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售后服务上门服务电话，智能分配单据：3dmark和鲁大师哪个准测试结果大揭秘，真实性能一目了然

测试结果大揭秘，真实性能一目了然 作为知乎盐选专栏作者，我经常被读者追问一个问题：3dmark和鲁大师哪个准？今天，我们就用数据和案例来揭开这个谜底。 首先，3DMark是由UL Benchmarks开发的专业显卡测试工具，广泛应用于硬件评测领域。而鲁大师则是国内用户熟知的综合性能检测软件，主打“一键跑分”。两者的定位不同，但究竟谁的测试结果更可信？ 以2023年热门显卡RTX 4070为例，3DMark Time Spy测试得分为17,500分（来源：TechPowerUp数据库1），而鲁大师在同平台跑分中却给出了夸张的“85万分”。这一差距直接引发了用户对3dmark和鲁大师哪个准的质疑。 深入分析发现，鲁大师的评分算法更偏向“娱乐化”。其总分包含CPU、内存、硬盘等多项指标，且权重不透明。相比之下，3DMark专注于GPU和CPU的图形渲染能力测试，结果更贴近实际游戏表现。 再来看一个案例：AMD Ryzen 7 7800X3D处理器在3DMark CPU Profile测试中，单线程得分1,050，多线程得分8,900（来源：AnandTech2）。而鲁大师的“处理器得分”却高达120万，缺乏具体基准对照。这种模糊的评分方式，让3dmark和鲁大师哪个准的答案不言而喻。 值得注意的是，3DMark的测试场景基于DirectX 12和光线追踪技术，与主流游戏引擎高度契合。例如，赛博朋克2077在RTX 4080上的帧率表现，与3DMark Port Royal光追测试结果误差仅为±3%（数据来源：Tom's Hardware3）。而鲁大师的“游戏性能预测”则经常出现20%以上的偏差。 当然，鲁大师也有其优势——操作简单、适合小白用户快速检测硬件信息。但若论专业性和准确性，3dmark和鲁大师哪个准？答案显然是前者。 总结来说，3DMark凭借科学的测试模型和全球统一的评分标准，成为硬件发烧友和媒体的首选工具。而鲁大师更适合日常粗略参考。下次当你看到两个软件的跑分差距时，不妨想想这篇文章的数据对比。

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12月5日至8日，由云南省人民政府和中国科学技术协会共同主办的2025腾冲科学家论坛在腾冲举行。论坛期间上海财经大学数字经济研究院与新华网融媒体未来研究院在“未来之问”可持续发展创新与知识产权实践咖啡论坛上共同发布了《科学智能生态报告（2025）》。报告显示，我国科学智能生态培育在6个主要方面取得进展。

《科学智能生态报告》作为该领域前沿情况的发展简报，以科技创新生态培育为切入点，重点观察分析了生命科学、物理与地球科学、化学与材料科学、能源科技、量子计算、脑机科学等领域的科学智能生态化进展、发展特征和生态趋向，从政策引导、资助体系、实验室建设、模型与仿真系统、算力网络、数据体系等角度勾勒出我国在科学智能生态培育方面的基本轮廓，尤其是AI能力底座建设与科研范式转换方面的进展。这项报告，是智能科技与智能经济生态前沿观察研究系列工作的一部分。

上海财经大学数字经济研究院与新华网融媒体研究院共同发布的这项报告显示，在2024年积极布局的基础上，2025年中国在科学智能领域加速推进，政策落地、基础模型、专业科研AI底座、科研智能体、数据平台、目标体系、科研突破、合作组织、协作网络等多个角度均取得实际进展。尤其在以下6方面取得了较为显著的成效。

政策节点方面立体推进，形成了从中央到地方系统部署，多部门联合的实施的布局。科技部在2024至2025年期间，围绕AI4S发展问题，从体系化专项部署、夯实数据基础、完善治理规范、推动应用示范等方面推出了系列政策和措施。包括为贯彻落实国家《新一代人工智能发展规划》，科技部会同自然科学基金委近期启动“人工智能驱动的科学研究”专项部署工作，结合数学、物理、化学、天文等基础学科关键问题，围绕药物研发、基因研究、生物育种、新材料研发等重点领域科研需求展开，布局“人工智能驱动的科学研究”前沿科技研发体系。2025年7月北京出台全国首个科学智能专项地方政策，发布《北京市加快人工智能赋能科学研究高质量发展行动计划(2025-2027年)》。2025年8月《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》颁布，提出要以“人工智能+”科学技术来加速科学发现进程。2025年10月《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》发布，明确提出“全面实施‘人工智能+’行动，以人工智能引领科研范式变革”。

目标体系方面，对于人工智能驱动科技发展新范式的技术切口、创新方法、突破方向和路径有了更清晰的认知。2024年11月上海科学智能研究院联合复旦大学、集智科学研究中心、阿里云共同发布“科学智能前沿观察”，梳理和凝练了科学智能的十大前沿方向。2025年5月上海科学智能研究院又发布了AI4S在数学、物质科学、生命科学等7大领域的28个前沿方向，提出90个关键问题的突破路径。2025年9月上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文在2025浦江创新论坛提出科学智能六大前沿问题。

技术节点方面，基座大模型、专业模型、智能体等多维发展，科学智能的技术生态链初步形成。2025年初以来DeepSeek系列开源AI大模型发布，为中国科学智能发展提供了宝贵的基础模型和AI底座，2025年底发布的DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale，以其比肩GPT-5的优秀推理能力和准确度，使得通用的AI大模型在科研领域内的可用性进一步得到增强。上海科学智能研究院从2024年底开始发布系列垂直领域科学大模型，涵盖气候科学、药物研发、基因组研究、生命流体力学等领域。2025年4月由之江实验室主导打造的球科学领域基础模型GeoGPT正式面向全球开放使用。之江实验室的天文领域模型OneAstronomy及科学基础模型021LSM，湖畔实验室的气象大模型“八观”，浙江肿瘤医院联合阿里达摩院研发的胃癌影像筛查AI模型DAMOGRAPE、西湖大学的AI中药大模型“神农Alpha”，阿里云登上《Nature》子刊的生物基础大模型LucaOne等，也都是重要技术节点。

平台建设方面，科研机构、高等院校、主力企业形成互补格局，形成贯通数据、模型与学科的全流程闭环。2025年4月中国科学院自动化研究所发布基于科学基础大模型的智能科研平台——ScienceOne。2025年7月上海AI实验室发布十项“AI+科学”关键成果及“书生”科学发现平台，覆盖量子计算、生命科学、材料等领域的十项突破性成果，并推出整合了200余个智能体、PB级数据集的“书生”科学发现平台Intern-Discovery，提供一站式科研支持。同月海科学智能研究院等联合打造的“星河启智”科学智能开放平台发布初期汇聚12个学科的200多个科学模型和12PB数据，为全球科研人员提供全栈式开放基础设施。中国科大率先建成了机器化学家平台，集成110台科研机器人、200多台智能工作站，覆盖近百种实验类型，完成了“读—想—做—创”的科研全流程闭环。2025年9月百度智能云与北京大学深圳研究生院携手打造的“一站式”数智化生命科学研究平台AI4SLAB上线。

合作协同方面，各种纵横交错的行业组织涌现，有效促进了资源分享与创新互助。球科学智能发展联盟、国际科学智能联盟、科学智能战略科技力量联盟等先后成立，均由顶尖高校、科研院所及行业领军企业共同发起，合作打造开放共享的基础设施，通过人工智能（AI）技术推动科研范式变革，推动跨学科融合与产业转化，加速科学发现与产业应用的协同发展。2025年7月的世界人工智能大会期间中国科学院院士、图灵奖得主和诺贝尔奖得主等国际顶尖科学家共同发起《开放科学全球合作倡议》，呼吁打破“数据鸿沟”，让AI科学惠及全球每个角落。2025年9月260家科技共同体发布了“开放、信任、合作”倡议。

人才培育方面，原生科学智能人才培养开始创新启程。2025年9月中国科大“智能科学家”科创试点班招募科创先锋，开启了科学智能人才培养的创新示范。2025年11月北京中关村学院与中关村人工智能研究院联合发布全球首个助力科研人才全流程培养的科研智能体系统OmniScientist。

腾冲科学家论坛之可持续发展创新咖啡论坛由新华社国家重点实验室生物感知智能应用研究部学术带头人、新华网融媒体未来研究院院长杨溟等专家领衔，现场集中发布了四大成果：一是上海财经大学数字经济研究院与新华网融媒体未来研究院合作的《科学智能生态报告（2025）》，系统梳理我国在政策、技术、平台、人才等方面的六项关键进展，描绘科学智能生态化发展新图景；二是《2025中国草果产业发展报告》，展现怒江草果产业规模化与全链升级成果；三是《“温情家书·智慧传承”AI创新应用大赛》揭晓，“小鹿光年AI回忆录”项目获奖凸显AI在情感记录与家族记忆传承场景中的温情应用；四是“彝绣疗愈”生物感知智能与艺术疗愈联合实验室项目启动，推动非遗彝绣与前沿科技融合，服务康养与艺术治疗。四项成果体现了科学智能从顶层设计到产业一线、从技术突破到人文关怀的多元实践路径。

上海财经大学数字经济研究院近期还发布了人才指数、低空经济、具身智能、智能经济等角度的主题研究报告，并开始推出智能经济生态观察系列报告，以此服务产业科技创新探索，推动产业、教育与科研融合发展。

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