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2025-12-23 03:14 3,127次浏览鄭州8月10日電 (李超慶 湯曉楠)國內首個盾構/TBM(隧道掘進機)大數據挖掘共同體10日在河南鄭州成立。 圖為盾構/TBM大數據挖掘共同體啟動儀式現場。記者 李超慶 攝 該活動由中國中鐵指導、中鐵隧道局集團有限公司(簡稱中鐵隧道局)主辦，來自政府部門、高校、科研機構、行業協會等400餘位代表出席。 該共同體以「數智共享，隧創未來」為核心理念，匯聚建設、勘察、設計、施工、裝備、運維全產業鏈160餘家單位，著力破解行業數據孤島、標準不一等痛點。 中鐵隧道局首席專家洪開榮介紹，共同體將重點推進三大任務：構建行業統一數據中心與標準體系；聯合攻關盾構/TBM核心算法；深化「產學-產研-產用」聯動加速成果轉化。 華為公司代表透露，自2024年7月與中鐵隧道局開展數位化合作以來，雙方已於今年6月籤署人工智慧專項協議，將共同推進隧道工程智能化落地。 中鐵隧道局集團相關負責人表示，目前，我國在建隧道總裡程超1萬公裡，盾構/TBM保有量達1300臺。共同體將依託全國重點實驗室，構建數據挖掘公共平臺，推動數據-創新-產業三鏈融合，為交通強國、數字中國建設提供技術支撐。 河南省科技廳相關負責人在致辭中表示，該共同體是響應國家數位化戰略的關鍵實踐，將為行業高質量發展注入創新動能。 當日，主辦方還同步發布了隧道與地下空間領域首款垂直大模型「先鋒·隧道大模型」。 通報稱，「先鋒·隧道大模型v1.0」依託773條工程線路、1200億條建造數據構建，首創垂直領域技術體系。其研發的「隧道俠AI助手」具備專業問答、方案輔助等六大功能，突破可視化設計、施工評估等數智決策場景，已在高原鐵路隧道、崇太長江隧道等重大工程中驗證應用。(完)
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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