日本今年上半年出生人口為33.9萬人 創同期新低
2026-03-19 06:09 2,184次浏览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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