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2025-11-10 01:07 9,698次浏览成都8月11日電 (賀劭清 王利文)距72歲生日不到半月的英國木匠理察·約翰·基特利，在成都世運會收穫一份特別的生日禮物——男子室外拔河640公斤級比賽金牌。 8月9日，理察(右三)在成都世運會拔河項目現場。 記者 劉忠俊 攝 理察投身拔河運動已逾半個世紀。隨著年歲增長，曾經是拔河隊主力的他，如今在隊中負責後勤與訓練。身份轉換絲毫未減理察對拔河的熱愛。他至今仍保持每周兩次隨隊訓練的頻率，並跨越萬裡來到成都世運會的賽場。 夜晚的世運村，這位老木匠成為主角。洶湧的歡呼聲一浪高過一浪，運動員把滿頭銀髮的理察高高舉起，志願者揮舞著手機中的燈光，理察笑著用手中啤酒致意。 木匠建築工人參與拔河，牙醫執裁龍舟競渡，首金得主為機器人工程師……作為非奧項目最高水平的國際綜合性運動會，正舉行的成都世運會成為展示體育多元魅力的窗口。不同職業選手閃耀賽場，勾勒出更廣闊的人類體育運動圖景。 同樣參與拔河項目的「00後」德國運動員雅各布·施萊格爾是一名汽車修理工。在他看來，雖然自己的工作是體力活，但大家在賽場取得的成績與工作本身無關。是日復一日的訓練和努力工作，定義了「大家成為世運會的運動員」。 中國此番派出史上最大規模的代表團參加成都世運會，321名運動員中，教師、學生、企事業單位工作人員和自由職業者約佔三分之二。 37歲的張偉曾是中國國家滑水隊的一員。因傷病退役後，他成為一名綜合行政執法隊員。「這次沒有給自己任何壓力，就是享受滑水帶給我的激情、快樂，我覺得能來就已經『贏了』。」 平衡本職與熱愛，是大部分非專業選手所面臨的難題。本屆世運會首金得主、定向徒步項目冠軍裡卡多·蘭坎來自瑞士，是一名機器人軟體工程師。裡卡多·蘭坎說，他有一份靈活的工作，公司允許他在家辦公。他每天訓練兩次，工作半天。參加定向運動可以為他的生活「打開新維度」。 8月8日，在成都世運會定向男子中距離決賽中，瑞士選手裡卡多·蘭坎奪冠，獲得本屆世運會首枚金牌。 記者 安源 攝 已經收官的成都世運會龍舟項目，印尼龍舟隊以3金2銀的成績成為最大贏家，還收穫世運會史上第一枚龍舟金牌。印尼龍舟隊教練蘇利亞迪·穆罕默德透露，印尼龍舟隊全由學生、警察等業餘龍舟愛好者組成。因為熱愛，大家日常訓練十分努力。 世運會龍舟項目裁判長、美籍華人陳信豪，退休前則是一名牙醫。「在船上，沒人關心你是矽谷精英還是社區工作者，大家只在意你是否跟得上節奏。」陳信豪說，世運會是一艘更大的龍舟，這艘大龍舟上蘊含的同舟共濟與多元包容精神，正是體育魅力所在，因為「體育屬於所有人」。(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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