甘肅榆中初步制定過渡重建方案
2025-12-09 19:37 5,823次浏览成都8月13日電 題：舌尖上的世運：「中國味」圈粉「世界胃」 作者 王利文 賀劭清 袁牟知博 紅油在餐碗裡輕輕晃出漣漪，巴拿馬柔術運動員阿羅塞梅納·雅克琳盯著碗裡的紅油抄手，先用勺子舀起一勺湯試探，辣得吐舌卻又忍不住再嘗。這樣的鮮活場景，正在成都世運村和成都的街頭巷尾不斷上演。當來自世界各地的味蕾與中式美食碰撞，一場跨越國界的「舌尖對話」正酣。 8月6日晚，成都世運會外籍運動員等在成都望江樓公園品成都蓋碗茶。 記者 安源 攝 成都世運村餐廳的蒸汽裡，藏著生動的舌尖對話。每日供應的數百種餐食中，回鍋肉、宮保雞丁的鮮香與地中海風味、歐陸經典菜餚交織。「龍抄手是我來成都就愛上的寶藏！」在世運村餐廳負責餐飲服務的寮國志願者安吉推薦道，除了享譽海外的火鍋、麻婆豆腐等「美食明星」，更多地道本地滋味正悄然俘獲「世界胃」。 泰國體操教練帕廷亞·汶亞克對此深有感觸。在成都嘗到辣中帶著微妙酸甜的魚香肉絲、焦香味層層遞進的甜皮鴨後，他刷新了對川菜的認知，「和泰國川菜館完全不同，這裡的辣帶著層次」。 世運村周邊的火鍋店成了外籍參賽人士解鎖「四川熱情」的首選。火鍋翻滾間，不同語言的歡笑聲混著蒸汽升騰。有人舉著毛肚研究「七上八下」的涮燙技巧，有人把黃喉誤認成「海裡的神秘食材」，還有人特意點上特辣鍋底，用大汗淋漓感受四川的「熱辣滾燙」。 而火鍋店旁的四川特產店，成了這份熱情的「見證者」。店員餘思函記得，一位美國運動員抱著成堆花椒和火鍋底料約好次日再來：「要把這刺激又迷人的味道帶回家。」 8月6日晚，成都世運會外籍運動員等在火鍋巴士上品成都火鍋。 記者 安源 攝 餐桌之上，飲食方式的碰撞更添趣味。一家中餐廳裡，西北牛肉麵的湯碗剛見底，奧地利手球隊運動員們的目光又盯上了剛出鍋的水餃，褶子捏得像花瓣，旁邊一小碟辣椒油蘸料正冒著細密的泡。用五天時間練熟了筷子的隊醫馬丁·倫普鮑爾輕巧一挑，水餃穩穩落進蘸碟，小口咬開，牛肉鮮香混著湯汁迸發，在舌尖留下回甘，「我們想嘗試更多新鮮的美食，通過這些味道，我們正一點點靠近中國文化」。 這樣的味覺探索，時有上演。荷蘭籍體操技巧評判員魯道夫·克洛彭布爾嘗過紅糖餈粑後，暫時「拋棄」了鍾愛的小籠包：「這米做的甜食軟軟糯糯，是從沒嘗過的奇妙味道。」 巴拿馬柔術運動員阿羅塞梅納·雅克琳在體驗多種四川滋味後坦言，最情有獨鐘的還是麻辣味型，「因為它最能代表四川的熱情與活力」。 餐桌外，零食袋裡也藏著驚喜。烏克蘭蹼泳選手季莫申科·葉夫赫妮婭對著辣條、瓜子等「中國零食」兩眼放光，裝滿一包打算帶給媽媽：「了解一個國家，就得從它的味道開始。」 從世運村的一粥一飯到街頭巷尾的煙火升騰，各代表團成員在味蕾雀躍中讀懂成都的包容。一口口來自東方的滋味成了文化橋梁，讓「世界胃」在鮮香裡共鳴，在滋味中相知。(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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