江蘇省水利廳發布洪水藍色預警
2026-01-26 16:12 5,256次浏览成都8月9日電 (記者 賀劭清)擁有數千年歷史的龍舟運動9日首次「劃」入世運會正賽。 當日，成都世運會龍舟項目進入首個比賽日，12支隊伍144名運動員參與角逐。龍舟所有場次的門票早早售罄。儘管天氣炎熱，賽場遠離成都市中心，但距開賽尚有一個小時，岸邊已經人頭攢動。 上午9時，伴隨著激揚的鼓點，8人座公開組200米龍舟預賽率先開賽。6艘龍舟飛馳湖面，劃手揮槳如飛，岸邊吶喊如潮。 8月9日上午，千年龍舟首次作為世運會正賽項目，在成都興隆湖劈波斬浪。 記者 張浪 攝 看到緬甸龍舟隊以50秒76的成績拔得小組賽頭籌，在看臺吶喊助威的緬甸龍舟皮划艇協會主席高太敏鬆開了緊握的拳頭。高太敏笑著說，自己在緬甸推廣龍舟運動15年，和大部分水上運動相比，龍舟的魅力更在於把所有人緊密團結在一起。 有別於傳統民俗活動中的龍舟，為適應現代競技轉型，成都世運會的龍舟採用新型材料，精簡參賽人數，縮短比賽距離，保留舵手與鼓手，並要求每支龍舟隊都要有一定比例的女性選手。 中國龍舟隊在10人座200米龍舟預賽第二組，奪得小組第二。中國龍舟隊女鼓手彭春表示，自己年近五旬，參加過亞運會、世錦賽，如今依然可以在世界大賽和隊友劈波斬浪，這正是龍舟包容性所在。 據統計，目前全球約有5000萬名龍舟愛好者，開展龍舟運動的國家達近百個。此前龍舟曾作為表演賽進入奧運賽場，並成為杭州亞運會正賽項目。 國際皮划艇聯合會龍舟委員會主席陸偉洪認為，槳手同心，方能破浪前行。面對當今充滿不確定性的世界，人類需要這份從遠古文明河流中駛來的東方智慧——在協作中同舟共濟，這或許是龍舟劃入世運會、劃入世界的另一層含義。(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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