在我们的日常生活中，电力早已融入了方方面面。我们习惯了出门时😊确保手机电量充足，家里需要WiFi的连接，而商场与餐厅的明亮😡灯光也早已成为我们生活的常态。可以说，电力是现代社会不可或缺😅的一部分。 不知不觉间，电力已经成了社会发展不可或缺的🔥动力源泉，而在众多发电方式中，水力发电无疑是排得上名次的重要😎方式之一。 然而，随着科技的飞速进步和社会的日益发展，😊一些人开始对水力发电提出质疑，他们认为水力发电可能对生态环境👍产生潜在的负面影响。 那么，水力发电究竟是否值得我们继🤯续信任和依赖呢？ 水力发电的历史可以追溯到很久以前，那🎉时人们就开始利用水流的动力，借助水轮和机械装置来减轻日常劳动🔥力的消耗。随着科技的进步，尤其是19世纪30年代手摇电磁机的😀发明，科学家们对水力转化成电力的原理有了更加深入的理解。早在👏1833年，瑞典化学家就预言水力发电将成为一种可持续且可重复🌟利用的电力来源。果不其然，1878年，英国诺森伯兰郡的一个家😊庭首次使用水力发电，而当时的威廉·阿姆斯特朗凭借其个人财富和😉专业知识，成功地用水力为家中点亮了第一盏弧光灯。 在1😅879年，亨利·梅尼尔首次将水力发电应用到农业灌溉中，而18❤️80年，在密歇根大急流中，水力发电开始服务于多个用户的商业化🤩应用。1882年，爱迪生在威斯康星州的阿普尔顿建立了水力发电😉系统，奠定了世界上最早水电站的基础。 那么，中国的水力👏发电历史又是怎样的呢？ 早在1912年，云南昆明的石龙😀坝水电站便开始了运行，这座由德国技术协助完成的水电站成为中国🥳的第一座水力发电站。 接下来的近30年里，中国的水电事🤩业仍然以商业化建设为主，主要依赖进口技术和设备。而新中国成立😜后，水力发电的建设逐渐转向民生领域，取得了诸多辉煌成就，最为🎉人熟知的便是三峡工程。 三峡大坝的建设自1994年起正🥳式动工，历时12年才最终完成。三峡大坝的全长约3335米，建👍成后的三峡水电站年均提供超过1000亿千瓦时的电力，占全国水🤯力发电总量的14%。三峡工程不仅在水力发电上做出了巨大的贡献😂，还在防洪、航运、农业灌溉等多个方面发挥了举足轻重的作用，堪🤩称全球最大的水利枢纽工程。时至今日，中国的水力发电技术在全球😂已遥遥领先。 然而，水电站的建设也常常引发争议。一些人🙌认为，水力发电带来的生态影响不可忽视，甚至认为水电站带来的危😂害远远超过其益处。 这些观点常常引用一个事实：近几十年😂间，美国拆除了1300多座水电站。他们认为，既然美国拆除如此🔥多的水电站，那就说明水电站存在很大问题。然而，事实远比这些数😘据复杂。 根据2007年《纽约时报》的报道，美国有超过😎79,777座大坝，其中一些大坝的高度甚至超过150米。而根👏据中国大坝协会2011年的数据，中国在150到200米之间的⭐高坝仅有27座。那些拆除的水电站，多数由于年久失修，不得不拆😉除，且不少已在原址上重建新的水电站。2008年，美国相关负责😴人明确表示：“在美国，所有有用的大坝我们都不会拆，拆了的我们😍还会再建。”这些数据表明，美国的水电基础设施，甚至比中国更加😀庞大和复杂。 然而，我们不能忽视的是，水电站并非完全无😁害，修建水电站的确存在一定的负面影响。那么，水电站的利与弊究🌟竟如何呢？ 首先，我们来看看水电站的优点： 1.🙌 防洪功能 洪水灾害在中国历史上屡见不鲜，特别是在农业🎉社会，洪水常常给民众带来巨大的灾难。水电站的建设有助于减轻这😀些灾难，它们能够有效截留小型洪水，并对大型洪水进行调节，减少😴其对下游的威胁。 2. 综合水利枢纽功能 以三峡😢为例，水电站不仅仅是发电，其多功能性使得它还能保证长江干流的🙄通航需求，同时还承担着重要的供水和农业灌溉任务。 3.🎉 清洁电能 水力发电作为一种绿色能源，几乎不产生污染，🤩被视为清洁能源的一种。它为各行各业提供了稳定的电力供应，尤其👏是对于重工业和农业来说，水电是重要的电力来源。 然而，😜水电站也并非没有弊端，最受诟病的便是其对生态环境的影响。 😘 1. 生态系统破坏 大坝的建设会改变河流的流向和水👍位，影响周围陆生和水生植物的生长，破坏原有的生态平衡。例如，💯长江上的水坝建成后，中华鲟失去了原本的洄游通道，导致其数量急⭐剧下降，现在仅能依赖人工繁殖。 2. 气候变化 🤔大型水库的存在改变了周围地区的小气候，可能影响当地的植被和生💯态系统，长时间的水体蒸发也可能改变区域内的气候条件。 🥳3. 诱发地震 有研究表明，大型水库的蓄水可能会引发地😁震。自20世纪60年代以来，许多大水库在蓄水后出现过地震，甚⭐至像中国的新丰江水电站也曾发生过6.1级地震。 综上所😢述，水电站的建设虽然存在一定的负面影响，但其带来的益处仍然显😁著。对于水电的未来，不同的人有不同的看法，但就目前的技术条件😡来说，水力发电依然是一个不可或缺的能源形式。而随着科技的进一😘步进步，也许未来会有更加高效、环保的发电方式取而代之。 🤗 那么，您对水力发电的利弊怎么看呢？欢迎在下方发表您的见解！😉 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)

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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)

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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