沙特斯諾克大師賽：中國軍團無緣八強
2025-12-04 05:32 6,189次浏览近日召開的國務院常務會議討論並原則通過《中華人民共和國耕地保護和質量提升法(草案)》。會議指出，堅持耕地數量、質量、生態一體保護，綜合施策持續恢復和提升耕地生態功能，確保永續利用。 這個消息讓中國農業大學教授、中國工程院院士張福鎖團隊很振奮。前不久，該團隊剛剛在《科學》雜誌發表重要研究成果《調控植物-土壤反饋，推動農業可持續發展》，強調種地不能「頭疼醫頭，腳疼醫腳」，要把目光轉向土壤健康。 民以食為天，耕地是糧食生產的「命根子」。張福鎖在介紹課題研究背景時表示，團隊曾對華北平原小麥-玉米輪作體系長期定位試驗的105個數據點進行了數據統計測算，由於土壤問題，當前每公頃耕地存在約1.5噸的隱形糧食損失。 為何「丟了」這麼多糧食？張福鎖表示，是由於「作物-土壤負反饋」。當前集約化農業生產不合理管理造成各種土壤健康問題，如壓實引起土壤結構變差，土壤化學性狀的變化包括土壤酸化、鹽漬化，土壤生物活力降低，生物群落失衡等，導致土壤內在效率下降，作物容易染病，對氣候變化的抵抗力下降等。他說：「一畝地100公斤的隱形產量損失，我們應該拿回來。」 中國農業大學副教授王光州和中國農業大學教授張俊伶告訴中青報·中青網記者，在這項研究中，團隊基於前期研究進展及科技小院16年來生產一線的實踐積累，結合團隊近年來在根際生命共同體理論研究方面的進展，將生態學研究中發展較快的「植物-土壤反饋」思想引入農田生態系統，提出了作物高產與土壤健康協同的系統化研究範式。 張俊伶和王光州指導的學生，在田間地頭的科技小院駐紮時，發現「改土」確實可以增產。 博士生欒冬冬2020年進入課題組時，在河北曲周的麥田裡，看到大片即將灌漿成熟的麥子中，有不少麥穗提前枯白、乾癟。「這是小麥患上了莖基腐病。」他說，這種由土傳病原真菌-鐮刀菌引起的病害，能夠侵染小麥莖基部，導致莖基部腐爛、植株早衰，甚至顆粒無收。不僅如此，這種病害還會產生有毒的脫氧雪腐鐮刀菌烯醇等，威脅糧食安全和人畜健康。 他說，研究顯示基腐病的病因有很多，具體到曲周這片土地，團隊分析，這裡冬小麥和夏玉米收穫後大量秸稈還田，改變了土壤微生態環境，促進了有利於病原菌生長的微生物的富集，成為引發小麥莖基腐病的關鍵原因。 為了找到一種有益菌和病原菌進行鬥爭，欒冬冬長期在田裡、實驗室兩頭跑。去田裡把患病的小麥樣品和土壤樣品取回，在實驗室裡篩選土壤，分離出微生物。而後培養微生物、鑑定微生物，再將潛在的「對手」微生物和引發莖基腐病的病原菌進行功能拮抗試驗，驗證其是否發揮了抑制病原菌的作用，從而製備能夠抑制病原菌的有益菌劑。 在實驗室中尋找有益菌的過程雖然繁瑣，但和在酷暑裡下地噴灑生防微生物菌劑比起來，卻還不算辛苦。欒冬冬說，同學們和老師經常是下午兩點就帶上菌劑，頂著火辣的日頭出門，在田裡一直忙到晚上七八點。 經過4年的篩選與驗證，欒冬冬和團隊成員初步研製出了一種生防微生物菌劑。他說，團隊2024年在曲周建立了總面積近5畝、由16區塊組成的試驗田，田塊中應用生防微生物菌劑的結果令人欣喜：小麥莖基腐病發病率顯著下降，根際土壤中病原菌豐度下降超過25%，平均每畝小麥增產近17%。 和欒冬冬相似，博士生倪剛在山東東營的鹽鹼地上種小麥和玉米，檢驗土壤中的微生物對作物的影響。 倪剛告訴中青報·中青網記者，他們從2021年開始，在山東東營的8畝地試驗田上，每年6月播種玉米，10月收穫，玉米收穫後再播種冬小麥，來年6月收穫。在這個輪作的過程中，他和同學們一起提取玉米、小麥根際的微生物進行研究，研製出有益於作物生長的微生物菌劑，並在大田試驗的基礎上驗證菌劑效果。 「上個月，我們剛收穫了微生物菌劑試驗的冬小麥。」倪剛說，目前，與不施加微生物菌劑的處理相比，施加微生物菌劑試驗田的冬小麥增產了約30%。 研究人員由此發現，土壤對於作物的影響遠比想像中大，而土壤健康似乎還沒有得到應有的重視。 張俊伶表示，當前以追求高產為目標的集約化農業過度依賴高產品種和外源投入，植物-土壤互作關係被削弱，造成系統負反饋作用加大，而正反饋作用減少，土壤退化嚴重，土壤健康現狀惡化。 張俊伶說，由於長期忽視土壤健康，在面對農業生產實際問題時多採用「快餐式」，「頭疼醫頭，腳疼醫腳」的片面解決方式，土壤生態系統失衡，土壤多功能性難以發揮，嚴重威脅耕地質量和農業綠色發展。因此團隊在此次研究中提出農業轉型要紮根大地，「低頭」關注土壤健康。 「不能光看一茬的產量，還要看長遠的整體效應；不能只管作物，還得看護好土壤。」張俊伶說，「我們希望大家從『朝上看』，轉向『朝下看』，要扎到土裡去；希望大家不僅僅是看短期的作物產量，更要著眼於長遠的健康土壤培育。」 近些年，張福鎖在走訪全國各地的農田時，觀察到地方農業部門對「改土」的需求日益增長。研究團隊提出了未來農業科學研究的一些重點方向，他們希望構建作物高產與土壤健康協同提升的長效機制和管理策略，支撐農業系統的氣候韌性等。 中青報·中青網記者 張茜 實習生 劉璇來源：中國青年報 2025年08月11日 08版
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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