網絡「開盒」 行為如何定性？最高法發布入庫參考案例
2026-02-17 11:23 1,261次浏览拉薩8月12日電 題：藏族音樂博士覺嘎：在世界舞臺奏響東方故事 記者 貢桑拉姆 「和平解放、民主改革、自治區成立……西藏的每一步變革都為文化傳承開了扇窗。」中國首位藏族音樂博士覺嘎近日在拉薩家中接受記者採訪時說，他的故事，恰是西藏民族音樂從高原深處走到世界舞臺的60年。 1963年，覺嘎出生在念青唐古拉山腳下的當雄草原。彼時的草原，沒有收音機，歌聲就是日子的一部分，家鄉牧民延續「以歌傳情、以舞抒懷」的傳統。同年，出生在農奴家庭的才旦卓瑪憑著《唱支山歌給黨聽》紅遍大江南北，用高原陽光般的嗓音，讓人們真切觸摸到藏族音樂的溫度。 7歲那年，覺嘎在生產隊小學第一次聽到「新調子」——填了新詞的「民歌新唱—革命歌曲」，旋律源自祖輩傳唱的古老曲調，這也是覺嘎走進音樂之門的最初啟蒙。 「牧民們幹活時唱，過節時更要唱。」覺嘎記得，父輩們跳果諧舞時，圍成一圈，舞步熱烈、歌聲悠長，拖腔裡藏著高原的遼闊。 在牧區，他對音樂的敏感，連牧民們都嘖嘖稱奇。聽過的牧歌，他過耳就能唱；在即興表演中，他隨口就能編出新曲調。這份天賦讓13歲的覺嘎被選送到西藏師範學院(現西藏大學)文藝班，成為少數系統學習音樂的牧民孩子。 「那會兒的文藝班，沒有正規課本，老師用油印教材教視唱練耳與樂理。」覺嘎說，在校園的樹林裡，他和同學們跟著老師唱「哆、瑞、咪」。也正是那些油印紙，喚醒了他身體裡的「音樂基因」。 1985年，從西藏藝術學校畢業的覺嘎，走出高原，先後到四川音樂學院、上海音樂學院攻讀碩士、博士，後從中央音樂學院博士後工作站出站。 在接受專業音樂創作教育時，覺嘎發現西藏傳統音樂有其獨特的結構形態與技法。2007年，專輯《藏·密》獲「2007中國國際聲像博覽會」原創音樂製作金獎，作品融合了西藏傳統音樂與西方管弦樂等，讓高原韻律與古典美學碰撞出新聲。 「西藏音樂事業的發展是國家教育、文化等各項事業的縮影。」2002年起，西藏大學逐步建成從本科到博士的藏族音樂教育體系，覺嘎作為西藏首位作曲專業本、碩、博導師，為當地培養了大批音樂人才。 如今，他正帶領團隊開展「環喜馬拉雅藝術圖譜繪製」的研究，這項國家社科基金重大項目，有望今年結項。覺嘎指著書架上的《大藏經》說：「這裡面藏著多少音樂智慧，亟待我們研究整理。」 2016年，《覺嘎交響樂作品音樂會》在北京奏響時，臺下觀眾為之動容，其多部作品登上新加坡、日本、美國等地的國際舞臺。有外國樂評人曾說：「這音樂裡有東方的哲學，聽得懂，但須思索。」 「藏族音樂既是古老的，又靈動在當下。」覺嘎用60年證明，藏族音樂「基因」與現代技法結合，能在世界舞臺奏響。(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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