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2026-01-28 01:40 6,746次浏览杭州8月11日電(曹丹)一部二維動畫電影能走多遠？《浪浪山小妖怪》給出了答案。 據貓眼專業版數據顯示，截至11日19時，動畫電影《浪浪山小妖怪》累計票房已突破6億元，刷新中國影史國產二維動畫電影票房紀錄。 作為動畫短片《中國奇譚》之《小妖怪的夏天》衍生出的首部院線動畫電影，《浪浪山小妖怪》由原班主創團隊精心打造，於8月2日正式上映。影片講述了小豬妖、蛤蟆精、黃鼠狼精、猩猩怪組成「草根取經團」後，踏上西行冒險之旅的故事。 與電影同步亮相的，還有浙江省博物館推出的《浪浪山小妖怪》主題展。作為中國動畫電影與國家一級博物館合作的首個案例，該展覽打破了傳統的「展陳+售賣」模式，通過沉浸式體驗重構了國漫與公眾的對話方式。 8月9日，遊客在《浪浪山小妖怪》主題展內拍照留念。曹丹 攝 走進展廳，浪浪山小豬妖住所、雙狗洞等場景被真實還原，觀眾不僅能重溫小豬妖離開浪浪山、「拼好團」西天取經的故事，還能通過「擊鼓打小妖」「決戰黃眉怪」等互動遊戲，從故事「圍觀者」變為「參與者」。 展覽相關負責人李雲傑表示：「我們從科技裝置實體互動切入，引導觀眾『走進』浪浪山。」 展牆上的創作歷程揭示著主創們的心血，彩筆繪圖區吸引著親子家庭駐足流連，投影互動更是讓觀眾直呼「次元壁破了」。在李雲傑看來，這種「劇情+體驗」的模式，正是讓二維動畫電影「破圈」的關鍵。 8月9日，遊客在《浪浪山小妖怪》主題展內體驗「擊鼓打小妖」項目。曹丹 攝 與此同時，動畫電影火爆的背後，是一群國漫人的「抱團取暖」。 李雲傑團隊所在的浙江杭州西湖區藝創小鎮，聚集了大量動漫、遊戲從業者。「像是參與《哪吒2》《蘇東坡》等動漫製作的浙江花果山文化傳媒有限公司的主創人員，或是園區內的各類動畫媒體及科技公司，我們之間會經常串門交流，碰撞創意。」他笑稱，從獨立動畫到工業化團隊集群，這種自發形成的「IP互助社群」，正成為動漫行業創新的土壤。 「技術共享、熱點共研已成為常態。」李雲傑透露，中國IP的發展需要多個領域的從業者交叉互助。 如今，《浪浪山小妖怪》系列玩偶深受消費者追捧、聯名咖啡飲品憑藉「秋天的第一杯聯名」概念火爆市場……目前，《浪浪山小妖怪》已官宣及落地的對外合作項目超過30個，涵蓋汽車出行、餐飲茶飲、卡牌潮玩等多個領域，形成了全方位「包圍」消費者的商業布局。 這種打破領域壁壘的協作，恰似電影中「拼好團」的隱喻——單打獨鬥難成氣候，眾行者方能致遠。 8月9日，遊客在《浪浪山小妖怪》主題展內體驗彩筆繪圖。曹丹 攝 在中國美術學院動畫與遊戲學院副院長宣學君看來，《浪浪山小妖怪》的成功絕非偶然，「從短片到電影、從線上到線下，這種全產業鏈的協同創新，正是中國動畫產業走向成熟的標誌」。 「尤其值得注意的是，影片將《西遊記》的經典符號轉化為當代青年共鳴的成長敘事，而博物館展覽又讓虛擬IP具象化為可觸摸的文化體驗。」宣學君強調，這種「傳統現代化、虛擬實境化」的雙向轉化，為傳統文化創新傳播提供了範本。 此外，宣學君認為《浪浪山小妖怪》釋放了積極信號：「二維動畫未必遜色於三維，關鍵是用好當代美學的話語體系。只要堅持『內容為本、跨界賦能』，中國動畫完全能在全球視野中建立自己的坐標系。」 談及未來，李雲傑及其團隊的願景很樸實：「把中國IP打磨得更精細，比如在互動體驗中強化反饋的即時性與沉浸感；再將這種模式推廣到更多城市，讓更多孩子與藝術相擁。」(完)
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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