运动前做动态拉伸，主要是让关节和肌肉提前活动开。高抬腿、后踢腿、弓步转体、侧向弓步，每个动作做十次，比静态拉伸更适合热身。跑道上，几个短跑选手正在完成这些动作。他们的教练拿着秒表，却没有掐时间，只看着每个人的动作幅度。等所有人停下来，教练才走向起跑器。
马拉松比赛的最后五公里，一个跑者的腿抽筋了。他靠在路边的栏杆上，拉伸大腿后侧，表情痛苦。志愿者跑过来，递给他运动喷雾。他喷了一些，试着小跑。旁边其他跑者经过，有人喊了一声加油。他调整呼吸，重新回到赛道，速度比之前慢了很多。最终他过了终点线，时间比目标慢了十五分钟。
田径场上，一个练跳高的女生在助跑。她每一步都踩在标记上，起跳腿蹬地，身体像一道弧线越过横杆。横杆没有掉，她躺在垫子上，看着杆子，笑了一下。她站起来，把杆子升高两厘米。教练站在对面，比了个大拇指。她又开始助跑，集中精神。显然很认真的练习。
羽毛球馆的灯光刺眼。两个人隔着网来回击球，白色羽毛球在空中划出短促的弧线。打到第三局，其中一个人明显步伐变沉，救球时差了一步。另一个人没有放缓节奏，反而加大了扣杀的力量。羽毛球砸在界线上，弹起，落在场外。输的人弯下腰，双手撑住膝盖，大口喘气。赢的人走过来，伸出手，把他拉起来。两人都没说话。
孙子说，知己知彼，百战不殆。打羽毛球，要清楚自己的正手弱点，也要观察对手的跑动习惯。比赛不能闷头抡拍子，需要边打边调整。对方的反手怕压，你就多压反手。自己体能差，就控制节奏，不跟对方硬拼。体育里的智斗，和战场一样。
自动驾驶系统的决策逻辑逐渐透明。之前神经网络像黑箱，现在加入规则层和可解释模块。遇到路口的场景，车会输出“因为红灯停”这样的文字说明。监管机构要求事故报告里包含决策依据。这在一定程度上牺牲了灵动性，但换来了信任。
