此次专场，精心遴选了各行当的特色剧目，经典与新创并重，既承载着历史故事的厚重底蕴，又传递着儿女情长的细腻情感，更蕴含着人生哲理的深邃思考，全方位、多维度呈现了昆曲艺术的多元魅力与风采。

　　作为2025年江苏省舞台艺术精品创作扶持工程入选作品，《世说新语·迎妻》率先拉开演出帷幕。该剧由赵于涛、徐思佳两位昆曲名家领衔主演，深厚的艺术功底与对角色的精准把控，为剧目注入了鲜活的生命力。青年演员庄芯悦在这场戏中饰演少年曹丕，她以灵动的身段、清亮的唱腔，将角色的少年意气与剧情中的情感张力精准传递。

　　紧随其后，《鲛绡记·写状》由中国戏剧梅花奖得主李鸿良与昆曲名家孙海蛟联袂演绎，以诙谐幽默又极具戏剧张力的表演，生动刻画了人物贪婪虚伪的人性弱点，情节紧凑、妙趣横生。

　　《玉簪记·偷诗》作为昆曲爱情题材的经典片段，由龚隐雷、钱振荣两位昆曲名家联袂演绎，将陈妙常与潘必正以诗传情、暗生情愫的羞涩懵懂与甜蜜心动细腻呈现，婉转悠扬的唱腔与灵动传神的眼神交织，让观众沉醉于古典爱情的浪漫与纯粹之中。

　　压轴登场的《邯郸记·生寤》由中国戏剧梅花奖得主柯军领衔主演。该戏堪称“人生寓言”，从享尽荣华富贵到临终幡然顿悟，演员们以层次丰富的表演，将“黄粱一梦”的虚妄与通透诠释得入木三分，不仅展现了昆曲的表演功力，更引发观众对人生价值与生命意义的深度思考。

　　整场演出，无论是青年演员的崭露头角，还是资深名家的炉火纯青，都尽显扎实功底。水袖翻转的精准细节、唱腔里的抑扬顿挫、念白中的情绪起伏等相得益彰，为观众营造出沉浸式的古典美学氛围，让“百戏之祖”的独特魅力在合肥的舞台上尽情绽放，赢得满堂喝彩。（记者 夏伟）

       1月31日上午，全县推动新一年良好开局动员部署会召开。县委书记王静娴主持并讲话。县委副书记、县长王景义出席并讲话。县委副书记、政法委书记陈鸿志，县人大常委会主任张爱军，县政协主席周明河出席会议。 会上，王景义对2026年一季度重点工作进行了具体安排与部署。
       就推动新一年各项工作良好开局，王静娴要求，一、强化担当。我们要紧跟省委、市委的工作节奏与方法，迅速调整状态，把思想和行动统一到上级部署上来。当前尤其要克服松懈心态，杜绝工作搁置、拖延的现象。大家要以身作则、率先垂范，紧张起来、全面行动起来，以扎实举措打好开局之战，彰显决心与信心。二、抓住关键。要积极谋划，抢抓政策机遇。各部门要深入研究政策，结合我县基础禀赋，精准对接国家政策导向，加强项目谋划与推进。要紧盯项目开工、建设进度、投资完成率等关键环节，持续做好项目储备与申报，全力争取政策支持，为2026年尤其是第一季度发展打好基础。同时要加强宣传，推动政策落地。要抓实项目，增强发展后劲。在做好项目招引的同时，要注重现有企业的产能扩大与转型升级。围绕产业链开展延链、补链、强链招商，引导企业用足用好国家政策，增强发展信心。要加强调度，稳定经济运行。要深入查找往年工作中的短板与不足，切实加以改进提升。做到回头看、深反思，真正把问题根源找准，确保一季度各项指标心中有数、稳扎稳打，朝着预期目标扎实推进。要抓好入库，夯实统计基础。各牵头部门务必高度重视，加强企业摸排与申报指导，做到应入尽入。要促进消费，激发市场活力。要抓好促消费工作，同时协同推进消费环境提升。节前要着力抓好环境卫生、交通秩序、文明风尚等工作，营造干净、有序、和谐的节日氛围。要守牢底线，维护安全稳定。紧盯安全生产，特别是消防安全，加强“九小场所”用电、取暖等隐患排查。统筹抓好社会治理、信访维稳、食品安全、网络安全等工作，确保社会大局平稳。要严守纪律，廉洁过节。从县四大班子、各级领导干部做起，严格执行廉洁纪律，营造风清气正的节日环境。三、狠抓落实。一要高效执行。对定下的工作，要立即干、快速干、干到位。不能满足于开会部署，要一盯到底、直至出结果。各级干部要把工作抓实抓细，干出成效、干出亮点。二要奋勇争先。各部门、各乡镇(街道）要树立标杆意识，每一项工作都要力争先进、走在前列。三要转变作风。 坚持“以结果论英雄”，以实际成效检验工作。各级干部要团结协作、形成合力，把日常工作抓实抓好。
       王静娴强调，各项任务必须抓实抓细，不能泛泛而谈。年末事务繁多，但要统筹时间、聚焦重点、狠抓落实。希望大家坚定信心、保持热情、强化担当、共同努力，紧跟省委、市委步伐，以一季度“开门红”应对全年复杂形势，确保各项要求在民权落地见效。
       会议还就其他工作事项进行强调与要求。

　　中国社会科学院学部委员、国家文科一级教授冯时受邀以“中华文明的天文背景——明德之道的历史溯源”为主题，结合史料与考古发现，系统阐释中华文明的本源、内涵与发展脉络。

　　冯时界定中华文明的核心三要素为文德、知识、礼仪，强调中华文明精神内核的延续性优于社会形态。他以湖北秭归东门头遗址出土的测影碑表、河南濮阳西水坡遗址文物为关键依据，证实上古先民已建立天文计时体系与宗教政治体系，通过“格物致知”的方法探索天地规律，形成独有的文明思想体系。他还多次提及蚌埠双墩、含山凌家滩等安徽本土遗址的价值，肯定淮水文化对早期中华文明的贡献，赞誉安徽深厚的历史文化底蕴与《淮南子》的学术价值。

　　整场报告会近三个小时。现场听众纷纷表示，本场报告内容翔实、论述精辟，实现了贯通古今、纵横天人的文化对话，既追溯了中华文明源头，更坚定了文化自信，为传承中华优秀传统文化提供了深刻启发。（记者 陶妍妍）

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。

第139届广交会到底多用“新”

4月15日一起去现场看

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