浙江青少年化身「檔案醫生」 指尖「復活」歷史記憶
2025-12-02 18:20 1,273次浏览玉米除了吃，還能做什麼？在東北農業大學農學院副教授、青年教師謝騰龍的眼中，玉米不僅是作物，更是凝聚科技與審美的「新農作」。 前不久，「北大荒青年」助農志願服務隊(以下簡稱「服務隊」)培訓交流暨建功競賽活動在黑龍江共青農場舉行。作為服務隊成員，謝騰龍展示了一種具有自主智慧財產權的多彩文玩玉米。 兩年前，謝騰龍帶著多項農業技術來到中國最北邊境縣塔河縣。「1畝地能產1萬多根文玩玉米，精挑細選下來，能有4000根樣式好的，批發價30元一根，利潤很可觀。」謝騰龍說，今年他們在塔河縣種了45畝，已和銷售商對接。 2023年，團黑龍江省委發動全省共青團，依託「三農」青年典型、網絡達人、涉農技術骨幹等青年群體，組建隊伍服務基層農戶，目前已組建種植、畜牧、林業、水產等領域500支服務隊。近5000名志願者奔赴一線，服務覆蓋近千個村(屯)。團黑龍江省委相關負責人告訴中青報·中青網記者，此舉旨在形成示範效應並擴大規模，真正發揮青年在築牢糧食安全中的重要作用。 全鏈條服務農業發展 1998年出生的周建禎，碩士畢業後來到樺南縣農業技術推廣中心工作，去年加入服務隊。他發現，當地大豆種子包衣技術推廣不好，因為這項技術需要浸泡種子，會增加成本，「但這項技術能有效防治大豆根腐病，保證產量」。 諮詢農科院並查詢大量資料後，周建禎和團隊成員向農民展示採用技術前後的產量對比數據，慢慢改變了他們的觀念。截至目前，他和團隊推動70萬畝地採用該技術。 同樣在農業技術推廣中心工作的張羽，自2023年加入服務隊以來，在富錦市各地推廣以水稻催芽為代表的多項農業技術。他把自己的電話留給當地農民，現在，他一年要接幾百個諮詢電話。 90後青年葛旭良是北大荒集團黑龍江二九一農場有限公司技術員，對水田頗有研究。他加入服務隊已兩年，致力於帶動農民科學種田。他舉例說，施肥時間不當可能會讓水稻長得過高，越高抗倒性越差，影響水稻的產量和品質。 「把每項技術細節、每個環節的標準跟大家講清楚，標準上來了，產量也就上來了。」葛旭良說。 除了傳統農業，服務隊還把目光投向新興農業。 呼瑪縣鷗浦鄉黨委副書記盛玉洋，去年參加了團黑龍江省委組織的服務隊能力素質提升培訓班，看中了東北農業大學教授孫楠帶來的寒地小龍蝦養殖技術。今年，他們試驗養殖了7畝寒地小龍蝦，「目前看長勢還不錯，我們想多積累經驗，成功後推廣」。 技術落地讓豐收有了基礎，但要真正轉化為農民增收，「賣得好」是決定性一環。為此，團黑龍江省委動員一批有銷售經驗和市場思維的年輕人。「青耘中國」主播、伊春市返鄉創業青年鄭曉昱，不僅助農帶貨，還為當地培養電商人才。截至目前，她和團隊助農帶貨60萬單，培育了20多名電商銷售人才。 團黑龍江省委青年發展部相關負責人告訴中青報·中青網記者，團黑龍江省委發揮共青團組織優勢，主動對接涉農高校、企業及科研院所，整合青年科技人才力量，搭建助農服務平臺，結合不同群體的實際需求進行從種到銷的多樣化全鏈條服務，幫助農戶增產增收。 把道理「掰碎了」講給農民聽 中青報·中青網記者了解到，服務隊隊員年齡普遍偏小，其中不乏00後。當他們向「爺輩」農民推廣新技術時，常常被拒絕。 為提高豆角產量，團齊齊哈爾市委派到富裕縣紹文鄉勝利村的駐村第一書記、90後楊文博，建議農民將株距由50釐米擴大到60釐米，農民卻說：「你這個小娃娃，我孫子都比你大，你還來教我怎麼種。」周建禎在推廣大豆包衣技術時也遇到過質疑，「他們說我是賣藥的，推廣技術是為了賣產品」。 隊員們想盡辦法，把道理「掰碎了講」，「打賭」是大家常用的辦法。葛旭良曾和一位農民把一個池子的水稻分成兩塊，一塊按照葛旭良的方法施肥，另一塊按照這位農民的想法施肥。到了8月見分曉的時候，用葛旭良方法施肥的水稻，株高比另一邊的水稻更矮、更抗倒伏，稻粒數量卻幾乎一樣。葛旭良說，農民「雖然嘴上不說，但心裡已經接受了科學施肥法」。 除了打賭，隊員們還喜歡打「人情牌」。推廣幹豆角產業遇阻時，楊文博想起了村裡的老書記。「他在當地很有威望，知道咋跟大家溝通。在他的幫助下，我們後來進展順利。」 除了號召大家加入幹豆角產業，楊文博還積極推廣農業新技術。勝利村村民王麗媛是種糧大戶，她說，起初自己對這個年輕小夥子也不信任，「後來他把我們聚在一起，跟我們拉家常，講農業知識」。村民按照楊文博的方法用肥，發現「比以前省不少，產量還上來了」。 「改變觀念本身就很難。」周建禎的方法是學土話，拉近與農民的關係。樺南縣孟家崗鎮保豐村村民高玉財是大豆種植大戶，經驗豐富，「他用很樸實的話給我講各種農技知識，在這個過程中，我學到了怎麼把理論轉化成通俗易懂的話。」周建禎說。 將個人成長與農業發展緊密相連 記者在採訪中發現，隊員們近距離與農民、農業接觸的同時，也在思考如何將黑龍江建設為農業強省。 如何打通先進技術到農戶田間地頭的「最後一公裡」，是多位受訪者提及的重點。葛旭良提到，小農經營之下，土地碎片化，很難採用大型機械設備。 如何「藏糧於民」也是多位隊員關心的話題。「我們有先進的技術，但可能推不動。喜歡種地、想把地種好的年輕人並不多。」周建禎說。 楊文博也有同感。「我們有時候策劃了一個好項目，但響應的年輕人不多。」他還發現，深加工農產品不多，且同質化競爭十分激烈，影響產品推廣。 走到田間地頭，除了發現問題，每個隊員也有自己的收穫。 葛旭良覺得，兩年志願服務經歷，讓他有更多機會充實自己。「每次下鄉可能都會發現不同的問題，有可能就觸碰到知識盲區。這時就會想盡一切辦法，請教專家或經驗豐富的農民，補齊短板。」 楊文博學會了用系統思維看問題。在和勝利村農民一起研究豆角時，從種子到幹豆角成品，過程涉及種植、養護、包裝、銷售等各環節，哪一步出問題都推不下去。「駐村期滿，我會離開這裡，但這種思維方式會讓我受益終身。」 加入服務隊幾年，謝騰龍最大的收穫是教會了一幫當地「徒弟」。他說，幾年下來，塔河縣農業技術推廣中心的技術員水平有了明顯提升。「我們一起做國家級和省部級課題，一起寫論文，這是他們之前想都不敢想的事情。今年有個80後技術員考上了瀋陽農業大學的研究生，我們特高興。」 「這可能就是我們這一代紮根黑土地的年輕人的使命。」周建禎說。 中青報·中青網記者 楊雷來源：中國青年報
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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