陳雨菲淘汰安洗瑩晉級世錦賽決賽
2026-02-07 14:30 5,372次浏览成都8月12日電 (記者 邢翀 賀劭清)成都世運會12日進入開幕後的第五個比賽日，當日決出22枚金牌，中國隊在武術、柔術項目上共獲得4金，目前共收穫18金6銀2銅，繼續領跑金牌榜。 武術本屆賽事首次成為世運會正賽項目，設6個散打小項和6個套路小項。此前在武術套路比賽中，中國隊取得2金，包括本屆世運會中國隊首金——盧卓靈女子太極拳-太極劍的金牌。 當日，在武術散打比賽中，中國隊接連傳來好消息：女子52公斤級和60公斤級決賽，陳夢粵、李志勤均以兩回合擊敗各自對手奪冠，兩年前李志勤還曾在成都大運會60公斤級比賽中奪冠；男子56公斤級決賽，唐思碩以「分差勝」力克越南選手。此外朱海蘭在女子70公斤級決賽獲得銀牌，中國隊在武術散打共獲3金1銀。 8月12日晚，在2025年成都世運會武術散打男子56公斤級決賽中，中國選手唐思碩戰勝越南選手奪得冠軍。圖為唐思碩(藍方)在比賽現場。 記者 張浪 攝 成都世運會柔術比賽設搏擊、寢技、套路、殘疾人柔術4個分項，19個小項，共132名運動員參賽。12日為最後一個比賽日，中國隊斬獲1金1銀，均出自本屆賽事首設的殘疾人柔術分項——小將李雨財/郭奧在肢體殘疾混合雙人以167:162力克德國組合折桂，同樣來自四川的王文強/潘天佑以6分之差獲視力殘疾混合雙人銀牌。隨著柔術大項收官，泰國隊以3金1銅問鼎單項金牌榜。 荷球混合團體賽，荷蘭隊以23:16擊敗老對手比利時隊，自1985年該項目進入世運會以來荷蘭隊已實現11連冠；中國臺北隊在銅牌賽中戰勝捷克隊獲得季軍；處於新老交替期的中國隊以16:18憾負葡萄牙隊，名列第八。沙灘手球賽場，德國男隊再次上演「一球制勝」，以總比分2:1戰勝葡萄牙隊強勢奪冠；上屆世運會冠軍德國女隊則在與阿根廷隊的點球對決中失利摘銀。首次參加世運會的中國沙灘手球隊取得了女子第六、男子第八的成績。 壁球賽場同樣決出男女桂冠。法國名將克魯安以3:0橫掃匈牙利黑馬法爾卡斯成功衛冕，26歲的日本女將渡邊聰美用時28分鐘以相同比分擊敗法國選手史蒂芬，首奪世運會金牌。備受關注的中國香港「壁球一姐」何子樂銅牌戰出現較多失誤，以0:3無緣獎牌。處於起步階段的中國壁球隊5男6女均止步32強。 西班牙選手在速度輪滑公路賽男子10000米積分賽和男子單圈爭先賽中斬獲金牌，法國和哥倫比亞選手分獲這兩項女子項目金牌。退役後再復出的中國名將郭丹女子10000米積分賽排名第6，速度輪滑世錦賽冠軍張振海在男子單圈爭先賽未能進入35秒大關無緣獎牌。張振海透露他將跨界轉項冬奧項目速度滑冰。 在關注度較高的撞球項目中，中國隊9人出戰6人晉級。斯諾克名將白雨露和肖國棟分別打入女子決賽和男子半決賽，女選手唐春曉和男選手張泰藝躋身八球混合半決賽，劉莎莎和韓雨均獲得女子花式撞球四強席位。 8月12日，在2025年成都世運會女子斯諾克6紅球半決賽比賽中，中國選手白雨露戰勝對手晉級決賽。圖為白雨露在比賽中。 記者 田雨昊 攝 跑酷迎來首個比賽日，24歲的富思達以總分17.4分位列男子自由式項目第五，這是中國男子選手第一次參加世運會跑酷項目。團隊飛盤項目拉開戰幕，首次亮相世運會賽場的中國隊首戰8:13不敵德國隊。 在金牌榜上，中國隊以18金6銀2銅繼續領跑，德國隊15金12銀8銅位列第二，義大利隊9金14銀14銅暫列第三。目前共有59個國家和地區有獎牌入帳，其中37支隊伍獲得金牌。 成都世運會13日將決出21枚金牌，中國隊在跑酷、撞球項目有奪金希望，世界冠軍商春松和白雨露將分別在跑酷女子自由式、女子斯諾克比賽中向個人首枚世運會金牌發起衝擊。值得一提的是，商春松是中國女子體操隊前隊長，曾率隊奪得裡約奧運會體操女子團體銅牌。(完)
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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