成都8月13日電 (王利文 邢翀)成都世運會13日產生21枚金牌,中國隊在撞球、跑酷收穫三金,白雨露、韓雨分別奪得女子斯諾克和女子花式撞球冠軍,前體操名將商春松在跑酷女子自由式奪冠,成就了她在該項目上的大滿貫。 撞球項目展開三場女子決賽較量。世錦賽冠軍白雨露以總比分2:0戰勝泰國新星那魯差,為中國隊摘得本屆賽事撞球項目首金。世運會女子斯諾克為三局兩勝制,且為6紅球賽事,白雨露表示,第一次代表國家參加綜合性運動會,與個人職業賽有很大不同,「我覺得國家的榮譽是高於一切的」。 8月13日,在2025年成都世運會女子斯諾克6紅球決賽中,中國選手白雨露獲得金牌。圖為白雨露在比賽中。 記者 田雨昊 攝 韓雨在女子花式撞球的奪冠經歷頗為驚險,開局後雙方比分緊咬,第11局菲律賓選手森特諾憑藉快準打法以6:5反超並率先拿到賽點,隨後韓雨抓住對手失誤精準出杆,追平局分後又在決勝局以7:6反敗為勝。 韓雨在2023年的世界10球女子錦標賽決賽就與森特諾相遇,當時以5:9不敵對手。此役「復仇」,韓雨表示,堅信只要比賽未結束就有機會翻盤,「一切都是最好的安排」。 42歲的荷蘭老將特蕾澤·科爾姆彭豪威爾摘得撞球女子三庫開倫冠軍。此外,中國選手劉莎莎、唐春曉分獲女子花式撞球與撞球八球混合銅牌。 跑酷女子自由式賽場是一大焦點,中國女子體操隊前隊長商春松以24.7分斬獲該項金牌。商春松曾率隊奪得裡約奧運會體操女團銅牌,退役後她轉戰跑酷,去年接連奪得法國世界盃、日本世錦賽女子自由式冠軍。此次在成都奪冠,她實現跑酷這一非奧項目的大滿貫。 8月13日,在2025年成都世運會跑酷女子自由式決賽中,中國選手商春松奪得冠軍。圖為商春松在比賽中。 記者 張浪 攝 不過當日決賽出現了插曲,商春松原本獲得22.7分排名第二。頒獎儀式前,裁判組更改了她的成績,將完成分提高了兩分,商春松最終以24.7分奪冠。這是因為場地有盲區,裁判組身處高視角無法看清商春松的一個動作,所以給了3分的扣分,經技術委員會和裁判組集體討論及視頻回放後,對打分進行了調整。 商春松說,希望藉助這枚金牌推廣中國的跑酷運動,此外她在等待跑酷進入奧運會的那一天,渴望再代表中國隊參加奧運會。 速度輪滑公路賽收官,中國選手郭丹、潘郅遠在女子、男子15000米淘汰賽中均排名13,兩項目冠軍都為哥倫比亞選手。參與100米爭先賽的張振海、周晴均止步預賽,西班牙選手和薩爾瓦多選手分獲男女組冠軍。 上月獲得亞洲杯亞軍的中國女壘迎來本屆世運會首秀,小組賽首戰以1:3不敵荷蘭隊。這支經歷技戰術革新、不斷積累經驗的隊伍此次目標直指獎牌。不過組內對手實力強勁,中國女壘任務艱巨。 軟式曲棍球進入決賽較量,瑞典隊與芬蘭隊分獲男女組冠軍,前者實現世運會三連冠,後者則首次在世運會登頂。首次組隊參賽的中國隊在男子項目中位居第八。 野外射箭反曲弓比賽,義大利和斯洛伐克選手分獲男女組冠軍。中國小將崔敬軒和鮑鈺寧分別在前日的男女組淘汰賽中惜敗對手,未能闖入四強。 浮士德球兩項冠軍被巴西隊包攬,巴西女隊以3:2逆轉戰勝上屆亞軍瑞士女隊,巴西男隊以3:0完勝德國男隊。浮士德球又稱拳頭球、草地排球,比賽近似於排球和網球「合體」。傳統強隊德國隊此役表現欠佳,女隊收穫銅牌、男隊摘銀。中國隊未參加本屆賽事,但藉助成都世運會,這項誕生於義大利的小眾運動走入中國觀眾的視野,有望成為大眾運動休閒的新選擇。 目前成都世運會賽程已過三分之二,中國隊以21金6銀4銅繼續領跑金牌榜,德國隊收穫15金13銀13銅,烏克蘭隊超越義大利隊,以11金9銀6銅排名金牌榜第三,義大利隊則以10金16銀16銅暫居第四。 14日成都世運會將產生35枚金牌,中國隊有望在撞球男子斯諾克、八球混合和攀巖速度賽衝金。肖國棟將力爭為中國隊取得世運會男子斯諾克首金。張泰藝將亮相八球混合決賽。攀巖賽場,世界盃冠軍龍見國、奧運銀牌得主鄧麗娟將領銜出場。(完)
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕,作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱,他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場,原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗,被裁判視作背後惡意衝撞,「它只會看球、場地」。 據悉,參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用,三名首發一名替補,少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影,實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累,都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩,而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點:「機器人的運控,就是運動能力、步態這些,下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法,都是機器人能踢球的基礎;上半身則是感知,主要是視覺,能不能看得準,看得準才能踢得準;最後是決策,就是在什麼情況下用什麼樣的動作,怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節,透出相似的技術打磨縮影:來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹,比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數,還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露,他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去,其中包含視覺、動作、策略等細節,都是為實戰而做的準備。 在現場,你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人,二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連,這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦,人類基於這些數據進行調優。當然,在比賽的時候,這些機器人都需要放開繩子,自主發揮。但考試並不一帆風順,呂明向北京商報記者進一步分析稱,如果機器人的視覺不行,那就看不清、定位不好、踢不準;如果決策不行,該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加,強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔,有的因決策失誤放棄防守猛衝前場,最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」,每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑,興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰,意義何在?答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋:「你看他有那種橫移的,像螃蟹步,這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐,未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到,這些機器人很多是一天要踢四場比賽,在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作,摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用,可自我調整的硬體性能,正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限,也可通過更複雜的算法解決,把環境感知數據練好,未來就能分清水杯、遙控器和毛巾,避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露,他們賽前僅用不到兩個月準備,依託的正是廠商提供的開源基礎平臺;呂明也向記者表示,現在其實還很難談比賽質量,更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步,加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程,對機器人有理解,再有興趣去研究,畢竟做運控、做感知、做策略,理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生,現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼,看得出他們確實很高興,像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態,正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中,有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門,然後球就徑直跨過半場,滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化,不可能是一蹴而就的爆發,需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值:「我們會持續做相關的解決方案,掌握的數據越來越多,機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展,比賽只是其中一種形式,也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力,讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性,正在編織一張技術網絡:硬體耐用性達標了,機器人才能走進真實場景;算法識別準了,才能理解人類需求;多模塊協同順了,商業化落地才有底氣。 或許十年後,當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時,它們的運動神經和大腦邏輯,最早正是在這場笨拙的足球賽裡,被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影,正在用成功或失敗的動作,攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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