「村K」綻放音樂夢想 浙江金華民建賦能鄉村振興
2025-11-14 16:50 9,986次浏览浙江台州8月8日電 題：海洋廢塑料變身潮品 「藍色循環」模式促新生 記者 官逸倫 在「藍色循環」項目發起成員之一、浙江藍景科技有限公司(下簡稱「藍景科技」)的展示區域，人們或許很難想像，製成方巾、領帶、單肩包等產品的重要材料是曾被丟棄在海洋中的廢塑料瓶。 8月7日，作為「藍色循環」項目發起成員之一的浙江藍景科技有限公司展示了由海洋廢棄塑料瓶製成的產品。宋雪晴 攝 作為一種海洋塑料廢棄物治理模式，「藍色循環」由中國浙江省台州市於2020年率先開始探索。該模式通過吸納沿海民眾和漁民加入海洋塑料廢棄物收集，聯合企業製成再生海洋塑料粒子，最終生產出包括再生紡織品、再生塑料製品等符合國際生態環保理念、具有更高附加值的產品，成功讓海洋廢塑料獲得「新生」。 每年有大量塑料廢棄物流入海洋。聯合國秘書長古特雷斯曾警告說，若不採取行動，預計到2050年，海洋中的塑料總量或將超越魚類。 張文祥是「藍色循環」模式下海洋塑料廢棄物收集儲存站點「小藍之家」的「家長」。曾經是村幹部的他在退休後加入「小藍之家」。張文祥表示，在其所負責的站點，有時一天可以收到上百斤的海洋塑料廢棄物。他說，當地沿海環境在「小藍之家」建立後得到明顯改善。 為確保收集的塑料廢棄物來源於海洋，「藍色循環」利用區塊鏈和物聯網等技術，實現海洋塑料從回收到應用的全過程可視化追溯，解決了數據流轉真實性的問題。通過掃描產品二維碼，製成該產品的海洋廢棄物由誰收集、儲存、轉運、再生、加工等信息一目了然。 在國家海洋環境監測中心研究員李方看來，「藍色循環」創新了海洋塑料汙染治理模式，形成了海洋汙染物收集、運輸、再生、高值利用的閉環價值鏈，並通過將一部分利潤反哺給漁民和沿海居民，激勵其收集海洋垃圾，進一步形成良性循環。 2023年10月，為表彰該模式對近岸海域塑料汙染治理作出的傑出貢獻，聯合國環境規劃署宣布，將聯合國環保領域最高榮譽「地球衛士獎」獎項授予「藍色循環」治理模式。截至目前，台州市已累計回收海洋塑料廢棄物5.45萬噸。 藍景科技生產副總經理方敏告訴記者，漁民的觀念在這幾年裡改變了很多：一開始他們覺得將捕魚時打撈上來的塑料廢棄物帶回陸地很麻煩，但現在他們會覺得這是應該做的。方敏表示，漁民逐漸意識到，如果把這些垃圾丟在海裡，海洋裡的魚最終會越來越少，「其實對自己是沒有好處的」。 獲得「地球衛士獎」以來，「藍色循環」模式在從一地試點到向全省推廣、從塑料瓶到全品類塑料回收利用、從單一主體到更多主體參與等方面實現拓展。 據台州市生態環境局海洋生態環境處負責人王安介紹，在「藍色循環」模式獲得「地球衛士獎」後，該市開始探索制定中國首部海洋塑料廢棄物治理的地方性法規，了解企業、漁民等多方需求，以期將好的經驗轉化為制度，也把前期遇到的問題和困難在制度中予以規範。 王安表示，《台州市海洋塑料廢棄物治理規定》將於今年10月1日起施行。她希望能通過聚焦海洋塑料廢棄物這一小切口，帶動其他海洋廢棄物的治理。 李方表示，海洋塑料廢棄物治理規範化將有助於相關實踐的推廣。「海洋環境治理問題需要大家共同參與。但怎麼參與，需要一定的規範。」 李方同時告訴記者，未來，「藍色循環」模式亦可進一步探索如何將收集處理海洋塑料廢棄物與源頭汙染防治相結合，如通過升級改造相關設施減少進入海洋的塑料廢棄物數量。在他看來，這對「藍色循環」模式來說或許是一個新的動力。(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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