外交部：中國已對75國實行單方面免籤或全面互免籤證、55國實行過境免籤
2025-12-20 01:02 1,297次浏览台州8月8日電(傅飛揚 張光劍 鄭燕睆)連日來，浙江省台州市仙居縣湫山鄉楊岸村的古楊梅園裡，梅農朱西團忙著將茶餅和樹枝發酵成有機肥，為古楊梅樹殺蟲殺菌，期待來年結出更大更甜的楊梅。 仙居是世界人工栽培楊梅起源地之一，擁有超1600年的楊梅栽培史，形成了獨特的「梅—茶—雞—蜂」古楊梅群複合種養系統。該系統於2023年11月通過聯合國糧農組織認證，成為全球重要農業文化遺產。 近日，仙居古楊梅群複合種養系統一景。仙居縣委宣傳部供圖 走進楊岸村的楊梅園，古楊梅樹枝繁葉茂，茶樹鬱鬱蔥蔥，土雞在林間踱步，蜜蜂穿梭於花叢。「楊梅樹為茶樹阻風抗寒，雞糞給果樹施肥，蜜蜂助力授粉，一畝山地能增收2萬元。」仙居縣特產技術推廣中心副主任應錚崢介紹說，這套系統巧妙串聯起農戶全年的勞作，實現「四季有活幹、月月有收入」。 時光撥回20年前，隨著東魁楊梅等現代品種興起，不少梅農砍掉百年古樹改種新品，古楊梅群面積加速萎縮。「古楊梅樹是不可複製的活遺產，消失一棵就少一棵。」仙居縣古楊梅協會(籌)會長宋驍說。 保護的關鍵是「摸清家底」。2016年，仙居縣政府成立工作組，對該縣古楊梅樹開展普查，摸排出13425棵百年以上的古楊梅樹。2021年，當地又利用數位技術構建生態監測體系，為每一棵古楊梅樹頒發數字身份證，實時監測古樹信息、養護等數據。「數據化管理讓保護更精準，也為後續開發利用打下基礎。」仙居縣農業農村大數據發展中心主任泮丹丹說。 讓梅農主動參與保護，離不開經濟激勵。古楊梅果風味濃鬱，釀酒價值高，於是仙居出臺政策，對收購古楊梅釀酒的企業給予資金補助。 當地一家酒業公司負責人楊春林率先響應，將廢棄山洞改造成天然酒窖：「收購價提高後，單株古樹效益可能超過現代品種，老百姓的保護積極性自然高了。」 在此背景下，楊春林通過「企業+合作社+農戶」的發展模式，採取「大戶帶散戶、基地帶農戶」的方式，進一步提升古楊梅鮮果品質，打響古楊梅酒品牌。目前，楊岸村年產楊梅酒50餘噸，年銷售額500多萬元，古楊梅收購價可達20元每公斤。 如今，仙居已集聚20多家楊梅加工釀造企業，針對林下茶葉、土雞、蜂蜜等土特產銷路問題，該縣300多名「共富聯絡員」上山入戶收特產，通過區域公用品牌「神仙大農」集中銷售。當地推出的「梅茶雞蜂」農遺禮盒，今年上半年銷售額達550萬元。 仙居縣政府相關負責人表示，當地正籌建「梅茶雞蜂」複合種養研學基地，探索「文化研學+農文旅融合」新模式，通過「育優種、提品質、深加工、拓渠道、強品牌」多端發力，讓千年農遺資源融入強村富民的共富新路徑，讓古楊梅群在新時代結出更多「共富果」。(完)
北京8月13日電 (記者 劉育英)2025世界人形機器人運動會將於8月14日在北京國家速滑館開幕。記者在會前探營了解到，相對於人的通信，「人+機器人」對通信網絡提出新的挑戰，因此本屆賽事不僅是機器人的賽場，更是5G-A與具身智能深度融合的「未來實驗室」。 記者看到，在各個不同場景，參賽機器人的測試演練正在緊張進行中。北奧集團副總經理張洪峰介紹，在1.2萬平方米的冰絲帶賽場中，鋪設有田徑競技賽跑道、設有足球場，還設置了工廠倉庫、醫院藥房、酒店等逼真模擬場景。 2025世界人形機器人運動會將於8月14日在國家速滑館開幕。來自全球十幾個國家的隊伍正在緊張地進行5V5足球測試賽。(中國聯通供圖) 在足球訓練場中，來自全球十幾個國家的隊伍正在緊張地進行5V5足球測試賽。參賽隊伍激烈的吶喊和人形機器人起步、奔跑的機械摩擦聲音在賽場中環繞。 與單純人的賽事不同，「人+機器人」的賽事對通信網絡提出了新的需求。加速進化賽事運營負責人王永皓表示，人形機器人對於網絡時延、大上行能力有較高的要求。 現場工作人員解釋說，機器人對網絡的需求與人對網絡的需求不同。 一是需要超大帶寬，滿足機器人的傳感器、攝像頭把大量數據回傳到雲端或邊緣節點的需求；二是需要低時延，人的通信網絡幾十毫秒時延可滿足需求，但對機器人而言，時延低到幾毫秒才能滿足需求；三是大連接，幾百臺機器人在一起比賽，大量的傳感器、控制器需要網絡的大連接能力。因此，這需要對現場網絡進行創新。 北京聯通副總經理秦洋表示，作為2025世界人形機器人運動會的全球官方合作夥伴，中國聯通在本次賽事中面臨「人+機器人」的全新服務挑戰。北京聯通依託全光網絡的超低時延特性，結合AI算力的高效調度能力，聯合生態夥伴共同打造智能賽事環境。此外，全場館部署了5G-A網絡，通過5G-A低時延、大上行、高可靠、廣連接的特性，為賽事提供智能、可靠、安全的網絡服務，並致力於把「為人而建」的5G-A網絡，升級為「人+具身智能共生」的新一代智慧底座。 此次規模宏大的機器人運動會為「5G-A x AI」創新應用孵化提供了一個良好的演武場。王永皓表示，下一步計劃將5G-A網絡與機器人深度結合，孵化更多場景及創新應用。(完)
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