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【我们这十年@坐标中国】“逆行”重器中流击水，创造救援速度奇迹******
中新网北京10月12日电题：“逆行”重器中流击水，创造救援速度奇迹
记者 左宇坤
以精锐之“能”，护百姓之“安”，每一次极速救援，都是一场全力以赴，是承诺更是本色。
降水量创纪录、多地洪涝、堤坝溃口……今年夏天，暴雨不断的辽宁牵动无数人的心。
洪水来袭，绕阳河突发溃口。中国安能集团(应急管理部自然灾害工程应急救援中心)分别从北京、唐山、武汉、成都等多个方向调集专业救援力量250余人，调度280余台套装备，执行堤防溃口封堵任务。
“成功合龙！”经过6天鏖战，伴随着现场的欢呼声，终于迎来了胜利时刻。
向险而行，决战绕阳河
今年入汛以来，辽宁全省迎来了多轮强降雨天气，盘锦市的降雨量也比往年偏多7成，绕阳河盘锦段更是出现了有水文记录以来的最大洪水。
8月1日，绕阳河左岸曙四联段一处堤坝出现严重透水导致溃口，宽度一度扩展到51.7米。奔流的河水迅速倒灌，盘锦市紧急启动了防汛一级预警。
当地居民还记得，被洪水侵蚀过的沥青路面成片掀起，有的路段已经塌落，洪水几乎没过农户房子的屋顶。
危难之时，一场惊心动魄的溃口封堵战打响。
狭窄的堤坝上，硬实力与新科技集结：推土机、挖掘机、自卸车等重型工程救援装备有序作业，倾倒石料并推平压实；全站仪、多波束无人侦测船、测流无人机组成“海陆空”组合，对溃口口门宽度、溃口水位高程、溃口附近堤坝变形情况、河底冲刷数据进行动态监控。
“以多波束无人侦测船为例，它就像三维彩超一样，能清晰地看到水下的溃口情况，绘制溃口处水下情况图，为专家组制定封堵方案提供第一手准确动态数据。”参加盘锦绕阳河溃口封堵的中国安能集团安全总监王永平介绍。
20米、13米、6米……在千万网友的关注下，经过不分昼夜的连续作业，溃口距离一点点缩小。终于在6日，被洪水冲开100多个小时的河堤完全合龙，溃口南北两侧的抢修人员握手相遇，摇旗欢呼。
辽宁盘锦绕阳河堤坝溃口封堵现场。 中国安能集团 供图装备更新，十年大不同
争分夺秒救人，全力以赴抢险。在工程救援领域，场场都是大仗、硬仗。
干旱、洪涝、滑坡、泥石流、地震……在触目惊心的自然灾害面前，人类显得特别渺小。后续的自然灾害工程救援过程中，也常常伴随着通信中断、滑坡、泥石流挡路，巨石挡道等各种复杂情况。
天灾无情，但中国救援队伍却从未向大自然的力量低头。持续加大关键技术攻关和关键装备研发力度，提高专业化技术装备水平和防灾减灾救灾能力，只是为了让救援的速度快一些、再快一些。
2008年汶川地震，救援队伍使用短波电台传出震中消息，这种电台需要专人操作，远距离通信还得架设地面天线；如今，救援队伍用上了天通卫星电话，小巧方便，全天候待机，随时向指挥所报告最新动态。
准确收集掌握险情信息是科学指挥决策的关键。以前，救援队伍依赖纸质地图进行灾情侦测；如今，有了“天地水”三位一体侦测设备，前方第一时间对灾区进行三维数字建模，利用通信装备回传到后方指挥所，实时指挥。
从人工装填沙袋，到砂石自动装袋机；从冒着生命危险驾驶装备开辟生命通道，到无人遥控挖掘机；从笨重的工程作业机械，到多功能、轻便化的应急救援装备……科技抢险利器的广泛应用，让救援队伍如虎添翼。
“研制这些装备，既是为了不断提升抢险救援能力，完成以往不可能处置的险情，也能够对人力进行补充，完成以往需要花费更多人力、时间才能完成的救援工作，更好提升抢险救援质效。”中国安能集团总工程师张利荣说。
救援现场。 中国安能集团 供图科技赋能，救援提质效
2021年7月，河南省新乡市中北部遭受大暴雨、特大暴雨。洪水没过了庄稼和低矮的房屋，上千名群众被困在屋顶等处等待救援。怎样才能把他们快速安全地转移出来？
八方而来的救援队伍中，被誉为“救援航母”的动力舟桥位列其中。传统搜救过程里，一艘冲锋舟只能坐5-6人，如果水里有各种杂物，还经常会被搅进螺旋桨里。
由河中舟及岸边舟组装拼接而成的动力舟桥，则可快速架设成各种形式的浮式结构，能够适应3.5米/秒的流速，抵抗较大流速的水流冲击。最多可运载500人或70吨级重型装备和车辆，集浮桥、渡运于一体，有效解决了涉水抢险难题。
风雨中架起“生命之舟”。经过近4个小时的持续救援，动力舟桥分7个批次，将1400余名被困群众全部成功转移。
暴雨袭城，城市中大量积水形成内涝同样会对生产生活产生巨大影响。大功率排水抢险车，便适用于城市道路、公路隧道、无电源地区排水及消防应急供水防洪抢险。
垂直式大功率排水抢险车排水扬程高度可达22米，相当于能把水喷到7层居民楼房的高度；“吸水能力”最为强悍的5000型大功率排水抢险车一小时能排5000方积水，可以迅速用于城市内涝积水清理。
风雨之中，危难之处，总有一抹橙色的光，向险而行、不辱使命。以愈发先进的科技装备，以大幅提升的救援效率，以源远流长的团结精神，中国人打造出独一无二的中国救援速度。(完)
ChatGPT搞钱行不行****** 一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。 免费服务仍将继续 “新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。 去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。 当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。 但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。 据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。 烧不起的模型成本 尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。 有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。 “这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。 但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。 “钱景”在哪 长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。 洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。 但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。 天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。 张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。 AIGC商业化，侵权与被侵权 AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。 张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。 此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。 郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。 北京商报记者 杨月涵 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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