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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