其還搭載了英特爾Core Ultra 7 處理器、32GB LPDDR5X 內(nèi)存和PCIe SSD 存儲，確保AI執(zhí)行效率。還有一個分割屏幕（Workspace Split Screen）功能讓用戶可以將屏幕切割成多個應用畫面，一臺機器能當幾臺機器使用，省去了外接顯示器的麻煩。
聯(lián)想的另一款概念機是Yoga Solar PC，是一款以太陽能為動力的產(chǎn)品，重量僅 1.22公斤、厚度15毫米。Solar PC使用背接觸電池（Back Contact Cell）技術，將電池盒和柵線移至電池背后，能極大地提高光的主動吸收率，使光電轉(zhuǎn)換率提升到24%。還包括動態(tài)太陽能追蹤系統(tǒng)，持續(xù)測量面板電流和電壓，以及太陽能優(yōu)先能源系統(tǒng)（Solar-First Energy）功能，還可以自動調(diào)整充電設置，確保在任何光線條件下都能省電以及系統(tǒng)穩(wěn)定。有了這些技術支持，PC直接暴曬在太陽下20分鐘，獲取的電量就可以播放1小時的影片。
三星在展會上也不甘示弱，帶來了一款折疊游戲掌機。它的外觀酷似時尚版任天堂Switch，中間配備鉸鏈可對折。設備兩側(cè)設有搖桿，折疊后能巧妙嵌入圓形凹槽。雖說目前屏幕折痕比較明顯，但創(chuàng)意很棒。
還有一款公文包顯示器，設備配置了一塊18.1英寸的QD-OLED顯示屏，分辨率為QHD+（2000×2664像素），像素密度是184 PPI。其設計靈感來源于傳統(tǒng)的公文包，具有兩個手柄，合上時可以像公文包一樣攜帶。
展開后，你就可以得到一個18.1英寸的大屏幕，工作上適合在如會議、戶外演示等移動場景中用于展示產(chǎn)品、策劃方案或進行遠程協(xié)作。生活上，這就相當于一個小型的家庭影院屏幕，玩游戲也能更清楚地看到游戲中的環(huán)境、敵人和各種道具。
設備內(nèi)部還集成了電源和音量按鈕，不僅是一個顯示設備，還可以當做移動工作站使用。
三星另一款名為 “Asymmetric Flip”（不對稱折疊屏）的雙折翻蓋手機同樣獨特。兩個內(nèi)折鉸鏈分別位于手機頂部和底部不同位置 。折疊時，屏幕一小部分會暴露在外。而且手機背面是兩款配色。
傳音旗下品牌Infinix展示了兩項太陽能充電設備，其太陽能充電技術名為 “SolarEnergy-Reserving”，核心元件采用鈣鈦礦太陽能電池，相比傳統(tǒng)硅太陽能電池，更薄、更輕、生產(chǎn)成本更低，充電效率還更高，最大充電功率可達2W 。集成太陽能電池板的手機，讓用戶在戶外時，手機把太陽能轉(zhuǎn)化為電量。搭配的太陽能充電手機殼也很實用，通過側(cè)面小觸點與手機連接，在夜間外出或停電等情況下，為手機提供額外電力支持，延長使用時間。
小米的Buds 5 Pro耳機wifi版
小米還推出了Buds 5 Pro耳機wifi版，使用了高通的S7 Pro芯片，這款芯片的XPAN技術能將音頻范圍擴展到整個家庭、樓房或園區(qū)，解決了藍牙連接距離有限的問題。因此這款有Wi-Fi版，就算隔幾個房間都不會中斷或卡頓，并且耗電量與通過藍牙連接時相同，沒有增加。
讓你的狗子冷靜點兒的寵物手機
PetPhone不能讓你跟寵物之間通過語言交流，但能在大模型的驅(qū)動下對寵物的吠叫等動作進行識別，以此判斷出寵物當前的心理狀態(tài)。
舉個例子，你家的狗子突然受到了驚嚇，在家里莫名其妙狂吠起來。這時候，PetPhone就會主動對你的手機發(fā)起通話，并允許用戶發(fā)起語音通信來遠程讓自家的狗子冷靜下來。
這個點可以，因為家里就算安裝了監(jiān)控，你也沒辦法隨時關注寵物的動態(tài)，因為要上班買貓糧狗糧啊！
智能隱形眼鏡，未來的演講神器
XPANCEO公司展示了三款智能隱形眼鏡原型，其中一款具備增強現(xiàn)實（AR）功能。采用集成的微型顯示器，將數(shù)字信息直接投射到視網(wǎng)膜上，實現(xiàn)數(shù)字世界與物理世界的融合。目前顯示效果為單色畫面，但未來有望實現(xiàn)更豐富的顯示效果。未來可用于導航、信息提示、實時翻譯等，但目前仍處于原型階段。
谷歌開源可從監(jiān)測相機辨識野生動物的AI模型SpeciesNet
兩個模型代碼已在野生動物 Wildlife Insights 平臺提供。
野生動物研究或保育通常需要用動作觸發(fā)的自動相機（camera trap）來拍攝，這些相機會產(chǎn)生大量影像數(shù)據(jù)，但人工從影片中整理這些動物圖片耗時耗力，SpeciesNet就可以幫助辨識影片中的動物。它包含兩種模型，一是從相機影像中找出目標物的物件監(jiān)測模型MegaDetector，二是可將這些物件分類到特定物種的圖片分類模型SpeciesNet Classifier。
SpeciesNet Classifier是以谷歌EfficientNet V2M模型為架構(gòu)，用大量自動相機影像訓練而成，可將影像進行2000種標簽分類，包括動物類（如哺乳類、貓科）或非動物類（如人類、汽車等）。Species Classifier 訓練數(shù)據(jù)集包含6500 萬多幀影像，包含公開數(shù)據(jù)庫及Wildlife Insights社群提供的影像。
