一隻烤鴨為何只賣25元?不久前,相關話題登上熱搜。 在山東沂南,依託現代化養殖繁育技術,一隻櫻桃谷鴨從孵化到出欄只需50多天,做烤鴨的白條鴨坯成本不到10元錢一隻。別看鴨坯不貴,養鴨絕非虧本買賣。鴨掌、鴨脖被製成休閒食品,鴨毛被收購後變身羽絨製品,鴨血、鴨油都有用武之地。一隻鴨子被充分利用的背後,是養殖業的現代化發展。育種孵化、屠宰加工一條龍,飼料加工、熟食生產全業態,形成了完整產業閉環,實現了價值的有效提升,成就了200億元大產業。 科技與產業的躍升,正在刷新人們的認知。一些曾被認為是無用的東西,搖身一變成為優質資源。比如,在大米加工中,將易酸敗的米糠用於壓榨稻米油、提取米糠脂,變「黃色汙染」為「金色利潤」;在煤炭開採中,將副產品煤矸石用於製作建築材料莫來石,讓「煤渣渣」變成「香餑餑」…… 如果說「物盡其用」重在「吃幹榨淨」、減少浪費;「點石成金」則要打破局限、轉換賽道。 時下,以個性、跨界、融合等為特點的產業持續發展、產品推陳出新,發揮「價值倍增」效應,有的對固有模式形成顛覆性改變。 一根玉米,經過「七十二變」產出聚乳酸,進而成為可降解心臟支架的重要材料;一塊菜地,讓城裡人認養種植,助農戶增收致富,離不開對消費心態的敏銳把握。無論是從無到有的科技創新,還是資源重組的模式創新,點石成金的關鍵在於打破路徑依賴、激發創造性思維,從習以為常中開掘新價值。 進入高質量發展新階段,資源環境約束趨緊,「大水大肥」的發展方式對於包括農業在內的各產業都不再適用;而「低垂的果子」已經摘完,迫切需要激發更多化腐朽為神奇的飛躍。以綠色為底色,以創新為引擎,物盡其用與點石成金,為向前發展提供了新的推動力。 這裡蘊含著節流和開源的關係。必須看到,減損也是增產,降耗就是增收。尤其對於超大規模經濟體而言,一度電的節約,一平方米土地的利用,乘以龐大的經濟係數,都不是一件小事。以產業創新高效利用資源,提高全要素生產率,也是一種開源。 這裡包含著固本與開新的方法。新質生產力蓬勃發展,正讓傳統產業煥發新的生機。在換道超車的同時,也要堅決摒棄那些「傳統產業已到達天花板」「脫實向虛才是出路」的論調,用兩條腿走路。 一束秸稈曾是一道治理難題,如今從當燃料到做飼料,從造漿做紙到轉化為高質量石墨烯,秸稈再利用由淺入深,不斷開闢新天地。共享單車、電子商務曾是廣被談及的新聞,如今已融入日用而不覺的生活。這啟示我們,創新的本質就是解決問題、推動發展,創新不止步,發展無止境,中國經濟需要更多「向新力」。 細節優化與系統變革,降本增效與開闢新路,創新不只一途,都值得鮮花與掌聲。鼓勵新點子,呵護新苗子,搞活新路子,中國發展優勢的「護城河」將更加寬廣。 石 羚 《人民日報》(2025年08月05日 第 04 版)
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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