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2025-11-06 06:37 3,319次浏览1940年，中國共產黨領導的八路軍發動了震驚中外的百團大戰。這是全民族抗戰以來八路軍在華北發動的規模最大、持續時間最長的一次戰略性進攻戰役。 在這場戰役中，八路軍總部指揮晉察冀軍區、120師、129師，歷時5個月，通過正太戰役、淶靈戰役與榆遼戰役、「反掃蕩」鬥爭等三階段作戰，沉重打擊了日軍的「囚籠政策」，鉗制了日軍大量兵力，有效支持了正面戰場作戰，遏制了妥協投降暗流，振奮了全國人民抗戰勝利的信心，在中國人民抗日戰爭和世界反法西斯戰爭史上留下了光輝的一頁。 今年是中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年。為銘記歷史，中央檔案館以「百團大戰」為主題，選取從1940年7月到1941年1月期間，八路軍總部和參戰部隊33件關於百團大戰的第一手文獻資料，組成「百團大戰檔案」。其內容包括八路軍總部的指揮命令、戰役部署，參戰部隊的前線戰報、戰役總結，以及動員人民群眾參與戰役的情況報告等。 歷史是最生動的教科書。這組檔案再現了八路軍在華北敵後的重要作戰節點和細節。據檔案記載，百團大戰最初計劃調動22個團的主力部隊直接參戰，並由各地自行調配鐵道沿線的協同作戰部隊。命令發出後得到積極響應，先後參戰的部隊有105個團，人數達20多萬。同時，廣大人民群眾也踴躍支援前線作戰，各地群眾除了直接參與破路行動，還擔負運送傷員、彈藥、糧食等後勤保障任務，為爭取戰役的勝利作出了重要貢獻。 從八路軍總部的指揮命令、各階段戰役部署可以看出對戰機的準確把握，以及隨著戰局變化對作戰重點與策略的不斷調整；從各參戰部隊對戰役的實時戰報和總結反思，可以看出戰役的艱苦卓絕、戰果的來之不易。 中國人民抗日戰爭是異常慘烈的，從戰略防禦到戰略相持，進而到戰略反攻，正是中國人民的同仇敵愾、共赴國難，鐵骨錚錚、視死如歸，奏響了氣壯山河的英雄凱歌。百團大戰不僅是軍事上的勝利，更是抗戰期間中華民族精神的彰顯。「百團大戰檔案」所體現的中國共產黨及其領導的八路軍主動擔當敢於鬥爭的精神、人民至上依靠群眾的精神、實事求是靈活應變的精神、團結協作顧全大局的精神以及自我犧牲艱苦奮鬥的精神，是中國人民意志品質、中華民族精神的生動寫照。重溫這些檔案，將進一步增強中華民族的凝聚力和自信心，激勵中國人民克服一切艱難險阻，為實現中華民族偉大復興不懈奮鬥。 實現中華民族偉大復興，需要一代又一代人為之努力，我們希望，像「百團大戰檔案」這樣的珍貴檔案不僅在歷史研究中得以利用，還能充分發揮教育作用，讓更多國人尤其是青少年去關注、了解，進而銘記這段歷史，激發愛國情懷，傳承民族精神，汲取不斷前行的奮進力量。 (本報記者劉華東、王昊魁採訪整理)
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來，人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場，大家紛紛好奇，究竟還有什麼運動是機器人做不到的？ 「某種意義上，目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過，要讓機器人跑得非常快、跳得特別高，會受到硬體限制，完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日，宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標：真正去幹活 2025年春晚上，一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示，上半年整個機器人行情非常火爆，從需求端拉動了整個行業發展，包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過，目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段，跳舞、功夫、運動樣樣行，未能真正走進人們的日常生活。 對此，王興興向記者解釋，很多技術的進步需要一些時間，一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動，當下還不太現實。在這個時間點，我們用AI(人工智慧)技術，讓機器人做些運動、表演，反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期，對於普通人來說可能用途有限，沒有圖形界面，也沒有word，很多情況下，要有電腦先出來，有一些開發者在上面開發更多軟體，過幾年軟體功能越來越多了以後，電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻：王興興：普通人用上人形機器人，還需要時間來源：中國新聞網 王興興強調，整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活，真正去解放生產力、提高生產。從時間上看，可能2-3年會有明顯的技術進步，大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年，機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼，限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢？ 他分析，很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高，從技術層面或者純AI的角度來說，目前的硬體完全夠用，當然還不夠好，要持續進步，而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前，大語言模型已經做了很長時間，但是大家覺得模型很『傻瓜』，很難在實際中應用。」王興興認為，快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析，與語言模型領域不同，具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動，但在機器人領域，無論用什麼方法去採集數據，放到機器人上跟實物的偏差還是較大，效果不是很理想。 「未來2-5年，大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型，這是很重要的，此外，更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信，如果有更大的技術突破，未來幾年，全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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