`
love19820823
  • 浏览: 931237 次
文章分类
社区版块
存档分类
最新评论

第5节 三个败家子(5)——刘封,被封印的秘密

 
阅读更多

根据《三国志·刘封传》记载“刘封者,本罗侯寇氏之子,长沙刘氏之甥也。先主至荆州,以未有继嗣,养封为子。及先主入蜀,自葭萌还攻刘璋,时封年二十余”。等等,各位看官说了,时间上不对啊!

大家问了,《三国志》中记载刘备收刘封至少要在刘禅出生之前,不然前文提及的“至荆州”,“未有继嗣”的收子过程就无从谈起,但《魏略》所载的简氏将军认出刘备之子‘刘禅’是在建安十九年(公元214年)。怎么可能差这么多?且听我慢慢道来。

其实关于刘封的出身,史料上记载根本缺失不详。除了《三国志》外,就只有《三国演义》中遵循了《三国志》的说法,认为他是罗侯寇氏之子。

如果单就《魏略》记载的“扶风人刘括避乱入汉中,买得禅”看,除了“罗侯寇氏”和“刘括”的谐音外,与‘刘封’再没有交集。

可假若我们抛开刻板的史料记载,单从刘备攻葭萌时刘封“年二十余”的记载推断,就能看出眉目。若刘备自建安元年左右出生,到建安十九年认祖归宗,那不也是“年二十余”吗?不正好就与简雍带回的‘刘禅’年龄相仿吗?你能说这些只是单纯的巧合吗?

但即便如此,他们之间的相似处似乎也仅此而已。假如我们认定《三国志·刘封传》中记载完全准确的话,那么刘封便决计不可能为刘备在《魏略》中那失散到汉中的儿子。

可遗憾的是,我们是在从一段残缺的历史中探求真相,所以只能加入些‘臆测’来补足被尘封的历史。出于无奈,我们必然要先视《三国志》中某些记载为可以动摇的,然后才能去论述、印证、批驳它。

关于刘封其人经历,《三国志》与《三国演义》中描述出入也很大,愚以为恐怕罗贯中也从中觉察出些蹊跷才做了修改。比如《三国演义》里,刘封属于随刘备第一批入川的武将;但在《三国志》中,他却是和诸葛亮一起的第二批队一员。那么,我们假设一下,有没有可能他是第三批队?

可能第三批队的说法瞧起来十分可笑,但对于同样可笑记载的疑问却出自《马超传》的裴松之注中“且备之入蜀,留关羽镇荆州,羽未尝在益土也。故羽闻马超归降,以书问诸葛亮“超人才可谁比类”,不得如书所云”,这段是裴松之对于关羽为何能那么快就得知马超归降,还要和他比武事件的质疑。

试想当时社会消息封闭,信息不通,尤其是益州山路崎岖与荆州间来往不便。连后来吕蒙袭取荆州那么大的动静,蜀汉都后知后觉,乃至葬送了关羽小命,怎么收马超关羽就能突然知道,怎么关羽与诸葛亮间书信往来又那么神速?所以裴松之解释为“不得如书所云”,认为这一段是误传的。

但事实上,有没有另一种可能?

那就是刘备在攻取益州的漫长过程中,曾在马超投降,局势一片大好的情况下回到荆州调兵遣将,为准备一举拿下益州全境做最后的统战部署呢?

如果这样,那么马超归降这段消息就是刘备带回去的,而《三国志》中那段记载便解释得通了。

而事实上,这也是绝对有可能的。

其实刘备攻取刘璋,远没有演义中那么容易,而是相持了很长一段时间(公元211-公元214年,足足打了3年);他完全有可能,也有必要亲自回到荆州组织兵力,进行对刘璋势力的最后决战。假若我们在此稍微更改一下鱼豢在《魏略》中所记录的刘备父子相见地点,把简雍带回‘刘禅’的地点调到荆州,则此‘刘禅’的履历和刘封就又能有三四成的相似。当然,这也完全只是一种朦胧的甚至不分青红的臆测,毕竟时间上还有出入。但说到底,这是由于蜀国史料极度匮乏造成的。

而无论简雍带回的‘刘禅’究竟是不是刘封,他的回归对蜀国来说,都意味着一场暗地里酝酿的政治风暴即将到来。只要这个人回来了。无论他自己主观有意与否,夺嫡的争斗势必无法避免。

可是,这场争斗终究没有在任何史书中出现过。对于蜀汉官方来说,是因为皇长子‘刘禅’根本没有‘丢失过’,当然也无所谓‘夺嫡之争’。而对于刘封或另有其人的那个‘刘禅’来说,是由于他死掉了。

单就刘封来说,此人某种程度上很不讲组织原则,甚至有点小心眼;他身上有一种跟刘备相同的狂傲,却没有刘备那股凝聚力。

比如他不肯发兵营救已然必死的关羽,虽然客观上保存了上庸兵力,却无形中将刘备的嫡系旧将得罪了个痛快。按理说他应该笼络新进势力才行,但他又不理会孟达等支持他的将领意见(请注意,孟达也是扶风人,如果真如《魏略》所说,那就能解释为什么刘封与孟达在开始时那么亲近了),由此间接得罪了益州本地土著,把本来能归属到自己一方的将领也推了出去。试想此人若只如《三国演义》里那种‘义子’身份来参与夺嫡,势必没有任何一股势力会支持他,不只因为他得罪的人多,而是因为他根本不是刘备亲子,压根就没有当皇帝的资格。

所以后来孟达叛逃时,以为能轻易引诱刘封反水,并非没有道理;因为当时的蜀汉实在没有刘封容身立命之处,而他又不是刘备的亲儿子,实在也没有理由再待在蜀汉——如果,他不是刘备亲生儿子的话。

可谁想结局却出乎孟达预料,刘封宁死也不肯投降魏国,还是回去见了刘备。

此时若按正常情况,刘备应该赦免已然戴罪立功的刘封才对,事实上刘备也确实有过此心。可是这时一个人站了出来,而且不是别人,是那一向宛若公正化身的诸葛亮。他给刘封加了一条罪状,只是一条罪,一条和他所犯‘罪过’无关,却能要了他命的原罪——“封刚猛,易世之后终难制御,劝先主因此除之”(《三国志·刘封传》)

某些较为激进的文人墨客,常以此来诟病诸葛亮,认为刘封不是刘备亲子,在蜀书里更找不到任何刘封周边形成过小势力的记载;一个要人没人,要兵没兵,要血缘没血缘的刘封,他有什么“终难驾御”的地方?他完全没有能力也没有资格加入夺嫡游戏。认为诸葛亮这样做,只是在铲除异己,为自己日后专权铺平道路。

事实上,对诸葛亮的为人清明,我们不应该任意加以怀疑,毕竟他有的是夺权自立的机会,却没有那么干,已足够证明自己的清白。虽然刘封若为刘备义子当然是没有能力夺嫡的,但假如他是刘备的亲生骨肉呢?假如刘封不但能够证明自己是刘备亲子,而且是嫡长子呢?

情况将完全逆转。他将完全有资格与当<personname w:st="on" productid="时甘">时甘</personname>夫人所生的刘禅一争,而且对从未经历战斗,年纪尚且幼小的刘禅来说,他的胜算甚至更大;眼看一场改天换地的政治风暴,即将席卷刚刚失去荆州,备受打击的蜀汉政权。

而在这种情况下,诸葛亮站出来主张杀死刘封,杀死一个没有罪的‘罪人’。虽然这对刘封个人极端不公平,甚至于可说成没有了天理。但却事实上挽救了已经摇摇欲坠的蜀汉政权的内部斗争,客观上体现了一名合格政治家应有的决断力,无形中消弭了一场随时可能爆发的政治风暴。对蜀汉政权除刘封外的任何人而言,都是再好不过的。刘封要怨,也只能怨自己“生在封建社会,生在帝王家,而自己却不够狠,不够绝了”。

此时还有一点需要注意的是,是关于刘封死后的记载“封子林为牙门将,咸熙元年内移河东”。刘备既然怕刘封夺嫡,那么刘封他儿子刘林也同样是个危险人物,干什么不一起杀了灭口?不怕他心怀怨恨,图谋不轨?而且还允许他担当蜀汉的牙门将?(一种杂牌将军,换算为品级约五品左右)还是在耐人寻味。

无论刘封是否刘备遗失在外的嫡亲骨肉,历史的结局也只有一个,那就是最终刘禅成为皇帝。而刘备的嫡亲长子,却被湮灭在那些被遗忘历史的长河当中,永远无法抬头。

下回我们将翻回头来,看看史书记载中的那个刘禅,那个在《三国志·后主传》中由“建安二十四年,先主为汉中王,立为王太子”才开始正式记载的刘阿斗——刘禅。

分享到:
评论

相关推荐

    Python基于LSTM+Django的空气质量监测及预测系统源码毕业设计.zip

    Python基于LSTM+Django的空气质量监测及预测系统源码毕业设计.zip个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业。包含全部项目源码、该项目可以直接作为毕设使用。项目都经过严格调试,确保可以运行! Python基于LSTM+Django的空气质量监测及预测系统源码毕业设计.zip个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业。包含全部项目源码、该项目可以直接作为毕设使用。项目都经过严格调试,确保可以运行! Python基于LSTM+Django的空气质量监测及预测系统源码毕业设计.zip个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业。包含全部项目源码、该项目可以直接作为毕设使用。项目都经过严格调试,确保可以运行!Python基于LSTM+Django的空气质量监测及预测系统源码毕业设计.

    asp.net某公司员工管理系统的设计与实现(源代码+论文).rar

    计算机毕业设计,含源码

    myudid

    myudid

    严谨简约毕业论文答辩模板.ppt.zip

    严谨简约毕业论文答辩模板.ppt

    清爽精致论文答辩模板第三季.ppt.zip

    清爽精致论文答辩模板第三季.ppt

    智能车+竞赛的意义+前期技术辅导+项目介绍+软件设计注意点

    该竞赛与教育部已举办的数学建模、 电子设计、 机械设计、 结构设计4大专业竞赛不同, 是以迅猛发展的汽车电子为背景, 涵盖了控制、 模式识别、 传感技术、 电子、 电气、 计算机、 机械等多个学科交叉的科技创意性比赛。 引导和激励学生实事求是、 刻苦钻研、 勇 于创新、 多出成果、 提高素质, 发现和培养一批在学术科技上有作为、 有潜力的优秀人才。 赛车的意义  汽车及车模简介  电池使用方法  赛道及比赛规则  研究项目 介绍  关于电机驱动  关于舵机驱动  关于赛道检测方式  最佳路线问题  飞斯卡尔单片 机介绍  软硬件设计注意事项  工程化方法与团队精神

    全能型时尚精美论文答辩PPT模板.ppt.zip

    全能型时尚精美论文答辩PPT模板.ppt

    2024年中国MRI管树行业研究报告.docx

    2024年中国MRI管树行业研究报告

    aSP.NET某中学学生成绩管理系统的设计(源代码+论文).rar

    计算机毕业设计,含源码

    “互联网-”时代背景下的中等职业学校计算机基础教学探索.doc

    “互联网-”时代背景下的中等职业学校计算机基础教学探索.doc

    2000-2022年上市工资员工人数、应付职工薪酬工资、平均职工薪酬工资数据(excel+dta)

    2000-2022年上市工资员工人数、应付职工薪酬工资、平均职工薪酬工资数据(e xcel+dta) 1、数据来源:上市公司年报 2、数据时间:2000-2022 年 3、数据范围:A股上市公司 4、数据说明: 参照[1]毛其淋,王玥清.ESG 的就业效应研究:来自中国上市公司的证据[J].经济研究,2023,58(07): 86-103. 采用上市公司i在t年的员工人数的对数衡量企业的就业水平 采用企业 应付职工薪酬与员工人数的比值取对数衡量企业工资水平 5、数据包含指标: 年份 股票代码 股票简称 行业名称 行业代码 省份 城市 区县 行政区划代码 城市代码 区县代码 首次上市年份 上市状态 员工人数_人 应付职工薪酬_万元 平均职工薪酬 _万元 6、数据预览:

    自己学习机器学习与深度学习的笔记,代码,案例.zip

    机器学习是一种人工智能(AI)的子领域,致力于研究如何利用数据和算法让计算机系统具备学习能力,从而能够自动地完成特定任务或者改进自身性能。机器学习的核心思想是让计算机系统通过学习数据中的模式和规律来实现目标,而不需要显式地编程。 机器学习应用非常广泛,包括但不限于以下领域: 图像识别和计算机视觉: 机器学习在图像识别、目标检测、人脸识别、图像分割等方面有着广泛的应用。例如,通过深度学习技术,可以训练神经网络来识别图像中的对象、人脸或者场景,用于智能监控、自动驾驶、医学影像分析等领域。 自然语言处理: 机器学习在自然语言处理领域有着重要的应用,包括文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别等。例如,通过深度学习模型,可以训练神经网络来理解和生成自然语言,用于智能客服、智能助手、机器翻译等场景。 推荐系统: 推荐系统利用机器学习算法分析用户的行为和偏好,为用户推荐个性化的产品或服务。例如,电商网站可以利用机器学习算法分析用户的购买历史和浏览行为,向用户推荐感兴趣的商品。 预测和预测分析: 机器学习可以用于预测未来事件的发生概率或者趋势。例如,金融领域可以利用机器学习算法进行股票价格预测、信用评分、欺诈检测等。 医疗诊断和生物信息学: 机器学习在医疗诊断、药物研发、基因组学等领域有着重要的应用。例如,可以利用机器学习算法分析医学影像数据进行疾病诊断,或者利用机器学习算法分析基因数据进行疾病风险预测。 智能交通和物联网: 机器学习可以应用于智能交通系统、智能城市管理和物联网等领域。例如,可以利用机器学习算法分析交通数据优化交通流量,或者利用机器学习算法分析传感器数据监测设备状态。 以上仅是机器学习应用的一部分,随着机器学习技术的不断发展和应用场景的不断拓展,机器学习在各个领域都有着重要的应用价值,并且正在改变我们的生活和工作方式。

    NGW31行星齿轮减速器ug10设计图纸.7z

    NGW31行星齿轮减速器ug10设计图纸.7z

    水墨中国风答辩论文模板.pptx.zip

    水墨中国风答辩论文模板.pptx

    电赛+1994-2005年历年电子设计竞赛题目

    电赛+1994-2005年历年电子设计竞赛题目 全国大学生电子设计竞赛就是一项非常知名的电子竞赛,它涵盖了电子电路和集成电路应用设计,可以涉及模-数混合电路、嵌入式系统、DSP、可编程器件、射频及光电器件以及其他现代电子技术应用。参赛者通常需要组队参赛,并在规定的时间内完成竞赛题目。

    文档拓扑排序-Kahn算法和字典序最小的拓扑排序

    文档拓扑排序----Kahn算法和字典序最小的拓扑排序提取方式是百度网盘分享地址

    asp.net很好的美容院管理系统(源代码+论文+需求分析+开题报告).rar

    计算机毕业设计,含源码

    中山大学计算机学院机器学习与数据挖掘课程作业.zip

    机器学习是一种人工智能(AI)的子领域,致力于研究如何利用数据和算法让计算机系统具备学习能力,从而能够自动地完成特定任务或者改进自身性能。机器学习的核心思想是让计算机系统通过学习数据中的模式和规律来实现目标,而不需要显式地编程。 机器学习应用非常广泛,包括但不限于以下领域: 图像识别和计算机视觉: 机器学习在图像识别、目标检测、人脸识别、图像分割等方面有着广泛的应用。例如,通过深度学习技术,可以训练神经网络来识别图像中的对象、人脸或者场景,用于智能监控、自动驾驶、医学影像分析等领域。 自然语言处理: 机器学习在自然语言处理领域有着重要的应用,包括文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别等。例如,通过深度学习模型,可以训练神经网络来理解和生成自然语言,用于智能客服、智能助手、机器翻译等场景。 推荐系统: 推荐系统利用机器学习算法分析用户的行为和偏好,为用户推荐个性化的产品或服务。例如,电商网站可以利用机器学习算法分析用户的购买历史和浏览行为,向用户推荐感兴趣的商品。 预测和预测分析: 机器学习可以用于预测未来事件的发生概率或者趋势。例如,金融领域可以利用机器学习算法进行股票价格预测、信用评分、欺诈检测等。 医疗诊断和生物信息学: 机器学习在医疗诊断、药物研发、基因组学等领域有着重要的应用。例如,可以利用机器学习算法分析医学影像数据进行疾病诊断,或者利用机器学习算法分析基因数据进行疾病风险预测。 智能交通和物联网: 机器学习可以应用于智能交通系统、智能城市管理和物联网等领域。例如,可以利用机器学习算法分析交通数据优化交通流量,或者利用机器学习算法分析传感器数据监测设备状态。 以上仅是机器学习应用的一部分,随着机器学习技术的不断发展和应用场景的不断拓展,机器学习在各个领域都有着重要的应用价值,并且正在改变我们的生活和工作方式。

    Matlab重叠相加法.zip

    Matlab重叠相加法

    基于STM32F103C8T6的智能小车

    基于STM32F103C8T6的智能小车,实现了循迹、舵机控制、步进电机驱动的功能。

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics