解放軍南部戰區：美軍行徑嚴重破壞南海和平穩定
2025-11-25 01:45 3,961次浏览今天(8月15日)，由國家認監委制定的《強制性產品認證實施規則 移動電源、鋰離子電池和電池組(試行)》正式施行，強化移動電源、鋰離子電池和電池組強制性產品認證管理。 新規涵蓋了認證模式、生產企業分類原則、獲證後監督等13條具體內容，重點提到了以下三個方面： 強制性產品認證 即「3C認證」 3C認證是我國為保護消費者人身安全、國家安全及環境，依法實施的強制性市場準入制度。根據國家規定，正規上市的充電寶必須取得3C強制認證。 新規指出，認證委託人應當在產品本體的適當位置或產品標牌上加施標準規格認證標誌或自行印刷/模壓認證標誌，並確保認證標誌的管理、使用符合《強制性產品認證管理規定》及國家認監委有關文件的要求。 企業需備案、認證 新版規則指出： 相關指定認證機構應當依據新版規則和強制性產品認證通用實施規則要求，制定對應的認證實施細則，向國家認監委備案後方可按照新版規則實施認證並頒發認證證書。 此前已經頒發的有效強制性產品認證證書可繼續使用，認證證書轉換工作採取到期換證、產品變更、標準換版等自然過渡的方式完成。 重抽查、留樣品、可追溯 新規增加了對生產企業關鍵工序的明確要求，提高了飛行檢查(一般指事先不通知被檢查部門實施的現場檢查)比例，同時要求企業及相關機構在抽樣與測試環節必須同步進行視頻記錄，留存樣品，為質量追溯提供依據。 有了這些新規加持，關於移動電源、鋰離子電池和電池組的生產、檢驗要求更趨完善。 不僅有新規，針對移動電源的安全技術規範也在制定中！7月15日，工業和信息化部正式公開徵集對《移動電源安全技術規範》等制修訂計劃項目的意見，制定後的強制性國家標準將對包括充電寶在內的移動電源設置更嚴格的技術標準。 3C真偽這樣辨！ 有網友發現，在一些購物平臺上，部分商家違規低價售賣3C認證標籤貼紙。 那麼如何辨認3C標識的真偽呢？ 從3C認證標識的正面對光觀察它，標識為白色底板、黑色圖案。用目光對準標識畫面觀察，應有深遠的立體感覺，有真實感。如果沒有立體效果，那麼可以判斷是仿冒的標識。 也可以登錄中國質量認證中心的官方網站查詢。 點擊「證書查詢」，選擇製造商，能查詢到結果的表示符合國家安全標準，如果顯示「沒有找到該證書」，就是不合格的，也可將防偽碼輸入到「證書編號」中查詢。 如果說普通充電寶因充電過程中存在過充發熱等安全隱患，那麼磁吸充電寶是否就一定安全呢？ 磁吸充電寶更安全嗎？ 磁吸充電寶因其小巧、便捷受到不少消費者青睞，但不用線充電並不意味著絕對安全，前不久就發生了一起磁吸充電寶故障起火事件。 磁吸充電寶故障 致車輛起火 近日，浙江台州王女士剛買兩年的私家車駕駛艙突然起火冒煙，消防員及時趕到將火撲滅。經調查，起火原因是放置在車內的磁吸無線充電寶發生故障，導致車輛起火。 一個小小的充電寶竟燒壞了一輛車，讓人惋惜之餘也提醒人們注意充電寶潛藏的危險隱患！ 消防人員提示，磁吸無線充電寶雖便捷，但對電路穩定性要求更高。購買時也需要確認是否通過3C認證，同時，也要避免將其長時間置於高溫環境(如暴曬的車內)，減少自燃風險。 充電寶什麼情況下 易自燃？ 受外力衝擊 充電寶等鋰電池產品在乘坐飛機時不能放入託運行李中，因為在重物擠壓的情況下，充電寶很容易起火。 如果充電寶的外殼質量不過關，一旦發生擠壓、衝擊、針刺或磕碰、跌落，充電寶內部電路和電芯極易出現短路、電芯漏液等問題，可能造成冒煙、起火、爆炸。 過充 給充電寶充電時若長時間不關電源，充電寶電池將處於過度充電的狀態，易發生電路故障，進而爆炸。 過熱 充電時，如果將充電寶放在不利於散熱的環境，或置於太陽下等高溫區域，都可能引發自燃甚至爆炸。 防自燃這幾點要注意 日常使用充電寶時，應注意以下幾點： 避免重壓或強烈震動，以防出現短路或爆炸等情況。 不使用時，應把充電寶放在通風處，避免在暴曬或潮溼的環境存放。 給充電寶充電時，儘量使用原裝插頭，或購買與充電寶參數一致的充電插頭。 控制好充電時間，不要長時間給充電寶充電。 一旦充電寶起火，常見的泡沫、乾粉等滅火器沒有太大效果，容易造成復燃，最佳滅火方式還是用水。 國家應急廣播提醒 安全無小事 充電寶新規的實施 為行業規範提供了有力保障 作為消費者 不論選購哪種類型的充電寶 均應認準「3C」標識 避免重擊、暴曬、過度充電 如發現充電寶過熱、變形等異常 應立即停止使用 必要時撥打119報警求助 來源：國家應急廣播微信公眾號
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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