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5月27日周三
5月26日周二
  2. IT之家·人工智能55

    卢伟冰：小米不会把内存涨价成本转嫁给消费者，今年七八月将发布新一代 OS

    小米集团总裁卢伟冰在财报电话会上表示，小米手机全球市场份额连续 23 个季度稳居前三，手机均价及海外均价创历史新高，毛利率超预期。他强调将坚定推进高端化与全球化，并用 AI 重塑手机业务，今年超级小爱与 miclaw 合体是关键节点。面对存储涨价，小米表示不会简单地将成本转嫁消费者，将通过产品矩阵升级与软件优化平衡规模与利润，并透露今年七八月将发布带来新交互体验的新一代 OS。

  5. IT之家·人工智能59

    工信部：推动自动驾驶系统强制性国家标准、自动驾驶仿真试验方法标准发布实施

    工信部发布2026年汽车标准化工作要点，重点推动自动驾驶领域标准体系建设。计划推动自动驾驶系统强制性国家标准、自动驾驶仿真试验方法标准发布实施，并完成自动驾驶测试场景、融合定位等标准审查报批及自动泊车系统强制性国家标准征求意见。工作要点还包括推进组合驾驶辅助系统等强制性标准，加强汽车人工智能、数据安全、车用操作系统等标准研制。

  6. IT之家·人工智能76

    面壁智能开源 MiniCPM5-1B：在 AA-Index 上超越所有 2B 参数以下模型，能跑在手机、浏览器上

    面壁智能开源其新一代端侧大语言模型MiniCPM5-1B。该模型仅1B参数，在AA-Index榜单上超越所有2B参数以下模型，相比3个月前的Qwen3.5-2B效果更优且参数量减半。经INT4量化后权重仅0.5GB，支持在手机和浏览器上运行。其Base Model版本由面壁智能自主研发的AI训练框架ForgeTrain预训练完成，现已全面开源模型权重、训练数据集与部署方案。

    推荐理由：1B参数干翻所有2B以下模型，量化后0.5GB就能塞进手机和浏览器，这个效率把端侧模型的门槛又压低了，做移动端AI的值得跟进。

  7. IT之家·人工智能62

    小米汽车发布 Xiaomi Auto World Model 世界模型全新框架：重建 + 生成一体化，主流基准测试全面 SOTA

    小米汽车发布 Xiaomi Auto World Model 框架，首次将三维重建与视频生成深度耦合，打破行业独立拆分的技术路线。该框架在 Waymo、nuScenes 等主流基准测试中全面取得 SOTA，并已在合成数据生成（已交付超10万 clips 数据）、仿真测试、辅助驾驶学堂三大场景落地。

  8. 公众号：面壁智能59

    面壁智能联合清华大学、OpenBMB发布端侧文本基座模型MiniCPM5-1B

    面壁智能联合清华大学、OpenBMB开源社区发布并开源MiniCPM5-1B，一款1B参数的端侧文本基座大模型。其在AA-Index榜单得分17.9分，超越所有2B以下参数模型，包括Qwen3.5-2B（16.3分），验证了智能密度约每3.5个月翻一番的密度定律。INT4量化后权重仅0.5GB，可运行于手机、浏览器等终端。Base Model由AI训练框架ForgeTrain（全球首个完全由AI编写，训练速度比Megatron快10%）在华为昇腾上预训练完成。模型全面开源权重、训练数据集Ultra-FineWeb-L3及部署方案，支持Llama_factory、SGLang、vLLM等主流框架。

5月25日周一
  1. Rohan Paul75

    华为提出了“τ缩放”和“LogicFolding”两种新方法，旨在不依赖最先进光刻工具的前提下，缩小与台积电的性能差距。其核心思想是将衡量芯片进步的指标从晶体管尺寸转向信号传输延迟（τ）。LogicFolding作为具体实现，通过垂直堆叠逻辑电路层并采用混合键合，将需要通信的电路紧邻放置，从而缩短关键线路、降低电阻和寄生电电容，提升信号速度。华为表示，其下一代麒麟手机芯片将是对τ缩放规律的首次全面测试。

    引用Rohan Paul@rohanpaul_ai

    🇨🇳 Huawei reveals a new chip design breakthrough under US sanctions pressure. A design approach meant to close the gap with TSMC and Intel without relying only on smaller transistors, by making chip signals travel less distance. They want 1.4nm-class density without owning the world’s best lithography tools i.e. they are trying to replace Moore’s Law with Tau Scaling Law. To note, Huawei has been blocked from normal access to TSMC since the US tightened foreign direct product rules around Huawei in 2020, and TSMC later said it had not supplied Huawei since mid-September 2020. Proposed τ Scaling as a new way to make chips faster when shrinking transistors is no longer delivering the same gains. Said its next Kirin phone chip will be the first full test of Tau Scaling Law, Old chip progress mostly came from making every transistor smaller, but Huawei’s idea shifts the target from smaller geometry to shorter signal delay, meaning less time wasted while electrical signals crawl through wires, gates, memory paths, and system links. LogicFolding attacks the circuit layout itself by folding logic blocks closer together, shortening critical wires, reducing resistance and parasitic capacitance, and letting signals switch faster with denser placement. So LogicFolding is the circuit-level piece: it tries to place related logic closer together, shorten key wires, cut electrical drag from resistance and parasitic capacitance, and raise performance without needing a full manufacturing-node leap. Huawei is also pushing the same timing idea across the full stack: transistors, circuits, chip architecture, software scheduling, and system interconnects all get tuned to reduce τ, the delay constant that limits speed and efficiency. The bold claim is that Huawei has already mass-produced 381 chips using this thinking, and future high-end chips could reach density comparable to 14Å, or 1.4nm, without relying only on classic process shrinkage. Says this path could reach 1.4nm-class, or 14Å-class, density by 2031, while TSMC and Intel target similar physical nodes around 2029. Huawei calls it Her’s Law, after He Tingbo, the chip leader who helped turn HiSilicon into Huawei’s survival engine after US export controls. --- huawei. com/en/news/2026/5/ieee-iscas-tau-scaling

  2. X.PIN58

    更多来自华为陶哲轩演讲的内容——幻灯片泄露了2026年麒麟芯片的规格！📈 与传统2D设计芯片相比，新款麒麟芯片实现了： 🔹 晶体管密度提升53.5%（238 MTr/mm²） 🔹 P核效率提升41% 🔹 峰值频率提升12.7% → 3.1GHz（首款突破3GHz的麒麟芯片） 路线图持续攀升：到2031年，华为目标是实现400+ MTr/mm²的密度和5.0GHz的时钟频率。这是LogicFolding架构的首次商用亮相——很可能搭载于今年秋季的Mate 90。

  3. IT之家·人工智能40

    华硕VM441一体机印度发售：首款骁龙X平台，搭载NPU与AI功能

    华硕在印度市场发售VM441一体机电脑，号称是业内首款基于骁龙X平台的一体机产品。该机配备24英寸Full HD触控屏，搭载骁龙X处理器及NPU，AI算力最高可达45 TOPS。设备内置立体声扬声器，顶部设有支持Windows Hello人脸识别的摄像头。可选512GB或1TB PCIe 4.0固态硬盘，随机附送键鼠并预装Office 2024家庭版，起售价为101990印度卢比。

  4. Rohan Paul67

    华为提出τ缩放定律，旨在不依赖更先进制程的情况下，通过LogicFolding技术折叠逻辑模块、缩短信号传输距离来提升芯片性能与密度。华为称已量产采用此思路的381颗芯片，并计划于2031年实现等效1.4nm（14Å）密度，该定律以海思负责人何庭波命名。同样，华为在存储领域也展示了类似的“侧向创新”路径，其通过改变封装方式（Die-on-Board）而非追求最先进的NAND层数，推出了容量达122.88TB的AI SSD。

    引用Rohan Paul@rohanpaul_ai

    🇨🇳 🇺🇸 China's Huawei’s new 122TB SSD shows how export controls can move innovation sideways instead of simply stopping it. Huawei just built a 122.88TB AI SSD by changing the package around the memory, not by matching Samsung’s most advanced 400+ layer 3D NAND. And a 245TB version discussed as a future step. High-capacity SSDs usually grow by stacking more NAND layers inside each chip, but Huawei’s access to those chips is blocked because its Entity List status restricts items tied to US technology. So it is not trying to win only by making taller 3D NAND stacks, where Samsung has already shown 400-plus-layer V-NAND work. Instead, Huawei is shifting the contest from the chip itself to the way chips are packed together. Huawei’s workaround is Die-on-Board, which puts NAND dies directly onto the circuit board, cuts out some normal chip packaging, and raises board-level density by packing more lower-density memory into the same device. Direct die placement creates heat and signal problems, but it shows how packaging can recover some of the capacity lost when a company cannot buy the best memory chips.

  6. IT之家·人工智能77

    华为何庭波“韬定律”论文发布，逻辑折叠技术提升芯片性能

    华为何庭波在ISCAS 2026上提出“韬定律”，并介绍逻辑折叠（LogicFolding）技术。该技术通过三维空间拓扑重组提升芯片性能，不依赖新光刻工艺。在麒麟2026芯片测试中，晶体管密度从155 MTr/mm²提升至238 MTr/mm²，性能核心能效提高41%，最大时钟频率提升近13%。论文显示，麒麟2027芯片已进入Silicon状态，后续规划包括麒麟2028、2029。AI芯片方面，昇腾990计划在2030年左右引入逻辑折叠，硬件集成预计到2035年提高超过100倍。

    推荐理由：华为用‘逻辑折叠’替代光刻进步，在不依赖新工艺下实现代际性能提升，这是中国芯片行业的一个技术转折，做硬件和AI推理的值得仔细看看。

  7. IT之家·人工智能50

    英特尔被曝规划 8E+12Xe 款 "Nova Lake" 处理器：面向边缘应用的特殊型号

    英特尔正在规划一款专用于边缘应用的特殊型号“Nova Lake”处理器，其核心配置为 8 个能效核 (8E) 搭配 12 个 Xe GPU 单元 (12Xe)。这种设计使 CPU 部分仅具备能效核，而 GPU 规模达到了 Nova Lake 家族中的最大级别，旨在强化图形与计算性能，以适配 SLM 本地推理等边缘 AI 应用场景。

  8. IT之家·人工智能72

    面壁智能联合清华等开源中国首个基于华为昇腾训练的 1.58-bit 端侧大模型 BitCPM-CANN

    面壁智能联合清华大学、OpenBMB 开源社区发布并开源 BitCPM-CANN，这是中国首个完全基于华为昇腾实现端到端训练的三值（1.58-bit）大模型，含 0.5B、1B、3B、8B 四个尺寸。

    推荐理由：谁说国产算力只能跑小模型？面壁这个1.58-bit模型在昇腾上原生训练，直接把8B塞进旗舰手机，开源全套训练底座，做端侧的该看一眼。

5月24日周日
  2. Rohan Paul51

    近期有技术爱好者成功在单张二手RTX 3060 12GB显卡上，运行了拥有1万亿参数的Kimi K2.5大语言模型，速度约为每秒4个token。这一成果得益于模型的混合专家架构，虽然总参数量巨大，但每次推理仅激活32B参数。实现的关键在于将延迟敏感的核心组件置于GPU显存，而将庞大的专家权重存储在由二手英特尔傲腾持久内存（PMem）构成的768GB大容量内存池中，并以DDR4内存作为缓存。通过llama.cpp工具进行混合调度，该方案为本地部署超大规模模型提供了一条低成本的技术路径。

  3. IT之家·人工智能56

    小鹏副总裁：小鹏可能是唯一一个欢迎特斯拉 FSD 入华的车企

    小鹏副总裁公开表示，小鹏可能是唯一欢迎特斯拉FSD入华的车企。该高管指出，特斯拉FSD与小鹏VLA辅助驾驶系统目前均采用纯视觉技术路线。小鹏集团通用智能中心负责人刘先明进一步说明，FSD入华将形成良性竞争，推动行业进步。他强调，相比特斯拉，小鹏在中国本土化场景适配、数据积累和算力优化方面具备优势，能更好地解决中国路况问题，双方将在竞争中共同促进自动驾驶技术发展。

5月23日周六
  1. Rohan Paul64

    谷歌研究院提出基础模型SensorFM，通过学习超过500万人产生的逾1万亿分钟可穿戴设备传感器数据，掌握了人类生理活动的一般性模式。该模型超越了将数据压缩为简单指标的传统方法，能够从数据中提取出有意义的结构并将其复用于多种健康预测任务。实验显示，模型规模和数据量越大性能越强，且其学习到的数据表征在35项预测任务中的34项上，均优于基于工程特征的基线方法。

  2. Simon Willison 博客64

    内存短缺正在导致消费电子产品重新定价

    由于AI数据中心对高带宽内存（HBM）的需求激增，全球仅存的三家主要内存制造商正在重新分配其固定产能。HBM在晶圆分配中的份额预计将从2%跃升至2026年底的20%，且每GB HBM所消耗的晶圆产能是DDR或LPDDR的三倍以上。内存厂商为保障高利润的HBM供应，将限制消费级RAM的生产，这一影响已在百元以下智能手机市场显现，并可能在未来数年持续推高各类使用内存的消费电子产品价格。

5月22日周五
  1. Rohan Paul75

    ModelBest、清华大学与OpenBMB社区联合发布了BitCPM-CANN，这是全球首个完全基于华为昇腾910B NPU训练的开源1.58比特三元大模型。其核心创新在于采用仅含三种权重状态的极低比特量化技术，使模型内存占用相比BF16降低约6倍，可高效部署于手机、电脑、车载设备等边缘端。更关键的是，整个训练全栈（从量化算子到框架）均在昇腾上原生构建与验证，而非简单移植。该模型家族（0.5B-8B）在多项基准测试上保持了全精度模型95-97%的性能，为资源受限环境下部署和复现大模型提供了可落地的解决方案。

    引用OpenBMB@OpenBMB

    🚀 ModelBest × @Tsinghua_Uni × OpenBMB 的 BitCPM-CANN 来了——而且它并不是在堆参数。 内存成本飞涨。硬件限制日益收紧。边缘 AI 需要更智能的解决方案——而 BitCPM-CANN 做到了！🎉 ✅ 边缘就绪：8B 模型可在手机、PC 和车载设备上流畅运行。结合 MoE，甚至 100B->60B 规模的模型也能装进终端硬件。 ✅ 内存高效：相比 BF16，内存占用降低约 6 倍——无需增加物理 RAM 即可解锁显著更多的模型容量。无需新芯片。 ✅ 原生构建于昇腾：首个 1.58-bit 训练流水线在华为昇腾 910B 上端到端完成——从量化内核到完整训练栈。不是移植。从第一天起就原生构建于昇腾。 ✅ 完整模型家族，全面验证，0.5B–8B：每个模型都与其全精度对应版本完全对齐，覆盖 11 项基准任务，相比全精度 MiniCPM4 保持 95–97%（1B-8B）的性能。开源且完全可复现——从研究到部署，你可以放心运行任何规模。 BitCPM-CANN 不只是一个模型——它是多年工程严谨性的成果，将复杂研究转化为你真正可以部署的东西。 开源，0.5B 到 8B。立即试用！👇 🤗 Hugging Face： https://huggingface.openbmb.com/collections/openbmb/bitcpm4-cann 🔭 ModelScope: https://www.modelscope.cn/collections/OpenBMB/BitCPM4-CANN

    推荐理由：首个开源的1.58-bit三元LLM，直接在昇腾芯片上原生训练，内存压缩到BF16的六分之一，8B模型就能跑在手机上，做端侧部署的可以立刻上手试试了。

  3. IT之家·人工智能55

    比亚迪 5 月 28 日将举办智能化战略发布会，预计宣布新突破

    比亚迪宣布将于5月28日召开智能化战略发布会，这将是继3月发布充电速度创新的第二代刀片电池及闪充技术后的又一重大技术发布，预计将公布其在智能化领域的新突破。在智能化布局方面，比亚迪已组建超5000人的辅助驾驶专项团队，并宣布未来智能化投入将超1000亿元。截至2025年12月，其“天神之眼”智能驾驶系统搭载车型累计超250万辆，每日生成的有效行驶里程已突破1.5亿公里。此次发布会将聚焦其通过“AI智能体+世界模型”方案所推动的最新技术迭代与战略成果。

  4. IT之家·人工智能44

    岚图追光 S 官图发布：定位纯电中大型 SUV，配华为 896 线四激光雷达

    岚图汽车发布了全新纯电轿跑SUV“追光S”的官方图片，计划于2026年年中上市。新车尺寸为5050/1998/1656毫米，轴距达3000毫米，设计主打运动风格，配备无框车门与21英寸轮圈。智能驾驶搭载华为乾崑ADS 5系统，其配备的华为896线激光雷达具备120米外识别14厘米高障碍物的能力。动力提供单电机（300千瓦）与双电机四驱（综合475千瓦）版本，零百加速有望进入3秒级，全系采用800V高压平台与磷酸铁锂电池。

  5. IT之家·人工智能40

    海康存储 MAGE50X 五盘位 NAS 上架，支持多种 AI 功能

    海康存储发布五盘位AI私有云NAS MAGE50X，到手价1495.12元。该产品搭载8nm制程集成NPU的8核处理器，支持8K 30FPS解码与4K 60FPS编码。配备4GB内存、64GB eMMC闪存及铝制机身，提供包括2.5GbE在内的多种接口。支持多种RAID模式，并集成了AI智能监控、智能相册、智能搜索等丰富的AI功能。

  6. IT之家·人工智能60

    努比亚总裁倪飞回应“用豆包订餐厅反被拒”：App 可能尚不支持实际预约功能，但豆包手机就可以

    江苏镇江网友使用豆包App预约餐厅后到店被拒，引发对AI“幻觉”现象的讨论。豆包官方回应称其App暂不支持实际餐厅预约。努比亚总裁倪飞发布视频回应，指出豆包App可能尚不支持真实预约功能，但搭载豆包手机助手的努比亚M153（豆包手机）可执行此类操作。在演示中，该手机通过系统级集成，根据用户语音指令自动完成餐厅筛选与预订，体现了AI指令直达服务终点的能力。努比亚M153是与字节跳动合作的工程样机，此前曾限量发售。

  7. IT之家·人工智能42

    英特尔确认投产 Clearwater Forest“Xeon 6+”数据中心处理器

    英特尔已确认其基于 Intel 18A 制程的下一代数据中心处理器 Clearwater Forest（Xeon 6+）全面投产，目标于今年内推出。该处理器面向 6G 与边缘 AI 负载，采用 Darkmont E-Core 架构，最高支持 288 核并配备 576MB 封装内 L3 缓存。在性能方面，与上一代双路平台相比，其单颗处理器可使机架功耗降低 38%，每瓦性能提升超过 60%，整体性能提升 30%。它最高支持 12 通道 DDR5 内存和 96 条 PCIe 5.0 通道。

  8. IT之家·人工智能59

    WordPress 7.0 发布：AI 建站新起点，超 420 项增强与修复

    WordPress 7.0 于2026年5月20日发布，代号Armstrong，是2026年首个重大更新，由超过875位贡献者参与，包含420多项增强与修复。核心变化是原生集成AI能力，通过新增AI客户端和能力接口，支持生成图片、标题及摘要。后台采用Modern主题优化视觉一致性，编辑体验强化了可视化修订与字体管理。响应式编辑提升，允许直接控制区块在不同设备的显示。此外，新增多种设计区块，并引入区块级自定义CSS控制，增强设计灵活性。

  9. IT之家·人工智能54

    联想集团 2025/26 财年营收 830.75 亿美元同比增长 20%，Q4 净利润 5.21 亿美元同比增长 479%

    联想集团发布2025/26财年业绩，全年营收830.75亿美元创历史新高，同比增长20%；归母净利润19.12亿美元，增长38%。第四财季表现尤为强劲，营收215.88亿美元增长27%，净利润5.21亿美元，同比大幅增长479%。AI相关业务是核心增长引擎，第四季度相关收入同比增长84%，占总收入比例达38%。智能设备、基础设施方案和方案服务三大业务集团均实现双位数收入增长。全年经营现金流同比提升近74%，盈利质量与财务状况持续向好。

  10. Google Developers Blog63

    发布 Kotlin版ADK与Android版ADK 0.1.0：在Android及其他平台构建AI Agent

    Google发布了面向开发者的新工具包：Kotlin版ADK与Android版ADK 0.1.0。这两个工具包旨在帮助开发者构建AI Agent。其中，Kotlin版ADK将代理工作流引入后端项目开发；Android版ADK则专注于移动端应用，提供了构建AI代理所需的特定功能。此次发布为开发者提供了在Android生态及更广泛平台创建AI应用的官方工具基础。

    推荐理由：Google 首次为 Android 推出端侧多 agent 开发框架，虽然还只是 0.1 版，但端云混合编排的思路已清晰，移动开发者可以提前踩坑了，这是端侧 AI 应用爆发前的一个信号。

  11. Google Developers Blog75

    推出 Gemini for Home 赋能服务提供商与硬件合作伙伴

    Google 通过推出全栈 Gemini AI 解决方案扩展其智能家居生态系统。该方案集成了先进的摄像头智能、自然语言查询功能和日常活动摘要能力。它为服务提供商和硬件制造商提供了现成的参考设计与API，使其无需大量研发投入即可构建主动式、品牌化的智能家居服务。该计划旨在超越基础设备控制，迈向能够理解情境并实时响应用户需求的AI原生智能家居。

    推荐理由：Google 把 Gemini 塞进智能家居，直接给硬件商和 ISP 提供交钥匙方案，这一步可能比 Nest 当年更有侵略性，做智能家居的得留意了。

5月21日周四
  1. The Verge：AI66

    亲身见证Google AI Studio“神速”构建我的首个安卓应用

    编辑Sean Hollister分享了他使用Google AI Studio的震撼体验。在一个下午内，他仅通过输入文字就成功构建了三个安卓应用。其中一次，他向AI输入了148个单词描述后便离开，十分钟后，一个功能完整的应用就已安装到他的手机并可运行。Google的AI工具包揽了从生成代码到编译、部署的所有技术环节，用户只需进行简单的手机调试设置。这一过程生动展示了“vibe coding”如何降低软件开发门槛，预示着普通用户也能借助AI工具快速将创意变为现实，个人软件开发的革命正在到来。

  2. IT之家·人工智能70

    腾讯混元发布新一代翻译模型Hy-MT2，支持手机端本地部署

    腾讯混元正式开源新一代多语言翻译模型Hy-MT2，提供1.8B、7B、30B-A3B三种尺寸，支持33种语言及5种民族语言/方言互译。相比上一代，模型在指令遵循与专业领域翻译能力上显著提升。其中1.8B轻量模型仅需440MB存储，可部署于手机芯片进行本地推理，速度提升1.5倍。同步推出的腾讯Hy翻译小程序支持自定义风格、离线翻译，并开源了翻译指令遵循测试集IFMTBench，模型已上架GitHub、HuggingFace等平台。

  3. IT之家·人工智能45

    学而思与华为平板达成独家战略合作：“四指横滑”无缝进入专属教育空间，6 月起推送升级

    学而思与华为平板宣布达成独家战略合作，“学而思学习中心”将以系统级深度嵌入方式入驻华为平板教育空间。华为平板用户通过“四指横滑”手势即可无缝进入该专属空间。学习空间在应用、账号与数据上与主系统三重独立，并设有密码守护与家长远程管控功能。学而思学习中心内容覆盖启蒙至高中全年龄段、全学科，提供AI工具及免费资源，并设有付费订阅模式。相关升级将于6月1日起陆续向多款华为平板机型推送。

  4. Tencent Hy74

    腾讯正式开源Hy-MT2多语言翻译模型，支持33种语言间的无缝互译。其7B与30B-A3B版本在开源模型中达到最先进的翻译性能，超越了许多参数规模大数十倍的模型。更具突破性的是，1.8B轻量级版本性能超越微软等主流商业API，并凭借腾讯AngelSlim 1.25-bit极量化技术，仅需440MB存储空间，即可在主流手机芯片上本地运行，推理速度较前代提升1.5倍，显著降低了高质量AI翻译的部署门槛。

    推荐理由：虽然翻译领域不算最热，腾讯这个1.8B开源模型用1.25位量化直接跑在手机上，效果还超微软商业API，做本地化翻译工具的人值得关注。

  5. IT之家·人工智能61

    AMD 确认将于今年三季度推出基于锐龙 AI Max PRO 400 处理器的下一代锐龙 AI Halo 开发平台

    AMD 官方确认，将于今年三季度推出升级版锐龙 AI Halo 开发者迷你主机平台，核心换装全新的锐龙 AI Max PRO 400 系列处理器。该处理器代号“Gorgon Halo”，最大统一内存容量扩展至 192GB（其中 160GB 可作为显存分配），内存速度支持 8533MT/s。AMD 称其为全球首款能够本地运行 300B 参数大语言模型的 x86 客户端处理器。该系列包含 PRO+ 495、PRO 490 和 PRO 485 三个型号，OEM 合作伙伴预计将从今年开始推出搭载该处理器的新设备。