打造醫療與信息深度融合的創新高地，這個行業龍頭正加速建設……
2025-12-07 12:36 7,589次浏览在中國人民抗日戰爭的艱難歲月中，有一場重大的行動被譽為中國實業史上的「敦刻爾克大撤退」，便是「宜昌大撤退」。而領導這場行動的重要人物，是著名愛國實業家、民生公司創始人——盧作孚。 圖為位於重慶北碚公園的作孚園。梁欽卿 攝 1938年10月，此時的武漢遭受日軍侵略已淪陷，宜昌擁塞著3萬以上待運的人員和9萬噸以上待運的軍工設備等器材。全中國的兵工工業、航空工業、重工業、輕工業的精華，都擁堵在這座小城，遍街皆是人員，遍地皆是器材。 圖為盧作孚紀念館中展示的民生公司輪船運送川軍出川抗戰資料圖。梁欽卿 攝 圖為抗戰時期的朝天門碼頭。民生實業(集團)有限公司供圖 日機不斷從武漢飛臨宜昌轟炸掃射，所有滯留在宜昌的人員和物資都必須迅速搶運到大後方重慶。宜昌到重慶的24艘輪船當中，有22艘輪船來自民生公司，按當時運力至少要1年時間。而且，宜昌上遊的江面不僅灘險流急，還有約40天就將進入枯水期，屆時大型輪船將不能航行。 圖為盧作孚紀念館中展示的「三段航行法」。梁欽卿 攝 彼時，盧作孚親赴宜昌指揮搶運，綜合考量長江的水文特性，充分運用民生公司在三段航行中積累的寶貴經驗，迅速確立一套高效的運輸方案：對最重要、最不易裝卸的核心機器設備，由宜昌直接搶運至重慶，並從重慶滿載出川抗日的將士；相對次要、不易裝卸的輕型設備則運抵萬縣(今重慶市萬州區)等地；更輕便的物資只運到奉節、巫山或巴東一帶即卸下，留待以後再轉運。 圖為盧作孚紀念館中展示的相關史料。梁欽卿 攝 盧作孚指揮民生公司船隊以及大量木船，冒著日機轟炸投入搶運，白天航行，夜間裝卸。僅用40天時間，將擁塞在宜昌的3萬多人員全部運走，9萬多噸設備、器材運走了三分之二。 圖為盧作孚紀念館展示的「宜昌大撤退」相關圖片。梁欽卿 攝 「岸上每數人或數十人一隊，抬著沉重的機器，不斷地歌唱，拖頭往來的汽笛，不斷地鳴叫，輪船上起重機的牙齒不斷地呼號，配合成了一支極其悲壯的交響曲，寫出了中國人動員起來反抗敵人的力量。」後來，盧作孚在《一樁慘澹經營的事業——民生實業公司》中如此描述當時的情景。 盧作孚在事後回憶，宜昌的這一段撤退不但是民生公司的一段最艱巨的工作，也是整個抗戰運輸當中的一段最艱巨的工作。 圖為盧作孚紀念館展示的民生公司在抗戰時期付出的犧牲。梁欽卿 攝 整個抗戰期間，民生公司共運送出川部隊270多萬人，其他各類人員150餘萬人，各種物資約100萬噸；民生公司被炸沉炸毀輪船16艘，117名船員犧牲、76名船員傷殘。 這次撤退，被盧作孚的好友晏陽初比喻為「中國實業上的敦刻爾克」，其緊張或與「敦刻爾克」無多差異。 圖為盧作孚紀念館展示的「宜昌大撤退」與「敦刻爾克大撤退」的比較。梁欽卿 攝 盧作孚的兒子盧國紀在《我的父親盧作孚》一書中記載：2005年3月，中央電視臺播放的百年人物電視片《盧作孚1938》中說，西方的敦刻爾克(大撤退)是靠英國一個國家的力量，一個軍事機構的指揮，850艘戰艦完成的，而中國的宜昌大撤退，只是由一個實業家指揮完成的，在中外戰爭史上，只此一例。 圖為遊客在盧作孚紀念館參觀。梁欽卿 攝 如今，長江黃金水道往來繁忙。當我們回顧這段歷史，盧作孚和他所領導的「宜昌大撤退」，依然提醒著人們，應當銘記歷史，珍惜來之不易的幸福生活。 作者：梁欽卿 景詩雁 來源：微信公眾號
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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