塵封81載親筆信首度公開 飛虎隊後代講述跨時空友誼傳承
2026-02-23 10:56 5,735次浏览盛夏時節，內蒙古赤峰市喀喇沁旗馬鞍山村綠意盎然，一串串山葡萄綴滿枝頭，村民張國利和妻子趙國俠正忙著田間管護。「像這棵秧能結10斤左右山葡萄，一畝地能收約3000斤、賣6000元左右。」張國利說。 張國利為葡萄藤疏除過密枝條(央廣網記者 李春雪 攝) 2019年7月15日，習近平總書記來到馬鞍山村考察，在張國利家的小院裡和基層幹部群眾代表促膝談心。總書記指出，產業是發展的根基，產業興旺，鄉親們收入才能穩定增長。要堅持因地制宜、因村施策，宜種則種、宜養則養、宜林則林，把產業發展落到促進農民增收上來。 馬鞍山村地處北緯41度，晝夜溫差大，光照時間長，土壤有機質豐富，村民因地制宜，長期種植釀酒用的山葡萄，但前些年，受限於分散種植、規模較小，鄉親們的收益並不穩定。近年來，馬鞍山村成立山葡萄專業合作社，引進酒企在當地建酒莊，暢通山葡萄銷路，建立「種植+收購+加工」的產業鏈條。 「現在，馬鞍山村超過一半的村民種植山葡萄。每到豐收季，酒莊就來統一收購。2019年，我們還在馬鞍山村投資3.5億元建設度假酒店，打造集婚禮會議、親子旅遊、戶外拓展於一體的綜合文旅項目，助推當地旅遊業發展。」當地一酒莊負責人許鑫陽說。 「總書記來的時候，我家還是土灶老屋。這幾年，通過種植山葡萄、參與文旅講解等，家裡收入增加了，重新裝修了房子，買了電動代步車，添了新丁。村裡路拓寬了，改造建設了民宿一條街。馬鞍山村變化很大，我們生活得很好、很幸福。」7月中旬，張國利對記者說。 村民在馬鞍山林場林下經濟試驗示範基地採摘木耳(央廣網發 劉德胤 攝) 靠山吃山、靠水吃水，馬鞍山村還利用周邊的馬鞍山林場資源，增加村民就業渠道。眼下，林場的林下經濟試驗示範基地內新一茬木耳已成熟，這些木耳經村民採摘後被迅速分裝，運往周邊加工廠，最終銷往全國各地。 「2022年，我們建設了100畝林下經濟試驗示範基地，種植木耳、赤芍等經濟作物。」馬鞍山林場場長羅智中說，今年林場又與赤峰市林研所合作打造百餘畝示範基地，進一步豐富當地「菜籃子」，帶動周邊村民持續增收，也為遊客提供更多體驗式採摘場景。 遊客在馬鞍山村打卡留念(央廣網發 朱建華 攝) 種植山葡萄、發展林下經濟、打造花海觀光點、開設民宿……立足當地自然條件和區位優勢，近年來，馬鞍山村逐步探索出了一條「生態立村、產業富村、旅遊強村」的發展新路子。 「旅遊旺季時，村民們就把自己家的土特產、根雕等拿出來售賣，受到遊客喜愛。村裡的生態好了，產業興了，村民的腰包也鼓了，2024年村民人均可支配收入較2019年翻了一番，日子一天比一天有奔頭。」馬鞍山村駐村第一書記烏曉亮說。 總監製：駱紅秉 總策劃：張軍 於鋒 監製：伍剛 宮歆慧 蔡榮波 統籌：陶玉德 策劃：田鳳元 卜葉 採制：魏全民 李春雪 劉曉祺 鳴謝：赤峰市喀喇沁旗委宣傳部
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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