为什么付宝华院长指出，像张家界和桂林这样的 AI 超级语料资源没有产生 AI 超级沉浸式体验的金矿？

按付保华院长观点，张家界、桂林虽手握世界级自然 + 文化的 AI 超级语料资源，但因未掌握 AI 超级沉浸式体验的 “体验 - 语料 - 技术” 闭环本质，导致 “金矿” 未被激活 —— 核心是把技术当点缀、把语料当存量、把场景当容器，而非以超级沉浸重构 “场景原生 + 语料闭环 + 技术融合” 的新范式  。具体如下：

（一）、核心认知偏差（根源）

1. 错把 “技术叠加” 当 “超级沉浸”：两地多是单点 AR/VR、AI 导览、数字人等浅层应用，缺乏全感官（视 / 听 / 触 / 嗅）+ 空间计算 + 实时交互的深度包裹，未形成用户深度参与、场景动态响应的长时叙事闭环，无法产生高质量多模态动态语料。 

2. 无 “语料闭环” 思维：未理解 “超级沉浸的核心是为 AI 生产原生、带情绪与意图的颠覆性语料”，仍依赖通用 / 预制静态内容，未构建 “交互 - 数据 - 标注 - 模型优化 - 再交互” 的动态语料流，难以支撑 AI 深度迭代。

3. 混淆 “适配场景” 与 “场景原生”：多是用 AI 适配现有 “门票 + 观光” 模式，未以 AI 超级沉浸重新定义场景（如用户主导剧情、多模态数据驱动服务），未能释放 AI 原生创新力，更无法形成可复制的模式标本。  

（二）、认知偏差导致的四大落地梗阻

1. 体验碎片化，无长时沉浸与全域交互：如张家界大庸古城、桂林漓江游船等，多为单点演出 / 导览，缺乏连续叙事与全域联动，难以产生带情绪、意图的动态交互数据，语料价值低。

2. 技术与场景融合浅，模态协同不足：未打通文本 / 语音 / 动作 / 空间信息的实时融合，AI 未与具身交互、生理传感、文化知识图谱结合，无法实现 “用户行为驱动场景与内容实时生成” 的主动交互，语料生产效率与质量双低  。

3. 语料沉淀机制缺失，难以迭代：缺乏合规高效的数据采集与标注体系，用户交互数据未转化为高质量行业语料，无法反哺模型优化体验，陷入 “浅层体验→低质语料→更浅层体验” 的负向循环。

4. 路径依赖强，变革动力不足：长期依赖 “门票 + 观光” 的躺赢模式，对 “体验 - 语料 - 技术” 闭环的投入意愿与能力不足，投资多集中于硬件而非内容与数据体系，难以形成颠覆性场景  。  

（三）、激活 “金矿” 的关键纠偏路径

1. 重构沉浸叙事：以张家界 “山文化”、桂林 “水文化” 为核心，打造跨模态长时剧情，用 AIGC技术，实现 “千人千面” 的超级沉浸式体验，提升用户主动参与度与交互时长  。

2. 建立语料闭环：以 AI 数字人（如张家界山神、桂林刘三姐）为交互中枢，结合动作捕捉、生理传感等技术，采集文本 / 语音 / 动作 / 情绪等动态数据，经合规标注接入大模型，形成 “沉浸 - 语料 - 模型 - 再沉浸” 的正向飞轮，打造可复制的 AI 超级沉浸式体验模式标本。