（抗戰勝利80周年）走進江西上高抗日陣亡將士陵園：烽火歲月鑄豐碑
2025-12-01 18:36 7,785次浏览北京8月4日電(記者 劉星晨)近日，中國籃球協會在北京體育大學中國籃球運動學院組織召開國家女籃、國家U19男女籃參賽總結會。 過去一段時間，三支球隊均完成了今年夏天最重要的比賽任務。成績方面，中國女籃獲得2025國際籃聯女籃亞洲杯季軍，中國U19男籃獲得國際籃聯U19男籃世界盃第13名，中國U19女籃獲得國際籃聯U19女籃世界盃第11名。 宮魯鳴。圖片來源：中國籃球協會 七月中旬結束的女籃亞洲杯是新一屆中國女籃在洛杉磯奧運會周期的首次國際賽場亮相。巴黎奧運會後，中國女籃完成換帥，球隊正處於新老交替時期。球隊領隊柴文勝表示，自建隊以來，中國女籃新隊員基礎相對薄弱，隊伍在戰術體系構建、教練組要求落實、保障團隊管理等方面亟須完善。 女籃亞洲杯上，中國隊在半決賽負於日本隊，最終戰勝韓國隊獲得季軍。對陣日本女籃時，中國隊雖然內線佔據優勢，但過於追求籃下進攻的戰術讓球隊沒能帶走勝利。比賽中，中國女籃對於對方外線的防守出現問題，日本女籃後衛田中心首節便一人獨得21分。比賽最後時刻，中國隊連續錯失關鍵籃板和進攻，無緣逆轉。 中國女籃主教練宮魯鳴此番復盤時表示，本次亞洲杯在集訓和比賽過程中暴露出集訓周期不足、基本功參差不齊、場上執行力不同步等新老交替陣痛問題。 圖為宮魯鳴參加新聞發布會。記者 劉星晨 攝 談到對陣日本女籃的比賽，宮魯鳴坦言，失利反映出中國女籃存在攻防表現、心理壓力處理、臨場指揮應變等方面的不足。 早在亞洲杯的賽後新聞發布會上，宮魯鳴便曾表示，中國女籃雖然沒能完成既定的奪冠目標，但從澳大利亞隊、日本隊、韓國隊身上學習到了不少優秀經驗，希望未來能夠向更多強隊看齊。 宮魯鳴在此次總結會上透露，著眼於奧運周期的長遠備戰目標，隊伍將於8月18日-10月18日再次集訓。在總結經驗的基礎上，球隊將精選集訓人員，搭配陣容結構，明確主攻方向，繼續強化專項身體素質，全面發展個人技術特點和能力，提升戰術素養高水平和高位擋拆攻防對抗水平，確保大賽心理素質的穩定發揮。 中國女籃主教練宮魯鳴賽前指導張子宇。記者 陳驥旻 攝 U19男籃世界盃方面，中國隊以2勝5負的戰績最終排名賽事第13名。 小組賽中，中國隊沒能迎來勝利，先後負於加拿大、德國和斯洛維尼亞隊。淘汰賽中，中國U19男籃以86:99不敵紐西蘭隊，無緣八強。9-16名排位賽，中國隊不敵法國隊。13-16名排位賽，中國隊97:78擊敗約旦隊，獲得賽事首勝。面對喀麥隆隊，中國U19男籃在末節實現逆轉，最終鎖定第13名。 這支U19男籃擁有朱正、張博源、郇斯楠、陳家政等多位天賦出眾的球員，但最終的成績並不盡如人意。比賽中，中國隊在防守端問題較大，尤其是籃板球方面在多場比賽中全面落入下風。 主教練曲紹斌同樣談到了這兩點，他表示，運動員和教練組再次深刻認識到世界籃球的飛速發展，為今後進一步縮小差距明確了更加清晰的方向。 著眼未來，曲紹斌坦言，隊伍要不斷向最強的球隊學習、與最強的球隊比賽，教練員更要積極學習國際先進理念，接軌世界籃球的同時，努力打造中國籃球的自身風格和特點。 曲紹斌。圖片來源：中國籃球協會 由於張子宇「跳級」隨中國女籃出徵亞洲杯，中國U19女籃出徵世界盃的陣容發生了一定變化，球隊改打小快靈戰術。 小組賽，中國隊遭遇奈及利亞隊逆轉，無緣首勝。此後，球隊不敵葡萄牙、加拿大和美國隊，進入9至16名排位賽。 首輪排位賽中，中國隊經過加時險勝捷克隊，取得賽事首勝。此後，中國U19女籃惜敗以色列隊，落入第11名爭奪戰。憑藉冉珂嘉、李雨汧等人的出色發揮，中國隊最終大勝奈及利亞隊。 整體表現上，中國U19女籃進攻擁有亮點，但持續性不足。防守端給予對手的壓力仍有待提升。 王桂芝。圖片來源：中國籃球協會 中國U19女籃主教練王桂芝表示，隊伍通過比賽認識到了與世界強隊之間的差距。本次比賽，雖然球隊缺少了內線的強力支柱，但冉珂嘉、李雨汧在外線的火力輸出仍令人眼前一亮。深耕青訓多年的王桂芝對於年輕球員的表現給予了肯定，經歷了從緊張到適應、再到自我認知與成長的蛻變過程，多名球員已初步具備成為國家隊後備人才的潛質。 對於未來球隊建設，王桂芝表示，青年隊要嚴抓紀律與團隊管理，提升集訓與訓練質量，保持賽練節奏和高水平比賽機會，為中國女籃輸送高質量後備人才。(完)
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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