“正常的飛機是兩個機翼，但AI可能會給你生成三個、四個，甚至前面是貨車車頭、后半段是客艙部分的那種飛機，這完全不符合常理。”馮學成的這句話，揭示了這場實驗中藝術與技術碰撞產生的奇妙火花與挑戰。在這部由南京藝術學院與南京航空航天大學聯合打造的實驗劇《來自遠方》中，AI不僅是一個工具，更成為重塑舞臺藝術的關鍵變量——它帶來效率與可能，也引發荒誕與反思。當藝術創作的邊界被技術重新定義，創作者們正在探索一條融合與突圍的新路徑。

人工or人工智能？

這場跨越舞臺與技術邊界的實踐，起點來自一部講述溫情與困境中群體互助的作品——《來自遠方》。這部改編自第71屆托尼獎最佳音樂劇提名作品的音樂劇，以“9·11”事件期間38架航班臨時迫降加拿大甘德鎮為背景，展現了小鎮居民與乘客之間由陌生到信任的動人群像。

《來自遠方》是南京藝術學院音樂劇專業2021級本科生在《劇目排演與創作》課程中的實訓劇目，該劇經歷了三個版本的演進：1.0版在南藝408小教室的黑匣子劇場完成首演，劇場內聲光電設備齊全，觀眾360℃環繞式觀賞；2.0版采用極簡舞臺設計，隱去燈光、音響、耳麥等設備，僅靠演員和十把椅子在質樸的小空間內完成演出；3.0版作為畢業展演，由南京藝術學院與南京航空航天大學合作開發，通過兩校藝術與科技資源的整合，建立了跨學校、跨學科、跨專業、跨年級的協同創新模式，并首次引入AI技術進行舞臺創作。

在3.0版的演出中，南京航空航天大學藝術學院戲劇影視美術設計專業2022級的學生深度參與，借助《戲劇影視燈光設計》《人物造型設計（虛擬空間方向）》等課程資源，以及舞美工場實驗室的技術平臺，構建起了由AIGC生成技術與CAVE沉浸式虛擬現實平臺支撐的多維舞臺視覺體系。從文本生成到場景搭建，再到多通道視景同步，團隊完成了一次富有開創性的“人機共創”實驗，為未來的舞臺藝術生產模式提供了新的探索方向。在這部由南藝與南航學生聯合打造的實驗劇中，來自南航22級戲劇影視與設計專業的馮學成負責多媒體設計和執行燈光，他回憶起第一次用AIGC生成舞臺畫面時的“荒誕感”。劇中，甘德小鎮的機場是舞臺視覺的核心意象之一，可AI最初交出的答卷，卻是面部扭曲的人物、比例失衡的模型，甚至飛機上的“深圳航空”標志。這些不合邏輯的細節，被他們一一修改，像一場精密卻混亂的博弈。

凌晨3點，馮學成的同班同學，也是本次實驗劇的多媒體設計/影像技術王詩潔改完了最新一版的視頻，發到了團隊溝通群里，南藝的王焱南老師瞬間回復。作為本次劇目的導演，王老師對細節要求非常嚴格，“我們老師是細節狂。”南藝21級音樂劇專業夏子諾笑著說，作為這部劇的演員、執行導演和平面設計，她也深度參與了與南航光影團隊的跨校協作。為了便于雙方團隊更好地理解劇本內容，夏子諾和其他同學根據王老師提出的“50問”整理了一份詳盡的案頭資料：甘德機場長什么樣？當時人們臨時“避難”的小學是怎樣承載那么多人的？千禧年的收音機是什么樣式？與此同時，為了幫助技術團隊準確理解畫面需求，他們還提供了詳實的文字描述和畫面參考：首尾效果是否與劇情匹配？時長是否精確？場景是否契合劇情和音樂氛圍？——這不僅是為了控制AI生成的畫面質量，更是一次人與算法之間精密溝通的嘗試。

劉泰源是本次實驗劇目的多媒體設計/執行燈光，在了解到任務的繁重后，他早早在開學前就已經回到學校做準備，迅速找到了班里一些小伙伴參與進來，在實踐中組建起南航光影團隊。團隊中8位伙伴都是來自南航2022級戲劇影視與美術專業，起初未明確分工，而是根據個人能力和特點自然形成職責，分別負責燈光執行、技術總控、與學生工作溝通等工作。劉泰源坦言：“最開始召集小伙伴時，抗壓能力就是重要的衡量標準。”

隨著演出的時間逼近，加班加點成為他們的常態。在南航與南藝的合作劇中，學生經歷了“職場預演”：導演的嚴苛要求、甲方的反復修改、技術故障的緊急處理……

面對這些挑戰，團隊反復調整、修正畫面，AI與人的協作，成了這場視覺敘事背后的博弈。技術的賦能為劇場帶來創新可能，同時也提出了嚴峻考驗。

“我們是接到這個任務之后，才開始去了解AI生成軟件的使用。”馮學成坦言道。在項目初期，他們遇到了不少問題，但始終在不斷摸索中前行。從AI生成的5000多個圖像和視頻中反復篩選，只為挑選出最貼合戲劇演出的素材。但工作并未止步于此——選出的畫面還需結合人工進行細致的修改與調整，才能真正服務于舞臺敘事的需要。為了實現漢娜追憶兒子犧牲場景中“消防員慢慢消散”的畫面，他們嘗試用AI生成“粒子消散”，卻總是“做得很抽象，AI 它沒辦法理解我們要的粒子消散是個什么東西”。最終，王詩潔還是自己動手，用AE完成了這段特效的制作，并表示：“所以人工智能也沒那么智能，有時候還是‘人工’更重要。”

AI沒有取代創作，反而催生了更多學習的動力。馮學成笑稱，這次項目讓他“學了一整套Adobe軟件全家桶”，他和王詩潔初次接觸AE、可靈、即夢等軟件，為了使畫面更加契合劇情，團隊摸索出“圖生圖”“圖生視頻”的方法，通過提供完整模板讓 AI 優化輸出，手動規避人物比例失調問題。面對繁復的舞美任務，AI 雖然可以高效生成初稿，但最終成品仍需人力深度干預。

“AI是工具，就像PR、AE一樣。”王詩潔反復強調。她將AI視為提升效率的助手，尤其在素材收集和初步構圖階段，節省了大量時間成本。然而，無論是動態影像的制作，還是與導演意圖的對接，“AI的成果只是原材料，真正的視覺語言還得靠人完成”。盡管AI取代人類的論斷一直甚囂塵上，但經過此次創作，他們表示毫不擔心會被奪去飯碗。“我完全沒有AI會代替我們的一個焦慮了，至少在目前這個階段，AI根本不可能替代人工。”王詩潔笑道。

當AI站上舞臺

作為《來自遠方》的忠實劇迷，南京藝術學院的黃茄僡專程趕赴南航觀看畢業大戲的收官演出。她見證了這部作品從1.0到3.0完整的成長軌跡，見證了演員們日益成熟的表演，而在南航場次的表演也讓她產生了新的沉浸式舞臺觀看體驗。

現場觀眾葉卓齡也興奮地形容：“好像參與了一場大型的劇本殺！”觀眾的熱情遠超兩校團隊的預期——問卷發布后，1000多位觀眾迅速報名，原定的5場演出追加至7場，場場爆滿。

在《來自遠方》實驗劇的舞臺上，AI技術并沒有被隱藏在幕后，而是以一種有機的方式嵌入敘事之中。“我們把觀眾帶入情境，不再只是靠演員的臺詞或情緒了。”夏子諾回憶起演出從南藝“408形體教室”到大型劇場再到南航舞美工場舞臺變化時如此表示。AI生成的舞美畫面，讓觀眾一走進劇場便被包圍在故事氛圍中。這種沉浸，不再依賴真實木質搭建的飛機模型或機場場景，而是靠動態影像和全景視效達成。

來自南藝2021級音樂劇專業的楊薈穎也是本劇演員之一，她坦言：“AI生成的畫面讓我們在排練時更容易沉浸其中，但同時也增加了難度。你得特別準，一秒都不能差，因為畫面不會等你。”當技術強制表演“精確執行”，它帶來的不僅是沉浸，也是一種節奏上的挑戰。

在傳統鏡框式舞臺上，音樂劇演員往往依賴于想象力將自身置于劇本中的場景中，AIGC賦能戲劇表演后，演員們可以直觀地感受場景畫面，從而更全身心地將精力放在表演的情緒渲染和與觀眾互動中。但是，這種技術便利也帶來了新的挑戰。“反正AIGC生成的酒館畫面，已經使舞臺氛圍很好了，那我似乎可以偷下懶。”楊薈穎表達了這種隱憂。但隨即強調：“我們不能被它（AI）帶著跑。”即便AIGC生成舞臺畫面可以輔助音樂劇演員營造氣氛，將觀眾更好地帶入戲劇當中，但隨之而來的或許是助長演員表演惰性以及削弱觀眾情緒互動的積極性。這種技術賦能與藝術本真之間的平衡點在哪里，臺上的演員們在不斷摸索。

AI在舞臺視覺設計中最大的作用之一，是大幅提升了試錯和驗證的效率。劇目燈光/光影媒體設計、南航藝術學院《戲劇影視燈光設計》課程老師范學智指出：“AI有很強的視覺合成能力，它可以迅速生成大量畫面方案，幫助我們快速看出構圖邏輯對不對、顏色氛圍對不對。”但他也一再強調：“AI沒那么智能，它只是個工具，不是創作者。”在他看來，AI的優勢在于高效調取素材并提供可視化參考，但真正的判斷與篩選必須由人來完成。以《來自遠方》的機場場景為例，即使AI能在幾秒鐘內生成數十種畫面，大多數結果仍需人工修改甚至推翻重來。

范學智表示：“AI不會取代設計師，但不會用AI的設計師會被淘汰。”在項目實踐中，團隊深刻認識到AI技術的局限性。AI確實無法完全取代設計師的創造性工作，但當代設計師必須具備運用AI工具的能力，特別是在處理復雜藝術創作時，AI的不足尤為明顯。

舞臺藝術本質上是對氛圍營造、節奏把控和情感表達的深度融合，這些人類藝術家的核心能力恰恰是當前AI技術難以企及的。因此，團隊始終將AI定位為創作輔助工具，強調技術應該為創意服務，而非主導創作過程。這一認知也體現在范學智的教學實踐中——引導學生善用AI技術啟發創作靈感，但始終堅持藝術創作的主體性和思想性。在項目推進中，他和學生一樣邊做邊學。馮學成說：“范老師不只布置任務，更是帶著學生一同試驗每一款新軟件，探索舞臺視覺新的可能性。”

跨學科合作的“破壁”實驗

劉泰源第一次接到這個項目時，他沒有想到在后來的近三個月的時間里，他和小伙伴會度過很多個通宵的夜晚，正式演出前的一個月，他們2/3的夜晚都在熬夜修改內容、配合南藝的演員排練，深入到這一場跨學科的實驗劇目當中。“一開始我只是以為過來開門開燈，沒想到是這么大的項目。”

這是南藝音樂劇專業與南航戲劇影視與美術專業第一次跨學科團隊的深度合作，舞臺上，演員們的表演與 AI 生成的動態場景無縫銜接，觀眾仿佛置身于紐芬蘭的甘德小鎮，感受著 911 事件后小鎮居民與滯留旅客之間的溫暖故事。這場演出的背后，也是工科與藝術的一次大膽 “破壁” 實驗。

“舞臺藝術是導演的，但更是團隊的。”在合作中，學生學會了“磨平棱角”：南航的學生要理解藝術的主觀性，南藝的演員則需接受技術方案的客觀限制。本次實驗劇目的多媒體設計/影像技術熊雨豪同學主要負責對接南藝演員對畫面的創作和修改要求，他說：“我去跟他們那邊進行一個信息的對接，然后了解南藝學生他們的想法是怎樣，我們這兒具體在技術上面能呈現到什么樣的一個地步，也許他們有時候要求得太細致化，或者一些實在是做不出來，我就來跟他們溝通一下，然后調節一下，最后取一個折中的方案。”

跨校合作初期，文化和工作方式的差異成為最大障礙。馬來西亞留學生楊薈穎發現，南藝同學說話直接，常被南航同學誤解為 “有攻擊性”。她回憶：“有一次，我們班演機長的同學直接指出問題，把南航同學嚇了一跳，我們只好反復解釋她沒有惡意。”而南航團隊或許是因為身處一所以工科見長的高校，自然而然地具備了一些“理工思維”，這也讓南藝同學一時難以適應——他們習慣用秒數和數據界定場景，而南藝同學更注重戲劇的情感節奏。

但隨著合作深入，雙方逐漸找到了平衡點。南航的范學智老師會手把手教南藝同學使用 PS、AI 軟件，南藝的王焱南導演則向南航團隊講解戲劇的情感邏輯。沒有什么甲方乙方，有的只是共同創作的伙伴。

從南藝408小教室到野草、嘉元劇場，再到最后的南航舞美工場，在劇目一路走來的歷程中，楊薈穎有自己的表演感受：“那時全靠想象構建場景，演員需要花大量精力代入情境。”而當演出搬到南航劇場，AI 技術的加入讓舞臺煥然一新：動態的海浪、航行中的機艙、紐芬蘭小鎮就在眼前、漢娜苦苦等待的消防員兒子也在眼前，盡管那只是一個背影。這些曾經只能存在于想象中的畫面，如今以影像的方式直接地呈現在演員和觀眾眼前。“以前需要聚在一起看視頻調動情緒，現在AI畫面直接把我們帶入情境，觀眾也能通過畫面更直觀地理解劇情。”

但技術成本、團隊磨合、觀眾接受度都是需要解決的問題。“這次演出中，設備過熱導致大屏變暗，我們只能硬著頭皮演下去。”夏子諾說，正是這些不完美，讓他們更清楚技術與藝術的融合需要時間和耐心。對于跨學科合作的前景，團隊成員充滿期待，她希望未來能更多參與幕后設計：“AI 技術讓舞臺有了無限可能，我想學習如何用技術更好地講述故事。”

夾縫中的傳統學科

“在工科院校辦藝術專業，就像巖石夾縫里長出的小草。”范學智如此形容專業的生存狀態。2003年，南航戲劇影視與美術專業第一次招生，作為工科院校中的藝術專業，面對上海戲劇學院、中央戲劇學院這樣的老牌戲劇實力院校，走傳統的戲劇培養之路自然發揮不出自己的優勢。如何在傳統戲劇院校的強大實力下找到差異化路徑？南航戲劇影視與美術專業從一開始就想到了用“藝術+科技”相結合的方式，如今又面臨著一個新的拷問：如何讓舞美教育跟上AI與數字技術的浪潮？

傳統舞臺美術教育的困境，本質上是整個行業生態的縮影。上戲、中戲等老牌院校憑借歷史積淀，將“純藝”路線發揮到極致，但市場需求的萎縮讓就業鏈變得脆弱。在采訪中，范學智直言：“高校培養的人才最終是要輸送到用人單位和市場的。如果培養的人才達不到市場需求，對院校來說就意味著供給已經過度飽和。這就好比產品滯銷了，你還在一味地生產。”

學科問題說到底也是一個經濟問題。后疫情時代，政府和高校面臨著財政收入減少的問題，許多大學的資金來源逐漸依賴學費和外部資助，導致其在資源配置上更加傾向于追求高回報的學科。那么傳統學科的出路又在哪里呢？傳統學科的人才培養如何才能更適應市場的發展呢？更尖銳的是，AI技術的沖擊讓從業者陷入焦慮——當AI能批量生成舞臺效果圖，設計師的價值是否會被稀釋？

對于這些問題，南航戲劇影視專業有自己的答案。作為工科院校的藝術專業，自2003年創辦以來，這個以“藝術+科技”為標簽的專業，就有自己的一套“非典型生存法則”，率先提出“藝工融合”的培養思路，將南航工科優勢轉化為自己學科發展的借力點。

學生設計的不僅是傳統布景，還包括航天空間站虛擬仿真動畫、垂直起降飛機動畫演示等。這種跨界源于南航的底層邏輯：將舞臺視為“綜合實驗平臺”，用機械、編程、新媒體技術融入專業當中。

與南京藝術學院合作的音樂劇《來自遠方》，成為檢驗突圍成果的試金石。南藝貢獻劇本與表演，南航提供AIGC制作的動態背景與機械舞臺裝置。當南藝學生驚嘆于CAVE空間時，范學智意識到：“傳統藝術院校需要技術賦能，而我們需要創作出口。”這種互補提供了一個新的思路：在AI時代，藝術與技術的邊界正在溶解，合作比競爭更能激活創造力。這種協同合作不僅體現在院校間的專業互補上，更延伸至產學研深度融合。在劇目創作過程中，南航的校企合作基地——南京市擎動科技有限公司提供了全方位的專業技術支持，這種“高校－企業－行業”協同模式，既確保了劇目的藝術品質，也為學生搭建了從課堂到產業的實踐橋梁。

傳統的舞臺藝術在經歷數字化轉型，配套的教育培養方案也需要不斷變化。“燈光設計課的教材，五年必須翻新一次。”課程表的變化印證著行業的巨變。曾經的《戲劇影視燈光設計》升級改造為《沉浸式數字光影空間設計》，LED屏、XR技術、AI生成設計取代了熱輻射光源。學生需要掌握的不僅是燈光角度，還有Python腳本編寫和虛擬場景重建。這種“技術倒逼教學”的模式，讓畢業生既能對接劇院舞臺，也能就任虛擬仿真制作和三維動畫等數字藝術崗位，就業方向從單一渠道拓展為“技能輻射網”。

今年5月，江蘇省出臺《人工智能賦能教育高質量發展三年行動方案（2025—2027年）》，在人工智能+人才培養的改革大背景下，南航也在不斷進行教學探索，這次兩校的探索實踐恰如一個微縮的實驗室，折射出中國高等教育在AI浪潮中的轉型路徑。AI時代的戲劇影視美術設計，正在經歷從“手藝”到“系統工程”的轉型。南航的探索揭示出一條路徑：傳統學科不必困守“純藝”堡壘，也不必盲目追逐技術潮流，而應找到自身基因與時代需求的焊接點。不是所有學校都要成為“AI學院”，但應該找到屬于自己的“AI+”焊接點。

最后一場表演在舞美工場謝幕時，舞美工場里所有工作人員手拉著手，將雙臂高高舉向頂棚的追光燈，向觀眾致謝。淚光中，有人看到的是四年青春的完美謝幕，有人感受的是數月鏖戰后的如釋重負，那一刻，那些熬過的夜、改過的設計稿、與AI較勁的日子終于都結束了，但是對于學科的路，還有很長要走……學科要如何面對傳統與未來？如何讓技術真正服務于藝術？傳統學科該如何在變革中守住本真？當機械臂與昆曲水袖同臺，當AI生成的星云投射在航天器仿真模型上，答案或許早已寫在舞美工場舞臺上的燈光里。

（文慧慧 姜寧 劉曉清 鄧清予/文 南航光影團隊 陳泰寧/圖）