湖北博士後團隊「高精尖」賽道同臺競技
2026-03-03 10:48 9,294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)
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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