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售后服务上门服务电话，智能分配单据：（活力中国调研行）从火箭动力到太空算力 北京以AI加速“算力上天”

　　北京6月15日电 (记者 陈杭 卢晓娜)AI驱动火箭发动机研发范式革新，太空数据中心突破能源与散热等关键技术……北京当下正打通“算力上天”的关键环节。

　　记者近日走进北京新型研发机构、科创企业等，实地感受人工智能加速赋能科研与生产。

　　AI技术快速发展带动算力需求激增，目前国内外已建成的地面数据中心普遍存在占地广、能耗高、散热难等问题，将数据中心“搬”上太空成为全球产业布局热点。

　　北京太空数据中心建设正处技术验证阶段。“尽管整体建造成本较高，但一旦建成，运营成本极低。”北京星辰未来空间技术研究院副院长武江涛表示，太空数据中心优势在于能源供给免费且持续，太空太阳能利用效率远高于地面，且无需支付电费；散热依靠辐射散热板，无需配备大量水冷设备。

　　武江涛说，该院在能源获取和散热上取得创新突破，独创设计了聚光型太阳电池和石墨烯轻质散热系统，在地面完成工程化实验基础上，正通过试验星在轨进行验证，后续将逐步推进小规模、全系统应用。

　　在北京科学智能研究院内，人工智能赋能科学研究(AI for Science)有效帮助打破学科与学科、理论与实验、科研与产业之间的壁垒，火箭发动机研发周期由以年计缩短至按月计，推动更多原创性、引领性成果落地。

　　研究院副院长陈帜表示，火箭发动机作为高度复杂的工业产品，其研发过程对工程经验、试验验证和多轮迭代依赖较高，研发周期长、成本高，对设计效率和可靠性评估能力提出了更高要求。围绕火箭发动机，研发人员依托AI技术与行业经验，打造“设计—仿真—制造—试验”智能自动化研发平台“Prime一行”，打通从设计目标输入到仿真评估、制造验证和热试车反馈的全流程协同。

　　他表示，该平台有望提升传统研发流程中各环节之间的协同效率，支撑AI生成式设计、AI驱动燃烧仿真、金属增材制造及自动化流体测控等方向的研究，为发动机构型优化、一体化制造和可靠性提升提供新的技术路径。

　　火箭发动机核心材料需兼顾导热性、强韧性、高温强度等。“平台具备自主迭代和演进能力，可从海量元素排列组合中，精准筛选、锁定最优材料。”他表示，团队正研制可支撑小型火箭发射的新一代发动机，推力目标量级进一步提升。(完)

本月行业协会传达最新消息（活力中国调研行）从火箭动力到太空算力 北京以AI加速“算力上天”

　　北京6月15日电 (记者 陈杭 卢晓娜)AI驱动火箭发动机研发范式革新，太空数据中心突破能源与散热等关键技术……北京当下正打通“算力上天”的关键环节。

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　　武江涛说，该院在能源获取和散热上取得创新突破，独创设计了聚光型太阳电池和石墨烯轻质散热系统，在地面完成工程化实验基础上，正通过试验星在轨进行验证，后续将逐步推进小规模、全系统应用。

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11月28日消息，人工智能领域顶级会议NeurIPS2025公布了论文奖，阿里通义千问团队最新研究成果从全球2万多篇投稿论文中脱颖而出，被评为最佳论文，是唯一获得该奖项的中国团队。该论文首次在业内揭秘了注意力门控机制对大模型性能和训练的影响，业内人士普遍认为该研究是突破当下大模型训练瓶颈的重要一步，将有力推动AI大模型技术的发展。

阿里通义千问研究成果被评为NeurIPS2025最佳论文

NeurIPS是人工智能领域影响力最大的顶会之一，该会议诞生了Transformer、AlexNet等里程碑式研究成果。今年，谷歌、微软、OpenAI、阿里巴巴及麻省理工学院等全球顶尖科技公司和机构共有2万多篇论文投稿，仅有约25%的论文被接收，而最佳论文仅有4篇，入选概率不及万分之二，代表了目前全球人工智能领域最有价值和影响力的研究。

2017年，谷歌在NeurIPS发表的论文首次提出Transformer模型架构和‌自注意力机制，这一研究让AI像人类一样具备有选择性地关注关键信息的能力，是当下大模型研究的基础。尽管现在大模型在很多领域已经取得接近甚至超越人类的表现，但现有注意力机制仍存在诸多局限，例如当下大模型会因为过度关注特定信息而导致对其它重要信息的忽略或处理偏差，这些局限性极大地影响了模型性能和训练稳定性，为此业界开始探索对注意力进行优化的新方案。

门控机制被认为是模型的“智能阀门”，可以帮助模型过滤无效信息并提升模型性能。近年来，AlphaFold2、ForgettingTransformer等学术界和工业界模型开始尝试将门控和注意力机制结合。但业界尚未破解门控在注意力中发挥作用的内在原因，也缺少大规模实践的经验。

此次，通义千问研究团队通过在1.7B稠密模型（Dense）与15B混合专家模型（MoE）上进行了数十组实验，单组实验训练最多超过3.5万亿tokens，首次清晰揭秘了门控注意力背后的作用原理，并全面展示使用该方案的最佳方式。

实验结果显示，对各注意力头的输出进行门控，是提升模型性能最有效的方式。使用该方式，在引入额外1%参数的情况下，可实现0.2以上的困惑度下降、MMLU基准评测2个点的提升。研究还发现，该技术还能在更大规模的模型训练上实现更好的性能。

使用论文方法，在引入额外1%参数的情况下，可以实现0.2以上的困惑度下降、MMLU基准评测2个点的提升

目前，该研究成果已应用于Qwen3-Next模型，并显著提升模型的性能与鲁棒性，相关技术方案、实验模型及产品级模型均已开源。NeurIPS评审委员会指出：“这项工作将被广泛应用，并极大推动AI研究人员对大语言模型中注意力机制的理解。”

通义千问团队表示：“对门控注意力机制的深入理解，不仅为大语言模型架构设计提供了新思路，也为构建更稳定、更高效、更可控的大模型奠定了基础。”据悉，目前阿里千问已开源300多款模型，涵盖全模态、全尺寸，全球下载量突破7亿次，衍生模型超过18万个，位居全球第一。

责编：秦雅楠、王瑞景

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