北京7月14日电（记者 孙自法）近日，第二十八届中国科协年会框架下，"免疫学驱动下一代疫苗创新"专题研讨会在京启幕。来自免疫学、结构生物学、生物工程及疫苗产业等跨领域专家汇聚一堂，围绕免疫调控机理、新型抗原设计、递送载体构建及佐剂革新等关键议题展开深度对话与思维碰撞。

此次论坛由中华预防医学会与中国细胞生物学学会携手承办，会议议程精心设置为上午与下午两大板块，内容贯穿基础科研、技术突破、产业化推进及监管机制等全链条维度，力求实现对疫苗研发生态的系统性覆盖。

在上午的环节中，多位院士级专家将焦点置于基础免疫前沿动态与疫苗创新构思之上，深入探讨了多个关键命题：详细阐述疫苗递送系统的工程策略，强调精准的抗原呈递是激发持久免疫应答的核心突破口；依托EB病毒的免疫逃逸机制，提出了一种基于反向疫苗学的抗原甄选新范式；从神经免疫交互与代谢免疫的崭新视角，揭示了免疫记忆形成的内在机理与佐剂改良的潜在靶点；同时，系统梳理了广谱流感疫苗的科研进展，并剖析了通过抗原形态调控B细胞应答的创新性设计逻辑。

论坛特设的"精准疫苗学——从免疫识别迈向产业自主的系统性跨越"专题研讨环节，成为产学研各界交流的亮点。与会专家就精准疫苗学的核心内涵、疫苗国产化进程中的关键技术瓶颈等议题各抒己见，最终凝聚成推动自主可控疫苗研发的广泛共识。

进入下午的研讨时段，学者们的讨论重心转向新型疫苗技术平台构建与重大传染病的防控策略。主要议题涵盖：对传统疫苗技术局限性的系统反思，据此指明了下一代疫苗发展的前进方向；直面艾滋病疫苗研发所面临的严峻挑战，再次强调了发展广谱抗病毒疫苗所具有的深远战略价值；结合新冠疫苗的实战应用经验，前瞻性地评估了mRNA疫苗平台持续迭代的巨大潜能。此外，专家们还就人工智能如何赋能抗原设计以及疫苗筛选流程进行了集中研讨。

针对再现性传染病的预防控制、广谱疫苗的产业化推进以及行业监管体系的完善，业界专家也贡献了真知灼见：借助全球百日咳疫情复燃的流行病学数据，提出了针对性的疫苗研发应对策略；梳理了肺炎链球菌多价广谱疫苗从研发到量产的全流程难点；并从法规制度层面，探讨了如何构建疫苗临床试验不良事件的标准化评价架构。在政策协同方面，与会者共同研讨了配套支持措施，围绕广谱疫苗的迭代升级和监管体系的优化，形成了一系列富有建设性的可行建议。

据主办方介绍，本次"免疫学驱动下一代疫苗研发"专题论坛，充分发挥了中华预防医学会在公共卫生应用领域与中国细胞生物学学会在基础免疫前沿研究方面的互补优势，成功搭建起从理论探索到产业实践、从科学研究到疾病防控的跨界协作桥梁。论坛的核心目标，在于为广谱抗病毒疫苗、治疗性疫苗及创新佐剂的临床转化开辟新思路，进而为国家生物安全屏障的构筑和公共卫生治理效能的提升，提供坚实的学术支撑。

7月29日，一场聚焦黄河中游生态保护与绿色发展的盛会——黄河中游生态保护和高质量发展民主监督工作研讨会，在内蒙古呼和浩特拉开帷幕。会议汇聚了来自水利部、生态环境部、国家发展和改革委员会等机构的近百名专家学者，他们围绕流域生态屏障建设与可持续发展路径展开深入交流。

作为中华民族的母亲河，黄河的中游河段蜿蜒穿越内蒙古、陕西、山西与河南，这片流域不仅是国家关键的生态安全屏障，还兼具能源富集区和特色农牧业基地的功能，同时承载着多民族交融和华夏文明薪火相传的历史重任。

与会专家指出，过去数年黄河治理工作收获颇丰：输沙量显著削减，干流连续26年未发生断流，并且水质持续多年保持在Ⅱ类及以上优良标准。具体而言，沿黄九省区大力推进重点行业超低排放改造，合计完成粗钢产能2.6亿吨、水泥熟料产能1.3亿吨以及焦化产能8452万吨的升级任务。

然而，挑战依然严峻。黄河中游仍面临“水少沙多”的固有困境，加之荒漠化防治、生态保护与产业转型等多重压力，治理之路任重道远。

针对当前治理重心，水利部农村水利水电司副司长周双强调，应加快水土保持项目进程，尤其聚焦黄土高原粗泥沙集中来源区，加大淤地坝的新建与升级力度；同时，坚持以流域为整体单元，协同推进上下游、左右岸及沟坡的系统治理，确保防治措施科学有效。

中咨公司区域发展部副处长周荣则点出黄河流域治理的现存短板：监测体系尚不健全、水环境治理存在区域不均衡现象，以及水生态修复机制有待完善。他建议未来着力提升立体监测能力、风险预警水平和综合承载力评估精度。

兰州大学资源环境学院教授、九三学社中央资环委委员邹松兵提出，各地应基于本地资源禀赋，实施分区分类的差异化治理策略。此外，还需拓宽水土保持生态产品的价值转化通道，借助生态收益反哺管护与治理工作，从而为黄河中游生态保护构建一套长效且可持续的运行机制。（完）

在重庆，暑期“看护难”成为不少家庭的烦恼。为此，当地多个区县推出了各具特色的托管服务，借助形式多样的关爱活动，为孩子们打造一个安全、充实的假期乐园。

作为劳务输出大区，开州区面临庞大的留守儿童和双职工家庭子女看护需求。2026年，该区整合共青团、总工会及志愿者组织等多方资源，在辖区17个乡镇街道设置了43个托管服务点。各站点结合本地实际，不仅提供作业辅导，更开设了绘画、书法、舞蹈等多彩兴趣课程，让孩子们在完成学业之余，也能探索个性化爱好。预计这一举措将惠及超过4300名未成年人，有效缓解了家长的暑期焦虑。

与此同时，潼南区于2026年正式启动了中小学生基本生存能力培育行动。1400余名中小学生分批进入全封闭训练营，在为期7天的“生命教育”课程中，系统学习游泳、急救、军体拳、内务整理及生活劳动等技能，以增强自我保护和独立生活能力。

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。