美国称获得委内瑞拉650亿桶石油储量“多数控制权”，遭质疑：美国就是资源掠夺者

【环球时报驻美国特约记者 冯亚仁 环球时报记者 倪浩 王佳琳】当地时间28日，美国总统特朗普宣布，美委两国达成协议，美国获得对委内瑞拉已探明石油储量中逾650亿桶的“多数控制权”。

一天之后，委内瑞拉代总统罗德里格斯证实了这一消息。

今日俄罗斯电视台称，在今年1月美国强行控制委内瑞拉总统马杜罗之后，该协议标志着美国对委庞大石油财富控制的又一次升级。

美国民主党众议员罗希特·康纳批评称，美国政府的外交政策让历史倒退了100年，回到了那个“强权即公理”的“炮舰外交”时代。

美方夸耀“历史性的交易”

美国总统特朗普28日在社交媒体上宣布，美国已与委内瑞拉达成协议，通过与私营企业的合作，确保了对委内瑞拉已探明石油储量中超过650亿桶的“多数控制权”，且无需美国纳税人承担任何费用。

这一历史性的交易将使美国的石油储量增加一倍以上，大幅提升石油供应能力，并将在未来很长时间显著降低美国的汽油价格。

路透社29日报道称，在此次官宣之前，美委双方已历经数周谈判。

委内瑞拉官员准备于近期签署多项协议，向包括美国企业在内的多家公司授予新的石油勘探与开采权。

当地时间29日晚，委内瑞拉代总统罗德里格斯表示，与美国达成的石油合作协议将持续25年，目标是开发17个战略油田，将原油日产量提高到150万桶。

以每桶65美元为基准油价测算，委政府预计总收入最高可达2093.35亿美元。

这笔收入将用于国家发展与社会民生。

罗德里格斯解释称，在该双边合作项目中，委内瑞拉将保留对本国资源的主权和所有权。

委内瑞拉媒体称，通过这番澄清，罗德里格斯旨在打消外界关于该国资产被出让的质疑。

“蛋糕”能否吃到嘴里仍不确定

美委达成石油合作协议引发各方猜测。

美国有线电视新闻网称，美国本土石油属于轻质低硫原油，适合生产汽油，但不适合生产重质燃料；相比之下，委内瑞拉石油属于重质高硫原油，更容易提炼成沥青、工业用油、柴油和航空煤油。

此外，美委协议也有助于恢复美国的战略石油储备。

美国《华尔街日报》29日引述知情人士的话称，面对一场不受欢迎且旷日持久、导致全球能源供应吃紧的对伊战事，美国政府还希望将这笔交易描绘成一种能让美国民众免受中东动荡局势影响的举措，从而赢得政治加分，为11月的中期选举造势。

然而，委内瑞拉目前原油日产量仅为110万桶，与美国北达科他州相当。

石油分析师表示，委内瑞拉恢复产能需要数年时间，不太可能迅速促成美国汽油价格下调。

复旦大学美国问题专家张家栋30日对《环球时报》记者表示，美国政府高调宣称拿到委内瑞拉逾650亿桶石油储量的“多数控制权”，很大程度上是服务国内政治。

而美国资本、技术重返委国有产业层面的现实逻辑背后，也是美国将委重新纳入西半球能源体系的战略考量。

但张家栋表示，长期投资不足叠加外部制裁，委内瑞拉油田基础设施破败；重油开采、现场安保都需要巨额前期资金投入。

现阶段看，这份协议更像是美国强行切下的一块“蛋糕”，能不能真正吃到嘴里仍要打问号。

“为美国新式殖民主义打开大门”

“美委协议在委内瑞拉国内外引发大量负面评价。

”西班牙《国家报》29日称，有委内瑞拉舆论认为，该协议涉及“境外干预”问题。

协议宣布后，在不少委内瑞拉人眼里，美国就是一个资源掠夺者。

有委内瑞拉人对美国彭博社表示，委内瑞拉实际上是在美国的威胁下被迫让渡石油权益。

彭博社批评称，这是美国对另一个国家经济前所未有的干预，与美国企图扩大在西半球影响力的“唐罗主义”一脉相承。

批评人士认为，美委协议意在攫取委内瑞拉资源，与西方列强殖民时期的所作所为如出一辙。

“此类事件史无前例。

”能源分析师格雷戈里·布鲁在社交媒体上写道，“最接近的先例就是二战前，英国石油公司索取伊拉克与伊朗石油储备所有权的那一幕。

”委内瑞拉石油公司前总裁拉斐尔·拉米雷斯在社交媒体上直言，美委协议“为美国新式殖民主义打开了大门”。

OlmoEarth v1.3发布：Ai2推出全球卫星嵌入模型

Ai2（艾伦人工智能研究所）今日发布了一款卫星地图嵌入模型OlmoEarth v1.3，并为全球范围提供了多种分辨率下预先计算好的年度嵌入数据，同时配套推出了基于浏览器的地图制作工具。

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。

OlmoEarth v1.3发布：Ai2推出全球卫星嵌入模型

Ai2（艾伦人工智能研究所）今日发布了一款卫星地图嵌入模型OlmoEarth v1.3，并为全球范围提供了多种分辨率下预先计算好的年度嵌入数据，同时配套推出了基于浏览器的地图制作工具。

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。