丑甜，钟燕华，邹宇龙，陈娟
（江西科技学院，江西 南昌330098）

摘要：生成式人工智能（AIGC）技术的迅猛发展，为非物质文化遗产（非遗）的数字化保护与商业化转化提供了革命性路径。本研究采用文献研究、逻辑分析与案例剖析等方法，系统构建了“技术-价值-产业”三层分析框架，以阐释AIGC赋能非遗电商的内在机理、现实困境与规范进路。研究发现，在技术层，AIGC通过多模态生成破解内容生产效率瓶颈；在价值层，借助智能交互增强文化价值感知；在产业层，依托供应链优化重构非遗产业路径，从而形成全链条赋能。然而，这一进程在技术层面临数据偏差与算法偏见，在价值层遭遇版权模糊与“灵韵”流失，在产业层存在人机关系错位与供应链协同不足等多重阻滞。据此，研究提出应分别在技术层筑牢数据根基、在价值层完善制度设计、在产业层平衡人机交互，以构建一个协同治理体系，推动非遗电商新生态的健康与可持续发展。

关键词：生成式人工智能；AIGC；非物质文化遗产；数字化转型；电商新生态

一、引言

非物质文化遗产作为中华民族的文化根脉与精神标识，其传承与发展在现代化进程中面临传承主体老龄化、技艺失传风险高、市场适应性弱、传播渠道受限等严峻挑战。电商平台虽为非遗产品开辟了新的销售渠道，但传统电商模式多停留于“上线销售”的浅层阶段，普遍存在内容同质化、文化叙事薄弱、消费体验单一等发展瓶颈，难以充分释放非遗的文化价值与经济潜力。

近年来，《关于推动非物质文化遗产与旅游深度融合发展的通知》（2023年）及文旅部非遗法修订推进（2025年）等政策相继出台，均强调需以数字化手段促进非遗保护与产业创新。生成式人工智能（AIGC）作为数字技术的前沿代表，凭借其在内容生成、多模态交互与智能推荐等方面的独特优势，为非遗的可视化呈现、个性化设计及场景化体验提供了全新解决方案。现有研究虽已关注AIGC在文化遗产领域的应用潜力，但多聚焦于技术层面，缺乏对非遗电商全链条转型的系统性解析。为此，论文构建“技术-价值-产业”三层分析框架，旨在深入探讨AIGC赋能非遗电商的内在机理、现实困境与规范路径，以弥补现有研究的不足。

二、生成式AI赋能非遗电商的内在机理

生成式AI对非遗电商的赋能作用，深度遵循“技术-价值-产业”三层递进逻辑，其核心价值不仅在于技术工具的创新应用，更在于通过多模态内容生产革新、沉浸式体验重构与供应链智能优化三大核心路径，为非遗数字化转型构建起连接传统与现代、文化与市场的新型价值网络。在技术层面，生成式AI已从单纯的流量辅助工具进化为非遗电商全流程的创作主体与效率引擎：通过风格迁移技术，可精准复刻苏绣的针法韵律、紫砂的器型肌理，让非遗技艺的核心特质在数字化内容中得到原汁原味的呈现；借助三维建模与虚拟仿真技术，能将榫卯结构的拼接逻辑、蜡染工艺的纹样演变等抽象技艺转化为可交互的可视化内容，深度参与传统手工艺从创意构思、设计迭代到样品生成的全链条环节。在价值层面，这种技术赋能打破了非遗文化的传播边界——多模态内容生产可快速生成图文、短视频、虚拟直播等多样化传播素材，适配抖音、小红书等多元电商场景，让非遗故事在年轻消费群体中实现破圈传播；沉浸式体验重构则通过VR/AR技术打造“云端非遗工坊”，消费者可在线模拟刺绣、陶艺制作等流程，在互动中深化对非遗技艺的认知与情感联结，进而提升文化消费的意愿与粘性。在产业层面，供应链智能优化通过 AI 算法精准预测市场需求，帮助非遗传承人优化原材料采购、生产排期与库存管理，减少传统手工艺因供需错配导致的资源浪费；同时，生成式AI的个性化定制能力可根据消费者偏好快速调整设计方案，推动非遗产品从标准化量产向差异化、定制化服务升级，最终实现非遗文化价值与商业价值的双向赋能，为非遗产业的可持续发展注入持久动力。

（一）技术层：多模态生成破解内容生产效率瓶颈

AIGC通过图像生成、3D建模等技术突破传统非遗创作的效率约束。在纹样设计领域，生成对抗网络（GANs）技术能够解析用户上传的非遗图片，学习纹样结构与色彩特征后，快速生成符合现代审美的设计方案。如裕固族服饰引入AI纹样生成系统后，输入"祥云""鹿角"等关键词即可自动生成20版适配现代服装的变形图案，设计周期从30天缩短至3天。这种技术赋能已在多类非遗项目中得到验证，DeepSeek便能够综合运用自然语言处理、数据分析等技术，输出高质量的宣传文案，精准提炼消费者的偏好、购买习惯等信息，进而构建精确的客户画像[1]。而数智非遗调研项目进一步表明，借助ChatGPT（一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具），可以实现自然语言的生成，将知识、历史、故事等内容以有趣的方式呈现给用户[2]。

（二）价值层：智能交互增强文化价值感知

AIGC技术通过生成式叙事与场景构建，深度还原并创新了非遗的文化语境。传统电商页面扁平化的图文介绍，难以传递非遗背后的历史、民俗与情感温度。明兰（2024）在研究中指出，非遗文创产品属于典型的文化消费范畴，文化认同视角下非遗文创品牌模型由文化驱动、文化体验、文化传播三个要素构成，分别构成了非遗文创品牌的品牌自驱力、品牌体验力与品牌传播力。[3]这表明，通过深度沉浸与智能互动，非遗产品不再仅仅是商品，而成为文化体验与情感共鸣的入口。

更进一步，AIGC能够实现文化价值的个性化转译与匹配。通过智能算法实时分析用户的浏览数据、兴趣标签，动态调整非遗内容讲解的深度、角度和呈现方式——例如，向历史爱好者侧重讲述技艺源流，向时尚爱好者展示与现代穿搭的融合方案，实现“千人千面”的文化价值精准传递。这种智能化的交互体验，不仅增强了用户的文化获得感，也使得非遗从“遥远的遗产”转变为“可参与、可对话、可共鸣”的当代文化生活组成部分。

（三）产业层：供应链智能优化重构产业路径

AIGC首先作为产业决策的“智能神经中枢”，优化了供给侧与需求侧的匹配效率。在需求预测端，AIGC可以聚合分析社交媒体热点、电商搜索趋势、跨界联名动态等多源数据，生成前瞻性的消费洞察与趋势报告。例如，胡鸿雁等（2023）在《AI驱动民族地区非遗产业产校协同创新模式探索》中指出，AI技术在非遗技艺创新、产品研发、平台建设、传承与传播等方面发挥重要作用，通过产校合作模式实现资源共享和互补，显著推动非遗产业的创新和发展。[4]

在生产与供应链环节，AIGC的赋能走向深入。数字孪生技术与AIGC结合，通过虚拟建模和智能仿真，能够模拟不同生产条件下的工艺效果，减少实物试错成本。张智星（2024）在研究中强调，人工智能的应用使得农产品供应链实现了智能化管理，显著提升了供应链的效率与柔性。虽然该研究聚焦农业，但其技术逻辑与AI在非遗供应链中的优化路径高度契合，特别是在柔性生产和资源调度方面具有直接的借鉴价值。[5]

更重要的是，AIGC正在促进形成新型的产业协同生态。它能够将分散的设计师、非遗工坊、原材料供应商、销售渠道和物流服务商连接在一个智能协同平台上。上述产校协同模式与智能供应链研究共同表明，AI驱动下的产业协同，不仅能实现设计、生产、营销等环节的智能联动，还能通过算法加权，为濒危项目、小型工坊、新锐传承人提供“可见性”扶持与资源倾斜，突破传统市场机制下的“马太效应”，促进非遗产业生态的多样化与可持续发展。

三、AIGC赋能非遗电商存在的问题

AIGC 从技术、价值、产业三层面对非遗电商形成全链条赋能，通过多模态内容生成、沉浸式体验重构与供应链智能优化，为非遗数字化转型注入强劲动力。但在赋能实践推进过程中，也暴露出与这三层核心机理直接对应的现实困境。这些问题并非孤立存在，而是精准映射了技术应用的短板、价值传递的偏差与产业升级的梗阻：技术层面，AIGC 对非遗技艺核心特质的复刻精度不足，风格迁移易出现文化符号失真，且三维建模等技术的应用门槛超出部分中小非遗传承人承载范围；价值层面，算法主导的内容生产易陷入同质化陷阱，难以传递非遗背后的历史底蕴与人文温度，导致文化价值向商业价值转化的链路断裂；产业层面，AI 驱动的供应链优化与非遗小作坊式生产模式存在适配矛盾，数据安全与知识产权保护机制缺失进一步制约产业协同。此类问题若不及时破解，将直接削弱 AIGC 的赋能效能，甚至阻碍非遗电商的可持续发展，亟需针对性构建解决方案。

（一）技术层困境：数据偏差与算法偏见

数据稀缺与质量不足导致创作素材失衡，当前非遗数字化覆盖率不足25%，90%数字化资源仅为基础影像存档，缺乏智能解析所需的结构化数据，且超过60%纸质档案面临损毁风险，直接限制AIGC的纹样生成、3D建模等功能发挥。训练数据的结构性失衡引发算法偏见，主流AI模型中西方文物数据占比超72%，形成“西方凝视”下的文化表达扭曲，如彝族刺绣图腾被简化为无意义几何图案，消解文化符号原初意义[6]。

算法对文化符号的差异化处理加剧不公，部分模型对特定文化符号存在系统性限制，实质是文化霸权的数字延续，破坏多模态创作的文化多样性。

（二）价值层困境：版权模糊与“灵韵”流失

版权归属模糊冲击文化价值变现，AIGC生成内容的独创性认定存在司法分歧，现行法律缺乏数字领域实施细则，传统手工艺涉及复杂的工艺流程、独特的技艺手法及丰富的历史文化背景，如何将这些内容高质量地数字化并标准化处理是一个问题[7]。传播生态失序扭曲文化认知，技术造假产业化、平台审核缺位、监管滞后形成灰色产业链，虚假非遗身份与内容泛滥，导致62%Z世代误信AI生成的虚假文化表达，削弱非遗文化的权威性。

内容“灵韵”流失弱化价值传递，AI批量生成的非遗内容缺乏手工创作的情感与细节，且模态转换中易出现语义耗散，如三星堆文化元素被错误嫁接，导致文化内涵失真。

（三）产业层困境：人机错位与协同不足

在产业层实践中的核心矛盾，集中体现为人文价值与技术逻辑的错位，这一系统性失衡正在侵蚀非遗传承与发展的根基。前产业层面临的首要困境是人机关系错位对传承主体的冲击。非遗传承人群体的老龄化与年轻后继者的断层本就严峻，而AIGC技术的介入若缺乏合理引导，可能加剧这一危机。部分传承人在快速适应电商生态的过程中，容易形成对AI工具的重度依赖，逐渐削弱自身在即兴创作、材料感知等需要长期实践才能形成的核心技艺能力，导致传统技艺的个性化表达趋于弱化。

更深层次的矛盾在于算法机制与非遗保护目标的内在冲突。当前电商平台的推荐系统普遍以商业表现为核心指标，这种算法逻辑与非遗保护所强调的文化多样性、濒危项目扶持等社会价值目标存在结构性偏差。其直接后果是流量与资源持续向已具商业价值的非遗项目集中，而大量亟待保护的小众、濒危非遗则难以获得必要的曝光与支持，最终导致AIGC驱动的产业升级在普惠性上明显不足。研究指出，在非遗数字化实践中，生成式人工智能需要通过人类目标导向的应用才能实现价值转化。[8]。这一观点深刻揭示了当前产业层困境的实质——只有当技术逻辑妥善嵌入人文价值的框架，AIGC才能真正成为非遗创新传承的赋能者而非消解者。

四、AIGC赋能非遗电商的对策

AIGC赋能非遗电商新生态是技术驱动与文化传承深度融合的创新实践，在释放非遗经济价值的同时，也需要通过系统性规范化解数据、交互、创作及传播层面的现实矛盾，构建安全、有序、可持续的发展格局。中国文化报报道：“国家文创实验区管委会同多方AIGC研究及应用单位签署相关AIGC合作协议，积极推动AIGC的规范应用与交流合作，为大模型在文化创意领域的应用发展创造更多的可能性。”[8]体现了规范应用能够带来的好处以及国家应用引导。根据对现实阻滞的分析，现在从筑牢数据基础、完善创作机制、平衡人机交互、强化传播效能四个维度提出规范路径

（一）技术层：筑牢数据根基，防范算法偏见

为确保AIGC生成内容的文化准确性，必须建立从数据源到内容消费的全链条可信治理体系。这要求构建一个由主管部门、学术机构与平台共建的“非遗权威数据源”认证与供给机制，从源头规范模型的学习材料。这一机制的建设可借鉴已有数字化实践的经验，如张健等（2023）在永乐宫数字化项目中，通过系统性的文化遗产数据采集与结构化处理，为AIGC的应用提供了高质量的数据基础[9]。在此基础上，需通过区块链溯源与对抗性训练等技术手段，为AI生成内容建立可验证的“数字档案”，并提升模型自身的文化纠偏能力。同时，通过标识提示与专项培训，提升消费者与从业者的辨别素养，形成人机协同的质量把关网络。

针对大量小众、濒危非遗因数据匮乏而面临数字化生存危机的现实，必须启动战略性的数据资源建设工程。这要求超越通用化的采集模式，优先对高龄传承人及其技艺生态开展高精度、多维度的“抢救性数字化”建档，保存其完整的文化基因。在数据采集过程中，应特别注重记录技艺的地方性知识与文化语境，这些隐性知识往往是非遗价值的核心所在。进而，应依据国家文化数字化战略，鼓励开发针对特定非遗门类的垂直领域模型，使其能深入理解独特技艺逻辑，从根本上减少通用模型带来的文化简化与偏差。例如，针对传统织造技艺开发的专用模型，不仅能学习纹样图案，更能理解材料特性、织造工艺与地域文化之间的内在关联。

为实现文化数字资源的优化配置与长效发展，必须着力构建跨区域、跨平台的协同共享生态。通过建立标准统一、权责明晰的国家级非遗数据共享机制，在严格保障传承人权益的前提下，打破“数据孤岛”，促进优质资源的合法流通与高效复用。这一生态的建设需要完善的技术架构与制度设计：在技术上建立安全可控的数据交换协议，在制度上明确数据使用权限与收益分配机制。这不仅能够整体提升非遗数字化的效率与公平性，更能培育一个多样、包容的数字文化生态。当各地区的非遗数据能够在保护知识产权的前提下有序流动时，AI系统才能获得更全面的文化视野，避免因数据片面而产生的认知偏差，从而为AIGC在非遗电商领域的普惠与向善应用奠定坚实基础。

（二）价值层：完善制度设计，明晰创作边界

在版权归属与权益平衡方面，首要任务是健全适配新技术条件的法律与规范框架。鉴于AIGC生成内容在创作主体上具有人机混合的复杂性，现行著作权法体系需进行针对性的阐释与补充。建议由版权行政管理部门牵头，联合文化非遗保护机构，研究出台《AIGC生成非物质文化遗产领域内容著作权保护与合规应用指南》。该指南应明确界定不同创作模式下作品的权属：对于由人类从业者提供核心创意指令（如蕴含独特审美与具体非遗要素的提示词）、并实质控制生成结果的“人类主导型”内容，应明确其版权归属于人类创作者；对于完全由AI自主生成的内容，则应探索建立“数字公共领域”或特定备案管理制度；而任何基于已有明确版权归属的非遗作品进行衍生创作的行为，无论经过多少次AI转化，都必须事先取得原权利人的合法授权，从源头上杜绝侵权隐患。其次，需建立一套弹性的授权与交易机制。针对非遗传承与发展兼顾保护与创新的双重需求，可设立“非遗文化数字创新绿色通道”。对于旨在进行非遗数字化存档、研究、教育以及符合“创造性转化、创新性发展”方向的低商业性AIGC应用，可简化授权流程，推行“事先备案、事后溯源”的宽容监管模式，并鼓励采用标准化、菜单式的许可协议，降低交易成本。最后，必须强化电商平台的主体监管责任。平台应建立专门的AIGC内容版权审核机制，利用数字水印、区块链存证等技术手段，对上架的非遗电商内容进行权属核验与来源追溯，对无法提供合法授权证明或存在明显侵权风险的AI生成内容实施禁止上架或下架处理，从而构建起从创作源头到销售终端的全链条版权保护网。

在优化算法公平与避免马太效应方面，关键在于将社会文化价值维度深度融入技术逻辑。首先，必须完善算法推荐的综合评价体系。电商平台不能仅将销量、点击率等商业指标作为推荐算法的唯一指挥棒。应协同文物非遗主管部门，共同建立一套非遗项目价值评价指标体系，将项目的濒危等级、文化内涵深度、传承人群体现状、社区认同度等非经济因子转化为可量化的算法参数，并将其有机嵌入平台的AIGC推荐模型中，使算法的流量分配能够反映非遗保护与传承的紧迫性与重要性，助力那些商业热度低但文化价值高的小众项目获得“可见性”。最后，必须大力推动算法透明与问责。依据国家相关算法管理规定，要求电商平台以通俗易懂的方式，定期向社会公开披露其用于非遗内容推荐的AIGC算法的基本原理、主要考量因素、数据来源及可能存在的偏差，并建立健全人工干预和用户反馈渠道，使算法决策过程接受监管部门、非遗社区及广大公众的监督，确保其公平性与公正性，最终引导算法技术服务于非遗保护传承的宏大社会目标。

（三）产业层：平衡人机交互，促进协同发展

首要任务是确立以人为核心的人机协作边界与流程。在非遗产品的创意设计、生产决策与质量把控等关键环节，必须坚持人类智慧的主导地位。AIGC应被明确定位为高级创意辅助工具与智能生产顾问。例如，在设计环节，设计师可向AIGC输入“将苗族蝴蝶妈妈图腾与简约现代家居风格融合”的指令，AIGC快速生成数十种风格方案作为灵感“草稿”，而设计师则依据其深厚的文化素养与美学判断，对“草稿”进行筛选、修正与深化，并最终完成具有灵魂的定稿。在生产环节，面对珍贵的原材料（如珍稀木材、天然矿物颜料），AI可基于3D建模进行耗材优化模拟，但最终的“开料下刀”决策必须由经验丰富的匠人根据材料本身的肌理与品相做出。为此，产业实践需建立标准化的“AIGC辅助工作流程规范”，明确要求所有AIGC生成内容必须经过人类专家的实质性审核与创造性再加工方可进入下一环节，从制度上防止技术越位导致的技艺空心化与产品同质化。

并且，应着力构建基于AIGC的产业协同智能平台，促进全链条效率与公平。单一环节的智能化难以发挥最大效能，必须推动AIGC能力在产业链上下游的渗透与协同。理想模式下，应鼓励发展或支持建设区域性的“非遗产业智能协同平台”。该平台能整合多方数据与能力：前端，AIGC根据市场趋势分析与用户共创数据，生成消费洞察与设计趋势预测；中端，这些洞察直接对接给设计师与传承人群体，辅助其进行创作决策；后端，AIGC的生产优化方案（如排产计划、耗材计算）可同步给原材料供应商与生产单位。更重要的是，平台算法应肩负起产业调节的功能，在流量分发、资源对接中，不仅要考虑商业热度，更需通过算法加权，主动为濒危项目、小型工坊、新锐传承人提供“可见性”扶持与资源倾斜，突破传统市场机制下的“马太效应”，促进非遗产业生态的多样化与可持续发展。通过这种人机合理分工、情感与效率并重、全链条智能协同的产业新模式，方能真正实现AIGC驱动下非遗电商的健康转型与高质量发展。

五、结语

AIGC技术为非遗电商新生态的构建注入了强劲动能，通过“技术-价值-产业”三层的深度融合，为非遗的“活态传承”与“创新性发展”开辟了全新路径。然而，技术的赋能之路亦伴随着数据、版权、伦理与认知层面的多重挑战。未来，必须坚持科技向善、文化为本的基本原则，通过政策引导、技术治理与人文关怀的多元协同，构建一个既繁荣活跃又健康可持续的数字非遗文明新生态，使古老的非遗在现代数字经济的浪潮中真正实现“活起来、传下去、火起来”的愿景。

参考文献：

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[4]胡鸿雁,陈淇琪,王一汀,等.AI驱动民族地区非遗产业产校协同创新模式探索[C]//百色学院马克思主义学院,河南省德风文化艺术中心.2023高等教育科研论坛论文集.湘潭大学;,2023:118-121.DOI:10.26914/c.cnkihy.2023.037568.

[5]张智星.人工智能技术在农产品供应链的研究[C]//天津市电子学会.第三十八届中国（天津）2024’IT、网络、信息技术、电子、仪器仪表创新学术会议论文集.天津金晟天凯环境检测服务有限公司;,2024:167-170.

[6]李琤.国家文创实验区“组团”布局AIGC[J].中国文化报,2023(10):20-24.

[7]丁丽.用户共创与AIGC融合下的传统手工艺非遗数据库平台构建研究[J].文化创新比较研究,2025,9(12):72-76.

[8]杨红,纪静怡.生成式人工智能介入传统手工艺传承的现状及影响展望[J].中原文化研究,2025,13(4):68-76.

[9]张健,王雨心,袁哲.AIGC赋能传统文化传承设计方法与实践——以山西省永乐宫数字化展示中心方案设计为例[J].设计,2023,36(17):30-33.

基金项目：江西省高等学校大学生创新创业训练计划项目“智创未来：生成式AI驱动非遗文化电商新生态”（项目编号：S202510846015）；江西省教育教学改革研究重点课题：BOPPS与对分课堂教学模式探索与实践——以《电子商务运营管理》课程为例，项目编号：BKJG-2026-24-17；江西省社会科学“十四五”基金项目，名称：基于社交媒体大数据的江西省夜间旅游时空演化与协同发展研究，编号：25YJ49D