《浪浪山小妖怪》帶熱周邊產品銷售
2026-02-24 10:11 7,632次浏览當極端高溫席捲全球，「智慧大腦」將如何守護城市的正常運轉？8月7日，在上海海納工程院主辦的「全球高溫韌性服務（Global Heat Resilient Service，GHRS）」項目研討會上，地球觀測組織（Group on Earth Observations，GEO）、C40城市氣候聯盟代表，以及相關科研院所、企業單位的專家學者齊聚海納小鎮，圍繞高溫治理展開深入交流。據了解，普陀區也將參與該項目的實踐探索。構建高溫治理「試驗田」GEO項目協調官Martyn Clark指出，全球高溫治理已迫在眉睫——到2050年，全球約13億城市居民或將面臨極端高溫威脅。「中國是高溫問題與快速城市化並存的典型代表。人口密集使高溫暴露風險顯著上升。在上海等城市，市中心溫度可能較郊區高3℃以上。」GEO成立於2005年，是目前地球觀測領域規模最大的政府間多邊合作組織，現有117個成員國（含116個國家和歐盟）及157個參與組織。作為GEO牽頭的新倡議，GHRS項目旨在融合GEO衛星遙感數據、城市熱力圖譜及人口流動實時信息，構建全球多維度高溫預警系統，為城市提供高溫風險評估、決策支持及行動方案。作為項目的積極參與者，普陀區將依託海納小鎮數字創新生態，強化數據要素與氣候治理的乘數效應，突出數據賦能、智慧研判、科學布局、綜合規劃，積極應對城市運行韌性挑戰、極端高溫預警、生態環境監測等。籤署合作協議GEO協調全球觀測數據，海納工程院負責基於城市智能引擎開發GHRS智能服務，阿里雲提供人工智慧與雲計算支撐，地方氣象部門整合實時氣候信息，城市規劃、建設、運行等部門以及社區和醫院等提供應用場景……項目將通過整合政府、企業及研究機構資源，構建跨領域協作機制，探索可向全球其他城市推廣的「普陀經驗」。Martyn透露，未來兩年，GEO還將在全球10個城市推進GHRS項目試點。此外，項目落地將為長三角企業和機構搭建展示與合作交流平臺，助力各方打造應對全球極端高溫的典型數位化場景及產品，實現技術服務和創新成果出海。共享高溫韌性治理經驗從衛星影像捕捉城市熱島效應下停車場的地表溫差，到通過全球儲油罐陰影推算能源流動，人類對地球的認知正被不斷重塑。而這一切的背後，是城市數據要素的持續積澱與高效流通。中國工程院院士王堅在演講中強調：「自然資源的便捷獲取是城市發展的基礎，而數據資源，正是另一種意義上的自然資源。」研討會上，C40城市氣候領導聯盟代表分享了國際城市在高溫韌性建設中的實踐與協作經驗；之江實驗室總科研管理部部長李順斌介紹了三體計算星座基礎設施；海納工程院、華東師範大學、成都市規劃設計研究院、上海市氣象局、普陀區中心醫院、中海地產、上海建科院、上海智慧城市發展研究院、上海科學智能研究院、延華智能集團等機構的代表，也結合各自領域，分享了對高溫韌性建設的思考與實踐成果。會議特別設置圓桌討論環節，與會者通過梳理現狀、描述個人決策情景、分析共性問題與需求，深入探討如何構建跨部門協作與決策支持工具，推動數據向政策行動轉化。例如，在商業街區推廣降溫技術、在交通樞紐部署實時預警系統等，讓市民切實感受到治理成效。「當城市從文明的搖籃蛻變為生態的挑戰場，系統性創新便成為生存的必然選擇。」以數據為「鑰匙」、科技為「舟楫」，這場研討會正為超大城市探索與自然共生的新路徑。
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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