9名幹部服務2萬多人，怎樣減負賦能
2026-03-13 07:40 9,519次浏览貴港8月4日電 題：廣西平南縣：一條魚激活產業鏈 作者 莫舒華 黃豔梅 近日，記者走進廣西貴港市平南縣鎮隆鎮桂花魚項目基地，只見圓形大桶整齊排列，工人們在圓桶旁進行投喂，魚兒爭相露出水面搶食。 「目前投入使用的圓桶有200個。每個圓桶直徑8米，能盛水75立方米，養殖1萬尾魚。」前述基地管理人員周軍介紹，該項目於2024年12月試產，累計投苗桂花魚50萬尾、鱸魚250萬尾。今年5月底賣出第一批魚約1.65萬千克，銷往廣東。 這種高效益源於其採用的陸基魚池高密度養殖模式。該基地結合現代化的養殖手段，在有限土地上實現單位養殖密度和單位產出均比傳統魚塘的養殖模式高出數十倍。「一個圓桶的效益相當於原來一畝魚塘的效益，節省了土地、水源和成本。」周軍說。 圖為廣西龍曼生態循環養殖項目。莫舒華 攝 鎮隆鎮桂花魚項目基地是平南縣大力發展設施漁業的一個生動縮影。平南水域資源豐富，潯江過境，擁有大同江、大湟江、六陳水庫、官成水庫等河流水庫，水質優良，氣候適宜，年平均氣溫約21攝氏度至23攝氏度，為漁業發展提供了得天獨厚的自然條件。 立足這一資源稟賦，平南縣加快布局「一園一帶」現代漁業產業園。其核心園區位於上渡街道、武林鎮、大安鎮三鎮交匯區，重點推進廣東農墾集團鱖魚淡水魚種養基地和廣西龍曼生態循環養殖項目，建成後年產值將突破7億元(人民幣，下同)。 「一帶」則是指沿大新鎮至馬練瑤族鄉9個鄉鎮布局設施漁業經濟帶，形成陸基現代設施循環水養殖、牛蛙綠色模式養殖、稻蝦綜合種養和泉水魚、龜鱉等特色生態養殖四大板塊，目前已落地牛蛙項目8個、陸基高密度養殖項目13個和龜鱉類項目25個。 在核心園區內，廣西龍曼科技有限公司的鰻魚基地已全部完成建設，連片的白色養殖大棚拔地而起。記者跟隨工作人員進入大棚，譁譁的水聲縈繞耳邊，整齊排列的水車式增氧機高速運轉，濺起水花，為鰻魚不間斷供氧。昏暗的燈光下，一尾尾鰻魚在恆溫養殖池裡自在遊動。 「我們共建設98個養殖池，去年10月底投放了首批魚苗350萬尾，預計今年10月可收穫500噸成品鰻魚。年底計劃再投放200萬尾魚苗，實現滿產運行。」廣西龍曼科技有限公司董事長林建斌介紹，項目總規劃面積約120畝，總投資約1.8億元，計劃建設5萬平方米微流水生態養殖大棚，項目建成後可年產活鰻2000噸，產值1.6億元，輻射帶動周邊區域發展紅蟲養殖、果蔬蔗蟲培殖、鰻魚產品加工等產業發展。 該項目推行工廠化生態養殖，推動鰻魚養殖規模化、科技化、生態化發展。「鰻魚基地可實現自動控溫、自動排汙、自動篩分等。」林建斌介紹，基地自動篩分系統能快速對鰻魚分級處理，有效減少人工，提高效率。 目前，平南縣鰻魚工廠化養殖面積達6萬平方米，已投苗1300萬尾，預計今年底產值達3.5億元。 而在平南縣北部山區，石窩養殖泉水魚成為當地一個特色傳統產業。在大鵬鎮思樂村，村民們就地取材用鵝卵石建設石窩魚池，魚池水面面積30平方米至300平方米不等，目前全村共有68個魚池。 今年，平南縣出臺山泉魚生態養殖項目獎補政策，利用鄉村振興銜接資金480萬元，鼓勵大鵬鎮、國安瑤族鄉、馬練瑤族鄉、同和鎮等北部鄉鎮因地制宜發展「泉水魚」產業，進一步激發當地民眾的養殖熱情，掀起新一輪養魚熱潮。 目前，大鵬鎮共有570餘戶民眾投身漁業養殖，戶均年增收5000元至6000元。(完)
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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