杭州機場聽障志願者自製手卡解旅客問路難題
2025-10-25 05:55 9,913次浏览成都8月8日電 題：13歲「小孩姐」闖世運：壁球場上學無止境 作者 王利文 當日本壁球名將渡邊聰美的扣殺在玻璃牆震出嗡鳴，13歲的中國選手殷子媛仰頭盯著那道白色弧線，馬尾辮被汗水浸透貼在頸間。8日的成都世運會壁球場館內，比賽定格在0：3。首戰略顯遺憾，這位本屆世運會賽場上最年輕的選手向著看臺握拳比了個「繼續努力」的手勢。 壁球19世紀在英國起源，運動員在封閉式的矩形球場內，通過將球擊向牆面使對方無法合法回球得分。這項運動具有短距離衝刺、快速變向、立體空間擊球等特點，兼具爆發力與策略性，被譽為「室內運動之王」，1997年首次登上世界運動會的舞臺。 8月8日，成都世運會壁球項目開賽，13歲的中國選手殷子媛(右)迎戰日本選手渡邊聰美。記者 張浪 攝 殷子媛的世運會首秀頗具戲劇性。對手渡邊聰美不僅是目前世界排名第六的高手，兩年前還曾在日本青少年公開賽上指導過她。「當時我才10歲出頭，拿著合影看了好久。」殷子媛笑著說，賽前看到對陣表時竟有些小激動，「能抽到跟她過招，是特別難得的學習機會」。 比賽中，渡邊聰美的快節奏進攻讓殷子媛有些措手不及。「她的球路太刁鑽了，身體對抗也佔優勢，我一被撞就有點懵。」小姑娘坦言，自己原本計劃的「後場調動+突擊」戰術沒能施展，場邊教練「放開打」的寬慰讓她逐漸放鬆，「至少把平時練的都打出來了，不算遺憾」。 這位開學即將升入八年級的選手，練球已有五年。「爸爸開壁球館，我試過好多項運動，最終還是迷上了這個『小空間裡的大博弈』。」殷子媛比喻，壁球就像「運動中的西洋棋」，在球場中，既要拼速度，又要算策略，「每一拍都得動腦筋，特別有意思」。 8月8日，成都世運會壁球項目開賽，13歲的中國選手殷子媛(左)迎戰日本選手渡邊聰美。記者 張浪 攝 球拍與習題冊的碰撞，構成了殷子媛的日常。她掰著手指算：下午三點半放學後來到球館，練到晚上八九點結束，間隙扒口飯、寫會作業，周末會再加練兩三個小時。 當被問及「最小選手」的身份壓力，她擺擺手：「年齡和水平沒關係呀！隊裡的哥哥姐姐都很照顧我，我們的訓練內容也相同。」這次賽前在成都集訓的經歷，也讓她收穫了不少過招經驗。 儘管首戰失利，殷子媛仍期待著明日的遺材賽(為正式比賽早期被淘汰選手設置的附加賽事)：「放開打，比輸贏更重要的是學到新東西。」賽場外的她，剛看完可愛的大熊貓，還盼著能和開幕式上見到的遊泳名將潘展樂合張影。 對於2028年洛杉磯奧運會——壁球首次入奧的舞臺，殷子媛心嚮往之：「我想站上奧運會的賽場。」她為夢想鋪就著清晰路徑：世運會賽事一收官，便馬不停蹄趕回上海備戰下一場較量；未來幾年，徵戰PSA(職業壁球協會)衛星賽攢足實戰經驗；2026年，去闖闖英國青少年壁球公開賽，一步一個腳印實現奧運夢想。(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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