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智能制造为工业经济赋能助力******

　　在重庆青山工业有限公司，汽车变速器装配生产线上一派忙碌景象，只见智能小车穿梭运输物料，工业机器人挥动手臂协同作业，一台台变速器有序生产下线……这家企业通过建设汽车传动系统智能工厂项目，实现生产物料循环取货、工艺数字化设计、供应链协同等，大幅提高了企业生产运行效率。

　　前不久，工信部公示2022年度智能制造示范工厂揭榜单位和优秀场景名单，包括青山工业在内的6家重庆企业跻身智能制造示范工厂，10家重庆企业的15个典型应用场景入选智能制造优秀场景，凸显重庆深耕智能制造进一步取得实效。

　　作为国家重要制造业基地的重庆，加快打造“智造重镇”，着力推动传统产业智能化升级、培育壮大智能产业，产业结构调整和转型升级迈出坚实步伐。从行业领先的龙头企业，到海量的小微企业；从传统的钢铁、化工等行业，到先进的通信技术行业……如今，“数字之花”开遍山城，智能制造持续为工业经济赋能助力。

　　汽车产业是重庆的主导产业。在重庆长安汽车股份有限公司智能化工厂，只见数字化组装线上工业机器人灵活地进行冲压、焊接等一系列操作，一辆辆汽车陆续生产下线……“我们对整车产品和生产环节同步实施智能化升级，智能化工厂设备自动化率达92%。我们还掌握了智能互联、智能驾驶等600余项智能低碳技术，多款智能化车型已成为公司的拳头产品。”重庆长安汽车股份有限公司相关负责人说。

　　“如今传统行业也变得高端化，伴随下游客户对我们生产过程的信息化监管和质量追溯提出要求，我们决心实施智能化升级，为未来发展赢得主动。”重庆歇马机械曲轴有限公司董事长曹正素说，公司连续投入大量资金用于智能化改造，生产效率提高30%以上，产品不良率降低一半，2022年该公司成功获得国外高端通机品牌订单。

　　来自重庆市经济和信息化委员会的数据显示，近年来重庆累计推动11.3万家企业“上云上平台”，累计实施4800余个智能化改造项目，建设734个数字化车间、127个智能工厂，示范项目的生产效率提升58.9%，一大批企业实现“华丽转身”。

　　记者了解到，为持续培育壮大智能产业、推动传统工业智能化升级，重庆还将进一步补链、强链，做大做强智能产业集群；同时加快打造智能工厂、数字化车间，提速5G基站等新型基础设施建设，助力更多企业从“制造”迈向“智造”。（新华社记者 黄兴）

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）