2024年,消费电子市场迎来了必然的回暖。AI技术与硬件的深度融合,开启了终端设备新浪潮,正在推动消费电子行业进入新的发展周期。据行业统计数据预测,2024年中国消费电子市场规模预计将达到19772亿元人民币。作为新一轮发展显著趋势,消费电子产品正朝着智能化与集成化发展,在此过程中,品牌化成为行业蓬勃升级发展的重要方向和标志。
作为集专业度强、影响力大、商贸合作成功率高的中国移动电子“风向标”展会,第14届深圳国际移动电子展(CME)将于2024年10月20—23日与第32届深圳礼品家居展同期在深圳国际会展中心隆重开幕。本届主题为“美好生活•聚智向新”,主办方励展华博展览(深圳)有限公司在13/14号两大展馆以40000平方米展览面积设立3C电子、智能个护、户外电子、汽车电子、移动音频、移动快充六大展区,展示移动电子新技术、新产品及最新解决方案。1,000家移动电子行业优势参展商将与50,000+买家观众齐聚一堂,共襄这一行业盛会。
2024CME焕新升级
商机触手可及,是实现品牌价值提升的首选平台
品牌荟聚 把握前沿风向
自创办以来,CME深圳移动电子展长期备受行业供给端和需求端信赖,一直是移动电子企业新品首发、前沿技术首推、塑造及提升行业知名度和品牌影响力的首选展示平台。行业头部企业绿联、安克、华为、品胜、罗技、JBL、SKG未来穿戴、小米、天猫精灵、纽曼、摩米士、浩酷、SAMSUNG三星、幻响、漫步者、AIMRA觅光、IDMIX大麦创新、SHOKZ韶音、RECCI美能格锐思、SOOCAS素士等自首届起就长期连续参展,与该展会共同战略发展,共创共赢行业红利。
上届现场图
历届部分品牌参展商
精准匹配 助力供需对接
作为国内领先展览机构,依托长期成功办展和行业头部企业支持,主办方励展华博公司拥有百万级买家资源,将CME深圳移动电子展已经打造为集商贸洽谈、合作交流及品牌推广于一体的行业旗舰级专业对接平台。本届展会力邀中国银行、中国工商银行、中国平安、中国移动、中国电信、中国联通、华为、大疆、百度、腾讯、TCL、小米有品、迈瑞、京东、沃尔玛、天虹、盒马、美团、宜家、夏普、苏宁易购、顺电、网易严选、名创优品、比亚迪、吉利汽车、一汽大众、蔚来、富士康、诚品书店、西西弗书店、童画、爱华教育、港龙舞蹈、中鹏教育、奥美、BBDO等买家莅临展会现场,继续为供需双方打造更高效精准、资源丰富的贸易平台,帮助供需双方深度链接、搭建匹配、稳固的合作桥梁。
上届现场买家交流图
同期活动 探索新赛道
除产品展示和商机创造外,CME深圳国际移动电子展坐拥行业前沿优势,高屋建瓴,精心组织移动电子行业会议、行业知识主题论坛,为参展商搭建新产品、新技术发布和其它新知识交流的平台,助力行业产业链供应链提升发展水平,畅通行业良性循环和智慧发展新路径,深度探讨移动电子在全球新变局下所面临的机遇和挑战,探索新赛道与新商机。
上届展会现场同期活动图
拓客引流 品牌曝光
深处全要素竞争时代,CME深圳国际移动电子展注重自身品牌塑造与影响强大,主办方对该展会立体式宣传涵盖官方网站、媒体报道、微信、抖音、百度、小红书、电子期刊、短信、户外广告等全信息渠道,综合打造千万级流量曝光,高效触达专业用户,实现精准推广,助力参展商品牌曝光,并一站式链接得更多潜在客户,最大化获得无穷商机。
新媒体矩阵发布
买家邀约 发掘优质买家
同期举办的第32届深圳礼品展会,预计将有5000家品牌参展商和25万+专业买家参展,展出100万+礼业新潮好物,以13大展馆打造26万㎡行业展览旗舰,为礼业买家带来全面、丰富的采购选择,为供需双方创造超出想象参展获得感。
作为这一具有深厚历史底蕴并与时俱进不断创造新传奇旗舰展会重要组成部分,CME深圳国际移动电子展在延续对现有买家资源维护基础之上,将持续发掘并大力拓展移动电子领域观众群体,积极全力尽可能多地邀请包括跨境电商/直播电商、代理商/分销商/批发商、礼品广告公司、终端集团采购、百货商超、连锁门店等渠道采购决策者到场观展采购,确保该展会继续保持作为展商获取优质订单、开拓市场和建立商务连接绝佳平台。
上届买家合照留影
展馆分布图
第14届深圳国际移动电子展
正在火热招展中....
快来抢订黄金展位紧握商机
2024年10月20-23日
深圳国际会展中心(宝安)
华丽舞台,正待您来
好文章,需要你的鼓励
谷歌正在测试名为"网页指南"的新AI功能,利用定制版Gemini模型智能组织搜索结果页面。该功能介于传统搜索和AI模式之间,通过生成式AI为搜索结果添加标题摘要和建议,特别适用于长句或开放性查询。目前作为搜索实验室项目提供,用户需主动开启。虽然加载时间稍长,但提供了更有用的页面组织方式,并保留切换回传统搜索的选项。
上海交通大学研究团队发布了突破性的科学推理数据集MegaScience,包含125万高质量实例,首次从12000本大学教科书中大规模提取科学推理训练数据。该数据集显著提升了AI模型在物理、化学、生物等七个学科的推理能力,训练的模型在多项基准测试中超越官方版本,且具有更高的训练效率。研究团队完全开源了数据集、处理流程和评估系统。
两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件,而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息,并基于错误前提执行后续操作。专家指出,当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制,无法准确跟踪其操作的实际效果,可能尚未准备好用于生产环境。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。