王毅會見巴基斯坦陸軍參謀長穆尼爾
2025-11-09 03:32 7,473次浏览青海共和8月9日電 題：青海共和沙珠玉治沙記：黃沙變綠洲 記者 李江寧 站在青海共和縣沙珠玉治沙區遠望，一片綠色林帶牢牢守在龍羊峽水庫西北邊。這是「三北」工程多年治理的結果——樹木「鎖住」了移動的沙丘，耐旱植物紮根沙地，讓黃沙變綠洲。 「小時候聽爺爺說，這裡到處是流動沙丘，老百姓種地時，早上撒在地裡的種子，中午就被風吹走了。」今年48歲的趙雪彬是青海省治沙試驗站的副站長，也是第三代治沙人。講起沙珠玉地區的「前世今生」，趙雪彬兒時那些被風沙肆虐的記憶也再次浮現眼前。 二十世紀六七十年代，沙珠玉地區是黃河上遊風沙危害最嚴重的地區之一。這裡曾流傳著一句俗語：「在這裡種活一棵樹比養活一個孩子還要難。」彼時，沙珠玉既無「珠」更無「玉」。 圖為沙珠玉鄉治沙現場。薛蒂 攝 1958年，飽受風沙之苦的沙珠玉地區建立起共和縣防風治沙林場。1982年改制為青海省治沙試驗站，2000年後由青海省林業和草原局直屬管理。 建站之初，趙雪彬的祖父趙文軒與其餘6名建設者從全國各地奔赴沙珠玉地區，成為第一代治沙人。那時沒有機械，人背驢馱運樹苗。他們在這片沙土上摸索著育苗的法子，試驗著造林的技術。二十多年過去，終於在沙地上豎起了一道生態屏障。 「那時我在讀小學，爺爺會帶著我一起去治沙現場種樹，他有一根扁擔，挑著兩桶水，小心翼翼地給樹苗澆水，到了冬天，還會用沙土或草把育好的苗子蓋好越冬。」趙雪彬回憶道。 1979年，趙文軒的兒子趙士學接過了父親手中的接力棒，成了第二代治沙人，苦心鑽研沙珠玉的農田林網建設和治沙試驗。1997年，趙雪彬循著爺爺和父親的足跡，成了第三代治沙人。 圖為沙珠玉鄉治沙現場。薛蒂 攝 「從小看著爺爺和父親在這裡治沙，看著沙珠玉一點點的變化，我也想為這裡出份力，不讓祖輩和父輩的心血付諸東流。」趙雪彬說，爺爺和父親退休後，還會時不時來到沙珠玉探望，「『一座流動沙丘都沒有了，真好。』這是父親退休後來到沙珠玉地區時最常說的一句話。」 昔日的滾滾黃沙，今朝已化作連綿綠浪。當年種下的幼苗在沙海中倔強紮根，終成百裡林海。風沙收斂了脾氣——沙塵天氣越來越少，雨水也越來越眷顧這片土地。 「老一輩為治沙而治沙，而現在治沙不光要把沙治住，還要做好生物措施，讓它恢復到自然地生長的那種狀態。」趙雪彬說。 如今的沙珠玉，荒漠化土地面積11.7萬畝，佔全鄉總面積的數值從1956年的90.28%減至12.3%，實現了由「沙逼人退」到「綠進沙退」的根本性轉變，成為鑲嵌於青藏高原的「明珠美玉」。(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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