补充更新： 若设备满足高耐久度且达到 IP67 防水防尘等级，则可以豁免为仅限专业维修者更换，即不需要向普通消费者提供简易更换电池服务，这是欧盟权衡耐久度与可更换电池后做出的决定。 耐久度指标如下：电池完成 500 次循环后容量 ≥83%、1000 次循环后容量 ≥ 80%，要同时满足以上耐久度指标+防水防尘等级后才可以豁免。

针对英伟达（NVIDIA）即将发布的 Feynman（费曼） 架构，整理了关于三种记忆体SRAM，HBM5，HBF在费曼架构中的协作关系。很多人被这种眼花撩乱的记忆体搞懵了，我来给你们缕顺它们。 一、 3D SRAM：纳秒级“热记忆”突触 （计算核心的物理延伸） 核心功能： 消除访存延迟：提供 < 1ns 的响应，存储单周期内的**瞬时激活值（Activations）**与指令碎片。 高速缓冲池：作为 HBM5 与 Tensor Core 之间的桥梁，通过 SoIC（混合键合） 直接堆叠在 GPU 核心上方，确保计算单元零空转。 技术规格： 带宽/容量：片上带宽 > 150 TB/s，单片容量 1.5 GB - 3 GB。 工艺：采用 2nm / 3nm 工艺，由台积电（TSMC）主导 SoIC 堆叠。 厂商格局：海力士与美光聚焦高密度 6T SRAM 单元以优化热功耗；三星则利用 IDM 优势自研定制化 SRAM 晶圆。 二、 HBM5：费曼架构的“温记忆”主干 （存内计算与 3D 键合巅峰） 核心功能： 模型全集载体：存储 全量权重（Weights） 与 活跃 KV 缓存。 存内计算 (PIM)：底层 Base Die 由英伟达定制，支持在存储端直接进行向量加法等预处理，释放 GPU 算力。 技术规格： 性能：单芯片带宽 15 - 20 TB/s，单卡容量可达 1 TB。 互联：全面转向 Hybrid Bonding（混合键合），支持 20-24 层 堆叠。 厂商路径： SK 海力士：依靠 Advanced MR-MUF 向混合键合平滑过渡。 三星：路线最激进，主导 16 层以上全混合键合。 美光：主攻低功耗控制（低 pJ/bit）。 闪迪/西数：通过 CBA 技术 积累提供高速逻辑层 IP。 三、 HBF (High Bandwidth Flash)：智能体“冷记忆”仓库 （长上下文存储的终极方案） 核心功能： ICMS 平台核心：专门存储 非活跃 KV 缓存，解决 AI Agent 数月跨度的对话记忆。 冷热置换：通过 CXL 3.1 协议实现与 HBM5 的数据无损迁徙。 技术规格： 性能：读取速率达 1.6 - 2 TB/s（接近 HBM），容量高达 8 TB - 16 TB。 耐久度：内置硬件磨损均衡引擎，寿命达普通 NAND 的 5 倍。 厂商路径： 闪迪/西数：领军者，将 HBF 控制器直接键合在 BiCS NAND 下方。 SK 海力士：开发 HBF-NAND 堆栈，力求外形尺寸与 HBM 统一。 三星：推出低延迟 Z-NAND 混合体，缩小与 DRAM 的性能鸿沟。 四、 协作关系总结：AI Agent 任务流 在英伟达费曼（Feynman）架构的 AI Agent 任务流中，三者构建了从“神经反射”到“深度思考”的记忆闭环：3D SRAM 以 < 1ns 的延迟在芯片内实时处理瞬时激活值与指令，确保计算核心零停顿；HBM5 作为封装内的动力心脏，通过 \sim 5 TB/s 的带宽承载全量模型权重与活跃 KV 缓存，维持推理逻辑的连贯性；而 HBF 则作为系统级的长期记忆库，利用 8-16 TB 的海量空间存储非活跃上下文，通过 CXL 3.1 协议与 HBM5 实现数据的冷热置换，共同支撑起智能体跨越时空的复杂任务处理能力。

在很多人看来，练肌肉只是为了身材好看、穿衣有型，或者是为了更有力量感。 但你可能忽略了最关键的一点：肌肉，是人体健康的“顶梁柱”。 无论是日常行动力、身体平衡感，还是血糖代谢能力、骨量维持，甚至是大脑功能和夜间睡眠质量，都与肌肉息息相关。 如果你没有明显的身体不耐受，我强烈建议你在日常锻炼中加入阻力运动（特别是高强度阻力训练）。随着年龄的增长，这一点尤为重要。 一、 警惕隐形流失：肌肉衰老是怎样发生的？ 20岁之后，人的肌肉就会开始出现不同程度的衰退： 25—50岁：男女每年大约流失 0.4%-0.7\%的肌肉量。 50岁以后：流失速度显著加快，男性每年甚至可达 1%-1.5%。 到了80岁：肌肉量可能仅剩全盛时期的 30%-50\%。 这种变化极其缓慢，绝大多数人根本察觉不到——直到某一天突然想跑步冲刺却发现“力不从心”时，才意识到问题的严重性。 二、 快肌 vs 慢肌：为什么慢跑和跳广场舞还不够？ 许多中年朋友为了健康加入了跑步大军或广场舞队伍。这些有氧运动很好，能改善心血管功能、提高代谢灵活性，但在维持肌肉质量和力量方面，它们无法替代阻力训练。 我们的骨骼肌主要由两种肌纤维组成： 慢肌纤维（慢速收缩）： 力量较小、速度慢，但耐久性极强（如负责呼吸的膈肌，慢肌占比超95%）。慢跑、散步主要调用的就是慢肌。 快肌纤维（快速收缩）： 力量大、爆发力强，但容易疲劳。跳跃、举重、快速冲刺时全靠它。 致命的是：随着年龄增长，我们丢失最快、萎缩最严重的，恰恰是“快肌纤维”。 三、 废用性萎缩：快肌纤维为什么更容易流失？ 随着衰老，人体内分泌变化（生长素、睾酮下降）、神经传导变慢、蛋白质摄入不足以及脂肪堆积，都会导致肌肉营养不良和刺激减少。 更关键的是：快肌纤维遵循“用进废退”的原则。 比如以 1m/s的速度散步，身体只需要慢肌即可胜任； 但要以 6m/s 以上的速度奔跑，或者举起接近极限重量的物体时，才能激活快肌。 日常做家务、逛街、慢跑或打太极，对力量和爆发力的需求极低，快肌纤维长期处于“闲置”状态，自然就会加速发生废用性萎缩。 四、记住两大原则，原地激活快肌纤维 想要保留肌肉容量、激活快肌，不需要人人去健身房大重量硬拉，只要掌握两个核心原则：足够的重量负荷 + 尽可能的爆发力动作。 推荐训练节奏：每个动作 6–8 次，组间休息 1 分钟，连续做 4 组，每周分次做 3 次。 针对无器械或居家人群的简单参考动作： 爆发力俯卧撑（练上肢与核心）： 慢速下落到底部，然后用最大努力和最快速度推起，直到手臂伸展。 新手/中老年人：可采用“头高脚低”的推墙或扶桌推，降低负荷，确保安全。 单腿跳跃 / 爆发力跳跃（练下肢与爆发力）： 向上或向远处的连续跳跃，能强力激活臀部、大腿和小腿的快肌。 单腿深蹲 / 踮脚深蹲： 比起普通深蹲，能更好地刺激下肢快肌。 （注：俯卧撑 + 深蹲 + 跳跃，本质上就是“波比跳”的拆解版，能有效激活全身快肌。） ⚠️ 特别提醒：中老年朋友在尝试任何高强度运动时，强烈建议在专业人员指导下进行，安全第一！ 五、 保住快肌，能救命：预防中老年摔倒 保住快肌纤维，不仅是为了体态和力量，对中老年人来说更是一道安全屏障。 当我们平地滑倒、失去重心时，身体需要瞬间做出反应——脚快速迈出跟上、手快速抓住支撑物。这种瞬间的应急反应，全靠快肌纤维和神经系统的快速调用。 无数老年人因为反应不及摔伤髋部导致骨折，进而引发严重的并发症。保住快肌，提升反应速度，就能直接降低跌倒风险，实现真正的健康老龄化。 生命在于科学的运动。 不要再让你的快肌纤维“睡大觉”了，从今天开始，在日常生活中加入一点力量与爆发力训练，守护好你的健康资产！ 如果你觉得这个健康知识对你有帮助，欢迎点赞、收藏，并转发给身边需要的朋友！关注我，我们一起解锁更多源头营养学知识，开启由内而外的活力人生！

華邦電 (Winbond) 白髮愛股 以 11.2 億美元（約 354 億台幣）全現金，取得英飛凌重組後的 NOR Flash 與 F-RAM 事業 100% 股權，目標 2027 年下半年交割，須通過主管機關核准。同日另決議發行國內可轉債，上限合計 180 億台幣，用於產能與製程，與這筆買價分開。 依 Omdia，2025 年全球 NOR 市場約 34 億美元。華邦市占 23% 第一，兆易創新與旺宏各約 17%，英飛凌 11% 第四。紙上加總約 34%。英飛凌該 11% 對應的 NOR 年營收粗估約 3.7 億美元；標的還含 F-RAM，不能只用 NOR 市占反推整包營收。 產品與客戶重疊低。華邦既有 NOR 偏 PC、筆電、消費；英飛凌這塊偏歐美車用、工業與基礎建設，認證週期長、轉換成本高。F-RAM 是高耐久、即時寫入、低功耗記憶體，用在汽車、工廠、醫療的資料紀錄，與華邦現有 code storage NOR 不是同一條產品線。 收購後標的維持獨立營運，總部留加州聖荷西，並恢復 Spansion 品牌。華邦取得美國面向的品牌與十多國人才，不把該單位整包併進台灣組織。英飛凌則留下 SRAM、HYPERRAM、nvSRAM 與輻射硬化 SONOS，等於賣掉非核心的 NOR／F-RAM，不是退出記憶體。 對價約當華邦近期資產的 45%、權益的 70%。公司目前 TTM 營收約 46–47 億美元，主要受這波高密度 NOR 漲價支撐，才有條件開出這種規模的現金交易。這筆併購不增加 HBM 或先進 DRAM 產能。 需要分開看的有三件。第一，34% 是 2025 年市占相加，實際併表要到交割之後，期間仍有價格、續約與反壟斷變數，多出來的 11 個百分點會不會整包留下，現在無法驗證。第二，交易買到的是已通過車規／工規的客戶關係與美國品牌位置，不是新增 12 吋投片。第三，180 億可轉債顯示自身產能與製程仍要另籌，擴產與併購是兩條資本支出。 尚未發生、因此還不能當成結論的是：監管是否放行、Spansion 獨立單位交割後如何運作，以及歐美車廠認的是舊料號還是新東家。在那之前，這筆交易改變的是華邦在 code storage 與高可靠度終端的結構，不是它在 DRAM／HBM 供給裡的位置。

快，帮我砍一刀 今天上证最高点3999.07，距离4000点仅一步之遥，愣着干嘛，快发到群里，找人帮我砍一刀。 之前很多年每次聊到4000点都带点许愿性质，没想现在已是触手可及。很多人因为2007年的牛市到过6124点，潜意识里面觉得4000点也不过如此，就连央媒10年前也说过4000点只是牛市起点，但事实上a股30多年的时间里，站上4000点的天数很少。 2007年那波行情175天，2015年那波行情62天，加起来也不过237天，凑不出一个完整年。如果明天冲上去了，就是上证指数历史上第三个自然年达成4000+，这么一想是不是觉得自己很幸运，毫无疑问，现在就是a股历史上屈指可数的好光景。 只是这第三次上4000点和前两次普涨的牛市不同，这次是贫富差距悬殊的结构性行情，有些板块年内涨幅接近翻倍，有些板块今年还是绿的。扩容到5000多支股票的a股就像已经开枝散叶五六代的大家族，底下的晚辈们彼此都已经不熟悉，过的好的，过的坏的也已经天差地别。 也正是因为这一轮行情的冷热不均，导致股民们的情绪一直没有起来，百度指数和微信指数的关键词“牛市”，热度至今都不如2024年9月底那波行情的一半，尽管指数已经超过去年的最高点了。 这是一个有意思的现象，a股似乎已经找到了办法，如何在不引起公众沸腾的情况下，悄么么的向上涨，这样虽然失去了以前的爆发性，但却换来了以前没有的耐久性。 明天a股可能就是4开头了，到时候新股民就不用再听老股民的经验了，因为他们也没几个在4000点以上挣过钱 …… 今天官方竟然“带货”了可控核聚变概念，中午休息那会外交部发言人毛宁称中国的人造太阳预计2027年竣工，届时有望成为人类历史上首个实现核聚变发电的装置。 之前就有读者问过核裂变发电和核聚变发电有什么区别，总结起来有4个优势： 更环保，没有碳排放，也不像核裂变那样产生核废料。 燃料更丰富，核聚变的氘和氚来源广泛（如海水），储量巨大。不像核裂变的燃料那么稀缺。 更高效，能量输出效率高于核裂变发电。 更安全，没有核裂变的熔毁风险，核反应可快速中止。 人类其实很早就掌握了核聚变的技术，1952年美国就试爆了首个氢弹，氢弹就是核聚变。但像氢弹那种核聚变只能当作武器，想要捕获和利用这种能量，前提是让核聚变可控。一旦掌握了可控核聚变，人类文明就将整体进入下一个维度。 现在外交部出来宣布这件事，以中国人谨慎的行事风格，多半是对项目的进展有把握，届时可以弄出可控的核聚变装置来尝试发电。但要注意这并不意味着可控核聚变就被人类攻克了，因为这还涉及能量产效比，简单说现有的可控核聚变装置，你要用它发1000度的电，投入和维持运转的能量都不止1000度电，账面是净亏的，还需要很多年的技术迭代。 不过对a股的概念炒作来说这不重要，现在行情好，只要是有利叙事都会被放大。可控核聚变概念今年已经涨了76%，主要是给发电装置生产设备的企业，这其实也不算离谱，a股很多企业都给300倍以上的市盈率，我觉得人类300年之内肯定能掌握可控核聚变的。 …… 1、现货黄金价格继续回调，刚我看了一眼是4030，基本可以确认这一波主升浪结束了，确实是在4500之前受挫调整。这一次月k线的乖离率比4月份那一波还要大，所以要么是更深幅度的调整，跌到3800附近，要么是更长时间的调整，横向震荡2-3个月，有足够的时间给想上车的人慢慢考虑。基本上机构还是看好明年，目标价都在5000美金左右。 2、国家税务总局，已有超过6500家平台企业报送相关涉税信息。话说这几天很多小红书平台上的商家都收到了税局的短信，内容是他们增值税报少了，和平台上报的金额不符，要求他们修正申报错误，否则会产生滞纳金并支付高额利息。我已经看到六七个博主吐槽说自己被平台坑了，以后电商行业就不要再搞刷单和数据虚报了，不然税局电话打过来都是麻烦。 3、央行恢复公开市场国债操作，目前10年起国债收益率报1.82%，你们看这就是眼下中国公允的无风险收益率。以后别老问我5%的稳健理财在哪里，现在想要稳健就不到2%，嫌少你可以来炒股。 4、这个周末有台湾光复80周年，就是二战结束后从日本手里收复台湾，今天央媒开始宣传统一台湾后有7大好处，经济、能源供应、基础建设、安全保障、外交、民生福祉、精神文化，都会比现在更好，然后福建板块就在a股被炒起来了。 另外最近还会推出一部电影《澎湖海战》，预告是统一台湾，势不可挡。你们别误会，这个澎湖海战是讲康熙时期清朝水军收复郑氏台湾，这片子太会卡时机了，只要内容拍的别拉胯票房应该有加成。我隐隐感觉时间表在加快了，不会一直满足于维持现状的。 今天就这些，哦对了，大盘成交量反弹到2.3万亿，一切又回到了正轨。发射发射～！

FEL：马斯克重新定义 EUV并开启太空芯片制造 马斯克最近一句“FEL FTW”，让 Free-Electron Laser（自由电子激光器，FEL）重新进入半导体行业视野。 市场很容易把这件事理解成“马斯克要造自己的 ASML”，但这可能并不是最准确的框架。 FEL 首先不是一种全新的光刻原理，而是一种新的 EUV 光源。如果这条路线最终进入 Terafab，它真正挑战的可能不是整台 ASML EUV scanner，而是过去二十多年 EUV 产业形成的一个基本架构：每台 scanner 配备自己的 LPP 光源。 FEL 更激进的可能性，是把 EUV 光源从 machine-level component 变成 fab-level infrastructure。 1、从锡滴到电子束 今天 ASML EUV 的核心波长是 13.5 nm。产生这种光的方法非常复杂：高功率激光每秒数万次击中高速飞行的微小锡滴，把锡瞬间变成高温等离子体，再从等离子体辐射中收集 13.5 nm EUV。这就是 LPP，Laser Produced Plasma。这里有巨大的工程问题：锡滴变成超高温 plasma然后才能产生 EUV。 但过程中必须处理：锡碎屑、collector污染、hydrogen plasma、镜面寿命、清洁、热负荷…… 这本身就是 ASML/Cymer 二十多年积累起来的一座巨大技术壁垒。ASML甚至长期与大学研究团队合作解决氢等离子体环境、锡清洁和组件寿命问题。 FEL 完全不同。电子枪产生电子束，加速器把电子加速到接近光速，再让电子穿过周期性磁场组成的 undulator。电子不断摆动并逐渐形成 microbunching，最终产生高度相干的电磁辐射。通过设计电子能量和 undulator，可以直接产生 13.5 nm EUV。 所以两条路线解决的是同一个问题：怎样大量、稳定地产生 13.5 nm 光子。LPP 的答案是“激光+锡等离子体”；FEL 的答案是“相对论电子束+加速器”并以此绕过锡等离子体的巨大工程技术壁垒，并还能增加EUV photon throughput。 2、FEL 最大的赌注是功率 EUV 光源功率直接影响曝光速度、光刻胶剂量和 scanner throughput。LPP 已经从早期几瓦一路发展到数百瓦，并正在向千瓦级推进。但继续提高功率越来越困难。更多激光能量意味着更极端的锡等离子体、更大的 collector 热负荷、更严重的污染和更复杂的系统可靠性问题。 FEL 的长期诱惑在于数千瓦甚至 10 kW 级 EUV。公开的 FEL-EUV 研究已经讨论过这种量级。这里必须区分“理论/工程设计目标”和“半导体量产能力”：今天并不存在一台 10 kW FEL 在先进晶圆厂里稳定量产芯片。但如果这种光源最终实现，它提供的就不只是“比 LPP 多一点光”，而可能是一个数量级不同的技术路线。 FEL 的优势也不仅是功率。它可以提供高度相干、窄频谱、可控偏振的辐射，没有 LPP 那套锡滴、锡碎屑和等离子体污染问题。某些偏振模式甚至可能改善极小尺寸图形的成像对比度和 process window。换句话说，FEL 不只是更大的灯泡，而可能是一台更强、更干净、更可控的 EUV photon engine。 代价也非常明显：它把“锡滴地狱”换成了“粒子加速器地狱”。 电子枪、RF、加速腔、磁铁、undulator、超高真空、beam control、energy recovery、冷却和控制系统，每一项都可以成为新的工程瓶颈。今天 LPP 最大的优势不是物理原理漂亮，而是已经经过数十亿小时级别的产业学习和大规模晶圆生产验证。FEL 最大的问题也不是能不能产生 EUV——答案早已是能——而是能不能把一个粒子加速器变成 semiconductor-grade manufacturing infrastructure。 3、Terafab 改变了 FEL 的经济学 如果目标是制造一台设备卖给 TSMC，FEL 的体积和复杂度是巨大劣势。但如果目标从“造一台光刻机”变成“从零设计一座超大型 AI 晶圆厂”，问题就完全不同。 传统架构大致是： Scanner A + LPP A Scanner B + LPP B Scanner C + LPP C Scanner D + LPP D FEL 更激进的架构可能是： 10 kW Central FEL → EUV Beam Distribution → Scanner A / B / C / D / E…… 这意味着不再试图把一个粒子加速器塞进光刻机，而是直接把整个晶圆厂建在粒子加速器周围。FEL 从一台机器的 component，变成整个 fab 的 utility，类似电力、超纯水和中央气体供应系统。 这可能正是 Terafab 与 FEL 结合最有想象力的地方。巨大的 accelerator 不再是单台 scanner 必须承担的固定成本，而可以由十台甚至更多 scanner 分摊。一套价值数亿美元甚至更高的 FEL，如果能够稳定向大量 scanner 提供数千瓦 EUV，其单位曝光成本可能完全不同。 4、长期看，FEL 甚至比传统光刻机更适合成为“太空半导体工厂” FEL 本身具有几个天然适合太空的特征。首先是高真空。电子束和 EUV 本来就需要真空环境，太空至少在外部环境上与这套系统高度兼容。其次是规模。地面建设一公里级 accelerator 意味着土地、建筑、隧道、地基和振动隔离；轨道大型结构如果未来能够低成本模块化部署，“很长”本身未必是最致命的问题。第三是机械环境。太空不存在传统地震和地面振动， 因此轨道 FEL 比轨道先进晶圆厂更容易想象。当低成本重型运输、机器人自主建设维修和高度自主 AI fab 同时成熟以后，“Orbital FEL Terafab”更可能从科幻式工程概念变成真正可以计算 ROI 的工业方案。 5、RSI 是 FEL 最值得关注的变量 这可能是整件事情最重要、也可能是最终让马斯克下定决心的因素。 AI 对成熟 LPP 和 FEL 都有帮助，但边际价值可能非常不同。LPP 已经经历二十多年极端工程优化。剩余问题越来越集中于 collector 寿命、热负荷、锡污染、材料耐久性、光刻胶和精密制造。这些问题 AI 可以帮助优化，但越来越受到现实材料和制造能力限制。 FEL 仍然拥有巨大的未搜索设计空间。Electron gun、beam energy、emittance、RF phase、bunch compression、magnetic optics、undulator geometry、energy recovery、beam distribution 和反馈控制形成一个极其复杂的高维系统，而且其中相当大一部分可以通过 Maxwell equations、particle dynamics 和 accelerator physics 在计算机里模拟。 这恰好是科研 AI 最容易产生巨大杠杆的领域。 过去是工程师提出一个方案，跑 simulation，修改参数，制造 prototype，再测试。未来可能是 AI 生成十万种 architecture，用 surrogate model 初筛，再通过高精度 physics simulation 搜索 Pareto frontier，最后只制造最有希望的几十种设计。 AI 的价值还不仅在设计。FEL 最大的工业问题之一是稳定性：RF phase、beam energy、magnet current、temperature 和 beam position 的微小漂移都可能最终变成 wafer 上的 CD variation。FEL 本质上也是一个巨大的实时高维控制系统，而这正是 advanced AI control 最可能发挥作用的地方。 能力不断增强的ai，会让FEL开发建设循环变成： AI 设计 FEL Gen 1 → 制造 → 自动采集 beam/wafer 数据 → AI 找到 simulation-to-reality gap → 修改 accelerator、undulator 和 control → FEL Gen 2 → 更多数据 → FEL Gen 3。 这也解释了为什么 FEL 在 RSI 时代可能比过去任何时候都值得重新评估。没有 AI，挑战拥有二十多年工业学习曲线的 LPP 是一个极其困难的命题。有了越来越强的科研 AI，FEL 大量尚未解决的问题恰恰属于 AI 最容易压缩的“simulation + search + optimization + control”空间。 因此，马斯克看好FEL，其底层的最重要的逻辑其实是： 当 AI 芯片需求扩大一个数量级、科研 AI 开始参与硬件设计、晶圆厂走向 Terafab 规模以后，FEL架构，相比今天以独立 scanner + 独立 LPP source 为核心的 EUV 架构，更可能会是最优解！

最近看到一些类似姿势的案例，感觉大家的模特确实耐啊，还是返场一下最初的版本吧。 这个绑法的关键是隐藏的腰胯主承重结构，相当于构建了一个吊篮，胳膊和腿其实并没有承担太多体重，算是很舒适又耐久的吊法。

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