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2025-12-10 09:37 8,192次浏览

  釋永信涉嫌刑事犯罪,嚴重違犯佛教戒律,正在接受多部門聯合調查的消息,一經發布,輿論一片譁然。釋永信不僅可能面臨國家法律的嚴厲制裁,而且按照佛教因果報應的規律還將承受嚴重的果報。他的所作所為,不僅葬送了個人的法身慧命,而且敗壞了佛教教風,侵蝕了佛教健康肌體,破壞了出家人的社會形象,給佛教的健康傳承造成嚴重負面影響。   痛定思痛,面對釋永信所犯的嚴重錯誤及其惡劣影響,我們再次深刻體會到釋迦牟尼佛「以戒為師」遺誡的慈悲用心、高瞻遠矚與重大意義。佛教四眾弟子各有其所應持守的戒律。無論是出家佛教徒還是在家佛教徒,嚴持淨戒都是個人覺悟解脫的根本、生起禪定和智慧的基礎、長養一切善法與功德的沃土。《佛遺教經》記載,釋迦牟尼佛圓寂前曾殷重告誡弟子:「汝等比丘,於我滅後,當尊重珍敬波羅提木叉。如暗遇明、貧人得寶,當知此則是汝大師,若我住世無異此也。……戒是正順解脫之本,故名波羅提木叉。依因此戒,得生諸禪定及滅苦智慧。是故比丘,當持淨戒勿令毀犯。若人能持淨戒,是則能有善法。若無淨戒,諸善功德皆不得生。是以當知,戒為第一安隱功德之所住處。」佛陀苦口婆心的囑咐,清晰深刻地闡明了持戒對佛教徒,特別是出家僧人修行解脫的根本意義,應當永遠為後世佛弟子所銘記和信受奉行。   以戒為師、嚴持淨戒,不僅是佛教徒個人修行解脫的根本,而且是佛教健康傳承的根本,是佛教的命脈所系。《善見律毗婆沙》說:「毗尼藏者,是佛法壽;毗尼藏住,佛法亦住。」持戒不是佛教徒個人的私事,而是關係佛教形象的大事,是關係正法久住的大事,是關係佛教前途命運的大事。如果佛教徒,特別是肩負住持佛法重任的出家僧人,戒律鬆弛,乃至隨意犯戒、破根本戒,就必然導致整個佛教的腐化墮落,引起社會對佛教的輕視甚至唾棄,最終使佛教走向滅亡。以戒為師、嚴持淨戒,守護佛教的命脈和前途,是每個正信佛教徒,特別是出家僧眾的本分與責任。   「宗教上有造詣」是宗教界代表人士「四條標準」之一。對佛教界人士,特別是佛教教職人員來說,宗教上有造詣首先就要以戒為師、嚴持淨戒。2021年全國宗教工作會議要求,宗教界要加強自我教育、自我管理、自我約束,全面從嚴治教,帶頭守法遵規、提升宗教修為。佛教界推進全面從嚴治教,提升宗教修為,首先就要提升持守戒律的宗教修為。從這個角度說,能否守好戒,不僅體現了佛教界人士的宗教修為,而且體現了佛教界人士的思想覺悟。   重視持戒修行,是中國佛教的優良傳統。中國佛教協會自成立以來始終倡導、引領全國佛教界堅持以戒為師、勤修三學。新時代以來,中國佛教協會深入推進全面從嚴治教,修訂完善規章制度,健全教職人員懲戒制度機制,依規依戒懲戒違規犯戒教職人員,落實違規犯戒人員通報制度,形成「一處犯戒,處處受限」的有力震懾。然而,佛教界仍然存在戒律鬆弛的狀況,佛教教職人員違規犯戒,乃至破根本戒的情況時有發生。如釋永信之流,對戒律毫無敬畏之心,放逸懈怠、追名逐利、貪圖享樂,肆意破戒,乃至墮入違法犯罪的深淵,既斷送個人前途,又令整個佛門蒙羞。造成這些問題的原因,一方面是佛教團體、佛教活動場所在教職人員管理的制度、機制和具體執行方面仍存在一些漏洞、短板和弱項,佛教界內部監督機制有待進一步健全完善和落實;另一方面是一些佛教教職人員在佛教修行上放逸懈怠,在自我約束上放任自流,以致動搖佛教信仰、背棄出家發心、不畏因果、無視戒律,徹底喪失了出家人應有的操守。   釋永信的嚴重問題為全國佛教界敲響了警鐘。唯有勇於面對、深刻反省,舉一反三、引以為戒,才能把問題和錯誤轉變為促進佛教徒個人修行進步和推動佛教健康傳承的「逆增上緣」。中國佛教協會堅決擁護和支持有關部門對釋永信的依法查處,從釋永信問題中深刻汲取教訓,縱深推進全面從嚴治教,始終堅持以戒為師,深入挖掘、闡釋、弘揚佛教經典中倡導以戒為師、勤修三學的內容,向歷代嚴持淨戒、精進修行的高僧大德學習,努力營造學戒、持戒、弘戒的良好風氣,教育引導佛教教職人員深刻認識「以戒為師」的重要意義,像愛護眼睛一樣守護戒律,進一步健全完善教職人員監督管理制度機制,堅決懲戒違規犯戒教職人員,堅決清除教職人員隊伍中的害群之馬,堅定維護佛教健康肌體和清淨莊嚴形象,推動我國佛教健康傳承。

  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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