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对话丨花海：低谷永不言弃，巅峰享受荣誉******
中新网北京2月2日电(记者 王昊)花海捧着属于自己的又一座年度最佳选手奖杯，在台上条理清晰地发表着获奖感言。在KPL年度颁奖礼上，他以这样圆满的姿态告别2022年。
过去的一年，是属于花海的一年；即将到来的新赛季，同样令人期待。用花海的话说，21岁的他“还能打”，特别是处在一个“互相信任”的团队中。
“我还不老，我还能打”
把时间拨回到去年12月，花海和队友们正征战王者荣耀世界冠军杯。这是王者荣耀赛事体系中最为重要的比赛，对于2022赛季发挥出色的eStarPro来说，自然不愿让冠军旁落。
花海真名叫做罗思源，21岁的他依旧年轻，但在KPL打野位中已经算是一名老将。以天才之姿出道，也经历过挫折，如今的花海正值巅峰。果然，决赛中他发挥出色，在帮助队伍夺冠的同时，自己摘得FMVP。
赛后接受采访，花海说：“我还不老，我还能打。”上赛季的比赛中，他遇到了很多年轻选手，但花海依旧是笑到最后的人。他所说的“老”，跟自己的状态无关。
王者荣耀世界冠军杯上令人惊艳的“澜”将获得独一无二的冠军皮肤，这是花海的招牌英雄。如果当下选择一个英雄代表自己，花海的答案是“澜”，因为其一击必杀的特质很适合他。
图片来源：KPL王者荣耀职业联赛官博在王者荣耀的故事背景里，“澜”是令人胆寒的刺客。正如比赛中的花海，找准时机收割战场，出众的嗅觉帮助他成为KPL第一打野。
花海介绍，自己操作主要依靠直觉，“绕后的时候要卡视野，注意对面的视野布置就是练习的东西。”
和赛场上的风格不同，被问及“是否因操作更好所以更敢打”时，花海却很谦虚：“其实职业选手的操作都很好。”
看起来，21岁的花海并未显出所谓“老将”的疲态，反而拥有更稳定成熟的心态。这份自信来自于刻苦的训练，来自于赛场的表现，也来自于挫折的磨砺。
图片来源：KPL王者荣耀职业联赛官博“不可能有人一直赢”
花海选择将FMVP皮肤给“澜”，除了因为赛场上的契合，还有赛场外的陪伴。“在我低谷的时候，这个英雄刚出来，当时我一直在玩。”他回忆道。
花海所说的低谷，出现在2020年。
2019是花海亮相KPL的第一年。在此之前，他随FTD战队四处征战，遗憾的是，这支队伍一直未能获得参加KPL的资格。
那时的花海，打过中路、边路、打野，他并不在聚光灯下。但正是这段岁月的积累，使得登上KPL舞台的花海立刻吸引来无数关注。
花海。受访者供图2019年春季赛，花海在自己的KPL首秀中斩获“五杀”。那一年，eStarPro夺得KPL春季赛冠军、王者荣耀世界冠军杯冠军。但在次年，他们的成绩出现了明显下滑。
花海回忆，2019年夺冠算是队伍的巅峰，但低谷来得很快。“带来的感觉就是我可以享受荣誉，但是自己也能接受失败。因为电竞就是非常残酷的东西，不可能有人一直赢。”
客观来说，虽然2020赛季eStarPro处于低谷，但花海的状态不错，也并未因此对自己产生怀疑。“当时我承担的东西不是很多，主要还是做好自己就行了，也没有想太多。”
坦然的心态加之不懈的努力，成就了今天的花海。他希望更多人通过自己了解电竞、热爱电竞，希望自己展现给大众的是“热血、积极、努力、永不言弃”的形象。
花海。受访者供图“团队意味着互相信任”
如今的eStarPro早已走出低谷，坦然、花海、清融、易峥、子阳，这五人组在组建成功后已经取得了五冠。2022年KPL年度颁奖礼上，eStarPro全员入选了最佳阵容。
花海是eStarPro的队长，在他眼中，每个队友都很让人省心。“游戏里和生活中，大家性格都特别好，也都很自律。”
尽管2022年全年成绩优异，但eStarPro也曾遇到过困难。春季赛常规赛第三轮，队伍的状态有些起伏。
花海说，那时候季后赛快来了，心里比较忐忑。最终5个人坐下来，坦诚地分享了各自的想法，把问题说开。这次推心置腹的交流后，队伍重新走上正轨。
图片来源：KPL王者荣耀职业联赛官博在花海眼中，团队一词意味着“互相信任”。
因为生活、训练、比赛都在一起，花海能发现队友性格中的另一面。他说，坦然虽然不太爱说话，但心里面装着兄弟们；易峥表现得很开朗，内心会照顾到每个人，他的抗压能力在游戏内外都很强。
“清融是非常年轻、状态非常好的职业选手，操作拉满。子阳稳重、想赢，敢于把他的指挥思路与想法，以及哪些地方没做好去跟大家积极沟通。”花海说。
花海。受访者供图谈及新赛季，花海说，春季赛的目标就是冠军。“春季赛是短期目标，赛季是长期的，要先把短期的做好。”
如同他的职业生涯，花海总希望先把眼前的事做到最好。(完)
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和人形机器人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 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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