2026年7月31日至8月3日，第二十三届中国国际数码互动娱乐展览会（ChinaJoy 2026）在上海新国际博览中心启幕，展会以“与 AI 同游”为主题，聚焦 AI 游戏、AIGC 内容创作、智能硬件等前沿领域。Sandisk 闪迪亮相 E4 馆 M303，展出了内置固态硬盘、移动固态硬盘、闪存盘、存储卡、以及闪迪创作者系列等丰富存储产品矩阵，面向AI时代下游戏娱乐、电竞、专业影像、户外拍摄及移动办公等场景提供适配的存储方案。展台搭建超能体验区、疾速挑战区、电竞空间三大互动区域，搭配真机联动实测、Coser 互动、现场测速等形式，直观展现高性能存储作为数字娱乐与内容创作底层硬件的核心作用。

苹果推出全新升级计划，用户可按月租赁iPhone、iPad、Mac和Apple Watch，租期1-3年，租金总额不超过设备全价，部分配置甚至更便宜。租期结束时，用户可选择买断、归还或升级。计划由Klarna提供金融服务，若连续三个月未付款，债务将转催收。然而，租赁本质是分期贷款，用户放弃设备所有权和二手残值。分析显示，买断后转卖比直接升级更省钱，例如iPhone 17两年租金551.76美元，而买断后转卖实际成本仅约279美元。该计划适合现金流紧张或每年换新机的用户，但对愿意自用或转卖者，传统购买更划算。

本文指出，手机电池的mAh数值常被厂商过度强调，但它并非可靠的续航参考。mAh仅代表电池的“油箱容积”，而实际续航取决于处理器功耗、屏幕刷新率、系统优化等“发动机油耗”。例如，7000mAh安卓机可能不敌5000mAh的iPhone，因苹果软硬件整合更优。2026年，4500mAh以下仅适合轻度使用；4700-5500mAh是主流旗舰区间；6000mAh以上才有明显提升，但需注意机身重量。作者建议消费者关注充电功率、厂商续航测试和电池健康度，而非单纯迷信mAh。

索尼在独占策略上出现反复：近期宣布《战神：劳菲》等第 一方游戏将回归PS5独占，不再移植PC。此前，为应对3A游戏开发成本翻倍（从PS4的1亿美元升至PS5的2亿美元），索尼曾将《战神》《地平线》等大作移植PC以扩大用户群。但数据显示，PC移植收入仅12亿美元，远低于游戏部门年收入320亿美元，且削弱了主机生态的“护城河”，导致潜在用户流失。相比之下，微软放弃独占、押注生态，任天堂则靠不可替代的IP坚守独占。索尼既缺微软的生态底盘，又无任天堂的不可替代性，陷入两难。

7月29日，小米CEO雷军分享视频，展示两台小米机器人在工厂的互动：一台白色机器人折叠收纳盒，另一台黑色机器人“督工”并比胜利手势，引发热议。视频显示，小米机器人在自攻螺母工站成功率已达98%，接近人工水平，并开始探索新任务，如料箱折叠等，成功率达90%。小米机器人自2021年立项，2025年投入产线验证，双机协作场景表明其工业应用加速，虽距全面替代人工尚远，但已展现可行前景。

全志科技近日发布新一代视觉芯片V881和V883，聚焦AI时代视觉产业从“记录”向“理解”的转型。V881在128MB内存下实现媲美头部芯片2GB内存的多帧宽动态拍照，并针对AI眼镜场景采用长方形封装设计。V883定位高端影像基座平台，支持16路摄像头输入和4T端侧算力，适用于资产看护、运动分析和端侧控制。公司提出“存性比”概念，通过定制化NPU提升推理效率15%-30%，降低系统延时50%-70%，并采取双线策略，以V821守普惠市场，V881和V883攻中高端。

Meta CEO扎克伯格在第二季度财报电话会议上押注超级人工智能，尽管Reality Labs部门单季亏损46亿美元、累计亏损超800亿美元，仍坚持“AI优先”路线。他计划打造7×24小时工作的AI助手，覆盖Facebook、Instagram等平台，核心是MuseSpark模型，已有超100万家企业使用商业AI助手。然而，隐私问题引发担忧，Ray-Ban智能眼镜被指为“偷窥眼镜”。市场反应冷淡，财报后股价下跌10%。Meta第二季度营收608亿美元，同比增长28%，但净利润同比下降14%。扎克伯格坚信长期投入将带来回报。

字节跳动于7月30日启动AI业务重大组织调整，旗下飞书、豆包与火山引擎三大团队将深度整合。产品侧，飞书与豆包产品团队合并，成立新的豆包产品团队，由赵祺负责，谢欣向其汇报。GTM体系方面，飞书GTM团队与火山引擎整合，成立“创造力服务平台”，负责MaaS和SaaS云服务的市场、销售与客户服务，由谭待负责。此举旨在统一AI产品、销售和交付体系，加速AI能力在B端市场的商业化落地，集中资源提升协同效率。

黄仁勋开通个人X账号后，首篇帖子未介绍GPU，而是分享了一封支持开放权重模型的联名信，NVIDIA、Google、OpenAI、Meta、Microsoft等公司参与，唯独Anthropic缺席。联名信主张开放权重作为正常模型发布方式存在，允许开发者部署、微调和蒸馏模型。支持者认为，模型是否开放应基于能力评估，权重有助于更深入研究，且安全系统可与权重分开部署。Anthropic担忧模型离开原厂后安全措施失效，其研究人员质疑NVIDIA和微软的开放承诺。这场讨论将焦点从“要不要开放”转向“开放哪一部分”。

DeepMind解散其诺贝尔奖级别的AlphaFold团队，引发学术界震动。AlphaFold通过AI解决了蛋白质折叠难题，但团队核心成员已被重新分配，转向商业价值更高的项目。这一调整反映了全球AI实验室从基础研究向商业落地的战略转向，DeepMind正将资源投入Gemini大语言模型，而Isomorphic Labs也转向商业化药物管线。此举引发对“AI for Science”未来的担忧：当科技巨头优先追求利润时，基础科学研究的接力棒可能需由学术界和非营利机构接棒，尽管它们面临算力和工程能力的限制。