蘭州8月9日電 (記者 閆姣)甘肅省政府新聞辦8日晚召開榆中縣山洪災害新聞發布會披露,8月7日18時至8日6時,榆中縣遭短時強降雨天氣,引發山洪災害,共造成2540餘間房屋受損,目前已累計轉移安置民眾9828人。 本次強降雨主要集中在榆中縣南部山區,最大降雨量出現在興隆山,達到220.2毫米。極端強降水天氣極為罕見,是該縣有記錄以來的歷史極值,導致山洪暴發,破壞力巨大。且受災中心區域平均海拔2500米以上,地勢地形複雜、民眾居住分散,加之交通、供電、通訊等大面積癱瘓,給夜間救援帶來了極大困難。 災情發生後,甘肅省委、省政府高度重視,甘肅省防汛抗旱指揮部迅速啟動應急響應機制,第一時間開展救援搶險救災工作,組織應急、公安、交通、消防、電力、通信、醫療等部門投入2700餘名救援人員,出動車輛機械980臺次,準備應急物資8530件(套)。 其間,甘肅省消防救援總隊、森林消防總隊和國家西北區域應急救援中心立即啟動應急響應預案,先後調派蘭州、白銀、定西、臨夏、蘭州新區、訓保6個支隊717名消防救援人員,7頭搜救犬、16艘舟艇趕赴災區緊急救援。 據蘭州市委常委、常務副市長潘喆現場介紹,榆中縣城關鎮、馬坡鄉、小康營鄉、夏官營鎮、新營鎮5個鄉鎮基礎設施,在此次山洪災害中受損嚴重。道路交通方面,公路損毀102公裡,橋梁損毀5座,14個行政村道路阻斷。電力設施方面,7條供電線路受損,4條10千伏供電線路斷電、3條支線受損,停電影響城關鎮、馬坡鄉、小康營鄉等3個鄉鎮37個村。通信設施方面,114個基站中斷。水務設施方面,人飲工程、河道堤防工程受損嚴重,影響2.4萬人正常飲水。農作物受災面積3620畝。 榆中縣委書記崔峰巍介紹說,當地採用投親靠友就近轉移安置、徵用酒店轉移安置、設置集中安置點轉移安置等方式,累計轉移安置民眾9828人。根據受災情況,第一時間調配帳篷、棉被、摺疊床等物資3000多套,設立臨時安置點,確保受災民眾有安全住所和基本生活用具。已調配供應充足的食物和水等生活必需品,滿足民眾日常生活需求。 截至8日18時50分,災害導致10人遇難、33人失聯。失聯人員搜救、基礎設施搶修、民眾轉移安置等應急救援工作正在緊張有序進行。(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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