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"小小水蜜桃在线看观看",　　来源：观察者网　　[文/观察者网王世纯]据台湾联合新闻网2月27日报道，下水5个月以后，台湾首艘自造柴电潜艇“海鲲”号26日下午出厂，从台船海昌厂内用多轮板车移置到中信8号浮动船坞。台船预计27日上午利用涨潮时将“海鲲”号移动运至台船89、90号干船坞，进行预备倾测试验，验证潜艇浮力是否正确。　　尽管现场有透过层层铁制施工梯阻隔，但媒体仍然拍摄了不少“海鲲”号的细节：“海鲲”号采用了瑞典西约特兰级、哥特兰级类似的X型艉舵，有明显的镰刀式七叶大侧斜螺旋桨，螺旋桨大小比例比下水仪式时大。“海鲲”号潜艇的全貌和螺旋桨特写图源：社交媒体　　而左舷舰体下方则可辨识出为安装台军鱼雷诱饵所留孔洞。此外“海鲲”号舰体外观较去年“下水”仪式更为平整，原来的“薄板船体焊接变形”现象已经大幅度缩小。　　这项移置作业于26日下午开始，在此之前排水量超过35000吨的“中信八号”浮坞从25日起已经在海昌厂外待命。高雄港务局自26日16时起开始管制海昌厂周边港区水道及陆域，执行管制的警方并未干涉在周边陆域拍摄的媒体。正在转移到浮船坞的“海鲲”号　　根据台媒拍摄的图片，“海鲲”号舰艉是朝外的方向缓慢从海昌厂拖出。报道称这项移置作业为求精准将“海鲲”号移至到浮坞，必须缓慢进行，预估移置到浮船坞的作业将持续到27日清晨。一切稳定就绪后，浮坞再移动到几十米外台船的干船坞内，重复相关作业。最终“海鲲”号并在台船的干船坞进行一系列测试，并且装设尚未到位的装备。　　台湾本轮“潜艇自造”正式启动于2015年，2016年度台海军首次为“潜艇自造”编列了5亿新台币的相关预算。根据台军公布的预算细节，“自造潜艇”的子系统计划采用从欧洲“海军集团”和美国洛克希德·马丁公司采购的相关机械和作战指挥系统。2020年11月24日，台自制柴电潜艇首艘原型艇于台船高雄厂开工。　　去年9月28日，台湾首艘自造柴电潜艇在台船高雄厂区正式亮相，并举行原型艇下水命名仪式。尽管进行了亮相，但该艇声呐、鱼雷发射管等重要部位均因保密原因被装饰覆盖。　　台船董事长郑文隆此前曾对外界表示，此次“下水”命名仪式后，并不会直接放入水中，但为了沿袭造船传统，将会使潜艇用某种简单的方式去“接触水”，以达成“下水”这一概念。　　尽管举行了下水仪式，但台“中时新闻网”去年爆出消息称，即将下水的“海鲲”仍有两项重要装备未安装。国民党籍民意代表马文君在政论节目中指出，“海鲲”的蓄电池和围壳桅杆部分现仍缺装，这些向外界订购的设备甚至还没有运抵台湾岛内，按计划2024年才能到货。　　此前2月21日，还是“中时新闻网”爆料称，台军潜艇研制单位原计划在2024年春节以后进行海上测试（SAT），在蔡英文卸任前（5月20日）交付给台湾海军。但因潜望镜延至3月才能到交货安装，目前尚无法进入海上测试阶段。对此，台湾海军回应称，目前潜望镜安装等依计划工序执行，但海测与交舰没有时间表，一切以安全考量为优先。

"小小水蜜桃在线看观看",　　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：子车紫萍

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