大灣區文化體育中心首秀火爆 超萬人現場觀賽

2025-10-23 06:49 1,574次浏览

  成都8月9日電 (記者 嶽依桐 賀劭清)「從住宿、場館到服務,一切都好。」截至目前,斯洛伐克記者塔拉比克·米哈爾(TARABIK Michal)對自己首次世運會報導之旅十分滿意。 工作中的斯洛伐克記者塔拉比克·米哈爾(TARABIK Michal)。記者 何浠 攝   塔拉比克·米哈爾的目光不僅聚焦賽場上的比拼。他告訴記者,日前自己曾與部分斯洛伐克運動員共同參訪了成都的一些歷史建築,品嘗「擔擔麵」等四川美食,還買了很多大熊貓紀念品。「此行我會努力創作很多關於成都城市建設、文化風貌的報導內容,希望能藉此機會讓斯洛伐克民眾更加了解成都、了解中國。」   這已經是瑞典記者特洛伊·亞當·麥可(TROY Adam Michael)第三次參加世運會報導。主要負責軟式曲棍球項目的他說,軟式曲棍球是瑞典除了足球以外最受歡迎的運動,也是瑞典隊的強勢項目,瑞典民眾十分關心運動員在世運會的表現。「因此我非常忙碌,但樂於助人的志願者們讓我的工作得以順利開展。」 工作中的瑞典記者特洛伊·亞當·麥可(TROY Adam Michael)。記者 何浠 攝   曾參與多場大型國際賽事報導的特洛伊·亞當·麥可說,除了做好報導工作外,他非常期待能夠有時間在成都四處走走,開啟一場文化之旅。「前幾天我去參觀了環球中心,裡面的一切都讓人驚嘆!」他期待,在了解成都現代化建設成就後,能夠更加深入地感受這座城市的歷史文化。「一方面,滿足我作為『文化迷』的願望;另一方面,也為賽場外的報導積累更多素材。」   「我第一次來中國是參加北京奧運會報導。早在2008年,北京的現代化發展、美麗的建築等就給外國媒體留下了深刻印象。」再次來到中國,匈牙利記者薩樂馬什·彼得(SZALMAS Peter)感慨道,從北京奧運會到成都大運會的18年,無論是街頭穿梭的新能源汽車,還是賽場內外形態各異的機器人,都讓他感受到中國的快速發展。 圖為匈牙利記者薩樂馬什·彼得(SZALMAS Peter)。記者 賀劭清 攝   此次成都世運會之行是薩樂馬什·彼得(SZALMAS Peter)第五次來中國報導體育比賽。他用一張照片向記者分享了家中珍藏的體育比賽紀念品:北京奧運會的帽子被掛在牆壁上,吉祥物「福娃歡歡」則被妥帖放置在木架上。「我一直保存著每一次來中國報導比賽的紀念品,它們是我最好的回憶。」(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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