我國成功發射衛星網際網路低軌衛星
2026-02-24 04:31 1,451次浏览近日，有網友在社交平臺反映，乘坐特惠快車時遭遇了有償開空調情況，車內告示標明「如需空調掃碼3元，自動開啟」「特惠訂單不含空調，自願消費」，引發網絡熱議。 當前多地經歷高溫天氣，乘客要求開空調再正常不過，但司機另收空調費是否正當？從平臺規則看，大部分網約車平臺嚴禁司機因開空調加價議價。《出租汽車運營服務規範》規定，駕駛員應根據乘客意願使用空調，網約車也應遵循。同時，不少城市的交通運輸部門明確要求，網約車須按乘客意願提供空調服務。 但是，面對司機拒開空調或另收空調費的違規行為，平臺往往單純依靠扣服務分、暫停運營等方式應對，並沒有觸及此類現象發生的根本原因。因空調而起的司乘矛盾，折射出的是網約車行業更深層次的結構性問題。 近年來，網約車行業普遍存在「供大於求」的現象，多地發布運力飽和預警，司機本來就面臨著收入下滑的困境。與此同時，平臺競爭加劇，往往通過低價訂單吸引乘客，對司機的抽成卻並未減少，空調紛爭正是在司機收入空間被進一步壓縮的背景下發生的。雖然部分平臺推出了高溫補貼，但因時段限制、金額較小等原因，作用有限。 化解司乘矛盾，平臺應擔起責任，完善規則設計的漏洞。例如，可以探索運價動態調整機制，根據氣溫、裡程等實際情況設立合理的空調附加費；優化高溫補貼規則，按單實時結算；細化服務標準，形成較為統一的服務流程。 卷低價卷不出未來，走精細化運營之路才是網約車行業的必然選擇。當行業標準更加清晰規範，平臺規則更加公正合理，司機不必為控制成本降低服務質量，乘客擁有更加舒心的出行體驗，行業方能駛入良性發展的軌道。
山東博興8月9日電 (記者 沙見龍)以「數啟新程·智領未來」為主題的數智化轉型標杆實踐交流會8月9日在山東省濱州市博興縣召開。來自相關領域的專家、學者及知名企業代表等與會，分享前沿數智化技術和先進轉型經驗，助力石化行業數智化轉型。 當前，數位技術的飛速發展正在重塑各行各業的競爭格局，而數智化轉型已成為企業提升核心競爭力的關鍵路徑。 圖為交流會現場。沙見龍 攝 「要實現『多打糧食』，就得通過數位化、流程化、智能化三步走，聚焦效率、效益，做好資源配置、人才培養、組織優化，提升客戶價值的實現能力。」山東京博控股集團有限公司數智化轉型運營中心助理總經理吳家安現場介紹「數智京博」建設經驗。 目前京博數智化基於三大主線提升客戶價值、賦能高效運營及驅動可持續發展：以客戶為中心，賦能端到端價值鏈，促成客戶滿意的價值創造主線；推動數位化深度融合，構建公司可持續發展體系的內部運營主線；打造先進可靠的數位化基礎設施的數智化保障主線。 「隨著新一輪科技革命和產業變革深入發展，我們積極整合數字科技創新資源，加快形成新質生產力。」吳家安表示，京博將聚焦「AI+研發」「AI+生產」「AI+經營」三大產業場景，圍繞「算力與智能裝備線」「模型算法線」等6條主線開展「人工智慧+」行動。 圖為與會嘉賓分享數智化轉型經驗。沙見龍 攝 蘇州沃時數字科技有限公司CEO曾琢以「Al+研發落地應用與實踐」為題，闡述利用實驗室自動化與人工智慧優化化學製造的路徑。在實踐中，該公司以獨特的AI計算平臺和實驗室自動化平臺相結合的模式，賦能化工、新能源、新材料企業工藝研發與創新，打造高質高效AI自動化合成平臺，通過人工智慧進行設計、合成、測試，實現目標化合物路徑發現與自動合成。 曾琢表示，化學合成是化工、新材料、醫藥研發的基石，但傳統工業(醫藥、化工、新能源、材料)技術研發依賴逐級放大，且周期長、投資大，探索化學空間的速度已遠落後於發展需求。「實驗室自動化智能化可為化工研髮帶來顛覆性變革，使成本更低、效率更高。」 圖為與會嘉賓分享數智化轉型經驗。沙見龍 攝 「化工行業基本經歷了機械化、電氣化和自動化階段，大都處在工業2.0和3.0的混合狀態。整體來看，雖然各企業智能化轉型意願偏積極，但依然分化明顯。」在中化信息雲事業部總經理湯政翰看來，中國多數大型化工企業的管理能力、精細化運營能力等都有待增強，創新能力和國際市場競爭力與世界一流水平還存在差距，升級任務緊迫。 隨著國家對打造行業領域專屬公有雲的重視，「化工行業雲」應運而生。湯政翰介紹說，藉助中國中化數位化轉型的成功經驗，「化工行業雲」對推動產業鏈上下遊企業業務協同、資源整合和數據共享具有重要意義，能夠搭建共性解決方案，加強協作配套，助力大中小企業實現「鏈式」轉型，帶動化工行業高質量發展。 「一個完整的企業AI擁抱閉環，要立於認知、基於數據、成於算法、融於場景。」山東京博控股集團有限公司董事、CIO唐亮對企業數智化轉型方面感受頗深。他在接受記者採訪時提到，企業擁抱AI打造新的核心競爭力，本質上是在數位化轉型基礎上的再一次認知升級和能力躍遷。AI不僅是技術工具，更是重塑企業價值創造邏輯的關鍵驅動力。這要求管理者從「技術採購思維」轉向「智能原生思維」，重新思考如何用AI重構價值創造過程。(完)
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