自然資源部發布最新報告：美式「航行自由」缺乏國際法基礎
2025-11-08 12:30 8,726次浏览蘭州8月14日電 (馬愛彬)初秋時節，甘肅省武威市民勤縣雙茨科鎮中六村萬畝節水葵花示範點，褪去金黃花衣的葵株花盤飽滿、籽粒油亮。村黨支部書記李海德介紹說，開展規模化種植、採用節水設施後，今年的向日葵產業發展上了新臺階。 依託高效節水技術，民勤縣在乾旱戈壁發展十萬畝級節水向日葵產業，實現農業增效與生態改善雙贏，蹚出資源約束地區現代農業新路徑。 初秋時節，甘肅省武威市民勤縣規模化葵花種植基地進入成熟期，豐收在即。馬愛彬 攝 據李海德介紹，村裡通過土地流轉整合零散地塊，成功實現規模化種植。在此基礎上，配套鋪設高效節水滴灌設施，精準提升水資源利用效率，同時精選耐旱高產的葵花品種，從源頭增強作物的抗旱能力與產出潛力。 如今，這片曾被碎片化分割的土地已蛻變為集中連片的高效節水農業示範田。示範田不僅通過標準化種植保障了葵花的優質品質，更在乾旱缺水的環境中成功「算清」了水資源效益的經濟大帳，實現了生態保護與農業增收的雙贏。 雙茨科鎮以土地規模化流轉為突破口，通過政策引導與合作社牽頭，整合零散耕地，建成了萬畝連片的高效節水葵花基地。針對沙區乾旱少雨、土壤保水性弱的實際，該鎮著力推進基礎設施升級與技術革新，為農田配套智能滴灌系統實現全域覆蓋，並聯合科研機構篩選耐旱抗病良種推廣普及，推行標準化種植技術，將智能滴灌設施與良種特性、種植規範精準適配，形成設施、品種與技術協同發力的發展格局。 圖為農民在田間查看葵花長勢。邸海霞 攝 雙茨科鎮的探索實踐，正是民勤縣葵花產業提質增效、加速發展的生動註腳。 地處河西走廊東北部的民勤，作為阻隔巴丹吉林、騰格里兩大沙漠合攏的生態屏障，其獨特區位為生態農業發展賦予先天優勢。這裡位於北緯38°黃金緯度帶，年均光照時間超3000小時，晝夜溫差穩定在15℃以上，沙質土壤兼具透氣性與保肥性。依託石羊河等內陸河水系，疊加高效節水技術的推廣應用，為葵花生長提供了穩定優質的水源保障，共同造就了發展優質葵花產業的理想條件。 近年來，民勤縣依託大陸性沙漠氣候條件和廣闊的土地資源，結合現代農牧業加快發展、脫貧攻堅鞏固提升、鄉村振興戰略推進實施，加大新興農業發展力度，積極實踐一、二、三產業融合發展和企業轉型升級，依託本縣及周邊縣區向日葵種植區域優勢和資源稟賦，運用「工業化思維」打造集向日葵種子研發、基地種植、精深加工、市場營銷於一體的全產業鏈，全力促進向日葵產業蓬勃發展，為鄉村振興增添絢麗色彩。 同時，民勤縣聚焦農業產業結構優化調整，藉助區位好、多業態的優勢，助推高標準農業示範帶與觀光體驗相融合。在尊重農業產業功能基礎上，合理開發利用包括向日葵產業在內的農業旅遊資源，將農業農村發展與旅遊產業的建立與推廣相結合，探索「以農促旅、以旅興農、以文塑旅」的農文旅融合發展格局，力促傳統農業提檔升級，走出一條鄉村美、業態興的農文旅融合發展之路。 民勤農民機械化採收葵花。(資料圖)榮小勤 攝 「向日葵產業憑藉著獨特的景觀價值和經濟價值，有力帶動了民勤旅遊經濟的發展，提升了向日葵的附加值，為農民增收開闢了新途徑。」民勤縣文體廣電和旅遊局黨組書記、局長尹昌業表示，向日葵花海已成民勤旅遊靚麗名片，吸引大量遊客觀光遊覽。我們將加大扶持推廣，打造相關旅遊產品和體驗項目，如攝影大賽、採摘活動等，豐富內涵，延伸產業鏈、提升價值鏈、拓寬增收鏈，推動民勤經濟和鄉村振興。 目前，民勤縣葵花種植面積達15萬畝，採取「企業+農戶」「企業+專業合作社+農戶」等模式，建立規模化葵花種植基地10萬畝，葵花產業已經成為當地農民增收致富的「向陽」產業。(完)
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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