深圳7月20日电（记者 王坚）据中铁二局20日通报，深圳地铁22号线五工区民治北站至明挖段区间左线隧道盾构机已顺利始发，这标志着该项目建设正式跨入盾构掘进的关键阶段。

该工程由深铁集团负责建设管理，中铁南方承担施工总承包职责，中铁二局具体实施建设。此次启动的民治北站至明挖段左线区间，位于深圳市龙华区民治大道核心商业地带，周边商铺密布、人车往来频繁，交通压力极为突出。隧道全长达1.412公里，埋深介于20.6米至25.7米之间，沿途需穿越上软下硬地层、孤石区域以及全断面硬岩等复杂地质条件，被视作深圳地铁22号线中地质状况最为棘手的盾构区间之一。

据中铁二局介绍，始发井坐落于民治北盖挖逆作车站的南端，与在建的深大城际换乘站相接，车站土建工程与盾构始发作业需同步推进。由于地面施工场地仅宽20米，设备运输与吊装操作空间十分受限。始发过程中，必须先完成右线盾体的下井作业，并在井下盖板10米范围内实施盾构机的转体、平移、前移以及人工反力架加固等一系列准备工作。此外，还需应对分体始发时安装调试空间不足、吊装作业区域频繁交叉、场内运输通道狭窄等多重难题，这对现场的技术统筹和组织管理提出了极高要求。

面对这些挑战，项目部秉持“空间占满、时间用足”的施工理念，在逼仄环境中稳妥有序地实现了多工序、多设备的高效穿插协作，为此类狭小场地条件下的盾构施工提供了可借鉴的宝贵经验。

据了解，民治北站至明挖段区间作为深圳地铁22号线一期工程的重要控制性区段，此次左线盾构的成功始发，标志着该区段正式步入盾构施工的新阶段。

江西九江七月二十日电（朱莹 漆振邦）对于香港城市大学气排球男队队长罗日朗而言，这场赛事已远非单纯的竞技较量，而更像一场跨越地域的青春对话。他说：“运动让两座城市的年轻人真正走到了一起，距离感在赛场上悄然消融。”十八日，2026年中国·九江八里湖新区“赣港澳杯”气排球全民精英赛青年组对决在九江火热上演，这场赛事正是“山海赴浔约 同心聚青衿”浔港青少年交流活动的精彩一环。连日来，十余名香港城市大学的青年学子在研学与竞技交织的行程中，与九江的山水风貌、文化底蕴和市井烟火深度邂逅，收获满满。

漫步浔阳江畔，香港青年们仿佛穿越至白居易笔下“浔阳江头夜送客，枫叶荻花秋瑟瑟”的诗意场景，驻足浔阳楼与琵琶亭之间，细细品味文字深处蕴藏的文人风骨与家国情怀。在八里湖新区，他们相继探访规划馆与文博岛，亲眼目睹这座滨江之城由传统迈向现代的华丽转身，感受城市焕发出的盎然生机与无限潜力。

而在瑞昌市剪纸博物馆内，香港青年们则亲自动手体验剪纸艺术。“头一回制作剪纸，竟能如此有成就感。”香港城市大学学生陈净妍难掩兴奋地分享道。登临庐山之际，云海翻涌、奇峰耸立的壮丽景象令众人叹为观止。“初上山时，我以为庐山与香港的山峦并无二致，但登顶之后，那种震撼实在难以言喻，美景令人目不暇接。”黄子钧一边举起手机捕捉沿途风光，一边感慨道。

离别在即，香港城市大学学生李泳瑶表示：“回到香港后，我一定要把此行的见闻与感悟分享给身边的同窗好友，邀请他们来内地走一走、看一看。”参与活动的香港青年们一致认为，此次九江之行让人受益匪浅，既饱览了山水之秀美、感受了人文之厚重、见证了城市之繁荣，更收获了与本地青年之间弥足珍贵的友谊。

活动主办方、九江市委统战部相关人士指出，未来将继续以山水、文化与体育为桥梁，邀请更多香港青年走出课本、走进九江，在触摸千年文脉、欣赏自然风光、同台切磋球技的过程中，真正了解内地、爱上内地，进而成为两地交流的友好使者，凝聚起同心筑梦、携手奋进的青春力量。（完）

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。

澳门特区立法会于本月21日召开全体大会，对《修改第5/2011号法律〈预防及控制吸烟制度〉》法案进行了细则性审议，并最终表决通过，此举标志着澳门在迈向“无烟城市”的征程上又迈出坚实一步。

自2012年起，澳门便已实施《预防及控制吸烟制度》，俗称“控烟法”。此次修法，澳门特区政府在广泛征求民意并经过公开咨询之后，秉持着“健康优先、由易至难、逐步推进”的核心理念，旨在进一步巩固和提升居民的健康福祉，对原有法律框架进行了全面优化与升级。

新法案显著扩展了室外禁烟区域的范围，明确将医院、卫生中心、托儿所、幼儿园、中小学以及其他幼儿护理机构的出入口周边十米以内划定为禁烟区，任何吸烟行为均被严格禁止。

值得关注的是，针对电子烟的管理，澳门此前已禁止其生产、销售及进出口，包括携带出入境。然而，鉴于电子烟设备隐蔽性强，且邻近地区频现将其用于吸食毒品的案例，新法案进一步强化了相关管控措施，明确规定在所有公共集体使用场所，无论是消费还是持有电子烟，都将受到法律约束。

此外，法案还涵盖了多项其他重要修订：对尼古丁袋、草本烟及水烟壶等新型烟草制品实施制造与流通限制；推行烟草产品的标准化包装制度，并扩大警示标签在包装上的面积占比；同时，赋予卫生监察人员佩戴随身摄录机执法的权限，以提升监管效能。