北京發布山洪災害藍色預警 密雲平谷等區可能發生山洪災害
2026-01-13 21:36 6,921次浏览央視網消息：近期，我國多地頻繁遭遇強降雨天氣，強降雨在部分地區引發了次生災害。面對突如其來的災害，我們在逃生時該注意些什麼？一起來看。 當遭遇山體滑坡或泥石流時，我們首先要保持冷靜，迅速向滑坡泥石流方向的兩側高地逃離，不能沿滑坡移動或流動方向逃生；當無法逃離時，應迅速抱住身邊的大樹等固定物體。滑坡停止後，應繼續待在安全區域，不要返回災害區，避免二次遇險。 如果在山區遭遇了山洪，發現危險或接到預警信息，要毫不猶豫立即撤離，不要試圖步行或駕車通過漫水的道路或橋梁；如果處於低洼地帶，應第一時間向屋頂、山坡、堅固的高層建築等地勢高的地方轉移；要遠離廣告牌、電線桿、路燈、圍牆、老舊房屋等，避免被衝倒砸傷或受到觸電傷害；如果被困要保持冷靜，及時利用通信設備求救，並尋找堅固物體固定身體，避免被洪水衝走。 城市內澇通常發生在城區的低洼地區、危舊房屋、在建工地，以及地下軌道交通、地下商場、車庫、地下室等地下空間。如有強降雨預報時，應儘量避免前往易澇點，如低洼地區、下凹式立交橋、地下空間等，遠離危險區。如果在室內遇到積水漫入，要及時切斷屋內電源與氣源，切勿在屋內停留，迅速撤離至就近的高地、樓頂。如果在室外遇到積水，步行時要注意避開積水及漩渦，靠近建築物，儘量避開燈杆、電線桿、變壓器、電力線、鐵欄杆以及樹木等有可能導電的物體。發現高壓線鐵塔傾斜或者電線桿斷頭垂下時，一定要迅速遠避，防止觸電。 如果駕車出行，需儘快把汽車停在地勢較高處後離開，不要在車裡避雨。通過積水道路時要注意觀察，可利用參照物觀察內澇水深，如果水深漫過車軸且積水不斷加深時，要及時棄車逃生。
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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