「劍魚」在越南登陸 海南解除颱風三級預警、終止防汛防風Ⅲ級應急響應
2026-01-06 11:15 1,613次浏览溫州8月11日電(周健 尤建明 夏盈瑜)8月11日，牌照為「浙CM8051」的國際公路運輸(以下簡稱「TIR」)車輛在內蒙古滿洲裡口岸通關。這輛TIR車輛滿載680件箱包半成品，4天前從浙江溫州瑞安出發，預計再過一周將抵達俄羅斯莫斯科，屆時還將滿載俄羅斯貨物回國，實現「重去重回」雙向平衡。 TIR是在聯合國《國際公路運輸公約》基礎上建立的跨境公路物流模式，憑藉統一的國際擔保系統，可在全球78個締約國之間實現跨境運輸「一次申報、一車直達」，全程不換車、不倒裝、免查驗。瑞安是製造業強市，TIR靈活便捷的物流特點與該市以輕工製造為主的出口貿易相匹配，契合跨境電商貿易發展的現實需要。 8月11日，內蒙古滿洲裡，來自浙江瑞安的TIR車輛在滿洲裡口岸通關。 滿洲裏海關 供圖 2024年12月，瑞安率浙江省之先開通TIR貨運模式。「剛開通TIR時，還靠租用車輛運營。今年起，我們計劃推進自有TIR貨車採購，首批45輛TIR貨車已完成交付，到年底自營車預計可擴充至100輛。」承擔此次TIR運營的企業的相關負責人許建勇測算，自營車TIR運輸比租車每趟節省1000美元物流成本，全年可為發貨企業節約超100萬美元支出。 「看中的就是速度快。」箱包企業負責人夏成和介紹，多年來，企業的貨物多通過海運或者義新歐班列運輸，這次應客戶要求，首次選擇TIR。他算了筆帳：以運往莫斯科為例，海運和鐵路運輸分別需要55天和30天，而TIR耗時只有海運的五分之一和鐵路的三分之一。這樣一來，企業資金回籠快、貨物周轉快，意味著成本也大大降低。 據悉，2025年以來，溫州市口岸辦、溫州海關、瑞安市政府赴滿洲裡等重點邊境口岸實地調研，籤訂合作備忘錄，實現雙方TIR信息共享、監管互認。同時，通過海關、交通等部門系統對接、數據共享，建立運輸軌跡數字孿生系統和貨物智慧途中監管系統，第一時間識別車輛行駛過程中出現的異常情況並開展有效處置。 數據統計，截至目前，瑞安已開通至俄羅斯、白俄羅斯和烏茲別克斯坦3個國家共5條TIR線路。今年1月至7月，瑞安TIR業務共發出43車，貨值2600.29萬元，主要貨物為鞋類、機械設備、衛浴、五金、襪子、箱包等。(完)
2025世界機器人大會正在火熱進行中。令人矚目的是，人形機器人正加速場景化應用落地——它們告別「站樁」展示，轉向探索替代人類作業的場景與方案，核心競爭力聚焦「能否更快上崗」，工廠搬運等模擬場景已大量呈現。在尋找落地場景時，「先上崗、再進家」成為機器人普及的現實路徑。展望未來，業內人士表示，若進展順利，人形機器人的「ChatGPT 時刻」最快有望在1～2年內到來。 文/廣州日報全媒體記者 張露 現場直擊：處處可見廠商為自家機器人找「幹活場景」 當前，人形機器人技術正處於從實驗室技術向產業化應用跨越的關鍵階段，在工業、商業、消費、特種等場景裡逐步探索。 大會期間，記者走訪現場發現，與去年行業普遍「秀」機器人才能不同，今年業內更關注機器人如何真正投入工作、實現商業化落地。從企業展臺布置的倉庫包裹分揀流水線，到商業空間的導覽臺，處處可見廠商們為自家機器人尋找「幹活場景」的努力。 中國電子學會理事長徐曉蘭在本次大會分享了人形機器人十大最具潛力的應用場景，包括：3C製造領域的物料質檢，電力生產領域的電站操作，船舶製造領域的打磨拋光，安全應急領域的災害應對與安全救助，商業服務領域的導覽迎賓與服務交互，家居服務領域的生活協助、陪伴及日常照料，農業生產領域的田間精細作業等。 「先上崗，再進家，是機器人普及的現實路徑。」越疆科技市場總監謝凱旋認為，人形機器人率先落地的，將是低速、高頻、剛需的商業場景，例如藥房搬運、零售導引、園區巡檢等。這些場景任務明確、環境可控，適合技術早期階段部署。傅利葉機器人創始人兼CEO顧捷表示，相比於機器人進入大眾消費市場、進入普通人家庭的場景，進入工廠、醫院這一類專業場景是行業優先集中探索的方向。 不僅僅是單個機器人進入工廠，未來更是「群體打工」。記者注意到，本屆展會上已有多家企業展示出多機協同作業的能力。「工業場景的本質是系統性。人形機器人要想提高工廠效率，還得具備多機協同的系統性『會做』。」魔法原子總裁吳長徵表示，其多機系統在工業場景下，強調的是系統化優化，比如多臺機器人可以協同完成生產線操作，在動作路徑、任務分配上實現高效協同。 高速成長：去年機器人產業營收近2400億元 「今年上半年機器人行業非常火爆。得益於市場與政策的雙重支持，整機廠商及零部件廠商平均實現了50%到100%的增長，需求端的拉動有力推動了全行業發展。」在2025世界機器人大會上，宇樹科技創始人王興興表示。數據顯示，2024年，機器人產業營業收入近2400億元。今年上半年，工業機器人產量37萬套，服務機器人產量882.4萬套，同比分別增長35.6%和25.5%。 王興興認為，現在最大的問題其實是模型問題，當前的機器人模型架構不夠好不夠統一。吳長徵分析稱，真正讓機器人「用得起來」，不是某一個算法或傳感器的突破，而是全鏈路的整合能力。比如要確保機器人交付給客戶後能穩定運行，這背後牽涉的是供應鏈體系是否可靠、交付服務體系是否閉環。 展望 人形機器人「ChatGPT時刻」最快1～2年內到來 展望未來，根據瑞銀髮布的人形機器人行業報告，預計全球人形機器人數量2035年將超過200萬臺，2050年將超過3億臺，2050年市場規模將達1.4萬億~1.7萬億美元，人形機器人的價格成本或將下降七成以上。吳長徵預測，未來3年機器人能力將有10倍增長，5年將達100倍，屆時它們才有可能真正進入千行百業。 「如果順利，未來1～2年或者2～3年可以達到人形機器人的ChatGPT時刻，最慢的話3～5年。」王興興如是預測。他還表示，未來2～5年智慧機器人技術的重心，是統一、端到端智慧機器人大模型，更低成本、更高壽命的硬體，超大批量的製造，以及低成本、大規模算力。
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