事業單位招聘與App模考撞題，誰之過？
2026-01-02 06:00 4,725次浏览中國新聞周刊記者：張馨予 發於2025.8.11總第1199期《中國新聞周刊》雜誌 採訪進行沒多久，我就意識到，這是一個有關「如何做出合理決策」的故事。 在這個故事中，儘管幾條運河是明面上的主角，但隱形的主角其實是推動修建運河的幾個省份和研究運河問題的一眾專家。幾條運河該不該修？該怎麼修？各方站在不同立場，各有主張，都在盡力提出依據，以求獲得更大支持。 有研究者極為振奮地提出「運河時代」的說法，我完全能夠理解他為什麼會這樣想。 2024年1月底，我第一次做平陸運河的選題。當時，我換乘了幾種不同的交通工具，在結束最後一段顛簸的泥路後，到達位於廣西欽州靈山縣的平陸運河馬道樞紐。那是一個大霧天，即便已經抵達現場，仍然很難看清工程的全貌，工程師開車帶我下到60多米深的基坑，我才看清十幾臺正在作業的機械。工程師指著我們的腳下說，馬道樞紐建成後，將是世界上規模最大的內河省水船閘，目前這裡正在建船閘閘室的邊墩。 在這片原本寂靜的山野中，即將誕生一個巨大的超級工程。在建設者的設想中，它將改寫廣西乃至整個西南地區的發展格局。這很難不讓參與其中的人感到激動。 而其他還未修建、仍在進行前期研究工作的運河，也承載著不同地方的「騰飛」理想。試想一下，在中國的不同省份，多個超級工程陸續開建，它們可能會徹底改寫一些不臨海省份的地理、經濟、人口格局，以線帶面，以各種方式推動區域經濟發展。 不過，隨著採訪不斷深入，我開始看到宏大敘事的更多細節。 今年4月，我再次來到廣西，沒有去平陸運河的施工一線，而是去了平陸運河沿線城市南寧和欽州的產業園區。對於廣西乃至西南地區而言，如果想要讓運河真正改寫區域發展格局，需要更多有前景的產業因運河聚集。然而，這一過程並不非常順利。 在南寧，雖然有比亞迪和太陽紙業這兩個百億項目已經直接或間接因為平陸運河而來，但百億項目也僅有這兩個，是當地政府反覆提及的「獨苗」。在欽州，相關部門始終沒有給出一份具有說服力的平陸運河經濟帶建設規劃，當地也沒有招引到能帶動工業發展的大項目。短期來看，平陸運河似乎只會穿過欽州，卻很難真正給城市帶來足夠的效益。顯然，平陸運河帶來的發展機遇不會隨著運河通航自然出現，而是要在各方的研究、引導下創造，這本身就不是一件容易的事。 至於其他幾條仍停留在規劃中的運河，它們是否能夠承載各方的厚望，發揮設想中的效益，這是一個更難回答的問題。爭論很多，兩方觀點的聲量都很大，沒有哪一種聲音蓋過了另一種。 兩位受訪者的觀點讓我記憶深刻。交通運輸部水運科學研究院研究員謝燮說，對相關工程研究機構來說，拿到一個項目，就是要論證其有必要、工程上可行。但他覺得，「需要建立不可行論證的機制，讓反對者進行數據翔實的不可行論證，讓反對的聲量更大，這樣就能有效避免巨量的無效投資，繼續加碼本已超高的地方債務」。 香港大學地理系原主任王緝憲則說，各種工程的可行性論證是不公開的，基本是認同這個工程的人來論證，那麼一定會論證出工程可行，「有時候，需要我這種不管不顧的人出來說幾句」。 在聽完兩方的聲音後，我並沒有堅定地站在哪一方，只是更加確信了這個故事的主題——這確實是一個有關「如何做出合理決策」的故事，而決策的做出不應該是容易的。 《中國新聞周刊》2025年第29期 聲明：刊用《中國新聞周刊》稿件務經書面授權
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
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