長江口的風,勁吹農業科技開出新花樣。不是慢條斯理的耕耘,而是實驗室裡的突破正往田間地頭裡跑。這股勁兒,體現在長三角農業矽谷的這一年裡。在以「科技創新賦能農業產業發展」為主題的上海農業科技成果路演——崇明長三角農業矽谷專場活動中,展現出短短一年間,長三角農業矽谷的建設蹄疾步穩,農業科技創新高地的「實景圖」愈發清晰。截至目前,長三角農業矽谷累計對接各類企業及機構125家,其中註冊企業59家,合作型企業46家,13家金融機構深度參與並提供專業服務方案,7家科研院所建立聯盟或形成合作意向,「科研—孵化—產業—金融」的閉環生態體系日臻完善。科技含金量越來越足。六驥元支、佑隆生物等企業持續深耕核心技術創新,藍晶微生物等前沿企業在農業投入品研發上取得突破性進展,康碼高產、崇生生物、賽諾泰生物等農業領軍企業的生產基地也將相繼建成並實現規模化投產,都標誌著長三角農業矽谷從技術研發到產業化落地的一步步跨越。部分成果展示此次路演活動,成為農業科技創新成果閃耀的舞臺,多家企業展示了具有突破性和引領性的技術,特色種源、生物合成、現代設施、現代服務四大領域的十個前沿項目分別進行了展示。當前,規模化應用無細胞蛋白質合成技術的農業科創項目——康碼高產(上海)生物有限公司蛋白質營養液工廠已在崇明新河鎮富盛經濟開發區動工開建。據康碼高產介紹,公司研發的新型水溶肥已完成大規模試驗,其三款產品成功獲得農業農村部部級備案,為綠色高效農業提供了創新解決方案。茂灃元科技帶來小分子水溶肥智能生產線,總經理邱兢介紹,使用成套生產線設備,只需6個小時就可以將有機廢棄物製成小分子有機水溶肥,解決了種養殖業廢棄物處理痛點。「生產出的小分子有機水溶肥,可以用於糧食作物、蔬菜作物和經濟作物,具有營養全、肥效高、吸收快和效果好的特點。」今年,茂灃元科技在崇明區新村鄉投資建設年產10萬噸的小分子有機水溶肥生產工廠,目前一期示範項目已經投產。中國科學院合肥物質科學研究院智能所亮相的「海霸育種加速器」,開闢了智能育種新賽道,讓育種效率相較傳統方式提升60倍以上,新品種研發周期有望從十年以上縮短至兩到三年。該智能育種加速器,包括一個智能育種中心和三條加速線,通過離子艙、逆境艙、加代艙等軟硬體設施,可實現加速種質創新、鑑定和穩定。銀企對接環節聚焦科技成果轉化「最後一公裡」,金融服務機構針對農業科技企業輕資產、長周期的特點,量身定製多元化金融解決方案。籤約儀式上,多家銀行機構展示涉農金融產品及服務成效,現場籤署「政銀保擔貸」「農科貸」等合作協議。同時,優質水稻新品種「滬稻香軟217(崇尚217)」與特色甜玉米「金銀308」的獨佔使用許可正式落地,多家企業還與崇明區農業農村委、豎新鎮、農發集團籤署戰略協議,深化技術研發與產業落地協作。上海市農業農村委黨組成員、副主任張秩通介紹,去年6月《關於加快推進本市農業科技創新的實施意見》明確指出,要推進「長三角農業矽谷」「上海農業科創谷」「張江種穀」建設,匯聚農業科技創新資源,培育壯大涉農科技型企業,打造創新創業高地。據了解,近五年來,上海共舉辦農業科技成果路演40餘場次,促成350餘項成果通過公開平臺轉化交易,交易金額達3.3億餘元。崇明區副區長金彪表示,期待廣大科研機構、科技企業和創新英才選擇崇明,共同將長三角農業矽谷打造成為具有重要影響力的農業科技創新策源地和新質生產力培養地。
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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