熵投财经

多晶硅期货主力合约、通威股份双双涨停，光伏ETF招商（516230）拉升涨近2%

Tue, 04 Aug 2026 07:34:14 +0800

　　8月3日，光伏板块午后持续走强。多晶硅期货主力合约触及涨停，涨超9%，报35890元/吨。光伏ETF招商（516230）涨1.87%，成分股通威股份涨停，天合光能、晶科能源、晶澳科技、TCL中环、正泰电器涨幅居前。截至7月31日，该基金年内份额扩容255.71%。

政策“组合拳”落地：成本标尺+能耗红线+价格合规

　　7月27日，《光伏行业成本核算模型通则》正式实施。业内人士指出，这份由国家市场监督管理总局、工信部指导，中国光伏行业协会牵头编制的团体标准，以企业会计准则为基础，统一了“硅料—硅片—电池—组件”全产业链成本核算范围、计算系数与测算模型，从根源上解决行业成本“各说各话”的乱象。

　　7月31日，据国家市场监督管理总局网站，市场监管总局在江苏盐城对光伏行业开展价格合规指导，明确提出推动光伏企业从“拼价格”向“拼质量”转变，抵制恶性低价竞争，维护市场价格秩序。头部企业要发挥示范引领作用，严格规范自身价格行为和竞争行为，为行业树立标杆。

　　业内人士指出，最超预期的政策来自能耗新国标。 7月21日，强制性国标《硅多晶和锗单位产品能源消耗限额》正式稿全文公开，将自2027年1月1日起实施。相较于2025年9月的征求意见稿，正式稿的3级能耗标准全面收紧——棒状硅从6.4kgce/kg收紧至6.3kgce/kg，颗粒硅从5.0kgce/kg收紧至4.6kgce/kg。

　　华泰证券测算，这一“精准刀法”意味着现有硅料产能中，能满足正式稿6.3kgce/kg准入线的产能占比仅45%左右，若不推进技改，将有接近一半的存量产能面临限产、停产乃至退出风险。

　　长期需求端：太阳能发电装机规模即将超过煤电

　　中电联预测，2026年太阳能发电装机规模将在三季度超过煤电装机规模，到2026年底，风电和太阳能发电累计装机规模将达到总发电装机的一半。这一判断为光伏长期需求提供了明确支撑。

　　供给侧出清逻辑持续强化

　　分析指出，成本核算标准+能耗新国标+价格合规指导形成政策组合拳，推动行业从“价格战”转向“质量竞争”。龙头企业研发、产能优势将持续放大，依靠低价生存的低效产能加速出清，行业供需格局有望改善。

　　光伏ETF招商（516230）跟踪中证光伏产业指数，覆盖硅料硅片、电池组件、逆变器等核心环节，汇聚通威股份、天合光能、晶科能源等龙头，是布局光伏供给侧出清与行业整合的便捷工具。

（文章来源：21世纪经济报道）

李强签署国务院令公布修订后的《集成电路布图设计保护条例》

Tue, 04 Aug 2026 07:34:09 +0800

　　国务院总理李强日前签署国务院令，公布修订后的《集成电路布图设计保护条例》（以下简称《条例》），自2026年10月15日起施行。

　　《条例》旨在保护集成电路布图设计专有权，鼓励集成电路技术创新，促进科学技术发展。《条例》共6章54条，修订的主要内容如下。

　　一是明确总体要求。规定集成电路布图设计保护工作应当贯彻党和国家知识产权战略部署，扩展保护范围，强调诚实信用。

　　二是完善申请、审查程序。规制虚假申请，细化材料要求，完善驳回、撤销程序，增加权利恢复程序。

　　三是加强专有权保护。明确权利范围界定标准，加大侵权赔偿力度。

　　四是促进布图设计运用。加强公共服务，明确奖酬措施，完善转让、许可、出质要求，规范共有人权利行使。

　　全文

　　集成电路布图设计保护条例

　　第一章总则

　　第一条为了保护集成电路布图设计专有权，鼓励集成电路技术创新，促进科学技术发展，制定本条例。

　　第二条集成电路布图设计保护工作应当贯彻党和国家知识产权战略部署，提升我国集成电路布图设计创造、运用、保护、管理和服务水平。

　　第三条本条例下列用语的含义：

　　（一）集成电路，是指以半导体材料为基片，将至少有一个是有源元件的两个以上元件和部分或者全部互连线路集成在基片之中或者基片之上，以执行某种电子功能的中间产品或者最终产品；

　　（二）集成电路布图设计（以下简称布图设计），是指集成电路中至少有一个是有源元件的两个以上元件和部分或者全部互连线路的三维配置，或者为制造集成电路而准备的上述三维配置；

　　（三）布图设计权利人，是指依照本条例的规定，对布图设计享有专有权的自然人、法人或者非法人组织；

　　（四）复制，是指重复制作布图设计或者含有该布图设计的集成电路的行为；

　　（五）商业利用，是指为商业目的进口、销售或者以其他方式提供受保护的布图设计、含有该布图设计的集成电路或者含有该集成电路的物品的行为。

　　对集成光子、量子等功能的集成电路的布图设计，可以依照本条例的规定予以保护。

　　第四条中国自然人、法人或者非法人组织创作的布图设计，依照本条例享有布图设计专有权。

　　外国人、外国企业或者外国其他组织创作的布图设计首先在中国境内投入商业利用的，依照本条例享有布图设计专有权。

　　外国人、外国企业或者外国其他组织创作的布图设计，其创作者所属国同中国签订有关布图设计保护协议或者与中国共同参加有关布图设计保护国际条约的，依照本条例享有布图设计专有权。

　　第五条申请布图设计登记或者办理其他布图设计事务，可以自行办理，也可以委托依法设立的专利代理机构办理。

　　在中国没有经常居所或者营业所的外国人、外国企业或者外国其他组织在中国申请布图设计登记和办理其他布图设计事务的，应当委托依法设立的专利代理机构办理。

　　专利代理机构应当遵守法律、行政法规，按照被代理人的委托办理布图设计登记申请或者其他布图设计事务；对被代理人布图设计中未公开的内容，负有保密责任。

　　第六条受保护的布图设计应当具有独创性，即该布图设计是创作者自己的智力劳动成果，并且在其创作时该布图设计在布图设计创作者和集成电路制造者中不是公认的常规设计。

　　受保护的由常规设计组成的布图设计，其组合作为整体应当符合前款规定的条件。

　　第七条本条例对布图设计的保护，不延及思想、处理过程、操作方法或者数学概念等。

　　第八条国务院知识产权行政部门负责全国的布图设计专有权有关管理工作。

　　第九条申请布图设计登记和行使布图设计专有权应当遵循诚实信用原则。不得滥用布图设计专有权损害国家利益、社会公共利益或者他人合法权益。

　　滥用布图设计专有权，排除或者限制竞争，构成垄断行为的，依照《中华人民共和国反垄断法》处理。

　　第十条国务院知识产权行政部门应当会同有关部门采取措施，加强布图设计公共服务，促进布图设计运用。

　　第二章布图设计专有权

　　第十一条布图设计权利人享有下列专有权：

　　（一）对受保护的布图设计的全部或者其中任何具有独创性的部分进行复制；

　　（二）将受保护的布图设计、含有该布图设计的集成电路或者含有该集成电路的物品投入商业利用。

　　第十二条布图设计专有权经国务院知识产权行政部门登记产生。

　　未经登记的布图设计不受本条例保护。

　　第十三条布图设计专有权属于布图设计创作者，本条例另有规定的除外。

　　由法人或者非法人组织主持，依据法人或者非法人组织的意志而创作，并由法人或者非法人组织承担责任的布图设计，该法人或者非法人组织是创作者。

　　由自然人创作的布图设计，该自然人是创作者。

　　第十四条两个以上自然人、法人或者非法人组织合作创作的布图设计，其专有权的归属由合作者约定；未作约定或者约定不明的，其专有权由合作者共同享有。

　　第十五条受委托创作的布图设计，其专有权的归属由委托人和受托人双方约定；未作约定或者约定不明的，其专有权由受托人享有。

　　第十六条属于本条例第十三条第二款规定情形的，法人或者非法人组织应当依照《中华人民共和国促进科技成果转化法》和国家有关规定，对符合条件的人员给予合理的奖励和报酬。

　　第十七条布图设计专有权的保护期为10年，自布图设计登记申请之日或者在世界任何地方首次投入商业利用之日起计算，以较前日期为准。但是，无论是否登记或者投入商业利用，布图设计自创作完成之日起15年后，不再受本条例保护。

　　第十八条布图设计专有权属于自然人的，该自然人死亡后，其专有权在本条例规定的保护期内依法转移。

　　布图设计专有权属于法人或者非法人组织的，法人或者非法人组织变更、终止后，其专有权在本条例规定的保护期内由承继其权利、义务的法人或者非法人组织享有；没有承继其权利、义务的法人或者非法人组织的，不再受本条例保护。

　　第三章布图设计的登记

　　第十九条国务院知识产权行政部门负责布图设计登记工作，受理布图设计登记申请。

　　第二十条提出布图设计登记申请应当以真实创作活动为基础，不得弄虚作假。

　　第二十一条申请登记的布图设计涉及国家安全或者重大利益，需要保密的，按照国家有关规定办理。

　　第二十二条申请布图设计登记，应当提交：

　　（一）布图设计登记申请表；

　　（二）布图设计的复制件或者图样；

　　（三）布图设计的独创性声明；

　　（四）国务院知识产权行政部门规定的其他材料。

　　布图设计已投入商业利用的，申请布图设计登记应当提交含有该布图设计的集成电路样品。

　　第二十三条申请人提交的复制件或者图样应当包含布图设计的必要信息，能够清楚地显示该布图设计具有独创性的部分。

　　第二十四条独创性声明应当指明布图设计具有独创性的设计区域、设计要点以及相应功能。

　　布图设计作为整体具有独创性的，应当在独创性声明中具体说明。

　　第二十五条国务院知识产权行政部门收到本条例第二十二条规定的布图设计登记申请文件之日为申请日。申请文件是邮寄的，以寄出的邮戳日为申请日。

　　第二十六条布图设计自其在世界任何地方首次商业利用之日起2年内，未向国务院知识产权行政部门提出登记申请的，国务院知识产权行政部门不再予以登记。

　　第二十七条国务院知识产权行政部门对布图设计登记申请进行初步审查，认为申请登记的布图设计明显不符合本条例第三条第一款第一项、第二项或者第七条、第二十条、第二十三条、第二十四条的规定的，应当通知申请人，要求其在指定期限内陈述意见或者补正；申请人期满未答复的，其申请视为撤回。申请人陈述意见或者补正后，国务院知识产权行政部门仍然认为不符合本条例规定的，应当予以驳回。

　　第二十八条布图设计登记申请经初步审查，未发现驳回理由的，由国务院知识产权行政部门予以登记，发给登记证明文件，并予以公告。

　　第二十九条布图设计登记申请人对国务院知识产权行政部门驳回其登记申请的决定不服的，可以自收到通知之日起3个月内，向国务院知识产权行政部门请求复审。国务院知识产权行政部门复审后，作出决定，并通知布图设计登记申请人。布图设计登记申请人对国务院知识产权行政部门的复审决定仍不服的，可以依法向人民法院起诉。

　　第三十条布图设计获准登记后，国务院知识产权行政部门发现该登记不符合本条例规定的，应当予以撤销，通知布图设计权利人，并予以登记和公告。

　　任何人发现该登记不符合本条例规定的，可以请求国务院知识产权行政部门撤销布图设计登记。国务院知识产权行政部门对撤销布图设计登记的请求应当及时审查和作出决定，并通知请求人和布图设计权利人。撤销布图设计登记的决定，由国务院知识产权行政部门登记和公告。

　　前两款所称不符合本条例规定，是指不符合本条例第三条第一款第一项、第二项或者第四条、第六条、第七条、第十七条、第二十条、第二十三条、第二十四条、第二十六条的规定。

　　布图设计权利人和请求人对国务院知识产权行政部门的审查决定不服的，可以依法向人民法院起诉。

　　第三十一条布图设计登记被撤销的，该布图设计专有权视为自始即不存在。

　　第三十二条国务院知识产权行政部门的工作人员及有关人员对布图设计登记中未公开的内容负有保密责任。

　　第三十三条当事人因不可抗拒的事由延误本条例规定的期限或者国务院知识产权行政部门指定的期限，导致其权利丧失的，自障碍消除之日起2个月内且自期限届满之日起2年内，可以向国务院知识产权行政部门说明理由并附具有关证明文件，请求恢复其权利。

　　除前款规定的情形外，当事人因其他正当理由延误本条例规定的期限或者国务院知识产权行政部门指定的期限，导致其权利丧失的，可以自收到国务院知识产权行政部门的通知之日起2个月内向国务院知识产权行政部门说明理由，请求恢复其权利；但是，延误复审请求期限的，可以自复审请求期限届满之日起2个月内向国务院知识产权行政部门请求恢复其权利。

　　当事人请求延长国务院知识产权行政部门指定的期限的，应当在期限届满前，向国务院知识产权行政部门说明理由并办理有关手续。

　　本条第一款和第二款的规定不适用本条例第十七条、第二十六条规定的期限。

　　第四章布图设计专有权的行使

　　第三十四条受保护的布图设计以登记的布图设计的复制件或者图样所显示的为准，独创性声明可以用于解释布图设计的独创性。

　　第三十五条布图设计权利人可以将其专有权转让或者许可他人使用其布图设计。

　　中国自然人、法人或者非法人组织向外国人、外国企业或者外国其他组织转让布图设计专有权的，应当依照有关法律、行政法规和国家有关规定办理手续。

　　转让布图设计专有权的，当事人应当订立书面合同，并向国务院知识产权行政部门登记，由国务院知识产权行政部门予以公告。布图设计专有权的转让自登记之日起生效。

　　许可他人使用其布图设计的，当事人应当订立书面合同，并自合同生效之日起3个月内向国务院知识产权行政部门备案。

　　以布图设计专有权出质的，由出质人和质权人共同向国务院知识产权行政部门办理出质登记，由国务院知识产权行政部门予以公告。

　　第三十六条布图设计专有权的共有人对权利的行使有约定的，从其约定。没有约定的，共有人可以单独使用或者以普通许可方式许可他人使用该布图设计；许可他人使用该布图设计的，收取的使用费应当在共有人之间分配。

　　除前款规定的情形外，行使共有的布图设计专有权应当取得全体共有人的同意。

　　第三十七条下列行为可以不经布图设计权利人许可，不向其支付使用费：

　　（一）为个人目的或者仅为评价、分析、研究、教学等目的而复制受保护的布图设计的；

　　（二）在依据前项评价、分析受保护的布图设计的基础上，创作出具有独创性的布图设计的；

　　（三）对自己独立创作的与他人相同的布图设计进行复制或者将其投入商业利用的。

　　第三十八条受保护的布图设计、含有该布图设计的集成电路或者含有该集成电路的物品，由布图设计权利人或者经其许可投放市场后，他人再次商业利用的，可以不经布图设计权利人许可，并不向其支付使用费。

　　第三十九条在国家出现紧急状态或者非常情况时，或者为了公共利益的目的，或者经人民法院、反垄断执法机构依法认定布图设计权利人有垄断行为而需要给予补救时，国务院知识产权行政部门可以给予使用其布图设计的非自愿许可。

　　第四十条国务院知识产权行政部门作出给予使用布图设计非自愿许可的决定，应当及时通知布图设计权利人。

　　给予使用布图设计非自愿许可的决定，应当根据非自愿许可的理由，规定使用的范围和时间，其范围应当限于为公共目的非商业性使用，或者限于经人民法院、反垄断执法机构依法认定布图设计权利人有垄断行为而需要给予的补救。

　　非自愿许可的理由消除并不再发生时，国务院知识产权行政部门应当根据布图设计权利人的请求，经审查后作出终止使用布图设计非自愿许可的决定。

　　第四十一条取得使用布图设计非自愿许可的自然人、法人或者非法人组织不享有独占的使用权，并且无权允许他人使用。

　　第四十二条取得使用布图设计非自愿许可的自然人、法人或者非法人组织应当向布图设计权利人支付合理的使用费，其数额由双方协商；双方不能达成协议的，由国务院知识产权行政部门作出行政裁决。

　　第四十三条布图设计权利人对国务院知识产权行政部门关于使用布图设计非自愿许可的决定不服的，布图设计权利人和取得非自愿许可的自然人、法人或者非法人组织对国务院知识产权行政部门关于布图设计非自愿许可使用费的行政裁决不服的，可以依法向人民法院起诉。

　　第五章法律责任

　　第四十四条除本条例另有规定的外，未经布图设计权利人许可，有下列行为之一的，行为人应当立即停止侵权行为，并承担赔偿责任：

　　（一）复制受保护的布图设计的全部或者其中任何具有独创性的部分的；

　　（二）为商业目的进口、销售或者以其他方式提供受保护的布图设计、含有该布图设计的集成电路或者含有该集成电路的物品的。

　　第四十五条未经布图设计权利人许可，使用其布图设计，即侵犯其布图设计专有权，引起纠纷的，由当事人协商解决；不愿协商或者协商不成的，布图设计权利人或者利害关系人可以向人民法院起诉，也可以请求国务院知识产权行政部门处理。国务院知识产权行政部门处理时，认定侵权行为成立的，可以责令侵权人立即停止侵权行为，没收、销毁侵权产品或者物品。当事人不服的，可以依法向人民法院起诉；侵权人期满不起诉又不停止侵权行为的，国务院知识产权行政部门可以请求人民法院强制执行。应当事人的请求，国务院知识产权行政部门可以就侵犯布图设计专有权的赔偿数额进行调解；调解不成的，当事人可以依法向人民法院起诉。

　　第四十六条侵犯布图设计专有权的赔偿数额按照权利人因被侵权所受到的实际损失或者侵权人因侵权所获得的利益确定；权利人的损失或者侵权人获得的利益难以确定的，参照该布图设计许可使用费的倍数合理确定。对故意侵犯布图设计专有权，情节严重的，可以在按照上述方法确定数额的1倍以上5倍以下确定赔偿数额。

　　赔偿数额还应当包括权利人为制止侵权行为所支付的合理开支。

　　第四十七条在获得含有受保护的布图设计的集成电路或者含有该集成电路的物品时，不知道也没有合理理由应当知道其中含有非法复制的布图设计，而将其投入商业利用的，不视为侵权。

　　前款行为人得到其中含有非法复制的布图设计的明确通知后，可以继续将现有的存货或者此前的订货投入商业利用，但应当向布图设计权利人支付合理的使用费。

　　第四十八条专利代理机构泄露被代理人布图设计中未公开的内容的，依照《专利代理条例》第二十五条规定给予处罚。

　　国务院知识产权行政部门的工作人员及有关人员泄露布图设计登记中未公开的内容的，依法给予处分；涉及泄露国家秘密、侵犯商业秘密的，依照有关法律、行政法规的规定承担法律责任。

　　第四十九条从事布图设计专有权管理工作的国家机关工作人员玩忽职守、滥用职权、徇私舞弊的，依法给予处分；构成犯罪的，依法追究刑事责任。

　　第六章附则

　　第五十条布图设计登记公告后，公众可以请求查阅该布图设计登记簿或者请求国务院知识产权行政部门提供该登记簿的副本。公众也可以请求查阅该布图设计的复制件或者图样的纸件。

　　除诉讼或者行政处理程序等国家机关依法履职需要外，任何人不得查阅或者复制布图设计的复制件或者图样的电子版本。

　　第五十一条申请布图设计登记和办理其他手续，应当按照规定缴纳费用。

　　第五十二条本条例规定的各种期限开始的当日不计算在期限内，自下一日开始计算。期限以年或者月计算的，以其最后一月的相应日为期限届满日；该月无相应日的，以该月最后一日为期限届满日；期限届满日是法定休假日的，以休假日后的第一个工作日为期限届满日。

　　第五十三条任何国家或者地区在集成电路布图设计保护方面对中华人民共和国采取歧视性的禁止、限制或者其他类似措施的，中华人民共和国可以根据实际情况对有关国家或者地区采取相应的措施。

　　第五十四条本条例自2026年10月15日起施行。

（文章来源：新华社）

零知派——STM32智能小车系列教程（四）：红外对射式测速模块与直线行驶PID闭环控制原理及调试

Tue, 04 Aug 2026 07:14:16 +0800

引言：智能小车要实现的功能很多——避障、跟随、贴边、灭火、直线行驶，每一个模块单独调试起来都有自己的难点。如果一开始就把所有模块塞进一个工程里联调，出了问题很难分清到底是传感器硬件的问题、电平极性的问题，还是上层控制算法的问题

所以这一系列教程的思路是：先把每个功能模块单独拎出来，配一个不依赖其他硬件的最小测试程序，把模块本身调通调透，再回头看它在完整项目里是怎么被使用的

一、引言

二、测速模块硬件原理

2.1 槛型红外对射模块工作原理

2.2 原理图讲解

三、硬件接线说明

3.1引脚定义

3.2 接线方案表

3.3 连接示意图

四、M/T测速法原理

4.1 传统M法测速的局限

4.2 M/T测速法改进

五、PID控制原理

5.1 PID控制器数学意义

5.2 PID系统框图

六、继电器反馈自整定

6.1继电器反馈法

6.2齐格勒-尼科尔斯法

6.3 中位值平均滤波

七、独立测试程序

7.1 命令速查表

7.2VOFA+可视化调参

八、常见问题解答（FAQ）

Q1：测速值跳变严重，PID输出在两个值之间来回切换？

Q2：自整定完成后参数不理想怎么办？

一、引言

在前三篇教程里，我们分别调通了循迹、超声波云台和红外双目跟随三个感知模块，这一篇要讲的是这台小车唯一一个闭环反馈控制的运动模块——直线行驶PID

前面三个模块本质上都是"感知即决策"：读到偏差值就转向，读到距离就调速，属于开环或者简单的比例响应。而直线行驶不一样，它要解决的问题是：

两个独立的直流电机，即使给相同的PWM占空比也不会转得一样快（电机个体差异、齿轮箱摩擦力、轮胎接触面不均，随便一个因素都会导致左右轮实际转速有差异）

如果不做闭环反馈修正，小车走起来是一条弧线而不是直线

这篇教程会把测速原理、槛型光电传感器的电路结构、脉冲计数与转速换算公式、PID闭环设计，以及项目中集成的继电器法PID自整定功能完整讲一遍，

这个系列教程拆成以下几篇：

篇号	主题	核心硬件
第一篇（已完成）	五路循迹模块	TCRT5000 + LM393/LM339
第二篇（已完成）	HC-SR04超声波测距+SG90舵机云台	HC-SR04 + SG90
第三篇（已完成）	红外双目跟随模块	红外避障对管
第四篇（本文）	红外对射式测速模块与直线行驶PID闭环	槛型红外计数模块 + 码盘 + PID
第五篇（待更新）	DHT11温湿度、火焰传感器、风扇灭火模块	DHT11 + 火焰传感器
第六篇（待更新）	蓝牙/串口双通道通信协议设计	HC-05/BT06
终篇（待更新）	整车项目架构总览	全模块整合

二、测速模块硬件原理

2.1 槛型红外对射模块工作原理

模块正面是一个U形槛口，两侧分别是红外发射管和接收管，中间由LM393比较器把连续变化的接收电压整形成干脆的数字电平

工作方式：电机转动带动装在输出轴上的码盘同步转动，码盘边缘均匀分布的齿槛依次经过槛口，每经过一个齿槛就遮断一次光路，输出一个脈冲，单位时间内的脈冲数就能反推转速

透光槽转到发射管和接收管之间 → 红外光穿过 → 接收管导通 → 输出低电平

不透光齿转到发射管和接收管之间 → 红外光被遮挡 → 接收管截止 → 输出高电平

接收管输出的信号经 LM393 比较器整形后，通过 DO 引脚输出稳定的方波脉冲

与霍尔编码器的区别：

对比项	红外对射式测速模块	霍尔编码器
工作原理	光学遮断（透光/挡光）	磁电转换（霍尔效应）
输出信号	单路方波脉冲	A/B两路正交方波

2.2 原理图讲解

①单路 TCRT5000 检测电路

典型的 TCRT5000 + LM393测速模块单路原理图

元件	作用
180Ω限流电阻	限制 TCRT5000 发射管电流，通常 100Ω ~ 200Ω
10KΩ分压电阻	与接收管内阻组成分压电路，决定接收管输出的电压变化范围
10KΩ上拉电阻	LM393 集电极开路输出需要上拉到 VCC，通常 10kΩ
VR1电位器	调节比较器参考阈值电压，通常 10kΩ 3296 型

②测速逻辑

电机转动带动装在输出轴上的码盘同步转动，码盘边缘均匀分布的齿槛依次经过槛口，每经过一个齿槛就遮断一次光路，输出一个脈冲，单位时间内的脈冲数就能反推转速

三、硬件接线说明

3.1引脚定义

本项目测速模块的引脚定义（与pinsdefine.h一致）：

// ── 测速（红外对射式）───────────────────────────────────────────
#define SM1Pin          29   // 左轮
#define SM2Pin          28   // 右轮

3.2 接线方案表

模块引脚	零知派迷你板引脚	说明
VCC	5V	模块供电
GND	GND	共地
DO	D29（左轮）/ D28（右轮）	脉冲信号输出
AO	不接（可选）	模拟信号输出

3.3 连接示意图

四、M/T测速法原理

4.1 传统M法测速的局限

传统M法测速是在固定时间窗口内统计脉冲个数，然后换算成转速

转速n=(60×ft)/(Z×M2)（r/min）

误差率δ = 1/M1 × 100%转速越高，误差越小

4.2 M/T测速法改进

M/T测速法不再“数固定时间窗口里有几个脉冲”，而是精确记录第一个脉冲和最后一个脉冲各自到达的时间戳（用微秒级的micros()），转速直接用“脉冲数÷两个时间戳之间的真实时间差”来算

误差来源从“半个脉冲的窗口对齐误差”降低到“微秒级的时间戳测量误差”，分辨率能提升一到两个数量级，而且不需要靠拉长窗口来换取平滑，响应速度反而更快

代码实现：

volatile unsigned long g_firstEdgeUs = 0;
volatile unsigned long g_lastEdgeUs  = 0;
volatile uint16_t      g_edgeCount   = 0;

void pulseISR()
{
    unsigned long now = micros();
    if (g_edgeCount == 0) g_firstEdgeUs = now;
    g_lastEdgeUs = now;
    g_edgeCount++;
}

// 在采样函数中：
if (count >= 2) {
    unsigned long elapsedUs = tLast - tFirst;
    rawRpm = (double)(count - 1) * 60000000.0 / (g_pulsesPerRev * (double)elapsedUs);
}

五、PID控制原理

5.1 PID控制器数学意义

PID控制器由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）三部分组成。它把收集到的数据和一个参考值进行比较，然后把这个差别用于计算新的输入值

① 比例环节（P）

输出与当前误差成正比，误差越大响应越强，是系统响应速度的主要来源，但增益过大会导致系统超调甚至发散振荡

可以看出若比例增益太大（Ki和Kd维持定值），会使系统不稳定，如紫色K=1.6曲线系统振荡

② 积分环节（I）

把历史误差累积起来，专门用来消除纯比例控制无法消除的稳态残差

积分增益越大，趋近设定值的速度越快，因为积分控制会累计过去所有的误差，可能会使回授值出现过冲的情形。PID_v1库内部专门做了输出限幅同步限制outputSum

③ 微分环节（D）

根据偏差的变化率进行调节，偏差变化越快，微分作用越强。微分系数 Kd 越大，系统对偏差变化越敏感，能提前响应、抑制超调，但过大会导致系统振荡

不同微分增益Kd下，受控变数对时间的变化（Kp和Ki维持定值）

5.2 PID系统框图

PID控制器可以根据历史数据和差别的出现率来调整输入值，使系统更加准确而稳定

人工调试

先将Ki及Kd设为零，增加Kp一直到回路输出震荡为止

将Kp设定为“1/4振幅衰减”，增加Ki直到一定时间后的稳态误差可被修正为止

若Ki可能会造成不稳定，最后若有需要，可以增加Kd

调整PID参数对系统的影响如下

调整方式	(on) 上升时间	超调量	安定时间	稳态误差	稳定性
↑ Kp	减少 ↓	增加 ↑	小幅增加 ↗	减少 ↓	变差 ↓
↑ Ki	小幅减少 ↘	增加↑	增加 ↑	大幅减少↓↓	变差↓
↑ Kd	小幅减少 ↘	减少↓	减少↓	变动不大→	变好 ↑

六、继电器反馈自整定

6.1继电器反馈法

手动一个个试Kp/Ki/Kd效率很低，工程上经典做法是齐格勒-尼科尔斯临界比例度法：只保留比例作用，从小到大逐步增大Kp，直到系统输出出现持续等幅振荡，记录下这个临界增益Ku和振荡周期Pu，再用经验公式反推PID三项

自整定的核心思路是：让系统主动施加一些激励信号，观察响应，然后根据响应特征反推出合适的PID参数

6.2齐格勒-尼科尔斯法

让被控对象在两个固定输出值之间强制切换，系统会自发产生一段稳定振荡，，分析这段波形的峰峰值和周期就能算出幅值A 和周期T_u

从振荡波形中提取两个关键参数：

幅值 A（峰峰值的一半）

周期 T_u（相邻两个峰值的时间间隔）

然后计算临界增益 K_u：K_u = 4 × d / (π × A)其中d是输出步长

最后套用Ziegler-Nichols 整定公式：

控制器类型	Kp	Ki	Kd
P	0.5 × K_u	—	—
PI	0.45 × K_u	0.54 × K_u / T_u	—
PID	0.6 × K_u	1.2 × K_u / T_u	0.075 × K_u × T_u

官方自整定库的优势

手写自整定代码虽然实现了同样的公式，但缺少几个关键保护机制：

SetNoiseBand()：自动忽略小于阈值的信号抖动

SetLookbackSec()：用可调的历史窗口找波峰波谷，抗干扰能力强

因此本项目直接接入了官方PID_AutoTune_v0库

6.3 中位值平均滤波

中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”的组合

连续采样 N 个数据，去掉一个最大值和一个最小值，然后计算 N-2 个数据的算术平均值

为什么有效：

中值部分：负责踢掉单次突刺（比如测量噪声导致的异常高值），排序后天然被挤到两端去掉

平均部分：负责抹平持续性的随机抖动

两者互补，正好应对测速数据中“既有普通抖动、偶尔也有明显偏离的点”这个特征

代码实现（窗口 N=5）

#define MED_WINDOW 5

double medianAvgFilter(double newVal, double *buf, uint8_t *idx, bool *filled)
{
    buf[*idx] = newVal;
    *idx = (*idx + 1) % MED_WINDOW;
    if (*idx == 0) *filled = true;

    double sorted[MED_WINDOW];
    memcpy(sorted, buf, sizeof(sorted));
    // 插入排序
    for (uint8_t i = 1; i < MED_WINDOW; i++) {
        double key = sorted[i];
        int8_t j = i - 1;
        while (j >= 0 && sorted[j] > key) { sorted[j+1] = sorted[j]; j--; }
        sorted[j+1] = key;
    }
    // 去掉最小值和最大值，其余取平均
    double sum = 0;
    for (uint8_t i = 1; i < MED_WINDOW - 1; i++) sum += sorted[i];
    return sum / (MED_WINDOW - 2);
}

七、独立测试程序

调整代码前建议先用不依赖整车其他模块的独立程序验证测速和PID闭环本身。这份沙盒集成了 M/T测速、中位值平均滤波、官方自整定库、以及和VOFA+滑块组件直接兼容的文本命令协议

/**************************************************************************************
 * 文件: IR_Encoder_PID_Test.ino
 * 功能：红外对射式测速 + PID闭环 + 官方自整定库 独立测试沙盒
 *
 * 串口命令：SP= KP= KI= KD= PPR= AT AC M= P R STOP
 **************************************************************************************/

#include < PID_v1.h >
#include < PID_AutoTune_v0.h >

#define SM2_PIN     28
#define MOTOR_IN1   11
#define MOTOR_IN2   10

int      g_pulsesPerRev = 20;
uint32_t g_sampleMs     = 100;

// ── M/T测速法：记录脉冲时间戳 ──────────────────────────────────
volatile unsigned long g_firstEdgeUs = 0;
volatile unsigned long g_lastEdgeUs  = 0;
volatile uint16_t      g_edgeCount   = 0;

// ── 中位值平均滤波 ──────────────────────────────────────────────
#define MED_WINDOW 5
double  g_medBuf[MED_WINDOW] = {0};
uint8_t g_medIdx = 0;
bool    g_medFilled = false;

double g_input    = 0;
double g_output   = 0;
double g_setpoint = 0;

double g_kp = 0.5, g_ki = 0.01, g_kd = 0.0;
PID    g_pid(&g_input, &g_output, &g_setpoint, g_kp, g_ki, g_kd, DIRECT);
PID_ATune g_aTune(&g_input, &g_output);
bool   g_tuning = false;

// ── 中断服务 ──────────────────────────────────────────────────────
void pulseISR()
{
    unsigned long now = micros();
    if (g_edgeCount == 0) g_firstEdgeUs = now;
    g_lastEdgeUs = now;
    g_edgeCount++;
}

// ── 电机驱动 ──────────────────────────────────────────────────────
void motorWrite(int pwm)
{
    pwm = constrain(pwm, 0, 255);
    int inv = 255 - pwm;
    analogWrite(MOTOR_IN1, 255);
    analogWrite(MOTOR_IN2, inv);
}

// ── 中位值平均滤波 ──────────────────────────────────────────────
double medianAvgFilter(double newVal)
{
    g_medBuf[g_medIdx] = newVal;
    g_medIdx = (g_medIdx + 1) % MED_WINDOW;
    if (g_medIdx == 0) g_medFilled = true;

    double sorted[MED_WINDOW];
    memcpy(sorted, g_medBuf, sizeof(sorted));
    for (uint8_t i = 1; i < MED_WINDOW; i++) {
        double key = sorted[i];
        int8_t j = i - 1;
        while (j >= 0 && sorted[j] > key) { sorted[j+1] = sorted[j]; j--; }
        sorted[j+1] = key;
    }
    double sum = 0;
    for (uint8_t i = 1; i < MED_WINDOW - 1; i++) sum += sorted[i];
    return sum / (MED_WINDOW - 2);
}

// ── 自整定 ──────────────────────────────────────────────────────
void startAutoTune()
{
    g_tuning = true;
    g_output = g_output > 0 ? g_output : 80;
    g_aTune.SetOutputStep(30);
    g_aTune.SetControlType(1);
    g_aTune.SetLookbackSec(5);
    g_aTune.SetNoiseBand(3);
}

void updateAutoTune()
{
    int val = g_aTune.Runtime();
    if (val != 0) {
        g_tuning = false;
        g_kp = g_aTune.GetKp();
        g_ki = g_aTune.GetKi();
        g_kd = g_aTune.GetKd();
        g_pid.SetTunings(g_kp, g_ki, g_kd);
        Serial.println("[AUTOTUNE] Done");
    }
}

// ── 主循环 ──────────────────────────────────────────────────────
void loop()
{
    // 处理串口命令（SP= KP= KI= KD= AT AC STOP等）
    handleSerialCommands();

    unsigned long now = millis();
    if (now - g_lastSampleMs < g_sampleMs) return;

    // M/T测速
    noInterrupts();
    uint16_t count = g_edgeCount;
    unsigned long tFirst = g_firstEdgeUs;
    unsigned long tLast = g_lastEdgeUs;
    g_edgeCount = 0;
    interrupts();

    double rawRpm;
    if (count >= 2) {
        unsigned long elapsedUs = tLast - tFirst;
        rawRpm = (double)(count - 1) * 60000000.0 / (g_pulsesPerRev * (double)elapsedUs);
    } else {
        rawRpm = 0;
    }

    // 中位值平均滤波
    double filtered = medianAvgFilter(rawRpm);
    g_input = filtered;

    // PID计算
    if (g_tuning) {
        updateAutoTune();
        motorWrite((int)g_output);
    } else {
        g_pid.Compute();
        motorWrite((int)g_output);
    }

    // VOFA+ 输出
    Serial.print(g_setpoint, 2); Serial.print(',');
    Serial.print(g_input, 2);    Serial.print(',');
    Serial.print(g_setpoint - g_input, 2); Serial.print(',');
    Serial.println(g_output, 1);

    g_lastSampleMs = now;
}

7.1 命令速查表

命令	效果
H	切换到直线行驶模式
U	触发自整定（先左轮后右轮）
LKP= LKI= LKD=	左轮PID手动调参
RKP= RKI= RKD=	右轮PID手动调参
EA=	调整测速滤波EMA系数
PPR=	调整码盘每圈脈冲数
RESET	左右轮恢复默认参数
INFO	查看当前所有参数

7.2VOFA+可视化调参

①数据协议

本项目使用 VOFA+ 的FireWater 协议——CSV 风格的字符串流，数据之间用逗号隔开，换行打印数据并显示数据曲线

setpoint,input,error,outputn

②控件配置

在 VOFA+ 中配置滑块控件，命令格式直接使用项目已有的文本协议：

控件	命令格式	说明
Kp 滑块	KP=%fn	设置比例系数
Ki 滑块	KI=%fn	设置积分系数
Kd 滑块	KD=%fn	设置微分系数
目标转速滑块	SP=%fn	设置目标转速
启动自整定按钮	ATn	启动继电器法自整定
取消自整定按钮	ACn	取消整定
急停按钮	STOPn	停止电机

③调参流程

第一步：纯比例调节

将 Ki 和 Kd 置 0，逐步增大 Kp 直到系统出现震荡，然后回调一点到震荡刚好消失

第二步：加入积分

保持 Kp 不变，逐步增大 Ki 直到静差基本消除，注意观察是否出现超调

第三步：加入微分（如需要）

如果系统存在超调或震荡，从 0 开始逐步增加 Kd，直到曲线平滑

八、常见问题解答（FAQ）

Q1：测速值跳变严重，PID输出在两个值之间来回切换？

A：测量噪声被 Kp 放大，形成了“追噪声”现象。使用中位值平均滤波（窗口 N=5）、适当降低 Kp 值

Q2：自整定完成后参数不理想怎么办？

A：通过 VOFA+ 滑块手动微调，先微调 Kp（±0.2），再调 Ki（±0.05），最后调 Kd（±0.02）、重新运行自整定（发送 AT 命令）

资料整合

PID控制器： PID_controller

VOFA+官方文档： VOFA+ 学习文档

PID_AutoTune库： PID-AutoTune-Library

开环控制只能“发命令”，闭环控制才能“看结果”。有了精确的测速和 PID 闭环，小车才能真正做到“指哪打哪”——设定多少转速，就稳定跑多少转速

审核编辑黄宇

民调：韩国总统李在明施政好评率45.9% 创就任以来新低

Tue, 04 Aug 2026 07:04:44 +0800

　　中新网8月3日电据韩联社报道，韩国民调机构Realmeter当地时间3日发布的民调结果显示，总统李在明的施政好评率为45.9%，刷新其就任总统以来最低纪录。

资料图：李在明。

　　据报道，Realmeter受《能源经济新闻》委托，上月27日至31日面向全国18岁以上2508人进行调查。民调结果显示，李在明施政好评率较上周下降0.4个百分点，为45.9%。差评率上升1个百分点，为50.5%，首次超过50%。这是李在明就任总统以后，施政差评率第一次在误差范围之外超过好评率。

　　分析指出，李在明通过出访，同各国领导人举行会谈并取得成果。但是韩国股市暴跌及杠杆ETF产品上市引发经济动荡，调整楼市税收政策，强行立法废除检察官补充侦查权等涉及政经问题的负面性共同作用，导致施政好评率持续下降。

　　另外，Realmeter上月30日至31日面向全国18岁以上的1002名选民进行政党支持率调查。结果显示，执政党共同民主党为45.1%，较前一周上升3.8个百分点；最大在野党国民力量为37.7%，下降2.9个百分点。两党差距从前一周的0.7个百分点扩大至7.4个百分点。

【编辑:于晓】

重磅！7月第3周青岛人气楼盘榜单公布：这些楼盘成为购房者心目中的首选！重磅！7月第3周青岛人气楼盘榜单公布：这些楼盘成为购房者心目中的首选！

Tue, 04 Aug 2026 06:40:21 +0800

[摘要] 7月第3周（7.20-7.26）青岛热搜楼盘排行榜出炉。房天下研究院数据显示，崂山悦府位列第一！据了解，该小区位于崂山，目前有7个户型在售，价格为41000元/平方米。

7月第3周（7.20-7.26）青岛人气楼盘榜单来了！以下数据均为用户浏览楼盘产生的真实数据。

据房天下研究院搜索排名显示，7月第3周（7.20-7.26）青岛人气楼盘前三名分别为崂山悦府，搜索占比9%；海信·安澜，搜索占比6%；绿城·凤栖海棠，搜索占比6%。其中崂山悦府位于崂山，目前价格为41000元/平方米；海信·安澜位于崂山，目前价格为待定；绿城·凤栖海棠位于胶州，目前价格为10000元/平方米，项目周边拥有项目自身配建幼儿园、北京路小学、宝龙城市广场、医疗配套：第三人民医院等配套设施。

此外，璞逸崂山、银丰·玖玺臺、天一仁和·云玺雅颂、长沙路114号、金鼎盈海、国汇萧山路88号、皇骐·怡云水岸为人气榜单第4-10位。

表：7月第3周（7.20-7.26）青岛关注度TOP10排名

热度排名	楼盘名	区域	价格
1	崂山悦府	崂山	41000元/平方米
2	海信·安澜	崂山	待定
3	绿城·凤栖海棠	胶州	10000元/平方米
4	璞逸崂山	崂山	待定
5	银丰·玖玺臺	崂山	60000元/平方米
6	天一仁和·云玺雅颂	城阳	20000元/平方米
7	长沙路114号	市北	待定
8	金鼎盈海	崂山	待定
9	国汇萧山路88号	黄岛	33500元/平方米
10	皇骐·怡云水岸	胶州	15000元/平方米

数据来源：房天下研究院

: 崂山悦府4.15分

崂山区张村河以南、辽阳东路以北

AI周报：DeepSeek-V4-Flash正式版来了扎克伯格高调支持开源模型

Mon, 03 Aug 2026 07:34:28 +0800

　　DeepSeek-V4-Flash正式版上线

　　7月31日，DeepSeek通过API文档发布日志，宣布DeepSeek-V4-Flash正式版上线公测。仅隔一天，Artificial Analysis和Arena.ai两大AI评测平台同步更新了该模型的基准测试结果。Artificial Analysis智能指数显示，DeepSeek-V4-Flash获得50分，比4月发布的Flash版本高出10分。该分数仅比OpenAI的GPT-5.6 Luna（51分）低1分。

　　【点评】在成本方面，即使OpenAI已将GPT-5.6 Luna价格下调80%，DeepSeek-V4-Flash在其自有API上的单任务成本仍比前者低约60%。关键原因是DeepSeek提供了约98%的缓存命中折扣，远超业内普遍的90%。

　　K3发布后，月之暗面Kimi将完成新轮融资

　　7月29日，据知情人士透露，大模型初创公司月之暗面Kimi在刚刚完成的一轮融资中筹集了超预期的35亿美元，估值达350亿美元，主要得益于其突破性的KimiK3模型在硅谷引起的轰动。另外，公司正在同步寻求新一轮融资，投前估值约500亿美元。Kimi今年融资动作紧凑，估值从100亿美元迅速攀升至350亿美元。截至发稿，Kimi方面暂未回应。

　　【点评】此前7月27日，月之暗面在全球开源社区HuggingFace正式发布KimiK3完整模型权重，模型基于混合专家（MoE）架构，在896个路由专家中每个Token仅激活16个。除了模型性能，此次K3价格涨幅也值得关注。K3非缓存输入、输出价格分别升至每百万token3美元和15美元，缓存命中输入为0.3美元，较K2.6价格涨幅明显。

　　OpenAI称7月年化收入继续走高

　　7月30日消息，OpenAI首席财务官萨拉·弗里亚尔（Sarah Friar）在一场内部员工会议上透露，公司7月份的年化经常性收入（ARR）已超过整个第二季度的任意一个月。OpenAI第二季度表现并不弱，而7月收入增长势头进一步增强。OpenAI方面认为，增长动能主要来自GPT-5.6系列模型的发布、新款企业级智能体ChatGPT Work，以及AI编程工具Codex的采用率持续上升。

　　【点评】行业认为，OpenAI此举旨在向员工传递公司业务仍保持增长态势的信息，也需要向外部投资者证明其高达8520亿美元（约合5.78万亿元人民币）的估值具备支撑，因为OpenAI正在为可能进行的大规模首次公开募股（IPO）做准备。

　　Anthropic承认其模型入侵3家公司的系统

　　北京时间7月31日，以“AI安全”为标签的Anthropic发文称，在对141006次网络安全评估运行进行大规模回顾性审查后，发现Claude系列模型在三起事件中未经授权访问了三个不同组织的真实系统。据Anthropic披露，三起事件均源于一个共同的配置错误：本应隔离的测试环境意外开放了互联网访问权限，而模型在提示词中被明确告知“无互联网访问权限”且处于模拟环境中，这意味着Claude在入侵真实系统时认为自己在完成一场虚构的夺旗演练。

　　【点评】安全测试能力是今年模型前沿能力的直接体现。最新的评估结果显示，前沿模型与上一代模型之间存在非常明显的代差，前沿模型已可直接用于“武器化”。从业者认为，在探索中出现模型“越狱”、沙箱逃离是不可避免的问题，但只要最终释放的模型能够做好安全护栏，便能够解决，不应过度渲染。

　　亚马逊、微软靠投资Anthropic净利大增

　　7月30日，亚马逊发布的第二季度财报显示，营收增长20%至2006亿美元，净利润增至626亿美元，同比去年的182亿美元增长了约244%。亚马逊表示上述净利润包括534亿美元的非经营性税前其他收入，主要来自对Anthropic的投资。微软财报也显示，多项独立项目对财务业绩产生了影响，包括对Anthropic的投资获得了32亿美元收益以及自愿退休计划支出低于预期，但部分被Xbox的遣散费所抵消。

　　【点评】在电话会议上，亚马逊CEO安迪·贾西（Andy Jassy）提到，亚马逊计划继续扩大AI基础设施投入，目前全球约85%的IT支出仍部署在本地环境，未来10年至20年，企业向云端迁移以及AI应用普及将持续推动AWS增长。本财季微软考虑到未来更多数据中心租赁将从融资租赁转向运营租赁，今年的资本支出从此前的1900亿美元下调至1750亿美元。

　　“讨好型人格”成智能体挑战

　　越来越多用户发现，讨好用户似乎正在成为大模型的惯性，潜移默化地影响大模型各个场景下的输出。蚂蚁AI安全实验室研究员孙博文向记者分享了一个技术人用coding（编程）大模型遇到的现象：向模型布置一个任务去写代码，模型总会很快说自己“完成”了，并列出一堆自己做的工作细则，但人去验证会发现，模型声称完成的内容很多，其实许多只实现了接口，“表面完成了，但实际未完成的部分被它静默隐藏了。”

　　【点评】随着智能体时代的到来，模型的讨好行为甚至从观点迎合扩展至结果迎合。“讨好型人格”的背后是模型训练机制的系统性问题。大模型不断被训练得让用户体感越来越好，在RLHF（基于人类反馈的强化学习）训练框架下，人类偏好往往会成为重要优化信号，模型会被鼓励表现得礼貌、有帮助、有回应感，智能体的训练同样如此。想要纠偏模型的过度讨好，从训练数据和奖励目标上都应进行调整。

　　扎克伯格高调支持开源模型

　　Meta CEO扎克伯格接受采访时明确表示，美国不应通过封禁其他AI模型来争取竞争优势，因为这并非有效解决方案。他称部分头部闭源实验室正通过政治游说试图扼杀竞争，如果参与审查的企业本身拥有商业利益，“监管俘获”的风险就会始终存在。

　　【点评】此前英伟达CEO黄仁勋、特斯拉CEO马斯克等人也公开站队表示支持开源模型。截至目前支持开源大模型的行业联名信签署企业突破50家。英伟达、谷歌、微软、Meta、AMD等科技巨头悉数在列，OpenAI也姗姗来迟。这些表态背后，是科技巨头面对巨额硬件投入与商业现实的理性计算：开放生态并非意识形态选择，而是现阶段企业维持低成本创新、加速应用落地、缩短回报周期的商业必需。

　　马斯克：中国AI可能成为领导者

　　在SpaceX上市之后，近日，埃隆·马斯克接受了《经济学人》主编贝多斯（Zanny Minton Beddoes）的视频访谈，在这场长达约90分钟的对话中，他给出了两个判断：大约五年后，AI智能可能超过全体人类智能的总和；在全球AI竞争中，中国公司未来很可能成为领导者。

　　【点评】马斯克认为，Anthropic的Fable目前仍然是更聪明的模型，但Kimi正在不断接近这一水平。“如果中国AI公司获得大量计算资源，它们很有可能成为领导者。而且在未来某个时候，它们很可能真的会拥有大量计算资源。”

　　英伟达牵头成立开放安全AI联盟

　　当地时间7月27日，英伟达宣布联合多家科技巨头发起成立开放安全人工智能联盟。英伟达官方表示，人工智能安全只有在整个行业以开放、协作的方式进行构建时才能取得实质性进步。联盟旨在通过公开共享安全模型、防御工具与前沿研究成果，开发用于保护软件与AI Agent的新技术，从而大幅扩充全球防御者群体。

　　【点评】英伟达CEO黄仁勋发文解释称：“攻击者已经掌握了前沿人工智能。作为防御者，我们需要一个兼具最佳开源与闭源模型的前沿AI生态系统，并通过全球开源社区的力量来倍增防御效能。在Hugging Face事件中，封闭式人工智能阻碍了关键的安全取证工作，而开放前沿模型则帮助控制了入侵。这正是我们创建开放安全人工智能联盟的原因。”

　　字节跳动发布Seedance 2.5

　　7月31日消息，字节跳动宣布在国内推出Seedance2.5视频生成模型，可单次生成30秒高质量视频片段，陆续上线即梦AI与豆包专业版，API服务也将于近期接入火山方舟。官方称，Seedance 2.5延续Seedance 2.0统一的多模态音视频联合生成架构，重点提升长叙事、多模态参考和编辑能力。该模型面向影视、广告、教育、工业制造、具身智能和自动驾驶等场景，目标是让视频生成从生成一个片段转向完成一段创作。在生成方面，Seedance 2.5将单次视频生成时长从15秒提升至30秒，并支持多轮延长。

　　【点评】视频生成模型正在经历从生成内容走向理解世界，提升生产力。行业认为，随着模型对物理规律理解能力的增强，其应用边界将进一步扩大，不仅服务于内容产业，更有望成为具身智能、机器人仿真、自动驾驶、工业设计验证等领域的重要基础能力。

　　字节、阿里开打AI办公下半场

　　7月30日，字节跳动宣布整合飞书产品团队与豆包产品团队，7月27日，阿里整合了QoderWork、悟空、MuleRun三款Agent的新产品“千问办公”也开始小范围测试，中国协同办公赛道正经历一场集体转向，加快入口整合。

　　【点评】作为AI大模型商业化落地的核心赛道之一，通用办公Agent正处于从产品验证向规模化渗透的转折点。升温的行业战火之中，大厂内部赛马降温，但“集中兵力”去向何方的新考验正在到来。互联网大厂整合移动办公矩阵的一大目标指向商业化。大厂的通用大模型本身就偏向办公用途，和自身的移动办公应用协同，才能更好地让大模型在实现C端规模扩张后，逐步回归移动办公B端商业付费的大市场之中。

　　OpenAI下调两款大模型价格

　　当地时间7月30日，OpenAI宣布下调两款大模型价格，包括GPT-5.6 Terra和GPT-5.6 Luna。其中，GPT-5.6 Luna价格下调80%，GPT-5.6 Terra价格下调20%。Luna API定价降至输入每百万Token（词元）0.2美元，输出每百万Token1.2美元；Terra API定价降至输入每百万Token2美元，输出每百万Token 12美元。

　　【点评】这两款模型于6月底发布，发布后就降价，反映了OpenAI希望通过降低AI使用成本，扩大用户使用。即便是降价前，GPT-5.6系列模型的价格也比上一代的GPT-5.5低。OpenAI也需要通过提供性价比较高的模型，抵御来自Anthropic、DeepSeek、谷歌等的竞争。

（文章来源：第一财经）

7月调整后 8月A股会怎么走？近十年数据回测：大概率反弹

Mon, 03 Aug 2026 07:34:20 +0800

　　刚过去的交易周（7月27日至31日），恰好也是7月份最后一周。

　　短短23个交易日，却让许多A股股民刻骨铭心。

　　尤其是持仓在科技方向的投资者，二季度还感觉“股神附体”，收益率平步青云，进入7月后却骤然大幅回撤，甚至转亏。

　　而那些6月下旬才切换到科技的，不论散户还是机构，浮亏更是大概率的事。

　　另一边，上半年未等到大行情甚至连续阴跌的非科技方向，则终于有所反弹。

　　我们先看一组数据。

　　指数——

　　笼统地看整个市场，万得全A指数7月累计下跌13.14%，为近10年来（2016年迄今）第二大单月跌幅。

　　具体到主要股指，“双创”大幅领跌，中小市值（中证500、中证1000、中证2000）遭殃，非科技权重方向抗跌，微盘与红利逆势上涨。

　　个股——

　　（注：涨跌均未统计7月上市新股）

　　2535家月度收涨。平均涨幅10.17%，中位涨幅8.29%；3只涨超100%，22只涨超50%，233只涨超20%。

　　2983家月度收跌。平均跌幅20.52%，中位跌幅16.77%；136只跌幅超50%，1315只跌超20%。

　　对数字敏感的朋友应该知道，20%的下跌需要25%的上涨才能回本，是一个处在临界点上的“经典”止损位。若跌幅进一步扩大，短期回到原点就变得极其困难了。

　　板块——

　　按申万一级行业区分，14个行业上涨，煤炭、石油石化、银行、食品饮料涨幅领先。

　　17个行业下跌，电子、通信跌逾30%；建筑材料、机械设备跌逾20%。

　　基金——

　　这里只提两个细节。

　　截至6月30日收盘，全市场年内“翻倍基”（即年内回报率超100%）多达174只，最高回报达到近173%。

　　而等到7月31日收盘，“翻倍基”仅剩——1只。

　　但随着行情回调，大资金借道ETF入场托底（或抄底）的迹象越发明显。

　　数据显示，7月沪深两市股票型ETF和跨境型ETF合计净流入4677亿元，其中宽基指数ETF净流入3157亿元，行业主题ETF净流入1577亿元。

　　行业主题上看，半导体相关ETF被资金看好，而医疗、银行相关ETF被资金抛售。

　　总结一下，7月多数指数承压明显，市场整体赚钱效应也不佳，最直接原因无疑是科技股大面积、大幅回撤。

　　而科技股下跌背后，既是全球股市对科技的“去杠杆”联动，也有A股本身的“风格再平衡”。

　　但不论如何，7月份的跌幅已经落定。

　　对于明天即将揭幕的8月行情，我们应该有何种预期？

　　单看本周五（7月31日），在外围科技股暴涨的背景下，A股科技股“仅仅”高开低走，显然是做多情绪还不够强。

　　但情绪都是随行情一步步变化的，作为股民，带着平常心去应对，才能更加冷静和从容。

　　最后，再分享一些机构观点。

　　方正证券研报认为，（本周）超级周落地，整体而言，宏观尚可。7月重磅会议信号意义在于后续国内政策落地速度加快，美联储加息延后，美元指数大幅调整之后全球流动性压力明显缓解。科技产业基本面变化不大，美股CSP大厂的资本开支保持稳定，云业务高景气，股价调整更多是拥挤度释放而非产业趋势逆转，全球范围内的去杠杆进程步入尾声。

　　5月-6月非科技明显调整，7月科技大幅调整，市场通过轮流调整的方式释放了绝大部分风险，后续有望进入超跌反弹的窗口期，由于指数刚经历快速调整，融资余额显著下降，因此市场筑底修复的过程会拉长，波动率下降，但这也有利于行情行稳致远。

　　往后两个月都属于修复行情的有利时间窗口，驱动力主要来自于货币宽松的预期、政策加快落地形成实物工作量提升金九银十的经济成色、元首互访带来中美关系新一轮的改善。

　　该机构称，市场有望迎来普涨修复行情，建议关注三方面机会。

　　一是布局科技股超跌反弹，这一轮科技股调整幅度已非常充分，美股CSP大厂的财报和资本开支指引相对积极，海外科技去杠杆进程告一段落，调整后重点关注海外算力核心标的以及国产算力中景气确定性较强的半导体设备，相对低位的AI应用以及恒生科技也具有一定的配置价值；

　　二是关注HALO资产逢低布局的机会，除了核心资源相关的有色金属+化工之外，超跌的新旧能源，包括电网与电力设备、煤炭石化等，调整幅度较大且股息率优势明显的中证红利具有较好配置价值；

　　三是继续看好调整时间较久，负面压制基本解除，并且有一定催化的非银金融，尤其是在稳指数方面具有关键作用。

　　招商证券策略团队指出，展望8月份，在海外资本开支延续、国内经济“总量不强但产业不弱”、PPI同比底部回升的组合下，市场预计从单一拥挤赛道逐步转向高景气且能够兑现盈利与低估值高性价比方向的再平衡。

　　行业配置方面，推荐围绕科技创新、企业出海与传统低估值再平衡的三条主线布局。综合景气、盈利、估值和资金面，8月建议重点关注电子（半导体、电子化学品）、电力设备（电池、电网设备）、化学制药、非银金融、航运港口和煤炭等板块。

（文章来源：每日经济新闻）

NVIDIA DGX Spark助力打造企业级私有AI基础设施

Mon, 03 Aug 2026 07:14:03 +0800

四川慧途智联科技有限公司 (品牌 HTZL.AI) 成立于人工智能基础设施浪潮兴起之际，是国内领先的企业级私有 AI 基础设施提供商及行业赋能者。HTZL.AI 是一家 AINative 的科技公司 —— 从模型部署、RAG 知识引擎、多工具 Agent 编排、API 网关到企业级管理控制台与授权许可系统，全栈软件均为自主研发；其研发流程本身也由 AI 驱动，搭建于 NVIDIA DGX Spark 自托管 CI/CD 流水线之上，后端已沉淀 2,300+ 自动化测试，形成“用 AI 造 AI”的工程闭环。HTZL.AI 主打“数据不出企业、模型不进云端”的私有化 AI 路径，已在环保咨询机构、出海企业等数据敏感行业落地。

垂直企业级私有AI技术，攻破“120B 大模型必须上云”的核心问题

HTZL.AI自成立之初就将研发重心放在“让企业级大模型真正进入企业内部”这一核心命题上。区别于调用公有云API的轻量套壳方案，HTZL.AI自研了完整的私有化技术栈：开放内核 (open-core) 架构、混合检索RAG引擎、基于LangGraph的Agent编排、sk-htzl-*计费网关、多租户管理控制台。

这套系统全部搭载于 NVIDIA DGX Spark (GraceBlackwell 架构、128 GB统一内存) 单机之上，实现了在客户自有办公室/机房内对大模型推理、向量检索、业务数据与 Agent 编排的全方位自主掌控 —— 数据全程不出企业、推理结果带原文引用、每一次调用可计量可审计。

HTZL.AI智能问答控制台 —— 多租户私有知识库

HTZL.AI的企业控制台支持单台NVIDIA DGX Spark同时承载多个相互隔离的租户 (site_key隔离)，每租户拥有独立的向量库collection ({site_key}_context)、独立配额、独立审计日志，并在PostgreSQL层以行级安全 (RLS)，相当于把“一朵小型企业AI私有云”装进了客户自家的办公室。

数据 AI 引擎 —— 每一次请求都是飞轮的燃料

HTZL.AI已构建企业级AI数据引擎：每一次交互 (对话、token用量、模型时延、错误率、用户反馈、知识盲点) 都被完整持久化进PostgreSQL，形成数据全流程高效闭环。在NVIDIA DGX Spark高容量统一内存与NVIDIA CUDA计算栈的加持下，海量交互数据被自动化处理 —— 这些数据今天驱动企业运营看板，明天即可驱动模型微调与检索策略迭代，让私有AI的智能化与自主化能力持续演进。

怀揣“数据不出企业”的愿景，研发企业级私有AI三大产品线

HTZL.AI自成立以来，始终坚持“让AI真正属于企业自己——可信、可控、可审计”的愿景，致力于企业级私有AI基础设施的研发，形成三大产品线：“物理可控的GPU工作站算力底座、精细可审计的AI基础设施中枢、以及数据绝对可信的行业SaaS业务平台”三大产品线，为企业交付端到端的全栈私有化AI闭环解决方案。

企业级私有AI的全新挑战

随着大模型在企业场景快速渗透，落地场景正由“公有云 SaaS”扩展至“客户办公室/机房内的私有化部署”。不同于公有云场景，私有化部署对系统提出了全新挑战：业务要拥抱 120B 级大模型，但律师手中的合同与诉讼材料、生物公司的专利与配方、出海企业的客户名单与跨境股权结构，任何一份外泄都意味着商业泄密甚至法律责任，绝不能在公有云大模型中被分析、缓存乃至训练。过去要在企业内部部署一个 Qwen3.6 同等水准的大模型，往往意味着购置数十张高端 GPU、搭建液冷机房、组建 MLOps 团队，初期投入数百万人民币 —— 这对绝大多数中小企业是无法承受之重。

为实现安全可靠的私有化推理，HTZL.AI 需要一种单机即可承载完整 AI 栈的计算平台，用于多模型共存、向量检索与 Agent 编排的本地部署。最终团队在对比多卡工作站方案后，选择 NVIDIA DGX Spark 作为单机部署底座，提供媲美高端算力中心的高性价比方案。NVIDIA Grace Blackwell 架构提供 128GB CPU/GPU 统一内存，提供了更大容量的模型加载能力；丰富的 NVIDIA 软件生态 (CUDA、TensorRT-LLM) 则为多模型推理与向量并行计算提供了高质量算力支持。

HTZL.AI采用的NVIDIA产品

在选择NVIDIA产品生态作为底座后，HTZL.AI充分利用了NVIDIA硬件与软件解决方案的多样性与强大性能，具体采用了以下NVIDIA产品：

NVIDIA DGX Spark/Grace Blackwell 平台：128 GB统一内存让三个模型在一台设备上稳定共存 —— Qwen3.5-122 B 主推理模型 (FP4量化、约65 GB，默认常驻)、Qwen3-Embedding-4 B 中英混合嵌入模型 (Q8量化、约5.4 GB、2560维向量，默认常驻)、Qwen-VL-视觉理解模型 (约14GB，按需启用)。三模型满载约82.9GB，仍为系统与批处理缓存预留约45 GB余量。CPU与 GPU共享内存让单机即可完成“召回→融合→重排→生成”的全链路RAG推理，从架构上彻底消除了多机调度开销。

NVIDIACUDA：Milvus向量检索、BM25稀疏召回与嵌入模型推理全部跑在CUDA 加速通路上。HTZL.AI 的混合检索引擎以稠密向量召回 + BM25稀疏召回并行执行，经RRF倒数排名融合 (k=60) 合并，再由 Cross-encoder重排模型 (BAAI/bge-reranker-v2-m3) 精排，输出带“源文件 + 页码 + 段落”三级引用的检索结果；单租户查询端到端 P95控制在数百毫秒级。

llama.cpp onNVIDIACUDA 推理后端：Qwen3.5-122 B 与 Qwen3-Embedding-4 B 经 llama.cpp 的 CUDA后端 (FlashAttention、prompt缓存、连续批处理) 对外稳定提供SSE流式输出，首token通常在1秒内返回，支持企业内部数十名活跃用户同时对话与文档问答。SSE事件流实时下发token、工具调用状态与引用列表，让客户在浏览器上“边读边等”。

NVIDIATensorRT-LLM：视觉理解模型Qwen-VL – 已基于TensorRT-LLM (PyTorch后端) 在NVIDIADGX Spark上部署，作为Agent 的explain_image工具，让系统能够直接读懂扫描合同、判例图表、证照影像等非结构化图像内容。后续将进一步把主模型token流迁移至TensorRT-LLM以压低首token延迟。

标杆落地：HTZL.AI租户Molycure，让中国企业出海拥有“24 小时在线的合规专家”

Molycure是运行在HTZL.AI平台之上的旗舰垂直租户 —— 国内首批面向“中国企业出海”场景的垂直行业AIAgent。借助HTZL.AI的多租户私有架构，Molycure在一套NVIDIADGX Spark上整合了东南亚、欧盟、北美、中东等高频出海目的地的法规、税务、签证、知识产权与数据合规专业文档，覆盖18 个出海垂直领域、194+权威数据源、数十万向量片段，整体源召回率达到100%。

在具体业务环节中，NVIDIA 计算平台发挥了重要作用：通过 NVIDIA DGX Spark128 GB统一内存，Molycure 的“召回→融合→重排→中文回答”全链路在单机完成，单次跨境合规咨询从传统“对每个国家聘请一家律所、平均 3天等回邮件”缩短至分钟级；通过NVIDIACUDA 加速的批量文档摄入流水线，单次客户专属知识库 (私密会议文档、合同库、董事会决议、海外注册材料) 的全量灌库时间从多机方案的数小时缩短至单机十几分钟。架构层面，molycure前端部署在Vercel全球边缘，经Cloudflare Tunnel安全反向接入本地 NVIDIA DGX Spark，对外只暴露HTTPS，无任何公网IP与入站端口 —— 这对存放着客户跨境资产与股权信息的“出海大脑”而言，是企业级数据安全的最低门槛。

业务价值：把“上云才能用 AI”的旧逻辑彻底翻转

依托 NVIDIA DGX Spark，HTZL.AI 为出海企业、律所、生物科技等数据敏感客户带来了显著优势。在成本与能耗方面，客户硬件投入相比多卡 GPU 工作站降低约 50%、能耗降低 90%以上；在合规属性方面，客户首次获得“数据不出企业、推理结果带引用、所有调用可审计”的强合规能力；在交付形态方面，整机功耗与一台高端笔记本相当，可直接摆进客户办公室。以旗舰租户 Molycure 为例，出海企业的年度海外顾问费从数十万元降至单台设备的硬件摊销 + 订阅费用，实现了一个数量级的成本压缩。

使用的NVIDIA技术包括：

NVIDIA DGXSpark (GraceBlackwell)、NVIDIACUDA、llama.cpp onCUDA (主模型/嵌入模型推理)、NVIDIATensorRT-LLM (Qwen-VL视觉模型，已落地)、NVIDIACUDA加速向量检索 (Milvus)、NVIDIANIM (规划中)

架构示意图

HTZL.AI–Architecture: Vercel → Cloudflare → Office (NVIDIA DGX Spark) LLM Inference

NVIDIA初创加速计划

四川慧途智联科技有限公司是NVIDIA初创加速计划会员企业。

NVIDIA初创加速计划 (NVIDIA Inception) 为免费会员制，旨在培养颠覆行业格局的优秀创业公司。该计划联合国内外知名的风投机构、创业孵化器、创业加速器、行业合作伙伴以及科技创业媒体等，打造创业加速生态系统。能够提供产品折扣、技术支持、市场宣传、融资对接、业务推荐等一系列服务，加速创业公司的发展。

周末中东部仍有大范围高温桑拿天四川陕西等地警惕降雨叠加致灾

Mon, 03 Aug 2026 07:04:41 +0800

　　中国天气网讯本周末(8月1日至8月2日)至下周初，我国中东部大范围高温桑拿天将持续，长江中下游部分地区可超38℃；西南地区的重庆高温尤为持久，追平了当地7月高温日数历史纪录，未来几天暑热仍不下线，公众需注意及时补水降温。与此同时，强降雨仍围绕在副热带高压边缘，呈现面弱点强的特点，四川、陕西、黑龙江等地局地有大暴雨，需警惕降雨叠加致灾。

　　重庆追平当地7月高温日数纪录东北多地暑热不停歇

　　未来几天，中东部地区将在副热带高压的掌控之下，持续出现大范围桑拿天，长江中下游地区高温发展，浙江中北部、江苏南部等地最高气温可超38℃，不仅温度高，湿度也大，部分地区体感甚至可超40℃。大城市中，杭州高温持续时间较长，今起一周高温将天天见，明天最低气温可达30℃，暑热不分昼夜。

　　此外，重庆热力尤为持久，截至7月31日已出现27天高温，追平当地7月高温日数历史纪录，今明天高温天气仍停不下来。

　　在北方，东北等地近期也经历了常年同期少见的暑热，昨天吉林长春、辽宁沈阳夜温纷纷打破当地7月最高纪录。预计周末，这些地方暑热不停歇，多地不仅夜晚难熬，白天也将遭遇高温桑拿天。沈阳今明天虽不会出现高温，但最高气温也将在34℃左右，下周初还将遭遇高温四连击，炎热程度常年同期少见。

　　强降雨区域分散四川陕西等地需警惕降雨叠加易致灾

　　昨天，我国强降雨区域较为分散，主要围绕在副热带高压边缘，陕西、四川部分地区雨势猛烈。监测显示，广东中东部沿海、广西东南部、海南岛东部、云南西部、四川盆地西部、甘肃东南部、陕西中南部、山西中北部、河北西部和南部、北京南部、吉林西北部、黑龙江中南部等地部分地区出现暴雨或大暴雨。

　　周末两天，在副热带高压边缘水汽持续影响下，四川、陕西等地仍有强降雨，同时东北地区受冷暖空气交汇影响，可能出现强对流天气。中央气象台预计，今天，黑龙江东南部、吉林中部、辽宁北部、陕西中南部、四川东部和南部、重庆西南部、云南东北部及山西中西部、广西南部、广东中南部、海南岛中东部、青海东部、西藏东南部等地部分地区有大到暴雨，其中，黑龙江东南部、四川盆地西北部和南部、广东南部沿海等地局地有大暴雨。

　　明天，内蒙古中东部、吉林东北部、河北北部、山西北部和西部、陕西东部和南部、四川盆地中东部、重庆中西部、云南北部、贵州西北部、广西南部沿海、广东、海南岛东北部、西藏东南部等地部分地区有大到暴雨，其中，四川盆地东北部、广东南部沿海等地部分地区有大暴雨。

　　周末两天，四川盆地、黑龙江、广东及广西等地依然有连续性降水，叠加效应显著，暴雨致灾风险高。四川中部、陕西西南部、甘肃南部等地部分地区发生山洪和地质灾害的气象风险高，建议公众尽量避免前往山区、河谷等地质灾害隐患点，外出及时查看临近预报、预警信息，注意安全。

【编辑:梁异】

2026年7月第3周最受欢迎城市排名——天津位居全国第52026年7月第3周最受欢迎城市排名——天津位居全国第5

Mon, 03 Aug 2026 06:40:20 +0800

[摘要] 经过历时一周的激烈角逐，2026年7月第3周最受欢迎城市排名新鲜出炉啦！本周北京不负众望以斐然的成绩霸占榜首，受政策影响天津的关注度也在持续发酵。本周天津新房、二手房、租房及装修家居人气榜都有不同程度的变化，下面来看天津的得分情况！

经过历时一周的激烈角逐，2026年7月第3周最受欢迎城市排名新鲜出炉啦！

本周北京不负众望以斐然的成绩霸占榜首，受政策影响天津的关注度也在持续发酵。本周天津新房、二手房、租房及装修家居人气榜都有不同程度的变化，下面来看天津的得分情况！

本周天津人气度得分：52，排名第5，保持排名不变，本周冠军城市北京。

一、天津二手房人气度得分：51，排名第4，保持排名不变，本周二手房冠军城市北京。

本周随政策优化及刚需数量增加，二手房市场缓慢回温，购置及置换房产需求再次出现峰值。选购二手房时你最关心的因素是什么呢？完善的周边配套？优质的学区资源？舒适的居住环境还是便捷的交通？本周天津人气最旺的小区也再次涌现出了新角色，来看看是哪几个小区脱颖而出了呢？泰安道五大院凭借着超高的性价比称霸榜首，此外海河大观(河西)、盘龙谷文化城三期(蓟州)、时代奥城(南开)、富豪新开门(河东)也登上了排行榜榜单，分别位于第2、3、4、5位。

7月第3周天津二手房人气小区top5

: 泰安道五大院

住宅

和平解放北路泰安道五大院解放北路177...

47042元/㎡

二、天津租房人气度得分：44，排名第6，下降1名，本周租房冠军城市北京。

随供需变化及市场需求变动，租房市场再度活跃了起来，本周天津再掀租房潮，租房你最偏爱优雅环境的小区，还是配套齐全的小区，亦或是价格最亲民的呢？

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三、天津家居装修人气度得分：20，排名第8，上升3名，本周家居装修冠军城市北京。

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以上就是2026年7月第3周最受欢迎城市排名的全部内容啦~

熵投财经

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