廣西侗鄉梯田美景入畫來

2025-12-07 15:45 5,286次浏览

  今年是「綠水青山就是金山銀山」理念提出20周年。黨的十八大以來,以習近平同志為核心的黨中央把生態文明建設作為關係中華民族永續發展的根本大計,擺在全局工作的突出位置,全方位、全地域、全過程加強生態環境保護,加快建設美麗中國,決心之大、力度之大、成效之大前所未有。在習近平生態文明思想指引下,我國生態文明建設和生態環境保護取得歷史性成就、發生歷史性變革。「兩山」理念已經成為全黨全社會的共識和行動,推動美麗中國建設不斷開闢新境界。   暑期各地遊人如織,生態繪就山河新卷。   在內蒙古阿爾山,遊客在藍天下縱馬,遊玩在樹林綠草間,暢享清新空氣。   在北京亮馬河,清澈水質吸引人們泛舟親水,河湖復甦為古都注入靈動底蘊。   在寧夏中衛市,當地剛為騰格里沙漠鎖邊合龍,戴上「綠圍脖」。沙與綠共生,讓昔日黃沙漫天的沙漠小城蛻變為全國熱門旅遊地。   生態興則文明興。2005年8月15日,習近平同志在浙江安吉首次提出「綠水青山就是金山銀山」。20年來,這一科學論斷從小山村走向全中國,成為習近平生態文明思想的核心理念。   黨的十八大以來,以習近平同志為核心的黨中央把生態文明建設作為統籌推進「五位一體」總體布局和協調推進「四個全面」戰略布局的重要內容,以前所未有的力度抓生態文明建設。   從江河湖泊到草原荒漠,從溼地森林到青山沃野,祖國的萬水千山見證了習近平總書記心繫中華民族永續發展的情懷。在大江奔湧處謀劃千秋大計,在山川錦繡間擘畫生態藍圖,一次次深入一線的考察調研,一場場著眼長遠的重要會議,習近平總書記始終念茲在茲,傾注巨大心血,引領美麗中國建設邁出重大步伐。   湖北省十堰市丹江口庫區「小水滴」環保志願者 袁慧:我在丹江口庫區邊長大,對這一庫碧水有很深厚感情。在習近平生態文明思想指引下,近年來庫區從環境到水質都發生了巨大的變化。一年前總書記回信勉勵我們,要確保「一泓清水永續北上」,這是激勵我們16萬「小水滴」志願者繼續前行的強大動力。作為基層環保志願者,我們一定牢記總書記囑託,以實際行動助力美麗中國建設。   這是一份寫在綠水青山間的答卷,更是一份寫在人民心裡的答卷。「還老百姓藍天白雲、繁星閃爍」「還給老百姓清水綠岸、魚翔淺底的景象」「為老百姓留住鳥語花香、田園風光」……黨的十八大以來,我國生態環境保護髮生歷史性、轉折性、全局性變化。   生態環境質量改善成效顯著。與10年前相比,我國重點城市PM2.5平均濃度累計下降56%,重汙染天數減少92%,成為全球大氣質量改善速度最快的國家;土壤環境風險得到有效管控;地表水優良水質斷面比例從64.1%提高到90.4%,長江幹流連續5年、黃河幹流連續3年全線水質穩定保持在Ⅱ類。   綠色成為當代中國鮮明底色。如今,全國建設口袋公園5.4萬多個,綠道超過12.8萬公裡,22個國際溼地城市,居世界首位;我國森林覆蓋率超過25%,貢獻全球1/4的新增綠色面積;黨的十八大以來,我國完成沙化土地治理3.65億畝,「三北」工程攻堅戰完成建設任務超1億畝,在世界率先實現土地退化「零增長」、荒漠化和沙化土地「雙縮減」。   生物多樣性保護成果豐碩。我國建設以國家公園為主體的自然保護地體系,實施生態保護紅線制度,大熊貓、雪豹、東北虎、藏羚羊、亞洲象等200多種野生動物進入恢復性增長階段,長江禁漁讓四大家魚卵苗資源量增長到2020年的6.2倍。中國發起成立的昆明生物多樣性基金,首批支持9個項目,覆蓋15個發展中國家,目前正在開展第二批項目遴選。   尚比亞地方政府和農村發展部常務秘書 波倫:你會不由自主讚嘆這裡的自然美景,人類發展成就與自然饋贈在這裡完美融合。你還會深刻體會到習近平主席2005年提出的「兩山」理念的精髓,其核心要義在於彌合經濟發展與生態保護之間的鴻溝,這不是非此即彼的選擇題,發展經濟的同時也能守護環境,這真是個令人讚嘆的地方。   生態文明建設功在當代、利在千秋。在習近平生態文明思想指引下,中國正以更高站位、更寬視野、更大力度來謀劃和推進新徵程生態環境保護工作,牢固樹立和踐行「綠水青山就是金山銀山」的理念,以高品質生態環境支撐高質量發展,為子孫後代留下一個山青、水秀、空氣新的美麗家園。

  閱讀提示   近期,人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相,展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶,其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為,未來,可以通過建設大規模數據採集工廠等方式,加快部分場景的商業化落地,以更好跨越「最後一公裡」。   格鬥臺上,4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗,直拳、勾拳、側踢,連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上,一場人形機器人格鬥賽引發關注。   今年,被認為是人形機器人量產「元年」,人形機器人頻頻亮相各大展會,展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上,200餘家國內外機器人企業參展,人形機器人整機企業數量創下新高;2025世界人形機器人運動會開賽在即,500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手……   作為機器人技術的集大成者,人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶?其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬?對此,《工人日報》記者展開了採訪。   產業發展有基礎,技術細節存卡點   「看它走路搖搖晃晃,跑兩步就摔跤,感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事,在他看來,一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。   根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》),今年,我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示,我國人形機器人產業前期已有一定基礎,但在一些方面仍存在短板弱項。   據了解,智能能力、運動能力和本體能力技術卡點,是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」,它們對人形機器人的發展至關重要。   「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點,導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究,他告訴記者,在運動控制方面,部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率,但持續運行時散熱不佳,致使關節溫度升高、扭矩精度下降,且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境,「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。   而在人形機器人的運動能力和本體能力之外,多位受訪專家指出,類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。   對此,高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為,機器人需要先感知外界信息,再把信息傳給「大腦」,「大腦」要加以理解、分析、推理、決策,再指揮「小腦」控制運動,現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足,由此帶來延時性問題,進而導致整套動作流程耗時較長。   供應鏈進一步完善,價格有待更「親民」   從幾年前的幾百萬元一臺,到今年的幾萬元一臺,人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來,多個品牌產品進入量產階段,價格降幅更為明顯。7月,國內某品牌推出的一款人形機器人,售價為3.99萬元起。   不過,人形機器人要進一步實現家用,現階段的成本和售價仍然較高,有消費者表示,「期待隨著國產供應鏈進一步完善,售價能夠更加『親民』。」   人形機器人為什麼「有些貴」?蔡炳貞認為,目前,無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術,還是關節模組等硬體技術,都還沒有實現標準化和統一,各個零部件主要由各機器人廠家設計定製,導致定製成本較高。   對於如何進一步降低人形機器人成本,宋宇飛建議,一方面,企業應當繼續提高自研自產能力,通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件,不斷降低硬體成本;另一方面,也應持續優化設計與生產工藝,如減少模具成本和零部件數量,提高裝配效率。   上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者,我國具有完整的人形機器人產業鏈,如果人形機器人的技術問題得以更好地解決,大規模量產和降低成本都有望實現。   「技術進一步成熟之後,產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後,人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。   拓展應用場景,加快商業化落地   從實驗室到工廠,從展臺到救援現場,再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」,人形機器人如何探索應用場景的更多可能?   據蔡炳貞觀察,人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景,這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。   近年來,國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出,加快人形機器人在特種環境應用,聚焦3C、汽車等製造業重點領域,提升人形機器人工具操作與任務執行能力,並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試,如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠,上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。   宋宇飛建議,將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中,機器人能進入人類難以到達的危險區域,執行探測、搜救等任務,提高作業安全性和效率。」   「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面,可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱,可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人,再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。   「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單,核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者,行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題,要突破這一瓶頸,未來還需建設大規模數據採集工廠,或通過切割場景,讓一部分場景機器人先實現商業化落地。

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