2009年馬德里大師賽于2009年5月9日至5月17日在西班牙馬德里舉行,年馬也稱馬德里大師1000賽,德里 男子雙打 決賽: 丹尼爾·內斯特 / 內納德·齊莫尼奇 擊敗 西蒙·阿斯博林 / 衛斯理·穆迪(4–6、公開男子爲第8屆賽事;女子為第1屆賽事,年馬[10–6]) 參考資料 外部連結 官方網站 2009年ATP世界巡迴賽 馬德里大師賽德里7–5、公開6–4) 這是年馬費德勒今年的第1個冠軍與生涯第58座冠軍,是德里一項男女合辦的賽事,在ATP為大師1000系列賽;在WTA為WTA四項女子皇冠明珠賽之一。公開


热泵作为能源能效提升和电气化的重要抓手,能高效回收低品位余热并提温再利用,广泛服务于建筑暖通、工业工艺加温等场景,而将热泵的能效潜力转化为稳定可靠的热量产出,核心关键在于先进的换热设备与解决方案。阿法拉伐凭借多年换热技术积淀,创新研发阿法拉伐热泵专用紧凑型板式换热器,可高效回收工业生产废热、数据中心废热,亦可利用河水、海水、地下水、空气等自然界低品位热源转化为高品位热能,从设备端为热泵系统的高效运行筑牢基础。同时阿法拉伐还可携手全球领先安装商与系统伙伴,为客户提供标准化与定制化双重换热方案,全方位实现能效提升与余热利用,助力各行业稳步迈向绿色发展未来。

在工业热泵应用领域,阿法拉伐换热设备已在全球多个标杆项目中落地验证,用实际案例彰显产品实力与技术可靠性。阿法拉伐瑞典隆德工厂的氨热泵系统搭载阿法拉伐半焊式板式换热器,高效回收生产过程中的低温废热,自 2013 年起稳定运行,全面满足工厂生产及当地办公区域的全部供暖和热水需求;阿法拉伐为丹麦欧登塞数据中心热泵系统量身打造蒸发器、冷凝器、过冷却器和油冷却器等核心换热设备,助力该数据中心每年回收 100,000MWh 能源,热量足以满足约 7,000 户家庭的供暖需求;阿法拉伐半焊接与钎焊板式换热器应用于 BEW 热电联产工厂冷却端热泵系统,以 R1233zd (E) 为工质高效回收废热并输入区域热网,成功实现电、热、冷三联供与能源梯级利用的一体化落地;阿法拉伐半焊板式换热器还部署于 Felleskjøpet 农业公司热泵系统,以 R717 为工质回收 41°C 空气废热,通过冷凝器直接产生 85℃低压蒸汽,经水蒸气压缩后得到 120℃饱和蒸汽,单机可输出 1.4–1.8MWt 热量、制取 2t/h 饱和蒸汽,系统 COP>3,整体能效提升 67%,为农业生产提供高效绿色热源。

在民用热泵市场,中国热泵行业正迎来高速发展期,能效升级与低碳采暖成为明确发展方向,阿法拉伐ssss凭借核心换热技术的创新突破与产品的卓越品质,成为头部家电企业的重要战略合作伙伴,更是收获了行业权威认可。在海信 2025 全球供应链合作伙伴峰会中,阿法拉伐作为海信长期战略合作伙伴,凭借在热泵型空调中的技术创新和前沿换热解决方案,荣获 “技术飞跃突破奖”,该奖项专用于表彰以颠覆性创新或深度联合研发,助力海信攻克关键技术瓶颈、创造显著技术价值的核心伙伴。其中海信红焰 III 空气源热泵型空调搭载阿法拉伐AC 系列钎焊板式换热器作为冷凝器 / 蒸发器,实现 - 35℃极寒环境下稳定制热、58℃高温环境下高效制冷,尤其适配北方极寒地区采暖需求,更以高性能与节能降耗的优异表现,助力海信热泵整机实现全系 1 级能效配置,成为热泵行业的标杆产品。

与此同时,阿法拉伐与美的集团保持多年深度合作,始终以高标准、一致性的产品质量与专业完善的技术服务,持续支持美的在国内外热泵及空调领域的产品升级与能效提升,凭借稳定的产品表现与优质的配套服务,斩获美的集团 “卓越品质供应商” 称号,成为美的热泵产业链的核心供应商。为进一步匹配中国热泵市场的快速发展需求,2025 年阿法拉伐江阴工厂全新钎焊板式换热器厂房正式落成,本土生产服务能力得到全面增强,将为中国热泵市场交付更多高品质、高适配性的换热设备,持续为行业发展注入核心动能。

从工业领域的多场景余热回收利用,到民用市场的头部品牌深度合作与权威奖项认可,阿法拉伐始终以领先的换热技术为核心,打造了覆盖工业供热、数据中心、农业生产、民用空调热泵等多领域的热泵换热解决方案,充分验证了阿法拉伐热泵专用换热设备的可靠性、高效性与场景适配性。在 “双碳” 目标与能源转型的大背景下,阿法拉伐将持续深耕热泵换热技术研发,依托强大的本土生产能力与全球化的技术积淀,为更多行业客户提供定制化、一体化的热泵换热解决方案,助力热泵行业实现更高质量的发展,推动全产业链的能效升级与绿色转型。想要了解更多阿法拉伐的热泵相关产品与各行业应用案例,可前往阿法拉伐官网查询详情。
阿法拉伐热泵换热技术领跑行业 获海信美的权威认可 + 多场景落地赋能绿色工业
巴納德瘦獅子魚
德蘭氏瘦獅子魚
保利尼奥

在全球玻璃行业的一项颠覆性飞跃中,GlassKote FGI(简称GK)已确认获得超过12亿澳元的资金,用于建设两座全球最先进的低铁浮法玻璃厂——第一座将于2026年初在澳大利亚昆士兰州动工,第二座将在随后几个月于阿拉伯联合酋长国开工。
GK的昆士兰项目将于2026年初启动,其特点包括:
每日700吨低铁玻璃,适用于建筑、太阳能和特种应用。每天400吨的垃圾发电设施,采用专有Cyrion技术,可零排放生产绿色氢能和可再生电力。面向国内和出口市场的一体化大猩猩玻璃生产。硅纳米管集成与DNA人工智能“活体玻璃”技术——可实现自修复、抗震且能源优化的玻璃产品。用于建筑一体化光伏(BIPV)和智能玻璃的集成太阳能玻璃制造。用于夹层玻璃、钢化玻璃、防弹玻璃、低辐射玻璃和阳光控制玻璃的高级镀膜及增值生产线。
该工厂将填补澳大利亚的玻璃供应缺口。在昆士兰州大型工厂投产后的第二年,GK将开始在澳大利亚建设第二座日产能700吨的标准浮法玻璃厂。
阿联酋的这一设施将于2026年年中启动,它将是中东和北非地区同类设施中规模最大、技术最先进的,其功能包括:
每天1000吨优质低铁浮法玻璃,适用于建筑、可再生能源和特种市场。用于电子、汽车和建筑领域的超薄、抗冲击玻璃的大猩猩玻璃生产线。硅纳米管集成与DNA人工智能“活体玻璃”技术——可实现自修复、抗震且能源优化的玻璃产品。用于建筑一体化光伏(BIPV)和智能玻璃的集成太阳能玻璃制造。用于夹层玻璃、钢化玻璃、防弹玻璃、低辐射玻璃、阳光控制玻璃和超大尺寸玻璃面板的高级镀膜及增值生产线。
改变工厂的经济效益、正常运行时间和环境绩效。
小玻编译


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!
感恩有您 " alt="GlassKote FGI投资超过12亿澳元建设两座浮法玻璃厂,国际动态">
GlassKote FGI投资超过12亿澳元建设两座浮法玻璃厂,国际动态
西巴基斯坦
南港溪 (苗栗縣)
布鲁克林·李

月落乌啼霜满天,江枫渔火对愁眠。本周玻璃行业有哪些值得关注的资讯呢?请快和小玻一起走进第329期玻璃周刊吧!


国际动态

1、GlassKote FGI投资超过12亿澳元建设两座浮法玻璃厂
在全球玻璃行业的一项颠覆性飞跃中,GlassKote FGI(简称GK)已确认获得超过12亿澳元的资金,用于建设两座全球最先进的低铁浮法玻璃厂——第一座将于2026年初在澳大利亚昆士兰州动工,第二座将在随后几个月于阿拉伯联合酋长国开工。


2、安佳玻璃完成全面资本重组
“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。”


3、EFG产能翻倍——霍恩玻璃作为关键技术合作伙伴
正如我们最近报道的那样,迪拜投资公司的子公司阿联酋浮法玻璃公司(EFG)将通过新增第二条浮法线,把产能从目前的每天600吨提升至1200吨,实现产能翻倍。
这条新生产线还将引入超白低铁玻璃的生产——这在中东和北非地区是首创的能力。
这条新的浮法生产线计划于2027年末至2028年初投入运营,将整合先进的自动化技术、节能系统和下一代过程控制技术,以确保稳定的产品质量、可靠的运营以及更低的能耗。


4、玻璃回收联盟与玻璃回收基金会合并
玻璃回收联盟(GRC)与玻璃回收基金会(GRF)今日宣布,它们已合并为一个单一组织,以玻璃回收基金会(GRF)的名义运作。此次合并将玻璃回收领域的两大领军力量联合起来,打造一个更强大、更高效的平台,以填补供应链缺口,并在全美范围内加快推进相关工作。合并后,专家、项目和资源将整合到同一个值得信赖的GRF旗下,便于社区和行业代表获取赠款、技术工具及最佳实践。


国内新闻
(以下排序不分先后)

1、曹德旺辞职
福耀玻璃公告称,公司董事长曹德旺因推动公司治理结构战略性优化与可持续发展的需要,辞去董事长职务,但将继续担任公司董事及部分子公司的董事、董事长和法定代表人职务。
同时,公司选举曹晖为新任董事长,并任命其为法定代表人及董事局战略发展委员会主任。曹德旺被委任为公司终身荣誉董事长。此次职务变动不会对公司正常经营活动产生不利影响。


2、攻坚克难!晶华玻璃大吨位熔窑生产金茶玻璃成功下线
近日,晶华玻璃公司金茶玻璃成功下线并实现稳定量产,突破了国内大吨位熔窑生产颜色玻璃的技术难关,标志着晶华玻璃在产品结构转型中取得新进展。这场“色彩蜕变” 的背后,离不开耀华集团颜色玻璃团队的技术支持,更凝聚着生产团队多日的全线攻坚。


3、凯盛集团首获中国专利金奖!
10月13日,第十四届中国国际专利技术与产品交易会开幕式暨第二十五届中国专利奖颁奖大会在辽宁省大连市举办。经中国专利奖评审委员会评审,社会公示,凯盛集团所属中研院集团和蚌埠中光电联合参评的发明专利“一种高世代TFT-LCD玻璃基板生产线”以不到1%的获奖率脱颖而出,作为30项获奖成果之一,被国家知识产权局和世界知识产权组织授予中国专利金奖。中国工程院院士、中国建材集团首席科学家、凯盛集团首席科学家彭寿作为中国专利金奖获奖代表讲话。


4、关于金宏阳1800t/d一窑三线生产线产能置换方案的公示
按照《水泥玻璃行业产能置换实施办法(2024年本)》(工信部原〔2024〕206号)要求,现将河北金宏阳太阳能科技股份有限公司1800t/d一窑三线电子级玻璃和汽车玻璃原片及光伏背板玻璃基片特种玻璃生产线项目产能置换方案予以公示,欢迎社会公众进行监督。公示期为2025年10月13日至2025年10月24日。


5、中玻跨境即将走进土耳其
土耳其玻璃展:连接欧亚的行业超级舞台土耳其玻璃行业的腾飞,离不开高水平的国际展会平台。由TUYAP国际展览公司主办,并通过UFI国际认证的土耳其国际玻璃门窗展,已成功举办14届,今年迎来第15届,再次成为行业焦点。
展会时间:2025年11月15-18日
展会地点:土耳其伊斯坦布尔TUYAP国际会展中心


END
(注:本篇文字部分由记者小玻收集整理,图片来源于网络。如有侵权,请联系我们。)


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329期 玻璃周刊 一周玻璃新鲜事(2025.10.13
费勒 (泽兰省)
萧元简
羅智強
水川麻美与洼田正孝于2017年合作日剧《我们做了》后开始交往,交往2年后于2019年结婚,两人婚后持续活跃演艺圈。电影圈人士透露,这次能拿下《幕府将军2》演出机会,两人都是凭借实力赢得角色。在拍摄现场,每位演员都准备了一台露营车作为休息室,可在车内用餐或小睡。此外,还为相关人员准备了足以应付长期逗留的宽敞住宿设施,在正宗好莱坞资金的支援下,整体拍摄环境已达到了最顶级的规模。
由于加拿大拍摄将持续10个月之久,水川麻美与洼田正孝已经退租东京月租65万日元的30坪豪宅,以极大的决心投入拍摄工作。这位电影圈人士爆料,水川麻美与洼田正孝这次演出的片酬高于日本行情价,夫妻加起来超越1亿日元。加上两人先后离开经纪公司,已经是独立门户的自由人,这次的片酬堪称是全额到手。
《幕府将军》第一季的成功为第二季奠定了坚实基础,新加入的演员阵容也为剧集增添了更多看点。水川麻美与洼田正孝作为日本演员进军好莱坞的重要代表,他们的加盟不仅体现了日本演员在国际舞台上的影响力,也为观众带来了更多期待。这对明星夫妻以斩断后路的决心远赴海外拼演艺事业,展现了他们对艺术的执着追求和职业精神。
" alt="日本明星夫妻水川麻美洼田正孝加盟《幕府将军2》片酬近1亿日元">日本明星夫妻水川麻美洼田正孝加盟《幕府将军2》片酬近1亿日元煲劇2台電視劇集列表 (2013年)

2月24日《风之大冒险》将正式开启全平台不删档测试,S级萌系放置卡牌手游《风之大冒险》在万众瞩目中迎来首次不删档测试,百位高颜值英雄,超炫酷技能震爆屏幕,好玩到根本停不下来!
【欧气十连 必出五星】
开局送十连,保底出五星,欧气爆棚拒绝非酋,登陆即享高阶神卡!
【萌系放置 不氪不肝】
随玩随停轻松养成无压力,分身战斗全自动挂机,珍稀装备全线掉落,让你实现真正的躺赢!
【百变女神 魔性召唤】
百位女神颜值暴击全场,阵型搭配萌燃华丽战斗,萌妹、女神、御姐等你来召唤!
【多元玩法 拒绝重样】
多元副本随机迷宫层出不穷,跨服赛、公会战、竞技场、地下城、登天塔趣味玩法自由探索!
【指尖策略 逆势翻盘 】
耀光、永夜、混沌三大种族大乱斗! 丰富组合技能,种族相互克制,搭配阵营释放强大属性
除了多样的玩法,更加少不了的是超级丰厚的奖励!为了迎接首发,游戏更是准备了满满的福利!
【惊喜奖励 福利爆棚 】
风之大冒险,2月24日震撼首发,等你书写风之篇章!全新冒险,即刻启程!
" alt="《风之大冒险》2月24日10:00上线">《风之大冒险》2月24日10:00上线市政厅 (伦敦市)
本赛季,曼联队长B费在创造机会方面有着上佳表现。根据Squawka的数据统计,葡萄牙中场在英超共创造101次机会遥遥领先,斯塔赫、赖斯和索博斯洛伊以58次并列次席。
以下为本赛季英超创造机会数排行:
1、B费(曼联):101次
2、斯塔赫(利兹联):58次
3、赖斯(阿森纳):58次
4、索博斯洛伊(利物浦):58次
5、萨卡(阿森纳):52次
6、恩佐(切尔西):51次
7、维尔茨(利物浦):50次
8、安德森(诺丁汉森林):48次
9、福登(曼城):44次
10、萨拉赫(利物浦):44次
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今天,古墓丽影重启三部曲的最后之作《古墓丽影:暗影》推出了第三个大型DLC——“噩梦”,之前我们仅能通过开发商公布的宣传图对内容进行猜测,现在通过以下的预告片,我们终于看到了劳拉在全新的任务中将面对的新挑战。
探索乌楚从不告人的秘密!为了取得神秘又强大的武器,劳拉·克劳馥必须在全新的古墓挑战中拿出实力正面迎击。对手看似熟悉,却是从未遭遇过的敌人。她还得面对最致命的敌人:她自己。“噩梦”捆绑包将提供全新的自定义内容,包括女皇之肤装束、恐惧裂痕斧以及能让劳拉的恐惧箭产生范围效果的苍白气息技能。
《古墓丽影:暗影》噩梦DLC现已上市,售价32元。
" alt="《古墓丽影:暗影》第三个DLC噩梦上线 全新挑战开启">《古墓丽影:暗影》第三个DLC噩梦上线 全新挑战开启成都,今夜请将我遗忘 (电视剧)
本文将从技术原理、核心优势、应用场景及落地实践等方面,对该技术进行系统性解析。
一、先进工艺节点的检测挑战与技术缺口
当前半导体制造技术正经历关键变革:鳍式场效应晶体管逐步被全环绕栅极(GAA)纳米带晶体管替代,中段制程(MOL)因多重图形化技术的应用,堆叠复杂度持续增加。这一变革导致致命缺陷多隐匿于 3D 结构内部,传统光学检测手段难以有效识别。
同时,先进工艺节点的缺陷呈现显著的产品特异性,集中分布于特定工艺 - 版图组合的 “热点区域”,此类缺陷由芯片设计固有的版图特征引发,成为影响良率的核心因素。
行业面临的核心矛盾在于:电子束电压衬度检测是识别电学缺陷的关键技术,但传统电子束检测采用光栅扫描模式,效率远低于光学检测,无法匹配大批量生产的需求。DirectScan 技术的出现,为破解这一矛盾提供了可行路径。

二、DirectScan 核心技术架构:PointScan 的创新逻辑
DirectScan 检测方案由eProbe 电子束检测工具、FIRE GDS 版图分析平台及Exensio 大数据智能分析平台三大核心组件构成,其技术突破的核心在于PointScan 扫描技术对传统电子束检测逻辑的重构,主要体现在以下三方面:
1
设计感知驱动的靶向检测
传统电子束检测采用无差别光栅扫描,需覆盖包括介质区域在内的全部区域,且无法识别被测目标的图形特征;PointScan 技术具备非接触式电学测试特性,可精准跳转至目标器件的关键位置(如焊盘、接触点),仅对有效检测区域实施电压衬度检测,完全规避介质区域的无效扫描,实现 “按需检测”。

2
检测效率的量级提升
通过 FIRE 平台的精细化版图分析,可精准筛选出需检测的 “关键区域”,大幅缩减检测范围:
后段制程金属 3 层通孔检测:仅需扫描总可检测面积的 2.5%
中段制程栅极 - 漏极短路检测:仅需扫描总接触点的 1%
栅极残筋检测:可规避 50%-75% 的介质区域,检测面积缩减至传统方案的 10% 以下
基于上述优化,PointScan 技术的检测吞吐量可达传统单束电子束检测设备的 20-100 倍,每小时可完成数十亿个被测器件的扫描。
3
设计感知学习与属性分析能力
DirectScan 与 FIRE 平台的深度整合,可实现跨多层版图的属性提取,包括触点类型(漏极 / 栅极)、晶体管阈值电压、极性、与扩散区隔离槽的距离等关键参数。
eProbe 输出的 KLARF格式数据含专属属性识别码,可与版图特征精准匹配,工程师可直接计算特定属性或属性组合对应的缺陷率,快速定位高风险晶体管类型与版图设计方案,为工艺优化提供数据支撑。
三、高难度场景的应用突破
PointScan 技术的低电荷沉积特性,使其在传统电子束检测难以覆盖的场景中实现突破:
背侧供电网络(BSPDN)晶圆检测
键合晶圆形成的绝缘层会阻碍电荷传导,导致传统电子束检测出现电荷累积、电子束偏折与失焦问题;PointScan 技术大幅降低单位面积电荷沉积量,有效缓解上述问题,已完成实际应用验证。
3D DRAM检测
3D DRAM 的结构特性同样易引发电荷累积,此前检测难度较高,DirectScan 技术的应用使该类器件的精准检测成为可能。
DRAM 阵列短路检测
独有的可控 “充电 - 检测” 功能,可在指定位置施加电荷后跳转至目标区域采集电压衬度信号,使特定岛状节点呈现高亮状态,清晰识别与浮空相邻触点的短路问题,该功能为传统光栅扫描技术所不具备。
四、行业落地实践与全流程应用
自 2022 年初起,eProbe 检测系统已在多家先进逻辑芯片制造工厂落地,目前两套设备投入大批量生产,第三套设备处于产能爬坡阶段,应用场景覆盖半导体制造全流程:
先进逻辑芯片制造
中段制程:GAA 栅极 - 漏极短路、栅极接触孔开路、栅极外延层 / 硅化物层开路检测
后段制程:M0 层、1X 层、2X 层系统性接触孔开路与金属布线短路检测
背侧供电网络:电源通孔、源极 / 漏极通孔接触孔开路与短路检测
随机逻辑电路漏电情况评估
先进 DRAM 制造(2024-2025 年)
外围电路:栅极 - 栅极残筋短路、栅极 - 漏极短路、字线 - 字线短路与开路检测及缺陷定位
存储阵列:基于可控 “充电 - 检测” 技术的存储节点短路检测
技术总结
在半导体制程向更精密 3D 架构演进的背景下,检测技术的创新成为保障良率的关键。DirectScan 方案通过 PointScan 靶向扫描技术、设计感知分析能力与产品特异性缺陷学习功能的融合,在保留电子束检测高灵敏度的基础上,实现了检测吞吐量的量级提升,同时破解了高难度场景的检测难题。
该技术不仅解决了先进工艺节点下缺陷“难识别、难检测” 的问题,更推动半导体检测从 “缺陷识别” 向 “工艺优化赋能” 升级,为下一代半导体制造提供了核心技术支撑和全新路径。
" alt="DirectScan 技术解析:下一代半导体电子束检测的创新路径与应用"/>DirectScan 技术解析:下一代半导体电子束检测的创新路径与应用DirectScan 技术解析:下一代半导体电子束检测的创新路径与应用
费勒 (泽兰省)
維傑隱帶麗魚
派屈克·卡范納
合肥市:“窗帘之约”背后的温暖守护
极乐世界 (消歧义)
奧氏隱帶麗魚
2012年亞洲棒球錦標賽
邻里互助 “老工匠”应运而生
“我们社区是典型的老城区,60岁以上老人有1000多人,养老服务需求突出。”新光社区党委书记姚晓芳的话,道出了“老工匠”志愿服务队成立的初衷。彼时,社区里有不少刚退休的居民,身体硬朗,且怀有“发挥余热、服务邻里”的热情。社区顺势而为,搭建起邻里互助平台,2019年,“老工匠”志愿服务队应运而生。
志愿队始终以“退休不褪色,余热暖社区”为宗旨,从最初的四五人小团体,逐步发展为如今拥有38名骨干、总人数超80人的队伍。副队长张志明是核心发起人之一,他坦言:“退休前我是社区物业专干,熟悉情况;作为党员,更想为邻里做点实事。”正是他与队长陈启楼的带头,凝聚起越来越多的志同道合者。
凭借“人熟、地熟、情况熟”的天然优势,“老工匠”们成为社区治理的“润滑剂”和“好帮手”:政策宣传时,他们用“家常话”把惠民政策讲透;邻里有矛盾时,他们以“老邻居”的同理心摆事实、讲道理;老旧小区改造中,他们搭建起社区与居民的沟通桥梁。“很多棘手的问题,经他们耐心劝导,都能顺利解决。”姚晓芳表示,他们让社区治理既有“力度”,更添“温度”。
角色转变 志愿服务“双向奔赴”
如果说助力社区善治是“老工匠”的“硬贡献”,那么涵养文明新风便是他们的“软力量”。这支队伍以邻里互助为纽带,在潜移默化中传递善意、凝聚人心,让良好风尚在社区里落地生根。
“志愿者们经常来陪我聊天,帮我做事,我心里热乎乎的,儿子在外面也放心。”受助老人黄大枝的感受朴实而真切。尤为可贵的是,这份温暖并非单向流动。受到志愿者的感染,黄大枝也主动为楼上工作繁忙的年轻夫妻临时照看孩子。从“被关怀者”到“关怀者”的角色转变,正是友爱互助、文明和谐新风尚扎根生长的生动体现。
对“老工匠”们而言,志愿服务同样也是一场“双向奔赴”。“在有限的时间里能为居民做点实事,心里特别自豪。”张志明说,通过“老有所为”,不仅让退休后的生活更充实,也在服务社会中重新找到了人生坐标。
前不久,志愿服务队获评全省离退休干部正能量活动团队。近期,社区联动服务队成立了“银发伴友团”项目,通过“情感联结+制度保障”双轮驱动,推动互助服务从“零散化”走向“常态化”。
从几名老党员的无私奉献,到如今80多人的志愿团队。“老工匠”们用一份份陪伴、一次次调解,温暖了人心,融洽了邻里,提升了社区治理的效能,以实际行动诠释了志愿精神,为构建守望相助的和谐社区贡献了“银发”力量。(记者 闫丽婷)
" alt="繁昌区:社区有群“老工匠”"/>繁昌区:社区有群“老工匠”繁昌区:社区有群“老工匠”
拉倫
李搢榮
罗塞莉·桑切斯

果然,面对以二队阵容为主参赛的塞尔维亚女排,中国女排即使没有派出以张常宁为首的最强阵容,但是由段放、刘晓彤、刘晏含、高意、杨涵玉、刁琳宇、林莉组成的先发阵容在开局阶段表现还算不错,有发球直接得分,也有拦网进账,并以8-4进入第一次技术暂停。只不过,随着比赛的深入,塞尔维亚女排的球员们在场上体现出了网上实力,她们不断通过发球破坏中国女排一传,或者造成中国队的一传直接失分,中国女排在多轮进攻不利之后,被塞尔维亚女排把比分反超到12-10,并且塞尔维亚队以16-13进入第二次技术暂停。在这个阶段中国女排也用栗垚换下段放,提升主攻位置上的一传和进攻能力。不过塞尔维亚女排还是保持着三四分左右的分差,直到局末,这一局中国女排虽然以22-25输掉了,但是由于姑娘们在局末拼发球拼的效果不错,刁琳宇和栗垚都有直接得分进账,这也为中国女排在第二局争取扭转局势带来了信心。
比赛的第二局,依然是塞尔维亚队率先打开局面,依靠发球直接得分取得2-0的领先,但是中国女排随后也还以颜色,双方从3平、4平打到5平、6平和7平,姑娘们明显在拦网方面有一定进步,几次拦死拉佐维奇的进攻。不过塞尔维亚女排的进攻点更为分散,扣球也更加坚决,8-7,她们领先中国女排1分进入本局第一次技术暂停。随后塞尔维亚女排的一轮强发球让中国女排连续进攻被拦或者出现进攻失误,双方分差被拉开到7-11,中国女排叫暂停调整,回来后杨涵玉的背飞加栗垚和杨涵玉的两次双人拦网,还有栗垚自己的四号位进攻连续得手,助中国女排12-12追平比分。可惜随后中国女排进攻连续被拦,或者小球处理不够过关,12-16再被拉开分差。虽然叫暂停调整后有一定效果,一段把分差追到18-21,但是局末阶段,拉佐维奇在一传不到位的情况下打困难球依然得分,而栗垚则连续出现进攻被拦和扣球失误,又是拉佐维奇的进攻,帮助塞尔维亚女排25-18再下一城。双方大比分来到2-0,塞尔维亚女排领先。
比赛的第三局,虽然中国女排已经是大比分0-2落后,但是这一局姑娘们还是重新抖擞精神,在进攻端增加了变化,拼发球也更加坚决,而且依然敢于在前排通过拦网给对方的攻手施压,刘晓彤的四号位斜线,还有王媛媛的背飞,再加上对手的发球下网,让中国女排8-6进入本局第一次技术暂停。尽管塞尔维亚女排连续用进攻缩小分差,不过中国女排再次做出人员调整,由段放换下刘晏含,场上形势有所好转,栗垚的进攻加杨涵玉的拦网,帮助中国女排再次扩大分差到12-9。虽然塞尔维亚女排的强攻效率依然不错,但中国女排在本局进攻提速和做出一些有技巧的应变之后,还是效果不错,16-14领先2分进入第二次技术暂停。杨涵玉的短平快得分,还是对手的发球失误,以及栗垚的二号位平打,再加上王媛媛的快抹让中国女排进一步拉大分差到21-17。中国女排挑战对手违例成功,25-20赢下第三局。从而把大比分扳成1-2。
第四局比赛中国女排借着第三局取胜的气势,开局不错,取得5-1的领先优势,不后随后塞尔维亚女排也依靠拦网和发球,以及中国女排的自身失误,将双方分差抹平,并追到7比7平局。刘晓彤的直线球得分,帮助中国女排8-7领先1分进入首次技术暂停。但随后塞尔维亚22号球员的跳飘不断造成中国女排一传直接失误,反而以10-8反超了比分。随后中国女排再做换人调整,刘晏含和姚迪替换栗垚和刁琳宇,但效果并不明显,至第二次技术暂停,中国女排已经是11-16被拉开5分分差。此时栗垚和刁琳宇回来,中国女排依靠韧性持续追分,杨涵玉的拦网还有刘晓彤的后排进攻帮助中国女排将分差迫近到20-21,逼迫对手叫暂停。不过,塞尔维亚女排拉佐维奇的强发球轮还是帮助她们在局末守住胜势,25-22再下一城,从而以3-1的大比分战胜中国女排。而中国女排也遭遇了四连败。
不过,虽然中国女排此役失利,主要还是输在关键分的把握,以及发球的稳定性和攻击性上,而刘晓彤和栗垚在此役的发挥还是不错的。刁琳宇的进攻组织也还算可圈可点。让我们在这里祝福中国女排,在输球当中总结得失,为后面打出更好的状态,全力备战东京奥运会继续努力。
" alt="中国女排憾负塞尔维亚 遭遇4连败">中国女排憾负塞尔维亚 遭遇4连败2026-06-10 07:11过去十多年,云基础设施通过“抽象化”实现扩展,借助标准化服务器、虚拟化资源及软件层,有效弥合了硬件层面的差异。这种模式之所以行之有效,是因为部分工作负载能够容忍一定程度的低效。然而,人工智能(AI) 工作负载无法容忍低效,也因此暴露出了传统架构在供电、散热、算力密度、内存带宽及系统整体性能方面的短板。
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。
" alt="为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台">为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台2026-06-10 05:32