不止於住，方隅公寓以「最美公區」打造都市精英理想生活圈層
2026-02-11 19:28 1,351次浏览北京8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)
8月11日，華西都市報、封面新聞記者從成都軌道集團獲悉，近日，3條軌道交通制動系統智能化造修產線正在金牛區高新技術產業園加快建設。作為全國首個地鐵剎車智能化「4S店」，其建成標誌著成都地鐵「剎車」系統保養進入數位化、智能化時代，為地鐵安全運營築牢防線。 地鐵列車制動系統，俗稱「剎車」系統，被譽為地鐵列車的「安全之翼」，它由多個高度複雜、精密且功能強大的子系統綜合組成。承擔著列車行駛過程中的摩擦制動重任，是列車實現精準停靠的關鍵，保障著每一天地鐵安全準點運營。 「這就像我們的汽車跑了一定公裡數或時間必須保養一樣，列車制動系統的深度檢修(如架修、大修)有明確的行業標準，通常架修不超過6年或80萬公裡，大修不超過12年或160萬公裡。」鐵科成都裝備公司總經理王鵬飛介紹，「過去這些『大保養』通常是把車輛關鍵系統逐一拆卸下來，分別送回原生產廠家或車輛主機製造工廠，僅一列6節編組的列車就有超80類系統部件需要拆卸運輸，整個檢修極度耗時費力且成本高昂。」 「現在，我們在本地建成檢修產線，能大幅壓縮檢修周期，顯著降低運維成本，並極大提升運營安全的自主可控水平。」 據悉，2024年10月成都軌道集團引進國內軌道交通科技創新龍頭代表中國鐵道科學研究院，聯合組建成立鐵科(成都)軌道裝備科技發展有限公司，共同推動軌道交通制動系統西南區域裝備製造平臺建設，填補本地軌道交通關鍵裝備造修能力空白。 目前，已建成2條產線，具備主流地鐵「踏面制動」深度檢修能力；另一條適用於120公裡/小時線路「夾鉗制動」的產線在建，建成後年檢修能力達4800套，可滿足成都多制式軌道交通需求，實現制動系統本地「全身體檢」與修復。 該產線是融合自動化、智能化技術的「智慧工廠」，關鍵工序由系統管控，智能工具按參數操作並實時反饋，避免人為誤判。其檢修效率提升約30%，人力成本降低，檢修質量與可追溯性更有保障，列車關鍵系統檢修周期縮短20%至30%，為市民提供更安全舒適的出行服務。 此平臺與本地既有檢修線形成協同，使成都基本覆蓋車輛全生命周期核心檢修能力，推動「成都車-成都研-成都造-成都修-成都配套」全鏈條升級。截至目前，成都已建成11條專業檢修產線，整車檢修能力達625輛/年。 今後，無論成都地鐵的普通線路列車或是市域(郊)鐵路列車的制動系統，在「家門口」即可獲得專業、高效的「全身體檢」與修復。 華西都市報-封面新聞記者 楊芮雯
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