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AI赋能非遗传承

数字技术重现传统工艺之美

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目录

CONTENTS

引言

01

AI技术概述

02

非遗手工艺挑战

03

数字复活方案

04

典型案例分析

05

社会价值体现

06

未来发展趋势

07

结语

08

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引言

非遗传承现状

非遗传承困境

当前非遗传承面临技艺失传、后继乏人等挑战，许多传统手工艺因缺乏关注和市场需求逐渐消失。

数字化保护现状

部分非遗项目已开始尝试数字化记录与保存，但技术应用仍处于初级阶段，未能充分实现技艺的活态传承。

AI赋能潜力

AI技术可通过三维建模、虚拟复原等手段精准还原工艺细节，为非遗的数字化保护和创新传承提供新路径。

数字技术潜力

三维建模复原

通过三维扫描与建模技术，精准记录非遗手工艺品的形态结构，实现破损文物的数字化修复与虚拟还原。

智能纹样生成

基于生成对抗网络（GAN）自动设计传统纹样，保留文化基因的同时创造符合现代审美的创新图案。

虚拟现实传承

利用VR/AR技术构建沉浸式体验场景，让用户通过交互操作学习传统工艺步骤，打破地域与时间限制。

02

AI技术概述

人工智能定义

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人工智能概念

人工智能是模拟人类智能的计算机系统，通过算法实现学习、推理和决策功能，为非遗数字化提供技术基础。

核心技术构成

包括机器学习、计算机视觉和自然语言处理三大技术，可精准解析非遗技艺并实现数字重构。

非遗应用方向

AI通过三维建模、动作捕捉等技术还原传统工艺全流程，建立数字档案库实现永久保存与传播。

关键技术应用

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3D建模复原

通过高精度3D扫描与建模技术，数字化记录非遗手工艺品的形态与结构，为濒危技艺建立永久数字档案。

智能纹样生成

基于生成对抗网络（GAN）自动设计传统纹样，结合历史数据与创新算法，辅助手艺人快速生成文化符号变体。

虚拟实训系统

利用VR/AR技术构建沉浸式传习环境，通过动作捕捉还原匠人手法，实现非遗技艺的交互式教学与远程传承。

03

非遗手工艺挑战

传承人短缺

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传承人老龄化

非遗传承人平均年龄超过60岁，年轻从业者不足10%，技艺传承面临断层风险。AI技术可记录工艺流程，建立数字化传承档案。

技艺学习门槛高

传统手工艺需数十年经验积累，现代年轻人难以坚持。AI通过动作捕捉与虚拟仿真，可加速新手学习过程。

地域传播受限

地方性非遗受地域限制难以普及。AI驱动的在线教学平台可打破地理壁垒，实现全球范围技艺传播。

技艺濒危现状

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非遗技艺失传危机

全球约43%的非遗技艺面临失传风险，因传承人老龄化、学徒稀缺，传统手工艺正以每年5%的速度消失。

数字断层加剧

90%非遗技艺缺乏数字化记录，口传心授模式导致技术断代，AI扫描等技术应用率不足3%。

经济价值萎缩

近十年非遗产品市场占有率下降60%，机械化生产冲击下，传统工艺生存空间持续压缩。

04

数字复活方案

三维建模应用

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三维建模原理

三维建模通过数字化手段构建物体立体模型，精确还原非遗手工艺的形态、纹理与结构，为传统技艺提供可视化保存方案。

工艺细节复现

利用高精度扫描与参数化建模技术，可捕捉非遗作品细微特征，实现刺绣针法、陶瓷釉色等复杂工艺的数字1:1还原。

交互式传承应用

结合VR/AR技术，三维模型可转化为沉浸式教学素材，支持学习者多角度观察、拆解练习，突破传统师徒传授的时空限制。

虚拟仿真技术

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虚拟仿真定义

虚拟仿真技术通过计算机模拟真实场景，实现非遗手工艺的数字化还原，为传统技艺提供沉浸式展示与体验。

工艺复原应用

利用3D建模与动态捕捉技术，精准复刻传统手工艺制作流程，解决非遗传承中的技艺流失问题。

交互体验创新

结合VR/AR设备，用户可参与虚拟制作过程，通过实时互动深化对非遗文化的理解与传播。

05

典型案例分析

苏绣数字化

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苏绣数字采集

通过3D扫描和高清摄影技术，精准记录苏绣针法、色彩与纹理细节，建立数字化样本库，为后续研究提供数据基础。

AI针法模拟

利用机器学习分析历史绣品数据，生成动态针法路径模型，辅助传承人优化创作流程，实现传统技艺的智能复现。

虚拟刺绣体验

开发AR/VR交互系统，用户可通过穿戴设备模拟苏绣制作过程，直观感受非遗技艺精髓，推动大众参与传承。

景泰蓝复原

景泰蓝工艺简介

景泰蓝是中国传统金属工艺，以铜胎掐丝珐琅著称。其制作需经制胎、掐丝、点蓝等八大工序，具有极高的艺术与历史价值。

AI复原关键技术

通过3D扫描获取纹样数据，AI算法重建残缺图案。机器学习辅助色彩还原，数字孪生技术模拟传统烧制过程，实现精准复原。

数字传承新路径

VR技术沉浸式展示制作流程，区块链确权数字藏品。AI+非遗模式突破时空限制，推动传统工艺活态传承与创新应用。

06

社会价值体现

文化保护意义

非遗文化价值