「00後」「摺疊男孩」在蓉重獲新生 術後挺直脊梁冀圓夢考研
2025-11-03 16:46 7,579次浏览電影《南京照相館》近日熱映， 銀幕光影和臺詞間， 南京人熟悉的街道、城門、湖泊， 串聯起劇情， 更烙印著80多年前的血淚與抗爭。 今天， 我們循著電影鏡頭， 重走抗戰路， 觸摸歷史，見證新生。 明城牆：彈痕猶在，山河已新 「城門城門幾丈高，三十六丈高。」 電影《南京照相館》裡的童謠， 說的就是環繞南京的明城牆。 中華門附近被毀壞情景。圖源《拉貝日記》 挹江門、中山門、中華門—— 這些始建於明朝的巍峨城門， 1937年寒冬， 成了最慘烈的戰場。 1937年12月1日， 日軍下令進攻南京。 此後十多天裡， 保衛南京的中國守軍奮起抵禦， 熱血灑在紫金山、光華門、雨花臺…… 中華門(古今對比圖)。圖源南京市檔案館 硝煙散去， 650餘歲的明城牆靜立， 彈痕彈坑清晰可見。 城牆下， 車水馬龍，萬家燈火。 深埋的傷痛與今日的安寧， 在同一片土地上交織。 南京城牆內外景致。記者 泱波 攝 「城牆有喜」集體婚禮、 「公益城牆跑」活動、 與英國約克城牆舉辦「雙城」展覽、 徵集散落城磚用於維修及研究…… 歷經滄桑的古老明城牆， 早已融入當代人的日常生活， 成為市民漫步、遊客打卡的風景線。 鼓樓醫院：戰火仁心，救死扶傷 「路燈熄滅了， 在夜幕中 , 可以看見傷員在街道上蹣跚 , 只有鼓樓醫院的幾個醫生還在堅持著。」 ——《拉貝日記》1937年12月9日晚 電影《南京照相館》中， 日軍闖入醫院掃射的暴行令人髮指。 影片中並未提到醫院的名字， 但在真實歷史中， 今天的南京鼓樓醫院作為原型， 是南京大屠殺期間， 南京城內唯一對平民開放的醫院， 也是安全區內唯一的醫療救助機構。 南京大屠殺前夕的南京鼓樓醫院。鼓樓醫院供圖 1937年，一批中外醫護人員， 基於人道主義， 對生命不拋棄、不放棄， 救治了難以計數的無辜難民。 當時的醫院裡， 以羅伯特·威爾遜(中文名：韋如柏) 為首的醫務人員救治傷兵， 在日軍槍口下艱難周旋， 進行醫療救助、衛生防疫等工作， 也目睹和記錄了日軍的種種暴行。 1938年夏，在約翰·馬吉(前排中)的組織下，鼓樓醫院留守醫護人員和收治難民合影。鼓樓醫院供圖 「先前來的一名(日軍)士兵耍弄著他那隻令人恐懼的手槍 , 我很感激他沒開火。」 ——《威爾遜日記》1937年12月18日 「在難民區裡日軍槍聲從早到晚此起彼伏，不絕於耳。每次槍聲，都使大家閃過一陣戰慄，又有一位同胞飲彈身亡了，下一位又會輪到誰呢？」 ——軍醫周紀穆生前回憶 2012年12月15日，美國前總統吉米·卡特(前右)受邀來到南京，在鼓樓醫院院慶120周年暨新醫療大樓啟用之際，為該院首任院長馬林的雕像揭幕。記者 泱波 攝 救死扶傷的使命， 穿越戰火，從未中斷。 如今的鼓樓醫院， 已是一座大型綜合三甲醫院。 援外醫療隊不以山海為遠， 傳播仁心仁術。 近些年， 國際友人和中方醫護人員的後代， 共同延續和平交流， 傳遞歷史真相。 圖為梅根·布萊迪演唱歌曲《感同身受》。泱波 攝 2019年12月13日，國家公祭日， 當晚舉行的「燭光祭·國際和平集會」上， 加拿大女孩梅根·布萊迪演唱《感同身受》， 感動眾人。 梅根·布萊迪的曾祖父， 正是當年鼓樓醫院醫生理察·布萊迪， 曾在南京大屠殺期間救治難民。 紀念館：永矢弗諼，祈願和平 1983年秋季的江東門。侵華日軍南京大屠殺遇難同胞紀念館供圖 圖片1983年12月13日，南京市舉辦了「侵華日軍南京大屠殺死難同胞紀念碑奠基碑」儀式。侵華日軍南京大屠殺遇難同胞紀念館供圖 侵華日軍南京大屠殺遇難同胞紀念館。記者 泱波 攝 1985年， 侵華日軍南京大屠殺遇難同胞紀念館， 落成開放， 館址選擇在江東門—— 曾是日軍集體屠殺與死難者屍體集中掩埋的 一處主要地點。 在紀念館一面砂巖質地的弧形牆面上，排列著648位抗戰老兵的紅色手印，每個手印上記有姓名和編號。記者 泱波 攝 現如今， 紀念館設有「三個必勝」展廳， 從籤字桌椅的陳設， 到懸掛的旗幟， 都還原了， 中國戰區侵華日軍投降籤字儀式的場景。 在《南京照相館》中提到的紫金山上， 南京抗日航空烈士紀念館， 肅立於北麓一片蒼翠的樹木中。 南京抗日航空烈士紀念館舉辦憑弔英烈儀式。記者 泱波 攝 這是國內首座國際抗日航空烈士紀念館。 館內英烈碑上， 鐫刻著抗日航空英烈的姓名。 每一個名字背後， 都是一曲氣貫長虹的抗日壯歌。 利濟巷：喧鬧街頭，無聲警示 電影《南京照相館》中的慰安所， 其原型正是科巷旁的利濟巷。 在遊客排長隊的網紅美食街路口， 那棟灰暗建築靜靜矗立。 南京利濟巷慰安所舊址陳列館。記者 泱波 攝 館內「14歲以下禁入」， 提示著這裡難以承受的黑暗過往。 它與幾步之遙的喧囂形成刺眼對比。 正是這種對比提醒我們： 今日的煙火人間， 曾是無數人遙不可及的夢想。 記住這份沉重， 是對逝者的尊重， 更是守護和平的基石。 雨花臺：歷史迴響，正義永存 電影《南京照相館》裡， 兩次出現「雨花臺」。 一次是郵差阿昌在呼喊： 「雨花臺、挹江門、中華門…… 我們中國人絕不允許你們欺負！」 另一次則是在結尾處， 戰犯跪地伏誅的場景。 南京市民在刑場四周觀看對谷壽夫行刑。侵華日軍南京大屠殺遇難同胞紀念館供圖 真實的歷史鏡頭裡， 1947年4月26日， 南京雨花臺刑場被市民包圍。 南京大屠殺主犯谷壽夫面向中華門跪下， 槍響瞬間， 「歡呼聲震動山谷」。 南京雨花臺烈士陵園烈士紀念碑。記者 泱波 攝 雨花臺位於南京城南中華門外， 如今這裡建有雨花臺烈士陵園。 從1926年至1949年， 在這漫長的、艱苦卓絕的革命奮鬥歷程中， 一批又一批的革命英烈， 在雨花臺拋頭顱、灑熱血。 《南京照相館》中， 還有一個關鍵情節： 照相館洗出了大量記錄日軍暴行的照片， 日軍為阻止這些照片流傳， 在照片上加蓋了「不許可」的紅章。 新婚夫婦雨花臺獻花紀念革命烈士。記者 泱波 攝 其中一張在屏幕上一閃而過的照片， 與南京雨花臺烈士紀念館近期徵集到的 一本珍貴圖冊中的影像高度吻合。 這本圖冊名為《日寇暴行實錄》， 原為雨花英烈陳子濤所珍藏。 為了徵集與陳子濤烈士相關的物品， 紀念館工作人員， 遠赴近2000公裡外的廣西玉林。 陳子濤的侄子陳江先生， 捐出了90多件烈士遺物。 其中，就包括這本1938年出版的 《日寇暴行實錄》。 電影原型：凡人微光，守護真相 電影《南京照相館》裡， 眾人冒死藏匿日軍暴行底片。 真實歷史中， 兩位愛國青年， 接力守護記錄日軍南京大屠殺罪行的相冊。 南京大屠殺相冊，現藏於中國第二歷史檔案館。侵華日軍南京大屠殺遇難同胞紀念館供圖 1938年， 15歲學徒羅瑾在華東照相館， 冒死加印日軍暴行照， 製成「恥」字相冊， 後在情急之下， 將其藏於現今南京毗盧寺的一處磚牆內。 吳旋發現後， 冒死守護相冊六年， 並在南京開始徵集日軍暴行證據後， 第一時間上交。 1947年2月6日至8日， 南京審判戰犯軍事法庭， 對谷壽夫進行了為期三天的公審。 這本相冊作為「京字第一號」證據， 被當庭出示。 1994年，羅瑾(左)、吳旋(右)在侵華日軍南京大屠殺遇難同胞紀念館展出的日軍屠殺照片前合影。侵華日軍南京大屠殺遇難同胞紀念館供圖 1994年， 羅瑾、吳旋兩位老人， 在分別半個世紀後重聚南京。 2015年， 該相冊與其它南京大屠殺檔案一起， 入選《世界記憶名錄》。 雞鳴寺與莫愁湖：陰霾散去，詩意回歸 「雞鳴寺的雞不鳴，莫愁湖的愁更愁」， 電影臺詞道不盡戰時悲涼。 曾經的「南朝第一寺」雞鳴寺、 江南勝景莫愁湖， 在戰火中黯然失色。 市民在莫愁湖公園內遊玩。記者 泱波 攝 如今，雞鳴寺門前遊人如織； 莫愁湖碧波蕩漾， 是市民休閒的好去處。 愁緒散盡， 詩意重回人間。 貢院街：秦淮河畔，浴火重生 遭日軍破壞後的南京夫子廟。侵華日軍南京大屠殺遇難同胞紀念館供圖 遭日軍焚燒破壞後的南京街景。侵華日軍南京大屠殺遇難同胞紀念館供圖 電影中的「吉祥照相館」， 被設定在秦淮區貢院街。 導演申奧說，80多年前， 這條街幾乎囊括了南京人的一生。 戰火曾將這裡付之一炬。 經復建後， 貢院街、秦淮河煥然一新。 南京秦淮河夫子廟段風光。記者 泱波 攝 中國科舉博物館、大成殿、 「天下文樞」牌坊、烏衣巷…… 遊人如織，槳聲燈影再現。 影院燈光亮起， 很多觀眾還在沉默中， 久久沒有離場。 推開門，夫子廟夜市喧囂， 隔壁店鋪飄來《如願》的旋律—— 「而我將愛你所愛的人間，願你所願的笑顏」。 南京秦淮河畔槳聲燈影人氣旺。記者 泱波 攝 這繁華街市， 正是當年照相館裡， 老百姓夢寐以求的萬家燈火。 電影裡，老金拉下一張張幕牆， 北平故宮、天津勸業場、 杭州柳浪聞鶯、上海城隍廟、 武漢黃鶴樓、萬裡長城…… 大好河山，寸土不讓， 吾輩當自強—— 這，就是對歷史最響亮的回答。 作者：程勵 泱波 徐珊珊 來源：微信公眾號
前不久，我在做某數位化平臺的調研時，與他們的創始人談到了一個耐人尋味的話題——「為什麼中國擁有全球最完整的工業體系，卻仍有無數中小工廠困於『代工邊緣』？」 對方提到，「其實只用產業鏈集群來描述中國製造業的供應鏈能力是不準確的，至少還包括工藝協同、企業協同、行業協同、區域協同和內外協同。」 這五個協同層面，恰好揭示了傳統供應鏈體系的深層矛盾。當我們把目光從單個企業的生存困境投向更遠，會發現全球供應鏈的重組早已超越簡單的產能轉移，演變為一場由數據與算法驅動的系統性變革——而AI，正是這場變革的核心引擎。 傳統供應鏈的困境：看不見的繩索與隱性成本 傳統供應鏈的痛點往往像慢性病，其症狀在危急時刻才會被劇烈感知。而AI卻像特效藥一樣，能讓傳統供應鏈「起死回生」。 在珠三角某電子元件基地，一家主營手機配件的工廠就曾遭遇過類似問題。當海外客戶突然要修改訂單要求時，供應商需要花費三天時間核實技術要求的細節，而車間主任也只能憑經驗決定能不能修改。這種低效的信息傳遞鏈條，迫使企業不得不常年多備15%的冗餘庫存以應對不確定性。 這種依賴人工經驗的決策模式，更「坑人」的地方在於，易引發市場波動中的「群體失智」：市場一有風吹草動，就容易集體跑偏。結果就是企業看不清市場走向，要麼一窩蜂擴大生產，要麼突然集體減產，最終陷入「產能錯配—利潤壓縮」的惡性循環。 這些問題的根源，本質上是傳統供應鏈「信息孤島」與「決策滯後」的系統性矛盾，而這恰恰是AI技術的突破口。 「信息孤島」的癥結在於，在傳統供應鏈中，訂單信息需經採購、設計、生產、物流等多環節層層傳遞，每過一個節點就產生信息損耗；上下遊企業因數據標準不統一，技術參數、交付周期等關鍵信息難以對齊。例如，某汽車零部件製造商因無法實時獲取主機廠的生產計劃調整，頻繁出現生產節奏與市場需求脫節。 「決策滯後」則體現為，傳統供應鏈依賴人工經驗和歷史數據的預測模式，在突發性事件面前不堪一擊。例如2020年新冠疫情初期，全球供應鏈的混亂正是源於信息傳遞的延遲和決策的滯後。當某國港口突然關閉時，上遊製造商無法及時調整生產計劃，下遊客戶也難以重新配置物流資源時，將會導致整個鏈條陷入癱瘓。 那這困境的本質是什麼呢？是工業時代線性協作模式與數字時代動態需求之間的脫節。當市場從「大規模標準化生產」轉向「個性化柔性定製」，全球貿易要求供應鏈具備實時響應能力時，依賴人工、割裂信息、滯後決策的傳統模式也將必然被淘汰。這也解釋了為何AI在供應鏈中的應用已從「可選升級」變為「生存必需」——它不僅是技術工具，更是重構供應鏈底層邏輯的核心引擎，就是為了將「看不見的繩索」轉化為「可量化的數據流」，將「隱形成本」壓縮為「精準可控的效率提升空間」。 如何解決？構建AI驅動的「數據—算法」供應鏈體系 當傳統供應鏈的痛點被摸清楚了，解決辦法也就隨之而來，即構建一個基於AI的「數據—算法」供應鏈體系。 該體系的核心，在於AI將模糊的製造能力轉化為可量化的數據資產，並通過算法實現全領域精準協同。一些領先的數位化製造平臺已經展現出成熟的實踐，其平臺通過構建多維度的數據標籤體系，從最底層的工藝切入，將原本難以描述的工藝能力，如微米級精度的車床加工、特定材質的表面處理工藝等，轉化為機器可識別的結構化特徵。隨後，將簡單的需求流轉到工廠，讓買家和工廠直接對接；碰到需要多種工藝的複雜訂單，就重新設計、拆解，再派單給不同工廠完成，其匹配精度與效率遠超人工篩選。 這種轉變其實本質上是AI正在繪製一張實時更新的全球「製造能力圖譜」。以前，說起企業的製造能力，大家總愛簡單分成「能做」和「不能做」兩種。現在，在AI驅動的體系中，每個工廠的工藝參數、設備配置、質量認證等數據都被拆解為可動態組合的模塊。例如，醫療器械企業發布精密零件採購需求時，AI系統不僅能匹配具備相應資質的供應商，還能根據實時產能數據推薦最優生產方案——既大幅提升供應鏈匹配效率，又顯著降低冗餘成本。這種數據驅動的決策模式，正在將供應鏈管理的底層邏輯從「被動響應」轉向「主動預測」，成為全球供應鏈的核心競爭力。 其實這場變革的關鍵在哪兒呢？說到底，數據成了供應鏈裡最值錢的家當，而算法就像分配利益的規矩——誰手裡的預測模型更準，誰能更快把所有數據理順，誰就能在全球供應鏈重新洗牌的時候佔上風。 對中國製造業來說，這種靠AI撐起來的「數據加算法」模式，不光能幫那些中小工廠跳出「只能做代工」的困局，更能把咱們「工業體系全」這個大優勢，變成在全球供應鏈裡說了算的本事。這麼一來，全球供應鏈也慢慢從「扎堆在一個地方生產」變成「靠數字連在一起高效協作」了。 從中國到全球，供應鏈的「去中心化」革命 而在全球範圍內，供應鏈都在悄悄變樣——以前是層層管著、一個中心說了算，現在慢慢變成了大家各有各的職能，互相配合著來。而這場大變樣的背後，最關鍵的推手就是AI。 想像這樣一個場景——深圳的電子元件工廠接到來自巴西的定製化訂單，系統自動生成包含質量檢測標準、付款條件和物流路線的智能合約，貨物離開生產線時區塊鏈就完成支付結算，整個過程像網購一樣簡單直觀。這種看似科幻的場景，其實在阿里巴巴國際站的跨境貿易中已經初現端倪，去年該平臺就有超過三成的交易開始應用區塊鏈存證技術，實現了全流程的透明化與自動化。 現在，技術的底層邏輯正在發生質變。5G結合AI視覺算法讓跨國遠程質檢成為可能，AI算法能實時分析全球14個港口的擁堵情況，物聯網設備回傳的貨櫃溫溼度數據經AI分析後可提前預警風險……傳統供應鏈的「金字塔」結構正被徹底解構。這種變革帶來的不僅是流程簡化，更是價值創造模式的根本性轉變——過去依賴跨國物流公司和銀行的「中間層」正在消失，生產端和消費端通過。AI驅動數字網絡直接咬合。 然而，這場革命的推進遠比想像中更加複雜。在東莞的製造業集群中，我們能看到兩種截然不同的圖景並行：某家年產值5億的電子廠斥資800萬搭建工業網際網路平臺，卻因管理層對數據可視化系統缺乏理解，導致系統淪為擺設；而隔壁的模具廠則用300萬改造費用實現設備聯網，通過實時監測刀具損耗率，就將生產效率大幅度提升。 這種差異折射出轉型的深層矛盾——當數位化需要重構組織架構時，很多企業發現最大的障礙不是技術本身，而是組織慣性。實際中通常會出現花了幾個月時間搭建ERP系統，但員工習慣了手工操作，推廣難度很大。此外，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯，如何在開放共享與風險控制之間找到平衡，是行業面臨的共同挑戰。 這些現實困境揭示：去中心化不是簡單的技術疊加，而是需要同步重構商業規則、組織文化甚至權力關係的系統工程。 供應鏈的「活」與「變」 當供應鏈「活」了起來，中國製造乃至全球產業網絡的協同與進化，才真正擁有了面向未來的無限可能。 這場由數據與算法驅動的變革，正在重塑全球供應鏈的底層邏輯——從「效率優先」轉向「韌性優先」，從「成本控制」轉向「價值共創」。 過去由跨國企業主導的垂直供應鏈，正在演變為一種網狀生態。深圳無人機企業通過開放AI算法接口，吸引全球開發者為其改進飛行控制系統，使產品響應速度提升30%；蘇州的紡織廠將柔性生產線接入AI雲平臺，成為服務十幾個國家設計師品牌的「雲製造」節點，實現按單生產的毫秒級調度。這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是價值創造邏輯的根本變革：當每個參與方都能通過數據貢獻獲得收益分成，當創新成果能在全球範圍內即時復用，供應鏈就變成了持續進化的生命體。 從大趨勢來看，AI正在悄悄改變供應鏈創造價值的方式。過去，資源怎麼分配，基本都是行業裡的大公司說了算；現在，AI的「分布式智能」慢慢接過了這活兒——算法會盯著實時數據，靈活調配產能、優化物流路線、提前預判需求，哪怕是很小的生產單元，都可能在這個過程中變成創造價值的關鍵節點。 這種變革的深層意義在於，全球供應鏈的競爭早就不拼規模大小了，而是比誰的AI算力強、處理數據快。誰能更快練出精準的預測模型，誰能更高效地把各地的數據串起來，誰就能在現在這個講究靈活、能定製的全球市場裡搶得先機。 不過，AI推動供應鏈升級，也不是沒遇到難題。比如得建立跟AI匹配的數據歸屬和交易規則，得培養既懂生產工藝又懂算法的多面手，還得琢磨怎麼讓不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳華強北的轉型，從以前的手工焊接小作坊，變成現在涵蓋設計、測試、融資的全鏈條數字生態，每一步突破都離不開AI技術進步和制度創新的相互帶動——算法在優化生產流程的同時，也逼著管理模式改成了「人和機器一起協作」。 在未來的產業圖景中，AI會變成供應鏈的「神經中樞」：工廠設備靠AI自己協調幹活，物流網絡跟著算法隨時調整路線，甚至消費者幾個月後想要什麼，AI都能提前半年算出來。等每個生產單元都連上AI驅動的數字網絡，整個供應鏈會變得特別有韌性，充滿活力。這可不只是技術更新換代那麼簡單，更是全球產業格局朝著「智能協同」時代走的必然結果。 (作者劉典為復旦大學中國研究院副研究員，清華大學人工智慧國際治理研究院戰略與宏觀項目主任，新著《杭州模式：DeepSeek與中國算谷》2025年5月由中信出版集團出版)
免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。
深夜直播
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 812.51MB
- 最后更新: 2025-11-03 16:46
- 最新版本: v16.5.17.7
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 比心直播
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 1.75以上
客服热线：138-2791-4275
-
-
-
-
五楼直播
-
-
-
-
-
-
-
魅影直播间
-
桃花直播
-
-
-
-
-
-
-
-
- 蜜桃app
- 魅影9.1直播
- 四季直播
- 免费直播平台
- 免费直播行情网站大全
- 花儿直播
- 夜魅直播
- 成人直播app推荐免费
韩国直播
- 花瓣直播
魅影app下载免费版
- 魅影直播视频
五楼直播
蜜糖直播类似软件
猜你喜欢
37
26549
83
74361
17
2025-11-03 16:46
39682
38
2025-11-03 16:46
41267
41
2025-11-03 16:46
83542
73
2025-11-03 16:46
14596
48
2025-11-03 16:46
62854
79
2025-11-03 16:46
84523
21
2025-11-03 16:46
92836
43
2025-11-03 16:46
51237
53
2025-11-03 16:46
95473
95
2025-11-03 16:46
23569
81
25476
89
95164
72589
29
18692
64
95
78
87294
86914
68
61594
62984