当地时间2025-11-10,renminwanghsdfuikgbisdbvjuiwegwrkfj

◎本报记者 颉满斌 通讯员 马爱彬

前段时间，甘肃省武威市民勤县西渠镇北沟村千亩连体拱棚蜜瓜示范园蜜瓜陆续上市。“在蜜瓜迅速膨大时，需要追一次肥，到碗口大时，再追一次肥。”科技特派员多峰一边指导村民整枝、打顶摘心，一边讲授拱棚甜瓜栽培技术。

在民勤，像多峰这样扎根乡土的科技特派员还有很多。他们深入田间破解种植难题，精研农技寻求产业突破，犹如一粒粒科技火种，在民勤的沙海绿洲间渐成燎原之势。每一处精微探索，都如无声针脚，悄然织就绿洲蜜瓜、人参果、沙葱“三色产业”的升级脉络，在沙漠边缘绘就科技兴农图景。

田间“问诊”，蜜瓜香飘万家

晨曦初露，民勤县泉山镇永宁村日光温室热浪氤氲。

“坐果期浇水关键在精准，这片僵果就是水势过急的‘警示’。”科技特派员、民勤县农业技术推广中心（以下简称“民勤县农技中心”）高级农艺师王晓兵俯身拿着瓜藤，向瓜农杨龙芳详解缘由。此前，由王晓兵主导推广并指导安装的水肥一体化设备，不仅让灌溉成本大幅下降，更让蜜瓜品质实现跃升。

今年初春，一场罕见强沙尘暴席卷民勤县，该县绿洲情缘蜜瓜种植专业合作社新建的数百亩拱棚首当其冲。王晓兵迅速行动，顶风冒沙勘察灾情，紧急设计并指导实施抗风加固方案，成功保住棚体和瓜苗，解了合作社的燃眉之急。为及时回应全县瓜农需求，王晓兵还建立多个微信答疑群，他精心制作的“蜜瓜膨大期管理要点”短视频在瓜农中广泛传播，成为民勤瓜农的“掌中宝”。

在王晓兵于田间、线上奔忙的同时，科技特派员、民勤县农技中心农艺师李晶，正在收成镇珍宝村试验基地专注于品种筛选。

民勤昼夜温差大，有助于蜜瓜积累糖分。李晶主动对接科研院所，引进优质种质资源。为让良种在沙海绿洲扎下根、结好果，她联合瓜农建立筛选验证机制，在连片拱棚中展开科学比对。经过系统观测，团队成功筛选出20余个高产优质、抗逆性强的蜜瓜新品种，为发展新质生产力、推动乡村产业振兴注入强劲种源动能。

此外，针对“倒春寒”威胁新播瓜苗，李晶迅速推广团队研发的移动增温技术，短时间内为近千座拱棚点亮“保苗灯”，使其成功抵御寒潮，守稳了丰收基础。她还在核心示范田深耕标准化生产，以样板田示范引领，带动周边农户实现增产增效与病虫害绿色防控协同推进，筑牢产业根基。

育苗锁鲜，人参果畅销千里

作为“中国人参果之乡”，民勤县做强农业“芯片”，将戈壁滩上的致富梦变为现实。

在民勤县人参果脱毒育苗中心，科技特派员、民勤县农技中心高级农艺师詹军华凝神操作，指尖精准分离微米级人参果茎尖。“脱毒苗是产业生命线。”他说，“秧好一半禾，苗壮七分收。我们以武威为基，打造全国人参果‘种业硅谷’，推行‘工厂化+订单’模式，育农业良‘芯’，筑牢人参果产业根基，赋能乡村振兴。”

作为西北设施最完善、规模最大的人参果专业基地，民勤县人参果脱毒育苗中心年供应河西地区万栋温室脱毒人参果种苗。詹军华带领团队攻关的茎尖组培、脱毒快繁、提纯复壮技术体系，根治了病毒导致僵果、畸形果等顽疾，从根本上破解种源“卡脖子”难题，为产业高质量发展提供科技支撑。

种源瓶颈突破后，鲜果保鲜短板亟待补齐。

收成镇预冷中心内，科技特派员、民勤县农技中心农艺师刘建光紧盯监控屏说：“3号库湿度微超，立即校准。”他深知人参果这种沙漠“金果”的娇贵，采后时效即生命。由刘建光推动落地的移动式真空预冷技术集群，实现果芯温度瞬时精准降至保鲜阈值，有效锁定“黄金品质期”，使人参果采后损耗率稳步下降，产业韧性持续增强。

现在，刘建光的视野已投向更广阔的市场。他推动应用并优化了覆盖民勤全域的“田头预冷—途中蓄冷—冷链运输”集成体系。运输线上，传感器织就的动态监控网，让温湿度异常无处遁形，即时触发告警。由刘建光推动应用的创新成果——相变蓄冷箱，有效突破断电保冷瓶颈，确保运输环境持久恒温，使人参果远程运输稳定性与可靠性实现质的跃升。

精准施策，沙葱走出戈壁

当科技为戈壁滩带来绿色，曾经荒芜的沙地成了创新的沃土。在这里，技术扎根生长，沙漠物产变成了百姓增收的法宝。

傍晚，大坝镇八一村的温室里，科技特派员、民勤县农技中心高级农艺师詹文平俯身拨开温热的沙壤，展示一株驯化成功的沙葱幼苗时说：“看，这银须盘虬的发达根系，正体现了沙漠赋予的顽强生命力。”多年前，他带领农户攻坚克难，成功突破关键技术，精准唤醒野生沙葱的冬眠特性，在设施温室中培育出民勤县首棚人工沙葱。

同时，詹文平聚焦产业根基，大力推广“浅埋滴灌+沙壤改良”技术组合。精准滴灌带如根系“毛细血管”，将每一滴水的效能发挥到极致；沙壤改良则为作物生长营造“温床”。技术的集成应用，使沙葱产量较野生采集实现显著跃升，风味更浓郁纯正。如今，广袤的沙海戈壁间，连片温室大棚绿意盎然，产业基础日益坚实。

产量激增背景下，需加快系统性破解鲜销保鲜难题，为产业高质量发展夯基垒台。

针对沙葱鲜嫩易失水的特性，科技特派员、民勤县农技中心农艺师袁盛年精准施策。他创新引入“采前微喷控水”技术，如同为沙葱进行“采前特训”，有效提升植株自身耐储运能力；采收环节，则大力推广“蓄冷剂+气调保鲜袋”的“保鲜组合拳”。清晨采收的沙葱，经此处理，即使数天后抵达千里之外的都市，仍能保持鲜翠挺拔，损耗得到有效控制。

此外，袁盛年积极推动当地注册沙葱区域公用品牌，并组织培训，使大批农户掌握电商技能。田间地头架起了直播设备，农户面向屏幕吆喝：“现割现发！来自沙漠的新鲜沙葱！”

此外，产品附带的二维码，让消费者可追溯种植全程。品牌效应也逐步显现，精品沙葱的地头收购价稳步提升。

“科技特派员把知识带到哪里，哪里的百姓就富了。”民勤县农业农村局副局长陈芳介绍，多年来，民勤县科技特派员工作不断深化，由单一农业技术服务向宽领域、全要素和全产业链综合性服务方向转变，有力助推全县经济转型升级，带来了兴农富民的“希望之光”。

据统计，到目前为止，民勤县共选派科技特派员104人，组建科技特派员技术服务团12个，实现科技特派员服务覆盖民勤全县。

代码的星辰大海：从78到i3的数字跃迁

想象一下，在一个寂静的夜晚，浩瀚的星空中，一颗古老的恒星——“78”——正散发着它最后的光芒。它承载着无数的算法、逻辑和早期互联网的记忆，是信息時代的基石，也是我们数字文明的起点。而与此一颗璀璨的新星——“i3”——正在冉冉升起，它融合了最前沿的计算架构、最精妙的机器学习模型，预示着一个更加智能、更加互联的未来。

“78穿过i3”，这个略显神秘的短语，恰如其分地描绘了这样一种跨越式的技术演进。它不是简单的数字更替，也不是一次平庸的迭代。它是一场发生在代码深处的、影响深远的变革。我们可以将“78”理解为早期计算语言或经典算法的代表，它们在当时是革命性的，支撑了互联网的诞生和早期应用的发展。

例如，那些构建了早期搜索引擎的復杂匹配算法，或是驱动着早期社交网络运转的推荐系统雏形。這些“78”们，如同人类文明的先贤，用二进制的语言书写了最初的篇章。它们朴实无华，却蕴含着深邃的智慧，它们的出现，彻底改变了信息的传播方式，连接了世界。

随着数据量的爆炸式增长，以及对计算能力需求的不断提升，仅仅依靠“78”時代的逻辑和架构，已经难以满足现代社会的需求。就好比用石器去建造一座摩天大楼，其局限性显而易见。这时候，“i3”的概念便应运而生。这里的“i3”并非特指某一款具体的处理器型号，而是代表着新一代的智能计算核心。

它融合了并行计算、分布式计算、以及最重要的——人工智能（AI）和机器学习（ML）的强大能力。

“78穿过i3”的“穿过”二字，是理解這场变革的关键。它意味着“78”時代的智慧并没有被遗弃，而是被“i3”所吸收、重塑和升华。想象一下，那些古老而有效的算法，被注入了AI的“大脑”。原本需要人工设定大量规则的系统，现在可以通过机器学习自动学习和优化。

例如，一个基于“78”时代的文本检索系统，可能只能进行精确匹配。而当它“穿过i3”后，借助自然语言处理（NLP）技术，它能够理解同义词、语境甚至情感，实现更加智能、更加人性化的搜索结果。

这种“穿过”不仅仅是技术的叠加，更是思维模式的转变。它代表着从“编程”到“训练”，从“指令”到“智能”的飞跃。过去，我们告诉计算机“做什么”，现在，我们教计算机“如何学习”，让它自己去“思考”和“决策”。“78”时代强调的是精确的指令集和高效的执行，而“i3”时代则更侧重于模型的泛化能力、数据的驱动以及持续的学習迭代。

每一次成功的“78穿过i3”，都意味着我们在解决复杂问题上迈出了重要一步。比如，在医疗领域，通过将“78”时代的醫学知识库与“i3”时代的AI诊断模型相结合，可以实现对病症的早期、精准诊断，甚至预测疾病的发生。在金融领域，基于“78”时代的交易模型，通过“i3”的深度学习能力，可以构建出更具前瞻性的风险评估和投资策略。

甚至在日常生活中，我们使用的智能助手、个性化推荐，都离不开“78”代基础算法与“i3”代AI能力的融合。

“78穿过i3”也象征着一种技术代际的传承与创新。老一辈的工程师和科学家们，用他们的智慧奠定了数字世界的基石，而新一代的开發者们，则站在巨人的肩膀上，利用更强大的工具和更先进的理论，不断拓展技術的边界。“78”是历史的沉淀，“i3”是未来的召唤。

這个过程中，我们看到了代码从相对静态的指令，演变为能够自我进化、自我优化的智能体。“78穿过i3”，实际上就是代码在不断学习、不断进化，最终实现从“工具”到“伙伴”的转变。

这其中涉及到的技术层面是极其深远的。例如，在硬件层面，CPU、GPU、TPU等新型计算单元的出现，为“i3”时代的到来提供了强大的算力支撑。它们能够高效地并行处理海量数据，加速机器学习模型的训练和推理。在软件层面，各种深度学习框架、自动化机器学習（AutoML）工具的普及，极大地降低了AI開發的门槛，让更多人能够参与到“i3”時代的建设中来。

“78穿过i3”的本质，是人类对智能的不断追求与探索。它不仅仅是技术的发展，更是对人类自身智慧的一种延伸和拓展。当我们回顾这段数字文明的演进史，會发现“78穿过i3”是一个关键的转折点，它标志着计算能力的一次质的飞跃，为我们打开了通往更广阔、更智能的数字未来的大门。

而这仅仅是一个開始，我们将深入探讨“78穿过i3”这一现象背后更深层次的含义，以及它将如何重塑我们的世界。

i3驱动的智慧浪潮：78的基因如何孕育未来

在前一部分，我们描绘了“78穿过i3”的宏大图景，将“78”视为经典代码与算法的象征，将“i3”视为新一代智能计算核心的代表。我们强调了“穿过”的意义，即经典智慧在现代AI技术下的吸收、重塑与升华。现在，让我们更進一步，深入剖析“i3”是如何被“78”的基因所驱动，又是如何以前所未有的力量，掀起一场智慧的浪潮，重塑我们生活的方方面面。

“78”所代表的，不仅仅是那些古老的代码，更是其背后蕴含的、经过时间检验的逻辑和原则。例如，信息论中的熵、信息增益等概念，是“78”时代信息科学的基础，它们为“i3”時代的数据处理和特征提取提供了理论指导。再比如，图论在早期网络分析、关系建模中的应用，為“i3”时代的大规模图神经网络（GNN）打下了基础。

这些“78”的智慧，如同DNA一样，深刻地影响着“i3”的遗传编码。

“i3”的核心竞争力在于其强大的学习能力。而这种学习，并非凭空而来，它需要海量的数据作为“养料”，也需要高效的算法作为“催化剂”。“78”时代的许多算法，虽然在效率上可能不及现代AI，但其对问题本质的理解，对数据结构的洞察，依然是宝贵的财富。

例如，一些经典的搜索和排序算法，在“i3”時代被集成到分布式计算框架中，配合更高级的并行处理能力，能够以惊人的速度处理PB级别的数据。这意味着，“78”的经典思想，在“i3”的强大算力加持下，焕发出了新的生命力。

我们经常听到“AI落地”这个词，而“78穿过i3”正是AI落地的关键路径。想象一下，一家传统制造企業，拥有数十年积累的生产流程数据、设备参数记录等“78”時代的宝藏。过去，这些数据可能只是被储存在角落里，或者用于简单的报表分析。但当他们引入“i3”驱动的智能制造系统后，這些“78”的数据就变成了“i3”学习的原材料。

通过機器学习模型，AI可以从中发现潜在的生产瓶颈、预测设备故障、优化能源消耗，甚至指导產品设计。这便是“78”的基因与“i3”的智慧交融，实现从经验驱动到数据驱动，再到智能驱动的转变。

“i3”驱动的智慧浪潮，体现在各个行业，其影响是颠覆性的。

个性化体验的飞跃：我们每天接触的推荐系统，从早期基于用户行为简单统计的“78”模式，进化到如今融合深度学習、强化学習等“i3”技术的復杂推荐引擎。它们能够更精准地预测我们的兴趣，甚至在用户自己都未曾意识到之前，就推荐了他们可能喜欢的商品、音乐或内容。

这种“猜你喜欢”的背后，是“78”時代对用户行为的基本分析，与“i3”時代对用户深层意图的智能洞察相结合。

自动化与效率的极致：从简单的自动化脚本，到能够自主完成复杂任务的AI机器人。“78”时代的自动化，更多是执行预设好的指令。而“i3”時代的自动化，则具备了感知、决策和学习能力。例如，在客户服务领域，AI客服机器人能够理解用户复杂的提问，并根据情境提供个性化的解答，甚至处理一些“78”时代无法想象的復杂咨询。

这背后，是自然語言处理、知识图谱等“i3”技术的强大支撑，它们继承了“78”时代的信息组织和知识表达的理念。

科学研究的加速器：新药研發、材料科学、天文学等前沿科学领域，正以前所未有的速度发展，这很大程度上归功于“i3”驱动的计算能力。例如，在药物研發中，AI可以快速筛选数百万种化合物，预测其药效和副作用，极大地缩短了研發周期。這些AI模型，往往建立在“78”时代积累的化学、生物学知识基础上，并利用“i3”的强大算力进行模拟和预测。

“78穿过i3”不仅仅是技術上的进步，更是对人类认知边界的拓展。它让我们能够处理比以往任何时候都更庞大的信息，解决比以往任何时候都更复杂的问题。它也带来了一些新的挑戰，例如数据隐私、算法偏見、以及对未来就業市场的影响。这些挑战，同样需要我们以“78”时代的审慎和“i3”时代的创新精神去面对。

“78”代表着我们来时的路，积累了丰富的经验和智慧。“i3”则指引着我们前进的方向，充满了无限的可能。当“78”的坚实根基与“i3”的智慧之光交织在一起，我们看到的是一个更加智能、更加高效、也更加人性化的数字未来。“78穿过i3”，这不仅仅是一次技术演进的叙事，更是一个关于传承、创新与智慧无限生长的主题。

它激励着我们不断学习、不断探索，去构建一个由智能驱动的、更加美好的世界。

图片来源：人民网记者 杨照 摄

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