【摘要】在生成式AI驱动非遗创新发展的过程中，河南已开展一系列卓有成效的实践探索，但仍面临数据壁垒、融合局限、造血困境及协作鸿沟等诸多挑战。基于此，从标准引领、融合驱动、模式创新及机制保障等方面提出建议，以期推动河南非遗实现从“形似”到“神似”的深度活化与可持续发展。

河南作为非遗资源大省，拥有传统技艺、民俗文化与表演艺术等多门类的丰厚遗产。然而，在现代化进程加速推进的背景下，传统的非遗保护与传承模式正面临适应新时代发展需求的现实挑战。生成式AI凭借其强大的内容生成与数据处理能力，为非遗的数字化保存、创新传播与活化利用提供了新的技术路径。

一、生成式AI驱动河南非遗创新发展的实践探索

(一)数字化保存与创意设计的智能化实践

数字化保存方面，生成式AI整合非遗多模态数据，推动保护模式向数据化转型。如唐三彩借助三维扫描将隐性工艺转化为结构化数据，构建可动态扩展的数据库。

创意设计方面，生成式AI深度学习历史纹样，融合当代审美自主生成设计方案。如唐三彩智能化设计较传统手工效率提升80%以上，有效推动非遗创新转化与文创开发。

(二)创新传播与活态传承的融合实践

创新传播方面，生成式AI提升文化传播效能。如“中华印象”团队构建中华文化设计模型，融合《千里江山图》一键生成节气海报，设计成本降低70%，周期从7天缩至4小时，加速了文化产品“出海”。

传承实践方面，生成式AI助力非遗现代化教学。如河南理工大学融合传统武术与AI技术，运用高精度传感器实时捕捉太极拳动作，与标准模型即时比对纠错，显著提升学习效率。

(三)文旅场景与沉浸式体验的业态重塑

场景复原方面，AI突破时空限制实现历史场景动态再现。如开封清明上河园通过AI解析《金明池争标图》，智能还原龙舟竞渡等场景，将传统绘画转化为可参与的立体空间。

交互体验层面，AI数字人创造全新游览模式。如《爱雅宋》中数字人向导通过多模态交互提供智能讲解，实现“人机共游”，让游客在互动中建立对传统文化的深度感知与情感连接。

二、生成式AI驱动河南非遗创新发展面临的困境

(一)数据壁垒：标准缺失制约资源整合效能

一方面，数据采集标准缺失制约模型对非遗文化泛化理解。河南非遗门类多样，因缺乏统一规范，数据格式参差、精度不一。以朱仙镇木版年画为例，细节采集不足使生成模型仅能复现轮廓，难以捕捉文化意指，活化停留于表象。

另一方面，建档规范缺失加剧“数据孤岛”。非遗资源尚未完成系统性建档，且多聚焦表层记录，对文化语境、仪式规范等深层元信息挖掘缺失，使活化停留于视觉复现，难以触及文化内核，制约模型语义理解与价值表达深度。

(二)融合局限：语义解析浅表制约文化深度表达

一方面，非遗文化内涵识别停留于表层。生成式AI虽能复现视觉特征，却难以捕捉深层历史语境。如许昌“春秋楼”因缺乏精准数据约束，AI生成图像与文物特征产生偏差，在迭代中消弭文化独特性。

另一方面，技术应用与非遗深层价值尚未有效对接。以豫剧数字人为例，虽能高保真复现视听，却因缺乏对“程式化”意涵的语义建模，难以传递“以形写神”意境之美，表层结合致使形式与意蕴脱节，既削弱非遗本真性，也限制创新表达的文化高度。

(三)造血困境：商业模式不清削弱持续发展动能

一方面，项目运营存在成本与收益的平衡难题。生成式AI在数据采集、模型训练等环节投入较高，且回报周期较长。以“香玉数智”豫剧数字人为例，团队历时3年采集500小时资料，前期研发投入较大，目前正处于从科研驱动向市场化应用转型的探索期。

另一方面，商业模式的成熟度尚需提升。如郑州“怪小怪”AI剪纸时装项目，虽运用生成式AI将非遗剪纸转化为虚拟时装作品，在抖音等平台获超300万浏览量，实现了良好的传播效果，但当前仍以内容创作为主，需破解从“流量”到“造血”的长效机制。

(四)协作鸿沟：复合人才匮乏与跨界机制不畅的双重制约

一方面，复合型人才的匮乏阻滞技术与文化的深层对话。技术团队难以领会豫剧背后的情感逻辑与程式化意蕴，AI模型缺乏对工艺流程与文化语境的深度理解而生成效果受限。老艺人核心技艺难以跨越数字门槛，致使部分项目停留于“技术展示”层面。

另一方面，跨界协作机制的缺失加剧供需两端的认知错位。目前多数项目采用技术团队与文化团队分离模式，技术团队难以精准把握非遗程式化内涵，传承人对生成式AI的底层逻辑认识不清，导致隐性知识难以转化为有效的技术需求，技术供给与文化需求难以精准对接制约数字化创新效果。

三、加快推进生成式AI驱动河南非遗创新发展的建议

(一)标准引领：夯实数据底座，破解“数据异构”难题

一方面，加快构建全省统一的非遗数据标准体系。贯彻落实《黄河流域非物质文化遗产保护数字化建设规范》，立足豫剧、木版年画等优势项目特点，分门类制定采集细则，细化动作捕捉帧率、色彩还原精度等关键技术参数，建立数据质量评估机制，破解“数据异构”困境，确保非遗数据的规范采集与高效利用。

另一方面，推进存量资源标准化整合与数字化提质。整合河南博物院、省非遗中心及郑州大学等高校院所的分散数字化资源，依托省级非遗平台建立汇聚机制，强化豫剧师承、钧窑技艺等元数据关联，推动从“有形记录”向“有魂传承”升级，为AI训练提供富含中原文化内核的高质量数据支撑。

(二)融合驱动：深化语义解析，突破“形似神失”困境

一方面，以语义标注打通文化进入技术的转化通道。组织专家与传承人对非遗核心符号、程式规范进行结构化解构，建立可供AI识别学习的“中原非遗文化语义库”，将隐性文化基因转化为算法可理解的数字语言，让技术能够“读懂”非遗深层内涵，为融合应用奠定认知基础。

另一方面，推动推动技术与文化在研发中深度融合。在数字非遗项目开发中，由文化专家先行界定需传达的核心意涵与艺术精髓，技术团队据此设计算法模型，确保技术创新服务于中原文化表达。将隐性知识转化为技术开发的可循路径，推动非遗数字化从“形似”向“神似”跨越。

(三)模式创新：畅通转化渠道，增强“自我造血”机能

一方面，探索科研项目市场化转化路径。针对科研驱动型、高投入类项目，借鉴南阳航天艾“高校科研+企业转化”产学研模式，推动动作捕捉数据库、AI数字人模型等技术成果向戏曲院校、文化机构授权服务。同步开发面向大众的豫剧体验类轻量化产品，加快实现从科研经费“输血”向市场“造血”的机制转型。

另一方面，打通从内容流量到版权变现的转化通道。深化非遗短视频与省内重点景区、文化地标的融合传播，拓展与头部游戏、数字文创平台的跨界合作。设立“版权造血”示范点，引导创作者与市场主体通过品牌入股、收益分成等方式构建深度利益联结机制，加快实现从“流量汇聚”向“版权造血”的闭环运营。

(四)机制保障：强化双轮驱动，筑牢“非遗智创”根基

一方面，构建“文化+科技”复合人才培养体系。依托郑州大学、河南大学等高校开设非遗数字化、文化遗产与人工智能等交叉学科，推动文理院系联合培养复合人才。依托河南非遗研培计划，增设生成式AI专题培训，提升传承人数字素养，助力隐性知识转化为设计语言，破解供需错位。

另一方面，建立跨领域协作与沟通机制。推行非遗数字化项目“双组长制”，由技术负责人与传承人共同主导全流程，确保文化内涵挖掘与技术路线推进同频共振。依托“只有河南”等文化地标建立常态化工作坊，推动技术人员深度理解非遗内涵、传承人熟悉技术逻辑，在双向赋能中打通跨界协作壁垒。

【作者：张新勤，黄淮学院副教授。本文系2026年度河南省科协决策咨询研究课题(SKXJCZX-2026-136B)“生成式人工智能驱动河南非遗创新发展研究”、2025年河南省哲学社会科学规划项目(2025XWH054)“AI赋能河南非遗传承发展路径与机制研究”、2023年河南省高校中华优秀文化传承发展专项课题(2023-WHZX-14)“河南非物质文化遗产数字化保护与传承研究”、2025年河南省政府决策研究招标课题(2025JC035)“促进河南夜经济持续健康发展研究”阶段性成果。】