兩部門緊急預撥1.7億元支持蘇渝貴甘等7省市應急搶險救災
2026-01-11 21:31 5,961次浏览成都8月10日電 題：成都世運會新疆志願者：讓中國的溫暖與世界的精彩相遇 記者 賀劭清 「希望用最真誠的微笑迎接五湖四海的朋友，讓中國的溫暖與世界的精彩在成都相遇！」10日下午，成都世運會擲準飛盤項目頒獎現場，西南民族大學維吾爾族女生艾麗菲熱·木沙江引導獲獎運動員走上頒獎臺。儘管頒獎流程僅有十多分鐘，但這位新疆姑娘在禮儀老師的悉心指導下，已認真籌備了近一個月。 7月30日，艾麗菲熱·木沙江(前排右二)參與成都世運會志願者禮儀培訓。 西南民族大學供圖 據了解，成都世運會共有來自116個國家和地區的6679名運動員、隨隊官員、技術官員參賽，是世運會歷史上規模最大、人數最多的一屆。 為保障賽事順利推進，8600餘名賽會志願者活躍在競賽場館、世運村、主媒體中心、機場、酒店等各個角落。漢族、壯族、回族、維吾爾族、土家族、蒙古族、朝鮮族、傣族、羌族等多民族青年在此匯聚，以志願服務為橋促進文化交流，向世界展示中國大學生的青春風採。 為確保頒獎環節「零失誤」，艾麗菲熱·木沙江不僅進行了基礎體能訓練，還反覆練習託盤持物20分鐘、標準引導手位等專業技巧，每個動作都精益求精。 「剛開始覺得有些枯燥，但看運動員們日復一日將一個動作練到極致，才得以站上賽場，我就有了堅持的動力。」艾麗菲熱·木沙江說，運動員的拼搏精神，激發了她挑戰自我之心，也讓心中的信念愈發堅定。 對艾麗菲熱·木沙江而言，世運會的收穫遠不止此。和她一同參加禮儀培訓的，還有漢族、回族、土家族、蒙古族、羌族的同學。培訓、志願服務期間，各民族志願者朝夕相處，結下了深厚情誼，也更深刻地理解了「奉獻」與「責任」的分量。 同在西南民族大學的維吾爾族女生麥日耶姆古麗·馬木提，是成都世運會開幕式主場館的志願者。「開幕式上充滿中國元素的絢爛煙花，還有中國隊入場瞬間，現在想起來仍心潮澎湃，身為中國人的自豪感油然而生！」開幕式當天，麥日耶姆古麗·馬木提和其他志願者在現場見證了這一時刻，並拍下煙花照片第一時間分享給父母。 麥日耶姆古麗·馬木提(左二)在成都世運會志願服務資料圖。 西南民族大學供圖 麥日耶姆古麗·馬木提不僅是本屆世運會的志願者，她還曾擔任成都大運會火炬手。她回憶，自己的志願者夢萌芽於北京冬奧會——看到北京冬奧會志願者展現出的青春向上風採後，對志願工作心生嚮往，渴望為祖國舉辦的大型賽事貢獻力量，也藉此拓寬視野、提升團隊協作能力。 世運會期間，麥日耶姆古麗·馬木提還承擔了志願者餐包打包工作，她笑稱自己是「志願者的志願者」。「這段經歷讓我明白，每個人的幸福生活背後，都有許多人在默默無私付出。」麥日耶姆古麗·馬木提說，成都世運會的志願服務時光，必將成為她人生中最珍貴的記憶。(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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