A股走強 滬指8連陽創2021年12月以來新高
2026-03-16 10:08 9,136次浏览成都8月5日電 (堯欣雨 何浠)2025年第12屆世界運動會(以下簡稱「成都世運會」)開幕在即，針對這場國際賽事，氣象部門正深化氣象觀測質量管理體系建設，構建世運氣象精密監測體系，助力成都世運會「風雲可測」。 據了解，本次成都世運會共有34個大項，其中18個大項在戶外舉行；涉及27個競賽場館，其中15個場館和輪滑公路賽為戶外。戶外賽事非常關注溫度、溼度、風、降水等信息，這些氣象要素對賽事有著密切影響。 成都世運會執委會保障部黨組成員李林林此前曾參與過成都大運會的保障工作，在他看來，大運會與世運會項目的不同對工作影響很大，如世運會室外水上類運動項目(皮划艇、摩託艇和滑水)對風和降水強度極為敏感。「大運會的室內項目比較多，而世運會則是室外項目比較多。場館及項目的室外屬性就需要氣象部門提供更多、更準確的氣象服務，以保障比賽順利進行。」 針對成都世運會34個大項的不同需求，從賽前的氣象監測，到賽時的分鐘級更新預報，再到突發天氣時的短臨預警，成都氣象部門構建了一套完整的氣象服務體系，打造「一賽一策一單」服務模式，形成10類19種產品的服務清單，幫助賽事舉辦方及時調整賽程，確保運動員安全和比賽順利進行。 4日下午，在成都世運會開幕式現場，工作人員正有條不紊地為成都世運會開幕式做著最後的衝刺，其中便有氣象保障人員的身影。來自四川省氣象局應急減災處的成都世運會開閉幕式運行中心防汛與氣象保障組氣象專員章爾震介紹，成都世運會除了微信點對點的發布之外，圍繞開幕式相關場景，還通過靶向簡訊、閃信、視頻彩鈴等多種方式精準發布氣象信息，實現氣象信息的高效傳播，為開幕式相關人員及公眾提供及時、可靠的天氣參考，基本實現信息全覆蓋。 成都世運會開幕式S1850天府新區正興西博氣象觀測站。韓進滿 攝 據介紹，成都局部性的氣候特徵十分明顯。因世運會場館分布在城市各處，所以不能通過統一的氣象預報完成工作。為解決這個問題，成都世運會執委會在成都大運會已有氣象監測站利舊的基礎上，針對此次成都世運會場館新增23套氣象監測站，進一步織密成都市氣象觀測網。 實木、仿塑、鐵藝、大理石、不鏽鋼、鋁合金座椅，以及沙地、草地、瀝青、水泥、大理石下墊面……當日下午，走進位於成都世運會開幕式場館的全要素地面監測站現場，很難想像這竟是氣象監測服務的其中一環。 據成都世運會氣象臺地面氣象觀測業務崗工作人員、成都氣象探測與信息中心工程師查驊介紹，這是「下墊面椅面溫度+數據上雲+平臺推送+場內響應」聯動機制，包括氣象常規六要素、黑球溫度、五種下墊面溫度以及六種座椅溫度。通過該機制，成都已初步構建起「觀測—研判—發布—響應」的完整服務閉環。該模式不僅服務賽事，也具備向城市綜合應急、文旅熱環境保障等領域推廣複製的可行性。 成都世運會氣象應急指揮車。記者張浪 攝 與此同時，氣象部門還為此次成都世運會特別添置了氣象應急指揮車。據悉，氣象應急指揮車主要用於應對重大活動保障及突發的極端情況。現下，氣象應急指揮車正停放在成都世運會開幕式場館附近，為開幕式氣象安全「保駕護航」。 「這是目前觀測到的最新氣象數據，它包括所有氣象要素，如風向、風速、雨量等。」當日下午，在成都世運會氣象應急指揮車內，成都世運會氣象臺地面氣象觀測業務崗工作人員、成都氣象探測與信息中心工程師牛天榮正將該車觀測到的氣象數據通過大屏幕進行講解。他介紹，氣象應急指揮車的觀測設備現下都在常規運轉，「在最極端的情況下，車上搭載的全套衛星通信系統、5G移動通信、視頻終端、無人機等設備，都可以用於上下級的緊急聯動。」 牛天榮在成都世運會氣象應急指揮車內通過大屏幕展示氣象觀測數據。記者張浪 攝 「氣象工作是比賽的基礎，雖然大家很難看見，卻非常重要。」李林林表示，「運動無限，氣象萬千」，氣象不應成為阻礙比賽的因素，「本次成都世運會，我們將與氣象部門一道，護航世運，為保障賽事安全運行貢獻力量。」(完)
上海8月8日電 (記者 鄭瑩瑩)OpenAI最新發布其人工智慧模型GPT-5，引發業界關注。AGI(通用人工智慧)加速來了嗎？北京開放傳神科技有限公司(OpenCSG)創始人兼CEO陳冉8日就此話題接受記者採訪時表示，目前行業模型的能力還處於中早期，在通往AGI的方向上還需要大幅提升，而這其中有個關鍵要素是適配的原生數據不足。 中國首個大模型創新生態社區——模速空間地處上海徐匯區。北京開放傳神科技有限公司是首批入駐模速空間的企業之一。 陳冉解釋，網際網路時代，伴隨各種App的湧現，用戶交互方式發生顯著變化，由此帶來信息爆炸；而AI(人工智慧)時代，真正的新交互方式還沒到來，包括人與智能體、智能體與智能體之間的信息交互還沒達到一個成熟的階段，仍待發展，因此能「投餵」給模型的數據也還需積攢、沉澱。 北京智譜華章科技股份有限公司總裁王紹蘭此前在2025世界人工智慧大會上指出，從大模型到AGI，行業還有很長的路要走。「如果比照自動駕駛分級，把從大模型到AGI分成5級的話，我們可能只在第3級，這條路走了一半都不到。大模型的基礎模型部分還在快速地發展，我們還要持續去做，也願意投入更大的力量。」 在大模型發展加速期，大模型企業該向左走(繼續大量投入基礎模型研發)還是向右走(深入落地來構建商業閉環)？行業怎麼平衡基礎模型的投入以及應用落地的努力？ 王紹蘭認為，除了基礎模型「底座」，企業也要持續推動大模型的商業化應用。「因為大模型就是拿來用的，如果大模型一直是純理論研究，不去做商業化落地，我們怎麼證明大模型真正能改變產業呢？我們其實不需要等到大模型真的引領生產力革命的那一天，因為大模型的能力在不斷地擴充、不斷地發展。」 上海稀宇科技有限公司(MiniMax)副總裁嚴奕駿認為，自研底層技術能為企業帶來更高的發展上限，而產品能讓用戶體驗到大模型能力，從而進一步提高AI滲透率。(完)
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