英國氣候及能源智庫機構恩伯(Ember)經理薩姆·巴特勒-斯洛斯和策略師金斯米爾·邦德8月5日在《中國日報》撰文稱,憑藉得天獨厚的優勢,中國在促進本國能源轉型的同時,為全球新能源發展作出貢獻。 中國能源轉型優勢顯著 文章指出,近年來,煤炭、石油和天然氣等傳統能源正在逐漸被太陽能、風能和電池等新能源取代。在此基礎上,作為製造強國的中國成為新能源經濟的主要推動者,在新能源製造、創新、應用和出口領域都處於領先地位。 首先,製造業是中國能源轉型的最顯著動力。2024年,全球五分之四的太陽能組件和電池、超過三分之二的電動汽車產自中國。與此同時,中國對這些新能源產品所需關鍵礦產資源的平均貢獻率達到七成。 其次,創新也是中國能源轉型的重要動力。中國既是能源轉型研究中心,也是新能源生產中心。如今,中國清潔能源技術專利申請的全球佔比已經從2000年的約5%上升至75%以上,中國企業在能源領域的研發支出已接近歐盟與美國的總和。 這些研發已經轉化為真正的科技成果。例如,中國生產出能量密度更高、充電速度更快、投入更少、成本更低的電池,可以為卡車、輪船和短途航班提供電力支持。 再者,清潔能源的快速部署是中國能源轉型的第三大動力。相較於中國的清潔能源部署規模和增長速度,西方的行動顯得尤為遲緩。例如,僅山東省的光伏裝機容量就超過了義大利與西班牙的總和,廣東省電動汽車數量超過了德國。 中國為全球新能源發展作出貢獻 文章進一步表示,以太陽能蓄電池、鋰離子蓄電池和電動汽車為代表的「新三樣」產業的出口正在蓬勃發展。恩伯的統計數據顯示,2024年,中國光伏組件出口規模約為242吉瓦,其中一半銷往新興市場。 中國電動汽車發展勢頭令人印象深刻。過去十年,中國已經從汽車淨進口國轉變為全球最大的汽車出口國。2024年,新興經濟體超過歐盟,成為中國最大的電動汽車出口市場。中國對新興經濟體的電動汽車出口額從2020年的約4.7億美元升至2024年的165億美元。 得益於中國的能源技術出口,新興經濟體能夠以更低成本、更快速度滿足日益增長的能源需求。事實上,五分之一新興經濟體的太陽能和風能裝機容量已經超過發達經濟體,同時約五分之一新興經濟體的電氣化率高於發達經濟體。從巴西到摩洛哥,從埃及到越南,世界多國正在利用新能源促進經濟增長。 憑藉專業知識和融資能力,中國正在全球範圍內構建本土化能源技術供應鏈。過去五年,中國電動汽車和電池企業已在印度尼西亞、泰國和巴西等新興市場投入巨資建設生產設施。 一言以蔽之,中國在可再生能源和電氣化、製造和發明、國內應用和全球出口方面均處於領先地位。 一個多世紀以前,福特汽車創始人亨利·福特推出了T型汽車,打開了平價汽車和「石油時代」的大門。在此背景下,大規模裝配生產線成為工業生產中的常態,公路和郊區變成新地標,「美式和平」不斷引發地緣政治博弈。福特和美國與其說是在製造汽車,不如說是開啟了一個以美國為主角的時代。 如今,歷史重新拉開帷幕,這一次的主角是中國。 (英文原文刊發於《中國日報》智享匯欄目) (編輯:嚴玉潔 王輝 周鳳梅 朱萍)
天津8月9日電 (記者 王君妍)國家超級計算天津中心聯合主辦的「天河-天開智慧醫療創新發展大會」8日在天津舉行,會上發布了多項天河超算賦能智慧醫療的成果。 8月8日,天河-天開智慧醫療創新發展大會在天津天開高教科創園舉辦。進一步加速推動超算算力轉化為生產力,強化天河賦能醫療健康領域的創新發展與高質量發展。記者佟鬱攝 會上,國家超級計算天津中心、智臨天河科技有限公司牽頭與多家醫療機構共同啟動了AI原生醫院建設,未來將重點聚焦醫療垂直大模型、醫療智能體和醫療應用場景的研發和落地緊密合作,共同致力於推動醫療模式變革。 據悉,隨著醫院信息化、數位化水平的持續提升,智能化建設成為當前醫療行業發展的重要趨勢。人工智慧如何實現與醫院管理、診療、服務等環節的深度融合,是推動智慧醫院高質量建設的重要課題。天河團隊通過近10年實踐,探索出了一條高效路線,提出了「AI原生醫院天河方案」。 團隊相關負責人介紹,「AI原生醫院」是以智能化醫療為核心,融合新一代人工智慧、大數據、雲計算、移動網際網路等前沿技術,重構醫療服務、業務流程和信息架構,使其具備持續學習、自主決策與自動優化的能力,從而實現智能化、個性化與全局協同的全新醫療模式。 與傳統分散式的AI+醫療應用不同,「AI原生醫院」將多種技術融合應用,人工智慧用於輔助診斷、預測風險;大數據整合電子病歷、影像等數據支撐決策;雲計算支撐數據存儲、處理;移動網際網路支撐遠程診療等。 此外,國家超級計算天津中心聯合天津中醫藥大學、現代中醫藥海河實驗室等合作機構正式發布「天河·靈樞」中醫藥大模型2.0,使用了更大規模的中醫專業領域訓練數據,涵蓋《黃帝內經》《傷寒論》《金匱要略》等經典著作、「十四五」規劃標準教材以及現代中醫臨床指南和真實世界診療記錄,顯著提升了模型中醫專業內容的理解與辨證邏輯能力。據介紹,在診斷準確率方面,2.0版本較1.0版本提升了約18%。(完)
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