亞洲最大挖泥船下水
2026-01-14 23:00 8,182次浏览成都8月11日電(記者 國璇) 第12屆世界運動會潛水項目11日在成都結束全部比賽，中國隊以6金1銀1銅收官。有驚喜，也有遺憾，主場進行的高水平作戰為中國潛水隊的未來發展提供了寶貴經驗。 本屆世運會潛水項目設有蹼泳、自由潛水和殘疾人自由潛水三個分項。胡瑤瑤、舒程靜、許藝川、謝文敏以1分07秒99的成績奪得女子4×50米水面蹼泳接力冠軍，並打破世界紀錄。四人還在前一日摘得女子4×100米水面蹼泳接力金牌。單項方面，女子100米水面蹼泳項目世界紀錄保持者胡瑤瑤此次收穫銀牌，張思騫在男子50米屏氣潛泳摘銅。 中國蹼泳隊以2金1銀1銅結束了成都世運會的徵程。和上一屆美國伯明罕世運會的5金4銀1銅相比，中國隊此次的成績稍顯遜色。在中國蹼泳隊教練陽向斌看來，中國隊在接力項目捍衛了傳統優勢，但在單項方面，由於環境不適應、心態緊張等因素，中國選手未能發揮出最佳水平。此外，匈牙利隊和德國隊等歐洲勁旅此次位居金牌榜前列，並打破多項世界紀錄，是中國蹼泳隊在人才培養模式等方面值得學習的對象。 以老帶新的堅守與傳承，是中國蹼泳隊奪金的重要原因。此次中國蹼泳隊共有8名選手參賽，只有許藝川和舒程靜是「90後」，兩人分別是世運會的「四朝元老」和「三朝元老」。 在家門口升國旗、唱國歌，兩位老將賽後百感交集。舒程靜說，保持競技狀態不是一件容易的事，所以格外珍惜每次比賽機會。「我很希望自己以後還能再拿出好成績為國效力，但也希望『後浪』能把我們拍下去。」 女隊中年齡最小、首次參加世運會的謝文敏實現了奪金和打破世界紀錄的目標，她表示從前輩身上學到了大賽經驗，在比賽中心態更輕鬆，也希望未來繼續取得突破，讓更多人了解和喜愛蹼泳。 本屆世運會，自由潛水和殘疾人自由潛水首次成為正式比賽項目，也是中國首次選派殘疾人運動員參賽。其中，18歲中國小將龍鄧喜收穫殘疾人自由潛水男子動態有蹼FFS1-FFS2和動態無蹼FFS1-FFS2兩枚金牌。黃靖秋和黃詩雨分獲女子動態無蹼FFS1-FFS2和女子動態有蹼FFS1-FFS2金牌。 中國殘疾人自由潛水隊領隊代青松認為，4枚金牌的好成績展現出中國殘疾人運動員自強自立、奮勇爭先、突破自我和為國爭光的精神。 中國潛水隊領隊蘇科表示，成都世運會潛水項目的增項適應了近年來國內外水上運動持續升溫的趨勢。無論是蹼泳的「速度與激情」，還是自由潛水的「堅韌與耐力」，都展現了人類對水的喜愛和對挑戰極限的不懈追求。 蘇科說：「儘管潛水是非奧項目，但群眾基礎不斷擴大。國際潛水界也在爭取潛水項目進入奧運會。相信在專業隊的加持和民間熱情的推動下，中國潛水會迎來更好的春天。」(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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