文化遺產如何在數字時代煥發新生?「永不消失的遺產2025」全球創客大賽日前在大報恩寺遺址博物館正式開營,通過跨文化合作與數字創意,邀請青年創客共同探索文化遺產保護的創新路徑。本屆大賽收到了來自19個國家的近700份申請,覆蓋國家和報名人數均超去年首屆。經過線上角逐,最終8支隊伍、31名選手入圍南京決賽,開啟為期半個月的駐地創作。參賽者將圍繞主題「一城·一塔·一河」:明城牆、大報恩寺琉璃塔、秦淮河,設計一件可互動、可參與、可感知的戶外數字藝術裝置。來自倫敦大學學院、北京郵電大學、南京藝術學院、布裡斯託大學、倫敦大學金史密斯學院等高校的導師們,決賽期間將全程參與指導、評審與互動,助力選手優化創意與技術實現。 入圍決賽的31名選手來自建築、藝術、科技等領域,有些是英國、德國、希臘、印度、亞塞拜然等外籍青年,他們組成八支隊伍亮相。來自InterAct團隊的選手Lampiri表示:「我是在Instagram上看到這個賽事的。作為一名XR藝術家,能有機會用數字藝術詮釋中國的文化遺產,這太令人興奮了。」 城南長幹裡片區是市民和遊客進入南京的首站,承載著許多人的集體記憶。今年大賽將明城牆、大報恩塔、秦淮河作為整體創作對象,要求選手的裝置作品將三大文化地標相互聯結。大賽期望通過「一城一塔一河」的聯動,讓這些地標變為有機的文化整體,從而賦能城市文旅融合發展。實地探訪激發了選手對「文化共生」的思考。8月2日至3日,參賽團隊們深入大報恩寺遺址、明城牆與秦淮河沿線,以創作者的眼光不斷尋找數位技術與文化遺產的結合點。「站在大報恩塔遺址上,看著秦淮河與明城牆交相輝映,這種呼應的空間關係將成為我們作品重要的視覺語言。」來自「絲路餘聲」團隊的尹韶陽說。 與去年純數位化呈現不同,2025年大賽強調實體裝置的「可互動、可參與、可感知」。這種轉變推動選手突破虛擬邊界——更多參賽團隊們側重將AR技術與實體裝置結合,打造多感官交互的體驗。「我們考慮到了周圍環境的影響,設計了聽覺、視覺、觸覺等交互感,將給觀眾帶來瞬間爆發的美好體驗。」來自「網格工作室」團隊的張雨瑤透露。「文化遺產保護不應局限於靜態展示,而是要紮根於城市獨特的文化土壤,讓歷史真正融入城市血脈。」南京師範大學歷史文博學院教授祁海寧說。 本屆賽事特別設置了公眾參與環節,後續創作中,選手將與本地居民、文化工作者開展互動工作坊。倫敦大學學院沉浸式非虛構敘事講師Niall Hill表示,「當地人的參與對於地方遺產的保護尤為重要,創作者和真實在場的人互動,作品才會激發更多共鳴。」在接下來的創作階段,參賽團隊將在導師指導下進一步完善設計方案、製作實物模型。最終路演評審將於8月14日舉行,由來自國際的專家評審團評選出一項優勝作品。
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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