「單年人數最多」 越南將對近1.4萬名囚犯實施國慶特赦

2026-02-17 21:43 2,479次浏览

  今年是「綠水青山就是金山銀山」理念提出20周年,也是「雙碳」目標提出5周年。自2021年中國碳市場啟動以來,已助力推動全球碳定價覆蓋率提高了約4%。   ——————————   中國碳市場的啟動正助力推動全球碳定價覆蓋率的提高。「全球現在已經有80個碳定價機制,包括37個碳排放交易體系和43項碳稅,覆蓋全球28%的碳排放量。」在近日舉行的北京綠色交易所2025年參與人大會上,國家應對氣候變化戰略研究和國際合作中心原副主任馬愛民說,在我國正式啟動碳市場之前,這個數字大約是24%。   4年前,全國碳排放權交易市場即強制碳市場以發電行業為突破口,於2021年7月正式啟動上線交易。今年3月,寫入2025年政府工作報告的「擴大全國碳排放權交易市場行業覆蓋範圍」逐步落地,強制碳市場首次正式納入水泥、鋼鐵和鋁業三大行業,擴圍後預計新增1500家重點排放單位,覆蓋全國二氧化碳排放總量佔比將達60%以上。2024年1月,全國溫室氣體自願減排交易市場即自願碳市場啟動,今年3月,首批核證自願減排量(CCER)正式籤發並啟動交易。   業內人士認為,這標誌著全球規模最大的碳市場由強制碳市場和自願碳市場形成「雙輪驅動」。   「自願碳市場與強制碳市場不同,強制碳市場實行國家配額,自願碳市場建立在企業自主自願的基礎之上。」在國家金融監督管理總局原一級巡視員葉燕斐看來,自願碳市場未來潛力巨大的原因就在於自願碳市場是跨境的市場。   他在上述參與人大會上舉例說,中國是全球的製造中心,也是全球綠色技術中心,不進入強制碳市場的企業如果要自願減排肯定要通過自願碳市場,如購買碳匯(碳匯是通過植樹造林、植被恢復等措施,吸收大氣中的二氧化碳,從而減少溫室氣體在大氣中濃度的過程、活動或機制——記者注)等抵消碳排放,「所以這個市場一定是跨境的、是全球大市場,這裡面潛力巨大。」   葉燕斐注意到,如今有很多跨國公司承諾2030年前實現碳中和,我國也有越來越多的500強企業在全球開展業務,這些企業在碳減排方面會有更多需求。「在購買碳匯的消費品企業、能源企業、金融機構中,汽車行業企業可能是最有潛力(促進自願碳市場發展)的。」   但有需求只是自願碳市場發展的第一步。在葉燕斐看來,有了碳排放需求,更重要的是如何增加碳匯的供應,「這可能要考慮碳減排的額外性,比如項目要聚焦商業可行性、技術影響,還有對生物多樣性的影響。」葉燕斐說。   有專家測算,到2060年時,無論是發電端還是能源消費端都會有相當數量的碳排放存在,需要通過二氧化碳捕集利用與封存(CCUS)技術予以中和的二氧化碳大約在18億噸。   實際上,越來越多的金融資源正流向綠色項目。除煤電、煤化工等高碳排放領域的CCUS項目外,還有漁光一體項目。「水上光伏發電,支持整個魚塘用電。」中國銀行金融市場部高級交易員洪浩在上述大會圓桌討論環節中談到,在漁光一體項目中,金融機構可以將用地權、取水權、排汙權等環境權益納入銀行授信認可範圍,有效拓寬融資渠道,在林業碳匯項目中,CCER未來的收益權也可以用來質押,以開展綠色融資。   央行近日發布的2025年二季度金融機構貸款投向統計報告顯示,2025年二季度末,本外幣綠色貸款餘額42.39萬億元,比年初增長14.4%,上半年增加5.35萬億元。分用途看,基礎設施綠色升級貸款、能源綠色低碳轉型貸款、生態保護修復和利用貸款餘額分別為18.75萬億元、8.25萬億元和4.95萬億元,上半年分別增加2.11萬億元、5889億元和5622億元。   聯合赤道環境評價股份有限公司副總裁、綠色金融事業部總經理劉景允也注意到,如今綠色金融的「面」不斷擴大,比如今年7月新印發的《綠色金融支持項目目錄(2025年版)》在內容上包含271個三級分類,「不僅是綠色項目的類別在增加,範圍在擴大,綠色金融的內涵也在延伸。」這名從事十年綠色金融產品信用評估的高級工程師在上述大會上表示,過去,更多的純綠項目能夠獲得綠色信貸、綠色債券等資金支持,如今,純綠項目和需要改造的傳統項目均可以通過綠色金融獲得支持。   今年也是「綠水青山就是金山銀山」理念提出20周年,是「雙碳」目標提出5周年。   北京綠色交易所董事長王乃祥在大會上介紹,截至7月28日,全國自願碳市場累計成交量接近240萬噸,累計成交金額超過2億元。今年2月,國家發展改革委正式復函同意以北京綠色交易所為主體,設立國家綠色技術交易中心。目前,該所官網已上線國家綠色技術交易中心綠色技術推廣目錄專區,對納入國家發展改革委等八部委《綠色技術推廣目錄》、北京市歷年《綠色低碳先進技術推薦目錄》以及各類市場渠道搜集到的綠色技術進行宣傳推介,加速綠色技術轉化落地。   中青報·中青網記者 朱彩雲來源:中國青年報

  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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