标题：vivo为何押注MR，而非追逐风口？ 过去两年，科技行业的焦点转向大模型和人形机器人，消费电子领域则追捧AI眼镜和智能玩具。然而，这并不意味着混合现实（MR）已退出舞台。尽管目前声量较低，MR仍在持续演进，行业普遍认为其尚未迎来真正的爆发“奇点”。苹果的Vision Pro虽被视为探索范式...

2025年8月21日，vivo正式发布旗下首款MR头显设备“vivo Vision探索版”，直接对标苹果Vision Pro。该产品重量仅398克，较Vision Pro的600克更轻，佩戴体验显著优化。通过分体式双绑带设计和重心调整，解决了Vision Pro因重量分布导致的不适问题。交互上采用“眼动+手势”操作，功能与苹果类似，但手势改为“捏合”动作。尽管在延迟处理上未使用自研芯片，实际体验中未出现明显虚实错位问题。目前，vivo Vision的应用生态仍以观影、游戏为主，创新点包括电竞赛事实时虚拟地图功能。vivo计划将MR头显与家庭机器人结合，试图弥补内容匮乏短板，但技术和实用性仍存挑战。产品暂未开售，可在多个城市线下体验。

近日，一条AI生成的切水果ASMR视频在TikTok爆火，相关账号5天涨粉十几万，掀起模仿热潮。从‘切万物’到沉浸式吃播，AI技术突破物理限制，结合ASMR创造出头皮发麻的感官体验。谷歌Veo3等多模态模型推动音视频同步生成，大幅降低创作门槛，吸引快手、字节跳动等巨头加速布局。创作者通过售卖提示词、流量分成实现变现，部分账号月入过万。数据显示，2025年Q1快手可灵ARR突破1亿美元，国内视频生成商业化迎来拐点。技术迭代与用户需求变化下，谁能持续创新并找到盈利平衡点，将在AI ASMR赛道占据主导地位。

近日，AI生成的ASMR视频突然走红网络，仅3天便吸引了近10万粉丝，其中一条切水果视频播放量突破1650万。这些视频大多由AI工具Veo 3生成，画面以小刀切割各种物品为主，包括水果、石头及玩具等。尽管画面带有明显的AI特征，但其独特的听觉效果让观众沉浸其中。ASMR爱好者表示，这种结合AI技术的内容虽与现实不符，却带来了一种新奇的舒适感。值得注意的是，Veo 3由Google DeepMind推出，能够直接生成视频与匹配音频，大幅简化了创作流程。这一趋势不仅引发了社交媒体上的热烈讨论，也让部分创作者考虑尝试自制AI ASMR内容。截至发稿，这一现象仍在持续发酵。

AI时代，计算能力和内存带宽匹配问题成关键挑战。新型内存技术MRDIMM应运而生，采用‘1+10’架构，大幅提升数据传输速度。第一代MRDIMM速度达8800MT/s，第二代达12800MT/s，预计未来可达17600MT/s。美光、Rambus、瑞萨电子等巨头已推出相关产品，英特尔至强6处理器测试显示性能提升33%。MRDIMM与HBM各有优势，将在AI领域并存发展，推动内存市场革新。2024年，多家企业加速布局，澜起科技已实现规模试用。

标题：OPPO研究院与港科广提出OThink-MR1技术，突破多模态泛化推理能力 正文： 用动态强化学习，多模态大模型能否实现泛化推理？OPPO研究院和港科广科研人员提出新技术——OThink-MR1，通过强化学习扩展多模态语言模型能力，助力其应对复杂任务与新场景。 OThink-MR1团队表示，该...

耶鲁大学联合剑桥大学、达特茅斯学院推出MindLLM，一种可将脑部功能性磁共振成像数据转化为文字的AI工具。在多项基准测试中，MindLLM表现优于UMBRAE、BrainChat、UniBrain等技术。该工具由fMRI编码器和大型语言模型组成，采用神经科学注意力机制，能执行图像描述、问答推理等任务。测试显示，MindLLM在文字解码、跨个体泛化和新任务适应性等方面有显著提升。但目前只能分析静态图像信号。研究团队认为未来有望发展成实时fMRI解码器，应用于神经控制、脑机接口等领域。详情见ArXiv论文。

2月19日，威迈尔发布VMR-MC600机器人控制器，适用于轮式移动机器人，支持CAN、RS485、RS232及千兆网口。该控制器支持双轮差速、单/双/多舵轮运动模式，具备IP54防护等级并通过CE-EMC指令认证。MC600适配‘真SLAM’技术，支持基于环境自然特征建图和定位，轨迹精度可达±5mm。此外，该控制器可选配低代码平台组态化业务流程开发模块，兼容工厂常见业务逻辑。

vivo执行副总裁胡柏山在“vivo会客厅”开放日活动上表示，vivo将在MR和人形机器人领域加大科技投入。vivo已组建MR团队，计划于明年9至10月推出原型机。胡柏山预计，理想中的机器人需10年以上时间才能实现，vivo将采取“沿途下蛋”的策略，在未来3至5年内逐步推出满足具体场景需求的产品。此前，胡柏山曾透露，vivo预计在三年内实现MR和人形机器人的产品化。

美国初创公司MemryX于12月24日发布MX3 AI加速器模块，采用M.2 2280规格，定价149美元。该模块集成了四个MX3 AI芯片，提供高达24 TOPS的计算能力，功耗仅6W-8W。无需主动散热，仅靠被动散热器即可实现高效热管理。MX3 AI加速器模块支持TensorFlow、ONNX等主流框架，兼容Ubuntu 24.04 LTS系统。尽管无板载DRAM，但MemryX计划2025年推出新版本扩展卡，以提升性能。