8月5日電 綜合報導,川普政府破壞性貿易戰的惡果正在顯現,美國人正為此付出代價。根據最新估計,美國消費者將面臨自1934年以來最高的平均有效關稅率。 據美國消費者與商業頻道(CNBC)報導,根據耶魯大學預算實驗室的最新估計,美國消費者將面臨的平均有效關稅率為18.3%,這是自1934年以來的最高水平。 報導稱,預計關稅將使美國家庭2025年的平均花費達到2400美元,這些關稅將以不成比例的方式影響服裝行業。 根據預測,在短期內,美國消費者可能會看到鞋子價格上漲40%,衣服價格上漲38%。從長遠來看,鞋子的價格可能會比現在高19%,而衣服的價格可能會比現在高17%。 美國參議院民主黨領袖舒默日前警告稱,令人失望的美國就業數據,是川普關稅政策造成的不確定性和潛在經濟放緩的結果。 舒默表示,「雖然這樣說很令人不安,但川普破壞性貿易戰的惡果正在顯現,美國人民正在為此付出代價。」 美國全國公共廣播電臺(NPR)稱,美國關稅的影響可能會越來越大。川普長期以來一直聲稱,關稅將由希望向美國出口的國家支付。事實上,大多數經濟學家表示,關稅成本可能會分攤:部分成本將由海外出口商支付,部分由美國的進口商支付,部分由美國消費者支付。 澳大利亞新聞網站「對話」認為,美國的關稅政策實際上是在經濟上「自擺烏龍」。 該媒體指出,這一政策將使美國年度國內生產總值下降0.36%,這相當於減少1082億美元,或每個家庭每年損失861美元。關稅將迫使外國生產商降低價格,但這些降價只能部分抵消關稅成本,因此美國消費者需支付更高價格。企業購買零部件和原材料的成本也會增加,最終這些漲價將對美國經濟造成損害。 分析稱,隨著美國倉庫庫存逐漸耗盡,未來的道路可能充滿波折。
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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