当《瓷韵千年》电影拍摄筹备工作稳步推进，林晚星并未停下推动非遗传承的脚步。此前，由晚星艺术基金牵头搭建的全球非遗数字库，已收录 1000 项非遗技艺，访问量突破 10 亿次，成为全球非遗爱好者与研究者的重要平台。但在运营过程中，团队发现传统数字库多以 “资料展示” 为主，用户只能被动浏览文字、图片与视频，难以真正 “上手” 体验非遗技艺，尤其青少年用户的参与度有待提升。
为打破这一局限，林晚星牵头联合国内顶尖 AI 技术团队、非遗传承人及教育专家，耗时一年对全球非遗数字库进行重大升级。此次升级的核心，是将 “静态展示” 转变为 “动态交互”，通过新增 AI 非遗技艺演示功能与非遗技艺闯关游戏，让用户从 “看非遗” 变成 “学非遗”“玩非遗”，真正实现非遗传承的 “沉浸式” 与 “年轻化”。
全球非遗数字库的升级并非简单的技术叠加，而是一场 “AI 技术 + 非遗技艺 + 教育逻辑” 的深度融合。晚星艺术基金组建了由 50 人构成的专项团队，涵盖 AI 算法工程师、非遗传承人、教育心理学专家、交互设计师等，从技术研发、内容打磨到用户体验，每一个环节都经过反复测试与优化。
AI 交互功能的核心难点，在于如何让 AI 精准识别用户动作，并按照非遗技艺的规范进行实时指导，同时还原非遗技艺的 “细节质感”。技术团队为此开展了三项关键研发：
动作捕捉与识别算法：团队采集了 200 位非遗传承人的技艺动作数据，涵盖苏绣、青花瓷绘制、剪纸、皮影戏等 20 项核心非遗技艺。通过深度学习算法，AI 能实时识别用户通过手机或电脑摄像头传递的动作画面，精度达到毫米级。例如在苏绣教学中，AI 可识别用户手指捏针的角度、拉线的力度，甚至能捕捉到丝线穿过面料时的细微偏差；
虚拟技艺模拟系统：为还原非遗技艺的独特质感，技术团队开发了专项模拟引擎。以青花瓷画坯为例，AI 会根据明代青花料的特性，模拟出不同浓度青花料在瓷坯上的晕染效果 —— 用户用手指在屏幕上绘制时，力度大的地方颜色更深，速度慢的地方晕染范围更广，与真实绘制体验几乎一致；而在剪纸模拟中，AI 会根据剪刀的 “虚拟角度” 与 “裁剪速度”，呈现出纸张边缘的毛糙感或平滑度，避免出现 “一刀切” 的机械效果；
跨设备适配技术：考虑到全球用户使用的设备不同，团队对 AI 功能进行了跨终端优化，无论是手机、平板还是电脑，都能流畅运行交互功能。针对网络条件较差的地区，还开发了 “轻量化版本”，用户可提前下载技艺数据包，离线体验基础交互内容。
为避免 AI 教学出现 “技艺偏差”，晚星艺术基金邀请 100 位非遗传承人全程参与内容设计，从动作分解到规范指导，每一个细节都严格遵循非遗技艺的传统标准：
动作分解与标注：传承人将复杂的非遗技艺拆解为 “步骤化动作”，并标注每个动作的 “关键要点”。例如苏绣中的打籽绣，传承人将其分解为 “穿线打结 — 针尖定位 — 绕线固定 — 断线收尾” 四步，每一步都明确 “手指力度”“线的松紧度” 等细节。技术团队则根据这些标注，为 AI 设定 “动作规范阈值”，一旦用户动作超出阈值，AI 会立即提示纠正；
错误案例库建设：传承人还总结了新手学习过程中常见的错误动作，形成 “错误案例库”。例如青花瓷绘制中，新手常出现 “线条粗细不均”“纹样对称度偏差” 等问题，AI 会将用户动作与错误案例库对比，精准指出问题所在，并给出改进建议，如 “此处应放慢绘制速度，保持手腕稳定”；
文化背景融入：在技艺教学中，团队还加入了非遗技艺的文化背景介绍。例如用户学习剪纸中的 “窗花” 图案时，AI 会同步讲解 “窗花在北方春节中的寓意”“不同地区窗花的风格差异”，让用户在学技艺的同时，理解背后的文化内涵。
为让不同年龄、不同基础的用户都能轻松上手，教育心理学专家从 “学习路径” 与 “激励机制” 两方面进行设计：
分层教学体系：将每项非遗技艺分为 “入门 — 进阶 — 精通” 三个等级。入门级以 “基础动作练习” 为主，如青花瓷绘制的 “直线与曲线练习”；进阶级则加入简单纹样，如 “缠枝莲纹的局部绘制”；精通级则要求完成完整作品，如 “一幅完整的青花山水瓷盘设计”。用户可根据自身水平选择对应等级，避免因难度过高而放弃；
即时反馈机制：AI 会在用户练习过程中提供 “实时鼓励” 与 “精准指导”。例如用户完成一段苏绣练习后，AI 会从 “动作规范度”“作品完整度” 两个维度打分，并给出个性化评语，如 “打籽绣的结粒大小均匀，进步很大！下次可尝试调整拉线力度，让结粒更饱满”；对新手用户，AI 还会提供 “慢动作演示” 功能，用户可逐帧观看传承人动作，反复模仿。
经过一年筹备，全球非遗数字库升级版本正式上线。其中，AI 非遗技艺演示功能成为最大亮点，它打破了时空限制，让用户无论身处何地，都能 “一对一” 跟随 AI 虚拟非遗大师学习技艺，且覆盖苏绣、青花瓷绘制、剪纸、皮影戏、陶艺拉坯等 30 项核心非遗技艺。
苏绣以 “针法细腻、色彩丰富” 着称，新手往往因难以掌握针法技巧而望而却步。AI 苏绣教学功能则通过 “动作拆解 + 实时纠错”，让新手快速入门：
基础针法教学：用户打开手机摄像头，对准自己的手部动作，AI 会在屏幕上生成 “虚拟绣绷” 与 “虚拟丝线”。学习打籽绣时，AI 先播放非遗传承人演示的慢动作视频，随后提示用户 “将丝线在针上绕两圈，针尖对准布料下方 1 毫米处”。当用户操作时，AI 会实时识别手指位置与力度，若绕线圈数不足，屏幕会弹出红色提示框，标注 “需再绕一圈，确保结粒紧实”；若针尖位置偏差，AI 会用绿色箭头指引 “调整针尖角度，向左偏移 2 毫米”；
复杂纹样练习：掌握基础针法后，用户可选择 “牡丹纹”“兰花纹” 等经典苏绣纹样进行练习。AI 会在虚拟绣绷上勾勒出纹样轮廓，并标注 “每段线条对应的针法”—— 例如牡丹花瓣边缘用 “虚实针”，花瓣内部用 “散套针”。用户绣制时，AI 会实时对比其动作与传承人标准动作的差异，若散套针的针距过大，会提示 “针距需控制在 0.5 厘米以内，让色彩过渡更自然”；
作品保存与分享：用户完成练习后，AI 会生成 “虚拟绣品”，并提供 “染色”“装裱” 等个性化选项。用户可将作品保存至个人账号，或分享至社交平台，不少用户表示 “看着自己亲手‘绣’出的作品，成就感十足，更想尝试真实的苏绣了”。
青花瓷绘制对 “青花料的晕染” 与 “瓷坯的质感” 要求极高，AI 功能通过专项模拟引擎，让用户在虚拟环境中感受真实绘制的细节：
青花料浓度调节：用户进入绘制界面后，可选择 “浙料”“石子青” 等不同种类的青花料，每种料的 “浓度参数” 都基于明代制瓷史料设定。点击屏幕右侧的 “料碗” 图标，可调节料的浓度 —— 浓度高时，绘制的线条颜色深且晕染范围小；浓度低时，颜色浅且晕染范围大。AI 会实时提示 “当前浓度适合绘制纹样轮廓，若需填充内部，建议降低浓度”；
虚拟瓷坯操作：屏幕中央呈现 3d 虚拟瓷坯，用户可通过手指滑动旋转瓷坯，选择绘制位置。绘制时，手指在屏幕上的移动速度会影响线条效果 —— 速度快时，线条纤细；速度慢时，线条粗重。若用户在绘制缠枝纹时出现 “线条断裂”，AI 会提示 “保持手腕连贯，避免中途停顿”；若纹样对称度偏差超过 5%，AI 会生成 “对称辅助线”，帮助用户调整；
烧制效果预览：完成绘制后，用户可点击 “烧制” 按钮，AI 会根据 “绘制纹样” 与 “青花料种类”，模拟出青花瓷烧制后的效果 —— 如青花料在高温下的发色变化、釉面的光泽度等。不少用户会反复调整绘制细节，直到获得满意的 “烧制效果”，无形中加深了对青花瓷技艺的理解。
除苏绣与青花瓷绘制外，AI 交互功能还覆盖剪纸、皮影戏、陶艺拉坯等多项非遗技艺，每种技艺都有专属的交互设计：
剪纸教学：AI 提供 “虚拟剪刀” 与 “多种材质的纸张”（如红纸、宣纸），用户可选择 “窗花”“喜字” 等模板，或自由创作。裁剪时，AI 会识别剪刀的 “角度” 与 “轨迹”，若出现 “剪口歪斜”，会提示 “调整剪刀角度，保持与纸张边缘垂直”；完成后，还可模拟 “贴在窗户上” 的效果，增强趣味性；
皮影戏教学：用户可通过手势控制虚拟皮影人的动作，AI 会识别手臂、腿部的关节角度，指导用户完成 “走路”“抬手” 等基础动作。进阶阶段，用户可编排简单的皮影戏剧情，并为皮影人搭配 “唱腔”，体验皮影戏的 “编、演、唱” 全流程；