不忘！80年前的今天 日本無條件投降！
2026-01-10 21:09 8,817次浏览新華社成都8月9日電(記者肖亞卓、高萌)「不、不、不……我可捨不得(把徽章)送人。」在成都世運會體育舞蹈拉丁舞項目奪冠後，德國名將莫申斯卡捧著金牌笑著說，像個護著心愛玩具的小孩。 8日晚在城北體育館進行的世運會拉丁舞比賽中，莫申斯卡與搭檔巴蘭毫無懸念地奪得冠軍。在多次拿到世錦賽、歐錦賽以及德國國內的賽事冠軍後，這次奪冠為他們本就星光熠熠的職業生涯又增添了濃墨重彩的一筆。 除了冠軍的榮耀之外，讓這對組合格外珍惜的還有那枚別具匠心、充滿成都當地元素的「竹光」獎牌。 「(這枚獎牌)很特別，你可以打開它，上面寫有The World Games，還有熊貓的形象，這就非常有紀念意義，因為它體現了這座城市的文化，我們帶走的不僅是金牌，也是關於這座城市的美好回憶。」莫申斯卡說。 這枚「竹光」最引人注目的突破在於內部結構的設計——向左翻開獎牌正面，有一枚獨特的金屬徽章，徽章一面是靈動的川金絲猴「錦仔」，另一面是太陽神鳥環繞成都世運會標識。這一巧思生動詮釋了「分享」的理念，獲獎者可以將徽章取下，贈予家人或朋友，讓榮譽與喜悅傳遞延續。 當被問到有沒有想好要把這枚徽章送給誰時，莫申斯卡立刻搖頭，「我可捨不得。」轉念一想，她又說：「不過我倆生活在一起，可能只留一枚徽章也可以，也許我們會(將一枚徽章送人)。」 這時，搭檔巴蘭接過話茬，笑著說他非常重視青年舞者的成長，喜歡看到年輕人不斷進步、讓體育舞蹈觸及更多領域。「如果有機會送出去，我們會選一個不錯的賽事或者項目，或者送給我們看好的年輕舞者，讓這份榮譽去激勵他們。」 對於中國，巴蘭與莫申斯卡充滿親切感。兩人笑著告訴記者，他們來中國可能已經有「50次」。不僅是參賽，也進行過表演和教學。2024年無錫舉行的拉丁舞世錦賽上，他們第四次奪冠，成為這項賽事歷史上奪冠次數最多的組合。 「成都我們也已經來了很多次，感覺這是一座可以帶給我們幸運的城市。」巴蘭說，「我們在這裡總能感受到觀眾的熱情和喜愛，這也讓我們跳得更放鬆、更投入。」 本屆世運會，中國隊組合閻棒棒/杜玉君歷史性地進入決賽，最終以微弱劣勢位居第四名，距離領獎臺僅有一步之遙。巴蘭和莫申斯卡看到了中國體育舞蹈近些年的快速進步，也樂於見到有更多的中國舞者帶給世界舞臺新的活力與驚喜。 「巧合的是，閻和杜在德國的舞蹈老師也是我們的舞蹈老師，所以我們很有淵源。我們看到了他們這些年的進步，也希望未來他們能繼續實現這樣的突破，用他們的舞蹈去打動世界。」巴蘭說。
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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