颱風「楊柳」即將登陸 國家防總針對閩粵啟動防汛防颱風應急響應
2026-02-20 04:27 4,129次浏览舟山8月11日電(張茵 董易鑫 李朵)俯瞰浙江舟山六橫島，近2萬畝水產養殖圍塘在海風中鋪展，塘旁的是落成滿兩年的「九舟水產養殖共富實驗室」——相較於過去的「跨海送檢」，這間可「現場查病出結果」的實驗室正悄然改變當地漁業。 2022年，中共舟山市委統戰部發起「主委進小島」活動，組織各民主黨派結對舟山12座小島，共繪共富圖景。作為舟山第三大島的六橫與九三學社舟山市委會結對，聯合啟動「六橫島九舟水產養殖科技幫扶基地」項目，當地由此迎來科技賦能機遇。 浙江舟山六橫島一處水產養殖圍塘。董易鑫 攝 「塘口即檢」：讓數據替漁民「跑腿」 六橫圍塘養殖面積居舟山全市第一。過去，這裡的養殖戶一旦發現魚蝦異常，只能憑藉經驗判斷病因。2023年7月，由中共舟山市委統戰部、九三學社舟山市委會共同建設的「九舟水產養殖共富實驗室」在六橫小北港水產養殖專業合作社掛牌成立，價值5萬元的水產病害檢測設備正式入駐——科技成為破解島上漁業「病害檢測難」的關鍵一招。 「以前我們看水色、摸蝦殼，一旦出問題就得連夜裝冰、查看船期，再將樣本送去舟山本島的實驗室檢測，來回得折騰大半天。碰上颱風停航，很可能錯過防治最佳時機，心血就全毀了。」六橫島對蝦養殖協會會長王德軍回憶道。 如今，這間緊鄰圍塘的「九舟水產養殖共富實驗室」成了他日常巡塘的「技術後臺」。 「我們每隔三四天就會抽檢一次，主要是看水——比如氨氮、溶氧、pH值等指標是否合格，病原菌是否超標，整個樣品處理、恆溫培養、結果判定加起來差不多五六個小時就能完成。數據出來以後，我們就知道塘內該不該加水、改底，用不用投調水劑。比起以前『憑感覺』，現在心裡踏實多了。」王德軍邊展示檢測臺上的儀器邊說。 自實驗室建成，王德軍和漁民陸續參加了技術培訓，現在已熟練操作基本檢測流程，服務六橫島漁民超500人次。 「他們把樣本送來，我幫著測，快的當天出結果，慢的也不超過24小時。早發現、早預警、早處理，蝦的成活率起碼提高了30%。」王德軍說。 「共富實驗室的目標就是讓數據替漁民『跑腿』，提高養殖效率、降低損耗。目前我們正在研發相關試劑盒，後續會投入使用，將方便更多漁民。」九三學社社員、浙江省海洋水產研究所科研人員王庚申說。 九三學社社員、浙江省海洋水產研究所科研人員王庚申(右一)接受採訪。張茵 攝 「島島共富」：「看數據」成為養殖共識 「現在我們不靠猜靠看：氨氮超了，就換水；菌群異常，就加益生菌。再有不懂的地方，就把數據提交給浙江省海洋水產研究所的專家們，他們會給我們操作建議，他們也經常來，我們會把一段時間的數據都匯總起來，方便他們觀察和預判養殖可能產生的問題。」六橫島漁業養殖戶戴坤城說。 確實如此。近年來，九三學社浙江省海洋水產研究所支社社員每月兩至三次赴該市的六橫、登步、桃花等海島開展養殖技術服務，現場採樣、檢測、培訓、答疑，幫助養殖戶建立「用數據說話」的科學養殖理念。 2024年12月，舟山第二家「九舟水產養殖共富實驗室」在東極正式揭牌，落戶東極鎮青浜島。據悉，該實驗室圍繞黃魚深水網箱養殖和厚殼貽貝養殖兩大主導產業，開展自主檢測、病害預警、水質管理等服務，助力提升本土養殖企業的防控能力和科技水平。 當前，九三學社科研團隊還在不斷「提速」漁業病害診斷效率：以往大黃魚「內臟白點病」檢測需耗時一天半，如今依託新型試劑盒，2小時內即可確診——該病害在舟山海域常見，死亡率最高達30%，快速檢測技術的推廣可以減少損失、提升效率。 在「九舟水產養殖共富實驗室」，王德軍展示培養皿。董易鑫 攝 「『九舟』科技幫扶品牌從最早設立於2017年的舟山普陀優辰水產養殖專業合作社起步，目前已成為科技幫扶帶動漁業增效的典型案例。」九三學社舟山市委會主委方維說，下一步，九三學社舟山市委會將繼續複製推廣共富實驗室模式，有效發揮黨派優勢，用科技力量織密舟山群島現代漁業發展「智網」，幫助更多漁民從中受益、穩步走上共富路。 中共舟山市委統戰部相關負責人介紹，自2022年起，舟山各民主黨派市委會(市工委)立足黨委政府所需、民眾所盼、統戰所能，通過深入調研走訪、召開懇談會等方式，廣泛收集民意訴求，建立「點單+接單」機制實現精準賦能，為海島民眾解決急難愁盼問題。 三年多來，該行動累計實施共富項目34個，投入資金2370餘萬元，辦成「暖心一件事」120餘件，惠及海島民眾5.8萬餘人次。(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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