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华为法国分公司副总经理张明刚透露，华为的首家海外工厂已经确定落地法国，预计2025年底投产。张明刚表示，华为法国工厂位于莱茵省的小镇布吕马特，占地约8公顷 (约合8万平方米)。项目预计投资2亿欧元，而年产值可达10亿欧元。这座工厂预计年产10亿台设备，但并非生产智能手机，而是4G/5G基站所需的芯片组、主板等零部件，可供应整个欧洲市场。华为于2003年进入法国，目前在巴黎拥有6个研发中心、1个全球设计中心，提供了近万个工作机会。(CN Beta, SCMP, TechNode, IT Home)

英特尔高级副总裁 Sanjay Natarajan 透露，英特尔已准备好在 2024 年开始生产 20A (2纳米 工艺)。该公司预计将按计划在 2024 年 1 月内实现 20A 的生产准备，其中 Arrow Lake 预计将成为主导产品 将于 2H24 推出。 英特尔副总裁 John Guzek 也确认，下一代芯片的玻璃基板技术开发线将于 2025 年投入运营，因此我们预计在本这个世纪后半段芯片将采用新的解决方案。(CN Beta, IEEE, WCCFtech, Nikkei)

根据西海岸州就业发展部 WARN 文件的最新数据，英特尔在圣诞节前夕裁掉了 311 名加州工人的工作岗位。 此次裁员将影响该芯片制造商福尔瑟姆办公室的 235 名员工，以及圣克拉拉其他工作场所的 76 名员工。 在所有情况下，工人的合同都被规定到月底和2023年年底，之后合同才会被终止。(Android Headlines, TechRadar, EDD, The Register)

三星电子推迟了在得克萨斯州新建芯片工厂的大规模生产计划。三星电子代工业务负责人崔世英透露，这家价值170亿美元的工厂将于2025年开始大规模生产。但三星在2021年宣布投资时曾表示，工厂将于2H24投产。它的竞争对手台积电已经决定将亚利桑那州新工厂的生产从2024年推迟到2025年，理由是缺乏经验丰富的建筑工人和机器安装技术人员。(Android Headlines, Bloomberg, BNN, UDN, Guancha)

半导体行业的参与者高通、英飞凌、恩智浦、博世和北欧半导体五家公司联合在德国慕尼黑成立了一家专注于 RISC-V 芯片架构的新公司 Quintauris。Quintauris 的主要目标是通过支持下一代硬件开发来推动 RISC-V 在全球范围内的采用，为此 Quintauris 要实现基于 RISC-V 的兼容产品、提供参考架构并帮助建立广泛应用于各个行业的解决方案。(CN Beta, Quintauris, Tom’s Hardware, Business Wire)

全球光刻设备主要制造商之一的佳能宣布于2023年10月发布FPA-1200NZ2C纳米压印光刻 (NIL) 半导体设备。佳能半导体设备业务经理Kazunori Iwamoto解释说，纳米压印光刻涉及压印 晶圆上具有半导体电路图案的掩模。 通过单个压印，可以在适当的位置形成复杂的 2D 或 3D 电路图案。 通过改进掩模版，甚至有可能生产2纳米芯片。 据报道，佳能的纳米压印光刻技术能够生产最小5纳米的工艺尺寸。 在先进半导体制造设备市场的5纳米工艺领域，目前由ASML的EUV曝光机主导，佳能的纳米压印光刻技术或有机会缩小差距。(CN Beta, TrendForce, SmBOM, Canon)

荷兰光刻机巨头阿斯麦 (ASML) 宣布，优先向英特尔交付其新型高数值孔径 (High NA EUV) 的极紫外光刻机。据悉，每台新机器的成本超过3亿美元。据了解，高数值孔径的极紫外光刻机组装起来比卡车还大，需要被分装在250个单独的板条箱中进行运输，其中包括13个大型集装箱。据估计，该光刻机将从2026年或2027年起用于商业芯片制造。(CN Beta, Phone Arena, Digitimes, Tom’s Hardware)

三星电子和 Naver 发布了联合开发的人工智能 (AI) 半导体，该产品的开发历时一年。该产品以其比 英伟达等竞争对手的芯片高出约八倍的能效而著称，预计将用于为 Naver 的超大规模人工智能模型 HyperCLOVA X 提供算力。Naver和 三星电子开发的人工智能半导体以现场可编程门阵列 (FPGA) 的形式亮相。FPGA 是一种允许开发人员修改设计的半导体，主要用于量产前的原型生产。这种半导体专门用于”推理”，即在人工智能模型完成”学习”阶段后，利用新数据产生逻辑结果的过程。Naver 表示，这种人工智能半导体的能效比 英伟达等公司的竞争产品高出8倍。(CN Beta, Sammy Fans, Business Korea, Digitimes)

美国商务部管理的工业与安全局 (BIS) 计划调查约100家不同领域的公司，以评估它们对中国供应商的依赖程度。调查结果将对美国今后如何制定贸易政策起到至关重要的作用，预计制裁范围可能会扩大，甚至包括以国防为重点的贸易。消息称美国政府正计划扩大对中国 DRAM 产业的限制 中国DRAM制造商可能会受到巨大冲击，长江存储 (YMTC)、长鑫存储 (CMT) 和中芯国际 (SMIC) 等公司可能会受到冲击。在这种情况下，西部数据 (Western Digital)、三星和 SK 海力士等公司的内存产品将迎来巨大的行业需求增长，这主要是因为这些公司都是韩国公司。此外，由于这两家公司在中国都有旗舰级工厂，因此它们可能会在贸易管制方面获得一些例外豁免，就像美国政府之前在 “验证最终用户” (VEU) 法规下所做的那样。(CN Beta, WCCFTech, TweakTown, Business Korea, TechNews)

特斯拉设计主管Franz von Holzhausen证实，特斯拉正在开发感应式无线充电解决方案，该解决方案将使车库业主能够为自己的家配备无线充电板。该解决方案将使车库业主能够为自己的家中配备无线充电板。 这种无线充电板内部被称为 “Project Garfield”，将放置在地板上，特斯拉车主只需在充电板上行驶即可为车辆充电。 这项创新可以减少对壁式充电器的依赖，并解决车主忘记在夜间给车辆充电的情况。(Gizmo China, Notebook Check)

小米正式发布了800V电池包。小米800V电池包搭载了CTB一体化车身技术，拥有77.8%全球最高的电池包体积效率，电池包与底板的厚度只有120mm，能够为乘员舱带来更大的空间。同时，小米的800V电池包平台上限达到了150kWh的最高电量，CLTC续航1200+km，但这样的电池成本会很高，不利于在车主间推广。因此，小米800V电池包采用了业界成熟体系，电池容量最高132kWh，实现了一块电池真正能跑1000+km的CLTC续航成绩。(CN Beta, Techgoing, IT Home)

传俄罗斯科技公司Yandex的重组工作料将推迟至2024年完成。几个月来，Yandex NV一直在进行重组，试图确保其部分业务能够继续进入西方市场。该公司计划通过出售其在俄罗斯主要的创收业务，如搜索和叫车业务，来收回股东资金，然后在国际上发展其他四条业务线。 (CN Beta, Reuters, Wion)

2023 年 10 月，小米 CEO 雷军宣布推出 HyperOS，当 Android 14 更新时，HyperOS 将接替 MIUI。 小米发布HyperOS全新Logo。(GSM Arena, Twitter)

传Fossil 可能已经放弃了谷歌的 Wear OS 智能手表。 据称，Fossil 未来不会发布另一款基于 Wear OS 的手表。 该公司通常的夏末产品发布时间表也已经过去了，没有任何新设备。 值得注意的是，距离该品牌最新的 Wear OS 手表 Fossil Gen 6 推出已有两年多了。 该系列的最新进展是于 2023 年 11 月推出 Wear OS 3.5 更新。据称，该公司正在等待高通发布新的 Wear OS 平台。(Android Headlines, Reddit, 9to5Google)

Meta 宣布已开始在 Meta 的雷朋 (Ray-Ban) 眼镜上推出多模态 AI 功能，该功能可以告诉用户 Meta 的 AI 助手可以通过眼镜的摄像头和麦克风看到和听到的内容。 该公司首席执行官Mark Zuckerberg展示了更新，他要求眼镜建议与他拿着的衬衫相匹配的裤子。(The Verge, Meta, Morning Brew, Tom’s Hardware, Instagram)

2023 年初，微软解散了 Windows Mixed Reality、AltspaceVR 和 MRTK 背后的整个团队。 期间，微软正式宣布杀掉AltspaceVR，停止MRTK开发。 不过，微软并未提供有关 Windows Mixed Reality 未来的任何信息。 现在微软透露，Windows Mixed Reality 将从未来的 Windows 版本中删除。 作为此弃用的一部分，混合现实门户应用程序以及适用于 SteamVR 和 Steam VR Beta 的 Windows Mixed Reality 将被弃用。 Windows Mixed Reality 现在是 Windows 10 和 Windows 11 的一部分，预计它会在未来几个月内被删除。(Android Headlines, Microsoft, MSPoweruser)

根据研究公司Circana的数据，截至2023年11月25日，2023年美国AR和VR设备的销售额暴跌近40%，至6.64亿美元，这比2022年的降幅要大得多，2022年仅同比下滑了2%，至11亿美元。虽然VR市场还在持续萎缩中，但市场领导者Meta每季度仍要花费数十亿美元来实现其“元宇宙”梦想，该公司首席执行官扎克伯格为此将Facebook改名为Meta。Meta旗下开发VR和AR技术的Reality Labs部门3Q23的销售额为2.1亿美元，但亏损了37亿美元。自2022年初以来，该部门总计亏损约250亿美元。随着2024年的到来，市场把目光投向了苹果，该公司料将成为VR市场最大的变数。IDC研究主管Ramon Llamas声称，苹果2024年的进入将给这个小市场带来亟需的关注，但它也将迫使其他公司以不同的方式竞争。JMP Securities的分析师Andrew Boone表示，他对苹果的Vision Pro演示印象深刻，以至于开始担心Meta在市场上的未来。(My Drivers, CNBC, ExtremeTech)

传苹果正在继续开发一款采用曲面液晶显示屏的新型 HomePod。这款代号为 B720 的设备采用了与当前 HomePod 相同的设计，但在顶部配备了一块弧面 LCD 屏幕，用于显示内容。据信，苹果正在努力使 Apple Music 和 Apple Podcasts 与新的显示屏兼容，当播放歌曲或 podcast 时，显示屏将根据专辑封面的颜色显示模糊动画。屏幕还可能显示重要通知。(MacRumors, CN Beta, 9to5Mac, Twitter)

丰田正在美国对某些 2020-2022 款丰田和雷克萨斯车型进行安全召回。 此次召回涉及大约 100 万辆汽车。 受影响车辆的前排乘客座椅上装有乘员分类系统 (OCS) 传感器，该传感器可能制造不当，导致短路。 这将使安全气囊系统无法正确分类乘员的体重，并且在某些碰撞事故中安全气囊可能无法按设计展开，从而增加受伤的风险。(Digital Trends, Toyota)

Bird 是一家在全球经营滑板车和自行车共享业务的公司，已申请破产，旨在出售其美国业务。 根据美国破产法第 11 章的公告，Bird 将自己描述为 “北美最大的微型移动出行运营商”，该公司将在努力出售其资产的同时进行重组。 目前，该公司已与其贷方签订了 “走马” 出售协议，该协议将为伯德的资产设定最低价值。 这些资产预计将在未来 3-6 个月内出售。(Engadget, CNBC, CNN, PR Newswire, TechCrunch)

小米汽车官网正式上线，列了SU7、超级电机、高压平台、超级大压铸、智能驾驶、智能座舱等几个板块。小米SU7车长4997mm，轴距3000mm，车高1440m，搭载小米宁德时代电芯，电池容量101kWh，支持800V超级快充，充电5分钟续航220km，CLTC续航里程800km。安全性方面，小米SU7整车设计坚固稳定，被动安全体系全面可靠，创新铠甲笼式钢铝混合车身设计，四大核心结构件全部加强。90.1%高强度钢和铝合金占比，2000MPa最高强度，51000N·m/deg扭转刚度，40项碰撞测试高标准通过，数据标准行业领先。小米SU7在量产爬坡中，1H24正式发布。(CN Beta, CN Beta, Xiaomi EV, Reuters, CNBC)

小米创始人雷军透露小米自研智能驾驶技术第一期总投资33亿，已经追加到47亿，专属团队规模超过千人，投入测试车辆超过了200台，测试里程超过了1000万公里。(CN Beta, East Money)

苹果和哥伦比亚大学发布了一个开源多模式 LLM，名为 Ferret。 Ferret 的开源发布是在非商业许可下进行的，因此在当前状态下无法商业化。 Ferret 作为一个系统，可以 “在图像中以任何粒度引用和定位任何位置的任何内容”。 它还可以通过使用图像内任何形状的区域来实现这一点。 简而言之，该模型可以检查图像上绘制的区域，确定其中对用户在查询中有用的元素，识别它，并在检测到的元素周围绘制边界框。 然后，它可以使用该标识的元素作为查询的一部分，然后以典型的方式对其进行响应。(Apple Insider, VentureBeat, Cornell University, Twitter)

苹果通过两篇介绍 3D 化身和高效语言模型推理新技术的新论文，宣布在人工智能 (AI) 研究方面取得重大进展。 这些进步可以带来更身临其境的视觉体验，并允许复杂的人工智能系统在 iPhone 和 iPad 等消费设备上运行。 在第一篇研究论文中，苹果提出 HUGS (Human Gaussian Splats) 从短单眼视频 (即从单个摄像头拍摄的视频) 生成动画 3D 头像。 它的方法只需要一个少量 (50-100) 帧的单眼视频，它就能在 30 分钟内自动学习如何解开静态场景和完全可动画化的人类头像。 在第二篇论文中，苹果 研究人员解决了在内存有限的设备上部署大型语言模型 (LLM) 的关键挑战。 所提出的系统最大限度地减少了推理期间从闪存存储到稀缺 DRAM 的数据传输。(Apple Insider, VentureBeat, Arxiv, Arxiv)