（抗戰勝利80周年）抗日誌士後人福州捐贈抗戰文物
2026-02-27 19:01 3,451次浏览8月12日下午，成都世運會跑酷項目在興隆湖湖濱廣場戶外賽道進行。賽場上，運動員翻越高牆、騰躍欄杆的身姿如行雲流水，但令人意外的是，這項看似「一錘定音」的競速賽中，竟暗藏一條允許選手「後悔一次」的規則——「二跑」規則。在女子競速資格賽/預賽第一輪中，墨西哥選手OLSON Raquel就使用了這一規則。 這個追求速度和創意的賽場上，運動員居然真的可以「反悔」再來一次，那麼「二跑」規則到底是什麼呢？對此，參賽的中國跑酷選手富思達為記者進行了揭秘。 「二跑僅在預賽中存在，如果對第一次預賽的發揮不滿意，就可申請重新比賽。」富思達回憶，他曾在全國跑酷錦標賽中使用過該規則，彌補了第一次預賽的失誤，成功進入決賽並獲得季軍。據介紹，跑酷運動員第一次出發後，如在賽中摔倒等情況導致比賽落後，即可舉手向裁判示意，申請重新出發。出發順序排在該組別最後一名。 「二跑」規則通過賦予運動員「糾錯權」，顯著提升了預賽階段的公平性與競技張力。運動員需快速決策是否啟用該規則，並承擔相應風險，這也成為跑酷賽事中策略博弈的重要環節。經過第二次比賽，墨西哥選手OLSON Raquel最終以45.34分的成績獲得預賽第6名的成績，成功晉級女子競速決賽。 記者了解到，跑酷起源於20世紀90年代的法國巴黎，於2006年進入中國，並於2022年首次亮相世界運動會。成都世運會，跑酷設競速和自由式2個小項，賽程為2天，共有24名運動員參賽。跑酷比賽場地由賽臺、跑道、障礙物和腳手架組合而成。賽臺尺寸為14米×42米，上設2條平行跑道，每條跑道上有至少8個障礙物及至少2個腳手架。 競速賽的比賽形式為計時跑，由2名運動員在兩條平行且布置相同的賽道上同時進行。從運動員出發到抵達終點期間連續計時，用時短者獲勝。 自由式比賽要求運動員在規定的時間區間內，利用障礙物來展示技巧、風格和創造力。比賽最佳完成時間為45秒，若比賽時間超過45秒，超時完成的難度動作將不再記分。若運動員在比賽開始後的20秒以內結束比賽，將會被扣分。比賽通常由6名裁判基於完成度和難度兩個維度進行打分。 其中，完成度又基於安全性和流暢性兩個維度進行打分：安全性要求運動員在移動過程中保持動作安全且利落，結束時雙腳著地安靜而有控制力；流暢性要求運動員的動作銜接流暢，沒有停頓、頓步和猶豫。難度方面要求動作難度越高越好，三個最高難度評分相加為難度的最終評分。
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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