浙江台州8月8日電 題:海洋廢塑料變身潮品 「藍色循環」模式促新生 記者 官逸倫 在「藍色循環」項目發起成員之一、浙江藍景科技有限公司(下簡稱「藍景科技」)的展示區域,人們或許很難想像,製成方巾、領帶、單肩包等產品的重要材料是曾被丟棄在海洋中的廢塑料瓶。 8月7日,作為「藍色循環」項目發起成員之一的浙江藍景科技有限公司展示了由海洋廢棄塑料瓶製成的產品。宋雪晴 攝 作為一種海洋塑料廢棄物治理模式,「藍色循環」由中國浙江省台州市於2020年率先開始探索。該模式通過吸納沿海民眾和漁民加入海洋塑料廢棄物收集,聯合企業製成再生海洋塑料粒子,最終生產出包括再生紡織品、再生塑料製品等符合國際生態環保理念、具有更高附加值的產品,成功讓海洋廢塑料獲得「新生」。 每年有大量塑料廢棄物流入海洋。聯合國秘書長古特雷斯曾警告說,若不採取行動,預計到2050年,海洋中的塑料總量或將超越魚類。 張文祥是「藍色循環」模式下海洋塑料廢棄物收集儲存站點「小藍之家」的「家長」。曾經是村幹部的他在退休後加入「小藍之家」。張文祥表示,在其所負責的站點,有時一天可以收到上百斤的海洋塑料廢棄物。他說,當地沿海環境在「小藍之家」建立後得到明顯改善。 為確保收集的塑料廢棄物來源於海洋,「藍色循環」利用區塊鏈和物聯網等技術,實現海洋塑料從回收到應用的全過程可視化追溯,解決了數據流轉真實性的問題。通過掃描產品二維碼,製成該產品的海洋廢棄物由誰收集、儲存、轉運、再生、加工等信息一目了然。 在國家海洋環境監測中心研究員李方看來,「藍色循環」創新了海洋塑料汙染治理模式,形成了海洋汙染物收集、運輸、再生、高值利用的閉環價值鏈,並通過將一部分利潤反哺給漁民和沿海居民,激勵其收集海洋垃圾,進一步形成良性循環。 2023年10月,為表彰該模式對近岸海域塑料汙染治理作出的傑出貢獻,聯合國環境規劃署宣布,將聯合國環保領域最高榮譽「地球衛士獎」獎項授予「藍色循環」治理模式。截至目前,台州市已累計回收海洋塑料廢棄物5.45萬噸。 藍景科技生產副總經理方敏告訴記者,漁民的觀念在這幾年裡改變了很多:一開始他們覺得將捕魚時打撈上來的塑料廢棄物帶回陸地很麻煩,但現在他們會覺得這是應該做的。方敏表示,漁民逐漸意識到,如果把這些垃圾丟在海裡,海洋裡的魚最終會越來越少,「其實對自己是沒有好處的」。 獲得「地球衛士獎」以來,「藍色循環」模式在從一地試點到向全省推廣、從塑料瓶到全品類塑料回收利用、從單一主體到更多主體參與等方面實現拓展。 據台州市生態環境局海洋生態環境處負責人王安介紹,在「藍色循環」模式獲得「地球衛士獎」後,該市開始探索制定中國首部海洋塑料廢棄物治理的地方性法規,了解企業、漁民等多方需求,以期將好的經驗轉化為制度,也把前期遇到的問題和困難在制度中予以規範。 王安表示,《台州市海洋塑料廢棄物治理規定》將於今年10月1日起施行。她希望能通過聚焦海洋塑料廢棄物這一小切口,帶動其他海洋廢棄物的治理。 李方表示,海洋塑料廢棄物治理規範化將有助於相關實踐的推廣。「海洋環境治理問題需要大家共同參與。但怎麼參與,需要一定的規範。」 李方同時告訴記者,未來,「藍色循環」模式亦可進一步探索如何將收集處理海洋塑料廢棄物與源頭汙染防治相結合,如通過升級改造相關設施減少進入海洋的塑料廢棄物數量。在他看來,這對「藍色循環」模式來說或許是一個新的動力。(完)
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來,人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場,大家紛紛好奇,究竟還有什麼運動是機器人做不到的? 「某種意義上,目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過,要讓機器人跑得非常快、跳得特別高,會受到硬體限制,完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日,宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標:真正去幹活 2025年春晚上,一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示,上半年整個機器人行情非常火爆,從需求端拉動了整個行業發展,包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過,目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段,跳舞、功夫、運動樣樣行,未能真正走進人們的日常生活。 對此,王興興向記者解釋,很多技術的進步需要一些時間,一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動,當下還不太現實。在這個時間點,我們用AI(人工智慧)技術,讓機器人做些運動、表演,反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期,對於普通人來說可能用途有限,沒有圖形界面,也沒有word,很多情況下,要有電腦先出來,有一些開發者在上面開發更多軟體,過幾年軟體功能越來越多了以後,電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻:王興興:普通人用上人形機器人,還需要時間來源:中國新聞網 王興興強調,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力、提高生產。從時間上看,可能2-3年會有明顯的技術進步,大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年,機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼,限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢? 他分析,很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高,從技術層面或者純AI的角度來說,目前的硬體完全夠用,當然還不夠好,要持續進步,而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前,大語言模型已經做了很長時間,但是大家覺得模型很『傻瓜』,很難在實際中應用。」王興興認為,快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析,與語言模型領域不同,具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動,但在機器人領域,無論用什麼方法去採集數據,放到機器人上跟實物的偏差還是較大,效果不是很理想。 「未來2-5年,大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型,這是很重要的,此外,更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信,如果有更大的技術突破,未來幾年,全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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