水生態修復往往是牽一發而動全身的事情，黑臭水體的存在不僅僅是地上的污染，地下的污染才是重點。找病根，那就需要地方拿出“繡花針”，挨個找，挨個治！ 截至2020年底，2914個黑臭水體消除比例達到98.2%； 2021年，295個地級及以上城市黑臭水體基本消除。 別急著慶祝，黑臭水體的硬仗還不算完！接下來，該需要各地展現“繡花針”功夫了。 生態環境部在前幾日的例行發布會上就表示，要跟黑臭水體治理這個“硬石頭”死磕到底——“不獲全勝，決不收兵！”截至目前，黑臭水體三年治理在全國范圍內的資金投入已經超過1.5萬億。可見政府的支持力度很大，決心很堅定。 不過，隨著黑臭水體治理管控的程度逐漸提升，可供調整的區間縮小，找到癥結越發不容易了。而從此前《“十四五”重點流域水環境綜合治理規劃》設定的目標來看，2025年城市黑臭水體基本消除，差距仍存，任務很重。 需要強調，黑臭水體治理的“繡花功夫”要落到實處！ 近年來，廣州在水體治理上的成績可喜，同時，在黑臭水體治理成效是有目共睹的。如，廣州利用大數據技術，助力197宗黑臭水體返清，13個國考斷面全面達標，還多次獲得國家激勵，榮獲多項水體治理示范城市的稱號等。但廣州在水體修復上是花了大力氣的。 水生態環境司司長介紹說，廣州的黑臭水體也面臨很多困難，他們將城市劃分稱幾萬個排水單元，制定相應的達標工作規范，一個一個地抓，“繡花針”功夫展現...
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2022
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近年來，水務行業正走向生產智能化、工藝裝備化、設備集成化、監測數據化和管理信息化的智慧化發展道路。水表作為用水數據傳遞及結算交易的計量器具也逐步揭開了智能化升級的帷幕。 水表智能化升級助力智慧水務發展 水表作為日常計量器具，它的身影在人們的生活中隨處可見，在用水計量、貿易結算、供水控制等方面扮演著重要角色。傳統的機械水表數據面臨著抄收、人工成本高、數據準確性低、入戶難等問題。安裝智能水表后，抄表員能夠利用遠程抄表技術、智能終端閥控技術，實現自動抄表、實時監測、欠費報警等功能，實現了水表數據統計的智能化升級。 當下，我國水表行業已從傳統機械水表為主逐步過渡到傳統機械水表與智能水表并存的發展階段。 當前，我國正在進行智慧水務建設。智慧水務是通過新一代信息技術與水務技術的深度融合，充分發掘數據價值和邏輯關系，實現水務業務系統的控制智能化、數據資源化、管理精確化、決策智慧化，保障水務設施安全運行，使水務業務運營更高效、管理更科學和服務更優質。要想發展智慧水務，水表智能化是不可或缺的前提條件。 政府政策鼓勵支持，智能水表得到推廣 2019-2021年，國務院、國家發改委、工信部等多部門陸續印發了支持、規范智能水表行業的發展政策，內容涉及智能水表發展目標、智能水表的應用推廣、在新型城鎮化方面的助力等。 2021年3月13日，國家發布《“十四五”規劃和2035遠景目標綱要》，其中提...
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2022
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農穩社稷，糧安天下。在百年變局下，糧食問題正變得更加重要，今年的中央一號文件中，糧食和農產品供給被放在第一部分，顯然成為農業中非常重要的問題之一。中國農業科學院農業經濟與發展研究所產業經濟研究室主任鐘鈺表示，堅持“‘以我為主、立足國內、確保產能、適度進口、科技支撐’”的國家糧食安全策略，才能將飯碗牢牢端在自己手中。 糧食安全是社會穩定和經濟發展的基礎。我國糧食產量已經連續7年穩定在1.3萬億斤以上，糧食供給總量充足、庫存充裕。在國際糧食價格大幅上漲、疫情災情等多重因素疊加影響的背景下，國內糧食價格保持基本穩定，市場運行平穩。盡管如此，但大豆、小麥、大米等糧食我國每年仍要大量進口，因為食品工業等領域需要消耗大量面粉、淀粉，加之畜牧業需要。 近年來，中俄農產品貿易明顯升溫。根據數據，2020年中國已成為俄羅斯農產品和肉類第一大出口市場。而近日，海關總署宣布允許俄羅斯全境小麥進口，并要滿足五個方面的要求，這也將不同程度地為保障國內糧食供給總量充足，滿足食品工業等領域對小麥加工的需求提供物資基礎。 當然，保障糧食安全這根發條，要擰得緊而又緊，還要穩住農業基本盤，確保農業穩產增產，依托“藏糧于地、藏糧于技”戰略等，嚴守糧食安全底線，以國內供給的穩定性應對國際環境的不穩定性、不確定性。據了解，近年來，有地方管理局在“減”上下功夫，在“質”上做文章，強化烘干機、色選機等糧食現代技術裝備支撐...
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2022
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精密測量是科學研究的基礎，在測量精度的提升下，通信、導航技術也在不斷發展，不僅使社會生活越來越便利，同時也為科學實驗提供了越來越便捷的利器。量子精密測量是利用量子力學規則，特別是基本量子體系的一致性，對一些關鍵物理量進行高精度與高靈敏度的測量。 2月23日，英國伯明翰大學研究人員在《自然》雜志上發表研究稱，世界上第一臺非實驗室條件下的量子重力梯度儀問世。這種利用量子技術的傳感器，能夠找到隱藏在底下的物體，其工作原理是利用量子物理原理探測微重力的變化，測量當原子云落下時引力場拉力的細微變化。這種利用量子技術的傳感器可找到隱藏在地下的物體，這是科學家們期待已久的里程碑，其對學界、業界和國家安全等將具有深遠的影響。 “走出實驗室”的首臺量子重力儀傳統的重力儀可以等效為懸掛有質量的彈簧，通過彈簧的伸縮從而反映出重力的變化，但由于彈簧的伸縮情況本身就是會受到地面振動的影響，需要對傳統重力儀不斷進行校準才能保持測量結果的準確性，并且每一次的讀數都需要等待足夠長的時間以平均地面振動帶來的背景噪聲的影響，并且振動的因素不僅僅局限于駛過的卡車、火車和低強度的地震活動等。 而量子重力梯度儀只有一個整體的運動模式，不存在類似彈簧的彈性特征，量子重力儀的裝置、原子團以及探測原子下落的激光會一起運動，能夠消除不必要的敏感源，同時也可以抑制地面振動等噪聲，從而提高靈敏度。量子重力儀能夠更加廣泛地運用在更...
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2022
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物聯網是工業4.0戰略的關鍵部分，該戰略致力于創建靈活且互聯的數字工廠，促進系統所有部分之間的通信。 物聯網是工業4.0戰略的關鍵部分，該戰略致力于創建靈活且互聯的數字工廠，促進系統所有部分之間的通信。 與前三場革命一樣，工業4.0旨在利用最新技術改變制造業。這一次，是先進的信息和通信技術創造了物聯網。工業4.0將物聯網與人工智能、機器學習和機器人技術相結合，以實現制造業的數字化。 物聯網是工業4.0戰略的關鍵部分，該戰略致力于創建靈活且互聯的數字工廠，促進系統所有部分之間的通信。當今物聯網、人工智能和大數據等技術的最佳方面是它們的應用范圍。這些技術適用于工廠車間以及規劃和管理等其他領域。制造商甚至可以將客戶和業務合作伙伴整合到價值和業務流程中。 如您所見，工業物聯網(IIoT)具有改善制造業的巨大潛力。如今，幾乎所有工廠都使用自動化和機器人。人工智能的使用也在加速，這提高了自動化和制造效率。隨著制造商尋找擁抱物聯網和工業4.0的方法，到2027年，智能制造市場的價值預計將達到2282億美元。以下是該行業朝著這一目標邁進的一些方式。 制造自動化中的物聯網 網絡物理系統(CPS)是工業4.0所設想的智能工廠的核心。CPS是在制造的所有部分使用傳感器和軟件的系統。這些部分可能是機器、車輛、路線、庫存和廠房本身。傳感器記錄并保存數據，然后由計算機處理以做出決策。這些決策通過執...
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監測工作亟待進行全面系統更新，牢抓智慧化成了監測系統升級的關鍵。 2022年1月，四川省49個集中式飲用水水源地水質達標100%； 江蘇全省120個縣級及以上城市集中式飲用水水源地水質，達標率100%； 青海省重要江河湖泊水功能區水質達標率100%…… 數據不會說謊，100%達標是各地水生態環境修復與保護工作的有力說明，也是環境監測水平提升下的實踐成果。 說起環境監測，“智慧化”這三個字就不能不提。《“十四五”生態環境監測規劃》就明確指出，未來環境監測的總體思路包括建設現代化智慧感知監測能力，實施天地一體智慧監測預警重大工程，以更高標準確保監測數據“真、準、全、快、新”。可以說，實現更高程度的智慧化監測是當前環境監測行業發展的主要目標之一。 湖南省相關負責人此前表示，2022年將構建智慧生態環境監測體系，繼續鞏固環境質量監測、強化污染源監測、拓展生態質量監測；河北省在地方“十四五”規劃中明確，要深化監測數據的智慧化應用，逐步將全省生態環境監測大數據納入環保大智慧平臺中去等等。 更令人欣喜的是，環境監測相關企業也自愿為智慧化監測的道路添磚加瓦。包括我們熟知的雪迪龍、先河環保等。本網水質監測領域的會員企業連華永興、佳譜儀器等也在積極擴大智慧化監測的實力。 智慧監測，要求感知高效化、數據集成化、分析關聯化、服務社會化、測管一體化、應用智能化，是一條“沒有最好，只有更好”的...
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未來工業應用移動機器人技術還將與人工智能、移動互聯網、大數據處理等技術加速融合，從而創造出新的技術、產品和應用模式。 移動機器人主要需要解決定位、規劃、控制等問題，目前重點的研究領域包括環境感知與建模、定位與導航、環境理解、多機器人協調等，未來移動機器人將朝著以下趨勢發展： “自然導航+自主路徑規劃”成為主流 移動機器人發展經歷了有軌方式(如磁帶牽引方式)、信標方式(如二維碼)、無信標方式(如SLAM，即時定位與地圖構建)的不同階段。SLAM技術可以讓機器人在無信標的情況下也能實現定位導航，具有易部署、柔性等特點，更加適合在運行環境復雜、業務經常變動的場景下應用，因此受到越來越多客戶青睞，正在成為業界主流趨勢。 行業發展顯示，導航技術的發展使設備從“車”逐漸過渡到“機器人”。隨著新技術的發展，AGV自主化、智能化的程度越來越高，AMR的演進更是廣泛擴大了行業的應用。 現階段，尚沒有任何一種能夠“包打天下”的導航方式，只能根據應用的特點來選取最適合的導航方式，不同應用對導航的要求并不一樣。在各種導航方式中，目前最受歡迎的是激光、視覺等不依賴人工環境的自然導航方式。 應用的多樣性決定了技術發展方向的多元化,衡量技術優劣的標準依應用需求不同而不同，很難用統一的標準來衡量各種不同的技術。 深度學習將廣泛應用，加強機器人對周圍環境的理解 AI中的深度學習技術在計算機視覺中的應...
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