機器人李白評《長安的荔枝》
2025-10-23 11:36 2,513次浏览央視網消息：系列報導《關鍵戰場》帶您了解抗戰烽火中的重要戰役和關鍵戰鬥。1937年「盧溝橋事變」後，日軍侵佔了北京、天津兩地。一個多月後，日軍再次製造事端進攻上海，企圖佔領上海後進逼南京，直擊當時國民黨政權的政治經濟中心，進而侵佔全中國，中國軍隊奮起抗擊，淞滬會戰爆發。 淞滬會戰又稱「八·一三」淞滬抗戰，是全國抗戰開始後，規模空前的一次戰役。國民政府調集70多萬兵力，日軍投入9個師團25萬人。淞滬會戰歷時三個月，粉碎了日軍「三個月滅亡中國」的戰略企圖。 位於上海市虹口區柳營路附近的這座橋叫八字橋，淞滬會戰爆發時，這裡是虹口通往閘北的咽喉要道，當時中國守軍第88師所部，與日軍的第一次爭奪戰就發生在這裡，八字橋見證了中國守軍與侵華日寇誓死決戰的那段歷史。 1937年8月13日，集聚上海附近的日本軍艦突然重炮轟擊閘北一帶，日本海軍陸戰隊向閘北、江灣大舉進攻，中國守軍奮起抗擊，淞滬會戰爆發。日軍一度佔領了寶山路與日本海軍司令部大樓之間的八字橋，中國守軍第88師所部與日軍展開激烈的爭奪戰。上海淞滬抗戰紀念館副館長王玉峰介紹，日軍的攻擊重點是天通庵車站、八字橋、水電路一線，試圖以此攻入中國軍隊在閘北一帶的陣地，再對備戰的中國軍隊實施包抄攻擊，但88師的主力識別了日軍的戰略，死死地守住了八字橋陣地。 8月14日，日軍對杭州、南京等地轟炸，企圖阻斷上海的物資和兵力支援。同一天，國民政府發表《自衛抗戰聲明書》，宣告「中國決不放棄領土之任何部分」。當時，除了中央軍外，桂軍、川軍、湘軍、粵軍、東北軍等來自全國各地的部隊也迅速向上海集結。第九集團軍總司令張治中指揮三個師發起總攻，中國空軍也到上海協同參戰。 從8月14日凌晨開始，中國空軍從南京、浙江等地機場起飛，接連轟炸日軍的據點、軍械庫和停在長江的軍艦，打得日軍措手不及，緊急調集臺北基地的18架戰機增援。中國空軍第四大隊起飛迎戰，三天內擊落、擊傷日軍飛機30多架，日軍被迫連續增援。 當時的中國空軍損失也很大，而且沒有後援的戰機，但年輕的勇士們視死如歸。在上海淞滬抗戰紀念館的紀念牆上，有三位以身殉國的年輕的飛行員，他們的平均年齡只有25歲。21歲的閻海文在轟炸日本海軍陸戰隊司令部時，戰機被日軍高射炮擊中，他跳傘後落入日軍陣地，在擊斃五名日軍後，用最後一顆子彈自殺殉國。26歲的沈崇誨和轟炸員陳錫純奉命轟炸日軍巡洋艦，戰鬥中發現戰機發生故障，他們商量後直接駕機撞向日軍巡洋艦，與敵艦同歸於盡。以身殉國，重創敵艦。29歲的高志航是中國空軍第四大隊隊長，他率部擊落多架敵機後負傷，不久後在河南周家口機場遭遇日機空襲，以身殉國。 在淞滬會戰開始後的第一個月裡，這群年輕的生命憑著視死如歸的氣魄，先後擊落了60多架日軍飛機，炸毀了多艘日軍軍艦，重創了日軍的銳氣。空軍勇士浴血奮戰，中國海軍也積極抵抗，先後擊落7架日本飛機，重創兩艘日本軍艦。 從8月15日起，日本先後向上海增援300多門大炮、200多架飛機和數十艘軍艦，總兵力25萬人，聲稱要「一個月內佔領上海」。同一天，國民政府下達全國總動員令，先後投入78個師，3個海軍艦隊，總兵力75萬人，與日本侵略軍展開全面激戰。8月22日，日軍強行在瀏河、吳淞等多地碼頭登陸，企圖佔領羅店。羅店鎮四通八達，是中國守軍與後方的陸上交通線。駐守羅店一帶防線的第18軍嚴防死守。 在淞滬會戰的局部戰役中，中國軍隊取得了重大勝利，但面對武器裝備佔絕對優勢的日本侵略者，在戰鬥最激烈的時候，中國軍隊幾乎每天傷亡一個師。 為保存實力、持續抗戰，10月26日，國民政府決定戰略性撤退，88師524團中校團附謝晉元受命率領400多名官兵，據守蘇州河南岸的四行倉庫，向國際社會展示中國抗戰的決心，爭取輿論支持。 為迷惑敵人，謝晉元他們對外宣稱有800人。全體官兵寫下遺書，抱定必死之心，誓與日軍決戰到底。10月28日，日軍突襲四行倉庫。危急時刻，21歲的士兵陳樹生把多枚手榴彈捆在身上，從五樓縱身跳下，在敵群中拉響導火索，與敵人同歸於盡。四天時間，四行守軍擊退日軍數十次進攻，擊斃日軍200多人，牽制了日軍進攻步伐，也為沿海工廠、學校內遷爭取了寶貴時間。1937年10月30日晚，謝晉元奉命率部撤退到公共租界。11月5日，日軍在杭州灣登陸，從側後包抄上海守軍。11月12日，中國軍隊完全撤離淞滬地區，日軍佔領上海。 位於上海市寶山區的吳淞炮臺公園，緊鄰長江入海口的吳淞要塞。始建於清朝同治年間的這座古老的炮臺，見證了淞滬會戰中，70多萬中國將士迎著日軍的槍林彈雨衝鋒陷陣，血染沙場的英勇無畏，成為中國人民抗日戰爭史冊中英勇悲壯的一頁。
閱讀提示 近期，人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶，其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為，未來，可以通過建設大規模數據採集工廠等方式，加快部分場景的商業化落地，以更好跨越「最後一公裡」。 格鬥臺上，4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗，直拳、勾拳、側踢，連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上，一場人形機器人格鬥賽引發關注。 今年，被認為是人形機器人量產「元年」，人形機器人頻頻亮相各大展會，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上，200餘家國內外機器人企業參展，人形機器人整機企業數量創下新高；2025世界人形機器人運動會開賽在即，500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手…… 作為機器人技術的集大成者，人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶？其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬？對此，《工人日報》記者展開了採訪。 產業發展有基礎，技術細節存卡點 「看它走路搖搖晃晃，跑兩步就摔跤，感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事，在他看來，一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。 根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》)，今年，我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示，我國人形機器人產業前期已有一定基礎，但在一些方面仍存在短板弱項。 據了解，智能能力、運動能力和本體能力技術卡點，是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」，它們對人形機器人的發展至關重要。 「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點，導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究，他告訴記者，在運動控制方面，部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率，但持續運行時散熱不佳，致使關節溫度升高、扭矩精度下降，且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境，「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。 而在人形機器人的運動能力和本體能力之外，多位受訪專家指出，類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。 對此，高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為，機器人需要先感知外界信息，再把信息傳給「大腦」，「大腦」要加以理解、分析、推理、決策，再指揮「小腦」控制運動，現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足，由此帶來延時性問題，進而導致整套動作流程耗時較長。 供應鏈進一步完善，價格有待更「親民」 從幾年前的幾百萬元一臺，到今年的幾萬元一臺，人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來，多個品牌產品進入量產階段，價格降幅更為明顯。7月，國內某品牌推出的一款人形機器人，售價為3.99萬元起。 不過，人形機器人要進一步實現家用，現階段的成本和售價仍然較高，有消費者表示，「期待隨著國產供應鏈進一步完善，售價能夠更加『親民』。」 人形機器人為什麼「有些貴」？蔡炳貞認為，目前，無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術，還是關節模組等硬體技術，都還沒有實現標準化和統一，各個零部件主要由各機器人廠家設計定製，導致定製成本較高。 對於如何進一步降低人形機器人成本，宋宇飛建議，一方面，企業應當繼續提高自研自產能力，通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件，不斷降低硬體成本；另一方面，也應持續優化設計與生產工藝，如減少模具成本和零部件數量，提高裝配效率。 上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者，我國具有完整的人形機器人產業鏈，如果人形機器人的技術問題得以更好地解決，大規模量產和降低成本都有望實現。 「技術進一步成熟之後，產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後，人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。 拓展應用場景，加快商業化落地 從實驗室到工廠，從展臺到救援現場，再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」，人形機器人如何探索應用場景的更多可能？ 據蔡炳貞觀察，人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景，這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。 近年來，國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出，加快人形機器人在特種環境應用，聚焦3C、汽車等製造業重點領域，提升人形機器人工具操作與任務執行能力，並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試，如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠，上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。 宋宇飛建議，將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中，機器人能進入人類難以到達的危險區域，執行探測、搜救等任務，提高作業安全性和效率。」 「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面，可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱，可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人，再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。 「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單，核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者，行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題，要突破這一瓶頸，未來還需建設大規模數據採集工廠，或通過切割場景，讓一部分場景機器人先實現商業化落地。
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