國臺辦：向世運會中國臺北代表團表示祝賀
2025-12-19 18:41 5,974次浏览重慶8月14日電(紀嘉欣 梁欽卿 吳旭 賈楠) 在成渝高速，氫能重卡往來穿梭，承擔著貨物運輸的日常任務；在新疆哈密，氫燃料電池牽引車已投入「疆煤外運」核心線路，為運輸能源物資提供可靠支撐……來自重慶的氫能源車輛走向全國多個省市，融入物流配送、城市環衛等多元化場景。 「在這個月內，搭載博世300千瓦氫動力模塊的49噸重卡即將在新疆天山地區實現規模化運營。」博世氫動力系統(重慶)有限公司(下稱博世氫動力)有關人士在重慶透露說，不久前，首批為新疆哈密量身定製的搭載博世190千瓦氫動力模塊的49噸氫燃料電池牽引車已正式下線，交付當地煤炭運輸市場。 面對高海拔、夏季高溫、冬季高寒等複雜的應用場景，氫動力模塊如同強勁的「心臟」，為車輛提供源源不斷的動力。即便在海拔高、坡度大的路段，它也能保持穩定輸出，滿足「疆煤外運」的運輸需求。 圖為新疆天山道路測試。博世氫動力系統(重慶)有限公司 供圖 博世氫動力由德國博世集團和慶鈴汽車集團共同成立，已推出多款高效、可靠、智能的燃料電池系統、重型電驅橋及儲氫系統關鍵零部件，為商用車市場提供了靈活多樣的氫動力系統解決方案。 截至目前，博世氫動力已有四款氫動力模塊產品實現量產，產品可全面覆蓋4.5噸至49噸全系列氫燃料電池商用車在冷鏈、環衛及物流等典型場景的應用。搭載博世氫動力模塊產品的車輛已在重慶、天津、江蘇等18個省份開展示範運營。 圖為博世氫動力系統(重慶)有限公司展出的氫動力模塊。紀嘉欣 攝 公司相關責任人介紹，之所以選擇將布局重心放在重慶，一方面因為重慶作為中國西部地區的重要城市，發展潛力巨大；另一方面因為政府在政策、研發等方面對氫能源產業給予了大力支持。 近年來，重慶九龍坡區在氫能產業發展上出臺了一系列政策，致力於打造集氫能科技園、氫能產業園、氫能產業示範應用基地「三位一體」的「西部氫谷」。 九龍坡區憑藉先發優勢與產業積澱，在氫能領域展現出強勁發展動能。「九龍坡區的氫能產業起步較早，擁有博世氫動力、國鴻氫能等龍頭企業，產業端發展相對成熟。在應用場景的拓展力度上也更為強勁。」九龍坡區經濟信息委黨委副書記嚴國存談到九龍坡區的氫能發展優勢。 「喝」氫「吐」水，氫能源車輛的環保特性為當地環境帶來了生態價值。九龍坡區生態環境局副局長李彥表示：「氫能源車輛在尾氣排放控制方面成效顯著，能有效降低PM2.5等汙染物的濃度，推動區域空氣品質持續優化。」 「氫能源燃燒效率高，在重型卡車等工業領域的應用價值尤其顯著。」李彥指出。重慶作為我國重要的工業城市，工業運輸場景中重型卡車使用頻繁。氫能源車輛的推廣使用，能夠針對性減少碳排放，改善區域環境。 圖為氫能產業鏈沙盤展示模型。紀嘉欣 攝 氫能源作為新興產業，正展現出愈發廣闊的發展前景。如今，其應用場景還在不斷擴大，從重型商用車領域不斷向外延伸，拓展到氫能兩輪車、觀光旅遊車乃至農用無人機等多個領域。氫能源在各應用場景中持續釋放潛力，未來發展擁有無限可能。(完)
天津8月9日電 (記者 王君妍)國家超級計算天津中心聯合主辦的「天河-天開智慧醫療創新發展大會」8日在天津舉行，會上發布了多項天河超算賦能智慧醫療的成果。 8月8日，天河-天開智慧醫療創新發展大會在天津天開高教科創園舉辦。進一步加速推動超算算力轉化為生產力，強化天河賦能醫療健康領域的創新發展與高質量發展。記者佟鬱攝 會上，國家超級計算天津中心、智臨天河科技有限公司牽頭與多家醫療機構共同啟動了AI原生醫院建設，未來將重點聚焦醫療垂直大模型、醫療智能體和醫療應用場景的研發和落地緊密合作，共同致力於推動醫療模式變革。 據悉，隨著醫院信息化、數位化水平的持續提升，智能化建設成為當前醫療行業發展的重要趨勢。人工智慧如何實現與醫院管理、診療、服務等環節的深度融合，是推動智慧醫院高質量建設的重要課題。天河團隊通過近10年實踐，探索出了一條高效路線，提出了「AI原生醫院天河方案」。 團隊相關負責人介紹，「AI原生醫院」是以智能化醫療為核心，融合新一代人工智慧、大數據、雲計算、移動網際網路等前沿技術，重構醫療服務、業務流程和信息架構，使其具備持續學習、自主決策與自動優化的能力，從而實現智能化、個性化與全局協同的全新醫療模式。 與傳統分散式的AI+醫療應用不同，「AI原生醫院」將多種技術融合應用，人工智慧用於輔助診斷、預測風險；大數據整合電子病歷、影像等數據支撐決策；雲計算支撐數據存儲、處理；移動網際網路支撐遠程診療等。 此外，國家超級計算天津中心聯合天津中醫藥大學、現代中醫藥海河實驗室等合作機構正式發布「天河·靈樞」中醫藥大模型2.0，使用了更大規模的中醫專業領域訓練數據，涵蓋《黃帝內經》《傷寒論》《金匱要略》等經典著作、「十四五」規劃標準教材以及現代中醫臨床指南和真實世界診療記錄，顯著提升了模型中醫專業內容的理解與辨證邏輯能力。據介紹，在診斷準確率方面，2.0版本較1.0版本提升了約18%。(完)
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