九三閱兵倒計時!這個「預告」必看

2026-01-15 03:09 2,284次浏览

  挺進失聯村,把洪災現場情況帶出來(黨旗在基層一線高高飄揚)   「8月1日上午,河北興隆縣六道河鎮前往朱家溝村的進村道路終於打通……」看到這條新聞時,在救災一線奮戰多日的劉梓丞長舒了一口氣。   時間回到3天前。7月29日14時,承德市消防救援支隊高新區大隊冠峰路消防救援站副站長、共產黨員劉梓丞接到指令:由他帶領24名消防救援人員組成先頭突擊隊,挺進因遭受山洪泥石流災害失聯的六道河鎮朱家溝村,探查受災情況、進行救援。   突擊隊成員人均背負三四十斤的救援裝備,徒步進入山溝。原有的道路早已化為烏有,隊員們有時需要徒手攀巖前進,有時則不得不蹚水過河。「當時河道中水量很大,有些位置的河水甚至到達胸口。」劉梓丞說。   濁流湍急,人幾乎站不住,很容易被衝走。兩名經驗豐富的班長先行探路,腰纏繩索踏入激流,後方隊員們拽住繩端。艱難抵達對岸後,他們在亂石灘中尋找電線桿、巨石等堅固錨點,將繩索牢牢固定,隊員們拽著安全繩艱難前進。   有段河的水流更急,經驗豐富的班長也過不去。「我們研究了地圖,順著旁邊滑坡的山體爬到山頂繞路過去,花了整整一個小時。」劉梓丞說,「食物和水不敢多帶,把更多的負重用來背裝備,這樣能更快一點救援受災群眾。」   20時,突擊隊終於抵達朱家溝村一組。手電微光下,劉梓丞帶著隊員認真勘查現場災情:一間房屋整體被厚厚泥漿覆蓋;殘存房屋搖搖欲墜,地基懸空。山腰處的兩三戶人家裡,隊員們發現一名受傷村民,當即為他做了簡單處置,另外了解到還有人員失聯。隨身帶著衛星電話,劉梓丞爬到山頂,將獲知信息傳送回後方指揮部。   入夜,山風凜冽,寒氣刺骨。村民在院裡點燃火堆,幫著隊員們烘烤溼透的衣服。還有老鄉端出僅存的食物,可隊員們無人伸手。「大夥都清楚,東西都被山洪衝走了,老鄉們也剩不下多少口糧。」劉梓丞說。   30日凌晨4時,天蒙蒙亮,幾名隊員留下挖掘被困者,劉梓丞則帶領其他隊員奔赴另外幾個村民組。整整一個上午,災情逐漸清晰:二組無人員傷亡,三組有人失聯、受傷,四組安全,五組安全,六組安全……各種信息在劉梓丞這裡匯總,通過衛星電話,傳遞到外面。   12時,攜帶物資藥品的百人增援隊伍抵達朱家溝村。撤離前,突擊隊從山頂轉移了3名被困老人。其中一名七旬老人在隊員的護衛下,挪過溼滑的山徑,最終安全到達山下親戚家。   「作為黨員,我們衝破險阻,把洪災現場情況帶出來了;作為領隊,我把24名突擊隊員也安全帶回來了。」劉梓丞說。(人民日報 記者 張騰揚)

  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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