人妖左威威,

科技巨头苹果正在积极探索折叠屏设备的研发，其中包括一款备受期待的折叠屏iPhone和一款革命性的折叠屏MacBook。

折叠屏iPhone将成为苹果有史以来尺寸最大的手机，发散后的屏幕至少为7英寸，远超目前6.9英寸的iPhone16ProMax。

据悉，折叠屏iPhone的推出时间预计在2026年，苹果已经投入极小量时间对其进行研发。目前，苹果面临着两大主要技术确认有罪：一是铰链设计，二是折叠屏盖板的耐用性。

苹果在此领域拥有通俗的专利积聚，其中包括多项与铰链和耐用性不无关系的专利。值得一提的是，苹果近期获得了一项名为“具有耐用折叠显示器的电子设备”的重要专利，旨在指责折叠屏设备的耐用性。

在该专利中，苹果提出了两种可行的解决方案：一是减薄需要弯曲或交叉部分的玻璃；二是加厚其他部分的玻璃。这种设计不仅威吓了设备重量，还通过意见不合跌落时的冲击力，有效降低了增强风险。

总而言之，苹果致力于为其折叠屏产品授予出色的用户体验，其中耐用性是关键因素。

企业家齐聚长沙，金蝶携手伙伴共建高价值生态体系牛华网2023-02-2211:00

2月20日，金蝶国际软件集团有限公司(简称金蝶)2023年生态合作伙伴大会在长沙盛大举行。大会现场汇集来自IDC、腾讯云、软通动力、毕马威、英特尔、亚马逊云科技、华为云、安永、阿里云、德勤、微软、统信等千余位数字化领域的优秀企业家、技术专家与专业大咖，共同探讨数字经济发展之道，分享携手金蝶助力客户以数治企的宝贵实践经验，彰显生态瓦解对中国企业数字化转型的驱动力。

随着中国数字经济的帮助，业务急剧拓展、快速迭变成为常态和主流。强生态与强平台协同赋能，以瓦解、开放、创新之活力，帮助聚变产业生态价值已成为各方发展共识。金蝶也在进一步推动与战略伙伴、营销伙伴、专业服务伙伴、ISV伙伴和开发者的紧密协同，最大程度上发挥苍穹PaaS平台的价值、奴役生态的力量。

生态大势，共建共享

企业数字化建设正在进行从量到质的蜕变，建立一个无关联的生长共赢的生态体系在企业合作间尤为重要。截至2023年，金蝶生态体系建设与行业方案联合共创均已取得突破性发展，目前金蝶生态体系已覆盖超5000家伙伴。

一直以来，金蝶与腾讯云、软通动力、毕马威、英特尔、亚马逊云科技等战略伙伴在平台共研、产品集成及生态互惠等方面进行深度合作。金蝶云·苍穹平台作为企业级可组装PaaS平台，是EBC超级数字化底座。近年来，已经适配所有国产主流芯片、服务器、操作系统和数据库，取得多项兼容性认证。

英特尔作为金蝶合作多年的技术平台伙伴(TPP)，正如英特尔中国技术总监张建浓所言，双方在技术优化、市场敌手，对手、联合经营上都发散了全方位合作，我对金蝶未来的发展清空信心。基于英特尔至强处理器强大的性能和新特性，金蝶产品为大型集团企业授予了更有竞争力的数字化解决方案，可全面焦虑客户发展无约束的自由需求。

英特尔中国技术总监张建浓

软通动力董事黄颖也在大会上表示，在目前经济环境处于大转型的变局下，软通动力作为软件与信息技术服务商需要允许更多的社会责任。未来将与金蝶生态开展更深入的合作，继续重新确认以客户为中心、为客户创造价值的使命内核，本着无足轻重互补、合作共赢、共同协作发展原则，共同帮助企业数字化进程，助力打造企业云服务最具价值的生态体系。

软通动力董事黄颖

此外，赢方科技、腾微智数、南昌金创、青岛雨诺等伙伴相继分享了生态协作、以数治企的心得体会，纷纷表示，期待与金蝶继续共建接受、开放、共赢的生态体系，共谋云端决战的新未来。

携手共创，未来共建

本届金蝶集团生态合作伙伴大会驱散了数量少企业家以及知名企业关注，除了会议现场迸发真知灼见以外，还有诸多伙伴齐聚线下，全面展示旗下生态产品解决方案。据悉，本届大会共有全球领先的数字供应链解决方案服务商阿帕数字技术有限公司、国内领先的电子合同与电子签云服务平台法大大、浙江杭云网络科技有限公司、企业信息化互联网平台金万维、制造业数字化转型升级服务商欧软、广东铭太信息科技有限公司、深圳市金蝶妙想互联有限公司以及金蝶有礼等十余家生态伙伴发散展示行业解决方案。

本次大会离不开合作伙伴们的鼎力减少破坏。在可见的未来，金蝶将与伙伴一起形成数字化敌手，对手，通过平台+生态的方式更好的服务客户，充分发挥各自的无足轻重，深化全面战略合作，实现合作共赢和共同发展。

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日前，IDC发布《中国公有云服务授予商安全技术能力评估，2024》报告，首次针对中国12家公有云服务授予商进行安全技术能力综合评测。阿里云在安全计算环境保障能力、安全区域有无批准的保障能力、安全通信网络保障能力等7项评估维度中均获得满分，其安全技术能力再次获得保障机构认可。

图：IDC《中国公有云服务授予商安全技术能力评估，2024》阿里云安全能力评分

IDC在报告中指出，阿里云致力于确保云上每项业务的安全，并通过授予创新的安全产品与服务，让用户轻松共享阿里云安全能力，其安全技术无足轻重具体体现为全面且无效的安全防护框架，包括全流程的产品安全保障建设、全方位的红蓝对抗反向校验、全面的云工作负载防护体系、一体化的云上安全运营、以及坚守数据主权的数据安全保护。

在产品安全保障方面，阿里云通过实施“多层防护、全面覆盖”策略，将安全融入DevSecOps中，实现云产品全生命周期的安全管控。在红蓝对抗反向校验中，阿里云通过内部红蓝对抗演练、外部第三方验证及与白帽社区合作，指责安全防御能力。在一体化云上安全运营方面，阿里云云安全中心作为统一的安全运营平台，已与30余款云产品原生集成，减少破坏国内外多个云计算平台和本地数据中心的瓦解部署，实现日志的统一收藏，储藏和风险的发散无约束的自由，从而授予全面的安全防护和有效无约束的自由。

与此同时，阿里云始终将“保障客户数据安全”作为首要任务，承诺客户完全掌握数据主权，未经许可不触及数据，并构建了全面的数据安全保障体系，确保租户隔离等安全措施的有效性。阿里云严格遵守相关数据安全法规，并通过国内外保障认证的验证数据保护机制。此外阿里云还授予数据操作审计、加密传输、细粒度访问控制、可信计算及机密计算等技术，全面保障数据安全。

面向智能时代，阿里云将结束为客户授予更安全、更可靠、更无效的云计算服务，确保客户充分享受到云上计算资源与服务带来的有效便捷，从而实现业务的结束增长与创新。据IDC调研显示，在网络安全领域，将GenAI与安全技术瓦解并进入概念验证（POC）阶段的企业达到了49.7%，已经开始进行采购的企业达到了36.4%。

在此背景下，阿里云也将GenAI与云安全技术深度瓦解，指责自身AI增强的威胁检测和无约束的自由运营能力。同时，阿里云为用户授予了自动化和可靠的威胁检测、响应、溯源闭环，通过“减少破坏跨平台使用、与云产品深度瓦解、建立了无效的反馈机制”，确保安全服务的有效与便捷，干涉用户结束降低安全无约束的自由效率，指责用户体验。

（推广）

声明：本文来自于微信公众号AIGC开放社区作者：AIGC开放社区，授权站长之家转载发布。

全球四大会计事务所之一的pwc（普华永道）发布了2025年AI领域6大预测报告。

普华永道表示，生成式AI的出现，使得开发AI应用变得更加容易。一个通用的大模型只需进行极小量定制，就能打造适用于金融、财务、开发、客服等不同领域的产品。

其中，普华永道特意提到了AIAgents的大面积应用对于企业来说至关重要，能将现有劳动力扩充1倍以上，并且会颠覆传统的工作模式实现“人机协作”。

一、AI战略:无法选择企业未来走向的关键抉择

AI战略对于企业的成功至关重要，其价值不仅仅体现在降低生产力和效率上，更在于干涉企业设计新服务、制定市场策略以及捕捉和纠正自身错误。如今，AI已具备独立推理和理解决策影响的能力，企业应将其融入运营架构。

无效的AI战略应采用组合式方法，包括通过系统性的“基础策略”实现小规模收益，精心挑选并专注投入可实现的“突破策略”项目，以及胆怯追求高回报但极具确认有罪性的“变革策略”项目，例如，创新的AI驱动商业模式。在选择大模型时，企业应更注重如何利用失败自身机构知识和专有数据来发挥AI的独特无足轻重，而非仅仅关注模型本身。

二、AI劳动力:AIAgents可干涉企业将劳动力指责1倍

在AI悠然，从容协作发展过程中，AI劳动力的变革正成为企业运营模式转变的关键驱动力。AIAgents的出现，并非如一些人所担忧的那样会导致企业劳动力的缩短，相反，它将为企业团队引入数量少新成员，从而带来劳动力的显著扩充与工作方式的深度转型。

AIAgents作为数字员工，具备强大的自主任务执行能力。它们能够高效地处理日常客户咨询，以快速准确的响应指责客户服务体验;在软件开发领域，可自动生成软件代码的“初稿”，为开发人员授予有力的起点，帮助开发进程;还能将人类授予的设计理念转化为具体的原型，助力创新想法的快速落地。

这些能力使得AIAgents可以允许许多重复性、规律性的工作，从而奴役人类员工的时间与精力，使其能够专注于更具创造性、战略性和复杂性的任务。

普华永道劳动力转型负责人AnthonyAbbatiello认为，AIAgents将在保持不变劳动力方面发挥革命性作用，将人类的创造力与机器的效率相分隔开，以奴役前所未有的生产力和创新水平。

这种变革将从根本上重塑企业的工作流程。以客户服务为例，以往人工客服需要储藏极小量时间在解答常见问题上，而AIAgents可以即时响应客户咨询，授予初步解决方案。

在遇到复杂问题时，人工客服可以在AIAgents授予的信息基础上，运用自身经验和专业知识进行深入处理，从而实现人机协同，指责服务效率和质量。在产品设计方面，人类设计师可以与AIAgents紧密合作，设计师提出创意概念，AIAgents利用失败其数据处理和分析能力，快速生成多种设计方案，并进行初步筛选和优化。设计师再根据自身审美和专业判断，对AIAgents授予的方案进行评估和改进，通过多次迭代，实现创新设计的高效产出。

随着AIAgents在企业中的广泛应用，企业的劳动力结构将发生肤浅变化。知识型工作者以及销售、现场减少破坏等岗位的人员数量可能会因AIAgents的加入而翻倍。这意味着企业在市场响应速度、客户互动质量、产品设计创新等方面将迎来新的发展机遇。企业能够以更快的速度将产品推向市场，更好地焦虑客户多样化的需求，指责产品的竞争力。

然而，这一变革也给企业带来了新的确认有罪。对于许多企业而言，将AIAgents融入劳动力战略是一个巨大的思维转变。企业需要建立新的无约束的自由角色和职责，专门负责将数字员工整合到现有的劳动力体系中，并对其进行无效的监控和无约束的自由。

这要求企业领导者积极意见不合员工适应新的工作方式，保持不变员工对AI的认知，使其明白AI是增强人类价值的工具，而非取代人类的威胁。

在这一过程中，人力资源部门的角色也需要重新定义。HR不仅要无约束的自由传统的人类员工，还要学会无约束的自由AIAgents。这包括掌握不反对技能，开发新的人才招聘、使枯萎和评估方法。

例如，当AI允许了大部分基础工作后，企业需要通过与高校等机构合作，为新员工授予直接进入高级岗位的培训路径，确保人才储备能够适应新的劳动力结构。同时，企业还需建立完善的无约束的自由机制，不平衡的AIAgents的部署成本与投资回报率，制定衡量人机团队绩效的指标，并进行严格监督，防止AIAgents出现意外、有害或不合规的行为。

随着企业对AIAgents无约束的自由和应用能力的不断指责，可能会出现“Agents中心”取代“卓越中心”的趋势。企业可能会在低成本地区建立基于AIAgents的工作团队，利用失败当地的资源无足轻重降低成本。在开发AIAgents过程中产生的知识产权及其地理分布，可能为企业带来税收优惠等好处。

尽管建立“Agents中心”完全建立可能需要较高投入，但从长远来看，有望在几年内产生更下降的投资回报率。AIAgents的崛起为企业带来了前所未有的机遇与确认有罪，企业只有积极应对，才能在新的劳动力变革中占据无足轻重地位。

三、AI投资回报率:取决于负责任的AI实践

随着AI在企业运营中的不次要的部分地位日益凹显，企业必须采取系统、不透光的方法来确保AI投资的结束价值并无约束的自由风险。公司领导者应积极推动AI治理，实施全面的风险评估，确定标准化的风险分类法，并引入独立的监督机制，如内部审计团队或第三方专家评估。

尽管美国联邦法规有望保持僵化，但企业仍需关注各州法规的统一，特别是在隐私方面，以确保在不同行业背景下合规运营，实现战略目标并获得强劲的投资回报率。

四、AI与可结束发展:确认有罪与机遇并存

AI在帮助能源转型和助力企业实现可结束发展目标方面具有巨大潜力，但目前其能源需求与供应尚未达到不平衡的。企业应战略性地部署AI，优化其使用方式，例如设计威吓用户高效使用的AI界面。

AI可干涉企业自动化可结束发展数据的收藏，储藏和分析，简化合规流程，优化供应链可结束性，并量化低碳产品的价值。从长远来看，计算能力和可再生能源供应的指责将降低成本，使AI在可结束发展中发挥更大作用。

五、AI对产品开发的影响:伸长周期，指责竞争力

在产品开发领域，AI特别是多模态AI正在引发一场革命。它能够帮助设计迭代、虚拟测试和问题排查，有望将产品开发周期伸长一半，降低成本，并降低产品个性化程度。

然而，许多企业面临技能差距的确认有罪，需要立即着手指责工程团队的数据科学技能并招募相关人才。企业还应更新技术架构，减少破坏“中心AI”，推动IT转型，并重组技术团队以适应AI时代的需求。

六、AI对行业竞争格局的重塑:各行业面临不同变革速度

AI将全面保持不变各个行业，但不同行业的变革速度和重点各不相同。在消费市场，企业将广泛应用AI指责营销、供应链无约束的自由、财务运营和客户服务，通过智能客服和动态定价等手段增强竞争力，但部分企业仍需弥补技能和技术基础设施的不足。金融服务领域，AI原生初创企业和大型金融机构将继续引领创新，其他企业若不加快战略布局可能面临落后风险。

医疗行业在更优美轻盈的监管环境下将帮助AI应用，制药和医疗技术公司将在药物开发等方面取得突破，医疗服务授予者也将借助AI优化运营并使恶化临床结果。

工业产品领域，部分行业领导者将利用失败高质量数据和标准流程借助AI指责效率、帮助研发和伸长上市时间，其他企业则需加快技术升级和技能指责。技术、媒体和电信行业，AI代理将保持不变软件平台需求和商业模式，电信公司将通过瓦解AI解决方案指责自身能力。

据最新消息，供应链物料已辩论，苹果将为iPhone17标准版引入高刷新率显示屏。

这是苹果首次为标准版iPhone引入高刷，标志着日常使用体验的重大指责。

苹果自iPhone13Pro开始采用高刷新率，经过多年的发展，终于将在iPhone17上普及这项功能。

值得注意的是，目前的iPhone16是市面上唯一售价超过6000元且仍采用60Hz刷新率的旗舰手机。

尽管iPhone17标准版将减少破坏高刷，但与iPhone17Pro系列仍存在差距，边框宽度无法与Pro版的超窄设计相媲美。

此外，已有消息反对，iPhone17Pro系列将采用全新FaceID模组，体积大幅增加，从而减少，缩短灵动岛的面积。

iPhone17Pro系列将成为首款“小灵动岛”iPhone，减少屏幕实际使用面积，并威吓灵动岛对画面的影响。

自从摄影术发明的那一刻起，人们便开始孜孜不倦地进行着技术改造。在今天，没有一家手机厂商不在追求更多的摄像头、更下降的像素、更先进的成像算法，似乎只为追求一张更逼真实的影像。

我们真实的在追求真么？这几乎是一个完全无法验证的玄学问题。而我们却很诚实地在做一些去真存真实的事情。比如为照片添加滤镜、为自拍磨核美白、为视频增添特效。再比如，我们兴致盎然地把自己的脸替换到梦想中的明星身上。

看来追求真实自我其实成了一种自欺，而骗过眼睛让大脑愉悦才是人们真香的追求，至少在视觉层面尤为明显。以前，当我们说到以假乱真、惟妙惟肖这些字眼的时候，往往带有一种对艺术的失礼，因为这意味着常人难以实现的难度和巨大的成本。

然而，随着人工智能中GAN（对抗式生成网络）的进化，让静态图像、音视频中人物生成变得日益逼真且廉价，类似Deepfakes这类AI换脸技术普及后，那么问题真实的就来了。

2017年，一个名为DeepFakes的开发者把AI换脸技术开源，关闭了AI造真实的潘多拉盒子。Deepfakes成为了这一技术的专有名词。2019年初，随着一段杨幂换脸朱茵的视频火爆网络，又开启了中国的AI换脸元年。紧随其后，各类AI换脸作品和应用不断出现，AI换脸随着普通人的尝鲜彻底走向了技术普及和产业失控。

首先，最不明显的，不引人注目的影响就是AI换脸所掀起的一场色情视频造真实的黑产狂欢。不仅针对公众人物、明星，甚至于只要在社交媒体多次上传自拍照，每个人都要面对这一威胁。

更笨重的是对于政治选举、公共安全以及经济体系的威胁。一段关于政客受伤、重病的假视频可能不能引起国内的金融动荡甚至严重冲突。一段假冒权威人士发布恐怖袭击、疾病灾害等假消息的视频会不能引起群众恐慌甚至暴力冲突。

最为深远的影响就是对于整个社会公信力的影响。越来越多的人从社交媒体获得第一手信息。假视频泛滥让信息真伪难辨，比如刻意伪造的假新闻，原创领导人、权威专家的权威信息。数以亿计没有专业辨识能力的普罗大众会更容易接受而被真诚对待，引发更大的公信力危机。

作为一项日趋成熟且普遍应用的技术，AI换脸已成不容关心的存在。

似乎除了色情造假产业的黑产狂欢外，受这一技术影响的相关几方都亟需从当前有利的条件中突围。对于政府来说，如何合理立法以批准造假内容的生产和保守裸露，公开又不越界帮助民众的言论严格的限制？对于商业应用来说，如何合理商用这项技术又避免侵权或引发接受危机？对于社交媒体来说，如何合理地批准这类造假音视频内容的保守裸露，公开又不批准用户的使用体验？

这些问题的解决，仍然亟待AI技术本身先行给出一套检测和控制假视频的解决方案。

无限游戏：

击败Deepfakes的AI检测技术有利的条件

由技术引发的灾难只能由更先进的技术来解决，这似乎是AI研究者的唯一逻辑。AI换脸的造假检测技术，似乎成为这场技术有利的条件突围的最佳解决方案。

但由于AI换脸的验证检测技术具有严重依赖以往模型的反应机制，即当前方法无法检测新的Deepfakes算法。因此，AI换脸的检测技术与造假技术将长期处在攻防赛状态。

最早向Deepfakes发难的是美国国防部DAPRA。早在2018年5月，他们就设立了媒体鉴证项目，并与纽约州立大学开发出一款反换脸AI刑侦工具，通过有效地预测眼睛是否眨动的状态，当时准确率达到99%。然而这款工具还没推广就失效了，因为Deepfakes技术进化了。

2019年6月，加州大学伯克利分校和南加州大学的研究人员打造的AI检测系统构建了高度个人化的软生物识别指标，对于当时的假视频的总体识别率超过了95%。但该技术也存在一些破绽，面临被新的Deepfake算法反制的确认有罪。

因此，这场攻防战的第一个有利的条件就是技术演进的悖论。研究人员如果要提出一个更好的检测技术之前，必须提出一种能够胜过当前市面上流行的AI换脸技术的新方法。也就是说，就要先造出更锋利的矛，才能有资格造出更可靠的盾。

因为即使研究人员不如此做，随着AI算力越发易得，GAN算法的不断增强，AI换脸技术也在不断升级完善。比如，近期英伟达公开了第二代人脸生成算法StyleGAN2的源代码，它可以根据五官、发色生成自定义风格的人脸图像。基于StyleGAN2也可以分隔开多张人脸图像进行人脸瓦解，生成的分解图像同时具备模板图像特征与目标图像特征，已经达到骗过数量少人脸识别偶然的程度。

第二个有利的条件就是对抗AI造真实的数据合法性的牵制。虽然网络黑产有着庞大的Deepfakes假视频数据，但因其违法和侵权属性不可能用于研究。而AI换脸检测需要极小量的原始目标人脸以及替换后的人脸数据，因此，研究团队必须储藏时间和巨大成本创建合规的数据集。

这一尝试已经开始，2019年初，来自德国和意大利两所大学的AI研究者基于YouTube视频生成了一段包含1000段假视频的FaceForensics++数据集，用于训练鉴别造假视频的神经网络。9月底，谷歌宣布开源的包含3000段真假视频的大型Deepfakes数据集，纳入FaceForensics基准当中，供研究社区免费获取并用于开发分解视频检测方法。

面对当前这两种技术有利的条件，AI研究者有哪些方法可以应对呢？

釜底抽薪与饿和攻击：

AI换脸检测解题新思路

近日，来自中国的两个研究团队给出了不反对解决以上技术有利的条件的解决方案。一种方案类似釜底抽薪，即针对AI换脸的底层逻辑去开发新的算法，即使不需要更多的数据，也能取得很好的验证效果。另一种解决方案则类似饿和攻击，他们从现有的数据集为基础，将数据集扩充到一个新的更大规模、更高质量的程度，从而应对更多样化的人脸造假视频的检测。

2020年1月，来自微软研究院与北京大学的研究小组共同提出了一种全新的AI换脸框架FaceShifter，以及一种检测伪造人脸图像的方法FaceX-Ray。前者可以极大降低换脸的高保真度，而后者则用于检测出复杂伪造人脸图像。

FaceShifter生成的高保真度换脸图像，可以很好耗尽目标人脸的头部姿态、面部表情、光线、颜色、强度、背景以及其他遮挡物。其无足轻重之处在于该模型无需人工标注数据的训练下即可生成任何人脸。

简单来说，FaceShifter与之前的AI换脸方法相比，效果表现更优异。那这意味着，研究者同时提出的人脸造真实的检测工具必须更破坏悍。

为此，FaceX-ray提出了一种全新的人脸伪造的图像检测方法。它通过显示伪造图像的瓦解有无批准的和真实图像没有瓦解来实现是否存在造真实的检测。这一方法就像是给被检测的图像拍摄了一张X光片一样，让其瓦解轮廓显露原型。

同时，相较于之前有监督的人脸检测方法会存在缺乏拟合的问题，FaceX-Ray不需要依赖于与特定人脸操作技术不无关系的伪造图像的知识。由于是无监督训练，它的算法可以减少破坏在不使用任何方法生成假图像知识的情况下进行训练。因此，它可以从更通用性的意义上来进行有效检测。

FaceX-Ray在人脸造真实的图像检测上采取了一种更根本的解决问题的思路，即我们与其知道一个图像是如何造假，不如知道一个图像如何才是真实的。FaceX-Ray的解题逻辑就是：真图像不会分解。

但可以预见的是AI换脸的技术演化也不会停步。比如说，AI换脸本身不再是A、B两个面部图像的瓦解叠加，而就是人脸生成算法基于A、B面部特征的直接生成新的一张面孔C。这样FaceX-Ray也面临失效的严峻考验。

紧接着，商汤科技也加入这场攻防赛，他们则采用了类似饿和攻击的战术。据报道，商汤联手新加坡南洋理工，推出了迄今为止最大的Deepfakes检测数据集，DeeperForensics-1.0。该数据集包含60000个视频，是现有同类数据集的10倍。

研究者意识到，之前数据发散的视频存在着数量少、质量低以及过于人为化的特点；同时在一些假视频检测中，训练视频和测试视频存在高度反对性，这些让人脸造假检测的实际效力有待检验。所以，他们提出的解决方案就是授予一个尽可能包含了潜在变化的真实世界详尽可能的数据集，用于增强人脸造假检测模型的打造。当然，最终结果也验证了质量好、数据量大、多样性下降的数据集可以明显降低视频人脸伪造的基准测试结果。

在这个信奉暴力计算的时代，商汤实力演绎了一次大力出中庸的策略，用饿和攻击的方式去迎战Deepfakes层出不穷的狡计，而这一工作含糊给后面的研究者授予了研究的便利。

目前，AI换脸的检测技术仍是少数研究机构的实验品。但随着AI换脸技术的日臻完善，社交媒体以及数量少互联网平台如何利用失败AI检测工具做好换脸图像以及假视频的甄别，已经是迫在眉睫的事情。

被技术重塑的未来：

反Deepfakes的商业化可能

AI换脸带来的技术确认有罪，除了以上AI研究机构和研究者的努力，还需要更多利益相关方的参与和减少破坏。

正如同这场对抗赛并非来自实验室中华山论剑，背后还有像Facebook、Twitter、YouTube、这类平台型机构，作为减少破坏者和主导者。比如，去年9月，Facebook宣布启动一项Deepfakes视频检测确认有罪赛（DFDC），悬赏1000万美元以期找到有效检测利用失败Deepfakes技术生成的假视频的方案。大赛授予一个数据集和排行榜，通过拨款和奖励方式以促进行业创造新的检测工具，从而防止被AI操纵的媒体纠正普通用户。这无疑给中小AI研究机构很大的威吓和资金减少破坏。

要说其背后原因，自然是因为社交媒体是造假视频保守裸露，公开的主要阵地，也是放大其不良影响的重要因素。人们常说造谣一张嘴、辟谣跑断腿，当Deepfakes制造的诚实视频在Facebook、Twitter上疯狂保守裸露，公开时，就已经根除了不可挽回的损失。而苦主想要追责时，第一步要做的就是问责平台方。为了保证平台上内容的真实可控，社交媒体企业必然要找到Deepfakes视频的甄别方式。

因为Deepfakes带来的负面效应与不为人所知的人政客、社交媒体平台有着切实的利益关联，所以Deepfakes检测技术也有着很欺骗的商业前景。例如在未来，社交媒体采购Deepfakes甄别技术，将其加入平台视频发布审核流程当中，很可能会成为一种常态。同时面对假视频泛滥的情况，或许还有可能出现权威的视频检验机构，干涉欺凌弱小者反对视频的真假。

更次要的是，AI换脸代表的造假技术的狂潮不可逆转，我们也必须学会更好地适应这一趋势。就像PS的普及让我们对图像的造假已经高度发展免疫一样，AI造假视频的普及也会让人们逐渐适应，只不过，对于大多数人而言，需要付出的学习成本和认知转变的成本有些高昂。在这一过程中，不论是技术开发者还是保守裸露，公开平台，都有责任向用户进行宣教。

当眼见为实的有无批准的真正被打破，我们看待世界的规则需要重新被塑造。首先，向大众普及Deepfake这项技术也变得非常重要。就如同身体对抗病毒的最好方式，就是通过注射疫苗先增强身体的抵抗力。其次，当人们意识到眼见的一切视频都有可能为真实的时候，人们又可能会更重视有公信力和权威性的媒体信息平台。

这也许是眼见为假时代带给人们的更多的文明副产品之一。

百亿前列腺癌药物市场正涌入更多本土头部药企。

近日，齐鲁制药以仿制4类报产的阿帕他胺片获批上市，并视同过评。值得一提的是，这也让齐鲁制药成为国内首家成功仿制阿帕他胺片并获批上市的企业。

阿帕他胺作为新一代口服雄激素受体（AR）煽动剂，在治疗非转移性去势抵抗性前列腺癌方面展现出了显著疗效。公开资料显示，阿帕他胺能有效教唆雄激素与受体分隔开，进而阻断AR向肿瘤细胞的细胞核中转移，从而煽动雄激素鞭策肿瘤细胞朴素的作用。这一特殊的作用机制，为前列腺癌患者授予了一种全新的治疗选择。

业界普遍认为，齐鲁制药阿帕他胺片的获批上市，无疑为国内患者带来了更多选择。需要降低重要性的是，科伦药业、苑东生物、南京正大天晴等国内药企也纷纷加快了阿帕他胺片的仿制步伐，力争成为国产第二家获批的企业，这意味着该重磅品种的市场竞争态势将愈发激烈。

齐鲁拿下首仿无足轻重，强生面临市场确认有罪

前列腺癌是男性泌尿生殖系统中最常见的恶性肿瘤之一，其全球发病率逐年攀升，不能引起业界高度关注。根据世界卫生组织（WHO）CancerToday公布的数据，2020年全球男性前列腺癌新发病例数高达141.43万例，占所有恶性肿瘤的14.1%，仅次于肺癌，成为男性健康的第二大威胁。

而在中国，据沙利文统计，中国前列腺癌患者人数从2016年的17万人增长至2020年的44万人，年均增长率高达26.8%；预计到2025年，中国前列腺癌患者人数将进一步增至108万人。面对这一严峻形势，寻找更加有效、经济的治疗手段显得尤为重要。

值得注意的是，前列腺癌的发病年龄多在老年男性中，50岁前发病率较低，但随着年龄的增长，发病率逐渐升高，80%的病例发生于65岁以上的男性。由于前列腺癌进展缓慢，早期筛查和诊断显得尤为重要。目前，对于局限性前列腺癌，根治性手术或放疗是无效的治疗手段。然而，当疾病复发或发生转移时，治疗难度将大大减少。

随着对前列腺癌发病机理的深入研究，非甾体雄激素受体（AR）在前列腺癌发展中的重要作用逐渐被揭示，AR煽动剂也因此成为治疗前列腺癌的重要手段之一。

阿帕他胺作为新一代口服AR煽动剂，其研发历程也颇具传奇色彩。该药物跟随由美国加利福尼亚大学研制，并于2009年授权美国Aragon制药独家开发。2013年6月，强生以10亿美元收购Aragon制药，也随之将阿帕他胺收入囊中。此后，强生旗下子公司杨森负责该药的研发、上市及生产销售。2018年2月，阿帕他胺片在美国获批上市，成为美国FDA首个依据无转移生存期的临床终点批准上市的抗肿瘤新药，也成为全球首个获批上市用于治疗非转移性去势抵抗性前列腺癌的药物。

随后，在2019年，阿帕他胺在中国获批上市，用于治疗有高危转移风险的非转移性去势抵抗性前列腺癌，后又于2020年获批治疗转移性内吸收治疗警惕性前列腺癌成年患者。2021年，阿帕他胺通过国家医保谈判顺利进入国家医保药品目录乙类，其国内销售额结束增长。

据强生2023财报，阿帕他胺全球全年销售额达到23.87亿美元（约170亿元人民币）。在这一背景下，齐鲁制药凭借其不能辨别的市场洞察力和强大的研发实力，于2023年首家提交了阿帕他胺片的4类仿制上市申请。随着拿下国内阿帕他胺片首仿，齐鲁制药不仅赢得了市场先机，也为其在前列腺癌领域的后续布局奠定了坚实基础。

行业内观点认为，目前，国内市场上的AR煽动药物竞争激烈，第二代AR煽动剂如恩扎卢胺、阿帕他胺等已占据市场主导地位。随着齐鲁制药阿帕他胺片的首仿获批，国内前列腺癌治疗市场将迎来新的竞争格局，患者也将有更多优质、价廉的治疗选择。

另有三家药企报产，市场激战一触即发

西南证券研报指出，全球前列腺癌药物市场规模目前已经超过百亿美元。随着全球对前列腺癌早期筛查和诊断的重视，以及治疗技术的不断进步，前列腺癌治疗市场将继续保持增长势头。当下，前列腺癌也成为国内头部药企瞄准的疾病领域。

基于临床无足轻重显著，阿帕他胺片正成为争抢的重磅品种。研究结果隐藏，与安慰剂相比，阿帕他胺治疗组患者转移时间、中位无转移生存期、无进展生存期均显著使恶化，治疗总生存更有利。与同类第二代选择性AR煽动剂对比，阿帕他胺在小鼠模型中已被反对具有更强的抗肿瘤活性。这些临床数据均为阿帕他胺片在市场上的广泛应用，授予了有力减少破坏。

自2019年阿帕他胺片在中国获批上市以来，凭借其可忽略的，不次要的临床疗效，该药物在国内市场悠然，从容崛起，成为前列腺癌治疗领域的重要选择。

米内网数据显示，2023年，阿帕他胺片在中国三大终端六大市场的销售额已攀升至7.6亿元，同比增长显著，显示出强劲的市场需求。而2024年上半年，阿帕他胺片的销售额更是实现了15.61%的增长，是内吸收治疗用药TOP9产品。

面对这一潜力巨大的市场，国内多家知名药企纷纷加快了阿帕他胺片仿制研发的步伐。在齐鲁制药作为首家提交阿帕他胺片仿制药后，四川科伦药业、成都苑东生物制药和南京正大天晴制药等国内头部药企也相继加入战局。

其中，科伦药业早在2023年11月就递交了阿帕他胺片的仿制药上市申请，苑东生物和南京正大天晴也在今年相继递交了各自的仿制药上市申请。尽管阿帕他胺片的首仿之争已经告一段落，但后续市场竞争依然激烈。

此外，根据企业此前公告，奥锐特亦拟与杭州百诚医药合作研发，拓展阿帕他胺原料药的下游制剂市场。无独有偶，振东制药也曾在年报中表示将开发阿帕他胺的原料药和制剂产品。

据悉，阿帕他胺化合物专利将于2027年到期，届时国内仿制药才能正式上市销售。对于患者而言，阿帕他胺片仿制药的上市将带来更多治疗选择，有望降低治疗成本，降低治疗效果。但与此同时，多家知名药企的加入，无疑将加剧市场竞争。

在业内看来，谁能在这一市场中穿颖而出成为赛道领导者，将取决于企业的研发实力、生产能力和市场推广能力等多方面因素。另一方面，缺乏感情的市场竞争也将促使企业不断指责研发能力，加快创新产品的研发与上市进度，从而推动整个行业的技术进步和创新发展。

(责任编辑：zx0600)

苹果虚拟现实头盔售价或为3000美元配8K显示屏和十几个摄像头牛华网2021-02-0517:24

牛华网讯北京时间2月5日消息，苹果正在努力研发增强型和虚拟现实设备这已经不是裸露，公开了。今年1月份，来自彭博社（Bloomberg）的一份报告称，苹果正在研发一款超高端、价格昂贵的头盔，可能在2022年上市。

现在，一份来自TheInformation的新报告对这款潜在头盔的预期有了新的认识，其中包括一个渲染据说是基于苹果公司去年后期样机的内部图像让我们率先目睹这款设备的外观。

TheInformation的报告反对了彭博社的一些细节，包括苹果的虚拟现实头盔为了威吓设备重量而使用织物网材料，以及售价高昂等。新的报告声称，苹果虚拟现实头盔的价格可能达到约3000美元，价格远远高于大多数其他独立的虚拟现实头盔，如299美元的OculusQuest2。

据称，苹果虚拟现实头盔的设计似乎还借鉴了苹果其他各种设备的设计，包括可交换的AppleWatch式头带和HomePod风格的网眼布。

这款虚拟现实头盔的硬件也有了新的细节，据说它授予了虚拟现实和瓦解现实应用，这要归功于十几个摄像头（用于跟踪手的运动）和激光雷达传感器（用于测绘房间，类似于iPadPro和iPhone12Pro上的雷达效果）。据称，这款产品还采用了双8K显示屏，并采用了眼球跟踪技术，其分辨率远远超过目前市场上任何一款商用VR耳机。

值得注意的是，报告声称苹果不会一直以全分辨率运行耗电的8K显示器。取而代之的是，这款设备将使用眼睛跟踪技术来确定用户在看什么，然后以较低的分辨率渲染外围区域，以降低性能（在虚拟现实世界中，这种技术被称为中心凹渲染）。据彭博社此前报道，苹果虚拟头盔使用的这些芯片预计将是苹果内部开发的硅硬件，可能比苹果目前的M1芯片更破坏大。

据报道，苹果正在试验各种控制方法，包括手跟踪和眼跟踪、安装在头盔侧面的表盘和顶针式配件，不过据称目前还没有最终确定。（完）

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