

> 苹果正式将以色列音频初创公司 Q.ai 收入囊中，这被视为其重振 Siri 竞争力的关键一步。通过引入顶尖的噪音过滤与微弱语音识别技术，苹果力图解决长期困扰用户的交互痛点。

## 以色列音频团队二次加盟

苹果近日确认完成对以色列 AI 初创公司 Q.ai 的收购，Q.ai 团队目前已整体并入苹果研发部门。值得注意的是，这是 Q.ai 首席执行官 Aviad Maizels 与苹果的第二次结缘——早在 2013 年，他创办的 PrimeSense 就曾被苹果收购，为 Face ID 技术奠定了基础。

苹果硬件技术高级副总裁 Johny Srouji 对此次收购评价颇高，认为 Q.ai 在成像与机器学习的结合应用上极具前瞻性。这表明苹果依然青睐通过精准收购技术型团队，来补齐自身生态中的短板。

![Google_AI_Studio_2026-01-30T03_19_39.174Z.png](https://static.downly.cn/images/e7f62d4f726ce33dc068b982ee8570a5.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 攻克嘈杂环境下的听觉难题

Siri 长期以来在嘈杂背景或用户发音模糊时的识别率饱受诟病。而 Q.ai 的核心技术壁垒，正是在非理想环境下提升设备的语音理解力。

该技术不仅能有效过滤环境噪音，更能精准解析音量极低的“耳语”指令。这一突破极大地拓宽了语音助手的应用场景，使用户在地铁、街道或需要低声交流的会议室中，也能顺畅地与设备交互。

## 追赶 AI 语音助手的浪潮

当前，谷歌与 OpenAI 在 AI 语音助手的对话感与自然度上已先行一步。面对日益激烈的竞争，苹果正在推行 Siri 的深度改造工程。

虽然外界预计 Q.ai 的技术整合无法赶上近期的系统大版本更新，但从长远来看，这将为 Siri 的后续迭代注入关键动力。苹果意在通过引入更深层的机器学习能力，让 Siri 摆脱“人工智障”的标签，重新定义人机语音交互的准确度与流畅度。

苹果收购初创公司Q.ai 意在重塑Siri语音交互体验



> **导语**
> 在休斯顿美国气象学会上，英伟达发布的 Earth-2 模型套件以 Transformer 架构取代传统物理模拟，不仅在 70 项变量上超越谷歌 DeepMind，更将原本需耗时数小时的数据同化过程压缩至分钟级，开启气象预测的“实时时代”。

## 架构革新 性能超越谷歌 GenCast

面对极端气候频发的挑战，英伟达推出的 Earth-2 Medium Range（中程预报模型）展示了 AI 介入气象领域的统治力。官方实测数据显示，该模型在涵盖风速、气压、湿度等 **70多个气象变量** 的预测精度上，全面优于谷歌 DeepMind 于 2024 年末发布的 GenCast 模型。

这一突破的核心在于底层逻辑的重构。英伟达并未沿用依赖复杂手工物理模拟的传统路径，而是采用了基于 **Atlas** 的全新架构。英伟达气候模拟总监迈克·普里查德指出，这代表气象科学正在经历一场“回归简洁”的范式转移。通过摒弃碎片化的小众 AI 架构，转向具有高度可扩展性的 **Transformer** 架构，Earth-2 能够更高效地处理海量大气数据。

![Google_AI_Studio_2026-01-27T03_19_27.457Z.png](https://static.downly.cn/images/07d226e11927e01bc4a53c000d3c43dd.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 全生态布局 三大支柱构建防御网

Earth-2 并非单一模型，而是一个针对不同时间跨度与应用场景的完整生态系统。

首先是 **临近预报模型（Nowcasting）**，专注于未来 0 至 6 小时的极短期预测。该系统直接利用全球地球静止卫星数据进行训练，突破了传统物理模型受限于特定区域的短板，能够敏锐捕捉风暴路径及突发危险天气。

其次是 **全球数据同化模型**，这是整个套件的效率核心。传统模式下，整合气象站与气象气球数据的“初始快照”生成过程需要超级计算机满负荷运转数小时。而 Earth-2 利用 **GPU 加速**，将这一过程压缩至 **几分钟** 内完成，极大释放了计算资源。

最后是 **高分辨率与变量建模**，集成了用于生成快速高分辨率预测的 **CorrDiff** 工具，以及专门针对温度、风速等单变量进行精细化建模的 **FourCastNet3**。

![Google_AI_Studio_2026-01-27T03_19_30.292Z.png](https://static.downly.cn/images/44ed3b44e52e09d775be0ae6cbb59da5.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 气象主权下放 让超算不再昂贵

长期以来，高精度的天气预报是富裕国家和科技巨头的“特权”，其背后是昂贵的超级计算机租赁成本。普里查德强调，“天气是国家安全问题，主权与天气密不可分。” Earth-2 的高能效特性显著降低了这一门槛，使发展中国家和中小型机构有能力建立自主的精准预报系统。

目前，该技术已快速进入实战部署。以色列和台湾地区的气象部门已率先采用 **CorrDiff** 技术，而 The Weather Company 与道达尔能源（Total Energies）正在评估 **Nowcasting** 在能源调度与灾害预警中的实际价值。

英伟达 Earth-2 重塑气象预测 算力重新定义气候科学



> 芯片巨头英伟达正与以色列初创公司 AI21 Labs 进行深入收购谈判，交易金额最高可达 30 亿美元。此举不仅意在收编一支 200 人的顶尖 AI 技术团队，更配合其在以色列建设万人研发园区的宏大计划，进一步巩固“AI 军火商”的全球统治力。

## 锁定稀缺技术资产

据以色列财经媒体《Calcalist》披露，英伟达与 AI21 Labs 的收购谈判已进入实质性阶段。这家成立于 2017 年的初创公司，由阿姆农・沙舒阿等业界大牛创立，凭借在自然语言处理领域的独特技术积累，此前估值已达 14 亿美元。

英伟达的核心意图十分明确，即“去伪存真”地吸纳人才。AI21 Labs 拥有一支约 200 人的精锐技术团队，在人工智能算法与模型架构上具备稀缺的专业能力。对于市值已突破 4 万亿美元的英伟达而言，30 亿美元的收购价不仅是购买技术，更是为保持行业领跑地位而进行的战略性人才储备。

![Google_AI_Studio_2025-12-31T03_18_58.646Z.png](https://static.downly.cn/images/f5f06864b8267b8b8e1e030e8dd5a0bf.png)
 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 以色列 第二故乡 的深度布局

除了收购案本身，英伟达在以色列的实体扩张同样引人注目。公司正计划在海法市以南建设一座总面积达 16 万平方米的全新研发园区。该园区设计灵感源自英伟达硅谷总部，规划容纳多达 1 万名员工，预计于 2027 年动工，2031 年投入使用。

黄仁勋曾将以色列称为公司的“第二故乡”，这一系列重资产投入印证了其言论并非虚言。通过“买团队”与“建基地”的双轮驱动，英伟达正在中东构建一个与其美国总部遥相呼应的全球研发双核体系。

搜索结果: 以色列