中國水利部：4省區部分中小河流可能發生超警以上洪水
2026-02-15 15:33 9,924次浏览中國青年報客戶端杭州8月4日電(中青報·中青網記者 朱彩雲 孔斯琪 見習記者 盧健)用電力大數據實現智慧養老場景預警、建設全省第一個村級電力服務驛站讓充電樁下鄉……「千萬工程」源起地——杭州梅林村，以「數字」和「低碳」的方式，又一次靠近未來。 8月4日，中青報·中青網記者參加「活力中國調研行」主題採訪時來到杭州蕭山區瓜瀝鎮梅林村，連片斜頂洋房與稻田展現出新農村的圖景。 「從建築外觀上看，這些小洋房沒什麼變化，變化的是村民們的用電需求。」90後樓馮梁2013年入職瓜瀝供電所後，每月都來梅林村巡視電力線路，他告訴記者，20年來，梅林村經歷低壓農網升級改造、增加電力增容布點，梅林村戶均容量從原來的3.17增加到11.86千伏安，「這相當於可安裝5臺空調。」 如今，不再為用電穩定發愁的梅林村民們繼續追求「用好電」與「用好能」。「2018年起，梅林村開始有個人充電樁報裝需求，目前村裡新能源汽車近100輛。」樓馮梁告訴記者，現在一些村民的自家庭院就裝有充電樁。 更直觀的數據是，該村光伏發電每年減少碳排放量3000噸，村域內分布智能充電樁16個，該村光充儲一體化充電站還配置30千瓦的儲能。 「經過兩年的運營，全站日均充電量已達到1000度/天，日均充電車輛近40輛，有不少來自周邊企業。」已成為國網杭州供電公司零碳工程師的樓馮梁說，村裡以光伏搭配儲能實現「自發自用、全額消納」，通過提升清潔能源消納率探索「綠電增值」新模式，「從光伏自用比例看，村民光伏自發自用率提升30%，村民每年充電支出節省25%。」
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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