湖北宜昌：一家四口徒步被困 消防雨夜進山救援
2026-01-10 02:14 5,354次浏览80多年前，法國人羅傑·皮埃爾·勞倫斯保留了數百張照片，記錄下二戰期間日軍侵華的暴行。如今，他的外孫馬庫斯將塵封多年的618張照片，無償捐贈給中國。 日前，馬庫斯重訪中國，在好友陪同下來到黑龍江哈爾濱市，參觀了侵華日軍第七三一部隊罪證陳列館。 「日軍所犯下的暴行，遠超出我們的想像」 在侵華日軍第七三一部隊罪證陳列館，馬庫斯和兩位好友全程眉頭緊鎖，神情凝重。 參觀現場，馬庫斯頻頻落淚，他表示無法接受所看到的一切，「我們一直認為科學家應該是治癒世界的人，可他們多年研究的結果，卻是從事犯罪行為、殺害他人。日軍所犯下的暴行，遠遠超出了我們的想像，世界其他地方的人們需要了解這段歷史。」 參觀完畢後，馬庫斯和好友分別用中文、英文、法文在留言板上寫下沉甸甸的——「和平與正義」。 當晚，馬庫斯一行人還觀看了電影《南京照相館》。觀影中，馬庫斯一度因影片中侵華日軍暴行畫面產生強烈不適而離場。「618張日軍侵華鐵證如今才歸還給中國，我為我和家人的膽小懦弱感到深深的抱歉。」 馬庫斯向中方捐贈 618張日軍侵華照片 8月4日，中國駐法國大使館舉辦了法國友人馬庫斯向上海淞滬抗戰紀念館捐贈抗戰歷史照片的交接儀式。馬庫斯無償捐贈了其外祖父羅傑·皮埃爾·勞倫斯生前收藏的618張歷史照片。 經鑑定，照片均為明膠銀鹽黑白相紙，洗印於20世紀30至50年代。這些照片真實記錄了中國百姓飽受日本侵略者摧殘的殘酷場景，更揭示了日本侵華戰爭的歷史真相。 據了解，馬庫斯在2021年收拾自己外祖父的車庫時，無意中發現了一本被保存在防水袋裡的相冊，其中包含一批老照片，部分照片甚至帶有血跡。他首批發現了170張相關照片，在後續的整理中又發現了一些，共計600多張相關照片。經過慎重考慮，馬庫斯決定將這些照片送往中國。 馬庫斯說，這些照片是外祖父羅傑上世紀30年代在上海拍攝的。當時，外祖父在上海法租界擔任種植園主管，他用相機記錄下日軍轟炸上海、屠殺中國百姓等暴行，大部分照片背後都有手寫的備註。 照片內容觸目驚心，有轟炸過後的殘垣斷壁、被遺棄街頭或江中的屍體、在廢墟上清理的人們……馬庫斯表示他不知道抗日戰爭，因為法國的教材裡沒有這段歷史。「從外祖父拍的照片中，我看到了真實的日本侵華歷史，害怕、震驚、無法入睡。」 參觀侵華日軍第七三一部隊罪證陳列館是馬庫斯一行在中國的第一站，接下來他們還將到北京、南京、杭州、上海等地尋訪參觀。 來源：央視新聞微信公眾號(ID：cctvnewscenter)綜合中央廣電總臺中國之聲 監製/王元 主編/米莎 總臺記者/王海樵 張耿生 穆冠豪
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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