海河奔流，见证津沽大地的安澜新篇。9月25日，天津今年汛期结😜束。在承担着海河流域75%洪水入海任务的“九河下梢”，一场关🤔乎千万市民安危与区域发展稳定的大考正式落幕。 一组数字😜，标注这场大考的成绩：6月15日至9月25日，天津累计承接上😴游来水73.8亿立方米，叠加本地沥水安全下泄入海98亿立方米🔥——这一数字，超过了海河“23·7”流域性特大洪水的下泄总量🎉。 面对潮白新河开挖以来最大洪水、杨庄水库建库以来最大😅洪水、大清河持续超警49天、141条河道同时涨水的严峻考验，🎉天津依托近年来精心构建的大水网体系，通过提前预泄、科学分泄、💯沿线禁排等综合措施，交出了“水库无一垮坝、堤防无一决口、蓄滞😍洪区无一启用”的优异答卷，在守护城市安澜的同时，有力保障了京😂津冀流域防洪安全。 蓝图绘就 水网规划与灾后重建并行 🤩 治水之要，重在统筹。市委、市政府深入贯彻习近平总书记关😅于治水的重要论述，以战略眼光布局水网建设。2024年出台的《🎉天津市水网建设规划》中，明确了“一轴六河贯通，一环三水互联，❤️五库多枢调控”的总体布局，为城市水脉绘制出清晰的导航图。 😘 这幅水网蓝图，以海河、永定河等行洪河道为“骨干”，以引滦😂、南水北调输水线路为“血脉”，以水库、蓄滞洪区为“枢纽”，系🤔统谋划防洪、排涝、水环境等问题的综合解决方案。 “海河🚀‘23·7’流域性特大洪水，既暴露了短板，也让我们深刻认识到👍水网建设的重大意义。”市水务局规计处副处长梁凤建表示，我市将👏灾后恢复重建视为补齐短板的契机，将其全面融入大水网建设整体布🌟局。 为确保蓝图落地，我市紧抓国家政策机遇，累计争取增😜发国债资金、超长期特别国债资金、中央预算内投资等中央资金28😜7.33亿元，推动176项重点水务工程提速建设。截至2025💯年汛前，大部分工程完成主体建设并发挥作用，一张贯通京津冀、对😆接国家骨干水网的现代化水网基本织就，为城市水安全奠定坚实基础🚀。 河系治理 打通水网之“纲” 河系为纲，纲举目😢张。行洪河道是天津水网的主骨架与大动脉。针对部分河道“源短流😉急”、堤防未达标的安全隐患，我市依托灾后重建，对大清河、蓟运😁河、永定河等6条骨干行洪河道进行系统治理。 “以蓟运河😎为例，过去河道蜿蜒、泄流不畅，堤防标准不一。”市水务局重大水🥳务工程建设指挥部负责人张林华介绍，“此次按20年一遇标准，统🚀一治理140多公里河道，加高加固堤防，消除7处险工，并新建蓟🤗运河口泵站，行洪能力实现整体跃升。” 水库与蓄滞洪区是🔥水网中的关键节点。一年来，我市大力推进东淀、文安洼等6处蓄滞🤯洪区工程与安全建设，实施于桥水库清淤和尔王庄水库增容工程，节🤯点调蓄能力显著提升。 海河“23·7”流域性特大洪水期😊间，东淀蓄滞洪区退水长达2个月。汛后，天津市与河北省同步启动🥳东淀文安洼蓄滞洪区建设，对千里堤、子牙河等百余公里堤防加高加🤯固，并新建改建分洪闸、节制闸等关键设施。 “土方施工就👏是与天博弈。”东淀文安洼蓄滞洪区项目负责人马银辉回忆，面对2😢024年7月大清河泄洪的紧急情况，建设者昼夜奋战，5天完成围😅堰加固，14天搭设3座栈桥，创造了令人惊叹的“天津速度”。 😆 展开全文 截至2025年汛前，全市6条主要行洪河😅道堤防全线达标，州河、泃河等中小河流完成治理，各区排涝河道全😴面疏浚，抵御洪水能力得到实质性增强。 生态复苏 织密水😀网之“目” 河湖水系连通工程是天津水网的灵动之“目”。😂为提升水生态环境，我市结合灾后重建，推动实施永定河生态修复、🥳北运河治理、宝坻水美乡村建设等重点项目，构建“十一片区”水循💯环网络，带动全市水生态环境持续向好。 在永定河武清段，💯记者看到了“治水与兴城相结合”的生动样本。曾经淤积严重的河道😆，通过清淤扩挖实现了行洪能力的倍增；挖出的淤泥变废为宝，塑造😊出连绵的生态绿地。 “我们不仅治水，更要‘活水’。”永🤔定河流域投资有限公司天津分公司总经理于国浩说，这一工程统筹考😜虑防洪、生态、景观等多重功能，体现了系统治理的新理念。 👏 通过持续进行生态补水，南北运河、永定河等9条骨干河流实现全😊年有水，12条入海河流水质稳定消劣，水网的综合效益日益凸显。😉 智慧赋能 从“人防”到“技防”跨越 7月28日😅，蓟州区杨庄水库遭遇建库以来最大洪水。在新落成的调度中心，天🤔津市防汛调度决策支持平台实时预演不同方案，为决策提供有力支撑😁。最终，水库极限利用1200万立方米调蓄库容，6小时内安全下🎉泄洪水4000万立方米，最大削峰达36%。 这场精准调🤗度，是天津智慧水网建设的实战检验。面对洪水预见期短、调度决策👍难等难题，我市建成覆盖全市的“天空地水工”一体化监测网络，并😜搭建数字孪生平台，融合五大河系调度模型与13个蓄滞洪区淹没模🤩型。 “过去预报靠经验，现在靠模型。洪水预报精度可达到🙌80%，实现了重大防洪风险提前7天分析研判，洪水过程提前3天🙌预报、预警，这在过去是不可想象的。”市水务局水调中心防汛调度😡科科长张民升感慨地说。 水网建设，非一日之功，需久久为😘功。 站在新的起点，天津水网建设开启新征程：108项防😴洪排涝工程加速扫尾，明年汛前一级行洪河道堤防达标率将达99%🎉；雨污合流治理五年攻坚行动深入推进；数字孪生体系持续升级……😘 从“抗洪”到“调洪”，一字之差，折射出治水理念之变。😜98亿立方米洪水的安全下泄，不仅是一场防汛斗争的胜利，更是城😁市治理能力现代化的生动注解。随着全国水网体系日益完善，天津正👍朝着“安澜、绿色、智慧、高效”的现代水治理目标迈进，为高质量🤩发展注入源源不断的“水动力”。（记者 王音）返回搜狐，查看更🥳多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多