20241224_TechNEws 科技日報

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1. Meta 加速 AR 硬體開發，Ray-Ban Meta 眼鏡擬加一層顯示器

Meta 正在加速開發 AR 裝置，並計劃為其與雷朋合作推出的 Ray-Ban Meta 眼鏡增加顯示器層，以顯示文字和圖像，並與 Meta AI 助理互動。該款眼鏡預計最快在 2025 年下半年推出。儘管之前的 Ray-Ban Meta 眼鏡反應平平，但 2023 年的新版本在國外市場受到了意外的歡迎，銷量超過前一代產品兩年的總和。

Meta 亦於 2024 年 9 月公開了 AR 眼鏡原型 Orion，搭載先進的 AR 顯示器和定制化晶片。這款設備有可能成為下一代主流平台，與蘋果、Google 等公司競爭。儘管如此，Meta 面對的挑戰也不少，尤其是 Orion 的高成本和生產問題。

見解： Meta 的 AR 項目顯示其不僅在 VR 領域進行探索，還想要在穿戴式設備市場中爭取一席之地。這樣的策略將迫使競爭對手加快步伐，但Meta是否能突破成本和大規模生產的障礙，仍然是未來的關鍵。

2. 韓國 12 月消費者信心創金融危機來最大跌幅

根據韓國央行的調查，2024 年 12 月的綜合消費者信心指數 (CCSI) 顯著下滑，創下自 2008 年金融危機以來的最大跌幅。此次下滑主要與政府戒嚴事件及政局不穩有關，導致韓國民眾對未來經濟前景產生悲觀情緒。調查還顯示，韓國民眾對未來通脹的預期上升，可能會加劇薪資與物價之間的螺旋上升。

見解： 政治不穩與經濟的負面預期對韓國的內需市場造成了顯著影響，未來如果無法迅速恢復信心，可能會對整體經濟增長造成長期衝擊。消費者信心的下滑也顯示出對未來就業和物價走勢的不安。

3. 受〈鋼鐵人〉啟發！韓 KAIST 開發「可穿戴式機器人」助癱瘓者行走

韓國科學技術院 (KAIST) 開發了一款名為「WalkON Suit F1」的可穿戴外骨骼機器人，旨在幫助下肢癱瘓的使用者行走、爬樓梯和避開障礙物。這款機器人能夠自動靠近使用者並協助他們站起來，並且能夠分析周圍環境，偵測障礙物並調整步伐。

見解： 這項技術對於殘障人士來說，具有革命性的潛力，不僅能改善生活質量，也能讓更多癱瘓患者重新體驗行走的自由。儘管仍處於原型階段，但這樣的創新或將改變未來醫療和康復設備的發展趨勢。

4. 輝達收購以色列新創公司 Run:ai，歐盟無條件放行

NVIDIA 以 7 億美元收購以色列新創公司 Run:ai，這一收購案已獲得歐盟的無條件批准。Run:ai 提供 GPU 運算資源管理工具，幫助開發人員優化 AI 基礎設施，這筆交易象徵著 NVIDIA 在 AI 領域的持續擴張。

見解： 輝達此次收購強化了其在 AI 計算領域的領先地位，未來將能更好地為 AI 應用提供支持，這也意味著他們對 AI 基礎設施市場的影響力將進一步增強。

5. 微策略暴跌，「山頂」加倉比特幣引發市場質疑

MicroStrategy 在比特幣價格突破 10 萬美元後，選擇在高點加碼買入比特幣，引發市場質疑。該公司最近以每枚 106,662 美元的價格買入 5,262 枚比特幣，並將其市值和債務的總和與其持有的比特幣價值進行比較。儘管比特幣價格高企，但該公司仍持續加碼。

見解： MicroStrategy 的加倉策略引發了對其財務穩定性的關注，尤其是當比特幣市場波動劇烈時，這樣的投資策略是否能夠長期支撐公司價值仍是個大問題。

6. 星巴克遇罷工衝擊，股價摔至換 CEO 後新低

星巴克面臨工會發起的大規模罷工，並且在聖誕節期間逐步擴大至美國多個城市，主要原因是對薪資待遇和排班制度的不滿。這波罷工已對星巴克的假期銷售造成影響，並進一步壓低了其股價。

見解： 星巴克的股價遭遇重創，表現不佳，顯示其在面對工會的壓力與內外經濟環境不穩定的情況下，可能需要重新審視其人事政策和業務策略以應對未來挑戰。

7. 新一波濫用 Google 日曆的釣魚邀請攻擊來襲！千萬別點取邀請中的連結

最近釣魚攻擊者濫用 Google 日曆發送看似無害的會議邀請，並在內部嵌入惡意連結，讓使用者在不知情的情況下點擊，進一步導致帳號憑證被竊取。這波攻擊避開了垃圾郵件篩選，並且對多個品牌造成了損害。

見解： 使用者在收到來自不明來源的 Google 日曆邀請時，應提高警覺，並檢查是否啟用了 Google 的保護功能來阻止此類攻擊。這類釣魚手段日益精緻，保護機制需要不斷加強。

8. 蘋果 AI 摘要新聞鬧烏龍，為何與事實完全不同？

蘋果的 AI 系統在處理新聞摘要時發生嚴重錯誤，將 BBC 報導的謀殺案件誤為自殺，並多次扭曲事實，顯示出生成式 AI 在準確性和事實核查方面的不足。這也引發了對蘋果 AI 的質疑，認為其尚未成熟，無法提供可靠的信息。

見解： 蘋果的 AI 產品仍需進一步優化，特別是在處理和總結敏感信息時，人工干預仍是必不可少的。這樣的錯誤暴露了生成式 AI 在實際應用中的風險，未來還需更多的監管和改進。