8月11日,中國駐日本大使館發文提醒中國公民注意徒步登山等戶外活動安全。全文如下: 8月10日下午,日本京都某大學中國留學生傅某在攀登富士山途中失聯。當事人父親向中國駐日本大使館求助,表示富士山地區暴雨,當事人電話無法接通,恐其攜帶衣物不足,發生生命危險,請我館協調日方緊急救援。我館立即成立工作組,領事們徹夜聯繫日警方,多方協調有關部門,通宵組織搜救,於11日晨確認當事人已經自行下山,安全無恙,當時失聯是因為手機沒電。 中國駐日本大使館提醒中國公民和在日遊客參加徒步登山等戶外活動時,務必提高安全意識,以免發生危險。 1、關注日方安全提醒。近期日地方政府多次提醒,地方救援力量有限,請遊客不要在天氣惡劣時段攀登富士山。日本主流媒體多次報導遊人登富士山遇險事件。 2、提前規劃路線。根據自身身體狀況和地形條件合理選擇登山路線,避免自行開闢非官方路線。嚴格遵守相關安全規定,切勿前往危險限制區域。牢記「自身是本人安全的第一責任人」! 3、合理安排時間。預留充足登山時間,確保在天黑之前下山或抵達山中住宿地點,以防夜間滯留失溫。 4、確認天氣狀況。山中溫度較低、溫差較大、天氣多變,請關注日本氣象廳及有關山區官方網站天氣預報和氣象預警,如遇惡劣天氣,請及時調整行程,避免冒險出行。 5、準備衣物裝備。請備好羽絨服、衝鋒衣等防寒衣物及太陽眼鏡、防曬霜等防曬用品,穿著防水、透氣、舒適的登山靴,準備充足的飲用水、電解質飲料和巧克力等高能量食物,同時攜帶雨具、登山杖、照明燈、充電寶等必要登山裝備。 6、保持通訊暢通。登山前應嚴格按照當地要求履行審批報備手續,提交登山計劃書,便於警方掌握信息;確保手機、衛星電話等重要電子設備電量充足,如遇危險情況第一時間向警方、山區工作人員求助,提供具體位置信息,同時聯繫駐日本使領館求助。 日本緊急求助電話: 110(警察)、119(消防、急救)、+81-3-3501-0110(中文報警),海外可撥打#9110 外交部全球領事保護與服務應急熱線(24小時):+86-10-12308,+86-10-65612308 駐日本大使館領事保護與協助電話:+81-3-6450-2195 駐大阪總領館領事保護與協助電話:+81-6-6445-9427 駐福岡總領館領事保護與協助電話:+81-92-753-6483 駐札幌總領館領事保護與協助電話:+81-11-513-5335 駐長崎總領館領事保護與協助電話:+81-95-849-3311 駐名古屋總領館領事保護與協助電話:+81-52-932-1036 駐新潟總領館領事保護與協助電話:+81-25-228-8888 (總臺記者 姚瑞昕)
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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