(成都世運會)中國小將白雨露奪得成都世運會女子斯諾克6紅球冠軍

2026-02-05 00:43 2,547次浏览

  餐廳裡頓時忙亂起來,這時一名11歲的小女孩迅速走到被卡女子身後,雙臂環其腰腹,節奏精準地連續衝擊上腹。30秒標準動作,卡在氣道的三粒珍珠都吐了出來。   11歲女孩胡紫涵在餐廳用海姆立克急救法救人的事跡,在社交媒體上引發熱議。人們在讚嘆小女孩沉著冷靜的同時,更應該思考一個更深層的問題:為什麼在危急時刻,現場只有這個11歲的孩子掌握了救命技能?   科學普及不能止步於「知道」,更要落實為「做到」。數據顯示,我國每年因氣道異物梗阻導致的意外死亡超過3000例,其中90%發生在醫院外。海姆立克急救法作為應對氣道梗阻的標準救治方法,其操作要領並不複雜,一個11歲的孩子都能熟練掌握。但令人遺憾的是,在事發現場,除了胡紫涵,其他成年人都束手無策。這種「知識懸浮」現象,正是科普工作重理論輕實踐的典型表現。   科普工作的「最後一公裡」障礙,首先體現在培訓方式的脫節上。當前很多急救培訓仍停留在「你講我聽」的傳統模式,缺乏情景模擬和實操演練。胡紫涵之所以能臨危不亂,關鍵在於遼寧省紅十字會的培訓採用了「理論+示範+實操」的三維模式。這種「做中學」的方式,讓急救知識真正轉化為肌肉記憶。反觀大多數成年人,可能都在電視或網絡上見過海姆立克急救法的演示,但因為沒有實際操作經驗,關鍵時刻就成了「紙上談兵」。   其次,科普資源的分布不均加劇了「知識鴻溝」。胡紫涵作為紅十字青少年宣講團的成員,獲得了系統的急救培訓機會。但這樣的優質科普資源,在廣大基層仍然稀缺。中國科協的調查顯示,我國具備基本急救知識和技能的人口比例不足1%,遠低於發達國家30%的平均水平。這種資源分配的不平衡,使得科學知識難以普惠大眾。   更值得反思的是社會認知的偏差。在很多人看來,急救是專業人員的事,普通民眾「知道就行」。這種認知誤區直接導致了公眾的被動心態。事實上,從心臟驟停到氣道梗阻,急救的「黃金時間」往往只有4—6分鐘,等專業救護人員趕到時常常為時已晚。胡紫涵的案例證明,普通人掌握急救技能不僅可能,而且必要。   打通科普「最後一公裡」,需要多方發力。教育部門應將急救培訓納入中小學必修課程,抓住青少年學習能力強的黃金期;社區和企事業單位要定期組織實操培訓,讓成年人有機會補上這一課;媒體平臺則要創新傳播方式,通過短視頻、互動遊戲等形式降低學習門檻。最重要的是要建立激勵機制,讓像胡紫涵這樣的「平民英雄」獲得應有的社會認可。   胡紫涵救人的30秒,照見了科普工作的短板,也指明了改進的方向。當科學知識真正「飛入尋常百姓家」,轉化為普通人的實際行動能力時,我們的社會才能織就一張更牢固的安全防護網。

  世界人形機器人運動會將於8月14日開幕,作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱,他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場,原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗,被裁判視作背後惡意衝撞,「它只會看球、場地」。   據悉,參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用,三名首發一名替補,少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。   在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影,實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累,都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。   技術的綜合考試   機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩,而是給技術能力搭了個實戰考場。   加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點:「機器人的運控,就是運動能力、步態這些,下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法,都是機器人能踢球的基礎;上半身則是感知,主要是視覺,能不能看得準,看得準才能踢得準;最後是決策,就是在什麼情況下用什麼樣的動作,怎麼樣去做接下來要做的動作。」   賽場邊各支隊伍的備賽細節,透出相似的技術打磨縮影:來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹,比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數,還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露,他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去,其中包含視覺、動作、策略等細節,都是為實戰而做的準備。   在現場,你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人,二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連,這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦,人類基於這些數據進行調優。當然,在比賽的時候,這些機器人都需要放開繩子,自主發揮。但考試並不一帆風順,呂明向北京商報記者進一步分析稱,如果機器人的視覺不行,那就看不清、定位不好、踢不準;如果決策不行,該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加,強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔,有的因決策失誤放棄防守猛衝前場,最終被踢成大比分的慘敗。   但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」,每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。   為應用試金   或許有人疑惑,興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰,意義何在?答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。   呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋:「你看他有那種橫移的,像螃蟹步,這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐,未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。   呂明還提到,這些機器人很多是一天要踢四場比賽,在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作,摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用,可自我調整的硬體性能,正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。   前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限,也可通過更複雜的算法解決,把環境感知數據練好,未來就能分清水杯、遙控器和毛巾,避免服務場景中的烏龍。   參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露,他們賽前僅用不到兩個月準備,依託的正是廠商提供的開源基礎平臺;呂明也向記者表示,現在其實還很難談比賽質量,更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步,加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程,對機器人有理解,再有興趣去研究,畢竟做運控、做感知、做策略,理論和實踐是很不一樣的。」   每次有進球發生,現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼,看得出他們確實很高興,像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態,正在培育未來的開發者群體。   慢功夫裡的大未來   比賽當中,有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門,然後球就徑直跨過半場,滾進對方球門。   但人形機器人產業的進化,不可能是一蹴而就的爆發,需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。   呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值:「我們會持續做相關的解決方案,掌握的數據越來越多,機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展,比賽只是其中一種形式,也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力,讓它以後能服務更多其他場景。」   這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性,正在編織一張技術網絡:硬體耐用性達標了,機器人才能走進真實場景;算法識別準了,才能理解人類需求;多模塊協同順了,商業化落地才有底氣。   或許十年後,當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時,它們的運動神經和大腦邏輯,最早正是在這場笨拙的足球賽裡,被一群學生和工程師一點點打磨出來的。   眼前跌跌撞撞的機械身影,正在用成功或失敗的動作,攢下人形機器人產業的未來底氣。   北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸

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