玉米除了吃,還能做什麼?在東北農業大學農學院副教授、青年教師謝騰龍的眼中,玉米不僅是作物,更是凝聚科技與審美的「新農作」。 前不久,「北大荒青年」助農志願服務隊(以下簡稱「服務隊」)培訓交流暨建功競賽活動在黑龍江共青農場舉行。作為服務隊成員,謝騰龍展示了一種具有自主智慧財產權的多彩文玩玉米。 兩年前,謝騰龍帶著多項農業技術來到中國最北邊境縣塔河縣。「1畝地能產1萬多根文玩玉米,精挑細選下來,能有4000根樣式好的,批發價30元一根,利潤很可觀。」謝騰龍說,今年他們在塔河縣種了45畝,已和銷售商對接。 2023年,團黑龍江省委發動全省共青團,依託「三農」青年典型、網絡達人、涉農技術骨幹等青年群體,組建隊伍服務基層農戶,目前已組建種植、畜牧、林業、水產等領域500支服務隊。近5000名志願者奔赴一線,服務覆蓋近千個村(屯)。團黑龍江省委相關負責人告訴中青報·中青網記者,此舉旨在形成示範效應並擴大規模,真正發揮青年在築牢糧食安全中的重要作用。 全鏈條服務農業發展 1998年出生的周建禎,碩士畢業後來到樺南縣農業技術推廣中心工作,去年加入服務隊。他發現,當地大豆種子包衣技術推廣不好,因為這項技術需要浸泡種子,會增加成本,「但這項技術能有效防治大豆根腐病,保證產量」。 諮詢農科院並查詢大量資料後,周建禎和團隊成員向農民展示採用技術前後的產量對比數據,慢慢改變了他們的觀念。截至目前,他和團隊推動70萬畝地採用該技術。 同樣在農業技術推廣中心工作的張羽,自2023年加入服務隊以來,在富錦市各地推廣以水稻催芽為代表的多項農業技術。他把自己的電話留給當地農民,現在,他一年要接幾百個諮詢電話。 90後青年葛旭良是北大荒集團黑龍江二九一農場有限公司技術員,對水田頗有研究。他加入服務隊已兩年,致力於帶動農民科學種田。他舉例說,施肥時間不當可能會讓水稻長得過高,越高抗倒性越差,影響水稻的產量和品質。 「把每項技術細節、每個環節的標準跟大家講清楚,標準上來了,產量也就上來了。」葛旭良說。 除了傳統農業,服務隊還把目光投向新興農業。 呼瑪縣鷗浦鄉黨委副書記盛玉洋,去年參加了團黑龍江省委組織的服務隊能力素質提升培訓班,看中了東北農業大學教授孫楠帶來的寒地小龍蝦養殖技術。今年,他們試驗養殖了7畝寒地小龍蝦,「目前看長勢還不錯,我們想多積累經驗,成功後推廣」。 技術落地讓豐收有了基礎,但要真正轉化為農民增收,「賣得好」是決定性一環。為此,團黑龍江省委動員一批有銷售經驗和市場思維的年輕人。「青耘中國」主播、伊春市返鄉創業青年鄭曉昱,不僅助農帶貨,還為當地培養電商人才。截至目前,她和團隊助農帶貨60萬單,培育了20多名電商銷售人才。 團黑龍江省委青年發展部相關負責人告訴中青報·中青網記者,團黑龍江省委發揮共青團組織優勢,主動對接涉農高校、企業及科研院所,整合青年科技人才力量,搭建助農服務平臺,結合不同群體的實際需求進行從種到銷的多樣化全鏈條服務,幫助農戶增產增收。 把道理「掰碎了」講給農民聽 中青報·中青網記者了解到,服務隊隊員年齡普遍偏小,其中不乏00後。當他們向「爺輩」農民推廣新技術時,常常被拒絕。 為提高豆角產量,團齊齊哈爾市委派到富裕縣紹文鄉勝利村的駐村第一書記、90後楊文博,建議農民將株距由50釐米擴大到60釐米,農民卻說:「你這個小娃娃,我孫子都比你大,你還來教我怎麼種。」周建禎在推廣大豆包衣技術時也遇到過質疑,「他們說我是賣藥的,推廣技術是為了賣產品」。 隊員們想盡辦法,把道理「掰碎了講」,「打賭」是大家常用的辦法。葛旭良曾和一位農民把一個池子的水稻分成兩塊,一塊按照葛旭良的方法施肥,另一塊按照這位農民的想法施肥。到了8月見分曉的時候,用葛旭良方法施肥的水稻,株高比另一邊的水稻更矮、更抗倒伏,稻粒數量卻幾乎一樣。葛旭良說,農民「雖然嘴上不說,但心裡已經接受了科學施肥法」。 除了打賭,隊員們還喜歡打「人情牌」。推廣幹豆角產業遇阻時,楊文博想起了村裡的老書記。「他在當地很有威望,知道咋跟大家溝通。在他的幫助下,我們後來進展順利。」 除了號召大家加入幹豆角產業,楊文博還積極推廣農業新技術。勝利村村民王麗媛是種糧大戶,她說,起初自己對這個年輕小夥子也不信任,「後來他把我們聚在一起,跟我們拉家常,講農業知識」。村民按照楊文博的方法用肥,發現「比以前省不少,產量還上來了」。 「改變觀念本身就很難。」周建禎的方法是學土話,拉近與農民的關係。樺南縣孟家崗鎮保豐村村民高玉財是大豆種植大戶,經驗豐富,「他用很樸實的話給我講各種農技知識,在這個過程中,我學到了怎麼把理論轉化成通俗易懂的話。」周建禎說。 將個人成長與農業發展緊密相連 記者在採訪中發現,隊員們近距離與農民、農業接觸的同時,也在思考如何將黑龍江建設為農業強省。 如何打通先進技術到農戶田間地頭的「最後一公裡」,是多位受訪者提及的重點。葛旭良提到,小農經營之下,土地碎片化,很難採用大型機械設備。 如何「藏糧於民」也是多位隊員關心的話題。「我們有先進的技術,但可能推不動。喜歡種地、想把地種好的年輕人並不多。」周建禎說。 楊文博也有同感。「我們有時候策劃了一個好項目,但響應的年輕人不多。」他還發現,深加工農產品不多,且同質化競爭十分激烈,影響產品推廣。 走到田間地頭,除了發現問題,每個隊員也有自己的收穫。 葛旭良覺得,兩年志願服務經歷,讓他有更多機會充實自己。「每次下鄉可能都會發現不同的問題,有可能就觸碰到知識盲區。這時就會想盡一切辦法,請教專家或經驗豐富的農民,補齊短板。」 楊文博學會了用系統思維看問題。在和勝利村農民一起研究豆角時,從種子到幹豆角成品,過程涉及種植、養護、包裝、銷售等各環節,哪一步出問題都推不下去。「駐村期滿,我會離開這裡,但這種思維方式會讓我受益終身。」 加入服務隊幾年,謝騰龍最大的收穫是教會了一幫當地「徒弟」。他說,幾年下來,塔河縣農業技術推廣中心的技術員水平有了明顯提升。「我們一起做國家級和省部級課題,一起寫論文,這是他們之前想都不敢想的事情。今年有個80後技術員考上了瀋陽農業大學的研究生,我們特高興。」 「這可能就是我們這一代紮根黑土地的年輕人的使命。」周建禎說。 中青報·中青網記者 楊雷來源:中國青年報
2025世界機器人大會正在火熱進行中。令人矚目的是,人形機器人正加速場景化應用落地——它們告別「站樁」展示,轉向探索替代人類作業的場景與方案,核心競爭力聚焦「能否更快上崗」,工廠搬運等模擬場景已大量呈現。在尋找落地場景時,「先上崗、再進家」成為機器人普及的現實路徑。展望未來,業內人士表示,若進展順利,人形機器人的「ChatGPT 時刻」最快有望在1~2年內到來。 文/廣州日報全媒體記者 張露 現場直擊:處處可見廠商為自家機器人找「幹活場景」 當前,人形機器人技術正處於從實驗室技術向產業化應用跨越的關鍵階段,在工業、商業、消費、特種等場景裡逐步探索。 大會期間,記者走訪現場發現,與去年行業普遍「秀」機器人才能不同,今年業內更關注機器人如何真正投入工作、實現商業化落地。從企業展臺布置的倉庫包裹分揀流水線,到商業空間的導覽臺,處處可見廠商們為自家機器人尋找「幹活場景」的努力。 中國電子學會理事長徐曉蘭在本次大會分享了人形機器人十大最具潛力的應用場景,包括:3C製造領域的物料質檢,電力生產領域的電站操作,船舶製造領域的打磨拋光,安全應急領域的災害應對與安全救助,商業服務領域的導覽迎賓與服務交互,家居服務領域的生活協助、陪伴及日常照料,農業生產領域的田間精細作業等。 「先上崗,再進家,是機器人普及的現實路徑。」越疆科技市場總監謝凱旋認為,人形機器人率先落地的,將是低速、高頻、剛需的商業場景,例如藥房搬運、零售導引、園區巡檢等。這些場景任務明確、環境可控,適合技術早期階段部署。傅利葉機器人創始人兼CEO顧捷表示,相比於機器人進入大眾消費市場、進入普通人家庭的場景,進入工廠、醫院這一類專業場景是行業優先集中探索的方向。 不僅僅是單個機器人進入工廠,未來更是「群體打工」。記者注意到,本屆展會上已有多家企業展示出多機協同作業的能力。「工業場景的本質是系統性。人形機器人要想提高工廠效率,還得具備多機協同的系統性『會做』。」魔法原子總裁吳長徵表示,其多機系統在工業場景下,強調的是系統化優化,比如多臺機器人可以協同完成生產線操作,在動作路徑、任務分配上實現高效協同。 高速成長:去年機器人產業營收近2400億元 「今年上半年機器人行業非常火爆。得益於市場與政策的雙重支持,整機廠商及零部件廠商平均實現了50%到100%的增長,需求端的拉動有力推動了全行業發展。」在2025世界機器人大會上,宇樹科技創始人王興興表示。數據顯示,2024年,機器人產業營業收入近2400億元。今年上半年,工業機器人產量37萬套,服務機器人產量882.4萬套,同比分別增長35.6%和25.5%。 王興興認為,現在最大的問題其實是模型問題,當前的機器人模型架構不夠好不夠統一。吳長徵分析稱,真正讓機器人「用得起來」,不是某一個算法或傳感器的突破,而是全鏈路的整合能力。比如要確保機器人交付給客戶後能穩定運行,這背後牽涉的是供應鏈體系是否可靠、交付服務體系是否閉環。 展望 人形機器人「ChatGPT時刻」最快1~2年內到來 展望未來,根據瑞銀髮布的人形機器人行業報告,預計全球人形機器人數量2035年將超過200萬臺,2050年將超過3億臺,2050年市場規模將達1.4萬億~1.7萬億美元,人形機器人的價格成本或將下降七成以上。吳長徵預測,未來3年機器人能力將有10倍增長,5年將達100倍,屆時它們才有可能真正進入千行百業。 「如果順利,未來1~2年或者2~3年可以達到人形機器人的ChatGPT時刻,最慢的話3~5年。」王興興如是預測。他還表示,未來2~5年智慧機器人技術的重心,是統一、端到端智慧機器人大模型,更低成本、更高壽命的硬體,超大批量的製造,以及低成本、大規模算力。
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