作者:王建福发布时间:2026-06-28 12:21:18 点击数:20897

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售后服务上门服务电话,智能分配单据:斯塔默从“海啸”到黯然辞职:英国深陷“走马灯换相”窘境

  文/马德林

  6月22日,英国首相斯塔默在唐宁街10号首相府外正式宣布辞去首相和工党领袖职务,执政不到两年便黯然下台。斯塔默接受党内不再视其为带领工党赢得下届大选最佳人选的事实,将留任首相至工党新领袖产生,以确保有序交接。

  这场辞职不仅是斯塔默个人政治生涯的转折,也意味着英国在十年间将迎来第六位首相,政坛再次陷入频繁“换相”的不稳定局面。

  “斯塔默海啸”还是虚假胜利?

  “这就是‘斯塔默海啸’。”2024年7月英国大选结束后,一位竞争者这样评价工党的压倒性胜利。

  彼时,英国保守党丑闻不断,在经济发展、社会民生、移民政策等方面“表现糟糕”。

  工党则在斯塔默领导下“重获新生”,他承诺结束长期困扰英国的混乱局面,实现复兴的十年,获得广泛期待。工党支持率长时间领先保守党20个百分点,最终在2024年大选中取得了1997年以来的最佳表现之一。

  然而,当时就有分析指出,工党赢得的是一场“表面繁荣的虚假胜利。

  工党在选举中的得票率并不高,但凭借选区分布效率大幅领先保守党。

  因此,这场选举与其说是选民将工党“扶上马”,不如说是他们坚决将保守党“踢下台”。

  执政近两年,政策“反复横跳”

  当球到了斯塔默脚下,他领导的工党在经济发展、社会民生、移民政策等困扰保守党的问题上表现如何?

  客观地说,斯塔默执政确有一些建树,例如:促使英国通胀趋缓、推进铁路公有化立法、保护工人权利、改善医疗系统效率、推动绿色转型等。

  然而,斯塔默政府多次在重大政策上“反复横跳”,引发公众不满,和对其执政能力的怀疑。

  工党政府在福利改革上的重大转向是其中的典型。

  为了填补财政缺口,英国财政大臣蕾切尔·里夫斯力推削减福利支出,计划每年节省50亿英镑(约447.7亿元人民币)。

  但这一计划在工党内部遭强烈反对,斯塔默最终选择让步,放弃了关键的福利削减条款。

  其他诸如农场继承税、数字身份计划、酒吧商业税率等问题上,斯塔默政府亦在出台政策后,迫于各方反对而采取重大转向。

  媒体指出,工党中不担任政府大臣职务的后座议员(尤其是新当选农村和中产代表)活跃,容易对政府形成跨派系压力;保守党政府留下的财政“烂摊子”过于庞大,很难应对;而斯塔默本人则被指“谨慎有余、决断不足”,多次发生沟通失败导致小问题演变为危机的情况。

  丑闻伤害形象

  与许多西方政客一样,斯塔默也被丑闻困扰。

  2024年底至2025年,斯塔默及其夫人被曝出“免费礼物”丑闻:二人接受了多笔来自工党捐赠者和富商的礼物,包括:服装、个人物品、价值数千英镑的眼镜,以及演唱会、体育赛事的门票。

  尽管斯塔默辩称这些是用于工作需要(如眼镜因视力问题)的“正常政治捐赠”,并强调已按规定申报。但批评者指出,部分礼物来自与政策有利益关联的捐赠者,存在利益冲突嫌疑。

  而英国前驻美大使曼德尔森事件更是一枚伤害斯塔默政治形象的“重磅炸弹”。

  工党赢得大选后,斯塔默力推作为工党资深人物的曼德尔森出任英国驻美大使一职。然而,曼德尔森不久便因牵扯爱泼斯坦案而去职;其后又被曝出出任驻美大使前未通过安保审查。

  斯塔默团队声称首相此前对曼德尔森未通过安全审查一事完全不知情,结果招致反对党猛烈抨击,质疑斯塔默对政府核心人事任命缺乏管控。

  “斯塔默海啸”之后,“北方之王”加冕?

  斯塔默执政一周年时,尽管工党的支持率依然高于保守党,但较2024年大选时已有所回落;此外,部分民调中,新兴右翼政党英国改革党超过了工党,给其带来外部压力。

  在今年5月的英国地方选举中,工党仅获得1000余个席位,丢掉近1500个席位,英格兰中部、北部传统工业票仓失利明显,大量议席流失。

  地方选举失利导致工党内部要求斯塔默辞职的呼声渐高。

  英国副首相兼司法大臣拉米、内政大臣马哈茂德、外交大臣库珀等多名内阁核心成员,劝说斯塔默主动辞职或明确设定离任时间表,确保权力有序过渡。

  就在此时,一位号称“北方之王”的工党政客——安迪·伯纳姆强势袭来。

  作为大曼彻斯特市长的伯纳姆,以54.8%的得票率赢下英格兰北部梅克菲尔德选区补选,拿到英国议会下院席位,获得参与竞争首相之位的“入场券”。

  伯纳姆也毫不掩饰自己对斯塔默的挑战之意,他在胜选演说中明确表态:一旦启动党魁竞选,自己必将参选。

  伯纳姆现年56岁,年仅31岁就当选英国议会下院议员,曾两次挑战工党党魁之位,但均告失利。

  之后,他辞去议员职务,专注于地方政治,于2017年至2026年担任大曼彻斯特市长,在地方治理方面取得显著成就。

  伯纳姆被视为代表“北方利益”、对抗伦敦中央集权的标志性人物,“北方之王”称号由此而来。

  值得注意的是,在梅克菲尔德选区补选中,英国改革党候选人得票率仅34.5%,显示伯纳姆在领导工党对抗英国改革党方面的优势。

  民调数据显示,若由工党全体党员投票选举新领袖,伯纳姆胜算极大。

  不过,伯纳姆即便顺利接任首相,他依然面临“逼走”斯塔默的种种大小麻烦。

  作为一名代表地方利益的政客,他要如何在英国政权中心纵横捭阖,他能否坚持得比斯塔默和其他前任们更久,他能否真的带领英国走出困局?

  我们只能等待时间给出答案。

今日官方通报新研究成果斯塔默从“海啸”到黯然辞职:英国深陷“走马灯换相”窘境

  文/马德林

  6月22日,英国首相斯塔默在唐宁街10号首相府外正式宣布辞去首相和工党领袖职务,执政不到两年便黯然下台。斯塔默接受党内不再视其为带领工党赢得下届大选最佳人选的事实,将留任首相至工党新领袖产生,以确保有序交接。

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  工党则在斯塔默领导下“重获新生”,他承诺结束长期困扰英国的混乱局面,实现复兴的十年,获得广泛期待。工党支持率长时间领先保守党20个百分点,最终在2024年大选中取得了1997年以来的最佳表现之一。

  然而,当时就有分析指出,工党赢得的是一场“表面繁荣的虚假胜利。

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  然而,斯塔默政府多次在重大政策上“反复横跳”,引发公众不满,和对其执政能力的怀疑。

  工党政府在福利改革上的重大转向是其中的典型。

  为了填补财政缺口,英国财政大臣蕾切尔·里夫斯力推削减福利支出,计划每年节省50亿英镑(约447.7亿元人民币)。

  但这一计划在工党内部遭强烈反对,斯塔默最终选择让步,放弃了关键的福利削减条款。

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  与许多西方政客一样,斯塔默也被丑闻困扰。

  2024年底至2025年,斯塔默及其夫人被曝出“免费礼物”丑闻:二人接受了多笔来自工党捐赠者和富商的礼物,包括:服装、个人物品、价值数千英镑的眼镜,以及演唱会、体育赛事的门票。

  尽管斯塔默辩称这些是用于工作需要(如眼镜因视力问题)的“正常政治捐赠”,并强调已按规定申报。但批评者指出,部分礼物来自与政策有利益关联的捐赠者,存在利益冲突嫌疑。

  而英国前驻美大使曼德尔森事件更是一枚伤害斯塔默政治形象的“重磅炸弹”。

  工党赢得大选后,斯塔默力推作为工党资深人物的曼德尔森出任英国驻美大使一职。然而,曼德尔森不久便因牵扯爱泼斯坦案而去职;其后又被曝出出任驻美大使前未通过安保审查。

  斯塔默团队声称首相此前对曼德尔森未通过安全审查一事完全不知情,结果招致反对党猛烈抨击,质疑斯塔默对政府核心人事任命缺乏管控。

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  斯塔默执政一周年时,尽管工党的支持率依然高于保守党,但较2024年大选时已有所回落;此外,部分民调中,新兴右翼政党英国改革党超过了工党,给其带来外部压力。

  在今年5月的英国地方选举中,工党仅获得1000余个席位,丢掉近1500个席位,英格兰中部、北部传统工业票仓失利明显,大量议席流失。

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摘要:本文系统探究了人工智能技术在影视美术创作及戏剧影视美术设计专业教学中的应用模式、核心价值与发展前景。通过对Midjourney、StableDiffusion、Marble等主流工具的应用实践分析发现,AI技术在激发创意灵感、优化创作流程、提升视觉、呈现质感等方面展现出显著优势,但在叙事逻辑的严谨性构建、文化内涵的深度传递及艺术自主性的精准表达上仍存在局限。研究着重强调人类创意在创作全程的主导地位,提出“人机协同”“分层教学”等核心发展路径。研究认为,AI应作为创作赋能工具而非替代者,其合理应用将为影视美术行业的创新发展与专业人才的高质量培养提供重要支撑。

关键词:影视美术创作人工智能技术应用趋势戏美专业教学AI工具

一、人工智能(AIGC)在影视美术领域的应用现状与范式转变

生成式人工智能是利用复杂的算法、模型和规则,从大规模数据集中学习,以创造新的原创内容的人工智能技术。近些年,生成式人工智能在文本、图像乃至视频生成领域取得了显著进展,形成了较为全面的知识体系,引发了新一轮人工智能范式革命。以好莱坞为代表的国外影视工业体系,依托长期的技术沉淀,开始将AI系统运用于概念、场景、道具等各个环节的创作过程中,一定程度上缓解了传统创作模式下成本高、周期长、迭代慢等困境。

目前在利好政策的刺激下,国内对AIGC的运用增多,但在针对AIGC的相关研究中,多是对AIGC的工具使用及其应用案例进行归纳总结,鲜有关于对AIGC行业应用与教学育人融合作用的相关研究,尤其是对学生学习认知特点、增强其创新意识等方面的研究尚显不足,未能充分发挥AI工具在教育教学中的应有作用。

现有AI工具可被基本归类为,由Midjourney、StableDiffusion等“文生图”工具,以及Marble、PhotoshopGenerativeFill等3D场景搭建、智能填充工具的两大核心功能组成,而“人机协作”逐渐成为主导性的创作形式。在影视制作中,影视美术的核心职责是服务于影视作品,围绕场景设计、人物设计、道具设计及视效美术四大板块,塑造契合的视觉效果,贯穿影视制作的前期与后期。人工智能的应用,革新了传统的影视美术制作流程,显著提升了影视作品的制作效率,丰富了视觉效果,拓展了创作空间,同时也有效降低了拍摄成本。

在作者参与的具体实践中就有生动案例。电影《寻龙诀》(2015)中,某地下宫殿场景需多名设计人员耗时两周打磨十个方案;电影《孤星人》中,核心道具平均每件要三到四天设计完成。而AI工具将这类创作周期从“周/天”级压缩至“小时/分钟”级,大幅节省了时间与人力。剧集《风起洛阳》的项目方将斥巨资搭建的精美场景进行激光3D扫描,建立数字化模型资产,为之后的同类项目提供了现成场景,为美术创作团队提供了更加丰富的基础条件以及更高的效率。这些改变从本质上展现出影视美术行业正从依赖个人经验、手工技艺的传统方法向依靠智能产出、快速迭代的创作方式转变。

二、人工智能在戏剧影视美术设计教学中的应用效能分析

近年来,人工智能技术在戏剧影视美术设计(以下简称“戏美”)教学中的应用,正在改变传统戏美教学的组织形式及运行效率。戏美教学与行业实践虽有共性——都是以叙事为中心的设计理念,但其目的和要求又不尽相同:前者更关注想象力的发散和个性化思维的展示,而后者更注重能否实现成本控制及跨专业协同的能力要求。AI工具的主要作用是要让行业中的思维方式及实践经验助力教学,既能在教学中提供更多的创意元素和更广阔的想象空间,又能通过实现系列项目模拟,赋力学生完成个人的艺术创作。

以《影视美术概念设计》课程中场景设计板块为例,原本需要学生一周的时间来完成手绘草图,然后不断调整透视关系,并在此基础上使用3D软件做出基础模型,创作效率较低,对学生的空间感要求很高。而借助Marble等AI工具,只需输入场景设定的关键词,并附以简化的二维手绘布局,仅用1.5小时,便可以快速输出结构合理、透视关系准确的可编辑3D白模。再经过“局部细化”的微调,可以更加准确地确定门窗、装饰的摆放位置,整个过程的设计周期缩短70%以上。

概念构思阶段,MidjourneyV6等生成式AI工具极大拓展了学生的创意边界。例如在“科幻废土风格创作”模块中,在常规人力一天最多产出三张初始草图的基础上,运用“精准Prompt技术与图例参考”等模式,学生可以在1小时内绘制30幅以上画面质量较高、风格一致、细节丰富的概念草图。通过反复筛选大量视觉案例,提取案例关键元素并进行视觉要素的重新组合,最终能够输出具有个性化特征的完整作品。

道具设计方面,即梦AI等针对中文语境优化的工具,有效解决了传统教学中道具与角色、场景视觉体系脱节的问题。如“仙侠题材古典玉佩”设计案例,在传统教学中,因学生对背景信息不够了解,会在设计中出现内容偏差。得益于即梦AI的功能实现,只需将“云纹”“龙润白玉”等关键词赋予AI工具,其能够捕捉到设计所需的关键要素,并生成与剧本高度贴合的概念草图,从而减少视觉效果与系列风格、背景设定不兼容的问题,增强其匹配性及成功率,有助于学生建立系统的影视道具设计思路。

三、戏美专业教学中对人工智能应用的预警与审思

AI工具介入的负面效应可以预见。其主要矛盾在于技术逻辑的理性系统和艺术经验的感性思维难以统一。比如,AI创建的场景易出现逻辑矛盾,如动线不合理、时代细节错误等;再如,AI生成过程易出现重复制造、同质化的问题,从而损失艺术个性;人工智能无法深刻理解人类社会的文化内涵,例如,其对道家“无为”的哲学意象仅仅能做到符号粘合而难以承载深层的本义。

为此,戏美教学中应设定对AI工具的干预底线,提升“重要节点”的“人工干预”。在“关键设计创意”阶段尽量不使用AI,而是通过细致阅读脚本和课题讨论,在教师的指导下确立艺术风格;在“逻辑合理校对”阶段应加入人工校对,如走位规划、景地模拟、历史借鉴及工艺把关等;在“文化呈现”等教学实践中,应引导学生通过查阅相关资料、走访考察、临摹写生的方式,积累其对文化内涵的认知和理解。

教学实践中,应加强对关键节点的人为把控:通过对创意方向进行批判性选择与个性化创作,避免成果千篇一律,形成“AI生成—小组互评—教师审核—手动修正”的标准规范。培养学生树立严谨的逻辑思维,关注其文化认知和叙事能力,锻炼其画面手绘、模型手工的制作能力,确保学生的核心设计思维与实践手工技艺达到行业标准。

四、影视美术创作中人工智能技术的核心应用趋势

AI助力影视美术创作的关键理念是提高效率、优化工艺而非简单替代,这是促进产业发展与教学实践“提质升级”不可替代的核心价值。依据此理念,归纳总结出五条“应用规律”。

(一)人机协同成为核心创作范式

协同创新理论指出:高效创新的形成,依赖于不同主体间的协同效应。AI与创作者间的协同关系,便是该理论的精妙阐释。基于AI出色的计算速度和丰富的大数据储存能力,可以解决原本需要大量人力物力的成本问题——如Marble能在1.5小时内完成过去需要数天时间创建的场景框架;MidjourneyV6能够快速产出大量高质量概念图,为创作提供灵感支撑。

然而,AI的“智能”本质是基于既有数据的模式匹配,缺乏真正的理解力、情感共鸣以及超越性创造力,其生成内容常存在逻辑漏洞、风格同质化、情感表达苍白等问题,因此,人类在艺术创作中的主体地位不可动摇。“人类定调—AI执行—人类优化”的协同流程已逐步成为行业标准:首先,创作者统一设定具有美学意义的主旨导向,经AI完成想法的表达与作品成型,创作者最后需要进行逻辑修正、艺术加工与情感注入,是兼顾艺术创作效率与人类情感表达的高可行性“人机协同”创作模式。

(二)分层适配教学是技术落地的关键

建构主义学习理论主张教学需契合学习者的认知水平与发展阶段。运用AI技术融入戏美专业的教学过程中,如果“一刀切”将教学的目标和任务叠加到工具上,往往会带来教学目标和工具误用的现象,因此,分层化适配教学成为关键。

低年级重点围绕工具认知及创意生成,利用Midjourney等“文生图”工具,学习Prompt的创作,建立“文字—意象—视觉”的思维链接;中年级重点围绕群策群力及逻辑思维,借助Marble、即梦AI等工具,学习“生成—判断—润色”过程能力,加强对AI生成结果的批判性分析及专业性的修润;高年级重点围绕整合创新及综合实践,引导学生综合多款AI工具与传统技能,创作具有丰富故事性需求的完善项目,培养学生综合使用多种工具进行整合、运用多元手段进行艺术创作的能力。

(三)技术赋能与文化内涵需双向平衡

在创作中,影像艺术的最高法则是既“好看”又有“意味”(“视觉之美”和“寓意之境”)。现阶段的人工智能技术,能够熟练掌握文化符号在视觉上的拼贴和剪辑技巧,却无法深刻理解这些文化符号其中蕴含的历史因素和文化底蕴。

比如,AI合成了一副赏心悦目的“隋唐玉器”,但其尚不能生成具有故事性的样式,也不能较好地保证图案遵循礼制;AI生成的“老式舞厅”可能因细节失真而削弱历史真实感。为此,需要设置建立“文化防火墙”与“内涵注入机制”,让技术和文化“功合为体”,即让AI工具完成从文化到视觉的转化,也让创作者凭借文史积累、生活经验和审美直觉对AI的生成结果进行文化检验、历史考证和意义审思,确保作品既具备视觉吸引力,又蕴含时代气息与文化深度。

(四)跨环节效率革新与专业技能培养并重

AI技术为影视美术全流程带来效率革新,生产工作者不再局限于繁重的重复工作中,一定程度上改善了从业环境。但影视美术行业在真正的人才硬性标准上没有变化,即艺术审美、空间想象和创新创作能力等,在今后很长时间内仍将占据中心位置。

据此,人才培养和实践应强调“效率突破”与“工艺训练”的结合:一方面积极借助AI强化创作响应速率,培养对产业应用的实战技能;另一方面通过“AI造物与人工修正对照”“手工造物强化训练”“物理模型工作坊”等项目设计,强化对人才的专业基本能力培养和人工智能应用规范思维,使人才培养充分适应产业现状的发展并具备迎接未来挑战的职业素养。

(五)规范应用与精准筛选,防范风险与偏差

AI应用过程中面临多重风险,包括内容逻辑漏洞、事实偏差、版权争议及创造力弱化等。此外,工具选择与需求不匹配还可能增加学习成本、影响输出质量。

破解以上难题,需建立“规范应用”与“精准筛选”双重机制:在工具选择上采取“1+X”组合策略,即以“任务中心”来确立主要工具,并配搭其他工具,使技术优势和目标诉求相互融合;再者,在使用过程中,要划定“AI与人的工作范畴”,指明只有人类才能做到创造的根本、内涵的阐释与美感的判断,加强版权教育、风险识别与伦理讨论,以此实现人工智能技术在影视美术领域的安全、高效、可持续应用。

五、总结与展望

人工智能技术正以“赋能者”的身份,深度融入影视美术创作与专业教学当中,其目的在于提升创作效率、促进教学发展,而非替代。AI工具在实践中的“人机协作”“分层教学”“文化平衡”“技能与素养并重”“应用规范”的“五大新动向”,共同构成了人工智能赋能影视美术领域的新范式。

实践证明,合理运用AI工具可显著提升行业效能与教学质量,同时助力学生提高适应行业发展的核心竞争力。其后期应用与发展有待进一步思考。未来,随着技术迭代与实践深化,需持续探索AI与影视美术创作、教学的深度融合路径,在坚守人类创意核心地位的基础上,充分释放技术赋能价值,推动影视美术行业与专业教育实现高质量发展。

顾辰李洪亮沈阳城市学院

参考文献:

[1]李雨姗.生成式人工智能在影视美术中的融合与创新[J].数码影像时代,2025(02):141-144.

[2]方思远.虚拟制作技术对影视美术创作的影响分析[J].中国传媒科技,2024(02):147-150.

[3]王繁刘,永强,周天华.人工智能引领高等教育数字化创新发展[J].中国高等教育,2024(Z1):9-12.

项目名称:影视美术创作中人工智能技术的应用趋势研究。

项目编号:JYTMS20231149。

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