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彩票快三2023-07-03

中国鱼用中国种 人均年占有量为世界两倍******

  中国鱼用中国种 人均年占有量为世界两倍【水产养殖加工企业探索创新育种,水产品预制菜市场崛起,深加工成发展趋势】

  从吃鱼难到年年有余,水产不再是人们逢年过节才有的硬菜,而是餐桌日常。我国人均水产品消费量2021年为14.2千克,比2015年的11.2千克上升26.8%,连续7年呈上升趋势。水产消费从“温饱型”向“品质型”过渡,青鱼、草鱼、鲢鱼和鳙鱼四大家鱼养殖热情减退,鲈鱼、鲟鱼等特种水产养殖量呈现较高增长,近五年养殖量增长率分别为78.4%和32.4%。

  水产养殖加工企业探索创新育种以获得优质种源。受益于我国冷链物流不断完善,水产预制菜市场崛起,成为丰富人们蛋白质需求的重要补充。

  瞄准育种攻克难题

  “看今年哪种鱼卖价好,明年接着养”,过去渔民凭经验养殖,可能会造成产品过剩卖不上价。在富煌三珍总经理倪宝友看来,这是传统养殖高度分散的弊端。如今随着科学养殖意识逐渐增强,水产养殖逐渐实现标准化、规模化,也给水产品深加工带来稳定的原料供应。

  不少企业与农户签订长期合作助推水产养殖标准化、规模化。富煌三珍有1440亩斑点叉尾鮰苗种繁育区,10万亩订单养殖基地。斑点叉尾鮰原产于北美洲,因抗病力强、骨刺少、肉质鲜美等成为烤鱼界的标配。

  作为富煌三珍深加工产品的主要原料,斑点叉尾鮰在2015年时面临原种退化,攻克原种迭代成为公司发展的一道难题。“原种退化会降低鱼的抵抗力”,倪宝友说,公司为此联合江苏淡水水产研究所及全国水产技术推广总站联合攻关研发培育出“江丰1号”,其生长速度快、抗病力强,摆脱对原种依赖。“江丰1号”成为农业农村部重点推广养殖的水产新品种,带动全国产业链上下游年产值近500亿元。

  可以说,近些年我国在水产种业方面不断突破,养殖种类丰富。数据显示,我国水产养殖种类达300种以上,水产养殖的种源自给率相当高,年提供苗种6万亿尾(粒)以上,基本实现“中国鱼主要用中国种”。2021年,我国养殖水产品人均年占有量47.36千克,是世界平均水平的两倍。

  新技术为“鲜”护航

  水产品在膳食结构中的比重不断增加,促使我国水产品需求持续增长。企业融入国内国际“双循环”格局,改变长期以来以出口为主的局面,转而深挖国内市场,发力水产深加工、延伸产业链,实现升级迭代。

  包括国联水产、大湖股份、佳沃食品、富煌三珍等水产养殖企业延伸水产品加工产业链,实现由上游养殖到渠道营销升级转型。比如富煌三珍转向国内市场,专注斑点叉尾鮰细分品类推出烤鱼预制菜。“水产品预制菜的核心是保持原汁原味”,倪宝友介绍,目前传统的快速锁鲜技术多采用风冷,2019年公司与中科院合肥物质研究院合作,引入液浸式冰温保鲜冷冻技术,用零下40℃的微冻液系统进行冰温鲜冻,使解冻后鱼的口感与新鲜鱼几无差别,推动调味鱼行业提质升级。

  水产深加工背后离不开冷链物流支撑。数据显示,2021年我国冷链市场规模近4000亿元,较2017年增长64%,2021年中国冷藏车保有量34万辆,较2017年增长195%。味知香、立高食品等预制菜企业还通过自建冷链物流体系保障配送。

  品质生活下,越来越多的企业还通过技术实现从“塘头”到“餐桌”的全链条质量安全可追溯机制。未来,水产企业将继续从育种突破到技术创新为“鲜”护航,以更优质的蛋白水产品丰富人们的餐桌。

  新京报记者 秦胜南

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【我们这十年@坐标中国】云网融合织就算力高速,“算”出数字生活潮******

  中新网北京10月11日电题:云网融合织就算力高速,“算”出数字生活潮

  作者 左雨晴

  从“要想富,先修路”到“想发展,投算力”,算力基础设施等“新基建”正在国内掀起“落地潮”。

  我们为什么需要算力?现在算力速度有多快?它又给我们带来了什么?

  算力改变生活

  什么是算力?算力是指对数据的处理能力。

  在生活中,手机、电脑、超级计算机等诸多硬件设备都离不开算力,可以说算力是数字经济的底层逻辑,数字经济的任何发展都建立在优化的算法和强大的计算速度上,这让算力成为关键的核心生产力。

  近年来,随着5G、人工智能、物联网、区块链等领域的快速发展,算力已悄悄改变我们的生活和命运。

  在机场高速路口,汽车以80公里时速,“无感”通过收费站,仅收费环节每天就能节约2.75小时,大大改善了市民的出行体验。

广州机场高速,汽车以80公里时速,无感通过收费站。 中国电信供图广州机场高速,汽车以80公里时速,“无感”通过收费站。 中国电信供图

  在生产线上,一款新车上线前需要经历上千次的碰撞测试,而超级算力能模拟出整个碰撞过程,300次的仿真碰撞试验,在一分钟内成功模拟完成。更长远来看,“智能汽车”是离人工智能最近的应用场景之一,若能更快普及,将再次重塑人们的出行生活方式。

  在偏远山区,大量人工智能深度学习算法和算力支撑下的智能教育,让远程人工智能可以辅助教师“因材施教”,推动教育资源均衡化,帮助深山里的孩子实现“走出大山”的梦想。

  据工信部数据,中国算力产业规模快速增长,近五年平均增速超过30%。截至2022年6月底,我国在用数据中心机架总规模超过590万标准机架,服务器规模约2000万台,算力总规模超过150EFlops(每秒15000京次浮点运算次数),排名全球第二。

  在数字化时代,数据中心、智算中心等算力基础设施正成为加速数字经济发展和产业转型升级的主要动力。在算力需求日益复杂,应用场景不断涌现的当下,中国东部地区算力资源吃紧,西部算力赋闲,如何让用户更好地像用电一样使用算力服务?

  云网融合织就算力“高速路网”

  数字时代正在召唤一张高效率的“算力网”。

  2012年,中国电信宣布启动天翼云计算战略,正式进军云计算领域,成为国内首家涉足云计算服务的运营商。

  以“算”为中心,“网”为根基,算力网络可驱动数据的跨域流动、实现算力的跨域调配。而作为一个复杂的、融合创新的系统性工程,算力网络如何像水和电一样成为“一点接入、即取即用”的社会级服务,孵化灵活多样的商业应用,需要统一的科学规划与评估。

  2022年2月,中国“东数西算”工程正式全面启动。8个国家算力枢纽节点,10个国家数据中心集群,将打通中国“数”动脉,把东部算力需求有序引导到西部的数据中心处理、计算、存储,为可再生能源丰富的西部开辟出一条发展新路,成为一条打通东西部经济社会发展的“数动脉”。

  作为算力基础设施和骨干传输网络的建设者,电信运营商已经成为打造算力网络的主力军。覆盖全国千城万池的“云网融合”,不仅构建端到端的安全能力和绿色低碳的基础设施,也让实体经济和人们的生活乘“云”而上。

  通过内蒙古、贵州两个服务全球的中央数据中心,京津冀、长三角、粤港澳、陕川渝四个重点区域节点,31个省份均有布局的数据中心,再加上广泛分布的边缘节点,中国电信形成了2+4+31+X的全国算力布局。

中国电信京津冀大数据产业园。 中国电信供图中国电信京津冀大数据产业园。 中国电信供图

  如今,中国电信已拥有700多个数据中心,48.7万架互联网数据中心机架,机架利用率达到72%,IDC资源在国内数量最多、分布最广,“一城一池”累计覆盖超过160个地市。

  “计算+连接”的深度融合,组成了算力传输的“高速路网”。在这个“高速路网”中,中国电信的算力规模可达每秒310亿亿次浮点运算,这意味着每一秒都有海量的算力正在调度。

  从中国电信贵州数据中心到北京大约2200公里,动车需要10个小时左右,而算力传输时延只需要不到20毫秒。算力与网络充分融合,正以难以想象的速度,从看不见的地方延伸到看得见的远方,为人们的生活提供普惠便捷的智能服务。

  “算网大脑”让算力调度智能化

  随着东部算力需求有序引导到西部,一个逐步完善的数网协同、数云协同、云边协同、绿色智能的多层次算力设施体系必将加快形成。在此过程中,“十四五”规划提出的“强化算力统筹智能调度”成为构建算力网络的重要工作。

  “算力调度作为‘东数西算’的重要环节,就如同‘西气东输’的管道,‘西电东送’的高压线路。但算力调度在实施过程却又复杂很多,分布式的算力决定了算力是多样的,例如计算任务的大小、时延要求、成本等多个因素。”中国电信天翼云首席技术官广小明表示。

  以算力为核心进行信息处理,以网络为核心进行信息交换,算力“高速路网”需要一颗独特的智能“大脑”。

  2022年5月17日,在天翼云诞生的第十年,中国电信推出了天翼云4.0算力分发网络平台——“息壤”,使得调度千城万池的算力不再是梦。

中国电信天翼云数据中心。 中国电信供图。中国电信天翼云数据中心。 中国电信供图。

  广小明介绍,无论业务对算力的需求是多少,“息壤”都能够规划出满足需求的算力和网络资源,以“随愿算网”的方式,对边缘云、中心云、第三方资源等全网算力进行统一管理和调度,实现业务性能和成本的最优。

  “由算力调度引擎、算力资源管理平台、算力资源共同构成的‘息壤’就像一个算力传输的枢纽,在全国范围内,实现每分钟数万次、每天上千万次的算力统筹和调度,满足各种领域对算力的极致需求。”

  把东部需要进行的机器学习、数据推理、智能计算等AI训练和大数据推理的工作放到西部,自动配置和调度相应算力;把东部对时延不敏感的、不活跃的、需存档的海量数据,例如医院影像数据、视频监控数据等,放在西部存储……通过“息壤”,“东数西训”、“东数西备”、“东算西也算”、“东部企业,西部上云”成为现实,云渲染、跨云调度、性能压测、混合云AI计算等多种应用场景,也都有着“息壤”的身影。

  时代浪潮下,算力正加速筑牢数字经济的底座,成为经济社会发展迈向更远未来的基石。(完)

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