人机协作正从技术操作逐渐演变为文化技艺。当算法逻辑与传统审美在动画创作中相遇，生成的不只是新的视觉形态，更是特殊的传播文本。这类文本如何被创作，观众如何看懂、接受并在这一过程中习得文化辨识力，是本文试图回应的问题。

(资料图片仅供参考)

一、技术融合：教育传播的内容前提

算法逻辑与传统审美的耦合并非简单的积极结合，而是发生在边界上的相互承认与协商。传统绘画的皴法经由神经网络成为可识别的视觉语法，民间色彩通过风格迁移成为可调配的数据库，散点透视借助机器学习成为可复现的空间构成规则。耦合的可能不在于二者合一，而在于边界上的相互试探：算法无法真正理解水墨背后的心物感应，审美也无法摆脱技术逻辑的制约。正是在这种试探中，新的融合形态得以生成。这类作品为观众呈现的是传统在技术时代的特殊形态，这是教育传播得以展开的内容前提。

二、意境生成：观众接受的三重层次

从符号到意境需完成三个递进层次。

第一层是意象唤起。AI可辅助提取传统纹样，但素材本身并非意象。只有创作者将其置入具体情境、关联叙事时空，符号才从数据库中苏醒；而意象的最终完成，发生在观众将其与自身文化记忆相连的瞬间。

第二层是情感空间化。算法能生成无数画面构成，却不知何为愁何为远。创作者需在众多生成中识别并选择与情感共鸣的空间结构，再借叙事节奏将情绪注入画面，但最终情感共鸣仍需观众在心中完成。

第三层是余意生成。意境之深在于“象外之象”。创作者需在AI生成的流畅叙事中有意制造间歇，在完整视觉中保留缺口，让意境于未填满处浮现，并由观众的想象去填补。

三、文化辨识：作为教育过程的观看

当这类动画进入传播渠道，观众面对算法与传统交织的画面，无法简单归入“真实再现”或“艺术虚构”，而需自行判断哪些是传统的本来面目，哪些是算法的想象填充；打动自己的情感，源头是传承的审美基因还是智能程序的计算。这种判断本身就是文化辨识，无需课堂讲授。当观众面对熟悉又陌生的视觉经验，停下来想一想“这究竟是传统还是技术”，便是辨识的开始。每一次观看都是一次辨识训练，每一次感动都伴随着溯源追问。正是在反复辨认中，观众逐渐重新认知传统——他们未必能说出“皴法”，但看得懂那一笔的意思；未必读过“计白当黑”，但感受得到留空的用意。

教育的实现依托于作品的日常传播。当观众在影院、网络中反复接触融合传统与算法的画面，并在观看中完成辨识，文化辨识力便悄然生长。传播即教育发生的现场，而非其后续扩散。

■王睿 王涵 重庆邮电大学

课题项目：

1.2024年重庆市研究生科研创新课题项目《人机协作视域下国产动画电影意境审美与意向表达的融合和“再现”研究》（CYS240438）。

2.重庆市研究生教育教学改革研究课题项目《“课程思政”下艺术专硕生态课堂教学实践研究》（YJG233083）。

3.重庆市社会科学规划项目重点课题项目《少数民族题材动画铸牢中华民族共同体意识的转译机制与传播路径研究》（2025NDZD18）。