國臺辦:臺灣是中國的一部分 從來就不是一個國家

2026-01-04 23:44 7,613次浏览

零下40℃,積雪沒胸 侵華日軍布下「鐵壁合圍」的天羅地網…… 在長白山深處的絕境中, 東北抗聯戰士如何存活並堅持戰鬥? 答案,藏在一座座隱秘的「密營」裡。 蒿子湖密營。蒼雁 攝 密營是什麼? 這不是普通營地, 而是東北抗聯在日寇瘋狂「討伐」下, 於原始森林深處打造的秘密生存與戰鬥網絡。 楊靖宇將軍建立的蒿子湖密營,也稱楊靖宇密營。蒼雁 攝 位於吉林樺甸紅石林區的蒿子湖密營, 就是東北抗日聯軍(抗聯)第一路軍總司令 楊靖宇將軍 於1938年末建立的核心基地。 蒿子湖密營紀念館。蒼雁 攝 這處密營至今依稀保持著原貌, 其沿山澗分布,佔地255公頃, 地形如「迷魂陣」, 由30多處功能各異的遺址組成。 曾經的密營就建立在這片森林中。 密營可謂五臟俱全: 司令部、被服廠、槍械所、哨所、 糧倉、營房…… 構成了深山中的「戰鬥生命線」。 密營中的「司令部」。蒼雁 攝 1938年末–1940年初, 楊靖宇在此指揮十餘次戰鬥, 依託密營對抗日軍「蓖梳山林」(拉網搜山)、 「鐵壁合圍」的絞殺。 司令部內部構造。蒼雁 攝 這裡是東北抗聯第一路軍 規模最大、保存最完整的密營遺址。 抵禦零下40℃的酷寒,關鍵在「地窨子」! 這可不是普通房子, 而是抗聯戰士的半地下生存堡壘。 地窨子。資料圖 建造智慧: 向下深挖1-2米,原木搭架, 覆土蓋草皮,與地表齊平,冬暖夏涼, 偽裝大師: 入口用柞木搭偽裝棚,覆蓋枯枝落葉, 極難發現,堪稱「隱形門」。 原始森林裡「偽裝」後的地窨子。蒼雁 攝 溫度奇蹟: 最深處的地窨子能容納三四十人。 即使外面零下40℃, 鋪著兩層破棉襖和乾草獸皮的「室內」, 體感竟能維持在零上5℃左右! 仿建的地窨子。蒼雁 攝 東北抗聯蒿子湖密營紀念館館長吳豔濱 進一步揭示了「地窨子」的禦寒黑科技: 火牆、藏煙與生存細節。 戰士們在樹洞裡起鍋做飯。 當「大煙炮」(強暴風雪)來襲, 氣溫驟降至零下45℃。 「火牆」供暖: 不是磚牆!牆角壘石火塘, 熱量通過底部特殊結構(墊高+通風口+淺溝) 輻射整面土牆,成為巨大暖源。 屋頂30釐米厚的落葉松板+碎樺樹皮填縫, 鎖住溫暖。 地窨子上覆蓋枯草保暖。蒼雁 攝 「隱形」煙火: 煙囪深埋地下,排煙管延伸至山頂散煙, 空中只見霧氣。 排煙管道。 楊靖宇甚至巧妙利用 245年樹齡、根部中空的沙松樹幹 藏匿炊煙,避開日偽偵察機。 二百多年樹齡的沙松依然存活。 以命守護: 火塘晝夜不熄,戰士輪班添柴。 手凍僵?布條纏緊柴刀! 腳生瘡?辣椒秧煮水外敷! 實景還原密營中抗聯戰士的艱苦。 大雪封山,糧食斷絕怎麼辦? 距離地窨子200米, 用柞木搭成的「儲藏窖」, 外圍糊著黃泥, 就是抗聯的「地下糧倉」。 抗聯戰士的生活用品。 抗聯戰士初到密營時, 由於日偽軍的保甲連坐、堅壁清野, 加上因叛徒告密, 將抗聯一路軍的70多座密營燒毀, 大部分糧食彈藥被搜走。 密營缺少糧食,戰士們便四處收集橡子。 密營挖掘出來的抗聯戰士生活用品。蒼雁 攝 橡子是柞樹籽, 戰士們將橡子收集起來,晾曬好, 用碾子碾成粒或粉來食用。 抗聯戰士用來磨橡子用的碾盤。 蒿子湖密營地處山凹裡, 有若干大坑, 叫狩獵坑,也就是陷阱。 獵坑。蒼雁 攝 像這樣的陷阱, 抗聯戰士們挖了16個。 「動物掉裡就吃到肉了。」 狩獵坑。 生存的智慧滲透在每個細節裡。 在缺醫少藥條件下, 抗聯戰士將黃菠蘿樹皮煮沸消毒後覆蓋傷口, 成為「森林創可貼」,或直接食用, 利用其天然抑菌性防止感染。 黃菠蘿樹皮。蒼雁 攝 冰雪遊擊: 智慧對抗「鐵壁合圍」 如何在日軍獵犬追蹤下隱蔽行軍? 抗聯戰士們同樣有著應對之策。 白山黑水間的抗聯戰士。蒼雁 攝 「向陽行軍」法: 專走朝陽山坡, 利用融雪自然掩蓋足跡。 原始森林中的朝陽山坡。蒼雁 攝 「冰河斷蹤」術: 若被獵犬緊追,毅然赤腳踏過刺骨冰河, 讓激流衝刷掉所有痕跡與氣味。 遊擊精髓: 「快穿插、快集中、快打、快撤退」—— 依託密營網絡, 在廣袤長白山以少勝多,頑強周旋。 戰士們用來撤退的交通壕。 蒼雁 攝 【永不磨滅的印記

  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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