2025年第12屆世界運動會(以下簡稱「成都世運會」)賽程已過半。34個大項的60個分項中,空手道(型、組手)、體育舞蹈(拉丁舞、標準舞)等26個分項已全部完賽,11個分項正在進行中。 這幾天,運動員們在賽場上奮力拼搏,爭金奪銀。賽場之外,他們在成都的生活也同樣精彩。融合先進科技的應用場景和豐富的文化活動,為各國運動員提供了便捷高效的居住體驗和獨特的文化感受。 在世運村,一款智能翻譯眼鏡很受歡迎,成了「村民」交流的神器。這款支持40種語言同聲傳譯的AR設備,可以通過鏡片實時投射雙語字幕,讓來自100餘個國家和地區的運動員圍坐暢談時,既能聊賽事戰術,也能侃火鍋裡毛肚的最佳燙煮時長。「一定要帶一副回家。」一名美國運動員舉著眼鏡興奮地說。 從入住起居、訓練備戰到休閒交流,世運村內「上崗」的眾多科技產品為運動員帶來高效與趣味兼具的創新體驗,這些產品有九成來自成都本土企業的創新。 智能服務無處不在。運動員只需一聲「GoGo,帶我去熊貓商店」,智能機器狗便馱著吉祥物「蜀寶」公仔,帶領他穿過青神竹編燈影搖曳的非遺市集;美甲機器人5秒噴繪出的世運會會徽與熊貓紋樣,引得前來體驗的運動員爭相曬圖;居住區綠地裡的純物理滅蚊機織就「無蚊天網」;泳池中配備4K鏡頭的水下機器人360度探查池壁,能以超強吸力絞殺微米級汙染物;一款融合了視覺追蹤、大屏多點觸控等技術的AI智能互動運動終端設備人氣爆棚…… 憨態可掬的大熊貓作為「頂流萌寵」深受大家的喜愛和關注。訓練和比賽之餘,許多運動員組團打卡成都大熊貓繁育研究基地,開啟國寶探訪之旅。基地內大熊貓紀念品商店的熊貓周邊產品也讓他們瘋狂「剁手」。「我給孩子買了一隻熊貓(玩偶)。」一名國外參賽運動員說,他們在收銀臺排起了長隊,準備將獨特的中國禮物帶給家人和朋友。 世運村內的商業休閒區匯聚了豐富的城市文化體驗活動。非遺代表性傳承人手作、沉浸式非遺體驗、文創展銷等吸引眾多國外運動員駐足,深度感受成都文化魅力。一名奧地利運動員精心挑選了一把新繪的國畫熊貓扇,特意請人題上漢字「康寧」,準備送給奶奶祈願平安。一名巴西女運動員則為養育了15隻貓的媽媽挑選了一件精美的大漆貓貓擺件,她稱讚:「這裡的一切都太棒了。」 這次成都世運會之旅,讓外國選手集體為成都「打call」。一名運動員說:「我從未去過如此大的城市,人們非常友好。」還有運動員感慨成都的宜居環境,「城市裡有許多公園和綠地,所以我真的很喜歡這裡」。 「多個項目即將進入獎牌爭奪階段,必將誕生更多令人難忘的時刻,向世界持續展現成都乃至中國的待客之道以及中華文化的獨特魅力。」國際世界運動會協會主席何塞·佩魯雷納說。 中青報·中青網記者 陳曉來源:中國青年報
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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