杭州8月5日電 (記者 陳溯)每年節電收益約10萬元、每年發電收益158萬元……在杭州市臨平經濟技術開發區,一座產業園已在綠色低碳發展中獲得實實在在的經濟收益。 繭SPACE產業園位於杭州市臨平經濟技術開發區紅豐路502號,是一個聚集生物醫藥、配電裝備製造、商業辦公等多業態的產業園區,聚集企業17家。2023年,順應我國「雙碳」目標,杭州極能科技有限公司啟動繭SPACE產業園零碳示範園項目,2024年6月建成,成為浙江首個民營低零碳產業示範園。 示範園以「替碳、降碳、固碳、易碳」的思路,布局了分布式光伏電站、光儲充一體化等微電網系統。同時,對園區樓宇暖通空調、照明等系統進行節能改造,建設了綠色低碳餐廳、廢舊材料回收系統,還自研IXMS能碳管理綜合平臺,對園區的能源生產消耗、碳排放、能效表現等進行綜合管理和可視化展示,確保光伏發電消納最大化和電站的整體效率。 繭SPACE產業園俯拍圖。(臨平經濟技術開發區供圖) 杭州極能科技有限公司董事長曹國興向記者介紹,園區樓宇內的空調經過節能技術改造,可以自定義啟停時間、設定溫度鎖死或限定上下限、按人流及溫度動態調節、傳感器觸發按需供冷照明等控制策略,避免過度供暖、製冷、照明,降低非工作時間能源浪費,不降低舒適度的同時節省電力,實際節能效率4%左右。 除了節電,園區的分布式光伏電站和光儲充工程還為企業帶來了實際的發電收益。利用園區屋頂資源,安裝光伏裝機容量2023.54kWp(千瓦峰值),平均每年可提供約212萬kWh綠色電能。 「經實際運行和初步測算,項目建成後,經濟效益、環境效益和社會效益顯著。」曹國興說,項目節省園區3000KVA(千伏安)一次性電力增容費約100萬元,光伏年發電量212萬千瓦時,年發電收益158萬元(90%自用,電價0.785元/KWh,10%餘電上網,電價0.4153元/KWh),節電收益約每年10萬元。與此同時,園區綠色能源佔比從0%提高到63.2%,萬元工業產值碳排放強度由建設前的0.01793噸下降到0.00736噸,下降59%。 杭州是國家首批碳達峰試點城市,近年來,杭州推進綠色低碳工業園區建設,探索試點「零碳(近零碳)園區」,開展多技術、跨領域集成場景展示,將園區、工廠配建新能源項目和開展節能改造作為評價認定零碳園區、綠色低碳工廠的重要依據。 杭州市臨平經濟技術開發區黨工委委員、管委會副主任陳嬿表示,臨平作為杭州綠色能源產業發展高地,積極打造「中國綠港」產業地標,將繭SPACE產業園列入綠色場景示範應用重點,項目先後獲得杭州市2024年度十大低碳應用場景、杭州臨平區「兩山」轉化優秀案例等榮譽稱號,項目提供了技術上可行、經濟上合理的小微零碳園區解決方案,也為各類民營產業園區零碳建設和運營打造了可複製可落地的工程樣板。(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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