住宅區滅蚊噴有毒農藥?廣州疾控:消殺使用的殺蟲劑對人體安全

2026-02-26 19:21 6,385次浏览

  烏魯木齊8月12日電 (陶拴科 趙格瑤)十年前,賣香梨還得擔心,生怕路上出差錯。如今,王曉紅的網店不僅全國包郵,三四天就能送到北京、上海和廣州等地。   王曉紅生活在新疆尉犁縣,最初靠著一次電商培訓起步,憑藉對品質和誠信的堅持,最終成為當地電商帶頭人。   起步:用情創業贏得信任   2015年冬天,王曉紅從朋友那裡得知尉犁縣電商協會要開展電商培訓項目,她毫不猶豫報了名。   王曉紅回憶:「培訓班初期報名非常踴躍,約有七八十人,把培訓辦公室都坐滿了。學員中有不少像我這樣的家庭婦女,也有一些剛畢業的大學生。」   起初,大家參與熱情很高,但後來堅持下來的人逐漸減少,培訓結束時剩下約六十人,最終一直從事電商工作的只剩不到十人。 王曉紅在田間直播。受訪者供圖   培訓結束後,學員們搬進政府免費提供的店面,正式開啟獨立運營。大家積極主動尋找貨源,拓展銷售渠道,利用線上線下多種方式推廣產品。   隨著電商知識和技能的不斷提升,尉犁縣的電商氛圍逐漸濃厚起來,越來越多人加入其中,形成良性互動和合作。   「初期非常艱難,常常十天半個月都沒有一個訂單。看到同期創業的大學生忙著打包發貨,我壓力很大,甚至動過放棄的念頭。」王曉紅說。   儘管如此,王曉紅選擇了堅持。為確保質量,她堅持親自到田間地頭查看農產品的生長情況,親嘗口感。「我下地裡收購,親口嘗一下,只有確認新鮮、味道好才收購銷售給顧客。」   有時為了保證最佳品質,王曉紅寧願推遲產品上市時間,儘管這可能導致短期訂單減少。   在包裝環節,王曉紅也嚴格把關。「貨物收回後,我們會進行人工挑選,剔除有損傷或瑕疵的果實,按照等級分類,確保最終發給顧客的都是優良產品。」   誠信是最好的「護身符」   2018年之後,電商競爭也更加激烈。為適應變化,王曉紅不再只依靠微信朋友圈和淘寶,開始嘗試在抖音、快手、微博等多個社交平臺推廣銷售產品。   在社交平臺上,王曉紅投入很多時間和精力,每天發布三到四條商品推廣信息。即使是同一種產品,她的宣傳文案也經常變化,有時結合熱點事件或不同生活場景,努力貼近消費者的需求和興趣。除推銷商品,她還經常分享新疆特色美食、風土人情和自己的生活,讓帳號內容更真實、親切,拉近了與粉絲的距離。   她說:「2016年我就開始做自己的微博號。有些人做幾天就放棄了,我一直堅持,慢慢積累了不少粉絲。」   然而,網絡環境複雜,難免會遇到挑戰。有一次,一位曾購買過她產品的網友留言質疑她的枸杞存在質量問題。面對壓力,王曉紅沒有妥協,「我寧願掏錢去檢測,也不願拿錢了事。」   為證明清白,也為了維護自己和產品的聲譽,王曉紅前往市場監督管理局申請了專業檢測,結果證明她的枸杞完全合格。拿到這份權威檢測報告後,她第一時間在微博、微信等所有運營平臺上公開了結果。   這一舉動徹底澄清質疑,成功化解潛在的信任危機,保住了店鋪口碑,更重要的是,向所有顧客和粉絲展現了她對產品品質的自信和對誠信經營的堅持。這種公開透明、直面問題的處理方式,反而贏得更多人的信任和尊重。   讓新疆好貨走出「深閨」   三年前,王曉紅遇到一件讓她印象深刻的事。當時,村裡有十多噸葡萄因銷路不暢,眼看就要爛在地裡。她抱著試一試的心態,藉助電商助農,聯合「大V」推廣,沒想到效果遠超預期。「三天時間,我們就賣出三千多單!」   有人問王曉紅:「做電商這麼辛苦,還經常被誤解,你覺得值得嗎?」她總是說:「我覺得很值,能幫村民把農產品賣出去,大家日子都好過了,辛苦點也無所謂。」 王曉紅直播銷售庫爾勒香梨。受訪者供圖   如今,看著一輛輛快遞車把新疆的香梨、羊肉、葡萄乾發往全國各地,王曉紅內心充滿自豪。   「這十年,我們村變化特別大。最早的時候,連幾棟像樣的樓房都沒有,現在村裡越來越整潔漂亮。」王曉紅說,「以前很多人都不知道新疆有什麼寶貝,現在不一樣了,我們的葡萄能甜到廣東,香梨能脆到東北,這都是電商的功勞。」   新疆電商經歷了起步階段物流不暢、平臺稀缺,到如今實現全國大部分地區包郵、發貨高效的飛躍發展。隨著基礎設施的完善和數位化平臺的普及,越來越多人投身助農事業,推動新疆優質農產品走進千家萬戶,助力地方經濟繁榮。(完)

  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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