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据行业最新消息，今年前 5 个月我国机器人出口近 200 亿元，清洁机器人占七成

在细分品类中，清洁机器人表现尤为突出，以 140 亿元的出口额独占机器人出口总值的七成以上

值得关注的是，在前沿领域，智能仿生机器人出口量已突破 8000 台，覆盖设备巡检、科研教学、公共服务等多元化应用场景

从更深层次来看，分析人士指出，国产清洁机器人凭借自主导航、自动集尘、智能污水循环等核心技术积累，能够精准适配海外不同国家和地区的居住环境需求，形成了显著的竞争优势

值得关注的是，其中，搭载视觉识别与智能算法的搬运机器人已广泛应用于海外基建、交通等大型工程项目；具备自动扫描建模功能的焊接机器人可实现最优工艺方案的实时测算；协作机器人则在海外食品、医药、日化等轻工制造领域获得广泛应用

从更深层次来看，前 5 个月，国产工业机器人出口量约 7 万台，海外落地范围不断扩大

值得关注的是，IT之家 7 月 5 日消息，据央视新闻报道，海关最新统计数据显示，今年以来我国机器人产业出口呈现强劲增长态势，前 5 个月各类机器人合计出口量达 1037.7 万台，出口总值达 199.9 亿元，产品已成功进入全球 150 多个国家和地区的市场

可以预见，这一趋势将在未来深刻影响IDC行业格局

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最新消息显示，SpaceX斥资28亿美元 为数据中心采购燃气轮机

此举凸显AI产业对可靠能源供应的迫切需求，同时也伴随环境监管争议

业内人士指出，AI基础设施扩张带来的能源转型议题，预计将在全球范围内持续引发讨论

从更深层次来看，尽管面临这些问题，SpaceX/xAI仍推进大规模采购，反映出AI数据中心对持续、高密度电力的现实需求

从更深层次来看，xAI目前已在田纳西州孟菲斯（Memphis）及密西西比州Southaven等地运营数据中心设施，包括著名的Colossus超级集群

从更深层次来看，这些设施部分依赖现场燃气轮机供电，以应对电网连接延迟和大功率AI训练的能源需求

业内人士指出，这些轮机将主要用于xAI的数据中心运营，支持其在云计算和AI基础设施领域的扩张

业内人士指出，行业分析显示，到2030年，全球AI数据中心电力消耗可能达到1000太瓦时级别，美国数据中心整体用电占比也将显著上升，导致多家科技企业转向自建燃气发电设施作为补充

值得关注的是，行业背景AI训练和推理对电力的巨大消耗正推动数据中心运营商探索多种供电方案，包括可再生能源、电网升级和现场燃气发电

值得关注的是，其中，3月份达成了一笔约8.05亿美元的协议，4月下旬又达成一笔20亿美元的待定交易，后者专门针对”移动式燃气轮机”及相关设备

从更深层次来看，同时，也面临全球燃气轮机供应链紧张的挑战（点击查看详情）

值得关注的是，根据SpaceX于2026年5月20日发布的IPO备案文件，该公司已在最近几个月承诺了这一采购计划

业内人士指出，美国环境保护署（EPA）曾认定存在联邦法规违反情况

从更深层次来看，据多家媒体报道，美国太空探索技术公司（SpaceX）行业消息显示在监管备案文件中披露，将在未来三年内投入超过28亿美元采购燃气轮机，以满足其人工智能（xAI）部门数据中心的电力需求

业内人士指出，环境与监管争议xAI在孟菲斯地区的燃气轮机使用面临多起投诉和法律挑战

业内人士指出，如果您想了解更多关于泰国算力产业发展，以及数据中心项目落地情况、当地政策变化、中国出海企业现状等，欢迎报名即将于2026年5月27日在泰国曼谷香格里拉酒店召开的数字基础设施全球合作发展曼谷论坛（DIFGC 2026 · THAILAND），并参与为期6天的全球数字基础设施高质量发展·泰国站投资考察之旅，与真正参与泰国 AI 数据中心建设一线决策者和工程伙伴面对面交流，提前锁定合作、项目与生态位置

从更深层次来看，相关环境许可进程、实际部署时间表及对当地社区的影响，仍是外界关注的焦点

从更深层次来看，NAACP代表当地居民提起诉讼（点击查看详情），指控公司未经充分许可运营污染设备，每台轮机年氮氧化物排放量可能超过2000吨

从更深层次来看，截至发稿，SpaceX尚未就最新采购计划发表进一步公开评论

从更深层次来看，南方环境法律中心等组织也持续关注该项目对当地空气质量的影响

从更深层次来看，报道指出，移动式燃气轮机因安装在平板拖车上，曾被视为可在一定期限内规避部分空气污染许可要求，但此做法已引发当地环保诉讼

业内人士指出，SpaceX此举并非孤例，其他科技巨头也在类似领域加大投入，但燃气轮机因部署速度快、出力稳定而成为短期内的重要选择

随着IDC行业的快速发展，可持续发展将成为未来竞争的关键

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最新消息显示，25MW！吉宝浮动数据中心在新加坡开建

新加坡作为全球数据中心枢纽，长期面临土地稀缺和电力供应紧张的挑战

值得关注的是，项目早期曾与Toll集团、皇家孚宝（Royal Vopak）等伙伴达成谅解备忘录，探讨近岸浮动设施及能源基础设施

值得关注的是，吉宝数据中心长期以来推动”浮动数据中心公园”（Floating Data Centre Park）愿景，旨在通过模块化设计实现快速扩展，并探索LNG（液化天然气）和氢能等低碳能源整合，以降低运营成本和碳足迹

从更深层次来看，项目概念最早可追溯至2019年探索阶段，2023年获得监管批准，并完成了环境影响评估（EIA）

值得关注的是，项目设计采用模块化浮动结构，包括一个四层高的水上数据中心模块（水载模块），并配套岸上基础设施

业内人士指出，核心创新在于利用海水进行冷却，以应对新加坡在土地、能源和水资源方面的传统制约

业内人士指出，吉宝此举也体现了其在数据中心领域的长期战略布局

业内人士指出，其模块化特性允许根据需求快速部署新模块，并将旧模块回收再利用，符合循环经济理念

值得关注的是，双方均有新加坡主权财富基金淡马锡（Temasek）作为主要投资者

业内人士指出，据吉宝2026年第一季度业绩更新披露，浮动数据中心项目建设已正式开工

值得关注的是，该浮动模块将占用约9,870平方米陆域和7,580平方米海域空间

业内人士指出，吉宝同时还在推进新加坡其他数据中心项目，包括计划于2026年中期开工的Keppel DC SGP 9

从更深层次来看，吉宝数据中心基金II（Keppel Data Centre Fund II）为该项目提供资金支持

值得关注的是，吉宝在2025年年度报告中表示，这一项目”展示了应对数据中心常见土地、能源和水资源限制的实用且可扩展方法”

业内人士指出，该项目位于新加坡罗央新月25号（25 Loyang Crescent），此前为石油公司Toll集团拥有的工业用地，目前正被出售给房地产公司凯德集团（CapitaLand）

值得关注的是，行业观察人士认为，该项目标志着新加坡在可持续数据中心发展上的重要里程碑

从更深层次来看，分析指出，随着全球AI和数字化需求激增，浮动数据中心等创新模式可能为土地资源紧张的沿海城市提供可复制的解决方案

值得关注的是，行业消息显示，吉宝数据中心（Keppel Data Centres）正式启动新加坡浮动数据中心项目的建设工作

值得关注的是，该项目总容量约25MW，其中包括一个19.2MW的水上模块，计划于2028年投入运营，目前已锁定一名全球超大规模（hyperscale）客户

值得关注的是，浮动数据中心被视为新加坡数字基础设施创新解决方案的一部分

业内人士指出，目前，项目具体建设细节、确切电力来源配置以及与海底电缆的直接连接方案尚未进一步公布

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从更深层次来看，同时，海水冷却系统有助于提升能源使用效率（PUE），缓解热带地区数据中心散热难题

业内分析认为，AI算力需求与绿色数据中心将成为行业主旋律

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据行业最新消息，AI日报：可灵AI将完成30亿美元融资；支付宝AI生活助理“阿宝”

该工具仅适用于标准Teams会议，且分阶段上线

值得关注的是，5、苹果 Safari 预览版新增 MCP 服务，AI 智能体助力网页开发调试 苹果Safari技术预览版247新增MCP服务器功能，通过AI智能体简化前端开发与页面调试工作

值得关注的是，🧠 零代码平台让语音智能体搭建更简单 8、美团大模型生态调整：全面限用豆包，力推自研 LongCat 体系 美团近期对豆包大模型的使用权限进行严格限制，表明其正向自研方案倾斜

从更深层次来看，MCP协议作为通用开放标准，允许AI智能体对接外部工具和浏览器开发工具，实现信息读取、授权操作等功能，覆盖网页开发全流程检测需求，显著降低人工调试成本

从更深层次来看，其商业化能力显著，2026年第一季度营收突破6.5亿元，ARR接近5亿美元

业内人士指出，新鲜AI产品点击了解：https://app.aibase.com/zh 1、可灵AI将完成30亿美元融资腾讯参投，计划12个月内启动赴港IPO 可灵AI完成30亿美元融资，腾讯参投，估值达180亿美元，并计划在12个月内启动赴港IPO

值得关注的是，🍎 MCP协议让AI智能体与开发环境无缝对接，提升前端开发效率

从更深层次来看，功能默认关闭，需用户手动开启，企业管理员可统一管控

业内人士指出，6、微软 Teams 8 月上线 AI 助手 Facilitator，会议实时答疑提升沟通效率 微软计划在8月为Teams推出AI会议辅助工具Facilitator，该工具能实时解析会议对话，自动识别未解答问题和模糊表述，并推送补充信息，提升沟通效率

从更深层次来看，马斯克回应了市场对Optimus近期减少公开演示的猜测，表示作为一款包含1万个独特零部件且一切从零开始的全新产品，Optimus在生产初期的爬坡速度将极其缓慢，这与传统汽车制造有着本质区别

值得关注的是，🚀 特斯拉弗里蒙特工厂的Optimus人形机器人生产线正式投入运转

值得关注的是，🛠️ 支持网页内容查看、日志分析、网络请求记录等调试功能，简化开发流程

值得关注的是，2、支付宝AI生活助理“阿宝”正式开启公测，上线72项办事技能 支付宝公开其AI生活助理“阿宝”正式面向全量用户开放公测，优化了生活服务垂域模型能力、服务生态和用户陪伴体系，提升了用户体验

从更深层次来看，阿宝公测版已全面开放，用户无需邀请码即可体验

值得关注的是，📅 Optimus预计将在今年7月下旬或8月正式投产，初期低产量生产后，预计到2027年才全面展开高产量的大规模量产

业内人士指出，📈 2026年第一季度营收突破6.5亿元，ARR接近5亿美元，商业化能力强劲

业内人士指出，🌐 覆盖网页排错、兼容性检查、无障碍审查等场景，降低人工调试成本

从更深层次来看，新增亲密度陪伴体系，支持个性化权益和人格化互动

从更深层次来看，💼 计划12个月内启动赴港IPO，资金用于算力与数据中心扩建及人才引进

业内人士指出，这一系列动作反映了大型互联网企业对 AI 核心技术主权的重视，预示国内大模型市场进入“硬核练内功”的新阶段

从更深层次来看，阿宝覆盖政务、缴费、文旅等十余类板块，提供72项高频刚需技能

业内人士指出，🚀 可灵AI完成30亿美元融资，腾讯参投，估值达180亿美元

值得关注的是，🧠 Kimi K3 参数规模高达 2.5 万亿，超越 DeepSeek V4 Pro 和文心 5.0，成为国产大模型参数规模最大者

值得关注的是，4、特斯拉Optimus机器人产线曝光:马斯克确认今夏投产，初期产量爬坡缓慢 特斯拉CEO埃隆·马斯克通过社交媒体公开了弗里蒙特工厂的团队大合照，展示了Optimus人形机器人生产线的最新动态

从更深层次来看，🍎 美团开始限制使用外部大模型，如豆包，以加强内部自研方案的使用

业内人士指出，🚀 月之暗面保持高频迭代节奏，Kimi K3 的发布将进一步巩固其在技术生态中的先发优势

从更深层次来看，这标志着由传统乘用车生产线改造而来的全新机器人生产基地已正式进入运转阶段

从更深层次来看，欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用

值得关注的是，📅 8月分阶段上线，仅支持标准Teams会议

值得关注的是，🧠 LongCat 大模型已成为美团提升业务智能化的核心驱动力，并已开源

值得关注的是，LongCat 大模型作为核心技术底座，已深度集成于多个业务场景，并推出多个模型构建全方位 AI 能力矩阵

值得关注的是，3、Kimi K3 或于本月发布，参数规模直指 2.5 万亿 文章聚焦于国产大模型领域，特别是月之暗面即将发布的 Kimi K3，其参数规模和功能表现均表现出显著提升，有望成为国产大模型的领跑者

从更深层次来看，🌐 Kimi K3 预计实现 1M 超长上下文窗口与多模态处理能力的深度集成，挑战全球顶级水准

值得关注的是，7、两分钟上手生产级语音智能体：xAI 发布 Voice Agent Builder 测试版 xAI 发布的 Voice Agent Builder 测试版，通过零代码平台降低了企业级语音智能体的搭建门槛，其核心模型 Grok Voice Think Fast1.0 在性能评测中表现优异，并采用透明计费模式，为用户提供高效、便捷的语音服务解决方案

业内人士指出，📉 马斯克表示Optimus生产初期的爬坡速度缓慢，与传统汽车制造有本质区别

从更深层次来看，🚀 美团通过构建自研 AI 能力矩阵，试图在 AI 竞速中增强业务的灵活性与安全性

随着IDC行业的快速发展，可持续发展将成为未来竞争的关键

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最新消息显示，日本横滨港测试100%可再生能源供电海上数据中心

该项目旨在应对生成式人工智能（AI）和云服务普及带来的电力需求激增与用地紧张问题，重点测试能否依靠太阳能等可再生能源提供全部电力

业内人士指出，此项目是科技巨头及港口城市应对AI时代数据中心能耗挑战的创新尝试之一

业内人士指出，项目由日本邮船（NYK）、NTT Facilities、Eurus Energy Holdings、三菱UFJ银行以及横滨市政府等参与

值得关注的是，若试验成功，未来可考虑与海上风力发电相结合扩大规模，实现商业化运营

从更深层次来看，试验利用横滨港大さん桥码头（Osanbashi Pier）已有的”迷你浮体”（mini-float，长约80米、宽约25米）作为平台，在其上安装集装箱型数据中心、44千瓦太阳能发电设备以及配套蓄电池储能系统

从更深层次来看，日本横滨市中区的横滨港日前启动了100%可再生能源供电的海上浮体式数据中心实证试验

业内人士指出，目前试验仍在进行中，更多验证结果有待后续公布

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值得关注的是，日本邮船方面表示，这是全球首个100%依靠可再生能源运行的海上浮体式数据中心

值得关注的是，海上设置的优势在于无需陆上地基改良和抗震加固，且可在造船厂预制后直接浮运至目标海域，具有显著的成本和灵活性优势

值得关注的是，据报道，该实证试验实际于2026年3月25日左右正式启动，计划持续约一年时间，主要验证设备在海上环境下的耐波浪摇晃性、海水盐分腐蚀性以及可再生能源供电的稳定性和能源管理效能

业内分析认为，AI算力需求与绿色数据中心将成为行业主旋律

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行业动态更新：日本最大单体数据中心10亿美元出售

CLAR此前于2026年3月公开收购意向，本次交易已于近期完成

从更深层次来看，位置优势显著：设施位于大阪、京都和奈良附近，距离大阪约30公里，交通和基础设施便捷，是大大阪地区主要数据中心枢纽之一

值得关注的是，CLAR通过此次交易实现对日本市场的首次进入，进一步多元化其数据中心组合

业内人士指出，业内人士认为，此类交易反映出机构投资者对亚太地区稳定运营数据中心资产的强劲兴趣，有助于快速扩大容量以应对AI等新兴技术需求

业内人士指出，如果您想了解更多关于泰国算力产业发展，以及数据中心项目落地情况、当地政策变化、中国出海企业现状等，欢迎报名即将于2026年5月27日在泰国曼谷香格里拉酒店召开的数字基础设施全球合作发展曼谷论坛（DIFGC 2026 · THAILAND），并关注下午召开的DIF Lounge研讨会，与真正参与泰国 AI 数据中心建设一线决策者和工程伙伴面对面交流，提前锁定合作、项目与生态位置

从更深层次来看，日本在政治稳定、低电力中断率、高纤维基础设施和熟练劳动力等方面具备优势，同时作为北美与亚太连接枢纽的地理位置也为其加分

值得关注的是，本次交易的买方为新加坡凯德置地Ascendas REIT（CapitaLand Ascendas REIT，简称CLAR）及其合作伙伴

值得关注的是，2024年市场规模达234亿美元，预计2025-2030年复合年增长率约6.7%，到2030年达到334亿美元

从更深层次来看，据消息，位于日本大阪大地区（Greater Osaka）的一处40.5兆瓦Tier III超大规模数据中心被出售，交易总额达1560亿日元（约合10亿美元或人民币74.88亿元），创下日本历史上最大单体数据中心交易纪录

从更深层次来看，该数据中心于2023年建成，为自由持有物业，建筑面积约4.3万平方米，目前100%由一家全球投资级超大规模数据中心运营商租用，租约约14年，并包含每年1%的租金递增条款

值得关注的是，AI工作负载占比预计将从2025年的25%升至2030年的50%，全球数据中心行业需约3万亿美元投资以满足需求

值得关注的是，日本是发达国家中第二大数据中心市场，仅次于美国

值得关注的是，CLAR收购了该数据中心49%的权益，其余权益由一家日本机构投资者管理的基金持有（据报道为三井物产房地产管理公司管理的基金）

值得关注的是，大阪作为日本第二大数据中心市场，正快速发展，成为东京之外的重要枢纽，尤其在AI和云计算驱动下

可以预见，这一趋势将在未来深刻影响IDC行业格局

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据行业最新消息，A Visit to Shenzhen Water: Hands-on with Quick BI's Smart Q — Letting Water

As a wholly state-owned enterprise under the Shenzhen State-owned Assets Supervision and Administration Commission, Shenzhen Environment & Water Group Co., Ltd. operates across the entire water industry value chain—including raw water supply, tap water production, sewage treatment, and aquatic environmental remediation. The company provides 100% of Shenzhen’s water supply and handles over 50% of its drainage services; additionally, it operates numerous water projects across seven provinces nationwide, serving a population of more than 30 million. An expansive business footprint generates massive volumes of operational data—spanning daily water supply, pipeline network pressure, water quality metrics, and sewage treatment volumes. How can valuable insights be rapidly extracted from this data to truly inform business decisions? This is precisely the question Shenzhen Environmental Water Group has been continuously addressing. Last week, the Lingyang Quick BI team visited the Shenzhen Environment & Water Group to conduct a training session on intelligent BI products, helping business staff shift from “passively waiting for reports” to “actively engaging with data.” Covering everything from product philosophy and practical exercises to feature demonstrations and usage guidelines, the training was packed with valuable insights and sparked enthusiastic interaction among the participants. At the first stop of the training, the Quick BI instructor began by discussing the specific problems that intelligent BI can solve. The Quick BI instructor detailed the product’s four core attributes: “out-of-the-box” readiness, which lowers the barrier to entry for data analysis; agile analysis, which drastically shortens the cycle from requesting insights to viewing results; data connectivity, which supports a wide range of data sources and environment compatibility; and intelligent openness, which provides ample scope for deep integration with business systems. If the product introduction is about understanding what it is, then the subsequent live demonstration is about witnessing its results firsthand. A Quick BI instructor provided a comprehensive demonstration of the capabilities of “Smart Q.” The product’s design philosophy centers on three key concepts: accuracy, ensuring every query yields trustworthy results; insight, going beyond the mere presentation of numbers to uncover underlying trends and anomalies; and enterprise-grade quality, meeting rigorous standards for access control and data security. During the demonstration, four functional modules were showcased in turn: “Q Dashboard” enables one-click report creation, dramatically boosting analysis efficiency. The system translates natural language directly into report-building commands, eliminating the need for complex configuration. It also features one-click styling, allowing anyone to quickly generate visually appealing reports with tasteful color schemes and clear, intuitive chart layouts—making data analysis a truly pleasing experience. “Q Query” enables efficient data retrieval through natural language Q&A, alleviating the burden of data extraction. It supports not only standard queries but also anomaly detection: it automatically identifies outliers in reports or data files and allows for drill-down analysis to pinpoint their sources—for instance, breaking down monthly profit fluctuations to the specific customer level. Additionally, it handles complex, multi-step query scenarios, enabling a progressive, deep-dive analysis to uncover the insights behind the data. “Q Insights” delivers data summaries and intelligent interpretations in a single step, eliminating the hassle of data retrieval and boosting information efficiency. It integrates capabilities such as data extraction, interpretation, trend analysis, and diagnostic attribution, allowing the data itself to “tell” the story of your business. Q Reports offers automated report planning and generates summaries within minutes, delivering both efficiency and valuable insights. It supports intelligent content editing and periodic data updates, ensuring reports remain accurate and up-to-date. Regarding insight attribution, Smart Q Reports aligns closely with business scenarios by offering multiple attribution models; it distills deep insights from data to meet diverse business analysis needs. From setup to querying and from interpretation to reporting, the entire data analysis workflow became tangible and concrete during the demonstration. Many participants remarked, “I hadn’t realized that using Smart Q for data analysis could be so convenient.” In the third segment of the training, the Quick BI instructor focused on how to effectively use “Ask Data,” providing an in-depth explanation of practical methods and techniques. What appears to be a simple data query operation actually involves a complete processing pipeline: Chain-of-Thought reasoning → SQL statement generation → interactive data visualization → intelligent data interpretation.Once users understand this chain of events, it becomes clearer to them why asking a question in one way yields more accurate results than asking it in another. Building on this foundation, the Quick BI instructor provided a detailed explanation of standard query protocols—covering how to clearly define analytical dimensions, appropriately limit query scopes, identify phrasing likely to cause misunderstandings, and avoid common pitfalls encountered when formulating data queries. During the final Q&A session, participants raised specific issues encountered during actual use, and the instructor addressed them one by one, fostering an atmosphere of deep engagement in the discussion. Shenzhen Water Group is leveraging Quick BI to explore a new operational model; for instance, by using “Q Reports,” the company automates multidimensional analysis of work order data—categorized by type, intake channel, and time—and intelligently selects the most intuitive visualizations to present the results.Once this model matures, staff will no longer need to spend vast amounts of time each month on data migration; instead, they will be able to open a report to instantly view trends, identify issues, and make decisions—truly allowing data to stay ahead of business operations. From reports to conversations, and from data sets to decision-making, Shenzhen Environment & Water Group—a benchmark enterprise in China’s urban water sector—has leveraged the “Quick BI Smart Q” tool to drive a shift among business staff from passively waiting for data to actively utilizing it, thereby providing a replicable model for the digital transformation of state-owned enterprises.Moving forward, the two parties will continue to deepen their collaboration, constantly expanding the scope of intelligent analysis applications across core water utility operations. By harnessing the power of data, they aim to drive high-quality development in urban water services and jointly propel the industry’s transition from an experience-driven model to a data-driven one.

业内分析认为，AI算力需求与绿色数据中心将成为行业主旋律

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据行业最新消息，2026 上半年 CVE 漏洞榜单：Linux 以 2308 个数量居首

IT之家 7 月 4 日消息，科技媒体 Linuxiac 昨日（7 月 3 日）发布博文，报道称在 2026 年上半年披露的 CVE 漏洞排名中，Linux 内核以 2308 个位居榜首，谷歌以 1752 个位居第二

业内人士指出，Linux 内核维护者格雷格 · 克罗阿 – 哈特曼（Greg Kroah-Hartman）昨日在 https://social.kernel.org/ 上发布 2026 年上半年漏洞统计数据，IT之家附上相关信息如下： Linux 统计 CVE 漏洞数量为 2308 个 谷歌统计 CVE 漏洞数量为 1752 个 n/a 统计 CVE 漏洞数量为 1308 个 微软统计 CVE 漏洞数量为 843 个 龙虾 OpenClaw 统计 CVE 漏洞数量为 495 个 甲骨文统计 CVE 漏洞数量为 445 个 Adobe 统计 CVE 漏洞数量为 395 个 红帽 Red Hat 统计 CVE 漏洞数量为 340 个 Apache 软件基金会统计 CVE 漏洞数量为 310 个 苹果统计 CVE 漏洞数量为 284 个 他后续分享了第二组数据，按照产品排序，展示了 2026 年上半年漏洞统计数据： Linux 仍然以 2309 个 CVE 位居榜首 Chrome 统计 CVE 漏洞数量为 1584 个 n/a 统计 CVE 漏洞数量为 888 个 龙虾 OpenClaw 统计 CVE 漏洞数量为 497 个 Windows 10 Version 1607 统计 CVE 漏洞数量为 284 个 火狐 Firefox 浏览器统计 CVE 漏洞数量为 255 个 安卓统计 CVE 漏洞数量为 153 个 AVideo 统计 CVE 漏洞数量为 141 个 Red Hat Enterprise Linux 10 统计 CVE 漏洞数量为 136 个 iOS 和 iPadOS 统计 CVE 漏洞数量为 124 个

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行业动态更新：Android 17 缺的原生应用锁功能，谷歌仍在持续打磨

Pixel 手机用户一直期盼系统原生应用锁功能上线，Android Canary 2603 版本中曾出现过该功能，可后续 Canary 预览版又莫名移除了相关支持

从更深层次来看，这段字符说明，用户今后能直接在系统设置里一次性给多个应用上锁

业内人士指出，IT之家 7 月 2 日消息，据 Android Authority 报道，Android 17 正式版已于上月推送，带来了大量全新功能，但唯独少了一项关键功能：应用锁，这点颇为令人费解

从更深层次来看，在最新的 Android 17 QPR1 第六版测试更新里，谷歌新增了多段文本字符，出现了“现在你可在设置中批量为多款应用开启应用锁”字样，暗示其正推进应用锁功能的开发工作

值得关注的是，为提升安全性，你可设置仅通过生物识别验证解锁应用”字样，在 Canary 2603 版本中，用户可使用生物识别或数字密码解锁上锁应用

值得关注的是，IT之家注意到，Android 17 QPR1 Beta 6 版本并未开放应用锁功能，因此该功能大概率不会随 QPR1 正式版推出

值得关注的是，从这段新增字符能看出，谷歌计划在后续版本中提供选项，允许用户关闭密码解锁通道，仅依靠指纹、人脸等生物识别方式打开应用

业内人士指出，好在目前看来这项功能并未被彻底砍掉，谷歌仍在后台持续打磨开发

业内人士指出，而在 Canary 2603 版本中，用户仅能通过 Pixel 桌面启动器设置应用锁，且一次只能锁定单个软件

业内分析认为，AI算力需求与绿色数据中心将成为行业主旋律

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据行业最新消息，消息称小米首款 NAS“Xiaomi 智能存储”工程机配 2G RAM + 8G 闪存，双盘位最高支持 40TB SSD

匹配 1 个 USB-A 3.0 接口、1 个 HDMI 1.4 接口

业内人士指出，目前博主 @6GHz 曝光了这款产品的工程机参数，显示该机配备 2GB RAM 和 8GB 闪存，不过该机的 CPU 存在争议，博主称该机搭载瑞昱 RTD1619B 处理器（RTD1619B 原生不支持 DDR3/DDR3L），评论区用户称该机应为“四核 A55 架构”

值得关注的是，其他方面，该机采用双盘位设计，最大支持 40TB SSD

业内人士指出，IT之家 6 月 28 日消息，小米于 6 月 24 日开始众筹预约旗下首款 NAS“Xiaomi 智能存储”，该产品将于 7 月 1 日 10:00 正式众筹开售，7 月 8 日 10:00 众筹结束

从更深层次来看，IT之家注意到，目前该机已通过中国质量认证中心认证，证书编号为 2025010911819763，型号为 RP05，供电规格为 12V/3.5A，配套电源适配器型号为 AD-D2131200350CN01，页面显示该机由杭州海康威视电子有限公司代工生产

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