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《中国奇谭》：神仙审美携奇境 入你我之梦******

　　《中国奇谭》：神仙审美携奇境 入你我之梦【中国动画新百年开启】

刚刚过去的2022年，恰是中国动画诞生100周年。

　　1922年，万氏兄弟在上海制作第一部动画广告片《舒振东华文打字机》，拉开中国动画百年发展序幕。1957年，上海美术电影制片厂(以下简称“上美影”)成立，首任厂长特伟提出了“探民族风格之路”的理念。在该理念的指引下，上美影打造了《小蝌蚪找妈妈》《大闹天宫》《九色鹿》《天书奇谭》《黑猫警长》等优秀作品，成为一代代观众童年时代珍贵的光影记忆。

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　　中国动画进入新百年，上美影送上第一份大礼。2023年元旦，上美影和B站联合出品的动画短片集《中国奇谭》上线，迅速引发观剧热潮，豆瓣开分高达9.5分。

　　《中国奇谭》系列由《小妖怪的夏天》《鹅鹅鹅》《林林》等8个短片组成。一个个根植于传统文化的故事，以雄奇想象缔造出“奇境入梦，我在其中”的氛围。

　　如果脱离“主角团”视角、换一个角度重看《西游记》故事，也许你会遇见敬业“打工人”小猪妖，它弱小、迷茫而又努力、温暖，它对外人称赞的齐天大圣心驰神往；如果你在水墨画般的意境中，悠悠沉浸于经典志怪小说《鹅笼书生》的情节，会发觉古人的哲思置于当下亦有令人深刻思考的价值。

　　网友评价，这是“刻进DNA的审美”“童年暑假回来了”。《中国奇谭》多位主创人员接受中青报·中青网记者专访时提到，他们尝试把都市寓言融入到传统神话，进行属于当下的故事新编。

　　刻进中国人DNA的审美

　　《中国奇谭》总导演陈廖宇说，神话可以是古代的，也可以是今天和未来的。“神话其实是人类对未知东西的想象或者对自己内心愿望的投射，甚至神话中的形象就是人或人性某一面的具象化表达”。

　　第一个“神话”故事，就打响了口碑。一只小猪妖，戳中了无数网友内心柔软的角落。

　　电视剧《西游记》和上美影的动画片《大闹天宫》，一直是B站网友“N刷”的经典。《小妖怪的夏天》从妖怪的角度重新想象了“西游记世界”：无人在意的小猪妖，遵从想吃唐僧肉的老板的吩咐，完成做弓箭、刷锅、收集柴火等难度系数很大的KPI。在此过程中，这只具有独立意志的小猪妖，打听到唐僧师徒4人是民间赞颂的英雄，它的梦想被点燃了。

　　《小妖怪的夏天》导演於水指出，很多人一提起《西游记》会想到师徒4人面对的大妖怪，但是底层的每个小妖怪也有自己的“人生”。观众会因此共情：其实我们每个人都是那个普通的小妖怪。

　　小猪妖就是现实生活中平凡“我们”的缩影：它想去外面的世界闯一闯，而妈妈最关心自己葫芦里有没有装满水，身体是否健康；面对“人生”选择题时踌躇无措，但依然为了心中的正义感，义无反顾地提醒唐僧师徒有埋伏。

　　影片结尾，小猪妖的善良得到了齐天大圣的肯定，还幸运得到偶像送的“周边”。网友评价：“悟空终是一颗佛心”“小时候以为自己会变成齐天大圣，其实是个连大王都接触不到的小妖怪。”

　　相较于小猪妖故事的“接地气”，由胡睿执导的第二集《鹅鹅鹅》则带有更浓郁的东方奇幻美学和志怪传统。《鹅鹅鹅》取材于南朝梁吴均的中国神话小说集《续齐谐记》中的《鹅笼书生》，蒲松龄就曾将该故事引用于诗句中：“世态渔洋已道尽，人间何事不鹅笼。”

　　《鹅鹅鹅》中，货郎在阴森诡异的鹅山偶遇瘸腿的狐狸公子，欲望破而复立，发现一切看似荒诞都不过是个“鹅笼”。

　　这个微言大义的故事，胡睿最早是十几年前留学德国时，从随身带的《太平广记》里读到的。“中国古代志怪小说居然有这么符合戏剧规律的创作！而且这故事非常高级，点出了人生的一种规律，但又不是简单地讽刺或进行道德评判，这是最高明的。”

　　胡睿创作时力求让故事面貌回归《鹅笼书生》“原生态”，改编之处则是将当代人的情感折射进故事里，并在塑造狐狸形象时致敬了《天书奇谭》中的“阿拐”。

　　《鹅鹅鹅》从古典志怪小说中继承的“引而不发”的朦胧情感，带给观众哲思与美学想象。纵然故事不直白，网友们却相当热情踊跃地表达自己的解读，胡睿说有的评论或“二创”绘画令他深受感动。

　　《中国奇谭》总监制朱贝宁笑言，其实很多人都是有意思的“矛盾体”，虽然身体过着现代化的生活，但精神上无法与上千年的传统文化“切割”开来，还是很怀旧。这种“文化基因”潜移默化的影响，同样会体现在动画导演的创作中，他们塑造出的角色形象，自然是“刻进中国人DNA的审美”，因而很容易被观众接受。

　　“神仙审美”的动画能住进心里

　　此次《中国奇谭》系列召集了11位导演创作8个故事，多少有点“神仙打架”的意味。每一位“下一个交作业”的导演接受记者采访时，都会不约而同地说一句“压力好大”。

　　《中国奇谭》总制片人李早说，该项目经历两年多时间，最早是上美影给导演们出了一道与志怪相关的“半命题”式作文题，题材和方向不限，核心表达出中国文化底蕴和“中式想象力”，“我们希望立足时代讲好中国故事，呈现中国美学。同时也希望在如今相对商业化的环境里，把上美影的IP发扬光大”。

　　李早感慨，这次创作氛围和上美影过往的创作环境有几分相似。

　　“过去上美影厂里的导演们平时就生活在一起，有很好的合作氛围。我记得上美影60周年拍纪录片的时候，就体现了导演们平时相互扶持帮助，同时也相互竞争——竞争就是如何让自己的作品做得更好。这次创作《中国奇谭》，我觉得也充分体现了这一点。”李早说。

　　她透露，上美影前期会和8个团队单独交流，但项目进展到一定阶段，他们会组织导演坐在一起看其他人拍的片子，“导演一方面纷纷对别人的项目献计献策；另外一方面，有些导演回去之后就暗暗想着别人做得真好，自己的作品还得再改一改，还得更好一点。所以是一个特别良性的氛围”。

　　胡睿直言，会召集一批导演做这件事的，放眼全国似乎也只有上美影，“为什么呢？因为在动画短片创作领域，上美影是唯一触碰到那个最高境界的。就像王安石写的‘不畏浮云遮望眼，自缘身在最高层’”。

　　胡睿回忆，上美影动画短片《骄傲的将军》是住进自己内心的故事，是无法替代的“小宇宙”。

　　“《骄傲的将军》不算特别叫座的短片，但我认为它是中国短片创作中的一座高峰，有不可方物的美。它展现出一个人物命运的大开大合、大起大落，还传递出一种时空感。我始终都能从这个故事里获得享受，假如心情烦闷了，我能随时偷偷溜进《骄傲的将军》这个小宇宙。”

　　胡睿说，他之所以选择《鹅笼书生》这么“小众”主题故事来创作《鹅鹅鹅》，原因也是被该文本艺术性深深折服，“应当有后辈来表达敬意”。

　　在现代技术里诠释出中国意境

　　除了主题各异，《中国奇谭》展现了“花式技能点”，例如三维动画、剪纸定格动画、偶片定格动画、三渲二动画等。

　　由杨木执导的三维动画《林林》聚焦“身份认同”的主题，讲述了狼女林林自我觉醒的历程。生活在林海雪原中的林林，因为孤独而涉足人类世界。为了被人类孩子认同，林林不断背离自己作为狼的身份，在苦难中迎来成人礼。

　　通过CG技术，《林林》对于人物细微的表情变化、动物栩栩如生的毛发、层层叠叠的森林、随风摇曳的枝桠等做到鲜活生动的呈现。

　　作为《中国奇谭》系列唯一使用CG技术的作品，杨木谈及对“技术”的理解。他说，上美影老一辈的创作宗旨是“不模仿别人，不重复自己”。而观众已然对三维动画审美有一个相对统一的趋向。虽使用新技术，但主创团队避免“照相式、素描式的真实”，力求增加写意的东方美感，在三维里诠释出中国意境。

　　“我们不把《林林》故事起承转合做得那么明显，而是处理得像一篇散文一样。”杨木说。

　　胡睿告诉记者，这8个片子无一不是“爆肝”改到最后一刻，“是非常熬人的工作，所以大家都尽自己最大的心力，尽可能地不辜负这份信任。毕竟那么多年，我们都信任和热爱上美影，所以希望给它加分，不能减分”。

　　但胡睿坦言，热度过后，他们又会继续安静“沉浸”一段时间，“也许突然有一天，再以一个特别新奇的方式跳出来给大家带来小小的惊喜，这特别快乐”。

　　朱贝宁也提到，作品火了，大家给予肯定与鼓励，也抱有更多的期待，给今天的国产动画创作一点耐心和空间，看看更多元的内容风格与创新表达，国产动画内容肯定还会继续拔节生长，创造更让人惊喜的作品。

　　李早表示，站在中国动画新百年的开端，《中国奇谭》主创团队希望通过创作这些有意思的作品，重现美术片“百花齐放”的面貌。

　　中青报·中青网记者 沈杰群 来源：中国青年报

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）