∞ Gucci联名版Google AI智能眼镜将于2027年推出
Google正与奢侈品牌 Gucci 合作，计划推出一款主打时尚属性的 AI 智能眼镜，希望借助高端时装品牌的号召力，让智能眼镜真正成为人们愿意日常佩戴的设备。据路透社援引 Gucci 母公司开云集团（Kering）消息，这款联名智能眼镜预计将在 2027 年上市。
在此之前，Google将先于今年推出旗下首款 Android XR 眼镜“Project Aura”。这款设备采用与 Meta Ray-Ban 智能眼镜相似的设计语言，配备厚实的黑色塑料镜框，被视为Google在十多年前 Google Glass 失败之后，在智能眼镜领域的“第二次尝试”。
Google近年已宣布与 Warby Parker 和 Gentle Monster 等眼镜品牌合作开发智能眼镜产品，但相比之下，这些品牌在大众层面的知名度与 Gucci 仍有差距。考虑到智能眼镜不同于普通消费电子产品，其能否被接受，很大程度取决于外观是否足够时尚，Google押注与 Gucci 这样的奢侈品牌合作，有望在与 Meta Ray-Ban 系列的竞争中获得优势。
科技公司与时尚品牌的联名，除了能带来更符合用户审美的外观设计，也为产品赋予了不同的品牌标签。正如 Snap 首席执行官埃文·斯皮格尔（Evan Spiegel）近期所言，“Meta 这个品牌，并不是人们愿意戴在脸上的东西。”在这种背景下，Google与 Gucci 的合作，被视作用高端时尚形象为智能眼镜背书的一次关键尝试。
∞ Perplexity推出Mac版Personal Computer 打造常驻AI代理
Perplexity 今日正式推出“Personal Computer”功能，这是在原有 Perplexity Computer 基础上的扩展，可与 Mac 本地文件及应用深度集成。该功能最早于 3 月公布，此前采取候补名单形式限量开放，目前已面向 Perplexity Max 订阅用户正式上线。
了解更多：
https://www.perplexity.ai/hub/blog/personal-computer-is-here
Perplexity Computer 今年早些时候首次亮相，被定位为一款可创建并执行完整工作流程的“一体化数字员工”。随着此次升级，它现在可以直接在 Mac 上运行，并获得对本地文件系统及原生应用的访问能力。在 Mac 键盘上同时按下两个 Command 键即可唤起 Personal Computer，用户可以通过文字或语音发出指令。该功能能够跨任意 Mac 应用工作，感知当前活动中的应用窗口，并自动呈现相应的快速操作入口。
Perplexity 表示，Personal Computer 可运行于任何安装了 macOS 14 Sonoma 或更新系统的 Mac 电脑，但官方更推荐以 Mac mini 作为主机设备。在配合 Mac mini 使用时，Personal Computer 可以 24 小时不间断运行，以满足需要长期在线设备或对本地文件和原生应用进行安全访问的工作场景。相关任务也可以通过 iPhone 远程发起和管理，方便用户在移动场景下进行控制。
在具体能力方面，Personal Computer 能够执行包括依次完成待办清单上的各项任务、整理混乱的下载文件夹、对比本地文件内容与网页信息等多种工作。它可以在 20 多种前沿大模型之上创建“智能体团队”，协同完成复杂任务。官方强调，Personal Computer 的操作过程对用户可见，用户可以在必要时随时介入。所有由 Personal Computer 创建的文件都在受保护的沙盒环境中生成，其执行操作具备可审计和可回滚特性，同时还提供一键终止的“紧急停止开关”。
Personal Computer for Mac 将从即日起面向 Perplexity Max 订阅用户逐步推送，候补名单中的用户会被优先安排体验。Perplexity Max 订阅价格为每月 200 美元，而此次新增的 Personal Computer 功能并不向每月 20 美元的 Pro 订阅用户开放。
∞ OpenAI推出药物发现AI模型 正面挑战谷歌
OpenAI近日发布了一款专为药物发现和生物科学研究设计的全新AI模型，标志着该公司正式进军生命科学领域，与Alphabet旗下的谷歌展开直接竞争。这一战略布局不仅扩展了OpenAI的业务版图，也引发了市场对AI驱动药物研发潜力的新一轮关注。
对标谷歌：生命科学AI竞赛升级
长期以来，谷歌旗下的DeepMind一直是AI生物科学领域的领跑者。其AlphaFold系列模型在蛋白质结构预测方面的突破性成就，已经深刻改变了药物发现的基础研究范式。DeepMind的技术能够预测数以亿计的蛋白质三维结构，为科学家理解疾病机制和设计新药提供了关键工具。
OpenAI此次推出的新模型正是瞄准这一赛道。尽管OpenAI未透露该模型的技术细节，但业内人士分析认为，该模型很可能整合了OpenAI在大语言模型和多模态理解方面的优势，专注于生物序列分析、分子相互作用预测以及候选药物筛选等核心任务。通过将先进的生成式AI能力应用于生物医药数据，OpenAI希望能够在这一领域复制其在自然语言处理方面的成功。
诺和诺德战略合作：商业化路径验证
就在OpenAI宣布新模型的同时，公司还披露了与丹麦制药巨头诺和诺德的战略合作伙伴关系，为其AI药物发现技术的商业化提供了重要的验证。
根据协议，诺和诺德将把OpenAI最先进的AI模型整合到其全球业务中，涵盖研发、制造、供应链和商业运营等各个环节。诺和诺德总裁兼首席执行官Mike Doustdar表示，这一合作将使公司能够“以过去无法实现的规模分析数据集”，加速新疗法的发现和上市进程。
作为回报，OpenAI将从诺和诺德利用其技术取得的药物研发成果中获得特许权使用费。这一模式此前已由OpenAI首席执行官Sam Altman在2月份的一次会议上披露。Altman当时表示，人工智能开发商可以选择与制药公司合作，共同承担使用AI模型的成本，然后从研发成果中获得版税。
市场反应：相关概念股受关注
OpenAI进军药物发现领域的消息引发了资本市场对相关概念股的关注。分析人士指出，AI技术在加速药物研发、降低研发成本方面的潜力，正在吸引越来越多的制药企业与AI企业建立合作关系。
诺和诺德此前已与英伟达在生成式AI领域开展合作，用于靶点发现和药物研发。而OpenAI此前也已与礼来、赛诺菲和Moderna等公司签署了相关协议。这一系列合作表明，AI驱动的药物研发正在成为制药行业的标准配置。
监管与伦理：新药审批面临考验
尽管AI在药物发现领域展现出巨大潜力，但这一新模式仍面临监管和伦理方面的挑战。美国食品药品监督管理局尚未针对AI发现的药物建立专门的审批通道。目前，所有新药无论是否借助AI发现，都必须通过相同的临床试验程序来验证安全性和有效性。
OpenAI与诺和诺德的合作从一开始就嵌入了严格的数据保护协议、治理框架和人工监督机制，以确保AI的使用符合伦理和法规要求。随着AI在医疗健康领域的应用不断扩展，监管机构对这一领域的审查预计将更加严格。
展望：AI制药的未来格局
OpenAI此次推出药物发现AI模型并与诺和诺德达成战略合作，标志着AI巨头与制药巨头之间的深度绑定正在加速。对于生物科技公司而言，AI技术的引入可能成为其研发管线的强大助手；而对于谷歌而言，OpenAI的入局意味着其在AI生物科学领域的先发优势正面临新的挑战。
分析人士认为，随着生成式AI技术的快速发展，药物发现领域可能迎来范式转变——从“试错”驱动转向“预测”驱动。在这一变革中，拥有强大AI能力和生物数据资源的公司有望占据先机。
∞ 欧洲警方向75000人发送电子邮件 要求他们停止发起DDoS攻击
欧洲和全球多国执法机构近日联合行动，向超过7.5万名疑似网络犯罪参与者发送电子邮件和纸质信件，要求他们立即停止利用“付费即用”的DDoS（分布式拒绝服务）平台发动网络攻击，瘫痪网站和在线服务。
这次行动由欧盟警务机构欧洲刑警组织（Europol）协调开展，锁定的是一批专门提供DDoS攻击服务的“打手平台”，这些平台让几乎不具备技术能力的人也能轻易对目标网站发起大规模流量冲击，无需自行搭建基础设施。
此次执法行动被官方命名为“PowerOFF行动”，重点针对多家DDoS租用服务的基础架构。Europol表示，警方通过突击搜查并查扣这些服务相关服务器，获取了平台后台数据，从而识别出大批注册用户，并在此基础上向超过7.5万人发出警告邮件和信函，告知其行为涉嫌参与网络攻击。行动中，警方还实施了24份搜查令，逮捕4名涉案人员，并关闭了53个与这些服务相关的域名。
报道指出，由于门槛低、干扰性强，DDoS攻击至今仍是网络犯罪中相对常见的手法之一，而“按次付费”的DDoS平台则在很大程度上助长了这种趋势。例如，云服务公司Cloudflare曾在去年披露，其成功拦截了迄今为止规模最大的一次DDoS攻击，峰值流量高达每秒29.7太比特（Tbps），凸显出此类攻击在技术和流量规模上的持续升级。过去数年间，美国联邦调查局（FBI）也多次对DDoS租用服务展开行动，查封相关网站并追查背后运营者和用户，试图从供给端和需求端同时施压，遏制这一“黑灰产”模式蔓延。
Europol此次选择大规模“群发警告信”的做法，意在对已经付费或使用过DDoS服务的个人形成震慑，提醒他们已被执法机构识别和锁定，同时给部分“尝鲜者”留下悬崖勒马的空间。在各国网络安全压力持续上升的大背景下，欧洲及国际执法机构正加大对网络攻击“服务化”产业链的打击力度，试图通过联合执法和跨境协作，降低此类攻击对企业和公共基础设施的威胁。
∞ DeepL推出语音同传产品 满足实时会议与客服场景需求
以文本翻译工具闻名的 AI 公司 DeepL 今日发布一套语音到语音翻译产品组合，进军实时语音翻译市场，覆盖线上会议、移动与网页对话，以及一线员工通过定制应用参与的群组沟通等多种场景。 同时，DeepL 还推出面向开发者和企业的 API，支持在其技术之上为呼叫中心等业务定制专用语音翻译方案。
DeepL 首席执行官雅瑞克·库特洛夫斯基（Jarek Kutylowski）在接受采访时表示，在深耕文本翻译多年之后，语音是公司“顺理成章的下一步”。 他强调，DeepL 在文本和文档翻译上已经走得很远，但在实时语音翻译领域，“还缺少一款真正出色的产品”，这也是公司决定切入的原因。
库特洛夫斯基指出，打造实时翻译产品的核心难点在于如何在降低延迟和保持准确性之间取得平衡。 所谓延迟，是指从用户开口说话到译文语音播放之间的时间差，在会议和对话场景中，这一差值越小，用户的交流体验就越接近“同声对话”。
此次发布中，DeepL 面向 Zoom 和 Microsoft Teams 推出插件，让听众在远程会议中，可以一边听各方用母语发言，一边实时听到翻译语音，或在屏幕上阅读实时翻译字幕。 该计划目前仍处于早期测试阶段，DeepL 正邀请企业加入候补名单，以便率先试用这项功能。 此外，公司还提供面向移动端和网页的对话产品，支持用户在当面或远程场景中进行跨语言交流。
对于培训、研讨会等多人的线下或线上群组场景，DeepL 允许参与者通过扫描二维码加入同一会话，每个人都可以在自己的设备上接收对应语言的翻译内容。 DeepL 表示，其语音到语音技术还可以学习和适配自定义词汇，例如垂直行业术语、公司名称以及个人姓名等，以提升在专业场景中的使用效果。
库特洛夫斯基认为，AI 正在重塑未来几年客户服务行业的形态，一个高质量的翻译层可以帮助企业在缺乏本地语种人才、招聘成本高企的市场中，依旧提供多语种服务支持。 在这样的愿景下，DeepL 希望自身的语音技术不仅服务于会议场景，也能成为客服中心和全球化企业的基础语言基础设施之一。
在技术路线上，DeepL 称当前产品由自研的完整“语音到语音”技术栈驱动，但现阶段仍采用“语音转文本—文本翻译—文本转语音”的三步流程。 公司认为，正是因为长期深耕文本翻译，使其在整体翻译质量上具有优势。 展望未来，DeepL 计划开发端到端语音翻译模型，省略文本中间步骤，以期在延迟和自然度上更进一步。
在语音与翻译领域，DeepL 面临来自多家创业公司的竞争。 其中，Sanas 去年从 Quadrille Capital 和 Teleperformance 融资 6500 万美元，主攻实时修改说话者口音的技术，主要面向呼叫中心坐席。 总部位于迪拜的 Camb.AI 则面向媒体与娱乐公司，提供语音合成及翻译服务，帮助客户在大规模内容中完成配音和本地化。 由 Reddit 联合创始人 Alexis Ohanian 的基金 Seven Seven Six 投资的 Palabra，则打造实时语音翻译引擎，强调在翻译过程中尽量保留说话者原本的声音特征，与 DeepL 正在构建的能力形成更直接的竞争关系。
在文本翻译市场站稳脚跟之后，DeepL 正试图通过语音产品扩展自身边界，将技术延伸到会议协作、客户服务和一线作业场景中。 随着更多企业寻求以 AI 降低跨语言沟通成本，实时语音翻译有望成为新一轮竞争焦点，而 DeepL 正在这一赛道上加速布局。