多景區推出「限時拍照」 滿足遊客體驗與保障秩序如何平衡？
2025-10-24 18:34 1,628次浏览上海8月4日電(範宇斌 任曉慧)在近日舉辦的2025年上海市民文化節江南民歌大賽決賽上，飽含深情的歌聲演繹著江南文化的詩意與韻味，也為傳統民歌藝術注入新時代活力。民盟盟員、上海市群眾藝術館創作部音樂指導宋頻平受邀擔任賽事評委，同時她也是「江南民歌」創、培、演孵化基地項目負責人，持續不斷為江南民歌輸送新鮮血液。 2007年，宋頻平在沈傳薪、馬莉莉等民盟盟員藝術家的推薦下加入民盟，此後始終在文化領域深耕不輟，在江南民歌的傳承路上刻下深深的民盟烙印。 她說：「我們完全可以把江南民歌作為一個切入口，深入挖掘源頭，提煉其中的本土音樂元素、語言，甚至這一方水土的精神品格，用這些元素進行創作，把民間歌曲變成當代人喜聞樂見、具有當代審美價值、藝術價值的音樂作品。」 2025年上海市民文化節江南民歌大賽決賽現場。 受訪者供圖 民歌傳承的實踐者 宋頻平的民歌之路始於上海音樂學院，師從民盟盟員、中國民族聲樂教育家、歌唱家鞠秀芳。鞠秀芳對歌曲潤腔的嚴格要求，讓宋頻平意識到民歌的「魂」根植於地域文化中。 「鞠老師教我的《茉莉花》在蘇北方言中，『茉莉』發音更偏向『mè lì』而不是『mò lì』，這一個字加一點方言的語調，整個曲子色彩更鮮明了。再比如歌曲《太湖美》第一句的兩個『美』字，如果完全照譜子唱，第二個『美』字的音如不加以改變，很可能被人聽成『太湖妹』。為了正腔，我把第二個『美』字唱成『來咪哆』。經過這樣的處理和潤飾，既把字音唱正了，又能使得演唱更加生動、傳神。」 宋頻平曾經走訪過一些民歌傳承人，有的甚至都不識字，但卻能精準指出她歌詞唱得不對。她意識到，真正的民歌一定根植於土地，是耳濡目染中自然而然迸發出的聲音，流傳在家家戶戶。 2013年，上海市嘉定區安亭鎮舉辦「上海市民藝術大課堂」——宋頻平走進基層個人專場音樂會。她原本認為觀眾會更偏愛耳熟能詳的晚會歌曲，沒想到恰恰是《太湖美》《紫竹調》這樣的江南民歌引發雷鳴掌聲。 演出結束後，一位觀眾洋洋灑灑寫了兩頁紙的表揚信。信中寫道：「這些鄉音讓我想起小時候的弄堂。」這場經歷讓她堅定了傳承民歌的信念。此後，她帶著江南民歌走進上海郊區，致力於煥發民歌新的活力。 「這些曲子那麼好，但是現在大部分都是『養在深閨無人識』的狀態。」在宋頻平看來，民歌不是凝固的歷史，而是流動的生活。 江南民歌演唱現場。 受訪者供圖 激活民歌的現代生命力 「改編民歌需要改編者具備非常深厚的音樂功底，否則激發不出民歌的生命力。」談及江南民歌的現代轉化，以編曲人彭程改編的《潮水娘娘》為例，宋頻平介紹說，這首改編自上海崇明山歌的作品，將傳統旋律以世界音樂風格的手法進行表現，經歌唱家龔琳娜翻唱後引發高度關注。「彭程通過對民歌和現代配器的理解，仿佛『舊瓶裝新酒』，成功打造出帶有民歌元素的流行音樂作品。」宋頻平解釋道。 2020年，在宋頻平的推動下，上海市群眾藝術館牽頭成立了「江南民歌」創、培、演孵化基地，並聯合上海音樂學院專家教授與上海地區的非物質文化遺產代表性傳承人，構建起傳統民歌保護與創新的系統性平臺。上述基地以「原生態保護、次生態改編、新生態創作」為脈絡，通過田野採風、學術研討和創作實踐，探索民歌的現代轉化路徑。 近年來，宋頻平作為項目負責人，組織作曲家、專家學者深入上海郊區多地的非遺傳承現場，或是記錄即興拖腔的韻律，或是嘗試將勞動號子的節奏融入現代音樂的創作。 宋頻平說：「只有親身感受方言的韻味，才能抓住民歌的精髓。」 江南民歌演唱現場。 受訪者供圖 「燭光行動」用音樂傳遞溫暖 「民盟平等包容的氛圍讓我找到志同道合的夥伴。」宋頻平熱心民盟盟務工作，多次參加民盟上海市委會組織的培訓班和社會服務活動，更是連續三年參與「農村教育燭光行動」，赴貴州畢節教授聲樂培訓課程，為當地師生帶去專業指導。 在畢節一所中學裡，有個女孩子令宋頻平印象深刻。這個因嗓音沙啞而被同學嘲笑的女孩問：「老師我很喜歡唱歌，可是我嗓子是這樣的，我唱不了。」宋頻平鼓勵她：「你想唱就可以做到。如果你相信我的話，我帶你試試。」周圍的同學都笑她，宋頻平帶著她從基礎發聲練起，從C調開始唱《茉莉花》，一點點調整歌唱氣息、狀態，最終唱到原曲的F調，成功完成一整首歌。 一曲唱罷，這個女孩激動地抱著宋頻平哭泣：「太感謝您能讓我唱出聲音了！」周圍的同學和老師也十分感動。溫暖通過音樂得以傳遞，宋頻平在這一刻體會到「燭光行動」的初衷。 近年來，宋頻平還策劃了多場「四史」教育音樂黨課，用《映山紅》《黃河大合唱》等經典作品串聯中國共產黨史脈絡。在新疆澤普的一次演出中，她以交響樂《紅旗頌》開場，雄渾旋律與戈壁星空交織，令人動容。她說：「音樂能跨越語言，喚起共同的情感記憶。」 宋頻平將青春全部投入到江南民歌的傳承與推廣中，還總想著再多做一點：「我輩之力即使微薄，也終不負韶華、不負師恩。」 採訪結束時，她輕聲哼起《茉莉花》——那是她的老師逐字打磨的版本，每個轉音都浸染著江南的晨曦與暮色。(完)
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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