中韓新材料產業合作對接推介活動在哈爾濱舉行
2026-01-24 16:54 4,891次浏览當地時間8月6日，國家大劇院管弦樂團2025歐洲巡演首站告捷。樂團首次亮相愛丁堡國際藝術節，有著百年歷史的愛丁堡亞瑟音樂廳現場近兩千個坐席幾近售罄。中國駐英國大使鄭澤光夫婦、中國駐愛丁堡總領事張飆一行出席音樂會。愛丁堡國際藝術節執行長弗朗西斯卡·赫吉以及蘇格蘭眾多文化藝術界知名人士也蒞臨現場。本次歐洲巡演由國家大劇院黨組副書記、副院長趙海英帶隊。巡演期間，樂團將攜手國際著名指揮家鄭明勳、鋼琴家劉曉禹等藝術家，於8月6至15日期間在英國、西班牙、德國的5座城市奏響音樂會，同時在英國愛丁堡、德國法蘭克福舉辦兩場文化交流活動。 樂團歐洲巡演首場音樂會演出照。巡演首場在英國愛丁堡站的音樂會同時也是國家大劇院管弦樂團的英國首秀。在愛丁堡國際藝術節濃厚的節慶氛圍中，指揮家鄭明勳在熱烈掌聲中登臺，執棒樂團率先奏響中國作曲家陳其鋼的代表作《五行》，蘊含深刻哲思的韻律很快就將歐洲觀眾帶入藝術情境中。隨後，蕭邦鋼琴大賽冠軍劉曉禹和樂團合作的拉威爾《G大調鋼琴協奏曲》帶給觀眾的則是驚豔，層次豐富、色彩鮮明的音樂對話全面展示了鋼琴家與樂團的默契度和他們的藝術造詣。在歡呼與掌聲中劉曉禹返場加演蕭邦《升C小調幻想即興曲》，他的細膩觸鍵帶來的豐沛情感讓臺下不少觀眾感動落淚，年近古稀的愛丁堡本地觀眾羅茲瑪麗表示：「這是我多年來聽到最感動的演繹，如果樂團再度到訪，我一定還會來。」 樂團歐洲巡演首場音樂會演出照。下半場，樂團與德國管風琴大師漢斯約爾格·阿爾布萊希特獻上重磅曲目聖-桑《C小調第三號交響曲「管風琴」》，在亞瑟音樂廳極具感染力的聲場中呈現出震撼人心的視聽效果，超過十分鐘的起立鼓掌也證明了歐洲觀眾對藝術家們的十足肯定。在觀眾們的歡呼與掌聲中，鄭明勳指揮樂團返場奏響比才《卡門》序曲，再次收穫爆棚喝彩，不少觀眾在臺下停留駐足目送樂團，久久不願離去。法國觀眾索菲·迪布瓦說：「這是我第一次聽到來自中國的管弦樂團的現場演出，音樂富有力量和情感，把我們不同文化背景的人連接在了一起。」在當晚的觀眾裡，還有一位專程從香港來的戴先生。他是國家大劇院管弦樂團多年來的忠實樂迷和朋友，這次專程從香港飛來愛丁堡，並在音樂會後次日便將返回香港。戴先生說，「我來過愛丁堡多次，但這次感覺完全不同。因為這是我幾十年夙願成真的歷史時刻，那就是終於看見自己國家的樂團在此登臺。樂團今晚的表演完全是個世界級樂團的表現，我非常非常地開心、滿足。這是圓夢時刻！」 樂團歐洲巡演首場音樂會演出照。演出後，指揮家鄭明勳也激動不已，他說：「我上次來愛丁堡，已是三十年前。三十年後，很多人想不到，我再次來愛丁堡，與中國國家大劇院管弦樂團一起來巡演。有人問我，我為何這樣做。我說，愛丁堡和三十年前一樣迷人，充滿美好的藝術氛圍，中國三十年來發生了日新月異的變化。從今晚的音樂會看，別說三十年，這支歷史還相對年輕的樂團，短短幾年就已有令人讚嘆的進步，這樣的驕人成績，值得讓世界知道，也會鼓舞全世界！這就是我為什麼要和國家大劇院管弦樂團來歐洲巡演的原因！今晚愛丁堡觀眾的掌聲，說明了一切！」 指揮家鄭明勳。趙海英表示：「在建團15周年之際，國家大劇院管弦樂團能夠攜手世界頂尖藝術家，在歐洲知名的藝術舞臺上，來展示新時代中國交響樂發展的卓越成就，這是非常值得驕傲的，也是我們中國文化自信的充分體現。另一方面，通過這次巡演帶來的作品，我們用交響樂的語言更為生動地向世界講述了中國故事、傳遞了中國聲音，也讓更多的人感受到了中國文化的魅力。這也更有利於向世界傳播『可信、可愛、可敬』的中國形象。」本場音樂會次日，國家大劇院管弦樂團的藝術家們來到愛丁堡市政廳，參演由中國駐愛丁堡總領事館、英國愛丁堡市政府和中國國家大劇院支持的「文明互鑑，攜行致遠——國家大劇院走進愛丁堡市政廳交流活動」，在中國歐盟建交50周年之際，以音樂為紐帶架起中歐文化交流的新橋梁。在這之後，國家大劇院管弦樂團將繼續前往英國薩弗倫沃爾登，西班牙桑坦德，德國科布倫茨、漢堡等城市，登臺歐洲多個知名藝術節和重要演出場館。國家大劇院管弦樂團2025歐洲巡演由國家大劇院戰略合作夥伴中國銀行、中國人民對外友好協會支持。巡演期間交流活動由國家大劇院藝術發展基金會和北京金融街資本運營集團有限公司公益支持。
閱讀提示 近期，人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶，其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為，未來，可以通過建設大規模數據採集工廠等方式，加快部分場景的商業化落地，以更好跨越「最後一公裡」。 格鬥臺上，4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗，直拳、勾拳、側踢，連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上，一場人形機器人格鬥賽引發關注。 今年，被認為是人形機器人量產「元年」，人形機器人頻頻亮相各大展會，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上，200餘家國內外機器人企業參展，人形機器人整機企業數量創下新高；2025世界人形機器人運動會開賽在即，500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手…… 作為機器人技術的集大成者，人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶？其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬？對此，《工人日報》記者展開了採訪。 產業發展有基礎，技術細節存卡點 「看它走路搖搖晃晃，跑兩步就摔跤，感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事，在他看來，一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。 根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》)，今年，我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示，我國人形機器人產業前期已有一定基礎，但在一些方面仍存在短板弱項。 據了解，智能能力、運動能力和本體能力技術卡點，是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」，它們對人形機器人的發展至關重要。 「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點，導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究，他告訴記者，在運動控制方面，部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率，但持續運行時散熱不佳，致使關節溫度升高、扭矩精度下降，且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境，「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。 而在人形機器人的運動能力和本體能力之外，多位受訪專家指出，類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。 對此，高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為，機器人需要先感知外界信息，再把信息傳給「大腦」，「大腦」要加以理解、分析、推理、決策，再指揮「小腦」控制運動，現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足，由此帶來延時性問題，進而導致整套動作流程耗時較長。 供應鏈進一步完善，價格有待更「親民」 從幾年前的幾百萬元一臺，到今年的幾萬元一臺，人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來，多個品牌產品進入量產階段，價格降幅更為明顯。7月，國內某品牌推出的一款人形機器人，售價為3.99萬元起。 不過，人形機器人要進一步實現家用，現階段的成本和售價仍然較高，有消費者表示，「期待隨著國產供應鏈進一步完善，售價能夠更加『親民』。」 人形機器人為什麼「有些貴」？蔡炳貞認為，目前，無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術，還是關節模組等硬體技術，都還沒有實現標準化和統一，各個零部件主要由各機器人廠家設計定製，導致定製成本較高。 對於如何進一步降低人形機器人成本，宋宇飛建議，一方面，企業應當繼續提高自研自產能力，通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件，不斷降低硬體成本；另一方面，也應持續優化設計與生產工藝，如減少模具成本和零部件數量，提高裝配效率。 上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者，我國具有完整的人形機器人產業鏈，如果人形機器人的技術問題得以更好地解決，大規模量產和降低成本都有望實現。 「技術進一步成熟之後，產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後，人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。 拓展應用場景，加快商業化落地 從實驗室到工廠，從展臺到救援現場，再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」，人形機器人如何探索應用場景的更多可能？ 據蔡炳貞觀察，人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景，這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。 近年來，國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出，加快人形機器人在特種環境應用，聚焦3C、汽車等製造業重點領域，提升人形機器人工具操作與任務執行能力，並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試，如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠，上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。 宋宇飛建議，將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中，機器人能進入人類難以到達的危險區域，執行探測、搜救等任務，提高作業安全性和效率。」 「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面，可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱，可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人，再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。 「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單，核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者，行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題，要突破這一瓶頸，未來還需建設大規模數據採集工廠，或通過切割場景，讓一部分場景機器人先實現商業化落地。
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