海關總署：我國已成為全球157個國家(地區)前三大貿易夥伴
2025-10-24 12:22 3,267次浏览餐廳裡頓時忙亂起來，這時一名11歲的小女孩迅速走到被卡女子身後，雙臂環其腰腹，節奏精準地連續衝擊上腹。30秒標準動作，卡在氣道的三粒珍珠都吐了出來。 11歲女孩胡紫涵在餐廳用海姆立克急救法救人的事跡，在社交媒體上引發熱議。人們在讚嘆小女孩沉著冷靜的同時，更應該思考一個更深層的問題：為什麼在危急時刻，現場只有這個11歲的孩子掌握了救命技能？ 科學普及不能止步於「知道」，更要落實為「做到」。數據顯示，我國每年因氣道異物梗阻導致的意外死亡超過3000例，其中90%發生在醫院外。海姆立克急救法作為應對氣道梗阻的標準救治方法，其操作要領並不複雜，一個11歲的孩子都能熟練掌握。但令人遺憾的是，在事發現場，除了胡紫涵，其他成年人都束手無策。這種「知識懸浮」現象，正是科普工作重理論輕實踐的典型表現。 科普工作的「最後一公裡」障礙，首先體現在培訓方式的脫節上。當前很多急救培訓仍停留在「你講我聽」的傳統模式，缺乏情景模擬和實操演練。胡紫涵之所以能臨危不亂，關鍵在於遼寧省紅十字會的培訓採用了「理論+示範+實操」的三維模式。這種「做中學」的方式，讓急救知識真正轉化為肌肉記憶。反觀大多數成年人，可能都在電視或網絡上見過海姆立克急救法的演示，但因為沒有實際操作經驗，關鍵時刻就成了「紙上談兵」。 其次，科普資源的分布不均加劇了「知識鴻溝」。胡紫涵作為紅十字青少年宣講團的成員，獲得了系統的急救培訓機會。但這樣的優質科普資源，在廣大基層仍然稀缺。中國科協的調查顯示，我國具備基本急救知識和技能的人口比例不足1%，遠低於發達國家30%的平均水平。這種資源分配的不平衡，使得科學知識難以普惠大眾。 更值得反思的是社會認知的偏差。在很多人看來，急救是專業人員的事，普通民眾「知道就行」。這種認知誤區直接導致了公眾的被動心態。事實上，從心臟驟停到氣道梗阻，急救的「黃金時間」往往只有4—6分鐘，等專業救護人員趕到時常常為時已晚。胡紫涵的案例證明，普通人掌握急救技能不僅可能，而且必要。 打通科普「最後一公裡」，需要多方發力。教育部門應將急救培訓納入中小學必修課程，抓住青少年學習能力強的黃金期；社區和企事業單位要定期組織實操培訓，讓成年人有機會補上這一課；媒體平臺則要創新傳播方式，通過短視頻、互動遊戲等形式降低學習門檻。最重要的是要建立激勵機制，讓像胡紫涵這樣的「平民英雄」獲得應有的社會認可。 胡紫涵救人的30秒，照見了科普工作的短板，也指明了改進的方向。當科學知識真正「飛入尋常百姓家」，轉化為普通人的實際行動能力時，我們的社會才能織就一張更牢固的安全防護網。
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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