中國平安：截至上半年平安銀行不良貸款率1.05%，較年初下降0.01個百分點
2025-11-05 13:23 5,674次浏览三亞8月3日電 (記者 王曉斌)這個夏天，海南榴槤迎來連續第三年規模化掛果與批量上市。作為國產榴槤產業「破冰」的開拓者之一，吉林省鴻翔種業有限公司董事長、海南省鴻翔農業集團優旗投資有限公司(下稱「海南優旗」)董事長馮彥輝，近日受訪時回憶從「零」起步艱難探索國產榴槤產業的發展之路。他認為，國產榴槤是有待持續開發的「藍海」。 馮彥輝(右三)在海南的榴槤種植基地查看榴槤樹長勢。受訪者供圖 馮彥輝說，2018年，已在玉米種業深耕二十餘年、做到全國前列的鴻翔種業正面臨發展瓶頸。手握資金的他急需尋找新產業突破口。恰逢海南自貿港建設啟動，加之企業本身在海南有南繁育種基地，馮彥輝便將目光聚焦海南。2019年8月，一篇題為《榴槤在海南成功掛果 專家表示審慎樂觀》的報導，使馮彥輝受到啟發，成為其決心投資榴槤產業的「關鍵引信」。 熱帶特色高效農業是海南自貿港建設四大主導產業之一。「別人關註標題中的『審慎』，我們更看重『樂觀』。」馮彥輝說， 他看到新聞後隨即帶領團隊實地調研海南各地零星存活的榴槤樹，確認種植可能性的同時，也清醒認識到最大風險——颱風。最終，他們在三亞育才生態區選定了一片背風近水的土地，一次性種下首批500畝榴槤苗。 2025年7月16日，海南省保亭黎族苗族自治縣的華盛紅毛丹種植基地的榴槤樹迎來又一年豐收。2019年記者採寫的《榴槤在海南成功掛果 專家表示審慎樂觀》報導，描述的正是該基地的這批榴槤樹。記者 王曉斌 攝 彼時國內沒有如此規模的榴槤種植經驗，團隊幾乎踩遍技術「雷區」：挖坑種植導致積水爛根，苗株大量死亡；錯估需水量，灌溉系統被迫兩度升級；部分樹苗未剪鬚根導致「窩根」種下兩三年不見長，只得挖起重栽…… 「邊幹邊學，就是靠一股勁兒和堅定的投資支撐下來的。」馮彥輝感慨道，當2023年最早種下的榴槤樹成功掛果時，馮彥輝和團隊沸騰了：「那一刻太興奮了，所有辛苦沒白費！」此後，隨著榴槤種植面積不斷擴大及掛果榴槤樹越來越多，榴槤加工廠、國際榴槤交流中心……海南的國產榴槤產業開始向加工、服務延伸。 國產榴槤供不應求，為何還要布局加工和服務？馮彥輝解釋，國產榴槤產果期集中在7至10月，產業鏈人員在非產季需工作。依託海南自貿港「加工增值超30%免關稅政策」，公司在淡季採購東南亞榴槤加工銷售。這一策略既維持了全年產能和人員穩定，又帶動就業，並通過產品差異化覆蓋多層次市場。 7月19日，在海南三亞的榴槤種植基地，來訪者與榴槤樹合影。記者 王曉斌 攝 目前海南全省榴槤種植面積據估計已突破5萬畝。馮彥輝認為，前路挑戰與機遇並存。挑戰方面，技術瓶頸首當其衝：旱季缺水問題卡住樹木生長「命脈」；葉蟬等病蟲害防控方案仍需優化。機遇方面，國內消費市場對榴槤的巨大熱情及需求仍不斷增長。 馮彥輝說，為拓展榴槤生存版圖，海南優旗已在三亞以北的白沙黎族自治縣開闢100畝試驗田，直面冬季低溫挑戰。他透露，已有投資者在緯度更高的雲南西雙版納試種榴槤。從海南島南部出發，中國榴槤的規模化種植邊界正被不斷向北拓展。(完)
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來，人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場，大家紛紛好奇，究竟還有什麼運動是機器人做不到的？ 「某種意義上，目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過，要讓機器人跑得非常快、跳得特別高，會受到硬體限制，完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日，宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標：真正去幹活 2025年春晚上，一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示，上半年整個機器人行情非常火爆，從需求端拉動了整個行業發展，包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過，目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段，跳舞、功夫、運動樣樣行，未能真正走進人們的日常生活。 對此，王興興向記者解釋，很多技術的進步需要一些時間，一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動，當下還不太現實。在這個時間點，我們用AI(人工智慧)技術，讓機器人做些運動、表演，反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期，對於普通人來說可能用途有限，沒有圖形界面，也沒有word，很多情況下，要有電腦先出來，有一些開發者在上面開發更多軟體，過幾年軟體功能越來越多了以後，電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻：王興興：普通人用上人形機器人，還需要時間來源：中國新聞網 王興興強調，整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活，真正去解放生產力、提高生產。從時間上看，可能2-3年會有明顯的技術進步，大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年，機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼，限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢？ 他分析，很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高，從技術層面或者純AI的角度來說，目前的硬體完全夠用，當然還不夠好，要持續進步，而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前，大語言模型已經做了很長時間，但是大家覺得模型很『傻瓜』，很難在實際中應用。」王興興認為，快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析，與語言模型領域不同，具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動，但在機器人領域，無論用什麼方法去採集數據，放到機器人上跟實物的偏差還是較大，效果不是很理想。 「未來2-5年，大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型，這是很重要的，此外，更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信，如果有更大的技術突破，未來幾年，全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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