搜索
当前所在位置:首页 >> 风汇闻

香港王牌音乐剧内地首秀 粤语原创《大状王》登台上海

发布时间:2025-07-11 15:09:56 作者:tbyd 点击:58 【 字体:

来源标题:香港王牌音乐剧内地首秀 粤语原创《大状王》登台上海

原创粤语音乐剧《大状王》曾横扫香港舞台剧奖十大奖项。香港秀 (演出方供图)

原创粤语音乐剧《大状王》前晚登陆上海文化广场,王牌这部横扫香港舞台剧奖十大奖项的音乐语原“华语音乐剧之光”将在沪连演12场。此番内地首秀,剧内《大状王》集结了两组“黄金阵容”。地首登台两代演员同台交锋、状王彼此成就,上海在角色灵魂深处碰撞出耀眼光芒。香港秀

30年前,王牌一部《雪狼湖》让内地观众知晓粤语音乐剧;如今《大状王》登台上海,音乐语原怎不令人感怀?剧内“单看作品数量与票房,香港并非华语原创音乐剧的地首登台头牌,而究其品质及作用力,状王却可谓独树一帜。上海受粤语流行歌与港星的香港秀作用,内地观众对用粤语演绎作品的好感,非其它地方语种可以比拟。”上海文化广场剧院运营有限公司总经理费元洪说。

十年磨一剑

“状棍从来无天装,戾横折曲在公堂,千古难翻六月雪,还看一代大状王。”《大状王》以“说书人”的一首定场诗开场,搭配渐强的戏曲锣鼓点,瞬间将观众拉入清代公堂的戏剧张力中。长达18分钟的“申冤”段落,通过粤剧唱白、数白榄(粤语快板)与多声部合唱的穿插,实现台词与音乐的流畅切换。戏曲与交响乐交融,民谣与电子乐碰撞,古典浪漫与说唱摇滚交织。旋律化作角色情感符号,让音乐既塑造戏剧筋骨,又渗透出人性的温度。

音乐剧《大状王》取材自清末广东民间传说,以历史上真实存在的“广东四大状师”之一方唐镜为核心原型。这一形象在周星驰的喜剧电影《九品芝麻官》中曾有过呈现。音乐剧的主创们对于方唐镜恶因的追问和对其良心的重新检视,决定了舞台故事的不同走向。编剧张飞帆出人意表的文本,和导演方俊杰精妙的布局,精雕细琢出作品的意味悠长。高世章与岑伟宗的黄金曲词组合,将传统粤剧元素与西方音乐剧形式创新融合。

历经十年酝酿及精心打磨,《大状王》于2019年预演,并于2022至2023年在中国香港正式演出两轮,引发行业轰动,一票难求。“当时《大状王》在全港寻演员,很多熟悉的同行都去试戏。或许因我常演‘怪咖’,擅长诠释这种争议性角色,才被导演选中。”香港话剧团的资深演员、现任助理艺术总监刘守正将“方唐镜”的复杂性与人性深度刻画得入木三分,是全剧叙事与情感共鸣的“定海神针”。

一切辛苦都值得

“很多人看过周星驰的电影,对这个角色的印象停留在负面。而《大状王》展现的是人的成长,叩问‘如何成为一个好人’的命题。”刘守正说。剧中,他以深沉内敛、层次分明的表演风格,驾驭了角色从市侩狡黠到深陷道德困境的挣扎彷徨,再到良知觉醒与自我救赎的完整弧光。“《大状王》最难的是公堂戏。一个申冤段落超过15分钟,现场音乐未有停止,我们的台词在唱、说唱、对白之间切换,需要精准的演绎和默契的配合。叙事曲目要有你来我往的激烈,还要让观众听得懂并且觉得好听。其中的节奏与尺度,是一遍遍反复磨合才定型的。”

此前《大状王》在中国香港连演近一个月,刘守正和伙伴们场场连打。“大约4个星期,每个星期演出6天,每场将近3个小时。这是体力、心力的双重考验。”刘守正透露,当时只有一组卡司,大家都是咬着牙撑,有的演员甚至累到在后台崩溃大哭。“冬至那天临时加场,没想到票迅速售罄。在SD(通常指演职人员通道)的时候,我们遇到不少从内地打飞的或者包车赶来的观众。他们炽热的情绪感染了我,觉得这一切辛苦都是值得的。”

此次上海站演出,《大状王》集结新老两代演员,全新主演卡司亦是唱演俱佳的实力派。在刚落幕的第33届香港舞台剧奖颁奖典礼中,饰演方唐镜的梁仲恒与饰演阿细的袁浩杨双双斩获大奖。“《大状王》是粤语音乐剧的品牌,我会倾尽全力,不能砸了牌子。”梁仲恒说。文汇报记者 宣晶

阅读全文
相关推荐

苹果发布多模态模型 Ferret

苹果发布多模态模型 Ferret
编译 | 赖文昕编辑 | 陈彩娴大模型的诞生,让科技巨头与创业公司们在新一轮的竞赛中再次鸣枪出发,OpenAI、Anthropic、Mistral等创业之星的升起更是证明了在新技术的影响下,大厂并不存 ...

DALL·E 3 推理能力炸裂提升,OpenAI 抢跑「ChatGPT 原生」

DALL·E 3 推理能力炸裂提升,OpenAI 抢跑「ChatGPT 原生」
时隔一年半,OpenAI 直接玩了个大的,把文生图和 ChatGPT 做了结合,带着最新版本 DALL·E 3 来了。DALL·E 3 的巨大飞跃主要体现在两大方面。第一,只需要提示词,ChatGPT ...

实测:ChatGPT的翻译能力怎么样?

实测:ChatGPT的翻译能力怎么样?
在今天,狂热追捧ChatGPT,仿佛已经成为了一种“政治正确”。ChatGPT一出,学界、工业界无不惊为天人。一位研究机构的资深研究员就对AI科技评论说过:“ChatGPT出来,直接给我们整不会了—— ...

人大 Sora 思辩:Sora 到底懂不懂物理世界?

人大 Sora 思辩:Sora 到底懂不懂物理世界?
Sora 发布至今,虽然仍未正式对外开放,但对其技术细节、切实影响的讨论从未停歇。讨论的背后,是为了探索人工智能的更本质问题。对旧有视觉生成思路的检验和校正,是 Sora 带来的直观影响。在此基础上, ...

国家增长改革委:我国建成超过10亿亩高标准农田

国家增长改革委:我国建成超过10亿亩高标准农田
国务院新闻办今天举行首场“高质量完成‘十四五’规划”系列主题新闻发布会,国家增长改革委主任郑栅洁表示,“十四五”以来,我国的粮食、能源、产业、国防等保障基础进一步夯实。国家增长改革委主任郑栅洁表示,粮 ...

对话加拿大工程院于非院士:寻找 AI 领域的「香农定理」

对话加拿大工程院于非院士:寻找 AI 领域的「香农定理」
当科学家把一些菟丝子移植到几株营养状态不同的山楂树上时,那些营养状况更好的山楂树会更容易获得菟丝子的「青睐」。这在以往被看作是植物内「被动」存在的东西,但据研究人员发现,植物也具备从过去的经验中学习区 ...

昆仑万维开源「天工」13B系列大模型,0门槛商用

昆仑万维开源「天工」13B系列大模型,0门槛商用
10月30日,昆仑万维宣布开源百亿级大语言模型「天工」Skywork-13B系列,并罕见地配套开源了600GB、150B Tokens的超大高质量开源中文数据集。昆仑万维「天工」Skywork-13B ...

用扩散模型生成神经网络?NUS 尤洋团队:这不是开玩笑

用扩散模型生成神经网络?NUS 尤洋团队:这不是开玩笑
作者:赖文昕编辑:郭思、陈彩娴说起扩散模型生成的东西,你会立刻想到什么?是OpenAI的经典牛油果椅子?是英伟达Magic3D生成的蓝色箭毒蛙?还是斯坦福大学和微软Folding Diffusion生 ...

电影《恋曲尘封》定档6月13日 金牌班底倾力打造老上海故事

电影《恋曲尘封》定档6月13日 金牌班底倾力打造老上海故事
来源标题: 电影《恋曲尘封》定档6月13日 金牌班底倾力打造老上海故事日前,由吴有音导演/编剧,蒋雯丽、黄轩、黄小蕾、罗辑、林栋甫主演,马思纯特别出演的电影《恋曲尘封》曝光定档海报。该片讲述了少年轩 ...

万兴科技正式布局AIGC赛道 首款AIGC产品万兴AI绘画开启公测

万兴科技正式布局AIGC赛道 首款AIGC产品万兴AI绘画开启公测
11月10日,2022全球元宇宙大会“数字人技术与应用场景专场论坛”举办,元宇宙创作者经济A股上市公司万兴科技300624.SZ)在论坛中正式宣布与优链时代达成战略合作。结合万兴科技在视频领域的长期积 ...

谁将替代 Transformer?

谁将替代 Transformer?
【雷峰网(公众号:雷峰网)】2017年谷歌发表的论文《Attention Is All You Need》成为当下人工智能的一篇圣经,此后席卷全球的人工智能热潮都可以直接追溯到 Transformer ...

为每个用户提供专属定制服务,OPPO 安第斯大模型的新卷法

为每个用户提供专属定制服务,OPPO 安第斯大模型的新卷法
作者丨郭 思编辑丨陈彩娴ChatGPT热潮引发的百模大战,在持续了大半年之后,模型的参数已经卷到极限,越来越多的公司开始意识到,百模大战的下半场,落地应用才是值得卷的地方。而当聚光灯打在OPPO这个手 ...
返回顶部