【新思想引領新徵程】數字鄉村建設助力農業農村現代化
2025-12-09 09:16 5,281次浏览鮮紅的莓果漂浮在水面，遠遠望去像一片紅色的海洋。果農穿著防水作業服，將漂浮的果實打撈、挑選、裝箱……這是每年10月，黑龍江撫遠蔓越莓種植基地水收蔓越莓的情景。2024年初，10萬盒蔓越莓鮮果回禮廣西「砂糖橘」的新聞登上熱搜，這個蔓越莓種植基地，由此進入大家的視野。 蔓越莓，這種原產於北美的漿果，以其獨特的營養價值和經濟價值，備受全球關注。在中國，規模化種植蔓越莓曾是一項空白。近日，本報記者跟隨「我們的盛會」中央主流媒體黑龍江主題調研行活動，走進位於黑龍江佳木斯撫遠市的蔓越莓種植基地，見證一顆莓果從零開始打破技術封鎖的故事。 「最開始做蔓越莓種植，可以說是『舉目無親』，中文書籍文獻都沒有相關的資料，成功案例更是無從談起。」佳木斯市勞動模範、撫遠紅海植業有限公司技術負責人程正新回憶道，從吉林農業大學畢業回到家鄉後，自己開始投身於蔓越莓種植，「沒有任何經驗和資料，我只能根據相關專業領域的知識和以往種植其他農作物的經驗『硬著頭皮上』」。 從最初的「讓莓苗活下來」，再到後來的提高產量、精細化管理，程正新帶領團隊一步一步摸索種植門道，經過多年的不懈努力，成功在撫遠蔓越莓種植基地培育出了全國第一片「紅色海洋」。 如今，該公司已擁有4200畝的蔓越莓種植基地，成為亞洲最大且唯一的蔓越莓規模化種植生產、檢測、銷售、產品深加工及產研學(太空育種)綜合性示範生產基地。這一成就，不僅填補了國內蔓越莓無規模化種植和無鮮果產銷的空白，更為我國的農業產業結構調整和特色農業發展注入了新的活力。 8月的建三江涼爽舒適、天高雲淡，空氣中瀰漫著稻花的清香。在黑龍江省農科院水稻研究所水稻中試測試員劉鳳豔的試驗田，G42、龍粳31、五常稻花香等2600多個水稻品種茁壯成長。 「水稻種植是『高風險行業』，農戶的種植投入大，如一旦產出不達預期，很容易虧本。」劉鳳豔說，自己的工作就是在育種家和農戶之間搭建一道橋梁——幫助育種家篩選出優質高產的品種，為農戶的種植提供技術服務和支撐。 在田間地頭一幹就是30年，每天過著家與試驗田兩點一線的生活，劉鳳豔卻從未覺得辛苦，「水稻育種就像養寵物，每天在稻田觀察每個品種的特性，對我來說是一件很有意思的事情」。 目前，劉鳳豔已經主持育成了8個水稻新品種，填補了建三江生態區無自育審定優食稻新品種的空白，累計推廣面積200萬畝，累計服務育秧棚600棟，水稻本田3萬畝，節約人工成本投入300萬元。此外，她還在短視頻平臺開直播為農民答疑解惑，累計培訓人數達數十萬人。 視線從稻田轉到溫室大棚：在枝頭泛著深紫色光澤的嘉寶果、掛著鈴鐺般果實的蓮霧樹……各色熱帶、亞熱帶水果長勢喜人。 「這是我們『南果北移』的成果。」北大荒建三江國家科技園區副主任汪敏介紹，她和團隊攻克了溫溼度精準調控等關鍵技術壁壘，成功引進並馴化了65種南方特色果樹，不僅改寫了作物種植版圖，更豐富了北方人民的「果盤子」。 「要加快綠色農業發展，堅持用養結合、綜合施策，確保黑土地不減少、不退化」，這是保護黑土地的明確要求，也是園區科研工作者不懈奮鬥的目標。 「實驗室就像黑土地的『醫院』。每年秋收後，我們到田裡取土，冬季在實驗室化驗，再根據結果給種植戶出具不同的施肥建議卡，幫助他們科學合理用肥，以減少過度施肥對土壤的危害。」該園區高級主管趙詩奇說，經過實驗室的多年努力，當地黑土地的有機質含量已經從2018年的4.08%提升到了現在的4.3%。 北大荒的稻浪年復一年湧動，撫遠的蔓越莓帶著黑土地的溫熱銷往全國各地……從田間地頭到溫室大棚，這些紮根祖國北疆的女性身影，正在用汗水與智慧在黑土地上書寫著新時代鄉村振興的動人篇章。
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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