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当下家居消费迈入升级阶段，消费者选购板材已不再单纯比价，环保标准、生产工艺、品牌信誉与服务保障成为核心考量。这一趋势下，板材企业唯有坚守品质底线、践行诚信经营，才能在市场中站稳脚跟。百强板材精准把握消费需求变革，始终聚焦高端环保板材赛道，将消费者居家健康置于首位，拒绝虚假宣传、摒弃粗放生产，以全流程严苛管控打造品牌核心竞争力。

品质是品牌的立身之本，百强板材始终秉持严谨的生产理念，从原料甄选到成品出厂实施全链条把控。品牌严选优质木材原料，采用先进生产工艺与环保胶粘剂，历经多道核心工序打磨，每一块板材均通过国家权威机构环保与品质检测，以达标性能为消费者提供安心保障。在环保层面，百强板材核心产品契合行业严苛环保要求，从源头减少有害物质残留，契合家庭装修的健康需求，这也是品牌经受住市场长期检验的核心底气。

业无信不兴，百强板材始终坚守诚信经营底线，严格遵守行业规范与消费者权益保护相关规定，坚持合法合规运营，杜绝质量欺诈、虚假宣传等行为。同时，品牌依托完善的生产与服务体系，保障产品供应稳定，同时搭建高效售后响应机制，及时处理消费者诉求，切实维护消费者合法权益。凭借稳定的品质与良好的信誉，百强板材收获了广大消费者的认可与信赖，在终端市场树立了诚信经营的品牌形象。

315是检验，更是常态坚守。百强板材深知，品质与诚信并非节日限定，而是贯穿365天的品牌坚守。未来，品牌将持续精进生产工艺、深耕环保技术研发，以更高标准要求自身，用匠心打造优质板材，用诚信守护每一份居家信赖，做经得起消费者检验的放心板材品牌。

坚守诚信底色 百强板材以硬核实力迎战 315 大考

全链条保障攻克技术难关

面对大型800t/d熔窑调整的难题，项目推进获得了多重组织保障。耀华集团派出工艺技术专业团队驻厂指导，深入一线参与工艺评审并提出关键建议；公司管理层全程跟进，建立“日调度、周总结” 机制，领导多次亲临现场督导，协调资源、打通堵点，及时解决人员调配、物料供应、能源保障等问题。

与时间赛跑、与细节较真。改色关键阶段，生产团队开启“自愿驻厂、日夜坚守” 模式，熔联中控室内，技术人员紧盯熔窑温度曲线，严格执行制定的工艺参数制度，确保大吨位熔窑生产颜色玻璃的熔化质量；设备维护团队化身 “产线医生”，手持红外测温仪与振动检测仪，在机组间穿梭，对传动辊道、风机系统、电加热元件进行动态巡检，消除潜在隐患。

此次金茶玻璃的成功下线，不仅是一次成功的颜色切换，更是对晶华玻璃整个生产体系综合能力的一次全面检验。以此为起点，晶华玻璃将继续围绕高端玻璃制造方向，持续优化工艺与设备，推动产品结构升级。

攻坚克难！晶华玻璃大吨位熔窑生产金茶玻璃成功下线,企业新闻

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。

为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台

　　近年来，省经信厅积极引导工业企业（园区）建立健全电力需求侧管理制度，改善电能质量，加强用电设备改造和信息化建设，促进电能替代、分布式能源利用、能源清洁和循环利用，全面提升我省工业领域用能效率和需求响应能力，有效降低企业用能成本、提高工业经济运行质量。 2016年至2020年，全省累计实现节约电量24亿千瓦时，节约电力60.2万千瓦。

　　此次入选的3家企业和园区在工业领域电力需求侧管理方面各有特点。安徽安利材料科技股份有限公司用电管理改变了以往节点主要靠单一产品和局部技术改造的做法，通过电能管理整体解决方案，有效提高了企业的综合经济效益。滁州惠科光电科技有限公司通过电力需求侧管理，增加电能有效利用率，降低了企业用能成本。亳州芜湖现代产业园区管委会通过建立智慧园区平台，不断提高园区资源优化配置能力、资源综合利用效率，协调水、气、电的多能互补，节约社会资源，促进低碳环保。（记者 汪国梁）

3皖企入选“电力需求侧管理示范名单”

市气象局提醒，雨雾时能见度较低、道路湿滑，需注意交通安全。气温起伏波动明显，需注意适时增减衣物。天气趋不稳定，需注意防范局地对流带来的安全风险；注意防御局地强降水及其引发的次生灾害。

文/梅州日报记者：李艳良

通讯员：谢龙生

编辑：罗欢欢

审核：张英昊

这几天还有雨，出门带伞！

Steam正在被各式各样的模拟器游戏所攻占。近日国外开发商Roastery Games开发出了一款手机模拟器，叫做《智能手机大亨（Smartphone Tycoon）》，日前已在Steam上架，支持繁体中文，定于2019年1月发售。

官方表示，《智能手机大亨》允许玩家开设自己的公司，打造最强大和最高级的智能手机。玩家的任务不光是创造一个生产区，而且还要从零开始进行设计。玩家将能从各种不同的技术、机会和创新中做出选择。公司的成功将完全取决于你自己的想象力和商业嗅觉。

“你的目标是达到世界级认可度，带领公司在全球市场声名斐然。凭借一些原始资本和一个空档的办公室，你可以通过雇佣员工开始。然后设计你未来的设备，为它想好一个名字和logo，选择其技术功能，比如屏幕，摄像头，处理器，内存，电池和其他重要指标。

本作将为你提供一个充分发挥自己才能和技能的独特机会。然后定好价格，开始你的智能手机设计之旅。你要做到世界上智能手机行业的领导者，获得全世界的粉丝。雇佣最好的工程师和设计师，打造一个完美的工作环境。”

游戏截图

Steam新作《智能手机大亨》 让你开公司自己设计手机

国家防灾减灾救灾委员会办公室、应急管理部近日会同自然资源部、水利部、农业农村部、中国气象局、国家林草局等部门对5月份全国自然灾害风险形势进行会商研判。

分析认为，预计5月份，华东南部、华中东南部、华南东北部等地降水偏多，浙江西南部、福建西部、江西中南部、湖南东南部、广东北部、西藏西部、陕西中部、甘肃中部和东部、青海东北部、宁夏等地降水偏多2至5成，易出现强降雨及雷暴、大风、冰雹等强对流天气，洪涝和风雹灾害风险较高。

在地质灾害风险方面，受强降水等因素影响，浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、广东、广西、重庆、四川、陕西、甘肃、青海等局地发生地质灾害风险较高。

在森林草原火灾风险方面，预计东北、西南、华东、华南等地森林火险等级较高，其中内蒙古东部、黑龙江中北部、四川南部、云南中北部部分地区森林火险等级高。内蒙古东部部分地区草原火险等级较高，局部时段草原火险等级高。

在干旱灾害和大风沙尘灾害风险方面，预计云南大部、贵州西部、四川南部气温较常年同期偏高1至2摄氏度，降水偏少2至5成。云南等地前期干旱持续时间较长，受气温升高和降水持续偏少影响，干旱进一步发展的可能性较大。北方地区冷空气大风活动仍较为频繁。

在农业灾害风险方面，黑龙江、吉林东部降水偏多，局地可能出现春涝。内蒙古东南部、吉林西部、辽宁大部降水偏少，西部传统旱区可能发生旱情。西南地区农业干旱可能加重，其中云南、四川南部、贵州西南部降水仍偏少。南方渍害风险高，华南、长江中下游及以南地区降水偏多。

记者 杜雨敖

5月份全国自然灾害风险形势发布：强对流和强降雨天气或增多

　　 新华社北京4月30日电（记者王希）今年以来，中央企业把握宏观经济向好回升时机，转方式、调结构、提质量，一季度实现增加值2.5万亿元，固定资产投资同比增长10.4%，年化全员劳动生产率增长5.1%，研发投入持续增长，起步平稳、开局良好。

　　 国务院国资委4月28日召开视频会议，通报一季度中央企业经济运行情况，研究部署下一阶段工作。这是此次会议释放的信息。

　　 展望未来，国务院国资委明确，面对新形势新挑战，各中央企业要深入分析行业发展态势和面临的市场形势等，紧咬确定的业绩目标，推动各项提质增效稳增长举措落地见效；聚焦重点领域，努力扩大有效投资，加快推动“十四五”规划重大工程和项目落地，高标准实施与地方签署战略合作协议的重点项目，扩大前瞻性战略性产业投资，进一步强化投资管控，严防偏离主业实业、超越财务承受能力的投资。

　　 同时，国务院国资委要求中央企业强化价值创造，持续提高经营创现能力，形成更多有利润的收入、有现金流的利润，加大降本增效、亏损治理力度，大力提升经营质量。

　　 聚焦统筹发展和安全，国务院国资委强调，中央企业要严防严控债务风险，加强穿透监测，强化刚性约束，防范“超级股东”行为；有效防范化解金融业务风险，聚焦信托、财务公司、商业保理、基金等重点领域，扎实推进专项治理，严把金融业务入口关，加强金融衍生业务风险管控。

　　 此次会议上，国务院国资委主任张玉卓代表国务院国资委与中央企业负责人签订了2024年度经营业绩责任书。

中央企业首季开局良好 实现增加值2.5万亿元

图说：奉贤海关对综保区内分类监管企业开展现场检查。王春红 摄

“通过‘区内直转’模式，货物无需进出综保区卡口，在仓库内就能完成状态切换，省去了货车预约、装货、过卡、卸货的工序。我们测算，每个集装箱能节省1500元，预计全年可以节省成本达30万元。”上海喆盛物流有限公司总经理何天平告诉记者。

上海“区内直转”业务率先落地奉贤综保区

曹德旺，出生于1946年5月，福建省福州人，福耀玻璃工业集团股份有限公司创始人、董事长。

如何让全球买家找到优秀的中国玻璃供应商？中玻跨境 即将走进土耳其

【破内卷 拓海外】2025中玻跨境护航中国玻璃“走出去，开新局”！

中国玻璃网（）公告

墨西哥加速发展玻璃行业

别错过！三月200余条玻璃采购订单来袭！

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曹德旺辞职,企业新闻

我市多举措严控“三公”经费支出_

合肥市：“窗帘之约”背后的温暖守护

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。

为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台

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。

为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台

• 叮当猫
• 发布时间：2026-03-11 09:19
• 作者：叮当猫

3月11日讯 在今天凌晨进行的欧冠1/8决赛首回合，纽卡斯尔主场1-1战平巴萨。英格兰名宿鲁尼在赛后进行了点评。

纽卡斯尔在第86分钟进球取得领先，但之后巴萨在全场补时阶段罚进点球扳平比分。希勒认为纽卡斯尔在领先后应该更注重防守，保住1-0的优势，而不是继续进攻试图打进第二球。对此鲁尼则认为，纽卡斯尔想要在首回合获得更大的比分优势是可以理解的。

鲁尼首先表示：“首先，我认为纽卡斯尔的表现出色，埃迪·豪教练的战术非常到位，纽卡斯尔是本场表现更出色的球队，本来可以赢一两个球。但在这种级别的赛事中，如果你无法抓住机会，就总是可能会给对手进球的机会，今天对巴萨就是如此。”

鲁尼接着反驳了希勒的看法：“我不同意这种观点，我认为纽卡斯尔当时就应该继续去进攻。1-0是个不错的比分，但如果你想要确保获胜，他们就需要第二个进球。有时候你会为此付出代价。但我认为这是一场精彩的比赛，今晚的比赛结束后，纽卡斯尔应该有信心去客场，因为他们踢得真的很棒。”

随后鲁尼指出：“我认为纽卡斯尔在对方禁区附近拿球时本应该踢得更谨慎一些，更好地把握传球的时机和力度。我认为他们最终只是缺少了达到顶级水准的那一步，这也是纽卡斯尔唯一的不足之处。”

鲁尼还表示：“现在他们知道自己必须去巴塞罗那，必须赢得次回合比赛才能晋级，这种感觉是不同的，他们可能会为最后的丢球而有些泄气。但我认为，纽卡斯尔今晚所做的已经证明了他们配得上这里，他们能够在这种级别的赛事中竞争，而巴萨没有预料到这一点。”

鲁尼：纽卡领先后继续进攻是正确的，他们在次回合这么踢有望晋级

工人师傅们正在紧张有序地将粮食从货车上卸下来，一袋袋金灿灿的玉米通过传送带被运送到列车车厢里。这里每5个师傅编成一个运输小队，两名师傅在高处负责将粮食卸车放到运输带上，另外三位师傅则在车厢里将粮食码好。据了解这一袋粮食有60公斤重，一辆货车上大约有30吨粮食，一个运输小队一天需要搬运四辆货车的粮食。

据了解，吉林省已经连续4年粮食总产量超过了800亿斤，今年的产量有望再创新高。从今年10月中旬开始，长春铁路物流中心就一直处于高位运输的状态。10月份以来，吉林省累计发送粮食400万吨，同比增长近50%，吉林省内88个粮食发运站、112条专用线“火力全开”，24小时连续作业。为确保粮食运输通道持续畅通高效，国铁沈阳局为重点粮食生产企业开辟绿色通道，优先保障粮食运输需求，提升全链条运转效率。

好的粮食离不开好的物流运输，扶余营业部地处京哈铁路干线，交通便利、四通八达。通过一幅简单的交通示意图来看，从扶余发出的粮食主要是通过两种方式，一种是纯铁路运输，从扶余站首发，向南过山海关到达北京、郑州，向南最远可以到达海口；在郑州向西南运往成都、昆明等地。另一种运输方式是铁海联运，从扶余向东南方向到达辽宁的营口港和大连港，在这里转乘海运送往长三角和珠三角地区。产自黄金玉米带的优质玉米就是这样被运送到全国各地。

粮食稳则天下安，一趟趟南行的粮车不仅运送着沉甸甸的粮食，更传递着丰收的幸福与喜悦，为全国粮食安全筑牢坚实屏障。

辽宁：营口港“铁海联运”开启加速度

在刚刚的直播连线中，记者提到秋粮运输有一种很重要的运输方式——铁海联运。位于辽宁营口的营口港是北方地区重要的粮食中转枢纽，此刻，这里的秋粮运输正在火热地进行当中，一起去看看。

营口港地处辽东半岛中部、渤海湾畔，这里是距离东北地区各主粮产区最近的出海口，粮食的中转量长期位居北方港口的首位。眼下，港口内用于散粮运输的铁路专线一片繁忙，从黑龙江、吉林、内蒙古东部等地满载着玉米、小麦等作物的粮食专列正在陆续进港。

专列上的粮食被卸到大型卡车上后，会被送往散粮码头区高耸林立的筒仓群内进行储存暂放，等待装船启航南下。这些筒仓内部都安装有温湿度监测、通风系统等智能设备，可以确保粮食的品质。

目前，每天平均都有近4万吨各类粮食经铁路和公路运送到这里。远道而来的玉米、小麦、大豆会通过与筒仓相连的专用自动化传送系统被送往粮食专用码头进行装船作业。运送粮食的传送系统采用密闭传送的方式，可以在整个过程中减少粮食的损耗和降低扬尘。

在营口港47号粮食专用码头的泊位上，由传送系统运送而来的玉米正被2台自动装船机源源不断地装入散粮货轮。在另一个泊位上，大型门机也将一辆辆有序排列等待的卡车上的玉米货箱吊装上船。

江苏：激活“黄金水道”新动能 打造运输新节点

位于江苏淮安的黄码港地处京杭运河和淮河入海水道交汇处，是大宗物资通江达海重要的内河水运节点，这里刚刚建成运营的黄码港产业园将成为秋粮运输的重要节点。

黄码港向北连接徐州港，向南通达扬州港等重要港口，港口配备了现代化数智水运物流平台，形成了“储贸加一体化”链条。

为了解决秋粮运输规模化存储的难题，今年黄码港建成了18座万吨浅圆仓，单仓存储量高达1万吨，是普通平房仓的3倍多。通过运用粮食仓储行业大数据和物联网技术，将粮食进出库、智能通风、内环流控温、智能安防等系统模块进行智能化集成，可与粮食专业码头实现自动化对接，让秋粮运输实现绿色高效周转。

同时，借助黄码港的“储贸加一体化”模式，来自全国各地的粮食可以通过智能仓储系统无缝运输到相邻的大米加工企业，实现“储加联动”零延迟。

走进这家企业的大米加工车间，各条全自动化生产线高速运转，清理、砻谷、碾米、抛光等步骤有序进行，加工好的大米经过全自动真空低氧包装机，再经打包称重、抽真空、金属探测等，装袋入箱输送到成品仓库，数台高大的码垛机器人灵活运行，将刚下线的一袋袋大米码放整齐，全自动化的设备既能提高加工过程的质量稳定性，也能实时监测加工过程，进一步保障大米加工质量。

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“铁海联运”“黄金水道”按下秋粮运输“加速键” 为全国粮食安全筑牢坚实屏障

在黄陵矿业，黄陵矿业党委书记、董事长王鹏飞对车万里一行的到访表示欢迎，详细介绍了黄陵矿业的历史沿革、经营成果、发展规划等情况，分享了安全生产管理体系创新、舆情信息化建设、成本核算管控、产能提升、综合利用、党建融合发展等方面的实践经验，在回顾与陕建机股份合作历程时，他希望双方进一步深化协同，在钢结构制作安装、矿用装备应用、塔机租赁服务等业务上加强对接，实现资源共享、同步发展。

在铜川矿业，铜川矿业党委书记、董事长雷铁山对车万里一行的到访表示欢迎，并详细介绍了铜川矿业的生产经营、安全环保、项目建设等基本情况，以及在智能化建设、绿色发展、装备升级等方面的发展规划和合作需求，对陕建机股份的技术实力和产品给予充分肯定，希望双方以此次座谈为契机，在矿用装备、塔机业务、工程配套服务等领域开展深度合作，携手应对市场挑战，实现互利共赢。

车万里对黄陵矿业和铜川矿业的热情接待表示感谢，详细介绍了陕建机股份的核心优势和定制化服务能力，他表示将充分发挥装备制造、工程建设、耗材配套等方面的优势，精准对接矿区需求，提供高性价比的产品和高效的服务保障。希望双方建立常态化沟通机制，在矿用耗材供应、电控液控产品配套、工程服务保障等方面拓展合作。

黄陵矿业、铜川矿业相关领导、部门负责人，陕建机股份领导班子成员，郑州恒达智控总经理、陕煤智控董事、总经理王俊甫及相关业务部门负责人参加交流座谈。

深化协同聚合力 携手共赢向未来 陕建机股份赴黄陵矿业与铜川矿业交流座谈

Steam正在被各式各样的模拟器游戏所攻占。近日国外开发商Roastery Games开发出了一款手机模拟器，叫做《智能手机大亨（Smartphone Tycoon）》，日前已在Steam上架，支持繁体中文，定于2019年1月发售。

官方表示，《智能手机大亨》允许玩家开设自己的公司，打造最强大和最高级的智能手机。玩家的任务不光是创造一个生产区，而且还要从零开始进行设计。玩家将能从各种不同的技术、机会和创新中做出选择。公司的成功将完全取决于你自己的想象力和商业嗅觉。

“你的目标是达到世界级认可度，带领公司在全球市场声名斐然。凭借一些原始资本和一个空档的办公室，你可以通过雇佣员工开始。然后设计你未来的设备，为它想好一个名字和logo，选择其技术功能，比如屏幕，摄像头，处理器，内存，电池和其他重要指标。

本作将为你提供一个充分发挥自己才能和技能的独特机会。然后定好价格，开始你的智能手机设计之旅。你要做到世界上智能手机行业的领导者，获得全世界的粉丝。雇佣最好的工程师和设计师，打造一个完美的工作环境。”

游戏截图

Steam新作《智能手机大亨》 让你开公司自己设计手机

• 叮当猫
• 发布时间：2026-03-11 09:21
• 作者：叮当猫

3月11日讯 由于目前中东地区的局势，伊朗或将无法参加今夏举行的美加墨世界杯。在参加Talksport的连线采访时，现任伊拉克教练组成员，助教穆伦斯汀谈到了目前有关伊拉克队的最新情况。

穆伦斯汀表示：“在亚足联中，我们是排名最高的球队。那么我们就可以取代伊朗的位置（如果他们退出）。然后阿联酋可能会取代我们，与苏里南和玻利维亚之间的胜者进行比赛。

“但也有传言说，如果FIFA做出最终决定，他们可能会让（附加赛中）FIFA排名最高的球队取代伊朗，也就是意大利。你可以想一想，他们更希望谁参加世界杯？”

同时，穆伦斯汀也呼吁FIFA能够允许附加赛赛程推迟以便伊拉克能够参与。

穆伦斯汀：“（无法正常参加附加赛）我不会称之为灾难，因为真正的灾难是目前中东遭遇的情况。但这对于等待了39年的伊拉克人民来说，将是一个巨大的、巨大的失望。就我们目前的状况、团队以及我们所经历的一切而言，这本身就是一个奇迹。

伊拉克助教：有可能我们替伊朗，也有传言是FIFA排名更高的意大利

　　“家里主要收入来源是什么？孩子们学习怎么样？”在吕亭镇的困难家庭中，就读于阜阳师范大学的准大四学生朱佳琪手持笔记本，细致询问、耐心倾听，认真记录每户的家庭结构、经济状况与实际困难。她不仅为后续帮扶工作提供了详实的一手资料，更将大学期间省吃俭用积攒的生活费，全部捐赠给桐城市情系爱心联合会，定向资助本地困境学生。

　　“看到有些孩子因经济原因求学困难，我就想尽自己所能帮一把。”朱佳琪说，尽管捐赠数额不算巨大，但她希望为家乡教育帮扶贡献一份力量。

　　吕亭镇还有很多大学生志愿者，像朱佳琪一样，心怀热忱、主动返乡，在不同岗位上默默奉献，彰显出新时代青年回报家乡、服务社会的责任与情怀。 （通讯员 王雅文）

桐城市吕亭镇：青春返乡践初心志愿服务显担当

安佳玻璃容器公司（安佳玻璃）宣布已成功完成其此前宣布的全面资本重组，这标志着其持续转型过程中的一个重要里程碑，并为该业务的长期增长奠定了基础。

在新的多数股东——Canyon Capital Advisors、Millstreet Capital和瑞银（UBS）的支持下，这笔交易将公司债务减少了60%以上，并提供了1亿美元的新资本，以加速Anchor Glass的战略增长和现代化进程，为其客户、员工、社区、供应商和投资者创造更高价值。

“这一变革性时刻标志着Anchor Glass新时代的开始，”总裁兼首席执行官尼佩什?H?沙阿表示。“我们显著改善了资产负债表，获得了大量新资本，现在已准备好对我们的资产、员工和客户进行持续投资。这一基础使我们能更好地以‘一个Anchor’的姿态开展业务——提升安全性、提供完美的客户体验，并打造降低工业成本的能力。随着我们进入下一增长阶段，我们的团队期待着利用迄今为止取得的巨大进步。”

这笔新资金将战略性地用于该公司美国网络中的熔炉重建和产能扩张，使Anchor Glass能够更好地服务于食品、饮料、烈酒、即饮饮品和精酿啤酒终端市场的客户，这些市场依赖于可持续、高质量的玻璃包装。

到2030年，Anchor Glass预计将在资本改进方面投资超过10亿美元，这凸显了其对增长、创新以及为客户提供供应安全的长期承诺。

小玻编译

安佳玻璃完成全面资本重组,国际动态

　　央广网北京5月1日消息（记者 孙汝祥）截至2024年4月30日，科创板全部571家公司披露了2023年度主要经营业绩信息。

　　数据显示，科创板公司全年合计实现营业收入13977.8亿元，同比增长4.7%，其中，超6成公司实现营业收入正增长，47家公司营业收入增幅超过50%；全年实现净利润759.6亿元。以2019年为基数，科创板公司近4年营业收入和净利润的复合增长率分别达到23.3%和24.4%，其中，92家公司营业收入和净利润复合增长率均超过30%，187家公司连续4年营业收入均实现增长，75家公司连续4年净利润均为正增长。

　　2023年科创板公司毛利率水平保持高位，全年平均毛利率达到41.7%，超3成公司毛利率超过50%，59家公司毛利率较上年增加5个百分点以上。从现金流看，2023年科创板公司经营活动现金流净额合计1,395.5亿元，同比增长13.6%，显示出良好的变现能力和回款效率。

　　研发投入迭创新高。科技创新是国际战略博弈的主战场，科创板公司积极发挥科技创新活动主体作用，坚持创新驱动发展，研发强度保持高位，创新要素加速汇聚。2023年，科创板公司研发投入金额合计达到1,561.2亿元，同比增长14.3%，研发投入占营业收入比例中位数为12.2%，83家公司研发强度连续三年超20%。截至2023年末，科创板已汇聚超过23万人的科研人才队伍，研发人员占员工总数的比例超过3成。

　　创新成果不断涌现。得益于持续稳定的高研发投入，2023年科创板公司在科技创新方面取得了一系列新进展、新突破。截至2023年末，累计124家次公司牵头或者参与的项目获得国家科学技术奖等重大奖项，6成公司核心技术达到国际或者国内先进水平；累计形成发明专利超10万项，其中中芯国际、信科移动的专利均超过万项。龙芯中科推出新一代通用处理器龙芯3A6000，标志国产CPU在自碳化硅衬底全球第二，加速出海至国际一线器件企业。（央广资本眼）

41.7%！2023科创板公司毛利率保持高位

截至2月底，全国累计发电装机容量39.5亿千瓦，同比增长15.9%。其中，太阳能发电装机容量12.3亿千瓦，同比增长33.2%;风电装机容量6.5亿千瓦，同比增长22.8%。

1-2月份，全国发电设备累计平均利用466小时，比上年同期降低39小时。

下降17.71%!2026年1

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。

未来已来!临空新奥虚拟电厂开工建设，打造智慧能源新标杆