作者:张惠珍发布时间:2026-06-29 03:54:58 点击数:83106

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售后服务上门服务电话,智能分配单据:多国政商界人士看好四川数智产业链合作前景

  北京6月23日电(单鹏 吕杨)在全球供应链深度重构的背景下,数智化转型成为跨越国界的产业合作共识。22日在北京举行的“数智四川”产业链国际合作交流会议上,多位政商界人士表达了深化跨国数字化、智能化产业链协同合作的期盼。

  据悉,此次会议是第四届中国国际供应链促进博览会的配套活动之一。来自秘鲁、芬兰、美国、韩国、塞尔维亚等10个国家的驻华使(领)馆官员、国际经贸机构,以及国内外知名企业代表、政府部门、科研院所及行业协会等200名嘉宾参与此次会议。

“数智四川”产业链国际合作交流会议现场。 记者 刘忠俊 摄

  在活动现场,秘鲁驻华大使卡洛斯·巴斯克斯在致辞中表示,当前,四川已成为秘鲁愈发重要的合作伙伴,双方在新能源汽车、清洁能源、先进制造、数字技术、人工智能等领域拥有巨大合作潜力与商业空间。

  卡洛斯·巴斯克斯表示,四川正加速成长为信息通信技术发展高地,搭建起完善的创新产业生态,能够有力支撑两国机构、企业、科研院所开展更深层次的合作,期待与四川各类企业、机构深化对接合作,重点深耕技术升级、产业现代化、绿色发展等核心领域。

  芬兰驻华大使馆临时代办(公使)贝娜表示,创新发展、数字化转型与顶尖技术研发早已融入芬兰社会发展根基,现代短信通信、5G通信核心技术均发源于芬兰。依托雄厚的产业数字化实力,芬兰已成为全球制造业、生产加工领域数字化与绿色转型的创新领军高地,旗下各类创新技术与解决方案致力于构建更安全、互联、智能、可持续的产业发展体系。“四川是芬兰企业在华重点布局的市场之一,也是芬兰企业开拓中国西部市场的门户。”

  “对芬兰企业而言,本次会议提供了绝佳契机,便于其深入了解当地市场需求、产业政策以及中国西部涌现的各类商业机遇,助力企业与本地市场主体建立直接对接渠道。”贝娜接受采访时谈道,芬兰在循环经济、数字技术与绿色解决方案领域具备专业优势,能够与四川富有活力的产业生态形成互补。双方将充分结合各自优势,挖掘互利合作新机遇,共同迈向更加绿色、更具创新活力的发展未来。

  “当下,人工智能、数字技术、自动化、先进制造以及数据驱动决策等技术突破,正推动全球迈入新一轮深刻变革期。”中国美国商会会长何迈可在中国工作生活已有30年,亲身见证了中国翻天覆地的发展变革,“中国在先进制造、数字创新多个领域已位居全球前列。中国美国商会众多会员企业正通过投资布局、技术研发、产业协作等方式,引入前沿技术与现代化管理经验,深度参与中国相关产业发展进程。”

  何迈可说,中国西南地区已成为中国经济和全球供应链体系中愈发重要的组成部分,商会在西南地区的会员规模持续壮大。展望未来,双方在先进制造、人工智能、产业数字化转型、医疗健康、清洁能源、现代物流、专业服务等领域拥有巨大合作潜力。

  “塞尔维亚正持续迭代数字产业相关能力,十分清楚数字化是本国制造业未来发展的核心根基。智能化、数字化新工厂是塞尔维亚产业发展必然方向。”塞尔维亚工商协会主席顾问亚历山大·斯托亚诺维奇接受采访时表示,数字化、智能制造是塞中双方下一步合作的主线,市场机遇十分广阔。

  亚历山大·斯托亚诺维奇说,塞尔维亚是连通欧亚的陆上通道,四川企业来塞尔维亚投资建厂,能依托其地理优势进入整个欧盟市场,“会议期间我和大量中方参会代表深度沟通,后续我们会组建专项对接团队,全力推动塞尔维亚和四川数字化领域的常态化交流。”(完)

今日官方渠道传递研究成果多国政商界人士看好四川数智产业链合作前景

  北京6月23日电(单鹏 吕杨)在全球供应链深度重构的背景下,数智化转型成为跨越国界的产业合作共识。22日在北京举行的“数智四川”产业链国际合作交流会议上,多位政商界人士表达了深化跨国数字化、智能化产业链协同合作的期盼。

  据悉,此次会议是第四届中国国际供应链促进博览会的配套活动之一。来自秘鲁、芬兰、美国、韩国、塞尔维亚等10个国家的驻华使(领)馆官员、国际经贸机构,以及国内外知名企业代表、政府部门、科研院所及行业协会等200名嘉宾参与此次会议。

“数智四川”产业链国际合作交流会议现场。 记者 刘忠俊 摄

  在活动现场,秘鲁驻华大使卡洛斯·巴斯克斯在致辞中表示,当前,四川已成为秘鲁愈发重要的合作伙伴,双方在新能源汽车、清洁能源、先进制造、数字技术、人工智能等领域拥有巨大合作潜力与商业空间。

  卡洛斯·巴斯克斯表示,四川正加速成长为信息通信技术发展高地,搭建起完善的创新产业生态,能够有力支撑两国机构、企业、科研院所开展更深层次的合作,期待与四川各类企业、机构深化对接合作,重点深耕技术升级、产业现代化、绿色发展等核心领域。

  芬兰驻华大使馆临时代办(公使)贝娜表示,创新发展、数字化转型与顶尖技术研发早已融入芬兰社会发展根基,现代短信通信、5G通信核心技术均发源于芬兰。依托雄厚的产业数字化实力,芬兰已成为全球制造业、生产加工领域数字化与绿色转型的创新领军高地,旗下各类创新技术与解决方案致力于构建更安全、互联、智能、可持续的产业发展体系。“四川是芬兰企业在华重点布局的市场之一,也是芬兰企业开拓中国西部市场的门户。”

  “对芬兰企业而言,本次会议提供了绝佳契机,便于其深入了解当地市场需求、产业政策以及中国西部涌现的各类商业机遇,助力企业与本地市场主体建立直接对接渠道。”贝娜接受采访时谈道,芬兰在循环经济、数字技术与绿色解决方案领域具备专业优势,能够与四川富有活力的产业生态形成互补。双方将充分结合各自优势,挖掘互利合作新机遇,共同迈向更加绿色、更具创新活力的发展未来。

  “当下,人工智能、数字技术、自动化、先进制造以及数据驱动决策等技术突破,正推动全球迈入新一轮深刻变革期。”中国美国商会会长何迈可在中国工作生活已有30年,亲身见证了中国翻天覆地的发展变革,“中国在先进制造、数字创新多个领域已位居全球前列。中国美国商会众多会员企业正通过投资布局、技术研发、产业协作等方式,引入前沿技术与现代化管理经验,深度参与中国相关产业发展进程。”

  何迈可说,中国西南地区已成为中国经济和全球供应链体系中愈发重要的组成部分,商会在西南地区的会员规模持续壮大。展望未来,双方在先进制造、人工智能、产业数字化转型、医疗健康、清洁能源、现代物流、专业服务等领域拥有巨大合作潜力。

  “塞尔维亚正持续迭代数字产业相关能力,十分清楚数字化是本国制造业未来发展的核心根基。智能化、数字化新工厂是塞尔维亚产业发展必然方向。”塞尔维亚工商协会主席顾问亚历山大·斯托亚诺维奇接受采访时表示,数字化、智能制造是塞中双方下一步合作的主线,市场机遇十分广阔。

  亚历山大·斯托亚诺维奇说,塞尔维亚是连通欧亚的陆上通道,四川企业来塞尔维亚投资建厂,能依托其地理优势进入整个欧盟市场,“会议期间我和大量中方参会代表深度沟通,后续我们会组建专项对接团队,全力推动塞尔维亚和四川数字化领域的常态化交流。”(完)


一、大数据视域下高校学生资助精准识别与分配的核心概念界定

大数据技术是对数据进行加工、整理与计算的技术。其核心在于通过信息存储、云计算、人工智能等技术手段,打破数据的孤立性,从碎片化数据中提取有价值的信息,从而实现对复杂事物的全面认知与精准预测,为决策提供准确的数据支撑。作为新一代信息技术的核心组成,大数据技术已广泛应用于各领域,成为提升治理效能、优化资源配置的重要工具。

高校学生资助精准识别是以公平公正为准则,通过科学的方法和手段,精准锁定家庭困难学生的群体。它要求超越单一的经济困难证明,通过综合考察学生的家庭背景、在校消费、学业表现、行为数据等多方面信息,构建动态的“数字画像”,提升资助的真实性和有效性,确保宝贵的资助资源能用于真正有需要的学生。

二、高校学生资助精准识别与分配的现实困境及成因

(一)高校学生资助精准识别与分配的现实困境

高校学生资助作为推进教育公平、落实立德树人根本任务的重要民生保障工程,其精准识别与分配的效能直接关系到资助资源的配置效率、政策目标的实现程度以及教育公平的价值彰显。当前,我国高校学生资助体系已形成多元化、全覆盖的基本格局,但在精准识别的科学性、分配机制的合理性、技术支撑的有效性等核心环节,仍面临多重因素制约。

1.识别机制的精准性有所欠缺

精准识别是资助工作的逻辑起点,重点在于通过多维度数据实现对学生家庭经济状况及实际需求的客观判断,但当前识别体系面临信息不对称与数据治理能力不足的挑战。一方面,数据孤立与跨部门协同治理缺失导致信息获取不充分。学生家庭经济信息涉及多个数据领域,各部门数据标准不统一、共享机制不健全,形成“数据壁垒”,高校难以通过跨部门数据协同获取完整、动态的学生家庭经济画像。另一方面,动态识别机制缺失导致认定结果滞后。我国高校家庭经济困难学生的认定通行办法,仍然是依据“高等学校学生及其家庭情况调查表”“班级民主评议表”等,存在信息碎片化、静态化等问题,无法全面反映学生家庭的真实信息。学生家庭经济状况具有动态性,受突发变故因素影响可能发生突变,但现有识别体系多采用静态认定模式,缺乏常态化的动态跟踪与调整机制,导致部分已脱贫或家庭经济状况改善的学生未能及时退出资助范围,而新增困难学生难以获得快速认定与应急帮扶,造成资助资源的错配与浪费。

2.分配标准难以兼顾个性化需求

资助分配的核心要义在于实现资助资源与学生实际困难程度的精准匹配,但当前分配标准存在体系固化、差异化不足等问题,难以兼顾学生的个性化、动态化需求。其一,分配标准的指标体系不够科学。现有资助分配主要以家庭经济困难等级为核心依据,等级划分多依赖家庭收入、家庭成员结构等指标,未能将学生的学业成本和健康状况等动态因素纳入指标体系,导致指标体系的全面性与针对性不足。其二,分配模式的差异化程度不足。多数高校采用“等级划分、标准配给”的分配模式,忽视了学生困难的多元构成与个性化需求。对不同专业、不同年级、不同地域学生的个性化需求关注不够,未能建立与学生实际困难程度动态匹配的资助调整机制,难以实现“按需分配”的精准资助目标,影响了资助资源的实际效果。

3.育人效果成效不够理想

扶贫必先扶智。资助工作的本质目标应是促进教育公平与学生的全面发展,这一价值导向要求我们在关注经济援助的同时,更要重视资助的育人功能与发展价值。然而,现实中的资助工作往往将重心放在经济资源的分配上,而相对忽视了受助学生的能力建设、情感需要与人格发展。这种价值取向的偏差,导致资助工作的育人功能被边缘化。将资助简单等同于经济帮扶的认知局限,使得制度设计中缺乏对学生发展需求的系统考量,造成了资助效果的表面化。单纯以资助金额、覆盖人数等量化指标来衡量工作成效,而忽视了对学生实际发展状况的深度关注,弱化了资助工作应有的育人功能,使其停留在经济帮扶的浅层阶段,难以实现资助和育人的协同增效。

(二)高校学生资助精准识别与分配现实困境的成因剖析

高校学生资助精准识别与分配困境的形成,并非单一因素作用的结果,而是源于多方面的深层矛盾。从本质上看,这些困境的原因在于传统资助模式与新时代精准化、个性化、发展性资助需求之间的不匹配。

1.识别机制精准性欠缺的深层原因

识别机制精准性不足的首要原因在于信息获取的系统性障碍。现行资助体系过度依赖学生主动申报和纸质版证明材料,这种单一的信息采集渠道存在明显的局限性,面临着严重的信息不对称问题:一方面,学生作为信息优势方,可能出于自尊或利益考虑而隐瞒或修饰真实情况;另一方面,高校作为信息劣势方,缺乏有效的核实手段和多元的信息来源。此外,各部门间的信息碎片化现象进一步加剧了信息不对称。各个部门缺乏有效的数据共享机制,数据分散导致信息孤岛,阻碍了全面准确的资助决策,难以实现对学生经济状况全面评估。其次,识别标准的单一化与静态化也是导致精准性不足的重要因素。现有的困难认定标准过度倚重经济指标,忽视了学生需求的多样性和动态性。这种“一刀切”的标准化认定模式,无法适应学生的实际差异。

2.分配标准难以兼顾个性化需求的内在逻辑

当前,资助资源的分配多采用划分等级的模式,这种设计在提升管理效率的同时,也带来了明显的局限性。这种标准化分配方式无法充分考虑到不同学生在困难类型、需求层次和发展阶段上的差异,这些差异化需求在统一的分配标准中难以得到充分体现。更深层次的问题在于,现有的分配机制缺乏有效的需求反馈和动态调整功能。资助方案一旦确定,往往在整个资助周期内保持固定,缺乏基于学生实际需求变化的弹性调整空间。这种刚性的分配模式不仅导致资源使用效率的降低,还可能造成新的不公平。

3.育人效果不够理想的价值理念根源

育人效果不理想的根本原因在于资助工作的价值定位存在偏差。现有的资助方案往往将经济解困作为首要目标,而相对忽视了受助学生更深层次的需求,这种价值定位的偏差直接影响了资助工作的制度设计和实施效果。资助工作被简化为单纯的经济资源分配过程,其本应具有的教育功能被弱化。此外,在资助工作开展的过程中,由于开展时间较为集中、资助材料规范性要求不断提高、奖助学金类别增多,部分高校将工作重心放到精细化资助管理中,而对于资助育人目标的实现没有形成更有效的路径和方法,导致育人效果不佳。

综上所述,高校学生资助工作面临的困境是多重因素共同作用的结果。要突破这些困境,不仅需要技术层面的创新,更需要从制度设计和价值理念层面进行系统性改革,从而实现资助工作从简单济困向全面育人的根本性转变。

(作者:朱四倍系信阳师范大学当代马克思主义研究所研究员,论文系河南省教育厅教育财务管理项目“基于大数据的高校学生资助精准识别与分配机制研究”成果)

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多国政商界人士看好四川数智产业链合作前景
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