習近平經濟思想是紮根中國、放眼世界、引領未來的科學理論（深入學習貫徹習近平新時代中國特色社會主義思想·學習《習近平經濟文選》第一卷專家談）
2025-12-03 07:09 8,638次浏览7月31日，民進中央與財政部「健全長江流域多元化生態保護修復投入機制」聯合調研座談會在江西省廬山市召開。民進中央副主席何志敏出席並講話。財政部自然資源和生態環境司副司長邢朝虹出席。 會前，調研組赴江西省萍鄉市、新餘市和九江市，聚焦鄱陽湖生態保護、系統治理情況以及長江流域多元化生態保護修復投入機制建設情況開展調研。 何志敏在座談會上指出，本次聯合調研是民進中央對口江西省開展長江生態環境保護民主監督工作的重要部分。當前長江流域生態修復工作取得顯著成效，但仍面臨投入可持續性不足，投資科學性和效益待提升，項目運維保障機制不健全及多元化、市場化投入機制尚未形成等問題。生態保護與高質量發展需要更好統籌協調，要處理好保護與發展、工程措施與自然恢復、前期投入與後期運維等多重關係。今年是長江生態環境保護民主監督工作收官之年，除系統總結五年工作方法、經驗外，更要聚焦深層次問題開展深入研究。今後，民進中央還將持續關注江西生態環境保護工作，期待江西在探索生態價值轉化、健全長效投入與運維機制等方面創新嘗試，為長江大保護和生態文明建設作出更大貢獻。 民進江西省委會主委盧天錫主持座談會。民進中央參政議政部副部長萬麗芬介紹調研背景。九江市政府、江西省財政廳、生態環境廳、水利廳，江西省生態文明研究院介紹相關工作情況，民進中央長江生態環境保護民主監督工作特邀專家王謙、徐力剛和汪兵韜等圍繞調研主題進行發言。(《中國新聞》報 尹李梅 報導)
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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