據(jù)《華爾街日?qǐng)?bào)》報(bào)道,摩托羅拉移動(dòng)將在今年年底前關(guān)閉其位于德州沃斯堡市(Fort Worth)的一處智能手機(jī)制造工廠。據(jù)悉,摩托羅拉移動(dòng)該處工廠雇傭了大約700名員工,從事Moto X系列產(chǎn)品生產(chǎn)。
摩托羅拉移動(dòng)關(guān)閉該基地,意味著該公司試圖在美國(guó)建立生產(chǎn)基地的計(jì)劃終結(jié)。當(dāng)前業(yè)內(nèi)大多數(shù)公司選擇在亞洲市場(chǎng)建立了制造中心。
摩托羅拉移動(dòng)對(duì)此予以確認(rèn)。摩托羅拉移動(dòng)總裁里克·奧斯特羅(Rick Osterloh)表示:“我們發(fā)現(xiàn),在北美市場(chǎng)的手機(jī)銷售異常艱難。”但奧斯特羅對(duì)其他事項(xiàng)未作過多評(píng)論。
今年1月份,中國(guó)個(gè)人電腦制造商聯(lián)想集團(tuán)宣布以29億美元收購(gòu)摩托羅拉移動(dòng),但目前該交易尚未完成,前者仍歸屬于谷歌公司。早在2012年,谷歌以125億美元的價(jià)格收購(gòu)了摩托羅拉移動(dòng)。
預(yù)計(jì)聯(lián)想收購(gòu)摩托羅拉移動(dòng)的交易將在今年晚些時(shí)候完成。摩托羅拉移動(dòng)的一位發(fā)言人重申,關(guān)閉德州沃斯堡市手機(jī)工廠與出售計(jì)劃無關(guān)。
摩托羅拉移動(dòng)位于德州沃斯堡市手機(jī)工廠,剛剛在去年5月份開工,因無法克服美國(guó)制造業(yè)遇到的一些困難,比如勞動(dòng)力、運(yùn)輸成本均比海外制造工廠高,加之摩托羅拉移動(dòng)手機(jī)本身銷售乏力,最終導(dǎo)致該制造工廠關(guān)閉。
據(jù)《華爾街日?qǐng)?bào)》報(bào)道,摩托羅拉移動(dòng)在推出Moto X智能手機(jī)后的第一個(gè)季度里,該產(chǎn)品銷量?jī)H為90萬部,相比之下,蘋果的iPhone 5s同期銷量卻高達(dá)2600萬部。
摩托羅拉移動(dòng)表示,盡管當(dāng)前關(guān)閉了Moto X手機(jī)美國(guó)制造工廠,但位于巴西、中國(guó)的摩托羅拉移動(dòng)工廠仍將生產(chǎn)Moto X。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
騰訊ARC實(shí)驗(yàn)室推出AudioStory系統(tǒng),首次實(shí)現(xiàn)AI根據(jù)復(fù)雜指令創(chuàng)作完整長(zhǎng)篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語(yǔ)言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù),通過交錯(cuò)式推理生成、解耦橋接機(jī)制和漸進(jìn)式訓(xùn)練,能夠?qū)?fù)雜指令分解為連續(xù)音頻場(chǎng)景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過讓AI同時(shí)學(xué)習(xí)外觀和運(yùn)動(dòng)信息,顯著解決了當(dāng)前視頻生成模型中動(dòng)作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術(shù)僅需添加兩個(gè)線性層就能大幅提升運(yùn)動(dòng)質(zhì)量,在多項(xiàng)測(cè)試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實(shí)用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實(shí)驗(yàn)室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語(yǔ)言模型人性化對(duì)話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質(zhì)量樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評(píng)測(cè)基準(zhǔn),通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時(shí)顯著提升人性化交互水平,為AI價(jià)值觀對(duì)齊提供了可行技術(shù)路徑。
谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GraphCast是一個(gè)革命性的AI天氣預(yù)測(cè)模型,能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預(yù)報(bào),準(zhǔn)確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標(biāo)。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過學(xué)習(xí)40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學(xué)領(lǐng)域帶來了效率和精度的雙重突破。