拉薩8月13日電 題:從山谷走向領獎臺 次旦玉珍的滑雪登山逐夢路 作者 李林 一次次登山爬坡、快速下滑訓練,中國滑雪登山運動員次旦玉珍並未感覺疲憊,她很享受登山觀景和下滑帶來的速度感。從家鄉西藏山南市隆子縣走出來的次旦玉珍,近年來在滑雪登山國際賽事中嶄露頭角,目前她正在全力備戰下一場賽事,目標直指更高的國際舞臺。 圖為2023年2月,次旦玉珍參加青年世界盃比賽。(資料圖)次旦玉珍供圖 隆子縣地處喜馬拉雅山脈東段北麓,平均海拔3800多米。次旦玉珍小學時,便有早起跑步的習慣。2016年,她正式進入當地體校,開始練習摔跤和跑步,打下了紮實的體能基礎,那時她10歲。2019年,練習一年的競走後,她「轉行」學習滑雪登山,開啟了全新的運動生涯。 「轉行」之初,次旦玉珍對滑雪登山這項運動幾乎一無所知,但她很快投入了系統性的訓練。「剛開始對我來說,最難的是掌握平衡,其次是轉彎。」次旦玉珍回憶道,「下滑時速度很快,需要精準控制滑板,前期花了不少時間適應。」在教練的耐心指導下,她逐步掌握了技術要領,並逐漸愛上了這項融合攀登與滑雪魅力的運動。 她的努力很快結出碩果。2023年2月,次旦玉珍首次參加比賽,就在青年世界盃比賽奪得U18組個人越野賽和垂直競速賽冠軍。同年3月的世錦賽,她在U18組別兩個項目奪金,在同年齡層展現出世界水平。 2025年哈爾濱亞冬會滑雪登山女子短距離決賽中,次旦玉珍以2分55秒88的成績奪冠。她回憶說,短距離比賽包括穿板攀登、菱形障礙、背板攀登和下滑等,比賽過程需要分配好自己的體能和速度。「在腿開始有乳酸的時候,我在心裡想一定要拿到金牌。」 從雪山腳下的小女孩到國際賽場的冠軍選手,次旦玉珍從未覺得訓練是枯燥或痛苦的。「向上攀登的過程會有一個目標,抵達這個目標可以看到很好的風景。下滑時,如果掌握好速度,會特別享受那種自由的感覺。」她笑著說。 「我也希望,每個人都能去享受那種自由的感覺。」次旦玉珍說,隨著自己一次次獲得榮譽,家鄉很多人都希望自己的孩子也嘗試冰雪運動,支持他們通過運動鍛鍊身體。次旦玉珍的小妹喜歡跳舞,堅韌不拔、敢於攀登,姐姐的優秀品質成為她學習舞蹈路上的指明燈。 近年來,西藏冰雪運動迎來快速發展期,青少年參與冰雪運動人數增多,冰雪運動場地和設施不斷完善。西藏立足獨特的地理氣候條件,創新思路舉措,加大投入力度,發揮體育援藏優勢,加強冰雪運動交流合作,以越野滑雪、滑雪登山為重點項目,推進高原特色體育事業發展。 「真希望有更多人支持、參與冰雪運動。」次旦玉珍從青藏高原的雪山到世界各地的雪山,在一次次訓練、比賽中,看到了自己的不足,更在與各國運動員的比賽交流中,學習了成熟的技術、找到新的訓練方向。 一次次的攀登、一次次的滑行,對次旦玉珍而言,滑雪登山不僅是競技,更是一種熱愛。「我希望未來能走得更遠,站上更高的領獎臺,也讓更多人了解滑雪登山,一起感受這項運動的魅力。」(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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