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售后服务上门服务电话，智能分配单据：国家能源局：5月份全社会用电量同比增长6.9%

　　6月18日电 据国家能源局官方微信消息，6月18日，国家能源局发布5月份全社会用电量等数据。

　　5月份，全社会用电量8671亿千瓦时，同比增长6.9%。从分产业用电看，第一产业用电量124亿千瓦时，同比增长5.0%。第二产业用电量5753亿千瓦时，同比增长6.0%；其中，工业用电量5703亿千瓦时，同比增长6.2%，高技术装备制造业用电量1091亿千瓦时，同比增长12.2%。第三产业用电量1704亿千瓦时，同比增长9.7%；其中，充换电服务业、互联网数据服务用电量分别为149亿、90亿千瓦时，增速分别达到59.9%、45.4%。城乡居民生活用电量1090亿千瓦时，同比增长7.5%。

　　1～5月，全社会用电量累计42018亿千瓦时，同比增长5.7%。从分产业用电看，第一产业用电量574亿千瓦时，同比增长5.6%。第二产业用电量27324亿千瓦时，同比增长5.1%；其中，工业用电量27078亿千瓦时，同比增长5.3%，高技术及装备制造业用电量4887亿千瓦时，同比增长9.7%。第三产业用电量8055亿千瓦时，同比增长8.6%；其中，充换电服务业、互联网数据服务用电量分别为662亿、403亿千瓦时，增速分别达到56.8%、44.6%。城乡居民生活用电量6065亿千瓦时，同比增长4.5%。

今日行业报告发布研究成果国家能源局：5月份全社会用电量同比增长6.9%

　　6月18日电 据国家能源局官方微信消息，6月18日，国家能源局发布5月份全社会用电量等数据。

　　5月份，全社会用电量8671亿千瓦时，同比增长6.9%。从分产业用电看，第一产业用电量124亿千瓦时，同比增长5.0%。第二产业用电量5753亿千瓦时，同比增长6.0%；其中，工业用电量5703亿千瓦时，同比增长6.2%，高技术装备制造业用电量1091亿千瓦时，同比增长12.2%。第三产业用电量1704亿千瓦时，同比增长9.7%；其中，充换电服务业、互联网数据服务用电量分别为149亿、90亿千瓦时，增速分别达到59.9%、45.4%。城乡居民生活用电量1090亿千瓦时，同比增长7.5%。

　　1～5月，全社会用电量累计42018亿千瓦时，同比增长5.7%。从分产业用电看，第一产业用电量574亿千瓦时，同比增长5.6%。第二产业用电量27324亿千瓦时，同比增长5.1%；其中，工业用电量27078亿千瓦时，同比增长5.3%，高技术及装备制造业用电量4887亿千瓦时，同比增长9.7%。第三产业用电量8055亿千瓦时，同比增长8.6%；其中，充换电服务业、互联网数据服务用电量分别为662亿、403亿千瓦时，增速分别达到56.8%、44.6%。城乡居民生活用电量6065亿千瓦时，同比增长4.5%。

摘要：本文系统探究了人工智能技术在影视美术创作及戏剧影视美术设计专业教学中的应用模式、核心价值与发展前景。通过对Midjourney、StableDiffusion、Marble等主流工具的应用实践分析发现，AI技术在激发创意灵感、优化创作流程、提升视觉、呈现质感等方面展现出显著优势，但在叙事逻辑的严谨性构建、文化内涵的深度传递及艺术自主性的精准表达上仍存在局限。研究着重强调人类创意在创作全程的主导地位，提出“人机协同”“分层教学”等核心发展路径。研究认为，AI应作为创作赋能工具而非替代者，其合理应用将为影视美术行业的创新发展与专业人才的高质量培养提供重要支撑。

关键词：影视美术创作人工智能技术应用趋势戏美专业教学AI工具

一、人工智能(AIGC)在影视美术领域的应用现状与范式转变

生成式人工智能是利用复杂的算法、模型和规则，从大规模数据集中学习，以创造新的原创内容的人工智能技术。近些年，生成式人工智能在文本、图像乃至视频生成领域取得了显著进展，形成了较为全面的知识体系，引发了新一轮人工智能范式革命。以好莱坞为代表的国外影视工业体系，依托长期的技术沉淀，开始将AI系统运用于概念、场景、道具等各个环节的创作过程中，一定程度上缓解了传统创作模式下成本高、周期长、迭代慢等困境。

目前在利好政策的刺激下，国内对AIGC的运用增多，但在针对AIGC的相关研究中，多是对AIGC的工具使用及其应用案例进行归纳总结，鲜有关于对AIGC行业应用与教学育人融合作用的相关研究，尤其是对学生学习认知特点、增强其创新意识等方面的研究尚显不足，未能充分发挥AI工具在教育教学中的应有作用。

现有AI工具可被基本归类为，由Midjourney、StableDiffusion等“文生图”工具，以及Marble、PhotoshopGenerativeFill等3D场景搭建、智能填充工具的两大核心功能组成，而“人机协作”逐渐成为主导性的创作形式。在影视制作中，影视美术的核心职责是服务于影视作品，围绕场景设计、人物设计、道具设计及视效美术四大板块，塑造契合的视觉效果，贯穿影视制作的前期与后期。人工智能的应用，革新了传统的影视美术制作流程，显著提升了影视作品的制作效率，丰富了视觉效果，拓展了创作空间，同时也有效降低了拍摄成本。

在作者参与的具体实践中就有生动案例。电影《寻龙诀》(2015)中，某地下宫殿场景需多名设计人员耗时两周打磨十个方案；电影《孤星人》中，核心道具平均每件要三到四天设计完成。而AI工具将这类创作周期从“周/天”级压缩至“小时/分钟”级，大幅节省了时间与人力。剧集《风起洛阳》的项目方将斥巨资搭建的精美场景进行激光3D扫描，建立数字化模型资产，为之后的同类项目提供了现成场景，为美术创作团队提供了更加丰富的基础条件以及更高的效率。这些改变从本质上展现出影视美术行业正从依赖个人经验、手工技艺的传统方法向依靠智能产出、快速迭代的创作方式转变。

二、人工智能在戏剧影视美术设计教学中的应用效能分析

近年来，人工智能技术在戏剧影视美术设计(以下简称“戏美”)教学中的应用，正在改变传统戏美教学的组织形式及运行效率。戏美教学与行业实践虽有共性——都是以叙事为中心的设计理念，但其目的和要求又不尽相同：前者更关注想象力的发散和个性化思维的展示，而后者更注重能否实现成本控制及跨专业协同的能力要求。AI工具的主要作用是要让行业中的思维方式及实践经验助力教学，既能在教学中提供更多的创意元素和更广阔的想象空间，又能通过实现系列项目模拟，赋力学生完成个人的艺术创作。

以《影视美术概念设计》课程中场景设计板块为例，原本需要学生一周的时间来完成手绘草图，然后不断调整透视关系，并在此基础上使用3D软件做出基础模型，创作效率较低，对学生的空间感要求很高。而借助Marble等AI工具，只需输入场景设定的关键词，并附以简化的二维手绘布局，仅用1.5小时，便可以快速输出结构合理、透视关系准确的可编辑3D白模。再经过“局部细化”的微调，可以更加准确地确定门窗、装饰的摆放位置，整个过程的设计周期缩短70%以上。

概念构思阶段，MidjourneyV6等生成式AI工具极大拓展了学生的创意边界。例如在“科幻废土风格创作”模块中，在常规人力一天最多产出三张初始草图的基础上，运用“精准Prompt技术与图例参考”等模式，学生可以在1小时内绘制30幅以上画面质量较高、风格一致、细节丰富的概念草图。通过反复筛选大量视觉案例，提取案例关键元素并进行视觉要素的重新组合，最终能够输出具有个性化特征的完整作品。

道具设计方面，即梦AI等针对中文语境优化的工具，有效解决了传统教学中道具与角色、场景视觉体系脱节的问题。如“仙侠题材古典玉佩”设计案例，在传统教学中，因学生对背景信息不够了解，会在设计中出现内容偏差。得益于即梦AI的功能实现，只需将“云纹”“龙润白玉”等关键词赋予AI工具，其能够捕捉到设计所需的关键要素，并生成与剧本高度贴合的概念草图，从而减少视觉效果与系列风格、背景设定不兼容的问题，增强其匹配性及成功率，有助于学生建立系统的影视道具设计思路。

三、戏美专业教学中对人工智能应用的预警与审思

AI工具介入的负面效应可以预见。其主要矛盾在于技术逻辑的理性系统和艺术经验的感性思维难以统一。比如，AI创建的场景易出现逻辑矛盾，如动线不合理、时代细节错误等；再如，AI生成过程易出现重复制造、同质化的问题，从而损失艺术个性；人工智能无法深刻理解人类社会的文化内涵，例如，其对道家“无为”的哲学意象仅仅能做到符号粘合而难以承载深层的本义。

为此，戏美教学中应设定对AI工具的干预底线，提升“重要节点”的“人工干预”。在“关键设计创意”阶段尽量不使用AI，而是通过细致阅读脚本和课题讨论，在教师的指导下确立艺术风格；在“逻辑合理校对”阶段应加入人工校对，如走位规划、景地模拟、历史借鉴及工艺把关等；在“文化呈现”等教学实践中，应引导学生通过查阅相关资料、走访考察、临摹写生的方式，积累其对文化内涵的认知和理解。

教学实践中，应加强对关键节点的人为把控：通过对创意方向进行批判性选择与个性化创作，避免成果千篇一律，形成“AI生成—小组互评—教师审核—手动修正”的标准规范。培养学生树立严谨的逻辑思维，关注其文化认知和叙事能力，锻炼其画面手绘、模型手工的制作能力，确保学生的核心设计思维与实践手工技艺达到行业标准。

四、影视美术创作中人工智能技术的核心应用趋势

AI助力影视美术创作的关键理念是提高效率、优化工艺而非简单替代，这是促进产业发展与教学实践“提质升级”不可替代的核心价值。依据此理念，归纳总结出五条“应用规律”。

(一)人机协同成为核心创作范式

协同创新理论指出：高效创新的形成，依赖于不同主体间的协同效应。AI与创作者间的协同关系，便是该理论的精妙阐释。基于AI出色的计算速度和丰富的大数据储存能力，可以解决原本需要大量人力物力的成本问题——如Marble能在1.5小时内完成过去需要数天时间创建的场景框架；MidjourneyV6能够快速产出大量高质量概念图，为创作提供灵感支撑。

然而，AI的“智能”本质是基于既有数据的模式匹配，缺乏真正的理解力、情感共鸣以及超越性创造力，其生成内容常存在逻辑漏洞、风格同质化、情感表达苍白等问题，因此，人类在艺术创作中的主体地位不可动摇。“人类定调—AI执行—人类优化”的协同流程已逐步成为行业标准：首先，创作者统一设定具有美学意义的主旨导向，经AI完成想法的表达与作品成型，创作者最后需要进行逻辑修正、艺术加工与情感注入，是兼顾艺术创作效率与人类情感表达的高可行性“人机协同”创作模式。

(二)分层适配教学是技术落地的关键

建构主义学习理论主张教学需契合学习者的认知水平与发展阶段。运用AI技术融入戏美专业的教学过程中，如果“一刀切”将教学的目标和任务叠加到工具上，往往会带来教学目标和工具误用的现象，因此，分层化适配教学成为关键。

低年级重点围绕工具认知及创意生成，利用Midjourney等“文生图”工具，学习Prompt的创作，建立“文字—意象—视觉”的思维链接；中年级重点围绕群策群力及逻辑思维，借助Marble、即梦AI等工具，学习“生成—判断—润色”过程能力，加强对AI生成结果的批判性分析及专业性的修润；高年级重点围绕整合创新及综合实践，引导学生综合多款AI工具与传统技能，创作具有丰富故事性需求的完善项目，培养学生综合使用多种工具进行整合、运用多元手段进行艺术创作的能力。

(三)技术赋能与文化内涵需双向平衡

在创作中，影像艺术的最高法则是既“好看”又有“意味”(“视觉之美”和“寓意之境”)。现阶段的人工智能技术，能够熟练掌握文化符号在视觉上的拼贴和剪辑技巧，却无法深刻理解这些文化符号其中蕴含的历史因素和文化底蕴。

比如，AI合成了一副赏心悦目的“隋唐玉器”，但其尚不能生成具有故事性的样式，也不能较好地保证图案遵循礼制；AI生成的“老式舞厅”可能因细节失真而削弱历史真实感。为此，需要设置建立“文化防火墙”与“内涵注入机制”，让技术和文化“功合为体”，即让AI工具完成从文化到视觉的转化，也让创作者凭借文史积累、生活经验和审美直觉对AI的生成结果进行文化检验、历史考证和意义审思，确保作品既具备视觉吸引力，又蕴含时代气息与文化深度。

(四)跨环节效率革新与专业技能培养并重

AI技术为影视美术全流程带来效率革新，生产工作者不再局限于繁重的重复工作中，一定程度上改善了从业环境。但影视美术行业在真正的人才硬性标准上没有变化，即艺术审美、空间想象和创新创作能力等，在今后很长时间内仍将占据中心位置。

据此，人才培养和实践应强调“效率突破”与“工艺训练”的结合：一方面积极借助AI强化创作响应速率，培养对产业应用的实战技能；另一方面通过“AI造物与人工修正对照”“手工造物强化训练”“物理模型工作坊”等项目设计，强化对人才的专业基本能力培养和人工智能应用规范思维，使人才培养充分适应产业现状的发展并具备迎接未来挑战的职业素养。

(五)规范应用与精准筛选，防范风险与偏差

AI应用过程中面临多重风险，包括内容逻辑漏洞、事实偏差、版权争议及创造力弱化等。此外，工具选择与需求不匹配还可能增加学习成本、影响输出质量。

破解以上难题，需建立“规范应用”与“精准筛选”双重机制：在工具选择上采取“1+X”组合策略，即以“任务中心”来确立主要工具，并配搭其他工具，使技术优势和目标诉求相互融合；再者，在使用过程中，要划定“AI与人的工作范畴”，指明只有人类才能做到创造的根本、内涵的阐释与美感的判断，加强版权教育、风险识别与伦理讨论，以此实现人工智能技术在影视美术领域的安全、高效、可持续应用。

五、总结与展望

人工智能技术正以“赋能者”的身份，深度融入影视美术创作与专业教学当中，其目的在于提升创作效率、促进教学发展，而非替代。AI工具在实践中的“人机协作”“分层教学”“文化平衡”“技能与素养并重”“应用规范”的“五大新动向”，共同构成了人工智能赋能影视美术领域的新范式。

实践证明，合理运用AI工具可显著提升行业效能与教学质量，同时助力学生提高适应行业发展的核心竞争力。其后期应用与发展有待进一步思考。未来，随着技术迭代与实践深化，需持续探索AI与影视美术创作、教学的深度融合路径，在坚守人类创意核心地位的基础上，充分释放技术赋能价值，推动影视美术行业与专业教育实现高质量发展。

顾辰李洪亮沈阳城市学院

参考文献：

[1]李雨姗.生成式人工智能在影视美术中的融合与创新[J].数码影像时代,2025(02):141-144.

[2]方思远.虚拟制作技术对影视美术创作的影响分析[J].中国传媒科技,2024(02):147-150.

[3]王繁刘,永强,周天华.人工智能引领高等教育数字化创新发展[J].中国高等教育,2024(Z1):9-12.

项目名称：影视美术创作中人工智能技术的应用趋势研究。

项目编号：JYTMS20231149。

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