盛夏时节，京津冀地区的夜游经济呈现出一派繁荣景象，沉浸式体验正迅速成为备受青睐的文旅消费新模式。

夜幕低垂，唐山老城区的河头老街华灯初上，璀璨灯光将整条街道点缀得绚烂夺目。游客们穿梭其间，不少人身着飘逸的唐代服饰，兴致勃勃地与装扮成诗仙李白的演员吟诗唱和，赢取颇具古韵的“银票”。自景区入口直至街巷深处，一场场别开生面的情景剧轮番上演，仿佛将人带回千年前的繁华盛世。

这条以沉浸式体验为核心的河头老街，因依傍两条人工运河的源头而得名。2025年，景区累计客流量已突破800万人次，“李白”等NPC角色更在网络上引发广泛关注，成为名副其实的流量担当。

现场，那位一袭白衣、腰间挂着酒壶的“李白”正与游客对诗切磋，围观人群纷纷举起手机记录精彩瞬间，也有人在一旁加油助威。凡其足迹所至，总有不少游客迅速聚拢，争相合影留念。据景区工作人员透露，这里的数百名NPC均经过精心设定，每个角色都有完整的人物背景故事，旨在为游客营造更为真实的沉浸氛围。

河北廊坊的“只有红楼梦·戏剧幻城”同样凭借其独特的沉浸式叙事吸引了大批游客专程前来。该项目品牌经理方圆表示，夜间游览作为强化沉浸感的重要环节，已成为这部文化大戏留住游客的关键要素。自6月16日全面开放以来，总计1500分钟时长的55部剧目，已成功带动超过四成游客选择在此留宿过夜。

今年入夏以来，京津冀地区的沉浸式夜游项目热度持续攀升。北京北海公园创新性地将昆曲艺术与现代灯光技术融为一体，这一跨界尝试在社交媒体上引发了热烈讨论。而天津利用百年历史建筑打造的夜间游览体验，亦深受年轻消费群体追捧。

中央戏剧学院戏剧文学系副教授方桂林指出，空间如今不再仅仅是一个中性背景，而是承载着历史记忆与情感共鸣的叙事媒介。他认为，沉浸式项目之所以能够迅速“出圈”，根本原因在于它精准契合了公众对情绪价值的诉求。

河北经贸大学教授程瑞芳分析称，夏季夜晚凉爽宜人，沉浸式夜游项目的集中涌现一方面顺应了人们消暑纳凉的实际需要，另一方面也开创了避暑休闲的全新形式。从传统的“白天观光”到如今的“夜晚入戏”，文旅消费正逐步向全天候、多时段的方向演进。(完)

据中央气象台官网通报，甘肃省自然资源厅与省气象局于7月30日上午8时30分联合对外发布地质灾害气象风险预警信息。监测显示，从7月30日8时50分起的24小时内，陇南市所辖武都区、成县、文县及康县等地，遭遇山体崩塌、滑坡及泥石流等地质灾害的可能性极大，预警等级被定为红色。与此同时，甘南藏族自治州的舟曲县，以及陇南市的宕昌、西和、礼县、徽县、两当诸县，还有天水市的秦州区和麦积区，上述区域面临的地质灾害风险同样不容小觑，被列为橙色预警。此外，庆阳市的西峰区、庆城县、环县、华池县、合水县、正宁县、宁县及镇原县，定西市的通渭、陇西、漳县和岷县，天水市的清水、秦安、甘谷、武山及张家川回族自治县，平凉市的崆峒区、泾川、灵台、崇信、庄浪、静宁及华亭市等地，也需警惕可能发生的崩塌、滑坡和泥石流灾害，其风险等级为黄色预警。相关部门提醒上述地区民众及相关部门务必加强防范，确保人身与财产安全。

北京7月31日电——以“智能体时代的装备系统工程”为主题的“装备智能工程与数智化生态技术研讨会2026”近期在京召开。与会学者围绕人工智能与工业软件融合、系统工程方法论创新以及行业知识交互等前沿课题展开深入探讨，旨在共同塑造装备智能工程的全新范式。

随着人工智能技术持续突破数字疆域、迈入物理现实，装备系统的内涵正在发生深刻演进。传统装备涵盖感知、通信、控制等信息化维度，并与机械、电气、流体等物理域深度耦合；而如今的装备，已逐渐蜕变为集感知、判断、决策与执行为一体的智能信息物理系统。

华中科技大学机械科学与工程学院教授陈学东在会上指出，具身智能要求智能算法与实体装备、任务环境的高度融合，由此对装备建模、数据生成、训练验证以及系统集成提出了全新的工程挑战。他系统阐述了具身智能由传统机器人智能化向数据驱动、模型驱动的智能体演进的脉络，并着重剖析了视觉语言动作模型及世界模型等核心技术。

与会专家普遍认为，具身智能的突破绝不止于算法层面的精进，而是一项涵盖装备本体设计、环境交互、数据采集、训练验证的系统工程命题，为装备智能工程注入了崭新的研发动能。工业和信息化部人形机器人与具身智能标准化技术委员会主任委员、开放原子开源基金会理事长谢少锋强调，推动人形机器人与具身智能产业迈向规模化、高质量发展，需以应用场景为导向，夯实高质量数据基础，深化开源协作，加速标准体系构建，从而为技术从实验室走向工程化、产业化提供系统性支撑。

同元软控董事长周凡利在发言中表示，大模型在处理文本、图像、语音等数字空间任务时成效卓著，然而一旦进入机器人、无人装备等工业系统的研发实境，便遭遇确定性、精确性、安全性及可靠性等严峻考验。他认为，依托物理AI的具身智能正是破解这些难题的关键路径。

在与会者看来，装备工程智能体与基于物理AI的具身智能协同推进，将助力“装备数字工程”全面跃升为“装备智能工程”。同元软控总经理刘奇表示：“大模型与智能体技术的快速演进，正驱动AI从信息辅助角色转向自主执行主体，引发工程研发范式的系统性重构。”他提出，应构建由工程智能体引领的新型研发体系，囊括模型表征机制、知识库与大模型底座、工程智能体集群以及AI原生工业软件等要素，形成全新范式架构。

面向智能体时代装备研发的智能化升级需求，行业已形成MWORKS EI与MWORKS AI两条核心路径。前者聚焦具身智能装备，贯通本体—感知与环境建模、合成数据生成、综合仿真训练、系统仿真验证至部署应用的全链条；后者则以装备工程智能体为核心，推动智能能力渗透需求分析、方案设计、建模、仿真及验证等各阶段。业内评论指出，双路径协同发力，为装备智能工程的能力构建与落地实践提供了坚实支撑。

中国计算机学会副秘书长束庆山对相关自主创新成果表示肯定，并透露学会将携手产业伙伴，共同助推装备制造业的智能化转型与科技创新发展。

装备智能工程的深入推进，亦对人才培养体系和产学研协同机制提出了更高要求。中国高等教育学会校际合作研究分会理事长沈毅表示，面向物理AI与具身智能等新兴方向，未来工程人才既要具备扎实的专业素养和系统工程思维，也需娴熟运用智能化工具开展设计、建模、仿真与验证工作。他结合MWORKS工业软件教育生态建设的实践，提出应通过校企联动与产教融合，贯通课程教学、教材编写、科研训练与产业应用，着力培养兼具工程底蕴、智能化素养和创新能力的高层次复合型人才，为智能装备和高端产业发展持续输送智力资源。

据悉，MWORKS数智生态已汇聚超过35万用户，覆盖848所高校、1300余家企业及逾5000名开发者，支撑2000余门课程建设，出版教材26本，并持续积累模型、代码、案例、工具及创新作品等多维资源，为行业生态的蓬勃发展奠定深厚基础。

7月28日，国家中医药管理局就医疗卫生强基工程中的中医药专项工作举行了专题新闻发布会。会上，该局医政司司长孟庆彬透露，为持续增强基层中医药服务效能，更充分地满足城乡居民对中医药健康服务的需求，并助力分级诊疗制度的落地，国家中医药管理局联合相关部委，正式启动了医疗卫生强基工程中的中医药行动。根据《医疗卫生强基工程中医药行动方案》的规划，到2030年，将重点在县级中医医院医疗能力、基层卫生机构的中医药服务水准、基层中医药人力资源配置、基层中医适宜技术的推广运用，以及中医药健康文化的普及宣传这五大领域实现显著升级，从而让中医药事业的进步成果更广泛地惠及民众健康。

为确保该行动的顺利实施，国家中医药管理局在方案中已将该工程细化为七大具体行动，共涵盖二十五项核心任务。第一项行动聚焦于服务网络的优化与完善，具体包含四项任务：明确县级中医医院的功能定位，改进中医馆和中医阁的服务设施，强化非中医类医疗机构中的中医科室建设，同时鼓励并规范社会力量在基层开办中医服务，通过多方协同，使群众能便捷地在居住地附近获取中医药服务。

第二项行动旨在推动服务能力的提质增效，涉及五大任务。具体措施包括：在县域内打造具有特色的中医优势专科，增强县级中医机构的急诊急救水平，提升基层中药药事服务质量，促进中医药深度融入基本公共卫生体系，并充分发挥中医药在基础医疗和重点人群健康维护中的独特作用。这些举措将全方位提升中医药服务的品质，使群众在基层使用中医和中药时感到更加有效与安心。

第三项行动着眼于基层人才的扩容与培优，同样包含五项任务。方案提出，将扩大人才供给规模，实施分层分类的培养培训，优化人才使用与管理机制，完善人才发展的激励政策，并推动以人员为核心的中医药资源向基层下沉。遵循基层中医药人才的成长规律，采取“输血”与“造血”相结合的模式，旨在为基层打造一支能够长期留在当地、服务当地的中医药人才队伍。

第四项行动专注于适宜技术的深耕推广，包含三项任务。建立健全技术推广体系，加强师资队伍的建设，提升临床应用能力。通过扎实有效的推广工作，力求使80%的乡镇卫生院和社区卫生服务中心能够熟练运用6类15项以上的中医适宜技术，而村卫生室和社区卫生服务站则普遍掌握4类6项以上。这将充分发挥中医药“简便验廉”的独特优势，满足群众在基层防治、康复及健康管理全链条上的中医药服务需求。

第五项行动涉及综合管理的创新与提升，包括三项任务。强化中医医疗质量管理，提升数字化、智能化服务与管理水平，并开展全国基层中医药工作示范市（县）的创建。通过严格的质量监管规范服务行为，借助数字技术释放服务潜力，以示范引领带动区域整体进步，进而树立更多基层中医药服务的优秀品牌。

第六项行动聚焦于健康科普与文化产业的融合振兴，包含两项任务。提升基层中医药文化的传播能力，促进中医药文化与健康产业的协同发展。通过让中医药更深入地融入百姓日常生活，推动文化与产业的良性互动，既带动地方经济增长，又实现中医药文化价值与经济价值在基层的双重提升。