龍舟飛馳湖面,岸邊助威聲如潮。8月9日至10日,成都世運會龍舟項目激烈角逐,中國隊共取得兩枚銀牌。 本屆世運會,共有12支隊伍144名運動員參與龍舟項目角逐。比賽的激烈程度超出人們的預期,6個小項的18枚獎牌由6支代表隊瓜分。其中,印尼隊成為最大贏家,獲得3金2銀。 本屆世運會,龍舟、武術作為正式比賽項目首次登上世運舞臺,加上世運會「常客」——拔河,中國傳統體育項目盡展「國際範兒」。 龍舟相傳起源於我國先秦時期,賽龍舟不僅促進競技交流,還能傳承和弘揚傳統文化,彰顯民族精神。中國隊此次未能摘得金牌,出乎很多觀眾的意料。實際上,龍舟運動早已突破東亞、東南亞地區等傳統開展地區,被越來越多國家和地區的人們接受並喜愛,已擁有較為廣泛的參與人群,競爭日趨激烈。 據國際龍舟聯合會統計,目前該機構有近90個國家和地區成員(1991年成立時僅12個成員),全球約有5000萬名龍舟愛好者。在此背景下,龍舟順利「划進」了世運會。 藉助成都世運會平臺,龍舟項目獲得了更多的關注。印尼選手達尤明隨隊摘得了2金1銀。她對記者表示,東南亞龍舟項目十分普及,每年印尼各地會舉辦多項龍舟賽事,「我希望通過世運會,能讓全世界更多的人了解這個項目,加入我們的行列」。 此次12支參賽隊伍中有西班牙、捷克、匈牙利、烏克蘭等4支歐洲隊伍,他們整體發揮出色。西班牙隊摘得了8人座公開組2000米追逐賽的銅牌,賽後隊員蒙特阿古多 拉戈對記者表示,龍舟項目最吸引他的就是龍頭張嘴的長船還有鏗鏘有力的鼓點,「這項運動體現了中國的文化特色,很有魅力,它需要團隊協作,這次是友誼的力量讓我們獲得了獎牌。」他還告訴記者,西班牙近年來有不少水上項目的愛好者開始體驗龍舟運動。 1984年,龍舟正式成為國內體育比賽項目後,迎來快速發展。2010年,廣州亞運會首次將龍舟納入正賽項目,此後的2018年雅加達亞運會、2023年杭州亞運會,龍舟都作為正賽項目亮相。2021年,龍舟還作為表演項目出現在東京奧運會上,這是龍舟在奧運會上的「首秀」。 成都世運會龍舟項目國際裁判趙曉俐認為,龍舟成為世運會正賽項目,「既得益於其在全球的普及度大增,也因為這項古老運動所持續進行的現代競技轉型」。記者了解到,有別於傳統民俗活動中的龍舟賽,為適應競技比賽和時代,成都世運會的龍舟項目精簡了參賽人數,縮短比賽距離,同時要求每支龍舟隊都要有一定比例的女性選手。 與龍舟類似,武術具有悠久的歷史和深厚的文化底蘊,被譽為我國的國粹。此次世運會,武術首次成為正式比賽項目,設置了武術套路和散打兩個分項。在女子太極拳-太極劍決賽中,盧卓靈為中國代表團摘得了本屆世運會的首金。 近年來,武術在世界體育大賽中影響力不斷增強。1990年開始,武術長期成為亞運會正式比賽項目。世運會上,從2009年作為邀請項目首次亮相,到如今首次成為正式比賽項目,武術在世界範圍內獲得了充分認可。此外,武術還入選了2026年達喀爾青年奧運會。 國際武術聯合會秘書長張玉萍認為,武術在亞洲廣泛開展,群眾基礎好,世界其他地區水平也在快速提升,武術發展進入了新的歷史階段。「本屆賽事彰顯了武術的深厚文化底蘊與國際競爭力,我相信,武術項目終將進入夏季奧運會。」 趙曉俐認為,中國傳統體育項目通過世運會的舞臺,拓展了世運會的多樣性,也進一步增強了這些項目的影響力,為今後更廣泛地進入世界綜合性體育大賽奠定了良好基礎。 (本報成都8月10日電)
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕,作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱,他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場,原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗,被裁判視作背後惡意衝撞,「它只會看球、場地」。 據悉,參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用,三名首發一名替補,少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影,實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累,都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩,而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點:「機器人的運控,就是運動能力、步態這些,下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法,都是機器人能踢球的基礎;上半身則是感知,主要是視覺,能不能看得準,看得準才能踢得準;最後是決策,就是在什麼情況下用什麼樣的動作,怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節,透出相似的技術打磨縮影:來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹,比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數,還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露,他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去,其中包含視覺、動作、策略等細節,都是為實戰而做的準備。 在現場,你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人,二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連,這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦,人類基於這些數據進行調優。當然,在比賽的時候,這些機器人都需要放開繩子,自主發揮。但考試並不一帆風順,呂明向北京商報記者進一步分析稱,如果機器人的視覺不行,那就看不清、定位不好、踢不準;如果決策不行,該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加,強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔,有的因決策失誤放棄防守猛衝前場,最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」,每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑,興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰,意義何在?答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋:「你看他有那種橫移的,像螃蟹步,這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐,未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到,這些機器人很多是一天要踢四場比賽,在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作,摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用,可自我調整的硬體性能,正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限,也可通過更複雜的算法解決,把環境感知數據練好,未來就能分清水杯、遙控器和毛巾,避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露,他們賽前僅用不到兩個月準備,依託的正是廠商提供的開源基礎平臺;呂明也向記者表示,現在其實還很難談比賽質量,更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步,加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程,對機器人有理解,再有興趣去研究,畢竟做運控、做感知、做策略,理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生,現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼,看得出他們確實很高興,像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態,正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中,有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門,然後球就徑直跨過半場,滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化,不可能是一蹴而就的爆發,需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值:「我們會持續做相關的解決方案,掌握的數據越來越多,機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展,比賽只是其中一種形式,也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力,讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性,正在編織一張技術網絡:硬體耐用性達標了,機器人才能走進真實場景;算法識別準了,才能理解人類需求;多模塊協同順了,商業化落地才有底氣。 或許十年後,當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時,它們的運動神經和大腦邏輯,最早正是在這場笨拙的足球賽裡,被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影,正在用成功或失敗的動作,攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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