當極端高溫席捲全球,「智慧大腦」將如何守護城市的正常運轉?8月7日,在上海海納工程院主辦的「全球高溫韌性服務(Global Heat Resilient Service,GHRS)」項目研討會上,地球觀測組織(Group on Earth Observations,GEO)、C40城市氣候聯盟代表,以及相關科研院所、企業單位的專家學者齊聚海納小鎮,圍繞高溫治理展開深入交流。據了解,普陀區也將參與該項目的實踐探索。構建高溫治理「試驗田」GEO項目協調官Martyn Clark指出,全球高溫治理已迫在眉睫——到2050年,全球約13億城市居民或將面臨極端高溫威脅。「中國是高溫問題與快速城市化並存的典型代表。人口密集使高溫暴露風險顯著上升。在上海等城市,市中心溫度可能較郊區高3℃以上。」GEO成立於2005年,是目前地球觀測領域規模最大的政府間多邊合作組織,現有117個成員國(含116個國家和歐盟)及157個參與組織。作為GEO牽頭的新倡議,GHRS項目旨在融合GEO衛星遙感數據、城市熱力圖譜及人口流動實時信息,構建全球多維度高溫預警系統,為城市提供高溫風險評估、決策支持及行動方案。作為項目的積極參與者,普陀區將依託海納小鎮數字創新生態,強化數據要素與氣候治理的乘數效應,突出數據賦能、智慧研判、科學布局、綜合規劃,積極應對城市運行韌性挑戰、極端高溫預警、生態環境監測等。籤署合作協議GEO協調全球觀測數據,海納工程院負責基於城市智能引擎開發GHRS智能服務,阿里雲提供人工智慧與雲計算支撐,地方氣象部門整合實時氣候信息,城市規劃、建設、運行等部門以及社區和醫院等提供應用場景……項目將通過整合政府、企業及研究機構資源,構建跨領域協作機制,探索可向全球其他城市推廣的「普陀經驗」。Martyn透露,未來兩年,GEO還將在全球10個城市推進GHRS項目試點。此外,項目落地將為長三角企業和機構搭建展示與合作交流平臺,助力各方打造應對全球極端高溫的典型數位化場景及產品,實現技術服務和創新成果出海。共享高溫韌性治理經驗從衛星影像捕捉城市熱島效應下停車場的地表溫差,到通過全球儲油罐陰影推算能源流動,人類對地球的認知正被不斷重塑。而這一切的背後,是城市數據要素的持續積澱與高效流通。中國工程院院士王堅在演講中強調:「自然資源的便捷獲取是城市發展的基礎,而數據資源,正是另一種意義上的自然資源。」研討會上,C40城市氣候領導聯盟代表分享了國際城市在高溫韌性建設中的實踐與協作經驗;之江實驗室總科研管理部部長李順斌介紹了三體計算星座基礎設施;海納工程院、華東師範大學、成都市規劃設計研究院、上海市氣象局、普陀區中心醫院、中海地產、上海建科院、上海智慧城市發展研究院、上海科學智能研究院、延華智能集團等機構的代表,也結合各自領域,分享了對高溫韌性建設的思考與實踐成果。會議特別設置圓桌討論環節,與會者通過梳理現狀、描述個人決策情景、分析共性問題與需求,深入探討如何構建跨部門協作與決策支持工具,推動數據向政策行動轉化。例如,在商業街區推廣降溫技術、在交通樞紐部署實時預警系統等,讓市民切實感受到治理成效。「當城市從文明的搖籃蛻變為生態的挑戰場,系統性創新便成為生存的必然選擇。」以數據為「鑰匙」、科技為「舟楫」,這場研討會正為超大城市探索與自然共生的新路徑。
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來,人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場,大家紛紛好奇,究竟還有什麼運動是機器人做不到的? 「某種意義上,目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過,要讓機器人跑得非常快、跳得特別高,會受到硬體限制,完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日,宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標:真正去幹活 2025年春晚上,一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示,上半年整個機器人行情非常火爆,從需求端拉動了整個行業發展,包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過,目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段,跳舞、功夫、運動樣樣行,未能真正走進人們的日常生活。 對此,王興興向記者解釋,很多技術的進步需要一些時間,一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動,當下還不太現實。在這個時間點,我們用AI(人工智慧)技術,讓機器人做些運動、表演,反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期,對於普通人來說可能用途有限,沒有圖形界面,也沒有word,很多情況下,要有電腦先出來,有一些開發者在上面開發更多軟體,過幾年軟體功能越來越多了以後,電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻:王興興:普通人用上人形機器人,還需要時間來源:中國新聞網 王興興強調,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力、提高生產。從時間上看,可能2-3年會有明顯的技術進步,大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年,機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼,限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢? 他分析,很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高,從技術層面或者純AI的角度來說,目前的硬體完全夠用,當然還不夠好,要持續進步,而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前,大語言模型已經做了很長時間,但是大家覺得模型很『傻瓜』,很難在實際中應用。」王興興認為,快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析,與語言模型領域不同,具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動,但在機器人領域,無論用什麼方法去採集數據,放到機器人上跟實物的偏差還是較大,效果不是很理想。 「未來2-5年,大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型,這是很重要的,此外,更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信,如果有更大的技術突破,未來幾年,全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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