政策東風勁吹！「人工智慧 +」如何重塑經濟社會
2025-11-04 16:54 6,964次浏览空氣品質與百姓生活息息相關。習近平總書記指出，還老百姓藍天白雲、繁星閃爍。黨的十八大以來，大氣汙染治理跑出中國加速度，日益增多的藍天白雲，給百姓帶來實實在在的幸福感。今天(8月10日)的《感知生態之變》，讓我們一起來看這場「藍天保衛戰」帶來的變化。 霧霾少了 鋼鐵廠綠意蔥蔥 蕩鞦韆，餵大鵝，誰會想到，這是在邢臺的一家正在生產的鋼鐵廠裡。每到周末，大批遊客的到來讓廠門口的小超市都跟著紅火了起來。 超市店主 張紅云：飲料、冰棍，小朋友的玩具賣得可好了，以前我們這人都不願來，空氣都嗆人。 空氣，曾經是邢臺深深的痛。2013年，在全國74個重點監測城市中，邢臺排名倒數第一。 這是當時，環境監測衛星拍到的德龍鋼鐵廠，霧霾最嚴重的時候幾乎看不出廠區輪廓。而如今，卻是清晰可見，綠意蔥蔥。 鋼鐵行業的變化，只是中國打贏藍天保衛戰的一個縮影。 為了還藍天給百姓，國家相繼展開大氣汙染防治行動、打贏藍天保衛戰三年行動和空氣品質持續改善行動，2013年以來，重汙染天數減少超過90%，中國成為世界上空氣品質改善速度最快的國家。 藍天在增多 空氣中都是花草樹木的芬芳 藍天在增多，空氣裡的氣味也在發生著變化。清華大學研究團隊用嗅覺可視化技術，還原出了氣味的變遷過程。 清華大學未來實驗室嗅覺計算研究組群負責人 路奇：10年前我們經常能聞到煤煙味，這是PM10這種顆粒物的含量非常高。還有像燒焦的火柴頭味、消毒水味，這是屬於二氧化硫、二氧化氮的含量很高。十年間，這些汙染物含量大幅下降。現在不僅聞不到這些難聞的氣味，同時我們在做實驗的過程中會越來越多地檢測到蒎烯、檸檬烯等化合物，這些是屬於花草樹木所散發出來的芬芳。 空天地一體化 上億條數據展現精準治理 氣味變遷的背後，是中國空氣治理越來越精準的腳步。 在北京，一張精密的空天地一體化「感知網絡」，將3000多條路網、20萬輛重型柴油車、2000多個工地、上千家涉氣企業納入監測，每天匯集上億條數據展開精準治理。 北京市生態環境局大氣環境處處長 謝金開：這些年，北京PM2.5的年均濃度已經從每立方米近90微克下降到30.5微克，但是想再進一步改善，需要0.1微克、0.1微克地去摳，抓住每一點改善的可能性。 我們對339個城市十年間發布的空氣數據進行分析，發現每立方米空氣中的PM2.5減少了將近40%，隨之而來的，每個城市的藍天平均數增長了22天。 如今的中國，藍天白雲已不再是奢望，人們從天津的樓頂可以直接遙望北京CBD。在成都的家門口就能拍到200公裡外的雪山美景。各地公布的觀星點位比2016年增加了20倍。 北京市民：現在藍天白雲不是新鮮事了，要趕上霧霾天那才是新鮮事。 北京市民：原來就是看見藍天就想拍照，現在可不是了，有晚霞、彩虹，我們才拍照。空氣好了，我們審美都提高了。
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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