文脈華章丨暑期「博物館熱」，跟著總書記探尋中華文明
2025-12-30 05:59 1,512次浏览北京8月8日電 8月8日，我國第17個「全民健身日」如約而至，全國主會場系列主題活動在國家奧林匹克體育中心啟幕。這裡集結了近60項賽事活動與代表傳統、現代和未來的30餘個運動項目，為健身群眾奉上一場活力四射的體育盛宴。 太極扇表演。主辦方供圖 開幕式現場，舞獅騰躍、秧歌蹁躚，彩帶龍在空中劃出絢麗弧線，瞬間點燃全場熱情；廣場舞演員們活力滿滿，少兒啦啦操隊員靈動跳躍，功夫扇、太極拳剛柔並濟，一招一式盡顯中華傳統體育的底蘊；河北「八極拳」招式剛猛、廣東「英歌舞」舞姿雄渾，兩大國家級非遺代表性項目在主會場的舞臺登場亮相，以獨特的表演形式和深厚的歷史底蘊，將體育與文化相融，為觀眾帶來一場兼具視覺享受與文化內涵的盛宴。 英歌舞表演。主辦方供圖 當日的國家奧林匹克體育中心各大專業場館也向公眾免費敞開大門，千餘名健身者走進平日難得一見的國家隊訓練場地開展運動。 恰逢抗日戰爭勝利80周年，為銘記歷史、關愛革命老區青少年成長，國家奧林匹克體育中心特別邀請了來自體育總局對口幫扶的革命老區的孩子們到北京開展為期一周的體育遊學活動。開營恰逢「全民健身日」系列活動，孩子們興奮地參與到各項全民健身活動中。未來一周，他們還將陸續參觀各大奧運場館和北京奧運博物館，體驗搏擊、體能等專業運動課程。 這個「全民健身日」，園區豐富多彩的運動項目元素在此無縫銜接。舞龍舞獅、武術等傳統體育項目在群眾展演舞臺集結，一招一式延續著中華民族體育文化根脈；百隊杯足球賽、「國家奧體杯」全民籃球大賽、氣排球比賽火熱上演，吸引群眾親身參與代表現代運動的三大球項目；新興運動項目匹克球、臺克球前圍滿躍躍欲試的年輕人；體育總局棋牌中心主辦的西洋棋和智能魔方速擰挑戰賽，集結了眾多項目精英；英東遊泳館內的水中腰旗橄欖球公開課上，水花與笑聲一同飛濺。 本次「全民健身日」主題系列活動，由國家體育總局群眾體育司與國家奧林匹克體育中心聯合主辦，通過豐富多樣的活動形式，共吸引了超過1.7萬人次參與，充分滿足了群眾多元化體育健身需求，推動全民健身事業蓬勃發展，讓「全民健身日」真正成為廣大健身群眾的運動節日。(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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