從青紗帳到臺兒莊 如何擦亮「抗戰記憶」？
2025-12-30 22:35 5,783次浏览多方協同，織就暑期兼職安全網(社會雜談) 近期，「高考完的第一份暑假工」話題引發網絡熱議。面對假期，一些高中畢業生選擇進行「零工」體驗，用兼職開啟自己「社會初航」的第一課。 「準大學生」們打零工都幹點啥？從傳統的餐飲、零售行業，到新興的平臺經濟領域，都能看到這些年輕人忙碌的身影。有人在茶飲店應對「爆單」，體會勞動的艱辛與不易；有人當起「地陪」，從一開始生澀害羞到逐漸得心應手；還有人將自己的攝影、寫作技能變現，收穫興趣與收益的雙贏…… 這張「暑期短工體驗卡」，為何吸引高中畢業生？從經濟層面看，賺取的報酬雖不算豐厚，卻也讓他們擁有了人生中第一筆靠自己掙來的收入。更重要的是，這是一次寶貴的社會實踐——正如一位網友在評論中寫的那樣：「實踐是最好的鏡子，暑假工照出了光鮮背後的瑣碎，也讓我更加清楚自己想要什麼。」 短工雖短，考驗卻不少。溝通交流如何高效？突發情況如何應對？棘手工作如何破解？這些書本中難以找到解法的問題，只有在一次次處理實際問題的過程中才能得到答案。這些「預演式」考驗，培養了高中畢業生的社交能力、抗壓能力以及團隊合作能力，也為即將到來的大學生活熱身蓄力。 不過，對於年輕學子而言，「職場初體驗」還需注意識別風險和陷阱。部分不良商家利用學生涉世未深的特點，降低工資標準，以各種名目收取不合理費用；還有一些詐騙分子，打著兼職的幌子，讓學生陷入刷單返利等騙局中。 鑑於此，織就一張多方協同的安全網，才能讓孩子們的「職場初體驗」更安全順暢。 一方面，父母在支持孩子接觸社會的同時，應主動了解工作環境、明晰崗位職責，關注勞動強度與安全保障細節；另一方面，企業作為責任主體，也須嚴格履行用工規範，杜絕超時、超強度勞動；同時，社會各方應繼續加強勞動就業法律常識普及教育，引導學生識別正規用工信息，幫助學生做好認知與技能的雙重鋪墊。最後，學生自己也應擦亮雙眼，對工作內容、時長、薪資標準與支付方式等瞭然於胸，學會甄別真假信息，維護自身的合法權益。 短工雖短，成長正長。這張「暑期體驗卡」的獨特價值，在於它為高中畢業生推開了一扇認知社會的窗口。在這段經歷中，他們有汗水、有挫折，亦有收穫、有成長。學子們主動接觸社會的勇氣，本身就是一份值得肯定的成長宣言。唯有家庭用心、企業盡責、學校引導，形成環環相扣的防護鏈條，才能為學子們營造一個安全、健康的兼職環境，讓這份成長體驗更加美好。(鄧樂典) 《人民日報海外版》(2025年08月11日 第 05 版)
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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