7月8日,北京讯——紫光旗下新华三集团今日发布2019-2020年度企业社会责任报告,这份报告是新华三自成立以来发布的第3份企业社会责任报告。本次报告阐述了数字赋能社会、善心温暖社会和倡导积极价值观三大价值主张,系统地诠释了新华三在多个领域的企业社会责任实践成果。
其中尤为引人注目的是,此次报告的周期跨越了国内新冠肺炎疫情严峻的时间段。在全国上下抗击疫情之时,新华三倾力相助,展现了科技抗“疫”的力量。疫情发生后,新华三第一时间千里驰援武汉,为火神山、雷神山医院捐赠全套网络与信息安全系统,并安排专项组日夜攻坚,实施现场交付和保障远程运维,为两所“功勋医院”的疫情攻坚战提供了高速、稳定和安全的IT系统保障。同时,新华三也向武汉方舱医院在内的多家医院,免费提供网络通信和信息安全设备及解决方案,保障医院业务的顺利开展和业务效率的提升。此外,新华三还通过数字化解决方案为全国各地的多家“小汤山”建设模式医院建设提供了强有力的支持。
正如紫光集团联席总裁兼新华三首席执行官于英涛在报告卷首寄语中所说,“作为数字化解决方案领导者,新华三集团始终将‘让数字化更有能量和温度’作为企业社会责任的使命与奋进方向。我们相信,数字化创新一定会在善政、惠民、兴业三个方面发挥越来越核心的作用,并为每个人的生活带来美好改变。”
商业文明发展至今,财务指标的增长不是领军型企业的唯一目标,新华三将自身发展放置在社会价值创造者的维度下进行思考。对此,新华三集团副总裁、首席品牌营销官杨玺认为:“如果把企业看作社会中的一个‘人’,那么,企业就要做一个‘好人’,一个有责任心的‘好人’,并且能够带动更多的人行善心,做善事。”
这一表述深刻体现了新华三对于企业社会责任的观点:企业社会责任是每一个企业应有的担当,是企业文化的一部分。在领航者文化的引领下,新华三率先从自身做起,对外坚守商业道德,坚持诚信经营与公平竞争,对内理解、尊重、关爱每一位员工,帮助他们发展和成长。
只有以人为本的企业社会责任实践,才会让科技更有人性的温度,让科技企业不再是冰冷的机器和单调的数字。在这一理念下,新华三积极寻求企业能力与社会公益的最佳结合点。
一方面,新华三以科技赋能环保事业。在企业的日常管理、生产制造、生态建设中贯穿绿色理念,提高自身的环境友好能力;更帮助内蒙古、天津、西安、四川、西藏等省市,通过将云计算、大数据、人工智能、物联网等创新技术引入环保工作,提升环保工作的效率,改善人们的生活居住环境。
另一方面,新华三以科技促推教育变革。多年来持续投入各项资源,推进数字技术和教育的深度融合,在山东烟台市牟平区实验小学、四川广元市七佛乡中心小学等地开展实践,帮助不同经济发展水平地区的学生获得更为平等、更加优质的教育。
新华三认为,一个有社会责任担当的领军企业,应当最大程度地结合自身业务优势,去为产业和社会创造更大的价值。在这一不断开拓的发展历程中,新华三在2019年提出“数字大脑计划”,旨在帮助百行百业的客户打造属于他们的数字大脑,加速数字化转型进程。这不仅是新华三的业务发展计划,也是公司履行企业社会责任的重要实践方式。
今年,在智能战略的指导下,全新升级的“数字大脑计划2020”将加速百行百业的数字化和智能化转型,帮助更多企业高效应对后疫情时代的各种挑战与不确定性,在变化中把握机遇,促进产业与社会经济的蜕变升级。
展望未来,新华三将继续助力智慧城市的建设,让数字医疗惠及大众,让数字教育走进校园,让供应链体系数字化水平提升,让生态伙伴实现无界共赢,实现这些美好图景需要更多力量参与。杨玺表示:“我们希望通过生态融合,与更多伙伴一同探索,让数字化成为文明进步的强大动力,推动社会的整体发展和进步,让美好生活更有温度。”
好文章,需要你的鼓励
英特尔第三季度财报超华尔街预期,净收入达41亿美元。公司通过裁员等成本削减措施及软银、英伟达和美国政府的大额投资实现复苏。第三季度资产负债表增加200亿美元,营收增长至137亿美元。尽管财务表现强劲,但代工业务的未来发展策略仍不明朗,该业务一直表现不佳且面临政府投资条件限制。
美国认知科学研究院团队首次成功将进化策略扩展到数十亿参数的大语言模型微调,在多项测试中全面超越传统强化学习方法。该技术仅需20%的训练样本就能达到同等效果,且表现更稳定,为AI训练开辟了全新路径。
微软发布新版Copilot人工智能助手,支持最多32人同时参与聊天会话的Groups功能,并新增连接器可访问OneDrive、Outlook、Gmail等多项服务。助手记忆功能得到增强,可保存用户信息供未来使用。界面新增名为Mico的AI角色,并提供"真实对话"模式生成更机智回应。医疗研究功能也得到改进,可基于哈佛健康等可靠来源提供答案。同时推出内置于Edge浏览器的Copilot Actions功能,可自动执行退订邮件、预订餐厅等任务。
纽约大学等机构联合开发的ThermalGen系统能够将普通彩色照片智能转换为对应的热成像图片,解决了热成像数据稀缺昂贵的难题。该系统采用创新的流匹配生成模型和风格解耦机制,能适应从卫星到地面的多种拍摄场景,在各类测试中表现优异。研究团队还贡献了三个大规模新数据集,并计划开源全部技术资源,为搜救、建筑检测、自动驾驶等领域提供强有力的技术支撑。