■ 本报记者 丁珊 通讯员 朱光远 朱巧虹 谢雯艳 😉 早晨8时，杭州市民王烨抱着酸奶盒、酱油瓶，却接连被几位废⭐品回收商摆手拒绝；20公里外的分拣中心，崭新的智能生产线却因😂“吃不饱”而被迫降速。这两个看似无关的场景，揭示着中国城市正🤩遭遇的“垃圾悖论”：全国每年7000万吨低价值可回收物（下称😢“低值物”）被焚烧填埋，而下游的再生工厂却面临原料短缺。 👏 当市场对玻璃瓶、旧抹布等“亏本生意”避之不及，一场由政府🙌搭台、科技赋能的“逆市操作”正在上演——杭州近期召开全市生活😆垃圾综合治理提质增效工作推进会，对持之以恒抓好垃圾分类这一“🤩关键小事”作出系列重要部署。 “2024年，杭州共计清🙌运处置454.06万吨生活垃圾，其中深化回收利用潜力最大的环😀节，就是低值物。”杭州市城管局环卫固废监管处副处长王盛真认为🤩，这是检验生活垃圾资源化水平的标尺，也是垃圾分类提质增效的突😁破口。 这些被经济学判“死刑”的低值物，如何在智能回收🤗体系中重获新生？市民手机里的几毛钱返现，怎样撬动百万元级财政🤗节流？记者历时半个月追踪，试图揭开这场“亏本生意”背后的真实🤩挑战与创新密码。 低值物的困局与破局 低值物的处😆理，究竟难在哪儿？ 2021年出台的《浙江省低价值再生😢资源指导目录》，将低值物明确为废纸、废塑料、废玻璃、废织物等🙌4大类17小类。相比废旧纸箱、矿泉水瓶等受回收市场欢迎的品类😍，低值物有个共同点，依靠市场难以有效回收。 “市场失灵😢”，最直接的原因是经济价值低，企业划不来。“收一吨废玻璃要倒😎贴200元。”个体回收户李爱华的账本道出原因，前端人力、清运🥳成本在300元左右，收货成本在100元至200元，而末端工厂😘销售价格280元至450元，实际操作中，每回收1吨玻璃，企业😘要亏损约100元至200元。 “2018年开始，杭州推⭐进再生资源回收体系建设，在全市设立2767个回收网点、50个😢分拣中心，明确对高低值物应收尽收，并积极推动各县市区制定低值😴物专项补助政策。”杭州市再生物资行业协会会长林世娟介绍，多重⭐政策刺激下，低值物回收率一度攀升，但随着补贴结束，传统回收企😍业受店面租金、人力成本和运输费用等多重压力，回收积极性大幅降🥳低。 企业不愿意收，居民在源头主动分拣的意愿自然就弱。😎低值物大多混入其他垃圾，与生活垃圾一起进入焚烧终端处置系统。❤️ “尽管困难重重，杭州始终没有停止寻找破局之路。”王盛😁真介绍，眼下多项破局实验已经尝到了“甜头”。比如，西湖区推行😆以“积分兑换+自主投放”为主的“爱回收”，在分拣线仅以15%😴的产能运转的情况下，已实现减量3797.1吨；拱墅区引入三家🤗回收企业，以街道为单位，按每3000户设置回收服务站，实现“😀一站式”低值物收集，已累计回收3686吨。 按照当前生😎活垃圾清运、处置成本测算，以上实践都将节约100万元以上财政😍支出，这无疑证明，低值物具备巨大的探索价值与潜力。 展😆开全文 当高算法遇见低值物 城市更新中，低值物如🚀何被“安放”，亦是居民关心的现实问题。2023年，西湖区翠苑🤗一区在建设全国完整社区过程中，收集了一波居民意见。社区党委书🎉记项菲菲注意到，许多意见不约而同指向楼道内堆积的纸板、塑料瓶🤔等低值物。有居民特意找到她：“有没有更智能的分类设施，既方便👍投放，也改善楼道环境？” 与此同时，在市场侧，嗅觉敏锐😎的“新面孔”们，纷纷将目光投向再生资源回收这一风口，依托物联🙄网、AI算法等推出智能回收解决方案，为传统回收行业带来新气息😂。 以专注废品生意的互联网企业“爱回收”为例，截至目前😘，“爱回收”城市再生资源循环利用业务已进入北京、上海等38座💯城市，铺设箱体超过4万台，回收总量155万吨，用户数2200🥳万人。翠苑一区是“爱回收”智能回收箱在杭州第一个布点的小区，😁记者走访时看到五六位市民正在排队投递。 市民输入手机号😆或手机扫码，将饮料瓶、纸板等投进“爱回收”智能回收箱，统一价❤️0.6元/公斤返现。机器自动压缩、称重、结算，不到10秒金额😀自动到账。市民袁美蓉一边展示0.8元到账金额，一边分享使用心🙄得：“这个箱子太方便了，也不用和废品收购站的人讨价还价，比较😢适合我们‘i人’（网络语，即性格内向）。” 老年人用起😢智能回收箱也毫不犯怵。80岁的林碧华告诉记者，“这个机器操作😆不麻烦，扫一扫就行了。”林碧华发现，因为可以24小时使用，以🤗前居民在楼道攒废品的习惯也悄然改变了。 试运行一年来，😡西湖区回收的3797.1吨可回收物中，低值物超过70%。目前🙄，居民参与投递次数132.92万次，共返现228万元。其中，🤗收益最高的市民已获3900元。 构建可回收物智能回收体🙌系 再生资源回收体系中，企业收支平衡是稳健运行的生命线😀。以往为弥补“市场失灵”，各地通常会出台补助政策支持对低值物🤩的回收。 “长期来看会缺乏韧性，一旦地方发生财政紧张或😁者政策重点转移，体系的脆弱性便会凸显。”长期研究城市环境治理😢的浙江大学公共管理学院教授徐林认为，不少模式开始时轰轰烈烈，😴最终却收缩，根源正是无法自力更生、自我造血。 智能回收🔥方案提供了另一种解题思路。“我们不靠财政靠市场。”“爱回收”😴杭州运营部负责人张亢说。那么，智能化回收体系如何跑通商业的盈⭐利模型？ “科技改变了收废品的底层逻辑。”张亢道出其中🤯原委：通过物联网、算法等科技手段，企业实现最大程度降本增效。🌟智能回收箱每年仅需支付500元的电费和运维成本；物联网技术加🤗持下，一旦箱满就会预警，后台系统自动派单，避免车辆空跑和低效💯收集；末端分拣中心流水线智能高效，将可回收物精细分为超过80🥳个品类、销往下游。 全品类收集模式下，“爱回收”的高值👍物利润可用于补贴低值物的成本。规模效应后，企业会突破盈亏临界😴点，整体业务的利润空间还将提升。 “以‘爱回收’为支点😘，我们将构建起全域可回收物智能回收体系。”西湖区城管局党委书😴记、局长张勇说，将来会发挥人工智能和数字经济优势，推动机器视🌟觉等前沿技术融入垃圾分类这一关键小事，探索更具未来感、更高效😆精细的城市治理解决方案。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