施工一線12年,他用三種身份詮釋責任擔當

2025-12-13 00:48 4,581次浏览

  「一眨眼,孩子就不見了......」   近日,在西雙版納景洪一家酒店,6歲女童悅悅(化名)在酒店的水上樂園戲水時,被回水管吸住大腿,悅悅母親與多人合力均未能將孩子救出,最終悅悅不幸溺亡。   事故發生時,悅悅的母親看到女兒的身影突然消失,第一時間衝進水池,發現孩子的左腿已經全部被吸入到池底的回水管中。她一邊用身體撐著女兒,努力讓孩子的口鼻露出水面,一邊試圖把女兒的腿拔出來,周圍還有四名成年人上前幫忙拖拽,但孩子仍被牢牢吸住。   直到酒店關閉水泵,悅悅才被救起,此時已經失去意識,送醫後經搶救無效死亡。   事件迅速登上新媒體平臺熱搜,引發網友廣泛關注;而類似事件今年已不是第一次發生。   2025年7月,湖南省株洲市一名男孩在遊泳池遊泳時,左腿不慎被泳池牆邊排水口強力吸住,大腿根部因管道負壓牢牢卡死,無法動彈。消防救援人員到場後,經過半個小時的緊張救援,才將男孩的腿部從排水口內拔出。   由排水口引發的事件,讓人們意識到隱藏在遊泳池、戲水池裡的巨大風險,而它卻常被人忽視! 泳池排水口為何有如此大的威力? 人一旦被吸住應如何脫身? 類似悲劇又該如何避免? ↓↓↓ 排水口吸力有多大? 能吸住一頭牛   通常,遊泳池安裝有水循環系統。該系統的排水口一般設在池底或者拐角的地方,多用網狀鐵絲或者帶孔的鋁合金板防護。   目前常見的泳池水循環模式有兩種——順循環和逆循環。   順循環模式是指泳池的排水口在底部,經過砂缸過濾之後,再通過池壁或者底部的進水口進行補給,以此形成的一個正方向循環。也正因如此,順循環的威脅較大,一旦防護網損壞、脫落,人被吸住後很難靠自身力量掙脫。   逆循環模式中,注水口在池底,從下往上注水,這種模式的泳池通常不會吸人。 圖源:國家應急科普宣傳   那麼,順循環泳池排水孔的吸力到底有多大?有實驗員進行了測試:   當實驗員靠近順循環模式泳池內唯一且未安裝防護網的排水口時,吸力直接把他的手臂吸進排水口並死死地卡在裡面。生拉硬拽很難成功把人拉起來,直到工作人員關掉水泵,實驗員才得以拔出手臂。   有數據顯示,排水口的吸力通常可達到每平方釐米23公斤。相關專業人員介紹說:「一個0.6米深的小型兒童遊泳池,蓄水能力約800公斤,若將泳池內排水口打開,吸力甚至可以吸住一頭牛,更別說一個孩子了。」   被排水口吸住怎麼辦?   一旦被排水口吸住,可按照以下方法緊急救援:   第一時間向泳池邊的安全員或工作人員求助,儘快把排水口水閥關掉。   在無法擺脫的情況下,先想辦法維持被困者的呼吸,避免溺水窒息。緊急情況下,可以給被困者一根管子(長吸管、水管等),含在嘴裡用於維持呼吸。呼吸時,應儘量堵住鼻孔和耳孔,以最大程度地防止嗆水。   嘗試撬動排水口的邊緣,讓水流入到下面的真空中,減少壓力差,再進行拉動。   嚴守安全紅線   避免悲劇再發生   當排水口排水時,會產生很強的吸力,人一旦被吸住,很難靠自己的力量掙脫。有的遊泳池為了讓水保持乾淨,會循環排水、淨水,這時,排水口附近也會有一定吸力,存在被吸入的風險。   如果在排水時,排水口的格柵(安全罩)掉了,失去防護作用,極易發生危險。   炎炎夏日,遊泳玩水是許多人尤其是孩子們最喜愛的運動和消暑方式之一。為避免排水口「吃人」事故再次發生,泳池戲水人員和經營管理機構應共同提升安全意識。   泳池戲水人員   在泳池遊泳、玩耍時,應儘量遠離排水口附近的區域。   帶孩子的家長應提前告知孩子,不要用手或腳觸碰排水口,以免發生危險。   如在遊泳過程中發現防護網破損、鬆動,應及時告知場所工作人員並立即遠離。   經營管理機構   優化泳池設計:排水口、回水口位置最好設在岸邊,而不是水底。   安全柵欄縫隙要儘可能小,不能使用鐵絲網等易變形材料。   應在非營業時間排水、換水,做好檢修工作,減少事故風險。   場所運行過程中務必時刻做好安全排查。每個排水口、回水口附近要有明確標識和專人看守,避免遊客下水接近。 國家應急廣播提醒 當前正值暑期 各大泳池、水上樂園迎來運營高峰 各單位務必落實安全主體責任 定期對泳池、戲水池的排水口 進行安全隱患排查 帶孩子遊泳戲水時 監護人應提前告知潛在風險 並切實履行監護責任 避免事故發生 來源:國家應急廣播微信公眾號

  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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