廣西梧州長洲區發現1例基孔肯雅熱疫情外省輸入病例
2025-12-30 21:35 1,291次浏览8月以來，上海持續遭遇高溫「烤」驗，松江區日供水量連續多日突破26萬噸。記者從松江區城投公司獲悉，面對用水高峰，松江自來水公司依託「智慧水網」數位化系統，通過實時監測、智能調控與精準搶修，構建起覆蓋水源、水廠、管網、用戶的全流程安全屏障，確保高溫天氣下供水「穩量、優質、高效」。實時監測背後的「數據流」走進松江供水服務調度中心，巨型電子屏上跳動著水廠餘氯、濁度、流量等數百項關鍵數據。這些數據來自全區400餘處監測設施，覆蓋取水頭部、水廠制水流程、管網水質監測點等核心環節，形成一張24小時更新的「供水神經網絡」。「高溫導致原水藻類濃度波動加劇，管網壓力變化頻繁，傳統人工巡檢難以應對。」松江自來水公司用水監管部主任衣江華指著屏幕介紹，目前調度中心已整合熱線服務、供水管線GIS系統、二次供水系統、管網預警系統等模塊，實現「一屏統管」，編織起覆蓋水源、水廠、管網、用戶的智慧水網」。點開供水管線GIS系統，全區供水管網運行概況清晰展現，中控數據平臺實時捕捉著輸水管、配水管、二次供水管線等數據，流量、壓力、水質等運行參數也一目了然。松江自來水公司供水業務所副所長李園表示，這些數據24小時持續更新，可以滿足應急響應、實時處理等需求。「夏季爆管、漏水等應急事件時有發生。在接到搶修派單後，可以通過數位化水務系統迅速判斷點位漏水情況以及供水影響區域，並以此為依據制定搶修方案，極大程度上提升了工作效率。」李園說。除了為搶險維修工作提供高效支持，「智慧大腦」也為制水生產環節築起了安全屏障。夏季高溫下，水廠原水面臨高藻、高濁、高pH值等多重挑戰。依託高頻次、高精度監測技術，水廠實現對現用原水及備用水源每小時一次的巡查採樣，實時追蹤藻類濃度變化動態。同時，通過升級生產設備技術，數字加注泵可根據夏季用水量實時波動，精準調控混凝劑、消毒劑等藥劑投加量，精準匹配水質變化，大幅提升制水質效。智能搶修從「被動應對」到「主動預判」以數位技術為核心的「智慧大腦」，看似僅是中控室內的幾塊屏幕，背後卻是海量的數據與技術支持。松江自來水公司生產運行管理部主任袁磊介紹，在設備管理方面，數據採集與監視控制系統（SCADA）如同人類的「中樞神經」，通過實時採集各個設備的運行參數，做到設備故障及時發現，立即處置，溯源解決。此外，生產運行管理部門不斷完善生產監控系統報警機制，對故障點實施分級報警，針對重點點位加強監控，使得隱患處理效率顯著提升。在原水監測環節，水廠每小時對現用原水及備用水源採樣檢測，實時追蹤藻類濃度變化。「智慧系統不單是針對故障進行報警，還可以通過強大的數據採集分析做出故障預測，『跨前一步』實現全流程運維管控。」松江自來水公司副經理沈輝峰介紹道。目前，松江自來水公司已在取水頭部、一二水廠制水流程、管網水質監測點等重要點位，布設了400餘處監測設施，逐步構建起「採集、分析、決策、控制」的全流程智能化管理體系，將數字基因深度融入城市供水管理工作。後續，智慧水網將持續整合升級，實現水質、運營、服務效率的全面優化。
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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