（抗戰勝利80周年）香港抗戰及海防博物館記錄東江縱隊港九獨立大隊保衛香港故事
2025-10-24 08:52 4,915次浏览習近平總書記強調：「教育是強國建設、民族復興之基。」 「十四五」規劃綱要提出：全面貫徹黨的教育方針，堅持優先發展教育事業，堅持立德樹人，增強學生文明素養、社會責任意識、實踐本領，培養德智體美勞全面發展的社會主義建設者和接班人。 教育興則國家興，教育強則國家強。五年來，新時代教育事業在改革發展中不斷取得新成就，為中華民族偉大復興提供有力支撐。 教育資源合理流動 是推進基本公共教育均等化的重要路徑 「十四五」期間 一系列協作幫扶舉措 照亮了中西部、欠發達地區 孩子們的成長之路 2024年6月18日，上海援青教師闞延俊在位於西寧的果洛西寧民族中學給學生上音樂課。果洛西寧民族中學是一所滬青共建學校。學校招生以來，上海援青團隊落實各類教育資金，改善校園面貌，引入先進教育理念，帶動整體辦學水平和教育教學質量不斷提高。 新疆克孜勒蘇柯爾克孜自治州阿圖什市哈拉峻鄉謝依特小學，是一所主要面向柯爾克孜族學生的村級小學，2022年8月成為該州首個西部計劃志願者包校支教的試點學校。23名戍邊支教西部計劃志願者服務隊的志願者，在這所小學承擔著教書育人的工作。經過近三年的支教服務，學生的學習成績顯著提高，得到當地廣泛認可。這是2025年4月23日，支教教師高淑賢(左一)在班級裡展示她為學生們製作的「AI夢想職業照」。 西藏林芝市工布江達縣娘蒲鄉中心小學地處海拔近4000米的高原，是布江達縣海拔最高的學校。持續性的對口教育援藏工作有力補充了專業師資力量，改善了學校硬軟體設施設備。這是2024年9月3日，西藏林芝市工布江達縣娘蒲鄉中心小學的孩子們，把自己做好的手抄報展示給嶺南師範學院支教隊隊員胡正培。 高質量職業教育的沃土 孕育著大國工匠的萌芽 「十四五」期間 職業教育體系深入改革，不斷創新 結構布局持續優化，產教融合向實向深 2024年7月26日，湖南鐵道職業技術學院的學生在工業機器人基礎應用實訓室接受工業機器人操控技能訓練。教育部發布的數據顯示，近年來，現代製造業、戰略性新興產業和現代服務業70%以上的新增一線從業人員來自職業院校。職業院校已經成為培養大國工匠、能工巧匠、高技能人才的主陣地。 2024年4月16日，在位於重慶市永川區中德產業園的埃斯維(重慶)工具機有限公司，公司技術總監向重慶城市職業學院中德產業學院學生介紹設備操作規範。近年來，重慶城市職業學院聯合德國教育力量共建產業學院，引入職業教育先進經驗，著力培養適合製造型企業需求的高素質技能技術人才。 2024年11月12日，天津現代職業技術學院老師在無人機產教融合實踐中心指導學生。「十四五」期間，各地職業院校在招生規劃、專業設置和培養方案等方面與當地的人才「缺口」對接，人才培養方向和產業需求越來越匹配。 建設教育強國，龍頭是高等教育 「十四五」期間 我國高等教育體系更加多元 一流大學、一流學科建設加速 培養模式、培養機制不斷優化 全力培養緊缺人才、服務強國建設 2025年6月23日，聯合國開發計劃署駐華代表處和同濟大學正式宣布啟動「聯合國開發計劃署-同濟大學城市防災韌性創新實驗室(RISE Lab)」。該實驗室聚焦推進全生命周期智能防災減災，以及超大型城市韌性基礎設施建設，為城市防災減災提供智慧支持。這是與會嘉賓在參觀同濟大學土木工程防災減災全國重點實驗室。 2023年4月6日，哈爾濱工業大學空間環境地面模擬裝置科研人員展示空間磁環境模擬與研究系統。2024年2月，由哈爾濱工業大學、中國航天科技集團聯合建設的空間環境地面模擬裝置通過驗收。許多之前需要抵達太空才能進行的實驗，如今在地面上就能完成，這也是我國航天領域首個國家重大科技基礎設施。 上海交大機器人研究所，是我國最早從事機器人技術研發的專業機構之一，主要在機器人學、工業機器人作業系統與裝備自動化技術、生物醫學機器人與生機電一體化技術等領域，開展研究和產學研合作。這是2023年11月24日，學生們在研究所的無人系統實驗室討論項目。 近年來，湖北省加快布局人形機器人領域，依託省內高校院所的人才優勢和創新體系優勢，組織武漢大學、華中科技大學等參與人形機器人相關項目研發，集中推出「天問」「勞動者」「荊楚」等一系列人形機器人。這是2025年5月29日，在華中科技大學機械科學與工程學院，博士研究生丁濤(右二)和團隊成員測試「荊楚」人形機器人的搬運能力。 強國先強教，強教先強師 加強教師隊伍建設 就要不斷擦亮「師者之光」 「十四五」期間，教師隊伍 素質提升、結構優化、待遇提高 尊師重教在全社會蔚然成風 在安徽省馬鞍山市和縣烏江鎮卜陳村，97歲的卜陳學校退休教師葉連平依然堅持每周上三節課。2021年，他被中共中央授予「全國優秀共產黨員」稱號。2022年，他獲得全國關心下一代「最美五老」稱號。圖為2025年4月9日，葉連平在卜陳村「留守未成年人之家」給學生上課。 今年37歲的黃光福是雲南大學農學院的一名青年教師，同時也是雲南大學在雲南省勐海縣勐遮鎮曼恩村成立的多年生稻科技小院的負責人。多年來，他帶領學生紮根田間，進行技術攻關。團隊利用長雄野生稻特有的地下莖無性繁殖能力，成功培育出「雲大25」「雲大107」等新品種，突破性地實現水稻「一次栽種、連續收割」，讓「割韭菜般收稻子」的農業成果從實驗室走向田間地頭。這是2025年2月27日，青年教師黃光福(中)在試驗田間給學生授課。 2024年9月10日，在新疆教育學院實驗小學校園，學生為老師獻歌送上祝福。 攝影：王菲 劉軍喜 趙子碩 李鑫 王全超 丁增尼達 張龍 彭奕凱 王松 劉穎 陳浩明 杜子璇
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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