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一场大雨过后 泉州秋冬春连旱结束

9日—10日,久旱的泉州迎来一场豪雨。市防汛办有关负责人介绍,这场雨有效增加了全市大中型水库蓄水,结束了自去年秋季开始持续到现在的秋冬春连旱,标志着泉州全面进入梅雨季节。

全面进入梅雨季节

21日起或再现强降水过程

强降雨过程有大雨、大风和冰雹,还带来了水库蓄水。统计5月9日8时至20时累积降水,全市共52个乡镇出现25毫米以上降水,其中14个乡镇出现50毫米以上降水,以德化水口镇120.4毫米为最大,其次永春达埔镇86.6毫米,第三安溪蓬莱镇81.2毫米。截至5月10日8时,全市大中型水库增加蓄水量1879万立方米,山美水库增加蓄水量1440万立方米,为下阶段供水提供了有力保障。

这组数据意味着什么?市防汛办有关负责人解读说:“这次降雨过程我市有14个乡镇达到50毫米的暴雨量级,从山区到东南沿海基本都在20毫米以上,从气象角度来看(6天总雨量至少需要15毫米,意为解除旱情),泉州的秋冬春连旱已全面解除,也意味着我市全面进入梅雨季节。”

该负责人表示,这场及时雨不仅解除了旱情,还保障了春耕生产用水、降低了森林火险等级、增加了大小水库的蓄水量。类似的过程雨强降雨和强对流天气还将持续,最近一次或将出现在本月21日—25日。下阶段,我市防汛工作重点将转入防范旱涝急转带来的中小河流洪水、地质灾害等次生灾害风险,各地要提前落实好有关防范工作。

供水仍有压力

大中型水库库容不足四成

尽管旱情解除,但全市保供水的担子依然沉重,需要全社会齐心协力做好节水工作。

数据显示,截至10日8时,全市20座大中型水库总蓄水量3.85亿立方米,仅占正常库容的36.85%,同比去年偏少1.05亿立方米,同比多年偏少9621万立方米。其中:山美水库蓄水量1.9亿立方米,占正常库容40.25%,同比去年偏少6628万立方米,同比多年偏少6558万立方米;惠女水库蓄水量2216万立方米,占正常库容的28.05%,同比去年偏少2400万立方米,同比多年偏少2775万立方米。

有限的库容,需要系统的措施保障供水。市水利局有关负责人表示,一方面,我市针对供水形势严峻的地区,维持供水应急预案,按照优先保障居民生活用水、保障重点工业用水的原则,制定限制供水计划,对用水大户按行业进行分类,明确优先保障顺序,对高耗水服务业、一般工业用水进行限制供水,适时采用轮供和降供水压力等措施延长供水期。另一方面,开展应急性跨流域调水,加大龙门滩水库调水量补充山美水库,对有限水资源进行高效调控利用;计划在用水紧张地区通过应急地下水源调查,施工一定数量的供水井供水,解决应急供水水源问题,并做好水质监测工作。此外,通过加强供水管道巡查,及时修复破损管道,减少水资源浪费;加强对群众春耕漫灌行为的劝导和制止,减少供水损耗。(记者 林铭珊)

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()
· 2026-10-10 07:20:105分钟阅读阅读 2116
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