學習卡丨這些關鍵詞讀懂上海合作組織峰會
2026-01-01 18:09 5,658次浏览空氣品質與百姓生活息息相關。習近平總書記指出，還老百姓藍天白雲、繁星閃爍。黨的十八大以來，大氣汙染治理跑出中國加速度，日益增多的藍天白雲，給百姓帶來實實在在的幸福感。今天(8月10日)的《感知生態之變》，讓我們一起來看這場「藍天保衛戰」帶來的變化。 霧霾少了 鋼鐵廠綠意蔥蔥 蕩鞦韆，餵大鵝，誰會想到，這是在邢臺的一家正在生產的鋼鐵廠裡。每到周末，大批遊客的到來讓廠門口的小超市都跟著紅火了起來。 超市店主 張紅云：飲料、冰棍，小朋友的玩具賣得可好了，以前我們這人都不願來，空氣都嗆人。 空氣，曾經是邢臺深深的痛。2013年，在全國74個重點監測城市中，邢臺排名倒數第一。 這是當時，環境監測衛星拍到的德龍鋼鐵廠，霧霾最嚴重的時候幾乎看不出廠區輪廓。而如今，卻是清晰可見，綠意蔥蔥。 鋼鐵行業的變化，只是中國打贏藍天保衛戰的一個縮影。 為了還藍天給百姓，國家相繼展開大氣汙染防治行動、打贏藍天保衛戰三年行動和空氣品質持續改善行動，2013年以來，重汙染天數減少超過90%，中國成為世界上空氣品質改善速度最快的國家。 藍天在增多 空氣中都是花草樹木的芬芳 藍天在增多，空氣裡的氣味也在發生著變化。清華大學研究團隊用嗅覺可視化技術，還原出了氣味的變遷過程。 清華大學未來實驗室嗅覺計算研究組群負責人 路奇：10年前我們經常能聞到煤煙味，這是PM10這種顆粒物的含量非常高。還有像燒焦的火柴頭味、消毒水味，這是屬於二氧化硫、二氧化氮的含量很高。十年間，這些汙染物含量大幅下降。現在不僅聞不到這些難聞的氣味，同時我們在做實驗的過程中會越來越多地檢測到蒎烯、檸檬烯等化合物，這些是屬於花草樹木所散發出來的芬芳。 空天地一體化 上億條數據展現精準治理 氣味變遷的背後，是中國空氣治理越來越精準的腳步。 在北京，一張精密的空天地一體化「感知網絡」，將3000多條路網、20萬輛重型柴油車、2000多個工地、上千家涉氣企業納入監測，每天匯集上億條數據展開精準治理。 北京市生態環境局大氣環境處處長 謝金開：這些年，北京PM2.5的年均濃度已經從每立方米近90微克下降到30.5微克，但是想再進一步改善，需要0.1微克、0.1微克地去摳，抓住每一點改善的可能性。 我們對339個城市十年間發布的空氣數據進行分析，發現每立方米空氣中的PM2.5減少了將近40%，隨之而來的，每個城市的藍天平均數增長了22天。 如今的中國，藍天白雲已不再是奢望，人們從天津的樓頂可以直接遙望北京CBD。在成都的家門口就能拍到200公裡外的雪山美景。各地公布的觀星點位比2016年增加了20倍。 北京市民：現在藍天白雲不是新鮮事了，要趕上霧霾天那才是新鮮事。 北京市民：原來就是看見藍天就想拍照，現在可不是了，有晚霞、彩虹，我們才拍照。空氣好了，我們審美都提高了。
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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