上合組織天津峰會｜上合畫卷上的「絲路印記」
2025-12-07 16:55 4,586次浏览遼源8月11日電 題：為了撐到戰爭勝利：遼源盟軍戰俘營的267天 記者 郭佳 一輛載著剛獲救盟軍戰俘的卡車，在大雨後深陷泥濘，十幾名中國農民上前推車並送來食物，溫萊特欲以美元酬謝卻遭婉拒。「沒有這些中國農民的幫助，我回不了美國。」——這是二戰期間美軍被俘的最高級別將領、美國陸軍駐菲律賓美軍總司令溫萊特中將在回憶錄中刻骨銘心的記錄。 在被解救前，溫萊特被囚禁於日軍設在吉林遼源的「奉天俘虜收容所第二分所」。現在，這處戰俘營成為遼源市二戰盟軍高級戰俘營舊址展覽館，供中外遊客參觀。 遊客在遼源市二戰盟軍高級戰俘營舊址展覽館參觀。 張瑤 攝 作為日軍在本土外設立的104座戰俘營之一。1944年12月至1945年8月期間，這裡曾關押34名來自美國、英國、荷蘭等國家及香港等地區的高級戰俘，包括5名中將、4名少將、7名地方長官和18名勤務兵。 該展覽館館長王永剛介紹，日軍選址西安縣(今吉林遼源)因其「既通又塞」的特點。這裡距四平、長春、瀋陽等城市不遠，卻群山環繞、交通不便，便於管控和防止救援。這種相對封閉的環境也便於日軍控制和疏散撤離。 戰俘關押室復原場景。 張瑤 攝 這些高級戰俘的遭遇是日軍殘酷對待戰俘的縮影。許多盟軍老兵在回憶錄中控訴，他們每天僅有的少量食物中混雜著蟲子和砂礫，來自紅十字會或家人寄送的補給品，僅有少量能到達戰俘手中。飢餓如影隨形，每個戰俘營都有人因此倒下。即便是溫萊特這樣的高級將領也未能倖免，獲救時他形容枯槁，體重僅剩44.5公斤。 「照片中的這碗米飯，混雜著白色身體、黑色腦袋的蟲子，起初，戰俘們本能地將它們挑出。」該展覽館解說員劉霽漫指著牆上的展品說，「但很快，他們意識到身體正急劇缺乏蛋白質。於是，他們開始期盼能多吃到幾隻這樣的蟲子——只為能撐到戰爭勝利，活著回家那一天。」 戰俘營隱蔽到日本投降次日，美軍「北美紅雀行動」營救隊誤降瀋陽，被駐軍短暫拘押後才獲知營地位置。 長期囚禁摧殘了戰俘的精神。溫萊特夜夜失眠，自責投降導致同胞受害。然而，美國人民視他為英雄。1945年9月2日，他與英國中將帕西瓦爾在東京灣見證日本投降，並獲麥克阿瑟贈筆留念。 紀念碑後的高大榆樹是當年高級戰俘們親手栽種的。 張瑤 攝 今天，這處展覽館是全國愛國主義教育示範基地和紅色旅遊景區，400餘件文物與數位技術再現戰俘被囚的267天。2012年，日本衛生兵行方武治在95歲時承認看守暴行。 營房前，王永剛向來訪者介紹，戰俘親手栽種的榆樹已亭亭如蓋，年輪記載著對和平的渴望。(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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