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pp电子在线官网|韩国空间|存储产业链投资机遇

【概要描述】　　英伟达Rubin进入量产，下一代Feynman进一步推升算力硬件需求，服务器架构从训练主导转向训推兼顾，从GPU主导转向GPU+LPU架构pp电子在线官网，并推出存储机柜、CPU机柜、LPX机柜等，实现系统方案的进一步优化。谷歌/AWS/Meta等厂商的ASIC亦在加速迭代。算力芯片需求持续强劲增长，先进制程、先进存储、先进封装、PCB、光通信等仍是硬件需求增量、技术创新最显著的环节，

pp电子在线官网|韩国空间|存储产业链投资机遇

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　　英伟达Rubin进入量产ღ★✿✿，下一代Feynman进一步推升算力硬件需求ღ★✿✿，服务器架构从训练主导转向训推兼顾ღ★✿✿，从GPU主导转向GPU+LPU架构pp电子在线官网ღ★✿✿，并推出存储机柜ღ★✿✿、CPU机柜ღ★✿✿、LPX机柜等ღ★✿✿，实现系统方案的进一步优化ღ★✿✿。谷歌/AWS/Meta等厂商的ASIC亦在加速迭代ღ★✿✿。算力芯片需求持续强劲增长ღ★✿✿，先进制程ღ★✿✿、先进存储ღ★✿✿、先进封装ღ★✿✿、PCBღ★✿✿、光通信等仍是硬件需求增量ღ★✿✿、技术创新最显著的环节ღ★✿✿，台积电ღ★✿✿、三星ღ★✿✿、英特尔等开发并扩产2nm先进制程ღ★✿✿，HBM演进到HBM4并衍生出定制芯片ღ★✿✿，CoPoSღ★✿✿、CoWoP等先进封装形式涌现pp电子在线官网ღ★✿✿，CPUღ★✿✿、传统存储的供需也逐步紧俏ღ★✿✿。

　　随着AI训练ღ★✿✿、推理需求的持续膨胀ღ★✿✿，存储已成为算力增长的主要瓶颈ღ★✿✿，HBM/DDRღ★✿✿、SSDღ★✿✿、HDD陆续成为服务器的最紧缺物料ღ★✿✿。除了HBMღ★✿✿、DDR外ღ★✿✿，产业内还在开发AI SSDღ★✿✿、CMXღ★✿✿、HBFღ★✿✿、SRAM等存储器（或方案）ღ★✿✿，以满足AI训练和推理过程中数据吞吐的高要求ღ★✿✿。

　　随着英伟达GPU的发布周期固定在每年一次ღ★✿✿，算力提升对内存容量和带宽提出了接近每年翻倍的高要求ღ★✿✿；根据TrendForce数据ღ★✿✿，GPU的计算能力在过去20年间增长了60000倍ღ★✿✿，但同期DRAM内存带宽仅提高了100倍——“内存墙”仍将长期存在ღ★✿✿，通过HBM路线实现低功耗高带宽趋势明确ღ★✿✿。以位元计算ღ★✿✿，目前HBM占整个DRAM市场比重仍在个位数ღ★✿✿，渗透率存在较大提升空间ღ★✿✿；TrendForce预计2026年HBM出货量将超过300亿Gbღ★✿✿。

　　DRAM产能供给紧缺趋势不变ღ★✿✿，SK海力士等龙头厂商加速扩产ღ★✿✿。从供给端看ღ★✿✿，HBM供应仍然紧缺ღ★✿✿，相应持续挤占DRAM产能ღ★✿✿，25Q4-26Q1 DRAM厂商现货报价加速攀升ღ★✿✿；部分美国与国内厂商已经开始和晶圆厂签订2-3年的长期合同进行锁价ღ★✿✿。根据Trendforce援引The Bell报道ღ★✿✿，SK海力士计划通过清州DRAM工厂M15X和利川M16的扩产ღ★✿✿，在26H2将其DRAM晶圆产量提高到60万片/月ღ★✿✿，和三星的DRAM晶圆产能处于同一水平ღ★✿✿。具体来看ღ★✿✿，M15X在投产初期将保持在10000片/月的DRAM晶圆ღ★✿✿，到26Q4将爬坡至5万片/月ღ★✿✿。

　　HBM迭代周期随之显著缩短ღ★✿✿，HBM4开始大规模商用ღ★✿✿。2025年下半年ღ★✿✿，英伟达量产的GB300搭载的是12层24GB的HBM3eღ★✿✿，2026年英伟达将发布的Rubin系列和AMD将发布的MI400系列均将搭载HBM4/4eღ★✿✿。其中英伟达计划在26Q1完成HBM4的最终资格测试ღ★✿✿。从更新周期来看ღ★✿✿，JEDEC于2025年4月正式发布了JESD 270-4高带宽存储器(HBM4)标准ღ★✿✿，（接口宽度从HBM3/HBM3e的1024位翻倍至2048位ღ★✿✿；堆栈通道数从16个增加到32个ღ★✿✿，支持24Gb或32Gb芯片的4到16层堆栈配置）ღ★✿✿，较HBM3规范发布晚约三年韩国空间ღ★✿✿，计划落地时间较HBM3落地时点亦在三年左右ღ★✿✿。根据EETimes的预测ღ★✿✿，HBM的迭代周期从前期的每四年一代提高并稳定到每两年到两年半一代ღ★✿✿。

　　全球龙头存储厂商竞逐HBM4ღ★✿✿，SK海力士仍居领先地位ღ★✿✿，三星美光加速追赶ღ★✿✿。根据Trendforce预测ღ★✿✿，2025年SK海力士将以59%的HBM出货量保持行业领先地位ღ★✿✿，而三星和美光将各占20%左右份额ღ★✿✿。从时点上看ღ★✿✿，SK海力士于2025年3月交付了全球首批12层HBM4样品ღ★✿✿、6月小批量出货ღ★✿✿，计划10月快速进入量产ღ★✿✿；美光也在25Q2向主要客户交付了HBM4样品ღ★✿✿；三星的HBM4样品25Q2交付给英伟达ღ★✿✿，当前进入最终的预生产（PP）阶段ღ★✿✿。预计2026年ღ★✿✿，领先的GPGPU如Rubin将大范围采用HBM4ღ★✿✿，Yole预计2026年HBM4渗透率将达到51%ღ★✿✿。

　　从技术上看ღ★✿✿，SK海力士的HBM4拥有2048个I/O终端ღ★✿✿，带宽翻倍pp电子在线官网ღ★✿✿，引脚速度在6.4Gbps以上ღ★✿✿。美光目前交付HBM4样品超过2.8 TBps带宽和超过11 Gbps引脚速度ღ★✿✿，计划在2027年同时推出标准版和定制版的HBM4eღ★✿✿。三星同样计划于2027年推出HBM4e产品ღ★✿✿，目标引脚速度超过13Gbpsღ★✿✿，目标最大吞吐量3.25TB/sღ★✿✿，较当前HBM3e快2倍以上韩国空间ღ★✿✿。

　　远期看ღ★✿✿，英伟达等厂商计划自研Base Dieღ★✿✿，将存算架构进一步整合ღ★✿✿。除传统晶圆厂外ღ★✿✿，为了进一步提高传输速率ღ★✿✿，AI算力芯片厂商也开始协同进行HBM设计ღ★✿✿。2025年8月ღ★✿✿，英伟达宣布计划自研HBM内存Base Dieღ★✿✿，采用3nm工艺ღ★✿✿，预计于2027年下半年开始小规模试产ღ★✿✿。英伟达此次自研HBM内存Base Die的计划ღ★✿✿，旨在优化AI芯片的内存带宽与能效匹配度ღ★✿✿；未来英伟达的HBM内存有望采用内存原厂DRAM Die与英伟达Base Die的组合模式ღ★✿✿，标志着其在高性能计算存储架构领域的垂直整合进一步深化ღ★✿✿。

　　HBM带宽大ღ★✿✿、延迟低ღ★✿✿，但容量低ღ★✿✿、成本高ღ★✿✿。随着AI大模型参数规模向万亿级迈进ღ★✿✿，推理部署环节的市场规模和应用场景变得极为广阔ღ★✿✿，但传统的存储体系正面临严峻的“内存墙”困境ღ★✿✿。HBM虽能提供极致的带宽和纳秒级访问延迟ღ★✿✿，但其容量有限（单堆栈通常为16-64GB）ღ★✿✿，且成本高昂ღ★✿✿，难以线性扩展ღ★✿✿。与此同时ღ★✿✿，传统SSD虽然容量大ღ★✿✿、成本低ღ★✿✿，但带宽严重不足（如NVMe PCIe 4.0 SSD仅约7GB/s）ღ★✿✿，无法满足大模型推理时对海量权重数据和键值缓存（KV Cache）的高速读取需求ღ★✿✿。在AI推理场景中ღ★✿✿，数据访问模式呈现出“读多写少”的特点ღ★✿✿，且需要单次加载的模型容量极高——例如运行405B参数的Llama 3.1模型时ღ★✿✿，仅权重存储就需要数百GB空间ღ★✿✿。HBM很快会被KV缓存占满ღ★✿✿，而依赖远端SSD或向量重计算又会引入显著延迟ღ★✿✿。

　　正是在这一供需失衡的背景下ღ★✿✿，HBF（High Band Flashღ★✿✿，高带宽闪存）应运而生ღ★✿✿。HBF旨在填补HBM与SSD之间的巨大空白ღ★✿✿，以接近HBM的带宽和成本水平ღ★✿✿，提供其8至16倍的超大容量ღ★✿✿。SK海力士的仿线混合架构中引入HBF后ღ★✿✿，原本需要32颗GPU才能完成的工作负载ღ★✿✿，仅需2颗GPU即可实现pp电子在线官网ღ★✿✿，能效比提升最高达2.69倍ღ★✿✿。HBF的出现ღ★✿✿，不仅有望破解推理阶段的存储瓶颈ღ★✿✿，更可能从根本上改变AI算力集群的经济模型ღ★✿✿，成为衔接HBM与SSD的新一代核心存储方案ღ★✿✿。

　　HBF通过封装创新ღ★✿✿、3D堆叠和分布式控制ღ★✿✿，在容量ღ★✿✿、带宽和成本三个维度上实现了独特的再平衡ღ★✿✿，成为AI推理场景的理想存储载体ღ★✿✿。HBF是一种基于3D NAND闪存的高带宽堆叠存储技术ღ★✿✿，其设计理念借鉴了HBM的垂直堆叠架构ღ★✿✿，但将存储介质从易失性的DRAM替换为非易失性的NAND闪存ღ★✿✿。在物理结构上ღ★✿✿，HBF通过硅通孔（TSV）或CMOS直接键合阵列（CBA）工艺ღ★✿✿，将多层高性能NAND闪存芯片垂直堆叠起来ღ★✿✿，并通过逻辑芯片与中介层连接至GPU或处理器ღ★✿✿，形成密集互连的存储结构ღ★✿✿。单堆叠可达16层dieღ★✿✿，首代产品即可实现512GB的容量和1.6TB/s的读取带宽——这一带宽水平已接近HBM3e的性能ღ★✿✿，而容量则是同等物理空间下HBM的8至16倍ღ★✿✿。与传统SSD依赖单控制器串行调度不同ღ★✿✿，HBF采用分布式控制结构ღ★✿✿，每一组NAND die可独立并行访问ღ★✿✿，结合优化的控制器算法ღ★✿✿，将NAND固有延迟从毫秒级压缩至约5微秒级ღ★✿✿，匹配AI推理场景对高带宽读的需求ღ★✿✿。由于基于NAND闪存ღ★✿✿，HBF具备非易失特性ღ★✿✿，无需像HBM那样持续刷新供电ღ★✿✿，静态功耗仅为HBM的64%至80%ღ★✿✿。当然ღ★✿✿，HBF也存在先天短板ღ★✿✿：NAND的写入耐久性有限（约10万次擦写）ღ★✿✿，访问延迟（微秒级）远高于DRAM的纳秒级ღ★✿✿，因此业界主流设计思路是将HBF用于只读数据或低频写入的键值缓存ღ★✿✿，而将频繁读写的动态数据留在HBM中ღ★✿✿。

　　闪迪是HBF概念的率先提出者ღ★✿✿，2025年2月在投资者日上正式介绍HBF技术ღ★✿✿，依托自家BiCS 3D NAND和CBA工艺构建核心架构ღ★✿✿，采用16层核心芯片堆叠ღ★✿✿。闪迪计划于2026年下半年交付首批HBF模块样品ღ★✿✿，目标2027年初推出首批集成HBF的AI推理服务器ღ★✿✿。

　　SK海力士是当前HBF研发最为积极的厂商之一ღ★✿✿，2025年8月与闪迪签署谅解备忘录ღ★✿✿，共同推进HBF技术标准化ღ★✿✿；同年10月在OCP全球峰会上正式发布包含HBF技术的“AIN B”系列存储器ღ★✿✿，并举办“HBF之夜”活动推动生态合作ღ★✿✿。SK海力士还提出了创新的H3混合架构（Hybrid HBM+HBF）ღ★✿✿，将HBM与HBF并列部署于GPU两侧ღ★✿✿，通过双存储层级协同工作ღ★✿✿，并已完成早期测试验证ღ★✿✿。公司目标在2026年推出第一代HBF样品ღ★✿✿，2027年实现量产ღ★✿✿。

　　三星电子虽态度相对审慎ღ★✿✿，但已启动HBF产品的早期概念设计工作ღ★✿✿，并依托其在逻辑代工领域的4nm至2nm工艺优势ღ★✿✿，探索自研控制逻辑与下一代NAND方案的能效优化ღ★✿✿。三星计划在2027年底至2028年初将HBF集成到英伟达ღ★✿✿、AMD及谷歌的实际产品中ღ★✿✿。

　　此外ღ★✿✿，主控芯片方面ღ★✿✿，HBF需要配套极高吞吐能力的控制器来驾驭其超高带宽pp电子在线官网ღ★✿✿，闪迪ღ★✿✿、SK海力士等厂商均在研发专用的分布式控制架构ღ★✿✿，确保NAND阵列的并行访问效率ღ★✿✿。行业标准方面ღ★✿✿，三大厂商已就HBF标准化展开合作ღ★✿✿，闪迪与SK海力士ღ★✿✿、三星正共同推动HBF成为行业通用标准ღ★✿✿，目标在2027年完成产业级标准落地ღ★✿✿。

　　复盘存储器历史ღ★✿✿，存储器周期大致4-5年ღ★✿✿，上行ღ★✿✿、下行周期大致2年上下ღ★✿✿。上轮周期起始于20Q1,21Q3存储器价格见顶ღ★✿✿，此后价格持续下滑ღ★✿✿，至2023Q2持续7个季度ღ★✿✿。本轮周期ღ★✿✿，存储器23Q3开始涨价ღ★✿✿，期间24Q2-24Q4因库存问题ღ★✿✿，价格有所回落ღ★✿✿。24Q4-25Q3ღ★✿✿，除了HBMღ★✿✿，DRAM和NAND价格涨跌更多来自库存周期ღ★✿✿，直到25Q4ღ★✿✿，北美云厂商对于2026年的需求展望大幅提升ღ★✿✿，内存条ღ★✿✿、eSSD缺货涨价ღ★✿✿，存储随着产能被服务器占用ღ★✿✿，传统应用（手机ღ★✿✿、电脑等）开始缺存储器ღ★✿✿，涨价蔓延至非AI领域的存储器ღ★✿✿。

　　需求侧ღ★✿✿，对于DRAM而言ღ★✿✿，单GPU配置的HBMღ★✿✿、DDR规格和容量提升ღ★✿✿，2023年以来需求跟随GPU持续强劲增长ღ★✿✿；对于NAND而言ღ★✿✿，推理侧的爆发和QLC NAND成本的下降加强了对高速率ღ★✿✿、低延迟SSD对HDD的优势ღ★✿✿，SSD需求跟随token爆发ღ★✿✿。

　　催动本轮存储上行的核心因素是AIღ★✿✿，特别是推理需求的爆发ღ★✿✿。大模型训练阶段的存储需求主要来自预训练数据集和checkpoint（模型状态快照）ღ★✿✿，原始数据集规模约10-30TBღ★✿✿，而checkpoint存储量与模型参数量线亿参数模型每个checkpoint约7TBღ★✿✿，100个总计约700TB）ღ★✿✿，这些数据主要存储在SSD和HDD中ღ★✿✿，因HBM容量不足而需从HBM经DRAM逐步offload至SSDღ★✿✿。推理阶段的存储需求则主要来自KV Cacheღ★✿✿、RAG等ღ★✿✿，其规模比原始数据大1000倍左右（取决于向量维度）ღ★✿✿，随着思维链发展和用户上下文增长韩国空间ღ★✿✿，单次提问token数激增至上万ღ★✿✿，KV Cache需长期存储在SSD中ღ★✿✿，当用户30分钟未交互时自动从HBM存入SSDღ★✿✿，后续提问时再加载回HBMpp电子在线官网ღ★✿✿。推理阶段的KV Cache存储策略采用精确匹配（用户历史对话）和向量空间模糊匹配（多用户共享问题）ღ★✿✿，通过共享相同问题的KV Cache和将长期未使用数据转存至HDD来优化存储ღ★✿✿，而训练阶段的存储需求则随模型参数量增加而等比例上升韩国空间ღ★✿✿。

　　其次是HDD（机械硬盘）供应短缺ღ★✿✿，eSSD需求爆发ღ★✿✿。SSD相比HDD的核心优势在于显著的读写速度和低延迟特性ღ★✿✿，SSD的读写速度可达十几GB级别ღ★✿✿，而HDD仅约几百兆ღ★✿✿，这使其在AI推理ღ★✿✿、高频数据访问等场景中具有明显优势ღ★✿✿。HDD被SSD替代的主要原因是AI应用爆发式增长ღ★✿✿，尤其是数据中心对高性能存储的刚性需求ღ★✿✿，同时HDD产能面临严重瓶颈ღ★✿✿，HDD厂商因行业处于夕阳产业状态普遍不愿扩产ღ★✿✿，而是致力于优化成本和增加单盘容量ღ★✿✿，导致HDD供应紧张ღ★✿✿。在AI应用推动下ღ★✿✿，大量新增存储需求从HDD转向SSDღ★✿✿，特别是数据中心企业级存储中ღ★✿✿，HDD与SSD的容量比正从1ღ★✿✿：5-1ღ★✿✿：6向1ღ★✿✿：1转变ღ★✿✿，预计2026年将出现QLC SSD替代HDD的爆发式增长ღ★✿✿。

　　供给侧ღ★✿✿，存储IDM资本开支计划谨慎ღ★✿✿，且产能释放速度较慢ღ★✿✿。2023-2025年ღ★✿✿，大容量ღ★✿✿、小容量存储厂商资本开支维持低增长或者负增长状态ღ★✿✿，其中SK海力士资本开支增长较大ღ★✿✿，主要用于扩产前两年开始持续紧缺的HBMღ★✿✿、DRAMღ★✿✿。存储厂商的扩产意愿与供需缺口和盈利水平相关ღ★✿✿，目前各家DRAM和NAND的毛利率水平接近80%ღ★✿✿，存储厂商扩产动作开始变得频繁ღ★✿✿，但是存储器的扩产周期从购买设备到产能释放需要2年以上ღ★✿✿，因此新增的资本开支难以体现在2026年的供给上ღ★✿✿，预计产能释放的高峰期在2027年下半年及以后ღ★✿✿。

　　我们预计2026-2027年HBMღ★✿✿、DRAMღ★✿✿、NAND甚至小容量存储均会出现不同程度的供给紧缺ღ★✿✿，本轮存储涨价周期将不同于以往ღ★✿✿，涨价时间和涨价幅度将远超预期ღ★✿✿。供需缺口将催化价格大幅度上涨ღ★✿✿，根据Trendforce预测ღ★✿✿， DRAM 26Q2 的合约价在26Q1上涨93-96%的基础上继续上涨58-63%ღ★✿✿，NAND 26Q2的合约价在26Q1上涨85-90%的基础上继续上涨70-75%韩国空间ღ★✿✿。

　　2026年ღ★✿✿，DRAM市场规模将增长至4570亿美元ღ★✿✿，同比+121%ღ★✿✿，预计NAND市场规模将增长至1420亿美元ღ★✿✿，同比+103%ღ★✿✿， NANDღ★✿✿、DRAM的单GB价格均有大幅度提升pp电子在线官网ღ★✿✿。从 市场结构看ღ★✿✿，服务器在存储市场的占比有望进一步提升ღ★✿✿，成为存储器的第一大应用ღ★✿✿。

　　1ღ★✿✿、未来中美贸易摩擦可能进一步加剧ღ★✿✿，存在美国政府将设置进出口限制条件或其他贸易壁垒风险ღ★✿✿；2ღ★✿✿、AI上游基础设施投入了大量资金做研发和建设ღ★✿✿，端侧尚未有杀手级应用和刚性需求出现ღ★✿✿，存在AI应用不及预期风险ღ★✿✿；3ღ★✿✿、宏观环境的不利因素将可能使得全球经济增速放缓ღ★✿✿，居民收入ღ★✿✿、购买力及消费意愿将受到影响ღ★✿✿，存在下游需求不及预期风险ღ★✿✿；4ღ★✿✿、大宗商品价格仍未企稳ღ★✿✿，不排除继续上涨的可能ღ★✿✿，存在原材料成本提高的风险ღ★✿✿； 5ღ★✿✿、全球政治局势复杂ღ★✿✿，主要经济体争端激化ღ★✿✿，国际贸易环境不确定性增大ღ★✿✿，可能使得全球经济增速放缓ღ★✿✿，从而影响市场需求结构ღ★✿✿，存在国际政治经济形势风险ღ★✿✿。

　　刘双锋ღ★✿✿：电子行业首席分析师ღ★✿✿。3年深南电路ღ★✿✿，5年华为工作经验ღ★✿✿，从事市场洞察ღ★✿✿、战略规划工作ღ★✿✿，涉及通信服务韩国空间ღ★✿✿、云计算及终端领域ღ★✿✿，专注于通信服务领域ღ★✿✿，2018年加入中信建投通信团队ღ★✿✿。2018年IAMAC最受欢迎卖方分析师通信行业第一名团队成员ღ★✿✿， 2018《水晶球》最佳分析师通信行业第一名团队成员ღ★✿✿。

　　孙芳芳ღ★✿✿：电子行业分析师ღ★✿✿，同济大学材料学硕士ღ★✿✿，2015年8月加入浙商证券ღ★✿✿，任电子行业首席ღ★✿✿，专注研究电子材料ღ★✿✿、半导体ღ★✿✿、消费电子ღ★✿✿、5G板块等领域ღ★✿✿，2020年5月加入中信建投电子团队ღ★✿✿。

　　章合坤ღ★✿✿：电子行业分析师ღ★✿✿，上海交通大学材料科学与工程硕士ღ★✿✿，2020年加入中信建投研究发展部ღ★✿✿，专注研究半导体ღ★✿✿、消费电子等领域ღ★✿✿。

　　王定润ღ★✿✿：电子行业分析师ღ★✿✿，复旦大学材料物理专业硕士ღ★✿✿，2019年加入中信建投证券研究发展部ღ★✿✿，2022年加入中信建投电子团队ღ★✿✿，覆盖消费电子ღ★✿✿、被动元器件ღ★✿✿、PCB产业链等ღ★✿✿。

　　何昱灵ღ★✿✿：电子行业分析师ღ★✿✿，复旦大学硕士ღ★✿✿，2022年加入中信建投电子团队ღ★✿✿，专注研究模拟IC领域ღ★✿✿。

　　郭彦辉ღ★✿✿：电子行业分析师ღ★✿✿，复旦大学金融学硕士ღ★✿✿，2018年加入中信建投金融工程团队ღ★✿✿，主要从事量化选股方面相关工作ღ★✿✿。2021年加入中信建投电子团队ღ★✿✿，覆盖半导体ღ★✿✿、CISღ★✿✿、激光等ღ★✿✿。

　　赵子鹏ღ★✿✿：电子行业分析师ღ★✿✿，南开大学数学与应用数学学士ღ★✿✿、金融硕士ღ★✿✿，2021年加入中信建投证券研究发展部ღ★✿✿，历任策略/新股策略分析师ღ★✿✿。目前主要从事电子研究ღ★✿✿。曾作为团队核心成员获2024年度水晶球奖北交所第一名ღ★✿✿、2024年度新财富北交所第五名ღ★✿✿、2024年度21世纪金牌分析师评选北交所第五名&策略第五名ღ★✿✿。工作地北京ღ★✿✿。

　　何昊ღ★✿✿：复旦大学管理学硕士ღ★✿✿，2020年起先后就职于国海证券ღ★✿✿、光大证券研究所担任电子行业分析师ღ★✿✿，2026年入职中信建投证券ღ★✿✿，主要覆盖消费电子等领域ღ★✿✿。

　　深圳一男子酒后求复合遭拒ღ★✿✿，对前女友大打出手ღ★✿✿，致其全身多处轻伤和轻微伤ღ★✿✿，最终因故意伤害罪获刑

　　感情走到尽头ღ★✿✿，本该体面告别ღ★✿✿。但深圳一男子因求复合ღ★✿✿，对前女友大打出手ღ★✿✿，最终因故意伤害罪获刑ღ★✿✿。近日ღ★✿✿，深圳海蛇口息贸区全民检察院公布了该起案件ღ★✿✿。据了解ღ★✿✿，阿林和小蓝（均为化名）曾是一对情侣ღ★✿✿，在经历反复争吵之后ღ★✿✿，两人的感情跌至冰点ღ★✿✿，在小蓝看来ღ★✿✿，这段关系早已画上了句号ღ★✿✿。

　　近年来ღ★✿✿，一些公职人员罔顾党纪国法ღ★✿✿，漠视保密纪律ღ★✿✿，利用工作秘密谋取私利ღ★✿✿，最终“翻车” ღ★✿✿，这些教训需引起高度警醒ღ★✿✿！

　　工作秘密ღ★✿✿，是指机关ღ★✿✿、单位在履行职能过程中产生或者获取的不属于国家秘密但泄露后会造成一定不利影响的事项ღ★✿✿。近年来ღ★✿✿，一些公职人员罔顾党纪国法ღ★✿✿，漠视保密纪律ღ★✿✿，利用工作秘密谋取私利ღ★✿✿，最终“翻车”ღ★✿✿，这些教训尤其需要引起机关ღ★✿✿、单位工作人员的高度警醒ღ★✿✿。落马官员泄露工作秘密问题盘点NO.

　　5月18日ღ★✿✿，“保密观”发布《@机关ღ★✿✿、单位工作人员ღ★✿✿，这件事上千万别“翻车”ღ★✿✿！》ღ★✿✿，文章指出ღ★✿✿：近年来pp电子在线官网ღ★✿✿，一些公职人员罔顾党纪国法ღ★✿✿，漠视保密纪律ღ★✿✿，利用工作秘密谋取私利ღ★✿✿，最终“翻车”ღ★✿✿，这些教训尤其需要引起机关ღ★✿✿、单位工作人员的高度警醒ღ★✿✿。落马官员泄露工作秘密问题盘点NO.

　　5月19日ღ★✿✿，电影《给阿嬷的情书》累计票房6.13亿元ღ★✿✿，这部一开始并不被看好的电影ღ★✿✿，无疑是今年开年以来最大的黑马ღ★✿✿。一生承诺ღ★✿✿，万里山河ღ★✿✿。随着影片的持续热映ღ★✿✿，除了“特殊的家书”ღ★✿✿、入选联合国教科文组织《世界记忆名录》的侨批进入观众视野外ღ★✿✿，本来就自带热度的潮汕文旅也随之“水涨船高”ღ★✿✿。

　　近日ღ★✿✿，刀盘涂装“拓荒牛”的“龙岗二号”泥水平衡盾构机在深圳市龙岗区园山地下山体内缓缓转动刀盘ღ★✿✿，开启深汕高铁龙岗隧道横岗段盾构掘进ღ★✿✿。这是全国首例超大直径盾构隧道洞内全流程作业项目ღ★✿✿，标志着城内修建高铁隧道实现关键技术突破ღ★✿✿。

　　5月22日ღ★✿✿，深圳文博会进入第二天ღ★✿✿，多个文化分论坛同步开启ღ★✿✿，来自文学ღ★✿✿、戏剧ღ★✿✿、影视ღ★✿✿、学术等领域的专家学者深入交流ღ★✿✿。大众新闻前方记者在多个论坛采访发现ღ★✿✿，现象级电影《给阿嬷的情书》成为文博会上的热点ღ★✿✿。

　　广东一男子发现充电站所有车位均被占用ღ★✿✿，其中包含两辆非充电车辆ღ★✿✿，长时间等待无果后情绪崩溃持灭火器打砸占位车辆ღ★✿✿，当地警方ღ★✿✿：正调查处理

　　5月22日ღ★✿✿，广东ღ★✿✿。有网友发视频称ღ★✿✿，一名男子驾车到一家充电站时ღ★✿✿，发现所有车位均被占用ღ★✿✿，其中包含两辆非充电车辆ღ★✿✿。在长时间等待无果后ღ★✿✿，他情绪崩溃ღ★✿✿，持灭火器打砸两辆小车的玻璃和车身ღ★✿✿。一名交警赶到现场后ღ★✿✿，他仍驾车多次冲撞占位车辆ღ★✿✿。

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