2025歐亞經濟論壇將於9月23日至25日在西安舉辦
2025-11-10 16:58 6,721次浏览夏日的海灘上陽光明媚，孩子們三五成群，一起堆沙堡；郊外的房車營地，孩子們在草坪上追逐奔跑，家長們忙著準備燒烤食材……如何陪孩子度過快樂的暑假？親子遊或許是個不錯的選擇。 暑假，親子遊市場迎來了出遊高峰，各地知名景區、博物館、主題樂園都多了不少孩子的身影。無論是山野避暑、自然探秘，還是文化研學、非遺手作，家長與孩子共同享受著自然與人文交織的精彩旅程。 暑假親子遊市場快速升溫 河北磁縣傑裡科動物農場，充滿了孩子們的歡聲笑語。有的孩子在小心翼翼地給小鹿、羊駝投餵食物，有的孩子在工作人員指導下認真清除雜草，體驗勞動的樂趣。「孩子們在這裡化身小小飼養員，與小動物親密接觸，參與有趣的遊戲，體驗不一樣的生活。」農場工作人員說。 暑假期間，各地主題樂園、遊樂園裡的孩子明顯多起來了。「我的兩個兒子都是樂高迷，聽說上海新開了樂高樂園，我們特意帶他們來看看。」上海樂高樂園度假區大門前，來自浙江杭州的吳先生一家四口準備在樂園裡玩一整天，周圍有很多和他們一樣帶孩子的家庭，一同排起了長長的隊伍。 夏日的熱浪，阻擋不了親子家庭出遊的熱情。從動物農場的「親密接觸」，到主題樂園的「趣味之旅」，從博物館裡的「知識探索」，到山水園林的「詩意棲居」，不同類型的親子遊產品為家庭遊客提供了多樣化選擇。 多家旅遊平臺數據顯示，今年暑期親子訂單佔比已突破40%，成為拉動家庭出行增長的核心力量。北京親子類項目搜索熱度同比增長超200%，涵蓋研學、非遺、科技體驗等高互動項目的「沉浸式親子遊」成為最受歡迎的選擇。 「暑期親子家庭出遊需求持續升溫，從平臺數據來看，近一周國內親子遊目的地的關注度和訂單量呈現顯著增長，其中濱海避暑與西部自然探索成為兩大核心主題。」攜程旅行相關負責人告訴記者，「同時，小眾文化目的地因特色體驗吸引親子家庭，親子遊呈現『研學+休閒』相融合的趨勢。」 今年暑假，「躺平式遛娃」的度假方式火起來了，酒店變成親子度假的「主場」。近日，家住上海的朱華女士帶著孩子來到郊區一家親子主題酒店，酒店有室內遊樂園供孩子玩耍，家長則可以在一旁喝咖啡、做SPA，享受假期。「海洋球池、滑梯、旋轉木馬等設施應有盡有，工作人員還會陪寶寶玩，態度親切又有耐心。」朱華說，不用排長隊、趕景點，這次旅行很舒適。 北京的高先生選擇帶著家人自駕遊，住進近郊鄉村的一家民宿，感受鄉村田園樂趣。民宿管家陳熙說：「今年暑假房間預訂異常火爆，尤其是帶獨立兒童房的房型非常緊俏，很多家庭一住就是三四晚，白天溯溪、徒步，到農場採摘，晚上觀星、燒烤，參加篝火晚會，孩子們玩得很開心。」 當前，親子家庭已經成為國內出遊的主力客群之一。中國旅遊研究院發布的《中國家庭旅遊市場需求報告》顯示，2024年國內家庭遊市場已突破萬億元大關，76.1%的旅遊者選擇孩子作為出遊同伴。無論是走進大自然，奔跑在鄉間田野，還是走進景區、博物館增長見識，一起旅行的時光充滿了溫情與童趣，也將帶給孩子難以忘懷的成長記憶。 寓教於樂為親子時光增色 如今，親子遊已不僅僅是簡單的出門遛娃，隨著80後、90後父母成為親子遊主力客群，其消費需求也更趨於多樣化、個性化。 在位於北京的國家博物館，「古代中國」展廳多了許多稚嫩的提問聲和輕柔的講解聲。「你看這個紋飾，是不是很像我們書上見過的？」何女士指著玻璃展櫃裡的青銅器，細心地給剛上小學三年級的女兒講解一個個文物及其背後的歷史。 甘肅敦煌鳴沙山月牙泉景區裡，一個有20多人的親子小團格外引人注目。孩子們頭戴防曬帽，圍著專業講解員，認真聆聽絲綢之路的歷史故事，並在指導下嘗試臨摹簡單的敦煌壁畫紋樣。「今年主打歷史文化和自然探索的西北親子研學線路特別火爆。家長不僅希望孩子看到壯麗的自然風光，更希望他們在行走中學習知識、開闊眼界。」組織這次活動的研學機構負責人介紹。 「如今，傳統的觀光式旅遊已無法滿足家庭對寓教於樂的期待，家長傾向於帶孩子邊遊邊學，通過旅行增長見識，理解科技時代的前沿變化，這為不少文化旅遊景點、博物館、科技館帶來了更高熱度。」中國社科院旅遊研究中心秘書長金準表示。 從親子遊產品上看，知識型、科技型、體驗式、研學式旅遊更受歡迎，特別是注重動手體驗的「親子遊+非遺」項目深受孩子們喜愛。在安徽六安的非遺工坊裡，跟老師傅學習製作一把油紙傘；在上海松江非物質文化遺產傳習基地，體驗皮影戲非遺技藝；在江西景德鎮，孩子們滿手陶泥，認真製作屬於自己的陶瓷器……傳統文化以更有趣的形式走進了孩子們的心裡。 自然科普與探索、運動類旅遊產品是親子遊市場黑馬。不少家長帶孩子走近大自然，通過趣味探索，讓生態自然空間變成孩子們的研學課堂。近日，家住廣東的李蕾為女兒報了一個雲南西雙版納的研學親子夏令營，跟著專業導師探索雨林植物和昆蟲的奧秘。「讀萬卷書也要行萬裡路，無論是徒步拉練，還是跟著老師夜探雨林、觀察昆蟲，都是在課堂上無法經歷的。」她對記者說。 「媽媽，壺口瀑布比課本上寫的還要壯觀！」初二的孫曉琪和媽媽一同站在壺口瀑布前，被眼前翻滾奔騰的黃河水深深震撼。近年來，「跟著課本去旅行」成為家長帶孩子增長見識的「潮流玩法」，親身探訪頤和園、壺口瀑布、都江堰等課本中提及的景點，去江西感受《望廬山瀑布》所描述的雄奇險秀，到杭州感受《曉出淨慈寺送林子方》中的西湖美景，在紹興漫步百草園和三味書屋……課本中描述的字句成為眼前的風景，學生們也在親身體驗中感受與課文作者的情感共鳴。 在親子元素上做足功課 「旅遊不但能讓大人孩子都得到放鬆，還拉近了親子關係，這次出來玩真是太值了。」來自湖北的嚴女士近日特意請了年假，陪著女兒樂樂來山東青島旅遊，看她心心念念的大海。從一起收拾行李、一起制定旅遊計劃，到旅遊過程中敞開心扉的交流，都給她們留下了難忘的回憶。 親子遊火熱的背後，是家長旅遊觀念的轉變。親子遊不但能讓孩子提升動手能力和綜合素養，也成為越來越多家長拉近與孩子心靈距離的紐帶。 然而，在親子遊火熱的同時，其存在的產品同質化、親子元素缺乏等問題也一直飽受詬病。如部分旅行社和機構推出的親子遊產品大同小異，樂園遊、海洋館、博物館等線路佔了多數；長線旅遊產品質量參差不齊，有些僅僅是將常規線路進行了簡單包裝，其中親子相關內容並不突出。 一些價格上的「陷阱」同樣引起了家長的不滿。如有些商家利用家長捨得為孩子花錢的心理，打著「親子遊」的旗號將產品價格定得過高。 「這上面雖然寫著親子遊，可是也沒看出來有哪些適合孩子的內容，而且價格不便宜。」在四川成都的一家旅行社門店，張女士拿著宣傳冊仔細研究過後感到非常困惑，本來想帶孩子報親子旅遊團的她打起了退堂鼓。 不久前，李先生在旅遊平臺上報了一個西北環線5日遊親子團，帶著孩子從青海、甘肅跟車一路遊覽下來，「打卡」了茶卡鹽湖、嘉峪關、敦煌莫高窟等多個景點，同時也疲憊不堪。他向記者抱怨，親子遊產品更需要一些適合孩子的項目和服務，「應該多考慮孩子的體力和需求，增加能引起孩子興趣的活動，帶小孩旅遊，餐廳、酒店都應該和普通團有所區別。」 「產品同質化、親子特性不明顯等問題突出，關鍵原因在於專業親子遊設計人員、帶團人員稀缺，親子遊產品豐富度不夠。」金準認為，親子遊在親子元素上做足功課，要對產品進行進一步創新和拓展。要深入探索親子遊與科技、教育的結合方式，提升親子遊的知識附加值，把親子遊進一步做深。同時要拓展親子體驗的維度和廣度，從以看、聽、走為主的親子遊轉向更多感官、更多維度的體驗，將文、農、商、科等領域的前沿成就融入親子遊，形成更豐富的產品。 南開大學旅遊與服務學院教授馬曉龍指出，要進一步提升親子類跟團遊產品的服務水平，設計有特色、有互動、符合孩子生理和心理特點的遊玩內容。同時進一步規範親子遊市場秩序，完善政策法規與行業標準，建立價格監管機制，加大對價格違法行為的執法打擊力度，促進親子遊市場健康有序發展。 (本報記者 魯元珍)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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