公募中報密集披露 隱形重倉股揭曉
2026-01-17 02:09 5,512次浏览拉薩8月14日電 題：破解西藏水稻種植「密碼」 高原人民初嘗大米豐收喜悅 記者 趙延 「8月是水稻孕穗的關鍵期，不知道加查的水稻長得怎麼樣了？」遠在河南學習的範春捆還是很關心當前水稻的長勢，他思慮再三，還是定了8月10日回拉薩的機票，連夜趕到西藏加查縣。 8月11日，範春捆在西藏山南加查縣冷達鄉共康村水稻田裡觀察水稻孕穗情況。 發 陳立超 攝 西藏自治區農牧科學院農業研究所副研究員範春捆2006年畢業於河南農業大學，通過西藏區外人才引進來到拉薩工作。範春捆回憶，當時他被分到日喀則市白朗縣巴雪試驗站，跟著農業種植經驗豐富的禹代林老師一起蹲點搞科研。 「我們去推廣『標準化種植技術』。」範春捆介紹，就是指導當地農民包衣種子，去除青稞地的雜草、噴灑除草劑等。天天往地裡跑，很快他的臉曬脫皮了，嘴巴乾裂出一道道口子，回到住處還要自己挑水做飯，「那時條件是真苦。」範春捆也找過老師抱怨，但是禹代林總是樂呵呵地鼓勵他：「小夥子，慢慢就好了。」 他和老師一幹就是8年，慢慢真的好起來了。如今的日喀則成了「西藏的糧倉」，農業種植已實現機械化、標準化，老百姓有更多的時間去務工，蓋了新房子、買了轎車。 2014年，範春捆回到了農業研究所，開始研究小麥育種。 「什麼？要在西藏試種旱稻？」2018年9月範春捆突然接到新任務。他想，西藏溫度這麼低，種植旱稻簡直是天方夜譚，最終他還是硬著頭皮答應試試。 範春捆先在西藏和平解放後開墾的第一塊耕地上種了來自全國各地的700多個稻穀品種，同時在溫室裡也種了對比實驗。「結果，大田裡所有的稻子都長不高，結穗很小、空殼，而溫室的稻子可以生長發育和結實。」究其原因，主要是極端低溫和積溫不足造成的。 次年，他聽從唐亞偉研究員的建議，旱稻改為水田，長勢依然不理想。明知沒有希望，一年來，他每天依然去試驗田觀察、記錄水稻植株的變化。 2020年9月4日，範春捆回想起那一天，仍歷歷在目。他跟愛人吃過晚飯去散步，溜達到試驗田。遠遠望去，有一株水稻微微低了頭。「當時激動得心都快飛出來了。」範春捆利索地脫鞋下田，來到這株水稻旁邊，手一捏穎殼，冒出了白漿。「成了！」他高興地對著愛人喊道。 之後的三年，通過南繁加代育種技術，他從那株雜合體水稻中系統選育出LS-68和LS-2兩個水稻新品系。根據海拔和氣候條件，他選取拉薩市區(海拔3650米)、山南市加查縣(海拔3217米)、林芝市巴宜區(海拔2990米)和察隅縣(海拔1500米)等地，進行不同生態適應性鑑定。「之所以，在這麼多地方設置試驗田，就是看看什麼地方更適合水稻的生長。」範春捆說。 資料圖為3月27日範春捆(右二正面)在林芝察隅縣沙瑪村指導村民水稻播種 發 範春捆供圖 「高原種水稻核心就是種子。」範春捆介紹，這兩個種子耐低溫、抗鹽鹼、高光效。通過田間試驗，2023年，山南市加查縣冷達鄉巴達村試驗點20畝水稻首次迎來豐收，總產量達到2萬斤。當地百姓初嘗大米豐收的喜悅，「第一次吃到自己種的大米，太驚喜了。」村民卓嘎說。經過範春捆的悉心指導，如今，當地村民已熟練掌握了水稻種植技術，從育秧到收穫，村民們都可以自己完成。 8月11日，範春捆(右二)告訴冷達鄉共康村村民近期田間管理注意事項。發 陳立超 攝 此次，範春捆來到冷達鄉共康村水稻田邊，一片翠綠映入眼帘，他對水稻的長勢十分滿意：「在沙地上長成這樣，已經非常好了。」對比去年的收成，範春捆預測今年畝產量將約達1200斤。 範春捆表示，過去，西藏水稻主要在林芝市察隅縣、墨脫縣等低海拔地區種植，現今高海拔水稻試驗成功，填補了西藏高海拔地區水稻種植的空白，不但突破世界水稻種植極限，也為西藏糧食多元化發展提供了核心科技支撐，更為全中國乃至全球水稻耐寒育種和栽培起到了積極的推動作用。 隨著西藏經濟與社會發展，居民飲食習慣發生了很大變化，從舊時的粗放單一，到現在飲食結構均衡多樣、營養全面。大米正逐步成為西藏多數人的主糧之一。(完)
上海8月8日電 (記者 鄭瑩瑩)OpenAI最新發布其人工智慧模型GPT-5，引發業界關注。AGI(通用人工智慧)加速來了嗎？北京開放傳神科技有限公司(OpenCSG)創始人兼CEO陳冉8日就此話題接受記者採訪時表示，目前行業模型的能力還處於中早期，在通往AGI的方向上還需要大幅提升，而這其中有個關鍵要素是適配的原生數據不足。 中國首個大模型創新生態社區——模速空間地處上海徐匯區。北京開放傳神科技有限公司是首批入駐模速空間的企業之一。 陳冉解釋，網際網路時代，伴隨各種App的湧現，用戶交互方式發生顯著變化，由此帶來信息爆炸；而AI(人工智慧)時代，真正的新交互方式還沒到來，包括人與智能體、智能體與智能體之間的信息交互還沒達到一個成熟的階段，仍待發展，因此能「投餵」給模型的數據也還需積攢、沉澱。 北京智譜華章科技股份有限公司總裁王紹蘭此前在2025世界人工智慧大會上指出，從大模型到AGI，行業還有很長的路要走。「如果比照自動駕駛分級，把從大模型到AGI分成5級的話，我們可能只在第3級，這條路走了一半都不到。大模型的基礎模型部分還在快速地發展，我們還要持續去做，也願意投入更大的力量。」 在大模型發展加速期，大模型企業該向左走(繼續大量投入基礎模型研發)還是向右走(深入落地來構建商業閉環)？行業怎麼平衡基礎模型的投入以及應用落地的努力？ 王紹蘭認為，除了基礎模型「底座」，企業也要持續推動大模型的商業化應用。「因為大模型就是拿來用的，如果大模型一直是純理論研究，不去做商業化落地，我們怎麼證明大模型真正能改變產業呢？我們其實不需要等到大模型真的引領生產力革命的那一天，因為大模型的能力在不斷地擴充、不斷地發展。」 上海稀宇科技有限公司(MiniMax)副總裁嚴奕駿認為，自研底層技術能為企業帶來更高的發展上限，而產品能讓用戶體驗到大模型能力，從而進一步提高AI滲透率。(完)
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