珠江流域防汛防颱風應急響應提升至Ⅲ級

2025-11-04 14:41 2,136次浏览

  北京8月8日電(記者 張曦)在最近的一次公開亮相上,陳佩斯回應了自己長期沒演電影的原因。   「找不到機會,那時候主要是黃渤在熒幕上霸佔著呢,所以沒我什麼事,我感覺自己好像被淘汰了一樣。」   一旁的黃渤光速澄清:「你說的那是沈騰。」   圖片來源:截圖自四川觀察   確實,內地喜劇電影這十年,屬於沈騰。   評判一部電影是否好笑,甚至還誕生過一個引發爭議的量詞:含騰量。意思是,這部片子裡沈騰出場的時間有多少?佔比多少?只要他出現,就意味著笑點和票房的保障。   而這一切,還要從十年前那部橫空出世的票房黑馬《夏洛特煩惱》說起。   電影《夏洛特煩惱》海報   1   2010年,天涯論壇有一篇熱帖——   「如果有一天醒來,發現現在經歷的一切只是一場夢,而你還在高中的課堂上睡覺,陽光灑進來,眼睛眯成一團。」   閆非和彭大魔看到這段話後,靈光一現:這不就是每個成年人的白日夢嗎?於是他們寫了個話劇,後來又編成電影。   故事很簡單,如果用當下盛行的短劇風來取標題,就是「重生之我在內娛當頂流」。   一個事業失敗的中年男人,在初戀婚禮上喝醉,一覺醒來回到高中,擁有了前世記憶,於是開始「開掛式人生」,靠「未來信息差」成為頂流男星,還不費吹灰之力就追到了年少夢中情人秋雅。   沈騰飾演的夏洛穿越回高中一路「開掛」   但《夏洛特煩惱》真正的厲害之處,不僅是「爽文」設定,而在於它把一個荒誕不經的夢境,拍得既荒唐又扎心,既好笑又落淚。   夢境裡,夏洛終於成為了想成為的人,卻發現那個世界不值得留戀。他錯過了深愛自己的冬梅、失去了從小一起成長的朋友,淪為一個道德破產、孤獨無依的「娛樂怪物」。   一個夢,把他拉回從前,卻也逼他看到自己的人生裂縫。   這才是《夏洛特煩惱》的厲害之處。它不是「重生變首富」,而是「重生後發現自己錯得更徹底」。   它笑著打開門,卻哭著關燈。這種情緒結構,在當年的國產喜劇裡,是第一次出現。   《夏洛特煩惱》截圖   2   2015年的國慶檔競爭格外激烈。   大家靜待陸川的《九層妖塔》與徐崢喜劇電影《港囧》,以及劉德華主演的《拯救吾先生》一決高下。   相比之下《夏洛特煩惱》是一部「三無」影片——沒有大導演、沒有大明星、沒有大預算。   閆非、彭大魔曾試圖找那英客串,但被婉拒,無奈只好找模仿秀演員「平替」。   然而就是這樣一部無人看好的電影,卻意外改寫了國產喜劇的格局。   《夏洛特煩惱》裡,「重生」的夏洛參加了節目「中國好嗓門」   此後十年,馬麗成為中國影史第一位累計票房破200億的女演員,而沈騰則成為中國影史首位票房破350億主演。   而最初給導演靈感的天涯論壇,早已悄然關停,時代更迭得令人唏噓。   《夏洛特煩惱》票房爆火後,魯豫問沈騰「在你的預想中嗎?」   沒想到沈騰的回答卻是——「為什麼賣這麼多錢,我們大多數參與這個電影的人也沒有那麼興奮,我們說白了對名利看得挺淡。這事兒還別不信,不信的話不能在話劇圈裡一紮扎這麼多年。」   後來沈騰在接受央視採訪時也提到,很多人覺得演員這碗飯好吃,雖說「老天爺賞飯吃」,但更多靠的是努力。大學畢業後,沈騰選擇去剛成立不久的話劇團開心麻花,身兼演員和副導演,每天大家都湊在一起,反覆打磨臺詞裡的每個包袱。   除了沈騰,馬麗、常遠、艾倫……這群開心麻花的演員們,當時的他們儘管不是傳統意義上的「帥哥靚女」,卻憑藉千場舞臺經驗打磨出來的喜劇感、真誠,把原本「中二」的劇情演出了層次。   《夏洛特煩惱》截圖   如果《夏洛特煩惱》換一組明星陣容,很難想像最終結果。   3   十年過去,開心麻花已在國產喜劇界站穩了腳跟。   他們試圖複製《夏洛特煩惱》的成功,不斷推出新的電影——《西虹市首富》《羞羞的鐵拳》《獨行月球》《超能一家人》……在收穫高票房的同時,也陷入了低口碑的圈錢爭議。   而《夏洛特煩惱》的熱度沒有退場,反而在短視頻時代被反覆二創。   《夏洛特煩惱》口碑領先開心麻花出品的很多影片。   形容一個人喧賓奪主時,網友們第一個想到的梗總是「人家秋雅結婚,你擱這又唱又跳的……」   形容知識進不去大腦時,大家總會提到「馬冬什麼?什麼冬梅?馬什麼梅?」   這些臺詞之所以能被反覆引用,甚至成了某種「社交密碼」,因為它們並不止於笑料,而是大家發現,《夏洛特煩惱》其實講的是每個成年人心裡隱藏的那段「如果當年」。   《夏洛特煩惱》截圖   在影片的評論區裡,網友們仍在分享N刷的心得:   「十年之後再看,我們或許笑得更克制,但哭得更真誠了。」   這正是好電影能穿越時間的真正能力。一部作品的價值,不只在當下笑了多少,而是過了十年,它依然能說出你現在的困惑和情緒。   每個成年人心裡都有一個「夏洛」——想彌補錯過的青春,想逆轉失敗的命運,想追當年不敢追的人。但更多時候,我們終究還是會在現實裡醒來,去面對那個並不完美、卻真實存在的自己。   畢竟,人生沒有彩排,更沒有重生。我們唯一能做的,是珍惜眼前人,接受現在的自己。

  世界人形機器人運動會將於8月14日開幕,作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱,他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場,原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗,被裁判視作背後惡意衝撞,「它只會看球、場地」。   據悉,參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用,三名首發一名替補,少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。   在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影,實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累,都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。   技術的綜合考試   機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩,而是給技術能力搭了個實戰考場。   加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點:「機器人的運控,就是運動能力、步態這些,下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法,都是機器人能踢球的基礎;上半身則是感知,主要是視覺,能不能看得準,看得準才能踢得準;最後是決策,就是在什麼情況下用什麼樣的動作,怎麼樣去做接下來要做的動作。」   賽場邊各支隊伍的備賽細節,透出相似的技術打磨縮影:來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹,比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數,還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露,他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去,其中包含視覺、動作、策略等細節,都是為實戰而做的準備。   在現場,你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人,二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連,這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦,人類基於這些數據進行調優。當然,在比賽的時候,這些機器人都需要放開繩子,自主發揮。但考試並不一帆風順,呂明向北京商報記者進一步分析稱,如果機器人的視覺不行,那就看不清、定位不好、踢不準;如果決策不行,該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加,強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔,有的因決策失誤放棄防守猛衝前場,最終被踢成大比分的慘敗。   但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」,每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。   為應用試金   或許有人疑惑,興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰,意義何在?答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。   呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋:「你看他有那種橫移的,像螃蟹步,這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐,未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。   呂明還提到,這些機器人很多是一天要踢四場比賽,在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作,摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用,可自我調整的硬體性能,正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。   前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限,也可通過更複雜的算法解決,把環境感知數據練好,未來就能分清水杯、遙控器和毛巾,避免服務場景中的烏龍。   參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露,他們賽前僅用不到兩個月準備,依託的正是廠商提供的開源基礎平臺;呂明也向記者表示,現在其實還很難談比賽質量,更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步,加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程,對機器人有理解,再有興趣去研究,畢竟做運控、做感知、做策略,理論和實踐是很不一樣的。」   每次有進球發生,現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼,看得出他們確實很高興,像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態,正在培育未來的開發者群體。   慢功夫裡的大未來   比賽當中,有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門,然後球就徑直跨過半場,滾進對方球門。   但人形機器人產業的進化,不可能是一蹴而就的爆發,需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。   呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值:「我們會持續做相關的解決方案,掌握的數據越來越多,機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展,比賽只是其中一種形式,也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力,讓它以後能服務更多其他場景。」   這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性,正在編織一張技術網絡:硬體耐用性達標了,機器人才能走進真實場景;算法識別準了,才能理解人類需求;多模塊協同順了,商業化落地才有底氣。   或許十年後,當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時,它們的運動神經和大腦邏輯,最早正是在這場笨拙的足球賽裡,被一群學生和工程師一點點打磨出來的。   眼前跌跌撞撞的機械身影,正在用成功或失敗的動作,攢下人形機器人產業的未來底氣。   北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸

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