巴布拉拉（Babrala），巴布拉拉其中男性为63.00%，巴布拉拉其中男性7676人，巴布拉拉
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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。
栽培稻是全球最重要的一年生粮食作物之一，然而其祖先普通野生稻却是一种多年生、匍匐生长的野草状植物。水稻驯化过程中“多年生”性状的丢失一直是未解之谜，更多人期待着能够重新培育“多年生水稻”，实现一次种植、多次收获。北京时间3月20日，一项中国科学家最新研究以封面形式在国际权威学术期刊《科学》发表，找到了水稻丢失的“长寿基因”，也让创制“多年生水稻”成为可能。
这项研究来自中国科学院分子植物科学卓越创新中心，植物性状形成与塑造全国重点实验室韩斌院士团队和植物高效碳汇重点实验室（中国科学院）王佳伟研究员团队首次克隆了决定野生稻多年生生活习性的关键基因EBT1，并阐明了该基因座位表达模式的改变是水稻在驯化过程中由多年生向一年生转变的关键。
关键基因逆转水稻生命周期
研究团队首先对446份野生稻资源进行了系统的表型考查，发现部分野生稻材料与一年生栽培稻不同，这些植株在种子成熟后并未衰老死亡，而是在节间腋芽处持续萌发出新的侧枝。这些分枝会不断延伸，持续生长，落地后会生根并发育成为新的植株，从而呈现出野草状的表型。也就是在开花后出现发育程序的逆转，重新返回营养生长期（“成花逆转”现象），从而呈现出一种无性繁殖的多年生生活习性。
为了找到决定该多年生表型的关键基因，研究团队以多年生东乡野生稻W1943（Oryza rufipogon，野生稻的一种）与一年生栽培稻籼稻广陆矮四号（GLA4）杂交，构建染色体替换系，开展了正向遗传学研究。利用精细的图位克隆技术，最终定位并克隆到该基因，命名为Endless Branches and Tillers 1（EBT1），意为“无尽的分枝与分蘖”。研究发现，该基因座位由两个串联排列的微小RNA（microRNA）基因——MIR156B和MIR156C组成。
miR156是植物的“年龄开关”，调控了植物的发育进程。经典理论认为，miR156在幼苗期高表达，随着植物年龄的增长，其表达量逐渐降低，从而推动植物由营养生长向生殖生长的转变。出人意料的是，研究团队发现，尽管野生稻MIR156B和MIR156C也遵循类似“随年龄递减”的表达模式，但它们会在开花后分蘖节的腋芽中重新被激活。这种表达状态的重启或重置，使得腋芽能够出现发育程序的逆转，恢复营养生长能力，不断产生新的分蘖，从而呈现出“无性繁殖”的发育模式。进一步深入分析发现，这一独特的重启现象与野生稻EBT1（MIR156B和MIR156C）基因座位的表观修饰状态密切相关。
该位点的野生稻和栽培稻群体基因组遗传变异分析显示，该基因区域在水稻驯化过程中受到人工选择。这意味着，在追求高产和株型紧凑的栽培稻时，人们可能无意中“丢弃”了野生稻的多年生基因。
培育“多年生水稻”，让稻田变“果园”
水稻从“一年生”到“多年生”，描绘的是一种“稻田变果园”的未来愿景。水稻不再需要每年重新耕地播种，而是可以收获之后自行生长。生长周期大概在3-4个月，实现一次种植、多次收获。
韩斌表示，这将在极大程度上节省农民劳力，节约种子资源，同时有利于土壤耕作层的修复和保护，提高水肥利用率。从粮食供应角度，多年生作物的培育将为拓宽我国耕地面积、保障粮食安全提供技术储备。多年生作物适合坡耕地和丘陵山区等低产田场景，是常规一年生作物的有效补充。
在基础研究的基础之上，研究团队通过将EBT1与已知的两个水稻匍匐基因PROG1和TIG1聚合，成功创制出能够复现野生稻野草表型的“类野生稻”植株，该聚合材料具有强大的无性繁殖能力。目前，在研究团队进行试验的海南田间环境中，这一新植株已经存活至少两年。
当然，对“多年生水稻”创制的研究在我国也并非首例。此前，云南大学胡凤益团队开发的多年生水稻品种PR23就入选了《科学》杂志评选的2022年度十大科学突破榜单。同为多年生水稻，有何区别呢？
韩斌对此解释指出，PR23是由多年生非洲长雄野生稻与一年生亚洲栽培稻远缘杂交而来，关键是利用了长雄野生稻所具备的地下茎，这是普通野生稻没有的。此外，两者的遗传机制也不同，且PR23经历了二十余年漫长的传统育种。此次发表的成果则找到了确切的“长寿基因”，并通过近缘杂交明显降低了技术难度，将大幅加速“多年生水稻”的培育进程。王佳伟进一步表示，从研究成果来看，EBT1基因并非水稻独有，因此这种“多年生”的改造理论上至少可以向其他禾本科植物拓展。
谈及“多年生水稻”的口感和产量，研究团队表示培育并未影响种子发育之外的基因，对口感不会有太大影响。虽然单次收获的产量目前无法完全达到栽培稻的水平，但不需反复播种所带来的劳动力减少等其他效益改变，或许能实现更好的平衡。下一步，研究团队也会考虑和育种企业合作，利用最新研究成果筛选出“多年生水稻”品种，在特定区域开展规模化种植，这一过程或将在四到五年内完成。
强强联合的科研合作标杆
早在2018年，研究团队就定位到了EBT1基因，而后近8年时间攻关，让“多年生水稻”的一种全新创制方式成为可能。而对于王佳伟来说，针对miR156基因的研究更是已有20年之久，却没想到在这次科研合作中发现其竟是水稻的“长寿密码”。
“巧合得不敢相信。”王佳伟说，“当时就想拍大腿，看到这个结果的时候你会发现，一切都完美而合理，这就是科学的神奇和美感。”
八年时间里，这项研究完成了多种遗传方法的应用，包括打样、基因编辑、转基因等，多种不同手段试验操作不易，工程量极大。研究方法之外，研究材料的选取也成为该项研究最突出的创新点。学术界对于植物长寿基因的研究由来已久也不乏成果，但在禾本科植物中完成对长寿基因的研究，这还是头一次。
这项科研工作的合作之中，韩斌院士团队长期深耕于水稻遗传学与基因组学研究，拥有丰富的野生稻资源和强大的正向遗传学研究平台；王佳伟团队则在植物发育生物学，特别是植物年龄、再生和多年生领域具有深厚的积累。
两个团队打破学科壁垒，优势互补、共享资源、互通思路，从现象发现到基因克隆，再到机制解析，最终完成了从“定位基因”到“读懂机制”的完整科学故事，充分体现了研究所内部交叉融合、协同创新的科研生态“软实力”，也是跨团队、跨学科合作攻关重大科学问题的标杆案例。
回顾合作科研的进程，韩斌院士形容双方的合作“勤奋而不卷”，并未刻意追求文章发表级别，而是关注研究本身的意义和故事性。他笑着提到两句话——“道可致而不可求”“莫之求而自至”。
（原标题：未来收水稻会像采果子？中国科学家破解水稻“多年生”关键）
在光伏行业迈向高质量发展的关键期，华电集团作为能源转型的绝对主力，其对技术选型的“风向标”作用愈发显著。从本次集采结果来看，BC技术厂商已成为中标主力。这一方面体现了BC技术在效率和成本上的领先优势已获得头部能源集团的普遍认可，另一方面也标志着BC路线正逐步确立为下一代高效光伏技术的主流方向。随着市场化交易的持续深化，BC组件将进一步推动更多项目投建，为各类场景提供更优质的规划选择。
本次集采中占比高达75%、明确要求组件转换效率须高于23.8%的高效组件标段，成为BC组件的主战场。这一前瞻性的准入标准，折射出大型电力投资集团在土地资源趋紧、开发成本攀升的背景下，对提升单位面积能量密度的迫切需求。而爱旭ABC高效组件正是应对以上行业挑战的“最佳解法”。通过从硅片、电池到组件的全链路自主创新，爱旭ABC实现了发电效率及双面率的全面跃迁，满屏组件量产效率更是突破25%+，并连续36个月位居TaiyangNews全球组件量产效率排行榜首位。在同等装机规模下，ABC组件能够大幅减少占地面积，从源头降低支架、电缆及土建等BOS成本，成为驱动集中式电站内部收益提升的关键引擎。
在集中式光伏电站的开发与运营中，沙戈荒、山地、渔光互补、海上光伏等不同场景，面临着沙尘遮挡、安装运输难、高湿热腐蚀、强风浪荷载等多样化挑战。爱旭ABC组件从这些实际痛点出发，通过阴影发电优化、防积灰、抗隐裂、更低衰减、更优温度系数等差异化功能，系统性地提升了组件在各类严苛场景下的运行稳定性与发电效率，为电站的全生命周期收益提供了更高确定性，精准契合了大型能源集团对资产安全与长期收益的双重诉求。
此次中标华电年框集采项目，是爱旭深耕国内集中式市场的又一重要里程碑，标志着ABC技术路径与产品价值已赢得大型能源集团的深度信任。未来，爱旭将继续坚持以客户为中心，在追求极致创新的同时，为各场景客户针对性创造差异化价值，以高效优质的组件产品与客户共享科技进步成果，为推动全球能源转型贡献爱旭力量。
茂林修竹间，一条彩色的旅游公路串起林场、农庄和果园，地处江淮分水岭的合肥市长丰县岗集镇青峰岭村，万亩薄壳山核桃已果实累累。这里的丰收美景和田园之乐，让不少城里游客流连忘返。
“今年薄壳山核桃的产量、品质都不错！林下养鸡，林间种油菜，春天你再来看，又是一番美景！”作为当地较早返乡创业的新农人，长丰青峰岭家庭农场负责人王正华亲眼见证了“护绿生金”的变化。
王正华告诉记者，林长制改革以来，山有人管，林有人治，责有人担。村里优化产业结构，将资源变资产，发展现代都市观光农业，产业链条不断延伸。城里游客慕名而来，一到周末，农庄里的十几间精品民宿“一房难求”，优质的特色农产品成了抢手货。
守绿换金，添绿增金。在安徽，5.2万名林长守护着400多万公顷森林和100多万公顷湿地。数据显示，近5年，安徽省造林765万亩，农田林网建成率达73.8%，湿地保护率达51%以上。
森林碳汇、森林旅游、森林康养……安徽立足资源禀赋和区域特点，不断拓展生态产品价值实现途径，统筹推进生态产业化和产业生态化，推动生态资源转化为“富民资本”，绿水青山底色更亮，“金山银山”成色更足。
蓝天下，一望无际的黄金茶顺着丘陵起伏绵延，健身步道、休闲木亭点缀在茶园中，位于安徽省宣城市郎溪县的大佛山养心谷是不少摄影爱好者的网红打卡地。
依托优美的生态环境，郎溪县将盘活林业资源与发展全域旅游相结合，加快与沪苏浙等地的交通基础设施互联互通，描绘生产美、生态美、生活美的乡村振兴新图景。
“我们依托黄金茶标准化种植基地，探索茶旅融合，发展生态+康养产业，将美丽风光变为美丽经济，带动更多的村民走上生态致富路。”郎溪县大佛山养心谷负责人王立胜说。
水岸共治、退渔还湖、退养还湿……从予取予求到反哺自然、尊重自然、人与自然和谐共生，安徽按下生产和生活方式绿色转型“快进键”。
统筹推进山水林田湖草沙一体化保护和系统治理，安徽加快建设长江、淮河、江淮运河、新安江生态廊道，为区域经济发展筑牢生态安全屏障。
图为合肥市肥东县长临河镇十八联圩湿地。新华社记者张端 摄
在安徽省合肥市肥东县长临河镇十八联圩湿地，百鸟争鸣，草木繁茂。随着环巢湖湿地面积的不断增加，生物多样性加快恢复，巢湖生态湿地重现生机。
当地群众告诉记者，这几年生态环境好了，常能看到白琵鹭、豆雁、红嘴鸥等鸟类在这里越冬、栖息，难得一见的东方白鹳也时常飞到巢湖湿地来觅食。
巢湖风光，作为五大淡水湖之一，巢湖是我国生态版图上的一颗明珠。新华社记者张端 摄
青山为笔，碧水为墨，一幅生产发展、生活富裕、生态良好、城乡共美的青绿山水画卷正徐徐展开。
课堂上，谢思埸不仅分享了自己夺冠的心路历程，更鼓励学生们要在自己的人生赛道上勇敢冲锋，要以“永不言败”的青春斗志，直面各种挑战。
春季学期伊始，广东各地大中小学的“开学第一课”如约而至。从人工智能的深度思辨，到“健康第一”的扎实落地，随着大中小学思政课一体化改革创新不断推进，各校紧扣时代脉搏，以各具特色的内容与形式，打造了一堂堂“沉浸式”的思政课，帮助广大青少年“扣好人生的第一粒扣子”。
前沿科技进课堂
“长时间看电子屏幕眼睛干涩该怎么缓解？”在广州市第九十七中学的“开学第一课”上，一名学生向“AI健康助手”提出问题。几秒钟后，这款人工智能助手便给出了解答。
这是由该校校友黄国雄带着团队研发的学校专属智能体，能解答有关学校的各种问题。活动现场，这名校友还为学生们讲解了智能体背后的技术原理，鼓励他们正确面对数字时代的机遇与挑战。
今年春季开学，以人工智能为代表的前沿技术成为热门话题之一。广东不少“开学第一课”都注重引导师生深入思考：在智能时代，什么才是教育的根本？什么又是人之所以为人的核心？而这一思考往往与学生的个人成长和职业发展紧密相连。
“在人工智能迅猛发展的今天，提问驱动式教育尤为重要——学会提问，才能让人工智能更好地服务于人。”广东以色列理工学院党委书记、副校长林丹明用人工智能视频生成模型的发布作为引入，勉励学生们在科技浪潮中始终保持独立思考的习惯，善于提出有价值的问题、敢于挑战既有的答案，将个人成长融入国家发展大局，在未来的科技创新中占据主动、引领变革。
在广州市第二中学，校党委书记郑海明以“于不确定中守确定”为主题，为全校师生带来“开学第一课”。他认为，良好品德、提问与思考的能力、学科素养与身心健康是人工智能时代教育的核心，“科技变革带来机遇也带来挑战，在人工智能时代，教育必须回归人的价值与能力培养”。
广州大学附属中学党委书记欧卫国提醒学生，在利用数智技术赋能学习生活的同时，要避免过度依赖，守住语言表达与独立思考的能力。
如果说中学与大学的“开学第一课”注重学生理性分析能力与使命担当的培养，那么小学阶段则是让学生在具体可感的案例中学习启蒙。
广州市番禺区星执外国语小学把“火箭”搬进校园——在航空科技领域专家的指导下，该校五年级学生亲手组装了一座“长征五号B型火箭”模型。
鹤山市沙坪街道第一小学以春晚节目《武BOT》中的机器人表演为切入点，引导学生理解中国科技自立自强的发展路径。
汕头市龙湖区丹霞小学从智能音箱等各类人工智能工具出发，细数人工智能与数字技术对人们生活的影响，并结合钱学森归国报国的故事，引导学生树立爱国、创新、求实、奉献之精神……
从技术原理到伦理思考，从能力培养到价值坚守，广东大中小学的“开学第一课”正将科技深度融入思政教育当中，引导学生在拥抱未来的同时，守住人文底色。
融入“健康第一”理念
青少年时期是身心健康发展的关键阶段，然而当下青少年的身体健康问题逐渐突出，心理健康问题亦呈现低龄化趋势，这些都对学校的育人模式提出了新的挑战。
今年2月，教育部召开“新春第一会”，以“深入落实‘健康第一’”为主题，对推进学生身心健康工作进行部署。随后，教育部印发《关于全面推进健康学校建设的指导意见》，提出深入落实“健康第一”教育理念，全面推进健康学校建设，整体提升青少年学生身心健康水平。
在广东，不少学校将“健康第一”理念融入“开学第一课”活动当中。
广东华侨中学校长李子良在“开学第一课”上勉励学生们要以健康为基，让汗水带走焦虑，用阳光心态照亮前路。
广州市黄埔区凤凰湖小学校长饶政以“少年如朝阳”为题，号召学生践行“健康第一”的理念，做好体育锻炼等。
东莞市石排铭科小学的孩子们在户外上了有趣的一课，通过“五育寻马”闯关活动，进行足球射门、篮球投篮、绘画等项目的趣味挑战。
“健康第一”不仅包括强健的体魄，更涵盖阳光的心态和健全的人格。在关注学生体质增强的同时，越来越多学校开始将心理健康教育摆在同等重要的位置，探索身心并重的育人路径。
“落实‘健康第一’理念，关键要营造良好的校园氛围。”广东实验中学党委书记全汉炎介绍，学校构建了三位一体的“心育教育”模式，提出“学校是心育，家庭是养育，家校是共育”的观点，从小学到中学设计了12年一贯制的系列课程。比如在小学“开学第一课”等活动中，会开展幸福感恩主题活动、“行走的思政课”等课程，把思政教育和品德培养联合在一起。
“‘开学第一课’只是我们系列课程的其中一环，这些活动的目的就是以‘小活动，成就大韧性’，让学生在体验中感悟、在实践中成长，真正实现心理韧性的提升。”全汉炎表示。
以“微小变量”汇聚强大推力
思政教育是落实立德树人根本任务的关键课程。新的学期，大中小学的思政课如何“与时俱进”？
在广州大学马克思主义学院副院长、副教授左康华看来，如何让思政课贴合学生需求、紧跟时代步伐、实现学段贯通，成为当前广东大中小学思政教育研究的重要课题。
“高校已经开展了积极的探索，有丰富的经验。其中‘开学第一课’作为新学期思政教育的重要抓手，已形成独具特色的实施模式。”左康华表示，例如，广州大学由校党委书记和校长带头，要求各学院、各专业均开设思政“开学第一课”，由学院院长或党委书记主讲，课程内容需要紧密结合本专业特色，将行业热点、学生个人成长与行业发展相结合，贴合学生发展需求。
这一模式旨在将专业课与思政课相融合，达到协同育人的效果。左康华还观察到，在中小学校，“开学第一课”的内容和形式更为丰富。
广州市越秀区小北路小学融合AI技术，由校党总支书记韩萍“携手”活字印刷术发明者毕昇和AI机器人小创，开展了一场“跨时空交流”。
云浮市罗定实验中学学生在新建的“萌宠乐园”喂养、观察小羊、兔子、孔雀等“动物朋友”，上了一堂心理健康与生命教育课。
广州市越秀区铁一小学邀请四级人大代表进校园上思政课，鼓励学生为城市建设贡献“童言智慧”。
以往，广东作为改革开放前沿阵地，不少学校“开学第一课”会紧密结合当地红色资源，带领学生在红色地标中了解历史故事、在历史场景中感悟初心使命，让学生在实际场景中产生强烈的亲切感与认同感，有效提升思政教学效果。
“如今‘开学第一课’内容形式更为丰富，不仅能有效帮助假期后学生收心归校，还能利用多种方式，帮助孩子们形成健康的理念，快速确立人生目标，实现个人成长与未来发展乃至职业目标的深度融合。”左康华说。
在广东，思政教育已逐渐摆脱传统课堂中单向讲授的弊端、彻底摒弃“满堂灌”的教学方式，结合现场教学、实践教学、数字化教学等多种手段，不断提升学生课堂参与度与获得感，通过线上线下相结合等方式，带领学生主动接触社会，增强思政课吸引力。
广州市教育局副局长陈学明认为，思政工作是一个点滴浸润的过程，通过各个学校一项举措、一个活动的“微小变量”，终将变成改变学生人生的强大推力，“要充分调动全社会力量，把‘大思政课’讲得有深度、有力度、有温度，方能帮助广大青少年立大志、明大德、成大才、担大任”。
从浙江温岭的田间少年，到上海滩的机床贸易商，再到如今中国制造出海基础设施的构建者，陈方德的角色完成了从卖产品的商人到铺道路的行业护航人的深刻跃迁。这场跃迁的背后，并非精巧的商业算计，而是一个亲历者目睹行业痛点后的本能反应，以及一份将个人事业与时代浪潮、国家叙事紧密相连的朴素使命感。
成长的烙印：从抓黄鳝卖钱到看见一台设备抵一卡车五金
陈方德的故事始于浙江温岭那片充满商业基因的土地。他坦言，自己从小读书没有一种心思，反而对赚钱充满兴趣，放学后去河里田里抓虾抓黄鳝卖钱，让他感到享受。这种源自市井的、对商业价值最直接的感知，成为他最初的启蒙。在我们浙江，很早就灌输了这样的理念：你能读就读，不能读就做生意。十七岁初中毕业后，他开过机器、开过卡车、办过小厂，社会的第一课扎实而粗粝。
转折发生在 2000 年来到上海，进入五金机电行业。站在客户工厂里，他看到了一个更宏大的世界：感觉一台设备这么大，我的五金机电太小了，价值太低了。一台设备卖了我五金设备要卖一卡车。对更高价值的本能追逐，将他懵懵跌跌撞撞地带入了中国机床业的黄金时代。他抓住机遇，在上海建立机床城，整合各家品牌，见证了客户带着现金上门抢购的盛景。这是他的第一桶金，但更重要的是，他由此深深扎根于机床行业，亲身经历了中国机床从普通设备向数控化转型的产业升级浪潮，甚至创办数控培训学校以解决当时的人才荒。这段经历让他完成了从个体户到行业参与者的身份转变，也埋下了未来思考行业命运的种子。
关键的觉醒：2008 年，从赚快钱到铺慢路的抉择
真正的蜕变，源于危机感的萌发与一次孤独的远行。2008 年全球金融危机前夜，凭借对市场周期的敏感，陈方德意识到国内市场的回落期终会到来。我不愿意看到回落的时候，我们就在等待，我们要找一个支撑点。为此，他做了一件在当时看来颇为不务正业的事：在 2006 至 2008 年间，几乎走遍了全球各大洲，从发达国家到朝鲜、非洲，深入考察市场。
这次环球考察的结果，是在 2008 年金融危机爆发时，他毅然选择在越南胡志明市扎根。这个决定，起初源于最现实的商业避险考量，但很快，其意义远远超出了商业本身。在海外一线，他不再是那个坐等客户上门的贸易商，而是变成了一个需要直面文化冲突、标准差异和信任隔阂的拓荒者。他亲身踩遍了所有的坑：从当地慢节奏对运营预算的冲击，到因未给电器箱标配空调而导致设备被客户拒之门外。他更痛心地看到，一批批怀揣热情的中国企业来了又走，很多不是输在产品上，而是倒在本地化的路上。
与此同时，一个尖锐的矛盾刺疼了他：中国中端机床的品质已大幅提升，但海外市场，尤其是东南亚等地，对中国制造的认知仍被早年的低质形象所困。信任危机，是最大的障碍。从卖设备赚钱到为何中国的好设备不被信任，他的思考发生了根本性跃迁。一个念头变得无比强烈且清晰：我过去18 年踩过的坑，绝不能让他们再踩一遍。我要把自己的经验变成行业的公共资源。
正是这个念头，催生了陈方德的SGM全球化服务体系。他的身份，从此从一个成功的跨境贸易商，转变为一个旨在为整个行业修路架桥、破解出海系统性难题的护航人与基础设施架构师。这是一次从独善其身到兼济行业的主动选择。
内核与哲学：偏执、利他与永不退休的征程
支撑这场漫长征程的，是陈方德独特的精神内核与管理哲学。他形容自己性格主导性比较强，在经历了早期家族企业管理中人人都是老板的弊端后，他形成了决策前广开言路，决策后必须执行到底的果决风格。他将生活与工作完全融合，戒掉了所有业余爱好，保持着每天近 16 小时的工作节奏，因为他认为同样聪明和努力的情况下，我比别人多工作一年，就相当于做了别人两年的事，就能抢占先机。
然而，这份对事业的偏执之下，涌动的却是利他与共享的深层逻辑。他构建SGM模式的初衷，就是把风险留给自己，把确定性带给企业。他精妙地设计了共享经济模型，让中小企业能以极低成本共享全球服务网络，其商业模式的根基在于成就伙伴。他坚持 SGM 海外网点绝不接触终端客户，只服务当地代理商，因为这是建立长期信任的基石，日久见人心。在安徽设立工厂，核心不是生产，而是作为所有合作品牌的品控中心，为行业守住品质底线。
这种利他最终导向一个超越商业的宏大愿景。陈方德多次强调，他要将SGM打造成一个行业的公共资产，而非家族产业。他看到的不是一桩生意能赚多少钱，而是一条需要一代甚至几代机床人接力的征程。我们这一辈能完成多少，就做多少，剩下的交给下一代。正是这种将个人生命融入行业长河的历史感，让他坦然取消了退休的概念。他如今半工作半休闲的全球移动状态，正是这种心态的写照工作已是享受，征途即是归宿。
时代的回响：个人念头与制造强国的同频共振
当我们追问，这一切的起点是什么？陈方德的回答朴素而有力。它始于一个浙江商人追求更大价值的最初直觉，淬炼于全球市场中为中国好产品所遭遇的不公而生的不甘，最终升华为一个希望后来者能更体面、更受尊重地走向世界的行业情怀。
这个朴素的个人念头，恰恰与制造强国、一带一路的时代命题产生了深刻的共鸣。陈方德用他的实践给出了一个企业家的答案：制造强国，不仅需要实验室里的高精尖，同样需要市场上被信任的品牌；一带一路，不仅是国家层面的政策沟通与设施联通，更是无数中国企业带着好产品与好服务，在异国他乡稳稳扎下根的微观叙事。
为中国机床出海护航，是我对制造强国最实在的答案。陈方德的话，掷地有声。他的创业故事，是一个中国民营企业主从追逐财富，到承担行业责任，再到自觉融入国家发展叙事的生动缩影。那个让世界尊重中国机床的念头，如同一颗火种，不仅点燃了他永不驻足的人生，也正试图照亮中国制造通往世界尊重之路的前方。
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核心技术筑基,打造无人工程机械智慧眼与精准脑
无人化作业的核心,在于让设备拥有精准的空间感知与定位能力,这也是际上导航的核心技术壁垒。作为国内时空智能领域领先的定位感知产品供应商,际上导航突破传统定位技术局限,打造了以惯性导航(INS)与SLAM融合定位的核心技术体系,实现定位精度优于5cm、综合运动控制精度优于30cm的行业高标准。即便在GPS信号拒止的室内、矿山、隧道等复杂场景,其依然能保持稳定的厘米级定位,为无人装载机、挖掘机、矿卡等设备提供全天候、全场景的精准时空基准。
在环境感知层面,际上导航构建了多传感器融合的智能感知系统,集成激光雷达、4D毫米波雷达、GNSS天线、IMU测量单元等核心设备,实现对作业环境的360无死角感知。系统搭载自主研发的障碍物感知模块,可实时精准识别静态、动态障碍,漏检率不高于10%、误检率不超过1%;通过自主路径规划与智能避障算法,可保障设备在非结构化场景下的安全高效作业,有效解决无人工程机械环境感知不足、路径规划不准、作业控制不稳的行业痛点。
同时,际上导航的组合定位感知系统搭载高性能车规级域控制器,作为无人工程设备的算力大脑,不仅能确保持续稳定的高算力输出,更严格遵循AEC-Q100可靠性标准与功能安全ASIL-D最高等级认证。控制器能完整集成感知、定位、规划与控制核心算法,支持传感器数据的毫秒级实时处理与决策指令的快速下发,系统端到端延迟控制在30ms以内,以卓越的实时响应能力,为无人设备的安全高效运行构筑坚实的算力基石。
无人工程机械全场景解决方案,落地验证技术实效
在全球无人工程机械产业从单一产品向整体解决方案转型的趋势下,际上导航依托定位感知技术,打造多场景、高适配、可拓展的无人化解决方案,深度适配矿山、基建、港口、仓储、农业等多元作业场景。方案既能满足全新智能设备的研发集成需求,也可支撑传统工程设备的无人化升级,大幅降低企业智能化改造成本,高度契合行业轻量化、高效化的转型需求。
在基建工程与搅拌站场景中,际上导航的室内外一体组合定位感知系统和智能监控系统已实现规模化落地:通过与搅拌站中央控制系统无缝对接,完成物料铲掘、运输、卸料全流程自动化作业,支持724小时连续运行,上料节奏稳定可控,减少搅拌机空转等待时间,整体产能利用率提升显著;精准控制上料重量与配比,实现全流程质量追溯,让混凝土生产更高效、更精准。
在智能矿山场景,针对粉尘大、地形复杂、GPS信号受限的作业环境,际上导航的定位感知系统可实现无人矿卡、推土机、钻机的厘米级定位与协同作业,减少人机混合作业风险,同时支持远程监控与应急干预,让高危场景施工更安全;在道路施工场景,与无人摊铺机、压路机等设备深度融合,实现高精度路径跟踪与机群协同,让路面摊铺、碾压作业更标准,推动道路施工向数字化、智能化转型。
在港口、仓储与农业场景,际上导航的技术方案可适配无人跨运车、无人叉车、无人拖拉机等设备,在室内无GNSS环境或广阔农田中,依然能保持稳定的自主导航与动态避障能力,确保货物装卸、物料运输、农田作业的无人化,助力各行业降本增效。此外,方案具备良好的扩展性,可与无人运输车、智能仓储、数字孪生平台等系统集成,构建全链路智能施工生态,为客户提供一站式无人化解决方案。
生态协同赋能,共筑无人化施工新生态
截至2025年,全球大型工程机械保有量已超2000万台,作为基建狂魔的中国,凭借庞大的基建需求与制造业优势,占据全球超50%的份额,仅2024年新装机量便突破150万台,连续12年位居世界第一。三一重工、徐工机械、中联重科等龙头企业持续发力,跨界融合已成为产业升级的核心方向。在此进程中,定位感知技术作为工程机械无人化的核心底座,正成为连接传统制造企业与信息技术领域的关键纽带。
际上导航以全自主的时空智能定位感知算法与硬件为优势,凭借组合定位与SLAM算法、环境感知多传感器融合、全场景自适应的技术特色,有效突破国外同类技术的应用局限。
目前,际上导航已与多家工程机械头部企业达成深度合作,其无人智能定位感知系统广泛应用于无人装载机、无人叉车、无人矿卡等设备,成功落地全国多个智慧工地、矿山标杆项目,技术实效得到市场充分验证。
以成为全球领先的空间状态和场景感知技术企业为愿景,际上导航将持续深耕时空智能领域的北斗定位感知应用,以技术创新驱动产品迭代与场景拓展,为全品类无人工程机械提供更精准、稳定、智能的时空感知支撑,助力中国工程机械行业实现核心技术自主可控、高端装备全球化出海。
未来,际上导航将持续携手产业伙伴,以科技创新赋能产业变革,共筑安全、高效、智能的无人化施工新生态,让中国自主时空智能技术,为全球基建产业升级注入持续活力。
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