2026AI創(chuàng)作者大會圓桌實(shí)錄：工具革命下，AI如何重塑漫劇生產(chǎn)流水線與創(chuàng)意邊界

2026 AI 創(chuàng)作者大會進(jìn)入尾聲，在最后一場技術(shù)圓桌論壇中，主持人陳柯與商湯科技張震、魔人 AI 生態(tài)圈李濟(jì)東、閱文集團(tuán)漫劇助手劉育興、炫佳科技張鈺、中啟易聯(lián)劉曉紅、IP 運(yùn)營專家小源哥共同就“工具革命下，AI 如何重塑漫劇生產(chǎn)流水線與創(chuàng)意邊界”展開了深度分享。

陳柯（主持人）：請各位老師介紹下自己的工作內(nèi)容和關(guān)注方向，以及進(jìn)入 AI 短劇行業(yè)的契機(jī)。

張震：我是商湯科技張震。商湯成立于 2014 年，是一家國際領(lǐng)先的人工智能軟件平臺型公司，2021 年在港股上市。我們和短劇的結(jié)緣始于去年七月，商湯孵化了自有的 AI 視頻智能體平臺，目前已有超過 40 萬個人創(chuàng)作者和超過 500 家企業(yè)用戶。

李濟(jì)東：我是魔人 AI 生態(tài)圈負(fù)責(zé)人李濟(jì)東，負(fù)責(zé)為創(chuàng)作者提供輔助生態(tài)制作的生態(tài)圈。

劉育興：我是閱文集團(tuán)漫劇助手的產(chǎn)品經(jīng)理劉育興，2025 年我們推出了網(wǎng)文改編漫劇的一站式 AI 創(chuàng)作平臺 —— 漫劇助手，幫助用戶在降本增效的同時，創(chuàng)作出更多好故事。

張鈺：我是炫佳科技 AIGC 業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人張鈺。炫佳科技成立于 2013 年，做了十幾年視聽內(nèi)容服務(wù)，累計(jì)交付超過 10 萬分鐘的視頻創(chuàng)作內(nèi)容。我的工作更多是關(guān)注 AIGC 內(nèi)容生產(chǎn)的效率提效和商業(yè)化路徑。

劉曉紅：我是中啟易聯(lián)的劉曉紅。公司 20 年前從配音業(yè)務(wù)起步，從單人配音到團(tuán)隊(duì)配音，從國內(nèi)配音拓展到全球多語種服務(wù)。在短劇生態(tài)中，我們也從真人多語種配音，逐步升級為 AI 配音，始終緊跟市場與客戶需求不斷發(fā)展。依托客戶對短劇配音、AI 短劇的需求，我們順勢切入 AI 漫劇、AI 真人劇領(lǐng)域，一直深耕內(nèi)容制作產(chǎn)業(yè)鏈。

小源哥：我是文娛 IP 制作人小源哥。這七八年來我一直在做 IP，從小說 IP 到桌游 IP。近半年我入局 AI 劇賽道，已打通工具開發(fā)、海外平臺搭建、作品承制全鏈路。今天到場一方面是交流學(xué)習(xí)，另一方面是希望與更多優(yōu)秀創(chuàng)作者展開合作。

陳柯（主持人）：感謝各位老師的介紹！第一個問題，工具的智能化是否意味著創(chuàng)作者角色降級？比如 AI 接手了編導(dǎo)、分鏡、作曲等專業(yè)工作之后，創(chuàng)作者的核心價值應(yīng)該往哪個方向遷移？

小源哥：我認(rèn)為這是一次升級。遷移的價值體現(xiàn)在兩點(diǎn)：一是創(chuàng)作者的決策力需要提升，二是商業(yè)操盤能力需要增強(qiáng)。任何創(chuàng)作者的最終目標(biāo)，都是做出好內(nèi)容，并且能賣出去、實(shí)現(xiàn)盈利。如今工具已經(jīng)足夠成熟，只有決策能力跟上，生產(chǎn)才能更高效、更精準(zhǔn)。而要讓生產(chǎn)出的內(nèi)容真正賣得動，就必須做好市場分析。

比如打造一個 AI 歌手演唱的視頻，先要精準(zhǔn)定位：歌手的年齡、形象、曲風(fēng)等，都需要快速且明確地決策，而決策的依據(jù)，就是對市場的判斷 —— 當(dāng)下用戶喜歡什么、愿意為什么付費(fèi)。商業(yè)價值的延伸同樣重要。做出 AI 歌手后，能否與企業(yè)合作定制歌曲、做品牌宣傳，能否與地方文旅項(xiàng)目結(jié)合，這些都值得深入思考。創(chuàng)作者不再只是單純做內(nèi)容，還要具備商業(yè)操盤思維，這本身就是一種升級。

劉曉紅：回答前我想先分享兩點(diǎn)感受。第一，過去配音行業(yè)里真正頂尖的人才很多并非科班出身，卻往往有著極致的個人愛好，比如攝影、繪畫等。第二，當(dāng)年照相機(jī)普及后，大家關(guān)注的不再是誰會拍照，而是誰能拍得更好。所以我認(rèn)為，行業(yè)升級帶來的能力遷移，核心體現(xiàn)在三個方面：首先是審美主權(quán)的把控。AI 工具人人可用，操作者的審美水準(zhǔn)直接決定了作品的上限。其次是情感顆粒度的把控。AI 可以實(shí)現(xiàn)大笑、哭泣這類明顯情緒，但欲言又止、隱忍克制等細(xì)膩的情感更需要操作者具備精準(zhǔn)的感知與表達(dá)能力。第三是人機(jī)協(xié)同的組織能力。

不少嘉賓提到的工作流搭建，本質(zhì)上就是高效的人機(jī)協(xié)同。我們公司一直堅(jiān)持“AI+ 人工”的模式，這也是實(shí)現(xiàn)持續(xù)、高效、高質(zhì)量規(guī)?；a(chǎn)的核心。

張鈺：我認(rèn)為工具智能化的過程中，創(chuàng)作者不會降級，反而是一次從手藝人到總導(dǎo)演的身份轉(zhuǎn)變。過去，創(chuàng)作者要把想法轉(zhuǎn)化為作品，需要具備多個維度的能力。但在 AI 時代，AI 承擔(dān)了復(fù)雜的執(zhí)行工作，讓創(chuàng)意本身被更大程度地釋放與放大。

在人機(jī)協(xié)同的過程中，創(chuàng)作者需要在多個方向扮演關(guān)鍵角色。一是意圖的設(shè)定者，把自己的審美轉(zhuǎn)化成 AI 能聽懂并執(zhí)行的語言。二是在整體邏輯上，把制作流程拆解成多個步驟，讓不同智能體協(xié)同完成，創(chuàng)作者則負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)協(xié)作規(guī)則。當(dāng)技術(shù)門檻被大幅降低，創(chuàng)意與敘事的重要性被進(jìn)一步凸顯，這也正是創(chuàng)意回歸其核心價值的開始。

張震：我贊同前面幾位老師的觀點(diǎn)，工具肯定不會給創(chuàng)作者帶來降級。真正的創(chuàng)作者，是能從 0 到 1、從無到有做內(nèi)容的人，而不是流水線上機(jī)械 “抽卡” 的執(zhí)行者。更智能的工具，對創(chuàng)作者來說其實(shí)是最大的利好。

從我們平臺的數(shù)據(jù)來看，近 40% 的用戶是漫短劇創(chuàng)作者，還有近 20% 是超級創(chuàng)作者 —— 他們獨(dú)立接商單，一個人就能完成一部甚至多部劇的全流程制作。

其中不少人原本是在家?guī)薜膶殝?，有好想法卻一直沒有施展機(jī)會；也有人從公司走出，以個人身份成立 OPC 公司，獨(dú)立跑通完整的商業(yè)閉環(huán)。智能化工具極大優(yōu)化了資源配置與生產(chǎn)鏈路。我相信，在更強(qiáng)大的工具加持下，內(nèi)容產(chǎn)業(yè)一定會涌現(xiàn)出更多元、更豐富的優(yōu)質(zhì)作品！

劉育興：這個問題問得好，很多創(chuàng)作者可能也有這方面的擔(dān)憂。現(xiàn)階段 AI 工具越強(qiáng)大，并不意味著創(chuàng)作者要降級。我們利用 AI 工具是為了把故事講好，創(chuàng)作好故事的主體還是人，最后欣賞的也是人，AI 只是工具。

創(chuàng)作者在這個過程中體現(xiàn)更重要的價值就是對審美的把控，到最后是對 IP 的把控。AI 接手了一部分編導(dǎo)、分鏡、作曲的工作，但還沒有達(dá)到完美的程度，還是需要人把控。

未來 AIGC 創(chuàng)作者要發(fā)展的方向，就是如何用自己的語言和 AI 交互，把故事情景說得更明白讓 AI 理解。所以，同樣的工具，超級創(chuàng)作者和普通創(chuàng)作者用起來效果也不一樣。

李濟(jì)東：前面這么多老師都達(dá)成了共識，智能化意味著創(chuàng)作者角色的升級。而這其中對創(chuàng)作者核心價值最關(guān)鍵的一點(diǎn)就是“船小好掉頭”。以前做劇本、分鏡、拍攝、制景要花費(fèi)很大成本?，F(xiàn)在有了 AI 輔助，場景不合適、片段效果不理想，都可以快速調(diào)整、隨時迭代。未來創(chuàng)作者的核心一定是發(fā)揮最大的想象力，期待大家在短劇領(lǐng)域開拓出更多全新題材。

陳柯（主持人）：謝謝各位老師！第二個問題，從技術(shù)演進(jìn)的角度來看，從 2025 年到現(xiàn)在，AI 生成角色一致性、音畫同步都有了質(zhì)的突破。對我們來說，在實(shí)際應(yīng)用中創(chuàng)作者還有“最后一公里”的瓶頸，各位老師覺得目前最難攻克的技術(shù)難題是什么？

李濟(jì)東：在創(chuàng)作 AI 影片的過程中，我們也實(shí)際應(yīng)用了 Seedance 2.0 及各類大模型。我們經(jīng)常會遇到一個問題：生成一個優(yōu)質(zhì)鏡頭后，用同樣的提示詞卻無法再次復(fù)刻。如果我想更換機(jī)位、調(diào)整角度、切換特寫，該怎么實(shí)現(xiàn)？這就是我目前感受到的行業(yè) “最后一公里”。我希望未來 AI 導(dǎo)演能夠先設(shè)定好動線與鏡頭語言，再將機(jī)位自由放置在任意位置，直接通過 AI 大模型生成對應(yīng)視頻片段，這樣對精品短劇的制作會是一次巨大的飛躍。

劉育興：大家也看到了去年很多模型進(jìn)步非常大，目前也在往音畫同步方向發(fā)展。Seedance 2.0 發(fā)布后離“最后一公里”又靠近了一步，但仍存在不少技術(shù)難題。現(xiàn)在視頻模型生成的片段是互相獨(dú)立的，沒有大語言模型上下文的關(guān)系。單段視頻單獨(dú)看都成立，但放在連續(xù)劇情里，人物位置關(guān)系、鏡頭銜接往往無法匹配。這類場景在實(shí)際應(yīng)用中難度很高，目前還沒有解決。希望未來技術(shù)可以在支持批量化生產(chǎn)的同時，保障前后鏡頭的連續(xù)性，幫助更多用戶切實(shí)提升生產(chǎn)效率。

張震：大家所說的 “最后一公里”，內(nèi)容從業(yè)者覺得近在眼前，但從 AI 企業(yè)角度看，其實(shí)還有很長的路要走。

大家使用 Seedance 2.0 時普遍遇到排隊(duì)、響應(yīng)慢的問題，核心在于算力資源不足：一是算力卡緊缺，二是國產(chǎn)算力適配度不夠，三是算力跨地域共享能力薄弱。即便我們在寒武紀(jì)芯片上跑通了自研視頻模型，但效率與英偉達(dá)存在差距，算力仍需持續(xù)突破。

模型層面，用戶感知的調(diào)用成本差異，本質(zhì)是 Token 消耗不同。未來我們會通過多步蒸餾、MOE 架構(gòu)等技術(shù)優(yōu)化調(diào)用成本，讓普通創(chuàng)作者用得起。而 Seedance 2.0 這類模型要實(shí)現(xiàn)端側(cè)部署，落地手機(jī)和 PC，還需要很長時間。

應(yīng)用層面，如今一人一天一部劇效率已很高，但未來可由 AI 智能體獨(dú)立完成。大量重復(fù)低效工作都能交給 AI，人類可以更專注于創(chuàng)意與內(nèi)容創(chuàng)作。只要行業(yè)各方協(xié)同發(fā)力，我們終將實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。

張鈺：前面幾位老師講的其實(shí)已經(jīng)比較全面了，我就補(bǔ)充一點(diǎn)。我覺得“最后一公里”上，角色情緒化的遞進(jìn)需要一些突破。現(xiàn)在 AI 可以生成單一的情緒標(biāo)簽，比如哭或笑，但真正的演技是情緒的流動和遞進(jìn)，這方面 AI 還沒有做到。

劉曉紅：從音頻和視頻兩個角度，我談?wù)勑袠I(yè)里的 “最后一公里”。音頻方面，我們目前仍接到大量海外真人配音需求。出海短劇依賴用戶付費(fèi)，AI 配音雖然能解決 90% 的制作需求，但決定觀眾愿意買單的恰恰是剩下 10% 的藝術(shù)質(zhì)感與情感感染力，這正是音頻的 “最后一公里”。高端客戶依然選擇真人配音，只有追求降本增效、批量生產(chǎn)的項(xiàng)目會大量使用 AI。

視頻層面，情感微觀顆粒度、敘事連貫性、物理空間連貫性依然需要突破。比如角色拿杯子、動作銜接、細(xì)節(jié)呈現(xiàn)等，都還不夠自然精準(zhǔn)。我們一直在高頻使用 Seedance 2.0，能明顯感受到技術(shù)平權(quán)正在逐步抹平這些問題。我認(rèn)為，真正的 “最后一公里” 不在技術(shù)端，相信大廠很快就能攻克逼真度難題。對我們制作團(tuán)隊(duì)而言，核心短板是大批量人才的 AI 導(dǎo)演思維培養(yǎng)與審美能力建設(shè)，這才是推動行業(yè)實(shí)現(xiàn)工業(yè)化的關(guān)鍵。

小源哥：我認(rèn)為是可控的隨機(jī)性或者可控的即興能力。我擔(dān)心它太聽話了，生產(chǎn)的內(nèi)容太流暢、太絲滑了。比如生成 AI 歌手唱歌曲，高音、換氣、咬字都無懈可擊，但總覺得沒那么像人，差一點(diǎn)情感。但我們往往需要它不那么聽話，它只需要聽 95% 的話，有 5% 自主的選擇。就像拍戲時演員之間的碰撞會非常精彩，現(xiàn)場即興表達(dá)的那幾句臺詞才能成為經(jīng)典，那是靈光乍現(xiàn)，是人性之光，這也是我覺得“最后一公里”的一個點(diǎn)。

陳柯（主持人）：謝謝各位老師的回答。我想問一下閱文的劉育興老師，編劇到了 AI 時代是否要往分鏡師方向發(fā)展？

劉育興：我覺得在 AI 時代編劇還是必不可缺的，像小說這類文本必須由編劇改編成分鏡劇本，才能順利落地成影像。所以編劇暫時不會失業(yè)，內(nèi)容審核同樣需要他們把關(guān)。但 AI 時代對編劇提出了新要求：在輸出 AIGC 適配劇本時，必須同步考慮技術(shù)實(shí)現(xiàn)難度 —— 這個畫面 AI 能否生成、做成分鏡提示詞是否可行。

陳柯（主持人）：第二個問題，想問商湯的張震老師。最近行業(yè)內(nèi)都說 AI 真人劇是風(fēng)口，但各大平臺都在限制真人畫面的生成，這是不是存在沖突？

張震：關(guān)于真人這件事，我們和很多行業(yè)內(nèi)伙伴探討過，目前對真人的限制到底原因在哪？大家的共識是 —— 不是技術(shù)原因，也不是內(nèi)容平臺的策略原因，更多是出于法務(wù)、倫理以及政策法規(guī)的限制。很多同行都在積極努力，從法務(wù)、法律條規(guī)上以及自身產(chǎn)品層面的合規(guī)上，最大限度保證出來的真人內(nèi)容合乎大眾對真人表達(dá)價值觀的期待。相信用不了多久，國內(nèi)對于真人的畫風(fēng)限制就會快速解除，到時候有更多正能量的價值觀內(nèi)容也會出現(xiàn)在小屏和大屏上。

陳柯（主持人）：謝謝老師！最近很多影視大佬發(fā)聲，要重點(diǎn)用好 AI 工具打造 IP。針對這一現(xiàn)象，小源哥您覺得AI 劇的崛起會改變傳統(tǒng)影視打造 IP 的邏輯嗎？

小源哥：我認(rèn)為 AI 短劇的興起，是一場 IP 開發(fā)的生產(chǎn)革命，正在重塑行業(yè)規(guī)則，推動 IP 走向平民化、工業(yè)化，如同當(dāng)年網(wǎng)文 IP 崛起一樣，將催生大量新時代原生原創(chuàng) IP。我們可以從三個維度來看：IP、傳統(tǒng)影視 IP、AI 短劇 IP。

IP 的核心是商業(yè)價值與用戶心智。商業(yè)價值靠影響力變現(xiàn)，影響力來自粉絲消費(fèi)力，無論大 IP 低客單還是小 IP 高客單，關(guān)鍵都是搶占用戶心智、建立情感連接與信任，實(shí)現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)，而不是單純自嗨。傳統(tǒng)影視 IP 長期存在兩大痛點(diǎn)：一是門檻極高，一部作品動輒千萬上億投入，成本高、風(fēng)險大；二是更新頻次低，往往一到三年才出一部，與用戶情感連接弱，難以持續(xù)變現(xiàn)，真正的國民級 IP 寥寥無幾。

AI 短劇則實(shí)現(xiàn)了破局，核心優(yōu)勢是低成本、高頻次，帶來三大轉(zhuǎn)變：一是載體以手機(jī)為主，用戶基數(shù)大、活躍度高；二是成本大幅下降，同樣投入可制作成百上千部作品，試錯成本極低、效率大幅提升；三是開發(fā)邏輯改變，從購買成熟 IP 轉(zhuǎn)向從零打造原創(chuàng) IP，低成本持續(xù)產(chǎn)出、高頻次觸達(dá)用戶。

當(dāng)然，無論哪種形式，IP 的核心始終是好故事、好創(chuàng)意、立得住的人物。AI 短劇只是加速了全民 IP 時代的到來。未來賽道不應(yīng)只卷價格、產(chǎn)能和數(shù)量，更要打磨有吸引力、有獨(dú)特性的故事與人物，這才是用戶買單的核心。

陳柯（主持人）：感謝小源哥的精彩分享！曉紅老師，您所在的配音公司既有真人配音，也有 AI 配音業(yè)務(wù)，在和企業(yè)合作的過程中，您發(fā)現(xiàn)他們最真實(shí)、最迫切的需求是什么？

劉曉紅：我們公司有兩大業(yè)務(wù)板塊：音頻配音與視頻制作，這兩個板塊都離不開四個關(guān)鍵詞：快、好、多、廉。

“快”，是頭部出海短劇客戶最核心的訴求。國內(nèi)熱門內(nèi)容一出，就要迅速譯配推向海外，各家都在比拼速度。我們也把多語種配音周期不斷壓縮，英語、日語等語種最快可一周交付，中文配音甚至能實(shí)現(xiàn) 1—2 天極速交付，以適配海外平臺節(jié)奏。

“好”，是我們始終堅(jiān)守的生命線。無論是真人配音還是 AI 配音，客戶對情緒、細(xì)節(jié)的要求都極為嚴(yán)苛，質(zhì)量不達(dá)標(biāo)就失去了合作價值。

“多”，則是生存剛需。沒有足夠產(chǎn)能，就難以承接大批量訂單，行業(yè)內(nèi)很多團(tuán)隊(duì)也會通過堆量換取爆款概率，我們目前可同時支持十多個語種的并發(fā)配音。

“便宜” 是客戶的普遍期待，但一味低價并不健康，我們也在逐步舍棄超低價客戶，避免陷入惡性競爭。

我也一直在思考，能否將人類細(xì)膩的情感顆粒度轉(zhuǎn)化為 AI 算法，讓 AI 真正理解并復(fù)刻高級情緒。在滿足快、好、多的前提下，用技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)沉淀出更穩(wěn)定的交付標(biāo)準(zhǔn)，這是我們當(dāng)下的核心方向。

陳柯（主持人）：謝謝劉老師！張鈺老師，炫佳科技的OPC 模式不僅提供工具，還構(gòu)建了從培訓(xùn)到變現(xiàn)的全鏈路服務(wù)。這種“工具 + 生態(tài)”的打法是否是出于戰(zhàn)略思考？

張鈺：從戰(zhàn)略層面考慮，炫佳從 2013 年開始做視聽內(nèi)容服務(wù)，過程中了解到很多創(chuàng)作者買了工具但不會用，或者會用但不知道怎么變現(xiàn)，這是很大的痛點(diǎn)。所以我們選擇了“工具 + 生態(tài)”的模式，把整個商業(yè)路徑打通了。OPC 模式不僅是效率的概念，更多是對創(chuàng)作權(quán)利的重新分配。之前的創(chuàng)作門檻很高，只有規(guī)模較大的公司才能進(jìn)入市場?，F(xiàn)在這個轉(zhuǎn)變意味著創(chuàng)作權(quán)利從資本密集型轉(zhuǎn)向了創(chuàng)意密集型。在這個過程中，OPC 不僅是一個人，應(yīng)該是一個人可以調(diào)動過去整個公司能夠調(diào)動的資源。這點(diǎn)和傳統(tǒng)影視的工業(yè)化流程談不上顛覆，我覺得應(yīng)該是一個互補(bǔ)的過程。

陳柯（主持人）：很多創(chuàng)作者擔(dān)心工具在幫助創(chuàng)作者的同時，也加劇了內(nèi)卷。這種情況下，平臺、創(chuàng)作者和內(nèi)容三者的關(guān)系應(yīng)該如何構(gòu)建？請張鈺老師和張震老師一起回答。

張鈺：我認(rèn)為，平臺更像是基礎(chǔ)設(shè)施的提供者和信用中介，提供 AI 工具鏈、數(shù)據(jù)支撐以及變現(xiàn)渠道；創(chuàng)作者作為生產(chǎn)主體，不再是員工或供應(yīng)商，而是生態(tài)的貢獻(xiàn)者；內(nèi)容作為價值載體，好的內(nèi)容會說話，會給平臺帶來流量，同時讓平臺更新和迭代技術(shù)。我覺得三種是這樣的關(guān)系，技術(shù)只是手段，讓人人都能講故事才是最終目的。

張震：我認(rèn)為，創(chuàng)新型的內(nèi)卷對行業(yè)發(fā)展是有利的。像去年以來基礎(chǔ)模型領(lǐng)域的激烈競爭，從海螺、VIDU 多參到今年的 Seedance 2.0，不斷突破技術(shù)瓶頸與范式，讓普通人也能做出更高質(zhì)量的內(nèi)容，這種推動行業(yè)整體進(jìn)步的內(nèi)卷，大家其實(shí)是歡迎的。但同質(zhì)化內(nèi)卷，只會傷害行業(yè)，正如剛才提到的，現(xiàn)在工具平臺數(shù)量甚至超過了創(chuàng)作者，而絕大多數(shù)只是簡單集成第三方 API，靠低價惡性競爭。這會拉低行業(yè)形象，讓外界覺得我們只在卷算力成本，而非為創(chuàng)意買單，也會阻礙真正有技術(shù)、有創(chuàng)新的公司發(fā)展。我相信，智能體將是 2026 年生產(chǎn)力從量變走向質(zhì)變的關(guān)鍵，下半年有望進(jìn)入以智能體為主導(dǎo)的生產(chǎn)時代。我在此也呼吁同行：別再卷同質(zhì)化工具了，期待大家拿出更多真正有創(chuàng)新的產(chǎn)品。

陳柯（主持人）：所以是大模型更好還是Agent更好？

張震：Agent 和大模型是一體兩面的。我先幫大家厘清幾個容易混淆的概念：大模型、工作流、智能體，很多人會混為一談，尤其分不清智能體和工作流，但這三者完全不同。

大模型是基礎(chǔ)的原子型能力，給定輸入就給出輸出，比如在即夢官網(wǎng)輸入多模態(tài)參考生成視頻，這就是大模型在發(fā)揮作用。工作流是切入具體業(yè)務(wù)場景的生產(chǎn)鏈路。現(xiàn)在超過八成的工具廠商做的都是工作流產(chǎn)品，把劇本、分鏡、生成視頻、配音、剪輯等環(huán)節(jié)整合在一個頁面，簡化操作、提升效率，本質(zhì)還是人工一步步執(zhí)行。而智能體，是調(diào)用工作流的 AI，可以理解為 “用 AI 的 AI”。也正因難度極高，做智能體產(chǎn)品的廠商幾乎都有深厚技術(shù)背景。它要實(shí)現(xiàn)底層各類基礎(chǔ)模型的互聯(lián)互通，讓上層交互 AI 理解人的指令，自動選擇合適的模型、匹配場景化工作流，最終直接交付完整成果，這也是我們今年持續(xù)深耕的方向。

至于大模型和智能體是否存在沖突，答案是否定的，包括我們、火山引擎、海螺、VIDU、Seko 在內(nèi)，彼此都是緊密合作伙伴，因?yàn)槲覀兪冀K是用智能體，來最大化釋放 AI 基礎(chǔ)模型的生產(chǎn)效率。

陳柯（主持人）：謝謝張老師！現(xiàn)在市面上 90% 的爆款都來自 IP 改編，閱文擁有海量的 IP 資源，我想問劉育興老師，當(dāng)一部小說要改編成 AI 漫劇的時候，您作為美學(xué)專家如何把控忠于原著與視覺創(chuàng)新的平衡？

劉育興：我認(rèn)為還原原著與視覺創(chuàng)新并不沖突，二者完全可以并行。還原原著是因?yàn)閮?yōu)質(zhì)原著自帶粉絲基礎(chǔ)，冷啟動和投流時能自帶光環(huán)，這是內(nèi)容推廣的最大加成。AIGC 時代改變原著的關(guān)鍵不是逐字復(fù)刻，而是抓魂 —— 抓住經(jīng)典段落、臺詞、人物性格與名場面，這些才是原著的 “味道”。

在守住原著核心的前提下，畫面、鏡頭、風(fēng)格都可以大膽創(chuàng)新。我們在工具里也內(nèi)置了多種爆劇風(fēng)格，就是為了讓大家在還原的同時，做出更有吸引力的視覺呈現(xiàn)。只有把原著的魂和創(chuàng)新的形平衡好，才能真正打動人。

陳柯（主持人）：閱文的漫劇助手在改編 IP 時解決了哪些痛點(diǎn)？

劉育興：其實(shí)要讓用戶覺得我們的工具好用，核心就兩點(diǎn)：降本、增效。降本層面，我們有一鍵制作專業(yè)劇本的功能，能幫用戶省去大量時間和成本；增效層面，漫劇助手可實(shí)現(xiàn)內(nèi)容批量化生產(chǎn)，還配備團(tuán)隊(duì)協(xié)作模式，方便團(tuán)隊(duì)成員管理，切實(shí)幫用戶提升創(chuàng)作效率。

陳柯（主持人）：謝謝劉老師的回答！這里想問問李濟(jì)東老師，您如何定義健康的 AI 生態(tài)？當(dāng)前行業(yè)最缺失的基礎(chǔ)設(shè)施是什么？

李濟(jì)東：現(xiàn)在大家討論最多的，都是如何用 AI 工具快速做好作品、提升生產(chǎn)力，卻往往忽略了更關(guān)鍵的生產(chǎn)關(guān)系。只有建立良好的生產(chǎn)關(guān)系，才能形成健康的 AI 短劇生態(tài)。過去傳統(tǒng)影視劇行業(yè)，資本掌握話語權(quán)、技術(shù)被大團(tuán)隊(duì)壟斷，普通創(chuàng)作者難以入局。如今 AI 工具普及，卻仍面臨算力不均、版權(quán)模糊、作品易被抄襲等問題。因此，健康的 AI 短劇生態(tài)，必須提高創(chuàng)作者的創(chuàng)意話語權(quán)、實(shí)現(xiàn)算力平權(quán)、完善版權(quán)確權(quán)，讓人人都能參與創(chuàng)作，讓創(chuàng)意成為核心主導(dǎo)。

目前行業(yè)最缺失的，就是支撐算力平權(quán)的私有化本地部署、API 調(diào)用與私有化部署的兼容性，以及完善的版權(quán)確認(rèn)體系，這些都是構(gòu)建健康生態(tài)急需補(bǔ)齊的基礎(chǔ)。

陳柯（主持人）：魔人 AI 在生態(tài)構(gòu)建中扮演什么角色？連接器、賦能者還是標(biāo)準(zhǔn)的制定者呢？

李濟(jì)東：魔人 AI 是賦能者和連接器。我們為廣大中小創(chuàng)作者提供在創(chuàng)作過程中的技術(shù)支持，降低技術(shù)門檻和算力門檻；連接各個優(yōu)秀的個人創(chuàng)作者、中小型團(tuán)隊(duì)，在我們的生態(tài)環(huán)境下協(xié)同交流、共同生產(chǎn)，同樣我們也會作為片子播放的連接橋梁。

陳柯（主持人）：謝謝各位老師分享！我想問一個比較切實(shí)的問題，各位老師有什么可以分享的賺錢方法或突破的方向？

李濟(jì)東：我認(rèn)為，提升生產(chǎn)力更應(yīng)從內(nèi)容本身出發(fā)。AI 工具確實(shí)降低了創(chuàng)作門檻，但我們更需要靠優(yōu)質(zhì)的 IP 內(nèi)容、豐富的想象力才能做出好作品。畢竟精品化的內(nèi)容才是核心，無論技術(shù)如何發(fā)展，優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容永遠(yuǎn)是立足之本。

陳柯（主持人）：謝謝老師！我想問一下，劉育興老師接下來有什么比較推薦做的題材？

劉育興：AIGC 時代行業(yè)發(fā)展很快，很多 AI 劇公司規(guī)模在擴(kuò)大。我建議個人或工作室先錨定一個垂類賽道，把題材做細(xì)、做精，現(xiàn)在聚焦垂類機(jī)會很大。題材爆不爆，有必然也有偶然。有時剛好契合大眾心理或獵奇點(diǎn)，就能獲得巨大關(guān)注。最近我在平臺上看到很多 AI 獵奇內(nèi)容，從傳統(tǒng)影視標(biāo)準(zhǔn)看或許不夠?qū)I(yè)、有些雜亂，但評論區(qū)用戶接受度很高，覺得抽象又好看。這其實(shí)是 AIGC 帶來的新賽道。不妨從這類獵奇元素入手打造專屬 IP，圍繞一個核心設(shè)定持續(xù)延伸，這會是個不錯的方向，建議大家可以嘗試。

陳柯（主持人）：謝謝劉老師！請問張震老師作為工具的提供方，如何幫助創(chuàng)作者從“做了”到“做好”？

張震：我認(rèn)為，這一波AI 短劇、漫劇的核心驅(qū)動力，就是底層技術(shù)突破，它大幅降低了內(nèi)容試錯成本，不知大家是否認(rèn)同？行業(yè)未來發(fā)展離不開各位，但下一次大規(guī)模迭代，仍需重大技術(shù)革新，才能進(jìn)一步降低試錯成本，讓中小、個人工作室有機(jī)會成長。我們了解到，即便頭部從業(yè)者，也會用 AI 對題材進(jìn)行快速試錯。所以，我們作為技術(shù)廠商，會堅(jiān)持用原創(chuàng)AI技術(shù)提升生產(chǎn)效率，把選擇權(quán)交給創(chuàng)作者。

最后和大家分享，我們下一代產(chǎn)品預(yù)研中，已能看到技術(shù)路徑，實(shí)現(xiàn)單人 20 分鐘生產(chǎn) 30 分鐘音畫同出、精品交互仿真人劇，單人單日產(chǎn)量理論上可達(dá) 700 分鐘。相信這一技術(shù)落地，能讓更多個體快速試錯，產(chǎn)出被觀眾認(rèn)可的精品，這就是我們的思路。

陳柯（主持人）：謝謝張震老師！請問張鈺老師，現(xiàn)在很多抖音上有 AI 課程，單一的教育教培是否會成為新的賺錢方向？

張鈺：我覺得培訓(xùn)的目的最終是提升技能再到變現(xiàn)。我們正常的模式是培訓(xùn)完以后做評級，再對接到相應(yīng)渠道，給相應(yīng)評級的單子試做，在這個過程中不斷迭代。

陳柯（主持人）：謝謝張鈺老師！請問曉紅老師，真人配音是不是可以更加趨向于多樣化？這是不是配音接下來發(fā)展的突破口？

劉曉紅：AI 配音的突破口，我們有一個優(yōu)勢，早年和大廠做 TTS 合成語音數(shù)據(jù)集，我們可以通過基礎(chǔ)模型加上特定音色，完成一些市面上模型完成不了的音色。另外，我對短劇內(nèi)行人有個建議 —— 咱們踩過的坑能不能有一個吐槽片，讓更多人知道要避開什么、不要怎么做。如果利用短劇內(nèi)行人的影響力把這些坑串聯(lián)起來，應(yīng)該是大家都想要的秘籍。

陳柯（主持人）：謝謝曉紅老師！請問小源哥，在您眼里IP 精品化體現(xiàn)在哪？

小源哥：我對精品化的理解，是一種獨(dú)特的“情趣用品”，具體可以這樣拆解：當(dāng)前內(nèi)容賽道競爭激烈，必須走差異化路線，不能從眾。別人做同類題材，我們就要做出自己的風(fēng)格和獨(dú)特標(biāo)簽，就像比拼優(yōu)勢，總能找到自身特色。所謂“情趣用品”，是指精品化要滿足用戶多層次需求：劇情有吸引力、有思想，不枯燥、好接受，還能真正幫用戶傳遞情緒、解決實(shí)際心理或關(guān)系問題。同時，“品”是核心，服裝、畫面、聲音等品質(zhì)細(xì)節(jié)必須到位，這才是精品化的關(guān)鍵。

陳柯（主持人）：感謝各位老師的分享！

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