以城市更新之力，促「產城人」融合發展
2025-11-15 11:16 1,672次浏览麗水8月9日電(傅飛揚 王傑敏 聶涵)盛夏時節，走進浙江省麗水市蓮都區仙渡鄉葛畈村的一家臨街咖啡店，涼意與桃香撲面而來，消解了蒸騰的暑氣。「嘗嘗我們剛推出的『桃桃特飲』。」鄉村咖啡師葉愛紅將一杯顏色粉嫩的飲品遞到顧客面前。這杯夏季特飲，成了市民遊客打卡仙渡鄉的「標配」。 仙渡鄉的桃產業始於1995年，彼時，村民嘗試引種「迎慶桃」後，發現該品種適宜本地栽培，果形大、甜度高，之後便大面積推廣。近年來，仙渡鄉種植的「燕紅」等品種也多次獲浙江省、麗水市果蔬展銷會金獎，精品桃種植面積近3000畝，產值超2500萬元。 「三月賞花、七月品果」是仙渡鄉延續多年的文旅名片——每年三月桃花盛開時，桃花市集應運而生，沿著景觀設置的桃花宴一桌難求；「紅韻仙渡 桃香築夢」採摘研學活動已連續舉辦三期，每次都讓小朋友們流連忘返；仙渡老街的鄉村公共文化中心裡，桃子造型水杯、桃花主題漆扇、桃木雕頭梳等10餘種文創產品成為可供遊客挑選的「桃源記憶」…… 近日，小朋友在研學活動中摘桃子。蓮都區委宣傳部供圖 一顆桃，撬動了農文旅融合的蝶變。仙渡鄉緊扣農時節點，將桃文化深度融入餐飲、住宿等業態，打造出「仙桃+研學」「仙桃+文創」「仙桃+賽事」等多種新業態，開發5條精品文旅線路。數據顯示，近3年來，仙渡鄉年均接待遊客達5萬人次，帶動村民增收超500萬元。 美好蝶變同樣發生在銷售端。過去，仙渡鄉的鮮果銷售大多依賴上門收購的批發商，渠道單一且易受市場波動影響，「桃香也怕山路遠」的情況長期存在。如今，一群懂技術的新農人紮根鄉村，用直播帶貨賦能農戶銷售。 「家人們看這絨毛、這甜度，仙渡仙桃脆甜多汁，品質有保證，今天下單，明天發貨……」鏡頭前，新農人鈄越舉著桃子說。她一邊教網友辨別桃子成熟度，一邊帶著鏡頭掃過分揀流水線——村民們有序將新鮮採摘的桃子套網、裝箱。 眼下，仙渡鄉整合本土「直播達人」，推出「一對一」「一對多」直播技能培訓，讓網絡直播間成為果農的「雲攤位」。目前，該鄉已有20名農戶成功掌握直播帶貨技能，加入線上銷售大軍。屏幕裡火熱的訂單，常常讓枝頭的鮮桃還未完全成熟就被預訂一空。 為持續擦亮這張「甜蜜名片」，仙渡鄉正乘勢而上：深化本土「村播」培育體系，壯大線上推廣力量，打造更多「仙桃代言人」；積極對接大型連鎖商超、國企採購平臺等，拓展品牌影響力；以桃產業為核心資源，大力發展生態採摘遊、研學遊，不斷豐富品牌內涵，提升品牌價值…… 從「一顆桃子」到「一片桃源」，仙渡鄉的「桃文章」越做越甜。(完)
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來，人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場，大家紛紛好奇，究竟還有什麼運動是機器人做不到的？ 「某種意義上，目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過，要讓機器人跑得非常快、跳得特別高，會受到硬體限制，完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日，宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標：真正去幹活 2025年春晚上，一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示，上半年整個機器人行情非常火爆，從需求端拉動了整個行業發展，包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過，目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段，跳舞、功夫、運動樣樣行，未能真正走進人們的日常生活。 對此，王興興向記者解釋，很多技術的進步需要一些時間，一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動，當下還不太現實。在這個時間點，我們用AI(人工智慧)技術，讓機器人做些運動、表演，反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期，對於普通人來說可能用途有限，沒有圖形界面，也沒有word，很多情況下，要有電腦先出來，有一些開發者在上面開發更多軟體，過幾年軟體功能越來越多了以後，電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻：王興興：普通人用上人形機器人，還需要時間來源：中國新聞網 王興興強調，整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活，真正去解放生產力、提高生產。從時間上看，可能2-3年會有明顯的技術進步，大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年，機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼，限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢？ 他分析，很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高，從技術層面或者純AI的角度來說，目前的硬體完全夠用，當然還不夠好，要持續進步，而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前，大語言模型已經做了很長時間，但是大家覺得模型很『傻瓜』，很難在實際中應用。」王興興認為，快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析，與語言模型領域不同，具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動，但在機器人領域，無論用什麼方法去採集數據，放到機器人上跟實物的偏差還是較大，效果不是很理想。 「未來2-5年，大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型，這是很重要的，此外，更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信，如果有更大的技術突破，未來幾年，全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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