8月11日,華西都市報、封面新聞記者從成都軌道集團獲悉,近日,3條軌道交通制動系統智能化造修產線正在金牛區高新技術產業園加快建設。作為全國首個地鐵剎車智能化「4S店」,其建成標誌著成都地鐵「剎車」系統保養進入數位化、智能化時代,為地鐵安全運營築牢防線。 地鐵列車制動系統,俗稱「剎車」系統,被譽為地鐵列車的「安全之翼」,它由多個高度複雜、精密且功能強大的子系統綜合組成。承擔著列車行駛過程中的摩擦制動重任,是列車實現精準停靠的關鍵,保障著每一天地鐵安全準點運營。 「這就像我們的汽車跑了一定公裡數或時間必須保養一樣,列車制動系統的深度檢修(如架修、大修)有明確的行業標準,通常架修不超過6年或80萬公裡,大修不超過12年或160萬公裡。」鐵科成都裝備公司總經理王鵬飛介紹,「過去這些『大保養』通常是把車輛關鍵系統逐一拆卸下來,分別送回原生產廠家或車輛主機製造工廠,僅一列6節編組的列車就有超80類系統部件需要拆卸運輸,整個檢修極度耗時費力且成本高昂。」 「現在,我們在本地建成檢修產線,能大幅壓縮檢修周期,顯著降低運維成本,並極大提升運營安全的自主可控水平。」 據悉,2024年10月成都軌道集團引進國內軌道交通科技創新龍頭代表中國鐵道科學研究院,聯合組建成立鐵科(成都)軌道裝備科技發展有限公司,共同推動軌道交通制動系統西南區域裝備製造平臺建設,填補本地軌道交通關鍵裝備造修能力空白。 目前,已建成2條產線,具備主流地鐵「踏面制動」深度檢修能力;另一條適用於120公裡/小時線路「夾鉗制動」的產線在建,建成後年檢修能力達4800套,可滿足成都多制式軌道交通需求,實現制動系統本地「全身體檢」與修復。 該產線是融合自動化、智能化技術的「智慧工廠」,關鍵工序由系統管控,智能工具按參數操作並實時反饋,避免人為誤判。其檢修效率提升約30%,人力成本降低,檢修質量與可追溯性更有保障,列車關鍵系統檢修周期縮短20%至30%,為市民提供更安全舒適的出行服務。 此平臺與本地既有檢修線形成協同,使成都基本覆蓋車輛全生命周期核心檢修能力,推動「成都車-成都研-成都造-成都修-成都配套」全鏈條升級。截至目前,成都已建成11條專業檢修產線,整車檢修能力達625輛/年。 今後,無論成都地鐵的普通線路列車或是市域(郊)鐵路列車的制動系統,在「家門口」即可獲得專業、高效的「全身體檢」與修復。 華西都市報-封面新聞記者 楊芮雯
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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