川普建議吊銷ABC和NBC新聞牌照
2025-10-28 23:18 1,176次浏览搭建平臺、健全體制機制，紮實推進深度融合，新質生產力對高質量發展的推動力更為強勁 從更大視野看，應善用市場化的方式，激發各類要素資源活力 科技創新做到「苟日新，日日新，又日新」，關鍵就在於「形成『喬木』參天、『灌木』茁壯、『苗木』蔥鬱的創新生態」 百年變局重塑全球格局，科技創新是關鍵變量。推進中國式現代化，科技要打頭陣。 「搶佔科技競爭和未來發展制高點」，黨中央高瞻遠矚、布局落子。 「安徽的科技創新，可謂『士別三日，當刮目相看』，每一次來都看到新的飛躍、新的發展」，習近平總書記的話語，蘊含著國家向前發展的秘訣。 「科技變量」，如何變為高質量發展的強勁動能、「最大增量」？安徽以科技創新引領新質生產力發展的實踐，提供了一個方法論視角。 看「融合」。 科技創新和產業創新深度融合，是加快發展新質生產力的重要方法。 智能網聯新能源汽車，迫切要求融合發展汽車產業、交通產業、人工智慧產業、能源產業。 「合工大—蔚來創新研究院」瞄準智能電動汽車的前瞻性技術等開展攻關；超80%的研發經費、超90%的省產業創新研究院由企業牽頭…… 創新鏈和產業鏈無縫對接，企業的創新主體地位不斷強化，領軍企業龍頭作用充分發揮，有效解決了創新鏈產業鏈「相望難相融」的問題。 打造具有重要影響力的科技創新策源地、新興產業聚集地……安徽被賦予重要使命。加速供需對接、創新成果轉化，「芯屏汽合」「急終生智」等戰略性新興產業加速崛起。「十四五」期間戰略性新興產業產值年均增長超16%，佔規上工業比重達43.6%。 放眼全國，融合在加速。 江蘇辛巴新材料與南京大學海安高新技術研究院成立研發中心，聯合攻關新型光伏玻璃技術，以「先使用後付費」模式加快實現產業化應用。 內蒙古一機集團在北京、南京、西安建立「人才飛地」，廣納科研人員，「人才在飛地研發，成果回本部轉化」。 中信銀行試點推出「科技成果轉化貸」，聚焦原始創新能力與產業化潛力，為企業建立信用畫像，放款流程提速。 搭建平臺、健全體制機制，紮實推進深度融合，新質生產力對高質量發展的推動力更為強勁。 看「有為」。 市場有效，離不開政府有為、善為。每個產業鏈，就像一個「朋友圈」。政府要做的，就是讓創新主體間加上好友。 聘「智囊」，邀請18位院士等專家組成汽車戰略諮詢委員會，通過揭榜掛帥滿足企業發展的技術需求。「我參與過很多地方諮詢，從來沒有哪個地方像安徽一樣，出的題目這麼多、這麼難。」有專家表示。 牽「紅線」，打造開放型汽車生態實驗室和汽車創新中心，圍繞行業共性問題加大聯合攻關力度，促進企業互利共贏。 從更大視野看，應善用市場化的方式，激發各類要素資源活力。 安徽科技大市場，累計培養技術經理人3600餘人，從實驗室「挖寶」，對接產業需求，成就「科技姻緣」。服務企業近3萬家次，促成交易金額超1500億元。 湖北打造科創供應鏈平臺，讓企業找技術像網購一樣便捷，截至今年3月已入駐企業約6.6萬家，釋放科創需求4.7萬多項，完成供需匹配1.4萬多項。 遼寧大連實施科技企業梯度培育工程，對重點企業「一企一策」，積極對接創新資源和金融資源，2024年新增雛鷹企業、瞪羚企業超300家。 「工作中要善於抓『兩頭』，一頭抓具有重要影響的科技領軍企業，支持其牽頭組建創新聯合體；另一頭抓專精特新科技型中小企業，幫助其逐步發展壯大」，習近平總書記的精闢概括，揭示了「有為」之道。 推動各種要素優化配置，「有形之手」成為「賦能之手」。 看「生態」。 建成科技強國，一個基本條件就是形成世界一流的創新生態和科研環境。 科技創新做到「苟日新，日日新，又日新」，關鍵就在於「形成『喬木』參天、『灌木』茁壯、『苗木』蔥鬱的創新生態」。 大企業等構成「喬木層」。以「鏈主」企業為牽引，加大要素共享力度，可以推動產業鏈上下遊創新聯動。 科技型中小企業、專精特新「小巨人」企業等組成「灌木層」。梯度培育細分領域「配套尖兵」，能更高效地推動產業鏈補短板、強弱項。 初創企業、孵化器等組成「苗木層」。構建精準化扶持體系，促金融活水滴灌創新沃土，創新的青苗能加快拔節。 在宏觀政策形成合力、基礎設施互聯互通、科研機構有效對接的好環境中，「創新雨林」才能生機勃勃。 杭州形成「使命牽引—場景驅動—企業主導—資本賦能—政策護航」的創新環境，深圳光明區形成「科研—轉化—產業」的全鏈條孵育模式……從安徽看向全國，無數創新的小生態，疊加形成國家的創新大環境。 追求卓越的創新生態，孕育一往無前的精氣神。 創新從來都是九死一生，最艱難時刻靠的是「雖九死其猶未悔」的豪情。 歷經無數個「大幹五十天」的失敗與堅持，自主研發出第一臺發動機，奇瑞汽車董事長尹同躍深夜撥通妻子電話，相聽無言，唯有發動機的強勁轟鳴聲。歷經一次次彈盡糧絕、迭代轉型的極端困苦，奇瑞寫就從「幾間小草房」到「世界500強」的傳奇。 新時代以來，多少科研工作者矢志不移，多少「小草房」向新而生，走出前人沒走過的路，蹚出自主創新的大道。 當新能源汽車領跑全球，世界見證中國創造，我們無不感懷陳清泉們敢為人先，以「三電」技術突破實現換道超車，引領綠色革命浪潮。 當中國的戰機驚豔世界，無數國人為祖國自豪，莫不感念宋文驄們嘔心瀝血，以一件件「大國重器」挺起民族的脊梁。 當DeepSeek橫空出世，國際科技巨頭驚訝，怎能不讓人讚嘆無數年輕創新力量奮起，以中國智慧為全球人工智慧產業開闢新路徑。 新徵程上，加快實現高水平科技自立自強，不斷塑造發展新動能新優勢，中國式現代化的深度和廣度必將進一步拓展。 (執筆：常晉、徐靖、田先進、羅陽奇)
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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