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作者簡介

張 紅

碩士，正高級工程師，中央宣傳部電影數(shù)字節(jié)目管理中心黨總支書記、主任，主要研究方向：影視傳媒技術(shù)、AI應(yīng)用技術(shù)。

摘要

在數(shù)字技術(shù)革命與人工智能（AI）浪潮的雙重推動下，電影數(shù)字母版的保存、管理與推廣應(yīng)用正面臨數(shù)智化升級建設(shè)轉(zhuǎn)型。本文聚焦國家電影數(shù)字母版庫存儲管理，深入探討其數(shù)智化升級的發(fā)展建設(shè)路徑、核心技術(shù)應(yīng)用研發(fā)及未來規(guī)劃設(shè)想，旨在將國家電影數(shù)字母版庫從靜態(tài)的“電影數(shù)字存儲保護(hù)倉庫”升級為數(shù)智化“智能數(shù)字資產(chǎn)應(yīng)用基礎(chǔ)支撐庫”，為新型電影內(nèi)容創(chuàng)作生產(chǎn)、電影美學(xué)價值挖掘、電影分類語料庫建設(shè)、生成式人工智能（GAI）電影垂類模型工具的研究開發(fā)、電影數(shù)字資產(chǎn)基礎(chǔ)底庫打造等產(chǎn)業(yè)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)資源和基礎(chǔ)支撐。

關(guān)鍵詞

電影數(shù)字母版庫；電影數(shù)字資產(chǎn)基礎(chǔ)庫；數(shù)字電影智能語料庫；數(shù)智化

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引言

當(dāng)前，“電影+科技”不斷深度融合，人工智能（AI）、虛擬攝制、虛擬現(xiàn)實（VR）電影等重塑電影工業(yè)和產(chǎn)業(yè)形態(tài)[1]，實現(xiàn)了AI從劇本生成到視效呈現(xiàn)的全流程輔助[2—4]，大大降本增效；VR電影正在重構(gòu)電影敘事、制作工藝、觀影體驗。作為這場變革浪潮中的核心基礎(chǔ)生產(chǎn)要素之一的電影數(shù)字資產(chǎn)，其重要地位愈發(fā)凸顯而廣受關(guān)注。其通過跨場景復(fù)用[5,6]，大幅降低制作成本，延長IP生命周期，推動標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)，資產(chǎn)化交易轉(zhuǎn)型，驅(qū)動產(chǎn)業(yè)生態(tài)的全面革新。

中央宣傳部電影數(shù)字節(jié)目管理中心一直承擔(dān)國家電影數(shù)字母版庫建設(shè)與推廣應(yīng)用的職責(zé)，于2004年與中國電影數(shù)字化同步啟動母版庫建設(shè)，歷經(jīng)20余年運(yùn)行和數(shù)次迭代，是國內(nèi)首個采用自主研發(fā)視頻編碼算法進(jìn)行數(shù)學(xué)無損壓縮高質(zhì)量保存的母版庫，支持多技術(shù)格式收錄、多場景應(yīng)用。目前系統(tǒng)總?cè)萘? PB，支持2萬部母版級電影數(shù)字節(jié)目存儲管理。在數(shù)字技術(shù)革命與AI浪潮的雙重推動下，國家電影數(shù)字母版庫正向電影數(shù)字資產(chǎn)化、電影數(shù)字語料化轉(zhuǎn)型，需在母版庫技術(shù)體系構(gòu)架、管理技術(shù)工藝流程、資源數(shù)據(jù)挖掘、視聽語料解析、數(shù)字基因萃取、數(shù)據(jù)集再匯聚、版權(quán)保護(hù)和推廣應(yīng)用等方面開展研究和積極探索，打造以數(shù)智化為核心技術(shù)特征的智能數(shù)字資產(chǎn)應(yīng)用基礎(chǔ)底庫，為新型電影內(nèi)容創(chuàng)作生產(chǎn)、電影美學(xué)價值挖掘、電影語料庫建設(shè)、電影垂類模型開發(fā)提供基礎(chǔ)支撐。

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國家電影數(shù)字母版庫基本情況

國家電影數(shù)字母版庫歷經(jīng)數(shù)次技術(shù)迭代升級，從初級的數(shù)字磁帶信號采集、編輯、存儲管理，到全格式大容量數(shù)字全文件采集存儲管理，再到“中央廚房”全流程一體化存儲管理服務(wù)體系[7]建立。目前國家電影數(shù)字母版庫存有HD D5/HDCAM SR視頻磁帶、數(shù)字電影數(shù)據(jù)包（DCP）、dMs DCP（宣影版）、藍(lán)光碟片、音頻八軌帶等多種介質(zhì)全格式的電影數(shù)字節(jié)目內(nèi)容，系統(tǒng)采用SDD/HDD在線、LTO磁帶近線的多級存儲管理技術(shù)模式，具備版權(quán)集群、制作集群、管理集群、編目集群4大核心能力模組，制定了包含影片元數(shù)據(jù)定義、分類標(biāo)引、字段約束、切分方法、分層結(jié)構(gòu)定義等編目規(guī)范，擁有視頻數(shù)學(xué)無損壓縮、存儲技術(shù)流程、節(jié)目保存方法等多項技術(shù)發(fā)明專利，實現(xiàn)了電影源母版無損采集/壓縮/編碼、多技術(shù)規(guī)格轉(zhuǎn)碼、技術(shù)質(zhì)量實時審核、母版高速上載下載、基于國密標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)行母版加密、多級存儲實時調(diào)取等全技術(shù)流程的母版存儲應(yīng)用管理。

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國家電影數(shù)字母版庫數(shù)智化建設(shè)

當(dāng)前數(shù)字技術(shù)與AI技術(shù)快速發(fā)展，電影行業(yè)應(yīng)用服務(wù)不斷趨于精準(zhǔn)化、智能化、快速化、場景化，面向數(shù)智化的國家電影數(shù)字母版庫改造升級建設(shè)刻不容緩，亟需從系統(tǒng)基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)、業(yè)務(wù)應(yīng)用體系、業(yè)務(wù)流程工藝等方面進(jìn)行全面重構(gòu)優(yōu)化，構(gòu)建覆蓋智能分析、智能挖掘、智能服務(wù)于一體的數(shù)智化電影數(shù)字資產(chǎn)內(nèi)容供給技術(shù)平臺，為新型電影內(nèi)容制作、電影內(nèi)容智能分析、高質(zhì)量電影語料庫建設(shè)等提供基礎(chǔ)支撐。

3.1 系統(tǒng)基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)AI化

系統(tǒng)采用AI分析計算融合架構(gòu)（圖1），構(gòu)建能靈活擴(kuò)展的分布式存儲與智能計算底座，實現(xiàn)電影母版數(shù)據(jù)的采集、分析、處理、存儲與應(yīng)用。本地安裝多模態(tài)大語言模型（MLLM）推理引擎，支持視頻、音頻、文本等不同媒體內(nèi)容一起分析，提升影片元數(shù)據(jù)自動生成精度與語義理解深度；AI驅(qū)動的編目、標(biāo)簽、摘要、推薦一體化處理流水線建設(shè)，實現(xiàn)電影數(shù)字資產(chǎn)全生命周期智能管理，為后續(xù)內(nèi)容挖掘與服務(wù)提供技術(shù)支撐；建立統(tǒng)一的電影數(shù)字資產(chǎn)身份標(biāo)識體系，實現(xiàn)影片在不同格式、版本、介質(zhì)間的關(guān)聯(lián)對應(yīng)與溯源管理，集成區(qū)塊鏈技術(shù)強(qiáng)化版權(quán)存證與流轉(zhuǎn)跟蹤，保障內(nèi)容使用的合規(guī)性與透明度。國家電影數(shù)字母版庫系統(tǒng)基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)AI化后，將為擴(kuò)展現(xiàn)實（XR）、虛擬攝制等產(chǎn)業(yè)新興領(lǐng)域的數(shù)字資產(chǎn)供給提供基礎(chǔ)支撐。

圖1　系統(tǒng)基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)

3.2 業(yè)務(wù)流程工藝AI化

升級后的國家電影數(shù)字母版庫將由AI驅(qū)動業(yè)務(wù)流程重構(gòu)調(diào)整（圖2），主要采用的基礎(chǔ)技術(shù)有自然語言處理（NLP）、媒體內(nèi)容分析（MCA）、自動語音識別（ASR）、視頻指紋（視頻DNA）等，涉及電影母版入庫、編目、審核、分發(fā)和反饋等各環(huán)節(jié)，從傳統(tǒng)人工為主轉(zhuǎn)向智能協(xié)同輔助，實現(xiàn)構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化、可追溯的智能處理鏈條。影片內(nèi)容入庫后即可自動啟動多模態(tài)分析任務(wù)，以便生成高精度標(biāo)簽和分級信息。之后根據(jù)場景需求智能匹配輸出內(nèi)容，AI模型通過對放映數(shù)據(jù)和用戶反饋的不斷學(xué)習(xí)，動態(tài)優(yōu)化內(nèi)容推薦策略和服務(wù)響應(yīng)機(jī)制，讓電影應(yīng)用服務(wù)更精準(zhǔn)滿足基層多樣、個性的需求，全面提高服務(wù)效果和文化傳播力。未來，我們也將進(jìn)一步訓(xùn)練垂直領(lǐng)域的小模型，加深對影片的理解和表達(dá)能力，促進(jìn)電影應(yīng)用服務(wù)向智慧化、個性化不斷發(fā)展。

圖2　AI化的業(yè)務(wù)流程

3.3 業(yè)務(wù)應(yīng)用體系A(chǔ)I化

隨著業(yè)務(wù)應(yīng)用場景不斷AI化發(fā)展，目前已形成智能編目、智能檢索、智能審核、智能分析、智能制作、智能重建等方向（圖3）。

圖3　AI化的業(yè)務(wù)應(yīng)用場景

3.3.1 構(gòu)建電影數(shù)字母版AI編目應(yīng)用

電影數(shù)字母版AI編目應(yīng)用引入國產(chǎn)前沿多模態(tài)大語言模型技術(shù)，通過整合視頻幀分析、音頻特征提取、字幕文本解析等路徑，對影片內(nèi)容深度分析，實現(xiàn)題材類型、時代背景、主創(chuàng)團(tuán)隊等多維度元數(shù)據(jù)的自動化提取，形成覆蓋“內(nèi)容-形式-情感”的立體標(biāo)簽體系，可精準(zhǔn)識別細(xì)分題材類型。該應(yīng)用的結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽體系基于中央宣傳部電影數(shù)字節(jié)目管理中心根據(jù)國家電影數(shù)字母版存儲業(yè)務(wù)特征制定的編目規(guī)則[8]，涵蓋鏡頭、片段、場景3大類共120多項字段。效率上，AI編目每日達(dá)700余部，效率較人工每日2部提高350倍；核心標(biāo)簽識別準(zhǔn)確率、復(fù)雜標(biāo)簽準(zhǔn)確率都有大幅提升，避免了人工主觀差異導(dǎo)致的標(biāo)簽不一致問題。具備動態(tài)學(xué)習(xí)功能，通過收集人工反饋和用戶數(shù)據(jù)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)微調(diào)模型。系統(tǒng)與智能檢索平臺無縫對接，標(biāo)簽組合檢索響應(yīng)時間縮至毫秒級，大幅提升資源利用效率。該應(yīng)用為電影母版高效管理提供技術(shù)支撐，奠定智能推薦、版權(quán)保護(hù)等場景基礎(chǔ)，推動母版庫向“智能內(nèi)容中樞”轉(zhuǎn)型。

3.3.2 構(gòu)建電影多模態(tài)AI檢索應(yīng)用

電影多模態(tài)AI檢索應(yīng)用深度融合文本語義理解、圖像特征提取、音頻頻譜分析3大核心技術(shù)模塊，打造跨模態(tài)聯(lián)合檢索體系，全面支持“以圖搜片”“語音片段匹配”“語義化關(guān)鍵詞聯(lián)想”“場景描述檢索”4大功能矩陣。用戶可通過多樣化方式發(fā)起查詢：上傳單幀電影截圖即可觸發(fā)“以圖搜片”，系統(tǒng)自動提取畫面中的色彩分布、人物姿態(tài)、場景元素等特征；針對影片臺詞或背景音樂片段，“語音片段匹配”功能會分析音頻的節(jié)奏、旋律、音色及語音情感，精準(zhǔn)定位對應(yīng)影片；輸入模糊關(guān)鍵詞如“冬天雪地里的追逐戲”，系統(tǒng)中的“語義化關(guān)鍵詞聯(lián)想”功能會通過上下文擴(kuò)展生成“冬季+雪地場景+動作追逐”的結(jié)構(gòu)化檢索條件；用自然語言描述復(fù)雜情緒與場景組合，如“充滿遺憾的雨中告別場景”，系統(tǒng)也能快速理解并返回匹配結(jié)果。針對影視創(chuàng)作、教育教學(xué)、主題放映等不同場景需求，模型還進(jìn)行了場景化微調(diào)：在主題放映場景中強(qiáng)化紅色經(jīng)典影片的檢索優(yōu)先級；影視創(chuàng)作場景中優(yōu)化鏡頭語言相似性匹配；教育場景中突出歷史事件相關(guān)片段的定位精度。檢索結(jié)果采用“場景相關(guān)性+用戶偏好+影片熱度”的三重排序機(jī)制，支持關(guān)鍵幀時間戳定位，用戶點擊檢索結(jié)果即可直接跳轉(zhuǎn)至對應(yīng)場景的精準(zhǔn)時間點，并提供片段導(dǎo)出功能，極大簡化素材調(diào)用流程，有效支撐了電影數(shù)字資產(chǎn)的快速復(fù)用與價值挖掘。

3.3.3 建立電影技術(shù)質(zhì)量AI審核應(yīng)用

電影技術(shù)質(zhì)量AI審核應(yīng)用利用深度學(xué)習(xí)（DL）技術(shù)對電影母版的技術(shù)性能指標(biāo)進(jìn)行全方位的分析，包括影像分辨率、色調(diào)純度、音頻信噪比、幀速率穩(wěn)定等技術(shù)參數(shù)，并對膠片破損、抖動、閃爍、音畫不同步等常見問題進(jìn)行檢測，影片畫面內(nèi)部問題檢測準(zhǔn)確率超過90%。檢測結(jié)果自動生成，并與元數(shù)據(jù)一起存檔。有問題的片段能夠自動準(zhǔn)確標(biāo)注到幀，并在檢測的同時關(guān)聯(lián)給出修復(fù)建議進(jìn)行閉環(huán)處理。該應(yīng)用已在發(fā)行版技術(shù)質(zhì)量檢查上線運(yùn)行，初檢效率大幅提高，AI檢測與人工檢測的結(jié)果一致性良好。該應(yīng)用還包括自學(xué)習(xí)機(jī)制，可根據(jù)檢測實際不斷優(yōu)化各種瑕疵檢出模型，針對老片數(shù)字化處理后出現(xiàn)的霉斑、色差等問題，在平臺上進(jìn)行大量訓(xùn)練，提高了疑難問題的檢出率。

3.3.4 構(gòu)建電影視聽語言AI分析應(yīng)用

電影視聽語言AI分析應(yīng)用基于國產(chǎn)化Transformer?based視聽融合多模態(tài)大語言模型[9]，深度解析鏡頭運(yùn)動、景別變化、剪輯節(jié)奏、聲畫關(guān)系等核心視聽語法要素，通過整合光流法鏡頭軌跡提取、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）景別分類、時域序列剪輯節(jié)奏分析、跨模態(tài)聲畫同步檢測4大技術(shù)路徑，構(gòu)建覆蓋“鏡頭-場景-情緒”的電影語言特征圖譜。在核心功能上，實現(xiàn)三大模塊的深度應(yīng)用：一是導(dǎo)演風(fēng)格精準(zhǔn)識別，通過提取影片中的色彩偏好（如張藝謀高飽和紅色系占比）、鏡頭運(yùn)動特征（如王家衛(wèi)長鏡頭比例）等15項風(fēng)格指標(biāo)，建立“導(dǎo)演風(fēng)格指紋庫”，支持按導(dǎo)演風(fēng)格檢索相似影片；二是全片情緒曲線繪制，結(jié)合鏡頭時長分布（快剪/慢鏡）、背景音樂情緒標(biāo)簽（激昂/悲傷）、畫面色調(diào)（冷/暖）等維度，生成全片情緒波動曲線，可按緊張、抒情、懸疑等情緒片段快速定位；三是分鏡級語義標(biāo)注，自動生成鏡頭序列時間軸（標(biāo)注每個鏡頭的類型、時長、景別），場景轉(zhuǎn)換熱力圖（以色彩深淺表示轉(zhuǎn)換頻率），并統(tǒng)計特寫、推拉搖移等拍攝手法的使用頻次與分布規(guī)律。

3.3.5 構(gòu)建電影數(shù)字資產(chǎn)AI挖掘應(yīng)用

電影數(shù)字資產(chǎn)AI挖掘應(yīng)用依托深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）與知識圖譜融合技術(shù)[10]，對影片中人物、場景、道具、對白等多維度語義信息進(jìn)行細(xì)粒度提取，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化數(shù)字資產(chǎn)庫。當(dāng)前的重點方向之一，是基于電影靜幀單視圖或多視圖的2D轉(zhuǎn)3D數(shù)字資產(chǎn)生成，圖4為電影2D靜幀AI 轉(zhuǎn)3D模型效果。傳統(tǒng)3D建模需大量人工，成本高昂；而結(jié)合高斯濺射[11]（Gaussian Splatting）、神經(jīng)輻射場[12]（NeRF）等先進(jìn)AI技術(shù)，系統(tǒng)能夠從單幀或連續(xù)幾幀電影畫面中，高保真地重建出場景和物體的3D幾何結(jié)構(gòu)與表面材質(zhì)。其主要工作流程包括：（1）深度與法線估計，從2D圖像推斷每個像素的深度信息和表面朝向；（2）3D幾何重建，利用NeRF等隱式表示方法，從稀疏視角合成連貫的3D體積表示； （3）紋理生成與超分辨率，基于擴(kuò)散模型（Diffusion Model），根據(jù)原始畫面和推斷的幾何信息，生成高分辨率、無瑕疵的紋理貼圖，并補(bǔ)全被遮擋的部分；（4）資產(chǎn)優(yōu)化與導(dǎo)出，將神經(jīng)表示轉(zhuǎn)換為3D軟件可用的網(wǎng)格模型與材質(zhì)球。通過這一流程，電影中那些承載文化記憶的典型元素可從平面影像中“釋放”出來，成為獨(dú)立的3D數(shù)字資產(chǎn)，如《城南舊事》中的胡同院落、《臥虎藏龍》中的竹海、《流浪地球》中的行星發(fā)動機(jī)。這些數(shù)字資產(chǎn)具有巨大的應(yīng)用潛力：可用于構(gòu)建虛擬電影博物館，讓觀眾“走進(jìn)”經(jīng)典場景；可為新的影視、游戲、虛擬現(xiàn)實/增強(qiáng)現(xiàn)實（VR/AR）內(nèi)容創(chuàng)作提供高質(zhì)量的原創(chuàng)數(shù)字素材庫[13]；可驅(qū)動文化創(chuàng)意產(chǎn)品（如數(shù)字藏品[14]、3D打印工藝品）的開發(fā)。數(shù)字資產(chǎn)的開發(fā)利用標(biāo)志著國家電影數(shù)字母版庫角色正從內(nèi)容保存者拓展轉(zhuǎn)換為產(chǎn)業(yè)賦能者。

圖4　電影2D靜幀AI 轉(zhuǎn)3D模型效果

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國家電影數(shù)字母版庫數(shù)智化推廣應(yīng)用規(guī)劃設(shè)想

AI技術(shù)的迅猛發(fā)展為電影產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)數(shù)智化升級轉(zhuǎn)型提供了基礎(chǔ)條件。國家電影數(shù)字母版庫未來將圍繞中國電影美學(xué)資源集、紅色基因、文化標(biāo)志符、高質(zhì)量電影語料庫、數(shù)字資產(chǎn)精修、垂類大模型微調(diào)訓(xùn)練、資產(chǎn)確權(quán)上鏈保護(hù)等方向著重各項資源深度發(fā)展應(yīng)用、探索研究。

一是構(gòu)建中國電影美學(xué)資源庫。提取中國電影在視覺風(fēng)格、敘事結(jié)構(gòu)、色彩運(yùn)用、鏡頭語言等方面的美學(xué)特征，建立可量化的基因圖譜。通過機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）分析百年國產(chǎn)影片的影像數(shù)據(jù)，識別出具有代表性的美學(xué)模式，如詩意現(xiàn)實主義、戲曲元素融合、留白構(gòu)圖等，并將其編碼為可檢索、可復(fù)用的數(shù)字基因單元。該基因庫將服務(wù)于電影修復(fù)、創(chuàng)作輔助與風(fēng)格傳承，使經(jīng)典美學(xué)在新時代創(chuàng)作中實現(xiàn)智能激活與創(chuàng)新轉(zhuǎn)化。

二是建立中國紅色電影數(shù)據(jù)庫。對百年中國電影的經(jīng)典紅色電影進(jìn)行全面篩選整理，將紅色電影的精神、故事類型與圖示圖騰（如人物形象、特定場景的再現(xiàn)）在互聯(lián)網(wǎng)平臺上建立起獨(dú)特的電影類型、故事題材及視覺語言的紅色電影數(shù)據(jù)庫，包括電影中重要的人物臺詞、旁白、字幕及文本，如“紅色經(jīng)典話語”等，用自然語言分析系統(tǒng)和圖像理解與跨語境理解技術(shù)進(jìn)行語義解構(gòu)，以此搭建出紅色電影數(shù)據(jù)庫。一方面可為當(dāng)下主旋律影視劇創(chuàng)作輔助提供依據(jù)，另一方面可為青少年愛國主義教育提供沉浸式服務(wù)[15]，此外還可為紅色文化的全球化傳播提供智能化適配、多語種生成，使紅色影像成為從歷史傳承到時代表達(dá)的有效媒介。

三是構(gòu)建中國電影文化標(biāo)志符數(shù)據(jù)庫。圍繞中國特色的視覺符號、建筑形式、服裝道具、方言聲景等，提煉如《馬路天使》中的海派建筑、《紅高粱》中的民俗器物、《大鬧天宮》中的美術(shù)造型等電影的典型象征性符號，構(gòu)造基于多模態(tài)語義關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)庫，為拓展數(shù)字文博、元宇宙空間、智能設(shè)計應(yīng)用提供技術(shù)支撐。同時構(gòu)建高質(zhì)量電影語料庫，包括劇本、臺本、影評、修復(fù)日志等，作為垂類大模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，提高AI電影知識組織、內(nèi)容生成與美學(xué)分析的能力。

四是推進(jìn)數(shù)字修復(fù)與數(shù)字資產(chǎn)的垂類大模型微調(diào)訓(xùn)練。關(guān)于老電影數(shù)字修復(fù)的技術(shù)瓶頸，如畫質(zhì)修復(fù)、聲畫同步、顏色還原等核心問題，開發(fā)面向畫質(zhì)修復(fù)的自動精修套件，提升修復(fù)效能及審美再現(xiàn)精準(zhǔn)度。面向電影產(chǎn)業(yè)和宣傳發(fā)行以及教育培訓(xùn)等垂類場景開發(fā)知識垂類電影大模型，并以高質(zhì)量語料和電影風(fēng)格基因庫進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練，支持從劇作、導(dǎo)演風(fēng)格推薦到劇作評測再到電影海報生成的創(chuàng)作和宣發(fā)全過程。實現(xiàn)電影數(shù)字資產(chǎn)的語義知識標(biāo)注和交叉聯(lián)結(jié)，即多模態(tài)電影基因信息的鏈接融合、可視化認(rèn)知與價值變現(xiàn)?；趨^(qū)塊鏈等安全可控技術(shù)進(jìn)行電影數(shù)字資產(chǎn)的交易授權(quán)，建立智能可信任的電影數(shù)字資產(chǎn)可流轉(zhuǎn)交易機(jī)制[16]。實現(xiàn)將3D、增強(qiáng)和虛擬的智能交互技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)建數(shù)字時代沉浸式的電影觀賞方式以及參與式的電影敘事實踐。制定電影數(shù)字資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)體系，包括數(shù)字電影基因數(shù)據(jù)存儲、互轉(zhuǎn)和應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)。

五是打造高質(zhì)量電影語料庫。面向劇本、臺本、影評、修復(fù)日志等文本，采集不同時期、類型、風(fēng)格的電影語言學(xué)材料，打造組織化、開放式的數(shù)據(jù)語料庫，運(yùn)用自然語言處理手段進(jìn)行文本脫敏、分詞詞性標(biāo)注和句法解析，構(gòu)建電影領(lǐng)域的專業(yè)詞語庫、詞語關(guān)聯(lián)度語義網(wǎng)絡(luò)，以滿足電影垂類大模型的預(yù)訓(xùn)練及微調(diào)，增強(qiáng)垂類模型對電影文本、人物語篇（話語）特征、電影美學(xué)的認(rèn)知能力，為電影智能創(chuàng)作、內(nèi)容監(jiān)督及教學(xué)研究提供高質(zhì)量語料庫資源；與聲學(xué)建模結(jié)合，提供對經(jīng)典影片對白、旁白及音效相關(guān)文本的高質(zhì)量轉(zhuǎn)寫，語義對齊與音畫關(guān)聯(lián)還原。通過大模型的語義韻律特征提取，構(gòu)建電影語音的知識網(wǎng)絡(luò)，為情感理解、氛圍建模與聲畫協(xié)同提供支撐。語料庫可包含普通話、方言、少數(shù)民族語言版本的數(shù)據(jù)語料，提高垂類大模型的普適性語言容量及電影文化認(rèn)同性。

六是推進(jìn)資產(chǎn)上鏈確權(quán)保護(hù)。推進(jìn)電影數(shù)字資產(chǎn)上鏈確權(quán)保護(hù)，是構(gòu)建可信數(shù)字資產(chǎn)流通生態(tài)、激活產(chǎn)業(yè)價值的制度性保障。核心在于依托自主可控聯(lián)盟鏈平臺，為每一份入庫的原始素材、特效資產(chǎn)及成片母版賦予不可篡改的唯一數(shù)字身份，實現(xiàn)權(quán)屬的初始固定。通過制定統(tǒng)一的資產(chǎn)元數(shù)據(jù)與權(quán)利信息上鏈標(biāo)準(zhǔn)，將權(quán)利人、權(quán)利鏈條、授權(quán)范圍等關(guān)鍵信息結(jié)構(gòu)化錨定于鏈上，確保資產(chǎn)在后續(xù)許可、轉(zhuǎn)讓、衍生開發(fā)等全生命周期流轉(zhuǎn)中的每一次權(quán)屬變更均可追溯、可驗證。在此基礎(chǔ)上，深度融合智能合約技術(shù)，開發(fā)面向行業(yè)的版權(quán)快速授權(quán)、自動化分賬結(jié)算與侵權(quán)監(jiān)測存證等公共服務(wù)，大幅降低維權(quán)成本與法律風(fēng)險。從技術(shù)底層構(gòu)建權(quán)屬清晰、規(guī)則透明、執(zhí)行高效的可信環(huán)境，為電影數(shù)字資產(chǎn)的市場化交易、資本化運(yùn)作與產(chǎn)業(yè)化開發(fā)奠定堅實基石，推動形成健康可持續(xù)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)新生態(tài)。

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結(jié)語與展望

未來，國家電影數(shù)字母版庫將面向數(shù)智化全面推進(jìn)，基于多模態(tài)大語言模型、人工智能生成內(nèi)容（AIGC）技術(shù)，不斷突破母版庫數(shù)字資產(chǎn)化各環(huán)節(jié)的難題，高質(zhì)量電影語料庫搭建、訓(xùn)練模型與場景創(chuàng)新將不斷形成技術(shù)閉環(huán)，可規(guī)模化、可復(fù)制的集成方法與標(biāo)準(zhǔn)將不斷制定完善。國家電影數(shù)字母版庫的數(shù)智化轉(zhuǎn)型有利于推動中國電影工業(yè)和電影產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展，有利于促進(jìn)中國電影數(shù)字資源與教育、文旅、游戲等領(lǐng)域的融合，有利于助推中國電影由“內(nèi)容存量活化”向“內(nèi)容增量創(chuàng)造”升級。同時，在完成國家電影數(shù)字母版庫數(shù)智化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)工作的前提下，仍需加強(qiáng)優(yōu)化完善電影數(shù)字資產(chǎn)數(shù)據(jù)安全和版權(quán)保護(hù)的確權(quán)、鑒權(quán)等機(jī)制，逐步建立區(qū)塊鏈存證、動態(tài)授權(quán)等應(yīng)用場景，創(chuàng)造更為積極的、可持續(xù)發(fā)展的電影數(shù)字資產(chǎn)內(nèi)容增值應(yīng)用生態(tài)，為電影強(qiáng)國建設(shè)奠定更加安全、可靠、可持續(xù)的基礎(chǔ)支撐保障。

參考文獻(xiàn)

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