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近日,北京北京市市场监督管理局组织携程、市市去哪儿、场监车票飞猪、督管同程、理局日韩大片b站观看直播美团、约谈千千直播京东、家第航旅纵横、网络高铁管家、销售滴滴、平台高德地图、北京百度地图、市市腾讯地图等12家涉及火车票网络销售业务的场监车票千百撸影院主流平台,重点围绕群众反映强烈的督管网络销售火车票突出问题召开行政约谈会。
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泉州男子郭志勤7小时23.92公里横渡琼州海峡
原标题:泉州男子郭志勤7小时23.92公里横渡琼州海峡

郭志勤横渡琼州海峡中(受访者供图)

琼州海峡,从青安湾下水,白沙门上岸。
琼州海峡,在游泳者心中有着“水中珠峰”之称。横渡琼州海峡,是每一名游泳爱好者的梦想!在他们心中,成功横渡琼州海峡,相当于登山运动员登顶珠峰。今年6月,来自石狮蚶江的咱厝人郭志勤完成了这样的壮举——他从凌晨4点58分入海, 经过7个小时不间断畅游,游程23.92公里,成功横渡琼州海峡。
据泉州市游泳协会会长刘瑞金介绍,这也是历史上泉州横渡琼州海峡的第一人。昨天记者赶到石狮蚶江,辗转采访到郭志勤。一起来听一听这位水中健将横渡海峡背后的故事——
17人的横渡队伍 最终仅有2人成功
一米七的个头,黝黑的皮肤,戴着眼镜斯斯文文,乍一看,你绝不会联想他就是横渡琼州海峡的游泳健将——郭志勤。
在广西做物流生意的郭志勤今年48岁,是土生土长的石狮蚶江人,也是酣江游泳协会副会长。从小在海边长大的他,曾从事海运船务工作,他的心中有个梦想:用身体丈量琼州海峡。
2018年第5号台风“马力斯”的尾声还没过去,琼州海峡风浪比以往大,郭志勤与同行的几位勇士仍按原计划参加了横渡琼州海峡活动。6月9日凌晨,大多数人尚在睡梦中,兴奋得几乎一夜未眠的郭志勤和他的随行人员——导航员何高雄、工作人员叶子、亲友团及导航船上两名船老大,从广东徐闻镇海仔村所属海域出发,开启了横渡琼州海峡的序幕!
“经过7个小时的努力,参加活动的17名游泳者只有2名横渡成功。”郭志勤说,早上4:58他从广东徐闻镇青安湾下水,11:58在海口白沙门堤坝附近上岸,用时7小时,游程23.92公里。参加当天横渡的人来自全国各地,共有17人,年纪最小的9岁,“另一名成功横渡者是广东海丰人,是一名现役的国家级运动员。”
中途补充能量
海里遭水母群攻击
“中途不能靠船,一靠就出局。”回忆起当天的横渡情况,郭志勤说,7个小时里,为了补充体力,需要由护航船上的亲友用带网兜的长竿送一些流质性的食物,“喝了两瓶饮料,吃了根香蕉、半瓶八宝粥,一直坚持到最后。”
“前半程中,受海里水母群的攻击,游得比较吃力,后面就越游越轻松。”郭志勤说,有时一掌划水会顺便带上只小水母,“或手掌划水至胸前时,突然发现肚皮下藏着只大水母,吓得赶紧把手收回,快速打腿逃离现场。”郭志勤笑着介绍。
“基本都是采用自由泳,这样游起来比较快。”郭志勤说,由于职业的关系,自己的方向感比较强,在大海里游泳会保持一条直线,这也是在横渡过程中能一直保持良好航线的原因。
43岁开始学游泳
5年后横渡琼州海峡
琼州海峡横渡距离约为22公里到33公里,对横渡者的体力和毅力是一个极大的挑战。自1988年3月21日极限运动挑战者张健横渡琼州海峡至今,全程横渡成功的中国人仅三四百人次。对于这样一项挑战人类极限的运动,郭志勤却说出一个令人吃惊的秘密:“我43岁才开始学游泳,到现在差不多5年!”
蚶江泳协就设在石湖港旁,“刚开始时,志勤是游得最慢的,没想到现在却能横渡海峡。”协会一成员介绍。
同时,记者注意到一个细节,身高只有一米七的郭志勤臂展却达到一米八,比普通人长了不少。
郭志勤说,如今他每天清晨5点半准时起床,做过准备运动后,6点下海游泳,“除了刮台风、打雷天气,海游已经成了我生活的一部分!”
相关链接
横渡琼州海峡第一人
琼州海峡是海南岛与雷州半岛之间的水域,与台湾海峡、渤海海峡并称中国三大海峡。琼州海峡东西长约80公里,南北最窄处直线距离18公里左右。因这里少有鲨鱼出现,被称为最适合人类横渡的海峡。
1988年3月21日,北京体育大学的年轻教师张健花了9小时12分游29.5公里,成为我国历史上首次不借助任何漂浮物横渡琼州海峡的第一人。(东南早报记者 林福龙 庄丽祥 文/图)
从端侧智能到智能体 PC ,Arm正在重塑下一代个人计算
AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和Agent PC兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。
【PChome 2026年6月5日消息 】AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和智能体 (Agent) PC 兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。
过去三十年,Arm几乎定义了移动计算时代。从智能手机到平板电脑,再到物联网设备,低功耗、高能效始终是Arm最鲜明的标签。而在生成式AI浪潮席卷全球后,Arm正在推动自身完成一次更大的转型——从一家IP授权公司,进化为覆盖云 AI、物理 AI、边缘 AI的AI计算平台提供商。
在近日举行的Arm 边缘AI媒体交流会上,Arm释放出一个清晰信号:AI正在重新定义计算,而边缘AI与智能体 PC将成为未来数年的核心增长引擎。
AI正在重构计算范式
过去十年,计算能力主要集中于云端。但随着大模型规模持续增长,以及AI 智能体开始进入实际应用,行业正在面临新的挑战:如何在更低功耗、更高隐私保护和更低延迟的条件下,实现智能能力的大规模部署。
Arm认为,当下,AI 正在重塑各行各业,尤其是在重新定义计算本身。当前 AI 正沿着一条非常显著的演进轨道发展——无论是模型规模的持续扩展,还是 AI 应用需求的不断增长,都在推动这一进程。这也开始带动智能体 AI 的兴起,这一趋势在很大程度上是以 CPU 为核心驱动的,同时也正在催生一系列新一代应用场景。
过去AI计算更多依赖GPU或专用NPU,随着异构计算的发展,CPU、GPU以及AI加速器都需要具备运行AI工作负载的能力。Arm始终秉持异构计算的产品研发思路。在 Lumex 发布时,Arm即指出,CPU 必须拥有优异的 AI 运算实力,为此Arm在 CPU 内部集成矩阵运算引擎等模块,补齐矩阵处理相关性能。Arm推出的SME2(第二代可伸缩矩阵扩展)技术可助力 CPU实现全场景 AI 加速。搭载SME2的Arm C1 CPU集群为实际场景中的 AI 驱动型任务带来了显著的 AI 性能提升,包括:
* AI性能提升最高5倍;
* 语音工作负载延迟降低4.7倍;
* 音频生成速度提升2.8倍。
在Gemma 4模型测试中,SME2可实现预填充阶段平均5.5倍加速,解码阶段最高1.6倍提升。
与此同时,Arm还通过KleidiAI软件栈将这些能力开放给开发者,目前已集成至PyTorch ExecuTorch、Google LiteRT、MNN和ONNX Runtime等主流框架,开发者只要面向启用 SME2 的 Arm 架构安卓设备进行开发,就能自动获得开箱即用的性能优化。
这意味着AI能力正在从旗舰设备向数十亿终端普及。Arm预计,到2030年,SME与SME2技术将为全球设备新增超过100亿TOPS计算能力,覆盖超过30亿台终端。
AI PC进入Arm时刻
相比智能手机市场,Arm当前最值得关注的变化来自PC产业。过去很长时间里,PC市场一直由x86架构主导。但AI的出现正在改变竞争规则。

Arm边缘AI事业部执行副总裁 Chris Bergey
Arm认为,未来PC市场将同时存在两类产品:
一类是“传统计算市场”,持续向轻薄化、高续航演进,同时拥有 AI 助手功能;
另一类则是面向智能体的专用硬件平台。
在Arm看来,未来的智能体时代的 PC需要具备全天候运行能力,能够同时处理多个智能体任务,运行大型模型,并在本地完成推理与决策。
这恰恰是Arm架构的优势所在。
首先是能效。
Arm长期积累的高性能密度设计,使其能够在有限功耗下集成更多CPU核心,并实现更长续航时间。
其次是异构计算能力。
Arm强调CPU与GPU深度协同,借助统一内存(Unified Memory)让CPU和GPU共享全部DRAM资源,实现算力与带宽的动态调配,从而更高效运行大语言模型。
再次是生态成熟度。

过去两三年间,Windows on Arm生态快速完善。微软持续推进原生Arm应用开发,原生应用数量显著增长,企业客户也开始加速部署Arm平台。 从平台覆盖来看,Arm 的计算架构能够支持多个主流操作系统,包括 ChromeOS、Windows、iOS 和 Linux,这为跨平台 AI 应用提供了重要基础。
近期,在Microsoft Build 开发者大会上,Arm与微软联合发布了 Windows on Arm项目,旨在引导开发者获取相关学习资源,并为构建原生 Windows on Arm 应用提供支持,将进一步简化开发者开发 Arm 原生应用的流程。
从Windows on Arm到智能体PC
对于Arm而言,AI PC并非终点。真正的目标是面向智能体时代构筑计算基石。目前Arm已开始针对个人计算市场开发专属CSS(Compute Subsystem)产品——CSS for PC,第二代CSS for PC方案已交付合作伙伴。

值得关注的是,近期发布的RTX Spark平台正是基于Arm CSS for PC打造的产品,该平台集成了20个Arm核心,被视为智能体AI计算平台的重要尝试之一。 从某种意义上说,AI正在将PC从生产力工具演变为持续在线的智能体平台,而Arm希望成为这一变革背后的底层架构。
结语
AI时代正在重新定义计算产业。
从智能手机到AI PC,从云计算到边缘推理,Arm正在利用统一架构、能效优势和庞大的软件生态,打造覆盖云边端的AI计算平台。如果说过去的Arm定义了移动互联网时代,那么未来几年,Arm真正要争夺的,将是智能体时代的计算入口。而随着Windows on Arm生态成熟、边缘AI普及以及智能体 PC兴起,这场由AI驱动的架构变革,或许才刚刚开始。
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