新腕兒 報道

2026年春季，AI短劇行業正處于一個微妙的臨界點。

一邊是產能的井噴。根據行業測算，2025年AI漫劇市場規模預計達到168億元，同比增長超過80%，月度內容供給量從2024年的約0.3萬部激增至約1.8萬部。AI技術在漫劇生產環節的滲透率已提升至60%到85%，制作成本下降了50%到75%，生產周期縮短至傳統模式的三分之一。

另一邊則是技術的陣痛。角色變臉、動作稀碎、場景失控，這些底層硬傷讓無數號稱全AI制作的作品止步于短視頻平臺的濾鏡里，難以真正進入主流影視的工業化殿堂。

通用視頻模型難以滿足漫劇對角色一致性、動態效果、鏡頭語言的精細化需求，行業缺乏統一的生產標準與SOP體系。產能狂飆之下，從業者心里清楚：大部分內容依然停留在“能看”而非“好看”的水平。

就在這個節點，剛拿到阿里巴巴戰略融資的生數科技，聯合AI新榜發布了《AI漫劇視頻模型行業白皮書V1.0》，并同步亮出了迭代后的核心產品Vidu Q3。在最新的SuperCLUE全球測評中，Vidu Q3以斷層領先的成績強勢登頂。

這不僅僅是一款工具的升級，更是一場關于AI視頻工業化生產范式的權力交接。

資本與標準的雙重加持：AI短劇的底座爭奪戰

在AI圈，融資往往是技術風向標。

2026年4月，生數科技宣布完成近20億元人民幣B輪融資，由阿里云領投，投后估值超過120億元，正式躋身獨角獸行列。這是繼2月超6億元A+輪融資之后，公司兩個月內拿到的第二筆大額融資，累計公開融資總額已超過25億元。據《科創板日報》多方求證，生數科技最快于2026年上半年啟動港股IPO，有望成為全球首個專注于AI視頻生成與世界模型的獨立上市主體。

阿里巴巴的戰略入局，不僅為生數科技提供了雄厚的彈藥，更向行業傳遞了一個明確信號：AI視頻的競爭已經從單純比拼參數轉向了垂直場景的生產力落地。阿里云領投B輪后，Vidu全系列模型也正式登陸阿里云百煉模型廣場，支持文生視頻、圖生視頻、參考生視頻等全功能API調用，并發處理能力提升數倍。這種“自研+投資”的雙軌戰略，背后是阿里對AI視頻賽道商業化爆發的前瞻判斷。

與此同時，生數科技聯合AI新榜發布的《AI漫劇視頻模型行業白皮書V1.0》，更像是一份行業的診斷書與手術方案。

這份白皮書的首次意義在于，它是業內第一份系統性地從“技術+流程+組織”三維度定義AI漫劇工業化生產標準的文件。白皮書精準指出了當前行業的三大核心瓶頸：模型缺乏垂直場景優化、場景化配套能力不足、缺乏統一生產標準與SOP體系。這解釋了為什么很多團隊在用通用模型做短劇時，總有一種拿著手術刀劈柴的違和感——工具不對，流程不對，組織架構更不對。

白皮書首次系統提出了基于Vidu多模態模型的六層全棧技術架構，從模型能力層、增強組件層、場景方案層、服務層、平臺層到用戶層，實現了技術能力與行業需求的深度適配。這套架構的核心價值在于，它不僅提供了底層模型能力，更通過增強組件和場景方案，將通用模型能力轉化為專屬于漫劇場景的生產力工具，真正打通了技術到創作的最后一公里。

生數科技副總裁王川在白皮書中表示，AI漫劇的工業化不能僅靠單一模型的迭代，更需要一套從底層能力到上層應用、從技術到組織架構的完整解決方案。這正是白皮書發布的初衷，為行業提供可復用的技術底座加行業方案，加速AI漫劇從分散式生產向精品工業化模式轉型。

這意味著，生數科技不再只是賣模型種子的人，而是開始提供一整套自動化農場的搭建方案。這種角色轉變，從底層技術能力提供者向行業標準共建者與生態賦能者的全面升級，正是阿里等大廠看重其在電商、短劇等垂直賽道爆發潛力的核心邏輯。

定義參考生范式：Vidu為什么能解決實質性問題

在短劇行業，最讓創作者頭疼的環節就是角色一致性。為了讓主角不中途變臉，創作者往往要經歷生成角色圖、生成環境圖、海量分鏡融圖、圖片調整、圖生視頻、選片配音剪輯的六步線性流程，每一步都高度依賴人工操作，效率和成本都受人力規模限制。

生數科技在白皮書中首次定義的參考生視頻模式，則是對傳統邏輯的降維打擊。

這套模式構建了生成角色資產、生成場景圖片、參考生加主體庫、選片配音剪輯的四步閉環。與傳統圖生視頻相比，分鏡融圖工作量減少約80%，產能較傳統模式提升4到5倍。白皮書明確指出，參考生模式與圖生模式并非相互替代，而是通過場景化分工形成能力互補，兩者組合使用可實現效率與品質的雙重優化。

具體到Vidu Q3的技術能力，這套參考生模式的落地體現在多個層面。

從精準控制來看，傳統的圖生視頻像抽盲盒，生成結果不可控。而Vidu的參考生模式通過萬物可參考技術，可以精準提取主體的人臉、服飾，場景的建筑、光影，甚至是特定道具的核心特征。

對于短劇導演來說，這意味著主角在每一集、每一個鏡頭里都能保持同一張臉、同一套衣服，徹底解決了連續敘事的硬傷。白皮書中提到的“主體庫”功能，正是這一能力的組織化落地，將生產過程中驗證有效的優質資產沉淀至主體庫，形成團隊專屬資產壁壘，在后續項目中直接調取復用，實現一次創作、多次復用的價值最大化。

從動態表現來看，短劇之所以吸引人，靠的是激烈的沖突和緊湊的運鏡。Vidu Q3針對打斗、追逐等強節奏場景進行了底層優化。它不再是讓畫面動起來，而是理解了物理規律。無論是粒子特效、流體動力學還是光影轉場，Vidu Q3都能在參考的基礎上實現專業級影視特效，讓AI視頻告別PPT動畫的尷尬質感。白皮書中提到的六大特效能力，粒子、流體、動力學、運鏡、轉場、光影特效，以及五大音效能力，環境、動態、氛圍、擬音、情緒，共同構成了Vidu Q3在視聽語言上的完整表達力。

從組織變革來看，白皮書中最具現實指導意義的部分是關于組織轉型的拆解。一個典型的13人傳統AI團隊，往往有10個人在苦哈哈地抽圖執行，人力結構嚴重失衡，創意價值被執行事務稀釋。

而通過Vidu的參考生生產架構，團隊可以轉型為3個標準化制作組加1個專項支撐圖生組的多線并行戰隊，形成高效協同的工業化生產單元。這種轉型讓創意人員百分之百聚焦創意策劃與品質把控，產能實現數倍提升，同時構建了團隊專屬的資產庫，實現了從項目制到資產驅動的模式升級。這驗證了AI技術對生產關系的真實重塑。

Vidu Q3的斷層式霸榜與硬實力

數據從不說謊。

2026年4月，全球首個參考生視頻模型測評基準SuperCLUE-R2V發布首期榜單。這個基準立足于中文語境，涵蓋國內外13個具有代表性的參考生視頻模型，從多圖參考和單圖參考兩大模塊進行深度評估。

在多圖參考總榜上，Vidu Q3以70.89分的成績強勢登頂，同門模型Vidu Q2以64.01分位居第二。相比之下，Google的Veo-3.1-Generate-001僅獲得55.43分，位列中下游。在單圖參考的人物還原度總榜上，Vidu Q3同樣以72.43分霸榜。在中文語境和復雜多圖參考的任務下，國產模型已經實現了對海外巨頭的全面反超。

最值得關注的是，在主體一致性這一核心能力項上，Vidu Q3斬獲了100分的滿分成績。這意味著在極其復雜的三張以上參考圖輸入下，它依然能做到對主體元素的像素級保持。

對于追求商業交付的廣告商和短劇機構來說，這種穩定性就是生產力。測評報告指出，主體一致性上模型間的極差高達90分，標準差達到23.15，表明少數頭部模型如Vidu Q3在多圖特征的精準融合上已建立起深厚的壁壘。

在應用能力層面，Vidu Q3同樣以70.80分位列第一，在影視創作、商業廣告、電商運營和泛互娛四大核心場景中均表現不俗。國內模型在影視創作、商業廣告等垂直領域的得分普遍在60到80分區間，而海外代表模型僅獲得51.05分。這說明國內模型在貼近實際業務的設計上更具競爭力，深度賦能行業生產的能力已經形成。

此外，Vidu Q3最大支持高達7張圖片的參考輸入，在多元素輸入繁雜的情況下仍能保持主體一致性滿分，表明其模型具備強勁的信息提取與組合能力。同時，在多場景、多維度的復雜測試環境中，Vidu Q3保持了100%的模型回復率，穩定性拉滿，可滿足主流應用的核心訴求。

在一項專為漫劇生成場景下的專項評測權威榜單SuperCLUE-ComicShorts發布的最新AI評測榜單中，Vidu Q3以高分位居榜首

測評報告給出的結論很直接：在參考生視頻領域，國內頭部模型已實現對國際頂尖模型的全面超越。Vidu Q3在基礎能力和應用能力上雙雙位列第一，展現了全方位領先的強勁實力。

結語：AI短劇的下半場怎么玩

生數科技Vidu Q3的爆發，給短劇行業留下了三條深刻的啟示。

垂直深度大于通用廣度。通用大模型能寫詩、能畫畫，但在短劇這種對一致性要求極高的場景里，必須有像Vidu這樣針對參考生模式深度優化的垂直底座。白皮書中提出的漫劇專屬訓練數據與標注體系建設、垂直場景專屬評測體系搭建、行業統一生產SOP與標準體系構建三大標準化建設方向，正是將垂直深度轉化為行業壁壘的關鍵路徑。

資產化是核心競爭力。以后短劇團隊比拼的不僅是創意，還有主體庫的沉淀。誰能在Vidu的框架下沉淀出高質量的角色資產、場景資產、特效資產，誰就能在短劇出海、漫劇聯動的浪潮中占據先機。

白皮書中強調的資產閉環，生產過程中驗證有效的優質資產沉淀至主體庫，形成團隊專屬資產壁壘，正是將單次項目制升級為IP資產驅動工業化模式的核心邏輯。

工業化是唯一的出路。AI短劇已經過了秀肌肉的獵奇階段，現在要看的是誰能穩定地產出高品質的內容。生數科技通過白皮書制定的標準，實際上是為行業建立了一個及格線。從六層全棧技術架構到參考生生產模式，從組織轉型方案到資產沉淀體系，這套完整的解決方案讓AI短劇生產從人海戰術轉向技術驅動成為可能。

從拿到阿里融資到發布行業首份白皮書，再到Vidu Q3在測評中展現出的斷層統治力，生數科技正在完成從技術極客到行業領航者的蛻變。

對于短劇創作者而言，Vidu Q3的出現意味著工具鏈的成熟，參考生模式解決了角色一致性痛點，聲畫同出技術實現了最長16秒音視頻同步生成，六大特效和五大音效讓AI視頻具備了專業影視級的視聽語言。

對于行業而言，這份白皮書的發布標志著AI漫劇從野蠻生長進入了標準化、工業化的新階段。生數科技聯合AI新榜梳理了行業發展規律、拆解了核心痛點、輸出了可落地的生產模式與組織轉型方案，為全行業參與者提供了清晰的實踐參考。

AI不會取代創作者，但那些掌握了像Vidu Q3這樣工業化利器的創作者，注定將在這場百億級市場的盛宴中，坐上主桌。

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