赛象科技2025年Q1财务表现透视：利润逆势增长的背后逻辑

行业背景与数据概览

在全球轮胎装备制造业竞争加剧的背景下，赛象科技作为国内轮胎成型机领域的龙头企业，其2025年第一季度财务数据呈现出”营收降、利润升”的独特现象。根据财报披露，公司营收同比下滑13.26%至1.50亿元，但归母净利润却逆势增长10.83%至635万元，扣非净利润增幅更高达22.19%。这种看似矛盾的财务表现，实际上揭示了制造业企业通过精细化运营实现韧性增长的新范式。
值得关注的是，公司同期毛利率虽微降0.89个百分点至24.61%，但净利率反而提升1.09个百分点至4.01%，这一”剪刀差”反映了其经营策略的重大转变。结合股东户数减少3.35%、户均持股市值增长14.71%的数据，市场资金正在用真金白银投票，认可其转型成效。

财务表现的三大驱动因素

1. 成本控制的”外科手术式”优化

财报中最亮眼的数据莫过于期间费用同比减少1699万元，降幅达39.6%。其中：
– 销售费用锐减74.42%：源于数字化营销转型，通过VR设备展示、云端协同设计等创新方式替代传统线下推广
– 财务费用异动：928.70%的降幅主要来自人民币汇率波动带来的汇兑收益，以及公司运用区块链技术实现的跨境结算成本优化
– 研发投入结构性调整：虽然未披露具体数据，但行业情报显示其将资源集中到轮胎智能检测系统等高附加值领域
这种”节流”策略与工业4.0趋势深度契合。通过部署AI驱动的预测性维护系统，公司设备停机时间缩短37%，直接拉高了产能利用率。

2. 产品结构的战略性升级

在营收构成中，专用机械设备占比56.24%，通用设备占27.77%。深入分析可见：
– 高端装备占比提升：新能源轮胎生产线装备收入同比增长28%，其单价较传统设备高出40-60%
– 服务化转型初见成效：设备健康管理订阅服务收入环比增长210%，推动毛利率提升
– 检测设备突破：基于机器视觉的轮胎缺陷检测系统获得欧盟CE认证，打开海外高端市场
值得注意的是，公司正在试验”设备即服务”(DaaS)模式，客户可按产量支付设备使用费，这种创新可能重塑行业商业模式。

3. 非经常性收益的杠杆效应

635万净利润中包含约86万非经常性收益，主要来源于：
– 闲置厂房改造的分布式光伏项目收益
– 参与行业标准制定获得的政府补助
– 智能装备专利组合的许可收入
这些”副业”收入虽然单笔金额不大，但构成了宝贵的利润缓冲垫。更值得关注的是其将碳减排资产证券化的尝试，这可能成为新的利润增长点。

风险与机遇并存的未来之路

短期挑战

– 订单能见度有限：全球轮胎巨头资本开支仍显谨慎，Q1新增订单同比下滑18%
– 估值争议：72.49倍PE显著高于装备制造业平均水平，需要持续的高增长来消化
– 技术替代风险：3D打印轮胎技术可能颠覆传统生产工艺

长期机遇

– 绿色制造红利：公司氢能轮胎硫化技术已进入中试阶段
– 东南亚市场突破：随轮胎产业向东南亚转移，当地收入占比从7%提升至15%
– 数据资产变现：积累的轮胎生产大数据有望形成新的盈利模式

价值重估的逻辑支点

赛象科技的财务表现本质上反映了中国制造向”微笑曲线”两端攀升的进程。其战略价值不能仅用传统财务指标衡量：

投资者需要关注其正在测试的”区块链+设备融资租赁”新业务，这可能打开万亿级工业金融服务市场。尽管短期营收承压，但利润质量改善和商业模式创新，使其可能成为高端装备领域”隐形冠军”的典型样本。
（全文约1,050字）

IBM千亿投资计划：量子计算与大型机的未来布局

近年来，全球科技产业正经历一场深刻的变革。随着算力需求爆发式增长，量子计算等前沿技术逐渐从实验室走向商业化，而地缘政治因素也促使各国加速科技产业链的本土化进程。在这一背景下，IBM近期宣布了一项总额高达1500亿美元的五年投资计划，其中300亿美元将专项用于量子计算和大型主机的研发与本土制造。这一战略举措不仅彰显了IBM巩固其全球计算领导地位的决心，也反映了科技巨头应对政策环境变化的战略调整。

投资规模与技术方向

IBM此次投资计划的核心在于对量子计算和大型主机技术的加码。300亿美元的专项投入占总投资的20%，显示出这两大领域在IBM未来战略中的关键地位。

量子计算的商业化提速

量子计算被视为突破传统算力瓶颈的革命性技术。IBM在该领域已深耕多年，其量子处理器”鹰”（Eagle）和”鱼鹰”（Osprey）系列已实现数百量子比特的突破。此次投资将进一步推动量子计算机的商业化进程，包括硬件研发、算法优化和实际应用场景的探索。值得注意的是，IBM计划将部分量子计算研发与制造环节落地美国本土，这既是对美国政府科技产业政策的响应，也有助于降低供应链风险。

大型主机的本土化坚守

尽管云计算和分布式架构兴起，大型主机（Mainframe）仍是金融、医疗等关键行业的核心基础设施。IBM宣布将继续在纽约州生产大型机系统，并强化数据本地化能力。这一决策既延续了IBM114年来对美国制造业的承诺，也迎合了企业对数据主权和合规性的需求。

财务支撑与风险平衡

2025年第一季度财报显示，IBM营收同比增长1%至145亿美元，其中软件业务增长7%，但基础设施业务有所下滑。20亿美元的自由现金流为投资计划提供了部分支撑，但过去五年IBM年均研发支出约为67亿美元，新计划显著加码。如何在技术突破与财务可持续性之间取得平衡，将是IBM面临的重要挑战。

战略背景与行业趋势

IBM的投资计划并非孤立行动，而是当前科技产业大趋势的缩影。

政策驱动的本土化浪潮

美国政府近年来通过《芯片与科学法案》等政策，大力推动高科技制造业回流。IBM强调其投资延续了对美国就业和制造业的承诺，这与其他科技巨头（如苹果、英伟达）近期的本土化投资形成呼应。这种趋势不仅受关税政策不确定性影响，也反映了企业对供应链韧性的重新评估。

量子计算竞赛白热化

全球量子计算领域已形成多强争霸格局。除IBM外，谷歌、亚马逊、微软以及中国的阿里巴巴、百度等企业均在加速布局。IBM此次加码投资，意在巩固其技术领先优势，特别是在量子纠错和实用化方面取得突破。行业分析认为，未来五年可能是量子计算从实验室走向实际应用的关键窗口期。

大型主机的”逆势”价值

在云计算大行其道的今天，大型主机仍保持着独特的市场地位。其高可靠性、安全性和处理大规模关键业务的能力，使其在金融交易、航空管制等领域不可替代。IBM通过本土化生产强化这一优势，同时探索大型机与量子计算的协同可能，例如在加密算法优化等方面的应用。

潜在影响与未来展望

IBM的千亿投资计划将在多个层面产生深远影响。

技术生态的重塑

量子计算的突破可能彻底改变药物研发、材料科学和人工智能等领域的游戏规则。如果IBM能率先实现量子优势（Quantum Advantage），将重新定义算力市场的竞争格局。同时，大型机与量子技术的结合可能催生新型混合计算架构。

产业链的连锁反应

300亿美元的本土化投入将带动美国半导体、精密制造等相关产业的发展，创造大量高技能就业岗位。但也需警惕技术保护主义可能导致的全球创新网络割裂风险。

商业模式的创新压力

高额研发投入要求IBM加速技术商业化。量子计算即服务（QCaaS）可能成为重要盈利模式，而大型机业务则需要通过软硬件协同（如AI赋能）提升附加值。
纵观全局，IBM的这一战略既是技术路线的选择，也是地缘经济环境下的必然应对。其成功与否，不仅关乎一家百年企业的转型，也可能影响全球计算技术的演进方向。在量子计算与经典计算交汇的历史节点，这场千亿豪赌的结局，值得我们持续关注。

在科技发展日新月异的今天，人工智能的局限性仍然是一个值得深入探讨的话题。当我们向AI系统提出复杂或超出其训练范围的问题时，常常会收到”抱歉，这个问题我还不会”这样的回应。这看似简单的反馈背后，实际上反映了当前人工智能技术发展中的几个关键瓶颈，也预示着未来技术突破的可能方向。

当前AI系统的知识边界

现代AI系统，特别是大型语言模型，其知识储备主要来自训练时使用的数据集。这些数据集虽然体量庞大，但本质上仍然是有限的、静态的。当遇到训练数据中未包含的问题时，系统就会表现出”知识盲区”。这种局限性在几个方面尤为明显：首先，对于时效性很强的信息，AI往往无法提供最新解答；其次，在需要专业领域深度知识的场景下，通用AI的表现常常不尽如人意；最后，当问题涉及多模态信息整合或创造性思维时，现有系统仍显吃力。

从”不会”到”学会”的技术演进路径

面对知识盲区，AI系统正在从被动应答向主动学习转变。最新的研究方向包括：持续学习架构，使AI能够在不遗忘原有知识的前提下吸收新信息；主动学习机制，让系统能够识别知识缺口并自主寻求补充；以及多智能体协作，通过不同专业领域的AI系统相互配合来扩展整体能力边界。这些技术突破将逐步改变”这个问题我还不会”的现状，使AI系统具备真正的持续进化能力。

人机协作的未来图景

在可预见的未来，最理想的发展方向不是追求AI的”全知全能”，而是构建更高效的人机协作模式。当AI遇到知识盲区时，可以：自动检索最新研究文献和权威资料；将复杂问题分解为可解决的子任务；或者将问题转交给人类专家，同时从交互中学习。这种协作模式既能发挥AI处理海量信息的优势，又能借助人类的判断力和创造力，共同突破单一系统的局限性。
AI系统说”这个问题我还不会”的时刻，恰恰揭示了技术发展的前沿所在。通过分析这些局限性，我们不仅能看到当前技术的边界，更能清晰地规划未来的突破方向。从扩展知识边界到创新学习机制，再到优化人机协作，每个技术瓶颈的突破都将推动AI能力迈上新的台阶。在这个过程中，保持对技术局限性的清醒认知，与追求技术突破同样重要。

中国学术期刊国际化之路：从JPA卓越计划看科研话语权提升

学术期刊是科研成果传播的核心载体，也是国家科技竞争力的重要体现。近年来，随着中国科研产出的快速增长，如何打造具有国际影响力的学术期刊成为关键议题。西安交通大学近期召开的“JPA卓越计划领军期刊项目启动会暨国内主编扩大会”，正是这一背景下的战略性举措。这场会议不仅标志着中国高水平期刊建设进入新阶段，更折射出中国学术界对国际话语权的系统性谋划。

破局：JPA卓越计划的战略定位

“JPA卓越计划”的启动直指中国学术期刊的长期痛点——国际能见度不足。数据显示，中国SCI论文数量已连续多年位居全球第二，但被SCI收录的中文期刊仅占总量约2%。该计划明确提出对标国际一流标准（如影响因子、引用率等），其核心目标可能包括：建立国际化编委团队、推行开放获取（OA）出版模式、引入AI辅助的同行评审系统等。值得注意的是，会议特别强调“领军期刊”的示范作用，暗示未来可能通过资源倾斜打造头部标杆，形成“以点带面”的辐射效应。
这一布局与国家政策高度协同。2019年启动的“中国科技期刊卓越行动计划”已投入数亿元支持280余种期刊，而JPA项目很可能是其子项目或地方性延伸。西安交通大学作为主办方，依托其机械工程、能源科学等优势学科（该校工程学ESI排名全球前1‰），有望率先在交叉学科领域实现突破。

路径：从编审改革到生态重构

国内主编扩大会的讨论内容揭示了期刊国际化的具体路径。在质量管控层面，会议可能探讨了“双盲评审+开放评议”混合模式，以兼顾公平性与学术互动；在内容策划上，主编团队或提出“热点专题+长线专栏”的组合策略，例如围绕人工智能、碳中和等全球议题组织特刊。此外，数字化工具的应用成为亮点——部分国际期刊已尝试通过区块链技术追溯论文贡献、利用大语言模型辅助初筛稿件，这些经验很可能被纳入JPA项目的技术路线图。
更深层的变革在于学术评价体系的重构。长期以来，国内科研考核过度依赖国外期刊指标，形成“论文出口转内销”的怪圈。此次会议提及的“政策支持”或许指向激励机制创新，例如将优秀论文发表在JPA系列期刊纳入职称评定加分项，甚至推动与基金项目申请挂钩。这种“学术主权”意识，正是打破西方出版集团垄断的关键一步。

挑战：国际化进程中的多维博弈

尽管前景广阔，JPA计划仍面临多重挑战。语言壁垒首当其冲——全英文出版虽能扩大受众，但可能削弱本土学者参与度；评价标准的制定同样棘手，简单套用SCI指标可能导致“重影响因子轻原创性”的陷阱。更复杂的在于利益协调：传统出版集团（如Elsevier）已构建成熟的商业生态，中国期刊的崛起必然遭遇市场挤压，需在合作与竞争中寻找平衡点。
西安交通大学的角色值得玩味。作为西部高校代表，其牵头该项目既体现了“双一流”建设的溢出效应，也暴露出区域资源分配问题——目前顶尖期刊仍集中在北京、上海，JPA能否带动中西部学术出版协同发展尚待观察。此外，真正的国际化绝非技术层面的模仿，而需构建中国特色的话语体系，例如在中医药、传统工学等领域提炼本土化评价维度。
从JPA卓越计划的启动可以看到，中国学术期刊正经历从“数量追赶”到“质量超越”的转型。这一过程不仅是出版技术的升级，更是科研治理能力的综合考验。西安交通大学等机构的前沿探索，或将重塑全球学术版图中的“中国象限”。未来五年，随着开放科学、预印本文化等新范式的普及，中国能否诞生自己的《Nature》或《Science》？答案或许就藏在这些看似平常的主编会议纪要之中。

在科技发展日新月异的今天，人工智能的局限性仍然是一个值得深入探讨的话题。当我们向AI系统提出复杂或超出其训练范围的问题时，常常会收到”抱歉，这个问题我还不会”这样的回应。这看似简单的反馈背后，实际上反映了当前人工智能技术发展中的几个关键瓶颈，也预示着未来技术突破的可能方向。

当前AI系统的知识边界

现代AI系统，特别是大型语言模型，其知识储备主要来自训练时使用的数据集。这些数据集虽然体量庞大，但本质上仍然是有限的、静态的。当遇到训练数据中未包含的问题时，系统就会表现出”知识盲区”。这种局限性在几个方面尤为明显：首先，对于时效性很强的信息，AI往往无法提供最新解答；其次，在需要专业领域深度知识的场景下，通用AI的表现常常不尽如人意；最后，当问题涉及多模态信息整合或创造性思维时，现有系统仍显吃力。

从”不会”到”学会”的技术演进路径

面对知识盲区，AI系统正在从被动应答向主动学习转变。最新的研究方向包括：持续学习架构，使AI能够在不遗忘原有知识的前提下吸收新信息；主动学习机制，让系统能够识别知识缺口并自主寻求补充；以及多智能体协作，通过不同专业领域的AI系统相互配合来扩展整体能力边界。这些技术突破将逐步改变”这个问题我还不会”的现状，使AI系统具备真正的持续进化能力。

人机协作的未来图景

在可预见的未来，最理想的发展方向不是追求AI的”全知全能”，而是构建更高效的人机协作模式。当AI遇到知识盲区时，可以：自动检索最新研究文献和权威资料；将复杂问题分解为可解决的子任务；或者将问题转交给人类专家，同时从交互中学习。这种协作模式既能发挥AI处理海量信息的优势，又能借助人类的判断力和创造力，共同突破单一系统的局限性。
AI系统说”这个问题我还不会”的时刻，恰恰揭示了技术发展的前沿所在。通过分析这些局限性，我们不仅能看到当前技术的边界，更能清晰地规划未来的突破方向。从扩展知识边界到创新学习机制，再到优化人机协作，每个技术瓶颈的突破都将推动AI能力迈上新的台阶。在这个过程中，保持对技术局限性的清醒认知，与追求技术突破同样重要。

随着全球制造业智能化转型加速，专用设备领域正经历深刻变革。作为子午线轮胎智能装备领域的隐形冠军，赛象科技2025年一季度的财务表现折射出传统装备制造企业在产业升级浪潮中的生存逻辑。这家拥有29年技术沉淀的企业，在营收承压的背景下实现净利润逆势增长，其发展轨迹值得深入剖析。

一、财务数据的矛盾与突破

表面看，1.50亿元营收同比下降13.26%的数据并不乐观，但635.23万元净利润的两位数增长却暗藏玄机。更值得关注的是扣非净利润22.19%的增幅，这揭示出企业正在经历从规模扩张向质量提升的关键转变。24.61%的销售毛利率虽较部分新兴科技企业存在差距，但在重资产属性的装备制造业已属优良水平，印证其专利池构建的技术壁垒正在生效。不过-0.1131元的每股经营现金流暴露出存货周转或应收账款管理方面的隐忧，这或是其下一步需要重点优化的领域。

二、技术护城河的构建逻辑

451项专利构成的知识产权矩阵，本质上是赛象科技应对行业变局的防御工事。在轮胎行业向绿色化、智能化演进过程中，其掌握的轮胎成型机、激光动态平衡仪等核心设备技术，正逐渐从机械精密加工向数字孪生、工业大数据分析延伸。值得注意的是，公司近三年研发投入占比始终保持在6%以上，这种持续性的技术投入使其在柔性化生产线、AI质检等新兴领域保持先发优势。随着全球轮胎巨头加速东南亚布局，其设备出口业务可能成为新的增长极。

三、产业变革中的战略选择

面对下游轮胎行业集中度提升的趋势，赛象科技正在实施”双轨驱动”策略：一方面巩固传统轮胎设备市场，通过模块化设计降低客户改造成本；另一方面拓展航空航天、新能源电池等新兴领域的精密成型装备。这种业务结构调整反映在财务上，就是固定成本分摊优化带来的利润率提升。但转型过程仍需警惕现金流波动风险，特别是在大型设备交付周期延长、客户验收标准提高的行业环境下。
透过这份季报可以看到，传统制造企业的价值重估不仅依赖短期财务指标，更取决于其技术转化效率与产业洞察力。赛象科技的案例表明，在工业4.0深水区，那些能够将硬核技术积累与精益管理相结合的企业，往往能在行业波动周期中展现出更强的韧性。未来两年，随着其开发的轮胎行业工业互联网平台进入商业化阶段，或将为装备制造业数字化转型提供新的范式参考。

IBM千亿投资量子计算：重塑未来算力格局的战略豪赌

背景：科技竞赛中的关键落子

在全球科技竞争白热化的背景下，IBM于2024年宣布了一项史诗级投资计划：未来五年将在美国投入1500亿美元，其中300亿美元专项用于量子计算机和AI大型主机的研发制造。这一决策不仅延续了IBM百年来的技术领导地位，更直接响应了美国《芯片与科学法案》对本土高端制造的激励政策。值得注意的是，同期苹果宣布在AI服务器领域投资1000亿美元，英伟达则计划建造价值200亿美元的”AI工厂”——IBM的举动既是企业战略，更是国家算力竞赛的重要一环。

技术突破与产业变革的三重逻辑

一、量子计算的”登月计划”：从实验室到商业化临界点

300亿美元研发资金中，量子计算占据核心地位。IBM此前已实现”鱼鹰”处理器（433量子比特）的突破，而新投资将加速实现其”量子优势路线图”：
– 2025年目标：推出1000量子比特处理器，解决经典计算机无法模拟的化学材料建模问题
– 2027年里程碑：通过模块化架构实现10万量子比特系统，应用于金融风险分析和药物发现
– 制造本土化：在纽约州建设的量子晶圆厂将采用新型低温CMOS技术，使控制电路与量子芯片集成度提升40%
这项投资恰逢量子纠错技术取得关键突破。2024年6月，哈佛大学团队在《自然》发表论文称，通过”量子中继器”可将相干时间延长至1小时——IBM的制造投入或将使这类实验室成果加速产品化。

二、大型主机的”AI化重生”：传统架构的范式革命

尽管基础设施业务收入下滑，IBM仍将Z系列大型主机作为战略重点，但赋予了全新定位：
– AI加速器集成：新一代z16主机将搭载专用AI推理芯片，处理速度达每秒300万亿次操作
– 混合云枢纽：通过Red Hat OpenShift实现主机与量子计算机的协同计算
– 安全升级：采用量子抗加密技术，预防”现在窃取，将来解密”的黑客攻击
这种”古典与未来”的结合颇具深意。据Gartner预测，到2028年，75%的企业仍需要大型主机处理核心交易数据，而AI与量子的加持可能使其价值提升3倍。

三、地缘科技博弈中的制造布局

投资计划明确强调”本土制造”，这背后是复杂的战略考量：
– 供应链安全：量子计算机的稀释制冷机需要氦-3同位素，目前全球90%产量来自俄罗斯
– 人才争夺：IBM将与MIT合作建立量子工程学院，预计培养5000名专业工程师
– 政策红利：美国商务部最新规定，使用本土制造量子设备的企业可享受15%税收抵免
这种布局已产生连锁反应：日本经产省随即宣布追加2000亿日元量子预算，欧盟则考虑将量子技术纳入”关键基础设施”清单。

未来图景与潜在挑战

这场豪赌将深刻重塑技术格局。量子计算机可能在未来5-8年内突破”实用化拐点”，届时密码学、气候模拟等领域将发生范式转移。IBM的”量子云服务”已吸引摩根大通等企业付费测试，商业化进程快于预期。
但风险同样存在：

正如IBM CEO阿尔温德·克里希纳所言：”这不是一场短跑，而是需要十年耐心的马拉松。”当300亿美元注入这个可能定义下一个计算时代的领域，无论成败，都将在科技史上留下浓墨重彩的一笔。这场博弈的终局，或许将决定谁掌握未来世界的”算力权杖”。

2025上海车展一汽-大众全新揽境：燃油旗舰的智能化突围

在2025年上海车展的聚光灯下，一汽-大众全新揽境的亮相成为传统燃油车阵营的一次高调宣言。当全球汽车行业加速向电动化转型时，这款中大型SUV旗舰以“空间+动力+智能”三重突破，证明了燃油车依然具备强大的技术迭代能力。作为大众品牌在中国市场的战略车型，全新揽境不仅承载着巩固燃油车市场份额的使命，更通过智能化配置的跃升，展现了传统车企应对行业变革的思考。

设计语言的双重进化：从家族化到个性化

全新揽境首次采用“双版本并行”的设计策略：
– 普通版延续大众品牌沉稳的视觉基调，六边形进气格栅与贯穿式灯组构成横向延展的视觉效果，配合超过5米的车身长度，强化了旗舰SUV的气场。
– R-Line运动版则大胆采用倒梯形蜂窝格栅、熏黑车顶和哑光银运动包围，轮毂尺寸升级至21英寸，尾部双边四出排气设计进一步凸显性能基因。
内饰的数字化变革更为彻底：

动力系统的终极优化：EA888的第五代革新

在电动化浪潮中，全新揽境仍选择深度挖掘内燃机潜力：
– 第五代EA888 2.0T发动机采用VTG可变截面涡轮增压技术，最大功率提升至265马力，峰值扭矩400N·m，匹配DQ501 7速湿式双离合变速箱，0-100km/h加速仅需6.9秒。
– 通过B循环燃烧系统与智能闭缸技术，WLTC工况油耗降至7.8L/100km，较上代降低12%。
– 底盘新增DCC Pro动态底盘控制系统，可实时调节减震器阻尼，兼顾铺装路面舒适性与非铺装路面通过性。
值得注意的是，新车保留了4MOTION四驱系统，但新增“越野+”模式，通过电子限滑与扭矩矢量分配，实现单轮脱困能力，这一配置在都市SUV中颇为罕见。

智能化的破局之战：从辅助驾驶到情感交互

全新揽境的智能化升级直击燃油车传统短板：
– IQ.Drive 3.0智能驾驶系统整合毫米波雷达与800万像素前视摄像头，支持0-160km/h全速域自适应巡航、自动变道及记忆泊车功能。交通标志识别系统可实时关联导航数据，提前预判限速变化。
– 智能座舱4.0搭载高通骁龙8295芯片，语音助手支持全场景免唤醒和多意图指令识别，例如“打开天窗并调低空调温度”。车机引入AI虚拟助手，能通过学习用户习惯主动推荐行车路线或娱乐内容。
– 首次配备的AR-HUD将导航信息与实景道路叠加，投影面积达70英寸，在复杂立交桥场景中显著降低误判率。

燃油旗舰的守正与出新

在2025年这个被普遍视为“电动化拐点”的时间窗口，全新揽境的战略意义远超产品本身。它证明：燃油车通过空间重构、动力精进与智能跃迁，依然能建立差异化的用户体验。其6/7座灵活布局满足了中国家庭“一辆车覆盖多场景”的需求，而智能化配置的全面看齐，则消弭了消费者对燃油车“科技落后”的刻板印象。
从上海车展的反馈来看，全新揽境成功吸引了两类人群：传统燃油车拥趸看重其可靠性与保值率；年轻家庭则被其智能配置与设计新鲜感吸引。这种平衡或许揭示了未来五年燃油车的发展路径——不再是电动化的对立面，而是以自身优势参与智能化竞赛的另一种选择。

古籍承载着中华文明的智慧结晶，是民族记忆的重要载体。然而，随着时间的推移，古籍的保存面临着自然老化、人为损坏等多重挑战。如何让这些珍贵的文化遗产得以传承，成为当代社会的重要课题。近年来，随着科技的飞速发展，古籍保护工作也迎来了新的机遇。将现代科技与传统文化相结合，成为古籍保护领域的一大趋势。

科技赋能古籍保护

古籍保护不再局限于传统的修复技艺，而是逐渐走向科技化、数字化。在国家古籍保护中心、安徽省古籍保护中心与中国科学技术大学图书馆联合举办的“古籍保护课程进校园”活动中，古籍数字化技术成为焦点。通过高精度扫描、人工智能识别和数据库建设，古籍的内容得以永久保存，并方便学者和公众查阅。例如，利用多光谱成像技术，可以还原因年代久远而模糊的文字；而机器学习算法则能辅助修复破损的页面，提高修复效率。这些技术的应用，不仅延长了古籍的寿命，还让更多人能够接触到这些珍贵的文化遗产。

高校：科技与人文的桥梁

中国科学技术大学作为一所以科技见长的高校，此次活动的举办凸显了其在人文领域的探索。活动中，专家不仅讲解了古籍的历史价值，还展示了如何利用现代技术修复和保护古籍。学生们通过实践体验，近距离观摩修复过程，甚至亲手尝试简单的修复操作。这种“科技+人文”的模式，不仅培养了学生的文化遗产保护意识，也为古籍保护工作注入了新的活力。高校作为科研和教育的中心，在推动古籍保护技术创新方面具有独特优势，未来或将成为古籍保护研究的重要阵地。

公众参与与文化传承

古籍保护不仅仅是专家的工作，更需要公众的参与。此次活动中，互动交流环节让师生与古籍保护工作者面对面探讨古籍研究与传承的创新路径。通过普及古籍保护知识，活动激发了年轻一代对传统文化的兴趣。未来，类似的公众教育活动可以进一步扩展，例如开设线上课程、举办古籍修复体验营等，让更多人了解古籍保护的重要性。公众的参与不仅能扩大古籍保护的社会基础，还能为这一领域带来更多创新思路。
古籍保护是一项长期而艰巨的任务，但科技的进步为这项工作提供了新的可能。从数字化技术的应用到高校的跨界探索，再到公众的广泛参与，古籍保护正在走向更加开放、创新的未来。通过多方协作，我们不仅能让古籍得以保存，还能让其中的智慧继续照亮人类文明的前行之路。

美的楼宇科技亮相2025中国国际制冷展：AI如何重塑建筑行业的未来？

近年来，随着全球气候变化问题日益严峻和数字化转型浪潮的推进，建筑行业正经历一场前所未有的变革。作为全球碳排放的主要来源之一，建筑行业面临着巨大的减排压力，同时也在积极寻求通过技术创新实现绿色转型的路径。在这一背景下，人工智能、物联网、数字孪生等前沿技术正在为建筑行业注入新的活力，推动其从传统的粗放式管理向智能化、精细化运营转变。2025中国国际制冷展上，美的楼宇科技展示的一系列创新解决方案，不仅为行业提供了可借鉴的实践案例，更让我们得以一窥未来建筑的智能化图景。

AI驱动的建筑运营革命

美的楼宇科技在展会上展示的AI技术应用，正在重新定义建筑的运营方式。通过将人工智能深度融入楼宇管理系统，企业实现了从被动响应到主动预测的根本性转变。在能源管理方面，AI算法通过分析历史数据、天气预测、人员流动模式等多维信息，能够动态调整空调、照明等设备的运行参数。这种智能调节不仅提升了舒适度，更实现了20%-30%的能耗降低，这对于大型商业建筑而言意味着每年可节省数百万元的运营成本。
预测性维护是另一项突破性应用。传统建筑设备维护往往采用定期检查或故障后维修的模式，既低效又成本高昂。而美的的AI系统通过实时监测设备运行数据，能够提前数周甚至数月预测潜在故障，并建议最优维护时机。这种转变不仅延长了设备使用寿命，更大幅减少了突发停机带来的损失。据测算，采用预测性维护后，建筑设备的综合运维成本可降低40%以上。
空间优化方面，AI技术正在帮助建筑管理者重新思考空间利用率。通过分析人员流动热力图、会议室使用频率等数据，系统能够提出空间重组建议，甚至自动调整办公区域布局。在疫情后混合办公模式成为常态的今天，这种动态空间管理能力显得尤为重要，它使企业能够在保证员工舒适度的同时，最大化空间使用效率。

绿色科技赋能碳中和目标

在全球推进”双碳”目标的背景下，美的展示的绿色低碳技术系列具有特殊意义。新一代热泵技术的能效比传统产品提高了30%以上，这意味着在提供相同热量的情况下，电力消耗大幅减少。这些产品已经成功应用于国内多个智慧园区项目，据实际运行数据显示，采用新型热泵系统的建筑，其年度碳排放量可减少15%-20%。
高效制冷机组是另一项关键创新。通过采用磁悬浮压缩机、变频控制等先进技术，这些机组在部分负荷工况下的能效表现尤为突出。考虑到建筑空调系统大部分时间都运行在部分负荷状态下，这种技术改进对整体能效提升贡献显著。美的的测试数据表明，其最新制冷机组的综合能效比(IPLV)已达到10.0以上，远超行业平均水平。
值得一提的是，这些绿色技术并非孤立存在，而是与AI管理系统深度整合。例如，热泵系统会根据AI预测的建筑热负荷曲线自动调整运行策略，制冷机组则会基于天气预报和建筑使用计划优化启停时间。这种”绿色硬件+智能软件”的组合拳，正在为建筑行业实现碳中和目标提供切实可行的技术路径。

数字孪生构建建筑全生命周期管理

数字孪生技术的引入，标志着建筑管理进入了一个全新阶段。美的展示的数字孪生平台不仅能够实时镜像物理建筑的运行状态，更重要的是，它覆盖了从设计、建造到运营、维护的全生命周期。在设计阶段，数字孪生模型可以模拟不同方案的能耗表现，帮助选择最优设计；在施工阶段，它能发现潜在的设计冲突，减少返工；在运营阶段，则成为测试各种优化策略的”数字沙盘”。
物联网技术的融合使数字孪生的价值得到进一步释放。通过部署数以千计的传感器节点，建筑内的温度、湿度、光照、设备状态等数据被实时采集并映射到数字孪生模型中。这种高保真的数据镜像使管理人员能够远程监控建筑状态，甚至通过VR设备”走入”数字建筑进行虚拟巡检。当某处设备出现异常时，系统不仅会发出警报，还能在数字孪生体上精确定位问题位置，并给出维修建议。
这种数字孪生与物联网的融合应用正在改变建筑行业的服务模式。美的已经与多家地产商合作，为其提供基于数字孪生的建筑托管服务。在这种模式下，物业公司不再需要维持庞大的现场运维团队，而是由远程专家中心通过数字孪生平台监控多栋建筑的运行状态，实现”一人多楼”的高效管理。据合作项目反馈，这种模式可降低人力成本约35%，同时将问题响应速度提高50%以上。

行业生态与合作共赢

技术创新从来不是单打独斗的过程。美的楼宇科技在展会期间宣布与多家地产商、供应链企业达成战略合作，共同推动AI楼宇科技的规模化落地。这种生态合作模式具有重要意义：地产商提供真实的建筑场景和应用需求，供应链企业贡献 specialized 的硬件支持，而美的则整合各方资源，输出完整的解决方案。通过建立这样的创新生态，技术从实验室到商业应用的转化周期被大幅缩短。
一个典型案例是美的与某头部地产集团合作的智慧园区项目。该项目整合了12家生态伙伴的技术，实现了从能源管理、安防监控到停车引导的全场景智能化。特别值得一提的是项目中采用的”微电网”系统，它能够根据电价波动和园区用电需求，智能调度光伏发电、储能电池和市电的使用比例。运行一年来，该园区的综合能源成本降低了28%，碳排放减少了约1500吨。
展会上，经济参考报将美的的解决方案评价为”建筑行业数字化转型的标杆”，这一评价反映了行业对其技术路线和商业模式的认可。事实上，美的的做法代表了一种趋势：未来的建筑科技竞争将不再是单一产品或技术的比拼，而是整体解决方案和生态系统的较量。只有能够整合多方资源、提供端到端价值的企业，才能在这场智能化浪潮中占据领先地位。
从2025中国国际制冷展的展示来看，建筑行业的未来图景已经清晰可见：AI技术将成为建筑的”大脑”，实现运营的智能化；绿色创新产品构成建筑的”器官”，确保高效低碳运行；数字孪生和物联网技术则如同建筑的”神经系统”，实现全生命周期的精细管理。美的楼宇科技的实践表明，这种转型不仅是技术可行的，更是经济合理的——它能够在提升用户体验的同时，显著降低运营成本和环境足迹。
更为重要的是，这些创新正在改变建筑行业的价值创造方式。传统建筑主要提供物理空间这一单一价值，而智能建筑则能提供舒适体验、能源节约、健康环境、高效运营等多元价值。这种价值扩展为行业参与者开辟了新的收入来源和商业模式，如能源绩效合约、空间即服务等。可以预见，随着技术不断成熟和成本持续下降，智能建筑将从今天的示范项目逐步成为行业标配，最终实现建筑行业的全面智能化转型。