北京8月8日電(陳小雨)2025北京博物館季研學月啟動儀式8日在孔廟和國子監博物館舉行。本次活動以「博物館研學 開啟求知新旅程」為主題,由北京市文物局與北京市教委聯合主辦,聯動全市各區多家博物館,通過多元化研學活動推動文博資源與教育體系深度融合,讓青少年在沉浸式體驗中觸摸歷史溫度。 2025北京博物館季研學月啟動儀式。陳小雨 攝 讓博物館成為「第二課堂」的核心陣地 啟動儀式上,北京市文物局黨組成員、副局長褚建好強調,博物館作為城市文化名片,需充分挖掘首都文博資源優勢,以嚴謹的學術態度設計課程,通過「博物館+演藝」「博物館+科技」等創新形式,讓青少年在參與中收穫知識與文化自信,各博物館要聚焦青少年需求,杜絕碎片化歷史解讀,真正讓博物館成為提升精神素養的「活課堂」。 主題遊線解鎖京城文化密碼 活動現場,東城和西城區文旅局分別發布了特色研學線路,為公眾提供穿越時空的文化探索路徑。東城區「中軸尋寶文脈古今」以中軸線為核心,推出「中軸尋寶」「鼓韻新聲」「古今漫遊」三條線路,聯動北大紅樓、鐘鼓樓、中國鐵道博物館等點位,通過實景研學、角色扮演等形式,讓青少年領略革命歷史與古都文脈的交融。 西城區的四大主題線路則聚焦世界文化遺產與城市記憶,涵蓋大運河、中軸線、北京城文化風貌及宣南文化,串聯郭守敬紀念館、景山、李大釗故居等,帶領觀眾在胡同與古蹟中探尋歷史軌跡與報國精神。 多館聯動打造沉浸式文化體驗 當天,多家博物館也同步推介了暑期重磅研學課程,亮點紛呈。 孔廟和國子監博物館推出「詩書化育 禮樂養情」傳統文化課程、「國子尋禮」禮儀研學等活動,依託古代最高學府資源,讓青少年在AR互動與禮儀體驗中追溯國學根源;北京大運河博物館結合「看·見殷商」特展,打造「穿越時空的中國」「商王宴會尋寶記」等活動,通過手工互動、劇情解密等形式,讓殷商文明與運河文化「活」起來。 國家自然博物館以「博物館之夜—2025光韻之夜」為核心,推出光影故事、科學家講故事、夜宿博物館等活動,融合達·文西特展打造科學與藝術跨界體驗,邀請公眾踏入跨越科學與藝術、連接傳統與未來的光影奇旅。 2025北京博物館季研學月啟動儀式。陳小雨 攝 四大主題玩轉文博新體驗 為增強互動性,研學季還特別推出四大主題活動。發布《一張圖讀懂研學月動作》,匯總全市精彩活動;20家博物館限量發放「文博護照」與紀念徽章,參與答題可解鎖優惠;邀請市民以鏡頭記錄研學故事,開展「我的博物館研學」線上短視頻vlog徵集活動,共享博物館魅力。相關活動詳情可關注「北京文博」及各博物館公眾號查詢。 這個夏天,2025北京博物館季研學月將以博物館為紐帶,連接歷史與當下,讓市民尤其是青少年在行走中感悟文明,在探索中滋養心靈。(完)
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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