紅色文化遺址管護升級
2025-11-06 07:05 7,179次浏览在常見的氣象災害中，哪些因突發性強、影響範圍小而難以實現精準監測？公眾有時感覺「天氣預報不準」又是什麼原因？面對洪澇或乾旱災害，不同場景下公眾應掌握哪些核心自救技能？針對這些問題，人民網採訪了中國氣象局公共氣象服務中心原氣象服務首席專家朱定真進行解讀。 哪些氣象災害最難精準監測？為何有時感覺「預報不準」？ 談及氣象災害監測預警的難點，朱定真指出，在常見的14類氣象災害中，春夏季局地暴雨、冰雹、雷電、雷雨大風因「突發性強、影響範圍小」，因而最難實現精準監測。預報時，我們可以依據天氣背景判斷其可能出現的上述天氣，但要精準到具體時間、具體地點，至今仍是世界性難題。 朱定真解釋道，天氣系統是開放的，影響天氣變化的因素非常多，它們之間的相互作用關係，會因發生時的季節、地區、環流分布等變得極為複雜。因此，以當前的天氣學理論、預報技術方法、觀測手段及密度等，還無法實現天氣預報100%的準確率。 洪澇與乾旱，不同場景下如何自救互救？ 關於洪澇災害，朱定真指出，洪澇本是自然現象，自然界中積雪融化、大雨暴雨、山洪泥石流等都可能引發洪澇現象。當洪水、澇漬威脅人類安全、影響社會經濟活動並造成損失時，便形成了包括洪災、澇災和漬災在內的洪澇災害。 面對洪澇，朱定真強調個人需做好預防：汛期易受洪水影響地區的群眾應養成收聽、收看天氣預報及預警信息的習慣，偏遠地區群眾要關注危險警示；洪水到來前，需抓緊時間轉移或做好準備——有條件者可修築或加高圍堤，無條件者應選擇基礎牢固的屋頂、臨時避難臺等場所；準備幾天的食品，將衣被等禦寒物放至高處，搜集木盆、木塊等加工為救生設備；將不便攜帶的貴重物品做好防水處理，綑紮後埋入地下或放至高處，小件貴重物品可縫在衣物中；備好醫藥、取火等物品，保存好可用的通信設施。 若被洪水圍困，朱定真提醒，被困者切不可絕望或消極等待，要主動尋找生機；洪水洶湧時絕對不能下水，因水中的漩渦、暗流，上遊衝下的漂浮物，以及可能遭遇的毒蛇毒蟲咬傷、觸電等，都極易造成傷害。在互救方面，遇到他人水中遇險，需在力所能及的情況下伸出援手，且應掌握心肺復甦、人工呼吸等急救常識。 「乾旱災害是因降水減少、水利工程供水不足導致用水短缺，進而危害生活、生產和生態的事件。」朱定真指出，在乾旱、半乾旱氣候區和溼潤、半溼潤氣候區都可能發生，尤其在乾旱、半乾旱氣候區，因降水量年際變化大，乾旱發生頻率更高。 應對乾旱時，朱定真建議，旱區群眾可通過修建家庭水窖蓄水、改種作物品種、打井取水、尋找新水源等措施，積極開展生產自救，減少損失；日常生活中更要注意節約用水，個人力量雖有限，但全社會共同努力能產生顯著效果。
北京8月11日電 (記者 夏賓)2025開放計算技術大會近日在北京舉行，大會聚焦在MoE(混合專家)大模型與AI智能體的技術發展趨勢下，如何以開放計算更好促進縱向擴展性能(Scale up)與橫向擴展效率(Scale out)的協同發展。 當前，模型算法開源、算力系統開放，已經成為AI時代一個主流趨勢，開源開放的全球化協作平臺正發揮越來越重要的作用，既能以系統化思維，通過提升單系統性能，滿足萬億參數大模型發展的需求；又能應對日益擴張的數據中心規模，通過全球產業鏈協作解決未來GW級AI數據中心面臨的系統性工程挑戰。 2025開放計算技術大會由開放計算社區OCP及開放標準組織OCTC(中國電子工業標準化技術協會開放計算標準工作委員會)聯合主辦，來自中國移動、字節跳動、阿里雲、三星、浪潮信息、清華大學、立訊技術等超千位知名學者、技術專家、應用開發者及廠商代表參與大會。 開源大模型正深刻重塑全球AI產業格局和發展路徑，與之伴生的是，公共雲平臺和模塊化AI基礎設施的普及，為開源模型的規模化落地和應用創新提供了至關重要的開放算力基礎。這種開源模型與開放算力的結合，會有效驅動海量長尾應用爆發，進一步加速AI普惠的實現。 OCP基金會高級總監Michael Schill表示，隨著AI日益成為社區成員關注的核心場景，OCP的工作重心正轉向AI主導，所有核心工作圍繞著AI開放系統(Open Systems for AI)戰略計劃展開，包括數據中心物理基礎設施、數據中心IT基礎設施和系統管理三個重點領域，並且發布了《可擴展基礎設施的藍圖》，這是AI開放系統戰略計劃當中的重要工作成果。 OCTC秘書長陳海認為，產業協同創新要從應用出發、從用戶思維出發，堅持標準引領產業發展，制定更切實落地的規範標準，推動和加速數據中心各領域的技術創新與成果普惠，讓更多的組織和個人從中獲益。 例如，面向多元計算資源組合和多應用場景的伺服器算力算效評估基準，就是通過系統評估伺服器整機的綜合算力與能效表現，為行業提供科學、可信的算力算效評估體系，為用戶伺服器架構選型和優化提供標準範式。 毋庸置疑，開放計算的興起與日益壯大，使得數據中心產業鏈的協同效應更緊密、融合創新能力更強，這一點對於飛速迭代的AI產業至關重要。 目前，MoE大模型的參數量仍在保持高速增長且迭代迅速，對單系統的算力密度與互聯速率提出極致要求，帶動了計算架構的變革。 OCTC輪值主席、中國移動通信有限公司研究院副院長段曉東指出，MoE大模型持續推高大算力，仍然是今天的時代主題，產業將會很快邁入以超節點這種網絡和算力、軟體和硬體全面協同優化的一個時代。 阿里雲基礎設施異構硬體和系統資深總監盧曉偉表示，超大規模MoE帶來了AI基礎設施的算力、互聯、能耗瓶頸，以及可靠性和穩定性的挑戰，需要為AI重構算力系統，Scale Up超節點架構將成為核心發展路徑。 三星電子副總裁、先行開發團隊負責人張實完表示，未來，超節點架構將會採用GPU發起式直連內存，通過GPU友好型介質與存儲，有效減少內存瓶頸，為大模型訓練推理提供強力支持。 字節跳動伺服器架構師高曉軍表示，當產業鏈各方以開放心態共建標準、共享技術、共拓場景，多樣性算力將不再是分散的「孤島」，而是互聯互通的「大陸」。 浪潮信息副總經理趙帥強調，開放計算社區的核心目標就是利用生態力量打破性能瓶頸，推動業務創新發展，這是一種系統化思維與應用價值導向。超節點架構本質上也是系統化思維的產物，它不是某一個點的突破，而是在現有技術、生態和成本約束下，從系統層面去打破晶片本身的性能邊界，最大化用戶價值。 作為社區的一員，浪潮信息後續將向社區成員開放自研的超節點架構設計以及PD分離框架，推動開放超節點架構的發展。 事實上，GW級AI數據中心對算力生態帶來的重要變革，已經推動了跨社區合作的進程加快。目前，OCP正在籌備成立「GW級開放智算中心OCP中國社區小組」，結合中國在能源、算力基礎設施與供應鏈方面的需求與優勢，推動AI開放系統戰略計劃在中國的落地。 同時，OCP也在同OCTC積極合作，探討將OCP領先的AI基礎設施技術架構、參考方案、前沿研究成果等在中國市場落地，在中國建立GW級AI數據中心的全球性標杆。(完)
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