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2024 | AR文旅元宇宙|AR+文旅|文旅消费新场景|Online
“李子柒” IP 在非遗文化传承创新和文旅业态发展中扮演着至关重要的角色。从非遗文化传承角度来看,通过她的视频展示、创新方式和一系列视频内容,带动了更广泛的社会群体珍视和传承这些古老技艺,是对非遗文化在当代转型创新的有力推手;在文旅业态发展层面,无论是对地方文旅品牌形象的提升,还是在市场商业价值的挖掘、人才培养合作以及产业深度融合等方面,李子柒的内容输出与IP塑造都展现出了巨大的推动作用。作为非遗传承创新内容制作的先驱,她为传统文化的现代表达和国际传播开辟了新的路径,推动了文化旅游产业的进一步发展。对于李子柒IP的未来可持续、高质量发展,沉浸城市智库建议可以从以下几个方面着手:首先,要持续深化与非遗传承人的合作,共同开发更多创新的非遗文化产品和体验,让非遗文化在传承中创新,在创新中传承。其次,加强与地方政府和文化旅游部门的合作,将李子柒IP与地方特色文化、旅游资源相结合,打造具有地方特色的文化旅游品牌。第三,一个人的力量是有限的,李子柒及团队应充分利用数字媒体和社交平台,扩大非遗文化的传播范围,调动并影响更多人了解和参与到非遗文化的保护和传承中来。第四,注重更广泛的非遗传播人才培养和教育,通过联合中国传媒大学等院校共同开设相关课程和培训项目,培养一批具有专业技能和创新意识的文化传承人才,为非遗文化的可持续发展提供人才支持。通过这些措施,李子柒IP有望在未来的非遗文化传播和乡村振兴中发挥更大的作用,实现文化与经济的双赢。
笔者在 2023 年 2 月曾就生成式人工智能对旅游业的影响作出九点预测,并发表于《中国旅游报》等媒体,今日再回顾其中部分预测已然得到印证与实现,尤其是旅游垂直领域的 OTA 等平台对 AI 人工智能通用入口应用的支持,以及在实时性数据查询方面已成为现实。
然而,生成式人工智能对文旅行业的整体性、结构性影响尚未完全显现。另一方面,在这一年多的时间里,整个生成式人工智能行业与产业发生了更为剧烈的变革,一些当初看似不太清晰的方面如今也有了更为具象化的进展。基于此,笔者结合今年以来开展的相关课题研究、行业调研、项目评审等所见所闻,对 AI 大模型在文旅领域的应用落地有了更深入的思考与理解,并从如下几个问题切入进行探讨。
一是 AIGC 文化内容创作。具体场景包括生成歌曲、戏曲、特定演唱者风格、音乐旋律等内容的 AI 音乐内容创作;进行绘画或风格重绘的 AI 绘画创作;进行小说、诗词 AI 编撰;对动漫、游戏、影视片段等多媒体内容进行 AI 生成。
二是文化和旅游 AI 信息检索与服务。具体包括基于大模型的文博场所介绍和讲解服务,例如图书馆书刊信息查询、检索、智能问答、图书推荐,以及博物馆智能化解说与导引;旅游信息服务,为游客提供交互方式更生动、更加人性化的 AI 旅游目的地信息查询等;智能产品预订,包括个性化的酒店、景点门票等旅游产品推荐及预订服务;旅游 AI 智能客服,实时回答游客的咨询并处理预订及投诉;目的地 AI 无人车,在旅游目的地提供导航、解说及接送服务的旅游服务;AI 旅游导览讲解,可以提供个性化、实时且支持多语言的旅游解说等场景。
三是 AI 旅游数字营销。具体包括帮助游客自动化生成旅游 Vlog 和攻略内容;智能化地为游客做出科学合理的行程计划;生成模拟旅拍场景的图片;利用 AIGC 生成内容打造 AI 数字人导游;生成用于推广和宣传旅游目的地的各种营销素材等场景。
四是 AI 文化和旅游治理。具体包括文化和旅游领域数据并辅助主管部门进行决策;对文化和旅游相关场所进行实时语音、视频监测以及采用 AI 摄像头对各类突发和异常情况进行实时监测等场景。
二是将初步形成通专结合的文旅大模型新场景。以 ChatGPT、文心一言、豆包为代表的通用大模型将利用其用户和资金优势主导流量和 AI 智能体的入口端,在通用大模型方面将解决文旅基础信息查询的需求。一般化的能在互联网中找到答案的查询将主要依赖于通用大模型以及智能体进行;而文旅特定场景下较为深入、专业、本地化的查询与服务则更适合以垂类大模型或各文旅机构智能体的形式进行服务。这种格局将类似于大家可能在抖音和小红书上查找旅游攻略,但涉及预定门票、游览讲解、甚至查询项目排队时间等更为具象化的场景则会求助于文旅场所的小程序、公众号等。可以预见的是,通专结合的大模型格局将在相当一段时间内成为文旅场景的主流,这也为在通用大模型和互联网大厂之外的行业市场主体留下了发展局部小模型或智能体的空间。也许有一天人们也会习惯于将各文旅场所的智能体添加到微信好友中,并且向与人交流一般跟他们进行互动。
三是文旅大模型将逐渐从讲故事向务实化方向发展。目前文旅领域大模型应用还处于初级阶段,随着 AIGC 工具内容生产的进一步成熟,例如抖音也于今年 9 月发布了两款足以媲美 OpenAI Sora 的文生视频工具 PixelDance 和 Seaweed。随着大量短视频生产与此类工具的结合,加之大量视频数据的训练,其视频生产质量已经超过 Sora。此外,旅游领域信息查询、行程规划与预定是频次最高的刚需,犹如当年 OTA 从 Web 端转向移动端的趋势。可以想象未来各 OTA 也将在以上高频功能方面采用大模型计算优化人机交互方式,语音互动,拟人化的互动方式,甚至模拟内容社区的体验产生更多有利于激发游客旅游需求的内容形式都是可以想象的方向。总之,大模型将非常接近于文旅高频应用的全面 AI 化。
四是文旅数据要素化助力大模型生态早日成熟。文化领域数据要素化已经基本走通了文化 IP 资源确权、定价、交易、流转、分账、版权的完整流程,初步形成了数据资源端到端的要素化链条。今后用博物馆的文物 IP 授权二次创作、训练大模型或生成可供文生图大模型训练的 LoRA 都不再具有逻辑上的壁垒;而旅游数据方面,则还需要解决数据在不同机构间如何打通壁垒,让数据流动起来的问题。旅游公共服务数据的共享、旅游市场主体所掌握的自有数据用于模型训练的模式和路径有待进一步明晰。应该说大模型的发展也为文旅数据要素化机制建立提供了实际应用场景和驱动力。