海南熱帶雨林國家公園五指山片區。記者 駱雲飛 攝 自然資源部8月11日宣布我國首批設立的5個國家公園全部完成確權登記。 這意味著,大熊貓、東北虎豹、海南熱帶雨林、武夷山和三江源5個國家公園都有了「戶口本」。 國家公園是個什麼園? 國家公園雖帶有「公園」二字,但它既不是單純供遊客遊覽休閒的一般意義上的公園,也不是主要用於旅遊開發的風景區。 國家公園是指國家為了保護一個或多個典型生態系統的完整性,為生態旅遊、科學研究和環境教育提供場所,而劃定的需要特殊保護、管理和利用的自然區域。 從官方對五個國家公園的介紹也可見一斑。根據國家林草局官網介紹: 三江源國家公園地處青藏高原腹地,保護面積19.07萬平方公裡。園內廣泛分布冰川雪山、高海拔溼地、荒漠戈壁、高寒草原草甸,生態類型豐富,結構功能完整,是地球第三極青藏高原高寒生態系統大尺度保護的典範。 三江源國家公園。發 馬銘言 攝 大熊貓國家公園跨四川、陝西和甘肅三省,保護面積2.2萬平方公裡,是野生大熊貓集中分布區和主要繁衍棲息地,保護了全國70%以上的野生大熊貓。 東北虎豹國家公園跨吉林、黑龍江兩省,與俄羅斯、朝鮮毗鄰,保護面積1.41萬平方公裡,分布著我國境內規模最大、唯一具有繁殖家族的野生東北虎、東北豹種群。 海南熱帶雨林國家公園位於海南島中部,保護面積4269平方公裡,保存了我國最完整、最多樣的大陸性島嶼型熱帶雨林。這裡是全球最瀕危的靈長類動物——海南長臂猿唯一分布地。 武夷山國家公園跨福建、江西兩省,保護面積1280平方公裡,分布有全球同緯度最完整、面積最大的中亞熱帶原生性常綠闊葉林生態系統,是我國東南動植物寶庫。 夕陽下的武夷山國家公園丹霞群巒。記者 王東明 攝 「戶口本」有什麼用? 根據民法典等法律法規,通過自然資源確權登記,國家公園在國土空間上精準落地,明確宣示其中各類自然資源資產的產權主體,清晰界定不同層級政府行權的具體範圍,釐清自然資源資產所有者、監管者及其責任,將為國家公園產權管理提供支撐。 通過確權登記,解決一批自然資源產權糾紛,劃清全民所有和集體所有之間的邊界,劃清全民所有、不同層級政府行使所有權的邊界,劃清不同集體所有者的邊界,劃清不同類型自然資源的邊界,各類自然資源權屬狀況和自然狀況實現「一張圖」,將為國家公園全民所有自然資源資產處置配置、有償使用等提供權責歸屬依據。 簡單來說,就是通過摸家底、建檔案,明確了「誰所有」「由誰管」,真正實現「底數明、權屬實、邊界清」。 生態好了,居民錢袋也鼓了 2015年我國啟動國家公園體制改革,2021年首批設立三江源、大熊貓、東北虎豹、海南熱帶雨林、武夷山等國家公園。 10年來,國家公園建設交出了一份怎樣的「成績單」? 野生動物數量在增長。 三江源國家公園整體保護了長江、黃河、瀾滄江的源頭生態系統。與試點前相比,源頭再現「千湖美景」,藏羚羊、藏原羚、藏野驢等野生動物數量大幅增長,建園後草地植被蓋度提高8.6%。 (資料圖)大熊貓國家公園四川九寨溝園區,中國大熊貓保護研究中心的大熊貓沐浴在陽光下。發 何勝山 攝 大熊貓國家公園實現13個大熊貓局域種群棲息地連通,建設6條生態廊道。我國野生大熊貓總數量從上世紀80年代的1100隻恢復到約1900隻。 東北虎豹國家公園暢通野生動物遷徙通道,建成現代化智能化的天空地一體化監測體系,實現對東北虎、東北豹的全天候、全區域動態監測。東北虎、東北豹數量分別從試點之初的27隻、42隻增長到70隻、80隻左右。 (資料圖)遠紅外相機拍攝的東北虎。發 東北虎豹國家公園管理局供圖 海南熱帶雨林國家公園人工促進修復受損天然林,雨林生態系統逐步恢復。全球最瀕危的靈長類動物之一海南長臂猿,野外種群數量由設立之初的5群35隻增長到7群42隻,是全球20種長臂猿中唯一持續增長的種群。 武夷山國家公園,福建、江西兩省一體化開展生態系統保護修復,新發現雨神角蟾等多個新物種,黃腹角雉數量保持在1000隻左右。 居民的「錢袋子」也鼓了。 三江源國家公園,推行生態管護員「一戶一崗」,聘用原有居民2.3萬人參與管護巡護。原有居民年均增收1.5萬元-2.1萬元,獲得感、幸福感持續增強;海南熱帶雨林國家公園,探索園區內外土地等值置換,生態搬遷群眾年收入是搬遷前的近4倍;武夷山國家公園建設生態茶園,提高生態效益補償標準,園區內每畝林地補償金額比園區外高9元~13.5元。此外,大熊貓國家公園積極打造推廣「熊貓茶」「熊貓蜜」「熊貓山珍」等國家公園社區生態產品;東北虎豹國家公園新建20個黑木耳提質增效基地。
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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