上海8月4日電(繆璐 陳惠晗)2025上海明日之星冠軍杯足球賽3日晚間在上汽浦東足球場落下帷幕,巴西豪強弗魯米嫩塞以2:0戰勝葡萄牙勁旅本菲卡,捧起這場青春版「世俱杯」的冠軍獎盃。10177名球迷在現場見證了這場高水平較量。 8月3日晚間,2025上海明日之星冠軍杯足球賽在上汽浦東足球場落下帷幕。(主辦方供圖) 今年的8支參賽隊伍覆蓋來自世界各地的頂級青訓力量。經過小組賽和淘汰賽的激烈爭奪,本菲卡與弗魯米嫩塞脫穎而出,在決賽中上演巔峰對決,弗魯米嫩塞憑藉著細膩的配合與強硬的對抗,在上下半場各入一球,最終以2:0戰勝本菲卡,成功加冕「明日之星」新科冠軍。本菲卡、切爾西、曼城、上海隊、馬賽、神戶勝利船、萊比錫RB分獲第二到八名。 8月3日晚間,2025上海明日之星冠軍杯足球賽在上汽浦東足球場落下帷幕。(主辦方供圖) 個人獎項方面,弗魯米嫩塞的卡洛斯·米蓋爾榮膺最佳球員,馬賽的賽義德·雷馬德尼亞以7粒進球斬獲最佳射手,最佳門將頒給了弗魯米嫩塞的扎菲爾·阿揚,最佳教練為弗魯米嫩塞的林多爾福·梅洛。 體育賽事是展現城市形象的重要窗口,在助推城市發展、提升全球影響力方面發揮著關鍵作用。一場成功的賽事,不僅是運動健兒們揮灑汗水、激烈角逐的競技舞臺,更是促進多元文化交融、加深國際友誼的相知相近交流橋。 連日來,2025明日之星冠軍杯足球賽的隊員們利用休賽日開啟城市探索。他們走進上海體育場,親身感受中超球迷的熱烈聲浪;奔赴斯諾克上海大師賽現場,屏息凝神欣賞心中偶像的精湛技藝,在多元賽事的體驗中沉浸式觸摸申城蓬勃的體育脈動。 在世博黃浦體育園,8支參賽隊的代表走進社區,與上海盲人足球隊及東方紅社區的足球愛好者們展開了一系列趣味互動。中外青少年們在輕鬆的遊戲中增進理解、厚植友誼,不僅讓足球成為公益落地的生動載體,也讓公益為足球文化紮根基層持續注入溫暖力量。 盛夏夜色裡,遠道而來的足球少年們登上「申城之光」號遊船,沉醉於浦江兩岸的璀璨景致。黃浦江面粼粼波光,既映照出百年外灘沉澱的歷史底蘊,也向世界展現著陸家嘴城市天際線的摩登活力。 2025年是上海明日之星冠軍杯走過的第四個年頭。作為上海自主培育的國際青少年足球品牌賽事,自2022年創辦以來,始終秉持「高站位、高規格、高水準」理念,憑藉對標國際的競技環境與服務組織,成功實現了從「培育型」到「標誌性」賽事的跨越。 四年來,明日之星冠軍杯已累計吸引了皇馬、國米、曼城、切爾西等全球近20支頂級青訓梯隊參賽,這些在家門口上演的世界級巔峰對決,有力推動了賽事社會關注度、品牌辨識度、世界能見度的持續攀升。(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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