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　　此前，小米汽车宣布提(tí )升2025年(nián )交付量(liàng )目标至35万辆(此前为(wéi )30万辆)，在较(jiào )强的产品力(lì )与新车(chē )上市等因素(sù )的共同驱动(dòng )下，小(xiǎo )米汽车销量(liàng )有望持续加(jiā )速增长。国泰(tài )海通(tōng )表示，小米集团小米YU7已于(yú )5月22日发布，新车上市后销量值(zhí )得期待，产(chǎn )业链有望持(chí )续受益(yì )。

　　据报(bào )道，英伟达(dá )的供应链合作(zuò )伙伴(bàn )——包括富士康、英业达(dá )、戴(dài )尔和纬(wěi )创资通，已攻克GB200 AI服(fú )务器机架的(de )一系列技术(shù )难题，其出货量正(zhèng )在迅速攀升(shēng )。

　　上市公司中(zhōng )，达梦数据(jù )是国产数据库(kù )龙头(tóu )，第一(yī )大股东中国软件是(shì )中国电子信(xìn )息产业集团有限公(gōng )司(CEC)实际控制(zhì )的大型高科(kē )技上市(shì )企业，有望(wàng )成为中国电(diàn )子PKS产业布局的(de )重要(yào )一环。振华科技是国内特(tè )种电(diàn )子元器(qì )件龙头，实控人是(shì )中国电子集(jí )团，去年10月(yuè )公告控(kòng )股股东拟增(zēng )持公司股份(fèn )，计划(huá )金额为1~2亿元(yuán )，体现发展(zhǎn )信心。

　　媒(méi )体报(bào )道，2025年(nián )的中国商业航天，正以一种前(qián )所未有的加速度，驶入产业化(huà )的快车道。一个最(zuì )直观的信号(hào )，是来自资(zī )本市场的“真(zhēn )金白(bái )银”。记者不完全统计，仅在(zài )今年的(de )前五个月，中国商(shāng )业航天领域(yù )已公开披露(lù )及可估(gū )算的融资金(jīn )额，累计已(yǐ )超过10亿(yì )元人民币。

　　据媒体(tǐ )报道，6月11日，记者(zhě )从知情(qíng )人士处获悉，随着(zhe )IP热度的持续(xù )攀升，泡泡玛特春(chūn )节开始紧急(jí )找工人复工(gōng )，扩充(chōng )产能以面对(duì )不断激增的(de )消费需求。该(gāi )人士(shì )认为，对于品牌来说，当(dāng )市场(chǎng )需求远(yuǎn )超供应链的反应速(sù )度，其实是(shì )一件非常痛(tòng )苦的事(shì )，“甜蜜的(de )烦恼吧，把(bǎ )缝纫机(jī )都踩冒烟了(le )也跟不上需(xū )求”。

　　公(gōng )司方(fāng )面，旭(xù )光电子参股子公司(sī )成都储翰科(kē )技股份有限公司是(shì )一家专注于(yú )接入网光模(mó )块和光(guāng )组件、生产(chǎn )及销售的高(gāo )新技术企业，拥有(yǒu )从芯片封装到光电器件到(dào )光电(diàn )模块的(de )垂直整合产品线。鸿博股份全(quán )资子公司英(yīng )博数科(kē )作为国内较(jiào )早面向市场(chǎng )提供先(xiān )进智算集群(qún )公共服务的(de )公司，其自研(yán )的AI算(suàn )力和大(dà )模型应用服务平台(tái )英博云由高(gāo )性能GPU算力云服务、大模型应用(yòng )服务、算力(lì )资源纳(nà )管解决方案(àn )以及智算中(zhōng )心解决方案四(sì )个核(hé )心部分构成，致力于为企(qǐ )业、开发者(zhě )和国内大规模AI算力(lì )需求方提供(gòng )高效益、多(duō )样化的(de )GPU智算服务。

　　仓颉社(shè )区正式(shì )推出革新性(xìng )Agent开发框架Cangjie Magic。作为首个基于(yú )仓颉(jié )编程语(yǔ )言原生构建的LLM Agent开发(fā )平台，该框(kuàng )架通过三大核心技(jì )术突破重构(gòu )智能体开发(fā )范式：独创Agent DSL架构 - 基(jī )于仓颉语言(yán )特性设计的领(lǐng )域专(zhuān )用语言，实现智能体建模(mó )的声明式编(biān )程；原生支持MCP(Model Context Protocol)通信(xìn )协议；智能(néng )调度引擎 - 集(jí )成模块(kuài )化服务调用(yòng )机制与动态(tài )任务规划算法(fǎ )。

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