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2025-10-23 01:55 2,519次浏览8月12日電 據中央氣象臺網站消息，昨日(8月11日)，雲南、貴州、重慶、湖北、湖南、江蘇等地出現暴雨或大暴雨，江南、華南等地部分地區出現高溫天氣。預計未來三天，雲貴至江淮、黃淮及華北、東北地區等地降雨明顯，並伴有局地強對流天氣，關注可能引發的次生災害及對交通、旅遊、農業生產等的不利影響；受「楊柳」影響，我國東南部海區及華南等地有強風雨天氣，關注颱風災害影響。 昨日滇黔渝湘鄂蘇等地出現強降雨 昨日8時至今日6時，雲南中北部、貴州西南部和東部、重慶中部、湖南西北部、湖北西南部、江蘇中部及海南島東部、廣東東部等地部分地區出現暴雨或大暴雨(100～150毫米)，湖北恩施、湖南湘西局地200～230毫米；上述地區最大小時降水量30～50毫米，局地60～100毫米。 江南華南等地出現高溫天氣 江南大部、華南西部及甘肅東部、陝西中部、山西中部、河北南部、新疆中南部等地部分地區出現35～37℃高溫天氣，浙江中部、新疆南部和吐魯番等地39～41℃。 重點天氣預報 颱風「楊柳」將逐漸影響華南沿海 今年第11號颱風「楊柳」(強熱帶風暴級)的中心今天(12日)早晨5點鐘位於臺灣臺東市東偏南方向大約780公裡的西北太平洋洋面上，就是北緯21.0度、東經128.5度，中心附近最大風力11級(30米/秒)，中心最低氣壓980百帕，七級風圈半徑為160~220公裡，十級風圈半徑為50~80公裡。 預計，「楊柳」將以每小時25公裡左右的速度向偏西方向移動，強度逐漸加強，最強可達強颱風級(42~48米/秒，14~15級)，將於13日中午前後在臺灣東南部沿海登陸(颱風級或強颱風級，38~45米/秒，13~14級)，穿過臺灣島後進入臺灣海峽，強度逐漸減弱，並將於13日夜間至14日凌晨在福建南部到廣東東部一帶沿海再次登陸(強熱帶風暴級，25~30米/秒，10~11級)，登陸後強度緩慢減弱。8月12日08時至13日08時，臺灣以東洋面、巴士海峽、臺灣海峽及臺灣島東部沿海將有6~7級、陣風9~10級的風，臺灣以東洋面風力可達8~10級，陣風11~12級，颱風中心經過的附近海域風力有11~14級，陣風15~16級。中央氣象臺8月12日06時發布颱風黃色預警。 受颱風「楊柳」影響，12日至15日，華南大部、江南西部和南部、貴州中東部等地先後有大到暴雨，局地大暴雨或特大暴雨。 今年第11號颱風「楊柳」未來72小時路徑概率預報圖(8月12日05時-8月15日05時) 圖片來源：中央氣象臺網站 京津冀等地將有強對流天氣 12日至13日，京津冀、內蒙古、東北地區等地有強對流天氣，部分地區有雷暴大風或冰雹，並伴有短時強降水。 預計，8月12日08時至13日08時，河南南部、湖北中部和西南部、湖南西部和北部、貴州東部和南部、雲南北部、河北西部和東北部、北京西部和北部、天津北部、臺灣島東北部、西藏東南部等地部分地區有大到暴雨，其中，河南南部、湖北東北部和西南部、湖南北部等地部分地區有大暴雨(100～140毫米)，上述部分地區伴有短時強降水(最大小時降雨量20～50毫米，局地可超過60毫米)。內蒙古東南部、華北中北部、西南地區東部、江南東部等地的部分地區將有8級以上雷暴大風或冰雹天氣，其中，內蒙古東南部、山西東北部、河北中北部等地的部分地區將有10級以上雷暴大風。中央氣象臺8月12日06時發布暴雨藍色預警和繼續發布強對流天氣藍色預警。 全國強降雨落區預報圖(8月12日08時-13日08時)圖片來源：中央氣象臺網站 全國雷暴大風或冰雹預警圖(8月12日08時-13日08時) 國內未來三天具體預報 8月12日08時至13日08時，河南南部、湖北中部和西南部、湖南西部和北部、貴州東部和南部、雲南北部、河北西部和東北部、北京西部和北部、天津北部、臺灣島東北部、西藏東南部等地部分地區有大到暴雨，其中，河南南部、湖北東北部和西南部、湖南北部等地部分地區有大暴雨(100～140毫米)。 全國降水量預報圖(8月12日08時-13日08時) 圖片來源：中央氣象臺網站 8月13日08時至14日08時，福建東部和南部、廣東東部、臺灣島以及山東南部、江蘇北部、安徽北部、河南東部、湖北東北部、黑龍江中部、雲南西北部、川西高原南部、西藏東南部等地部分地區有大到暴雨，其中，福建東南部、廣東東部、臺灣島東部和南部等地部分地區有大暴雨，臺灣島南部局地特大暴雨(250～300毫米)。閩粵東部沿海、內蒙古中東部等地部分地區有5～7級風。臺灣海峽有9～10級、陣風11級的偏北轉偏南風，東海南部有6～7級、陣風8級的東南風，南海東北部有5～6級、陣風7級的偏西到西南風。 全國降水量預報圖(8月13日08時-14日08時) 圖片來源：中央氣象臺網站 8月14日08時至15日08時，福建南部、廣東大部、廣西中東部、湖南南部、江西南部以及山東西部、河南北部等地的部分地區有大到暴雨，其中，廣東北部、廣西東北部、湖南南部、江西南部等地的部分地區有大暴雨(100～230毫米)。廣東東部和北部、福建南部、江西南部、湖南南部等地部分地區有4～6級風。 全國降水量預報圖(8月14日08時-15日08時) 圖片來源：中央氣象臺網站
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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