王卓然

摘要：在AIGC技术蓬勃发展的当下，劳模精神的影像化传播迎来了新的契机与挑战。现深入剖析AIGC技术为劳模精神影像化传播带来的优势，如高效内容生成、多元形式创新等，并指出传播过程中存在的问题，包括技术应用水平不高、内容同质化等。同时，从内容创作、传播渠道、受众互动等维度提出有针对性的传播策略，旨在充分利用AIGC技术，提升劳模精神影像化传播的效果，让劳模精神在新时代展现更强的生命力与影响力。

劳模精神作为我国宝贵的精神财富，承载着劳动者的高尚品质与价值追求。在不同历史时期，劳模们以辛勤劳动、无私奉献和创新精神，为国家建设与社会发展树立了光辉典范。随着时代的发展，传播技术不断革新，影像化传播凭借其直观、生动、感染力强的特点，成为弘扬劳模精神的重要方式。AIGC（人工智能生成内容）技术的兴起，更是为劳模精神的影像化传播注入了新的活力。它能够高效生成丰富多样的影像内容，拓展传播形式与渠道，为更广泛、深入地传播劳模精神提供了可能。但在实际应用中，如何充分发挥AIGC技术优势，克服传播过程中的障碍，实现劳模精神影像化传播的最佳效果，成为亟待研究的重要课题。

此外，在全球数字化转型的浪潮中，劳模精神作为中国特色社会主义文化的重要标识，其传播效能直接影响着社会价值体系的构建。AIGC技术的突破（如Stable Diffusion、DALL-E3、可灵、即梦等生成模型的迭代），正在重构内容生产与传播的底层逻辑。本研究突破传统传播学框架，创新性引入工业遗产传播视角，通过跨学科研究方法，探索将劳模精神嵌入工业遗产叙事体系的可行路径，以期为数字时代的劳动教育提供理论支撑与实践范式。

AIGC时代劳模精神影像化传播的机遇

AIGC技术提升影像内容创作效率

传统的劳模精神影像创作，从策划、拍摄到后期制作，需要耗费大量的人力、物力和时间。以往制作一部反映劳模事迹的纪录片，可能需要拍摄团队长时间跟踪拍摄，后期剪辑团队精心剪辑数月之久。而AIGC技术的出现，极大地改变了这一现状。以文生图技术为例，通过输入关于劳模工作场景、精神品质等文字描述，如“一位钢铁劳模在高温的炼钢炉前，专注地操控着设备，脸上洋溢着坚毅的神情”，AI绘图软件便能在短时间内生成逼真的图片，为影像创作提供丰富的视觉素材。在视频生成方面，一些先进的AIGC工具可以根据给定的故事脚本，自动生成初步的视频片段，包括场景搭建、角色动画等，极大缩短了创作周期。这使得创作者能够将更多时间和精力投入到内容策划与深度挖掘上，快速产出更多高质量的劳模精神影像作品。在劳模事迹纪录片制作中，传统方式通常耗时良久，且需多个拍摄与剪辑团队的协同合作。而引入AIGC技术后，情况有了显著变化。通过搭建包含历史影像、口述资料及各类技术信息的“劳模数字资料库”，再借助由先进智能模型驱动的叙事逻辑生成模块AI辅助编剧，分镜脚本的生成时间大幅缩短。同时，结合相关软件的AI动画插件，能自动生成大部分基础动画素材，并显著缩短后期人工进行精细加工的时间。这种协同模式极大地提升了内容生产效率，并显著降低了成本，为实现大规模传播提供了有力的产能支持。

创新影像化表现形式

AIGC技术为劳模精神影像化传播带来了前所未有的形式创新。在科技飞速发展的时代背景下，多媒体技术的更迭使影像化创作变得更加多元化。利用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，能够打造沉浸式的劳模精神体验场景。观众通过佩戴VR设备，仿佛置身于劳模的工作现场，近距离感受劳模们工作的艰辛与专注。AR技术可以在现实场景中叠加劳模的虚拟形象及事迹介绍，当观众参观工业遗产博物馆时，通过手机扫描特定区域，就能看到曾经在此工作的劳模的动态影像及相关故事，增强了参观的趣味性与互动性。此外，AI还能生成风格独特的动画以展现劳模精神，将劳模故事以新颖的视觉效果呈现，吸引更多年轻受众的关注。

拓展传播渠道与受众范围

AIGC时代，各种智能平台和新兴媒体不断出现，为劳模精神影像化传播提供了更多渠道。社交媒体平台凭借其强大的传播力和用户黏性，成为传播劳模精神影像的重要阵地。AIGC技术能够根据不同平台的特点和用户喜好，生成适配的影像内容。在抖音等短视频平台，通过AI生成节奏明快、富有感染力的短视频，以碎片化形式传播劳模的精彩瞬间和感人故事，吸引大量用户点赞、分享，从而迅速扩大传播范围。智能电视、车载媒体等新兴终端也借助AIGC技术实现了内容的个性化推送，将劳模精神影像精准地推送给不同场景下的受众，打破了传统传播渠道的局限性，让更多人有机会接触和了解劳模精神。

AIGC时代劳模精神影像化传播面临的问题

技术应用存在局限性

尽管AIGC技术发展迅速，但在劳模精神影像化传播中仍存在技术瓶颈。一方面，目前的AI生成内容在情感表达和细节刻画上难以与人类创作的内容相媲美。劳模精神中蕴含的深厚情感往往在AI生成影像中表现得较为生硬，无法引起观众强烈的情感共鸣。在一些AI生成的劳模人物动画中，人物表情和动作显得机械，难以展现劳模丰富的内心世界。另一方面，AIGC技术对硬件设备和网络环境要求较高，在一些偏远地区或网络信号不佳的地方，可能无法流畅地获取和播放AI生成的影像内容，限制了传播范围。同时，技术的不稳定性可能导致影像生成出现质量参差不齐甚至错误的情况。在情感计算领域，当前AI模型的情感识别精准度尚有提升空间，尤其在捕捉复杂微表情时，容易出现偏差。此外，边缘计算能力的欠缺会引发实时渲染不畅的问题，这在VR沉浸式场景中表现得更为明显。在相关的应用场景中，网络延迟一旦过高，便会对观众的留存情况产生显著影响。在工业遗产活化传播中，技术局限性更深层地体现为文化符号的本真性解构。AIGC生成的劳模形象常陷入拟像陷阱，AI重构的劳模形象虽然形似，但丧失了历史语境中的精神张力。这种技术异化现象本质是算法对劳动美学的误读，生成模型在处理“汗滴”“油污”等符号时，往往将其简化为视觉元素而非精神载体。更值得警惕的是技术驱动的叙事扁平化倾向，AI生成的劳模纪录片将“创新”等同于技术参数罗列，忽视了技术革新背后的人文动因与社会关系网络。这种技术理性对劳动精神的降维处理，可能导致代际文化记忆的断层。因此，建立从技术到人文的协同创作机制至关重要，需在算法模型中嵌入工业遗产专家知识库，通过人工标注强化符号语义的深度关联，确保技术生成内容既能体现时代特征，又不失人文温度。

内容同质化严重

在AIGC技术的推动下，出现了大量的劳模精神影像内容，但其中存在严重的同质化问题。许多创作者过度依赖AIGC工具的模板和预设模式，导致影像作品在主题、表现手法和叙事方式上较为相似。在一些介绍劳模事迹的短视频中，仅简单罗列劳模的工作成就，采用相似的画面切换和音乐搭配，缺乏独特创意和深度挖掘。这种同质化的内容不仅难以吸引受众的注意力，还容易让受众产生审美疲劳，降低了劳模精神影像化传播的效果。同时，大量相似内容的传播不利于全面、立体地展现劳模精神的丰富内涵。虽然AIGC技术为影像化传播提供了更多的可能，但在受众互动方面仍有待加强。

当前，许多劳模精神影像作品在传播过程中，与受众的互动仅停留在简单的点赞、评论和分享层面。同时，AI缺乏对受众反馈的深度分析和实时响应能力，无法根据受众意见和建议及时调整影像内容。受众在观看劳模纪录片后，通过评论提出对某些历史背景或工作细节的疑问，但AI无法及时给予准确、详细的解答。此外，在互动形式上也较为单一，缺乏创新的互动体验，难以充分调动受众参与的积极性，影响了劳模精神传播的深度和广度。在工业遗产传播场域中，内容同质化本质上是文化记忆生产机制的异化。当劳模叙事被简化为标准化的视觉模板与情感符号时，其承载的历史厚重感与人文温度正在被批量生产的“文化快餐”消解。很多青少年将“劳模精神”等同于“汗湿的工作服”，这种认知窄化折射出符号消费对精神内涵的抽空。更深层的危机在于，同质化内容正在重塑代际文化记忆的传承方式，长期接触此类影像的学生群体，其劳动价值观呈现明显的工具理性倾向，将“奉献”理解为“效率提升手段”。这种认知偏移解构了劳模精神的人文内核，使其沦为某种文化表演的道具。因此，重构传播伦理迫在眉睫，需建立文化原真性审核机制，要求所有创作团队深入工业遗产现场进行田野调查，将口述史档案转化为叙事基底；在内容生产流程中嵌入文化学者参与环节，确保每个劳模故事都能体现特定历史语境中的精神特质；开展反同质化创作竞赛，鼓励多元叙事视角的探索，如从女性主义视角重新解读纺织女工的技术革新，或从生态伦理角度诠释当代产业工人的绿色转型实践。只有这种文化自觉的回归，才能让劳模精神在影像化传播中保持其鲜活的生命力与时代影响力。

AIGC时代劳模精神影像化传播策略

优化影像内容创作

在AIGC技术深度赋能劳模精神影像化传播的背景下，内容创作需突破表层叙事框架，构建基于文化基因解码的深度叙事体系。结合集体记忆理论的“代际传承”与“符号建构”维度，深度挖掘劳模精神内涵需遵循三重路径。首先，建立多维叙事数据库，整合口述史档案、历史影像、生产日志等原始资料，运用自然语言处理技术对劳模事迹进行语义网络分析，提取“技术革新”“奉献精神”“时代价值”等核心语义节点。其次，构建“宏观历史―微观个体”双重视角的叙事结构，通过数字孪生技术还原特定历史场景（如20世纪50年代的炼钢车间），同步植入劳模关键决策过程的认知图谱，实现精神内涵的具象化呈现。最后，运用情感计算模型对叙事内容进行情感维度优化，通过分析不同代际受众的情感反应模式，动态调整故事线的情感密度与表达形式。例如，在处理技术创新类劳模事迹时，系统可自动生成“问题发现―方案迭代―成果转化”的三段式叙事模板，并匹配相应的工业美学视觉语言，增强内容的专业深度与情感共鸣。这种基于数据驱动的深度叙事模式，为劳模精神影像化传播提供了可量化的方法论支撑。

整合传播渠道

在AIGC技术深度赋能的传播生态中，构建全媒体传播矩阵需遵循“全媒介覆盖―分众化传播―场景化渗透”的三维策略。通过建立跨平台内容分发机制，实现传统媒体与新媒体的协同共振，前者发挥权威性优势，构建“深度叙事+价值阐释”的传播模块，后者依托算法推荐机制，形成“轻量化内容+互动化传播”的模块。传统媒体可运用AIGC技术对历史影像进行修复与场景重构，结合工业遗产数据库中的技术参数与劳模档案，打造兼具历史纵深感与技术解析度的叙事体系；新媒体平台可以开发基于地理位置的传播小程序，生成个性化内容包，包括微纪录片、互动问答游戏等，实现用户特征与传播内容的精准匹配。

在精准推送层面，形成“受众画像―内容适配―效果反馈”的智能传播闭环。通过自然语言处理技术对用户行为数据进行语义分析，识别不同群体的信息消费特征。针对特定兴趣群体，开发虚拟形象并生成融合工业美学与现代传播元素的内容，通过游戏化叙事实现精神内涵的软性植入；针对职业群体，构建“技能提升―职业发展”的传播图谱，将劳模创新成果转化为可操作的方法论，通过垂直平台进行精准推送。

在实施路径上，需构建“核心―中间―外围”的三级传播网络，核心层依托中央级媒体打造权威传播平台，形成多模态传播产品矩阵；中间层通过行业与地方媒体建立垂直渠道，开发工业遗产数字孪生系统实现场景化传播；外围层通过自媒体与社群运营形成裂变传播，生成用户共创工具包激发内容生产。这种立体化传播格局既保持了主流价值的引领力，又增强了传播的渗透力与影响力，为劳模精神影像化传播提供了可复制的范式。

增强受众互动体验

在AIGC技术深度赋能的传播生态中，增强受众互动体验需构建多维度交互体系。通过多模态交互技术开发沉浸式体验场景，如利用虚拟现实技术构建数字化工作场景，受众可通过自然交互方式与虚拟劳模进行职业对话，系统实时生成个性化反馈。同时，构建用户生成内容平台，通过AIGC工具提供的模块化创作素材库，支持受众自主生成融合劳模精神的短视频、数字绘画等作品。平台内置智能推荐系统，根据用户创作行为数据优化素材供给，形成“创作―展示―再创作”的良性循环。在反馈机制建设层面，通过自然语言处理技术解析用户评论语义，识别高频情感词与认知盲区，运用机器学习算法建立传播效果预测模型。当系统检测到特定主题的内容互动率异常波动时，便自动触发AIGC内容生成模块，定向生产差异化传播产品。当发现特定群体对技术创新类内容兴趣衰减时，系统将生成融合工业美学的动画作品，结合历史技术参数重构叙事逻辑链。这种动态反馈模式大幅缩短了传播策略调整周期，并显著提升了内容适配准确率。此外，为保障互动体验的质量，需建立多层级质量控制体系。首先，通过专家知识库对交互场景进行历史真实性校验，确保虚拟劳模形象符合史实；其次，构建多维度体验评估模型，从情感共鸣、认知深度、行为参与等维度进行量化监测；最后，伦理审查模块运用情感计算技术防止过度娱乐化倾向。这种技术驱动与人文关怀相结合的互动模式，为劳模精神影像化传播提供了可持续的体验升级路径。

AIGC技术的崛起为劳模精神的影像化传播带来了范式变革。本研究通过构建“技术赋能―内容创新―生态重构”的分析框架，揭示了AIGC在提升传播效率、创新表现形式、拓展传播维度等方面的显著优势，并指出技术应用的局限性、内容同质化及互动深度不足等现实困境。研究提出的基于文化基因解码的深度叙事体系、全媒介传播矩阵构建策略及动态反馈交互机制，为破解传播困境提供了系统性解决方案。未来，随着多模态生成技术的迭代升级，劳模精神影像化传播将向虚实融合叙事、跨时空情感共鸣、可持续价值共创的高阶形态演进。需要特别注意的是，在技术应用过程中必须坚持人文价值导向，建立技术伦理审查机制，确保劳模精神的本真性与时代性在数字化传播中得到双重彰显。这一研究不仅为工业遗产传播提供了跨媒介叙事范式，更为社会主义劳动观的现代性转化探索了可行路径。

2024年度辽宁省经济社会发展研究课题、青年合作项目“劳模精神影像化传播”（项目编号：20241s1qnhzkt-13）。

（作者单位：鞍山师范学院）