彩神网

　　中新社北京11月30日电 (记者 阮煜琳)中国生态环境部法规与标准司司长赵柯30日在北京对记者表示，生态环境损害赔偿制度改革是中央一项重要的改革举措，已经走过八年历程，目前阶段性目标已经顺利完成。

　　据介绍，中国生态环境损害赔偿制度改革工作机制逐步健全。2018年至2022年，全国各地相继制定印发生态环境损害赔偿案件办理中涉及的线索筛查、鉴定评估、磋商程序、资金管理等方面的配套文件共459项。生态环境损害赔偿制度改革工作全面稳步推进。

　　官方统计显示，2023年1月至10月，全国办理生态环境损害赔偿案件5700余件，涉及赔偿金额近12亿元人民币，推动修复土壤超过120万立方米、林地360万平方米、农田160万平方米、地表水体4700万立方米、地下水1.3万立方米、湿地80万平方米、清理固体废物45万吨。

　　“生态环境保护损害赔偿工作连续三年纳入中央对于省级党委和政府的考核，就是污染防治攻坚战的考核。”赵柯说，所有的省份都将生态环境损害赔偿纳入了地方的污染防治攻坚战的考核。还有一些省份纳入了省级生态环境督察的范围，有24个省纳入了省级生态环保督察的范围。

　　截至目前，已累计发布国家生态环境标准2873项；累计依法备案地方标准352项。现行固定源、移动源国家大气污染物排放标准分别达到56项、20项；有效的标准中国家水污染物排放标准达到65项。水、气、声、辐射环境质量标准体系和土壤污染风险管控标准体系全面建立。固体废物污染控制标准不断完善，支撑排污许可等重大改革的标准体系创立发展。

　　赵柯表示，下一步，生态环境部将进一步严格规范工作程序，完善各项配套制度，强化督导考核，压实地方党政的主体责任，继续开展案例实践，积极推动将改革成果纳入相关法律法规，推动生态环境损害赔偿工作逐步实现法治化、规范化、科学化。(完) 【编辑:刘阳禾】

　　中新网北京11月30日电 (记者 夏宾)2023人工智能计算大会近日在北京举行，国际数据公司IDC与浪潮信息在会上发布的《2023-2024年中国人工智能计算力发展评估报告》(下称“报告”)预计，2023年中国人工智能服务器市场规模将达到91亿美元，同比增长82.5%，2027年将达到134亿美元，五年年复合增长率达21.8%。

图说：2023人工智能计算大会近日在京举行。主办方供图

　　从全球来看，人工智能硬件市场(服务器)规模将从2022年的195亿美元增长到2026年的347亿美元，五年年复合增长率达17.3%。

　　报告认为，人工智能正在加速从感知智能到生成式智能迈进，促进人工智能算力需求快速增长。大模型和生成式人工智能的发展显著拉动了人工智能服务器市场的增长。

　　“今年我们看到的情况是人工智能的算力已经成为整个算力里面最重要的部分，这体现在不光是推动了整体的增长速度，而且是整体算力规模里面占据比较大的一部分，是核心算力。”IDC中国副总裁周震刚对记者说。

　　报告显示，在过去五年中(2018-2022)，北京、杭州、上海、深圳、广州、合肥、苏州、重庆等城市在人工智能领域具有较为突出的表现。可以看到，北京在过去几年中一直稳居人工智能算力发展城市排名的前列，拥有大量的人才和成熟的企业，同时政策扶持也非常有力；上海、深圳、杭州等城市不断加速技术积累，拓展应用场景，构建具有特色的人工智能发展路线。其他城市的排名有所波动，但可以看到，越来越多的城市正加入到人工智能发展的浪潮中。

　　再看2023年，中国人工智能城市评估排行榜中，北京依然位居首位，杭州和深圳分别位列第二位和第三位。其中，北京在大模型领域表现突出，聚集了大批大模型企业，推出诸多具有代表性的大模型及应用产品，为中国大模型研发和应用提供强劲动力。此外，位居TOP10的城市还有上海，苏州，广州，济南，合肥、重庆和成都。

　　报告认为，整体来说，排名靠前的城市因具有更好的政策、资金和技术支持，可以稳定吸引更多的人才和企业聚集，从而形成更强大的人工智能产业集群，而排名相对靠后的城市依然保持着对人工智能产业的热忱，不断地推进人工智能产业的发展，挖掘出具有地方特色的发展路径。

　　“生成式AI对于中国、对于整个计算模式以及算力来说，今年都是彻底改变过去几年以来报告所呈现的格局。”周震刚直言，因为我们看到生成式AI的智能算力，完全超过通用算力。

　　周震刚称，一方面，中国企业对生成式人工智能的接受度普遍较高。目前67%的中国企业已着手探索生成式人工智能在企业内的应用机会或开始“真金白银”投入。另一方面，中国互联网企业、电信运营商等各方正积极投入到智算中心的建设之中。

　　截至2023年8月，中国已有超过30个城市建设智算中心，总建设规模已超过200亿元。

　　报告认为，随着大模型从基础研发走向应用落地，人工智能软件基础设施的重要性和价值进一步凸显。

　　大模型预训练完成了“从0到1”的技术统一，而大模型在通往“从1到100”的应用和大规模落地过程中，还需不断面对算力、数据、效果、成本等多维度带来的挑战，标准化的全栈基础软件和工作流是支撑大模型基础研发和应用落地的核心环节。

　　总体来说，报告判断未来人工智能软件基础设施将呈现四大发展趋势。第一，为多元化算力，提供更多无缝的兼容性适配，以应用为导向升级人工智能算力体系。第二，结合不同行业的特点做框架、模型、数据的垂直整合，支持人工智能能力在行业的落地；第三，降低人工智能开发门槛，推进低代码或智能辅助编程工具的发展，优化API接口性能；第四，推进数据维度的开源，实现数据的开源、开放，为全社会创造价值。(完)