四川「85後」藏族畫師：勉唐畫派唐卡藝術的傳承者
2025-10-26 10:21 8,417次浏览2025年4月，《深圳市休閒騎行道專項規劃(2025—2035年)》公布，規劃提出構建高品質、高等級全域騎行道網絡體系，考慮全齡、全民、全域的騎行友好需求。根據規劃，未來深圳將延續山海連城「一脊一帶二十廊」魅力生態骨架，總體形成「1+3+N」的休閒騎行道骨架，建成1000公裡以上的休閒騎行線路，打造「山海連城 騎樂無窮」的深圳騎行品牌。 「1」是指濱海騎行道，線路全長200公裡，將串聯深圳東、西海岸線的三灣(深圳灣、大鵬灣、大亞灣)一洋(伶仃洋)一河(深圳河)，形成融海岸自然、海濱活力、海邊慢行的休閒活力騎行帶。 「3」是指西部、中部、東部山海騎行大環。西部山海騎行大環全長約200公裡，連通南山區、寶安區、光明區；中部山海騎行大環全長約150公裡，連通福田區、南山區、龍崗區、龍華區；東部山海騎行大環全長約150公裡，連通鹽田區、龍崗區、坪山區、大鵬新區。 「N」是指N個特色騎行環。融合各片區的山海特色、片區功能、景觀體驗，圍繞市民一天的騎行體驗，形成各自超過30公裡的環湖庫、串河流、穿山林特色騎行環。 記者了解到，無論騎行道路怎樣建設，騎行道路的限速是貫穿始終的重要內容。規劃要求，在騎行道與漫步道之間劃定交通標線，合理分配休閒騎行與步行的路權，限制騎行速度，規範混行路段騎行行為，保障步行與休閒騎行安全。同時，我市2025年啟動《深圳市休閒騎行道管理規定(徵求意見稿)》起草工作，其中規定對於騎行者在日常休閒騎行時，應當遵守限速規定(一般不得高於15公裡/小時)。 (深圳特區報記者 解樹森)
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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