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从“穿暖”到“穿美” 咱厝人用衣柜收藏幸福

原标题:从“穿暖”到“穿美” 咱厝人用衣柜收藏幸福

海峡网7月2日讯(泉州网记者 罗倩雯 庄丽祥 文\图)今天让我们一起来参观泉州人家的衣帽间。过去,人们将衣服打上补丁,是为生活所迫;如今,人们把牛仔裤设计出破洞,只为追求时尚。40年弹指一挥间,咱厝人的衣着和衣柜发生了翻天覆地的变化,从“穿暖”到“穿美”,再到家里衣柜和衣架总“不够”,如今衣帽间更走进了不少百姓家中,这一“穿”越过程,正是改革开放40年来人们幸福生活的写照。

从“穿暖”到“穿美” 咱厝人用衣柜收藏幸福

上世纪90年代组合式衣柜受欢迎

【讲述】

小孩子常穿大人衣 穿暖才是第一要务

“上世纪70年代,人们的厚衣服往往只有一两件,冬天到了,都是春夏秋冬的衣服直管往身上穿,直到暖和为止,最多的时候我穿过7件衣服。”家住鲤城的吴阿婆回忆道,那个时候,大家都没什么“形象”可言,穿得暖和才是第一要务。

“小孩子长得快,寻常人家根本没办法一直给小孩买合适的衣服,经常是小孩子穿大人的衣服。”吴阿婆说道,有的家庭比较穷,大人的厚衣服也很少,宁愿自己冻着,也要把自己的衣服给孩子穿。“那时候人们的衣服都没几件,衣柜也是大户人家才有的,一般的家庭顶多只有2个衣箱。”

从“穿暖”到“穿美” 咱厝人用衣柜收藏幸福

古香古色的老式衣橱

床架上加一根竹竿 是她的私人“衣柜”

上世纪90年代初,卧室里的床基本还是架子床,对于从事行政工作的陈阿姨来说,架子床也是她的私人“衣柜”。“我们家那时有一个大衣柜,一家人的衣服都放在那里,但是衣柜是放在爸妈屋里,我的卧室是没有衣柜的。于是我就在床架的边角处加了一根竹竿,用衣架把衣服挂在上面。”

陈女士表示,当时家里兄弟姐妹众多,但衣柜空间有限,每个兄弟姐妹只占一格,根本就不够用,于是她才灵机一动,给自己设了这样一个私人“衣柜”,“现在几乎人人有属于自己的衣柜,甚至还有不少家庭的主卧配有大大的衣帽间,生活确实是越来越好了”。

妹妹捡姐姐衣服穿 全家共用一个衣柜

“小时候我基本上是捡姐姐的衣服穿,不过姐姐的衣服很多也是亲戚朋友送的。”32岁的刘女士说,她的姐姐只比她大3岁,两人身材也都比较瘦,所以从小到大,她姐姐偶尔还有新衣服,可她几乎是捡姐姐的衣服穿,“那时想要买一件新衣服真的太难了,不像现在,可以直接上网随时随地买买买,而且大部分衣服是物美价廉的”。

据刘女士介绍,上世纪90年代他们家买了一个大大的组合衣柜,左侧的柜子是妈妈的,右侧的柜子则是爸爸的,她和姐姐则用中间的2个柜子,“那个时候开始,我才算有了属于自己的衣柜,即便不在我自己卧室,也已经很开心了”。

曾经难得穿新衣 如今衣架总“不够”

上世纪70年代: 老式衣箱是主流

四四方方的衣箱,有的朴实简单,有的做工精细,在过去多是陪嫁用品。有着40年木匠经验的陈大爷介绍,上世纪70年代,很多家庭并没有像模像样的衣柜,衣箱则承担着收纳衣物的功能。

“当季的衣服往往都是放在床尾,反季的衣服才会放进衣箱。”陈大爷说道,那个时候,一个好的衣柜往往要价不菲,只有大户人家才消费得起。

上世纪八九十年代:各式衣柜受欢迎

对陈大爷来说,上世纪八十年代是他做木匠的“黄金时期”,也是他积累财富的重要阶段。“改革开放以后,人们的生活慢慢好起来,对衣柜的需求也进一步显现。”陈大爷说道,那个时候,他一个月能接到好几个定制做衣柜的单子,有的人家还要求在衣柜上雕花,这些工作都让他的收入多了不少。

“上世纪80年代主要还是整体衣柜,后来一些组合型的大衣柜开始受到大众欢迎。”陈大爷介绍道,上世纪90年代已有不少商家量化生产组合衣柜,大众也开始把目光转向更加经济实惠的组合衣柜。

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衣帽间走入百姓家中

2000年至2010年:一个衣柜已不够

主卧的衣柜、老人的衣柜、孩子的衣柜……随着商品房的兴起,许多家庭习惯了在每个卧房都配备一个衣柜,家庭成员几乎个个有属于自己的独立衣柜。“有一些家庭的女主人会拥有两个衣柜,这也可以理解,毕竟女人对漂亮衣服可是一点抵抗力也没有。”陈大爷笑道。

“家中的衣柜多了,种类也丰富了,有推拉门、平开门,衣柜的功能也更加强大了。”陈大爷表示,2000年以后的衣柜基本上有配备隔层、挂衣杆、抽屉,初步实现了衣物分门别类收纳。

2010年至今:衣帽间进百姓家

“如今人们的衣服越来越多,款式也越来越新,许多人总觉得衣架不够用,实则是衣服越买越多啦!”陈大爷说道,当衣服越买越多,衣柜已经无法满足日常收纳的时候,衣帽间开始出现。有的衣帽间是一个独立的房间,有的衣帽间则融入主卧里。现在很多人的衣柜是定制的,衣帽间其实也算是一种新型的“定制衣柜”。

陈大爷表示,从前很多人总觉得衣帽间很“高大上”,但现在它已经慢慢进入了百姓家中。“即便人们的衣柜越来越大,也永远觉得衣柜里少一件衣服,买新衣服的脚步一直在路上。”陈大爷感叹道,从前说没衣服穿是真没衣服穿,现在说没衣服穿却是没新衣服穿,又该买啦!

双芯协同构建AI底座:英特尔至强600与锐炫Pro B70/B65发布

英特尔发布至强600工作站处理器与锐炫Pro B70/B65 GPU,以“双芯协同”的方式,为AI开发者与企业提供了一套兼具性能、灵活性与成本效益的全新工作站解决方案。

在AI应用加速渗透的背景下,企业对本地算力平台的需求正在发生深刻变化:既要应对日常办公与开发任务,又要支撑大模型推理、多智能体协同等高负载场景,同时还需兼顾成本与部署效率。在这一趋势下,英特尔发布至强600工作站处理器与锐炫Pro B70/B65 GPU,以“双芯协同”的方式,为AI开发者与企业提供了一套兼具性能、灵活性与成本效益的全新工作站解决方案。

英特尔市场营销集团副总裁、中国区总经理 郭威

此次发布的核心逻辑并非单一硬件性能的堆叠,而是围绕平台能力的系统性重构。通过CPU与GPU在架构层面的深度协同,英特尔试图构建一个覆盖从轻量应用到重载AI任务的统一算力底座,使AI工作站真正具备“能攻、能守、能合”的综合能力。

在计算核心层面,英特尔至强600工作站处理器面向高性能与高扩展需求场景进行了四个维度的强化。首先在性能方面,其最高配置达到86个性能核,多线程性能较上代提升最高达61%,睿频频率最高可达4.8GHz,为复杂计算任务提供充足的基础算力。其次在扩展能力上,处理器支持128条PCIe 5.0通道,结合芯片组可实现更为灵活的硬件扩展,为多GPU、存储及高速网络设备提供充分带宽保障。

更关键的是AI能力的原生增强。至强600每个核心内置英特尔AMX引擎,并新增FP16原生支持,使AI与机器学习性能最高提升17%。在实际应用中,如图像降噪等典型影像处理任务,其处理速度可提升高达4至5倍。这种提升不仅意味着性能增长,也直接降低了企业在本地部署AI时的技术门槛与总体拥有成本(TCO)。与此同时,依托英特尔vPro技术体系,该处理器还支持多种企业级管理特性,包括多密钥内存加密与一键恢复等功能,能够适配塔式、机架式及边缘等多种部署形态,满足企业对安全与运维的多样化需求。

如果说至强600提供了强大的通用计算与调度能力,那么锐炫Pro B70/B65 GPU则进一步补齐了AI推理与图形计算的关键一环。锐炫Pro B70基于第二代Xe2架构,面向图形渲染、通用并行计算以及AI加速等专业负载进行优化。其配备32GB显存与32个Xe核心,AI算力峰值可达367 TOPS,能够支持更大规模模型与更长上下文窗口的推理任务。在多用户并发场景下,依然可以维持高吞吐量与快速响应,这对于企业级AI应用尤为关键。

在软件与部署层面,锐炫Pro B70支持SR-IOV虚拟化技术,并通过50余家ISV软件认证,同时兼容完整的Linux软件栈,包括vLLM、oneAPI与PyTorch等主流框架。这意味着企业可以基于统一平台灵活构建多卡系统,实现从开发到部署的平滑过渡。与之同步推出的锐炫Pro B65同样配备32GB显存,提供197 TOPS算力,为不同规模与预算需求的用户提供更多选择空间。

“双芯”协同的价值,在实际应用场景中得到进一步体现。英特尔联合多家合作伙伴,围绕企业AI落地的关键痛点,构建了多样化解决方案。例如,与火山引擎联合推出的AgentSphere一体机,依托至强600与锐炫Pro B70所提供的32GB显存与高密度算力,实现了更高并发、更低时延与更稳定的多智能体协同能力。标准化一体机形态也显著降低了企业部署与维护成本,使AI员工管理平台能够更快速落地。

在办公场景中,联想智能会议系统Lenovo SCH-900S借助锐炫Pro B70的32GB显存与367 TOPS算力峰值,实现多会议室并发接入与实时AI会议纪要生成,大幅提升沟通效率与执行速度。而在企业知识管理领域,飞致云基于锐炫Pro B70多卡能力打造的长上下文RAG解决方案,支持LLM/VLM高效并发推理,依托高带宽显存与算力优势,有效提升知识检索与智能问答的响应质量。

在垂直行业应用方面,这一平台同样展现出广泛潜力。例如在医疗领域,东华医为利用该AI工作站平台实现病历质控与辅助生成,提升诊疗效率与质量;在创意领域,亦心闪绘借助锐炫Pro B70的32GB显存与强大算力,实现秒级图生图能力,让创作者能够实时生成高质量作品,显著释放创意潜能。

可以看到,从处理器到GPU,从底层算力到行业应用,英特尔此次发布并非单点突破,而是围绕“AI工作站平台”进行的系统性布局。通过至强600与锐炫Pro B70/B65的协同,企业不仅可以获得覆盖全场景的算力支持,还能够在成本、部署效率与安全性之间取得更优平衡。

英特尔中国区技术部总经理高宇展示新品

在AI从“可用”迈向“规模化应用”的关键阶段,本地算力平台的重要性持续提升。英特尔通过“双芯”架构所构建的工作站解决方案,正在为企业提供一条更现实、更高效的落地路径——既能支撑复杂AI任务,又不失灵活性与经济性。这种以平台为核心的创新思路,或将成为未来AI基础设施演进的重要方向。

· 2026-10-17 18:38:588分钟阅读
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