记者29日从中国科学院获悉，轻舟由该院微小卫星创新研究院抓总研制的试验轻舟试验飞船（白象号）正式发布第二批在轨试验成果。这批成果覆盖太空精密检测、飞船未来太空医院、第批航天降本增效等领域，轨试果将为我国空间站安全高效运维、验成新电影天堂空间新技术落地及太空资源利用提供技术支撑。轻舟
在太空精密检测方面，试验哈尔滨工业大学研制的飞船微米级形变激光测量仪，实现了在轨轻舟形变的第批微米级监测，无需加装合作目标即可在强噪声中精准提取微弱信号，轨试果有望推动航天器健康监测从“定期检查”迈入“实时感知”时代。验成上海交通大学研发的轻舟片上微光陀螺芯片仅米粒大小，在无主动温控条件下达到导航级测量精度，试验为深空探测和仿生飞行器高精度导航提供了微型化新方案。飞船
除保障航天器自身安全外，航天员的健康监测同样取得进展。面向未来太空医院建设需求，深圳理工大学等单位研制的男生跟女生一起差差差30肌电检测仪采用自主研发的神经芯片，首次在轨验证了肌肉微弱信号连续采集与实时传输的可行性，打破了传统监测依赖人工操作、无法连续监测的局限。
与此同时，航天降本增效技术也取得重要进展。中国科学院力学研究所研制的柔性黏附式转运器借鉴蜘蛛仿生原理，验证了非合作目标低冲击、可重复、无次生碎片捕获的差差差30分钟免费下载全技术流程，为空间碎片清理、在轨救援和物资转运开辟了新的技术路径。同批验证的空间制冷冰箱采用改进型蒸汽压缩制冷技术，突破微重力环境下压缩机制冷与稳定运行难题，可为空间站冷链运输和地外制冷提供高性价比方案。
据悉，轻舟试验飞船于今年3月30日发射，此前已发布首批成果，后续将继续开展多领域科学试验。歪歪羞羞轻舟货运飞船首飞船正样单机产品已陆续交付，计划2027年初发射并与我国空间站对接，届时将承担常态化货运补给与科学试验平台拓展任务。
（中国科学院微小卫星创新研究院供图）
记者29日从中国科学院获悉，由该院微小卫星创新研究院抓总研制的轻舟试验飞船（白象号）正式发布第二批在轨试验成果。这批成果覆盖太空精密检测、未来太空医院、航天降本增效等领域，将为我国空间站安全高效运维、嫩草首页空间新技术落地及太空资源利用提供技术支撑。
在太空精密检测方面，哈尔滨工业大学研制的微米级形变激光测量仪，实现了在轨轻舟形变的微米级监测，无需加装合作目标即可在强噪声中精准提取微弱信号，有望推动航天器健康监测从“定期检查”迈入“实时感知”时代。上海交通大学研发的片上微光陀螺芯片仅米粒大小，在无主动温控条件下达到导航级测量精度，为深空探测和仿生飞行器高精度导航提供了微型化新方案。
除保障航天器自身安全外，航天员的健康监测同样取得进展。面向未来太空医院建设需求，深圳理工大学等单位研制的肌电检测仪采用自主研发的神经芯片，首次在轨验证了肌肉微弱信号连续采集与实时传输的可行性，打破了传统监测依赖人工操作、无法连续监测的局限。
与此同时，航天降本增效技术也取得重要进展。中国科学院力学研究所研制的柔性黏附式转运器借鉴蜘蛛仿生原理，验证了非合作目标低冲击、可重复、无次生碎片捕获的全技术流程，为空间碎片清理、在轨救援和物资转运开辟了新的技术路径。同批验证的空间制冷冰箱采用改进型蒸汽压缩制冷技术，突破微重力环境下压缩机制冷与稳定运行难题，可为空间站冷链运输和地外制冷提供高性价比方案。
据悉，轻舟试验飞船于今年3月30日发射，此前已发布首批成果，后续将继续开展多领域科学试验。轻舟货运飞船首飞船正样单机产品已陆续交付，计划2027年初发射并与我国空间站对接，届时将承担常态化货运补给与科学试验平台拓展任务。
（中国科学院微小卫星创新研究院供图）
郴州北湖：乡村旅游让“好风景”变“好钱景”
郴州市北湖区石盖塘街道小溪村“白石仙”风景区。（资料图）
红网时刻通讯员 陈俞任 郴州报道
郴州市北湖区石盖塘街道“白石仙”风景区的游客越来越多了，家住小溪村白石岭片区的陈良富却开始犯愁了。
“现在，来村里观光旅游的人就特别多，特别是在周末的时候，中午饭点一到，就会有二三十人拥进院子，完全忙不过来。”正在做竹筒鸡的陈良富说。
2016年，在家养羊的陈良富，家里不时有到白石仙爬山的游客到家里“问”饭吃，不少人建议陈良富开一个农庄，可以方便游客吃饭，还可以在家门口“增收”。这一年，小溪村借精准扶贫的东风，开启了“风景”变“钱景”的突围之路。
“我们这个村在早些年的时候，水不通、电不通，路也不通，晴天一身土，雨天两脚泥，是附近出了名的贫困村，不少村民选择了进城打工，没想到几年后变了样，不仅道路通了，旅游厕所、停车场、游道都建起来了，其他基础设施都得到了改善，还成了远近闻名的景区。”看着来村里旅游的人越来越多，陈良富认为自己在家门口致富的机会来了。新修房子、平整院落、整理田地……一系列准备工作有序开展，经过一年时间，2017年7月17日，陈良富的农家乐开业了。
小溪村陈良富的农家乐。（资料图）
“这些房子之前都是废弃的，没人住。随着道路的拉通、基础设施的不断完善，村里不少人又搬了回来，经过装修以后，变成了独具特色的民宿。”陈良富说，从开业至今，农家乐累计接待了近4万游客，旅游旺季一天就要接待100多人，家里新建的房子马上要封顶了，计划把农庄的规模扩大，向乡村民宿发展。日渐红火的乡村旅游业，让陈良富打心眼里高兴，通过开办农家乐，每年可为他带来6多万元的收入。
小溪村在不破坏青山、秀水等自然生态的基础上，围绕“山、水、树、路、桥、石”营景，打造“白石仙”风景区、观光栈道、鲜花走廊等景点。在做活“山水”文章的同时，积极推进农旅融合，引导群众发展香猪、土蜂蜜、香葱等特色农产品……
小溪村沿途“鲜花走廊”。（资料图）
如今，越来越多的村民和陈良富一样，也吃上了“旅游饭”。2018年7月，北湖区产业扶贫暨首届蜜蜂节在小溪村白石岭举办。节会期间，累计接待游客1.2万人次，创收140多万元，带动群众增收68万元。
近年来，石盖塘街道按照全域旅游理念，将一个个景点串联起来，连成了美丽乡村旅游风情线，形成了“踏春赏花、迎夏避暑、到秋采摘”的旅游新格局。
曾经的偏远贫困村，也因此焕发出新的生机。
AI音乐“狂飙”，行业正在遭遇怎样的冲击？
■AI正在淘汰的不是创作本身，而是低技术含量、可批量复制的工作，比如用于短视频配乐、商业广告等的功能性音乐
■在歌曲领域，真实的表达来自人类的情感与经历。AI时常表现得循规蹈矩，而真人演绎时不免会有一些小瑕疵——而那些瑕疵背后，是很鲜活的东西
■站在平台视角，AI也在不断推动行业发展、优化行业生态，让大量过去没有专业音乐创作能力的人也能创作出还不错的音乐，反推更多专业从业者去产出比AI创作更好的音乐作品和内容
记者 束涵 见习记者 余敏之
AI音乐，正以惊人的速度涌入市场。数据显示，2025年，仅Suno一个制作软件，用户每天生成的歌曲就超过700万首，相当于两周就能生成近亿首歌曲，体量惊人。
创作的门槛正变得史无前例地低。不久前，谷歌在旗下亿级用户产品Gemini中上线音乐生成功能：一句话、一张照片，数十秒就能生成一段完整音乐。去年年底，腾讯音乐旗下的AI创作工具“VEMUS未音”正式发布，主打让零基础的人也能轻松发歌。
在这股AI音乐洪流中，大量歌曲被打上“AI感强”“粗糙”的标签，但也有一批作品让人真假难辨，甚至被认为比真人演绎更有味道。当人与AI的听感边界日渐模糊，音乐制作行业会遭遇怎样的冲击？
谁在被取代？
在传统音乐创作链条上，生成式AI的冲击并非“平均用力”。
首当其冲的，是那些为平台量产歌曲的作词、编曲的工种。“Suno这些平台确实很厉害，比很多词曲作者高效得多。”广东某唱片公司的音乐制作人Rey说。他口中的Suno，是目前全球最火的AI音乐生成平台之一。用户只需输入简单的歌词和风格提示，几十秒就能生成一首包含人声、旋律、编曲的完整歌曲。“我认识的一些词曲作者，要不就回老家了，要不就改行学别的了。”
音乐制作人莫芷铭身边也有人因此失业。他注意到这背后创作模式的变化——以前一个公司要制作10首歌，需要找5个编曲人，每人编两首。现在，公司用Suno10分钟就能生成10首，快速筛选出两首有潜力的，再让人去临摹和精修。“本来5个人的活，现在两个人就能干。”
但产业链并非全线遇冷，某些工种反而表现出一定的抗压性。比如混音。这是将多轨音频通过专业处理，融合成富有层次和空间感的最终成品的环节。“其实混音行情反而更好了，有些人甚至转行去做了混音。”Rey解释，由于AI混音技术不成熟，在词曲价格普降的情况下，制作公司更愿意在混音这个仍需人工精雕细琢的环节上投入更多。
混音为何能守住阵地？Cashmere Studios是一家位于上海静安区的专业音频制作工作室，主理人卡卡告诉记者，混音涉及极为主观的感性判断，难以被算法完全量化。“客户找混音师，就像买衣服时找闺蜜参谋，需要的是带有个人审美和情感导向的建议，而非标准化的技术输出。”
从技术角度看，混音这个环节尚未出现强有力的AI工具，其核心在于数据壁垒。“很多历史数据难以获得，比如某些专业软件的混音插件、硬件设备的具体操作参数，第三方很难批量采集，整个混音过程类似一个‘黑盒’。”卡卡解释。也就是说，要训练一个能媲美顶级混音师的AI，需要海量、高质量且开放的操作数据，目前很难实现。
采访中，几名音乐人对AI的共识是：它正在淘汰的不是创作本身，而是低技术含量、可批量复制的工作，比如用于短视频配乐、商业广告等的功能性音乐。按照AI目前的技术水平，生成的歌曲就像一张大众脸，工整、合格，但缺少辨识度与灵魂。而市场对这部分内容的需求，正在被AI高效满足。
卡卡说，最近两年一些独立音乐人的收入来源明显减少。“因为和企业合作的商单少了，比如企业内部的活动歌曲制作，企业改为直接用AI软件生成。”Cashmere Studios自身的业务结构也在发生变化，与影视、游戏公司的合作也有一定程度的收缩。“以前大多数公司会采买一些版权音乐，或找乐手合作来做演奏尝试，现在越来越多公司直接借助AI找灵感、做小样。”
资深玩家进化
技术跃迁的速度，决定着行业震荡的程度。资深玩家正在进化。Suno V5付费使用的Suno Studio专业模式，能实现对生成歌曲的精细化调整。用户能在不影响其他部分的情况下，重新生成歌曲的特定片段，无论是主歌、副歌还是桥段。同时，模型支持一键拆分最多12条原始音轨，可精准提取生成音频中吉他、鼓、贝斯、合成器等多种乐器轨道。这大大方便了音乐工作者，无论是二次编曲，还是后期混音，都能直接应用，效率倍增。
更大的变量，在于平台方的入局。今年2月，谷歌宣布其Gemini应用正式集成DeepMind旗下音乐生成模型Lyria 3。用户可以“描述一个想法”，指定某种风格、情绪或节奏，模型就能自动生成歌曲；用户也可以上传照片或视频，Lyria 3会通过分析画面氛围，创作出契合场景的配乐。所有生成的曲目都使用SynthID技术添加了不易察觉的水印，便于检测AI创作内容。
谷歌之外，国内音乐平台也未缺席这场竞赛。比如，QQ音乐内嵌“AI作歌”功能，用户可搜索直达，提供“一句话”“填词”“图片”“哼唱”等生成方式。“这类用户有自我表达的诉求，就像过去写日记、拍照一样，音乐也成了他们的一种记录方式。”腾讯音乐VEMUS未音业务负责人Lillian说。
去年年底，腾讯音乐旗下AI创作工具“VEMUS未音”正式发布，定位与Suno形成微妙错位——Suno逐渐向专业生产者倾斜，而VEMUS希望降低音乐创作门槛，让更多人有机会用音乐进行自我表达。“很多用户内心想写歌，但不太会定义风格，就像现在很多人不太会问AI问题一样。”Lillian说。为此，VEMUS给用户做了更简单的设计：用户可以参考自己常听的歌曲，让模型从中提取风格灵感。系统会总结当前热点的风格配方，一键调配，甚至可以通过对话的方式，聊着聊着就作出一首歌。
随着AI工具的“狂飙”，有人被迫出局，也有人奋力追赶。莫芷铭将AI用作灵感催化剂，“如果自己要创作一首歌，能想到的元素肯定没有AI多，速度也没有AI快，那就让它生成五六个版本，来刺激我的大脑。”而Rey选择深入技术的腹地，研究如何“跑本地模型”。从电力系统专业出身，到转行做音乐，再到如今研究代码，他一直没有停下。
重构收益规则
当AI生成的海量作品试图流向市场换取回报时，它们会撞上一堵墙——一套尚未适配、仍在重构的收益规则。
曾经，AI音乐在国内平台基本处于零分成状态。现实正在发生变化：部分平台已开始试水AI音乐商业分配。比如，网易云音乐推出AI歌曲专属激励金活动，符合要求的AI作品可参与收益分配；抖音旗下汽水音乐则依托短视频生态，为AI音乐提供播放收益与BGM使用分成。
即便如此，AI音乐的商业化仍面临双重困境：一是版权与收益规则不清，二是内容质量参差不齐。
业内人士解释，现有的商业模式、合作协议、版权授权机制，都是基于传统音乐创作模式建立的。AI音乐的出现，打破了这一体系。同时，内容质量也是绕不开的门槛。大量AI生成的歌曲仍带有明显的机器味，难以与真人作品竞争主流商业市场。
实际上，AI音乐能不能赚钱这个问题，不只在于规则制定。莫芷铭提出疑问：“如果一首歌明显是百分之百AI生成的，为什么要分成？”
在海外，甚至有平台明确对AI音乐说“不”。今年1月，知名独立音乐平台Bandcamp宣布，禁止AI生成的音乐上架，还规定“完全或主要由AI生成的音乐和音频”不允许发布，任何使用AI工具模仿其他艺术家或风格的行为也被严格禁止。Bandcamp在声明中强调，此举是为了保护真实的人类创作者社群，让乐迷能够确信他们在平台上听到的音乐“是由人类创作的”。
争议之下，行业并未停下脚步。尽管AI音乐收益机制尚不成熟，仍有不少机构和创作者在持续布局AI音乐，部分作品进入热门榜单，还有平台已经捧出了自己的AI音乐人。为什么？
“这背后有几个驱动因素。”Lillian分析，一是占位，很多公司或个人认为AI音乐是未来方向，提前布局，尝试跑出爆款；二是内容试验，有些人用AI生成大量歌曲，测试用户反馈，甚至有些作品质量不错；三是自我表达，普通用户用AI工具创作音乐，更多是情感记录或社交分享，而非商业目的。
与此同时，AI音乐的普及也带来“洗歌”“刷量”等滥用行为。对此，平台也在不断升级技术能力，来识别和治理低质量、侵权内容。
“我们正在观察用户的选择和行业的发展。如果AI音乐足够优质，能够被用户喜爱，它自然会进入榜单。未来，我们也可能为AI音乐设立专属榜单，甚至探索新的广告模式、商业化路径。”Lillian说。
回归人的价值
这场AI对音乐行业的重塑，正触及一个更深层的结构性问题——职业阶梯的断裂。
卡卡观察到：“AI可能会导致严重的人才断档。”过去，音乐人可以从接小型项目、写定制化的商业歌曲起步，慢慢积累经验爬升到金字塔顶端。但现在，这些“练手级”的机会正在被AI生成的音乐大规模蚕食。“成为专家的那条路径变窄了，很多人开始考虑转行，或者加入AI音乐制作的大军。”
这意味着，未来的音乐行业可能呈现出哑铃型结构——一端是拥有个人IP和不可替代审美的少数人，另一端是使用AI工具批量生产的人，而中间层的生存空间正被急剧压缩。站在平台视角，Lillian则认为，AI在不断推动行业发展、优化行业生态，让大量过去没有专业音乐创作能力的人也能创作出还不错的音乐，也反推更多专业从业者去产出比AI创作更好的音乐作品和内容。
这两种观察并非矛盾，而是同一枚硬币的两面：传统的职业中间层或许在缩小，但一个由AI赋能的新手和跨界者构成的大众创作中间层正在出现。这背后，指向专业从业者角色的深刻迁移——从“如何做”的执行者，被推向“做什么、为什么做”的决策者。审美、情感和独立品格，正在成为更稀缺的核心能力。正如硅谷著名天使投资人纳瓦尔在一档播客中所言，AI没有肉身，没有欲望，没有生存本能，本质上依然是“人类知识压缩机和模仿者”。
“在歌曲领域，真实的表达来自人类的情感与经历。AI时常表现得循规蹈矩，而真人演绎时不免会有一些小瑕疵——而那些瑕疵背后，是很鲜活的东西。”卡卡说。
一个明显的趋势是，越强调人的连接性的工种，抗风险能力越强。
身兼多职的音乐人莫芷铭在采访中展现得很从容，他的主要精力放在需要深度沟通的专辑制作和艺人演唱会演出上，这类工作高度依赖个性化沟通。“艺人有明确的表达意图，音乐需要与现场的视频、灯光、特效以及很多工种紧密协作。像Suno这类工具，目前还处理不了如此细致、综合的创作需求。”
卡卡决定将工作室的未来方向锚定在“人与人的深度交流”上，计划打造更大的公共活动空间。“当套路化音乐充斥市场，人们过度沉浸在虚拟世界中，‘物极必反’的规律将会生效。”他依然希望，大家能回归真实的、面对面的线下沟通。
《解放日报》（2026-03-24 05版）
[ 责编：张晓荣 ] 阅读剩余全文（）
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