王勇 上海大学音乐学院院长

演讲中，王勇院长重点聚焦 AI 在音乐疗愈与养老产业的应用前景，点亮了技术赋能传统领域的创新火花。他指出，中国传统医学中 “音乐调和身心” 的古老智慧虽价值深厚，但长期受困于科学评估体系缺失、个性化方案不足等瓶颈，而人工智能的介入正为这些痛点提供了破局之道。以养老场景为例，他提到香港中乐团的一位音乐家多年实践虽积累了温暖经验，却难以实现规模化、精准化覆盖，“未来 AI 可基于老人的健康数据、情绪波动、听力特征，实时生成定制化疗愈曲目让音乐养老从‘感性慰藉’升级为‘科学康养’。”

在音乐疗愈领域，王勇院长进一步阐释了 AI 的赋能价值：对于自闭症儿童等特殊群体，AI 的个性化优势更为突出，而在养老产业的规模化发展中，AI 还能打破人力、场地限制，实现‘科技 + 艺术 + 康养’的深度融合。他强调，AI 不是替代音乐的艺术价值，而是通过技术赋能，让音乐疗愈更科学、更普惠，让养老产业更具温度与质感，这正是数字时代音乐产业跨界发展的核心意义所在。只有提前布局，认真学习，才能在数字音乐时代“从从容容，游刃有余”！

王优酉：人工智能与音乐产业的未来

王优酉 腾讯音乐研究院秘书长

从全球人工智能发展的现状来看，大模型已展现出作为未来内容生产底层基础设施的潜力。同时，人工智能已具备较为成熟的方法论，模型自身能力将持续提升。从全球竞争格局来看，人工智能的竞争正以硬件和能源作为新的核心要素与约束条件，中国已处于全球人工智能的第一梯队，位居第二，具备明显优势。

在发言中，王优酉秘书长探讨了音乐人工智能的特殊性。他指出，现有人工智能产品无法到达人们预期，其原因是由人类活动的丰富性、不可知性、复杂性和碎片化造成的。音乐不仅是客观世界的描述，更是人类主观对客观的反应，是经过人类大脑加工后的智力产品。从底层逻辑来看，音乐更容易于被人工智能所学习。首先，人类文明史中形成的体系化音乐具有高度结构化和规律性强的特征。其次，音乐不仅包含音频数据，还附带了大量的文字记载、情绪、标签及用户行为信息，为人工智能构建了持续更新的训练体系。此外，音乐创作具有“风格可迁移性”，目前人工智能是基于概率判断，而整体风格的迁移使得人工智能在音乐领域的突破相对更容易实现。在讨论人工智能学习音乐的本质时，他提出了一个开放性问题：人工智能能否跳过语言中介直接理解音乐。有观点认为人工智能应该学习人们对音乐的语言阐释，然而，在将音乐转化为语言的过程中，很多信息往往会丢失或错位。跳过语言媒介直接理解音符所代表的情感，可能会成为人工智能在新时代超越人类理解音乐的一种方式。

在人工智能已经改变音乐创作模式和产业组织管理模式的背景下，王优酉秘书长分析了中国发展人工智能音乐的四大优势：第一，中国拥有14亿人口构成的庞大市场和海量数据。建立一个庞大的数据库是人工智能复刻、传承和创新音乐的必要条件，在这一点上，强有力的中央政府能够推动数据的整合与使用，而欧盟分散的数据管理模式则提供了反面例证。第二，中国具备完整的数字音乐产业体系。大模型单次训练需要上百张卡，成本可达数百万甚至上千万元，意味着人工智能是高度依赖市场化投入的事业，而中国已然形成良性运转的数字音乐产业生态。第三，平台型企业是未来发展人工智能的核心。世界范围内，能够进行人工智能深度研究的主要是中美大型互联网平台企业，它们不仅拥有资金和顶尖的技术人才，还天然拥有数据接口，能够产生强大的研究数据库。第四，中国拥有独特而深厚的音乐文化资源。人工智能音乐会呈现出多中心、多主题、多风格的新形态，对自大殖民时代以来形成的西方中心化的音乐思维形成冲击。随着音乐人工智能的发展，中国有机会将传统审美文化发扬光大。

在以腾讯音乐娱乐集团（TME）为代表的行业实践中，TME将人工智能作为音乐产业的底层能力，坚持以人为中心而非替代人的创作，以及通过海量用户与公开渠道构建可持续的应用场景。王优酉秘书长还提出音乐人工智能未来的发展路径：其一，要将音乐领域的人工智能能力打造为基础性能力。全球技术从代理式人工智能（Agentic AI）转向模型即服务（Model as a Service，MaaS），说明人工智能能力不再局限于单一应用，而是表现在整个系统上。其二，坚持以人为本，人类文明的实践始终强调技术必须服务于人。其三，如果能够抢先、大力发展人工智能音乐，将有助于解决中国文化走向世界的瓶颈问题，实现弯道超车。最后，他总结道：音乐高度适配人工智能，又深度连接文化与情感，是最可能率先成熟的应用领域之一。中国同时具备技术能力、产业体系和文化资源，有条件在这一新赛道走到世界前列。

李小兵 中央音乐学院教授、音乐人工智能系主任

中央音乐学院于2019年正式成立音乐人工智能系，致力于在人工智能迅猛发展的背景下，探索其对音乐创作、表演、教育等全方位的深远影响。该系聚焦六个二级学科方向，并积极推进跨学科合作，汇集了来自计算机、人工智能、电子工程以及音乐领域的多位专家，共同开展研究。

目前，该系已建立人工智能中心、电子音乐中心与音乐治疗中心，并招收具有计算机背景且具备基本音乐素养的博士生。毕业生深受业界青睐，多人入职知名企业，亦有自主创业并取得成功。系内设有多个实验室及大规模数据与计算中心，并与华为等企业开展合作，推进技术落地与产品转化。

在人工智能音乐创作方面，系统已能快速生成古典、流行等多种风格的音乐片段，甚至可在数秒内完成传统作曲中需长时间训练的和声编写。这一进展促使学院对传统作曲教学体系进行反思，并在电子音乐作曲研究生招生考试中率先取消部分传统笔试科目，改为上机实操考核，以选拔更具综合能力的创新人才。

人工智能在音乐表演领域同样展现出强大潜力。虚拟歌手演唱技术日益成熟，其情感表达甚至在某些场景下超越真人。此外，基于人工智能的声部分离、演奏技法分析与3D音乐制作等技术已取得世界级成果，并投入实际应用。情感计算与风格模拟的研究，使得通过音频解析还原演奏细节成为可能，这将为未来音乐教育提供全新工具。

面对人工智能的快速发展，李小兵教授指出，人类应对其保持敬畏与清醒。当前，不仅音乐创作，包括音乐表演、音乐学、音乐教育、音乐管理等所有专业方向均将受到深刻影响。人工智能生成内容的独特性与“黑箱”学习机制，亦引发关于艺术本质、创作伦理与版权归属的深层哲学思考。

在应用探索层面，该系正开展音乐与脑科学结合的跨学科研究，包括通过音乐频率调节情绪、改善睡眠的临床实验，并已与医院合作推进相关治疗试验。此外，人工智能技术在艺考出题、音乐质量评价等教育环节也已试点应用。

李小兵教授强调，人工智能作为强大的“智慧体”已然到来，与其抗拒不如思考如何驾驭与共处。未来，艺术领域应在坚守人文关怀与情感表达的基础上，主动拥抱技术变革，推动学科转型与产业升级。音乐作为人类情感与创造力的载体，其发展与人工智能的融合已成为不可逆转的趋势，所有音乐从业者与教育者都需正视这一时代课题。