杨幂AI造梦工厂：梦幻人脸换脸技术，打破现实束缚，东西问·汉学家｜施寒微：AI如何重塑人文研究的价值与未来？第二届伯明翰国际青年学者论坛举办在2025年一季度直接从盈利，跌入亏损2879万元。
以下是关于杨幂AI造梦工厂：梦幻人脸换脸技术，打破现实束缚的文章：
在中国娱乐圈和科技界，杨幂的影响力不可忽视。作为一位备受关注的年轻女演员，她的演艺事业成绩斐然，同时也是一位集美貌、智慧与才华于一身的创新者。近年来，她不断探索并实践AI技术在娱乐领域的应用，打造了被誉为“梦幻人脸换脸技术”的独特创新项目。
杨幂的梦幻人脸换脸技术，结合深度学习和图像处理技术，以人工智能为驱动，实现了将一个人脸图像进行精细化编辑，使其具有生动且逼真的表情变化能力。这种技术颠覆了传统意义上的“面孔模拟”，打破了现实世界中对真实人物面部特征的限制，使得虚拟形象能够在各种场景下完美融入现实环境，给观众带来全新的视觉体验和情感冲击。
在杨幂的造梦工厂中，梦幻人脸换脸技术不仅可以实现真实的五官表情变化，还可以结合声音、体态、情绪等多种维度，创造出丰富多样的角色特征。无论是动漫电影中的主角，还是影视剧中的人物，甚至是现实生活中的普通人，都可以通过此技术打造出具有鲜明个性和独特的立体感的形象。这一突破性技术的应用，不仅使得艺术创作更加多元化和丰富化，也极大地拓宽了艺术表现形式的边界，为人们创造了一个充满无限可能的数字空间。
杨幂的梦幻人脸换脸技术还具有强大的交互功能。当用户选择或输入一个特定的人脸图片后，系统会自动识别出其脸部特征，并在画面中实时展示对应的变形效果。这种互动方式不仅可以让用户更直观地感受虚拟角色的性格特点，还能增强人机之间的沟通和交流，让观众在欣赏艺术作品的也能参与到其中，成为自己的“Dreamer”。
尽管杨幂的梦幻人脸换脸技术带来了巨大的变革和想象空间，但其实质仍然在于如何将人工智能与人类审美、情感理解和创造力有机融合。这一技术需要深入研究人的感知和记忆机制，理解人脸结构和表情表达的本质规律，以及如何利用机器学习算法构建智能模型来捕捉和再现人的情感和心理状态。只有这样，才能真正实现人机对话的自然流畅，使AI创造出的人脸形象既具有深度与广度，又富有温度和亲和力。
杨幂的梦幻人脸换脸技术以其独特的魅力和创新性，正在引领一场视听艺术的新革命。它的出现，不仅推动了娱乐产业的数字化转型，也为我们提供了一种全新的视角和思考方式，对未来的人工智能在艺术创作和社交互动中的应用提出了新的期待和挑战。未来，我们有理由相信，随着这项技术的不断发展和完善，它将在更多的领域展现出广阔的应用前景和深远的意义，为人们的想象力和创造力开辟出更为广阔的天空。
在首个“文明对话国际日”即将到来之际，6月5日至7日，以“理解中国：人工智能时代的汉学研究”为主题，由教育部中外语言交流合作中心和中国人民大学共同主办的第九届世界汉学大会在中国人民大学深圳研究院举行。
来自50余个国家和地区的近200位汉学家共商汉学在人工智能时代的创新发展之路，为践行全球文明倡议、推动中外文明交流互鉴注入新动能。
德国汉学家、哥廷根大学东亚文学与文化荣休教授施寒微(Helwig Schmidt-Glintzer)是本次大会的特邀嘉宾。20世纪60年代，施寒微以研究中国古典名著开启汉学生涯。如今，他将目光投向人工智能对人文领域的冲击。
面对部分高校调整人文学科的趋势，他在主题演讲中提出：AI是“征服世界”的工具，还是助力“共享世界”的伙伴？大会期间，施寒微接受中新社“东西问”专访，分享了他对人工智能时代人文研究价值的观察与思考。
施寒微：人文专业的调整反映了技术变革下的结构性挑战，但绝非人文价值的消亡。我发现，中国一些高校调整了人文招生规模，这是应对人工智能时代的一种策略性调整。现代社会对人文的需求反而会增强。
人文研究者的核心竞争力在于提出深刻问题、批判性解读与综合能力，这是AI无法替代的。转型关键在于成为“六边形战士”：既要深耕人文传统，也需掌握技术工具。例如，AI可承担流程化任务(如数据处理)，而学者应聚焦跨文化对话、价值反思及复杂文本的创造性阐释。
人文教育培养的是理解人类关系(如《红楼梦》对人际关系的揭示)、批判性思维及文化认同构建能力。若我们能以技术拓展人文边界(如利用AI分析古籍或构建全球文明数据库)，传统研究者非但不会失业，反而将引领“新轴心时代”的智性革新。
2025年6月6日，第九届世界汉学大会在广东深圳开幕，著名汉学家施寒微参加平行会议并发表题为《征服世界还是共享世界：人工智能的核心命脉何在》的演讲。记者 陈楚红 摄
施寒微：AI生成选题多基于现有数据模式，而人文研究的核心优势在于提出颠覆性命题——例如追问现代化进程中文明身份的重构，或“轴心时代”伦理如何回应AI引发的全球性危机。
在我看来，人文研究者的核心竞争力在于“问题意识”与“综合批判力”。AI可基于数据生成选题，但无法触及“轴心时代”的终极关怀——如第一个“轴心时代”的道德敏感度(约翰·托尔佩理论)或第三个“轴心时代”所需的全球公民意识。研究者需追问如“和谐社会的传统如何应对AI伦理危机”等融合历史与未来的命题。
此外，当AI承担流程化任务(如文献梳理)，学者应转向整合不同国家和地区专家学者的观点，构建跨文明对话。人文研究可参照“双螺旋结构”，以传统文化复杂性约束技术霸权，以AI增强跨文明理解能力，例如通过机器翻译时，学者需主导价值选择。
AI对《红楼梦》的速读可能提供表面隐喻，却难触及清代史学家章学诚所称的“恕”，即设身处地为他人着想——这种基于文化浸润的共情能力，需长期文本精读与生命体验。
中国学生通过《红楼梦》学习人际关系解读，其价值在于文本与读者生活的互动生成意义。汉语涉及的多地方言、历史语境及未言之意(如庄子“能止”的哲学)，要求学者在创造性诠释中激活传统。
AI翻译虽便捷，却可能消解语言多样性。因此，文本分析能力非但未被淘汰，反而因AI的“浅层化”风险更显珍贵——它要求学者以德国社会学家哈特穆特·罗萨(Hartmut Rosa)所说的“共鸣敏感度”，深耕语言细节，重视倾听和旁听，掌握适时停止的能力，将技术工具转化为深化人文洞察的桥梁。
2025年6月6日，第九届世界汉学大会在广东深圳开幕，著名汉学家施寒微(右)倾听嘉宾提问。记者 陈楚红 摄
施寒微：章学诚提出的“恕”是建立信任与文明的基础，需基于个人命运与文化归属感。当前，AI可模拟基础情感反馈，但无法实践德国哲学家哈贝马斯(Jürgen Habermas)要求的“敏锐相互换位思考”，即在话语中权衡所有受影响者的利益并自我调整。
AI可作为增强工具辅助文化体验(如实时翻译学术讲座)，但真实理解仍依赖“精读”训练。而精读《论语》需结合自身社会关系，实践“仁”。这是目前机器尚未抵达的领域。
施寒微：借助科技建设更包容的世界，不是对AI进行简单数据输入，而是以文明互鉴重塑技术哲学。从不同文明中寻求智慧，转化为AI的伦理架构。
具体来说，可以通过辩证训练，将《浮士德》《庄子》等多元经典纳入机器“集体记忆”，提升文化互补性，培育多维价值判断。此外，通过建立冲突预防机制，比如借鉴澶渊之盟的和解智慧，训练AI模拟文化冲突的谈判路径，使机器成为“第三个轴心时代”的伦理伙伴。
施寒微：“第三个轴心时代”的思想主要集中在技术对人类认知和精神世界的重塑。在这种情况下，人文研究更有探讨价值。在人生意义层面，如有学生阅读《红楼梦》是为“理解人类本身”，其生命困惑无法被AI答案消解。在文明存续层面，“轴心时代”的伦理遗产(孔子、苏格拉底等人的理论)需人类在技术狂潮中主动抉择——例如用章学诚所提到的“恕”，平衡AI效率逻辑。在批判自由层面，AI论文依赖既有数据，而人类可挑战传统，甚至质疑AI自身(如哈贝马斯反对“技术代理冲突”)。
2025年4月29日，“2025梦想天堂：AI机器人酷玩乐园”在浙江杭州开园。小朋友体验与“苏东坡”时空对话。记者 吴君毅 摄
汉学研究的本质是“理解转型中的中华文明”，其反思性、批判性与创造性，使人类在技术革命中保有定义自身价值的主动权。如今伴随着技术的进步，AI也能写论文，恰证明人文教育更需聚焦提问的勇气与共情的深度。唯此，人类才能在机器时代守护“人之为人”的尊严。(完)
施寒微。 记者 陈楚红 摄
施寒微(Helwig Schmidt-Glintzer)，德国汉学家、德国哥廷根大学东亚文学与文化荣休教授。截至2023年底担任德国图宾根中国中心主任、资深教授。其著述颇丰，专著多达几十部，涉及中国思想、宗教、历史、文学、语言等诸多方面。
伦敦6月8日电 (记者 欧阳开宇)第二届伯明翰国际青年学者论坛日前在伯明翰大学开幕。本届论坛吸引了全英各地超过200名青年学者、专家教授参加，旨在为在英青年科研工作者和打造一个跨学科交流、合作与思想碰撞的平台。
全英华人教授协会副主席、伯明翰大学工程学院教授徐宏明致开幕辞。随后，伯明翰大学杰出校友李四光外孙女邹宗平通过线上连线发表特别致辞。
邹宗平回顾了家族与伯明翰大学跨越世纪的深厚渊源及“一门三院士”的学术传承，并勉励海外青年科研工作者继承和发扬以李四光为代表的老一辈归国科学家留学报国的光荣传统，勇攀科学高峰，实现个人价值，承担社会责任。
英国皇家工程院院士、伯明翰大学中国学院联席院长张志兵教授以“伯明翰大学与中国的合作交流及全球战略”为题，阐述了两国学术合作蓝图。伯明翰大学地理、地球与环境科学学院时宗波教授围绕“环境健康与净零排放”挑战，工程学院教授张小平聚焦“可再生能源的挑战与解决方案”，分享了各自团队的前瞻性科研成果。
除主论坛外，六个分论坛围绕“绿色出行与智慧交通”“人工智能与数字化”“先进材料与绿色化学”“生命健康与老龄化”“气候变化与可持续发展”等议题，探讨促进交叉学科的交流。来自剑桥大学、帝国理工学院、伦敦大学学院、谢菲尔德大学、诺丁汉大学、莱斯特大学等20余所高校、企业、科研院所的36位报告代表带来学术分享。(完)