暴雨引發次生災害 如何避險逃生？一文了解
2025-11-06 02:40 4,359次浏览銀川8月7日電 (記者 李佩珊)8月7日，記者走進寧夏固原市涇源縣的菌菇產業基地，近萬支菌棒整齊排列，形成綿延不絕的「菌棒矩陣」。在這些孕育生命的基床上，形態各異的蘑菇正悄然綻放，仿佛大地撐開的無數「小傘」，共同撐起了這片土地上鄉村振興的豐收圖景。 農戶採收成熟的蘑菇。 吳文春 攝 地處六盤山腹地的涇源縣，憑藉1800至2000米高海拔、650毫米以上年降水量的冷涼氣候優勢，精心培育菌菇特色產業，構建起完整的「種植-加工-銷售-旅遊」全產業鏈體系，讓小小菌菇成為帶動農戶增收的「致富傘」。 新鮮採摘的蘑菇。 吳文春 攝 在涇源縣黃花鄉羊槽村菌菇基地內，農戶正忙著採摘成熟的黃金菇。基地外，包裝完好的黃金菇已全部裝車，即將運輸到各地消費者的餐桌上。據負責人於紅兵表示，僅黃金菇的種植、採收環節就已帶動30餘名村民實現穩定就業，「採蘑菇的農戶月收入超過了3000元，真正實現了掙錢顧家兩不誤。」他表示。 今年，涇源縣出臺《2025年菌菇產業專班工作方案》，配套4項精準獎補政策，投入專項扶持資金3000餘萬元，推動產業規模持續擴大。為夯實產業發展基礎，涇源縣6家菌菇生產企業持續發力，其中3處標準化菌棒生產車間年產能突破600萬棒。配套建設的保鮮庫、分揀晾曬車間和烘乾生產線等設施，為村民提供了菌棒生產、產品初加工等多樣化就業選擇。 目前，涇源縣已建成10處設施大棚菌菇栽培基地和11個仿生林菌基地，帶動33個村集體經濟組織共同發展，1457戶農戶通過參與菌菇種植實現家門口就業。不止如此，在菌菇產業鏈中下遊，4個現代化菌菇交易中心、4座冷鏈倉儲設施和6家專業分揀企業高效運轉，創造了大量分揀、包裝、物流等就業崗位。 據統計，涇源縣今年菌棒上架量突破1000萬棒，黃金菇等特色品種在黃花鄉羊槽村試種成功，涇河源鎮、大灣鄉等地新建的食用菌種植基地有效帶動周邊村民就業，全縣菌菇產業鏈就業人數近5000人。 「我們通過品種多元化、品質標準化，讓產業鏈各環節都能創造就業機會。」涇源縣農業綜合服務中心副主任李志廣介紹，當前正在推進2個菌菇產業園、2處現代化菌棒生產車間建設，計劃培育18個專業種植示範村和1000戶庭院種植示範戶，預計將新增大量就業崗位。 從田間地頭到交易市場，從初級加工到品牌打造，涇源縣通過全產業鏈布局，讓菌菇產業成為就業「蓄水池」和增收「新引擎」。隨著產業鏈持續完善，越來越多的農戶正分享著產業發展的紅利，這條綠色產業鏈已成為鄉村振興路上的亮麗風景。(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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