AI赋能非遗数字化传承与传播

AI赋能非遗数字化传承与传播汇报人:XXX20XX/XX/XXCONTENTS目录01

非遗传承传播的现状背景02

AI赋能非遗的核心应用路径03

AI赋能非遗的典型实践案例04

当前发展的现存问题05

未来的发展趋势06

针对文化专业的实践引导非遗传承传播的现状背景01传承人老龄化断层多数非遗依靠口传心授传承，现有传承人年事已高，年轻传承人匮乏，技艺面临断传风险。传播渠道传统狭窄非遗多依托线下集市、节庆传播，受众范围小，难以触达年轻群体，影响力持续衰减。保护资金供给不足非遗的记录整理、活态保护都需要资金投入，多数项目缺乏稳定资金，保护工作难推进。商业化开发失衡部分非遗为适配市场过度改造变味，失去原本文化内核，背离非遗传承的初衷。非遗传承的现存困境数字化转型的需求

年轻群体触达需求当下年轻人主要通过网络获取内容，非遗需要数字化转型适配年轻人信息获取习惯。

传承资源保存需求很多非遗技艺仅靠师徒口传心授，部分技艺随传承人离世失传，需数字化留存核心内容。

传播破圈需求传统非遗传播局限于发源地小范围，借助数字化渠道可打破地域限制，触达更广受众。AI赋能非遗的核心应用路径02非遗数字资源的采集存储

AI高清影像采集濒危非遗工艺AI多视角高清设备可完整记录苗族银器锻造等小众濒危技艺的每一处操作细节。

AI语义标注梳理非遗资源信息AI可自动对昆曲唱词、年画纹样等非遗素材进行标签分类，方便后续检索调用。

区块链去中心化分布式存储非遗资源区块链能不可篡改地存储皮影戏曲目等非遗版权信息，保障非遗资源权属清晰安全。残缺非遗纹样的AI补全修复敦煌研究院运用AI技术对壁画残缺纹样进行补全，大幅提升了壁画修复的效率与精度。褪色非遗色彩的AI还原故宫利用AI技术对古书画非遗的褪色颜料进行数据分析，精准还原了古书画原本的色彩风貌。消失非遗技艺的AI复原呈现广州利用AI复原文昌鸡传统手工烹饪技艺，还原了步骤细节，助力技艺重新回到大众视野。非遗内容的AI复原与活化非遗内容的个性化推送传播基于用户画像的内容精准匹配抖音非遗板块通过分析用户浏览偏好，推送符合用户喜好的非遗项目内容，提升曝光度。分圈层的差异化内容定制推送针对年轻爱好群体推送国潮非遗手作短内容，针对研究者推送专业学术类非遗资料。场景化触发的精准内容推送用户在旅游APP定位到古城景区时，会自动推送当地非遗体验活动相关内容。用户参与式的AI创作转化

AI工具辅助用户二次创作非遗IP普通用户可借助AI生成工具，基于现有敦煌藻井图案二次创作，生成专属文创纹样。

用户互动式AI生成非遗衍生内容用户输入个人需求，AI可结合京剧脸谱元素生成定制头像，加深用户对非遗的理解。

UGC模式下的AI非遗内容共创众多用户借助AI工具创作非遗相关短视频、图文内容，在社交平台传播推广蜀绣技艺。AI非遗权属自动登记AI可通过图像识别比对快速完成非遗作品的信息存证，生成具备法律效力的权属登记凭证。AI侵权行为实时监测阿里原创保护平台用AI监测电商平台，快速识别盗版非遗文创，及时锁定侵权商品链接。AI非遗衍生权益智能管理AI可系统化管理非遗的著作权、商标权等权益，自动梳理授权合作收益，降低管理成本。非遗知识产权的AI保护AI赋能非遗的典型实践案例03AI复原敦煌壁画案例AI颜料层病害修复敦煌研究院联合腾讯，用AI识别壁画裂缝、脱落等病害，精准补全残缺区域，还原壁画原本色彩。AI线稿自动提取生成阿里云利用AI算法提取敦煌壁画线稿，生成高精度线描文件，为非遗创作和研究提供基础素材。AI虚拟复原整窟场景敦煌研究院用AI结合三维重建技术，虚拟复原了第285窟完整场景，让用户可线上沉浸式观展。AI戏曲生成传播案例

AI京剧唱段生成清华大学研发的“智惠京剧”模型，可根据用户需求生成特定流派的全新京剧唱段。

AI昆曲数字人演绎北方昆曲剧院打造的AI数字人“魏春荣”，可复刻名家唱腔身段，线上直播演绎经典昆曲。

AI地方戏曲适配传播抖音推出的AI“戏曲腔”转换功能，可将流行歌曲转换成黄梅戏唱腔，扩大受众范围。AI修复潮绣残片敦煌研究院联合百度利用AI技术修复潮绣残片，还原失传纹样细节，为潮绣创新设计提供参考。AI生成湘绣创新纹样湖南湘绣研究院引入AI大模型，结合传统湘绣题材生成新型纹样，适配现代家居装饰需求。AI复刻榫卯营造技艺故宫博物院用AI复刻古建筑榫卯结构，让普通大众可线上互动体验传统木作营造工艺。AI传统手艺活化案例AI非遗数字博物馆案例

敦煌研究院“数字敦煌”AI项目借助AI技术高清修复敦煌壁画，用户可线上3D漫游洞窟，足不出户感受千年石窟文化。

百度AI非遗博物馆运用AI知识图谱整合百项非遗信息，支持智能问答，直观展示非遗发展脉络与技艺细节。

故宫“数字故宫”AI体验馆通过AI生成全景虚拟故宫展馆，还原非遗文物细节，让用户在线沉浸式体验清宫非遗技艺。当前发展的现存问题04技术应用的适配性不足非遗数据采集适配度低很多小众非遗分布偏远，现有采集设备适配性差，难以完整留存活态传承的细节信息。AI模型适配性不足多数通用AI模型未针对非遗内容训练，难以精准识别带有地域特色的非遗技艺细节。终端场景适配性不够面向普通用户的传播终端适配不足，很多VR非遗体验对设备要求高，难以普及。非遗文化内核的流失风险

数字化转化的符号化曲解很多非遗数字化仅复刻外在形式，比如榫卯只录结构未传匠人天人合一的设计理念。

年轻群体文化认知浅层化不少年轻人仅通过短视频碎片内容了解皮影，未理解其背后的民俗教化内核。

原生传承场域消解后的内涵剥离城镇化让苗绣脱离了部落祭祀场景，数字化存储仅保留纹样，丢失了文化寓意。未来的发展趋势05技术融合的深化方向

多模态生成技术融合AI将结合文生图、文生视频等多模态技术，自动生成非遗的沉浸式数字体验内容。

AI与量子计算融合量子计算提升AI模型算力，可更高效处理非遗海量非遗音视频、3D建模等数据。

AI和脑机接口技术融合未来可通过脑机接口捕捉传承人创作脑信号，复刻非遗创作思维，留存核心技艺。产学研协同生态构建

高校非遗AI人才定向培养高校开设AI+非遗交叉专业，与企业联合培养既懂技术又懂非遗的复合型应用人才。

企业技术落地与商业转化互联网企业依托技术开发非遗数字藏品、AI互动体验项目，实现非遗商业价值反哺传承。

研究院非遗资源标准体系搭建专业研究院联合各方搭建统一的非遗数字资源标准库，为AI开发提供规范的基础数据支撑。文化创新的价值拓展

跨界IP联动开发敦煌研究院与腾讯合作打造数字文创，让非遗IP破圈，拓展了非遗文化的商业与文化价值。

个性化定制传播AI可根据用户喜好生成定制化非遗内容，满足不同群体文化需求，拓宽非遗受众覆盖范围。

虚拟文化空间打造AI搭建非遗虚拟体验馆，用户可沉浸式交互体验，突破时空限制，放大非遗文化传播价值。针对文化专业的实践引导06非遗数字化采集技能实践学习运用摄影、三维扫描技术完成对苏绣工艺流程的全数据采集，掌握非遗素材采集方法。AI文创产品开发实践借助AI生成设计工具，以剪纸非遗为原型开发系列文创周边，掌握商业转化路径。新媒体传播运营实践运营抖音非遗传播账号，通过AI内容工具策划川剧短视频，提升非遗传播影响力。数字化平台搭建实践参与地方古琴非遗官网搭建，学习运用AI算法完成非遗内容智能推荐功能开发。学习实践方