國家殘疾預防行動計劃部分任務指標已實現2025年目標值
2025-12-02 18:30 1,754次浏览8月13日是《浪浪山小妖怪》上映的第12天，關於這部動畫電影的討論越來越多。有人注意到它持續走高的票房——截至當日19時，貓眼專業版數據顯示，《浪浪山小妖怪》上映以來已斬獲票房7.06億，超過《大魚海棠》，登頂中國影史國產二維動畫電影票房冠軍。有人發現周邊衍生品正在熱銷——線上，上美影天貓期艦店多款毛絨玩具、掛件、抱枕、冰箱貼已顯示「缺貨」；線下，聯和院線旗下品牌體驗旗艦店內，《浪浪山小妖怪》 與高端布藝玩偶品牌「問童子」聯名的毛絨玩偶系列屢次售罄。「浪浪山小妖怪周邊火到缺貨」，還成了微博熱門話題。中國傳媒大學動畫與數字藝術學院院長王雷在接受媒體採訪時表示，單純靠票房收回成本的時代已經過去，有影響力的IP必然是一種產品化、資產化的系統能力體現。那麼，受歡迎的周邊，是怎樣煉成的？電影票房火爆與衍生品銷售熱潮，是否能畫上等號？熱門IP的聯名之路，又要如何走穩、走遠？記者與「浪浪山」IP開發設計製作方聊了聊。作為基石的設計圖庫「想過會火，沒想到會這麼火。」發現「浪浪山」周邊賣「爆」後，上海聚繪元文化科技有限公司總經理韓子發又驚又喜。紮根嘉定南翔的聚繪元，深耕潮流動漫領域，致力於將豐富的IP文化資源融入多個維度。根據「內容未上、衍生先行」的策略，企業與出品方上影集團深度合作，用半年時間進行「浪浪山」電影的IP開發設計製作，成功在電影正式上映前3個月完成了設計圖庫。於是，消費者看到了瑞幸、卡遊、晨光文具、全家等超30家知名企業獲得IP授權後，在汽車出行、餐飲茶飲、毛絨潮玩、卡牌文具等細分領域推出的豐富產品，「承包」各種生活休閒場景。設計圖庫為什麼重要？簡單來說，它是衍生品的基石。沒有圖庫提供權威參考、創意素材和規範依據，就很難開發出滿足粉絲期待、符合品牌標準、具有市場價值的實體或數字電影衍生品。所以，一些沒有拿到官方授權圖庫的「野路子」盜版商，做出來的只會是粗製濫造。而行業標杆迪士尼特別擅長用好設計圖庫，做IP授權衍生消費品生意——消費者如今能看到許多經典IP不斷在各消費品類的新品上呈現，就是因為迪士尼全球聯網的圖庫，持續為合作的授權商提供靈感和細節方面的提示。韓子發介紹，聚繪元與上影集團合作已有8年，隨著國內電影行業越來越注重「後半程發力」，企業一直在對圖庫進行完善。從《大鬧天宮》到《天書奇譚》，從《黑貓警長》到《葫蘆兄弟》，年輕的插畫師、設計師潛心研究經典動畫，精選代表性角色的形象、動作和出場場景，產出與不同產品適配的風格化視覺呈現。2023年，上海美術電影製片廠和嗶哩嗶哩聯合出品的動畫短片集《中國奇譚》上線，廣受好評，圍繞劇集中不同角色的圖庫設計由此展開。浪浪山的小妖怪們，正是從那時起，進入設計師的視線。開發產品不能「拍腦袋」眼下，「情緒消費」正成為電影市場的強勁引擎。《浪浪山小妖怪》中，小豬妖與蛤蟆精、黃鼠狼精、猩猩怪組成的「拼好團」，讓每個普通人都能找到一個平平無奇、「缺點」顯著的小妖「對號入座」，產生情感共鳴和連結。衍生品銷售的「戰場」，也由此開啟。記者瀏覽問童子天貓旗艦店發現，售價299元一個、不到30cm高的浪浪山小妖怪毛絨玩偶，近7天超8萬人逛過，已售8000+，現在想要只能買預售，10月10日前發貨。小紅書上，一位網友曬出大大小小共8個小妖怪角色毛絨玩偶，獲得600多個贊。評論區有人問「哪裡買」，得到的回答是線上線下4個售賣渠道。以上只是「浪浪山」周邊衍生品戰績的冰山一角。除了毛絨玩偶，樹脂玩偶盲盒、鑰匙扣與零錢包都成了爆款。隨著電影口碑持續走高，這樣的熱潮可能還會持續下去。問題是，能持續多久？除了現有的品類，還要賣什麼？對此，聚繪元早有準備。3年前，企業主動「跨前一步」，在圖庫設計的基礎上參與產品開發、生產。「有了電商平臺的運營數據，我們能清楚地看到消費者的人群畫像，洞悉消費者的喜好變化，掌握哪個品類正在熱銷，而不是靠『拍腦袋』來開發產品。」趴趴擺件就是在分析電商平臺數據後加碼的品類。許多年輕人會購買這種精緻小巧的擺件，放在電腦顯示器、汽車中控屏上進行裝飾。在「浪浪山」電影上映前，上美影天貓旗艦店就進行了小妖怪角色的趴趴擺件預售，效果比預想中還要好。至於當下熱銷的毛絨品類，韓子發更是給出判斷：毛絨是「常青藤」。當然，毛絨與毛絨之間是有區別的。在業內人士看來，賣得更貴的IP聯名毛絨玩偶並不是「智商稅」，背後是更複雜而嫻熟的工藝。比如同樣是做「浪浪山」的公雞畫師，精緻款要比普通款多一些經得起把玩與審視的刺繡。穩定輸出才能構成長線價值打有準備之仗，收效也很明顯。記者了解到，「浪浪山」電影上映以來，企業運營的天貓旗艦店流量達到了之前的10倍。從用戶構成來看，以前大多數是懷舊的老客戶，為情懷埋單，現在則迎來了大量新用戶「猛衝」。在各個品牌喜迎「潑天富貴」的同時，業內也有一些「冷思考」——當消費者「爆買」的勁頭過去，周邊衍生品要如何在IP聯名消費品大戰中突圍？這是「浪浪山」和其他IP，以及衍生品開發者、銷售者不得不面對的現實問題。有一點是肯定的，IP的養成需要時間，穩定輸出才能構成長線價值。韓子發認為，現在網絡平臺上湧現出一批漫畫插畫作品，靠可愛的角色形象和擬人化表達圈粉不少，也和線下銷售渠道有所合作，但距離成為IP仍有很長一段路要走。「IP的成立與發展離不開故事和文化的支撐。正因為有了《中國奇譚》和這部大電影的內容，『浪浪山』周邊才能順利開發並激起消費者的購買慾。」根據國家廣播電視總局公示的6月全國重點網絡動畫片備案名單，64部作品通過審核，其中就有《中國奇譚2》。這無疑為「浪浪山」IP的內容供給注入了「靈魂」。另一方面，聚繪元也在努力「做好自己的事」。今年10月31日至11月2日，匯聚超過600家潮玩品牌、設計師和藝術家的尖峰潮流藝術收藏展（SAT潮流藝術展）將在廣州舉行，主辦方為上影元和聚繪元。展會的重頭戲，是從潮玩IP共創活動升級而來的「元·創未來潮流藝術家計劃」。有媒體報導稱，迪士尼的設計部門一直強調「共同創造」理念。除了自家設計團隊，他們還保持開放態度，隨時聆聽獨立設計師與消費者的心聲，擁抱各種奇思妙想。「元·創未來潮流藝術家計劃」也是如此。記者了解到，主辦方將通過該計劃鼓勵年輕藝術家重新演繹經典IP，並在展會現場集中展示優質作品，為藝術家和品牌提供交流平臺，聯合出品和創意合作推動IP煥新與創新。「浪浪山」的下一個爆品，或許就會在那裡誕生。
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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