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2025-11-28 15:48 9,712次浏览北京8月4日電(記者 劉星晨)近日，中國籃球協會在北京體育大學中國籃球運動學院組織召開國家女籃、國家U19男女籃參賽總結會。 過去一段時間，三支球隊均完成了今年夏天最重要的比賽任務。成績方面，中國女籃獲得2025國際籃聯女籃亞洲杯季軍，中國U19男籃獲得國際籃聯U19男籃世界盃第13名，中國U19女籃獲得國際籃聯U19女籃世界盃第11名。 宮魯鳴。圖片來源：中國籃球協會 七月中旬結束的女籃亞洲杯是新一屆中國女籃在洛杉磯奧運會周期的首次國際賽場亮相。巴黎奧運會後，中國女籃完成換帥，球隊正處於新老交替時期。球隊領隊柴文勝表示，自建隊以來，中國女籃新隊員基礎相對薄弱，隊伍在戰術體系構建、教練組要求落實、保障團隊管理等方面亟須完善。 女籃亞洲杯上，中國隊在半決賽負於日本隊，最終戰勝韓國隊獲得季軍。對陣日本女籃時，中國隊雖然內線佔據優勢，但過於追求籃下進攻的戰術讓球隊沒能帶走勝利。比賽中，中國女籃對於對方外線的防守出現問題，日本女籃後衛田中心首節便一人獨得21分。比賽最後時刻，中國隊連續錯失關鍵籃板和進攻，無緣逆轉。 中國女籃主教練宮魯鳴此番復盤時表示，本次亞洲杯在集訓和比賽過程中暴露出集訓周期不足、基本功參差不齊、場上執行力不同步等新老交替陣痛問題。 圖為宮魯鳴參加新聞發布會。記者 劉星晨 攝 談到對陣日本女籃的比賽，宮魯鳴坦言，失利反映出中國女籃存在攻防表現、心理壓力處理、臨場指揮應變等方面的不足。 早在亞洲杯的賽後新聞發布會上，宮魯鳴便曾表示，中國女籃雖然沒能完成既定的奪冠目標，但從澳大利亞隊、日本隊、韓國隊身上學習到了不少優秀經驗，希望未來能夠向更多強隊看齊。 宮魯鳴在此次總結會上透露，著眼於奧運周期的長遠備戰目標，隊伍將於8月18日-10月18日再次集訓。在總結經驗的基礎上，球隊將精選集訓人員，搭配陣容結構，明確主攻方向，繼續強化專項身體素質，全面發展個人技術特點和能力，提升戰術素養高水平和高位擋拆攻防對抗水平，確保大賽心理素質的穩定發揮。 中國女籃主教練宮魯鳴賽前指導張子宇。記者 陳驥旻 攝 U19男籃世界盃方面，中國隊以2勝5負的戰績最終排名賽事第13名。 小組賽中，中國隊沒能迎來勝利，先後負於加拿大、德國和斯洛維尼亞隊。淘汰賽中，中國U19男籃以86:99不敵紐西蘭隊，無緣八強。9-16名排位賽，中國隊不敵法國隊。13-16名排位賽，中國隊97:78擊敗約旦隊，獲得賽事首勝。面對喀麥隆隊，中國U19男籃在末節實現逆轉，最終鎖定第13名。 這支U19男籃擁有朱正、張博源、郇斯楠、陳家政等多位天賦出眾的球員，但最終的成績並不盡如人意。比賽中，中國隊在防守端問題較大，尤其是籃板球方面在多場比賽中全面落入下風。 主教練曲紹斌同樣談到了這兩點，他表示，運動員和教練組再次深刻認識到世界籃球的飛速發展，為今後進一步縮小差距明確了更加清晰的方向。 著眼未來，曲紹斌坦言，隊伍要不斷向最強的球隊學習、與最強的球隊比賽，教練員更要積極學習國際先進理念，接軌世界籃球的同時，努力打造中國籃球的自身風格和特點。 曲紹斌。圖片來源：中國籃球協會 由於張子宇「跳級」隨中國女籃出徵亞洲杯，中國U19女籃出徵世界盃的陣容發生了一定變化，球隊改打小快靈戰術。 小組賽，中國隊遭遇奈及利亞隊逆轉，無緣首勝。此後，球隊不敵葡萄牙、加拿大和美國隊，進入9至16名排位賽。 首輪排位賽中，中國隊經過加時險勝捷克隊，取得賽事首勝。此後，中國U19女籃惜敗以色列隊，落入第11名爭奪戰。憑藉冉珂嘉、李雨汧等人的出色發揮，中國隊最終大勝奈及利亞隊。 整體表現上，中國U19女籃進攻擁有亮點，但持續性不足。防守端給予對手的壓力仍有待提升。 王桂芝。圖片來源：中國籃球協會 中國U19女籃主教練王桂芝表示，隊伍通過比賽認識到了與世界強隊之間的差距。本次比賽，雖然球隊缺少了內線的強力支柱，但冉珂嘉、李雨汧在外線的火力輸出仍令人眼前一亮。深耕青訓多年的王桂芝對於年輕球員的表現給予了肯定，經歷了從緊張到適應、再到自我認知與成長的蛻變過程，多名球員已初步具備成為國家隊後備人才的潛質。 對於未來球隊建設，王桂芝表示，青年隊要嚴抓紀律與團隊管理，提升集訓與訓練質量，保持賽練節奏和高水平比賽機會，為中國女籃輸送高質量後備人才。(完)
杭州8月13日電 題：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ ——專訪國際計算機協會傑出科學家、西湖大學教授齊國君 作者 林波 曹丹 孫琳茹 當前，人工智慧(AI)正以「技術突破—產業融合—社會重構」的鏈式反應重塑人類文明。從基礎研究到場景落地，從實驗室創新到全球治理，AI已從單一技術工具演變為驅動經濟、社會、文化變革的核心引擎。2025年3月，國際計算機協會傑出科學家齊國君從美國返回中國工作，在西湖大學新組建「MAPLE實驗室」。 如何解讀中外人工智慧科研生態差異？人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？人工智慧的全球對話是競爭還是共生？齊國君近日接受「東西問」獨家專訪，對此作出解讀。 現將訪談實錄摘要如下： 記者：您為什麼選擇回中國？ 齊國君：主要是從個人職業發展、大環境兩點考量。 每個人不同的職業生涯周期和階段，對支持資源匹配以及能發揮的場景需求各有不同。結合自身經歷，我認為在AI領域，目前還有一些基礎問題需要解決，且隨著AI基礎模型發展迭代，更多重要成果和產權影響力將在商業場景方面產生。 結合在美國工業界和企業界的工作經歷，從個人發展以及產學結合角度考慮，我認為回中國發展更為合適。 另外，從全球角度看，中美兩國能為AI發展提供良好平臺，中國在市場規模、人口基數、生態環境等方面具有優勢，在應用場景、國家支持力度以及對於產生具有很大商業價值和潛力的產品方面有很多有利條件。 而美國頭部公司如微軟、Meta、Google等在生態中主導性強，馬太效應明顯，新企業或個人在其市場覆蓋下難以脫穎而出，競爭壓力大。 當地時間2022年11月9日，人們在位於美國加利福尼亞州門洛帕克的Meta總部拍照留念。 記者 劉關關 攝 記者：如何解讀中外人工智慧科研生態差異？ 齊國君：美國商業化導向明顯。美國在科研上更多以商業化組織為主導，尤其在AI領域，大公司投入比美國聯邦政府層面更多。聯邦政府雖有計劃和研發機構牽頭項目指導，但整體以商業化組織為主。 AI領域經歷多輪周期，從2012年到2022年這一輪，美國商業化組織從資助技術研究開始，逐步尋找商業化途徑。從技術研究到探索規模化，再到商業化與應用研究，美國企業在技術研究上投入較多。 特別是高校科研投入方面，除美國國家科學基金會有投入外，美國軍方投入更多。早期美國的網際網路建設就得到軍方資助，很多高校經費源於此類政府機構。此外，高校與企業合作，多在人才和技術研究層面。 尤為不同的是，美國風投，特別是矽谷風投，對早期AI項目資助力度大。儘管其目前處於飽和投資狀態，即便知道投100個項目可能只有幾個成功，投資人也願意投入。 在中國，頭部IT企業如阿里、騰訊、字節等在AI領域投入大。同時，國家層面給予諸多支持，包括目標設定、基礎設施建設等，有總體規劃。 中國國內也有風投投入，但受晶片和基礎算力制約，投入成本高，為此更多關注應用類、能快速產生商業閉環的投資，創新企業多聚焦應用環節。此外，中國在風投退出機制上，如回購等有效方式方面，與美國存在差異，需進一步完善。 2025年7月26日，2025世界人工智慧大會在上海開幕。大會集中展示3000餘項前沿展品及100餘款「全球首發」「中國首秀」新品，規模創歷屆之最。 圖為青龍機器人在演示物流分揀。 記者 田雨昊 攝 記者：人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？ 齊國君：目前沒有任何充分證據或科學共識表明AI會覺醒並產生自我意識，這更多是基於科幻的猜測。不過，AI發展確實帶來新挑戰，但新技術發展通常都會面臨類似問題，如網際網路技術發展過程中的盜版、不良信息傳播等。 在我看來，AI技術發展對社會總體正面作用遠大於負面作用，在生產力發展、應用場景拓展、就業門類創造、產業結構優化等方面有很大價值，且已出現很多正面案例。 譬如，AI大量應用於客服行業，提高了勞動生產率，雖給就業帶來壓力，但也創造了如數據行業等薪酬更高的新職位；在數字人、動畫製作、美術製作等創意類行業領域，AI取代了90%以上的重複性勞動，廣告行業和數據處理相關行業也發生很大變化。 2024年3月29日，四川成都，第十一屆中國網絡視聽大會現場，虛擬數字人亮相展區。 記者 王磊 攝 展望未來，AI對所有行業的勞動生產率提高產生很大作用，類似網際網路發展第一階段先提高勞動生產率，未來可能過渡到以AI為生態的新企業出現階段。 我預計未來5年內會出現以AI為原生的大型企業，可能對未來二三十年的經濟產生重要影響。 記者：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ 齊國君：我認為未來人工智慧的全球對話，既有競爭又有共生，但共生大於競爭。 AI領域速度競爭和開放競爭至關重要。 速度競爭上，AI行業與網際網路行業有共通之處，技術交流頻繁，難以長期獨佔技術。真正形成優勢的是規模效應，比拼的是速度和開放程度。誰能跑得更快，就能吸引更多用戶，獲得更多數據，使模型迭代得更快更好，形成正面反饋，即飛輪效應。飛輪一旦轉動，規模和影響力會不斷擴大。 如果模型僅在小範圍內使用，無法吸引更多用戶形成商業閉環，數據和用戶就無法增長，也就難以理解更多用戶意圖、使用場景，模型也就無法做得更好。所以AI發展要走向更開放，吸引更多用戶使用，以形成正面反饋。這也是AI的開放競爭。 但在我看來，成功的網際網路和IT企業必然是全球化或至少具有跨國影響力，中美網際網路和IT企業皆是如此。在此過程中，各方相互促進，形成共生關係。 例如在數據治理、AI倫理規範等方面展開合作，且AI產生巨大影響力時會作用於實體經濟和日常生活，其正面影響會溢出到全球範圍，技術也會共享。 學術交流促進共生。AI行業極為開放，大量新技術通過學術論文發表在學術期刊、會議以及公開的預印網頁上。大家藉助學術交流，推動知識傳播，分享新的技術思路。 像今年，DeepSeek宣布開源MLA解碼核FlashMLA、DeepEP代碼庫等。其新思路和算法很快在網上傳播，美國企業也借鑑使用。(完) 受訪者簡介： 齊國君。 受訪者供圖 齊國君，2005年畢業於中國科學技術大學自動化專業；2009年獲中國科學技術大學自動化系博士學位；2013年再獲美國伊利諾伊大學香檳分校電子與計算機工程專業哲學博士學位。他曾任IBM T.J. Watson研究中心研究員、華為美國研究中心首席AI科學家，並在39歲時獲得國際電子電氣工程師協會會士(IEEE Fellow)和國際計算機協會傑出科學家(ACM Distinguished Scientist)稱號。
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