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　　　　指通过一系列有效的碳减排措施和碳吸收手段，在一定时间内实现二氧化碳的排放量和吸收量基本平衡。它与完全消除碳排放的“零碳”目标不同，并不要求将二氧化碳排放完全归零，而是在保障生产和生活质量的同时，通过高效的减排技术、优化能源结构、提升能源利用效率以及加强碳捕集与封存等，最大限度地减少碳排放。要实现近零碳，必须采取一系列跨领域措施，包括能源转型、交通优化、建筑节能、资源循环利用等，同时推动减污与减碳的协同效应。2024年，中国在推动“双碳”目标方面有了显著进展，多个城市启动了近零碳建设试点项目，取得了积极成效。例如：在近零碳园区的建设中，采用了分布式能源系统、低碳工艺、碳信用等措施，使园区的碳排放与碳吸收达到动态平衡；近零碳工厂通过自主减排和外部减排项目或碳信用抵消，实现生产和服务过程中温室气体排放量接近于零。随着技术进步和政策推动，近零碳将有望成为全球发展的新常态，并为应对气候变化和实现可持续发展提供有力支撑。

12月26日，河南新乡市委有关部门就澎湃新闻刊发的调查报道《危险的动力电池拆解作坊》进行回复。据该有关部门工作人员介绍，新乡市委市政府高度重视，分管市领导专门召开了专题会，召集环保、工信、市场监管等相关部门及报道中涉及到的县区负责人安排下一步的调查整改工作。

　　　　尽管人工智能在语言生成上取得成功，在许多其他任务上还不能实现领域的通用性。比如医疗诊断，目前我们还没有开发出适用于各种疾病的计算机医疗诊断系统。另外，大语言模型只会说（生成语言），不会干（行动）。还有大量的任务，特别是复杂的任务，人工智能目前还无法完成。我们离真正的通用人工智能仍有一定距离，其原因就在于，传统人工智能对人类（大脑）的思考、感知与动作等方面的模拟是相互分开的，而且与环境隔离。具身智能则强调物理身体、环境感知与反馈的重要性，并通过它们实现与外部世界的交互。这正好弥补了传统人工智能的不足，使机器通过与环境的反复交互，逐渐学习适应环境并优化其决策和行动，不断迭代，完成更多、更复杂的任务，这就是新的学习范式——强化学习。由此可见，具身智能将使人工智能在更广泛的环境下，完成更多的任务，向通用人工智能迈进。