2023年第一季度，城市北京市完成城市供水老旧管网改造超过200公里，供水管网改造新增漏损率控制设备3000余套，老旧漏损率成整体漏损率降至12.5%，提速较改造前下降3.2个百分点，降低超额完成年度降损目标。效显TAP TAP下载官方正版入口此次改造是城市继2022年全市性排查后的重点行动，直接影响日均供水能力提升5万吨，供水管网改造保障了夏季高峰期的老旧漏损率成用水需求。

改造背景与技术升级

北京市自2019年启动供水管网资产数字化管理平台建设，提速整合全市17个区的降低管线数据。2022年11月，效显水务局发布《城市供水老旧管网改造，城市91安装降低漏损率技术导则》，供水管网改造要求新建段采用非开挖修复技术，老旧漏损率成对D级以下管道进行全置换。海淀区试点项目采用声波监测定位漏损点，配合机器人探查，定位准确率提升至92%，雁门照1400张照片百度较传统方法缩短检测时间60%。东城区引入的智能水表覆盖率达80%，实时监测数据用于动态平衡管网压力。

实施进展与资金保障

截至目前，全市累计完成改造管线约800公里，投入资金超过12亿元，91高清免费视频其中市级财政补贴40%，余下部分通过专项债和供水企业自筹解决。朝阳区采用PPP模式，引入第三方检测机构负责验收，建立漏损考核与收益挂钩机制。通州区通过管网分区压力调控，男同免费网站实现漏损率从15.3%降至10.8%。水务集团数据显示，改造后的管线平均使用寿命延长至25年，年维护成本降低约300万元/公里。

运营影响与行业经验

改造完成后，西城区因管网覆盖率提升，二次供水泵站能耗下降22%，年节省电费约400万元。水务部门总结出城市供水老旧管网改造，降低漏损率教程三步法：先做压力测试，再布监测网络，后分段修复。某专家指出，改造后需配套建立巡检制度，某试点项目因巡检不到位导致2处新增漏损点。目前行业普遍采用城市供水老旧管网改造，降低漏损率方法中的声源定位技术，但部分地区对修复后的水质检测仍存缺失。

最新数据显示，第三季度改造计划将覆盖5个新建小区，预计新增供水能力8万吨，同时配套完成全部管道的智能水表安装，目标是将漏损率控制在12%以下。水务局强调，后续将重点攻克复杂地段的探测难题，并推广小型化修复设备以应对老旧城区施工限制。

晋江今年20所小学新建或改建食堂 让学生吃上营养“放心餐”

晋江今年20所小学新建或改建食堂 让学生吃上营养“放心餐”

餐桌上有格挡板，学生在各自的空间内就餐。

全自动蒸饭机、自动绞肉机、全新餐桌椅……在晋江金井毓英中心小学食堂内，崭新的设备随着学生分批复学，也正式投入使用。据了解，今年晋江将在全市新建或改建20个小学自办食堂。毓英中心小学作为首个完成食堂改建的小学，让1000多名学生吃上了热乎可口的饭菜。

午餐三菜一汤 菜品每日更新

昨日11时30分，记者来到毓英中心小学食堂——“膳厅”，宽敞明亮的食堂内，摆放着一排排崭新的木质餐桌椅。热乎乎的饭菜已经做好，放在保温箱中。不一会儿，六年级学生在老师的带领下，有序地走进食堂。学生以班级为单位，分别到一楼和二楼分区域用餐。疫情防控期间，为了确保学生安全，学校专门购置一批格挡板，让学生在各自的空间里就餐。

姜母鸭、肉丝炒豇豆、蒜泥炒白菜、瘦肉冬瓜汤，值班老师依次给学生盛菜，米饭和汤则由学生自取。“今年复学后，午餐变得更美味了，每日菜色都不重样，我比在家里吃得多。”六年级学生柯博文边吃边说。

毓英中心小学校长洪良清表示，以往是配餐公司配送午餐，本学期复学后，学校改建升级的食堂也正式投用，所有食材当日采购，一周菜品不重样。厨师长定制每周菜单，由学校邀请的一位公共营养师对菜单进行把关，保障孩子用餐营养又健康。

据悉，该校食堂可以容纳1300个孩子同时用餐，但为了确保学生疫情期间的用餐安全，目前只有六年级学生在食堂用餐，三到五年级的学生由值班老师帮忙分餐，在各班级内就餐，同桌间用挡板隔离。

晋江今年20所小学新建或改建食堂 让学生吃上营养“放心餐”

老师帮助学生盛菜

上岗前测体温 食堂紫外线消毒

在该校食堂厨房，洗菜洗肉区、加工区、传菜区、打包区、仓储区分明，食堂员工晨检表、食品留样记录、餐具环境消毒情况、每周菜谱、校级领导陪餐记录等均公示上墙，天花板上还安装着一批紫外线消毒灯。

食堂负责人王丽珠告诉记者，为了保障学生用餐安全，每日早晨上班前，食堂19名员工均需测量体温，随后更换工作服，使用过的餐具、厨具均用红外线消毒。凌晨时分，食堂内的紫外线消毒灯将自动开启，进行三个小时的消毒。

“去年下半年对食堂进行了改扩建，新建了仓储室、冻库等，面积达200多平方米，食堂购置各种设备、餐桌椅及餐盘等共计投入140万元。”洪良清说，未来会尝试采用自助的形式，让学生有更多选择。

对升级后的食堂，家长陈女士赞不绝口，她说，最近孩子回家后常常夸赞学校饭菜可口，吃得开心，学习也更有劲。

晋江20所小学 今年新（改）建食堂

晋江市教育局相关负责人表示，“在全市新建或改建20个小学自办食堂”是今年晋江为民办实事项目之一，除毓英中心小学的食堂已投入使用，还有4所小学即将进行改造工程招标和设备采购，1所小学已完成设计和预算，14所小学食堂正在图纸设计及预算中。（记者 王丽虹 文/图）

从芯片到机架 英特尔Computex发布多项AI创新成果

英特尔在Computex 2026推出机架级AI基础设施、至强6+处理器及行业垂直方案，携手SambaNova、富士康等伙伴，应对智能体推理带来的CPU需求激增，重塑从芯片到系统的AI算力格局。

【PChome 2026年6月2日消息】在Computex 2026上，英特尔发布了一系列覆盖芯片、机架级系统到行业垂直解决方案的AI创新成果。面对智能体推理（Agentic AI）带来的工作负载剧变，英特尔正联手SambaNova、富士康、Vista Equity Partners等伙伴，重构从训练到推理的算力配比与交付模式。

英特尔CEO陈立武发表了主题演讲。他回顾了英特尔在过去五十多年带来的一系列创新成果，以及x86架构长期以来作出的贡献。

· 机架级AI基础设施与解耦推理云服务

英特尔宣布推出基于英特尔至强处理器和SambaNova SN‑50可重构数据流单元（RDU）的机架级AI基础设施，旨在满足数据中心及超大规模数据中心对高性价比、高能效AI推理的需求。富士康将为该机架提供系统集成支持，并计划制造一款高CPU密度的机架级变体，用于成本优化型推理、数据处理和混合AI工作负载。

同时，由Vista Equity Partners和Cambium Capital联合打造的专用企业推理云Vector Core Compute，推出了完全解耦推理方案。该系统由位于洛杉矶的数据中心驱动，使用英特尔至强6处理器进行编排与执行，SambaNova SN40 RDU负责解码，NVIDIA Blackwell GPU负责预填充。Together.ai成为首家客户，在MiniMax 2.5模型上实现了最快企业级推理。Vista已为其旗下90多家成员企业争取到该方案的早期使用权，这些企业服务着超过250万家客户与7.5亿用户。

· 至强6+：面向智能体推理的数据中心CPU

英特尔发布新一代数据中心CPU——至强6+，基于Intel 18A制程打造，搭载288颗能效核，配备高达576MB L3缓存。该处理器专为云原生、Agentic AI及网络密集型工作负载设计，在真实功耗限制下提供持续性能。以一个32U液冷机架为例，可提供36864个核心，在约100千瓦功耗下实现业界领先的智能体AI部署密度。

这一产品发布背后是AI工作负载结构的根本变化。Creative Strategies首席执行官Ben Bajarin指出：“模型训练时代CPU与GPU配比接近1:4，而智能体推理则将这一比例改写为接近1:1。”陈立武进一步解释，原本训练中1:8的配比已在Agentic AI中演变为1:1乃至更高CPU密度需求。至强6+正是为应对任务编排、并发处理和数据迁移需求而设计。

 ·酷睿Ultra扩展与边缘物理AI

第三代英特尔酷睿Ultra处理器基于Intel 18A制程，集CPU、GPU与NPU于一体的XPU体验，已应用于超过325款消费级与商用PC设计。同时，第三代酷睿处理器沿用相同IP架构，以亲民价格覆盖主流PC市场。

酷睿Ultra处理器家族最新产品——英特尔锐炫G3系列处理器，基于第三代酷睿Ultra处理器相同的架构打造，并针对掌上游戏场景优化设计，在提供强劲续航和稳定性能的同时，带来沉浸式的游戏体验，将于本月晚些时候逐步上市。

在边缘领域，Intel 18A已获得超过130项设计合作，英特尔拥有超过4000家边缘生态伙伴，边缘部署超过10万项。Perplexity展示了混合本地服务器——仅在搭载英特尔处理器的Windows PC版应用中，可根据设备能力动态扩展本地与云端工作负载。

 ·行业特定垂直解决方案

英特尔宣布与多家行业领导者合作开发基于其处理器和定制芯片的垂直方案：与富士康探索设计服务和定制芯片开发；与西门子强化从设计、制造到芯片嵌入的全价值链合作，探索为西门子定制专用芯片用于边缘设备、HPC和机器人；与日立合作覆盖晶圆厂工具和量子计算；与Echo Neurotechnologies探索神经形态技术推动脑机接口发展；与Greenstone Biosciences使用英特尔处理器和AI套件加速以人为本的药物研发。

英特尔CEO陈立武表示：“五十多年来，英特尔携手生态伙伴推动PC、互联网及AI时代关键基础技术的发展。当前推理、智能体和物理AI加速演进，英特尔正推进从芯片到系统级的创新突破。”从至强6+到机架级系统，从解耦推理云到行业定制芯片，英特尔正以硅为基石，构建面向智能未来的完整算力体系。