突然被困身邊又沒手機怎麼辦？這些自救方法要牢記
2026-02-26 02:34 7,278次浏览房幹村，位於山東省濟南市。4年前，被生態環境部命名為「綠水青山就是金山銀山」實踐創新基地。現在看到的房幹村坐擁好山、好水、好風景。曾經的它，可是遠近聞名的石頭村：山上無樹、溝裡無水。 從「石頭村」到森林覆蓋率高達97%，鳳凰涅槃的背後，有著怎樣的故事？一起走進房幹村。 關停汙染源 46座水庫串珠成鏈 盛夏時節，遊人如織，在山東濟南房幹村，導遊繩春花迎來了繁忙的季節。每接待一次遊客，除了介紹山好水美，她還要講講房幹村鳳凰涅槃的故事。 導遊 繩春花：這裡是九龍潭。在二十年之前，這裡是一條讓人避之不及的臭水溝。現在，它達到國家一級水質，捧起來就可以喝，水質清甜。 這捧清甜的水，來之不易。過去的房幹村「十年九旱」，是出了名的「水荒村」，莊稼經常顆粒無收。為了徹底解決水源問題，房幹村舉全村之力修建水庫、溝渠。家家參與、戶戶行動，46座水庫先後在山上拔地而起，全村500多畝耕地全部實現自流灌溉。 農業加速發展，水泥廠、塑料廠、養殖場等村辦企業也如雨後春筍般冒了出來。然而村民賴以生存的綠水，卻變得越來越渾濁。關鍵時刻，房幹村選擇了壯士斷腕——貢獻全村70%收入的水泥廠，在煙塵中轟然倒地；3家養殖場和4處汙染企業，也先後關停。一時想不開的村民，跟村幹部也鬧過脾氣。 原水泥廠工作人員 房幹村村民 張海林：當時幹得很好很紅火的時候，老書記說把這水泥廠都砸了，當時的確很難受。 原塑料廠工作人員 房幹村村民 於仁芳：韓書記把塑料廠也關了，當時我們跟老書記拍過桌子，那時候觀念不行。 房幹村原黨支部書記 韓增旗：他們同意不同意，我都要講給他們聽，山上有了樹，溝裡有了水，咱們這個地就不旱了。 經過村幹部一次次的上門動員，全村終於達成了共識。停掉了汙染源，清澈的碧水重新滋養大地。 下雨就是植樹節 森林覆蓋率高達97% 有了水，還要找回綠。房幹村人植樹造林的腳步從未停歇，每逢下雨後就上山種樹，成為村民的默契。二十年來，全村累計栽種樹木712萬棵，相當於人均種植1萬棵。曾經的石頭山不見了，森林覆蓋率高達97%。 美術老師 於惠敏：每年夏天帶著孩子來畫畫，這裡山清水秀，而且顏色是純天然的。 學生 韓靜瑤：畫出來感覺有一種自然的美，給我一種非常舒適的感覺。 山東大學黃河國家戰略研究院副院長 王仁卿：我們在房幹村進行了接近30年的調查，它的森林結構發生了變化，它的喬木層、灌木層、草本層非常典型。原來都是一些荒山禿嶺，現在整個房幹村的喬木、灌木、草本植物總數應該是在550-600種。 和諧共生 愛鳥護樹 生物多樣性豐富 家鄉變美了，之前一直在外地打工的繩春花也回到村裡，當起了導遊和主播。 導遊 繩春花：平時如果沒事的時候，我也會做直播，宣傳我自己的家鄉。 導遊 繩春花：這個地方有一個彎路，在2005年的時候，我們村裡修主路，正好這個地方有一棵樹，樹上有個鳥窩。我們村裡不允許打鳥，不允許砍樹，所以當時我們老書記就立刻拍板，繞路。 不僅給鳥兒讓路，在村民的房簷下，幾乎家家都裝上了供鳥兒們棲息的鳥窩。如今，超過100種鳥類在房幹村「安家落戶」。 變美了的房幹村，將守護綠水青山化為實實在在的行動。在村規民約裡，嚴禁砍伐樹木、嚴禁傷害捕殺鳥類和野生動物、嚴禁在公共區域吸菸，成為必須遵守的規定。出門是花園、近山是果園、遠山是公園，青山綠水環繞的好風景，吸引了天南海北的人們慕名而來。 遊客 呂翔宇：樹遍地都是，山綠油油的，讓我感覺在這種環境裡心曠神怡。 生態旅遊 綠水青山就是金山銀山 種下梧桐樹，引得鳳凰來。如今的房幹村，很多在外打工的年輕人回鄉開起了民宿，守著家門口的美景幹得紅紅火火。 村民 毛紅梅：周末房間都訂滿了，節假日是爆滿。原來村裡人都出去打工，現在景區開發以後，在家裡幹個農家樂，年收入有十來萬塊錢。 依託得天獨厚的山、水資源，村裡還種植出優質生薑，遠銷國外。林子裡的500多畝果園，也讓村民的錢袋子越來越鼓。二十年光陰流轉，房幹村人均收入已攀升至3.8萬元，比二十年前足足翻了38倍！村年收入增長曲線，與森林覆蓋率增長曲線，同步上升，綠水青山，成了真正的金山銀山。 導遊 繩春花：二十年過去了，山綠了，水清了，房幹村村民過的日子，就跟我的名字「春花」一樣，越過越紅火，這就是我眼裡家鄉最美的樣子。
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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