把城市「搬進」三維數字空間 今年底初步建成實景三維中國

2025-10-28 20:56 6,614次浏览

  「傳球、接球、投籃!」哨聲劃破空氣……今年初,一場激烈的三人制女籃賽,在貴州工程應用技術學院舉行,這場由中國女籃前隊長宋曉波「粉色風暴」團隊傾力助陣的賽事,正是民進聯引首都師範大學實施的「開明體育」項目在烏蒙大地播下的眾多種子之一。該項目自2021年從畢節市金沙縣起步,正在向畢節市全域推廣,持續為當地注入體育活力。 「粉色風暴」三人制籃球賽比賽訓練現場。  張偉 攝   金沙試驗   「西部鄉村體育教育普遍面臨設施薄弱、師資匱乏的困境。」談及「開明體育」項目的起點,項目首席專家、首都師範大學體育健康系黨總支書記田士合感慨,「讓每個孩子不缺少運動的機會,是我們最樸素的初衷。」   2021年,民進中央社會服務部依託民進北京市委會聯合首都師範大學,首次將幫扶團隊帶到了金沙縣第二中學。團隊成員橫跨「50後」至「90後」,包括大學教授、國家級籃球裁判員、花式籃球培訓師等,其中不乏宋曉波和中國男籃前隊員焦健等知名國手。   項目初始就錨定核心:既要培訓學生,更要發揮民進的教育界別優勢,為當地建設一支高素質體育教師隊伍。   以籃球教師培訓為例,田士合介紹,「課程強調理論與實踐結合,尤其注重籃球訓練理念、實用方法和裁判臨場技巧,有效開拓學員的教學思路。我們把頂級的教練員、裁判員帶到畢節,不僅是教幾個孩子打籃球、跳舞,更要讓『開明體育』項目成為『播種機』。讓老師們長成大樹,再去『播種』,惠及更多人。」   2023年7月,由單一的籃球項目擴充為籃球、氣排球和啦啦操的複合多項目,以「培育本土師資」為宗旨的「開明體育」項目體系在金沙的試驗田裡初步成型。2024年5月,在民進中央持續幫扶下,「金沙縣初中體育與健康羅小松名師工作室」在金沙二中成立。「名師」羅小松將所學所悟傳遞給更多當地教師。   畢節拓展   2023年12月,民進中央印發了《民進中央關於推動落實<關於統一戰線「地域+領域」組團式幫扶畢節的工作方案>的實施意見》。民進將多年來幫扶金沙的經驗和成熟項目根據「領域」所需逐步拓展至畢節全域,「開明體育」項目就是其中之一。   隨後,「開明體育」公益培訓在畢節七星關區開班;「粉色風暴」籃球賽成為畢節市第四屆運動會的正式比賽項目。「我們不僅要培養體育教師、教練員,還要促進裁判員、賽事組織者乃至球迷群體的培養。」在「金沙試驗」階段,田士合就瞄準更遠目標:「未來要讓畢節有能力承接大型乃至國際體育賽事。」   為何如此布局?民進中央定點幫扶的黔西南布依族苗族自治州安龍縣壩盤村給出了答案。2024年,在民進中央協調下,中國百城槳板公開賽(安龍站)在壩盤村舉辦。村裡4家「農家樂」、18家槳板運動公司、3家親子遊樂服務公司、82個服務攤位應「賽事」而生……全村靠體育、文旅融合發展實現增收。通過援建設施、系統培訓、引入賽事,「開明體育」項目在當地深植「全民運動」的活力理念,培育體育文化,撬動文旅融合,激活區域發展新動能。   在民進河北省委會協調會員企業追光教育集團支持下,「開明體育」項目將以直播課程等形式,將優質教育資源輸送至統一戰線對口幫扶的畢節市8個縣(市、區)及安龍縣等16個縣,讓種子播撒得更廣。   雙向奔赴   「開明體育」項目深耕的貴州,也是近年來孕育出「村BA」「村超」等火爆全國草根賽事的熱土。草根賽事為何能在這綻放異彩?田士合認為根源在於當地民眾對體育純粹的熱愛。   健美操培訓課8點開始,參培老師7點半就自發在教室複習;壩盤村建好籃球場後,村民自發打掃、維護這個大伙兒打球的地方……回顧這場幫扶,受益者遠不止當地的師生群眾,幫扶者同樣收穫了成長與感動。   「老師,下次啥時候去?我還要報名!」首都師範大學碩士研究生許景皓回京後對田士合說。這讓他對這位曾經「特別搗蛋」的男同學的印象有了巨大改變,「老師在校講50句話,對學生的影響都未必比得上和當地同學深入交流一次。」   首都師範大學校排舞隊隊長張迅先後4次赴金沙、安龍等地參與「開明體育」項目。本科畢業後,她考上研究生,並再次投身項目中。   還有許多教練員、裁判員也積極報名,希望繼續投身這項播撒希望的事業。「開明體育」項目,正成為一場滋養心靈、傳遞熱愛與希望的雙向奔赴。(完)(《中國新聞》報 尹李梅 報導)

  閱讀提示   近期,人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相,展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶,其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為,未來,可以通過建設大規模數據採集工廠等方式,加快部分場景的商業化落地,以更好跨越「最後一公裡」。   格鬥臺上,4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗,直拳、勾拳、側踢,連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上,一場人形機器人格鬥賽引發關注。   今年,被認為是人形機器人量產「元年」,人形機器人頻頻亮相各大展會,展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上,200餘家國內外機器人企業參展,人形機器人整機企業數量創下新高;2025世界人形機器人運動會開賽在即,500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手……   作為機器人技術的集大成者,人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶?其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬?對此,《工人日報》記者展開了採訪。   產業發展有基礎,技術細節存卡點   「看它走路搖搖晃晃,跑兩步就摔跤,感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事,在他看來,一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。   根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》),今年,我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示,我國人形機器人產業前期已有一定基礎,但在一些方面仍存在短板弱項。   據了解,智能能力、運動能力和本體能力技術卡點,是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」,它們對人形機器人的發展至關重要。   「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點,導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究,他告訴記者,在運動控制方面,部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率,但持續運行時散熱不佳,致使關節溫度升高、扭矩精度下降,且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境,「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。   而在人形機器人的運動能力和本體能力之外,多位受訪專家指出,類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。   對此,高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為,機器人需要先感知外界信息,再把信息傳給「大腦」,「大腦」要加以理解、分析、推理、決策,再指揮「小腦」控制運動,現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足,由此帶來延時性問題,進而導致整套動作流程耗時較長。   供應鏈進一步完善,價格有待更「親民」   從幾年前的幾百萬元一臺,到今年的幾萬元一臺,人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來,多個品牌產品進入量產階段,價格降幅更為明顯。7月,國內某品牌推出的一款人形機器人,售價為3.99萬元起。   不過,人形機器人要進一步實現家用,現階段的成本和售價仍然較高,有消費者表示,「期待隨著國產供應鏈進一步完善,售價能夠更加『親民』。」   人形機器人為什麼「有些貴」?蔡炳貞認為,目前,無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術,還是關節模組等硬體技術,都還沒有實現標準化和統一,各個零部件主要由各機器人廠家設計定製,導致定製成本較高。   對於如何進一步降低人形機器人成本,宋宇飛建議,一方面,企業應當繼續提高自研自產能力,通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件,不斷降低硬體成本;另一方面,也應持續優化設計與生產工藝,如減少模具成本和零部件數量,提高裝配效率。   上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者,我國具有完整的人形機器人產業鏈,如果人形機器人的技術問題得以更好地解決,大規模量產和降低成本都有望實現。   「技術進一步成熟之後,產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後,人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。   拓展應用場景,加快商業化落地   從實驗室到工廠,從展臺到救援現場,再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」,人形機器人如何探索應用場景的更多可能?   據蔡炳貞觀察,人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景,這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。   近年來,國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出,加快人形機器人在特種環境應用,聚焦3C、汽車等製造業重點領域,提升人形機器人工具操作與任務執行能力,並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試,如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠,上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。   宋宇飛建議,將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中,機器人能進入人類難以到達的危險區域,執行探測、搜救等任務,提高作業安全性和效率。」   「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面,可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱,可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人,再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。   「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單,核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者,行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題,要突破這一瓶頸,未來還需建設大規模數據採集工廠,或通過切割場景,讓一部分場景機器人先實現商業化落地。

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