如何以「遊戲+科普」模式,傳遞雨林保護理念?近日,樂元素旗下休閒遊戲《開心消消樂》發起了 「去雨林!朋友!」公益活動,激發公眾對生態保護的情感共鳴與行動意識。在遊戲中,玩家通過升級雨林棲息地、完成組隊任務、解鎖分享生態圖鑑,不僅獲得了遊戲樂趣,更理解了熱帶雨林的垂直分層、生物多樣性與生態共生關係。遊戲餘熱未消,一場沉浸式、可參與、可感知的科普化學習場景拉開帷幕。8月初,一支由青少年和家長們組成的「雨林小分隊」,走進了海南熱帶雨林國家公園,感受大自然的獨特魅力。在雨林課堂中,他們跟隨專業老師領略了空中花園、獨木成林等自然奇觀。「老師說這棵樹有4700歲,真的不敢相信。」在百花嶺,11歲的上海女孩陳秋見到了傳說中的「神樹」,她驚訝地瞪圓了眼睛。「最神奇的是樹上垂下來的綠蘿,跟我家陽臺上的完全不一樣。熱帶雨林裡的植物比我想像的更勇敢,它們不用花盆也能長大,還能陪著一棵古樹活了幾千年。」夜探雨林的活動亦是驚喜不斷,大燕蛾、鋸腿原指樹蛙等多種珍稀動物一一亮相,讓城市裡的孩子們大開眼界。在參觀的同時,孩子們要完成自然標本,繪製觀察筆記,記錄下這趟難忘旅程中的點點滴滴。「孩子邊做自然標本邊念叨遊戲裡的生態知識,還拉著同齡小朋友討論桌遊策略,晚上和大家一起圍坐分享。每個孩子都有自己的『雨林發現』,這種互動比悶頭旅遊有意義多了。」作為陪玩家長的劉蒙,原本只想著「換個地方帶娃」,結果卻有意外驚喜。家長和孩子們紛紛表示,之前在遊戲裡積極分享生態圖鑑,此次遊學活動則在線下「開了眼」;聆聽專業帶隊老師生動有趣的科普講解,更是受益良多。活動期間,大家圍繞以熱帶雨林保護為主題的國家公園桌遊《雨林奇境》,展開交流切磋,營造出「以遊會友、以學促知」的互動氛圍,使雨林保護理念在輕鬆愉快的交流中得以進一步傳遞。該桌遊由上海科技館出品,是2025年「我們的國家公園」科學桌遊挑戰活動的官方指定桌遊。一直以來,《開心消消樂》致力於通過遊戲場景傳遞正向價值,與上海科技館、上海自然博物館等進行了多次深度聯動,積累了豐富的科普傳播經驗。上海科技館館方表示:「樂元素用技術與創意連接了遊戲世界與自然世界的橋梁,是上海科技館在傳播自然保護理念、助力可持續發展目標實踐中的重要合作夥伴。」「遊戲賦能科普優勢很明顯。遊戲具有強參與感和沉浸感,用戶在升級棲息地、解鎖圖鑑等創新方式裡邊學邊玩,從而對公益內容產生特殊的感情,這種情感羈絆會延伸到現實,喚起公眾對自然保護的意識。藉助遊戲這個『科普放大器』,可以讓科普影響更持久。」樂元素公益負責人李雅說,「一系列公益活動發揮遊戲寓教於樂的社會功能,能讓科學知識走出展廳,也讓科學保護的理念通過遊戲的溫度,傳遞給更多人。」未來,樂元素期待與更多機構深化合作,以科學教育與數字文化的深度融合為抓手,推動全民科普邁入更多元、更多樣、更具參與感的新時代,也為遊戲行業履行社會責任、實現社會價值提供可推廣的優秀範例。
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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