英國發布高溫健康預警
2026-01-15 12:21 7,361次浏览夏季高溫，汽車容易「鬧脾氣」——輪胎過熱易爆胎、電瓶虧電難啟動、水箱過熱半路「趴窩」……近日，徐匯已發生多起車輛拋錨事故，交警化身「推車俠」幫車主推車，快速撤離現場。交警部門同時提醒廣大駕駛員，高溫天注意車輛保養和狀態檢查，以免出行途中突發故障、引發危險。近日的一個中午，在中山南二路宛平下匝道接近地面處，一陣陣白煙從一輛車輛的引擎蓋裡冒出。正在該路段執勤的徐匯交管支隊輔警看到一輛轎車突發拋錨，車主站在車外手足無措，立即上前幫忙。他首先指導車主在車輛後方擺放好三角警示牌，提醒過往車輛注意避讓，同時指揮過往車輛繞行，以防發生擁堵，並呼叫增援。很快，在附近執勤的兩名輔警趕到現場，三人齊心協力，與車主一同將拋錨車輛推下匝道，停放到不影響交通的安全路段，並叫來拖車救援。另一起拋錨事故發生在日前的一個下午。在中山南二路、宛平路口東南側，一輛SUV汽車拋錨停在路中，正在執勤的徐匯交管支隊輔警立即呼叫增援力量，共同幫助司機將車推至不影響交通的地方等待拖車。類似情況近日屢有發生，交警提醒廣大駕駛員：出行前需仔細檢查車輛輪胎氣壓、水箱水量及油路狀態，避免因高溫導致爆胎或水箱「開鍋」；勿在車內放置打火機、香水等易燃易爆物品，防止陽光直射引發自燃；若遇車輛突發故障，應立即開啟危險報警閃光燈，在來車方向50-150米處擺放警示牌，人員撤離至安全區域後再尋求救援，確保行車安全。
2025世界機器人大會正在火熱進行中。令人矚目的是，人形機器人正加速場景化應用落地——它們告別「站樁」展示，轉向探索替代人類作業的場景與方案，核心競爭力聚焦「能否更快上崗」，工廠搬運等模擬場景已大量呈現。在尋找落地場景時，「先上崗、再進家」成為機器人普及的現實路徑。展望未來，業內人士表示，若進展順利，人形機器人的「ChatGPT 時刻」最快有望在1～2年內到來。 文/廣州日報全媒體記者 張露 現場直擊：處處可見廠商為自家機器人找「幹活場景」 當前，人形機器人技術正處於從實驗室技術向產業化應用跨越的關鍵階段，在工業、商業、消費、特種等場景裡逐步探索。 大會期間，記者走訪現場發現，與去年行業普遍「秀」機器人才能不同，今年業內更關注機器人如何真正投入工作、實現商業化落地。從企業展臺布置的倉庫包裹分揀流水線，到商業空間的導覽臺，處處可見廠商們為自家機器人尋找「幹活場景」的努力。 中國電子學會理事長徐曉蘭在本次大會分享了人形機器人十大最具潛力的應用場景，包括：3C製造領域的物料質檢，電力生產領域的電站操作，船舶製造領域的打磨拋光，安全應急領域的災害應對與安全救助，商業服務領域的導覽迎賓與服務交互，家居服務領域的生活協助、陪伴及日常照料，農業生產領域的田間精細作業等。 「先上崗，再進家，是機器人普及的現實路徑。」越疆科技市場總監謝凱旋認為，人形機器人率先落地的，將是低速、高頻、剛需的商業場景，例如藥房搬運、零售導引、園區巡檢等。這些場景任務明確、環境可控，適合技術早期階段部署。傅利葉機器人創始人兼CEO顧捷表示，相比於機器人進入大眾消費市場、進入普通人家庭的場景，進入工廠、醫院這一類專業場景是行業優先集中探索的方向。 不僅僅是單個機器人進入工廠，未來更是「群體打工」。記者注意到，本屆展會上已有多家企業展示出多機協同作業的能力。「工業場景的本質是系統性。人形機器人要想提高工廠效率，還得具備多機協同的系統性『會做』。」魔法原子總裁吳長徵表示，其多機系統在工業場景下，強調的是系統化優化，比如多臺機器人可以協同完成生產線操作，在動作路徑、任務分配上實現高效協同。 高速成長：去年機器人產業營收近2400億元 「今年上半年機器人行業非常火爆。得益於市場與政策的雙重支持，整機廠商及零部件廠商平均實現了50%到100%的增長，需求端的拉動有力推動了全行業發展。」在2025世界機器人大會上，宇樹科技創始人王興興表示。數據顯示，2024年，機器人產業營業收入近2400億元。今年上半年，工業機器人產量37萬套，服務機器人產量882.4萬套，同比分別增長35.6%和25.5%。 王興興認為，現在最大的問題其實是模型問題，當前的機器人模型架構不夠好不夠統一。吳長徵分析稱，真正讓機器人「用得起來」，不是某一個算法或傳感器的突破，而是全鏈路的整合能力。比如要確保機器人交付給客戶後能穩定運行，這背後牽涉的是供應鏈體系是否可靠、交付服務體系是否閉環。 展望 人形機器人「ChatGPT時刻」最快1～2年內到來 展望未來，根據瑞銀髮布的人形機器人行業報告，預計全球人形機器人數量2035年將超過200萬臺，2050年將超過3億臺，2050年市場規模將達1.4萬億~1.7萬億美元，人形機器人的價格成本或將下降七成以上。吳長徵預測，未來3年機器人能力將有10倍增長，5年將達100倍，屆時它們才有可能真正進入千行百業。 「如果順利，未來1～2年或者2～3年可以達到人形機器人的ChatGPT時刻，最慢的話3～5年。」王興興如是預測。他還表示，未來2～5年智慧機器人技術的重心，是統一、端到端智慧機器人大模型，更低成本、更高壽命的硬體，超大批量的製造，以及低成本、大規模算力。
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