數據賦能電影產業新質生產力發展：理論邏輯、作用機理與實踐路徑

【作者簡介】張伶聰，男，河北秦皇島人，廣西大學新聞與傳播學院助理教授，博士，主要從事視聽傳播研究；王玉瑋，男，江西余干人，暨南大學新聞與傳播學院教授，博士生導師，主要從事影視文化研究。

【基金項目】本文系廣西哲學社會科學研究項目“智媒時代中華民族共同體的國際表達和對外傳播研究”（項目編號：24XWF004）階段性成果。

一、研究緣起

習近平總書記指出：“要牢牢把握高質量發展這個首要任務，因地制宜發展新質生產力。面對新一輪科技革命和產業變革，我們必須搶抓機遇，加大創新力度，培育壯大新興產業，超前布局建設未來產業，完善現代化產業體系。”文化產業是以文化為核心要素開展生產的新興產業，成為彰顯新質生產力特征及其效用的重要領域。2電影產業作為文化產業的重要組成部分，在新質生產力的引領下也迎來了新的發展機遇。新質生產力如何推動電影產業高質量發展成為當前電影學研究的重要議題。

當前電影領域新質生產力研究主要圍繞文化概念、科技賦能、類型實踐以及個案分析四個方面展開。第一，從文化概念角度討論了新質生產力推動中國電影高質量發展的基本內涵、理論邏輯和現實路徑。[3]學者丁亞平認為新質生產力解鎖了電影創新的無數可能性。技術化、數據化取代電影發展過程中主體的互逆性，形成數據化的系統構成與質變元素，成為當下和未來電影發展的新引擎。[4學者倪震認為人才作為電影產業的核心生產力要素，中國電影文化建設的重任離不開新型創作型電影人才群體的培養[5；第二，從科技賦能角度指明了新質生產力對影視制作流程的鼎新。隨著人工智能等新技術的不斷迭代，傳統電影企業的制作模式難以滿足市場需求，電影企業轉型升級勢在必行。新質生產力推動了電影制作“影智化”的變革征程，如影視制作全流程的虛擬影像技術顛覆了傳統電影視覺的造型方法[；第三，從類型電影實踐角度揭示了新質生產力的現實意義。學者張燕以CEPA實施二十年的現實語境為背景深入探討中國香港電影的轉型發展，指明未來的香港電影必須向“新”求“質”，以區域電影與國家電影深度融合的“新質生產力”煥發電影創作的創新力、創造力、生命力與競爭力，高效賦能中國故事的全球影響力。新質生產力還為動畫電影的工業化轉型提供了廣闊的發展空間9，創新講述中國故事、技術人文雙重驅動、建設新質傳播體系、政策引導規劃布局成為新質生產力賦能中國動畫電影產業高質量發展的重要路徑[10]；第四，從個案分析視角闡明典型案例釋放電影新質生產力要素的藝術技巧。例如舞劇電影《永不消逝的電波》以“影舞融通”的影像詩學推進經典電影的“再經典化”，滿足了新時代青年的觀影訴求和審美期待。

既有研究從多個維度探討了新質生產力對電影產業的影響，但仍存在一些局限性。首先，大多數研究集中于宏觀層面的理論闡述和個案分析，缺乏對新質生產力具體要素如何作用于電影產業生產力發展的深入探討；其次，現有文獻中對于數據要素在電影產業中的作用尚未給予足夠重視；此外，對于新質生產力如何具體影響電影產業的各個環節缺乏系統性分析。鑒于此，本研究從數據驅動理論出發，探討數據要素賦能電影產業新質生產力發展的內在邏輯與作用機制，進而為中國電影高質量發展的產業實踐提供決策支持。

二、數據賦能電影產業新質生產力的理論邏輯

（一）數據賦能電影產業的新質特征

數據作為新型生產要素，通過發揮乘數效應，與其他要素相互融合，在電影產業中的基礎性作用日益凸顯，已成為推動該產業新質生產力發展的關鍵動力。數據要素具有零邊際成本和高創新性的特點，能夠快速融入生產、分配、流通、消費等各個環節，并與傳統生產要素進行協同聯動。這種強滲透性和超融合性使得數據要素在推動生產力變革和創新方面具有顯著作用，在電影產業中能夠優化資源配置，提高決策效率，增強市場響應速度，進而推動產業轉型升級。數據要素市場化進程的推進，促進了新業態和新模式的不斷涌現，為新質生產力的形成和發展奠定了堅實的產業基礎。在數字經濟時代，“數據+算法 + 算力”成為價值鏈高端的核心力量，推動創新范式的變革。2]數據不僅直接賦能生產力升級，還能與勞動者和生產資料結合，促進新質生產力的形成和發展。數據要素市場化建設通過引導市場整合、優化要素配置、重構創新范式等機制，進一步驅動新質生產力水平的提升。這種整合和優化，使得電影產業能夠更加精準地定位市場需求，實現個性化和定制化的內容生產，滿足觀眾多樣化的觀影需求，優化影片的制作和發行策略，提高投資回報率，從而制定更有效的營銷策略，擴大影片的影響力和市場份額。

（二）數據創造電影產業新質勞動者

在電影產業數字化轉型的進程中，數據要素的介入促進了新質勞動者群體的形成，這些勞動者在技能、角色和工作方式上與傳統電影產業勞動者存在顯著差異。首先，數據要素對電影產業新質勞動者的技能要求提出新的挑戰。這些勞動者需要具備數據分析能力，以便從海量數據中提取有價值的信息，指導電影的選題、劇本創作和市場營銷策略。例如，通過對受眾觀影數據的分析，可以預測市場趨勢，為電影類型和風格的選擇提供依據。此外，新質勞動者還需掌握數字技術，如虛擬現實（VR）和增強現實（AR），以創造新的觀影體驗，推動電影藝術和科技的融合。其次，數據要素改變了電影產業新質勞動者的工作方式。數字化平臺使得新質勞動者能夠進行遠程協作和云端創作，提高了工作效率，促進了跨界合作和全球協同創作。例如，云計算平臺允許電影制作團隊實現資源的共享和實時更新，加快后期制作流程。再次，數據要素催生了電影產業新質勞動者的新角色。隨著大數據、人工智能等技術的發展，電影產業中出現了專門負責數據分析和算法開發的新職位。這些新質勞動者通過構建預測模型和推薦系統，為電影的個性化推薦和精準營銷提供技術支持。同時，他們也參與到電影內容的智能生成和自動化編輯過程中，推動電影制作的智能化和自動化。

（三）數據催生電影產業新質勞動資料

數據要素的引入，促進了電影產業勞動資料的革新，催生了新質勞動資料。在電影制作領域，數據要素的應用使傳統的拍攝設備、后期制作軟件等勞動資料得以升級，出現了更為智能化、自動化的新型勞動資料。首先，數據要素借助數字技術、人工智能技術、融合技術創建網絡平臺，衍生自動化流水車間、智能制造裝備等新型勞動工具，更新了勞動工具及其作用方式，增強了生產的數字化、智能化。其次，數據要素與場地、設備等生產資料結合，推動以數字基礎設施為代表的新型基礎設施建設。新型基礎設施憑借數字技術、人工智能技術、融合技術應用提高數字算法，增強數字算力，將工作場景革新為全場景應用，為產業融合提供便捷、安全、高效的生產資料基礎。此外，數據要素還促進了電影產業中云計算、大數據中心等新型基礎設施的建設，為電影產業提供了強大的數據存儲和處理能力，進一步推動了電影產業勞動資料的數字化轉型。這些新型基礎設施不僅提高了電影制作的效率，還為電影的分發和營銷提供了新的平臺和工具。最后，數據要素的介入也推動了電影產業中算法和算力的發展。數字信息時代的勞動方式“從過去單一的機械化生產向數字化遠程協作轉變；勞動組織方式從標準化向個性化延展、從集中式向分布式轉型。這促進了生產的線上線下有機結合、數字經濟與實體經濟有機融合，極大地提高了勞動生產率，降低了生產成本”[13]。

（四）數據孕育電影產業新質勞動對象

數據作為現代生產要素，其影響力已遠超傳統勞動者與勞動資料的范疇，對勞動對象的范圍和形態產生根本性的影響，催生新的勞動對象類型。首先，數據本身已成為一種新型的勞動對象，展現出獨特的質性特征。數據要素展現出放大疊加效應、依附倍增效應以及正外部性效應，對傳統產業的數字化轉型和數字產業的發展起到關鍵作用。在電影產業中，數據不僅是創作和營銷活動的基石，用戶生成的內容、電影評分和評論等也構成了電影產品的一部分，這些數據更成為電影產業新質勞動對象的關鍵構成。其次，數據要素作為一種新型勞動對象，有效地打破了時空限制。與傳統勞動對象通常受限于特定時空不同，數據要素存在于全新的數字空間，具有更高的通用性，能夠為傳統生產要素賦能，并且能夠被多個主體復用和在多種場景下應用，從而創造出更多元化的價值場景，拓展數字經濟增長的新領域。在電影產業中，數據要素使得電影的分發和營銷不再局限于傳統的電影院線，而是可以通過網絡平臺實現全球同步上映，從而擴大電影的觀眾群體和市場范圍。最后，數據要素孕育了具有高附加值的情感勞動，使得原本難以量化的感情成為新的勞動對象。在電影產業中，用戶的情感反饋和社交互動已成為電影產品價值的重要組成部分，電影制作和營銷過程越來越重視用戶的情感體驗和社交分享，這些情感勞動已成為電影產業新質勞動對象的重要組成部分。

三、數據賦能電影產業新質生產力的作用機理

（一）數據驅動影片創作，提升生產效率

數據要素正日益成為電影產業中驅動藝術創作和提升生產效率的關鍵因素。在創意開發階段，數據要素通過對用戶數據和市場趨勢的分析預測，協助創作者識別潛在的創意方向和受眾興趣點，為電影的內容定位、題材選擇、目標受眾、主創團隊組建及融資需求等方面提供科學的市場定位、資源評估和創作輔助，從而實現成本降低和效率提升。例如，Netflix利用大數據分析用戶行為數據和社交媒體互動數據以評估創意的可行性，將數據驅動的創造力引入電影制作的創意階段，通過分析觀眾數據來優化劇本和角色設定；借助生成式AI技術生成初步的劇本草稿，幫助創作團隊探索不同的故事空間，發現新的故事線索或角色設定，篩選出最有潛力的想法，從而提高創意項目的生成效率和市場成功率。這種數據驅動的方法不僅幫助Netflix在流媒體戰爭中獲得競爭優勢，還推動了整個行業向數據驅動的創作模式轉變。

在劇本創作階段，數據的應用主要體現在對故事結構、角色發展和情節安排的優化上。利用數據預測觀眾偏好可以提高電影劇本創作的針對性和有效性，使影片內容和情節設定更加符合觀眾的喜好。制作團隊還可以根據觀眾需求靈活調整劇情及拍攝進度，形成“用戶生成內容”（UGC）的制作模式。此外，生成式人工智能（AIGC）技術的應用推動了劇本創作的自動化和效率化，根據既有數據，通過設定主題和情節框架生成新的劇本草案，簡化了劇本創作過程，在一定程度上改變了傳統的劇本創作方式。

在籌備設計階段，數據要素能夠通過優化資源配置、提升生產效率等途徑，協助團隊更高效地管理資源。當前，眾多電影制作企業正積極推進數字化轉型，旨在增強內容生產能力及全產業鏈的運作效率。例如，上影集團通過引入先進的數字科技與人工智能技術，激活電影生產中的各個要素，進而提升了整體的數字化與智能化水平。在數字化制作流程中，通過合理分配各環節的數據量，能夠優化制作效率。基于歷史項目數據構建數學模型，制作團隊能夠預測所需的預算、拍攝周期及人力資源，從而更精確地規劃籌備工作。這種方法不僅提升了拍攝效率，還有效減少了不必要的資源浪費。

在影像拍攝階段，數據要素的應用借助數字技術提升了拍攝過程的智能化與信息化水平。在角色塑造方面，動作捕捉技術（MotionCapture）不僅革新了電影表演的傳統形式，而且通過增強角色的真實感與可信度，為虛擬角色的創造奠定了基礎。動畫師在后期制作中，可以根據對角色的深入理解，利用專業軟件對演員提供的表演數據進行調整與優化，進而實現更加逼真的角色表現。在場景生成方面，數字合成技術通過復雜的算法和處理流程，使電影制作實現圖像的逼真處理和動態場景的生成，能夠創造出超越現實的視覺效果。[14在數據管理方面，數字影像師（DIT）在質量監控、數據管理分發和色彩管理等關鍵環節中發揮重要作用，確保了在數字化環境下的緊密工作銜接，提高了各部門之間的協作效率。

在后期剪輯階段，數據要素的應用對于剪輯師理解觀眾需求和偏好、提升剪輯效率與質量具有重要意義。通過對觀眾反饋的細致分析，剪輯師能夠洞察觀眾的期待與偏好，進而制定出更符合市場需求的剪輯策略。有研究表明，觀眾對鏡頭時長具有明確偏好，鏡頭若超過一分鐘，觀眾的興趣可能會隨之減退。[15]剪輯師通過精心選擇鏡頭和恰當的切換，能夠引導觀眾情感，營造多樣化的情感氛圍，以增強電影的吸引力和沉浸值。數據分析在優化視頻節奏和時長方面同樣發揮著重要作用。盡管目前AI剪輯的精細度尚未完全達到人工剪輯的水平，但AI能夠學習人工剪輯的基本規律與技巧，輔助剪輯師做出更精準的決策，使剪輯過程更加高效，為影片的最終呈現提供了更多可能性。

（二）數據驅動發行模式，優化產業鏈條

數字技術的革新與媒介融合的持續深化催生了數字時代特有的電影發行新渠道。數據驅動的發行模式依托于大數據分析技術，深入分析觀眾行為、市場趨勢和消費偏好，實現電影發行策略的精準制定和有效執行，提升電影的市場適應性和觀眾滿意度[16]，成為優化產業鏈條的關鍵因素。數據驅動發行模式優化產業鏈條的途徑主要通過預測分析、個性化推薦、動態定價和營銷效果評估四個環節實現。

預測分析作為數據驅動電影發行模式的技術基礎，其核心功能體現在利用歷史數據和機器學習算法對電影市場表現進行預測。該過程包括對歷史電影數據的深度挖掘，涵蓋票房收入、觀眾評價、市場反響等多個維度，并綜合當前市場趨勢與消費者偏好進行分析。[7通過這些數據分析，發行商得以在電影上映前對潛在票房收入及觀眾接受度進行評估，提高電影市場滲透率，進而提升整個產業鏈的運作效率。預測分析的應用不僅局限于單一電影項目，它還能夠為電影產業的長期規劃和戰略決策提供數據支持，有助于發行商在未來項目中做出更為明智的投資和發行決策。

個性化推薦構成數據驅動電影發行模式的重要動力，其核心策略在于運用算法對用戶數據進行深入挖掘，以識別和預測用戶的潛在需求，并據此推薦相匹配的電影內容。個性化推薦提升了觀眾的觀影滿意度與忠誠度，有效促進了重復觀影率及口碑傳播，從而增強了電影的市場競爭力。以Netflix為代表的流媒體服務平臺，其推薦系統基于用戶的歷史觀看和評分行為，采用協同過濾與機器學習技術，為用戶推薦相似的電影作品。推薦算法的持續優化使得系統能夠根據用戶的實時反饋調整推薦內容，提高了用戶黏性，并促進了平臺的長期用戶留存，為電影發行提供了更為精準的目標市場定位，使得電影推廣更為高效和有針對性。

動態定價作為數據驅動型電影發行模式的實效策略，其本質在于依據市場需求及觀眾反饋，實時調整電影票價以實現收益最大化。通過綜合考量時間、地點、目標觀眾群體以及競爭對手定價策略等多重變量，靈活調整票價以適應市場波動，進而優化電影的經濟效益。在電影上映初期，尤其是熱門影片的首周末，電影院線通常會提升票價，這一策略基于觀眾對新片的高度期待和迫切需求，旨在吸引愿意支付更高價格的核心影迷群體。而在非高峰時段，例如工作日下午或晚間，降低票價成為一種有效的市場策略，旨在吸引價格敏感型觀眾，提升非高峰時段的上座率。此外，動態定價策略亦需考慮不同地區觀眾的消費能力差異，以及對競爭對手定價行為的應對，確保電影票價在保持市場競爭力的同時，實現收益最大化。

營銷效果評估通過深入分析營銷活動數據，為發行商提供決策支持的重要手段。營銷效果評估不僅能夠為發行商提供市場趨勢的識別和預測，而且能夠在電影制作和發行的早期階段介入，實施更為前瞻性的營銷策略。隨著大數據和人工智能技術的飛速發展，數據驅動的發行模式在電影產業中的作用愈發凸顯，其能夠為電影發行提供更為精準的市場定位和更為高效的營銷策略。

（三）數據驅動放映方式，滿足受眾需求

數據驅動放映方式是電影產業適應數字化轉型的重要舉措，其核心在于運用數據分析技術優化放映計劃，以更精準地滿足觀眾需求。這種放映方式通過深度分析觀眾的觀影習慣、偏好及反饋信息，為電影發行商及影院提供了精確的市場洞察力，進而實現放映資源的高效配置、放映策略的個性化調整和放映模式的數字化創新。

第一，放映資源的高效配置。通過對歷史放映數據的深入分析，影院能夠識別出在特定時間段和地點，哪些類型的電影更受觀眾青睞，在市場上具有更強競爭力。基于分析結果，影院通過精準的市場定位和觀眾分析，能更有效地分配資源，減少無效放映，不僅能夠優化排片決策，還能夠幫助影院提高運營效率和降低營銷成本。[18]此外，數據驅動的放映策略還能夠幫助影院實現更精準的營銷，通過識別目標觀眾群體，影院能夠實施更有針對性的營銷活動，提高營銷投資的回報率。

第二，放映策略的個性化調整。通過精細化的數據解析，影院能夠準確識別不同觀眾群體的特定需求，并據此提供定制化的放映服務，以滿足觀眾多樣化需求。電影《星際穿越》（克里斯托弗·諾蘭，2014）在上映初期的數據分析顯示，其主要目標觀眾群體為科幻迷和特效愛好者。針對這一發現，發行商在IMAX影院和3D影院增加了放映場次，以滿足這部分觀眾的需求。此外，通過對社交媒體和在線論壇的討論分析，發行商還發現觀眾對電影中的科學概念和哲學議題表現出濃厚的興趣。因此，發行商在放映后組織了相關的討論會和講座，進一步增強觀眾的參與感和滿意度。這種個性化放映策略的實施，不僅提升了觀眾的觀影體驗，也增強了影院的市場競爭力。

第三，放映模式的數字化創新。隨著數字技術的持續進步，電影產業亦在不懈地尋求放映模式的創新。網絡運營中心（N0C）技術的運用，使得數字影院得以實施智能化管理，將電影觀看從一個被動的活動轉變為一個互動性和參與性極強的多維體驗。虛擬現實技術提供了360度全景視野，高幀率技術增強了觀眾的視覺投入，游戲化的電影敘事方式也為觀眾提供了更多的選擇和參與機會，使觀影體驗更加豐富。

（四）數據驅動衍生開發，豐富場景應用

基于數據驅動的衍生開發是指在電影產業領域通過深度分析和挖掘海量數據資源，為電影衍生產品的開發與市場推廣提供指導，旨在滿足觀眾的多樣化需求并增強電影作品的市場滲透力。

首先，數據驅動技術在電影IP中對角色、場景、道具等元素的深入挖掘中發揮著重要作用。通過綜合分析觀眾反饋和市場趨勢，電影制作方能夠精確識別受眾偏好，進而指導設計團隊開發更符合市場需求的衍生產品。數據驅動的開發策略通過精準的市場定位和消費者洞察，為電影IP的衍生品開發提供科學依據，從而優化產品開發流程，提高市場響應速度。以“哈利·波特”系列電影為例，霍格沃茨學校、魔杖和魔法袍等元素因其獨特的文化內涵和高度的識別度，被成功轉化為一系列衍生商品。這些商品在全球范圍內受到粉絲的熱烈追捧，不僅豐富了電影的周邊市場，也加深了觀眾對電影世界的沉浸感和情感聯結。此外，數據驅動的方法還能幫助電影制作方在電影上映前預測衍生品的市場表現，從而合理規劃生產和營銷策略。這種基于數據的預測分析，不僅提高衍生品開發的精準度，還有效降低市場風險，確保衍生品的市場效應。

其次，數據驅動對電影IP的跨媒體改編潛力識別。在跨媒體改編的過程中，數據分析助力制作方深入洞悉觀眾對故事情節、角色發展和世界觀的偏好，并在改編過程中有針對性地保留或強化這些元素，從而提升改編作品的吸引力和市場成功率。例如，《權力的游戲》從小說改編為電視劇的過程中，制作方HBO運用數據分析優化劇情和角色設定，最終使該劇成為全球現象級的電視劇。數據驅動的方法不僅能夠提升改編作品的市場表現，而且能夠增強作品的藝術性和文化影響力，還能夠揭示潛在的市場機遇和風險，幫助制作方在改編過程中做出更加明智的選擇。

第三，數據驅動對電影IP衍生商品的創意開發。通過對消費者購買行為及偏好的深入分析，電影制作方及授權商得以預測何種類型的商品更可能受到市場的青睞，并據此進行有針對性的設計與生產。電影《冰雪奇緣》（克里斯·巴克/珍妮弗·李，2013）在全球范圍內廣受歡迎，迪士尼公司通過對社交媒體和在線論壇中觀眾討論內容的分析發現，觀眾對電影中的冰雪元素和公主形象表現出濃厚興趣，因此開發了一系列與之相關的音樂專輯、玩具、服裝、家居用品和圖書，從而有效拓展了電影的衍生品市場。這些產品在市場上取得了顯著成功，進一步證明數據驅動策略在電影衍生商品開發中的實際效用。

此外，數據在電影產業價值鏈的優化過程中扮演著關鍵角色，顯著提升了衍生品的市場效益。通過對不同銷售渠道的銷售數據進行分析，可以更有效地維護和優化這些渠道，進而增強促銷活動的成效。同時，基于數據驅動的策略有助于電影公司更高效地整合資源，構建完整的IP開發與運營體系。在電影衍生品開發的各個環節，從IP的孵化、文化資源的轉化到周邊商品的制造，數據均發揮著至關重要的指導作用。這不僅提升了電影IP的商業價值，也促進了整個文化產業的繁榮發展。

四、數據賦能電影產業新質生產力的實踐路徑

（一）健全政策制度體系，推動數字機制建設

完善的政策制度體系為數據要素的有效流通、利用和保護提供法律框架和操作指引，是確保電影產業數字化轉型順利進行的前提。首先，政策制度應明確數據產權的界定，確立數據占有權、使用權和流通權，為電影產業的數據交易和共享提供法律基礎。在電影產業中，數據產權的明確界定是激勵創新活動、促進高質量內容生產和傳播的必要條件。通過立法保護，可以確保創作者、制片人和投資者的合法權益，從而激發更多的創新和投資；其次，政策應推動建立數據要素市場，規范數據交易行為，確保數據交易的公平性和透明性，促進數據資源的有效配置，激發電影產業的創新活力。例如，建立電影產業數據交易平臺，促進電影制作、發行和放映過程中的數據流通，催生新業態和新模式。此外，政策制度體系應強化數據安全和隱私保護。在電影產業中，個人隱私和作品版權的保護尤為重要，應有嚴格的保護措施，維護消費者信任和市場秩序；最后，政策應促進國際合作，推動跨境數據流動的規則制定。隨著電影產業的全球化，國與國之間的數據交流日益頻繁，需要國際社會共同制定數據流動規則，保護電影產業的全球利益。積極參與國際版權條約，可以為國產電影的海外發行提供法律支持，同時也為外國電影的引進提供便利。

（二）優化技術創新環境，提升視聽內容品質

技術革新在提升電影產業視聽內容品質方面發揮著至關重要的作用。首先，技術革新是電影制作技術進步的核心驅動力。在電影產業中，前沿技術如人工智能、大數據、云計算等的應用，不僅能提升電影特效、剪輯、音效處理等后期環節的制作效率，還能顯著增強作品的藝術表現力和觀眾的視聽體驗。例如，運用人工智能技術進行場景渲染和特效合成，可以大幅縮短制作周期，同時保持甚至超越傳統技術的視覺效果。大數據技術的應用則使得電影制作能夠基于對觀眾行為和偏好的精準分析，實現個性化內容的定制，從而更好地滿足市場需求；其次，技術創新環境的優化應涵蓋電影制作流程的數字化改造。數字化工具和平臺的引入，不僅能夠實現電影制作的遠程協作和資源共享，還能夠降低制作成本，提高制作效率。數字化制作流程的標準化和模塊化，有助于電影產業實現規模化生產，提升產業的整體競爭力；再次，技術創新環境的優化應鼓勵電影內容的創新。技術手段的應用，如用戶行為分析、市場趨勢預測等，能夠為電影創作提供數據支持，幫助制作團隊深入理解觀眾需求，從而制作出更符合市場趨勢的高質量內容。此外，技術創新還能夠推動新的敘事方式和表現形式的發展，為電影藝術的創新提供更多可能性。

（三）完善產教培養體系，培育新質電影人才

在電影產業數字化轉型的背景下，新質電影人才的培養成為關鍵環節。首先，產教培養體系的完善必須與電影產業的發展趨勢緊密對接。隨著電影技術的迅猛發展，新質電影人才的培養需注重科技與藝術的融合。這要求教育內容和課程設置與行業需求保持同步，確保學生能夠掌握電影產業當前及未來所需的關鍵技能；其次，產教培養體系應強化學生的國際視野。在全球化背景下，電影產業的國際合作日益頻繁。學生需要了解全球電影產業的最新動態，培養國際化的思維方式和工作能力。通過國際交流項目、合作辦學、海外實習等方式，學生不僅能夠接觸到不同文化背景下的電影制作理念，還能夠與國際同行建立聯系，為未來的國際合作奠定基礎；最后，產教培養體系應建立完善的評價和反饋機制。教育質量的定期評估對于及時調整教育內容和方法至關重要。通過與行業的合作，教育機構可以獲取第一手的行業反饋，從而確保教育內容與電影產業的實際需求相匹配。此外，電影人才培養不應局限于學校教育，而應擴展至終身教育的范疇，包括短期培訓、劇組實訓等多種形式，以適應電影產業的快速發展和不斷變化的需求。

（四）培育數據要素市場，營造新型產業生態

數據要素市場的培育對于電影產業新質生產力的發展具有至關重要的作用。通過數據要素市場的培育，可以促進電影產業資源的優化配置，激發產業創新活力。首先，建立完善的數據交易機制是培育數據要素市場的基礎。數據交易規則和標準的制定，不僅涉及數據的采集、存儲、處理和分析，還包括數據的定價、交易和監管，旨在確保數據交易的公平性和安全性，促進數據資源的有效流通；其次，數據要素市場的培育應注重數據的開放和共享。政府和企業應合作推動公共數據和企業數據的開放，為電影產業的創新和發展提供豐富的數據資源。數據開放不僅能夠促進知識的傳播和創新，還能夠推動電影產業與其他行業的交叉融合，拓展新的業務模式和市場機會；再次，數據要素市場的培育應鼓勵數據創新應用。舉辦數據創新大賽、建立數據創新實驗室等方式，激發企業和個人的創新潛力，推動數據技術在電影產業的深度應用。這些活動不僅能夠促進新技術的研發和應用，還能夠培養一批數據科學家和工程師，為電影產業的數字化轉型提供人才支持；最后，數據要素市場的培育應建立跨領域的合作機制。與其他產業的合作，如旅游、教育、科技等，可以實現數據資源的跨界融合，從而拓展電影產業的發展空間，營造新型的產業生態。

結語

作為數字時代的關鍵生產要素，數據通過創造新質勞動者、催生新質勞動資料、孕育新質勞動對象，正深刻重塑著電影產業的生產力體系。電影產業數智化發展的新質生產范式，在創作、發行、放映及衍生開發等環節展現出乘數效應與協同價值。數據驅動的精準決策、智能生產與動態適配，不僅優化了資源配置效率，更通過個性化內容供給與沉浸式體驗創新，重構了電影產業的文化生態與傳播格局。新質生產力為中國電影在全球數字文明浪潮中的質效升級注入強勁動能，提升中國電影在全球電影格局中的話語權與影響力，助力中國向電影強國遠景目標邁進。

參考文獻：

[1]習近平在參加江蘇代表團審議時強調因地制宜發展新質生產力[N].人民日報，2024-03-06（001）.

[2]張振鵬.中國文化產業新質生產力的核心要素及其結構形態[J].深圳大學學報：人文社會科學版，2024（04）：47-55.

[3]張銳，王雅茜.新質生產力推動中國電影高質量發展：理論邏輯與現實路徑[J].中國電影市場，2024（09）：4-9.

[4]丁亞平.新質生產力與中國電影數據庫建設[J].當代電影，2024（06）：4-12.

[5]倪震.創作型人才的培養和電影新生產力的建構[J].當代電影，2013（01）：4-8.

[6]楊妍.電影企業發展新質生產力的策略初探[J].中國電影市場，2024（09）：18-20，26.

[7]張漢.電影視覺造型中虛擬影像技術的新質生產力探索[J].電影研究，2023（03）：41-43.

[8]張燕，張億.CEPA二十年：香港電影的轉型發展與新質生產力實踐[J].電影藝術，2024（04）：92-99.

[9]王玥涵.新質生產力背景下中國動畫電影工業化路徑探索[J].中國電影市場，2024（09）：10-17.

[10]李泳霖，鄧進.新質生產力賦能中國動畫電影產業高質量發展的路徑探究[J].中國電影市場，2024（09）：21-26.

[11]聶偉.“影舞融通”釋放影像新質生產力——論舞劇電影《永不消逝的電波》[J].當代電影，2024（07）：40-43，51.

[12]常慧琴，曾真.人工智能大模型在電影行業的發展展望與應用思考[J].電影評介，2024（13）：8-14.

[13]馮永琦，林凰鋒.數據要素賦能新質生產力：理論邏輯與實踐路徑[J].經濟學家，2024（05）：15-24..

[14]張麗花.算法時代電影高質量生產的技術迷思與“破圈”困境[J].電影評介，2024（17）：40-45.

[15]王雪珂.談視頻后期剪輯制作中鏡頭時長處理方法[J].藝術評鑒，2022（10）：162-164.

[16]余佳麗.“互聯網 + ”時代電影發行營銷變革[J].當代電影，2015（11）：152-155.

[17]劉銳.基于大數據視角的國產電影營銷新特征[J].電影評介，2016（07）：104-106.

[18]劉慶振.“互聯網 + ”語境下的技術變革、范式轉換與電影產業轉型[J].電影評介，2015（22）：1-5.