目前Si基半导体由于其自身材料特性的限制，已经越来越难以满足高速发展的现代电力电子技术对半导体器件的性能要求。SiC作为新一代半导体材料具有显著的性能优势，但由于其属于典型的难加工材料，实现SiC晶圆的高质量与高效率加工成为了推动其产业化应用进程的关键。本综述在回顾近年来SiC超精密加工技术研究进展的基础上，重点介绍了一种基于等离子体氧化改性的SiC高效超精密抛光技术，分析了该技术的材料去除机理、典型装置、改性过程及抛光效果。分析结果表明，该技术具有较高的去除效率，能够获得原子级平坦表面，并且不会产生亚表面损伤。同时针对表面改性辅助抛光技术加工SiC表面过程中出现的台阶现象，探讨了该台阶结构的产生机理及调控策略。最后对等离子体辅助抛光技术的发展与挑战进行了展望。
石墨烯被誉为 21 世纪的战略性新兴材料。从 2004 年被两位英国物理学家通过撕胶带的方式获得，其优越性能被大众认识，到 2010 年这两位科学家被授予诺贝尔物理学奖，再到 2018 年 MIT 青年科学家曹原及合作导师发现双层石墨烯魔角超导现象掀开新的研究篇章，石墨烯的突破性理论研究成果在短短十几年时间中如雨后春笋般出现。
金刚石-铜复合材料具有高的热导率和可调的热膨胀系数，是一种极具竞争力的新型电子封装材料，可作为散热材料广泛应用于高功率、高封装密度的器件中。文中从工程化的角度出发，对应用中的瓶颈因素进行了研究。为改善其钎焊性能，采用磁控溅射、电镀等方法在金刚石-铜表面获得了附着力、可焊性良好的Ti-Cu-Ni-Au复合膜层。在此基础上进行了钎焊试验，金锡焊料在复合膜层上铺展良好、无虚焊。对金刚石/铜的散热效果与钼铜片做了对比试验，结果表明，在相同条件下，与钼铜热沉片相比，降温幅度超过20℃，具有更优异的散热效果。
金刚石线规模应用于蓝宝石切割始于 2007 年，而应用于晶体硅片的切割2010 年才刚刚开始。单晶硅棒由于原料纯度要求更高，材料的物理特性，更有利于切割薄硅片，故自 2015 年起，为数不多的几家行业代表首先采用了金刚石线切单晶硅，截止目前，单晶硅的主要生产商已普遍采用金刚石线切单晶硅；在多晶硅硅棒的锯切加工领域，2015 年以前主要采用砂浆钢线切割技术，随着一些行业先驱如阿特斯太阳能光电（苏州）有限公司宣布已经解决了金刚石线应用于多晶硅切割的硅片表面制绒问题，已经从技术层面扫除了金刚石线应用于多晶硅切片的障碍。
在60年代中期以前，苏联在工业中的所用的天然金刚石有70%是用于破碎后制成金刚石微粉、金刚石研磨膏和金刚石工具。自从人造金石投入工业规模生产以后，这部分天然金刚石制品几乎已全被人造金刚石所取代。据统计，到了60年代末，苏联所制造的金刚石工具中，95%是用人造金刚石，只有5%是用天然金刚石。到了90年代，原苏联人造金刚石的年产量约达到一亿克拉。由此可见原苏联人造金刚石发展之迅速和金刚石微粉用量之大。
年以来，微电子封接技术的发展是日新月异、层出不穷、突飞猛进，一代芯片必须有与之相适应的一代微电子封装。从20世纪50～60年代只三根引线TO（Transistor Outline）型金属一玻璃封接时代至7O年代开发的Dip（Double in—Line Package）型双列直插式时代，8O年代的QFP（Quad Flat package）四边引脚扁平封装时代，而90年代已是BGA（BaIl Grid Array）焊球陈列封接时代。未来的发展仍然高潮迭起，例如：CSP（Chip Package）芯片尺寸封接，MCM （Multichip）多芯片组件以及SOP（System on a package）系统级封接等都在不断和高速的开发、完善。
石墨烯是最近发现的一种具有二维平面结构的碳纳米材料, 它的特殊单原子层结构使其具有许多独特的物理化学性质.有关石墨烯的基础和应用研究已成为当前的前沿和热点课题之一.本文仅就目前石墨烯的制备方法、功能化方法以及在化学领域中的应用作一综述, 重点阐述石墨烯应用于化学修饰电极、化学电源、催化剂和药物载体以及气体传感器等方面的研究进展, 并对石墨烯在相关领域的应用前景作了展望.
过去半个多世纪在摩尔定律驱动下晶体管的尺寸不断缩小，集成电路已经接近物理极限，对材料的热耗散能力提出了更高要求，揭示半导体热传导的物理机制对器件的热管理具有重要指导意义。实验上发现砷化硼拥有与金刚石相比拟的极高热导率，而且砷化硼具有与硅接近的晶格常数，可以异质集成在硅上来解决热管理问题。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
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教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
AR眼镜与AI深度融合是下一代计算终端从纯音频，摄像类无屏产品，快速演进为音摄功能延续，新增显示屏的AI智能交互眼镜。AI智能眼镜蓬勃发展，预计市场规模将保持高速增长，2026年销量超过70万台。
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