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在我国广袤的田野上，夫妻携手插秧的画面是一道美丽的风景线。插秧，作为我国传统的农耕文化之一，承载着农民们辛勤劳作的汗水与希望。今天，就让我们通过38种插秧方法的图片大全，一起来领略农耕之美。 ### 1. 传统插秧法 传统插秧法是我国最传统的插秧方式，夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，动作协调，配合默契。 ### 2. 双人合作插秧法 双人合作插秧法是夫妻俩人分别站在田埂两侧，一人握秧，一人插秧，两人配合，效率更高。 ### 3. 侧身插秧法 侧身插秧法是夫妻俩人侧身站立，一人握秧，一人插秧，这种插秧方式有利于提高插秧速度。 ### 4. 轮流插秧法 轮流插秧法是夫妻俩人分别站在田埂两侧，一人插完一行后，另一人接着插下一行，两人轮流进行。 ### 5. 交叉插秧法 交叉插秧法是夫妻俩人站在田埂两侧，一人插左行，一人插右行，交叉进行，有利于提高插秧质量。 ### 6. 顺向插秧法 顺向插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，按照田埂方向进行。 ### 7. 逆向插秧法 逆向插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，按照田埂反方向进行。 ### 8. 站立插秧法 站立插秧法是夫妻俩人站立在田埂上，一人握秧，一人插秧，动作灵活。 ### 9. 蹲着插秧法 蹲着插秧法是夫妻俩人蹲在田埂上，一人握秧，一人插秧，有利于提高插秧质量。 ### 10. 跪着插秧法 跪着插秧法是夫妻俩人跪在田埂上，一人握秧，一人插秧，有利于提高插秧速度。 ### 11. 横向插秧法 横向插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，按照横向进行。 ### 12. 纵向插秧法 纵向插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，按照纵向进行。 ### 13. 交错插秧法 交错插秧法是夫妻俩人站在田埂两侧，一人插左行，一人插右行，交错进行。 ### 14. 间隔插秧法 间隔插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，按照一定的间隔进行。 ### 15. 丛插秧法 丛插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成丛状。 ### 16. 单株插秧法 单株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成单株。 ### 17. 双株插秧法 双株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成双株。 ### 18. 三株插秧法 三株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成三株。 ### 19. 四株插秧法 四株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成四株。 ### 20. 五株插秧法 五株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成五株。 ### 21. 六株插秧法 六株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成六株。 ### 22. 七株插秧法 七株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成七株。 ### 23. 八株插秧法 八株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成八株。 ### 24. 九株插秧法 九株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成九株。 ### 25. 十株插秧法 十株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成十株。 ### 26. 十一株插秧法 十一株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成十一株。 ### 27. 十二株插秧法 十二株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成十二株。 ### 28. 十三株插秧法 十三株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成十三株。 ### 29. 十四株插秧法 十四株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成十四株。 ### 30. 十五株插秧法 十五株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成十五株。 ### 31. 十六株插秧法 十六株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成十六株。 ### 32. 十七株插秧法 十七株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成十七株。 ### 33. 十八株插秧法 十八株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成十八株。 ### 34. 十九株插秧法 十九株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成十九株。 ### 35. 二十株插秧法 二十株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成二十株。 ### 36. 二十一株插秧法 二十一株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成二十一株。 ### 37. 二十二株插秧法 二十二株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成二十二株。 ### 38. 二十三株插秧法 二十三株插秧法是夫妻俩人并肩站立，一人握秧，一人插秧，将秧苗插成二十三株。 通过这38种插秧方法的图片大全，我们可以看到夫妻们在田间劳作的辛勤与智慧。他们用双手书写着农耕文化的传承，用汗水浇灌着丰收的希望。让我们共同珍惜这份来之不易的农耕之美，传承和发扬我国的农耕文化。

前不久，国务院发布了《关于深入实施 " 人工智能 +" 行动的意见》（以下简称《意见》），《意见》从重点行动领域、基础要素支撑、组织实施等方面，针对实施 " 人工智能 +" 行动进行了全面部署。《意见》的出台预示着接下来 AI 将成为接下来各行业重点发展的数字技术之一。在日前举办的 2025 云栖大会上，" 人工智能 +" 就成为了与会嘉宾关注的焦点话题，众多参会企业都带来了其 AI 落地应用行业场景的成果。与众多更为聚焦大语言模型不同的是，国内医学影像服务龙头企业一脉阳光与其孵化的影禾医脉联合阿里云在云栖大会上发布的 " 医学影像大模型智算一体机 MIIA-X1" 一体机产品，率先实现通过 " 硬件 + 软件 " 的完整闭环、借由多模态模型技术，在 AI+ 医疗影像应用领域落地成果。而 " 医学影像大模型智算一体机 MIIA-X1" 的发布也标志着医疗一体机行业正式告别 " 单一场景工具化 " 的 1.0 时代，迈入 " 数据 - 模型 - 算力 " 三位一体的 2.0 新阶段。一体机的火爆是必然一体机的概念早在大模型问世以前就有，不过彼时的一体机是一个非常小众的概念，且在大模型之前，一体机的概念更多的是一家集成商，通过集成各家的产品，为用户提供一个一站式的偏向于硬件层面的解决方案。但随着大模型的问世，企业侧也开始探索 AI 能为企业业务做出哪些赋能。在这个过程中，企业出于安全性的考虑，更愿意选择在本地部署大模型，利用模型厂商训练好的基础模型，在本地通过私域数据的微淘，进而赋能业务。另一方面，又出于成本的考虑，在模型赋能业务量没有快速增长起来的初期阶段，企业自建数据中心，或者大量租赁数据中心显然达不到很好的 ROI，而这时候，大模型一体机就成为了绝大多数企业部署大模型的首选。此外，随着年初 DeepSeek 的爆火，一体机一时间成为了各行各业关注的焦点，几乎所有行业的企业都在抢购一体机产品，形成了 " 趋之若鹜 " 的景象。此前，曾有一体机硬件供应商的市场部负责人对笔者表示，现阶段，企业在应用大模型的过程中，相比于使用云服务和 API 调用的方式，企业更愿意采用私有化部署的方式来应用大模型。一体机的火爆并不是供应商单方面的狂欢，市场对于一体机给出反馈也是异常火爆，青云科技副总裁，沈鸥曾告诉笔者，从青云客户反馈以及收到的咨询情况来看，企业级客户对于国产化、开箱即用的需求确实处于增长时期，随着产业生态合作的逐步深入，一体机也能够在不同场景上提供更高的业务价值。无独有偶，优刻得新兴产业事业部首席架构师李天朋也曾向笔者表示，自从 DeepSeek 宣布开源以后，一体机的咨询量就大幅上升，" 目前来看，一体机的主要用户群体集中在金融、教育、医疗、政府等对数据安全等级要求比较高的传统行业，以及对时延要求极高的工业领域，" 李天朋进一步指出，" 相对来说，一体机的市场还是比较小众，对于互联网企业，尤其是大厂来说，DeepSeek 的出现并没有让他们更多的倾向于选择一体机产品。"医疗行业需要什么样的一体机？虽然一体机的市场在今年上半年迎来了爆发，但当一切回归理性之后，很多企业采购的一体机却最终落得 " 吃灰 " 的下场，这些企业并不知道如何使用一体机，也没有选择适合的场景。一体机固然有其优势，但当一切回归本质，企业还是需要从场景和数据着手，才能更好地落地 AI 应用。数据，也就是行业 Know-how 已经成为接下来各行业 AI 落地的关键，唯有基于专有的、高质量的海量数据集，行业用户才能训练出符合自己业务需求的模型产品。以医疗行业为例，数据层面，医疗机构首先需要完善基础数据体系建设，做好数据治理，准备充足的行业 "Know How"，用于 " 制造 " 出行业智能体，正如业内共识的——数据是大模型的养料，没有数据就训练不出行业垂类大模型。在场景层面，目前能看到的医疗行业应用大模型的场景大多在问诊、分诊等基础大语言类模型的问答层面。再有就是一些相对深入的，诸如辅助医疗决策、CT 影像识别等应用多模态大模型的层面。但在 " 医学影像大模型智算一体机 MIIA-X1" 问世之前，医疗 AI 领域长期被 " 单病种工具化 " 的 1.0 模式主导。而传统 AI 1.0 存在三大核心痛点：场景碎片化（单一模型仅覆盖 1-2 个病种）、数据孤岛化（不同机构数据格式不兼容）、落地艰难化（模型与临床流程脱节）。这种局限直接导致两个行业困境：​首先是研发效率低下。据了解，传统单病种 AI 模型开发需投入上千万元、数十万张标注影像，研发周期长达 3~5 年。比如，单一胸部 CT 结节检测模型的训练就需耗费百万级数据与 18 个月周期，而临床需求却要求覆盖全器官、多模态的诊断支持。其次是临床适配性差。传统模型多针对特定设备、特定场景开发，当医院更换影像设备或扩展检查项目时，模型需重新训练。这种 " 报告碎片化 " 的痛点，在基层医院更为突出——基层医院设备型号杂、检查量波动大，单病种模型的部署成本往往超过其临床价值。而这些问题在现在已经得到解决。今年年初，一脉阳光所孵化的人工智能公司影禾医脉就推出了全球首个多模态全流程医学影像基座大模型—— " 影禾觅芽 ® "，该模型基于一脉阳光千万级多模态医学影像数据训练，采用 Transformer 架构，相比传统单病种 AI 模型，可实现小样本快速微调，泛化能力颠覆式提升，能同时解决 CT、MRI、超声等多模态影像的病变检测、分类与量化分析问题，彻底打破了传统 AI 1.0 时代 " 报告碎片化、场景局限性 " 的痛点。影禾医脉副总裁、基座模型事业部负责人张杏林在云栖大会上表示，借由该模型，影禾医脉重构了医学影像 AI 的研发范式与应用边界。将 " 影禾觅芽 ® " 模型与阿里云的一体机产品结合而推出的 " 医学影像大模型智算一体机 MIIA-X1"，也成为 2025 云栖大会上与会者关注的焦点。云栖大会现场在现场，有不少医疗机构从业者与行业伙伴驻足体验，通过影禾医脉自研的胸部 CT 路径级医学影像人工智能辅助诊断产品（AIR）的互动演示，直观感受模型能力在交互式阅片、辅助诊断等场景的应用效果，对其 " 全流程结构化报告输出 " 能力表示高度认可。此次发布的 " 医学影像大模型智算一体机 MIIA-X1" 之所以能获得这么多关注，主要得益于，其是目前市面上首个实现医学影像大模型与一体机的深度集成。这种突破性不仅体现在技术架构上，更重构了医疗 AI 的落地逻辑：从 " 医院适配 AI" 转变为 "AI 适配医院 "，从 " 技术输出 " 升级为 " 生态赋能 "。除此之外，" 医学影像大模型智算一体机 MIIA-X1" 获得高度关注也得益于一脉阳光及影禾医脉多年来在医疗领域的行业积累。结合一脉阳光的影像数据资源与临床场景入口的 " 独家浇灌 "，这些积累也都汇聚在了全球首个跨模态全流程医学影像基座大模型—— " 影禾觅芽 ® " 之上。据张杏林介绍，" 影禾觅芽 ® " 模型结合了一脉阳光千万级标准化医学影像数据训练，实现了从数据采集、标注到模型预训练的全流程闭环，直观呈现了其 " 跨模态、全场景、强泛化 " 的核心优势。另一方面，在 2025 云栖大会上，阿里云智能集团董事长兼首席执行官吴泳铭首次提出了 ASI（Artificial Superintelligence，超级人工智能）的目标，并明确以此为锚点制定了阿里云的战略路径。" 实现通用人工智能 AGI 已是确定性事件，但这只是起点，终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的超级人工智能 ASI。"而在阿里 ASI 超级人工智能战略下，阿里云、一脉阳光及影禾医脉联合发布的智慧影像 AI 一体机，让医学影像诊断 AI 研发进入 2.0 时代，也正式成为阿里 ASI 时代战略下在医学影像垂类下的首个实践。以胸部 CT 为例，" 医学影像大模型智算一体机 MIIA-X1"，以胸部 CT 扫描为基础，再加上 " 影禾觅芽 " 大模型的能力。实现 " 以扫描部位为核心单元的部位级 AI 筛查模型（AIR）" 的升级，优化影像辅助筛查的效率与精准度，为胸部健康筛查带来新范式。对此，张杏林表示，医疗 AI 的 " 部位级筛查时代 " 正加速开启。在与笔者谈及此次发布的一体机产品时，张杏林表示，" 医学影像大模型智算一体机 MIIA-X1" 的发布，不仅是技术产品的突破，更是一脉阳光与影禾医脉协同生态的集中体现，" 通过整合数据资源、模型能力与云计算基础设施，一脉阳光、影禾一脉和阿里云三方将共同推动医学影像 AI 从‘实验室技术’走向‘临床标配’，赋能医院快速构建本地化 AI 能力，支持科研数据治理、模型微调与临床工具开发，实现从‘ AI 使用’到‘ AI 共创’的转型，助力中国医疗智能化进程加速。" 张杏林进一步指出。AI+医疗是一体机重要发展方向在 AI 的浪潮下，医疗行业与 AI 技术的结合已是大势所趋。AI 的能力在医疗行业的商业化应用目前来看明确落地的主要有两个方面：一是，医疗行业可以通过大模型提升医疗工作者的工作效率，推动诊疗模式从经验驱动向数据驱动转型，进一步推进从辅助决策到精准医疗的进程，并弥合当下切实存在的医疗资源不平衡问题的同时，还可以降低患者在医院候诊、诊疗的时间，提升患者整体就医体验；二是，通过大模型的能力，医药制造等相关领域可以提升研发新药的效率，同时还能降低研发成本。而对于医疗机构来说，前一个应用是其主要发力的领域。另一方面，医疗数据出于患者隐私，医院核心资产等多重因素的考量，医疗数据的安全可控性对于医疗机构而言，是不可触碰的底线。而通过一体机的方式，让医疗机构可以实现模型的本地化部署。相较于 API 调用的方式，显然一体机本地化部署的方式更适合当前医疗机构 AI 应用。而在 AI+ 医疗应用方面，有不少头部医院已经走在前列，比如，哈尔滨医科大学附属第一医院部署 DeepSeek 大模型，用于快速查阅相似病例、分析诊疗指南和药物相互作用，辅助制定个性化治疗方案；南通大学附属医院通过 DeepSeek 本地化部署，构建 " 智能客服 + 肺结节 AI 诊断 " 系统，提升患者服务和影像分析效率 ......AI+ 医疗目前仍处于发展的初期阶段，对于服务机构而言，一方面需要做好模型能力的提升，以及专科病种的数据积累，亦或是像影禾医脉一样颠覆 AI 训练的基座模型开发思维；另一方面，需要出现更多类似一脉阳光、影禾医脉这样具备丰富行业 Know-how 的企业，与阿里云这样的强大 AI 算力供给方的 " 强强联合 "，从而推动 AI+ 医疗普及化、标准化发展。针对此，张杏林也与笔者分享了影禾医脉未来的核心发展理念，他指出，未来，影禾医脉、一脉阳光、阿里云三方将继续围绕 " 多中心科研数据治理 "" 基座模型微调优化 ""AI 辅助诊疗落地 " 三大方向展开深度合作：第一是，依托一脉阳光全国影像中心网络与千万级数据，构建标准化科研数据库；第二是，结合阿里云算力与 AI 技术优势，优化 MIIA 基座模型的训练效率与泛化能力；第三是，联合开发针对 " 肿瘤影像诊断 "" 慢性病随访 " 的专项 AI 工具，推动科研成果临床转化。 更多对全球市场、跨国公司和中国经济的深度分析与独家洞察，欢迎访问 Barron's 巴伦中文网官方网站