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冬奥赛道让北京冰雪运动“热”起来******

  光明日报记者 王东

  刚刚过去的这个周末,滑雪爱好者张先生和几个同伴来到北京延庆奥林匹克园区的雪场,他们乘坐缆车到达山顶,沿着“D2彩虹道”飞驰而下,极致的体验让张先生直呼:“这可是冬奥会的赛道!世界冠军就是在这儿角逐出来的!”

  北京冬奥会、冬残奥会期间,在延庆奥林匹克园区的高山滑雪赛道“雪飞燕”,来自全世界的顶级滑雪运动员在这里驰骋竞技。如今,作为“冬奥遗产”的雪道经过改造已面向社会公众开放,对于高水平滑雪爱好者来说,来这座专业场地“打个卡”,成了今冬雪季最重要的活动安排之一。

  结束了高强度的滑行体验,张先生和同伴们又一起沿着4公里长的“回村雪道”下山,穿林溯溪飞驰而过、越过长桥感受光影变幻……雪道两侧的丰富景致为这一趟“长途”旅程增色不少。

  奥林匹克园区不仅向张先生这样的高水平爱好者提供冬奥赛场滑雪乐趣,也向初级入门爱好者们提供大众体验区来练习滑雪技能。入夜时分,星光点点伴着灯火璀璨,音乐声声入耳,不远处的山坡上是雪车雪橇场馆,北京冬奥会痕迹布满四周,“浪漫别致的滑雪体验让我们这些初级玩家立即爱上了滑雪运动。”一位在这里滑雪的大学生告诉记者。在这里,还有亲子戏雪乐园,孩子们可以乘坐雪地香蕉船、雪地坦克、雪地摩托,尽情地在雪地上撒欢儿,享受雪上运动的乐趣。

  元旦小长假,延庆奥林匹克园区迎来了这个雪季的客流小高峰。随着北京市中小学生进入寒假,人流一直稳定上升。“近些天入园游客数量较上周末有了很大的提升。随着疫情形势逐渐好转,明显感觉到人气开始提起来了。”园区相关负责人告诉记者。

  北京民众参与冰雪运动的热情,让我们看到2022北京冬奥会点燃的冰雪热潮在这个冬天延续。

  除了延庆“雪飞燕”转身为民众参与冰雪运动的绝佳场地,曾为运动员提供赛前热身与训练服务的五棵松冰上运动中心、国家速滑馆“冰丝带”、国家游泳中心“冰立方”等冬奥场馆也面向公众开放。北京十几家滑雪场也都提质升级形成各自的鲜明特色。同时,雪场周边产业集群的形成以及雪场扩容也势必带动消费规模进一步提升……后冬奥时代,人们上冰上雪的热情被持续点燃,从雪场设施环境建设到周边消费产业配套,北京的冰雪经济产业已经渐成规模。

  “抢球、射门!”明亮的灯光投射在光洁的冰面上,4名穿戴着全套装备的冰球小将,正脚踩冰鞋、手握球杆,在教练的呐喊声中快速滑行。孩子们你追我赶,反复练习着控球、传球等动作,冰球在球杆和场地边缘之间来回撞击,清脆的击打声在整个场馆中回荡……

  在五棵松冰上运动中心,刚刚进入寒假的孩子们在家长的陪伴下来上冰球课。“我每周都期待着上冰球课。我的梦想就是成为冰球运动员,代表国家队参加冬奥会。”冰球课结束后,今年刚上二年级的轩轩轻轻一蹬冰鞋就顺势滑到了冰场边,一边卸下装备一边对记者说。

  “五棵松冰上运动中心有两块标准冰球场地,北京冬奥会时曾为运动员提供赛前热身与训练服务。现在,这块场地面向公众开了冰球课,另一块场地则用于花滑课教学。”现场工作人员介绍,许多家长之所以来这里报课,就是看中了“冬奥同款”。

  这个冬天,经常去北京周边雪场滑雪的雪友惊喜地发现,几乎所有的滑雪场都变得焕然一新。比起冬奥场馆顶级的配套设施和赛事级别的专业度,“小而精”成了不少以休闲娱乐为主题的滑雪场的共同追求。在密云区南山滑雪场的专业级雪道和地形“公园”、怀北国际滑雪场的高速缆车、军都山滑雪场的优质服务、八达岭滑雪场全教学“无鱼雷”的安全属性、西山滑雪场距离市区近的便利条件、云居滑雪场独家辐射广阔的城南地区……各具特色的滑雪场吸引着不同类型的人群,除了打造自身特色定向吸引目标客群,曾经一直采取粗放经营的许多滑雪场也在细节方面下起了功夫。

  据了解,这个雪季,由冬奥会延续下来的热度,以及疫情防控政策的调整,使得北京各个雪场的参与者迎来鼎盛时期。

  “我认为,至少在北京,滑雪文化已经成形,再加上冬奥会带来的冰雪热,又进一步催化了滑雪从小众运动项目转化成大众娱乐消费的进程。接下来要做的就是通过滑雪场的进一步开发扩容,拉动形成产业集群对周边地区经济发展形成辐射效应。”北京某滑雪场的负责人对冰雪运动的发展显得十分期待,“眼下已经到了最好的时机。”

  《光明日报》( 2023年01月12日 09版)

未来的诗和远方,或许是机器人为我们“负重前行”******

  近日,美国研究人员在探索一种新的机器人训练方法时发现,对工具的语言描述可以促使模拟机器人加速学习使用各种工具,也就是说,熟练使用工具的机器人可以帮助人类完成重复性或挑战性任务。

  根据用途的不同,机器人可以被划分为工业机器人、服务机器人以及特种机器人,其中“服务机器人”与我们的生活最为贴近。它们正在为不断上升的劳动成本提供解决方案,并开启了一种崭新的人机互动方式。今天,一起来看看世界各地的机器人在为我们的生活做着哪些努力吧!

图源:pixabay

  01

  赶配送

  目前,一些配送机器人已经可以通过使用多传感器导航系统,在导航过程中辨别二维或三维的结构,精准、灵敏地识别障碍,实现厘米级避障、秒级反应速度,大幅度提高对环境的感知能力,保证配送过程的导航稳定性。华盛顿Steak N Egg Diner餐厅老板奥斯曼·巴里(Osman Barrie)从一家名为Bear Robotics的初创公司租用了一台名为“Servi”的机器人,负责摆桌子、供应食品和饮料。

图源:巴伦周刊

  02

  跳舞蹈

  美国工程与机器人设计公司波士顿动力(Boston Dynamics)联动自家的四足机器人Spot人形机器人Atlas跳起了男团舞。它不仅可以完成动作,还能将歌曲MV中的人物动作模仿出来。这些舞蹈的展示不但有趣,还体现了机器人之间如何稳健、灵活地合作。

图源:Boston Dynamic

  03

  做手术

  医学手术通常要求高精度操作。以玻璃体视网膜眼科手术为例,理想手术操作精度要求为10微米,是头发直径的1/8。而医生手部物理抖动幅值一般为100微米,这意味着完成一台高精度手术对医生的要求极其苛刻。

  有了手术机器人的介入,医生可以在相机反馈的辅助下,利用操纵杆控制眼球切口中的微型视网膜手术机器人R2D2,将起皱的视网膜(厚度仅有10微米)铺平,修复病人的视力。

图源:pixabay

  04

  修动车

  配备机器视觉、图像识别等技术,动车组检测机器人已经拥有了动车一级检修作业能力。

  它由检测机器人、中心服务器、手持移动终端、列位检测和信息管理平台等五大模块组成,可全自动检测所有型号动车组车底和转向架可视部件,具备数据无线传输、故障自动判断等功能,作业效率是人检的2.75倍。

图源:pixabay

  05

  做刑侦

  日本机器人公司SBRH研发了一款机器人Pepper,可以对人类的面部表情进行识别和解读,与人脸识别技术相伴而生。通过对人类情感甚至是心理活动的有效识别,使机器人获得类似人类的观察、理解、反应能力,可应用于机器人辅助医疗康复、刑侦鉴别等领域。

图源:中国机械工程学会

  06

  助行走

  2014年,世界杯开幕式首次由一位瘫痪少年负责开球。这位少年借助先进的机械外骨骼结构,通过大脑意识从轮椅上站起来大脚开球。

  机械外骨骼结构被视作“可穿戴的机器人”,兼具有机器人的智能性与人体骨骼的仿生性:外骨骼通过各类传感器探测脑内电极和肌肉电信号,将活动信号传输给机器人,机器人再进行具体的机械动作。

图源:环球网

  07

  做清洁

  目前使用最普遍的是清洁机器人。随着技术的迭代升级,清洁机器人的功能逐渐多样化,也可以满足多样化清洁需求,已经应用至交通枢纽、写字楼、园区等诸多场景。同时,清洁机器人的产品品类也日渐多元化,除了可以地面清洁之外,还出现了泳池清洁机器人以及解决幕墙清洗难题的高空清洁机器人。

图源:pixabay

  08

  忙配药

  零售药店沃博联(WBA)正在研究使用机器人技术来配药。目前该公司配置了9个自动化“微型配送”中心,机器人可以配制80种不同的药物,为2000多家药房提供支持,每小时最多可以处理300张处方的配药,这与一家人手充足的药房一天配药数量相同。

  这不仅是为了节省劳动力成本,还可以缩短病人在药房里的等待时间,药剂师可以投入更多精力为病人提供咨询服务,处理紧急处方需求等。

图源:pixabay

  09

  进厨房

  美国连锁餐厅Chipotle Mexican Grill (CMG)最近开始在洛杉矶测试机器人Chippy,这款机器人专门用来制作玉米片。它能把玉米片浸入热油中,搅动油锅中的篮子,然后用盐和酸橙调味。CMG首席技术官库尔特·加纳(Curt Garner)称,虽然仍然需要人工打包和上菜,但在订单激增的午餐高峰期机器人是不可或缺的。

图源:pixabay

  10

  帮搜救

  哈佛大学的研究人员从蚂蚁中获得灵感,利用“光激素”设计出一组机器人RAnts。这种机器人可以相互响应,协同工作,并对环境做出反应。RAnts 仅通过简单的本地规则进行编程,遵循光敏场的梯度,避开光敏素密度高的其他机器人,并在光敏素密度高的地方捡起障碍物,然后将它们扔到光敏素密度低的地方。

  根据这些规则机器人可以实现复杂的集体“越狱”行动,并在未来应用于解决复杂的问题,如建筑、搜救和防御。

图源:网络

  机器人的功能多样化离不开其3D视觉系统、位置测绘以及机械工程的进步。“集群智能”(swarm intelligence)也越来越帮助机器人共享任务并一起工作。此外,通过5G或Wi-Fi网络连接,可以实现对机器人的远程监控、编程和故障排除。

  知识的量化与技术的进步不断为机器人带来新变化,而对于人本身而言,其最宝贵的智慧与灵性终究不可量化。如何做好机器与人的协同共生是未来我们共同面对的课题。

  审核:张宁 策划:李政葳  撰文:穆子叶 编辑:李飞

  参考 |新华社、参考消息网、科学网、科技日报、虎嗅

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