中國大學生微納大賽啟幕 創新成果顯產業潛力
2026-03-03 20:05 3,273次浏览大興安嶺8月10日電(劉曉東 記者姜輝)8日至10日，2025年中國摩託車越野錦標賽(十八驛站)在大興安嶺林業集團公司十八站林業局舉行，來自全國各地的12支車隊60餘名賽車手上演了一幕「驛」路狂飆、追逐夢想的震撼大戲。 8月8日至10日，2025年中國摩託車越野錦標賽(十八驛站)在大興安嶺林業集團公司十八站林業局舉行。圖為賽車手在比賽場地奮力拼搏。 劉曉東 攝 「摩」礪徵途、「驛」路飛翔。本次比賽賽道設在黑龍江大興安嶺十八驛站原始森林自駕營地，採用越野摩託車專用賽道，在1.2公裡長的賽道上，設置了16個彎道和15組障礙，其中又有多弧度的彎道和波浪式的起伏路，更加考驗車手的技巧、平衡能力、速度控制和車輛通過能力，極具挑戰性。比賽共設置MX1、MX2、MX3、MX85A組、MX85B組、國產組和女子組7個組別，涵蓋不同年齡段與技術層級，充分滿足各類型選手的競技需求。 比賽期間，適逢十八驛站下雨降溫，在為期3天的賽程中，熱身賽、預賽、決賽環環相扣，參賽車手風雨無阻，你追我趕，上演了一場森林秘境中的速度對決。 2025年中國摩託車越野錦標賽(十八驛站)在大興安嶺林業集團公司十八站林業局舉行。圖為開幕式演出現場進行鄂倫春族舞蹈表演。劉澤宇 攝 本次賽事由中國汽車摩託車運動聯合會和大興安嶺林業集團公司十八站林業局黨委、林業局主辦，塔河縣委縣政府、呼瑪縣委縣政府協辦。賽事集體育競技、文藝演出、文化交流、產品展銷、宣傳推廣和旅遊休閒於一體，同時還舉辦了十八驛站青少年摩託車越野夏令營、「引擎轟鳴、巔峰之夜」文藝演出、「十八驛」風情版畫展覽體驗、「網紅」觀賽看驛站等系列活動，不僅為全國摩託車越野愛好者搭建了專業競技平臺，還讓更多人走進十八驛站，感受原始森林的壯美、驛站文化的厚重。 2025年中國摩託車越野錦標賽(十八驛站)在大興安嶺林業集團公司十八站林業局舉行。圖為熱身賽中，參賽選手飛躍障礙。劉曉東 攝 賽事組委會負責人，十八站林業局黨委副書記、局長司勇介紹說：「十八站林業局擁有獨特的歷史文化、地理環境、自然風光和生態優勢，很適合開展摩託車越野運動。這裡的賽道位於我國最北邊的高寒之地，是用黃泥、黑土、沙子混合而成，比賽難度更大。為保障賽事高標準運行，我們調動各方力量，構建『全鏈條、精細化』辦賽體系，確保賽事安全性與觀賞性，為大家呈現了一場森林秘境中的速度對決和賽事盛宴。」 據悉，十八站林業局地處大興安嶺北坡，呼瑪河下遊，黑龍江南岸，東部和北部與俄羅斯隔江相望。這裡不僅有13000年前遠古人類活動的遺蹟，也有百年歷史的黃金古道上的第十八個驛站，更是鄂倫春族的聚集地之一，以大森林、大冰雪、大界江等自然景觀為特色，G331國道穿城而過，每年都會吸引大量的國內外遊客前來旅遊觀光。(完)
北京8月14日電 (記者 劉亮)在人工智慧時代，Token(即「詞元」)作為處理文本的最小數據單元，如同網際網路時代的「流量」。中國國家數據局局長劉烈宏14日在北京舉行的新聞發布會上介紹，截至今年6月底，中國日均Token消耗量已突破30萬億。 8月14日，中國國務院新聞辦公室在北京舉行「高質量完成『十四五』規劃」系列主題新聞發布會，國家發展改革委黨組成員、國家數據局局長劉烈宏，國家數據局副局長沈竹林，國家數據局副局長陳榮輝，國家數據局副局長夏冰介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就，並答記者問。 記者 楊可佳 攝 國務院新聞辦公室當天舉行新聞發布會，介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就。劉烈宏在會上表示，2024年初，中國日均Token的消耗量為1000億，截至今年6月底，日均Token消耗量已突破30萬億，1年半時間增長了300多倍，這反映了中國人工智慧應用規模快速增長。 他指出，人工智慧快速發展，與中國高度重視數據工作密不可分。中國是第一個把數據作為生產要素的國家，多措並舉促進數據資源的開發利用。中國強調「人工智慧+」行動到哪裡，高質量數據集的建設和推廣就要到哪裡。 近年來，中國大力推動高質量數據供給，出臺高質量數據集建設相關文件，多部門聯合推動相關工作。同時，持續推進高質量數據集建設工作。截至今年6月底，中國已建設高質量數據集超過3.5萬個，總體量超400PB。據悉，1PB可存儲約5億張2MB大小的高清照片，400PB相當於中國國家圖書館數字資源總量的140倍左右。 人工智慧模型的訓練也推動數據交易需求攀升。劉烈宏介紹，截至今年6月底，中國各地高質量數據集累計交易額近40億元人民幣，數據交易機構掛牌的高質量數據集總規模達246PB。以北京數交所為例，高質量數據集佔交易總量的比例從去年的10%躍升到目前的近80%。 中文數據在國內大模型的訓練性能提升方面發揮著重要作用。劉烈宏說，中國多數模型訓練使用的中文數據佔比已超過60%，有的模型已達80%。中文高質量數據的開發和供給能力持續增強，推動中國人工智慧模型性能快速提升。(完)
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