全國第二屆書法小品展覽上海青浦巡禮活動啟動 筆墨雅韻浸潤市民生活

2025-10-22 08:16 2,789次浏览

  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)

  上海8月8日電 (記者 鄭瑩瑩)OpenAI最新發布其人工智慧模型GPT-5,引發業界關注。AGI(通用人工智慧)加速來了嗎?北京開放傳神科技有限公司(OpenCSG)創始人兼CEO陳冉8日就此話題接受記者採訪時表示,目前行業模型的能力還處於中早期,在通往AGI的方向上還需要大幅提升,而這其中有個關鍵要素是適配的原生數據不足。   中國首個大模型創新生態社區——模速空間地處上海徐匯區。北京開放傳神科技有限公司是首批入駐模速空間的企業之一。   陳冉解釋,網際網路時代,伴隨各種App的湧現,用戶交互方式發生顯著變化,由此帶來信息爆炸;而AI(人工智慧)時代,真正的新交互方式還沒到來,包括人與智能體、智能體與智能體之間的信息交互還沒達到一個成熟的階段,仍待發展,因此能「投餵」給模型的數據也還需積攢、沉澱。   北京智譜華章科技股份有限公司總裁王紹蘭此前在2025世界人工智慧大會上指出,從大模型到AGI,行業還有很長的路要走。「如果比照自動駕駛分級,把從大模型到AGI分成5級的話,我們可能只在第3級,這條路走了一半都不到。大模型的基礎模型部分還在快速地發展,我們還要持續去做,也願意投入更大的力量。」   在大模型發展加速期,大模型企業該向左走(繼續大量投入基礎模型研發)還是向右走(深入落地來構建商業閉環)?行業怎麼平衡基礎模型的投入以及應用落地的努力?   王紹蘭認為,除了基礎模型「底座」,企業也要持續推動大模型的商業化應用。「因為大模型就是拿來用的,如果大模型一直是純理論研究,不去做商業化落地,我們怎麼證明大模型真正能改變產業呢?我們其實不需要等到大模型真的引領生產力革命的那一天,因為大模型的能力在不斷地擴充、不斷地發展。」   上海稀宇科技有限公司(MiniMax)副總裁嚴奕駿認為,自研底層技術能為企業帶來更高的發展上限,而產品能讓用戶體驗到大模型能力,從而進一步提高AI滲透率。(完)

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