iPhone 双卡双待时代即将来临?

iPhone双卡双待与中国市场
面对中国庞大的互联网市场,苹果公司可能推出双卡双待的iPhone以增强竞争力。据9to5mac报道,iOS 12 Beta 5版本代码中出现了支持双卡双待功能的迹象,该功能或将采用eSIM技术实现。苹果早前已在中国申请了相关专利,此举被视为适应中国市场的重要步骤。

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中国互联网市场这块『肥肉』,不止国内大小企业想分一杯羹,就连国外的科技巨头们也垂涎已久。为适应本土化,双卡双待的 iPhone 即将来临,是真的吗?

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来源:9to5mac

近日,打不开的 404 公司们即将卷土重来的风声一波接一波迎面拂来,先有 Facebook 十年入华之路再次遇挫,后有外媒再传 Google 提供过滤版搜索服务强势对抗本土的百度搜索引擎,然是否终将实现,目前尚未可知。

不过据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的报告显示,截至 2017 年底,中国网民规模达高达 7.72 亿人,普及率为 55.8%。在国人所营造的互联网环境之下,巨大的商机和发展前景显露无遗,就国外科技巨头而言,不止墙外的 Facebook、Google 等公司,墙内的亚马逊、微软、Apple 等企业也竭尽所能以望占领国内互联网市场的一方土地,但是现实并不容易。


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iPhone 的滑落


就苹果公司而言,未来的路越来越难。

昨天,市场调研公司 IDC 发布的最新报告显示,2018 年二季度,全球智能手机出货总量,达到 3.42 亿部。而华为 Q2 智能手机出货总量,高达 5420 万部,同比增长 40.9%,超越苹果、一举成为全球第二大智能手机厂商。

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且在国内,苹果最新的机型 iPhone X 和 iPhone 8 中,iPhone 8 成为史上降价最快的苹果手机。此外,据市场研究公司赛诺官方公布的上半年国内手机部分销量数据,其中,OPPO 以 3808 万部的销量位居榜首,vivo 销量为 3548 万部排名第二,Apple 则以 2966 万部排在了第三名。

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对此,Canalys 高级分析师 Ben Stanton 表示:

华为强劲的势头已然引起了三星的关注,并且也为苹果敲响了警钟,因为智能手机出货量对于苹果公司实现其服务业务的宏图也是至关重要。如果苹果和三星想要维持其市场霸主地位,他们必须推出更具竞争力的产品来应对新一轮挑战。

如不做出改变,随着国产手机的一步一步崛起,iPhone 的销量在中国的未来不可期。也就在此时,一则“iPhone 双卡双待”的消息在科技圈炸开了锅。

据外媒 9to5mac 报道,一位名为 Guilherme Rambo 开发者在 iOS 12 Beta 5 版本中,发现了双卡双待功能的足迹,且有可能出现在 Plus 的型号上,双卡双待的功能仅针对特定区域。

通过解析代码,Guilherme Rambo 发现负责生成诊断报告的系统组件会显示 SIM 1 和 SIM2 的状态,且另一组建引用了“双 SIM卡 设备”,这些引用显然表明 iPhone 实现双卡双待的方式将会采用 eSIM 的烧号方案,而不是实体 SIM 卡。

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另外,其实苹果早在 2016 年就在国内申请了两项关于双卡双待的专利,分别是双 SIM 网络选择(专利号 2016101166075)及用于双 SIM 手机的功耗降低技术(专利号 2016100813788)。

基于此,至少可以说,从软件层面上,苹果做好了支持双卡双待的准备。

事实上,双卡双待手机功能对国人来说早已习以为常。毕竟在国内工作中使用手机较为频繁,很多人为了将工作和私人生活区分开,会使用两张 SIM 卡;且随着流量大王卡的出现,更多的用户也会使用两张卡。而 2007 年首个 iPhone 发布以来,它一直都是支持单卡单待。如果双卡双待这一功能真的在 iPhone 上实现,无疑是将 iPhone 本土化,更好地提升中国用户体验。

如今,距离 9 月份的苹果秋季发布会仅剩一个多月的时间,双卡双待的 iPhone 是否会出现呢?你希望 iPhone 上支持双卡双待吗?欢迎下方留言分享你的看法。

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同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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