马云请小鹿纯子个人简介到中国给什么

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-11-28 05:14 标签： 小鹿纯子个人简介

据日本媒体报道，日本演员冈江久美子于日本时间 4 月 23 日早上在东京都内的医院因新冠病毒引起的肺炎去世，终年 63 岁。曾出演过 《排球女将》 的她迅速引起了中国网友的关注，甚至一度还闹出了小鹿纯子扮演者去世的乌龙事件。

所谓的乌龙事件不仅仅是有人把冈江久美子和小鹿纯子的扮演者荒木由美子搞混，还把两个人分别出演的两部《排球女将》混为一谈。冈江久美子出演的并不是上世纪 80 年代初在中国爆红的《排球女将》，而是 2005 年版的《排球女将》。虽然这两部电视剧在中国被称作新老版本的《排球女将》，但其实是两部完全不同的排球类电视作品，只不过在传入中国时出现了一定程度的误读。

冈江久美子在新版《排球女将》中饰演女主角鲇原梢的妈妈鲇原亮子，这部作品改编自浦野千贺子于 1968 年开始连载的同名漫画《アタックNo.1》，直译为《扣球 No.1》，1969年，与漫画同名的动画片在日本电视台放映。浦野千贺子的创作灵感来自日本女排在 1964 年东京奥运会上战胜苏联女排夺冠，夺得女子排球成为奥运正式项目之后的首枚金牌，意义不言而喻，日本国内的女排热达到高潮，这部以女排为主题的漫画作品也因此奠定了空前绝后的历史地位。

2005 年传入中国的新《排球女将》就是翻拍自这部在日本国内影响力巨大的漫画作品。2018 年，与漫画同名的舞台剧在东京上演，日本女子偶像团体 “ANGERME” 成为了主演。从漫画到动画再到真人日剧和舞台剧，日本人民对于这部漫画的喜爱可见一斑，冈江久美子离世在日本国内引发的关注也来源于此。

与日本排球迷的关注点不同，当看到《排球女将》的标签，中国排球迷立刻想到的是上世纪 80 年代在中国火爆一时的老版《排球女将》。1983 年，中央电视台引进并译制了日本电视剧《排球女将》（原名《燃えろ！アタック》，直译为《燃烧吧！扣球》），同年播出。这部漫改作品，以当时日本女排为了进军 1980 年莫斯科奥运会为背景拍摄，主角小鹿纯子的目标就是进入莫斯科奥运会日本女排队。但是后来由于日本没有派遣代表团参加莫斯科奥运会，受到政治因素的影响，这部剧集并没有在日本国内大热，看过的人也不是很多。

虽然老版 《排球女将》 在日本遇冷，但是在中国国内却取得了相反的效果。彼时，在袁伟民的率领下，以郎平等人为核心的中国女排刚刚在 1981 年和 1982 年连续夺下了女排世界杯和女排世锦赛的冠军，中国全社会都受到了 “女排精神” 的激励。《排球女将》在 1983 年被引入国内后，也借此机会在中国收获了极高的收视率，小鹿纯子和郎平一样成为一代人成长记忆中难以磨灭的印记。

《排球女将》同样给阿里巴巴集团创始人马云留下深刻印象。马云成名后，他曾在公开场合表示，之所以能有今天的成绩，是因为心中一直有股不服输的毅力在支撑，而这份精神的源头就是 《排球女将》 电视剧。小鹿纯子身上勇敢、坚强的精神激励了当时正经历高考第二次落榜的马云，小鹿纯子的扮演者荒木由美子也成为了马云的 “日本初恋”、“梦中情人”。

把小鹿纯子请到中国来，是马云一直以来的心愿，这个愿望终于在 2004 年实现。小鹿纯子的扮演者荒木由美子接受了马云的邀请到淘宝公司参观，此后，马云更多次前往日本拜访荒木由美子，这位曾经的 “初恋”、“梦中情人” 也成为了他的挚友….

一晃快 40 年的时间过去，当年追剧的那些少年早已为人父、为人母，甚至有的已经当上了爷爷、奶奶，成为了家中长辈。而除了小鹿纯子这个家喻户晓的明星角色，不知道还有多少人记得，当时那部《排球女将》里的女二号夏川由加。

剧中，夏川由加和小鹿纯子是最好的朋友。她的绝技是 “流星火球”，虽然位置是副攻手，但各种技术都很出色，她和纯子还有 “双重晴空霹雳” 的双人绝技。在参加奥运会之前，她患上严重的肺炎，导致心力衰竭。临终前，她呼唤着纯子的名字，把两人第一次见面时纯子的签名抱在胸前。

夏川由加在剧中英年早逝，令人震惊的是，夏川由加的扮演者中原步也是在花季撒手人寰。1987 年 8 月 2 日下午 4 点左右，正在进行现场直播工作的中原步，因为乘坐的直升飞机失事而遇难，同机的节目制作人也不幸逝世，那一年她只有 26 岁。

中原步在短短 7 年演艺生涯里，出演过 12 部影片。1986 年，她签下了为期一年的 DJ 合同，成为了一名主持人，1987 年 8 月，这个节目将在运行一年后停播，中原步正是在做最后一期节目时发生了意外。本来，等做完这期节目，中原步就要回归演艺圈继续演戏，但她的生命却定格在了那一天。

33 年后，当《排球女将》再次被大家提起，想念着 “梦中情人” 小鹿纯子，可还有谁记得那个一袭白色长裙，温柔如水的夏川由加呢？

我要回帖

更多关于 小鹿纯子个人简介 的文章

 

随机推荐