（經濟觀察）「藥香入咖」或創新中國咖啡出海路
2025-11-16 19:28 3,351次浏览清晨7點的曹楊職校中點實訓室裡，面點教師史祥忠已經開始了一天的訓練。揉面、拉抻、塑形……動作行雲流水，一氣呵成。這位2001年出生的年輕教師，不久前剛剛斬獲上海市第二屆職業技能大賽中式面點項目金獎，即將代表上海出徵第三屆全國職業技能大賽。「高中時選擇了學習烹飪，沒想到這條路越走越寬。」史祥忠回憶起自己的職業起點，眼中閃爍著光彩。在南京求學期間，他憑藉過硬的技能在大賽中脫穎而出，不僅獲得保送本科的機會，更成為學生們津津樂道的榜樣。「普陀區技能學習的氛圍挺好的。」如今，這位曾經的技能大賽受益者，在曹楊職校開始了他的教師生涯。在史祥忠眼中，面點製作經歷了「技術—藝術—文化」的三重認知躍遷。他不僅精研傳統技藝，更將普陀本地文化元素融入創作。「比如悅來芳的翻毛月餅工藝，我就將其運用到了油酥作品中，它們工藝上有很多相似的地方，我想用傳統非遺技藝重新演繹新中式面點的製作方法。」史祥忠作品這種創新精神也體現在他的教學中。「傳統優秀的技藝我們要保持，很多創新其實是在傳統基礎上的升級。」史祥忠經常在課堂上演示傳統作品，同時鼓勵學生參加各類比賽，拓展行業視野。「教學與比賽是相互成就的。」作為專業教師，史祥忠正在積極打造曹楊職校烹飪專業的人才梯隊。他帶學生參與備賽過程，分享實戰經驗，將行業最新動態引入課堂。「面對AI和機械化的衝擊，我們必須培養學生的核心競爭力。」在他看來，未來的技能人才不僅要會動手，更要懂營養配餐、健康飲食等理論知識。今年，史祥忠將迎來職業生涯的重要挑戰——代表上海市參加第三屆全國職業技能大賽。與以往不同，本屆國賽中式面點項目從原來的3個擴展到8個，新增龍鬚麵、發酵麵團象形麵點、麵塑等品類，考核內容更加全面，向選手提出了全新挑戰。「看到比賽文件時確實感到壓力不小，但轉念一想，這不正是提升自己的好機會嗎？」史祥忠坦言，像龍鬚麵等北方選手擅長的項目，對南方選手來說是個不小的挑戰。但很快他就調整好心態：「量變引起質變，這正是突破自我的好機會。」為此，他制定了嚴苛的訓練計劃：每天清晨7點到校，晚上11點離開，中間只有短暫休息。十分考驗臂力的龍鬚麵項目，別人通常需要兩個月掌握，他硬是通過高強度訓練在半個月內攻克。區人社局表示：「我們特別注重像史祥忠這樣的技能人才的培養，他們既能站在學生的角度改進教學方式、提高教學質量，又能以教師身份通過校企合作、各級競賽、行業交流等，不斷提高自身技能水平，相輔相成，為學校育人，推動行業技能人才隊伍不斷強化。」為了激勵更多青年、勞動者在技能賽道上越走越通暢，普陀區出臺了《關於進一步加強普陀區技能人才隊伍建設的實施辦法》，從「培訓-評價-獲證-選拔-發展」給予技能人才成長成才全方位的支持。展望未來，史祥忠目標明確：「首先提升自己的課程教學能力，同時多接觸行業比賽和發展。」在普陀區這片技能人才沃土上，像史祥忠這樣的技能新秀正在茁壯成長。他們用匠心傳承技藝，用創新點亮未來，用實際行動詮釋著「技能報國」的深刻內涵。正如史祥忠對學生的寄語：堅持下去，路會越走越寬。
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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