【成都世運會】成都世運會攀巖比賽首日 中國斬獲2金
2026-01-19 02:58 3,937次浏览●南方日報記者潘曉晨通訊員黃紹偵 圭峰山麓，銀洲河畔，江水縈繞，海潮漁歌。三水融通的生態環境，孕育出獨一無二的新會柑，也滋養了百億產值的江門新會陳皮產業。 習近平總書記指出，產業振興是鄉村振興的重中之重，要落實產業幫扶政策，做好「土特產」文章。 自「百縣千鎮萬村高質量發展工程」實施以來，新會陳皮全產業鏈在政策護航、科技賦能、人才創新等多重驅動下，年總產值從2021年的145億元增長至2024年的261億元，並帶動逾7.8萬人就業創業，人均增收超2.6萬元。 依託新會陳皮「藥食茶同源」的獨特價值，這片種植著14.3萬畝新會柑的土地，正串聯起種植、加工、文旅、金融等全產業鏈，讓「一兩陳皮一兩金」的美譽轉化為強鎮富民興村的產業。 道地價值 新會陳皮持「身份證」上崗 新會陳皮的核心競爭力，源於其不可複製的「道地性」。三水交匯的獨特氣候、土壤孕育出國家地理標誌產品新會柑，而「陳久者良」的炮製技藝更在2021年入選國家級非物質文化遺產代表性項目名錄。 近年來，江門新會通過立法保護、品牌賦能、標準制定，讓這項傳統農產品煥發新生——作為廣東省首批立法保護的嶺南中藥材，新會陳皮建立從種植到加工的全程標準化體系，98家企業獲GAP種植基地認證；新會陳皮連續3年蟬聯「中國區域農業產業品牌影響力指數」榜首，新會於2024年斬獲「中國陳皮之都」稱號，35家企業46個產品獲評廣東省名牌。 「我們上線了數位化溯源系統，為每塊陳皮賦予『身份證』。」新會區農業農村局相關負責人介紹，目前已開展2021年及以前庫存新會陳皮重量現場核定，並核定2024年新會柑產量超18萬噸。「授權許可使用單位可依據溯源系統帳戶新會陳皮數量，等量申領『新會陳皮』證明商標實物標識，消費者只要認準這個標識，就能買到『真產地、真年份、真品質』的新會陳皮。」該負責人表示。 「玩法」創新 農產品變可質押可投資的「硬通貨」 陳化5年內的陳皮有一種花香味，10年左右的陳皮則沉澱出陳香味，而10年以上的陳皮，就會陳化出濃濃的藥香味…… 新會陳皮國家現代農業產業園車間內香氣氤氳，在這裡，新會陳皮「玩轉」藥、食、茶、健跨界融合，形成了「6大類35細類120餘種產品」的產業生態：從陳皮普洱茶、陳皮月餅到陳皮酵素、陳皮面膜，產品矩陣覆蓋健康食品、保健品、化妝品等多領域。 在政府的牽線下，企業還積極與科研院校合作，開展新會陳皮的基礎研究和應用技術研發。例如，對新會陳皮的活性成分、藥理作用進行深入研究，為其藥用價值提供科學依據；研發深加工技術，提高新會陳皮的利用率和附加值；利用5G物聯網、大數據、人工智慧等技術，提高產業效率和質量。 江門新會更通過文旅融合激活體驗經濟，舉辦文化節、柑花節、採摘季等活動，串聯起圭峰山、梁啓超故居等景點，形成「採摘—加工—品鑑—研學」的文旅閉環。此外，創新「陳皮銀行」倉儲金融模式，通過金融賦能撬動資本，推動陳皮從農產品升級為可質押、可投資的「硬通貨」。 如今，「中國陳皮之都·新會」被寄予了更高的厚望——帶領中國陳皮全產業實現更高水平、更高質量發展。當地國資平臺企業將攜手廣州商品交易所有限公司，共建中國陳皮貿易中心，推動新會陳皮產業邁入標準化交易新時代。 全球市場 僑鄉「新農人」破圈出海 依託江門僑鄉優勢，新會陳皮成為海外華人舌尖上的「鄉愁符號」。而新一代產業人才的加入，更為新會陳皮注入全球化基因。 香港青年梁偉釗譜寫「陳皮柑茶出海記」：從30萬元起步到年銷400萬元，他的陳皮柑茶通過跨境電商遠銷歐美，帶動周邊農戶共建350畝標準化種植基地。近期，他正構想「智慧綠野新會陳皮產業升級計劃」，打造與國際接軌的有機農場，通過港澳窗口走向國際市場。 海歸博士劉雪菲打造「智慧陳皮實驗室」：引入5G物聯網技術打造「無人智慧倉」，實行「分倉陳化+智能養護」模式，實現機器人智能搬運、翻曬、出庫。當下，她正積極探索新會陳皮加工領域的更多可能性，比如陳皮啤酒、陳皮奶、陳皮零食等年輕化產品。 目前，新會陳皮已形成產業集聚發展的態勢：7808家經營主體，1959件註冊商標，280多家SC認證加工企業。2024年，新會陳皮通過「粵品北上疆品南下」等平臺加速「走出去」。 新會區農業農村局相關負責人表示，今年將持續開展新會陳皮智慧財產權保護、加強新會陳皮公用品牌市場營銷推廣、深入挖掘新會陳皮健康價值等工作，「我們加快完善現代產業體系，激發新會陳皮三產融合發展的創新活力」。
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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