營口8月12日電 (王涵)盛夏時節,遼寧營口團山國家級海洋公園內,曾經因圍海養殖而淤塞退化的濱海溼地,如今已重現生機。當地標誌性的「北海紅海灘」景觀得以恢復,成為踐行「綠水青山就是金山銀山」理念的生動縮影。 灘涂上,大面積補種的赤紅鹼蓬草生機勃勃;由廢舊漁船改造而成的「古船走廊」成為特色遊覽設施,吸引遊客駐足體驗。監測數據顯示,經過四年生態修復,這片率先通過渤海攻堅戰驗收的區域,生物數量顯著增長。 據記者了解,技術人員在拆除原有的養殖建築並平整場地後,採用「無外來物種、無硬化工程、無廢渣外拋」的無痕模式實施修復:通過回填泥沙、投放沙蠶等底棲生物、補種本地蘆葦與鹼蓬草,構建自維持生態系統。監測顯示,曾被割裂的70.38公頃溼地生態功能有效恢復,沙蠶生物量增長175%,新增14.2公頃納潮區顯著改善水動力。為鳥類提供食物與棲息地的同時,更使「北海紅海灘」重現生機。 鹼蓬草的成功補種並非易事。技術人員介紹,若簡單撒種,潮水極易將種子衝刷殆盡。為避免這一情況,團隊摸索出「開溝條播」技術:先用耙具在灘涂上開鑿淺溝,將種子播撒其中,再進行覆土。覆土厚度需精準把控——覆土過厚阻礙發芽,過淺則被潮水衝走,需持續補種。 蓋州市北海服務中心主任馮源說:「通過踐行『兩山』理念,咱們嚴格按要求執行,自然環境好了,生活水平也上來了。我感覺這是最正確的、最高瞻遠矚的措施。」 營口團山國家級海洋公園紅海灘。王涵 攝 在應對公園北側558米受損岸線的侵蝕問題上,北海服務中心團隊面臨嚴峻挑戰:該區域風浪強勁,直接種植用於生態固灘的鹼蓬草等植被極易被浪潮衝刷,無法有效固著生長。基於「因地制宜」的生態修復原則,團隊果斷放棄了傳統的混凝土堤壩方案,轉而選用當地天然玄武巖塊石構建生態護岸。 這些取自本地的玄武巖塊體,通過精心設計的錯縫幹砌工藝,形成穩固且富含孔隙的結構。這種構造不僅顯著消減了波浪的衝擊能量,其表面及孔隙更為藤壺、貝類等海洋生物提供了理想的棲息空間,進一步增強了岸線的生態韌性。監測數據顯示:修復後該段岸線年侵蝕速率大幅下降超過80%。 營口團山國家級海洋公園北段生態護岸現場。王涵 攝 如今,重現生機的「北海紅海灘」景觀與這道堅固而富有生機的塊石護岸,共同構築起抵禦侵蝕的自然防線。營口團山國家級海洋公園的蛻變,成為「兩山」理念在渤海之濱的一次生動實踐。退潮後的灘涂邊,孩子們提桶尋覓沙蟹的歡聲,與遊客在古船走廊的打卡身影,交織成生態惠民圖景。 這片重煥生機的濱海溼地,以「紅灘綠葦、石陣護岸」的修復樣本,為渤海綜合治理提供可複製經驗,築牢北方藍色生態屏障。(完)
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來,人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場,大家紛紛好奇,究竟還有什麼運動是機器人做不到的? 「某種意義上,目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過,要讓機器人跑得非常快、跳得特別高,會受到硬體限制,完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日,宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標:真正去幹活 2025年春晚上,一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示,上半年整個機器人行情非常火爆,從需求端拉動了整個行業發展,包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過,目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段,跳舞、功夫、運動樣樣行,未能真正走進人們的日常生活。 對此,王興興向記者解釋,很多技術的進步需要一些時間,一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動,當下還不太現實。在這個時間點,我們用AI(人工智慧)技術,讓機器人做些運動、表演,反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期,對於普通人來說可能用途有限,沒有圖形界面,也沒有word,很多情況下,要有電腦先出來,有一些開發者在上面開發更多軟體,過幾年軟體功能越來越多了以後,電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻:王興興:普通人用上人形機器人,還需要時間來源:中國新聞網 王興興強調,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力、提高生產。從時間上看,可能2-3年會有明顯的技術進步,大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年,機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼,限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢? 他分析,很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高,從技術層面或者純AI的角度來說,目前的硬體完全夠用,當然還不夠好,要持續進步,而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前,大語言模型已經做了很長時間,但是大家覺得模型很『傻瓜』,很難在實際中應用。」王興興認為,快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析,與語言模型領域不同,具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動,但在機器人領域,無論用什麼方法去採集數據,放到機器人上跟實物的偏差還是較大,效果不是很理想。 「未來2-5年,大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型,這是很重要的,此外,更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信,如果有更大的技術突破,未來幾年,全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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