AWS 新功能:Partner Central 整合至管理控制台 一站式構建雲端夥伴生態

AWS 早前宣佈旗下 AWS Partner Central 正式整合至 AWS Management Console,標誌著合作夥伴生態進入新時代。企業用戶以後毋須再於不同平台間切換,只需透過熟悉的 Console 登入,即可同時管理自身雲端架構、夥伴業務以及 AWS Marketplace 上的產品銷售,單一入口即可處理所有操作。 (閱讀全文…)

AWS 三大前沿 Agent 全面登場 開啟 AI 自主運算與智能協作新時代

在 2025 AWS re:Invent 大會第二天的壓軸環節,行政總裁 Matt Garman 隆重宣布三大「前沿 Agent」正式亮相。這三款具革命性意義的智能代理 —— Kiro Autonomous AgentAmazon Security AgentAmazon DevOps Agent,標誌着企業級生成式 AI 正從輔助層邁向自主運算時代(閱讀全文…)

AWS re:Invent 2025 Matt Garman 主題演講 AI 重塑雲端技術未來

香港時間 12 月 3 日凌晨,AWS re:Invent 全球年度大會踏入第二天。AWS 行政總裁 Matt Garman 登台發表重磅主題演講,題為《AWS 如何重塑雲端技術未來》,全面揭示雲端與 AI 的融合方向,並定義建構 AI Agent 的四大核心要素 —— AI 基礎設施、推理系統、數據以及建構工具(閱讀全文…)

AWS AI 基礎設施全面升級 Trainium 晶片與 AI Factory 打造企業級算力新格局

在今年 AWS re:Invent 的主題演講中,行政總裁 Matt Garman 率先從 AI 基礎設施切入,勾勒企業級人工智能的下一階段:從晶片、伺服器到私有雲部署,AWS 正以全新形態的算力體系,為全球客戶開啟 AI 模型訓練與推理的新紀元。 (閱讀全文…)

Amazon Bedrock 與 Nova2 全面升級 推理系統與數據生態開啟 AI 競爭力新支點

AWS 在 re:Invent 2025 主題演講中宣布 Amazon Bedrock 與 Nova 系列的重大升級,進一步強化企業在生成式AI 與推理領域的選擇自由與成本效益。行政總裁 Matt Garman 表示,AI 的真正競爭力,不僅來自強大的算力,更在於「模型的靈活性與數據的專屬性」。 (閱讀全文…)

SONY A7V 入門級旗艦機正式發表 30FPS 相片連拍 + 4K60P無裁切錄影 香港售價,上市詳情 + 詳細規格

Sony 正式發佈了 Alpha 7 系列的第五代產品——SONY α7V/ SONY A7V/ SONY A75。如果說上代 α7IV 是奠定了「全片幅相機新標準」,那麼今晚發佈的 α7V 則是將這個標準提升到新高度。Sony 透過引入半堆疊式感光元件與更深度的 AI 整合,打破入門全片幅相機在速度上的物理限制。新機單機身建議零售價為 HK$20,490,預計 12 月 3 日至 9 日 開放預售,12 月 12 日 正式取貨。

 

 

實試影片:

核心架構革命:全片幅部分層疊式 CMOS 讀取資料速度提升 4.5 倍

SONY A7V 採用「全片幅部分層疊式(Partially Stacked)Exmor RS CMOS」,有效像素維持在 3300 萬像素。

 

4.5 倍讀取速度:配合 BIONZ XR2 處理器,SONY A7V 實現了比 α7IV 快約 4.5 倍 的讀取速度。

 

 

動態範圍提升到 16 級:全新感光元件將動態範圍提升到 16 級,提升了自動曝光與色彩演算的準確度,也令後製空間大大加強。

 

 

30fps 無黑屏連拍(Blackout-free): 速度是這次 SONY A7V 升級的重頭戲。SONY A7V 支援最高 30fps 的 AF/AE 追蹤連拍(電子快門),每秒進行 60 次 對焦運算。更重要的是,它實現了以往只有 α9 或 α1 旗艦機才有的「無黑屏取景」。在連拍過程中,EVF 電子觀景窗不會出現畫面中斷或黑屏,讓攝影師能持續追蹤不規則移動的物體(如飛鳥或球員),極大提升了構圖的成功率。

 

 

連拍速度增強(Speed Boost): 源自旗艦機 α9III 的下放功能。攝影師可以將機身某個按鍵(如 C5 鍵)設定為「速度增強」。在日常拍攝時使用較低的連拍速度(如 10fps)以節省電量和記憶卡空間,當關鍵瞬間(如鳥類起飛、球員射門)來臨時,按住該鍵即可瞬間切換至最高連拍速度(簡報顯示可達 120 images/s 的選項設定,推測為瞬間爆發模式),鬆手即恢復,實現「變速箱」般的靈活操控。

 

預捕捉功能(Pre-Capture): 新機加入了「時光倒流」般的預捕捉功能。相機可記錄快門完全按下前 0.03 秒至 1.0 秒 的影像。這對於生態攝影師來說是無價之寶,確保不會錯過任何精彩瞬間。

 

 

AI 深度提升 加入人體姿態估計增強對焦準確度

SONY A7V 搭載專用 AI 處理單元,提升了人像對焦準確度以及自動白平衡準確度。

 

人體姿態估計與更強的追焦: AI 識別率整體提升了 30%。新系統引入了「人體姿態感應(Human Pose Estimation)」功能,相機不再只是尋找眼睛或臉部,而是能構建出人體的骨架模型。即使被攝人物背對鏡頭、臉部被長髮遮擋,或者在人群中穿梭,對焦框依然能緊緊鎖定其頭部或軀幹位置。識別主體也擴展至動物、鳥類、昆蟲、汽車、火車及飛機,並支援「自動」模式,無需手動切換主體類型。

 

 

AI 自動白平衡(Deep Learning AWB): α7V 利用 AI 分析畫面中的可見光與紅外線數據,能精準判斷場景的光源特性。例如身處綠色森林陰影下的場景,前代機種容易出現色溫偏差,而 SONY A7V 則能還原出準確的白色與自然膚色,這對於婚禮與戶外人像攝影師來說,大幅減少了後期校色的時間成本。

 

 

畫質與後製:打破硬件極限

16 級動態範圍與合成 RAW: SONY A7V 內置的感光元件提供約 16 級 的動態範圍,確保了高光與陰影的豐富層次。針對靜態風景攝影,新增了 Composite RAW(合成 RAW) 拍攝模式,可連續拍攝 4 至 32 張影像進行合成,以獲得極致的解析度與更低的噪點。

 

電腦端擴展 RAW 處理(Extended RAW): 除了從多張相片合成外,SONY A7V 更首次引入單張 RAW 檔案擴展。配合電腦 Imaging Edge Desktop 應用程式,不同於傳統的多張合成,這是利用深度學習技術針對「單張」RAW 檔進行處理,能實現 Extended NR(極致降噪) 與 Extended Hi-Res(超高解析度)。這意味著即使是高 ISO 拍攝的單張照片,也能透過 AI 算法獲得如同低感光度般的純淨畫質,是夜景與室內攝影的救星。

 

▲除了進行 4~32 張的合成處理外,今次 A7V 更首次加入「單張」相片的擴展 RAW 處理

▲單張處理利用到深度學習驅動的 AI 功能處理圖像

 

錄影規格:全片幅 4K60p 終於解禁

SONY A7V 提供全片幅無裁切的 4K60P 影片錄製功能,並提供 7K 解像度超取樣,另可拍攝 4K120P 影片(APS-C 視角)。

 

 

7K 超取樣 4K 60p(無裁切): 在全片幅(FF)模式下,SONY A7V 支援錄製 4K 60p 影片,且是由 7K 解像度超取樣而來,畫質極其銳利。這解決了前代機種在 4K 60p 必須裁切至 APS-C 視角的不足之處,讓廣角鏡頭能發揮全部優勢。若需要慢動作,Super 35mm 模式下則支援 4K 120p 錄製。

 

▲現在 4K 解像度的錄製幀率可選擇 25p/30p,50p/60p,以及 100p/120p

▲同為 35mm 焦段之下,A7V(上圖左機)的無裁切錄影,對比上代 A7IV(右機)拍攝更廣闊影像

▲引入使用者 LUT 功能,用戶可匯入自己調色的 LUT 到相機,將拍片機功能引入到全能相機

 

AI 自動取景與動態防震: 新增 Auto Framing(自動取景) 功能,AI 會自動識別並裁切追蹤主體,模擬出攝影師運鏡的效果,非常適合單人訪談或 Vlog 拍攝。配合 Dynamic Active(動態積極) 防手震模式,利用電子裁切提供額外約 30% 的穩定效果,讓手持走動拍攝如同使用了穩定器般平滑。

 

 

機身設計與操控

7.5 級防手震與周邊補償: SONY A7V 機身五軸防手震能力提升至 中央 7.5 級,並特別強調了 周邊 6.5 級 的補償能力。這對於使用超廣角鏡頭拍攝影片或慢門照片時,能有效抑制邊緣畫質因抖動而產生的模糊。

 

▲拍片時的「動態積極」功能,雖然有 APS-C 裁切,但將拍片機功能下放,我們嘗試過即使在跑步情況下,也能保持影像穩定(詳細測試請看影片)

 

 

步行與跑步拍片防手震測試

步行防震效果:標準模式

步行防震效果:積極模式

步行防震效果:動態積極模式

跑步防震效果:標準模式

跑步防震效果:積極模式

跑步防震效果:動態積極模式

 

 

 

4 軸多角度螢幕與人體工學:對比上代,今代 SONY A7V 將螢幕升級為 3.2 吋、約 210 萬點 的 4 軸多角度翻轉螢幕,結合了側翻(Vlog 用)與上下翻折(街拍用)的優點,且不與線材衝突。手把經過重新設計,更加深邃,快門按鈕位置也經過微調,握持感更佳。

 

▲上代 A7IV(上機)與今代 A7V(下機)比較,可見新機在 3.2 吋螢幕下看到比想像中更多影像

 

專業級連接性: 機身側面配置雙 USB-C 接口:一個支援 10Gbps 高速傳輸(適合聯機拍攝 Tethering),另一個為 USB 2.0 專用作供電或通訊。無線網絡升級至 Wi-Fi 6E (6GHz) 搭配 2×2 MIMO 天線,傳輸速度大幅提升。雙卡槽設計為:Slot 1 (CFexpress Type A / SD) + Slot 2 (SD)。

 

 

全新配件生態

配合新機發佈,Sony 也更新了一系列配件,創造完整的拍攝生態圈:

新一代 CFexpress Type A 記憶卡: 針對高速連拍與高碼率錄影需求,新卡讀寫速度提升(支援 VPG400),更具備 TOUGH 規格,防水、防塵、防跌落,確保數據絕對安全。

多功能無線拍攝手柄: 新款藍牙手柄的遙控器部分可拆卸。創作者可以將手柄本體作為三腳架支撐相機,然後手持拆下的遙控器進行遠端操作,極大提升了自拍與合照的便利性。

全天候防護配件: 推出了新款防雨罩(Rain Cover),採用半透明設計,讓攝影師在雨中拍攝時仍能清晰看到螢幕畫面;以及新款槍型指向性麥克風與軟鏡頭袋。

香港售價與發售資訊

SONY A7V 用加強感光元件傳輸數據到處理器的速度,成功加快連拍性能,成為了在速度上追平旗艦、在畫質上保持水準、在 AI 上領先同級的「全能相機」。

 

預售日期: 2025 年 12 月 3 日至 12 月 9 日
取貨日期: 2025 年 12 月 12 日
淨機身售價: HK$20,490
鏡頭套裝 (FE 28-70mm): HK$22,990
預售禮遇: 贈送 NP-FZ100 電池一枚及 HK$1,500 G Master 鏡頭加購現金券。

 

 

SONY A7V 規格與上代比較

規格項目 Sony α7 IV (前代) Sony α7 V (新一代) 升級重點
有效像素 約 3300 萬像素 約 3300 萬像素 維持均衡的高解析度
畫質功能 標準 RAW 拍攝 新增合成 RAW (NR/HDR) 透過單張或多張合成(配合電腦應用程式)

降低噪點或提升動態範圍

連拍速度 最高 10 fps 最高 30 fps (電子快門) 速度提升 3 倍,追平體育機水準
拍攝體驗 有黑屏 (Blackout) 無黑屏 (Blackout-free) 拍攝時畫面不中斷,更利於追焦
預捕捉功能 有 (Pre-Capture) 可記錄快門按下前的瞬間
防手震 (IBIS) 5.5 級 (機身) 7.5 級 (中央) / 6.5 級 (周邊) 穩定度大幅提升,且強化邊緣修正
防震模式 Active 模式 Dynamic active 動態積極模式 提供額外約 30% 的穩定效果
自動對焦 (AI) 人物 / 動物 / 鳥類 人 / 動 / 鳥 / 昆蟲 / 車 / 火車 / 飛機 / 自動 辨識主體更多,且支援「自動」切換模式
錄影規格 4K 60p (Super 35mm 裁切) 4K 60p (全片幅 7K 超採) / 4K 120p (S35) 全片幅 4K60p 終於解禁,畫質更銳利
錄影輔助 Auto Framing 自動取景 AI 自動裁切並追蹤主體
螢幕設計 3.0 吋側翻式 (約 103 萬點) 3.2 吋 4 軸多角度 (約 210 萬點) 結合側翻與翻折優點,解析度翻倍
USB 接口 1 個 USB-C 接口 2 個 USB-C 接口 (10Gbps + 480Mbps) 專門的通訊/供電接口,支援高速傳輸
無線傳輸 Wi-Fi 5GHz/2.4GHz Wi-Fi 6GHz (2×2 MIMO) / 2.4GHz 支援更快速的 Wi-Fi 6E 傳輸標準
電池續航 520 張 (EVF) 630 張 (EVF) 處理器效能優化,續航力顯著提升
機身重量 658g 695g 略微增加,換取更強的散熱與硬體
建議售價 HK$20,490(發售當時售價) HK$20,490 (淨機身) 定位精準的進階全能機

 

新加坡中學全面禁手機 2026 年起課外時段亦不准用 含小息,午膳,課外活動,補習,輔導課

新加坡收緊校園螢幕規管,決定 2026 年起全面禁止中學生在校內非上課時間使用手機及智能手錶,期望能減少數碼分心,培養更健康數碼使用習慣。

 

禁令延伸至小息午膳

新加坡教育部早前公布新指引,現時中學生雖已不可在課堂使用智能電話及智能手錶,但 2026 年 1 月起禁令將延伸至整個上課日,包括小息、午膳、課外活動、補習、輔導課堂等所有校內時段。學生須將手機及智能手錶放於書包或儲物櫃,學校只在有需要時個別審批例外情況。教育部強調政策重點在協助學生建立自我管理能力及健康習慣,非以懲罰為主,會透過學校簡介會、學生手冊及家長簡報清楚交代安排,推動家校合作。

 

教育部表示收緊智能電話及智能手錶使用,主要為減少螢幕時間對睡眠、體能活動及同儕面對面互動影響。過往研究指過度使用螢幕會擠壓睡眠和社交時間,影響身心發展。官方亦提到部分學校早前已試行類似限制,結果顯示學生集中力、情緒狀況及同學交流均有改善,成效促使當局將措施推廣至全國中學。

 

裝置鎖機時間提早

配合校園新措施,個人學習裝置管理軟件預設「睡眠時間」,會由現時晚上 11 時提早至 10 時 30 分自動鎖機,期望能縮短學生夜間接觸螢幕時間,改善睡眠質素,同時呼籲家長在家中調整子女裝置設定,配合學校共同管理。這改動屬新加坡推動健康數碼生活系列政策一部分,當局早前已為家長推出數碼素養課程及宣傳資源,提供指引教導家長訂立家庭螢幕時間規則。

 

衞生部倡限螢幕時間

在更廣泛層面,新加坡衛生部今年初更新兒童螢幕使用指引,建議 18 個月以下幼兒避免接觸電子螢幕,2 至 6 歲每日螢幕時間不多於約 1 小時,7 至 12 歲兒童每日非學習用途螢幕時間應維持 2 小時內,當局提醒家長留意螢幕時間對語言發展、專注力及睡眠長遠影響。有當地調查指出不少年輕人周末每日使用電子裝置時間逾 4 小時,反映螢幕使用愈趨普遍。教育及醫療部門今次聯手收緊手機及螢幕規管,期望在科技深度融入教學前提下為學生設清晰界線,培養長遠受用健康數碼習慣。

 

資料來源:CNA

 

Elon Musk: 希望將 X 開發成全球版 WeChat 指中國人深度依賴微信 世界沒有其他類似 App

Elon Musk 在一個對談節目中表示,期望將 X 發展成類似 WeChat 的超級應用程式,整合通訊、金融及其他服務。Elon Musk 自 2022 年收購 Twitter 並改名為 X 後,一直推動平台轉型為金融交易中心。xAI 於 2025 年 3 月以 330 億美元(約港幣 2,574 億元)全股票交易收購 X,藉此強化 AI 與社交平台結合。

 

Elon Musk 近日與 Zerodha 聯合創辦人 Nikhil Kamath 對談時, 指出 X 將成為「微信升級版(WeChat++)」。他指中國用戶生活都高度依賴微信,微信融合了用戶溝通功能、發佈資訊、資金轉賬功能等,但在中國以外就沒有同類型產品。Elon Musk 希望 X 可以進化成一個集用戶溝通及管理財務於一身的「超級應用」。

 

 

為了實現他的構想,Elon Musk 已經在背後積極準備。他在 PayPal 時期就曾計劃利用 X.com 域名架設金融交易平台,如今收購 X 平台也是延續這個理想。X 平台旗下的 X Money 亦與 Visa 合作推出網上交易及電子錢包服務,預計即將推出個人化實體扣賬卡,連結用戶 X 帳戶作支付用途。有關功能參考 WeChat 多功能模式,期望能提供無縫使用體驗,讓用戶在單一平台處理日常事務。

 

X 發展亦包含 AI 整合,xAI 收購後將合併數據、模型及運算資源,提升平台智能功能。Elon Musk 形容是次併購令 xAI 及 X 未來緊密相連,總估值達 800 億美元(約港幣 6,240 億元)。香港用戶可留意 X Money 全球推行進度,預計 2025 年內逐步支援更多地區。

 

資料來源:The Economic Times

 

中國全球唯一量產 5nm DXD 顯示卡曝光 象帝先伏羲 A0 始試生產 主打光追與 AI 應用

根據中國媒體《快科技》報道,中國 GPU 初創企業象帝先,近日在成都舉行的第 31 屆 ICCAD-Expo 2025 上,公開自家新一代 GPU 顯示卡「伏羲 A0」。該產品採用 Imagination Technologies 最新 DXD 架構,標榜是目前全球唯一量產的 DXD 架構獨立顯示卡,主攻光線追蹤、大型 3D 場景及 AI 相關運算。展會現場以實機示範 3D 數碼孿生場景、光追及超高解像度等功能,並強調已具備運行《黑神話:悟空》技術基礎,反映中國國產 GPU 在高階圖像與運算領域正加快追趕步伐。

 

 

採用 5nm 製程配備 HBM2 記憶體

伏羲 A0 採用 Imagination DXD 架構,外界普遍推測其核心採用 5nm 製程製造,算力目標約 160 TFLOPS(FP32),並搭配 12GB HBM2 圖像記憶體,定位高階渲染與桌面圖形運算市場。DXD 是 Imagination 近年主推的高效能 GPU IP,其中伏羲 A0 目前被視為唯一進入量產並對外展示專用卡形式的 DXD 產品。象帝先強調,其綜合渲染效能較上一代架構提升超過 1 倍,可流暢處理複雜 3D 場景與大型圖形應用。

 

 

實機展示《黑神話:悟空》光追效果

在展會上,象帝先以伏羲 A0 即時展示多個三維數碼孿生 demo,結合工業場景與城市級模擬,並啟用硬件光線追蹤單元及自家超高解像度演算法,在同等算力下提升畫面細節與流暢度。現場同時播放《黑神話:悟空》光追場景實機畫面,有報導指出早期版本在光追設定下大約可達 30 多 FPS,說明架構已能應付當代 3A 遊戲即時渲染需求,為日後國產遊戲與內容創作者提供另一個 GPU 選項。

 

雙晶片策略佈局端側 AI

象帝先背後股東安孚科技早前在互動平台披露,伏羲架構實際上包含 A0 和 B0 兩款晶片:A0 專注高階渲染,主打工作站和高效能視覺運算;B0 則將 GPU 與 NPU 作異構整合,支援 FP8 精度,面向終端模型部署及 AI PC 市場。安孚科技指出,B0 目標支援 DeepSeek R1 7B 等主流大語言模型在終端推論,並相容 LLAMA、ChatGLM-6B、Stable Diffusion、Sora 等多款 AI 模型,期望填補國產在高階渲染卡和邊緣 AI 加速卡兩個市場的空白。

 

中國產 GPU 邁向高階新里程

從產業角度分析,伏羲 A0 成為第一款量產 DXD 架構獨立顯示卡,代表 Imagination 在中國合作夥伴生態開始形成高階桌面 GPU 範例,亦令象帝先從早前中低階 Imagination GPU 卡,走向標榜 5nm、光追與 AI 運算的全新世代產品。隨著 A0 專注圖像渲染、B0 主攻 GPU+NPU 異構及終端 AI,未來若能穩定供貨並建立軟件生態,對內地自研 GPU 及 AI PC 產業佈局將具備一定象徵及實際意義。

 

 

資料來源:新浪財經快科技

 

港鐵列車一連兩宗尿袋起火 樂富站有人險燒隔離乘客 金鐘站嚴重冒煙緊急疏散

港鐵接連發生兩宗涉及流動電源(俗稱「尿袋」)起火意外,分別發生於觀塘綫往樂富列車及東鐵綫往金鐘列車車廂。事故出現火光及濃煙,幸得乘客及港鐵職員及時處理,無人受傷。事件再次引起市民關注外置充電器安全問題,專家及相關部門提醒市民應選購合規產品,並留意鋰電池老化徵兆,以減低熱失控及爆炸風險。

 

觀塘綫背囊起火 女乘客稱險燒頭髮

早前有女乘客在社交平台發布影片,指乘搭往樂富列車時突然聞到燒焦味,隨後發現一名戴帽男乘客背囊起火。火光與濃煙一度充斥車廂,疑為背囊內外置充電器鋰電池爆炸引致。該名女乘客表示,自己與起火背囊僅隔一塊玻璃隔板,直言火勢若再靠近便會燒到頭髮,形容情況非常驚險。網上流傳片段顯示,男乘客發現背囊起火後,不斷在車廂地面摩擦背囊試圖撲滅火種。期間有乘客大聲提醒「個書包仲喺度着緊(那個書包還在燒)」,亦有人質疑背囊燒穿後事主仍未即時察覺。

 

▲圖片來源:Threads@veritychan

 

疑與打火機同放肇禍

事後男乘客展示損毀背囊,可見背囊燒出大洞,充電線仍連接外置充電器,旁觀乘客持續驚呼「嚇死我」,並勸喻事主切勿再拖動背囊,以免殘留火種復燃。發布影片者補充,該名男乘客曾將打火機與外置充電器一同放置於背囊內,懷疑因此增加起火風險。車上乘客隨後按動車廂緊急掣通知車長,並取出滅火器配合其他乘客踩熄火源。列車抵達樂富站後全車乘客下車轉乘,無人受傷。港鐵回應指,職員於列車到達樂富站後上車處理,未有再發現物件燃燒,涉事乘客已自行撲熄冒煙電池並帶同離開車站。

 

東鐵綫再有尿袋冒煙 乘客緊急疏散

而東鐵綫再發生同類事故。一名 27 歲女乘客報案,指乘搭由會展站往金鐘站東鐵綫列車期間,手持流動充電器突然冒煙起火,隨即將充電器掉落地上。列車抵達金鐘站後,港鐵職員迅速救熄火種,事件無人受傷,消防一度將事故列作「二級火警」處理。網上片段顯示,列車駛入金鐘站前車廂內煙霧瀰漫,黑衣女乘客將尿袋置於地上,有男乘客上前協助,其餘乘客掩鼻前往其他車廂走避。地板事後留下燒黑痕跡,起火流動充電器亦告焚毀。

▲圖片來源:Threads@florence._.ouo

 

專家籲勿購劣質產品 留意老化徵兆

兩宗事件引網民討論,有網民批評部分市民貪便宜購買劣質外置充電器,令其他人承受風險。亦有人提醒若發現尿袋使用時異常發熱或電量急速流失,即屬鋰電池老化徵兆,應立即停用並更換,以免短路或熱失控導致爆炸。專家指出,鋰電池受擠壓、撞擊或與硬幣、打火機等金屬物品放在一起,容易出現短路及過熱。市民平日應避免將尿袋與尖銳或易燃物品同放於袋內。

 

海關建議選購有信譽品牌

香港海關近年多次公布不安全外置充電器個案,測試發現部分產品使用無線充電功能及在異常情況下會過熱,未能通過燒傷測試,不符合國際安全標準,呼籲市民立即停止使用相關型號。部門及業界建議,市民選購外置充電器時應選擇有信譽品牌,並確認產品列明輸出功率及具備過充、過流和溫度保護等電路設計功能。使用時應避免長時間充電或置於被鋪等易燃物附近,亦不應在高溫環境或密閉空間使用或存放,減低起火風險。

 

 

資料來源:香港01星島頭條、Threads@florence._.ouo, Threads@veritychan

 

 

印度天空餐廳故障 食客半天吊 家庭高空被困 2 小時終獲救

印度喀拉拉邦一個「sky dining」高空餐廳近日發生嚴重機械故障,一家四口連同一名員工在離地約 45 米高空被困超過 2 小時,最終由當局以繩索垂降方式逐一救下。事件再度令外界關注當地冒險旅遊設施安全標準與監管漏洞,相關餐廳已被要求停業及接受調查。

 

 

 

液壓系統故障 半空停擺驚魂

事故發生在印度喀拉拉邦 Munnar 附近 Anachal 地區,由 Southern Skies Aerodynamics 營運的天空餐廳以大型起重機吊起可容納約 15 人的平台,提供約 30 分鐘高空用餐體驗。出事當日中午,起重機液壓系統及感應器疑似出現故障,導致平台在約 120 呎至 150 呎高空突然停頓無法降落。

 

被困家庭來自卡納努爾/科澤科德,包括 31 歲父親 Muhammed Safwan、25 歲妻子 Thoufeena,以及 2 名年幼子女,另有一名 28 歲女員工 Haripriya 一同被吊在半空。有目擊者及當地媒體指,平台自下午 1 時 30 分起一直卡在半空,其間餐廳管理層並無主動通報消防或警方,最終由附近居民報警求助。

 

 


 

高空救援 耗時兩小時

消防及救援人員分別由 Munnar 和 Adimali 兩個消防站趕赴現場,約於下午 4 時抵達後開始部署高空救援。救援人員先在平台下方張起安全網以防萬一,再攀繩登上平台,指導被困人士穿上安全吊帶,然後逐一沿繩索垂降到地面。救援人員先讓 2 名小童及母親離開,再協助父親與女員工,整個行動在約下午 4 時 30 分完成,無人受傷。

南印媒體引述在場員工指,平台上並無出現嚴重恐慌,強調團隊曾接受處理突發事故訓練。不過地方官員及消防部門批評營運方沒有即時通知當局,加上現場缺乏清晰應變流程,令被困時間不必要地延長。

 

 

欠缺監管 營運方遭檢控

事故後當地行政及旅遊部門立即展開調查,確認是起重機液壓系統故障導致突然停機。Devikulam 副專員 V M Arya 指出,目前喀拉拉針對冒險旅遊相關條例,未有清楚涵蓋類似天空餐廳等高風險設施,因此要求村級官員提交詳細報告,並檢視營運文件及安全標準是否合規。

進一步報道指,警方已根據當地公共安全相關法例,向土地擁有人及營運者提出檢控,原因包括在沒有完善牌照及安全批文情況下營運高風險餐廳。地方政府亦向營運方發出停業通知,強調會檢討全區冒險旅遊項目安全審批及巡查機制,包括重檢起重機承載能力、緊急通報程序及救援預案等,避免同類事故再發生。

這座天空餐廳自 2024 年 11 月起投入服務,配合當地大力推動冒險及景觀旅遊策略,主打在山區景色上空用餐獨特體驗。今次事故雖然最終無人受傷,但已令市場及居民質疑,當地在追求旅遊創新之餘,是否已為遊客訂立足夠且具約束力的安全底線。

 

資料來源:The Indian Express

 

中國研發 14nm AI 晶片 算力可媲美 NVIDIA 4nm 晶片 加新封裝技術、特殊架構

在北京 ICC 全球 CEO 峰會上,中國半導體行業協會 IC 設計分會副理事長、清華大學集成電路學院教授魏少軍表示,中國團隊研發一款採用 14nm 邏輯工藝配合 18nm DRAM,再透過 3D hybrid bonding 疊層封裝、並採用 software-defined near-memory computing 架構 AI 加速晶片。他聲稱晶片在能效比與單位算力成本上,足以媲美目前 NVIDIA 以 4nm 製程生產高階 GPU。這方案期望走「系統級創新」路線,在無需 EUV 光刻機情況下,用成熟製程配合先進封裝,作為中國 AI 基礎設施「完全可控」關鍵一環,減少對美國硬件及 CUDA 生態依賴。

 

採用 3D 封裝突破記憶體限制

魏少軍形容,這款晶片將 14nm 邏輯裸晶直接與 18nm DRAM 堆疊,利用 3D hybrid bonding 實現銅對銅超高密度連接,大幅縮短運算單元與記憶體之間距離,目標是突破傳統「記憶體牆」。在此架構下,系統記憶體頻寬可達 TB/s 級別,延遲顯著降低。按其說法,整卡功耗下每瓦能效可達約 2 TFLOPS,總算力約 120 TFLOPS。外電分析指,這數字如以較低精度(例如 INT8、稀疏計算等)計算,確有機會在「每瓦實際推理效能」上追近甚至超越 NVIDIA A100 某些工作負載,惟目前仍欠缺公開標準化測試數據、實際晶片樣品及量產計劃細節,很多層面仍停留概念和實驗性架構階段。

 

生態系統仍是最大障礙

若按公開峰值算力比較,NVIDIA A100 FP16 算力約 312 TFLOPS,而新一代 H100 FP16 峰值已接近 1,000 TFLOPS,最新 Blackwell 架構 B200 更被業界估計可達數千 TFLOPS,遠高於中國這款 120 TFLOPS 等級設計。即使計算 INT8 或混合精度,H100 和 Blackwell 在絕對算力與記憶體頻寬上仍處於另一級別。同時,CUDA、cuDNN、TensorRT 以及圍繞 NVIDIA GPU 建立成

熟軟件、生態與開發工具,仍是目前 AI 大型訓練和推理平台主流,遠非單靠硬件算力數字就可輕易取代,中國本地 CANN、Ascend 等生態仍追趕中。

定位戰略替代非全面超越

對香港及內地市場而言,這條 14nm 配合 18nm 近存計算路線,最大意義在於「戰略替代」而非「全面性能碾壓」。在美國出口管制持續收緊下,中國難於短期內取得 3nm、4nm 級別 GPU 與 HBM 供應。透過成熟節點配合 3D hybrid bonding,理論上可在數據中心和行業專用 AI 推理場景,例如政務雲、本地大模型服務、金融風控及工業視覺等,提供「自主可控、成本較低、能效尚可」選項。未來若中國團隊在編譯器、軟件適配、多晶片互聯與散熱設計等方面持續突破,加上華為 Ascend、Biren 等國產 AI 加速器部署,或逐步形成與 NVIDIA 不同差異化產品帶。雖然整體性能仍有差距,但有機會在本地市場建立可用、可持續 AI 硬件生態。

 

資料來源:Tom’s Hardware

美議員轟網購平台賣假貨 要求調查 Shein 及 拼多多 Temu

美國共和黨阿肯色州聯邦參議員 Tom Cotton 近日致函司法部長 Pam Bondi,要求司法部及國土安全部調查中國電子商貿平台 Shein 和 Temu,指兩公司大規模涉及竊取知識產權及販售假冒商品。兩公司大部分貨品均來自中國,再透過跨境網購模式銷往美國市場。

 

Tom Cotton 信中指出,美國早前取消「小額包裹」(de minimis)關稅豁免安排後,Shein 和 Temu 被迫改變商業模式。過去價值低於 800 美元(約港幣 6,240 元)直郵包裹可免稅入境,現時兩公司改於美國境內倉庫及配送中心大量囤積庫存。由於貨物不再經港口清關直接入境,而是存放在美國本土受當地司法管轄,Tom Cotton 促請聯邦部門優先檢視其美國倉庫,調查是否存在大量假貨及侵權產品。

 

Shein 暫時未就調查要求回應,Temu 發言人表示因已超出正常辦公時間,現階段無法評論。Shein 過去多次強調,公司要求供應商保證貨品並非假冒,也不侵犯品牌知識產權,並指內部設專責團隊監管賣家遵守相關政策,一旦發現違規會迅速下架產品或採取進一步行動。

 

美國國內對 Shein 監管壓力近期明顯升溫,德克薩斯州總檢察長 Ken Paxton 週一宣布,正調查 Shein 是否涉及不道德勞工行為、販售不安全消費品,以及是否在產品用料及供應鏈方面誤導消費者。調查也會審視其是否使用有毒或有害物料,以及如何處理用戶資料及私隱問題。Ken Paxton 批評有企業以低價商品搶佔市場,卻可能犧牲勞工權益和產品安全,強調德州會追究任何在勞工標準或產品安全「偷工減料」公司,即使總部或供應鏈設於中國也不例外。

 

Shein 在歐洲市場也面對嚴厲監管行動。法國政府早前指當局在 Shein 平台發現兒童性玩偶及違禁武器,下令其關閉法國第三方市場,並進一步向巴黎法院申請,要求全國暫停 Shein 法國網站營運 3 個月,期望能制止非法及有害產品流通,迫使平台加強審查及合規機制。法國個案令歐盟層面關注,歐盟委員會其後向 Shein 施壓,要求解釋平台如何防止類似違規產品再度上架,並檢視其在歐洲合規情況。

 

資料來源:Reuters

 

Apple AI 業務戰略高層退職 由 Google 及 Microsoft 前 AI 業務管理高層接手

 

Apple 於 12 月 1 日公布,主管機械學習及 AI 戰略高級副總裁 John Giannandrea 將卸下管理職務,轉任公司顧問至 2026 年春季正式退休,象徵 Apple Intelligence 推出以來最大規模 AI 團隊重組。Apple 同時宣布,現任 Microsoft AI 部門企業副總裁(Corporate Vice President, AI)、曾於 Google 任職多年 AI 專家 Amar Subramanya 將以 AI 副總裁身份加入,直接向軟件工程高級副總裁 Craig Federighi 匯報,架構有別於以往 John Giannandrea 直接向行政總裁 Tim Cook 匯報。

 

Amar Subramanya 擁豐富生成式 AI 經驗

根據 LinkedIn 資料及多家外媒整理,Amar Subramanya 於 2009 至 2025 年期間在 Google 任職逾 16 年,先後擔任研究科學家、首席工程師,及後升任負責 Gemini 助理工程副總裁,主理 Gemini、Gemini 應用程式及 Bard 等產品工程工作。他在 2025 年 7 月才加入 Microsoft 出任 AI 企業副總裁,參與 Copilot 及搜尋等 AI 產品,是次轉職被視為 Apple 在生成式 AI 人才戰中重要招攬。Apple 官方聲明強調,他在基礎模型、機械學習研究及產品化方面具備專長,對未來 Apple Intelligence 發展相當關鍵。

 

Craig Federighi 職權擴大統籌新 Siri

Apple 指出 Amar Subramanya 加入後,Craig Federighi AI 相關職責將進一步擴大,涵蓋 Apple Foundation Models、機械學習研究,以至 AI 安全與評估等範疇,並會統籌為用戶帶來更個人化 Siri 開發工作。這項升級原訂隨 Apple Intelligence 推出,經歷延遲後,現時預計要到 2026 年才正式啟用。Tim Cook 在聲明中重申,AI 長期以來一直是 Apple 策略核心,並感謝 John Giannandrea 過去多年在建立與推進 Apple AI 方面貢獻,認為是次人事安排有助 Apple 在激烈 AI 競賽中保持創新步伐。

 

外界視為 Apple 急起直追訊號

John Giannandrea 透過 2010 年 Google 收購其創辦公司 Metaweb Technologies 加入 Google,其後成為 Google 多項 AI 業務負責人,包括搜尋與智能助理相關項目,直至 2018 年獲 Apple 延攬,出任機械學習與 AI 戰略高級副總裁。然而隨著外界對 Apple 在生成式 AI 競爭中起步緩慢,以及新一代 Siri 一再延期出現不滿聲音,多間媒體指出是次他退任與近年 Apple AI 策略受挫有一定關聯。Apple 透過引入熟悉 Google Gemini 和 Microsoft Copilot 生態高層,明顯期望能加快追趕步伐。

 

資料來源:Apple

Samsung Galaxy Z TriFold 首推三摺疊手機 10 吋大屏幕兼備 AI 功能

Samsung 正式發表首款三摺疊屏幕手機 Galaxy Z TriFold,機身沿用雙轉軸內摺設計,合上時是 6.5 吋旗艦智能電話,完全展開後變成接近 10 吋大螢幕裝置,主打一機兼顧電話與平板體驗。新機內建 Galaxy AI、採用最新 Snapdragon 8 Elite for Galaxy 晶片及 5,600mAh 三電池設計,預計 12 月 12 日先在南韓開賣,其後再登陸中國、台灣、新加坡、阿聯酋及美國等地,上市初期會在指定門市提供實機體驗。

 

 

極致顯示效果與耐用機身

Galaxy Z TriFold 採用 6.5 吋 FHD+ Dynamic AMOLED 2X 機面屏幕,配合雙轉軸結構,左右展開後形成約 10 吋、解像度達 2K 以上大尺寸主屏幕,更新率最高 120Hz,峰值亮度可達 1,600nits(主螢幕)及 2,600nits(機面螢幕),配合纖幼邊框營造較高視覺沉浸感。機身在完全展開時最薄位置只有約 3.9mm,卻仍維持 IP48 防塵防水等級,並加強裝甲鋁合金框架和鈦金屬轉軸結構,兼顧便攜與耐用。

 

 

頂級硬件配置與續航力

硬件方面,新機搭載與 Galaxy S25 系列同級 Snapdragon 8 Elite for Galaxy 平台,配備 16GB RAM,並提供 512GB 及 1TB 兩種儲存容量選擇,全系統預載 One UI 8、以 Android 16 為基礎,主打多工處理與生成式 AI 功能表現。電量採用三段式 5,600mAh 電池模組,是現時 Galaxy 摺疊系列中容量最大,支援 45W 有線快速充電及 15W 無線充電,官方聲稱可播放影片最長約 17 小時,亦支援反向無線充電功能。

 

 

2 億像素相機與 AI 編輯

相機方面,Galaxy Z TriFold 主鏡頭為 2 億像素廣角相機,配合 ProVisual Engine 影像處理引擎,配套加入 1,200 萬像素超廣角及 1,000 萬像素遠攝鏡頭,提供最高 3 倍光學變焦及更高倍數混合變焦,主打細緻畫質與人像膚色還原度。三摺結構方便用家利用不同摺疊角度進行相片預覽或自拍,加上生成式相片編輯功能,用家可以在 10 吋大屏幕上同時比較原圖與編輯版本,移除不想要元素或重新佈局畫面。

 

 

多工處理與生產力工具

軟件與生產力功能方面,Galaxy Z TriFold 充分利用大屏幕優勢,支援主屏幕最高同時開啟 3 個應用程式視窗,並可利用拖放方式在應用程式之間搬移內容,強調多工處理體驗。新機內建 Galaxy AI 功能,包括文字整理、錄音轉文字與摘要,以及相片生成式編輯等,配合 Google Gemini Live 畫面共享,讓用家在瀏覽網頁、購物或閱讀文章時即時獲得語音或文字協助;同時支援 Samsung DeX,在大屏幕上分割成最多 4 個工作桌面,進一步拉近電話與桌面電腦工作流程。

 

全球上市時間與銷售安排

上市安排方面,Galaxy Z TriFold 目前只提供 Crafted Black(瀚夜黑)單一色系,機身重量約 309g,定位為高階旗艦摺疊機款。Samsung 已確認新機將於 12 月 12 日率先於南韓開售,其後陸續在中國、台灣、新加坡、阿聯酋等市場登場,美國市場預計在 2026 年第 1 季推出,官方初期會集中透過指定零售店示範與體驗區,讓消費者親身試用三摺結構及 AI 功能。

 

 

資料來源:Samsung Newsroom

 

Apple 明年推四款 MacBook 史上最多 低至 $5,450 平價版挑戰 Chromebook

Apple 將於 2026 年推出多達四款全新 MacBook,是歷來同年推出最多型號的一年。產品線涵蓋首次推出低價版本至配備 OLED 熒幕高階機種,針對學生、專業用戶等不同市場需求。

首推低價版 MacBook 搶攻學生市場

著名外媒 Bloomberg 記者 Mark Gurman 近日透露,Apple 正開發一款針對學生、企業及一般用戶平價 MacBook,目標客群主要瀏覽網頁、處理文件或進行輕度影片編輯。新機配備 13 吋 LCD 熒幕,機身設計輕薄,並採用 iPhone 16 Pro 的 A18 Pro 晶片。A18 Pro 晶片多核心 CPU 效能與 2020 年 MacBook Air 的 M1 晶片幾乎相同,圖像處理效能甚至超越 M1,但速度較最新 M4 晶片慢約 40%。由於 A18 Pro 晶片不支援 Thunderbolt,新機將配備一般 USB-C 接口。現時 13 吋 MacBook Air 美國售價為 999 美元(約港幣 HK$7,790),新機預計定價介乎 699 至 899 美元(約港幣 HK$5,450 至 HK$7,010),並可能推出銀色、藍色、粉紅及黃色等多種顏色選擇。

M5 晶片 MacBook Pro 及 Air 上半年登場

Apple 將於 2026 年初更新 MacBook Pro 產品線,推出配備 M5 Pro 及 M5 Max 晶片型號。M5 系列採用台積電第三代 3 納米製程技術,預計提升 SSD 效能及記憶體頻寬,但設計不會有重大改變。14 吋 M5 Pro 版本起售價預計為 1,999 美元(約港幣 HK$15,590),16 吋版本為 2,399 美元(約港幣 HK$18,710);M5 Max 版本則分別為 3,199 美元(約港幣 HK$24,950)及 3,499 美元(約港幣 HK$27,290)。

M5 MacBook Air 亦計劃於 2026 年第一季推出,內部代號為 J813(13 吋)及 J815(15 吋)。根據 M5 iPad Pro 跑分數據,M5 晶片單核心得分約 4,133、多核心得分約 15,437,較 M4 晶片提升 12-15%,GPU 效能則快約 36%。Gurman 預計發布時間為 2026 年 3 月,售價維持現有 999 美元(約港幣 HK$7,790)起。

OLED 熒幕 MacBook Pro 年底亮相 首配觸控功能

Apple 正研發採用次世代硬件全新 MacBook Pro,配備基於台積電 2nm 製程 M6 晶片,可更緊密整合 CPU、GPU、DRAM 及 Neural Engine 等元件。Gurman 指新機採用 OLED 熒幕技術,相比現有 mini-LED 熒幕可提供更高亮度、更深黑色對比度、更佳電源效率及更長電池續航力。新機機身將更輕薄,熒幕頂部改用打孔式視像鏡頭取代現有瀏海設計,類似 iPhone 的 Dynamic Island 概念,令圓角熒幕顯示更完整。

分析師郭明錤及 Gurman 均確認,OLED MacBook Pro 首次配備觸控熒幕,但會保留完整鍵盤及觸控板。新機預計於 2026 年底或 2027 年初推出,惟研究機構 Omdia 認為 2026 年推出機會極高。Apple 曾於 2023 年兩度更新 MacBook Pro 產品線,先後推出 M2 Pro/M2 Max 及 M3 系列晶片機款,顯示同年推出兩次更新並非首次。由於採用較昂貴零件,新款 14 吋及 16 吋 OLED MacBook Pro 預計較現有型號貴數百美元,現時高階晶片型號起售價為 1,999 美元(約港幣 HK$15,590)及 2,499 美元(約港幣 HK$19,490)。

來源:MacRumors

Netflix 突取消手機投射功能 僅支援舊版 Chromecast + 無廣告用戶

串流平台 Netflix 近日移除手機投射影片至電視功能,只保留舊版 Chromecast 或支援 Google Cast 電視使用,而且只限無廣告訂閱用戶。此舉令用戶不滿,有 Reddit 用戶表示功能在 11 月 10 日「毫無預警」下被移除。Netflix 未解釋原因,只在支援頁面建議用戶改用電視遙控器操作。

僅舊版 Chromecast 用戶能繼續使用

根據 Netflix 更新支援頁面,平台已停止支援從手機投射節目至大部分電視及串流裝置。目前只有使用舊版 Chromecast 裝置或原生支援 Google Cast 電視用戶能繼續使用投射功能,但必須訂閱無廣告方案,月費由 17.99 美元(約港幣 140 元)起。訂閱有廣告方案用戶(月費 7.99 美元,約港幣 62 元)即使擁有舊版 Chromecast 裝置,都無法使用投射功能。

用戶措手不及 Netflix 拒絕解釋

有 Reddit 用戶反映,投射功能在 11 月 10 日突然遭移除,Netflix 事前未有通知。外媒 The Verge 編輯 Dom Preston 亦發現,使用舊版 Netflix 應用程式仍能投射,但更新後投射選項便消失。Netflix 支援頁面未解釋取消投射功能原因,只建議用戶改用電視遙控器直接操作 Netflix 應用程式。

並非首次限制投射功能

這並非 Netflix 首次限制投射功能。早在 2019 年,Netflix 便以「確保觀看質素」為由,取消支援 Apple AirPlay。業界人士推測,Netflix 此舉可能為加強內容保護,防止用戶錄製或分享串流內容,但官方至今未就最新改動作出回應。

印度強制預裝政府安全應用程式 Apple 等廠商 90 天內須合規

印度電信部 11 月 28 日向主要智能手機廠商發出內部指令,要求所有新出廠手機必須預裝由政府開發的「Sanchar Saathi」網絡安全應用程式,且用戶不得停用或移除。這項規定涵蓋 Apple、Samsung、Vivo、Oppo 及 Xiaomi 等品牌,廠商須於 90 天內完成部署,對於已進入供應鏈的裝置,則需透過軟件更新推送該應用程式。

 

▲Source: AP

 

Apple 面臨合規壓力

Apple 向來反對在裝置售出前預裝任何政府或第三方應用程式,僅預裝自家開發程式。Counterpoint Research 研究總監 Tarun Pathak 表示,Apple 歷來拒絕這類政府要求,或會尋求折衷方案,例如協商推出引導用戶安裝選項,而非接受強制預裝。Apple 早前已因政府開發的反垃圾訊息應用程式問題,與印度電信監管機構產生分歧,這次面臨更大合規壓力。

應用程式功能與成效

印度政府指出,Sanchar Saathi 應用程式針對偽造或篡改國際流動裝置識別碼(IMEI)引發的「嚴重電訊網絡安全風險」。IMEI 是每部手機獨有的 14 至 17 位數編號,最常見用途是在手機報失或被盜時切斷網絡連線。該程式核心功能包括透過中央資料庫跨電訊商追蹤及鎖定被盜手機,識別並中斷欺詐網絡連線,協助警方追查裝置及打擊黑市假冒手機。

政府數據顯示,Sanchar Saathi 自今年 1 月推出以來已有超過 500 萬次下載,協助找回超過 70 萬部遺失手機,單是 10 月便找回 5 萬部。該應用程式也協助阻止超過 370 萬部被盜或遺失手機,並終止超過 3,000 萬個欺詐連線。

印度市場重要性

作為全球最大手機市場之一,印度擁有超過 12 億用戶。Counterpoint Research 數據顯示,截至 2025 年年中,印度智能手機市場總量達 7.35 億部,其中 Apple iOS 系統佔比約 4.5%,其餘均為 Android 裝置。Apple 在 2025 年第三季達到印度市場最高季度出貨量 500 萬部,預計全年售出約 1,500 萬部 iPhone,有望躋身印度前五大智能手機廠商。

目前 Apple、Google、Samsung 及印度電信部均未回應置評請求。

資料來源:Reuters

 

FDA 批准新型老花眼藥水 Vizz 滴後不須老花戴鏡 10 小時

FDA 批准新型老花眼藥水 Vizz 毋須戴鏡即能看清近物

美國食品藥物管理局(FDA)於 2025 年 7 月底批准新型處方眼藥水 Vizz,為超過 1.28 億名受老花眼困擾的美國成年人提供全新治療選擇。這款由生物製藥公司 LENZ Therapeutics 研發的眼藥水採用 aceclidine 成分,能暫時改善近距離視力模糊問題,是首個獲 FDA 批准的 aceclidine 眼藥水。

作用機制與效果

Vizz 透過輕微收縮虹膜肌肉來縮小瞳孔,藉此增加景深和對焦能力。臨床研究顯示,使用者在滴藥後約 30 分鐘內即可感受到近距離視力改善,效果可持續長達 10 小時,足以覆蓋大部分日常活動時間。相比現有的 Vuity 和 Qlosi 等老花眼藥水,Vizz 的持續時間更長,對焦效果也更精準。

安全性與副作用

根據三項第三期臨床試驗 CLARITY 1、2 和 3 的數據,Vizz 的副作用大多屬輕微程度。研究涉及 466 名參與者連續使用 42 天,以及 217 名參與者使用 6 個月的長期安全性評估。最常見的副作用包括短暫刺痛感(20%)、輕微視力變暗(16%)和頭痛(13%)。

供應與定價

Vizz 已於 2025 年 10 月開始在美國提供樣品,商業產品預計於第四季度中期廣泛供應。患者需要醫生處方才能購買,每月費用預計約 80 美元(約港幣 HK$624),實際價格會因保險覆蓋範圍而有所不同。LENZ Therapeutics 總部位於加州聖地亞哥,目前正建立國際授權合作關係,計劃將 Vizz 推廣至全球市場。

市場前景

全球老花眼治療市場正快速擴張,2024 年市值達 101.7 億美元(約港幣 793.3 億元),預計 2033 年將增長至 164.7 億美元(約港幣 1,284.7 億元)。隨著人口老化和非入侵性治療需求增加,Vizz 作為藥物治療選擇,為不願配戴眼鏡或接受手術的患者提供新方案。

資料來源:美國國家醫學圖書館LENZ Therapeutics

 

大埔災民女童痛失限定版米妮公仔 網民馬上協助找到二手網 代為購買望能送暖

大埔宏福苑上月發生五級火災,7 座大廈起火造成逾百人死亡,多名居民一夜間失去家園及多年收藏,社會各界持續向災民提供物資及情緒支援。在眾多不幸消息中,一名女童因大火燒毀一隻限時發售 Minnie 公仔,故事近日在社交平台流傳引起網民關注。

 

網民 Threads 發帖代災民尋寶

有網民在 Threads 分享,早前到大埔協助災民遇到一名居於宏福苑家長,提到女兒在火災中失去一隻穿和服 Minnie 公仔。該公仔早已停產,家長當年需在網上「搵勻全世界」,最後才在台灣買到唯一一隻,對女童別具意義。家長其後在舊相簿翻出公仔合照,熱心網民便把相片上載 Threads,呼籲網民幫忙留意二手平台或收藏家,期望替女童再覓同款公仔。

 

▲相片來源:Threads@kityicat

 

居日港人掃貨落單盼快送到港

帖文發出後短時間內吸引大批網民留言轉發,有人表示會幫手在日本二手市集及拍賣網站搜尋,有人則表示可代收代寄回香港,網上形成自發「尋公仔行動」。其後一名身在日本港人表示,在二手交易平台見到同款 Mickey 與 Minnie 公仔套裝處於 on-sale 狀態,即時透過當地帳戶落單購買,打算到貨後再安排帶回香港交給女童。

 

▲有網民好心在日本網路二手商店找到同款 圖片來源:Threads@omomnahc405

 

熱心網民持續跟進再找失散玩伴

原帖網民其後更新進度,感謝不同網友出手相助,指很快已有人在二手網成功買到公仔,亦有其他網友主動聯絡,表示願意從海外代購或捐出家中同款玩偶。不過他亦透露,自己與女童母親曾擔心當女童再次收到 Minnie 公仔時,可能會勾起火災經歷。但相信女童最難過是同時失去兩隻陪伴多年的玩偶及熟悉公園,因此仍希望能把公仔送到她手上,讓她在重建生活期間感到多一點支持。

 

▲有好心師兄協助購買 Threads@ticketjapan

▲發帖網民表示已有好心人買到

 

網上暖流展現社區互助精神

宏福苑大火造成嚴重死傷令全港哀痛,亦激發不少社區及網上互助行動。不少企業、團體及市民透過捐款、提供臨時住宿與物資支援災民,協助他們逐步重建生活。女童尋回 Minnie 公仔一事雖是小事,卻反映不同地方網民願意用各自方式出一分力,為受災家庭送上暖意,成為沉重災情下少有溫暖片段。

 

 

資料來源:Threads

 

TPU 與 GPU 哪一個較強? AI 速度革命下兩種晶片 不同效能與用途分析

隨著人工智能(AI)模型的規模呈指數級增長,算力基礎設施已成為科技競賽的核心。長久以來,GPU(圖形處理器)一直是 AI 運算的霸主,但 Google 推出的 TPU(張量處理器)憑藉其專用架構,正在挑戰這一現狀。本文將分析兩者的核心分別,並探討 TPU 是否具備全面取代 GPU 的潛力。

 

 

1. TPU 與 GPU 最大的差異:專才與通才

TPU 與 GPU 最本質的差異在於設計哲學。

* TPU (專才): Google 研發的 TPU 是為了「矩陣運算」這一件事而生的。深度學習的核心(如神經網絡的訓練與推斷)高度依賴矩陣乘法。TPU 採用了獨特的陣列架構(Systolic Array),讓數據在晶片內如波浪般流動,大幅減少了記憶體存取的次數。這使得 TPU 在處理特定 AI 任務時,能展現出極高的效率。

* GPU (通才): 由 NVIDIA 和 AMD 生產的 GPU,最初是為了圖形渲染而設計,擁有大量的可程式化核心。這種「並行運算」能力雖然也被證明非常適合 AI,但其架構必須保留處理圖形、物理模擬等通用任務的邏輯,因此在純粹的 AI 矩陣運算上,包含了許多對於 AI 來說不必要的電路開銷。

 

比較項目 TPU (Tensor Processing Unit) GPU (Graphics Processing Unit)
研發/生產廠商 Google (自研專用) NVIDIA, AMD (通用市場)
核心設計目標 專為 AI 深度學習 (訓練/推斷) 度身訂造 多用途設計:圖形處理、科學計算、AI 加速
運算架構 陣列架構 (Systolic Array),專精矩陣運算,高吞吐量 大量可程式化核心 (SIMT),並行處理能力強,彈性高
軟件生態 高度優化 TensorFlow, JAX (PyTorch 支援度有限) 強大的 CUDA 生態,廣泛支援 PyTorch, TensorFlow 等
能效表現 極高 (比 GPU 高 2-3 倍),適合大規模持續運算 中等至高 (視架構而定),但在純矩陣運算上功耗較高
靈活性 較低,專注於特定 AI 數學模型 極高,適用於渲染、模擬、加密貨幣、除錯等
代表性平台 Google Ironwood (可擴展至 9,000+ 晶片) NVIDIA H100 / Blackwell, AMD MI300

 

2. 效能與成本:Ironwood 的啟示

根據最新的數據顯示,TPU 在大規模運算中展現了驚人的能效優勢。以 Google 新一代 Ironwood TPU 平台為例:
* 規模化能力: 能橫向擴展至 9,000 多顆晶片,提供逾 40 兆次的運算能力(註:此指特定精度下的集群總算力)。
* 能效比: 在批量大型模型運算下,TPU 的每瓦效能(Performance per Watt)高出 GPU 2 至 3 倍。
這意味著對於像 Meta 或 Google 這樣需要 24 小時不間斷訓練超大模型的企業而言,使用 TPU 不僅速度快,長期運行的電費和散熱成本也遠低於 GPU 集群。

 

比較項目 TPU GPU
硬件成本 約為 GPU 的 52%(低 48%) 較高
運算性能每美元比率 較 GPU 高 4.7 倍 基準 1 倍
功耗(晶片級別) 約 175-250 瓦 約 300-400 瓦,部分旗艦型號高達 700 瓦
能效比(性能/瓦特) 高 2-3 倍 基準 1 倍
推論任務整體成本(示例) 約 45.6 萬美元(節省超過 70%) 約 172 萬美元
運營成本節省案例 節省 40% – 74% 相對較高

 

3. 關鍵分析:TPU 能否全面取代 GPU?

既然 TPU 在 AI 領域如此強大,它是否會讓 GPU 走入歷史?答案是:目前不能,且短期內不會。 原因主要有三點:

A. 生態系統的鎖定 (Lock-in) 與靈活性

GPU 擁有極其成熟的軟件護城河(如 NVIDIA 的 CUDA)。研究人員可以在 GPU 上輕鬆切換不同的框架(PyTorch, TensorFlow, Caffe 等),並進行細微的程式碼調整。 反觀 TPU 高度依賴 TensorFlow 和 JAX。雖然近年來對 PyTorch 的支援有所提升,但其程式設計的自由度仍低於 GPU。對於需要頻繁修改模型架構的學術研究者來說,GPU 更加友善。

B. 通用性限制

並非所有的運算都是深度學習。科學模擬(如氣象預測、分子動力學)、工程運算、即時圖形渲染以及現場除錯(On-site Debugging)等任務,依然需要 GPU 的通用架構。TPU 在這些非矩陣運算的任務上表現並不理想。

C. 取得門檻

GPU 是商品,企業可以購買硬件自建伺服器;而 TPU 目前主要透過 Google Cloud 提供租賃服務(雖然有 Edge TPU 等小型硬件,但訓練級晶片主要在雲端)。這限制了希望將數據保留在本地(On-premise)的企業採用 TPU。

 

4. 為何只有 Google 可以用 TPU 來訓練 AI,而其他企業則不行?

儘管市場常有「TPU 僅適合推論」的講法,但 Google 透過完全由 TPU 驅動的 Gemini 系列(從 1.0 到最新 3.0)證實了其具備頂級的「訓練」能力。然而,這項能力之所以成為 Google 難以複製的獨門秘技,關鍵在於「經濟風險」「垂直整合」。

對於一般企業而言,投入專用晶片(ASIC)進行訓練是極不理性的賭博。AI 演算法日新月異,訓練需要極高的靈活性,一旦演算法改變,針對特定邏輯「硬化」的 ASIC 便可能瞬間淪為昂貴的廢物(沈沒資產)。相比之下,GPU 的通用性是規避此風險的唯一解決方案。

Google 之所以能打破此局,是因為它建立了封閉的「垂直整合生態」。Google 同時掌控 TPU 硬件與 Gemini 演算法,兩者能同步演進、相互優化,形成內部「封閉的生態鏈」。這讓 Google 能在自家資料中心內消化技術變更的風險,而其他巨頭(如 Meta)不可能為了適應 Google 的硬體架構而犧牲自身研發的靈活性。因此,用 TPU 進行大規模訓練,是一場只有具備系統整合特權的玩家才能駕馭的戰略遊戲。

5. 結論與展望:香港產業的機會

目前 AI 晶片市場呈現「雙軌並行」的趨勢。大型科技巨頭(如 Google, Meta)在訓練超大模型和進行海量推斷時,會優先採用 TPU 以降低成本和能耗;但在研發階段、多樣化科研用途及非 AI 的高速運算上,GPU 依然不可或缺。

在香港,隨著 AI 市場擴大及本土科研技術的發展,產業界已開始關注 TPU 的潛力。各大雲端供應商引入 TPU 方案,讓本地科研機構能評估 TPU 集群性能。未來,香港的科技基礎設施極可能走向 「TPU 負責大規模 AI 運算,GPU 負責通用科研與圖形處理」 的分工模式,兩者互補長短,共同推動技術升級。