Maison > Article > Périphériques technologiques > Digital Intelligence Weekly丨L'intelligence artificielle rapproche le « baromètre » météo de la réalité
L'IA dessine un "baromètre" météo
NDLR
L'Organisation météorologique mondiale (OMM) a publié des données la semaine dernière (17 mai) montrant que « la probabilité que la température moyenne annuelle mondiale augmente temporairement de 1,5 degrés Celsius par rapport aux niveaux préindustriels au cours des cinq prochaines années atteint 66 % ». Cet avertissement coïncide avec l'annonce mondiale d'une prédiction de l'intelligence artificielle (IA) publiée dans les Actes de l'Académie nationale des sciences aux États-Unis selon laquelle « le réchauffement climatique dépassera le seuil critique (1,5 degrés Celsius) dans 10 ans ». à 12 ans" a encore une fois attiré l'attention. L’argument selon lequel « les résultats des prévisions générées par l’intelligence artificielle sont cohérents et plus précis que ceux produits par les méthodes de prévision traditionnelles » a déclenché un nouveau cycle de discussions sur la relation entre l’intelligence artificielle et les prévisions météorologiques traditionnelles.
Entretien avec Shu Zhi
——Entretien avec Ma Zhuguo, chercheur à l'Institut de physique atmosphérique de l'Académie chinoise des sciences
Li Hainan, journaliste du China Economic Times
Récemment, la nouvelle selon laquelle « l'Organisation météorologique mondiale (OMM) a annoncé que la température moyenne annuelle mondiale au cours des cinq prochaines années a 66 % de chances d'augmenter temporairement de 1,5 degrés Celsius par rapport aux niveaux préindustriels » a amené les gens à se demander si l'intelligence artificielle affectera les méthodes traditionnelles de prévision météorologique. Créez un défi, voire remplacez-le par une discussion ciblée.
Ma Zhuguo, chercheur à l'Institut de physique atmosphérique de l'Académie chinoise des sciences, se concentre depuis longtemps sur la recherche dans le domaine du changement climatique. En tant qu'expert en modèles climatiques, il comprend mieux la relation étroite entre la puissance de calcul, algorithmes et traitement des données. Du point de vue d'un observateur, il a exprimé au journaliste du China Economic Times ses commentaires positifs sur l'application actuelle de la technologie de l'intelligence artificielle dans le domaine de la météorologie et du climat, y compris les changements positifs apportés par les prévisions météorologiques et les perspectives d'application futures.
"L'intelligence artificielle apporte des améliorations aux méthodes techniques de prévision météo"
Ma Zhuguo estime que les nouvelles de l'OMM sont destinées à servir d'avertissement. Après tout, les pertes économiques et la sécurité personnelle causées par les conditions météorologiques et climatiques extrêmes ne peuvent être ignorées. C'est également l'une des principales raisons pour lesquelles la société humaine a continué à renforcer son soutien technique pour améliorer la précision des prévisions météorologiques.
"Tout le monde prête attention à l'amélioration des moyens techniques pour obtenir des alertes précoces de plus grande précision, puis à minimiser les pertes causées par les catastrophes climatiques et météorologiques extrêmes", a déclaré Ma Zhuguo, "L'intelligence artificielle peut apporter la technologie et les méthodes aux prévisions météorologiques. Amélioration". , améliorant ainsi l’efficacité et la précision des prévisions, rendant possibles des alertes plus précises. »
L'application de l'intelligence artificielle dans le domaine de la météorologie utilise essentiellement l'intégration approfondie du Big Data, d'une puissance de calcul élevée et d'autres technologies avec les prévisions météorologiques pour former un système météorologique intelligent inter-domaines, multi-échelles et précis pour augmenter considérablement la vitesse des prévisions météorologiques et améliorer l'actualité des prévisions, ainsi que la situation complémentaire des modèles d'extraction et des équations mathématiques à partir des données.
Les moyens techniques utilisés dans la prévision météorologique ont connu des itérations et des progrès rapides. Ma Zhuguo lui-même a personnellement vécu les changements itératifs depuis l'utilisation des premiers micro-ordinateurs jusqu'à l'intelligence artificielle d'aujourd'hui dans le domaine de la recherche sur le climat. Il a déclaré qu'au début des années 1980, un ordinateur de poche programmable, communément appelé PC-1500, pouvait intégrer les informations d'expérience et les données professionnelles des analystes météorologiques pour former un indicateur de référence permettant de prévoir les conditions météorologiques telles que les précipitations, la grêle et les vents forts. .
Le progrès technologique apporté au fil de plus de 40 ans est particulièrement étonnant. "L'extraction efficace et précise d'informations utiles et complètes à partir d'une grande quantité d'informations nécessite une puissance de calcul de plus en plus renforcée. Les algorithmes de grands modèles et la puissance de calcul élevée derrière l'intelligence artificielle visent à améliorer les capacités de traitement des données et peuvent extraire rapidement les informations disponibles. " dit.
"Les limites sont difficiles à dépasser, l'intelligence artificielle n'est pas toute-puissante"
Le développement des nouvelles technologies est souvent difficile à dépasser ses propres limites. Ma Zhuguo estime que même avec une technologie d'intelligence artificielle dotée de mégadonnées et d'une puissance de calcul élevée, elle ne peut traiter que « des données d'information existantes suffisamment volumineuses ». Il a déclaré que l'utilisation de ce type de « données passées » pour prédire l'avenir repose sur un principe de base : il existe une certaine corrélation et similitude entre les règles de développement futur et le passé. Ce n'est qu'alors que nous pourrons former un modèle d'algorithme basé sur ". données passées", puis réalisez la prédiction. Prédictions futures. "Mais prédire l'avenir comporte beaucoup d'imprévisibilité."
Sur la base de la récente popularité de ChatGPT, Ma Zhuguo a donné une comparaison intuitive pour illustrer les limites de l'intelligence artificielle. Supposons qu'un utilisateur entre les informations « 2+8=12 » dans ChatGPT et qu'il réponde « Incorrect ». L'utilisateur demande alors « Est-ce vrai ? » Il répondra "2+8=12 données n'existent pas dans ma base de données, vous avez peut-être raison".
"Cela reflète de manière invisible que l'intelligence artificielle représentée par cela a évidemment aussi certaines limites." Ma Zhuguo estime que le grand modèle de langage représenté par ChatG?PT et la technologie d'intelligence artificielle qui en dérive sont le noyau essentiel. Pas un créateur , mais un processeur et un intégrateur d'informations très compétent.
"Dans une certaine mesure, les prévisions météorologiques et climatiques ont également de tels problèmes", a déclaré Ma Zhuguo, prenant comme exemple le dernier modèle climatique pour la prévision climatique, une fois que la précision des données dans un certain lien du modèle est insuffisante, les résultats seront certains. Provoquera des erreurs.
Les modèles climatiques utilisent des méthodes mathématiques pour simuler les changements météorologiques. "Actuellement, les gens ne comprennent pas pleinement le processus du changement climatique, car la recherche sur certains phénomènes climatiques doit formuler des hypothèses, et des modèles plus précis nécessitent davantage de données d'observation. Selon Ma Zhuguo, l'application de la technologie de l'intelligence artificielle dans le domaine de la météorologie." L'amélioration substantielle des capacités de traitement de l'information et des données apportée par une grande puissance de calcul et des algorithmes mérite d'être reconnue, mais elle a encore des limites.
Tout comme "peu importe à quel point vous lisez les livres d'histoire, il est difficile de planifier l'avenir". Ma Zhuguo a déclaré que peu importe la façon dont les météorologues comprennent les modèles de développement climatique passés, il est difficile de prédire avec précision l'évolution du climat. météo.
"L'intelligence artificielle et les méthodes de prévision traditionnelles se favorisent mutuellement"
Selon Ma Zhuguo, lorsque l'intelligence artificielle entre dans les scénarios d'application des prévisions météorologiques et de la physique atmosphérique, elle entraîne essentiellement l'intégration du Big Data et d'autres informations grâce à la puissance de calcul et aux algorithmes, et fournit un nouveau support technique pour les modèles et les modèles. "Mais nous ne pouvons pas nous attendre ou simplement dire que l'intelligence artificielle remplacera les méthodes de prévision traditionnelles, du moins les conditions ne sont pas encore remplies".
Prenant comme exemple les images satellites familières des nuages, Ma Zhuguo a expliqué qu'en prévision météorologique, la surveillance par satellite est très efficace et peut voir intuitivement la trajectoire et la vitesse des nuages, une fois que les algorithmes des modèles numériques sont utilisés pour remplacer les observations intuitives manuelles. les changements substantiels apportés sont également évidents.Prévisions météorologiques d'aujourd'hui, la méthode conventionnelle consiste à utiliser des modèles de prévisions météorologiques pour effectuer des prévisions quantitatives. Ma Zhuguo a expliqué que le modèle est essentiellement un modèle mathématique, qui utilise les lois changeantes du mouvement de la mécanique des fluides pour établir une équation de mouvement pour les fluides atmosphériques, puis génère une équation de prévision qui change avec le temps. Par exemple, si la météo à ce moment est connue, les conditions météorologiques de la période suivante peuvent être jugées sur la base de l'équation du mouvement.
"Cependant, de nombreuses hypothèses doivent être faites lors du fonctionnement de l'équation. Ce processus entraînera la sélection de données, ce qui entraînera certaines erreurs, car seules certaines hypothèses doivent être faites dans les conditions de la dynamique des fluides pour faire inférences et calculs. être saisi manuellement. L'intelligence génère et extrait des informations plus précises disponibles.
Actuellement, la recherche humaine dans le domaine de la météorologie a encore des limites. De plus en plus de nouvelles cognitions reposent sur l'exploration de la recherche scientifique et sur des contraintes révolutionnaires. Elle estime que les technologies liées à l'intelligence artificielle bénéficieront certainement à la recherche scientifique et aideront à obtenir de nouveaux résultats scientifiques. . Dans le domaine de la météorologie et de la prévision climatique, l’intelligence artificielle et les méthodes traditionnelles de prévision se favorisent mutuellement.
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« IA+Weather » pourrait devenir un nouvel océan bleu pour les entreprises
Lin Chunxia, journaliste du China Economic Times
En tant que principale force motrice d'un nouveau cycle de révolution technologique et de transformation industrielle, l'intelligence artificielle (IA) n'est pas seulement une stratégie nationale et un nouveau moteur de croissance, mais aussi le cœur de la compétitivité de la concurrence industrielle. Ces dernières années, si l’intelligence artificielle a amélioré la précision des prévisions météorologiques, elle a également diversifié l’application des données météorologiques.L'Organisation météorologique internationale (OMM) a récemment publié des données montrant qu'il y a 66 % de chances que la température moyenne annuelle mondiale augmente temporairement de 1,5 degrés Celsius par rapport aux niveaux préindustriels au cours des cinq prochaines années. Bien que cela diffère dans le temps des prévisions précédentes de l’intelligence artificielle, la direction du réchauffement climatique est cohérente. Pendant un certain temps, le marché a commencé à s'intéresser de plus près à « l'IA + la météo ».
Les services météorologiques adoptent activement l'intelligence artificielle
Ces dernières années, les services météorologiques de Chine et les entreprises associées ont activement adopté l'intelligence artificielle et exploré en permanence les domaines et les méthodes des applications météorologiques de l'intelligence artificielle.Par exemple, le Bureau météorologique de Shenzhen a mené une coopération approfondie avec Huawei Cloud. Les deux parties ont travaillé ensemble pour créer un modèle de coopération approfondie et complet de « météorologie + cloud + IA + 5G ». promouvoir les percées dans les prévisions météorologiques précises pour les mégalopoles et l’innovation dans les services météorologiques des villes intelligentes.
Moji Weather, profondément engagé dans les services météorologiques depuis de nombreuses années, utilise également constamment la technologie de l'IA pour développer le marché de l'océan bleu dans le domaine de la météorologie. Moji Weather a commencé à explorer la face B dès 2016, exerçant une valeur commerciale dans de nombreux domaines tels que la construction urbaine, les services de transport, la météorologie agricole, la prévention des catastrophes, etc., et ouvrant progressivement les centaines de milliards de « météorologie + » bleu marché océanique.
Prenons l'exemple du secteur des transports. Dans des conditions météorologiques complexes, la probabilité d'accidents de la circulation sur les autoroutes est très élevée. Le service de portefeuille de produits de trafic routier lancé par Moji utilise des produits de données raffinés tels que les prévisions et les avertissements de grille kilométrique. -level Le radar à court terme, les images de nuages en temps réel, les prévisions de trajectoire des typhons, etc. sont combinés à une analyse visuelle des cartes de trafic pour envoyer des alertes précoces pour les sections de route dangereuses, réduisant ainsi considérablement l'incidence des accidents de la route.
L’océan bleu des « IA + services climatiques » est en plein essor, et ses perspectives sont prometteuses. Selon le « Rapport sur le développement de l'industrie météorologique chinoise », la taille de l'industrie des services météorologiques en Chine atteindra 300 milliards de yuans en 2025, avec un fort potentiel de croissance ultérieur. Bien entendu, son potentiel de développement repose sur des prévisions précises.
Huo Zhiguo, chercheur à l'Académie chinoise des sciences météorologiques, a déclaré dans une interview avec un journaliste du China Economic Times qu'avec l'aide de moyens de haute technologie tels que la technologie numérique et l'intelligence artificielle, les prévisions météorologiques sont plus précises. et raffiné que par le passé.
Des prévisions météorologiques très précises jouent un rôle important dans le développement économique et social. Par exemple, lors des semis agricoles, certaines mesures ciblées peuvent être prises en fonction des prévisions météorologiques, et l'irrigation peut être réduite en cas de pluie. S'il ne pleut pas pendant une longue période, certaines mesures correctives telles que l'irrigation peuvent être prises. Autre exemple, les prévisions de catastrophes, telles que les prévisions de typhons, peuvent permettre aux pêcheurs de retourner au port à temps pour se mettre à l’abri, ce qui peut réduire considérablement les pertes.
Explorer le positionnement technologique de pointe du service "Météo+"
En 2022, le « Plan pour un développement de haute qualité de la météorologie (2022-2035) » indique clairement qu'il faut « renforcer l'intégration et l'application en profondeur de l'intelligence artificielle, du big data, de l'informatique quantique et de la météorologie ». À l'ère de l'IA, la météo intelligente est devenue l'un des fondements de la nouvelle infrastructure économique numérique de la Chine.
Jiang Qiping, directeur du Centre de recherche sur les technologies de l'information de l'Académie chinoise des sciences sociales, a déclaré dans une interview avec un journaliste du China Economic Times que l'intelligence artificielle jouerait un rôle de plus en plus important dans les services à l'avenir, y compris dans le Internet industriel, y compris des applications dans diverses industries, y compris les applications météorologiques. Les applications météorologiques sont des systèmes vastes et complexes. Améliorer l’efficacité des systèmes complexes est exactement ce pour quoi l’intelligence artificielle est efficace.
Comment l'intelligence artificielle sera-t-elle profondément intégrée et appliquée à la météorologie à l'avenir, apportant de nouveaux changements et de nouvelles explorations dans le domaine de la météorologie ?
Le 18 mai, lors du séminaire de développement d'applications météorologiques sur l'intelligence artificielle organisé par l'Administration météorologique de Chine, des experts et des universitaires d'universités, d'instituts de recherche scientifique, d'entreprises, etc. ont discuté du thème « L'intelligence artificielle au service de la « Météo+ » », discussion approfondie sur de nouvelles idées et de nouvelles mesures pour les applications météorologiques de l'intelligence artificielle.
Zhang Jun, secrétaire du Comité du Parti de l'Institut de technologie de Pékin et académicien de l'Académie chinoise d'ingénierie, a déclaré lors de la réunion que l'intelligence artificielle et le travail météorologique sont méthodologiquement similaires et qu'il y a une énorme marge pour que l'intelligence artificielle puisse aider développement de haute qualité de la météorologie. Grâce à l'intégration profonde de la technologie de l'intelligence artificielle et de la météorologie, un système météorologique mondial intelligent, multi-échelle et précis sera établi. L'intelligence artificielle peut jouer un rôle dans de nombreux domaines tels que la perception, la transmission, l'informatique et les services.
Chen Yunji, directeur adjoint et chercheur de l'Institut de technologie informatique de l'Académie chinoise des sciences, estime que l'objectif de la recherche scientifique météorologique intelligente est d'améliorer les capacités de prévision des prévisions saisonnières et de modélisation des liaisons spatiales à longue portée. sur plusieurs échelles de temps. Cela permet une prévision et un contrôle précis du système météorologique.
Xie Lingxi, chercheur principal chez Huawei Cloud Computing Company, a souligné que l'entrée de l'intelligence artificielle dans le domaine des prévisions météorologiques a apporté de nombreuses idées et voies nouvelles. Par exemple, cela peut considérablement augmenter la vitesse des prévisions météorologiques et améliorer l’actualité des prévisions. Les modèles d'exploration de données et les équations mathématiques à partir de données se complètent. Le développement rapide de nouvelles méthodes contribuera à briser le monopole initial de la technologie de prévision.
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L'objectif et l'orientation de l'intelligence artificielle pour aider l'humanité à faire face au changement climatique
Zhou Hongchun
Le changement climatique est un défi commun auquel toute l'humanité est confrontée. L'humanité est un passager du « navire » de la Terre et une communauté de destin. Nous devons travailler ensemble pour relever le défi du changement climatique.
"L'intelligence artificielle prédit que la température de la Terre dépassera la barre des 1,5 degrés Celsius entre 2033 et 2035" persiste encore, l'Organisation météorologique mondiale (OMM) sur "la température moyenne annuelle mondiale au cours des cinq prochaines années va augmenter plus que les niveaux préindustriels. « La probabilité que 1,5 degré Celsius soit de 66 % ; la probabilité qu’au moins une année entre 2023 et 2027 soit l’année la plus chaude jamais enregistrée atteint 98 %. » L’avertissement est assourdissant.
Actuellement, l'utilisation de l'intelligence artificielle pour aider l'humanité à faire face aux problèmes du changement climatique nous offre de grandes opportunités : cela peut se refléter dans la mise en œuvre de plans d'action de réduction des émissions de carbone, l'adaptation au changement climatique et la compréhension du public.
L'intelligence artificielle, avec les progrès itératifs des modèles Big Data, est de plus en plus considérée comme la prochaine génération de technologie générale et est devenue une technologie de rupture dans la révolution technologique et la révolution industrielle. L’intelligence artificielle a un impact croissant grâce à l’analyse des données, à la modélisation et à la prévision, ainsi qu’à l’optimisation des processus de production et à l’amélioration de l’efficacité et de la productivité de la chaîne d’approvisionnement.
En réponse au changement climatique, l'intelligence artificielle dispose d'un large espace d'application et jouera un rôle de plus en plus important.
L'intelligence artificielle peut améliorer la précision des prévisions météorologiques. Des recherches pertinentes montrent que 87 % des experts en intelligence artificielle confirment que l’intelligence artificielle deviendra un outil efficace pour lutter contre le changement climatique. Plus précisément, l'intelligence artificielle peut jouer un rôle important dans les aspects suivants : premièrement, en prévoyant les zones présentant une forte probabilité d'inondations, de sécheresses, d'incendies et d'autres risques ; deuxièmement, en prévoyant les catastrophes climatiques (événements météorologiques) et en émettant des alertes précoces pour réduire les coûts de main-d'œuvre ; Le troisième est de mieux allouer les ressources en eau aux terres pour différents usages au sein de la juridiction administrative ; le quatrième est de choisir des investissements dans des projets d'infrastructures tels que des barrages et des projets de protection contre les incendies avec une meilleure efficacité.
Le rapport « Comment l'intelligence artificielle peut être un outil puissant pour lutter contre le changement climatique » publié par le Boston Consulting Group montre que l'utilisation de l'intelligence artificielle peut aider une organisation à réduire les émissions de gaz à effet de serre de 5 à 10 %, et si étendu à l’échelle mondiale, il réduira de 26 % à 5,3 milliards de tonnes les émissions de gaz à effet de serre équivalentes au dioxyde de carbone.
Des recherches pertinentes montrent que l'intelligence artificielle peut aider les humains à faire face au changement climatique, notamment en améliorant l'efficacité énergétique, en réduisant les émissions dans des domaines importants, en participant au public, en économisant l'énergie des centres de données et en formulant et en mettant en œuvre des plans d'adaptation au changement climatique.
Pour améliorer l'efficacité énergétique.
Dans les 3 à 5 prochaines années, l'intelligence artificielle améliorera de 15 % l'efficacité énergétique dans des domaines connexes. L'apprentissage automatique peut prendre en charge de nombreux aspects, de la maintenance automatique à la surveillance des fuites, en passant par l'optimisation des processus, la gestion des installations et même l'efficacité de la production et de la distribution d'électricité. Certains outils d’intelligence artificielle peuvent prédire la direction du vent 36 heures à l’avance, optimisant ainsi l’exploitation des parcs éoliens et réduisant la réduction du vent. L'intelligence artificielle peut sélectionner et optimiser le développement et l'utilisation des énergies renouvelables, relier divers types de nœuds, de bases et d'autres liens de production d'énergie renouvelable pour ajuster et équilibrer l'offre et la demande.
La fabrication industrielle, les transports, la construction, les biens de consommation, les services publics et d'autres domaines peuvent tous utiliser l'intelligence artificielle pour obtenir des effets de réduction des émissions de carbone.
La méthode spécifique consiste à effectuer d'abord une surveillance des émissions de carbone. Utiliser l'analyse des données d'intelligence artificielle pour suivre l'empreinte carbone de ses propres opérations, fournisseurs, utilisateurs et autres maillons de la chaîne de valeur, et compléter les données manquantes pour améliorer la précision du suivi. Grâce à une analyse détaillée et à des informations sur tous les aspects de la chaîne de valeur, l'IA peut améliorer l'efficacité des entreprises dans les domaines de la production, du transport et d'autres aspects, réduire les émissions de carbone et réduire les coûts. L’intelligence artificielle peut optimiser les voies de circulation et les feux de circulation, réduire continuellement les émissions d’exploitation et contribuer à atténuer le changement climatique.
En termes d'agriculture et de puits de carbone, les projets volontaires de réduction des émissions tels que les puits de carbone forestiers sont une composante indispensable des plans de construction du pic carbone et de la feuille de route neutre en carbone. La recherche et l’informatique en IA peuvent également améliorer considérablement les rendements, l’efficacité et la durabilité des cultures en analysant et en modélisant des conditions telles que la température atmosphérique, le sol, la migration des oiseaux, la plantation, l’irrigation, l’utilisation de pesticides et d’engrais et le cycle de récolte.
Empreinte carbone et plaidoyer pour le changement climatique. Le changement climatique a eu un impact évident sur l'environnement écologique mondial, ainsi que sur les systèmes sociaux et économiques. « Atteindre le pic de carbone et la neutralité carbone est un changement systémique économique et social étendu et profond. » En réponse au changement climatique, l'intelligence artificielle peut aider les gens à créer une plate-forme pour suivre l'empreinte carbone des individus et même des entreprises, concevoir des contre-mesures ciblées, réduire les émissions de carbone dans la vie quotidienne des gens telles que l'alimentation, les vêtements, le logement et les transports, et atteindre un un développement plus durable. Une faible consommation d’énergie et une réduction des émissions de carbone contribuent à l’amélioration du niveau de vie et du bien-être des populations.
L'intelligence artificielle aide à élaborer des plans d'adaptation au changement climatique. Par exemple, les pays les plus vulnérables aux effets du changement climatique ont systématiquement utilisé l’intelligence artificielle pour lancer leurs actions d’adaptation ; certains pays ont eu recours à l’intelligence artificielle pour lancer une cartographie précise de la répartition des cultures et prédire l’impact du changement climatique sur les récoltes.
L'empreinte carbone provoquée par le développement de technologies à forte intensité informatique telles que l'apprentissage automatique ne peut être ignorée. Par conséquent, en plus d’utiliser autant que possible les énergies renouvelables, nous devrions également concevoir des réseaux de neurones généraux, des modèles d’intelligence artificielle ou d’apprentissage automatique ayant une applicabilité universelle, et utiliser les meilleures pratiques et outils pour mesurer l’efficacité carbone afin de réduire les émissions de carbone. Commencez petit ; utilisez le concept le moins coûteux pour concevoir une solution d’IA, puis itérez, intégrez et améliorez la solution en temps opportun. Renforcer le renforcement des capacités, développer des plateformes technologiques habilitantes et mettre en œuvre de nouveaux modèles de gouvernance pour maximiser les avantages de l’intelligence artificielle dans la réduction des émissions de carbone.
(L'auteur est chercheur au Centre de Recherche sur le Développement du Conseil d'Etat)
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