成都8月10日電 題:成都世運會新疆志願者:讓中國的溫暖與世界的精彩相遇 記者 賀劭清 「希望用最真誠的微笑迎接五湖四海的朋友,讓中國的溫暖與世界的精彩在成都相遇!」10日下午,成都世運會擲準飛盤項目頒獎現場,西南民族大學維吾爾族女生艾麗菲熱·木沙江引導獲獎運動員走上頒獎臺。儘管頒獎流程僅有十多分鐘,但這位新疆姑娘在禮儀老師的悉心指導下,已認真籌備了近一個月。 7月30日,艾麗菲熱·木沙江(前排右二)參與成都世運會志願者禮儀培訓。 西南民族大學供圖 據了解,成都世運會共有來自116個國家和地區的6679名運動員、隨隊官員、技術官員參賽,是世運會歷史上規模最大、人數最多的一屆。 為保障賽事順利推進,8600餘名賽會志願者活躍在競賽場館、世運村、主媒體中心、機場、酒店等各個角落。漢族、壯族、回族、維吾爾族、土家族、蒙古族、朝鮮族、傣族、羌族等多民族青年在此匯聚,以志願服務為橋促進文化交流,向世界展示中國大學生的青春風採。 為確保頒獎環節「零失誤」,艾麗菲熱·木沙江不僅進行了基礎體能訓練,還反覆練習託盤持物20分鐘、標準引導手位等專業技巧,每個動作都精益求精。 「剛開始覺得有些枯燥,但看運動員們日復一日將一個動作練到極致,才得以站上賽場,我就有了堅持的動力。」艾麗菲熱·木沙江說,運動員的拼搏精神,激發了她挑戰自我之心,也讓心中的信念愈發堅定。 對艾麗菲熱·木沙江而言,世運會的收穫遠不止此。和她一同參加禮儀培訓的,還有漢族、回族、土家族、蒙古族、羌族的同學。培訓、志願服務期間,各民族志願者朝夕相處,結下了深厚情誼,也更深刻地理解了「奉獻」與「責任」的分量。 同在西南民族大學的維吾爾族女生麥日耶姆古麗·馬木提,是成都世運會開幕式主場館的志願者。「開幕式上充滿中國元素的絢爛煙花,還有中國隊入場瞬間,現在想起來仍心潮澎湃,身為中國人的自豪感油然而生!」開幕式當天,麥日耶姆古麗·馬木提和其他志願者在現場見證了這一時刻,並拍下煙花照片第一時間分享給父母。 麥日耶姆古麗·馬木提(左二)在成都世運會志願服務資料圖。 西南民族大學供圖 麥日耶姆古麗·馬木提不僅是本屆世運會的志願者,她還曾擔任成都大運會火炬手。她回憶,自己的志願者夢萌芽於北京冬奧會——看到北京冬奧會志願者展現出的青春向上風採後,對志願工作心生嚮往,渴望為祖國舉辦的大型賽事貢獻力量,也藉此拓寬視野、提升團隊協作能力。 世運會期間,麥日耶姆古麗·馬木提還承擔了志願者餐包打包工作,她笑稱自己是「志願者的志願者」。「這段經歷讓我明白,每個人的幸福生活背後,都有許多人在默默無私付出。」麥日耶姆古麗·馬木提說,成都世運會的志願服務時光,必將成為她人生中最珍貴的記憶。(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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