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（机遇香港）香港国际机{场上半年客货运量齐升 彰显发展韧性与活}力
中新社香港7月21日电 (记者 邱兆翔)香港机场管理局（简称“机管局”）于20日发布香港国际机场今年上半年的运营数据，客运和货运表现均保持积极增长势头。机管局航空枢纽发展总监方瑞文指出，香港国际机场凭借其广泛覆盖的航线网络与卓越高效的服务体系，再次印证了其作为国际航空枢纽所具备的持久韧性与旺盛活力。
根据公布的数据，上半年香港国际机场的客运总量同比攀升11.7%，达到3280万人次；航班起降架次约为20万，较去年同期增长4.4%。在货运领域，机场的总货量同比上升4.1%，共计250万吨。
在国际性物流期刊《Air Cargo Week》6月举行的“2026年世界航空货运大奖”评选中，香港国际机场连续第二年摘得“年度最佳机场—重要货运枢纽”桂冠，同时凭借“香港空运进口取货数码通”项目获得“航空货运创新奖”的嘉许。另一家权威物流与供应链媒体《Asia Cargo News》也在6月揭晓的2026年度“亚洲货运、物流及供应链奖”中，连续第11年将“全球最佳机场”称号授予香港国际机场，并再次给予“亚洲最佳机场”的美誉。
方瑞文表示，一连串货运、物流以及供应链相关的殊荣，不仅是对众多机场从业者辛勤奉献的认可，也有力地强化了香港在全球航空货运版图中的领先地位。
机场客流的旺盛背后，商务活动与各类盛事的繁荣是不可忽视的驱动力。根据香港旅游发展局的统计，上半年访港旅客总数约为2671万人次，增幅达13%。香港特区立法会议员、香港中国旅行社有限公司董事长姚柏良向中新社记者表达了他的见解：今年上半年，香港举办了逾百项高规格大型活动，有效带动了商务客群的显著增加。与此同时，香港特区政府和本地航空公司积极拓宽国际航线网络，开辟更多海外航点，进一步畅通了香港与全球各地的交通纽带，为旅客进出香港创造了更多便利。
展望下半年香港航空业及旅游业的发展前景，姚柏良持乐观态度。他认为，随着航空网络的持续优化，更多过境旅客将选择香港作为中转节点，前往中国内地或世界各地，从而助推航空客运量继续上升。此外，下半年将迎来香港足球盛事、美酒佳肴巡礼等多项精彩活动，这些盛事有望带动旅游和航空产业协同升温，进一步激发香港航空业与商贸、文旅行业的综合潜力。(完)
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哪些地方易《发山洪？露营如何选址？安全指南请》收
暑期正值我国“七下八上”防汛工作的关键时刻，强降雨频繁造访，部分区域面临山洪、滑坡、泥石流等多重灾害威胁。近期，多地接连发生民众于山区露营、游玩时突遭山洪、泥石流侵袭的惊险事件。
7月26日下午，甘肃定西市渭源县某山区因短时强降雨触发山洪，露营地不幸被洪水吞噬，酿成10人遇难、23人受伤的悲剧。事发地点位于两山夹一沟的河滩地带，地势险要，难以迅速避险。
同日，四川九寨沟景区局部地区因短时强降雨诱发泥石流，多处道路受损，2300余名游客被困景区。险情发生后，景区迅速联动消防、公安、医疗等各方救援力量，投入1500余人开展紧急转移和疏散工作。
由于道路损毁，景区转运车辆无法通行，大量游客被迫徒步下山。救援人员第一时间排查隐患，临时开辟通道、搭建便桥，一路护送游客下山。在湿滑陡峭的危险路段，救援人员用身体搭起“人形护栏”，边安抚情绪边引导游客分批安全通过。
现场还发放应急食品逾两千份，调集百余台次车辆用于人员转运、送站及摆渡，并协助游客办理改签或统一送站。当晚，所有受困游客全部安全转移，道路清淤抢修也同步展开。
类似险情在每年夏季并不罕见。去年夏天，浙江宁波奉化区溪口镇附近因强降雨导致河水暴涨，两名在河岸露营过夜的游客被围困于湍急水流之中。
救援人员到达现场后发现，两人被困在河道对岸的一块岩石上，水位不断攀升，水流愈发汹涌。一名经验丰富的消防员横渡至对岸，为两人穿戴好救生装备后，协助他们渡河。历经近三个小时的紧张救援，两人才成功脱险。
据了解，这两名游客前一天见水流平稳，便在河畔搭起帐篷露营，未料夜间暴雨突袭，河水猛涨，将二人围困。由于手机没有信号，两人无法向外求救，幸得当地村民在河道巡查时发现险情，及时报警求助。
浙江省宁波市消防救援支队的鲍银行指出，事发当天天气预警由暴雨蓝色升级为黄色，但该区域手机信号较弱，游客无法接收预警信息。当雨水形成洪流倾泻而下时，已是清晨，手机也无法拨出求救电话，幸亏村民发现后迅速下山报警。
当地村民介绍，这条河道平时水量不大，只形成若干小水洼，但汛期一旦遭遇强降雨，因地形陡峭高差显著，加上周边三万多亩山林，水流会迅速向峡谷汇聚，山洪风险陡增。当地人可根据当日降雨量判断溪流变化，而外地游客对天气情况不熟悉，往往难以避开危险。
那么，哪些地方最易遭遇山洪？露营应如何选址？一旦在户外遭遇山洪，又该如何逃生？
消防人员提醒，山沟附近、溪河两岸低洼处、双河口交汇区、河道拐弯的凸岸等地最易受山洪威胁。在山洪易发区，若本地或上游地区出现短时强降水，也极易引发山洪灾害。
湖南邵阳市消防救援局灭火和特种灾害救援科科长郭强建议，野外露营应避开河道、水库下游、陡峭山坡、悬崖底部等危险区域，不要在河道边或干涸河床上搭建营地，应优先选择地势较高、地面平整坚固且背风的位置。
此外，若发现山间水流突然变浑浊、流速骤然加快，并夹杂大量柴草树木，或深谷、山沟中传来类似火车轰鸣或闷雷般的声响，这可能是山洪来袭的预兆。
户外游玩时，一旦发现水流变急、水位骤涨，务必迅速向两侧高处撤离。郭强进一步强调，当前正值汛期，山区气象变化莫测，上游暴雨往往导致下游突发山洪。游客在水边嬉戏时，水声嘈杂，很难听见或看见上游的洪水迹象。若发现溪流突然变宽，或河道水流变得浑浊湍急且快速上涨，要当机立断向河道两侧高地撤退，切勿沿河道方向逃生。
消防人员还提醒，如果水位继续上涨，应充分利用身边的漂浮物求生，在被洪水卷入前，尽可能抓住固定物体或可漂浮之物，寻找逃生机会。
许多“网红露营打卡点”设在河道两旁、山林溪畔或峡谷之中，由于山区信号不佳，手机很可能收不到山洪或地质灾害预警，这使游客难以做出准确判断。而一旦遭遇险情，手机无信号又会影响紧急求助。
汛期山区气象多变，山洪等地质灾害频发，外出游玩前请务必关注天气预报和预警信息，尽量远离山谷、低洼易涝区及地质灾害易发区。如遇险情，请及时报警求助。
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超《2500%！上半年集成电路制造业利润“狂》飙”
国家统计局近日披露了2025年上半年规模以上工业企业利润的关键数据。在算力需求持续井喷的背景下，电子行业利润同比飙升96.9%，为全部规上工业企业利润增长贡献了8.5个百分点；其中，集成电路制造业的利润增幅更是达到了惊人的2579.5%。7月27日，存储芯片巨头长鑫科技正式挂牌科创板，上市首日即高开471%，终盘涨幅465.82%，市值攀升至3.28万亿元，一举超越工商银行，登顶A股总市值榜首。
这一连串令人咋舌的数字背后，真实的算力市场究竟处于怎样的温度？这场算力“狂飙”又与普通人的生活产生了哪些千丝万缕的联结？近日，《每日经济新闻》记者借助在郑州举行的“光合组织2026智能计算应用大会”之机，深入一线展开了实地探访。
7月中旬的郑州，室外温度直逼40摄氏度。郑州国际文化交流中心内却人潮涌动，热闹非凡。走进一楼展厅，一台高达两人、颇为壮观的机柜赫然映入眼帘——这正是国内首台十万卡AI算力集群。围观者层层叠叠，不少人需仰头才能望见机柜顶部。展厅内人流摩肩接踵，站久了衣物便有些黏腻。一位工作人员向记者透露，空调其实已调至很低，但人气实在太过旺盛。沿走廊两侧，各厂商的服务器机箱整齐排列，每个展位前都围聚了数层观众，外围的人们不得不侧身从缝隙中探看。
现场人群大体可分为两类：一类是服务器零部件及整机制造商，另一类则是AI应用开发商。两类人群交织穿梭，过道中不时有人驻足互换联系方式，或探讨服务器性能参数，或交流行业最新趋势。午后从餐厅返回会场途中，依旧能听到三三两两的讨论声不绝于耳。这番火热场景，令记者恍如置身于上世纪90年代互联网初兴时的繁荣气息中。
根据国家统计局发布的上半年数据，服务器及高性能工作站相关领域中，计算机整机制造利润同比增长689.3%，计算机外围设备制造利润增长305.8%；电子器件制造领域中，集成电路制造利润飙升2579.5%，半导体分立器件制造利润增长31.2%；而在电子元件及电子专用材料制造领域，电子专用材料制造利润增长209.7%，电子电路制造利润增长26.9%。这些令人瞠目的数字，折射出怎样的市场真相？
“眼下连板卡都供不应求。”浪潮计算机产品经理刘树奇向记者坦言，“内存条价格从去年到现在翻了三倍，去年一条1万元，今年可能涨到3万元却依然一货难求。”刘树奇提到的板卡，正是服务器的“骨架”——那些常见的绿色电路板，承担着CPU、GPU、存储及各类网络组件之间的互联互通职能。
一位GPU厂商人士感慨道：“我们曾签下一个订单，约定连服务器一并交付，结果服务器价格每日一变，根本无法履约。原先一台服务器20万元，随后涨至50万元，再飙到80万元，即便有钱也拿不到货。”刘树奇补充说：“有一段时间，合同报价的有效期甚至仅为一周。一周之后需要重新核算，价格可能又已不同。”
从采访中记者获悉，这种供应紧张态势自去年末便已显现，至今仍未缓解。
那么，这场“飞驰”的订单浪潮由何支撑？算力热潮又与普通人相距多远？浪潮计算机AI产品部廖广山向记者解释，普通用户使用大模型时属于云端推理，调用的算力资源在云端完成，并不会占用手机本地算力。而若想解决私密性问题、确保数据仅在本地方流转，则需采用本地化部署方案。廖广山说：“本地化部署的主要支出在于购置服务器，模型代码是开源的，从官网下载镜像即可运行。”
一家AI应用服务商或科研机构若需本地化部署模型并开展训练，究竟需要多少算力？面对记者的提问，廖广山详解道：“这取决于实际目标，通常可分为预训练和微调两类。以DeepSeek为例，若在本地运行该模型，基准资源需求为1倍；若需微调，则需约4至8倍的资源；若是进行推理训练，则需20倍以上。你提到的应用场景应属于微调范畴。”
刘树奇举了一个生动的例子：假设某机构想开发一个模型，识别路口一天内通过的行人、车辆、动物数量及空气质量，便需先搭建模型框架，设定多个识别字段，例如什么样的轮廓属于“人”，哪些特征属于“动物”，什么形状算作“车”。模型初建之后，还需持续“喂入”数据，比如不同品牌、不同形态的车辆图片，让系统不断学习迭代。只要数据量足够庞大，模型自然会愈发精准。
“如果只需保障训练过程的稳定性，比如确保AI短剧中人物形象前后一致，倒也不一定非得做本地化部署，购买大模型厂商提供的租户隔离服务即可满足需求。”廖广山补充道。
在算力价格暴涨的背景下，算力到底是离普通人更近，还是愈发高端、愈发遥不可及？中科曙光高级副总裁李斌对此表示，算力与普通人的距离正在缩短。“以郑州的曙光8000(登峰)为例，过去主要服务于科研院所的科学家，如今已有相当大一部分算力接入手机App后端，为各类Token服务提供支撑。或许在用户打开手机的刹那，背后调用的正是来自郑州的算力。”
在普通人眼中，服务器机箱的内部结构或许与台式电脑大同小异——同样包含CPU、GPU、存储、硬盘和散热组件。廖广山用一个形象的比喻解释：“如果说前者只是一辆玩具车，那后者便是真正的运载火箭。两者在设计复杂度、结构精密性及用途上完全不在一个量级，后者所能完成的计算任务也远为复杂。研发一套服务器需投入上千万元资金。”
然而，相似之处在于，随着算力需求的变化，服务器内部各组件的配比也在不断调整。李斌认为，在超长上下文的推理任务中，存储的重要性愈发凸显。海光信息服务器产品部总经理张攀勇则表示，随着AI Agent时代的来临，大量工作实际上由CPU承担，包括任务编排、工具调用与结果处理，以及记忆管理等；而GPU的角色则更聚焦于模型推理本身。这种变化也带来了一种范式转移。从他们的工作负载观察来看，CPU与GPU的配比已发生显著变化：过去在双路GPU服务器中，常见配置为一颗CPU搭配八颗GPU或两颗CPU配八颗GPU，比例大致介于1:4至1:8；而在当前的数据中心场景下，由于沙箱环境、存储系统、数据库、向量计算等多样负载的增加，整体配比已从往日的1:4、1:8逐步演化为1:1。
要让服务器机身更趋紧凑，廖广山认为可能需依赖液冷技术的进一步成熟。
算力是否存在结构性过剩的可能？李斌向记者表示，算力的短缺或过剩存在阶段性波动，但总体而言，AI驱动的需求仍在持续攀升，尤其是对高端算力的渴求，智能体兴起之后，算力需求将更加旺盛。“从IT产业发展的规律来看，同等性能或效果所需的成本大概率会持续下降，这是行业大趋势。长期来看，算力必将更加普惠。”李斌举例道，“在大模型爆发之前，行业最热门的是人脸识别技术。如今，这项技术的门槛与使用成本已大幅降低。未来大模型也可能沿循同样的路径。一方面，模型自身能力不断进化；另一方面，推理效率持续提升，单位任务所需的算力成本随之下降。最终，大模型将演变为像水电一样的基础设施，更加贴近大众。”
那么，算力的终极形态又会是怎样？李斌认为，未来的整体方向是云化，同时边端设备如具身智能等将配备轻量化算力以实现实时响应。个人无需购置笨重的本地设备，通过App即可轻松获取强大的AI能力。海光信息副总裁应志伟也向记者表示，算力终将如水电般即开即用，无论通过本地部署还是云端接入都能随时响应。所有业务都将深度融入AI能力，否则便难以适应这一时代。算力将无处不在，使用者在不知不觉中便可享受其便利，这才是真正的大势所趋。
“过去依赖大型算力中心，是因为模型复杂、体量庞大，对算力要求极高，普通终端设备难以承载，只能依托集中式算力完成训练和推理。这一方向不会改变，但也要看到另一面：当模型真正落地应用时，不同行业、不同用户的需求千差万别。程序员或许需要千亿甚至万亿参数的大模型来辅助编程，但在许多场景下，一个监控摄像头做人脸识别，几十亿参数的轻量模型就已足够。此类细分场景不胜枚举——嵌入式设备做电源波形检测时，网络延迟反而会抵消优势；孩子在家做数学题，本地小模型即可解决，无需调用云端大模型。”应志伟总结道。
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