核心业务表现 - 二季度交付量达72,056台 同比增长25.6% 环比增长71.2% 创历史新高 [2] - 二季度营收实现190.1亿元 同比增长9.0% 环比增长57.9% [2] - 综合毛利率提升至10.0% 其他销售毛利率首次转正至8.2% 创历史新高 [2] 财务优化与现金状况 - 经营亏损环比收窄超30% 通过降本增效举措实现成本优化 [2] - 现金储备环比增长至272亿元 [2] 市场竞争格局 - 中国新能源汽车市场前十大企业销量占比达85.6% 市场集中度远超传统燃油车领域 [5] - 2023年市场渗透率达31.6% 2024年1-11月提升至40.3% [3] - 公司8月销量31,305辆 占二季度总交付量43.3% 排名跃升至新势力第四位 [3] 战略目标与竞争优势 - 四季度目标月均交付5万台 季度总交付量超15万台 [3] - 公司形成可充可换可升级的补能体系及跨域智能系统等体系化优势 [6] - 竞争壁垒在于体系能力而非单点创新 需持续迭代保持领先地位 [6][8]

会议期间，江苏监管局对《运输航空公司一般事件判定指南》进行了解读与宣贯，为各单位精准把握安 全标准、提升安全管理规范化水平提供了指导。 《中国民航报》、中国民航网 记者钱擘 通讯员张琳 报道：由民航江苏监管局牵头组织、深圳航空江苏 分公司承办的第四届江苏辖区运输航空安全生产交流会，日前在南京成功举办。 本届交流会以"人人讲安全、个个会应急——查找身边安全隐患"为主题，是江苏监管局在安全生产月期 间着力打造的品牌活动，旨在深化辖区安全协同，东部机场集团、江苏空管分局及辖区6家运输航空公 司代表参会。 江苏监管局表示，将持续引领和推动辖区各单位进一步加强协同，深化系统性安全思维，共同筑牢航空 安全防线，为民航高质量发展提供坚实保障。（编辑：王亚玲 校对：孙文瑾 审核：程凌） 交流现场（江苏监管局供图） 本次交流会创新设置了飞行热点辩论赛，围绕计算机排班系统机组疲劳管理、QAR数据使用与飞行技 术提升及飞行员学习培训等话题，来自不同单位的辩手展开了思辨交锋。 会议指出，辖区安全管理正在从"经验驱动"向"体系化创新"升级；江苏辖区各民航单位要以此次交流为 契机，将思辨成果、《判定指南》规范及案例启示，转化为一线操作标 ...

中国算力国产化发展现状与挑战 - 中国半导体行业协会发布《关于半导体产品"原产地"认定规则的紧急通知》，叠加美国限制HBM及300亿晶体管以上先进制程芯片出口，高端算力供应链风险升高 [1] - 2024年中国在用算力中心机架总规模超830万标准机架，算力总规模达246EFLOPS位居世界前列，但国产算力设施占比不高 [2] - 高性能计算中心国产化对保障科研可持续创新至关重要，已应用于宇宙数值模拟等前沿领域并提升精度 [3] 国产算力发展核心策略 - 关键突破点包括：以自信打破"不敢用"思维定式、以体系创新破解"不好用"困境、以生态协同构建可持续发展根基 [1] - 需采用"科研先行"策略，通过高性能计算等大型项目促进国产技术快速替代，同时兼顾国际标准避免闭门造车 [2] - 国产芯片虽制程工艺受限，但可通过产学研用协同优化应用层创新（如DeepSeek案例），实现体系化超越 [4] 体系化创新路径 - 需从底层理论突破（如借鉴人脑20瓦高效能）、软硬协同优化、大模型能效提升等多维度创新 [5] - 国产算力替代三步走路径：兼容国际主流生态→打造特色专项能力→通过引领性应用带动全链条升级，已在空间科学等领域见效 [6] - 人工智能发展应借鉴高性能计算经验，回归底层优化并建立体系化创新框架 [5] 生态构建政策建议 - 建议国产厂商联合科研机构构建开源社区，在兼容国际标准基础上迭代创新，避免生态孤立 [7] - 需政策强制推动（如石油行业三年强制国产化案例），长期投入才能使国产软件真正"好用" [7] - 空间科学等领域可通过开源算力平台协同优化共性算子算法，带动全领域国产化升级 [7]

中国算力国产化发展现状 - 中国算力总规模达246EFLOPS（每秒246百亿亿次浮点运算），机架规模超830万标准机架，稳居全球前列，但国产算力设施贡献占比亟待提升 [3] - 国产算力已具备国际竞争力，关键要建立重用自信 [3] - 曙光国产高性能计算集群已实现95%以上软件生态迁移适配，其构建的算力平台正为国家天文台宇宙数值模拟提供精度跃升的算力支撑 [3] 国产算力发展路径 - 科研领域对创新包容度高，可优先试点国产算力技术，通过大型项目牵引验证技术成熟度并形成产业链协同效应 [3] - 实施"三步走"战略：兼容国际主流生态、打造国产化特色能力、通过引领性应用带动全链条升级 [4] - 空间科学、高能物理等领域通过产学研用协同优化算子算法，国产算力正从"可用"向"好用"跨越 [4] 算力国产化创新方向 - 算力国产化不是单设备竞赛，而是系统能力的综合较量，必须从模型、数据、算力全要素推进体系化创新 [4] - 需要突破底层创新瓶颈，人脑20瓦功耗实现的智能远超兆瓦级AI集群 [4] - 生态壁垒是国产化替代的最大挑战，建议国产厂商联合科研机构构建开源社区，在兼容国际标准的基础上实现迭代创新 [5] 政策与生态建设 - 三年国产化政策推动下，石油行业算力设施已全面实现自主可控 [5] - 通过"揭榜挂帅"等机制突破芯片制程等"卡脖子"环节 [6] - 依托大科学装置、科研院所等场景形成"应用反哺技术"的正向循环 [6]