许锐/郭家宁：人工智能时代舞蹈语言数字化的逻辑内涵与挑战

（一）中国舞蹈数字化发展的地基搭建

在人工智能时代下，数字技术的快速发展为中国传统文化的传承与创新提供了新的平台，而中国舞蹈作为中华民族宝贵的文化遗产之一，也在此背景下迎来前所未有的时代机遇。目前国外对于芭蕾舞、现代舞等舞蹈语汇的数字舞蹈语料库搭建已取得一些成果，如Motion Bank项目通过与现代舞编导合作，建立了动作捕捉和数据可视化模型，且已经在一定程度上进入舞蹈创作领域，辅助编导进行编舞。相比之下，国内的舞蹈数据集建设多停留在影像资料的记录和提取层面，缺乏高精度的动作数据和情感语义标准，舞蹈数字化尚未达到较为理想的呈现水平，尤其是中国舞蹈自身的专业化语料库尚不完善。那么对于我国的舞蹈数字化发展而言，目前亟待解决的问题就应该是结合动作捕捉实验室和民族舞蹈研究资源，制定相对统一的采集与分类标准，逐渐构建起高质量的中国舞蹈数据集。此为舞蹈语言数字化的底层逻辑，也是中国舞蹈数字化长足发展的先决条件。

国内高质量舞蹈数据集的构建，应优先聚焦中国自身的舞蹈文化资源，对中国舞蹈的经典舞蹈作品以及专业舞种进行数字化的数据记录和保存，形成真正意义上的完备的舞蹈数字资源库。除经典舞蹈作品的数字化转化之外，对于舞蹈语汇的数字化转化可利用动作捕捉等技术对中国古典舞、中国民族民间舞等舞种，进行特定舞蹈语汇的数字化素材量化，并分门别类地进行舞种数字语料库的搭建，实现经典舞蹈作品与传统舞蹈的数据存储和数据集建成。

（二）丰厚数字舞蹈资源的前期积累

中国拥有丰富多样的舞蹈语料资源，这些资源不仅包括传统中国舞意义上的中国古典舞、中国民族民间舞，也包括传入中国且具有中国特色的芭蕾舞、现代舞、国标舞等外来舞种，还涵盖了近年来随着数字化技术发展而产生的大量数字舞蹈资源。这些资源为构建全面且高质量的中国舞蹈数据集提供了宝贵的素材和坚实的基础。因此中国舞蹈语料资源既表现出丰富的多样性，也呈现出屹立世界舞林的独特性。如中国古典舞以其深厚的历史底蕴和独特的艺术风格著称，从身韵到汉唐，从敦煌到新古典，既展现了古代宫廷舞蹈的高雅与丰富，也展现了当代创新与发展。又如中国民族民间舞包含了各个民族各具特色的舞蹈形式，“民间舞蹈集成”收录舞蹈样式多达上万种，不仅反映了各民族的生活习俗，也体现了多样独特的文化内涵。此外，现代舞、芭蕾舞作为20世纪初引入中国的新兴舞蹈形式，在融合西方舞蹈训练与风格的同时，也在民族化进程中融入中国传统文化元素，形成具有中国特色的舞蹈风格与流派。

在数字时代背景下，中国舞蹈的数字化进程也在不断推进，形成一定基础。当前的数字舞蹈资源主要包括影像视频和舞蹈动作捕捉数据两大类。影像视频记录了大量的舞台表演、教学示范等内容，为舞蹈研究者提供了直观的学习材料；而舞蹈动作捕捉数据则是通过先进的传感器技术和三维建模技术获取，能够精确记录舞者的每一个动作细节，为舞蹈分析和创作提供了科学依据。在国内，已经有一些院校和机构着手构建自己的数字舞蹈资源库，北京舞蹈学院（以下简称“北舞”）也在这方面做出了探索与尝试。北舞的数字舞蹈资源库不仅收录了大量经典舞蹈作品的影像资料，还包括从动作捕捉实验室中采集的部分非遗舞蹈传承人的动捕数据。这些数据不仅为舞蹈教育和研究提供了宝贵的第一手资料，也为非物质文化遗产的保护与传承作出了重要贡献。尽管北舞和其他国内机构的数字舞蹈资源库已经取得一定成果，但如何进一步提升数据质量、丰富内容形式仍然是亟待解决的问题。例如补充更加多样化的舞蹈样本，改进现有的数据处理算法，以提高动作捕捉的精度和情感表达的深度，以及数字舞人的呈现精度。为此，舞蹈的数字化仅仅依靠艺术领域的力量远远不够，还需要加强与计算机专业领域的合作，才能共同推动中国舞蹈数字化的发展。

（三）高质量舞蹈数据集的发展目标

1.不囿于“形”的骨架识别

目前国内对于舞蹈影像视频识别的技术水平，普遍停留在关节点和多个关节点虚拟线段连接的骨架识别层面，而舞蹈的肢体表达不只是人体“骨架”的机械运动，肌肉的发力所带来的肢体的延伸、动势的惯性、动静格局的分配、服装道具的延伸等多个方面都是舞蹈语言表达的重要因素。所以，高质量舞蹈数据集首先需要具备高度准确的动作捕捉能力，这意味着不仅要能够精确描绘出舞者的身体姿态变化，还要能够区分不同风格流派之间的审美差异，同时更要兼顾服饰道具等外在语言因素的深层含义表达。为此，采用先进的传感器技术和算法模型是关键所在。

2.追求“神”的情感表达

在保证舞蹈形态准确的基础上，更为重要的是要传达出舞蹈中蕴含的情感与内涵——舞情与舞意。这涉及除了动作之外，对面部表情、眼神交流、内在表达、文化内涵等非言语信息的有效捕捉及分析，通过面部表情识别技术和情感计算模型，将舞者在表演过程中的情绪变化转化为可量化的数据。在面部神态的识别基础上，还应同时兼顾肢体语言的意义表达。考虑到舞蹈综合性的特性，除了舞蹈的核心动作语言外，也要考虑调度、道具、灯光等外在语言因素。在此数据集形成的基础之上，通过深度学习等方法训练模型来理解并再现这种复杂的人类情感体验，同时，还需要结合心理学和社会学的研究成果，包括神经美学等自然学科和艺术学科交叉的前沿领域，探索情感表达在不同文化背景下的差异性和共通性，进而严谨地实现舞蹈数据集中“神”的情感传达。

3.响应时代的舞蹈数字语言

随着时代的发展，新的舞蹈语汇与新的舞蹈形式不断涌现，处于动态演进之中。舞蹈数字语言的构建也应该“守正创新”。首先，高质量舞蹈数据集应当具备高度的开放性，这意味着除了包含传统舞蹈风格外，还应及时吸纳新兴潮流中的舞蹈元素，包括但不限于街舞、现代舞等非传统形式，通过建立一个包容性强的数据平台，可以促进不同背景艺术家之间的交流与合作，从而激发更多创意火花。其次，在追求新颖的同时，不应忽视传统文化价值的传承，因此，在构建高质量舞蹈数据集时，应积极探索如何将传统舞蹈元素与现代审美观念相结合。一方面，可以通过数字化手段保存濒临失传的传统舞蹈形式，为其注入新的生命力；另一方面，则是鼓励基于传统基础上的创新尝试，如利用虚拟现实（VR）或增强现实（AR）技术重新诠释经典作品。最后，数据集构建完成后应始终处于前沿状态，那么建立健全一套有效的更新与维护机制至关重要。可通过限定开源的方式为舞蹈数据建立更新与补充来源，并建立舞蹈领域专家的审核机制，确保新增内容的高质量；同时设立反馈渠道收集用户意见，及时调整和优化数据集的内容与结构。与此同时，应加强与其他相关机构的合作，比如图书馆、博物馆等文化机构以及科研院校和科研机构，从而推动舞蹈数字资源库建设的纵深发展，进而推进人工智能与舞蹈的融合前景。