國家數據局：中國算力總規模居全球第二
2026-03-01 15:05 6,284次浏览8月7日電 近日，財政部有關負責同志就標普國際信用評級公司維持我主權信用評級和展望不變有關問題接受了記者採訪。 有記者問：8月7日，標普國際信用評級公司發布報告，決定維持中國主權信用評級「A+」和展望「穩定」不變，請問財政部對此有何看法？ 財政部有關負責同志回應稱，很高興看到標普作出維持中國主權信用評級和展望穩定的決定，標普報告對中國經濟增長韌性和債務管控成效高度認可，體現了對中國經濟向好前景的信心。 2025年上半年，中國政府積極應對急劇變化的外部環境，打好政策「組合拳」，保障經濟運行穩中有進，主要經濟指標表現好於預期，新質生產力積極發展，民生兜底保障進一步加強，中國經濟展現強大活力和韌性。上半年，中國經濟增速達到5.3%，比去年全年提高0.3個百分點。日前，國際貨幣基金組織將2025年中國經濟增長率預期值提高至4.8%，較4月的預期上調0.8個百分點。 下半年，中國宏觀政策將持續發力、適時加力，同時保持政策連續性穩定性，增強靈活性預見性，著力穩就業、穩企業、穩市場、穩預期，有力促進國內國際雙循環，努力完成全年經濟社會發展目標任務，實現「十四五」圓滿收官。 從長遠來看，中國經濟基礎穩、優勢多、韌性強、潛力大，支撐高質量發展的積極因素不斷積累。中國特色社會主義制度優勢、超大規模市場優勢、完整產業體系優勢、豐富人才資源優勢都為經濟持續健康發展提供了堅實保障。未來，中國將繼續增強經濟發展的內生動力，不斷根據國內外形勢變化，及時研究和動態調整政策儲備，確保經濟持續穩中向好，為世界經濟發展貢獻中國力量。
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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