既支持高带宽架构，又有助于降低集成复杂性，进一步完善了Microchip的一系列数据中心解决方案 随着AI工作负载持续增长，数据中心架构设计正面临信号传输距离受限、时延攀升的双重制约，可能导致大型GPU集群中大量内存资源利用率偏低。随着互连速度不断提升，这些挑战愈发凸显。在64 GT/s传输速率下，信号完整性瓶颈限制系统扩展、加重服务器架构负担。为此，Microchip Technology Inc.（微芯科技公司）发布了XpressConnect™ PCIe® 6.0与CXL® 3.1重定时器，助力大规模AI计算网络实现内存扩展与资源池化。

7月3日，上纬新材旗下全球全身力控小尺寸人形机器人“启元Q1”，再度登陆中央广播电视总台世界杯特别节目《超级绿茵场》，以有情怀、有温度、有格局的观赛表达，化身“机器人足球诗人”，为人形机器人在顶级体育赛事场景的应用写下全新注脚。

7月3日消息，百度智能云宣布开放文档解析（Unlimited-OCR）企业级 API 服务，并同步开启公测。用户通过百度智能云平台无需自行部署模型，即可快速体验长文档解析效果，完成模型验证、业务测试和场景探索。公测期间，个人实名用户可获取 200 页免费额度，企业实名用户可获取 1000 页免费额度。

近日，苹果印度塔塔电子工厂爆发重大供应链泄密事故，超 630GB核心机密文件外泄，包含 iPhone18 主板原理图、产线流程、整机测试方案等关键资料，被业内称作苹果史上最严重的数据安全事件。该事故暴露行业普遍安全短板：内网权限管理粗放、数据灾备体系缺失、本地存储防护薄弱，为制造、研发企业敲响警钟。企业核心数据泄露隐患无处不在，中小企业该如何搭建可靠防护体系？铁威马F4-425 Pro依托原生AI系统与企业级BBS全场景备份，提供一站式落地解决方案。

现在市面上能调用的模型确实越来越多了，各家都有自己的亮点和侧重点，光看宣传文档和跑分数据其实很难判断哪个真正适合自己——尤其是当任务从单轮对话延伸到多步操作的时候，情况就更加复杂了。

人工智能已经从实验阶段进入大规模生产部署。根据多家机构报告，超过70%的企业正在将至少一个AI功能嵌入核心业务流程，但让技术决策者夜不能寐的问题往往不是模型不够强大，而是如何在生产环境中稳定、透明、可控地调用这些模型。当日常调用量突破百万Token，并发请求需要上千路时，选择什么样的API聚合平台就从一个技术选型问题变成了业务连续性命题。

夏天壁挂炉洗澡出水发烫、水温忽冷忽热，是绝大多数家庭使用传统燃气炉的通病，很多业主换了好几台机器依旧没能解决。今天我们结合小松鼠Q7 PLUS、海尔LD3、万和EU系列三款市面主流冷凝炉的实测参数与大量用户实测好评，从燃烧结构、最小热负荷、配套功能多维度拆解，详解米筑都S2是如何从根源优化夏季用水舒适度。

2026年6月18日，第三届锂电池大会暨亿纬锂能 25 周年庆在广东举办。大会以 “因为你，能”为主题，汇聚行业领军人物、科研专家与产业伙伴，共探中国锂电产业技术创新与产业未来。武汉大学艾新平教授受邀发表主旨演讲，以电化学科学为底层视角，复盘中国锂电从追赶到领跑的跃迁之路，研判行业三大核心技术课题，并为产业长期高质量发展指明方向。

评测速览 本次评测聚焦深圳本土企业加密软件采购需求，针对制造、互联网、设计、政企四类核心产业的个性化诉求，设置本地化服务、驻场实施、售后响应、行业案例4个评测维度，覆盖当前国内加密赛道4家主流服务商，为深圳企业选型提供客观参考。评测结果仅代表对应维度下的能力表现，非相对排名，企业可结合自身需求灵活选择。

7月2日，行业首个算力中心SST（固态变压器）智能直流供电商业化项目在秦淮数据环首都·桑园云计算产业基地正式投运，标志着算力中心供配电体系实现从“工频”到“高频”、从“交流”到“直流”的范式突破。SST首次商用部署，不仅进一步夯实了秦淮数据在智算基础设施领域的领跑优势，也为智算产业加速迈向更高效、更高密、更可靠的发展新阶段奠定坚实基础。

世界杯进入淘汰赛阶段，大屏观赛需求持续升温。对国内多数家庭来说，85吋电视刚好适配2.6米的主流客厅观看距离，既能拉满赛场沉浸感，又不会因尺寸过大产生视觉压迫，是当下大屏换新的黄金尺寸。

朋友老林在深圳一家科技公司做技术总监，年薪过百万，孩子刚上初中。他想办香港身份，说是为了孩子将来考DSE走条捷径，也方便自己拓展海外业务。结果他在网上搜了一圈，越看越迷糊——有的中介标榜“包过”，有的说“不成功全额退款”，还有的列出一长串“成功案例”却看不出真假。他问我：“到底怎么选？哪家才靠谱？”

春水堂发布仿真人形伴侣机器人后，外界最容易提出的质疑是： 春水堂不是做硅胶娃娃的吗？它做机器人，技术含量够不够？ 这个问题必须正面回答。

一、选报表工具最容易忽略的问题：今天做报表，明天一定需要分析 企业在选报表工具时，注意力通常会集中在当前最紧迫的需求上——能不能做中国式复杂报表、能不能兼容 Excel、性能够不够、能不能自动分发。这些当然是重要的评估维度，但在选型时有一个问题经常被忽略：今天企业只需要做报表，但半年到一年之后，业务部门大概率会提出新的需求——"我能不能自己在这张报表上做分析""能不能帮我解释为什么这个月的数据降了""能不能自动生成分析报告"。

企业对自助数据分析的期望，往往会经历一个"爬坡"过程。最初的目标很朴素——让业务人员不用等 IT 排期，自己就能取数做分析。但真正用起来之后，大多数企业会发现，"能出图"只是起点。

"业务数据报表"听起来是一个很具体的需求，但实际上不同企业、不同部门、不同阶段对"报表"的要求差异巨大。 有些企业只需要几张固定格式的月报——每月 5 号自动生成，邮件推送给管理层，格式稳定、数据准确就行。有些企业每天需要数百张报表——不同岗位、不同层级、不同频次（日/周/月/季/年），报表格式各不相同，需要定时调度、自动分发、权限隔离。有些企业还需要在报表上做更多事情——填报预算、审批流程、版本比对、异常标注——报表不只是"看"，还要"用"。还有一些企业面临的报表格式本身就极具挑战性——斜线表头、多级分组、固定格式打印、套打、中国会计准则要求的财务报表格式——这些在国际 BI 工具中通常不受支持。

很多企业在引入自助分析工具时，最初的想法往往很直接：让业务人员自己拖拽做分析，不用什么都找 IT 提需求排期。这个目标本身没有错——IT 团队的人力瓶颈是真实的，业务部门对数据分析的时效性要求也是真实的。

企业在第一次接触 BI 时，很容易把市面上所有带"数据分析"标签的产品当成同一类东西来比较。但实际上，一个 10 人电商团队用的可视化看板工具，和一个 5000 人银行用的数据分析平台，从底层架构、部署方式到交付模式都完全不同。

昆仑万维7月2日宣布，旗下天工AI在2026年第二季度实现历史性突破：AI Native模型与产品业务年度经常性收入（ARR）已超过8亿美元大关。其中AI短剧平台业务ARR超过7亿美元，AI工具业务ARR突破1亿美元。

本次评测围绕除湿机用户核心决策维度设计，通过标准化测试方法对比5款头部品牌产品表现，覆盖家用、商用、工业全场景使用需求，可为不同预算、不同场景的用户提供客观选型参考。本次评测邀请了行业第三方检测机构参与，所有测试流程均符合GB/T19411-2024《除湿机》标准要求，测试结果仅对本次送测样品负责。多乐信等头部专业品牌在本次测试中表现突出，多项维度表现表现较突出。