川普希望今年年內或儘快訪問中國 中方回應
2026-03-01 13:56 1,179次浏览|天天學習|西出太行，東流入海，與太行山山前大道交會的滹沱河，是千百年來北上南下的必經之地。 歷史上，滹沱河水量豐沛，航運發達，吸引了盧照鄰、歐陽修、文天祥等諸多文壇大家紛紛駐足，留下諸多詩賦名篇。 20世紀70年代中期，由於華北地區久旱少雨，加之城鄉生產生活用水增加、垃圾傾倒等問題，滹沱河「常無水、寬漫灘、白眼沙，偶爾發洪水，歲歲起風塵」。 1982年，習近平來到正定工作。在正定工作期間，他經常騎著一輛「二八」式自行車下鄉調研。行到滹沱河，河上沒有橋，河裡是「大沙窩」，推也推不動，騎也騎不動，他只能扛著自行車步行，在來回穿梭間跑遍了正定的每個村落。 調研過程中，習近平親眼目睹了滹沱河、老磁河沿岸，大風一刮就漫天黃沙的惡劣環境，深刻認識到生態環境保護的重要性，並提出要大搞綠化，改造整治滹沱河和老磁河。 1983年，習近平主持成立了「滹沱河河灘、老磁河河灘改造指揮部」，推進改造河道工作，在兩河灘開展以林還林，大力發展速生豐產林和果樹栽培，使荒灘變寶灘。 1985年，習近平主持制定《正定縣經濟、技術、社會發展總體規劃》，明確提出「寧肯不要錢，也不要汙染，嚴格防止汙染搬家、汙染下鄉」，滹沱河生態修復藍圖自此擘畫。 到中央工作後，習近平總書記也始終關注著滹沱河的生態演變。 2017年，石家莊通過了《滹沱河生態修復工程規劃暨沿線地區綜合提升規劃》。同年，一項西起黃壁莊水庫壩下，東至石家莊市深澤縣東界，全長109公裡的滹沱河全域生態修復工程正式啟動。 109公裡的河道，水從哪裡來？2019年，南水北調中線工程為滹沱河開展首輪生態補水。通過利用南水北調中線水、上遊水庫水、沿河再生水，缺水問題一舉解決。 汙染怎麼治？水質如何保證？環保部門封堵10家企業的排汙口，並在沿線建成8家汙水處理廠，排出水的水質穩定達到地表水Ⅳ類標準。 沙質土壤存不住水，花草樹木怎麼種？綠化團隊反覆篩選品種，科學改良土壤，讓海棠、碧桃等300多種花草樹木在沙地扎了根。 垃圾清走了，汙水淨化了，沙坑填平了，綠色覆蓋荒蕪，荒灘變成溼地，一河碧水迤邐向東。 2021年，習近平總書記在河南考察南水北調中線工程時，講起自己與滹沱河的故事。他說，他在河北正定工作期間，「地下水水位年年降，每年降0.5米左右」。「看縣誌，滹沱河水豐草茂。可到實地一看，哪還有什麼河，都是幹沙床子。騎自行車到了那兒，扛起車就能過河。」 時過境遷。如今正定的地下水水位已止降回升，滹沱河水波光粼粼。2922公頃的水面，相當於4.6個西湖；10289公頃的綠地，相當於1.4萬多個足球場。 煙波浩渺，碧波蕩漾，滹沱河的水，流淌過熙熙攘攘的城、阡陌燈火的鄉。石家莊市滹沱河生態區城區段上，湛藍的河水泛著微波，與沿岸的綠樹青草相映成趣。徜徉於此，人們賞花觀水，河面上不時有水鳥掠過。 後花園、發展軸、新空間，滹沱河的蝶變令人心曠神怡。在習近平生態文明思想指引下，經社會各界的共同努力，歷史悠久的滹沱河，正煥發出生機與活力。「新生」故事未完待續。 總監製丨駱紅秉 魏驅虎 監 制丨王敬東 主 編丨李璇 策 劃丨劉禛 編 輯丨李珊珊 技 術丨毛永豐 視 覺丨郝鳳林 校 對丨孫潔 孟利錚 宋春燕 梁雅琴 閆田田 出 品丨中央廣播電視總臺央視網 支 持丨中國網際網路發展基金會
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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