中國境內首個境外高校獨立辦學項目永久校址迎首批新生
2025-12-08 01:07 6,241次浏览「談的談說的說，小城故事真不錯……」剛走進KTV的大廳，包廂裡就傳來鄧麗君《小城故事》熟悉的旋律。 昨天下午，杭州蘇寧生活廣場6樓的溫莎KTV被一群「大伯大媽」歌手承包了。 不少人的記憶裡，KTV承載過青春的快樂。但當你以為KTV要走進歷史的塵埃時，一股「新力量」靠近了它。 記者走訪杭州多家KTV發現，工作日，不少包廂被老年人佔據。 一次20元 暢唱6小時 「我們今天定了兩個大包，要唱到下午三點。」 中午12點，在溫莎KTV大廳裡，65歲的王阿姨穿著旗袍等歌友們會合。她和歌友們幾年前在老年舞蹈團認識，漸漸養成了去下午的KTV「團建」的習慣。 「我們年輕時哪有這種地方？唱歌是奢侈的。現在退休了，來這兒花不了幾個錢，熱鬧，還能鍛鍊身體。」王阿姨這兩個月來KTV的次數尤其多，「天太熱了，KTV有空調有飲料有茶點，很不錯。」 下午兩點，位於新天地購物中心的INLOVE KTV裡，琚阿姨的生日歌會正唱到高潮。她捏著麥克風和愛人合唱羅大佑的《愛的箴言》。 琚阿姨年輕時愛唱梅豔芳、陳慧嫻的歌。女兒特意訂了包廂，讓她又重溫了那段歲月。 走廊另一頭，董阿姨和王阿姨正研究點歌機。「我們團了599元的年卡，能唱30次，平均下來才20塊一次，一次六小時，可以從中午12點一直唱到傍晚六點，就算一周來兩回也划算的。」69歲的董阿姨戳著屏幕說，「這兒有空調設備又好，平均下來一首才兩元錢。」 談到最愛的歌曲，兩人異口同聲「老歌和戲劇」。 話音未落，《沙家浜》選段就飄了出來。 《東方紅》只有翻唱版？ KTV趕緊更新曲庫 「從去年開始，大伯大媽就成了主力軍。」新天地INLOVE KTV黃經理指著預訂表告訴記者，周一到周四的12點至18點，老年顧客能佔六七成，一天能訂走大約四十間包廂，兩百多人開嗓。 為了留住這些客人，KTV的曲庫緊跟著更新了不少經典老歌。 記者在前臺碰到一位阿姨正在較真：「《東方紅》怎麼只有翻唱版？」 工作人員趕緊記下：「這就反饋上去補原版，您下次來準能唱。」 「工作日下午的包廂常常被老年人訂滿。」溫莎KTV店員說，老年人多集中在上午十點到下午四點這個時段，過去被視為「空白」的白天檔，被這群銀髮歌友激活。 「老年人存在強烈的精神愉悅需求，比如社交需求、懷舊需求、發揮所長的需求等，而KTV正好滿足了這些需求。」浙江大學管理學院教授、老齡化與養老產業研究中心主任邢以群認為，KTV場景下，老年人呼朋喚友進行互動，通過唱老歌等方式回味過去，這與最近興起的「百元一日聚」是一個道理。 本報見習記者 呂惟伊 記者 金檬 實習生 錢時佳
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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