在貴陽,地鐵3號線串聯起花溪公園、貴陽孔學堂等數十個景點,遊客們絡繹不絕,感受著城市軌道交通帶來的便利。 每當跟隨熙熙攘攘的人群走進地鐵3號線,歐陽彬彬格外興奮。歐陽彬彬是中鐵六局交通分公司盾構掘進隊長,2019年他跟隨團隊來到貴陽,在這裡開啟一場地下攻堅之旅。 「貴陽地鐵3號線是國內首條在喀斯特地貌上採用盾構法建設的地鐵線路。在這裡施工,就像是在『豆腐渣裡打洞』。」歐陽彬彬回憶當年地鐵建設的艱辛,依然歷歷在目。 像歐陽彬彬這樣的90後青年,在團隊中還有不少,他們在施工過程中,努力以新技術攻關難題。該工程被貴州省建築業協會評為2024年優質工程。 工欲善其事必先利其器 貴陽以喀斯特地貌聞名,奇秀的風光吸引了來自八方的遊客,然而複雜多樣的地質條件,也給當地修建地鐵帶來巨大困難。即便是具有豐富盾構施工經驗的「地下尖兵」,也得一步一腳印,摸著石頭過河。 「全斷面硬巖高達98.6%,且溶洞密布,要在這樣的地質條件實施盾構施工,此前國內並無案例參考。」針對地質專家提出的質疑,歐陽彬彬堅定應答,「攻堅『喀斯特』,我們需要量身打造更強的盾構機,啃下全斷面硬巖這塊『硬骨頭』。」 硬巖掘進盾構施工速度慢,對刀具的磨損比較嚴重,歐陽彬彬牽頭設計優化了盾構機最前端的刀盤和刀具,以TBM形式配置了6把18寸中心雙聯滾刀、35把18寸單刃滾刀。這樣小刀間距的設計,不僅提升了刀具與巖層的接觸面,更增強了盾構機的破巖能力,讓盾構機能夠在硬巖地層順利掘進。 「不僅如此,刀具也必須改良,要提升耐磨性和適應性,否則開倉換刀不僅費時,還會增加掘進成本。」每掘進一環,歐陽彬彬便帶著卡尺鑽進隧道掌子面測量刀具磨損情況,及時調整下一環的掘進參數,改造的盾構機24小時掘進距離達到10餘米。 2019年9月,量身打造的「黔進號」盾構機在師範學院站至東風鎮站試驗段始發。2020年5月29日,盾構機順利出洞,填補了喀斯特地貌上盾構施工的空白。這一盾構施工技術,也在全線得到推廣應用。 2022年,歐陽彬彬被授予貴州省五一勞動獎章,他的先進事跡成為身邊職工學習的榜樣。 「豆腐渣裡打洞」 溶洞、暗河、高度差……盾構機長呂串串在施工過程中發現,當地的地質環境遠比想像中複雜。盾構機掘進稍有不慎就可能造成溶洞坍塌,甚至會被「吞食」。 當時不到30歲的盾構機長呂串串善於鑽研和思考,他說:「提前探清盾構機掘進前端的溶洞位置、大小等情況,對施工而言尤為重要。」 呂串串經過不斷嘗試,在日常應用於煤礦勘探的HSP探測系統上找到了靈感。他將HSP探測系統應用到盾構機上,盾構機便如同「車載導航系統」一樣,能夠準確獲悉前方的地質情況,精準探測溶洞位置和大小,並及時反饋給技術團隊制定應對措施。 短短1109米的試驗段隧道,找出了200餘處溶洞、溶溝等異常地質。技術團隊根據探測反饋的數據,制定了針對性強的解決措施,從而有效避免了因溶洞坍塌、地面沉降等次生災害對地鐵施工帶來的影響。 溶洞解決了,但是豐富的地下水又成了新的難題。掘進過程中如果不小心觸動相關水源體,水壓一旦超過巖體強度,地下水將直湧或突破巖體湧入施工現場,後果不堪設想。呂串串應用了盾尾間隙自動測量系統,在盾構機上加裝了真空泵、可伸縮式撐靴等防水技術,有效化解湧水風險,確保盾構機順利下穿貴廣高鐵一級風險源。同時,在主機隔板設計排水孔,有效減少螺旋輸送機湧水量,在掘進過程中加強盾尾防水,有效防止了灰巖地層噴湧。 2021年,呂串串在貴州省技能大賽中嶄露頭角,並獲得貴州省技術能手稱號。 毫米級的穿越挑戰 盾構機頂部與高鐵橋基僅有13.2米間距,每天有150趟列車呼嘯而過。下穿貴廣高鐵的24小時被大家稱為「心跳時刻」,所有人的心都提到了嗓子眼。 駕駛盾構機下穿貴廣高鐵的王付強,是一名1993年出生的年輕機長。雖然年輕,但面對盾構掘進的各類難題卻成竹在胸。 王付強帶領掘進班組,通過超前地質預報技術,提前對沿途16處溶洞溶溝進行了注漿填充,確保了隧道管片與隧道壁土體密實相接,為地面提供了堅實支撐。最終,他將穿越段沉降值控制在0.63毫米,僅有一根訂書針的厚度。 完美的數據,得益於大量的實踐和付出。盾構機掘進過程中,前端刀具「咬碎」巖石層後,會產生大量的渣土,如果不及時清運,將會淤積在盾構機的土倉內,影響盾構機掘進。如果打開密封土倉清理渣土,也會造成地表發生沉降。此時,作為盾構機「腸道」的螺旋輸送機和皮帶,必須及時將渣土往外運輸。然而,螺旋輸送機及皮帶對噴湧出富水的泥沙渣土難以全部「消化」運輸,於是王付強立即在皮帶端頭通過焊接擋板、增加擋泥帘布、適當提升皮帶坡度等改良設計,提升了皮帶的運輸能力,有效解決了運輸問題,提高了各環節作業的連續性,避免發生地表沉降。 2024年12月16日,貴陽地鐵3號線開通運營。「看著列車穿梭在親手建造的地下隧道裡,不斷運送遊客和當地百姓,所有艱辛和付出都值了。」呂串串捧起貴州省工人先鋒號獎牌,心中滿是自豪。
閱讀提示 近期,人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相,展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶,其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為,未來,可以通過建設大規模數據採集工廠等方式,加快部分場景的商業化落地,以更好跨越「最後一公裡」。 格鬥臺上,4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗,直拳、勾拳、側踢,連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上,一場人形機器人格鬥賽引發關注。 今年,被認為是人形機器人量產「元年」,人形機器人頻頻亮相各大展會,展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上,200餘家國內外機器人企業參展,人形機器人整機企業數量創下新高;2025世界人形機器人運動會開賽在即,500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手…… 作為機器人技術的集大成者,人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶?其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬?對此,《工人日報》記者展開了採訪。 產業發展有基礎,技術細節存卡點 「看它走路搖搖晃晃,跑兩步就摔跤,感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事,在他看來,一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。 根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》),今年,我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示,我國人形機器人產業前期已有一定基礎,但在一些方面仍存在短板弱項。 據了解,智能能力、運動能力和本體能力技術卡點,是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」,它們對人形機器人的發展至關重要。 「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點,導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究,他告訴記者,在運動控制方面,部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率,但持續運行時散熱不佳,致使關節溫度升高、扭矩精度下降,且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境,「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。 而在人形機器人的運動能力和本體能力之外,多位受訪專家指出,類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。 對此,高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為,機器人需要先感知外界信息,再把信息傳給「大腦」,「大腦」要加以理解、分析、推理、決策,再指揮「小腦」控制運動,現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足,由此帶來延時性問題,進而導致整套動作流程耗時較長。 供應鏈進一步完善,價格有待更「親民」 從幾年前的幾百萬元一臺,到今年的幾萬元一臺,人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來,多個品牌產品進入量產階段,價格降幅更為明顯。7月,國內某品牌推出的一款人形機器人,售價為3.99萬元起。 不過,人形機器人要進一步實現家用,現階段的成本和售價仍然較高,有消費者表示,「期待隨著國產供應鏈進一步完善,售價能夠更加『親民』。」 人形機器人為什麼「有些貴」?蔡炳貞認為,目前,無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術,還是關節模組等硬體技術,都還沒有實現標準化和統一,各個零部件主要由各機器人廠家設計定製,導致定製成本較高。 對於如何進一步降低人形機器人成本,宋宇飛建議,一方面,企業應當繼續提高自研自產能力,通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件,不斷降低硬體成本;另一方面,也應持續優化設計與生產工藝,如減少模具成本和零部件數量,提高裝配效率。 上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者,我國具有完整的人形機器人產業鏈,如果人形機器人的技術問題得以更好地解決,大規模量產和降低成本都有望實現。 「技術進一步成熟之後,產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後,人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。 拓展應用場景,加快商業化落地 從實驗室到工廠,從展臺到救援現場,再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」,人形機器人如何探索應用場景的更多可能? 據蔡炳貞觀察,人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景,這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。 近年來,國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出,加快人形機器人在特種環境應用,聚焦3C、汽車等製造業重點領域,提升人形機器人工具操作與任務執行能力,並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試,如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠,上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。 宋宇飛建議,將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中,機器人能進入人類難以到達的危險區域,執行探測、搜救等任務,提高作業安全性和效率。」 「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面,可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱,可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人,再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。 「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單,核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者,行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題,要突破這一瓶頸,未來還需建設大規模數據採集工廠,或通過切割場景,讓一部分場景機器人先實現商業化落地。
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