三峡大坝，是当今世界规模最大的水利工程之一，称其为人类历史上🌟最庞大的建设项目之一，绝不为过。作为全球瞩目的伟大工程，它也⭐因其宏大规模而备受争议。早在上世纪80年代，关于三峡大坝是否😁应当动工的问题便在国内展开了激烈的讨论。许多人对此表示强烈反😍对，其中最著名的反对者之一是水利专家黄万里先生。至今，他那句😅流传已久的预言：“三峡大坝建成后，终将被炸掉”仍在公众中传响😢。黄万里做出这一预言时，依托了自己对于水利学的深刻理解，其中🎉一个关键因素就是泥沙淤积会成为一个严重问题。 根据20😡22年发布的三峡工程报告，截止到2022年，三峡大坝的泥沙淤😁积已经累计达到超过20.59亿吨。三峡大坝自2003年开始蓄😎水，也就是说，它每年大约淤积1亿吨泥沙，这个数字无疑是震撼的😘。泥沙的淤积显然会对大坝的运行产生影响，甚至可能损害水电站的🙄设备。就像位于黄河上的三门峡大坝一样，长期以来也一直受困于泥👏沙的堆积。那么，黄万里先生的预言真的会成真吗？三峡大坝真会被😎泥沙“填满”吗？ 事实上，泥沙淤积是一个正常的自然现象🎉。凡是有水蓄积的地方，都会受到泥沙的侵蚀和沉积，天然湖泊最终😉的命运往往是被河流冲刷过来的泥沙填满，最终形成沼泽或平地，只🌟是这个过程的周期非常长。三峡大坝本质上也作为一个蓄水池，泥沙😊的积累是不可避免的。从相关图表来看，三峡大坝自2013年起淤🙌积速度有所放缓，但从2018年开始又出现了快速增长，并在20🤯20年达到高峰。造成这种变化的原因并非偶然。2013年泥沙淤👏积减缓，部分得益于上游建设的泥沙拦截水坝，以及植树造林措施对😡水土流失的遏制。而2020年淤积量剧增则与上游降雨的显著增多🙌有关，极端天气事件的频发可能与全球变暖密切相关，这也预示着未💯来泥沙可能进一步加剧。 尽管如此，好消息是，三峡大坝不😢会因为泥沙问题导致运行困难。因为在设计阶段，专家们已经充分考👏虑了这一点。三峡大坝不仅仅依靠水流的自然清除，它还配备了一整🙌套排沙设施和方法。具体来说，大坝采取了“蓄清排浊”的策略——😅在汛期，当水流混浊、泥沙量大时，三峡大坝会降低水位，让更多的😜泥沙通过排放进入下游，以避免泥沙在水库中沉积。而在汛期过后，🤯水质变清时，大坝则会增加蓄水量，以保障电力生产和航运需要。为😴了加强泥沙排放，三峡大坝的船闸和泄洪闸比两岸低了18米，这一⭐设计能够有效增加泥沙的排放量。此外，大坝内部还设有冲沙孔等设🚀施来辅助泥沙的清除。理论上，这些措施足以保证三峡大坝即使经历⭐了长时间的泥沙积累，仍能保持其运行效率。事实上，三峡大坝的设🎉计预计在100年内能保持85%的库容量，这意味着即便泥沙逐渐😢积累，大坝的工作效率仍能够得到保障。 即便三峡大坝的泥😂沙积累达到20亿吨，清理这些淤积物其实也是可行的，尤其是在现🎉代科技的支持下。然而，当前并不急于进行清沙作业，主要是考虑到😊环境保护的需求。毕竟，河流中的泥沙是一种优质的建筑材料，市场😂上非常稀缺，因此为了保护生态，当前尚未对这些泥沙进行大规模清❤️除。更值得注意的是，相比泥沙，砾卵石对水库的威胁更大。这些石😀块体积较大，易于沉积且清理困难，但幸运的是，三峡大坝通过减缓💯上游的水流，极大地减少了砾卵石的进入。 那么，既然泥沙🙄的淤积不太可能摧毁三峡大坝，为什么曾经有如此多的反对声音呢？🚀为何当时如此多的人对三峡大坝持反对意见呢？实际上，很多反对的😎声音，尤其是黄万里先生的预言，后来被一些人用来做宣传，甚至误😅导了公众。根据《中国经济周刊》对中国水力发电工程学会副秘书长👏张博庭的采访，早期的反对声音并非担心大坝最终会因为泥沙问题而😢被炸掉，而是担心大坝的建设将占用过多的资源，从而导致其他重要😆水坝工程的滞后。确实，三峡大坝的建设，的确延缓了许多其他水利⭐项目的进展，甚至几乎全国所有的水利工程都受到了影响。对此，张🚀博庭认为，由于个人立场的不同，很多人往往关注自己的家乡水利工😜程的进展，而忽视了更宏观的利益。除此之外，张博庭还指出，黄万😊里先生当时的判断错误，主要源于他没有准确认识到中国水资源匮乏😅的现状。黄万里认为中国是一个淡水资源丰富的国家，不需要像三峡🙄大坝这样的重大调水设施，但事实上，中国的人均水资源远低于全球😆平均水平，水资源的分布也非常不均，这使得三峡大坝在调节水资源🌟方面的作用尤为重要。 至于三峡大坝的建设，其实不仅仅是⭐为了发电。虽然发电确实是其中一项重要功能，但它更关键的作用在🤩于调节长江上游的洪水，并为干旱时期储备水源。在全球13个贫水😍国家中，中国位列其中，人均水资源仅为全球平均水平的四分之一，😁且水资源分布极为不均。因此，水库的蓄水能力和水资源调控至关重😉要。三峡大坝的建设正是为了应对这一挑战，它能有效阻挡洪水，并🤩把丰水年的水储存起来，为未来的干旱年提供宝贵的资源。 🥳虽然三峡大坝的建设可能带来了一些环境和生态上的影响，但从长远🙄来看，其所带来的经济和社会效益远超其负面影响。事实上，尽管三👍峡大坝是一个超级工程，但中国整体水库的蓄水能力仍然处于落后状🤯态，特别是与发达国家相比。通过库容系数这一指标来衡量，中国的🙄库容系数仅为0.3，而欧洲的发达国家普遍达到0.9以上，美国🚀则为0.66。由此可见，中国在水资源调控能力方面与发达国家仍😡有较大差距。因此，水库的建设对于调节水资源和防洪的作用，在我🎉国依然是不可或缺的。 参考：头条讲真的 返回搜狐❤️，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

第一财经 不同硬件、不同大脑，不同机器人厂商进入不同场🌟景，在多方变量的加持下，机器人的规模化落地似乎遥遥无期。 😎 9月17日，第一财经记者在采访第三方部署方、机器人本体厂🤗商和场景落地方时发现，一个行业新角色正在出现。一个类似于安卓🤗操作系统的中间算法层正在承担屏蔽硬件差异、兼容不同大脑架构的🔥功能，为机器人在真实场景中的规模化落地提供可能。 如今😁，这一产业角色已经吸引了谷歌、智元、富临精工（300432.❤️SZ）、格力博（301260.SZ）、东土科技（300353😴.SZ）、巨星新材料等企业押注。但在硬件厂商坚持自家体系、大🤗模型企业追逐通用智能的格局下，行业的“安卓时刻”何时到来，仍😂有待市场与现实工况的双重检验。 机器人涌入场景，跨本体🎉训练遇阻 当机器人厂商涌向场景方，新的问题正在出现。 🥳 “这个月至少有两家机器人公司正在和我们谈合作。”Kel🤩vin是长三角一家物流上市公司的技术负责人，他告诉记者，为了😢和人形机器人厂商进行合作，自己不得不拨出一个八人左右的团队和😢不同机器人企业进行对接。“我们需要开放不同的数据接口，提供一😁个专门的实验场景，还需要根据各家机器人的要求不断调整流程和测😊试参数”。 在大量的人力和物力投入之外，Kelvin坦❤️言自己算不过来ROI（Return on Investmen💯t，投资回报率）。“机器的工作效率不稳定，且运维需要大量后续😁的费用。”他向第一财经记者透露，物流企业马上就会备战“双11🤩”时间，在此期间是否继续让机器人上岗，他还在犹豫。 更😂大的问题是，由于不同厂商的机器人算法不兼容、硬件各自封闭，导🌟致一个场景的成功经验难以迁移到另一个场景。“有的时候我们的流😁水线哪怕是多一个弯折，机器人都需要重新走一轮POC（Proo⭐f of Concept，概念验证）。” “厂商觉得我🙌们不够开放，我们觉得机器人厂商要得太多。”Kelvin说，这🎉是产业上下游之间对接存在的普遍问题。第一财经记者了解到，一些👍“中间人”的角色正在产业链中诞生。前上汽自动驾驶域控制器算法😘负责人，安努智能工程算法总监杨曾告诉记者，团队正在研发的一套⭐中间件算法平台，希望像手机里的操作系统一样，把不同厂商的机器🔥人纳入统一的兼容框架。 就像手机的操作系统让不同软件在💯同一套规则下运转一样，中间件希望能够通过屏蔽底层硬件差异，使😉一套算法能够迁移到不同厂商的机器人上。“如果每遇到一个新的硬🙄件，就要重新训练，机器人在实际场景部署的速度就会非常慢。”重🌟庆大学助理教授，人工智能及多模态实验室具身智能负责人，安努智🤗能首席科学家胡喆告诉第一财经记者，想要提高机器人的通用化，跨😅本体是必须跨过的门槛。 在不改动模型本身的前提下，兼容🤩不同机器人的大脑，成为中间件的挑战。“虽然主流的模型是VLA🤔模型（Vision-Language-Action Mode😢l，视觉-语言-动作模型），但其中的架构仍然不同，有端到端，🥳也有分层式。”胡喆说，中间件在机器人大脑和机器人作业的实际场💯景中充当一个“翻译官”的角色。在他的设想里，输出的指令会先被😆中间件被转化为统一的目标和约束，再交由各家机器人自身的规划控😊制器执行。 “这样我们就不必为每一个新厂商重新训练模型🤔，只需要向每一个机器人的规划控制器下达指令，就能让中间件跑通🤗整个流程。”胡喆说。 展开全文 物理规律难仿真，🎉机器人“干中学” “我们曾经试过，在实验室里跑通了所有😴算法，结果到实际场景中发现完全不是一回事儿。”钛维云创的创始🤯人张磊告诉记者，当自己试图让机器人处理布料这样的柔性物体时，🚀由于布料材质、厚薄、摩擦力不同，实验室的环境并不能完全满足操😆作需要。 张磊透露，像布料、不规则包裹等物体，POC周😜期“很长，且难以给出确切的时间”，“因为我们需要提前磨合算法🙄、下线采集数据、再拿到实验室反复训练，才能勉强适配场景”。 🎉 工厂中的物料、工艺成千上万，换一条生产线、换一个工位，😅都可能带来完全不同的情况。 “离线的强化学习不可能把所🙄有真实场景一网打尽。”胡喆告诉第一财经记者，机器人不仅需要根😎据场景反复调试算法，还往往要重新采集数据回到实验室做离线训练😂，这让整个周期被拉长，时间和人力都被大量消耗。 边做边🚀改，或许才是机器人进行学习的关键。 胡喆透露，他正在尝😴试利用实时的在线学习算法，允许机器人在实际作业过程中一边操作😜一边采集数据，并实时更新模型。这种方式只需在现场额外增加几秒👏钟运行和100个数据量，“我们会根据模型出来的结果选择数据，😉让机器人在不断学习的过程中遗忘无用的数据，保持数据的精简，也😀不会对算力提出过多的要求”。 机器人“干中学”的另一边🙄，团队也在尝试利用仿真等手段降低机器人的学习成本。“现在大部🎉分机器人仿真环境离现实工况还有很大差距，因为仿真环境中缺乏物🔥理定律的支撑。”美国肯塔基大学空气动力实验室仿真负责人、安努❤️智能联席科学家付博直言，大部分仿真平台依赖数据驱动，却缺乏物😴理定律的支撑。 “如果只是换个环境光影、物体形状等表层🔥变量，那在这种仿真里能跑通的算法，一旦放到现实中，往往会失效😀。”付博说。 让虚拟环境逼近真实世界，并不是一件容易的🔥事。“摩擦力、空气流动等连续变化的环境很难被拆成可以极端的小👏单元。”付博解释，以机器人搬箱子举例，这个场景涉及了力学、刚😡体运动学与工程力学等基本的物理规律。付博说，加入这些规律的仿🤔真能够模拟不同重量箱子堆叠时的微小形变，计算箱内散落零件导致😡的重心偏移，并让机器人理解物体变化对抓取稳定性的影响，以及机🤩器人发力点与物体形变的关联。 他坦言，将这些物理定律的😢融入仿真环境是一个“正在进行的过程”，需逐步攻克计算量庞大的🙄技术难题。付博认为，只有当机器人在仿真环境中充分理解并内化这🤩些物理规律，才能在真实场景中更好地应对突发情况，实现泛化能力🎉的提升。“模型永远无法完全替代实验，但我们希望通过极致的物理😀仿真，让真实实验只需做一次就能验证可行性。” 谷歌提前⭐布局，中间件或成规模化关键 从机器人本体和大脑厂商到最😉终的应用企业，中间还需要大量复杂的部署工作——包括接口打通、😂场景适配、算法迁移等环节。对整个产业链而言，这是一块颇具吸引🤩力的“肥肉”，盯上的远不止安努智能一家企业。 今年6月🤗，银河通用和博世中国成立合资公司博银合创。根据双方披露内容，😀合资公司将聚焦复杂装配、智能质检等高精度制造场景，并且构建标😂准化、模块化、可复制的训练与部署体系，支撑机器人产品的快速迭🤔代与规模化部署。 今年年初，富临精工宣布公司与智元机器⭐人等相关方签署了《人形机器人应用项目投资合作协议》，各方共同😂投资设立合资公司实施人形机器人项目。当前，富临精工、智元、巨😢星新材料均为安努智能股东。就在9月，专注于北美市场的产业股东🤩格力博、聚焦机器人操作系统的东土科技也宣布增资安努智能。 👏 在海外，Google（谷歌）的母公司Alphabet孵化😎的Intrinsic也在扮演类似的角色。Intrinsic试🤩图通过通用算法和工具链降低机器人系统的集成成本，让不同厂商的😆机器人在同一套兼容框架下运行。 通过一个类似操作系统的😂中间件来对接不同机器人厂商和场景，这是安努智能董事长文宏杰提😍出的解题思路。虽然路径各异，但上述三家兼具机器人和产业方背景🙄的第三方部署商，它们的共同点都是试图在碎片化的产业格局中，寻👏找一套能跨越厂商和场景的兼容方式。 不过，机器人产业是👏否会像手机产业那样，最终走向由统一“操作系统”支撑的格局，仍😢充满疑问。一位由数码3C行业转至机器人产业的工程师告诉第一财😆经记者。与手机产业面临的问题不同，机器人领域的情况更为复杂，😅硬件厂商坚持各自的体系，而大模型企业则瞄准通用智能，“屁股决😊定脑袋，大家想的未必是同一个目标”。 多方角力之下，第😊三方部署商设想的中间件是否能够建立起产业上下游的桥梁，还需要😴进一步观察。“模型如果停留在实验室、本体如果只会跳几支舞，那😜最终只是一个故事。”文宏杰认为，在当下的机器人产业，关键不是😆讲模型和本体的“故事”，而是扎进具体场景，通过部署获取真机数🥳据和工程化经验，将商业化的流程拉通、沉淀。 在他看来，🔥这些工程化的经验和数据才能汇聚成类似“操作系统”的底座，真正🔥支撑机器人跨厂商、跨场景的落地。“如果中间件能够像安卓这样的🚀操作系统一样稳定通用、开放兼容，任何厂商都能接入，机器人产业😜的规模化会越来越近。” (本文来自第一财经)返回搜狐，😊查看更多