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)
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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