市場監管總局發布食品摻雜摻假檢驗方法「揭榜掛帥」榜單
2025-12-09 16:25 1,862次浏览成都8月11日電 (堯欣雨 袁牟知博)成都世運會自由潛水比賽11日全部結束，中國隊奪得其中4枚金牌，均來自殘疾人自由潛水分項。 殘疾人自由潛水是本屆世運會首次增設的兩個殘疾人專項之一，要求運動員用一口氣在泳池中折返，遊距最遠者獲勝。 中國殘疾人自由潛水隊教練董凡創表示，「希望藉助世運會的舞臺，讓更多人了解並喜愛上這項運動」。 8月10日，在成都世運會自由潛水男子動態無蹼 FFS1—FFS2 決賽中，18歲的中國選手龍鄧喜摘得金牌。 記者 田雨昊 攝 10日及11日，中國選手龍鄧喜以134.5米、181.5米的成績先後把殘疾人自由潛水動態無蹼男子FFS1—FFS2(重度肢體殘疾—中重度殘疾)及殘疾人自由潛水男子動態有蹼 FFS1-FFS2金牌收入囊中，成為此次世運會的「雙料冠軍」。 中國自由潛水國家隊總教練趙磊接受採訪時表示，「殘疾人的殘疾程度不同，在水中遊泳的困難程度不同，所以殘疾人運動員面臨的難度比健全人大很多。」他介紹，「龍鄧喜在缺了一條胳膊的情況下，今天遊出了181.5米的成績，而他最好的訓練成績達到214米，這對於健全人來說都是一個非常不錯的成績。」 龍鄧喜表示，未來會繼續遊下去，目標是打破自己在訓練中的紀錄。 10日，15歲的小將黃詩雨以149.5米的成績在殘疾人自由潛水女子動態有蹼 FFS1—FFS2奪金。她認為這項運動的訓練不僅磨礪技術，更改變性格。 8月10日，2025年成都世運會自由潛水女子動態有蹼FFS1—FFS2決賽舉行，中國選手黃詩雨以149.5米的成績奪冠。 記者 田雨昊 攝 11日，以91米的成績獲得殘疾人自由潛水女子動態無蹼 FFS1—FFS2金牌的中國選手黃靖秋，因前一天在另一項比賽中失誤未能取得成績，所以當天比賽的關鍵詞是「求穩」。「我2024年底第一次接觸殘疾人自由潛水，來參賽前剛經歷了159天的集訓。今天出水的時候很擔心自己沒做好，但是我做到了！」 在中國殘疾人自由潛水隊教練陸俊豪看來，殘疾人自由潛水這項運動可以傳遞給大家一種精神，「不管是在運動還是在生活中，各個方面都需要一種突破精神，帶領我們在人生路上一直向前進。」 成都世運會執委會體育競賽部(反興奮劑部)專職副部長陳志介紹，殘疾人比賽項目是第二次納入世運會比賽，本屆賽事設項和參賽規模均超過上屆，不僅積極踐行體育包容性、豐富世運會競賽維度，也為殘疾人運動員提供了展現競技風採的國際舞臺，彰顯出「體育無界限、人人可參與」的理念。(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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