瀋陽警方通報車輛撞人事件：涉事司機被刑拘
2025-12-18 20:40 2,594次浏览北京市生態環境局13日介紹，今年1至7月，北京市細顆粒物(PM2.5)平均濃度為26.9微克/立方米，同比下降19%；優良天數168天，同比增加18天。 今年以來，本市加速推廣新能源車，全市新能源汽車保有量達到113.5萬輛。發揮小汽車以舊換新、國四及以下排放標準老舊貨車和大中型客車報廢更新等政策激勵作用；繼續實施本市五環路內新能源物流配送車輛優先通行政策，為新能源貨車提供「綠色通道」，通行證申辦納入「高效辦成一件事」政務服務平臺，辦證效率大幅提升。 推進非道路移動機械清潔化，截至7月底，全市非道路移動機械新能源化率升至39.5%。持續宣傳解讀《關於劃定禁止使用高排放非道路移動機械區域的通告》，推動老舊機械淘汰；在西城區和大興區工地開展電動挖掘機試點應用。發布《瀝青混合料攪拌站綠色生產技術要求和評價方法》，明確2025年10月1日起作業用機械應符合國三及以上排放標準，推薦使用新能源機械。 綜合運用清潔生產審核、「一廠一策」治理、綠色績效評級等措施，深化重點行業企業創綠提質，1-7月全市新增綠色企業669家，綠色企業比率升至28.5%，其中經開區、通州區創建10家綠色績效「深綠」企業，樹立減汙降碳綠色標杆。全市528家鍋爐使用單位完成環保績效評級，提前完成年度任務，進一步推動氮氧化物減排，其中東城、海澱、豐臺、石景山、通州等區8家鍋爐單位評為A級。 深入開展夏季揮發性有機物(VOCs)專項治理，原輔材料低VOCs產品替代、治理設施提升、關鍵環節治理、重點行業整治等16項重點措施紮實推進。發布鼓勵夜間錯峰加油、裝卸油倡議，減少白天高溫時段VOCs揮發。推動公路和城市道路建設、養護項目推廣應用溫拌瀝青，昌平、房山、懷柔等區多措並舉擴大溫拌瀝青使用面積，減少VOCs排放。 持續鞏固揚塵治理成效，通過開展監測、推送高值、督促整改等方式，強化城市精細化管理，截至7月底全市道路塵負荷同比下降22.4%；加大施工工地基坑氣膜密閉技術推廣力度，新增1個項目，全市累計在17個工程項目中使用。聚焦夏季投訴舉報集中點位，開展餐飲專項執法，綜合運用熱點網格、油煙在線監控等非現場手段，實施「一點一策」綜合整治，600餘家餐飲企業完成治理提升。推進規模化畜禽養殖場氨減排，定期開展項目進展評估和技術幫扶。 下一步，北京市將繼續深入推進「0.1微克」攻堅行動，緊抓各項減排措施落實，持續推進老舊車械淘汰和新能源車械推廣，深入實施夏季揮發性有機物專項治理，全力鞏固空氣品質改善成果。 北京日報客戶端 | 記者 駱倩雯
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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