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2025-12-21 16:25 2,326次浏览成都8月8日電 題：中國香港運動員劉慕裳：在成都登上「世界之巔」 作者 單鵬 「我的金牌上終於有了『世界』二字了。」8日晚，在成都世運會空手道女子型決賽上擊敗日本選手尾野真步奪得金牌後，中國香港運動員劉慕裳熱淚盈眶，與相伴5年的教練緊緊相擁。 出生於1991年的劉慕裳是一位經驗豐富的空手道老將，她16歲起為中國香港出戰國際比賽，2015年成為全職運動員。2021年8月，她獲得東京奧運會空手道女子個人型銅牌；2023年7月，她在第19屆亞洲空手道錦標賽上擊敗日本勁敵，成為香港首位空手道亞洲冠軍；同年10月，她在杭州亞運會再獲銅牌；2024年1月，她升至空手道女子個人型世界第一，為香港首位「世一」空手道選手。 成都世運會賽前，劉慕裳憋著一股勁，誓要拿到這枚金牌。上屆世運會，劉慕裳獲得了空手道女子型比賽的季軍，「參加成都世運會感覺很不一樣，上一次(世運會)我覺得拿到獎牌就很不容易。這次我把目標放高一點，志在奪金。」 8月8日，第12屆世界運動會空手道女子型決賽在成都舉行，中國香港運動員劉慕裳奪得金牌。圖為劉慕裳展示金牌。 記者 安源 攝 在8日的預賽和半決賽中，這位空手道老將顯示出實力與經驗，劉慕裳的發揮幾乎完美，贏得沒有懸念。她對自己的表現滿意之餘，也稱讚了成都世運會的辦賽條件：「我和不少其他隊伍的選手都覺得，無論是場地標準還是工作人員的專業與熱情，這裡都達到了奧運會水準。」 決賽中，劉慕裳再次面對老對手、上屆世運會該項目亞軍得主尾野真步。從今年1月至本次決賽前，兩人共交手5次，劉慕裳4勝1負保持優勢。但劉慕裳仍不敢懈怠：「對於運動員來說，決賽不是『不奪金就奪銀』的問題，而是『能不能贏』的競爭。」 決賽開始，劉慕裳站在場地中央，表情堅毅，一聲怒吼劃破場館的寂靜。她踏出右腳，重重砸向地面；手刀破空，仿佛斬斷風聲。她將身體擰成拉滿的弓，隨即如離弦之箭般爆發。每次發力，似要將空氣擊穿。 現場數千名觀眾對劉慕裳的表現報以熱烈掌聲與歡呼。「這次『回家』比賽，支持我的人特別多，不像在國外比賽時那樣冷清，甚至我的一些朋友和學生專程來成都看我比賽。」說到這裡，劉慕裳十分感動。登上領獎臺、國歌奏響之時，劉慕裳的眼淚奪眶而出：「只有大型比賽奪得金牌時才能聽到國歌奏響。每一次國歌響起，那份自豪與感動總會讓我熱淚盈眶。」 雖來不及「拜會」大熊貓、品嘗麻辣火鍋，劉慕裳與教練9日下午就要結束成都之行，返回香港。劉慕裳計劃向家人分享賽場上的瞬間，儘快投入新一輪訓練，備戰未來的比賽，「這次比賽也讓我發現了細節上的一些不足，我會針對性彌補這些短板」。(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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