【新思想引領新徵程】數字鄉村建設助力農業農村現代化
2026-01-21 19:04 2,516次浏览七八月份的午後，酷暑難耐，駕校訓練場的水泥地面被曬得滾燙。19歲的大學生方宣婕坐在教練車裡，汗水不斷從臉上流下，打溼了衣服。她握著方向盤，看著前方的標線，按照教練「左打一圈」的指令轉動方向盤。這個暑假，像方宣婕這樣來駕校學車的大學生數量增多，駕校裡隨處可見他們年輕的身影。 在廣州市番禺區一駕校內，教練車在車位間來往穿梭，引擎聲此起彼伏。儘管日頭漸高，學員們的熱情未減，操作著教練車一趟趟往返於指定路線。其中，超過三分之二的學員為學生群體，多為剛結束高考的「準大學生」及趁著假期考取駕駛證的大學生，他們反覆兜圈打磨駕駛技巧，為即將到來的獨立駕駛旅程緊張備戰。 據駕校工作人員介紹，因為學生只有暑假、寒假才有大段的完整時間去學車，所以暑假期間駕校學員基本上是由學生組成。很多社會人士也知道這種情況，所以專門會讓大學生先學先考，他們自己自覺往後延。 同濟大學學生彭振宇說，有駕照在手，出行就更方便了，還可以自駕遊出去玩，近一點的地方也不需要高鐵出行。廣州大學學生姚增銳說起自己的跟風學車，「別人是急用，我是備用。」希望有一個屬於自己的駕駛證，開車去自己想去的地方。相比主動學車的同學，中山大學學生林駿升坦言，自己高考後就被家長催促著學車。廣東財經大學學生吳宛芸說，因為身邊認識的同學都在學車，所以她認為自己也得趕緊學。對外經濟貿易大學學生黃睿思覺得，身邊有七八成同學都在考駕照。一年當中只有暑假才能回趟家練車，平時學業還是有點繁忙，而且學校附近沒有學車的地方。同樣的，華南農業大學學生劉若汐告訴記者，宿舍6個同學就有4個在考駕照，同學當中也至少過半都在學車。 「暑假學車，最大的挑戰就是高溫。」這是眾多大學生學員的共同感受。正午時分，教練車經過暴曬，車內溫度高達40多攝氏度，一坐進去就像進入了蒸籠。學員們即使「全副武裝」，從頭到腳包裹得嚴嚴實實，也難免被曬得黝黑，汗水更是溼透衣服。 「練車一般是從早上練到中午，中午實在是太曬了。」華南農業大學學生林靖怡說，但一想到工作之後可能會很忙，沒有精力學車，只有咬牙堅持。 除了高溫，「速成」的壓力也讓許多學生倍感焦慮。「暑假時間有限，想在開學前拿到駕照，就得抓緊時間練習，壓力挺大的。練車的時候總是害怕出錯，難免會有點緊張焦慮。」廣東醫科大學學生梁詩琪說。為了能儘快通過考試，自覺時間緊張的大學生們往往需要頻繁地去駕校練習，甚至犧牲掉自己的休息和娛樂的時間。 不過，駕校教練普遍反映，還是喜歡教大學生的，因為他們上手快，吸收能力和記憶力都比較好。教練繆泳華提到，年輕人遲早都要用到駕照，有的人也會覺得出來工作再考，會存在「沒有時間」「學不好」「考不好」的狀況，暑假學車成為一個很好的時間段。 中青報·中青網記者走訪廣州市內多家駕校發現，為搶佔暑期學車市場，各駕校頻出奇招，為大學生量身定製優惠套餐，從學費減免、培訓時長延長到增值服務升級，花式促銷令人目不暇接。尤其針對學生群體的定製化課程與考證套餐，更讓價格戰硝煙瀰漫，成為行業競爭的主戰場。 「當時駕校原價表上價格是4688元，但是我剛好因為節慶優惠還有多人報名，最終差不多節省了四五百塊錢。」廣東外語外貿大學學生申悅妮坦言，價格肯定也是重要的考量點，之前她了解到部分駕校會在燃油費、考試費等項目上打幌子，所以自己在選擇駕校時會更加留意。具體學費是包含了哪些費用，不包含哪些費用，合同裡寫清楚才會比較安心。 「就怕趕上脾氣不好的教練。」廣東金融學院學生林榕說，很慶幸自己遇到了一位為人和善、教學耐心的教練，「如果出現錯誤的話，他會很耐心地給我更正指點，學車心理壓力就不會那麼大。」但是，也有學生反映，教練的教學方式，尤其是語言表達方面，仍有改進空間。「有些大學生，像我這樣的，不太能聽懂教練在說什麼。教練可能需要進修一下普通話。」部分學生建議，教練應與學員協調練車時間和教學計劃，而不是讓學員每天一坐下來就練車，卻不知道要練到什麼時候。 在克服種種困難的過程中，大學生們不僅在駕駛技能上有所提升，還收穫了別樣的成長。 「考試時每個操作時間點的判斷，以及如何防止車輛熄火等問題，在初學階段很棘手。在遇到這些問題時我一般先上網尋找一些相關視頻，也會在線下向教練請教。」廣東醫科大學學生丘建基說。 傍晚時分，駕校訓練場的燈亮了起來。大學生們結束了一天的練習，互相分享飲料，討論著當天練車的失誤和進步。這個在方向盤前度過的暑假，雖然有汗水和困難，但當他們握住方向盤時，心裡不僅有拿到駕照的期待，還有對成長的嚮往。 中青報·中青網記者 林潔 實習生 陳潔鎣 張鈺潔 來源：中國青年報 2025年08月11日 04版
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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