中方回應印度官員涉臺言論：希望印方切實恪守一個中國原則
2026-01-16 09:17 9,584次浏览侵華日軍「榮字1644部隊」隊員後代公布細菌戰證據—— 「揭露歷史真相，以避免悲劇重演」 「這次是日本首次向世人公開『榮字1644部隊』整本留守名簿，揭露了『榮字1644部隊』的具體情況。侵華日軍在中國犯下的罪行證據確鑿、不容抵賴！」侵華日軍「榮字1644部隊」隊員後代、77歲老人竹上勝利近日在接受本報記者採訪時表示。 不久前，應竹上勝利和日本細菌戰研究專家、滋賀醫科大學名譽教授西山勝夫等人的要求，日本國立公文書館首次公開了侵華日軍「榮字1644部隊」「波字8604部隊」「波字8609部隊」留守名簿等資料。留守名簿是侵華日軍人事檔案資料，包含當時日軍部隊成員的姓名、出生日期、戶籍、兵種等信息，是研究侵華日軍部隊的重要基礎資料。 2017年，竹上勝利在改裝自家倉庫時，發現父親遺留了多本照片集和資料，裡面記錄了侵華日軍陸軍「防疫給水部隊」在中國華東、華中地區的活動情況。因日軍要求官兵保守從軍秘密，竹上勝利的父親生前從未向他提起自己在中國的經歷。經過調查，竹上勝利發現，自1932年起，他的父親曾以衛生兵等身份3次前往中國，1941年轉入「榮字1644部隊」。 侵華日軍在中國多次發動細菌戰。日軍各支細菌戰部隊中，除了臭名昭著的侵華日軍731部隊，還包括「榮字1644部隊」。竹上勝利說，他的父親在其他部隊時的經歷多有據可查，但關於「榮字1644部隊」的資料少之又少。公開資料顯示，這支細菌戰部隊在人員配置、器材調集等方面都與731部隊相關，研製細菌武器、培育細菌戰劑、進行人體實驗，並配合731部隊對華實施細菌戰，導致霍亂、傷寒、鼠疫等烈性傳染病在浙江、江西等地區大流行，給當地人民生命帶來巨大傷害。 竹上勝利為了調查清楚父親在「榮字1644部隊」的工作，與日本福島縣立醫科大學醫學部講師末永惠子取得了聯繫。末永惠子長期從事侵華日軍實施細菌戰等歷史研究，得知竹上勝利整理保存了「榮字1644部隊」的重要資料，她鼓勵竹上勝利將這些「鐵證」整理出版。2024年7月，末永惠子出版《帝國陸軍防疫給水部圖像影集》，書中刊載了竹上勝利父親記錄的戰時日記及保存的照片。竹上勝利說，日本戰敗後將大量資料銷毀，涉及細菌戰和人體實驗的資料被留存下來的非常少，將之公之於眾具有重要意義，「榮字1644部隊」的真相遠未揭開，相關資料尤為珍貴。 「我對在日本侵華戰爭中犧牲的中國人表示沉痛哀悼。迄今為止，日本國內仍不時出現否認、美化侵略歷史的言行。罪行就是罪行，該反省就得反省，日本政府應該向中國真誠地道歉。」竹上勝利說，「在我有生之年，我將繼續努力向世人揭露歷史真相，以避免悲劇重演。」 (本報日本長野電) 本報記者 朱玥穎 《人民日報》(2025年08月10日 第 03 版)
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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