輝煌60載 魅力新西藏丨雪域高原煥新顏!西藏民眾共繪幸福答卷

2026-01-19 23:34 5,479次浏览

鬱鬱蔥蔥的芭蕉樹上,深綠色的芭蕉長勢喜人;一串串木瓜掛在枝頭,底部的已開始成熟,泛出誘人的橙色;架子上爬著茂盛的藤蔓,藤蔓上掛著一個個黃綠色的「小燈籠」——黃金百香果,摘一個掐開,果香四溢,入口清甜無比;還有蓮霧、荔枝、芭樂等熱帶水果……很難想像,這樣一片「熱帶雨林」式的果園,竟然就在上海。走進位於崇明區中興鎮的太和·好時節智慧農場溫室大棚,熱帶氣息撲面而來。依託農業科技支撐,本不屬於上海的熱帶水果成功「落戶」,實現「一方水土產多方果」。記者了解到,果園裡第一批黃金百香果、木瓜到下月即可成熟,地產香蕉、芒果等,到今年10月亦可成熟上市。 木瓜熱帶水果長勢喜人太和·好時節田園綜合體示範項目總佔地540多畝,其中一期330多畝,二期200多畝。除了開展區域水環境改造等生態治理,項目最大亮點是開展了「南果北移」——把10多種熱帶水果帶到上海崇明種植。在農場溫室大棚內,記者日前看到芭蕉、香蕉、百香果、芭樂等水果多呈青綠色,只有木瓜已有部分成熟。「現在還不到上市的時候。這個基地的香蕉、木瓜等是去年國慶節才開始種植的,百香果是今年春天開始種的。到九十月份,這些水果都會陸陸續續成熟。」農場負責人莫偉告訴記者。這些熱帶水果,有望極大豐富今年秋天崇明乃至上海的地產水果品類。莫偉表示,農場內種有15畝黃金百香果,畝產可達1噸以上,木瓜、芭蕉、香蕉畝產量也很大。以香蕉為例,單棵香蕉樹可產香蕉70千克左右,一畝地可種植60棵香蕉樹,一年可種三批。這樣一算,農場的香蕉畝產可超12噸。 百香果「到今年秋天,我們一方面準備推出採摘體驗的農旅融合項目,歡迎市民遊客前來感受熱帶風情,另一方面也準備和商超合作,將這些地產香蕉等水果送進商超進行售賣。」莫偉告訴記者,和目前上海市場上的其他香蕉不同,這些地產香蕉不用在六七分熟時就被採摘、然後經過長途跋涉再到達商超和水果攤,而是可以在樹上長至九成熟以上再被採摘,所以口感也會更軟糯香甜,價格也會比市場上的香蕉略貴一些。魚類「活化石」在果樹下遊動在農場溫室大棚內,記者還看到一幕奇景:一汪魚塘竟然也在大棚裡,池底綠藻隨水流輕輕擺動,一群樣貌奇特的魚悄然穿梭其中,它們身形修長,嘴部長而扁平。「這是鴨嘴魚,就像魚頭上長了個扁扁的鴨子嘴巴一樣,學名叫匙吻鱘。」莫偉告訴記者,鴨嘴魚和鱘魚同屬於古老的硬骨魚類——鱘形目,是現存「最接近遠古魚類」的一支,有「活化石」之譽。鴨嘴魚最顯著的特徵是它的扁平長吻,佔整個身體長度的三分之一,其表面布滿感應細胞,用於覓食和探測環境。這是一種濾食性魚類,喜歡在清潔的淡水水域中生活,它們會吃掉水裡看不見的浮遊動物,如同「水中吸塵器」。一條成年鴨嘴魚一天可過濾數十萬升水體,有淨化水體的功能。除了生態價值,鴨嘴魚的經濟價值也很高。「鴨嘴魚全身都是寶。它可以當作觀賞魚,也可以被食用,這種魚沒有小刺,魚肉的口感細膩彈牙。等到鴨嘴魚性成熟後,產出的魚卵還可以製成魚子醬。今後市民遊客還可來農場體驗釣鴨嘴魚,釣到魚後我們現場烹飪,整條魚清蒸是最原汁原味、最鮮美的做法。」莫偉說。科技讓農業實現諸多「不可能」太和·好時節智慧農場能實現「南果北移」「林下養魚」的關鍵,是科技賦能。「我們通過精準滴灌、水肥一體化、電子溫室數控等技術,在大棚內實現了高富氧環境,模擬熱帶雨林氣候,以此打破物種地域和季節限制,讓熱帶水果茁壯生長。」莫偉說。設施農業升級之餘,太和·好時節智慧農場還引用並改造了獨特的基塘農業模式。莫偉告訴記者,「果基魚塘」是基塘農業的典型模式之一,指在低洼處挖塘養魚,堆積塘泥成基,基面種植果樹,形成循環系統。「我們把這種模式搬到了日光大棚內,鴨嘴魚穿梭在林間,可啄食自然落葉、落花、落果,而鴨嘴魚的排洩物,正好可以當做熱帶植物生長的天然肥料,實現養魚與種果樹的雙重收益。」崇明區中興鎮靠近上海長江大橋,區位優勢明顯,鎮域內民宿產業也有一定知名度。中興鎮相關負責人告訴記者,太和·好時節智慧農場將有望進一步帶動周邊農文旅綜合發展,「一方面持續豐富地產農產品品類、提高農產品品質,另外也將吸引來更多研學、農事採摘體驗等客流,為鄉村振興增添更多活力。」

  閱讀提示   近期,人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相,展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶,其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為,未來,可以通過建設大規模數據採集工廠等方式,加快部分場景的商業化落地,以更好跨越「最後一公裡」。   格鬥臺上,4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗,直拳、勾拳、側踢,連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上,一場人形機器人格鬥賽引發關注。   今年,被認為是人形機器人量產「元年」,人形機器人頻頻亮相各大展會,展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上,200餘家國內外機器人企業參展,人形機器人整機企業數量創下新高;2025世界人形機器人運動會開賽在即,500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手……   作為機器人技術的集大成者,人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶?其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬?對此,《工人日報》記者展開了採訪。   產業發展有基礎,技術細節存卡點   「看它走路搖搖晃晃,跑兩步就摔跤,感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事,在他看來,一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。   根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》),今年,我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示,我國人形機器人產業前期已有一定基礎,但在一些方面仍存在短板弱項。   據了解,智能能力、運動能力和本體能力技術卡點,是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」,它們對人形機器人的發展至關重要。   「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點,導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究,他告訴記者,在運動控制方面,部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率,但持續運行時散熱不佳,致使關節溫度升高、扭矩精度下降,且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境,「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。   而在人形機器人的運動能力和本體能力之外,多位受訪專家指出,類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。   對此,高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為,機器人需要先感知外界信息,再把信息傳給「大腦」,「大腦」要加以理解、分析、推理、決策,再指揮「小腦」控制運動,現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足,由此帶來延時性問題,進而導致整套動作流程耗時較長。   供應鏈進一步完善,價格有待更「親民」   從幾年前的幾百萬元一臺,到今年的幾萬元一臺,人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來,多個品牌產品進入量產階段,價格降幅更為明顯。7月,國內某品牌推出的一款人形機器人,售價為3.99萬元起。   不過,人形機器人要進一步實現家用,現階段的成本和售價仍然較高,有消費者表示,「期待隨著國產供應鏈進一步完善,售價能夠更加『親民』。」   人形機器人為什麼「有些貴」?蔡炳貞認為,目前,無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術,還是關節模組等硬體技術,都還沒有實現標準化和統一,各個零部件主要由各機器人廠家設計定製,導致定製成本較高。   對於如何進一步降低人形機器人成本,宋宇飛建議,一方面,企業應當繼續提高自研自產能力,通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件,不斷降低硬體成本;另一方面,也應持續優化設計與生產工藝,如減少模具成本和零部件數量,提高裝配效率。   上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者,我國具有完整的人形機器人產業鏈,如果人形機器人的技術問題得以更好地解決,大規模量產和降低成本都有望實現。   「技術進一步成熟之後,產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後,人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。   拓展應用場景,加快商業化落地   從實驗室到工廠,從展臺到救援現場,再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」,人形機器人如何探索應用場景的更多可能?   據蔡炳貞觀察,人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景,這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。   近年來,國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出,加快人形機器人在特種環境應用,聚焦3C、汽車等製造業重點領域,提升人形機器人工具操作與任務執行能力,並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試,如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠,上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。   宋宇飛建議,將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中,機器人能進入人類難以到達的危險區域,執行探測、搜救等任務,提高作業安全性和效率。」   「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面,可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱,可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人,再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。   「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單,核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者,行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題,要突破這一瓶頸,未來還需建設大規模數據採集工廠,或通過切割場景,讓一部分場景機器人先實現商業化落地。

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