《湖北省長江船舶汙染防治條例》將於今年10月實施
2025-11-20 16:37 7,536次浏览入汛以來，氣象條件總體偏差，各地各部門積極應對不利影響 全力以赴保秋糧安全(三夏進行時) 「七月十五定旱澇，八月十五定收成。」作為全年糧食生產大頭，秋糧距離大面積收穫還有兩個月，正處於產量形成關鍵期。 入汛以來，我國氣象條件總體偏差，華東華北等地持續遭遇強降雨，黃淮等地持續高溫乾旱，給農業生產帶來不利影響。 業內專家表示，下半年極端氣候事件偏多，旱澇、颱風等威脅並存，奪取秋糧豐收還要過多道關口，需著力強化農業防災減災。 應對不利影響，各地各部門繃緊抗災奪豐收這根弦，落實落細各項措施，全力以赴保秋糧安全。 降雨呈「南北多、中間少」，各地搶前抓早應對風險 「雨量大，好在水排得快，玉米基本沒受影響。」7月24日14時至25日11時，陝西省定邊縣出現持續性強降雨，堆子梁鎮降雨量突破100毫米，廟灣村4000多畝低洼農田進水。廟灣村種植戶王小琴今年種了100多畝玉米和辣椒，都是抗倒伏品種，播種前按照農技人員指導抬高了壟溝。 雨剛停，村支書趙寶峰就帶著村民扛著鐵鍬、抽水泵趕到地頭，挖溝、架管、抽水……他介紹，村裡吃過洪水的虧，今年早早就制定了防汛預案。「年初我們組織村民清理了3公裡排水溝，這次降雨前又加固河道，對兩岸易澇點加強巡邏，及時封堵低洼口，護住了全村七成以上農田。」 聚焦防汛保糧，今年定邊縣採取「人防+技防」聯防模式，建設了18套山洪災害預警水量水位一體站，下撥淤地壩、水庫防汛專項資金，提前購置抽水泵、發電機等防汛物資。目前，全縣農技人員正指導農戶對農作物追施葉面肥，最大程度減少損失。 「七下八上」防汛關鍵期，氣象信息顯示，今年7月中旬至8月中旬，我國主汛期降雨呈現「南北多、中間少」分布，極端天氣偏多。 「5月以來，黑龍江省氣溫略高於往年，且全省降水時空分布不均。」中國水稻研究所北方水稻研究中心主任曹立勇說，目前黑龍江水稻生長進入關鍵中後期階段，整體長勢較好，但部分6至7月乾旱嚴重的地區可能出現陣性強降雨、大風等極端天氣，這會造成水田不同程度受淹，尤其是低洼易澇稻區、內陸河流沿線稻區等，面臨威脅很大。 洪澇前後，如何應對？曹立勇介紹，雨前要疏通排水溝渠，檢修排灌設備；雨後一旦出現內澇，受淹田塊須酌情排水露田1至3天，促進根系恢復活力，防止倒伏或早衰。水分管理上，應灌一次淺水，待其自然滲幹後，再灌下一次淺水。 「面對高溫高溼的田間環境，還要密切監測重大病蟲害動向。」曹立勇說，要結合水稻長勢和生育進程噴施殺蟲劑、葉面肥等，加快籽粒灌漿速度，助水稻安全成熟。 5省啟動應急響應，水利設施助力應對旱情 「水災一條線，旱災一大片」。專家指出，當前，對秋糧影響更大的氣象因素是持續性高溫乾旱威脅。 7月以來，黃淮、江淮、江漢等地出現大範圍高溫天氣。目前這些地區的夏玉米進入小喇叭口至抽雄散粉期，春玉米則處於灌漿期，持續高溫乾旱對秋糧生產帶來不利影響。 「受高溫乾旱影響，土壤失墒較快，部分地區出現玉米葉片捲曲和生長進度滯後現象。從田間探查情況看，不同灌溉條件下玉米生長發育進程差異較大。」中國農業科學院作物科學研究所研究員、國家玉米產業技術體系崗位專家李從鋒舉例介紹，豫中南玉米地塊澆水2到4次的處於抽雄散粉期，澆水1到2次的處於即將抽雄，無灌溉條件的基本不能正常生長。 目前，農業農村部對河南、安徽、山東、江蘇、湖北5省啟動農業防高溫乾旱三級應急響應，並派出工作組赴河南、安徽等重點省份，指導抗旱灌溉保秋糧豐收。 在不少糧食產區，農田水利設施助力有效應對旱情。 「水來了——」7月29日下午，河南省永城市蔣口鎮洪樓村，民樂種植專業合作社理事長馮雷擰開主管閥門，遍布農田的貼片式滴管逐漸鼓脹，水珠均勻滴落，玉米迎來解渴「甘霖」。 今年，該合作社種植了6000餘畝玉米並布設水肥一體化滴灌裝置，打開主管閥門便能精準滴灌特定地塊。「這段時間基本每周都要普澆一遍。」馮雷介紹，一體化滴灌七八個小時可澆透一塊地，相較傳統灌溉模式節約水肥超30%。 算好「用水、節水」兩筆帳。旱情下，永城市持續組織農技人員進村入戶到田，充分發揮農渠、機井、泵站、坑塘等農田水利設施調節作用，分作物、分區域、分環節落實落細節水灌溉和田管關鍵技術，確保全市174.5萬畝秋糧作物生長。 「早澆一畝是一畝。受旱玉米田應結合當地條件，利用一切灌溉設施和水源，應澆盡澆。」李從鋒建議，根據玉米長勢，儘量選擇早晚時段，進行噴灌、滴灌等節水灌溉。受旱地塊的玉米，還要及時追施穗肥，增強植株抗逆性。高溫乾旱條件下，還需重點防治玉米螟、草地貪夜蛾、蚜蟲等蟲害，以及南方銹病、葉斑病、莖腐病等病害。 針對部分受乾旱影響嚴重、基本絕產的玉米地塊，李從鋒提示，農戶可及時採取青貯措施或種植蔬菜、小雜糧等短季作物，減少損失。 受災地區農業生產加快恢復，保險賠付有序進行 目前，前期受災地區的農業生產正在加快恢復，相關農業保險賠付也有序進行。 7月26日，北京密雲、懷柔、平谷、延慶部分地區出現大暴雨，北京市農業農村局第一時間組織開展搶險救災，督促政策性農業保險承保機構全面啟動應急響應機制。27日中午，中華財險北京分公司開展細緻排查，在社交平臺發現密雲區馮家峪鎮保峪嶺村一農戶受損嚴重後，立即與對方聯繫。次日中午，按照先賠付後補材料的方式，公司將20萬元預賠款支付給了農戶。 北京市農業農村局二級巡視員侯福強介紹，農戶如遇財產受損，可第一時間拍照留證，並儘快撥打政策性農業保險承保機構服務熱線報災，或通過承保機構公眾號進行線上報案。相關機構按照「快查勘、快定損、快理賠」要求，提高賠付速度。截至8月4日，北京市政策性農業保險已完成賠款支付403.2萬元。此外，全市已儲備調撥救災備荒種子11.25萬公斤、動物疫病防控物資5萬餘件，統籌各區儲備農田排澇設備1266臺/套，組織多批農業專家隊伍赴受災地區指導農業恢復生產工作。 近期，財政部會同農業農村部下達中央財政農業生產防災救災資金1.97億元，支持湖北、湖南、廣東、廣西、重慶、貴州、雲南等7省份受災地區積極應對洪澇、颱風等災害影響，開展農業生產救災相關工作。重點對農作物改種補種、災損農業設施修復、農田疏渠排澇等救災措施給予補助，減少農業生產損失，助力夯實秋糧豐收基礎。 「近年來我國極端氣候事件偏多，病蟲害呈加重發生態勢，抗災奪豐收已日漸成為糧食生產常態。」農業農村部種植業管理司有關負責人表示，入汛以來，各地全力抗旱澆灌、搶排積水，有效降低了災害影響。接下來將繼續緊盯乾旱、高溫熱害等災害風險，加密研判，儘早發布災害預報預警，提高先進適用技術覆蓋面和到位率，分區域、分作物、分災種，環環緊扣跟進抓好在田農作物管理。 近日，農業農村部印發《農業防災減災救災保秋糧豐收工作方案》，共制定34條防災減災救災措施。 「著眼長遠，還將進一步提升農業防災減災救災能力，穩步推進高標準農田建設、農田溝渠修復整治等，持續增強農業氣候韌性。」農業農村部農田建設管理司有關負責人說。 人民日報 本報記者 鬱靜嫻 常 欽 鄧劍洋
2025世界機器人大會正在火熱進行中。令人矚目的是，人形機器人正加速場景化應用落地——它們告別「站樁」展示，轉向探索替代人類作業的場景與方案，核心競爭力聚焦「能否更快上崗」，工廠搬運等模擬場景已大量呈現。在尋找落地場景時，「先上崗、再進家」成為機器人普及的現實路徑。展望未來，業內人士表示，若進展順利，人形機器人的「ChatGPT 時刻」最快有望在1～2年內到來。 文/廣州日報全媒體記者 張露 現場直擊：處處可見廠商為自家機器人找「幹活場景」 當前，人形機器人技術正處於從實驗室技術向產業化應用跨越的關鍵階段，在工業、商業、消費、特種等場景裡逐步探索。 大會期間，記者走訪現場發現，與去年行業普遍「秀」機器人才能不同，今年業內更關注機器人如何真正投入工作、實現商業化落地。從企業展臺布置的倉庫包裹分揀流水線，到商業空間的導覽臺，處處可見廠商們為自家機器人尋找「幹活場景」的努力。 中國電子學會理事長徐曉蘭在本次大會分享了人形機器人十大最具潛力的應用場景，包括：3C製造領域的物料質檢，電力生產領域的電站操作，船舶製造領域的打磨拋光，安全應急領域的災害應對與安全救助，商業服務領域的導覽迎賓與服務交互，家居服務領域的生活協助、陪伴及日常照料，農業生產領域的田間精細作業等。 「先上崗，再進家，是機器人普及的現實路徑。」越疆科技市場總監謝凱旋認為，人形機器人率先落地的，將是低速、高頻、剛需的商業場景，例如藥房搬運、零售導引、園區巡檢等。這些場景任務明確、環境可控，適合技術早期階段部署。傅利葉機器人創始人兼CEO顧捷表示，相比於機器人進入大眾消費市場、進入普通人家庭的場景，進入工廠、醫院這一類專業場景是行業優先集中探索的方向。 不僅僅是單個機器人進入工廠，未來更是「群體打工」。記者注意到，本屆展會上已有多家企業展示出多機協同作業的能力。「工業場景的本質是系統性。人形機器人要想提高工廠效率，還得具備多機協同的系統性『會做』。」魔法原子總裁吳長徵表示，其多機系統在工業場景下，強調的是系統化優化，比如多臺機器人可以協同完成生產線操作，在動作路徑、任務分配上實現高效協同。 高速成長：去年機器人產業營收近2400億元 「今年上半年機器人行業非常火爆。得益於市場與政策的雙重支持，整機廠商及零部件廠商平均實現了50%到100%的增長，需求端的拉動有力推動了全行業發展。」在2025世界機器人大會上，宇樹科技創始人王興興表示。數據顯示，2024年，機器人產業營業收入近2400億元。今年上半年，工業機器人產量37萬套，服務機器人產量882.4萬套，同比分別增長35.6%和25.5%。 王興興認為，現在最大的問題其實是模型問題，當前的機器人模型架構不夠好不夠統一。吳長徵分析稱，真正讓機器人「用得起來」，不是某一個算法或傳感器的突破，而是全鏈路的整合能力。比如要確保機器人交付給客戶後能穩定運行，這背後牽涉的是供應鏈體系是否可靠、交付服務體系是否閉環。 展望 人形機器人「ChatGPT時刻」最快1～2年內到來 展望未來，根據瑞銀髮布的人形機器人行業報告，預計全球人形機器人數量2035年將超過200萬臺，2050年將超過3億臺，2050年市場規模將達1.4萬億~1.7萬億美元，人形機器人的價格成本或將下降七成以上。吳長徵預測，未來3年機器人能力將有10倍增長，5年將達100倍，屆時它們才有可能真正進入千行百業。 「如果順利，未來1～2年或者2～3年可以達到人形機器人的ChatGPT時刻，最慢的話3～5年。」王興興如是預測。他還表示，未來2～5年智慧機器人技術的重心，是統一、端到端智慧機器人大模型，更低成本、更高壽命的硬體，超大批量的製造，以及低成本、大規模算力。
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