專家建言中國海外利益保護：風險防控應兼顧應急響應與源頭治理
2025-12-06 04:33 4,467次浏览西寧8月4日電 (祁繡娟)8月4日，由江蘇南通廣播電視臺與青海海南州融媒體中心聯袂打造的院線電影《靠近我 看見你》在海南藏族自治州共和縣舉行點映活動。 圖為劇照。祁繡娟 攝 2025年，是江蘇省對口支援青海省海南州15周年。15年來，蘇青兩地因對口支援而血脈相連，結下了深厚的情誼，也湧現出很多先進典型和感人故事。 影片以江蘇援青「愛心光明行」公益行動為主線，影片通過真實動人的敘事與富有詩意的鏡頭語言，再現了青年醫生沈子青從長江下遊的江海平原遠赴三江之源的青藏高原，利用先進的白內障治療技術給高原人民帶去光明與希望的感人故事。以一個平凡人的不平凡人生展現了兩地幹部群眾守望相助、雙向奔赴的千裡山海情，更是傳達了禮讚祖國、謳歌時代的大愛之情。其中，也巧妙融入了大美青海的壯麗景觀以及豐富多彩的民族文化。 圖為主創團隊與觀眾互動。祁繡娟 攝 影片放映前，同步舉辦的「跟著電影《靠近我 看見你》去旅行」文旅資源宣傳推介活動中，主持人帶領觀眾全方位領略了影片拍攝地的優質旅遊資源與精品旅遊線路，詳細解讀了海南州旅遊產業發展的獎勵扶持政策。 活動現場，影片主創團隊登臺分享了創作過程中的動人故事與心路歷程，引發熱烈共鳴。海南州各單位幹部職工共同觀看了這部聚焦蘇青兩地情誼與愛心力量的影片。 據悉，2010年以來，江蘇省和國家有關部委、央企秉持海南所需、自身所能，從經濟、社會、生態、科技、產業、項目、幹部、人才等方面累計投入援青資金46.29億元人民幣，實施援青項目512項，助力海南實現了跨越發展。(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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