（抗戰勝利80周年）農工黨中央：抗日民族統一戰線是抗戰取勝最根本條件之一
2026-03-06 14:17 4,451次浏览輝煌時刻誰都有，別拿一刻當永久。城市競爭，不進則退。 在中部地區，武漢一直以絕對實力穩居中部第一城，長沙和鄭州對於「第二」的爭奪自2000年以來一直在你追我趕間攻防轉換，互有勝負。 2024年上半年，鄭州GDP為7252.4億元，長沙為7170.21億元，鄭州以82.19億元微弱優勢領先長沙。但依靠下半年發力，長沙奪回第二，全年總量超出鄭州700多億元。 2025年上半年，鄭州和長沙都取得不俗增長，兩城GDP分別為7329.3億元、7640.38億元，長沙繼續處在領跑位置。從同期來看，鄭州沒有繼續在半年報中實現對長沙的趕超。 目前，中國正叩響新一輪經濟周期的大門，產業結構調整、國際關係變化等瞬息萬變，這些都會深度影響城市經濟發展。 爭奪中部第二城，是長沙繼續領跑，還是鄭州再次反超，非常值得關注。 311.08億元，這是目前長沙對鄭州的領先優勢。 如果拉長時間的維度，長沙和鄭州關於中部第二城的爭奪一直相互緊咬。 如，在1978年至2008年這30 年期間，除中間個別年份外，鄭州大部分時間裡經濟總量都領先長沙。 從2009年開始，中部第二城逐步進入長沙時間，但對鄭州的領先優勢並不明顯，2018年長沙GDP超出鄭州860億元。但在2019年，鄭州則以15.48億元的微弱優勢反超長沙。短短一年後，2020年鄭州又被長沙逆轉。 此後，二者攻防轉換在經濟半年報，甚至每個季度都會上演。 長沙和鄭州均為中部地區重要工業城市和交通樞紐，二者在產業發展上則有所不同。 拿2025年上半年來說，工業都是二者的硬核支撐。長沙規模以上工業增加值同比增長8.2%，鄭州同比增長8.5%。 從驅動工業增長的引擎來看，二者各有優勢。工程機械、先進儲能材料等傳統支柱產業挺起長沙的「硬脊梁」，鄭州則是在電子信息和汽車製造業領域表現搶眼，構築競爭優勢。 如，長沙工程機械產值規模連續10餘年位居全國第一，集聚中聯重科、三一重工、山河智能等企業，全國70%的工程機械品種產自長沙，總產值佔據全國30%。 在電子信息領域，鄭州2025年上半年汽車製造業、電子信息工業增加值分別同比增長25%、11.8%。 目前，以智慧型手機、計算終端為核心，輻射智能傳感器、網絡安全等細分領域，2024年鄭州相關規上工業產值達7000億元，佔全市規上工業增加值的32.9%。 不過，在進出口上鄭州要領先長沙不少。 2025年上半年，鄭州進出口總額為2746.8億元，同比增長38.7%。相比之下，長沙進出口總額僅為1367.6億元，鄭州是長沙的2倍。 值得一提的是，新動能的培育都關乎兩城經濟體量能否繼續向上突圍，也事關誰能坐穩中部第二城。 長沙發力先進儲能材料，聚集了中偉新能源、巴斯夫杉杉、長遠鋰科、德賽電池等一大批先進儲能材料企業，成為國內產業鏈條最完備的先進儲能產業集聚區之一。 鄭州押注比亞迪等新能源汽車，試圖在「果鏈」之外，鍛造第二個增長引擎。2024年，鄭州下線新能源汽車62.6萬輛，由此帶動全市汽車年產量首次突破100萬輛大關。 不同的戰略性布局正在重塑兩座城市的產業基因，而轉型的深度不僅體現在新產業佔比，更在於技術自主性、產業鏈控制力和抗波動能力。 中部第二城的角力，實則是產業轉型深度與抗風險能力的賽跑。 當新一輪產業周期叩響大門，兩城的交鋒已超越GDP的簡單較量，誰率先打破路徑依賴，誰才能真正定義「領跑」。 (「三裡河」工作室)
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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