AIGC時代勞模精神影像化傳播策略研究

勞模精神作為我國寶貴的精神財富，承載著勞動者的高尚品質與價值追求。在不同歷史時期，勞模們以辛勤勞動、無私奉獻和創新精神，為國家建設與社會發展樹立了光輝典范。隨著時代的發展，傳播技術不斷革新，影像化傳播憑借其直觀、生動、感染力強的特點，成為弘揚勞模精神的重要方式。AIGC（人工智能生成內容）技術的興起，更是為勞模精神的影像化傳播注入了新的活力。它能夠高效生成豐富多樣的影像內容，拓展傳播形式與渠道，為更廣泛、深入地傳播勞模精神提供了可能。但在實際應用中，如何充分發揮AIGC技術優勢，克服傳播過程中的障礙，實現勞模精神影像化傳播的最佳效果，成為亟待研究的重要課題。

此外，在全球數字化轉型的浪潮中，勞模精神作為中國特色社會主義文化的重要標識，其傳播效能直接影響著社會價值體系的構建。AIGC技術的突破（如StableDiffusion、DALL-E3、可靈、即夢等生成模型的迭代），正在重構內容生產與傳播的底層邏輯。本研究突破傳統傳播學框架，創新性引入工業遺產傳播視角，通過跨學科研究方法，探索將勞模精神嵌入工業遺產敘事體系的可行路徑，以期為數字時代的勞動教育提供理論支撐與實踐范式。

AIGC時代勞模精神影像化傳播的機遇

AIGC技術提升影像內容創作效率

傳統的勞模精神影像創作，從策劃、拍攝到后期制作，需要耗費大量的人力、物力和時間。以往制作一部反映勞模事跡的紀錄片，可能需要拍攝團隊長時間跟蹤拍攝，后期剪輯團隊精心剪輯數月之久。而AIGC技術的出現，極大地改變了這一現狀。以文生圖技術為例，通過輸入關于勞模工作場景、精神品質等文字描述，如“一位鋼鐵勞模在高溫的煉鋼爐前，專注地操控著設備，臉上洋溢著堅毅的神情”，AI繪圖軟件便能在短時間內生成逼真的圖片，為影像創作提供豐富的視覺素材。在視頻生成方面，一些先進的AIGC工具可以根據給定的故事腳本，自動生成初步的視頻片段，包括場景搭建、角色動畫等，極大縮短了創作周期。這使得創作者能夠將更多時間和精力投入到內容策劃與深度挖掘上，快速產出更多高質量的勞模精神影像作品。在勞模事跡紀錄片制作中，傳統方式通常耗時良久，且需多個拍攝與剪輯團隊的協同合作。而引入AIGC技術后，情況有了顯著變化。通過搭建包含歷史影像、口述資料及各類技術信息的“勞模數字資料庫”，再借助由先進智能模型驅動的敘事邏輯生成模塊AI輔助編劇，分鏡腳本的生成時間大幅縮短。同時，結合相關軟件的AI動畫插件，能自動生成大部分基礎動畫素材，并顯著縮短后期人工進行精細加工的時間。這種協同模式極大地提升了內容生產效率，并顯著降低了成本，為實現大規模傳播提供了有力的產能支持。

創新影像化表現形式

AIGC技術為勞模精神影像化傳播帶來了前所未有的形式創新。在科技飛速發展的時代背景下，多媒體技術的更迭使影像化創作變得更加多元化。利用虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術，能夠打造沉浸式的勞模精神體驗場景。觀眾通過佩戴VR設備，仿佛置身于勞模的工作現場，近距離感受勞模們工作的艱辛與專注。AR技術可以在現實場景中疊加勞模的虛擬形象及事跡介紹，當觀眾參觀工業遺產博物館時，通過手機掃描特定區域，就能看到曾經在此工作的勞模的動態影像及相關故事，增強了參觀的趣味性與互動性。此外，AI還能生成風格獨特的動畫以展現勞模精神，將勞模故事以新穎的視覺效果呈現，吸引更多年輕受眾的關注。

拓展傳播渠道與受眾范圍

AIGC時代，各種智能平臺和新興媒體不斷出現，為勞模精神影像化傳播提供了更多渠道。社交媒體平臺憑借其強大的傳播力和用戶黏性，成為傳播勞模精神影像的重要陣地。AIGC技術能夠根據不同平臺的特點和用戶喜好，生成適配的影像內容。在抖音等短視頻平臺，通過AI生成節奏明快、富有感染力的短視頻，以碎片化形式傳播勞模的精彩瞬間和感人故事，吸引大量用戶點贊、分享，從而迅速擴大傳播范圍。智能電視、車載媒體等新興終端也借助AIGC技術實現了內容的個性化推送，將勞模精神影像精準地推送給不同場景下的受眾，打破了傳統傳播渠道的局限性，讓更多人有機會接觸和了解勞模精神。

AIGC時代勞模精神影像化傳播面臨的問題

技術應用存在局限性

盡管AIGC技術發展迅速，但在勞模精神影像化傳播中仍存在技術瓶頸。一方面，目前的AI生成內容在情感表達和細節刻畫上難以與人類創作的內容相媲美。勞模精神中蘊含的深厚情感往往在AI生成影像中表現得較為生硬，無法引起觀眾強烈的情感共鳴。在一些AI生成的勞模人物動畫中，人物表情和動作顯得機械，難以展現勞模豐富的內心世界。另一方面，AIGC技術對硬件設備和網絡環境要求較高，在一些偏遠地區或網絡信號不佳的地方，可能無法流暢地獲取和播放AI生成的影像內容，限制了傳播范圍。同時，技術的不穩定性可能導致影像生成出現質量參差不齊甚至錯誤的情況。在情感計算領域，當前AI模型的情感識別精準度尚有提升空間，尤其在捕捉復雜微表情時，容易出現偏差。此外，邊緣計算能力的欠缺會引發實時渲染不暢的問題，這在VR沉浸式場景中表現得更為明顯。在相關的應用場景中，網絡延遲一旦過高，便會對觀眾的留存情況產生顯著影響。在工業遺產活化傳播中，技術局限性更深層地體現為文化符號的本真性解構。AIGC生成的勞模形象常陷入擬像陷阱，AI重構的勞模形象雖然形似，但喪失了歷史語境中的精神張力。這種技術異化現象本質是算法對勞動美學的誤讀，生成模型在處理“汗滴”“油污”等符號時，往往將其簡化為視覺元素而非精神載體。更值得警惕的是技術驅動的敘事扁平化傾向，AI生成的勞模紀錄片將“創新”等同于技術參數羅列，忽視了技術革新背后的人文動因與社會關系網絡。這種技術理性對勞動精神的降維處理，可能導致代際文化記憶的斷層。因此，建立從技術到人文的協同創作機制至關重要，需在算法模型中嵌入工業遺產專家知識庫，通過人工標注強化符號語義的深度關聯，確保技術生成內容既能體現時代特征，又不失人文溫度。

內容同質化嚴重

在AIGC技術的推動下，出現了大量的勞模精神影像內容，但其中存在嚴重的同質化問題。許多創作者過度依賴AIGC工具的模板和預設模式，導致影像作品在主題、表現手法和敘事方式上較為相似。在一些介紹勞模事跡的短視頻中，僅簡單羅列勞模的工作成就，采用相似的畫面切換和音樂搭配，缺乏獨特創意和深度挖掘。這種同質化的內容不僅難以吸引受眾的注意力，還容易讓受眾產生審美疲勞，降低了勞模精神影像化傳播的效果。同時，大量相似內容的傳播不利于全面、立體地展現勞模精神的豐富內涵。雖然AIGC技術為影像化傳播提供了更多的可能，但在受眾互動方面仍有待加強。

當前，許多勞模精神影像作品在傳播過程中，與受眾的互動僅停留在簡單的點贊、評論和分享層面。同時，AI缺乏對受眾反饋的深度分析和實時響應能力，無法根據受眾意見和建議及時調整影像內容。受眾在觀看勞模紀錄片后，通過評論提出對某些歷史背景或工作細節的疑問，但AI無法及時給予準確、詳細的解答。此外，在互動形式上也較為單一，缺乏創新的互動體驗，難以充分調動受眾參與的積極性，影響了勞模精神傳播的深度和廣度。在工業遺產傳播場域中，內容同質化本質上是文化記憶生產機制的異化。當勞模敘事被簡化為標準化的視覺模板與情感符號時，其承載的歷史厚重感與人文溫度正在被批量生產的“文化快餐”消解。很多青少年將“勞模精神”等同于“汗濕的工作服”，這種認知窄化折射出符號消費對精神內涵的抽空。更深層的危機在于，同質化內容正在重塑代際文化記憶的傳承方式，長期接觸此類影像的學生群體，其勞動價值觀呈現明顯的工具理性傾向，將“奉獻”理解為“效率提升手段”。這種認知偏移解構了勞模精神的人文內核，使其淪為某種文化表演的道具。因此，重構傳播倫理迫在眉睫，需建立文化原真性審核機制，要求所有創作團隊深入工業遺產現場進行田野調查，將口述史檔案轉化為敘事基底；在內容生產流程中嵌入文化學者參與環節，確保每個勞模故事都能體現特定歷史語境中的精神特質；開展反同質化創作競賽，鼓勵多元敘事視角的探索，如從女性主義視角重新解讀紡織女工的技術革新，或從生態倫理角度詮釋當代產業工人的綠色轉型實踐。只有這種文化自覺的回歸，才能讓勞模精神在影像化傳播中保持其鮮活的生命力與時代影響力。

AIGC時代勞模精神影像化傳播策略

優化影像內容創作

在AIGC技術深度賦能勞模精神影像化傳播的背景下，內容創作需突破表層敘事框架，構建基于文化基因解碼的深度敘事體系。結合集體記憶理論的“代際傳承”與“符號建構”維度，深度挖掘勞模精神內涵需遵循三重路徑。首先，建立多維敘事數據庫，整合口述史檔案、歷史影像、生產日志等原始資料，運用自然語言處理技術對勞模事跡進行語義網絡分析，提取“技術革新”“奉獻精神”“時代價值”等核心語義節點。其次，構建“宏觀歷史一微觀個體”雙重視角的敘事結構，通過數字孿生技術還原特定歷史場景（ tan20 世紀50年代的煉鋼車間），同步植入勞模關鍵決策過程的認知圖譜，實現精神內涵的具象化呈現。最后，運用情感計算模型對敘事內容進行情感維度優化，通過分析不同代際受眾的情感反應模式，動態調整故事線的情感密度與表達形式。例如，在處理技術創新類勞模事跡時，系統可自動生成“問題發現一方案迭代一成果轉化”的三段式敘事模板，并匹配相應的工業美學視覺語言，增強內容的專業深度與情感共鳴。這種基于數據驅動的深度敘事模式，為勞模精神影像化傳播提供了可量化的方法論支撐。

整合傳播渠道

在AIGC技術深度賦能的傳播生態中，構建全媒體傳播矩陣需遵循“全媒介覆蓋一分眾化傳播一場景化滲透”的三維策略。通過建立跨平臺內容分發機制，實現傳統媒體與新媒體的協同共振，前者發揮權威性優勢，構建“深度敘事 + 價值闡釋”的傳播模塊，后者依托算法推薦機制，形成“輕量化內容 + 互動化傳播”的模塊。傳統媒體可運用AIGC技術對歷史影像進行修復與場景重構，結合工業遺產數據庫中的技術參數與勞模檔案，打造兼具歷史縱深感與技術解析度的敘事體系；新媒體平臺可以開發基于地理位置的傳播小程序，生成個性化內容包，包括微紀錄片、互動問答游戲等，實現用戶特征與傳播內容的精準匹配。

在精準推送層面，形成“受眾畫像一內容適配一效果反饋”的智能傳播閉環。通過自然語言處理技術對用戶行為數據進行語義分析，識別不同群體的信息消費特征。針對特定興趣群體，開發虛擬形象并生成融合工業美學與現代傳播元素的內容，通過游戲化敘事實現精神內涵的軟性植入；針對職業群體，構建“技能提升—職業發展”的傳播圖譜，將勞模創新成果轉化為可操作的方法論，通過垂直平臺進行精準推送。

在實施路徑上，需構建“核心一中間一外圍”的三級傳播網絡，核心層依托中央級媒體打造權威傳播平臺，形成多模態傳播產品矩陣；中間層通過行業與地方媒體建立垂直渠道，開發工業遺產數字孿生系統實現場景化傳播；外圍層通過自媒體與社群運營形成裂變傳播，生成用戶共創工具包激發內容生產。這種立體化傳播格局既保持了主流價值的引領力，又增強了傳播的滲透力與影響力，為勞模精神影像化傳播提供了可復制的范式。

增強受眾互動體驗

在AIGC技術深度賦能的傳播生態中，增強受眾互動體驗需構建多維度交互體系。通過多模態交互技術開發沉浸式體驗場景，如利用虛擬現實技術構建數字化工作場景，受眾可通過自然交互方式與虛擬勞模進行職業對話，系統實時生成個性化反饋。同時，構建用戶生成內容平臺，通過AIGC工具提供的模化創作素材庫，支持受眾自主生成融合勞模精神的短視頻、數字繪畫等作品。平臺內置智能推薦系統，根據用戶創作行為數據優化素材供給，形成“創作一展示一再創作”的良性循環。在反饋機制建設層面，通過自然語言處理技術解析用戶評論語義，識別高頻情感詞與認知盲區，運用機器學習算法建立傳播效果預測模型。當系統檢測到特定主題的內容互動率異常波動時，便自動觸發AIGC內容生成模塊，定向生產差異化傳播產品。當發現特定群體對技術創新類內容興趣衰減時，系統將生成融合工業美學的動畫作品，結合歷史技術參數重構敘事邏輯鏈。這種動態反饋模式大幅縮短了傳播策略調整周期，并顯著提升了內容適配準確率。此外，為保障互動體驗的質量，需建立多層級質量控制體系。首先，通過專家知識庫對交互場景進行歷史真實性校驗，確保虛擬勞模形象符合史實；其次，構建多維度體驗評估模型，從情感共鳴、認知深度、行為參與等維度進行量化監測；最后，倫理審查模塊運用情感計算技術防止過度娛樂化傾向。這種技術驅動與人文關懷相結合的互動模式，為勞模精神影像化傳播提供了可持續的體驗升級路徑。

AIGC技術的崛起為勞模精神的影像化傳播帶來了范式變革。本研究通過構建“技術賦能一內容創新一生態重構”的分析框架，揭示了AIGC在提升傳播效率、創新表現形式、拓展傳播維度等方面的顯著優勢，并指出技術應用的局限性、內容同質化及互動深度不足等現實困境。研究提出的基于文化基因解碼的深度敘事體系、全媒介傳播矩陣構建策略及動態反饋交互機制，為破解傳播困境提供了系統性解決方案。未來，隨著多模態生成技術的迭代升級，勞模精神影像化傳播將向虛實融合敘事、跨時空情感共鳴、可持續價值共創的高階形態演進。需要特別注意的是，在技術應用過程中必須堅持人文價值導向，建立技術倫理審查機制，確保勞模精神的本真性與時代性在數字化傳播中得到雙重彰顯。這一研究不僅為工業遺產傳播提供了跨媒介敘事范式，更為社會主義勞動觀的現代性轉化探索了可行路徑。

2024年度遼寧省經濟社會發展研究課題、青年合作項目“勞模精神影像化傳播”（項目編號：20241s1qnhzkt-13）。

（作者單位：鞍山師范學院）