（鄉村行·看振興）山西高平：小南瓜創收大「錢景」 苦連翹換來甜生活
2026-01-25 13:22 7,973次浏览近期 多地強降雨持續 造成路段積水 而電動自行車遇水後極易短路 導致電池自燃 近日，湖北宜昌一小區居民暴雨天騎電動自行車返回家中，到家後發現電動自行車電池已經泡水，他將電池取下帶回家中進行了擦乾處理。 第二天5時左右，他和家人在睡覺時突然聽到一聲巨響，起床查看發現，電動自行車的電池外殼裂開，房間內還充斥著塑料煳味。隨後，他將已經發燙的電池放到了門外樓梯間內。 20多分鐘後，電池發生多次爆燃。小區物業保安值班人員發現該樓層感煙探測器異常，迅速趕到事發樓層，用滅火器將火撲滅。 電動自行車電池泡水 不止熄火那麼簡單 電池涉水後，電動自行車可能還能騎行，但涉水電池會埋下極大的安全隱患。 電機損壞，運行費力 質量越好的電機做工越精良，相應的防水能力也更強，但隨著使用時間的增加，電機中軸油封磨損老化，防水性能也會降低。電動車泡水後，電機極易受潮短路，造成電機運行費力。 電池損壞，導致爆炸 無論是鉛酸電池還是鋰電池，一旦進水，均易導致正負極短路，輕則損壞電池，重則將直接導致電池燒毀甚至爆炸。 控制器損壞，引起電機反轉 通常，電動自行車的控制器具有一定的防水能力，但如果長時間浸泡在水中，控制器極易被燒壞。 電動自行車泡水後怎麼辦？ 三個錯誤動作❌ 勿啟動：泡水後通電會加速短路，切斷電源是第一要務。 勿充電：潮溼狀態充電=點燃「火藥桶」，務必徹底乾燥後再行動。 勿暴曬：陽光下直接烘烤電池或車身，可能變形甚至釋放有害氣體。 正確處置方式✅ 取出電池 電動自行車泡水後應立即取出電池，用幹布擦拭表面及接口，置於陰涼通風處自然晾乾48小時以上，切勿用熱風吹。 清理泥沙 打開坐墊、面板，衝洗沉積汙泥，重點擦拭線束接口、控制器縫隙。用吸水布包裹車身，輕拍排出隱藏積水。 及時送檢 泡水過的電池，建議要及時送到車輛專門的售後維修店進行檢查和處理。 電動自行車起火怎麼辦？ 牢記「黃金30秒」 嘗試滅火 電動自行車發生故障後，短短30秒內即可出現明火，濃煙有毒氣體擴散速度遠超居民逃生速度，吸入3-5口即可致人昏迷，甚至失去生命。 在「黃金30秒」內，如發現火勢尚在可控範圍內，應迅速用乾粉滅火器或二氧化碳滅火器滅火。嚴禁用水基滅火器對電動自行車進行滅火處理，否則極易發生觸電危險。 立即撤離 若火勢已經失控，進入猛烈燃燒階段，需立即撤離。 求助報警 撤離到安全區域後，及時撥打119火警電話求助。 國家應急廣播提醒 騎行電動自行車時如果涉水 要警惕積水中的漩渦 防止駛入缺失井蓋的深井等 危險區域 電動自行車電池一旦泡水 切勿大意 科學處置
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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