胡塞武裝行政機構負責人被以軍打死
2025-11-12 05:55 3,324次浏览8月的高原，青稞金黃。在西藏自治區山南市錯那市覺拉鄉，200畝試驗田被分割成300多塊梯田。一片生長在鹽鹼地裡的特殊飼草剛萌出嫩芽，正茁壯成長——這是經過航天育種技術培育的蛋白草。 這批高原航天牧草一共有7個品種，是利用航天誘變技術培育的新品種，與普通飼草相比，其在鹽鹼地裡抗鹽耐旱的表現尤為突出，更耐得住零下四十度的嚴寒。 種植在西藏錯那市覺拉鄉的高原航天牧草。人民網記者 次仁羅布攝 「7月17日移栽到大田的蛋白草是目前最後一個實驗品種，生長迅速，每天可長高4-5公分。」陝西省航天育種工程技術研究中心地面選育基地負責人袁中權在田間介紹，該品種表現出極強的抗寒性，去年冬季經受嚴寒考驗後，今年3月底在錯那市試驗田未經澆水施肥就自然發芽。截至觀察時，植株最高已達2.5米，預計畝產量可達15-25噸，是目前錯那市表現最優異的飼草品種。 正在接受採訪的陝西省航天育種工程技術研究中心地面選育基地負責人袁中權。人民網記者 次仁羅布攝 袁中權算了一筆帳，畝產15噸飼草，按70%的脫水量做成青貯飼料，可以產10噸。按照目前的市價，假設一噸飼草在這能賣1200元，除去各種成本，一畝地一年能產8000元的經濟效益。 航天育種高原牧草選育實驗基地裡的植株。人民網記者 次仁羅布攝 除了這些飼草，去年9月26日錯那本土的5個油菜品種和6個青稞品種搭載著十九號返回式衛星進入太空，享受了一次特殊的「旅途」，在宇宙射線和微重力環境下完成了基因重組。 當地村民在高原航天育種基地務工。人民網記者 次仁羅布攝 「這些篩選出的品種不僅需滿足性狀穩定的基本要求，更要在抗鹽鹼地、產量、株型等指標上展現獨特潛力。選苗育種也要經過層層嚴苛的『體檢』，優中選優。」袁中權說。 當種子完成太空之旅後，真正的挑戰才剛剛開始。返回的每一粒種子都是寶貝，經過「太空旅行」的品種要通過3年的地面選育，評估植物品種的產量和品質。 搭載十九號返回式衛星進入太空的青稞品種。人民網記者 次仁羅布攝 「當地人說我們錯過了最佳種植期」，袁中權回憶6月初改良土壤時的質疑，不禁還是捏了一把冷汗。 好在這些種子憑藉出色的基因，在播種42天後就長到60釐米，分櫱數達到10個，是普通品種的近兩倍。據了解，青稞的這個生長期一般都是100～130天，而這個品種大約在115天。 未來，袁中權團隊將繼續監控和評估航天育種植株的生長情況，推廣航天牧草和蔬菜種植技術，建立有機肥廠以改善土壤質量，讓更多「太空種子」在雪域高原生根發芽。 記者：郝潔 次仁羅布 來源：人民網
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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