中新网西安7月20日电（记者 阿琳娜 通讯员 蒋鑫瑶）第二十届高校电子信息学院院长（系主任）年会暨第三届高校电子信息学科建设大会，于本月17日至19日在西安隆重召开。本届盛会以“聚智育才·共铸一流”为主题，精心策划了一场主旨报告、十七场专题研讨、两轮圆桌对话，并同期设置了面向高校教师的现场招聘专区，为与会者提供了多元交流与职业对接的宝贵契机。

在开幕式上，中国电子学会理事会党委书记张峰发表致辞。他指出，电子信息学科的高质量发展不仅是筑牢高水平科技自立自强根基的内在要求，更是驱动新型工业化进程与培育新质生产力的关键引擎。张峰强调，面对当前学科领域经历的深层次范式变革，亟需从知识体系重构、研究范式革新及人才供给优化三个维度协同发力，推动学科向着“强基固本、交叉融合、引领前沿”的方向实现系统性跃升。他进一步提出，应以产业实际需求为导向，促进高校人才培养模式与行业发展脉搏紧密共振，着力锻造能够攻克关键核心技术难题的拔尖创新人才及复合型工程精英。此外，他还呼吁打破校园围墙，深化政产学研用多方协同，促使电子信息学科从高校内部的“独奏曲”演变为多方联动的“交响乐”，从而为建设教育强国、科技强国与人才强国贡献更大智慧与力量。

西安电子科技大学党委书记任小龙在发言中介绍，建校九十五载以来，西电始终致力于完善学科专业布局，矢志不渝地服务于国防和军队现代化建设，并全力支撑我国电子信息产业的蓬勃发展。近年来，学校在集成电路、人工智能等战略前沿领域进行了系统性规划与重点投入，科研创新实力与人才培养成效持续攀升。他倡议各兄弟院校并肩同行，共同聚焦三大方向：其一，汇智聚力，以人工智能技术赋能学科的深度交叉与融合，有力支撑现代化产业体系的构建；其二，协同育人，深化产教融合与科教融汇机制，积极探索拔尖创新人才的全新培养范式；其三，开放共赢，构建紧密的学科发展共同体，强化联合攻关与成果转化效能。期待各方能够借助大会这一平台凝聚共识，携手并进，共同推动电子信息学科迈向更高质量发展，为教育强国与科技强国建设添砖加瓦。

大会主论坛期间，备受瞩目的中国电子学会2026电子信息教学成果大赛颁奖仪式如期举行。本届大赛共评选出特等奖四项、一等奖三十四项及二等奖六十六项，以表彰在教育教学实践中取得卓越成就的团队与个人。

值得一提的是，今年大会首次启动了教育论文激励计划，该计划围绕教育教学的九大重点方向，经过严格评审，最终遴选出二十篇高水平优秀论文，并在会议现场举行了颁奖典礼，以此嘉奖在教育教学改革探索中表现突出的单位和个人，进一步激发广大教育工作者的创新热情。

会议期间，中国电子学会高校电子信息学科建设专家委员会同步召开了2026年度工作会议。会议系统总结了委员会过去一年的工作成效，并就区域协同发展、青年人才培养、国际交流合作等核心议题展开了深入研讨，为进一步凝聚学科建设的核心力量、明确未来工作重点奠定了坚实基础。

作为电子信息领域极具影响力的教育科研盛会，高校电子信息学院院长（系主任）年会暨高校电子信息学科建设大会，是由中国电子学会发起的一项专业性学术会议。该会议始终聚焦于电子信息领域的人才培养与学科专业建设，致力于打造一个集学科发展研讨、教师职业成长、优秀科研成果展示与推广于一体的综合性公共平台，持续为推动我国电子信息教育事业的高水平发展注入强劲动力。（完）

中新网上海7月27日电（范宇斌）日前，一场别开生面的沪港青年交流活动在上海金山区拉开帷幕。这场名为“相聚上海 共话明天”的参访行动，由金山区海外联谊会携手香港东区各界协会共同策划，香港上海金山联谊会承担具体组织工作，旨在引领港岛东区的青少年们开启一段多维度、全景式的上海探索之旅。

活动期间，这群香港青少年以沉浸式的方式，细细品味了上海厚重的历史文脉、乡村的盎然生机以及都市的现代气息。金山区委常委、区海外联谊会会长张恂，副会长蔡红梅，以及香港上海金山联谊会会长施海平等嘉宾共同出席了相关环节，与青少年们亲切互动。

参访的首站选在了中国历史文化名镇——枫泾。在这里，青少年们仿佛穿越时光隧道，尽情领略了江南水乡的原生态韵味。他们漫步于金圃宅第、传统婚俗馆和丁聪美术馆之间，不仅深入解读了江南婚俗背后的人文故事，还从漫画大师丁聪的作品中，感受到了艺术家植根现实、心系家国的精神境界。踏入朱学范故居，一件件馆藏实物将他们带回往昔岁月，重温了爱国先辈们筚路蓝缕的奋斗历程和深沉的家国情怀。穿梭于枫泾三桥之上，古镇绵延的市井气息扑面而来，令人流连。随后，队伍转赴上海乐高乐园度假区，亲身体验了金山文旅产业焕发出的蓬勃生命力。

为了更直观地了解乡村振兴的实践成果，参访团一行专程前往“三个百里”教育基地与施泉葡萄园。在这里，他们系统学习了金山在“三个百里”建设中的探索历程，亲眼见证了乡村振兴战略落地生根后，乡村面貌与百姓生活所发生的沧桑巨变。活动还特别安排了互动环节，青少年们亲手制作吕巷米糕，观摩并学习“小白龙”舞龙技艺，在亲身实践中，深刻感悟了金山非物质文化遗产的独特韵味、传承脉络与时代活力。

除了人文与田园风光，参访团的足迹也延伸至金山产业发展的最前沿，全面探访了当地多元融合的产业生态。在上海中侨职业技术大学，他们详细了解了职业教育如何与产业需求无缝对接、校企协同育人的鲜明特色及丰硕成果；在南侨食品，透过汉饼文化馆和全自动智能生产线，洞悉了企业的发展轨迹、标准化品控体系与现代化运营之道；在华东无人机基地，他们则聚焦金山低空经济的产业蓝图，了解了其创新优势与未来潜力。

行程的高潮之一是走进上海市中心，感受国际大都市的时尚魅力与百年风华。青少年们驻足外滩的万国建筑群前，从一砖一瓦中品读上海百年来的历史积淀与沧桑变迁；畅游豫园，在古色古香的园林景致和市井烟火气中，领悟海派文化兼容并蓄、开放包容的精髓；登临上海中心大厦的朵云书院，俯瞰陆家嘴壮丽的天际线，城市的磅礴气势尽收眼底；最后，他们步入陆家嘴金融城党群服务中心，切身感受了超大城市基层党建工作传递出的温度与实效。

参访团团长、香港上海金山联谊会常务副会长林永祥在总结时感慨道，此行令团员们获益匪浅。金山既有江南古镇的深厚底蕴，又展现出乡村振兴的生动样板和科创产业的强劲动能，这种多元风貌与上海中心城区的现代化景观交相辉映，让香港青年对内地的整体发展有了更为立体、鲜活且全面的认知。

多位参访团青年代表也纷纷吐露心声，表示此次上海之行行程紧凑、内容充实、收获满满。返港后，他们定当主动向亲朋好友分享此行的见闻与感悟，讲述上海及金山的发展故事，为拉近沪港两地青年的距离、深化彼此情谊贡献力量。（完）

中国物流与采购联合会于7月31日在北京发布的最新统计结果显示，7月份国内非制造业商务活动指数录得49%，较上月回落1.2个百分点，从而终结了此前连续两月上涨的趋势。这一变化表明，该行业的整体景气程度相较于前一月份呈现出一定程度的走弱态势。

从分项指标来看，业务活动预期指数出现小幅攀升，环比微增0.1个百分点；投入品价格指数则与上月水平持平。与此同时，新订单指数、新出口订单指数、在手订单指数、存货指数、销售价格指数、从业人员指数以及供应商配送时间指数均出现不同程度的下滑，其降幅范围介于0.2至3.6个百分点之间。

中国物流与采购联合会副会长何辉分析指出，7月份非制造业景气水平的回落，主要归因于商务活动指数跌破50%的荣枯线。高温天气与强台风等极端气候因素的叠加，导致建筑业进入淡季调整期，这成为拖累整体景气度的核心原因。然而，在暑期出游热潮的推动下，接触型消费领域的服务业表现亮眼。居民对长途旅行及休闲娱乐的需求明显增强，航空运输业的商务活动指数环比出现显著攀升，而文化、体育与娱乐业的商务活动指数更是跃升至60%以上，展现出强劲的增长活力。

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。