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81岁纸织画大师：大半生都在抢救奇特民间艺术

原标题： 81岁纸织画大师：大半生都在抢救奇特民间艺术

周文虎在编织

本周三，是农历九月初九重阳节，也是我国法定的“老人节”。在此前后，我们将推出一组“老手艺人”的报道，展示他们“老有所为”的感人故事，他们有的一生致力于纸织画、妆糕人等非物质文化遗产的创作与传习，有的坚守乡村理发店几十年为村民服务……他们都有一个朴素的愿望：把自己掌握的传统技艺传承下去。

“我今年81岁了，大半生都在抢救纸织画这门民间艺术，想着法子培养传承人。”周文虎说。作为永春县唯一一位纸织画国家级非遗传承人，周文虎自1957年起师承永春纸织画专家黄永源，60余年来潜心研究创作，并自1980年起开始培养学徒，1990年设立纸织画专业学院，为的就是要让这门奇特的民间艺术发扬下去。重阳节前，我们来到周老家，听他说说他和纸织画的故事。

□本报记者 谢宜萱 通讯员 姚德纯 文/图

民间艺术面临传承难题

记者来到永春县桃城镇周文虎的工作室时，他们刚制作完一幅纸织画，“我年纪大了，现在只能作画，至于裁剪、编织这些工序就由年轻人来做，我做会拖慢进度。”周文虎笑着说。

周老先生向记者介绍，纸织画是永春独有的民间艺术，由中国画发展而来，有1400余年历史，与杭州丝织画、苏州缂丝画、四川竹帘画合称“中国四大家织”。2011年，永春纸织画被列入第三批国家级非物质文化遗产名录。

那么，纸织画要怎么制作呢？与纯粹的宣纸画相比，它有什么特殊之处呢？周老先生指着墙壁上一副以永春白鹤拳为主题的纸织画向记者介绍说：“要先在宣纸上绘好图画，再将此画裁成一条条纤细的纸条，最佳条宽为2毫米-3毫米，此作为经线。然后再取洁白的宣纸，裁成同样的条宽，作为纬线。然后在特制的纸织机上经纬交穿，轻轻编织。最后根据画面需要，补上颜色，再进行裱褙，这样别具一格的纸织画就完成了。”

周老先生说，纸织画创作时侧重于色彩的明暗关系处理，这样剪裁、编织后的画作才能既有“雾里看花”的朦胧之美又不失立体之美。

周老先生的儿子儿媳和女儿，全部传承了这门技艺。如今，眼看着传承人不断流失，他也想让孙辈们来学习这项技艺，但心里却有忧虑。

绘画

全县仅4家从事纸织画制作

“过去从事纸织画行业，虽然累，但好歹可以养家糊口；如今的纸织画却是有价无市，单单靠卖画是无法维持生计的。”他说，“这门技艺传承到我孙子辈时，我无法再要求他们学得精、专了，他们必须从事一份稳定的工作，然后把作画、卖画当作副业，并把它传承下去。”

记者查询资料发现，1988年时，永春全县有8户人家在制作纸织画，而现如今，仅剩4家、一共25人还掌握着这项技艺。“一直以来，纸织画因为制作艰难等原因，发展十分缓慢，1949年永春仅存我师傅黄永源一家纸织画艺人。1957年，我跟随师傅学画，继承传统、推陈出新，慢慢这项技艺有了点起色。而现在，它又遇到了瓶颈。”他说。

为了继承和发扬这项传统民间技艺，他非常重视培养传承人。1980年，他开始培养自己的孩子学习制作纸织画，1988年退休后创办了一家纸织画专业学院，“当时一共招收了13名学员，然而2年后，有10名学生选择去参军，剩下的3名学生见状也放弃了学艺。”他言谈中充满遗憾，“就这样，学校办不下去了。”

“纸织画制作工艺繁琐，且每道工序都要学得精，才能出品一幅优良画作，想要学成出师不容易。”他继续分析，“另外，由于销路无法打开，纸织画成了有价无市的艺术品，许多人只得另外谋生。”

拿退休金贴补工人工资

如今，永春全县范围内全家族参与制作纸织画的仅剩周文虎一家，这离不开周老先生的努力维持。“赚不了钱，小辈有些想要另谋生路，我说你们只要有时间都要来做，我付给你们足够的工钱。”他告诉记者，他每个月付的工钱要1万元左右，除了卖画的收入，他还要把退休金和国家级非遗传承人津贴拿出来补贴工钱。

为了让纸织画传承给下一代，周文虎等永春纸织画大师们定期走进校园，走向青少年，指导学生们创作纸织画， “孩子们都很喜欢纸织画，很多会做小幅的了。”周文虎感到些许欣慰，他说这让他看到了纸织画传承下去的希望。

裁画

成画

从端侧智能到智能体 PC ，Arm正在重塑下一代个人计算

AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势，Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和Agent PC兴起背景下，Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力，重塑下一代个人计算市场。

【PChome 2026年6月5日消息 】AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势，Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和智能体 (Agent) PC 兴起背景下，Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力，重塑下一代个人计算市场。

过去三十年，Arm几乎定义了移动计算时代。从智能手机到平板电脑，再到物联网设备，低功耗、高能效始终是Arm最鲜明的标签。而在生成式AI浪潮席卷全球后，Arm正在推动自身完成一次更大的转型——从一家IP授权公司，进化为覆盖云 AI、物理 AI、边缘 AI的AI计算平台提供商。

在近日举行的Arm 边缘AI媒体交流会上，Arm释放出一个清晰信号：AI正在重新定义计算，而边缘AI与智能体 PC将成为未来数年的核心增长引擎。 

AI正在重构计算范式

过去十年，计算能力主要集中于云端。但随着大模型规模持续增长，以及AI 智能体开始进入实际应用，行业正在面临新的挑战：如何在更低功耗、更高隐私保护和更低延迟的条件下，实现智能能力的大规模部署。

Arm认为，当下，AI 正在重塑各行各业，尤其是在重新定义计算本身。当前 AI 正沿着一条非常显著的演进轨道发展——无论是模型规模的持续扩展，还是 AI 应用需求的不断增长，都在推动这一进程。这也开始带动智能体 AI 的兴起，这一趋势在很大程度上是以 CPU 为核心驱动的，同时也正在催生一系列新一代应用场景。 

过去AI计算更多依赖GPU或专用NPU，随着异构计算的发展，CPU、GPU以及AI加速器都需要具备运行AI工作负载的能力。Arm始终秉持异构计算的产品研发思路。在 Lumex 发布时，Arm即指出，CPU 必须拥有优异的 AI 运算实力，为此Arm在 CPU 内部集成矩阵运算引擎等模块，补齐矩阵处理相关性能。Arm推出的SME2（第二代可伸缩矩阵扩展）技术可助力 CPU实现全场景 AI 加速。搭载SME2的Arm C1 CPU集群为实际场景中的 AI 驱动型任务带来了显著的 AI 性能提升，包括：

* AI性能提升最高5倍；

* 语音工作负载延迟降低4.7倍；

* 音频生成速度提升2.8倍。

在Gemma 4模型测试中，SME2可实现预填充阶段平均5.5倍加速，解码阶段最高1.6倍提升。

与此同时，Arm还通过KleidiAI软件栈将这些能力开放给开发者，目前已集成至PyTorch ExecuTorch、Google LiteRT、MNN和ONNX Runtime等主流框架，开发者只要面向启用 SME2 的 Arm 架构安卓设备进行开发，就能自动获得开箱即用的性能优化。 

这意味着AI能力正在从旗舰设备向数十亿终端普及。Arm预计，到2030年，SME与SME2技术将为全球设备新增超过100亿TOPS计算能力，覆盖超过30亿台终端。

AI PC进入Arm时刻

相比智能手机市场，Arm当前最值得关注的变化来自PC产业。过去很长时间里，PC市场一直由x86架构主导。但AI的出现正在改变竞争规则。

Arm边缘AI事业部执行副总裁 Chris Bergey

Arm认为，未来PC市场将同时存在两类产品：

一类是“传统计算市场”，持续向轻薄化、高续航演进，同时拥有 AI 助手功能；

另一类则是面向智能体的专用硬件平台。

在Arm看来，未来的智能体时代的 PC需要具备全天候运行能力，能够同时处理多个智能体任务，运行大型模型，并在本地完成推理与决策。 

这恰恰是Arm架构的优势所在。

首先是能效。

Arm长期积累的高性能密度设计，使其能够在有限功耗下集成更多CPU核心，并实现更长续航时间。

其次是异构计算能力。

Arm强调CPU与GPU深度协同，借助统一内存（Unified Memory）让CPU和GPU共享全部DRAM资源，实现算力与带宽的动态调配，从而更高效运行大语言模型。 

再次是生态成熟度。

过去两三年间，Windows on Arm生态快速完善。微软持续推进原生Arm应用开发，原生应用数量显著增长，企业客户也开始加速部署Arm平台。 从平台覆盖来看，Arm 的计算架构能够支持多个主流操作系统，包括 ChromeOS、Windows、iOS 和 Linux，这为跨平台 AI 应用提供了重要基础。

近期，在Microsoft Build 开发者大会上，Arm与微软联合发布了 Windows on Arm项目，旨在引导开发者获取相关学习资源，并为构建原生 Windows on Arm 应用提供支持，将进一步简化开发者开发 Arm 原生应用的流程。

从Windows on Arm到智能体PC

对于Arm而言，AI PC并非终点。真正的目标是面向智能体时代构筑计算基石。目前Arm已开始针对个人计算市场开发专属CSS（Compute Subsystem）产品——CSS for PC，第二代CSS for PC方案已交付合作伙伴。

值得关注的是，近期发布的RTX Spark平台正是基于Arm CSS for PC打造的产品，该平台集成了20个Arm核心，被视为智能体AI计算平台的重要尝试之一。 从某种意义上说，AI正在将PC从生产力工具演变为持续在线的智能体平台，而Arm希望成为这一变革背后的底层架构。

结语

AI时代正在重新定义计算产业。

从智能手机到AI PC，从云计算到边缘推理，Arm正在利用统一架构、能效优势和庞大的软件生态，打造覆盖云边端的AI计算平台。如果说过去的Arm定义了移动互联网时代，那么未来几年，Arm真正要争夺的，将是智能体时代的计算入口。而随着Windows on Arm生态成熟、边缘AI普及以及智能体 PC兴起，这场由AI驱动的架构变革，或许才刚刚开始。