科技

華為發佈面向超節點與集群的全新靈衢計算架構

上海2026年9月22日 /美通社/ — 在華為全聯接大會2026一場聚焦計算架構創新的主題演講中，華為常務董事、ICT BG CEO楊超斌揭曉了靈衢(UnifiedBus)互聯架構的更多細節，發佈一系列基於靈衢互聯架構的計算產品，並介紹華為如何攜手開源社區，使能客戶、夥伴與開發者應用創新。

Yang Chaobin delivering a keynote at HUAWEI CONNECT 2026

在傳統計算架構下，集群規模擴大時，資源利用率反而下降，十萬卡集群的實際模型算力利用率僅約20%，大量算力處於等待通信完成的狀態。10T參數大模型的訓練需要海量中間數據，傳統架構下單個加速卡的內存容量已難以承載。集群內不同部件之間的互聯與通信能力，已成為決定計算系統性能的關鍵。

楊超斌表示，華為破解這一瓶頸的解決方案，就是這套依托靈衢互聯技術打造的新計算架構，實現集群與超節點之間的協同。該架構的設計初衷，是順應各類新型智能體應用落地所帶來的算力爆發式增長需求。基於靈衢的計算系統具備四大特徵：

協議歸一，內存語義：將十餘種互聯協議統一為靈衢協議，互聯帶寬從百GB級提升至TB級，RTT通信時延從7微秒壓縮至2微秒，支持超節點內全局內存統一編址。
多樣算力，異構協同：CPU、NPU、內存、SSD等通過靈衢直接互聯，實現去中心化平等訪問，CPU和NPU資源可靈活配比。通過分層分級Transformer硬加速，解耦Attention與FFN，實現AF分離部署。
分級存儲，全局池化：以混合介質資源池化解決激活值緩存問題，將DDR作為NPU「第二內存」，降低搜推廣業務時延，千億級、數千維向量檢索性能翻番；降低10T大模型訓練對單卡HBM的容量需求，助力提升集群MFU。
光電互聯，靈活組網：構建全局超高帶寬、超低時延「數據高速公路」，實現大小算力靈活擴展。

隨後，楊超斌發佈最新的靈衢互聯設備，覆蓋櫃內、跨櫃與集群三級互聯，支持從單櫃到百萬卡集群的彈性擴展。

櫃內，靈衢互聯刀片實現零電纜、零電路損耗，一個4096卡超節點可節省196公里銅纜。
跨櫃靈衢互聯設備支持176個端口，每端口達1.6T，單機280T全光互聯，是業界互聯帶寬最大、端口數最多的高速總線協議互聯設備，RTT時延低至2微秒。
在跨集群方面，UBG靈衢網絡交換機具備高達1024的超大Radix扇出能力，可支撐百萬卡超節點集群，滿足模型參數向幾十萬億演進的需求。

同時，楊超斌還發佈了華為基於靈衢的Agentic AI超節點集群，由TaiShan 950（鯤鵬950）、Atlas 960（昇騰960）超節點、OceanStor M900記憶存儲及星河UBG交換機組成，實現多樣算力協同與分級資源池化。

靈衢互聯技術不僅用於超節點，也適用於一體機。華為基於靈衢架構打造從1卡到8卡的系列化一體機及鯤鵬、昇騰模組，讓中小企業也能本地運行萬億參數大模型。

楊超斌介紹，生態方面，昇騰與DeepSeek Harness、OpenCode、openJiuwen等開源框架協同，打造智能管理、推理加速、安全框架等Agent插件化組件並全量開源。

楊超斌表示：「華為將堅持系統級創新，構築系列化算力底座，開源開放，聯合客戶、夥伴和開發者共建生態，為世界提供新選擇。」

2026 年 9 月 21 日 by 即時國際工商科技

3Education推創新航天 x AI科技及智能機械狗教育方案

推動科技融入教學培育學生創意思維

香港2026年9月21日 /美通社/ — 近年航天科技備受矚目，隨着港產女太空人於今年成功進駐「天宮」太空站，加上《香港第一個五年規劃》提出拓展航天科技領域應用，各界對航天科技及相關教育的關注持續提升。

3Education與亞洲領先教育機構UFO Tech Academy 推出AI航天科技課程。

和記電訊（香港）有限公司（「和記電訊香港」）作為領先的數碼營辦商及科技賦能者，亦積極推動創新科技教育發展，透過專屬教育團隊3Education，提供一站式教育方案及課程，包括近月與亞洲領先教育機構UFO Tech Academy 推出航天科技課程，讓學生從小培養探索太空的興趣，更有機會將親自設計的衛星送上太空，將創意構思轉化為真實的航天實踐體驗。

由航天科技到智能機械 啟動多元教育方案

為支援學校推動科技教育及提升學生的科技素養，3Education 提供靈活的一站式教育方案及課程，滿足中小學學生的學習需求。3Education可配合學校的特定需求，如教學目標、課程進度及學生能力等，度身而設教育方案，極具彈性。

其中，3Education與UFO Tech Academy 推出的航天科技課程，涵蓋航天基礎知識、航天器及衛星發展與設計，以及航天編程等。學生可親自創建多種3D航天器模型，由AI學習系統即時評估學生學習表現及作品成果，並提供個人化建議協助改進模型設計。

3Education亦提供智能機械狗課程及人型機械人教育方案。智能機械狗課程內容涵蓋感應器原理與圖形化編程等，協助學生掌握具身智能（Embodied AI）的核心技能；人型機械人方案則透過語音及手勢互動支援課堂管理，提升學生投入感，讓學習更生動有趣。

歡迎參加航天科技考察之旅

3Education將於10月9日與UFO Tech Academy 攜手舉辦「航天精神創新考察之旅」，帶領教育界人士參觀位於深圳的中國航天科技集團航天科技廣場，共同探索AI教育趨勢、航天科技及創新教育科技發展，歡迎本港校長或老師報名參加，名額有限，先到先得，額滿即止。欲了解更多3Education教育方案及報名參與交流活動，請WhatsApp 6341 0510或電郵至3education@hthk.com查詢。

此外，3Education 致力支援學校將科技融入教學，激發學生對創新及科技的興趣，已連續兩年支持「AI航天科技比賽」。該比賽今年由香港兒童基金會主辦，鼓勵學生運用AI技術，探索航天科技的創新應用。有關「AI 航天科技比賽2026」的詳情，請瀏覽https://www.theminelab.org/。

關於和記電訊（香港）有限公司

和記電訊（香港）有限公司（「和記電訊香港」）為本港領先的流動通訊服務營辦商，於消費者市場以3香港、3SUPREME、SoSIM及MO+品牌，提供多元化及先進的流動通訊服務，並於企業市場以3Business品牌發展企業及商業解決方案，涵蓋流動商務、資訊科技、智慧城市、物聯網和大數據等範疇。和記電訊香港致力締造巿場潮流，領導業界發展。

和記電訊香港是和記電訊香港控股有限公司（股份代號︰215）的流動通訊業務，和記電訊香港控股則為長江和記實業（股份代號：1）集團成員，有關和記電訊香港的詳情，請瀏覽www.hthkh.com。

2026 年 9 月 21 日 by 工商教育生活科技

構建「以客戶為中心」的「華為+夥伴」協同體系讓AI惠及千行百業

上海2026年9月21日 /美通社/ — 在華為全聯接大會2026期間，華為高級副總裁兼企業銷售總裁陳雷發表了「攜手夥伴，讓AI惠及千行百業」主題演講，正式對外發佈全新「SCALE」夥伴支持體系。華為希望借助該體系，助力夥伴推動客戶智能化從單點實踐走向規模化落地。陳雷同時分享了華為關於智能化從標桿走向千行百業的最新思考與實踐。

陳雷表示：「智能化時代正加速到來。華為攜手夥伴，共同提供能夠解決真實業務問題的產品與解決方案。我們希望把自身能力開放給夥伴，賦能夥伴充分釋放他們的獨特優勢，幫助客戶從『建好算力』走向『用好算力』。華為全力推動以客戶為中心的『華為+夥伴』協同體系蓬勃發展，助力夥伴更高效地解決客戶的業務問題，實現AI規模化落地。」

Leo Chen, Huawei’s Senior Vice President and President of Enterprise Sales

在推動行業智能化項目規模化的過程中，夥伴普遍面臨五大挑戰：方案開發、集成驗證、方案交付、服務運維以及業務協同。為幫助夥伴攻克上述難題，「SCALE」夥伴支持體系從五個維度提供支持：場景化解決方案（Scenario-based Solutions）、聯合創新（Co-innovation）、聯合營銷（Aligned Marketing）、服務一致性（Local Services, Consistent Quality）和高效協同（Efficient Collaboration），為夥伴提供覆蓋方案開發、驗證、上市、交付和運營的全流程支持，推動智能化從標桿項目走向大規模AI落地。

場景化解決方案：華為提供開放、易於集成的AI產品底座，夥伴可依托這些產品快速開發新的解決方案。產品覆蓋計算、存儲、網絡、安全以及數據保護領域，包含全新的中小企業算力引擎（SMECE）與DCS AI兩大解決方案，幫助夥伴將自身行業經驗高效轉化為可落地的智能化方案。目前，華為夥伴已基於相關產品，針對八大行業開發出100多個場景化方案，加速AI落地應用。

聯合創新：為幫助夥伴高效復用標桿經驗、完成方案集成驗證，華為向夥伴開放參考架構與驗證環境，包含48個高價值場景參考架構，為夥伴開展方案設計、環境搭建、應用開發、調試和驗證提供全流程參考。此外，華為通過雲上OpenLab，提供統一接口和開發驗證工具，大幅提升方案開發、適配和驗證效率。

聯合營銷：華為致力於幫助夥伴洞察客戶需求、發佈全新方案，讓優秀方案「看得見、可驗證、能複製」，便於客戶快速找到合適的方案。華為向夥伴開放MTL（從市場到線索）流程能力，與夥伴共同推進面向客戶的方案上市。華為與夥伴聯合發佈方案，在華為展台與展廳展示優秀方案，並攜手客戶打造行業樣板點，幫助客戶直觀理解方案價值與實際驗證成果。截至目前，華為已攜手夥伴，在全球與客戶共建超過130個行業樣板點。

服務一致性：華為持續推進夥伴服務本地化拓展，讓夥伴能夠向客戶提供與華為同等標準的高質量服務。夥伴可通過華為的O3夥伴服務平台，獲取知識、工具、專家資源與服務經驗。華為面向各類服務崗位推出人才培養及認證項目，過去三年累計培養超5萬名AI專業人才。

高效協同：華為為夥伴打造兩大一站式智能平台，簡化雙方協作流程。華為億企飛（HUAWEI eFly，即企業業務App）與華為夥伴官網（HUAWEI ePartner）這兩個平台作為統一入口，協助夥伴打通華為內部流程，獲取開展一站式營銷、交易和服務運營所需的數據。夥伴可獲取資料、工具、IT接口、AI輔助配置、智能問答工具，進一步提升服務客戶的效率。

陳雷談到：「真正的智能時代，應讓成功經驗更快、更廣泛地走進千行百業，讓更多企業乘勢而上。面向行業智能化的廣闊未來，華為願與廣大客戶、夥伴並肩攜手，推動更多成功經驗從標桿走向規模化落地，讓AI惠及更多行業、更多組織和更多的人。」

2026 年 9 月 21 日 by 即時工商科技財經

華為發佈人工智能實踐實驗室（AIPL）解決方案，共啟「教育+AI」人才培養新範式

上海2026年9月21日 /美通社/ — 華為全聯接大會2026期間，以「人工智能x教育，構築數智時代人才基石」為主題的全球教育峰會在上海成功舉辦。會上，華為正式面向全球發佈人工智能實踐實驗室（AI Practice LAB，簡稱「AIPL」）解決方案，並同步發佈《「人工智能+」實踐教學白皮書》（簡稱「白皮書」）。

Launch of the AIPL Solution

面向AI驅動的教育變革，傳統的理論教學模式已難以滿足產業對實踐能力的需求，AI人才培養成為高等教育的當務之急。華為結合千行百業的實踐經驗，推出以「真場景、真數據、真算法」為核心理念的AIPL解決方案，旨在通過將行業真實案例、脫敏數據和工程化工具引入教學實踐，打破傳統理論教學與產業需求之間的壁壘，支撐高校培養真正契合產業需求的AI人才。

華為監事會副主席陶景文表示，華為和教育界、行業企業一起，結合AI技術引入，共同加大實踐育人模式深入探索，在理論學習與實踐、科研創新中搭建「路」和「橋」。華為將持續扎根教育行業，以開放的姿態，攜手全球高校、科研機構和行業夥伴，以技術創新賦能教育行業的數智化升級。

會上，華為副總裁、公共事業軍團CEO李俊風、華為培訓與認證業務部總裁龐傳春、武漢大學副校長何蓮、上海交通大學網絡信息中心主任薛廣濤共同面向全球發佈華為AIPL解決方案。

目前，該方案已聯合12家基線夥伴共建AI實踐教學方案，並在北京理工大學、上海交通大學等多所高校落地。此次面向全球發佈，旨在將人工智能實踐實驗的理念與方案推向世界，助力全球AI創新人才培養。

會上，華為聯合多所高校及合作夥伴共同發佈《「人工智能+」實踐教學白皮書》。華為高教軍團總裁杜敏、華為ICT人才夥伴發展部部長孫剛、華為企業業務全球Marketing總裁章建軍、聯合國教科文組織高等教育創新中心副主任畢小涵、武漢大學智慧校園部部長夏正偉、瀋陽工學院校長李康舉和華大教育中心副院長盧潔見證發佈。

白皮書系統闡述了人工智能時代高等教育人才培養範式重構的理論邏輯與實踐路徑，聚焦「人工智能+實踐教學」核心議題，提出「一個底座、兩類要素、三層課程、四維評價、五方生態」的變革參考框架，旨在為高校管理者、一線教師、教育研究者及產業界提供一份系統、務實、可操作的實踐指南。

面向未來，華為將持續攜手廣大高校與合作夥伴，夯實教育行業數智底座，推動AIPL模式向多學科複製。以技術賦能教育、以實踐鍛造人才，圍繞實踐實訓、智慧教學、智慧校園、科研創新場景，把產業前沿技術與真實業務場景轉化為育人資源，助力優質教育資源普惠共享。

2026 年 9 月 21 日 by 一般工商教育科技

IBM 與 NASA 聯合發布首個開源月球研究 AI 模型

NASA ‑ IBM 月球基礎模型將數十年觀測數據轉化為科學探索基礎，以單一儀器無法達到的規模，協助科學家挖掘數據當中的規律。
模型在辨識月球表面關鍵地質特徵（包括潛在冰沉積物、隕石坑及火山構造）方面表現顯著提升，支援人類重返月球計劃；其辨識率較常用方法最高提升 23%。

香港2026年9月21日 /美通社/ — 近日，IBM（NYSE: IBM）與美國國家航空航天局（NASA）宣佈開源發布「NASA‑IBM 月球基礎模型」（NASA‑IBM Lunar Foundation Model）。作為首批公開可用、專為月球科學探索而設的基礎模型之一，該模型由 IBM 及 NASA 研究人員利用整理完備的龐大月球觀測數據集訓練而成，目標協助科研人員把數十年來、來自不同儀器的複雜數據轉化為重要研究見解，協助人類在月球建立長期據點。

月球地形持續演變。隨時間推移，月球表面不斷出現新的隕石坑與水冰，亦曾經歷多輪火山活動。數十年來，透過感測器與儀器持續觀測月球，已累積 PB 級數據。過往科學家只能手動篩選地圖及影像，或是採用低解像度、只適用於特定任務的機器學習模型研究月表。這類方法耗用大量運算資源，而且在辨識及分析地質特徵方面，難以達到科研所需的精準度。全新發布的 NASA‑IBM 月球基礎模型可處理不同類型及解像度的月球數據，挖掘數據之間隱藏的關聯，加快研究進度。

具體而言，研究人員可運用這套基礎模型研究多種月球現象，包括：

潛在月球冰沉積物：永久陰影區是月球最難觀測的環境之一，但其地底可能蘊藏月球冰。月球冰代表存在水與氧氣 —— 這些資源對未來興建月球基地，以及為火星任務提供火箭燃料極為重要。NASA‑IBM 模型可結合多模態、多解像度觀測數據，預測月球表面可能存在冰層的位置。NASA 與 IBM 聯合發表的技術論文指出，相較 SwinV2-B (ImageNet) 模型，此模型預測月球冰高潛在區域的誤差（RMSE）最多可減少 22%^[1]。
火山活動歷史：透過研究名為「不規則月海斑塊」（Irregular Mare Patches）的月球火山特徵，科學家可更深入了解月球火山歷史及熱演化過程。此外，辨識這類變動區域對未來月面作業意義重大。在標籤數據不完美的情況下，模型偵測火山特徵的覆蓋範圍較 SwinV2-B (ImageNet) 模型多出 3%，維持同等精準度之餘，實現更高效率及更低微調成本^[2]。
隕石坑偵測：隕石坑是月球最重要、最易辨認的特徵之一，可揭示月球歷史的重要線索，例如不同地形的年代、地質狀況，以及月球早期內部的化學成分。繪製隕石坑地圖亦協助 NASA 揀選安全著陸點，避開陡坡、巨石等危險地帶，並規劃長期基礎設施選址。利用此模型，研究人員可在米級解像度下辨識、結合上下文分析並分類隕石坑；相關論文顯示，其精準度與 SwinV2-B 等先進模型相若，效率及微調成本則更優。在約 100 米的上下文尺度解像度下，模型只需要一半訓練數據，表現已較 SwinV2-B 高出近 19%^[3]。

NASA 華盛頓總部首席科學數據官、署理首席數據及 AI 官 Kevin Murphy 表示：「NASA 花了數十年建立完備的月球科學數據庫，但收集數據只是工作一部分。我們還要讓數據更方便科研人員探索及運用。NASA‑IBM 月球基礎模型展示將 AI 引入 PB 級科學數據帶來的可能性。這正是 AI 真正的價值：把大規模數據轉化為嶄新科學發現。」

IBM 研究院歐洲、英國及愛爾蘭區域負責人 Juan Bernabe-Moreno 指出：「要解開月球的謎團，從海量科學數據中提取資訊的能力不可或缺。NASA‑IBM 月球基礎模型為科研人員提供大規模探索月球的基礎，整合不同儀器的觀測見解，從而發現在單點觀測中難以察覺的規律，建立開放式全球研究平台。」

雖然月球數據十分豐富，但過往未有公開的統一數據集，能夠把多模態、多解像度數據整合至適合現代機器學習的通用框架。除基礎模型外，IBM 與 NASA 科學家亦建構業界首個開源月球數據集 —— 一套統一、可直接用於機器學習的月球數據集，整合四次月球任務、九種觀測儀器所產生的 30 多個空間對齊數據層。數據集匯集數萬張影像及地圖資料，來源包括 NASA 月球勘測軌道飛行器（LRO）及其「重力復原與內部實驗室」（GRAIL）任務，以及日本宇宙航空研究開發機構（JAXA）的「月亮女神」（SELENE）任務，為月球科學界提供豐富的多模態月表及次表層資料。

NASA‑IBM 月球基礎模型延續雙方多年合作，目標將珍貴科學數據轉化成供整個科學界使用的研究基礎。透過開源這套模型，科學家及研究人員可借助前沿 AI 技術，加速月球探索。模型亦是 Prithvi 系列開放基礎模型的最新成員，該系列已涵蓋地理空間、氣象、太陽物理、月球等觀測數據。開發這一系列模型背後有更宏遠的願景：研究人員毋須為每項科學課題重新建構演算法系統，而是善用共享模型，推動跨領域科研突破。

關於IBM

IBM 是全球領先的混合雲、人工智能及企業服務提供商，幫助超過 175 個國家和地區的客戶，從其擁有的數據中獲取商業洞察，簡化業務流程，降低成本，並獲得行業競爭優勢。金融服務、電信和醫療健康等關鍵基礎設施領域的數千家政府和企業實體依靠 IBM 混合雲平台和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實現數字化轉型。IBM 在人工智能、量子計算、行業雲解決方案和企業服務方面的突破性創新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業誠信、透明治理、社會責任、包容文化和服務精神的長期承諾是 IBM 業務發展的基石。瞭解更多信息，請訪問： www.ibm.com/

查詢更多本地資訊，請訪問IBM香港新聞間：https://hongkong.newsroom.ibm.com/

傳媒查詢：
崔守峯 shou.feng.cui@ibm.com

¹ “Multimodal-Multiresolution Foundation Model for Lunar Remote Sensing”, pg 17
² “Multimodal-Multiresolution Foundation Model for Lunar Remote Sensing”, pg 17
³ “Multimodal-Multiresolution Foundation Model for Lunar Remote Sensing”, pg 15

2026 年 9 月 21 日 by 一般即時國際教育科技

華為發佈Fintelligent AI解決方案，助力全球金融機構擁有自己的AI，並將智能掌握在自己手中

基於金融級開源智能體平台openJiuwen和開放算力基礎設施，華為構建智能體工廠、Token工廠和數據知識工廠，加速生產級智能體規模化落地。

上海2026年9月21日 /美通社/ — 在華為全聯接大會2026期間，華為舉辦了全球金融峰會。華為數字金融軍團CEO曹沖發表了題為「Owning Your AI, Advancing Agentic Banking」的主題演講，向全球金融客戶提出「Own Your AI, Own Your Intelligence」主張，並面向全球發佈華為Fintelligent AI解決方案。

Jason Cao, CEO of Huawei Digital Finance BU

該解決方案聚焦全球金融行業AI規模化落地面臨的主要挑戰，包括安全性、可擴展性和可持續性。它幫助金融機構打造新的能力體系，並通過智能體工廠、Token工廠和數據知識工廠三大智能工廠，幫助金融機構持續構建和演進自己的企業級AI架構、一站式智能體平台、金融領域知識沉澱和全生命週期的Token運營，加速邁向智能體金融。

曹沖表示：「金融AI正在從模型能力競爭，走向企業級AI體系能力競爭。每一家金融機構都應該擁有自己的AI，將AI的選擇和演進掌握在自己手中。真正擁有自己的AI，不是使用某一個模型或部署幾個AI應用，而是能夠自主選擇、安全運行、規模複製並持續演進自己的AI能力。華為希望通過開放的架構、平台和算力，與客戶和合作夥伴共同將AI大規模帶進核心業務，加速邁向智能體金融。」

智能體工廠將AI擴展為企業級能力；Token工廠提供更優的性價比和可持續的全生命週期Token管理；數據知識工廠則積累知識資產，使金融機構能夠將知識沉澱構建為內生能力。三大智能工廠協同聯動，打通數據、知識、Token與智能體能力。

智能體工廠專注於幫助銀行規模化構建、運行和管理智能體，讓AI能力從單點應用走向企業級智能，並實現智能體資產的沉澱、復用和統一管理。

openJiuwen是專為多智能體協作而設計的開源智能體平台，具備企業級可靠性和算力親和能力。它基於金融級生產內核構建，提供長期穩定運行、金融級組件以及一站式開發與運行三大核心能力。openJiuwen提供統一的企業級底座，金融機構可基於同一套智能體平台，實現智能體的構建、運行、管理和治理。

華為推出Token全生命週期運營方案TokeNexus，覆蓋Token的規劃、高效生產、智能調度和全局優化，實現Token全生命週期統一運營與管理。通過全流程一體化治理，TokeNexus幫助金融機構在AI規模化的同時，實現成本可控、性能可靠、供給可持續。

華為提出數據知識工廠，將銀行的數據、文檔和規則轉化為智能體可理解、可信任、可調用的知識，並逐步沉澱為銀行自己的領域智能（Domain Intelligence）。

會上，華為發佈了Financial Agentic Data解決方案，圍繞「數據產線」和「知識產線」，為金融智能體提供高質量數據和知識，讓高價值的數據和知識持續流向智能體。基於這一能力演進，數據知識工廠形成從數據供給到知識供給的體系化升級路徑。

華為的AI Coding解決方案採用以本體為中心的方法，把隱藏在遺留系統存量代碼中的寶貴業務規則轉化為AI能夠理解和使用的可復用知識資產，加速核心現代化轉型。

會上，華為還與銀行、保險、證券等金融機構及行業夥伴代表共同發佈了2026華為全球金融燈塔，集中呈現九項燈塔實踐，為全球金融行業的數智化轉型提供可借鑒的實踐樣本。

華為深耕金融行業16年。截至目前，已服務全球80多個國家和地區的7100多家金融客戶，包括全球前100大銀行中的54家。

2026 年 9 月 21 日 by 工商科技財經

Comarch 於《IDC MarketScape: Worldwide Compliant e-Invoicing Solutions 2026 Vendor Assessment》報告中，獲評為領導者

波蘭格勒古夫2026年9月21日 /美通社/ — Comarch 於《IDC MarketScape: Worldwide Compliant E-Invoicing Solutions 2026 Vendor Assessment》（文件編號：EUR154882626，2026 年 9 月）報告中，獲評為領導者。該報告對全球科技提供者為了協助企業管理跨多個司法管轄區，進行現時能力與長期策略的評估。

「我們的使命一直是提供全球統一電子發票平台，增強國際企業的能力。我們相信這項 IDC MarketScape 認可，證明我們正在兌現這承諾——協助我們的客戶輕鬆應付超過 70 個市場的複雜法規。」Comarch 電子發票部總監 Adam Beldzik 說道。

Comarch 電子發票部為企業機構提供全球單一兼統一樞軸，而這樞軸建基於內部平台。全球各個企業可利用單次整合至自己的 ERP 基礎設施，而於整個複雜的法律規定與貿易夥伴網絡中，自動格式化、驗證和傳送資訊。

根據 IDC MarketScape 分析，Comarch 應該獲「大型跨國企業（通常擁有多個 ERP 系統，並大量零售、FMCG、製造或物流業務）考慮。這些企業希望於單一內部平台交換合規和商業文件，重視直接法律合規擁有權和價格透明，並可接受歐洲以外的當地合作夥伴服務。」

請下載 2026 年 IDC MarketScape 報告摘要。

關於 IDC MarketScape

IDC MarketScape 供應商評估模型，旨在提供特定市場內科技和服務供應商競爭合適性的概述。該研究利用基於定性與定量標準的嚴格評分方法，評分結果最終以單一圖形方式，展示各供應商於特定市場內的地位。IDC MarketScape 提供一個清晰框架，而這框架內，可有意義地比較科技供應商的產品及服務、能力和策略，以及目前和未來的市場成功因素。該框架還為科技買家，提供對現時與潛在供應商優點和缺點的 360 度評估。

關於 Comarch

Comarch 是歐洲的企業 IT 解決方案供應商領導者兼新科技先驅，現時為來自波蘭與世界各地多個重要經濟產業領導品牌提供項目服務。它為客戶忠誠計劃、通訊、財務、零售和ERP，提供解決方案。Comarch 作為一間 AI 為先的公司，專注利用新科技來最佳化營運流程和發展向客戶帶來真正商業價值的 AI 驅動解決方案。

anna.kazarnowicz@comarch.com

2026 年 9 月 21 日 by 國際工商科技

Velocys 為了更大型 SAF 與 e-Fuel 項目，而推出 AlphaCore 800 來擴展 Fischer-Tropsch 反應器路線圖

更大容量的微通道反應器專為減少反應器數量、簡化 FT 配置與降低 FT 機組成本而設計

美國侯斯頓和英格蘭牛津2026年9月21日 /美通社/ — Velocys 是可持續發展燃料的 Fischer-Tropsch 技術授權商，今天宣佈推出最新 AlphaCore™ 800 反應器，即該公司迄今最大容量微通道 Fischer-Tropsch (FT) 反應器。該反應器專為從單一反應器每天生產高達 800 桶（或每年 30,000 噸 (30 kt/a)）FT 流體而設計。

Velocys AlphaCore™ Fischer-Tropsch 反應器系列，現在由 AlphaCore 50 增至 AlphaCore 800。最新 AlphaCore 800 旨在為更大型可持續發展航空燃料或 e-Fuel 項目（包括年產量 10 千噸及以上的 SAF 工廠），提供每個更高 FT 容量的反應器。

AlphaCore 800 的容量是 AlphaCore 400 的雙倍，並擴大 Velocys 的吞吐量為本 AlphaCore 反應器系列，從每個反應器每天約 50 桶提升至 800 桶（從每個反應器每年 2 千噸提升至 3 萬噸）。AlphaCore 800 專為更大型可持續發展航空燃料 (SAF) 和 e-Fuel 項目而設計，這包括每年產量目標約 10 萬噸及以上的 SAF 工廠。

擴大反應器大小兼保留基本化學成份與設計，帶來顯而易見的好處：每個反應器提升 FT 容量後，就算項目規模擴大，也可減少反應器數量而不失效能或可靠。減少反應器數量而可簡化 FT 島、減少相關設備要求和降低 FT 機組成本。

例如，每天需要約 1,600 桶 (60 kt/a) FT 液體的 FT 工廠，可配置兩個 AlphaCore 800 反應器。這較利用八個 AlphaCore 200 反應器的 FT 機組，減少反應器總數 75%，同時保持相同 FT 液體容量。

Velocys 行政總裁 Matthew Viergutz 表示：「客戶要求我們利用更簡單配置，而將微通道 FT 技術帶進更大型項目。因此，AlphaCore 800 是此要求的直接回應。隨着 SAF 項目邁向每年 10 萬噸及以上產能，我們正在提升各個反應器的容量。因此，開發人員可利用較少機組來配置更大型 FT 工廠，同時建基於 Velocys 的技術平台與營運經驗。」

Velocys 反應器系列 AlphaCore 50、200 和 400 加入 AlphaCore 800，而向項目開發人員提供一系列吞吐量為本的產品。這些產品以相同核心技術製造，可應用於多個項目規模和合成氣途徑。

Velocys 的發展路線圖反映市場對可擴展 SAF 和 e-Fuel 生產的需求，不斷增加。當中的發展商希望降低工廠的複雜性，提高重複性，並為更大型 FT 為本項目，加強商業案例。

關於 Velocys

Velocys 是 Fischer-Tropsch 技術授權商，而此技術適用於可持續發展燃料。該公司的 microFTL™ 平台結合 AlphaCore™ 微通道反應器、SQRCAT™ 催化劑與過程專業知識，而為可持續發展航空燃料 (SAF)、再生柴油或其他合成燃料，轉化合成氣為液態碳氫化合物。

如欲了解更多，請瀏覽 Velocys.com。

2026 年 9 月 21 日 by 國際工商科技

奧特斯闡述「在中國為中國」戰略，賦能AI基礎設施

上海2026年9月21日 /美通社/ — 奧特斯（AT&S）全球執行副總裁、電子解決方案事業部負責人兼中國區董事會主席朱津平今日出席奧地利大聯結中國峰會2026（Austria Connect China 2026），就公司在華戰略定位分享了核心見解。在題為「規劃未來：中國『十五五』規劃」的小組討論中，朱津平概述了新五年計劃給行業帶來的機遇與挑戰，並深入闡述了奧特斯如何通過施行「在中國為中國」（local-for-local）戰略，精準滿足客戶需求，從而在這充滿活力的市場中破浪前行。

奧特斯全球執行副總裁朱津平出席奧地利大聯結中國峰會2026

朱津平指出，高科技產業尤其是人工智能（AI）、半導體和機器人技術都將受益於「十五五」規劃，但這一政策環境同時也給微電子產業鏈帶來全新的結構性挑戰。

「一方面，國家戰略重點將激發出強勁的市場需求；另一方面，本土同行正在激進地擴張產能，使得競爭格局變得異常激烈。」朱津平表示。

面對瞬息萬變的市場動態，奧特斯持續通過先進封裝和IC載板技術賦能全球AI生態系統。公司在中國的生產基地成功將全球的技術專長與中國製造完美融合，打造出世界一流的微電子產業高地。

朱津平強調：「奧特斯的戰略首要確保了企業長期的盈利性成長，同時讓我們成功規避了大宗產品的同質化競爭陷阱。正因始終聚焦於高附加值產品與技術，我們已做足充分準備，能夠全方位滿足中國客戶從高端載板到應用於光模塊的PCB組件等多元化需求，全力賦能高性能計算、AI以及數據中心互聯。」

本次小組討論在奧地利大聯結中國峰會2026上舉行。該峰會是由奧地利駐華使館商務處（Advantage Austria）主辦的年度中奧商業盛會。2026年正值中奧兩國隆重紀念建交55週年的歷史性年份，本屆峰會的召開與之交相輝映。

作為中奧經貿合作與交流的典範，奧特斯已深耕中國25年。依托上海和重慶的先進生產基地，企業持續引入新一代創新解決方案並擴充高端產能，全力賦能中國及全球的科技領軍企業。

奧特斯簡介

奧特斯奧地利科技與系統技術股份公司（AT&S – Austria Technologie & Systemtechnik AG）是全球領先的高品質半導體封裝載板與印製電路板製造商，並在移動設備、汽車與航空航天、工業、醫療以及人工智能高性能計算等核心領域開發前沿互連技術。

公司在奧地利（萊奧本、費爾靈）、中國（上海、重慶）、馬來西亞（居林）、印度（南賈恩古德）設有生產基地，並在奧地利萊奧本設有歐洲研發與IC載板技術中心。通過前瞻性研發投入與負責任的資源利用，奧特斯積極推動數字化轉型。

奧特斯全球員工約為14,000人，更多信息請訪問 www.ats.net。

2026 年 9 月 21 日 by 兩岸國際工商科技

華為全聯接大會2026 | 華為全新升級星河AI數據中心網絡方案，構築AI算力中心高效生產網

上海2026年9月21日 /美通社/ — 華為全聯接大會2026期間，以「引領AI DC創新，共贏Agentic時代」為主題的AI DC創新峰會成功舉辦。峰會匯聚全球600多位行業領袖與專家學者，圍繞Agentic時代數據中心基礎設施的高質量建設與可持續發展展開深度探討。會上，華為發布全新升級的星河AI數據中心網絡方案，打造算力滿載、業務永續的數據中心網絡，助力企業構築AI算力中心高效生產網。

華為數據通信產品線數據中心網絡領域總裁張白發表主題演講

華為數據通信產品線數據中心網絡領域總裁張白出席峰會並發表主題演講。他指出，AI正在引領人類社會邁向智能生產力時代，推動數據中心向算力中心演進；在Agentic時代，數據中心網絡成為釋放算力、提升Token生產效率的關鍵。此次，華為全新升級星河AI數據中心網絡方案，融合磐石高可靠架構2.0、星翼數字地圖2.0、星域超融合架構、逐包負載均衡NPLB等核心能力；同時升級NetMaster網絡智能體，實現95%故障自動研判，分鍾級定位根因，助力企業打造AI算力中心高效生產網。

硬件層面，華為面向全球首發UBG靈衢網絡交換機CloudEngine SF9300系列。產品依托兩層多平面架構，可將建網成本降低30%；通過UB極簡轉發，端到端時延下降40%；在可靠性方面，借助LLR鏈路層重傳技術，可在鏈路誤碼或故障場景下微秒級重傳，實現鏈路閃斷零丟包。

華為同步發布全自研100T/51.2T NPO交換機CloudEngine XH9300系列。產品采用光源集約化設計，搭載全自研3.2T OE光引擎，互聯功耗降低40%；依托近封裝光學技術，省去oDSP信號處理環節，轉發時延降低26%。在運維可靠性上，OE光引擎可插拔卡扣設計，將設備維護效率提升10倍。

本次峰會同步迎來金融行業標准成果發布。北京金融科技產業聯盟聯合華為等17家參編單位，共同發布《金融數據中心網絡高可用性技術規范》團體標准。該標准闡述金融數據中心2類5種網絡，明確網絡高可用性技術要求與測試方法，覆蓋數據中心內部網絡及跨數據中心網絡，並從網絡架構冗余能力、網絡故障或亞健康恢復能力和網絡故障預防能力三個維度，全面定義網絡高可用性。該標准的發布，契合金融機構保障業務連續性的現實需求，填補相關行業空白，助力金融網絡科技創新，推動網絡能力與AI技術協同演進。

峰會現場，中國科學院高能物理研究所計算中心主任齊法制分享與華為的合作實踐。他介紹，中國科學院高能物理研究所與華為深度合作，落地華為星河AI高算效數據中心網絡方案。依托全網負載均衡算法，算力效率提升10%以上，徹底解決AI訓練流量大、負載不均衡的行業難題，充分釋放算力，保障海量觀測數據暢行無阻，助力科研人員更快、更精准地從宇宙深空信號中挖掘科學成果。

面向未來，華為將繼續秉持開放合作的理念，攜手客戶與伙伴持續創新，深耕數據中心網絡技術研發，推動網絡智能化升級與代際演進，為產業和客戶創造更大價值。