7月份我國社會消費品零售總額3.88萬億元 同比增長3.7%

2025-12-05 07:02 5,432次浏览

  瀋陽8月9日電 (記者 韓宏)排練廳的燈光驟然熄滅,隨後聚光燈再次亮起,殘障舞者在黑暗與光明中自由切換、靈動舞蹈——這便是原創舞蹈《無聲的音符》日常訓練現場。這部即將代表遼寧省徵戰第十一屆全國殘疾人藝術匯演的作品,正在上演一場關於藝術與生命的雙重突破。 5月20日,「融合共享·攜手同行」遼寧省殘疾人藝術匯演暨文化周啟動儀式在瀋陽舉行。圖為舞蹈《無聲的音符》。於海洋 攝   時間回到2025年初春,瀋陽市殘疾人藝術團的排練廳迎來艱難的「破冰」。編導的每一個指令、每一段旋律需要通過手語翻譯傳遞;聽障演員需要將樂譜轉化為肌肉記憶;肢體殘疾的演員需一次次挑戰極限,反覆打磨細節,用飽滿的情感張力彌補技巧的局限。   「排練沒有捷徑,只有重複再重複。」瀋陽市殘疾人藝術團負責人王楓溱說。   舞蹈《無聲的音符》是一部以聽障少年追夢為主題的作品,聽障領舞趙亮亮為表現少年從內心封閉到開放的微表情,每日對鏡苦練數小時。一次排練因過度疲憊重重摔倒,膝蓋淤青卻執意完成當日全部動作。「舞臺是心之所向,痛也要把故事講完。」這個聽不見掌聲的青年,眼神如淬火般堅定。 日前,舞蹈《無聲的音符》排練現場,演員們在認真排練。(遼寧省殘聯 供圖)   團隊嘗試將現代舞與手語元素相融合,當表現「音符在指尖跳躍」的段落時,他們在指揮手套上貼滿螢光標記,用視覺信號替代聽覺提示,幫助聽障演員們精準把握燈光變幻的節奏。團隊成員還每天一起畫圖分解節奏,一起打鼓感受律動,幫助聾人更完美的展示舞蹈,讓舞蹈既保持了專業水準,又充滿了獨特的生命質感。   演員們通過反覆觀察,掌握音樂與燈光明暗的同步規律,在體內刻下新的時間感——一種無需聲音的深刻共鳴。當肢體受限的舞者以脊柱為軸完成令人屏息的旋轉,當聽不見旋律的演員以毫秒精度同步騰躍,藝術完成了最本質的回歸——用最真實的生命狀態,演繹最動人的存在詩篇。   「他們的舞步是靈魂的具象化,」王楓溱凝視著排練場,「每一次跌倒與重來,都在詮釋『尊嚴』的重量。」 日前,舞蹈《無聲的音符》排練現場,演員們認真練習每一個動作。(遼寧省殘聯 供圖)   此刻距全國殘疾人藝術匯演僅餘一周。演員們仍在細摳動作精度,「我們不是在『克服』殘疾,而是在證明藝術本無邊界。」這些以骨血感知韻律的舞者早已超越比賽輸贏。《無聲的音符》的終極魅力,正在於它讓觀者看見:所謂藝術高峰,不過是人類精神永遠向上的姿態。在平等參與的藝術星空下,每個奮力躍起的身影,都是不可替代的星辰。(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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