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如何提高新陈代谢？
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怎么样促进新陈代谢？
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怎样可以促进身体的新陈代谢功能？
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如何加速新陈代谢？
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黑白双鹰，白金降临：技嘉猎鹰/冰猎鹰白金电源4月27日开售
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该系列通过 80PLUS 白金认证，50% 负载下转换效率(115V超过 92%，230V超过94%)。内置氮化镓（GaN）芯片，有效降低待机损耗，运行更节能。产品全面支持 Intel ATX 3.1 与 PCIe Gen 5.1 标准，可承受 200%额定瞬时峰值功耗，原生 12V-2x6 供电线直连显卡，无需转接，安全可靠。
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音乐AI专业如何“智”启未来？
用DeepSeek教写歌赚得盆满钵满，用Manus在短视频掀起“配乐”热潮……2025年的春天，人工智能的兴起给音乐领域带来了众多令人意想不到的发展。
北京青年报记者发现，人工智能的潜力早已经为音乐教育领域所重视，自2019年起，中央音乐学院、上海音乐学院、四川音乐学院等专业音乐院校敏锐地察觉到行业前沿趋势，相继开设音乐人工智能相关专业，探索音乐人工智能这门崭新的跨学科专业，培养相关高精尖人才。作为诞生不足六年的新兴专业，音乐人工智能专业在技术狂飙中既孕育着重构音乐产业的无限可能，也面临着学科建设与发展的深层思考。
机器人指挥“智音”首次亮相
发展
《千里江山图》成为中国首部AI交响乐
作为与现实生活深度交融的前沿领域，音乐人工智能正展现出革命性的应用潜力。
从几年前中央音乐学院（以下部分简称央音）开发的AI自动作曲系统23秒快速创作出歌曲引发关注，到近期央音自研的人工智能音乐大模型生成的中国首部AI交响乐《千里江山图》引发业界震动，再到古筝演奏家与AI隔空协作登上国际舞台……音乐和人工智能的跨界融合持续拓展人们的认知边界，广泛的应用场景也为该专业提供了更加放松的科研环境。
“这个专业要求有更强的自主性，允许大家进行发散性研究，只要和音乐相关，结合脑科学、机器人、生成算法等都可以，不只是阐述论文，而是最终能够真正落地，给人们的生活带来便利。”2022年考入该专业硕博连读的王天乐介绍，去年9月，在央音开学典礼暨教师节庆祝大会音乐会上，他所在的央音学生团队，与央音教师团队、杭州宇树科技共同合作完成的机器人指挥“智音”首次亮相。彼时，“智音”执棒央音自主研发的人工智能作曲系统创作的开场曲《欢迎》，惊艳众人。“团队当时大量采集了俞峰院长的各种节拍、各种风格的指挥动作的三维数据，让数字机器人学习。”王天乐说，越来越多的应用场景让自己得以继续发挥在机器人和AI算法方面的长项，尝试无数可能。
去年10月，在美国纽约卡内基音乐厅，央音的团队参加了第七届纽约中国当代音乐节的开幕演出，现场不仅给出多首央音AI作曲系统创作的作品，古筝演奏家夏菁还与人工智能在舞台上隔空协作，演绎了孙宇明作曲的《繁星散落的夜晚》。“古筝演奏家面对摄像头在空中演奏，我们通过机器视觉算法能够实时捕捉动作来实现演奏。未来，对于音乐爱好者来说，可能不需要买一个昂贵的乐器，只是在手机或者电脑面前，就可以进行趣味性演奏。”王天乐说。
由央音人工智能作曲系统创作的作品《欢迎》和《千里江山图》上演，两首作品通过数字人指挥，中央音乐学院交响乐团进行现场呈现
变革
音乐人工智能专业 正成为高校学科建设的战略高地
如果说去年ChatGPT的横空出世已经让大众初步感知到人工智能的革命性力量，那么今年年初DeepSeek的突破性应用无疑彻底打破了人们的认知壁垒。当轻点屏幕，几秒钟内便能生成旋律完整、编曲专业的歌曲作品时，人工智能已不再是遥不可及的科技概念，而是化作可触可感的创意工具渗透到大众生活。科技的迅猛发展正以前所未有的速度重构创意领域，音乐人工智能不仅催生出AI作曲、智能编曲、虚拟歌手等新兴产业形态，更通过算法分析为传统音乐版权、市场预测提供数据支撑。
与社会需求深度共振的是，音乐人工智能专业正成为高校学科建设的战略高地。
“近几年音乐人工智能专业的咨询和报考人数持续增长，特别是今年DeepSeek引发技术热潮后，咨询量显著攀升。”中央音乐学院音乐人工智能与音乐信息科技系主任李小兵表示，与传统艺术生培养模式不同，音乐人工智能中心采取独特的跨学科选拔机制，面向具有计算机或人工智能专业背景的保研资格获得者，实施硕博连读培养体系。
自2019年央音率先招生中开设音乐人工智能专业以来，这一新兴专业已呈现燎原之势。上海音乐学院2020年设立音乐人工智能博士点，组建艺术家和科学家双导师团队，共同培养艺术与科技的高级复合型人才；四川音乐学院2021年研究生招生新增音乐人工智能专业，瞄准音频开发制作、音乐教育科技等市场需求……短短几年间，不仅北京、上海等地的专业音乐院校相继完成课程体系搭建，音乐人工智能专业还扩展至更多的综合类大学，成为众多学子的热门之选。
“抓住计算艺术高速发展的黄金时机将艺术与科技相结合，对我国优秀传统文化的创新发展将起到巨大的推动与支撑作用，也有利于积极争取我国文化科技在国际上的话语权。”院长俞峰介绍，中央音乐学院2018年启动筹备，2019年正式成立音乐人工智能与音乐信息科技系，下设音乐治疗、电子音乐、音乐人工智能三大中心。汇聚全球顶尖的音乐人工智能与脑科学方面专家，承担国家自然科学基金专项项目、国家社科基金艺术学重大项目等多项国家重大项目，共同致力于培养音乐人工智能交叉复合型人才。作为国内该领域的先行者，央音音乐人工智能专业的发展轨迹具有标杆意义。
机器人指挥“智音”
育才
两方面必须都是顶尖专家 才能够培养出顶尖的人才
为推进音乐人工智能跨学科专业建设，中央音乐学院创新构建“科技+音乐”双导师协同育人机制，在复合型人才培养与学科交叉研究方面取得突破性成果，该模式经实践验证后，为国内高校相关专业建设提供了具有可操作性的示范方案。
“我们系刚成立的时候，国内外高校都没有开设音乐人工智能专业，没有现成的经验可以借鉴，完全是摸着石头过河。但是音乐人工智能是交叉学科，必须实现真正意义上的交叉。”李小兵介绍说，央音的音乐人工智能专业采取双导师制，由央音院长俞峰带队的音乐导师和包括中国工程院院士、中国人工智能学会理事长戴琼海在内的数位国内顶尖的人工智能专家担任的科技导师一起来培养学生，“两方面必须都是顶尖的专家才能够培养出顶尖的人才。”
此外，中央音乐学院和清华大学、北京大学签订战略合作协议，学生们除了在中央音乐学院学习音乐方面的专业课程外，人工智能的相关课程可以到清华大学、北京大学去选修。
在进入这个专业学习前，报考者同样需要具备“双轨制”的思维或人生经历。
在读硕士亓佳宁出身于计算机专业，但同时她也是一个十足的音乐爱好者，钢琴10级，还学习了小提琴、民歌，并参加过唱歌比赛，考上央音的音乐人工智能专业对她来说是个圆梦的过程。而去年刚进入央音该专业攻读博士的陈吉尚，硕士期间已经开始研究音乐人工智能，并且发表了三篇专业论文。
李小兵透露，每每挑选学生，面试官包括人工智能、音乐、心理学等各个方面的十余位专家都会齐聚现场，确保全方位考查学生的专业水平、思考深度、应变能力以及心理素质。“这些专家阅人无数，有一套自己选人的办法，他们的眼光都是很准的。”
热门的专业方向、强大的导师团队，以及与清华北大联合培养的机制，吸引了众多优秀学子。李小兵透露，央音这个专业的申请者绝大多数来自985、211高校，其中不乏一些省市地区的高考状元。
前景
两届博士毕业生共10人 就业时十分抢手
目前该专业第一批博士毕业生已走上工作岗位。其中，2019年入学该专业的张昕然和刘家丰博士毕业后已留在央音成为青年教师。
“从2019年首届音乐人工智能专业仅录取4人，到2024年招生规模已扩展至11人。无论是报名人数还是生源素质都呈现上升的趋势。”张昕然说。
站在时代的风口上，且有强大的应用前景，让音乐人工智能专业的毕业生成为了各大企业和高校竞相争抢的香饽饽。2022年7月，中央音乐学院首批音乐人工智能专业的博士毕业，至今两届毕业生一共10人左右。其中有2人已经拥有了自己的上市公司，其余在面临择业时，也都手握数个offer，年薪颇为可观。
麦肯锡2023年发布报告称，到2030年，中国的AI人才缺口将达400万。虽然目前尚未有关于音乐人工智能人才缺口的具体统计数字，但据李小兵的观察来看，这个数字应该是非常惊人的。“既学过音乐，同时计算机能力又非常强的学生，本身是比较少的，我们专业每年约招10人。互联网公司的相关项目中，很多人可能并不是学音乐人工智能出身的，而是从声学专业转过来的，因此人才缺口是非常大的。”
·观察·
技术狂飙下的教育挑战
“电子音乐的作曲博士招生已经不考传统和声配器了”
音乐人工智能的发展可以说是日新月异，技术的迭代飞快，高校教学面临着很大的挑战。
挑战首先来自资金投入。短短几年，张昕然亲眼见证了母校该学科发展的加速度。由国家发改委投资、立项的数字超算中心去年已经投入使用。这是目前全世界最大的音乐数据中心及计算中心。
“人工智能是一个比较烧钱的领域。”张昕然表示，人工智能迭代太快，对硬件的要求非常高，“超算中心在短时间内肯定是能够完全满足我们的教学科研需求，但是到未来再进一步发展的时候，也许只是几年的时间，就有可能面临过时的问题。这些资金和硬件的问题恐怕是所有学校都必须要考虑的。”他说，在母校的托举下，科研经费投入相比于同类学校强很多，“在感觉到很幸运的同时，也希望未来这种资金如果能够持续投入会是比较理想的状态。”在技术应用方面，央音还与华为联合成立了音乐人工智能实验室，缩短研究成果的应用链路。
技术的挑战同样不断冲击着教师们的讲义。留校任教近三年来，张昕然面向音乐人工智能专业硕博同学开设了《音乐信息处理》，面向人工智能系的非人工智能专业同学开设了《人工智能与电子音乐创作》等必修课。他的另外一门《人工智能导论》课的部分教学内容已经入选全北京市高校的人工智能通识课。但他却未敢有丝毫懈怠，在他看来，技术的飞速迭代为大众带来便利的同时，也为教育带来了更大的难度。“音乐人工智能这个方向，模型发展的速度比其他人工智能的领域还要快，所以我自己讲的这些课，基本每一轮都得重新更新大量的内容，才能保证我给学生们讲的课是不过时的。所以本身备课的工作量要大很多，是一个特别大的挑战。”
除了备课之外，工具赋能日新月异，教学的工具要使用的AI模型也是每天都在变。“我们都需要时刻保持最清醒的、最先进的，跟行业技术同步的头脑，用最新的工具来赋能教学环节，所以说平时必须是一直不停学习，永无休止的状态，只有这种状态才能够保证教学上能跟最新的研究成果是完全契合的。”在张昕然看来，音乐人工智能是一个需要大集团作战的学科，“一个分工明确的形成完整技战体系的研究框架，需要更多专业人员的支持，因此，吸引更多人才的加入，组建完善的科研团队是学科能够持久发展的关键。”
随着人工智能的发展，音乐院校的其他专业也受到了不同程度的冲击和影响。李小兵透露，电子音乐的作曲博士招生已经不考传统和声配器了，而是改成用计算机创作，“传统的训练是需要的，只是未来可能不需要用笔去写。”李小兵说，“未来人工智能对于传统基础学科的教学，以及学生的应用都会带来比较大的改变。音乐领域的六个二级学科都将发生深刻变革。人工智能时代已经来临，每个学生都要学会适应和驾驭它。”
文/记者 田婉婷 统筹/李洋 满羿
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