（抗戰勝利80周年）臺盟中央：臺灣同胞愛國主義精神將永載中華民族史冊
2025-12-10 15:49 2,412次浏览央視新聞客戶端消息(新聞聯播)：長江、黃河是中華民族的母親河，孕育了源遠流長的華夏文明。習近平總書記強調「長江、黃河流域是生態文明建設的主戰場」。黨的十八大以來，通過實施一系列重要舉措，長江、黃河的生態保護治理取得顯著成效，母親河重現生機、活力。 長江流域湖北鄂州梁子湖畔，夜幕降臨，上百萬隻螢火蟲吸引著絡繹不絕的遊人。 付新華帶領的團隊已經連續20年監測螢火蟲的遷徙與生存狀況。 研究團隊的高感光監測儀和AI追蹤識別技術記錄下了長江中下遊十多個水棲螢火蟲種群的「足跡」，自2016年起，對水環境最為敏感的一類水棲螢火蟲，種群規模持續擴大，十年間，數量增長了10倍以上。 而在萬米高空中，遙感衛星也感知著螢火蟲周邊長江水質十年間的變化。 這是2015年4月拍攝於湖北鹹寧段長江幹支流的遙感衛星影像，黃色越深表示主要汙染物總磷的濃度越高；而這是今年4月同一江段的影像，顏色已由黃轉青，表明總磷濃度大幅下降。 十年間，長江流域近萬家化工企業「關改搬轉」。汙染源減少的同時，監管排汙口的「天網」越織越密。 截至2024年底，長江經濟帶累計排查了14萬公裡河湖岸線，查出入河排汙口18萬餘個，整治完成率約90%。 最新數據顯示，長江幹流連續5年全線水質保持Ⅱ類。 從水系密布的長江流域往北，與長江同源共生的黃河，十年間也經歷著生態的蛻變。 今年夏天，黃河中遊的萬家寨、三門峽、小浪底水利樞紐聯合進行了第30次調水調沙作業。 在小浪底水庫上遊的潼關水文站，在線光電測沙儀用光線穿透黃河水，感知著其中泥沙含量的變化。我們發現，這裡流過的每立方米黃河水中，泥沙含量從多年平均值27.5公斤減少到2024年的5.76公斤。 而黃河泥沙逐年減少的關鍵就在黃土高原。 從高空俯瞰黃土高原溝壑，我們看到了為攔截洪水、泥沙而建的淤地壩。如今，黃河流域已經有5.83萬座淤地壩，累計攔沙74億噸。 2024年，黃河輸沙量較此前多年的均值減少超八成。當長江入海口的衛星影像褪去昔日的渾濁，當黃河三角洲蛻變成群鳥翔集的生態樂園——母親河的煥新重生不僅讓流域居民共享生態福祉，更鑄就了中華民族永續發展的「綠色脊梁」！
2025世界機器人大會正在火熱進行中。令人矚目的是，人形機器人正加速場景化應用落地——它們告別「站樁」展示，轉向探索替代人類作業的場景與方案，核心競爭力聚焦「能否更快上崗」，工廠搬運等模擬場景已大量呈現。在尋找落地場景時，「先上崗、再進家」成為機器人普及的現實路徑。展望未來，業內人士表示，若進展順利，人形機器人的「ChatGPT 時刻」最快有望在1～2年內到來。 文/廣州日報全媒體記者 張露 現場直擊：處處可見廠商為自家機器人找「幹活場景」 當前，人形機器人技術正處於從實驗室技術向產業化應用跨越的關鍵階段，在工業、商業、消費、特種等場景裡逐步探索。 大會期間，記者走訪現場發現，與去年行業普遍「秀」機器人才能不同，今年業內更關注機器人如何真正投入工作、實現商業化落地。從企業展臺布置的倉庫包裹分揀流水線，到商業空間的導覽臺，處處可見廠商們為自家機器人尋找「幹活場景」的努力。 中國電子學會理事長徐曉蘭在本次大會分享了人形機器人十大最具潛力的應用場景，包括：3C製造領域的物料質檢，電力生產領域的電站操作，船舶製造領域的打磨拋光，安全應急領域的災害應對與安全救助，商業服務領域的導覽迎賓與服務交互，家居服務領域的生活協助、陪伴及日常照料，農業生產領域的田間精細作業等。 「先上崗，再進家，是機器人普及的現實路徑。」越疆科技市場總監謝凱旋認為，人形機器人率先落地的，將是低速、高頻、剛需的商業場景，例如藥房搬運、零售導引、園區巡檢等。這些場景任務明確、環境可控，適合技術早期階段部署。傅利葉機器人創始人兼CEO顧捷表示，相比於機器人進入大眾消費市場、進入普通人家庭的場景，進入工廠、醫院這一類專業場景是行業優先集中探索的方向。 不僅僅是單個機器人進入工廠，未來更是「群體打工」。記者注意到，本屆展會上已有多家企業展示出多機協同作業的能力。「工業場景的本質是系統性。人形機器人要想提高工廠效率，還得具備多機協同的系統性『會做』。」魔法原子總裁吳長徵表示，其多機系統在工業場景下，強調的是系統化優化，比如多臺機器人可以協同完成生產線操作，在動作路徑、任務分配上實現高效協同。 高速成長：去年機器人產業營收近2400億元 「今年上半年機器人行業非常火爆。得益於市場與政策的雙重支持，整機廠商及零部件廠商平均實現了50%到100%的增長，需求端的拉動有力推動了全行業發展。」在2025世界機器人大會上，宇樹科技創始人王興興表示。數據顯示，2024年，機器人產業營業收入近2400億元。今年上半年，工業機器人產量37萬套，服務機器人產量882.4萬套，同比分別增長35.6%和25.5%。 王興興認為，現在最大的問題其實是模型問題，當前的機器人模型架構不夠好不夠統一。吳長徵分析稱，真正讓機器人「用得起來」，不是某一個算法或傳感器的突破，而是全鏈路的整合能力。比如要確保機器人交付給客戶後能穩定運行，這背後牽涉的是供應鏈體系是否可靠、交付服務體系是否閉環。 展望 人形機器人「ChatGPT時刻」最快1～2年內到來 展望未來，根據瑞銀髮布的人形機器人行業報告，預計全球人形機器人數量2035年將超過200萬臺，2050年將超過3億臺，2050年市場規模將達1.4萬億~1.7萬億美元，人形機器人的價格成本或將下降七成以上。吳長徵預測，未來3年機器人能力將有10倍增長，5年將達100倍，屆時它們才有可能真正進入千行百業。 「如果順利，未來1～2年或者2～3年可以達到人形機器人的ChatGPT時刻，最慢的話3～5年。」王興興如是預測。他還表示，未來2～5年智慧機器人技術的重心，是統一、端到端智慧機器人大模型，更低成本、更高壽命的硬體，超大批量的製造，以及低成本、大規模算力。
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