《天色》在上海連演5場，謝君豪與王菀之用粵語飆戲
2026-03-12 21:48 2,695次浏览近期，美國加大對俄羅斯經濟施壓力度，並以降低關稅利誘或威脅制裁，向巴西、印度等國提出減少乃至停止從俄羅斯進口石油的要求，但均遭到堅決拒絕。 8月3日，美國總統助理、政策副幕僚長和國土安全顧問史蒂芬·米勒在接受美國媒體採訪時稱，印度購買俄羅斯石油，實際上是在俄烏衝突中資助俄羅斯，這一做法不可接受。 有分析稱，這是川普政府迄今為止對印度最強烈的公開批評之一。 此前一天，印度一名高級官員稱，印度政府「沒有向石油公司下達任何指示」要求他們減少從俄羅斯的進口。 巴西總統首席特別顧問塞爾索·阿莫林2日表示，巴西堅決反對因貿易夥伴與其他國家的貿易往來而對其實施單方面經濟制裁，國家之間的正常經貿往來不應受到政治幹預。 外交學院國際關係研究所教授李海東接受中央廣播電視總臺環球資訊廣播記者採訪時分析說，美國的要求不符合巴西和印度的利益，兩國不會就範。 美國提出的要求，反映了美國霸凌巴西和損害國際關係基本原則的一貫做派，是對巴西作為主權國家的地位和尊嚴的蔑視。 巴西對美國將經貿議題政治化錯誤行動不滿。巴西作為拉丁美洲國家，深受美國「門羅主義」傲慢政策之苦，對美國類似的舉動尤其反感。美國試圖脅迫巴西，巴西予以堅決反對，很正常也很合理。 從經濟角度，俄羅斯石油的價格與質量合乎印度自身的需求，沒有理由花高價格從美國或其他國家購買石油。 其次，印度對美國頤指氣使的言行難以接受，不願意在地緣政治議題上做美國的傀儡和棋子。 第三，美國脅迫他國滿足美國自身地緣政治需求的歷史記錄劣跡斑斑。不論是歐洲還是中東，甘做美國棋子的國家，結局通常是內部分裂和外部衝突。 第四，作為奉行不結盟政策和全球南方國家的一員，印度與美國在全球戰略層面的分歧非常深刻。在購買俄羅斯石油問題上，印度的表態展示了維護自身利益和大國地位的基本立場。 李海東認為，美國將經濟手段用於地緣政治目的，將對世界經濟及區域安全帶來災難性影響。 第一，美國的做法是典型的以犧牲他國利益和主權來滿足其一己之私的「你輸我贏」的美國做派，會破壞世界各國命運與共、相互發展的經濟和安全良性格局構建進程，導致經濟全球化進程嚴重撕裂，強化貿易保護主義和經濟民族主義等危險觀念傳播。 第二，美國的做法嚴重破壞大國關係穩定。美國一味地將經貿等所有議題都導向大國競爭加對抗的道路，會導致國際上所有重大議題的化解之道變得更為困難，反而增加衝突和動蕩。 美國的做法再次向世人表明，美國是當今世界經濟和國際安全混亂之源的客觀事實。 素材來源丨環球資訊廣播《直播世界》 記者丨董晶晶 張晗 編輯丨林維 籤審丨李鵬 康炘冬
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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