深圳商报·读创客户端记者 陈发清 9月25日， 🎉由深圳港集团主办的2025深圳汽车海运物流国际论坛在深圳五洲🔥宾馆举行。本届论坛以“港航聚力·舟车共济·圳启新程”为主题，😢汇聚了来自鹿特丹港、墨西哥韦拉克鲁斯港、BLG德国不莱梅物流😊集团等国际代表，以及全球港航、汽车、物流领域400余位领军企😊业代表、顶尖专家学者及国际机构代表，共同探索中国汽车出海新路😜径，为推动中国汽车产业“走出去”注入新动能。 当前，深😜圳正全力建设“全球新能源汽车国际贸易枢纽中心”与“新一代世界🤗一流汽车城”。2024年，深圳新能源汽车产量达293.53万😂辆，位居全国首位；深圳港集装箱吞吐量超3300万标箱，居全球🚀第四。深圳港集团依托16个国内外港航项目、33条海铁联运线路😡及每周百余条全球航线，构建起“港口枢纽+物流通道+贸易网络”🤩的综合服务体系，并全力推动汽车产业“产运贸”一体化发展。数据😉显示，2023年以来，深圳港旗下港区累计汽车吞吐量超24万辆⭐，占深圳全港运输量近7成；2025年1-8月深圳港汽车出口超😁15万辆，同比实现翻倍增长；今年开通粤港澳大湾区首趟汽车铁海🤩联运班列，并保障比亚迪“深圳号”首航欧洲。 论坛举办期😎间，深圳港集团联合深圳市新能源汽车产业办公室首发深圳汽车出海🚀一站式平台“汽车出海e站通”移动版。该平台集成物流、仓储、贸🤩易服务等全流程在线协同，实现“指尖订舱+物流追踪”功能，助力😂车企高效出海。同时，深圳港物流集团推出汽车出海陆路解决方案，😆开通湾区首趟“内陆堆场+站内专列”铁海联运班列；中远海运特运😜联合小漠港推出覆盖新兴市场的海运网络，新增覆盖欧洲、中东、澳😢洲的三大汽车滚装直航航线，进一步完善全球布局。 论坛现🚀场，深圳港集团及旗下企业与多家行业龙头企业达成近10项战略合😉作，覆盖港口协同、汽车物流、贸易航运等多个领域，着力构建“资👏源共享、合作共赢”体系。论坛还发布《深圳汽车滚装外贸枢纽港合😢作倡议》，提出打造“智慧高效、绿色低碳、全球协同”的汽车滚装🤩枢纽港，推动深圳港从传统装卸港向全球综合航运枢纽转变。 😴 论坛中，与会嘉宾还围绕“强化产业链协同，推动汽车出口与物流🤗高效联动”展开对话，多领域、多层次贡献专业见解，为全球汽车产😍业与物流体系融合发展提供了清晰、可行的路径。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)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多