吉林遼源8月9日電 題:百年煤城轉型「闖世界」:多元產業融入全球供應鏈 記者 郭佳 連日來,吉林啟星鋁業有限公司的工廠正忙著生產一批鋁合金部件,這些部件將成為法國阿爾斯通列車車體的一部分。該公司是中國中車、阿爾斯通、西門子和龐巴迪等全球軌道交通巨頭的關鍵供應商。 8月8日,吉林遼源,啟星鋁業的工人正在檢查鋁件。 記者 張瑤 攝 「我們在遼源建立了完整的產業鏈,這是核心競爭力。」這家公司的副總經理王立臣說。啟星鋁業佔據中國軌道車輛鋁部件市場份額逾50%,其出口產品佔中國同類產品出口份額90%以上,公司今年產值預計突破20億元(人民幣,下同)。 遼源曾是中國東北重要的煤炭城市,擁有近百年煤炭開採史。2008年,遼源被列入全國首批資源枯竭城市。要擺脫對煤炭的依賴,需要找到發展的新賽道。 記者近日走進遼源採訪發現,像啟星鋁業這樣抓住轉型機遇崛起的企業讓這座昔日煤城在國際供應鏈上找到新位置。 8月8日,吉林遼源,富奧汽車零部件股份有限公司泵業分公司工人正在整理零件。 記者 張瑤 攝 汽車零部件也是當前遼源的重要產業之一。富奧汽車零部件股份有限公司泵業分公司的生產線全速運轉,產品遠銷美國、墨西哥、南非、義大利等國家,年出口額約2億元。該分公司運營總監劉佳美表示,國際市場是企業發展的重點,該公司還在墨西哥建立了工廠,服務北美客戶。 附近的遼源襪業園區匯聚了千餘家企業,擁有4萬多臺襪機,年產35億雙棉襪,約佔中國總產量的四分之一、全球的15%。這使得遼源有了「中國棉襪之鄉」的稱號,這些企業生產的產品暢銷全球50多個國家和地區。 國際資本也在積極參與遼源經濟轉型的進程。德國嘉利達控股有限公司位於遼源的新工廠剛剛投產,主要將牛骨加工成明膠,這是該公司在華最大生產基地。新生產線年產能6500噸明膠,主要供應中東、印尼等市場。 嘉利達中國區總監張明華稱,當地的基礎設施、能源價格優惠政策和政府的高效服務促使德國總部做出投資決定。此次投資規模達7億元,是嘉利達近年最大投資。工廠滿負荷生產時,年產值可達8億元。 「上個月,嘉利達成立150周年慶典在遼源舉辦,這基於嘉利達對中國經濟和投資環境的信心。」張明華說,「遼源雖小,但已在國際產業鏈中找到位置。」 8月7日晚,吉林遼源,遊客在悅動遼源歡樂薈遊覽。 記者 張瑤 攝 新生的製造業、紡織業和食品加工業不僅為遼源帶來稅收,更解決了數萬煤炭工人的就業問題。當地將部分廢棄工業遺蹟改造成公園和遊樂場所,讓這裡既宜業也宜居。 「德國同事對遼源評價很高。」張明華說,「這裡環境優美,生活愜意,讓他們聯想到魯爾區的轉型。」(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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