中國駐英國使館發言人：敦促有關國家停止炮製藉口包庇罪犯
2025-10-22 15:00 6,367次浏览今天（13日）6時，中央氣象臺發布強對流天氣黃色預警、颱風黃色預警、暴雨黃色預警，詳情如下：強對流天氣預警預計8月13日08時至14日08時，內蒙古東南部、東北地區北部和西部、蘇皖北部、華南東部等地的部分地區將有8級以上雷暴大風或冰雹天氣，其中，黑龍江東北部、遼寧西部、福建南部、廣東東部等地的部分地區將有10級以上雷暴大風，最大風力可達11級以上；內蒙古東南部、東北地區北部和西部、江淮西部和北部、江漢、江南北部和西部、西南地區東部和南部、華南等地的部分地區將有小時雨量大於20毫米的短時強降水天氣，其中，福建南部、廣東東部等地的部分地區小時雨量大於50毫米，最大可達70毫米以上。防禦指南：1.政府及相關部門按照職責做好防短時暴雨、防雷、防大風應急防禦工作，氣象部門做好人工防雹作業準備並擇機進行作業；2.駕駛員通過積水路段應減速慢行確認安全後再通過，交管部門應當根據路況在強降雨路段和積水路段採取交通管制措施和交通引導；3.戶外人員應減少或暫停空曠地方的戶外作業，選擇進入抗風能力較強並具有防雷措施的建築內，同時關閉門窗遠離危險電源；4.機場、鐵路、高速公路和水上交通等單位應採取限飛、限速或暫時關閉等措施保障人員和交通安全，相關水域水上作業和過往船舶應回港規避，加固港口設施；5.檢查城市、農田、魚塘排水系統，做好必要的排澇措施和對山洪、滑坡、泥石流等災害的防禦準備。颱風預警今年第11號颱風「楊柳」已於今天（13日）早晨加強為強颱風級，早晨5點鐘其中心位於臺灣臺東市東偏南方向大約170公裡的西北太平洋洋面上，就是北緯22.0度、東經122.6度，中心附近最大風力14級（42米/秒），中心最低氣壓955百帕，七級風圈半徑為170~320公裡，十級風圈半徑為80~100公裡，十二級風圈半徑為50公裡。預計，「楊柳」將以每小時25-30公裡的速度向西偏北方向移動，強度還將有所加強，即將於13日中午前後在臺灣東南部沿海登陸（颱風級或強颱風級，40~45米/秒，13~14級）；穿過臺灣島後13日下午進入臺灣海峽，並將於13日夜間至14日凌晨在福建廈門到廣東汕頭一帶沿海再次登陸（強熱帶風暴級或颱風級，25~33米/秒，10~12級）；以後繼續向西偏北方向移動，強度逐漸減弱。大風預報：8月13日08時至14日08時，東海南部、臺灣以東洋面、南海東北部、巴士海峽、臺灣海峽、臺灣島北部及其沿海、福建北部沿海、廣東中東部沿海將有6~8級大風，臺灣島南部及其沿海、福建中南部沿海、臺灣東南洋面、臺灣海峽和巴士海峽的部分海域風力可達9~10級，颱風中心經過的附近海域和地區風力有11~14級，陣風15-16級。降水預報：8月13日08時至14日08時，廣東東部、福建東部和南部、臺灣島大部等地有大到暴雨，其中，福建東南部、廣東東南部、臺灣島東部和南部等地有大暴雨，臺灣島東部和南部的局地特大暴雨（250～390毫米）。防禦指南：1.政府及相關部門按照職責做好防颱風搶險應急工作。2.相關水域水上作業和過往船舶應當回港避風，加固港口設施，防止船舶走錨、擱淺和碰撞。3.停止室外大型集會和高空等戶外危險作業。4.加固或者拆除易被風吹動的搭建物，人員切勿隨意外出，應儘可能待在防風安全的地方，確保老人小孩留在家中最安全的地方，危房人員及時轉移。當颱風中心經過時風力會減小或者靜止一段時間，切記強風將會突然吹襲，應當繼續留在安全處避風。5.相關地區應當注意防範強降水可能引發的山洪、地質災害。暴雨預警預計，8月13日08時至14日08時，黑龍江中部、吉林西部、遼寧西部、河南南部、湖北中部、江蘇北部、雲南西部、廣東東部、福建東部和南部、西藏南部、臺灣島大部等地部分地區有大到暴雨，其中，福建東南部、廣東東南部、臺灣島東部和南部等地部分地區有大暴雨，臺灣島東部和南部等地局地特大暴雨（250～390毫米）。上述部分地區伴有短時強降水（最大小時降雨量20～50毫米，局地可超過70毫米），局地有雷暴大風等強對流天氣。防禦指南：1、政府及相關部門按照職責做好防暴雨工作；2、交通管理部門應當根據路況在強降雨路段採取交通管制措施，在積水路段實行交通引導；3、切斷低洼地帶有危險的室外電源，暫停在空曠地方的戶外作業，轉移危險地帶人員和危房居民到安全場所避雨；4、檢查城市、農田、魚塘排水系統，採取必要的排澇措施。
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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