过去十余年，电动化浪潮席卷全球，中国新能源汽车产业在上半场的赛道上完成了一场令人瞩目的突围。车企竞逐的核心指标集中于续航里程、电池容量以及充电效率，动力电池技术不断推陈出新：从磷酸铁锂到三元锂电，续航水平从400公里一路跃升至1000公里以上。这场围绕“电量”与“补能”的硬件竞赛，不仅推动我国新能源汽车产销量连续多年稳居全球首位，更实现了对传统燃油车格局的跨越式反超。

时至今日，行业风向已悄然转变，竞争主战场迈向智能化下半场，逻辑也随之重构。车企的角力焦点，正从电池的储能能力，转向由车载芯片、智能算法与全域调度共同决定的计算能力。算力，正成为衡量智能汽车价值、驱动产业变革的新引擎。如果说上半场的“拼电量”是物理层面的同质化较量，那么下半场的“拼算力”则是一场由软件定义汽车、AI重塑出行体验的系统性博弈。

回溯新能源汽车起步阶段，消费者最迫切的困扰莫过于续航焦虑与充电不便，大容量电池和高压快充因此成为市场刚需。比亚迪、宁德时代等产业链龙头在电池材料与PACK集成领域深耕细作，奠定了我国动力电池在全球范围内的领先地位。历经多年技术演进，如今主流车型续航普遍突破600公里，曾经的短板已基本补齐，单纯依靠增加电池容量来换取竞争力的老路，显然难以为继。

与此相对，高阶智能驾驶、车载大模型、舱驾融合交互以及车路协同等智能化应用正加速落地，汽车的角色已从单纯的代步工具进化为移动智能终端。海量传感器采集的数据、多模态语音交互以及端到端智驾模型，无不依赖于强劲的算力支撑。以L4级全场景无人驾驶为例，其算力需求已超过2000TOPS。算力堪称智能汽车的“大脑中枢”，直接关乎车辆的安全表现、用户的驾乘感受，以及未来持续迭代升级的空间。

事实上，算力竞争早已蔓延至整车自研、芯片制造、算法开发与全产业链协同的多维赛道。为抢占智能化先机，国内头部车企纷纷投身车规级AI芯片的自主研发；与此同时，地平线、黑芝麻、华为昇腾等本土力量迅速壮大，构建起“整车厂+国产芯片商+算法服务商”的紧密协作生态。与电量时代依赖单一电池供应商的模式不同，如今算力产业已形成链条式协同发展格局：上游车规芯片、存储及功率器件企业实现技术突破，中游域控制器与操作系统厂商完成软硬件适配，下游车企则依托自研算力平台迭代智驾算法，并通过OTA持续推送功能升级，由此形成“算力硬件—软件算法—整车应用”的良性循环，摆脱了硬件同质化的内卷困境。

然而，行业在拥抱算力竞赛之际，仍需保持冷静，警惕两大陷阱：其一，盲目追求算力数值，陷入“TOPS数字内卷”的怪圈；其二，重硬件而轻算法，导致“高算力、低利用率”的资源浪费。现实中，不少车企将峰值算力作为营销噱头，频频推出数千TOPS级别的车载芯片，却在算法优化、散热控制与功耗平衡上投入不足，最终有效算力利用率偏低，徒增硬件冗余与成本负担。

笔者认为，算力竞赛的终极目标绝非数字上的攀比，而在于提升有效算力，落地真正可感知的智能化功能，让城市NOA、全场景自动泊车及车载大模型切实赋能出行安全与驾乘品质。对整车企业而言，应摒弃堆砌硬件的旧思维，坚持自研创新与开放合作并重，统筹算力硬件、软件开发与整车集成的协同推进；对产业链各方来说，则需聚焦车规级芯片、车载操作系统、智驾软件等关键环节，开展联合攻关，夯实产业根基，补足短板。

7月31日，国内存储芯片领军企业长鑫科技在股市迎来强势开局，早盘股价一度飙升至60.6元，公司市值随之冲高至4万亿元关口上方，一举跃居A股上市公司市值榜首。这一亮眼表现，标志着这家专注于动态随机存取存储器（DRAM）全产业链的巨头，自上市以来便受到资本市场的热烈追捧。

回溯至27日，长鑫科技正式亮相科创板，其发行定价为每股8.66元。短短数日间，股价已累计攀升约六倍，展现出惊人的增长势头。这一涨幅不仅反映了投资者对国产半导体产业的信心，也凸显了公司在该领域的核心地位。

资料显示，长鑫科技于2016年创立，总部设于安徽合肥。作为国内DRAM领域规模最大、技术领先且产业链布局最为完整的企业，它集研发、设计与制造于一体，堪称中国存储芯片自主研发的重要标杆。此次市值的飞跃，进一步巩固了其在资本与行业版图中的双重地位。

今年初的一个风雨交加的日子，28岁的王云逸（化名）为了图省事，踩着一双洞洞鞋出了门。她万万没想到，这一平常举动竟酿成一场意外——在跨越路边停车桩时，她一脚踏空，脚踝猛地扭伤，当场便无法站立。被120急救送往医院后，诊断结果令人心惊：三踝骨折。如今她的右脚踝内埋着13根钢钉，这些异物要等到明年手术时才能取出。

王云逸家住广州，类似她的遭遇并非个例。北京大学人民医院创伤骨科主任医师、中华医学会骨科学分会足踝外科学组副组长徐海林透露，每逢夏季，因为穿洞洞鞋或拖鞋导致崴脚的患者在他门诊中屡见不鲜。他解释，这类鞋履通常太过宽松，无法牢牢贴合脚部，行走时鞋与脚之间容易出现“脱节”，进而埋下隐患。“在家里或平坦地面上穿也许没什么大碍，可一旦下台阶、走凹凸不平的路，或是碰上下雨天，崴脚的风险便骤然攀升。”徐海林补充道。

在社交媒体上，不少网友纷纷晒出自己穿洞洞鞋崴脚的惨痛经历，而拖鞋以及近年来风靡年轻人的勃肯鞋同样被列为“崴脚重灾区”。这些鞋子的共同短板在于对脚踝缺乏足够的支撑力，尤其是那些厚底、带有“踩屎感”的软底洞洞鞋，更是让脚踝在行走时更加摇摆不定，成为意外的高发源头。

据徐海林介绍，崴脚后的损伤程度可划分为三个等级。其中，最严重的三度损伤约占所有崴脚案例的10%。他观察到，如今门诊中三度损伤的患者似乎越来越多，“这可能与运动损伤人数的增加有关。”这类损伤往往让人寸步难行，韧带多半已完全撕裂，少数情况下还会伴随骨折。第二天，伤处常会出现大面积淤青。不过，他特别指出：“理论上，这种程度的损伤也未必非得手术。如果伤后能及时就医干预，比如佩戴合适的护踝或助行靴，将关节固定在正确位置，韧带有望逐步恢复原有的紧张度。”

谈及崴脚后的应急处理，徐海林总结为广为人知的RICE原则：R代表休息（Rest），强调崴脚后必须立刻停下动作，“要顺势休息，千万别咬牙忍痛继续走路，否则恢复周期会被大大拉长。”I代表冰敷（Ice），他指出冰敷越早越好，“越早冰敷，肿胀就越轻。肿胀的核心原因是出血，冰敷能让血管遇冷收缩，从而减少出血量。”C代表加压（Compression），即借助绷带等工具对伤处施加压力，帮助止血、减轻肿胀，但压力须恰到好处，过紧或过松都不可取，这需要一定的专业技巧。E代表抬高（Elevate），将受伤部位垫高有助于促进血液回流，缓解出血和水肿。

最后，徐海林特别提醒，冰敷时温度应控制在10℃至15℃之间，切勿直接拿薄包装的冰袋或冰冻矿泉水瓶贴在皮肤上，否则可能引发冻伤。他建议，在冰冻物外面裹上一条毛巾再敷，方能既安全又有效。

这已是记者再度踏入浙江清华柔性电子技术研究院的大门。回望2021年，彼时这里展示的核心成果，还是令人耳目一新的曲面屏技术，以及能够监测心电、体温等生命指标的柔性贴片。然而，仅仅数载光阴流转，人工智能的浪潮便为这一技术带来了全新的机遇——用“电子皮肤”为机器人补上具身智能中缺失的“感知拼图”。

“大语言模型之所以能突飞猛进，靠的是互联网在过去数十年间积累起来的海量语料。但在具身智能的领域里，物理世界中感性的经验，与人工智能所能理解的语言体系之间，仍横亘着一道深深的鸿沟。”30日，该院具身智能数据采集训练中心主任陈毅豪对记者表示，具身智能若要跨越“能走能动”的层面，进入“能干活”的境界，离不开规模庞大且品质优良的真实机交互数据。而现阶段，模型的训练多依赖视频和运动轨迹，缺少触觉反馈的人形机器人，始终带着感知的“盲区”。

试想，拾起一块棱角分明的石头、一颗圆润的葡萄、一枚易碎的鸡蛋，所需的力量与角度各具玄机。而在传统机器人的操作逻辑中，这些维度并不存在。正因如此，鸡蛋被捏碎、石头却抓握不住的现象屡见不鲜。由此，在应用场景中赋予机器人“力学感知”的能力，便显得至关重要。

为解决这一痛点，柔电院依托自主研发的柔性集成器件制备技术，成功研制出柔性触觉感知末端。该器件凭借超薄、柔韧、可拉伸的特性，如同“电子皮肤”般完美贴合于机器人的指尖、手臂等任意曲面，能实时捕捉压力、温度、纹理等多维信息，并结合力控算法（力反馈频率达1kHz，分辨率达2%），可完成从轻柔拾取脆弱物品（2N）到牢牢夹持重物（100N）的无缝精细调节，同时支持滑动自动补偿与主动报警功能，真正实现了“像手一般感知与应变”。这一突破，以较低的成本获取了高精度的物理交互数据，成功破解了具身智能在真实世界中的“感知盲区”，为其智能化进程按下了加速键。

如何让机器人学会人的叠衣习惯？如何在五颜六色、形态各异的袜子堆中精准配对、整理收纳？在采访现场，记者看到数据采集员们佩戴着采集设备，在各种场景中悉心记录下感知的力学经验，供人工智能学习借鉴。鼓鼓囊囊的膨化食品袋、软硬度迥异的塑料瓶和易拉罐——一位采集员正训练机械手从满目琳琅的货架上，以各不相同的力道取下商品。这套具身智能应用的目标，是让机器人在超市、仓库等场景中实现自动取物。在更广阔的生产生活图景里，机器人若要真正踏入物理世界，就必须将“电子皮肤”的制造能力，转化为具身感知的数据能力。

依托国家级柔性集成器件制造中试平台，柔电院全力攻关柔性触觉感知末端的规模化制备工艺，率先达成了“电子皮肤”的量产能力，并践行了“制造中试赋能数据中试”的模式创新。通过在工业具身智能实训中心的机器人身上大规模部署“电子皮肤”，该院目前已经实现月产1000只智能感知夹爪的稳定交付与装机，为数据积累提供了源源不断的物理交互入口。这种“硬件量产+数据反哺”的双轮驱动模式，确立了稳定可靠的感知数据源标准，为柔性触觉感知末端走向标准化、市场化、规模化奠定了扎实基础，真正依靠工程化实力加快推动具身智能落地生根。

“打个比方，未来机器人具身感知能力成熟到能够投入实际应用，可能要积累共计一亿小时的训练数据，可如今全球感知数据的总和也不过区区的几万小时。具身智能的成熟度，很大程度上取决于训练数据的厚度。而如何感知，则需要人类一步步‘教会’机器人。”在陈毅豪的构想中，未来各行各业的从业者都可以配备“电子皮肤”硬件，边工作边实时回传操作数据，既不影响本职任务，又能通过数据训练得到一份额外收入，实现一举两得。

值得一提的是，具身智能采集员和训练师已列入人社部职业目录。截至目前，柔电院首批240台机器人已投入使用，300多位数据采集员已全部到岗并完成培训，今年以来累计完成2万小时的数据采集工作。该院还在嘉兴布局了3条具身智能工业示范线，与省内50多家企业达成合作意向，近三年来累计引进50余家柔性电子上下游配套企业，为本地新材料、智能装备等主导产业注入了全新动能。