第一个好消息：我国芯片“弯道超车”的王牌，不会让人失望！

随着科技的不断发展，量子计算日益受到全球科研机构和高科技公司的关注。而在这其中，量子芯片载板显得尤为关键。它是量子芯片封装中的核心部分，对于确保量子芯片的稳定性和效率起到了决定性的作用。

量子芯片，一种利用量子力学原理来执行计算的微处理器，区别于传统硅芯片，性能更强大。我国量子芯片处于世界领先地位，也一直是芯片行业“弯道超车”的王牌，从未让人失望。

量子芯片载板的主要功能是为半导体量子芯片提供必要的基础支持，使其在工作时可以得到稳固的固定。除此之外，其更重要的作用在于提供信号连接。对于一个量子芯片来说，准确、稳定的信号传输是其工作的基础。在载板上集成的各种电路和器件，使得量子比特信号的读取更加准确，提高了信号的信噪比和读出的保真度。

但是，尽管量子芯片载板在量子技术中占据如此重要的地位，但其研发并不是一件简单的事情。资金投入巨大、技术门槛高昂、研发难度大。这使得全球范围内，能够生产这种载板的公司屈指可数。据了解，目前，除了丹麦的一家量子计算硬件公司，全球尚无其他企业能够批量生产。

对于我国来说，这无疑带来了巨大的挑战。如何在这个领域取得突破，成为了众多研究者努力的方向。幸运的是，我国的科研实力不容小觑。成功研发这款半导体量子芯片电路载板，标志着我国的量子计算芯片封装技术已经迈入了一个崭新的发展阶段。

第二个好消息：芯片产业，麒麟回归远远不够

华为的麒麟芯片有望在下半年重返市场，这对于自2020年9月15日起受到美国制裁后的华为来说，无疑是一个好消息。当时，包括台积电、高通、三星在内的多家重要供应商都被禁止向华为供应芯片。

尽管麒麟芯片即将回归，但预计其技术可能并不是最顶端的，更多可能是定位于中端市场。据报道，新款麒麟芯片的生产将由中芯国际承担，其工艺相当于台积电的7nm水平。

华为近年来已大力加强自主研发与投资，努力突破各种技术封锁，特别是在半导体领域。与此同时，华为还在其他各个领域展现出了自己的实力。但也还有很多不足，因此麒麟回归只是第一步，还远远不够的，期待华为科技的再次飞跃。

第三个好消息：我国耐高温超级稻研究获新进展

湖南袁创超级稻技术有限公司近日宣布，在长沙浏阳经开区取得了耐高温超级稻的重要研究进展。这家公司独立研发出名为吨两优818和万丰优818的耐热超级稻品种。李建武，湖南杂交水稻研究中心栽培室主任，表示这两种品种有望使大面积平均亩产达到突破性的800公斤。

此重大突破是由“袁隆平杂交水稻创新团队”的领军人物邓启云带头完成的。邓启云分享了自2016年以来，长江流域因长时间的极端高温，水稻产量受到严重威胁。这使得对耐热超级稻的研发更加迫切。他强调，这次的耐热品种研究是基于袁隆平院士领导下的第四期超级稻项目。

邓启云表示，这两个新品种吨两优818和万丰优818分别基于两系法和三系法进行研制，与之前的品种相比，它们的父本和母本都进行了改进。除了具备耐高温的特性，这两个品种还展现出出色的抗稻瘟病性能，因此即使在极端高温的气候条件下也能保持高产稳产。

2022年，由于我国的极端高温干旱气候，这两个品种在多个生态区的示范种植中都表现出了优越的耐高温和稳固性能，其产量也超过了其他品种200斤。未来，这两种耐热超级稻品种将在长江流域大规模推广种植，预计将为我国粮食生产增加高达8亿斤。

第四个好消息：世界首座双层斜拉-悬索协作体系大桥主塔顺利封顶

G3铜陵长江公铁大桥，作为世界首创的双层斜拉与悬索协作体系大桥，其施工进展日新月异，标志性地在8月18日完成了北岸3号主塔的封顶工作。此次封顶意味着大桥的两座主塔已全数封顶，为钢梁架设工作铺设了坚实基础，这标志着该工程即将步入新的建设阶段。

这座大桥集合了斜拉桥和悬索桥两大结构优势，其核心特质为“跨度大、荷载重、结构新”。整体桥梁全长11.88公里，其中跨江主桥段长1505米，最大主跨为988米。

这座大桥独特之处在于其融合了“高速公路、城际铁路、货运铁路”三种交通功能，是按照“四线铁路+六车道高速公路”的标准打造的综合交通大动脉。在建设过程中，团队展现出了卓越的技术创新能力。为了提高施工效率，引入了9米全自动智能液压爬模技术和抗裂性混凝土技术。

自2022年项目启动以来，该工程已多次使用了世界首创技术，展现出了强大的技术研发和应用能力。

第五个好消息：国内首个风电机组功率曲线图像识别AI模型上线

8月18日，国家能源集团龙源电力工程技术公司在国内率先推出了风电机组功率曲线图像识别的AI模型，标志着风电机组功率曲线特性分析筛查步入了自动化和智能化新纪元。

风电机组功率曲线，作为评估风电机组发电性能的核心指标，对机组的正常运作至关重要。若功率曲线出现异常，可能会导致发电量减少、设备效率下降，并对部件的使用寿命产生不良影响。传统的筛查方法主要依赖于专家的个人经验，但这种方法效率低且准确度难以保证。

为了改变这一状况，龙源电力工程技术公司投身于计算机视觉技术研究。他们收集了上万张功率曲线异常的标注图片。基于这些数据，他们独立地对AI模型进行了训练，并持续优化模型算法，调整了优化函数，进而实现了对8类典型风电机组功率曲线问题的精确识别。

在经过3个月的实地验证后，这一模型在14000多台风电机组的测试中，成功检测出1860台存在异常的机组，准确率高达80%以上，工作效率比传统方法提高了3倍。

龙源电力工程技术公司成功研发的这一技术，不仅提高了风机功率曲线筛查的效率和准确性，而且还推进了场站的智能化运维，为未来风电行业的发展注入了强大动力。