in热点｜微软签署史上最大碳清除协议，永久清除333万吨二氧化碳；最懂打工人的AI特助万知来了！

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来源 | 环球零碳、腾讯研究院等

编辑｜jiang

01. 微软签署史上最大碳清除协议，永久清除 333 万吨二氧化碳

微软和瑞典能源公司Stockholm Exergi周一（5月6日）宣布，两公司签署了一项协议，将永久清除330万吨二氧化碳。Stockholm Exergi在一份声明中说，与微软签订的合同是迄今为止世界上最大的碳清除协议。该公司称，计划从 2028 年开始向微软交付碳清除证书，并将持续十年。这家为斯德哥尔摩市民提供电力的公司计划建设一个碳捕集与封存项目，每年将永久性地清除80万吨二氧化碳。

碳捕集项目计划于 2025 年开工建设，项目将安装在斯德哥尔摩 Exergi 的生物质发电厂，这是欧洲最大的生物质发电厂。该发电厂燃烧林业和造纸厂的废料来生产热能和电力。（来源：CNBC）

in有话说

这些材料在焚烧过程中释放的二氧化碳将从发电厂排放的气体中去除，液化后永久储存在地下。Exergi 公司正在出售相当于100万吨二氧化碳的碳清除证书，以帮助企业实现净零排放目标。

02. 郑州： 2035 年建成 “ 中原氢都 ”

郑州市人民政府办公厅印发《郑州市氢能产业发展中长期规划(2024—2035年)》(下称“规划”)。

规划提出三大节点目标，到2025年，初步建成氢能产业发展生态体系，产业创新能力不断提高，氢能关键技术取得突破性进展，氢能在交通领域示范应用有序推进，产业空间布局持续优化，氢能应用领域不断拓展，氢能产业集聚发展趋势显著，郑汴洛濮氢能走廊郑州节点基本建成，具备“中原氢都”建设条件。郑州市氢能产业总产值达200亿元。（来源：郑州人民政府网）

in有话说

据了解，到 2030 年， “ 中原氢都 ” 建设深入推进，低碳氢年供应量达到 3 万吨 / 年，燃料电池车辆推广不少于 5000 辆。到 2035 年，氢能产业总体规模达到国内领先水平，总产值规模突破 1000 亿元，建成具有国际影响力的 “ 中原氢都 ” 。

03. 美国调查中国电动汽车？工业和信息化部回应

近期，美国政府以威胁国家安全为名，宣布将调查中国制造的电动汽车，同时欧盟发布条例，要求海关对自中国进口的电动汽车进行登记。对此，工业和信息化部相关负责人表示，部分国家和地区在缺乏充分证据支持情况下，执意推进实施对我国电动汽车贸易限制举措，既不符合 WTO国际贸易规则，也将严重扰乱全球汽车产业链供应链，损害全球消费者利益。这既不利于全球汽车产业发展，也将迟滞自身电动化转型进程。（来源：央视新闻）

in有话说

工业和信息化部表示，发展新能源汽车是世界各国推动经济社会绿色低碳转型的必然选择。近年来，我国坚持走绿色、低碳、可持续发展道路，顺应产业变革趋势，统筹推进技术创新、推广应用和基础设施建设，培育了最大的新能源汽车消费群体，有力推动技术进步和产业生态建设，向国际社会供应了性价比高、品类丰富、质量可靠的新能源汽车原材料、零部件和整车产品，为全球新能源汽车产业发展提供了实践经验、注入了强劲动力。

04. 德国高性能电池即将登陆中国

德国促进可持续物理技术研究会在斯图加特市举办的“投资中国”德国专场推介活动中宣布，其专家团队经过近两年的深入研究与开发，成功开发出一种全新的高性能、高安全性固态钠硫电池全自动连续生产工艺。据悉，该工艺的应用可使电池能量密度大幅提升至1000wh/kg以上，同时负极理论装载容量亦可高达20000wh/kg。

德国专家团队在此次推介活动中详细介绍了这项具有划时代意义的德国专利工艺。该工艺充分融合了德国在高真空、全自动、核物理、磁悬浮等领域的技术优势，并对当前固态电池研发领域的一些误区进行了深入的改进。通过一系列技术创新与突破，该工艺提出了离子印刷和多孔集流等前沿概念，实现了钠硫电池在全真空环境中的全自动连续生产，不仅大幅降低了生产成本，还显著提高了产能。（来源：国际能源网）

in有话说

据了解，目前，该生产工艺的总体设计已完成，并与中德两国的多所高校建立了紧密的合作关系，共同推进研发中心和试验产线的建设。预计在今年底，该工艺将完成设备样机和电池样品的研发，并在明年底具备量产能力。

05. 上汽集团称充分配合了欧盟电动汽车反补贴调查

欧盟对中国产电动汽车的反补贴调查正在进行之中。5月6日，针对欧盟委员会发出的“未提供足够信息警告”，上汽集团向财新回应称，已经充分配合欧盟调查，并根据世界贸易组织和欧盟规则提供了所有必要信息。

2023年10月，欧盟委员会正式启动对中国产电动汽车的反补贴调查。调查预计不超过13个月，欧盟委员会可以在调查启动后9个月征收临时反补贴税。上汽集团、比亚迪和吉利汽车是反补贴调查抽样企业。据财新了解，2024年1月，欧盟委员会工作人员陆续对三家中国企业进行了现场调查。（来源：财新网）

in有话说

近日，路透社报道援引两名知情人士信息称，欧盟委员会向三家中国企业发出警告，称它们没有提供关于补贴、运营和供应链等方面的足够信息。欧盟委员会在没有这些信息的情况下开展调查，将不得不启用 “ 可获得事实 ” 规则，对相关进口产品征收更高的关税。三家中国企业可以对欧盟委员会的警告作出回应。

06. 最懂打工人的 AI 特助万知来了

特斯拉零一万物正式官宣了一站式 AI 工作平台 ——万知。它可以做会议纪要、周报、写作助手，还可以速读任何文档，帮你做PPT，更关键的是，它更适合中国职场宝宝体质，是为国内打工人量身打造的神级生产力工具。

这款最适合中国宝宝体质的AI个人特助，直接让打工效率原地×10！5000页长文档速读，2分钟搞定PPT，表格公式代码全输出。而且，CEO李开复还亲自出任首席体验官。（来源：腾讯研究院）

in有话说

为了将这位古希腊掌管职场的 AI 之神请出来，零一万物团队利用自研领先的大模型基础平台与 RAG 检索增强生成技术，针对 AI 问答、读文档、 PPT 等场景进行了专门的加速和优化，万知可在 10 秒内完成数十万字超长文档阅读、 2 分钟内完成 PPT 图文制作，在 PC 端进行极速解读中英文专业图表。

07. 让机器准确「看懂」手物交互动作，清华大学等提出 GeneOH Diffusion 方法

近日，清华大学、上海人工智能实验室和上海期智研究院发布了一篇名为《 GeneOH Diffusion:Towards Generalizable Hand-Object Interaction Denoising via Denoising Diffusion》的论文，提出了一种新的去噪方法 ——GeneOH Diffusion。该研究已被ICLR 2024接收。

GeneOH Diffusion 主要用于改善手和物体交互（Hand-Object Interaction, HOI）过程中的噪声问题。简单来说，就是当机器或者计算机视觉系统尝试追踪和理解手和物体之间的交互时，经常会因为各种原因（比如遮挡、光线变化等）出现误差。这篇论文提出的技术就是用来减少这些误差，使得机器能够更准确地理解和模拟手与物体之间的交互。（来源：新智元）

in有话说

最令人惊讶的是， GeneOH Diffusion 仅仅在包含刚性物体交互数据上进行了训练，但它依然能够近乎完美地复原出一段自然真实的人打开剪刀的序列 。即便输入数据未能提供有效的接触信息，并且包含了由视觉算法错误导致的异常噪声，经过 GeneOH Diffusion 去噪处理后的序列仍然展现出了合理的接触点、自然的手部运动轨迹，以及手物运动一致的操控动作。

08. 中国天眼 FAST 寻获球状星团中迄今最长周期脉冲星

4月20日，针对长周期脉冲星探测存在的难点问题，在过去一年多时间的研究工作中，周登科、中国科学院国家天文台副研究员王培、研究员李菂等人使用了一种新的搜索方案，并成功在球状星团中寻获了长周期脉冲星。研究团队在球状星团 M15 中发现了自转周期分别为 1.9 秒和 3.9 秒的两颗长周期脉冲星，分别命名为 M15K 和 M15L。M15L 也是目前发现的球状星团中自转周期最长的脉冲星。（来源：机器之心）

in有话说

天文学家的工作就是试图从天文观测数据分析中发现或验证自然的基本规律。在没有现代计算工具的时代，以开普勒为代表的天文学家便从大量的天文观测数据中总结出了行星运动规律。我们现在可以利用大型计算集群与智能计算方法，科研效率大大提升。

09. 特斯拉 Optimus 人形机器人进厂打工

近日，Tesla Optimus 官方发布了新的 demo 视频，展示了二代 Optimus 人形机器人的最新进展。这次，Optimus开始进厂打工了，在特斯拉电池工厂学会了分装电池，并且走得更快更远更稳。

在过去的几个月里，特斯拉出色的制造团队制造出了更多的机器人，以便进行研究并收集人工智能数据。团队训练并部署了一个神经网络，允许 Optimus 开始执行有用的任务，例如从传送带上捡起电池单元并将它们精确地插入托盘中。这个神经网络完全端到端运行，这意味着 Optimus 只消耗来自机器人 2D 摄像头的视频以及板载本体感受器上的数据，并直接产生关节控制序列。

Optimus 完全在机器人的嵌入式 FSD 计算机上运行，由板载电池供电。这样的设计使得单个神经网络可以通过添加更多样化的数据到训练过程中来执行多个任务。（来源：机器之心）

in有话说

虽然目前 Optimus 还不完美，速度还有点慢，但我们看到了越来越高的成功率和越来越少的失误。特斯拉还训练 Optimus 从失败案例中恢复，并看到了自发的校正发生。团队正在进行进一步的工作，以使 Optimus 移动更快，以及应对更恶劣的地形，同时不牺牲它的人性化特性。团队还将专注于可重复性、训练神经网络处理动态校准和机器人之间的微小差异。很快会有更多的更新。

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