【上合天津峰會】上合峰會新聞中心的這幅「寶藏畫卷」，有何深意？
2025-12-04 09:38 7,623次浏览北京8月8日電 題：徐泓緬懷老師許倬云：中國、中華民族在他心中格外大 記者 楊程晨 著名歷史學家許倬雲於當地時間8月3日在美國匹茲堡逝世。作為許倬雲任臺灣大學歷史學系任主任時期的學生，臺大歷史學系前主任徐泓第一時間在社交平臺發文：「我們的老師許倬雲先生走了，享年九十五歲。」 接受「東西問」專訪，徐泓回憶了不同時期與許倬雲的交往。談及家國情感的升華，徐泓坦言，許先生是有些自我矛盾的，他一方面非常愛國；一方面又不同意僅以中國為中心研究中國史。到晚年，中國、中華民族在他心中的地位不斷加強。這也是他在受訪時談到「但悲不見九州同」有那麼大情緒波動的原因。 現將訪談實錄摘要如下： 記者：您最近一次和許先生見面是什麼時候？ 徐泓：大約是十年前，他回臺，在(臺灣)政治大學作講座教授，主持一個重新解釋中國歷史的研究計劃，請我幫忙參與一部分。這是我們線下見的最後一面，也是工作場合，只是簡單敘舊。 後來他身體一直不太好，不良於行，不能頻繁回來。雖很多年沒見面，但我們有郵件往來。我近期有一篇關於明代國號研究的文章，還去信諮詢過許先生的意見。 許倬雲肖像。許倬雲個人微博 記者：許先生20世紀60年代中後期擔任臺大歷史學系主任，這和您在臺大歷史學系的求學時期高度重合。可以談談他對您治學等方面的影響嗎？ 徐泓：老師是30多歲從芝加哥大學返臺任教，那時剛剛拿到博士學位。1964年，他開了一門中國上古史的課，我們這些學生都去選。後來他擔任系主任、所長，一直做到1970年，他開的課我基本都去上過。 他儘量利用考古研究材料和文獻來授課，每次課分三個課時，前兩個課時會請「中央研究院」的專家來上課，考古學家李濟之(李濟)先生來講了大部分，談過很多安陽考古的事。剩下一個課時許先生會進行總結整理，並把他自己的想法講給我們。國民黨當局來臺後，封禁大陸的很多老期刊、書籍，不讓我們看，我們上課一般是聽老師講、抄筆記，許先生指導我們讀期刊論文。 臺灣過去也有人開過中國上古史，但像他這樣系統運用社會科學的理論和方法治史，教大家寫現代的期刊論文，是沒有的。他那時還編了一本《中國上古史論文選輯》，教我們用新方法學歷史。 那些年，許先生對我的影響，還有精神層面。他不良於行，但上課不會一味坐著，有時會拄拐站起身子。後來他在臺大改裝了一輛摩託三輪車，方便行動。許先生堅韌不拔的精神讓我們很敬佩，所有的困難他都想克服，學生要幫他，他不肯。在家時，他還洗碗，即便摔了還堅持洗。 許先生一輩子就是這麼一個性格，在我看來是了不起的。更了不起的，是他的夫人(孫曼麗女士)，一輩子幫他、包容他。她和芝芝(徐泓夫人、世界史學者王芝芝)是同班同學，這也加深了一層我們的關係。 記者：1970年，許先生去了美國。之後就一直留在美國匹茲堡大學任教。在有這麼大影響力的時候卻選擇赴美，當年他做這個決定的原因是什麼？ 徐泓：這和當時臺灣教育界發生的幾件事有一定關係。首先是當了快20年臺大校長的錢思亮在1970年卸任，學校氛圍出現變化，許先生覺得自己格格不入。另外，由於「中研院」近代史研究所受美國福特基金會資助，一些人指責臺灣史學界被美國控制，由臺大和「中研院」合聘的許倬雲是被重點批評的對象之一。 許先生當時仍參與了臺灣很多的文化、學術方面的公共事務，到美國後也經常在《中國時報》《聯合報》上發表文章。蔣經國去世後成立的蔣經國國際學術交流基金會，許是創始會員之一，資助了美國多所研究機構設立中國研究教職、提拔年輕學者。許先生不僅在史學界影響大，在社會層面影響也大。 許倬雲在網絡節目《十三邀》中感慨「但悲不見九州同」。《十三邀》視頻截圖 記者：去美國後，直到去世，許先生對於兩岸關係的看法以及對大陸的觀感是否發生了變化？ 徐泓：許先生一直堅定反對「臺獨」。對大陸，許先生前後態度是有變化的。尤其是改革開放以後的大陸，他跟許多從大陸去美國讀書、工作的學者接觸，也看了很多新聞，慢慢對大陸的看法改觀，後來也去香港、去大陸。 但對於中國史研究的視角問題，他一直沒變。許先生主張將中國史放入世界史視野做研究，晚年出版的《萬古江河：中國歷史文化的轉折與開展》對這一觀點有系統性闡釋，許先生要尋找世界主義的中國。這與他的老師、同鄉錢賓四(錢穆)先生等人以中國為中心研究中國史的態度相左。 所以，許先生是有些自我矛盾的：一方面他非常愛國；另一方面他不同意僅以中國為中心看中國史，認為要以更大的歷史格局研究中國。到了晚年，可能是看到美國在發展過程中不斷暴露弊端，在他心中，中國、中華民族的地位不斷加強，這一塊的「面積」格外大了。我想這也是他之前在受訪時談到「但悲不見九州同」有那麼大情緒波動的原因。 許倬雲先生在江蘇無錫為自己準備的墓。受訪者供圖 另外，他在青少年時期經歷過抗日戰爭，見過中國人遭遇到的摧殘和磨難。另一位史學家何炳棣先生曾說，在抗戰中成長的中國人沒有不愛國的。我想這句話在許先生身上也是體現得淋漓盡致，尤其越到晚年對他的影響越大。許先生和何先生都是美國籍，但二人在晚年都表達過，百年之後希望將自己的墓地移回大陸老家，落葉歸根。據我所知，許先生生前已在無錫找好了墓園的地方。(完) 受訪者簡介： 徐泓。記者 楊程晨 攝 徐泓，現任臺灣暨南國際大學榮譽教授，曾任該校代理校長、臺灣大學歷史學系教授兼主任、香港科技大學人文社會科學學院講座教授兼人文學部部長，2016年始先後在南開大學、廈門大學、浙江大學任職教書。徐泓專註明清社會史研究，在明清鹽業、社會風氣、婚姻與家庭、人口遷徙、城市發展等議題上著作等身，包括《明清社會史論集》《二十世紀中國的明史研究》《明代的私鹽》《明北京行部考》《明代社會風氣的變遷》。他還曾任「中國明代研究學會」理事長，在臺灣發起明代典籍研讀會活動。
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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