德國迎來高溫天氣
2026-01-09 14:46 2,376次浏览北京8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)
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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