2025「創·在上海」國際創新創業大賽普陀賽區正式啟動
2025-12-31 11:55 4,756次浏览8月5日電 據「交通運輸部」微信公眾號消息，8月5日，交通運輸部維持防禦強降雨二級響應，全力防禦應對持續強降雨。 中央氣象臺8月5日繼續發布暴雨橙色預警。預計，遼東半島、河北南部、山東北部、河南北部、四川盆地中部、福建東南部、江西南部、湖南南部、廣西中東部、廣東、臺灣島等地部分地區有大到暴雨，其中，廣西東南部、廣東中部和東南部沿海、河北東部、山東北部等地部分地區有大暴雨，廣西東部、廣東中部和東南部沿海等地局地特大暴雨。 5日上午，交通運輸部主要領導到綜合調度指揮中心檢查指導重點地區防禦強降雨情況，要求堅持底線思維、極限思維，全面壓實政治責任，落實落細各項防禦應對措施，做到「寧可十防九空，不可失防萬一」。 交通運輸部維持防禦強降雨二級響應，有關負責同志調度河北、山東、廣東、廣西、四川、河南、遼寧、福建、江西、湖南省(區)交通運輸主管部門，要求落實部黨組工作安排，將各項防禦應對措施不折不扣、扎紮實實落實到位，並在落實過程中不斷完善，堅決打贏防禦強降雨阻擊戰。 公路領域要緊盯重點路段和重點時段，做到第一時間響應、第一時間巡查、第一時間管控，切實落實落細防範風險隱患的各項措施，全力確保公路網運行安全穩定。 水路領域要將預警「叫應」機制落實到航運企業、渡口船舶，嚴格按照禁限航規定要求做到應停盡停、應關盡關、應撤盡撤；加強與水利部門的協同聯動，及時掌握上遊洩洪情況，加強情況研判，統籌水陸做好應急力量預置。 河北 河北省交通運輸廳統籌抓好強降雨防範應對和災後恢復重建工作，對重點地區進行扁平化、點對點調度，嚴格日常巡查排查，必要時果斷採取關、停等管控措施，全力完成了全省1229處水毀斷交道路搶通工作。 山東 山東省交通運輸廳突出關口前移，點對點調度京杭運河沿線4市、臨沂和淄博等5市防範應對強降雨情況，確保預警信息100%直達一線並落實響應措施。強化主動管控，對G22青蘭高速淄博段雙向主線臨時採取限速80公裡/小時措施。 廣西 廣西壯族自治區交通運輸廳啟動公路二級預警防禦響應，嚴格落實災害天氣分類分級預警「叫應」措施，及時配備應急力量，加強巡查排查，88個受紅、橙色氣象預警影響路段全部落實響應措施。 廣東 廣東省交通運輸廳堅持預防為主，調度並「叫應」受紅、橙色氣象預警影響的209個路段，主動管制2處普通國省道。強化動態管控，6條水路客運航線停航，6個地市175條公路客運班線停運，295個公路水運工程項目停工，轉移撤離736人。
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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