担心得罪年轻选民，又承受不住美施压，台当局在兵役问题上躲躲闪闪******
【环球时报特约记者陈立非】民进党“九合一”惨败后，兵役延长问题成了烫手山芋。一方面蔡英文当局为了2024年台湾地区领导人选举，不敢得罪年轻人；与此同时，美国施压又使兵役延长问题箭在弦上。台媒为此质问道，若兵役延长与军购都因美国的压力，这样的当局还能让民众相信吗？
“当然是政治算计”
台湾《中国时报》19日称，台“国防部长”邱国正多次表示希望兵役延长案能在12月底前公告，如今距离摊牌时刻只剩下不到两周，但政策仍未宣布。原因就在于蔡英文办公室为选举考虑，企图以拖待变。根据台“兵役法”规定，如果义务役期延长一年以内，经“行政院”公告后一年即可实施。也就是说，如果今年12月底前公告，可在2024年实施，如果今年底前未公告，明年才公告，就得等到2025年才能实施。
一名军方官员称，如果是担心对2024年选举造成冲击，“现在不宣布，明年岂不是影响更大？”而如果能赶在今年底前公布，2024年正式恢复一年兵役期，经过精算，2024年满18岁的男子多数都在念大学，第一年征到的役男仅数千人，“连1万人都不到”。报道称，台陆军规划编5个后备新训旅，现已编成步兵117、109、101这3个新训旅，会在明年做好准备。前台南县长苏焕智18日透露，他一个朋友告诉他，民进党选举大败检讨，将延长兵役议题导致年轻人不投票列为败选原因，所以现在不敢再讨论延长兵役问题，怕影响2024年选举。他痛批，如果这个消息属实，是一个非常严重的问题，民进党整个党恐怕会被台湾人看破手脚，蔡英文和赖清德应该出来讲清楚。
国民党主席朱立伦也痛批，民进党凡事都是政治算计，“兵役延长案会不会有政治算计呢？当然是政治算计”。
处理好两岸关系是根本
台“行政院长”苏贞昌18日针对兵役问题称，兵役延长案已在做最后整理，但关于防务、“外交”、两岸，这是蔡英文的职权，“行政院”会全力配合，有新做法会向民众报告。台“国防部”发言人18日称，役期调整议题所涉范围广泛，必须考虑国际及区域情势、防卫作战需求、提升台军战力及役男生涯规划等多方面因素，目前仍在以统整方式缜密研议。联合新闻网称，台军各部门目前仍在朝着不通过“立法院”修法的途径，以“恢复征兵制”、延长役期为一年进行规划，并且安排配套措施。
台军内部对于兵役延长看法不一。台“退辅会主委”冯世宽19日称，4个月的军事训练役实在太短，延长军事训练役合情合理，“的确要当一个战斗兵或者战斗人员，4个月的时间是不够的”，现在就是静待“国防部”的研究。有退役将领认为，兵役不但要延长，而且要延长到两年，延长到一年并不够。
但也有军方人士认为，现在台湾部队训练资源不足，再加上干部缺乏见识、知识、胆识情况下所形成的“部队文化”，无法吸引年轻人，军队又不愿投入扎实的训练，役期即使延长至一年，只具有心理安慰作用，既提升不了战力，又浪费了资源。该将领直言，民进党应该处理好两岸关系，这才是根本，延长役期不是解决之道。这次“九合一”选举，在野势力提出的“票选民进党，青年上战场”，使民进党全面崩盘，老百姓用选票清楚告诉民进党，他们不要战争。
蔡当局不敢违逆美方
延长兵役问题对民进党当局来说，似乎已是箭在弦上。《中国时报》19日称，如果民进党按照规划于12月底前宣布，等于承认当政多年把台海推到兵凶战危的处境，对2024年选举怎么会有利？但“役期延长是美方的要求，蔡政府咬牙也要推”。美国要台当局强化台军后备战力，蔡当局如实推动；美国要台湾增加防务预算，蔡当局照办；现在要台军恢复征兵，延长役期，“尽管对选举有影响，蔡政府也不可能违逆美方”。
所以，绿营目前就是试图把责任推到台军和马英九头上，要军方承认马当年推动募兵制是个错误。联合新闻网19日嘲讽称，当下绿营比蓝营更爱高喊“重视国防”，但是一旦出状况、抢着要自保时，台军永远不是绿营自己人，总还是要推出去挡子弹。《中国时报》19日称，马英九当局当年实施募兵制有两大背景：一是两岸关系缓和，二是役期只剩一年，等于年年在训练新兵，浪费军中资源，也浪费年轻人的时间。而且蔡英文2016年参选前推出“国防蓝皮书”，表示支持募兵制，为何直到美方要求才想恢复征兵制？文章称，美方要台积电赴美设厂，上千名工程师及家眷赴美，美国打什么算盘，绝大多数民众都看得懂，因此在11月26日举行的“九合一”选举中以选票作出回应，那就是民众不希望台湾变成战场，“选举惨败的民进党，还看不出问题出在哪里？”(环球时报)
未来的诗和远方，或许是机器人为我们“负重前行”******
近日，美国研究人员在探索一种新的机器人训练方法时发现，对工具的语言描述可以促使模拟机器人加速学习使用各种工具，也就是说，熟练使用工具的机器人可以帮助人类完成重复性或挑战性任务。
根据用途的不同，机器人可以被划分为工业机器人、服务机器人以及特种机器人，其中“服务机器人”与我们的生活最为贴近。它们正在为不断上升的劳动成本提供解决方案，并开启了一种崭新的人机互动方式。今天，一起来看看世界各地的机器人在为我们的生活做着哪些努力吧！
图源：pixabay
01
赶配送
目前，一些配送机器人已经可以通过使用多传感器导航系统，在导航过程中辨别二维或三维的结构，精准、灵敏地识别障碍，实现厘米级避障、秒级反应速度，大幅度提高对环境的感知能力，保证配送过程的导航稳定性。华盛顿Steak N Egg Diner餐厅老板奥斯曼·巴里（Osman Barrie）从一家名为Bear Robotics的初创公司租用了一台名为“Servi”的机器人，负责摆桌子、供应食品和饮料。
图源：巴伦周刊
02
跳舞蹈
美国工程与机器人设计公司波士顿动力（Boston Dynamics）联动自家的四足机器人Spot和人形机器人Atlas跳起了男团舞。它不仅可以完成动作，还能将歌曲MV中的人物动作模仿出来。这些舞蹈的展示不但有趣，还体现了机器人之间如何稳健、灵活地合作。
图源：Boston Dynamic
03
做手术
医学手术通常要求高精度操作。以玻璃体视网膜眼科手术为例，理想手术操作精度要求为10微米，是头发直径的1/8。而医生手部物理抖动幅值一般为100微米，这意味着完成一台高精度手术对医生的要求极其苛刻。
有了手术机器人的介入，医生可以在相机反馈的辅助下，利用操纵杆控制眼球切口中的微型视网膜手术机器人R2D2，将起皱的视网膜（厚度仅有10微米）铺平，修复病人的视力。
图源：pixabay
04
修动车
配备机器视觉、图像识别等技术，动车组检测机器人已经拥有了动车一级检修作业能力。
它由检测机器人、中心服务器、手持移动终端、列位检测和信息管理平台等五大模块组成，可全自动检测所有型号动车组车底和转向架可视部件，具备数据无线传输、故障自动判断等功能，作业效率是人检的2.75倍。
图源：pixabay
05
做刑侦
日本机器人公司SBRH研发了一款机器人Pepper，可以对人类的面部表情进行识别和解读，与人脸识别技术相伴而生。通过对人类情感甚至是心理活动的有效识别，使机器人获得类似人类的观察、理解、反应能力，可应用于机器人辅助医疗康复、刑侦鉴别等领域。
图源：中国机械工程学会
06
助行走
2014年，世界杯开幕式首次由一位瘫痪少年负责开球。这位少年借助先进的机械外骨骼结构，通过大脑意识从轮椅上站起来大脚开球。
机械外骨骼结构被视作“可穿戴的机器人”，兼具有机器人的智能性与人体骨骼的仿生性：外骨骼通过各类传感器探测脑内电极和肌肉电信号，将活动信号传输给机器人，机器人再进行具体的机械动作。
图源：环球网
07
做清洁
目前使用最普遍的是清洁机器人。随着技术的迭代升级，清洁机器人的功能逐渐多样化，也可以满足多样化清洁需求，已经应用至交通枢纽、写字楼、园区等诸多场景。同时，清洁机器人的产品品类也日渐多元化，除了可以地面清洁之外，还出现了泳池清洁机器人以及解决幕墙清洗难题的高空清洁机器人。
图源：pixabay
08
忙配药
零售药店沃博联（WBA）正在研究使用机器人技术来配药。目前该公司配置了9个自动化“微型配送”中心，机器人可以配制80种不同的药物，为2000多家药房提供支持，每小时最多可以处理300张处方的配药，这与一家人手充足的药房一天配药数量相同。
这不仅是为了节省劳动力成本，还可以缩短病人在药房里的等待时间，药剂师可以投入更多精力为病人提供咨询服务，处理紧急处方需求等。
图源：pixabay
09
进厨房
美国连锁餐厅Chipotle Mexican Grill （CMG）最近开始在洛杉矶测试机器人Chippy，这款机器人专门用来制作玉米片。它能把玉米片浸入热油中，搅动油锅中的篮子，然后用盐和酸橙调味。CMG首席技术官库尔特·加纳（Curt Garner）称，虽然仍然需要人工打包和上菜，但在订单激增的午餐高峰期机器人是不可或缺的。
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10
帮搜救
哈佛大学的研究人员从蚂蚁中获得灵感，利用“光激素”设计出一组机器人RAnts。这种机器人可以相互响应，协同工作，并对环境做出反应。RAnts 仅通过简单的本地规则进行编程，遵循光敏场的梯度，避开光敏素密度高的其他机器人，并在光敏素密度高的地方捡起障碍物，然后将它们扔到光敏素密度低的地方。
根据这些规则机器人可以实现复杂的集体“越狱”行动，并在未来应用于解决复杂的问题，如建筑、搜救和防御。
图源：网络
机器人的功能多样化离不开其3D视觉系统、位置测绘以及机械工程的进步。“集群智能”（swarm intelligence）也越来越帮助机器人共享任务并一起工作。此外，通过5G或Wi-Fi网络连接，可以实现对机器人的远程监控、编程和故障排除。
知识的量化与技术的进步不断为机器人带来新变化，而对于人本身而言，其最宝贵的智慧与灵性终究不可量化。如何做好机器与人的协同共生是未来我们共同面对的课题。
审核：张宁 策划：李政葳 撰文：穆子叶 编辑：李飞
参考 |新华社、参考消息网、科学网、科技日报、虎嗅
