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博物馆：“活化”文物的深层次意义******

　　作者：于 颖

　　通过文物研究、通过展览进行深入浅出的阐述、视觉表达和引导，以及沉浸式的体验，让大众从多方面感受文物的魅力，认同文化的价值，不断提高审美能力，可以形成一个良好的非遗传承环境，吸引更多的人去追寻和继承先人留下的珍贵足迹和心路历程，得其精神，化古为今。

　　2022年岁末，上海博物馆建馆70周年庆之际，推出的秘藏南宋朱克柔缂丝《莲塘乳鸭图》特展，令观众惊艳。因为古代丝织品非常脆弱，为降低其受损风险，此次展览时间仅为16天。展厅空间主要分割成了四个区域：缂丝知识导览、沉浸式欣赏秘藏文物、缂丝技法体验互动区和明清缂丝书画文物。尽管展厅空间不大，但在参观动线和内容设计上都作了精细的规划，并以过去几年来收集到的公众普遍关心的3个问题——“缂丝技法的来源”“缂丝发展的过程”“缂丝书画的奥秘”作为展览的切入点。

　　自从《国家宝藏》通过故事演绎的方式将《莲塘乳鸭图》推向公众的视野，上海博物馆这一馆藏秘宝便广为人知。人们对于缂丝从陌生到产生兴趣，并对世间极品朱克柔缂丝《莲塘乳鸭图》充满向往。2021年，上海博物馆举办的“丝理丹青——明清缂绣书画特展”通过3D动画的方式，将缂丝工艺从上机织造过程、从明清缂丝书画文物局部精选出来的10种常用缂丝技法进行3D还原，清晰地展示了缂丝技艺的不同寻常之处，让人们一目了然。解答了人们对于刺绣和缂丝之间模糊不清的问题。

　　而这次《莲塘乳鸭图》特展在之前展览的基础上，进一步从历史、文化和工艺高度的三个方面，来阐述缂丝书画的惊艳绝技发展到极致的作品是如何神技鬼工。若非亲眼所见，难以置信。进而，解密独一无二的“朱缂”法的妙趣所在。深入分析这一技法之外，还展示了由当代缂丝非遗传承者放大3倍仿缂的朱克柔作品的4个局部，不仅让观众真切地感受到缂丝技法和缂丝魅力，也以一种实验传承模式来倡导传承者必须取法中上，才能摸索出大匠、大师之路。

　　展厅中央设计了一个幽暗的观赏《莲塘乳鸭图》的环境，这不仅是为了更好地保护文物，也在于这样的观赏环境能让人与文物形成一种沉浸式的对话。仿佛跨越了岁月后的一次文化的遇见、一个向卓越艺术的致敬、一份血脉相连的感动。让观众在朱克柔缂丝书画精彩绝伦的时空中，感受到中华文明的厚重与优雅。缂是一种纺织工艺，沿着古老的丝绸之路传入中原，有“缂丝”之名。南宋朱克柔融合院体画艺于缂丝技艺，以纤细的合色花线（合花线）作调色，以缂丝技法来摹画水墨笔意，晕色效果自然天成，精工细作，后世赞其名为“朱缂”。此次展出的《莲塘乳鸭图》，为朱克柔所作的唯一巨幅传世珍品，全幅以彩色丝线缂织而成。

　　接着是缂丝技法体验互动区，不仅让一般观众获得了从不同角度看缂丝所获得的不同的色彩和效果，体验到了缂丝书画何以丝光流转、光彩照人的艺术过程，还能让前来观展的缂丝艺人从中悟得某些道理、得到审美的启迪，这对年轻一代传承人更具有启思的意义。例如，3倍放大仿缂《莲塘乳鸭图》局部的，是一位自小学习缂丝工艺的苏州缂丝非遗传承人，她通过这一次对原作的研究、揣摩、仿制，获得了新的领悟，改变了原来师傅教授给她的一些技法与习惯，实现了自我突破和创新。

　　展览最后，人们看到两件明清传承的缂丝书画作品，通常都会感叹它们与《莲塘乳鸭图》之间的差距之大，不少观众甚至觉得这两件是道具品。这里也有着一份策展的深意，用实体文物来触发人们对缂丝书画传承的思考，尤其是其在当下的艺术发展价值。这形成了一种鲜明的对照：两件明清缂丝书画也是留存下来的当时比较精良的作品，能代表当时的主流缂丝书画水平，但没有《莲塘乳鸭图》那么神采卓然，令人心神向往。原因何在？是缂丝书画在传承过程中遗失了什么吗？是明清缂丝书画创作受到商业化生产的影响，无论艺术性还是工艺精细方面都弱化了？还是社会文化价值导向和艺术环境不同导致的？这两件明清作品的对比或者说映衬，让观众更直接地体验到艺术的卓越，需要一种精神的力量与社会的文化氛围来成就。

　　快节奏的现代生活中，人们对于更丰富、更具有精神力量和艺术魅力的事物越来越心向往之。国家重视非物质文化遗产的重要性，然而作为非遗之一的缂丝工艺的价值并未能被人们普遍认识到。这项传统手工艺，目前遭遇着严峻的挑战。根据辽宁省博物馆专家朴文英在苏州地区缂丝传承人群中十来年的跟踪调查，这项手工艺后继传人流失的问题甚是严重。

　　博物馆是“活化”文物的重要一环，也是“活化”文物背后的非物质文化价值的重要之地。通过文物研究、通过展览进行深入浅出的阐述、视觉表达和引导，以及沉浸式的体验，让大众从多方面感受文物的魅力，认同文化的价值，不断提高审美能力，可以形成一个良好的非遗传承环境，吸引更多的人去追寻和继承先人留下的珍贵足迹和心路历程，得其精神，化古为今。而博物馆的角色，正是其中最为重要的桥梁和引导者，为璀璨文明之光背书，为历代无声之艺代言。

　　（作者于颖系上海博物馆研究馆员）

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）