(成都世運會)白雨露:懷著奪金的信念參賽 國家的榮譽高於一切

2025-10-30 02:23 1,958次浏览

  在中國人民抗日戰爭的艱難歲月中,有一場重大的行動被譽為中國實業史上的「敦刻爾克大撤退」,便是「宜昌大撤退」。而領導這場行動的重要人物,是著名愛國實業家、民生公司創始人——盧作孚。 圖為位於重慶北碚公園的作孚園。梁欽卿 攝   1938年10月,此時的武漢遭受日軍侵略已淪陷,宜昌擁塞著3萬以上待運的人員和9萬噸以上待運的軍工設備等器材。全中國的兵工工業、航空工業、重工業、輕工業的精華,都擁堵在這座小城,遍街皆是人員,遍地皆是器材。 圖為盧作孚紀念館中展示的民生公司輪船運送川軍出川抗戰資料圖。梁欽卿 攝 圖為抗戰時期的朝天門碼頭。民生實業(集團)有限公司供圖   日機不斷從武漢飛臨宜昌轟炸掃射,所有滯留在宜昌的人員和物資都必須迅速搶運到大後方重慶。宜昌到重慶的24艘輪船當中,有22艘輪船來自民生公司,按當時運力至少要1年時間。而且,宜昌上遊的江面不僅灘險流急,還有約40天就將進入枯水期,屆時大型輪船將不能航行。 圖為盧作孚紀念館中展示的「三段航行法」。梁欽卿 攝   彼時,盧作孚親赴宜昌指揮搶運,綜合考量長江的水文特性,充分運用民生公司在三段航行中積累的寶貴經驗,迅速確立一套高效的運輸方案:對最重要、最不易裝卸的核心機器設備,由宜昌直接搶運至重慶,並從重慶滿載出川抗日的將士;相對次要、不易裝卸的輕型設備則運抵萬縣(今重慶市萬州區)等地;更輕便的物資只運到奉節、巫山或巴東一帶即卸下,留待以後再轉運。 圖為盧作孚紀念館中展示的相關史料。梁欽卿 攝   盧作孚指揮民生公司船隊以及大量木船,冒著日機轟炸投入搶運,白天航行,夜間裝卸。僅用40天時間,將擁塞在宜昌的3萬多人員全部運走,9萬多噸設備、器材運走了三分之二。 圖為盧作孚紀念館展示的「宜昌大撤退」相關圖片。梁欽卿 攝   「岸上每數人或數十人一隊,抬著沉重的機器,不斷地歌唱,拖頭往來的汽笛,不斷地鳴叫,輪船上起重機的牙齒不斷地呼號,配合成了一支極其悲壯的交響曲,寫出了中國人動員起來反抗敵人的力量。」後來,盧作孚在《一樁慘澹經營的事業——民生實業公司》中如此描述當時的情景。   盧作孚在事後回憶,宜昌的這一段撤退不但是民生公司的一段最艱巨的工作,也是整個抗戰運輸當中的一段最艱巨的工作。 圖為盧作孚紀念館展示的民生公司在抗戰時期付出的犧牲。梁欽卿 攝   整個抗戰期間,民生公司共運送出川部隊270多萬人,其他各類人員150餘萬人,各種物資約100萬噸;民生公司被炸沉炸毀輪船16艘,117名船員犧牲、76名船員傷殘。   這次撤退,被盧作孚的好友晏陽初比喻為「中國實業上的敦刻爾克」,其緊張或與「敦刻爾克」無多差異。 圖為盧作孚紀念館展示的「宜昌大撤退」與「敦刻爾克大撤退」的比較。梁欽卿 攝   盧作孚的兒子盧國紀在《我的父親盧作孚》一書中記載:2005年3月,中央電視臺播放的百年人物電視片《盧作孚1938》中說,西方的敦刻爾克(大撤退)是靠英國一個國家的力量,一個軍事機構的指揮,850艘戰艦完成的,而中國的宜昌大撤退,只是由一個實業家指揮完成的,在中外戰爭史上,只此一例。 圖為遊客在盧作孚紀念館參觀。梁欽卿 攝   如今,長江黃金水道往來繁忙。當我們回顧這段歷史,盧作孚和他所領導的「宜昌大撤退」,依然提醒著人們,應當銘記歷史,珍惜來之不易的幸福生活。   作者:梁欽卿 景詩雁   來源:微信公眾號

  杭州8月13日電 題:人工智慧的全球對話是競爭還是共生?   ——專訪國際計算機協會傑出科學家、西湖大學教授齊國君   作者 林波 曹丹 孫琳茹   當前,人工智慧(AI)正以「技術突破—產業融合—社會重構」的鏈式反應重塑人類文明。從基礎研究到場景落地,從實驗室創新到全球治理,AI已從單一技術工具演變為驅動經濟、社會、文化變革的核心引擎。2025年3月,國際計算機協會傑出科學家齊國君從美國返回中國工作,在西湖大學新組建「MAPLE實驗室」。   如何解讀中外人工智慧科研生態差異?人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界?人工智慧的全球對話是競爭還是共生?齊國君近日接受「東西問」獨家專訪,對此作出解讀。   現將訪談實錄摘要如下:   記者:您為什麼選擇回中國?   齊國君:主要是從個人職業發展、大環境兩點考量。   每個人不同的職業生涯周期和階段,對支持資源匹配以及能發揮的場景需求各有不同。結合自身經歷,我認為在AI領域,目前還有一些基礎問題需要解決,且隨著AI基礎模型發展迭代,更多重要成果和產權影響力將在商業場景方面產生。   結合在美國工業界和企業界的工作經歷,從個人發展以及產學結合角度考慮,我認為回中國發展更為合適。   另外,從全球角度看,中美兩國能為AI發展提供良好平臺,中國在市場規模、人口基數、生態環境等方面具有優勢,在應用場景、國家支持力度以及對於產生具有很大商業價值和潛力的產品方面有很多有利條件。   而美國頭部公司如微軟、Meta、Google等在生態中主導性強,馬太效應明顯,新企業或個人在其市場覆蓋下難以脫穎而出,競爭壓力大。 當地時間2022年11月9日,人們在位於美國加利福尼亞州門洛帕克的Meta總部拍照留念。 記者 劉關關 攝   記者:如何解讀中外人工智慧科研生態差異?   齊國君:美國商業化導向明顯。美國在科研上更多以商業化組織為主導,尤其在AI領域,大公司投入比美國聯邦政府層面更多。聯邦政府雖有計劃和研發機構牽頭項目指導,但整體以商業化組織為主。   AI領域經歷多輪周期,從2012年到2022年這一輪,美國商業化組織從資助技術研究開始,逐步尋找商業化途徑。從技術研究到探索規模化,再到商業化與應用研究,美國企業在技術研究上投入較多。   特別是高校科研投入方面,除美國國家科學基金會有投入外,美國軍方投入更多。早期美國的網際網路建設就得到軍方資助,很多高校經費源於此類政府機構。此外,高校與企業合作,多在人才和技術研究層面。   尤為不同的是,美國風投,特別是矽谷風投,對早期AI項目資助力度大。儘管其目前處於飽和投資狀態,即便知道投100個項目可能只有幾個成功,投資人也願意投入。   在中國,頭部IT企業如阿里、騰訊、字節等在AI領域投入大。同時,國家層面給予諸多支持,包括目標設定、基礎設施建設等,有總體規劃。   中國國內也有風投投入,但受晶片和基礎算力制約,投入成本高,為此更多關注應用類、能快速產生商業閉環的投資,創新企業多聚焦應用環節。此外,中國在風投退出機制上,如回購等有效方式方面,與美國存在差異,需進一步完善。 2025年7月26日,2025世界人工智慧大會在上海開幕。大會集中展示3000餘項前沿展品及100餘款「全球首發」「中國首秀」新品,規模創歷屆之最。 圖為青龍機器人在演示物流分揀。 記者 田雨昊 攝   記者:人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界?   齊國君:目前沒有任何充分證據或科學共識表明AI會覺醒並產生自我意識,這更多是基於科幻的猜測。不過,AI發展確實帶來新挑戰,但新技術發展通常都會面臨類似問題,如網際網路技術發展過程中的盜版、不良信息傳播等。   在我看來,AI技術發展對社會總體正面作用遠大於負面作用,在生產力發展、應用場景拓展、就業門類創造、產業結構優化等方面有很大價值,且已出現很多正面案例。   譬如,AI大量應用於客服行業,提高了勞動生產率,雖給就業帶來壓力,但也創造了如數據行業等薪酬更高的新職位;在數字人、動畫製作、美術製作等創意類行業領域,AI取代了90%以上的重複性勞動,廣告行業和數據處理相關行業也發生很大變化。 2024年3月29日,四川成都,第十一屆中國網絡視聽大會現場,虛擬數字人亮相展區。 記者 王磊 攝   展望未來,AI對所有行業的勞動生產率提高產生很大作用,類似網際網路發展第一階段先提高勞動生產率,未來可能過渡到以AI為生態的新企業出現階段。   我預計未來5年內會出現以AI為原生的大型企業,可能對未來二三十年的經濟產生重要影響。   記者:人工智慧的全球對話是競爭還是共生?   齊國君:我認為未來人工智慧的全球對話,既有競爭又有共生,但共生大於競爭。   AI領域速度競爭和開放競爭至關重要。   速度競爭上,AI行業與網際網路行業有共通之處,技術交流頻繁,難以長期獨佔技術。真正形成優勢的是規模效應,比拼的是速度和開放程度。誰能跑得更快,就能吸引更多用戶,獲得更多數據,使模型迭代得更快更好,形成正面反饋,即飛輪效應。飛輪一旦轉動,規模和影響力會不斷擴大。   如果模型僅在小範圍內使用,無法吸引更多用戶形成商業閉環,數據和用戶就無法增長,也就難以理解更多用戶意圖、使用場景,模型也就無法做得更好。所以AI發展要走向更開放,吸引更多用戶使用,以形成正面反饋。這也是AI的開放競爭。   但在我看來,成功的網際網路和IT企業必然是全球化或至少具有跨國影響力,中美網際網路和IT企業皆是如此。在此過程中,各方相互促進,形成共生關係。   例如在數據治理、AI倫理規範等方面展開合作,且AI產生巨大影響力時會作用於實體經濟和日常生活,其正面影響會溢出到全球範圍,技術也會共享。   學術交流促進共生。AI行業極為開放,大量新技術通過學術論文發表在學術期刊、會議以及公開的預印網頁上。大家藉助學術交流,推動知識傳播,分享新的技術思路。   像今年,DeepSeek宣布開源MLA解碼核FlashMLA、DeepEP代碼庫等。其新思路和算法很快在網上傳播,美國企業也借鑑使用。(完)   受訪者簡介: 齊國君。 受訪者供圖   齊國君,2005年畢業於中國科學技術大學自動化專業;2009年獲中國科學技術大學自動化系博士學位;2013年再獲美國伊利諾伊大學香檳分校電子與計算機工程專業哲學博士學位。他曾任IBM T.J. Watson研究中心研究員、華為美國研究中心首席AI科學家,並在39歲時獲得國際電子電氣工程師協會會士(IEEE Fellow)和國際計算機協會傑出科學家(ACM Distinguished Scientist)稱號。

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