华夏时评：稳固出口后劲，积聚内需动能

在中国经济为内需而持续发力时，外贸的表现一直让人格外放心。

10月14日，习近平主席向第140届广交会致贺信，充分肯定广交会取得的成绩，重申中国扩大高水平开放的坚定决心。

李强总理出席广交会开幕式并发表主旨演讲，强调了三个“不是”“而是”：市场联通不是博弈工具，而是创造增量的有效举措；国际贸易不是账面数字，而是增进福祉的自主选择；互利共赢不是单向妥协，而是相互赋能的彼此成就。

同日，海关总署发布数据，今年前三季度，我国货物贸易进出口39.94万亿元，同比增长18.8%。

按月度来看，连续6个月保持两位数增速，9月份进出口5.16万亿元，首次突破了5万亿元，增长27.5%。

热闹的广交会现场，亮眼的外贸数据，是中国经济实力的底气。

但是，对于如何稳固出口的后劲，并且以更大的决心挖掘新的内需动能，还是值得进一步思考和分析。

首先，出口的后劲足，但仍然需要稳固。

拆解前三季度出口增量，最为亮眼的还是两块，AI相关硬件和汽车。

尤其AI这条线非常突出，集成电路出口大幅增长，自动数据处理设备、存储部件都在高速增长，极大拉动了9月单月的出口数据，而且有一个特点，就是出口产品的价格大涨，拉动了出口金额的大涨，这和当前巨大的AI投资导致的芯片价格大涨的趋势是一致的。

因此，国际AI投资热潮能否持续，是预测下一步出口变化的关键所在。

中银国际证券首席经济学家徐高在8月底的一篇文章中分析认为，当前部分AI公司的股价存在泡沫成分，而AI投资对美联储货币政策高度敏感，一旦利率走高，企业的资本开支意愿就会受压制。

这个判断正在被市场逐步验证。

随着9月美联储加息25个基点，以及通胀预期还在，存在连续加息可能，资本市场泡沫出现了掉头向下的走势，美股AI硬件板块首当其冲，日韩市场同样剧烈震荡，中国的科技股板块也跟随回调。

在大趋势之下，AI资本开支也许还会增长，只要增速下降，也会影响中国的AI出口链。

不过，即使是增速放缓，也不是绝对值下滑，国产替代的推进、非AI类科技产品的韧性，这些缓冲因素都可以对冲AI链条的放缓，所以说，AI出口后劲仍在，但需要稳固。

其次，内需接棒，动能正在积聚。

外贸数据再好看，它终究只是经济的一面。

另一面，是内需，是消费和投资。

汽车、家电等耐用品消费增长放缓，固定资产投资同比略有下降，房地产投资仍在降幅收窄但压力犹存的缓慢磨底阶段。

这些数据，和出口的高增速放在一起看，是显不足。

但反过来看，反映的是增长的空间和弹性更大，只要有及时有力的正向政策刺激，就会有巨大的增长新动能。

实际上，政策已经开始在出手，而且力度在不断加大。

财政部安排了5500亿元地方政府债务结存限额，其中一部分专项债额度定向给四季度有实际项目资金需求的地区。

新型政策性金融工具额度也增加了。

这些钱，能不能在四季度形成实物工作量才是关键。

更深层的问题是，AI投资对就业的带动有限，数据中心和芯片制造是资本密集型产业，创造的直接岗位低于传统制造业和服务业，AI繁荣推高了上游硬件价格，还需要同步转化为居民收入的增长。

所以，内需的接棒，还需要财政、就业、收入政策的协同发力。

对于中国经济高质量发展而言，稳固出口后劲，需要在缓冲因素上提前布局；积聚内需接棒动能，更需要精准有力的政策合力。

只要我们坚持双轮驱动，经济高质量发展就会更加行稳致远。

OlmoEarth v1.3发布：Ai2推出全球卫星嵌入模型

该模型能够将一年的卫星观测数据压缩成数值指纹，最小分辨率下每个指纹对应10米乘10米的地面区域，同时也提供64平方米和128米分辨率的版本。

这种数值指纹捕捉的模式信息，可供其他软件用于区分农田、森林、矿区等不同类型的地表覆盖。

此前，使用OlmoEarth的主要方式是通过OlmoEarth Studio进行微调，针对每项任务训练一个模型，再将其应用于卫星数据以生成地图。

这种方式需要大量图形处理单元资源，以及下载和存储影像的能力。

此次发布的OlmoEarth嵌入浏览器是一款基于浏览器的地图制作工具。

这意味着任何人都可以将OlmoEarth用于实际工作，从追踪时间变化到寻找相似地点，无需注册登录即可使用。

嵌入数据代表了模型从数百万张卫星图像中学习到的内容。

OlmoEarth会读取一年的雷达图像及相关数据，包括Sentinel-1、Sentinel-2和Landsat的数据。

Sentinel和Landsat是提供地球互补视角的卫星任务：Sentinel-1测量雷达反射信号，而Sentinel-2和Landsat则捕捉可见光和红外波长的光线。

该公司表示，与以往版本的OlmoEarth模型相比，v1.3是其训练成本最低的模型。

其训练所用计算时间仅为最新版本（v1.2）的53%，为第一版（v1）的18%，碳排放量也分别仅为两者的50%和22%。

不过v1.2仍是一款强大的微调模型，对研究机构和合作实验室而言依然具有价值。

这些模型在现实世界中的应用场景 这些卫星模型有助于压缩跨越时间和空间的大量数据，这对于理解地球的变化方式非常有用。

在秘鲁马德雷德迪奥斯地区，围绕拉潘帕的非法金矿开采活动在2017年和2018年达到顶峰，在坦博帕塔国家保护区缓冲区内清除了超过1200公顷的森林。

亚马逊保护团队的MAAP监测项目报告了这一活动。

2019年2月，秘鲁的"水银行动"关闭了大部分采矿作业。

我们如何得知这一事实？ 嵌入数据给出了明确答案。

无需进行模型训练，仅通过比较不同年份的数据像素，观察2016年至2020年间的情况，可以清晰看到南部矿区带内有明显的向东扩张趋势：显著变化区域达34平方公里。

而同样的比较放在2020年至2024年间，这一面积降至9平方公里。

关闭行动的效果显而易见。

Ai2表示，对许多团队来说，针对某个想法测试OlmoEarth通常意味着需要进行一次微调运行，这是一项耗时数小时、成本高昂的艰巨任务。

而在浏览器工具中，初步分析仅需几秒钟即可完成。

仅凭少量标签对某个区域进行分析，无需使用GPU。

当某项任务确实需要进行微调实验时，嵌入数据可以帮助判断该实验是否值得投入计算时间，以及模型存在哪些不足之处。

人多抢网真烧心！从技术原理到实测数据，看天际通拥塞加速值不值

不知道大家有没有遇到过这种让人极度“烧心”的时刻：高铁站候车的时候，临时被拉进视频会议，画面非常卡；或者挤在晚高峰地铁里，手机右上角明明信号满格，微信却一直在转圈。

这通常不是基站没信号，也不是手机故障，大概率是“信道堵车”了。

当高密度人群在同一时空同时发起连接，基站的上下行信道资源被瞬间挤占，数据包只能排队，表现出来就是高延迟和高丢包。

那么，这个“拥塞加速”真的靠谱吗？我深度体验了一下，用这几天的行程实测数据说话。

场景一：高铁站商务办公 上周赶车出差，高铁候车厅人山人海，是典型的网络拥堵重灾区。

等车的时候，加入公司的视频会议，画面频繁卡顿，网络延迟一度飙升到380ms左右。

随后我打开华为天际通，在首页并一键开启服务（系统会智能感知网络，零门槛不用调参数）。

开启后再次观察会议监控面板，延迟迅速回落并稳定在75ms-90ms之间；从候车大厅一路检票上车，全程沟通连贯没掉线。

场景二：周末万人演唱会现场 周末去看了场演出，几万人聚集导致上行信道争抢极其激烈。

未开启加速时，用测速软件测得文件上传速度仅0.3MB/s，一段45MB的现场高清合唱视频，微信转圈了近两分钟还没传完。

开启拥塞加速后，重测上传速度提升至3.2MB/s左右，同样大小的高清视频十几秒就顺利发出了，演唱会现场也能及时分享。

场景三：晚高峰地铁通勤 回到日常晚高峰地铁，车厢里人挨着人。

不开加速追1080P剧集，15分钟内出现了4次加载缓冲；打开MOBA手游，游戏延迟飘红破300ms。

而启用拥塞加速后，追剧更顺畅，一路上拖动进度条基本即点即播，视频缓冲次数降为0；游戏内的ping值则被稳稳压在48ms-65ms的绿网区间，团战响应稳了不少。

总结： 智能感知、一键开启，在基站高负载场景下，华为天际通拥塞加速降延迟和提速上行的效果很直观。

但也需要和大家分享的是：它解决的是“人多抢网”的信道拥堵，如果身处信号较差的偏远地区、地下室和地下停车场等地点，它是无法凭空变出信号的。

目前该服务仅支持 华为鸿蒙5及以上设备，且需使用 移动/电信网络。

最后聊聊怎么选。

现在大家都是讲究性价比的“纯过日子人”，大流量包买多了用不完纯属浪费，所以可以按需购买，共有三档： 1小时包（9.9元）：9.9元起，不到一杯咖啡的钱，适合快速通勤、高铁站候车及短途高铁救急； 2小时包（14.9元）：折合7.45元/小时，适合看演唱会、中长途出行； 4小时包（21.9元）：折合低至5.48元/小时，适合长途高铁或全天移动办公。

如果你近期准备出门欣赏秋日，需要出差、看演唱，或者日常挤地铁，不妨打开华为天际通备上一单，关键时刻确实能少受不少网络卡顿的窝囊气。