夏季用电高峰添AI助手 智能化能源管理加速推进
7月16日，国内首个聚焦水风光一体化清洁能源基地、完全国产化的智能运营大模型——雅砻江水风光一体化智慧运营大模型正式发布。这个统筹预测预报、电力调度、生产运行、市场营销四大场景的“能源大脑”，为大型清洁能源基地夏季用电高峰增添了一位“AI调度员”，也折射出人工智能正加快进入能源生产运行核心环节。 7月以来，全国多地持续高温，用电需求快速攀升。继7月10日全国用电负荷首次突破15亿千瓦后，7月14日再次刷新历史纪录，达到15.51亿千瓦，华中地区以及冀南、四川、湖北、湖南等多个省级电网用电负荷创历史新高。
水力、风力、太阳能如何听懂统一调度？
7月16日，国内首个针对水风光一体化清洁能源基地的智能管理大模型——雅砻江水风光一体化智能管理大模型在四川成都正式亮相。作为我国“人工智能+能源”结合的最新突破，该模型打通了预测预报、电力调配、生产运营、市场销售等关键环节，促成水风光资源的协调优化，为大型清洁能源基地的自动化运作和夏季用电高峰保障提供技术助力。 视频来源：雅砻江流域水电开发有限公司
AI赋能实战：杭州分行第三期领航员工作坊暨Deep HiPi2.0大师课开启
7月14日，平安银行杭州分行举办第三期‘AI Agent+业务’AI领航员赋能工作坊。来自不同条线、部门、岗位的约60名AI领航员齐聚一堂，围绕飞书多维表格与扣子工作流的深度融合展开全天跟练式实操，全链路打通业务流水线。培训当天同步启动分行‘Deep HiPi2.0’大师课第一期分享，以真实案例推动AI赋能从课堂走向业务一线。开训寄语：体系化赋能，认证驱动成长分行人力资源部忻芸总作开训分享。她指出，本期培训在前两期实战工作坊基础上持续升级，聚焦特定业务场景贯穿全流程，让每位学员亲手搭建出一条完整的AI自动
迎台风“巴威” 全力筑牢防汛屏障
近期，台风“巴威”波及我国多地，浙江、安徽、湖北、天津迅速启动防汛应急响应。各地有序转移安置群众、排查隐患点位、调度水利工程，基层人员坚守一线，织密防汛安全网。 安徽省应急管理厅12日通报，受“巴威”影响，未来数日淮河以南部分地区将现暴雨至大暴雨，局部特大暴雨。为保障群众生命财产安全，黄山、宣城、池州等地稳妥转移风险区域人员，并全面保障安置点生活服务。 在歙县深渡镇大茂社区临时安置点，医护人员为转移群众提供免费医疗保障。 在池州青阳县庙前镇安置点，当地政府备好青椒肉丝面、馒头、油条等热乎早餐，群众有序排队
AI港口如何真正落地？
船舶尚未靠岸，码头或许已提前完成计算。泊位如何分配、岸桥怎样调度、集卡路径规划、集装箱堆放位置、何时装卸效率最优、何处可能拥堵、哪些设备需提前预警——这些以往主要依赖调度员经验判断的事务，正逐渐由AI系统接管。许多人认为AI港口仅是“无人集卡运行”或“岸桥远程操控”，其实这只是表象。真正的AI港口，并非机器数量增加，而是港口拥有了“智慧大脑”。欢迎航海同仁共同探讨在航行过程中，若您有想分享的话题、想咨询的问题，或遇到难以解决的困难，都可加入讨论。独自承担不如群体交流，或许就有走过相同航线、踩过相同坑的老朋
AI能耗惊人：生成5秒视频为何抵10部手机充电？
许多人初次察觉AI非常耗电，并非发生在机房，而是在手机终端上。让它撰写文案、修改图片，甚至生成几秒视频。界面上仅显示一行指令和一条进度条，电力消耗似乎遥不可及。然而，7月10日国家能源局关于“算电协同”的文章提供了一个直观对比：生成5秒高清视频所耗电量，等同于为10部手机充电。这并非给每次AI请求贴上固定价格标签，而是将常被忽视的事实转化为日常语言：当AI从少数人的工具转变为大众基础服务时，问题不再仅是“单次提问耗电多少”，而是“这些请求并发时，电力来源何处、如何调度、成本由谁承担”。国家能源局[1]要更
台风“巴威”来袭 浙江全力筑牢生命防线
今年第9号台风“巴威”携风带雨，直扑浙东沿海，浙江多地遭遇狂风暴雨等极端天气。 “最大限度减少人员伤亡，防范次生灾害”“强化监测预警和应急响应，扎实做好防灾救灾，保障群众生命财产安全”。 按照习近平总书记重要指示，面对这场严峻考验，浙江全省上下闻“风”而动、听令而行，坚守“四个宁可”，将“人民至上、生命至上”的重任压实到每一个基层阵地。 国家发展改革委紧急拨付中央预算内资金1亿元，支持浙江开展灾后应急恢复，加快恢复生产生活秩序；国家粮食和物资储备局紧急调运折叠床、毛巾被、夏凉被、褥子、家庭应急包等中央救灾
蓟运河畔的坚守——天津防汛前线纪实
新华社天津7月12日电 题：蓟运河畔的坚守——天津防汛前线纪实 “留神点，别漏看了！”手握铁锹、身着救生衣，天津市蓟州区下仓镇左家铺村村民张占正与几位乡亲并肩，沿着村头数百米长的蓟运河堤岸进行巡查。 排查渗漏、管涌等情况，紧盯水流速度，发现坑洼立即回填……为了守护周边村庄的安全，连日来，堤上值守的人员从未有过一次完整的睡眠。 52岁的张占拥有30余年党龄，一听到汛情警报，便第一时间加入巡堤行列。“村两委成员都没下堤，我们老百姓也得出一份力。” 近几日，天津多区遭遇强降雨，北部蓟州区雨量尤为集中。7月12日
智慧调度Token制造中心：AI计算架构的变革性深度分析报告（综合完善版）
到2026年，中国每日Token使用量超过140万亿次，对比2024年初增幅逾1400倍（央视财经，2026年3月），这标志着AI计算架构从"资源租用阶段"过渡到"Token制造阶段"。英伟达首席执行官黄仁勋在GTC 2026大会上首次推出"Token制造经济学"，把计算设施的输出标准由FLOPS转变为Token产出量（Token Throughput），并预计到2027年AI运算需求将至少触及1万亿美元（NVIDIA GTC 2026）。▸然而，Token制造中心解答了"怎样高效产出Token"的难题，
台风"巴威"来袭，海河流域全力防御洪水
新华社天津7月12日电（记者徐思钰）记者12日从水利部海河水利委员会获悉，受台风"巴威"影响，近日，海河流域滦河、北三河等河系出现大到暴雨、局地大暴雨，7月11日、12日，滦河、蓟运河先后发生2026年第1号洪水，海河防总、海委通过多举措防控海河流域洪水风险。 在强降雨到来之前，海委组织流域京津冀晋鲁豫6地水利部门开展海河流域防汛会商，分析研判防汛形势，细化部署流域洪水防御工作；海河防总召开防汛专题会商会议，连续滚动会商，动态分析研判流域防汛形势，及时启动各级应急响应。 水库安全度汛是重中之重。水利部海河
北京全面终止防汛紧急状态
北京消息：根据北京市防汛指挥部最新通报，7月12日14时起，取消大兴、通州、顺义、平谷四区一级防汛应急响应机制。北京市同步终止全市防汛应急响应。12日8时30分起，已取消房山、密云、怀柔、门头沟、丰台五区一级防汛应急响应状态，以及东城、西城、朝阳、海淀、石景山、昌平、延庆七区二级防汛应急响应。同日，北京撤销积水内涝风险黄色预警。 另据北京市水务局通报，结合本轮降水及上游来水情况，并考虑后续“巴威”可能带来的不确定性影响，水务部门持续优化水库调度方案，最大限度预留防洪空间。目前，全市大中型水库均低于汛限水位
企业部署AI Agent前，或许急需一个“任务调度中心”
若AI Agent仅协助撰写邮件、检索资料，它仍属于个人效能工具。但当它开始接入ERP、审阅合同、筛选供应商、启动审批、核对款项时，它就不再像工具了。它更类似于外部人力：能执行任务，但也需要被分配工作、授予权限、记录过程、验收成果和结算费用。这正是Sherpa案例引人关注之处。2026年7月9日，Tech.eu披露，德国AI劳动力管理初创公司Sherpa获得220万美元种子前融资，Seedcamp、DN Capital、Activant Capital、Brighteye联合参投，另有数位运营天使加入。S
本周AI项目推荐|Factory Router,Inworld Router,nexos.ai ...... Router 无处不在
步入 Agent 时代，一次任务不再仅仅是向模型提问，而是涉及规划、检索、调用工具、执行操作，以及反复核对结果。每多一个环节，都意味着 Token 的持续消耗。然而企业的 AI 支出已经无法承受 Token 随意消耗的局面，不能允许每个简单操作都调用价格昂贵的前沿模型。理想状态是：复杂任务交给最强模型，简单任务则分配给更经济的模型，让擅长代码、检索、推理的各类模型各尽其责。于是问题从“哪个模型最强”，转变为“最应该调用哪个模型”。Router 此前主要负责连接不同模型、切换供应商、平衡价格与稳定性。而现在
水利部提升浙闽洪水防御响应至Ⅲ级
受台风‘巴威’影响，7月11日至12日，福建北部和中部、浙江大部地区将遭遇暴雨至大暴雨；钱塘江、曹娥江、瓯江、甬江、椒江、闽江等河流将出现明显涨水，其中钱塘江、甬江、椒江等主要河道可能引发编号洪水，暴雨区域内部分中小河流有发生较大洪水的风险，局部地区山洪灾害危险等级极高。 依据《水利部水旱灾害防御应急响应工作规程》，水利部于7月11日12时将浙江、福建两省的洪水防御应急响应等级提升至Ⅲ级。要求两地水利部门及流域管理机构加强会商研判与值班值守，强化雨水情监测预警，科学精准调度防洪工程，重点保障水库安全运行、
模型虽多，为何琐碎工作仍要亲力亲为？
你是否曾经历过这样的工作流程：录音交给一个模型转文字，图片交给另一个模型识别，再手动将结果汇总，交给更智能的模型处理。一旦某环节效果不佳，就得从头再来。我们总以为模型多了，自己就能少干活。结果却发现，复制、粘贴、传话和检查这些琐碎活儿，还是得自己动手。最近在一个前端重构项目中，我彻底踩了这个坑。任务听起来并不复杂：参照新设计稿，做出完全一致的网站。我们使用的企业级AI编程工具接入了两类模型：一类擅长文字和代码，另一类擅长图像识别。理想流程是先识别设计稿，再生成页面；代码完成后截图比对，有偏差就让模型继续调