華裔學生的安徽研學奇遇記 一條魚讀懂徽文化
2026-02-07 12:19 8,894次浏览成都8月10日電 題：「海歸」隊長彭靜：以體育之名尋根 為熱愛「最後一舞」 作者 單鵬 綠茵場上，棍網球運動員如離弦之箭疾馳。中國女子棍網球隊隊長彭靜快速突破防守隊員，揮棍勁射，球應聲入網，看臺瞬間沸騰……10日，成都世運會女子棍網球第7名爭奪賽，彭靜為中國隊打入了兩粒精彩進球。 「能在最後一場進球特別開心。賽前教練讓我多拿球、多射門，今天終於做到了。」賽後她難掩激動。 彭靜1992年出生於中國湖北，2歲隨父母移居美國。15歲時，她拿起棍網球球桿，自此與這項運動相伴18個年頭。比賽之餘，彭靜的工作是在美國明尼蘇達州運營青少年春季棍網球聯賽及錦標賽。 她與中國隊的緣分，始於2019年某個深夜發給當時中國隊教練的一封自薦郵件：「你好，我是Jing，華裔美國人，打中場，不知道有什麼可以幫上忙」。短短幾行字，幾周後便把她帶進了中國隊的訓練營。 8月9日，中國女子棍網球隊在小組賽迎戰加拿大隊。圖為中國隊隊長彭靜在比賽中。 記者 安源 攝 6年來，彭靜時常往返兩國。回中國集訓和比賽的日子，讓她深切感受到文化根脈的牽引。小時候，彭靜的父母以「自律、奉獻」要求她，彭靜總覺得這套中國式教育與身邊的美國同學格格不入；可越長大，彭靜越能欣賞中國文化裡那份克己與擔當。她曾在採訪中談道，身披中國隊戰袍，是一種文化歸屬，「我想讓更多像我這樣的『異鄉人』知道，無論身在何處，永遠可以找到屬於自己的『家』」。 在成都世運會，6年前那封深夜郵件仍在迴響——彭靜以隊長身份率領年輕的中國隊徵戰。8支參賽隊中，除東道主中國隊外皆是世界勁旅。彭靜把這次寶貴的參賽資格稱為「一生只有一次的機會」。賽前，她特意提前1個月從美國飛回國內，把在美國學到的比賽體系、戰術理解和訓練理念向年輕隊員傾囊相授。 3場小組賽，中國隊先後不敵英國隊、日本隊和加拿大隊。10日的比賽中，中國隊以5:19不敵愛爾蘭隊，最終位列第8名。「我們本希望最終分差能更小一些。無論如何，每個人都拼盡了全力。」彭靜認為，成都世運會是一次難得的歷練，「對手那種快速流暢的傳球配合，正是我們要追趕的。」 棍網球是2028年洛杉磯奧運會正式比賽項目之一。這項起源於北美印第安部落的運動，在中國仍屬小眾項目。但彭靜欣喜地發現，在奧運帶動下，參與棍網球的中國青少年正在增多。她的部分隊友在上海、北京等地擔任教練，希望在青少年中發掘更多好苗子。 成都世運會或是彭靜最後一次代表中國隊出戰世界大賽，她坦言計劃暫別賽場、回歸家庭。而談及3年後的洛杉磯奧運會，她眼中又閃爍起期待：「如果有機會，我當然非常想試一試。」(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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