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当旅游遇上“非遗”，玩出不一样的“文化味儿”(2)******

旅游助力让非遗“活”起来“火”起来

不久前的中国丹寨非遗周，近一公里长的长桌宴让不少游人惊叹不已，热情的丹寨人民摆了360桌美食宴请1800名游客一同尝新。近两年，丹寨非遗周活动已经成为当地旅游品牌，古法造纸、蜡染体验等非遗体验，苗绣、侗族刺绣、苗族银饰等非遗商品也因为旅游业而走进大众的视线。

“丹寨小镇是贵州非遗的一个集中展示区。在丹寨小镇举办非遗周活动，是非遗进景区的一次成功探索，是推动文化与旅游融合的一次生动实践。”文化和旅游部党组成员、中国非物质文化遗产保护协会会长王晓峰表示，非遗保护与传承，是以当代生产生活为中心的文化实践，让传统工艺、传统设计通过再现、再造、再生，走进现代生活，融入现代旅游，才能真正实现保护的价值。

扎染技艺传承人在中国－南亚博览会上展示扎染作品。新华社发

各地创新推出的各类非遗文创产品，也逐渐在旅游市场收获了更高关注度。如拥有100多年历史的国家级非遗龚扇制扇技艺，在第五代传人龚倩手里经过创新演变，做成了耳饰、胸针、手提包、冰箱贴等，以更平常的价格进入了人们的日常生活。在黑龙江省大庆市北国温泉古街，一位游客被省级非遗项目芦苇画工艺所吸引，一下就花了3000元买了4幅做工精良的芦苇画，“芦苇画精美又有特色，没想到还可以在这里买到这么有意义的纪念品。”他高兴地说。

“非遗和旅游结合，诞生了更多时尚的旅游产品和文创产品，不仅中国老百姓喜爱，还有更多非遗旅游商品出口到国外，向世界展示了中国优秀的传统文化。”中国旅游研究院战略所副研究员韩元军说道。

活态传承是最好的保护。非遗走进景区，不仅为景区增添了文化魅力，也让非遗项目扩大了知名度和影响力，更多年轻人前来学习体验，他们在旅游的同时也参与到非遗传承和文化传播之中。旅游的传播为非遗“活”起来开辟了新路径，使其不再是“鲜有问津”的古老技艺，而是走进了千家万户，拥有了更多烟火气。

“在非物质文化遗产的保护传承过程中，旅游业一直是重要的反哺来源。”金准说，“与文物类遗产不同，非物质文化遗产需要在与人的互动中保护、活化，这就必然需要在市场环境中发展保护，旅游业为非物质文化遗产的保护提供了最大的现实市场。同时，旅游业的运转成为非物质文化遗产聚集资金、吸引人才、凝结项目、深化开发、推动传承的重要依托，近年来更依托数字化手段形成了创新发展的模式。”

福建省武夷山市星村镇燕子窠生态茶园一角。新华社发

韩元军认为，通过发展旅游，更多拥有非遗技艺的人群提高了收入，从而实现更好保护；旅游也让更多老百姓知道、了解了这些非遗项目，从而提高了非遗保护的参与度；旅游还推动了非遗项目创新，通过市场力量和广大群众参与让非遗文化更有生命力。

近年来出台的各项非遗保护政策，充分肯定旅游业在推动非遗保护传承中发挥的积极作用。此前印发的《关于进一步加强非物质文化遗产保护工作的意见》明确提出，深入挖掘乡村旅游消费潜力，支持利用非遗资源发展乡村旅游等业态，以文塑旅、以旅彰文，推出一批具有鲜明非遗特色的主题旅游线路、研学旅游产品和演艺作品。支持非遗有机融入景区、度假区，建设非遗特色景区。

深度融合让非遗旅游实力“圈粉”

近日，在江苏九龙口的淮剧小镇，一场以非遗糖画体验为主题的研学旅行格外热闹。孩子们在研学老师的带领下近距离了解淮剧发展史，亲手以糖浆绘制一幅幅惟妙惟肖的糖画，在游玩中学习知识、锻炼动手能力，感受非遗魅力。

近年来，各地纷纷针对有文化旅游需求的人群，推出非遗主题旅游线路、非遗体验基地、非遗展览馆等。彝族火把节、傣族泼水节、苗族跳花节等少数民族节日风情浓郁，秦淮灯会、马街书会等民间文化活动源远流长，成为吸引游客的“金字招牌”。江西景德镇的陶瓷研学游已经有了多年实践，学生们既能学到陶瓷相关知识又能亲手体验，寓教于乐的方式深受家长和孩子们欢迎。

我国悠久的历史和璀璨的文化，留下了十分丰富的非遗资源。2022年11月，我国申报的“中国传统制茶技艺及其相关习俗”列入联合国教科文组织人类非物质文化遗产代表作名录。至此，我国列入该名录的项目已有43个，居世界第一。截至2021年末，全国国家级非遗代表性项目1557项。

丰富的资源为非遗和旅游融合发展提供了良好的基础。多年来，各地积极探索融合路径，非遗与研学旅游、民宿、文创产品、旅游演艺、节庆活动等结合起来，催生了各式各样的旅游新业态和多样化发展模式。

湖南省张家界市武陵源区一土家族织锦基地，游客体验土家族织锦产品制作。新华社发

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）