AI時政畫報｜滹沱碧柳
2025-12-02 08:02 5,137次浏览著名歷史學家許倬雲先生8月4日在美國去世，享年95歲。許倬雲（Cho-Yun Hsu）1930年9月2日（農曆七月初十）出生於福建廈門鼓浪嶼。1948年底隨家到中國臺灣，1953年從臺灣大學史學系畢業；1956年獲文科碩士學位，後入芝加哥大學進修；1962年畢業於芝加哥大學，獲人文科學哲學博士學位 ；1970年赴美任匹茲堡大學歷史系教授、校聘教授；1986年當選為美國人文學社榮譽會士。作為華語世界有影響力的史學大家之一，許倬雲精通上古史、經濟史、文化史、考古學、社會學。學術代表作「古代中國三部曲」《西周史》《中國古代社會史論》《漢代農業》，數十年來已經成為研究古代中國的典範之作。另有「中國文化三部曲」《萬古江河》《說中國》《中國文化的精神》等大眾史學著作數十種行世，海內外行銷百萬冊。新版《許倬雲學術著作集》從政治思想、文化轉型、經濟結構多個角度展開解讀。正如許倬雲在《總序》中指出的那樣，從《西周史》《形塑中國》到《漢代農業》，雖然成書次序有先後，但這三部著作卻是聯結為一的。其中，《西周史》《形塑中國》敘述古代中國自西周建立封建制度以來，經過春秋、戰國列國並存的階段，終於經過秦、漢而實現大一統。這一宏闊的歷史進程，先聚後散，然後又再行拼合，最終凝聚成為東亞的大一統國家。在此階段的中國，政制統一。《漢代農業》又接續陳述了整個過程中經濟因素的成分及其融合。最終，中國發展出世界上最早的「精耕細作式農業」，先民們將農舍工業與農業的收穫相結合，凝聚為以農業產品為商品的交換經濟。這是經濟、社會兩方面的整合，與國家治理互相配合，進而熔鑄為一個巨大的共同體。六卷本中的另外三本，《水擊三千》《熔鑄華夏》以及《我者與他者》，其主旨也正是澄清上述巨大「共同體」的形塑過程，以及各個構成單元之間的互相依存。前三部側重於時間軸線上的進程，而後三部則著力在平面發展上的「互聯性」。整套著作集都是從政治思想、文化轉型、經濟結構多個角度，見證周、秦、漢「天下秩序」的形塑過程，讀懂「何以華夏」「何以中國」。
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。
伊对免费下载
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 932.97MB
- 最后更新: 2025-12-02 08:02
- 最新版本: v3.12.1.12
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 青稞直播
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 6.57以上
客服热线：138-1485-3618
蜜桃app类似软件
猜你喜欢
25618
69573
45
2025-12-02 08:02
48269
18
2025-12-02 08:02
46892
46
2025-12-02 08:02
12597
51
2025-12-02 08:02
42198
28
2025-12-02 08:02
36857
68
2025-12-02 08:02
39786
47
2025-12-02 08:02
79432
42
2025-12-02 08:02
35749
97
2025-12-02 08:02
43128
71
2025-12-02 08:02
81953
23
2025-12-02 08:02
41765
68
61
23874
81296
12
65
67
79861
48715
96178