成都賽區被中國足協通報批評
2025-11-19 06:33 9,217次浏览核心閱讀 近日，農業農村部會同水利部、生態環境部、交通運輸部聯合發布的《長江流域水生生物資源及生境狀況公報(2024年)》顯示，長江流域水生生物資源恢復態勢總體向好，完整性指數持續提升。要繼續加強長江珍稀瀕危物種保護，加大拯救行動措施力度。 《長江流域水生生物資源及生境狀況公報(2024年)》顯示，長江水生生物資源恢復態勢總體向好，2024年，長江幹流單位資源量為2.3千克，比2023年上升9.5%；物種多樣性水平穩步回升，2021年至2024年，長江流域累計監測到土著魚類344種，種類數比禁漁前(2017年至2020年)增加36種；棲息生境總體穩定，2024年，長江幹支流水質評價總體為優，Ⅰ—Ⅲ類水質斷面佔98.6%，比2023年上升0.1個百分點。針對長江禁漁後水生生物資源及生境恢復成效，有關專家進行了解讀。 長江部分重點保護物種數量上升，赤水河水生生物保護工作取得良好成效 重點保護物種方面，長江江豚分布範圍呈現進一步擴散趨勢，斑塊分布狀況趨於緩解，部分重點保護物種數量上升，新監測到長鰭吻鮈、紅唇薄鰍等2種國家二級重點保護物種，近30年來首次監測到胭脂魚自然繁殖。經濟魚類方面，四大家魚(青魚、草魚、鰱魚、鱅魚)在長江中遊監利斷面卵苗資源量是禁漁前2020年的6.2倍。此外，首次在宜昌和監利江段發現一定規模的䲘產卵場、在赤水河赤水市江段監測到鰻鱺。 赤水河是長江上遊珍稀特有魚類國家級自然保護區的重點區域，對於構建長江上遊生態安全屏障具有重大意義。 2017年開始實施全面禁漁以來，赤水河不同江段水生生物多樣性持續穩步提升，整體資源量明顯增加，2021年至2024年累計監測到土著魚類117種。珍稀特有魚類物種數和資源量維持在較高水平，水生生物完整性指數連續3年穩定在「良」等級。 近年來，農業農村部指導貴州、四川、雲南建立土著魚類良種繁育場，突破裂腹魚、斑鱯、鱸鯉、雲南光唇魚等土著魚類人工繁育技術。「十四五」期間，赤水河流域三省共放流珍稀土著魚類663萬尾，有效補充土著魚類野外種群資源。在赤水河幹流開展長江鱘自然繁殖試驗，通過局部水域生境改造，成功監測到人工放流長江鱘產卵行為並孵化出苗。 同時，赤水河流域實施幹支流連通修復工程。截至2024年12月底，赤水河流域基本恢復了銅車河、白沙河、古藺河和大同河等一級支流自然連通，中華倒刺䰾、白甲魚等珍稀魚類重新進入支流攝食繁殖，不同區域的魚類物種數量和資源量均明顯增加。 長江天然水域的魚類資源和多樣性仍在緩慢恢復階段 有媒體報導，長江部分水域出現魚類大量聚集，顯得「魚多了」。經過觀察研究，魚類大量聚集僅是局部水域的特定現象，不能代表長江流域水生生物多樣性已經恢復。 出現魚類大量聚集現象主要有三種情況：一是在閘壩、河灣、河口等水域，一些魚類因洄遊、索餌、繁殖、水文條件吸引等習性驅動，在特定時間會出現應激性聚集；二是在少數封閉型湖泊水庫，前期增殖放流或上遊來水導致養殖「逃逸」的四大家魚存活率上升，數量增加，個體規格增大；三是長期投餵引發「馴化效應」，在無捕撈威脅環境下，人們長期在局部水域投餵形成穩定食物源，野生魚對人類活動警惕性降低，長期駐留岸邊覓食導致魚類大量聚集。 目前，長江天然水域的魚類資源和多樣性仍在緩慢恢復階段。中華鱘、長江鱘等珍稀瀕危旗艦物種保護恢復速度緩慢，還有相當一部分土著魚保護的關鍵技術尚未突破。儘管禁漁以來新增監測到36種土著魚類，但是歷史上曾經分布的443種魚類中，還有99種沒有被監測到。 從生物機理看，水域捕撈壓力消除後，一些生命周期短、繁殖快的低營養級魚類資源首先較快恢復、個體規格增大，通過食物鏈為較高營養級魚類、鳥類提供食物，此後，不同營養級魚類種群和群落結構通過自我調節不斷優化，最終達到生物多樣性水平更高、群落結構更穩定的新平衡狀態。 青海湖的禁漁實踐也充分證明，魚類資源恢復是個長期的過程。青海湖自2001年開始全面禁漁至今已24年，但是魚類資源恢復還是比較緩慢，僅達到歷史上的1/3，目前仍需全面禁漁。 加強長江珍稀瀕危物種保護，需優化升級珍稀物種拯救行動計劃 中華鱘、長江鱘、長江江豚是長江的旗艦性物種，也是反映長江生態系統健康狀況的重要指示物種。 農業農村部持續落實拯救行動計劃，取得一定成效。今年已放流97萬尾中華鱘，根據監測結果推算，其中361尾超聲波標誌的個體已有超過60%到達長江口，在上海、浙江、江蘇等省市多處海域監測到中華鱘分布，野外資源補充成效顯著。長江江豚種群數量呈現出持續穩定的態勢。在長江幹流和赤水河幹流實施長江鱘天然水域產卵場改造與自然繁殖試驗，成功監測到繁殖，長江鱘野外種群重建邁出關鍵一步。 然而，受多種因素影響，當前珍稀瀕危物種種群恢復緩慢，物種生存危機遠未解除。中華鱘已連續8年未監測到自然繁殖，2024年到達葛洲壩下的成魚數量僅為10尾；野外監測到的長江鱘均為人工放流個體，長江珍稀瀕危物種保護形勢依然嚴峻。 為加強長江珍稀瀕危物種保護，需優化升級珍稀物種拯救行動計劃，加大拯救行動措施力度。例如，持續擴大中華鱘人工保種和增殖放流規模，開展中華鱘「江—海—江」仿生活史接力保種；組織相關省份及時排查清理水下殘存網片、魚線、錨鉤等潛在威脅物；深入推進長江鱘產卵場修復和自然繁殖試驗，推進恢復種群自我維持能力等。 《 人民日報 》
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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