廣州8月3日電 (王堅 張媛)珠江流域近期將出現一次強降雨過程,暴雨區內中小河流可能發生超警以上洪水。鑑於當前防汛形勢,珠江防總於3日12時啟動防汛Ⅳ級應急響應,水利部珠江水利委員會(下稱「珠江委」)同步啟動洪水防禦Ⅳ級應急響應。 8月3日,廣州暴雨傾盆,市民在避雨。王堅 攝 珠江委介紹,據預測,3日至6日,珠江流域將出現一次強降雨過程,以中到大雨為主,局地暴雨,其中流域中東部累計降雨量將有110至160毫米,局部地區可能超過200毫米。受其影響,西江、北江、東江、韓江等主要河流將出現漲水過程,暴雨區內中小河流可能發生超警以上洪水,山洪災害發生風險較高。 珠江防總常務副總指揮、珠江委主任吳小龍高度重視本輪暴雨洪水防禦工作,強調要認真落實水利部部署要求,堅持人民至上、生命至上,堅決克服麻痺大意思想、鬆勁懈怠心態,嚴格執行防汛關鍵期工作機制,錨定防汛「四不」目標,盯緊強降雨區域、狠抓防禦重點環節,切實把各項防禦工作措施抓在細處、落到實處,全力以赴確保人民群眾生命財產安全。 連日來,珠江委密切關注流域雨情、水情,堅持逐日會商、加密會商,滾動預測預報,加強防汛聯合值守,運用「四預」平臺優化迭代流域水庫群聯合調度方案,動態梳理強降雨區內風險隱患清單,及時發布汛情通報和防禦工作提醒,提前預置防汛專業力量,做好突發水旱災害事件的應對準備。 珠江委表示,下一步,該委將堅決樹牢防汛關鍵期意識,緊盯汛情發展變化,及時調整應急響應級別,認真落實各項防禦措施,打贏暴雨洪水防禦硬仗。(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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