IBM Research and ETH Zurich just signed a new research agreement, with the goal of creating the algorithmic underpinnings of the next era in computing. This partnership has been longstanding, with the IBM-ETH relationship dating back 70 years, to the very start of IBM’s presence in Zurich.The Zurich lab’s inaugural director, Ambrose Speiser, was a young computer science professor at Eidgenössische Technische Hochschule (ETH), hired by Thomas Watson Jr. himself to build a premier European lab staffed by the brightest minds on the continent. “It turned out – not unexpectedly – that the new IBM laboratory in Zurich was an attractive proposal for young engineers looking for a position,” Speiser later wrote in the IEEE Annals of the History of Computing. “Accordingly, it was not difficult to assemble a group of capable people.”Capable was an understatement. Far from IBM’s main research lab in New York, IBM Zurich grew into a scientific powerhouse in its own right, with two Nobel Prizes to its name and discoveries that helped pave the way for nanoscale semiconductors and electronics, as well as high-performance scientific computing.IBM’s close tie to ETH Zurich has been part of the winning formula. ETH supplied fresh talent to IBM, and sometimes the reverse, as seasoned researchers left IBM to teach at ETH, ensuring a steady exchange of ideas between academia and industry and applied science.The lab’s outsized reputation drew Alessandro Curioni, then a PhD student at Italy’s elite Scuola Normale Superiori in Pisa. He came as an intern to IBM Research Zurich, then a hotbed for computational chemistry, and never really left, except to return to Pisa to finish his PhD.As a researcher, he applied powerful computers to scientific problems, eventually earning the prestigious title of IBM Fellow for his work. In 2016, Curioni moved into management as VP of Europe and Africa, and head of the Zurich lab where he had started as an intern two decades earlier. We recently sat down with him to talk about IBM and ETH’s next chapter, and what an ‘AI times quantum’ vision for the future of computing looks like.The Zurich lab turns 70 this year — funny to think it all began with an ETH professor! It’s been a continuous story of exchange, interaction, and success on both sides, by institutions that are unique in the world. ETH Zurich is one of the best universities in Europe, with 22 Nobel Prizes, including one that went to Albert Einstein, its most famous alumnus. And IBM is one of the oldest, most enduring tech companies in the world, with six Nobel Prizes and 7 Turing awards. It’s important to look at this as only a new chapter.Alessandro Curioni came to IBM Research Zurich as an intern and today is leading the lab into the next era of computing with the help of a new collaboration with ETH Zurich.What will this next chapter focus on?We’re creating the algorithmic basis for the future of computing where quantum information theory and classical information theory come together, extending our current applications and enabling entirely new ones. This fundamental shift will impact 95% of the problems we’re trying to solve in science and in business. IBM’s investment will fund students and projects in classical and quantum algorithms.You came to the lab in 2006 as an intern — what brought you there?IBM Research Zurich had a collaboration with ETH under the structure of the C4 Community for Computational Chemistry. I came during my PhD because it was the leading place to do computational chemistry. When I got to Zurich, I found the best place in the world to do my research.When you became a full-time scientist, what did you work on?At the time, I had classical instruments to simulate molecules in an approximate way. I was using the first IBM Power machines in the world to do science with ETH and C4. Then we went to massively parallel computers trying to exploit classical computers to do quantum simulation, hitting all the possible walls. Fifteen years ago, I started with IBM Blue Gene and massively parallel computing to try to address computationally interesting problems outside of chemistry. We worked together to create a fluid dynamic application simulating clouds of collapsing bubbles under pressure and won the 2013 ACM Gordon Bell prize.And then a second prize two years later!The 2015 ACM Gordon Bell Prize was for another HPC project, this time simulating flows in Earth’s mantle to understand the dynamics that produce earthquakes.What other projects has IBM Research led with ETH Zurich?We built a nanotechnology center in 2011. It was the first big public-private investment in Switzerland, and it sprung from the scanning tunneling microscope (STM), which was invented in our lab by IBM physicists Gerd Binnig and Heinrich Rohrer, who was himself an ETH graduate. They both received a Nobel Prize in physics in 1986. Their work was groundbreaking because it gave us a way to visualize and manipulate nature, atom by atom, and led to the rise of nanotechnology.What’s the best part of working at Zurich?It’s off the charts for innovation and quality of life. IBM was the first tech company to arrive here, adjacent the ETH campus. Today there’s Google, Meta, OpenAI, and more. The city still attracts the best minds from around the world. A few years ago, ETH was able to get Alesso Figalli, the mathematician who won the Fields Medal in 2018. You work here because of the ecosystem.What excites you most about the future?Quantum will reduce the computational complexity of simulating nature enormously. It will take away the bottleneck that limited the work we could do in the past. We were using classical computers to simulate the same things we’re trying to simulate today, but the computational complexity was so bad that when you enlarged the system or increased the accuracy, you hit a wall and couldn’t go on. It was frustrating as a scientist. You wanted to change the world, but you could not.When you repeatedly hit the wall on your projects what kept you going?I focused on making incremental improvements. I did this for years, starting with simulating molecules, then molecules in solvent, then molecules in solvent on interfaces, to get something better and more accurate. But I felt like Don Quixote fighting the windmill. I would push the wall a centimeter at a time, waiting for the magic to happen.What made you decide to become a manager?Once I achieved IBM’s highest technical honor, IBM Fellow, I felt like I needed a new challenge. It had been my dream to win the Nobel Prize since I was 20 years old, after hearing on the news that researchers at IBM Zurich had won the prize for the STM. At some point I realized that my probability of winning a Nobel was not so high. I thought I could do more for the company and the world by pushing the younger generation along. When Arvind [Krishna, then Research Director] asked me to lead the Zurich lab, I took just one night to say yes.How will AI shape the future of quantum research?The future won’t be AI plus quantum, but AI times quantum because quantum computing will be broader than it is today. Quantum will be an enabling technology. Classical computing will be part of quantum computing just as classical mechanics is part of quantum mechanics. This quantum computing engine will make AI more powerful. AI, meanwhile, has already made quantum more powerful.How so?We’re using today’s AI to invent new quantum and classical algorithms and implement them in machines more effectively. AI can help us run complex simulations in an autonomous way. Once quantum becomes the base of computing, the AI running on top will be even more powerful. AI times quantum will have a multiplier effect.Where will ‘AI x quantum’ have the biggest impact?Quantum mechanics was initially conceived to explain physics problems that classical mechanics could not. How something could be a particle and a wave at the same time. Later, we realized that quantum mechanics superseded classical mechanics. We came to quantum computing by realizing that some problems were too computationally inefficient for classical computers. Simulating nature is one of them. We’ve been talking forever about digital twins, and building accurate models of nature, but the digital twins so far have been bad carbon copies.If you could simulate some aspect of nature with a quantum computer, what would it be?One of the problems where I hit the wall was simulating batteries. We worked on a project to create new lithium-air batteries to revolutionize energy storage. When quantum computing matures, I think we’ll be able to accurately study these processes. To simulate a device like a battery and create real digital twins, we need to bring Hamiltonian simulations and stochastic processes together.So that’s where ‘AI x quantum’ comes in?Exactly. With the best possible classical and quantum algorithms we can multiply their power. That’s why this collaboration is so exciting. How many places in the world can you say that you have the technology and the skills, but you also have the legacy? IBM and ETH planted the seeds for nanotechnology and computational chemistry and grew these fields together. Now, we can do it again for computing.

3月31日，美国临床试验收录网站显示，海思科启动了HSK44459的首个III期临床试验。该研究是一项随机、多中心、双盲、安慰剂对照临床试验（n=378），旨在评估HSK44459（每日2次，口服）治疗进行性肺纤维化（PPF）患者的有效性和安全性。研究的主要终点是第52周用力肺活量（FVC）较基线的变化。HSK44459为海思科自主研发的小分子口服PDE4B抑制剂，在临床前研究中显示出显著的抗炎和抗纤维化作用。I期研究显示，HSK44459在健康受试者中单次或连续7天多次给药后安全性和耐受性良好。PDE4B与炎症调节和免疫感受态细胞的调节有关，抑制PDE4B会增加细胞内环磷酸腺苷（cAMP）的水平，影响炎症、免疫应答和纤维化过程，包括减少促炎介质的释放和炎症细胞的募集。肺纤维化小鼠模型显示，PDE4B抑制剂与吡非尼酮和尼达尼布的抗纤维化疗效相当。目前，全球共17个在研选择性PDE4B抑制剂，其中仅5款已开展临床试验。那米司特是目前唯一一款上市的PDE4B抑制剂，于2025年10月先后在中国和美国获批上市。该药物既可用于治疗PPF，也可用于治疗特发性肺纤维化（IPF）。HSK44459紧随其后，是第二款启动III期临床的PDE4B抑制剂。石药集团的SYH2059和人福医药的HW252001处于I期阶段。

3月31日，美国临床试验收录网站显示，诺和诺德在超重人群中启动了Zenagamtide（Amycretin，NNC0487-0111）的首个III期临床试验（AMAZE 12）。Zenagamtide是一种单分子激动剂，作用于胰高血糖素样肽-1受体（GLP-1R）和胰淀素受体（AMYR），适用于每周1次皮下注射给药和每日1次口服给药。AMAZE 12是一项全球性、多中心临床试验（n=600），旨在评估Zenagamtide（皮下注射，每周1次）对比安慰剂的有效性和安全性。研究的主要终点是第40-92周受试者体重的变分比变化。在I/II期研究（NN9490-7613）中，肥胖或超重受试者接受Zenagamtide治疗36周后，体重降低了24.3%，而安慰剂组仅降低1.1%。在II期研究中，2型糖尿病受试者接受Zenagamtide治疗36周后，HbA1c水平最高降幅达到-1.8%，而安慰剂组降幅为-0.2%，体重最高降幅为14.5%，而安慰剂组降幅为2.6%。

SFL Missions has announced the successful launch and deployment of four small satellites across two missions. SFL Missions developed the AISSat-4 maritime ship tracking microsatellite for the Norwegian Space Agency (NOSA) and delivered units for the three-satellite HawkEye 360 Cluster 14 radio frequency (RF) detection spacecraft for integration by HawkEye 360 under the SFL Missions Flex Production Program. AISSat-4 and HawkEye 360 Cluster 14 were launched aboard the SpaceX Transporter-16 Rideshare from Vandenberg Space Force Base in California. All four small satellites are communicating with ground control.“This launch demonstrates SFL Missions’ unmatched ability to deliver small satellites for diverse applications at price points that are cost-effective for commercial and government customers,” said SFL Missions Director, Dr. Robert E. Zee. “SFL Missions is a unique microspace provider that offers a complete suite of nano-, micro- and small satellites developed at our Toronto facility or a client location.” SFL Missions developed AISSat-4 in less than a year on its SPARTAN 6U nanosatellite platform. It carries a single payload – a miniaturised Automatic Identification System (AIS) receiver built by Kongsberg Seatex of Trondheim, Norway. The ninth AIS satellite, built on an SFL bus for Norway, AISSat-4 was developed on a fast turnaround to expand NOSA’s maritime situational awareness network.Also Read: What is the impact of Small Satellites on Global Connectivity?Norway launched the first ship-tracking satellite of its operational AISSat series in 2010 and then funded a parallel series of larger NorSat microsatellites. While the smaller AISSat nanosatellites each carry a single payload focused solely on the collection of AIS signals, the NorSats each operate a ship-tracking device along with one or more technology demonstration payloads. AISSat-4 has the capacity to capture 1.5 million unique AIS signals every day, even in crowded shipping lanes. HawkEye 360 Cluster 14 was integrated at HawkEye 360’s Herndon, Virginia, plant under the SFL Missions Flex Production Program. SFL Missions provided the spacecraft bus units and subsystems based on its space-proven 30-kg DEFIANT platform, designed in Toronto specifically for HawkEye 360. These components were then shipped to HawkEye 360’s facility for full assembly, integration, and testing.HawkEye 360 is the global leader in signals intelligence and the first to use formation-flying microsatellites for maritime and terrestrial RF signal detection. This data is analysed for many sectors, including maritime situational awareness, emergency response, national security, and spectrum mapping. Common defence applications include Geospatial Intelligence (GEOINT) and Electronic Intelligence (ELINT). Attitude control and formation flying by multiple spacecraft in orbit are a necessity for accurate RF signal geolocation, a primary consideration in HawkEye 360’s selection of spacecraft developer.SFL Missions is building on a 27-year heritage that has now produced 98 operationally successful missions and 435+ cumulative years in orbit. The firm is developing nano-, micro-, and small satellites and constellations using space-proven bus designs from 3 to 500 kilograms for Earth observation, communications, environmental monitoring, maritime situational awareness, space astronomy, scientific research and more. Currently expanding its satellite manufacturing facilities, SFL Missions has 32 satellites under development or awaiting launch.Click here to learn more about Satellite Bus and Platforms Featured on SATNow Publisher: SatNow https://www.satnow.com https://cdn.satnow.com/logo.png 236 48 Tags:- Satellite, Launch, Ground

Claude Code 源代码泄露的事情在 X 等平台上引发了极大的关注。不过，这次更值得关注的不是泄露本身，而是 Claude Code 非常典型的生产级 AI agent harness 设计，向外界完整地展示了一个成熟的 Autonomous Agent 产品应该长什么样，从底层的工程实现到上层的产品决策逻辑，包含了各种细节。结合 Substack 以及 Hacker News 上对于源代码的分析，我们整理了 Claude Code 在 Agent 架构设计上值得开发者关注、学习的一些要点。⬆️关注 Founder Park，最及时最干货的创业分享超 22000 人的「AI 产品市集」社群！不错过每一款有价值的 AI 应用。邀请从业者、开发人员和创业者，飞书扫码加群： 进群后，你有机会得到：最新、最值得关注的 AI 新品资讯； 不定期赠送热门新品的邀请码、会员码；最精准的 AI 产品曝光渠道01 真正的难点，在模型之外的 HarnessClaude Code 的架构核心，是一个「Harness」本地运行时的外壳，更多地是依靠 Harness 的工程化与可靠性。根据公开镜像仓库 nirholas/claude-code，Claude Code 的 TypeScript 源代码跨越了约 1,900 个文件，超过 512,000 行严格类型的 TypeScript，基于 Bun 运行时构建，用 React 和 Ink 驱动终端 UI。在架构文档里，描述的 Claude Code 系统相当庞大：一个大型 QueryEngine、集中式工具注册表、数十个斜杠命令、持久化记忆、IDE 桥接、MCP 集成、远程会话、插件、技能，以及支持后台和并行工作的任务层。更准确的比喻是，Claude Code 更像是一个用于软件工作的操作系统，围绕模型堆叠了权限管理、记忆层、后台任务、IDE 桥接、MCP 管道和多代理编排。Vikash Rungta 在他的逆向工程分析里把这个东西叫做 Harnes：一个本地运行时外壳，把 LLM（Brain）包裹在工具、记忆和编排逻辑（Body）之中，让模型能在现实世界里行动。要想理解 Claude Code，首先要理解 Agent 架构的三个代际演进：第一代是 Chatbot，无状态问答；第二代是 Workflow，用 n8n、LangChain 这类工具把 LLM 嵌进代码驱动的 DAG 流里，代码决定模型下一步做什么；第三代是 Autonomous Agent，模型控制循环，运行时只是执行器。Claude Code，就是属于第三代的商业化产品。Claude Code 的源码也说明了，真正难的是 Harness，给任何支持工具调用的 LLM 提供文件系统访问、shell、分层记忆和声明式扩展能力。所有的这些，都要在一个由可组合权限约束的有界自主循环里运行。02 TAOR Loop 设计：Orchestrator 越笨，架构越稳定Claude Code 的执行引擎是一个叫 TAOR 的循环：Think-Act-Observe-Repeat。这个设计本身不复杂，但背后的设计哲学，很值得关注。它的 Orchestrator 本身被设计得极其「愚蠢」，只负责驱动循环、执行工具调用、感知结果。所有的推理、决策、何时停止，全部都交给模型。运行时不知道代码是什么，不知道文件在哪，它只是跑循环，让模型决定下一步。总结来讲：运行时越笨，架构越稳定。把智能下沉到模型，把确定性留给框架。这和早期 LangChain 试图在框架层做各种「聪明编排」的路线形成了鲜明对比。LangChain 更倾向于把编排逻辑写进代码，用复杂的 Orchestrator 控制 LLM 的每一步。Claude Code 的做法是，所有的推理、决策和停止判断，统统下放给大模型本身。TAOR 循环的核心逻辑大约只有 50 行，但给了模型无限的操作空间。同样，在工具层遵循这个「笨」的哲学。Claude Code 没有给模型配备 100 个专项工具，而是只提供四种能力原语：Read、Write、Execute、Connect。其中 Bash 是通用适配器，允许模型使用任何人类开发者会用的工具——git、npm、docker，全部通过 shell 组合完成。不要构建 100 个工具，给模型一个 shell，让它自己组合。随着模型变得更强，脚手架应该变薄，而不是变厚。硬编码的脚手架应该随着模型能力提升而被主动删除，架构随时间推移越来越薄。如果你每次模型升级都要往框架里加更多脚手架，说明你在对抗模型，而不是利用模型。03 Context Window 是稀缺资源，不是越大越好 Context 不是越大越好，而是越干净越好。这是 Claude Code 整个架构里贯穿始终的设计原则。一般来说，Context Collapse 是 Agent 系统最普遍的失败模式。随着对话进行，上下文窗口被填满，记忆退化，幻觉出现，Agent 开始在自己积累的噪音里迷失方向。但 Claude Code 把 Context Window 看成了一种需要主动管理的稀缺资源，围绕 Context 构建了一套自动压缩、子 Agent 隔离和详尽的缓存经济学防御体系。第一层是 Auto-Compaction。当 Context 使用量达到约 50% 时自动触发，用 LLM 摘要替换原始对话轮次，释放空间的同时保留关键决策。这不是简单地截断历史，而是用摘要压缩，确保重要信息不丢失。这个机制对应的故障模式叫做 Context Collapse，解决方案是：Auto-compaction at ～50% + sub-agents with isolated context windows。第二层是 Sub-Agent 隔离。把重型的探索、研究任务卸载给独立的子 Agent。子 Agent 运行自己独立的 TAOR 循环，有自己的 Context 预算，任务完成后只把摘要返回给主 Agent。这样，无论子任务消耗了多少 token，主 Agent 的 Context 都不会被污染。从代码结构上看，这个机制的设计非常精细。子 Agent 运行时：有自己的 maxTurns 上限、有自己的 compaction 机制（独立压缩，不影响主对话）、有自己的 MEMORY.md。主 Agent 派出子 Agent 之后，只等一个 summary 回来，整个子任务的 token 消耗对主 Context 完全透明隔离。第三层是 Prompt Cache 经济学。 promptCacheBreakDetection.ts 里追踪了 14 个 cache-break 向量，也就是 14 种会让 prompt 缓存失效的情况。代码里还有一个函数叫 DANGEROUS_uncachedSystemPromptSection()，光是这个命名本身就是一种文档：这里加东西要小心，会破坏缓存。代码里还有多个 sticky latches，防止模式切换破坏 prompt 缓存的锁定机制。当你为每个 token 付费的时候，缓存失效不再是计算机科学笑话，更多的是一个财务问题。此外，还有一个细节是：Session Continuity。在 Claude Code 里，会话不是一次性的。它们像 git branch 一样运作，可以 checkpoint、rollback，或者把某个探索方向 fork 成一条新路径。这意味着 Context 的管理不只是在单次会话内，而是跨会话的。04 记忆系统的核心是索引，不是存储Claude Code 的记忆系统设计，也非常有意思。大多数人想象「Agent 记忆」就像一个更大的背包，装得越多越好。但 Claude Code 的记忆系统，更像是一个带有严格图书管理员的档案系统。核心设计原则是：记忆是索引，不是存储。能从代码库中重新推导出的信息，绝不应该被存储。从架构上看，Claude Code 的记忆系统分为六层，在每次会话启动时按层加载：Managed Policy（组织级策略）：企业或团队层面的统一规范Project CLAUDE.md（项目配置）：当前项目的特定指令和上下文User Preferences（用户偏好）：个人层面的习惯和偏好设置Auto-Memory（自动学习模式）：Agent 从历史交互中学到的用户模式Session（会话上下文）：当前会话的临时信息Sub-Agent Memory（子 Agent 记忆）：各子 Agent 独立维护的专项记忆其中，Auto-Memory 循环甚至允许 Agent 学习用户的工作模式，并把这些模式写入 MEMORY.md 供未来会话使用。用户不需要反复解释相同的事情，Agent 会从之前的交互里学习并记住重要信息。同时，Claude Code 的子 Agent 记忆机制也值得一提。在自定义子 Agent 的配置里，可以设置 memory: user，Agent 会把学到的模式写入 ~/.claude/agent-memory/<name>/MEMORY.md，下次调用时自动加载前 200 行。这意味着每个子 Agent 都可以有自己独立的、持续积累的专项记忆。更关键的是，这个系统具有主动自我编辑能力。它不仅会记录，还会重写、去重、甚至剪除互相矛盾的信息，过期且无效的记忆在这里被视为「负债」而非资产。Claude Code 的记忆系统设计，也侧面反映了：在产品层面，记忆不只是一个 Feature，它是决定用户是否继续使用的核心留存机制，因为用户真正期待的是一个「会学习」的 Agent。05 权限系统的设计更像是 UX 设计，信任是可组合的权限与安全问题，是 Agent 走向企业级应用的前提。Claude Code 的权限系统被设计为一个五档的信任光谱：plan：只读，完全不能写入，信任级别最低default：编辑和 shell 操作前都需要询问，标准模式acceptEdits：自动批准文件编辑，shell 操作仍需询问，中等信任dontAsk：自动批准白名单内的所有操作，高信任bypassPermissions：跳过所有检查，仅限托管组织使用，最高信任每个工具调用都经过静态分析层的多层白名单校验。bashSecurity.ts 里有 23 项编号的安全检查，包括：18 个被阻止的 Zsh 内置命令防御 Zsh equals expansion：=curl 这种写法可以绕过对 curl 的权限检查unicode 零宽字符注入IFS null-byte 注入一个在 HackerOne 审查期间发现的恶意 token 绕过这种可组合的信任光谱，让 Claude Code 能够适应完全不同的使用场景：从什么都要确认的高度受限企业环境，到全速运行的个人开发环境。权限设计更像是 UX 设计。对于 Agent 产品来说，这也是从 Demo 进入企业生产环境的「门槛」。同时，Claude Code 还有一个更底层、巧妙的机制是，API 请求在 JS 层之下做了身份验证。在 system.ts 文件里，每个 API 请求都包含一个 cch=00000 占位符。在请求真正离开进程之前，Bun 的原生 HTTP 栈（用 Zig 编写，运行在 JavaScript 运行时之下）会把这五个零替换成一个计算出的哈希值。服务端会验证这个哈希，确认请求来自真实的 Claude Code 二进制文件，而不是第三方伪造的客户端。之所以用等长的占位符，是为了让替换不改变 Content-Length 头部，也不需要缓冲区重新分配，这是一个很细节的工程考量。整个计算过程发生在 JS 层之下，对运行在 JS 里的任何代码都完全不可见。本质上是在 HTTP 传输层实现的 API 调用 DRM。这也是 Anthropic 此前向 OpenCode 发律师函背后的技术基础。Anthropic 不只是要求第三方工具不要使用他们的 API，二进制文件本身通过加密证明了自己的身份。OpenCode 社区在收到法律通知后不得不诉诸会话拼接技巧和认证插件，原因就在这里。06 多 Agent 编排，从子 Agent 到 Agent TeamsClaude Code 的多 Agent 编排采用了横向扩展的方式，分为两层。第一层：Sub-Agent子 Agent 以独立进程方式运行，有自己的 TAOR 循环、自己的 Context 预算、自己的 maxTurns 上限、自己的记忆。任务完成后，只把摘要返回给主 Agent，主 Agent 的 Context 完全不受影响。Claude Code 内置了三种预设子 Agent，各有分工：Explore：用 Haiku 模型（速度快、成本低），只有只读工具（Read、Grep、Glob），专门做文件发现和代码库探索Plan：继承主 Agent 的模型，只有只读工具，专门做代码库研究和规划前的信息收集General-purpose：继承主 Agent 的模型，配备全套工具，处理复杂的多步骤操作自定义子 Agent 通过 .md 文件加 YAML frontmatter 定义，可以指定模型（sonnet/opus/haiku/inherit）、权限模式、maxTurns、可用工具白名单、禁用工具黑名单，甚至可以预加载特定的 Skills。存储位置有三种：~/.claude/agents/（用户级）、.claude/agents/（项目级），或通过 --agents CLI 参数指定。子 Agent 还支持前台和后台两种执行模式。前台模式会阻塞主对话，权限询问和问题会透传给用户；后台模式则在用户继续工作的同时并发运行，权限在启动前就预先收集，如果遇到没有预批准的权限请求，工具调用直接失败，Agent 继续运行。按 Ctrl+B 可以把正在运行的前台 Agent 切换到后台。第二层：Agent Teams这不再是主 Agent 派遣子 Agent 的主从关系，而是完全独立的 Claude Code 实例通过共享文件系统协调任务。两者区别：Agent Teams 的协调机制包括：Shared Task List（所有 Agent 可见任务状态，完成当前任务后自主认领下一个未分配任务）、单播 Message（发给特定 Teammate）、Broadcast（发给所有 Teammate，注意成本随团队规模线性增长）、以及 Automatic Idle Notification（Teammate 完成任务停止时自动通知 Lead）。同时，还有两个专门针对团队的质量门控 Hook：TeammateIdle（Teammate 即将进入空闲时触发，返回 exit code 2 可以发送反馈让它继续工作）和 TaskCompleted（任务即将被标记完成时触发，返回 exit code 2 可以阻止完成并要求修复）。但 Agent Teams 目前还是实验性功能，需要通过 CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1 环境变量或 settings.json 启用。07 还没发布的 KAIROS，一个 Always-On Agent 在这次泄露中，有一个 Claude Code 还未发布的功能 KAIROS，可以在后台持续运行的 Agent。根据 main.tsx 里的代码路径，KAIROS 是一个功能门控的未发布模式，包含以下特征：/dream 技能，用于夜间记忆蒸馏（nightly memory distillation）每日 append-only 日志GitHub Webhook 订阅后台 Daemon 工作进程每 5 分钟的 Cron 调度刷新把这些特征拼在一起，是一个完全不同的产品形态：常驻后台、持续学习、主动感知代码库变化的 Autonomous Agent。不是你召唤它，它来帮你，而是它一直在，主动为你工作。现有的 Claude Code 是一个召唤式 Agent：你打开终端，它来帮你，你关掉终端，它就停了。但 KAIROS 描绘的是下一代形态：Agent 在后台持续运行，通过 GitHub Webhook 感知代码库的变化，每天晚上做记忆蒸馏，把当天的工作模式和项目状态压缩进长期记忆，第二天一早已经「预热」好了。虽然不知道 Anthropic 内部对 KAIROS 的开发已经进展到了什么程度。但 KAIROS 的泄露说明了，Claude Code 的产品野心已经远超「LLM + 命令行包装」，朝着「终端操作系统级 Agent」方向前进。08 一些彩蛋：Anti-Distillation 机制、Undercover Mode此外，在这次泄露的源码里，还有一些非常有争议性的工程决策，被扒了出来。Anti-Distillation 机制claude.ts 第 301-313 行有一个叫 ANTI_DISTILLATION_CC 的标志。当它开启时，Claude Code 会在 API 请求里携带 anti_distillation: ['fake_tools'] 参数，服务端会向系统提示中静默注入虚假的工具定义。逻辑很直接：如果有人在录制 Claude Code 的 API 流量来训练竞品模型，这些假工具会污染训练数据。这个机制通过 GrowthBook 功能标志 tengu_anti_distill_fake_tool_injection 控制，只对第一方 CLI 会话激活。还有第二层机制在 betas.ts 第 279-298 行：服务端 connector-text 摘要。启用时，API 会缓冲 Assistant 在工具调用之间的推理文本，对其摘要后返回带加密签名的版本。在后续轮次里，原始文本可以从签名恢复。录制 API 流量的人只能拿到摘要，拿不到完整的推理链。Undercover Modeundercover.ts 文件大约 90 行，实现了一个单向门：当 Claude Code 在非 Anthropic 内部仓库里使用时，它会指示模型永远不提及内部代号（比如 Capybara、Tengu）、内部 Slack 频道、仓库名称，甚至不提及 Claude Code 这个名字本身。第 15 行有一条注释写得很清楚：There is NO force-OFF. This guards against model codename leaks.你可以用 CLAUDE_CODE_UNDERCOVER=1 强制开启，但没有办法强制关闭。在外部构建里，整个函数会被死代码消除为平凡返回。这是一个单向门。这意味着，Anthropic 员工在开源项目里用 Claude Code 生成的 commit 和 PR，将没有任何 AI 参与的标记。如何在商业防御需求与 AI 透明度伦理之间做权衡，也是值得思考的事情。更多阅读OpenClaw 闭门局：和 30 位创业者一起聊聊，真正值得关注的 Agent 生态位在哪？Claude Cowork 负责人：别再给 AI 配工具了，给它一台电脑OpenClaw 背后核心框架 Pi：好的 Coding Agent 应该让用户来决定需要什么提示词工程、上下文工程都过时了，现在是 Harness Engineering 的时代转载原创文章请添加微信：founderparker

3月27日，2026中关村论坛年会——AI for Science青年论坛在京成功举办。本次论坛是中关村论坛年会“人工智能主题日” 专场活动之一，由“学术科协”科学智能专家委员会参与承办。“学术科协”科学智能专家委员会主任、中国科学院院士鄂维南在开场发言中指出，面向AI for Science的关键基础设施已逐步成形，规模化、智能体驱动的科学研究成为现实，我国走出了原创发展之路，政产学研协同创新及青年力量的参与为AI for Science落地提供了关键支撑。“学术科协”科学智能专家委员会秘书长、科技导报社社长林润华在论坛上隆重发布2026科学智能大会先导信息。据悉，2026科学智能大会由“学术科协”科学智能专家委员会提供学术指导，旨在打造AI4S领域高规格、专业化、国际化的顶级盛会。大会将构建“会-展-赛-才”四位一体核心框架，深度整合政产学研用多方资源，推动人工智能与科学研究深度融合，助力塑造人工智能时代科技创新新优势，进一步提升我国在AI for Science 领域的创新能力与国际影响力。论坛以“读-算-做”智能科研闭环为核心，发布了一批重磅成果，展现了AI for Science转化为新质生产力的实践成效：打造出实现科研内容“可计算”的Science Navigator平台、LeanSearch和Matlas 数学检索系统；发布我国首套智能双束电镜系统Hyper-FIB，为高端科学仪器装上“智慧大脑”；合成化学、材料领域的实践实现了智能化多地联动，航空航天领域更是实现火箭发动机全链条智能制造，充分彰显AI for Science从科研到产业的转化能力。同时，论坛发布《AI for Science 创新图谱 2026》，强调青年是AI for Science科技创新变革的中坚力量，相关青少年AI4S生态也在持续发展壮大，为行业培育后备人才。

中国海油斩获多项油气勘探开发国际大奖3月31日，2026年亚洲海洋石油技术大会（Offshore Technology Conference Asia）在马来西亚吉隆坡开幕。会上，中国海洋石油集团有限公司斩获包括个人杰出成就奖、项目杰出成就奖、聚焦新技术奖在内的5个核心奖项，刷新了此前在该技术大会荣获的奖项数量。近年来，海洋油气产量超预期增长为中国海油持续推进技术攻关提供了广阔的发展前景和实践基础，进一步推动我国海洋油气勘探开发向深远海挺进。同时，中国海油紧跟能源转型新趋势打造特色新技术，为海洋技术发展新质生产力蓄势赋能。海洋石油技术大会是聚焦全球海洋油气资源开发规模最大、最具影响力的国际性盛会。其颁布的个人杰出成就奖是国际海洋油气领域对个人职业生涯的高度认可，聚焦新技术奖被誉为国际海洋油气技术领域的“奥斯卡”，主要授予为海洋能源行业带来革命性变革的技术创新成果。本次获奖，展现了中国海油在海洋石油勘探开发领域卓越的技术成就和创新能力，进一步提升了中国海油自主技术成果在国际市场的商业价值和品牌价值。中集来福士已正式完成对OOS International的控股4月1日消息，中集集团下属海工板块——中集来福士集团，已正式完成对荷兰知名海工服务企业OOS International的控股，后续将推动该公司品牌升级为BlueOOS，标志着中集在全球海工服务领域的布局实现重要突破。此次重组后，集团将持有OOS International的多数股权。作为全球物流与能源装备龙头，集团将充分依托自身在全球海洋工程装备制造、海上工程服务、融资能力、资产管理领域的深厚积淀与优势资源——包括高端海工装备全产业链制造能力、全球化服务网络及成熟的资产运营经验，结合OOS International在船舶管理、海上住宿、重型吊装、自升式服务平台及退役处置等领域的专业服务能力与国际市场布局优势，全方位赋能合资公司，推动其进一步拓展全球海工服务市场，强化在国际海工服务领域的竞争力。作为荷兰知名的海工服务企业，BlueOOS公司拥有多年安全持续的海上运营服务经验。公司运营的半潜式生活平台目前正为Petrobras提供长期海上服务。近期，BlueOOS公司成功斩获Petrobras两台半潜生活平台的长期合同，且已完成船厂整装交付，其中第一台平台已顺利抵达巴西水域，目前正紧锣密鼓推进各项检验工作，预计第二季度初起租。第二台正在航行中，预计第三季度初起租。与此同时，公司还成功获得壳牌（Shell）Bonga North FPSO长期支持服务合同，相关服务装备也已完成船厂整装交付，目前在航行中，预计第二季度末起租。通过积极的市场拓展，公司也获得自升式平台服务合同，预计在2026年第四季度完成整备起租为客户提供服务。公司以上合同的执行及获取，标志着其服务能力获得国际顶尖能源企业的持续认可。重组后BlueOOS手握6个平台的长期运营管理合同，在细分海工服务市场占据领先地位。（完）【推荐】漂浮式风电技术现状及中国深远海风电开发前景【推荐】“深海一号”能源站总体设计及关键技术研究【推荐】我国海洋深水油气田开发工程技术研究进展【推荐】陵水17-2气田半潜式生产储油平台合龙方案研究【推荐】南海流花深水油田群开发工程方案研究【推荐】我国水下油气生产系统装备工程技术进展与展望【推荐】关于亚马尔与北极LNG2项目你一定想知道...【推荐】我国海洋平台浮托安装技术现状及未来

Following on from the robotic mice, CERN engineers have now developed a super-charged kart to enable workers to race through the Large Hadron Collider (LHC) underground tunnel during the upcoming major works, starting this summer. The karts promise a power boost to activities during this period, known as Long Shutdown 3 (LS3), which will see the LHC transformed into the High-Luminosity LHC. These vehicles will replace the bicycles that were used until now to travel through the 27-km underground tunnel, enabling engineers and technicians to speed to areas where improvements to the accelerator are required. During CERN’s major works, starting this summer, karts and equipment will reach underground areas via giant green pipes. (Image: CERN) “Each kart is turbo-boosted by 64 superconducting engines,” explains project leader Mario Idraulico. “When the engines are cooled to below their critical temperatures, the Meissner effect levitates the karts, allowing them to zip through the tunnels at high speeds and, mamma mia, they’re super!” Early tests have been promising, and the next steps involve testing different kart designs in an underground race. Safety coordinator Luigi Fratello has ensured that each driver will be issued with Safety and Health Equipment for Long and Limited Stays (SHELLS), although his response to drivers wanting bananas in the tunnel was “Oh no!” These karts, although developed to support CERN’s fundamental research programme, show clear applications for society. CERN’s Knowledge Transfer Group has begun discussions with European startup company Quantum Mushroom to explore aerospace applications and powering for next-generation anti-gravity vehicles. Surprisingly, the kart project began from a collaboration between CERN engineers and onsite nursery school children – one example of CERN’s commitment to inspiring future generations. “We’re thrilled that the children’s kart designs were the inspiration for the engineered karts,” exclaimed schoolteacher Yoshi Kyouryuu, mid-way through painting spots on eggs for an Easter egg hunt. “As educators, we promote curiosity from a young age, which is why we paint question marks all over our yellow school walls,” explained school director, Rosalina Pfirsich, looking up from her storybook. “With all the contributions the children have made to the upcoming High-Luminosity LHC project, we’ve taken to calling them Luma!” Find out more about the High-Luminosity LHC project.

在人工智能算力需求的强力拉动下，全球存储产业原本预计将迎来长期的供不应求和价格上涨，但从上周起，终端消费市场却出现「价格崩盘」信号。现货价格下跌在国际市场，亚马逊与Newegg等电商平台上，Corsair32GB DDR5套装价格从490美元的高点回落至约379.99美元，跌幅超过110美元。在中国华强北，内存市场正经历一场显著的价格回落，多款主流内存产品价格出现大幅松动，有商户坦言，价格跳水的现象自上周三开始延烧。原本报价约900元人民币的16GB内存，目前已跌至700元左右；而32GB产品直接缩水300元。还有有批发商透露，由于市场出现单日暴跌超过100元的情况，导致前期大量囤货的卖家开始恐慌性抛售。有业内人士指出，近期市场出现的代理商与投机商的「抛售潮」，本质还是因为这些持货者在看到现货价格上涨乏力后，担心库存积压，转而采取小幅降价甚至大幅降价的方式出货。虽然价格大幅回调，但市场买气并未因此升温。有商户指出，消费者心理普遍存在「买涨不买跌」的预期，当价格开始崩跌时，客户反而抱持观望态度，期待未来有更低的价格出现。但值得注意的是，这波「降价潮」目前仍高度集中在消费级市场，企业级服务器厂商的价格受影响程度相对不明显。需求枯竭、AI算法……有声音认为，此次存储降价，普遍被认为与Google最近发表的TurboQuantAI压缩算法有关。这项技术号称能将AI工作负载的内存需求降低多达6倍，引发了投资者对于长期需求减少的担忧。英伟达推出的KVTC技术据称更能让内存占用缩减最高20倍。投资者担心这将大幅减轻对AI硬件的需求，进而动摇内存产业的增长基础。但从消费市场上看，这波价格下降主要导因于消费端需求与上游供给预期的落差。自去年第四季启动涨价潮以来，过高的价格早已抑制了个人消费者的购买力，许多人转向二手市场或选择低容量版本，导致成交量持续萎缩。市场看法两极虽然此次的价格下跌为消费者提供了暂时的压力缓解，但专家们对于这是否代表一种长期趋势仍持保留态度，甚至看法两极。分析师DanNystedt指出，智能手机品牌厂开始拒绝高价DDR4报价，甚至考虑缩减中低阶机种产量，显示需求端无法承接过高成本，这就是周期见顶的信号。而且内存作为快速迭代产品，长期不可能短缺，未来价格难有支撑。汇丰则认为市场反应过度。该行指出，目前正处于AI驱动超级周期的「半山腰」，HBM与DDR5等高阶产品需求依然稳健，内存短缺情况可能还会持续一至两年。还有多头观点认为，此波价格修正仅限于传统产品，难以动摇AI带动的结构性需求。更关键的是，产业商业模式已出现质变，Jukan强调，三星、SK海力士与美光等大厂逐步采取类似晶圆代工的策略，透过预付款与长约锁定需求后再扩产，降低过去盲目扩张导致供需失衡的风险，使存储器股逐渐摆脱高度循环特性。中国台湾内存相关厂商仍信心喊话，强调原厂合约价从来没有跌价，「根本不用担心」。业者说明，原厂持续收敛DDR4产能，供给面趋紧，加上工控等应用短期难以变更规格，使需求具备一定刚性，中国台湾模块厂普遍倾向维持报价。由于现货市场价格波动传导至实际出货仍有时间差，通常需一至两个月。因此，短期零售端的跌价，多反映消费动能转弱，未必代表整体需求反转。宜鼎董事长简川胜表示， DRAM涨势尚未见顶，整体价格动能仍在延续。但也有市场专家警告，随着终端消费市场的冷却与投机盘的撤出，后续涨幅可能会逐步收敛，整体市场正进入价格重新定价的敏感期。免责声明：文章综合网络，仅供参考交流，封面图片/配图来源网络，不构成任何投资/采购等建议，投资者据此操作风险自担。

省防总宣布全省于3月29日进入2026年汛期根据《广东省防汛防旱防风条例》相关规定我市同步进入汛期 今年汛期呈现哪些特点？据气象、水文部门预测2026年我市将呈现前旱后涝态势阶段性与局地性气象灾害较为突出且西江可能出现五年一遇左右的洪水防汛防风形势不容乐观对此市三防指挥部印发通知要求各镇街各部门01一是强化政治担当，严格落实汛期24小时值班值守和领导带班制度，切实加强对汛期值班工作的领导，做好随时处理突发事件的应急准备工作；02二是加强会商研判，密切关注天气变化，建立动态会商研判机制，及时掌握雨情、水情、风情、工情、险情、灾情，及时发布预报预警信息；03三是强化隐患排查，加大宣传力度，及时发布防御指引，提醒公众做好防御措施，确保人民群众安全度汛。汛期来临这些防范知识请记牢中山发布编辑部编辑：陈梓兴美编：郑欣执行总编辑：黄健斌总编辑：李华炎来源：市三防指挥部、中山应急管理

北京市经济和信息化局关于组织开展2026年北京市未来产业育新平台推荐工作的通知 各有关单位、各区产业主管部门：为落实《北京市建立未来产业投入增长机制 促进未来产业发展的若干措施》（京政办发〔2025〕14号）要求，结合《北京市中小企业服务载体建设指引（试行）》（京经信发〔2026〕9号）相关规定，扎实推进未来产业育新生态构建，现组织开展北京市未来产业育新平台（以下简称育新平台）推荐工作，有关事项通知如下：一、建设主体育新平台是面向未来产业领域，集聚政策资源、行业资源、科研资源、资本资源等各类创新要素，为未来产业中小企业提供全周期、专业化培育赋能的核心载体。育新平台运营主体一般应注册在北京市，主体或主体法定代表人诚信守法，未受到刑事或严重行政处罚，无司法、行政机关认定的严重失信行为。二、建设条件育新平台应具有固定的经营场所，具备企业集聚、资源聚合、服务赋能的特征，具体需同时满足以下七方面条件：（一）产业基础扎实1.平台主体一般应从未来信息、未来健康、未来制造、未来能源、未来材料、未来空间六个领域的30个未来产业细分方向（附件1）中选择1个方向作为主导方向。未列入的其他未来产业方向可在沟通一致后推荐。2.应满足以下条件其中一项：（1）截至上年末，产业领域属于本市未来产业细分方向的入驻中小企业数量不低于20家。（2）平台内已入驻所属未来产业细分方向核心创新研发主体，包括但不限于具备强产业带动性、技术领先优势的未来产业核心企业及优质技术团队；世界一流大学、顶尖科研机构及知名企业专家学者的前沿成果转化项目等。（二）具有产学研资源已与高校、科研院所搭建常态化合作平台并签订合作协议，涵盖科研协同攻关、科技成果转化、人才联合培育等合作，可为入驻中小企业匹配人才储备供给、关键技术联合攻关、优质科技成果承接转化等服务。（三）具备多元化科技创新服务资源包括但不限于布局概念验证中心、专业实验室、技术研发中心、高性能算力中心、中试平台及应用场景等适配所属未来产业需求的基础设施，可为入驻中小企业提供低成本、高质量、专业化的公共服务资源支持。（四）集聚行业专业资源与同领域行业协会、产业联盟、龙头企业等建立常态化合作，为入驻中小企业提供技术辅导与工艺诊断、搭建展览路演平台、组织行业峰会研讨、共享市场供需信息，构建协同发展的产业培育生态。（五）配备多元化、多层次金融服务资源可通过设立自有基金，或与政府基金或社会基金合作设立基金，或与既有基金有项目渠道合作等方式，为处于不同发展阶段的入驻中小企业提供精准化股权投资服务，有效缓解企业研发投入大、产业化周期长的资金压力。（六）具备专业服务能力平台内部管理制度完善，拥有专业化运营团队。具备高层次人才与新兴潜力人才引育体系，可推动相关领域企业新注册或迁入。具备专精特新梯队企业培育能力，助力企业获得市级以上科技奖项。拥有专业的产业政策解读与申报指导能力，可有效匹配企业发展需求。（七）明确的育新模式具备明确的育新模式，清晰的培育创新路径，育新平台的培育应符合以下一种及以上。1.龙头企业带动平台内龙头企业具备整合上下游资源能力，通过开放资源、提供技术支撑等方式，体系化推进关键核心技术攻关，带动产业领域内的中小企业共同构建未来产业创新生态。（1）产业领域内龙头企业不少于1家；（2）能够开放共享技术、服务等创新资源；（3）围绕未来产业方向有完善的工作机制、充分投入研发力量、建立明确的发展目标和实施方案。2.创新资源外溢联合高校、医院、科研机构建立技术转移机构、成果转化对接平台，拥有院校联合培养实训基地、科研合作、成果转化等资源，具有包括但不限于概念验证中心、专业实验室、技术研发中心、算力中心、应用场景实验室等服务于未来产业的各类研发创新基础设施。（1）具备服务于未来产业研发的基础设施，能够为中小企业提供概念验证、中试孵化、产业加速等支持；（2）与高校、医院、科研机构建立稳定合作机制，建立完善的人才服务体系，有固定的人才交流发展模式和人才交流机制，推动人才联合培养与成果转化应用；（3）拥有至少2个以上专业实验室或技术研发中心，或集聚高校科研机构创新创业团队10个以上。3.创新平台牵引创新平台主要包括国家实验室、国家制造业创新中心、国家技术创新中心以及本市布局建设的产业创新中心、新型研发机构等。由这些新型创新载体带动形成的资源汇聚区域或生态圈，能够促进创新平台的技术熟化、产品创制，催生新应用。（1）具有固定的经营场所，配备公共服务区域和配套设施；（2）拥有专业化的企业孵化育新服务与管理运营团队，配有5名及以上具有相关专业知识及经验的专职人员；（3）已入驻主导产业领域相应的国家、市级创新平台，围绕创新平台主线任务有相互关联的中小企业不少于5家。4.投资机构带动与头部投资机构组建基金，或与政府基金就投资未来产业领域达成合作，或在选定的未来产业领域设立专项基金，重点支持未来产业领域发展，在选定的未来产业领域有战略性布局和投资规划。（1）与各级各类政府基金或社会基金达成良好合作协议，具备良好自我造血和可持续发展能力；（2）投资机构应具有专业的投资团队、丰富的资金储备，能够提供资金支持和战略保障；（3）吸引各类创新要素集聚，开展成果推介路演、孵化赛事等活动，为平台内企业提供精准的产业信息和资源匹配服务。5.应用场景推动具备场景应用场所，发掘重点未来产业场景机会，为新技术新产品提供应用空间，以应用场景为牵引，吸引产业链上下游企业集聚发展。（1）围绕未来产业重点方向，具备不少于1个标志性应用场景；（2）具备成熟的应用场景对接机制，能够促进新技术新产品与应用场景的精准对接。6.规模生态集聚聚焦未来产业规模化、集群化发展，打造链条完整、配套完善、生态完备的产业集聚空间，形成集群效应。（1）物理空间集中连片，具备规模化承载能力；（2）构建完善的产业链生态，实现研发设计、生产制造、市场应用等环节企业协同配套；（3）主导产业形成区域特色品牌，具备较强行业影响力与产业辐射带动能力。三、工作程序及要求1.各有关单位满足建设条件即可通过各区产业主管部门进行推荐，各区产业主管部门择优推荐符合建设条件且育新模式明确的主体，形成拟推荐名单后，同相关材料电子版（附件2、附件3、附件4均需提交Word版及加盖公章的PDF版）一并报送至市经济和信息化局（邮箱：yumeng@jxj.beijing.gov.cn），报送截止日期为2026年4月24日（周五）,各区推荐不超过3家。2.市经济和信息化局对各区上报材料组织审核，同时联合区级主管部门视情况开展实地核查。市经济和信息化局结合育新平台建设指标，确定纳入认定库的育新平台名单，实施动态管理。育新平台纳入认定库后有效期为三年，到期开展复核，复核通过的，有效期顺延三年。咨询电话：010-55520640，010-55520844附件：1.未来产业方向分布2.北京市未来产业育新平台申报书（育新平台运营单位编制）3.北京市未来产业育新平台建设实施方案（育新平台运营单位编制）4.各区未来产业育新平台推荐函（各区产业主管部门出具）北京市经济和信息化局2026年3月30日扫码阅读原文和下载附件来源：专精特新和高新技术企业管家声明：本号文章均注明来源，旨在分享信息，非商业用途。版权归原作者所有。如涉版权问题，请后台联系我们，我们将及时处理。中关村金融科技产业发展联盟Zhongquancun Fintech Industry Development Alliance 中关村金融科技产业发展联盟（简称“中金联盟”）是在北京市科委、中关村管委会，海淀区人民政府等单位指导下，由中关村互联网金融研究院、中科软、蚂蚁科技、第四范式、明世数据、博彦科技、网联清算、光大银行、中关村银行、龙盈智达、度小满金融、神州信息等金融科技头部企业和专业服务机构共同发起，经民政部门批准在全国开展业务的社团组织，现有会员单位300余家，联盟以创新为动力，以技术为核心，以应用为导向、以产业为主线，打造中关村乃至全国金融科技产业服务中心，搭建金融科技产学研用合作平台，助推金融科技产业转型升级。课题承接、会议合作和专题培训联系电话：18304446664邮箱：fangrui@zfida.org.cn入会咨询

JONHON聚力向新质 互连拓新程牡丹盛放，春意盎然。2026年4月1日，中航光电在洛阳高端互连科技产业社区成功举办2025年度业绩说明会暨投资者开放日活动。本次活动以“聚力向新质 互连拓新程”为主题，是公司首次采用线下形式召开年度业绩说明会，并同步通过进门财经平台直播，吸引了来自高盛（中国）证券、嘉实基金、招商证券、中信建投、国泰基金、华夏基金、广发证券等百余家境内外投资机构、个人股东及主流财经媒体代表莅临现场。公司董事长、总经理李森，民品业务副总经理汤振，董事会秘书兼总会计师王亚歌，以及独立董事杨银堂先生、于丽娜女士出席会议。线上线下联动，共话发展、共谋未来。活动伊始，与会嘉宾参观了中航光电企业馆，系统了解公司自成立以来的发展历程、核心技术创新成果，以及在全球高端互连领域的领先地位；现场观摩了智能制造车间，实地感受高度自动化的柔性产线高效协同与工业机器人的精准作业。王亚歌在业绩说明会上表示：“公司与投资者之间，不仅是股东关系，更是携手同行的价值共同体。我们希望通过今天这场有温度的交流，增进彼此的理解与信任——让大家不仅了解中航光电的过去，更能认同并共同奔赴中航光电的未来。”汤振就民品业务发展作专题报告。他介绍，公司产品在高端民用领域覆盖广泛，已全面布局数据中心、通讯网络、新能源汽车、半导体设备、工业和医疗等高景气赛道，发展前景广阔。李森在致辞中指出，2026年是“十五五”开局之年，也是中航光电奋进世界一流企业建设新征程的关键之年，公司将坚定以“稳增长”为中心，紧扣“提能力、强管理、增质效”三大主线，聚焦高质量发展，奋力实现“十五五”良好开局。在互动交流环节，管理层本着高度负责、开放坦诚的态度，围绕投资者普遍关切的防务市场需求变化、民品全球化布局进展及“十五五”战略规划等核心议题，进行了系统、深入的回应。JONHON本次投资者开放日活动是中航光电深入贯彻落实党的二十大关于“加快发展新质生产力”重大部署、积极响应国务院国资委“国企开放日”系列活动要求的重要举措。未来，中航光电将持续推进高水平科技自立自强，深化产业链协同，提升全球资源配置能力，以稳健的业绩和开放的姿态，与广大投资者携手同行，共创价值。本文转自中航光电JONHON