中新网香港7月22日电 (刘玥晴 郑欣怡)香港国际机场于22日举行了一场别开生面的“E-sport电竞体验区传媒体验日”活动，特别邀请了奥运奖牌得主、前中国香港自行车队名将李慧诗，以及香港教育大学健康与体育学系高级讲师雷雄德亲临现场，进行互动示范。

该电竞体验区坐落于机场一号客运大楼离港层11号登机闸口附近，精心配备了8款以运动为主题的电竞游戏，涵盖电竞单车、帆板、击剑、网球、赛车、单板滑雪，以及“眼明手快”和“音乐节拍”等趣味项目。离港旅客在候机间隙，即可免费参与这些充满动感的挑战，尽情舒展身心。

在接受记者采访时，李慧诗分享了自己的偏好，她特别推荐电竞击剑、帆板与单车等项目。她表示，若旅客在转机或候机期间希望活动筋骨、放松身体，不妨前往电竞体验区一试身手，这不仅能增添旅途乐趣，还能带来一份愉悦的心情。

香港机场管理局署理行政总裁姚兆聪在活动现场指出，香港国际机场始终致力于提升旅客的出行感受。他强调，电竞体验区的设计兼顾了不同年龄层的需求，无论是追求刺激体验的游客，还是偏好轻松休闲的旅客，都能在此找到属于自己的乐趣。

姚兆聪进一步透露，为迎接暑期出行高峰，机管局已规划了一系列精彩活动，除电竞体验外，还将推出音乐、舞蹈等多样化的文娱节目，以丰富旅客的候机时光。(完)

盛夏时节的辽东群山，林木葱郁如海，参香弥漫于谷壑之间。就在辽宁省抚顺市新宾县，一场传统技艺与青春智慧的激情交融正在生动上演。来自湖南长沙理工大学设计艺术学院的“藝力量”社会实践团队，将目光锁定于当地人参产业，以设计之力驱动产业升级，用数智手段为非遗传承注入崭新活力。

数据显示，新宾县森林覆盖率高达75.8%，林下参留存面积超过30万亩，人参品质上乘、生态资源得天独厚。然而，产品市场辐射范围狭窄、品牌影响力不足，长久以来束缚着当地企业和参农的发展步伐，成为亟待破解的产业瓶颈。

在团新宾县委与县农业农村局的统筹协调下，长沙理工的莘莘学子跨越千里奔赴辽东腹地，穿梭于参田林地与加工车间之间，开展细致入微的实地调研。他们依托自身专业特长，精准切入产业发展痛点，为乡村特色产业的高质量腾飞注入了蓬勃的青春动力。

实践团对人参古法炮制的每一道工序进行了系统梳理，并对产品包装设计反复雕琢、臻于至善。团队成员王语妍表示：“我们期盼新宾人参能在货架上脱颖而出，成为一张极具辨识度的地域文化名片。”她透露，团队将课堂所学与产业实际需求无缝对接，重新构建了完整的品牌视觉体系，并全面升级了产品包装，让这份乡土珍品绽放出耳目一新的光彩。

此次实践并未止步于视觉层面的焕然一新，团队更借助数字科技，让人参文化与非遗炮制技艺跨越地域界限，链接更广泛的受众。通过引入增强现实（AR）技术，团队将传统炮制流程进行动态化、可视化呈现，从鲜参入窖、蒸参出锅到晾晒整形、分级包装，十道古法工序被完整复刻为生动的三维动画。消费者只需用手机扫描专属标识，即可沉浸式体验传统工艺的细微之处，感受其中蕴含的匠心与温度。

“祖先留下的手艺不能永远尘封在工坊里，它需要走向大众，代代相传。”团队成员刘芮希感慨道。此次“非遗+科技”的跨界融合，为传统炮制技艺的活态传承开辟了一条全新路径，使古老的技艺挣脱作坊的桎梏，借助数智化浪潮拓宽传播疆域，重新焕发出时代的光彩。

“这些年，我累计获得了超过18万元的生源地信用助学贷款、各类助学金和奖学金。正是这样一套完善的资助体系，让我这个从大山走出来的孩子，有了追逐梦想的底气，也让我看到了更辽阔的世界。”

7月28日，安徽大学博士生向鲁斌在教育部新闻发布会上动情讲述了自己的求学经历。当日，教育部召开专题发布会，集中介绍了国家助学贷款及学生资助工作的最新进展。

据教育部财务司司长刘玉光介绍，我国已建成分层分类、协同发力的中国特色学生资助体系——资金来源以政府财政为主导，学校与社会力量为补充；实施方式以无偿资助为主体、有偿资助为辅助；激励导向以济困为先、奖优并行。这一制度设计从根本上为家庭经济困难学生筑起了“不失学”的坚实屏障。

资助投入规模持续攀升。2025年，全国学生资助资金总量突破3900亿元，同比增幅超过14%；其中财政拨款接近2400亿元，占比约六成，成为资金供给的绝对主力。与此同时，全年累计资助学生近1.6亿人次，较2024年增长逾5%。

资助管理的精细化水平同样迈上新台阶。国家智慧教育公共服务平台与教育部政务服务平台同步上线了多项特色功能，包括资助政策一键检索、国家奖学金证书在线核验、历史资助记录查询等，真正实现了学生资助信息“一站式”畅通查询。

各地各部门也从家长和学生的真实需求出发，推出了一系列暖心举措，进一步织密助学网络——

国家开发银行持续革新助学贷款线上服务，目前已实现远程续贷、分批放款、灵活还款等全流程线上操作。首贷学生只需“跑一趟”，续贷则“足不出户”，在家门口即可完成无纸化、一站式办理。

山东创新开设“助学贷款一堂课”，组织志愿者深入校园、村居和社区，与家长学生面对面释疑解惑。

兰州大学则以“百名师生讲资助”为品牌抓手，遴选优秀受助学生组建宣讲队伍，以身边榜样的力量激励更多学子奋发图强。

眼下，各大高校招生录取工作正紧锣密鼓推进，一批批学子陆续收到录取通知书，国家助学贷款也进入了集中受理的关键阶段。

针对部分地区汛情、暴雨等自然灾害带来的影响，全国学生资助管理中心主任陈淑梅回应称：“对每一位即将步入大学的新生，我们都将全力以赴、用心守护。通过全面落实国家助学贷款、‘绿色通道’等政策举措，坚决不让任何一名学生因灾失学。”

她还进一步说明：“入学前，家庭经济困难学生可在居住地就近申请国家助学贷款，用于解决学费、住宿费及日常生活开支。入学时，全国高校均设立‘绿色通道’，对暂时无法缴纳学费和住宿费的新生，采取缓缴措施，并提供从报到到入学的全程服务保障。”

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。