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“工业大脑”越来越健全 综合生产效率提高20%—30%******

　　央视网消息：数字经济与实体经济加速融合，是当前我国经济高质量发展最明显的特征。

　　早过了下班点，在杭州阿里云谷园区，办公楼依旧灯火通明，不少人还在忙碌着。记者走进了其中一座办公楼，近距离感受这里的工作氛围。

　　讨论方案、敲代码、打电话、开会、连线，一层楼里几乎每个工位，每个人都在忙着工作。他们被称为行业解决方案研发工程师。

　　虽然工程师们坐在同一个办公室里，可每个人身后都牵引着一个行业、3—5家工厂的数字化转型任务。这也意味着，工程师每天要处理2800多亿条数据，调用3万多次智能算法接口。

　　负责人告诉记者，疫情三年来，恰恰是我国数字经济大发展的三年。他们的工程师团队，也从不到200人增加到了如今的400多人。

　　数字化让水泥厂越来越智能

　　繁忙的数字化工程师们加速奔跑着，他们给工厂到底带来了哪些改变？

　　在芜湖海螺水泥公司，工程师们正在将原料仓库改成无人车间。

　　改造完成后，行车的设备利用率能提升50%以上，综合生产效率可以提高20%—30%。

　　与此同时，在水泥生产线控制中心，工程师们正在对操控生产线的“大脑”——控制系统，进行数字化、智能化改造提升。

　　工程师告诉记者，有了这套新的数字化系统，可随时监控产线状态，并及时自动做出专家级的精确调整。不仅可以降低24%的人员劳动强度，还提升产品质量，产品标准偏差降低了43%。

　　如今，无人驾驶的矿车和挖机在矿山上有序地开采，检测线全自动24小时自动检测原材料的成分，水泥生产线每几分钟就自动微调一次参数以保持最佳的状态，一颗“工业大脑”在这里正越来越健全。

2100年，2/3冰川可能消失******

图片来源：pixabay

　　美国科学家进行的一项研究对本世纪不同排放场景下的冰川质量损失进行了新的预测。相关研究1月5日发表于《科学》。

　　研究表明，根据当今减缓气候变化的努力，本世纪全球可能损失多达41%，或者至少26%的冰川。

　　这些预测将被汇总到全球温度变化场景中，补充有关气候变化的讨论内容，例如在《联合国气候变化框架公约》第27次缔约方大会（COP27）上进行的讨论。

　　卡内基·梅隆大学土木与环境工程助理教授David Rounce团队发现，如果继续投资化石燃料，在未来场景中，按质量计算超过40%的冰川将在本世纪内消失，而按照数量计算，超过80%的冰川可能会消失。在最好的低碳排放场景下，全球平均温度的上升相对于工业化前水平被限制在1.5℃以内，但按质量计算仍有超过25%的冰川质量将消失，按照数量计算则有近50%的冰川将消失。

　　按照冰川的标准，这些消失的冰川大多数都很小（不到1平方公里），但它们的消失会对当地的水文、旅游、防灾和文化价值产生负面影响。

　　该研究为区域冰川建模提供了更好的背景，Rounce希望这有助于促使气候政策制定者将温度变化目标降低到2.7℃以内——这是《联合国气候变化框架公约》第26次缔约方大会（COP26）承诺的目标。

　　如果温度上升超过2℃，则欧洲中部、加拿大西部和美国等地的较小冰川将受到不成比例的影响。如果温度上升3℃，这些地区的冰川几乎将完全消失。

　　Rounce指出，冰川对气候变化的反应需要很长时间。他将冰川描述为流动极其缓慢的河流。今天的减排努力并不能消除以前排放的温室气体，也不能阻止温室气体对气候变化的影响。这意味着即使完全停止碳排放，其正面效应也需要30年至100年才能反映在冰川质量损失率上。

　　许多因素决定了冰川质量的流失，Rounce的研究推动了用模型解析不同类型的冰川的研究，包括潮汐冰川和碎片覆盖的冰川。前者指漂于海洋的冰川，这导致它们在这个边界失去了很多质量。后者则指被沙子、岩石和巨石覆盖的冰川。

　　Rounce此前的研究表明，碎屑覆盖层厚度和分布可能对整个区域的冰川融化速率产生积极或消极影响，这取决于碎屑的厚度。在这项最新研究中，他发现，解释这些过程对全球冰川预测的影响相对较小，但在分析单个冰川时却发现了质量损失的巨大差异。

　　该模型还使用前所未有的大量数据进行了校准，包括对每个冰川的单独质量变化进行观测，从而提供了冰川质量变化的更完整、更详细的图像。可以说，超级计算机对于支持最先进校准方法的应用和不同排放场景的大规模集成必不可少。（王方）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）