吉林鎮賚8月4日電 (郭佳 王凱)鵝還沒出欄,帳已經算明白了。吉林省鎮賚縣的一個小村莊,今年預計出欄35萬隻大鵝,年產值有望接近5000萬元。從雛鵝進棚到銷往長春、哈爾濱等周邊城市,這條「鵝經濟鏈」讓村民嘗到實打實的甜頭。 東升村養殖基地的水面上,成群大鵝正舒展羽毛嬉戲。 王凱 攝 這個「鵝村」是鎮賚縣東屏鎮的東升村。全村養鵝已有十多年歷史,今年迎來高點,養殖規模達35萬隻。村裡的養殖戶從去年的二十幾戶增至現在的36戶,幾乎家家上規模,成了名副其實的「專業村」。 眼下,鵝棚裡的大鵝羽翼漸豐,進入育肥關鍵期。等到8月中旬,它們將集中出欄,發往長春、哈爾濱、大慶等地,搶佔餐桌消費旺季。主打的三花白鵝、霍爾多巴吉鵝,肉質細嫩,脂肪低、蛋白高,市場價格穩定在每斤13元左右。 東升村養殖戶王力抓住一隻鵝向記者展示。 王凱 攝 「今年行情不錯,我家養了一萬隻,眼瞅著能掙個二十來萬(元)。」養殖戶王力說,從雛鵝進棚那天起,村裡請的技術員就三天兩頭上門,教控溫、防疫、餵料,「照著幹就成,咱也踏實。」 東升村能養得好鵝,靠的是一整套科學的養殖體系。鵝舍按照統一標準建設,地面抬高、硬化防潮,供暖設備一應俱全。雛鵝住進來後,頭一個月溫度維持在28℃到30℃,再逐步降溫,幫助它們平穩適應室外環境。 飼養環節也不馬虎。大鵝每天洗澡、吃料都有講究。技術員會根據鵝齡調整糧食配比,還定期稱重,發現個頭偏小的還要「開小灶」特別照料。 防疫更是重中之重。鵝舍墊料每周消毒,疫苗統一接種,出現病鵝立即隔離治療。「我們村的鵝,防疫程序一步不少。」王力說,整個過程由畜牧技術人員全程跟進,確保養殖風險降到最低。 早些年,東升村也曾遇到發展瓶頸。最現實的就是「想養沒地」。為了解決這個問題,村黨支部挨家挨戶走訪調研,統一規劃養殖用地,把原本零碎的小塊地整合成幾處集中養殖區,建設起成套鵝棚。「以前是各養各的,現在是抱團幹了。」東升村黨支部書記王傑說。 東升村養殖基地裡,大鵝在水中暢遊。 王凱 攝 隨著「東升大鵝」在周邊逐漸打開銷路,外地收購商也越來越多地上門洽談。目前,村裡正謀劃延伸產業鏈,推動鵝肉深加工,由單純「賣活鵝」向銷售分割鵝、醬滷鵝、速凍鵝肉等產品轉變,提升附加值。 不過,「鵝經濟」要飛得穩,還需要更多保障。業內人士指出,鵝養殖對市場行情和疫病控制依賴度高,一旦出現價格波動或疫情,將直接影響收益。儘管挑戰不小,但村民信心十足。 鵝棚裡每天早早就亮起燈,養殖戶們翻料、添水、觀察鵝群,一直忙到晚上才歇氣。「現在有技術有人教,養鵝不怕沒出路。」王力說。(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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