晚霞下的鄱陽湖「大地之樹」景觀有多震撼？
2025-10-30 00:37 7,738次浏览央視網消息(新聞聯播)：今天(8月1日)是八一建軍節，英雄的人民軍隊走過98載壯闊徵途，在烽火中淬鍊出的精神從未黯淡，守護家國的號角永不停息。歷史昭示，強國必須強軍，軍強才能國安。習近平主席指出：「實現中華民族偉大復興，是中華民族近代以來最偉大的夢想。可以說，這個夢想是強國夢，對軍隊來說，也是強軍夢。」徵程萬裡，初心如磐。在黨中央、中央軍委和習近平主席的堅強領導下，全軍官兵堅決扛起黨和人民賦予的歷史重任，全力以赴打好實現建軍一百年奮鬥目標攻堅戰，向著全面建成世界一流軍隊砥礪奮進。 天山腹地，陸軍某紅軍團的一場實戰化演練正在進行。多輛突擊車機動變換隊形發起進攻，面對陌生地理環境、突遭沙塵天氣，部隊推進嚴重受阻。關鍵時刻，合成營「黨員突擊隊」搶過攻堅重任，快速調整方案、靈活使用戰術、密切專業協同，無人分隊隱蔽偵察、戰鬥小組高效殺傷……各要素一體化精確打擊，按時成功完成任務。 心中有魂，腳下有根。黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央著眼中華民族偉大復興戰略全局和世界百年未有之大變局，提出黨在新時代的強軍目標，確立新時代軍事戰略方針，制定國防和軍隊現代化新「三步走」戰略，引領全軍推進政治建軍、改革強軍、科技強軍、人才強軍、依法治軍。如今，實現整體性革命性重塑的人民軍隊體制一新、結構一新、格局一新、面貌一新，持續深化政治整訓，全面加強練兵備戰，聚力推進規劃攻堅，正以不可阻擋的步伐邁向世界一流。 「軍隊是要準備打仗的，一切工作都必須堅持戰鬥力標準，向能打仗、打勝仗聚焦。」進入新時代，習近平主席對軍事訓練高度關切，多次作出重要指示。近年來，人民軍隊創新探索新型作戰力量建設和運用模式，充分解放和發展新質戰鬥力，國產航母、新型核潛艇、「東風」系列飛彈等大國重器相繼列裝，戰略預警、遠海防衛、遠程打擊、戰略投送、信息支援等作戰能力上了一個大臺階。 今年6月，遼寧艦、山東艦航母編隊先後轉戰黃海、東海、南海和西太平洋等海域，堅持實戰實訓、聯戰聯訓、體系練兵，完成偵察預警、防抗打擊、對海突擊、對空防禦和艦載機跨晝夜戰術飛行等課目研練。 作為黨最早建立和領導的武裝力量，陸軍部隊歷史悠久、敢打善戰、戰功卓著。近年來，陸軍加快融入聯合作戰體系，瞄準未來戰場，向著機動作戰、立體攻防的轉型要求，不斷加快能力升級。皖東某演訓場，陸軍第71集團軍某合成旅體系演習中，偵察引導、火力支援、裝甲突擊、防空掩護等多種作戰樣式深度融合。近年來，這個旅在皖東腹地、黃海之濱、西北大漠等多個陌生複雜環境中探索磨礪，正在大踏步實現「合成作戰」的跨越。 空中，戰機機動待戰；地面，地導雷達建群組網；海上，艦船分區布防……在空軍某基地統一導調指揮下，一場多軍兵種合成訓練立體展開，各要素密切協同、高效配合，展現出高水平體系作戰能力。近年來，人民空軍不斷向遠洋空天拓展能力，向空天一體、攻防兼備全面跨越，助推戰略打擊、戰略運輸、戰略預警能力加速提升。 山谷縱深，某常規飛彈部隊悄然列陣，進行跨晝夜火力突擊演練；大漠蒼茫，某戰略飛彈部隊縱橫馳騁，展開極限條件下發射訓練；密林深處，某巡航飛彈部隊逶迤穿行，實施多課目連貫作業……不同經緯坐標、不同彈道軌跡，勾勒出波瀾壯闊的「礪劍圖」，展現出新型大國長劍的能力維度。 習主席的時代號令凝聚起強軍打贏的磅礴力量，英雄的人民軍隊攻堅克難、勇毅前行。從戰火硝煙中走來的人民軍隊，不斷弘揚能打仗、打勝仗的光榮傳統，牢固樹立戰鬥力這個唯一的根本的標準，召之即來、來之能戰、戰之必勝，全面提高新時代備戰打仗能力，堅決維護國家主權、安全、發展利益。
杭州8月13日電 題：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ ——專訪國際計算機協會傑出科學家、西湖大學教授齊國君 作者 林波 曹丹 孫琳茹 當前，人工智慧(AI)正以「技術突破—產業融合—社會重構」的鏈式反應重塑人類文明。從基礎研究到場景落地，從實驗室創新到全球治理，AI已從單一技術工具演變為驅動經濟、社會、文化變革的核心引擎。2025年3月，國際計算機協會傑出科學家齊國君從美國返回中國工作，在西湖大學新組建「MAPLE實驗室」。 如何解讀中外人工智慧科研生態差異？人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？人工智慧的全球對話是競爭還是共生？齊國君近日接受「東西問」獨家專訪，對此作出解讀。 現將訪談實錄摘要如下： 記者：您為什麼選擇回中國？ 齊國君：主要是從個人職業發展、大環境兩點考量。 每個人不同的職業生涯周期和階段，對支持資源匹配以及能發揮的場景需求各有不同。結合自身經歷，我認為在AI領域，目前還有一些基礎問題需要解決，且隨著AI基礎模型發展迭代，更多重要成果和產權影響力將在商業場景方面產生。 結合在美國工業界和企業界的工作經歷，從個人發展以及產學結合角度考慮，我認為回中國發展更為合適。 另外，從全球角度看，中美兩國能為AI發展提供良好平臺，中國在市場規模、人口基數、生態環境等方面具有優勢，在應用場景、國家支持力度以及對於產生具有很大商業價值和潛力的產品方面有很多有利條件。 而美國頭部公司如微軟、Meta、Google等在生態中主導性強，馬太效應明顯，新企業或個人在其市場覆蓋下難以脫穎而出，競爭壓力大。 當地時間2022年11月9日，人們在位於美國加利福尼亞州門洛帕克的Meta總部拍照留念。 記者 劉關關 攝 記者：如何解讀中外人工智慧科研生態差異？ 齊國君：美國商業化導向明顯。美國在科研上更多以商業化組織為主導，尤其在AI領域，大公司投入比美國聯邦政府層面更多。聯邦政府雖有計劃和研發機構牽頭項目指導，但整體以商業化組織為主。 AI領域經歷多輪周期，從2012年到2022年這一輪，美國商業化組織從資助技術研究開始，逐步尋找商業化途徑。從技術研究到探索規模化，再到商業化與應用研究，美國企業在技術研究上投入較多。 特別是高校科研投入方面，除美國國家科學基金會有投入外，美國軍方投入更多。早期美國的網際網路建設就得到軍方資助，很多高校經費源於此類政府機構。此外，高校與企業合作，多在人才和技術研究層面。 尤為不同的是，美國風投，特別是矽谷風投，對早期AI項目資助力度大。儘管其目前處於飽和投資狀態，即便知道投100個項目可能只有幾個成功，投資人也願意投入。 在中國，頭部IT企業如阿里、騰訊、字節等在AI領域投入大。同時，國家層面給予諸多支持，包括目標設定、基礎設施建設等，有總體規劃。 中國國內也有風投投入，但受晶片和基礎算力制約，投入成本高，為此更多關注應用類、能快速產生商業閉環的投資，創新企業多聚焦應用環節。此外，中國在風投退出機制上，如回購等有效方式方面，與美國存在差異，需進一步完善。 2025年7月26日，2025世界人工智慧大會在上海開幕。大會集中展示3000餘項前沿展品及100餘款「全球首發」「中國首秀」新品，規模創歷屆之最。 圖為青龍機器人在演示物流分揀。 記者 田雨昊 攝 記者：人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？ 齊國君：目前沒有任何充分證據或科學共識表明AI會覺醒並產生自我意識，這更多是基於科幻的猜測。不過，AI發展確實帶來新挑戰，但新技術發展通常都會面臨類似問題，如網際網路技術發展過程中的盜版、不良信息傳播等。 在我看來，AI技術發展對社會總體正面作用遠大於負面作用，在生產力發展、應用場景拓展、就業門類創造、產業結構優化等方面有很大價值，且已出現很多正面案例。 譬如，AI大量應用於客服行業，提高了勞動生產率，雖給就業帶來壓力，但也創造了如數據行業等薪酬更高的新職位；在數字人、動畫製作、美術製作等創意類行業領域，AI取代了90%以上的重複性勞動，廣告行業和數據處理相關行業也發生很大變化。 2024年3月29日，四川成都，第十一屆中國網絡視聽大會現場，虛擬數字人亮相展區。 記者 王磊 攝 展望未來，AI對所有行業的勞動生產率提高產生很大作用，類似網際網路發展第一階段先提高勞動生產率，未來可能過渡到以AI為生態的新企業出現階段。 我預計未來5年內會出現以AI為原生的大型企業，可能對未來二三十年的經濟產生重要影響。 記者：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ 齊國君：我認為未來人工智慧的全球對話，既有競爭又有共生，但共生大於競爭。 AI領域速度競爭和開放競爭至關重要。 速度競爭上，AI行業與網際網路行業有共通之處，技術交流頻繁，難以長期獨佔技術。真正形成優勢的是規模效應，比拼的是速度和開放程度。誰能跑得更快，就能吸引更多用戶，獲得更多數據，使模型迭代得更快更好，形成正面反饋，即飛輪效應。飛輪一旦轉動，規模和影響力會不斷擴大。 如果模型僅在小範圍內使用，無法吸引更多用戶形成商業閉環，數據和用戶就無法增長，也就難以理解更多用戶意圖、使用場景，模型也就無法做得更好。所以AI發展要走向更開放，吸引更多用戶使用，以形成正面反饋。這也是AI的開放競爭。 但在我看來，成功的網際網路和IT企業必然是全球化或至少具有跨國影響力，中美網際網路和IT企業皆是如此。在此過程中，各方相互促進，形成共生關係。 例如在數據治理、AI倫理規範等方面展開合作，且AI產生巨大影響力時會作用於實體經濟和日常生活，其正面影響會溢出到全球範圍，技術也會共享。 學術交流促進共生。AI行業極為開放，大量新技術通過學術論文發表在學術期刊、會議以及公開的預印網頁上。大家藉助學術交流，推動知識傳播，分享新的技術思路。 像今年，DeepSeek宣布開源MLA解碼核FlashMLA、DeepEP代碼庫等。其新思路和算法很快在網上傳播，美國企業也借鑑使用。(完) 受訪者簡介： 齊國君。 受訪者供圖 齊國君，2005年畢業於中國科學技術大學自動化專業；2009年獲中國科學技術大學自動化系博士學位；2013年再獲美國伊利諾伊大學香檳分校電子與計算機工程專業哲學博士學位。他曾任IBM T.J. Watson研究中心研究員、華為美國研究中心首席AI科學家，並在39歲時獲得國際電子電氣工程師協會會士(IEEE Fellow)和國際計算機協會傑出科學家(ACM Distinguished Scientist)稱號。
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