北京8月9日電(吳侃 陳嘉瑤)溫柔動人的聲線、悠揚婉轉的旋律、清新甜美的外形......在日前舉行的2025年「文化中國·水立方杯」中文歌曲大賽總決賽上,13歲的馬來西亞華裔女孩林沛琁憑藉一首《逆光》得到海外賽區少年組的第一名。近日,林沛琁接受記者採訪,講述奪冠背後的故事。 馬來西亞華裔女孩林沛琁在8月8日舉行的2025年「文化中國·水立方杯」中文歌曲大賽頒獎晚會上表演。(受訪者供圖) 「我的父母特別愛聽中文歌,家裡總是迴蕩著中文歌的旋律,聽著聽著我也喜歡上了中文歌。」林沛琁說,雖然她從小在華文學校學習中文,但唱中文歌時還是常常遇到不理解的歌詞,這時她會找老師幫忙翻譯,因為搞懂每一句歌詞才能更好地演繹。 她說:「我10歲時開始系統學習唱歌,會唱的中文歌越來越多,我的中文水平也越來越好。還記得第一次登臺唱中文歌時,我唱的是《謝謝儂》,當時我非常緊張,聲音都有些發抖。後來舞臺經驗越來越多,表演時也越來越放鬆和從容。」 「我是從音樂老師那裡了解到『水立方杯』比賽,決定把握機會報名參賽,希望能發掘自己的歌唱潛能。在備賽過程中,我回顧了往屆大賽的視頻學習經驗,在歌曲選擇上也花了不少心思。最終我在馬來西亞賽區取得不錯的成績,有機會來北京參加總決賽。」林沛琁說。 總決賽當天,林沛琁起了個大早開嗓練聲,反覆練習要表演的曲目。她說:「在等待比賽的過程中,心情還是難免緊張忐忑,因為害怕正式比賽時出現走音或氣息不足的問題。」 總決賽中,林沛琁是第13位出場。「也許我一直害怕有答案,也許愛靜靜在風裡打轉.......」她的歌聲一起,就將聽眾代入到歌曲所講述的故事裡,獲得了99.313分的高分,排名海外賽區少年組第一名。 「她的音樂線條很流暢,律動優美,真假音變換的處理精巧,聲音感染力強。」評委之一、中國音樂學院聲歌系副教授郭震這樣評價林沛琁的演唱。 林沛琁告訴記者,「聽到這個分數後我感到很驚喜,因為其他參賽者的實力也很強,完全沒想到自己會拿獎。我第一時間把這個好消息分享給了父母和老師,他們都為我感到開心。」 當被問及未來會不會從事音樂領域,林沛琁很堅定地回答「會」。她說:「我很熱愛音樂,也很熱愛舞臺,以後有機會的話也很想回到中國學習音樂。」(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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