6月26日消息，韩媒 The Elec 昨日6月25日发布博文，报道称从纸面规格来看，三星首款扩展现实（XR）头显的屏幕像素密度要优于苹果的 Vision Pro。该媒体报道，这款头显将采用 1.3 英寸的 OLEDoS（OLED on Silicon）微显示屏，其像素密度大约为 3800 PPI。相比之下，Vision Pro 使用的是 1.42 英寸的 OLEDoS 面板，由索尼提供，像素密度为 3391 PPI。尽管三星头显的屏幕稍小一些，可能会减少视野范围，但它仍能提供更清晰的视觉效果。
“金安发布”消息，6月26日，安徽赛富乐斯半导体科技有限公司（以下简称“赛富乐斯”）Micro LED显示芯片和模组生产项目在金安经济开发区六松现代产业园正式投产。据了解，该项目总投资3亿元，将建设2条生产线及研发生产基地，用于为显示领域客户设计并制造mLED芯片和微显示模组。一期产线投产后可实现年产R系列量子点mLED芯片15000kk，可用于制备商用显示屏约2万平方米。
图片来源：金安发布
近日，智能手机品牌Nothing科技透露，即将发布的Phone（3）手机背面将采用Glyph Matrix数显矩阵屏，并且采用的是Micro LED器件，可实现细微通知、视觉提示及交互反馈等功能。据了解，Nothing科技由前一加联合创始人裴宇（Carl Pei）于2020年创立，旗下智能手机以透明设计和Glyph灯光系统为特色，首块机型Phone(1)于2022年7月发布，结合透明背板和Glyph灯带交互系统，实现差异化设计，这款手机彼时在预售阶段就获得了超10万订单。截至目前，Nothing科技已推出Phone(1)、Phone(2)、Phone(2a)等多代智能手机，累计销量突破700万台。
对于硬件厂商而言，眼镜接入支付体系无疑是一个很值得尝试的功能：首先眼镜与手机、钱包一样，均属于随身携带设备，因而具有取代其中一两样的机会。此外，如果对比常见的手机扫码支付，眼镜支付在便携性方面会更胜一筹。目前很多人仍在好奇AI眼镜的杀手级应用是什么，在笔者看来，只要设备跟手机、电脑一样具有足够的市场潜力，那么单一的应用场景：如导航、社交、游戏等均不会是杀手级应用。相反， 各方面软硬件综合体验的提升，如性能、交互、佩戴、内容生态以及支付体系建设等从无到有构建以及改善，才是所谓的“杀手级应用”。AI眼镜厂商接入“支付体系”，可以视为小试牛刀，但也是必要基建。
在日前的Stripe Sessions 2025大会中，Meta首席执行官马克·扎克伯格强调AR眼镜是值得在未来十年投资的领域。扎克伯格在大会中谈到了眼镜形态设备，并指出这是人工智能的理想载体：“眼镜是人工智能的完美载体，因为你允许人工智能看到你所看到的，听到你所听到的，并且全天候与你交谈。它会更具对话性，更倾向于语音形态，而且更加个性化。”未来的眼镜设备将支持AR全息功能：“我们的眼镜设备，进展得非常顺利。我们已经卖出了数百万台，并将继续扩展到更多的款式，更多的功能。我们将添加全息图。眼镜，尤其是作为终极的社交平台，全息图可以给人一种身临其境的感觉，就像你和另一个人共在一起，而这是目前任何屏幕都无法提供的体验。”
据XR公众号报道，北京吾知视界科技有限公司与上海追光影业有限公司）正式备案立项VR电影《长安三万里》，该项目将基于2023年同名动画电影的IP资产与美学基底，通过虚拟现实技术重构盛唐气象。观众将以"进京赶考书生"的第一人称视角，深度介入安史之乱前后的历史现场：在长安朱雀大街见证市井繁华，于扬州酒肆参与诗人雅集，至黄河岸边亲历李白醉吟《将进酒》的磅礴瞬间，更将直面边塞战场的高适枪挑敌阵、亲受叛军铁蹄踏破长安的乱世震颤。作为中国首部院线票房超18亿动画电影的VR衍生作品，该项目采用新一代多感官交互技术——通过头显设备集成视觉、听觉及拟真触觉反馈，实现360度全景环境交互，使观众从"观影者"蜕变为"历史亲历者"。
6月26日消息，科技媒体 ZDNet Korea 6 月 25 日发布博文，报道称三星显示（Samsung Display）和 LG Display 已开始为苹果 M5 iPad Pro 量产 OLED 面板。据悉，2024 年推出的 iPad Pro 首次采用 OLED 屏幕，其中 11 英寸面板由三星显示供应，而 13 英寸由 LG Display 供应。而最新消息称，今年两家公司将交叉共同供应两种尺寸面板，该媒体认为这可能是苹果为了多样化其供应链而采取的措施。这一变化还可能与苹果加深在其供应商中 OLED 面板的采用有关。有报道称，计划在 2026 年为 iPad mini 引入 OLED 面板，并在 2027 年为 iPad Air 引入。
具有数十亿个模型参数的Diffusion Transformer（DiT）构成了DALL.E，Stable-Diffusion和SORA等流行图像和视频生成模型的主干。尽管相关模型在增强现实/虚拟现实等低延迟应用中十分必要，但由于其巨大的计算复杂性，它们无法部署在资源受限的边缘设备，如Apple Vision Pro或Meta Ray-Ban眼镜。为了克服这个问题，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校团队转向Knowledge Distillation，并执行彻底的设计空间探索，以实现给定参数大小的最佳DiT。特别是，团队提供了如何选择design knob的原则，如深度，宽度，attention head。在模型性能、大小和速度之间出现了三方面的权衡，而这对边缘实现扩散至关重要。研究人员同时提出了两种蒸馏方法Teaching Assistant (TA)和Multi-In-One (MI1)，以在DiT上下文中执行特征蒸馏。
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