昆明8月4日電 題:俄羅斯「i人」勇闖中國:俄中友好帶來更多機遇 記者 韓帥南 「學俄語必須得會彈舌嗎?」「聽說俄羅斯人的成人禮要去跟熊搏鬥,真的嗎?」在一群新結識的中國朋友中,俄羅斯小夥趙家朋(Artur Demenok)成為焦點。面對一堆天馬行空的問題,他有些尷尬地撓了撓頭,卻依然努力用中文認真回答。 趙家朋在北京遊玩。受訪者 供圖 「00後」趙家朋原本計劃按部就班地在俄羅斯考大學、工作,但父親的建議改變了他的人生軌跡。「我父親說,俄羅斯和中國的關係很好,到中國發展一定會有更好的機遇。」 事實上,趙家朋早在2008年就與中國結緣。當時,他跟隨家人一起前往中國海南省三亞市旅遊。長大後,因籃球技術出眾,他多次到黑龍江省佳木斯市等地參與籃球賽事。風景優美、民眾熱情好客成為他對中國的初印象。 「我很喜歡中國,但第一次聽到父親想讓我到中國留學時,我覺得他有些瘋狂。」趙家朋回憶,因為當時自己沒有學過中文,也自覺能力不足,所以沒聽從父親的建議,但在心中種下了赴中國留學的種子。 2019年,在俄羅斯一所大學就讀一年後,趙家朋下定決心前往中國深造。同年9月,他考取哈爾濱工業大學,正式開啟中國之旅。 「俄羅斯小孩如果不會發彈舌音,會被送去接受專門的訓練。但相比之下,我覺得中文更加難學。」趙家朋笑著說,自己看起來像「i人」(MBTI人格測試中代表內向型的性格特徵)只是因為中文詞彙量不足。 2020年,趙家朋通過預科班考試,並同時被哈爾濱工業大學和雲南大學錄取。為感受中國各地的不同風情,他選擇了雲南大學國際經濟與貿易專業。 不僅如此,他還說服女友一起到雲南就讀,「我女朋友的家人都很支持,他們認為到中國會比留在俄羅斯的小城市有更好的發展。」 但突如其來的疫情中斷了趙家朋前往中國的腳步,他不得不留在俄羅斯一邊上網課一邊打工攢錢。他說,在隨後的三年中,自己曾一度想放棄,但對中國的思念讓他堅持了下來。 趙家朋(左)在雲南西雙版納體驗傣族竹筒雞製作。記者 韓帥南 攝 2023年5月,趙家朋終於得以踏上雲南昆明的土地,「感受著這裡的藍天白雲和鳥語花香,還有一棟棟高樓大廈,我想,眼前的一切,不就是我夢寐以求的生活嗎?」 此後,趙家朋在刻苦完成學業的同時,也努力改變自己的「i人」屬性。不善言辭,就通過籃球進行社交——在球場上,他成功結交了很多中國朋友。他還在社交媒體開設帳號「俄羅斯朋友趙家朋」,分享他品嘗雲南美食、體驗民族風情的日常,已收穫上萬名粉絲。 今年6月,趙家朋從雲南大學本科畢業,他也與其他畢業生一樣面臨著工作或繼續深造的選擇。 「俄羅斯孩子並不會在成年時去與熊搏鬥,這只是一個段子。但大家都希望在成年後能夠儘快獨立。」趙家朋說,為進一步提升和豐富自身,他決定繼續攻讀經濟學方面的碩士研究生。未來,他計劃發揮自己所學,從事俄羅斯與中國之間跨境貿易的相關工作。(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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