英國氣候及能源智庫機構恩伯(Ember)經理薩姆·巴特勒-斯洛斯和策略師金斯米爾·邦德8月5日在《中國日報》撰文稱,憑藉得天獨厚的優勢,中國在促進本國能源轉型的同時,為全球新能源發展作出貢獻。 中國能源轉型優勢顯著 文章指出,近年來,煤炭、石油和天然氣等傳統能源正在逐漸被太陽能、風能和電池等新能源取代。在此基礎上,作為製造強國的中國成為新能源經濟的主要推動者,在新能源製造、創新、應用和出口領域都處於領先地位。 首先,製造業是中國能源轉型的最顯著動力。2024年,全球五分之四的太陽能組件和電池、超過三分之二的電動汽車產自中國。與此同時,中國對這些新能源產品所需關鍵礦產資源的平均貢獻率達到七成。 其次,創新也是中國能源轉型的重要動力。中國既是能源轉型研究中心,也是新能源生產中心。如今,中國清潔能源技術專利申請的全球佔比已經從2000年的約5%上升至75%以上,中國企業在能源領域的研發支出已接近歐盟與美國的總和。 這些研發已經轉化為真正的科技成果。例如,中國生產出能量密度更高、充電速度更快、投入更少、成本更低的電池,可以為卡車、輪船和短途航班提供電力支持。 再者,清潔能源的快速部署是中國能源轉型的第三大動力。相較於中國的清潔能源部署規模和增長速度,西方的行動顯得尤為遲緩。例如,僅山東省的光伏裝機容量就超過了義大利與西班牙的總和,廣東省電動汽車數量超過了德國。 中國為全球新能源發展作出貢獻 文章進一步表示,以太陽能蓄電池、鋰離子蓄電池和電動汽車為代表的「新三樣」產業的出口正在蓬勃發展。恩伯的統計數據顯示,2024年,中國光伏組件出口規模約為242吉瓦,其中一半銷往新興市場。 中國電動汽車發展勢頭令人印象深刻。過去十年,中國已經從汽車淨進口國轉變為全球最大的汽車出口國。2024年,新興經濟體超過歐盟,成為中國最大的電動汽車出口市場。中國對新興經濟體的電動汽車出口額從2020年的約4.7億美元升至2024年的165億美元。 得益於中國的能源技術出口,新興經濟體能夠以更低成本、更快速度滿足日益增長的能源需求。事實上,五分之一新興經濟體的太陽能和風能裝機容量已經超過發達經濟體,同時約五分之一新興經濟體的電氣化率高於發達經濟體。從巴西到摩洛哥,從埃及到越南,世界多國正在利用新能源促進經濟增長。 憑藉專業知識和融資能力,中國正在全球範圍內構建本土化能源技術供應鏈。過去五年,中國電動汽車和電池企業已在印度尼西亞、泰國和巴西等新興市場投入巨資建設生產設施。 一言以蔽之,中國在可再生能源和電氣化、製造和發明、國內應用和全球出口方面均處於領先地位。 一個多世紀以前,福特汽車創始人亨利·福特推出了T型汽車,打開了平價汽車和「石油時代」的大門。在此背景下,大規模裝配生產線成為工業生產中的常態,公路和郊區變成新地標,「美式和平」不斷引發地緣政治博弈。福特和美國與其說是在製造汽車,不如說是開啟了一個以美國為主角的時代。 如今,歷史重新拉開帷幕,這一次的主角是中國。 (英文原文刊發於《中國日報》智享匯欄目) (編輯:嚴玉潔 王輝 周鳳梅 朱萍)
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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