AIGC賦能耀州窯文創的數字化設計創新與產業升級研究

引言

在數字技術重塑全球文化產業生態的背景下，非物質文化遺產的活態傳承與創造性轉化成為亟待深入探討的課題[1]。耀州窯作為中國宋代六大名窯之一，其獨特的青瓷工藝與深厚的文化積淀，使之成為中華優秀傳統文化的重要載體。然而，面對以人工智能生成內容（AIGC）為核心的智能化浪潮，耀州窯文創實踐仍面臨諸文化內涵挖掘不足、產品同質化、生產方式僵化、傳播與體驗形式單一等挑戰，傳統“器物仿制”模式難以與當代受眾建立情感聯結和文化共鳴。因此，亟需融合前沿技術與創新理念的設計路徑，激活耀州窯文化遺產資源，推動其文創產業實現質的提升。現有研究在AIGC 等智能技術深度融入非遺文創全鏈條方面仍顯不足，尤其在系統性挖掘深層文化基因、實現設計語言的智能轉化與創新以及優化產業協同機制等關鍵環節仍有探索空間。特別是在平衡技術創新與傳統工藝本真性保護方面，亟需建立有效的理論框架和實踐路徑。

鑒于此，本研究聚焦AIGC 賦能耀州窯文創的數字化設計創新與產業升級，旨在解析AIGC 通過其強大的學習與生成能力，在文化資源的數字化解析、設計元素的智能重構及產業鏈條的智能化升級。采用案例研究、設計實踐與理論分析等方法，系統探討AIGC 在文化符號智能挖掘、個性化創意設計輔助、沉浸式體驗構建及生產傳播模式優化中的作用路徑與潛力。重點關注AIGC 技術實現的關鍵細節、用戶需求的精細化分析、人機協同中傳統匠人經驗的融合，以及產業鏈升級的具體策略。研究成果不僅為破解耀州窯文創發展提供理論支撐與實踐參考，更能通過典型個案，更能為同類非遺項目的數字化轉化提供參考，實現地方文化傳承與產業升級的雙重價值。

一、耀州窯文創發展現狀與問題分析

（一）耀州窯文化及其藝術特色

耀州窯中心窯場位于今陜西省銅川市黃堡鎮（唐宋屬耀州郡），創燒于唐代，歷經五代轉型，至北宋達鼎盛之境，形成“十里窯場”的宏大規模，成為北方青瓷核心產區[2]。其藝術風格隨時代演進，唐代以黑釉、白釉及三彩為始，五代轉向青瓷探索，北宋青釉技藝登峰造極，釉色呈橄欖青而瑩潤透亮，北宋《德應侯碑》贊其“視其色，溫溫如也”，金代創燒月白釉，青白交融“如冰似玉”。裝飾技藝尤為卓絕，獨創“偏刀深刻”技法，紋飾立體如淺浮雕，陸游《老學庵筆記》稱其“類余姚縣秘色也”，可見工藝之高；紋飾題材從牡丹、蓮花紋擴展至嬰戲、博古紋，如“水波三魚”紋暗合宋代哲學意蘊。器型設計涵蓋四十余類生活用具與禮器，北宋時期更顯規整精巧，《德應侯碑》載“方圓大小，皆中規矩”，提梁倒灌壺、纏枝牡丹紋梅瓶等作為典型代表彰顯匠心與技藝。其歷史價值深植于貢御身份與技術輻射，北宋元豐七年《德應侯碑》稱其“巧如范金，精比琢玉”，《宋史·地理志》明確耀州“貢瓷器”，窯址出土五代“官”字款殘片佐證宮廷地位；刻花技藝更影響臨汝、宜陽、西村等南北窯場，形成廣袤的耀州窯系。今耀州窯博物館立于古窯場核心，館藏五十萬件標本與千余完整器，復原唐宋作坊窯爐，實證“十里窯場不夜天”的工業傳奇，使青瓷以刻花為骨、釉色如玉為魂的千年風韻，終成詮釋宋代手工業巔峰與“君子如玉”文化理想的物質豐碑。

（二）耀州窯文創發展現狀及開發瓶頸

耀州窯文創產業雖依托博物館與地方產業已實現一定程度的文化傳播，但深層結構性矛盾突出。當前產品多停留在文物造型、紋飾等表層特征的直接應用或復制（見圖1），對器物承載的時代精神、工匠技藝、禮制觀念等非物質內涵挖掘不足，導致同質化嚴重，文化價值轉化不充分，創新設計水平亟待提升。

在數字化技術驅動文化創新的背景下，作為中國傳統制瓷技藝的活態載體，耀州窯文創產品開發面臨多重挑戰，制約其文化價值與市場潛力的釋放[3]。其一，器物符號與精神內核的斷裂。產品多聚焦于耀州瓷文物器型和紋飾的復仿制，對工匠精神、禮制美學等非物質文化要素的轉譯較為薄弱，導致文化敘事碎片化，削弱了產品的價值厚度與情感共鳴能力。其二，同質化困局與消費邏輯錯位。受博物館文創領域普遍存在路徑依賴現象，耀州窯文創產品陷入形態模仿和符號拼貼的同質化循環，因缺乏對用戶需求的深度洞察與差異化創新，難以滿足年輕群體個性化偏好，最終導致文化符號過度消費與創意資源內耗。其三，手工技藝與工業體系的生產邏輯沖突。傳統制瓷工藝成本高、周期長，工業化量產雖降低成本，但導致工藝美學流失，產品符號化，削弱了文化獨特性。其四，單向展示與數字體驗的代際鴻溝。現有傳播以線下展覽為主，缺乏數字化交互與場景化敘事，難以觸達偏好線上社交與沉浸體驗場景。上述問題共同制約耀州窯文創的可持續發展，亟需通過AIGC 技術創新突破傳統路徑依賴，實現耀州窯陶瓷文化場景的數字化重構與價值網絡的智能化延伸。

二、AIGC技術對耀州窯文創產業的賦能邏輯

（一） AIGC 賦能耀州窯文創設計的核心特性與優勢

AIGC（人工智能生成內容）技術通過深度學習算法，能夠自主或半自主地生成多樣化的數字內容[4]。其核心價值在于模擬并擴展人類創造力，為耀州窯這類具有深厚歷史底蘊和豐富視覺元素的傳統工藝文創設計提供突破性支撐，并展現出多種核心優勢。其一，高校的數據解析能力。通過深度學習處理耀州窯海量的紋樣和造型特征，構建數據庫并精準識別其構圖規律、紋樣類別和風格特征等核心元素，形成系統的知識圖譜，為創新設計提供堅實的數據基礎和靈感來源，提升前期研究效率。其二，快速的方案生成與優化能力。設計師可輸入創意方向及指令，快速生成大量新穎的紋樣組合、產品概念圖及方案，并借助AIGC 實現方案的快速修改、組合與優化，提升最終方案的創新性與市場契合度。其三，精準的文化適配能力。基于大規模預訓練模型，AIGC 具備優異的語義理解和跨模態生成能力，可精準捕捉耀州窯文化符號及價值意義[5]。通過針對特定風格或用戶偏好進行快速微調，結合反饋強化學習持續優化輸出，使生成內容既具創新型，又深度契合耀州窯文化精神與現代審美需求。因此，AIGC 強大的數據解析、自動化生成以及精準的文化適配能力，能夠成為耀州窯突破傳統設計瓶頸、激活館藏紋樣資源、提升設計效率與創新能力的關鍵工具。

（二）文化創意產業數字化轉型的必要性

在數字經濟蓬勃發展的背景下，文化創意產業的數字化轉型已成為必然趨勢，其核心在于實現文化與科技的深度融合與雙向賦能[6]。對于耀州窯文創產業而言，數字化轉型不僅是應對市場競爭的策略，更是激活千年窯火生命力、實現可持續發展的迫切需求。

從產業實踐看，當前耀州窯文創的同質化困局、價值轉化不足等問題，根源在于傳統設計生產模式與數字時代消費需求的脫節：年輕群體對個性化、體驗性及文化共鳴的高階需求，與傳統設計的低效響應形成鮮明對比；線下為主的傳播渠道局限，與數字原生代的信息獲取習慣存在代際差；手工技藝與工業量產的矛盾，則凸顯了傳統生產邏輯在效率與品質平衡上的困境。因此，數字化轉型的核心目標在于：在堅守文化本真性的前提下，以技術創新重構設計生產范式，實現從 “表層符號復制” 到 “深層價值轉譯”、從 “單向傳播” 到 “沉浸交互”、從 “批量制造” 到 “柔性共創” 的轉變[7]。AIGC 技術憑借高效數據解析、智能生成與精準適配能力，成為推動這一轉型的關鍵引擎，既能深度挖掘耀州窯非物質文化內涵以破解同質化，又能通過數字化手段拓展傳播邊界、提升生產效率，最終助力耀州窯文化在現代語境中實現活態傳承與價值延伸。

三、AIGC驅動的耀州窯文創產品的數字化設計創新

（一） 設計范式創新：從符號拼貼到文化深度轉譯

1. 文化基因的AI 解構與敘事網絡構建

文化基因是耀州窯傳承的核心載體，涵蓋器物形態、裝飾紋樣、工藝技藝及禮制文化等多維內涵。傳統文創設計受限于個體認知邊界，常停留于青釉刻花等顯性符號的拼貼，難以系統性解構基因的內在關聯[8]。AIGC 技術通過多源數據整合與語義分析，為文化基因的深度解析提供了新路徑：首先，整合文物檔案、工藝視頻、歷史文獻、匠人口述記錄的音頻視頻及視覺圖像等多模態數據，構建耀州窯文化基因庫。基于Transformer 架構的多模態預訓練模型，對圖像、文本、語音數據進行聯合嵌入，在統一語義空間內計算特征相似性，構建知識圖譜節點與關系。其次，利用圖神經網絡（GNN）進行關系跨時空關聯推理，縱向梳理唐至金代的工藝審美演變脈絡，橫向關聯同時期南北瓷窯工藝差異，建立器物物理特征與文化符號的立體語義映射。模型參數設置上，視覺編碼器采用ViT-L/14，文本編碼器采用BERT-base，訓練時融合交叉熵損失與對比學習損失，優化器使用AdamW（學習率5e-5，權重衰減0.01），并在耀州窯專有數據集上微調。最后，基于語義網絡生成多層次文化敘事，通過自然語言生成技術輸出文物定制解說文本，運用圖像生成模型將抽象文化概念轉化為可視化設計元素，并依托用戶交互數據動態優化敘事邏輯[9，10]。

以館藏文物“青釉刻花蓮瓣紋碗”為例，一是基因結構，提取“類冰似玉”的青釉色澤、“減地陽文”的刻花工藝、“對稱、平衡”的器型結構邏輯及蘊含儒釋道融合美學的禮制精神；二是將隱性知識轉譯，對匠人口述的“火候”“手感”“刀法”等經驗轉化為可量化的釉色飽和度范圍、刻痕深度閾值等模型參數，作為AI 生成的約束條件；三是語義重構，建立包含圖像、文獻、匠人口述關鍵詞“刀鋒斜入三分”語義描述的“多模態文化信息元組”，結合自然語言描述，如“蓮瓣紋象征佛教凈土”，訓練Stable Diffusion 與自定義LoRA微調模型，提取紋樣特征、花瓣數量、器型高寬比等關鍵參數。四是創新輸出，生成不同文化敘事主題下的現代設計初稿，如“靜雅宋韻·書房插花瓶”“禪意之蓮·香薰座”，保留了刻花語言的同時融入極簡造型和功能元素，實現從“仿古”向“文化翻譯”的范式轉變（見圖2）。實現將匠人隱性經驗轉化為量化設計約束，確保AIGC 創新不脫離工藝本真性。

2. 數據驅動的精準設計決策：用戶畫像與需求匹配

傳統耀州窯文創設計決策高度依賴小樣本田野調查與設計師主觀經驗，導致產品與市場需求脫節，呈現“供給驅動型”特征。這種模式難以契合當代用戶（特別是Z 世代）不斷變化的消費情緒與審美語言。為破解這一困境，AIGC 技術通過整合多維度數據構建精細用戶畫像，實現“文化符號—用戶需求—產品形態”的智能匹配[11]。具體而言，系統融合線下行為數據、線上交互數據及結構化調研數據，形成涵蓋年齡、地域、審美偏好、消費習慣等維度的“全息數據集”，為設計決策提供超越傳統經驗的精準依據。

為驗證此路徑，本研究在25 人小規模探索性調研基礎上，通過線上平臺獲取352 份有效問卷。采用分層抽樣覆蓋主要目標群體（按年齡層：Z 世代18-25 歲，Y 世代26-40 歲；文化興趣度：愛好者、普通消費者、專業人士；消費能力：高、中、低）。問卷新增“對AIGC 參與設計的接受度”“耀州窯文化價值認知程度”“購買決策關鍵因素”等深度指標。分析顯示，64% 受訪者期望產品“兼具文化質感與現代感”，72% 用戶認為青色“易顯不清亮”，高頻功能審美關鍵詞為“香薰”“辦公桌擺件”“極簡”。交叉分析揭示群體差異，Z 世代重視“設計獨特性”和“社交媒體分享性”，偏好低飽和度灰調青色；Y 世代更關注“實用性”和“文化內涵”，對傳統青釉接受度更高；文化愛好者則需求匠人故事與工藝細節融入設計。這些結論為AIGC 生成提供了精細化需求輸入。

基于用戶反饋，研究構建了AIGC 驅動的設計迭代流程：首先，提煉分群體高頻關鍵詞形成結構化提示語“極簡風格的現代陶瓷+帶蓮花隱紋+ 低飽和度青綠色調+ 適合辦公桌的香薰容器+ 兼顧Z世代審美偏好”，運用Midjourney 和Stable Diffusion 生成8 組設計草圖（見圖3）。其次邀請代表性用戶（Z 世代10 人，Y 世代10 人，文化愛好者5 人）評估草圖的“購買意愿”“文化審美契合度”及“實用場景匹配度”。最后優化設計導向，評估結果顯示，圖3 中（1）與（2）因“低飽和青釉、邊緣暗紋、緊湊結構”的特征獲得最高綜合評分，尤其受Z 世代用戶青睞；而保留較高傳統青釉飽和度的方案則受到Y 世代和文化愛好者好評。這驗證了“降低青色飽和度、采用含蓄紋樣處理”對Z 世代的適配性，凸顯分群定制的必要性，也證實“用戶需求輸入→ AIGC 原型生成→用戶反饋驗證”迭代流程在文創設計中的應用價值：用戶深度參與打破了傳統封閉式設計流程， AIGC 快速可視化提供了低風險、高效率的探索平臺。

綜上，結構化調研與AIGC 生成實驗呈現了從數據解析到視覺輸出的完整路徑，這種以用戶反饋為驅動的AI 協同設計范式，提升了文創產品的文化共鳴與市場適配性，為傳統工藝融入現代生活提供了創新性解決方案。

（二） 生產模式轉型：從批量制造到柔性共創生產

1. 人機協同的個性化定制機制

AIGC 驅動的生產模式轉型，核心在于設計端用戶角色的重構。用戶通過自然語言描述“青釉質感+ 現代咖啡杯”或上傳草圖稿件，觸發系統調用耀州窯紋樣數據庫典型元素。系統在設計生成模型GAN 作用下依據需求自動匹配構圖與釉色方案，輸出直筒杯、弧腹碗、敞口碟等多組備選器型。用戶可實時微調紋樣密度、構圖疏密、色彩層次等參數，實現從設想到具象設計的閉環生成。

設計數據的高效轉化依賴于數字化制造體系，以定制青釉刻花碗為例，系統將最終設計轉譯為加工指令，驅動五軸聯動數控雕刻機執行高精度刻花，陶坯進入智能窯爐后，系統依據胎釉料配比動態優化燒制曲線，精準還原傳統青釉的色澤與質感。該模式將單件產品制作周期從傳統手工的20 天以上壓縮至5 天內，兼顧工藝品質的同時，滿足柔性生產需求。在此過程中，AI 生成的設計方案需經過經匠人審核，重點校驗刻花深度與坯體強度、釉色對燒成溫度的敏感性等工藝細節，確保不偏離核心工藝邏輯，實現效率與經驗的互補。服務端通過“用戶行為采集→模型反饋優化→個性推薦”數據閉環持續迭代[12]，記錄用戶的圖樣偏好、紋飾調整頻次等行為數據，對“極簡紋樣”“留白釉面”等年輕用戶的偏好進行標簽化，優化生成內容權重。最終成品被賦予唯一數字身份標識，記錄設計過程與用戶意圖，完成從物理器物到文化內涵的數字化轉譯。

2. 輕量化工藝與成本優化路徑

人工智能、物聯網、云計算及增材制造等技術的融合，系統性重構文創制造范式，推動了傳統工藝向靈活、高效、低成本轉型，突破傳統工業模式的剛性約束，為博物館及非遺文創的小批量、高精度生產提供可行方案[13]。

輕量化生產體系的核心優勢體現為三階段價值提升：前端敏捷開發階段，3D 打印與數字建模結合實現方案快速原型化與結構驗證，顯著降低小批量生產的試錯成本與開發周期；中端流程再造階段，傳統復雜工藝解耦為建模、打印、雕刻、上釉、燒制等標準化模塊，保留核心技藝的同時實現并行化生產，提升效率；后端價值延伸階段，AIGC 賦能用戶參與個性化定制，形成大眾共創平臺。產出呈現“雙軌融合”特征，在實體產品快速落地的同時，衍生設計圖、3D 模型、定制紋樣庫等數字創意資產同步流通。數字資產的確權、交易與共享，為設計版權授權、數字藏品NFT 等新型商業模式奠定基礎，拓展了產業價值鏈。

（三）傳播體驗革新：從單向展示到沉浸式交互傳播

1. 多模態內容生成與精準傳播策略

AIGC 正深刻重塑博物館及非遺文創的傳播范式，推動其從單向信息輸出向用戶主導的互動生成轉變，從被動接收躍升至主動參與，為傳統文化注入數字時代的傳播功能。依托GPT、DeepSeek、Stable Diffusion 等深度學習模型，AIGC 實現了文本、圖像、音頻、視頻等跨模態內容的自動化、規模化生成，徹底革新傳統手工編輯的內容生產機制，并針對不同年齡、文化背景、語言體系的受眾群體動態生成高度定制化的傳播內容。

以耀州窯為例，系統可結合器物形態與歷史語境生成風格化敘事文本，或模擬宋代工匠口吻撰寫創作手記，顯著提升講解趣味性與觀眾文化代入感。在視覺傳播層面，圖像生成模型輔助構建統一風格的數字視覺系統，包括宣傳插畫、社交媒體海報、IP 人物形象與文創包裝界面（見圖4），核心是圍繞蓮紋、水波紋構建可變圖形元素庫，實現跨媒介、跨產品的視覺語言一致性，在提升生產效率的同時強化品牌識別度[14]。在傳播層面，AIGC 快速生成并優化短視頻腳本、推廣標語、視覺封面等內容，針對性適配不同平臺的算法規則，推動文創內容能夠以更輕量、高頻次、強適應性的方式實現從“展廳”向“社交平臺”無縫延伸。最終通過“感知—反饋—再生”的智能傳播閉環，用戶行為數據實時反哺內容再生，使非遺文化傳播兼具策略精準度、情感溫度與媒介生態適應性[15]，深度融入當代信息交互語境。

2. 虛實融合的場景化體驗設計

AIGC 技術是推動文創體驗設計從輔助工具進階為沉浸式文化場景的核心驅動引擎。依托語義識別、自然語言處理（NLP）與多模態生成模型的深度融合，博物館得以重構展覽邏輯，構建強交互、高情境化的文化傳播場域。其革新性主要是從交互式認知深化層、沉浸式空間敘事層、數據驅動的個性化服務層3 個遞進的體驗層級。首先，AIGC 生成具備語境感知能力的交互界面，觀眾通過自然語言提問，系統基于語義分析與知識圖譜輸出精準且富有敘事性的解答，變單向灌輸為雙向對話，提升學習深度與參與感。其次，AIGC 與AR、VR 等技術融合，打造三維沉浸式敘事場景。以耀州窯為例，觀眾可以自由旋轉、放大虛擬陶瓷器物，觀看器型演變過程，甚至模擬體驗刻花、施釉、燒制等工藝流程，構建完整的文化認知鏈條。最后，AIGC 能夠系統持續捕獲并分析觀眾行為數據，動態優化內容推送策略。系統持續捕獲并分析觀眾行為數據，根據瀏覽路徑與興趣點調整展品推薦順序，為不同年齡層匹配適宜的解說風格，實現深度個性化文化服務，確保體驗內容與用戶需求的高度契合。

結語

耀州窯文創的發展不僅關乎傳統工藝的存續，更是千年文化記憶融入當代生活的再生實踐。AIGC 技術通過激活遺產價值、實現智能協同與柔性定制、推動需求精準匹配及拓展傳播場景，貫通了從創意孵化到市場轉化的全產業鏈升級路徑。這一技術驅動的轉型，其核心在于平衡“守正”與“創新”，既恪守“釉色如玉、刻花精美”的工藝精髓，通過匠人經驗數字化轉譯與審核機制保障工藝本真性，又依托用戶共創參與、數據決策支撐及文化場景再造，建立起青瓷傳統與當代生活方式的情感對話。

展望未來，隨著AIGC 與文化遺產保護的深度交融，耀州窯文創有望邁向“文化生態建構”的新階段：在產業層面，需進一步深化AIGC 平臺與本地供應鏈的數字化協同，探索“線上定制+ 線下體驗工坊”等融合商業模式；在傳承層面，構建“AI 輔助設計+ 匠人核心技藝+ 用戶共創”的可持續生態。本研究為非遺技藝在數字時代的創造性轉化提供了理論指導與實踐路徑。