書展首日，毛尖層層追問孫甘露，好作家的秘訣浮出水面|講堂視頻
2026-02-02 06:29 7,462次浏览晉城8月8日電 題：紫斑牡丹結出「致富籽」 山西高平解鎖「美麗經濟」 作者 楊佩佩 楊傑英 李金莎 立秋時節，走進山西晉城高平市三甲鎮千畝紫斑牡丹種植基地，漫山遍野的牡丹植株上，長滿了一顆顆「海星」狀的果莢，莢殼內長著一粒粒黝黑的牡丹籽。村民們穿梭田間，有序進行牡丹籽採摘、裝袋、搬運，田間地頭一派豐收喜景。 村民們搶抓晴好天氣採收牡丹籽。 郭少宇 攝 近年來，三甲鎮大力培育發展紫斑牡丹特色經濟林產業，打造牡丹育苗基地，推進農林文旅融合。依託王家山村、上池村和中池村天然地形優勢，與公司合作，規模化種植1000多畝、50多萬株紫斑牡丹，成為華北地區最大的紫斑牡丹種植基地，助力當地解鎖「美麗經濟」。 時下，千畝紫斑牡丹種植基地迎來豐收，村民們搶抓晴好天氣採收牡丹籽。飽滿的牡丹籽可榨油，營養價值豐富，經濟效益可觀，拓寬了村民的致富路。 村民田金泉說：「這幾天是牡丹籽採收的黃金期，50多名村民一起來採收牡丹籽，每天來地裡採收有收入，土地流轉也有收入，可觀的收益，讓大家幹勁更足了。」 漫山遍野的牡丹植株上，長滿了一顆顆「海星」狀的果莢。 郭少宇 攝 紫斑牡丹全身是寶，花可觀賞，花瓣可釀酒、制糕、做茶，花籽可榨油，根則入藥，具有極高的觀賞價值、藥用價值和經濟價值。其中，新鮮採摘的牡丹籽經過去除雜質、烘乾晾曬、籽莢分離等多道精選工序後，可進行榨油。 千畝紫斑牡丹種植基地負責人李靜介紹，這幾天採收的牡丹籽顆粒飽滿、成色好，採摘期可持續至8月中旬，預計可採收10餘噸的牡丹果莢。 同時，該基地以花為媒，開展牡丹觀光遊、製作牡丹花茶、提煉牡丹籽油等「牡丹+」系列活動，不斷延伸牡丹種植產業鏈條，季節性帶動周邊村莊200多名村民在家門口就業增收。 村民們穿梭田間，有序進行牡丹籽採摘、裝袋、搬運。 郭少宇 攝 李靜表示，目前，基地配備有精深加工車間，推出牡丹花茶、牡丹純露、牡丹籽油等系列產品，市場銷量可觀。此後將不斷優化牡丹種植技術，提高牡丹籽的產量和品質，做精做細延伸產品，推動從「一朵花」到全產業鏈的發展，帶動更多村民就業增收。(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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