中國將迎首個電器電子產品有害物質管控強制性國家標準
2025-11-04 19:16 6,963次浏览固定資產投資項目節能審查和碳排放評價是從源頭提高新上項目能源利用效率、減少碳排放的一項重要制度，是中國節能降碳制度體系的重要組成部分。近日，國家發展改革委修訂印發《固定資產投資項目節能審查和碳排放評價辦法》(以下簡稱《辦法》)，自2025年9月1日起施行。據了解，此舉旨在貫徹落實黨中央、國務院關於節能降碳的部署要求，進一步健全有關制度規定、著力提升管理效能，推動經濟社會高質量發展。 促進用能主體節能增效 節能審查制度有什麼作用？據國家發展改革委有關負責人介紹，節能審查制度建立實施以來，在提高能源利用效率、促進產業提質升級等方面發揮了重要作用。一是從源頭減少能源浪費和二氧化碳排放，二是推動產業轉型升級，三是促進用能主體節能增效。 「節能審查依據節能政策制度和法規標準等要求，指導項目建設單位在開工建設前優化項目能源管理機制，完善工藝技術路線設計和節能高效設備選型等方案，可有效減少不合理能源消費、提高能源利用效率。」該負責人說，「十四五」以來，全國每年通過節能審查有效減少項目不合理設計能耗約1400萬噸標準煤，相當於減少二氧化碳排放近3000萬噸。 該負責人說，節能審查制度在實踐中也遇到了一些問題和困難，有的制度規定還不夠剛性、不夠細化，加強項目源頭把關和事中事後監管等方面機制還存在一些薄弱環節，有的地方在制度執行過程中也出現了一些問題，亟須通過修訂辦法予以推動解決。 《辦法》主要作了哪些方面的修訂？概括起來主要有三方面：將碳排放評價和煤炭消費管理要求納入節能審查制度；建立節能審查權限動態調整機制；完善節能審查事中事後管理有關規定。 強化事中事後監管 近年來，從地方實踐看，節能審查制度在實際執行過程中還存在審查權限層層下放、審查質量不高等問題。 如何解決這些問題？《辦法》堅持問題導向，加強制度創新，進一步優化節能審查管理權限，完善分級分類管理要求。 在國家層面，建立節能審查權限動態調整機制，國家發展改革委統籌考慮節能降碳形勢、行業發展情況等因素，對重點領域年綜合能源消費量50萬噸標準煤及以上(或年煤炭消費量50萬噸及以上)項目實施節能審查；在地方層面，省級節能審查機關負責對年綜合能源消費量1萬噸標準煤及以上(或年煤炭消費量1萬噸及以上)項目實施節能審查，要求及時調整或暫停節能降碳相關指標進展滯後、專業力量不足、審查質量偏低省級以下地區節能審查權限，並禁止將高耗能高排放項目節能審查權限下放至縣級節能審查機關。 「相關規定有利於形成上下聯動、職責清晰、高效協同的節能審查工作格局，將對有效提高節能審查工作效能提供重要保障。」中國國際工程諮詢有限公司資源與環境業務部主任張英健說。 節能審查意見是項目開工建設、竣工驗收和運營管理的重要依據。如何督促指導項目建設單位在實踐中嚴格落實節能審查意見？ 在加強節能審查事中事後監管方面，《辦法》要求在開工建設前或建設過程中發生重大變動的項目應進行節能審查變更，並細化節能審查驗收時間節點、驗收內容、驗收管理權限等要求，明確將地方節能審查實施情況作為節能監察和節能降碳相關評價考核的重要內容。 夯實雙控工作基礎 據了解，2010年，國家發展改革委出臺《固定資產投資項目節能評估和審查暫行辦法》，並分別於2016年和2023年兩次對辦法作了修訂。《辦法》堅持發揮節能審查制度調控作用，將有效引導能源要素向能效水平和能源資源產出效益高的產業集聚和配置，推動固定資產投資項目積極採取措施提高能源利用效率、增加非化石能源消費、減少溫室氣體和汙染物排放。 國家節能中心主任劉瓊認為，《辦法》將碳排放評價要求納入節能審查制度一體推進，這是節能審查制度的重大變革。後續，節能審查工作在對項目能源消費情況進行把關的同時，進一步強化項目碳排放準入管理，突出控制和壓減煤炭等化石能源消費，將有力夯實「十五五」時期碳排放雙控工作基礎。 「為有效控制化石能源消費特別是煤炭消費帶來的新增碳排放，《辦法》將年煤炭消費量1000噸以上固定資產投資項目納入節能審查範圍，強化煤炭消費控制和壓減要求，將為實現碳排放控制目標提供有力支撐。」劉瓊說。 國家發展改革委有關負責人表示，將定期調度各地區節能審查實施情況，對重大項目節能審查意見落實、節能審查驗收等情況進行抽查，督促指導各級管理節能工作的部門加強節能審查事中事後監管，定期開展節能審查制度「回頭看」，確保制度執行取得實效。(記者 王俊嶺) 《人民日報海外版》(2025年08月05日 第 03 版)
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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