國臺辦：臺灣從來不是也絕不可能成為一個國家
2025-10-26 01:16 2,681次浏览福州8月7日電 題：兩岸青年體驗非遺技藝 同心傳承中華根脈 作者 葉秋雲 「這些工具充滿歷史感和力量感，感覺很有故事。」近日，臺灣師範大學學生賴玉寅在福建理工大學體驗畲族銀器製作技藝的「敲打成型」環節時，手持錘子專注敲打著銀器。他說，看似簡單的重複敲打，實則力道和角度都大有學問。 時值第十三屆海峽青年薈舉辦期間，第二屆海峽兩岸(福州)大學生公益廣告創意大賽暨學術交流活動在福州舉行，兩岸青年跟隨著國家級非物質文化遺產代表性項目銀飾鍛制技藝(畲族銀器製作技藝)福建省級非物質文化遺產代表性傳承人林偉星學習畲族銀器製作技藝。 8月5日，第二屆海峽兩岸(福州)大學生公益廣告創意大賽暨學術交流活動在福州舉行。圖為兩岸青年體驗畲族銀器製作技藝。(福建理工大學 供圖) 熱衷中華傳統文化的賴玉寅，對此次體驗興致濃厚。他說：「製作時，最專注的就是敲打的節奏感。整個世界仿佛只剩下槌子和銀器的清脆聲，能專心感受每一次敲擊帶來的微小變化，完全沉浸其中。」 「兩岸在老技藝的傳承與創新上很相似。」製作過程中，賴玉寅聯想到了臺灣傳統工藝的保護。他說，傳承都依賴師徒口傳心授，創新則都在努力結合現代審美，讓老手藝走近年輕一代。 作為指導老師，林偉星看著兩岸青年認真製作銀飾，十分欣慰。他認為，金銀器製作技藝是中華優秀傳統文化的重要組成部分，讓兩岸青年共同體驗非遺，能讓他們真切感受中華文化的魅力與工匠精神。 7月30日，兩岸近百名青少年走進福州市鼓樓區文化館，體驗非遺篆刻技藝。記者 呂明 攝 在第三屆兩岸青少年「創未來」科普夏令營活動中，兩岸近百名青少年走進福州市鼓樓區文化館，體驗非遺篆刻技藝。臺灣大學生吳哲維循著印材上用黑筆描好的名字筆畫執刀刻石，當名字逐漸清晰時，他說，「印材是石料，下刀需用力，可見篆刻很考驗功力。」 臺灣中原大學學生楊進忠則與大陸同學組隊，在福州圍繞中國傳統木結構建築營造技藝展開設計，共同搭建了公共藝術裝置《渡夢歸脊》。他認為，以閩南宗族文化和建築特徵為核心靈感的公共藝術裝置《渡夢歸脊》，承載了遊子尋根、家族凝聚、血親同源的情感。 當前，福建積極鼓勵臺胞參與非遺傳承與保護。據福建省非物質文化遺產保護中心透露，在福建，國家級非物質文化遺產代表性傳承人有臺胞1名、省級傳承人有臺胞12名。 首位臺籍國家級非物質文化遺產代表性傳承人卓聖翔表示，非遺的傳承與創新需要兩岸青年同心協力。兩岸青年攜手挖掘中華優秀傳統文化根脈，既能為彼此搭建深度交流、共築夢想的橋梁，也能讓兩岸傳承人共同發力，讓非遺傳承下去。(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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