多莱宗河畔圣克里斯托夫（，克里东临阿尔代什省。斯托位于法国奥弗涅-罗讷-阿尔卑斯大区上盧瓦爾省，；）是法国上卢瓦尔省的一个市镇， 参见 上卢瓦尔省市镇列表 参考文献 上卢瓦尔省市镇 与多莱宗河畔圣克里斯托夫接壤的市镇（或旧市镇、UTC+02:00（夏令时）。南至洛泽尔省，
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第16届红木家品牌峰会现场盛况
本届峰会由全国工商联民间文物艺术品商会红木整装家具专业委员会主办，网易新闻家居家具、品牌红木联合举办，并得到了全联民间文物艺术品商会、中国木材与木制品流通协会、中国收藏家协会、中国林产工业协会红木分会四大国家级行业协会的大力支持。
作为峰会的重点活动之一，第16届红木品牌论坛围绕“AI驱动 探寻产业新路径”与“价值共生 共创品牌新生态”等议题，邀请领导大咖、权威专家学者、知名企业负责人，与来自全国的红木家具企业家、行业协会代表、行业精英交流新观点、启迪新思维。
在第16届红木品牌论坛对话环节中，北京林业大学教授、家具设计与工程学科负责人张帆与其他优秀红木企业家代表一同讨论了如何打破壁垒，通过跨界联动与资源整合，构建开放协同、价值共生的品牌新生态。
以下是张帆女士的分享整理（内容有删减）：
今天探讨设计创新，我认为当前的产品竞争正从单一品类转向构建生态协同，这要求我们空前放大设计创新的价值，以匹配更广泛的需求。
设计在其中应扮演枢纽角色，贯穿产品全流程。它需要将材料、用户需求挖掘、生产制造、销售与品牌构建紧密连接，从而有效驱动整体发展。在此分享几点初步思考，供大家交流：
北京林业大学教授、家具设计与工程学科负责人张帆在第16届红木家具品牌论坛中分享
首先，正如于老师、彭亮老师所提到的，当前我们仍缺乏对用户需求的深度挖掘与用户场景的真实构建。尽管红木家具常被视为金字塔尖的品类，但其用户基数不一定少，也并非必然同质化。中式家具应真正体现中国文化、审美与生活方式。在设计思维上，或许我们可以对研发目标进行更开放的描述。例如，将“设计一把椅子”转化为“设计一件坐具”或“设计一种坐的方式”，这样就从具体产品思维转向容纳人、行为、人际关系、家具与空间场景关系的系统思维。目前许多企业已开始这方面探索，但对场景与用户需求的挖掘仍显不足。中国拥有深厚的文化积淀与丰富多样的生活方式，为何产品仍趋于同质化？常局限于某种风格或功能的集中表达。作为外行，我好奇的是：当提到中式内饰同质化时，我们如何寻找灵感、实现设计突破？
其次，中式家具或东方美学等概念有时过于抽象，需要回归具体的生活场景构建与需求挖掘。这种需求不仅包括实用功能，也涵盖当代年轻人看重的情绪价值。这需要我们在实践中长期积累、深入探索。
第二点涉及数字化与AI。文化是可以数字化的，这也是数据驱动时代下的必然趋势。红木家具的价值根植于优秀传统文化与技艺，但其传承已不能仅依靠口传心授或经验积累。我们可以借助数字化工具，系统整理、归类并构建传统文化或家具文化的数字基因库。例如，在高校研究中，我们对传统家具的造型数据、纹样、工艺图谱等进行数字化建模，这不仅是学术素材，也蕴藏着巨大的设计创新与商业转化潜力。目前，红木家具领域尚未形成具有高度辨识度的文化IP。相比之下，故宫等文创IP已成功跨品类拓展。若能打造属于红木家具的文化IP，或许能激发其潜在价值。这需要全行业共同努力，以设计思维构建出真正代表红木家具的标识。
最后，关于AI。它带来挑战与冲击，但也已成为不可回避的变革力量。AI不应仅被视为搜索工具，而应思考如何深度赋能设计全过程。从前端的设计研究、用户需求与场景挖掘，到中后端的技术实现，AI均可提供支持。传统上，这类研究依赖设计师团队，许多企业无力承担大规模基础研究，而AI技术能辅助完成大量模型训练与数据分析工作，尽管这仍需长期投入。
总体而言，场景构建是基石，文化数字化能为传统注入新活力，而AI赋能有望推动产业更高效协同发展。以上是我的一些初步观点。
北京林业大学教授、家具设计与工程学科负责人张帆（左二）与于历战教授（左一）中国收藏家协会副会长维佳（右二），全联红木整装家具专业委员会执行会长、品牌红木创始人CEO林伟华（右一）合影
（来源：品牌红木网 黄思恩/整理）
" class="thumbnail" alt="[list:title len=50]">智造赋能两业协同，AI引领广货升级
刘思源
（华南理工大学工商管理学院副院长、教授）
从十三行远销海外的广彩瓷器，到改革开放初期的“珠江水、广东粮、岭南衣、粤家电”，再到当下的智能制造与高品质服务，“广货”的每一次迭代升级，无不精准契合消费需求的时代变迁。
# 01
厚基筑底，智造开篇
历史昭示，广货之所以历久弥新、行销天下，关键在于其承载的文化内涵——当商品的功能属性趋于同质，背后的文化叙事便成为独特价值符号，将市场竞争从价格、规模引向文化认同与价值共鸣的深层较量。
步入数字经济时代，这一文化叙事被赋予新的内涵。2025年，广东地区生产总值达14.58万亿元，连续37年居全国首位。其中制造业增加值占比三分之一，服务业增加值连续41年领跑全国、占比近六成。面对全球产业格局深刻调整，广东以人工智能为关键变量，推动先进制造业与现代服务业深度融合，加速培育新质生产力。2026年全省高质量发展大会首次聚焦“制造业与服务业协同发展”，强调要以“赋能”强筋健骨，以“融合”促进相互成就。
广东拥有全部31个制造业大类，规模约占全国八分之一，规上工业企业营收连续多年位居全国榜首。同时，服务业体系日趋完备，2025年增加值同比增长4.7%，高于GDP增速0.8个百分点。“制造强省”与“服务高地”双重优势叠加，为两业深度融合奠定坚实基础。
人工智能的蓬勃发展为两业协同注入强劲动能。2025年，广东AI核心产业规模预计达3000亿元，约占全国四分之一；AI与机器人企业超3700家，相关上市企业超150家。尤为瞩目的是，工业机器人产量占全国比重超四成，服务机器人占比超八成，已成为全球重要机器人产业集聚区。同年，超高清视频产业集群营收突破1万亿元，成为该领域全国首个万亿级产业集群。
# 02
先锋探路，融合致新
在广东这片改革开放的热土上，一批先行企业和高校正积极探索AI赋能两业融合的创新路径，为产业升级提供了鲜活范本。
华为提出“制造智能体”的创新理念，通过“场景化+平台化+生态化”三位一体的方式，为企业提供全栈式的智能化解决方案。华为的工业互联网平台能够帮助企业整合设备、工艺、供应链等各个环节的数据，构建统一的数据湖，实现从设备到产线、从工厂到供应链的全链路数据贯通。
树根互联打造的“设备维修助手智能体”则展现了AI技术服务商对制造业的精准赋能。通过AI技术应用于设备故障诊断和维修指导，树根互联帮助制造业企业提升运维效率、降低成本，实现了技术服务与制造需求的深度融合。
亿纬锂能从制造产线实景需求出发，成立人工智能事业群，打造全栈智能体工厂。如今，双足人形机器人穿梭于亿纬锂能的生产线，与自动化设备默契配合，已落地40余项数智化解决方案。这标志着制造业企业正从单纯的“制造”向“制造+智能服务”转型，在引入AI和机器人技术的同时，也为AI技术提供了丰富的应用场景，形成了两业协同的双向赋能。
企业的转型实践离不开教育科技人才的系统性支撑。华南理工大学作为粤港澳大湾区高水平研究型大学的代表，展现了教育、科技、人才一体化的创新路径。依托国家卓越工程师学院，华南理工大学与南方电网、保利集团等近100家企事业单位深化产教融合，构建了“学科引领创新、创新支撑产业、产业反哺育人”的闭环体系。
# 03
多维发力，共筑宏途
面向未来，广东可从以下方面持续发力，推动两业融合向更高水平迈进。
强化AI技术赋能，建设“AI+制造”示范高地。聚焦电子信息、智能家电、汽车、机器人等重点产业集群，培育一批适配复杂制造场景的垂直领域大模型与专用小模型。鼓励制造业企业开展“人工智能+制造业”标杆项目建设，培育一批智能工厂和数字化车间，聚力打造“AI+制造”融合发展示范区。
构建协同发展生态，推动从链式协作迈向网状共生。充分发挥“链主”企业与平台型组织的引领作用，加快构建开放融通、互利共赢的产业共同体。培育壮大生产性互联网服务平台，做优工业品电商、数字化转型、共享制造等专业化平台。
完善政策支持体系，营造良好发展环境。加强复合型、跨界型人才引进与培养，深化产学研协同育人机制，为新质生产力发展提供坚实人才支撑。持续优化营商环境，为企业平台化、敏捷化转型提供制度保障，充分激发各类市场主体活力。
从“微笑曲线”理论视角审视，广东的两业融合实践正有力推动产业从价值链中低端向高附加值两端攀升。研发设计、品牌管理、系统解决方案等高价值环节的比重持续提升，生产性服务业正成为制造业增强核心竞争力、提升价值创造能力的关键引擎。
随着AI技术的深度渗透，制造业每一次迭代升级的需求，都将牵引服务型技术实现新的突破；而服务型技术的每一次跃升，又将反哺制造业向更高能级攀升，二者相互促进、共生共荣，形成良性循环的发展态势。
# 04
结语
展望2035年，我国智能制造技术和应用水平将跻身世界前列，“中国制造”将实现从“数字化转型”到“智能化升级”的历史性跨越。当前及今后一个时期，是中国制造业由大变强的关键阶段，也是发展质量变革、效率变革、动力变革的攻坚时期。广东以AI为引擎，深化两业融合，在“制造强省”与“服务高地”的相互成就中，必将开拓产业发展新空间，构建起具有强大国际竞争力的现代化产业体系。
以人工智能赋能先进制造业与现代服务业深度融合，正让广东制造更聪明，广东服务更优质。这也使得“广货”所承载的岭南文化与中国故事，在智能时代传播得更广、更远，其蕴含的精神特质，正逐步成为融通中外、促进文明交流互鉴的鲜亮标识。这，便是“广货行天下”在新时代交出的精彩答卷。
来源：广东社科按照之前说法，Mate80 Pro Max风驰版会在3月23日召开的华为春季全场景发布会上正式亮相，因此今天宣布预售新手机之时，华为没有公布手机具体规格，只放出了一张照片，但从照片中能够看出不少端倪。
@数码闲聊站 也曾透露过，Mate80 Pro Max风驰版将小型风扇置于机身背后影像模组（Deco）下方，将散热鳍片做了小型化精密封装，还设计了散热风道，整个结构非常精密；预计将搭载麒麟9030 Pro芯片，采用9核心架构，中核主频达到了2.27GHz，小核主频达到了1.72GHz。而从华为放出的照片来看，的确看不出手机内置了散热风扇，但是细看之下，能够看到Deco下方带有大量微孔，与普通版Mate80 Pro Max截然不同，这很可能就是主动散热系统的进出风口。
处理器过热问题已经困扰手机多年，在面对过热时，各家手机处理方法也不同，苹果喜欢降低屏幕亮度而不降低手机性能，大多安卓手机倾向降低处理器性能。但是这都是些治标不治本的方法，后来部分厂商在手机中加入风扇，用主动散热解决过热问题。只是在最初，主动风扇破坏了手机造型，又影响了防水效果，华为Mate80 Pro Max风驰版可以说主动散热做到了无感化，只是不知散热效果如何，对防水是否有影响，这些问题只能等到3月23日揭晓了。
本质上，AI 重新定义了“优秀”基础设施的标准。相应地，平台设计的重心也从注重单一的芯片或服务器，转向了打造机架级、可扩展的系统，在功耗和预算有限的前提下，实现高效扩展。而这一转变背后的原因在于，推理与智能体 AI 工作负载持续增长且不间断运行，对高密度、全天候在线的算力需求正快速提升。
Futurum 在《Arm处于 AI 和数据中心变革的中心》报告中，把这一转变称为迈向“系统级协同”。设计的关键不再是堆多少算力，而是平台能不能有效地把加速器、CPU、内存、网络和软件协同起来。
正因如此，业界正加速迈向定制化机架级系统设计：即围绕 AI 负载特性、功耗波动和持续利用率来进行端到端设计的平台。越来越多的架构师开始重新思考计算底层设计，选择基于 Arm 架构来解决现代 AI 平台面临的多重约束。
AI 促使行业重构：转向定制化机架级系统
这一转变的核心原因，并非通用型标准化基础设施无法承载 AI，而是碎片化的系统设计，在 AI 规模化部署时，终将转化为真实可感的成本代价。
AI 工作负载在计算、内存、网络、存储及软件各环节紧密耦合。CPU 拖后腿，昂贵的加速器就会空等；功耗和散热波动，利用率就会下滑；数据管道、调度、编排未能针对平台调优，吞吐量就不可预测。峰值性能依然重要，但稳定性、每瓦性能和系统整体平衡性更关键。
Futurum 指出，超大规模云服务提供商正进行结构性调整，旨在实现算力的指数级增长，同时避免能耗的同步激增。Futurum 引用 Arm 的数据指出，到 2025 年末，出货到头部超大规模云服务提供商的算力中，有近 50% 是基于 Arm 架构。
架构师现在不再只看纸面跑分，而是更关心 AI 平台在实际应用中能否长期可靠地运行智能体 AI 和连续推理工作负载，比如：
长时间高负载下，系统表现如何？
在实际环境中，功耗限制和散热条件如何影响性能曲线？
在机架级系统中，计算层如何确保加速器能持续获得稳定的数据供给，而非仅停留在纸面参数上？
当能效、可扩展性与系统平衡性成为首要原则时，重新审视 CPU 底层架构就成了必然。也正因为此，Arm 凭借领先的架构和完善的生态，正是这场行业变革的核心所在。
在数据中心领域，Arm Neoverse 平台是推动这一转型的核心引擎。亚马逊云科技、Google、微软、NVIDIA 等头部超大规模云服务提供商与 AI 领军企业，都在基于 Arm 架构或采用 Arm 计算平台进行产品研发。Arm 的模式既能支持定制化系统设计，又能保持跨平台、跨生态、跨软件的一致性。对于想要构建高集成度平台、又不愿被单一技术路径绑定的团队而言，这种灵活性至关重要。
智能体 AI 与持续推理，
重塑规模化算力的经济逻辑
随着 AI 与通用计算工作负载的融合，AI 工作负载正在发生变化，基础设施也需随之调整，以支持多样化的工作负载特性。
行业重心正在转向智能体 AI，而智能体 AI 本质上就是一个连续推理系统。智能体并不是简单地给出一个答案， 而是会规划、调用工具、检索数据、验证结果，如此循环往复。由此便形成了连续推理模式：稳定不间断的词元 (token) 生成任务，请求类型趋于多元化，围绕加速器的编排和数据迁移任务变得更繁重。
在智能体 AI 里，CPU 不再是配角， 而是整个 AI 系统的控制中枢。CPU 负责协调控制、调度任务、管理 IO、处理网络与存储服务、执行安全策略，并在模型、上下文及工具链不断演进的过程中，维持整个系统的平衡。
以承载大语言模型 (LLM) 的服务为例，它可能同时处理成百上千的并发请求。就算加速器负责核心计算，CPU 也要承担请求权限控制、分词和预处理、批处理和队列调度、数据迁移编排，以及针对模型权重与 KV 缓存的数据路径协调等。到了智能体工作流，CPU 的工作负担进一步扩展，还要承担工具调用、检索流程、结构化输出验证、多步调度等持续运行的任务。
这一切都表明，CPU的重要性远超许多团队的预期。如果 CPU 跟不上编排节奏，数据迁移、处理流程和加速器都会被“卡住”，面临结构性的闲置风险。
融合型 AI 数据中心的建设，彰显了 Arm 架构的强劲势头
Arm 的发展势头正在加快。在业内领先的集成式 AI 系统中，基于 Neoverse 平台的 CPU 被广泛用于智能体推理密集型系统的编排层，尤其适合追求高能效、可预测扩展能力和大规模部署的应用场景。
独立测试也印证了现代 CPU 基础平台在“AI 相关”工作负载中的价值。Futurum 旗下 Signal65 的独立基准测试对比了基于 Arm Neoverse 平台的 Amazon Graviton4 与同级的 AMD和 IntelEC2 实例，结果显示：在生成式 AI (Llama-3.1-8B)、数据库 (Redis)、机器学习(XGBoost)、网络 (Nginx) 等测试的各种工作负载中，基于 Neoverse 平台的 Graviton4 在性能和性价比方面大幅领先。
测试结果直接反映了智能体 AI 数据中心的现状：LLM、检索层、缓存、Web/API、传统机器学习等全都处于智能体系统的关键路径上，只有当 CPU 兼具速度与能效时，整体才能更好地扩展。
最新的机架级 AI 系统在架构设计上，均采用定制化加速器层以及基于 Arm 架构的 CPU 层的组合，由后者承担调度编排、数据迁移与智能体推理预处理等关键任务。NVIDIA Grace Hopper、Grace Blackwell 等系列产品，将 NVIDIA GPU与基于 Neoverse 架构的 Grace CPU 深度融合。而其最新机架级平台 Vera Rubin NVL72，更是在系统内集成 72 颗 Rubin GPU 与 36 颗基于 Arm 架构的 Vera CPU，专为交互式、深度推理型智能体 AI 优化，显著降低推理成本。
亚马逊云科技也在走同样的系统级路线：Amazon Trainium3 UltraServer 把 Trainium3 加速器芯片与 Graviton CPU 结合，强化了“融合型”设计理念：将加速器与定制的高性能、高能效 CPU 相匹配，以实现高效扩展。
“提供更优选择”不再是偏好，而是硬性要求
AI 系统迭代太快，固定架构已无法适配其发展节奏，因此为客户提供更优选择已成为风险管理的必要举措。
系统架构师想要的是：
平台能适应不同代的硬件、多样的工作负载配置及各异的部署环境；
软件可移植，以降低系统变更成本。
与此同时，系统架构师希望避免因过度依赖单一厂商，而导致在模型组合变化、业务规模扩张或新需求出现时陷入被动。在智能体时代尤其如此：推理形态不断变化，上下文更长、工具调用更多、多模态输入更频繁、全天候工作负载更普遍，效率和平衡远比峰值跑分重要。
Arm 架构在提升系统性能的同时，保持跨平台一致性。Arm 架构不仅引入了现代 AI 基础设施所需的关键特性，而且拥有强大的软件生态支持。Arm 计算子系统 (CSS) 提供经过验证的基础设施级模块，既加速了芯片开发，又保留了合作伙伴间的差异化与选择权。对于所有基于 Arm 架构的平台，一致性贯穿始终，云工作负载迁移至 Arm 平台也极为便捷。同时，在软件层面，Arm 生态助力团队在不同环境与平台间拥有一致连贯的基础，从而加速开发进程，无需重写所有代码。
智能体 AI 经济重塑 CPU 选择格局，Arm Neoverse 平台成头部厂商首选
系统架构师之所以倾向于 Arm 平台，因为它精准匹配定制AI 系统的核心需求：能效、可扩展性及每瓦性能。能效重要，因为功耗和预算是硬上限；系统平衡和 CPU 性能重要，因为加速器闲置成本极高；一致性重要，因为 AI 基础设施变化快、跨环境部署日益增多。
在融合型智能体 AI 数据中心里，面对持续推理的应用需求，上述优先事项变成了上线即需满足的硬性指标。智能体系统不只需要能生成词元的加速器，更需要以 CPU 为核心的编排能力，在网络、存储、调度、安全层面，持续、高效、大规模地把资源利用起来。
Arm 如今的强劲增长正源于此：Neoverse 正成为智能体时代的 CPU 基础平台，作为计算头节点，是让 AI 系统保持高效、一致并面向未来的核心控制中枢。
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市面上的道路施工设备多不胜数，用户有时很难从中挑选出最好的。安迈ABG摊铺机在施工现场具备切实可见的优势，其中有几项技术尤其值得细细道来。
双夯锤技术
配置双夯锤技术的ABG熨平板能够实现更理想的预压实效果，从而减少压路机所需的碾压遍数。而每减少一次碾压，就会相应降低燃油消耗、排放以及压实设备的磨损。
与单夯锤相比，这一工艺可将压实度提高5%-7%。在某些条件下，马歇尔密度最高可达到98%，由此显著减少后续所需的碾压遍数。
顾名思义，双夯锤技术意味着混合料会连续受到两次夯击。ABG熨平板的特点在于：混合料在到达熨平板底板之前，已先后经过两道夯锤作用。
第一道夯锤作用于熨平板前方的混合料，根据需要重新分布料流；第二道夯锤同样在熨平板前方再次作用于混合料，进一步辅助预压实，并确保即使铺层厚度发生变化，也尽量保持密实度均匀分布。
因此，混合料在到达底板之前，已经完成预压实并趋于平整。熨平板底板只需在此基础上完成最后整形，即可实现优异的预压实效果和平整度。
双夯锤熨平板已在多种施工场景中得到验证，包括基层、结合层和面层施工，粒状材料施工，碾压混凝土（RCC）以及水泥结合料（CBM）施工。
双夯锤技术及其带来的预压实效果，在传统压实方式难以实施的场景中同样具有重要价值：例如在大坝斜坡上进行沥青封层施工，以及为测试和比赛用的高倾斜度赛道铺设沥青。
e+熨平板加热技术
采用e+熨平板加热技术的ABG摊铺机，在熨平板加热过程中无需依靠发动机，而是直接由电网或者施工现场的电池组进行电加热。
这项技术可显著降低每个施工班次的二氧化碳排放量。据估算，使用e+熨平板后，每台设备在一个施工季最多可减少排放约1.2 t二氧化碳（具体数值取决于多种条件）。
e+熨平板加热技术的优势不只是环保与可持续性，它也能带来可观的经济效益：
电加热噪声更低，适合在对噪声敏感的区域更早开始施工。
熨平板在施工人员到场时已完成加热，可以立即开始摊铺。
预计每年可减少约488小时的设备空转时间（按每年130个班次、每班5人、开工前准备时间45分钟计算）。
设备运行小时数减少，有助于提高转售时的残值。
较短的运行时间也意味着发动机寿命更长，维护成本更低。
熨平板张紧装置
在大宽度摊铺施工时，熨平板会受到扭转载荷。如果不加以解决，熨平板两端就可能发生扭曲，进而造成铺层厚度不均，影响最终施工质量。
ABG熨平板张紧装置正是为此而设计的。液压油缸会在高料载条件下施加预设张力，以抵消可能导致熨平板扭曲的作用力。
这个获得的张紧装置可根据不同摊铺宽度进行调节，在整个熨平板宽度范围内保持一致性。
轮式摊铺机的行驶调平装置
稳定的底盘是实现平顺摊铺的前提。若底盘平衡不佳，牵引点会对高低变化产生过度反应，导致铺层不平整。
这个问题在履带式摊铺机上并不突出，因其底盘较长，可以较好地适应高低不平的地面。而轮式摊铺机却容易在起伏的路面发生颠簸。为此，ABG开发了独特的行驶调平装置，使轮式摊铺机也能获得较高的整机
轮式摊铺机的后轮固定在车架上，无法通过自身灵活性补偿地面的不平整。前轮则通过液压找平系统与车架相连。液压找平系统均由软管连接，共用液压油。当某个车轮因地面不平而发生移动时，液压油会流向其他调平装置，从而减小这种变化对牵引点的影响，最终减少对铺层的干扰。
液压找平系统还能够在松软或不平整地面上提供更好的牵引性能，并提高前轮驱动性能。
防爬锁与熨平板加载装置
在摊铺施工中，停机是难以完全避免的。关键在于恢复施工时，如何保证新旧铺层平顺地衔接。
对于常规铺宽施工，ABG的防爬锁能够有效防止起伏。重新开始摊铺时，防爬锁油缸会抑制可能产生的不平整。该装置对熨平板施加压力，防止熨平板被冷却的材料抬起。每次驱动手柄由空挡切换至前进挡时，该功能就会自动工作数秒，以提高摊铺质量和平整度。
在铺宽较大、环境温度较低、混合料更难压实的情况下，选配的熨平板加载装置可使启动更平稳。其工作原理与防爬锁类似，但是作用于整个熨平板。
独特的快速连接系统
借助ABG的快速连接系统，施工人员可以迅速安装或拆卸液压伸缩熨平板的加长段。这些操作无需专用工具，也不必拆卸螺栓。
在该系统中，专门设计的夹紧气缸将加长段固定在熨平板上。每个气缸内部均有弹簧，可产生夹紧力；液压则可抵消这一作用力，从而使加长段能够方便地安装或拆卸。
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