廣西壯族自治區自然資源廳原黨組成員黎守全接受審查調查
2025-11-13 11:22 3,952次浏览央視網消息：暑期檔國產電影還在持續發力，鮮明的中國特色電影敘事、工業級水準的電影製作，讓電影市場持續釋放活力。據電影平臺數據，截止到8月10日晚19時，上映3天的影片《東極島》累計票房突破1.9億元。 戰爭題材電影《東極島》基於真實歷史事件裡斯本丸事件改編，呈現了東極島漁民駕駛木船突破日軍封鎖對英軍戰俘實施營救的壯舉。 劇組以1:1實景還原沉沒貨輪及20艘漁船，工業級精度復刻每塊鋼板、每條纜繩。技術層面全面革新，IMAX攝影機潛入深海實拍，獨家研發的「海洋系統」，千人團隊鏖戰8個月，最終交付逾1000個視效鏡頭。 電影《東極島》導演管虎表示，他們第一次拍這種類型片，水面、水下、海島，堪比3個電影的體量和3個電影的技術標準。電影工業化在他看來就是各司其職、分工細緻，這回想嘗試甚至引領的是水系拍攝。 從70天的水下實拍到頂風迎浪的海上拍攝調度，以及上千個鏡頭的視效搭建，劇組完成了一場工業化電影創新探索的「硬核」挑戰。 管虎介紹，包括一些技術設備的研發的，有水下機器人、水下無人機，水下穩定性超越之前那種防水罩式的攝影方式，這個他們現在是有一定把握，甚至是可以告訴下面再拍水系這些人的一些經驗。 資深電影產業專家吳燕雨表示，《東極島》這次算是中國電影工業化的一個高度呈現，然後以及一個階段性成果展示。 事實上，中國電影工業化正在飛速發展。從《捉妖記》《戰狼》《流浪地球》等影片不斷工業化的探索到2025年春節檔《哪吒2》，以2000個震撼視效帶領觀眾體驗翻湧的東海漩渦，《唐探1900》用「中國速度」復刻了百年前的舊金山城，《蛟龍行動》1:1打造了深海巨獸「龍鯨號」……中國電影在拍攝、特效技術提升、製片管理流程優化等工業化製作方面展現出強勁勢頭。 吳燕雨表示，中國電影是不輸世界上任何一個先進的電影工業的，中國土地上又有這麼多好的故事，有這麼多好的素材，真的是潛力無限，只需要等待時間讓這一切發酵就好。 精準觸達觀眾 多元營銷成票房助推器 暑期檔票房一路攀升，背後除了影片自身的優質內容，多樣化的營銷手段也功不可沒。從精準話題營銷到創新互動體驗，各類營銷方式精準觸達觀眾，有效帶動了影片熱度。 據了解，口碑營銷是最容易讓觀眾走進影院的方式，影片口碑是不少觀眾選擇是否觀影的重要標準。《南京照相館》《羅小黑戰記2》《戲臺》等多部熱門影片網絡評分都居於高位，並且口碑持續發酵。 影片主題與社會情感相結合的話題營銷，也大大提升了影片的關注度，引發了觀眾的情感共鳴，促使不少人走進影院。 貓眼影業動畫業務高級總監張天洋介紹，《浪浪山小妖怪》像「公雞畫師演我上班」「小豬妖的媽媽對小豬妖的愛就是多喝水」「小孩子看笑了，大人看哭了」這些話題討論對應的內容在社交平臺都獲得了千萬級的播放量。 《浪浪山小妖怪》導演於水介紹，這4個角色覆蓋了很多類型的人群，比如說有理想主義者、現實主義者、機會主義者，跟當下產生關聯，和當代觀眾產生一種共鳴感。 《長安的荔枝》巧妙藉助歷史IP進行營銷，《東極島》營銷則聚焦於製作的「硬核」實力。 業內人士表示，暑期檔電影營銷的成功，在於精準把握了觀眾的需求與喜好，將影片特色與營銷手段巧妙結合。無論是引發情感共鳴的話題營銷，還是展現製作實力的硬核宣傳，亦或是增強參與感的互動體驗，都在不同層面提升了影片的熱度，推動了觀眾從關注到走進影院的轉化。 國漫勢頭強勁 經典IP煥發新光彩 2025年暑期檔，動畫電影市場延續了強勁的發展態勢。繼《哪吒2》在春節檔斬獲超高票房與口碑後，《羅小黑戰記2》《浪浪山小妖怪》等動畫佳作接連上映，憑藉精彩的故事和精美的畫面吸引了大量觀眾。 《浪浪山小妖怪》是《中國奇譚》的首部動畫電影，延續「無名小妖」視角，用二維動畫講述了一段跌宕起伏、笑淚交織的取經故事。超600人的製作團隊，精細打磨1800多組鏡頭，製作2000多張場景圖，將水墨的寫意與工筆的細節刻畫相融合，展現出獨特的東方美學韻味。 上海美術電影製片廠是中國動畫的搖籃。《小蝌蚪找媽媽》首創水墨動畫，讓世界看見東方美學；《大鬧天宮》奠定國產美術片標杆；《哪吒鬧海》《天書奇譚》以民族風格破圈；《黑貓警長》《葫蘆兄弟》技術升級，風格多元；《中國奇譚》以短篇重構傳統。電影《浪浪山小妖怪》上映期間，在上海影城一樓設立了上海美術電影製片廠回顧展區，展臺上陳列展示著上海美術電影製片廠出品的經典電影手稿和《浪浪山小妖怪》原畫。 《浪浪山小妖怪》總製片人、策劃李早表示，除此之外，他們會一邊地開發新的IP，一邊地用更多方式煥活過去的經典IP。同時，也讓《中國奇譚》「奇譚宇宙」成為一個更多年輕人，或者更多創作人才有機會在上面去做探索，做作品呈現的一個平臺。 影視+潮玩 國產電影衍生品撬動新消費 除了電影院消費火熱外，在暑期檔中，值得關注的還有各類衍生品的銷售。受到情節和角色的吸引，觀眾越來越重視觀影后的情緒消費，從毛絨掛件再到抱枕、背包，電影衍生品已經創造出一個千億級的消費市場。 這是電影《浪浪山小妖怪》位於上海市徐家匯商圈的一家IP衍生品集合店。這裡共有百餘款周邊產品，除了常規的盲盒手辦、毛絨玩具之外，甚至還有刷鍋布、工牌卡套等創意產品。 這個是電影主角——小豬妖的大比例玩偶，無論是獠牙還是服飾，都精準還原了電影中的形象。隨著電影票房的不斷攀升，各類衍生品銷量也是水漲船高，目前這一款玩偶在門店已經全部脫銷。 暑期檔另一熱門國產原創動畫電影《羅小黑戰記2》，同樣舉辦了豐富的衍生品快閃活動，它在北京朝陽公園內，為觀眾打造一個沉浸式的IP體驗空間。 張天洋介紹，整個活動期間，他們推出了116款衍生品，覆蓋了毛絨、手辦、服裝飾品等品類，整體的銷量達到了將近14萬件。 2025年，現象級國產動畫電影《哪吒之魔童鬧海》，以超過154億元總票房的成績，撬動衍生品總銷售額預計超千億元。電影IP消費的強大動能讓越來越多的國產電影重視並加碼衍生品的研發和銷售，將衍生品策劃的節奏前置，品類上也愈發豐富。 在各類衍生品中，毛絨掛件是最受消費者青睞的產品，版權方和企業都加大了相關產品的研發與製造。 在上海南京東路步行街一家從事IP衍生品全產業鏈經營的企業的旗艦店，不僅有正在熱映的《浪浪山小妖怪》的衍生品，還有已經下映一個多月的《哪吒之魔童鬧海》衍生品，這一IP已在店內常態化銷售，現場仍有很多消費者選購。 卡遊動漫卡牌事業部產品運營黃悅介紹，《哪吒之魔童鬧海》從開年的首映到現在，他們一共生產了將近6彈產品。通過向官方美術老師進行約稿，他們自己也進行一些自研設計，讓這個產品每個月都會出現在大家的面前，保持這個IP的生命力，把生命周期拉得更長。
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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