江蘇銀行「算力貸」賦能燧弘華創綠色智算升級
2026-03-11 22:10 9,384次浏览8月11日，華西都市報、封面新聞記者從成都軌道集團獲悉，近日，3條軌道交通制動系統智能化造修產線正在金牛區高新技術產業園加快建設。作為全國首個地鐵剎車智能化「4S店」，其建成標誌著成都地鐵「剎車」系統保養進入數位化、智能化時代，為地鐵安全運營築牢防線。 地鐵列車制動系統，俗稱「剎車」系統，被譽為地鐵列車的「安全之翼」，它由多個高度複雜、精密且功能強大的子系統綜合組成。承擔著列車行駛過程中的摩擦制動重任，是列車實現精準停靠的關鍵，保障著每一天地鐵安全準點運營。 「這就像我們的汽車跑了一定公裡數或時間必須保養一樣，列車制動系統的深度檢修(如架修、大修)有明確的行業標準，通常架修不超過6年或80萬公裡，大修不超過12年或160萬公裡。」鐵科成都裝備公司總經理王鵬飛介紹，「過去這些『大保養』通常是把車輛關鍵系統逐一拆卸下來，分別送回原生產廠家或車輛主機製造工廠，僅一列6節編組的列車就有超80類系統部件需要拆卸運輸，整個檢修極度耗時費力且成本高昂。」 「現在，我們在本地建成檢修產線，能大幅壓縮檢修周期，顯著降低運維成本，並極大提升運營安全的自主可控水平。」 據悉，2024年10月成都軌道集團引進國內軌道交通科技創新龍頭代表中國鐵道科學研究院，聯合組建成立鐵科(成都)軌道裝備科技發展有限公司，共同推動軌道交通制動系統西南區域裝備製造平臺建設，填補本地軌道交通關鍵裝備造修能力空白。 目前，已建成2條產線，具備主流地鐵「踏面制動」深度檢修能力；另一條適用於120公裡/小時線路「夾鉗制動」的產線在建，建成後年檢修能力達4800套，可滿足成都多制式軌道交通需求，實現制動系統本地「全身體檢」與修復。 該產線是融合自動化、智能化技術的「智慧工廠」，關鍵工序由系統管控，智能工具按參數操作並實時反饋，避免人為誤判。其檢修效率提升約30%，人力成本降低，檢修質量與可追溯性更有保障，列車關鍵系統檢修周期縮短20%至30%，為市民提供更安全舒適的出行服務。 此平臺與本地既有檢修線形成協同，使成都基本覆蓋車輛全生命周期核心檢修能力，推動「成都車-成都研-成都造-成都修-成都配套」全鏈條升級。截至目前，成都已建成11條專業檢修產線，整車檢修能力達625輛/年。 今後，無論成都地鐵的普通線路列車或是市域(郊)鐵路列車的制動系統，在「家門口」即可獲得專業、高效的「全身體檢」與修復。 華西都市報-封面新聞記者 楊芮雯
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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