2021年10月19日訊息，昨夜今晨，科技圈都發生了哪些大事？行業大咖丟擲了哪些新的觀點？位元網為您帶來值得關注的科技資訊：
蘋果召開秋季第二場新品釋出會
北京時間10月19日凌晨，蘋果舉行新品釋出會，如期而至的MacBook Pro和AirPods 3沒能逃脫曝光魔咒，和之前傳聞基本一致。而此次釋出會最大的驚喜來自兩顆M1系列處理器，蘋果再一次讓我們見識到了自研晶片的強大。(騰訊科技)
去年，蘋果釋出M1處理器的時候，當時那顆基於臺積電5nm工藝、整合160億電晶體、ARM架構的CPU，讓我們見到了蘋果在自研晶片極致能效比上的恐怖。儘管已經發布一年之久，M1依然是目前移動端最為強大的處理器產品。但隨著釋出會上全新M1 Pro和M1 Max的釋出，蘋果又一次重新整理了ARM架構處理器效能的極限，毫無疑問，M1 Max就是蘋果目前最強大的移動處理器，它擁有驚人的處理能力，同時也擁有ARM架構下得天獨厚的能效比優勢。
臺積電美國工廠2024年起生產5nm晶片
臺積電位於美國亞利桑那州鳳凰城的晶圓廠，將於2024年起生產5nm晶片，公司表示，屆時月產能將達到2萬片。據CNBC報道，臺積電首席戰略官、亞利桑那州專案執行長Rick Cassidy對該媒體表示，該晶圓廠產能將集中於應用於智慧手機的CPU、GPU、IPU等。(微集網)
不過，臺積電要在美國建廠製造5nm晶片還有兩個挑戰需要面對，一個是水資源，建造一個晶圓廠和製造晶片需要大量的水，據悉，臺積電每天需要大約470萬加侖的水來支援生產;另一個挑戰是，大多數5nm專家都在亞洲。據瞭解，臺積電已經向派遣了250多名美國新員工進行培訓，為期12至18個月，力求跟上生產進度。
Intel Alder Lake 12代酷睿處理器釋出時間鎖定本月底
Intel Alder Lake 12代酷睿處理器將在本月底釋出，已經不是秘密，現在終於有了確切的時間，包括紙面宣佈、解禁上市。根據最新曝料，Intel將在北京時間10月28日0點正式宣佈12代酷睿處理器、Z690晶片組，並接受預訂，主機板廠商也可以開始宣傳新品，包括外觀、功能。(快科技)
其實，在蘋果釋出全新M1系列處理器之後，其強大的效能應該讓Intel受到了很大的壓力與挑戰，據悉，Intel 2代酷睿處理器在軟硬體層面也做好準備，它針對Windows 11有專門最佳化，而洩露的跑分顯示，單核效能比現有產品高出一大截，多核效能也媲美競品。
谷歌CEO：越來越多的員工回辦公室上班
谷歌CEO桑達爾·皮查伊在接受採訪時表示，谷歌美國部分員工已經開始回到辦公室工作。按照皮查伊的說法，舊金山灣區辦公室目前的員工進駐率達到20-30%，紐約辦公室更高，達到50%。(新浪科技)
此前，由於德爾塔病毒流行，8月時Google釋出通知，將員工返回時間從10月推遲到1月10日，而且員工返回時必須完整接種疫苗。
亞馬遜招聘15萬名臨時員工以應對購物季的訂單需求上升
亞馬遜將迎來另一個假日季節，這家電子商務巨頭正在招聘額外的幫助，以處理預期的訂單上升。亞馬遜已經宣佈在全美範圍內開設15萬個季節性工作崗位，平均起薪為每小時18美元，此外還有3000美元的簽約獎金，並根據許多地方的輪班情況每小時額外增加3美元。(cnBeta)
Reddit聯手Adobe推出首個直播競賽節目
社交媒體平臺Reddit跟Adobe合作推出了它的第一個直播系列，這是一個喜劇和競賽節目，圍繞流行的subreddit /r/photoshopbattles展開。這個流媒體系列的任務是讓參與者使用Photoshop，在一小時的節目中進行“Photoshop戰鬥”，另外它還將邀請名人和喜劇演員對作品進行評論。(網易科技)
研究人員開發了新的奈米線結構
EPFL研究員Valerio Piazza在半導體材料實驗室工作，主要研究奈米級的半導體。他特別關注奈米線和使用半導體材料構建的奈米結構，研究的目標是將電晶體改進到超過當前的飽和點。該研究目前正專注於確定可以改善該過程的因素。(鳳凰網科技)
由於接近飽和的設計，電晶體的微型化正在達到極限，目前主要的改進方法是來自於微加工方法的進步，使工程師能夠開發出緊湊而複雜的電子裝置，而且，隨著電晶體尺寸的縮小，可以在電路上安裝更多的電晶體，提高其處理能力。
VR/AR滲入航天探索
一部VR/AR裝置，會在太空中起到什麼作用？透過VR裝置看電影，利用AR眼鏡檢修裝置，這些都已經成為現實中比較常見的VR/AR裝置落地應用場景，但如果這一切在太空上發生呢？NASA近日在官網釋出報道，為人們揭秘了九種在太空中運用VR/AR技術的場景。(智東西)
MIT開發新AI工具
用於製造各種物品(從定製的醫療裝置到經濟適用房)的 3D 列印技術日益普及，也催生了對新 3D 列印材料的更多需求。為了減少發現這些新材料所需的時間，麻省理工學院的研究人員開發了一種資料驅動的程式，使用機器學習來最佳化具有多種特性的新 3D 列印材料，如韌性和壓縮強度。(新浪科技)
