防共軍犯台? 國軍首度揭研發「生物戰劑」
鏡新聞.2022年6月11日 20:56

中國國防部長在新加坡的香格里拉對話中,口出狂言表示,如果有人膽敢把台灣分裂出去,中國軍隊必將不惜一戰,這一番話升高兩岸緊張關係。未來台海作戰有沒有可能有生化戰呢?總統蔡英文6月初視察國防醫學院預防醫學研究所時,新聞稿罕見揭露,預醫所已經有奠定生物戰劑研發之科技基礎,引來國軍不排除對中國使用生物戰劑的質疑。

長長的流刺網,上頭還寫有軍事重地,戒備森嚴,這裡是國軍唯一打造的生物安全等級第四級實驗室,P4實驗室是國軍最機密單位之一,總統蔡英文月初視導,揭開了神秘的面紗。

簡介上介紹P4實驗室,寫著預醫所建立國軍生物戰防護能力,並奠定生物戰劑研發的科技基礎,讓外界立刻聯想難道生物戰有譜了。國防院戰略所所長蘇紫雲:「P3實驗室是可以操作一般法規傳染病,比如說肺結核傳染病,那P4操作危險的這種傳染病的試驗哦,包括這一次的這個新冠肺炎,我想所謂的生物戰劑它指的是防護,也就是並不研發一個攻擊型生物戰劑,而是當遭到這種不明的生物戰劑威脅的時候,那開發疫苗。」

專家解釋,國軍生物戰劑研發,主要針對生物作戰偵檢、防護,或者診治急救藥品研發等等,但生物戰劑之所以敏感,不外乎新冠肺炎全球肆虐。國防院戰略所所長蘇紫雲:「新冠肺炎最早可能它就是在武漢哦,那武漢有一個解放軍的P4實驗室,在研究蝙蝠的這種病毒的時候,透過對於操作人員的傳染,或者是中國,它沒有把這種實驗的動物就妥善處理,就賣到華南海鮮市場當做野味,所以才造成這所謂的新冠肺炎的大爆發。」

不只因為過去外界就曾質疑,中國武漢的P4實驗室就是導致新冠肺炎的源頭,事實上,預醫所的P4實驗室,號稱比照加拿大最嚴格標準,配有獨立個人呼吸系統、等差式負壓、空氣過濾、沸水消毒等設備,主要供研究空氣傳染的高致死率、高感染性致病源,因為研究高危險性的活體病毒,工作人員必須配備生物安全箱,及完整防護服才能作業,都不難看出生物戰劑的破壞性。

中華戰略學會研究員張競:「對於預醫所它真實目前運作的狀況,以及它所真正的這個執行的任務,我們並不了解,將生物戰劑武器化的過程之中,無論用飛機也好,這個加以散撒,經過炮彈或者經過飛彈,那都是很高的技術,而我們都不會要有這些武器化的過程,因為啊,那個耗費的金額是非常非常的驚人。」

耗損經費巨大之餘,外界也好奇,難道未來台海戰爭中,準備使用生物戰劑進行作戰?國防部沒有評論,不過,光是有研發潛力,恐怕就足以造成國際局勢緊張。中華戰略學會研究員張競:「我可以講基本上是有這個潛能,但是呢有沒有這個意圖,我不認為有那個意圖,因為台灣很小,這所有要做這些啊,尤其違反國際公約啊,它要付出的政治代價,那是我們不可承受之重。」

國防部也強調,目前預醫所的工作,以提升生物戰劑的防護功能為主,等於是被動防疫,至於能不能化為主動的攻擊作戰方式,更讓這座神秘堡壘,增添許多不能說的秘密。(完整版請觀看影片)

「鏡新聞」已在MOD508台與YouTube頻道同步播出。


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  • 資料來源:網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。
  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
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    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司