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“第三届全球农创客大赛”结果揭晓 拼多多持续加码农业科技******
近日，“第三届全球农创客大赛”决赛结果正式揭晓。
据悉，在来自25个国家和地区的98份申请中，有7支队伍进入总决赛，经过激烈角逐，最终由来自中国浙江Hi, Mr. N!团队的智能农业机器人项目，荣获本届大赛金奖；来自肯尼亚的FSPN，以及来自中国的区块链韭菜项目荣获大赛银奖；来自肯尼亚的Farmer Lifeline Technologies和AgroTech，以及来自中国的国信区块链农业生态循环产业园项目，摘得铜奖。
“全球农创客大赛”旨在为青年农业企业家和创业者建立一个整合多方资源的平台，促成一个包括国际组织、政府机构、学术界和研究机构以及企业在内的全球网络，将全球青年创业者与农业食品系统中的不同利益相关者联系起来，并通过在国际舞台上展示他们的创新解决方案，推动农业科技应用，加速农业系统转型。
参加第三届全球农创客大赛的评审团、参赛团队、主持人和嘉宾“农创客大赛”加速农业食物系统转型
此次“第三届全球农创客大赛”吸引了来自中国、美国、德国、尼日利亚、肯尼亚等世界各地的选手报名参赛，其中亚洲、非洲等发展中国家参赛队伍占比较大。
与第一届大赛聚焦数字农业技术创新解决农产品上行痛点、第二届大赛关注助力数字乡村建设实现“FAO的四个更好”相比，“第三届全球农创客大赛”更加聚焦如何能够加速农业食物系统转型实现“消除贫困”、“零饥饿”“性别平等”联合国2030可持续发展目标。
浙江大学副校长何莲珍表示：“今晚的决赛是2022年全球农创客大赛的里程碑。”
在大赛中拔得头筹的Hi, Mr. N!团队，展示的是一款用于精准检测、精准施肥的智慧农业机器人。经过近十年的攻关，浙江大学教授何勇、副研究员冯旭萍及其科研团队创制了一款高度和宽度可自动调节的智能农业机器人(Hi, Mr.N)，通过光谱技术手段，可以准确快速获取作物不同生育期的生长状态，根据作物实际氮需求形成处方图，实现肥料精准化管理。
作物氮养分检测智能机器人何勇表示，作物氮含量的精准检测是攻克的关键难题，团队构建了多种作物的广适应性模型体系，可以节省20%~30%的肥料使用。上述研究成果已经应用于茶叶、草莓、棉花等多种作物上。
来自肯尼亚的Farmer Lifeline Technologies项目通过建立硬件和软件之间的联动，来帮助作物病虫害检测。项目应用带摄像头扫描仪的太阳能设备，基于人工智能、数据分析和机器学习得出分析结果，并向农民的手机发送警报。
同样来自肯尼亚的AgroTech项目，为小农户提供有效的保鲜服务和移动应用，将农民与食品供应商联系起来，以帮助减少食品损失和浪费，提高市场和贸易的透明度。
来自中国长春的农业生态循环产业园项目，聚焦有机种植方向。以授粉为例，公司采用熊蜂对大棚内的蔬菜进行生物授粉，在该技术推广之前，为了节约成本，农户一般对大棚内的蔬菜采用激素处理、人工授粉的方式。采用熊蜂授粉的方式结出的果实质量更好，市场价格更高。
有机农业生态循环参赛团队落地长春市郊的种植基地长春国信现代农业科技发展股份有限公司副总经理李音表示，公司每年培训区域农民8000~10000人次，参加农创客比赛有助于把有机蔬菜种植技术推广到全国。
拼多多持续加码农业科技
“得益于国际机构、政府、高校与企业的紧密合作，‘全球农创客大赛’已成功举办三届，激发了全球青年投入农研科创的兴趣与热情，并推动一系列科研成果的应用转化。”全球农创客大赛项目组组长、浙江大学-FAO数字农业创新创业团队负责人、浙江大学食物经济与农商管理研究所所长卫龙宝表示。
作为对全球农创客大赛提供全方位持续支持的企业，拼多多以农产品起家，通过引导优化农产品供应链，助力农产品上行及乡村振兴。其创新“农地云拼”模式，通过拼购模式，把原来在时间和空间上极度分散的需求，汇聚成相对集中的订单，不仅极大优化了中间交易环节，降低了销售成本，还减少了流通时间，帮助农产品打开销路，助力农民提效增收。
拼多多坚持对农业及农业科研的长期投入。自2020年开始，拼多多联合中国农业大学、浙江大学等顶尖机构连续举办三届“多多农研科技大赛”，以智慧农业技术解决方案为目标，为年轻的研究人员提供发挥才华的启动平台，促进农业实体与数字化融合。
2021年8月，拼多多设立“百亿农研”专项，该专项不以商业价值和盈利为目的，致力于推进农业科技进步，以农业科技工作者和劳动者进一步有动力和获得感为目标。目前，拼多多先后与联合国粮食与农业组织、新加坡食品与生物技术创新研究院、浙江大学等国内外科研团队展开合作，在科学种植、农业机器人、智慧农业、未来食品等领域深入研究。
拼多多致力于在种植端助力前沿科技研究向农业实际应用转化。2022年度，拼多多加大对高科技农产品的资源倾斜，以销量反哺科研，世壮燕麦片、烟薯25、西大魔芋、晋谷21号小米、普莱赞巧克力等一大批农业院校研发的高科技农产品成为重点扶持的对象。
山西医科大学：发挥医学专业特长助力抗疫****** 山西医科大学1815名师生主动请缨投身校外疫情防控—— 发挥医学专业特长助力抗疫 ■从严从实从细抓好疫情防控 “20天里，在老师的指导下，我和同学们操作复杂的检验仪器，累计完成35万份样本检测。”被派驻到位于太原市尖草坪区的气膜方舱实验室营地的志愿者、山西医科大学2022级公共卫生专业硕士研究生王元昊说。 12月4日，山西医科大学支援太原气膜方舱实验室营地的43名青年志愿者载誉而归。他们是山西医科大学最后一批返校的青年志愿者，也是山西医科大学众多师生在新冠肺炎疫情形势严峻的紧要关头发挥自身专业特长，积极投身校外疫情防控工作的缩影。 弘扬志愿精神 以行动践行担当 “姐姐，这是送给你的，谢谢你们！”当支援忻州市忻府区抗疫的山医志愿者们接过当地小朋友们亲手制作的写满感谢和祝福的卡片时，惊喜与感动如潮水般涌上心头。一幅幅锦旗、一封封感谢信、一个个关爱的眼神、一句句深情的话语……无不表达着群众对师生志愿者工作的肯定和赞许。 志在心中，愿在行动。在社会面临复杂严峻的新冠肺炎疫情防控形势时，面对地方政府和疾控部门向学校发出支援的请求，山西医科大学广大师生主动担当、积极作为，下沉防疫一线，支援各地市疫情防控工作。他们奔赴太原市、晋中市榆次区、忻州市、临汾市等地，走入社区、医院等开展志愿服务，积极投入样本检测、数据录入、环境消杀、电话流调、移动方舱实验室建设等工作，在疫情防控一线用实际行动践行着山医人的初心使命。 山西医科大学公共卫生学院2021级研究生李梦玲第一时间参与临汾市疫情防控电话流调工作，询问涉疫人员的活动轨迹，运用自身专业知识判断涉疫人员行程轨迹的合理性，利用公安部门的技术手段查明轨迹中不明确的涉疫人员、场所等信息，力求精准溯源。 “这个世上没有超级英雄，不过是无数普通人都在发一分光，然后萤火汇成星河。万众一心，与爱同行，抗疫必胜。”这是山西医科大学2021级公共卫生专业硕士研究生聂艳聪支援忻州疫情防控后的体会，也是诸多山医志愿者师生的共同心声。 发挥“智囊”作用 助力联防联控 跟踪山西疫情发展态势，开展流行态势预测，完成多期省内外多地新冠肺炎疫情分析报告……在这场没有硝烟的战斗中，山西医科大学发挥高校“智囊”作用，利用大数据研判分析，助力疫情防控，为动态调整防控策略、跟进实施防控措施、及时补短板强弱项等建言献策。 山西医科大学与山西省疾病预防控制中心共同签署了“应对新冠肺炎等重大传染病疫情和突发公共卫生事件技术支撑合作框架协议”，全面提升山西省疾控机构防控能力和科研水平。学校教授解军、王彤等人带领的科研团队承担了国家重点研发计划课题、山西省卫健委课题、山西省新冠专项课题等，在免疫接种、病毒感染潜伏期、病毒灭活疫苗接种方案等方面，充分利用科学技术助力疫情防控。 受国家联防联控机制综合组委托，山西医科大学公共卫生学院多位专家带领学生对广西北海、海南三亚和四川成都疫情防控提供技术支持，为当地精准科学防控提供依据，得到国家联防联控机制综合组的高度肯定，也为把学校早日建成全国一流研究应用型医科大学奠定了坚实基础。 线上线下齐发力 创新科普助防疫 除了活跃在抗疫一线的志愿者服务团队和潜心钻研战疫情的科研团队，山西医科大学的师生们主动作为，线上线下齐发力，在心理疏导、行为指导、防疫知识传播等方面都效果显著。 为有效应对疫情防控校园封控期间师生可能产生的心理压力、不良情绪及突发心理状况，山西医科大学整合心理学、精神卫生学、临床医学学科优势，构建起全周期覆盖、全平台支持、全天候陪伴、全方位育人的心理防疫矩阵，依托附属医院精神卫生专家，融合线上线下、整合各方力量，推出了面向全省高校师生的“医心医疫”心理支持云平台。学校依托“山医心理”微信公众号推出“深夜树洞”窗口，及时为处于心理困扰的学生排忧解难，举办了“战胜考试焦虑手册”主题线上心理健康主题讲座，并通过拍摄一系列微视频，宣传心理放松技巧，守护学生心理健康。 疫情发生以来，山西医科大学采取线上线下相结合的形式，举办培训会、动员会，制作精品共享课程，帮助广大民众认识疫情、了解疫情，做好疫情防护。学校开展疫情防控科普微视频拍摄、制作、宣传活动，在各媒体平台播出系列科普宣传微视频42个，用通俗易懂的形式向广大公众普及疫情防控科学知识，用实际行动助力筑牢社会“抗疫”防线。 今年10月以来，山西医科大学先后有1815名师生主动请缨加入疫情防控志愿者队伍，发挥医学专业特长，为国家作贡献，为社会负责任，他们用实际行动彰显了新时代山医人的使命与担当。近日，山西医科大学向广大返乡学子再次发出了倡议书，号召大家返乡后严格遵守属地防控规定，做好寒假期间的个人防护，在保障自身安全的前提下，主动担负起医学生的时代使命，做有理想、敢担当、能吃苦、肯奋斗的新时代好青年。（通讯员 侯小宝 皇甫亮 本报记者 高耀彬） （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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