本月相关部门发布最新研究报告,夫妻共度时光：60种创意扦插方法，让生活更精彩

本月官方披露行业研究成果,边缘AI，何以成为大厂角逐的新沃土？,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。专业回收咨询中心，定制化服务

德州市陵城区、邵阳市新邵县 ，徐州市云龙区、南充市南部县、定安县龙河镇、白城市镇赉县、开封市顺河回族区、三亚市海棠区、红河建水县、鸡西市麻山区、扬州市江都区、衢州市衢江区、嘉兴市海盐县、广西柳州市鹿寨县、九江市武宁县、平顶山市鲁山县、宁夏吴忠市青铜峡市 、白沙黎族自治县荣邦乡、昆明市五华区、太原市娄烦县、哈尔滨市阿城区、郴州市桂阳县、黔东南榕江县、黑河市逊克县、自贡市贡井区、乐山市五通桥区、郑州市二七区、商丘市睢阳区、湛江市坡头区

本周数据平台本月官方渠道公布权威通报,今日监管部门发布最新通报,夫妻共度时光：60种创意扦插方法，让生活更精彩，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电在线客服系统，实时沟通维修需求

乐山市金口河区、平凉市泾川县 ，本溪市桓仁满族自治县、宜昌市伍家岗区、内蒙古通辽市科尔沁区、安康市平利县、汕头市澄海区、绥化市肇东市、荆州市荆州区、咸阳市旬邑县、丽水市莲都区、周口市西华县、台州市三门县、红河元阳县、内蒙古鄂尔多斯市伊金霍洛旗、上饶市玉山县、九江市都昌县 、郴州市桂东县、上饶市广信区、雅安市芦山县、枣庄市峄城区、忻州市宁武县、内蒙古包头市白云鄂博矿区、龙岩市武平县、德州市齐河县、重庆市城口县、十堰市郧西县、临高县东英镇、孝感市云梦县、邵阳市绥宁县、铜仁市德江县

全球服务区域: 怀化市麻阳苗族自治县、福州市永泰县 、安庆市潜山市、上饶市弋阳县、广州市增城区、白银市平川区、开封市鼓楼区、郴州市永兴县、肇庆市四会市、凉山布拖县、佳木斯市桦南县、杭州市建德市、盘锦市盘山县、聊城市高唐县、焦作市孟州市、滨州市惠民县、广西柳州市三江侗族自治县 、德宏傣族景颇族自治州盈江县、广西柳州市柳北区、泉州市金门县、广西南宁市青秀区、伊春市丰林县

近日观测中心传出重要预警,本月行业报告公开最新动态,夫妻共度时光：60种创意扦插方法，让生活更精彩，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：专业维修团队，客服热线一键联系

全国服务区域: 梅州市梅县区、镇江市丹徒区 、东莞市东城街道、深圳市龙华区、黔东南凯里市、日照市岚山区、杭州市桐庐县、眉山市丹棱县、宁德市寿宁县、重庆市开州区、常德市鼎城区、宜昌市西陵区、萍乡市湘东区、内蒙古赤峰市巴林左旗、东莞市东坑镇、延边延吉市、内蒙古鄂尔多斯市准格尔旗 、温州市泰顺县、东莞市万江街道、昌江黎族自治县叉河镇、咸阳市旬邑县、景德镇市昌江区、内蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、开封市龙亭区、杭州市江干区、佳木斯市向阳区、雅安市芦山县、丽江市华坪县、鹰潭市余江区、齐齐哈尔市龙江县、延边图们市、珠海市斗门区、宁波市镇海区、海东市互助土族自治县、甘孜泸定县、中山市三角镇、德阳市广汉市、万宁市和乐镇、盐城市建湖县、平顶山市郏县、襄阳市宜城市

近日监测部门公开最新参数:本月监管部门发布新研究报告,夫妻共度时光：60种创意扦插方法，让生活更精彩

在忙碌的生活节奏中，夫妻之间的互动与交流显得尤为重要。扦插，作为一项既浪漫又富有创意的活动，能够增进夫妻间的感情，让生活变得更加丰富多彩。下面，我们就来为大家介绍60种夫妻共同参与的扦插方法，让你们的爱情在绿色中绽放。 ### 1. 花卉扦插 选择一些易于扦插的花卉，如玫瑰、多肉、茉莉等，共同制作扦插基质，体验从无到有的过程。 ### 2. 水培植物 利用透明容器，将水培植物进行扦插，观察根系的生长，享受亲子时光。 ### 3. 多肉植物组合 挑选不同品种的多肉植物，进行创意组合，打造属于自己的多肉花园。 ### 4. 花艺插花 共同学习花艺插花技巧，用鲜花装点家居，为生活增添浪漫气息。 ### 5. 花卉拼图 将扦插成功的花卉制作成拼图，增进彼此间的默契。 ### 6. 花卉种植大赛 设立比赛规则，比一比谁种植的花卉长得更快、更美。 ### 7. 花卉养护日记 共同记录花卉的生长过程，分享彼此的喜悦与成长。 ### 8. 花卉摄影 用镜头记录下花卉的生长瞬间，留下美好的回忆。 ### 9. 花卉手工制作 将扦插成功的花卉制作成手工艺品，如花环、花束等。 ### 10. 花卉美食 用花卉制作美食，如花卉沙拉、花卉茶等，为生活增添趣味。 ### 11. 花卉音乐 选择一首与花卉相关的歌曲，共同欣赏，感受音乐与自然的和谐。 ### 12. 花卉故事会 分享彼此喜欢的花卉故事，增进情感交流。 ### 13. 花卉知识竞赛 通过竞赛形式，学习花卉知识，提高生活品质。 ### 14. 花卉主题派对 以花卉为主题，举办一场别开生面的派对，邀请亲朋好友共同参与。 ### 15. 花卉环保行动 利用废弃物品制作花卉容器，倡导环保理念。 ### 16. 花卉艺术创作 发挥创意，将花卉融入艺术创作，如绘画、雕塑等。 ### 17. 花卉园艺设计 共同设计属于自己的花园，打造一个温馨的家园。 ### 18. 花卉市场调研 一起逛花卉市场，了解花卉行情，学习花卉知识。 ### 19. 花卉科普讲座 参加花卉科普讲座，提高花卉养护技能。 ### 20. 花卉亲子活动 邀请孩子参与花卉扦插，增进亲子关系。 ### 21. 花卉婚礼 以花卉为主题，举办一场浪漫的婚礼。 ### 22. 花卉纪念日 在特殊的日子，用花卉表达爱意，增进感情。 ### 23. 花卉旅行 选择花卉盛产地，进行一次说走就走的旅行。 ### 24. 花卉摄影展 举办花卉摄影展，展示自己的摄影作品。 ### 25. 花卉园艺讲座 分享花卉养护经验，帮助他人。 ### 26. 花卉慈善义卖 将扦插成功的花卉进行义卖，为公益事业贡献力量。 ### 27. 花卉手工艺品展 展示自己的手工艺品，感受创作的乐趣。 ### 28. 花卉园艺比赛 参加花卉园艺比赛，展示自己的才华。 ### 29. 花卉亲子运动会 举办花卉亲子运动会，增进亲子感情。 ### 30. 花卉美食节 举办花卉美食节，分享花卉美食。 ### 31. 花卉主题电影夜 观看与花卉相关的电影，感受浪漫氛围。 ### 32. 花卉主题音乐会 欣赏与花卉相关的音乐会，享受美好时光。 ### 33. 花卉主题读书会 分享与花卉相关的书籍，拓展知识面。 ### 34. 花卉主题手工坊 举办花卉主题手工坊，体验手工制作的乐趣。 ### 35. 花卉主题摄影比赛 举办花卉主题摄影比赛，激发摄影兴趣。 ### 36. 花卉主题园艺设计比赛 举办花卉主题园艺设计比赛，展示园艺才华。 ### 37. 花卉主题亲子活动 举办花卉主题亲子活动，增进亲子感情。 ### 38. 花卉主题婚礼 举办花卉主题婚礼，留下美好回忆。 ### 39. 花卉主题公益活动 举办花卉主题公益活动，传递爱心。 ### 40. 花卉主题旅游 选择花卉主题旅游，感受大自然的魅力。 ### 41. 花卉主题美食节 举办花卉主题美食节，品尝花卉美食。 ### 42. 花卉主题音乐会 举办花卉主题音乐会，享受音乐与花卉的完美结合。 ### 43. 花卉主题读书会 举办花卉主题读书会，分享花卉知识。 ### 44. 花卉主题手工坊 举办花卉主题手工坊，体验手工制作的乐趣。 ### 45. 花卉主题摄影比赛 举办花卉主题摄影比赛，激发摄影兴趣。 ### 46. 花卉主题园艺设计比赛 举办花卉主题园艺设计比赛，展示园艺才华。 ### 47. 花卉主题亲子活动 举办花卉主题亲子活动，增进亲子感情。 ### 48. 花卉主题婚礼 举办花卉主题婚礼，留下美好回忆。 ### 49. 花卉主题公益活动 举办花卉主题公益活动，传递爱心。 ### 50. 花卉主题旅游 选择花卉主题旅游，感受大自然的魅力。 ### 51. 花卉主题美食节 举办花卉主题美食节，品尝花卉美食。 ### 52. 花卉主题音乐会 举办花卉主题音乐会，享受音乐与花卉的完美结合。 ### 53. 花卉主题读书会 举办花卉主题读书会，分享花卉知识。 ### 54. 花卉主题手工坊 举办花卉主题手工坊，体验手工制作的乐趣。 ### 55. 花卉主题摄影比赛 举办花卉主题摄影比赛，激发摄影兴趣。 ### 56. 花卉主题园艺设计比赛 举办花卉主题园艺设计比赛，展示园艺才华。 ### 57. 花卉主题亲子活动 举办花卉主题亲子活动，增进亲子感情。 ### 58. 花卉主题婚礼 举办花卉主题婚礼，留下美好回忆。 ### 59. 花卉主题公益活动 举办花卉主题公益活动，传递爱心。 ### 60. 花卉主题旅游 选择花卉主题旅游，感受大自然的魅力。 通过这60种创意扦插方法，夫妻们可以共同度过美好的时光，增进彼此间的感情。让我们一起在绿色中绽放，让爱情在花朵中永恒。

文 |  半导体产业纵横，作者 | 方圆在 AI 发展的进程中，早期云端 AI 凭借强大的算力与集中式的数据处理能力，成为行业发展的主导力量。但随着应用场景不断拓展，尤其是在物联网、自动驾驶、工业控制等领域，云端 AI 的局限性逐渐显现。国际数据公司（IDC）研究显示，2025 年全球边缘计算解决方案支出将接近 2610 亿美元，预计年复合增长率（CAGR）将达到 13.8%，到 2028 年将达到 3800 亿美元，零售和服务业将占据边缘解决方案投资的最大份额，占全球总支出的近 28%。这一数据直观体现出产业重心正从云端向边缘倾斜。人们越来越担心人工智能正滑入泡沫领域。麻省理工学院 NANDA 项目发布的一份报告《GenAI 鸿沟：2025 年商业人工智能现状》发现，95% 的公司在开发生成式人工智能工具后几乎没有实现生产力提升。就连 OpenAI 首席执行官萨姆 · 奥特曼也承认，投资者可能对人工智能过度兴奋，并将当前的市场比作泡沫。然而，业内人士认为，这种批评主要针对基于云端的人工智能市场和软件算法。为什么需要边缘 AI 生成？当前市面上主流的语言大模型，从 OpenAI 的 GPT、谷歌的 Gemini、Anthropic 的 Claude，到国内热门的 DeepSeek，几乎都依赖 AI 云计算完成生成任务。这种依托远程服务器的模式，凭借强大的算力，能轻松应对大规模模型训练、高分辨率图像合成等复杂需求，而且扩展性极强 —— 小到个人用户的日常问答，大到企业级的批量部署，都能灵活适配，对普通用户来说，这样的体验已经足够满足需求。但放到企业级应用或更复杂的场景中，云端模式的短板就逐渐显现：一是延迟较高，复杂任务的响应速度容易受网络波动影响；二是对网络的依赖性极强，一旦断网便无法使用；最关键的是数据隐私风险—— 大量原始数据需要上传至云端处理，不仅会增加带宽成本，还可能因传输或存储环节的漏洞导致数据泄露，这对医疗、金融等敏感领域来说尤为棘手。也正因此，边缘生成式 AI 的优势开始凸显。它将生成能力直接部署在本地设备上 —— 可能是我们的手机、监控摄像头，也可能是自动驾驶车辆、工业机床，数据处理全程在本地完成，敏感信息无需离开设备，从源头保障了隐私安全。与此同时，边缘 AI 的低延迟特性堪称 " 实时场景救星 "：自动驾驶需要毫秒级的路况判断、工业自动化依赖即时的设备故障预警，这些对响应速度要求极高的场景，边缘 AI 都能精准适配。更重要的是，它无需频繁传输数据，大幅降低了带宽需求，即便在无网络的偏远地区或信号薄弱的工业车间，也能独立运行，稳定性和可靠性远超云端模式。边缘智能的技术雏形可追溯至 20 世纪 90 年代，当时以内容交付网络（CDN）的形态出现。其最初定位是通过分布在网络边缘的服务器，就近为用户提供网络服务与视频内容分发，核心目标在于分流中心服务器的负载压力，提升内容传输与访问效率。不过，随着物联网（IoT）设备的爆发式增长，叠加 4G、5G 移动通信技术的普及，全球数据产生量呈指数级攀升，逐步迈入泽字节（ZB）时代。传统云计算架构在此背景下逐渐显露出短板：数据需全量传输至云端处理，不仅造成高额带宽消耗，还因传输距离导致高延迟问题，同时数据跨网络流转也带来了隐私泄露的风险，已难以满足实时性、安全性要求较高的场景需求。进入 21 世纪后，为解决云计算的痛点，边缘计算概念正式提出。其核心思路是将数据处理环节从云端下沉至靠近数据源的边缘节点，通过在本地完成数据的初步筛选、处理与转发，大幅减少上传至云端的数据量，从而缓解带宽压力、降低延迟。但这一阶段的边缘计算，主要聚焦于数据处理流程的优化，尚未与人工智能（AI）技术结合，未涉及 AI 算法的部署与应用。直到 2020 年以后，随着 AI 技术（尤其是轻量化模型、低功耗计算技术）的成熟，边缘计算与 AI 开始深度融合，" 边缘智能 " 作为一门独立的融合技术正式兴起。它的核心特征是将 AI 算法（包括推理与训练环节）部署在靠近数据生成端的边缘设备（如物联网终端、边缘服务器）上，既能实现数据的实时处理与低延迟决策，又能避免原始数据上传云端，从源头保障数据隐私安全。纵观边缘智能的发展历程，可清晰划分为三大核心阶段：第一阶段以 " 边缘推理 " 为核心，模型训练过程仍依赖云端完成，训练好的模型再被推送至边缘设备执行推理任务；第二阶段进入 " 边缘训练 " 阶段，借助自动化开发工具，实现模型训练、迭代、部署的全流程边缘化，减少对云端资源的依赖；第三阶段也是未来的发展方向，是 " 自主机器学习 "，目标是让边缘设备具备自主感知、自适应调整的学习能力，无需人工干预即可完成模型优化与能力升级。当然，这并不意味着云端 AI 会被取代。面对超大规模模型训练、跨设备协同的复杂任务，云端强大的算力依然不可替代。未来的趋势更可能是 " 云端 + 边缘 " 互补：云端负责底层模型的训练与优化，边缘负责本地场景的实时部署与数据处理，二者协同发力，既能发挥云端的算力优势，又能兼顾边缘的隐私与实时性，最终推动人工智能技术更安全、更高效地走进各行各业。数据来源：precedenceresearch 半导体产业纵横制表市场研究机构 Market 数据表明，全球边缘人工智能市场规模预计到 2032 年将超过 1400 亿美元，较 2023 年的 191 亿美元大幅增长。Precedence Research 数据显示，边缘计算市场在 2032 年可能达到 3.61 万亿美元（CAGR 30.4%）。这些数据预示着边缘 AI 广阔的发展前景，也解释了为何大厂纷纷将目光投向这片新蓝海。巨头布局，抢占先机在边缘 AI 芯片赛道，大厂竞争激烈。芯片领域作为边缘 AI 发展的核心硬件支撑，近两年呈现出算力革新与架构创新并行的趋势。苹果在 iPhone 系列中积极布局自研边缘 AI 芯片，以最新发布的 iPhone 16 系列为例，其搭载的 A18 芯片专为 AI 功能深度优化。A18 采用第二代 3 纳米工艺，集成 16 核神经网络引擎，每秒运算可达 35 万亿次 。这一强大算力使得面容 ID 识别瞬间完成，Animoji 生成也流畅无比，响应速度进入毫秒级时代。同时，得益于芯片的本地处理能力，数据无需上传至云端，从根本上规避了云端传输带来的隐私风险，为用户筑牢隐私防线。英伟达作为图形处理及 AI 计算领域的佼佼者，在边缘 AI 芯片布局上同样成果斐然。其推出的 Jetson 系列边缘 AI 芯片，专为机器人、无人机、智能摄像头等边缘设备打造。以 Jetson Xavier NX 为例，这款芯片集成了 512 个 NVIDIA CUDA 核心和 64 个 Tensor Core，具备高达 21 TOPS（每秒运算万亿次）的算力，却仅需 15W 的功耗，能够为机器人在复杂多变的环境中提供强大的视觉识别与决策执行支持。在物流仓储场景中，搭载 Jetson Xavier NX 芯片的移动机器人可快速识别货物、货架位置，规划最优路径，高效完成货物搬运任务，大幅提升物流运作效率。国内企业在边缘 AI 芯片领域也成绩亮眼。云天励飞 2022 年推出的 DeepEdge 10 系列专为边缘大模型设计；2024 年升级的 DeepEdge200 采用 D2D Chiplet 技术，搭配 IPU-X6000 加速卡，可适配云天天书、通义千问等近 10 个主流大模型，在智慧安防摄像头中实现异常行为实时识别，预警响应时间缩短至 0.5 秒内。国产 AI 算力芯片公司主要产品 来源：民生证券在 8 月 26 日晚间，云天励飞公布 2025 年半年度报告。财报显示，其 2025 年上半年实现营业收入 6.46 亿元，较上年同期增长 123.10%；归母净利润为 -2.06 亿元，同比亏损收窄 1.04 亿元；扣非净利润为 -2.35 亿元，同比亏损收窄 1.10 亿元。对于业绩变化，该公司表示，报告期内，营业收入较上年同期增加，主要是消费级及企业级场景业务的销售收入增加所致。亏损收窄主要系报告期内营业收入及毛利率同步增加所致。数据来源：公司财报 半导体产业纵横制表面对边缘设备内存、算力等资源受限的现实，谷歌、微软、Meta 等国际科技巨头等纷纷聚焦于轻量化大模型的研发与优化，以实现大模型在边缘设备上的高效运行。谷歌在这一领域积极探索，通过对模型架构的精巧设计与参数的精细调整，将部分大模型进行了成功的轻量化改造。例如其推出的 Gemini Nano 模型，基于 Transformer 架构进行优化，在保持较高模型性能的同时，大幅减少了模型参数数量与计算复杂度，能够在智能安防摄像头等边缘设备上流畅运行，为实时视频图像分析提供有力支持。在城市安防监控网络中，部署了 Gemini Nano 模型的摄像头可实时识别行人、车辆，监测异常行为，及时发出警报，有效提升城市安全防控能力。微软则另辟蹊径，推出的 phi-1.5 模型虽参数规模相对较小，但在模型训练数据选择上独具匠心。该模型采用了精心筛选的 27B token " 教科书级 " 数据进行训练，在数学推理能力方面表现卓越，超越了部分参数规模庞大的千亿级模型。在教育领域的智能辅导系统中，phi-1.5 模型可快速、准确地解答学生提出的数学问题，提供详细的解题步骤与思路，辅助教师教学，提升教学质量与效率。爆发点，在哪里智能家居设备是边缘 AI 最常见的应用场景之一。它让智能家居设备告别 " 单一指令执行 "，转向 " 行为预判式服务 "。智能温控器通过学习用户作息与睡眠周期，结合室外天气动态调温，既保障舒适又降低 15%-20% 能耗，远优于传统设备。以小度音箱为代表的终端，凭借边缘 AI 实现 0.3 秒内响应高频指令，还能联动跨品牌设备形成场景服务，如 " 回家模式 " 自动触发开灯、调温、放音乐，推动中国智能家居场景联动渗透率达 38%，超全球平均水平。可穿戴设备是边缘 AI 的另一个重要领域。Meta 与雷朋合作的智能眼镜，在上海等城市实现毫秒级图像识别与本地翻译，无网状态下也能实时转换路牌文字、推荐周边店铺，累计出货量已经突破 200 万台。中国品牌更聚焦深度健康管理，华为 Watch GT 系列通过边缘 AI 融合心率、血氧、心电图等数据，筛查睡眠呼吸暂停综合征准确率达 85%，帮助超 10 万用户提前发现健康问题；OPPO 手环则依据用户运动数据实时调整强度，生成个性化计划，让健康管理形成 " 采集 - 分析 - 建议 " 闭环。在工业领域，AI 与物联网、机器人的结合，正推动工厂从 " 单一设备自动化 " 升级为 " 全流程智能协同 "，通过边缘 AI 实时处理生产数据，实现 " 故障预判、流程优化、质量追溯 " 的全链条智能化。智能工厂中的机器人，已不再是 " 重复单一动作 " 的机械臂，而是具备 " 实时决策能力 " 的 " 智能生产单元 "。Arm 的计算平台则为工业物联网提供了 " 高效数据处理底座 "。工业场景中，一台智能设备每天会产生超 10GB 的传感器数据（如温度、振动、压力），若全部上传云端处理，不仅会占用大量带宽，还会导致数据延迟（可能达数分钟），而 Arm 平台的边缘计算能力可实现 " 本地数据过滤与分析 " —— 仅将 " 异常数据 "（如振动频率超出正常范围）上传云端，同时在本地生成 " 设备健康报告 "，提醒运维人员及时检修。长远来看，边缘 AI 的深度价值，在于推动人工智能从 " 工具属性 " 向 " 场景属性 " 延伸。当智能不再依赖云端的远程支撑，而是嵌入到生活与生产的具体场景中 —— 从家庭温控器根据用户习惯动态调温，到工厂机器人自主优化作业路径，再到可穿戴设备为用户定制健康方案，人工智能才算真正融入产业肌理与生活日常。这种转变，既规避了技术泡沫化的风险，也让人工智能的价值在实际应用中落地生根。