【抗戰勝利80周年】從紀念館到城市空間 「八百壯士」主題Citywalk引發歷史共鳴

2026-01-24 06:27 4,951次浏览

  舟山8月11日電(張茵 董易鑫 李朵)俯瞰浙江舟山六橫島,近2萬畝水產養殖圍塘在海風中鋪展,塘旁的是落成滿兩年的「九舟水產養殖共富實驗室」——相較於過去的「跨海送檢」,這間可「現場查病出結果」的實驗室正悄然改變當地漁業。   2022年,中共舟山市委統戰部發起「主委進小島」活動,組織各民主黨派結對舟山12座小島,共繪共富圖景。作為舟山第三大島的六橫與九三學社舟山市委會結對,聯合啟動「六橫島九舟水產養殖科技幫扶基地」項目,當地由此迎來科技賦能機遇。 浙江舟山六橫島一處水產養殖圍塘。董易鑫 攝   「塘口即檢」:讓數據替漁民「跑腿」   六橫圍塘養殖面積居舟山全市第一。過去,這裡的養殖戶一旦發現魚蝦異常,只能憑藉經驗判斷病因。2023年7月,由中共舟山市委統戰部、九三學社舟山市委會共同建設的「九舟水產養殖共富實驗室」在六橫小北港水產養殖專業合作社掛牌成立,價值5萬元的水產病害檢測設備正式入駐——科技成為破解島上漁業「病害檢測難」的關鍵一招。   「以前我們看水色、摸蝦殼,一旦出問題就得連夜裝冰、查看船期,再將樣本送去舟山本島的實驗室檢測,來回得折騰大半天。碰上颱風停航,很可能錯過防治最佳時機,心血就全毀了。」六橫島對蝦養殖協會會長王德軍回憶道。   如今,這間緊鄰圍塘的「九舟水產養殖共富實驗室」成了他日常巡塘的「技術後臺」。   「我們每隔三四天就會抽檢一次,主要是看水——比如氨氮、溶氧、pH值等指標是否合格,病原菌是否超標,整個樣品處理、恆溫培養、結果判定加起來差不多五六個小時就能完成。數據出來以後,我們就知道塘內該不該加水、改底,用不用投調水劑。比起以前『憑感覺』,現在心裡踏實多了。」王德軍邊展示檢測臺上的儀器邊說。   自實驗室建成,王德軍和漁民陸續參加了技術培訓,現在已熟練操作基本檢測流程,服務六橫島漁民超500人次。   「他們把樣本送來,我幫著測,快的當天出結果,慢的也不超過24小時。早發現、早預警、早處理,蝦的成活率起碼提高了30%。」王德軍說。   「共富實驗室的目標就是讓數據替漁民『跑腿』,提高養殖效率、降低損耗。目前我們正在研發相關試劑盒,後續會投入使用,將方便更多漁民。」九三學社社員、浙江省海洋水產研究所科研人員王庚申說。 九三學社社員、浙江省海洋水產研究所科研人員王庚申(右一)接受採訪。張茵 攝   「島島共富」:「看數據」成為養殖共識   「現在我們不靠猜靠看:氨氮超了,就換水;菌群異常,就加益生菌。再有不懂的地方,就把數據提交給浙江省海洋水產研究所的專家們,他們會給我們操作建議,他們也經常來,我們會把一段時間的數據都匯總起來,方便他們觀察和預判養殖可能產生的問題。」六橫島漁業養殖戶戴坤城說。   確實如此。近年來,九三學社浙江省海洋水產研究所支社社員每月兩至三次赴該市的六橫、登步、桃花等海島開展養殖技術服務,現場採樣、檢測、培訓、答疑,幫助養殖戶建立「用數據說話」的科學養殖理念。   2024年12月,舟山第二家「九舟水產養殖共富實驗室」在東極正式揭牌,落戶東極鎮青浜島。據悉,該實驗室圍繞黃魚深水網箱養殖和厚殼貽貝養殖兩大主導產業,開展自主檢測、病害預警、水質管理等服務,助力提升本土養殖企業的防控能力和科技水平。   當前,九三學社科研團隊還在不斷「提速」漁業病害診斷效率:以往大黃魚「內臟白點病」檢測需耗時一天半,如今依託新型試劑盒,2小時內即可確診——該病害在舟山海域常見,死亡率最高達30%,快速檢測技術的推廣可以減少損失、提升效率。 在「九舟水產養殖共富實驗室」,王德軍展示培養皿。董易鑫 攝   「『九舟』科技幫扶品牌從最早設立於2017年的舟山普陀優辰水產養殖專業合作社起步,目前已成為科技幫扶帶動漁業增效的典型案例。」九三學社舟山市委會主委方維說,下一步,九三學社舟山市委會將繼續複製推廣共富實驗室模式,有效發揮黨派優勢,用科技力量織密舟山群島現代漁業發展「智網」,幫助更多漁民從中受益、穩步走上共富路。   中共舟山市委統戰部相關負責人介紹,自2022年起,舟山各民主黨派市委會(市工委)立足黨委政府所需、民眾所盼、統戰所能,通過深入調研走訪、召開懇談會等方式,廣泛收集民意訴求,建立「點單+接單」機制實現精準賦能,為海島民眾解決急難愁盼問題。   三年多來,該行動累計實施共富項目34個,投入資金2370餘萬元,辦成「暖心一件事」120餘件,惠及海島民眾5.8萬餘人次。(完)

  上海8月8日電 (記者 鄭瑩瑩)OpenAI最新發布其人工智慧模型GPT-5,引發業界關注。AGI(通用人工智慧)加速來了嗎?北京開放傳神科技有限公司(OpenCSG)創始人兼CEO陳冉8日就此話題接受記者採訪時表示,目前行業模型的能力還處於中早期,在通往AGI的方向上還需要大幅提升,而這其中有個關鍵要素是適配的原生數據不足。   中國首個大模型創新生態社區——模速空間地處上海徐匯區。北京開放傳神科技有限公司是首批入駐模速空間的企業之一。   陳冉解釋,網際網路時代,伴隨各種App的湧現,用戶交互方式發生顯著變化,由此帶來信息爆炸;而AI(人工智慧)時代,真正的新交互方式還沒到來,包括人與智能體、智能體與智能體之間的信息交互還沒達到一個成熟的階段,仍待發展,因此能「投餵」給模型的數據也還需積攢、沉澱。   北京智譜華章科技股份有限公司總裁王紹蘭此前在2025世界人工智慧大會上指出,從大模型到AGI,行業還有很長的路要走。「如果比照自動駕駛分級,把從大模型到AGI分成5級的話,我們可能只在第3級,這條路走了一半都不到。大模型的基礎模型部分還在快速地發展,我們還要持續去做,也願意投入更大的力量。」   在大模型發展加速期,大模型企業該向左走(繼續大量投入基礎模型研發)還是向右走(深入落地來構建商業閉環)?行業怎麼平衡基礎模型的投入以及應用落地的努力?   王紹蘭認為,除了基礎模型「底座」,企業也要持續推動大模型的商業化應用。「因為大模型就是拿來用的,如果大模型一直是純理論研究,不去做商業化落地,我們怎麼證明大模型真正能改變產業呢?我們其實不需要等到大模型真的引領生產力革命的那一天,因為大模型的能力在不斷地擴充、不斷地發展。」   上海稀宇科技有限公司(MiniMax)副總裁嚴奕駿認為,自研底層技術能為企業帶來更高的發展上限,而產品能讓用戶體驗到大模型能力,從而進一步提高AI滲透率。(完)

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