（抗戰勝利80周年）探訪東北淪陷時期遼源礦工墓陳列館
2025-10-22 10:57 6,791次浏览金華8月10日電 (董易鑫 李朵)8月2日至10日，2025「凌雲音樂獎」中國聲樂作品演唱比賽及民族器樂演奏比賽(下稱：2025「凌雲音樂獎」)在浙江省金華市浦江縣舉行，近1400位參賽選手參賽，還吸引了眾多聲樂、器樂教師，音樂愛好者觀摩學習。 當國家級音樂大賽與浙江中部縣城相遇，舞臺與田野相連、技藝與民心共振——這不僅是一個選手比拼專業技藝的舞臺，更是一次國樂文化的「返鄉實踐」。 活動期間，一場音樂會在浦江縣橫山村的智慧農業葡萄基地上演。(浦江縣官方供圖) 當國樂從舞臺至田野 一邊是來自北京的中國廣播民族樂團奏響的「中西合璧」交響樂，另一邊則是由十餘位文化特派員自編自導的「鄉村音樂會」——活動期間，在浦江縣黃宅鎮橫山村的智慧農業葡萄基地，兩場風格迥異的音樂會輪番上演，為當地村民送去聽覺盛宴。 「國樂的誕生與中國的田野有緊密聯繫，這次我們在縣城辦賽、採風、演出就是印證了一句話——讓本土音樂『重回』土地。」中國音樂學院聲樂歌劇系教授曲學選說。 據悉，2025「凌雲音樂獎」在傳統聲樂類比賽的美聲、民族唱法大類基礎上創新開設中國古曲與古詩詞藝術歌曲、中國傳統民歌與改編作品、中國藝術歌曲等五個賽道單元，旨在讓參賽選手擁有獲得更多展示機會，也讓更多中國聲樂作品得以傳播和推廣。 同期，涵蓋多場主題音樂會、雅集、研學等活動的「萬年上山·詩畫浦江」國風音樂周也在當地舉行：浦江縣演出了傳承千年的春節民間習俗——板凳龍。鑼鼓聲中，評委們忍不住加入舞龍隊伍、喊起號子。 從公益課堂到比賽現場、從光鮮舞臺到廣闊田間，專家和村民學在一起、玩在一起、樂在一塊。 男高音歌唱家戴玉強介紹：「我們並非單純舉辦比賽，而是希望舉辦類似於音樂夏令營的活動，用豐富的形式將比賽和採風有機融合起來。讓年輕人利用珍貴的時間學習、成長。」 「本屆『凌雲音樂獎』設立了多個聲樂、民族器樂的單項賽道同時展開，目標是讓專業藝術的實踐平臺下沉到基層，與民眾的文化審美相互融合、助力，漸進式創新，實現中國傳統音樂藝術與時代同步發展；讓音樂學子們能夠打破專業壁壘，互相聽見、相互看見，對音樂藝術有更廣闊的視野。同時，我們也希望通過專業的比賽、精彩的音樂會以及豐富的音樂活動，為國內外音樂精英和愛樂者提供交流分享的平臺，促進民族音樂行業的蓬勃發展。」中國音樂家協會副主席、中國胡琴表演藝術家宋飛說。 「韻起浦江—凌雲音樂獎」開幕式音樂會在浦江中學報告廳啟幕。董易鑫 攝 讓音樂成為城市「標配」 「一個賽事可以帶動一個城市的文化發展。我們更看重的是，如何通過賽事這顆『種子』拉動浦江大中小學美育的發展建設，增強賽事舉辦地的孩子們對藝術的審美以及對中華優秀傳統文化的認同感。」曲學選說。 浦江舉辦國家級音樂大賽並非首次。2023年，當地曾承辦「敦煌杯」中國彈撥樂(琵琶/阮/柳琴)演奏比賽。彼時，浦江官方提出「背著樂器就能免費坐公交」「活動期間所有酒店不允許漲價」等暖心舉措，不僅保障了比賽順利舉行，還拉動了當地文旅產業發展。 「前年我們之所以把『敦煌杯』放在這裡舉辦，起初是因為浦江籍青年音樂人才張輝的極力舉薦和牽線搭橋。這次的2025『凌雲音樂獎』也是因為上次辦賽效果不錯，我們才再次選擇這裡。」承辦方相關負責人杜怡璇介紹。 此外，浦江的「城市氣質」也成為國樂賽事接踵而至的重要原因之一。 活動期間，浦江縣浦陽街道同樂村熱鬧非凡，來自2025「凌雲音樂獎」的專家評委與優秀青年選手、當地村民歡聚一堂，用音樂對話。(浦江縣官方供圖) 「浦江素有『文化之邦』『書畫之鄉』『詩詞之鄉』等美譽，綠水青山串接起萬年上山、千年鄭義門和月泉吟社，以及百年書畫興盛地的文化脈絡，也孕育了根深葉茂的浦江民間藝術。」浦江縣委常委方淵說，在音樂藝術方面，浦江亂彈唱腔高亢激越，表演粗獷奔放，深受百姓歡迎，至今仍以旺盛的生命力活躍於各種舞臺。 據悉，浦江官方正以此次活動為起點，融入了建設「國樂之城」的長遠考量，嘗試推動名家進村入企開展藝術交流、聯動省市縣文化特派員和浙江省文藝賦美工程，冀以文化振興賦能鄉村振興。 「多年前，中國樂器協會曾提出『讓樂器成為家庭的標配，讓音樂成為生活的剛需』的目標。這次活動，我們看到浦江很多老百姓對音樂文化有內在需求，也證明這個目標正一步步走向現實。」中國樂器協會常務副會長孫瑞勇說。(完)
閱讀提示 近期，人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶，其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為，未來，可以通過建設大規模數據採集工廠等方式，加快部分場景的商業化落地，以更好跨越「最後一公裡」。 格鬥臺上，4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗，直拳、勾拳、側踢，連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上，一場人形機器人格鬥賽引發關注。 今年，被認為是人形機器人量產「元年」，人形機器人頻頻亮相各大展會，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上，200餘家國內外機器人企業參展，人形機器人整機企業數量創下新高；2025世界人形機器人運動會開賽在即，500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手…… 作為機器人技術的集大成者，人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶？其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬？對此，《工人日報》記者展開了採訪。 產業發展有基礎，技術細節存卡點 「看它走路搖搖晃晃，跑兩步就摔跤，感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事，在他看來，一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。 根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》)，今年，我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示，我國人形機器人產業前期已有一定基礎，但在一些方面仍存在短板弱項。 據了解，智能能力、運動能力和本體能力技術卡點，是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」，它們對人形機器人的發展至關重要。 「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點，導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究，他告訴記者，在運動控制方面，部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率，但持續運行時散熱不佳，致使關節溫度升高、扭矩精度下降，且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境，「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。 而在人形機器人的運動能力和本體能力之外，多位受訪專家指出，類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。 對此，高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為，機器人需要先感知外界信息，再把信息傳給「大腦」，「大腦」要加以理解、分析、推理、決策，再指揮「小腦」控制運動，現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足，由此帶來延時性問題，進而導致整套動作流程耗時較長。 供應鏈進一步完善，價格有待更「親民」 從幾年前的幾百萬元一臺，到今年的幾萬元一臺，人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來，多個品牌產品進入量產階段，價格降幅更為明顯。7月，國內某品牌推出的一款人形機器人，售價為3.99萬元起。 不過，人形機器人要進一步實現家用，現階段的成本和售價仍然較高，有消費者表示，「期待隨著國產供應鏈進一步完善，售價能夠更加『親民』。」 人形機器人為什麼「有些貴」？蔡炳貞認為，目前，無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術，還是關節模組等硬體技術，都還沒有實現標準化和統一，各個零部件主要由各機器人廠家設計定製，導致定製成本較高。 對於如何進一步降低人形機器人成本，宋宇飛建議，一方面，企業應當繼續提高自研自產能力，通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件，不斷降低硬體成本；另一方面，也應持續優化設計與生產工藝，如減少模具成本和零部件數量，提高裝配效率。 上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者，我國具有完整的人形機器人產業鏈，如果人形機器人的技術問題得以更好地解決，大規模量產和降低成本都有望實現。 「技術進一步成熟之後，產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後，人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。 拓展應用場景，加快商業化落地 從實驗室到工廠，從展臺到救援現場，再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」，人形機器人如何探索應用場景的更多可能？ 據蔡炳貞觀察，人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景，這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。 近年來，國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出，加快人形機器人在特種環境應用，聚焦3C、汽車等製造業重點領域，提升人形機器人工具操作與任務執行能力，並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試，如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠，上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。 宋宇飛建議，將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中，機器人能進入人類難以到達的危險區域，執行探測、搜救等任務，提高作業安全性和效率。」 「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面，可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱，可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人，再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。 「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單，核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者，行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題，要突破這一瓶頸，未來還需建設大規模數據採集工廠，或通過切割場景，讓一部分場景機器人先實現商業化落地。
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