国新办发布会聚焦“十四五”气象高质量发展成就，央视同日播发《“桦加沙”防御战》专题片点赞 我国现已建成由9颗风云卫星、842部天气雷达、9万多个地面气象观测站组成的陆海空天一体化综合气象观测系统，灾害性天气监测率提升到83％，强对流天气预警时间提前13％，暴雨预报准确率平均提升10％，24小时城镇晴雨预报和气温预报准确率达80％以上，台风24小时路径预报误差降至最小62公里，全国各省、市、县气象部门100%建立高级别预警叫应机制……国新办11日举行“高质量完成‘十四五’规划”系列主题新闻发布会，会上披露的这组数据显示，“十四五”时期我国气象现代化水平快速提升。 气象事业是科技型、基础性、先导性社会公益事业。作为我国经济第一大省，近年来，广东在极端天气防御中屡屡交出“教科书级”案例。同在11日，中央电视台新闻频道（CCTV-13）于晚间《新闻调查》栏目播出专题片《“桦加沙”防御战》，全景解密日前“全球风王”来袭时，广东如何以“政府主导、社会协同、全民配合”模式实现巨风无巨灾防御奇迹。这场被高度关注的抗台风战役，不仅成为防灾减灾的典型样本，更彰显了极端天气下的“广东力量”。 技术与机制保障精准预警 “强烈的风暴、广阔的风圈、飓风级别的阵风，所到之处造成灾难性破坏。”——专题片开篇便点明台风“桦加沙”的极端属性。面对这场今年西北太平洋最强台风，广东依托先进的气象监测系统和大数据分析技术，实现了台风路径的精准锁定：7部新一代S波段天气雷达每6分钟完成一次体扫，北斗探空气球升至3万米高空采集数据，为决策提供核心支撑。 “我们通过打电话或者短信的方式呼叫对方，组织防御责任人第一时间掌握重要的灾害天气情况，及时地展开防御工作，这是预警叫应机制。”广东省应急管理厅汛旱风灾害救援处副处长王旭在片中详解预警叫应机制和公众预警机制：通过电话、短信实现防御责任人100%叫应，同时借助全网络发布矩阵推送预警短信，通过滚动屏幕、乡村大喇叭等社会宣传，确保预警到位。9月23日18时，广东启动今年首次Ⅰ级防风响应，比台风登陆提前13小时完成防御部署。 消防接警较“山竹”降87% 专题片用真实镜头还原了广东防台风“六个百分百”的落地细节——这一涵盖渔船回港、人员上岸、景区关停等的刚性制度，此次实现全链条闭环。在阳江渔港，海上风电大数据平台实时追踪渔船轨迹，确保“船回港人上岸”无死角。“我们能实时看到它的移动距离是多少，通过这个技术手段我们可以智能监测，相较于以往需要人工在屏幕中盯着船的位置是否移动，高效准确了许多。”该平台研发部负责人谭任深说。 陆地防御中，特殊群体临灾转移“四个一”和避险转移“四个一律”等工作机制尽显温情。渔港内，一艘艘渔船在工作人员的指引下有序回港避风，渔民被安全转移上岸；沿海低洼地带、地质灾害隐患点，基层干部逐户排查，耐心劝导群众转移安置，协助渔民抢收渔排里面渔获……全省累计转移223万人，安置点同步保障饮食、医疗等基本需求。 片中一组对比震撼人心：此次台风过境期间全省消防接警仅414起，较2018年台风“山竹”的3000余起下降87%。“这反映了我们在防御措施上做得更严密。”应急管理专家在片中解读。 产业转型本身也是防御 不仅是省级防御机制有序有力，地市在全省的统一部署下，防御反应同样迅速。 专题片镜头聚焦台风登陆地阳江海陵岛，展现了地市层面的应急智慧。大角湾景区建筑按13级抗风标准建造，深水网箱替代传统木质渔排，“从被动救灾到主动防灾，产业转型本身就是防御”，当地农业部门负责人介绍。 通过深入的调查和真实的记录，专题片向全国观众呈现了一场惊心动魄的台风防御战，广东此役验证了“监测预警—精准转移—科技防御—产业适配”的全链条模式，为全球沿海地区应对极端天气提供了可复制的经验。 羊城晚报全媒体记者 戴灵敏 郭思琦返回搜狐，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