深圳8月9日電(索有為 王晨)以「健康體重 一起行動」為主題的2025深圳健康活動月健康公益宣傳,8日在深圳大學粵海校區國際會議廳舉行,深圳市愛國衛生運動委員會現場發布《深圳居民健康白皮書(2024年度)》(以下簡稱《白皮書》)。 居民健康白皮書發布。主辦方供圖 據《白皮書》數據顯示,深圳市嬰兒死亡率、五歲以下兒童死亡率、孕產婦死亡率達到《國民體質測定標準》合格以上人數比例等核心健康指標,保持在先進國家和地區水平;居民健康素養水平達到50.95%,經常參加體育鍛鍊的居民佔比為46.90%。 現場同時發布12個「健康深圳」志願服務典型案例、6個體衛融合試點工作典型案例及深圳健康體重管理門診開設情況報告。根據深圳市慢性病防治中心的調研數據顯示,截至2025年6月,深圳市共142家醫療機構可為市民提供體重管理服務,其中綜合醫院及專科醫院57家、社區健康服務中心85家。二級及以上綜合醫院開設率達93.0%。 「健康第一原理是自律,而非醫療。」中國醫學科學院阜外醫院院長、中國工程院院士胡盛壽說,深圳居民平均年齡僅32.5歲,處於年齡優勢的窗口期,應通過發展健康生活方式,推動從「以疾病為中心」向「以健康為中心」轉變。 主會場外不少參與者正在進行健康測試。王晨 攝 現場,不少醫護工作者上臺展示健康操、脫口秀;場外,「健康互動攤位區」「打卡拍照區」吸引不少學生、市民參與。 據悉,深圳率先全國出臺的《深圳經濟特區健康條例》規定,每年8月舉辦深圳健康活動月,今年聚焦合理膳食、科學運動、心理健康、戒菸限酒等領域,結合成果發布、健康促進、場所開放、學術交流和產業博覽等多種形式活動,全面推進健康深圳建設。(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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