人工智能推动文化产业发展

姜扬 宋雅琪

摘  要：历史上每一次科技革命都会引发产业革命，文化的发展也会随之产生翻天覆地的变化。当下，人工智能已经渗透文化产业各个领域，使文化产业发展出现了新的重大机遇。文章分析梳理了人工智能推动文化产业发展的政策背景、研究基础、技术条件、市场加持，并按照国家统计局发布《文化及相关产业分类（2018）》当中文化产业的九大类别，一一介绍人工智能对其中每一分类的具体影响与案例。相信，人工智能与文化产业的融合将带动企业的创新发展，也将推动我国文化产业大繁荣大发展，把我国建设成社会主义文化强国。

关键词：人工智能;文化产业;融合                                           中图分类号：G124                     文献标识码：A

文章编号：1671-0134（2020）01-042-05                                    DOI：10.19483/j.cnki.11-4653/n.2020.01.009

本文著录格式：姜扬，宋雅琪.人工智能推动文化产业发展[J].中国传媒科技，2020，01（01）：42-46.

历史上每一次科技革命都会引发产业革命，文化的发展也会随之产生翻天覆地的变化。当下，以人工智能、“互联网+”、智能终端、大数据、物联网等为代表的现代科技正在向文化产业领域渗透，使文化产业发展出现了新的重大机遇。人工智能与文化产业的融合是人工智能技术向文化领域深度渗透和应用的过程，同时也是提升文化科技附加值，提高文化产品数字化、智能化水平的实践。现实中，以“AI+”为代表的高新技术已经进入到文化行业当中，为文化产业的提升和发展带来了新的动力。

1.人工智能推动文化产业发展的政策背景

自本世纪以来，中国开始从国家战略层面探索文化产业的发展和文化经济化，特别是党的十六大召开，第一次提出了“文化产业”这一概念，并对“文化产业”的地位作用和发展目标，文化产业与文化事业发展的关系作了全面论述。党的十七大报告提出“激发全民族文化创造活力，提高国家文化软实力”的发展战略，这标志着提升中国文化软实力已经成为国家战略目标。2017年7月国务院印发《新一代人工智能发展规划》，这是首部国家层面的人工智能发展规划。其中明确提出：到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元，成为世界主要人工智能创新中心。这标志着人工智能上升为国家战略。

科技与文化一个是硬实力，一个是软实力，国家非常重视两者的融合与发展，出台了诸多重要文件和指导意见。早在2012年6月，科技、文化、财政三部委联合印发《国家文化科技创新工程纲要》，提出要促进文化与科技的融合，加强科技的支撑与服务作用。2016年11月，《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》，强调要推动传统文化制造产业向智能化转型。并通过数字技术促进文化创意的发展，促进文化与科技的深度融合。2017年4月，《文化部关于推动数字文化产业创新发展的指导意见》，指出要发挥高新技术对文化产业相关领域的支撑作用，充分利用人工智能的技术创新成果，促进数字文化的融合与发展，提高文化产业的附加值。2017年4月，《文化部“十三五”时期文化产业发展规划》，明确了“文化+AI”的发展方向，提出要培育人工智能新技术的文化业态，打造文化产业新亮点。

2.人工智能推动文化产业发展的研究基础

相关研究成果主要集中于三个层面，分别为战略发展层面、融合应用实践及融合发展效应层面，可以概括为“入侵说”、“发展说”、“必然说”、“促进说”、“融合说”等不同的学术观点。如何立民（2016）提出“入侵說”。他在电脑文案软件Persado、谷歌Magenta项目等将人工智能技术应用于文艺作品生产的案例研究基础上，论证了人工智能之后开始了以其为核心的科技文化对现有人文文化的入侵与冲击，并认为这种入侵将会形成两者之外的第三种文化及文化产业。林楠（2017）提出“发展说”。他指出如今，在“融合式发展”理念带动下的文化产业，早已成为了必须拥抱“高精尖”技术的综合性现代产业门类。单羽（2017）与张涛（2018）提出“必然说”。单羽（2017）从产业系统跨界融合角度审视智能技术和文化产业一体化发展现象，认为新型技术的渗透性在文学、音乐、影视等文化产业领域中正得到不断显现;张涛（2018）也从人工智能与文化产业融合互动趋势出发，举例说明了人工智能在公共文化供给及其与其它技术结合应用等方面的应用场景，同时强调了文化产业人才要素将不可避免地会受到人工智能技术应用的影响。邓嘉纬（2018）提出“促进说”，他也以乐观心态审视了人工智能对文化产业发展的促进作用，认为人工智能技术的应用将从需求侧以及供给侧等不同的维度深入影响文化产业发展格局。黄美玲与向辉（2018）提出“融合说”，其认为人工智能与文化产业的融合会产生文化化与智能化两种双向演化效应，并探索了两者融合的内在逻辑，具体从技术层面、市场层面、业务层面及运作层面出发总结了两者融合的四种模式，进而提出防范两者融合风险的具体路径。

3.人工智能推动文化产业发展的技术条件

1956年达特茅斯会议（Dartmouth Conference）上首次将Artificial Intelligence定义为人工智能，也代表了这一门新兴学科的正式诞生。AI是个较为宽泛的概念，按照中国科学院院士谭铁牛的观点：人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。

3.1深度学习算法诞生，开源降低技术门槛

算法是人工智能的核心。算法其实是一个学习的过程，解决“学什么”、“怎么学”、“做什么”的问题。“学什么”需要找到能够表征需求的模型，明确输入、输出之间的映射关系;“怎么学”是缩小函数模型结果与真实结果之间误差的过程，通过不断的迭代，最终将误差锁定在可接受的范围内;“做什么”是最终要完成的三项任务，包括分类、回归以及聚类。其中最为著名的算法就是神经网络模型，该模型在1946 年提出，但是爆发点是在2006年，模型引入深度学习概念后，可以实现自我识别特征和自我训练。此后算法不断优化，并带动了新一代人工智能的快速发展。基于多层网络神经的深度算法，归纳和演绎能力近年来明显增强。以最著名的ImageNet 大规模图像识别竞赛最好成绩为例，2017 年冠军模型识别误差2.25%，而人类的识别误差为5.1%，在该领域人工智能解决方案已经超越人类，而且在其它领域的误差率也在逐年降低。效率的提升基于算法的不断优化，以打败李世石的Alpha GO为例，当时该系统使用了1920个CPU+280个GPU才能完成计算，其1 盘棋的能耗费用高达3000 美元，这是人工智能大规模应用所不能接受的。但是，谷歌通过引入TPU 以及自我学习算法模型之后，计算的时间大幅缩短，使用的硬件也降至只有4 个TPU，不但能耗显著下降，计算效率也得到明显改善。

算法的广泛开源大幅降低了人工智能领域的技术门槛。以加州大学伯克利分校主持开发的CAFFE（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）为例，作为一个兼具表达性、速度和思维模块的深度学习框架，支持多种类型的深度学习架构，包括CNN、RCNN、LSTM和全连接神经网络设计，以及基于GPU和CPU的加速计算内核库。类似的框架，还有Theano，Torch，TensorFlow，CNTK等等。不同开源开发框架的出现，开始为各类人工智能的初创企业所用，为其提供在不同场景处理实际复杂业务所面对的算法挑战、性能挑战和显存支持。而对技术的研发能力，工程的开发能力和算法（非开源技术或已成熟算法）的持续开发能力，则直接拉开了人工智能初创公司之间的差距，淘汰一批企业的同时，也催生出了具备强大开发能力和产品能力的独角兽企业。

3.2海量结构化数据，支撑算法实现和优化

数据量的大小直接影响深度学习和训练的准确性。研究显示，数据量越大，训练次数越多，算法模型的准确率则越高。在人工智能发展的其它时代，并没有基于互联网的海量结构化数据，因此也无法给人工智能提供基础的训练数据。据IDC、希捷的联合研究显示，未来较长时间内，全球的数据量都将以惊人的速度增长，2025 年全球的数据量将达到163ZB，是2016 年的10 倍之多，其中2015年-2025 年的平均增速将超过30%。如此海量的数据将为人工智能的准确性的提升创造条件。以全球网络视频用户流量统计来看，2019年全球用户网络视频用户流量达到98182 PB/月，到2021年全球用户网络视频单月总上传量的时长将超过500万年，每秒诞生的网络视频内容，将超过1百万分钟。只要对数据进行有序标注和整理，并对专项信息进行专项分列和运用，数据的深度学习算法和它所延展的产业和学科将会得到快速的发展。

3.3计算能力显著提升，计算成本不断下降

20世纪70年代的专家系统面临算力瓶颈，如今新型CPU技术取得不断突破，算力得到大幅提升，以往一个数月的计算结果，现在数秒即可完成。生成结果的模型架构也因为算法的突破得到了巨大的优化，GPU，FPGA（现场可编程门列阵），ASIC（TPU，NPU等人工智能专属架构芯片）等具有良好并行计算能力的芯片，可提供高达上百倍于CPU的性能。另一方面，超级计算机和云端存储计算等基础设施的建设也为计算能力的提升打下了坚实的基础。

CPU 由于是以控制电路见长，是“全能型”选手，可以完成综合性强、复杂程度高的任务，但是每次能够同时完成的任务量有限，因此在人工智能这种需要大规模并行且重复性的任务多的场景中，效果并不是那么好。GPU 表现明显好于CPU。GPU 以前主要是用作图形计算，完成重复计算效率高是主要特点，因为在计算图形点位变化的时候就是需要进行大量重复性的向量计算。对于人工智能这种并行计算、重复性运算多的场景中，GPU 的效率明显高于CPU。以英伟达的GPU TITAN X 为例，该产品在深度学习中所需训练时间只有CPU 的1/10 不到。除GPU 之外，TPU（张量处理芯片）的诞生使得人工智能的计算能力更进一步。TPU 是谷歌为了进一步提升人工智能芯片计算能力同时大幅降低功耗而专门设计的芯片单元。2016 年5 月这款芯片发布出来，但是在同年Alpha Go 对战李世石时已经用到该芯片。TPU针对TensorFlow 等机器学习平台而设计，同等条件下可以处理更多、更复杂的机器学习模型，因此被叫做人工智能专用芯片。TPU 平均处理速度和能耗较当前的 GPU 或 CPU都能高出十几倍。

与此同时，计算成本在大幅下降，人工智能的性价比在提升。在摩尔定律推动下，芯片价格继续下降。著名人工智能科学家库兹维尔研究显示，一直以来，人们1000 美元可购买计算能力呈现指数级上升态势。库兹维尔用CPS（每秒计算次数）来衡量计算能力。研究显示，2015年1000美元已可够买超过老鼠大腦的算力，该算力水平相当于人脑（1016CPS）的千分之一。上述成本下降的速度是非同寻常的，因为在1985 年同样的钱只能买到人脑算力的万亿分之一，1995年就变成百万分之一。根据库兹维尔的模型，业界预计到2025 年，1000 美元就可以买到相当于人脑的计算能力，算力的短板不复存在。

4.人工智能推动文化产业发展的市场加持

毋庸置疑，人工智能对经济的影响已经越来越大，当国家大力支持人工智能与文化产业融合的背景下，以AI+文化为主题的项目也逐渐成为市场投资的新方向。但是随着资本寒冬的到来，文化产业投资市场也出现了两极分化的现象。

一方面是传统文化产业投资市场萎缩，投资频率大幅减少，相当一部分关注传统文化产业投资的机构破产清算。从2018年国家统计局公布的数据来看“文化投资运营”为负增长。2018年2月5日，中国证券报发表文章指出影视文化从2013到2015年间进入了一个蓬勃发展的时期。而如今狂热消退，资方回归理性，行业进入了整合期。2018年10月24日，第七届中国文化金融创新峰会上，华映资本创始管理合伙人季薇表示：“2018年，文化很冷，无论是宏观经济、监管政策、税收问题，文化产业面对一系列挑战。”另一方面是市场风险投资机构积极布局带有科技属性的文化产业投资。目前，以AI+文化为主题的投资项目深度渗透到了文化产业的方方面面。2015年来，国内顶级风险投资机构（红杉、鼎辉、同创伟业、顺为、联想、百度、真格、经纬、IDG）完成文化产业投资数百起，1000万美元以上106起，投资领域覆盖内容产业、文化娱乐、社交、文化教育培训、游戏动漫、直播等方向。以红杉资本中国为例，2017年共参与或发起了11起文化产业的股权投资，涉及金额约865.4亿元。其中值得关注的是：超过80%的被投资标的，均布局有人工智能相关技术。由此可见，AI+文化产业不仅是宏观政策所倡导的方向，也是资本市场的新宠儿。

5.人工智能推动文化产业发展的案例分析

2018年，国家统计局发布《文化及相关产业分类（2018）》，其中指出文化及相关产业是以文化为核心内容，直接满足人们创造、制造、传播、展示等文化产品生产活动的精神需要。具体包括新闻信息服务、内容创作生产、创意设计服务、文化传播渠道、文化投资运营和文化娱乐休闲服务等活动共九大类别。

5.1新闻信息服务

以新闻写作为例。国内外主流媒体已经在机器人写作的具体应用领域取得了一定的成绩。在金融和体育等内容结构相对稳定的方向已经有广泛应用，而如今随着技术的不断更迭，人工智能写新闻稿已经向科技等其它领域拓展。2016年6月，昆明报业发布了写稿机器人小明，只需要一秒钟就能完成一份100字的内容。此后，不断有媒体尝试人工智能创作新闻稿。2017年的一个夜晚，我国著名旅游景点九寨沟发生地震，人工智能只用了25秒就已经完成了写作，并通过中国地震局官方途径向外界发布。如今，写作机器人已经是许多媒体和资讯网站的布局方向。人工智能写作的优势在于可以快速地跨平台写作和发表，速度比人快得多，而且数字错误发生的可能性低。当然也有一些需要逐步改进的地方，例如模式单一、模板痕迹重、内容缺乏深度、归纳能力不强、缺乏创新观点等等。未来来看，人工智能已经从纯文本创作的同时开始智能匹配新闻稿图片，而且应用领域也会越来越广。

5.2内容创作生产

以诗词创作为例。百度应用发布了一个诗歌创作的应用程序，系统可以通过用户提供的任意一张图片生成诗词。通过更多的训练和学习，该系统发展到可以通过仅仅输入标题就能创作诗词。微软也发布人工智能机器人小冰，仅仅用了几天时间就学习了上万首诗歌作品，并在不同网络平台发表了多首诗歌作品，读者并未发现其背后是人工智能的创作。上海一家科技公司开发的人工智能系统可以根据指定的词创作藏头诗。人工智能进行内容创作的优势是省时高效，通过深层的神经网络学习和训练，这与人的学习和创作是十分相像的。但是，学习同样的内容，人工智能的效率却是人的上百倍。当然，也有人认为人工智能创作内容缺乏原创性，就像人工智能可以通过学习所有李白的诗词创作具有李白风格的诗句，但是却永远无法超越诗仙的高度，本质上也是因为人工智能是理性和“单纯”的，而人的内心世界是感性和“复杂”的。

5.3创意设计服务

以广告设计为例。2015年的双十一期间，阿里通过人工智能和大数据开展个性化推荐，此后更是在个性化推荐的基础上发展出了个性化的人工智能设计系统“鲁班”。在大量的数据训练和机器学习的基础上，该系统的设计效果已经达到专业设计师的水准，并在阿里平台上广泛使用。2016年的双十一期间，该系统设计了近2亿张个性化宣传图片，2017年的双十一则得到更加广泛地使用，设计量翻了一翻。人工智能设计海报的优势不言而喻，以阿里的鲁班系统为例，2017年双十一的4亿张宣传图片的工作量相当于每天制作4000万张，每秒完成8000张，这样的效率和速度是人工完全无法比拟的。而且人工智能每天都在学习，自我完善与迭代。未来，通过更多作品训练和自我学习，鲁班系统将有自己更多种风格的设计方式，每天可以完成千万级的设计量，而且没有任何重复。用户只需要提出自己的需求，人工智能可以自动匹配海量素材和多种设计风格，所有文字编辑和图片设计全部自动完成，用户还可以进行实时调整形成最终满意的效果。当然，人工智能进行创意设计，还是有机械化、模式化痕迹，如果按照套路设计人工智能有极大的优势，不过真正有创意和思想的设计还有一定的距离。

5.1文化传播渠道

以互联网文化娱乐平台为例。“橘子娱乐”是一个娱乐八卦资讯平台，然而它却区别与传统咨询网站，基于积累的大量娱乐咨询和明星数据，通过人工智能技术主要做了三件事：第一，做娱情监测，做好数据沉淀和数据挖掘，加入机器人自动写作，成为很好的数据入口;第二，做明星指数，采集网络信息，采集明星平台账号，做各个明星粉丝的人物画像，最终形成明星指数系统;第三，做星粉配对，找到非常精准的消费者画像，和明星画像匹配，做标签化处理。深度学习到一定程度后，系统将更加智能化，为品牌主在选择明星代言人方面提供更加精准的数据服务，这样品牌主的营销效率将会提高。橘子娱乐开发的星眼系统首页每天时实更新，综合很多种数据的维度，知道现在网络上谁的互動量大，谁有粉丝号召力。理论上，橘子娱乐可以说是一个制造业公司，专门制造娱乐数据的公司;其次，橘子娱乐是一个大数据贸易公司，售卖精准的明星PR数据和对应的粉丝数据，具备娱乐营销方面的全流程服务能力。橘子娱乐已经不再是传统的互联网文化娱乐平台，而是深度运用人工智能技术的科技文化公司。

5.5文化投资运营

如今，越来越多的企业将人工智能技术运用到企业管理当中，帮助企业提高信息化和智能化水平，增强企业竞争力。与互联网和制造业企业相比，文化类企业管理实践当中人工智能的使用相对有限。主要原因还是多数文化企业规模小，从业人员习惯发散自由的工作方式，企业的数据积累意识弱等等。当然，面对不断积累的海量数据，越来越多的文化企业也把目光投向了人工智能，借助其强大的运算和分析能力，可以有效提升企业管理效率，还能发掘数据中间的联系，不断提升企业效益。比如在博物馆行业，美国博物馆协会就曾表示，通过传统的人工方式勉强可以管理克林顿总统博物馆的邮件，而奥巴马总统博物馆邮件的数量已经超过十亿，未来川普总统的邮件数量只会更多，面对不断增加的工作量和人工成本，人工智能是应对这一问题的唯一方式。此外在企业客户管理方面，人工智能可以通过深度神经网络技术来确定用户画像，获取用户的消费习惯和偏好，感知态度变化，从而提高用户管理的水平。日本一家广告公司就曾发布了一个人工智能创意设计机器人，还进行了一场与人类PK的比赛，虽然最终人工智能以微弱劣势败北，但是就像当年IBM深蓝和卡斯帕罗夫的国际象棋大战一样，相信在不远的将来人工智能一定会打败人类设计师。

5.6文化娱乐休闲服务

以景区游览服务为例。“人工智能文化讲解员”已经成为文化景区另一消费时尚。微软推出的人工智能机器人“敦煌小冰”，通过公开资料、微软数据库以及敦煌内部数千份与敦煌艺术有关内容的学习和训练，小冰在短时间内学习和总结了大量的相关知识，已经成为敦煌的专家，而且可以一天二十四小时全年365天在线。小冰不仅勤奋，而且还可以根据用户画像，个性化的推荐信息，从而给用户带来独特的体验。“贤二僧”也是一款人工智能机器人，它可以在网上与人交谈，并以聪明可爱的形式表达一些佛教哲学。这款机器人是由号称学历最高的北京龙泉寺推出，因为在龙泉寺中有大量的北大、清华、中科院研究生。这款机器人引发了不小的社会关注，不仅推动了佛教文化的传播，而且带动了周边的商业发展。“贤二僧”把晦涩难懂的佛教文化讲得更加平实，更加容易理解，这也说明了人工智能不再是冰冷的技术，也能有温度和人情味。

5.7文化相关领域

以文化艺术辅导为例。书法是中国特有的文化遗产，在全世界众多语言当中，只有中国的书法可以被称为是一种独特的艺术形式，而且源远流长。随着互联网和电脑的普及，国人越来越少的用笔去写字，更多的是通过计算机键盘来实现，长此以往不仅会造成青少年提笔忘字，更重要的是中华传统文化的丢失。但是现代人生活节奏快，面对毛笔书法需要笔墨纸砚，不仅效率低而且还会造成自然资源的浪费和环境的污染。中国科学院的科研团队通过大数据和人工智能技术解决了这一难题，研制了目前国内唯一使用真实毛笔在电子屏幕上进行书法学习和书法创作的设备——数字汉字笔墨书法台。该设备在文房四宝仿真化体验、毛笔实时轨迹生成与渲染、书法文化大数据处理分析、O2O体验模式等环节进行自主创新，突破了一批关键技术，提高了毛笔书写的真实性、准确性、实时性和艺术性”。未来，研究人员还将进一步把数字笔墨书法体验台产品优化升级，使之更加智能化、智慧化。并搜集散失在海内外的书法精品，进行数字化采集和数字出版。集成与应用物联网技术，将线上和线下更加有机的结合，为书法家创作和数据交易提供更加人性化、智慧化的平台和服务。

5.8文化装备生产

以印刷设备制造为例。传统的圆网或者平网印刷需要制版，开版费用高，不适合小规模数量使用，而如今用户的个性化需求越来越多，大量的小规模印刷使得成本无法得到控制。另外，传统印刷由于喷墨原理限制会对环境产生污染，不符合未来社会绿色发展的理念。而如今通过人工智能控制技术，中国科学院科研团队开发出了绿色印刷技术。新型绿色数字印刷机无需制版，印刷速度和效果可以与传统技术媲美，但是印刷不再需要大量水洗，避免了对环境的污染。同时，去掉了制版环节，能够小批量个性化印刷，可以有效降低成本。在书刊行业 ，我国目前书刊存在着70%以上的浪费量，人工智能控制技术下实现的绿色印刷技术今后将实现书刊的随机无版印刷、零库存。目前已经同步推广到纺织印花行业，瓷砖印花行业，减少了大量的水污染。而且该技术也在不断迭代升级，未来可以实现非平面印刷，比如在椎体、球体表面直接打印，市场上将有更广阔的使用空间。

5.9文化消费终端生产

以玩具制造为例。儿童在游戏中学习和成长，游戏过程中经常少不了玩具，而机器人又是众多玩具当中孩子们十分喜爱的一种。中国科学院的科研团队将人工智能与传统机器人玩具结合产生了全新的教育机器人玩具。这款产品，面向3-15岁儿童进行智能交互及陪伴教育。同时，面向初高中阶段学生进行系统化的STEAM机器人教育培训，培养学生的科技艺术素养，提早接触编程并学习人工智能领域的基础概念知识。儿童教育机器人将多模态交互技术（语音、触控、视觉、生理信号等）融入智能儿童交互教育当中，并基于机器人所服务面向的儿童年龄特点，设计对应敏感期的游戏任务、科普内容等软件内容，服务于塑造性格、培养习惯、提升智能、结交朋友为核心的儿童多元智能评测训练目标。同时，通过对多模态交互模块的数据分析，并结合心理学分析理论，探究儿童人机交互模式，更加科学地改善儿童人机交互设计。未来，随着教育机器人的产品不断成熟，机器人STEAM教育培训的课程体系不断完善，孩子和家长的认知接受度不断提升，这种人工智能“玩具”将有非常值得期待的市场前景。

结语

如今人工智能已经渗透到文化產业各个领域，人工智能在提高企业生产效率的同时，能够有效降低产品成本，改善企业经营状况;能够引发企业经营理念的转变，加速企业的转型升级;能够刺激用户需求，带来更多的文化消费需求;也将带来劳动需求变化，引发市场观念革新。总之，人工智能与文化产业的融合将带动企业的创新发展，也将推动我国文化产业大繁荣大发展，把我国建设成社会主义文化强国。

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[7] 谭铁牛.人工智能的历史、现状和未来[J].智慧中国，2019（Z1）：87-91.

作者简介：姜扬，男，汉族，工程师，研究方向：文化科技;宋雅琪，女，研究方向：融媒体新闻传播、文化产业。