
据苹果首席执行官蒂姆•库克(Tim Cook)透露,苹果正在酝酿很多“真正伟大的产品”,而这些产品应该并非局限于智能手表,可能会有更多其他产品。
尽管很长时间以来,所有迹象都表明苹果将推出一款智能手表,但再深入了解一些会发现,苹果的下一个目标貌似是对更健康(或许还可能是永生?)的追求。
蒂姆•库克佩戴并非常喜爱耐克燃料腕带(Nike FuelBand)已不再是什么秘密。库克从2005年以来便一直是耐克公司董事会的一名成员,因此他对健身跟踪器的选择显而易见,同样明显的是他很关心健康。
库克曾在提及可穿戴技术时称之“十分有趣”,而且他认为在手腕上佩戴点儿什么的理念很“自然”。而在美国科技网站Re/code的创立者莫博士(Walt Mossberg)和卡拉·斯韦舍(Kara Swisher)向库克问起“未来会使用可穿戴产品吗?”,他回应称“我认为会的”。
暂不提iWatch这个算是木已成舟的事情,我们应该关注全局,关注苹果想要征服蓬勃发展的健康监测市场的愿望。当然,苹果智能手表将拥有报时、控制音乐、显示下一个预约和天气等功能。但这些都已屡见不鲜,笔者使用已近一年的Pebble智能手表早已具备这些功能。更别提,新款Pebble Steel功能更强大。
笔者曾说过,苹果即将推出的智能手表将不仅是一款能替代iPhone的产品,更是一款健康监测设备,笔者认为该理论有效。此外,在Pebble和其他许多市场上现有的智能手表(如索尼和三星等)发布这么久以后,苹果若再推出一款相仿产品加入这场竞争,未免为时太晚。
在2014年1月31日,苹果爆料网站9to5mac爆料称,苹果确实在研制一款健身产品,被命名为“Healthbook”,并称它可能将和iOS 8一同发布。据传闻称,苹果这款新产品将综合硬件(如手表、iPhone)和软件(各种应用),能够监测用户的身体素质(如步数、卡路里、英里数等)和健康状况(如血压、水化、心率、葡萄糖含量等)。结合传感器和iPhone、iWatch中含有的技术,Healthbook将可能成为现实。
而据《纽约时报》报道,苹果高管杰夫•威廉姆斯(Jeff Williams)和巴德·特里布尔(Bud Tribble)曾在上月会见美国食品和药物管理局(FDA)官员洽谈移动医疗应用事宜。
近来,苹果公司的招聘行为又很好地指出了苹果未来要推出的产品特征。据9to5mac表示:“去年,苹果聘请了几名健康、医疗和健身专家为这些硬件和软件项目工作。其中包括著名的前耐克顾问杰·伯拉尼克(Jay Blahnik)和传感器公司Senseonics前高级副总裁托德·怀特赫斯特(Todd Whitehurst)博士。
今年,苹果又聘请了来自医疗器械公司Vital Connect的拉维·纳拉西曼(Ravi Narasimhan)和来自初创公司Sano Intelligence的南希·多尔蒂(Nancy Dougherty)加入其开发团队。我们也了解到,苹果去年夏天还雇用了一名来自医疗设备企业Masimo Corporation的前高管迈克尔·奥赖利(Michael O’Reilly),从事无创脉搏传感器的研究。
近日,苹果网站也出现了一则招聘运动生理学家的信息,大家推测该职位获得者显然将加入HealthBook的开发团队:“这份工作要求受聘者‘设计和测试运动追踪技术进行用户研究,研究涉及卡路里消耗量、代谢速率、有氧健身水平测量/跟踪以及其它重要生理测量。’该职位需要受聘者在用户研究测试/验证时应用产品设计的相关知识。”
当地时间本周二,苹果从飞利浦研究所雇佣了睡眠研究专家Roy J.E.M Raymann,Roy J.E.M Raymann在可穿戴、传感器和非药物性改善睡眠质量的方法领域可谓经验丰富。而Raymann显然也会直接加入HealthBook开发团队。
HealthBook存在的可能性非常大,苹果可能会彻底改造可穿戴设备,并利用可穿戴设备的火热趋势监测用户健康。
别再提“智能手表”了,它已不仅仅是一块“手表”。
好文章,需要你的鼓励
Adobe研究院与UCLA合作开发的Sparse-LaViDa技术通过创新的"稀疏表示"方法,成功将AI图像生成速度提升一倍。该技术巧妙地让AI只处理必要的图像区域,使用特殊"寄存器令牌"管理其余部分,在文本到图像生成、图像编辑和数学推理等任务中实现显著加速,同时完全保持了输出质量。
香港科技大学团队开发出A4-Agent智能系统,无需训练即可让AI理解物品的可操作性。该系统通过"想象-思考-定位"三步法模仿人类认知过程,在多个测试中超越了需要专门训练的传统方法。这项技术为智能机器人发展提供了新思路,使其能够像人类一样举一反三地处理未见过的新物品和任务。
韩国KAIST开发的Vector Prism系统通过多视角观察和统计推理,解决了AI无法理解SVG图形语义结构的难题。该系统能将用户的自然语言描述自动转换为精美的矢量动画,生成的动画文件比传统视频小54倍,在多项评估中超越顶级竞争对手,为数字创意产业带来重大突破。
华为诺亚方舟实验室提出VersatileFFN创新架构,通过模仿人类双重思维模式,设计了宽度和深度两条并行通道,在不增加参数的情况下显著提升大语言模型性能。该方法将单一神经网络分割为虚拟专家并支持循环计算,实现了参数重用和自适应计算分配,为解决AI模型内存成本高、部署难的问题提供了全新思路。