3名中國公民在紐約州旅遊大巴事故中遇難
2026-01-03 21:13 2,546次浏览「小山整把濟南圍了個圈兒，只有北邊缺著點口兒。」老舍筆下的老城濟南，坐臥於重疊的群山間，宛若被放在搖籃裡。在「籃邊」連綿的山脈中，有一座山格外特殊，它透著一股英雄氣。 航拍濟南英雄山。濟南革命烈士陵園供圖 這座山距離濟南老城南門約四華裡，曾得名「四裡山」，如今，人們更習慣稱它為「英雄山」。這一轉變要從新中國成立後毛澤東主席首次視察濟南說起。 翻開1952年的歷史檔案，山東省委黨史研究院研究二處一級主任科員周春燕介紹道，這一年10月26日，毛澤東主席乘專列到濟南視察，同中共中央山東分局負責同志談話，聽取山東工農業生產和發展地方工業等情況的匯報。第二天(27日)，主席登臨濟南市南郊四裡山憑弔黃祖炎烈士。 1952年，山東軍區司令員許世友在英雄山上向毛澤東主席匯報工作。官方部門供圖 黃祖炎是江西省南康縣人，上世紀30年代曾在中華蘇維埃臨時中央政府任文書科長，以秘書身份協助主席工作，與主席結下深厚情誼。之後他隨中央紅軍參加長徵，並在全民族抗戰爆發後，從延安南下參加新四軍。 1948年，黃祖炎被調到渤海軍區負責政治部工作。1951年，時任山東軍區政治部副主任的黃祖炎，在出席軍區某會議時遭反革命分子槍擊，不幸犧牲，年僅43歲。 「祖炎是個好同志，對黨忠誠，辦事認真，能文能武。他跑完了艱苦的長徵路，經過了抗日戰爭和解放戰爭的槍林彈雨沒有倒下，卻遭反革命分子槍殺。我們必須嚴防反革命分子的報復，切不可疏忽大意，認為天下太平無事。」毛澤東在憑弔黃祖炎烈士時表示。 「毛主席對黃祖炎被刺殺事件非常重視，在一個月時間內，先後作過三次批示。」周春燕說，登山時，山東軍區司令員許世友也向主席介紹到山上還埋著解放濟南戰役中犧牲的部分烈士，並準備把其他地方烈士墓也遷移過來，建一個烈士陵園。 濟南革命烈士陵園烈士墓區。濟南市市中區融媒體中心供圖 毛澤東聽後感慨說：「好啊，真是青山處處埋忠骨，有這麼多的英烈長眠在這裡，四裡山就成英雄山了。」 一句飽含深情的話，讓這片埋葬著英魂忠骨的山脈，自此有了一個盪氣迴腸的名字——英雄山。 濟南英雄山。李鋒 攝 16年後，革命烈士紀念塔落成。毛澤東在1949年親筆題寫的「革命烈士紀念塔」七個金字，鐫刻在英雄山巔的紀念塔上。 革命烈士紀念塔。濟南革命烈士陵園供圖 現在，濟南革命烈士陵園烈士墓區安葬革命烈士1900餘名，大多數為濟南戰役犧牲烈士，抗日英烈有30餘名。中共一大代表、中國共產黨的創始人之一、山東黨組織的創建者和早期領導者王盡美、鄧恩銘，原中共山東省委書記劉謙初等革命烈士均長眠於此。 濟南革命烈士陵園烈士墓區。濟南市市中區融媒體中心供圖 據濟南革命烈士陵園烈士褒揚和史料編纂部主任周光濤介紹，在陵園安葬的抗日英雄中，武跡滄、汪洋、韓明柱、黃驊等人的事跡為人們所熟知。其中，武跡滄是濟南人，與兩個弟弟武中奇、武思平，被後人傳頌為「武氏三傑」。 據史料記載，1937年，日軍侵佔濟南後，武跡滄奉命留濟搜集日軍情報，籌措抗日經費和物資，從事黨的聯絡工作。1938年初，武跡滄和兩個弟弟共同參加徂徠山抗日武裝起義，成為地下黨組織工作的中堅力量。同年，武跡滄被派往膠東區黨委統戰部工作；1939年3月，他在與日軍戰鬥中英勇犧牲。 武跡滄烈士之墓。濟南革命烈士陵園供圖 英雄山上，聳起一座座豐碑，無聲訴說著那些浴血奮戰、浩氣長存的革命故事。 令人痛心的是，許多烈士為革命英勇獻身後，因戰事吃緊，被就地掩埋，捧土為墓，削木為碑，沒能留下姓名。他們的墓碑長期安放在陵園，但沒有標識身份。 「陵園內還有無名烈士600多名。從2021年起，我們不斷在幫他們尋找『回家的路』。」周光濤說，他們專門成立濟南革命烈士尋親中心，組建尋親工作專班，運用DNA鑑定比對技術為無名烈士尋親。截至目前，中心共開展20次實地尋訪，行程近10萬公裡，已為250名在濟南戰役中犧牲的無名烈士成功找到親人，讓無名烈士變成有名英雄。 在接受記者採訪的當天，周光濤和同事們仍在為無名烈士尋親奔走。 今年6月，濟南市退役軍人事務局第二十次為濟南戰役無名烈士實地尋親。濟南革命烈士陵園供圖 盛夏時節，英雄山更顯巍峨蒼翠，層層疊疊的綠浪環繞著英雄的豐碑，民眾絡繹不絕地拾級而上，緬懷先烈。這座山承載的紅色記憶，已深深嵌入城市肌理。 立於山頂，俯瞰山下，入目皆是孩童奔跑歡笑、老人休閒健身的身影。這平安盛世，如革命先輩們所願。 作者：趙曉 編輯：梁靜 審校：魏園 責編：宋方燦 (微信公眾號)
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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