第23屆上海國際房車露營展在滬開幕，數百款新房車亮相
2025-12-12 13:03 1,743次浏览7月的新疆奇臺縣，天山巍峨，綠洲廣闊，奔流的雪水在陽光下閃耀，滋養廣袤麥田，孕育出天山北麓的「綠洲糧倉」。秉承「測天下吉壤為我所種，匯天下好糧為我所用」的初心，汾酒此次溯流而上五千多裡，將「汾酒第一車間」深入北緯45°大麥產區，尋找中國白酒的黃金起點。 對於清香型代表汾酒而言，大麥是製作優質大曲的主要原料，它可以提供良好的麥香味與清香味。在制曲過程中，大麥的酶系發達、澱粉含量適中，十分適合固態發酵微生物的生長和繁殖，從而促進酒麴的發酵。新疆奇臺縣，是中國著名的「麥鄉」，此次汾酒「第一車間」選定新疆奇臺縣，正是用於汾酒制曲的專用大麥制種基地。 種子的高度，決定了美酒的天際線。天山腳下，對一粒好糧的朝聖之旅已然開啟。 溯源「大麥之鄉」 奇臺縣自然環境得天獨厚，耕作歷史長達4000多年。據記載，奇臺縣自漢代以來就擁有享譽塞外的「北部糧倉」之美譽，當下，奇臺堅持糧食安全「國之大者」，全縣有耕地220萬畝，是國家認證的「大麥之鄉」。 奇臺何以成為「綠洲糧倉」？國家大麥青稞產業技術體系首席科學家郭剛剛介紹道，奇臺位於天山北麓，屬中溫帶大陸性半荒漠乾旱性氣候，氣候條件相對適宜同時，光照又相當充沛，年日照時間約3000小時，全年約160天的無霜期，加上雪水的澆灌、肥沃的土壤……為麥類作物的生長提供了得天獨厚的條件。 這種獨特的氣候條件仿佛為大麥量身定製，使其產量高、品質好，基於此，吸引汾酒千裡奔赴。 多年來，汾酒跨越數千公裡，以北緯36度到45度的「黃金種植地理帶」為基準，建設了適合高粱、大麥、豌豆生產的原糧基地，總規模達到140萬畝以上，形成了「土地一備案+五統一」的原糧基地種植管理模式，在此基礎上，汾酒千裡種糧、運糧，構建起「種、釀、藏」全產業鏈綠色品質長城。 一畝良田，關乎酒質，多年深耕，證明了汾酒對「糧心」的堅守歷久彌堅。如今，奇臺已然成為汾酒「品質長城」中的重要版圖，汾酒集團與國家大麥青稞產業技術體系聯合認證的新疆奇臺汾酒大麥制種基地，汾酒的到來，引起當地農戶、科研及產業力量的熱烈反響。 值得一提的是，與小麥、水稻、玉米、大豆等作物相比，大麥雖沒什麼機會以主食的身份「上桌」，但它卻抗旱耐逆性強，不與主糧爭地，廣泛應用於白酒、啤酒和威士忌的釀造中，被視為「世界第一酒糧」。 新疆維吾爾自治區農業科學院作物研究所黨總支書記周安定表示，汾酒集團此次選定在新疆奇臺縣種植「汾酒大麥1號」，並以規模穩定的訂單模式去收購，他們十分歡迎，認為此舉是對大麥科研育種的有力支持，對全鏈條產業的發展有積極促進作用。 在以汾酒為代表的釀造企業支持下，希望打造一個從優選品種、優良原料到優質產品、優秀品牌的完整路徑。對此，郭剛剛也表示期待，「像新疆這麼好的產區，產出這麼好的大麥，我們希望凸顯出它的品質優勢，賦能汾酒品牌及整個釀造產業的高質量發展。」 一粒科技力拉滿的定製麥 這一路徑的開端，始於優良品種。郭剛剛介紹：「農業生產中，種子是『晶片』，良種能保障糧食生產效率，讓單位面積產量更高、品質更好。」 而此次在奇臺麥田裡茁壯生長的，是汾酒專用制曲大麥「汾酒大麥1號」。據悉，「汾酒大麥1號」是由中國農業科學院作物科學研究所培育，經汾酒集團測試認定，聯合國家大麥青稞產業技術體系示範推廣的專用新品種，不僅畝產高、抗逆性強，其核心指標更精準契合優質白酒釀造需求，為後續制曲糖化及發酵過程奠定了卓越的原料基礎。 頂尖育種團隊紮根奇臺，寒來暑往，只為育出那粒「最懂汾酒」的大麥。今年，「汾酒大麥1號」在新疆制種基地生產實驗，眼下已經到了收割的季節，郭剛剛站在金黃的麥田，彎腰輕捻著飽滿的麥穗，欣慰地感慨：「籽粒飽滿度、色澤等感官品質都過關，產量也不錯。」 值得注意的是，在中國白酒行業，由企業為主體為其原料農作物種子進行標準化命名，並投入定向培育驗證，實屬罕見。據了解，「1號」頗有打頭陣的意味，「汾酒大麥1號」的推廣，本身就是一個積極的信號，是企業深度參與種源創新的標誌，不僅是對育種方向的指引，更是對科研團隊和種植農戶的雙向激勵。 談及汾酒模式對新疆大麥產業的推動力，郭剛剛用了「雙向奔赴」這個詞，充滿讚許與期待。 龍頭企業承載種業振興使命 為什麼這麼說？放眼當下農業生產，豐產不豐收、價格波動大等問題，是懸在農民頭上的達摩克利斯之劍，讓農戶的種植信心受挫。郭剛剛指出，汾酒模式提供了解法，即龍頭企業牽頭，以訂單的方式組織生產，讓生產者有穩定的價格預期，積極性更高。 在奇臺，這一模式正於種業一線結出碩果。種植戶李俊山表示，今年他首次為汾酒種上了1300畝大麥，「大麥耐旱耐瘠薄，只要價格穩定大家就願意種，人家給了定金，這就給我們吃了一顆定心丸」，看到長勢喜人的麥田，李俊山話語中充滿喜悅與期盼。 「種子質量好，播種也順利，老天給力，預期收成應該挺好。」他還希望，能帶動更多鄉親一起種，「讓大家都掙錢」。 從「第一車間」的田野，到千萬農戶的笑臉，再到區域產業的興旺，一條圍繞汾酒品質打造、互利共贏的價值鏈已然清晰呈現：科技創新和產業創新融合，促進產業發展，為汾酒帶來優質原糧，為消費者提供優質產品。 糧為酒之本，持續釀造至純、至清、至淨的品質汾酒，需要從源頭的涓涓細流開始。汾酒自2009年起，就在行業率先將糧食基地建設納入企業發展戰略規劃，並在10多年間，持續強化「第一車間」布局。 當下，站在「汾酒第一車間」IP第五個年頭的裡程碑上，回望汾酒由品質驅動的原糧徵程，更顯其格局與價值：其源於對自然的敬畏，成於科技的賦能，終於與家國情懷、時代擔當的同頻共振，不止於釀好酒，更是中國白酒行業構建現代化供應鏈、探索「品質立基、擔當立命、科技賦能、綠色護航」發展路徑的先行示範，為行業貢獻了極具價值的「汾酒方案」。(完)
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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