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2026-02-06 04:21 2,918次浏览

  北京8月11日電 (記者 韓輝)電影《南京照相館》陸續在澳大利亞、紐西蘭、美國、加拿大上映。該片取材於1937年南京大屠殺期間侵華日軍真實罪證影像。多位海外僑胞接受記者連線採訪時表示,影片以「小人物」呈現「大歷史」獲得觀眾共鳴,他們呼籲將影片譯製成多種語言。   紐西蘭太平洋文化藝術交流中心主席和志耘表示,看完電影心情十分沉重,這讓他想起抗日戰爭時期犧牲的親人,「雖然我們這一代沒經歷過戰爭,但通過影像,能感受到那種生離死別的痛」。   和志耘認為,這部電影通過平靜記錄的方式,讓觀眾以普通人視角感受那段慘痛歷史,因此引發海內外觀眾的共鳴。   美國猶他州韋伯州立大學終身教授樂桃文表示,日本軍國主義發動侵略戰爭,犯下滔天罪行,給中國人民和世界和平帶來深重災難。《南京照相館》還原了那段觸目驚心的歷史,也刻畫了普通中國人的悲壯抗爭。   樂桃文說,日本一些政客不僅拒絕正視和反省侵華日軍對中國人民犯下的嚴重罪行,還妄圖混淆視聽、美化侵略行徑。「真相不容篡改,歷史悲劇不能重演。」   加拿大國際中文教育工作者繆熙指出,《南京照相館》通過具象的人物命運和視覺敘事,讓不同文化背景的學生能夠更直觀、更深刻地理解那段黑暗歲月中普通中國人的遭遇與抗爭精神。這對於培養年輕一代形成全球視野下的歷史觀和人文關懷精神具有重要價值。   「影片通過小人物視角呈現大歷史的敘事手法,對於國際社會認知南京大屠殺具有獨特價值。」澳大利亞中國東北總商會會長姜建新表示,多年來,國際上關於這一歷史的傳播多以書面史料或宏觀影像為主,《南京照相館》則用情感細節引導觀眾走進那個時代。   姜建新告訴記者,在雪梨放映現場,幾位澳大利亞朋友在電影結束後久久不願離開。「很多人主動與我交流,表示這是他們首次如此直觀地感知南京大屠殺背後的歷史沉重與和平價值。」姜建新表示,這些觀眾認為「這段歷史不僅是中國的傷痛記憶,更是全人類需要共同銘記的集體教訓」。   卡達中文教師劉慧在參加中國夏令營期間,特意帶10歲的女兒觀看了這部影片。「孩子是在卡達出生長大的,對南京大屠殺的了解主要來自課本以及大人的講述。電影把影像、故事和人物結合起來,使她第一次直觀感受到這段歷史的沉重與殘酷。」在劉慧看來,《南京照相館》不僅是對歷史的追憶,更是對未來的啟迪。   劉慧呼籲將電影翻譯成多種語言,在更多國家上映,使海外年輕一代能夠了解那段歷史真相,感受中華民族不屈不撓的抗爭精神。(完)

  8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來,人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場,大家紛紛好奇,究竟還有什麼運動是機器人做不到的?   「某種意義上,目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過,要讓機器人跑得非常快、跳得特別高,會受到硬體限制,完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日,宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。   發展機器人的最終目標:真正去幹活   2025年春晚上,一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示,上半年整個機器人行情非常火爆,從需求端拉動了整個行業發展,包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。   不過,目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段,跳舞、功夫、運動樣樣行,未能真正走進人們的日常生活。   對此,王興興向記者解釋,很多技術的進步需要一些時間,一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動,當下還不太現實。在這個時間點,我們用AI(人工智慧)技術,讓機器人做些運動、表演,反而是更容易落地的一些場景。   「就像電腦剛剛出現的時期,對於普通人來說可能用途有限,沒有圖形界面,也沒有word,很多情況下,要有電腦先出來,有一些開發者在上面開發更多軟體,過幾年軟體功能越來越多了以後,電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻:王興興:普通人用上人形機器人,還需要時間來源:中國新聞網   王興興強調,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力、提高生產。從時間上看,可能2-3年會有明顯的技術進步,大概率不超過十年就可以實現這個目標。   最快一兩年,機器人將迎來「ChatGPT時刻」   那麼,限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢?   他分析,很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高,從技術層面或者純AI的角度來說,目前的硬體完全夠用,當然還不夠好,要持續進步,而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。   「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前,大語言模型已經做了很長時間,但是大家覺得模型很『傻瓜』,很難在實際中應用。」王興興認為,快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。   他進一步分析,與語言模型領域不同,具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動,但在機器人領域,無論用什麼方法去採集數據,放到機器人上跟實物的偏差還是較大,效果不是很理想。   「未來2-5年,大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型,這是很重要的,此外,更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信,如果有更大的技術突破,未來幾年,全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)

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