那些經常把鬧鐘按掉繼續睡的人，後來怎麼樣了？
2025-12-11 03:55 9,753次浏览嘉興8月10日電(記者 左宇坤)在有著「東方氫港」之稱的嘉興港乍浦港區，巨大的龍門吊伸出長長的懸臂，將貨物從貨輪上吊裝上岸。一輛輛白、藍、綠塗裝的氫能集卡穿梭於堆場和碼頭間，目前已有100輛氫能集卡在港內運行。 這些氫能集卡展現出不俗的性能：每次加氫只要十幾分鐘，續航裡程約450公裡，平均氫耗8公斤/百公裡；每年可節約燃料成本約300萬元，減少碳排放近1萬噸。 嘉興港乍浦港區行駛的氫能車。 左宇坤 攝 這些氫能集卡所屬企業羚牛氫能品牌總監徐智敏對記者表示，不同於電車在乘用車領域表現突出，氫能車因為續航長、加氫快，在商用車領域更加適配。 徐智敏提到了氫能車在港口場景應用的一個特別優勢：傳統油車在啟動和停止的環節是特別耗油的，但氫能車不會因為反覆啟動而特別耗氫，尤其適合需要啟停較多的港口作業。 「除了港口，冷鏈配送也是氫能車的一個很好的應用場景。因為冷鏈車需要製冷，如果使用電車會大大影響續航，氫能車長續航裡程的優勢顯著。」徐智敏說。 由此看來，如何找到更匹配的使用場景，對氫能產業的未來發展十分重要，也就是做好氫能「制-儲-運-加-用」全產業鏈的「用」這一環。 國家能源局發布的《中國氫能發展報告(2025)》指出，中國的氫能產業正從試點探索逐步進入有序破局的新階段。如果說一些起步更早的國家在技術方面形成優勢，那麼多元化的應用場景則是我國核心競爭力的重要來源。 首先，價格是市場準入與規模化的關鍵門檻。作為能源載體價值鏈的終極輸出變量，其定價水平直接決定了終端市場的規模。 徐智敏介紹，國外很多地方加氫的價格達到每公斤十幾歐元；而國內氫氣價格在不同城市有所不同，一般來說加上補貼，多集中在每公斤三十元人民幣上下。 其次，如同充電樁之於電車，如何為氫車配備足夠的加氫站，成為氫能生態系統中不可或缺的重要支點。 「氫能想要走到千家萬戶，跟氫氣站的布局緊密相關。」浙江聯和氫能科技有限公司從最開始就負責嘉興港的加氫站建設，公司副總張繼華對記者表示，目前為止全國的加氫站還比較少，累計有500多座。加氫站更加充足、氫氣供給更加便宜是氫能未來發展的必要條件，除此之外還有氫氣的安全管理問題。 氫能作為21世紀重要的清潔能源載體，正在全球能源變革中發揮關鍵作用。在「雙碳」戰略指引下，氫能產業已成為培育新質生產力的重要領域，更是推動能源結構優化與綠色低碳發展的核心突破口。 嘉興是浙江首批發展氫能產業的試點城市之一，嘉興港區也是嘉興氫能產業的示範區。化工新材料作為該港區支柱產業，富餘的工業副產氫奠定了氫能產業發展的基礎，制、儲、運、加、用，完整的氫能產業發展生態正在嘉興港區加速成形。 一「氫」多「能」，下遊應用場景四處可見。立足港口，放眼航運，嘉興港區啟動了64標箱氫燃料動力貨櫃船舶的研發，搭載2套240千瓦氫燃料電池組，續航約380公裡。 據了解，該氫能船舶已建好，正在聯調聯試，計劃今年8月底正式下水運營，用於乍浦港到下沙港的內河運輸航線，未來將進行運營示範和效益驗證，打造綠色氫能內河貨櫃運輸專線。(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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