探訪九三閱兵訓練場 從學員到參閱隊員 海軍方隊完成蛻變
2026-01-25 15:35 4,243次浏览8月1日，第十五屆全運會迎來倒計時100天，位於廣州市白雲區鍾落潭鎮的廣東激流迴旋賽場蓄勢待發。作為「十五運會」皮划艇激流迴旋等水上競技小眾賽項的重要承辦地，廣州以紮實的「硬建設」升級賽場設施，配以屬地政府強有力的「軟服務」保障，雙輪驅動推動全運會「小眾賽項」高標準落地，為精彩賽事築牢根基。 賽事成功離不開堅實的外圍保障。白雲區與鍾落潭鎮主動擔當，在場館電力建設、外圍線路鋪設及綜合服務保障上傾注全力，為賽事順暢運行掃清障礙。 廣州市白雲區鍾落潭鎮政府相關負責人介紹，面對村民耕種通行與賽場管理的矛盾，鍾落潭修復了划船中心旁塌陷的便橋，保障了民生需求與賽場秩序的平衡。同時，鎮政府組織人員細緻清理賽道周邊環境，清除雜草枯枝，確保賽場外圍整潔安全。在基礎設施保障方面，屬地政府積極協調電信部門加速網絡建設，確保賽事期間能源供應穩定、通信網絡高效暢通。 廣東省船艇訓練中心激流迴旋賽場基地教練滕富信對此深有感觸：「我們項目發展，肯定少不了政府領導或各方面單位的支持……改造項目投入約一點多個億，對項目發展起了很大作用。」 在硬體提升方面，廣東激流迴旋賽場的改造核心在於對標國際最高標準，以科技賦能打造一流競技舞臺。 此次升級對賽道進行了系統性專業化提升，主賽道長225米，平均寬度10.6米，設置4個迴旋放大區域，全程落差達4米，其動力源自流溪河李溪壩上下遊的天然水位差。 滕富信介紹，相較於2001年省運會建設的舊場地，新場地「改短了一點點，落差更高一點點，難度係數也逐步加大了一點點」，更符合國際激流迴旋比賽標準，其難點在於精準駕馭「落差下球的一些吸浪」，確保運動員平穩穿越。 尤為關鍵的是針對枯水期引水難題的破解。項目創新採用被動式補水頂管工程，摒棄傳統耗能水泵，巧妙利用自然重力原理實現高效補水。經測算，這一「黑科技」將賽道用水保障率顯著提升至全年約90%的天數，大幅降低運行能耗，有效保障了訓練比賽的連續性。 為進一步優化運動員體驗，賽道新增了回輸水道，並在終點處設立傳送帶裝置。運動員抵達終點後，可經由傳送帶平穩提升至回輸水道標高，再經水道輕鬆返回起點或熱身池，極大節省了體力與時間，提升了訓練效率。 從流溪河畔對標奧運標準的煥新碧波賽道，到屬地政府高效響應的堅實保障，廣州正以「硬建設」築就頂尖競技舞臺，以「軟服務」編織周密運行網絡。隨著全運會腳步臨近，升級一新的廣東激流迴旋賽場靜待八方健兒馭浪爭先，為粵港澳大灣區呈現一場展現速度、力量與自然之美的水上盛宴。 採寫：南方日報記者洪鈺敏 攝影：南方日報記者蘇韻樺
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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