鄂爾多斯8月4日電 題:內蒙古鄂爾多斯借黃河水滋養萬千景 作者 李愛平 李歡倪 在鄂爾多斯廣袤的土地上,悠悠黃河水奔湧而過,不僅孕育了燦爛的文明,更成為鄂爾多斯建設國家可持續發展議程創新示範區過程中,破解資源瓶頸與生態困境的「智慧密碼」,成就了借黃河水滋養萬千景的成功實踐。 近日,記者對當地多個旗縣進行了探訪。 在鄂爾多斯鄂託克旗棋盤井鎮「雙水源」工程現場,轟鳴的設備、跳動的數據交織,礦井疏幹水與黃河水正通過科技與智慧,上演著一場「變廢為寶」「借水生金」的水資源高效利用大戲。 負責人阿希達介紹,該工程以礦井疏幹水和黃河水為「雙水源」,配套建設礦井疏幹水深度處理系統和黃河水淨化處理系統。一方面,將礦井疏幹水「變廢為寶」,經過「調節—常規處理—超濾—反滲透」處理達到生活飲用水標準後併入生活飲用水管網,剩餘由煤礦企業退回的達標水統一有償調配,用於園林綠化、工業用水;另一方面,充分利用地表黃河水,經淨化處理,同樣進入生活飲用水管網,補充居民的生活用水。 黃河凌汛,曾是讓人談之色變的自然災害,但鄂爾多斯市杭錦旗通過引凌治沙工程,將凌汛期高水位的黃河水導入庫布其沙漠,實現了可持續發展。 記者從鄂爾多斯市可持續發展促進中心獲悉,這一創新舉措減輕了黃河防凌壓力,將水害轉化為水利。在黃河水的滋養下,蘆葦、紅柳等20多種植物遍布,黑鸛、東方白鸛等20多種水鳥繁衍棲息。 在鄂爾多斯市達拉特旗境內,有10條黃河一級支流,被稱為「十大孔兌」。「十大孔兌」是黃河流域水土流失最嚴重的區域之一,每年大量的泥沙隨著洪水湧入黃河,不僅加劇了黃河河道的淤積,也讓流域內生態環境日益惡化。 圖為鄂爾多斯市「十大孔兌」綜合治理效果圖。 李歡倪供圖 記者從達拉特旗政府獲悉,目前,鄂爾多斯市、達拉特旗兩級政府投入2.2億元,先期將西柳溝作為「十大孔兌」生態治理先行先試的示範孔兌,進行整體治理。同時,在黑賴溝實施「攔沙換水」試點工程,撬動4.2億元的社會資本投資治理,建成攔沙壩151座,實現了分洪、緩洪、用洪、補水和減沙的功效,在火房圪臺實施了引洪滯沙工程1處,這些攔沙壩如同堅固的衛士,將黃河泥沙蓄積在壩體一側,預計在25年的使用期內可減少入黃泥沙1.27億噸。 值得一提的是,鄂爾多斯市以此為基準,還成功置換了2800萬立方米的寶貴取水指標。2024年,鄂爾多斯市中心城區引黃供水工程正式通水,標誌著自1987年《黃河可供水量分配方案》實施以來,沿黃城市首次實現通過「攔沙工程」置換取水指標。置換來的水量除配置中心城區居民用水1600萬立方米外,還分配工業項目用水750萬立方米、棋盤井地區生活用水450萬立方米。 鄂爾多斯市可持續發展促進中心負責人杜曉彥表示,「攔沙換水」工程提高了黃河的防洪防凌能力,還實現了水資源的優化配置,讓「沙」與「水」在生態實踐中找到了新的平衡。 內蒙古經濟學家蓋志毅表示,從棋盤井鎮「雙水源」工程,到杭錦旗引凌治沙工程,再至「十大孔兌」攔沙換水工程,這一系列創新性水利工程,不僅為當地民眾帶來了實實在在的福祉,也為黃河流域生態保護和高質量發展提供了寶貴的「鄂爾多斯經驗」。(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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