破防了！這條縫着補丁的牛仔褲，藏着感動上海的祕密

“你們看得出嗎？褲子補過。”在近日舉行的2025“感動上海”年度人物揭曉活動現場，上海逸樂護理站吳淞區域站長趙聽聽指向身上的牛仔褲。多年前，當她穿着當時流行的破洞牛仔褲上門爲徐阿婆做護理時，老人盯着看了很久，小心翼翼拿出針線，在破洞處縫上了一塊顏色相近的布。“她以爲我沒人照顧，褲子破了都沒人補。”她哽咽道。阿婆去世後，她很少再穿這條褲子，生怕磨損。

這些看似微小的善意瞬間，一點一滴延伸了趙聽聽原本一小時的服務時長。80分鐘、90分鐘，甚至更久……她連春節也選擇堅守崗位，“這兒更缺人”。

趙聽聽是2025年度“感動上海”人物之一。這些故事沒有驚天動地的情節，卻因人與人之間雙向奔赴的暖意而直抵人心。它們發生在弄堂深處、辦公樓裏、深海之下、星空之上——屬於一位民警、一名護理員、一個潛水員、一位技能工匠、一羣科學家……正是在這些平凡人的非凡堅持中，我們看到了上海之所以爲上海的原因：在這裏，每一個人都可以成爲一束光，照亮自己，也溫柔地照亮他人。

也正是這些微光般的個體，共同匯聚成一座城市的精神品格。

以自身之光照亮更多人的路

他們生而平凡，卻沒有困於自身的苦難，而是將其昇華爲幫助他人、奉獻社會的動力。

龔建強有一個平凡的小家，幹着一份普通的工作。新婚不久，妻子因意外成爲重度腦癱。很多人勸他“放下”，但他選擇留下。沒有專業康復知識，他就自己學、自己琢磨，自創了一套訓練方法。二十多年過去，妻子可以站起來了，可以走幾步了，可以說一句完整的話了。“有時候妻子恢復很慢，她自己就想放棄，我那個時候最傷心。看到我傷心，她又不忍，決定堅持下去，我覺得她也很了不起。”

視障人士馬寅青問主持人：“你看到的我，是什麼樣子的？我漂亮嗎？”“漂亮！”臺下觀衆異口同聲。她笑了。這位1994年出生的女孩，因早產導致雙目失明，卻從未向命運低頭。2019年，她創立寅青文化傳媒，帶領視障團隊製作有聲書，累計超過500部，其中多部播放量破千萬。她用“同聲傳譯”般的方式錄製：以3倍速聽讀屏軟件機械朗讀，再轉化爲帶有情感的、正常語速的人聲。她發起“光與暗”公益體驗，推動殘健融合，爲山區孩子捐款，也用短視頻科普視障羣體的真實能力。

盧廣宏是上海耀家房地產經紀事務所的業務員，也是上海多位市民口中的“救命恩人”。自2012年起，他多次衝進火場、救援爆炸傷員、協助抓捕嫌疑人……他說：“我把上海當第二故鄉，親人遇險，怎能不管？”他做這一切，最初卻是源自一個心結——他的父親在老家因火災去世，他卻沒能在場。“我沒能救他，是我這輩子最痛的事。我不想任何人有同樣的遺憾。”

鍛造持久的紐帶

在短暫聯繫和即時滿足的時代，仍有一些人選擇用生命去鍛造持久的紐帶。

在市公安局浦東分局梅園新村派出所，副所長姜經緯的故事讓無數人動容。因爲與山西呂梁夏佔海不幸去世的大兒子外形相像，爲了讓老人走出晚年喪子之痛，他十二年來默默扮演山西呂梁夏佔海一家的“兒子”，用跨越山海的承諾撫平一個家庭的創傷。

冰冷的公衆事件與深水之下，另一種真相的紐帶正在被守護。上海打撈局資深潛水員胡建，曾在公交車墜江救援中承擔關鍵任務。在混亂的水下廢墟中，他摸索找到了變形的行車記錄儀，提取出存儲卡——正是這段數據，澄清了“女司機逆行”的誤傳，阻止了一場洶湧的網絡暴力。“我們的使命不僅是挽救生命，也是還原真相。每一個家庭都有權知道親人身上究竟發生了什麼。”

來自國外的阿思勢（Maskay Ashish）組織起一條跨越國籍的“生命紐帶”。他創立的“Bloodline”團隊，專門動員外籍人士捐獻Rh陰性血。“血型不認國籍。”他說，“我是老外，但不是外人，既然我們有能力幫助，這就是我們應該做的事。”迄今，團隊已響應十餘次緊急求助，成爲這座城市應急血庫中一支特殊卻可靠的力量。

科技與人文深度交融

東方欲曉，莫道君行早。在上海，不同場景下的創新實踐正彼此呼應。

模速空間運營團隊的頒獎嘉賓有點特別——它是人形機器人“遠征A2”，由入駐企業魂伴科技研發，行走、轉身、遞獎的動作流暢自然。模速空間運營團隊負責人楊晶晶不無自豪地介紹：“它正是在我們這裏跨團隊協作的成果——有的企業負責機械肢體，有的專攻自然語言處理，還有的聚焦類腦智能模型。我們不只孵化項目，更在構建一個彼此賦能的人工智能生態。”

與此同時，在中國科學院微小衛星創新研究院，“天關”衛星研製團隊正靜靜注視着屏幕上傳來的數據。自去年1月發射升空以來，這顆衛星已在茫茫宇宙中捕捉到多例人類從未記錄的暫現天體現象。科研人員指着新生成圖像說：“這是我們首次憑藉中國自己的設備，繪製出的全天X射線圖譜。”每一個像素的背後，都是無數個日夜的算法優化與數據校驗。

而在上海科創職業技術學院的實訓基地裏，教師盧俊威一手拿着智能傳感器，一手握着傳統工具，向學生演示何爲“新時代工匠精神”。爲他頒獎的“抓鬥大王”包起帆說：“工匠，不是重複操作，而是要學會跨領域融合——瞭解材料特性、掌握數字工具、理解系統邏輯。人工智能可以幫我們計算、模擬甚至優化，但最終決策、對質量的執着以及解決真問題的洞察力，仍然來自於人。”