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因地制宜促进文化科技融合发展

来源:科技日报2024-05-20 10:52

  作者:钱明辉(中国人民大学信息资源管理学院副院长、教授);应芷安(中国人民大学信息资源管理学院博士后)

  今年3月,习近平总书记在湖南考察时强调,探索文化和科技融合的有效机制,加快发展新型文化业态,形成更多新的文化产业增长点。

  当前,全球科技创新处于前所未有的活跃期,随着5G、3D视觉传感、纳米级3D/4D打印、人工智能等新兴技术的发展,文化产业正经历着技术基础、经营逻辑、服务模式、消费群体等方面的巨大变革。

  各地文化科技融合存在差异

  党的十八大以来,我国对文化科技融合发展高度重视。2012年“促进文化和科技融合”被写入党的十八大报告;2019年《关于促进文化和科技深度融合的指导意见》出台;2022年印发《关于推进实施国家文化数字化战略的意见》,将文化科技融合发展上升到国家战略高度;2023年出台《数字中国建设整体布局规划》,文化科技融合发展进入落地实践阶段。

  当前,全国各地文化科技融合存在差异。北京拥有11家国家文化和科技融合示范基地,以及全国60%的数字文娱型“独角兽”企业,在文化科技融合发展方面优势明显。广东省侧重于数字创意、网络视听、动漫游戏等数字化产业的发展,在提升数字文化产品和服务的用户体验方面表现突出。湖南省相关文化产业的创新效益虽名列前茅,但数字化进程仍处于早期阶段。海南省在相关领域展现出较强的科技实力,但在特色文化产业运营规划方面依然存在进一步发挥的空间。西北地区多省受制于产业结构和经济环境,文化数字化发展相对缓慢。

  三方面发力应对融合挑战

  全国各地区的文化科技融合面临不同挑战,需要因地制宜推动文化科技融合发展,特别是要重点把握以下三个方面。

  一是整合区域资源,挖掘地方特色,探索文化科技融合发展方向。悠久历史文化积淀与现代数字技术发展相互交织,共同塑造了我国各地区独特的文化、科技资源优势。地方应立足于自身实际情况,对区域内文化资源进行精准梳理与整合,这样不仅能够更有效地保护和传承文化遗产,还能为科技创新提供丰富的文化支撑和灵感来源。各地区所独有的历史、地理、民俗等文化资源构成了地方文化产业发展的根基。独具地域特色和人文内涵的文化资源不仅是地方文化产业的核心竞争力,也为文化科技融合发展指引了方向,具有无可替代的价值。为此,各地应进一步深入挖掘地方文化特色,利用先进科技手段赋能优势文化产业,推动地方文化繁荣与科技创新深度融合。例如,北京依托其丰富的文化资源和先进的数字技术为文化科技融合发展树立了典范。故宫博物院、中国国家博物馆等文化机构积极创新,纷纷借助“互联网+”和现代科技手段,将非遗文化、珍贵文物等以全新形式呈现给广大观众,既提升了公众的文化体验,又促进了文化遗产的保护与传承,为科技与文化深度融合提供了宝贵的经验和启示。

  二是营造多元场景,推进成果应用,形成文化科技融合新增长点。近年来,数字技术的飞速发展为文化产业注入了新活力。在新时代数字转型浪潮中,应借助虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、全景式呈现等前沿技术,积极营造多元化的文化场景,为用户提供更开放、多元且个性化的选择,带来更生动、直观的沉浸式体验。先进技术的引入颠覆了传统的文化呈现方式,极大丰富了文化体验的内涵和形式,有利于催生更多新型文化业态,成为推进文化科技融合的重要突破点。为此,应进一步以市场多元化需求为导向,精准地将符合用户偏好的科技成果应用于实际文化场景中,有效促进供需之间的良性互动,提升文化产业竞争力,推动科技产业转型升级,进而形成文化科技融合的新增长点。例如,湖南凤凰古城推出的中国首个水上沉浸式艺术游船项目“湘见·沱江”就是其中的成功案例。该项目巧妙地融合了多种科技形式,精心打造河上河岸的光影盛宴和国风视听,让游客在流光溢彩的光影互动中,深切感受沈从文先生名著《边城》中翠翠和傩送之间的爱情故事,收获了热烈反响和广泛赞誉。

  三是强化人才支撑,优化技术环境,保障文化科技融合创新活力。我国文化科技融合实践呈现出资源数化型、流程赋能型、呈现富化型、传播优化型及复合强化型等不同模式。在不同模式下,科技作用于文化产业的不同环节。例如,资源数化型模式是运用数字技术采集、存储、管理和保护文化资源,旨在促进文化资源的广泛共享;流程赋能型模式关注文化创作环节,通过大数据、云计算、大模型等技术的运用更新创作方式;呈现富化型模式则是借助VR、AR等数字技术丰富文化内容体验。因此,各地区需要结合自身文化特色及优势产业,针对不同融合模式强化特定领域人才培养,确保专业人才与产业需求精准对接,为推动文化科技融合实践提供坚实人才支撑。此外,鼓励高等院校、研究机构及领军企业之间紧密合作,共同打造文化领域科技孵化器等平台,汇聚人才资源、优化技术环境,加速文化科技成果的转化和应用,为文化科技融合注入源源不断的创新活力。

  (本文系国家社会科学基金重点项目“基于数智融合的信息分析方法创新与应用”研究成果之一。)

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