「人間·春天報導文藝營」在臺灣苗慄結營
2025-11-18 22:47 4,689次浏览北京8月11日電 (記者 孫自法)記者8月11日從中國科學院青藏高原研究所獲悉，該所生態系統功能與全球變化團隊最新完成的一項研究表明，青藏高原土壤碳庫未來可能仍持續增加但穩定性減弱。 這項青藏高原生態環境的重要研究成果論文，近日在國際學術期刊《自然-通訊》(Nature Communications)發表。 本項研究的青藏高原多源觀測數據分布圖。中國科學院青藏高原研究所 供圖 論文通訊作者、中國科學院青藏高原研究所汪濤研究員指出，過去幾十年來，氣候暖溼化總體上促進了高原土壤碳庫的累積。不過，隨著全球變暖、極端事件及人類活動共同作用的影響，未來高原土壤碳庫將如何發展變化，這一議題頗受關注。 研究團隊為此進行專項研究，他們在青藏高原開展系統的網格化土壤採樣，整合4170個土壤剖面調查數據和296組高原野外放牧試驗等多源觀測資料，融合土壤物理保護機制與根系激發效應等最新理論認知，構建出一個基於多源觀測約束的簡化土壤碳循環模型，克服基於野外增溫實驗結果開展預測的局限性，為更準確評估土壤碳庫動態變化提供新工具。 論文第一作者、中國科學院青藏高原研究所博士畢業生任帥介紹說，本項研究表明，在未來持續暖溼化下，高原土壤碳庫整體仍呈積累趨勢，但新增土壤碳中超過50%將以活性或非保護性碳的形式存在，這類碳組分對極端事件和過度放牧活動等幹擾高度敏感，這將顯著削弱高原碳庫穩定性。 本項研究的不同氣候變化和放牧情景下高原土壤碳庫變化示意圖。中國科學院青藏高原研究所 供圖 據研究團隊粗略估算，極端熱融事件將抵消一半以上氣候變暖帶來的碳增益；若延續歷史放牧管理模式，過度放牧引起的碳損失幾乎完全抵消氣候變暖帶來的碳增益；在實施草畜平衡管理政策的情境下，放牧仍造成土壤碳損失，但其負面影響將減弱。 汪濤表示，研究團隊基於最新研究成果提出，青藏高原亟須將放牧活動和多年凍土區域極端熱融事件對土壤碳庫的影響，納入新一代地球系統模式-社會經濟系統耦合模型中，為精準優化高寒生態系統碳庫穩定性、維繫高原生態安全屏障功能提供重要支撐。(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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