青春心相會 奮鬥正當時:臺盟北京市委會舉辦「交流與共享」研討會

2026-01-21 19:54 3,768次浏览

來自網絡平臺數據顯示,8月11日中午11時,上海出品的動畫電影《浪浪山小妖怪》累計票房已突破5.74億元,超過《大魚海棠》的5.73億元,成為中國影史上國產二維動畫電影票房冠軍。同時這部電影在豆瓣拿下8.6的評分,隨著口碑發酵,票房還有望超越日本動畫電影《鈴芽之旅》,成為中國影史二維動畫電影票房冠軍。電影裡的「浪浪山」在哪裡?一些喜歡旅遊的觀眾看完會心一笑,「浪浪山」的山,是山西的山。電影中不少場景能在古建築大省山西找到原型:牆上題著醒目「莊嚴」二字的大同渾源永安禪寺、窗戶如兩隻大眼的太原晉祠水鏡臺、有著蓮花瓣一般開口的五臺山佛光寺祖師塔……中華傳統文化的底蘊,讓《浪浪山小妖怪》有了底氣。這樣的底氣絕不是簡單地將歷史文物「複製粘貼」至大銀幕上。在動畫影視紛紛動用各種最新軟體卷「建模」的當下,《浪浪山小妖怪》組建超600人的製作團隊,打磨1800多組鏡頭,製作2000多張場景圖,將中國傳統繪畫的筆墨意境融入電影鏡頭的光影空間感,「讓筆墨去構造鏡頭,而非用鏡頭去表現筆墨」。比如小豬妖的兩顆獠牙的弧線,是花了大工夫才保留住的手繪感。這樣的畫風讓不少觀眾想起童年夏天看國產動畫的場景,情懷分拉滿。這樣的風格能在上美影過去出品的許多優秀動畫電影中找到脈絡:《小蝌蚪找媽媽》《山水情》《大鬧天宮》《哪吒鬧海》……無不是從優秀傳統文化中汲取養料。創新不是無源之水,惟有基於優秀傳統文化的創新才能立住。誠如製作方所言,「在創作上堅持國風,是對中國動畫傳統與前輩經典的傳承;唯有立足本土,才能生出真正屬於自己的創新。」難怪也有人說,「浪浪山」在上海。不僅因為這部電影是實打實的上海出品,更因為這部電影在傳統的基礎上創新了故事表達,從經典故事出發傳遞出當代精神,這樣的創新頗具上海風格。隨著青年一代「血脈覺醒」,越來越多的影視作品都在向傳統文化尋找靈感,紛紛在服裝、造型、道具場景等方面發力,宣稱「回歸傳統」「還原歷史」,但一些作品無論故事架構還是價值觀念都相當陳腐,脫離當代觀眾真實生活,被觀眾放棄也是必然。近年來票房、收視率連連下跌的各類「仙俠劇」就是明證。小豬妖積極正向,蛤蟆精保守投機,猩猩怪是社恐,黃鼠狼精則是個強忍的話癆……儘管同樣脫胎於神話故事,《浪浪山小妖怪》的角色性格鮮明,讓許多年輕觀眾看到的是自己和身邊人。主人公小豬妖沒能獲得大王洞的「編制」,還在搞砸大王交代的任務後組團假冒「西遊取經」……看似天馬行空的故事卻緊扣當下生活,觀眾在虛構的角色中照見自己,因此共情、感動甚至破防。例如片中小豬妖為了得到妖怪教頭賞識,竟然用一身鬃毛肉身刷鍋,讓不少觀眾聯想到職場內卷。正如導演所言,片中許多笑點、淚點,都來自生活。「文章合為時而著,歌詩合為事而作。」惟有紮根於生活的文藝作品,才會具有能量和感染力,予人啟迪。或許,「浪浪山」其實也在每一個人心裡。關於《西遊記》相關的故事有很多,但《浪浪山小妖怪》第一次把視線聚焦到那些在書中和其他影視作品中一筆帶過的「背景板」人物,正如電影的英文名「Nobody」。如果不能成為孫悟空一樣能翻天覆地的大英雄,人生是否還值得認真對待?影片的主旨,映照當代人的心理困境,角色的行為,予人啟發。主角團出發之時,摻雜著各自的衝動和對現實的無奈,但在一路「升級打怪」過程中,他們磨礪意志、修煉心性,感悟「要是見死不救,取經又有何用?」影片中小妖怪們經歷悲壯的戰鬥,終究沒來得及說出自己的名字。但那又如何,身為「無名之輩」的他們,卻切切實實地改變了受助人的人生。這樣的凡人善舉,在生活中同樣很多:不太會遊泳卻勇救溺水者的大學生、安撫情緒崩潰外賣員的爺叔、跟出走學生聊天的一線交警……凡人微光,點亮生活,彼此傳遞。這世界最動人的,不僅在於少數不平者耀眼的成就,也在於平凡如小妖怪一般的你我,願意在某一刻為彼此照亮。一部電影傳遞出的美、真、善,才擁有直抵人心的力量。主創曾表示,希望每個人都可以活出自己喜歡的樣子,勇敢邁出第一步,「即使沒有一個筋鬥十萬八千裡的本領,那踉蹌幾裡地也值得被歌頌」,重要的不是終點,而是在路上——正如影片結尾所說:「敬每一個勇敢出發的自己!」

  閱讀提示   近期,人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相,展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶,其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為,未來,可以通過建設大規模數據採集工廠等方式,加快部分場景的商業化落地,以更好跨越「最後一公裡」。   格鬥臺上,4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗,直拳、勾拳、側踢,連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上,一場人形機器人格鬥賽引發關注。   今年,被認為是人形機器人量產「元年」,人形機器人頻頻亮相各大展會,展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上,200餘家國內外機器人企業參展,人形機器人整機企業數量創下新高;2025世界人形機器人運動會開賽在即,500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手……   作為機器人技術的集大成者,人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶?其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬?對此,《工人日報》記者展開了採訪。   產業發展有基礎,技術細節存卡點   「看它走路搖搖晃晃,跑兩步就摔跤,感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事,在他看來,一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。   根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》),今年,我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示,我國人形機器人產業前期已有一定基礎,但在一些方面仍存在短板弱項。   據了解,智能能力、運動能力和本體能力技術卡點,是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」,它們對人形機器人的發展至關重要。   「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點,導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究,他告訴記者,在運動控制方面,部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率,但持續運行時散熱不佳,致使關節溫度升高、扭矩精度下降,且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境,「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。   而在人形機器人的運動能力和本體能力之外,多位受訪專家指出,類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。   對此,高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為,機器人需要先感知外界信息,再把信息傳給「大腦」,「大腦」要加以理解、分析、推理、決策,再指揮「小腦」控制運動,現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足,由此帶來延時性問題,進而導致整套動作流程耗時較長。   供應鏈進一步完善,價格有待更「親民」   從幾年前的幾百萬元一臺,到今年的幾萬元一臺,人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來,多個品牌產品進入量產階段,價格降幅更為明顯。7月,國內某品牌推出的一款人形機器人,售價為3.99萬元起。   不過,人形機器人要進一步實現家用,現階段的成本和售價仍然較高,有消費者表示,「期待隨著國產供應鏈進一步完善,售價能夠更加『親民』。」   人形機器人為什麼「有些貴」?蔡炳貞認為,目前,無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術,還是關節模組等硬體技術,都還沒有實現標準化和統一,各個零部件主要由各機器人廠家設計定製,導致定製成本較高。   對於如何進一步降低人形機器人成本,宋宇飛建議,一方面,企業應當繼續提高自研自產能力,通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件,不斷降低硬體成本;另一方面,也應持續優化設計與生產工藝,如減少模具成本和零部件數量,提高裝配效率。   上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者,我國具有完整的人形機器人產業鏈,如果人形機器人的技術問題得以更好地解決,大規模量產和降低成本都有望實現。   「技術進一步成熟之後,產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後,人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。   拓展應用場景,加快商業化落地   從實驗室到工廠,從展臺到救援現場,再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」,人形機器人如何探索應用場景的更多可能?   據蔡炳貞觀察,人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景,這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。   近年來,國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出,加快人形機器人在特種環境應用,聚焦3C、汽車等製造業重點領域,提升人形機器人工具操作與任務執行能力,並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試,如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠,上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。   宋宇飛建議,將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中,機器人能進入人類難以到達的危險區域,執行探測、搜救等任務,提高作業安全性和效率。」   「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面,可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱,可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人,再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。   「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單,核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者,行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題,要突破這一瓶頸,未來還需建設大規模數據採集工廠,或通過切割場景,讓一部分場景機器人先實現商業化落地。

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