破防了！这条缝着补丁的牛仔裤，藏着感动上海的秘密

“你们看得出吗？裤子补过。”在近日举行的2025“感动上海”年度人物揭晓活动现场，上海逸乐护理站吴淞区域站长赵听听指向身上的牛仔裤。多年前，当她穿着当时流行的破洞牛仔裤上门为徐阿婆做护理时，老人盯着看了很久，小心翼翼拿出针线，在破洞处缝上了一块颜色相近的布。“她以为我没人照顾，裤子破了都没人补。”她哽咽道。阿婆去世后，她很少再穿这条裤子，生怕磨损。

这些看似微小的善意瞬间，一点一滴延伸了赵听听原本一小时的服务时长。80分钟、90分钟，甚至更久……她连春节也选择坚守岗位，“这儿更缺人”。

赵听听是2025年度“感动上海”人物之一。这些故事没有惊天动地的情节，却因人与人之间双向奔赴的暖意而直抵人心。它们发生在弄堂深处、办公楼里、深海之下、星空之上——属于一位民警、一名护理员、一个潜水员、一位技能工匠、一群科学家……正是在这些平凡人的非凡坚持中，我们看到了上海之所以为上海的原因：在这里，每一个人都可以成为一束光，照亮自己，也温柔地照亮他人。

也正是这些微光般的个体，共同汇聚成一座城市的精神品格。

以自身之光照亮更多人的路

他们生而平凡，却没有困于自身的苦难，而是将其升华为帮助他人、奉献社会的动力。

龚建强有一个平凡的小家，干着一份普通的工作。新婚不久，妻子因意外成为重度脑瘫。很多人劝他“放下”，但他选择留下。没有专业康复知识，他就自己学、自己琢磨，自创了一套训练方法。二十多年过去，妻子可以站起来了，可以走几步了，可以说一句完整的话了。“有时候妻子恢复很慢，她自己就想放弃，我那个时候最伤心。看到我伤心，她又不忍，决定坚持下去，我觉得她也很了不起。”

视障人士马寅青问主持人：“你看到的我，是什么样子的？我漂亮吗？”“漂亮！”台下观众异口同声。她笑了。这位1994年出生的女孩，因早产导致双目失明，却从未向命运低头。2019年，她创立寅青文化传媒，带领视障团队制作有声书，累计超过500部，其中多部播放量破千万。她用“同声传译”般的方式录制：以3倍速听读屏软件机械朗读，再转化为带有情感的、正常语速的人声。她发起“光与暗”公益体验，推动残健融合，为山区孩子捐款，也用短视频科普视障群体的真实能力。

卢广宏是上海耀家房地产经纪事务所的业务员，也是上海多位市民口中的“救命恩人”。自2012年起，他多次冲进火场、救援爆炸伤员、协助抓捕嫌疑人……他说：“我把上海当第二故乡，亲人遇险，怎能不管？”他做这一切，最初却是源自一个心结——他的父亲在老家因火灾去世，他却没能在场。“我没能救他，是我这辈子最痛的事。我不想任何人有同样的遗憾。”

锻造持久的纽带

在短暂联系和即时满足的时代，仍有一些人选择用生命去锻造持久的纽带。

在市公安局浦东分局梅园新村派出所，副所长姜经纬的故事让无数人动容。因为与山西吕梁夏占海不幸去世的大儿子外形相像，为了让老人走出晚年丧子之痛，他十二年来默默扮演山西吕梁夏占海一家的“儿子”，用跨越山海的承诺抚平一个家庭的创伤。

冰冷的公众事件与深水之下，另一种真相的纽带正在被守护。上海打捞局资深潜水员胡建，曾在公交车坠江救援中承担关键任务。在混乱的水下废墟中，他摸索找到了变形的行车记录仪，提取出存储卡——正是这段数据，澄清了“女司机逆行”的误传，阻止了一场汹涌的网络暴力。“我们的使命不仅是挽救生命，也是还原真相。每一个家庭都有权知道亲人身上究竟发生了什么。”

来自国外的阿思势（Maskay Ashish）组织起一条跨越国籍的“生命纽带”。他创立的“Bloodline”团队，专门动员外籍人士捐献Rh阴性血。“血型不认国籍。”他说，“我是老外，但不是外人，既然我们有能力帮助，这就是我们应该做的事。”迄今，团队已响应十余次紧急求助，成为这座城市应急血库中一支特殊却可靠的力量。

科技与人文深度交融

东方欲晓，莫道君行早。在上海，不同场景下的创新实践正彼此呼应。

模速空间运营团队的颁奖嘉宾有点特别——它是人形机器人“远征A2”，由入驻企业魂伴科技研发，行走、转身、递奖的动作流畅自然。模速空间运营团队负责人杨晶晶不无自豪地介绍：“它正是在我们这里跨团队协作的成果——有的企业负责机械肢体，有的专攻自然语言处理，还有的聚焦类脑智能模型。我们不只孵化项目，更在构建一个彼此赋能的人工智能生态。”

与此同时，在中国科学院微小卫星创新研究院，“天关”卫星研制团队正静静注视着屏幕上传来的数据。自去年1月发射升空以来，这颗卫星已在茫茫宇宙中捕捉到多例人类从未记录的暂现天体现象。科研人员指着新生成图像说：“这是我们首次凭借中国自己的设备，绘制出的全天X射线图谱。”每一个像素的背后，都是无数个日夜的算法优化与数据校验。

而在上海科创职业技术学院的实训基地里，教师卢俊威一手拿着智能传感器，一手握着传统工具，向学生演示何为“新时代工匠精神”。为他颁奖的“抓斗大王”包起帆说：“工匠，不是重复操作，而是要学会跨领域融合——了解材料特性、掌握数字工具、理解系统逻辑。人工智能可以帮我们计算、模拟甚至优化，但最终决策、对质量的执着以及解决真问题的洞察力，仍然来自于人。”