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今日行业报告传递研究成果直击“链博会”｜绿色技术引领 全球农业“全链向智”，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下:官方服务专线，支持多品牌报修

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：直击“链博会”｜绿色技术引领 全球农业“全链向智”

　　走进第四届中国国际供应链促进博览会(简称“链博会”)现场，绿色农业链展区是全场最具“烟火气”的板块。从育种试验田、绿色储粮技术到终端消费产品，这条与亿万民众日常生活紧密相连的产业链，今年有了新变化——“绿色技术”成为展商口中的高频词。

　　展台上，一杯保质期仅7天的青岛啤酒原浆格外显眼。记者了解到，这款不过滤、不稀释、不杀菌的鲜啤，过去受限于运输和保鲜能力，只能小范围售卖。如今依托全链条智能化、绿色化创新，智能制造、全程冷链与新鲜直送模式全面打通，消费者在手机下单后，最快30分钟即可收到。

　　一瓶啤酒的新鲜度升级，背后是整条产业链的技术革命。顺着产业链往上游走，绿色技术早已扎进了泥土里。

　　在中粮集团沉浸式展区，科技与绿色元素格外亮眼。六面主动控温低温储粮技术、入选央企首批AI高价值场景的玉米质量智能检验应用、搭配36种谷薯豆的“新谷力多谷饭”……中粮集团重点展示了近年来在数智育种、智能制造、绿色储粮、智慧养殖、营养健康食品打造等领域取得的成果。

　　展区内，记者发现，不少链博会的“老朋友”都带来了搭载绿色技术的新方案、新产品。

　　百胜中国在本届链博会首发站正式发布“全链AI+机器人运营体系”。据介绍，这是一套旨在解决餐饮行业“冷库招人难、订单分拣繁、末端配送贵”痛点的超级物流系统，标志着中国餐饮供应链正从数字化管理向“AI+机器人”的智能化时代迈进。

　　展区另一侧，全球知名农产品贸易与加工企业路易达孚展示了其与中国本土企业深度合作、共建农业与食品供应链的实践成果。从研发中心到自动化生产线，路易达孚的供应链、固定资产运营及各类商品销售几乎覆盖中国所有省份。

　　近年来，中国农业转型取得积极进展，优质农产品供给能力稳步提升，带动农业生产向标准化、绿色化、规范化迈进。商务部数据显示，2025年绿色食品的市场规模达到6292亿元。从30分钟送达的鲜啤，到咖啡渣制成的环保地膜，再到精准施肥培育的番茄，这些微观层面的技术创新，正折射出“全链向智”的新趋势。

　　多位参展商表示，绿色技术是串联产业链条、凝聚产业合力、实现全球农业绿色可持续发展的核心纽带。而农业绿色转型与供应链稳定发展，从来不是一国一企的孤军奋战，而是全链条、全世界的共同事业。

　　中国贸促会副会长林红红在链博会绿色农业主题活动上指出，要加强全球农业产业链、供应链、创新链深度对接，构建分工协作、优势互补的产业生态，让绿色农业发展成果惠及世界各国人民。

　　值得关注的是，作为全球农粮供应链的重要组织者及中国“链主”企业，中粮集团联合多家全球供应链龙头伙伴，在链博会上共同发布了《共筑全球农业与食品供应链安全韧性联合倡议》。

　　“绿色产业链协同发展，离不开多方力量的协同共振。”百胜中国供应链管理副总裁陈建平指出，面向未来，百胜中国将持续加码绿色技术创新与场景落地，发挥“链主”引领作用，携手全球合作伙伴并肩前行，为打造面向全球的高质量绿色供应链，贡献力量。

　　“我们期待继续把握中国市场的发展机遇，持续强化本土研发、生产加工和供应链能力，携手上下游合作伙伴，共同提升中国与全球农业和食品供应链的连通性、稳定性和长期韧性。”路易达孚集团北亚区首席执行官陈嘉渊说。

　　记者 陈涵旸

　　来源：经济参考报

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　　近年来，中国农业转型取得积极进展，优质农产品供给能力稳步提升，带动农业生产向标准化、绿色化、规范化迈进。商务部数据显示，2025年绿色食品的市场规模达到6292亿元。从30分钟送达的鲜啤，到咖啡渣制成的环保地膜，再到精准施肥培育的番茄，这些微观层面的技术创新，正折射出“全链向智”的新趋势。

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　　记者 陈涵旸

　　来源：经济参考报

“前段时间，我有幸在北京大学参与了AI与医疗信息化专题课程学习，了解医疗数据安全防护、人工智能技术落地等前沿内容。课堂上，专家学者对行业痛点的剖析与未来趋势的预判，让我深刻感受到这场技术革命正重塑医疗生态——AI不仅是提升诊疗效率的工具，更在数据安全与创新平衡中，开启了医疗健康事业高质量发展的新赛道。”管玉玲深耕医疗领域多年，聚焦神经外科与功能神经外科学细分赛道，专注医院的全链路管理、精准运营及投资管理工作。凭借对行业趋势的深刻洞察与实战经验，以科学管理体系为支撑，优化医疗资源配置，驱动医院实现高质量发展，为神经外科领域医疗服务升级与价值提升持续赋能。

医疗数据作为AI赋能的核心燃料，其安全与价值释放始终是行业绕不开的命题。医疗数据包含患者隐私信息、诊疗记录等敏感内容，一旦泄露或滥用，将直接威胁生命健康权与隐私权。当前，数据孤岛现象与共享需求的矛盾尤为突出：不同医疗机构的数据格式不统一、隐私保护要求严格，导致海量数据难以形成合力，制约了AI模型的训练效果。

AI与医疗的深度融合，正从单点应用迈向全链条赋能的新阶段。在临床诊疗领域，AI辅助诊断已实现从单病种到多病种的拓展，3秒完成影像病灶识别、1分钟生成智能病历，让医生从重复性工作中解放出来，聚焦复杂病例诊疗。基层医疗是政策倾斜的重点，到2030年，基层诊疗智能辅助应用将基本全覆盖，绵阳市游仙区的120多家卫生院已通过AI系统为32万居民建立“数字健康护照”，让优质医疗资源触手可及。在公共卫生领域，传染病智能监测预警系统、短缺药品智能调配平台的应用，大幅提升了应急响应效率;中药种植数字孪生系统、中医智能诊断设备的研发，更推动了传统医药的现代化转型。

未来，医疗AI的发展将呈现三大趋势。一是技术架构持续升级，“基础大模型-领域专用模型-临床微调模型”的三级架构将逐步成熟，跨模态数据融合能力不断增强。二是人机协同成为主流范式，AI将承担50%以上的标准化工作，与医生形成“技术辅助+人文关怀”的互补模式。三是治理体系日益完善，“人机对齐”原则将贯穿AI全生命周期，通过可解释性设计、双保险复核机制、伦理委员会审查等措施，筑牢医疗安全防线。

这场医疗数智化变革，本质上是技术向善的实践过程。当AI让基层医生拥有“超级大脑”，让患者看病少跑腿，让科研创新更高效，我们看到的不仅是技术的力量，更是“以人民健康为中心”的初心落地。未来，唯有持续筑牢数据安全屏障，推动技术创新与伦理规范同频共振，才能让AI在医疗领域行稳致远，为健康中国建设注入不竭动力。（管玉玲）

李震

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