大學轉專業真的很容易嗎？
2026-02-05 00:28 6,934次浏览江西永豐縣依託古代先賢家風故事開展廉潔教育 從歐陽修的家書裡，讀懂了什麼？(解碼·家書中的廉潔文化) 「烽火連三月，家書抵萬金」「憑君莫射南來雁，恐有家書寄遠人」……一封信箋，深情滿懷。先輩寫下的一封封家書，有諄諄教誨，有繾綣情意，也有家國情懷。字裡行間，是言說不盡的襟懷、千重萬重的情思，雖經歷歲月磨洗，仍鮮活如初，令人動容。 「天下之本在國，國之本在家。」從古至今，家書既是家人間溝通信息、表達情感的方式，更是傳承家風的載體，承擔著家庭教育的職能。優良的家風家教是新時代廉潔文化建設的重要內容。今起，本版推出系列策劃「家書中的廉潔文化」，在先賢留下的字裡行間重溫廉潔家風，感悟中華傳統美德。 ——編 者 「自南方多事以來，日夕憂汝，得昨日遞中書……」上午9點半，江西永豐縣歐陽修紀念館致用閣傳出琅琅書聲，這是永豐中學高二(4)班的一堂廉潔主題思政課。 「同學們，剛剛大家朗讀的這篇文言文，是歐陽修寫給侄兒歐陽通理的一封家書。為什麼這樣一封家書，至今還在廣泛流傳呢？」老師陳豔梅站在展板旁，提出了問題，「大家看展板上家書原文加粗顯示的一行字：『吾在官所，除飲食物外，不曾買一物。』這句話出自家書第三段。為什麼把這句話著重展示？歐陽修又為什麼這麼說？各位同學怎麼理解？」 「為了突出歐陽修生活樸素、節儉」「言傳身教，希望侄兒像自己一樣」……大家紛紛給出自己的答案。 「說的都不錯！我們先看家書上文：『昨書中言欲買硃砂來，吾不闕此物。汝於官下宜守廉，何得買官下物？』」陳豔梅說，「在北宋，硃砂由官方專營專賣。歐陽通理在來信中表達了買硃砂送給歐陽修的想法。歐陽修明確表示不缺此物，除飲食物外，自己沒買過其他東西，並告誡侄兒要『守廉』。」 「再看下文——『汝可安此為戒也！』歐陽修鄭重要求，侄兒應以此為戒，一是不要再為他買東西，二是希望侄兒像他一樣嚴於律己。」 通過陳豔梅的講述，同學們對歐陽修的清廉操守和嚴以治家的理念有了更加清晰的理解。 「歐陽修的這些品質，也源自良好的家風家教。成語『畫荻教子』講的就是歐陽修母親教育他的故事。他小時候家裡窮，母親就採些池塘邊的蘆葦回來，把蘆葦稈當筆用，以地為紙，教歐陽修讀書明理，還經常給他講父親廉潔奉公的事跡。」學生唐欣如這樣回應。 「很好，這正是我接下來要講的！」陳豔梅豎起大拇指，「不知道同學們還記不記得，剛剛經過紀念館外的永叔公園小廣場左側有一座人物雕像，就展現了『畫荻教子』的場景——母親右手拿書，幼小的歐陽修手裡握了一根蘆葦稈，在地上寫字。」 「歐陽修還對侄兒講了為什麼要廉潔自守、勤勉為公，有沒有同學發現？」陳豔梅說。 思考片刻後，學生吳雅舉手回答：「歐陽修認為，忠誠擔當、清正廉潔是為官應有之義。」 「沒錯！忠心報國要求摒棄私心雜念，一心為公，不把權力當作為個人牟取利益的工具。」陳豔梅進一步解釋。 「我們接著往下看：『偶此多事，如有差使，盡心向前……慎不可思避事也！』清廉不是不作為的『擋箭牌』『避風港』，忠誠、乾淨、擔當，一樣也不能少。」陳豔梅繼續發問，「對於這封家書，同學們還有什麼想說的嗎？」 「我還讀出了歐陽修對家人的關懷。」學生劉子匯說，「南方戰亂，歐陽修為侄兒一家擔憂，得知平安無事，才放下心。最後又不忘囑咐侄兒，天氣寒冷，多保重，溫情滿滿。」 「家書不是硬邦邦的說教。這番真情流露，更加凸顯歐陽修教導侄兒的真摯。」陳豔梅總結，「一封家書，寥寥200多字，論家國、明公私、訴親情，飽含了長輩對晚輩的牽掛，讀來發人深省。」 這堂思政課，永豐縣紀委監委幹部陳麗被特邀旁聽。她和同學們分享了自己的感受：「作為一名紀檢監察幹部，我對這篇家書很熟悉，今天和同學們一起，又仔細學習了一遍，有不少新體會。歐陽修對自我和家人的要求非常嚴格、具體，他用質樸的文字，傳遞出樸素而又深刻的廉潔思想。」 「近年來，永豐努力挖掘提煉中華優秀傳統文化中的廉潔文化，把古代先賢的家風家訓、勤廉故事，編成書、排成劇，打造了《歐陽修勤廉故事選編》《永豐家風家訓故事》《一縷清風貫古今》等一批廉潔文化作品，通過發放讀本、展播等形式，進機關、進企業、進學校、進鄉村，讓人們在潛移默化中受警醒、明底線、知敬畏。」陳麗介紹。 在永豐中學，每個月至少講一次勤廉文化。學校還利用主題班會、周一升旗儀式等場合，開展廉政家書誦讀、廉潔微宣講等活動。 「同學們，希望今天的思政課能在大家心中播下一顆清廉的種子，幫助大家走好成長路！」陳豔梅說。(人民日報 記者 周 歡)
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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