8月11日下午,上海市文化旅遊局以「在上海 享美育」為主題,在上海世博會博物館舉辦「社會大美育課堂」文化體驗暨「政府開放日」活動。據統計,截至7月底,上海143個「社會大美育課堂」市級示範點已開展各類藝術普及教育活動5619場次,提前超額完成全年計劃。活動以一場「在世博看世界」的深度文化行走拉開帷幕。市民們在策展人導賞中探訪世博館特展及常設展,從「希臘人——從阿伽門農到亞歷山大」展區到「九天攬月——中國探月工程20年」主題陳列,從「城市文明」到「未來願景」,全景式體驗全球文化交融歷程。隨後,大家還參與特展文化體驗活動,以古希臘陶罐紋樣與宏偉的愛奧尼柱為靈感,協作完成中式綠豆糕與西式奶油裱花製作,讓藝術創作成為聯結政企民的溫情紐帶。上海世博會博物館依託豐富的場館資源和展覽內容,推出「在世博看世界」社會大美育項目,為市民提供「更多選擇、更深度參與、更新鮮體驗、更便捷傳播」的文化休閒空間,項目以分齡分眾為核心定位,通過六大主題板塊助力實現「全民美育」目標。為全面提升參觀體驗與文化傳播效能,世博館構建了全方位智慧服務體系,推出專題導覽圖冊、少兒觀展手冊及多語種智能語音導覽系統(含兒童專屬版本);打造融媒體傳播矩陣,並開發集成活動預約、適老化及無障礙功能的智能小程序;創新採用策展人直播導賞、線上講座等新媒體形式。同時持續開展「美育進校園」項目,為本市及其他省市邊遠地區學校提供優質在線課程資源。今年以來,「社會大美育課堂」項目持續深化建設,提升打造143個市級示範點。通過創新形式、跨界融合、開放共享等舉措,不斷升級完善「全民參與、全域覆蓋、全齡可享」美育服務體系,推動城市美育生態持續優化。此外,每月通過「上海發布」「樂遊上海」集中推送重點活動推薦目錄,市民也可通過「滬小遊」小程序一鍵查看活動場次信息。縱觀今年5619場活動,有的煥新藝術體驗,實現跨界融合創新。比如上海圖書館打造「閱讀+藝術」場景,推出「音樂文學賞析會」等特色活動;國歌展示館開發沉浸式情景劇,開展「為國而歌」系列思政社教活動80場,參與人次逾3.55萬;上海博物館東館設計「在春天,遇見江南」行走活動,通過動作捕捉技術實現「畫中山水隨樂動」的視聽聯動。有的重構空間場景,推動全域聯動發展。比如上海交響樂團推出「全城交響」項目,上海大劇院推出「藝術零距離」計劃;中華藝術宮聯合靜安區在商圈打造「上海光影美術館」,實現文化活動與旅遊消費雙向引流。有的聚焦精準服務,構建全齡美育體系。比如上海博物館製作英、法、德等8語種的《常設展覽導覽手冊》;筆墨宮坊開設雙語工作坊,已吸引來自23個國家的500餘名外籍人士參與;上海大劇院為自閉症兒童推出「星星的孩子」觀演服務,錢學森圖書館「星空」項目招募學生講解員……
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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