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作者简介
张 红
硕士，正高级工程师，中央宣传部电影数字节目管理中心党总支书记、主任，主要研究方向：影视传媒技术、AI应用技术。
摘要
在数字技术革命与人工智能（AI）浪潮的双重推动下，电影数字母版的保存、管理与推广应用正面临数智化升级建设转型。本文聚焦国家电影数字母版库存储管理，深入探讨其数智化升级的发展建设路径、核心技术应用研发及未来规划设想，旨在将国家电影数字母版库从静态的“电影数字存储保护仓库”升级为数智化“智能数字资产应用基础支撑库”，为新型电影内容创作生产、电影美学价值挖掘、电影分类语料库建设、生成式人工智能（GAI）电影垂类模型工具的研究开发、电影数字资产基础底库打造等产业应用提供数据资源和基础支撑。
关键词
电影数字母版库；电影数字资产基础库；数字电影智能语料库；数智化
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引言
当前，“电影+科技”不断深度融合，人工智能（AI）、虚拟摄制、虚拟现实（VR）电影等重塑电影工业和产业形态[1]，实现了AI从剧本生成到视效呈现的全流程辅助[2—4]，大大降本增效；VR电影正在重构电影叙事、制作工艺、观影体验。作为这场变革浪潮中的核心基础生产要素之一的电影数字资产，其重要地位愈发凸显而广受关注。其通过跨场景复用[5,6]，大幅降低制作成本，延长IP生命周期，推动标准化生产，资产化交易转型，驱动产业生态的全面革新。
中央宣传部电影数字节目管理中心一直承担国家电影数字母版库建设与推广应用的职责，于2004年与中国电影数字化同步启动母版库建设，历经20余年运行和数次迭代，是国内首个采用自主研发视频编码算法进行数学无损压缩高质量保存的母版库，支持多技术格式收录、多场景应用。目前系统总容量7 PB，支持2万部母版级电影数字节目存储管理。在数字技术革命与AI浪潮的双重推动下，国家电影数字母版库正向电影数字资产化、电影数字语料化转型，需在母版库技术体系构架、管理技术工艺流程、资源数据挖掘、视听语料解析、数字基因萃取、数据集再汇聚、版权保护和推广应用等方面开展研究和积极探索，打造以数智化为核心技术特征的智能数字资产应用基础底库，为新型电影内容创作生产、电影美学价值挖掘、电影语料库建设、电影垂类模型开发提供基础支撑。
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国家电影数字母版库基本情况
国家电影数字母版库历经数次技术迭代升级，从初级的数字磁带信号采集、编辑、存储管理，到全格式大容量数字全文件采集存储管理，再到“中央厨房”全流程一体化存储管理服务体系[7]建立。目前国家电影数字母版库存有HD D5/HDCAM SR视频磁带、数字电影数据包（DCP）、dMs DCP（宣影版）、蓝光碟片、音频八轨带等多种介质全格式的电影数字节目内容，系统采用SDD/HDD在线、LTO磁带近线的多级存储管理技术模式，具备版权集群、制作集群、管理集群、编目集群4大核心能力模组，制定了包含影片元数据定义、分类标引、字段约束、切分方法、分层结构定义等编目规范，拥有视频数学无损压缩、存储技术流程、节目保存方法等多项技术发明专利，实现了电影源母版无损采集/压缩/编码、多技术规格转码、技术质量实时审核、母版高速上载下载、基于国密标准的发行母版加密、多级存储实时调取等全技术流程的母版存储应用管理。
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国家电影数字母版库数智化建设
当前数字技术与AI技术快速发展，电影行业应用服务不断趋于精准化、智能化、快速化、场景化，面向数智化的国家电影数字母版库改造升级建设刻不容缓，亟需从系统基础技术架构、业务应用体系、业务流程工艺等方面进行全面重构优化，构建覆盖智能分析、智能挖掘、智能服务于一体的数智化电影数字资产内容供给技术平台，为新型电影内容制作、电影内容智能分析、高质量电影语料库建设等提供基础支撑。
3.1 系统基础技术架构AI化
系统采用AI分析计算融合架构（图1），构建能灵活扩展的分布式存储与智能计算底座，实现电影母版数据的采集、分析、处理、存储与应用。本地安装多模态大语言模型（MLLM）推理引擎，支持视频、音频、文本等不同媒体内容一起分析，提升影片元数据自动生成精度与语义理解深度；AI驱动的编目、标签、摘要、推荐一体化处理流水线建设，实现电影数字资产全生命周期智能管理，为后续内容挖掘与服务提供技术支撑；建立统一的电影数字资产身份标识体系，实现影片在不同格式、版本、介质间的关联对应与溯源管理，集成区块链技术强化版权存证与流转跟踪，保障内容使用的合规性与透明度。国家电影数字母版库系统基础技术架构AI化后，将为扩展现实（XR）、虚拟摄制等产业新兴领域的数字资产供给提供基础支撑。
图1 系统基础技术架构
3.2 业务流程工艺AI化
升级后的国家电影数字母版库将由AI驱动业务流程重构调整（图2），主要采用的基础技术有自然语言处理（NLP）、媒体内容分析（MCA）、自动语音识别（ASR）、视频指纹（视频DNA）等，涉及电影母版入库、编目、审核、分发和反馈等各环节，从传统人工为主转向智能协同辅助，实现构建标准化、模块化、可追溯的智能处理链条。影片内容入库后即可自动启动多模态分析任务，以便生成高精度标签和分级信息。之后根据场景需求智能匹配输出内容，AI模型通过对放映数据和用户反馈的不断学习，动态优化内容推荐策略和服务响应机制，让电影应用服务更精准满足基层多样、个性的需求，全面提高服务效果和文化传播力。未来，我们也将进一步训练垂直领域的小模型，加深对影片的理解和表达能力，促进电影应用服务向智慧化、个性化不断发展。
图2 AI化的业务流程
3.3 业务应用体系AI化
随着业务应用场景不断AI化发展，目前已形成智能编目、智能检索、智能审核、智能分析、智能制作、智能重建等方向（图3）。
图3 AI化的业务应用场景
3.3.1 构建电影数字母版AI编目应用
电影数字母版AI编目应用引入国产前沿多模态大语言模型技术，通过整合视频帧分析、音频特征提取、字幕文本解析等路径，对影片内容深度分析，实现题材类型、时代背景、主创团队等多维度元数据的自动化提取，形成覆盖“内容-形式-情感”的立体标签体系，可精准识别细分题材类型。该应用的结构化标签体系基于中央宣传部电影数字节目管理中心根据国家电影数字母版存储业务特征制定的编目规则[8]，涵盖镜头、片段、场景3大类共120多项字段。效率上，AI编目每日达700余部，效率较人工每日2部提高350倍；核心标签识别准确率、复杂标签准确率都有大幅提升，避免了人工主观差异导致的标签不一致问题。具备动态学习功能，通过收集人工反馈和用户数据，强化学习微调模型。系统与智能检索平台无缝对接，标签组合检索响应时间缩至毫秒级，大幅提升资源利用效率。该应用为电影母版高效管理提供技术支撑，奠定智能推荐、版权保护等场景基础，推动母版库向“智能内容中枢”转型。
3.3.2 构建电影多模态AI检索应用
电影多模态AI检索应用深度融合文本语义理解、图像特征提取、音频频谱分析3大核心技术模块，打造跨模态联合检索体系，全面支持“以图搜片”“语音片段匹配”“语义化关键词联想”“场景描述检索”4大功能矩阵。用户可通过多样化方式发起查询：上传单帧电影截图即可触发“以图搜片”，系统自动提取画面中的色彩分布、人物姿态、场景元素等特征；针对影片台词或背景音乐片段，“语音片段匹配”功能会分析音频的节奏、旋律、音色及语音情感，精准定位对应影片；输入模糊关键词如“冬天雪地里的追逐戏”，系统中的“语义化关键词联想”功能会通过上下文扩展生成“冬季+雪地场景+动作追逐”的结构化检索条件；用自然语言描述复杂情绪与场景组合，如“充满遗憾的雨中告别场景”，系统也能快速理解并返回匹配结果。针对影视创作、教育教学、主题放映等不同场景需求，模型还进行了场景化微调：在主题放映场景中强化红色经典影片的检索优先级；影视创作场景中优化镜头语言相似性匹配；教育场景中突出历史事件相关片段的定位精度。检索结果采用“场景相关性+用户偏好+影片热度”的三重排序机制，支持关键帧时间戳定位，用户点击检索结果即可直接跳转至对应场景的精准时间点，并提供片段导出功能，极大简化素材调用流程，有效支撑了电影数字资产的快速复用与价值挖掘。
3.3.3 建立电影技术质量AI审核应用
电影技术质量AI审核应用利用深度学习（DL）技术对电影母版的技术性能指标进行全方位的分析，包括影像分辨率、色调纯度、音频信噪比、帧速率稳定等技术参数，并对胶片破损、抖动、闪烁、音画不同步等常见问题进行检测，影片画面内部问题检测准确率超过90%。检测结果自动生成，并与元数据一起存档。有问题的片段能够自动准确标注到帧，并在检测的同时关联给出修复建议进行闭环处理。该应用已在发行版技术质量检查上线运行，初检效率大幅提高，AI检测与人工检测的结果一致性良好。该应用还包括自学习机制，可根据检测实际不断优化各种瑕疵检出模型，针对老片数字化处理后出现的霉斑、色差等问题，在平台上进行大量训练，提高了疑难问题的检出率。
3.3.4 构建电影视听语言AI分析应用
电影视听语言AI分析应用基于国产化Transformer⁃based视听融合多模态大语言模型[9]，深度解析镜头运动、景别变化、剪辑节奏、声画关系等核心视听语法要素，通过整合光流法镜头轨迹提取、卷积神经网络（CNN）景别分类、时域序列剪辑节奏分析、跨模态声画同步检测4大技术路径，构建覆盖“镜头-场景-情绪”的电影语言特征图谱。在核心功能上，实现三大模块的深度应用：一是导演风格精准识别，通过提取影片中的色彩偏好（如张艺谋高饱和红色系占比）、镜头运动特征（如王家卫长镜头比例）等15项风格指标，建立“导演风格指纹库”，支持按导演风格检索相似影片；二是全片情绪曲线绘制，结合镜头时长分布（快剪/慢镜）、背景音乐情绪标签（激昂/悲伤）、画面色调（冷/暖）等维度，生成全片情绪波动曲线，可按紧张、抒情、悬疑等情绪片段快速定位；三是分镜级语义标注，自动生成镜头序列时间轴（标注每个镜头的类型、时长、景别），场景转换热力图（以色彩深浅表示转换频率），并统计特写、推拉摇移等拍摄手法的使用频次与分布规律。
3.3.5 构建电影数字资产AI挖掘应用
电影数字资产AI挖掘应用依托深度神经网络（DNN）与知识图谱融合技术[10]，对影片中人物、场景、道具、对白等多维度语义信息进行细粒度提取，构建结构化数字资产库。当前的重点方向之一，是基于电影静帧单视图或多视图的2D转3D数字资产生成，图4为电影2D静帧AI 转3D模型效果。传统3D建模需大量人工，成本高昂；而结合高斯溅射[11]（Gaussian Splatting）、神经辐射场[12]（NeRF）等先进AI技术，系统能够从单帧或连续几帧电影画面中，高保真地重建出场景和物体的3D几何结构与表面材质。其主要工作流程包括：（1）深度与法线估计，从2D图像推断每个像素的深度信息和表面朝向；（2）3D几何重建，利用NeRF等隐式表示方法，从稀疏视角合成连贯的3D体积表示； （3）纹理生成与超分辨率，基于扩散模型（Diffusion Model），根据原始画面和推断的几何信息，生成高分辨率、无瑕疵的纹理贴图，并补全被遮挡的部分；（4）资产优化与导出，将神经表示转换为3D软件可用的网格模型与材质球。通过这一流程，电影中那些承载文化记忆的典型元素可从平面影像中“释放”出来，成为独立的3D数字资产，如《城南旧事》中的胡同院落、《卧虎藏龙》中的竹海、《流浪地球》中的行星发动机。这些数字资产具有巨大的应用潜力：可用于构建虚拟电影博物馆，让观众“走进”经典场景；可为新的影视、游戏、虚拟现实/增强现实（VR/AR）内容创作提供高质量的原创数字素材库[13]；可驱动文化创意产品（如数字藏品[14]、3D打印工艺品）的开发。数字资产的开发利用标志着国家电影数字母版库角色正从内容保存者拓展转换为产业赋能者。
图4 电影2D静帧AI 转3D模型效果
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国家电影数字母版库数智化推广应用规划设想
AI技术的迅猛发展为电影产业实现数智化升级转型提供了基础条件。国家电影数字母版库未来将围绕中国电影美学资源集、红色基因、文化标志符、高质量电影语料库、数字资产精修、垂类大模型微调训练、资产确权上链保护等方向着重各项资源深度发展应用、探索研究。
一是构建中国电影美学资源库。提取中国电影在视觉风格、叙事结构、色彩运用、镜头语言等方面的美学特征，建立可量化的基因图谱。通过机器学习（ML）分析百年国产影片的影像数据，识别出具有代表性的美学模式，如诗意现实主义、戏曲元素融合、留白构图等，并将其编码为可检索、可复用的数字基因单元。该基因库将服务于电影修复、创作辅助与风格传承，使经典美学在新时代创作中实现智能激活与创新转化。
二是建立中国红色电影数据库。对百年中国电影的经典红色电影进行全面筛选整理，将红色电影的精神、故事类型与图示图腾（如人物形象、特定场景的再现）在互联网平台上建立起独特的电影类型、故事题材及视觉语言的红色电影数据库，包括电影中重要的人物台词、旁白、字幕及文本，如“红色经典话语”等，用自然语言分析系统和图像理解与跨语境理解技术进行语义解构，以此搭建出红色电影数据库。一方面可为当下主旋律影视剧创作辅助提供依据，另一方面可为青少年爱国主义教育提供沉浸式服务[15]，此外还可为红色文化的全球化传播提供智能化适配、多语种生成，使红色影像成为从历史传承到时代表达的有效媒介。
三是构建中国电影文化标志符数据库。围绕中国特色的视觉符号、建筑形式、服装道具、方言声景等，提炼如《马路天使》中的海派建筑、《红高粱》中的民俗器物、《大闹天宫》中的美术造型等电影的典型象征性符号，构造基于多模态语义关联的数据库，为拓展数字文博、元宇宙空间、智能设计应用提供技术支撑。同时构建高质量电影语料库，包括剧本、台本、影评、修复日志等，作为垂类大模型训练的基础数据，提高AI电影知识组织、内容生成与美学分析的能力。
四是推进数字修复与数字资产的垂类大模型微调训练。关于老电影数字修复的技术瓶颈，如画质修复、声画同步、颜色还原等核心问题，开发面向画质修复的自动精修套件，提升修复效能及审美再现精准度。面向电影产业和宣传发行以及教育培训等垂类场景开发知识垂类电影大模型，并以高质量语料和电影风格基因库进行微调训练，支持从剧作、导演风格推荐到剧作评测再到电影海报生成的创作和宣发全过程。实现电影数字资产的语义知识标注和交叉联结，即多模态电影基因信息的链接融合、可视化认知与价值变现。基于区块链等安全可控技术进行电影数字资产的交易授权，建立智能可信任的电影数字资产可流转交易机制[16]。实现将3D、增强和虚拟的智能交互技术结合，创建数字时代沉浸式的电影观赏方式以及参与式的电影叙事实践。制定电影数字资产标准体系，包括数字电影基因数据存储、互转和应用标准。
五是打造高质量电影语料库。面向剧本、台本、影评、修复日志等文本，采集不同时期、类型、风格的电影语言学材料，打造组织化、开放式的数据语料库，运用自然语言处理手段进行文本脱敏、分词词性标注和句法解析，构建电影领域的专业词语库、词语关联度语义网络，以满足电影垂类大模型的预训练及微调，增强垂类模型对电影文本、人物语篇（话语）特征、电影美学的认知能力，为电影智能创作、内容监督及教学研究提供高质量语料库资源；与声学建模结合，提供对经典影片对白、旁白及音效相关文本的高质量转写，语义对齐与音画关联还原。通过大模型的语义韵律特征提取，构建电影语音的知识网络，为情感理解、氛围建模与声画协同提供支撑。语料库可包含普通话、方言、少数民族语言版本的数据语料，提高垂类大模型的普适性语言容量及电影文化认同性。
六是推进资产上链确权保护。推进电影数字资产上链确权保护，是构建可信数字资产流通生态、激活产业价值的制度性保障。核心在于依托自主可控联盟链平台，为每一份入库的原始素材、特效资产及成片母版赋予不可篡改的唯一数字身份，实现权属的初始固定。通过制定统一的资产元数据与权利信息上链标准，将权利人、权利链条、授权范围等关键信息结构化锚定于链上，确保资产在后续许可、转让、衍生开发等全生命周期流转中的每一次权属变更均可追溯、可验证。在此基础上，深度融合智能合约技术，开发面向行业的版权快速授权、自动化分账结算与侵权监测存证等公共服务，大幅降低维权成本与法律风险。从技术底层构建权属清晰、规则透明、执行高效的可信环境，为电影数字资产的市场化交易、资本化运作与产业化开发奠定坚实基石，推动形成健康可持续的数字经济新生态。
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结语与展望
未来，国家电影数字母版库将面向数智化全面推进，基于多模态大语言模型、人工智能生成内容（AIGC）技术，不断突破母版库数字资产化各环节的难题，高质量电影语料库搭建、训练模型与场景创新将不断形成技术闭环，可规模化、可复制的集成方法与标准将不断制定完善。国家电影数字母版库的数智化转型有利于推动中国电影工业和电影产业的创新发展，有利于促进中国电影数字资源与教育、文旅、游戏等领域的融合，有利于助推中国电影由“内容存量活化”向“内容增量创造”升级。同时，在完成国家电影数字母版库数智化转型基础工作的前提下，仍需加强优化完善电影数字资产数据安全和版权保护的确权、鉴权等机制，逐步建立区块链存证、动态授权等应用场景，创造更为积极的、可持续发展的电影数字资产内容增值应用生态，为电影强国建设奠定更加安全、可靠、可持续的基础支撑保障。
参考文献
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