北京8月14日電 題:全球首個人形機器人運動會開幕 勾勒人機共融新圖景 記者 呂少威 陳杭 徐婧 14日晚,華燈初上,位於北京的國家速滑館「冰絲帶」流光溢彩。作為全球首個為人形機器人組織的綜合性競技賽事——2025世界人形機器人運動會開幕式在此舉行。 當晚,超百支戰隊閃耀「冰絲帶」,各式機甲競放風採,機器人街舞、戲曲、走秀輪番登場,機器人與演員聯袂獻藝,現場掌聲潮動。 8月14日,2025世界人形機器人運動會在北京國家速滑館「冰絲帶」開幕。圖為開幕式上共同合唱主題歌《智競向未來》。 記者 張祥毅 攝 開幕式可謂亮點紛呈。歌舞節目《歡迎來到碳基生命的世界》中,舞者與機器人以流暢協作演繹「碳基與矽基的對話」;傳統文化創演《智韻和鳴》中,磐石機器人樂隊與靈心巧手機器人奏響國風旋律,樂聚機器人表演太極,優必選熊貓機器人與武術少年共展拳腳,「穆桂英」造型的戲曲機器人與小演員同臺唱響《穆桂英掛帥》,盡顯千年文脈與現代科技的「琴瑟和鳴」。 服飾走秀節目《天工霓裳》則將非遺技藝與未來設計完美融合。天工機器人身披牡丹芍藥紋樣服飾,松延動力機器人演繹土樓文化意象,鱗片機器人鎧甲融合羽翼紋樣與現代美學,樂聚機器人所穿服裝靈感來自於敦煌莫高窟……3D列印與手工工藝結合的定製服裝,讓機器人模特成為移動的「文化科技融合展」。 緊隨精彩的「機器人秀」,280支隊伍組成的機器人代表方陣、國際代表方陣、學生代表方陣三大方陣在會旗的引領下依次入場。其中,國際代表方陣裡,來自美國、德國、澳大利亞、巴西、日本、荷蘭等15個國家的諸多「明星賽隊」登場。 會旗執旗手是本屆運動會年齡最小的參賽工程師於程程,她來自北京四中道元校區。三位護旗手運動員是2025北京亦莊半程馬拉松暨人形機器人半程馬拉松的冠亞季軍獲得者:天工Ultra、松延動力N2和卓益得行者二號。 入場儀式後,FOP(競賽場地)定點展示環節帶來比賽「劇透」。足球對抗、搏擊、街舞、百米「飛人」大戰,將觀眾期待值拉滿。酒店迎賓、醫藥分揀等場景應用展示凸顯機器人加速走向生產生活。 8月14日,2025世界人形機器人運動會在北京國家速滑館「冰絲帶」開幕。圖為開幕式上點亮「智芯」。 記者 張祥毅 攝 在賽前宣誓環節,清華大學張繼東和天工2.0 pro機器人分別作為裁判員代表和運動員代表宣誓,傳遞公平競技的體育精神。 當萬千光束匯聚舞臺中央的「智芯」裝置——鑲嵌藍色晶體晶片的金屬四稜錐,本屆運動會的「聖火」就此點亮,宣告賽事正式啟動。 本屆運動會賽程三天,來自全球五大洲16個國家的280支隊伍、500餘臺人形機器人將在「冰絲帶」展開26個賽項的競技對決。(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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