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2025-12-09 09:05 9,134次浏览新、潮、酷！運動點燃生活激情「活力紐帶」 釋放多元消費動能 | 跟著世運逛成都 央視網消息：隨著成都世運會的熱潮來襲，像飛盤、跑酷這樣的新興運動也吸引了越來越多的年輕人。在成都的公園、街頭、甚至橋下，年輕人們正在各種新的運動空間，用不同的新興運動為現代生活注入活力與能量。 在成都，來到公園綠地，或是像這樣一塊運動場，就可以找到你的飛盤夥伴，盡情享受飛盤運動帶來的自由飛翔的感覺。 接盤、拋盤，新手也可以輕鬆上手，男女自由組隊。在這裡，你聽不到裁判的哨聲，參與者通過溝通和互相尊重來解決分歧，即使是在爭奪最激烈的時刻，一次漂亮的防守成功後，進攻方也會為對手鼓掌。 新潮有趣 用新興運動探索城市生活新方式 不需要太多規則和技巧，和認識的新朋友組個隊一起玩起來。在成都，像飛盤、跑酷、腰旗橄欖球、攻防箭、板式網球這些新潮、時尚、趣味的運動，正成為年輕人解鎖城市生活的新方式。下班後、周末裡，在運動場揮汗如雨，給緊繃的心情放個假。 高架橋下 閒置空間變身多樣運動場 如果想運動，還可以試試來橋下，不要小看高架橋下這些閒置空間，這裡可藏著滿滿的運動能量。動感熊貓體育公園，目前是成都最大的高架橋下全民休閒運動場，經過3年改造提升，大家可以在橋下的35個運動場地，參與籃球、壁球、輪滑等12個項目，盡情享受運動的樂趣。 煥新改造 打造「家門口」的運動場 灰色高架橋「變身」綠色運動場，像這樣的場景和案例在成都還有很多。老舊廠房、樓宇屋頂這些「不起眼」的剩餘閒置空間，正在煥新改造成新型運動場。 目前，成都已改造提升體育公園87個、建設社區運動角464個、口袋公園600餘個、綠道健身空間830個，成都人「家門口」的運動空間實現了新拓展，想運動的熱情正在被每一寸綠地點燃。 運動會友選裝備 複合空間帶來消費新體驗 體驗新潮的運動，當然也要選擇一件炫酷的裝備。在成都的很多戶外公園，大家可以就地選取心儀的運動裝備隨時運動起來。將運動場館、湖畔營地、戶外裝備有機連接，讓年輕人玩在戶外獲得全新的消費體驗。 在成都，集運動、休閒、文化於一體的複合型公共空間越來越多。體育館裡可以喝咖啡、買新書、會朋友；球場邊就有寵物樂園；運動公園買得到健身裝備，更有各種運動攝影器材。 2025年上半年，成都市體育消費總規模突破410億元，同比增長約9%。有數據顯示，成都消費者在騎行、衝浪等新興運動上消費增長亮眼，其中，輪滑運動裝備銷售同比增長22%。 成都的商圈也在不斷豐富新興運動體驗業態，像室內攀巖運動館已在全市10家商業體落地。讓運動成為連接你我，點燃生活激情的「活力紐帶」，釋放更豐富多元的消費動能。
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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