武警天津总队执勤一支队深入学习贯彻习近平强军思想——

学用贯通严训风 向战聚力促发展

■李鹏飞 解放军报记者 安普忠

“新的天津一年，我们要持续强化担当作为，总队执勤支队深入推进实战化军事训练。深入”日前，学习习近想武警天津总队执勤一支队组织专题学习，贯彻党委一班人围绕《习近平论强军兴军（四）》中关于“全部精力向打仗聚焦，平强麻豆传媒全部工作向打仗用劲”等重要论述展开讨论。军思

会上，天津他们结合前期训练实际，总队执勤支队针对个别单位为消极保安全而降低训练难度和标准等训风不实问题，深入研究制订整改措施，学习习近想着力纠治训风积弊、贯彻立起鲜明实战导向。平强

“思想是军思行动的先导，理论是天津进入的视频实践的指南。”该支队领导介绍，他们在带领官兵原原本本学、逐字逐句悟的基础上，结合深化政治整训，坚持刀口向内，组织大家深入查摆在谋战务战、训风演风方面存在的91nhttps://问题，并拉单列表明确责任，确保整改到底到边。

“理论学习的目的全在于运用，学习党的创新理论必须持续做好深化、内化、转化工作。”该支队领导表示，视频免费的他们注重将理论学习与练兵备战相结合，引导官兵努力在学懂弄通做实上下功夫，切实把学习成效转化为指导实践、推动工作的强大力量。同时，他们坚持用战斗力标尺衡量训风演风，利用任务间隙等时机，91男女免费组织官兵围绕实战课题开展讨论辨析，引导大家在具体任务场景中深化学习理解、凝聚思想共识。

学习越深入，训风越扎实。前不久进行的一场综合训练考核中，该支队打破单一课目独立考核的传统模式，将武装奔袭、班组战术协同、战场救护等课目按照作战流程连贯实施，并全程随机嵌入特情，倒逼官兵在复杂条件下练技术、练战术、练协同，切实立起“真、难、严、实”的练兵导向。“过去考核更多关注单个课目是否达标，现在更强调贴近实战。”走下考场，一级上士关洪岐说。

依托智能预警系统，执勤区域实现实时预警；借助大数据分析平台科学调配巡逻力量，有效提升响应速度……随着理论学习走深走实，该支队牢固立起以练兵实绩检验学习成效的鲜明导向，官兵向实用劲、向战发力，练兵备战热情持续高涨，不断推动部队建设发展迈上新台阶。

德化：“竹编未成往事，我们还在坚守”

海峡网11月19日讯 （福建日报记者　魏桂莲　通讯员　李宏图　许华森 文/图）

德化：“竹编未成往事，我们还在坚守”

徐文煌用做大型家具的下脚料做小竹凳。

德化：“竹编未成往事，我们还在坚守”

躺椅底座初步成型。

德化竹资源丰富，数百年前，心灵手巧的德化人除了用竹笋烹饪美食，满山遍野的竹子更是成为村民手中的编制材料。竹编在这里成为一门父传子承的手艺。德化的竹编艺术如一条涓涓流淌的小溪，虽然纤弱，但蕴含着德化民间竹编艺人的执着和智慧。

11月1日，记者来到德化县浔中镇竹编一条街的“竹艺幽斋”竹制品工作坊。

上午8点，竹编艺人徐文煌正在手把手教围坐在身边的十多名年轻人编织竹蜻蜓。面前的矮竹凳上，放着他的工具：刮刀、锉刀和凿。脚边是一大捆竹蜻蜓，展翅欲飞，活灵活现。“这是自己琢磨出来的，动了不少脑筋。”徐文煌说。

破篾，才是最难学的一道工序

56岁徐文煌是德化盖德镇福阳村人，和竹子打了40年交道，看上去更像是一名地道的竹农。他说，以前村里人靠竹吃饭，他的竹编手艺是从祖上传下来。

“篾刀一响，白银万两。”在德化，盖德镇因竹器编织手艺而闻名，曾流传着这样一句民谣，印证着这门手艺曾经的兴盛。

“我19岁出师开始制作竹器，然而随着塑料、玻璃制品涌入人们的生活，竹器市场萎缩，竹编工艺也逐渐淡出人们的生活。”徐文煌也曾丢下手艺外出务工，2000年，他回乡成立自己的竹制品工作室，除了做传统竹器，还带新人和研发新品。“手艺丢不下，也希望有人传承。这些小玩意都是我们工作室的年轻人想出来的，很好卖。”徐文煌说。

徐文煌每年都会抽空到浙江、四川等地，拜访老篾匠，了解各地编制技法。在工作室五层陈列架上摆放着许多竹编品，从竹扇、竹编小鸡，到大一些的花器、竹编包，其中大部分都是徐文煌考察市场时收集来的。

“这些看着简单，做起来难。新手总以为做竹编要学的是编织方法，其实准备篾条才是最难、最复杂，也是最难学的。”徐文煌指着陈列架上的果呈说，“这里每个尺寸的丝都要一层一层拉出来，需要人用刀具完成。在大部分人的理解中，竹编是拿竹子进行的编织，其实这只是其中的一小部分。取材、破篾、上口、扎口、包角、上色、打磨，比编织所花的时间更多。”

在工作室学艺的大学毕业生小王告诉记者，徐文煌能手工剖出厚度仅0.2毫米的竹丝，而且还不用眼睛看着做。

徐文煌自豪地说：“竹编是什么，从一根竹子的选材开始就要去把关，光是一道破篾，就挡住大部分人。”说着，徐文煌左手拿起一根2米多长的细竹竿，右手一把破竹子的刀，顿时嘶嘶的竹裂声响起，一根竹竿几分钟就变成一把竹丝。

记者想试试，小王赶紧阻止：“千万别试，不然弄一手伤。师傅说手上没有割几百个伤口，就做不了竹编大师。”记者看到，他们每个人手上都有无数大大小小的伤口。

小王告诉记者，他和学平面设计的同学想用传统的竹编手艺做造型现代的竹制品，就一起来拜师学艺，希望掌握竹编技艺。破篾是他们最怕的一道工序。

烧制，没有多年经验做不好

“一件编制精细的竹工艺品，只需要一根细小的水竹加上工匠的手艺，可以卖到千元甚至上万元。实用型竹编制品主要是追求硬度，要的竹子口径要大，但不管手艺多好，卖价也就几十元至上百元。”徐文煌说。

“这种摇椅做一张要多久？”记者坐在一把摇椅上问。

徐文煌兴致高了起来，他带着记者走进工坊，指着一堆裁好的竹料告诉记者，如果事先备好料，一天就能做成一张，备料更费事、费时。

空气中弥漫着竹子的清香。工坊中间的巨大操作台上摆着工坊出品的竹编作品，包括杯垫、提篮、相框等，看起来清新自然。“竹家具没有化学物质，很环保，吸热能力强，冬暖夏凉，还有不干裂、变形的特点。”徐文煌很有专家范地告诉记者，如今在更注重生活品位的趋势下，相信竹制家具会重新走入大众生活。

“做这门手艺很辛苦，只是我们这一辈人一直舍不得丢下。”徐文煌说，制作竹制家具有十几道工序，就拿这款竹摇椅来说，一张好躺椅一定要符合人体构造，坐着舒适、线条流畅，具有艺术设计感，特别是烧制这个环节，有一定的技术含量。

徐文煌将几根事先凿通的竹料搬到工坊烤制区，再将堆在一旁的细沙往竹料中灌，记者也赶紧蹲下帮忙。“这样在烧烤时可以防裂痕、变形。”说着，他把灌好细沙的竹料的一头，插入固定在墙上的一根有许多洞眼的柱子上，另一头系上几十斤的大石头。开始烤了，他点燃一个安着长柄、内装燃料的小铁桶，在竹料的下方不断移动，让竹料均匀受热，左手按压系有大石头的一头。

记者走过去，右手接过徐文煌手上的小桶，有样学样地烤制起来，却发现很难。小桶有些分量，时间长一点就提不起来，更别想在竹料下平稳移动。最大的问题是，如果要顾着左手往下压竹料，右手就忘了动，动右手的时候，左手又会停下来。见记者顾此失彼，小王开心地说：“还以为就我这样，原来你也是这样，看来不是我的平衡能力差。”

“掌握火候很关键，没有多年的经验是做不好这个竹活的。”徐文煌说，这是做摇椅最关键的部件——底座。

烤了10多分钟，竹料弯出需要的弧度，再取下来固定使其定型。除了底座，扶手、靠背、固定轴等都要烧烤，如固定轴弧度超90度，特别容易爆裂，技术不到位，成功率很低。

打磨，是一道良心工序

40年的竹匠生涯，徐文煌掌握了一套完整的竹编制作技艺，运用起来得心应手。日复一日的破篾、编织，双手除了厚厚的老茧，还有累累伤痕，但也让他累积了丰富的竹编经验。

记者在工坊里，感触最深的是，所有竹制品触摸起来都很光滑、绵润，不像我们平常所见到的竹制品摸起来会割手。

徐文煌坦诚：“手工竹编制品在制作之前已经把材料都做过光滑处理，但在后续穿、插、织、倒篾、锤打等编制工序后，会因为材料的摩擦产生毛刺，这种毛刺不处理，割手是肯定的。因此，竹制品打磨处理是手工竹编完成之后不可缺少的工序，需要人工采用镊子、剪刀、圆盘砂布、刷子等工具，进行细致处理，要耗费大量时间和心血。毛刺处理是最耗时的环节，也是最枯燥的工序，更是一道良心工序。”

“这几年来，竹编工艺进校园了，泉州有几所中学开办了‘竹编工艺加工技术’培训班，让孩子们有机会接触竹编，这是让手工竹编技艺传承下去的一种方式。”徐文煌高兴地说，“我的工作室经常有年轻人来学习。我不怕麻烦，只要有人学，我就愿意教。”

徐文煌明白，让竹编再度进入大众的日常生活，就要制作出符合现代人审美的、更为精美的竹编品。但他更清楚，现在能做出人们认可的竹编精品的师傅不多了。

浔中镇竹编一条街上有十多家竹制品工作坊，师傅大多是六七十岁的老人。

“竹编未成往事，我们还在坚守，我在全国各地学习、探访的那些老师傅也在坚守。”徐文煌说。

从端侧智能到智能体 PC ，Arm正在重塑下一代个人计算

AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势，Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和Agent PC兴起背景下，Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力，重塑下一代个人计算市场。

【PChome 2026年6月5日消息 】AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势，Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和智能体 (Agent) PC 兴起背景下，Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力，重塑下一代个人计算市场。

过去三十年，Arm几乎定义了移动计算时代。从智能手机到平板电脑，再到物联网设备，低功耗、高能效始终是Arm最鲜明的标签。而在生成式AI浪潮席卷全球后，Arm正在推动自身完成一次更大的转型——从一家IP授权公司，进化为覆盖云 AI、物理 AI、边缘 AI的AI计算平台提供商。

在近日举行的Arm 边缘AI媒体交流会上，Arm释放出一个清晰信号：AI正在重新定义计算，而边缘AI与智能体 PC将成为未来数年的核心增长引擎。 

AI正在重构计算范式

过去十年，计算能力主要集中于云端。但随着大模型规模持续增长，以及AI 智能体开始进入实际应用，行业正在面临新的挑战：如何在更低功耗、更高隐私保护和更低延迟的条件下，实现智能能力的大规模部署。

Arm认为，当下，AI 正在重塑各行各业，尤其是在重新定义计算本身。当前 AI 正沿着一条非常显著的演进轨道发展——无论是模型规模的持续扩展，还是 AI 应用需求的不断增长，都在推动这一进程。这也开始带动智能体 AI 的兴起，这一趋势在很大程度上是以 CPU 为核心驱动的，同时也正在催生一系列新一代应用场景。 

过去AI计算更多依赖GPU或专用NPU，随着异构计算的发展，CPU、GPU以及AI加速器都需要具备运行AI工作负载的能力。Arm始终秉持异构计算的产品研发思路。在 Lumex 发布时，Arm即指出，CPU 必须拥有优异的 AI 运算实力，为此Arm在 CPU 内部集成矩阵运算引擎等模块，补齐矩阵处理相关性能。Arm推出的SME2（第二代可伸缩矩阵扩展）技术可助力 CPU实现全场景 AI 加速。搭载SME2的Arm C1 CPU集群为实际场景中的 AI 驱动型任务带来了显著的 AI 性能提升，包括：

* AI性能提升最高5倍；

* 语音工作负载延迟降低4.7倍；

* 音频生成速度提升2.8倍。

在Gemma 4模型测试中，SME2可实现预填充阶段平均5.5倍加速，解码阶段最高1.6倍提升。

与此同时，Arm还通过KleidiAI软件栈将这些能力开放给开发者，目前已集成至PyTorch ExecuTorch、Google LiteRT、MNN和ONNX Runtime等主流框架，开发者只要面向启用 SME2 的 Arm 架构安卓设备进行开发，就能自动获得开箱即用的性能优化。 

这意味着AI能力正在从旗舰设备向数十亿终端普及。Arm预计，到2030年，SME与SME2技术将为全球设备新增超过100亿TOPS计算能力，覆盖超过30亿台终端。

AI PC进入Arm时刻

相比智能手机市场，Arm当前最值得关注的变化来自PC产业。过去很长时间里，PC市场一直由x86架构主导。但AI的出现正在改变竞争规则。

Arm边缘AI事业部执行副总裁 Chris Bergey

Arm认为，未来PC市场将同时存在两类产品：

一类是“传统计算市场”，持续向轻薄化、高续航演进，同时拥有 AI 助手功能；

另一类则是面向智能体的专用硬件平台。

在Arm看来，未来的智能体时代的 PC需要具备全天候运行能力，能够同时处理多个智能体任务，运行大型模型，并在本地完成推理与决策。 

这恰恰是Arm架构的优势所在。

首先是能效。

Arm长期积累的高性能密度设计，使其能够在有限功耗下集成更多CPU核心，并实现更长续航时间。

其次是异构计算能力。

Arm强调CPU与GPU深度协同，借助统一内存（Unified Memory）让CPU和GPU共享全部DRAM资源，实现算力与带宽的动态调配，从而更高效运行大语言模型。 

再次是生态成熟度。

过去两三年间，Windows on Arm生态快速完善。微软持续推进原生Arm应用开发，原生应用数量显著增长，企业客户也开始加速部署Arm平台。 从平台覆盖来看，Arm 的计算架构能够支持多个主流操作系统，包括 ChromeOS、Windows、iOS 和 Linux，这为跨平台 AI 应用提供了重要基础。

近期，在Microsoft Build 开发者大会上，Arm与微软联合发布了 Windows on Arm项目，旨在引导开发者获取相关学习资源，并为构建原生 Windows on Arm 应用提供支持，将进一步简化开发者开发 Arm 原生应用的流程。

从Windows on Arm到智能体PC

对于Arm而言，AI PC并非终点。真正的目标是面向智能体时代构筑计算基石。目前Arm已开始针对个人计算市场开发专属CSS（Compute Subsystem）产品——CSS for PC，第二代CSS for PC方案已交付合作伙伴。

值得关注的是，近期发布的RTX Spark平台正是基于Arm CSS for PC打造的产品，该平台集成了20个Arm核心，被视为智能体AI计算平台的重要尝试之一。 从某种意义上说，AI正在将PC从生产力工具演变为持续在线的智能体平台，而Arm希望成为这一变革背后的底层架构。

结语

AI时代正在重新定义计算产业。

从智能手机到AI PC，从云计算到边缘推理，Arm正在利用统一架构、能效优势和庞大的软件生态，打造覆盖云边端的AI计算平台。如果说过去的Arm定义了移动互联网时代，那么未来几年，Arm真正要争夺的，将是智能体时代的计算入口。而随着Windows on Arm生态成熟、边缘AI普及以及智能体 PC兴起，这场由AI驱动的架构变革，或许才刚刚开始。