賦能高校人才培養 捕捉AI時代服務業核心需求
2025-11-15 20:12 3,786次浏览最近這些年你有沒有發現，點開朋友圈，經常能看到大家曬好山好水好天氣。 出門旅遊，跟風景同框美美地拍些照片；家門口的風景，抬眼就是綠，轉角就有美。 除了看得見的美，還有更綠色的產業、越來越多的新質生產力，另外還有經濟結構的升級、生產生活方式的深刻變革。 這一切的源頭就在「綠水青山就是金山銀山」這句話。 2005年8月，時任浙江省委書記的習近平同志，在浙江安吉餘村，首次提出「綠水青山就是金山銀山」的理念。20年過去了，美麗中國一路走來，走進我們的生活，更走進我們的心裡。 視頻：看見美麗中國丨20年「灰山」變「青山」 老鄉村「長」出新業態來源：央視新聞客戶端 小溪邊、田野旁、草地上，沒有天花板的「大自然工位」，是沈晨在餘村最喜歡的辦公地點。作為一名鄉村影像記錄者，他的工作就是給大家講述中國鄉村的故事。這個夏天，他和小夥伴們把鏡頭對準了餘村。 過去： 靠礦山吃飯 青山成「灰山」 這個暑期，葛叔家的民宿一房難求。天南海北的遊客，為餘村而來。民宿的一樓，擺滿了葛叔從各地淘來的石頭擺件，每一塊都雕刻著他的回憶。 葛叔是村裡的老礦工，他帶著沈晨回望了那段石灰漫天的歲月。 村民 葛元德：我那塊石頭就是在這裡撿到的。我們那時候開礦，是靠礦山吃飯的，當時餘村也是一個首富村。後來環境越來越差。 一車車礦石運出去，換回了真金白銀，但青山也變成了灰山。這段經歷，在老餘村人心裡仍然記憶猶新。 葛元德兒子 村民 葛軍：那個時候，洗完臉、洗完手的水都是黑乎乎的，跟我寫毛筆字洗筆的水差不多。 村民 胡青法：那片山都是灰濛濛的。那時候很明顯，靠近礦山、靠近水泥廠的毛竹，都很小的。 原餘村村委會主任 胡加仁：我們家門口不能曬棉被，也不能曬襯衫，白襯衫更不能曬，窗簾也不能開，開的話房間都是灰塵。 現在： 從賣石頭到賣風景 走綠色發展之路 餘村創業者 沈晨：這裡以前是村裡的羽絨廠，現在被改造成餘村文化禮堂，在白天的時候這邊會放映宣傳片，每逢周三和周六的晚上，這邊還會播放電影，供村民和遊客們免費觀看。 二樓的會議室，就是「兩山」理念誕生的地方，每天都有許多來自天南地北的遊客，來到這裡感受礦山的「舊貌」和「新顏」。 導遊 潘春林：我們當時開礦山的時候，村集體收入比較高，村裡面家家戶戶成了萬元戶。隨著炸山開礦，給我們的毛竹打得橫七豎八。錢是賺到了，但是我們以健康與環境為代價。 痛定思痛，餘村人陸續關停了礦山、水泥廠，開始了礦山復綠、治理汙水、改造農房。 原餘村黨支部書記 鮑新民：以前我們辦的企業都會破壞生態環境，現在你看我們要保護生態環境，把綠色發展的理念貫徹到每一處。 餘村創業者 沈晨：餘村青年圖書館是全國首個鄉村鉑金級的碳中和建築，它是由之前廢棄的化工廠改造而成的。樓頂有光伏玻璃瓦片，為圖書館發電。在一二樓給我們提供閱讀的地方、地下一層還有國漫主題茶咖，到了晚上圖書館還會有英語角和餘村夜話等活動，給新老村民提供談天說地的一個好地方。 曾經的石灰窯和礦區，變身礦山遺址公園；曾經髒亂差的小加工廠，變身「兩山」會址公園；曾經的水泥廠和周邊荒地，變身露營地和生態農業觀光園；而曾經堆放化肥和雜物的倉庫，則變身年輕人共享辦公、交流音樂和創意的地方。 從賣石頭到賣風景，如今的餘村竹海搖曳、茶園飄香，主要發展生態農業、生態經濟和生態旅遊。原來在礦山工作的村民們開起了民宿、咖啡吧、生態農場。僅2024年，就吸引了122萬名遊客，帶來6000多萬元的旅遊收入，人均可支配收入也從2005年的8000多元，增長到7.4萬元。 遊客：餘村是一個風景很好、景色很美的地方，來這裡我覺得很開心、很值得。 未來： 築巢引鳳 綠水青山「長」出新業態 餘村的好風景，不只引來了遊客，更吸引來許多新村民。熱愛騎行的上海青年徐亮和女朋友卓莉，一起在餘村創辦了一家騎行俱樂部。來自上海、江蘇甚至國外的騎友們慕名而來，除了可以享受速度與激情，還能在山水間飽覽沿途的鄉村美景。 餘村鄉野騎行俱樂部負責人 徐亮：「大山在召喚。」這裡有高山有峽谷，可以體驗上坡下坡的快樂，環境又這麼優美，綠水青山，藍天白雲，還能看到真的是建設得非常現代化的鄉村。 守住「青」和「綠」，引來「金」和「銀」。 2022年，安吉以餘村為核心，統籌周邊3個鄉鎮24個村發展「大餘村」景區，向全球招募綠水青山「合伙人」。三年間，已有60多個合伙人和新項目落地，研學教育、文化創意、數字經濟等人才不斷湧入新餘村。1200多名新村民，來到這裡創業、就業、生活。 餘村創業者 陳乙文：有一種很接地氣、被群山環繞保護的感覺，這是我對餘村的第一個印象。 DN餘村數字遊民基地創始人 許崧：幾個人湊在一起，我們研發個新產品吧，我們做一個小程序吧，我們開發一個App吧……像這樣的事情是很頻繁地在發生的。 餘村黨支部書記 汪玉成：把綠水青山守護好，築好這個巢，引來金鳳凰。年輕人的入鄉，他們的一些創新思維給鄉村帶來了新的活力。 20年，餘村的調色盤被徹底改寫。 曾經的石灰白，變成了白牆黛瓦；曾經的灰山臭水，變成青峰疊翠；曾經的礦渣場，如今是漫山竹海；曾經渾濁的黃泥溪，此刻清澈流淌。曾經的「村村點火、戶戶冒煙」，如今「步步皆景、戶戶迎客」。這就是20年，餘村人修復的家鄉畫卷。而這幅畫卷裡，如今正在加入更多的新餘村人，為其揮毫潑墨、填色增輝。 (央視新聞客戶端)
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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