大批AI影视剧即将抵达战场,谁会拿到新入场券

华尔街见闻
Sep 17

9月14日,一份来自中国金鸡百花电影节的征片启事,列出了一组不同于传统电影申报的材料。

除了成片、海报和故事梗概,申报者还要提交模型工具链、核心提示词、AI生成流程和工程截图,接受技术核验。

参评作品的AI生成画面占比不得低于50%,其中长片时长不得低于60分钟。

这些要求来自金鸡体系首次推出的独立AI影展品牌。

北影节、上影节此前已经设置AIGC相关单元;今年,百花奖首次增设AIGC推优单元,金鸡又进一步把长片时长、生成比例和生产记录写进公开征集规则。

另一边,播出渠道也开始出现变化。

两周前,《后西游记》进入湖南卫视黄金档,把AIGC长内容第一次推到这一传统电视播出场景中。

一边是电影节和奖项体系开始为AI作品单列入口、建立核验规则,一边是AIGC长内容开始进入更传统的播出渠道。

AI影视正在从技术公司和创作者社区里的实验,走向更正式的产业环节。

要理解这套新生产方式为什么能够走到这里,首先要回到一部电影最传统的生产现场:片场。

片场消失以后

影视制作首先是一项依赖人力、资金和物理空间的集体劳动。

演员必须按时到场,摄影、灯光、美术、服装和道具需要同时协作。一间并不存在的房子要被搭出来,一场只持续几分钟的雨,需要剧组调动水车、灯具和几十名工作人员。

机器一旦开动,每一天都在产生费用;一场戏没有拍完,后面的计划便会跟着移动。

刘驰是一名有十多年从业经验的商业导演,做过广告、网络电影和虚拟人短剧《柳夜熙》。她把AIGC带来的变化形容为“天翻地覆”。

年初,她带领六人团队完成的45分钟AI动画电影《七日浮生》,在获得第十六届北京国际电影节AIGC电影单元最佳长片。全片从剧本到后期约一个半月,其中视频生成及后期的核心制作约三周。

她正在推进的院线项目中,AI生成环节有十几个人;算上剧本、导演、分镜、概念设计和后期,整个团队仍只需要二三十人。

“以前一个正常影视流程,一个剧组可能要百十来号人。现在拿AI做,十个人以内就够了,完全不需要拍摄,所有流程都在电脑上完成,更像一个后期公司。”

变化的核心,不只是剧组人数减少,而是影视制作流程的中期重塑。

导演陈友学将新流程描述为一种介于真人电影、动画和后期制作之间的工作流。

导演可以通过文字指令调动Blender中的三维模型,生成白模动态分镜,提前确认人物位置、机位和运镜。

演员完成真实表演后,动作和表情再被迁移到AI角色身上。过去由置景、灯光和现场调度完成的部分工作,由此被转换成数字资产制作、镜头拆解和模型控制。

理论上,只要增加人数和算力,生成团队可以在人物资产成熟后,同时生产大量素材、压缩制作进程。

但在真正制作电影时,刘驰仍然选择“一场一场地磨”。团队要反复检查人物是否漂移、前后情绪能否衔接,以及画面是否服务于叙事,而不是先生成大量随机镜头,再从中寻找可以使用的部分。

机器提高的是画面产能,无法替代审美和叙事判断。

这让美术、动画和概念设计背景的创作者更早进入AIGC影视。

就读于中央美院的龙以童,2023年开始尝试AI影像,并组建跃墨工作室。

2025年,跃墨参与制作的AI长片、都市志怪故事《太岁》在腾讯视频上线,这也是国内较早登陆主流长视频平台的AI电影之一。

借由这个项目,团队第一次完整跑通了AI长片的生产流程。

此后,他们又与专业导演团队合作30分钟影片《黑鸟》,负责全部AI内容制作。影片随后在阿那亚戏剧节获得最佳视觉创意奖。

在龙以童看来,AI拉平操作门槛后,光影、色彩、构图和艺术风格反而更加重要。新流程需要的是一种“杂糅的人才”:懂影视,也懂美术,还要理解模型,很难与传统片场里的单一工种一一对应。

传统公司也开始为这种复合工作设立岗位。

前影视从业者、影视专业高校教师张泽凡告诉全天候科技,正午阳光、耀客等头部影视公司已经开始招聘“AI制片”岗位。

在他看来,这个新工种目前尚无清晰边界。不过与管钱、管账、管人、管事”的传统制片不同,AI制片更接近动画行业的流程制片:将主创意图拆解为镜头和数字资产,协调生成、美术与后期环节,同时管理人员产能、算力成本和最终交付质量。

新的生产体系已经开始运转,产业运作方式也在悄然变化。

算大账,下小注

把降本视为AIGC唯一的价值,无疑是粗暴的。

在多位创作者与全天候科技的交流中,“灵活性”比“便宜”更频繁地出现。

过去,一部电影通常沿着剧本开发、组建主创、拍摄和后期的线性流程前进。资金在开机后持续投入,投资者往往要等到大量成本已经发生,才能从样片判断人物、故事和视觉风格是否成立。

这种不确定性,也是影视投资长期依赖知名IP、明星和成熟导演团队的原因之一。

它们不能保证项目成功,却能在成片出现以前,为资方提供一部分可以识别的信用。

AIGC提供了另一种下注方式。

陈友学会先让团队投入较少的算力和精力,把一部长片的框架搭出来,让主创和投资者看清人物、场景、节奏与故事走向。

“之前得等到样片出来,才能看到片子的效果。现在一部长片完全可以在一个月内形成雏形。”陈友学向全天候科技介绍,导演可以据此判断哪些段落值得加强,再定点加入演员表演或提高制作规格。

他估计,早期生成的素材中,仍可能有约三成进入后续成片。团队也可以拿着Demo去见资方,讨论是否引入更好的资源配置,或者在更多资金投入以前停止项目。

对投资方而言,同样一笔前期预算,可以同时测试更多项目,再根据成片雏形和平台反馈逐步筛选,撬动可预判、更优质的项目。

陈友学认为,在影视行业的投资框架下,这种风险控制比无限压低成本更重要。项目一旦显示出商业潜力,下一步考虑的便不再是还能省多少钱,而是追加什么资源才能放大收益。

决策可以提前,并不意味着制作流程可以一路做减法,一些决定成片质量的环节依然绕不过去。

刘驰认为,剧本开发无法靠增加生成师无限提速。“一个好剧本可以写两年、十年,也可以写两个月,但不可能两天就出来。”

后期同样不会随着片场消失而消失。

刘驰列出的环节包括剪辑、调色、配音、特效、音乐和混音,“所有传统的后期环节都在”。AI素材还需要处理人物漂移、镜头风格和画面衔接,有时反而增加了修正工作。

AIGC的快周转特质同样会带来新的商业风险。

商业级项目需要反复生成、筛选和修正,模型积分并不是可以忽略的支出。AIGC相较大体量实拍项目确实便宜,但独立创作者完成一部商业作品的投入仍然不低。

更棘手的是技术折旧。北京天娇星辰文化传媒有限公司创始人陈星对全天候科技表示,AIGC项目从立项到完成最好不要超过两个月。

周期一旦被拉长,新模型可能让早期素材需要重做,制作效率也可能突然提高五倍甚至十倍。

“等项目真上线了,大家又觉得你的画质不够惊艳了。”

生产权下放之后:去中心化与隐形门槛

AI参与项目供给的集中释放已经走到前夜。

陈友学告诉全天候科技,他所了解的几个平台都在制作中剧、长剧和电影,身边不少AI创作者也已进入项目,只是作品尚未上线。他预计,“到明年一季度,应该会有一批东西出来”。

这与“爱优腾芒”释出的信号基本一致。

今年4月,腾讯公司副总裁、腾讯在线视频董事长孙忠怀透露,腾讯正在以全AI流程制作一部十几集的剧集和一部90分钟电影。

8月底,《后西游记》进入湖南卫视黄金档和芒果TV,首批播出“花果山篇”5集,后续25集计划于寒假继续播出,并采用边制作、边审核、边播出的季播模式。

优酷从6月起推出AIGC网络故事片激励计划,根据上线后的有效观看表现给予奖励,独家影片单部激励最高135万元。

上海温哥华电影学院毕业生王泽导演的《潮蚀》,今夏入围“鲍德熹·爱奇艺电影剧场”。

这是爱奇艺今年从AI短片进一步向商业长片推进的一次尝试。

相比此前主要生产15分钟以上作品的“鲍德熹·爱奇艺AI剧场”,新一轮计划将门槛直接提高到60分钟以上,并最终筛选10部AIGC华语商业电影进入成片制作。

他告诉全天候科技,项目7月底完成最终选拔,目前处在剧本打磨、人物设计和资产制作阶段,理想进度是年底前完成制作。

过去以年计算的长篇开发,正在出现以月计算的新样本。

门槛下降之后,供给增加几乎是必然结果。

今年3月,爱奇艺CEO龚宇提出,随着AI降低制作成本、扩大创作者数量,影视平台将从中心化内容生产转向更加非中心化的创作者生态。

爱奇艺随后成立AIGC创意中心,把合作对象扩大到个人、工作室、制作团队和高校创作小组,并开放院线电影、网络故事片、长剧和中剧等方向。

项目来源由此被打开。个人和小团队不必先成为成熟影视公司,也可以带着剧本、Demo和制作方案走到平台面前。

爱奇艺还开放部分IP、算力和投融资资源,并设置平台投资、版权采购和成片分账等不同合作路径。

不过,平台承担的成本越多,对剧本修改、制作进度和最终交付的介入也越深。

比如,加磅投资由爱奇艺出资10%-30%,评审意见更多作为参考;主控投资和全额投资则分别由平台承担50%-60%和100%的资金,创作者需要参考平台评审意见推进制作。

龙以童告诉全天候科技,她并不太担心AIGC供给快速增加带来的竞争压力。在她看来,真正具备稳定创作能力、能够持续完成中长内容的团队,目前仍然不多。

她把批量生产的AI漫剧称为“AI富士康”:文本进入流水线,人物和画面按照固定模板生成,审美与叙事判断尽可能交给模型,团队再通过增加算力和操作人员不断放大产能。

这种工作流一旦跑通,低质供给确实会迅速膨胀。但精品长内容很难照搬这套逻辑,“就像照相机出现后,每个人都可以摁下快门,但只有少部分人能成为摄影师。”

这也并不意味着影视行业已经向AIGCer完全敞开大门。龙以童已经感受到这道隐形门槛。

她转述一位平台高层的判断:“现在大部分AI创作者还没有达到影视行业的专业标准,更多是吃了一阵技术红利。专业的事,还是要由专业的人来做。”

在她看来,独立AI工作室如果没有传统影视团队背书,直接拿着长片项目去平台过会,成功率并不高。

因此,跃墨并没有把自己包装成能够独立包办长片的AI团队,而是主动加强与专业导演和传统影视团队的合作。

“我们尊重传统影视的专业壁垒,各自发挥所长。”

卡位新座次

技术革命不只是换一套生产工具,还会重新分配产业位置。

2002年,好莱坞主要制片厂共同推动成立DCI Specification(数字电影系统规范),统一数字电影的文件、放映和安全标准。

十年后,柯达申请破产保护,成为旧技术链衰退的一个象征。

与此同时,新的产业位置被腾了出来。

Avid、Autodesk、DaVinci Resolve等公司逐渐嵌入剪辑、特效、调色和数字资产管理流程。

它们没有成为电影公司,却争到了“电影如何被生产”的标准位置。

这一幕正在AI时代重新上演。

2025年,可灵成为北京国际电影节AIGC电影单元独家技术合作伙伴,上海国际电影节则与即梦设立AIGC单元。

到了2026年,TAPNOW背后的Tamar AI又选择在威尼斯电影节发布AI原生流媒体平台Glanze,把原本围绕生成和工作流的能力进一步向作品分发延伸。

院线电影处在传统影视工业的金字塔尖。这里面对的不只是更大的银幕和更高的画质标准,还有更严苛的商业检验。

观众需要为一部具体作品主动付出票价,影院则会根据上座率不断调整排片。

电影节因此像一场提前举行的座次测试。可灵、即梦们都在寻找打造AIGC时代“《阿凡达》时刻”的机会。

不同于上一代数字工具主要组织已有素材,今天的AI平台已经直接参与人物、场景和镜头生成,工具、制作方与发行平台的边界也更模糊。

但只掌握生成能力,还不足以进入电影收益的核心分配。IP、投资、审查、发行和院线网络,仍决定一部作品能否真正成为院线商品。

那些掌握IP、流量和资本的互联网平台,更有可能从服务影视业,转向直接参与影视业。

AIGC带来的快周转,客观上降低了互联网平台上桌的成本。

目前番茄小说拥有约70万名签约作家、超过180万部正版作品。这些内容过去主要通过阅读、听书、短剧和漫剧变现,真正进入电影开发的只是极少数。

今年6月,番茄小说启动院线电影征集计划,要求项目基于平台自有IP改编,入选项目可以获得版权和现金投资,平台鼓励采用“基础酬金+票房或分账分成”的合作模式。

刘驰告诉全天候科技,她所在公司正在与番茄小说联合出品AI院线电影《月球之子》,影片改编自番茄小说IP。

按照目前计划,影片将于2026年10月启动制作,年底前完成主要制作,并计划在明年进入审查流程。

这类合作更接近定向开发,番茄以联合出品方身份进入项目,既提供IP,也保留对项目质量和后续收益的参与权。

原因可能在于,院线电影开发周期更长,改编权通常又具有排他性。大量授权给缺乏资金和发行能力的团队,容易造成IP长期“占坑”。

项目即使完成,还要跨过审查、发行和排片,一次失利还可能反过来伤及原著及后续开发。

传统电影公司同样在增加储备。博纳的《三星堆:未来往事》已取得龙标,《中华志怪之罗刹海市》完成立项,《计划外:广寒行动》《东风必达》处于制作或筹备阶段。

前两部均为动画项目,说明AI现阶段更容易进入依赖数字资产和后期合成的流程。

但通过审查不等于完成商业验证。一位受访者将其概括为“溢价悖论”:低成本带来低门槛,观众会为好故事付费,却未必愿意为AI标签多付钱。

因此,只提供模型和算力的公司仍可能停留在供应商位置。

更可能形成的格局是:模型公司提供生产能力,互联网平台提供IP、资金和流量,传统电影公司负责专业制作与院线交付。

谁能掌握IP和项目主导权,谁能把工具变成行业标准。

谁又能控制作品抵达观众的最后一公里,将决定新一轮收益如何分配。

Disclaimer: Investing carries risk. This is not financial advice. The above content should not be regarded as an offer, recommendation, or solicitation on acquiring or disposing of any financial products, any associated discussions, comments, or posts by author or other users should not be considered as such either. It is solely for general information purpose only, which does not consider your own investment objectives, financial situations or needs. TTM assumes no responsibility or warranty for the accuracy and completeness of the information, investors should do their own research and may seek professional advice before investing.

Most Discussed

  1. 1
     
     
     
     
  2. 2
     
     
     
     
  3. 3
     
     
     
     
  4. 4
     
     
     
     
  5. 5
     
     
     
     
  6. 6
     
     
     
     
  7. 7
     
     
     
     
  8. 8
     
     
     
     
  9. 9
     
     
     
     
  10. 10