施工一線12年，他用三種身份詮釋責任擔當
2025-11-16 21:58 5,831次浏览文藝盛宴再掀熱浪，上海東方藝術中心的舞臺持續煥發活力。8月至11月，一系列鋼琴盛宴正以多元姿態詮釋著黑白琴鍵的無限可能。這場跨越數月的音樂之旅，匯聚了國際著名鋼琴家葉菲姆·布朗夫曼、法佐·塞依，也迎來新晉鋼琴新星弗拉基米爾·維什涅夫斯基、劉曉禹等，在浩瀚的鋼琴世界中串聯起古典主義到現代派的音樂脈絡，為申城注入濃鬱的藝術氣息。新銳金獎與柴院大師：琴鍵上的多維浪漫與美育傳承8月23日，剛獲拉赫瑪尼諾夫國際鋼琴比賽金獎的俄羅斯青年弗拉基米爾·維什涅夫斯基，亮相「未來大師」系列音樂會，以貝多芬《月光奏鳴曲》鋪墊基調，演繹蕭邦《降D大調夜曲》《英雄波蘭舞曲》與李斯特《愛之夢》《F小調超級練習曲》，展現浪漫主義兩面性。次日，柴院大師安德烈·皮薩列夫與帕維爾·納塞希安聯袂呈現鋼琴馬拉松：納塞希安演奏舒曼《童年情景》、拉赫瑪尼諾夫《音樂瞬間》，皮薩列夫以蕭邦四首諧謔曲及柴科夫斯基《G大調華麗鋼琴奏鳴曲》收尾。作為全國首家與柴院戰略合作的劇院，東藝同步開啟大師班、美育講座，構建「頂級學府+頂尖劇院」美育生態，讓古典音樂生命力在傳承中生長。國際名家接力：從獨奏史詩到交響對話9月2日，六次格萊美提名得主葉菲姆·布朗夫曼獨奏會，串聯舒曼《C大調阿拉伯風格曲》、勃拉姆斯《F小調第三鋼琴奏鳴曲》（尤其鍾愛末樂章自由速度）、德彪西《意象集第二卷》（如繪製莫奈畫作）與普羅科菲耶夫《第七鋼琴奏鳴曲》（終章如戰爭吶喊），以龐大音量與細膩層次構建「音樂宮殿」。9月11-12日，法佐·塞依攜手德意志交響樂團（指揮派屈克·哈恩）帶來兩場盛宴：首場以孟德爾頌《美麗的梅露西娜》序曲、莫扎特《C大調第二十一鋼琴協奏曲》（塞依詮釋其「孩童般純真」）及貝多芬《第七交響曲》收尾；次日貝多芬專場中，《科裡奧蘭序曲》《C小調第三鋼琴協奏曲》與《第四交響曲》展現不同側面，雙鋼琴家出身的塞依與樂團默契配合，注入即興與嚴謹交織的魅力。東藝二十載：聚世界經典，育新銳耀舞臺恰逢上海東方藝術中心20周年，新演出季亮點紛呈。9月，大提琴家王健演繹巴赫無伴奏大提琴組曲全套，圖米納斯導演的瓦赫坦戈夫劇院原版話劇《葉甫蓋尼·奧涅金》《萬尼亞舅舅》登場。10月，普萊特涅夫解碼拉赫瑪尼諾夫浪漫，阿麗娜及朋友們帶來國際芭蕾明星薈萃，佩佩·羅梅羅以告別吉他獨奏對話靈魂，柏林愛樂弦樂四重奏呈現室內樂魅力。11月，神秘園攜30周年旋律織就詩意，丹尼爾·加蒂執棒德勒斯登國家管弦樂團與鋼琴家劉曉禹共探德奧古典，麥斯基大提琴獨奏綻放技藝與詩意，月末蒂勒曼執棒維也納愛樂樂團以「金色之聲」為申城添彩。
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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