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"厨房中的激战2外英美",　　王祥喜在应急管理部党委会部务会上强调　　切实把思想和行动统一到党中央决策部署上来　　为高质量发展筑牢安全底板守牢安全底线　　2月26日，应急管理部党委书记、部长王祥喜主持召开部党委会和部务会，传达学习贯彻习近平总书记在中央全面深化改革委员会第四次会议和中央财经委员会第四次会议上的重要讲话精神，研究部署当前和全国“两会”期间安全防范重点工作。王祥喜强调，要切实把思想和行动统一到党中央决策部署上来，坚持用改革开放这个关键一招，集中力量解决应急管理领域高质量发展急需、群众急难愁盼的突出问题，大力提升基层应急管理能力，着力推动各项改革任务落地见效，为高质量发展筑牢安全底板、守牢安全底线。　　会议强调，中央全面深化改革委员会第四次会议审议通过《关于进一步提升基层应急管理能力的意见》，充分体现了党中央着眼我国严峻复杂安全形势，加快补齐应急管理突出短板的深谋远虑，对于推动应急管理体系和能力现代化具有重大而深远的意义，要抢抓重大机遇，推动基层应急管理能力全面提升。要理顺管理体制，加强党对基层应急管理工作的领导，发挥应急管理部门综合优势以及相关部门和有关方面专业优势，衔接好“防”和“救”的责任链条，明确各级职责划分，共同把应急管理职责担起来，做到预防在先、发现在早、处置在小。要建强救援队伍，指导各地根据地区人口数量、经济规模、灾害事故特点、安全风险程度等因素，配齐配强应急救援力量，统筹抓好综合、专业、社会等各类救援队伍建设。要加强能力保障，推动项目资源向基层倾斜，支持基层建设应急物资储备点，配备卫星电话等通信设备，确保紧急情况下及时先期处置。要强化教育培训，精心组织实施实战大练兵培训计划，推动安全科普宣传下基层，常态化组织开展疏散演练，提升群众安全意识和自救互救能力。　　会议指出，全国“两会”召开在即，要采取更有针对性、更务实的举措，全力稳控安全形势，为全国“两会”胜利召开营造良好安全环境。要坚决防范遏制重特大事故。深刻吸取近期火灾事故教训，督促各地突出“三类场所”和高层居民楼等，全面彻底排查整治各类消防安全风险隐患，集中治理电动自行车进楼入户等突出问题。严格矿山、化工等高危企业复工复产程序和标准，认真落实重大危险源包保责任制，强化动火、检修维修等特殊作业管理。持续深入开展安全生产大排查，深化重点行业领域专项整治，推动监管力量下沉一线，强化明查暗访、警示曝光。要有力防控森林草原火灾等自然灾害。发动各方力量，扎实开展森林草原火灾重大隐患动态清零和查处违规用火行为专项行动，加强野外火源管控力度，进村入户开展防火宣传，筑牢森林草原防火人民防线。进一步加强火点监测预警，推动指挥、力量和装备“三靠前”，发生火情坚决打早打小打了。同时，持续抓好防震减灾和雨雪冰冻、凌汛、沙尘暴等灾害防范应对工作。

"厨房中的激战2外英美",　　本报记者袁传玺　　在经历了去年AI大模型爆发式增长后，AI技术迎来新一轮更新迭代。文生视频模型Sora的出现，开启了AI的新时代，也对企业的算力提出更高的要求。　　浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员盘和林对《证券日报》--**--　　本报记者袁传玺　　在经历了去年AI大模型爆发式增长后，AI技术迎来新一轮更新迭代。文生视频模型Sora的出现，开启了AI的新时代，也对企业的算力提出更高的要求。　　浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员盘和林对《证券日报》记者表示，Sora的出现，让国内AI企业趋之若鹜，但实现Sora同等级应用的难度并不小，对算力的需求会越来越大，所以各大AI企业应从现实出发，考虑应用落地的难易度。　　AI发展步伐加快　　大模型驱动的生成式AI具有极为广阔的应用前景，有望为众多行业带来强大的赋能效应。随着Sora的出现，AI发展的步伐将进一步加快。　　“Sora在视频处理领域有巨大潜力，为未来更复杂、更精细的视频处理任务提供了可能性。”艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅对《证券日报》记者表示，Sora的文生视频、图生视频等功能需要AI模型具备强大的泛化能力，这要求AI模型能够学习和理解视频内容的内在规律和结构，从而生成更加逼真、生动的视频内容。这也将推动AI模型在泛化能力方面进一步发展。　　“Sora的出现不仅为人工智能领域提供了新的可能性，也将促进人工智能与其他技术的融合。例如，可以将Sora与虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术结合，创建更加逼真的虚拟场景和交互体验；也可以将Sora与深度学习、计算机视觉等技术结合，提高视频处理和分析的准确性和效率。”张毅进一步表示。　　研报表示，随着OpenAI发布Sora，文生视频模型能力大幅提升，内容创作工作流有望被颠覆，下一个亿级用户的互联网平台雏形已然出现。2000亿美元的短视频创作生态有望率先被颠覆，生成式AI在视频创作和世界模型的大踏步进步将实现对视频、3D、游戏等下游应用场景的渗透。　　算力或成AI企业门槛　　生成式AI模型的训练是一个计算极为密集的过程。这些模型包含数百万乃至数十亿个参数，需要在庞大的数据集上进行多轮迭代训练。在训练过程中，涉及大量矩阵运算和梯度计算等计算密集型操作。因此，为确保训练过程的顺利进行，必须依赖强大的计算资源来加速。　　例如，ChatGPT的训练参数达到了1750亿、训练数据45TB，每天生成45亿字的内容，支撑其算力至少需要上万颗英伟达的GPUA100，单次模型训练成本超过1200万美元。　　而Sora的出现对企业的算力提出了更高的要求。近日，360创始人周鸿祎提到，Sora的技术路线如果被开源，国内将能很快赶上，但在追赶Sora时，算力有可能成为门槛。“Sora能生成一分钟的视频，就意味着也能生成10分钟、60分钟的视频，但不做更长的视频，或因算力和成本的限制。”周鸿祎猜测。　　银河证券研报称，据相关研究推测，Sora参数规模估算在30B，如果按此参数测算，推演出Sora训练单次算力需求或可达到8.4×10^23Flops，相当于GPT-3的2.7倍。伴随Sora不断迭代，训练数据集规模增大，未来算力需求将呈现指数级爆发式增长。　　盘和林也表示，鉴于Sora设立时间并不久，估计现阶段参数量不大，但由于模型本身是一个不断积累的过程，未来几年参数量还会不断增长，Sora需要的参数量更为庞大，对算力的需求势必更大。　　“算力或将成为AI企业的门槛与瓶颈，因为目前国内AI企业算力存在缺口，算力主要依赖于软件生态的CUDA和硬件生态的GPU，所以国内AI产业应该努力解决算力的问题，为AI应用的研发提供强有力的基础保障。”盘和林进一步表示。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP文章关键词：

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作者：帖怀亦

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