安徽揚子鱷野外種群數量創歷史新高
2025-11-07 15:15 9,457次浏览北京8月12日電 扔掉的舊衣服，如何「重獲新生」？在安徽省金寨縣的一家民營企業內，全自動生產線高速運轉，成千上萬噸廢舊衣服經撕碎、高溫加熱等工序，轉化為黑白顆粒物，成為可再生成衣的原料。廢舊紡織品的「新生」從這裡開始。 由中國經濟傳媒協會主辦、安徽經濟報業承辦的「聚焦環保新質生產力——走進安徽新登利」調研活動日前在安徽省六安市金寨縣舉行。活動以安徽新登利環保科技有限公司(下稱，新登利)為案例，探訪了民營企業在環保新質生產力領域的創新實踐，解碼紡織行業發展循環經濟的突破路徑。 據介紹，金寨縣近年來堅持以「雙碳」目標為牽引，聚焦環保新質生產力，系統構建現代環保產業體系。「當前，總投資52億元的新登利環保裝備產業園一期已經投產，二期正在火熱建設。」金寨縣委宣傳部副部長曹作義表示，依託金寨抽水蓄能電站、華電福新風電等項目，該縣努力探索『綠電-綠氫-綠氨』全鏈條示範，碳匯交易走在全國前列。 資料顯示，中國是全球最大的紡織品生產國和消費國，紡織纖維加工總量佔全球一半以上，國內廢舊紡織品存量巨大。2022年，國家發展改革委會同有關部門印發的《關於加快推進廢舊紡織品循環利用的實施意見》提出，到2025年，廢舊紡織品循環利用體系初步建立，循環利用能力大幅提升，廢舊紡織品循環利用率達到25%，廢舊紡織品再生纖維產量達到200萬噸。科技投資人何澤儀在調研座談會上指出，在此背景下，我們需要新的技術路線，也需要新的產業共識。 中國經濟傳媒協會副會長張曙紅認為，新登利為眾多企業打開了一個觀察環保新質生產力的窗口。從技術研發上的持續投入，到將環保理念融入產業創新舉措，再到面對市場挑戰時的戰略轉型，體現了民營企業在踐行綠色發展理念中的戰略與智慧。 據悉，該企業的T2T化學法廢舊紡織品化學分解技術，通過化學分解和再聚合過程，實現從廢舊衣物到新衣物的閉環循環。「T2T即Textile to Textile，紡織品到紡織品。其技術原理是將廢舊聚酯材料分解成化學小分子，然後通過精餾、過濾、提純等步驟，重新聚合成為再生聚酯產品。」青島大學紡織服裝學院教授田明偉介紹，這一技術不僅減少了行業對石油等原生資源的需求，同時顯著降低了對原生資源的依賴。 「相比原生石油基路線，T2T化學法再生體系可降低約60%-85%的碳排放及能源消耗，大幅減少環境汙染。」新登利總經理葉孝喆表示，企業項目總規劃產能為每年10—11萬噸。全面投產後，每年可回收利用超12萬噸廢舊紡織品，減排溫室氣體超48萬噸，相當於2600萬棵樹的碳匯效果。」 何澤儀認為，科技與碳中和的深度融合已成為全球環保的結構性機會，而「科技+材料+循環經濟」的交叉領域，則是下一輪工業重構中的支點。「利用再生材料能有效節約資源，降低企業生產成本。」她表示，掌握再生材料技術，企業可成為規則制定者，在國際市場上擁有更大話語權。(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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