技术应用
机器人看见苹果之后，触觉传感器为何仍难量产
2026 WAIC上，触觉传感器热度上升：一目科技E轮融资超10亿，千觉机器人展示VTLA模型。可现有素材没有成本、良率、寿命和出货量，触觉能否稳定进入整机，仍要看模型、控制与供应链能否接通。
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技术应用
产业动态
Arm的2026判断：手机端侧AI不能只靠压缩模型
Arm把2026年芯片创新的注意力从单纯缩小晶体管，移到3D堆叠与Chiplet。苹果AFM 3则用稀疏架构控制每次推理的计算量。手机要减少云端依赖，靠的不是单独堆NPU，而是让模型、框架、芯片和具体功能对得上。
阅读全文2026下半年端侧大模型评测：谁在真省电，谁在背刺续航
2026年旗舰手机端侧AI体验的差距已从跑分转向能效。本文对比苹果A19、骁龙8 Gen 4与天玑9400在运行3B-7B量化模型时的功耗、发热与延迟，通过架构与实测案例揭示谁的NPU真正兼顾续航，并附一套可复现的功耗测
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AI 工具箱
2026 手机端侧 AI：速度之外，还得看温度和电量
一句跨 App 指令，可能让手机在几十秒内明显升温。结合 6 款旗舰方案的测试记录与公开资料，文章对比 Agent 执行、本地 PDF 检索、响应延迟和 10 组任务耗电，看看中兴、华为、苹果、OPPO 等方案各自适合什
阅读全文ARM架构之争背后，手机端AI开始比拼持续能效
端侧AI进入手机和智能眼镜后，峰值算力已不足以解释真实体验。现有材料能确认苹果等厂商持续推进端侧AI、国内至少50个团队布局AI眼镜；至于「ARM V3.1」及相关性能数据，缺少官方文档和测试条件，暂不宜写成定论。
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AI 工具箱
20B、1T都不等于快：端侧AI手机该怎么测
苹果的AFM 3 Core Advanced约200亿参数，小米MiMo-V2 Pro总参数超1万亿、激活420亿，Pixel 10则让Gemini Nano常驻端侧。数字越来越大，但公开资料仍不足以做统一跑分。选设备，
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前沿研究
端侧模型轻量化，正在从压参数转向省计算
手机能装下模型，不等于能长期跑好。苹果约200亿参数的AFM 3 Core Advanced选择稀疏激活，Gemini Nano沿用知识蒸馏。端侧轻量化的重点，正转向按需计算、能力压缩和分层精度。
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前沿研究
Arm高管谈端侧AI：2026年移动芯片的推理带宽瓶颈不只在TOPS
2026年端侧大模型进入规模化落地期，Arm高管指出移动芯片的真正瓶颈并非TOPS堆叠，而是总线与内存带宽。苹果AFM 3用稀疏架构规避访存，行业从拼算力转向拼架构命中率。
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前沿研究
Siri终于会看屏幕，苹果端侧AI仍缺一块拼图
WWDC 2026 上，Siri AI 加入屏幕感知、个人上下文理解和跨 App 执行。苹果补上了语音助手最明显的短板，但据钛媒体，复杂推理仍依赖谷歌 Gemini，每年授权费约 10 亿美元，新功能也设有硬件门槛。入口
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技术应用
2026暑期AI手机横评：三款旗舰的端侧多模态谁更懂生活
2026年暑期，iPhone 18、华为Mate 80与小米15 Ultra的端侧AI实测揭示了不同的技术取舍。苹果凭借稀疏架构实现极致能效，华为在中文多轮对话中展现深度理解，小米则以万亿参数模型提供强大的本地创意能力。
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前沿研究
端侧AI开始算功耗账，苹果与高通走了两条路
苹果把省电做进约200亿参数的稀疏模型，高通则用混合精度降低推理能耗，并称骁龙8 Gen 4端侧大模型功耗下降40%。两套方案暂时缺少统一实测，38TOPS也不能代替持续运行时的温度、降频和适配成本。
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前沿研究
端侧大模型进了手机，苹果和安卓先算散热账
苹果用约200亿参数的稀疏模型减少单次激活，Pixel 10让Gemini Nano常驻端侧，小米MiMo-V2 Pro总参数超过1万亿。公开资料尚无统一温度与降频测试，能效高低还得看持续负载。
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