央視網消息:桃花山位於湖南岳陽市華容縣城東北方向約30公裡,橫跨湘、鄂兩省,連綿20餘公裡。抗戰時期,新四軍第五師四十五團加強連,護送江南挺進支隊、鄂豫邊區文化工作團挺進桃花山,在這裡建立了石公華抗日根據地。 黨的十八大以來,當地廣大幹部群眾弘揚偉大抗戰精神,立足資源優勢大力培育發展特色產業,助力縣域經濟高質量發展。 1943年3月,侵華日軍發動鄂西戰役,石首、公安、華容先後淪陷。按照中共中央南方局和華中局的既定方針,鄂豫邊區黨委和新四軍第五師黨委作出了「準備由襄南向江南敵後發展,待機挺進洞庭湖畔」的指示。 1943年底,新四軍第五師派遣江南挺進支隊挺進湘鄂邊區,開闢了以桃花山為中心,輻射石首、公安和華容3縣的石公華抗日根據地,使鄂豫邊區得到擴大,為新四軍進軍湖南的敵後戰場建立了一個堅實的基點。至1945年春,江南挺進支隊由原來的1個連擴建為5個主力連,從南面鉗制了盤踞武漢的日軍,也牽制了日軍攻佔常德的戰略企圖。 80多年後的今天,硝煙盡散。桃花山已被打造成一個集旅遊、休閒、度假於一體的森林公園。公園內的鄉村依託紅色文化和綠色生態資源,搞起文旅產業,咖啡館、民宿和農家樂各有特色,這些變化也讓更多年輕人選擇返鄉創業。 這些年,桃花山東麓的東山鎮仙鵝寺村同樣嘗到了甜頭。眼下,這裡的5000多畝皺皮柑迎來大面積掛果,果農們正忙著修枝追肥。 傳承紅色精神,緬懷革命先烈,當地幹部群眾艱苦奮鬥,邁步新時代產業發展的道路。東山鎮發展起了特色農業和農文旅項目;三封寺鎮培育了芥菜種植與加工品牌;北景港、注滋口等鄉鎮形成稻蝦種養產業。曾經的革命老區山鄉巨變、產業紅火,2017年華容縣28個貧困村全部摘帽,民生不斷改善。 飲長江水,做「水」文章。近年來華容主動對接長江經濟帶發展戰略,積極布局調整產業。不久前,長江岸線華容段煤炭鐵水聯運儲配基地投產運營。 此外,年發電量68億度的國能嶽陽電廠、10萬噸的供銷糧油倉儲物流項目陸續落地長江岸線華容段,當地也正全力爭取常嶽九、荊嶽昌等鐵路儘快落地,華容環洞庭湖能源消費中心的目標正加快建設。 黨的十八大以來,當地努力向國家重要先進位造業高地的目標發力,形成以現代農業與綠色食品加工、紡織服裝、通用裝備製造、生物製造為主導的產業格局。目前,華容縣擁有國家高新技術企業60家,專精特新企業27家,稅收過1000萬企業12家,地方收入突破10億元。 華容縣地區生產總值從2012年的204.1億元,增加到2024年的416.7億元。農村居民人均可支配收入從2012年的8860元,增加到2024年的30296元,增幅241.9%。
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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