嘉興8月10日電(記者 左宇坤)在有著「東方氫港」之稱的嘉興港乍浦港區,巨大的龍門吊伸出長長的懸臂,將貨物從貨輪上吊裝上岸。一輛輛白、藍、綠塗裝的氫能集卡穿梭於堆場和碼頭間,目前已有100輛氫能集卡在港內運行。 這些氫能集卡展現出不俗的性能:每次加氫只要十幾分鐘,續航裡程約450公裡,平均氫耗8公斤/百公裡;每年可節約燃料成本約300萬元,減少碳排放近1萬噸。 嘉興港乍浦港區行駛的氫能車。 左宇坤 攝 這些氫能集卡所屬企業羚牛氫能品牌總監徐智敏對記者表示,不同於電車在乘用車領域表現突出,氫能車因為續航長、加氫快,在商用車領域更加適配。 徐智敏提到了氫能車在港口場景應用的一個特別優勢:傳統油車在啟動和停止的環節是特別耗油的,但氫能車不會因為反覆啟動而特別耗氫,尤其適合需要啟停較多的港口作業。 「除了港口,冷鏈配送也是氫能車的一個很好的應用場景。因為冷鏈車需要製冷,如果使用電車會大大影響續航,氫能車長續航裡程的優勢顯著。」徐智敏說。 由此看來,如何找到更匹配的使用場景,對氫能產業的未來發展十分重要,也就是做好氫能「制-儲-運-加-用」全產業鏈的「用」這一環。 國家能源局發布的《中國氫能發展報告(2025)》指出,中國的氫能產業正從試點探索逐步進入有序破局的新階段。如果說一些起步更早的國家在技術方面形成優勢,那麼多元化的應用場景則是我國核心競爭力的重要來源。 首先,價格是市場準入與規模化的關鍵門檻。作為能源載體價值鏈的終極輸出變量,其定價水平直接決定了終端市場的規模。 徐智敏介紹,國外很多地方加氫的價格達到每公斤十幾歐元;而國內氫氣價格在不同城市有所不同,一般來說加上補貼,多集中在每公斤三十元人民幣上下。 其次,如同充電樁之於電車,如何為氫車配備足夠的加氫站,成為氫能生態系統中不可或缺的重要支點。 「氫能想要走到千家萬戶,跟氫氣站的布局緊密相關。」浙江聯和氫能科技有限公司從最開始就負責嘉興港的加氫站建設,公司副總張繼華對記者表示,目前為止全國的加氫站還比較少,累計有500多座。加氫站更加充足、氫氣供給更加便宜是氫能未來發展的必要條件,除此之外還有氫氣的安全管理問題。 氫能作為21世紀重要的清潔能源載體,正在全球能源變革中發揮關鍵作用。在「雙碳」戰略指引下,氫能產業已成為培育新質生產力的重要領域,更是推動能源結構優化與綠色低碳發展的核心突破口。 嘉興是浙江首批發展氫能產業的試點城市之一,嘉興港區也是嘉興氫能產業的示範區。化工新材料作為該港區支柱產業,富餘的工業副產氫奠定了氫能產業發展的基礎,制、儲、運、加、用,完整的氫能產業發展生態正在嘉興港區加速成形。 一「氫」多「能」,下遊應用場景四處可見。立足港口,放眼航運,嘉興港區啟動了64標箱氫燃料動力貨櫃船舶的研發,搭載2套240千瓦氫燃料電池組,續航約380公裡。 據了解,該氫能船舶已建好,正在聯調聯試,計劃今年8月底正式下水運營,用於乍浦港到下沙港的內河運輸航線,未來將進行運營示範和效益驗證,打造綠色氫能內河貨櫃運輸專線。(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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