在中建築港趙樓雅苑安居工程項目施工現場,塔吊有序作業,施工人員按工序分工推進,建設者們正以務實節奏推進工程進度。7月30日,項目1#、2#、4#號樓低區主體結構及配套地下車庫主體工程順利通過驗收,為後續分項工程穿插施工鋪平了道路。據悉,中建築港趙樓雅苑安居工程項目屬於政府安置建設工程,也是加大力度進行安置房建設是深化和鞏固脫貧攻堅成果的需要。項目建成後,將有效保障人民群眾住房需求、提升當地居民的居住環境和居住質量,對促進牡丹區的城市化進程和現代化建設,提升區域的形象有著重要影響。在施工過程中,項目團隊直面兩大核心挑戰:一是超長混凝土結構易出現裂縫,二是工期緊、任務重。為此,團隊從技術、管理兩端發力,打出系統化管控「組合拳」。BIM技術驅動全流程協同增效深度應用BIM技術實現全流程協同,通過三維建模精準模擬施工各環節,重點優化梁柱節點、管線預埋等複雜部位的工藝細節。這一舉措不僅大幅減少了現場返工現象,更將結構施工精度提升約15%,間接為關鍵工序縮短了工期,為應對混凝土結構施工提供了技術支撐。「樣板引路」+「三檢流程」築牢質量防線嚴格落實「樣板引路」制度,從牆體砌築、鋼筋綁紮到混凝土澆築,每個分項工程均先打造樣板段,經各方驗收合格後再全面鋪開施工。同時,強化「自檢、互檢、專檢」三檢流程,每道工序必須依次通過班組自檢、交叉互檢、質檢人員專檢三重把關,確保質量隱患在萌芽階段就能被發現並及時處理。常態化風險防控機制築牢施工屏障建立「日巡查、周排查、月總結」的風險防控機制,針對高空作業、臨時用電等高頻隱患點制定專項應急預案。通過持續排查與整改,累計處理安全隱患40餘處,為工程在緊張工期下的順利推進築牢了安全防線。「在確保質量安全的前提下,我們將繼續加大施工力量,上下高度重視、精心組織,以實幹擔當推動高質量發展。把『紅帆工程』黨建品牌優勢融入民生工程、服務百姓工作,錘鍊項目管理『硬功夫』,推動項目建設早結碩果,跑出『中建築港新速度』,持續當好『城市更新排頭兵』。」項目負責人董國帥說道。從圖紙到實景,趙樓雅苑項目的「拔節生長」,不僅是央企履約能力的體現,更承載著民生溫度。這份對「放心房」的堅守,終將化作菏澤城市更新版圖上的鮮活註腳。(慕濤、杜忠清)
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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