今年是中國人民抗日戰爭和世界反法西斯戰爭勝利80周年,中國國家話劇院以《死無葬身之地》作為紀念演出劇目,9月2日至7日,該劇即將以全新陣容登陸國家話劇院劇場。該劇由查明哲任總導演,海清、邢佳棟、查文浩、章劼、徐衛、單冠朝、褚栓忠、鄒易道、史光輝、梁家桐等共同主演。這部首演距今28年之久,曾經三度重排、給無數觀眾留下深刻印象的薩特名作《死無葬身之地》重排上陣。 1997年,已經從俄羅斯學成歸國的查明哲,在中央實驗話劇院的實驗小劇場執導了他回國後的第一部話劇《死無葬身之地》,戲一上演便觀眾如潮,僅能容納180人的小劇場擠進了200多人。由於觀眾太多,一些人被擠坐到演員的腳邊,幾乎妨礙到演員更換演區。該戲的上演還在學術界、藝術界、新聞界引起較大反響。《死無葬身之地》發生在1944年的法國。第二次世界大戰勝利前夕,五名法國抵抗組織成員因行動失敗被俘,在酷刑拷打的煉獄中遭受「法蘭西民團」極端法西斯主義分子的鎮壓與折磨,五名抵抗組織成員已無秘密可守,肉體與意志在虛無的折磨邊緣瀕臨崩潰。被俘者的煉獄,同樣也是施暴者的精神墳場,折磨隊員的「惡魔」也並非天生的惡魔,極端法西斯主義份子同樣身處人性的囚籠,在暴力系統中經歷著精神腐蝕與自我異化的悲劇。戲劇迎來突轉,此時,唯一逃脫的遊擊隊長被當作身份不明的人也被關了進來,他肩負著通知戰友改變作戰計劃、免遭殲滅的使命——原本已無秘密可守而絕望的隊員,因突然有了秘密可守而陷入更大的絕望;有人因他的牽連而痛恨,有人要去告密,有人出於保命和自尊選擇親手殺死了同伴,有人站著永不屈服,有人的沉默比敵人的槍聲更加震耳欲聾,他們還在不斷鬥爭、不斷抉擇……目前,《死無葬身之地》迎來第四輪重排。如何在當下找尋薩特所提出的抉擇命題,關注戲劇作品中與當下的連接性,是查明哲此次最關注的表達方式。80年前遊擊隊員面對肉體酷刑的選擇困境,與當代人在信息洪流中的精神困境本質相通——都是在極限壓力下對自我存在的確認。 中國國家話劇院演員海清挑戰話劇舞臺,飾演全劇唯一的女性角色呂茜。無論是被觀眾熟知的國民度極高的螢屏角色,或是塑造能力極強贏得演技認可的獨特人物,海清即將塑造的革命者形象,無疑成為本劇本次重排的亮點。中國國家話劇院演員邢佳棟此次塑造卡諾裡,將突破傳統硬漢框架,展現理性主義者在絕境中的精神堅守。多年前他曾在《紀念碑》中與查明哲導演合作,此次再次聯手,值得期待。中國國家話劇院查文浩身兼導演與昂利飾演者雙重身份,在創作與表演的互文中解構「選擇的悖論」。國家話劇院中生代力量章劼、徐衛、儲栓忠、鄒易道、史光輝等,與國家話劇院青年演員單冠朝、青年演員梁家桐共同構建起層次豐富的群像演技場。
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來,人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場,大家紛紛好奇,究竟還有什麼運動是機器人做不到的? 「某種意義上,目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過,要讓機器人跑得非常快、跳得特別高,會受到硬體限制,完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日,宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標:真正去幹活 2025年春晚上,一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示,上半年整個機器人行情非常火爆,從需求端拉動了整個行業發展,包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過,目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段,跳舞、功夫、運動樣樣行,未能真正走進人們的日常生活。 對此,王興興向記者解釋,很多技術的進步需要一些時間,一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動,當下還不太現實。在這個時間點,我們用AI(人工智慧)技術,讓機器人做些運動、表演,反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期,對於普通人來說可能用途有限,沒有圖形界面,也沒有word,很多情況下,要有電腦先出來,有一些開發者在上面開發更多軟體,過幾年軟體功能越來越多了以後,電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻:王興興:普通人用上人形機器人,還需要時間來源:中國新聞網 王興興強調,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力、提高生產。從時間上看,可能2-3年會有明顯的技術進步,大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年,機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼,限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢? 他分析,很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高,從技術層面或者純AI的角度來說,目前的硬體完全夠用,當然還不夠好,要持續進步,而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前,大語言模型已經做了很長時間,但是大家覺得模型很『傻瓜』,很難在實際中應用。」王興興認為,快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析,與語言模型領域不同,具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動,但在機器人領域,無論用什麼方法去採集數據,放到機器人上跟實物的偏差還是較大,效果不是很理想。 「未來2-5年,大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型,這是很重要的,此外,更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信,如果有更大的技術突破,未來幾年,全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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