颱風「劍魚」逼近 海南多個涉海景區暫時關閉

2025-12-06 22:21 8,987次浏览

  青海班瑪8月10日電 題:青海瑪可河林區變遷記:山林蔥鬱 百獸雲集   記者李江寧   「以前這裡堆滿待運原木,空氣裡都是木材散發的松脂味和漂浮的木屑,現在進入林區,聞到的都是青草味。」8月10日清晨,瑪可河林區護林員居俄樂走在巡護路上,褲腳被晨露打溼。   1998年,當瑪可河林區最後一把油鋸被封存入庫時,峽谷內長達三十年的伐木轟鳴戛然而止。   瑪可河林區位於青海省果洛藏族自治州班瑪縣,總面積10.18萬公頃,平均海拔3600米,是長江重要支流大渡河源頭面積最大、分布最集中、海拔最高的一片天然原始林區,也是長江流域上遊重要的水源涵養區,具有顯著的生態地位。 圖為瑪可河林區。薛蒂 攝   油鋸歸宿:從生產工具到歷史「證人」   在青海省瑪可河林業局生態科普館內,曾用於修建運材道的鐵釺、伐木的油鋸等被整齊擺放在展示玻璃櫃內。   二十世紀六十年代,參與木材生產是當地牧民的重要經濟收入來源,修路、伐木、運材,瑪可河林區生產場面熱火朝天。「那時候我20歲出頭,從山上往山下搬運木材裝車賺錢,都是一米多粗的樹。」今年58歲的居俄樂是班瑪縣班前村村民,祖祖輩輩都生活在這裡,曾是一名運材工,「雖然靠搬運木材賺錢,但看到一棵棵被砍倒的樹也心疼。」   在此運送的大批量木材,也讓人與自然的關係滑向危險境地。川陝哲羅鮭瀕臨滅絕,飛鳥走獸鮮見蹤跡……   治癒森林的「手術刀」:從伐木工到生態保護者   1998年天然林停止採伐之後,瑪可河林業局率先開啟天然林保護工程試點,林區由森工採伐、木材生產經營徹底轉變為森林資源保護與培育。   青海省瑪可河林業局班前林場副場長白海鵬被稱為「瑪三代」(瑪可河林區的第三代),祖父曾參與林區運材道的修建,父親是當年的伐木工,白海鵬依舊選擇將青春留給林區,只是身份轉變為了守護者。 圖為瑪可河林區。薛蒂 攝   「老一輩為了賺錢留在這裡,現在我為了保護這裡的一草一木留在這裡。」36歲的白海鵬對林區內的每種植物都如數家珍,「現在林區內已經沒有盜伐盜獵的情況,還能在日常巡查工作中看到不少野生動物。」   1998年,居俄樂也正式成為了瑪可河林區的一名護林員。「當護林員的時間越長,對這裡的感情也越深。這裡不僅是我工作的地方,更是林區動植物的家。」居俄樂說,護林工作最重要的就是巡護和宣傳。   作為藏族護林員,居俄樂充分發揮語言和文化優勢,走遍林區周邊7個藏族村落,用藏漢雙語宣講森林資源保護政策法規,化解放牧與護林的矛盾。   生命刻度的量尺:從傷痕印記到萬物歸途   「這是鵝蛋菌,是珍稀菌類,比較少見。」今年49歲的果洛贊保是護林員隊伍中的一員,今天在巡護路上發現了鵝蛋菌,立馬拿起手機拍照記錄。   翻開果洛贊保的手機相冊,林區內的各類植物、藏獼猴、馬鹿等躍然眼前。「我從小就生活在這裡,這幾年野生動物越來越多了,樹木也長得越來越好,到處都是綠油油的。」果洛贊保告訴記者,河水流量比以前大了,瑪可河內珍稀水生動物——川陝哲羅鮭也再次出現。 圖為果洛贊保(左一)進行日常巡護工作。薛蒂 攝   近日,中國水產科學研究院長江水產研究所聯合南水北調集團、上海市水生野生動植物保護研究中心調查團隊在瑪可河開展川陝哲羅鮭調查,獲取到了川陝哲羅鮭自然繁殖證據的影像資料和環境DNA數據,證實川陝哲羅鮭在青海瑪柯河原生棲息地有野生群體分布。   1998年至今已過去27個年頭,瑪可河林區累計完成人工造林11.5萬畝,森林撫育22萬畝。森林覆蓋率從森工時期的51%增長到69.58%,森林蓄積量從420萬立方米增加到480萬立方米。近十年來,通過生態管護、人工造林、苗木培育等累計為群眾創收6000餘萬元,目前林區共聘用生態管護員259人,每名生態管護員每年固定收入2.34萬元,有效保障了259個家庭。   今天,護林員果洛贊保的巡護日記本上記錄著數百種植物名稱,瑪可河林區資源保護和防火預警監測指揮中心監控屏幕上顯示著林區連續38年未發生重大森林火災的成績。長江上遊這片曾年產2萬立方米木材的原始林,正用12種國家一級野生保護動物、984種森林植物的生命律動,書寫著高原上的生態逆襲。(完)

  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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