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来源：彩神官方网站2024-07-28 17:48

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长扬科技完成F轮共计近3亿元战略融资******

　　近日，长扬科技完成F2轮战略融资，F轮融资合计近3亿元。据了解，本轮融资由曦域资本领投，景泰投资跟投，安澜新扬成为新的投资方。本轮融资将主要用于长扬科技核心技术创新以及相关研发基础设施建设等。

　　长扬科技成立于2017年，国有资本占比近50%。作为中国工业互联网安全、工控网络安全、工业互联网+安全生产领域的领军企业，长扬科技被评为国家高新技术企业和国家专精特新“小巨人”企业。在产业数字化、双碳等政策背景下，长扬科技凭借突出的综合实力和前景优势，不断获得市场和资本青睐，去年以来，相继完成完成D轮、E轮和F1轮战略融资。

　　长扬科技团队核心成员是工业互联网安全事业的早期践行者，技术专家为国内工业互联网安全、工控网络安全政策文件制定工作的行业领头人，技术研发人员总人数占比企业总人数达75%以上，是目前国内工业互联网安全、工控网络安全、“工业互联网安全+安全生产”行业中坚技术力量。凭借扎实的技术积累和行业先发优势，长扬科技申请获得专利、软著百余项，牵头或参与国标、行标和团标等技术、服务类标准建设百余项；自主打造12大系列50余款产品，全部完成国产化互认证，构建集团级工业网络安全保障体系，实现对国家关键信息基础设施的全生命周期安全管理。

　　长扬科技董事长姜海昆表示，随着新一代信息技术与各行各业的深度融合，我国产业结构也在不断优化，全面数字化转型正在迎来快速发展期。在数字化推动生产、生活方式深刻变革、提高经济效益的同时，生产制造领域的全要素、全产业链、全价值链的全面连接、互联互通也对安全提出了更高要求。在这一新时代背景下、长扬科技始终秉持护航国家安全的初心使命，贯彻总体国家安全观和国家网络强国战略，不断强化工业领域网络安全技术能力，更好地赋能传统产业转型升级，为国家数字经济发展和新型基础设施建设贡献安全力量。

　　长扬科技总裁范宇表示，长扬科技在国家制造强国战略、网络强国战略的指引下，通过深扎行业市场，优化了原有技术优势和产品版图。目前长扬科技的产品及解决方案已广泛应用于电力、石油石化、轨道交通、城市市政、智能制造、钢铁冶金等多个行，未来将继续发挥技术优势，加大自主研发力度和投入，进一步推进技术革新，更好地服务于国家网络安全工作，为国家关键信息基础设施稳定运行保驾护航。

　　曦域资本创始人黄晓黎认为，关键信息基础设施的网络安全形势日益严峻，尤其在工业关键基础设施领域，一旦被攻击造成破坏或者数据泄漏，可能严重危害国家安全。我国工控网络安全领域长期空白，随着等保的落地才逐步离开“裸奔”进入了高速建设期。长扬从2017年开始耕耘市场，帮助大型集团公司建立集团一体化的安全管理能力，处于行业领先位置，看好该公司聚焦大型集团客户，长期为头部客户提供集团级工控网络安全解决方案及服务的能力。

　　君泓璟泰基金创始合伙人谭晓生认为，长扬科技作为国内工控网络安全领域的领导者，公司的工业态势感知产品行业领先，下游客户逐步从能源电力拓展到化工、钢铁、汽车、智能制造、国防军工等行业。公司创立至今历经多轮融资，股东阵容豪华、公司治理规范，是网络安全行业优质的投资标的。（孔繁鑫）

【科学的温度】如何撬开震后灾害的“盲盒”？******

　　中新网成都1月17日电 (记者贺劭清)滑坡预警预测是公认的世界性难题。“5·12”汶川特大地震后的十余年间，中国地质科研工作者如何从无到有，建立地震诱发滑坡预测模型？如何撬开震后灾害的“盲盒”？中国地灾防治如何走到世界前列？

　　围绕上述问题，2022年“科学探索奖”获得者、成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室副主任范宣梅接受中新网专访，对此进行解读。

范宣梅接受中新网记者专访。　唐启浩摄

　　有哪些因素可能诱发震后地质灾害？

　　范宣梅介绍，余震与降雨是诱发震后地质灾害的主要因素。强震刚发生完，震区容易发生较强余震。在余震影响下，一些在主震中震松、震裂的山体和已经发生滑坡的地方可能还会发生二次滑坡。同样，震后强降雨，也容易导致震区发生二次滑坡或泥石流灾害。

　　为了预测这些可能发生的地质灾害，成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室建立了空天地一体化的“三查”体系。

　　“我们除了大范围搜集卫星遥感数据，还会在雨季前后，对一些重点区域加强监测。”范宣梅表示，如果“9·5”泸定地震震区在2023年发生强降雨，那么磨西沟、湾东河、海螺沟等区域将有较大概率发生泥石流灾害。成理地灾国重实验室团队正准备在几条重点流域布设监测仪器，观测降雨量、沟道里的泥位、水位以及坡体上地震诱发滑坡堆积体的稳定性。

工作中的范宣梅。　受访者供图

　　为什么要建立地震诱发滑坡预测模型？

　　汶川特大地震发生后的十余年间，范宣梅团队前往“4·14”玉树地震、“4·20”芦山地震、“8·3”鲁甸地震和“8·8”九寨沟地震等地震救援第一线，搜集宝贵的影像和数据，并基于全球50余次地震诱发的40多万条灾害数据，结合最新的人工智能算法，建立了地震诱发滑坡近实时预测模型。

　　“汶川特大地震发生后，主要救援力量第一时间前往了汶川，而不是当时受灾最严重的映秀、北川。这是因为当时我们没有及时、全面的卫星数据去在震后第一时间获取灾情灾损信息。”范宣梅指出，地震诱发滑坡预测模型最大的用途，就是填补震后72小时救援黄金时间的信息空白，给震后应急救援提供第一手的支撑和决策信息。

地震诱发滑坡智能预测模型。　受访者供图

　　范宣梅介绍，卫星不会固定在某一个位置拍摄地球某一个固定点位，而是不断围绕地球旋转。如果泸定地震发生时，有一颗卫星恰好正在震区上方，那么这颗卫星可能拍下受灾情况。如果不凑巧的话，那么就需要等这颗卫星下一次再转到泸定地震上方，才能拍到震区受灾影像。甚至有时候，一张好的卫星影像拿到时，距地震发生时已经过去了一个月。

　　“如果完全依赖卫星数据去评估震后灾情，大概率会错过最佳救援时间。”范宣梅表示，地震诱发滑坡预测模型可以基于大数据与人工智能，根据本次地震信息，快速判断哪些地方地质灾害最为集中，哪些地方房屋道路受损最严重，让救援力量第一时间前往最需要救援的位置。