（活力中國調研行）農業廢棄物也有「七十二變」 科技創新助力解鎖綠色未來
2026-03-07 03:49 2,356次浏览北京8月14日電(記者 劉星晨)北京時間14日晚，2025國際籃聯男籃亞洲杯1/4決賽繼續進行。焦點之戰中，中國男籃經過四節鏖戰79:71戰勝韓國男籃，時隔10年再次闖入亞洲杯四強。 圖片來源：國際籃聯社交媒體 本場比賽是本屆男籃亞洲杯開賽以來熱度較高的場次。數據顯示，在國際籃聯體系下，中韓兩隊共有15次交手，中國男籃10勝5負佔據優勢。兩隊最近一次交手來自於2022年男籃亞洲杯，彼時陣容不整的中國男籃在小組賽中81:93不敵韓國男籃。 本屆亞洲杯，兩支球隊均遭遇了傷病困擾，但都展現出較為出色的競技狀態。曾凡博、楊瀚森、周琦等人並未跟隨中國男籃出徵亞洲杯，球隊憑藉團隊力量仍以小組頭名出線，獲得了4個休賽日的調整時間。三場小組賽，中國隊場均三分球命中率達到43.8%，位居16支參賽隊之首。 圖片來源：國際籃聯社交媒體 韓國男籃方面，呂俊錫、李政炫等人遭遇傷病困擾，球隊在1/4決賽資格賽中取勝，才與中國男籃碰面。值得一提的是，韓國男籃在小組賽末戰對陣黎巴嫩男籃時，全場三分球38投22中，創下了本屆男籃亞洲杯單場三分進球數紀錄。 圖片來源：國際籃聯社交媒體 進入新老交替的韓國男籃找回了往日的「小快靈」風格，李賢重、劉基相等人本屆比賽外線手感出色。展望1/4決賽時，韓國男籃主教練安俊浩表示，球隊會利用自身特點進行備戰，展現韓國籃球特點，利用速度衝擊防線。 中國男籃平均身高達到2米，韓國男籃只有1米93。對此，安俊浩說道，「中國隊各個位置都很高大，我們把自己視為餓狼，會竭盡全力跨越長城。」 圖片來源：國際籃聯社交媒體 為了能夠更好了解對手，沒有比賽任務的中國男籃現場觀戰了韓國隊的近兩場比賽。訓練中，中國隊教練組要求部分隊員進行快速折返跑練習，以應對韓國隊攻防轉換的速度。 聚焦本場比賽，中國男籃延續了此前的首發陣容：趙睿、胡明軒、王俊傑、朱俊龍、胡金秋。 開局伊始，王俊傑漂移三分命中，趙睿不斷衝擊籃筐奏效。在李賢重的帶領下，韓國男籃找到外線手感反超比分。末段，廖三寧反擊得手，中國隊領先1分結束首節。 圖片來源：國際籃聯社交媒體 第二節，餘嘉豪跟進完成補籃，朱俊龍底角三分命中打停對手。劉基相突破打成2+1，韓國男籃將分差縮小至2分。胡金秋順下再添2分，王俊傑裡突外投連砍7分。最後時刻，王俊傑45度三分再中。中國男籃46:35領先結束半場。 進入第三節，韓國男籃進攻陷入停滯，王俊傑夢幻腳步上籃得手，胡金秋跟進2+1打成。李賢重的高難度三分幫助韓國隊將分差縮小至個位數。王俊傑命中止血兩分，中國隊領先9分進入第四節。 末節決戰，朱俊龍底角三分續上火力。韓國隊抓住空切機會，連續得分。胡金秋強起上籃穩住局勢。此後，雙方互有攻守，中國男籃將優勢保持到了最後。 根據賽程，中國男籃半決賽的對手將是紐西蘭男籃和黎巴嫩男籃之間的勝者。(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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