江西都昌8月8日電 題:鄱陽湖畔勁吹太極風 作者 吳鵬泉 江建峰 今年8月8日是我國第17個「全民健身日」。當清晨的陽光灑在鄱陽湖畔的江西省九江市都昌縣東湖文化廣場上,身著太極服的許彩虹領著百餘名拳友開始了晨練。 從太極迷妹到省賽獲獎者 許彩虹今年43歲,其與太極拳結緣於2013年。那一年,她在鎮裡的廣場和社區看到別人練習太極拳。 「太極拳的拳式沉穩內斂,我覺得很有魅力。」迷上了太極拳的許彩虹開始拜師學藝。在啟蒙老師的耐心指導下,她從招式僵硬到身法漸柔,從發力慌亂到氣韻貫通,每一點進步都浸著琢磨的專注與練習的汗水。 圖為在江西省九江市都昌縣東湖文化廣場,民眾在練習太極拳。都昌縣融媒體中心供圖 功夫不負有心人。技藝逐年進步的許彩虹在各類體育賽事中屢創佳績。日前在2025年全國太極拳公開賽(江西賽區)暨江西省太極拳聯賽上,她奪得女子中年組(D組)42式太極劍一等獎、42式太極拳一等獎。 指導拳友們練習太極拳,成了許彩虹雷打不動的日常。「在練習太極的過程中收穫良多,結識了恩師、志同道合的拳友、熱情好學的學生。在強身健體的同時,涵養了心性。」她說。 從248人到6000餘人 都昌縣太極拳運動的蓬勃發展,始於當地2013年提出的「創都昌特色,建太極之鄉」發展目標。 在多方力量推動下,都昌縣這項運動從最初248人發展到如今6000餘人,隊伍數量從11支激增至420支,實現了「鎮鎮有分會、村村有拳隊」的網格化覆蓋。 圖為在江西省九江市都昌縣某廣場上,民眾在表演太極拳。都昌縣融媒體中心供圖 如何促進太極拳運動水平提升?2020年獲評「全國老年太極拳之鄉」的都昌縣採取「培訓+賽事」雙輪驅動舉措:一方面持續進行開班培訓和師傅帶教,網上授課與行家指教活動;另一方面承辦多項高端賽事。 「都昌優良的生態氣候很適合太極拳運動的開展,中老年人參與熱情高漲,全民練習太極拳的氛圍火熱。」都昌縣太極拳協會執行會長辛不凡說道。 從傳統武學到時代表達 「太極拳是中華傳統文化的瑰寶。」在都昌縣南山風景區綜合休閒文化廣場,當音樂響起,62歲的孔慶華沉浸在太極的韻律中。 「習練太極拳能起到養身、養心、養氣的功效,太極不僅是健身運動,更要成為科學養生的載體。」許彩虹正在探索將太極與現代運動進行科學結合。 為將太極文化與現代生活深度融合,都昌縣在老年大學開設「太極拳」課程,並把太極元素融入鄱陽湖生態旅遊。 圖為在江西省九江市都昌縣某廣場上,民眾練習太極拳。都昌縣融媒體中心供圖 從白髮蒼蒼的老者到朝氣蓬勃的少年,太極運動在都昌蔚然成風。正如辛不凡所說:「我們不僅要擦亮『全國老年太極拳之鄉』這塊金字招牌,更要讓太極成為都昌人健康生活的新時尚。」(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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