术也有机会创造需求。 不过，用户愿不愿意换机，还要看这种能力能否真正进入日常生活。如果AI只是把原来需要手动完成的几步操作缩短一些，而旧手机通过应用更新或者云端服务也能得到相近体验，用户未必愿意为此购买新设备。假如未来某些功能必须依赖新硬件，能够持续节省时间、解决原来解决不了的问题，购买理由才会变得扎实。 这也是今年手机行业最有讽刺意味的一幕：AI抢走了存储芯片，让制造手机更贵；厂商转过身，又指望AI替手机找到下一轮增长动力。AI一边给生产部门添麻烦，一边还要替销售部门完成业

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十种环境中进行强化学习。新开放的数据集涵盖智能体工具调用、金融推理、指令遵循、长上下文、公平性和视觉语言理解等领域。 除 Super VL 外，英伟达还推出了两款 Nemotron 3.5 Bolt 端侧模型。Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 采用 740 亿总参数、90 亿激活参数的 MoE 架构，通过原生 2 位量化将模型压缩至 24GB，面向本地智能体任务，支持 llama.cpp、vLLM、Ollama、Unsloth 和 LM Studio。Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB 则面向本地语音助手、交互角色和嵌入式界面等场景，计划于 10 月 23 日推出。 IT之家注意到，Nemotron 3.5 Super VL 和 Bolt 74B-A9B 24GB 已开放获取，开发者可通过 Hugging Face、OpenRouter、ModelScope 等渠道使用相关模型资源。Super VL 可部署于 DGX Spark、DGX Station、RTX 系统、数据中心或云端；Bolt E4B 4GB 则计划于 10 月 23 日发布。

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昨日宣布，带来 Dasheng 系列的重要新成员 ——MiDashengLM-Spatial，完整公开模型权重和推理代码，并以 Apache 2.0 许可证发布。 过去两年，小米先后发布并开源了声音基座模型 Xiaomi Dasheng 及声音理解大模型 MiDashengLM-7B。相关技术已在小米智能家居、汽车座舱等场景实现超过 30 项落地应用，能够对语音、环境声音和音乐进行统一感知与理解。 据介绍，新模型以 MiDashengLM-7B 为基座，进一步为声音理解大模型赋予“一双耳朵”，使其不仅能够听懂声音的内容，还能感知声音来自何处、如何在空间中分布。 小米表示，MiDashengLM-Spatial 是业界首个开源的端到端空间音频理解大模型，在保留基础音频理解能力的同时，具备空间感知与推理能力，推动音频大模型从“听懂声音”进一步迈向“理解声音所处的空间”。 该模型将陆续应用于小米智能家居、汽车座舱等场景，以空间听觉能力进一步提升“人车家全生态”的交互体验。相关测试数据如下： IT之家附相关链接： 广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传

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还是那套别人抄不走的用户生态。从Facebook、Instagram、WhatsApp，到正在起量的AI智能眼镜，全都是现成的分发渠道。 实际上Meta已经在紧锣密鼓地把Muse往各种硬件终端里塞了。 前阵子的Meta Connect大会上，官方就宣布Muse即将接入智能眼镜，用户动动嘴就能喊AI帮自己监测运动训练、随手记备忘、订餐厅，甚至看到中意的商品直接语音下单。 与此同时，Meta也在拓展Muse的电脑操作能力。按照官方规划，未来Muse能直接跑在用户的Mac电脑上，接管打开软件、整理文件夹这类日常琐事，把零散的操作串成连续的工作流。 正因如此，说不准扎克伯格根本不在乎自家模型在单次聊天窗口里能不能写出最漂亮的回答。要抢先变成用户每天离不开的贴身助理，才是Meta现在的战略主线。 或许正是看懂了这层布局，Muse Wonder发布后，华尔街迅速调高了对Meta AI战略的预期。 但事情真的有那么顺利吗？ 哪怕出一次像“熔岩灯”那样的低级岔子，用户的信任感都会瞬间清零。 更何况在Meta的社交基本盘里，AI助手每天都有可能大量接触用户的个人隐私。要知道，Meta这家公司在对待用户的

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验优势。 Apple TV 4K：硬件升级，家庭中枢定位进一步强化 新款 Apple TV 4K 是该产品线四年来的首次更新，售价299美元。相较上一代顶配机型249美元的价格，新品价格有所上涨，苹果此次仅保留一个配置版本。新款设备搭载 A19 芯片，配备128GB存储空间，并升级至 Wi-Fi 7 和蓝牙6.0，同时加入远场麦克风，支持通过 Siri 进行语音交互。设备还支持蓝牙信道探测技术，可用于定位遥控器。除影音娱乐外，Apple TV 4K 也承担着 Apple Home 家庭中枢的角色。凭借网络连接能力和苹果生态的整合，设备可以成为家庭智能设备协同运行的重要节点。 不过，299美元的定价也使其面临市场定位上的挑战。对于主要使用电视内置操作系统或低价流媒体设备的消费者而言，独立电视盒子的必要性并不突出。苹果需要通过更流畅的系统体验、设备协同和家庭中枢功能，证明其相对于低价产品的价值。 与此同时，新款 Apple TV 4K 与 HomeView 均具备家庭交互或智能家居控制相关能力，两款产品之间的功能分工也值得关注。它们能否形成互补，而非在部分场景中相互重叠，将影响消费者对整套

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特尔®至强®可扩展处理器及两块液冷GPU，面向智慧制造、自动驾驶、智能物流与仿真计算等场景提供高性能算力支撑。 358H具身智能解决方案作为本次展区的一大亮点，该方案采用Intel 18A先进制程与全新Xe3架构，定位为“一芯融合大小脑”的机器人计算平台，实现CPU+GPU+NPU单芯片异构融合。在输出强劲稠密算力的同时依托X86架构实现实时控制，支持视觉、语音与大模型的多模态AI推理，可完成模型转换、量化与异构加速工作。整机通过一体化风道、高静压风扇与减震降噪结构实现静音高效散热，可落地机器狗、移动机械臂、智能巡检以及各类具身机器人场景。 存储方面的展品同样丰富，Solidigm多款高速SSD覆盖PCIe4.0与PCIe5.0规格，面向服务器、数据中心以及AI业务提升吞吐性能；同时展出适配严苛工况的宽温固态存储产品，如大普微DapuStor AdgeStor 5系列M.2 SSD，广泛适用于数据中心、汽车与交通运输、智能制造、工业自动化、户外大型监测系统等行业的核心存储场景。此外，佰维CXL内存模组、DDR5内存等产品也将一并亮相，完善从工业边缘节点到后台数据中心的存储-内存整体方案

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今晚苹果的Welcome home，终于把家庭屏、音箱、电视盒子和一整套家居配件串起来了。 首款智能家庭中枢HomeView发布。 这是苹果第一款真正意义上的智能家居显示屏。 市面上绝大多数带屏中控逻辑大同小异：一块屏幕放在房间里，全家共用同一套界面，语音下达指令即可操控全屋。 但苹果走了完全不一样的思路：HomeView会感知附近已经解锁的iPhone，识别到机主身份后，自动切换属于这个人的日程、提醒与家居偏好。 房间只是物理载体，真正的身份锚点，是你口袋里那台手机。 这是一块7英寸Liquid Retina显示屏，把娱乐、通讯和智能家居管理全整合在一起。 铝合金机身，屏幕通过不锈钢铰链连接一个半球形扬声器底座。 能手动平滑调节仰角，适配不同高度的桌面使用场景。 壁挂版是扁平方形机身，可直接固定于墙面，没有底座。 配色仅提供深空灰和银色两种。 HomeView适合放在家中的公共入口。 比如放在客厅、厨房或墙上，代替每次掏手机控制灯光、门锁、摄像头等操作。 不带电池，要插电才能用。 屏幕支持多种个性化表盘风格，可自定义颜色、小部件和照片。 屏幕支持True Tone自适应色温，亮度能在

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机器人上做任务测试，"效果实际上非常不错"。 当一个产业的技术临界点预期，被锚定在外部模型厂商的节奏上时，时间表就变成了因变量。 对工程师是好事，对产品定价则是灾难。 一家公司的估值模型，需要一个可预测的自由现金流时间轴。 所以机构给出保守评级，未必是在否定宇树的技术，而很可能是在承认"我无法建模"。 他曾给过一个预判：当机器人在 80% 的陌生场景中，仅凭语音指令就能完成 80% 的任务，产业拐点就到了。 但这个 80%/80% 是任务完成率，没有提及接触质量。 让机器人做一个漂亮的后空翻，比叠好一件 T 恤容易得多。 一件刚从烘干机里拿出来的 T 恤，袖子可能会翻进衣身，下摆可能压在毛巾下面。 机器人捏住一个角提起 来—— 提起来的那一瞬间，题干变了。 重力让布料重新分布，刚才视觉识别出的形状立刻失效。 因为它捏到的可能是一层，也可能是两层。 杯子移动了，形状还在。衣服一移动，形状本身也变了。 可变形物体（deformable objects）之所以是操作噩梦，根源在于每一次接触，都会改写被操作对象的状态。 人类却对此毫无感觉，我们可以一边追剧一边把衣服叠完。 神经科学有个经典实验

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更关键的是，入门版机型不支持高阶二次开发，无法通过算法迭代解锁精细作业功能，从硬件层面锁死了实用潜力。 将行业价格压至万元门槛的松延动力小布米Bumi，则直接舍弃了通用灵巧手配置，仅保留拇指+简易双指极简结构，无完整五指关节，不具备任何精细抓取、操作能力；同时，该机砍掉了激光雷达、深度视觉感知模块，仅保留基础单目视觉，仅能在平整空旷的固定场景完成行走、跳舞、语音对话。 小布米没有完整指关节 图片来源：松延动力官网 松延动力创始人姜哲源也曾公开坦言，万元定价版本主打教育陪伴、科创娱乐，本身就未设计家政作业相关功能模块。 结合各家厂商官方参数、钛媒体2025人形机器人消费市场调研报告、IT之家硬件实测数据，目前10万元以下面向个人销售的消费级人形机器人，普遍存在硬件规格大幅缩水的问题：整机单臂最大负载集中在1.5–2.5kg区间，仅能抬起轻质玩偶、空水杯等物品，远低于家庭日常收纳、搬运、整理所需的5kg实用负载标准；入门款机型标准续航普遍为2–3小时，部分极致低价机型续航仅1小时左右，且全系未搭载智能补电、自主回充功能，而10万元以上商用/旗舰机型续航普遍可达6–8小时，续航差距极为明显。

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弧度。产品采用单边三麦克风阵列，包含1颗定向麦克风及2颗全向麦克风，官方宣称有效拾音距离可达8米。续航方面，支持80小时待机及11.5小时连续音乐播放。 大眼橙Q1与钉钉办公体系深度集成，用户无需下载独立应用，即可通过钉钉、千问办公或QwenNote完成设备绑定，实现会议录音、实时转写、智能纪要及协作管理。会议内容还可与钉钉日程、待办、多维表格等功能联动，将语音记录转化为后续办公任务。 产品支持点头接听、摇头挂断等头部姿态操作，并配备线性马达提供震动反馈。此外，新品支持无痕模式，录制过程中不留存原始音频文件。 据了解，大眼橙所属的橙子数字近日还宣布完成数千万元B+轮融资，资金将主要用于核心技术研发、产能扩建及AI硬件业务布局，推动公司向智能显示与AI办公硬件双业务方向发展。 来源：大眼橙投影 投稿/爆料：tougao@youxituoluo.com 稿件/商务合作： 林南（微信 19250561593） 加入行业交流群：林南（微信 19250561593） 版权申明：本文经原作者授权发布，不代表VR陀螺立场，如需转载请直接联系原作者 元宇宙数字产业服务平台 下载「陀螺科技」APP，获取

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会环境，夯实人工智能在香港长期发展的社会基础。」爱诗科技香港首席代表潘援介绍。 PixVerse R2 现场亮相，多模型为香港各行业赋能 今年以来，爱诗科技PixVerse R系列模型持续引领通用实时世界模型行业发展。与传统AI视频「预先录制、固定时长、单向输出」的形态不同，通用实时世界模型可对画面、声音等信息进行实时生成与交互建模，使视频流在用户输入文本、语音、图像或操作指令的过程中同步变化。依托原生多模态建模、自回归流式生成与瞬时响应引擎，模型兼顾跨模态理解、长时序一致性、角色与场景状态延续以及低延迟反馈，实现「边生成、边交互、边演化」。 开幕现场，爱诗科技于展厅内向嘉宾与传媒展示了近期发布的全球首个具备Scaling能力的通用实时世界模型PixVerse R2。该模型不仅能让虚拟世界「有记忆地活着」，还能「听懂各种语言」，并对用户的每一个动作做出符合因果关系的反应。现场来宾在游戏、互动影视及数字人等多个场景中，亲身体验了以自然语言指令即时修改角色状态、环境变化、镜头走向与叙事分支等，从「观看」走向「言出法随」的实时互动世界，近距离感受AI视频技术的前沿进展。 谢旭璋向雷峰网表示，

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交易佣金模式，用户端免费，约一半交易来自差旅，高端酒店愿意为有效订单支付20%-30%佣金。 4. 增长瓶颈：日增10%但算力跟不上，约40%精力用于应对 快速增长期日增幅达10%-11%，算力需求几乎每周翻倍，但集群交付周期长达数月。团队自研混合推理系统降低成本，Noah估计未来90%以上Token消耗发生在用户看不见的后台。 5. 交互演进：超九成用户用语音，任务从一次性指令延伸到长期目标 本文来自微信公众号：Datawhale，作者：Datawhale，原文标题：《今年最火00后诞生！Instinct创始人深度专访来了》，头图来自：AI生成 成立一年，14位员工，估值达到100亿美元。 Instinct走红硅谷，身后创始人是一位00后。创始人Noah Shinn今年23岁，2023年从美国东北大学辍学，曾加入AI独角兽Sierra，随后创办了Instinct。 不久前，Instinct宣布完成新一轮10亿美元融资，由红杉资本、Benchmark和Coatue联合领投。一个月前，公司估值还是25亿美元，转眼翻了四倍。 更特别的是，这款产品没有独立App。用户通过短信、电话和邮件联系

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操作微信，导致用户账号被强制下线，淘宝、闲鱼弹人机验证，农行、建行直接中止服务。 字节后来学聪明了，随第二代豆包手机发布，于9月14日推出SAEP协议、设30天公示期，让应用自己声明愿不愿意被操作——从“破门而入”改成“敲门申请”，但门里的人大多选择不开。 于是Agent困在两难里：只待在一个生态内，外卖只能选一家、购物不能比价，给的永远不是最优解，顶多算个语音助手；可一旦想跨生态，就会撞上亚马逊封杀Muse式的抵制。 更别提隐私那道坎。个人Agent要真正好用，前提是深度接入用户的数字生活：读取邮件、聊天记录、消费账单、日程安排，甚至位置信息和社交关系，相当于把自己的数字生活全盘托付给一个AI程序。用户是否愿意将自己的核心隐私交付给AI？这始终是个待解的难题。 Muse不久前就在这方面翻了车。有用户让Muse帮自己打理二手键盘的交易，它不仅擅自降价，还把住址发给了陌生买家，几小时后买家真找上门，它还替不在家的主人回了句“我在这儿”。正如网友评论：“幸好你不是独居女性，这太危险了。 如果说需求端还只是“没必要”，那商业账就是“怎么活”。连Meta都没跑通的模式，放到国内只会更难。 摩根

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布推出新一代智能扬声器 HomePod mini 2。HomePod mini 2 搭载 Apple S10 芯片与计算音频技术，支持基于声学表现实时分析和优化的 360 度音响体验，支持单只使用、立体声组合或多房间音频配置，可作为配备 Wi-Fi 6E 或更高版本 Mac 电脑的默认扬声器；智能交互与安全方面，HomePod mini 2 支持 Siri 语音控制且默认不存储语音请求，可用作家居中枢操控配件及运行自动化，内置烟雾与一氧化碳警报声音识别推送通知，支持联动配件的面容识别；外观方面，HomePod mini 2 提供粉色、绿色、蓝色、白色与午夜色 5 种配色，售价 1099 元，即日起在中国、美国等超过 23 个国家和地区开启预购，10 月 30 日正式发售。 智能家庭中枢设备 Apple HomeView 搭载 A18 芯片并集成 Secure Exclaves 安全隔离区；配备 7 英寸 Liquid Retina 显示屏，支持原彩显示，自动亮度调节范围为 0.3 尼特至 500 尼特，桌面版屏幕由不锈钢铰链连接至半球形底座，同时提供壁挂版本，其中桌面版内置由两枚全频驱

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眼动追踪系统、虹膜核身、健康监测，起售价2600元，超长续航套装售价2827元起。 首先是眼动交互。千问通过缩小摄像头模组边缘结构，并配合红外光源实现眼部动作识别。发布会称，这套方案可在0至10万Lux的光照范围内工作，中心识别精度在1度以内。 用户可以自定义眨眼快捷操作，比如可以通过眼部动作拍照、切换下一首音乐。这为眼镜增加了一种不必掏出手机、也不完全依赖语音的操作方式。 眼动交互之外，N1 Pro还将虹膜识别延伸至支付场景。系统通过实时视频流进行多帧虹膜特征融合，并结合双眼空间姿态校正提升识别能力。 发布会公布的误识率低于百万分之一，相关能力由千问与蚂蚁集团GPASS共同研发，并结合高通提供的芯片级生物识别安全能力，为支付场景提供身份核验支持。 第三项新增能力是健康监测。N1 Pro在鼻托处配置PPG传感器，并在鼻梁位置设置非接触式温度传感器，可提供心率、血氧、皮肤温度等体征数据。 续航与供电方面，N1 Pro还支持热插拔换电。用户可以直接更换右侧镜腿电池，无需摘下眼镜，设备服务也不会中断； 配合700mAh便携电池盒，可进一步延长使用时间。官方公布N1 Pro的综合续航为8小时。

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