2025年BMC期刊圖片大賽：揭曉總冠軍和4個類別冠亞軍
2025-11-29 15:34 8,156次浏览這個夏天，一群「小妖怪們」意外成了電影市場的主角。電影《浪浪山小妖怪》暑期上映以來，豆瓣評分8.6，累計票房突破6億元，刷新中國影史國產二維動畫電影票房紀錄。 細心的觀眾發現，影片的片尾致謝了北京航空航天大學新媒體藝術與設計學院。原來，該片的導演和編劇於水是學院老師，還有7名學院畢業生參與核心主創。小妖怪們成功出圈，傳統理工類大學裡的文科老師也隨之完成了華麗轉身。文化的魅力就是這麼神奇。 《浪浪山小妖怪》的火爆，讓人想起今年春節檔的《哪吒2》以及去年火爆全球的遊戲《黑神話：悟空》。這三者的成功有很多相同之處，比如，它們都選擇了一個典型的中國傳統故事，《黑神話》再現悟空身姿，《哪吒2》講述了魔丸轉世歷劫的故事，而《浪浪山小妖怪》不僅是西遊題材，還脫胎於兩年前廣受好評的動畫短片《小妖怪的夏天》。創作人員通過對經典故事的挖掘、二次創作，賦予了這些老故事全新的架構、全新的內涵，讓人耳目一新。 同時，這三者對傳統文化的堅持一絲不苟。《浪浪山小妖怪》的水墨暈染用得嫻熟自然，而《哪吒2》《黑神話》，則不計成本地將東方美學演繹到極致。傳統文化的底蘊、傳統精神的凝鍊，中國特色的敘事方式展露無遺。 另外，這三者的成功見證了中式審美的魅力。在導演於水看來，能讓大家產生廣泛共鳴的不外乎這三個層面：首先是傳統符號，比如中式建築、燈籠等；其次是中式審美，比如留白技藝和水墨畫；第三點是情感認同。小豬妖的媽媽將愛藏在了每一句「多喝水」的叮囑裡，這三個字可謂網絡熱梗，引發了眾多共鳴。 更值得一提的是，這三者都滿足了時下社會對情緒價值的需求。《黑神話》裡的悟空蒸不爛、煮不熟、錘不扁、炒不爆，《浪浪山小妖怪》不忘初心也同樣感人。從它們身上，我們可以讀到工作、生活以及人生中值得珍重或者暫時缺失的那一部分，足以為人生充電。 三部作品的成功表明，文化產品只要堅持用東方美學和審美情趣創作，用中國特色的表現方式說故事，體現傳統文化和傳統精神，並結合當下的社會心理，與大家產生情感共鳴，就不愁沒有觀眾和擁躉。我們應該具備這樣一份文化自信和文化底氣。
本報訊(記者張月朦)依法依規有序開放公共數據，鼓勵水、電、氣、熱、公共運輸等企業對持有的公共數據資源開發利用，鼓勵和支持企事業單位和社會組織有條件無償使用公共數據開發公益產品……日前，《中共北京市委辦公廳北京市人民政府辦公廳關於加快北京市公共數據資源開發利用的實施意見》(以下簡稱《實施意見》)在首都之窗發布。《實施意見》從夯實公共數據資源開發利用基礎、暢通公共數據資源開發利用渠道、加強公共數據資源開發利用服務能力、釋放數據要素市場創新活力等方面提出20條措施。 《實施意見》提出，要夯實公共數據資源開發利用基礎。完善公共數據目錄並實行統一目錄管理，動態更新數據的共享、開放屬性。遵循「一數一源一標準」原則，各區各部門強化公共數據源頭治理，提升公共數據質量。制定公共數據資源登記制度，對納入授權運營範圍的公共數據資源實行登記管理。 公共數據資源開放利用渠道要進一步暢通。《實施意見》提出，高效開展政務數據共享，有序推動公共數據開放。在維護國家數據安全、保護個人信息和商業秘密的前提下，依法依規有序開放公共數據。優先在與民生緊密相關、社會需求迫切的行業和領域推動全量數據目錄和樣例數據開放。規範管理公共數據授權運營，探索建立公共數據分類分級授權機制，加快建設一批公共數據專區，積極推動分領域授權、依場景授權，逐步探索整體授權運營。 為提高公共數據資源開發利用服務能力，《實施意見》提出，公共數據運營服務費實行政府指導價管理，用於公共治理、公益事業的有條件無償使用；用於產業發展、行業發展的，可收取公共數據運營服務費。同時，要布局新型數據基礎設施，打造公共數據訓練基地，推動語料庫共建共享，賦能人工智慧應用。建設智慧城市協同創新仿真實驗平臺，加大場景開放和數據開放，賦能創新資源聚合和價值釋放。 《實施意見》要求，釋放數據要素市場創新活力。進一步豐富數據應用場景，鼓勵水、電、氣、熱、公共運輸等企業對持有的公共數據資源開發利用。鼓勵和支持企事業單位和社會組織有條件無償使用公共數據開發公益產品，提供便民利民服務。加強央地協同，推動與國家部委、央企總部、平臺企業等建立數據合作機制，探索央地共建服務載體等方式，打造國家數據資源中心。 公共數據資源開發利用要統籌發展和安全。明確公共數據管理和運營的責任邊界，圍繞強化管理職責優化機構編制資源配置。強化數據安全和個人信息保護，網信、公安、數據、密碼、保密等部門按照職責加強對數據資源生產、加工使用、產品經營等開發利用全過程的監督和管理。鼓勵先行先試，鼓勵和保護幹部擔當作為，營造鼓勵創新、包容創新的幹事創業氛圍，在數據產權、市場交易、權益分配、利益保護等領域開展先行先試。充分認識數據規模利用的潛在風險，堅決防止以數謀私等「數據上的腐敗」。
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