「將先輩用生命結下的情誼傳承下去」（偉大勝利·歷史貢獻）
2025-10-21 08:30 2,483次浏览盛夏的海南，諸多農作物新品種的夏收、夏種、夏管同時上演。海南一制種企業負責人王仕明正忙著將東方市感城鎮的一塊撂荒地盤活。「通過土壤改良，讓這裡成為常年可種植作物的制種基地。」王仕明說。 從利用當地氣候加代繁育到常年種子研發，從分散科研到集群協同，從育種到制種再到種業全產業鏈，依託國家南繁科研育種基地，海南正不斷刷新中國種業的底色。 2018年4月12日，習近平總書記來到國家南繁科研育種基地考察。總書記強調，良種在促進糧食增產方面具有十分關鍵的作用。要下決心把我國種業搞上去，抓緊培育具有自主智慧財產權的優良品種，從源頭上保障國家糧食安全。 「總書記在田頭看見我，第一句話就是『老謝，你也來啦』，非常親切，讓我非常感動。」中國科學院院士、福建省農業科學院研究員謝華安說，總書記到南繁基地和水稻展示田考察，說明他對國家的糧食生產和糧食安全非常重視，時時記在心上。 謝華安帶領團隊觀察水稻新品種結實粒情況(央廣網發 潘麗燕 攝) 一粒種子，連著「國之大者」，關係國家糧食安全主動權。牢記總書記的殷殷囑託，這幾年，謝華安帶領團隊在國家南繁科研育種基地持續攻關，培育出耐儲存、高產量的水稻新品種，讓實驗室成果在田間結出碩果。 三亞崖州灣科技城高新區是海南種業的主陣地。「2022年4月，總書記再次前來考察南繁科研育種工作，他強調，中國人的飯碗要牢牢端在自己手中，就必須把種子牢牢攥在自己手裡。這些叮囑我牢記心間，激勵我持續奮鬥。」崖州灣國家實驗室科研人員喬繼月說。 如今，越來越多的年輕科研人員紮根南繁熱土，快速成長為育種、制種主力軍。為了培育高耐鹽水稻新品種，喬繼月和所在團隊成員頂著烈日，在試驗田中對大量野生稻進行逐株篩選，目前已成功篩選出耐鹽的種質資源，為水稻耐鹽鹼遺傳改良提供了關鍵分子靶標。 喬繼月在做野生稻分子標記篩選實驗(央廣網記者 索迪 攝) 科研發力，技術賦能。近些年，國家南繁科研育種基地為種業科研裝上「中國芯」，雷射雷達、高光譜相機、各種傳感器為育種材料進行全方位、實時「體檢」，海量育種數據與大數據算法密切配合，作物新品種培育迎來加速度。 「好種多打糧。我們也通過努力，推動實驗室的科研成果轉化為現實生產力。」50年前，王仕明父親作為制種員從江西來到海南建設繁種基地。現在，王仕明在三亞、東方、樂東建設了2萬畝科研和生產基地，每年生產600萬斤到800萬斤水稻種子，可供全國300萬畝到400萬畝大田種植使用。 王仕明觀察不同品種水稻的生長情況(央廣網記者 索迪 攝) 如今，國家南繁科研育種基地已成為農業科研的加速器、種子供給的常備庫，每年有超過300萬份育種材料及品種進入南繁，全國已育成的農作物新品種中有70%以上經過南繁選育。追光逐熱，向「種」圖強，海南正加快建設服務全國的「南繁矽谷」。 「『南繁矽谷』就是中國種子的底座，我們要育成更多優良的種子，讓中國人種的是中國好種，中國飯碗裝的是中國糧。」謝華安說。 總監製：駱紅秉 總策劃：張軍 於鋒 監製：伍剛 宮歆慧 統籌：陶玉德 策劃：林韋瑋 卜葉 記者：索迪 剪輯：陶淦 鳴謝：崖州灣國家實驗室 崖州灣科技城管理局
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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