探訪閩南「戲窩子」：娃娃傳習所 十年磨一劍
2026-01-10 04:25 3,693次浏览黃阿忠 好多年前，一學生作畫出新招，把自己拍街道的照片，利用電腦軟體，製作成有油畫效果(據說也可做成版畫、中國畫效果)的圖片列印，然後畫在畫布上。畫好的作品有新的面貌，然後順利入選美術大展。後來那位學生利用電腦軟體，製作了不少差不多樣式的作品。記得那個時候已有3D列印，可以列印很多東西，複製的效果也很好，還可以用來做雕塑，輸入構思想法、形式要求、風格流派，會整一個立體的雕塑出來，顛覆了學習雕塑的認知。 現在這種高科技的製作在繪畫界被很多人採用。近年來的全國美展中有好多作品藉助高科技、電腦軟體製作，入選率很高，有些作品還能獲獎。 AI將數位技術在繪畫中的應用帶入2.0時代。它可以自己生成畫面，只需給它一個指令：畫日出、朝霞、漁船、海島，畫高山、草原、駿馬、奶牛，像阿拉丁「神燈」一樣，要什麼有什麼，什麼都能畫。畫出來的畫可以說是沒有缺點了，用一個陳詞濫調形容，叫做栩栩如生，惟妙惟肖，讓你目瞪口呆。 AI科技確實為人類帶來了福音，提供了很多幫助，但AI無法獲取人類的生命體驗，豐富的人生經歷、情感、情緒的波動過程等。人類在這個世界存在，有些涉及思想、情感，是不能複製的。比如AI畫畫，因為沒辦法搜集「靈魂」「思維」的大數據，故而畫不出精、氣、神，藝術家的「靈魂」「思維」，千種萬樣是不可能摹仿的。再如那個在電腦上用照片做成油畫「效果」來畫畫的學生，雖有一時效應，但如法炮製的作品似曾相識，遏止了畫家的創作想像力。3D列印可以幫助解決一些問題，減少繁重的勞動，雖然做出了雕塑，但是作為藝術，總感覺缺少了什麼。最主要的是那些高科技製作的作品，沒有創造力、生命力，缺乏情感的溫度。AI可以畫任何東西，但沒有個性，只是表面的「好看」，最核心的問題是無法製造「情」。 中國國家博物館最近有一個展覽，題為《涅瓦河畔的遐思》，展出俄羅斯巡迴畫派核心畫家列賓的多幅代表作。列賓為《伏爾加河上的縴夫》畫了大量的肖像速寫、場景素描，從平時搜集的素材到創作，從田野村莊到涅瓦河畔的遐想，他腦海中的畫面轉換，AI不會想到，也得不到這些數據。列賓曾接到過訂單，以某某議會為主題創作，他堅持要求為每個議員寫生，AI恐怕無法做到這些面對面的交流寫生。英國畫家弗洛伊德被邀畫伊莉莎白女王，弗洛伊德要求不用照片，讓女王坐在那裡讓他寫生，而且是一次次往返。靠照片資料AI也許也能畫女王，但合成出來的肖像，是絕對不會生動而有溫度。 再看展覽《締造現代：來自巴黎奧賽博物館的藝術瑰寶》，上海浦東美術館帶來米勒的《拾穗者》、高更的《大溪地的女人》、梵谷描繪在法國南部生活時「私密空間」的《梵谷在阿爾勒的臥室》、雷諾瓦代表作《鋼琴前的女孩》、莫奈的三幅代表作以及《夏末的乾草堆》等等。也許AI根據藝術流派及畫家的數據，能合成製作他們的作品，但畫不出米勒「拾穗」的情感、無法還原高更、梵谷的生存環境空間，也不會寫生母與子，坐在路邊上畫教堂、港口、草垛。自然的氣氛、人的情感AI無法複製。 荷蘭畫家倫勃朗，接受了13個皇家御用火槍手的訂約，用湊份子的方式請倫勃朗畫集體肖像。倫勃朗接受訂單後，為他們創作了一幅題為《夜巡》的油畫。作品描述了火槍手在出徵前巡邏的場景，不按常理出牌，畫面有氣氛、有意味、有出發前準備的動作、有各人位置聚散的構思。如果請AI幫助按部就班安排各人的位置，委託人或許會很滿意，可我們今天還能看到這幅有思想、有藝術追求的曠世之作嗎？ 我又想起澳大利亞的原住民藝術，有平面立體的、編扎蠟染的、雕刻裝置、丙烯版畫等，形式多樣，風格各異。作品大抵以圖騰為元素，線勾、色塗，或意趣、或抽象；稚拙乃土著藝術之本色，如同非洲藝術、中國少數民族藝術及民間繪畫藝術，如此構畫顯現出一種異域審美與一種神秘境界；原住民部落的土著文化立於勞作與生活之上，即部落群體與個人天物崇拜的個性表現，顯有意趣及形式感。這種帶有天趣的藝術，這種藝術的形成，那種原生態，AI恐怕也是不能完成的。 文藝創作需要有感而發，於是才會千人千面。比如寫生，面對同一個景觀，10個人畫出10個不同樣；比如寫作，走過某個歷史遺蹟，每個人都能寫出自己的角度。一個靠數據匯成的AI，怎麼能知道某個畫家、作家心裡想的是什麼？AI是沒有「情感」的，它可以做一些搜索資料的工作，卻絕對不能替代寫生、寫作。甚至同一個人，在不同的條件下，景同也會情不同，所以範仲淹的《嶽陽樓記》中既有淫雨霏霏之際登樓的感極而悲，又有春和景明之日的喜氣洋洋。不同的心情也會使看在眼裡的景產生變化，「兩岸猿聲啼不住，輕舟已過萬重山」正是詩人流放途中遇赦返回之時心情愉悅之下觀景的產物，否則，那些猿聲可能就會被寫成嘲笑之聲或「怨聲」「冤聲」了罷。 藝術創作所追求的「境」，生自於情。寫生也好，創作也罷，都少不了情感交流。畫家寫生，是在同寫生對象的交流，是在主客觀的交融中尋找生命的密碼。畫家在畫室創作，有空間氣場的流動，也是和自己靈魂對話的感受積累。而AI是數據合選，是「死」的，它如何懂得這種在空中遊蕩的情感、氣韻、靈魂。 AI參與藝術創作，這是科技的進步，體現了人類的智慧，不失為一種成功。但換個角度看，藝術創作中最重要的參與者和成果——情與趣，卻是AI短時間內無法實現的。人類的藝術創作活動是一個情與趣的享受過程，中國畫大寫意，筆蘸墨水、顏料在宣紙上划動的聲音，紙和筆觸碰划動的感覺和淡墨在紙上慢慢滲化的狀態，油畫家將油畫顏料刮、擦、抹、堆的感覺、雕塑家將泥去掉一些、又塑上幾塊的感覺，歌唱家亮出嗓子發聲音的感覺，都是情與趣和創作活動的互動，是創作活動的體驗。人類的藝術創作成果，可以稱為上品的，都是具備情與趣的作品。中國畫作品以「逸品」「氣韻生動」為最，西方自現代主義以來，無論是表現主義、抽象主義，還是當代的行為藝術、先鋒藝術，均講究在作品中放大「觀念」，是情緒情感和天趣趣味的呈現。作為工具，AI可以幫助人類完成許多要奮鬥多少年才能做到的，或者是做不到的事，但人類的生命體驗、豐富情感，永遠替代不了。 (作者為上海文史研究館館員，上海大學上海美術學院教授、博導)
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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