黑土地上謀「種」計 中國生物育種大會破解糧食安全題
2025-10-24 18:40 8,263次浏览新華社西安8月5日電 題：紅底色 綠生態 新動能——陝甘寧革命老區舊貌換新顏 新華社記者張斌、梁軍、張瀚暘 盛夏，行走在陝甘寧革命老區，只見黃土高原的溝壑間，晨曦穿透薄霧，映照著這片紅色土地。 陝甘寧革命老區在我們黨歷史上具有十分重要而特殊的地位，它作為土地革命戰爭時期創建的紅色革命根據地，是黨中央和紅軍長徵的落腳點，也是黨帶領人民軍隊奔赴抗日前線、走向新中國的出發點，鍛造了偉大的抗戰精神、延安精神。 如今，這裡的山峁間跳動著綠色脈搏，機房裡奔湧著數字浪潮，紅色基因浸潤的土地上，正書寫著高質量發展的時代答卷。 紅底色：精神血脈的時代傳承 陝西省延安市金延安文化旅遊產業園區內，一場名為《延安十三年》的紅色歌舞劇拉開序幕。隨著一聲「紅軍來了」的急促呼喊，演員們快步穿過人群，遊客們不由自主地追隨前行，走進那段烽火歲月。 不斷探索創新表達、強化遊客體驗，延安紅色旅遊持續升溫。2024年，延安累計接待遊客4731.5萬人次，同比增長12.7%，無數遊客從革命舊址裡汲取奮進的力量。 歷史的長卷在腳下鋪展。90多年前的南梁，陝甘邊區蘇維埃政府剛成立，共產黨人便在幾孔窯洞裡創辦了列寧小學，知識的火種與革命的星火一同燎原。 時代的接力棒在歲月中傳遞。甘肅省慶陽市華池縣南梁鎮列寧學校新址的多媒體教室裡，電子白板上的知識圖譜與老校址的窯洞舊桌隔空對話，山裡孩子通過雲端共享發達城市的教育資源。 寧夏鹽池縣革命烈士紀念園內，稚嫩的歌聲穿透時空。紅色講解劇《鹽耙耙 命根根》中，平均年齡10歲的小演員們赤腳站在模擬鹽灘上，再現著「生產支前線，參加打鹽隊」的場景。「鹽粒硌得腳疼，才真正明白當年先輩們光著腳在鹽池裡一耙一耙刨鹽，該有多難啊！」小演員王藝博擦著額頭的汗滴，語氣裡滿是堅定，「我們要把這份難，唱給更多人聽。」 從實景演出的沉浸式體驗到數字課堂的古今對話，再到孩童演繹的紅色記憶，變的是傳承的形式，不變的是流淌在血脈裡的初心。 綠生態：黃土高原上的生態答卷 黃河西岸的晨曦中，郝雷腰間的安全繩在百米懸崖間劃出一道弧線。這位「懸崖造林隊」的隊員懸空在近50度的斜坡上，為一株松樹壘起石坑。這是延安市宜川縣生態守護者的日常，也是黃土高原換了人間的生動註腳。 13年前，當隊長王永紅帶著隊員們第一次嘗試「吊繩種樹」時，黃河沿岸的懸崖還是光禿禿的。沒有土，就一袋袋從山下背；鑿不出坑，就用石塊壘出方寸空間。如今，一萬多畝懸崖林地已在他們腳下鋪展成綠毯。 生態的蛻變，不只發生在懸崖之上。慶陽市環縣張淌村的山峁上，村支書梁喜峰撫摸著兩米多高的樹木，想起2013年村民搶著種樹的場景。如今，「四道防線」鎖住了水土流失，慶陽成為「綠進沙退」的樣板。 慶陽市寧縣瓦窯村的養蜂人安文祥，看著山間500多個蜂箱感慨：「山綠了，花兒多了，才有這琥珀般的百花蜜。」他的蜂蜜年收入達數十萬元，線上訂單從全國各地飛來。而在寧夏鹽池縣麻黃山鄉李塬畔村，「喝黃泥水、躲黃沙」的日子已成往事，退耕還林催生的杏花經濟、窯洞民宿，讓「紅」的底色與「綠」的生機交相輝映。 從懸崖造林的「一根繩」到百萬畝林海的「一片綠」，從養蜂人的「一口甜」到鄉村振興的「滿園春」，黃土高原的生態答卷，寫在堅守裡，更寫在對未來的期許中。 新動能：老區振興的時代脈動 慶陽「東數西算」產業園區的機房內，指示燈閃爍，3.1萬個標準機架正高速運轉。海量數據在此完成分析後，已迅速反饋至千裡之外。這組穿梭於東西部的數據流，勾勒出革命老區擁抱新質生產力的生動圖景。 曾經，慶陽的帳本上寫滿「能源」與「農業」；如今，6.6萬PFlops的算力規模讓這裡成為數字時代的「西部樞紐」。從「挖煤採油」到「算力輸出」，慶陽用一條信息高速公路改寫了發展坐標。 生態牧場裡，灘羊「吃著中草藥，喝著弱鹼水」，寧夏鹽池灘羊產業發展集團有限公司以高於市場價10%的價格收購灘羊，帶動養殖戶穩定增收。從羊肉分割到毛皮製作，從主題民宿到副產品開發，灘羊已形成完整產業鏈，是當地富民強縣的重要抓手。 創新的火種，也在田間地頭燎原。延安洛川縣王掌柜果業的車間裡，進口的選果線正給蘋果「體檢」，每小時15噸的分選效率，讓洛川蘋果得以香飄海外。氣調貯藏庫延長保鮮期，直播團隊在直播間裡吆喝，數十個線上旗艦店吸引諸多粉絲，傳統果業插上了「數字翅膀」。 從慶陽的算力樞紐到洛川的智能車間，從鹽池的灘羊產業鏈到老區大地上無數正在發生的蛻變，一代代人接續奮鬥的腳步永不停息。
閱讀提示 近期，人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶，其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為，未來，可以通過建設大規模數據採集工廠等方式，加快部分場景的商業化落地，以更好跨越「最後一公裡」。 格鬥臺上，4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗，直拳、勾拳、側踢，連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上，一場人形機器人格鬥賽引發關注。 今年，被認為是人形機器人量產「元年」，人形機器人頻頻亮相各大展會，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上，200餘家國內外機器人企業參展，人形機器人整機企業數量創下新高；2025世界人形機器人運動會開賽在即，500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手…… 作為機器人技術的集大成者，人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶？其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬？對此，《工人日報》記者展開了採訪。 產業發展有基礎，技術細節存卡點 「看它走路搖搖晃晃，跑兩步就摔跤，感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事，在他看來，一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。 根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》)，今年，我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示，我國人形機器人產業前期已有一定基礎，但在一些方面仍存在短板弱項。 據了解，智能能力、運動能力和本體能力技術卡點，是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」，它們對人形機器人的發展至關重要。 「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點，導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究，他告訴記者，在運動控制方面，部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率，但持續運行時散熱不佳，致使關節溫度升高、扭矩精度下降，且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境，「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。 而在人形機器人的運動能力和本體能力之外，多位受訪專家指出，類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。 對此，高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為，機器人需要先感知外界信息，再把信息傳給「大腦」，「大腦」要加以理解、分析、推理、決策，再指揮「小腦」控制運動，現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足，由此帶來延時性問題，進而導致整套動作流程耗時較長。 供應鏈進一步完善，價格有待更「親民」 從幾年前的幾百萬元一臺，到今年的幾萬元一臺，人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來，多個品牌產品進入量產階段，價格降幅更為明顯。7月，國內某品牌推出的一款人形機器人，售價為3.99萬元起。 不過，人形機器人要進一步實現家用，現階段的成本和售價仍然較高，有消費者表示，「期待隨著國產供應鏈進一步完善，售價能夠更加『親民』。」 人形機器人為什麼「有些貴」？蔡炳貞認為，目前，無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術，還是關節模組等硬體技術，都還沒有實現標準化和統一，各個零部件主要由各機器人廠家設計定製，導致定製成本較高。 對於如何進一步降低人形機器人成本，宋宇飛建議，一方面，企業應當繼續提高自研自產能力，通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件，不斷降低硬體成本；另一方面，也應持續優化設計與生產工藝，如減少模具成本和零部件數量，提高裝配效率。 上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者，我國具有完整的人形機器人產業鏈，如果人形機器人的技術問題得以更好地解決，大規模量產和降低成本都有望實現。 「技術進一步成熟之後，產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後，人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。 拓展應用場景，加快商業化落地 從實驗室到工廠，從展臺到救援現場，再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」，人形機器人如何探索應用場景的更多可能？ 據蔡炳貞觀察，人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景，這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。 近年來，國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出，加快人形機器人在特種環境應用，聚焦3C、汽車等製造業重點領域，提升人形機器人工具操作與任務執行能力，並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試，如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠，上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。 宋宇飛建議，將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中，機器人能進入人類難以到達的危險區域，執行探測、搜救等任務，提高作業安全性和效率。」 「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面，可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱，可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人，再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。 「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單，核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者，行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題，要突破這一瓶頸，未來還需建設大規模數據採集工廠，或通過切割場景，讓一部分場景機器人先實現商業化落地。
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