野生東北虎「完達山一號」再次現身 健康狀況良好
2025-11-14 20:19 2,713次浏览成都8月13日電 (單鵬)為期3天的成都世運會柔術項目12日完成全部賽程。最後一日進行的殘疾人柔術項目中，中國選手斬獲1金1銀。 作為成都世運會新增項目，殘疾人柔術分為肢體殘疾、視力殘疾和智力殘疾3個小項，共設3枚金牌，吸引了全球36名運動員參賽。 殘疾人柔術是殘疾人運動員個人防衛策略的套路展示，每隊由兩名殘疾人運動員或一名殘疾人運動員和一名非殘疾人運動員組成。每支隊伍須展示6種攻防動作，裁判員依據標準對每隊選手的攻防動作評分，得分高的隊伍獲勝。 在肢體殘疾混合雙人柔術比賽中，中國選手郭奧、李雨財在決賽中戰勝一對德國組合，奪得金牌。在上午的預賽中，中國組合以90.0分位列六對參賽選手之首，晉級次輪；半決賽中，中國隊大比分擊敗了哥倫比亞選手，挺進決賽；決賽中，中國組合以5分優勢險勝德國組合，為中國隊贏得成都世運會柔術項目的首枚金牌。 李雨財(右一)與郭奧(左一)在比賽中。 記者 呂楊 攝 「超級高興！」決賽後，李雨財大聲喊出了奪金的激動。李雨財的這塊金牌來之不易。失去右小腿的他，每日堅持早、中、晚三練，每天在柔術墊上摔打四五個小時。訓練時他要卸下假肢，單腳在墊子上彈跳、翻滾、摔投。「任何動作都有難點，但只要你每天和它過招，困難就慢慢變成習慣。」李雨財說，「我想告訴所有殘疾的朋友，一定要相信自己，為人生加油。」 在視力殘疾混合雙人柔術比賽中，合作僅有4個月的中國雙人組潘天佑、王文強一路過關斬將，挺進決賽。決賽中，中國隊以6分之差敗給德國隊，屈居亞軍。 王文強(右)與潘天佑(左)在比賽中。 記者 安源 攝 王文強有視力缺陷，比賽當天，他必須戴上眼罩，在漆黑中作戰，起初，眼前沒有一絲光亮的感覺讓他極不適應。但四個月的朝夕磨合，王文強與潘天佑建立了足夠的默契，動作編排、進攻姿勢、防守方式、技術銜接……他們練習了無數次，甚至約定了聲音暗號——聲音的長短、大小代表不同的動作。「比賽後我們直接回去繼續練，備戰今年全運會，爭取最好成績。」王文強說。 智力殘疾混合雙人柔術項目沒有中國選手參加，金牌被一對義大利親兄弟組合摘得。29歲的哥哥納波利·喬瓦尼(Napoli Giovanni)賽後接受採訪時直言獲得金牌心情「超級激動」。喬瓦尼此前是一名柔術運動員，受其影響，比他年輕10歲且有智力殘疾的弟弟也走上了柔術道路。「相比其他運動員，我們配合起來要更容易，因為我們是親兄弟。」喬瓦尼如是說。 至此，成都世運會殘疾人比賽項目圓滿收官。連同日前結束的自由潛水項目，中國殘疾人運動員共奪得5金1銀。(完)
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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