成都8月5日電 (堯欣雨 何浠)2025年第12屆世界運動會(以下簡稱「成都世運會」)開幕在即,針對這場國際賽事,氣象部門正深化氣象觀測質量管理體系建設,構建世運氣象精密監測體系,助力成都世運會「風雲可測」。 據了解,本次成都世運會共有34個大項,其中18個大項在戶外舉行;涉及27個競賽場館,其中15個場館和輪滑公路賽為戶外。戶外賽事非常關注溫度、溼度、風、降水等信息,這些氣象要素對賽事有著密切影響。 成都世運會執委會保障部黨組成員李林林此前曾參與過成都大運會的保障工作,在他看來,大運會與世運會項目的不同對工作影響很大,如世運會室外水上類運動項目(皮划艇、摩託艇和滑水)對風和降水強度極為敏感。「大運會的室內項目比較多,而世運會則是室外項目比較多。場館及項目的室外屬性就需要氣象部門提供更多、更準確的氣象服務,以保障比賽順利進行。」 針對成都世運會34個大項的不同需求,從賽前的氣象監測,到賽時的分鐘級更新預報,再到突發天氣時的短臨預警,成都氣象部門構建了一套完整的氣象服務體系,打造「一賽一策一單」服務模式,形成10類19種產品的服務清單,幫助賽事舉辦方及時調整賽程,確保運動員安全和比賽順利進行。 4日下午,在成都世運會開幕式現場,工作人員正有條不紊地為成都世運會開幕式做著最後的衝刺,其中便有氣象保障人員的身影。來自四川省氣象局應急減災處的成都世運會開閉幕式運行中心防汛與氣象保障組氣象專員章爾震介紹,成都世運會除了微信點對點的發布之外,圍繞開幕式相關場景,還通過靶向簡訊、閃信、視頻彩鈴等多種方式精準發布氣象信息,實現氣象信息的高效傳播,為開幕式相關人員及公眾提供及時、可靠的天氣參考,基本實現信息全覆蓋。 成都世運會開幕式S1850天府新區正興西博氣象觀測站。韓進滿 攝 據介紹,成都局部性的氣候特徵十分明顯。因世運會場館分布在城市各處,所以不能通過統一的氣象預報完成工作。為解決這個問題,成都世運會執委會在成都大運會已有氣象監測站利舊的基礎上,針對此次成都世運會場館新增23套氣象監測站,進一步織密成都市氣象觀測網。 實木、仿塑、鐵藝、大理石、不鏽鋼、鋁合金座椅,以及沙地、草地、瀝青、水泥、大理石下墊面……當日下午,走進位於成都世運會開幕式場館的全要素地面監測站現場,很難想像這竟是氣象監測服務的其中一環。 據成都世運會氣象臺地面氣象觀測業務崗工作人員、成都氣象探測與信息中心工程師查驊介紹,這是「下墊面椅面溫度+數據上雲+平臺推送+場內響應」聯動機制,包括氣象常規六要素、黑球溫度、五種下墊面溫度以及六種座椅溫度。通過該機制,成都已初步構建起「觀測—研判—發布—響應」的完整服務閉環。該模式不僅服務賽事,也具備向城市綜合應急、文旅熱環境保障等領域推廣複製的可行性。 成都世運會氣象應急指揮車。記者張浪 攝 與此同時,氣象部門還為此次成都世運會特別添置了氣象應急指揮車。據悉,氣象應急指揮車主要用於應對重大活動保障及突發的極端情況。現下,氣象應急指揮車正停放在成都世運會開幕式場館附近,為開幕式氣象安全「保駕護航」。 「這是目前觀測到的最新氣象數據,它包括所有氣象要素,如風向、風速、雨量等。」當日下午,在成都世運會氣象應急指揮車內,成都世運會氣象臺地面氣象觀測業務崗工作人員、成都氣象探測與信息中心工程師牛天榮正將該車觀測到的氣象數據通過大屏幕進行講解。他介紹,氣象應急指揮車的觀測設備現下都在常規運轉,「在最極端的情況下,車上搭載的全套衛星通信系統、5G移動通信、視頻終端、無人機等設備,都可以用於上下級的緊急聯動。」 牛天榮在成都世運會氣象應急指揮車內通過大屏幕展示氣象觀測數據。記者張浪 攝 「氣象工作是比賽的基礎,雖然大家很難看見,卻非常重要。」李林林表示,「運動無限,氣象萬千」,氣象不應成為阻礙比賽的因素,「本次成都世運會,我們將與氣象部門一道,護航世運,為保障賽事安全運行貢獻力量。」(完)
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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