我國海上稠油熱採累計產量突破500萬噸
2026-01-19 05:41 9,431次浏览今年暑假，上海迪士尼、北京環球影城、上海樂高樂園等主題公園預訂火爆、客流猛增。折射出中國超大規模市場的消費潛力，也反映出一個外資來華新趨勢，那就是以文旅為代表的服務消費正在成為外資加碼投資中國的新熱點。 不久前，全球規模最大的樂高樂園在上海金山區正式開園，樂園擁有八大主題區，其中，「悟空小俠」主題區全球首發，體現出世界IP對中國市場的深度理解與本土化努力。 同樣是在今年，投資達28億元人民幣的「哈利·波特製片廠之旅」也已正式落址上海，預計2027年開門迎客。 中國主題公園研究院院長 林煥傑：他們看好中國促進投資的各項優惠政策，也看好中國有龐大的遊客基數，而且我們國家經濟的增長也讓國際投資商看到了希望。 正是看好中國親子娛樂等體驗消費的巨大需求和市場潛力，世界級主題公園在中國紛紛落地。旅行平臺去哪兒的數據顯示，今年暑期上海迪士尼、北京環球影城等全球性品牌熱度處於較高區間。 主題公園能帶動周邊交通、酒店和商業等基礎設施升級和拉動就業，形成「主題公園經濟聚集區」。因此，包括主題公園在內的旅遊基礎設施建設也被納入中國的《鼓勵外商投資產業目錄》。研究報告顯示，主題公園的消費拉動係數約為1:18.8，即主題公園每收入1元可帶來18.8元的綜合消費。 中國主題公園研究院院長 林煥傑：他們在打造項目當中，重點利用高科技產品VR、AR、AI讓遊客能夠沉浸其中，他們的技術、管理等都會促進我們國內主題公園的轉型和升級。 餐飲領域外資增加投入 注重本地化創新 除了文旅娛樂，餐飲也是外資持續增加投入的另一大領域。一家外資企業過去兩年在中國開設的新店數量相當於此前28年裡的開店總數，是什麼吸引外資持續增資？ 就在本月，在上海繁華的淮海中路，這家外資餐飲品牌剛剛開出了在中國市場的第1000家門店。企業負責人告訴記者，他們1995年進入中國市場，用了28年左右時間開設了500家店，而最近兩年企業更加看好中國消費市場的增長與提升，在短短兩年裡就又開出500家店。為什麼要提速投資中國？企業負責人向記者展示了一份全球餐飲連鎖品牌排名。 賽百味中國區執行長 朱富強：全球前三名在中國市場發展很好。在中國市場的發展其實給它全球的業績帶來了凸顯的貢獻。我們認為中國的市場有很大的潛力，我們正在發展得更快，因為前面有榜樣。 近年來，中國消費者越來越重視飲食健康和體重管理，企業順應消費潮流大勢，瞄準這個細分市場挖掘潛力加快拓店，推出更多本地化創新。 賽百味亞太區總裁 徐劍群：中國市場已經成為亞太區創新的範本，本地很多潮流設計和研發創新已經被更多國家學習。 在上海的採訪中記者也感受到，各地政府部門持續擴內需、促消費，不斷優化營商環境，為企業經營與成長提供了良好條件，而一個更加成熟開放的市場正為包括外資在內的所有企業創造更多機遇。 上海市黃浦區商務委副主任 魯建立：我們搭建了一個平臺，把相關的企業經營或者是開辦過程當中會涉及的政府部門和街道，包括業主大家聚在一起，很多工作由原來串聯式的審批變成了並聯式的開展，大大節約了時間。 「痛點」變「錨點」 外資加速進入新賽道 保稅維修作為一種新興服務業態，是現代服務業的新賽道。最近一段時間，國家和地方出臺了一系列新政策，把企業的痛點變成了政策發力的錨點，支持這個新產業健康發展。 記者來到這家德國企業設在中國的保稅維修中心時，工作人員正在忙著處理新收到的訂單。 西門子(深圳)磁共振有限公司總經理 馬天石：在這個屏幕上你能看到，現在有幾十個隊列在排著等待維修了。 在過去，像磁共振零部件等一些醫療設備是無法進口到國內進行維修的，把產品寄到德國總部維修周期動輒一個月以上。服務業擴大開放的新政策讓改變發生。政策出臺當月，企業就在深圳前海啟動了保稅維修中心。 西門子(深圳)磁共振有限公司總經理 馬天石：大大提升了我們公司在中國以及在全球的競爭力，也能夠更好地去服務於我們全球的客戶。 保稅維修的新政策讓維修周期由過去的4—6周縮短至5—7天，使得企業能夠更快響應客戶需求。今年上半年，這個保稅維修中心已完成近2000個磁共振線圈的維修，申報磁共振成像裝置零部件保稅維修進出口近6000項，進出口貨值約930萬美元。與此同時，保稅維修也帶動當地加快形成以生產訂單帶動維修訂單、以維修訂單促進生產訂單的良性循環。深圳海關數據顯示，今年1—7月，中國海關深圳關區4個特殊監管區域保稅維修進出口貨值44.5億元，同比增長近10%。 (總臺央視記者 吳昊 張歆 劉永波 劉瀟凡 何俊儒)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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