人工智能与数字创意产业：融合、发展与创新

王 熠

（南方科技大学 全球城市文明典范研究院，广东 深圳 518055）

一、引言

1950 年，人工智能之父劳伦·麦席森·图灵 在《计 算 机 器和 智 能》［1］（“Computing Machinery and Intelligence”）中率先提出了机器具有像人类一样的思考能力。六年后，斯坦福大学、麻省理工学院和卡内基梅隆大学的学者首次提出了人工智能（AI）这一概念：计算机基于大数据和算法，通过传感器以及识别系统，将数据传达到模拟人的智能系统。计算机程序通过机器认知、思考和学习后，输出决策和行为。［2］随后，人工智能的发展应用引起了广泛的讨论，但该阶段对人工智能的关注大多停留在研究阶段，并没有过多商业化的应用。［3］到了20 世纪80 年代，语音识别成为当时的研究热点，机器学习和算法领域也逐渐崭露头角，人工智能的发展逐渐从研究过渡到应用阶段。进入21世纪后，得益于硬件上的进步和大数据技术的发展，人工智能逐渐打破了许多技术上的壁垒，实现了广泛应用于商业的突破，掀起了新一轮的技术革命。目前发展较为成熟的应用技术包括机器学习、语音合成与处理、图像和视频识别、情感分析、机器翻译等，除了在医疗、交通、金融等领域的广泛应用，人工智能对数字创意产业的赋能作用也得到了学界越来越多的关注。

人工智能的发展已经不单单是一项技术，也是第四次科技革命的标志。近几年来，许多国家将人工智能纳入振兴经济的国家战略层面，人工智能因其在促进经济和社会可持续发展上所具有的潜力让世界各国纷纷参与这场技术制高点之争。2013 年，日本发布了《日本机器人战略：愿景、战略、行动计划》等文件，旨在以人工智能技术赋能工业发展，以此解决日本劳动力不足的问题。随后，日本在2016 年又提出了“社会5.0”政策，将人工智能发展提升到国家层面的发展战略。2014 年，欧盟启动了《欧盟机器人研发计划》，［4］确定了将民用机器人研究作为欧盟地区人工智能技术开发的优先发展项目，并启动了人工智能技术的立法举措。2018 年，欧盟委员会也颁布了《欧洲人工智能》等文件。2016年，英国发布了《人工智能：未来决策制定的机遇与影响》，这一报告旨在通过发展人工智能领域来增强未来英国的国家竞争力。同年，美国也成立了人工智能和机器学习委员会，发布了《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研究和发展战略规划》［5］等文件，阐述了人工智能发展未来的政策导向和应用价值，将人工智能上升到国家的发展战略层面。除此之外，美国的科技巨头公司Google、Facebook、IBM、Amazon 和Microsoft 宣布建立人工智能伙伴关系，将在伦理政策、用户隐私、交互合作等领域进行合作研究，提高社会大众对人工智能发展的认知与理解。［6］

目前，人工智能在国际竞争的赛场上已经拉开了序幕，各国都已进入人工智能产业化的快速发展和应用阶段，但还没有哪个国家达到对该前沿技术的绝对垄断地位。未来中国如果能在该领域占据一席之地，会对提升全球产业发展的国际话语权起到至关重要的作用。

2015 年，国务院正式发布了《中国制造2025》，［7］之后，明确了实施“制造强国”战略的首个十年纲领，深入推动制造业结构调整，注重制造技术与信息技术的结合。2017年，人工智能首次进入了政府工作报告，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，［8］计划于2030 年促使人工智能技术发展到世界顶尖水平，成为世界人工智能发展创新强国；同年，文化部门发布《“十三五”时期文化产业发展规划》，［9］提出大力发展基于人工智能、云计算、大数据、物联网等新技术的新型文化业态，以提高文化产业新的创新能力，推动数字化发展与文化产业的深度融合，实现文化科技自主创新能力的提升。2017 年，百度、腾讯、阿里巴巴、华为、商汤科技五家科技公司被中央政府选为人工智能领域国家队，获得了政府强有力的支持。人工智能等现代技术引发了传统行业全新的产业革命，为我国科技创新能力的提升提供了契机，也成为近期学术界和产业界瞩目的热点问题。

人类社会的发展伴随着文化的变迁和技术的变革，两者既相互独立又相互影响，从农耕时代到蒸汽革命，再到工业时代，文化内容随着技术的进步呈现出不同的形式。第三次工业革命以来，文化科技融合进入了前所未有的高速发展阶段。“十三五”期间，国家正式将数字创意产业列为战略性新兴产业之一，作为文化产业重要的组成部分，这是一个重大的发展契机。根据国家统计局数据［10］（见表1），2019年，全国文化产业及相关产业的营业收入额达到了86 624 亿元，比上一年同期增长了7%，有力地推动了国家经济和社会发展，其中内容创作生产、创意设计服务以及文化消费终端等领域的营业收入额均超过了10万亿元，成为文化产业发展的重要头部领域。近年来，网络文学、直播带货、虚拟现实、智能穿戴设备等领域的产品种类不断丰富，促进了业态融合和商业模式更新迭代。数字技术广泛渗透融合到文化产业各层面，展现了文化科技跨界融合的全新阶段，加速了文化生产方式的变革。如何利用人工智能技术提高中国文化产业的科技创新能力是中国当下亟须思考的问题。

表1 2019年全国文化及相关产业营业收入情况

二、人工智能在数字创意产业的应用分析

人类正迈入全新的人工智能时代，技术的更新换代逐渐渗透到数字经济的创作、运营和传播等层面，提高了内容生产的效率和文化传播的创新，也为数字创意产业带来了新的机遇和挑战。人工智能技术实现了艺术作品的批量创造，内容创作者可以将极具个人风格的特色按照需求添加到创造性产品中，赋予艺术家和消费者更多的互动性和体验性，用户可以在作品基础上运用人工智能技术参与创作过程。除此之外，人工智能技术的类智性、人工性、交互性与文化内容的创造性、文化性、审美性息息相关，卷积神经网络与循环神经网络的开源让图像、视频、文学、音乐等文化产品的制作程序更加方便，该技术已被Amazon、Netflix、YouTube、Artfinder 等公司广泛运用。一方面，人工智能和数字化发展通过产业融合和跨界发展优化了文化产业的产业链；另一方面，文化产业也积极寻求与技术的融合创新，为内容生产提供新的动力，而数字创意产业正是实现这一愿景的重要突破口，表现出产品服务精准化、科学技术人性化以及文化生产科学化等特点。

近几年，人工智能得到了越来越多学者的关注，目前来看，国内的研究大多集中在关于人工智能的技术原理和伦理风险的讨论上，在学术语境中，目前还缺少数字创意产业与人工智能融合发展的系统研究。李凤亮和宗祖盼提出了业态创新、跨界聚合、内容活化、技术嫁接、协同创新五种融合模式，梳理了文化内容与现代科技之间的关系，并探讨了文化产业链重构的现实需求。［11］解学芳从耦合创新、平台创新、人机协同三种方式分析了人工智能和文化创意产业的深度融合应用，从人文伦理的角度提出了人工智能创新的文化科技伦理边界，需明晰政府机构、媒体公司、设计者、生产者、使用者与其他各类组织的道德责任边界。［12］刘雪梅与杨晨熙探讨了人工智能在新媒体传播中的应用，并从内容制作、内容审核、内容分发和数据反馈等方面梳理了人工智能在机器写作与智能化推荐上的应用。［13］众多学者从文化学、艺术学等理论视角探讨了人工智能与文化产业的内涵及其关系，然而人工智能在实践案例结合下的文化产业应用研究还比较薄弱，缺少对融合路径和发展机理的实证性研究和实质性探讨。

数字创意产业作为文化产业的重要组成部分，在数字经济浪潮下也发生了巨大变化。数字技术为数字创意产业提供了创新方向，促进了产业发展和升级。数字创意产业是一个广义的概念，包括数字艺术、数字游戏、数字音乐、数字影视等，这些领域的发展为人工智能技术在数字创意产业上的应用提供了广阔的空间。例如，在数字音乐领域，人工智能可以为音乐制作、合成和创作提供技术支持，为音乐创作带来全新的可能性。在数字游戏领域，人工智能技术可以应用于游戏场景的自动生成、游戏AI的开发以及玩家行为的分析等方面，提高游戏的趣味性和挑战性。在数字影视领域，人工智能技术可以应用于影视内容的创作、特效制作和后期制作等方面，为影视制作带来更高的效率和更多的创意。本文旨在从人工智能在数字创意产业中的艺术创作、内容优化、数据分析三个应用实践层面，深入分析数字创意产业与人工智能融合发展的路径模式，为我国数字创意产业的发展提供可借鉴的思路。

（一）推动艺术创作，重塑内容生产

数字艺术是数字创意产业中的一个重要领域，数字技术的发展为数字艺术的创作和展示提供了全新的可能性。人工智能与内容生产的融合是指利用现有技术方案丰富文化内容的表现形式和文化创新。人工智能技术在数字艺术领域的应用主要集中在图像生成和图像处理方面，例如人工智能可以应用于风格转换、图像生成和图像修复等方面。其中，深度学习技术是当前最为广泛应用的技术之一。例如，谷歌公司的Deep Dream 可以将普通图像转化为一幅充满幻想和幻觉的图像，艺术家们可以通过这一技术将平凡的图像转化为充满想象力和艺术感染力的图像。此外，人工智能还可以应用于数字艺术展览的场景生成和艺术品的自动生成等方面，为数字艺术的发展和创新提供了全新的思路和创意。

利用人工智能进行艺术创作的早期尝试始于2016 年，科斯腾团队与微软、德尔夫特科技大学、海牙莫瑞泰斯皇家美术馆以及伦勃朗故居博物馆的专家们合作开发了一款对伦勃朗艺术作品进行风格分析的AI 软件。基于深度学习算法创建的面部识别技术创作出了三维印刷画《下一个伦勃朗》（见图1），这件绘画作品，貌似17世纪的创作，是人工智能数据分析下的产物。这款软件运用复杂的运算方式和面部识别系统，依照伦勃朗的构图要素与绘画风格进行了AI创作。该软件对346件伦勃朗的作品进行了深度学习，并分析了伦勃朗作品独有的艺术风格和技术数据。［14］以Deep Art 网站为例，该平台可通过卷积神经网络的特征映射，提取分析所选艺术家独特的风格和流派，该技术基于笔画绘图方法训练智能机器以类似人类使用神经网络的方式分析和绘制抽象概念。由此可见，人工智能技术可基于现有数据库自动创建新的数字图像和艺术形式，例如卡通人物头像、室内空间展示、广告海报制作等，应用程序会根据输入内容进行风格解析转换，并保有原始图像语义内容。［15］

图1 《下一个伦勃朗》

人工智能经过几十年的发展，在网络文学、图文内容、新闻传媒、电影制作等领域也被广泛应用，为内容创作带来了新的发展机遇。三星人工智能团队使用的生成对抗系统（GANs）可把人像图像变成视频模式，静态蒙娜丽莎的肖像变成了可以与用户进行对话的视频形式。微软亚洲研究院研发的人工智能程序“小冰”，在学习了519 位中国现代诗人的作品之后，创作并出版了诗集《阳光失了玻璃窗》。在网络文学领域，人工智能写作程序可定义多种主题，从现有数据库中选择并调用各种模板输出匹配内容，人工智能技术模仿人类的写作行为和运行机制，逐渐形成自动化写作流程。在新闻传媒领域，从美联社到今日头条等众多国内外媒体平台，已实现新闻自动化创作，不断丰富着新闻报道的内容形态，例如美联社用AI软件编辑发布企业财务报告，腾讯自动写作程序创作不同主题新闻快讯等。

人工智能技术在数字影视中的应用主要集中在影视的内容创作、特效制作和后期制作方面。例如，人工智能可以应用于影视特效的自动生成，从而减少特效制作的时间和成本，并且可以提供更加多样化和高质量的特效效果。人工智能还可以应用于影视后期制作中的场景剪辑、音频处理和字幕生成等方面，提高后期制作的效率和质量。此外，人工智能还可以应用于影视推荐和智能化视频搜索等方面，为用户提供更加个性化的影视推荐服务。例如IBM 基于人工智能的计算系统Waston 创作了长达6 分钟的恐怖电影《摩根》（Morgan）的预告片，这是全球第一部由人工智能技术剪辑而成的预告片，该系统接受了100 多部恐怖电影的训练，学习了规范的电影创作模式。同年，科幻微电影《太阳之春》（Sun Spring）的剧本也是由一台名为本杰明的人工智能机器编写，电影里的背景音乐也是本杰明在学习了300万首流行乐曲后创作出来的。该机器由纽约大学人工智能研究团队基于一个递归神经网络模型而创建，为了培训本杰明成为专业电影从业者，在创作这个剧本之前便学习参考了上千部科幻电影，借此丰富自己的电影知识，它在语言能力上优胜于以前的普通人工智能，懂得写出完整的句子进行脚本创作。除此之外，续集《它不是游戏》（It’s No Game）中的电影对白也是本杰明通过智能算法与人类合作完成的，本杰明也参与了部分舞蹈的编排。当前人工智能技术基于深度学习的语音识别、图像处理、文本分析等技术已被广泛应用于文化内容的创作过程，基于人工神经网络的深度学习技术使智能机器在一定程度上实现了独立艺术创作，但前提是需要大量的文本数据支撑。

（二）优化文化内容，提升用户体验

人工智能技术在内容优化和后期编辑中发挥着重要作用，是提升产品用户体验的重要因素。人工智能技术和数字游戏、音乐制作、创意设计等领域的融合使受众能更加沉浸式地参与文化消费和产品体验，有效丰富文化产品的表现形式。数字游戏是数字创意产业的另一个重要领域，人工智能技术在数字游戏中的应用主要集中在游戏AI 的开发和玩家行为分析方面。例如，AlphaGo是一款利用人工智能技术开发的围棋游戏AI，可以与顶尖的围棋棋手进行对弈并获得胜利，这一应用不仅展示了人工智能在游戏AI方面的强大能力，也为游戏开发者提供了新的思路和方向。此外，人工智能还可以应用于游戏场景的自动生成，为游戏的趣味性和挑战性带来更多可能性。例如，使用人工智能技术可以让游戏地图在不同玩家的游戏体验中产生变化，从而让游戏更具挑战性和互动性。另外，玩家行为分析也是人工智能在数字游戏中的另一个应用方向，通过分析玩家的行为和游戏数据，游戏开发者可以更好地了解玩家的喜好和行为习惯，从而优化游戏设计和提升游戏体验。

在游戏应用上，NVIDIA 公司与多伦多大学、麻省理工学院以及加拿大人工智能研究院合作打造了基于生成对抗网络的内容创作模型GAME GAN，它是一个可模拟电脑游戏引擎的神经网络模型，此模型中两个神经网络互相竞争学习全新的游戏内容。为庆祝经典游戏小精灵（Pac-Man）诞生40 周年，研究团队基于五万集玩家视频对GAME GAN 进行了系统训练，重新创造了功能更加完整的小精灵游戏。开发者使用该模型自动生成游戏内容的布局，利用视觉学习生成和优化游戏环境，重新打造的小精灵游戏可依靠GAME GAN 这个神经网络不断追踪模拟虚拟世界，游戏规则不再受限于程序代码的限制，也不受限于传统游戏引擎。与此同时，玩家也可根据自己的意愿来创造游戏情节，实时生成的故事情节极大提高了游戏的交互体验，游戏内容中的3D 可视化、增强现实和虚拟现实等技术让玩家拥有更加真实和沉浸式的体验。另一款广为普通玩家熟知的人工智能驱动游戏AI Dungeon 采用了开放源码文本生成功能，使用了名为GPT-2的机器学习数据库自动生成随机化内容和游戏场景，智能系统在后台扮演着游戏大师的角色，确保系统根据玩家的体验随机做出调整从而响应玩家。［16］

数字音乐是数字创意产业中的另一个重要领域，人工智能技术在数字音乐中的应用主要集中在音乐制作、合成和创作方面。声音设计与后期制作已广泛应用于电影、游戏、戏剧等不同领域，涉及题材选择、内容生成、后期编曲、声音合成等前期创作和后期编辑环节。例如，人工智能可以应用于音乐生成和自动化作曲，从而让音乐创作更加高效和多样化。同时，人工智能也可以应用于音乐声音的处理和修复，从而提高音乐的质量和听感。另外，人工智能还可以应用于个性化音乐推荐，通过分析用户的音乐听取历史和喜好，为用户提供更加个性化的音乐推荐服务。谷歌于2018 年开发了一款基于机器学习技术进行音乐制作的合成器NSynth Super，它是谷歌母公司Alphabet 旗下人工智能研究团队DeepMind 和Google Brain 共同研发的成果，主要研究如何利用机器学习技术帮助音乐家更好地创作音乐作品。NSynth合成器基于深度神经网络系统的机器学习算法可根据音符数据库分析音乐特性，创作者可基于NSynth 对不同的乐器进行自由组合，并搭配不同的使用控件来帮助创作者调整播放音符的数量以供音乐家、编程者、艺术家创作并优化音乐作品。［17］

除此之外，非营利性组织Open AI 于2020年4月发布了基于神经网络系统的音乐生成系统Jukebox，该系统通过音乐流派、艺术家和歌词进行输入学习，并从系统中生成不同流派风格的原始音频和符合创作者喜好的类似风格歌曲，创作新的音乐样本。［18］与此同时，索尼计算机科学实验室也紧随其后，于2020年3月推出了人类创造力和AI推荐系统结合的音乐制作服务Flow Machines，索尼计算机科学实验室的目标是将文本、音乐等原始语料的风格抽离出来，并将其转化为可塑的织体，也就是通过机器学习算法使Flow Machines 可以分析不同音乐风格的结构，并将这些音乐重新创作组合成新的音乐作品。研究人员首先使用卷积神经网络对原始音频进行编码和压缩，该系统学习了大约13 000 份不同风格的乐谱，生成的旋律、和弦、低音等音乐内容使音乐创作者可基于个人喜好进行个性化内容定制，用户可选择不同音乐风格的音频创作曲谱。总而言之，内容优化是提高数字内容体验的重要一环，人工智能技术的出现颠覆了传统业态形式，丰富了文化产品内容。

（三）数据驱动创意，引领产业升级

人工智能改变产业格局的一项重要技术是通过算法来搜集、整合和分析数据的推荐系统。当我们搜索音乐或电影作品后，平台会根据我们的行为习惯解读我们的特定偏好，并聚焦到特定主题、风格或流派，这极大提高了产品营销和内容传播的转化率。以发布新闻和分享意见的社交媒体为例，平台搜集帖子、评论、图像、转推等非结构化的信息，构建丰富的后台数据库，再通过分析内容的背景、情感、意图等数据进行热点追踪，并进一步分析用户的喜好。［19］Facebook一方面根据用户的搜索、订阅等行为习惯勾勒出用户的兴趣图谱，以此对推文进行分析；而另一方面可依据数据结果，不断改善界面设计，增强用户体验，并进行更加精准的广告投送和内容分发。在2016 年美国总统大选的过程中，推特用户发布的跟选举内容相关的推文超过了10亿条，推特平台数据分析的选举预测结果比传统媒介民意预测结果更加准确。由此可见，在技术层和应用层的架构下，社交媒体平台的数据分析可帮助企业分析用户偏好、搜索习惯和兴趣领域，在内容分发和产品营销上可精准定位目标受众群体。

Netflix也是通过大数据实现产业颠覆性创新的新兴媒体平台企业，打造出了《纸牌屋》《超感猎杀》《伞学院》《怪奇物语》等多部爆款网剧。Netflix 从最初一个不起眼的DVD 邮寄公司发展成当今全球最具影响力的流媒体服务平台，彻底变革了传统电视影音行业的运作方式。Netflix成功转型的重要突破便是基于个体用户的喜好搜集数据并进行智能化推荐，其员工为每部电影和作品贴上了不同的标签来区分类型、基调和风格，对内容的拆解和标注进行精准化描述，如“根据真实故事改编的英国皇室题材剧”“以历史人物为原型的传记类作品”“基于文学作品改编的战争片”等，Netflix平台上的所有作品都形成了诸如此类的细分电影风格和内容分类标签。除此之外，该平台基于用户数据对用户观看内容进行分析并对观众喜好进行预测。例如，《纸牌屋》的成功便是以受众数据分析为导向，平台的前期筹备、剧本选择、后期宣传等都是根据目标受众的喜好进行量身打造，不同的观众看到的定制化宣传广告都是不一样的。［20］Netflix 对整个传统影音行业的颠覆便是基于整合分析用户数据而形成的，呈现出了良好的产业生态和收益闭环。

数据分析的应用已经渗透进了数字创意产业的方方面面，掌握数据的平台在产业链上占据了先发制人的优势，人们的数字存在日益受到算法系统的影响。由于获取信息和分发内容效率的提高，人工智能也被广泛运用在新零售和直播电商等领域，用户在社交媒体的留存率更高，沉浸时间更长，智能算法的最大优势便体现在长尾效应上。近些年出现的虚拟偶像、聊天机器人、智能音箱等新型文化产品吸引了大量消费者，极大提高了数创产品的消费购买力。智能穿戴等科技产品的出现引领了沉浸体验式消费，实时反馈机制让内容生产者更加高效地分析用户心理和情感导向，从而进一步完善产品设计和受众体验。此外，人工智能也大大提高了文化产业的营利能力，智能媒体和产业融合打破了受众、平台和产品之间的壁垒。目前，算法不仅改变了平台对内容分发的传播方式，也决定了受众在推荐系统下看到怎样的内容，人工智能从根本上影响了内容传播过程和受众行为决策，助推了传统文化产业升级，完善了内容创新生态。

总而言之，人工智能技术的出现改变了内容分发的方式和渠道，促进了文化产品的精准化营销与流通。文化企业和媒体平台基于算法系统分析用户数据，形成了一套精确的智媒内容分发模式，文化内容的传播从大众化覆盖转向个性化定制，企业利用用户数据分析锁定信息热点，保证了内容生产的创新性和内容传播的及时性，增加了平台粉丝和目标受众黏性，助推了新型文化消费业态。随着数字化进程的发展和智媒时代的到来，人工智能技术为文化科技的跨界融合提供了必要条件，艺术与技术、文化与科技的边界也逐渐模糊。人工智能与数字创意产业的融合发展广泛应用在文化内容生产、后期内容优化以及提取分析数据等领域中，创作主体的改变实现了文化内容的多样化发展，技术层面的支持提升了内容制作的生产效率，促进了产业要素之间的优势互补与资源共享。由此可见，人工智能对传统产业业态将产生颠覆性影响，加快了数字创意产业在文化科技的融合、内容生产的创新和商业模式上的变革。

三、人工智能：提升数字创意产业科技创新能力

（一）内容生产创新

思罗斯比在《经济学与文化》（Economics and Culture）中提出，文化生产是以生产符号为基础的创意活动，内容生产是整个产业生态的关键，技术对内容创新的作用不容忽视。［21］人工智能已深深影响了文化内容生产的各个环节，内容创作的流程也比之前更进一步简化，生产渠道和传播载体也随着信息通道的迁移而发生改变。艺术内容的延伸和表现形式的创新冲击着人类的审美感知，人工智能与文化内容的融合体现了虚拟性、沉浸性、交互性等特征，如何实现人工智能与内容优化融合创新的裂变效应将是关键。文化内容的创作主体不再仅仅局限于人类，人工智能、云计算、大数据等技术使传统文化内容向智能化、创新化、科技化、个性化的方向发展。此外，人工智能在数创产业的应用具有很强的技术背景和时代特色，随着文化与技术的不断融合，文化内容与审美特征不断地发生改变，重构了内容创作者与终端消费者的关系，创作群体也可通过数字平台充当内容的发行者（如自媒体短视频平台），形成新的商业模式和服务形态。总而言之，国内目前的内容创作质量不高，走向国际化的精品力作不多，因此，内容生产和文化创新是未来数字创意产业发展的重要推动力，数创企业和内容生产者应借助技术与平台优势推动网络文学、音乐、影视、游戏、动漫等产业领域的快速发展，并对创意过程进行优化升级。面对数据分析、深度学习、图像识别等技术，内容生产者要坚信技术服务于平台，内容创新依然是数创产业发展的基础支撑。

（二）技术应用创新

在数字经济高速发展的时代背景下，人工智能已渗透到影视、动漫、音乐、传媒、教育等方方面面，数字创意产业已经迎来了“文化+科技”的跨界融合时代。陈炯在《人工智能，让艺术变得廉价？》中提出艺术与人工智能是相辅相成的关系。［22］本雅明提出技术的革命造成了“机械可复制时代的艺术”，从文化和科技的关系出发，人工智能是否沦为文化产业的工具？人工智能等技术创造的文化内容和价值我们又该如何去定义和衡量？在文化内容从传统媒体到互联网移动分发再到人工智能时代的智能化分发的演变过程中，技术创新是文化产业升级迭代的驱动因素。目前，人工智能技术与数字创意产业的融合主要处于初级探索阶段，在技术装备领域的发展水平与发达国家还存在一定的差距，顶层战略设计还不够完善，科技创新能力还不足，融合的深度与广度还不够。从应用层面来看，尽管人工智能领域已取得许多突破性发展，在数字创意产业的应用上我国仍然处于起步阶段，专业人工智能系统需求明确、任务单一、建模相对简单，在深层智能应用方面依然比较薄弱，只有与人类合作才能完成较为复杂的决策行为。在技术创新方面，我国高端数字内容制作和设计等技术软件依然依赖进口，不利于我国未来数创产业的自主发展，国外在核心智能技术以及平台系统设计上依然占据主导优势，我国各创新主体间应促进政产学研合作，建立多元化技术平台，实现创新资源的转换，为国家的科技创新能力提供关键性支持。

（三）业态融合创新

人工智能技术的迅猛发展使文化内容和新兴技术的融合不断涌现，“人工智能+数创产业”无疑会成为未来的发展风口。以深度学习、计算机视觉、自然语言处理等为代表的AI 技术不断应用在文化产业中。以推荐算法为例，全方位分析用户画像、精准投递文化产品和智能分发文化内容深刻改变了人们的生活方式和消费习惯。从PC 互联网到移动互联网，内容传播的便利度不断提高，信息生产的效率也实现指数型上升，各行业的边界不断模糊，裂变产生了许多新兴业态，产业结构的变革实现了跨越式发展。人工智能技术实现了数字创意产业科技创新过程的生产要素供给，其开源式、集成化、群智性的特征从整体上为数创企业在科技创新的过程中不断提供增强型智能服务，渗透到内容生产、文化传播、平台运营、产品营销、商业互动等多个环节，形成并丰富了数创产业创新生态的系统性与多样性。我国应继续推动人工智能技术与数创产业内容的融合，引领数创产业在技术层面上的研发投入和内容创作，发掘潜在市场并优化产业链，推动商业模式和业态融合的创新，构建跨界融合、数据驱动、知识共享的智能经济社会。与此同时，人工智能技术的出现也驱动了数字创意产业的爆发式增长，人工智能时代的数字创意产业实现了范式转变和业态重塑（如图2）。

图2 数字创意产业的文化科技融合业态

人工智能在数创产业中的文本分析、深度学习、图像识别等技术已广泛应用到文化生产、内容优化、数据分析等过程，为社会经济的发展提供了新的动力，助推了产业升级和经济增长。在提升科技创新能力的过程中，内容生产创新、技术应用创新以及业态融合创新同等重要，实现带动不同创新主体的协同发展。因此，人工智能与文化创意融合发展是打破产业结构壁垒的重要途径。一方面，以文化内容为主的数字创意产业为科技注入了内核；另一方面，人工智能技术丰富了文化内容的实现路径，增强了文化内容的传播性、交互性和虚拟性，旨在实现以人为本、良好交互、造福人类的远景。

四、结语

在数字经济高速发展的时代背景下，人工智能技术的出现改变了数字创意产业的内容生产、文化传播和消费方式，人工智能的发展为文化产业带来了变革式演化。文化是产业的基础，技术是产业爆发的重要驱动力，通过对文化内容和艺术资源的创新性转化，数字技术打破了原有的产业边界，实现了产业间的多维互动，催生了优秀的文化内容生产。未来文化内容与数字技术的深度融合必然是大势所趋，跨界业态融合更是众望所归。随着人工智能技术在数字创意产业中的应用不断深入，其积极影响显而易见，但同时也面临着不可忽视的消极影响。

虽然人工智能技术的应用带来了数字创意产业的巨大创新和发展，但同时也带来了一些挑战和问题。第一，人工智能技术在数字创意产业中的应用需要大量的数据和计算资源支持，这对于小型企业和创作者来说是一个技术限制因素。第二，推荐系统算法下内容分发呈现出局限性，基于用户历史行为和偏好等信息的推荐系统，容易导致信息的过度筛选和推荐，算法带来的偏见与伦理等问题也逐渐得到社会的关注。第三，由于人工智能作品的著作权归属问题尚未有明确的法律规定，因此，在处理相关争议时可能会存在法律适用上的难题。机器的自由化程度越高，就越需要道德标准。［23］从我国目前出台的政策法规看，更多聚焦于技术和文化层面，尚缺乏对人文伦理和道德义务的监督和约束。

综上所述，人工智能在数字创意产业上的应用需要内容创作者与技术实践者协同合作，合理规避科技进步所引发的伦理风险。在技术投入市场应用之前，设置技术应用禁区，明确生产者、传播者、使用者、业界企业、政府部门和研究机构的责任边界，逐步构建责任承担机制，实现人文价值、文化内容和科学技术的融合发展，共同促进数字创意产业的升级，推动多元主体参与人工智能的研发应用和伦理治理，这不仅关乎数字创意产业的繁荣发展，更关乎构建“文化强国”和“科技强国”的未来战略。