全景观察:人机共生时代,造型艺术教育向何处去?
2026年7月5日,全景“2026年造型艺术与科技媒介国际教育研讨会”在广州美术学院昌岗校区盛大开幕。观察共生来自法国、人机意大利、时代日本、造型奥地利、艺术德国等多国顶尖艺术院校的教育院长、国际知名策展人及前沿实验艺术家,向何与国内多所美术院校的处去专家学者齐聚一堂。会议围绕当代艺术教育革新、全景数字策展范式、观察共生生态共域构建、人机数字媒介材料四大核心议题,时代展开了一场全天候、造型高密度、艺术跨学科且跨越国界的深度对话。

在生成式AI能够于数秒内产出高度成熟图像、自如切换历代艺术风格的当下,数字孪生与VR/AR技术正全面重塑展览形态,算法语言更已渗透至创作全流程。传统绘画、雕塑等造型学科的边界正在被迅速重构。这场研讨会的核心追问直指行业本质:在科技浪潮的席卷之下,造型艺术教育的根基何在?我们应如何拥抱技术,从而开拓新的表达疆域?
守住内核:AI时代艺术教育的“三个根本”
“凡是可以被传授、量化及反复演练的创作能力,其稀缺性正在丧失。”研讨会伊始,广州美术学院院长范勃教授发表主旨演讲《具身感知、审美判断、价值立场——人工智能时代造型艺术教育的三个根本》,为全天讨论确立了核心基调。

广州美术学院院长、教授范勃
范勃指出,生成式AI的快速迭代正在动摇过去一个世纪以技艺训练为核心的艺术教育根基。然而,技术的本质是对既有经验的复制与优化,而非无中生有的创造。机器止步之处,正是艺术教育必须坚守的三个根本。
1. 具身感知
“人工智能是无身的,它能调取几个世纪的视觉积累,却从未有过一次真实的凝视。”范勃通过鲜明对比指出核心差异:AI处理的是数据,而人通过身体、情感与真实经验介入世界。数据可以无限逼近经验,但永远无法等同于经验本身。艺术教育的首要任务,是守护这种鲜活的感知,防止学生仅通过屏幕与算法间接地把握世界。
2. 审美判断
AI可一键生成上千张图像,却无法甄别哪一张具备真正的艺术力量。创作的核心在于选择与取舍,这背后是对好坏、真伪、高下的深刻分辨。这种判断力无法加速、无法跳过,更不可由机器代劳。涵养独立的审美判断,让学生为每一次创作抉择负责,是AI时代艺术家最核心的竞争力。
3. 价值立场
价值立场是创作者对世界的根本态度:关切什么、为何表达、为谁发声。AI可模拟任何立场的语汇,却不承担其中的分量。“一件真正有力量的作品,背后必然站着一个真实的人。”艺术教育的深层使命,是帮助学生确立自身的价值坐标,明晰创作初衷。“技术日新月异,而创作的主体始终是人。”AI开启的是人机共创关系,而非取代与被取代的对立。
多元答卷:全球院校的转型实践样本
面对技术浪潮,各国艺术院校探索出各具特色的转型路径,从理论建构到课程改革,从学科建制到生态搭建,为造型艺术的数字化转型提供了多元参照。

法国阿维尼翁高等艺术学院院长伯努瓦・布鲁瓦萨特
法国阿维尼翁高等艺术学院院长伯努瓦・布鲁瓦萨特从符号学视角重新定义数字价值。他提出,数字不仅是创作工具,更是一种全新的“符号形式”,其影响力堪比透视法的发明或工业革命,将根本性重塑人类感知与社会关系。结合巴黎圣母院数字孪生修复及殖民时期文物数字化保护案例,他强调:数字技术虽提供1:1复刻可能,但也带来人文拷问——修复不能仅遵循技术逻辑,更需尊重原生文化话语权,纳入原住民经验。“数字是工具,更是象征。艺术教育需培养批判性精神,以艺术家思维驾驭技术,而非被技术逻辑裹挟。”

日本横滨美术大学校长 加藤·良次教授
日本横滨美术大学采取“从基础渗透到专业深耕”的渐进式改革。依托日本K-12信息教育普及政策,学校为大一全体学生开设数字表现课程,建立基础认知。2026年,学校正式设立信息设计专业,配套网页设计、UI/UX、游戏策划等课程,引入《最终幻想》策划师等行业一线专家授课,推进产学合作。“信息设计的价值,在于提供世界上原本不存在的服务,改变人们的生活。”

中国美术学院跨媒体艺术学院学术委员会主任 管怀宾
中国美术学院跨媒体艺术学院的建设历程极具代表性。学术委员会主任管怀宾回顾,国美自2000年成立国内首个新媒体艺术研究所起步,2010年率先整合资源成立跨媒体艺术学院,确立“从媒体中发掘创意,从技术中彰显人文”宗旨。学院下设开放媒体系、媒介展演系、实验艺术系,配套五个研究所与国家级实验平台,打造“国际跨媒体艺术节”“感受力论坛”等学术品牌。教学上采用“半年基础课+三年双向选系”模式,通过柔性引入外部师资、联动社会前沿项目,保持教学鲜活性。“跨媒体教育不是教学生用新技术做旧表达,而是要重启思想能源,让技术服务于艺术表达与社会思考。”

广州美术学院绘画艺术学院副院长、油画系主任刘可
广州美术学院油画系构建了“国际共域”的教学生态。绘画艺术学院副院长刘可介绍,学院跳出“传承式”与“颠覆式”传统模式,转向“艺术机制生产”路径,让师生成为当代艺术生态的参与者与建设者。课程体系涵盖观念认知、专业核心、前沿技术、交叉实践四大板块,形成动态平滑的教学系统;配套艺术研究与技术创新、数字艺术科技、材料创作三类实验室,搭建从工作室展廊到6平方米“腾挪空间”,再到顺德、松山湖盒子美术馆的分布式展览网络。国际艺术家不再仅是短期授课访客,而是能在华完成自身创作逻辑的合作者,在真实艺术机制中与学生共同成长。
策展破局:从单向叙事到共建生态
数字技术不仅改变了创作方式,更全面重塑了展览的叙事逻辑与行业生态。从实体展厅到虚拟空间,从策展人独掌话语权到全民参与内容生产,策展行业正经历一场范式革命。

广州美术学院艺术与人文学院院长 胡斌
广州美术学院艺术与人文学院院长胡斌以青年艺术家创作生态为切口,梳理了数字媒介带来的三重变化:
1. 新媒介展览主流化:从2008年首届国际新媒体艺术三年展,到2024年全国美展首次纳入数字艺术板块,VR、AI生成、互动装置已成为展览常客。
2. 传统媒介的数字化回应:当代绘画中出现的“电子色”,以平滑屏幕质感呼应数字视觉经验,是传统媒介对技术时代的自觉回应。
3. 传播媒介重构生态:小红书、短视频平台不再仅是宣传渠道,而是集创作、发布、交易、社群于一体的生产空间。“创作与传播融为一体,甚至传播本身也成了作品的一部分。”
胡斌最终抛出AI时代的终极追问:当AI的“幻觉”堪比人类说谎,当情绪可被基因编码,艺术的主体性边界究竟在哪里?

国家级人才项目入选者、著名策展人、意大利卡拉拉美术学院教授 法比奥·卡瓦卢奇
意大利策展人法比奥・卡瓦卢奇从策展史源头出发,提出数字策展全新范式。他追溯现代策展起源于拿破仑时代:启蒙理性下,策展人如制图师,为作品分类、设定路径、构建权威叙事,观众为被动接收者。早期数字展览多复刻实体展厅,体验生硬,未发挥数字优势。
“数字时代,每个用户都是活跃个体。”法比奥打造的虚拟现实策展平台“Institution”构建了一张“持续生长的文化认知地图”,艺术品、文章、影像在虚拟空间拥有坐标,主题相近内容自动聚拢,领域不同内容自然分隔。平台向认证学者开放上传权限,内容经学术审核,既打破单一策展人话语垄断,又避免社交媒体信息碎片化。“未来的策展人不再是秩序制定者,而是信息海洋的导航者。策展不再是一次性静态规划,而是动态生长的共建生态。”

独立国际策展人 顾振清
独立策展人顾振清提出“双重去中心化”判断:
* 地理去中心化:通过在蒙古、埃及、巴西等全球南方国家策展,推动当地艺术家摆脱工艺品路径,进入国际当代艺术体系,打破欧美中心话语。
* 物理去中心化:由区块链、AI推动,数字艺术形成独立体系,哈希值成为新材质,算法生成艺术将创作延伸至金融、社交、经济领域。
他以艺术家Pak的《吞并》、达明・赫斯特的《货币》为例,说明数字技术正在重新定义艺术的材质、形态与价值逻辑。“面对技术变革,当代艺术需突破中心化体制惯性,在去中心化浪潮中寻找新出口。”
向内溯源:“低科技”创作理念守护主体性
技术越向前迭代,越需回归艺术本初。下午场研讨中,多位嘉宾在“高技术”语境下提及“低技术”创作理念回潮,形成耐人寻味的观点对照。
广州美术学院特聘教授克劳德・洛蒂埃深耕透视研究30余年,是反向透视理论核心奠基人,近年主攻VR虚拟空间透视及元宇宙视觉逻辑。现场,他反驳“透视是一种幻象”的经典论断。在他看来,透视并非割裂人与世界的发明,而是可通过身体直观验证的视觉规律。“透视是纯粹的几何抽象,中立且普适,剥离了文化与情感附加属性,适用于所有场景与观测者,因此至今未过时。”

广州美术学院特聘教授、国家级人才项目入选者 克劳德·洛蒂埃
华中师范大学美术学院院长郑达带来“智能体艺术”前沿实践。其实验室中,两个AI驱动机械装置互相观看、学习,艺术家从控制者变为关系协调者。他提出“低科技(Low Tech)”创作理念:用低成本、易获取材料自主训练小模型,不依赖商业大模型,最大限度保留创作主体性。针对AI“黑箱”不可解释性,团队通过极端参数调试、人机协商互动,让AI艺术从“结果审美”转向“过程审美”。教学中推广“Vibe Coding”工作流,借助商业智能体快速生成原型,让学生掌握“AI生成-验证-复现-优化”完整链路。“AI的结果不是答案,是需要被验证的假设。熟练掌握这套方法,一个人就能顶一个小团队。”

华中师范大学美术学院院长 郑达
法国艺术家希里尔・贾顿聚焦工业遗产生态重塑。他带领学生将废弃煤矿筒仓改造为生态艺术空间:在积水洼地修建池塘,引入水力装置与水生植物,将消耗能源的工业设施转化为展现能量循环的生态系统;利用AI辅助场地分析,让废弃遗址重获生机。课堂上,学生不用传统画笔,而是用气候数据作画;使用热致变色颜料,让温度升高时显露干裂土地纹理;借助热成像技术,呈现人体与环境热量交换,使肉眼不可见的能量流动可视化。“技术不只是用来创造奇观的,它可以让生态议题变得可感、可触。”

法国阿维尼翁高等艺术学院教授 希里尔·贾顿
回到绘画本体,湖北美术学院实验艺术学院院长唐骁通过《没有矛盾就没有世界》展览回应技术与艺术关系。他以海事信号旗为媒介——这套前数字时代编码系统,与算法共享同一套逻辑:用有限符号排列组合生成无限意义。唐骁提出,艺术教育者应做引航员,在传统与技术、已知与未知间导航,而非给出标准答案。“艺术家是AI时代的语料提供者,如果人类完全依赖AI创作,经过几代迭代,人的独创性将被慢慢稀释。”

湖北美术学院实验艺术学院院长 唐骁
乌克兰艺术家奥列克西・科瓦尔从神经科学视角,给出绘画不可替代的硬核论证,并重新诠释传统绘画核心——节奏。他指出,绘画之所以“不自然”却必要,是因为它能够保持预测误差的开放,将这种误差传递给观众,带来“超越预期的审美颤栗”,从而产生最强多巴胺触发。“AI生成的本质仍是图像,可复刻所有风格,却给不了真正的预测误差。这就是绘画永远不会消亡的原因。”

乌克兰艺术家、湖北美术学院客座教授 奥列克西·科瓦尔
旅居日本艺术家王晓鸣分享更具温度的实践。她三十余年坚持用抽象绘画转译古典音乐,自制手工纸张,融入砂、矿物等综合材料,以厚重肌理承载音乐情绪。2019年,她首次跨界,将肖邦夜曲绘画作品制成VR沉浸式作品《邂逅肖邦》,观众戴设备即被笔触、色彩与琴声全方位包裹。展览现场长队场景让她确信:科技可以延伸艺术的疗愈边界。“艺术和科技不用较劲,能‘一拍即合’就好。技术是载体,人的情感与疗愈才是内核。”

艺术家、策展人、日本美术家联盟会员 王晓鸣

奥地利维也纳应用艺术大学教授 卢修斯・伯恩哈德
奥地利维也纳应用艺术大学卢修斯・伯恩哈德教授提出宏观“实验室即艺术基础设施”教学理念。他将数字艺术分为三层:表层是可见作品,底层是芯片、能源等硬件,中间的平台、协议、规则组成的“编排层”才是核心,却长期被艺术教育忽视。他强调,艺术教育重点不在于教学生使用何种工具,而在于帮助建立一种“前实验性”的条件和环境——在未知结果状态下进行探索。“基础设施规则正在快速固化,在它被完全锁定之前,我们要引导学生参与讨论,保持对技术的批判性治理。”
共识:在矛盾共生中重构教育生态
全天两场圆桌论坛将讨论从实践经验推向生态建构。围绕产教融合、大规模艺术教育、技术焦虑、人才培养等现实议题,嘉宾们碰撞观点,形成诸多共识。
针对艺术教育向设计教育的转向,嘉宾普遍认为,艺术与设计并非先后过渡关系,自古即一体两面。二者核心差异在于服务场域不同,但底层逻辑相通,均需构建有效知识系统,回应真实社会问题。设计教育尤需避免闭门造车,深度对接产业一线,让创作在真实场景中接受检验。

圆桌论坛
针对国内八大美院“万人美院”大规模教育难题,广州美术学院教务部部长涂渊介绍“大通识教学改革”探索:本科一年级打破专业壁垒,以“6+2”课程体系完成价值启蒙、创造力启蒙、数字通识与社会调研,培养学生整体性认知。嘉宾一致认为,大规模教育更要守住批判性思维培养,不能陷入技术工具流水线教学;同时要搭建更多真实实践场景,让学生在问题中学习,在项目中成长。
针对普遍存在的“技术焦虑”,嘉宾给出共同答案:使用AI工具无需有耻感。真正的核心竞争力,从来不是会不会用某个软件,而是具身的独特体验、独立的审美判断、系统的价值表达。技术普及拓展了艺术边界,却不会消解专业艺术家价值。
研讨会最后,广州美术学院绘画艺术学院院长郭祖昌在闭幕致辞中总结:“科技媒介对造型艺术的重塑,不是简单的工具升级,而是认识论层面的深层重构。越是外部变化剧烈,内在的坚守越珍贵。”
这场研讨会未给出唯一标准答案,却勾勒出清晰方向:艺术与科技不是对立两端,而是在碰撞、矛盾、共生中,共同拓展人性边界。当画笔遇见算法,当画布延伸向屏幕,最终落点,永远是那个会凝视、会思考、会为世界动情的人。
刘可(广州美术学院绘画艺术学院副院长、油画系主任)
以“共域”生态,打开数字时代艺术教育的新可能
研讨会期间,广州美术学院绘画艺术学院副院长兼油画系主任刘可接受南都专访,围绕数字时代艺术教育转型、国际合作落地路径等核心话题,分享广美油画系实践探索与行业思考。
南都:本次研讨会选择在2026年发起,核心初衷是什么?意在回应国内艺术高等教育哪些亟待回应的时代命题?
刘可:本次研讨会源于筹建“国际共域”工作室的重要步骤。我们希望将研讨会作为一种学术机制,与展览、工作坊、日常教学联动,整合全球一线实践型艺术家与学者,让优质教学资源真正落地学院,系统性重塑未来教学模式。
到场嘉宾多与我们有长期持续合作基础,含两位国家级人才项目特聘教授,合作形式覆盖展览策划、工作坊教学、美术馆项目等多维度。集中这些顶尖学者,核心目标是推动教学体系迭代升级。
当下国内艺术教育面对数字技术浪潮,整体仍偏被动应对,缺主动建构意识与能力。而这些国际学者已形成适配数字时代的完整思想逻辑,提供更深层参照。我们希望借由国际合作诞生崭新群体,既不复刻西方已有模式,也不守国内现有路径,而是通过不同体系交错,生成新艺术与思想生产机制,建构属于未来的艺术现场,而非停留在对已有艺术产品复制。
南都:研讨会上,法国阿维尼翁高等美院文物修复案例、日本横滨美术大学应用设计教学等不同面向实践……它们为你带来哪些启发?
刘可:我们与阿维尼翁高等美院合作已20年,此次他们分享的“创造性修复”理念启发很大。国内当下谈论修复多停留技术层面,讨论如何恢复物件原貌;但其修复逻辑是先追问“为什么要修复”——人精力有限,修复必须产生新价值,而这种价值必然诞生于对现有模式批判之上。
再如卢修斯・伯恩哈德教授分享,引导我们思考:在创作表层形态与底层本质间,创作者真正要把握什么?核心是先想清楚什么是有价值的事,带清晰问题意识出发,才能触碰真实问题,产生真实行动力。长期与国际学者合作过程,也是我不断调整自身认知、推动教育与创作革新过程。他们的价值不在于提供现成答案,而在于帮我们建立更深入思考方式。
南都:当前AI、VR等数字技术快速渗透艺术创作,不少院校开设相关专业。在你看来,科技如何重塑艺术人才培养底层逻辑?广美油画系在课程与培养方案上做了哪些转型探索?
刘可:我始终认为,基础层面技术操作不是艺术院校核心教学内容。数字工具如手机、电脑,使用者在日常应用中自然掌握,就像当年没人专门教用手机,但所有人都能快速适应。若把基础技术教学当核心,反而消解艺术学院真正价值。
技术只是表达基础语言,就像诗歌魅力非因单个词汇优美,而是词汇在语境中形成的整体张力。真正艺术价值,是在特定语境下创造新生活情境、塑造新感官生活。
此处可用照相机发明历史类比。摄影术出现后,创作者大致分三类:第一类“画照相机”,单纯描摹技术带来新视觉,最终多被淹没;第二类“用照相机辅助画画”,如19世纪末法国艺术家德加借摄影捕捉人物形态,技术仅辅助工具;第三类“用摄影观念去创作”,如印象派,借摄影重构观看方式,最终开创全新艺术时代。
今天面对AI,逻辑完全一样。我们不反对技术,而是要建立批判性关联。广美一年级课程已纳入数字生成相关内容,但导向非教学生怎么用工具生成画面,而是引导思考:如何借由AI逻辑,去创造下一轮新生活方式与语义结构。
AI出现,让简单复制性创作彻底失去价值。一个现成语境,几秒内即可被复制无数次。因此艺术家核心价值,是不生产冗余、不做重复复制,而是在整体社会结构、语义结构中做创造者。这也是我们人才培养最核心转向。
南都:本次研讨会搭建中外艺术教育对话桥梁,未来广美是否会依托交流成果,落地国际联合教研、师生交换、联合创作等项目?如何将研讨思想成果转化为可落地教学改革方案?
刘可:其实这场研讨会本身,就是我们已有国际合作体系一部分。如卢修斯・伯恩哈德教授展览,目前正在我们运营的松山湖盒子美术馆展出;乌克兰艺术家奥列克西・科瓦尔个展,也计划于今年12月亮相。
这些国际学者非以“知识传授者”身份短暂到访,而是把中国作为自身创作语境,真实地在地工作、在地创作。只有深度融入同一创作系统,才能产出真实、有价值成果,而非单向援助或灌输。
我们最终要构建“生态共域”:整个系统动态发展,既带动师生个体成长,个体创作也反哺系统,形成良性机制生产。任何成功教育,本质都是模式与观念成功;只有模式成立,每个身处其中人——从学生到教师——才能找到属于自己的创作路径,持续激发创造力。
未来我们将持续推进联合教研、驻留创作、展览联动等多元合作。我一直认为,今天创作者都是“超级个体”,个体间资源差异,恰恰是合作基础。过去我们缺资源,后来有了资源但缺认知,现在认知、资金、平台等条件已具备,完全有条件把全球顶尖学者吸引进来,让前沿创作与教学语境持续在广美发生,让广美与全世界知名艺术院校并肩、形成自身国际影响力。
衡量一所院校行业地位,从来不是看规模和人数,而是看你做成了什么事,在行业生态里有怎样影响力,创造了哪些新东西。站在更长时间维度看,我们正在创造一段具体历史。艺术活力永远来自差异:要和过去不同,要在未知中生成新确定,在确定中保持怀疑,在怀疑中完成解构,再在解构中持续推进。只有不断打破固化,才能保持强大生命力。
南都:广美扎根岭南文化土壤,你认为应如何依托在地文化语境,走出艺术教育独特发展路径?
刘可:我在广东生活30年,在我看来,岭南文化最核心特质从来不是某种固化地域风格,而是包容之下的生动性。同一片土壤里,极其保守与极其先锋状态可同时存在,大家尊重彼此选择,这种多元共生力量,远比僵化文化惯性更有生命力。
到了今天,“环境决定论”影响越来越弱。交通和资讯高度发达,让地域边界被淡化。艺术家无论相隔多远,只要认知相近就能形成紧密联结。认知共识才是一个系统成立核心基础。我们今天搭建“国际共域”教学体系,本质就是在推动新认知共识下生态建设。
学校本身是相对安稳环境,易滋生固步自封倾向。因此我们会主动消解系统内冗余与僵化,保持开放姿态。岭南文化包容底色,恰恰是我们做这件事天然土壤。
采写:南都N视频记者朱蓉婷








