楊 晗 孟 雪

1.中國(guó)傳媒大學(xué)動(dòng)畫(huà)與藝術(shù)學(xué)院，北京 100024 2.北京化工大學(xué)藝術(shù)與設(shè)計(jì)系，北京 100029

1 引言

馬歇爾·麥克盧漢（Marshall McLuhan）認(rèn)為，媒介的發(fā)展規(guī)律首先追求“提升”（Enhancement）。媒介的“提升”提供了更強(qiáng)烈的感官體驗(yàn)，使我們的身體得到延伸。動(dòng)畫(huà)媒介的發(fā)展遵循了“提升”規(guī)律，動(dòng)畫(huà)從單一視覺(jué)藝術(shù)發(fā)展為集視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、敘事和互動(dòng)為一體的多感官綜合體驗(yàn)藝術(shù)，其本身的定義隨著應(yīng)用場(chǎng)景不斷拓寬。從早期的動(dòng)畫(huà)制作器械發(fā)展，到數(shù)字時(shí)代算力革命中的動(dòng)畫(huà)技術(shù)升級(jí)，再到人工智能時(shí)代的全新生產(chǎn)力工具，動(dòng)畫(huà)對(duì)“提升”的訴求不斷依托技術(shù)的發(fā)展而實(shí)現(xiàn)。

2 技術(shù)革新下的動(dòng)畫(huà)迭代發(fā)展

2.1 動(dòng)畫(huà)技術(shù)數(shù)字化生產(chǎn)力迭代

動(dòng)畫(huà)技術(shù)的第一次重要迭代是動(dòng)畫(huà)技術(shù)的數(shù)字化。以動(dòng)畫(huà)制作的視覺(jué)基礎(chǔ)單位為例，一幀動(dòng)畫(huà)畫(huà)面從手工生產(chǎn)的紙質(zhì)動(dòng)畫(huà)到多圖層的“賽璐璐”（Celluloid）動(dòng)畫(huà)，再到數(shù)字化的“無(wú)紙動(dòng)畫(huà)”，動(dòng)畫(huà)的畫(huà)面清晰度、生產(chǎn)流程效率與最終效果呈現(xiàn)有革命性的發(fā)展。而三維動(dòng)畫(huà)生產(chǎn)流程則顛覆了二維動(dòng)畫(huà)的傳統(tǒng)思維，計(jì)算機(jī)允許三維動(dòng)畫(huà)以“造物主”的方法生成角色、環(huán)境、光影，實(shí)現(xiàn)動(dòng)力學(xué)的模擬，從而將動(dòng)畫(huà)從對(duì)對(duì)象“視覺(jué)的拓寫”革新為“存在的模擬”。

三維動(dòng)畫(huà)提供了更為擬真的畫(huà)面體驗(yàn)與更加經(jīng)濟(jì)理性的產(chǎn)業(yè)規(guī)模，因此成為了動(dòng)畫(huà)媒介的主要發(fā)展方向。XR 動(dòng)畫(huà)、游戲動(dòng)畫(huà)、交互動(dòng)畫(huà)、元宇宙動(dòng)畫(huà)等新概念動(dòng)畫(huà)技術(shù)都是基于“數(shù)字化”革命的三維動(dòng)畫(huà)發(fā)展而來(lái)。

三維動(dòng)畫(huà)最重要的生產(chǎn)要素是算力，算力是計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)的主要生產(chǎn)效能計(jì)量單位。算力的提升代表著計(jì)算機(jī)圖形處理效率的提升，決定了計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)生產(chǎn)的業(yè)態(tài)。在算力發(fā)展過(guò)程中，計(jì)算機(jī)圖形渲染從單核CPU（中央處理器）轉(zhuǎn)向多核CPU 甚至是眾核GPU（圖形處理器），算力提升是動(dòng)畫(huà)技術(shù)升級(jí)最重要的變量之一，為原本無(wú)法企及的復(fù)雜視覺(jué)效果提供了可能。

GPU 渲染的計(jì)算機(jī)生成圖像（CGI）允許創(chuàng)作者以更高的效率制作精美的三維動(dòng)畫(huà)，包括角色動(dòng)畫(huà)、場(chǎng)景渲染和特效。更高的算力允許CGI 擁有更高的模型精度，允許模型具備更復(fù)雜的綁定骨骼。在渲染方面，高算力可以支持更高級(jí)別的光線追蹤。近年來(lái)，硬件性能的提升和光線追蹤算法的升級(jí)使光線追蹤在3D 動(dòng)畫(huà)中變得更為實(shí)用，提供了更高渲染質(zhì)量。除此之外，算力的提升創(chuàng)造了實(shí)時(shí)渲染的可能性。在實(shí)時(shí)渲染普及之前，數(shù)字創(chuàng)作流程需要經(jīng)過(guò)漫長(zhǎng)的渲染流程才能查看效果，而實(shí)時(shí)渲染技術(shù)則允許制作者能夠在制作過(guò)程中立即查看最終效果，縮短了作品的制作周期，提高了動(dòng)畫(huà)制作的交互性能。此外，算力提升為虛擬攝制算法提供了迭代能力，虛擬攝制技術(shù)允許制作者模擬真實(shí)攝影效果，包括更高品質(zhì)的鏡頭炫光、景深控制和色彩校正。這可以為動(dòng)畫(huà)帶來(lái)更加優(yōu)質(zhì)的視覺(jué)效果。

基于算力技術(shù)加持的動(dòng)畫(huà)作品在媒介“提升”訴求的發(fā)展下，已經(jīng)在經(jīng)濟(jì)語(yǔ)境中與傳統(tǒng)手繪動(dòng)畫(huà)形成代差。因此，動(dòng)畫(huà)市場(chǎng)中的動(dòng)畫(huà)制作公司普遍把打造高效的CGI生產(chǎn)流程作為核心競(jìng)爭(zhēng)力。

2.2 動(dòng)畫(huà)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的“自動(dòng)化”

算力的提升為動(dòng)畫(huà)媒介的視覺(jué)表現(xiàn)提供了技術(shù)可能，算力的運(yùn)用效率成為動(dòng)畫(huà)企業(yè)技術(shù)博弈的重點(diǎn)。動(dòng)畫(huà)的生產(chǎn)成本主要基于兩個(gè)因素：硬件規(guī)模與人才規(guī)模。其中，基于硬件規(guī)模的效率提升著眼于硬件使用的“自動(dòng)化”設(shè)計(jì)。

首先，基于復(fù)雜的計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)流程造成了版本、格式、傳輸成本問(wèn)題，因此一個(gè)整合的生產(chǎn)引擎是理想方案。隨著實(shí)時(shí)渲染引擎的高速發(fā)展，計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)的需求得到實(shí)現(xiàn)。以虛幻引擎（UE）為代表，運(yùn)用實(shí)時(shí)渲染引擎搭建的數(shù)字動(dòng)畫(huà)創(chuàng)作平臺(tái)很快整合成了新流程。虛幻引擎可以支持計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)資產(chǎn)的快速搭建，引擎關(guān)聯(lián)的資產(chǎn)“市場(chǎng)”具備海量數(shù)字資產(chǎn)素材，可以方便動(dòng)畫(huà)創(chuàng)作者簡(jiǎn)化創(chuàng)作流程；引擎動(dòng)畫(huà)具備動(dòng)力模擬和物理引擎，在動(dòng)畫(huà)制作中可以模擬物體的運(yùn)動(dòng)、碰撞和變形，使動(dòng)畫(huà)更加逼真；在燈光和渲染方面，引擎動(dòng)畫(huà)系統(tǒng)通常具有高度可配置的燈光和渲染選項(xiàng)，可以創(chuàng)建各種視覺(jué)效果，如逼真的光照、風(fēng)格化的渲染。

除了數(shù)字資產(chǎn)的布置，在角色動(dòng)畫(huà)方面，引擎動(dòng)畫(huà)可以使用動(dòng)作捕捉（Motion Capture）技術(shù)讓動(dòng)畫(huà)中的角色塑造升級(jí)。動(dòng)作捕捉技術(shù)極大地解放了虛擬角色動(dòng)畫(huà)制作勞動(dòng)力。自動(dòng)化骨骼綁定插件可以更快實(shí)現(xiàn)模型綁定，并且動(dòng)作捕捉可以更準(zhǔn)確地捕捉角色的動(dòng)作和面部表情。引擎動(dòng)畫(huà)以其便捷性和經(jīng)濟(jì)性，極大降低了計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)的制作成本，成為未來(lái)動(dòng)畫(huà)制作的主要范式之一。

其次，互聯(lián)網(wǎng)云技術(shù)的發(fā)展助力了動(dòng)畫(huà)公司輕量化、模塊化、精英化發(fā)展。

云渲染和分布式計(jì)算技術(shù)高度依賴互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施支持，它們?yōu)樾枰罅坑?jì)算資源的復(fù)雜3D 場(chǎng)景提供保障，為運(yùn)算極其復(fù)雜的龐大項(xiàng)目提供了可能性，使動(dòng)畫(huà)產(chǎn)能邊界得到極大提升。

云存儲(chǔ)和分布式制作業(yè)態(tài)可實(shí)現(xiàn)創(chuàng)作者異地合作，允許全球藝術(shù)家協(xié)作和共享，包括同時(shí)訪問(wèn)數(shù)據(jù)而不受地理限制。對(duì)于安全和備份機(jī)制，制作團(tuán)隊(duì)可將重要數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云中，避免數(shù)據(jù)的丟失或損壞。云存儲(chǔ)減少了本地存儲(chǔ)的投入，降低了成本，允許隨時(shí)升級(jí)和同步不同版本的文件，有助于版本控制。分布式協(xié)作允許動(dòng)畫(huà)企業(yè)以更小更模塊化的形態(tài)存在，動(dòng)畫(huà)公司的生存成本降低，生產(chǎn)效率提升。

實(shí)時(shí)渲染引擎與云技術(shù)的出現(xiàn)，使傳統(tǒng)動(dòng)畫(huà)的硬件規(guī)模得以解放，動(dòng)畫(huà)公司不再需要復(fù)雜的生產(chǎn)流程、大量硬件和虛擬資產(chǎn)。這樣的“自動(dòng)化”發(fā)展方向，將會(huì)持續(xù)提升動(dòng)畫(huà)生產(chǎn)效能，讓動(dòng)畫(huà)不再是昂貴、費(fèi)時(shí)的藝術(shù)產(chǎn)品。具備經(jīng)濟(jì)性的動(dòng)畫(huà)產(chǎn)品會(huì)持續(xù)突破媒介的藩籬，產(chǎn)生更多的應(yīng)用場(chǎng)景。未來(lái)的動(dòng)畫(huà)勢(shì)必在“自動(dòng)化”技術(shù)進(jìn)步趨勢(shì)下，進(jìn)一步從勞動(dòng)密集型轉(zhuǎn)換為創(chuàng)意密集型產(chǎn)業(yè)。

2.3 “生成式人工智能”的效率革命

2023 年被稱為人工智能（AI）元年。以ChatGPT為代表的基于大型生成式預(yù)訓(xùn)練模型（GPT）的人工智能技術(shù)不斷發(fā)展成熟，其中以Midjourney 和Stable Diffusion 為代表的AI 視覺(jué)生成技術(shù)的發(fā)展和成熟，標(biāo)志著人工智能生成內(nèi)容（AIGC）全面開(kāi)始為數(shù)字藝術(shù)創(chuàng)作賦能。人工智能的出現(xiàn)引領(lǐng)人類從信息社會(huì)邁向智能社會(huì)，變化遍及社會(huì)傳播、媒介內(nèi)容、生產(chǎn)邏輯、利益分配以及社會(huì)倫理等方面。其中，AIGC對(duì)數(shù)字藝術(shù)創(chuàng)作的革新可謂是革命性的。

實(shí)時(shí)渲染引擎的出現(xiàn)，使動(dòng)畫(huà)生產(chǎn)的硬件門檻不斷降低，而人才規(guī)模則一直是動(dòng)畫(huà)生產(chǎn)成本的主要問(wèn)題。雖然生成式AI的創(chuàng)意邏輯無(wú)法與人類創(chuàng)作者比肩，但是其作為創(chuàng)意輔助角色可極大減少創(chuàng)意成本。并且從市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)角度考慮，AI 可以通過(guò)大數(shù)據(jù)分析對(duì)作品的創(chuàng)意進(jìn)行反饋預(yù)測(cè)，在創(chuàng)意端降低了作品的虧本風(fēng)險(xiǎn)。

其次，AI 本身作為一個(gè)創(chuàng)作工具可以承擔(dān)許多機(jī)械性的重復(fù)工作，這極大加強(qiáng)了動(dòng)畫(huà)生產(chǎn)流程的“自動(dòng)化”程度。比如，AIGC 優(yōu)秀的文字處理能力讓其可用于故事生成和情節(jié)編排；再如，AIGC 對(duì)圖片的處理能力能讓創(chuàng)作者快速實(shí)現(xiàn)概念設(shè)計(jì)，減少概念設(shè)計(jì)成本。同時(shí)，AIGC 還可以完成批量修改、群雜角色生成等重復(fù)性工作。

從生產(chǎn)結(jié)構(gòu)上來(lái)說(shuō)，AI 解放了影像生產(chǎn)中的重復(fù)性勞動(dòng)崗位，節(jié)約了更多創(chuàng)意性創(chuàng)作工種資源。因此，AIGC 的成熟標(biāo)志著動(dòng)畫(huà)人才培養(yǎng)模式的新標(biāo)準(zhǔn)，動(dòng)畫(huà)人才需求將從勞動(dòng)密集型向創(chuàng)意密集型轉(zhuǎn)變。在這種情境下，能熟練操作AI 工具或?qū)?huì)成為新的核心崗位要求。此外，AI 的積極意義在于，AIGC 革命性地降低了動(dòng)畫(huà)制作成本，提高了動(dòng)畫(huà)作品產(chǎn)量，從而更好地滿足人民日益增長(zhǎng)的藝術(shù)和娛樂(lè)需求。

3 技術(shù)革命下的動(dòng)畫(huà)發(fā)展隱憂

動(dòng)畫(huà)技術(shù)發(fā)展問(wèn)題主要源自追求效率的“技術(shù)”與追求美感的“藝術(shù)”之間存在的內(nèi)生矛盾。如果說(shuō)之前的動(dòng)畫(huà)技術(shù)進(jìn)步只是在算法和自動(dòng)化層面實(shí)現(xiàn)的，人工智能技術(shù)發(fā)展帶來(lái)了前所未有的效率革命，沖擊了效率與美感間的平衡。在此背景下，動(dòng)畫(huà)技術(shù)的發(fā)展主要存在以下問(wèn)題。

3.1 智創(chuàng)動(dòng)畫(huà)中的“靈韻”延伸

回溯媒介發(fā)展歷程，媒介的技術(shù)性與藝術(shù)性一直呈現(xiàn)出辯證發(fā)展的狀態(tài)。從動(dòng)畫(huà)生產(chǎn)力角度，人工智能技術(shù)進(jìn)步是革命性的積極革新。在數(shù)量上，技術(shù)進(jìn)步為藝術(shù)家提供了新的工具和媒介，增加了媒介作品的產(chǎn)量。在質(zhì)量上，藝術(shù)依托新技術(shù)可以拓展藝術(shù)形式，帶來(lái)新的審美體驗(yàn)。然而，隨著技術(shù)發(fā)展，動(dòng)畫(huà)作品的內(nèi)涵卻在變化。在動(dòng)畫(huà)技術(shù)跨越式發(fā)展之后，革命性的生產(chǎn)力將極大數(shù)量的動(dòng)畫(huà)推送給觀眾。在大數(shù)據(jù)測(cè)繪與AIGC 的高效創(chuàng)作下，動(dòng)畫(huà)媒介將會(huì)迎來(lái)作品數(shù)量上的爆發(fā)以及產(chǎn)能過(guò)剩，在經(jīng)濟(jì)價(jià)值的引導(dǎo)下，精確針對(duì)用戶個(gè)體審美生產(chǎn)的“審美映射”動(dòng)畫(huà)產(chǎn)品也將成為可能。

在機(jī)械復(fù)制技術(shù)首度運(yùn)用在藝術(shù)媒介生產(chǎn)時(shí)，瓦爾特·本雅明（Walter Benjamin）就提出“靈韻”（Aura）的概念，即藝術(shù)作品在機(jī)械規(guī)模量產(chǎn)之前，存在獨(dú)特的審美價(jià)值。傳統(tǒng)動(dòng)畫(huà)藝術(shù)中的“靈韻”在動(dòng)畫(huà)生產(chǎn)力革命的語(yǔ)境下面臨挑戰(zhàn)。一方面，隨著技術(shù)發(fā)展，動(dòng)畫(huà)藝術(shù)性的構(gòu)成將被解構(gòu)，動(dòng)畫(huà)從傳統(tǒng)的“藝術(shù)品”定義轉(zhuǎn)向?yàn)槲磥?lái)影像的重要組成元素，這將導(dǎo)致“靈韻”的美學(xué)訴求向著實(shí)用性嬗變。另一方面，隨著動(dòng)畫(huà)產(chǎn)能的提升，主動(dòng)迎合受眾的動(dòng)畫(huà)作品將占據(jù)市場(chǎng)，“靈韻”的審美距離需求與技術(shù)革命下藝術(shù)作品的商業(yè)性審美迎合產(chǎn)生互斥。當(dāng)個(gè)人的主動(dòng)審美需求消弭了審美距離的通道時(shí)，這使藝術(shù)的技術(shù)進(jìn)步與藝術(shù)的“靈韻”存留形成了具有挑戰(zhàn)的辯證關(guān)系。

除了美學(xué)挑戰(zhàn)，人工智能效率革命也重置了新技術(shù)與人類藝術(shù)創(chuàng)意從業(yè)者的生產(chǎn)邏輯。在動(dòng)畫(huà)創(chuàng)意崗位端，人工智能可以根據(jù)語(yǔ)言指令快速生成內(nèi)容。在重復(fù)性崗位，從業(yè)者學(xué)習(xí)和操作專業(yè)工具的門檻降低。AI 的產(chǎn)業(yè)參與簡(jiǎn)化了動(dòng)畫(huà)生產(chǎn)流程，產(chǎn)生了舊技術(shù)人員淘汰與新技術(shù)人才需求。在新的產(chǎn)業(yè)與供給關(guān)系下，人工制作動(dòng)畫(huà)產(chǎn)生的“偏差”減少，AI 深度參與的動(dòng)畫(huà)產(chǎn)業(yè)極大減少了人為制作失誤“偏差”，生產(chǎn)質(zhì)量保持穩(wěn)定。以伊斯特·雷斯利（Esther Leslie）為代表的美國(guó)動(dòng)畫(huà)評(píng)論者認(rèn)為，動(dòng)畫(huà)制作中的人為“偏差”才是動(dòng)畫(huà)特有的美學(xué)特質(zhì)，技術(shù)的進(jìn)步使動(dòng)畫(huà)趨于“完美”進(jìn)而產(chǎn)生了不同的審美方向。因此，從動(dòng)畫(huà)藝術(shù)的角度來(lái)看，AI 雖然極大地解放了動(dòng)畫(huà)生產(chǎn)力，但是造成了人機(jī)創(chuàng)作主權(quán)爭(zhēng)奪的新矛盾。人的專業(yè)技能、思維能力更難獲得預(yù)期回報(bào)，原創(chuàng)性將會(huì)被重新整合進(jìn)產(chǎn)業(yè)當(dāng)中。在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的語(yǔ)境下，摒棄AI 輔助的純粹原創(chuàng)將成本相對(duì)高昂，而積極融合AI 智創(chuàng)的動(dòng)畫(huà)將成為更具效能的產(chǎn)業(yè)新常態(tài)。在此前提下，確保新技術(shù)常態(tài)下的動(dòng)畫(huà)生產(chǎn)納入正確的社會(huì)價(jià)值與文化底蘊(yùn)輸出，是動(dòng)畫(huà)技術(shù)在人工智能技術(shù)革命發(fā)展中的重要前提。

3.2 動(dòng)畫(huà)內(nèi)容的意識(shí)形態(tài)安全問(wèn)題

動(dòng)畫(huà)媒介除了是視聽(tīng)藝術(shù)的重要分支，也擔(dān)負(fù)著傳播文化、傳遞價(jià)值的作用。AIGC、UGC（用戶生成內(nèi)容）動(dòng)畫(huà)作品海量生成，對(duì)內(nèi)容意識(shí)形態(tài)安全造成了巨大挑戰(zhàn)。一方面，AIGC 作品量巨大，監(jiān)管量呈指數(shù)級(jí)增加。人工智能的深度學(xué)習(xí)技術(shù)還會(huì)自適應(yīng)關(guān)鍵詞，使原本的監(jiān)管邏輯失效。因此，在AIGC全面成熟的時(shí)代，媒體話語(yǔ)權(quán)競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)將會(huì)從對(duì)流量的分配變?yōu)閷?duì)算法的監(jiān)管，掌握算法的機(jī)構(gòu)必須被全面納入監(jiān)管之下。

其次，AIGC 極易制造出近似現(xiàn)實(shí)內(nèi)容的“假象”，傳播者在AIGC 作品中混入意識(shí)形態(tài)輸出是十分容易的。AI 開(kāi)發(fā)者一直強(qiáng)調(diào)“算法中立”，但“中立”的標(biāo)準(zhǔn)本身一直在改變、游移。

當(dāng)AIGC 的算法與設(shè)施呈現(xiàn)出“超級(jí)中心化”的新趨勢(shì)，技術(shù)主權(quán)成為了意識(shí)形態(tài)安全的重要訴求。當(dāng)AIGC 系統(tǒng)性地納入傳統(tǒng)傳播體系，以“超級(jí)中心化”控制AI 算法的寡頭公司將擁有壟斷內(nèi)容生產(chǎn)的渠道。AI 技術(shù)以前所未有的技術(shù)權(quán)重影響了媒介內(nèi)容的生產(chǎn)，因此，保障意識(shí)形態(tài)安全的技術(shù)主權(quán)訴求也從未如此緊迫。擁有完善的AI 技術(shù)主權(quán)，不僅僅可實(shí)現(xiàn)動(dòng)畫(huà)藝術(shù)生產(chǎn)工具的效率提升，更是對(duì)所有AIGC 藝術(shù)作品生產(chǎn)的渠道掌控，是對(duì)藝術(shù)作品監(jiān)管機(jī)制的源頭建設(shè)。

3.3 動(dòng)畫(huà)產(chǎn)業(yè)變革存在的挑戰(zhàn)

傳統(tǒng)的動(dòng)畫(huà)產(chǎn)業(yè)作為人才驅(qū)動(dòng)型產(chǎn)業(yè)，人才技術(shù)門檻很高。AI 解放動(dòng)畫(huà)生產(chǎn)力的同時(shí)也沖擊了就業(yè)市場(chǎng)，整個(gè)行業(yè)圍繞AI生產(chǎn)工具轉(zhuǎn)型，產(chǎn)業(yè)發(fā)展框架面臨重構(gòu)。

在傳統(tǒng)藝術(shù)生產(chǎn)收益邏輯中，動(dòng)畫(huà)從業(yè)者的收益與創(chuàng)意水平、創(chuàng)作時(shí)長(zhǎng)等正相關(guān)。而AIGC 的素材快速生成，在許多崗位上超越了人類創(chuàng)意者的效益。同時(shí)，AI 的生成邏輯將會(huì)繞過(guò)版權(quán)問(wèn)題，使原創(chuàng)者的收益降低，創(chuàng)作者的原創(chuàng)積極性將持續(xù)下降，創(chuàng)作者將更難有動(dòng)力不使用AI 創(chuàng)作有差異性的內(nèi)容。AIGC 是在大規(guī)模模型參數(shù)基礎(chǔ)上逐字推測(cè)或逐層像素修正得來(lái)的，其生成內(nèi)容的機(jī)制與過(guò)程很難溯源，作品的創(chuàng)作靈感、引用很難界定。因此，增加了原始創(chuàng)作者的收益和維權(quán)難度。從整體看，一方面AIGC 提供了廉價(jià)的創(chuàng)作素材，另一方面原創(chuàng)者需要收益鼓勵(lì)創(chuàng)作，我們需要探索新的平衡機(jī)制去調(diào)控智創(chuàng)時(shí)代的收益分配，更好地引流人類創(chuàng)作者創(chuàng)造藝術(shù)創(chuàng)意，從而實(shí)現(xiàn)藝術(shù)創(chuàng)作效率和創(chuàng)意質(zhì)量的共同高質(zhì)量發(fā)展。

綜上所述，動(dòng)畫(huà)技術(shù)的發(fā)展雖然帶來(lái)了效率革命，但是對(duì)于動(dòng)畫(huà)本身的審美意涵以及動(dòng)畫(huà)創(chuàng)意的從業(yè)者、動(dòng)畫(huà)的媒介渠道形態(tài)都進(jìn)行了重塑。在新的動(dòng)畫(huà)媒介常態(tài)中，關(guān)于藝術(shù)“靈韻”、媒介監(jiān)管、人才安置等方面均面臨新的挑戰(zhàn)。

3.4 動(dòng)畫(huà)技術(shù)在未來(lái)影像領(lǐng)域的新形態(tài)挑戰(zhàn)

研究動(dòng)畫(huà)技術(shù)帶來(lái)的問(wèn)題，除了在傳統(tǒng)動(dòng)畫(huà)藝術(shù)作品的場(chǎng)域內(nèi)，動(dòng)畫(huà)技術(shù)催生的動(dòng)畫(huà)媒介新場(chǎng)域也不容忽視。數(shù)字技術(shù)的發(fā)展將動(dòng)畫(huà)延展到銀幕和屏幕之外，借助發(fā)展中的腦機(jī)設(shè)備，動(dòng)畫(huà)媒介形成了如XR 動(dòng)畫(huà)、元宇宙動(dòng)畫(huà)等未來(lái)動(dòng)畫(huà)影像領(lǐng)域。

XR 數(shù)字動(dòng)畫(huà)技術(shù)可以模擬虛擬場(chǎng)景的造型特征和時(shí)空觀念，對(duì)于虛擬元宇宙空間的形象定義和主題設(shè)計(jì)具有良好的表現(xiàn)作用，動(dòng)畫(huà)可以實(shí)現(xiàn)在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景拍攝相關(guān)的實(shí)景素材，然后在后期通過(guò)數(shù)字動(dòng)畫(huà)技術(shù)將虛擬場(chǎng)景與現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景相融合，讓觀眾達(dá)到情景交融的體驗(yàn)。元宇宙動(dòng)畫(huà)還能夠使觀眾沉浸在虛擬場(chǎng)景中，通過(guò)相關(guān)交互技術(shù)實(shí)現(xiàn)與虛擬形象的互動(dòng)和反饋，最終強(qiáng)化體驗(yàn)交互過(guò)程的主體性和能動(dòng)性。

元宇宙動(dòng)畫(huà)指的是在元宇宙中，動(dòng)畫(huà)作為元宇宙影像基礎(chǔ)設(shè)施參與的用戶虛擬體驗(yàn)。隨著元宇宙的到來(lái)，虛擬場(chǎng)景的構(gòu)建和影像內(nèi)容的創(chuàng)作需要更多的用戶參與并進(jìn)行反饋調(diào)節(jié)，根據(jù)不同行業(yè)領(lǐng)域的實(shí)際需求進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)新與變革。例如在教育教學(xué)、藝術(shù)文化、社交系統(tǒng)、建筑裝飾、工業(yè)設(shè)計(jì)、影視動(dòng)畫(huà)、游戲等領(lǐng)域都可以基于元宇宙內(nèi)容創(chuàng)作進(jìn)行傳承創(chuàng)新與發(fā)展變化。

在動(dòng)畫(huà)定義不斷更新的同時(shí)，問(wèn)題與挑戰(zhàn)也接踵而至。比如，虛擬現(xiàn)實(shí)中的互動(dòng)內(nèi)容如何監(jiān)管，人工智能生成的藝術(shù)是否涉及倫理問(wèn)題，甚至還會(huì)產(chǎn)生更多新的、當(dāng)前無(wú)法預(yù)料的具體問(wèn)題。尤其是隨著藝術(shù)家開(kāi)始利用大數(shù)據(jù)、人工智能和生物技術(shù)等新興技術(shù)，倫理和隱私問(wèn)題已成為關(guān)注的焦點(diǎn)。

我們需要支持動(dòng)畫(huà)技術(shù)的發(fā)展，托舉動(dòng)畫(huà)藝術(shù)的形式更新，同時(shí)我們需要保持警惕，對(duì)于動(dòng)畫(huà)動(dòng)態(tài)發(fā)展下的人機(jī)關(guān)系、市場(chǎng)規(guī)律、藝術(shù)內(nèi)涵做出針對(duì)性的觀測(cè)和保護(hù)。

4 動(dòng)畫(huà)技術(shù)革新變量下的應(yīng)對(duì)策略

面對(duì)技術(shù)進(jìn)步可能帶來(lái)的動(dòng)畫(huà)產(chǎn)業(yè)發(fā)展隱患，筆者認(rèn)為，可以嘗試調(diào)整產(chǎn)業(yè)分配機(jī)制、實(shí)現(xiàn)技術(shù)自主、完善內(nèi)容審核，從而更好地實(shí)現(xiàn)中國(guó)動(dòng)畫(huà)的高質(zhì)量發(fā)展。

4.1 調(diào)整產(chǎn)業(yè)分配機(jī)制保障動(dòng)畫(huà)創(chuàng)意行業(yè)良性發(fā)展

針對(duì)AIGC 對(duì)動(dòng)畫(huà)生產(chǎn)的成本沖擊，我們需要平衡AIGC 的收益分配機(jī)制，不能放任AIGC 徹底取代人工，成為內(nèi)容收益的壟斷創(chuàng)造者。人的創(chuàng)新性必須受到政策保護(hù)。只有從政策上、收益分配機(jī)制上保障內(nèi)容創(chuàng)作者的利益，才能有效維護(hù)動(dòng)畫(huà)行業(yè)健康發(fā)展。

首先，我們需要建立健全AIGC 作品鑒定機(jī)制，對(duì)人機(jī)創(chuàng)作成分進(jìn)行辨別，根據(jù)作品的不同類型進(jìn)行相應(yīng)程度的扶持。如監(jiān)管、限制人工智能濫用內(nèi)容，對(duì)專業(yè)創(chuàng)作者進(jìn)行補(bǔ)貼，鼓勵(lì)具有創(chuàng)新性、掌握源頭算法、實(shí)現(xiàn)高效生產(chǎn)的人機(jī)共創(chuàng)作品?？梢灾攸c(diǎn)補(bǔ)貼，幫助本土中小型動(dòng)畫(huà)企業(yè)提質(zhì)轉(zhuǎn)型。通過(guò)政策的制定、分配機(jī)制的調(diào)整塑造具備競(jìng)爭(zhēng)力以及中國(guó)特色的動(dòng)畫(huà)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)新秩序。

其次，在獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制的具體制定過(guò)程中，應(yīng)重視集中資本、重視大數(shù)據(jù)、研發(fā)新算法三個(gè)重點(diǎn)，重點(diǎn)補(bǔ)貼扶持具備潛力的AI 算法研發(fā)機(jī)構(gòu)，讓我國(guó)的AI 發(fā)展追趕國(guó)際一線水準(zhǔn)。

最后，通過(guò)政策和分配機(jī)制的調(diào)整，引導(dǎo)動(dòng)畫(huà)產(chǎn)業(yè)內(nèi)的生產(chǎn)力轉(zhuǎn)型升級(jí)，培育新的動(dòng)畫(huà)人才，引導(dǎo)人才技能提升，妥善安置淘汰勞動(dòng)力，努力塑造高效的動(dòng)畫(huà)產(chǎn)業(yè)新格局。

4.2 推動(dòng)技術(shù)自主保障動(dòng)畫(huà)內(nèi)容與意識(shí)形態(tài)安全

目前，我國(guó)動(dòng)畫(huà)創(chuàng)作所依賴的人工智能等技術(shù)多為別國(guó)研發(fā)的算法所組成，這在數(shù)據(jù)安全、意識(shí)形態(tài)安全等方面都存在隱患。因此，為實(shí)現(xiàn)我國(guó)文化藝術(shù)內(nèi)容的意識(shí)形態(tài)安全，實(shí)現(xiàn)技術(shù)自主是我國(guó)動(dòng)畫(huà)高質(zhì)量發(fā)展的重要訴求，其中技術(shù)自主包括算法自主、數(shù)據(jù)自主、資本自主。

要實(shí)現(xiàn)技術(shù)自主首先要完善對(duì)相關(guān)企業(yè)的政策支持與資本投入。通過(guò)政策扶持和專項(xiàng)資金的投入可以使我國(guó)人工智能行業(yè)從根本上實(shí)現(xiàn)自主化，擁有全面的信息處理權(quán)。此外，加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加強(qiáng)對(duì)芯片等基礎(chǔ)行業(yè)的投入，推進(jìn)人工智能相應(yīng)軟硬件研發(fā)，有利于形成產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應(yīng)、建設(shè)產(chǎn)業(yè)集群。只有當(dāng)我國(guó)的技術(shù)自主得到保障，我們?cè)谝庾R(shí)形態(tài)維護(hù)方面才擁有主動(dòng)權(quán)。

4.3 完善內(nèi)容審核保障動(dòng)畫(huà)內(nèi)容健康正向傳播

為了防止AIGC 成為負(fù)面內(nèi)容的載體，健全相關(guān)的安全審核機(jī)制是保障AIGC 健康發(fā)展的必要手段。通過(guò)開(kāi)發(fā)針對(duì)AIGC 的內(nèi)容檢索、過(guò)濾系統(tǒng)，嚴(yán)把AIGC 的意識(shí)形態(tài)關(guān)，謹(jǐn)防有害意識(shí)形態(tài)的泛濫輸出；另外，從源頭上優(yōu)化動(dòng)畫(huà)作品的生產(chǎn)、傳播責(zé)任機(jī)制，確保人機(jī)共創(chuàng)作品的內(nèi)容安全。

從根本上來(lái)看，我們應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)動(dòng)畫(huà)從業(yè)者積極發(fā)掘中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化，發(fā)現(xiàn)、總結(jié)中國(guó)優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的精髓與精華，堅(jiān)持弘揚(yáng)社會(huì)主義核心價(jià)值觀，并將之融入到自己的創(chuàng)作中，用中華文化的智慧應(yīng)對(duì)新技術(shù)帶來(lái)的“元”問(wèn)題。通過(guò)中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化傳遞正向的價(jià)值觀念，影響動(dòng)畫(huà)藝術(shù)的從業(yè)者、觀看者，穩(wěn)定動(dòng)畫(huà)藝術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的內(nèi)核。最終通過(guò)政策調(diào)控、技術(shù)創(chuàng)新和文化引領(lǐng)實(shí)現(xiàn)動(dòng)畫(huà)行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

5 結(jié)語(yǔ)

藝術(shù)媒介發(fā)展存在技術(shù)與藝術(shù)的普遍悖論：技術(shù)革命帶來(lái)的效率升級(jí)與藝術(shù)媒介藝術(shù)性存留的互斥。動(dòng)畫(huà)媒介借助了數(shù)字化和智能化兩次技術(shù)革命，分別在硬件規(guī)模和人才規(guī)模兩方面完成了業(yè)態(tài)革新。在新的技術(shù)語(yǔ)境下，動(dòng)畫(huà)的生產(chǎn)力史無(wú)前例地提升，但是，隨之而來(lái)的挑戰(zhàn)是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型調(diào)整與新形態(tài)下藝術(shù)傳播的安全監(jiān)管。

基于動(dòng)畫(huà)媒介發(fā)展的新挑戰(zhàn)，首先，在動(dòng)畫(huà)媒介的藝術(shù)性方面，動(dòng)畫(huà)藝術(shù)的“靈韻”在人工智能帶來(lái)的內(nèi)容效率革命變量下面臨著質(zhì)性重置的境地。如何恰當(dāng)?shù)貞?yīng)用人工智能技術(shù)，使人類創(chuàng)意與意志在“自動(dòng)化”的生產(chǎn)流程中保有重要地位至關(guān)重要。其次，針對(duì)新的生產(chǎn)力工具和新的供需關(guān)系，如何平穩(wěn)地保障動(dòng)畫(huà)產(chǎn)業(yè)效率升級(jí)與市場(chǎng)穩(wěn)定是重要的基礎(chǔ)。再次，在技術(shù)革新下的動(dòng)畫(huà)新媒介場(chǎng)域，如XR動(dòng)畫(huà)與元宇宙動(dòng)畫(huà)，相關(guān)的扶持與監(jiān)管工作需做到實(shí)時(shí)跟進(jìn)。最后，為了實(shí)現(xiàn)中國(guó)動(dòng)畫(huà)的高質(zhì)量發(fā)展，我們需要增強(qiáng)科技創(chuàng)新能力，始終跟隨技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，努力打造自主技術(shù)陣地。在人工智能人機(jī)共創(chuàng)時(shí)代，從人工智能算法、硬件升級(jí)，再到動(dòng)畫(huà)產(chǎn)業(yè)的整體優(yōu)化，我們需要調(diào)整產(chǎn)業(yè)格局、重點(diǎn)突破，掌握人工智能技術(shù)主權(quán)，打造一流生產(chǎn)力。同時(shí)，我們需要合理重構(gòu)動(dòng)畫(huà)藝術(shù)與技術(shù)的共生模式，努力在未來(lái)動(dòng)畫(huà)新質(zhì)生產(chǎn)力中尋找中國(guó)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，堅(jiān)守中華民族傳統(tǒng)文化與價(jià)值觀，不在技術(shù)洪流中隨波逐流。?