縈繞兩岸的扎染藍:臺灣嘉賓大理「尋韻」

2025-11-20 23:51 7,358次浏览

  矗立在蘭州市城關區的"黃河第一橋"中山橋,如今銀灰色的橋身與奔流的黃河相映成趣。但鮮為人知的是,這座百年鐵橋最初的"衣裳"是土紅色。是什麼原因讓它換了"新裝"?這背後藏著一段與抗戰歷史緊密相連的故事。 2025年4月30日,甘肅蘭州,蘭州百年中山橋遊人如織。記者 李亞龍 攝   1937年,抗日戰爭全面爆發後,隨著華北、華東、華中大片國土相繼淪陷,作為大後方的蘭州,其在全國抗戰中的戰略地位驟然凸顯。這裡既是西北國際交通線的樞紐,蘇聯援華的大量物資經此中轉送往前線;又是中國空軍的重要戰區和訓練基地,這讓蘭州成了日本空軍頻繁空襲的目標。 日軍飛機轟炸蘭州。(資料圖)八路軍蘭州辦事處紀念館供圖   值得一提的是,蘭州空戰在中國抗日戰爭史上留下了濃重一筆。這場戰役的勝利,挫敗了日本帝國主義打擊和切斷西北國際交通線的企圖,有力保障了以蘭州為中心的國際交通線暢通,為全國抗戰提供了堅實支援。   蘭州空戰的告捷,離不開蘇聯的鼎力相助。抗戰初期,國際援華物資中相當一部分來自蘇聯。1938年至1939年間,50架輕型轟炸機最先抵達蘭州,隨後150架海鷗式E-15-3戰鬥機從蘭州轉往其他戰區,還有200門七五野炮、500挺馬克沁重機槍、300輛6輪卡車等物資陸續運抵……據統計,抗戰初期經蘭州轉運的蘇聯驅逐機、轟炸機、運輸機約有千架。 蘇聯派出空軍志願航空隊來華參加對日作戰。(資料圖)八路軍蘭州辦事處紀念館供圖   為方便蘇聯援華人員往來住宿,當時的國民政府在蘭州永登縣設立了專門招待機構,當地人稱之為"俄國站"。"俄國站"分三個院落:前院是客房和遊藝室,後院為飯廳及工作人員宿舍,另有一個院子作為停車場。這裡常年住著兩名蘇聯人及10多名永登本地工作人員。往來的蘇聯人待人謙和,每次少則數十人,他們支援中國抗戰的舉動深受當地人好評,工作人員總會熱情備好麵包等食物招待。   1939年初,日軍發動"第一次大規模內陸攻勢",對蘭州狂轟濫炸,古城一度陷入火海。危急時刻,中蘇空軍將士同仇敵愾,與敵機英勇激戰,一舉擊落15架敵機。同年年底,面對日軍陸海軍航空兵聯合實施的"百號"轟炸,中蘇空軍將士再度長空搏殺,展開一場慘烈血戰。 日本飛機轟炸下燃燒的蘭州城。(資料圖)八路軍蘭州辦事處紀念館供圖   彼時的甘肅雖貧瘠,卻在抗戰中付出了令人動容的努力。當地民眾最大的貢獻便是繳納公糧,戰時農民繳納的公糧數量是戰前的數倍。即便負擔加重,百姓們仍全力支持,這正是中華兒女空前大團結的生動體現。 1939年,蘭州空戰照片。(資料圖)八路軍蘭州辦事處紀念館供圖   蘭州的農民也積極參與到支援空戰的行動中。在來紫堡鄉駱駝巷村外,種稻子的農民曾救起一名跳傘的蘇聯飛行員。當時,幾位農民蹚水衝過去,拽住鼓脹的傘衣,將半身泥水的飛行員從坐墊上扶下來,一路攙扶到村裡的小學。事後,蘭州有關方面特意將這幾位救人者請到城裡,設宴款待並請他們看了電影。   為應對空襲,甘肅省防空司令部採取了一系列措施:向市民普及防空、防毒知識,要求家家戶戶備好乾糧;在城牆上挖掘大量防空洞;在今廟灘子一帶修建民房供難民躲避;同時在白塔山和今二熱附近設立高炮陣地。 1939年,蘭州空戰被擊落的日機殘骸。(資料圖)八路軍蘭州辦事處紀念館供圖   經過空戰的洗禮,蘭州在防空工作上逐步建立起完善的組織體系和有效的行政法令,包括設置防空警報、配備消防器具、修建防空壕洞、建設防毒設施、開展防毒訓練、制定防空交通管理規定、組織防空救護訓練等,形成了一套系統的防空機制。 1939年2月,蘭州人民慶祝空戰勝利。(資料圖)八路軍蘭州辦事處紀念館供圖   作為蘭州地標,土紅色的中山橋因易成為轟炸目標,被改塗為銀灰色(即如今的顏色),這一細節正是蘭州空戰作為「生死防線」的生動物證,見證了那段保家衛國的歷史。 1939年,蘭州報紙關於空戰勝利的報導。(資料圖)八路軍蘭州辦事處紀念館供圖   蘭州空戰的勝利,不僅是軍事上的成功,更凝聚了中蘇協作與全民抗戰的力量,守住了西北國際交通線這一抗戰「生命線」,因此被稱為抗戰時期「中國領空的生死防線」。   資料來源:《蘭州空戰》   記者:閆姣   來源:微信公眾號

  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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