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文 | 零壹

“前兩年還是概念討論，現在的迭代速度已經超出所有人預期——大家覺得五年才能發生的事，一年就發生了。”導演黃建新說出這句話時，臺下不少人微微點頭。

但緊接著，博納影業AIGMS制作中心負責人曲吉小江拋出了另一個數字：“電影的銀幕是普通手機的8000多倍。你在手機上刷到很好的AI短視頻，不代表著能在電影院看兩個小時。”同一個舞臺，兩種視角。技術方在加速奔跑，電影人也正在思考：這種速度，對電影來說到底意味著什么？

2026年6月12日，上海國際電影節金爵論壇“科技影視論壇”在昊浦影視基地舉行。這場主題為“共探電影工業智能化與沉浸化變革”的討論，匯聚了技術提供方、制片公司、研究機構和一線創作者。從兩年前的概念熱炒，到如今的全環節滲透，AI正在以一種不均衡的方式重構電影工業的肌理。短內容賽道早已實現規模化應用，長片創作仍在摸著石頭過河；技術端迭代速度以月為單位狂奔，工業端的適配與標準卻仍在起步階段。

這場論壇上的所有碰撞與共識，本質上都是傳統電影工業與新一代智能技術在磨合期中的真實反饋。AI已經進入電影生產流通的各個環節，但真正的挑戰不是“能不能用”，而是“怎么用好”。

1

當下AI影視工業落地的“加速”與“卡頓”

AI在影視工業的落地，滲透程度因內容賽道不同而天差地別。在短內容賽道，智能化已經從嘗鮮變成了標配。紫荊影業副總經理李挺偉給出的判斷是，當前AI短劇的生成占比已達95%，工業化、流水線的生產模式已經跑通。導演黃建新也在調研中發現，AI短劇的單分鐘成本已低至500元，即使是成本更高的北京市場也僅800元。極低的門檻與極快的生產速度，讓短內容賽道率先完成了AI的規模化落地。

正如開篇黃建新導演所說的，過去兩年，AI視頻模型的迭代速度快到讓從業者有些眩暈。”這種競爭態勢下，模型更新周期從半年壓縮到三個月，再到兩個月，“未來會往一個月方向發展”。MiniMax副總裁嚴奕駿預測一年后再回頭看現在的模型，“它一定是半成品的一個產物”。

但這種這種技術上的“狂飆”，在當下電影工業落地時仍然會遇見“卡頓”。除了與短內容的差異外，這種“卡頓”還體現在多個維度。

行業標準化空白的問題日益緊迫。中國電影科學技術研究所黨委書記、所長龔波透露，目前國際標準化組織中，電影人工智能領域中國是牽頭人，但標準幾乎是空白。“我們現在只解決一個問題：你拿AI做的內容，要打標識。”無論是顯性標識還是隱性標識，這是第一步。而訓練數據、制作質量等問題，還在探索中。他特別提到，一個行業標準最快也要一年，國際標準要三年，而三年AI已經迭代了好多代。這種時間差，本身就是挑戰。

紫荊影業副總經理李挺偉提到了目前的“AI感”問題。很多內容一看就是AI做的，反而成了標簽。他認為，好的AI電影應該是去“AI感”的，讓技術隱于內容之后。上海電影股份有限公司副總經理李早也表達了類似觀點：“目前AI對于電影這一級別內容的效率和品質呈現，還沒有達到跟現有更好的電影產品同級的水平。AI這個詞背后，可能代表觀眾對標準期待的降低。”

在技術角度，算力與硬件的實時響應瓶頸仍然存在。算力是所有技術迭代的底層約束。MiniMax副總裁嚴奕駿坦言，模型迭代的核心就是算力，更大規模的算力才能支撐更多實驗試錯，才能更快優化出符合行業需求的效果。

華碩電腦中國業務總部副總經理鄭威從硬件角度指出，導演心中有完整的藝術構想，但AI呈現出來的經常“出乎意料”。導演想要很特定的情緒、微妙的光線變化，語言到了AI執行層面無法一步到位，需要反復調整。這時硬件能否在幾秒鐘內給予反饋，直接決定了創作思路的連貫性。“如果不能跟上這個節奏，導演思路整個卡住了。”

曲吉小江以博納的《三星堆：未來往事》為例，講述了AI電影制作的艱難：“我們天天跟模型較勁，因為沒有電影領域的垂直大模型。現在所用的所有模型都是To C的，跟工業化還有很長的距離。”她認為，下一步的關鍵是建立“真正可以聽我們話的、非常智能的電影領域的垂直大模型”。

可見在當下， AI全面進入電影工業的行業共識已經形成，但從“能生成”到“能敘事”，從“短視頻”到“長片”，從“個人實驗”到“工業化流水線”，中間還有大量技術、標準、流程的硬骨頭要啃。

2

對創作者與觀眾的雙向重塑

創作平權與認知迭代

技術工具的更迭，最終會觸及兩個最核心的主體——創作者和觀眾。論壇上關于這一部分的討論形成了更鮮明的共識： AI改變了創作的門檻、流程和可能性，但沒有改變“好內容打動觀眾”這一鐵律。創作者的審美、情感和判斷，仍然是不可讓渡的核心。

但從具體的變化來看，AI對創作者與觀眾的雙向重塑也越發顯著。

黃建新提出了一個觀察：AI的出現基于人類總智能的設計，它對每一個人是“平權”的。黃建新對此有很清晰的判斷：電影本身就是技術催生的 “次生藝術”，在它誕生之前，詩歌、舞蹈、戲劇都是人人可參與的原生藝術，而電影的高成本屬性讓99% 的人無法參與創作。AI的出現，第一次讓普通人也能擁有內容生產的工具，哪怕只是 “做著玩”，也是創作權的下放。

這種平權直接催生了新的創作者生態。李挺偉提出，行業正在進入“創作者時代”：技術平權讓更多非傳統體系的創作者，也能滿足 “作者電影” 的三要素 —— 內在意義、鮮明風格、嫻熟技巧。他們不需要龐大的制片團隊，不需要巨額的拍攝資金，僅憑創意和 AI 工具就能產出作品。

但平權不意味著替代。整場論壇下來，所有嘉賓幾乎達成了一個最核心的共識：AI永遠是工具，人的核心地位不可動搖。這種不可替代性，首先體現在創意與審美層面。

“我們現在看的小孩，跟AI有沖突嗎？他們叫共存、共生、共行、共同創造。”他提到廈門大學電影學院發起的“AI極限挑戰創作”中，8所學校的學生在72小時內不限題目創作敘事AI作品，結果風格迥異，中國美院的作品因美學拿了第一，廈門大學因為擅長“造怪獸”拿了二等獎：“AI會把想象力消滅了？我們在實踐中認為不存在。操控手的美學決定了AI對你服務的方向。”

鄭威則從人才培養角度提出，未來需要三種能力：人機協同的“翻譯能力”——把導演的情緒、節奏要求轉譯為AI能執行的指令；在信息洪流中“做減法的能力”——從AI生成的幾百個畫面中一眼認出“這就是我要的”；跨媒介的“通感能力”——同一個故事在傳統銀幕、VR頭顯、游戲互動裝置中如何敘事。這三種能力，不再是傳統電影學院的課程表里能直接找到的。

對于觀眾的變化，嘉賓們達成的重要共識是，觀眾真正在乎的不是AI與否，而是體驗本身。

黃建新分享了一個很有沖擊力的觀察：05 后的孩子根本不認為 “銀幕是最真實的”，在他們看來，電影里的大特寫、極致鏡頭，本來就是對現實的強化，是一種幻境，而非真實。這種認知上的差異，也許意味著從小接觸數字內容的新一代觀眾，對 AI 生成內容的接受度會遠高于傳統觀眾。

上影元總經理李早表示，“觀眾對于內容是不是AI，有他自己的認知。有人覺得AI感太重了，也有人覺得這個很炫酷。但無論用什么方式創作，觀眾覺得它好看、有共鳴、有興趣，才是我們最主要的追求。”

但對于觀眾的疑慮，曲吉小江也為這種情緒做了注腳：“電影產業可能是人類最后的堡壘。各行各業沒有糾結，很快就智能化了，但為什么電影產業這么糾結？因為它要保護人類內心那個最脆弱的地方。”技術兇猛，但創作者的使命仍然是“如何去觸碰、去保護人的那個最柔軟的東西”。

論壇中，嘉賓們反復提及一個詞：“以人為本”。電影工業中古老的兩個命題“創作者如何表達”與“觀眾如何接受”——正在一定程度上被AI改寫，但本質上卻仍然遵循電影藝術表達恒久核心。

3

AI+電影的新時代：標準、人才與可能性

面向未來，論壇嘉賓從各自角度給出了需要重點關注的幾個方向。這些方向沒有統一的路線圖，但指向了同一個問題：電影工業如何在擁抱AI的同時，保持自身的生命力？

第一，標準化不能“添亂”，但也不能缺席。

龔波反復強調一個原則：標準化是要“幫忙的，不能添亂”，技術也是要幫忙，不能添亂，完全服務于電影創作。由于AI迭代太快，傳統的行業標準流程可能跟不上。他提出可以采取“團體標準”或“暫行的技術文件”來先行探索，目前國際標準聚焦于“標識”問題，這是最低成本的共識起點。

第二，垂直大模型是破局關鍵。

通用的To C模型無法滿足電影工業對連貫性、邏輯性、美學一致性的高要求。要真正實現“AI與120年傳統電影工業緊密融合”，必須訓練出懂電影語言、懂敘事節奏、懂觀眾心理的專用模型。這需要算力、數據、算法和行業知識的深度結合，也意味著技術公司和電影公司需要走向更深度的協作。

第三，人才培養體系面臨重構。

鄭威提到華碩從2019年開始發起的“易創公益影像單元”，持續投入影視人才培養。但更緊迫的問題是，高校的人才培養模式是否跟上了變化？嚴奕駿指出一個現實困境：“現在高校里面，大學生使用生產力工具AI方面沒有太多的支持。很多學校把大量經費投入到AI再教育，但學生用誰來付費？學生要自己掏錢買單。”他呼吁讓更多人用、更多人反饋，才能讓模型能力提升。

黃建新則從電影學科教育角度，對學生提出了更宏觀的期待：“希望你學會拍電影的方式，也會拍電視劇、網劇的方式，因為兩個寫劇本的方式結構都不一樣，也會拍豎屏。你要做一個全能的、有視覺聽覺能力的故事敘事者。”

整場論壇出現頻率最高的詞，可能是“做起來”。黃建新強調：“實踐是檢驗真理的唯一標準。你做的過程中遇到的困難再提出來，才是跟科學家對話的方式。”李挺偉也認為，AI只有通過實踐才能發展，“不要兩個極端——談虎色變，或者成為制約”。

這種務實的態度，或許正是當下電影工業面對AI時最需要的姿態。技術迭代不會等人，標準制定需要時間，觀眾口味在不斷變化。唯一確定的，是創作者必須下場，在真實的項目中發現問題、解決問題、積累經驗。

THE END

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