绿电直连定义与适用范围 - 国家首次明确绿电直连定义：风光等新能源通过专用电力线路与单一用户直接连接，不接入公共电网，可选择离网或并网运行模式 [3] - 适用场景包括新增负荷配套新能源建设、存量负荷满足自备电厂基金清缴条件、出口外向型企业利用周边资源、存量新能源项目未建接入工程或消纳不足时变更手续 [4] - 电源投资主体多元化：可由负荷方、发电企业或合资公司投资，直连线路由负荷/电源主体投资，非同一主体需签订长期购电协议 [5] 项目建设与运营模式 - 突破传统电网统一接网模式，允许负荷与电源方自主投资直连线路，余电上网比例由地方根据消纳能力灵活设定 [5] - 并网型项目需与公共电网明确产权分界点的安全责任界面，内部需落实安全生产管理措施 [6][7] - 调度管理分两类：需求响应项目接入新型电力负荷管理系统，参与现货/辅助服务的项目接入电力调度自动化系统 [7] 市场交易与价格机制 - 绿电直连项目整体参与电力市场交易，非同一投资主体可参照虚拟电厂模式聚合注册 [8] - 明确禁止电网企业代理购电，负荷方需直接参与市场交易 [8] - 价格结算机制要求项目缴纳输配电费、系统运行费、交叉补贴等费用，确保与其他用户公平承担社会责任 [8] 政策背景与行业影响 - 国家"双碳"战略下新能源开发规模全球第一，分布式新能源快速发展，《通知》为绿电直连提供规划建设指引 [2] - 欧盟电池法案推动"绿电直连"概念普及，国内政策填补定义空白并激发新能源投资热情 [3][4] - 新模式通过就近消纳提升新能源利用率，同时需协调电网安全运行与统一电力市场建设 [5][7]

韩国钢铝行业应对美国关税上调 - 韩国产业通商资源部召集钢铝产业代表召开紧急会议，讨论美国钢铝关税加倍的影响及应对方案 [1] - 参会企业包括浦项制铁、现代制铁、KG钢铁、韩国有色金属协会、诺贝丽斯韩国公司、乐天铝业等主要行业代表 [1] - 韩国政府表示将密切关注美国关税措施动向，在现行对美磋商框架内积极应对，力争最小化对国内产业影响 [1] 美国关税政策变化 - 美国自3月12日起对所有进口钢铁和铝征收25%关税 [1] - 美国总统特朗普宣布6月4日起将钢铝关税提高至50% [1] 韩国钢铁出口情况 - 美国是韩国钢铁主要出口市场之一 [1] - 2024年韩国钢铁出口总额中，出口美国的钢铁产品占比达13.1% [1]

英国军事战略调整 - 英国政府宣布大幅扩建核动力攻击型潜艇舰队并加速军工产业现代化 被外界解读为全面进入"备战状态" [1] - 计划建造12艘新型"SSN-AUKUS"攻击型核潜艇以替代现役"机敏级"潜艇 [2] - 对主权核弹头项目追加150亿英镑投资 用于升级核武器设施 确保"持续海上核威慑"能力 [2] 军工产业投资与就业影响 - 在巴罗和德比扩建潜艇生产基地 目标每18个月建造一艘新型核潜艇 [3] - 军工投资将直接带动3万个高技能岗位 未来十年创造3万个学徒名额和1.4万个毕业生岗位 [3] - 采购7000枚本土制造远程武器 支持约800个就业岗位 [3] - 追加10亿英镑发展数字化军力 新设"CyberEM网络司令部" [3] 国防支出与军备体系改革 - 计划2027年将国防支出提升至GDP的2.5% 条件允许下升至3% [5] - 报告提出62项改革建议 核心目标转向全面"备战"状态 [4] - 增加弹药和后勤装备库存 建设"随时可动员"的军备生产体系 [6] - 投入1.5亿英镑改善军人家庭住房条件 [6]

行业会议预告 - 2025高工钠电产业峰会将于6月9日在苏州香格里拉大酒店举办，主办单位为高工钠电和高工产业研究院，总冠名为众钠能源 [1][2] - 2025高工固态电池技术与应用峰会将于6月10日在同一地点举办，主办单位为高工锂电、高工储能和高工产业研究院，总冠名为利元亨 [2][3] 绿电直连政策解读 - 国家发改委和能源局发布首份绿电直连政策文件，明确绿电直连范围为风电、太阳能发电、生物质发电等新能源项目，不包括水电和核电 [4][5] - 直连线路分为并网型和离网型两种模式，并网型项目需与公共电网形成清晰物理界面和责任界面 [5][6] - 绿电直连项目原则上由负荷方作为主责单位，电网企业不得参与投资直连线路，负荷方需承担较大前期资本开支 [7] 绿电直连的成本与责任挑战 - 项目需缴纳输配电费、系统运行费用等，不享受价格优惠特权 [8] - 并网型项目需配置储能或挖掘负荷调节潜力以提升灵活性，增加额外成本 [8] - 文件未明确电源侧和负荷侧的退出机制，带来长期运营不确定性 [9] 市场交易模式与要求 - 并网型项目遵循"以荷定源"原则，根据负荷需求确定新能源电源类型和装机规模 [10] - 项目自发自用电量比例需不低于总可用发电量的60%，占总用电量的30%，2030年前不低于35% [11] - 上网电量比例上限由省级能源主管部门确定，一般不超过20% [12] 绿电直连的内生驱动 - 欧盟新电池法时间节点延后，但国内碳排放控制和新能源消纳需求推动绿电直连发展 [16] - 宁德时代通过子公司时代绿能开发4775.8 MW可再生能源项目，并参与江苏省绿电直连试点 [17] - 远景集团直连超过100MW可再生能源项目，2024年绿电占其总用电量的33.6% [17][18] 企业实践与探索 - 远景科技在赤峰绿色氢氨项目中探索"孤网"或"微网"模式，大电网仅作为备用 [18] - 国内锂电企业如宁德时代和远景集团已率先布局绿电直连，适应能源转型需求 [17][18]

行业会议预告 - 2025高工钠电产业峰会将于6月9日在苏州香格里拉大酒店举办 主办单位为高工钠电和高工产业研究院(GGII) [1] - 2025高工固态电池技术与应用峰会将于6月10日在同一地点举行 主办方包括高工锂电、高工储能和高工产业研究院(GGII) 总冠名商为利元亨 [1] 固态电池产业化 - 利元亨作为总冠名商提出"打通固态电池产业化最后"的口号 强调其在固态电池领域的技术布局 [5] - 会议聚焦固态电池技术应用 目标指向2025年产业化落地 [4][5] 电池材料成本挑战 - 行业关注关键材料成本攻坚 硫化锂目标价格50万元/吨 硅碳目标价格10万元/吨 [3] 产业链配套设备 - 广州飞升精密设备有限公司专注于注液泵领域 提供FSH-CF恒流系列产品 定位为"精良品质的注液泵专家" [8][9] - Ascend品牌在注液泵领域建立专业形象 成为行业首选品牌 [6]

今年端午，全国多地再掀龙舟热潮。作为龙舟生产大省，广东迎来一年中最忙碌的生产期。今年的龙舟 产业有哪些亮点和变化？ 广州市番禺区上漖村龙舟制作技艺传承人 黄剑挺： 我们今年做了14条新龙舟，现在好多年轻人非常热 爱龙舟活动，原来的龙舟不够划了，所以好多村都增加了龙舟。 记者走访了解到，今年以来， 当地不少船厂都处于满负荷生产状态，一些新船订单不得不被推掉 。多 位船厂负责人表示，由于部分地区在国庆节也有划龙舟的传统，端午节一过，他们还将马不停蹄地投入 新一轮龙舟制作。 总台央视记者 吴佳灵： 这里是广州市上漖村，伴随着鼓声、口号声和鞭炮声，一艘新龙舟正 在进行骏水仪式。骏水也就是龙舟的正式下水，象征着龙舟像骏马一样奔腾。这艘龙舟长达 近40米，重 达3吨，需要村民合力才能将它抬起来。 央视财经《经济信息联播》栏目5月31日视频 端午节前，在广州市上漖村龙舟制造基地，类似这样的龙舟交付仪式一场紧接着一场。黄剑挺是这艘龙 舟的制作者，也是龙舟非遗技艺传承人，他告诉记者， 今年的新龙舟的订单比往年多了几条，有的龙 舟从去年就开始做了 。 广州市番禺区上漖村某龙舟厂负责人 易文： 传统龙舟这两年比较多，泡在水里的、泡 ...

机器之心报道 编辑：张倩 前段时间，OpenAI 研究员姚顺雨发表了一篇主题为「AI 下半场」的博客。其中提到，「接下来，AI 的重点将从解决问题转向定义问题。在这个新时代，评估的 重要性将超过训练。我们需要重新思考如何训练 AI 以及如何衡量进展，这可能需要更接近产品经理的思维方式。」（参见《 清华学霸、OpenAI 姚顺雨：AI 下半 由于观点非常有见地，这篇博客吸引了大量从业者围观。 有意思的是，亚马逊首席应用科学家 Eugene Yan 最近也发表了一篇博客，专门介绍 AI 产品的评估，可以说是对姚顺雨博客的有力补充。 场开战，评估将比训练重要 》） 这篇博客同样得到了诸多好评。 以下是博客原文。 自动化评估救不了你的产品 你得修复你的流程 产品评估这件事，很多人根本没搞懂。总有人以为再加个工具、添个指标，或者让大语言模型当裁判（LLM-as-judge），就能解决问题拯救产品。这根本是在回避 核心问题，逃避真正该做的工作。评估并非一劳永逸，也不是什么快速起效的方法 —— 它是运用科学方法的持续实践，是评估驱动开发，是 AI 输出的持续监 测。 构建产品评估体系，本质上就是在践行科学方法。这才是真正的 ...

机器之心报道 编辑：张倩、+0 让 AI 实现自我进化是人类一直以来的梦想。 早在 2003 年，AI 先驱、LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 就提出过一种名为「哥德尔机（Gödel Machine）」的构想——它使用一种递归的自我改进 协议，如果能够证明新代码的策略较佳，就会重写自己的代码。但这终究只是一个假想。 近年来，关于模型自我学习、进化的研究逐渐多了起来，很多研究者的目标在逐渐从单纯的「训练模型」向「让模型学会自我学习和自我进化」转变，谷歌 最近发布的 AlphaEvolve 就是其中的重要代表。 人工智能研究的一个长期目标是创造能够持续学习的 AI 系统。实现这一目标的一条诱人路径是让 AI 通过重写自身代码（包括负责学习的代码）来实现自我 改进。这一由 Jürgen Schmidhuber 数十年前提出的构想被称为「哥德尔机」，是一种假想中的自我改进型 AI。当它在数学上证明存在更优策略时，它会 通过递归地重写自身代码来优化问题解决方案，因此成为元学习（即「学会学习」）领域的核心概念。 Sakana AI 与不列颠哥伦比亚大学等机构合作的「达尔文哥德尔机（DGM）」 ：DGM ...

本文共同第一作者为纽约大学研究生 Hongyi Zeng 和Wenxuan Liu。合作作者为 Tianhua Xia、Jinhui Chen、Ziyun Li。通讯作者为纽约大学电子工程系和计算 机系教授 Sai Qian Zhang，研究方向为高效人工智能，硬件加速和增强现实。 在 XR 正逐步从概念走向落地的今天，如何实现 "按用户所视，智能计算" 的精准理解，一直是视觉计算领域的核心挑战之一。 最近，一项来自 纽约大学和 Meta Reality Labs 的联合研究引发了行业关注：Foveated Instance Segmentation —— 一种结合眼动追踪信息进行实例分割的新方法， 已被 CVPR 2025 正式接收 。 论文连接：https://arxiv.org/pdf/2503.21854 1. 从算力瓶颈谈起 在当下主流的 AR / VR 头显中，内置相机往往具备 720 P、1080 P 乃至 1440 P 的拍摄能力，但要想在如此高分辨率的画面上做实例分割，推理延迟常常飙升至数 百毫秒甚至秒级，远超人眼在交互中对时延（50–100 ms）所能接受的舒适阈值。论文 Foveated ...

机器之心报道 编辑：陈陈 随着大语言模型 (LLM) 的出现，扩展 Transformer 架构已被视为彻底改变现有 AI 格局并在众多不同任务中取得最佳性能的有利途径。因此，无论是在工业界还是 学术界，探索如何扩展 Transformer 模型日益成为一种趋势。 在此背景下，LLM 的参数规模呈指数级增长，从数十亿级增长到数万亿级。因此，其爆炸式增长的参数规模也给训练带来了极其昂贵的负担，并且无法针对不同 的部署环境提供不同的推理用途。 鉴于这种日益增长的扩展律，如何开发和有效利用 LLM 来处理各种场景中的用户指令，已成为整个社区面临的一个开放且关键的挑战。 目前，扩展 LLM 架构存在以下问题： 本文，来自微软、复旦大学、浙江大学以及上海科技大学的研究者提出了一个新的概念， CoR（Chain-o f-Represe ntation，表征链） ，它将表征范式的范畴泛化 到更广泛的范围。 具体而言，本文观察到任何表征总是可以看作是隐藏维度上多个子表征的组合。因此，本文将这种组合定义为表征链，每个子表征对应一条链。基于此定义，通 过使用不同数量的前导链（preceding chains），其对应的特征可以用 ...