中國郵政將發行抗戰勝利80周年紀念郵票
2026-02-07 06:48 7,348次浏览昆明8月9日電 (黃興鴻)雲南省昆明市石林彝族自治縣9日舉辦2025年石林人參果開採季暨產銷對接活動，吸引全國各地150餘家供貨商、採購商前來，其中現場籤訂1.5萬噸產銷協議。 地處滇東高原腹地的石林縣，被譽為「世界喀斯特的精華，中國阿詩瑪的故鄉」。該縣三分之二地區屬喀斯特地貌，孕育了世界自然遺產石林風景區；此外，那裡土層通透性好，富含硒、鎂、鐵等礦物質，上世紀末引入人參果種植後不斷改良，使其成為當地各民族的「致富果」。 8月9日，展銷商介紹不同品種的人參果。黃興鴻 攝 經多年精心培育，目前石林縣構建了擁有自主智慧財產權的人參果育種、育苗、技術、品牌、交易等全產業鏈發展格局；專業從事人參果領域的企業、合作社、家庭農場逾100家，產品業態涵蓋種苗、果脯、飲料、酒類、保健品、盆景、飼料等；培育了水果、蔬菜兩大類共20個抗性更強、適應性更廣、口味更加濃鬱的人參果品種。 石林縣人參果3至4月種植，7至11月採收，畝產約2噸。其中，水果人參果居多，不同品種口感不同；蔬菜人參果可炒、煮、涼拌食用。2024年，該縣人參果種植面積達17.01萬畝，產量30.02萬噸，綜合產值35.1億元，惠及2萬餘戶果農。2025年，種植面積達18.1萬畝，創歷史新高，產量、綜合產值預計同比均有增幅。 產銷對接大會吸引來自全國各地的80餘家採購商和以石林為主的70餘家供貨商參加，許多採購商此前就與石林的供貨商保持良好合作關係。當日現場和意向分別達成1.5萬噸、5萬噸產銷協議。 8月9日，人參果產銷對接大會現場。黃興鴻 攝 來自昆明的採購商付吉繞介紹，他從事人參果生意已有12年，從石林進貨至昆明，然後銷往中國各地，第一年銷量200噸，去年達6000噸。今年的訂單會超去年，將拓展南亞、東南亞、中亞市場。 來自廣東省廣州市的採購商廖羽林稱，他主要做一級批發市場，2021年從石林收購的50噸人參果特別搶手，此後逐年增加採購量，北方是人參果的主要消費區。去年採購100餘噸，今年計劃採購400噸。 8月9日，商家展出用人參果開發出的香水。黃興鴻 攝 目前，石林縣正在建設人參果智慧交易中心，電商中心、服務中心，推進產業鏈延伸、產業融合發展。計劃2027年石林人參果種植面積達20萬畝，並帶動雲南更多地方種植，全省產量達90萬噸。力爭3至5年，使石林人參果綜合產值達百億元。 當日，2025年石林人參果開採暨「雲上鮮果」發車啟動；發布《「石林人參果」產業藍皮書》；舉行年度人參果果王爭霸賽，人參果分級、包裝技能賽，人參果系列產品展銷等。(完)
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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