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iPhone 18 Pro Max全尺寸机模流出 保护壳通用

iPhone 18 Pro Max在整体造型上与前代高度相似,普通保护壳可实现完全通用,但因镜头模组厚度增加,全包壳无法通用,而这一设计变化的核心原因是新机将加入备受期待的物理可变光圈功能。

PChome 6月4日消息,有爆料者放出了苹果下一代旗舰iPhone 18 Pro Max的全尺寸真机模型,从目前曝光的内容来看,新机在整体造型上与iPhone 17 Pro Max高度相似,普通保护壳可实现完全通用,但因镜头模组厚度增加,全包壳无法通用,而这一设计变化的核心原因是新机将加入备受期待的物理可变光圈功能。

据爆料者介绍,iPhone 18 Pro Max的机模在整体设计语言上与前代 iPhone 17 Pro Max基本保持一致,机身轮廓、按键布局、接口位置等核心设计元素均未发生明显调整,两代机型的外观辨识度十分有限。这一设计延续性带来的最直接利好是配件兼容性的大幅提升,实测结果显示,iPhone 17 Pro Max的普通保护壳可以在iPhone 18 Pro Max上完美适配,对于计划升级新机的用户来说,能够节省一笔更换基础配件的费用。

不过,这种配件通用性并非没有边界。爆料者透露,全包式手机壳无法在两代机型之间通用,其根本原因在于背部镜头模组的厚度存在差异。具体数据显示,iPhone 18 Pro Max 机模的裸机厚度为8.75mm,与iPhone 17 Pro Max完全相同,但包含镜头模组的整机总厚度达到了13.78mm,相比iPhone 17 Pro Max的13.13mm增加了0.65mm。正是这一细微的厚度差,导致全包壳无法完全贴合新机的背部镜头区域,出现翘边或无法安装的情况。

关于镜头模组加厚的核心原因,是由于iPhone 18 Pro Max首次搭载了物理可变光圈模组。该模组需要配备独立的叶片结构来实现光圈大小的物理调节,这一机械结构的加入不可避免地增加了镜头模组的整体厚度。物理可变光圈的引入将显著提升iPhone的影像表现,尤其是在人像拍摄场景中,通过调整物理光圈获得的背景虚化效果,将比传统算法生成的虚化更加真实自然,边缘过渡也会更加柔和,能够有效避免算法虚化常见的边缘抠图错误问题。

按照苹果往年的产品发布节奏,该机预计将于2026年9月举办的秋季新品发布会上正式亮相。随着发布日期的临近,预计还会有更多关于新机处理器、屏幕、电池等核心配置的爆料信息陆续流出。

从端侧智能到智能体 PC ,Arm正在重塑下一代个人计算

AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和Agent PC兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。

【PChome 2026年6月5日消息 】AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和智能体 (Agent) PC 兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。

过去三十年,Arm几乎定义了移动计算时代。从智能手机到平板电脑,再到物联网设备,低功耗、高能效始终是Arm最鲜明的标签。而在生成式AI浪潮席卷全球后,Arm正在推动自身完成一次更大的转型——从一家IP授权公司,进化为覆盖云 AI、物理 AI、边缘 AI的AI计算平台提供商。

在近日举行的Arm 边缘AI媒体交流会上,Arm释放出一个清晰信号:AI正在重新定义计算,而边缘AI与智能体 PC将成为未来数年的核心增长引擎。 

AI正在重构计算范式

过去十年,计算能力主要集中于云端。但随着大模型规模持续增长,以及AI 智能体开始进入实际应用,行业正在面临新的挑战:如何在更低功耗、更高隐私保护和更低延迟的条件下,实现智能能力的大规模部署。

Arm认为,当下,AI 正在重塑各行各业,尤其是在重新定义计算本身。当前 AI 正沿着一条非常显著的演进轨道发展——无论是模型规模的持续扩展,还是 AI 应用需求的不断增长,都在推动这一进程。这也开始带动智能体 AI 的兴起,这一趋势在很大程度上是以 CPU 为核心驱动的,同时也正在催生一系列新一代应用场景。 

过去AI计算更多依赖GPU或专用NPU,随着异构计算的发展,CPU、GPU以及AI加速器都需要具备运行AI工作负载的能力。Arm始终秉持异构计算的产品研发思路。在 Lumex 发布时,Arm即指出,CPU 必须拥有优异的 AI 运算实力,为此Arm在 CPU 内部集成矩阵运算引擎等模块,补齐矩阵处理相关性能。Arm推出的SME2(第二代可伸缩矩阵扩展)技术可助力 CPU实现全场景 AI 加速。搭载SME2的Arm C1 CPU集群为实际场景中的 AI 驱动型任务带来了显著的 AI 性能提升,包括:

* AI性能提升最高5倍;

* 语音工作负载延迟降低4.7倍;

* 音频生成速度提升2.8倍。

在Gemma 4模型测试中,SME2可实现预填充阶段平均5.5倍加速,解码阶段最高1.6倍提升。

与此同时,Arm还通过KleidiAI软件栈将这些能力开放给开发者,目前已集成至PyTorch ExecuTorch、Google LiteRT、MNN和ONNX Runtime等主流框架,开发者只要面向启用 SME2 的 Arm 架构安卓设备进行开发,就能自动获得开箱即用的性能优化。 

这意味着AI能力正在从旗舰设备向数十亿终端普及。Arm预计,到2030年,SME与SME2技术将为全球设备新增超过100亿TOPS计算能力,覆盖超过30亿台终端。

AI PC进入Arm时刻

相比智能手机市场,Arm当前最值得关注的变化来自PC产业。过去很长时间里,PC市场一直由x86架构主导。但AI的出现正在改变竞争规则。

Arm边缘AI事业部执行副总裁 Chris Bergey

Arm认为,未来PC市场将同时存在两类产品:

一类是“传统计算市场”,持续向轻薄化、高续航演进,同时拥有 AI 助手功能;

另一类则是面向智能体的专用硬件平台。

在Arm看来,未来的智能体时代的 PC需要具备全天候运行能力,能够同时处理多个智能体任务,运行大型模型,并在本地完成推理与决策。 

这恰恰是Arm架构的优势所在。

首先是能效。

Arm长期积累的高性能密度设计,使其能够在有限功耗下集成更多CPU核心,并实现更长续航时间。

其次是异构计算能力。

Arm强调CPU与GPU深度协同,借助统一内存(Unified Memory)让CPU和GPU共享全部DRAM资源,实现算力与带宽的动态调配,从而更高效运行大语言模型。 

再次是生态成熟度。

过去两三年间,Windows on Arm生态快速完善。微软持续推进原生Arm应用开发,原生应用数量显著增长,企业客户也开始加速部署Arm平台。 从平台覆盖来看,Arm 的计算架构能够支持多个主流操作系统,包括 ChromeOS、Windows、iOS 和 Linux,这为跨平台 AI 应用提供了重要基础。

近期,在Microsoft Build 开发者大会上,Arm与微软联合发布了 Windows on Arm项目,旨在引导开发者获取相关学习资源,并为构建原生 Windows on Arm 应用提供支持,将进一步简化开发者开发 Arm 原生应用的流程。

从Windows on Arm到智能体PC

对于Arm而言,AI PC并非终点。真正的目标是面向智能体时代构筑计算基石。目前Arm已开始针对个人计算市场开发专属CSS(Compute Subsystem)产品——CSS for PC,第二代CSS for PC方案已交付合作伙伴。

值得关注的是,近期发布的RTX Spark平台正是基于Arm CSS for PC打造的产品,该平台集成了20个Arm核心,被视为智能体AI计算平台的重要尝试之一。 从某种意义上说,AI正在将PC从生产力工具演变为持续在线的智能体平台,而Arm希望成为这一变革背后的底层架构。

结语

AI时代正在重新定义计算产业。

从智能手机到AI PC,从云计算到边缘推理,Arm正在利用统一架构、能效优势和庞大的软件生态,打造覆盖云边端的AI计算平台。如果说过去的Arm定义了移动互联网时代,那么未来几年,Arm真正要争夺的,将是智能体时代的计算入口。而随着Windows on Arm生态成熟、边缘AI普及以及智能体 PC兴起,这场由AI驱动的架构变革,或许才刚刚开始。

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新闻导读

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    读者1号
    可以说是一款慢节奏沉浸的科幻机甲类游戏,拥有海量装备系统,过场动画质量极高。作为一名特工执行机密任务,快来试试你的运气与实力!
    2026-10-18 06:24:15 · 来自移动端
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    读者2号
    被称为新一代杀时间利器一款热血刺激的角色扮演RPG类游戏,世界观宏大堪比小说,包含多结局分支,对话捧腹大笑。在异世界开后宫?,感兴趣的小伙伴快来下载吧!
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    读者3号
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    2026-10-18 06:24:15 · 来自移动端

期待你的精彩发言。