放大票根經濟，打造「逛展友好型」上海書展
2026-01-22 21:24 4,785次浏览飛盤運動近幾年在我國頗受歡迎，它也是世運會的正式比賽項目，8日起到今天(10日)，成都世運會進行擲準飛盤的比賽。共有16對混雙組合參賽，8日小組賽結束之後，中國隊遺憾未能出線。12日起，還將有團體飛盤賽。 擲準飛盤：「飛盤高爾夫」 世運會的比賽中，飛盤項目如何進行？飛盤項目全名叫擲準飛盤。多了「擲準」兩個字，比賽的時候，跟平時自己玩的時候，有什麼不同？ 成都世運會飛盤項目競賽主任 薛志行：和高爾夫球規則比較像，也是用最少的次數打到目標框當中，會設置不同的盤道，讓隊員繞過樹，繞過灌木叢，繞過一些障礙物去打到目標框當中。 本次比賽總共設計了18洞賽道，每洞賽道對選手們的考驗都不一樣。比如第五洞賽道考驗的是選手們坡道上扔盤的能力，第十六洞賽道，選手們需要將盤穿過環形建築，再落到目標框，第十八洞賽道則是來自水域的考驗，選手們要將盤直接扔過湖面。每次投擲後，選手需要從上一次飛盤落地位置再次投擲，直至飛盤進入目標框中。 場地並不固定 擲準飛盤比賽如何觀賽？ 擲準飛盤比賽場地並不是固定的，那麼賽道有變化，現場觀眾又是怎麼觀賽的？ 成都世運會擲準飛盤項目的這場比賽，觀賽門票已經銷售了八成以上。可是觀眾並沒有坐滿所有的座位。他們都哪裡去了？ 擲準飛盤兩種觀賽方式 即可觀賞又能鍛鍊 擲準飛盤項目的比賽，有兩種觀賽方式。第一種，觀眾可以選擇坐在觀眾席裡看轉播，來觀賞比賽的細節。另外一種方式，觀眾也可以選擇跟隨運動員的推進路線，一同前行。 成都世運會飛盤項目競賽主任 薛志行：成都是一個公園城市，很契合擲準飛盤的運動調性，大家走了一個半小時把全場都走遍，運動員鍛鍊了，觀眾也鍛鍊了。 觀眾：雖然我們平時自己在玩，但是我覺得他們和我們玩的不是一個東西，人家更專業一點。 觀眾：它讓人變得很專注，你會對著一個目標不斷去實現它，把你的想法通過動作來實現。 擲準飛盤比賽 挑戰與探索中獲得快樂 擲準飛盤比賽，飛盤的落點隨機，從富有挑戰或充滿樂趣的落點一起再次前進，是一種探索的快樂。 成都世運會飛盤項目競賽主任 薛志行：所有人都是在景色當中去參加比賽。剛剛有一個隊員把盤打到了灌木叢當中，他就像在灌木叢當中長出來了一樣，然後再去投，是很有樂趣的。包括有一個隊員把飛盤投到椅子上面，他必須站在座椅上面去投擲飛盤，完成這個動作。 擲準飛盤比賽共有三種飛盤 都有何用處？ 擲準飛盤的比賽中，不僅僅只用到一類比賽用盤。不同的飛盤都有什麼用處？ 成都世運會擲準飛盤競賽輔助官員 沈寅初：在擲準飛盤中我們一共有三類的飛盤，我手裡現在拿的邊緣比較鋒利的，稱之為擲遠盤，將從大約100米左右的距離，將飛盤儘可能扔得更遠，更靠近目標框。這是第一個開盤用的飛盤。 第二類為推進盤，當完成了第一盤的擲遠之後，因為離目標框還有一定的距離，所以我們選擇這類推進盤，將飛盤儘可能扔到離框最近的位置。 最後這款叫敲杆盤，目的就是最後將飛盤扔進我們背後的目標框裡面。 不同的飛盤代表不同的飛行屬性，根據賽道的設計來完成不同的飛行路線。 沒有裁判 隊伍互評「飛盤精神」分 本次參加成都世運會的中國飛盤隊，擲準飛盤項目由1男1女組成混雙組合。團隊飛盤項目由14名隊員組成混合隊伍參賽。每次上場7名隊員，比賽場地兩端設有得分區，兩支隊伍各負責防守其中一個得分區。無論是擲準飛盤還是團隊飛盤，比賽之後，都會有一個圍繞「飛盤精神」的互相評分環節。 成都世運會飛盤項目競賽主任 薛志行：每一次比賽完了，都會給對方打一個「飛盤精神」分，最終還會評出一個「飛盤精神」最高的隊伍，作為嘉獎，對於隊伍規則的認知，對手的態度、相互尊重、誠實等等的一些隊伍的精神風貌進行評價。 我們都沒有裁判，這個項目最大的魅力還是自己誠實，遵守規則以及相互尊重，大家通過友好協商把爭議都解決掉。
杭州8月13日電 題：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ ——專訪國際計算機協會傑出科學家、西湖大學教授齊國君 作者 林波 曹丹 孫琳茹 當前，人工智慧(AI)正以「技術突破—產業融合—社會重構」的鏈式反應重塑人類文明。從基礎研究到場景落地，從實驗室創新到全球治理，AI已從單一技術工具演變為驅動經濟、社會、文化變革的核心引擎。2025年3月，國際計算機協會傑出科學家齊國君從美國返回中國工作，在西湖大學新組建「MAPLE實驗室」。 如何解讀中外人工智慧科研生態差異？人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？人工智慧的全球對話是競爭還是共生？齊國君近日接受「東西問」獨家專訪，對此作出解讀。 現將訪談實錄摘要如下： 記者：您為什麼選擇回中國？ 齊國君：主要是從個人職業發展、大環境兩點考量。 每個人不同的職業生涯周期和階段，對支持資源匹配以及能發揮的場景需求各有不同。結合自身經歷，我認為在AI領域，目前還有一些基礎問題需要解決，且隨著AI基礎模型發展迭代，更多重要成果和產權影響力將在商業場景方面產生。 結合在美國工業界和企業界的工作經歷，從個人發展以及產學結合角度考慮，我認為回中國發展更為合適。 另外，從全球角度看，中美兩國能為AI發展提供良好平臺，中國在市場規模、人口基數、生態環境等方面具有優勢，在應用場景、國家支持力度以及對於產生具有很大商業價值和潛力的產品方面有很多有利條件。 而美國頭部公司如微軟、Meta、Google等在生態中主導性強，馬太效應明顯，新企業或個人在其市場覆蓋下難以脫穎而出，競爭壓力大。 當地時間2022年11月9日，人們在位於美國加利福尼亞州門洛帕克的Meta總部拍照留念。 記者 劉關關 攝 記者：如何解讀中外人工智慧科研生態差異？ 齊國君：美國商業化導向明顯。美國在科研上更多以商業化組織為主導，尤其在AI領域，大公司投入比美國聯邦政府層面更多。聯邦政府雖有計劃和研發機構牽頭項目指導，但整體以商業化組織為主。 AI領域經歷多輪周期，從2012年到2022年這一輪，美國商業化組織從資助技術研究開始，逐步尋找商業化途徑。從技術研究到探索規模化，再到商業化與應用研究，美國企業在技術研究上投入較多。 特別是高校科研投入方面，除美國國家科學基金會有投入外，美國軍方投入更多。早期美國的網際網路建設就得到軍方資助，很多高校經費源於此類政府機構。此外，高校與企業合作，多在人才和技術研究層面。 尤為不同的是，美國風投，特別是矽谷風投，對早期AI項目資助力度大。儘管其目前處於飽和投資狀態，即便知道投100個項目可能只有幾個成功，投資人也願意投入。 在中國，頭部IT企業如阿里、騰訊、字節等在AI領域投入大。同時，國家層面給予諸多支持，包括目標設定、基礎設施建設等，有總體規劃。 中國國內也有風投投入，但受晶片和基礎算力制約，投入成本高，為此更多關注應用類、能快速產生商業閉環的投資，創新企業多聚焦應用環節。此外，中國在風投退出機制上，如回購等有效方式方面，與美國存在差異，需進一步完善。 2025年7月26日，2025世界人工智慧大會在上海開幕。大會集中展示3000餘項前沿展品及100餘款「全球首發」「中國首秀」新品，規模創歷屆之最。 圖為青龍機器人在演示物流分揀。 記者 田雨昊 攝 記者：人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？ 齊國君：目前沒有任何充分證據或科學共識表明AI會覺醒並產生自我意識，這更多是基於科幻的猜測。不過，AI發展確實帶來新挑戰，但新技術發展通常都會面臨類似問題，如網際網路技術發展過程中的盜版、不良信息傳播等。 在我看來，AI技術發展對社會總體正面作用遠大於負面作用，在生產力發展、應用場景拓展、就業門類創造、產業結構優化等方面有很大價值，且已出現很多正面案例。 譬如，AI大量應用於客服行業，提高了勞動生產率，雖給就業帶來壓力，但也創造了如數據行業等薪酬更高的新職位；在數字人、動畫製作、美術製作等創意類行業領域，AI取代了90%以上的重複性勞動，廣告行業和數據處理相關行業也發生很大變化。 2024年3月29日，四川成都，第十一屆中國網絡視聽大會現場，虛擬數字人亮相展區。 記者 王磊 攝 展望未來，AI對所有行業的勞動生產率提高產生很大作用，類似網際網路發展第一階段先提高勞動生產率，未來可能過渡到以AI為生態的新企業出現階段。 我預計未來5年內會出現以AI為原生的大型企業，可能對未來二三十年的經濟產生重要影響。 記者：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ 齊國君：我認為未來人工智慧的全球對話，既有競爭又有共生，但共生大於競爭。 AI領域速度競爭和開放競爭至關重要。 速度競爭上，AI行業與網際網路行業有共通之處，技術交流頻繁，難以長期獨佔技術。真正形成優勢的是規模效應，比拼的是速度和開放程度。誰能跑得更快，就能吸引更多用戶，獲得更多數據，使模型迭代得更快更好，形成正面反饋，即飛輪效應。飛輪一旦轉動，規模和影響力會不斷擴大。 如果模型僅在小範圍內使用，無法吸引更多用戶形成商業閉環，數據和用戶就無法增長，也就難以理解更多用戶意圖、使用場景，模型也就無法做得更好。所以AI發展要走向更開放，吸引更多用戶使用，以形成正面反饋。這也是AI的開放競爭。 但在我看來，成功的網際網路和IT企業必然是全球化或至少具有跨國影響力，中美網際網路和IT企業皆是如此。在此過程中，各方相互促進，形成共生關係。 例如在數據治理、AI倫理規範等方面展開合作，且AI產生巨大影響力時會作用於實體經濟和日常生活，其正面影響會溢出到全球範圍，技術也會共享。 學術交流促進共生。AI行業極為開放，大量新技術通過學術論文發表在學術期刊、會議以及公開的預印網頁上。大家藉助學術交流，推動知識傳播，分享新的技術思路。 像今年，DeepSeek宣布開源MLA解碼核FlashMLA、DeepEP代碼庫等。其新思路和算法很快在網上傳播，美國企業也借鑑使用。(完) 受訪者簡介： 齊國君。 受訪者供圖 齊國君，2005年畢業於中國科學技術大學自動化專業；2009年獲中國科學技術大學自動化系博士學位；2013年再獲美國伊利諾伊大學香檳分校電子與計算機工程專業哲學博士學位。他曾任IBM T.J. Watson研究中心研究員、華為美國研究中心首席AI科學家，並在39歲時獲得國際電子電氣工程師協會會士(IEEE Fellow)和國際計算機協會傑出科學家(ACM Distinguished Scientist)稱號。
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