第一視點丨這裡面既有中華優秀傳統文化 也有馬克思主義
2025-11-03 02:15 7,128次浏览央視網消息：這是近日廣西一個服務區內發生的驚險一幕，一輛行駛中的汽車被閃電擊中，畫面非常驚人。據了解，每年6—8月是雷電高發期，尤其是最近兩個月，全國多地都出現雷雨等強對流天氣，很多地方還發生了雷擊事件。雨天行車要注意哪些安全事項？在戶外遇到雷擊時又應該如何正確應對？ 8月5日，在廣西北海鐵山服務區發生驚險一幕。當時正在下雨，一輛緩慢行駛的汽車，突然被一道閃電擊中，現場有火光閃現，小車當即停車，車上人員無大礙。無獨有偶，8月2日，在滬昆高速浙江境內，一輛行駛的小車也被一道閃電擊中，好在駕駛員冷靜應對，及時把車停到應急道上。 技術人員提示，開車遇到雷雨天時，應儘快到安全區域停車，並關掉音響、收音機等設備，使車輛形成一個完全封閉的空間，同時身體也不要接觸金屬物品。如果車輛不幸被雷電擊中，不要輕易下車，等電流經車身表面傳到地面後再進行處理。 汽車修理員路師傅表示，儘量不要在空曠路段、田野去行駛。停車避雨，不要把車停在電線桿或者說樹下或者高樓的牆角下，這些位置都有引雷的風險。在避雷的時候，所有的車窗應該是關閉的，在車上儘量不要使用電器。高速上碰見打雷這種情況就近進入服務區。 車遭雷擊人無恙 專家解密「法拉第籠」效應 雷雨天氣下，汽車遭遇雷擊，所幸車上人員安然無恙，這是為何？車內防雷擊的科學原理是什麼？ 廣西科技館展教部科技輔導員林孜介紹，汽車也是由金屬製成的，它就像是一個天然的法拉第籠，電流經過車身再由溼輪胎導向大地，這個時候在車內的人員相對來說是安全的。 工作人員介紹，車輛被雷擊後依然安全的科學原理，正是「法拉第籠」效應。在科技館內，專業人員通過特斯拉放電裝置和法拉第籠，模擬演示了這一現象。 法拉第籠是指由金屬或者導電材料構成的封閉空間，以科學家麥可·法拉第命名。其原理是當外部電場作用在法拉第籠時，籠體表面的電荷會重新分布，中和外部電場的作用。此時，籠體內部的電場幾乎為零，從而保護籠內的空間不受外部電場的影響。 工作人員提示，如果雷雨天人在戶外 實在找不到合適的躲避場所時，待在車裡相對來說也是安全的。駕駛員可以選擇在安全區域停車，關掉音響等系統，並關閉所有車窗，使車輛形成一個完全封閉的空間。不要去觸摸車窗把手、換擋杆、方向盤等，儘量把雙手放在大腿上。如車輛遭遇雷擊，不要貿然下車，安心等待救援。 高頻率雷電在夏季屬於正常現象 很多人可能發現了，這兩個月雷電現象似乎頻率很高。上個月，在遼寧大連市，也有市民拍攝到天空出現了密集的閃電。當時，夜空閃電連續不斷、不停閃爍，時不時還伴有滾滾雷聲。 相關數據顯示，從7月2日夜間至7月3日6時，大連市域內共發生了7649次閃電。這樣高頻率的閃電引起了不少人的好奇，是否屬於一種天氣異常現象？專家解釋，其實夏季本身就是雷電高發的季節，這屬於正常的天氣現象。產生密集雷電現象的原因主要是，在副熱帶高壓外圍控制下出現了極端的強對流天氣。 副熱帶高壓控制下 極易發生強對流天氣 大連市氣象臺臺長李燕介紹，現在整個大的環流形勢就是副熱帶高壓，在這種形勢控制下極容易出現強對流和極端降水天氣。這種強對流天氣像有這種雷雨大風，短時強降水，還有雷電就造成閃電比較多，比較頻繁。從閃電觸發的理由上來說，它必須有觸發的通道，有地面的正電荷和雲底層的負電荷之間形成一個強烈的通道。 專家表示，夏季本身就是雷電高發的季節，這屬於正常的天氣現象。 大連市防雷減災中心副主任劉衛華表示，大家感覺到單閃電的頻次比較多，但實際上根據歷史數據來看，閃電並不是特別罕見，也不代表著有任何氣候異常的情況發生。 遭遇雷電 不同情形應對方式不同 雷雨天一旦遭遇危險，汽車內是相對安全的。不過，專家解釋，遭遇雷電時，在不同條件下，應對的方式是不同的。其他時候該如何正確避險？有哪些需要注意的？ 戶外遭遇雷雨應立即尋找裝有避雷針的建築物或鋼筋混凝土建築物躲避。切記遠離樹木、電線桿、煙囪等高聳物體，也不要在這些有金屬物的地方停留。車裡、山洞裡是相對安全的地方。如果躲在車裡注意關掉引擎、音響系統、收音機等，並關閉所有車窗，使車輛形成一個完全封閉的空間。 如果躲在山洞裡，千萬不要站在洞口或巖石邊，儘量往裡走。如果實在無處可躲，周圍都是大樹或廢棄高樓，應儘快尋找安全避雷區。方法很簡單，仰望視野中較高物體的頂點，視角達到45度以上，且人與物體距離4米以上，10米以內的區域就是避雷安全區。 在安全區內地勢較低的地方，抱緊身體蹲下躲避。如果周圍很空曠，儘量尋找地勢相對較低的地方蹲下，雙腳併攏，防止因「跨步電壓」造成傷害。
閱讀提示 近期，人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶，其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為，未來，可以通過建設大規模數據採集工廠等方式，加快部分場景的商業化落地，以更好跨越「最後一公裡」。 格鬥臺上，4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗，直拳、勾拳、側踢，連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上，一場人形機器人格鬥賽引發關注。 今年，被認為是人形機器人量產「元年」，人形機器人頻頻亮相各大展會，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上，200餘家國內外機器人企業參展，人形機器人整機企業數量創下新高；2025世界人形機器人運動會開賽在即，500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手…… 作為機器人技術的集大成者，人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶？其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬？對此，《工人日報》記者展開了採訪。 產業發展有基礎，技術細節存卡點 「看它走路搖搖晃晃，跑兩步就摔跤，感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事，在他看來，一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。 根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》)，今年，我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示，我國人形機器人產業前期已有一定基礎，但在一些方面仍存在短板弱項。 據了解，智能能力、運動能力和本體能力技術卡點，是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」，它們對人形機器人的發展至關重要。 「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點，導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究，他告訴記者，在運動控制方面，部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率，但持續運行時散熱不佳，致使關節溫度升高、扭矩精度下降，且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境，「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。 而在人形機器人的運動能力和本體能力之外，多位受訪專家指出，類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。 對此，高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為，機器人需要先感知外界信息，再把信息傳給「大腦」，「大腦」要加以理解、分析、推理、決策，再指揮「小腦」控制運動，現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足，由此帶來延時性問題，進而導致整套動作流程耗時較長。 供應鏈進一步完善，價格有待更「親民」 從幾年前的幾百萬元一臺，到今年的幾萬元一臺，人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來，多個品牌產品進入量產階段，價格降幅更為明顯。7月，國內某品牌推出的一款人形機器人，售價為3.99萬元起。 不過，人形機器人要進一步實現家用，現階段的成本和售價仍然較高，有消費者表示，「期待隨著國產供應鏈進一步完善，售價能夠更加『親民』。」 人形機器人為什麼「有些貴」？蔡炳貞認為，目前，無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術，還是關節模組等硬體技術，都還沒有實現標準化和統一，各個零部件主要由各機器人廠家設計定製，導致定製成本較高。 對於如何進一步降低人形機器人成本，宋宇飛建議，一方面，企業應當繼續提高自研自產能力，通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件，不斷降低硬體成本；另一方面，也應持續優化設計與生產工藝，如減少模具成本和零部件數量，提高裝配效率。 上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者，我國具有完整的人形機器人產業鏈，如果人形機器人的技術問題得以更好地解決，大規模量產和降低成本都有望實現。 「技術進一步成熟之後，產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後，人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。 拓展應用場景，加快商業化落地 從實驗室到工廠，從展臺到救援現場，再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」，人形機器人如何探索應用場景的更多可能？ 據蔡炳貞觀察，人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景，這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。 近年來，國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出，加快人形機器人在特種環境應用，聚焦3C、汽車等製造業重點領域，提升人形機器人工具操作與任務執行能力，並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試，如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠，上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。 宋宇飛建議，將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中，機器人能進入人類難以到達的危險區域，執行探測、搜救等任務，提高作業安全性和效率。」 「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面，可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱，可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人，再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。 「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單，核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者，行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題，要突破這一瓶頸，未來還需建設大規模數據採集工廠，或通過切割場景，讓一部分場景機器人先實現商業化落地。
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