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2025-11-21 17:22 2,249次浏览拉薩8月13日電 題：從山谷走向領獎臺 次旦玉珍的滑雪登山逐夢路 作者 李林 一次次登山爬坡、快速下滑訓練，中國滑雪登山運動員次旦玉珍並未感覺疲憊，她很享受登山觀景和下滑帶來的速度感。從家鄉西藏山南市隆子縣走出來的次旦玉珍，近年來在滑雪登山國際賽事中嶄露頭角，目前她正在全力備戰下一場賽事，目標直指更高的國際舞臺。 圖為2023年2月，次旦玉珍參加青年世界盃比賽。(資料圖)次旦玉珍供圖 隆子縣地處喜馬拉雅山脈東段北麓，平均海拔3800多米。次旦玉珍小學時，便有早起跑步的習慣。2016年，她正式進入當地體校，開始練習摔跤和跑步，打下了紮實的體能基礎，那時她10歲。2019年，練習一年的競走後，她「轉行」學習滑雪登山，開啟了全新的運動生涯。 「轉行」之初，次旦玉珍對滑雪登山這項運動幾乎一無所知，但她很快投入了系統性的訓練。「剛開始對我來說，最難的是掌握平衡，其次是轉彎。」次旦玉珍回憶道，「下滑時速度很快，需要精準控制滑板，前期花了不少時間適應。」在教練的耐心指導下，她逐步掌握了技術要領，並逐漸愛上了這項融合攀登與滑雪魅力的運動。 她的努力很快結出碩果。2023年2月，次旦玉珍首次參加比賽，就在青年世界盃比賽奪得U18組個人越野賽和垂直競速賽冠軍。同年3月的世錦賽，她在U18組別兩個項目奪金，在同年齡層展現出世界水平。 2025年哈爾濱亞冬會滑雪登山女子短距離決賽中，次旦玉珍以2分55秒88的成績奪冠。她回憶說，短距離比賽包括穿板攀登、菱形障礙、背板攀登和下滑等，比賽過程需要分配好自己的體能和速度。「在腿開始有乳酸的時候，我在心裡想一定要拿到金牌。」 從雪山腳下的小女孩到國際賽場的冠軍選手，次旦玉珍從未覺得訓練是枯燥或痛苦的。「向上攀登的過程會有一個目標，抵達這個目標可以看到很好的風景。下滑時，如果掌握好速度，會特別享受那種自由的感覺。」她笑著說。 「我也希望，每個人都能去享受那種自由的感覺。」次旦玉珍說，隨著自己一次次獲得榮譽，家鄉很多人都希望自己的孩子也嘗試冰雪運動，支持他們通過運動鍛鍊身體。次旦玉珍的小妹喜歡跳舞，堅韌不拔、敢於攀登，姐姐的優秀品質成為她學習舞蹈路上的指明燈。 近年來，西藏冰雪運動迎來快速發展期，青少年參與冰雪運動人數增多，冰雪運動場地和設施不斷完善。西藏立足獨特的地理氣候條件，創新思路舉措，加大投入力度，發揮體育援藏優勢，加強冰雪運動交流合作，以越野滑雪、滑雪登山為重點項目，推進高原特色體育事業發展。 「真希望有更多人支持、參與冰雪運動。」次旦玉珍從青藏高原的雪山到世界各地的雪山，在一次次訓練、比賽中，看到了自己的不足，更在與各國運動員的比賽交流中，學習了成熟的技術、找到新的訓練方向。 一次次的攀登、一次次的滑行，對次旦玉珍而言，滑雪登山不僅是競技，更是一種熱愛。「我希望未來能走得更遠，站上更高的領獎臺，也讓更多人了解滑雪登山，一起感受這項運動的魅力。」(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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