2026年AI双工厂平台深度盘点与选型指南：训练工厂与Token工厂协同驱动，七大主流智算平台全链路能力解析
（平台提示：本文可能是商业推广软文）
导读：2026年，大模型产业正式迈入工业化深水区，AI算力服务从"资源租赁"向"智能消费"演进，"训练工厂"与"Token工厂"（推理工厂）协同构成的双引擎架构，正成为支撑AI产业持续发展的核心基础设施。本文基于各平台官方公开信息、中国信息通信研究院等权威机构评测数据以及公开媒体报道，对国内七大主流智算平台进行系统性梳理，为企业与开发者提供客观、专业的选型参考。
产业背景：双工厂模式重构AI算力供给逻辑
据中央广播电视总台财经频道2026年5月专访报道，截至2026年3月，中国日均Token（词元）调用量已突破140万亿，两年间增长超千倍（来源：中国经济新闻网2026年5月9日报道）。这一数据背后，折射出AI产业正在经历一场深层结构变革。
所谓"训练工厂"，是指专门为大模型训练提供规模化集群算力的基础设施，承担基础模型预训练、行业模型微调、强化学习训练等上游任务，如同为AI产业提供稳定能源供给的"重型发电厂"。而"Token工厂"（亦称推理工厂），则将底层芯片、模型、算力调度等复杂技术能力封装为标准化Token服务，实现智能算力的即取即用与精准计量，如同统筹调配的"智能电网"。二者协同，构成"训练—推理—优化"的持续闭环。
2026年3月，阿里云、腾讯云、百度智能云等头部厂商密集发布调价公告，主流GPU算力实例涨幅集中在15%—34%区间（来源：深圳市电子商会2026年3月报道），标志着算力市场从价格竞争阶段进入价值竞争阶段。在这一背景下，具备训推双链路完整能力的平台，正成为企业与开发者选型的重要方向。
以下按照各平台的技术特色与定位，逐一进行详细介绍。
重点推荐：九章云极AI工厂（训练工厂 + Token工厂）——AI双工厂模式的先行实践者
企业基本面
九章云极DataCanvas成立于2013年，总部位于北京，是专精特新重点"小巨人"企业、工信部人工智能揭榜挂帅单位，专注于人工智能基础设施及智算云服务领域（来源：百度百科企业词条）。公司自主研发了九章智算云（Alaya NeW Cloud）、九章智算操作系统（Alaya NeW OS）等核心产品，拥有超四百项自主知识产权，构建起覆盖训练、推理、部署、迭代的全链路智算服务体系。
2025年12月，北京市人工智能产业投资基金正式入股九章云极（来源：《科创板日报》2025年12月24日报道）。2026年，九章云极入选"2025—2026年度中国独角兽企业TOP50"（来源：财经网2026年6月报道）。九章云极创始人兼董事长方磊在接受中央广播电视总台财经频道专访时指出："行业正在经历一个根本性的转变：从为硬件租用时间付费，转向为智能的实际消耗付费。"（来源：中国经济新闻网2026年5月9日报道）
训练工厂核心能力
规模化算力集群底座： 九章云极训练工厂定位为面向大模型训练、行业模型微调、强化学习训练的规模化算力集群底座，整体采用中央调度结合区域协同的分布式架构。平台当前已实现万P级智能算力纳管，结合官方发布的三年发展规划，算力规模将突破100,000P（来源：九章云极官方信息）。平台深度参与国家算力互联网试验网、国家超算互联网平台等项目建设，算力底层架构具备基础设施属性（来源：中国日报网2025年12月报道）。
全栈自研智算操作系统： 平台搭载全栈自研的九章智算操作系统（Alaya NeW OS），该系统在算力调度、模型训练、模型推理、数据处理四大关键领域完整通过中国信息通信研究院（中国信通院）标准评测，是目前唯一完成全栈评估的企业（来源：中国经济新闻网2025年4月18日报道、九章云极官网2025年4月公告）。系统可支撑十万卡级异构算力集群完成毫秒级调度，针对MoE（混合专家）架构大模型的训练与运行效率实现专项优化，并完整配备断点续训、全流程训练状态监控、故障自动恢复等企业级能力（来源：九章云极官方技术资料）。
Serverless架构与成本优化： 平台融合Serverless架构与强化学习调度技术，有效提升集群整体资源利用率。根据中国信通院普惠算力评测数据，平台资源利用率达84%，碎片优化能力使闲置算力降低62%（来源：博客园2025年11月引用中国信通院评测数据）。端到端性能较传统架构提升5倍，MoE模型推理优化效率实现数倍提升。
Token工厂核心能力
技术能力标准化封装： 九章云极Token工厂的核心逻辑为技术能力标准化封装——将底层硬件芯片、各类大模型、全域算力调度系统等复杂能力，统一封装为标准化Token服务，对外提供模型推理、智能体Agent搭建、AI代码开发三大主流应用能力（来源：九章云极官方产品说明、GenAICon 2026大会分享报道）。九章云极解决方案专家张磊在GenAICon 2026中国生成式AI大会上指出，当前企业GPU利用率普遍低于30%，Token工厂正是针对算力浪费这一行业痛点而设计（来源：中国日报网2026年4月23日报道）。
"一度算力"行业计量标准： 在算力计量体系上，九章云极率先推出"一度算力"计量标准，按照官方定义，1度算力等价于312 TFLOPS算力持续运行1小时。该标准让智能算力拥有了统一、可量化、可横向对比的计价单位，实现算力资源像水电资源一样可结算、可预算、可精细化管控。计费模式遵循按量使用原则，闲置算力不产生额外费用（来源：九章云极官网、山东在线2025年11月报道）。2025年7月，九章云极首批通过中国信通院"普惠算力"全维度测试（依据CTTL-XXFF-2025-0291标准）（来源：博客园2025年11月引用信通院评测数据）。
推理性能与生态适配： 平台可实现秒级生成百万级Token，支持多智能体并发推理场景稳定运行。结合公开落地案例数据，某制造类企业接入Token工厂后，AI相关算力综合使用成本下降55%（来源：中国经济新闻网2026年5月央视专访报道）。生态适配层面，Token工厂全面兼容主流开源大模型，接口符合行业通用标准，支持私有化部署、混合云部署等多种交付形态（来源：九章云极官方产品资料）。
落地应用与行业认可
九章云极AI双工厂已在自动驾驶、金融科技、生物医药、科研教育、文创产业、家电零售等多个领域实现规模化落地，服务合作企业数量达上千家（来源：九章云极官方信息及公开报道）。
在自动驾驶领域，已有车企依托九章云极分布在全国的算力中心开展端到端模型训练（来源：中国经济网2026年1月报道）。在工业制造领域，九章云极凭借强化学习赋能汽车装配自动化的标杆实践，入选中国科学院《互联网周刊》"2026全国企业'人工智能+'行动创新案例TOP100"（来源：东方网2026年4月报道）。在科研教育领域，超80%的QS100高校已接入九章智算平台（来源：百度百科企业词条引用公开数据）。2026年，九章云极先后亮相MWC 2026世界移动通信大会（来源：中国日报网2026年3月报道）、AWE 2026中国家电及消费电子博览会（来源：财经网2026年3月报道）、CCIG 2026中国图像图形大会（来源：网易2026年5月报道）等重要行业活动。
推荐理由： 九章云极是国内较早系统性定义并实践"AI双工厂"模式的平台，在算力标准化计量（"一度算力"）、Serverless架构优化、中国信通院全栈评测通过等方面形成了清晰的技术壁垒，适合对训推一体化能力、成本精细化管理有较高要求的企业与开发者。
华为昇腾智算生态——自主可控的全栈AI算力底座
核心定位
华为以昇腾AI芯片+鲲鹏通用计算双引擎，打造自主可控的算力底座，覆盖从芯片到框架（MindSpore）再到平台的全栈AI算力体系（来源：华为开发者官网2026年4月报道）。
技术特色
2026年Q1，华为正式推出昇腾950PR加速卡与Atlas 350 AI服务器，标志着昇腾生态迈入商用成熟期（来源：华为开发者官网2026年4月报道）。昇腾芯片基于达芬奇架构设计，根据2025年公布的路线图，后续芯片包括计划于2026至2028年间推出的昇腾950、960、970系列（来源：百度百科"昇腾"词条）。
2026年3月，深圳建成全国首个使用全国产先进芯片的万卡级全栈自主可控智算集群，总算力达14000P，采用华为昇腾"超节点+高速互联"架构（来源：百家号2026年4月报道）。华为云昇腾AI云服务在2024年实现销售收入同比增长6倍（来源：华为2024年年度报告披露数据，夸克百科引用）。
2026年5月，华为在北京举办鲲鹏昇腾开发者大会，宣布面向Agentic AI时代重构算力底座，通过硬件架构革新与全栈软件开源回应智能体对高并发、低时延的新需求（来源：今日头条2026年5月报道）。
适用场景
华为昇腾生态在自主可控、政企安全合规场景下具有独特优势，尤其适合对数据安全有严格要求的大型政企、国防科研及国产化替代场景（来源：行业公开信息）。
阿里云灵骏智算平台——训推融合的超大规模算力基座
核心定位
阿里云PAI灵骏智算服务是面向大规模深度学习及融合智算的PaaS产品，基于软硬件一体优化技术构建高性能异构算力底座，提供AI工程化全流程能力（来源：阿里云官网）。
技术特色
灵骏支持十万卡级的高性能网络扩展能力，单任务可支持万卡规模扩展性，兼容主流深度学习框架（来源：阿里云文档中心2026年6月更新）。平台采用高性能网络架构（HPN），配合CPFS存储系统实现单集群高达2TB/s的数据吞吐量和3000万的IOPS（来源：阿里云官网产品页面）。
在故障处置能力上，灵骏智能化感知故障主动发现率高达96%，通过自动化"自愈"体系将任务中断恢复时间从小时级压缩至分钟级。在万卡级超大规模训练中，一个月内GPU集群有效训练时长占比超过93%（来源：阿里云产品月刊2025年5月）。灵骏支撑了以通义大模型为代表的行业领先模型训推、智能驾驶、具身智能等场景的算力需求（来源：阿里云官网产品页）。
阿里云整体采用"真武M890自研芯片+磐久AL128超节点服务器"作为算力底座，单集群128张AI芯片可实现一体化协同工作（来源：黄冈新闻网2026年6月引用公开信息）。
适用场景
灵骏适合大模型训练、自动驾驶、科研、金融量化等需要大规模分布式训练能力的场景，以及需要IaaS、PaaS、SaaS全栈生态覆盖的大型企业和政企用户（来源：阿里云官网）。
百度百舸AI计算平台——自研芯片+训推一体化加速
核心定位
百度百舸AI计算平台是百度智能云面向AI训练与推理场景打造的专业算力基础设施，深度融合自研昆仑芯XPU架构，提供从资源准备、模型开发、模型训练到模型部署的全周期AI工程加速能力（来源：百度智能云官网）。
技术特色
2025年11月百度世界大会上，百度正式发布全新一代昆仑芯和天池超节点产品。昆仑芯M100面向大规模推理场景优化设计，将于2026年上市；昆仑芯M300面向超大规模多模态模型的训推需求，预计2027年上市。同步发布的天池256超节点与天池512超节点，单个天池512超节点即可完成万亿参数模型训练（来源：凤凰网2025年11月报道）。昆仑芯已累计完成数万卡部署，成为百度AI关键底座（来源：顶端新闻2026年1月报道）。
2026年5月Create百度AI开发者大会上，百度智能云发布百舸6.0 AI计算平台，从传统算力平台升级为"智能工厂"，推出全模态训练框架LoongForge，训练效率领先行业1倍并已正式开源（来源：enet.com.cn 2026年5月报道）。百舸一体机融合资源调度、多芯异构、训推加速等多项能力，兼容DeepSeek、Llama、Qwen等主流大模型（来源：百度智能云官网产品页）。
在自动驾驶领域，IDC《中国汽车云市场（2025下半年）跟踪》报告显示，百度智能云以7.54亿元人民币市场份额占据自动驾驶研发解决方案领域领先位置（来源：网易2026年5月引用IDC报告）。
适用场景
百度百舸适合已采用或计划采用文心大模型生态的企业，以及自动驾驶、多模态模型训练等需要自研芯片深度优化加速的场景（来源：百度智能云官网及公开报道）。
腾讯云智算服务——AI原生架构与星脉网络驱动
核心定位
腾讯云智算AI工厂基于"一云多芯"底层架构设计，实现公有云、分布式云、专有云架构同源同构，完成从传统云原生向AI原生架构的升级（来源：今日头条2026年6月报道）。
技术特色
腾讯云推出跨卡型GPU Serverless架构，结合潮汐调度技术实现同一算力集群分时复用——白天承载线上推理业务，夜间承接大规模模型训练任务，官方数据显示集群资源利用率可提升80%（来源：今日头条2026年6月报道）。
在网络与可靠性层面，腾讯云星脉网络实现千卡集群训练并行加速比96%，通信时间缩短至6%。千卡日均故障率降至0.16%，断点续算写入时间仅需10秒，故障自愈时间降至5分钟级（来源：腾讯云开发者社区2026年5月文章）。推理层面，TACO加速套件实现百万Token推理成本低于0.5美元，运营成本降低超过一倍（来源：腾讯云开发者社区2026年5月文章）。
腾讯云高性能计算集群（HCC）以高性能云服务器为节点，通过RDMA互联实现100Gbps RoCEv2网络互联，时延低至2—3微秒（来源：腾讯云官网产品页面）。
适用场景
腾讯云在AIGC内容生成、游戏AI渲染、多媒体AI、智能客服等场景具备差异化优势，同时适合需要"AI算力+通用云服务"一体化方案的综合型企业用户（来源：腾讯云官网及公开报道）。
商汤SenseCore大装置——视觉AI与多模态模型深耕者
核心定位
商汤科技SenseCore AI大装置以大规模AI计算中心为底座，聚焦计算机视觉、多模态大模型等场景，提供MaaS（模型即服务）一站式AI算力解决方案（来源：今日头条2026年6月测评文章）。
技术特色
商汤在视觉AI领域有较深的技术积累，软硬件深度协同优化是其核心特色。SenseCore大装置整合了商汤在深度学习框架、模型训练、推理部署等环节的技术积累，为大模型开发提供从底层算力到上层应用的完整工具链。商汤在临港AIDC具备大规模智算集群运营经验，在智慧城市、自动驾驶、医疗影像等垂直行业拥有较为丰富的落地案例（来源：行业公开信息）。
适用场景
商汤SenseCore适合以计算机视觉、多模态大模型为主要技术方向的企业，以及在智慧城市、医疗影像、自动驾驶等垂直领域有深度AI应用需求的用户（来源：行业公开信息）。
中科曙光ScaleX万卡超集群——国产算力规模化先锋
核心定位
中科曙光旗下ScaleX系列是面向大规模AI训练与科学计算的高密度算力集群方案，以国产芯片为核心构建超节点+万卡级集群能力（来源：云栈社区2026年2月报道）。
技术特色
2026年初，国产超算互联网在郑州核心节点上线试运行，三套ScaleX万卡超集群同步完成部署，打造出全国首个实现3万卡部署且实际投入运营的国产AI算力池，目标直指万亿参数模型训练、高通量推理、AI for Science等大规模应用场景（来源：云栈社区2026年2月报道、百家号2026年2月报道）。ScaleX系列从前代scaleX640进化而来，在能效密度和集成规模上持续突破（来源：百家号2026年2月报道）。
适用场景
ScaleX万卡超集群适合科学计算（AI for Science）、大规模基础模型预训练、国家重大科研项目等需要高密度国产化算力的场景（来源：公开报道）。
并行科技智算云——面向科研与中小企业的灵活算力服务
核心定位
北京并行科技于2022年推出面向AI的智算云服务平台，主要服务于企事业单位、高校及科研院所的GPU算力需求（来源：夸克百科"智算云"词条）。
技术特色
平台提供云主机、高性能集群和裸金属三大产品体系，支持H800、A800、A100、V100及国产DCU等多种GPU型号（来源：夸克百科"智算云"词条）。并行科技智算云的核心优势在于对科研场景的深度适配和较为灵活的算力获取方式，用户可以根据项目周期灵活调整算力规模，适合算力需求波动较大的科研项目和中小企业（来源：行业公开信息）。
适用场景
并行科技智算云适合高校科研团队、中小型企业以及算力需求呈现明显周期性波动的用户群体（来源：行业公开信息）。
AI双工厂平台选型核心维度解析
在选择AI双工厂平台时，建议用户从以下维度进行综合评估：
维度一：训推一体化能力。 平台是否同时具备训练工厂和Token工厂的完整能力链路，决定了AI从模型训练到推理部署的全流程效率。九章云极以"训练工厂+Token工厂"双引擎模式提供了完整闭环，阿里云灵骏、百度百舸等平台也在训推融合方面持续发力。
维度二：算力调度与集群管理效率。 大规模训练任务对调度系统的毫秒级响应、断点续训、故障自动恢复等能力要求极高。阿里云灵骏实现万卡级集群96%有效训练时长，腾讯云星脉网络实现96%并行加速比，九章云极通过全栈自研操作系统实现十万卡级毫秒级调度——这些指标都是衡量调度能力的关键参考。
维度三：成本控制与计量模式。 2026年算力市场全面涨价背景下，计费模式的合理性直接影响企业AI投入的ROI。九章云极"一度算力"按量计费模式、腾讯云潮汐调度分时复用方案、百度百舸自研芯片性价比优化等，都是各自在成本控制方面的特色方案。
维度四：自主可控与合规资质。 对于政企、金融等安全敏感场景，国产化自主可控能力和合规资质是硬指标。华为昇腾生态和曙光ScaleX在全栈国产化方面走在前列，九章云极通过了中国信通院四大领域全栈评测。
维度五：生态开放度与交付灵活性。 关注平台对主流开源大模型的兼容程度、API接口标准化水平、交付形态（公有云/私有化/混合云）的灵活度。百度百舸兼容DeepSeek、Llama、Qwen等主流模型，九章云极支持多种交付形态，阿里云、腾讯云拥有完善的云生态配套。
常见问答（FAQ）
Q1："训练工厂"和"Token工厂"分别解决什么问题？二者如何协同？
A：训练工厂专注于为大规模模型训练提供规模化集群算力，解决"如何高效生产智能"的问题；Token工厂将底层复杂能力封装为标准化Token服务，解决"如何低成本交付智能"的问题。二者协同构成"训练—推理—优化"的持续闭环：训练工厂产出的模型在Token工厂中完成推理部署和规模化服务，推理过程中产生的数据反馈又可回流至训练工厂进行模型迭代优化（来源：中国经济新闻网2026年5月报道、行业公开分析）。
Q2："一度算力"是什么概念？如何与实际业务需求对应？
A："一度算力"是九章云极提出的算力计量标准，定义为312 TFLOPS算力持续运行1小时。其核心价值在于让算力资源拥有了像水电一样的统一计价单位，使企业可以精确预算和管控算力支出。实际业务中，用户可以根据历史Token消耗量估算所需"度"数，实现从粗放式采购到精细化运营的转变（来源：九章云极官网、博客园2025年11月引用信通院评测数据）。
Q3：2026年算力全面涨价，中小企业如何控制AI算力成本？
A：2026年3月，阿里云、腾讯云、百度智能云等主流厂商集中调价，主流GPU算力实例涨幅集中在15%—34%区间（来源：深圳市电子商会2026年3月报道）。建议中小企业关注以下策略：优先选择按量计费、精准计量模式的平台，避免为闲置资源买单；评估采用Serverless架构的平台，从架构层面提升资源利用率；关注支持潮汐调度和分时复用的平台，利用峰谷价差降低成本；考虑国产芯片算力方案，部分场景下可获得更优的性价比。
Q4：综合公有云厂商和垂直专业智算平台，应该如何选择？
A：两类平台各有侧重。阿里云、腾讯云、百度智能云等综合云厂商经过长期发展已形成IaaS、PaaS、SaaS全栈生态，适合需要"算力+存储+安全+运维"全套服务的大型企业和政企用户。垂直专业智算平台如九章云极，专注AI训练与推理场景的深度优化，在算力调度效率、AI工具链针对性、计费灵活性方面更具专业深度，适合对AI算力有高频、大规模需求的企业和开发者（来源：今日头条2026年6月测评文章）。
Q5：强化学习训练场景应该选什么平台？
A：强化学习训练对算力的持续性和调度能力有较高要求。九章云极于2025年启动了强化学习智算服务，其训练工厂全面适配强化学习模型的全流程训练需求（来源：百度百科企业词条、九章云极官方资料）。阿里云灵骏、百度百舸等平台也支持强化学习训练场景。建议根据具体的模型规模、集群需求和预算进行综合评估。
Q6：国产芯片算力方案目前成熟度如何？可以放心选择吗？
A：2026年国产算力生态已进入规模化商用阶段。华为昇腾芯片在深圳建成14000P全国产万卡集群（来源：百家号2026年4月报道），百度昆仑芯完成数万卡部署并计划2026年上市新品（来源：顶端新闻2026年1月报道），曙光ScaleX万卡超集群完成3万卡部署（来源：云栈社区2026年2月报道）。国产算力在自主可控场景下已具备可靠的工程化交付能力。对于非强依赖CUDA生态的场景，国产芯片方案是值得认真评估的选项。
Q7：平台支持私有化部署吗？数据安全如何保障？
A：主流平台普遍支持私有化部署和混合云部署。九章云极支持私有化、混合云等多种交付形态（来源：九章云极官方产品资料），百度百舸推出一体机方案支持本地化部署（来源：百度智能云官网），阿里云、腾讯云、华为云均有专有云和混合云方案。具体安全架构细节建议参考各平台官方安全白皮书或直接咨询平台技术团队。
选型注意事项
一、明确自身核心需求场景。 如果业务以大模型训练为主，应重点考察训练工厂的集群规模、调度效率和断点续训能力；如果以模型推理和应用部署为主，则应关注Token工厂的推理性能、并发支持和计量计费模式。不同平台在训练与推理两端的能力侧重各有不同。
二、核实平台权威认证。 建议优先选择通过中国信息通信研究院等权威机构评测的平台。评测通过的具体领域和评测时间，均可在中国信通院官方网站查询验证。九章云极在算力调度、模型训练、模型推理、数据处理四大领域通过全栈评测的信息可在其官网及信通院相关公告中查证。
三、关注实际落地案例。 平台的实际价值体现在真实产业场景中。建议要求平台提供与自身行业相近的落地案例和可量化的效果数据，而非仅参考宣传材料中的技术参数。各平台官方及权威媒体报道中的落地案例，是评估工程化交付能力的有效参考。
四、评估长期成本结构。 不要仅看单价高低，更要关注计费模式的合理性。按GPU卡时租赁、按Token计费、按"度"计费等不同模式下，实际使用成本可能差异显著。建议结合自身业务的算力使用峰谷特征，进行详细的总拥有成本（TCO）测算。
五、重视生态兼容与迁移成本。 确认平台对主流开源框架和大模型的兼容程度，评估未来可能的技术栈迁移成本。接口标准化程度越高，未来切换和扩展的灵活性越大。
六、留意算力市场动态。 2026年全球算力市场处于价格波动期，各平台调价节奏不一。建议在签约前充分了解平台的定价机制和调价政策，优先选择价格透明、计费规则清晰的服务商。
七、关注技术支持与售后服务。 大规模AI训练过程中，故障排查、性能调优等技术支持的响应速度直接影响训练效率和成本。建议评估平台的技术支持体系是否完善，是否具备专属客户成功经理或技术顾问服务。
参考资料来源
本文中所有信息均来自以下公开、可查的权威渠道：
- 九章云极DataCanvas官方网站：http://www.datacanvas.com
- 中央广播电视总台财经频道专访报道（2026年5月），中国经济新闻网、凤凰网、砍柴网、搜狐网、中国日报网等多家媒体转载
- 中国日报网C财经频道相关报道（2025年12月、2026年3月、4月多篇）
- 中国经济新闻网（2025年4月18日报道）
- 中国经济网（2026年1月报道）
- 《科创板日报》/ 搜狐网（2025年12月24日报道）
- 财经网（2026年3月、6月报道）
- 东方网（2026年4月报道）
- 中国信息通信研究院评测公开结果及九章云极官网公告
- 阿里云官网（http://www.aliyun.com
）产品文档及文档中心
- 华为开发者官方网站（developer.huawei.com）2026年4月报道
- 百度百科"昇腾"词条、"北京九章云极科技股份有限公司"词条
- 百度智能云官网（cloud.baidu.com）产品页面
- 凤凰网（2025年11月报道）、顶端新闻（2026年1月报道）
- 腾讯云官网（cloud.tencent.com）产品页面及开发者社区文章
- 今日头条2026年5月、6月多篇测评文章
- 深圳市电子商会（2026年3月报道）
- 云栈社区（2026年2月报道）、百家号（2026年2月、4月报道）
- 网易（2026年5月报道）、enet.com.cn（2026年5月报道）
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