醫療人才「組團式」援藏 讓優質醫療資源持續惠及更多群眾
2025-11-28 17:20 8,283次浏览位於虹橋前灣片區的東軟上海科技中心項目正在全速推進。據南虹橋集團消息，東軟上海科技中心項目2022年10月正式啟動，總投資20億元，總建築面積17.7萬平方米，計劃2026年完成主體建設、2027年正式投入使用。這個項目是東軟控股在華東區域的戰略核心載體，聚焦高端醫療裝備研發與信息科技服務創新雙核領域，致力於打造世界級數字醫療設備研發中心和科技產業總部基地。效果圖東軟上海科技中心是東軟深度整合旗下東軟集團（上海）、東軟醫療（華東）、上海東軟醫療科技、上海思芮信息等核心資源，構建「研發+運營+產業聯盟+生態協作」一體化平臺，未來將重點突破兩大方向：一個是高端醫療裝備研發核心陣地：設立6大專業實驗室與6大系統測試平臺，聚焦磁共振（MRI）、CT、放射治療（RT）等高端設備核心部件研發，全力攻堅關鍵技術瓶頸，推動國產醫療影像設備向高端化、智能化升級，築牢「世界級數字醫療設備研發中心」基石。另一個是智慧健康轉化平臺：同步建設東軟（上海）健康醫療分析管理平臺，深度融合AI、雲計算、物聯網等前沿技術，構建覆蓋醫療信息化、醫保控費、健康管理的智慧醫療服務新生態，加速科技成果轉化應用。東軟上海科技中心的落地與加速建設，不僅是這家行業龍頭的戰略升級，更將成為東軟多產業協同的重要樞紐。除醫療科技核心板塊外，還將分階段導入汽車電子、金融科技、教育科技等優勢產業單元，促進多產業深度協同與上下遊高效協作。其中，上海思芮信息總部將落戶於此，構建覆蓋全球的IT近岸與離岸服務平臺，促進跨領域技術融合與產業鏈協作。
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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