北京8月7日電(記者 吳濤)全球智慧型手機市場正上演「冰火兩重天」,一方面二季度營收首破千億美元創歷史新高,另一方面出貨量卻沒有大幅增長。在高端化浪潮下,全球智慧型手機市場出現哪些新趨勢? 資料圖。張亨偉 攝 根據Counterpoint近日發布的最新市場監測服務顯示,2025年第二季度全球智慧型手機市場營收同比增長10%,首次突破1000億美元大關,創下第二季度歷史最高紀錄。 但值得注意的是,相比之下,全球智慧型手機出貨量同比增長僅3%。與此同時,2025年第二季度全球智慧型手機平均售價也創下第二季度新高,同比上漲7%,接近350美元。 Counterpoint高級分析師分析,「儘管多地仍承受宏觀經濟逆風,全球智慧型手機市場在2025年第二季度依舊實現了銷量和營收的雙重增長。融資渠道的拓寬、以舊換新計劃的升級,以及更大力度的促銷活動,共同降低了消費者進入高端市場的門檻,使高端化進程的速度超出此前預期。」 科技市場獨立分析機構Canalys首席分析師也認為,在一些市場,消費者對高端設備的需求不斷上升,這一趨勢受到「先買後付」支付方式普及促銷季的成功,以及廠商與零售商在下半年新品密集發布前推動銷售的積極配合等因素的驅動。 Canalys報告稱,2025年第二季度全球智慧型手機出貨量小幅下降至2.889億部,受限於相對溫和的消費者需求,多數手機廠商在2025年第二季度整體表現穩定,但它們的成功往往依賴於在特定地區的強勁增長,從而平衡了在其他市場需求的疲軟。 而對於中國手機市場,工信部最新的數據顯示,行動電話用戶穩中有增,5G用戶快速發展。截至6月末,三家基礎電信企業及中國廣電的行動電話用戶總數達18.1億戶,比上年末淨增1993萬戶。其中,5G行動電話用戶達11.18億戶,比上年末淨增1.04億戶。 Canalys數據顯示,二季度中國智慧型手機市場表現中,華為以1220萬臺的出貨量重奪市場第一,佔據18%的市場份額;vivo緊隨其後,佔據17%的份額;OPPO(含一加)以1070萬臺排名第三,佔比16%。小米連續第八個季度實現同比增長,位居第四;蘋果則以1010萬臺排名第五。 展望未來,Counterpoint預計全球智慧型手機市場的高端化趨勢將延續,2025年營收增幅將跑贏銷量增長。此外,隨著生成式人工智慧(GenAI)手機與摺疊屏機型的關注度持續上升,這兩大新興趨勢有望為全球智慧型手機市場帶來顯著的增長機會。 Canalys分析認為,許多廠商將押注於第三季度密集的新品發布季,重點聚焦於AI、摺疊屏和輕薄設計等趨勢,希望在年底假日購物季到來前激發消費需求。(完)
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來,人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場,大家紛紛好奇,究竟還有什麼運動是機器人做不到的? 「某種意義上,目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過,要讓機器人跑得非常快、跳得特別高,會受到硬體限制,完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日,宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標:真正去幹活 2025年春晚上,一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示,上半年整個機器人行情非常火爆,從需求端拉動了整個行業發展,包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過,目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段,跳舞、功夫、運動樣樣行,未能真正走進人們的日常生活。 對此,王興興向記者解釋,很多技術的進步需要一些時間,一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動,當下還不太現實。在這個時間點,我們用AI(人工智慧)技術,讓機器人做些運動、表演,反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期,對於普通人來說可能用途有限,沒有圖形界面,也沒有word,很多情況下,要有電腦先出來,有一些開發者在上面開發更多軟體,過幾年軟體功能越來越多了以後,電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻:王興興:普通人用上人形機器人,還需要時間來源:中國新聞網 王興興強調,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力、提高生產。從時間上看,可能2-3年會有明顯的技術進步,大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年,機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼,限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢? 他分析,很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高,從技術層面或者純AI的角度來說,目前的硬體完全夠用,當然還不夠好,要持續進步,而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前,大語言模型已經做了很長時間,但是大家覺得模型很『傻瓜』,很難在實際中應用。」王興興認為,快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析,與語言模型領域不同,具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動,但在機器人領域,無論用什麼方法去採集數據,放到機器人上跟實物的偏差還是較大,效果不是很理想。 「未來2-5年,大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型,這是很重要的,此外,更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信,如果有更大的技術突破,未來幾年,全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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