文章配图-1 许多人在讨论“养虾”时，在荒凉的戈壁滩上，一场关乎能源命脉的技术革命正在悄然发生。 当地表浅层“容易获取”的油气资源被消耗殆尽，用脚步丈量大地的“找油人”，将目光瞄向了上万米的地底深处，要在上千米的地层中找到仅有几米适合开采的油层。传统靠经验“开盲盒”式的勘探手段已经失效，取而代之的是看不见硝烟的“计算战”。 为了拨开硬核技术的面纱，我们与中国石油勘探开发研究院原首席专家龚仁彬进行了一场对话，透过有着40年经验的“石油IT老将”的视角，理解计算怎么重塑人类寻找“黑金”的方式。 01 数据量指数级增长的计算“压力” 1986年大学毕业后，龚仁彬就投身于石油IT系统的建设，亲历了中国油气行业从信息化到数字化再到智能化的跨越。 “老一代石油人找油，靠的是一双铁脚板和长期积累的经验。”龚仁彬在对话中向我们描绘了传统石油勘探的画面，地质学家们跋山涉水，通过有限的地表采样和肉眼观察，再结合毕生积累的知识与经验，在大脑中构建出地下可能存在的油气构造。 文章配图-1 高度依赖人类大脑和体力的模式，已经逼近认知的极限，横亘在现代勘探面前，是两个跳不过的现实挑战。 第一个挑战是数据量的指数级甚至是“核爆级”增长。 “我刚参加工作的时候，在地面上放一炮，接收深度1000米，最多能到1500米。”龚仁彬回忆道。那时的勘探更像是在浅水区摸石头，而现在勘探的深度，已经达到了惊人的1.5万米乃至2万米。 不只是勘探深度的倍增，数据采集的维度也在几何级膨胀。过去放一炮，地面部署的接收传感器只有120个；现在放一炮，有几万个传感器同时在接收微弱的回波信号，采集到的数据呈现出了指数级增长。 “过去一个数据体可能只有几百兆，后来是几百个G，现在随便一个普通的地震勘探工区，都是几百个TB，有些能达到数十个PB级的数据量。”龚仁彬还讲述了自己亲历的一个“极端例子”，“为了拷取一个150TB的单体原始数

文章配图-1 1698年，托马斯·萨弗里发明了一种蒸汽泵，由锅炉、活塞和阀门组成，通过蒸汽冷凝产生真空，再利用大气压把水从矿井抽上来。 1712年，铁匠托马斯·纽科门对蒸汽泵进行了改良，创造了大气式蒸汽机，可连续工作24小时，让深达150米的矿井不再积水。 1765年，詹姆斯·瓦特发明了分离式冷凝器，让蒸汽机的效率提升了6倍。接下来的20年里，瓦特相继发明了飞轮和齿轮系统，蒸汽机不再只能上下抽水，还可以旋转驱动机器。 1785年，第一台瓦特蒸汽机在棉纺厂运转，纺纱效率直接翻倍，人类社会由此开启了“蒸汽时代”的新篇章。 回顾云计算的演变历程，和蒸汽机高度相似。 早期的云计算以虚拟化和弹性著称，就像蒸汽泵取代了风车抽水机，云计算解决了企业数字化最迫切的问题：不用建机房，不用买服务器，不用维护基础设施，只需要按需购买云端的资源。 大模型浪潮进一步重构了云的价值，正如大气式蒸汽机对抽水能力的提升，大模型时代的云计算，渐渐承载了模型训练、推理调用、AI应用开发等服务，演变为跨行业的智能化底座。 Agent的出现，让AI走出了对话框，开始具备拆解任务、调用工具、连接系统、协同流程、持续执行的能力。相当于给云添加了“飞轮和齿轮”，摆脱了“卖服务器”的束缚，跃升为千行百业的智能引擎。 在19世纪，蒸汽机迅速被应用到冶金、面粉、铸币、纺织等行业，成了适用于各种制造业的“万能机”；当智能化成为社会需求，承载了千行百业智能化转型使命的云计算，正开启新的战局。 在可预见的未来，AI云将是智能化时代的“新基建”——不仅是最大的时代红利，也是刚刚起步的蓝海市场。 $百度(BIDU)$ $阿里巴巴-W(09988)$

谈到AI与职场的关系，很多人最先想到的往往是程序员。 Codex、Claude Code、Cursor等工具，深度改变了代码生产方式。原本需要程序员一行行敲出来的代码，变成了一句需求，剩余工作交给AI自动生成、修改、测试乃至提交。 但OpenAI最近对Codex的更新，向外界释放了一个关键信号。 OpenAI发布了六款面向特定职业场景的插件，包括数据分析、创意生产、销售、产品设计、股权投资和投资银行业务，每个插件都整合了相关技能、指令和工作流程，让Codex能够模拟特定岗位的工作方式。 文章配图-1 原因并不难解释。 在Codex的周活跃用户中，知识型工作者目前已占用户总数的约20%，且增速是开发者群体的三倍以上。 不只是OpenAI，Claude Cowork以及Kimi最近推出的Kimi Work，也把本地文件、网页、代码执行、工作空间、任务进度和Skills放在了同一个桌面应用里，将目标用户从开发人员扩大到了知识工作者。 一场事关职场人的隐形分化已然拉开序幕：有人还在问AI助手，有人已经开始指挥Agent团队完成复杂任务。 01 职场人用AI的三个段位，你在第几层？ 过去判断一个人的职场竞争力，主要看三个指标：学历、履历和岗位。 毕业于什么学校，进过什么公司，负责过什么业务，基本就能确定一个人的能力画像。但在AI进入工作流后，评价体系中加入了一个新的变量——和AI的协作方式。 对应的不是使用习惯，而是生产关系。 第一类职场人，把AI当作“更聪明的搜索引擎”。 “这个概念是什么意思？”“帮我查一下资料”“这段话怎么写得更正式？”“帮我总结一下这篇文章”……AI进一步降低了信息获取门槛，缩短了搜索、筛选、整理的工作流程。 问题在于，生产力仍然停留在“获取答案”的层面。 提出一个问题，AI返回一段内容；提出下一个问题，AI再返回下一段内容。整个过程看似高效，本质上还是一问一

文章配图-1 医疗AI喊了很多年，但很长一段时间里，都像是一种“发布会技术”。 在PPT上，AI已经可以辅助诊断、提升效率、缓解医生短缺；在实验室里，AI模型可以在某个单病种、某个数据集上跑出不错的指标。可一旦落地到医院的科室，问题就变复杂了：系统能不能接上？医生愿不愿意用？数据能不能安全流转？成本基层医院能不能承受？模型换一家医院会不会失灵？ 6月5日的**云INSPIRE创想者大会上，**云正式上线了“行业AI梦工厂”， 20多家医院入驻“智慧医疗专区”，为上面的问题给出了确切答案。 文章配图-1 作为“行业AI梦工厂”首个落地的垂直行业专区，瑞金医院、邯郸市中心医院、武安市人民医院、瑞安市人民医院、延安大学附属医院在内的首批20多家医院正式入驻智慧医疗专区，头部三甲医院的智慧病理服务，正加速向地市级、县域和基层医院扩散。 医疗AI不再是悬在空中的“神话”，真正走进了医院的病理科、医生的工作站和患者的病历本。 01 医疗AI的“落地难”，到底难在哪里？ 在前几轮AI热潮中，医疗就曾被寄予厚望。 从医学影像识别，到智能问诊；从辅助阅片，到病历生成；从院内导诊，到健康管理……几乎每个环节都能看到AI的影子，最终却大多停留在了PPT上，单点案例能跑，规模化落地很难。 以病理场景为例，既是临床诊疗的“金标准”，也是医疗AI最难啃的硬骨头之一，至少存在三大“症结”。 一是病理医生的供需剪刀差，且资源极度分布不均。 国内有3.8万家医院，仅有5000家医院设立了病理科，全国病理医生总数不足2万，整体缺口超过14万人。再加上优质资源高度集中于少数三甲医院，大部分县域医院严重缺乏独立病理诊断能力。在基层能力薄弱的现状下，漏诊误诊风险居高不下，不少医院只能把切片或标本送到上级医院，患者和家属常常为了会诊跨区域奔波。 二是医院的IT系统错综复杂，数据生态呈现碎片化。 AI落地的前提是数字化

文章配图-1 AI正以前所未有的速度演变。 从早期一问一答的对话，到自主执行、深度协同的Agent，AI正全面进入人类的生活和生产系统。 随着Agent深入千行百业的毛细血管，新的挑战逐渐浮出水面：相比于单次对话的模式，Agent有着更长的任务链路、更频繁的数据访问、更复杂的系统协同……不断推高Token的消耗量。 当AI的价值在一个个业务场景中量化，怎么在单位时间内生产更多、更便宜的Token，已经是绕不开的问题。 在**数据通信创新峰会2026·中国上，向外界传递了一个关键的产业信号：网络不再是单纯的联接通道，而是AI生产力体系不可或缺的一部分，就像运输货物需要高速公路一样，**正在通过星河AI网络为Token经济打造了一条高效、安全的“运输线”。 01 Token高效生产：数据中心向“Token工厂”演进 过去谈AI基础设施时，行业习惯把焦点放在算力上。 有多少张GPU、集群规模有多大、模型训练和推理速度有多快，往往是最直观的指标。可当Agent开始进入千行百业，AI加速从“非生产环境”走向“核心业务系统”，影响Token产出的最大瓶颈并非单卡的计算能力，而是算力、存储和网络之间的协同效率。 Agent在执行任务时需要读取参数、调用上下文、访问外部数据、操作工具......对存储的访问可能达到“一秒钟上百次”。如果网络跟不上，算力就会在等待数据、排队通信和反复中转中被浪费。 为了加速数据中心向“Token工厂”的演进，星河AI数据中心网络的方案可以归纳为两个关键词。 文章配图-1 第一个是高算效。 传统的数据中心架构，GPU访问存储系统中的样本数据时，必须绕道经过CPU进行中转。冗长的链路不可避免地存在绕行、中转和调度损耗，直接限制了单位时间内的Token产出。 星河AI数据中心网络的解法是“网算存协同”，即让NPU与存储直通，彻底省去了CPU中转的环节，传输带宽提升

文章配图-1 一个月前的数字中国建设峰会上，**展台呈现出了一种极具张力的科技图景。 一边是围绕云、计算、数据通信、光网络、存储等核心能力构建的硬核产品和前沿技术，一边是AI使能政务、经济、社会、文化、生态文明等行业的数智化鲜活案例。 穿梭在两大展区间，有一个直观的感受：AI已经彻底告别“对话玩具”属性，全面嵌入到了千行万业的“生产系统”中。 由表及里的智能化跃升，绝非简单的软件升级。当AI应用深入工业制造、电网调度、航空决策等复杂场景，传统的算力堆叠模式开始暴露出明显的局限性，算力产业再次站在了十字路口。 01 Agent新范式改写了算力供求 要理解底层算力为何需要重构，必须先厘清上层应用的演变。 在第九届数字中国建设峰会上，传递出了一个不应被忽视的产业共识：2026年是Agent应用的爆发元年。 直接的例子就是“龙虾”类产品的流行。无论是OpenClaw、Hermes，还是各种套壳的“Claw”，新产品的不断涌现，标志着企业IT的开发范式正在从传统的SOP（标准作业程序）向Agent体系迁移。 在传统的企业IT架构中，业务逻辑的实现高度依赖SOP：通常需要懂业务的人员提炼出确定的业务流，再由IT技术人员转化为AI能执行的语言。在处理确定性任务时效率极高，但面对复杂、动态且充满不确定性的生产环境时，往往会显得僵化且难以实时响应。 文章配图-1 而OpenClaw代表的Agent框架，最大的特点就是具备自主执行、多轮推理和自我进化的能力，让AI可以处理不确定性的业务流和格式复杂的数据源，在行业中引发了剧烈的连锁反应。 比如对业务创新的根本性驱动。 在Agent框架下，即使是不懂底层技术的业务人员，也能用自然语言编写和调度Skills，转化为AI可以准确执行的语言，大幅降低了AI参与不确定性复杂业务的门槛，让数字员工与真实员工的协同办公成为可能。 再比如推理需求的指数级跃升。

文章配图-1 过去两年，AI产业的叙事中心一直围绕大模型展开：参数规模、训练效率、推理成本、模型能力边界。 可当OpenClaw代表的Agent落地到千行百业，越来越多的问题浮出水面：一个能够理解任务、调用工具、访问数据、编排流程、持续执行的智能体，需要的不仅是基础算力和模型，而是一套完整的运行体系。 问题在于，什么是适合Agent的运行体系呢？ 5月22日的KADC2026鲲鹏开发者峰会上， $中国电信(601728)$ 天翼云联合鲲鹏给出了清晰的答案——构建Runtime、Token与Data协同的AI全栈云底座。 01 底座重构，企业AI正在从“调API”走向Agent Native 很多企业做AI应用，本质上是在“调接口”：前端套一个聊天框，后端接一个大模型API，再接几个业务插件。 这样的模式，曾是两年前的主流思路，但在Agent时代已经行不通。 因为企业业务不是单轮问答，常常是跨系统、跨角色、跨流程、跨权限的连续任务，一个真正可用的Agent，既要能理解任务，也要能调用ERP、OA、CRM、知识库、浏览器、代码环境等工具。折射到企业的IT架构上，AI不能停留在“外挂能力”的阶段，必须变成云原生架构中的一层运行时。 文章配图-1 天翼云公有云事业部研发专家周望在演讲中提到，天翼公有云当前的AI全栈产品体系被划分为三个模块。 第一个是Agent Infra，提供Agent Runtime、Agent沙箱、流程模式、中间件、Serverless底座等核心运行能力。可以理解为智能体运行的“水电煤”，解决了任务怎么拆解、工具怎么调用、状态怎么保存、异常怎么回滚、权限怎么隔离、多个Agent之间怎么协同等应用和运行问题。 第二个是AI Infra，包含异构算力池化调度、推理加速、密态计算、智

文章配图-1 过去几年，高端电视市场陷入了一场停不下来的“军备竞赛”。 一边是电视厂商们不断刷新的数字参数。 分区数量从几百卷到上万，峰值亮度从1000nits飙升到10000nits，刷新率、色域、HDR规格等指标被不断推高。 另一边的消费者却产生了微妙的“疲惫感”。 电视的参数表越来越豪华，“第一眼就被画质沦陷”的惊艳感却在一点点消失，盲目卷参数的边际效应越来越弱。 背后暴露出了一个长期被忽视的问题：分区、亮度、刷新率等参数，只是提升画质的工程手段，而用户对画质的理解要纯粹的多，会不会刺眼、会不会发灰、会不会偏色......市场总在围绕“参数”做加法，却很少有人思考——色彩到底是怎么产生的？ $四川长虹(600839)$ $海信家电(000921)$ 时间来到2026年5月末，在中国高端电视赛道重新洗牌的背景下，我们在长虹金标T70S上看到了行业的新风向：前些年被疯狂追捧的MiniLED，某种程度上依然属于LCD时代的“修修补补”，仅仅解决了背光控制问题，现在开始进入“光色场同控”的底层技术竞赛。 01 回归物理本质，画质的短板从来不是“亮度不够” 近几年的高端电视市场，OLED之所以一路攻城略地，一个很重要的原因在于——传统LCD画面始终存在挥之不去的“隔膜感”，通俗解释就是暗场不够透、亮场不够纯、黑色像蒙了一层灰。 面对视觉上的“不通透”，整个行业陷入了“路径依赖”，习惯性将画质问题归结于“背光分区不够多”。 于是整个MiniLED产业开始疯狂卷参数。 几百分区不够，就上千区；上千区还不行，就冲万级分区。可现实的物理规律是无情的，即使分区数量已经堆到了天文数字，屏幕上依然会频繁出现恼人的光晕现象、刺眼

过去两年，“AI+行业”几乎成了所有科技峰会上的关键词。 2025年以前，大多数企业对AI的态度还停留在概念验证、单点试水和局部提效，一套智能客服系统已经算是阶段性成果。 到了2026年，情况正在快速发生变化，渐渐褪去了初期的狂热与浮躁，AI开始在多个行业实现规模化落地和价值可量化。 最直接的代表，就是制造业。 5月15日的“AI+制造行业峰会2026”上，**中国政企业务副总裁郭振兴在主题演讲和媒体采访中表示：2026年企业数智化投资的营收占比，将提升到3%—3.5%；千行百业在数智化基础设施的投入规模将超过7000亿元；AI行业解决方案的价值将从“单点创新”跃升到“系统解决业务问题”。 文章配图-1 **中国政企业务副总裁 郭振兴 当“AI+制造”进入到深水区，越来越多问题浮出了水面：在热闹的技术叙事外，制造业怎么才能吃到新一轮红利？ 01 Agent觉醒，算力与生态的“双向奔赴” 如果说2025年是大模型“狂飙”的一年，2026年无疑是Agent集中爆发的元年。 以OpenClaw为代表的开源项目火爆全球，掀起了一场持续四个多月的“养虾热”，真正把AI从“动嘴”推向了“动手”：不再只是停留在对话框里的“外脑”，开始进入到真实世界里的复杂业务流程。 这种进化，对制造业尤为关键。 因为制造业从来不是靠“灵感输出”解决问题的行业，面对的是订单、排产、设备、工艺、质检、供应链、库存、交付等流程，每一个环节都高度耦合，任何一个变量，都可能牵动整条生产链的效率与成本。 过去，企业想让AI接入ERP、MES、PLM、OA、供应链等系统，往往需要大量定制开发，成本高、周期长、系统割裂严重。有了Agent的能力，可以通过MCP、Skills等标准化协议，低门槛接入企业现有的系统和工具，实现自主读取数据、分析问题、调用能力并执行操作。 文章配图-1 不夸张的说，Agent打开了“AI+制

过去几年，Scaling Law深刻塑造了AI行业的发展轨迹：不断堆算力、堆数据、堆参数规模，以换取智能的涌现。 随着Agent时代的降临，对算力的需求渐渐从预训练转向推理，海量的Token消耗从根本上重塑了整个产业的评价体系。在“Token经济学”的叙事下，重心开始向更低的延迟、更高的能源效率倾斜。 当单纯扩大规模带来的边际效益开始递减，行业亟需回答：怎么在限的能源、空间与信息边界内，产出更高密度的智能？ 在5月8日举行的NAVIGATE 2026领航者峰会上，我们与新华三集团技术委员会副主席刘新民进行了一场对话，得到的答案是：AI基础设施正从单一的硬件竞争，进入系统重构与架构创新的“系统工程竞争”。 $紫光股份(000938)$ 01 拒绝“参数崇拜”：从“设备思维”到“系统思维” 全行业都在疯狂卷参数、卷规模的背景下，刘新民提出了一个直击灵魂的悖论：“设备参数这么强，为什么还需要调优呢？” 一语点破了AI时代最大的产业变革。 在传统ICT的语境里，评价设备能力的逻辑很简单，比拼的是CPU性能、网络带宽、存储IOPS、单机吞吐等静态指标，似乎只要把最顶级的算力卡、最高速的无损网络和最大容量的存储连接在一起，就能发挥出最大效能。 但在大模型推理环节，Token的产出是一个依赖动态协同的过程，即使单体硬件性能指标再高，如果底层架构的数据流转没有打通，实际运行大模型时依然无法跑得“通透”。硬件的堆砌只提供了理论上的性能上限，深度的系统级工程能力，才真正决定了算力转化为生产力的效率。 为什么传统的“设备思维”注定走向终结？刘新民在NAVIGATE 2026领航者峰会技术创新峰会的演讲中提出了三个结构性“剪刀差”。 图片 首先是数据的“剪刀差”。 目前互联网上的高质量文本数据已近枯竭，而大模型对高

图片 每年五月，全球显示产业的目光都会聚焦在SID Display Week。 在这场被誉为“显示界奥斯卡”的盛会上，显示巨头们无不拿出了“压箱底”的创新，或是最高的极限亮度，或是卷曲屏的最新形态。 但在SID 2026上，让人印象最为深刻的，却是斩获“People’s Choice Award”奖项的 $深天马A(000050)$ ，用十大重点显示技术和三大场景化解决方案，向全世界宣示了——显示行业的游戏规则，正在由中国企业改写。 这并非口号，而是数据揭示的事实。 根据Omdia、群智等机构的数据，天马的柔性AM-OLED手机显示出货量全球前三、车规显示连续6年全球出货量第一、车载仪表显示连续6年全球第一、车载HUD显示连续2年全球第一…… 比数字更值得深究的是——天马凭什么？ 答案藏在SID 2026的天马展台上，藏在“点亮生活之美"的主题里，藏在10大重点显示技术中。 01 十大重点技术，三张场景答卷 把天马的十大重点显示技术摊开来看，有一个清晰的逻辑：绝非单纯地秀肌肉，正围绕智慧生活、智慧办公、智慧出行三大场景，定义下一代全场景智能体验的标杆。 先看智慧生活，不盲目堆参数，而是把“屏幕”变成体验中枢。 在日常使用中，用户的核心痛点很明确：户外看不清、长时间用眼累、边框割裂沉浸感、折叠屏有痕影响体验。天马在SID 2026展示的重点技术，正在逐一拆解这些问题。 针对户外强光环境下“看不清”的问题，传统方案要么堆亮度，要么牺牲功耗。天马叠层高亮天工屏通过叠层OLED结构，将两个发光单元串联提升发光效率，功耗比传统设计降低了30%、峰值亮度达8000nits，户外强光下屏幕内容依然清晰可见。 图片 1.jpg 针对长时间用眼的“健康焦虑”，行业长期停留在调色温、滤蓝光的表层优化。天马绿色健

图片 在AI加速融入千行百业的2026年，如果说哪个领域的AI落地最被寄予厚望，大概率会是医疗健康。 大型三甲医院往往人满为患，专家号源紧张、医生每天的接诊量巨大、分配给每位患者的时间非常有限。同一时间，县医院、社区卫生服务中心等基层医疗机构，因为服务能力相对薄弱，导致分级诊疗难以有效实施。 正是在这样的背景下，国家卫生健康委等五部门联合印发了《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，明确要求推动人工智能在基层医疗、临床诊疗、患者服务、科研教学、医院管理等方面的落地。 摆在面前的问题是：不少医院在推进AI落地的过程中，遇到了数据孤岛、重复建设、系统难以互通等问题，原本计划的目标是“智能提效”，结果却成了一场吃力不讨好的“系统拼接游戏”。 就在4月10日，南方医科大学南方医院与**联手交出了一份新答卷——面向全球首发了医院通用人工智能平台（HAIP），给出了医疗AI“统一规划、全域协同”的新范式。 01 破局“单点式落地”，打造医院的“AI操作系统” 过去几年里，国内医院的数字化和智能化转型，可以归纳为“摸着石头过河”：各个科室按照自己的需求引入AI，比如影像科用AI看肺结节、病理科用AI看切片、信息科用AI管病历…… 这种“打零工”式的单点式落地，暴露出了四大核心挑战： 第一个是数据孤岛。每个系统的数据格式不同、接口不一，没法互相调用，形成了一个个“数据孤岛”，数据价值无法有效挖掘。 第二个是AI算力烟囱式建设。每个系统都配了自己的服务器，算力与模型重复部署、多模型与多智能体无法协同，资源不能共享。 第三个是缺乏医疗+AI人才。医院缺乏AI专家，个性化需求难满足；传统ISV AI能力偏弱，需要支持和培育。 第四个是应用开发复杂、周期长。医院现网应用的厂商多、接口复杂，牵一发动全身，存在大量对接开发。 之所以出现上述痛点，根本原因在于——医院缺少一个统一的底

图片 如果说2024年是百模大战元年，2025年是AI商业化落地的试水期，站在2026年的春天，我们已经跨入一个全新的纪元——AI不再是悬在云端的技术极客专属，实打实化作了千行百业运转的“水电煤”。 半个月前，英伟达CEO黄仁勋抛出了一个前瞻性的论断：未来的薪酬结构中，除了基础工资，可能还会包含“Token”。 半个月后的“云南移动2026生态合作伙伴大会”上，“Token是未来人工智能的燃料”已经成为全体与会者的共识。 在这场以“碳硅共生 合创AI+时代”为主题的大会上，从夯实算力优势的数字信息大通道网络能力，到赋能科研的AI for Science 智算服务，再到让人人都能“养虾”的Agent服务，云南移动交出了一份全景式的答卷。 01 底座跃升：云南移动的AI基础设施进化论 在探讨AI落地的话题前，必须要理清承载AI运转的基础底座。在新质生产力的叙事里，没有强大的网络“血管”，算力的“大脑”就无法供血；没有机制的保障，算力就只是一座昂贵的孤岛。 在“云南移动2026生态合作伙伴大会”上，我们看到了四个核心信息。 一是5G-A与无线网络的泛在感知。 如果说数据是驱动大模型的“石油”，网络就是开采数据的“抽油机”。 云南各市、县级主要道路实现4/5G无缝覆盖，高铁高速全线5G贯通；5G-A能力在核心城区连续覆盖……为海量视频和数据的实时上传提供了极速通道。 二是打破“地理边疆”的“数字枢纽”。 因为地理位置的原因，云南一度被视为信息网络的末端，但云南移动通过万兆光网的布局，彻底改写了“地缘逻辑”。 截止到目前，云南移动国际业务骨干节点成为全球12个国际通信骨干节点之一，配合以缅、越、老、印、尼7条国际陆缆通道，共同畅通面向南亚东南亚信息大通道。 三是从“通道”到“算力引擎”的跨越。 当网络编织出了通达四方的“高速公路网”，跑在路上的海量数据怎么处理？云南移动的答案是从“修

图片 最近的科技与工业圈，被一场“现象级”事件彻底点燃。 3月28日和3月29日的世界超级摩托车锦标赛葡萄牙站，中国摩托车制造商“张雪机车”在中量级组别中夺得冠军，打破了杜卡迪、雅马哈等国际品牌长达数十年的垄断。 曾经被嘲笑为“造车疯子”的张雪，在镜头前红了眼眶。 当我们把视角放大到整个中国制造业，发现像张雪机车一样逆袭的企业不在少数，单是2026年就有不少标志性新闻：TCL强势将索尼电视业务收入麾下，完成了对昔日行业霸主的惊天逆袭；九牧卫浴悄然越过外资大牌，一举拿下“智能马桶全球销量第一”的王座，成为全球卫浴行业科技创新的风向标.…… 剥开现象看本质，张雪代表的是一家家制造企业的精神底色：他们敢于造梦、死磕技术，用一种近乎“飞驰”的速度，让梦想变成了现实，让中国制造完成了“爬坡过坎”的逆袭。 01 中国产业链的胜利：从“单点突击”到“降维打击” 在过去的刻板印象里，一个品牌的崛起，往往离不开天才企业家或廉价劳动力。但在2026年的语境下，中国品牌的硬核突围，早已不是单打独斗，而是产业集群化、生态化的“降维打击”。 譬如三个殊途同归的产业案例。 第一个是张雪机车的极速狂飙。 赛后总结夺冠原因是，张雪说了这样一句话：“车上任何一个零件，只要有图纸，到中国100%做得出来，而且绝对不比欧美日差。” 图片 图：“张雪机车”生产车间整车总装流水线 因为在“汽摩之都”重庆，规模以上整车企业就有51家，规模以上零部件企业410余家，形成了涵盖发动机、离合器、车架、减震器在内的完整产业链。夺冠的820RR-RS赛车，搭载的是张雪机车自主研发的直列三缸发动机，曲轴、连杆、气缸套等12项关键部件全部来自国产。 第二个是造车新势力的“中国速度”。 为什么 $小米集团-W(01810)$ 、蔚来、理想、零跑等造车新

图片 2026年两会期间，化橘红因为一个点赞意外“出圈”。 不少人将化橘红的“走红”归结为偶然的流量红利，只要深入化橘红的产业肌理，就会发现并非是一场单纯的“流量造神”，而是电商供应链、新农人回流、产业化升级交织下的必然。 当传统的地方土特产碰上新电商，当古老的非遗工艺遇到有现代商业思维的“新农人”，化橘红的产业蝶变早已在暗中蓄力。 01 新农人归乡，把“土特产”做出了“标准化” 作为有着上千年历史的道地药材，化橘红对生长环境的要求非常苛刻。只有吸收了化州当地土壤中的礞石矿元素，化州柚的才会表皮才会长出一层细密的绒毛，产生对寒咳、化痰有奇效的柚皮苷。 在明清时期，化橘红就被列为贡品，素有“南方人参”的美誉。 但在很长一段时间里，化橘红深陷“有品类、无品牌、知名度低”的泥潭，销售渠严重依赖药材部、零食店和旅游景点，绝大多数消费者到化州旅游时，才在导游的介绍下第一次认识化橘红。 和“游客经济”深度捆绑的化橘红，销售半径非常有限，始终未能产生和药用价值相匹配的产业价值。打破“百年僵局”的诱因，离不开一批带着现代商业思维重返乡土的“新农人”。 赖祖发是土生土长的化州人，也是这场产业蝶变中的典型代表。 2009年大学毕业后，学习市场营销与设计的赖祖发，顺理成章地进入了广告行业。2013年的一次返乡考察中，熟谙品牌营销的赖祖发，敏锐地察觉到了家乡特产的致命痛点——偌大的化橘红市场，竟然找不出一个叫得响的标杆品牌，甚至连“什么是优质化橘红”的标准都不存在。 看到巨大的商业留白后，赖祖发决定回到家乡，利用自己的专业背景，为化橘红市场建立起明确的“标杆感”。 转折点出现在2019年，赖祖发的品牌“橘然传”正式入驻拼多多，靠着严格的品控、极致的售后服务，“橘然传”在2020年就跻身拼多多化橘红品类的头部店铺，稳稳接住了“国民养生潮”的流量。 图片 90后“厂二代”张邦朝，则瞄准了化橘红的“流通

图片 3月25日的财报电话会上， $拼多多(PDD)$ 正式宣布组建“新拼姆”，未来三年计划总计投入1000亿元，整合“拼多多+Temu”的供应链资源，并将开启自营品牌模式，孵化面向不同市场、不同品类的品牌。 环顾当下的电商行业，正集体陷入一种“技术焦虑”，越来越多的平台All in AI大模型、寻找下一个流量新入口，不惜数十亿“红包”培养新的消费**惯，视图在AI Agent时代构筑起新的护城河。 继续重仓中国供应链的拼多多，似乎有些“**识”。可如果把注意力放在1000亿资金的流向上，会看到不一样的答案。 01 战略解码：“三年再造一个拼多多”的底气 要看懂“新拼姆”战略，似乎有必要先了解下拼多多的“排兵布阵”。 时间回到2025年12月，拼多多进行了新一轮的架构调整，赵佳臻获任联席董事长，与陈磊共同出任集团联席董事长兼联席CEO。在当天的年度股东大会上，赵佳臻公开表态：“我们将集中精力、财力和物力投入中国供应链升级再造，推动运营模式整体性升级，高质量、品牌化是核心方向，相信未来三年我们有机会再造一个拼多多。” 其实在2023年赵佳臻担任拼多多联席CEO时，就有媒体“深扒”了赵佳臻在拼多多的八年经历，总结出了三个关键词——农产品、供应链和海外Temu，长期“下沉”在业务一线，对用户需求、供应链优化以及平台战略，有着独特而深刻的理解，并且善于在竞争中捕捉与创造机遇。 作为一个同时熟悉中国供应链和Temu业务的“操盘手”，赵佳臻喊出“三年再造一个拼多多”的目标，俨然有着深思熟虑的思考。 先来看TEMU业务。 国际邮政公司（IPC）在2026年初发布的《2025年跨境电子商务消费者调查报告》，在全球范围内掀起了不小的讨论，报告显示：截至2025年末，Temu在全球跨境电商销售中市场份额已达24%。