中華傳統文化傳播的技術創新趨勢

周葆華 夏雯婧

【內容提要】本文首次基于專利數據庫，對中華傳統文化傳播的技術創新進行實證研究。分析發現：中華傳統文化傳播的技術創新呈現上升的發展趨勢，主要來自沿海經濟發達地區和傳統文化資源豐富的地區，以機構主體為主（主要是高校和企業）。所針對的傳統文化類型以傳統文化總體為主，其次是語言文字、傳統建筑或古跡、文物或博物館等，并呈現多元化的發展趨勢。傳統文化傳播的技術創新占比最多的是虛擬現實技術，隨后包括數字化系統和平臺、展示裝置或系統，以及計算機視覺、數據挖掘與機器學習等。研究結合經驗發現對傳統文化國際傳播的技術創新提出了建議。

【關鍵詞】傳統文化 國際傳播 技術創新 專利

中華傳統文化的國際傳播如何與新興技術結合？在時間和空間維度上，歷時性的發展趨勢和區域性的分布特征如何？哪些主體參與傳統文化傳播的技術創新？具體針對哪些傳統文化類型？哪些新技術得到應用？回溯以往文獻，現有涉及科技與中國國際傳播關系的研究主要在理論思辯層面展開，提出應該抓住科技發展機遇，進一步豐富中國文化的傳播手段，提升傳播效能①；因應技術革新重視傳播中的權力結構和內容構建，優化國際傳播評價體系②；科技賦能國際傳播，成為中華傳統文化出海的數字基建③。也有研究聚焦特定技術，探討諸如數字游戲等新技術在中華傳統文化傳播中的應用④。不過，目前還缺乏對于傳統文化傳播技術創新比較系統的實證研究。本研究希望突破這一學術囿限，通過專利數據庫，分析中華傳統文化傳播的技術創新。

我們使用“文化”為核心關鍵詞在谷歌專利數據庫中進行搜索（設定時間為2010年至今，地區范圍為中國大陸），初始獲得14186項⑤。在此基礎上，我們采取人工逐一閱讀的方式篩選符合中華傳統文化傳播技術應用的專利，最終獲得655項⑥。兩位作者采取共同討論、逐一確認的方式對全部數據進行了編碼。

一、中華傳統文化傳播創新的技術應用：時空和主體分布

首先，研究發現，從2010年至今，與中華傳統文化傳播相關的技術專利數量總體呈現上升趨勢（圖1），2010年僅有4項，2011年最低（僅有2項），2021年則達到最高（113項），2022年有91項。若以五年分期，2010-2014年共有43項（平均每年8項左右），2015-2019年迅速增長到272項（平均每年54項左右），2020年以來已有340項（平均每年85項左右），充分顯示出社會各界對于運用技術創新傳播中華傳統文化的探索熱情。

從空間分布看，專利申請覆蓋全國31個?。ㄖ陛犑?、自治區，不含港澳臺），其中申請專利最多是廣東省（72項，占比11.0%），其次是北京市（63項，占比9.6%），第三是江蘇?。?8項，占比7.3%），隨后依次是浙江（43項，占比6.6%）、湖北（42項，占比6.4%）、河南（40項，占比6.1%）、陜西（37項，占比5.6%）、山東（35項，占比5.3%）等，相對較少的是西藏和海南（分別有4項）、寧夏（1項）。由此可見，針對傳統文化傳播提出技術專利的主要來自兩類地區：經濟發達地區（如北京、廣東、江蘇和浙江），以及傳統文化資源豐富的地區（如陜西、湖北、河南、山東）。就大區分布而言（表1），東部地區專利申請的數量最多（占比近一半，47.8%），中部、西部和東北則依次減少。

傳統文化傳播技術創新的主體以機構為主，占比高達85.2%，其中單一機構占比80.8%，機構合作占比4.4%；申請專利的個人占比為14.5%，其中個體和合作分別占比13.4%和1.1%，另有0.3%的專利為機構和個人合作申請（表2）。

具體分析其中的機構申請主體（N=561），發現高校占比最高（322項專利，占比57.4%），其次是企業（214項，占比38.1%），科研機構和政府部門占比則較少（表3）。從歷時性變化看，2010-2014年，高校和企業所占比例分別為44.4%和50.0%，即當時企業申請與傳統文化傳播相關的技術專利更為活躍；但是到2015-2019年，兩者的占比已經改寫為56.0%和38.9%；2020-2023年則分別占比60.1%和36.1%。由此可見，可能由于國家政策和科研制度的倡導，高校開展與傳統文化傳播相關的技術創新變得日趨活躍，成為主力軍。

二、聚焦中華傳統文化的具體類型

本研究將中華傳統文化的具體類型劃分為18類（表4），結果發現：技術創新專利所聚焦的傳統文化以泛化性的傳統文化總體為主（179項，占比27.3%）；其次是語言文字（96項，占比14.7%），第三是傳統建筑或古跡（65項，占比9.9%）；占比超過5%的還包括文物或博物館（39項，占比6.0%）、區域與民族文化（39項，占比6.0%）、傳統工藝（38項，占比5.8%）、傳統文學與國學（34項，占比5.2%），以及傳統民俗（33項，占比5.0%）。值得重視的是，樣本中反發現了一項關于中國古代科技（計量技術）的傳播創新技術專利。這方面有待繼續加強。

就歷時性變化看，研究發現三個時間段（2010-2014年，2015-2019年，2020年至今）的傳統文化聚焦存在差異：第一，面向傳統文化總體的占比逐步上升，從18.6%變成24.6%，再到30.6%，說明研究更加追求技術應用對于傳統文化傳播的普適性；第二，聚焦“語言文字”傳播技術創新的比例逐步下降，從25.6%變成15.1%，再到12.9%，說明早期漢語的對外教學和傳播占據較大比重，現在對中華傳統文化的傳播則日趨豐富化、多元化；第三，有若干傳統文化類型在第一個階段沒有出現，到第二和第三個階段才開始出現，包括區域與民族文化、傳統村落文化、中醫藥文化、傳統身體表演藝術、傳統農業文化、傳統宗教文化、傳統服飾文化，以及作為其他的古代科技等八類。

從不同區域的專利申請主體比較來看，東部和中部地區對“傳統建筑或古跡”的關注程度（占比分別為11.5%和10.4%）比西部和東北地區更高（占比6.7%和7.6%）；西部地區對區域與民族文化（占比15.1%）、文物或博物館（占比8.4%）和傳統村落文化（占比6.7%）的關注程度比其他地區更高；東北地區對語言文字（占比22.8%）的關注程度比其他地區更高。

從不同類型的機構主體比較來看，高校/科研機構和企業在傳統文化總體的關注上基本一致（占比分別為27.3%和29.0%）；企業對傳統建筑或古跡的關注程度（占比16.4%）比高校/科研機構（占比7.3%）更高，而高校/科研機構對語言文字和區域與民族文化（占比分別為17.0%和9.4%）的關注程度比企業對其關注度（占比分別為9.3%和1.4%）更高。

三、中華傳統文化傳播創新的具體技術類型

本研究將中華傳統文化傳播創新的具體技術類型劃分為17類（表5），結果發現：占比最高的技術應用是虛擬現實技術（120項，占比18.3%）；其次是數字化系統和平臺（99項，占比15.1%），第三是展示裝置或系統（98項，占比15.0%）；占比超過5%的還包括計算機視覺（77項，占比11.8%）、數據挖掘與機器學習（61項，占比9.3%）、交互裝置或系統（45項，占比6.9%），以及語言翻譯技術（33項，占比5.0%）。應用相對較少的技術包括機器人、物聯網和游戲等。

這些技術創新出現最早的包括移動端及其應用、語言翻譯技術等，它們均在2010年就已經成為專利申請的技術應用；有些則出現相對較晚，如深度學習、知識圖譜、區塊鏈和物聯網，在2016年才成為專利申請的主要技術。本研究特別關注了從2022年11月底異軍突起的 ChatGPT等大模型技術應用，發現盡管部分專利涉及到深度學習、神經網絡或預訓練模型，但直接以大模型技術為主要技術重心的傳統文化傳播創新應用還不多見（只有個別研究提及）。

研究分析了技術應用分布的時空和主體差異。從時間維度來看，一些新技術應用在2015年以后得到了快速增長。例如：數據挖掘與機器學習以及深度學習的占比分別從第一階段的4.7%和0%，增長到第二階段的8.1%和2.2%，以及第三階段的10.9%和5.0%；虛擬現實技術的應用占比從第一階段的4.7%快速增長到第二階段的16.2%，以及第三階段的21.8%。相應地，語言翻譯技術的占比則從第一階段的11.6%降低到第二階段的5.5%，以及第三階段的3.8%。在地區分布上，東部和中部地區對虛擬現實技術的應用比例（分別為22.0%和18.8%）高于東北和西部（分別為13.9%和10.9%），不過在機器學習和深度學習等數據技術上的應用卻并無優勢。就專利申請的機構主體而言，高校/科研機構在數據挖掘與機器學習以及深度學習的應用上（占比分別為10.9%和5.9%）高于企業（占比分別為7.9%和0.9%）；企業對虛擬現實技術和數字化系統和平臺（占比分別為22.0%和19.2%）的應用程度高于高校/科研機構（占比分別為16.4%和11.1%），對區塊鏈應用的熱情也高于后者（占比5.6% vs.1.2%）。由此可見，高校/科研機構更加關注數據技術的基礎和應用研究，企業則對呈現/體驗、系統/平臺建設等應用技術更為投入。

四、中華傳統文化傳播創新技術應用的案例分析

本部分圍繞中華傳統文化傳播幾種主要的技術應用進行案例分析。首先，虛擬現實（VR、AR、三維場景等）作為一種涵蓋多媒體、三維計算機圖形技術、仿真、傳感等多種新興技術的交互性數字媒介，通過計算機及相關設備創建高逼真的虛擬空間，使用戶獲得多感官的沉浸式體驗，使中華文化傳承向新的空間維度延展，有潛力在全球范圍內得以更廣泛地傳播。例如，清華大學開發了“一種基于擴展現實技術的城市文化游戲交互系統”（2023），以改善城市化進程中的文化記憶斷層現象，以及現有的偏單向輸出且互動性較弱的國際傳播方式。該城市文化交互系統設置了包括城市增強現實游戲模塊（AR輕度交互）、古跡混合現實游戲模塊（MR重度體驗）以及數據流轉模塊在內的三類分區，基于XR技術構建實景開放游戲地圖，擴展歷史街區文化和歷史古跡背后的故事。以山西大同為例，用戶可以在大同AR游戲《尋覓三代京華》里完成當地特色非物質文化遺產互動游戲，在云岡石窟MR游戲《云石言》、懸空寺MR游戲《懸梁志》和華嚴寺MR游戲《華塔藏》中體驗穿越重建之旅。這些都可以為面向海外受眾的中華傳統建筑文化的傳播帶來契機。在另一項與戲曲文化傳播相關的專利技術里，天津大學發明了“一種沉浸式動作VR學習系統中基于體感交互的設計方法”（2023）。除了場景漫游和沉浸式動作展示等功能模塊外，他們引入信息更多元、交互更自然的體感交互技術（Somatosensory interaction），將傳統京劇的動作學習以更具趣味性的方式展現出來，給予受眾視覺、聽覺、觸覺等多感官反饋，能讓其沉浸在京劇學習的過程中。以《霸王別姬》為例，該技術利用C4D軟件進行三維建模，構造虞姬這一角色的具體形象特征和服飾妝容特點，基于“恭王府大戲樓”搭建所需AR虛擬場景，輔之以Kinect動作識別模塊和Unity3D開發引擎，對于京劇的國際傳播具有價值。

數據和人工智能技術的不斷發展為中華傳統文化的國際傳播提供了廣闊前景。數據挖掘與機器學習、深度學習、知識圖譜、計算機視覺、語音識別等，推動傳統文化保護與傳播朝著更加智能、精準和個性化的方向發展。

其中，數據挖掘（data mining）和機器學習（machine learning）在數據分析、預測建模和智能推薦方面發揮重要作用，可幫助優化傳播策略和提高傳播效率，助推傳統文化出海。例如，安徽大學的一項專利“基于改進構造性覆蓋類算法的數字文化可視化方法”（2022），通過聚類算法挖掘處理大量零散而不成體系的徽州歷史名人信息，并通過可視化手段高效展示，推動徽州文化的國際傳播。深度學習技術（deep learning），特別是卷積神經網絡（CNN）和循壞神經網絡（RNN）等模型，具有深度挖掘中華傳統文化信息的能力。云南師范大學的“一種基于深度神經網絡模型的民族文化資源聚類分析方法”（2019）采用doc2vec來處理大規模民族資源文本數據。知識圖譜（knowledge graph）技術有機連接多領域知識實體及其關聯關系，有助于精準理解和分析大規模的復雜數據。“一種文博知識圖譜系統構建方法”（2023）針對博物館存在的大量實物收藏和知識相對碎片化的情況，構建文博知識圖譜系統，實現三維圖譜的可視化開發以及智能交互。值得一提的是，該技術還提出接入ChatGPT大模型工具，實現知識圖譜的智能化回答和個性化推薦，使文物歷史知識的展示更為生動，為傳統文化的對外傳播提供新的解決方案。計算機視覺技術（computer vision）作為一項研究如何使計算機系統具備對圖像和視頻的智能感知和理解能力的前沿技術，核心目標在于從視覺數據中提取高層次的語義信息，包括物體識別、場景分析、運動跟蹤檢測和三維重建等，以達到模擬和復刻人類視覺系統功能的效果，因而在古文字、古建筑、古代繪畫和壁畫等文化遺產的保護和傳播過程中發揮著不可替代的作用。鑒于現有納西族文化研究工作中出現的無法提取單個民族文字的情況，中央民族大學的“一種東巴文的文字切分方法、裝置、存儲介質及電子設備”（2022）使用了該項技術，按照東巴文圖像中橫線位置的特征對其進行圖像切割處理，然后將所得圖像輸入用以識別特定目標的檢測模型，其中包括骨干特征提取網絡、加強特征提取模塊和檢測頭模塊，根據輸出結果得到帶豎線位置的東巴文行圖像，實現單個文字的提取。“一種洞窟壁畫數字化還原方法”（2012）借助計算機視覺技術解決洞窟壁畫在層次和色彩方面的還原問題?！耙环N基于卷積神經網絡和圖像處理的陶瓷紋飾提取方法”（2020）提出結合卷積神經網絡（U-2-Net）和計算機視覺處理方法的新型陶瓷紋飾提取技術，均為傳統文化的對外傳播提供助力。

數字化系統和平臺、展示裝置與系統，以及交互裝置與系統同樣占據較大比重。其中，數字化系統和平臺主要指向傳統文化的數字化過程（包括數據庫建設、網絡平臺打造等）。例如，“基于大數據的戲曲文化旅游在線平臺”（2020）通過構建全國各地劇院、古戲臺、戲曲博物館、戲曲人物以及戲迷票友協會等多個數據庫，應對傳統戲曲文化傳播過程中出現的信息碎片化、資源分散、融合受阻等現實問題。戲曲在線平臺的搭建不僅有助于保護和挖掘各地區各民族的戲曲資源，還為文化產品周邊生態系統提供更為多樣的補充。另一方面，展示技術，特別是交互裝置技術同樣改變了文化傳播的媒介形式，通過互動式文化體驗，使受眾從被動接受者轉為積極參與者，從而有助于提升國際傳播的粘黏性與吸引力。例如，“一種影像投影互動演示裝置及施工方法”（2021）指出，現有的非物質文化遺產展示館通常采用在屏幕上隨機播放各地非物質文化遺產的影像的方式，觀眾無法根據自身需求進行個性化選擇，因而提出一種影像投影互動的演示裝置。此系統通過分層投影與互動傳感器，實現城市名與非物質文化遺產影片的交互式展示，提升觀眾的自主選擇與學習體驗。“一種基于墻面投影的羌族文化及語言的輔助教學裝置及方法”（2022）也以趣味互動形式傳遞羌族語言文化，結合體感互動、紅外觸碰和語音識別等技術，顯著提高參與者的學習效率。

五、小結

綜上，本文首次基于專利數據庫，對中華傳統文化傳播的技術創新進行了探索性的實證研究，主要發現和結論如下：第一，中華傳統文化傳播的技術創新已經得到高度重視，呈現明顯上升的發展趨勢。針對傳統文化傳播提出技術專利的主要來自經濟發達地區和傳統文化資源豐富的地區，以機構主體為主。其中高校和企業是最主要的兩類機構，在傳統文化傳播的技術創新中扮演重要角色；第二，所針對的傳統文化類型覆蓋18類，以普適性的傳統文化總體為主，其次是語言文字、傳統建筑或古跡、文物或博物館、區域與民族文化、傳統工藝等。早期對外漢語教學和傳播占據較大比重，近年來則日趨多元化，區域與民族文化、傳統村落文化、中醫藥文化等的關注度明顯上升；第三，傳統文化傳播的技術創新覆蓋了17類。其中占比最多的是虛擬現實技術，隨后包括數字化系統和平臺、展示裝置或系統、交互裝置或系統，以及包括計算機視覺、數據挖掘與機器學習、深度學習等在內的數據與人工智能技術。虛擬現實技術以及數據技術在近年來得到快速發展，比例呈現上升趨勢。

本文的經驗發現也提示傳統文化國際傳播技術創新的若干發展方向：第一，傳統文化傳播技術創新的地區與主體均衡性可以進一步加強，中西部地區、科研機構可以在這方面發揮更大作用；第二，傳統文化的類型多元性還可繼續擴展，目前主要集中于傳統建筑或古跡、文物或博物館等主要類型，對于中國古代科技、古代思想傳播的技術創新則相對不足，這可以成為未來發展的增長點；第三，大模型與生成式人工智能技術正在快速發展，影響和改變人類的工作與生活形態，傳統文化傳播應該加強對這一新興前沿技術的應用探索；最后，本研究所分析的專利技術盡管都具有用于國際傳播的潛力，但如何更好地實際落地，更有效地針對國際受眾，不斷增長中華傳統文化的國際傳播效能，還需要在實踐中不斷探索。

本文系國家社科基金重大項目（20ZDA060）、國家社科基金人才項目（22VRC186）、復旦大學文科先導和創新團隊項目（IDH3353070）的階段性成果。

周葆華系復旦大學信息與傳播研究中心研究員，復旦大學新聞學院教授，全球傳播全媒體研究院研究員，復旦大學國家發展與智能治理綜合實驗室研究員；夏雯婧系復旦大學新聞學院博士后

「注釋」

①程曼麗：《新時代中國價值的國際傳播與國家形象建構》，《中國出版》2023年第13期，第5-12頁。

②周慶安、劉勇亮：《以中國為方法：全球化格局下國際傳播效能再探討》，《中國出版》2023年第13期，第13-18頁。

③史安斌、朱泓宇：《人類文明新形態背景下中華文明的國際傳播：理論升維與實踐創新》，《新聞與寫作》2023年第7期， 第45-54頁。

④何威、牛雪瑩：《數字游戲開展中華傳統文化國際傳播的趨勢、方法與特點》，《對外傳播》2022年第9期，第21-25頁。

⑤“谷歌專利”數據庫被認為是一個可以有效代表技術創新應用的數據來源（網址https：//patents.google.com）。參見呂舒寧：《場域視角下的新聞技術創新》，《傳播與社會學刊》2022年總第59期，第147-175頁。

⑥需要指出，專利介紹中一般采用“傳播”概念，很少直接采用“國際傳播”的表述，但具有國際傳播的潛力。

責編：譚震