阜陽8月4日電(梁靜茹)在安徽省界首市,一條資源循環利用的綠色產業鏈條蓬勃發展。這裡年回收利用廢舊蓄電池、廢鋁材、廢塑料400多萬噸,擁有再生鉛產能99萬噸;再生動力電池年產能1億隻以上,全國市場上每5隻動力電池中,就有1隻是「界首造」。 錨定「千億級產業」目標,界首循環經濟正在綠色化、智能化的新賽道上疾馳。 廢舊電池在界首被視作「加工後的礦產」。在安徽南都華鉑新材料科技有限公司(以下簡稱「華鉑新材料」)車間內,來自比亞迪等巨頭的廢舊動力電池經歷著技術重生。公司採用「物理破碎—無氧熱解—篩分提純」的自主工藝,使銅、鋁、鋰等材料的回收率高達98%以上。 在安徽南都華鉑新材料科技有限公司,技術人員正在進行試驗。界首市宣傳部供圖 一路之隔,天能電池(安徽)公司的智能工廠裡機器人正在精準作業,自動化產線高效運轉。園區首創的鉛酸電池領域「富氧側吹」制酸技術,能將煙氣中的硫回收為精製硫酸並回用於生產,該技術榮獲安徽省科技進步一等獎,帶動了全行業的綠色升級。 圖為安徽南都華鉑新材料科技有限公司生產車間。界首市宣傳部供圖 目前,界首市已形成「回收+處置+產品化」的循環經濟全產業鏈。從「撿回來」到「造出來」,再到「引進來」,界首吸引了駱駝、雅迪等一大批下遊行業龍頭紛紛落戶,在這裡完成入鏈、強鏈、固鏈和延鏈。 界首循環經濟產業園的核心競爭力,在於其高度協同的產業閉環。天能所需的鉛錠、塑殼,由園區企業足量供應;華鉑新材料提煉的碳酸鋰,直接供應給下遊材料廠;更關鍵的是,天能回收的舊電池,可在園區內就地完成拆解、冶煉和再生,真正實現了「進來一隻舊電池,出去一隻新電池」的資源永續循環。 界首田營科技園是目前全國最大的再生鉛綠色回收利用基地和動力電池循環利用新能源生產基地。園區年可回收利用廢舊蓄電池160萬噸,年產再生鉛近100萬噸,加工蓄電池2800萬千伏安時,分別佔全國產能的1/3、1/5。使近百萬噸廢鉛蓄電池在此煥新重生。 創新是產業壯大的核心驅動力。最新數據顯示,界首在皖北地區科技創新指數與研發投入佔比均位居首位,在阜陽市則以創新平臺數量和國家級專精特新「小巨人」企業數量領跑。 這一從「垃圾堆」上崛起的產業,正釋放多重效益:帶動近5萬個家庭增收,推動農民人均純收入增長10%以上;年加工再生塑料260萬噸,節約石油1000萬噸,相當於少建8個中型化工廠;覆蓋全國的回收網絡讓10萬餘人參與廢舊物資回收,有效減少資源浪費與面源汙染。 從「吃幹榨淨」廢舊電池的每分價值,到以科技為傳統產業注入新動能,界首用「循環」理念在皖北大地書寫出「變廢為寶」的千億產業篇章,為資源型城市轉型提供了極具韌性的「界首方案」。(完)
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕,作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱,他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場,原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗,被裁判視作背後惡意衝撞,「它只會看球、場地」。 據悉,參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用,三名首發一名替補,少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影,實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累,都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩,而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點:「機器人的運控,就是運動能力、步態這些,下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法,都是機器人能踢球的基礎;上半身則是感知,主要是視覺,能不能看得準,看得準才能踢得準;最後是決策,就是在什麼情況下用什麼樣的動作,怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節,透出相似的技術打磨縮影:來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹,比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數,還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露,他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去,其中包含視覺、動作、策略等細節,都是為實戰而做的準備。 在現場,你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人,二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連,這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦,人類基於這些數據進行調優。當然,在比賽的時候,這些機器人都需要放開繩子,自主發揮。但考試並不一帆風順,呂明向北京商報記者進一步分析稱,如果機器人的視覺不行,那就看不清、定位不好、踢不準;如果決策不行,該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加,強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔,有的因決策失誤放棄防守猛衝前場,最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」,每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑,興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰,意義何在?答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋:「你看他有那種橫移的,像螃蟹步,這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐,未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到,這些機器人很多是一天要踢四場比賽,在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作,摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用,可自我調整的硬體性能,正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限,也可通過更複雜的算法解決,把環境感知數據練好,未來就能分清水杯、遙控器和毛巾,避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露,他們賽前僅用不到兩個月準備,依託的正是廠商提供的開源基礎平臺;呂明也向記者表示,現在其實還很難談比賽質量,更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步,加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程,對機器人有理解,再有興趣去研究,畢竟做運控、做感知、做策略,理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生,現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼,看得出他們確實很高興,像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態,正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中,有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門,然後球就徑直跨過半場,滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化,不可能是一蹴而就的爆發,需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值:「我們會持續做相關的解決方案,掌握的數據越來越多,機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展,比賽只是其中一種形式,也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力,讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性,正在編織一張技術網絡:硬體耐用性達標了,機器人才能走進真實場景;算法識別準了,才能理解人類需求;多模塊協同順了,商業化落地才有底氣。 或許十年後,當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時,它們的運動神經和大腦邏輯,最早正是在這場笨拙的足球賽裡,被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影,正在用成功或失敗的動作,攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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