近年来，桐城牢固树立和践行“两山论”，在筑牢森林生态屏障的同时，大力发展以林下种植、养殖、旅游为主的林下经济，明方向、抓项目、创品牌，持续探索活“绿”创“富”的兴业富民路径。

　　明方向，精谋林下经济发展规划。结合本地森林资源现状与区域特色，桐城分区域、分地块、分品种做好林下经济发展规划，重点提升本区域传统种养项目，把林下中药材种植融入全市“锌产业”发展规划，重点推广桐城桔梗、多花黄精等特色品种，打造桐城特色与“富锌”林下经济品牌；培育森林景观利用新业态，唐湾镇蒋潭村在雾聚茶谷林下新置小木屋、太空舱等文旅设施，做大森林旅游、生态康养与乡村旅游产业，推动活“绿”创“富”。

　　抓项目，推动林下经济规模发展。桐城提高林企、林农对发展林下经济的认知，先后组织相关林企前往湖北神农架、罗田、英山和安徽亳州、金寨、潜山等地考察林下种植天麻、茯苓等中药材模式；争取中央与省级项目资金近300万元，在青草镇新建林下桔梗种植示范基地600亩，在唐湾镇利用茶园、林缘空闲地种植中药材吴茱萸300亩，二姑尖国有公益林场新建林下黄精种植示范基地300亩；各地结合实施“摇钱树”工程，引入社会资本发展林下种植项目，孔城、金神、嬉子湖等镇已发展白芨、桅子、知母、白术、前胡、白芍、牡丹、射干等中药材种植4000余亩。今年以来，全市累计新增林下中药材种植面积超5000亩。

　　创品牌，提升林下经济发展效益。“桐城桔梗”2020年已获批国家地理标志产品商标，桐城在青草镇设立示范种植基地，摸索种植技术，培育种植能手，制定种植规范，加强技术培训推广，提高单产与总产，把“桐桔梗”打造成区域品牌，在桐打造“安徽十大皖药”种植基地；建设多花黄精、白芨、知母、白术等中药材示范种植基地，加速融入富锌产业链，搭建企业、农户与高校、科研院所、技术推广单位之间的合作平台，推广适宜林间种植、养殖的新品种、新技术，增强地方产品优势，提升林下经济发展效益，助力林业增值、林企增效、林农增收。（通讯员 陈爱华）

一款名为“冰乐动”的果汁汽水，它的思路或许能为我们观察市场提供一个新的切片。这款产品核心的切入点，是在“甜”的来源上做了文章。它没有沿用传统汽水高度依赖蔗糖或果葡糖浆的模式，而是尝试用天然蜂蜜进行风味调和。这种选择并非单纯为了替代，而是希望实现一种“清甜不腻”的味觉平衡——既保留汽水应有的畅爽感，又让余味更干净。

这种调整背后，是对当下消费心理的精准捕捉。人们并非彻底拒绝甜味，而是抗拒那种厚重、有负担的甜。当真实果汁的果香、蜂蜜的天然甜韵与绵密的气泡结合，产品便自然适配了更多场景：无论是搭配一顿日常午餐，还是朋友聚会的餐桌，或是户外的短暂休憩，它都能和谐融入，不显突兀。

除了内在配方的重构，这款产品在视觉表达上也呈现出一些新意。其瓶身设计融入了简约的线条感与淡雅的东方审美元素，这让它在货架上拥有了一种安静却吸睛的辨识度。在今天，产品的视觉本身就是一种语言，它无声地传递着品牌的调性，也与追求审美的年轻消费者建立沟通。

从更宏观的视角看，冰乐动的尝试并非孤例，它映射出饮品市场一个清晰的演进方向：从单纯的“好喝”走向“好喝且无负担”，从单一的解渴功能走向满足情绪价值与场景美学的综合载体。一款产品如果能将真材实料（如果汁含量）、风味创新（如蜂蜜入饮）与审美体验自然融合，它便有可能跳出单纯的价格竞争，在消费者心中建立起独特的价值认知。

当然，任何产品的生命力都要经过市场的检验。对于渠道而言，一款产品是否具备清晰的卖点、稳定的品质以及适配多终端的能力，是决定其能否顺畅流动的关键。冰乐动目前展现出的产品逻辑，已为其在餐饮、商超、校园等多元渠道的流通奠定了基础。它提供的是一种经过系统思考的解决方案，而非一个孤立的单品。

总的来说，在健康与口感并重的时代，冰乐动果汁汽水的出现，是传统品类一次有价值的微创新。它证明了一点：即便是我们熟悉的汽水，只要带着对消费者真实需求的洞察去重新打磨，依然能焕发出新的活力，为市场带来一缕别样的清甜。

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。

天眼查App显示，近日，永年区达昌紧固件店（个体工商户）成立，法定代表人为刘通达，注册资本1万人民币，经营范围为一般项目：金属制品销售；紧固件销售；五金产品批发；五金产品零售；金属材料销售；金属结构销售；有色金属合金销售；金属链条及其他金属制品销售；高品质特种钢铁材料销售；轴承销售；轴承、齿轮和传动部件销售；金属丝绳及其制品销售；建筑材料销售；建筑装饰材料销售；建筑用钢筋产品销售；塑料制品销售；橡胶制品销售；劳动保护用品销售；日用品销售；日用品批发；电气设备修理；电线、电缆经营（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）。

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中国女排摆脱朱婷依赖症 张常宁成为中国女排新核

在主场一万多名观众的加油声中，中国女排不负众望地赢下了老对手巴西，迎来了自己的大奖赛200胜。

在这次世界女排大奖赛总决赛中，朱婷、张常宁、丁霞、袁心的奥运阵容终于凑齐，而张常宁的伤愈回归也成为了左右比赛的关键：

她“盘活”了整支队伍，让女排不再依靠朱婷一点强攻。

“我们一直是以胜利为目标，但是过程并没有想象中的轻松，我们也做了充分的困难准备，但我们大家都能从容应对。”张常宁赛后说道。

中国女排摆脱朱婷依赖症 张常宁成为中国女排新核

朱婷和女排姑娘赛前和对手致意。

中巴大战，必须要赢的比赛

巴西女排曾是中国队的克星。姑娘们曾在与其交手中遭遇过尴尬的18连败，直到去年的女排大奖赛澳门站，这一纪录才宣告结束。

紧接着在去年的里约奥运会上，中国女排在1/4决赛中再次战胜巴西女排，让誓在卫冕的东道主梦碎家乡，而女排姑娘也最终站上最高领奖台。

此次大奖赛总决赛的东道主换成了中国队，但想要在主场战胜对手难度并不小。

在今年6月的女排精英赛半决赛中，以年轻阵容出战的中国女排1-3输给了同样年轻的巴西队无缘决赛，后者最终获得冠军。

与中国队、美国队等强队一样，在奥运过后，巴西女排也经历了人员的更新换代，曾经奥运主力纷纷退役，新人的发挥其实并不稳定。

在此次的大奖赛分站赛中，巴西曾爆冷0-3输给过泰国队，又被日本队和土耳其队分别以3-2击败，但最终还是以6胜3负排名第三的成绩晋级到总决赛，中国队则排名第7。

中国女排摆脱朱婷依赖症 张常宁成为中国女排新核

执行主帅安家杰。

面对巴西的全新阵容，执行教练安家杰认为总决赛首战是一场“遭遇战”，双方都旨在锻炼新人、磨合队伍。

“比赛结果没有必要看得过重，但我们期待硬仗。”

不过，中国队当天的首发阵容还是以老将为主：主攻朱婷、张常宁，副攻袁心、高意，接应龚翔宇，二传丁霞及自由人林莉，这其中有只有高意没有参加过里约奥运会。

中国女排摆脱朱婷依赖症 张常宁成为中国女排新核

朱婷和张常宁。

张常宁让女排摆脱“朱婷依赖症”

在世界排坛，拥有朱婷是件幸福的事。但如果拥有变成依赖，结局也许就不那么美好了。

不过，中国女排的另一位核心张常宁回来了。

张常宁在6月底的一次国家队训练中脚腕不慎受伤，此后便回到江苏队调养，直到7月底的江苏女排与塞尔维亚女排的对抗赛上才得以复出。

虽然江苏队最终输给了强大的塞尔维亚队，但张常宁打满全场，得到了江苏队最高的10分。她当时就在赛后表示，希望通过对抗赛能调整自己的状态，为接下来的大赛做准备。

的确，回归国家队的张常宁成为总决赛首场最大的亮点，她在比赛中25扣13中拿到14分，得分仅次于队长朱婷的16分。

中国女排摆脱朱婷依赖症 张常宁成为中国女排新核

朱婷扣球。

在比赛中，张常宁与朱婷“左右开弓”，两人的频频重扣让巴西队难以招架，根据赛后的技术统计，中国女排进攻得分44分，而朱婷、张常宁就合砍28分。

张常宁赛后说，这场比赛其实赢得并不轻松，“我们一直是以胜利为目标，我们也做了充分的困难准备。”

张常宁的复出无疑释放了朱婷在进攻线上的压力，让整支队伍不再单纯依靠后者作为强攻点。

不过，安家杰表示刚刚归队不久的张常宁还是在与队伍的磨合与实战方面有待提高，“可能因为很长时间没打比赛，以及脚伤的原因，移动上有点不到位，在接发球方面还有不足。”

张常宁也说，自己由于很久没有打比赛了，在场上还是有很多状况出现，“可能注意力在场上还是难以集中。”

中国女排摆脱朱婷依赖症 张常宁成为中国女排新核

归队不久的张常宁坦言自己还需磨合。

准奥运阵容取大奖赛200胜

“一万多名球迷来到现场，现场氛围很好，这是正儿八经的主场。”朱婷在赛后接受央视采访时表示。

的确，女排的成功需要各方面的保障和支持。

朱婷认为，胜利得益于赛前充分的准备，“安导给我们布置的计划，无论是落后还是领先，我们都按照准备会去打，后面再进行调整。”

而对于首场胜利，安家杰表现得十分冷静，“我们不能说赢了巴西队就很好了，这套阵容刚刚组合，希望后面能弥补不足并及时调整，让比赛打得更流畅。”

同时，安家杰也认为这场比赛让队员们的信心有所提升，“当然我们在赛前也做了很多困难准备，队伍打得更团结也更坚定。”

8月4日，中国女排将依旧在南京奥体中心迎来自己总决赛的第二个对手荷兰女排。而这又一场难打的仗。