火箭愛好者「追箭」記：「網戀奔現的感覺」
2026-03-02 09:07 4,135次浏览8月7日第12屆世界運動會將在成都舉行34個大項、60個分項、256個小項比賽項目精彩紛呈、氣象萬千 鼓勵多元化的世運會是「非奧」項目的舞臺武術、龍舟、地擲球……特色傳統項目歷史悠久跑酷、飛盤、無人機競速……新興項目活力酷炫 ↑2023年9月24日，中國選手童心在杭州亞運會武術項目女子太極拳太極劍全能決賽中奪得冠軍。 ↑2023年10月4日，中國隊選手(前)在杭州亞運會龍舟項目女子組12人龍舟200米直道競速賽決賽中。 ↑2006年10月21日，中國地擲球運動員岑偉飛在溫州舉行的第五屆世界女子金屬地擲球世界錦標賽單打決賽中。她12比5戰勝法國選手獲得冠軍。這是中國運動員首次在地擲球世錦賽上奪得此項目冠軍。 ↑2024年8月25日，中國選手安尼卡江·沙力在湖南省張家界市天門山風景區舉行的2024天門山「雲縱天梯」跑酷大賽技巧決賽中。 ↑2022年8月6日，超光速俱樂部西安分部隊隊員陳世聖(左三)在2022-2023年中國飛盤聯賽(陝西·西安站)中。 ↑2023年7月15日，來自上海的參賽選手虞恩寧在2023年中國無人機競速公開賽(海南自貿港站)比賽中操作無人機。6歲的虞恩寧是本次參賽年紀最小的選手，她最終獲得女子組第3名。 ↑2023年7月15日，參賽選手操作的無人機在2023年中國無人機競速公開賽(海南自貿港站)比賽中。 中國體育代表團 將在軟式曲棍球、啦啦操、飛盤、摩託艇 等12個大項中首次參賽 ↑2024年5月24日，中國隊選手加了恩·別肯(左)與紐西蘭隊選手克盧洛在菲律賓帕西格市舉行的2024年男子軟式曲棍球世錦賽預選賽中拼搶。 ↑2016年9月18日，參賽選手在三亞蜈支洲島舉行的2016動力衝浪板國際賽中國站比賽中。 ↑2016年9月18日，參賽選手在三亞蜈支洲島舉行的2016動力衝浪板國際賽中國站比賽中。 此外 2028年洛杉磯奧運會正式比賽項目 攀巖、壁球、腰旗橄欖球、壘球、棍網球 也將提前亮相 ↑2025年7月19日，中國隊球員柴燚楠在陝西西安舉行的2025年女子壘球亞洲杯循環賽中投球。 ↑2025年5月25日，北京體育大學隊球員吳婷(中)在2025寧波腰旗橄欖球公開賽中進攻。 ↑2023年10月5日，馬來西亞選手伍恩祐(右)與印度選手紹拉夫·戈薩爾在杭州亞運會壁球項目男子單打決賽中。 還有的項目聽名字十分小眾 但超有範兒！ 世運會「入門圖冊」系列即將推出準備好你的熱情和好奇心讓我們一起看看這些小眾項目怎麼玩兒敬請期待！ 攝影：李一博、楊冠宇、陳澤國、孟晨光、黃宗治、 烏馬利、鄭鵬 海報：崔文、那宇奇 編輯：許雅楠、孫非、那宇奇 海報部分內容由AI生成
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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