(抗戰勝利80周年)馬朝旭:中國是世界綠色發展的堅定行動派、重要貢獻者

2025-11-07 12:45 1,845次浏览

  北京8月10日電 題:不具名的助學金   作者  曾玥 葉子   不公開獲獎名單、不出具獲獎證書、不對受助者進行個人宣傳,一項擁有「三不」原則的「陳傳才助學金」,始於中國人民大學一對已故伉儷的遺願。   中國人民大學原中文系主任陳傳才與新聞學院副教授嶽同於1957年在人大相遇相識,後結為連理,自1978年起在校任教。二人一生無兒無女,晚年決定變賣房產,將賣房所得和畢生積蓄共360萬元悉數捐贈給中國人民大學文學院,用以資助貧困學生。 1999年陳傳才(右)、嶽同合照,攝於中國人民大學校園一角。(中國人民大學供圖)   陳傳才曾與癌症鬥爭十年。其好友、北京師範大學文學院教授趙勇在紀念文章中回憶,患病後的陳老,處之泰然,淡定如常。2018年,陳傳才逝世。嶽同說:「在醫院時我與陳老師就商量好了,等我走了,就把房子賣出的錢作為助學基金,資助貧困學生。」   後來在病榻上,嶽同仍反覆叮囑「要把錢用好,用到真正需要的孩子身上」。2024年,嶽同離世,留下遺願,喪事從簡。   為實現陳傳才、嶽同二人生前心願,陳傳才的學生們自發組織落實捐贈事宜,成立「陳傳才學生扶貧基金」,並特別設立「陳傳才助學金」,每年資助20名家庭經濟困難的全日制在校本科生開展學術交流、社會實踐等。據計算,這筆捐贈能持續發放48年,惠及近千名學子。   陳傳才的學生、中國人民大學文學院教授陳陽是參與落實捐贈事宜的一員。他向記者回憶,當得知陳傳才和嶽同的心願時,學生們都深受感動。儘管推進過程中遇到一些困難,但大家合力克服,最終不負恩師囑託。 2019年,嶽同(右一)向來家看望的志願者展示收藏的剪紙、中國畫作品。(中國人民大學供圖)   時至今日,陳陽仍對陳傳才、嶽同為人和治學的細節歷歷在目。   陳傳才在主管全系研究生教學培養工作時,開列了120部書目,要求學生三年內必須精讀40本學術專著。他堅持「嚴進嚴出」,要求文藝學學生必須要有「藝術感受力」「理論分析力」和「寫作基本功」。   1993年以後,陳傳才辭去中文系系主任的職務,專心從事學術研究和培養碩、博研究生的工作。他曾先後出版學術專著(教材)12部,主編大型類書和叢書兩套12本,並在重要報刊雜誌發表論文96篇。   「陳傳才先生對傳統理論有深厚的學養,但他從不固守成見,畫地為牢。」中國人民大學文學院教授金元浦如此評價。   中西文化之辨、中西文論傳統的繼承與創新問題曾一度困擾中文系學科建設和發展。陳傳才一直密切關注國內外理論發展的新動向,批判看待、合理吸收新觀念,並與自身體系融會貫通。他主張在馬克思主義哲學世界觀、方法論的指導下,「不斷地從人類文明的新創造(包括各種不同的理論、思路、方法)中獲得豐富和發展自身的思想資源和實踐經驗」。   陳老將其一生奉獻給了文藝理論教學和研究事業,嶽同則在新聞學領域深耕不輟,傳道授業解惑。   在中國人民大學新聞學院任教期間,嶽同主要講授新聞採訪、新聞寫作等專業課程。課堂上,她時常結合自身從事新聞寫作的實踐經驗剖析採寫方法,切中肯綮。   「只要新聞的政治意識、經濟意識和文化意識是來自廣闊、複雜、多變的時代變革的實踐,那就不管是從正面報導入手還是從批評反面和消極現象出發,抑或是進行歷史深度的開掘還是加以橫向的比較剖析,都必定能從不同角度和層次上觸動社會的神經,產生『一枝一葉總關情』的情感效應。」嶽同在其編撰的教材《新聞寫作論》中寫道。 陳傳才(右)、嶽同夫婦合照。(中國人民大學供圖)   在學術上潛心問道,在生活中抱樸守真,是許多學生對陳傳才、嶽同夫婦的共同印象。如果說杏壇耕耘數十載有如春風化雨,那麼以二人遺願設立的「不具名的助學金」,則延續著這份潤物無聲的關懷。   今年6月,「陳傳才助學金」完成首次評審與發放。一位受助學生匿名寫下感言:「這份低調而深沉的大愛,激勵著我在困境中堅守,在平凡中進步。往後的學習和生活中,我將延續您所傳承的意志,以謙遜與執著,守護文學的信念,用日益豐盈的所學,回報這份跨越時空的託付。」(完)

  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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