（活力中國調研行）湖北打造科技創新高地 匯聚1121萬名技能人才
2025-10-28 01:47 8,357次浏览北京8月4日電 題：最後的故宮文物赴臺押運人：一朝護寶，半生離愁 作者 黃欣欣 1949年，29歲的索予明奉命押運第三批故宮文物赴臺。行前，他送相依為命的母親回湖北老家，一句「回來再接你回南京」的承諾卻成為母子的永別。自此，索予明在寶島走過守護文物的漫長餘生。 回憶這位前輩的採訪過程中，臺北故宮博物院前院長馮明珠數度哽咽，「索公自1941年進入『中央博物院』籌備處，自此與文物相守，從李莊、南京到臺中霧峰北溝，再到臺北，終老於外雙溪故宮宿舍，一生典守文物。」 漫天烽火拼學術 1920年，索予明出生於湖北江陵。抗戰期間，「中央博物院」籌備處及數千箱故宮文物遷移至四川李莊。畢業於同濟大學的索予明因繪圖能力出眾，被「中央博物院」籌備處錄用。 在李莊，索予明與同事們開箱清點、記錄、繪製文物，還策劃展覽、出版導覽手冊。當時，學術調查也未停止，西南民族調查、西北長城考古等研究持續推進。 馮明珠說，渡臺後，索予明常談起在李莊的日子：夜裡沒有煤油，大家擠在茶館借燈光聊天，有人點杯叫「玻璃」的白開水，能坐半夜；月光好時，在張家祠前背《春江花月夜》，誰卡了殼，半夜想起了，便敲開鄰居的門補上。籌備處主任李濟常加入夜談，講述殷墟發掘故事，還把文稿拿來給大家校改，找出錯字或提出意見就獎個雞蛋——在物資匱乏的年代，這是難得的犒賞。 奉命押運，母子永別 1994年，87歲的北京故宮博物院古建專家單士元訪臺，與86歲的臺北故宮博物院文物專家那志良相見。這是1933年故宮文物南遷後兩人首次聚首，他們輪流報出故友名字，得到的回應多是「不在了」。 馮明珠(前排右一)主辦活動為索予明(前排右二)慶賀一百歲生日，邀請近百位臺北故宮博物院同仁參加。 (受訪者供圖) 索予明是最後一位離世的故宮文物赴臺押運人。當年，他告別故土，身上僅帶著一件母親縫製的藍背心和兩枚錢幣。兩岸開放探親後，他返回湖北江陵，卻找不到家。聽同鄉人轉述得知，母親早已離世，親人也多失散了。 20世紀90年代末，索予明(第二排左二)回湖北江陵探親，與同鄉合影。 (受訪者供圖) 「索公當然會覺得難過，」馮明珠說，「但誰都不知道明天會怎麼發展，他們只能奉命，被時代的洪流裹挾著往前走。」 2022年，索予明在臺灣逝世。馮明珠悼念時說：「索公參與了一個時代的文化大事，如今壽終正寢，上天國與思念的母親聚首，應是此生無憾了。」 「典守文物的精神代代相傳」 「索公念茲在茲文物安全，憂心文物再分散，他曾說，希望自己一生對國家、民族做的最有意義的事，千萬別成為錯誤的抉擇。」 馮明珠嘆息，索公未能對母親盡孝，一生對文物盡忠，如果這些文物到最後發生了變化，這是他最不能看到的事情。 2000年，年屆八旬的索予明雙目幾近失明，頭腦依舊清晰，愛聽廣播。他得知，臺灣當局推出旨在展示臺灣和亞洲文化藝術的「故宮南院」計劃，十分擔心中華文化因此被稀釋。 馮明珠強調，兩岸故宮珍藏的是同一源流的中華文明，這一條堅韌的文化臍帶始終連接兩岸。「當初押送文物南遷的故宮人，也將典守文物的精神帶到臺灣。」 馮明珠指出，臺北故宮博物院曾出版書籍《故宮院史留真》、舉辦「北溝傳奇」等展覽；2010年，兩岸故宮學者共同「重走南遷路」；2013年，當時的兩岸故宮院長在北京共同觀看了話劇《海棠依舊》，重溫護寶歲月。「臺北故宮博物院的院史展從未中斷，南遷故事也並未沉寂。」 在馮明珠看來，只要臺北故宮博物院開館一天，就是在傳承、推廣中華文化，臺北故宮博物院的任何變動都會牽動兩岸民眾的心。正如索予明晚年口述：「人事都已改變，但歷史事實是改變不了的，每一件古物都是見證，也是一首史詩。」(完)
本報杭州8月3日電(記者劉習、陸健)近日，浙江大學腦機智能全國重點實驗室發布了最新研製的新一代神經擬態類腦計算機——Darwin Monkey(中文名「悟空」)，是神經元規模超過20億的基於專用神經擬態晶片的類腦計算機。 類腦計算是將生物神經網絡的工作機理應用於計算機系統設計中，構建像大腦一樣低功耗、高並行、高效率、智能化的計算系統。據介紹，「悟空」由15臺刀片式神經擬態類腦伺服器組成，每一臺刀片式類腦伺服器內部集成了64顆達爾文3代類腦計算晶片，神經元數量已接近獼猴大腦規模，在典型運行狀態下功耗約為2000瓦。 為了充分釋放類腦計算機能力，團隊還採用分層資源管理架構，研製了新一代達爾文類腦作業系統，實現了神經擬態任務的高效並發調度與系統資源的動態優化。此外，團隊還在該類腦計算機上部署了多項智能應用。 目前，「悟空」不僅能夠運行DeepSeek完成邏輯推理、內容生成和數學求解等智能任務，還能初步模擬包括秀麗線蟲、斑馬魚、小鼠以及獼猴等不同神經元規模的動物大腦，為腦科學研究提供了新的手段。 「悟空」類腦計算系統的推出，將為現有計算場景提供新的計算範式，解決現有深度網絡及大模型高能耗、高計算量的問題；還將作為神經科學家研究腦的仿真工具，提供新的實驗手段，並在減少真實的生物實驗的基礎上更好地理解大腦；並以仿腦的工作機制和超越人腦的運算速度，推動通用人工智慧的發展。 作者：本報記者 劉習 陸健《光明日報》( 2025年08月04日 07版)
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