史上最严!网盘禁止传播海外影视资源引热议:大量公开分享链接一夜失效

快科技4月16日消息,今日,#网盘禁止传播海外影视资源#话题登上微博热搜,引发众多网友热议。消息发酵后,无数追剧用户直呼“天塌了”。

史上最严!网盘禁止传播海外影视资源引热议:大量公开分享链接一夜失效

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史上最严!网盘禁止传播海外影视资源引热议:大量公开分享链接一夜失效

据报道,4月10日起,网盘行业迎来针对海外影视资源史上最严清查。夸克网盘开始全面清查用户存储的海外影视内容,涵盖美剧、韩剧、泰剧等类型,大量公开分享链接一夜失效。

史上最严!网盘禁止传播海外影视资源引热议:大量公开分享链接一夜失效

从一份网传通知显示,为严格遵守《著作权法》信息网络传播权保护条例》等法律法规,要求禁止上传、存储、传播任何未经授权的、违法违规的境外影视剧资源。一经查实,将清退并拉黑账号,情节严重者依法追究法律责任,相关后果由推广者自行承担。

通知还要求,即日起立即自查并彻底删除违规境外影视文件及分享链接,确保账户合规。

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据了解,通知一出,不少知名搬运博主紧急发布公告,呼吁用户在23点前完成文件下载或转存,否则会面临自动清理风险。

同时,不少海外影视剧资源博主也宣布暂停在夸克网盘更新内容,部分账号甚至清空了相关网盘资料。

有分析认为,夸克网盘之所以在此次清理中首当其冲,与其在海外影视资源传播链条中的特殊角色密不可分。

用户指出,当初开通夸克会员正是看中其海外剧资源丰富、播放流畅,如今资源清理,或将会让付费价值大幅缩水。

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英威腾:5月1日起部分工业自动化产品涨价,最高涨幅15%

每经AI快讯,4月16日,根据英威腾发布的通知,受原材料价格持续上涨、存储与功率半导体供应紧张,国际汇率大幅波动等多重因素影响,公司生产成本大幅上升,经公司审慎研究决定,自2026年5月1日起,对工业自动化部分产品予以价格调整,调价幅度为3%-15%。

蚂蚁灵波开源流式三维重建模型LingBot-Map

IT之家 4 月 16 日消息,今天蚂蚁灵波正式开源流式三维重建模型 LingBot-Map,官方称无需复杂硬件,仅靠一颗普通 RGB 摄像头,就能让机器在视频采集过程中,实时完成相机位姿估计与场景三维结构重建,填补实时空间感知领域的关键技术空白,为机器人、自动驾驶等场景提供更可靠的空间理解能力。

IT之家附官方详细介绍如下:

在流式三维重建领域,几何精度、时序一致性与运行效率的平衡,一直是行业公认的核心难点。

不同于传统三维重建“先采集、后处理”的模式,流式重建要求系统“边看边理解”,一边接收新画面,一边持续完成定位与建图,同时还要严格控制计算与存储开销,这对模型的设计提出了极高要求。

针对这一痛点,我们打造了 LingBot-Map,以纯自回归式建模为核心,基于几何上下文 Transformer,在不依赖未来帧信息的前提下,逐帧处理当前及历史画面,持续输出精准的相机位姿和深度信息,实时还原场景三维结构,真正实现“所见即所建”。

我们引入了几何上下文注意力机制(GCA),能够高效组织与利用跨帧几何信息,在保留关键历史数据的同时,大幅减少冗余计算,兼顾重建质量与运行效率。

这一设计借鉴了经典 SLAM 系统对空间信息分层管理的思路,但突破了传统方法依赖手工设计和复杂优化的局限,将核心逻辑交由模型统一学习完成,在长序列场景下也能保持稳定表现。

性能全面领跑:20FPS 实时推理稳定支撑机器人作业

多个权威基准完成严苛测试:

在 Oxford Spires 数据集(大尺度、复杂光照、高标准)上:

绝对轨迹误差(ATE)仅为 6.42 米

轨迹精度较此前最优流式方法提升约 2.8 倍

显著优于离线方法 DA3(12.87 米)和 VIPE(10.52 米)

在大场景重建中展现出更强的稳定性。

在 ETH3D、7-Scenes、Tanks and Temples 等多个主流基准上,LingBot-Map 在位姿估计和三维重建质量两个维度全面领先现有流式方法。

其中 ETH3D 基准:重建 F1 分数达到 85.70,较第二名提升超过 8%,场景还原精度大幅提升。

除精度外,LingBot-Map 还兼顾实时性与长时稳定运行能力:

推理速度可实现约 20 FPS

支持 10,000+ 帧长视频连续推理

长序列运行精度几乎无衰减

这意味着,在机器人导航、避障、操作、交互等需要连续在线处理的真实场景中,它能稳定输出可靠的空间感知结果,为上层应用提供坚实支撑。

持续开源多款模型:补齐实时三维建图关键拼图

自今年 1 月以来,我们相继开源:

高精度空间感知模型 LingBot-Depth

具身大模型 LingBot-VLA

世界模型 LingBot-World

具身世界模型 LingBot-VA

围绕空间感知、具身决策、世界模拟等关键环节,持续夯实具身智能“智能基座”的技术布局。此次 LingBot-Map 的开源,进一步补齐了实时空间理解与在线三维建图的关键能力拼图。

目前,LingBot-Map 的模型和代码已正式在 Hugging Face 和 Model Scope 开源。我们期待更多开发者、研究团队加入进来,一起探索流式三维重建的更多可能,推动技术落地,让机器人更稳定、更高效地理解和适应真实物理世界,赋能更多行业创新。

台积电:中东局势预期短期内不会对营运造成影响

财联社4月16日电,台积电4月16日召开线上法说会。董事长暨总裁魏哲家在会上表示,公司密切关注零组件价格上涨影响,特别是消费性电子与价格敏感的终端市场,且近期中东局势也对总体经济带来更多不确定性。鉴于近期中东局势,财务长黄仁昭指出,台积电已建置完善企业风险管理系统,并主动采取风险缓解措施。材料方面,台积电长期推动全球化且多样化的供应基础,并强化在地供应链,对特化品及气体亦同,已备有安全库存,预期短期内不会对营运造成影响。

海信RGB-Mini LED技术官宣用于2026世界杯VAR视频助理裁判

IT之家 4 月 16 日消息,当地时间 4 月 15 日,国际足联与 2026 世界杯全球官方赞助商海信在瑞士苏黎世总部共同宣布,海信正式成为 2026 世界杯 VAR(视频助理裁判)显示技术官方合作伙伴

海信 RGB-Mini LED 电视将入驻 2026 世界杯视频裁判中心,帮助视频助理裁判精准判罚。

海信于 2018 年与国际足联开启战略合作,国际足联主席因凡蒂诺等也在今年的 CES 2026 展上亲身体验过海信 RGB-Mini LED 电视。

IT之家注:VAR 是指使用视频回放技术帮助主裁判作出正确判罚决定。VAR 主要依靠遍布足球场上的多个摄像机镜头,多机位、多角度捕捉场上球员的每一个细小动作,当场上出现争议判罚或主裁判需要调取比赛录像时,由技术人员操作,调出相对应的回放节点,以得到更加公正的比赛判罚。

苹果疯狂囤积内存打压对手!引发国产厂商恐慌抢购:涨价100%也要买

快科技4月16日消息,据Jukan分享的大信证券(Daishin Securities)最新报告披露,苹果正在利用当前内存短缺,大举囤积移动DRAM,意图阻断竞争对手的产能供应,进而扩大自身优势。

报告指出,苹果已将今年iPhone出货目标上调至2.4亿台,并通过激进采购策略锁定内存产能。

这一举动在其他智能手机厂商中引发恐慌性连锁反应,多家OEM开始不计成本地抢购内存,部分中国客户在二季度接受了环比上涨90%-100%的报价。

虽然价格飙升,但客户并未出现抵触情绪,部分手机厂商正在以二季度的高价签订年度合同,并寻求在下半年进一步增加采购量。

报告同时披露,DRAM产能短缺已迫使HBM4E的堆叠层数从原定的16层和20层,下调至12层和16层。

同时,HBM4E的I/O速率提升至15-16 Gbps,导致通用DRAM与HBM的产能置换比从此前的3:1飙升至最高5:1,进一步挤压了通用内存的产能。

另外有消息称,今年9月份登场的iPhone 18 Pro将维持上一代的起售价,在内存大幅涨价的背景下,这种价格策略显得极具竞争力。

苹果疯狂囤积内存打压对手!引发国产厂商恐慌抢购:涨价100%也要买

AI硬件竞争下探 北交所“传感器第一股”奥迪威董事长张曙光:散热已成AI算力与具身智能核心瓶颈

每经记者:张梓桐 每经编辑:余婷婷

具身智能浪潮之下,AI(人工智能)产业的竞争正从模型算法延伸至底层硬件支撑。

“人工智能的演进将清晰走过三个阶段:先是大模型驱动的算力爆发,核心矛盾是散热;再是智能助手与人形机器人走向落地;最终是整个物理世界被全面数字化,形成空间智能。而贯穿这一过程的,将是传感器与执行器的持续迭代与广泛应用。”近日,奥迪威董事长张曙光在接受《每日经济新闻》记者专访时表示,“液冷散热”已成为当前AI大模型算力的核心瓶颈,奥迪威正在快速切入千亿级AI热管理市场。

张曙光 图片来源:企业供图

所谓液冷散热,是指用液体(冷却液、专用导热液等)代替空气作为主要传热介质,把设备产生的热量快速带走并散发出去的散热方式。

张曙光告诉记者,液冷散热在2024年底才真正兴起,早期液冷厂商仅关注供液而忽视了支路管道“热堵塞”问题,直到2025年底行业才开始采用仪器级流量计,但部分进口产品价格昂贵,并不是最适合这个场景的流量计。

奥迪威被外界称为北交所“传感器第一股”。4月中旬,公司正式推出面向AI算力基础设施与具身智能的系统级散热解决方案,将AI散热与机器人感知作为增长第二曲线。

伴随AI硬件竞争向底层延伸,国产流量传感方案能否破解高密度算力散热难题?全球化供应链重构下,传感器企业又能否抓住这波AI时代产业机遇?

液冷散热爆发前夜:从仪器级到产业级,国产替代窗口打开

AI算力的指数级增长,正将数据中心散热推向“液冷时代”。

在高密度算力集群中,支路流量不均会直接导致芯片过热宕机,而传统仪器级方案成本高、安装复杂。奥迪威此次推出的液冷流量传感器,采用超声波与涡街双技术架构,目的正是为了解决这一行业共性难题。

张曙光坦言,目前CDU(冷量分配单元)厂商多采用国外仪表级流量计监控干路冷却液,面对高算力芯片与GPU(图形处理器)带来的高热密度挑战,仅干路监测已难以满足散热需求。为此,奥迪威推出超声波与涡街双技术路线的专用流量传感器,实现干路、支路流量同步监测。他透露,目前公司已与多家CDU厂商开展合作测试,未来几年算力中心建设仍将迎来高峰,市场需求空间巨大。

相比于备受关注的服务器散热,人形机器人关节散热长期被市场忽视,却同样暗藏技术难题。张曙光表示,散热对机器人同样至关重要。人形机器人依靠关节电机驱动,热量高度集中在狭小空间内,且不具备液冷条件,只能依靠高效风冷解决问题。

图片来源:企业供图

“目前行业的很多新产品刚出来时毛利率能到40%~50%,但往后一路降到10%左右就面临淘汰,再换新的产品,形成循环。”张曙光直言,散热赛道同样面临价格战,但公司凭借“材料—芯片—算法”全链条垂直整合,以及快速定制化能力,得以保持竞争力。“我们是国内唯一一家从材料拉通到算法的企业,国外企业又不愿做定制化,这就是我们的壁垒。”

在新品量产节奏方面,据张曙光介绍,公司工业级流量传感器已量产,算力中心专用产品预计2026年底量产,应用于人形机器人关节的射流风扇则将于8月进入量产,“这取决于客户应用端重新设计,8月有机会进入主流厂家机器”。

张曙光透露,散热业务早期增速可达50%~60%,将成为公司“X战略”的核心引擎,“从单一核心零件升级为部件,价值量大幅提升,与AI、具身智能天然契合”。

“北+H”+马来西亚建厂:全球化布局提速

面对AI时代的全球化竞争,奥迪威正同步推进资本市场与产能布局的双重升级。2025年11月,公司递表港交所,启动“北+H”两地上市;2026年1月已向证监会报送备案材料并获接收,目前已回复第一轮问询,处于正常审批流程。

“港股上市一是为技术研发和并购储备资金,二是打通海外融资渠道,支撑海外产能与市场开拓。”张曙光表示,公司并购更看重核心技术与团队韧性,“技术成熟度40%~50%即可,关键是团队能啃硬骨头,硬核科技是马拉松”。

针对外界对产能利用率的质疑,张曙光回应称,公司正以先进产能替代低效产能,“过去几年能保持35%左右的稳定毛利率,靠的就是产品升级与效率提升”。2025年12月,奥迪威公告投资5480万美元建设马来西亚工厂,用于智能传感器与执行器生产,目前已进入前期关键阶段。

“马来西亚工厂是应客户要求建设,能优化全球供应链,提升海外响应速度,降低地缘风险。”张曙光判断,未来全球经济将呈现区域化与全球化交织的形态,“国际化是必然选择,我们按项目需求布局,风险可控”。

展望未来,张曙光表示,传感器与执行器是基础,需求将指数级增长。除散热外,公司已布局人形机器人仿生散热等前沿产品,持续强化在AI物理层的核心卡位。

中国商飞:程不时遗体告别仪式在上海举行

4月16日,中国商飞发文称,4月16日下午,中国商用飞机有限责任公司专家咨询组专家、原“运-10”飞机副总设计师程不时同志遗体告别仪式在上海举行。程不时同志因病于2026年4月12日在上海华山医院逝世,享年96岁。

中国商飞公司党委领导班子对程不时同志逝世表示沉痛哀悼并向其亲属表示深切慰问。贺东风、沈波、罗晓等参加遗体告别仪式。

程不时同志生于1930年4月,湖南醴陵人。1947年考入清华大学航空工程系。毕业后,先后在重工业部设计处、二机部四局生产处、沈阳112厂等单位工作,历任设计员、主管工程师、总体组组长。1971年,调入“708工程”设计组,后在上海飞机设计研究所工作,先后担任总体组副组长、室主任、副总设计师、科技委副主任等职务。曾担任“歼教-1”总体设计师,主持“初教-6”等飞机总体设计,担任“运-10”飞机副总设计师及总体设计负责人、“运-12”飞机适航审定委员兼技术审定组组长。曾获全国科学大会奖,国家科学技术进步一等奖等。是第七届全国人民代表大会代表、第八届上海市人民代表大会代表。研究员,享受国务院政府特殊津贴。

程不时同志是新中国第一代飞机设计师的优秀代表。七十余载矢志航空报国,永不放弃,他的名字和老一辈航空人的精神,将永远镌刻在大飞机事业的丰碑上。

觅蜂发布一站式物理AI数据服务平台

4月16日,界面新闻获悉,觅蜂科技在上海正式发布一站式物理AI数据服务平台。该平台专注建设具身智能数据的平台型供给基础设施,通过打通硬件、平台及运营全链路,实现真机遥操、无本体采集、仿真数据全范式覆盖。觅蜂科技董事长兼CEO姚卯青称,平台旨在让高质量数据像水电一样即取即用。觅蜂计划2026年实现千万小时级数据产能。