七部門發文 加強腦機接口產業專業人才培養
2025-11-02 23:58 4,617次浏览北京8月4日電 著名歷史學家許倬雲先生在美國去世，享年95歲。 作為最具影響力的史學大家之一，許倬雲學貫中西，著作等身，他出生於福建廈門，祖籍江蘇無錫，代表作包括《西周史》《中國古代社會史論》《漢代農業》《萬古江河》《說中國》等。 圖片來源：許倬雲個人微博 「關心天下之事」，幾乎是他一生的寫照。經歷過戰火紛飛的艱難歲月，許倬雲的內心充滿了對祖國的深情厚意與無盡熱愛，當被問及人生最大的遺憾，他一字一頓：「但悲不見九州同。」 近年來，年過九旬的許倬雲依然筆耕不輟，他堅持寫作、直播，始終關注著青年一代的成長與發展，鼓勵年輕人「往裡走，安頓自己。」 他曾說，「我就覺得要趕時間。我該做的事，我不要耽擱，儘量做下去，盡我的餘年，幫助我們的年輕人，身心有個安頓。」 一起來看看，許倬雲的這些話裡，能不能找到你要的答案： 關於「歷史」—— ·從一個人看他的時代，他的悲歡離合多少是他自己負責任，多少不是他的責任。絕大多數的悲劇不是他的責任，都是犧牲品。 ·並不存在不可改的歷史命運，也不存在歷史決定論。歷史只能永遠追尋、矯正和改進。 ·「知道自己」這一點，才是「以史為鑑」的真義。作為個人，沒有人在患健忘症之後，還能清楚理性地處理日常事務。而作為整體的人群，卻往往以為只是活在今天，何必知道過去。歷史的知識，即是治療集體健忘症的藥方。 關於戰爭記憶—— ·長大後我才曉得，當年川軍派出一個師直奔前線，在臺兒莊全陣亡，從士兵到師長，一個不留。這是我最難過的事情，當時我不過才8、9歲，知道他們要去打「國仗」，所以小孩變大人不是年紀，而是心境。 ·我看見滿城的屍首，我們房子炸掉了，睡在街邊上，夜裡驚醒，看見陰兵過境，那個是精神極度緊張之後的反應，幻覺。 ·這些事情，讓我接近人民，接近最弱的地方，生死關頭、飢餓關頭、罹難關頭。我對生命因此特別重視，特別尊敬，也特別對別人的苦事我感同身受。 圖片來源：《十三邀》視頻截圖 關於教育、讀書—— ·為了做一日和尚，總得盡一日鐘的責任，因此來者不拒，有人願意聽，我就盡力交流。畢竟，我們都是知識鏈的一個環節，這一長鏈，不能在我手上斷線。 ·讀書不是為了學位，讀書是為了獲得一種判斷世界的能力。 ·各位的身體裡都有一個自己，這個自己是最寶貴的東西。在你二三十歲的時候，要尋找自我，不要糟蹋它。第一，不要被欲望糟蹋；第二，不要被自憐糟蹋。 ·這一輩子，「完整的人」這四個字是你的責任。 ·你是頂天立地的人，世界因你的存在而改變，因你的不在而缺憾。 與年輕人對話—— ·往裡走，安頓自己。 圖片來源：《十三邀》視頻截圖 ·要人心之自由，胸襟開放，拿全世界人類曾經走過的路，都要算是我走過的路之一。要有一個遠見，超過你的未見。我們要想辦法設想我沒見過的地方，那個世界還有可能什麼樣。 ·我們今日正在江河入海之時，回顧數千年奔來的歷史長流，那是個別的記憶；矚望漫無止境的前景，那是大家應予合作締造的未來。 關於終身學習—— ·隨時準備面對新的問題來的時候，有新的思考方式去處理它。我不會總是用同一套思考方式處理過去一直面臨的問題，我會嘗試新的角度，又每天學一些新的東西，每天對一些過去的思考方式有質疑之處，這個是我養成的習慣。 ·我們做學術研究的人，永遠不會認為自己到了終點站，我們前面永遠還有更長的路，更遠的途徑，更複雜的問題，等待我們去處理。 圖片來源：《十三邀》視頻截圖 關於故鄉和最後的歸屬—— ·我的墳地在中國，已經做好了。 ·我真正的歸屬，是歷史上的、永遠不停的中國。不是哪個點、哪個面，是一個文化體，那是我的中國。 ·那個中國裡有孔子，有孟子，有董仲舒，有司馬遷，有蘇東坡，有杜甫，有辛棄疾，有楊萬裡，有范文正公，有黃山谷，有王陽明，有顧亭林，等等。 ·那個中國裡有經書、詩詞、戲曲、建築，有人性，有人與人之間的關係。 ·我還可以回到那裡去。 圖片來源：《十三邀》視頻截圖 ·無錫不是路過之處，而是安身立命之地，不管離鄉多久，都會讓我想到，無錫是我可以交託一切、放下一切的地方。 ·夢魂之中，常常萬裡關山，一重山一重山，千重浪，一波浪一波浪，最後，都會進入太湖…… ·我盼望，我在世間走了這麼一遭，有機會跟大家說這些話，使大家心裡激動一點，本來平靜無波的心裡可以起個漣漪。小波浪可以造成大的潮流，推動大家不斷地、一天比一天進步。 圖片來源：許倬雲個人微博 來源：「許倬雲說歷史」公眾號、廣州日報、《人物》雜誌、中國新聞周刊、《十三邀》《往裡走，安頓自己》
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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