貢獻60%的GDP和90%的新增就業 「十四五」期間重慶民營經濟活力十足
2026-03-13 07:34 5,371次浏览南昌8月14日電 題：在梅汝璈故居回望東京審判：「斷不使戰爭元兇逃脫法網！」 記者 李韻涵 「在遠東國際軍事法庭上，梅汝璈力爭將7名日本甲級戰犯判處死刑，他為死難者同胞討回血債。」在江西省南昌市青雲譜區的梅汝璈故居，梅汝璈後人梅庭軍向參觀者講述著近80年前遠東國際軍事法庭東京審判的情景。 1945年8月15日，日本宣布無條件投降；次年，東京審判拉開帷幕。審判持續了兩年多，開庭818次、判決書超過1200頁。面對死難者同胞，參與這場審判的中國法官梅汝璈立誓：「斷不使戰爭元兇逃脫法網！」 圖為位於江西省南昌市青雲譜區的梅汝璈故居內的梅汝璈雕像。劉思偉 攝 「東京審判並沒有想像中那麼容易，在開庭預演時，庭長將中國的座次排在了英國之後。」站在梅汝璈的法袍前，梅庭軍向記者介紹了當時的「座位之爭」。 「梅汝璈在庭上表示，如果只是個人座位問題，自己不在意，但各位法官代表了各自的國家；而且，在這次戰爭中，中國受日本侵害最烈、抗戰時間最久。」最終，法官座次依照日本投降時各受降國的籤字順序安排。 對日本戰犯如何量刑，成為東京審判庭審時的最大爭議之一，一些來自未遭受日軍侵略國家的法官不贊成死刑。 面對不同的量刑建議，梅汝璈以智慧、勇氣和學識據理力爭。經過投票，法庭以6比5的微弱優勢判處東條英機、土肥原賢二、松井石根等7名日本甲級戰犯絞刑。同時，梅汝璈主張在判決書中單設一章對南京大屠殺予以說明，獲得了法庭的同意。 圖為位於江西省南昌市青雲譜區的梅汝璈故居外景。劉思偉 攝 「我不是復仇主義者，我無意於把日本軍國主義欠下我們的血債寫在日本人民的帳上。但是，我相信，忘記過去的苦難可能招致未來的災禍。」在故居內牆展板的顯著位置，書寫著這段出自梅汝璈一篇文章中的話語，許多參觀者會在此駐足沉思。 1904年，梅汝璈出生於江西省南昌市青雲譜區朱姑橋梅村，在清華學校(清華大學前身)畢業後赴美留學，先在史丹福大學學習，後入芝加哥大學法學院專攻法學。作為梅汝璈的第四代後人，梅庭軍經常到故居為大家義務講解東京審判的歷史，持續至今已經十二載。 梅庭軍說，「在梅村，老人們會時常講起梅汝璈的事跡，我也一直和梅汝璈的其他親屬保持聯繫，儘可能掌握更多詳實的史料，以便幫助大家進一步了解這段歷史」。 「正如梅汝璈當年提醒人們不要忘記過去的苦難，我講解這段歷史就是為了讓大家銘記那些苦難，更要珍視我們現在來之不易的和平。」梅庭軍說，抗日戰爭是有硝煙的戰場，遠東國際軍事法庭可謂沒有硝煙的戰場，都凝聚著無數先輩的奮鬥與犧牲，正是他們共同鋪就了如今的和平之路。 「看過後感覺很震撼，心情難以平靜，沒想到戰爭結束後還有一段這樣跌宕起伏的歷史。」在故居內參觀的南昌市民熊建平對記者表示，這段歷史應該被更多人知道。 自2013年梅汝璈故居免費對外開放以來，已接待觀眾超10萬人次。近年來，根據「修舊如舊」的原則，當地政府多次對梅汝璈故居內外進行了修繕。如今，故居所在的朱姑橋梅村將煥新升級成為南昌市又一旅遊目的地，相信未來會迎來更多前來了解這段歷史的參觀者。(完)
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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