【光明時評】為加大特殊教育支持力度點讚
2025-11-24 03:42 6,532次浏览據國家能源局數據顯示：2025年7月16日，全國最大電力負荷首次突破15億千瓦，達到15.06億千瓦，較去年最大負荷增加0.55億千瓦，刷新歷史紀錄。江蘇、浙江、廣東等多地負荷記錄被打破，迎峰度夏和能源保供進入關鍵階段。 極端高溫疊加產業復甦，用電負荷再創新高 近期，全國多地持續高溫，多省市氣溫超過40℃，疊加高溼度形成「桑拿天」，顯著推高商業和居民空調用電負荷，佔比高達48%。例如，7月某日，上海當天的空調用電量相當於三峽電站滿負荷發電4小時。 與此同時，產業復甦與新質生產力發展加速釋放電力需求。根據公開數據顯示，新能源汽車(比亞迪/寧德時代擴產)、光伏組件(隆基、晶科新基地投產)等高載能產業用電同比增12.3%；AI算力中心用電也持續攀升，如北京亦莊、上海臨港集群等園區單體負荷超過100萬千瓦，較2024年翻倍。 儘管面臨持續高負荷，今年全國電網運行總體平穩有序，大規模停電未再出現。這背後，除了發電與輸電能力的提升，更離不開用電側的智能化管理與柔性調節能力的提升，其中，一項關鍵技術正發揮著「隱形骨幹」作用——電力負荷辨識技術。 負荷預測與預警，電力保供的「先手棋」 每臺用電設備在運行時都會產生獨特的用電特徵，如電壓、有功功率波形、啟停電流等。負荷辨識技術則通過對用戶用電數據(如電壓、電流)的非侵入式採集與分析，結合智能算法，可分解和識別不同電器及其運行狀態、功率消耗等。 負荷辨識技術的應用可以幫助電網精準掌握用電結構和實時負荷分布，實現對負荷的預測預警，並作為電力系統規劃、運營和市場交易的基礎工具，在影響電力供需平衡、電價波動、資源優化和電網穩定性的領域發揮重要作用。在電力保供場景中，負荷辨識技術能夠有效輔助預測尖峰負荷與時段，從而輔助調度中心優化資源配置，制定柔性調節手段，提升電力系統在極端負荷條件下的響應能力和運行韌性。 同時，負荷辨識技術正逐步拓展至智慧城市治理、社區服務、商業綜合體能效管理等新興場景，為城市治理和企業運營提供精細化、智能化的能源管理工具。 行業認可：以創新實踐引領行業應用 近日，IDC發布《IDC PeerScape: 電力行業負荷辨識技術最佳實踐》報告。報告指出，負荷辨識技術與人工智慧、大數據等前沿技術融合日益緊密，已成為推動電力行業變革與發展的核心驅動力之一。報告研究和收錄了志翔科技、國網新疆公司等在該技術上的最佳實踐案例，對具體場景和應用如城市老舊社區電動車充電隱患治理、廣域網負荷監測、校園用電安全等，進行了挑戰分析、技術應用解讀和項目成效總結。 IDC中國高級研究經理李鑫表示，電力負荷辨識技術正從單一監測工具向能源管理核心基礎設施躍遷，短期增速將超 35%。並建議技術廠商優先布局「硬體輕量化+雲端智能分析」雙輪驅動模式，增加跨場景複製能力，構築競爭壁壘。 作為入選報告最佳實踐案例的企業之一，志翔科技自2023年起即開展電力負荷辨識技術的多場景創新探索，推動該技術從電網側向城市治理和民生服務延伸。此次入選IDC最佳實踐報告的電動自行車入戶充電監測系統正是該技術在社區管理側提升基層治理智能化水平的應用。而在電力企業側，志翔科技已為多地電網公司部署空調負荷監測與柔性調控方案，通過精準識別用電設備及其運行負荷狀態，提升預測與應對能力，助力電力資源科學調配。 未來，志翔科技將持續深化負荷辨識技術的研發與應用，助力構建安全、高效、智能的電力系統，為國家電力安全保供和智慧城市建設貢獻「志翔方案」。
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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