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开年上演现象级“出圈” 《狂飙》“狂飙”的背后******

　　中新社北京2月2日电 (记者 高凯)2月1日晚，39集扫黑除恶题材剧《狂飙》收官，开播以来一路“狂飙”的热度与播放量迎来又一波高潮。

　　自1月14日开播以来，《狂飙》播出热度一路攀升，在播出平台爱奇艺热度值破11000，打破站内历史总榜最高纪录，同时，豆瓣评分高达9.1，各项成绩遥遥领先。作为2023年开年最火的“出圈”作品，该剧高开高走，以沉实紧张的剧情吸引着各年龄层观众的追剧热情。

　　在《狂飙》中，创作者选取2000年、2006年、2021年三个时间节点，切入三条时空脉络，借刑警安欣(张译饰)、黑恶势力高启强(张颂文饰)两个角色的人生轨迹，展现了一场跨越20年扫黑除恶的斗争故事。

　　作为类型题材剧，《狂飙》是反套路的。在正叙、倒叙交叉的庞大叙事中，以角色命运带动剧情发展。剧中两个主人公最初的命运交点充满生活质感与人性的温暖，而随着剧情的展开，二人在交叉碰撞中渐行渐远，戏剧张力拉满。在这样的主线下，《狂飙》突破了一些相关类型作品中对于黑白较量你来我往的平面化展现，而是由人物带动生发出具有生命力的情节脉络，对黑势力形成背后的社会生态、人性异化进行了入木三分的揭示，描绘出扫黑除恶的真实图景。

　　大胆不失细腻是《狂飙》的另一特色，从“旧厂街菜市场”的一摊一档，到“肠粉”“猪脚面”的热气腾腾，尽管有意模糊掉了真实地域，但剧中充满烟火气的细节描摹还是顺利将观众带入真实的生活审美，正是这些有质感的生活细节，助力唤起观众的认同感。

　　故事之上，人物的成功塑造令《狂飙》的魅力进一步凸显。安欣和高启强这两个人物之鲜活动人，于同类题材剧集中可称出类拔萃。

　　作为剧中反派，高启强引发了观众持续的热议。该剧导演徐纪周曾表示，“人物的特征自然和所在地域时代紧密相关，我希望我不仅能塑造出这个反派人物，还能把他与时代背景、社会土壤的关系拍出来。这是有社会意义的。”在观众眼中，高启强在剧中的开端正是一个小人物的现实人生，极易代入，在与安欣的命运碰撞中，他感受到人性的温暖，在阴差阳错中触摸到权力的力量，其后终于为欲望裹挟，走上不归之路。演员张颂文在这一角色的塑造中，奉献了朴实而充满张力，厚重且富有层次的出色表演，赢得观众的高度认可。

　　相较而言，安欣的人物设定或许不像高启强那样有着浓墨重彩的戏剧性，但正是其内在思想力量成功的呈现才给剧情真正前进的动力。跨越20年，从怀揣梦想略显“愣头青”的青年干警，到满头白发“油滑”谨慎的警局“边缘”人，在张译的演绎下，这一核心人物情感丰沛动人，演员在角色细节处理上无处不在的生活质感更是让其“灵魂”得以落地，令观众深度共情。

　　除了两位主演的出色表现，作为一部群像戏，《狂飙》里几乎每个主要人物都具备能打动观众的独特魅力。剧集播出中，剧中众多配角被观众主动“挖掘”，因荧屏上的生动鲜活的不同亮点而成为热搜中的“主角”。毫无疑问，即便在“小人物”身上，创作者也避免了脸谱化的处理。正是剧中人自身所携带的生命感，令观众在不同的时空切入点都能感受到其真实可信的存在。

　　通观全剧，《狂飙》不仅再现了“扫黑除恶”专项斗争的严酷性和复杂性，亦以现实主义手法描摹出各具特色的人物与人生际遇，以不同方式折射真实生活，最终以正义向善的精神追求与观众达成共鸣。

　　从故事设定及叙事手法的创新，到人物的鲜活刻画，再到从主题出发对于人性与社会的深层挖掘，对于《狂飙》而言，整部剧集最终因“好看”呈现出的吸引力，或许正是源于创作者对作品全方位的诚意。(完)

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）