近期，一個神秘的“歌手”橫空出世，攪亂了華語樂壇：憑借重金屬質感的煙嗓進行完美翻唱，加之短時間內產出的大量音樂作品，讓《淚海》《星語心愿》等大量華語經典再次“出圈”，甚至在網絡平臺上引發了“人類歌手挑戰 AI”的現象。“他”就是由酷狗等推出的 AI歌手“大頭針”。

　　“大頭針”只是 AI音樂浪潮中的一個創新代表。從“AI孫燕姿”到如今 AI歌手、AI音樂創作平臺等，短短不過兩三年，AI已深度影響并重構整個音樂產業，涌現出網易云音樂“網易天音”、字節跳動“海綿音樂”、騰訊音樂“啟明星”等一批亮眼產品。“國內 AI音樂應用已進入‘技術實用化、產品平臺化、內容 IP化’發展階段，以‘大頭針’翻唱熱潮為代表的現象只是技術溢出效應的初步體現。未來競爭將側重于如何利用 AI持續產出具有獨特審美價值和情感共鳴的原創作品，以及如何構建權責清晰、激勵創新、公平共享的 AI音樂版權新規則。”中國傳媒大學藝術創新研究院院長張豐艷在接受中國知識產權報記者采訪時表示，這不僅是技術問題，更是需要各界共同探索的系統性工程。

　　新產品新應用頻頻“出圈”

　　“大頭針”為何火爆“出圈”？中國音像著作權集體管理協會副理事長兼總干事周亞平告訴本報記者，“大頭針”通過大量高品質明星素材的訓練，提煉出各類歌手聲線和演唱風格的模型，然后用這些模型與準備翻唱的歌曲進行匹配訓練，將原唱的人聲替換為經訓練后的聲音模型。“大頭針”以這種方式翻唱的各類老歌在社交平臺迅速走紅，特別是其逼真的人聲及情感表達令人驚嘆。

　　“目前，國內 AI音樂技術已在多個方面實現突破。如在聲音合成技術方面，已從簡單的語音合成發展到能夠模仿特定歌手音色、唱腔甚至情感表達的階段；在創作輔助方面，能夠根據用戶輸入的簡單旋律或歌詞，生成完整的編曲和和聲；在個性化生成方面，用戶可以通過參數調整，生成符合特定風格、情緒的音樂作品。”周亞平介紹。

　　在張豐艷看來，從單一工具向“創作-演唱-制作-傳播”的生態化、垂直化方向快速演進，國內 AI音樂已形成了與國際市場不同、更側重于中文場景、社區互動與商業閉環的路徑。其核心突破有四點：全流程、低門檻的歌曲創作平民化，高度擬真且可定制化的 AI歌聲合成，多模態輸入與理解，平臺化與社區化運營。產品類型主要有全流程 AI音樂創作平臺、虛擬歌手或人聲合成工具、垂類專業工具以及社區化創作平臺。

　　放眼全球，AI音樂同樣熱潮涌動。“根據行業報告，目前全球流媒體平臺每日上傳的新歌中，有超過20%的內容在不同程度上使用了 AI技術，其中挪威的音樂平臺 Spotify熱門榜超過三分之一的歌曲完全或部分由AI生成，且這一比例在功能性音樂領域甚至接近二分之一。”張豐艷介紹。

　　建立良性生態是關鍵

　　2025年12月，網易云音樂舉辦“百萬獎金 AI音樂創作大賽”活動，吸引音樂人和用戶體驗“AI寫歌”，探索 AI音樂創作、普及的可能性。截至目前，大賽已吸引超2萬名參與者，投稿作品超過5萬首。記者從網易云音樂了解到，其 AI音樂有多方布局，不僅推動 AI技術深度融入用戶聽歌場景，同時也通過“創作工具+商業機制+標桿賽事”等系統性舉措，助力AI音樂產業生態的構建，孵化更多優質 AI音樂。如在音樂消費方面，推動 AI深度融入音樂推薦、音樂搜索等重要場景；在生態建設方面，推出網易天音“AI寫歌”免費創作工具，可實現“一鍵把靈感寫成歌”。

　　以網易云音樂為代表，入局者都在不斷優化產品體驗。在眾多 AI音樂產品類型中，張豐艷看好生態整合型、IP與社區驅動型：“如生態整合型中的‘啟明星’‘網易天音’，他們并非孤立工具，而是深度嵌入擁有億級用戶和成熟版權體系的音樂流媒體平臺。這種整合意味著 AI創作能無縫對接海量用戶、復雜的分發渠道和潛在的收入模式，商業前景更為清晰。”

　　從專注于 AI音頻生成、能夠生成多種風格音樂的“海綿音樂”，到開發了多項 AI音樂創作工具、已應用于平臺內容生產的騰訊音樂 AI實驗室，再到提供 AI輔助作詞、作曲、編曲等功能的“網易天音”等，周亞平對國內 AI音樂產品進行梳理后指出：“從發展潛力看，只有能夠平衡技術創新與版權合規、建立良性生態系統的 AI音樂產品才有可能脫穎而出，其他的則有可能是曇花一現。”

　　版權難題亟待化解

　　在“大頭針”引發翻唱熱潮的同時，相關版權問題也引發關注。打造AI音樂，一般涉及哪些版權問題？周亞平表示，這四類版權問題需注意：AI模型訓練一般會使用大量受版權保護的音樂作品和明星聲音素材，如未獲授權，則存在侵權風險；生成內容模仿特定歌手音色可能侵犯被模仿者的表演者權或構成不正當競爭；AI生成的歌曲是否屬于作品目前尚無定論，其所有權歸屬更不明確；翻唱作品未獲得原作品權利人復制權及信息網絡傳播權、攝制權的授權，其翻唱行為、傳播行為、音配畫行為均構成版權侵權。

　　“除以上問題外，實踐中還存在多個待解難題。”周亞平進一步分析，其一是“合理使用”邊界模糊。現行著作權法中的“合理使用”條款難以直接適用于 AI訓練。其二是“實質性相似”認定困難。AI生成內容與訓練數據之間的相似度難以界定。其三是責任主體不明確。AI開發者、平臺、用戶之間的責任劃分缺乏法律依據，目前如果發生侵權行為，只能以傳播平臺和內容開發者作為共同被告。

　　AI生成內容版權保護，是一個非常復雜且正在全球范圍內激起劇烈博弈的話題。目前 AI音樂涉及的問題早已超越了簡單的“是否侵權”，而演變成了一場技術與法律的“貓鼠游戲”。“首先是‘AI洗歌’侵權界定難與維權難，其次是平臺存在‘鑒別困境’與‘反向誤傷’的情況，再次是在法律界定上全球還在嘗試解決‘聲音能不能被壟斷’問題。”張豐艷表示，化解這些難題，創作者和平臺必須意識到，“技術中立”不再是擋箭牌。隨著《互聯網信息服務深度合成管理規定》的落實，添加“AI標識”將是硬性合規要求。未來的紅線很明確：未經授權的“克隆”就是違法，無論是否標記。

　　“技術的演進是不可阻擋的，我們應盡力利用已存在的規則去規制。”面對行業難題，周亞平分析應對之策：對于創作者，應確保訓練數據來源合法，標注 AI參與程度，避免侵犯他人聲音權。對于平臺，應建立嚴格的版權審核和責任機制，流媒體平臺不再適用避風港原則，如果是 AI生成的內容必須明確標注哪些成分屬于 AI生成，如有版權方進行侵權投訴應即刻先予下架。對于技術開發者，應采用版權清晰的數據庫集，并進行數字身份標識，保證此后的任何生成內容均可追溯，以此規避版權風險。

（編輯：劉珊 實習編輯：蔡友良）