廣州荔灣「七月七·弄巧季」重塑民俗文化場景
2025-12-08 04:44 6,249次浏览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)
據國家能源局數據顯示：2025年7月16日，全國最大電力負荷首次突破15億千瓦，達到15.06億千瓦，較去年最大負荷增加0.55億千瓦，刷新歷史紀錄。江蘇、浙江、廣東等多地負荷記錄被打破，迎峰度夏和能源保供進入關鍵階段。 極端高溫疊加產業復甦，用電負荷再創新高 近期，全國多地持續高溫，多省市氣溫超過40℃，疊加高溼度形成「桑拿天」，顯著推高商業和居民空調用電負荷，佔比高達48%。例如，7月某日，上海當天的空調用電量相當於三峽電站滿負荷發電4小時。 與此同時，產業復甦與新質生產力發展加速釋放電力需求。根據公開數據顯示，新能源汽車(比亞迪/寧德時代擴產)、光伏組件(隆基、晶科新基地投產)等高載能產業用電同比增12.3%；AI算力中心用電也持續攀升，如北京亦莊、上海臨港集群等園區單體負荷超過100萬千瓦，較2024年翻倍。 儘管面臨持續高負荷，今年全國電網運行總體平穩有序，大規模停電未再出現。這背後，除了發電與輸電能力的提升，更離不開用電側的智能化管理與柔性調節能力的提升，其中，一項關鍵技術正發揮著「隱形骨幹」作用——電力負荷辨識技術。 負荷預測與預警，電力保供的「先手棋」 每臺用電設備在運行時都會產生獨特的用電特徵，如電壓、有功功率波形、啟停電流等。負荷辨識技術則通過對用戶用電數據(如電壓、電流)的非侵入式採集與分析，結合智能算法，可分解和識別不同電器及其運行狀態、功率消耗等。 負荷辨識技術的應用可以幫助電網精準掌握用電結構和實時負荷分布，實現對負荷的預測預警，並作為電力系統規劃、運營和市場交易的基礎工具，在影響電力供需平衡、電價波動、資源優化和電網穩定性的領域發揮重要作用。在電力保供場景中，負荷辨識技術能夠有效輔助預測尖峰負荷與時段，從而輔助調度中心優化資源配置，制定柔性調節手段，提升電力系統在極端負荷條件下的響應能力和運行韌性。 同時，負荷辨識技術正逐步拓展至智慧城市治理、社區服務、商業綜合體能效管理等新興場景，為城市治理和企業運營提供精細化、智能化的能源管理工具。 行業認可：以創新實踐引領行業應用 近日，IDC發布《IDC PeerScape: 電力行業負荷辨識技術最佳實踐》報告。報告指出，負荷辨識技術與人工智慧、大數據等前沿技術融合日益緊密，已成為推動電力行業變革與發展的核心驅動力之一。報告研究和收錄了志翔科技、國網新疆公司等在該技術上的最佳實踐案例，對具體場景和應用如城市老舊社區電動車充電隱患治理、廣域網負荷監測、校園用電安全等，進行了挑戰分析、技術應用解讀和項目成效總結。 IDC中國高級研究經理李鑫表示，電力負荷辨識技術正從單一監測工具向能源管理核心基礎設施躍遷，短期增速將超 35%。並建議技術廠商優先布局「硬體輕量化+雲端智能分析」雙輪驅動模式，增加跨場景複製能力，構築競爭壁壘。 作為入選報告最佳實踐案例的企業之一，志翔科技自2023年起即開展電力負荷辨識技術的多場景創新探索，推動該技術從電網側向城市治理和民生服務延伸。此次入選IDC最佳實踐報告的電動自行車入戶充電監測系統正是該技術在社區管理側提升基層治理智能化水平的應用。而在電力企業側，志翔科技已為多地電網公司部署空調負荷監測與柔性調控方案，通過精準識別用電設備及其運行負荷狀態，提升預測與應對能力，助力電力資源科學調配。 未來，志翔科技將持續深化負荷辨識技術的研發與應用，助力構建安全、高效、智能的電力系統，為國家電力安全保供和智慧城市建設貢獻「志翔方案」。
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