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什么是虚拟电厂?

虚拟电厂不是实体建筑，而是一个智能能源管理系统。它通过数字化手段，把分散的风电、光伏、储能设备、工厂用电设备等连接起来，像指挥交响乐团一样协调这些能源的供需。在用电高峰时，它能调动企业闲置的电力资源参与电网调节，既缓解了电网压力，又让企业获得额外收益。

企业能获得哪些好处?

对于绍兴的高耗能企业来说，这个项目就像装上了"绿色提款机"：首先，企业可以通过参与电网需求响应获得补贴，部分企业年收益可达百万级别;其次，项目将帮助企业开展绿电交易，降低碳排放成本，提升产品在国际市场的竞争力;最后，通过智能化的能源管理，企业还能降低整体用电成本，实现"省钱又赚钱"的双赢。

为什么选择在绍兴落地?

绍兴柯桥区作为工业重镇，聚集了大量纺织、印染等高耗能企业，能源转型需求迫切。项目将以杭绍临空示范区为起点，逐步覆盖柯桥全区，最终向全省推广。这种"试点-推广"的模式，既保证了项目的可行性，又能快速形成规模效应。

未来规划：三步走战略

项目制定了清晰的发展路线：2026年完成示范区核心企业接入;2027年覆盖柯桥区重点工业集群;2030年前向全省推广。这种循序渐进的方式，既保证了项目质量，又能让更多企业尽快受益。

临空新奥虚拟电厂项目的落地，标志着绍兴在智慧能源领域迈出了重要一步。对于企业来说，这不仅是节能减排的良机，更是转型升级的契机。在"双碳"目标的大背景下，谁能率先拥抱这种创新模式，谁就能在未来的市场竞争中占据先机。

[摘要]北京时间4月25日，2016-17赛季NBA进入季后赛的争夺，在今天比赛后，也诞生了不少新纪录。 以下是详细内容： 1.猛龙锋将得分新高 猛龙主场118-93击败雄鹿，猛龙球员诺曼-鲍威尔此役得到25分，刷新了自己的季后赛生涯单场得分纪录。此前，鲍威尔最多只得到过13...

　　北京时间4月25日，2016-17赛季NBA进入季后赛的争夺，在今天比赛后，也诞生了不少新纪录。

　　以下是详细内容：

　　1.猛龙锋将得分新高

　　猛龙主场118-93击败雄鹿，猛龙球员诺曼-鲍威尔此役得到25分，刷新了自己的季后赛生涯单场得分纪录。此前，鲍威尔最多只得到过13分。

　　2.伊巴卡盖帽里程碑

　　猛龙球员赛尔吉-伊巴卡出场25分钟，10投8中，得到19分3次助攻6个篮板1次抢断以及3次封盖。此役过后，伊巴卡季后赛生涯封盖数达到234次，超过老鹰球员德怀特-霍华德的233次，升至历史第12位。

　　3.字母哥30分创新高

　　雄鹿这边，扬尼斯-阿德托昆博出场41分钟，19投12中，得到30分9个篮板3次助攻3次抢断和3次盖帽。数据显示，30分，创造了字母哥个人季后赛生涯单场得分的新纪录。此前，字母哥单场最高得到过28分。

　　另外，字母哥也是雄鹿队史近29年来首位在季后赛得到至少30分9个篮板的球员。

　　4.戈塔特篮板创新高

　　奇才101-111不敌老鹰，奇才中锋马尔钦-戈塔特出战35分钟，抓下18篮板，刷新了个人季后赛生涯单场篮板纪录。此前，戈塔特季后赛单场最多抢下16个篮板。

　　5.库里三分球里程碑

　　勇士客场128-103击败开拓者，勇士球星斯蒂芬-库里出场30分钟，20投12中，得到37分8次助攻7个篮板。此役过后，库里季后赛生涯得分达到1607分，超过泰肖恩-普林斯的1602分，升至历史第87位。

　　另外，此役，库里三分球11投7中，加上这7个三分，库里季后赛生涯三分命中数达到261个，追平前NBA球星罗伯特-霍里，升至历史第9位。

　　6.勇士单节45分平历史

　　本场球，勇士首节得到45分，创造了队史季后赛首节得分的新纪录，同时也追平了NBA历史季后赛首节得分的纪录。

　　此外，勇士首节三分球9投8中，追平了队史季后赛单节三分球命中数的纪录，而单节28分的分差也追平了本赛季联盟的首节最大分差纪录。

　　7.利拉德系列赛均分载入队史

　　开拓者这边，当家球星达米安-利拉德4场系列赛场均得到27.8分，数据显示，这也是开拓者队史近31年来季后赛场均得分最多的一次。（波洛）

　　从住房城乡建设部获悉，今年前8个月，全国新开工改造城镇老旧小区2.17万个。

　　2025年，全国计划新开工改造城镇老旧小区2.5万个。据介绍，2019年至2024年，全国累计开工改造老旧小区28万个，惠及居民4800万户、超过1.2亿人，共改造提升各类老化管线36万公里，增设停车位387万个，建设养老、托育等各类社区服务设施7.8万个。

　　住房城乡建设部相关负责人表示，下一步，住房城乡建设部将在完成“十四五”城镇老旧小区改造任务的基础上，继续深入推进这项工作，重点做好小区内老化管线改造，消除安全隐患。开展建筑物屋面、外墙、楼梯等公共部位维修，小区环境及配套设施改造建设、小区内建筑节能改造，支持有条件的楼栋加装电梯，改善群众居住条件和生活环境。(来源：光明日报)

本质上，AI 重新定义了“优秀”基础设施的标准。相应地，平台设计的重心也从注重单一的芯片或服务器，转向了打造机架级、可扩展的系统，在功耗和预算有限的前提下，实现高效扩展。而这一转变背后的原因在于，推理与智能体 AI 工作负载持续增长且不间断运行，对高密度、全天候在线的算力需求正快速提升。

Futurum 在《Arm处于 AI 和数据中心变革的中心》报告中，把这一转变称为迈向“系统级协同”。设计的关键不再是堆多少算力，而是平台能不能有效地把加速器、CPU、内存、网络和软件协同起来。

正因如此，业界正加速迈向定制化机架级系统设计：即围绕 AI 负载特性、功耗波动和持续利用率来进行端到端设计的平台。越来越多的架构师开始重新思考计算底层设计，选择基于 Arm 架构来解决现代 AI 平台面临的多重约束。

AI 促使行业重构：转向定制化机架级系统

这一转变的核心原因，并非通用型标准化基础设施无法承载 AI，而是碎片化的系统设计，在 AI 规模化部署时，终将转化为真实可感的成本代价。

AI 工作负载在计算、内存、网络、存储及软件各环节紧密耦合。CPU 拖后腿，昂贵的加速器就会空等；功耗和散热波动，利用率就会下滑；数据管道、调度、编排未能针对平台调优，吞吐量就不可预测。峰值性能依然重要，但稳定性、每瓦性能和系统整体平衡性更关键。

Futurum 指出，超大规模云服务提供商正进行结构性调整，旨在实现算力的指数级增长，同时避免能耗的同步激增。Futurum 引用 Arm 的数据指出，到 2025 年末，出货到头部超大规模云服务提供商的算力中，有近 50% 是基于 Arm 架构。

架构师现在不再只看纸面跑分，而是更关心 AI 平台在实际应用中能否长期可靠地运行智能体 AI 和连续推理工作负载，比如：

长时间高负载下，系统表现如何？

在实际环境中，功耗限制和散热条件如何影响性能曲线？

在机架级系统中，计算层如何确保加速器能持续获得稳定的数据供给，而非仅停留在纸面参数上？

当能效、可扩展性与系统平衡性成为首要原则时，重新审视 CPU 底层架构就成了必然。也正因为此，Arm 凭借领先的架构和完善的生态，正是这场行业变革的核心所在。

在数据中心领域，Arm Neoverse 平台是推动这一转型的核心引擎。亚马逊云科技、Google、微软、NVIDIA 等头部超大规模云服务提供商与 AI 领军企业，都在基于 Arm 架构或采用 Arm 计算平台进行产品研发。Arm 的模式既能支持定制化系统设计，又能保持跨平台、跨生态、跨软件的一致性。对于想要构建高集成度平台、又不愿被单一技术路径绑定的团队而言，这种灵活性至关重要。

智能体 AI 与持续推理，

重塑规模化算力的经济逻辑

随着 AI 与通用计算工作负载的融合，AI 工作负载正在发生变化，基础设施也需随之调整，以支持多样化的工作负载特性。

行业重心正在转向智能体 AI，而智能体 AI 本质上就是一个连续推理系统。智能体并不是简单地给出一个答案， 而是会规划、调用工具、检索数据、验证结果，如此循环往复。由此便形成了连续推理模式：稳定不间断的词元 (token) 生成任务，请求类型趋于多元化，围绕加速器的编排和数据迁移任务变得更繁重。

在智能体 AI 里，CPU 不再是配角， 而是整个 AI 系统的控制中枢。CPU 负责协调控制、调度任务、管理 IO、处理网络与存储服务、执行安全策略，并在模型、上下文及工具链不断演进的过程中，维持整个系统的平衡。

以承载大语言模型 (LLM) 的服务为例，它可能同时处理成百上千的并发请求。就算加速器负责核心计算，CPU 也要承担请求权限控制、分词和预处理、批处理和队列调度、数据迁移编排，以及针对模型权重与 KV 缓存的数据路径协调等。到了智能体工作流，CPU 的工作负担进一步扩展，还要承担工具调用、检索流程、结构化输出验证、多步调度等持续运行的任务。

这一切都表明，CPU的重要性远超许多团队的预期。如果 CPU 跟不上编排节奏，数据迁移、处理流程和加速器都会被“卡住”，面临结构性的闲置风险。

融合型 AI 数据中心的建设，彰显了 Arm 架构的强劲势头

Arm 的发展势头正在加快。在业内领先的集成式 AI 系统中，基于 Neoverse 平台的 CPU 被广泛用于智能体推理密集型系统的编排层，尤其适合追求高能效、可预测扩展能力和大规模部署的应用场景。

独立测试也印证了现代 CPU 基础平台在“AI 相关”工作负载中的价值。Futurum 旗下 Signal65 的独立基准测试对比了基于 Arm Neoverse 平台的 Amazon Graviton4 与同级的 AMD和 IntelEC2 实例，结果显示：在生成式 AI (Llama-3.1-8B)、数据库 (Redis)、机器学习(XGBoost)、网络 (Nginx) 等测试的各种工作负载中，基于 Neoverse 平台的 Graviton4 在性能和性价比方面大幅领先。

测试结果直接反映了智能体 AI 数据中心的现状：LLM、检索层、缓存、Web/API、传统机器学习等全都处于智能体系统的关键路径上，只有当 CPU 兼具速度与能效时，整体才能更好地扩展。

最新的机架级 AI 系统在架构设计上，均采用定制化加速器层以及基于 Arm 架构的 CPU 层的组合，由后者承担调度编排、数据迁移与智能体推理预处理等关键任务。NVIDIA Grace Hopper、Grace Blackwell 等系列产品，将 NVIDIA GPU与基于 Neoverse 架构的 Grace CPU 深度融合。而其最新机架级平台 Vera Rubin NVL72，更是在系统内集成 72 颗 Rubin GPU 与 36 颗基于 Arm 架构的 Vera CPU，专为交互式、深度推理型智能体 AI 优化，显著降低推理成本。

亚马逊云科技也在走同样的系统级路线：Amazon Trainium3 UltraServer 把 Trainium3 加速器芯片与 Graviton CPU 结合，强化了“融合型”设计理念：将加速器与定制的高性能、高能效 CPU 相匹配，以实现高效扩展。

“提供更优选择”不再是偏好，而是硬性要求

AI 系统迭代太快，固定架构已无法适配其发展节奏，因此为客户提供更优选择已成为风险管理的必要举措。

系统架构师想要的是：

平台能适应不同代的硬件、多样的工作负载配置及各异的部署环境；

软件可移植，以降低系统变更成本。

与此同时，系统架构师希望避免因过度依赖单一厂商，而导致在模型组合变化、业务规模扩张或新需求出现时陷入被动。在智能体时代尤其如此：推理形态不断变化，上下文更长、工具调用更多、多模态输入更频繁、全天候工作负载更普遍，效率和平衡远比峰值跑分重要。

Arm 架构在提升系统性能的同时，保持跨平台一致性。Arm 架构不仅引入了现代 AI 基础设施所需的关键特性，而且拥有强大的软件生态支持。Arm 计算子系统 (CSS) 提供经过验证的基础设施级模块，既加速了芯片开发，又保留了合作伙伴间的差异化与选择权。对于所有基于 Arm 架构的平台，一致性贯穿始终，云工作负载迁移至 Arm 平台也极为便捷。同时，在软件层面，Arm 生态助力团队在不同环境与平台间拥有一致连贯的基础，从而加速开发进程，无需重写所有代码。

智能体 AI 经济重塑 CPU 选择格局，Arm Neoverse 平台成头部厂商首选

系统架构师之所以倾向于 Arm 平台，因为它精准匹配定制AI 系统的核心需求：能效、可扩展性及每瓦性能。能效重要，因为功耗和预算是硬上限；系统平衡和 CPU 性能重要，因为加速器闲置成本极高；一致性重要，因为 AI 基础设施变化快、跨环境部署日益增多。

在融合型智能体 AI 数据中心里，面对持续推理的应用需求，上述优先事项变成了上线即需满足的硬性指标。智能体系统不只需要能生成词元的加速器，更需要以 CPU 为核心的编排能力，在网络、存储、调度、安全层面，持续、高效、大规模地把资源利用起来。

Arm 如今的强劲增长正源于此：Neoverse 正成为智能体时代的 CPU 基础平台，作为计算头节点，是让 AI 系统保持高效、一致并面向未来的核心控制中枢。

微信员工@客村小蒋 也发文介绍称，该新功能不消耗移动流量，传输时设备保持1米以内即可稳定连接，中断后重新扫码可继续传输。

@客村小蒋表示，新功能在这些场景可能比较有用，欢迎体验：春节/婚礼/同学聚会：不用建临时群，手机拍摄的照片/视频可“秒传”给其他亲友/同学，不担心压缩画质和流量消耗；跨系统的“快捷传输”：iOS有“隔空投送”，安卓有互传联盟，新功能可以解决跨系统近距离传输的需要。

微信此次功能更新，聚焦用户高频刚需，以轻量化设计优化传输体验。面对面传输功能进一步完善了即时通讯与文件协作能力，降低用户使用成本，提升日常沟通与办公协同的便捷性。

作为国民级应用，微信一直持续在通讯效率、隐私保护、场景适配等方面迭代。

仅在1月，微信就集中更新了9项功能，包括微信AI搜索支持评价公众号、删好友可保留聊天记录、视频号原生短剧激励计划上线、视频号可自定义商品出现时机、微信小店可快速投诉假冒商品、AI小程序成长计划上线、小游戏直播预约有流量激励、小游戏全新升级商业化工具箱、小游戏擂台赛组件上线。

2月13日，腾讯公关总监张军还在个人微博上表示，微信电脑版也可以语音输入了。此前无论是微信Windows版还是Mac版，均未内置语音输入功能，如果使用语音输入功能，需要借助外部工具。

2026年除夕，微信还和元宝联动，推出了发金色朋友圈的功能。腾讯公关总监张军也在其微博账号发文亲自详解操作，“现在元宝里制作“拜年朋友圈”并发表，这样就可以触发。给别人的金色朋友圈点赞，还有机会掉落红包。”，并强调元宝和微信都需要升级到最新版本。

  该机通过「新一代钛合金天穹铰链」和「天穹记忆玻璃」，OPPO Find N6 成为全球首款通过德国得益于「新一代钛合金天穹铰链」与「天穹记忆玻璃」两项核心技术的协同作用，OPPO Find N6 在屏幕平整度上取得了里程碑式的突破。它不仅在日常使用中实现了视觉与触感均无折痕的体验，更以扎实的耐久性通过了严苛的权威测试——成为全球首款通过德国莱茵 TÜV 无感折痕认证，并在“连续 60 万次折叠测试”后仍能保持“久用平整”的折叠旗舰。

  外观设计上，OPPO Find N6 将极致轻薄与顶级质感融为一体，兼顾高级质感与硬核可靠性，搭配行业领先的柔砂工艺，让边框与后盖浑然一体，触手温润舒适。配色上，带来金橙、原钛、深黑三款极具格调的选择。

  屏幕素质方面，OPPO Find N6 延续 OPPO 在显示领域的绝对领先优势，内外双屏均搭载 1nit 明眸护眼屏，暗光下显示均匀清晰，告别抹布屏困扰;内外屏全局峰值亮度提升至 1800nits，烈日强光下依然清晰可见。

  影像能力上，OPPO Find N6 带来折叠唯一「哈苏 2 亿超清四摄」影像系统。哈苏 2 亿超清主摄配合 OPPO 自研 LUMO 超像素引擎，带来极致清晰的画质表现，即便是在折叠大屏上进行放大或者二次裁切构图，局部细节依旧清晰可见。5000 万像素潜望长焦镜头，覆盖 70 mm 黄金人像焦段，融合 OPPO 人像拍摄的核心优势，一键拍摄出细节清晰、光影生动、色彩自然的人像大片。长焦镜头更支持最近 10 cm 长焦微距，轻松记录生活中微观世界的有趣瞬间。行业独家丹霞色彩还原镜头，通过像素级分区色温感知，实现复杂场景下的精准色彩还原，所见即所得。

  为了让折叠屏的生产力再上一个台阶，OPPO Find N6 带来了专为 AI 时代打造的「OPPO AI 手写笔」，它不只是简单的记录工具，更带来了一种全新的工作方式，即高效可视化沟通。OPPO AI 手写笔笔身搭载专属 AI 按键，一按即圈，无需截图就能快速圈选屏幕任意内容，完成批注、分享、编辑等操作。

  随手绘制的草稿，可一键生成可编辑的思维导图、流程图、数据统计图等专业图表;白板上的各类信息，只需拍张照片，一圈一点，也立马就能生成各类项目图表。

  OPPO AI 手写笔还支持 AI 字迹美化、公式自动计算、虚拟演示笔等实用功能。搭配专属保护壳可实现便捷收纳与磁吸充电，充电 3 分钟即可连续书写 1 小时，真正成为全场景的生产力神器。无论是专业工作，还是休闲生活，OPPO AI 手写笔让每个有想法的人，都能成为创作者，真正实现「想法到落地，顺手就搞定」。 

  OPPO Find N6 更实现了原生级无缝的跨生态互联，打破系统边界。不仅支持 Windows、Mac 设备的远程控制与文件流转，更深度打通苹果全家桶，让双持用户在不同设备间切换自如、体验顺畅。此外，OPPO Find N6 与众多车企深度合作，带来导航地址传送上车等便捷手车互联功能，为用户带来更顺畅的出行体验。

  传音将推模块化手机

  传音预热了一款超薄模块化手机新品，其核心在于搭载了模块化磁吸互联技术，通过机身背面的磁吸触点，可以扩展多种模块，实现功能上的拓展。

  据悉，该机整体厚度4.9mm，比iPhone Air还要薄一些，设计上也有点相似，采用单摄设计。官方为其提供了非常丰富的扩展配件，包括相机手柄/长焦镜头、游戏手柄、运动相机、电池包、挂绳、支架等，覆盖了专业影像、游戏娱乐、续航补能、日常使用等诸多场景，用户可以根据使用需求进行扩展，我愿称之为“拼好机”。

  不过值得一提的是，官方两次放出的预热图在设计上以及背部磁吸触点都存在差异，有可能是因为这款模块化轻薄手机的最终定版，这两张只是参考图，目前还是在概念阶段，后续还有更改的可能。

  看到这款产品不由得让我想起了大概10年前的Moto Z系列模块化手机，同样是提供了不少的模块，像大家熟知的摩眼哈苏摄影模、摩影投影模块、摩音JBL扬声器模块、摩电电池模块等等，虽然在当时确实是一次大胆的创新，但部分模块功能比较鸡肋，为了保证模块通用性限制手机设计、模块更新速度无法跟上手机迭代以及购买各个模块增加用户总拥有成本等因素都让其没能普及和发展。不知道传音这款产品究竟只是概念机，还是会量产上市，还得等MWC 2026上见分晓了。

  荣耀双旗舰蓄势待发

  荣耀会在3月1日召开全球发布会，届时将推出荣耀Magic V6折叠屏手机和机器人手机荣耀ROBOT PHONE。

  荣耀Magic V6在外观设计、核心配置以及续航等方面进行了着重的升级。新机将提供全新“赤兔红”配色，后盖材质采用覆盖超级纳米涂层的绒马环保皮，视觉上具备法式奢绒光感，上手还有细腻轻柔的触感，并采用了八边穹顶影像模组设计，外面有一圈金色装饰环，机身重量约为215g，折叠状态下的厚度为8.7mm。Magic V6会采用新一代‌鲁班卯式钛合金铰链，优化了折痕控制，配合UTG超薄玻璃覆盖，展开后内屏平整度极高，折痕几乎看不见。

  核心配置上，它将搭载满血第五代骁龙8至尊版移动平台，配备‌LPDDR6内存与UFS 4.1闪存‌的组合，旨在实现‌PC级别的生产力‌，轻松驾驭大屏多任务处理。并且配备了超大尺寸VC均热板与石墨烯散热材质，确保高负载下的稳定的性能释放。其北斗短信版将配备7150mAh青海湖刀片电池，常规版是6850mAh青海湖电池，80W有线快充。影像方面，它会配备2亿像素全焦段三摄。

  另外一款则是全球首款机器人形态手机—荣耀ROBOT PHONE，它突破了传统手机形态，配备隐藏式机械臂云台，支持一键展开、全自动构图、目标跟随与高规格防抖。搭载端侧大模型YOYO，具备情感感知能力，能主动关怀、推荐内容，并调度全场景生态设备，化身用户的个人管家与创意伙伴。这款产品通过机械臂与AI的融合，使得其具备物理层面的主动交互能力，成为能感知环境、理解用户意图的“AI智能体”，拓展了传统手机的功能边界。

  方飞强调，ROBOT PHONE的重点并非单纯的云台相机，不是为了好玩做一个概念机，而是对手机形态边界的探索，或者说预判下一阶段智能终端的决胜点。而且它并非只挺好留在原型阶段，计划2026年上半年推进量产并面向消费市场发售。

  ROBOT PHONE融合AI大脑、机器人行动力与极致摄影三重能力，它不仅仅是产品形态上的创新，更是交互方式上的革新，它让手机成为了一个是“会动、会想、会互动”的全新智能生命体。

  新一代豆包手机或登场

  努比亚手机官宣，将在MWC 2026期间推出一款号称“AI新物种”的产品，目前普遍猜测它将是下一代豆包手机，目前官方并没有透露太多的信息。努比亚技术有限公司总裁倪飞则表示，在MWC上，中兴努比亚将携系列创新成果亮相，特别是大家关注的努比亚AI手机进展。

  如果是新一代的豆包手机，那确实是非常值得期待的，毕竟在去年年底横空出世的豆包AI手机确实让人眼前一亮。它和一般的“AI手机”不同，拥有深度嵌入系统底层的AI助手，其核心突破在于其多模态交互能力和AI操作手机功能，通过模拟用户操作实现跨应用、多步骤的自动化操作，简单说就是它的权限更高，操作更像真人。通过语音可以控制其发微博、订外卖、订机票等，还有着类人化的记忆与推理能力通过加密存储用户对话、会议录音、网页摘要等数据，AI助手能主动提取关键信息并生成结构化输出，实现“上下文感知”的智能服务，不如会根据你的日程安排，查询天气并推荐衣物，询问高铁座位号时，它能自动翻找12306的购票记录并告知准确位置。相比于普通手机上的AI助手，豆包AI手机已经向AI Agent迈了一大步，当下它并非是比你做的快，但关键在于能替你做。

  当然，其问题同样存在，AI Agent的跨应用能力触动了互联网巨头的核心利益(如广告、流量分发)，因此被部分主流APP对对其高权限进行了屏蔽;另一方面则是其高权限势必引发消费者对于隐私安全的担忧，在设计敏感数据的操作时(支付、通讯等)，如何更好的保障安全，都是需要考虑的问题。

  vivo X300 Ultra开启全球首秀

  vivo今年迈出了影像旗舰出海的关键一步，将在MWC 2026开启vivo X300 Ultra的全球首次亮相，打破了此前Ultra机型仅在中国大陆市场发售的传统。

  这款产品最值得关注当属影像，根据之前的消息，vivo X300 Ultra 将延续和蔡司的深度合作，预计将采用双2亿像素主摄+2亿像素长焦+5000万像素超广角的全大底三摄方案，主摄有望首发索尼 LYT-901传感器，拥有1/1.12英寸超大底，并采用35mm人文黄金焦段;长焦镜头为2亿像素三星HPB传感器，拥有1/1.4英寸大底，85mm焦段;超广角为索尼的LYT-828，有着1/1.28英寸的底，影像配置可谓是非常豪华。

  其它方面，它将搭载第五代骁龙8至尊版处理器，配合LPDDR5X Ultra内存与UFS 4.1闪存，拥有一块7000mAh硅碳负极电池，配备一块6.8 英寸左右的京东方2K旗舰直屏。

  从vivo选择在MWC 2026上开启vivo X300 Ultra的全球首秀可以看出，一方面是他们对这款影像旗舰的信心，另一方面则是它们想要拓展海外市场的决心，相比于国内市场疯狂“内卷”相比，海外市场相对竞争压力要小一些，选择用产品力强悍的新品来切入确实是个明智的选择。

  诸多新旗舰都将亮相

  除了上面提到的这些新机外，小米则会在MWC 2026上在全球市场发布小米17系列，刚刚发布的三星Galaxy S26系列将会在展会亮相，红魔也将展示包括红魔11 Pro、红魔11 Air等机型。